Turbofan motorlarının kestirimci bakımında makine öğrenimi algoritmaları performanslarının karşılaştırılması

Authors : Osman Güler

Pages : 99-106

Doi:10.28948/ngumuh.1266541

View : 140 | Download : 158

Publication Date : 2024-01-15

Article Type : Research Paper

Abstract :Endüstri 4.0 kapsamında atılan önemli adımlardan birisi kestirimci bakım çalışmalarıdır. Bu sayede makine ve ekipman ömrünü uzatılmakta, çalışma verimliliği artırılmaktadır. Özellikle havacılık sanayii alanında uçuş güvenliği hayati önem taşıdığından dolayı, uçakların ve uçak motorlarının kestirimci bakım çalışmaları önemlidir. Bu çalışmada, turbofan motorlarının kalan faydalı ömrünü tahmin etmek için 10 farklı makine öğrenmesi algoritmaları kullanılmış ve sonuçları karşılaştırılmıştır. Eğitimler için NASA tarafından sunulan turbofan motorların belirli koşullar altında çalışma durumlarını gösteren CMAPSS veriseti kullanılmıştır. Çalışma sonuçları makine öğrenmesi modellerinin genel olarak birbirlerine yakın performans elde ettiğini göstermektedir. Yapılan deneyler sonucunda LDA algoritmasının en başarılı algoritma olduğu görülmüştür.
Keywords : Makine Öğrenmesi, Kestirimci Bakım, NASA Turbofan Veri Seti, Uçak Motoru, Kalan Faydalı Ömür