Makinelerde yapay sinir ağı (YSA) tabanlı titreşim esaslı kestirimci bakım

Anahtar Kelimeler : Kestirimci bakım, titreşim analizi, yapay sinir ağlan, geri yayılım algoritması. Bir makineden en yüksek verimi almak ve bakımdan kaynaklanan üretim kayıplarım en aza indirmek için bugüne kadar değişik yaklaşımlar benimsenmiştir. Bunlardan biri, "durum izlemeye dayalı bakım", "erken uyarıcı dinamik bakım" ya da "kestirimci bakım (predictive maintanence)" denilen yeni bakım anlayışıdır. Bu bakım anlayışında, makinelerin durumu periyodik veya sürekli ölçüm yapılarak tespit edilir. Ölçüm ve kontroller ile üretimi etkileyecek arızanın oluşabileceği zaman önceden tahmin edilir. Bu kontrollere göre uygun zamanlarda makineler bakıma alınır. Toplanan datalar üzerinde yapılan analizler ile arızaların kaynağı ve gelişimleri öğrenilir. Böylece makinelerin en yüksek verimde kullanılması ve beklenmeyen arıza duruşlarının önlenmesi sağlanır. Bu çalışmada kestirimci bakım ve titreşim analizi için "ISO-2372 orta ölçekli makinaların titreşim değerlendirme standartları" tablosu kullanılarak oluşturulan' eğitim seti yapay sinir ağım (YSA) eğitmek için kullanılmıştır. Bunun için önce giriş, bir gizli ve çıkış katman olmak üzere üç katmanlı yapay sinir ağı oluşturulmuştur. Bu ağı eğitmek için ISO-2372 tablosundan 720x9'luk veri matrisi oluşturulmuştur. Test işlemi içinde gene eğitim setinin içinden 200x5 'lik veriye sahip bir matris oluşturulmuştur. Eğitme işlemi gizli katman nöron sayısı 5, 10, 15, 25, 50 ve 75 olan ağların ayrı ayrı eğitimi gerçekleştirilmiştir. Birbirleriyle karşılaştırılarak en iyi sonucu veren ağ yapısı bulunmuştur. Eğitme esnasında geri yayılım (Back- Propagation) algoritması kullanılmıştır. YSA'nın eğitiminden sonra elde edilen çıkış değerleri gerçek tablo değerleriyle karşılaştırılarak kestirimci bakımda kullanılan trend grafiklerine uyarlanmaya çalışılmış ve kullanılabilirliği saptanmıştır. X111