Kestirimci bakımda hibrit prognostik yaklaşımlar kullanılarak kalan faydalı ömür tahmini
Tezin Türü: Doktora
Tezin Yürütüldüğü Kurum: Bursa Uludağ Üniversitesi, MÜHENDİSLİK FAKÜLTESİ, ENDÜSTRİ MÜHENDİSLİĞİ, Türkiye
Tezin Onay Tarihi: 2024
Tezin Dili: Türkçe
Öğrenci: Kıymet Ensarioğlu
Asıl Danışman (Eş Danışmanlı Tezler İçin): Erdal Emel
Eş Danışman: Tülin İnkaya
Açık Arşiv Koleksiyonu: AVESİS Açık Erişim Koleksiyonu
Özet:Kalan Faydalı Ömür'ün (RUL) doğru bir şekilde tahmin edilmesi, turbo fan motorlarının prognostiğindeki en zor sorunlardan biridir. Son dönemlerde, turbo fan motorlarının RUL tahmininde kullanılan yöntemler ağırlıklı olarak veri odaklı modelleri içermektedir. Sensör verilerine uygulanan önişlemler prognostik modellerin daha iyi performans göstermesi için gereklidir. Turbo fan motorları üzerine yapılan çalışmaların birçoğunda, normal/sağlıklı çalışma süresince sabit bir başlangıç RUL değeri ile başlayan ve belirli bir kırılma noktasından sonra azalan parçalı-doğrusal (PwL) etiketleme yöntemi kullanır. Bu çalışmada RUL tahmini için öznitelik oluşturma, değişim noktası algılama tabanlı PwL etiketlemesi ve 1D-CNN-LSTM (Tek boyutlu- Evrişimli Sinir Ağları -Uzun Kısa Dönemli Bellek) hibrit sinir ağı modelini kullanan prognostik bir prosedür tasarlanmıştır. Tasarlanan prosedür C-MAPSS veri setinin bir alt veri seti olan FD001 üzerinde değerlendirilmiştir. Deneysel sonuçlar, yeni oluşturulan fark özniteliğinin girdi olarak kullanılmadığı modeller ve geleneksel makine öğrenmesi ile erken dönem derin öğrenme metotlarının kullanıldığı sinir ağı modelleriyle karşılaştırılmıştır. Bununla birlikte literatürde benzer metotları kullanan diğer çalışmalarla da karşılaştırılmıştır. Yapılan çalışmanın temel katkıları (i) oluşturulan yeni fark özniteliğinin tahmin performansını iyileştirmesi (ii) CNN'in öznitelik çıkarma yeteneğinin sinir ağının performansını iyileştirmesidir. Önerilen prosedür, turbo fan motorlarının RUL tahminini gerçek hayat uygulamasına yaklaştırmış ve motorlarının erken çalışma dönemlerinde daha doğru tahmin sonuçlarına olanak sağlamıştır.