Hava aracı motor sağlığı izlenmesi için veri madenciliği yöntemleri ile EGT ve N1 parametresi tahmini
EGT and N1 parameter estimation with data mining methods for aircraft engine health monitoring
Yazar: MEHTAP TAŞCI
Danışman: DR. ÖĞR. ÜYESİ MUSTAGİME TÜLİN YILDIRIM
Erciyes Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Sivil Havacılık Ana Bilim Dalı
Derece: Doktora, 2023
Konu: Sivil Havacılık = Civil Aviation

Özet:
Uçaklar ulaşım sektöründe önemli ulaşım araçlarındandır. Oldukça yaygın kullanım alanına sahip olan uçakların emniyetli ve sağlıklı bir şekilde hizmet verebilmesi için bakımlarının zamanında ve eksiksiz yapılması gerekmektedir. Uçakların bakımları belirli prosedürler çerçevesinde düzenli şekilde yapılmaktadır. Düzenli yapılan bakımların yanı sıra, aniden ortaya çıkabilen durumlarda düzensiz bakımlar yapılmaktadır. Yıldırım çarpması, kuş çarpması, sert iniş düzensiz bakım gerektiren durumlardır. Düzensiz bakımlar düzenli bakımlara göre daha yüksek maliyete sahiptir. İşletmeler için düzensiz bakımlar istenmeyen bir durumdur. Uçakların bakım programında motor arızaları ve motor bakımı hem maliyet hem de emniyetli uçuş için büyük öneme sahiptir. Motor bakım maliyetini minimum seviyede tutmak için çeşitli araştırmalar ve çalışmalar yapılmaktadır. Uçuş sırasında kaydedilen veriler kullanılarak motorların sağlık durumu izlenmekte ve gerekli bakım işlemleri yerine getirilmektedir. Uçuş sırasında kaydedilen parametrelerden, egzoz gaz sıcaklığı (EGT) ve gaz türbinli motorun şaft hızı (N1) parametreleri uçak motorunun sağlık durumunun izlenmesi için önemli parametrelerdendir. Bu araştırmanın amacı, uçak motorlarının bakım gereksinimlerinin önceden tahmin edilip sağlıklı kalmasını sağlamak amacıyla faydalı bilgiler ve modeller keşfetmektir. Bu tez çalışmasında gerçek bir uçuştan elde edilen uçuş verileri veri seti olarak kullanılmıştır. Elde edilen uçuş verileri ile veri madenciliği algoritmaları kullanılarak bu parametrelerin tahmin işlemi gerçekleştirilmiştir. Bu tez çalışmasında EGT ve N1 bağımlı değişkenleri ile diğer bağımsız değişkenler arasındaki ilişkiler incelenmiştir. Bu inceleme sonucu yeni alt kümeler elde edilmiştir. Elde edilen alt kümeler üzerinde veri madenciliği yöntemleri kullanılarak EGT ve N1 parametrelerinin tahmini gerçekleştirilmiştir. Elde edilen tahmin sonuçları performans yönünden kıyaslanmış ve en iyi tahmini yapan algoritmalar belirlenmiştir. Elde edilen tahmin sonuçları ile motorların sağlık durumu izlenebilecek, motor arızaları önceden tespit edilebilecek, buna bağlı olarak ta önleyici bakım yöntemleri uygulanabilecektir. Önleyici bakım yöntemlerinin uygulanması uçak motorlarının sağlıklı kalmasını, işletmecinin bakım maliyetinde önemli ölçüde düşüşü, uçuş emniyetini, sağlıklı kalan motordan atmosfere yayılan düşük seviyede emisyon gazlarına bağlı olarak ta çevresel korumayı sağlayacaktır.

Abstract:
Airplanes are one of the most important vehicles in the transportation sector. For airplanes, which are widely used, to provide service safely and reliably, it's crucial that their maintenance is carried out both timely and thoroughly. Aircraft maintenance is carried out regularly within certain procedures. In addition to regular maintenance, irregular maintenance is performed in situations that may arise suddenly. Lightning strikes, bird strikes, and hard landings require irregular maintenance. Irregular maintenance has a higher cost compared to regular maintenance. For businesses, irregular maintenance is an undesirable situation. Engine failures and engine maintenance are of great importance both in terms of cost and safe flight in the aircraft's maintenance program. Various research and studies are being conducted to keep engine maintenance costs at a minimum level. The health status of the engines is monitored using the data recorded during the flight, and the necessary maintenance operations are performed. Among the parameters recorded during the flight, exhaust gas temperature (EGT) and gas turbine engine shaft speed (N1) are important parameters for monitoring the health status of the aircraft engine. The purpose of this research is to discover useful information and models in order to predict the maintenance requirements of aircraft engines and ensure that they remain healthy. Predictive analysis of these parameters was conducted using data mining algorithms applied to real flight data. Using the data recorded during the flight, the health status of the engines is monitored, and necessary maintenance operations are carried out. In this study, the relationships between EGT and N1 dependent variables and other independent variables were examined, and new subsets were obtained that show the relationship between EGT and N1 dependent variables and the independent variables thought to affect these variables. Predictions for EGT and N1 parameters were made using data mining methods on new data sets. The obtained prediction results were compared in terms of performance, and the algorithms that made the best predictions were determined. 
With the estimation results obtained, the health status of the engines can be monitored, engine failures can be detected in advance, and preventive maintenance methods can be applied accordingly. The implementation of preventive maintenance methods will ensure that aircraft engines remain in good condition. This will significantly reduce maintenance costs for the operator and improve flight safety. Additionally, lower emission levels from well-maintained engines contribute to environmental protection.