Predictive maintenance and failure management system by collecting data from PLCs in the field
Sahadaki PLC'lerden veri toplayarak kestirimci bakım ve arıza yönetim sistemi
- Tez No: 905038
- Danışmanlar: PROF. DR. RECEP ALP KUT
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2024
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Dokuz Eylül Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: 63
Özet
Endüstriyel bir sistem genellikle AC motorlarla donatılmıştır. Bir AC motorun davranışları düzgün bir şekilde izlendiğinde, tüm sistemi anlamak için büyük miktarda veri elde edilebilir. Veriler, belirli bir süre boyunca motorun durumunu izlemek için PLC'ler (Programlanabilir Lojik Kontrolörler) aracılığıyla AC motor sürücüleri ve sensörler gibi elektronik ekipmanlardan toplanabilir. AC motorun kalan ömrünü (RUL) önceden tahmin etmek, bakım maliyetlerini en aza indirmek için çok önemlidir. Motor çalıştığı sürece RUL süresinin azalacağı varsayımı yanlış olmayacaktır. Çalışmamızda, toplanan veriler ile RUL süresi arasında bir ilişki gözlemlenmiştir. RUL süresi ile ölçülen sensör değerleri arasındaki ilişkiler için performansları karşılaştırılacak olan Karar Ağacı, Rastgele Orman ve Gradyan Artırma modelleri incelendi. Doğruluk ve performans metriklerine göre değerlendirildiğinde, Rastgele Orman modelinin boya reaktörü mikseri için kullanılan bir AC motoru üzerinde toplanan verilerde en iyi performansı gösterdiği bulunmuştur.
Özet (Çeviri)
An industrial system is generally equipped with AC motors. When the behaviors of an AC motor are properly monitored, large amounts of data can be obtained to understand the entire system. Data can be collected from electronic equipment such as AC motor drivers and sensors via PLCs (Programmable Logic Controllers) over a certain period to monitor the motor's condition. Predicting the remaining useful life (RUL) of the AC motor in advance is crucial for minimizing maintenance costs. It would not be incorrect to assume that the RUL time will decrease as long as the motor operates. In our study, a relationship was observed between the collected data and RUL time. Decision Tree, Random Forest, and Gradient Boosting models, whose performances will be compared, were investigated for their relationships between RUL time and measured sensor values. When evaluated based on accuracy and performance metrics, it has been found that the Random Forest model performed the best on the data collected for an AC motor used in a paint reactor mixer.
Benzer Tezler
- Development of operation and maintenance strategies for offshore wind industry based on big data management
Büyük veri yönetimi ile açık deniz rüzgar endüstrisinde işletme ve bakım stratejilerinin geliştirilmesi
UWE LUETZEN
Doktora
İngilizce
2024
Enerjiİstanbul Teknik ÜniversitesiGemi ve Deniz Teknoloji Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. SERDAR BEJİ
- An application of digital transformation: Predictive maintenance scheduling
Başlık çevirisi yok
KENAN CEM DEMİREL
Yüksek Lisans
İngilizce
2021
Endüstri ve Endüstri MühendisliğiÖzyeğin ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ ERİNÇ ALBEY
- Demir ve çelik tesislerinde bakım uygulamaları
The Maintenance applications in iron and steel industry
M.OĞUZ KARTEPE
Yüksek Lisans
Türkçe
1991
Endüstri ve Endüstri Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiPROF.DR. MUSTAFA SAVCI
- Garp linyit işletmelerinde kullanılan çekme kepçeli yerkazarların güvenirlik analizleri
Reliability analysis of dragline systems used in G.L.İ
CAN DURU
Yüksek Lisans
Türkçe
2019
Maden Mühendisliği ve Madencilikİstanbul Teknik ÜniversitesiMaden Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. HAKAN TUNÇDEMİR
- A deep learning model for prognostics and system health management
Prognostik ve sistem sağlığı yönetimi için derin bir öğrenme modeli
RASHID RAMADHAN BWAMBALE
Doktora
İngilizce
2022
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolEskişehir Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ CAHİT PERKGÖZ