Demiryolları için nesnelerin interneti ile uzaktan izlenebilen ray sıcaklığı ve tren hızı ölçüm sistemi tasarımı ve meteoroloji ile saha verisi üzerinden makine öğrenmesi/derin öğrenme ile zamana dayalı ray sıcaklığı tahmini

Abstract

Bu tezde belirlenen bir demiryolu hattında ray sıcaklıklarının değişimleri ve seyir halindeki trenlerin hızları nesnelerinin interneti ile uzaktan izlenmiş ve kayıt altına alınan veriler ile makine öğrenmesi/derin öğrenme kullanılarak zamana dayalı ray sıcaklığı tahmini yapan bir sistem geliştirilmiştir. Arka uçlar, ön uç yazılımları ve veri tabanı bulut üzerinde çalışırken, sensör sinyallerini işleyerek ölçümleri gerçekleştiren yazılım mikro kontrolör üzerinde çalıştırılmıştır. Bulut ile mikro kontrolör arasındaki haberleşmeyi sağlayan yazılım ise uç cihaz üzerine kodlanmıştır. Sensörler, sinyal dönüştürücüler, güç kaynağı, mikro kontrolör ve uç cihazından oluşan donanım, demiryolu hattı üzerine konuşlandırılarak saha verileri elde edilmiştir. Bu veriler, internet üzerinden alınan meteoroloji verileri ile birlikte yeni nesil haberleşme protokollerinden vasıtasıyla eş zamanlı olarak bir veri tabanına kaydedilmiş ve bir web sitesinde canlı olarak gösterilmiştir. Bu veriler, belirlenen makine öğrenmesi/derin öğrenme algoritmalarına yüklenerek hedeflenen kriterlere göre algoritma performansları karşılaştırılmış ve uygun algoritma seçilerek web sitesi üzerinden zamana dayalı ray sıcaklığı tahmin edilmiştir.In this thesis, the changes of rail temperatures and the speeds of trains were determined and monitored remotely with internet of things and an algorithm that predicts the rail temperature based on time using machine learning / deep learning was developed. While the back-ends, the front-end software and the database was running on the cloud, the software that processes sensor signals and performs measurements was run on the microcontroller. The software that provides communication between the cloud and the micro controller is coded on the edge device. The hardware consisting of sensors, signal converters, power supply, micro controller and edge device was deployed on the railway line and field data was obtained. These data, together with meteorological data received over the internet, were simultaneously recorded in a database through new generation communication protocols and displayed live on a website. These data were loaded into the selected machine learning / deep learning algorithms and the algorithm performances were compared according to the targeted criteria and the rail temperature was predicted on the website by selecting the appropriate algorithm