Kestirimci bakım uygulamalarında makine öğrenimine dayalı anomali tespiti yöntemlerinin geliştirilmesi
Development of machine learning based anomaly detection methods in predictive maintenance applications
Yazar: ÖMER KÜLLÜ
Danışman: DR. ÖĞR. ÜYESİ EYÜP ÇİNAR
Eskişehir Osmangazi Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı / Yapay Zeka Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2023
Konu: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol = Computer Engineering and Computer Science and Control

Özet:
Kestirimci bakım, makine koşullarını izleyerek beklenmeyen ekipman arızalarını
tespit etmek ve önlemek için uygulanan bir yaklaşımıdır. Endüstriyel sistemlerde kullanılan
ekipmanların düzenli olarak bakımlarının yapılması gerekmektedir. Aksi takdirde yaşanan
ani bir arıza, mali kayıplara yol açabilir. Gelişmiş sensör veri toplama teknolojileri, birçok
türde sensör verisinin dijital olarak üretilmesine ve saklanmasına olanak tanır. Bu veriler,
yapay zeka yöntemlerine beslenerek ekipman durumları hakkında bilgiler edinilebilir. Arıza
tespit uygulamalarındaki zorluklardan biri, bir sensörün performansta yetersiz
kalabilmesidir. Çoklu sensör füzyonu, çoklu sensörlerden gelen verileri etkin bir şekilde
birleştirerek daha sağlam bir yapı oluşturmayı amaçlar. Ayrıca, bir kaynaktan elde edilen
verinin farklı modları farklı bilgiler sağlayabilir. Bu tez kapsamında, ekipman hatalarını
tespit etmek için hem çok modlu öğrenmeyi hem de çoklu sensör füzyonunu içeren bir derin
öğrenme mimarisi geliştirilmiştir. Arıza durumunun tespiti için titreşim ve akım
sensörlerinde elde edilen verilerin hem zaman uzayında hem de zaman-frekans uzayında
temsilleri bir arada kullanılmıştır. Titreşim ve akım sensörlerinden gelen ham veriler, Kısa
Zamanlı Fourier Dönüşümü (STFT) kullanılarak spektrogram görüntülerine
dönüştürülmüştür. Ardından, hataları tespit etmek için önerilen yönteme zaman-frekans
görüntüleri ve ham zaman serisi verileri paralel olarak sağlanmıştır. Önerilen yöntemin
etkinliği, iki farklı veri seti üzerinde farklı tekniklerle karşılaştırılarak incelenmiştir.
Sonuçlar, önerilen yöntemin hataları tespit etmede başarılı olduğunu göstermektedir.

Abstract:
Predictive maintenance is an approach to detect and prevent unexpected equipment
failures by monitoring machine conditions. Equipment used in industrial systems should be
regularly maintained. Otherwise, a sudden breakdown can lead to financial losses. Advanced
sensor data acquisition technologies allow many types of sensor data to be generated and
stored digitally. These data can be utilized with artificial intelligence methods to obtain
information about the equipment's condition. One of the challenges in fault detection is the
potential inadequacy of a single sensor's performance. Multi-sensor fusion aims to create a
more robust structure by effectively combining data from multiple sensors. Furthermore,
different modes of data obtained from a source may provide different information. In this
thesis, a deep learning architecture including both multi-modal learning and multi-sensor
fusion was developed to detect equipment faults. In order to detect the fault condition, the
representations of the data obtained from the vibration and current sensors in both time space
and time-frequency space are used together. The raw data from vibration and current sensors
were converted into spectrogram images using the Short Time Fourier Transform (STFT).
Subsequently, time-frequency images and raw time-series data were provided in parallel to
the proposed method for fault detection. The effectiveness of the proposed method was
investigated by comparing it with different techniques on two different datasets. The results
indicate that the proposed method is successful in detecting faults.