Novel data drıven-based fault detectıon for electromechanıcal and process control systems

Hata Algılama ve Teşhisi (HAT), modern mühendislik alanındaki sistemlerin verimi, güvenliği ve güvenilirliğinin geliştirilmesine gösterilen ilgilin artması ile birlikte çok önemli ve dikkat çekici bir konu haline gelmiştir. Hata algılamada kullanılan yöntem, süreç modeline ve mevcut bilgilerin elde edilmesine bağlıdır ve bu iki kategoriye ayrılır: model tabanlı teknikler ve veri tabanlı teknikler. Bu çalışmada, gözleyici tabanlı ve istatistiksel bilgiye dayalı Temel Bileşenler Analizi (TBA) metodu gerçekleştirilmiştir.TBA, endüstriyel uygulamalarda yaygın olarak kullanılan istatistiksel bir süreç takip tekniğidir. TBA metodu süreçlerin kararlı durumlarından toplanan verilerin T2 ve Q görüntülerinde sabit bir eşik değeri ile takip ederek hataları algılar. Sistemlerin geçiş süreçleri de hesaba katıldığı anda bu klasik TBA yöntemi hata algılama sistemlerinin güvenliğini riske atacak yanlış alarmlar ve eksik hata verileri ortaya çıkarmaktadır. Bu tez çalışmasında, geçiş sürecinde meydana gelen yanlış alarmları ve eksik hata verilerini giderecek TBA yöntemine dayalı iki yeni metot önerilmiştir. Önerilen metotlar deneysel olarak elektromekanik ve süreç kontrol sistemleri üzerinde test edilmiştir.