Derin öğrenme algoritmaları ile kestirimci bakım analizi
Predictive maintenance analysis with deep learning algorithms
Yazar: VOLKAN AK
Danışman: DR. ÖĞR. ÜYESİ ALPASLAN BURAK İNNER
Kocaeli Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2023
Konu: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol = Computer Engineering and Computer Science and Control

Özet:
Bu tezde, üretim sektöründe Kestirimci Bakım (KB) stratejilerinin maliyet azaltma potansiyeli incelenmiştir. Üretim süreçlerinden kaynaklanan büyük veri hacminin, derin öğrenme algoritmaları ile etkin bir biçimde işlenmesi durumunda, hata tahmini ve tanısı açısından önemli avantajlar sağlayarak, işletme sürelerinin azalmasına, arızaların önlenmesine ve maliyetlerin düşürülmesine olanak tanıdığı belirlenmiştir. Araştırmada, Hilbert ve Wavelet Dönüşümleri ile zenginleştirilmiş Uzun Kısa Süreli Bellek (LSTM) modeli kullanılarak Kalan Kullanılabilir Ömür (RUL) tahminleri başarıyla gerçekleştirilmiştir. NASA tarafından sağlanan 100 Turbofan motoruna ait 21 sensör verisi analiz edilmiştir. Önceki çalışmalarda bu sensör verilerinin tamamının kullanılmadığı, seçici sensör verilerinin tercih edildiği gözlemlenmiştir. Bu çalışmada, veri setinin ön işleme aşamalarında min-max ölçeklendirme ve aykırı değer analizi uygulanmış ve model performansını artırmak, yüksek boyutlu verileri yönetmek ve hesaplama maliyetini azaltmak amacıyla Temel Bileşen Analizi (PCA) kullanılmıştır. Korelasyon değerleri 0.8'in üzerinde olan sensörler, tahmin doğruluğunu artırmak için özellik seçim sürecinde önceliklendirilmiştir. Veri setinin %80'i eğitim, %20'si ise test için ayrılmıştır. LSTM modeli, bu verilerle her motorun RUL değerini başarıyla tahmin etmiştir. Modelin performansı R-Kare (R²) ve Kök Ortalama Kare Hata (RMSE) metrikleri ile değerlendirilmiş ve elde edilen sonuçlar, Doğrusal Regresyon, Rastgele Orman Regresyonu, Destek Vektör Makinesi, XgBoost ve Sinir Ağı modelleriyle karşılaştırılmıştır. Modelimizden Eğitimde 10.141 RMSE değeri, -0.104 R2 değeri ile Test için 12.43 RMSE, -0.066 R2 değeri elde edildi Bulgular, LSTM modelinin RUL tahminlerinde diğer yöntemlere göre daha etkili ve doğru olduğunu ortaya koymuştur. Tezin bulguları, LSTM modelinin Hilbert Dönüşümü ile RUL tahminlerinde güçlü ve doğru bir yöntem olduğunu, diğer yöntemlere kıyasla tahmin doğruluğu bakımından üstünlüğünü kanıtlamış ve RUL tahmin modellerinin performansını artırma yönünde gelecek çalışmalar için sağlam bir temel oluşturmuştur.

Abstract:
In this thesis, the efficacy of Predictive Maintenance (PM) in reducing costs within the manufacturing sector is explored. The study harnesses vast datasets from manufacturing processes, applying deep learning algorithms to significantly enhance error prediction and diagnosis, thereby reducing downtimes and failures. A Long Short-Term Memory (LSTM) model, incorporating Hilbert and Wavelet Transforms, was adeptly used for predicting the Remaining Useful Life (RUL) of machinery. The research focused on analyzing 21 sensor datasets from 100 NASA-provided Turbofan engines, noting that not all sensor data were consistently utilized across studies. Through preprocessing steps including min-max scaling and outlier analysis, along with Principal Component Analysis (PCA) for dimensionality reduction, the study managed high-dimensional data efficiently. Sensors with high correlation values were given priority in feature selection to increase predictive accuracy. The LSTM model was trained with 80% of the dataset and tested with the remaining 20%, successfully estimating RUL for each engine. Performance was evaluated against various models using metrics like R² and RMSE, revealing LSTM's superior precision in RUL prediction. From our model we obtained an RMSE value of 10.141 and an R2 value of -0.104 for Training and an RMSE value of 12.43 and an R2 value of -0.066 for Testing The findings confirmed the Hilbert-transformed LSTM model as a strong, accurate predictor, outshining other methods. This work establishes a foundation for future research to further improve RUL prediction model performance.