Raylı Sistemlerde Peron Ayırıcı Kapı Sistemi İçin Yapay Sinir Ağı Tabanlı Hata Teşhis Yaklaşımı
Raylı Sistemlerde Peron Ayırıcı Kapı Sistemi İçin Yapay Sinir Ağı Tabanlı Hata Teşhis Yaklaşımı
Yazar: Koç, İsa; Mermer, Ömer; Kırımça, Necim; Karaköse, Mehmet
Dergi: EMO Bilimsel Dergi, Vol. 13 No. 1, 2022
Anahtar kelimeler: Engineering ; Mühendislik ; Yapay sinir ağı,peron ayırıcı kapı sistemi (PAKS),hata teşhis,hata sınıflandırma,veriye dayalı yöntem

Günümüzde demiryolu sektöründe tren taşımacılığının önemi göz önüne alındığında endüstriyel Peron Ayırıcı Kapı Sistemi (PAKS) genellikle emniyet açısından kritik sistemler olarak tanımlanmaktadır. PAKS sisteminde meydana gelebilecek arızalar, tren ulaşımının elverişliliğini ciddi şekilde etkileyecektir. PAKS sisteminin emniyetli ve güvenilir bir şekilde çalışmasını sağlamak için bu çalışmada PAKS sistemi üzerinde veriye dayalı hata tespit ve sınıflandırma yöntemi çalışılmıştır. Bu yöntemde yapay sinir ağı (YSA) güçlü kabiliyetleri nedeniyle tercih edilmiştir. PAKS sistemi üzerinde yapay olarak farklı çalışma durumları (sağlıklı ve hatalı) oluşturulmuş ve kapının çalışmasını sağlayan elektriksel motor akımı ve gerilimi sinyalleri veri seti olarak kullanılmıştır. Toplamda beş farklı çalışma durumu için her biri 1000 açma/kapama döngüsü üzerinden veriler toplanmış ve her bir durum için 12 adet öz nitelik değerleri hesaplanarak YSA modelleri için giriş/çıkış veri setleri elde edilmiştir. Dört farklı YSA yapısı üzerinde çalışılmış ve eğitme/test aşamaları bu yapılara uygulanmıştır. Doğruluk, hassasiyet, kesinlik, belirginlik gibi performans parametreleri bu YSA modelleri için karşılaştırmalı olarak hesaplanmıştır. Elde edilen sonuçlara göre, toplamda üç katmanlı (giriş-gizli katman-çıkış) ve nöron sayıları sırasıyla 12-7-5 olan yapının en iyi performansı gösterdiği gösterilmiştir. Sonuç olarak YSA yapısının PAKS sistemi üzerindeki oluşabilecek hataları teşhis etmede kullanışlı bir AI aracı olduğu gözlemlenmiştir.

Günümüzde demiryolu sektöründe tren taşımacılığının önemi göz önüne alındığında endüstriyel Peron Ayırıcı Kapı Sistemi (PAKS) genellikle emniyet açısından kritik sistemler olarak tanımlanmaktadır. PAKS sisteminde meydana gelebilecek arızalar, tren ulaşımının elverişliliğini ciddi şekilde etkileyecektir. PAKS sisteminin emniyetli ve güvenilir bir şekilde çalışmasını sağlamak için bu çalışmada PAKS sistemi üzerinde veriye dayalı hata tespit ve sınıflandırma yöntemi çalışılmıştır. Bu yöntemde yapay sinir ağı (YSA) güçlü kabiliyetleri nedeniyle tercih edilmiştir. PAKS sistemi üzerinde yapay olarak farklı çalışma durumları (sağlıklı ve hatalı) oluşturulmuş ve kapının çalışmasını sağlayan elektriksel motor akımı ve gerilimi sinyalleri veri seti olarak kullanılmıştır. Toplamda beş farklı çalışma durumu için her biri 1000 açma/kapama döngüsü üzerinden veriler toplanmış ve her bir durum için 12 adet öz nitelik değerleri hesaplanarak YSA modelleri için giriş/çıkış veri setleri elde edilmiştir. Dört farklı YSA yapısı üzerinde çalışılmış ve eğitme/test aşamaları bu yapılara uygulanmıştır. Doğruluk, hassasiyet, kesinlik, belirginlik gibi performans parametreleri bu YSA modelleri için karşılaştırmalı olarak hesaplanmıştır. Elde edilen sonuçlara göre, toplamda üç katmanlı (giriş-gizli katman-çıkış) ve nöron sayıları sırasıyla 12-7-5 olan yapının en iyi performansı gösterdiği gösterilmiştir. Sonuç olarak YSA yapısının PAKS sistemi üzerindeki oluşabilecek hataları teşhis etmede kullanışlı bir AI aracı olduğu gözlemlenmiştir.