Uçaklarda teker-yerde sinyalinin sensor füzyonu ve makine öğrenmesi ile analizi - Ataç, Emrah (My University, 2022)
Bu tez çalışmasında; hava araçlarında önemli yeri olan Teker-Yerde (İngilizcesi: Weight on Wheel - WoW) fonksiyonunun makine öğrenmesi yöntemleriyle gerçekleştirilmesi irdelenmiştir. Bu amaçla ivme, açı ve titreşim sensörlerinin veri füzyonu yöntemleriyle birleştirilerek veri seti oluşturulmuş ve makine öğrenmesi (İngilizcesi: Machine Learning - ML) yöntemleri eğitilerek fonksiyon geçekleştirilmiştir. Çıkan sonuçlar değerlendirilerek doğru ve gürbüz şekilde WoW fonksiyonunun üretilebilirliği araştırılmıştır. Hava aracının havada mı yerde mi olduğunu belirleyen kritik sistemin temeli WoW işlevidir. Uçak yerde iken iniş takımlarının (İngilizcesi: Landing Gear - LG) hata ile kapanmasını engellemek, askeri uçaklarda silah sistemlerinin yanlışlıkla çalıştırılmamasını sağlamak gibi çeşitli hata senaryolarında önemli rol oynar. Genel olarak, WoW sinyali, çeşitli kaynaklardan sensörlerden toplanır ve ana bilgisayar üzerinde yorumlanarak fonksiyon gerçekleştirilir [1]. Uçak, havada iken ya da yerde sabitken, manevralar yaparken veya motor itkisi değiştiğinde iniş takımına etki eden kuvvetlerin yönü ve miktarı değişir. Bu, dikme üzerinde çeşitli titreşimlerin oluşmasına neden olur. Farklı koşullarda iniş takımı dikmesinde meydana gelen titreşimlerin modu ve genliği değişeceğinden farklı veri profilleri açığa çıkar. Bu çalışmada, RC (Radio or Remote Controlled) model uçak olan Talon T38 üzerinden titreşim ivme ve açı gibi veriler elde edildi. Çeşitli füzyon teknikleri ile birleştirilen veriler, seçilen makine öğrenmesi yöntemi bu verilerle eğitilerek tekerin yerde mi havada mı olduğunun kararı verilmeye çalışıldı. Model uçağın, toplanan tüm verileri içeren 3026 satır veri seti oluşturuldu. Her bir satır, beşer adet sağ ve sol iniş takımlarından gelen anlık titreşim verilerini ve x/ y/ z eksenlerine göre açı verilerini ihtiva etmektedir. Bu veri seti kullanılarak lojistik bağlanım (regresyon) yöntemi ile WoW fonksiyonu gerçekleştirilmeye çalışıldı. Sonuç olarak, bir operasyon senaryosu (%20’luk motor itkisi – teker yerde 1500 satır veri ve havada 1500 satır veri olacak şekilde) çalışıldı ve veri setinin %75’lik kısmı ile eğitim gerçekleştirilerek 0,997 gibi bir doğrulukta WoW fonksiyonu başarıldı.

In this thesis study; The realization of the Weight on Wheel (WoW) function, which has an important place in air vehicles, with machine learning methods has been examined. For this purpose, a data set was created by combining acceleration, angle and vibration sensors with data fusion methods and machine learning (ML) methods were trained and the function was realized. The results were evaluated and the producibility of accurate and vigorous WoW function was investigated. The WoW function is the basis of the critical system that determines whether the aircraft is in the air or on the ground. It plays an important role in various fault scenarios, such as preventing the landing gear (LG) from closing while the aircraft is on the ground, ensuring that the weapon systems in military aircraft are not operated accidentally. In general, the WoW signal is collected from sensors from various sources and interpreted on the host computer, performing the function [1]. When the aircraft is in the air or stationary on the ground, when maneuvering or when the engine thrust changes, the direction and amount of forces acting on the landing gear changes. This causes the formation of various vibrations on the strut. Different data profiles are revealed, as the mode and amplitude of the vibrations that occur in the landing gear strut under different conditions vary. In this study, data such as vibration acceleration and angle were obtained from Talon T38, an RC (Radio or Remote Controlled) model aircraft. The selected machine learning method were trained with the data, which was combined with various fusion techniques, to decide whether the wheel was on the ground or in the air. A dataset of 3026 rows was created, which included all the data collected from the model aircraft. Each row contains instantaneous vibration data from five right and left landing gear and angle data according to the x/ y/ z axes. Using this data set, the WoW function was tried to be realized with the Logistic Regression method. As a result, an operational scenario was studied (20% engine thrust – 1500 rows of data in the single location and 1500 rows of data in the air) and training was performed with 75% of the data set, achieving a WoW signal with an accuracy of 0.997.
Analysis of weight-on-wheel signal in aircraft with sensor fusion and machine learning
Keywords: İniş takımları; Landing gear; Machine Learning; Makine Öğrenmesi; Mechatronics engineering; Mekatronik mühendisliği; Sensor Fusion; Sensör Füzyonu Weight-on-Wheel; Teker-Yerde; Titreşim; Vibration; WoW