Demiryolu makas arızalarının yapay zeka yöntemleri ile tahmini
Prediction of railway switch point failures with artificial intellegence methods
Yazar: BURAK ARSLAN
Danışman: DR. ÖĞR. ÜYESİ HASAN TİRYAKİ
İstanbul Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı / Elektrik Elektronik Mühendisliği Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2018
Konu: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği = Electrical and Electronics Engineering

Özet:
Dünya genelinde birçok bölgenin birbiri ile iletişim ve sosyal ticari ilişkiler içerisinde bulunması, yolcu ve yük taşımacılığının önemini arttırmaktadır.  Demiryolları güvenli ve ekonomik  olması sebebiyle taşımacılıkta yoğun olarak tercih edilmektedir.
Ülkemizde ve dünyada son yıllarda demiryolları şehir içi ve şehirler arası yük ve yolcu taşımacılığında büyük önem kazanmıştır. Demiryolları işletmesinin güvenli, kesintisiz ve yüksek kapasiteli olarak sağlanabilmesi için sinyalizasyon sistemleri geliştirilmiştir. Demiryolu makasları, sinyalizasyon sistemlerinin en önemli ekipmalarından biridir. Makaslarda oluşabilecek arızalar demiryolu işletmesinin durmasına ya da aksamasına neden olmaktadır. Bu nedenle demiryolu makaslarının arıza yapmadan çalışması sağlanmalıdır.
Bu çalışmada demiryollarının önemli ekipmanlarından olan makas motorları ve ilgili ekipmanlarından  veriler toplanmış ve bu veriler analiz edilerek arızalara uygulanacak  önleyici ve düzeltici  çözüm önerileri değelendirilmiştir. Bu veriler yapay zeka yöntemlerinden "Destek vektör makinaları" ve "Yapay Sinir Ağları" ile işlenerek makine öğrenmesi yaptırılmıştır. Bu öğrenme ışığında olası  arızaları önceden tahmin ederek ilgili bakım önerileri belirleyen ve sorumlu  bakım personeline gerekli müdahale uyarıları yapan bir karar destek modeli oluşturulmuştur. Bu sayede arızanın demiryolu  işletmesini etkileyecek seviyeye ulaşmadan çözülmesi ve  oluşmuş arızanın da müdahale süresinin kısaltılması amaçlanmaktadır.

Abstract:
The communication and social commercial relations of many regions throughout the world increase the importance of passenger and freight transportation. By the reason of economical advantages and safety reasons, railways are mostly preferred media of transportation.
Railways have gained great importance in our country and worldwide in recent years in terms of intracity and interurban freight and passenger transportation. Railway signalling systems have been developed to ensure safe, uninterrupted and high capacity railway operation. Railway switch points are one of the most important equipments of the signalling systems. The failures which are occurred at switch points may cause railway operation stop or interrupt. Therefore, it should be provided that railway switch points must be operated without failure. 
In this study, The data were collected from the switch point machines and its related equipments which is one of the important elements of railways, and the preventive and corrective solution proposals were evaluated by analyzing the data. With using this data, machine learning was done by using "Support vector machines" and "Artificial Neural Networks" methods from artificial intelligence methods. In light of this learning, a  decision support model was established which predicts possible failures and defines the relevant maintenance proposals and making necessary action warnings to responsible maintenance personnel. Thus, it is aimed that  the failure is solved without affect the railway operation and the solving time of the occurred failures are shortened.