Elektrikli ark ocakları ve sürekli döküm tesislerindeyapay sinir ağları uygulamaları
Applications of artificial neural networksin electric arc furnaces and continuous casting facilities
Yazar: EDİP YILDIZ
Danışman: DR. ÖĞR. ÜYESİ ERSİN ÖZDEMİR
İskenderun Teknik Üniversitesi / Mühendislik ve Fen Bilimleri Enstitüsü / Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2019
Konu: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği = Electrical and Electronics Engineering

Özet:
Endüstriyel tesislerde gerçekleştirilen üretim veya hizmetlerin, klasik mantıksal
algoritmaların kullanıldığı otomasyon sistemleri ile kontrol edilmesi esnasında, karşımıza
çeşitli karmaşık hesaplamalar ve problemler çıkabilmektedir. Karşılaşılan bu problemlerin
çözülmesi için sistemin modellenmesi önemlidir.
Bu çalışma ile demir çelik sektörü içerisinde önemli yer tutan elektrikli ark ocaklı hurda
ergitme tesisi ve çelikhanede ergitilmiş sıvı çeliğin, SLAB yarı mamulüne dönüştürüldüğü
sürekli döküm makinelerinde bulunan fonksiyonel ekipmanlarda daha kararlı şartların
sağlanması ve yaşanan kronik problemlere daha etkin çözüm üretilebilmesi adına farklı
mimarilerdeki Yapay Sinir Ağlarının fabrikadan alınan veri setleri ile eğitilmesi ve
sonuçlarının karşılaştırılarak Yapay Sinir Ağlarının veri modellemesi ve tahmin özellikleri
üzerinde durulmuştur.
Yapay Sinir Ağlarının, elektrikli ark ocakları elektrot kontrol modellemesinde %95 üzeri ve
SLAB sürekli döküm makinası kalıp kanama tahmininde %98 üzeri başarı sağlanmıştır.
Yapay sinir ağı tabanlı kontrol yazılımı, sürekli kalibrasyon ve parametre değişikliği
gerektiren klasik mantıksal yazılıma göre kullanıcı açısından daha ergonomik kullanıma
sahiptir. Klasik mantıksal yazılımın algılayamadığı kalıp kanama örneklerine Yapay Sinir
Ağı tabanlı yazılım başarılı tahminlerde bulunabilmiştir.

Abstract:
Various complex calculations and problems may arise during the control of production or
services performed in industrial plants by automation systems using classical logical algorithms.
It is important to model the system in order to solve these problems. System modeling is to
obtain an unknown system model based on the data obtained with various mathematical
equations.
In this study, Artificial Neural Networks in different architectures in order to provide more stable
conditions and to provide more stable conditions for the chronic problems experienced in electric
arc furnace scrap melting plant which is important in iron and steel sector and continuous casting
machines where molten liquid steel in meltshop is converted into SLAB semi-product. data
modeling and estimation characteristics of Artificial Neural Networks were compared.
In Artificial Neural Networks, electric arc furnace electrode control modeling has achieved over
95% success, while SLAB continuous casting machine has achieved over 98% success in mold
breakout prediction. Artificial neural network-based control software is more ergonomic for the
user than conventional logical software that requires continuous calibration and parameter
change. Artificial Neural Network-based software has been able to make successful predictions
on patterns of breakout that cannot be detected by conventional logical software.