Kestirimci bakım yaklaşımıyla bir turbofan motorunun çözümlenmesi
Analysis of a turbofan engine via predictive maintenance approach
Yazar: GÖZDE GÜNGÖR KANKAYA
Danışman: DR. ÖĞR. ÜYESİ YAKUP SABRİ ÖZKAZANÇ
Hacettepe Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı / Elektrik Elektronik Mühendisliği Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2022
Konu: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği = Electrical and Electronics Engineering
Dizin: Kestirimci bakım sistemleri = Predictive maintenance systems ; Kullanım ömrü = Remaining life ; Makine öğrenmesi = Machine learning

Özet:
Kestirimci bakım, sistemdeki sensörlerden toplanan fiziksel verilerin bir yazılım aracılığıyla işlenip değerlendirilmesinin ardından planlanan ve arızadan hemen önce gerçekleştirilen bakımdır. Beklenmedik arızaların sebep olduğu plansız duruş sürelerini kısaltmak ve verimliliği arttırmak için başvurulan kestirimci bakım yaklaşımı sayesinde üretimdeki kayıplar ve makinanın atıl kalma süresi azalır. Bu yöntem, zamana göre değil duruma göre uygulanan bir bakım yöntemi olduğu için yalnızca gerekli görüldüğü durumlarda uygulanması ile gereksiz bakım maliyetlerinin de önüne geçilmiş olur. Bu çalışma, uçak motorlarının arıza meydana gelmeden önce bakıma alınmasını sağlamak, arızalardan dolayı ortaya çıkan bakım/onarım/parça değişiminin sebep olduğu büyük maddi kayıplara ve özellikle can kayıplarına engel olmak amacıyla uçak motorlarının arıza meydana getirmesine kadar kalan faydalı ömürlerini tahmin etmeyi amaçlar. 
Bu çalışmada, 2008 yılında Uluslararası Prognostik ve Sağlık Yönetimi Konferansı'nda düzenlenen yarışma verileri kullanılmıştır. Eğitim setindeki turbofan motorlarından alınan veriler kullanılarak makina öğrenmesi modelleri eğitilmiş, bu modeller kullanılarak doğrulama setinde bulunan motorların kalan faydalı ömürleri tahmin edilmiş ve modellerin performansları karşılaştırılmıştır.

Abstract:
The predictive maintenance is a maintenance method that is performed immediately before the malfunction and sufficient amount of maintenance as a result of the evaluation of physical data collected from the sensors in the system through a software. Thanks to the referenced predictive maintenance approach in order to increase efficiency and shorten the unplanned stop times caused by unexpected malfunctions, the losses in production and the duration of the inactivity of the machine decreases. This method prevents the implementation of unnecessary maintenance costs by implementing only in cases where necessary because it is a condition-based method not time-based method.
This study aims to estimate the remaining useful life of aircraft engines until they fail, in order to ensure that aircraft engines are taken into maintenance before the failure occurs, to prevent great financial losses and especially loss of life caused by maintenance / repair / replacement of parts due to failures.
In this study, the competition data organized in the International Prognostic and Health Management Conference in 2008 were used. Using the data from the turbofan engines in the training set, machine learning models are trained, using these models, the remaining useful life of the motors in the validation set were estimated and the performance of the predictive models were compared.