Geri Dön

Yapay sinir ağları ile mikrodalga transistörünün indirgenmiş veri ile modellenmesi

Yapay sinir ağlari ile mikrodalga transistörünün indirgenmiş veri ile modellenmesi

  1. Tez No: 343826
  2. Yazar: AHMET ULUSLU
  3. Danışmanlar: PROF. DR. FİLİZ GÜNEŞ
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
  6. Anahtar Kelimeler: Gürültü Parametreleri, Saçılma parametreleri, Karşılıklı iki kapılı devre, Optimum Gürültü Yansıma Katsayısı, Yapay Sinir Ağları, Regresyon, Noise Figure, Scattering Parameters, Reciprocal, Optimum Noise Reflaction Coefficient, Artificial Neural Networks, Regression
  7. Yıl: 2013
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Yıldız Teknik Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Elektronik-Haberleşme Eğitimi Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Haberleşme Bilim Dalı
  13. Sayfa Sayısı: 113

Özet

Elektronikle ilgili sistemlerin gelişip, üstün seviyeye gelmesi yarı iletken temelli transistörlerin bulunmasından sonra olmuştur. Elektronikte transitörün önemi kadar, transistörlerde de işaret-gürültü parametreleri o kadar önemlidir. Bu parametrelerin uygun maliyetli elde edilmesi adına bu tez gürültü ve işaret parametrelerinin kara kutu modellemesi ile yapılan çalışmasını içermektedir. Yapmış olduğumuz çalışma VMMK-1218, VMMK-1225, ATF-551M4, ATF-35143, ATF-55143 transistörlerinde denenmiş tezde VMMK-1225, ATF-551M4 üzerinde yapılan çalışmalar gösterilmiştir. Gerçekleştirilen çalışmalar şu şekilde özetlenebilir: (i.i) Bir mikrodalga transistörün gürültü davranışları tek kutuplamalı eğitim modeli ve test verisi ile modellenmiştir. (ii.i) Bir mikrodalga transistörün işaret davranışları iki kutuplamalı eğitim modeli ve test verisi ile modellenerek interpolasyon ve ekstrapolasyon uygulamaları yapılmıştır. (ii.ii) Bir mikrodalga transistörün işaret davranışları tek kutuplamalı eğitim modeli ve test verisi ile modellenmiştir. (ii.iii) Bir mikrodalga transistörün işaret davranışları diğer modeler ile karşılaştırılmalı eğitim modeli ve test verisi ile modellenmiştir. VMMK-1225 mikrodalga transistoründe Vds= 1,5; 2; 3; 4V da Ids= 5; 10; 15; 20mA için N-parametereleri 2-18 GHz, S-parametreleri 2-45 GHz frekans aralığında üretici verilerine dayanarak kara kutu modellemesi yapılmıştır. ATF-551M4 mikrodalga transistoründe ise Vds= 2; 2,7; 3V da Ids= 10; 15; 20mA için N ve S-parametereleri 2-18 GHz frekans aralığında üretici verilerine dayanarak kara kutu modellemesi yapılmıştır. Sonuçlanan modeller doğruluğu açısından birbiri ile karşılaştırıldı ve aralarında yaklaşık benzer hatalar görüldü. Bu karşılaştırmalar kartezyen düzlem, polar düzlem ve smith abağı ile çizilerek gösterildi. Tezin bölüm 4.4.3. de diğer modeler ile karşılaştırılmalı eğitim ve test verileri başlığı altındaki bölümde MLP, RB, RBE ve GRNN için VMMK-1225 mikrodalga transistoründe Vds= 1,5; 4V eğitim verisi, Vds= 3V test verisi olarak kullanılarak, herbir sinir ağı için ayrı bir yapı kurulmuş ve çıkan sonuçlar tek bir grafikte gösterilmiştir. Gerek eğitim-test performansları(çizelge 4.15, çizelge 4.16) olsun, gerek grafikler (şekil 4.53-60) olsun kullandığımız sinir ağının başarısı göstermektedir. Özellikle, modelleme tekniği başarısı şekil 4.6 ve şekil 4.17 te görüldüğü gibi ani değişimler GRNN tarafından yakalanmıştır. Ek olarak karşılaştırmalı modeller arasındaki başarısı için şekil 4.54 e göz atılabilir. Optimum kaynak yansıma açısı değişimleri inceleyerekte araştırılabilir.

Özet (Çeviri)

Attaining today?s high technologic level of electronics systems appeared after the invention of semiconductor devices. In electronics, not only the transistors are of importance but also are the signal to noise parameters. This thesis tackles with works which are realized by occupying block box modelling in order to obtain mentioned parameters effectively. The work of the thesis is performed by using VMMK-1218, VMMK-1225, ATF-551M4, ATF-35143, ATF-55143 microwave transistors and the results which are obtained from the tests in which the transistors VMMK-1225, ATF-551M4 are used shown in this study. This study can be summarized as follows: (i.i) Noise characteristic of a microwave transistor is modelled by one polar trainning model and the practical results. (ii.i) Small signal characteristics modelling of a microwave transistor by means of two polar trainning model and practical results is performed and then interpolation and extrapolation applications are realized. (ii.ii) Small signal characteristics modelling of a microwave transistor by means of one polar trainning model. (ii.iii) Small signal characteristics modelling of a microwave transistor is performed by comparison of other modelling examples and practical results. Black box modelling of the VMMK-1225 microwave transistor is performed with the values of Vds= 1,5; 2; 3; 4V and Ids= 5; 10; 15; 20mA also frequency ranges 2-18 GHz for N-parameters, 2-45 for S-parameters. As for ATF-551M4 microwave transistor, values Vds= 2; 2,7; 3V and Ids= 10; 15; 20mA also the frequency gaps 2-18 GHz for N and S-parameters are used for its black box modelling. Resulting models are compared with each other to check the consistency and similar error rates are observed for each. These comparisons are depicted on cartesian coordinate system, polar system and smith chart. In the 4.3.3 section of the thesis work, in the topic ?Comparison of training and practical values with other models?, VMMK-1225 microwave transistor as a test device and the values of Vds= 1,5; 4V training data and Vds= 3V practical test value are used and seperated incidences are realized for MLP, RB, RBE and GRNN and finally the results are demonstrated on the same graphic. Either traning-practical test results performances (drawing 4.15 and 4.16) or graphics (figures 4.53-60) show the success of the occupied neural network. Especially, just as the achievement of the modelling technique are observed in the figures 4.6 and 4.17, so too instantaneous flactuations are detected by GRNN. Moreover, figure 4.54 can be referred to observe the success of comparative models. Also optimum source reflection angles can also be seen.

Benzer Tezler

  1. Geniş çalışma bölgeli transistörlerin tek bir çok katmanlı algılayıcı ile modellenmesi

    Design of wide operation range microwave transistors with a single multilayer perceptron network

    EREN DEMİR

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2017

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiYıldız Teknik Üniversitesi

    Elektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. FİLİZ GÜNEŞ

  2. Destek vektör makinelerinin mikrodalga teori ve tekniğindeki uygulamaları

    The applications of support vector machines in microwave theory and technique

    NURHAN TÜRKER TOKAN

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2009

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiYıldız Teknik Üniversitesi

    Elektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. FİLİZ GÜNEŞ

  3. RF/mikrodalga düzlemsel iletim hatlarının yapay sinir ağları ile analiz ve sentezi

    Analysis and synthesis of RF/microwave planar transmission lines by using neural networks

    NURHAN TÜRKER

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2004

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiYıldız Teknik Üniversitesi

    Elektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. FİLİZ GÜNEŞ

  4. Yapay sinir ağları ile Smith abağı modeli

    Smith chart modeling by artificial neural networks

    MEHMET FATİH ÇAĞLAR

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2007

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolYıldız Teknik Üniversitesi

    Elektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. FİLİZ GÜNEŞ

  5. Yapay sinir ağı uygulamaları ile mikrodalga filtrelerin optimizasyonu

    Optimization of microwave filters with neural network

    PINAR ÖZTÜRK

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2011

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiPamukkale Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. CEYHUN KARPUZ