Endüstriyel nesnelerin interneti uygulamaları için akan sensör verisi üzerinde ayrıklık sezimi

Endüstriyel makinelerin anlık ve gelecekteki durumlarını değerlendirmek Endüs- tri 4.0 paradigmasının ana yapı taşlarından birisidir. Öngörücü bakım, makinelerin kendi parametrelerini göz önüne alır ve tümleşik sensörler ile makine öğrenmesi algo- ritmalarının yardımıyla da bu değerlendirmeyi gerçekleştirir. Bu şekilde yapılan bakım makinelerdeki geri dönülemez hataların önüne geçerek, fabrika giderlerini azaltır ve verimliliği arttırır. Bakım süreci otomatikleştirilerek rutin kontrollerin sayısı azaltılır. Rulmanlar dönen makinelerde yaygın olarak kullanılmaktadır. Fakat rulman hataları sıklıkla görülmekte, zaman kayıplarına ve maddi kayıplara yol açmaktadır. Rulmanların hasar durumlarını tahmin edebilmek için öngörücü bakım çerçevesinde makine öğrenmesi teknikleri kullanılabilir. Rulman hata analizi araştırmaları gelenek- sel olarak titreşim ölçümleri üzerinde yapılmıştır. Verinin doğası gereği her bir rulman ayrı modellenmeli ya da makine öğrenmesi algoritmaları farklı ortamlarda ve makine ayarlarında çalışabilir olmalıdır. Bu çalışmada akan titreşim verisi üzerinde gözetimsiz ayrılık sezimi yapısı öneril- miştir. Yapı, her bir rulman ayrı olarak düşünüldüğü ve hepsini modellemek kullanışsız olacağı için, gözetimsiz çalışabilecek şekilde kurulmuştur. Hatalı örnekler ilk aşamada mevcut olmayacağı için, rulman gelişim verisi üzerinde ayrılık sezimi yöntemleri uygu- lanmıştır. Sonuçlara göre rulman hatalarının ve diğer durum geçişlerinin tespiti ayrılık sezimi yöntemleriyle yapılabilir. Bazı durumlarda halihazırdaki yöntemlere göre daha erken geçiş tespiti yapılabilir.