Elektrik ve Elektronik Mühendisliği Anabilim Dalı

Geliştirilmiş gri kurt algoritması tabanlı karşılaştırmalı kısa dönem hibrit rüzgar gücü tahmin modelleri ve uygulaması

Dünyanın artan nüfusu ve buna bağlı olarak her geçen gün yükselen enerji ihtiyacı, günümüz de talep edilen enerjinin temiz ve sürdürülebilir olması hedefini sunmuştur. Bu nedenle yenilenebilir enerji sistemlerine yönelim hızla artış göstermektedir. Rüzgar enerji sistemlerinin ilk kurulum maliyetleri yüksek olması nedeniyle istenilen bir bölgeye rüzgar enerjisi sistemi kurulumu yapılmadan önce bölgenin rüzgar hızı ve buna bağlı olarak rüzgar gücü karakteristiklerinin belirlenmesi, planlamaların ve etüd çalışmalarının bu doğrultu da yapılması gerekir. Bu tez çalışması, kısa dönem rüzgar gücü kestirimine yönelik özgün akıllı sezgisel tahmin modellemeleri ve bunların uygulamalarını içermektedir. Son yıllar da sıklıkla kullanılan akıllı sezgisel yaklaşımlar ve bunların hibrit modelleri, farklı ayrıştırma metodları veya farklı optimizasyon teknikleri ile birlikte daha hassas modellerin ortaya çıkmasını sağlamıştır. Bu tez çalışmasın da kullanılan meta-sezgisel optimizasyon algoritmalarından biri olan Gri Kurt Optimizasyon (GWO) algoritması, temel olarak doğadaki gri kurtların avlanma yöntemine ve sosyal hiyerarşisine dayanmaktadır. Çalışma da, arama performansını iyileştirmek için orjinal GWO algoritmasına eklenen bazı etkili ve yeni mekanizmalar içeren Çok Stratejili Rastgele Ağırlıklı Gri Kurt Optimizasyon (MsRwGWO) algoritması sunulmuştur. Bunlar, önerilen MsRwGWO yaklaşımında, 𝑎⃗ parametresini güncellemek için bir geçiş mekanizması, ağırlıklı bir güncelleme mekanizması, bir mutasyon operatörü, bir sınır kontrol mekanizması, açgözlü bir seçim mekanizması ve lider üç kurdun (alfa, beta ve delta kurtları) bir güncelleme mekanizmasını içermektedir. MsRwGWO algoritmasının performansını değerlendirmek için CEC 2014 test takımı olarak bilinen bazı kıyaslama fonksiyonları kullanılmıştır. Öncelikle optimizasyon problemlerinin çözümü sırasında MsRwGWO algoritmasının yakınsama, arama geçmişi, yörünge ve ortalama mesafe gibi davranışları analiz edilmiştir. İkinci olarak, önerilen MSRwGWO ve GWO algoritmalarının karşılaştırmalı istatistiksel sonuçları, 10, 30 ve 50 boyutlu CEC 2014 kıyaslamaları için sunulmuştur. Ayrıca literatürde yer alan bazı popüler meta-sezgisel algoritmalar, 30D CEC 2014 test problemleri için önerilen MsRwGWO algoritması ile karşılaştırılmıştır. Son olarak, MsRwGWO algoritması, gerçek bir dünya problemi olan kısa dönemli rüzgar hızı tahminin de kullanılan bir Çok Katmanlı Algılayıcının (MLP) eğitim sürecine uyarlanmış ve GWO tabanlı MLP ile karşılaştırmalı sonuçlar elde edilmiştir. Kısa dönemli rüzgar hızı tahmini için MLP modelinin kıyaslama problemlerinin ve eğitim performansının istatistiksel sonuçları, önerilen MsRwGWO algoritmasının GWO algoritmasından daha iyi performansa sahip olduğunu göstermektedir.

Dış ortam aydınlatmasında armatür montaj konumlarının ve dağılımlarının belirlenmesi

Dış aydınlatma uygulamalarında tercih edilen aydınlatma düzeyi, aydınlatma verimliliği, ışığın renksel ve grafiksel kalitesi, optimum aydınlatma yönteminin seçimi, armatür ve lamba dağılımı, gerçekleştirilen tasarım ve hesaplamalar için belirleyici faktörlerdir. Aydınlatma düzeyi ve renk kalitesine aydınlatılacak ortamın sosyal, kültürel ve ekonomik bakımdan değerlendirilmesi ile karar verilir. Aydınlatma düzeyindeki ve renk kalitesindeki artış, kurulacak aydınlatma alt yapısının ilk kurulum maliyetini arttırdığı gibi işletme maliyetini de artıracaktır. Sonraki aşamada ise karar verilen normlarda, mühendislik ve mimari bakımdan uygun olan aydınlatma yöntemi, armatür/lamba türü ve armatür/lamba dağılımı ile uygulama gerçekleştirilir. Burada gerçekleştirilen çalışmada; yol, meydan, park ve stadyum tarzı dış ortamlarda gerçekleştirilen aydınlatma uygulamalarında, armatür konumlandırılmalarının sıklığı üzerine bir çalışma gerçekleştirilmiştir. Burada, referans alınan 100 adet armatür ve referans alan dikkate alınarak; aynı yükseklikten, fakat farklı askı noktası dağılımlarında, aydınlatma düzeyleri karşılaştırılmaktadır. Armatür/lamba dağılımlarının gerçekleştirildiği askı noktası sayıları 1'den 100'e kadar arttırılarak, aydınlatma dağılımlarına etkileri ayrıntılı olarak ele alınmaktadır. Ele alınan bilgisayar destekli tasarım ortamı, dış aydınlatma için üst düzlemde armatürlerin askıda olduğunu esas alarak hesaplamaları gerçekleştirilmektedir. Gerçekleştirilen tasarım hesaplamalarında, hem referans alanda olmamaları, hem de bu yüzden hesaplama sonuçlarını olumsuz etkilemeleri nedenleriyle hesap ağındaki en dış noktalar dikkate alınmamaktadır. Elde edilen hesaplama sonuçlarında yer alan aydınlatma ortalamaları ve aydınlatma dağılım katsayılarından yararlanılarak, istenilen askı noktası sayısında aydınlatma yapmayı sağlamaya yönelik olarak, son kullanıcıların tercihlerinde kolaylık sağlanması hedeflenmektedir.

Işık kaynaklarında fliker etkisi ve verimlilik ilişkisi.

Işık enerjisinin fiziksel değişim özellikleri, yapısal esaslı ve ışığı oluşturan enerji kaynağı esaslı olmak üzere iki ayrı kapsamda ele alınır. Yapısal özelliklerinden kaynaklı ışınım değişimleri; tanecik ve dalgacık esaslı olmak üzere incelenen, ışınımın türünü, rengini ve enerji boyutunu belirleyen temel özellikleridir. Işığın yapısal frekansına ya da dalga boyuna bağlı olarak ışınım türleri; ultraviyole, görünür ışıklar, kızıl ötesi, radyo dalgaları v.b. olarak adlandırılırlar. Işınımın enerji esaslı titreşimi ise, ışığa dönüşen enerji kaynağındaki titreşime ya da frekansa bağlı olan, ışığın kesintili olarak mevcut olması ya da olmaması prensibi ile açıklanabilen görsel etkileşimlerdir. Işığın, enerji kaynağına bağlı ve kesintili olarak mevcut olması ya da olmaması durumu, aydınlatmada fliker etkisi ya da stroboskobik olay olarak tanımlanan bir kavram olup, burada ışık kaynaklarına bağlı olarak incelenmiştir. Aydınlatma amaçlı kullanılan lambaların enerji kaynaklı fliker etkileri ele alınarak, ışık etkinlikleri ve verimlilikleri analiz edilmiştir. Gerçekleştirilen analizlerde, ışık kaynaklarından elde edilen ışık enerjisinin fliker titreşimleri ayrı ölçülerek, her birinin birim periyotta ışıklılık ve ışıksızlık sonuçları elde edilmiştir. Bir sonraki aşamada ise ışık kaynakları için aydınlatma verimlilikleri, elde edilen ışıklılık ve ışıksızlık analizleri ile tekrar ele alınmıştır. Böylece, bazı ışık kaynaklarının anlık değerlendirmede yüksek lümen verimliliğine sahip oldukları gözükse de fliker esaslı ışıklılık ve ışıksızlık değerlendirmesine tabi tutulduklarında daha düşük verim değerlerinde olabildikleri görülmüştür.

Rüzgar türbinlerinde yapay zeka tabanlı arıza teşhisi mekanizması

Küresel enerji sektörünün artan enerji ihtiyacı, fosil kaynak rezervi ve yeşil bir çevre faktörleri çerçevesinde yeniden şekillenme gereksinimi teknolojinin de gelişmesiyle birlikte enerji kaynaklarının yenilenebilir olması yönünde ilerlemiştir. Rüzgar enerjisinin sürekliliği ve ulaşılabilirliği bakımından rüzgar enerjisi bu kaynaklar arasından en büyük paya sahip olmuştur. Enerji ihtiyacının büyüklüğü türbin boyutlarını da arttırmaktadır. Türbin boyutlarındaki artış türbinlerin kolay ulaşılabilirliğine engel olmaktadır. Artan türbin boyutları ve sisteme müdahalenin zorlaşması sistemlerde kapsamlı bir kontrol yapısı gerekliliğini meydana getirmiştir. Büyüyen türbin boyutları, artan elektriksel güç, güvenlik ve verim faktörleri sistemde kontrol ile beraber bir arıza tahmin, tespit veya teşhis sistemlerini de gerektirmektedir. Bu çalışmada üç kanatlı, yatay eksenli, yunuslama açı kontrollü, 4.8MW gücündeki rüzgar türbininde yapay zeka tabanlı arıza teşhis çalışması yapılmıştır. Rüzgar türbin sistemleri değişken şartlarda değişen sağlıklı çalışma koşullarına sahip oldukları için doğrusal sınıflandırma yöntemleri etkili kontrol sağlayamamaktadır. Sistem üzerinden alınan çeşitli veriler Neural Network Toolbox kullanılarak eğitilmiştir. Karar yapısı tarafından işlenerek sistem durumu hakkında karar vermesi hedeflenmiştir. Ölçülen veya çeşitli hesaplamalar ile elde edilen giriş değerleri, yapar sinir ağı (YSA) yapısı ile arıza kestiriminde kullanılmıştır. Arıza teşhis sistemini uygulayıp geliştirmek için uluslararası düzeyde gerçekleştirilen IFAC yarışmasında kullanılan 'A Wind Turbine Benchmark Model for a Fault Detection and Isolation Competition, Silvio Simani' rüzgar türbini yarışma modeli kullanılmıştır. Sekiz farklı arıza senaryosu MATLAB/SIMULINK ortamında gerçekleştirilerek mekanizmanın başarımı test edilmesi amaçlanmıştır.

Akıllı şebeke uygulamalarına yönelik nesnelerin interneti tabanlı uzaktan izleme sistemi

Akıllı elektrik şebekeleri son yıllarda önem kazanan konulardandır. Akıllı şebeke, modern bilgi sistemi ile geleneksel elektrik şebekesinin bir kombinasyonudur. Ölçüm ve uzaktan izleme işlemleri akıllı şebekeler için oldukça önemli olan işlemlerdir. Enerji verimliliğinin arttırılması ve elektrik şebekesinin buna uygun olarak verimli bir şekilde yönetilmesi için yüksek doğruluklarda tahminlerin yapılması ve bu tahminlerin karar alma süreçlerinde kullanılması gerekmektedir. Bu çalışmada, akıllı şebekeler için akıllı ölçüm sistemi ve kablosuz uzaktan izleme sistemi tasarımı ve uygulaması önerilmektedir. Elektrik enerjisi tüketiminin etkin bir şekilde kontrol edilebilmesi için kullanıcıların, harcadıkları enerji miktarlarını anlık olarak takip edebileceği bir sistemin tasarımı gerçekleştirilmiştir. Sistemi oluşturan farklı yapı mimarileri ile uygun bir veri iletim yöntemi oluşturulmuş, bileşenlerin yapı içerisindeki davranışları ve kullanım yöntemleri incelenmiştir. Akıllı ev ve akıllı elektrik şebekeleri için Node-RED ağ tabanlı IoT (nesnelerin interneti) yapısı kurulumu yapılarak bir uygulama gerçekleştirilmiştir. IoT yapısı, izleme ve kontrol için çeşitli sensör ve aktüatörlerden oluşmaktadır. IoT 'de cihazların birbirleri ile iletişiminde MQTT (Message Queuing Telemetry Transport) haberleşme protokolü kullanılarak, akım sensörleri ile elektrikli ev aletlerinin tükettiği güç ölçümü yapıldıktan sonra yapılan ölçümler kaydedilerek bir veri seti oluşturulmuştur. Türkiye Elektrikli Ev Aletleri Veri Seti' nin (TEEAVS) geliştirilmesi ile birlikte veri madenciliği veya makine öğrenmesinde yapılmakta olan araştırmalar için kolay erişilebilir bir veri setinin elde edilmesi planlanmıştır.

H6-II tipi transformatörsüz eviricinin reaktif güç üretim kabiliyetinin farklı modülasyon yöntemleri ile irdelenmesi

Bu çalışmada, tek fazlı H6-II tipi transformatörsüz eviricinin reaktif güç üretim kabiliyetinin farklı modülasyon tekniği, modülasyon sinyali (MS), taşıyıcı sinyali (TS) ve modülasyon stratejileri (MStr) ile irdelenmesi yapılmıştır. Öncelikli olarak, geleneksel modülasyon stratejisi ve çeşitli modülasyon ve taşıyıcı sinyallerin oluşturmuş olduğu sinüzoidal darbe genişlik modülasyonu (SDGM) ve üçüncü harmonik enjekteli darbe genişlik modülasyonu (ÜHE-DGM) modülasyon tekniği modlarının (Mod I-VI) şebekeden bağımsız H6-II tipi eviricide meydana getirdiği performanslar ayrı ayrı ortaya konulmuş ve karşılaştırmalı bir analiz yapılmıştır. Sonrasında, SDGM ve hibrit darbe genişlik modülasyonu (HDGM) temelli çeşitli modülasyon stratejileri (geleneksel, geleneksel-ayrık, geliştirilmiş ve geliştirilmiş-ayrık), modülasyon ve taşıyıcı sinyallerin meydana getirmiş olduğu modlar (Mod I-XVI) ışığında anahtarlama işaretleri üretilip şebeke bağlantılı hale getirilmiş H6-II tipi eviricisi anahtarlarına uygulanmıştır. Her bir mod için eviricinin aktif ve reaktif güç enjeksiyon kabiliyeti irdelenmiştir. Son olarak, güç enjekte (aktif veya reaktif), modülasyon tekniği (SDGM veya HDGM), modülasyon stratejisi (MStr 1-6), modülasyon sinyali (MS 1-2) ve taşıyıcı sinyali (TS 1-6) türleri dikkate alınarak oluşturulan modlara bağlı olarak ortak mod gerilimi (V_CM) ve kaçak akım (i_cm) davranışı irdelenmiş. Farklı parazitik kondansatör (C_fv) değerleri için kaçak akım (i_cm) değerindeki değişim gözlemlenmiştir.

The Turkish lip reading using deep learning method

Automated lip reading is a research problem that has developed considerably in recent years. Lip reading is evaluated both visually and audibly in some cases. Detecting an unwanted word from a security camera is an example of a visual lip-reading problem. Audio-visual datasets are not applicable where such image-only data is involved. Therefore, we may not have audio input in all cases. In certain cases, it is not feasible to obtain the audio input of the spoken word. In this study, we have gathered a novel Turkish dataset consisting solely of images. The dataset was generated using YouTube videos, which constitute an uncontrolled environment. Consequently, the images present challenging parameters with respect to environmental factors such as lighting conditions, angles, colors, and individual facial characteristics. Despite the variations in facial attributes like mustaches, beards, and makeup, the visual speech recognition problem was addressed using Convolutional Neural Networks (CNN) without making any modifications to the data. The problem was formulated with 10 classes, comprising single words and two-word phrases. While developing the study, comparisons were made with LSTM, BGRU, and Dilated CNN. The proposed study using only-visual data obtained a model which is automated visual speech recognition with a deep learning approach. In addition, since this study uses only-visual data, the computational cost and resource usage is less than in multi-modal studies. Also, we introduce introduced a novel approach called Concatenated Frame Images, which involved combining image frames into a single large frame. It is also the first known study to address the lip reading problem with a deep learning algorithm using a new dataset belonging to the Ural-Altaic languages.

Graph-based object classification techniques for autonomous vehicle radar sensors

As the automotive industry continues to evolve, the importance of visual perception systems that provide situational awareness to autonomous vehicles has become crucial. While traditional deep neural networks have been successful in solving 2D Euclidean problems over the past decade, the analysis of point clouds, especially RADAR data, presents significant challenges owing to its irregular structure and intricate 3D geometry, which are not well-suited for 2D signal processing. To address this issue, we propose two novel approaches by using Graph and Transformer based classification methods for RADAR point clouds in this thesis. The novel aspect of these studies lie in the development of an object point detection pipeline utilizing Graph and/or Transformer based methods. Each of the created models utilizes a deep learning structure from start to finish, incorporating graph convolutions on both RADAR points and feature vectors. Feature vectors are generated within the GSP framework to create a contextualized representation of the sensor data. As the movement towards comprehensive deep learning methods continues to grow in popularity, we initially present the RADAR-DGCNN and RADAR-PointNGCNN methods, both of which are constructed using graph-oriented algorithms. While our initial suggested approaches predominantly utilize graph-related methods, we improve the classification outcomes by integrating adaptations into a Transformer network within the GSP framework. To validate the effectiveness of our proposed methods, we conduct experiments using publicly available nuScenes and RadarScenes point cloud datasets. Through extensive experimentation on these challenging benchmark datasets, we demonstrate that our proposed method outperforms state-of-the-art baselines studied on the RADAR point cloud in terms of performance.

FMCW radar verilerinin makine öğrenmesi yöntemleri ile sınıflandırılması

Günümüzde objeleri niteliklerine göre sınıflandırmanın birçok uygulama alanı bulunmaktadır. Örneğin, savunma sanayi, gözetleme, robotik vb. Bu durum, geleneksel yöntem ile çözülemeyen problemlere yönelik birçok yenilikçi uygulamanın ortaya çıkmasına olanak sağlar. Örneğin, radar verileri üzerinden nesnelerin sınıflandırılmasında hız, Radar Kesit Alanı (RKA), faz değişimi gibi birçok değer göz önünde bulundurulur. Ancak, bu yöntem ile birbirine yakın boyut ve hızlarda olan nesneler yüksek doğruluk ile ayırt edilememektedir. Bu duruma örnek olarak kuş ve droneların radar verileri üzerinden ayırt edilmeye çalışılmasını örnek verebiliriz. Kuşlar ve droneların RKA ölçümleri ve hızları bazı durumlarda aynı olmaktadır ve bu sebep ile geleneksel eşik uygulama gibi yöntemler etkin olmamaktadır. Günümüzde meydana gelen simetrik ve asimetrik çatışma ve savaşlar göz önüne alındığında, drone kullanımının arttığını ve savaş alanında etkin bir şekilde kullanılabileceğini gözlemlemek mümkündür. Droneların kolay elde edilebilir ve kolay imal edilebilir olması bu duruma neden olabilmektedir. Bu nedenle farklı sensörler ve farklı yöntemler kullanılarak bu droneların ayırt edilmesi önem arz etmektedir. Bu tez çalışmasında, bu ayrımın yüksek performansla gerçekleştirilebilmesi için gerçek radar sensör ölçümlerinden elde edilen eş evreli dördün evreli (In-Phase Quadrature, IQ) verilerinin spektogramları ile Evrişimsel Sinir Ağı(ESA) algoritmasının performansı üzerine bir çalışma yapılmıştır. Bu çalışmada, Frekans Modülasyonlu Sürekli Dalga (Frequency Modulated Continuous Wave, FMCW) radardan elde edilmiş olan IQ verilerinin mikro-doppler izlerini kullanarak, klasik makine öğrenmesi yöntemlerini ve farklı derin öğrenme mimarilerini kullanarak hem farklı drone türlerinin sınıflandırılmasını hem de droneların kuşlardan ayırt edilmesi gerçekleştirilmiştir. Bu çalışmada kullanılmış olan veriseti içerisinde 6 adet drone sınıfı, 2 adet insan hareketine bağlı ölçümlerden oluşan insan sınıfı, 6 ayrı kuş türüne ait ölçümlerin olduğu kuş sınıfı ve Üçgen Reflektör ölçümlerinden oluşan üçgen reflektör sınıfı bulunmaktadır. Bu çalışma sonucunda uçtan uca oluşturulmuş ESA mimarileri ve önceden eğitilmiş ESA mimarilerinde ile yüksek başarım oranları elde edilmiştir. Bu çalışmada önerilen ESA mimarisi ile özniteliklerin çıkartılarak Destek Vektör Makinası ile sınıflandırıldığında en yüksek doğruluk değeri %98.04 olarak elde edilmiştir.

Dikgen olmayan çoklu erişimde kaynak tahsisi

Dikgen Olmayan Çoklu Erişim (NOMA) sisteminde Kaynak Tahsisi (RA), Kullanıcı Eşleştirme (UP) ve Güç Tahsisi (PA) olmak üzere iki başlık altında incelenir. Kaynak tahsisi, UP ve PA'nın birlikte uygulanması ile gerçekleştirilir. UP ile hücredeki kullanıcılar birden fazla gruba ayrılır ve her grup için ayrı ayrı NOMA uygulanır. Bu çalışmada, her biri iki kullanıcıdan oluşan gruplar için güç alanında kaynak tahsisi yapılmıştır. Kullanıcıları eşleştirmek için Rastgele Eşleştirme, Optimal Kullanıcı Eşleştirme ve Uyarlanabilir Kullanıcı Eşleştirme algoritmaları ayrı ayrı uygulanmıştır. Uygulanan tüm bu eşleştirme algoritmaları için yine ayrı ayrı olmak üzere her bir algoritmadaki gruplar içerisinde güç tahsisi yapılmıştır. Güç tahsisi, sezgisel optimizasyon algoritmalarından biri olan Parçacık Sürü Optimizasyon (PSO) algoritması kullanılarak yapılmıştır. Algoritma, her bir grup içerisindeki kullanıcıların veri hızının OMA sistemindeki veri hızlarından düşük olmaması ve kullanıcılara atanan güç katsayılarının toplamının bire eşit olması kriterlerine göre çalıştırılmıştır. Çalışma kapsamında kullanıcıların optimal bir eşleşme ile gruplandırılması ve sistemin toplam veri hızının arttırılması hedeflenmiştir. Sonuçlar MATLAB programı kullanılarak grafikler üzerinden karşılaştırmalar yapılarak gösterilmiştir. Kullanılan eşleştirme algoritmaları ile beraber yapılan güç tahsisi sonucu elde edilen kullanıcı veri hızları ve sistemin toplam veri hızının OMA kullanıcı veri hızları ve sistemin toplam veri hızı ile karşılaştırılması yapılmıştır. Ayrıca kullanıcıların NOMA ve OMA hızları kullanılarak sistemin kazancı hesaplanmıştır ve grafik ile gösterilmiştir. PSO algoritmasının güç tahsisi üzerindeki performansının anlaşılabilmesi için literatürde sıkça kullanılan Channel State Information (CSI) tabanlı güç tahsisi yönteminden faydalanılmıştır. Bu iki yöntem karşılaştırılarak sonuçlar yorumlanmıştır.

Akıllı batarya kapasitesinin derin öğrenme yöntemleriyle tahmini

Günümüzde lityum iyon bataryalar, verimli bir enerji depolama elemanı olarak üretimin ve yaşamın çeşitli alanlarında yeri doldurulamaz bir rol oynamaktadır. Lityum iyon bataryaların sağlık durumu (SOH), enerji depolama sisteminin güvenli çalışması için kritik öneme sahiptir. Lityum iyon bataryaların sağlık durumunun bozulması batarya performansının düşmesine, mevcut maksimum kapasitenin azalmasına, hizmet ömrünün kısalmasına, elektrikli araçların sürüş menzilinin azalmasına ve hatta elektrikli araç kullanımında güvenlik açıkları meydana gelmesine yol açabilmektedir. Bu tez çalışmasında batarya yönetim sisteminden gelen, yaşlanmaya bağlı olarak değişen gerilim, akım ve sıcaklık profilleri gibi ölçülebilir veriler kullanılmış bu veriler ile kapasite değişim vektörü elde edilmiş ve Dikkat Mekanizmalı Geçitli Tekrarlayan Birim yöntemi ile bir kapasite tahmin çerçevesi önerilmiştir. Bu verilere dayanarak kapasite ile şarj profilleri arasındaki ilişki sinir ağları tarafından öğrenilir. Bu çalışmada ulaştığımız deneysel sonuçlar hem soğuk hem sıcak hem de oda sıcaklığı koşullarından NASA lityum iyon batarya veri setlerine dayanır. Önerilen dikkat mekanizmalı GRU yöntemi, bataryanın sağlığının tahmininde ortalama mutlak yüzde hata açısından derin öğrenme yöntemlerinden olan LSTM, GRU, BiLSTM, LSTM-AM ve BiLSTM-AM yöntemlerine kıyasla sırasıyla %35, %27, %20, %16 ve %10'a kadar daha başarılı olduğu görülmüştür. Yapılan benzetim çalışmaları MATLAB ortamında derin öğrenme toolbox'ı kullanılarak gerçekleştirilmiştir. Son yıllarda dikkat mekanizmaları, zaman serisi tahmin modellerinin performansını artırmak için güçlü bir araç olarak ortaya çıkmıştır. Bu çalışmada, zaman serisi problemlerinin çözümlerinde kullanılan LSTM, BiLSTM ve GRU aynı NASA veri setleri üzerinde denenmiş ve her biri dikkat mekanizması ile birleştirilerek performansları ölçülmüştür. Bu üç yöntemden daha hızlı ve basit olmasıyla GRU tercih edilmiştir. Bu çalışmada önerilen mekanizma GRU ile Dikkat Mekanizmasını birleştirerek oluşturulmuş SoH öngörüm mekanizmasıdır.

E-burun kullanılarak aynı ve ayrı hasat dönemindeki farklı kalitelere sahip siyah çayların sınıflandırılması

Dünya genelinde en çok tüketilen içeceklerin bir örneği çaydır ve ülkemiz çay sektörü yönüyle önemli bir yere sahiptir. Bunlardan dolayı çay kalitesi her zaman ön planda olan bir konudur. Çay ürünlerinin sağlıklı yöntemlerle üretilerek iyi bir kalite standardında olması istenilen durumdur. Çay, satış piyasasına sunulmadan önce amaçlanan kalitede doğruluk göstermelidir. Çay kalitesinin standartlarının belirlenmesinde insanların öznel karar vermesi değişken sonuçlara neden olabilir. Çayın kalitesinin nesnel yöntemlerle kontrol edilmesi, çay fabrikalarında daha doğru sonuçlara ulaşılması için gereklidir. Bu tez çalışmasında, çay kokusu temel alınarak Doğu Karadeniz Bölgesinde üretilen aynı ve ayrı hasat dönemindeki farklı kalitelere sahip siyah çayların kalitesinin elektronik ortamda sınıflandırılması içim minimal olarak tasarlanan elektronik burun prototipi kullanılmıştır. Bu e-burun devresinde sistemli bir yol izlenerek siyah çayların kokusunun 8 farklı sensör tarafından algılanması sağlanmıştır. İletkenlik değişimine dayalı olarak çalışan sensörlerin neden olacağı gerilim değişimi veri toplama kartına kaydedilmiş ve bilgisayarda sayısal olarak görüntülenmiştir. E-burun devresiyle elde edilen bu işaretlere ön işleme uygulamış, öznitelik çıkarımı yapılmış ve k-en yakın komşu, destek vektör makineleri ile torbalama öğrenme algoritmaları sınıflandırma amacıyla kullanılmıştır. Sınıflandırma başarılarının incelenmesi için 5-katlı çapraz doğrulama yöntemi kullanılmış ve yöntem sonucundaki başarım yüzdeleri belirlenerek karşılaştırılmıştır.

Yılan robotun öğrenme tabanlı adaptif hareket kontrolü

Yılan robotun gerçek dünyadaki potansiyel uygulamaları için oldukça önemli olan enerji verimli adaptif hareketi bu tez çalışmasında ele alınmıştır. Tekerleksiz bir yılan robot mekanizmasının göz önüne alındığı bu çalışmada simbiyotik organizma arama algoritmasına dayanan iki farklı çok amaçlı optimizasyon yöntemi kullanılarak yılan robotun enerji verimli hareketi için optimum yürüyüş parametreleri araştırılmıştır. Önerilen her iki yöntem ile tatmin edici kararlı sonuçlar elde edilirken hızlı baskın olmayan sıralamalı çok amaçlı simbiyotik organizma arama algoritmasının tek bir çalışmada daha çok çözüm üreterek Pareto cephesinde daha düzgün bir dağılım sağladığı görülmüştür. Önerilen yöntemin yılan robotunun farklı çevre koşullarındaki enerji verimli adaptif hareketi için optimum yürüyüş parametrelerini bulmadaki performansı, robotun hareket ettiği yüzeyin camdan ahşaba kadar oldukça geniş bir aralıkta değiştiği dokuz farklı ortamda test edilerek gösterilmiştir. Yılan robotun eklem yörünge kontrolü için geleneksel kontrol yöntemlerinden farklı olarak değişen çevre koşullarına uyum sağlama yetenekleriyle öne çıkan derin pekiştirmeli öğrenme tabanlı dört farklı denetleyici geliştirilerek yörünge takip performansları birbirleriyle ve PD denetleyici ile karşılaştırılmıştır. Elde edilen sonuçlardan transfer öğrenmenin, ajanın yakınsama hızını ve genelleştirme özelliğini iyileştirerek daha üstün bir performans sunduğu görülmüştür. Son olarak, yılan robotun enerji verimli hareketi için ikiz gecikmeli derin deterministik politika gradyanı algoritmasının kullanıldığı bir denetleyici ile hız kontrolü yapılarak biyolojik yılanların yürüyüş biçimlerine benzer adaptif yörüngeler üretilmiştir.

Kırsal dağıtım şebekelerinde arıza yeri tespit cihazı geliştirilmesi

Elektrik enerjisinin kalitesi, sürekliliğine ve sistemin güvenirliliğine bağlıdır. Bu kapsamda şebekede oluşan arızanın ve arıza yerinin tespiti önem kazanmaktadır. Literatürde, dijital ölçüm cihazları kullanılarak iletim şebekesinde arıza yerinin tespiti ile ilgili farklı yöntemlerin kullanıldığı çeşitli çalışmalara rastlanmıştır. Fakat dağıtım şebekesinin dallı yapısı, çevresel faktörlerden (hava koşulları, bitki örtüsü vs.) etkilenişi ve izlenmesinin zor oluşu iletim şebekesindeki çalışmaların dağıtım şebekesinde başarılı sonuçlar vermesine engel olmuştur. Bu doğrultuda bu tez çalışmasında, çok dallı kırsal dağıtım şebekelerine uygulanabilecek Rastgele Orman tabanlı arıza yeri tespit sistemi önerilmiş ve bu sistemdeki arıza yeri algoritması ile çalışan 2 prototip cihaz uygulaması geliştirilmiştir. Önerilen algoritmada, yalnızca hat başından alınan 3 faz akım-gerilim verilerine ayrık dalgacık dönüşümü ve Fast Walsh Hadamard dönüşümü uygulanarak öznitelikler çıkarılmıştır. Algoritmanın etkinliği, gerçek hat parametreleri kullanılarak Digsilent PowerFactory programında modellenen Trabzon'da bulunan Akyazı-Düzköy fideri ve IEEE-34 test fiderinden alınan verilerle kanıtlanmıştır. Geliştirilen cihaz uygulamaları çevrimiçi ve çevrimdışı uygumalardır. Çevrimiçi uygulamada, MATLAB Coder yardımıyla F28379D içerisine gömülen algoritma arıza verilerini gerçek zamanlı olarak okumakta ve arıza yeri tespit sonucu elde edilmektedir. Çevrimdışı uygulamada ise Lattepanda geliştirme kartına gömülen arıza yeri tespit sistemi ile sonuç elde edilmektedir. Yapılan çalışmaların literatürdeki diğer çalışmalar ile karşılaştırılması yapılmış ve etkinliği görülmüştür.

Radyo astronomi uygulamaları için 1420 mhz çalışmafrekansında dar bantlı filtre tasarımı

1420MHz radyo astronomik ölçümlerin yapıldığı frekans değerlerinden birisidir. Atomik yapıdaki hidrojen bulutlarının özellikleri radyo gözlemleriyle 1420MHz'de saptanmaktadır ve ölçümler radyo teleskop sistemlerinin RF bloğu ile gerçekleştirilir. Bant geçiren filtreler bu RF bloğun çok önemli bileşenlerindendir. Bu tezde, radyo astronomi uygulamaları için 1420MHz çalışma frekansında yarım dalga boyu açık devre sonlandırmalı saplama filtresi yöntemi ile dar bantlı, mikroşerit bant geçiren filtre tasarlanmıştır. Tasarlanan filtreye çeyrek dalga boyu kısa devre sonlandırılmış saplamalar ekleyerek, harmonik bastırma çalışmaları yapılmıştır. Filtrenin elektromanyetik uyumluluğunu artırmak ve girişim sorunlarını önlemek amacıyla GCPW (Grounded Coplanar Waveguide) yapısı uygulanmış ve çevresine topraklama delikleri eklenmiştir.Filtre tasarımlarında AWR simülatörü kullanılarak 3 boyutlu elektromanyetik simülasyonlar yapılmış ve istenen tasarım kriterlerine ulaşmak için saplama uzunlukları optimize edilmiştir. ROGERS 4350B dielektrik malzemesi kullanılarak üretilen filtrenin teorik ve pratik sonuçların uyum içinde olduğunu göstermiştir. Elde edilen filtre, yaklaşık 100MHz bant genişliğinde ve -30 dB yansıma kaybı (S11) değerlerinde ölçülmüştür. Bu bulgular ile filtre; yüksek seçicilik, yüksek yansıma kaybı ve istenmeyen frekansların etkin bastırılması gibi özelliklere sahiptir, böylece hem akademik hem de uygulamalı araştırmalarda kullanım için idealdir.

Design of a flight test instrument system for measuring and analyzing of vibration signals on a helicopter

Health and monitoring of aircraft vibrations are crucial to safety. To maintain safe flying, helicopter vibration levels should be kept at a minimum. Therefore, vibration signal analysis and systems that measure vibration levels are very important topics in the avionics industry. In the scope of this thesis, Flight Test Instrument (FTI) system is designed for data acquisition purposes. Designed FTI system consists of power module, controller module, analog input module and backplane module. The power module converts input power to desired levels according to system requirements. The controller module is responsible for calculations and communication due to having an FPGA on board. The analog input module is responsible for interfacing with the sensors, signal conditioning, and sampling the vibration signals. The backplane is designed for combining all the modules together. The study also contains vibration signal analysis. In order to determine the vibration level and phase different approaches were made. First of all, for determining vibration magnitude, FFT implementation has been made, and for the phase calculation several digital filters were designed and implemented into the system. Algorithms that are developed have been verified in laboratory environments with a constant vibration generator device then measurements from a helicopter had been taken in order to measure the vibration level. To compare the results a commercial of the shelf (COTS) device was used in helicopter experiments and the results and comparisons have been shared. Afterward, several machine learning algorithms (such as SVM, GPR, linear regression etc.) are trained for vibration both magnitude and phase prediction. Simulation results have been shared and evaluated for these algorithms. KEYWORDS: Signal Processing, Machine Learning, Hardware Design, Flight Test Instrument, Algorithm Development, Vibration Signals

Parazitik yama katmanlı mikroşerit yama anten dizisi tasarımı

Mikroşerit yama antenler, düşük üretim maliyeti ve üretim kolaylığı gibi avantajları nedeniyle kablosuz haberleşme sistemlerinde sıklıkla kullanılmaktadır. Fakat, dar bant genişliği ve sınırlı kazanç gibi performans kısıtlamaları, geniş frekans bandı ve yüksek kazanç gerektiren uygulamalarda kullanılabilmesi için çeşitli tasarım iyileştirmelerini gerekli kılmaktadır. Bu tezde, bant genişliği ve kazanç artırımı amacıyla parazitik yamaların kullanıldığı bir dizi mikroşerit yama anten tasarımı üzerinde çalışılmıştır. Bu kapsamda, çalışmada dizi yama anten yapısına parazitik yamalar eklenerek performans parametrelerinin iyileştirilmesi hedeflenmiştir. Çalışma kapsamında, ana ve parazitik yamalar arasındaki optimum mesafe, dielektrik malzeme özellikleri ve dizi düzeni gibi tasarım parametreleri detaylı olarak analiz edilmiştir. Elde edilen sonuçlar, parazitik yamaların eklenmesiyle antenin bant genişliğinde ve kazancında belirgin bir artış sağlandığını göstermiştir. Bu tasarımın, yüksek frekanslı haberleşme sistemleri ve uydu uygulamaları gibi alanlarda verimli bir çözüm sunduğu değerlendirilmektedir.

Gezgin satıcı probleminde genetik algoritmalar için yeni seçilim operatörlerinin geliştirilmesi

Gezgin satıcı problemi (GSP) rota planlama, baskı devre kart tasarımı, bilgisayar kablolama, üretim planlama gibi birçok gerçek hayat problemlerinde kullanılmaktadır. GSP'nin çözümü için meta-sezgisel algoritmalar yani, Tavlama benzetimi, karınca kolonisi, sinir ağları, tabu arama, parçacık sürüsü optimizasyonu ve genetik algoritma kullanılmaktır. Son yıllarda, araştırmacılar genetik algoritması üzerinde keşif ve sömürü arasındaki dengenin iyileştirilmesi amacıyla, seçilim, mutasyon ve çaprazlama operatörleri önermişlerdir. Literatürde yer alan 6 seçilim operatörü, 6 mutasyon operatörü ve 11 çaprazlama operatörü uygulanmış ve yöntemlerin performansları yakınsama oranları ve hesaplama süreleri açısından değerlendirilmiştir. Ayrıca keşif ve sömürü dengesini iyileştirmek amacıyla, Keşif-Sömürü Denge Seçim (KSDS) ve Hibrit Seçim operatörleri (HS) önerilmiştir. Yöntemler, 30 farklı TSPLIB veri setinde ve çelik üretim verilerinde test edilmiş ve kritik fark diyagramları kullanılarak yöntemler arasındaki istatiksel farklar görselleştirilmiştir. Ayrıca yöntemlerin birbirinden ne derece iyileştirilmiş olduğunu gözlemlemek için t-test istatiksel testleri yapılmıştır. Sonuçlar önerilen seçim operatörlerinin literatürdeki diğer yöntemlere kıyasla daha etkili performans gösterdiği görülmüştür. Mutasyon yöntemlerinde Değişim Mutasyon (DM) operatörü en etkili sonuçları verirken, çaprazlama yöntemlerinde ise Geliştirilmiş Açgözlü Çaprazlama (GAÇ) yöntemi en iyi sonuçları vermiştir.

Adaptif hız sabitleyici sisteminin tasarlanması ve simüle edilmesi

Artan araç kullanımı ve gelişen teknoloji ile beraber insan güvenliği araçlarda dikkate alınan ana konulardan biri olmuştur. Kullanımdaki artışa bağlı olarak araçlardaki güvenlik ve konfor artışı bir ihtiyaç haline gelmiştir. Bu ihtiyacın karşılanması için sürüş destek sistemleri geliştirilmeye başlanmıştır. Sürüş destek sistemleri ile sürücü hatalarına bağlı kazaların azaltılması, sürüş sırasında sürücüye yardımcı olunarak yorgunluk gibi fiziksel etmenlerin azaltılması ve gerekli durumlarda sürücünün uyarılması amaçlanmaktadır. Sürüş destek sistemlerinden biri olan Adaptif Hız Sabitleyici sistemi ise geleneksel hız sabitleyici sistemine ek olarak önündeki araçlarla güvenli mesafeyi koruyacak şekilde fren ve gaz pedallarının kontrolünü sağlamaktadır. Bu sistemi sürücüler belirli bir hız değerine ayarlayarak önündeki araç ile güvenli bir mesafe bırakarak yolculuk yapabilmektedir. Bu durum sürücülerin yorgunluk seviyesini azaltmakta ve sürücü hatasına bağlı olarak meydana gelebilecek hataları minimuma indirmektedir. Adaptif Hız Sabitleyici sistemiyle şehirler arası yollara ek olarak şehir içi trafiğinde de hız sabitleyicinin kullanılabilme imkânı sunulmaktadır. Bu tez çalışması kapsamında Adaptif Hız Sabitleyici sistemi kontrolcü tasarımı yapılmış ve araç dinamikleri ile bu kontrolcünün performansı simüle edilmiştir. Tasarlanan bu sistemin farklı kontrolcülerle, farklı araç dinamikleriyle ve kontrolcü içi değişen parametreler ile sonuçları değerlendirilmiş ve optimize edilmiştir.

Ultra-wideband butler matrix design

In this study, a wideband 4x4 Butler matrix design operating below Ku-band is proposed. The proposed 4x4 Butler matrix operates between 3GHz to 12 GHz. So as to achieve wideband performance, couplers and phase shifters that are used in the Butler matrix are also designed to perform within wideband. The designed Butler matrix has been manufactured to verify its operation. It has been seen that the measured results especially the consecutive phase differences between the output ports of the Butler matrix were very close to the simulated results. A 4x1 patch antenna array is designed to be used with Butler matrix. In the simulation environment, the 4x4 Butler matrix is connected to the designed 4x1 microstrip antenna array, in order to see if it would be able tilt the beam of the designed antenna array to the desired directions. The simulation results of the 4x4 Butler matrix combined with the 4x1 antenna array have shown that the 4x4 Butler matrix is able to tilt the antenna beam successfully to the 4 different directions. So as to verify beam tilting capabilities of the 4x4 Butler matrix, the designed 4x1 patch antenna array is manufactured and combined with the Butler matrix. The farfield patterns created by exciting each input port of the Butler matrix is measured in the anechoic chamber. The measurement results yielded that the designed 4x4 Butler matrix is able to tilt the antenna array pattern successfully to the desired directions.

Görüntü işleme tabanlı yüz ifadelerinden duygu analizi

Bu tez çalışmasında, gerçek zamanlı görüntülerde insan yüz ifadelerinin sınıflandırılma çalışması yapılmıştır. Gerçek zamanlı tanıma işlemini gerçeklemenin birtakım faydaları bulunmaktadır. Örnek vermek gerekirse; toplu fotoğraflarda ruh halinin analiz edilmesi bu bakımdan ilgi çekici bir örnektir. Bir etkinlik sırasında çekilmiş fotoğraflarda bulunan insanların yüz ifadelerinin algılanması, bu kişilerin genel anlamda ne derece eğlendiğine ilişkin niceliksel veri sağlayabilir. İçerik duyarlı görüntü erişimini bir diğer örnek olarak verebiliriz, söz gelimi bir veri tabanından, sadece şaşıran insanların olduğu fotoğraflara erişilebilir. Bu çalışma kapsamında; yüz ifadelerine ilişkin 7 farklı duygu sınıflanmış olup; bunlar "mutluluk", "üzüntü", "şaşkınlık", "iğrenme", "öfke", "korku" ve "nötr" olarak sıralanmaktadır. Python programlama diliyle yazılan uygulama ile FER2013, JAFFE ve CK+ veri setlerini kullanarak, farklı ifadelerde klasik makine öğrenme yöntemlerinden k-En Yakın Komşuluk ve Destek Vektör Makineleri kullanılırken, derin öğrenme yöntemlerinden aktarımlı öğrenme ile AlexNet, ResNet, DenseNet ve Inception mimarileri kullanılmış, detaylı analizler yapılmıştır. Ayrıca bu çalışmada; klasik makine öğrenme yöntemleri ve derin öğrenme mimarilerini kıyaslarken, 2 farklı uygulama ile gerçek zamanlı ve gerçek zamanlı olmayan uygulamalar da karşılaştırılmıştır. Bu çalışma, en uygun mimariye sahip derin öğrenme tekniklerine dayanan gerçek zamanlı ifade tanıma sistemlerinin, sadece bir yazılım ile bilgisayar donanımı aracılığıyla yüksek doğruluklarla uygulanabileceğini göstermektedir.

Nanometre hassasiyetinde robotik taşıma sistemi tasarımı

Bu tez kapsamında nanometre hassasiyetinde istenen değerde doğrusal biçimde bir uzama hareketi yapabilen doğrusal bir piezoelektrik motor sistemi ve denetimi için piezoelektrik eyleyici tasarlanmıştır. Bu çalışmada sadece maddenin hareketinin mikroskop görüntüleri ile ölçülmesi ve istenilen konuma gelip orada kalabilecek kadar kararlı bir denetleyici tasarımı olacaktır. Nanometre hassasiyetindete bir motorun tasarlanması için Piezoelektrik madde kullanılmalıdır. Diğer tür motorlarda istenilen hassasiyetin yakalanması piezoelektrik maddeye göre çok daha zordur. Piezoelektrik maddenin özelliği gereği yüksek gerilimlerde düşük yer değiştirme oranlarına sahip olmalarıdır. Bu tezde kullanılan piezoelektrik madde için önerilen voltaj değişimi 0-150volt aralığında olup bu gerilim değişiminde uzama miktarı kullanılan piezoelektrik malzemeye göre 0-40mikrometre yer değiştirmeye sahiptir. Bu tez kapsamında ilk önce piezoelektrik madde için bir sürücü devresi tasarlanmıştır. Bu sürücü devresi PWM tekniği ile çalışan bir sürücü devresidir. Tasarlanan sürücü devresi Bilgisayar ortamında modellenerek PWM tekniği ile nasıl çalıştığı ve istenilen şartları sağladığı kontrol edilmiştir. Piezoelektrik madde çok az yer değiştirmeye sahip olduğu için görüntü işleme teknikleri ile yerdeğiştirme miktarı ölçülmüştür. Bu ölçüm tasarlanan geribeslemeli denetim sisteminin geribesleme bilgisi olarak kullanılarak, istenen uzama miktarı ile arasındaki hata en aza indirilmeye çalışılmıştır. Denetim algoritması olarak PID denetleyici kullanılmıştır. Kamera ile ölçülen yerdeğiştirme bilgisi arzu edilen uzama değerinden çıkarılarak PID denetleyiciye gönderilmiş ve istenilen yerdeğiştirmeye göre bir denetim sinyalinin üretilip PWM tekniği ile piezoelektrik sürücüye gönderilmesi sağlanmıştır.

Köpeklerin uzun kemiklerinin ve uzun kemiklerindeki kırıkların sınıflandırılması

Son yılların en popüler konularından olan derin öğrenme algoritmaları, biyomedikal alanındaki problemlerin çözümünde önemli bir role sahiptir. Çeşitli görüntüleme yöntemleri ile elde edilen görüntüler kullanılarak hastalık ve kırık tespiti, biyolojik veri kestirimi, doku ve organ bölütlemesi, eksik veri tamamlanması gibi birçok uygulama bu algoritmalar sayesinde başarılı bir şekilde gerçekleştirilebilmektedir. Özellikle kemiklerdeki kırık tespiti, bu alanda en çok çalışılan konuların başında gelmektedir. Ancak bahsi geçen uygulamaların büyük bir çoğunluğu beşeri hekimlikte yer edinirken, veteriner tıpa hizmet eden uygulamalar daha geri planda bırakılmıştır. Özellikle literatürde bu alandaki eksikliğin fark edilmesi, tez konusunun en büyük motivasyon kaynağı olmuştur. Bu tez çalışması kapsamında, Ankara Büyükşehir Belediyesi Sokak Hayvanları Geçici Bakım Evi'nden alınan, köpeklere ait X-ray görüntülerini içeren geniş kapsamlı bir veri seti meydana getirilmiştir. X-ray görüntülerinden uzun kemiğin çeşidinin belirlenmesi, kırığın varlığının saptanması ve var olması durumunda da kırığın cinsine göre sınıflandırılması hedeflenmiştir. Sadece X-ray görüntülerine bakılarak kırık zamanının ve köpeğin yetişkinlik düzeyinin saptanabilmesi ise tez kapsamında yapılan diğer çalışmalar arasında yer almaktadır. Biyomedikal görüntü işleme alanındaki pek çok çalışma gibi, bu çalışmada da farklı derin öğrenme mimari karşılaştırılarak sonuçlar en iyileştirilmeye çalışılmıştır.

Sinyal karıştırıcıların hedef tespit radarlarına etkisi

Hedef tespiti ve hedef konumlandırma, radar sinyal işleme alanının en önemli yaklaşımlarından olup, hedef unsurlara ait konum bilgilerini, hedef bölgeye yaklaşmadan, güvenli bir mesafeden elde etmek için kullanılan bir radar sistemidir. Hareketli hedef tespiti radarlarda temel amaç hareket tespitidir ve genel olarak hareketli insanların tespiti söz konusudur. Bant genişliği, merkez frekansı, anten kazancı vb. radar parametrelerinin değerleri, hareketli hedef tespit radarının hareket tespit ve görüntüleme performansını etkilemektedir. Hareketli hedef tespiti, genel olarak bazı temel işaret işleme adımlarını içerir; görüntü oluşturma, arka plan çıkarma, hareketli hedef tespiti, hedef konumlandırma, gürültü giderme vb. tüm bu adımlardaki algoritmaların başarımı, tüm sistemin başarımını etkilemektedir. Hedeften elektromanyetik dalgalarla elde edilen ham veriler, belirsizlik ve bozulmalar içerebilmektedir, çevresel şartlardan önemli ölçüde etkilenmektedir. Sinyal Karıştırıcılar (Jammerlar) sistem başarımını olumsuz etkileyebilmektedir. Bu nedenle, çeşitli senaryolar içeren deneyler ile gerçek farklı radar türleri (FMCW, SFCW ve Pseudo-Noise Radar) ile veriler toplanarak Sinyal Karıştırıcının farklı tür radarlara etkileri mukayese edilmiştir.

İnsan hareketlerinin kinect sensör kullanılarak sınıflandırılması

Son yıllarda sağlık ve güvenlik gibi birçok alanda insan hareketlerini sınıflandırmaya yönelik çalışmalar yapılmaktadır. Son yıllarda kullanım alanı daha çok gelişen görüntü işleme ve sınıflandırma algoritmaları bu alanda da kullanılmaya başlanmıştır. Bu sınıflandırma algoritmalarının öncül yöntemleri makine öğrenmesi ve derin öğrenmedir. Bu çalışmada, Kinect sensör kullanılarak elde edilen veri seti üzerinde insan hareketlerinin sınıflandırılması yapılmıştır. Kullanılan veri seti içerisinde gerçek zamanlı insan duruş bilgilerinin ve görüntülerinin bulunduğu literatürde hazır halde bulunan CAD60 veri setidir. Bu veri setinde, farklı insanların farklı hareketlerini/duruşlarını içeren veriler bulunmaktadır. Bu çalışma kapsamında, MATLAB uygulaması kullanılarak derin öğrenme tabanlı ve makine öğrenme tabanlı yöntemlerle insan hareketlerini sınıflandırma yapılmıştır. Ham veri seti üzerinde, geriye doğru öznitelik seçme (BFS) ile elde edilen verilerle ve Uzun Kısa Süreli Bellek (Long Short Term Memory – LSTM) ile öznitelik çıkarma ile elde edilen verilere makine öğrenmesi tabanlı metotlar uygulanarak sınıflandırma çalışmaları yapılmıştır. Bunu yanı sıra LSTM, Evrişimsel Sinir Ağları (Convolutional Neural Network, CNN) ile sıfırdan öğrenme (learn from scratch) ve öğrenme aktarımı (transfer learning) yöntemi ile insan hareketleri sınıflandırılmıştır. Bu altı yöntemin sonunda elde edilen başarı değerleri birbirleri ile kıyaslanmıştır ve maksimum başarı değeri LSTM ile öznitelik çıkarma yönteminde elde edilmiştir.

Radyosonde rasatları ile makine öğrenmesi tabanlı hava durumu kestrimi

Geçmişten günümüze hava tahmini insanlık için önem arz etmektedir. Hava tahmininin hassas gerçekleştirilebilmesi sel, tsunami vb. doğal afetlere karşı önlemler alınarak oluşacak olumsuz etkileri en düşük seviyeye indirmeyi sağlayabilmektedir. Bu çalışma kapsamında radyosonde verilerini kullanarak hava durumu kestirimi yapılmaktadır. Bu kestirimde en yüksek ve en düşük sıcaklık tahmini yapılmaktadır. Makine Öğrenmesi Algoritmaları kullanarak kestirim gerçekleştirilmiştir. Daha önce literatürde bulunan sıcaklık tahmini çalışmalardan farklı olarak 3 yıllık Radyosonde rasat verileri kullanılmıştır. Bu sayede yerden 40 km yüksekliğe kadar 1mbar aralıklarla ölçülmüş veriler ile atmosfer, literatürdeki diğer çalışmalara göre çok daha hassas olarak modellenmiştir. Bu modelde ertesi güne ait en yüksek ve en düşük sıcaklık değerleri kestirilmiştir. Bu aşamada normalizasyon ve öznitelik çıkarma veya seçmenin sonuçlara etkileri analiz edilerek tahmin için en uygun model belirlenmiştir. MATLAB ortamında gerçekleştirilen yazılım ile faklı regresyon yöntemleri karşılaştırılmıştır. Bu analizler sonucunda Gauss Süreci Regresyonu yöntemini kullanarak 1,2 Ortalama Karekök Sapması ile ertesi güne ait en yüksek sıcaklık tahmini en yüksek doğrulukla elde edilmiştir. Aynı yöntem kullanarak 2,4 Ortalama Karekök Sapması oranı ile en düşük sıcaklık tahmini yapılmıştır. Sonuçlar literatürdeki çalışmalardan daha başarılı sıcaklı tahmini yapıldığını göstermektedir.

Ataletsel navigasyon sistemlerinde kestirim için farklı yöntemlerin performanslarının karşılaştırılması

Navigasyon sistemleri, belirli bir referans noktası yardımıyla bir nesnenin konum, hız ve yönelim bilgisini bulan sistemlerdir. Bu sistemlerden en önde gelenlerden birisi de Ataletsel Navigasyon Sistemidir. Bu sistem, dış uyaranlardan bağımsız kendi dahili sistemiyle çalıştığından dolayı tercih edilme oranı gittikçe artmaktadır. Ataletsel Navigasyon Sistemi, bünyesinde barındırdığı ivmeölçer ve dönüölçer sensörlerinden gelen verileri kullanarak bir aracın, konum, yönelim veya hız bilgileri kestirim algoritmaları ile tahmin edilebilir. Bu çalışmada veri seti, bir otomobilin hızlanma verilerinden oluşmaktadır. Bu veriler, şehirler arası bir yolda 30,4 km mesafede değişken hızlar altında oluşturulmuştur. Ölçümler, bir akıllı telefonda MATLAB uygulaması çalıştırılarak elde edilmiştir. Bu zamana kadar yapılan çalışmalarda kestirim için ağırlıklı olarak Kalman Filtre algoritmaları kullanılmıştır. Bu tez çalışmasında ise kestirim algoritmaları olarak geleneksel kestirim yöntemi olan Kalman Filtresinin yanı sıra kendini ispat etmiş derin öğrenme algoritmalarından Uzun Kısa Süreli Bellek (Long Short-Term Memory, LSTM), Çift Yönlü Uzun Kısa Süreli Bellek (Bidirectional Long Short-Term Memory, BLSTM) ve Geçitli Tekrarlayan Birimler (Gated Recurrent Unit, GRU) kullanılmıştır. Bu derin öğrenme algoritmaları farklı optimize edicilerle eğitilerek optimize edicilerin kestirim sonuçlarına etkileri de incelenmiştir. Tez kapsamında detayları verilen benzetim çalışmalarında elde edilen bulgular dikkate alındığında; en başarılı sonuç 2,5414 RMSE değeri ile GRU derin öğrenme ağına aittir. LSTM ve BLSTM derin öğrenme ağlarında ise sırasıyla 2,5547 ve 2,7592 RMSE değerleri elde edilmiştir. Kalman Filtresi ile yapılan çalışmalarda ise RMSE 2,9322 bulunmuştur.

Yapay zekâ tabanlı ilaçlama drone'u tasarımı ve uygulaması

Dünya nüfusu hızlı bir şekilde artış göstermektedir ve buna bağlı olarak gıda talebinde artış yaşanmaktadır. Bu artıştan dolayı gıda talebini karşılayabilmek için tarımsal arazilerde ürün verimliliğinin artırılması gerekmektedir. Tarımsal ürünlerin verimliliğini artırmak için bitkileri olumsuz yönde etkileyecek böcek ve haşere gibi maddelerden temizlemek gerekmektedir. Bu zararlı organizmaların temizlenmesi için kimyasal ilaçlamaya ihtiyaç duyulmaktadır. Tarımsal ürünlerde kimyasal ilaçlamanın ürün verimini %60 arttırdığı yapılan çalışmalar ile görülmektedir. İlaçlama yöntemleri elektromekanik sistemler ile, manuel püskürtme ile ve İnsansız hava araçları ile ilaçlamadır. Bu yöntemler incelendiğinde manuel püskürtmenin en büyük dezavantajı, bu gübreleri püskürten insana solunum rahatsızlıkları, kalp hastalıkları vb. sağlık sorununa neden olabilmesidir. Bu nedenle ilaçlamanın dengeli ve mümkün olduğunca insan gücü kullanılmadan gerçekleştirilmesi gerekmektedir. Bu riskten kaçınmak ve pestisitleri eşit bir şekilde püskürtmek için tarımsal arazilerin ilaçlanması bir drone tarafından gerçekleştirilebilmektedir. Drone'lar manuel yöntemlere kıyasla kısa sürede verimli bir ilaçlama yapabilmektedir. Yapılan bu çalışma ile kiraz ağaçlarının yapay zekâ desteği ile otonom bir şekilde ilaçlanması bir ilaçlama drone'u tarafından gerçekleştirilmektedir. Yapay zekâ uygulamasının çalıştırılması için NVIDIA Jetson NANO geliştirme kiti kullanılmıştır. Kiraz ağaçlarının tespiti için doğruluğu yüksek olması sebebi ile YOLOv5 modeli tercih edilmiştir. Drone Hexacopter gövde yapısına sahip altı motorlu olacak şekilde SOLIDWORKS programı kullanılarak modellenmiştir ve ANSYS programı ile analizleri gerçekleştirilmiştir. Geliştirilen drone sistemi 1150mm gövde uzunluğuna, 5l ilaç kapasitesine ve 12 dakika uçuş süresine sahiptir. Üretilen Hexacopter drone sayesinde tarım arazilerinin ilaçlanması otonom bir şekilde gerçekleştirilmektedir. Yüksekten uçmaları sebebi ile homojen bir ilaçlama gerçekleştirilerek ürünlerin verimi artırılmaktadır. Aynı zamanda gerekli insan gücü ve ilaçlama süresini azaltmakla kalmayarak insan sağlığını olumsuz etkileyen etkileri de azaltacaktır. Bu çalışmanın sonuçlarına göre derin öğrenme modelinin F1-skor değeri 0,980 olarak belirlenmiştir. İlaçlama yöntemi için otonom (sürekli) ilaçlama ve yapay zekâ tabanlı ilaçlama yöntemi karşılaştırıldığında yapay zekâ tabanlı ilaçlama yönteminde %53 daha az ilaç %50 daha az enerji kullanımı gerçekleşmektedir. Sunduğu avantajlar sayesinde kiraz ağaçlarının ilaçlanması için ilaçlama drone sistemlerine yapay zekâ desteği eklenebilir.

Spor salonları aydınlatma sistemlerinin parıltı değerlerinin yapay sinir ağları kullanılarak tahmini

Kapalı spor salonları, spor müsabakalarının yoğun olarak yapıldığı alanlardır. Müsabakaların verimli bir şekilde gerçekleştirilmesi için ışık, sıcaklık ve ses gibi fiziksel risk etmenleri mutlaka kontrol altında tutulmalıdır. Bunların içerisinde en önemlisi ışıktır. Hem sporcuların, hem hakemlerin hem de izleyicilerin görme duyularını doğrudan etkilemektedir. Sporcuların ve hakemlerin görme kusurlarına bağlı performans kayıplarının önüne geçmek, izleyicilerin seyir zevkini arttırmak için kapalı spor salonlarında ideal bir aydınlatma şarttır. Bu şartın sağlanmasının başlıca koşulu ise ortalama parıltı düzeyinin optimum seviyede tutulması ve parıltı dağılımındaki harmoniklerin giderilmesi yani zemin üzerindeki parıltı homojenliğinin sağlanmasıdır. Bu şartların sağlanması yukarıdaki olumsuzlukları gidermenin yanı sıra görsel konfor şartlarını da beraberinde getirecektir. Bu yüzden kapalı spor salonlarındaki parıltı değerleri belirli periyotlarla kontrol edilmeli ve sistemin ihtiyaç duyduğu bakımlar yapılmalıdır. Gerekli olan bakımlar yapılmadığı takdirde aydınlık düzeyi, ışık rengi, gölge faktörü ve düzgünlük faktörü gibi kriterler ihtiyaca harfiyen uygun tasarlansa bile ortamda parıltı fazlalığı varsa bu kamaşmaya sebep olacaktır, kamaşma ise görme yeteneğini azaltacaktır. Yani kamaşma görsel konforla doğrudan alakalı bir kavramdır. Bir ortamda görsel konforun sağlanıp sağlanmadığı ise Unified Glare Ratio (UGR) değeri ile kontrol edilmektedir. UGR hesabı; ortamdaki her bir ışık kaynağının parıltılarına, çevre parıltısına, kamaşmayı meydana getiren kaynağın göründüğü açının büyüklüğüne ve bunun görüş alanındaki yerine bağlıdır. Görüldüğü üzere UGR değerinin matematiksel olarak hesabı oldukça karmaşıktır. Hesap için bilgisayar ve uygulamalar gerekmektedir. Tüm bu zorluklar göz önüne alındığında yeni bir metot önerilmesi kaçınılmaz hale gelmiştir. Bu amaçla; kapalı spor salonlarında parıltı düzgünlüğünün denetimi için yeni bir tahmin metodu önerisinde bulunulmuştur. Bu metot ile kapalı spor salonlarına ait parıltı dağılımındaki homojen olmayan noktalar kolaylıkla tahmin edilebilecek ve sisteme doğru zamanda gerektiği şekilde müdahale edilebilecektir.

Yeraltı kablo arıza test cihazı tasarımı ve uygulaması

Yer altına serilen kablolarda meydana gelen arızaların tespiti için tüm kablo hattının sökülmesi, kullanıcı ve üretici için zaman ve maliyet kayıplarına sebep olmaktadır. Bu durumun oluşması arızanın kablo üzerindeki tam konumunun bilinmesi mecburiyetini doğurmaktadır. Bu çalışmanın önemi kablo hattının sökülmesine gerek duyulmadan kablodaki arızanın yerinin tespit edilebilmesi ile zaman ve maliyet kazancı sağlanmasıdır. Bu tezin amacı, yer altına indirilen orta gerilim kablolarında oluşabilecek izolasyon zayıflığı, kaçak akım, kısa devre gibi arızaların kablo üzerindeki yerinin tespitinin yapılabilmesi için yüksek gerilim ve enerji sağlayabilecek bir darbe üreteci tasarımıdır. İletim hattına yüksek gerilim ve enerji verebilecek cihazın elektronik donanımının tasarımı, yazılım tasarımı ile cihaz kontrolünün sağlanması ve mekanik yapı ile üretimin yapılmasıdır. Arıza yerinin tespiti için iletim hattına yüksek gerilim uygulanarak verilen bu enerji ile hat üzerinde arızalı bölgede ark oluşumunun sağlanması ve ark sebebiyle ortaya çıkan sesin hassas kulaklıkla dinlenerek takip edilmesi temel alınmıştır. Tasarlanan cihaz şebekeden veya bataryalı sistemlerde invertörden beslenerek, besleme gerilimini transformatör ve gerilim katlama devreleriyle 8kV'a çıkartmıştır. Yükseltilen bu gerilim, yüksek kapasitans ve gerilim seviyeli kondansatörlerde depo edilmiş ve bu sayede enerji seviyesi gerilim seviyesine göre 10000 joule değerine kadar sağlanmaktadır. Cihazın kullanımını kolaylaştırmak amacıyla cihaza nRF modülü eklenerek kullanıcı için tasarlanan kumanda kontrol ünitesi ile cihazın haberleşmesi sağlanmıştır. Kontrol ünitesi 2km'lik çapta cihazı uzaktan kontrol edebilecek şekilde tasarlanmıştır. Aynı amaçla tasarlanan muadil kablo arıza tespit cihazlarından farklı olarak cihazın kullanım ömrünü arttırmak, cihaz bakım masraflarını, işçilik ve kablo bakım/onarım maliyetlerini azaltmak cihazı uzaktan kontrol edebilecek donanım ile mümkün olmuştur. Çıktı olarak cihaz tümüyle üretilmiş ve piyasa kullanımına sunulmuştur. Bu çalışmada 8kV olarak sunulan ark gerilimi ilerleyen çalışmalarda 16kV,32kV gibi seçeneklerin eklenmesiyle artan gerilim sayesinde arıza tespit hattı mesafesinin uzamasıyla daha kapsamlı bir hale getirilebilir. Arıza tespit hat uzunluğunun artmasıyla kullanıcı tarafından sağlanan uzaktan kontrolün haberleşme mesafesi de arttırılabilir. Ek olarak kontrol ünitesine eklenebilecek mesafe bulan "echo algoritması" gibi yazılımsal düzenlemeler ve bu yazılımları destekleyen donanım eklenerek ark sesinin tespitinde kullanılan kulaklık, kaldırılabilir.

Flyback topolojisi tabanlı yüksek gerilim üreten ozon jeneratörü tasarımı ve uygulaması

Modern bilim, düşük sıcaklıklarda gazlarda, sıvılarda ve canlıların yüzeyindeki biyolojik olarak zararlı bileşenleri yok etmek için etkili yöntemler geliştirmede zorlukla karşı karşıyadır. Çeşitli endüstriyel malzemelerin, makinelerin ve elektronik cihazların biyokorozyona ve biyolojik bozulmaya karşı korunması, sterilizasyonun tamamlayıcı bir başka uygulamasıdır. Bir nesneyi veya ortamı sterilize etmek için bitkisel hücreler, sporlar, virüsler vb. mikroorganizmaların yok edilmesi gerekir. Örneğin plastik ambalaj malzemelerinin sterilize edilmesinde sıklıkla peroksit bazlı kimyasal sterilizasyon yöntemleri kullanılmaktadır. Bununla birlikte, malzemeler üzerinde sterilizasyon kimyasal kalıntıları sorunu ortaya çıkmaktadır. Dolayısıyla kimyasal maddeler kullanılmadan sterilizasyon işlemi yapılması gerekmektedir. Atmosferik soğuk plazma (ASP) yöntemleri, çeşitli çevre ve yüzey işlemlerinde sıklıkla kullanılmaktadır. ASP, çoğunlukla hücre öldürücü reaktif türler üreterek çeşitli mikropları etkisiz hale getirme yeteneğine sahiptir. Son zamanlarda plazma yöntemi tarımsal ürünlerin, tıbbi cihazların, ekipmanların yüzeyindeki ve havadaki mikropları etkisiz hale getirmede etkilidir. Plazma teknolojisi şu anda terapötik tıbbi cihazların sterilizasyonu, artan mahsul verimi ve gıda muhafazası dahil olmak üzere çeşitli amaçlar için kullanılmaktadır. Bu tezin amacı, özellikle sterilizasyon ve dezenfeksiyon uygulamalarına katkı sağlamak ve plazma teknolojisi kullanılarak bu işlemin gerçekleşmesini sağlayabilecek bir test cihaz tasarımı yapmaktır. Temel olarak yüksek gerilim üreterek havayı iyonize eden ve plazma üreten cihazın donanım, yazılım, sistem tasarımı yapılacak ve sistemdeki sıcaklık akım gerilim değerlerinin kaydı ve bunların kontrolünün sağlanması gerçekleşecektir. Tasarlanan cihazda flyback kontrol metotu ile EHT trafoları sürülmüştür. EHT trafolarının çıkışında ayarlanabilir ve kontrol edilebilir gerilim elde edilmiştir. Üretilen yüksek gerilim miktarı 3 uç kullanılıp her uçta ayarlanabilmektedir. 5-30 kV' arasında ayarlanabilen stabil gerilim elde edilmiştir. Gerçek zamanlı olarak gerilim, akım ve sıcaklık kontrolü sağlanmaktadır. Sistemde yüksek akım, sıcaklık, gerilim değerlerinde sistem kendisini korumaya alıp enerjiyi kesmiştir. Kullanıcı bilgilendirmesi seri haberleşme ile sağlanmaktadır ve kullanıcı anlık olarak bu değerleri görmektedir.

Güneş ışınım tahmini için zaman serisi temelli yeni hibrit bir yaklaşım

Güneş ışınımı tahmini konusu, güneş enerjisi sistemlerinin verimliliğini artırmak, enerji üretimini optimize etmek ve şebeke yönetimini geliştirmek açısından kritik öneme sahiptir. Özellikle kısa vadeli tahminler, bulutluluk değişimleri gibi atmosferik dalgalanmaların enerji üretimi üzerindeki etkilerine hızlı bir şekilde uyum sağlanmasını mümkün kılarak, enerji arz ve talep dengesinin korunmasına katkıda bulunmaktadır. Literatürde, güneş ışınımı tahmini konusunda farklı veri setleri ve teknikler kullanılarak birçok çalışma gerçekleştirilmiştir. Tez kapsamında ilk olarak, Afyon Bölge İstasyonu'nda (ABİ) toplanan ve her biri saatlik formatta olan ışınım, ortalama hava sıcaklığı ve bağıl nem verilerinin farklı kombinasyonları kullanılarak çok değişkenli ridge regresyon (MRR) ve çok değişkenli lasso regresyon (MLR) yöntemleri kullanılarak tahminleme işlemi gerçekleştirilmiştir (BRBA yaklaşımı). İkincil olarak, veri setleri tek boyutlu ayrık dalgacık dönüşümü (DWT) tekniği ile farklı seviyelerde ayrıştırılmış ve ayrıştırma sonucunda elde edilen alt sinyaller için ayrı ayrı MRR ve MLR modelleri geliştirilerek tahminleme işlemi gerçekleştirilmiştir (WRBA yaklaşımı). Son olarak, farklı giriş veri seti kombinasyonları için oluşturulan DWT-MRR ve DWT-MLR modelleri ile yapılan tahminlerin etkinlikleri, kernel k-means algoritması kullanılarak sınırları belirlenen açıklık endeksi (CI) kümelerinde incelenmiş, sonrasında her bir kümede farklı modellerle gerçekleştirilen tahminlerin en iyi sonuçları verdiği tespit edilmiştir. Son olarak her kümede en iyi tahmin sonuçlarını veren modeller kullanılarak hibrit bir tahmin modeli oluşturulmuş ve en doğru sonuçlar bu hibrit modelle elde edilmiştir (CA-WRBA yaklaşımı). Önerilen yaklaşımlardan CA-WRBA ile yapılan tahminlerin sonuçlarına bakıldığında, çok bulutlu (MC) kümede ışınım ve bağıl nem verilerinin kullanıldığı DWT-MLR-V1 modeli, bulutlu (C) kümede ışınım, bağıl nem ve ortalama hava sıcaklığı verilerinin kullanıldığı DWT-MRR-V3 modeli ve az bulutlu (SC) kümede ise ışınım ve ortalama hava sıcaklığı verilerinin kullanıldığı DWT-MLR-V2 modeli en başarılı sonuçları verdiği belirlenmiştir. Sonuç olarak, her kümede en iyi sonucu veren modellerin hibritlenmesi ile altı aylık ve bir yıllık test dönemleri için oldukça başarılı tahmin sonuçları elde edilmiştir.

Güneş ışınımı tahminine yenilikçi bir yaklaşım

Bu çalışmada iklim değişikliği ile mücadele etmek, güneş enerjisinin istikrarlı ve güvenilir bir şekilde kullanılmasını sağlamak ve güneş enerjisi projeleri için fizibilite çalışmalarını yürütebilmek amacıyla saatlik güneş ışınımı tahmin çalışması gerçekleştirilmiştir. Bu bağlamda Afyonkarahisar Meteoroloji Müdürlüğü'nden temin edilen 2018-2022 yılları arası saatlik olarak ölçülen güneş ışınımı değerleri ile bir zaman serisi oluşturulmuştur. Tahmin modeli için, güneş ışınımı zaman serisindeki doğrusal ilişkileri etkili bir şekilde açıklayan SARIMA yöntemi ile doğrusal olmayan bağımlılıkları yakalamada başarılı olan LSTM derin sinir ağını birleştiren mevsimsel-eğilim ayrıştırması (STL) tabanlı bir hibrit yaklaşım geliştirilmiştir. Özellikle yüksek mevsimsel değişkenliğe sahip zaman serileri için etkili olan STL metodu, güneş ışınımı zaman serisinin alt bileşenlerinin ayrı olarak modellenmesi imkânı sağlamıştır. Güneş ışınımı verilerine 10-katlı çapraz doğrulama uygulanarak geliştirilen hibrit modelin tüm mevsimsel dönemlerdeki kararlılığı ve tahmin yeteneği değerlendirilmiştir.

Fotovoltaik güç tahmininde yeni yaklaşımlar

Gelişen teknoloji, artan nüfus ve büyüyen sanayi ile birlikte dünya genelinde elektrik enerjisine olan talep hızla artmaktadır. Fosil yakıtların tükeniyor olması ve çevreye olan olumsuz etkileri enerji talebi karşısında insanoğlunu yenilenebilir enerji kaynaklarına yönlendirmiştir. Yenilenebilir enerji kaynaklarından güneş enerjisi temiz, kaynağı bedava ve ulaşılabilir olması ile günümüzde popüler enerji kaynakları arasında yer almaktadır. Tüm bu olumlu özelliklerine karşın, yapısı gereği stokastik olan güneş enerjisi, şebeke yönetiminde belirsizlik, ani dalgalanmalar ve kararlılık sorunlarına neden olmaktadır. Dolayısı ile güneş enerjisinin yaygınlaşması ile bu enerjisinin kontrolü için gelişmiş tahmin modellerine ihtiyaç duyulmaktadır. Bu tez çalışması kapsamında, güneş enerjisi verilerinin tahmin doğruluğunu artırmak için bu enerjinin hem deterministik hem de stokastik özelliklerini ele alan yenilikçi bir tahmin modeli geliştirilmiştir. Çalışmada öncelikle Mycielski modelinin ardışık sıfır değerlerinde yaşadığı problem üzerinde durulmuş ve bu problemi aşmak için üç aşamalı bir yöntem geliştirilmiştir. Güneş ışınım şiddeti, güneş geometrisi gibi deterministik faktörlerin yanı sıra rastgele atmosferik olaylardan kaynaklanan stokastik faktörlerden etkilenen bileşenler sergiler. Çalışmada deterministik bileşeni ele almak için, bölgeye özgü dünya dışı güneş radyasyonu verileri kullanılmıştır. Böylece gece saatleri, gün doğumu ve gün batımı saatlerindeki ani değişimler, geliştirilen model ile daha doğru tahmin sonuçları sergilemiştir. Stokastik bileşenler için, benzer desen tabanlı Mycielski modeli iyileştirilerek kullanılmış ve bu modelin ardışık sıfır veri dizilerinde yaşadığı duyarlılık problemi çözülmüştür. Tezin ikinci aşamasında ise iyileştirilmiş Mycielski modeli kullanılarak yenilikçi çok boyutlu Mycielski tabanlı yöntem, fotovoltaik panellerinin çıkış gücünü daha doğru bir şekilde tahmin etmek için geliştirilmiştir. Bu yaklaşım, Mycielski algoritmasının çok boyutlu tarihsel zaman serisi verilerindeki benzer örüntüleri belirleme yeteneğinden yararlanarak, gelişmiş tahmin için geçmişteki en benzer dizileri kullanmıştır. Ayrıca, yöntem yapay zekâ tabanlı tahmin modelleriyle hibritleşerek, deterministik-stokastik çerçeve derin öğrenme mimarileri gibi gelişmiş modellere entegre edilmiştir. Bu çok boyutlu yapıda hem elektriksel büyüklükler hem de meteorolojik veriler Afyon Kocatepe Üniversitesi'nde kurulan bir deneysel sistem aracılığıyla toplanmıştır. Deneysel sonuçlar, tez kapsamında geliştirilen üç aşamalı Mycielski tabanlı yaklaşımın, literatürdeki geleneksel modellere kıyasla üstün tahmin performansı sağladığını ve ardışık sıfır veri yapısına takılmadığını göstermiştir. Ayrıca çok boyutlu zaman serileri için geliştirilen Çok Boyutlu Mycielski yönteminin yapay zekâ tabanlı algoritmalarla hibrit entegrasyonu, fotovoltaik çıkış gücünün tahminini başarıyla artırarak güneş enerjisi sistemlerinin yönetimi ve optimizasyonu için güvenilir ve doğru bir araç sağlamıştır.

Yapay zekâ destekli sürü robotları ile tarım bitkilerinin yetiştirilmesi ve zirai mücadelede kullanılması

Bu tez çalışmasında, tarım bitkilerinin yetiştirilmesi ve zararlılardan korunması süreçlerinde kullanılmak üzere yapay zekâ destekli sürü drone sistemi geliştirilmiş ve Gazebo simülasyon ortamında modellenmiştir. Çalışmanın temel amacı, tarımsal üretim süreçlerinde otonom olarak görev yapabilen sürü robotlarının görev planlama, nesne tespiti ve rota optimizasyonu bileşenlerini bütünleşik bir mimaride bir araya getirmektir. Geliştirilen sistem hem veri toplama hem de ilaçlama işlevlerini eş zamanlı olarak gerçekleştirebilen çoklu drone yapısına sahiptir. Sürüde görev alan kâşif drone, tarım arazisini sensör verileriyle tarayarak görüntü toplamakta; bu görüntüler YOLO (You Only Look Once) tabanlı derin öğrenme modeliyle işlenmekte ve tespit edilen hedef konumlar ilaçlama drone'larına aktarılmaktadır. Böylece bitkilerin bulunduğu alanlara hassas ve hedef odaklı ilaçlama yapılabilmektedir. Sistem mimarisi; Robot İşletim Sistemi (ROS), ArduPilot, MAVLink ve MAVROS protokollerinin entegrasyonu ile çoklu drone haberleşmesini, veri akışını ve görev senkronizasyonunu sağlamaktadır. Görev planlamasında Karınca Kolonisi Optimizasyonu (Ant Colony Optimization – ACO) ve En Yakın Komşu (Nearest Neighbor – NN) algoritmaları birlikte kullanılarak rota optimizasyonu yapılmış; uçuş mesafesi, bataryanın şarj durumu (State of Charge – SOC) değeri ve görev süresi parametrelerinde anlamlı iyileşmeler elde edilmiştir. Optimizasyon uygulanmayan senaryoda toplam uçuş mesafesi 960 m iken NN algoritmasıyla bu değer %10 azalarak 865 m'ye, ACO algoritmasıyla ise %13.4 azalarak 831 m'ye düşürülmüştür. Buna paralel olarak batarya SOC değerleri sırasıyla %63, %65 ve %66 olarak ölçülmüş ve ACO ile %4.54'lük bir avantaj elde edilmiştir. Aynı şekilde uçuş süreleri de sırasıyla 491.39 s, 470.34 s ve 447.28 s olarak kayıt edilmiş olup ACO ile yaklaşık %9'a varan bir iyileşme sağlanmıştır. Nesne tespiti modülünde YOLOv3 ve YOLOv5 modelleri karşılaştırmalı olarak değerlendirilmiş; en yüksek doğruluk YOLOv5x modelinde (%99.5 mAP@0.5) elde edilmiştir. Ancak sistemin gerçek zamanlı çalışabilmesi için hesaplama verimliliği yüksek olan YOLOv3 mimarisi tercih edilmiştir. Böylelikle, donanımsal kaynak kullanımı azaltılırken nesne tespitinde yeterli doğruluk korunmuştur. Ayrıca bir drone'un devre dışı kaldığı acil durum senaryolarında görevlerin kalan drone'lara otomatik olarak devredilmesiyle sistemin güvenilirliği ve sürekliliği artırılmıştır. Tez kapsamında geliştirilen yapay zekâ destekli sürü drone mimarisi, tarımsal ilaçlama, bitki izleme ve veri toplama süreçlerinde hız, doğruluk, enerji verimliliği ve görev güvenliği açısından önemli kazanımlar sağlamıştır. Nesne tespiti, görev paylaşımı ve rota optimizasyonu süreçlerinin bütünleşik biçimde yürütülmesi, tarımsal üretim süreçlerinde insan müdahalesini en aza indiren, ölçeklenebilir ve otonom bir çözüm ortaya koymuştur. Elde edilen sonuçlar, sürü robotlarının koordineli hareket kabiliyetinin hem kaynak kullanımını optimize ettiğini hem de operasyonel sürekliliği artırdığını göstermektedir. Ayrıca sistemin açık kaynaklı simülasyon ortamında geliştirilen modüler yapısı, farklı donanım platformlarına kolaylıkla uyarlanabilmesine olanak tanımaktadır. Bu çalışma, gelecekte otonom tarım sistemlerinde sürü robotlarının yaygın kullanımına yönelik güçlü bir mühendislik altyapısı sunmaktadır.

Gerçek işletme verilerine dayalı makine öğrenmesi yöntemleri ile anaerobik metan üretiminin tahmini ve simülasyon analizi

Gerçek bir biyogaz işletmesinden elde edilen operasyonel verilere dayalı olarak, anaerobik metan üretiminin tahmini amacıyla veri odaklı modelleme yöntemleri geliştirilmiştir. Çalışma, ardışık yapıda kurgulanmış bir tahmin zinciri yaklaşımına dayanmaktadır. Bu zincirin ilk halkasında, atık miktarı ve giriş bileşenleri temel alınarak reaktör içi Kuru Madde (KM), Organik Kuru Madde (OKM), Uçucu Yağ Asitleri (FOS) ve Toplam Alkali Kapasite (TAC) tahmin edilmiştir. İkinci halkada ise bu parametreler ve atık miktarı birlikte değerlendirilerek nihai metan üretimi öngörülmüştür. Bu yapı kapsamında, Makine Öğrenmesi (ML) algoritmaları Karar Ağaçları (Decition Tree-DT), Rastgele Ormanlar (Random Forrest-RF), Destek Vektör Regresyonu (Support Vector Machine-SVM), Gradyan Artırmalı Makineler(Gradient Boosting Machine-GBM), K-En Yakın Komşu (K-Nearest Neighbors-KNN), Yapay Sinir Ağı (YSA) modelleri Levenberg-Marquardt Öğrenme Algoritması (Levenberg-Marquardt-trainLM), Bayesyen Regülasyonlu Öğrenme (Bayesian Regularization-TrainBR), Ölçeklenmiş Eşlenik Gradyan Algoritması (Scaled Conjugate Gradient- TrainSCG) ile çeşitli tahmin modelleri oluşturulmuştur. Her bir algoritma için ayrı hiperparametre optimizasyonları uygulanmıştır. Elde edilen bulgular, ML tabanlı modellerin genel olarak YSA modellerine kıyasla daha yüksek doğruluk ve genelleme başarısı sağladığını ortaya koymuştur. Özellikle Gradyan Artırmalı Makineler (GBM) ve Destek Vektör Regresyonu (SVR) gibi algoritmalar, sistemin karmaşık yapısına yüksek duyarlılıkla adapte olarak en başarılı tahmin performanslarına ulaşmıştır. Geliştirilen veri odaklı modeller, MATLAB/Simulink ortamında tasarlanan kinetik denklemlere dayalı klasik modeller ile karşılaştırılmış, sabit parametreli yapıların dinamik sistem davranışlarını yeterince temsil edemediği gösterilmiştir. Ayrıca, her aya ait minimum ve maksimum atık değerlerinden oluşturulan test setleriyle yapılan değerlendirmeler, geliştirilen modellerin gerçek saha koşullarındaki güvenilirliğini ortaya koymuştur. Bu yönüyle çalışma, biyogaz üretim süreçlerinde makine öğrenmesi temelli tahmin zincirlerinin pratik uygulanabilirliğini ve yüksek doğruluk potansiyelini göstererek literatüre özgün ve bütüncül bir katkı sunmaktadır.

Parçacık sürü optimizasyonu ve Ziegler-Nichols metodunu kullanarak dc motorun hız kontrolü için pıd parametrelerinin belirlenmesi ve karşılaştırılması

Otonom sistemlerin en önemli bileşenlerinden birisi otomatik kontrol sistemleridir. Otomatik kontrol konusunda hem çok sayıda araştırma yapılmakta hem de çok sayıda proje geliştirilmektedir. DC motorların gerek otonom sistemlerde gerekse endüstride çok fazla kullanılmasından dolayı bu çalışmada DC motorlar seçilmiştir. DC motor hız kontrolü için PID kontrolör kullanılmış ve parametreleri iki farklı yaklaşımla ayarlanmıştır. Birinci yaklaşım Ziegler-Nichols metodu (ZN), ikinci yaklaşım ise nispeten daha yeni bir yöntem olan Parçacık Sürü Optimizasyonu (PSO) metodudur. Mutlak hataların toplamı türünden performans metriği ile yaklaşımların birbirine göre performansları hesaplanmıştır. Sistem farklı referans çeşitleri ve farklı yük çeşitleri altında test edilmiş ve sonuçlar raporlanmıştır. Uygulanan tüm referans ve yük çeşitlerinde PSO yaklaşımının ZN'ye göre performansının daha yüksek olduğu görülmüştür. Özellikle karmaşık referans ve yük çeşitlerinde performans farkının daha da arttığı gözlemlenmiş ve sonuçlar paylaşılmıştır. İlerideki çalışmalarda daha karmaşık referans ve yük çeşidi uygulayıp, sonuçların gerçek sistem sonuçları ile karşılaştırılması önerilmektedir.

Arrhytmia classification with som

The electrocardiogram carries a lot of clinical information for a cardiologist,especially the width or duration of the waves in the ECG are widely used to defineconduction in the heart and to stratify patients at risk of cardiac arrhythmia. Themanual annotation to the waves is a strenuous task; as a result several automatedmethods have been developed to relieve the cardiologist.This study presents an Artificial Neural Network using Self-Organizing Maparchitecture, the evaluation of its performance in the classification of QRS waves ofthe electrocardiogram (ECG) from patients with cardiac arrhythmias and theclassification of data from MIT/BIH Arrhythmia Database.

Blind source separation using support vector machines

Blind source separation (BSS) can be defined as the recovering of source signals from their mixture signals without any prior knowledge of the source and mixing environment. The type of the mixing environment may be linear or nonlinear and this determines the type of the BSS problem. Independent component analysis (ICA) method solves linear BSS by finding a representation for a multivariate data that minimizes the statistical dependency between signal components, but ICA can not find solution for nonlinear BSS. The kernelbased methods have been implemented to solve the nonlinear BSS problems. The temporal predictability method that is based on the measure of temporal predictability solves the linear BSS problems, but it can not achieve the nonlinear BSS. The kernelized temporal predictability method is based on applying the kernel methods in support vector machines (SVMs) to the temporal predictability method. In this thesis, the linear and nonlinear BSS applications have been simulated in Matlab numeric analysis software package by using the linear and kernelized temporal predictability methods, respectively. In addition to sound separation, the algorithms has been extended for the image separation problem newly in this study. The statistical performance of the algorithms have been simulated using different algorithm parameters like kernel degree, kernel type, image mass size and nonlinear mixing function.

Complexity reduction of RBF multiuser detectors for DS-CDME in awgn and rayleigh fading channels using genetic algorithms

Synthesis of nonlinear circuits in time-frequency domain

ABSTRACT In this thesis, the modelling and the circuit implementation of nonlinear dynamical systems have been accomplished from the given time-frequency domain specifications. After the synthesis of the signal from the time-frequency domain energy distribution using either wavelet atom or wavelet ridges method, the dynamical wavelet network has been proposed from the synthesized signal. Then, the circuit of the dynamical wavelet network has been implemented using the newly proposed sigmoidal and Mexican Hat mother wavelet circuits. Finally, the wavelet ridges of the wavelet network output have been calculated by the new ridge determination algorithm based on singular value decomposition in order to compare with the given time-frequency domain specifications. Keywords: Nonlinear dynamical systems, chaos, time-series embedding, time-series modelling, time-frequency distributions, wavelet theory, wavelet network, the circuit implementation of sigmoidal and Mexican hat mother wavelet.

The effect of inclination angle in fixed photovoltaic system applications

Solar energy is a clean and renewable source of energy that can help reduce our dependency on fossil fuels and solve a part of the climate change problem. As solar technology advances and becomes more affordable, it is critical to ensure that solar panel systems, such as our rooftop PV panels, operate as efficiently as possible. This study focuses on optimizing and maximizing the efficiency of the solar energy systems which built on the roof of the Electric and Electronics Engineering at Sakarya University, Turkey. Regarding the region's expanding solar potential, there is limited measured and observed data on solar irradiance and PV panels output under the impact of soiling. The first method used to understand the effect of inclination on solar panel performance is to estimate and calculate the optimal tilt angle. This optimal angle is critical because it directly affects the quantity of solar radiation a panel can collect throughout the year. The optimum tilt angle is the angle at which a solar panel should be tilted in order to receive the most total solar energy on its surface. Achieving this optimal orientation is critical for increasing energy efficiency and maximizing the utilization of solar resources. To determine the optimum tilt angle, it is necessary to conduct a detailed analysis of the total solar radiation incident on the panel. This involves evaluating the mathematical model of total solar radiation, which consists of three major components which are direct or beam radiation, diffuse radiation, and ground-reflected radiation. Among these, diffuse solar radiation is particularly important, especially in areas or seasons with higher cloud cover or air scatter. Unlike direct radiation, which travels in a straight line from the Sun, diffuse radiation is scattered by molecules and particles in the atmosphere and strikes the panel from many angles. The best method to estimate the total solar radiation is to use specialized tools and sensors to take direct measurements. For every aspect of solar radiation, including diffuse radiation, these measurements offer reliable and accurate information. Unfortunately, the measurement tools are not available. Therefore, a different approach that is based on existing equations and models that through the study develop new diffuse solar radiation equations depending on pervious researches has been used. These models offer a close approximation to actual conditions because they are based on observed or computed data. The study takes a comprehensive strategy by choosing 34 models from previous studies in order to improve reliability and accuracy. The variety of equations that estimate diffuse solar radiation under different circumstances. Give us a variety of results by computing diffused solar radiation using each model, capturing variances across various approaches and assumptions. The study calculates the average of these 34 models to further improve the estimation. Our presumed "measured value" for diffuse solar radiation in Sakarya city be this averaged value, which presumed as measured value. To organize this, 34 equations have been divided into five distinct groups based on their characteristics, data requirements or mathematical structure. These groups help categorize the models, facilitating analysis, and enabling us to compare the performance and accuracy of different approaches. The five groups are diffuse fraction (H_d/H) calculated by clearness index (H/ H_0), diffuse fraction (H_d/H) calculated by sunshine fraction (S/S_0), diffuse fraction (H_d/H)calculated by sunshine fraction (S/S_0) and clearness index (H/ H_0),diffuse coefficient (H_d/H_0)\ calculated by clearness index (H/H_0)\ and diffuse coefficient (H_d/H_0)\ calculated by sunshine fraction (S/S_0).H_0 and S_0 are extraterrestrial solar radiation and is maximum sunshine hours respectively. Extraterrestrial solar radiation and maximum sunshine hours are the main components in our diffuse solar radiation calculation. We have calculated monthly average daily extraterrestrial solar radiation (H_0) the availability of extraterrestrial solar radiation energy varies by month. January's give a value of 4.11 kWh/m²/day shows low solar irradiation at the start of the year. H₀ levels steadily rise over time, peaking at 7.52 kWh/m²/day in March and 5.51 kWh/m²/day in February, respectively. By April, the number increases to 9.56 kWh/m²/day, showing great solar energy potential. Solar irradiance peaks in June at 11.60 kWh/m²/day, then decreases slightly in July to 11.28 kWh/m²/day during the winter. The values continued decreasing in the second half of the year, dropping to 8.20kWh/m²/day in September and gradually decreasing to 3.68 kWh/m²/day in December. This pattern emphasizes the seasonal nature of solar energy availability, with the highest values occurring during the summer months and the lowest during winter. The monthly average maximum sunshine hours (S_0) have calculated in this study. The results numbers show the theoretical maximum amount of daylight accessible at a specific place on a clear day. The maximum value is in June with 14.88 hours, while the lowest is in December with 9.12 hours. This variation reflects the changing length of the day caused by the Earth's axial tilt and orbit around the Sun. The data is critical for understanding seasonal variations in Sun availability. Maximum sunshine hours are affected by geographical location, particularly latitude. After obtaining the values of extraterrestrial solar radiation and maximum sunshine hours, the next step was calculated the diffuse solar radiation using 34 models. The average value of 34 models has been used as our estimated measured value and by using MATLAB the regression methods have been applied to create our new diffuse solar radiation model for Sakarya. In the monthly average daily of new model diffuse solar radiation, seasonal variation can be observed, with the lowest value in December (0.79 kWh/m²/day) and the highest in June (2.39 kWh/m²/day). Diffuse radiation gradually increases from winter to early summer, peaking during the sunniest months when atmospheric scattering is greatest. By using the values of the new model diffuse solar radiation, the values have been used to calculate total solar radiation in inclined surface. In January, the average daily total solar radiation is 2.15 kWh/m²/day, and the optimum tilt angle is 57.16 degrees. During February, the solar radiation increases to 3.20 kWh/m²/day with an optimum tilt angle of 51.04 degrees. In March, the value increases more to 3.86 kWh/m²/day at a tilt angle of 36.94 degrees. By April, the average daily solar radiation reaches 4.63 kWh/m²/day with an optimum tilt angle of 20.83 degrees. The highest solar radiation occurs in June at 6.01 kWh/m²/day with a minimal tilt angle of only 0.10 degrees. After June, the values begin to decrease gradually; for instance, in July it is 5.85 kWh/m²/day at 3.19 degrees, and August records 5.44 kWh/m²/day at 16.65 degrees. In September, it is 4.81 kWh/m²/day with an optimum tilt angle of 33.47 degrees. October sees it decrease to 3.91 kWh/m²/day at 48.65 degrees, and November drops further to 2.61 kWh/m²/day at 57.20 degrees. Finally, December has the lowest solar radiation at 2.10 kWh/m²/day with the steepest tilt angle of 60.42 degrees. The yearly average optimum tilt angle is 32.64 degrees. Using PV*SOL, PV imulation software, it shows that the optimal tilt angle for a panel facing south throughout the year is 32 degrees. The optimum tilt angle for east and west-facing panels is from 8 to 9 degrees. This result is very similar to our determined optimum tilt angle of 32.64 degrees, showing a significant agreement between simulation results and our analytical approach. According to the PV*SOL software the PV system exports energy to the grid with a value of 5660 kWh/Year. The comparison between PV*SOL simulation results and real site measurements shows a similar pattern throughout the year. The smallest errors appear in May and June with about 0.34% difference, showing very close agreement. The largest differences occur in February with a 52.13% error and in December with a 29.94% error. The highest energy production happens in summer months like June, July, and August, which is expected due to stronger sunlight. Overall, PV*SOL provides reliable results with a total error of just 0.68%. A comparison between south, east, west, and horizontal panels based on real site data shows that east and west-facing panels can produce similar energy to horizontal panels. In some months, east and west-facing panels can even produce more than horizontal panels. This means east or west-facing panels with a small tilt like 8° to 9° as PV*SOL suggested or even the east and west site facing panels in the site can be a better choice than flat ones, as they need less cleaning efforts and cost less to maintain.PV*SOL shows that the panels facing south produced the best results between different orientations and horizontal panels. South oriented panels received the most Sun radiation with 1645.69 kWh/m², had the best performance ratio 82.56%, and produced the most electricity in a year 1632.53 kWh yearly. Zero degrees tilt angle generates 1421.22 kWh of energy each year, with a specific output of 1184.35 kWh/kWp. East-facing panels produced a little less energy than flat panels, with 1371.92 kWh/year, 1143.27 kWh/kWp, and an 81.90% performance ratio. The west-facing panels produced the lowest results. They produced only 1234.60 kWh per year and the lowest performance ratio of 79.89%. These findings indicate that orienting panels to the south is the greatest option for capturing the most energy from the Sun. An experiment in Istanbul indicated that uncleaned panels lost approximately 0.4% of their power after 3 days, but up to 3.0% after 24 days without rain, in our PV roof system, the tilt angle of the panels has a considerable impact on decreasing soiling. Horizontal panels tend to collect more dust and have a slower snow-melting rate, increasing the amount of effort to clean. The panels set at an appropriate tilt angle require less care, especially as Sakarya sees heavy rains from November to May, which naturally helps keep the panels cleaner. However, during the summer, all panels require a regular cleaning routine to reduce the impacts of soiling.

Yapay zeka tabanlı bara diferansiyel koruma sistemi

Enerji sistemlerinin güvenliği ve verimliliği, modern elektrik şebekelerinin en kritik önceliklerinden biri hâline gelmiştir. Bara diferansiyel koruma sistemleri, enerji sistemlerinin güvenilirliği açısından hayati bir role sahiptir. Geleneksel diferansiyel koruma sistemleri, bara üzerindeki anormallikleri tespit etmek için akım farklarını ölçerek çalışır. Ancak bu sistemler genellikle sabit eşik değerlerine ve sınırlı veri işleme yeteneklerine sahiptir. Elektrik şebekelerinin karmaşıklığının artması ve yenilenebilir enerji kaynaklarının entegrasyonu gibi faktörler, geleneksel koruma yöntemlerinin sınırlarını zorlamakta ve daha dinamik, uyarlanabilir çözümler gerektirmektedir. İşte bu noktada yapay zeka teknolojilerinin devreye girmesiyle enerji sistemleri için yeni bir dönemin kapıları aralanmaktadır. Yapay zeka tabanlı sistemler, geleneksel yöntemlerin ötesine geçerek enerji sistemlerinin güvenilirliğini ve esnekliğini artırmaktadır. Yapay zeka, makine öğrenimi ve derin öğrenme algoritmalarını kullanarak enerji sistemlerinden büyük miktarda veri toplayabilir ve bu verileri hızlı bir şekilde analiz edebilir. Bu veriler, sistemin normal çalışma koşullarını öğrenmek ve anormal durumları tespit etmek için kullanılır. Geleneksel koruma sistemlerinin aksine, YZ tabanlı sistemler, yalnızca mevcut arızaları tespit etmekle kalmaz, aynı zamanda gelecekte meydana gelebilecek potansiyel arızaları öngörebilir. Bu, enerji sistemlerinin proaktif bir yaklaşımla yönetilmesine olanak tanır ve arızaların meydana gelmeden önce engellenmesine katkıda bulunur. Gerçek zamanlı veri analizi, yapay zekanın sunduğu en büyük avantajlardan biridir. Geleneksel sistemler, sabit eşik değerlerine dayandığı için sınırlı bir hassasiyet sunarken, YZ tabanlı sistemler, farklı işletme koşullarına uyarlanabilir algoritmalar sayesinde daha esnek bir yapı sergiler. Özellikle büyük enerji santralleri ve endüstriyel tesislerde, bu esneklik, hem güvenilirliği artırmak hem de enerji kesintilerini en aza indirmek açısından kritik bir öneme sahiptir. Bara diferansiyel koruma sistemlerinde yapay zeka uygulamaları, birçok farklı yeteneği beraberinde getirir. Bunlardan ilki, anormallik tespitinde geleneksel yöntemlerin ötesine geçen bir hassasiyet sağlamasıdır. Yapay zeka tabanlı sistemler, enerji sistemlerinin sürekli değişen dinamiklerini öğrenerek, normalden sapmaları hızlı bir şekilde tespit eder. Örneğin, bara üzerinde meydana gelen bir kısa devre veya topraklama arızası durumunda, Yapay zeka sistemleri daha hızlı ve doğru bir yanıt verebilir. Bu, enerji kesintilerinin süresini azaltmakla kalmaz, aynı zamanda arızaların sistemin diğer bölümlerine yayılmasını da engeller. Bunun yanı sıra, yapay zeka sistemleri, geçmişteki arıza kayıtlarını inceleyerek gelecekte meydana gelebilecek benzer durumların nasıl oluşabileceğine dair öngörülerde bulunabilir. Bu tür bir öngörü yeteneği, enerji sistemlerinde uzun vadeli güvenilirlik planlamasına büyük katkı sağlar. Örneğin, bir trafo merkezinde geçmişte yaşanan bir arızanın verileri, benzer koşullar altında oluşabilecek yeni arızaları tahmin xxii etmek için kullanılabilir. Bu, yalnızca sistemin güvenliğini artırmakla kalmaz, aynı zamanda bakım faaliyetlerinin daha etkin bir şekilde planlanmasına da yardımcı olur. Yapay zeka tabanlı bara koruma sistemleri, özellikle büyük enerji santralleri, endüstriyel tesisler ve trafo merkezlerinde önemli avantajlar sunar. Bunlardan bazıları şunlardır: Hassasiyet ve hız, yapay zeka sistemleri, geleneksel yöntemlere kıyasla daha hızlı ve hassas bir şekilde arızaları tespit edebilir. Bu, enerji kesintilerinin süresini önemli ölçüde azaltır. Uyarlanabilirlik, farklı trafo merkezlerinin ihtiyaçlarına göre özelleştirilebilen yapay zeka algoritmaları, sistemin esnekliğini artırır. Örneğin, yüksek yenilenebilir enerji penetrasyonuna sahip bölgelerde, yapay zeka algoritmaları bu değişken üretim kaynaklarını dikkate alarak çalışabilir. Proaktif yönetim, geçmiş verilerden öğrenerek gelecekteki arızaları öngörebilen yapay zeka sistemleri, bakım ve onarım süreçlerinin daha etkili bir şekilde planlanmasına olanak tanır. Verimlilik artışı, gerçek zamanlı veri analizi ve sürekli öğrenme yeteneği, enerji sistemlerinin genel verimliliğini artırır. Bu, hem operasyonel maliyetlerin düşmesini sağlar hem de enerji arz güvenliğini artırır. Yapay zeka (YZ), bara diferansiyel koruma sistemleri için devrim niteliğinde yenilikler sunmakta olup, geleneksel koruma sistemlerinin sınırlarını aşarak enerji sistemlerinin güvenilirliğini ve operasyonel verimliliğini en üst düzeye çıkarma potansiyeline sahiptir. Geleneksel diferansiyel koruma sistemleri belirli arıza tespit yöntemlerine dayanırken, YZ tabanlı koruma sistemleri dinamik ve karmaşık enerji altyapılarına adaptasyon sağlayarak, enerji kesintilerini en aza indirgeyebilmekte ve sistem güvenliğini önemli ölçüde artırabilmektedir. YZ destekli koruma sistemlerinin en belirgin avantajlarından biri, yalnızca mevcut arızaların tespit edilmesiyle sınırlı kalmayıp, aynı zamanda gelecekte meydana gelebilecek arızaları öngörerek proaktif bir koruma yaklaşımı sunmalarıdır. Makine öğrenmesi ve derin öğrenme algoritmaları sayesinde, sistemdeki anomaliler anlık olarak analiz edilerek potansiyel risk faktörleri belirlenebilmekte ve olası kesintilerin önlenmesi sağlanmaktadır. Bu öngörüsel bakım yaklaşımı, enerji sistemlerinin daha etkin ve sürdürülebilir bir şekilde yönetilmesine olanak tanımakta, böylece sistem güvenilirliği ve şebeke kararlılığı artırılmaktadır. YZ tabanlı koruma sistemleri, büyük veri analitiği ve dijital ikiz teknolojileriyle entegre edilerek daha kapsamlı bir koruma mekanizması oluşturabilmektedir. Bu sistemler, enerji üretim ve dağıtım süreçlerinde meydana gelebilecek olağanüstü durumları gerçek zamanlı olarak değerlendirerek, optimum koruma stratejileri geliştirebilmektedir. Özellikle akıllı şebekelerin yaygınlaşmasıyla birlikte, YZ'nin sağladığı bu yenilikçi çözümler, enerji sistemlerinin adaptif ve esnek bir yapıya kavuşmasını mümkün kılmaktadır. YZ teknolojilerinin ilerlemesiyle, enerji sistemlerinde yalnızca arıza tespiti ve önleyici bakım değil, aynı zamanda enerji yönetiminde daha sürdürülebilir ve çevre dostu çözümlerin uygulanması da mümkün hâle gelmektedir. Yenilenebilir enerji kaynaklarının entegrasyonu, enerji talep tahmini ve optimizasyonu gibi konular, YZ destekli sistemler sayesinde daha etkin bir şekilde yönetilebilmektedir. Örneğin, fotovoltaik ve rüzgar enerjisi sistemlerinde üretim tahmin modellerinin geliştirilmesi, xxiii enerji depolama sistemleri ile senkronize çalıştırılması ve talep yönetimi stratejilerinin optimize edilmesi gibi süreçler, YZ algoritmaları aracılığıyla daha verimli hale getirilebilmektedir. Sonuç olarak, YZ tabanlı diferansiyel koruma sistemleri, enerji sektöründe geleneksel yöntemlere kıyasla çok daha kapsamlı ve etkili çözümler sunmaktadır. Gelecekte bu teknolojilerin yaygınlaşması, enerji altyapılarının daha güvenilir, sürdürülebilir ve ekonomik bir yapıya kavuşmasını sağlayarak küresel enerji güvenliğine ve sürdürülebilirliğe önemli katkılar sunacaktır. Yapay zeka destekli sistemlerin enerji sektöründeki entegrasyonunun hızlanması, aynı zamanda akıllı şebekeler, mikro şebekeler ve dağıtık enerji kaynakları gibi yeni nesil enerji sistemlerinin gelişimine de ivme kazandıracaktır. Bu bağlamda, enerji sistemlerinin geleceğinde yapay zekanın oynayacağı rol giderek daha kritik bir hâl almaktadır.

Aktif sensör görüntüleme ve mikrodalga hipertermi kullanarak meme kanseri tespiti ve tedavisi

Breast cancer is a health challenge all over the world, and it is the second leading cause of death among women all over the world. Early detection and effective treatment of the disease are important to improve survival rates by up to about 97%. This thesis designs and simulates a textile-based ultra-wideband (UWB) patch antenna that is specifically intended to serve dual purposes: early breast cancer detection and treatment using microwave hyperthermia. The design of an antenna that can work in the field of breast imaging and breast thermal therapy at the same time is a real revolution and a major development in this field. Due to its excellent accuracy and absence of harmful radiation, wideband microwave (UWB) imaging is considered to be an effective method for early diagnosis of breast cancer. Microwave hyperthermia is also an effective method for treating cancer and a suitable alternative to the methods currently used because it raises the temperature of the malignant tumor tissue while preserving the surrounding healthy tissue. The primary objective of this research is to develop a safe, accurate, not expensive, flexible, lightweight, and fully textile wearable microstrip patch antenna capable of operating efficiently within the UWB frequency range of 2–11.6 GHz, able to detect breast cancer and help treat it.The textile-based antenna design ensures user comfort and safety, allowing for portable, non-invasive medical applications. Obtaining such a wide bandwidth using textile materials is a major challenge. The integration of UWB microwave technology with textile-based antenna design provides a novel approach to addressing the limitations of conventional diagnostic and therapeutic methods. Given the limited size of the breast and the need for efficient tumor detection, a wearable antenna designed for this purpose must exhibit a wide bandwidth, compact dimensions, low specific absorption rate values, and high flexibility. Previous research on wearable UWB antennas has highlighted challenges related to these factors. To address these limitations, microstrip patch antennas were used. This study presents a new solution to biocompatibility issues through the use of a full-fabric-based antenna, breaking away from traditional approaches that typically use fabric as the substrate and metal as the conductor. The proposed antenna includes a denim substrate with a dielectric constant (∈r) of 1.7 and a thickness (h) of 0.7 mm. For the conductive patch and ground plane, a copper-nickel-silver-coated polyamide fabric, featuring a thickness of 0.11 mm, was used. The antenna was developed with dimensions of 31*31 mm2. The characteristics of a patch antenna depend largely on its dimensions. To work in a specific frequency range, the length and width must be calculated and chosen accurately. The research methodology includes the systematic design and simulation of the antenna structure using Computer Simulation Technology (CST) Microwave Studio as an advanced electromagnetic simulation tool. Essential design factors, including return loss, impedance matching, bandwidth, specific absorption rate (SAR), Voltage standing wave ratio (VSWR), and temperature distribution, are optimized to ensure the antenna performs for therapeutic and diagnostic purposes. Patch antennas mainly operate in a narrow bandwidth, but several methods can be used to increase the bandwidth. In this work, the bandwidth was increased by adding cutoffs in both the conductive patch and the ground layer, in addition to using a partial ground plane. The partial ground plane length was optimized using the Trust Region Framework algorithm to achieve the best return loss values in the desired frequency range. The UWB antenna's performance is validated through extensive simulations on breast tissue phantom models. Compared to several computerized breast models in previous research that reduced tumor shapes by assuming them to be spherical only, this research used more realistic models assuming different tumor shapes and sizes that might be encountered in real scenarios. The antenna was tested on four computerized breast models. The models varied and included a basic tumor-free model, two models containing spherical tumors with a diameter of 5 and 2 mm, in addition to a model containing two tumors, and a final model containing a cube-shaped tumor. These dimensions and shapes were varied and their position changed to evaluate the ability of the proposed antenna to identify tumors of different shapes, sizes, and locations. Simulation results show that the high-resolution imaging capabilities of the antenna allow for the detection of tumors as small as 5 and 2 millimeters, enhancing the chances of early intervention. And it demonstrates the antenna's ability to achieve accurate tumor localization. Simulation findings for a single antenna indicated that SAR values ranged from 0.397 to 1.64 which were less than 2 W/g (10 g SAR) and consistent with permissible limits for medical applications. The highest SAR values are precisely measured in tumor centers or their immediate vicinity, and that indicates the presence of a malignance tumor at that point. Throughout the frequency band used in all experiments, VSWR values remained consistently within the permissible range between 1 and 2. Antenna return losses for all models varied between -38 and -18.5 dB, depending on tumor size, shape, and location. To evaluate the flexibility of the antenna, it was subjected to a bending test. Results of the bendable design showed that the antenna fits complex breast shapes, providing consistent and accurate diagnostic results. The performance of the antenna was further assessed beyond its application as a wearable device by evaluating its functionality in a dynamic system. This involved positioning the antenna at 112 different locations above a breast phantom and processing the resulting signals using MATLAB to generate a two-dimensional (2D) image. The generated image demonstrated the capability of the proposed antenna to effectively detect tumors, even when employed in a dynamic imaging setup rather than a wearable configuration. This highlights the versatility and adaptability of the antenna for various imaging system applications. In addition, a 2x4 element antenna array was designed and tested to measure the ability of the proposed antenna to be integrated in array systems which is critical for both cancer imaging and hyperthermia. In addition to detection, the antenna is designed for breast microwave hyperthermia. The research solves important issues related to microwave hyperthermia, including ensuring uniform heat distribution, ensuring patient safety, and reducing hot spots. Antenna performance in hyperthermic applications was evaluated using CST MPHISICS STUDIO software. Simulation results demonstrated the antenna's ability to selectively raise the temperature of malignant cells to the therapeutic thermal range while being able to maintain the temperature of healthy tissues within an acceptable medical range. Beamforming techniques were utilized to adjust the phase of signals emitted from designated antennas, assuring optimal directionality of the electromagnetic wave towards the tumor, hence facilitating precise targeting of malignant cells, even when located deep into the breast. This work demonstrates the feasibility of textile-based UWB antennas to elevate the temperature of breast cancers to adequate therapeutic levels. Our antenna shows the ability to increase tumor temperatures up to 42.3℃,45.6℃,43.3℃, and 42.4℃ using different adjustments. The results of this study demonstrate that the proposed UWB textile-based microstrip patch antenna is a viable tool for early breast cancer detection and microwave hyperthermia treatment. Its dual application in diagnostic and therapeutic areas, coupled with its wearability, makes it a great addition to the field of biomedical engineering. This thesis develops the next generation of medical devices by integrating UWB technology with textile-based antenna design. Its results demonstrate the potential of wearable, flexible, versatile, and fully textile-based microwave antennas to transform breast cancer management.

Robot hücresi içerisinde yapay zekâ ve görüntü işleme tabanlı parça besleme kontrolü

Bu çalışma, endüstriyel üretim hatlarında sıklıkla karşılaşılan parça besleme hatalarını önlemek amacıyla, yapay zekâ tabanlı bir görüntü işleme sistemi geliştirmeyi hedeflemektedir. Günümüz üretim süreçlerinde özellikle otomotiv sektörü gibi yüksek hassasiyet gerektiren alanlarda, robotik sistemlerin doğru çalışması büyük önem taşımaktadır. Bu sistemlerdeki en kritik adımlardan biri olan parça besleme sürecinde oluşabilecek en küçük hata bile, kalite sorunlarına, üretim kayıplarına ve ciddi maliyet artışlarına neden olabilmektedir. Bu kapsamda geliştirilen sistem, operatör tarafından parçaların yerleştirildiği bölgeyi kamera ile görüntüleyerek, parçanın doğru konumda olup olmadığını gerçek zamanlı olarak tespit etmektedir.Geleneksel görüntü işleme yöntemlerinin, özellikle aydınlatma değişimi, çapak gibi fiziksel engeller ve benzer arka plan koşullarında yetersiz kaldığı bilinmektedir. Bu nedenle çalışmada klasik yöntemler yerine, derin öğrenme tabanlı bir yaklaşım tercih edilmiştir. Özellikle evrişimli sinir ağı (CNN) mimarisi üzerine kurulu olan YOLOv7-tiny modeli kullanılarak, hızlı ve doğru bir sınıflandırma sistemi oluşturulmuştur. YOLO mimarisi, görüntüyü bir bütün olarak analiz ederek nesne tespitini hem hızlı hem de yüksek doğrulukla gerçekleştirebilmesi sayesinde bu alanda önemli bir avantaj sunmaktadır.Model eğitimi, üretim sahasından toplanan 2400 adet görüntü ile gerçekleştirilmiştir. Verilerin %50'si doğru yerleştirilmiş (OK), %50'si ise hatalı yerleştirilmiş (NG) parçaları içermektedir. NG sınıfındaki verilerin azlığı, yapay veri üretimi ve veri artırma teknikleri ile dengelenmiştir. Bu teknikler arasında renk bozulması (color jittering), histogram eşitleme ve görüntü normalizasyonu yer almakta olup, modelin çevresel değişkenliklere karşı dayanıklı hale gelmesini sağlamıştır. Eğitim süreci sonucunda model %98,07 doğruluk, %98,15 özgüllük (specificity) ve %99,89 kesinlik (precision) oranlarına ulaşmıştır.Donanım olarak sistem, NVIDIA Jetson AGX Orin üzerinde çalışmakta ve görüntü alımı için BASLER acA2500-60uc kamera kullanılmaktadır. Görüntüleme ve analiz süreci tamamlandığında sınıflandırma sonucu, ModBus protokolü ile bir PLC'ye iletilmekte ve sistem otomatik karar alabilmektedir. Ayrıca, Raspberry Pi tabanlı bir ekran ile sistemin durumu kullanıcıya görsel olarak da aktarılmaktadır. Uygulama, çapaklı yüzeyler, ışık yansımaları ve titreşim gibi üretim ortamındaki zorlu koşullar altında test edilmiştir.Sonuç olarak, bu çalışma yalnızca akademik anlamda değil, pratik endüstriyel uygulama açısından da yüksek değer taşımaktadır. Yapay zekânın üretim sahasında doğrudan kullanımı ile hem insan kaynaklı hatalar azaltılmış hem de kalite kontrol süreci otomatikleştirilmiştir. Bu bağlamda çalışma, literatürde az sayıda bulunan gerçek saha uygulamaları arasında yer almakta ve Endüstri 4.0–5.0 vizyonuna somut katkı sağlamaktadır.

Optimal distributed generation allocation and sizing in a distribution system using heuristic algorithms

This thesis presents an optimization framework for the allocation and sizing of Distributed Generators (DGs) with reactive power capabilities in unbalanced three-phase distribution systems. The aim is to reduce active power losses and improve voltage profiles while also maintaining phase balance. To achieve the aim, a modified IEEE 37-bus unbalanced distribution feeder is used as the test system, and four metaheuristic algorithms are applied to determine optimal DG placement, capacity, and power factor. These algorithms include Genetic Algorithm (GA), Particle Swarm Optimization (PSO), Grey Wolf Optimization (GWO), and Pattern Search (PS). The simulations are carried out using MATLAB linked with OpenDSS. This setup allows the algorithms to interact directly with the distribution system model during the optimization process. The study examines the performance of each algorithm under two operating conditions: unity power factor, where DGs supply only real power, and optimal power factor, where DGs can supply both real and reactive power within allowed limits. In the unity power factor case, GA achieved the highest reduction in active power loss at 73.85%, followed by GWO (73.78%), PSO (73.32%), and PS (72.98%). In the optimal power factor scenario, GA again performed best, reducing losses by 90.39%. PSO, GWO, and PS followed with reductions of 90.32%, 90.02%, and 88.63%, respectively. These results show the clear benefit of including reactive power support in DG operation. Voltage profiles were also analyzed for all three phases. Without DGs, voltages dropped significantly, especially at the end of the feeder. With DGs operating at optimal power factor, voltage levels were much more consistent and stayed within acceptable limits. Among all the algorithms, GA consistently delivered the best overall results in terms of both loss reduction and voltage regulation. The findings suggest that optimizing power factor alongside DG location and size can make a meaningful difference in system performance, especially in networks that are unbalanced or weak. Beyond the improvements in loss reduction and voltage control, the approach used in this study also shows promise for real-world implementation. In addition, the findings also suggest that DG placement should not be based solely on network layout, but also take into account how each unit operates under real system conditions.

Kardiyopulmoner bypass cerrahisi sonrası nörokognitif durumların matematiksel yöntemlerle analizi

Bu çalışmada, koroner arter bypass greft (KABG) operasyonları sırasında kaydedilen hemodinamik verilerin postoperatif nörokognitif bozukluk üzerindeki etkileri kapsamlı bir şekilde araştırılmıştır. Kardiyopulmoner bypass (KPB), açık kalp cerrahisinde, kalbin ve akciğerlerin işlevlerini geçici olarak üstlenen kalp – akciğer makinesi kullanılan bir tekniktir. Bu operasyonlar sırasında optimal hemodinamik koşulların sağlanması, cerrahi başarı ve hasta sağlığı açısından kritik bir öneme sahiptir. Ancak bu tür büyük cerrahi müdahaleler sonrasında görülebilen nörokognitif bozukluklar, hastaların yaşam kalitesini önemli ölçüde etkileyebilmekte ve uzun süreli takip gerektirebilmektedir. Çalışmanın temel amacı, KABG operasyonları sırasında kaydedilen detaylı hemodinamik verilerin postoperatif nörokognitif bozukluklar üzerindeki etkilerini analiz etmektir. Bu kapsamda, 28 hastadan elde edilen toplam 730,870 adet hemodinamik veri hem istatistiksel yöntemlerle hem de yapay sinir ağları ve makine öğrenmesi algoritmaları ile değerlendirilmiştir. Ameliyat sırasında kaydedilen hemodinamik veriler, anestezi cihazından alınmıştır. Çalışmada, ortalama arter basıncı (MAP), periferik oksijen satürasyonu (SpO₂), invaziv kan basıncı değerleri (sistolik ve diyastolik) ve kalp atım hızı (PLS) gibi hemodinamik parametrelerin yalnızca bireysel etkileri değil, matematiksel yöntemlerle türetilen kombinasyonlarının da nörokognitif bozuklukların öngörüsüne katkısı incelenmiştir. Ek olarak hastaların demografik bilgileri (yaş, vücut yüzey alanı (BSA)), pompa akışı, bypass süresi ve kros klemp süresi gibi parametreler değerlendirmeye dahil edilmiştir. Nörokognitif değerlendirme, Montreal Bilişsel Değerlendirme Testi (MoCA) kullanılarak yapılmıştır. Test, ameliyat öncesinde anesteziyoloji ve reanimasyon uzmanları tarafından, ameliyat sonrasında ise (postoperatif 1. ayda) kalp ve damar cerrahisi uzmanları tarafından uygulanmıştır. MoCA puanındaki 2 veya daha fazla düşüş, nörokognitif bozukluk olarak kabul edilmiş ve hastaların %36'sında (n=10) postoperatif nörokognitif bozukluk gözlenmiştir. Veri analizi aşamasında, lojistik regresyon, çok katmanlı algılayıcı (MLP) ve Rassal Orman gibi istatistiksel, yapay sinir ağları ve makine öğrenmesi algoritmaları kullanılarak nörokognitif bozuklukları tahmin etmeye yönelik modeller geliştirilmiştir. Literatürdeki benzer çalışmalardan farklı olarak yalnızca istatistiksel analizler değil, aynı zamanda yapay sinir ağları ve gelişmiş makine öğrenmesi algoritmaları ile hemodinamik verilerin farklı kombinasyonlarının etkileri detaylı olarak incelenmiştir. Özellikle eşik değerlerine (75, 65, 55 mmHg) göre hesaplanan mutlak maksimum düşüş (AMD), eşik değeri altında geçirilen süre (Time_Under) ve eşik değeri altında kalan alan (Area) parametreleri değerlendirilmiştir. Elde edilen sonuçlar, KPB sırasında izlenen hemodinamik verilerin nörokognitif sonuçlar üzerindeki kritik rolünü ortaya koymaktadır. Rassal orman algoritması kullanılarak elde edilen modellerde %90'a varan doğruluk oranları elde edilmiş, özellikle PLS, SpO₂, sistolik ve diyastolik basınç değerlerinin kombinasyonu ile nörokognitif bozuklukları yüksek başarı ile tahmin eden modeller geliştirilmiştir. Çalışmanın en önemli bulgularından biri, şiddetli bradikardinin (<60 bpm) yüksek nörokognitif riskle ilişkili olmasıdır. Bu bulgu, kardiyak output'un serebral perfüzyon için kritik önemini vurgulamaktadır. Sonuç olarak, bu araştırma KPB sırasında elde edilen hemodinamik verilerin nörokognitif bozukluklar üzerindeki etkilerini kapsamlı bir şekilde analiz eden özgün bir çalışmadır. Bulgular, cerrahi başarıyı artırmak ve postoperatif komplikasyonları azaltmak için hemodinamik parametrelerin optimal aralıklarda tutulmasının önemini vurgulamakta ve nörokognitif bozuklukların erken öngörüsü ve önlenmesine yönelik yeni yaklaşımlar için önemli temeller sunmaktadır.

Bina aydınlatmasında kullanılan led ve kompakt floresan lambaların güç kalitesine etkileri

Enerjinin üretilmesi, iletilmesi ve dağıtılması sırasında elektrik güç sistemlerinde akım ve gerilimin 50 Hz frekansında, dalga şekillerinin ise sinüzoidal olması beklenmektedir. Bu parametreler elektrik enerjisi kalitesi için en önemli faktörlerdir. Fakat elektrik sistemlerinde bulunan doğrusal olmayan yüklerin harmonik oluşumuna neden olması ile akım ve gerilim dalga şekilleri sinüzoidal formdan uzaklaşırlar. Bu yüzden elektrik güç sistemlerinde önemli problemlere yol açarlar. Elektrik enerji sistemlerinde oluşan bu problemlerin en önemli sebeplerinden biri harmoniklerin şebekeye vermiş olduğu olumsuz etkidir ve bu tezde aydınlatma sistemlerinde oluşan harmonikler incelenmiştir. Harmoniklerin oluşumu, bu oluşuma sebep olan kaynaklar, harmoniklerin zararlı etkileri ve harmoniklerin nasıl giderileceği gibi temel konular hakkında bilgi verilmiştir. Günümüzde, elektrik tüketiminin büyük bir yüzdesi yapay aydınlatmada harcanmaktadır, bu nedenle verimsiz bir aydınlatma, kaynakların boşa harcanmasına neden olmaktadır. Son yıllarda, genel aydınlatma uygulamalarında kullanılan kompakt floresan lambaların (KFL) yerini yüksek verimli, uzun ömürlü ışık kaynağı olarak kullanılan ışık yayan diyotlar (LED) almıştır. Bu lambalarda kullanılan güç elektroniği elemanlarından oluşan sürücü devreleri non-lineer karakteristiğe sahip olduğundan dolayı güç kalitesi problemleri giderek artmaktadır. Doğrusal olmayan bu yüklerin elektrik tesislerinde dalga şekillerinin bozulması ve harmoniklerin oluşmasına neden olmaktadır. Sistemdeki harmonikler ekonomik ve bazı istenmeyen teknik sorunlara yol açabilirler. Bu problemler ile karşılaşmamak için sistem gereksinimleri belirlenmeli ve tasarımlar uluslararası standartlar tarafınca verilen limit değerlerine uygun bir şekilde yapılmalıdır. Bu tez, bina aydınlatma sistemlerinde bulunan LED ve kompakt floresan lambaların harmonikleri, enerji tüketimi ve güç kalitesinin incelenmesi ve analizi çalışmasıdır. Enerji tasarrufunun ve enerji verimliliğinin iyileştirilmesi için sistemde var olan ya da kullanılan güç elektroniği elemanları sebebiyle oluşan problemleri ele almak için temel konular olduğu dünya çapında kabul edilmektedir. Enerji kalitesini iyileştirmek için kullanılan yöntemlerden biri, binalarda enerji tasarrufu ve enerji verimliliğini artırmaktır. LED, birçok uygulama alanında kullanılan en popüler enerji verimli aydınlatma kaynağıdır. Ancak LED ve kompakt floresan lambalarda kullanılan güç elektroniği ekipmanlarının neden olduğu güç kalitesi sorunu da dikkate alınmalıdır. LED ve KFL'ler, harmonikler ve elektromanyetik parazit (EMI) oluşturabilen bir anahtarlama cihazı olan sürücüye sahip olduğundan, binanın elektrik sistemi üzerindeki olumsuz etkilerini önlemek için ses ve gürültü azaltmayı kontrol etmek önemlidir. Bu çerçeve de bu lambaların kullandığı sürücülerin ürettiği harmonikler ölçülecek ve bu harmonikleri sürecek olan filtreler hesaplanacaktır. Çalışmalar hem pratik olarak hem de bilgisayar ortamında Matlab programı ile gerçekleştirilmiştir. Bu çalışmada KFL ve iki farklı markaya ait sürücülerle çalıştırılan LED armatürler incelenmiştir. Farklı aydınlatma sistemlerinin güç kalitesi analizi IEC 61000-4-30 standardına göre A sınıfı olan Fluke 43B Güç Kalitesi Analizörü kullanılarak laboratuvar ortamında KFL ve LED armatürlerin harmonik ölçümleri alınmıştır. Total harmonik distorsiyon açıklamasında belirtildiği gibi akım dalga şekli yüksek bozunumlardan etkilenirken gerilim dalga şekli sinüzoidal formunu korumaktadır. Gerilim total harmonik distorsiyon yük durumuna bağlı değildir. Akım harmonikleri ile çok düşük şebeke eşdeğer empedansı arasındaki etkileşim tarafından üretilen gerilim harmonikleri ihmal edilebilir düzeydedir. Gerilim total harmonik distorsiyonun değerinin küçük olması yalnızca şebekede zaten mevcut olan harmonik kirlilikten kaynaklanmaktadır. Bu deneyde 53 W, 39 W LED armatür ve 79 W floresan lamba kullanılmıştır. Bu armatürler farklı güç değerlerine sahip olmakla beraber yapılan ışık testi sonucuna göre aynı lümen değerlerine sahiptirler. Armatürlerde kullanılan LED sürücüler ve elektromanyetik balast farklı üreticilerden seçilmiştir. Alınan ölçüm sonuçlarına göre MATLAB programı kullanılarak standartlara uygun olmayan harmonik değerleri için pasif filtre tasarımı yapılmıştır. Nominal akımı ≤ 16 A ve aktif giriş gücü> 25 W olan armatürler için IEC 61000 serisine göre akım harmonik limit değerleri kullanılarak harmonik ölçüm sonuçları karşılaştırılmıştır. Harmonik filtre tasarımı, harmonik ölçüm sonuçları incelendiğinde KFL ve A marka sürücüye sahip LED armatürün akım harmonikleri IEC 61000-3-2 standardının izin verdiği limit değerlerinden yüksek çıktığı için harmonik filtre tasarımı yapılarak akım harmoniklerinin düşürülmesi uygun görülmüştür. Simülasyon sonuçları KFL ve A markalı sürücüye sahip LED armatür MATLAB programında modellenmiştir. KFL ve LED armatür için 4 farklı filtre MATLAB ortamında tasarlanmıştır. Performans analizi yapılarak KFL ve A marka sürücülü LED armatüre eklenen filtreler MATLAB programı ile hızlı Fourier dönüşümü (FFT) analizi yapılarak akım total harmonik distorsiyon değerleri hesaplanmıştır. Filtre devreleri eklendikten sonra en iyi sonucu kesim frekansı 150 Hz olan alçak geçiren filtre göstermiştir. Kullanılan ürünler farklı güç değerlerine sahiptirler. Bu durumda KFL filtresiz durumda toplam akım harmonik distorsiyonu A markalı sürücüye sahip LED armatür türüne göre daya iyi çıkmıştır fakat ürünlerin lümen çıkışları yaklaşık olarak aynı olduğu için en verimsiz armatür KFL olarak gözlemlenmektedir. Filtreli durumlar karşılaştırıldığında ise A marka sürücü LED armatür harmonik akımları daha iyi absorbe etmiştir. Bu inceleme sonucunda oluşan harmoniklerin giderilmesi için pasif filtre tasarımı yapılmıştır ve harmonik akım değerleri karşılaştırılmıştır. Tasarlanan filtrelerin içinde kullanılan devre elemanları, harmonik oluşumuna sebep olan en yüksek frekans seçilerek MATLAB ortamında 4 farklı filtre tasarımı yapılarak farklı sonuçlar elde edilmiştir. Böylece aydınlatma sistemlerinde kullanılan KFL ve A marka sürücülü LED armatüre ait harmonik bileşenler pasif filtre kullanımı ile giderilmiş ve sinüzoidal formdan uzaklaşan akım dalga şekli sinüzoidal forma yakın hale getirilmiştir ve elektrik enerjisinde kalitesizlik problemi ortadan kaldırılmıştır. Ayrıca yapılan ışık testleri sonucunda LED armatürlerin daha düşük güç değerlerinde KFL ile aynı lümen çıkışına sahip olduğu gözlemlenmiştir. LED armatürler KFL'ye göre daha verimli, ekonomik ve uzun ömürlüdürler. Günümüzde artan enerji maliyetleri göz önüne alındığında LED armatürlerin daha önemli hale geldiği ve yaygın olarak kullanılmaya başladığı bilinmektedir.

The comparison of energy consumptions for OOK and BPSK modulationsin wireless sensor networks

Given that the majority of sensor nodes in wireless sensor networks (WSNs) are battery-powered and have limited energy resources, energy efficiency is a crucial consideration. By putting appropriate strategies into practice, the energy efficiency of WSNs might be significantly increased and thus provided a longer network lifespan, lower maintenance costs, and better performance. The energy efficiency of wireless sensor networks is significantly impacted by modulation. To achieve the optimal balance between energy economy and performance, the modulation method for a given WSN application relies on variables including energy consumption, transmission distance, interference, noise and bandwidth efficiency. BPSK (Binary Phase Shift Keying) and OOK (On-Off Keying) are two digital modulation methods used in WSNs. For low-power wireless communication systems like WSNs, OOK modulation is a straightforward and effective modulation technique. It is a desirable alternative for WSNs thanks to its interoperability, affordability, and simplicity. OOK is a digital modulation method that sends binary data by switching the carrier signal on and off. Either the entire strength (ON) of the carrier signal is carried, or it is not transmitted at all (OFF). A binary 0 in OOK modulation is represented by the carrier signal being off, whereas a binary 1 is represented by the carrier signal being on. OOK is easy to use and effective in utilizing bandwidth, although it is sensitive to noise and interference and has a short range of transmission. BPSK is another digital modulation method that transmits binary data using phase shift keying. A single bit is used in BPSK, a kind of Phase Shift Keying (PSK) modulation, to indicate two distinct carrier signal phases. A binary 0 in BPSK is represented by no phase shift, whereas a binary 1 is represented by a 180-degree phase shift of the carrier signal. Thanks to its simplicity and low energy consumption, it is preferred to be used in WSNs. In comparison to OOK, BPSK has a larger transmission range and is less vulnerable to noise and interference. It does, however, use more bandwidth than OOK. In WSNs, OOK and BPSK are both often used depending on the application and particular requirements. OOK, for instance, may be employed in situations where energy efficiency is important, such in low-power gadgets with short battery lives. The usage of BPSK, on the other hand, may be appropriate in situations when a greater transmission distance is required, such as in extensive industrial monitoring systems. In this thesis, the energy model of WSNs for BPSK and OOK modulation was reviewed, underlining how crucial they are for lowering power usage. The energy consumptions per bit (Ebit) of OOK and BPSK modulations were investigated for narrow bandwidth (< 50 kHz) and low data rate (< 50 kbps) WSNs with the propagation distance (d) no more than 150 meters in this study. For this purpose, the mathematical formulas and parameters which were previously published in the literature were utilized. The energy consumption per bit (Ebit) versus propagation distance (d) graphs were obtained for three distinct bandwidth (BW) values (10 kHz, 25 kHz and 50 kHz) in the OOK and BPSK modulation schemes. From the comparisons of results, it was observed that BPSK became more energy efficient than OOK with the increase of the propagation distance. Then the critical propagation distance (dcritical) at which BPSK started to become superior to OOK in terms of energy consumption per bit was defined and derived mathematically. The contribution of this thesis is to propose a new concept defined as the the critical propagation distance (dcritical) at which BPSK starts to become more energy efficient than OOK and present a mathematical expression to determine dcritical for any given bandwidth without any simulation requirement.

Çift katmanlı düşürücü tip DC-DC çevirici tabanlı yeni bir adaptif mppt algoritması geliştirilmesiyle enerji verimliliğinin arttırılması

Günümüzde fosil yakıtların yakın gelecekte tükenme beklentisi, insan sağlığına ve çevreye olan olumsuz etkisi, fosil yakıtlara olan bağımlılığın ülkelere siyasi ve ekonomik yönden risk oluşturması vb. sebeplerle yenilenebilir enerji kaynaklarının önemi her geçen gün artmaktadır. Gelecek on yılda otomobil teknolojisinde enerji kaynağı olarak fosil yakıtların yerini elektrik enerjisinin alacak olması bu önemi daha da arttırması beklenmektedir. Rüzgar, hidrolik, biyogaz, biyokütle, dalga enerjisi vb. yenilenebilir enerji türleri içerisinde; enerji sürekliliği, yüksek ve düşük güçlerde kurulabilirliği, montaj, işletme ve bakım kolaylığı, düşük maliyeti, çevresel etki vb. etkenler göz önüne alındığında güneş enerjisi öne çıkmaktadır. Güneş enerjisinde fotovoltaik (FV) sistemler, şebeke bağlantılı (on-grid) ve şebekeden bağımsız (off-grid) güneş enerjisi santrali (GES) uygulamaları olarak karşımıza çıkmaktadır. GES'lerde sistem bileşenlerini oluşturan güneş panelleri dışında invertörler, şarj regülatörleri gibi güç elektroniği ürünlerinde de kayıpları azaltan ve verimliliği artıran yöntemlere olan ihtiyaç devam etmektedir. Günümüzde ticari ve öz tüketime dayalı FV sistemlerinin yaygınlaşması ile birlikte enerji verimliliği konusu önem kazanmış ve Ar-Ge çalışmaları yoğunlaşmıştır. %0,1'lik bir verim artışı bile yatırımların yapılabilirliği açısından önemli görülmekte ve yüksek verimlilik ticari ürün seçiminde önemli bir tercih kriteri olmaktadır. GES yatırımlarının en önemli parçası güneş panelleridir. Hali hazırda uygulamada en çok kullanılan FV paneller silisyum tabanlı olup verimlilikleri ortalama %20'dir. Bu değer, güneş enerjisinde kat edilecek daha çok mesafenin bulunduğunu göstermektedir. Yüksek verimli FV panellerin geliştirilmesi için yeni teknolojilere ve araştırmalara ihtiyaç duyulmaktadır. FV panellerde verimliliğinin arttırılması, daha az alan, daha az taşıyıcı mekanik aksam, daha az kablo kullanımı ve daha yüksek enerji verimliliği demektir. Günümüzde çoğunlukla silisyum tabanlı (monokristal, polikristal) ve kimyasal alaşımlı ince film FV paneller üretilmektedir. Yaygın olarak kullanılan ince film paneller, amorf-silisyum (a-Si), kadmiyum-tellur (CdTe) ve bakır indiyum galyum selenid (CIS/CIGS)'dir. Silisyum tabanlı panel çeşitleri ise monokristal ve polikristaldir. İnce film FV panellerin modül verimliliği %7-11 iken, silisyum panellerin modül verimliliği %15-23'tür. Silisyum panellerin verimliliğinin ince film panellere göre daha iyi olması ve yatırım maliyetinin daha ekonomik olması sebebiyle, piyasada ağırlıklı olarak silisyum paneller kullanılmaktadır. Güneş panelleri, üzerine düşen ışımaya ve sıcaklığa bağlı olarak değişken güç üretmektedir. Solar ışımaya (radyasyon) bağlı panel akım ve gerilim değerleri, doğru orantılı olarak artış ya da azalış gösterir. Sabit solar ışıma ortamında, sıcaklıkla ters orantılı olarak panel gerilimi keskin olarak ve panel akımı ise çok az azalarak panelden elde edilen güç değeri azalmaktadır. Işıma ve sıcaklık etkisiyle değişebilen anlık güçten maksimum düzeyde yararlanmak için, maksimum güç noktasını izlemek ve bu noktada maksimum gücü yüke aktarmak gerekmektedir. Maksimum güç noktasını izleme tekniğine Maximum Power Point Tracking-MPPT (maksimum güç noktasını izleme) denir. Güneş enerjisi uygulamalarında FV panellerden elde edilen enerjinin en az kayıpla yüke aktarılması ve yüksek enerji verimliliğinin sağlanması en önemli kriterlerdir. MPPT denetimi için donanım olarak genellikle geleneksel buck, boost veya buck-boost kombinasyonlarından oluşan DC-DC çevirici devreleri kullanılmaktadır. Ancak geleneksel devrelerde; yüksek kapasiteli kondansatör kullanımı, yüksek akımlı anahtarlama elemanlarının kullanımı gerekmekte olup devre çıkış gerilimi ve akımının dalgalılık oranının yüksekliği, bunların çıkış kondansatörleri üzerindeki komponent ömrünü etkileyen fiziksel baskı, yük tarafında parazit oluşumu, bunun akülerin yaşam süresine kısaltıcı etkisi ve enerji kayıpları gibi çeşitli dezavantajlar söz konusudur. Bu olumsuz etkileri büyük ölçüde ortadan kaldırmak için çift katmanlı interleaved buck çevirici devresi kullanılmasına karar verilmiş ve donanım açısından en az enerji kaybıyla en yüksek enerji verimliliğinin sağlanması esas alınmıştır. Yüksek sistem verimliliğin sağlanması için çevirici sürme tekniği olarak geleneksel, modifiye ve/veya adaptif geleneksel, yapay zeka ve biyolojik yapılı metotlara sahip MPPT algoritmaları kullanılmaktadır. MPPT denetimi için geleneksel metotlar haricinde yapay zeka uygulamalarından bulanık mantık ve yapay sinir ağı, biyolojik yapı metotlarından parçacık sürü optimizasyonu, karınca kolonisi, guguk kuşu vb. algoritmalar geliştirilmiştir. Kullanılan bu MPPT algoritmalarında, temelde FV panelin akım ve gerilim verilerinden oluşan giriş parametrelerinden birisi veya ikisi kullanılmakla birlikte başka veri giriş parametreleri de kullanılmakta olup maksimum güç hesabı ve takibi yapılmaktadır. Ancak bu MPPT algoritmalarının dezavantajı; geleneksel MPPT metotlarına göre orta ve yüksek seviye donanımlara gereksinim duyulmakta olup donanım maliyetleri yüksektir, sistem bağımlı olup FV panel gücü, sayısı, dizi sayısı, dizi açık devre gerilimi gibi çeşitli giriş parametrelerine ihtiyaç bulunmakta ve dolayısıyla teknik yönden düşük seviyeye sahip kullanıcılar için kullanım zorluğu bulunmaktadır. Adaptif olmayan geleneksel MPPT algoritmalarının en önemli dezavantajı, ani hava değişimi anından maksimum güç noktasının (MPP'nin) yakalandığı ana kadar yüksek enerji kayıpları oluşturmasıdır. Bu çalışma kapsamında, söz konusu enerji kaybını en az düzeye indirmek için adaptif özellikte olmayan geleneksel Saptır&Gözle (Perturb&Observe-P&O) MPPT Algoritması'na ortamın aydınlık düzeyi verisi (lx, lux) üçüncü bir giriş parametresi olarak eklenerek, hızlı solar radyasyonu değişiminde MPP'yi hızlı yakalayan yeni bir adaptif MPPT algoritması geliştirilmiş ve geliştirilen yeni algoritmaya "Hızlandırılmış P&O MPPT Algoritması" adı verilmiştir. Yeni algoritmanın bir başka en önemli özelliği, FV panel gücü, sayısı, gerilimi, FV dizi sayısı gibi harici veri girişlerine ihtiyaç duymayan, sistemden tamamen bağımsız bir algoritmadır. Ayrıca yeni algoritma için bilgisayarlar gibi yüksek hıza ve hafızaya sahip pahalı devre bileşenlerine de ihtiyaç duyulmamaktadır. Hızlandırılmış P&O MPPT Algoritması'nda MPP yakalama hızı, yüksek radyasyon değişiminde yüksek ve düşük radyasyon değişiminde düşüktür. Bu nedenle, yüksek radyasyon değişiminde, yeni algoritma daha az döngü sayısı ile MPP'ye ulaşarak daha yüksek enerji verimliliği sağlar. Ani hava değişimi anındaki PWM sinyalinin doluluk değeri ile MPP'ye ulaşacağı hedef PWM sinyalinin doluluk değeri arasındaki fark ne kadar büyükse, enerji kazanç değeri de o kadar yüksektir. Matlab/Simulink'te ve deneysel düzenekte uygulamalı olarak, farklı solar radyasyon simülasyonlarında, geleneksel ve çift katmanlı düşürücü tip DC-DC çevirici devre tabanlarında adaptif ve geleneksel P&O MPPT algoritmaları ile sağlanan sistem enerji verimlilikleri ayrıntılı olarak analiz edilmiştir. Çalışma sonucunda; "Hızlandırılmış P&O MPPT Algoritması" ile ani hava değişimlerinde maksimum güç noktasına daha hızlı ulaşıldığı ve güç kaybı en aza indirilerek yüksek enerji verimliliğinin sağlandığı tespit edilmiştir.