Teknolojide yaşanan gelişmeler günümüzde veri sistemlerine dayalı çalışmaların artmasına yol açmaktadır. Ağır vasıta hava kompresörleri temel olarak bir mekanik cihazdır. Buna rağmen kompresör üzerinden sensörler ile alınacak verilerin anlamlandırılarak arıza durumlarının teşhisi günümüz teknolojisinde uygulanabilir bir hal almaktadır. Hava kompresörleri ortalama bir ağır vasıta üzerinde küçük bir bileşen konumundadır. Ancak basınçlandırdığı hava aracın fren, süspansiyon ve debriyaj sistemleri için oldukça büyük bir öneme sahiptir. Bu yüzden aracın yolda emniyetli ve güvenli hareketinin sağlanmasına destek olmaktadır.
Bu çalışmada hava kompresörlerinde kullanıcı kaynaklı piston segmanı aşınması gibi durumlarda oluşan yağ taşınımı arızası araştırılmış ve kompresör üzerindeki etkisi incelenmiştir. Ayrıca yağ taşınımı arızası verileri firma bünyesinde Ar-Ge birimi tarafından geliştirilen test sisteminde sensörler vasıtasıyla kayıt altına alınmıştır. Bu veriler K-en yakın komşu algoritması modellerinin alt yapısının oluşturulmasında kullanılmış ve algoritma sınıflandırma performansı incelenmiştir.
Hava Kompresörü Piston Segmanı Aşınması Yağ Taşınımı K-En Yakın Komşu Algoritması Makine Öğrenmesi
Yıldız Pul Otomotiv Motor Parçaları San. AŞ.
Bu çalışmanın gerçekleşmesinde verdikleri destekten dolayı Yıldız Pul Otomotiv Motor Parçaları Sanayi A.Ş. firması ve Ar-Ge Merkezi çalışanlarına teşekkür ederiz.
Developments in technology today lead to an increase in studies based on data systems. Heavy vehicle air compressors are basically a mechanical device. Nevertheless, the diagnosis of fault conditions by interpreting the data to be collected via sensors on the compressor becomes applicable in today's technology. Air compressors are a small component on a standard heavy vehicle. However, the air which is pressurized is of high importance for the brake, suspension and clutch systems of the vehicle. Therefore, it provides for the safe and secure drive of the vehicle on the road.
In this study, oil carry over failure in air compressors caused by user-induced piston ring wearing was investigated as well as its effect on the compressor. In addition, oil carry over failure data were collected by sensors in the test system created by R&D department of the company. These data were used to set up the substructure of K-nearest neighbor algorithm models and algorithm classification performance was examined.
Air Compressor Piston Ring Wear Oil Carry Over K – Nearest Neighbors Algorithm Machine Learning
Birincil Dil | Türkçe |
---|---|
Konular | Mühendislik |
Bölüm | Makaleler |
Yazarlar | |
Yayımlanma Tarihi | 5 Ekim 2020 |
Yayımlandığı Sayı | Yıl 2020 Ejosat Özel Sayı 2020 (ICCEES) |