Endüstriyel kontrol sistemlerinde anomali tespiti
Tezin Türü: Doktora
Tezin Yürütüldüğü Kurum: Bursa Uludağ Üniversitesi, FEN BİLİMLERİ ENSTİTÜSÜ, ELEKTRONİK MÜHENDİSLİĞİ ANABİLİM DALI, Türkiye
Tezin Onay Tarihi: 2024
Tezin Dili: Türkçe
Öğrenci: EMİNE HÜMEYRA DEMİRCİOĞLU
Danışman: Ersen Yılmaz
Açık Arşiv Koleksiyonu: AVESİS Açık Erişim Koleksiyonu
Özet:Endüstriyel sistemlerde oluşan büyük veri bu sistemler için kontrol ve izleme araçlarının geliştirilmesi süreçlerinde önemli zorluklar oluşturmaktadır. Son yıllarda, endüstriyel sistemlerde oluşan büyük verinin analizi gelişen teknolojiye paralel olarak yapay zekâ temelli yöntemler ile gerçekleştirilmektedir. Endüstriyel kontrol sistemlerinin görevleri arasında sistemin sağlık durumunun izlenmesi önemli bir yer tutmaktadır. Sistem sağlık durumunun izlenmesi için kullanılan yaklaşımlar arasında ise anomali tespiti temelli yöntemler yoğun ilgi çekmektedir. Sistem bileşenlerinde oluşan anomaliler tüm sistemi etkileyebilmekte, zamanla ile sistemin başarımını düşürebilmekte ve hatta sistemin arızalanmasına sebep olabilmektedir. Arızaların oluşma nedeninin, zamanın ve süresinin tespit edilmesi zaman alıcı ve aynı zamanda zor olabilmektedir. Bu zorlukların aşılmasında yapay zekâ temelli yöntemlerin kullanımı önemli bir avantaj sağlamaktadır. Bu tez çalışmasında endüstriyel sistemlerin bileşenlerinde oluşan anomalilerinin tespitinde otokodlayıcıların başarım analizlerinin gerçekleştirilmesi amaçlanmıştır. Bu nedenle endüstriyel sistemlerin önemli bileşenleri arasında yer alan ve bu sistemlerde sıklıkla karşımıza çıkan DC motorlarda oluşabilecek anomalilerin tespiti üzerine yoğunlaşılmıştır. DC motor üzerinde yer alan sensörler aracılığı ile toplanan ve motorun sağlık izlemesinde temel gösterge olarak kullanılan gövde sıcaklığı verisindeki anomalilerin tespiti otokodlayıcılar aracılığı ile gerçekleştirilmiştir. Gövde sıcaklığı verisinde oluşabilecek noktasal ve toplu anomali tipleri için otokodlayıcıların başarım analizleri yapılmıştır. Başarım analizleri yapılırken karşılaştırma yöntemi olarak noktasal anomaliler için 3-SgOut Aykırı Değer yöntemi kullanılırken toplu anomaliler için ise İzolasyon Ormanı yöntemi kullanılmıştır. Başarım analizleri yapılırken bu çalışmaya özel olarak geliştirilen bir deney düzeneği aracılığı ile toplanan veri seti kullanılmıştır. Yapılan deneyler sonucunda Otokodlayıcı mimarisinin noktasal ve toplu anomalilerin tespit edilmesinde yüksek başarım oranlarına sahip olduğu ve karşılaştırma amacıyla kullanılan yöntemlerden daha iyi başarım gösterdiği görülmüştür.