Çamaşır makinelerinde yapay sinir ağları ile yıkama performansı ve enerji tüketiminin modellenmesi
Modeling of washing performance and energy consumption with artificial neural networks in washing machines
Yazar: YAKUP AKTAŞ
Danışman: DOÇ. DR. ATAKAN ALTINKAYNAK ; ÖĞR. GÖR. MERVE ACER KALAFAT
İstanbul Teknik Üniversitesi / Lisansüstü Eğitim Enstitüsü / Mekatronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı / Mekatronik Mühendisliği Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2022
Konu: Mekatronik Mühendisliği = Mechatronics Engineering
Dizin: Enerji tüketimi = Energy consumption ; Makine öğrenmesi = Machine learning ; Yapay sinir ağları = Artificial neural networks ; Yıkama = Washing ; Çamaşır makineleri = Washing machines

Özet:
Dünyada gelişen teknoloji ve mühendislik yetkinlikleriyle beraber endüstride bir rekabet ortamı oluşmuştur. İlgili sektör üreticileri fark yaratan ürünler otaya koymak için gelişen teknolojik adımları yakalamak ve ürünlerine değer katacak gelişmeleri takip etmek durumundadır.
Özellikle tüketicinin doğrudan etkileşim halinde olduğu beyaz eşya ürünlerinde fark yaratan teknolojiler ön plana çıkmaktadır. Ancak ürünlere eklenen birçok yeni özellik beraberinde maliyetleri de doğurmaktadır. Aynı zamanda üreticiler için kaynak ve zaman yönetimi anlamında da ekstra yük getirmektedir. Bu nedenle ürünlerin ar-ge, tasarım ve üretim süreçleri ne kadar iyileştirilebilirse sektörde rekabetçi ve yenilikçi ürünler ortaya koyabilmek o kadar mümkün hale gelecektir. Üretilecek olan ürünlerin ar-ge ve tasarım aşamalarındaki test süreçlerinin iyileştirilmesi maliyet, kaynak ve zaman açısından üreticiler için olumlu katkı sağlamaktadır.
Çamaşır makinaları günümüzde yaygın olarak kullanılan dayanıklı tüketim aletleridir. Su ve elektrik enerjisi ile çalıştıkları için, test süreçlerinde her bir çevrimdeki bu tüketimler ek maliyetlere ve aynı zamanda dünya kaynaklarının da tüketilmesine yol açmaktadır. Bununla birlikte zaman açısından da yeni ürün proje süreleri uzamakta ve teknolojik gelişimi yavaşlatmaktadır. Yani test süreçlerinin kısalması, hem sürdürülebilirliğe katkı yapacak, hem maliyetleridüşürecek hem de zamanın verimli kullanılmasına yol açacaktır.
Tez kapsamında çamaşır makinalarının ar-ge ve tasarım süreçlerinde gerçekleştirilen test metotlarının kurulacak model yapısında incelenmesi ile çevresel sürdürülebilirliğe katkı sağlanması, üretici maliyetlerinin düşürülmesi ve zaman tasarrufu elde edilmesi amaçlanmaktadır.
Çamaşır makinalarının sahip olduğu özelliklerin yanında, standartlarca belirlenmiş çeşitli sınırları da sağlıyor olması gerekmektedir. Bunlardan biri yıkama performansıdır. Çamaşır makinalarının temel özelliği olan yıkama işlemi, standartlarda belirlenmiş yöntemlerile ölçülebilmektedir. Üretilen çamaşır makinalarının da belirlenen limit değerin altına düşmeyecek etkinlikte yıkama performansına sahip olması gerekmektedir. Üreticiler ise bu sınır koşulu sağlayıp sağlamadığını test etmek için standart yıkama performansı testlerini laboratuvar oertamında gerçekleştirmektedir. Ancak farklı sınır koşullarından dolayı yıkama performansını sağlayabilmek adına birçok parametrenin optimize edilmesi gerekmektedir. Birden fazla parametrenin etki ettiği yıkama performansı hedef değerini yakalayabilmek adına yapılan bu deneme testleri ise su ve enerji tüketimlerinden dolayı beraberinde ekstra bir yük getirmektedir. Bu sebeple kurulacak model yapısı ile bu test sonuçlarının tahmin edilebilmesi hedeflenmektedir.
Diğer bir yandan, standart olarak sağlanması gereken yıkama performansının belirli enerji tüketimi sınırları içerisinde gerçekleşiyor olması gerekmektedir. Üreticiler, üretilen çamaşır makinasının enerji tüketiminin, standartlarda belirlenen enerji sınıf aralıklarından hangisine denk geldiğini deklare etmek durumundadır. Doğal olarak daha düşük tüketime sahip enerji sınıfındaki ürünler son kullanıcı tarafından daha çok tercih edileceğinden yıkama performansı değerine olabilecek en düşük enerji tüketimi ile ulaşmak ana hedeftir. Bu nedenle yapılan performans testleri yerine yıkama performansını tahmin edecek model ihtiyacının yanında, optimum tasarımın yapılabilmesi için enerji tüketiminin de tahmin edilmesi gerekmektedir. Kurulacak enerji tüketimi modeli ile de enerji tüketimi değerinin test yapmadan tahmin edilebilmesi amaçlanmaktadır.
Tez kapsamında kurulacak yıkama performansı ve enerji tüketimi tahmin modellerini elde edebilmek için öncelikle deneysel veriye ihtiyaç vardır. Bu amaçla laboratuvar ortamında deney istasyonları hazırlanmış ve standart yıkama performansı test sonuçları tüm analog ve dijital verileriyle birlikte toplanmıştır. Tahmin edilmek istenen yıkama performansı ve enerji tüketimi değerlerinin yanında model yapılarını girdi sağlayabilecek parametrelerin de değişimleri kaydedilmiştir.
Toplanan verilerin analizi yapılarak yıkama performansı ve enerji tüketimi tahmin modelleri için ayrı ayrı girdi parametreleri seçilmiş ve çeşitli model yapıları oluşturulmuştur. Oluşturulan yapılardan en iyi performans gösteren modeller seçilmiştir. Elde edilen modeller sayseinde yıkama performansı ve enerji tüketimi için seçilen girdi parametresi değerleri verildiğinde yüksek doğrulukta sonuçlar alınmaktadır.
Tezin ilk bölümünde literatürde çamaşır makinalarında gerçekleştirilen yıkama prosesine etki eden temel parametrelerden bahsedilmiştir. 
Ayrıca tezin ilk bölümünde çamaşır makinlarında geliştirilmiş makine öğrenmesi, yapay sinir ağı ve bulanık mantık algoritma çalışmalarından örnekler sunulmuştur. Yapılan çalışmalarda tahmin edilmesi kritik parametrelere yer verilmiş ve farklı yöntemler kıyaslanmıştır.
Tezin ikinci bölümünde yıkama performansı ve enerji tüketimi modellerine veri girişi sağlamak amacıyla kurulan deney sisteminden, kullanılan ekipmanlardan ve ölçüm yöntemlerinden bahsedilmiştir. 
Bu bölümde ek olarak toplanan deneysel veri kümesi incelenmiştir. Verilerin makina özellikleri açısından yıkama performansı ve enerji tüketimine göre dağılımları gösterilmiştir.
Tezin üçüncü bölümüden yıkama performansı modeli için girdi parametreleri seçilmiştir. Girdi parametrelerinin çıktı değerine etkileri detaylıca açıklanmıştır. Parametrelerin istatistiksel özellikleri elde edilmiş, girdi-çıktı parametreleri arasındaki lineer korelasyon ilişkileri çıkarılmıştır.
Tezin bu bölümünde lineer yöntemlerin problemi çözümlemeye yetmeyeceği ve makine öğrenmesi yöntemlerinin denenmesi gerektiği yapılan lineer regresyon analizleri ile vurgulanmıştır. 
Bu amaçla aynı bölümde modelleme için kullanılacak yapay sinir ağları ile Levenberg-Marquardt geri yayılım algoritması açıklanmıştır. Kurulacak modelin algoritma parametreleri detayları ile verildikten sonra farklı katman ve nöron sayılarındaki yapay sinir ağı sonuçları elde edilmiş ve en iyi performansı veren modeller belrtilmiştir. Yapay sinir ağı modeli Matlab programı kullanılarak Levenberg-Marquardt geri yayılım öğrenme algoritmasının model parametre detayları değiştirilerek oluşturulmuştur.
Tezin dördüncü bölümünde de yıkama performansı yapay sinir ağı modeline benzer şekilde enerji tüketimi modeli için de girdi parametreleri belirlenip lineer korelasyon ilişkileri belirtilmiştir. Lineer regresyon analizi sonuçları paylaşılmış ve enerji tüketimi modeli için de yapay sinir ağı modeli kurulmuştur. Yıkama performansı yapay sinir ağı modeli ile aynı ağ yapısı özelliklerinde modeller karşılaştırılmış ve en yüksek performansı veren model seçilmiştir
Tezin beşinci bölümünde elde edilen model yapıları, ortak model arayüzü oluşturmak adına Simulink ortamına aktarılmış ve tasarım süreçlerinde kullanıma hazır hale getirilmiştir. İlgili girdi parametrelerinin değerleri verildiğinde elde edilen en iyi modellerin tahmini sonucu yıkama performansı ve enerji tüketimi değerleri elde edilebilmektedir.
Tezin beşinci ve son bölümünde ise yapılan tez çalışmasının sonucuna ve gelecek çalışmalar için önerilere yer verilmiştir.

Abstract:
With the rapidly advancing technology and engineering developments in the global environment, a competitive environment has emerged in the industry. It has become a necessity for the manufacturers of the relevant sector to follow the developing technological steps in order to produce products that make a difference and to make changes that will improve their products..
Technologies that make a difference come to the fore, especially in white goods products where the consumer is in direct interaction. However, many new features added to the products also cause costs. It also brings extra challenges for manufacturers in terms of resource and time management. Therefore, the more the R&D, design and production processes of the products can be improved, the more it will be possible to produce competitive and innovative products in the sector. Improving the test processes in the R&D and design stages of the products to be produced makes a positive contribution to the manufacturers in terms of cost, resources and time.
Washing machines are durable consumer appliances that are widely used today. Since they work with water and electricity, these consumptions in each cycle in the test processes lead to additional costs and at the same time to consume the world's resources. However, in terms of time, new product project periods are getting longer and slowing down the technological development. In other words, shortening test processes will contribute to sustainability, reduce costs and lead to efficient use of time.
Within the scope of the thesis, it is aimed to contribute to environmental sustainability, to reduce manufacturer costs and to save time by examining the test methods carried out in the R&D and design processes of washing machines in the model structure to be established.
In addition to the features that the washing machines have, they must also meet the various limits determined by the standards. One of them is washing performance. The washing process, which is the basic feature of washing machines, can be measured with the methods determined in the standards. The washing machines produced should also have an effective washing performance above the determined limit value. Manufacturers, on the other hand, carry out standard washing performance tests in the laboratory environment to test whether this boundary condition is met. However, due to different boundary conditions, many parameters need to be optimized in order to ensure washing performance. These trial tests, carried out in order to achieve the target value of washing performance, which is affected by more than one parameter, bring with it extra difficulties due to water and energy consumption. For this reason, it is aimed to predict these test results with the model structure to be established. 
On the other hand, the washing performance, which should be provided as a standard, must be within certain energy consumption limits. Manufacturers have to declare which of the energy class ranges determined in the standards corresponds to the energy consumption of the produced washing machine. Naturally, since energy class products with lower consumption will be preferred more by the end user; The main goal is to reach the washing performance value with the lowest possible energy consumption. For this reason, besides the need for a model to predict the washing performance instead of the performance tests, the energy consumption should also be estimated in order to make the optimum design. With the energy consumption model to be established, it is aimed to estimate the energy consumption value without testing.
In order to obtain the washing performance and energy consumption estimation models to be established within the scope of the thesis, experimental data is needed first. For this purpose, test stations were prepared in a laboratory environment and standard washing performance test results were collected together with all analog and digital data. In addition to the expected washing performance and energy consumption values, the changes in the parameters that can provide input to the model structures were recorded.
By analyzing the collected data, separate input parameters for the washing performance and energy consumption estimation models were selected and various model structures were created. The best performing models were selected from the constructed structures. Thanks to the models obtained, high accuracy results are obtained when the selected input parameter values for washing performance and energy consumption are given.
In the first part of the thesis, the basic parameters affecting the washing process in washing machines are mentioned in the literature.
In addition, in the first part of the thesis, examples of machine learning, artificial neural network and fuzzy logic algorithm studies developed in washing machines are presented. In the studies, critical parameters to be estimated are included and different methods are compared.
In the second part of the thesis, the experimental system set up to provide data entry to the washing performance and energy consumption models, the equipment used and the measurement methods are mentioned.
In this section, additionally collected experimental data set is examined. The distribution of the data according to the washing performance and energy consumption in terms of machine features is shown.
Input parameters for the washing performance model are selected from the third part of the thesis. The effects of the input parameters on the output value are explained in detail. The statistical properties of the parameters were obtained, and the linear correlation relations between the input-output parameters were extracted.
In this part of the thesis, it is emphasized with linear regression analyzes that linear methods are not enough to solve the problem and that machine learning methods should be tried.
For this purpose, artificial neural networks to be used for modeling and Levenberg-Marquardt back propagation algorithm are explained in the same section. After the algorithm parameters of the model to be established are given in detail, the artificial neural network results in different layers and neuron numbers are obtained and the models with the best performance are specified. The artificial neural network model was created using Matlab program by changing the model parameter details of the Levenberg-Marquardt back propagation learning algorithm.
In the fourth part of the thesis, the input parameters for the energy consumption model are determined and linear correlation relations are stated, similar to the washing performance artificial neural network model. The results of the linear regression analysis were shared and the artificial neural network model was established for the energy consumption model. The washing performance of the artificial neural network model and the models with the same network structure properties were compared and the model with the highest performance was selected.
The model structures obtained in the fifth part of the thesis were transferred to the Simulink environment to create a unified model interface and made ready for use in the design processes. When the values of the relevant input parameters are given, washing performance and energy consumption values can be obtained as a result of the estimation of the best models obtained.
In the fifth and last part of the thesis, the results of the thesis study and suggestions for future studies are given.