NALAN ÖZKURTZEYNEP ERTEKİNcem yılmazYılmaz, CemErtekin, ZeynepÖzkurt, Nalan2025-10-2220171. Hwang W. Han K. Huh K. Jung J. Kim M. 2011. Fault Detection and Diagnosis of the Electromechanical Brake Based on Observer and Parity Space. 14th International IEEE Conference on Intelligent Transportation Systems Washington DC USA. October 5-7 2011.2. Jegadeeshwaran R. Sugumaran V. 2015. Brake fault diagnosis using Clonal Selection Classification Algorithm (CSCA) – A Statistical Learning Approach Engineering Science and Technology an International Journal Elsevier Vol. 18 14-23.3. Jegadeeshwaran R. Sugumaran V. 2013. Comparative Study of Decision Tree Classifier and Best First Tree Classifier for Fault Diagnosis of Automobile Hydraulic Brake System using Statistical Features. Measurement Elsevier 3247-3260.4. Liu J. Li Y. F. Zio E. 2017. A SVM Framework for Fault Detection of the Braking System in a High-Speed Train. Mechanical Systems and Signal Processing Elsevier Vol. 87 401-409.5. Fraser S. Nikora V. Williamson B. J. Scott B. E. 2017. Automatic Active Acoustic Target Detection in Turbulent Aquatic Environments. Methods Wiley 15(2) 184-199.6. Beloiu D. M. Ibrahim R. A. 2006. Analytical and Experimental Investigations of Disc Brake Noise Using the Time Frequency Domain. Structural Control and Health Monitoring Wiley Vol. 13 277-300.7. Xijun ZHU. Jinyun G. Chongyou W. 2008. Control and Decision Conference. Prediction and Diagnosis of Mine Hoist Fault Based on Wavelet Neural Network. CCDC 2008. Chinese IEEE 598-601.8. Wald R. Khoshgoftaar T. Sloan J. C. 2011. Information Reuse and Integration (IRI) International Conference IEEE 366-371 Las Vegas NV USA9. Rhee S.K. Tsang P.H.S. Wang Y.S. 1989. Friction Induced Noise and Vibration of Disc Brakes Allied-Signal Automotive Technical Center 900 West Maple Road MI 48084 USA. Elsevier 133(1) 39-45.10. https://otomobilteknoloji.blogspot.com.tr/2016/ 08/kampanali-fren-sistemi-parcalaricalismasi.html 31.08.201611. Meritor Inc. Air Disc Brake Service Manual ELSA 195 225 & 250 Issued 07/2014 20.12. Addison P.S. 2002. The Illustrated Wavelet Transform Handbook: Introductory Theory and Applications in Science Engineering Medicine and Finance CRC Press.13. Özkurt N. Savacı F.A. 2005. Determination of wavelet ridges of nonstationary signals by singular value decomposition. IEEE Transactions on Circuits and Systems-II: Express Briefs 52(8) 480–485.14. Gonzalez R.C. Woods R.E. Eddins. S.L. 2003. Digital Image Processing using MATLAB Prentice Hall Chapter 11. 342 New Jersey.1019-1011https://gcris.yasar.edu.tr/handle/123456789/10956https://search.trdizin.gov.tr/en/yayin/detay/281249Bu çalışmada hatalı disk fren sistemlerinden gelen seslerin dalgacık tepeleri yaklaşımı ile analizi gerçekleştirilmiştir. Bu sesler iki adet Norsonic Type 1228 mikrofon ile laboratuvar ortamında ve araç üzerinde kaydedilmiştir. Bir veri toplama kartı aracılığı ile bilgisayara aktarılan ses kayıtları Matlab ile analiz edilmiş normal fren sesleri ile istenmeyen sesleri ayırt etmek için Dalgacık Tepeleri yaklaşımı kullanılmıştır ve fren seslerinin dalgacık tepesi matrisleri için entropi değerleri bulunmuştur. İnceleme sonucunda hatalı frenlerden gelen sinyallerden hesaplanan entropilerinin daha yüksek olduğu ve bu değerlerin ayırıcı bir öznitelik olarak hata analizinde kullanılabileceği tespit edilmiştirTürkçeinfo:eu-repo/semantics/openAccessMühendislik- Elektrik ve Elektronik-Fizik- Uygulamalı-Mühendislik- Makine-AkustikFizik, UygulamalıMühendislik, MakineMühendislik, Elektrik Ve ElektronikAkustikArticle