Gelişen teknolojiyle birlikte yapay zeka, hayatın her alanında aktif olarak kullanılmaya başlandı. Telefonlardan robotlara, endüstriyel sistemlerden inşaat makinelerine kadar birçok alanda yer bulan yapay zeka, arıza tespiti süreçlerinde de devreye giriyor. Ar-Ge çalışmaları ile makinelerde oluşabilecek hasarlar önceden tespit ediliyor ve arızalar öngörülebiliyor.
İnşaat Makinelerinde Yapay Zeka Uygulamaları
Geliştirilen yeni bir yapay zeka uygulaması, inşaat makinelerinin çıkardığı sesleri dinleyerek arıza tespiti yapabilmektedir. Bununla birlikte, geleneksel sensör tabanlı sistemlerden farklı olarak, bu yeni teknoloji makinedeki ses değişikliklerini analiz eder. Böylece, potansiyel bir arıza oluşmadan önce tespit edilebilir. Sonuç olarak, bu teknoloji sayesinde makinenin durma süresi en aza indirilir ve iş verimliliği artırılır.
Hidrolik Makinelerde Arıza Tespit Yöntemleri
Yapay zeka ve makine öğrenmesi teknolojileri, hidrolik sistemlerin arıza tespitinde çeşitli yöntemlerle kullanılmaktadır:
- Sinyal Tabanlı Akıllı Hidrolik Arıza Tespit Yöntemleri
- Yapay Sinir Ağı Tabanlı Hidrolik Sistem Arıza Tespiti
- Mekanik Hidrolik Arıza Tespiti İçin Uzman Sistem
Sinyal Tabanlı Akıllı Hidrolik Arıza Tespit Yöntemleri
Hidrolik sistemlerin arıza tespitinde esas olarak üç ana kategori bulunmaktadır: sinyal işleme yöntemi tabanlı, yapay zeka yöntemi tabanlı ve analitik model tabanlı yaklaşım. Bu kategorilerin her biri, arıza tespitinde farklı avantajlar sunmaktadır. Özellikle, sinir ağlarının hızlı paralel işleme, ilişkisel bellek, kendi kendini organize etme ve kendi kendini öğrenme gibi avantajlara sahip olduğu iyi bilinmektedir. Bu nedenle, sinir ağları hidrolik sistemlerin arıza tespitinde yaygın olarak uygulanmaktadır.
Mekanik Hidrolik Arıza Tespiti için Uzman Sistem
Mekanik hidrolik arıza tespit uzman sistemi, bir tür bilgi tabanlı uygulama yazılım sistemidir. Bu sistem, hidrolik alanındaki uzmanlardan profesyonel bilgi alır ve yalnızca hidrolik alanındaki uzmanların çözebileceği zor sorunları çözmeye yardımcı olur. Bununla birlikte, hidrolik sistemin arıza teşhisi genellikle belirli sisteme yöneliktir. Bu süreçte uzmanlar, hidrolik sistemin arıza modlarını ve mekanizmalarını analiz eder. Ardından, bilgi tabanı oluşturur ve algılanan sinyalleri tanımlar, sınıflandırır. Son olarak, uzmanlar hidrolik arızaları tespit eder, tahmin eder ve izler.
Kaynaklar
- Gupta, S., Khosravy, M., Gupta, N., Darbari, H., & Patel, N. (2019). Hydraulic system onboard monitoring and fault diagnostic in agricultural machine. Brazilian Archives of Biology and Technology, 62.
- Zhou, X., & Lei, X. (2021). Fault Diagnosis Method of the Construction Machinery Hydraulic System Based on Artificial Intelligence Dynamic Monitoring. Mobile Information Systems, 2021.
- Tang, H. B., & Wu, Y. X. (2011). Fault Diagnosis of Hydraulic Syetem Based on Neural Network. InApplied Mechanics and Materials(Vol. 48, pp. 515-518). Trans Tech Publications Ltd.
