3,177
Archived Theses
3
DOIs Assigned
0%
DOI Rate
Discipline
Zaman gecikmeli sistemlerin deneysel uygulamalarla kontrolü
Time delay is an important problem in control engineering that has been working for more than half a century. More precisely, a stable feedback system may become unstable for some delay value yet, a delay value may stabilize an unstable system or enhance the control performance, and this paradox makes time delay systems very attractive. A number of novel control schemes are presented in the thesis and analysed in order to improve the capabilities of control systems. First, considering the negative effect of delay, a number of predictor based control strategies are proposed for different system types. It is observed that the proposed control strategies give extra robustness and improve the capability of the control systems. Second, from a different perspective, the favourable effects of the time delay are investigated. Toward this goal, delay-based control schemes are designed and experimentally applied to an electromechanical system. The control methods are tested in simulations and then experimentally applied to real systems. The experimental results are presented graphically and tabulated in terms of some performance measures. According to the results, the proposed algorithms are very effective in controlling the time delay systems in the presence of noise, internal/external disturbances, and uncertainties.
Prediction of ultimate tensile strength of prestressed concrete strand using artificial neural networs
The iron and steel industry is one of the essential sector for the industrial and economic development of a country. The most common problem in iron and steel industry is to determine the ultimate tensile strength of the product. The raw materials that are used in the Prestressed Concrete (PC) Strand product are deformed under force and their shape and size are changed since the characteristics of them are not fixed. To understand the material properties of the product such as the yield and the ultimate tensile strength, some mechanical tests are carried out by the manufacturers. The literature survey clearly shows that the easiest and the most important mechanical test applied to the seven steel wire strand concrete (PC Strand) is the 'Tensile Test'. Even in the simplest experiment, the product, the time and the labor loss reveal the need of the non-destructive measurement. This thesis study is focused on the prediction of mechanical properties of PC strand product by using artificial neural networks (ANN). 'Feed-Forward Backpropagation (FFBP)' has been preferred since it is the most accurate network type for the current problem. The data such as the loadcell, the DC voltage and the DC current of the induction furnace, the speed of the PC strand line, the temperature of the induction furnace, the temperature of the quench tank and the diamater of the PC strand product are collected from production line. These data are utilized as the input parameters of the ANN in the simulation environment. Eventually, the ultimate tensile strength of the PC strand is determined at the output of the ANN.
Design and implementation of algorithms for one pedal driving in electric buses
Nowadays, interest in Electric Vehicles (EVs) is increasing day by day. Range problem of EVs decrease rapidly due to developing battery technologies however, the biggest problem of electric vehicles is still seen as range anxiety. The One Pedal Driving (OPD) which only accelerator pedal is enough to drive and stop the vehicle can overcome this anxiety problem and incease the ease of electric vehicle penetration. Regenerative braking has become standart for almost all electric vehicles but, the implementation of the system has always been a little different between manufacturers. In this study, OPD mode is developed for electric buses which has 100kW and higher electric motor and also it can be applied to other electric vehicles with minor changes on the algorithms. OPD would make it possible to use just the accelerator pedal to both speed up and slow down the vehicle. While electric vehicle is driving, the power is sended from vehicle's battery pack to wheels via electric motor. An inverter which turns battery's electrical power into correct form of power needed to generate desired traction torque is used. Basically, electrical energy is converted into kinetic energy. On the other hand, regenerative braking works by switching that process the other way around, turning the motor into generator to convert the wheel's kinetic energy back into electrical energy that can be stored in the battery. This process also slows the vehicle down since energy converted from kinetic energy to electrical energy. Adding such a new driving mode to electric vehicles can extend its range considerably. One of the most important purpose of this study is obtaining the accelerator pedal position correctly and accordingly implementing the required amount of positive/negative torque by the help of new algorithms. Another aim of this study is to correctly manage the vehicle traction torque without compromising the comfort of the passengers in the vehicle. Tests were conducted in accordance with the objectives of this study and the opinions of the drivers were obtained. As a result of tests, it has been observed that OPD mode provides more efficient, safer and much more comfortable driving compared to standard driving modes.
Butterfly optimization algorithm based maximum power point tracking of photovoltaic systems under partial shading condition
In the recent literature many soft computing techniques implemented for the MPPT of PV systems under PSC such as gray wolf optimization (GWO), particle swarm optimization (PSO) and Gravitational Search Algorithm (GSA). However, the performance of the MPP trackers still needs to be improved. The aim of this thesis is to implement a new global optimization algorithm for the MPPT of PV systems under PSC to improve the performance. For this purpose, a PV system is modelled in MATLAB/Simulink. Butterfly optimization algorithm (BOA) is implemented for three insolation scenarios on the modelled system. The results of the BOA is compared with the results of the PSO-GSA and GWO algorithm. The results showed that the BOA method is able to give high accuracy of tracking the GMPP and better speed than PSO-GSA and GWO methods.
A method for brain tumor classification from mri images using deep learning and image enhancement techniques
Magnetic resonance imaging (MRI) is a useful method for diagnosis of tumors in human brain. In this work, MRI images have been analyzed to detect the regions containing tumor and classify these regions into three different tumor categories: meningioma, glioma, and pituitary. Deep learning is a relatively recent and powerful method for image classification tasks. Therefore, faster Region-based Convolutional Neural Networks (faster R-CNN), a deep learning method, has been utilized in this study. A publicly available dataset containing 3,064 MRI brain images (708 meningioma, 1426 glioma, 930 pituitary) of 233 patients is used for training and testing of the classifier. It has been shown that faster R-CNN method can yield an accuracy of 93.14% which is higher than the related work using the same dataset. Keywords: Deep Learning, Convolutional Neural Network, Faster R-CNN, Classification, Brain Tumor
Turkish text to speech using children's voices syllables
Text to speech (TTS) shortly means to convert a written text into audio signals electronically. This written text may be a text document, electronic book, or a web page. An ideal TTS system is expected to be able to process every readable text in the quality of natural human voice. In our country, text to speech studies mostly focus on the production of adult male and female voices. In this thesis, an audio database consisting of children's voices was designed so the synthesized sound is aimed to be children's voices. In voice synthesis studies, it is seen that the closest sound to naturalness was provided by concatenative voice synthesis methods. Within the scope of this thesis, a TTS system that is based on additive synthesis technique which uses binary syllable as the length of voice unit is implemented. In general, conversion of text to audio signal process consists of two main parts. In the first part, the text to be synthesized is normalized according to language rules and is divided into syllables. A hyphenation algorithm is developed for the designed system and the entered text was separated into syllables. In the second part, audio syllable signals are processed and merged so that the speech synthesizing process is performed. Although there are different techniques in processing the audio signals, they are extended and shortened based on the Synchronous Overlap and Add (SOAP) method in this thesis. The system generates syllables from the text information it receives as an input. It makes triple syllables to be produced from double syllables. Then, by using the audio files belonging to these syllables, syllables are taken from the recorded files and began to be merged. At this stage, rules determined according to the types of sounds are applied at the junction points of syllables and naturalness is tried to be created similar to the waveforms in real sound files. This naturalness has been tried to be provided by extending and shortening the beginning or end of syllables where necessary. Although the system uses simple techniques, the selected additive method is very suitable for the structure of Turkish and so produces efficient results.
Modeling and comparison of conventional and active step voltage regulators
Voltage quality has become more significant term because of more dynamic network structures and the raising sensitivity of customer equipment. Voltage quality includes an extensive scale of voltage irregularities and variations in voltage magnitude or waveform. Therefore, various voltage regulation techniques are implemented in distribution systems. Step Voltage Regulator (SVR) is one of the most effective voltage regulation devices available. SVR is a transformer based regulation device that is formed from one shunt connected winding and one series connected winding. SVRs detect voltage variation in the line and inject voltage by its series winding to regulate the voltage effectively. SVRs can be divided into two types as conventional and active SVRs according to their technology. Conventional SVRs that based on mechanical tap changers is inadequate for dynamic changes in the network due to its slow operation. Active SVRs consist of power electronics technology as electronic tap changers or matrix converters to enhance the voltage regulation capability of SVRs in terms of compensation response speed. In this thesis, conventional and active SVRs are modeled for 34,5 kV distribution system in MATLAB/Simulink simulation program. Their performances are evaluated through extensive simulation case studies for the compensation of undervoltage and overvoltage problems.
Research and application of real-time short-term electrical energy consumption forecasting using artificial intelligence based techniques
Short-term electrical energy consumption forecasting is crucial for efficient, reliable, and economic operations of hospitals due to serving 24/7, and they require round-the-clock energy. The main objectives of this thesis are to gather real-time electrical energy consumption and meteorological data of a large hospital complex by utilising an energy logger connected to a humidity-temperature transducer on-site and MERRA-2 data to form a very-short term raw data set in RStudio environment wherein R programming language is used; to develop a novel methodology that has the capability of identifying missing and erroneous values in the raw data set, replacing these values with NA values, imputing the NA values with different methods, and completing the conversion process by creating a cleansed short-term data set; to forecast short-term electrical energy consumption of the hospital by using artificial intelligence based techniques; and to present benchmark analyses of the obtained results by evaluating coefficient of determination, coefficient of variation, mean absolute error, root mean squared error, mean absolute percentage error, and discussing the future perspectives respectively.
Controller design and experimental verification of grid-connected microinverters for photovoltaic applications
Micro-inverters are module integrated forms of photovoltaic converters that have attracted much attention in recent years. The design considerations of micro-inverters substantially concentrate on providing performance requirements of photovoltaic converters and grid standards. The key objective of this thesis is to optimize the controller performance of the micro-inverter to ensure better system reliability and promote overall efficiency. Toward this goal, a novel maximum power point tracking method is developed to attain maximum power from the photovoltaic modules under both partial shading conditions and rapidly changing atmospheric conditions. Further, dynamic grid support and anti-islanding detection capabilities are assured through the improved controller structure without the use of any extra hardware. The proposed micro-inverter topology and the control algorithms are designed and analyzed through detailed simulation studies using PSCAD/EMTDC. The developed system is implemented experimentally and its performance is verified with extensive case studies. The obtained results indicate that the proposed system provides a promising performance even in low and rapidly changing load conditions. Consequently, the developed micro-inverter can be a considerable candidate for photovoltaic applications in terms of increased dynamic performance and efficiency, reduced output current distortion, meeting grid requirements, and reasonable cost.
Design and experimental verification of resonance damping methods for a shunt active power filter with LCL filter
A Shunt Active Power Filter (SAPF) with LCL filter is designed and constructed in order to examine and apply various damping methods for the resonance issue of LCL filter. In this thesis work, by this means, passive damping (PD) method, active damping (AD) method and auxiliary converter based damping method are investigated and compared according to power losses, resonance damping performance, impact on harmonic compensation and implementation cost. A converter based active damper (CBAD) method is proposed in this thesis to suppress the resonance of LCL filter. Additionally, the design of LCL filter for SAPF is presented and the constraints of the design are conducted and explained in detail. In this thesis study, the implemented SAPF with LCL filter prototype is designed to compensate dominant low order harmonic currents of six pulse rectifiers up to 15A. In the scope of this thesis, a control algorithm is developed and applied to the SAPF with LCL filter prototype. The performances of LCL filter interfaced SAPF with the developed control algorithm and the applied damping methods are verified in the steady-state and dynamic situations with comprehensive experimental results.
Implementation and performance evaluation of classifiers SVM, CNN and ANN in vineyard estimation
Grape detection, harvesting, spraying, and yield estimation are difficult activities for farmers. They take time and many workers (cost) and, moreover, are not always accurate. Therefore, harvesting with the aid of smart robots is now being explored and is currently a frontline problem in agriculture. The experiment presents an algorithm for the automatic visible recognition of grape berries and grape bunches so that they can be counted for yield estimation. Recognition is based on high-resolution images of grape berries of different sizes and colors and taken under different illumination conditions, including natural light, and different image contrasts. In this thesis, presented a grape bunch and berry recognition by employing machine learning methods; Convolution Neural Network (CNN), Artificial Neural Network (ANN) and Support-Vector-Machine-(SVM). Histogram of Oriented Gradients (HOG), The Local Binary Pattern-(LBP), and combination of both attributes have been used as feature vectors. The approach has been implemented in the freely available Iceland dataset for single berry detection and classifier train. The data contain two classes (berry and non-berry). ANN classifier with HOG+LBP (combination) features show better results in single berry recognition with an average of accuracy, precision and recall are 99.64±0.073 %, 99.70±0.094%, and 99.59±0.117% respectively. Besides on the time of detection. The proposed method for grape bunch and berry detection in field images uses a Fast Radial Symmetry Transform (FRST) as interest point detector. In the next, feature extraction and classification are computed in each interest point with a multi-scale approach. Afterwards, a DBSCAN method defines the number of grape bunches. Each cluster's spatial distribution and needs to close bunch separation for an improved bunch detection. The average accuracy of grape bunch detection 91.72±2.88% and 89.82±2.58% for berry detection. Grape bunch detection and a comparison of berry and non-berry pixels were studied, using ground-truth the labels are made manually. Four different colors of grape images, with a diversity of illuminations and acquisition protocol, were tested, with an average of the correct rate, sensitivity, and specificity are 96.97±0.95%, 97.57±0.969%, and 89.28±3.83% respectively in pixels of berry classification. Results show good performance with no need for special illumination, not require color feature used which allows recognition for white and red grapes as well as the bunch detection scheme working in varying scenarios. Keywords: Grape detection, grape bunch detection, HOG, LBP, DBSCAN, SVM, ANN and CNN
Doğal gaz kombine çevrim santralinde performans analizi
Dünya'da artan insan nüfusu ile birlikte insan yaşamının sürdürülebilmesi için gerekli temel kaynaklara olan gereksinim kadar enerji kaynaklarına olan ihtiyaçta giderek artmaktadır. Bu hızlı talep artışı enerjinin sağlanacağı kaynak miktarının yeterliliği sorununu ortaya çıkarmaktadır. Bu sorunun çözümü için yeni enerji üretim kaynakları arayışına gidilmekte ve kullanılmakta olan enerji üretim kaynaklarının mümkün ise daha verimli kullanılmasına mümkün değil ise mevcut verimin sürekliğinin sağlanması temel amaç haline gelmektedir. Kombine çevrim enerji santrallerinin (CCPP) mevcut verimlerini koruyarak çalışmaya devam etmesi ve daha verimli çalışabilmesi için bunların performans analizlerinin yapılması gerekmektedir. Bu çalışmanın üçüncü bölümünde, ondört yıldır çalışmakta olan 240 MW kurulu güce sahip bir doğal gaz CCPP'nin çalışma verileri alınmıştır. Bu santral dört tane gaz türbini (GT), iki tane buhar türbini (ST) ve bunların beraber çalışmasıyla elde edilen iki kombine çevrim bloğundan (CCB) oluşmuştur. Mevsimsel sıcaklık değişimlerine bağlı olarak, 8-23°C ortam sıcaklığı aralığında her bir GT, ST ve CCB'lerden çalışma verileri alınmıştır. Sıcaklık artışında GT'lerde üretilen elektrik enerjisinin ve dolaylı olarak ST'lerdeki elektrik üretiminin de azaldığı tespit edilmiştir. Bunun sonucunda, santralde bulunan denetleyicilerle tüketilen yakıt miktarlarının azaltılmasına rağmen, her bir GT, ST ve CCB'lerin verimlerinin düştüğü görülmüştür. İdeal değer olan ortam sıcaklığı 8°C'de santralin elektrik enerjisi üretimi 227,7 MW ve verimi %43,3, 23°C olduğunda ise elektrik enerjisi üretimi 197,3 MW verimi de %42,7 olmuştur. Ayrıca, kurulumu tamamlanan ve devreye alınması devam eden 800 MW'lık CCPP'yi oluşturan bölümlerinden elde edilmesi planlanan veriler kullanılarak bir analiz gerçekleştirilmiştir.
Solunum sesleri ile göğüs hastalıklarının teşhisi
Bu çalışma ile solunum sesleri kullanılarak akciğer hastalıklarının teşhisini yapmak ve hekime tanı koymada yardımcı olabilecek nesnel ve nicel bir araç oluşturmak amaçlanmaktadır. Her hekimin bilgi ve tecrübesi farklı olduğundan solunum sistemi hastalıklarının teşhisi konusunda sıkıntı yaşanabilmektedir. Bu çalışma kapsamında geliştirilen sistem, çeşitli zorluklardaki hastalık teşhisi durumlarında hekimin karar vermesine yardımcı olmaktadır. Aynı zamanda söz konusu sistemin, tıp fakültesinde öğrencilerin solunum sistemi hastalıklarını öğrenmesi için eğitici bir araç olarak da kullanılması planlanmıştır. Görsel kullanıcı arayüzü ile tasarlanan sistemde hastanın öyküsü ve mevcut durumu sisteme giriş yapılmaktadır. Belirti ve bulgular mevcut şikâyetlerle birlikte değerlendirilerek hastanın sahip olabileceği hastalıklar ekrana yansıtılmaktadır. Literatürde solunum sistemi hastalıklarına ait birçok çalışma mevcuttur. Mevcut çalışmalarda "hasta-hasta değil" olarak yapılan karşılaştırmalar hekime yardımcı olamamaktadır. Bu çalışmayı diğerlerinden ayıran hususlar aşağıdaki gibidir: .6 farklı solunum grubuna ait solunum verilerinin kullanılması .Solunum seslerinin özniteliklerinin tespiti için Ampirik Kip Ayrışımı kullanılması .Farklı öznitelik çıkarım ve sınıflama metotları kullanılarak, sınıflama başarılarının değerlendirilmesi .Görsel ara yüz ile hekime yardımcı olacak bir karar mekanizmasının oluşturulması .Hastanın kişisel bilgileri, hastalık tecrübeleri, ailesindeki bireylerin hastalık durumu gibi verilerin sisteme girilmesi .Hastanın sahip olabileceği hastalıkların tablosunun oluşturulması
Endüstri 4.0 uyumlu ble teknolojisi ile endüstriyel işletmelerde ıot tabanlı personel haritalandırma, takip ve yetkilendirme sistemi geliştirilmesi
Genellikle endüstriyel tesislerde personelin işe giriş çıkış zamanlarının kayıt altına alınması ve bu verilere göre personelin işe devam durumu, fazla mesaisi, vardiya durumu ve maaş hesaplanması gibi raporlama işlemleri için Personel Devam Kontrol Sistemleri kullanılır. Bu sistemin veri giriş cihazları ve personel devam kontrol programı olmak üzere iki ana bileşeni bulunmaktadır. Fakat bu mevcut sistemlerde çalışan personelin tesis içindeki konumu ve iş başında geçirdiği zamanlar otomatik olarak bilinemektedir. Bu tez çalışması, tesis içerisinde çalışan personelin belirli alanlarda geçirdiği sürelerin otonom olarak takip edilmesi ile iç mekânda personel haritalandırma, takip ve yetkilendirme sistemi geliştirilmesi üzerinedir. Bu amaçla; BLE modülü olarak HM-11, algılayıcı anten olarak ise Raspberry Pi 3 B+'ta yer alan BLE 4.0 modülü kullanılmıştır. Raspberry Pi B+ dâhili kablosuz ağ bağdaştırıcısı aracılığıyla ağa bağlanılmıştır. Veriler, ASP Classic dilinde yazılan web servislerinin yardımıyla MSSQL Server'a gönderilmiştir. Arayüz programı, Visual Studio 2017 Geliştirme ortamında C# dilinde yazılmıştır. Veritabanında oluşturulan canlı haritalandırma, SQL yardımıyla personelleri anlık olarak harita üzerinde konumlama yapabilmektedir. Web servisleri yardımıyla raporlar mobil veya kişisel bilgisayarlardan ulaşılabilir bir şekildedir. Bu çalışmada geliştirilen sistem ile elde edilen raporlar kullanılarak hangi personelin hangi alanda ne kadar süre geçirdiği raporlanarak hızlı bir şekilde takip edilebilmektedir. Geliştirilen yöntem ile tesis içinde çalışan personellerin işbaşındaki çalışma performanlarının daha etkili ve doğru bir biçimde hesaplanabileceği gösterilmiştir.
Termoelektrik jeneratörler için karıştır ve gözlemle maksimum güç noktası izleme metodu
Termoelektrik jeneratörler (TEJ) atık ısılardan elektrik enerjisi üretmek için küçük güç uygulamalarında kullanılırlar. TEJ'in uçlarına bağlanılan yük direnci ile iç direnci eşit olduğunda maksimum güç alınır. Fakat bu empedans eşitliği her zaman sağlanamaz. Bu nedenle TEJ daha düşük verimle çalışır. Bunun için maksimum güç noktası izleyiciler (MGNİ) kullanılır. Bu çalışmada, MGNİ için TEJ'lerin detaylı bir modellemesi ve benzetimi MATLAB®/Simulink® programı kullanılarak gerçekleştirilmiştir. İlk olarak, TEJ çıkışında etkili olan eşitlikler belirlendikten sonra, üreticilerin sunduğu yalnızca yüzey sıcaklıkları ve Seebeck sabitine bağlı kalarak bir TEJ modellemesi yapılmıştır. Oluşturulan TEJ modelinde TEJ gücünün arttırılabilmesi için seri ve paralel bağlı TEJ sayılarının girilebilmesi sağlanmış ve bu model çıkışına farklı yük değerleri bağlanarak çıkıştan alınan güç belirlenmiştir. Sonra, MGNİ'nin uygulanması için TEJ modeli ile birlikte DC-DC hem bir yükseltici hem de bir alçaltıcı-yükseltici çevirici modelleri oluşturulmuştur. Bundan sonra, karıştır gözlemle (K&G) MGNİ algoritması bu modellere gömülmüş ve bunların çıkışlarına bağlanan farklı yükler için MGNİ yapılmıştır. TEJ modeli ve kullanılan K&G MGNİ'li DC-DC hem yükseltici hem de alçaltıcı-yükseltici çeviriciler sayesinde TEJ'in maksimum gücü, sırasıyla, %98,64'e ve %98,95'e ulaşan değerlerle takip edilebilmiştir. Bu değerlere göre TEJ'den alınan güç hemen hemen yük değişimlerinden etkilenmemiştir. Aynı zamanda elde edilen MATLAB®/Simulink® benzetim sonuçları deneysel olarak teyit edilmiştir. Sonuçta, bu TEJ modeli sayesinde farklı Seebeck sabiti ve sıcaklık değerlerine sahip TEJ'lerin kolaylıkla benzetimlerinin yapılabileceği bir K&G MGNİ'li DC-DC hem bir yükseltici çevirici ve hem de bir alçaltıcı-yükseltici çevirici TEJ modeli sistemi elde edilmiştir.
Detection and 3D modeling of brain tumors using image segmentation methods and volume rendering techniques
The abnormal and uncontrollable growth of cells inside the brain is called a brain tumor. Brain tumors are graded from the first degree to the fourth degree, from low to high depending on the risk they carry. Therefore, the sooner the tumor is detected and intervened, the more successful the treatment will be. Because the damaged brain tissue and its functional disorders are difficult to recover, it is important to detect the tumor early and remove it before a further spread. However, there is a risk of damaging healthy tissues during this operation. However, if you have more information about the tumor's location, size and how it spreads inside the brain, the success rate of the operation will be greatly increased and the risk will be minimized. Magnetic Resonance Imaging (MRI) is the most effective imaging method for the detection of the brain tumor. MRI images consist of 2D slices. With these images, the tumor can be detected, but no precise information about its shape and spread can be obtained from individual slices. However, it is possible to obtain more information by processing the MRI images. A 3D image can be obtained from 2D slices with volume rendering, but to obtain a 3D image of the brain tumor, first tumor tissue must be separated from the normal brain tissues using image segmentation algorithms. After a successful image segmentation, the 3D image can be obtained using volume rendering on processed images. In this thesis, with the developed software, MRI images are taken as input and they are automatically processed. After the process is finished and the detection is completed the 3D shape of the detected tumor is re-created and its features can be observed.
Otomotiv sektöründe kullanılan bataryalara yönelik otomatik test, analiz ve raporlama sistemi geliştirilmesi
2021 yılından itibaren CO2 emisyonunun azaltılmasına yönelik yasal zorunluluklar bulunmaktadır. Otomotiv ana ve yan sanayi üreticileri, pazardaki sürekliğini sağlamak ve diğer firmalarla olan rekabetine devam edebilmek için değişim sürecine uyum sağlamak zorundadır. Sürecin otomotiv sektörüne yansıması, otomotiv akülerindeki elektriksel performans artış talebi olarak görülmektedir. Bu tez çalışması ile otomotiv sektöründe kullanılan akülere yönelik otomatik test, analiz ve raporlama sistemi geliştirilmesi amaçlanmıştır. Bu sistem ile akülere uygulanan tüm elektriksel testler, veri toplama cihazları vasıtasıyla gerçekleştirilmiş, geliştirilen algoritmalar ile otomatik olarak analizler yapılabilmiş ve tüm değişkenler görsel kullanıcı ara yüzünden takip edilerek bilgisayar ortamında kayıt altına alınmıştır. Bu işlemler için LabVIEW™ tabanlı bir kullanıcı arayüzü geliştirilmiştir. Farklı kapasitedeki akülere ait test sonuçları analiz edilerek her test için ilgili standart çerçevesinde otomatik bir değerlendirme raporu elde edilmiştir. Böylece söz konusu veri toplama ve test analiz sistemi ile test sonuçlarının raporlanması ve çok uzun zaman gerektiren test sonuçlarının önceden tahmin edilmesi sağlanmıştır. Bu tez çalışmasının öncelikli amacı, akü performans laboratuvarlarında akülere uygulanan şarj, deşarj, kapasite gibi testlerin sonuçlarının analizlerinde karşılaşılan veri karmaşasının önüne geçmektir. Elde edilen test sonuçları tek bir rapor üzerinde özet tablolar ile gösterilerek test sorumlusuna inceleme kolaylığı ve zaman tasarrufu sağlayacaktır. Akülerin elektriksel testleri TS EN-50342-1:2016 standardına uygun olarak gerçekleştirilmiştir. Akü elektriksel testlerine yönelik geliştirilen bu sistem, akü sektöründe elektriksel testlerin analizi ve yorumlanmasına farklı bir bakış açısı, zaman tasarrufu ve teknolojik gelişim sağlayacaktır.
An artificial neural network based nanoscale device modeling approach and tfet implemantation
Metal Oxide Semiconductor Field Effect Transistor (MOSFET) is a superior market position deal with telecommunications, analogue microelectronics, low-power portables, optoelectronics or other technological areas. The requirements as suggested from the Semiconductor Industry Association (SIA) roadmap may look at alternative routes to mainstream MOSFET that may become economically viable and physical restrictions in some areas of microelectronics in the longer term. Tunnel Field Effect Transistor (TFET) is one of the most important alternatives for MOSFET in The International Technology Roadmap for Semiconductors (ITRS) on the other hand, a combinatorial device to the MOSFETs. TFET is still in research and development process. While the dimensions of the devices decrease, the quantum effects increase. By decreasing the device size, to obtain more realistic device models, quantum effects must be included. However, adding quantum effects cause calculation burden. A modified version of General Regression Neural Network and Non-Equilibrium Green's Function hybrid modeling approach is proposed for accurate nanoscale device model and it is implemented to TFET. In the range of 55% to 67% simulation time decrease is obtained with respect to existing NEGF formalism based methods. In the future works, radiation effects must be added to the model in order to produce radiation hardened devices.
İnternet üzerinden akıllı ev otomasyon uygulaması
Teknolojinin ilerlemesiyle beraber ev otomasyonu kontrol sistemlerinin kullanımı artarak yaygınlaşmaktadır. Akıllı ev otomasyon sistemleri insanların yaşam kolaylığı ve güvenliğe duydukları ihtiyaçları karşılamakla birlikte enerji sarfiyatı yönünden tasarruf sağlayarak ekonomik açıdan da bir kazanç elde edilmesi imkânı sunmaktadır. Bu çalışma gelecekteki tam otomasyonlu sistemlere örnek teşkil edebilmek amacıyla ev ortamındaki sıcaklık kontrolünü ve bahçe sulamasını, anlık mevsimsel sıcaklıklara göre ayarlanabilmesini sağlamaktadır. Ayrıca evde yatağa bağımlı bir bireyin aniden bir sağlık problemiyle karşılaşması durumunda bir hasta takip senaryosu da gerçekleştirilmektedir. Ev otomasyonu sisteminde kontrol edilmek istenen her bir parametreye ait sensör, sistemin konforunu arttırması için mikrokontrolörle kablosuz haberleşmektedir. Alıcı ve verici arasındaki kablosuz veri aktarımı ESP8266 modülüyle sağlanmaktadır. Sistemin hem verimli veri işleme hem de gelişmiş düşük güç tüketimi konusunda sorunsuz çalışabilmesi için MSP432 mikrokontrolör tercih edilmiştir. İnternet üzerinden kullanıcı bilgileri girildikten sonra ev otomasyon sistemine erişim sağlanmaktadır. İnternet arayüz programı ile ev ortamının haberleşebilmesi için MQTT haberleşme protokolü kullanılmaktadır. Evdeki herbir parametre anlık olarak gözlemlenebilmekte ve istenildiği zaman müdahale edilebilmektedir. Ayrıca veriler sürekli olarak kaydedilmekte ve geçmişe dönük olarak kontrolü yapılabilmektedir. Herbir parametrenin istatistikleri grafiksel olarak çizdirilebilmektedir. Ev ortamını birebir yansıtabilmek ve kontrol edilen parametrelerin rahatça gözlemleyebilmek için tez çalışmasında ev maketi tasarımı yapılmıştır. Bu maket sayesinde istenilen işlemlerin gerçekleşmesinin ne derecede başarılı olduğu görülmüştür. Bu tez çalışması ile günlük yaşamda ev ortamında gerçekleştirilen bazı işlerin internet üzerinden akıllı cep telefonu, tablet veya Wifi desteği olan TV üzerinden kablosuz olarak ev güvenliği sağlanabilmektedir. Aynı zamanda sulama, ısı, ışık düzeyi, vb. parametreler internet üzerinden periyodik veya isteğe bağlı kontrol edilerek insan hayatını kolaylaştırmaktadır.
Trend removal of ecg signal with LMS algoritm
In this study, the LMS algorithm was applied to detect and track baseline introduced by involuntary movements during the acquisition of electrocardiogram signals, skin mismatch with electrode, or any movement caused by breathing or breathing of the patient (baseline wander). The baseline wander was removed from the signal and corrected. For this purpose, the baseline signal was described using two models: a varying constant and a line with a varying slope and constant. The latter is not found in the literature and is the contribution of this study. A fixed length window moved along the signal and the model parameters corresponding to the each segment were computed. The constant directly provided the baseline and the end of line of each window plotted the baseline wander. The results were reported by applying this approach to a simulated electrocardiogram signal and a real signal received from MIH-BIH database records. The outcome shows that modelling signal segment with a line adopts to the baseline faster than the constant model.
Sistem salonlarının uzaktan sıcaklık ve enerji takibi
Veri merkezleri, bulut teknolojisinde hizmet veren sunucu, veri depolama ekipmanları, telekom ekipmanları gibi fiziksel donanımların çalıştığı tesislerdir. Verimli bir veri merkezinde IT ekipmanların (information technology- bilgi teknolojisi) tükettiği enerjinin yaklaşık %50'si soğutma enerjisi için harcanmaktadır. Veri merkezi operatörünün enerjiyi verimli kullanması için etki edebileceği en önemli alan ise iklimlendirme verimliliğidir. Sistem salonlarının aşırı soğutularak enerji kaybının engellenmesi, klima ekipmanlarının verimliliği, salon verimliliği gibi sebepler nedeniyle sürekli olarak enerji takibinin yapılması ve kontrol altında tutulması önem arz etmektedir. Veri merkezi verimliliğini ölçmek için, 2007 yılında The Green Grid kuruluşu tarafından geliştirilen Güç Kullanımı Etkinliği (Power Usage Effectiveness, PUE), bir standart haline gelmiştir. Bu çalışmada, veri merkezleri verimliliğinin ölçülebilmesi için Raspberry Pi ile yapılan uygulamada, IT ekipmanların enerji tüketimleri, klima enerji tüketimleri, sıcaklık ve PUE verilerine web üzerinden erişilmesi hedeflenmiştir.
Modeling of doubly-fed induction generator based power supply system for aircraft applications
With developing aircraft technologies, there has been a significant increase in electrical equipment in aircraft. The increase in the electrical equipment used in aircraft caused an increase in energy demand. Therefore, the implementation of stronger and more reliable electricity generation, transmission, and storage methods has become an imperative concern for aircraft. In this thesis study, it has been studied to adapt the doubly-feed induction generator which produces constant output at variable speeds by eliminating the mechanical constant speed drive in the turbine generator, which is the main electric source of the aircraft. Firstly, the structure of DFIG has been researched and comprehended and its working principle has been assimilated. Afterwards, DFIG which can operate in isolated regions, designed for the production of electricity aircraft. Flyback converter, inverter and a asynchronous generator are used for modeling of the system. Keywords: Aircraft electric generation systems, Wind tribune types, Generator types, Doubly-Fed Induction Generator, Variable speed constant frequency and voltage, Flyback converter, Standalone operation, DFIG
OG ve YG kademelerinde güç kalitesi parametrelerinin analizi: Manisa OSB örneği
Kaliteli bir elektrik enerjisi temini için enerjinin kesintisiz, gerilim ve frekansın sabit, güç faktörünün 1'e yakın, faz gerilimlerinin dengeli olması, gerilim ve akımdaki harmonik seviyelerinin ise IEEE 519 standardında tanımlanan sınırlar içinde kalması gibi bir takım ölçütlerin göz önüne alınması gerekir. Doğrusal olmayan yükler, güç sistemlerine temel frekansın dışında diğer frekansları barındıran harmonik akım ve gerilimleri enjekte ederek kalitesiz enerjinin varlığına sebep olurlar. Güç elektroniği elemanı içeren cihaz ve sistemlerin gün geçtikçe çoğalması sonucu güç sistemlerinde akım ve gerilim karakteristiği doğrusal olmayan yüklerde de artış görülmektedir. Güç kalitesi parametrelerinden olan harmonikler elektrik enerji sistemlerinde ek enerji kayıplarına, ısınmalara, yalıtım hatalarına ve bazı cihazlarda ise ömür kısalmasına neden olabilmektedir. Bu nedenle, güç kalitesi tanımında yer alan parametrelerin standartta belirtilen sınırlar içinde tutulması önem arz etmektedir. Bu tez çalışmasında, Manisa OSB Müdürlüğü bünyesinde yer alan enerji izleme biriminin sorumluluk sahasında yer alan farklı yük karakteristiğine sahip fabrikalardan düzenli olarak topladığı elektriksel veriler kullanılarak güç kalitesi parametrelerine dayalı bir analiz gerçekleştirilmiştir. Bu kapsamda, veri toplama için Janitza UMG 511 güç kalitesi analizörü kullanılmıştır. 2017 yılına ait OG ve YG tarafından toplanan verilerin analizi yapılarak sonuçlar değerlendirilmiştir.
Çift bantlı mikroşerit filtre tasarımı
Günümüz teknolojilerinde sıklıkla belirli frekans bağımlılıkları olan devrelere ihtiyaç duyulmaktadır. Filtreler iki kapılı, geçirme bandı frekans değerlerinde iletimi, söndürme veya durdurma bandı frekans değerlerinde ise sönümlemeyi sağlayan devre elemanlarıdır. Elektronik sistemlerin ebatlarının küçülmesi sebebiyle, mikroşerit yapıların kullanılması zorunlu hale gelmiştir ve bu da devre tasarımları ve teknolojilerinde mikroşerit filtrelerin önemini arttırmıştır. Bu filtreler, mikrodalga sistemlerinde geçiş bandı frekans değerlerinde iletim ve durdurma bandı frekans değerlerinde de sönümleme sağlayıp belirli noktalardaki frekansın kontrolü amacıyla kullanılan devre elemanlarıdır. Boyutlarının küçük olması, üretimlerinin kolay ve ucuz olması mikroşerit filtrelere ilgiyi arttırmaktadır. Bu çalışmada mikrodalga bölgesinde saplama ile yüklenmiş rezanatör (Stub Loaded Resonatör- SLR) ve aşındırılmış toprak zemin yapısı (Defected Ground Structure- DGS) yöntemleri kullanılarak çift bant geçiren mikroşerit filtre tasarım ve üretimleri gerçekleştirilmiştir. Filtrenin tasarım ve analizleri AWR programı ile yapılıp, optimizasyon sağlanmıştır. Tasarlanan mikroşerit filtre yapılarının geçerliliğinin test edilmesi için PCB üretimi yapılmıştır. Üretilen mikroşerit filtrelerin deneysel ölçümleri İzmir Katip Çelebi Üniversitesi "Elektrik-Elektronik Ölçüm Laboratuvarında" yapılmıştır. Elde edilen ölçüm sonuçları ile tasarlanan çift bant geçiren mikroşerit filtrenin teorik sonuçları karşılaştırılmıştır. Karşılaştırma sonuçları, teorik veriler ile deneysel verilerin büyük ölçüde birbirini desteklediğini göstermiştir.
Akıllı şebeke ve şehirlerde su pompa istasyonları için enerjinin verimli yönetimi: İZSU örneği
Akıllı çevre sistemleri, yenilikçi ve sürdürülebilir yöntemleri kullanarak kaynakların etkin ve akıllıca tüketildiği, doğaya saygılı, çevre sorunlarının enaza indirgendiği, kendi kendine yetebilen sürdürebilir yaşam alanları oluşturmayı hedeflemektedir. Dünyanın gelişmiş ülkelerinin, enerji politikalarında gözettikleri en önemli unsurlardan birisi de enerji verimliliğini arttırmak, enerji yoğunluğunu azaltmak ve enerji tasarrufuna özen göstermektir. Çağdaş enerji politikalarında hedef, yalnızca kişi başına kullanılan enerji ya da elektrik tüketim miktarını arttırmak değil, enerjiyi en verimli biçimde kullanabilecek sistemleri geliştirerek, en az enerji harcaması ile en fazla enerjiyi üretebilecek, iletecek ve tüketecek yapıyı kurabilmektir. Türkiye'de tüketilen elektrik enerjisinin %47,12'si sanayide kullanılmaktadır. Bu oranın %67'si elektrik motorlarında tüketilmektedir. Pompalar gibi akış üreten cihazlar genellikle hız ayarı olmadan kullanılmaktadırlar. Bunun yerine akış, geleneksel metotlarla valf vb. ekipmanlar yardımı ile kontrol altına alınmaktadır. Akış değişkeni motor hızıyla kontrol edilmediğinde, motor sürekli tam hızda çalışır. Pompaların hizmet verdikleri sistemlerin azami debiye nadiren ihtiyaç duymaları yüzünden, hız ayarsız bir sistem çoğu zaman önemli miktarda enerjiyi boşa kullanmaktadır. Frekans Konvertörü ile motor hızının ayarlanması sisteme göre değişmekle beraber %70'e varan bir enerji tasarruf imkânı sunmaktadır. Bu tez çalışmasında, İzmir Büyükşehir Belediyesi İZSU Genel Müdürlüğü bünyesinde yer alan Göksu ve Yahşelli pompa istasyonlarının enerji verimliliğinin sağlanmasına yönelik analiz gerçekleştirilmiştir. Mevcut durum ve önerilen enerji verimli sistem için bir öngörü oluşturulmuş ve çalışmanın sonuçları akıllı şebekelerde enerjinin yönetimi konusu ile ilişkilendirilmiştir.
Büyük pil paketi için aktif dengeleme sistemi
Nowadays, the tendency towards electric vehicles is increasing and various studies are being carried out in order to eliminate the shortage of battery life. One way to improve battery life is to overcome imbalances in battery packs. The imbalances due to structural differences arising from production and changing operating conditions, reduces the utilization of available energy. Passive and active equalization methods are preferred in order to overcome these imbalances. Due to the slow equalization and energy inefficiency of passive balancing circuits, the trend towards active balancing circuits is increasing. In this thesis, an active cell balancing model and a new active cell balancing algorithm that is able to transfer excess energy to the cells with weak energy via the charge transfer-bus (CTS) is proposed for a electric heavy commercial vehicle (EHCV) equipped with large battery packs (LBPs). To test and evaluate the performance of the active balancing system (AcBS), an active balancing circuit (AcBC) that includes 11 modules which consist of 16 cells equipped with bidirectional dc-dc converters and switch matrixes have been simulated in MATLAB/SIMULINK environment. The study has been carried out in two stages. In the first study, a model is presented for LBPs which can be applied in EHCVs. CTS is used for transferring excess charge from source cell to destination cell. Unlike topologies in literature, presented model doesn't need for external storage element because it uses the existing vehicle battery to buffer the CTS. The presented LBP model consists of 176 cells connected in series. Thus, twenty-two bidirectional dc-dc (BiDC) converters are used in the simulation because every 8 cells are combined with one dc-dc converter. Controlling the switching signals of BiDC converters involves high runtime/complexity. Therefore, current sources are used instead of dc-dc converters by simplifying the model in the simulation. In the second study, a new balancing algorithm is proposed. Compared to existing approaches, the algorithm with features of fast balancing, smaller voltage imbalance range, and multiple charge transfers is suitable for LBPs. By comparing the proposed algorithm with the existing algorithm, the presented algorithm has been shown to have better results for LBPs. Key words: Active balancing, large battery pack, heavy electric vehicle.
Sürücü beslemeli farklı verimlilik sınıflarındaki asenkron motorlarda ıec standartlarına göre performans analizi
Asenkron motorlar, kontrol kolaylığı, yüksek moment, az bakım gerektirme ve ekonomik olmaları gibi avantajlarından dolayı, endsütriyel tesislerde ve evsel cihazlarda tahrik elemanı olarak yaygın şekilde kullanılmaktadırlar. Sanayideki elektrik makinaları aracılığıyla gerçekleşen elektrik tüketiminin dünyadaki payı % 69, Türkiye'deki payı da yaklaşık % 70'dir. Diğer taraftan elektrik motorlarının kullanım ömürleri boyunca ortaya çıkan maliyetin yaklaşık %3'lük kısmı satın alma; geriye kalan %97'lik kısmı ise motorun tükettiği elektrik enerjisi maliyetidir. Bu nedenle elektrik motorlarındaki verimlilik sınıfları önem arz etmektedir. IEC 60034-30-1 standardına göre elektrik makinaları IE1, IE2, IE3 ve IE4 olarak sınıflandırılmaktadır. Tezin giriş ve genel bilgiler bölümlerinde asenkron motorların genel özellikleri, çalışma prensipleri ve standart verim sınıfları hakkında bilgiler verilmiştir. Ayrıca, bu motorlarda verimlilik analizi, verimin arttırılmasına yönelik uygulamalar ve standartlar üzerine yoğunlaşan çalışmalar da incelenmiştir. Tezin uygulama kısmında, IE2 ve IE3 verim sınıfına ait sürücüden beslenen iki farklı asenkron motor için IEC 60034-2 standardına uygun olarak deney düzeneği hazırlanıp, sargı direnci ölçme, boşta çalışma, kısa devre ve yüklü çalışma deneyleri yapılmıştır. Ölçümler LabVIEW programıyla bilgisayar ortamına aktarılmış ve yorumlanmıştır. Motor iç ve dış sıcaklık değerleri ölçülerek, sıcaklığa bağlı direnç değerleri düzenlenmiştir. Doğru akım deneyi ile stator direnci hesaplanmıştır. Demir direnci ve mıknatıslanma reaktansı boşta çalışma deneyi ile, rotor direnci ile stator ve rotor reaktansları ise kısa devre deneyi ile hesaplanmıştır. Bu sayede asenkron motorların eşdeğer devre parametreleri üzerinden asenkron motorlarda meydana gelen kayıplar hesaplanmış ve makine etiketlerindeki verim değerleri doğrulanmıştır. Ayrıca asenkron motorda meydana gelen her bir kayıp parametresinin verim üzerindeki etkisi analiz edilmiştir. İki farklı verim sınıfındaki asenkron motorların tam eşdeğer devreleri elde edilerek parametreler arasındaki farklılıklar ortaya konulmuştur. Ayrıca, yük akımına karşı kayma, güç ve verim değerlerindeki değişimler de karşılaştırılmıştır. Anahtar Kelimeler: Asenkron motor, IEC 60034-2, eşdeğer devre, LabVIEW, asenkron motor sürücü.
Akıllı şebekeler ve akıllı bina uygulamaları için wi-fi tabanlı yeni nesil elektrik sayacı tasarımı
Akıllı sayaçlar; enerjinin yüksek doğrulukla ölçülmesi, uzaktan okuma, kontrol etme (açma-kesme), faturalandırma ve kayıp kaçak kullanım oranlarının azaltılması gibi özellikleri sayesinde akıllı şebekelerin önemli bir bileşenidir. Akıllı sayaç sistemlerinde gelişmiş haberleşme altyapısı ile birlikte çift yönlü veri akışı sağlanmaktadır. Bu tez çalışması ile Wi-Fi haberleşme sistemleri ile uzaktan yönetilebilen bir akıllı elektrik sayacı geliştirilmesi amaçlanmıştır. Bu sayede büyük alışveriş merkezleri, iş merkezleri, toplu konut siteleri ve villa kentler gibi ortak Wi-Fi ağının bulunduğu ortamlardaki sayaçların uzaktan okunabilmesi için ilave bir altyapıya ve yatırıma ihtiyaç duyulmayan bir çözüm geliştirilmiştir. Ayrıca bu tez kapsamında geliştirilen Wi-Fi tabanlı akıllı enerji ölçüm modülü sayesinde elektrikli ev aletlerinin tüketimlerinin ölçülmesi ve uzaktan yönetilmesi sağlanmıştır. Wi-Fi teknolojisinin yaşam alanlarımızda giderek yaygınlaştığı bu dönemde, bu tez kapsamında geliştirilen akıllı elektrik sayacı ve Wi-Fi haberleşmesi özelliğine sahip ölçüm modülleri sayesinde kullanıcıların tüketim bilgilerini takip edebildikleri bir mobil uygulama tasarımı da gerçekleştirilmiştir. Bu tez çalışmasının öncelikli amacı, akıllı şebeke yapısına ve akıllı bina uygulamalarına uygun olarak akıllı sayaçlara Wi-Fi haberleşmesi özelliğinin kazandırılmasıdır. Bunun yanı sıra, geliştirilen mobil uygulama tüketicilerin akıllı sayaçlar ile etkileşimlerinin artırılması ve akıllı ev aletlerinin uzaktan yönetilebilmesi gibi konularda çok yönlü fayda sağlayacaktır. Anahtar Kelimeler: Wi-Fi tabanlı akıllı sayaç, Akıllı şebeke ve şehir uygulamaları, Enerji ölçüm modülü, Enerji izleme ve kontrol, Mobil uygulama.
Bir akıllı şebeke sisteminin modellenmesi, simülasyonu ve deneysel olarak doğrulanması
Geçtiğimiz 15 yılda bilgi ve iletişim teknolojilerindeki hızlı gelişmelerin katkısıyla bir sistemi uzaktan izleme, yönetme, büyük veriyi işleyerek optimize etme, çeşitli hesaplamalı yöntemlerle sistem üzerindeki insan faktörünü en aza indirme ve bunlara benzer daha fazla işlemleri yapmak mümkün hale gelmiştir. Bu bağlamda, geleneksel elektrik şebekesi, yeniden yapılandırılarak bilgi ve iletişim teknoljilerinin güvenlik boyutu da ihmal edilmeden, yoğun olarak uygulandığı akıllı şebeke olarak ifade edilen yeni bir şebeke modeline dönüştürülmektedir. Bu yeni sistemle şebekenin uzaktan izlenebilmesi, müdahale edilmesi, onarılması, talep tarafı yönetiminin gerçekleştirilmesi, çift yönlü veri ve güç akışının sağlanması, enerjinin depolanması, elektrikli araçların şebekeye bağlanması, yenilenebilir enerji kaynaklarının ve mikroşebekelerin etkin olarak kullanılması mümkün hale gelmektedir. Bu tezde, 2018 yılında kurulan Manisa Celal Bayar Üniversitesi Mühendislik Fakültesi Elektrik Elektronik Mühendisliği Bölümü Akıllı Şebekeler Laboratuvarı'nda bulunan De Lorenzo firmasına ait Akıllı Şebeke deney setinin MATLAB/Simulink ortamında modellenmesi, simulasyonu ve deneysel olarak doğrulanması gerçekleştirilmiştir. Deney setinde birer adet hidroelektrik, rüzgâr, termik ve güneş enerjisi santrallerini temsil eden birimler bulunmaktadır. Hidroelektrik santral 0,8 kVA nominal güce sahip senkron jeneratör ile, rüzgâr enerjisi santrali bir adet 1,5 kW güce sahip sincap kafesli asenkron jeneratör ile, termik santral 3 fazlı güç kaynağı ile, güneş enerji santrali ise 90 Wp güç değerine sahip bir adet fotovoltaik panel ile temsil edilmektedir. Sistemde ayrıca her faz için 7 kademeli omik, kapasitif ve endüktif yükler bulunmaktadır. SCADA ekranında şebekeye ait veriler gözlemlenmekte, sisteme hem bu ekran üzerinden hem de el ile müdahale edilebilmektedir. Bu çalışmada laboratuvar ölçeğindeki bir akıllı şebeke sistemine ait bütün bileşenler MATLAB/Simulink ortamında modellenmiş, deneylerle bu modeller doğrulanmış ve sistemin benzetimi sanal ortamda da gerçekleştirilmiştir. Ayrıca, MATLAB'da bir arayüz tasarlanmıştır. Jeneratör ve yüklerdeki değişimlere göre sistem verileri bu arayüzde gösterilmektedir. Böylece hem lisans hem de lisansüstü düzeyde akıllı şebekeler alanındaki eğitim ve araştırmalarda kullanılmak üzere çok bileşenli bir sistemin gerçek modeli ortaya konulmuştur. Böylece, test ortamından bağımsız çalışma imkanı sağlanmıştır.
Biyogaz santrali analizi ve elektrik üretimi
Ülkelerin endüstriyel, sosyal ve ekonomik yapılarının gelişmesinde enerji faktörü önemli bir yere sahiptir. Bu sebeple birçok ülke alternatif enerji kaynaklarıyla ilgilenmekte, yenilenebilir enerji kaynaklarıyla enerji elde etmeye çalışmakta ve mevcut santrallerin daha verimli kullanılması için devamlı kayıp analizi yapmaktadır. Elektrik enerjisi üretim yollarından birisi de biyokütle enerjisi ile biyogaz üretimidir. Oksijensiz ortam içinde organik atıkların fermantasyonu sonucunda ortaya çıkan; renksiz, kokusuz, havadan hafif, parlak mavi şeklinde yanan içeriğinde metan olan bir gaz karışımıdır. Bu çalışmada bir biyogaz santralinin kısımları incelenmiştir. Manisa ili ve ilçelerinde bulunan hayvansal atık potansiyeli hesaplanmıştır. Manisa ili ve ilçelerinde biyogaz potansiyeli incelenerek, Mathematica programı sayesinde gerekli hesaplamalar yapılmıştır. Sistemin analizleri sonucunda matematiksel model elde edilmiştir. Bu matematiksel modele bağlı olarak en uygun ilçeye kurulabileceği çevredeki potansiyeller dikkate alınarak hesaplanmıştır. Hesaplamalar ve optimizasyonlar sayesinde Manisa'da Gölmarmara, Salihli ve Ahmetli üçgeni çevresinde biyogaz tesisinin kurulmasının daha uygun olacağı sonucuna ulaşılmıştır. Bu kurulum gerçekleştiğinde yılda 61 GWh elektrik enerjisi üretiminin olabileceği tespit edilmiştir.
XLPE tipi orta gerilim kablolarında kapasitif etkinin incelenmesi
Elektrik enerjisi oldukça maliyetli bir enerji kaynağı olmasına rağmen diğer enerji şekilleri ile mukayese edildiği zaman; üretim, iletim, dağıtım ve kullanım alanlarındaki teknik üstünlüklerinden dolayı en çok tercih edilen enerji şeklidir. Bu nedenle minimum maliyetle üretimi ve maksimum tasarruf yapılarak, kayıpların en aza indirilmesi gerekmektedir. Dünya nüfusunun sürekli olarak artması ve teknolojideki gelişmeler, talep edilen güç miktarını her geçen gün daha da arttırmaktadır. Artan bu enerji ihtiyacını karşılamak için üretimin arttırılmasının yanında, üretilmiş olan mevcut enerjinin de en yüksek verimle kullanılması gerekmektedir. Verimin yüksek tutuluması için, elektrik enerjisinin üretiminden son kullanıcısına kadar kayıpsız bir şekilde iletilmesi gerekmektedir. Bunun içinde üretilen elektrik enerjisinin, kaynağından çıkarak iletilmesi ve dağıtılmasında, akım ve gerilimin, tam sinüs eğrisi şeklinde son alıcıya ulaştırılması gerekmektedir. Bu durum elektrik enerjisinin kalitesini gösteren faktörlerin başında gelmektedir. Bu tez çalışmasında, orta gerilim dağıtım sistemlerinde kullanılan XLPE tipi yer altı güç kablolarının meydana getirdiği reaktif (kapasitif) etkisi incelenmiştir. Elektrik iletim ve dağıtım sistemlerinde kullanılan XLPE tipi kablolar yapısından dolayı, kondansatöre benzemektedir. Kondansatörler iki iletken levha arasına yerleştirilen yalıtkan bir malzemeden oluşur. Bu nedenle reaktif bir etki (kapasitif etki) oluşturmaktadır. Oluşan bu reaktif etki, hem kayıpların artmasına, kapasitenin azalmasına, hem de maliyetlerin oldukça yükselmesine neden olur. Bu olumsuz etkiyi gidermenin en kullanışlı yolu kompanze etmektir. Bu amaçla teknolojik gelişmelere bağlı olarak geliştirelen yöntemlerin yapısı inceleniştir. Orta gerilim dağıtım sistemlerinde ve alçak gerilim sistemlerinde kullanılan kompanzasyon uygulamaları incelenmiştir. Tez çalışmasın son bölümünde XLPE tipi yeraltı kablosu kullanılarak tesis edilmiş yaklaşık 5500 m uzunluğundaki OG dağıtım şebekesinin alınan ölçümler ile analizi yapılmıştır. Analizi yapılan dağıtım şebekesinin verileri ve PSCAD / EMTDC programı kullanılarak XLPE kablonun modellemesi yapılarak, simülasyon çalışması yapılmıştır. Simülasyon çalışmasında alınan sonuçlar ile analizi yapılan dağıtım şebekesinin sonuçları karşılaştırılmış ve analiz sonuçları doğrulanmıştır.
Vidalı kompresörlerde yol Verme yöntemiyle farklı enerji sınıflarındaki elektrik motorların kullanımının verimliliğe etkisi ve performans analizi
Kompresörler, endüstride otomasyon sistemlerinin artmasıyla beraber imalat yapan fabrikalar için önemli bir parça haline gelmiştir. Tekstilden madenciliğe, otomotivden ilaç sanayisine kadar hemen hemen her türlü imalat sektöründe kullanılmaktadır. Dolayısıyla günümüzde çeşitli avantajları sebebiyle kompresör bulunmayan fabrika sayısı oldukça azdır. Basınçlı hava sistemlerinde sistemin ana maddesi havadır. Bununla birlikte, kompresörler endüstriyel faaliyetlerde elektrik enerjisinden sonra kullanılan en büyük enerji kaynağıdır. Bu sebeple tüketilen bu enerjinin verimli kullanılmasının enerji tasarrufuna ve rekabet gücüne katkısı büyük olacaktır. Endüstride en yaygın kullanılan kompresör tipi vidalı kompresörlerdir. Vidalı kompresörler yağlı ve yağsız tipte olabilir. Yağlı tip kompresörler birbirini tahrik eden iki vida (dişi ve erkek rotor) arasındaki hacmin her kademede daralması ile basıncın artması prensibine göre çalışmaktadır. Bunun sonucunda oluşan ısıyı kontrol etmek yağsız tip kompresörlerde daha zordur. Akuple model aktarma şekli günümüzde kullanılan en modern aktarma şeklidir. Bu aktarma şeklinde vida bloğu ile elektrik motoru direkt bağlıdır. Günümüzde aktarma için kullanılan diğer bir tür de kayış-kasnak tip vidalı kompresörlerdir. Ancak aktarımda sürtünmeden kaynaklı kayıplar oluşmaktadır. Yol verme çeşitleri açısından vidalı kompresörler yıldız-üçgen, frekans kontrollü (inverterli) veya sanayi dilinde sürücülü veya değişken devirli olarak adlandırılan hava kompresörleridir. Bazı uygulamalarda da soft-starter kullanılmaktadır. Bu uygulamalarda IE2, IE3 ve IE4 enerji sınıfı elektrik motorları kullanılmaktadır. Birçok işletmede, enerji sarfiyatının büyük bir bölümünü oluşturan kompresörlerin alımı plansız ve bilinçsiz olarak yapılmaktadır. Ülkemizdeki enerji maliyetlerinin yükselmesiyle beraber firmaların yaptıkları ilk yatırımlarda kompresör konusu da ele alınmaya başlanmıştır. Bu süreçte enerji verimliliği yüksek elektrik motorları ve inverterli kompresörlere ilgi artmıştır. İnverterli kompresörler ile ilgili literatürde işletmenin ne kadar hava ihtiyacı var ise o kadar elektrik tüketilerek hava ihtiyacını karşılayacağı belirtilmektedir. İnverterli vidalı kompresör durma-başlama yapmadan sürücü (inverter) sayesinde çalışma gücü ve devri otomatik olarak kontrol edecektir. Böylece sistemin istenilen basınçta tutularak enerji ihtiyacı kadar enerji tüketeceği ve enerji maliyetlerinde büyük avantaj sağlayacağı fikri öne sürülmektedir. Bu tezde aktarma şekillerinin ve yol verme yöntemlerinin kompresörlerde enerji verimliliğine etkisi incelenerek vidalı kompresörlerde verimliliği arttırmaya yönelik neler yapılması gerektiğine dair fikirler oluşturulması amaçlanmıştır. Bu hedefe yönelik olarak farklı güçteki kompresörler saha testlerinden geçirilerek alınan ölçümler karşılaştırmalı olarak analiz edilmiştir. 75kW ve 250kW vidalı kompresör modellerinden alınan hava debisi, paket güç ölçüm verileri ve spesifik güç hesaplamaları ışığında yol verme yöntemlerinin, elektrik motorlarının verimlilik sınıfının ve aktarma şekillerinin vidalı kompresör verimliliğine etkilerine dair değerlendirmeler yapılmıştır. Yapılan ölçümlerde elde edilen değerlere sebep olan etmenler yorumlanmıştır. Ayrıca bu tez çalışmasının geliştirilmesiyle literatüre ve endüstriye dair öneriler getirilmiştir.
Design and simulation of carbon nanotube hybridized field effect transistor biopotential sensor
Standard biopotential electrodes in clinical applications, require the use of electrolytic gel and skin abrasion for better electrical interface between electrode and skin. Although the pre-gelled skin electrodes present good performance for short duration measurements, signal deterioration occurs on long-duration records, since the gel dries out over a period of time. The gel may also cause skin irritation or allergic reactions. Gel-free dry electrodes are a promising alternative for long-duration recordings. However, high contact impedance, high interface potential, and low signal quality problems appear in dry electrodes. This thesis aims to design a novel carbon nanotube and metal oxide semiconductor field effect transistor based dry electrode to measure biopotentials on the human skin with high signal-to-noise ratio. The vertically aligned multiwalled carbon nanotube arrays are grown on the gate terminal of the the transistor. The multiwalled carbon nanotubes penetrate the outer layer of the skin at the microscales. This penetration eliminates the high impedance and noise effects of electrode-skin contact. The simulation results demonstrate and prove the efficiency of the proposed electrode
Investigation of high efficient DC-DC converters for on-board battery charging system in electric vehicles
Due to the limited interior space in electric vehicles, two-stage battery chargers should meet some requirements such as high power density and high efficiency. The efficiency and power density of two-stage on-board battery chargers largely depend on isolated DC-DC converters. In this thesis, two different topologies are proposed for on-board battery charging systems in electric vehicles. A control method, based on artificial neural networks (ANN), is developed for soft switched (ZVS) LLC resonance converter in Topology-I and it was compared with the traditional method at different load conditions. Thanks to the proposed control method, improvement in steady state error and transient response time was observed. Both the grid and photovoltaic (PV) panel fed, two-stage battery charging unit proposed in the Topology-II. For the proposed topology, a maximum power point tracking (MPPT) method with high speed and high accuracy has been developed and compared to traditional methods. In addition, a LLC resonance DC-DC converter is designed to allow the high-power and low-power battery to be charged on a single circuit. Thus, the proposed Topology-II is intended to allow the electric vehicle to travel more miles with a single charge process. The proposed topologies have been analyzed at different load ranges to measure efficiency system according to European efficiency standards.
Design and analysis of high efficient AC-DC power factor corrected converters for on-board battery charging system in electric vehicles
On-board chargers (OBCs) in electric vehicles (EVs) must provide more power in a smaller volume to increase the volume allocated to the battery. Increasing the power density of the OBCs largely depends on the improvements to be made in the AC-DC Power Factor Corrected (PFC) converter, which is its most important part. The main purpose of this thesis is to increase the power density of AC-DC PFC converter. For this purpose, two different solutions are presented. In the first of these, a dynamic voltage compensator (DVC) has been proposed to reduce the amount of output voltage ripple of the interleaved PFC boost converter that affects the size and lifetime of the DC-link capacitor in OBCs. Along with the reduction of the amount of the voltage ripple, it is possible to use capacitor technologies with a smaller size and longer life. In this way, the designed OBC will have a high power density and long service life. In the second of the presented solutions, a new soft-switched AC-DC PFC boost converter is proposed to increase the power density. In the proposed converter, thanks to the developed active snubber cell (ASC), switching losses are eliminated by providing soft switching (SS) for all switching elements. In addition, the developed ASC did not cause any voltage and current stress on the circuit elements. These two proposed topologies are the best candidates for the AC-DC conversion part of OBCs due to their advantageous properties.
Sleep apnea events detection from polysomnogram studies using deep learning techniques
The significant raising of deep learning techniques has made us discover its capability in the detection of Sleep Apnea (SA). Sleep Apnea is a respiratory issue described by irregular breathing samples during sleep, including loud snoring and successive waking. Uncountable sleep apnea cases are under-evaluated because of the remoteness, burden, or cost of Polysomnogram in sleep laboratories. Thus, automated detection has been applied using different machine learning methods. In this thesis, we proved the clinical presumption by targeting specific physiological signals, which are Chest, Abdominal, Oxygen Saturation (SpO2). We were able to detect sleep apnea events from those signals and normal events as well. Two databases from Physionet are used in this thesis. The first database was a competition in 2018, called You Snooze You Win (YSYW), and the other database was also a competition in 2000, called the Apnea-ECG. We used the first one for training and testing, and for generalization, we used the second database for testing also. Epochs of 60 seconds in size have been handled as input datasets. Gated Recurrent Unit (GRU) and Long Short-Term Memory (LSTM) were included to be exploited in this task. Our results showed that the hybrid model consisting of Convolution Neural Networks (CNNs) and Recurrent Neural Networks (RNNs) outperformed the other deep learning techniques. The top overall accuracy reached on the first database is 97%, and the second database is 92%. Finally, we discussed the obtained results with other related researches.
Categorization of normal and abnormal heart ryhtms from phonocardiogram signals
The phonocardiogram is based on recording the mechanical sounds of the heart, especially the sounds of the heart valves, and subsequent analysis. It provides an objective assessment of the cardiovascular system, which is vital for human life. In this thesis, the classification and analysis of normal and abnormal heart sounds obtained from the PCG signal was investigated. The data was obtained from challenge 2016 Physio-net database which consisted of two groups; A and B. Phonocardiogram signals was first decomposed into S1, S2 and S4 waves. Then bursts in each wave were segmented, and average power and dominant frequency were calculated from the segments of these signals. A simple linear Bayesian classifier was used to categorize heart sounds. The average accuracy of group A and B was obtained as 61% and 48% respectively. It was observed that the method fails for group B. However, the result for A was promising.
Industrial applications of metamaterial based sensors
In the industry, the sensor structures must meet crucial requirements such as sensitivity, accuracy and linear response in advance level. With the help of these sensors, it is quite possible to obtain mass manufacturing, low cost and high quality products. Therefore, metamaterial (MTM) based sensor structures have been developed for different application areas in microwave concept. MTMs have strong electrical and magnetic coupling due to their resonator geometry. The sensing abilities of the MTM based sensor structures have been tested both numerically and experimentally. In numerical phase, the sensor structures have been designed by examining dimension and equivalent circuit parameters, electric field and surface current distributions, impedance matching and resonance frequency. In experimental phase, the sensor structures have been produced and the electrical characteristics of the samples have been measured. The transmission/reflection magnitude and resonance frequency variations have been obtained both numerically and the experimentally. The results have been compared and evaluated. Finally, 7 unique sensor structures and a novel approach with artificial neural network (ANN) have been proposed for various industrial applications. Key Words: MTM, microwave sensors, industrial sensors, microwave resonators, electrical coupling, magnetic coupling, dielectric
Modelling and analysis of colorless sources based on wavelength division multiplexed passive optical networks
Having the scalable channel capacity for each customer in access networks is crucial for fulfilling the extreme demand on fast internet. Wavelength division multiplexed passive optical network (WDM PON) distributes separate wavelengths to guarantee high bandwidth to every subscriber. Although WDM PON technology has many advantages, the implementation of this technology into the access part is created difficulties due to mainly two reasons as high infrastructure costs and complexity. In this thesis, efficient and applicable solutions have been presented to solve these problems. Employment of colorless sources at optical network units (ONUs) is considered as a key solution to reduce the system cost. To further reduce the system cost and to simplify the system, the remodulation technique is applied, which eliminates the additional optical source usage at the central office. However, in this technique, the residual downstream data should be erased at ONU before the upstream transmission process occurs to prevent the crosstalk. The main contribution of this thesis is to investigate the data erasing efficiency of the colorless sources in a bidirectional WDM PON network by employing the remodulation method.
Yüzey yerleşimli sürekli mıknatıslı senkron generatörde karşılaştırmalı başarım analizi
Sürekli mıknatıslı senkron makinaların, yapılarındaki sabit mıknatıslardan dolayı klasik elektrik makinalarına göre bakır kayıpları daha az ve verimleri daha yüksektir. Küçük hacim, yüksek güç ve moment yoğunluğu, geniş hız bölgesinde kullanılabilme gibi üstünlüklerinden dolayı sürekli mıknatıslı senkron makinalar geniş bir kullanım alanına sahiptir. Otomotiv, bilgisayar ve uzay teknolojileri, tıp elektroniği, robotik gibi birçok alanda kullanılmaktadır. Bu makina yapısının kullanıldığı bir diğer alan da rüzgar enerji santrallerinde kullanılan generatörlerdir. Bu tez çalışmasında, 1,5 kW gücünde, 450 d/dak anma hıza sahip bir sürekli mıknatıslı senkron generatör referans olarak kullanılmıştır. Tezin giriş kısmında sürekli mıknatıslı senkron generatörlerle ilgili literatürde bulunan kaynaklar incelenmiş ve elde edilen bilgiler verilmiştir. İkinci kısımda sürekli mıknatıslı senkron makinaların yapısı, çalışma prensibi, sınıflandırılması, kullanılan malzeme ve mıknatıslar hakkında bilgiler verilmiştir. Sürekli mıknatıslı senkron makinaların manyetik devre ve matematiksel modeli verilerek bu makinalarda meydana gelen kayıplardan bahsedilmiştir. Sonlu elemanlar yöntemi ve ANSYS Electronics Desktop yazılımında referans olarak kullanılan generatörün modellenmesiyle ilgili bilgilere materyal ve metod kısmında değinilmiştir. Tez çalışması kapsamında referans generatörün ANSYS Electronics Desktop yazılımı üzerinden analizleri ve laboratuvar ortamında deneyleri yapılmıştır. Elde edilen deney sonuçları, analiz sonuçları ve referans generatörün katalog bilgileri kıyaslandığında, ANSYS Electronics Desktop yazılımı ile elde edilen sonuçların katalog verileri ile genel olarak uyumlu olduğu sonucuna varılmıştır. Deney düzeneğinden ve generatör mıknatıslarındaki yıpranmadan kaynaklı olarak ortaya çıktığı düşünülen küçük farklar tespit edilmiştir. Bu makinalarda mıknatıs kutup yayının kutup adımına oranında, mıknatıs kalınlığında ve mıknatıs türünde değişiklik yapıldığında vuruntu momenti, hava aralığı akı yoğunluğu ve verim parametreleri üzerindeki etkileri incelenmiştir.
Mikrodalga bölgesinde süper - formül yaklaşımıyla mikroşerit anten tasarımları
Günümüz teknolojilerinde üretilen elektronik cihazların büyük bir çoğunluğunun kablosuz ağ teknolojileri ile ve uzaktan erişime uygun yapıda olması beklenmektedir. Bu talepler doğrultusunda üretilen sistemlerde Wi-Fi ve WLAN yapıları önemli bir yer tutmaktadır. Bu yapıların en önemli parçasını anten tasarımları oluşturmaktadır. Özellikle iletişim teknolojisinde kullanılan cihazların boyutlarında meydana gelen küçülmeyle birlikte cihaz yapısında kullanılan anten sistemlerinin de küçülmesine ihtiyaç duyulmuştur. Mikroşerit anten yapıları, bu gereksinimleri karşılamada önemli bir yer tutmaktadır. Mikroşerit antenlerin düşük kazanç ve dar bant genişliği gibi dezavantajları olmasına rağmen antenlerde kullanılan yama şeklinin, taban malzemesinin ve besleme yönteminin seçimi bu problemleri çözmede etkili olmaktadır. Bu tez çalışmasında, geleneksel yama geometrileri (kare, dikdörtgen, daire, elips vb.) yerine doğada mevcut olan yapılardan ilham alınarak tasarlanan geometriler mikroşerit anten yapısında yama şekli olarak kullanılmıştır. Yama geometrilerinin oluşturulmasında Süper-Formül yaklaşımından faydalanılmıştır. Tasarlanan antenlerin WLAN (Wireless Local Area Network) teknolojisinde çalışması istenmiş ve merkez frekansı 5.2 GHz olarak seçilmiştir. Kullanılan materyalin dielektrik sabiti, yüksekliği ve antenin merkez frekansı göz önünde bulundurularak yama boyutları hesaplanmıştır. Tasarlanan antenler, elektromanyetik alanları sonlu elemanlar yöntemi kullanarak çözümleyen HFSS (High Frequency Structure Simulator-Yüksek Frekans Yapı Simülatörü) programıyla analiz edilmiş ve daha iyi bir geri dönüş kaybı için gerekli boyutsal optimizasyonlar sağlanmıştır. Ayrıca antenler PCB baskı yöntemi ile üretilmiş ve Skaler Network Analizörü kullanılarak gerekli ölçümler yapılmıştır. Elde edilen deneysel ölçüm ve benzetim sonuçları karşılaştırıldığında sonuçların uyumlu olduğu görülmüştür. Süperşekilli mikroşerit antenlerin, geleneksel yama şekli kullanan mikroşerit antenlere kıyasla daha küçük boyutlarda ve daha verimli olduğu sonucuna varılmıştır.
A comparative study of MPPT methods for PV array under partial shading condition in MATLAB /Simulink
Photovoltaic solar power is considered as the most important renewable energy sources which uses solar radiation to generate electricity. The main aim remains to get the maximum power from the photovoltaic (PV) system at different weather cases. The efficiency of the PV array is affected by shading conditions as in partially cloudy, neighboring buildings and towers, and trees. At partially shaded cases characteristics of PV array become more complex, multiple peaks appear on the PV characteristics curve then, it becomes difficult to track the maximum power point this is lead to significant power losses. To solve this problem Bypass diode is connected with the PV arrays which is provide an alternative electrical path for the current to flow through the diode as it can not flow through the shaded cell. However, those bypassing diodes causing loss in power due to the forward voltage drop for those diodes high. To overcome this drawback, the bypass diodes are replaced by Smart bypass, which has a low forward voltage drop. Maximum power point tracking (MPPT) is a technique employed with photovoltaic (PV) application to increases the output power of the photovoltaic array by tracking the maximum power point (MPP), which depends on atmospheric conditions such as temperature and insolation. Several MPPT methods have been proposed. In this thesis work, four MPPT methods are used the Perturb and Observe (P&O) method, the Incremental Conductance (IC) method, neural network method and hybrid MPPT method, to make a comparison between them based on performance like percentage tracking efficiency, speed, and time response by using MATLAB /Simulink. So, it's easy for the researcher to choose the best way for practical application.
Modelling and analysis of a dc electric spring with z-source DC-DC converter
In this thesis, a DC-Microgrid that is supplied from renewable energy sources (RESs) is developed and presented. To keep the DC-Microgrid voltage stable, a DC Electric Spring (DCES) is applied to model to remove voltage fluctuations due to intermittent generation of Renewable Energy Sources. The fluctuating voltage of the system input power is absorbed by the series connected Non-Critical Load and DC Electric Spring branch. In order to maintain a stable DC voltage for Critical Load, the voltage quality on Non-Critical Load can be sacrificed. DC Electric Spring tracks the supply side voltage continuously and generates required voltage from battery bank thanks to Half-Bridge DC-DC Converter and Z-Source Converter.The key advantage of Z-Source Converter is the high level voltage gain and satisfies low battery bank costs. System is modelled in MATLAB/Simulink and simulation results are presented.
Olive tree crown detection, delineation and counting by using image processing techniques
UAVs are rapidly improving and increasing to enhance satellite based remote discovery. UAV (Unmanned Aerial Vehicle) remote sensing and low altitude remote sensing (LARS) applications play a significant role in the environment. This thesis shows the utilization of LARS in agriculture especially in the farming for detection and counting the "olive trees" by the proposed algorithms in this study. The image acquired by RGB camera and the processing of detection and counting was by utilizing Digital Image Processing techniques and Machine Learning algorithms. Several methods preformed to get better results, the first method utilized Uneven Illumination Correction, Gaussian filter, Standard Deviation filter and Circular Hough Transform (CHT) to detect olive trees. The second method utilized Histogram Equalization (HE), Mean, Median, and Wiener filters with 3 unsupervised machine learning algorithms (Clustering technique) are K-means, Fuzzy C–means (FCM), and Expectation Maximization (EM) algorithms and Morphological Operations then Circular Hough Transform. The third method implemented supervised machine learning algorithms (Classification) are K-Nearest Neighbor, Linear Discriminant Analysis, and Support Vector Machine.
Enerji verimliliği sağlamada akıllı aydınlatma sistemi uygulaması: Manisa Celal Bayar Üniversitesi rektörlük binası örneği
Gelişen teknoloji ve artan nüfus ile enerji talebi gün geçtikçe artmaktadır. Artan enerji talebini karşılamak çağımızın hem ekonomik anlamda hem de çevre sağlığı anlamında en büyük problemlerindendir. Bu noktada enerji verimliliğinin önemi artmaktadır. Tüketilen enerji içerisindeki yüksek payı sebebiyle aydınlatma, enerji verimliliği adına önemli bir potansiyele sahiptir. Akıllı aydınlatma sistemleri ile aydınlatmada sağlanabilecek enerji verimliliği üst seviyelere çıkarılabilir. Bu çalışmada ışık kaynakları kullanıcılar tarafından elle kontrol edilen bir kamu binasına akıllı aydınlatma sistemi uygulaması yapıldığında sağlanabilecek enerji verimliliği incelenmiştir. Birinci bölümde akıllı aydınlatma sistemleri ile ilgili yapılan akademik çalışmalar incelenmiştir. İkinci bölümde literatür taraması yapılarak enerji verimliliği ile akıllı aydınlatma sistemlerinin ilişkisi, akıllı aydınlatma sistemleri ve uygulamaları hakkında bilgi verilmiştir. Üçüncü bölümde seçilen pilot ofiste bulunan mevcut aydınlatma sisteminin enerji tüketimi ve sağladığı aydınlık düzeyi LabVIEW programı ile hazırlanan akıllı aydınlatma sistemi yazılımı ile takip edilmiştir. Daha sonra önerilen akıllı aydınlatma sisteminin belirlenen pilot ofis için uygulaması yapılmış, yeni sistemin enerji tüketimi ve sağladığı aydınlık düzeyi takip edilmiştir. Dördüncü bölümde elde edilen deney sonuçları ile bina genelinde enerji verimliliği analizi yapılmış, önerilen sistemin sağlayabileceği tasarruf miktarı ve geri ödeme süresi incelenmiştir. Beşinci bölümde önerilen sistemin enerji verimliliğine sağlayabileceği katkı ve yapılabilecek farklı iyileştirmeler tartışılmıştır. Akıllı aydınlatma sistemi yazılımı kullanılarak ışık kaynakları zaman, varlık ve gün ışığına göre otomatik olarak kontrol edildiğinde mevcut durumda sağladığı aydınlık düzeyi için %69, aydınlatma standartlarına göre sağlanması gereken asgari aydınlık düzeyi için %85 daha az enerji tüketilerek aydınlatma yapılabildiği görülmektedir.
Enerji depolama tesisi içeren akıllı şebeke sisteminde puant yük dengelemesi için durum izleme ve kontrol algoritması geliştirilmesi
Ülkemizde ve dünyada yenilenebilir enerji kaynaklarına olan ilgi giderek artmaktadır. Özellikle rüzgar-güneş gibi mikro şebekelerin sayısının her geçen gün artması ve enterkonnekte sisteme dahil edilmesi yeni şebeke kontrol yöntemlerinin üzerinde çalışılmasını gerektirmektedir. Bununla birlikte sürekli artan güç talebini karşılamak için enerji verimliliği yöntemlerini artırmanın yanı sıra enerjinin sürekliliğini sağlamak amacıyla da güç sistemine yeni enerji kaynaklarının dahil edilmesi kaçınılmazdır. Bu kapsamda akıllı şebekelerde son kullanıcı tarafında daha fazla dağıtılmış üretim ve ayrıca enerji depolamaya da olanak tanıyan mikro şebekelerin kurulması önem arz etmektedir. Sayıları her geçen gün artan ve daha da hızla artacak olan elektrikli araçlar gibi mobil ve değişken yüklerin şebeke üzerinde oluşturabileceği dengesizlikler konusu için de çözüm arayışları devam etmektedir. Bu kapsamda, hem enerjinin sürekliliğini hem de puant yük dengelemesi bakımından dağıtım sistem operatörü için güç sisteminde işletim esnekliğini sağlayabilmek amacıyla güneş enerji santralleri ile birlikte enerji depolama teknolojileri ön plana çıkan konular arasında yer almaktadır. Bu tez çalışmasında, enerji depolama tesisi olarak batarya paketi içeren bir akıllı şebeke sisteminde; işletim esnekliği ve puant yük dengesinin sağlanması amacıyla durum izleme ve kontrol algoritması geliştirilmesi üzerine çalışılmıştır. Bu amaçla deneysel çalışmalar için Manisa Celal Bayar Üniversitesi Mühendislik Fakültesi Elektrik-Elektronik Mühendisliği Bölümü'nde yer alan De Lorenzo firmasına ait akıllı şebeke sistemi kullanılmıştır. Bu akıllı şebeke sistemine göre boyutlandırılmış bir batarya paketi enerji depolama birimi olarak güç sistemine entegre edilmiştir. Güneş enerjisi üretim birimi ve batarya paketi için durum izleme ve kontrol yazılımı LabVIEW™ programında gerçekleştirilmiştir. Batarya paketinin sisteme entegrasyon koşullarını sağlayan bir algoritma geliştirilmiştir. Geliştirilen kontrol algoritmasının testleri için Manisa iline ait 2020 yılı puant yük verileri örnek olarak alınmıştır. Ayrıca, oluşturulan senaryo gereği dağıtım sistem operatörüne işletme esnekliği imkanı verecek çeşitli talep cevabı programları dikkate alınmıştır.
Investigation of machine learning methods for prediction of ozone concentration to determine outdoor air quality level
Due to an increase in the field of industrialization and urbanization that the world witnessed in recent years, the amount of air pollution is increased in various countries. This situation constitutes a risk for the humans especially those with respiratory diseases. Therefore, prediction of the air pollution level is an important task that may be useful for developing early warning systems. In this thesis study, performances of six different machine learning methods have been investigated for predicting outdoor ozone concentration in Istanbul, Turkey. These methods are support vector machines, multilayer perception, random forests, gradient boosted decision trees, k-nearest neighbor, and elastic net. The predictions are made according to one-step-ahead time-series forecasting scheme with a rolling walk forward validation. Six major atmosphere components that are based on air quality index readings, namely, SO2, PM10, O3, PM2.5, NO2, and CO that are utilized to train the models. Firstly, prediction performance of these methods are calculated by training regression models. Next, the predicted values are converted into one of the five air quality index levels. This conversion makes it possible to calculate performance metrics regarding a multi-class classification problem. The lowest RMSE of 2246 was observed by using MLP and the highest accuracy score of 0.790 was observed by SVM.
A novel framework for severity level detection of diabetic retinopathy based on mobile edge computing and deep learning ensembles
In the current era of medical science, the detection of diabetic retinopathy in an automated way is very important, as it is one of the major reasons of vision loss in the middle-age population in the developed world. If it is detected at its early stages, it may be possible to alter the severe vision loss problem. Even though there are various approaches for feature extraction, the classification task for retinal images is still challenging for human experts. Utilization of internet-based intelligent systems may be useful for diagnosis of such health problems. Widespread usage of such systems requires maintaining a high detection accuracy as well as rapid response while utilizing the bandwidth efficiently. In this thesis, a framework is proposed for detecting severity levels diabetic retinopathy images using a smartphone as an edge computing device. The framework mainly consists of preprocessing, feature extraction, and classification steps, where the first step is performed on the edge device and the other two on the cloud computer. The overall performance is calculated based on the classification accuracy, response time, and total transmitted data. The preprocessing step involves cropping, resizing and unsharp masking. The classification is based on a concatenation ensemble of three benchmark convolutional neural network architectures that are EfficientNetB7, ResNet50, and VGG19. The proposed framework achieved a test accuracy of 0.96 and the edge computing improved the server response time and bandwidth occupation.
Exploratory visualization model for measuring the digital divide in Asian and European countries
To a large extent, the question of what the Digital Divide (DD) is, including its effects on society in is general has extensively been studied over the years. DD is the difference in providing access to technological services. It is an expression of numerous social, geographical, economical, and informative divides. Generally, the DD is viewed as economic and social inequality to both the access, the use of, or impact of information and communication technologies (ICT) to persons of a given demographic group. The current study proposes an exploratory visualization approach towards the examination of the situation regarding the DD in Europe and Asia. In practice, the study uses various visual tools such as line, box, bar, and histogram plots to explore distributions on the different aspects of internet performance in Europe and Asia using data collected based on the PingER methodology that proposes 5 internet performance metrics i.e., Duplicate Packet, Round Trip Time, TCP Through Put, Out of Order Packets, and Packets Lost. Based on the findings obtained after implementing the proposed analytical model for the current study, it is noted that Asia has greater total Packets Lost (848.8074) compared to Europe (562.9666) in the period of examination (2010 – 2018) as well as greater total Out of Order Packets (119.8667 to 91.5), greater Total TCP Throughput (170.909k to 14.80111k), greater total Duplicate Packets (279.0062 to 93), and greater Total Round Trip Time (848.8074 to 562.9666). As such, based on these observations one can argue that there exists a DD implying between Asia and Europe with Europe having a better internet experience compared to Asia in General. However, examining the individual countries it is noted that there are countries such as Pakistani and the United Arab Emirates that show better internet performance compared to some countries in Europe. This indicates that apart from the regional DD, there potentially exists a country-wise DD. Keywords: DD, PingER, EDV, Internet, Packet, TCP, Europe, Asia
Analysis of breast cancer classification robustness with radiomics feature extraction and deep learning techniques
The diagnostic of breast cancer and breast imaging procedures are typically carried out using a variety of imaging modalities, including mammography, MRI, and Ultrasound. However, Ultrasound and mammography have limitations. MRI is better than other procedures. Recent computational approaches, such as the Radiomics applied to image analysis, have shown remarkable progress for removing diagnostic difficulties. This thesis analyzed the robustness of breast tumor classification with features extraction (radiomics) and featureless method (deep learning). It contains two stages: the first stage introduced and explored radiomics based steps. A total of 111 tumor lesions were used to derive 74 radiomic features consisting of shape, first-order, and three separate second-order metrics. Four separate associations of features were used to classify tumor lesions with four different kernels from support vector machine algorithm. Second-order defined data split showed better cross-validation performance with highest accuracy of 96.17%, where all feature combinations data split showed 96.08% accuracy. In the confusion matrix analysis, the SVM-RBF kernel developed optimal diagnostic efficiency with a maximum test accuracy of 97.06% on two separate combination data group analysis. The second stage developed with deep learning techniques (InceptionV3 and CNN-SVM). A total of 2998 images were used to create the models. In this portion, the CNN-SVM model achieved the highest accuracy, 95.28%, with an AUC of 0.974, where the pre-trained InceptionV3 achieved an AUC of only 0.932. Finally, the obtained result in both stages was discussed together and other related studies. Keywords: Breast Tumor Classification, Radiomic Features, Deep Learning.