VIBRATION BASED MACHINERY HEALTH MONITORING AND FAULT DETECTION USING ARTIFICIAL NEURAL NETWORK (ANN)
Journal Name:
- Sakarya Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü Dergisi
Keywords (Original Language):
Author Name | University of Author | Faculty of Author |
---|---|---|
Abstract (2. Language):
In this study, training set was composed using ISO-10816 which is the evaluation standards of medium-size machines
and was applied for training of Artificial Neural Networks (ANN). ANN consist three layers which are an input layer, a
hidden layer and an output layer. First data matrix which size is 720x9 was composed the table of ISO-10816 for the
network training. Nevertheless a test matrix which is 200x5 sizes was composed. Training was tested by changing
different types of hidden layers which were consisting of 5, 10, 15, 25, 50 and 75 neurons. Test results were compared
with each others and the best performance was found. Back-Propagation was used in training. Suitability was
determined with comparing result values and real table values.
Bookmark/Search this post with
Abstract (Original Language):
Bu çalışmada titreşim analizi için “Orta Ölçekli Makinaların Titreşim Değerlendirme Standartları ISO-10816” tablosu
kullanılarak oluşturulan eğitim seti, Yapay Sinir Ağını (YSA) eğitmek için kullanılmıştır. Üç katmanlı oluşturulan
YSA ağını eğitmek için ISO-10816 tablosundan 720x9’luk veri matrisi, test için 200x5’lik veriye sahip bir matris
kullanılmıştır. Eğitim, gizli katman hücre sayısı 5, 10, 15, 25, 50 ve 75 olan ağların her biri için ayrı ayrı
gerçekleştirilmiştir. Birbirleriyle karşılaştırılarak en iyi sonucu veren ağ yapısı bulunmuştur. Eğitim için geri yayılım
algoritması kullanılmıştır. Eğitimden sonra elde edilen çıkış değerleri gerçek tablo değerleriyle karşılaştırılarak, titreşim
analizinde kullanılabilirliği saptanmıştır.
FULL TEXT (PDF):
- 2
45 - 50