Yapay Zeka ile Motor Hasar Tespiti

Endüstriyel Motorlar için Kestirimci Bakım

Motor sinyallerinin veri görselleştirmesi

Bu proje, endüstriyel elektrik motorlarında feci bir arıza meydana gelmeden önce hasarı tespit etmek ve sınıflandırmak için sağlam bir yapay zeka destekli sistem geliştirmeye odaklanmaktadır. Veri analizi, sinyal işleme ve makine öğrenimi ilkelerini birleştirerek sistem, bakım maliyetlerini düşürmeyi, planlanmamış duruşları önlemeyi ve motor ömrünü uzatmayı amaçlamaktadır.

Hedef

Temel hedef kestirimci bakımdır: motorlardaki aşınma, dengesizlik veya arızanın erken belirtilerini geçmiş ve gerçek zamanlı sensör verilerini kullanarak otomatik olarak belirlemek ve böylece bir arıza meydana gelmeden zamanında müdahaleye olanak tanımak.

Sisteme Genel Bakış

Proje üç ana aşamadan oluşmaktadır:

1. Veri Toplama ve Ön İşleme

Titreşim, akım ve akustik sinyallerden gelen sensör verileri kullanılır. Ham verilerden anlamlı desenler çıkarmak için Hızlı Fourier Dönüşümü (FFT), pencereleme ve sinyal normalleştirme gibi ön işleme teknikleri uygulanır.

2. Özellik Mühendisliği

RMS, basıklık, spektral entropi ve harmonikler gibi zaman ve frekans domeni özellikleri çıkarılır. Gerektiğinde boyut indirgeme uygulanır.

3. Makine Öğrenimi Modelleri

Rastgele Orman, SVM, Gradyan Artırma ve zamansal analiz için LSTM'ler de dahil olmak üzere çok sayıda algoritma değerlendirilmiştir. Model performansı, Sağlam, Küçük Arızalı ve Ciddi Arızalı olarak etiketlenmiş motor sağlık durumları kullanılarak çapraz doğrulanır.

Anahtar Teknolojiler

Bu özel proje, uygulamalı bir araştırma çabasının parçası olarak geliştirilmiş olup, endüstriyel güvenilirlik mühendisliğinde yapay zekanın pratik bir uygulamasını yansıtmaktadır.