Geri Dön

Kuvvete duyarlı direnç sensörünün yapay sinir ağları ve adaptif sinirsel - bulanık mantık çıkarım sistemi (ANFIS) kullanarak ağırlık yük hücresine modellenmesi ve bulanık mantık denetleyici ile kumaş üzerindeki kuvvet - basınç kontrolü

Modeling of a force sensitive resistance sensor into a weight load cell using artificial neural networks and adaptive neural - fuzzy logic inference system (ANFIS) and force - pressure control on fabric with fuzzy logic controller

  1. Tez No: 946949
  2. Yazar: EREN CAN GELEN
  3. Danışmanlar: PROF. DR. ÖMERÜLFARUK ÖZGÜVEN
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2025
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: İnönü Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Elektronik Bilim Dalı
  13. Sayfa Sayısı: 75

Özet

Gergi sensör içeren ağırlık yük hücreleri ağırlık ölçümü yapabilen modüllerdir. Ancak ağırlık yük hücreleri normal ağırlık ölçümlerine elverişli olmasına karşın, hacimsel açıdan yeterince küçük olmadığından ağırlık ölçümü gerektiren bir makinenin otomasyon işleminde yeterince kullanışlı olmamaktadır. Fakat kuvvete duyarlı direnç sensörlerinin düzlemsel ve ince olmaları nedeniyle ağırlık yük hücrelerine göre daha kullanışlı olduğu görülmektedir. Bu çalışmada yapay sinir ağları ve adaptif sinirsel-bulanık mantık çıkarım sistemi (ANFIS) kullanılarak farklı karakteristiğe sahip kuvvete duyarlı direnç sensöründen alınan veriler ağırlık yük hücresine göre uyarlanmış ve model oluşturulmuştur. Modelin eğitimi sırasında, aynı ağırlıkta sensörden alınan veriler giriş değişkeni ve ağırlık yük hücresinden alınan veriler ise çıkış değişkeni olarak kullanılmıştır. ANFIS ile oluşturulan modelin yapay sinir ağları ile alınan modelden daha az hata içerdiği dolayısıyla daha iyi model oluşturduğu sonuç grafiklerinden tespit edilmiştir. ANFIS ile hazırlanan model bulanık mantık kontrol sisteminde kullanılmıştır. Bulanık mantık kontrol sisteminde gram değerinde referans giriş uygulanmış ve çıkışın girişte uygulanan referans değeri takip etmesi sağlanmıştır. Daha sonra kuvvete duyarlı sensör kullanılan bir kumaş makinesi üzerine baskı yapılmış ve adım motor sürücünün istenilen ağırlıklarda kontrol sağladığı görülmüştür.

Özet (Çeviri)

Weight load cells containing tension sensors are modules capable of measuring weight. However, although weight load cells are suitable for normal weight measurements, they are not sufficiently small in terms of volume and are therefore not sufficiently useful in the automation process of a machine that requires weight measurement. However, force-sensitive resistive sensors are more useful than load cells due to their flat and thin structure. In this study, data obtained from force-sensitive resistive sensors with different characteristics were adapted to load cells using artificial neural networks and an adaptive neural-fuzzy inference system (ANFIS), and a model was created. During the training of the model, the data obtained from the sensor with the same weight was used as the input variable, and the data obtained from the load cell was used as the output variable. It was determined from the results graphs that the model created with ANFIS contained fewer errors than the model obtained with artificial neural networks and therefore created a better model. The model prepared with ANFIS was used in a fuzzy logic control system. In the fuzzy logic control system, a reference input was applied in grams, and the output was made to follow the reference value applied at the input. Subsequently, a fabric machine using a force-sensitive sensor was tested, and it was observed that the stepper motor driver provided control at the desired weights.

Benzer Tezler

  1. Developing a pressure sensor for 3D nonwoven assemblies by using novel spacer stitching technology

    Yenilikçi aralıklı dikiş teknolojisi kullanarak 3D dokumasız yüzeyler için basınç sensörü geliştirilmesi

    RANA NUR MULA

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2025

    Tekstil ve Tekstil Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Tekstil Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. ALPER GÜRARSLAN

  2. Kuvvete duyarlı nanotüp/polimer bazlı elektroeğrilmiş esnek nanoliflerin sentezi ve elektromekanik performansının incelenmesi

    Synthesis of force sensitive carbon nanotube/polymer based electrospun flexible nanofibers and investigation of electromechanical performance

    ŞULE PINAR CİNFER

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2022

    Metalurji MühendisliğiYıldız Teknik Üniversitesi

    Metalurji ve Malzeme Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. AFİFE BİNNAZ HAZAR

    DR. ÖĞR. ÜYESİ ABDULKADİR ŞANLI

  3. Metal oksit ince filmlerin gaz sensörü uygulamalarının araştırılması

    Investigation of gas sensing applications of metal oxide thin films

    M. CİHAN ÇAKIR

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2014

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiHacettepe Üniversitesi

    Nanoteknoloji ve Nanotıp Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. SELMA MUTLU

  4. İplik boyama sürecinde mikrokapsülasyon prosesleri geliştirme bir araştırma

    An investigation on developing microcapsule application processes in the yarn dyeing process

    SAADET MIHÇI

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2022

    Tekstil ve Tekstil MühendisliğiSüleyman Demirel Üniversitesi

    Tekstil Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. SENNUR ALAY AKSOY

  5. Balance control strategy for YU-BIBOT

    YU-BİBOT için denge denetim stratejisi

    CAN POLAT ÇIGAY

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2018

    Makine MühendisliğiYeditepe Üniversitesi

    Makine Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. KORAY KADİR ŞAFAK