Öz: Geçmiþten günümüze, inþaat sektöründe insan gücünün yetmediði yerlerde kaldýrma ve yükleme iþlemleri için mobil vinçler sýklýkla kullanýlmaktadýr. Ýnþaat sahalarý kaldýrma ve yükleme esnasýnda kazalarýn çoðunlukla yaþandýðý tehlikeli bölgelerdir. Meslek kurslarýnda yapýlan deðerlendirmelerde iþ makineleri operatörlerin yaklaþýk %85’inin ilköðretim mezunu geriye kalan %15’lik kýsmýn ise lise mezunu olduðu görülmüþtür. Türkiyede yýllýk ortalama olarak toplam ölümlü 1153 iþ kazasýnýn 300’ü inþaat sektöründe yaþanmaktadýr. Bu kazalarýn yaþanmamasý için elektronik yük limitleme sistemleri kullanýlmaktadýr. Bu çalýþmada, klasik anlýk yük limitleme sistemlerinin yerine, yapay zeka algoritmalarý ile operatörlerin ileri zamanlý yapabilecekleri hatalar tahmin edilmiþtir. Kaza tespit tahmini için 35 tonluk araç üstü mobil vinç üzerinden, 6 farklý yükün kaldýrýlýp indirilmesi esnasýnda basýnç, eðim, uzunluk olarak, 50 milisaniyelik periyotlarla toplamda 15793 veri alýnmýþtýr. Daha sonra 6 farklý yükün yerden kaldýrýldýktan sonra, makine kapasitesi sýnýrýna kadar uzatýlýp geri çekilmeleri esnasýnda oluþan basýnç, eðim gibi anlýk veriler yine 50 milisaniyelik periyotlarla kaydedilmiþtir. Bu veriler Deep Echo State Neural Network modeli ile analiz edilmiþtir. Söz konusu model kullanýldýðýnda limit basýnç deðeri 0,34 ortalama hata ile sonraki olasý durum tahmin edilmiþtir. Elde edilen tahmin modeli mevcut yük limitleme kontrol algoritmasýna ilave edilmiþtir. Yapay zeka modeli eklendikten sonra, mevcut sistemin kontrol algoritmasýnýn, nasýl karar vermesi gerektiði hakkýnda, yazýlým algoritmasý yeniden planlanarak makinenin çalýþma sýrasýnda iþ güvenliði daha stabil hale getirilmiþtir.
Anahtar Kelimeler: Moment Kontrol Sistemi, Mobil Vinç Yük Limitleme Sistemi, Yapay Zeka, Deep Echo State Neural Network
|
