Pnömatik sistemde yapay sinir ağları ile arıza tespiti
Fault diagnosis on pneumatic system with neural network
Yazar: MUSTAFA DEMETGÜL
Danışman: PROF. DR. OSMAN YAZICIOĞLU
Marmara Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Makine Eğitimi Ana Bilim Dalı
Derece: Doktora, 2006
Konu: Makine Mühendisliği = Mechanical Engineering

Özet:
Bu çalışmada, pnömatik sistemde bir arıza meydana geldiğinde bunun çok çabuktespit edilmesi ve gerekli önlemlerin alınması için yapay sinir ağı geliştirilmiştir. Deneyamaçlı geliştirmiş olduğumuz şişe dolum tesisinde bir arıza olduğunda sistemin değişikyerlerine konulan basınç sensörleri ve doğrusal cetvellerden gelen analog değerlere görehiçbir müdahale olmadan sistemin neresinde arıza olduğu tespit edilebilmektir. YapaySinir Ağı (YSA) ile deney seti üzerindeki şişe yok, B kapak kapama silindiri çalışmıyor,C kapak sıkıştırma silindirine hava gelmiyor, sistemin hava basıncı yetersiz, su yok,sistemin hava basıncı az arızaları bulunmaktadır. Arızalar geri yayılımlı vekarşılaştırmalı yapay sinir ağı algoritmaları ile tespit edilmektedir.Çalışmada, Geri Yayılım Ağ Algoritması ve Karşılaştırmalı Ağ Algoritmasındaeğitim, test ve performans sonuçlarına göre en uygun YSA eğitim başlangıç değerleribelirlenmiştir. Bu değerlere göre; Geri Yayılım Ağ Algoritmasında gizli katman sayısı 1,gizli katman nöron sayısı 15, öğrenme oranı 0.3, momentum sabiti 0.5 ve eğitimfonksiyonu lm (Levenberg Marquardt) seçilmiştir. Ağın transfer fonksiyonları tansig vepurelin seçilmiştir. Hata miktarı 1e-4 seçilmiştir. Karşlaştırmalı Ağ Algoritmasında gizlikatman sayısı 15, kohonen öğrenme oranı değeri 0.3, gruplardaki standart sapma 0.01değeri seçilmiştir. Bu en uygun değerlere göre farklı arıza durumlarında YSA nın eğitim,test, son ağırlık değerleri verilmiştir.Arıza tespitinde geleneksel programlama veya PLC yardımı ile arıza tespitiyapmak mümkündür. Yapay sinir ağı kullanılmasının sebebi kullanıcıya arızanınVbulunduğu yeri bildirmesi ve farklı sistemler üzerinde bu geliştirilen programınkullanılabilir olmasıdır. Amaç, pnömatik sistemde bir arıza olduğunda sistem üzerindenveri toplama kartı ile alınan verileri kullanarak yapay sinir ağı vasıtasıyla gerçek zamanlıolarak arıza tespiti yapmaktır. Program farklı sistemlerdeki arızaları tespit edebilmekiçin esnek olarak geliştirilmiştir. Program Matlab 7.0 da geliştirildi. Matlab' teki MablabNeural Network (Yapay Sinir Ağı), GUI (Genel Kullanıcı Arayüzü) ve SimulinkToolbox' ları kullanılmıştır.Elde edilen sonuçlara göre Geri Yayılımlı Ağ Algoritmasının en uygun algoritmaolduğu ve geliştirilen programın mekatronik sistemlerin bulunduğu tesislerde arızatespitine katkı sağlayacaktır.Kasım, 2006 Mustafa DemetgülVI

Abstract:
In this study, an artificial neural network is developed to find an error rapidly onpneumatic system. Also the ANN prevents the system versus the failure. The error on ourexperimental bottle filling plant can be defined without any interference using analogvalues taken from pressure sensors and linear potentiometers. The sensors andpotentiometers are placed on different places of the plant. Neural network diagnosisfaults on plant, where no bottle, cap closing cylinder B is not working, bottle cap closingcylinder C is not working, air pressure is not sufficient, water is not filling and low airpressure faults. The fault is diagnosed by artificial neural network with back propagationand competitive.Beginning value is selected according to back propagation and competitivealgorithm?s learning rate, test and performance results. For back propagation algorithm;This value are taken while hidden layer neuron number 15, learning rate 0.3, momentumconstant 0.5, learning function lm (Levenberg Marquardt). Transfer function is selectedtansig and purelin. Goal is selected 1e-4. For competitive algorithm; hidden layer neuronnumber 15, kohonen learning rate 0.3, standard irregularity 0.01.It is possible to find an failure by using normal programming or PLC. The reasonof using Artificial Neural Network is to give a information where the fault is. However,ANN can be used for different systems. The aim is to find the fault by using ANNsimultaneously. In this situation, the error taken place on the pneumatic system iscollected by a data acquisition card. The program is flexible. So, the program can be usedVIIon different systems to find different errors. Matlab 7.0 is used to develop our software inthis work. Matlab Neural Network, GUI(General User Interface) and Simulink are usedin Matlab.And the finally, It is seen that the best available program is Back propagationNeural Network Algorithm. It is seen that the Back propagation Neural NetworkAlgorithm is quite available program. It is observed that the algorithm is very capableprogram for many industrial plants which have mechatronic systems.