Yapay sinir ağı tabanlı doğrusallaştırma birimi tasarımı
Artificial neural network based linearization unit design
- Tez No: 196428
- Danışmanlar: PROF. DR. KENAN DANIŞMAN
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
- Anahtar Kelimeler: Yapay Sinir Agi, Dogrusallastirma, Sicaklik Ölçme, Do nanim, Termistörler, Artificial Neural Network, Linearization, Temperature Measurement, Hardware, Thermistor
- Yıl: 2006
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Erciyes Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Endüstriyel tasarimlarda önemli bir parametre olan sicaklik, sürekli kontrol altindatutulmasi gereken fiziksel bir büyüklüktür. Sicaklik ölçümü için kullanilan çogusensörün ürettigi çikisin dogrusal olmamasi sicakligin kontrol altina alinmasinizorlastirmaktadir.Sicaklik sensörü üreten firmalarin önerdigi dogrusallastirma teknikleri ve literatürde varolan bir çok dogrusallastirma tekniklerine ek olarak, yapay sinir aglarinin, ögrenme,karar verebilme, farkli sonuç çikarma, karmasik problemlere basit çözümler sunabilmeve donanim olarak gerçeklestirilme gibi üstün özelliklerinden dolayi son yillarda birçokalanda basariyla uygulanmaktadir. Bütün bunlara ilave olarak özellikle lineer olmayanbir yapiya sahip olmalarindan dolayi bu çalismada yapay sinir agi tabanlidogrusallastirma teknigi gelistirilmis ve uygulanmistir.Bu tez çalismasinda BÖLÜM 1' de tezin litaratürdeki yeri ve tezin amaci verilmektedir.BÖLÜM 2' de sicaklik ölçümü için kullanilan sensörler ve sicaklik ölçümprensiplerinden bahsedilmistir. BÖLÜM 3' te tez çalismasinda dogrusallastirma içinkullanilan yapay sinir aglarindan bahsedilmistir. BÖLÜM 4' te litaratürde bulunandorusallastirma tekniklerinden bahsedilmistir. BÖLÜM 5'te sicaklik ölçümündekullanilan dogr usal olmayan sensörün dogrusallastirilmasi için tasarlanan devre yapisive yapay sinir agi yapisindan bahsedilmistir. Son bölüm de yapilan çalisma ile ilgilisonuçlari içermektedir.
Özet (Çeviri)
Temperature is an important parameter in industrial designs that must be taken undercontrol Most sensors used for temperature instrumentation give a nonlinear output thatmakes harder to take temperature under control.Beside temperature sensor producer firms have a linearization technique proposals,many of techniques also exist in scientific literature. In recent years Artificial NeuralNetworks have been applicated in various fields successfully through their excellentproperties such as learning, judgement, finding out different solutions, offering newapproaches to complex problems and applied hardware. Addition to all, especially dueto their nonlinear characteristics in this study an artificial neural network basedlinearization technique is developed and applicated.In this thesis study, the aim of the project is given in Chapter 1. The sensors used fortemperature instrumentation and instrumentation principles are told in Chapter 2.Artificial Neural Network technique used for linearization is told in Chapter 3. Thelinearization techniques in scientific literature are given in Chapter 4. The circuitdesigned for linearizing, a nonlinear sensor output which is used in temperatureinstrumentation is introduced in Chapter 5. Artificial Neural Network structure is alsogiven in this chapter. In last chapter the project?s results are given and compared.
Benzer Tezler
- Cooperative control of multi-agent system under time delay
Çok ajanlı sistemlerin zaman gecikmesi altında eş zamanlı kontrolü
ŞİRİN AKKAYA
Doktora
İngilizce
2023
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiMekatronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ALİ FUAT ERGENÇ
- Yapay sinir ağları ile elektronik devre tasarım otomasyonu ve performans optimizasyonuna yönelik yeni yaklaşımlar
Novel approaches to electronic circuit design automation and performance optimization using artificial neural networks
FUNDA DAYLAK
Doktora
Türkçe
2025
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiElektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. İSMAİL SERDAR ÖZOĞUZ
- Control of rotary inverted pendulum system with learning feedback linearization based stable robust adaptive controller
Öğrenen geri beslemeli doğrusallaştırma tabanlı kararlı gürbüz uyarlanır denetleyici ile dönel ters sarkaç sisteminin kontrolü
MEHMET UĞUR SOYDEMİR
Yüksek Lisans
İngilizce
2020
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİzmir Katip Çelebi ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. SAVAŞ ŞAHİN
- Novel Approaches to Passive Doppler Geolocation in the Framework of Optimization and Deep Learning
Pasif Doppler Konum Bulma için Optimizasyon ve Derin Öğrenme Tabanlı Yeni Yaklaşımlar
MUSTAFA ATAHAN NUHOĞLU
Yüksek Lisans
İngilizce
2020
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiElektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. HAKAN ALİ ÇIRPAN
- Yapay sinir ağı tabanlı akıllı yöntemlerle karmaşık sistemlerin modellenmesi
Complex system modeling by using artificial neural network based intelligent methods
DAVUT HANBAY
Doktora
Türkçe
2007
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiFırat ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF.DR. YAKUP DEMİR
Y.DOÇ.DR. İBRAHİM TÜRKOĞLU