Otomotiv fren sistemleri için ses analizi

dc.contributor.advisor Özkurt, Nalan
dc.contributor.author Ertekin, Zeynep
dc.date.accessioned 2026-04-07T12:58:43Z
dc.date.available 2026-04-07T12:58:43Z
dc.date.issued 2018
dc.description.abstract In this thesis, air disc brakes are investigated in terms of noise using signal processing tools. Inspired by the literature view, sound and vibration data are used in order to detect faults, moreover; many algorithms are proposed to classify the type of the dysfunction. Sounds recorded from a noiseless, a less noisy and a noisy brake by a data acquisition board, are analyzed in time domain, in frequency domain and in time-frequency domain, respectively. The mean, variance, number of zero crossings, maximum, minimum, and entropy of time windows are calculated and the brakes are classified as noisy and less noisy using k nearest neighbor classification algorithm. The same procedure is repeated for frequency domain considering features mean, variance, spectral roll-off, maximum and entropy. Since time-frequency domain analysis will reveal the characteristics of the sound signals better, qualitative and quantitative analysis has been accomplished by using continuous and discrete wavelet transform. It has been shown that the discrimination between the noisy and less noisy brakes signals can be observed in time-frequency domain clearly. Key Words: Disc brake systems, noise, wavelet transform, frequency domain, k nearest neighbor (k-NN algorithm) en_US
dc.description.abstract Bu çalışmada hava diskli frenler, sinyal işleme araçları kullanılarak gürültü açısından incelenmiştir. Literatür taramasından esinlenerek, hataları tespit etmek için ses ve titreşim verileri kullanılmış; hata tipini sınıflandırmak için birçok algoritma önerilmiştir. Bir veri toplama kartı ile gürültüsüz, daha az gürültülü ve gürültülü bir frenden kaydedilen sesler, zaman alanında, frekans alanında ve zaman-frekans alanlarında sırasıyla analiz edilmiştir. Ortalama, varyans, sıfır geçiş sayısı, en büyük, en küçük ve entropi değerleri zaman penceresinde hesaplanmış ve en yakın komşu algoritması kullanılarak frenler sesli (gürültülü) ve az sesli olarak sınıflandırılmıştır. Aynı prosedür, ortalama, varyans, spektral yuvarlama, en büyük ve entropi gibi frekans öznitelikleri için tekrarlanmıştır. Zaman-frekans ortamı analizi, ses sinyallerinin özelliklerini daha iyi ortaya çıkaracağından, sürekli ve ayrık dalgacık dönüşümü kullanılarak nitel ve nicel analizler gerçekleştirilmiştir. Gürültülü ve daha az gürültülü fren sinyalleri arasındaki ayrımın, zaman-frekans alanında açıkça görülebileceği gösterilmiştir. Anahtar Kelimeler: Disk fren sistemleri, gürültü, dalgacık, frekans bölgesi, k-en yakın komşuluk tr
dc.identifier.uri https://hdl.handle.net/123456789/14740
dc.identifier.uri https://tez.yok.gov.tr/UlusalTezMerkezi/TezGoster?key=hcgrYffRbz0Z44UJEuLtwWTuz9zNeUACPh2--vuIRtKooRilaFR3AmSm9-HfgeOo
dc.language.iso en
dc.subject Fault Diagnosis en_US
dc.subject Gürültü Analizi tr
dc.subject Wavelet Transforms en_US
dc.subject Otomotiv tr
dc.subject Elektrik ve Elektronik Mühendisliği tr
dc.subject Time-frequency en_US
dc.subject Zaman-frekans tr
dc.subject Classification en_US
dc.subject Noise Analysis en_US
dc.subject Fourier Coefficients en_US
dc.subject Disk Brake en_US
dc.subject Disk Fren tr
dc.subject Fourier Katsayıları tr
dc.subject Ses Analizi tr
dc.subject Feature Extraction en_US
dc.subject Arıza Tespiti tr
dc.subject Electrical and Electronics Engineering en_US
dc.subject Sınıflandırma tr
dc.subject Dalgacık Dönüşümleri tr
dc.subject Voice Analysis en_US
dc.subject Automotive en_US
dc.subject Öznitelik tr
dc.title Otomotiv fren sistemleri için ses analizi tr
dc.title Noise Analysis of Automotive Brake Systems en_US
dc.type Master Thesis
dspace.entity.type Publication
gdc.description.department
gdc.description.department FEN BİLİMLERİ ENSTİTÜSÜ / Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı / Elektrik Elektronik Mühendisliği Bilim Dalı
gdc.description.endpage 92
gdc.identifier.yoktezid 510191
gdc.virtual.author Ertekin, Zeynep
gdc.virtual.author Özkurt, Nalan
relation.isAuthorOfPublication 096aa6f8-4aa9-482b-8aca-302d47a6fc50
relation.isAuthorOfPublication ab998146-5792-43f1-bab9-d4ab1c7d16d5
relation.isAuthorOfPublication.latestForDiscovery 096aa6f8-4aa9-482b-8aca-302d47a6fc50
relation.isOrgUnitOfPublication ac5ddece-c76d-476d-ab30-e4d3029dee37
relation.isOrgUnitOfPublication.latestForDiscovery ac5ddece-c76d-476d-ab30-e4d3029dee37

Files