SUBMISSIONS

SUBMISSION DETAIL

Kerim KARAGZLER, Murat CEYLAN, Sleyman CANAN
 


Keywords:



MOBL HDROLK VNLERDE YAPAY ZEKA TABANLI KAZA UYARI SSTEM
 
z: Gemiten gnmze, inaat sektrnde insan gcnn yetmedii yerlerde kaldrma ve ykleme ilemleri iin mobil vinler sklkla kullanlmaktadr. naat sahalar kaldrma ve ykleme esnasnda kazalarn ounlukla yaand tehlikeli blgelerdir. Meslek kurslarnda yaplan deerlendirmelerde i makineleri operatrlerin yaklak %85inin ilkretim mezunu geriye kalan %15lik ksmn ise lise mezunu olduu grlmtr. Trkiyede yllk ortalama olarak toplam lml 1153 i kazasnn 300 inaat sektrnde yaanmaktadr. Bu kazalarn yaanmamas iin elektronik yk limitleme sistemleri kullanlmaktadr. Bu almada, klasik anlk yk limitleme sistemlerinin yerine, yapay zeka algoritmalar ile operatrlerin ileri zamanl yapabilecekleri hatalar tahmin edilmitir. Kaza tespit tahmini iin 35 tonluk ara st mobil vin zerinden, 6 farkl ykn kaldrlp indirilmesi esnasnda basn, eim, uzunluk olarak, 50 milisaniyelik periyotlarla toplamda 15793 veri alnmtr. Daha sonra 6 farkl ykn yerden kaldrldktan sonra, makine kapasitesi snrna kadar uzatlp geri ekilmeleri esnasnda oluan basn, eim gibi anlk veriler yine 50 milisaniyelik periyotlarla kaydedilmitir. Bu veriler Deep Echo State Neural Network modeli ile analiz edilmitir. Sz konusu model kullanldnda limit basn deeri 0,34 ortalama hata ile sonraki olas durum tahmin edilmitir. Elde edilen tahmin modeli mevcut yk limitleme kontrol algoritmasna ilave edilmitir. Yapay zeka modeli eklendikten sonra, mevcut sistemin kontrol algoritmasnn, nasl karar vermesi gerektii hakknda, yazlm algoritmas yeniden planlanarak makinenin alma srasnda i gvenlii daha stabil hale getirilmitir.

Anahtar Kelimeler: Moment Kontrol Sistemi, Mobil Vin Yk Limitleme Sistemi, Yapay Zeka, Deep Echo State Neural Network