Çeşitlendirilmiş girdiler ile derin öğrenme tabanlı rulman hata tespit ve sınıflandırması
Deep learning based bearing fault detection and classification via diversified inputs
Yazar: RAMIN RAJABIOUN
Danışman: DOÇ. DR. ÖZKAN ATAN
Van Yüzüncü Yıl Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Doktora, 2024
Konu: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği = Electrical and Electronics Engineering

Özet:
Elektrik motorları, sabit performansları ve kullanım kolaylıkları sayesinde pek 
çok endüstriyel alanda tercih edilmektedir. Ancak, rulman arızaları, motor bozulmaları 
içinde en sık karşılaşılan sorunlardan birisidir. Rulman bozukluklarının erken 
aşamalarda ve doğru bir şekilde teşhisi, maliyetli arızaların önlenmesi ve operasyonel 
verimlilik için kritik önem taşımaktadır. Arıza teşhis tekniklerinin geliştirilmesi, 
arızalanmış parçaların düşük maliyetle değiştirilmesine veya yerinde en etkin şekilde 
onarılmasına olanak sağlayarak, motorun ömrünü uzatır ve bakım masraflarını azaltır. 
Mevcut literatürdeki çalışmalar genellikle basit kategorizasyonlar ve hata tespiti için 
temel yöntemleri esas almıştır. Bu yaklaşımlar çoğunlukla az sayıda sensör verisi 
kullanmaktadır ve bu da teşhis sürekliliği ve doğruluğu konusunda sınırlamalara sebep 
olmaktadır.
Bu çalışma kapsamında, Dallas üniversitesinde geliştirilmiş özel bir sensör seti 
kullanılarak, motor ve rulmanlardan elde edilen sekiz çeşit veri üzerinden analiz 
yapılmıştır. Hedefimiz, rulmanlardaki beş farklı arıza tipi yanında bir sağlıklı durum 
olmak üzere altı farklı durumu doğru şekilde sınıflandırmaktır. Bu amaç doğrultusunda 
elde ettiğimiz deneysel verilere dayanarak, hangi giriş verilerin daha informatik ve 
öngörülebilir olduğunu değerlendirip, farklı girdi kombinasyonları ve modelleme 
teknikleri ile performans ve doğruluk oranları incelenmiştir. Böylece, rulman 
arızalarının teşhisi ve izlenmesi konusunda, mevcut literatürdeki eksikliklerin 
giderilmesi ve alanın ilerlemesine katkıda bulunacak yeni ve daha kapsamlı bir 
metodoloji sunulmuştur. Bu çalışmanın sonuçları, endüstriyel uygulamalarda kullanılan 
elektrik motorlarının güvenilirliğini artırarak, arıza yönetimi ve bakım stratejilerinin 
optimizasyonuna önemli bir katkı sağlayacaktır.

Abstract:
Electric motors are preferred in many industrial areas due to their stable 
performance and ease of use. However, bearing faults are among the most common 
problems within motor failures. The early and accurate diagnosis of bearing disorders is 
critically important for preventing costly failures and for operational efficiency. The 
development of fault diagnosis techniques enables malfunctioned parts to be replaced at 
low cost or to be repaired effectively on-site, thus extending the motor's lifetime and 
reducing maintenance expenses. Studies in the current literature have generally relied on 
basic categorizations and rudimentary methods for fault detection. These approaches 
often use a limited number of sensor data, which leads to limitations in the continuity 
and accuracy of diagnoses.
Within the scope of this study, a special sensor board developed at the 
University of Dallas will be used to analyze eight types of data obtained from motors 
and bearings. Our goal is to accurately classify six different conditions, including five 
different types of bearing faults as well as a healthy state. Based on the experimental 
data obtained for this purpose, we will assess which data are more informative and 
predictable, and examine performance and accuracy rates with different input 
combinations and modeling techniques. Thus, the current study will present a new and 
more comprehensive methodology that addresses gaps in the existing literature and 
contributes to the advancement of the field in the diagnosis and monitoring of bearing 
faults. The results of this study will significantly contribute to increasing the reliability 
of electric motors used in industrial applications and to the optimization of failure 
management and maintenance strategies.