BULANIK ÇIKARIM SİSTEMİ VE YAPAY SİNİR AĞLARI KULLANIMIYLA MEKANİK BUHAR SIKIŞTIRMALI SOĞUTMA ÇEVRİMİNİN SİSTEM ARIZALARININ VE ALGILAYICI HATALARININ BULUNMA METOTLARI

Özet

Bu çalışmanın amacı, bulanık çıkarım sistemi (FIS) ve yapay sinir ağları (ANN) kullanarak bir buhar sıkıştırmalı soğutma sistemindeki arızaların teşhisinin nasıl yapıldığını göstermektir. Algılayıcı arızalarının tespiti için ayrı bir FIS geliştirilmiştir. Soğutma sistemindeki arızaları teşhis etmek için sekiz farklı arıza durumu oluşturabilen laboratuvar eğitim ünitesi kullanılmıştır. Bu çalışmada, basınç-entalpi (p-h) diyagramında soğutma çevrimini gözlemlenmesiyle sekiz arızalı durum başarıyla tahmin edilmiştir. Ek olarak, deneysel olarak elde edilen algılayıcı verilerini kullanarak bir normal durum ve sekiz arızalı durum FIS’ne uygulanmış ve Levenberg Marquart (LM), Scaled Conjugate Gradient (SCG) ve Resilient Backpropagation (RB) tipi FIS’ne sekiz arızalı durumu eğitmek ve test etmek için kullanılmıştır. LM tipi ANN minimum tahmin hatasını vermiştir. Test edilen sistemlerin performansı arıza teşhisi için önerilen FIS ve ANN temel soğutma sisteminde sekiz arızayı teşhis etme yeteneğini kanıtlamıştır. Ayrıca, hata tahmini için önerilen FIS bir algılayıcı hatasını tespit etme yeteneğine sahiptir. Teşhis amaçlı kullanılan önerilen FIS ve ANN problemleri etkili bir şekilde tespit etmiştir.