Modelling of a sequential system

Glavas, Marko; Krcmar, Igor R.; Maric, Petar

doi:10.1109/infoteh51037.2021.9400657

Cited by 1 publication

(1 citation statement)

References 7 publications

Supporting

Mentioning

Contrasting

Unclassified

Order By: Relevance

“…Bir işlemi sona erdiren bir olay, bir diğer işlemin başlangıcını oluşturur. Böylece birbirinden bağımsız kesikli olaylar dizisi, birbiri ardınca devam eden sıralı olaylar şeklinde sistemin dinamik davranışını belirler(Glavaš, 2021). Bu çalışmada kullanılan test düzeneği, hidrolik ünite üzerinde bulunan yön valfleriyle kesikli olaylar dizisi şeklinde kontrol edilmektedir.…”

unclassified

Bilinmeyen PLC Programının Makine Öğrenmesi Yöntemleriyle Taklit Edilmesi

ULAMIŞ,

YÜCE,

CESUR

2023

UMAG

View full text Add to dashboard Cite

Programlanabilir Mantık Denetleyiciler (PLC) uzun yıllardır endüstrinin hemen her alanında kullanılmaktadır. Kullanılan bu PLC’ lerin eskimesi, bozulması veya şifreyle korunması gibi durumlarda PLC programlarının yedeklenmesi mümkün olmamaktadır. Herhangi bir arıza sonucu PLC programının silinmesi durumunda veya PLC' nin yenilenmesi ihtiyacı oluştuğunda programın yeniden yazılması gerekir. Böyle bir durumunda sistemin çalışma adımlarının detaylı bir şekilde bilinmesi gerekir ve program yazılması esnasında atlanacak bir adım sistemin tamamında çok büyük problemlere sebep olabilir. Bu çalışmada, çeşitli makine öğrenmesi algoritmaları kullanılarak PLC içerisinde çalışan ve bilinmeyen bir programın çalışma adımlarının taklit edilmesi işlemi yapılmıştır. Bunun için ilk olarak bir veri günlüğü oluşturularak PLC’ nin giriş ve çıkış bilgileri kaydedilmiştir. Daha sonra bu giriş-çıkış verileri Makine Öğrenmesi algoritmaları ile eğitilmiştir. Eğitilen bu algoritmaların giriş veri setine karşılık verdiği çıktıları, PLC çıkışlarıyla paralel olarak izlenmiştir. Makine öğrenmesi algoritması olarak karar ağacı, k-en yakın komşu ve rastgele orman algoritmaları kullanılmıştır. Algoritmaların performans ölçüm metriği olarak doğruluk puanı (accuracy score) kullanılmıştır. Yapılan çalışmalar sonunda Rastgele Orman algoritmasının daha iyi sonuç verdiği gözlemlenmiştir.

show abstract

unclassified