Tahmin yöntemleri ile uçak verilerinin işlenmesi
Processing of aircraft data by estimation methods
Yazar: BÜLENT KURT
Danışman: YRD. DOÇ. DR. MUSTAGİME TÜLİN YILDIRIM
Erciyes Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Sivil Havacılık Ana Bilim Dalı
Derece: Doktora, 2018
Konu: Sivil Havacılık = Civil Aviation

Özet:
Modern durum izleme yöntemleri bakım maliyetlerini düşürmek, uçağın güvenliğini
artırmak ve yakıt tüketimini azaltmak için kullanılmaktadır. Literatürde motor fan hızı,
titreşim, yağ basıncı, yağ sıcaklığı, egzoz gaz sıcaklığı (EGT) ve yakıt akışı gibi
parametreler, gaz türbinli motorlarda performans bozulmasını tespit etmekte
kullanılmaktadır. Egzoz gaz sıcaklığı (EGT), hem pilotların uçağı uçururken kullandığı
birincil parametreler içerisinde, hem de uçak bakıma alındığında uzmanlar tarafından
motorun durumunu belirlemede kullanılan önemli parametrelerden biridir. Bu tez
çalışmasında, pilotun uçağı kontrolü esnasında motorun durumu hakkında bilgi
alabilmesi için yeni bir model geliştirilmiştir. Bu model için Yapay Sinir Ağları (YSA)
yöntemi, EGT parametresinin tahmin edilmesinde kullanılmıştır. Gerçek bir uçağın
uçuşu esnasında kaydedilen 12935 adet verinin 9045 adeti eğitim aşamasında, 1935
adeti test aşamasında, 1935 adeti validasyon aşamasında kullanılmıştır. Bağımlı
değişken EGT parametresine bağımsız değişkenlerin etkisini belirlemek için çoklu
regresyon analizi yapılmıştır. Analiz sonuçlarına göre, N1 speed, N2 speed, pitch, angle
of attack, roll, vertical acceleration, total air temperature, ground/air parametrelerinin
EGT parametresine etki eden önemli parametreler olduğu görülmüştür. Tez
çalışmamızın sonucunda, EGT parametresini en küçük hata ile tahmin eden bir ağ
geliştirilmiştir. Uçak motorunun durumunun anlık olarak izlenebilmesi için Matlab
Simulink ortamında bir arayüz tasarlanmıştır. Bu arayüz ile uçağın motorunda
oluşabilecek herhangi bir performans bozulması, grafiksel veya motor performans
bozulma değeriyle kolaylıkla tespit edilebilmektedir. Ayrıca pilotlar uçağı kontrol
ederken izlediği EGT parametresinin sensöründe oluşabilecek bir arıza durumunda,
pilota bilgi verecek yeni bir gösterge yapılabileceği belirtilmiştir.

Abstract:
Modern condition monitoring methods are used to reduce maintenance costs, increase
aircraft safety and reduce fuel consumption. In the literature, parameters such as engine
oil pressure, fan speeds, vibration, oil temperature, exhaust gas temperature (EGT) and
fuel flow are used to determine performance deterioration in gas turbine engines.
Exhaust gas temperature is an important parameter both in the primary parameters used
by pilots when flying, and by experts to determine the status of the aircraft engine when
the aircraft is in maintenance.In this study, a new model was developed to enable the
pilot to get information about the engine's condition while controlling the aircraft. For
this model, Artificial Neural Network (ANN) method was used in the identification of
EGT parameter. Of the 12935 data recorded during the flight of an actual aircraft, 9045
were used during the training phase, 1935 during the test phase and 1935 during the
validation phase. Multiple regression analysis was carried out to determine the effect of
the independent variables on the dependent EGT parameter. According to the analysis
results, N1 speed, N2 speed, pitch, angle of attack, roll, vertical acceleration, total air
temperature and ground/air parameters have been found to be important parameters
affecting the EGT parameter. At the end of the thesis, a network that predicts the EGT
parameter with the smallest margin of error has been developed. An interface for instant
monitoring of the status of the aircraft engine has been designed in Matlab simulink
environment. Any performance degradation that may occur in the aircraft's engine can
be easily detected graphically or by the engine performance deterioration value. Also, it
has been indicated that it could be a new indicator that informs the pilots in the event of
a fault in the sensor of the EGT parameter that they monitor while flying.