Çamaşır makinesinde dengesiz yükün makine öğrenmesi ile belirlenmesi
Detection of unbalanced load in washing machine with machine learning
Yazar: HİLAL İRKİL GENEL
Danışman: PROF. DR. AHMET FARUK BAKAN
Yıldız Teknik Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Elektrik Mühendisliği Ana Bilim Dalı / Elektrik Makinaları ve Güç Elektroniği Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2022
Konu: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği = Electrical and Electronics Engineering
Dizin: Dengesiz yük kontrolü = Off-balance control ; Makine öğrenmesi = Machine learning ; Motor kontrol = Motor control ; Çamaşır makineleri = Washing machines

Özet:
Çamaşır makinesi hareketli ve dönen yapısından dolayı tasarımsal olarak kısıtlamaları olan bir yapıya sahiptir. Bu dönen yapı içerisinde eşit dağılmamış yükler makinede dengesizliğe neden olabilir. Dengesiz yük çamaşır makinesinde titreşimlere, gürültüye ve mekanik zorlanmalara yol açabilir. Bu etkileri önleyebilmek için farklı yöntemler kullanılmaktadır. Çamaşır makinesinde dengesiz yükün etkisini azaltmak için denge ağırlığı, yay ve amortisör eklemek gibi pasif yöntemler kullanılabilir. Bu yöntemlerin maliyet ve montaj açısından bazı dezavantajları vardır. Bu nedenle dengesiz yükün etkisini azaltmak için aktif yöntemler kullanılmalıdır. Bu yöntemlere geçebilmek için, dengesiz yük incelenmelidir. 
Yapılan bu çalışmada ivme sensöründen ve motor kontrol kartından toplanan veriler kullanarak dengesiz yükün miktarı belirlenmeye çalışılmıştır. İlk aşamada toplanan veriler incelendiğinde, ilave bir sensör olmadan sadece motor kontrol kartından alınan akım verisi ile dengesiz yük miktarı belirlenmiştir. Toplanan akım verileri makine öğrenmesi algoritmaları ile birleştirilerek dengesiz yükün hızlı ve doğru tahmin edilmesi üzerine çalışılmıştır. Dengesiz yük miktarı ile akımın genliği arasında doğrusal bir ilişki olduğu için lineer regresyon modeli kullanılmıştır. Algoritmaya eğitim verisi olarak verilmeyen çeşitli dengesiz yük miktarları algoritmaya test verisi olarak verilmiş ve algoritmanın doğruluğu test edilmiştir.
Bu algoritmanın çıktısı olan dengesiz yük miktarı, dağıtma ve sıkma adımlarına girdi olarak kullanılacaktır. Makine içerisinde dengesiz yük miktarı riskli seviyede ise dengesizliği dağıtmak için dağıtma adımı uygulanacaktır. Dağıtma adımı sonunda tekrar dengesiz yük algılama algoritması çalıştırıp tahmin edilen dengesiz yük miktarına bakılacaktır. Dengesiz yük miktarı sıkma için uygunsa sıkma adımına devam eder, eğer değilse yüke uygun sıkma profili belirlenerek sıkma adımına devam eder. Makineyi zorlamayacak sıkma devri uygulanmış olur. Böylelikle makinede dengesiz yükün neden olduğu titreşim, ses ve mekanik zorlanma gibi sorunlar ucuz ve yaygın olarak kullanılabilecek bir algoritma ile kontrol altına alınmıştır.

Abstract:
The washing machine has a design that has limitations due to its movable and rotating structure. Loads inside the drum can cause instability in the machine. An unbalanced load can cause vibrations, noise and mechanical stress in the washing machine. Different methods are used to prevent these effects. In order to reduce the effect of unbalanced load in the washing machine, passive methods such as adding counterweights, springs and shock absorbers can be used. These methods have some disadvantages and limits. Therefore, active methods should be used to reduce the effect of unbalanced load. In order to move on to these methods, the unbalanced load should be examined.
In this work, the weight of unbalanced load is aimed to be determined with the simplest and the sensitive method. Firstly, the data collected from the acceleration sensor and the motor control card. When the data collected in the first stage was examined, the amount of unbalanced load was determined only with the current data obtained from the motor control card without an additional sensor. The collected current data was combined with machine learning algorithms to quickly and accurately predict the unbalanced load. 
The amount of unbalanced load, which is the output of this algorithm, will be used as an input to the distribution and spinning steps. If the amount of unbalanced load in the machine is at a risky level, the distribution step will be applied to distribute the unbalance load. At the end of the distribution step, the unbalanced load detection algorithm will be run again and the estimated unbalanced load amount will be checked. Thus, problems such as vibration, noise and mechanical strain caused by the unbalanced load in the machine have been brought under control with a cheap and widely used algorithm.