Geri Dön

Investigation of feature extraction methods for evaluating vibration-based fault potential in rotating equipment in flat steel industry

Yassı çelik sanayisinde, çalışan ekipmanlarda titreşım tabanlı arıza potansiyelinin değerlendirilmesi için öz nitelik çıkarım yöntemlerinin incelenmesi

  1. Tez No: 915151
  2. Yazar: SAYGIN KAÇAR
  3. Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ TUĞÇE BALLI, DOÇ. DR. EMRULLAH FATİH YETKİN
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Yönetim Bilişim Sistemleri, Management Information Systems
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2024
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: Kadir Has Üniversitesi
  10. Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Yönetim Bilişim Sistemleri Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.

Özet

Tahmine dayalı bakım (PdM), sanayide bakım verimliliğini ve üretim süreçlerini iyileştirmek için kullanılan önemli bir veri bilimi uygulamasıdır. Sensör tabanlı izleme ve bakım raporları gibi güvenilir verilere sahip olmak, PdM modellerinin başarısı için kritiktir. Ancak, bakım verilerinin kullanımıyla ilgili zorluklar nedeniyle, bu modellerin uygulanmasında bakım ekiplerinin ve uzmanların desteğine ihtiyaç duyulur. En büyük sorun, zaman kısıtlamaları nedeniyle bakım ekiplerinin kapsamlı ve etiketli veri sağlamasının zor olmasıdır, bu da verilerin eksik veya sınırlı kalmasına yol açar. Çok sayıda durum izleme veri seti bulunsa da küçük çaplı bakım işlemleri için etiketlenmiş veri setleri nadirdir. Bu boşluğu doldurmak için, bu tez çalışmasında insan müdahalesine gerek kalmadan etiket üretmeyi hedefleyen bir yaklaşım önerilmektedir. Bu tezde, kritik varlıklardan toplanan titreşim verilerinden bilgi çıkarmak için gerçek zamanlı değişim noktası tespiti (CPD) algoritmalarının kullanılması önerilmektedir. Değişim noktalarını otomatik olarak tespit ederek ham veriyi anlamlı özelliklere dönüştürmek, makine öğrenmesi modellerini iyileştirir ve PdM modellerinin doğruluğunu artırır.CPD yönteminin uygulanabilirliğini göstermek için bir üretim şirketinden alınan titreşim verileri kullanılmıştır. Çalışmanın bulgularını desteklemek için etiketli bir veri seti de kullanılmıştır. Sonuçlar, CPD yaklaşımlarının tahmine dayalı bakım operasyonlarını iyileştirme potansiyelini göstermektedir. Bu kapsamlı yaklaşım, bakım uygulamalarının güvenilirliğini ve endüstriyel sistemlerin uzun vadeli güvenilirliğini artırmada uygulama alanları sunmaktadır

Özet (Çeviri)

Predictive maintenance (PdM) has become one of the key applications of advanced data science for the industry, designed to improve maintenance efficiency manufacturing processes. Sufficient and reliable data, including sensor-based condition monitoring and maintenance reports data from industrial applications, is crucial for building PdM models. However, due to the many barriers and complexities in using maintenance data, effective implementation of these models requires the skills and assistance of maintenance teams and subject matter experts. The major problem is the time constraints that make it difficult to encourage maintenance teams to provide thorough, labeled data, leading to maintenance data that is often missing or only partially accessible. Although many condition monitoring datasets are available, there are very few tagged maintenance datasets. To address this gap, an approach is proposed to produce human-independent labels and improve research options for these datasets. In this study, we suggest the use of real-time change point detection (CPD) algorithms to extract insights from vibration data collected from critical assets. Automating the identification and labeling of change points along with statistical methods improves the feature extraction process, turning raw data into valuable attributes. These attributes are essential for training machine learning models, which in turn enhances the accuracy of predictive maintenance systems. To assess how well the CPD method works, we analyzed vibration data from equipment in a manufacturing company. A pre-labeled dataset was used to back up our findings, highlighting how effective CPD techniques are at extracting features. This approach not only improves the reliability of maintenance processes but also helps ensure the long-term stability of industrial systems, offering practical insights for real-world applications

Benzer Tezler

  1. Taç eterli bir salisilaldimin schiff bazı sentezi ve Co II, Cu II, Ni II ve UO2 VI ile komplekslerinin incelenmesi

    Synthesis and characterization of crown-ether substituted salicylaldimine schiff's base ligand and its complexes with cobalt (II), Copper (II), nickel (II), and uranyl (VI)

    ŞEVKET CAN

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    1988

    Kimyaİstanbul Teknik Üniversitesi

    PROF.DR. ÖZER BEKAROĞLU

  2. Kuyruk modelleri ve analizi üzerine bir uygulama

    Başlık çevirisi yok

    DİDEM ÖZPULAT

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    1985

    İstatistikEge Üniversitesi

    Bilgisayar Bilimleri ve Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. FİKRET İKİZ

  3. Samsun ve çevresinde tarla sarmaşığı (conuolvulus arvensis L.)'na karşı biyolojik savaşa esas olacak fauna tespiti

    Investigations on the insect fauna of the field binweed (Conuolvulus arvensis L.) related to its biological control in Samsun Province

    YASEMİN UFUK GERMAN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    1985

    BotanikEge Üniversitesi

    Bitki Koruma Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. NİYAZİ LODOS

  4. Gebelik ve doğum olgularında prolaktin düzeylerinin değerlendirilmesi

    The Evaluation of prolactin values during pregnancy labour and in deliveries

    TÜLİN AKAN

    Tıpta Uzmanlık

    Türkçe

    Türkçe

    1987

    Kadın Hastalıkları ve DoğumGazi Üniversitesi

    Kadın Hastalıkları ve Doğum Ana Bilim Dalı

    DOÇ.DR. MÜLAZIM YILDIRIM