Prof. Dr. Galip Cansever danışmanlığındaki tezler
30 tez · Yıldız Technical University, Altınbaş University
Mikro denetleyici kontrollü kablosuz kontrol sistemi
Teknolojinin hayalleri gerçek yaparak hızla ilerlediği bu yüzyılda insanoğlunun en büyükyardımcısı haline gelen makineler ve robotlar yakın bir gelecekte çok daha yararlı konulardabizlerin vazgeçilmez yardımcıları olacaklardır. Günümüzde varolan sistemleri, makineleri verobotları bir hedefe yöneltmek, en faydalı şekilde kullanmak ve kontrol altında tutabilmekamacıyla çeşitli yöntemler geliştirilmiştir. Bazen sınırlı bir program yüklenerek sadece tekrareden işleri yapmasını istediğimiz sistemlerden bazen de karşılaştıkları durumları mukayeseederek doğru olanını tercih etmelerini beklemekteyiz. Bu noktada karşımıza çıkan soru hangisistemi nasıl kontrol edeceğimizdir.Bu çalışmada; bir robot kolunun belirli bir mesafeden kablosuz kontrolü uygulaması AçıkÇevrim Denetim Sistemi kullanılarak yapılmaya çalışılmıştır. Kolun almış olduğu sinyalleriişlemesi ve görev olarak dağıtması amacıyla da mikro denetleyici kullanılmıştır. Tezin amacıher hangi bir sistemi uzaktan mikro denetleyicilerle kontrol etmenin ve bir hedefeyönlendirmenin mümkün olduğunu göstermektir. Ayrıca karşılaşılan problemler ve ilerideyapılacak projelerde kullanılabilecek yöntemler genel hatlarıyla açıklanmaya çalışılmıştır.Anahtar kelimeler: Mikro denetleyiciler, kablosuz haberleşme, kontrol sistemi, robot kol.
Akıllı ev otomasyonun mikrodenetleyici ile gerçekleştirilmesi
Akıllı ev otomasyonu günümüzde üzerinde çalışılan en önemli otomasyon konularından biridir. Her yeni yapılan bina bir öncekine göre üstünlüğünü sergileyererek otomasyona yeni bir bakış açısı kazandırmaktadır.Gerçekleştirilen bu ev otomasyon projesinde maket bir ev modeli üzerinde çalışılmıştır. Odalarda bulunan mikroişlemci ile sıcaklık, aydınlatma ve güvenlik kontrolü yapılmaktadır. Sıcaklık kontrolünde bulanık mantık algoritması esas alınarak ekonomik yönden kazanç hedeflenmiştir. Aydınlatma kontrolünde kapalı çevrim kontrol yapılarak ışık grupları kademeli olarak sürülmüştür. Bu şekilde hem odada her noktada aynı aydınlık seviyesi yakalanmış olur hem de ekonomi yapılmış olunur. Güvenlik kontrolünde ise pencerelere yerleştirilen manyetik röleler kontrol edilir.Ana panoda bulunan mikroişlemci ise oda panolarından odalardaki sıcaklık ve ışık bilgisini alarak gösterge panelinde göstermektedir. Ana pano üzerinde bulunan tuş takımı ile kullanıcı eve giriş yapmaktadır. Şifre girmede sorun olduğunda ise güvenlik kontrolü devreye girmektedir.
Bilgisayar destekli ev otomasyonu
Otomasyon sistemleri günümüzde her alanda kullanılmaktadır. Bu tez çalışmasında otomasyonun evlerdeki uygulaması üzerinde çalışılmıştır.Gerçekleştirilen sistemde evin içerisindeki odalara oda panosu evin girişine ise ana pano olarak bilgisayar yerleştirilmiştir. Oda panolarının görevi odalardaki sıcaklık, aydınlatma kontrolünü yapmaktır. Aydınlatmada odanın içerisindeki ışık bilgisi LDR ler yardımıyla okunur. Çıkışta ise ışık grupları kademeli olarak P kontrol algoritmasına göre sürülmektedir. Bu şekilde odanın her noktasında aynı aydınlık seviyesi ekonomik olarak sağlanmış olmaktadır.Odalardaki sıcaklık kontrolünde ise TMP35 ler ile alınan oda sıcaklık bilgisi bulanık mantık algoritması ile işlenerek ısıtıcı veya soğutucunun kademeli olarak çalıştırılması sağlanmaktadır.Oda panosunda bulunan mikrodenetleyeci ile odanın pencerelerinde bulunan Ritz role yardımıyla pencere durumu öğrenilmekte ve kullanıcı tarafından aktive edilmemiş bir odadan gelen izinsiz pencere konumunun değişikliğinde oda modülü üzerinde bulunan alarm çıkışı aktif edilmektedir.Ana pano olarak kullanılan bilgisayar üzerine Delphi programı ile yazılmış olan yazılım yardımıyla oda modülerinden gelen oda sıcaklık bilgisi, oda sıcaklık set değer bilgisi ve oda aydınlık seviye bilgisi gösterilmektedir. Ayrıca odaların sıcaklık zaman grafiği bilgisayar yazılımında görülebilmektedir.
Çizgi takip robotunun modellenmesi ve denetleyici tasarımı
Günümüzde hızla ilerleyen robot teknolojilerinde sıklıkla karşılaşılan bir problemde tekerlekli araçların konum kontrolüdür. Bu tez çalışmasında tekerlekli araçların kontrol probleminin bir çeşidi olan çizgi takibi ele alınmıştır.Konu üzerine yapılan literatür araştırmalarında bu konuyla ilgili yapılmış az sayıda akademik çalışmanın bulunmuş olması çalışmayı daha da cazip hale getirmiştir.Bu çalışmada öncelikle ikisi hareketi sağlamak üzere, toplam dört adet tekerlek içeren bir aracın matematiksel modeli oluşturulmuştur. Bu modelin doğruluğu değişik metotlar ile kontrol edilerek, sistemin işleyişinde hata olarak tanımlanacak terimler belirlenmiştir.Çalışmanın ilerleyen kısımlarında oluşturulan bu hata terimlerinin sıfırlanması için değişik kontrol metotları denenmiş, bunların simülasyonu için MATLAB ve SIMULINK yazılımları kullanılarak, elde edilen sonuçlar kıyaslanmıştır.Son olarak yapılan uygulama ile kullanılan kontrol metotlarından biri gerçek ortam şartları altında uygulama ile test edilmiştir.Anahtar Kelimeler: Çizgi takibi, konum kontrolü, araç kontrolü
Doğru akım motorunun genetik algoritmalar yardımıyla bilgisayar temelli PI-tip bulanık mantık kontrolü
ÖZET Günümüzde yaygın olarak endüstride kullanılmaya başlanılan -bulanık kontrol sistemlerinde en önemli kısım, sisteme ait kural tabanın oluşturulmasıdır. Çünkü iyi sonuçlar alınabilecek kural taban, ancak sistemi tanıyan ve sistem hakkında tecrübeye sahip bir uzman tarafından tanımlanabilir. Bu da sistem için gerekli kontrol yapışım oluşturmada, ancak uzun zaman alan denemeler sonucu başarılabilir. Son yıllarda bu ve benzeri problemler nedeniyle bulanık kontrol sistem için gerekli kural tabanı otomatik olarak öğrenme veya örneklerden çıkaracak araştırıcı yöntemler kullanma yoluna gidilmektedir. Bu çalışmada, bir DC motorun bulanık kontrolünde gerekli kural tabanın belirlenmesi için öğrenme metodları araştırılmış ve Bulanık Mantık kontrolör için Genetik Algoritmalar temelli yeni bir öğrenme algoritması geliştirilmiştir. Geliştirilen metod ile elde edilen PI-tip bulanık kontrolör, Bulanık Model Temelli Öğrenme algoritması (Layne J.R., Passino K.M., 1993) ile elde edilen PD-tip Bulanık kontrolör ve manuel olarak yapılandırılan bir bulanık kontrolör sonuçlan ile karşılaştırılmış ve geliştirilen öğrenme algoritmasının DC motorun bulanık kontrolünde başarılı sonuçlar verdiği gözlenmiştir. Bu tez çalışmasında, Bulanık Model Referans Öğrenen Control Algoritması (FMRLC- Fuzzy Model Reference Learning Control) ilk olarak DC Motor hız kontrolü için simulasyon bazda kullanılmış ve elde edilen sonuçlar "International Conference on Signal Process Applications And Technologies, Dallas, TX, October 2000, USA" konferansında sunulmuştur. Bu algoritma öğrenmeye dayalı olduğundan DC motor PD-tip bulanık kontrolör dizaynı için kullanılmıştır. FMRLC algoritması doğrudan bulanık kontrolör bilgi tabanım tasarlamak ve yeni durumlara karşı düzenlemek için otomatik öğrenmeye bağlı bir metod sağlamaktadır. PD-tip Bulanık Kontrolöre ait elde edilen kural tabanın tezde kullanılan DC motor transfer fonksiyonuna uygulanmasıyla elde edilen sonuçlar, bu tezde geliştirilen Genetik Bulanık Sisteme ait sonuçların değerlendirilmesinde kullanılmıştır. Bu tezde kullanılmak üzere, PC parallel portu üzerinde 8-bit olarak bilgi transferi olanağı sağlayan ve üzerinde motor sürme devresi ve hız geri bilgisi sağlayabilen bir dijital I/O (giriş- çıkış) arabirim oluşturulmuştur. Kontroller PC üzerinde oluşturularak on-line olarak motor kontrolü gerçekleştirilmiştir. Motor hız bilgisi arabirim üzerinden bilgisayara gönderilerek grafik üzerinde izlenmesi sağlanmıştır. DC motor hız kontrolü için Genetik temelli Bulanık Kontrol Kural Tabanı Öğrenme algoritması (GBS) geliştirilerek en uygun kurallar araştırılmıştır. Genetik Bulanık Kontrol Algoritması Turbo C programlama dili ile yazılmıştır. Kontrol edilecek sistemin parametreleri kullanılarak matematiksel modeli elde edilmiş ve ilk olarak bu model üzerinde uygulanmıştır. Off-line olarak elde edilen kural taban bulanık kontrol programına yerleştirilerek PC üzerinden tasarımı yapılan arabirim devresi üzerinden motora başarıyla uygulanmıştır. Alınan sonuçlar göz önüne alındığında GBS algoritması elde tasarlanan PI-tip Bulanık kontrolörün FMRLC öğrenme algoritması ile tasarımı yapılan PD-tip bulanık kontrol sistemine göre daha iyi performansa sahip olduğu görülmüştür. Genetik algoritmanın bir çözüm uzayında en iyiyi araştırma yapısından dolayı algoritmanın her çalıştınlışında farklı kural taban elde edilmektedir. Verimli sonuç alınması, algoritma çözüm havuzun geniş olarak seçilmesiyle orantılı olmakta fakat öğrenme zamanı açısından süreyi uzatmaktadır. Anahtar Kelimeler : Bulanık Kontrol, Genetik Algoritmalar, DC motor, Kural Taban Öğrenilmesi xii
Ses kayıt kontrol sistemi tasarımı
Özellikle hizmet sektöründe firmalar arası rekabet daha iyi hizmet anlamında yenigereksinimler doğurmuştur ve doğurmaya devam etmektedir. nsana hizmet bağlamındateknolojinin gelişimi ile telefon ile iletişim insan hayatında vazgeçilmez bir yer almıştır, buaracı sağlıklı kullanıp insanlar ile doğru iletişim kurabilmek için insanların görüşmelerisırasında yaptıkları hataları görebilmeleri ve birbirleri ile paylaşabilmeleri için bugörüşmelerin en ekonomik şekilde kayıt altına almak gerekmektedir.Bu çalışmada gerçekleştirilen sistem, dört adet telefon hattından alınan ses sinyallerini birmodülasyon devresi yardımı ile aynı anda bir manyetik kaset üzerine kayıt etmeyiamaçlamıştır. Kayıtlar, telefon hatlarından herhangi birisinde konuşma başladığında otomatikolarak ya da elle başlatılacak şekilde tasarlanmıştır. Kullanıcının işlemleri anlayabilmesi içinve sistemi kolay kullanabilmesi için bir kullanıcı arayüzü tasarlanmıştır. Kullanıcı arayüzü,yapılan işlemi gösteren bir LCD ekran ve tuş takımından oluşmaktadır.Sistem telefon hattında en az akım çekecek şekilde ve hatta paralel bağlanacak şekildetasarlanmıştır. Telefon hattından gelen sinyal filtre edildikten sonra modülasyon işlemindengeçirilip kaset üzerine kayıt edilmektedir. Tasarım aşamasında kasetlerin steryo özelliğindenfaydalanılmıştır, mono olarak gelen ses bant üzerinde steryo için ayrılmış iki kısma ayrı ayrıkayıt edilmektedir. Bir de kasetin arka yüzü ve ön yüzü ay nı anda kayıt edilecek şekildetasarlanmıştır, bu sayede bir kaset üzerine 4 ayrı kanaldangelen ses sinyalleri kayıtedilmektedir.Bu çalışmada tasarlanan sistemin yapısal açıklaması ve çalışma ilkeleri sunulmuş, donanımıve yazılımı açıklanmıştır.Anahtar kelimeler: Mikrodenetleyici, Analog Filtre, Ses Kayıt, Manyetik Kayıt Ortamı,PSTN Telefon Hattı .
80169 16 bitlik mikrodenetleyicili geliştirme seti tasarımı ve FP 3000 fuzzy işlemciyi kullanarak çok amaçlı mikrodenetleyicili fuzzy lojik kontrol ve uygulaması
Geçen onyıl boyunca, fuzzy lojik kontrol fuzzy küme teorisi uygulamaları ile özellikle giriş-çıkış bağıntıların olmayışı yüzünden alışageldiğimiz yöntemler tarafından gereği gibi kontrol edilemeyen endüstriyel işlemlerde son derece etkili ve aktif araştırma alanlarından birisi olarak ortaya çıktı. Fuzzy lojiğe dayanan fuzzy lojik kontrol alışageldiğimiz mantıksal sistemlerden daha fazla sözel anlatıma ve insan düşünme sistemine daha çok yakındır. Bu durum uzman bilgiye dayanan sözel kontrol stratejisinin otomatik kontrol stratejisine dönüştürmenin bir vasıtası olur. Elektriksel sürücülerin yaptığı hız ve pozisyon kontrolü, son yıllarda fuzzy lojik yaklaşımı ile önerilmiş ve ayrıca geleneksel ayarlayıcıların performanslarının arttırılması çalışmaları yapılmıştır. Bazı kontrol sistemlerinde hız hatası ve türevi olduğu yerlerde bir genel şema çerçevesinde belirlenmekte ve bu durumda bulanıklaştırma, uygun üyelik fonksiyonları ile yapılmaktadır. Bu durumda kontrol işaretlerinin algılanıp sözel kurallar ile değerlendirilerek bulanıklaştırılan işaretler çıkarım işlemine gönderilmektedir. Fuzzy işlemciler fazla yazılıma ihtiyaç duyulmadan çıkarım işlemini donanım vasıtasıyla yaparlar. Ayrıca bu işlemciler mikrodenetleyicililer ile uyumlu çalışırlar. Mikrodenetleyiciler içerisinde bir çok çevre birimlerini içerdikleri ve hızlı işlem yapabilme kapasitesine sahip oldukları için endüstride vazgeçilmez bir kontrol elemanı olmuşlardır. Bu tezde önce 8XC196KC 16 bitlik mikrodenetleyici geliştirme seti ve sonra bu sisteme ilave edilmek üzere FP 3000 fuzzy işlemcili çıkarım kartı tasarlanmış ve gerçekleştirilmiştir. Geliştirme setinde gerek tuş takımından yazılan gerekse bilgisayardan gönderilen makina dili programların çalıştırılması sağlanır. Bilgisayarın seri portundan fuzzy işlemcili çıkarım kartına ilgili bellek adreslerine yazılmak üzere kurallar ve üyelik fonksiyonlarının derlenmesinden oluşan bilgi tabanı verileri gönderilir. Sonra fuzzy işlemciye giriş değerleri verilerek çıkarım işlemi sonucundaki değer yine işlemci tarafından hesaplanır. Ayrıca sisteme 12 bitlik dijital analog çevirici ve iki DC motor ilave edilmiştir. Son olarak bu sistem üzerinde fuzzy lojik uygulaması gerçekleştirilmiştir.
Derin öğrenme kullanilarak cilt kanserinin tespiti ve siniflandirilmasi
One of the worst malignancies is skin cancer. It is expected to spread to other parts of the body if it is not identified and treated at the outset. The method for successfully treating skin cancer uses both image processing and deep learning. In this research, three different kinds of skin cancer, including melanoma, pigmented benign keratoses, and basal cell carcinoma are introduced for detection and classification using efficient methods in Machine Learning (ML) such as K-Mean clustering and Multi-class support vector machine (M-SVM) algorithm, and then Deep Learning (DL) techniques such as AlexNet and ResNet are used. Additionally, deep convolutional neural networks (CNN) effectiveness and capacity are seen. The data set contains 1176 images of skin cancer with different classes of disease, this data set is used in both ML and DL. In ML the data set is divided into training and testing sets, these sets are pass through a few steps of enhancement using a canny edge detection filter and extracting the features using the Gray-Level Co-occurrence Matrix (GLCM) method. Then, these images are segmented into three clustering using K-mean clustering algorithms. In DL two models are used AlexNet and ResNet, in these models the data sets are divided into training and testing sets. Then, an augmentation technique has been proposed, it's very useful for small data sets, and the results show changes in accuracy result. The results show an accuracy of 99.03%, and 97.02% for AlexNet, and ResNet respectively.
Kullanilan iot cihazlarinda kullanici gizliliğimakine ve derin öğrenme yaklaşimlar
The swift expansion of Internet of Things (IoT) technology has sparked concerns regarding the privacy of users, since these devices often collect and transmit vast amounts of personal information. To address these issues, this thesis will look at the use of machine and deep learning technologies to improve user privacy on IoT devices. First, the research will examine the existing state of user privacy on IoT devices, as well as the issues associated with protecting privacy. This will include a discussion of the many types of data gathered and communicated by IoT devices, as well as the numerous ways in which this data might be exploited or hacked. The research will also look at current legislative frameworks and best practices in the sector for preserving user privacy on IoT devices. The thesis will then investigate the application of machine learning approaches to improve user privacy on IoT devices. This will take a look at the many machine learning techniques that may be used for this, such as decision tree algorithms and ANNs. The research will also look at the possible benefits and drawbacks of utilizing these algorithms for privacy protection, such as the trade-offs between privacy and other objectives like performance or accuracy. Besides machine learning, the project will look into the use of deep learning technologies for improving user privacy on IoT devices. Deep learning models, a specific category of machine learning techniques, have demonstrated significant potential across various applications. The research will examine the potential benefits and challenges of applying deep learning algorithms for privacy protection on IoT devices, as well as the present related works in this field. Finally, the dissertation will conclude with a discussion of the potential future direction of research in this area, including the potential for integrating machine and deep learning approaches with other privacy-enhancing technologies and the potential for additional regulatory or industry-led efforts to improve user privacy on IoT devices. This dissertation intends to offer a complete assessment of the present status of user privacy on IoT devices, as well as the possibilities for enhancing privacy via the application of machine and deep learning technologies. The study intends to contribute to continuing efforts to secure user privacy in the rapidly developing realm of IoT by addressing these challenges.
Koronavirüs (COVİD-19) sürecinde 5g sağlık sistemi
This study's primary goal is to identify knowledge gaps and the most often used information mining techniques in the body of current literature. Novel coronavirus pneumonia has become a significant public health concern, particularly COVID-19. In the academic community, information extraction techniques have been used to uncover concealed knowledge as the possibility of a widespread raises open concerns for wellness. A methodical investigation was carried out using the use of the PubMed, Scopus, and Internet of Science databases. There were 515 million COVID-19 cases and about 6 million deaths worldwide as of May 2022. According to estimates from the World Health Organization, 115,000 healthcare workers died from COVID-19 between January 2020 and May 2021. Patients with impaired immune systems and nano-oncology for the Web of Nano Technologies (IoNT).. There are still issues that need to be clarified and addressed in order to plan clinical execution. These cover the following topics: foundation and breadth; health risks; security and comprehension of information security; artificial intelligence; blockchain; IoT and 5G utilization; authorization; ongoing acknowledgement; and final client education on these technologies.
İş zekası araçları ile Türkiye'de pazar analizi ve finansal değerlendirmenin geliştirilmesi
The Turkish market emerges as a key player amid global shifts, owing to its unique cultural blend and strategic location. Amid economic intricacies, robust market analysis becomes vital for stakeholders to navigate complexities and seize opportunities. Market research provides a compass for decision-making, enabling identification of trends and mitigation of risks. Business Intelligence (BI) emerges as a transformative tool, blending technology and strategy to harness data for informed decision-making at all organizational levels. As businesses strive for agility and resilience, BI adoption becomes not just a competitive edge but a strategic necessity for sustainable growth in a dynamic landscape. This research provides a thorough method to examine Turkey's market and financial dimensions, utilizing the capabilities of Business Intelligence tools. Its objective is to connect data with practical insights, serving various stakeholders invested in understanding the Turkish economy. Keywords: Macro Economy, Business Intelligence, Financial KPI, Market Analysis, Machine Learning
Elektrikli araçlarda batarya yönetim sistemlerinin kullanımı
The rise in popularity of electric vehicles (EV) reshaped trend that is clearly boosting the automative market. This increases main three reasons are changes of customer preferences, innovativeness and protective laws from governments. Lately, governments from all around the world are legislating new laws, such as decreased EV taxes, to protect our ecosystem. This kind of situation increased the sales of EVs. Keywords: BMS, Electrical Vehicles, Battery, SOC, SOH, SOT
Wind turbine energy system control with particle swarm optimization
Nowadays, the use of green energy is now more important in the world. Wind power is one of these green renewable energies and is a serious competitor of fossil fuel for electricity market. Also, the cost of production should be comparable to fossil fuels and other fuels in this competition. Infrastructure and machinery are of first importance for capital investment. For example, turbine design is an important factor that reduces energy costs, so as it can be understood, construction and operation are important factors that make wind energy competitive. The air flow of the wind and its mathematics are significant for understanding operating efficiency of wind turbine in a specific area because it leads to optimize and help for enhancing these control algorithms for inspection. The modeling has affected the change in the performance of the wind turbine. This thesis aims to model the wind turbine by examining the general information and these parameters in the light of the power coefficient factor. The coherent model results obtained from here aim to reduce production costs and become economical by helping designers and new generation turbine researchers to design and optimize these turbines.
Design and analysis of forest fire detection system using image processing technique
Monitoring frameworks utilizing picture handling has acquired substantially more consideration among the specialists on the moving characteristics like low-costs, dependability and adaptability towards consolidating with different innovations. Accordingly, the timberland fire location framework is planned by creating discovery calculations utilizing pictures and the picture handling procedures, to distinguish the occasions of fire dependent on the affirmation from the Monitoring Centers. In this investigation work, the attestation of a fire alert is helped through the proposed fire really take a look at estimation. The fire check estimation is proposed for the request for fire picture and non-fire pictures for the decline of counterfeit alerts using picture taking care of moves close. For the extraction of data from an information picture, a histogram evening out, RGB covering space, and YCbCr model based framework is imagined. The planning of fire and non-fire symbolism is portrayed by means of rule based portrayal. The power makeover of fire concealing pixels in the data image is given by histogram change, which is likewise dealt with for the extraction of RGB parts. The RGB parts that have been erased are given to the change stage, where the picture is changed over to a YCbCr hiding model for isolating luminance from chrominance.
Makine öğrenme algoritmaları kalp ritminin sınıflandırılması
The electrical activity of the heart is recorded via an electrocardiogram signal. Electrodes on the skin detect minor voltage changes induced by depolarization and repolarization of the heart muscle. The electric potential between two electrodes can be measured. An ECG lead is a pair of electrodes that are connected together. Each lead offers a unique perspective on a heart's electrical activity.The EEG signals have a significant potential of discovering various neurological illnesses in an early stage. We have proven why it is superior than MRI. Being affordable and efficient, it can be employed for various investigations even with a reduced budget as compared to MRI. Many Deep Learning algorithms have been implemented on EEG recordings in order to classify different neurological illnesses and brain interface applications. In this research we have done an exhaustive literature review on application of various neural networks on EEG data and how utilizing these neural networks one was able to categorize numerous neurological illnesses including Seizure, AD and Depression. The pre-processing phase considerably influences the performance of the model. In this study, we train different machine learning algorithms models on ECG datasets and compare their performance with each other. We found that at least in our experiment, both hand-crafted features and the feature extractors each have both their favourable and bad characteristics.
MPPT sistemlerinin simülasyonu ve mikro küp uydu uygulaması için tasarımı
The demand for electricity is increasing with the highest measure of all energy consumption worldwide due to overall socio economic growth. The conversion of solar radiation directly into electrical energy using the PV cells possesses a number of important benefits. However, its expert extraction contributes the execution of certain challenges, like fluctuation in energy, high capital, and reduced efficiency in conversion of energy. The inequality among source and load characteristics limits the accessibility of maximum possible power delivery to load, and finally results in considerable loss of power. An electronic circuitry used to match the characteristics of module with respect to maximum power to avoid such power loss is termed as maximum power point tracker (MPPT). Modern literature discloses that the efforts in research aims in enhancing the power output generated from module by means of MPPT. The major contribution of this research is the development of a hybrid Bat-Cat optimization tuned Sugeno fuzzy Logic controller (BT-CT-based sugeno FLC) for the optimization of MPPT in the hybrid energy systems. The proposed BT-CT optimization algorithm inherits the characteristic features of placenta mammals and the tracing cats in such a way to balance the trade-off between the phases, such as exploration and exploitation. In other words, the proposed optimization algorithm helps in achieving the Maximum power point (MPP) by attaining the global optimal solution. The system model of the proposed setup comprise of PV array, Boost converter, RL filter, Inverter, Bidirectional DC-DC control, battery control, in addition with the proposed optimization tuned controller. The efficiency of the proposed method of MPPT is analyzed for different irradiance levels by maintaining constant temperature. The results are analyzed in terms of varying reference voltage and population size in such a way to reveal the performance of the proposed method for different irradiance levels. Finally, the results of the proposed BT-CT-based Sugeno FLC are compared with the existing methods of MPPT in such a way to reveal the superiority of the proposed method in tracking the MPP from PV array. The maximum power tracked using the proposed BT-CT- based Sugeno FLC is 7600W, even at varying irradiance levels.
Efficient routing in VANET network using metuheuristic based modification of maodv protocol
VANET (Vehicular Ad hoc Network) is a new technology that uses vehicles as nodes to create a mobile network. These vehicles are equipped with wireless interfaces allowing them to communicate with each other. Indeed, VANETs can be used to extend the scope of safety information (alert messages, information on anomalies, etc.) or other types of applications (multimedia, etc.). On the basis of previous remark, we propose in this thesis solutions based on metaheuristics. heuristic algorithms make it possible to find feasible solutions having an acceptable spatial and temporal complexity. It is a technique to improve the time to determine an optimal solution for NP-difficile problems. First, we analyze the applicable heuristics for NP-hard problems. We detail the performance and characteristics of each. Next, we use the most appropriate for the vehicular routing problem
Bilgisayar görüşü ve derin öğrenme içinotomatik algılama ve lokalizasyon
Machine learning techniques such as neural networks, which include concepts that have been found in organic nerve systems, are becoming more popular. A biological neuron is a cell that consists of a body, many smaller protrusions called dendrites, and a single long protrusion called an axon. Axons are the long protrusions that connect the dendrites to the body of the neuron. On the surface of the dendrites, there are several sites known as synapses, which are where axons from other neurons are joined to the neuron in question. An electric impulse is fired by the axons every now and then, and this changes the permeability of the cell membrane, causing a modest rise in the voltage within the neuron body. The greater the number of activations that come from other neurons, the greater the increase in voltage. A center is located at the base of the axon, and it is responsible for permanently measuring the voltage. The goal of semantic segmentation is to identify pixels belonging to the same object or class in the image and cluster them together. This method is valuable in multiple applications and projects such as detecting brain tumors, creating semantic maps with civilians for autonomous vehicles, face segmentation viii or land usage classification. we used semantic segmentation, Semantic segmentation provides pixel-wise boundaries around screens, and as screens do not entirely overlap, it yields similar results as instance segmentation with significantly less complexity.
Enhancing the lifespan of wsn by pdbac-leach protocol using clustering approach as an implementation strategy
The (WSN) are known as Wireless Sensor Network; it is a fundamental mechanism of the internet of things that has witnessed a universal avail in its utilise in numerous sectors such as the army, automation, agriculture, environment, etc. Regarding WSN, energy efficiency and message delivery reliability are crucial for applications like wireless detection and monitoring. This motivates researchers to do more and more investigations. Many different routing protocols, many of which are based on clustering and hierarchical topology, have been developed to improve performance in WSN to optimise the network's energy usage. There are several routing protocols out there, but most do not consider all the metrics necessary to prolong a network's life. This work introduces Probability Density Based Adaptive-LEACH (PDBAC-LEACH), an improved algorithm of a LEACH "Low Energy Adaptive Clustering Hierarchical" protocol designed to equalise the energy exhaustion of sensors nodes of the network to increase the WSN lifespan. The proposed protocol uses sensor node residual energy to select clusters heads (CHs). Therefore, only nodes with a high enough current could participate in the (CH) selection. From there, it prioritises both current energies as well as the distance to the BS (base station) to choose a root CH with increased current energy over the average energy of clusters head (CHs) and a decreased average distance to the BS (base station). All root of cluster head (CH) information is contained within this parent CH. With the help of the multi-hop procedure amongst CHs, the root clusters head (CH) collect data and then transmits BS (base station) in a compressed manner. MATLAB R2016b is used to simulate an enhanced algorithm. The model results described that the providing protocol is superior to previous works that employed LEACH Protocols to prolong network lifespan.
Analysis of a trust management system in vehicular ad hoc network
As PCs become more modest and all the more remarkable, the possibility of integrating them into ordinary articles turns out to be really engaging. It is feasible to make a vehicular impromptu organization (VANET) by coordinating processors and remote correspondence units into vehicles, in which vehicles divide information between themselves to participate and make streets more secure and more proficient. On account of life-basic circumstances, a decentralized impromptu arrangement that doesn't depend on beforehand existing framework, Internet association, or server accessibility is favored so that message conveyance inertness is essentially as short as could really be expected. In any case, similarly as with most new innovations, VANETs might be an ideal objective for assaults completed by pernicious clients trying to impact traffic conditions. Security management model, which permits hubs to channel approaching messages in view of recently settled trust values allocated to different hubs, is a significant component for vehicular organizations to keep away from such assaults. Hubs use data gathered from past connections to produce these trust values; hubs that regularly share bogus or insignificant information will have lower trust values than those that give off an impression of being solid. This paper presents a security the board model for vehicular organizations with regards to everyday drives, in light of the Working Day Movement Model. This development model considers an examination of VANETs to conventional informal communities, as it tends to be seen that sets of vehicles are probably going to meet at least a few times in different situations, like having a place with neighbors or work partners, or essentially taking comparable courses consistently. A trust relationship can be shaped between two hubs through rehashed experiences.
Payyonlu bir anten ve göğme tasarlayın hipertermi uygulaması için prototip
In this work we construct an antenna that is suitable for use in applications involving hyperthermia. The antenna we are going to build should be able to radiate in a material that absorbs energy (breast), have a working frequency of 900MHz. This very high temperature is effective in eliminating the cells that are malignant. There are several ways to optimize the performance of a hyperthermia. The main goal is to target heat energy into the tumor area, creating a highly localized heating region. The more energy/power deposited into the tumor, the higher the temperature elevation. At the same time, the temperature of healthy tissues should be kept below critical levels. The main design parameters of a hyperthermia applicator need to be determined and optimized in order to meet all these requirements. An advantage of this antenna is a small size, which measures just (30 × 30 mm) makes it simpler to construct and include into an applicator that has the capacity to hold many antennas.
Microcontroller-based automatic power factor correction for three-phase loads
In electrical distribution systems, power factor (PF) adjustment is a fundamental aspect of power quality. This article describes a low-cost Automatic Power Factor Correction (APFC) system for increasing the PF of both trailing and leading three-phase loads. The PF was calculated using the Arduino UNO microcontroller, and the relays that connect individual capacitor/inductor banks to a load in parallel were activated. As a result, the APFC system generated the appropriate capacitive or inductive reactive power by automatically attaching the capacitor/inductor banks to the load in parallel. On an LCD screen, the APFC system may also monitor and show several electrical characteristics of the load, including voltage level, RMS current, PF, and actual, reactive, and apparent power. The phase angle differences between both the load current and voltage waveforms are determined using two zero crossing detector circuits. The APFC system's measuring capacity was evaluated for resistive, inductive, and capacitive loads of various sizes. When the measurement findings were compared to those of a commercially digital power meter, a measurement inaccuracy was discovered. The APFC system's PF correction capabilities were tested for both inductive and capacitive loads of various sizes. Experiments reveal that for both trailing and leading loads, the PF climbed to near unity.
Uzun süreli kısa kullanarak konuşma sentezi bellek ve tekrarlamalı sinir ağları (LTSM-RNN)
Huge advancements in the development of artificial intelligence techniques have been made in the last decade, which have led to the diffusion and spread of computer generated multimedia content, consisting of images, audio and video, which is so realistic that it makes it difficult to be told apart from original content of the same nature. While there are interesting applications to artificial intelligence generated content, it can also be used in dangerous and deceiving ways, for example as proof in a court of law. Hence it is more and more urgent to find automatic ways to distinguish artificial intelligence speech synthesized content from original content. In this research, we take into account audio content, and in particular speech, which is obviously utterly delicate as it comes to forgery. We are going to deepen the previous research made in the field of bi-spectral analysis in order to create more general automatic methods to recognize real speakers from artificial intelligence synthesized speech using Long-Term-Short Memory Recurrent Neural Network (LTSM-RNN). The dataset of voices that we have used is very wide and heterogeneous, consisting of both real voices and voices synthesized using various different methods. We extracted the bi-coherence from all the speech recordings and performed some classifications (both multi-label classifications, which consist in distinguishing each class of voices from all the others, and binary classifications between real and fake voices) using various machine learning and deep learning techniques, such as support vector machine, logistic regression and convolutional neural network. In particular, once the bi-coherences have been computed from the audio files, we performed the following tests. First of all, we replicated the ix tests made on previous works extracting from the bi-coherences a set of features which consist on mean, variance, skewness and kurtosis of both the modules and the phases of the bicoherences and trying to classify them performing simple multiclass and binary classifications using a LTSM, a series of RNN and some CNN. Then we simulated an open set environment using a series of LTSM, in order to test the model with data not yet seen in the training phase. Moreover, we used a series of hybrid LTSM-RNN to extract a new set of features and tried to classify them performing simple multi-label and binary classifications. Finally, research is concatenated the two set of features above and performed more classifications with them (in this case also with an open set environment) and we are going to show that with this method we obtained the best results with an accuracy of 99.76%. The results clarified better the role of bispectral analysis in distinguishing between real and fake speech recordings or synthesis, and lead to more research in the field of multimedia forensics.
İleri biyolojik atık su arıtma tesislerinde koku kontrolü
Atık sular, özellikle kentleşmenin çoğalması ile beraber ve sanayileşme, globalleşme denklemi ile daha yoğun işlenen bir "alan" olmuştur. Bu "alana" yönelik birçok yöntem ve uygulama maalesef ki istenilen neticeyi tam anlamıyla verememektedir. Her ne kadar sağlık açısından sorunsallar hafifletilse de koku, görüntü ve diğer kötü neticeler ile halen mücadele edilmekte ve yeni metotlar literatüre kazandırılmaktadır. Atık su arıtma tesisleri ile işletmeler buna mühim ölçüde yanıt vermekle beraber şikayetleri de en az düzeye indirgemeyi başarabilmektedir. Yalnızca koku kontrol ünitelerinin olmadığı ya da istenen optimum düzeyde sisteme entegre edilemediği durumlar ise maddi ve manevi birçok soruna sebep olmaktadır. Bu çalışmanın amacı, atık su arıtma tesislerindeki koku kontrol ünitelerinde PLC kontrolü ve SCADA kullanılmasının etkisini analiz etmektir. Her ne kadar literatürde atık su arıtmaya yönelik ve atık su koku kontrol üniteleri bağlamında pek çok çalışma olsa da PLC kontrolü ve SCADA ile çözüm noktasında istenilen düzeyde çalışmalar bulunmamaktadır. Bu çalışma literatürdeki bu eksikliği gidermeyi amaçlamaktadır.