Geri Dön

Yapay sinir ağı tabanlı doğrusallaştırma birimi tasarımı

Artificial neural network based linearization unit design

  1. Tez No: 196428
  2. Yazar: NUH EROĞLU
  3. Danışmanlar: PROF. DR. KENAN DANIŞMAN
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
  6. Anahtar Kelimeler: Artificial Neural Network, Linearization, Temperature Measurement, Hardware, Thermistor
  7. Yıl: 2006
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Erciyes Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 75

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.Anahtar Kelimeler : Yapay Sinir Agi, Dogrusallastirma, Sicaklik Ölçme, Do nanim,Termistörler

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

  1. Cooperative control of multi-agent system under time delay

    Çok ajanlı sistemlerin zaman gecikmesi altında eş zamanlı kontrolü

    ŞİRİN AKKAYA

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2023

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik Üniversitesi

    Mekatronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. ALİ FUAT ERGENÇ

  2. Yapay sinir ağı tabanlı akıllı yöntemlerle karmaşık sistemlerin modellenmesi

    Complex system modeling by using artificial neural network based intelligent methods

    DAVUT HANBAY

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2007

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiFırat Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF.DR. YAKUP DEMİR

    Y.DOÇ.DR. İBRAHİM TÜRKOĞLU

  3. 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

    İngilizce

    2020

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİzmir Katip Çelebi Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. SAVAŞ ŞAHİN

  4. A Neural network based local control and targeting method for chaotik dynamics

    Kaotik sistemler için yapay sinir ağı tabanlı lokal denetim ve hedefleme yöntemi

    SERDAR İPLİKÇİ

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    1999

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolBoğaziçi Üniversitesi

    Sistem ve Kontrol Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. YAĞMUR DENİZHAN

  5. Yapay sinir ağı tabanlı data kablosu parametreleri tahmini

    Ann based cable parameters prediction

    PELİN ÖZTÜRK

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2019

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiTekirdağ Namık Kemal Üniversitesi

    Elektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. HAFIZ ALİSOY