Geri Dön

Gaz karışımlarını QCM sensör dizisi ve yapay sinir ağı kullanılarak bulunması

Finding the composition of gas mixtures by a QCM sensor array and an artificial neural network

PDF İndir

  1. Tez No: 169211
  2. Yazar: FERZENDE TEKÇE
  3. Danışmanlar: YRD. DOÇ. DR. AHMET ÖZMEN
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
  6. Anahtar Kelimeler: YSA, FPGA, QCM, Matlab, NNTOOL, Elektronik Burun, Geri Yayılımlı YSA, YSA, FPGA, QCM, Matiab, NNTOOL, Electronic Nose, Feed-forward Backpropagation
  7. Yıl: 2005
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Dumlupınar Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Elektrik-Elektronik Eğitimi Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 77

Özet

Özellikle son yıllarda hızlı ve otomatik analiz imkanı sağlayan akıllı proses sistemlerinde büyük gelişmeler kaydedilmiştir. Gerek endüstriyel üretimde gerekse bilimsel çalışmalarda kullanıcıya büyük avantajlar sağlayan bu sistemlerden bir tanesi de elektronik burunlardır. Bu sistemlerin koku ve gaz analizinde kullanılan geleneksel yöntemlere göre avantajı; hızlı, objektif ve daha ucuz analiz imkanı sağlamalarıdır. Bu tez çalışmasında; TÜBİTAK Marmara Araştırma Merkezi, Malzeme Teknolojileri Enstitüsü'nde Sensör Gurubu'nca geliştirilen sistemden alınmış datalar kullanılmıştır. Bu datalar kullanılarak YSA ile bir gaz karışımının bileşimlerini bulan sistem geliştirilmiştir. YSA'yı gerçeklemek için iki farklı yol izlenilmiştir. Yapay sinir ağı modeli Xilinx Spartan-II Field Programmable Gate Array (FPGA) çip setli Xess Board kullanarak donanımsal olarak gerçeklenmiş, fakat gerçeklenen donanımsal YSA modeli istenilen performansı sağlamasına rağmen sensör karakteristiklerinden dolayı kullanılmaktan vazgeçilmiştir. Bunun yerine Matlab kullanılarak yazılımsal olarak gerçeklenen Geri Yayılımlı Yapay Sinir Ağı kullanılmıştır. Sensör tepkilerine ait dijital datalar düzenlendikten sonre gaz karışımlarındaki gazlan tespit etmekte kullanılan 3 katmanlı YSA'nın eğitiminde kullanıldı. Sistem aşağıdaki gaz karışımları kullanılarak test edildi; Etanol-Aseton, Etanol-Trikloretilen, Asetön-Trikloretilen.

Özet (Çeviri)

In recent years, automation systems and smart analysis systems have shown very rapid progress. Electronic noses have very important place in these systems; both in industrial plants and scientific researches. Electronic noses are used in smell and gas analysis to detect critical gases that may harm humans, which is quite a new topic in the academia. A lot of researches have currently been done in the area around the world. In this thesis,the datas obtained from the system which was developed by the Sensor Group in the Material Technology Institute of the Marmara Research Center, a branch office of the Scientific&Technological Council of Turkey (TÜBİTAK), have been used. Two different ways have been tested to construct NN. First, it has been constructed in hardware using FPGA (Field Programmable Gate Array) technology. Although the hardware system was provided sufficient performance, we had to quit due to sensor characteristics and find another way to implement NN. Then, a feed-forward back-propagation NN was constructed in software using Matiab. The digital data obtained from sensor array is preprocessed first, and then so me ofthese data is used to train 3-layer NN. The rest of the data is used to test the system. The system is tested with the following gas mixtures: (1) Ethanol-acetone, (2) Ethanol- trichloroethylene, (3) Acetone-trichloroethylene.

Benzer Tezler

  1. Tez No

    252967

    Petrol kaynaklı hidrokarbonlardan BTEX komplex gaz karışımlarının sınıflandırılması için QCM gaz sensör dizisi geliştirilmesi

    Development of a QCM gas sensor array system for the classification of complex gas mixtures of petroleum hydrocarbon BTEX compounds

    ZAFER ŞEN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2010

    Fizik ve Fizik MühendisliğiGebze Yüksek Teknoloji Enstitüsü

    Fizik Ana Bilim Dalı

    DR. MİKA HARBECK

    PROF. DR. ZAFER ZİYA ÖZTÜRK

  2. Tez No

    313577

    Molecular modeling of mof membranes and polymer/MOF mixed matrix membranes for gas separations

    Gaz ayırımları için mof membranların ve polimer/MOF karışık yataklı membranların moleküler modellenmesi

    İLKNUR ERUÇAR

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2012

    Kimya MühendisliğiKoç Üniversitesi

    Hesaplamalı Bilimler ve Mühendislik Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. SEDA KESKİN AVCI

  3. Tez No

    493587

    Sentetik gaz yakıtların yanma karakteristiklerinin deneysel incelenmesi

    Experimental investigation of combustion characteristics of synthetic gases

    HARUN YILMAZ

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2018

    EnerjiErciyes Üniversitesi

    Sivil Havacılık Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. İLKER YILMAZ

  4. Tez No

    177438

    Polycarbonate based zeolite 4A filled mixed matrix membranes: Preparation, characterization and gas separation performances

    Polikarbonat-zeolit 4A karışık matrisli membranların hazırlanması, karakterizasyonu ve gaz ayırım performansı

    DEĞER ŞEN

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2008

    Kimya MühendisliğiOrta Doğu Teknik Üniversitesi

    Kimya Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. HALİL KALIPÇILAR

    PROF. DR. LEVENT YILMAZ

  5. Tez No

    342532

    Organik buharların tespitine yönelik gözenekli silisyum tabanlı elektriksel buhar sensörü

    Sensing organic vapors using electrical vapor sensors based on porous silicon

    OLGAY YILMAZ

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2013

    Bilim ve TeknolojiKocaeli Üniversitesi

    Elektro-Optik Sistem Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. ERSİN KAYAHAN

Geri Dön