Bu kitap, endüstriyel uygulamalarda yaygın olarak kullanılan asenkron motorlar için arıza tespit ve teşhis süreçlerini kapsamlı bir şekilde ele almaktadır. Çalışma, rotor çubuğu arızaları, eksenel kaçıklıklar ve rulman problemleri gibi arızaların tespiti, sınıflandırılması ve önlenmesine odaklanmaktadır. Destek Vektör Makineleri (SVM), Yapay Sinir Ağları (ANN) ve ansambl yaklaşımları (Rastgele Orman, XGBoost) gibi makine öğrenimi ve yapay zeka tabanlı yöntemlerin arıza sınıflandırma ve tahminindeki avantajları vurgulanmaktadır.

PCA ve LDA gibi boyut indirgeme tekniklerinin, hesaplama etkinliğini artırmadaki ve aşırı öğrenme risklerini azaltmadaki önemi ele alınmıştır. Gerçek zamanlı uygulamalar, IoT entegrasyonu ve bulut tabanlı analizler, dinamik endüstriyel ortamlarda kesintisiz ve verimli arıza izleme açısından önemli katkılar sağlamaktadır. Kestirimci bakım stratejileri, zaman serisi analizi ve gelişmiş sınıflandırma algoritmaları ile makine sağlığı izlemeyi ve bakım planlarını optimize etmeyi hedefleyen etkili yaklaşımlar sunmaktadır.

Gürültülü ortamların, eksik verilerin ve sensör hatalarının oluşturduğu zorluklar üzerinde durulmuş; sensör füzyonu ve ansambl yöntemlerin bu sorunlara karşı sunduğu çözümler tartışılmıştır. Doğruluk, hassasiyet, duyarlılık, F1 skoru ve AUC-ROC gibi performans ölçütleri kapsamlı bir şekilde değerlendirilmiş; algoritmaların hız, bellek kullanımı ve ölçeklenebilirlik açısından güçlü ve zayıf yönleri karşılaştırılmıştır.

Otomotiv, enerji ve petrokimya gibi çeşitli sektörlerdeki vaka analizleriyle, asenkron motorlarda arıza teşhis sistemlerinin etkinliğini artırmaya yönelik teorik ve pratik yaklaşımlar ortaya konulmuştur. Bu çalışma, mühendisler ve araştırmacılar için değerli bir rehber niteliği taşımaktadır.