Titreşim verisi ile yapay zeka destekli motor arıza tespit teknolojisi
Artificial intelligence based motor fault diagnosistechnology using vibration data
- Tez No: 996576
- Danışmanlar: PROF. DR. CEMİL ÖZ
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Bilim ve Teknoloji, Computer Engineering and Computer Science and Control, Science and Technology
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2024
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Sakarya Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Endüstriyel motorların arıza tespitinde yapay zeka ve titreşim analizinin kullanımını inceler. Amaç, motor arızalarını erken tespit ederek plansız duruşları ve bakım maliyetlerini azaltmaktır. Titreşim verileri toplanarak yapay zeka destekli algoritmalar (özellikle bulanık mantık) ile analiz edilir. Kestirimci bakım ve titreşim analizinin endüstrideki kullanımı literatürden örneklerle açıklanır. IoT tabanlı sensörlerle veri toplanması ve Oracle veritabanına kaydedilmesi süreci anlatılır. Motorların titreşim verilerindeki değişiklikler, arıza belirtileri olarak değerlendirilir. Arıza belirtileri otomatik raporlanır ve bakım sistemine kontrol edilmesi üzerine yeni iş açar. Sonuçlar, yapay zeka destekli kestirimci bakımın motorların verimli çalışmasını sağladığını gösterir.
Özet (Çeviri)
The use of artificial intelligence and vibration analysis in fault detection for industrial motors is examined. The aim is to detect motor faults early, reducing unplanned downtime and maintenance costs. Vibration data is collected and analyzed using AI-supported algorithms, specifically fuzzy logic. Predictive maintenance and vibration analysis applications in the industry are explained with examples from the literature. The process of data collection via IoT-based sensors and storing it in an Oracle database is described. Changes in vibration data are evaluated as signs of faults. Fault indicators are automatically reported, and a new task is created in the maintenance system for inspection. The results demonstrate that AI-supported predictive maintenance ensures efficient operation of motors.
Benzer Tezler
- Elektrik motorlarında kestirimci bakım için uç hesaplama ve dijital ikiz destekli test ortamı ve yapay zeka modeli
Artificial intelligence model and test environment for predictive maintenance in electric motors with edge computing and digital twin enabled
EDA AKALP
- Elektrik motorlarında dalgacık analizi yaklaşımı ile rulman arıza tanısı ve yapay zeka tabanlı bir durum izleme sistemi
Bearing fault diagnosis with the approach of wavelet analysis and a condition monitoring system based on artificial intelligence in electric motors
EMİNE AYAZ
- Tornalama süreçlerinde aktif titreşim kontrolü, yapay zeka uygulamaları ve nesnelerin interneti uygulamaları
Active vibration control, artificial intelligence applications and internet of things applications in turning processes
MEHMET ALİ GÜVENÇ
- Elektrik motorları için makine öğrenmesi temelli arıza analizi
Machine learning based fault analysis for electrical motors
İLYAS GÜVENÇ PİRGE
Yüksek Lisans
Türkçe
2025
Manisa Celal Bayar ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Yükleniyor...
- A novel approach for robust identification and characterization of mechanical shock loads for structural durability assessment
Yapısal dayanım değerlendirmesi için mekanik şok yüklerinin tespiti ve işlenmesine yönelik yeni bir yaklaşım
DOĞUKAN ELİBOL
Yüksek Lisans
İngilizce
2025
İstanbul Teknik ÜniversitesiMakine Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Yükleniyor...