- EMO Bilimsel Dergi
- Volume:13 Issue:1
- 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
Authors : İsa KOÇ, Ömer MERMER, Necim KIRIMÇA, Mehmet KARAKÖSE
Pages : 13-22
View : 10 | Download : 9
Publication Date : 2023-01-23
Article Type : Research Paper
Abstract :Günümüzde demiryolu sektöründe tren taşımacılığının önemi göz önüne alındığında endüstriyel Peron Ayırıcı Kapı Sistemi insert ignore into journalissuearticles values(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 insert ignore into journalissuearticles values(YSA); güçlü kabiliyetleri nedeniyle tercih edilmiştir. PAKS sistemi üzerinde yapay olarak farklı çalışma durumları insert ignore into journalissuearticles values(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 insert ignore into journalissuearticles values(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.Keywords : Yapay sinir ağı, peron ayırıcı kapı sistemi PAKS, , hata teşhis, hata sınıflandırma, veriye dayalı yöntem