- Avrupa Bilim ve Teknoloji Dergisi
- Issue: 31
- Ağır Vasıta Hava Kompresörü Arıza Durumlarının Naive Bayes Sınıflandırıcısı Kullanılarak Analizi...
Ağır Vasıta Hava Kompresörü Arıza Durumlarının Naive Bayes Sınıflandırıcısı Kullanılarak Analizi
Authors : Emre Gül, Mete Kalyoncu
Pages : 796-800
Doi:10.31590/ejosat.1009757
View : 9 | Download : 2
Publication Date : 2021-12-31
Article Type : Research
Abstract :Hava kompresörleri ağır vasıta fren sistemlerinin hava ile beslenmesi için hayati öneme sahiptir. İçerisinde bulundurduğu piston biyel mekanizması ile havanın istenilen basınca ulaştırılarak (10-12.5 bar) tanka depo edilmesini sağlamaktadır. Planlı bakımlarda bileşenlerinin cüzi ücretlerle değişimleri yapılabilirken, arıza durumlarında aracın yolda kalmasına sebep olabilmekte ve yüksek miktarda ücret ve plansız zaman kaybı ile onarımı yapılabilmektedir. Beklenmedik arıza süreleri ağır vasıtaların taşıdıkları ürünleri müşteriye geç teslim edilmesine sebep olabilmekte ve müşteri memnuniyetsizliğine sebep olmaktadır. Bu çalışma ile hava kompresöründe gerçekleşebilecek arıza durumları araştırılmış ve firma Ar-Ge biriminde oluşturulan test düzeneği ile belirlenen arızalar manuel olarak gerçekleştirilmiştir. Elde edilen veriler Dewesoft yazılımı ile kayıt altına alınmıştır. Python yazılımı kullanılarak Naive Bayes Sınıflandırıcısı modelleri oluşturulmuştur. Toplam verinin %80’lik kısmı ile modeller eğitilmiş ve %20 ‘lik kısmı ile arıza tahmininde bulunulmuştur. Eğitim ve test verileri için sınıflandırma performansları incelenmiş ve elde edilen sonuçlar değerlendirilmiştir.Keywords : Ağır Vasıta Hava Kompresörü Arızaları, Bernoulli – Multinominal - Gaussian Naive Bayes Sınıflandırıcısı, Makine Öğrenmesi