Teknik Not

VERİ ODAKLI HATA TEŞHİS SİSTEMİ GELİŞTİRİLMESİ

Cilt: 28 Sayı: 3 31 Aralık 2020
Metin Yılmaz *, Ahmet Yazici , Eyüp Çınar
PDF İndir
Eskişehir Osmangazi Üniversitesi Mühendislik ve Mimarlık Fakültesi Dergisi Kapak Eskişehir Osmangazi Üniversitesi Mühendislik ve Mimarlık Fakültesi Dergisi

VERİ ODAKLI HATA TEŞHİS SİSTEMİ GELİŞTİRİLMESİ

Öz

Bu çalışmada, Veri Odaklı Hata Teşhis Sistemi Geliştirilmesi konusunda, üretimdeki CNC tezgâhları ve rulmanları hedefleyen bir uygulamanın detayları, uygulama çıktıları, analizleri ve sonuçları paylaşılmıştır. Üretim ve bilgisayar teknolojilerinin birleşimi ile verimliliği üst düzeye çıkarmak, yapay zekâ yaklaşımları ile insan hatalarını en aza indirmek ve makine öğrenmesi ile oluşabilecek hataları önceden tahmin edebilme konusunda yapılmış bir çalışmadan ortaya çıkan analizler sunulmuştur. Önerilen ve uygulanan yöntem ışığında aynı özellikte makinelerin izlenmesini sağlamak amacıyla filo tabanlı bir izleme sisteminin kurulması hedeflenmiştir. Yapılan çalışma sonucunda; motor ve rulman arızaları için prognostik yaklaşımları test etmek amacıyla rulman arızalarını içeren deneyler olmak üzere dört farklı veri seti üzerinde önerilen yöntemin testleri yapılmış ve anomali puanları gösterilmiştir.

Anahtar Kelimeler

CNC , Anomali Tespiti , Verimlilik , Prognostik , Filo Tabanlı Durum İzleme

Kaynakça

  1. Ahmad, W., Khan, S.A. & Kim, J. (2017). A hybrid prognostics technique for rolling element bearings using adaptive predictive model. IEEE Transactions on Industrial Electronics. doi: http://dx.doi.org/10.1109/TIE.2017.2733487
  2. Chan, Y.S. & Tou Ng.H. (2008). MAXSIM: A maximum similarity metric for machine translation evaluation. Department of Computer Science National University of Singapore Law Link, Singapore 117590
  3. Cosme, L.B., D’Angelo, M.F.S.V., Caminhas, W. M., Yin, S. & Palhares, R.M. (2017). A novel fault prognostic approach based on particle filters and differential evolution. Springer Science+Business Media, LLC 2017. doi: http://dx.doi.org/10.1007/s10489-017-1013-1
  4. Data-Driven Documents, (2020). JavaScript library for manipulating documents based on data. Erişim Adresi: https://d3js.org
  5. Hendrickx, K., Meert, W., Mollet, Y., Gyselinck, J., Cornelis, B., Gryllias, K. & Davis, J. (2019). A general anomaly detection framework for fleet-based condition monitoring of machines. Mechanical Systems and Signal Processing, 139, (2020), 106585. doi: http://dx.doi.org/10.1016/j.ymssp.2019.106585
  6. Jammu, N.S. & Kankar, P.K. (2011). A review on prognosis of rolling element bearings, International Journal of Engineering Science and Technology (IJEST)
  7. Kozlov, A.M., Al-jonid, Kh.M.,Kozlov, A.A. & Antar Sh.D. (217). Product quality management based on CNC machine fault prognostics and diagnosis. IOP Conf. Series: Materials Science and Engineering, 327 (2018), 022067. doi: http://dx.doi.org/10.1088/1757-899X/327/2/022067
  8. Li, Z., Wang, Y. & Wang, K. (2017). Intelligent predictive maintenance for fault diagnosis and prognosis in machine centers: Industry 4.0 scenario. Shanghai University and Springer-Verlag GmbH Germany, part of Springer Nature 2017. doi: http://dx.doi.org/10.1007/s40436-017-0203-8
  9. Liao, L. & Lee, J. (2009). Design of a reconfigurable prognostics platform for machine tools. Expert Systems with Applications, 37, (2010), 240–252. doi: http://dx.doi.org/10.1016/j.eswa.2009.05.004
  10. Lüthe, M. (2020). Calculate similarity — the most relevant metrics in a nutshell. Erişim Adresi: https://towardsdatascience.com/calculate-similarity-the-most-relevant-metrics-in-a-nutshell-9a43564f533e

Ayrıntılar

Birincil Dil

Türkçe

Konular

Bilgisayar Yazılımı

Bölüm

Teknik Not

Yazarlar

Eyüp Çınar Bu kişi benim
0000-0003-3189-7247
Türkiye

Yayımlanma Tarihi

31 Aralık 2020

Gönderilme Tarihi

30 Temmuz 2020

Kabul Tarihi

4 Kasım 2020

Yayımlandığı Sayı

Yıl 1970 Cilt: 28 Sayı: 3

DOI

https://doi.org/10.31796/ogummf.776012

IZ

https://izlik.org/JA72SF63XS

Kaynak Göster

RIS / Bibtex
APA
Yılmaz, M., Yazici, A., & Çınar, E. (2020). VERİ ODAKLI HATA TEŞHİS SİSTEMİ GELİŞTİRİLMESİ. Eskişehir Osmangazi Üniversitesi Mühendislik ve Mimarlık Fakültesi Dergisi, 28(3), 289-298. https://doi.org/10.31796/ogummf.776012
AMA
1.Yılmaz M, Yazici A, Çınar E. VERİ ODAKLI HATA TEŞHİS SİSTEMİ GELİŞTİRİLMESİ. ESOGÜ Müh Mim Fak Derg. 2020;28(3):289-298. doi:10.31796/ogummf.776012
Chicago
Yılmaz, Metin, Ahmet Yazici, ve Eyüp Çınar. 2020. “VERİ ODAKLI HATA TEŞHİS SİSTEMİ GELİŞTİRİLMESİ”. Eskişehir Osmangazi Üniversitesi Mühendislik ve Mimarlık Fakültesi Dergisi 28 (3): 289-98. https://doi.org/10.31796/ogummf.776012.
EndNote
Yılmaz M, Yazici A, Çınar E (01 Aralık 2020) VERİ ODAKLI HATA TEŞHİS SİSTEMİ GELİŞTİRİLMESİ. Eskişehir Osmangazi Üniversitesi Mühendislik ve Mimarlık Fakültesi Dergisi 28 3 289–298.
IEEE
[1]M. Yılmaz, A. Yazici, ve E. Çınar, “VERİ ODAKLI HATA TEŞHİS SİSTEMİ GELİŞTİRİLMESİ”, ESOGÜ Müh Mim Fak Derg, c. 28, sy 3, ss. 289–298, Ara. 2020, doi: 10.31796/ogummf.776012.
ISNAD
Yılmaz, Metin - Yazici, Ahmet - Çınar, Eyüp. “VERİ ODAKLI HATA TEŞHİS SİSTEMİ GELİŞTİRİLMESİ”. Eskişehir Osmangazi Üniversitesi Mühendislik ve Mimarlık Fakültesi Dergisi 28/3 (01 Aralık 2020): 289-298. https://doi.org/10.31796/ogummf.776012.
JAMA
1.Yılmaz M, Yazici A, Çınar E. VERİ ODAKLI HATA TEŞHİS SİSTEMİ GELİŞTİRİLMESİ. ESOGÜ Müh Mim Fak Derg. 2020;28:289–298.
MLA
Yılmaz, Metin, vd. “VERİ ODAKLI HATA TEŞHİS SİSTEMİ GELİŞTİRİLMESİ”. Eskişehir Osmangazi Üniversitesi Mühendislik ve Mimarlık Fakültesi Dergisi, c. 28, sy 3, Aralık 2020, ss. 289-98, doi:10.31796/ogummf.776012.
Vancouver
1.Metin Yılmaz, Ahmet Yazici, Eyüp Çınar. VERİ ODAKLI HATA TEŞHİS SİSTEMİ GELİŞTİRİLMESİ. ESOGÜ Müh Mim Fak Derg. 01 Aralık 2020;28(3):289-98. doi:10.31796/ogummf.776012

Cited By

Unsupervised dissimilarity-based fault detection method for autonomous mobile robots

Autonomous Robots

https://doi.org/10.1007/s10514-023-10144-2

20873      13565         15461