FPGA tabanlı hata tespit ve sınıflandırma sistemi tasarımı
Design of an FPGA based fault detection and classificationsystem
Yazar: İSMAİL PALIT
Danışman: PROF. DR. ALİ ZİYA ALKAR
Hacettepe Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Elektrik ve Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2024
Konu: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği = Electrical and Electronics Engineering

Özet:
Veriye dayalı bakım, durum izleme teknolojisini kullanarak elektromekanik sistemlerin sağlık durumlarına ilişkin çıkarımlar yapmak ve bakım planları üretmek olarak nitelendirilir. Durum izleme elektromekanik sistemler üzerinden toplanan fiziksel verileri, yerine göre regresyon ve sınıflandırma modelleri ile kullanarak, sistemlerin hata tespiti, hata sınıflandırması ve kalan faydalı ömür analizini gerçekleştirme işlemidir. Bu doğrultuda literatürdeki veri edinimi, sinyal işleme, makine öğrenmesi konularından yararlanılır. Veriye dayalı bakım üretim, otomotiv, demiryolu taşımacılığı, büyük iş makineleri, inşaat, tüketici elektroniği endüstrilerinde yaygın olarak kullanılmaktadır. Ancak veriye dayalı bakım yaklaşımının Savunma Sanayii alanındaki kullanımı kısıtlıdır. Bu tez çalışması kapsamında gerçek bir Savunma Sanayii ürününden, farklı sağlık durumlarında titreşim ve akım verileri toplanmıştır. Toplanan veriler öznitelik çıkarımında ve farklı makine öğrenmesi modelleri geliştirmede kullanılmıştır. Destek Vektör Makinesi (İng. SVM), Karar Ağaçları (İng. DT), K-En Yakın Komşu (İng. KNN), Rastgele Orman (İng. RF) ve Doğrusal Regresyon (İng. LR) modellerinin farklı özniteliklerle başarımları incelenmiştir. En başarılı sonucu veren SVM modeli FPGA içerisinde gerçekleştirilmiş ve FPGA tasarımının başarımı test edilmiştir. Tez çalışması sonucunda, bir veriye dayalı bakım çalışması gerçekleştirilmiş ve gerçek bir askeri mekanik sistem üzerinde uygulanmıştır.

Abstract:
Data-driven maintenance is defined as making inferences about the health status of electromechanical systems and producing maintenance plans using condition monitoring technology. Condition monitoring is the process of performing fault detection, fault classification and remaining useful life analysis of systems by using physical data, that is collected from electromechanical systems, with regression and classification models. In this regard, data acquisition, signal processing and machine learning subjects in the literature are utilized. Data-driven maintenance is widely used in the manufacturing, automotive, railway transportation, large construction equipment, construction and consumer electronics industries. However, the use of the data-driven maintenance approach in the Defense Industry is limited. Within the scope of this thesis study, vibration and current data were collected from a real Defense Industry product in different health conditions. The collected data was used in feature extraction and developing different machine learning models. The performance of Support Vector Machine (SVM), Decision Trees (DT), K-Nearest Neighbor (KNN), Random Forest (RF) and Linear Regression (LR) models with different features was examined. The SVM model that gave the most successful results was implemented in the FPGA and the performance of the FPGA design was tested. As a result of the thesis study, a data-driven maintenance study was carried out and applied on a real military mechanical system.