Katener Sistemlerindeki İzolatör Kusurlarının Derin Öğrenme ile Tespiti

Authors : Gülşah KARADUMAN, Erhan AKIN, Berkan BİNAY, Miraç DİLEKLİ

Pages : 185-195

Doi:10.47072/demiryolu.1114665

View : 16 | Download : 6

Publication Date : 2022-07-31

Article Type : Research Paper

Abstract :İzolatörler elektrikli demiryolu hatlarında katener sistemlerin en önemli bileşenleridir. İzolatörlerde meydana gelen kırıklar veya yanmalar ulaşımda kesintilere neden olmaktadır. Bu kesintiler de özellikle yüksek hızlı ray hatlarında güvenli çalışmayı engeller. İzolatörlerdeki arızaların erken bir aşamada tespit edilmesi katener sistemlerine en uygun zamanda müdahale etmeyi ve izolatör kaynaklı kazaları engellemeyi sağlayacaktır. Bu makalede katener sistemlerindeki izolatörleri arızalı ya da sağlam olarak sınıflandırmak için derin öğrenme tabanlı bir yöntem önerilmektedir. Çalışmada 1100 adet izolatör görüntüsü içeren bir veri seti kullanılmıştır. Bu veri setindeki görüntüler ResNet34 derin öğrenme mimarisi ile eğitilmiş ve test edilmiştir. Önerilen mimari ile izolatörlerdeki arızalar %95,7 doğruluk, %99 kesinlik ve %96,6 duyarlılık değerleriyle sınıflandırılmıştır. Bu değerler gerçekleştirilen çalışmanın katener sistemlerindeki izolatörlerdeki arıza tespiti için güvenilir bir yöntem olduğunu göstermektedir.
Keywords : Katener, İzolatör, Derin Öğrenme, Sınıflandırma, ResNet34