Yapay Zekâ Kullanımıyla Peron Ayırıcı Kapı Sisteminin Sağlığını İzleme ve Kestirimci Bakım

Abstract

Peron Ayırıcı Kapı Sistemi (PAKS), modern metro ve Hızlı Otobüs Transit (RBT) istasyonlarında yolcu ve araç/ray arasında bir bariyer olarak kullanılan kayar kapı sistemleridir. PAKS sistemi, sadece platform ve raylar arasında bir bariyer olmakla kalmaz, aynı zamanda araçlara emniyetli iniş ve biniş imkânı da sağlar. Bu nedenle, günümüzde PAKS sistemi metro istasyonlarında hızla yaygınlaşmakta ve kullanılmaktadır. Son yıllarda, PAKS sistemi ile ilgili birçok çalışma yapılmıştır. Bu çalışmalar, istasyon çevresi koşullarından, enerji tüketimine, yolcu bekleme sürelerine, acil tahliye prosedürlerine, emniyet-SIL prosedürlerine ve PAKS sisteminin kontrol ve izleme yaklaşımlarına kadar geniş bir yelpazeyi kapsamaktadır. PAKS sistemi, yolcu emniyeti için kritik bir önem taşımakta ve modern metro istasyonlarının vazgeçilmez bir özelliği haline gelmiştir. Bu nedenle, PAKS sistemi üzerine yapılan araştırmaların devam etmesi ve sistemin sürekli olarak geliştirilmesi gereklidir. Makine öğrenimi algoritmaları, hata teşhisinde önemli bir katkı sağlamakta ve bu algoritmalar sayesinde sistemin sürekli olarak geliştirilmesi hedeflenmektedir. Hata teşhisi yöntemleri kullanılarak gerçekleştirilen çalışmaların sonuçları, sistem performansını gerçek zamanlı olarak izleyerek hataların tespit edilmesine ve giderilmesine yardımcı olmaktadır. Yapay zekâ tabanlı öngörülü bakım yaklaşımı, özellikle demiryolu sektöründe hem yolcu emniyetini hem de işletme performansını artırmak için önemlidir. Bu çalışma, tam boy PAKS sistemlerinde makine öğrenmesi tabanlı sınıflandırma modellerinin kullanımı (SVM, KNN ve LR) ile mekanik arızaların teşhisini içermektedir. Çalışmada, PAKS sistemi tarafından sağlanan akım, gerilim, titreşim, ses, kapı pozisyonu ve kapı hızı gibi veriler kullanılmıştır. Bu verilerin istatistiksel öznitelikleri çıkarılmış ve bu öznitelikler makine öğrenimi algoritmalarında kullanılarak sistemdeki arızaların tespiti yapılmıştır.