3.350
Arşivlenen Tez
2
DOI Atanmış
0%
DOI Oranı
Anabilim Dalı
Klasik ve yeni nesil aydınlatma elemanlarının karşılaştırılması
İnsanoğlunun en önemli aktarılabilen duygusu, görme duygusudur. Bu duyguyu çeşitli koşullar, örneğin çevre, etraftaki olan nesneler, hava koşulları vs. etkiler. Aydınlatmadaki en önemli amaç aydınlatmasını yaptığımı çevrenin gereği gibi görünmesi ve aydınlatmasını yaptığımız mekandaki herhangi bir nesnenin görünmesini sağlamaktır. Bu projenin amacı iç aydınlatmanın önemi ve ışığın iç aydınlatmadaki etkisini ve yayan ışıklar insanların psikolojisindeki yarattığı etkisinin önemini göstermektir. Sanayileşmiş toplumlarda gün geçtikçe iç mekanlarda geçirilen zaman süresi uzamaktadır ve bu sebeple gün boyunca güneşin ışığının azalmasıyla beraber, yapay ışığa daha çok ihtiyaç duyurulur. İç mekanların yapay aydınlatmalarda, aydınlatmayı etkileyen her faktöre dikkat etmemiz gerekiyor. Konfor, güven, tasarruf, ışığın şiddeti, CRİ derecesi ve renk seçimi aydınlatmada önemli faktörlerdir. Aydınlatmadaki amaç, enerji tekniğinde maksimum tasarruf yapılması ve aynı zamanda güvenliğinde sağlanmasıdır ve bunun için de detaylı tasarım muhasebelerinin gerçekleşmesi gerekir.
Spectrum sensing detection methods in cognitive radio systems
Wireless technology is the key technology to eliminate the dense wire ropes from hospitals and far access to medical devices. In order to overcome the problem of bandwidth scarcity, cognitive radio driven hospitals are introduced. Cognitive radio is the most effective technology to solve spectrum scarcity problem in contrast to high speed data transfer need. In cognitive radio systems, non-licensed users are permitted to use an idle licensed spectrum bandwidth. Whenever the license holder begin to use its spectrum, non-licensed user stops its communication and waits until the licensed user finish its communication. In cognitive radio driven hospitals, devices are divided in two categories just as the one in cellular communication. Primary devices has very high priority and their communication is vital for the hospital and patients, so that no interference should be made with such devices. Secondary devices are the ones which has lower priority and they can wait until the primary devices do their communication and then, they begin to use the allocated spectrum. The most important parameter in cognitive radio driven hospitals is a reliable spectrum sensing method. This method should be a simple one to be able to implement it in the secondary devices. Among all the sensing methods, energy detection based spectrum sensing and covariance based spectrum sensing is very popular. Maximum to minimum eigen-value based spectrum sensing is the best known of the covariance based spectrum sensing. In order to improve the performance of energy detection, double threshold concept is introduced. Double threshold energy detection method is introduced in literature to improve energy detection method performance. In this thesis, we used this concept in maximum to minimum eigen-value based spectrum sensing to improve its performance. The problem with covariance based spectrum sensing is its complexity. These complex methods can not be used in real systems of cognitive radio driven hospitals. The other method to improve the sensing algorithms performance is cooperative concept. The main reason of wireless hospitals is eliminating complexity and dense ropes that by using cooperative system for the devices, again this ropes and complexity will be used again. We have suggested to use memory concept in energy detection based spectrum sensing methods. Two new algorithms are introduced with considerably better performance with the cost of delay in secondary communication which is bearable. These new methods are memory based double threshold energy detection and memory based energy detection with their pros and cons.
Uwb microstrip antenna design for microwave imaging systems
In this thesis, an UWB microstrip antenna is designed which can be used for microwave imaging applications such as breast cancer detection. Detection of cancerous tissues can be possible because of the difference between electrical properties of normal tissues and cancerous tissues. A high gain UWB antenna can be used for this application. Microwave imaging, which is the application of microstrip antenna utilizing ultra-wide band frequency range, is low cost and effective compared to others, which makes it more popular amongst other techniques that involve heavy machinery, which cost a lot, such as MRI. Microwave imaging is sensitive in detecting most of the affected tissues. Ultra-wide band devices, as explained by Federal Communication Commission (FCC) in 2002, are devices that have fractional bandwidth of at least 25% or operating frequency range of 1.5 GHz or more. In the beginning, we described the basics of patches and their types with detail in terms of technical information. There are several types of antennas such as dipole, array, and reflector antennas, but we focused on the special type of antennas known as microstrip patch antennas. Important parameters of antennas such as return loss, voltage standing wave ratio, and gain help to understand the radiation characteristics of antenna. Return loss is the power loss in the signal, which is reflected back because of the lack of coherence in the transmission line, while voltage standing wave ratio is the coefficient of return loss. Comparatively microstrip antennas have many advantages over other antennas in terms of efficiency, size and cost. Microstrip antennas consist of a radiating patch mounted on one side of the dielectric substrate and grounded on the other side. Radiating patch is fed with different techniques such as microstrip feeding line, coaxial probe, aperture coupling and proximity coupling. These techniques are categorized either contacting or non-contacting. Microstrip feed line is commonly used because of easy fabrication while impedance matching can be improved by size and position of feed line. Proposed antenna consists of a radiating patch on one side of substrate while ground on the other side. Substrate used in proposed antenna is FR4 with the thickness of 1.6 mm having relative permittivity, ε_r of 4.4 and loss tangent, δ equals to 0.02. Frequency range is in between 2.01 GHz to 7.64 GHz having a Fractional Bandwidth (FBW) of 116%. Antenna is using low cost low profile substrate with length of 38 mm and width of 40 mm. In short, a very compact design is created for ultra-wide band applications. Reducing the size of antenna affect the performance of antenna such as; varying thickness affect the bandwidth of antenna. Radiating patch consist of rectangular shape patch having length and width of 23.5 × 12 mm2. Stub is introduced to enhance the radiation efficiency and electric field distribution in the patch. Microstrip feed line is used to provide 50Ω impedance. Antenna can provide better gain of 9.40 dB, which is considerably a good result for microwave imaging purpose. High frequency structural simulator (HFSS) is used to design and analyze the structure of antenna.
Mobil haberleşmedeki mikroşerit anten tasarımı
Genel olarak haberleşme bilginin bir noktadan diğer bir noktaya aktarımı olarak bilinir. Mobil haberleşme sistemlerinde bilgi aktarımı, veriyi elektromanyetik bir dalgaya dönüştürerek elde edilir. Elde edilmiş bu dalga taşıyıcı rolünü oynar. Modüle edilmiş veya elektromanyetik bir dalgaya dönüştürülmüş taşıyıcı, varış noktasına ulaştığında sinyal demodüle edilerek yeniden veriye ulaşılır. Bu erişim kablolu ya da kablosuz, yani antenler ile, iki farklı şekilde yapılır. Günümüzde haberleşme bağlantılarının en önemli bileşenlerini antenler oluşturmaktadırlar. İlk anten 1877 yılında Hamburg'lu bilim adamı Profesör Heinrich Rudolf Hertz tarafından icat edildi. Anten teorisindeki gelişmeler bu tarihten itibaren gelişmeye devam etti. Bu alandaki ilerlemeler günümüzde bile devam etmektedir. Antenler elektronik iletişim sistemlerinin vazgeçilmez bir unsuru olduğu için, elektronik mühendislerinin bu alanda iyi bir bilgi sahibi olmaları zorunludur. WIFI ve WIMAX gibi yeni nesil teknolojiler mobil cihazlarda kullanılması için, mikroşerit antenleri tercih etmekteler. Mikroşerit antenler sahip oldukları geometri, hafiflik, üretim zamanındaki ucuzluk ve kolay monte edilebilirliği nedeniyle en popüler anten tiplerindendir. Tüm bu sistem, bütün yanal yüzeyi açık olan bir rezonatördür. Mikroşerit antenlerin anten yapıları içerisinde önemli bir gelişme ve yenilik sağlamasının en temel sebebi daha çok elektriksel olmayan özelliklerinden kaynaklanmasıdır. Mikroşerit antenler düşük bir ağırlığa ve küçük ölçütlere sahiptir. Mikrodalga tümleşik devrelerine (MIC) rahatlıkla uyum sağlayabilirler. Devre elemanlarıyla aynı dielektrik katmanı paylaşabilmeleri ve küçük olmalarından dolayı kolayca entegre devre yapılara uyum sağlayabilir ve cihazların boyutlarında büyütülme gibi zorunluluk yaşatmazlar. Eğer fabrikasyon giderleri ve malzeme engelleyici değilse sistem çok ucuza mal edilebilir. Elektriksel performansına bakıldığında temel mikroşerit antenler tel veya açıklık gibi geleneksel anten sistemleriyle karşılaştırıldığında, yüksek besleme devre kayıpları, dar band genişliği, düşük çapraz polarizasyon ve düşük güç kontrol kapasitesi gibi dezavantajlara sahiptirler. Bunlar araştırmalardaki performansı ve uygulama alanlarını kısıtlar. Yakın zamanda yapılmakta olan çalışmalar analiz aşamasında dikdörtgen ve dairesel geometriler için kullanılan transmisyon oyuk modeli, hat modeli, tam dalga analizi gibi gelişmekte olan uygulamalar üzerine odaklanmıştır. Çalışmanın amacı olarak, mobil haberleşme için uygun görülen mikroşerit antenin özelliklerine bakılmış, küresel konumlama sistemi (GPS), kablosuz yerel alan ağları (WLAN) ve kablosuz geniş alan ağları (WIMAX) teknolojilerinde çalışabilecek çok bantlı anten tasarlanmıştır.
Implementation and evaluation maximum power point tracking (MPPT) based on adaptive neuro fuzzy inference systems for photovoltaic pv system
Convert solar energy to electrical energy is one of its important applications which is done by devices called Photovoltaic (PV) cell. This study was aimed to compare, investigate, and evaluate the performance of PV system operating with Maximum Power Point Tracking (MPPT) that work by Adaptive Neuro Fuzzy Interference System (ANFIS) technique. It is appraised with other MPPT algorithms like the most common Perturb and Observe (P&O) algorithm, Fuzzy Logic Control (FLC) algorithm, and Artificial Neural Network (ANN) algorithm. These algorithms work for controlling the duty cycle (D) of the plus signal that goes to switch of the DC-DC converter for maximizing the power generated by solar panel. Implementation of MPPT is made by using boost DC-DC converter with constant resistive load. In addition, it was conducted to introduce for simulating and modeling general PV panel with some adjustable parameters that modelling any real PV panel using its electrical data. And testing the simulated model for showing the effects of changing in the solar irradiation and the operation temperature on the output power of the PV. All systems were analyzed and simulated by using MATLAB Simulink program. The simulation results show that the ANFIS and ANN based MPPT method gave faster response to achieve the MPP and more efficient than fuzzy logic MPPT and the conventional P&O methods under rapid variations of operating conditions.
Spectral and spatial classification of hyperspectral images
Recently various developments have been introduced in Remote Sensing Technology. Multispectral sensors have been used for years and provide images with multi bands up to 10-20 bands. The information extracted from the multispectral images are useful and helped in many different applications in the real world, however it may fail in distinguishing between different minerals or sub classes, where hyperspectral images plays an important role. Hyperspectral images are made of hundreds of narrow bands, in most of the cases it can be up to 200 bands. Having this high level of detailed spectral information gives a better distinguishing capability. The conventional classification methods used for multispectral images cannot be applied directly on hyperspectral images due to many reasons. Therefore, many algorithms adjusted or introduced to fit the hyperspectral data. For example, statistical classifiers have difficulties with these data, because calculating statistical parameters for such a huge amount of data is not an easy task. Additionally, the statistical algorithms assume that the data have a specific distribution which contradicts the real-world situation. On the other hand, nonparametric classifies provides good solutions with relatively high and acceptable accuracies. In some cases, these nonparametric algorithms are applied directly on the hyperspectral data or after applying some of the feature extraction methods. K-Nearest Neighbor (KNN) or Support Vector Machines (SVMs) are one of the most widely used and powerful nonparametric methods. Especially SVMs are reported as robust algorithms on hyperspectral data classification even with limited number of training samples. In real world, pixels/samples from neighboring areas are most likely belong to same class. However, classification algorithms exploiting only spectral information cause some noisy like misclassified samples in homogeneous areas. Various approaches have been introduced recently in the literature to improve the classification accuracy and obtain more homogeneous areas in classification maps. One of the powerful approaches is based on integrating the spatial information with the spectral information. In this thesis, we focus on the extended random walker (ERW) algorithm. ERW consists of two main steps; the first step is the spectral classification which is done by any spectral classification algorithm. In this thesis one of the kernel based methods support vector machine (SVM) with the radial basis function (RBF) and the linear kernel function are used in the spectral classification. The second step relies on the results of the classification obtained by SVM and more accurately it depends on the probabilities for each pixel obtained from the SVM algorithm. These probabilities are used to transfer random walker from a segmentation algorithm into a multi class classifier.
Görüntü steganografisi
Steganography is very important technique for information security as it provides a solution of hiding information. Compared to encryption it has the advantage of considering the cover data as the information data itself while actually the secret information is hidden inside it. Such a method has several applications like watermarking and fingerprinting where steganography methods are used but the objective of those applications are different. The application that we are concerned in for this project is the covert communication systems. There are different types of cover mediums that can be used in steganography, such as text, image, or audio steganography. We chose image steganography where the images are used as cover object to be our base of experiments for the proposed LSBG method. One of main steganography methods is least significant bit (LSB) but it has some limitations therefore many approaches have been proposed to improve it. Some improvement methods have been applied to LSB such as LSBM and LSBMR [7]. The new proposed improvement method is least significant bit gaped (LSBG) where the aim is to improve its imperceptibility compared to LSB and to improve a new key structure that will increase the level of securing the information.
Boyut indirgeme ve hiperspektral veri sınıflandırmasındaki etkileri
Boyut indirgeme ve hiperspektral veri görüntüleme sistemleri araştırmacılar ve araştırma kurumlarından büyük ilgi görmüştür. Veri sensörlerinin kullanımı yoluyla verilerin aktif olarak alınmasıyla, orta ve kızılötesi dalga boylarında, dünyanın yüzeyindeki belirli bir bölgeden çeşitli mevcut spektral bandlar yoluyla görüntüler alınabilir. Hiperspektral sensörler, detaylı spektral bilginin sağlanmasında oldukça önemlidir ve bu ayrıntılı veriden dolayı doğruluktaki artış ve ilgili materyallerin ayrımcılığına ilişkin olarak oldukça pahalıdır. Çoğu durumda, görüntüleme için hiperspektral çözümler ve uzamsal kararlar için sistemler basitçe iki önemli rol oynayarak süreci ayırıcılığı artıran sensörlerin uygulanmasıyla çalıştırılabilir; Daha hassas görüntüleme ayrıntılarının sağlanmasını geliştirmek ve görüntüler içinde bulunabilecek çok daha küçük mekansal yapıların analizini sağlamak hiperspektral verilerin önemli özellikleri olarak sayılabilir. Sonuç olarak, uzaktan algılama ve yorumlamada veri sınıflandırmanın önemli katkısı vardır. Denetimli öğrenme ile verilerin sınıflandırılmasıyla oynanan birincil rollerden biri, belirli bir veri hakkında spektral bilgileri modellemek için eğitim örneklerinin kullanılmasıdır. Bu örnekler, gri tonlamalı görüntülerin elde edilmesinde kullanılan tüm piksellerin yoğunluğunun yanı sıra, RGB'nin yoğunluk vektörü ve hatta yüksek boyutlardaki görüntülerin değeri gibi bilgileri içerir. Bu sonuç olarak, temsili bir örneklem kullanılarak farklı çıkarların ayrımcılığına yardımcı olan veri sınıflandırma sonuçlarının üretilmesine yol açmaktadır. Bununla birlikte, bu tezin amacı, söz konusu hiperspektral veri sınıflandırma sistemlerinde boyut indirgemenin etkisini analiz etmektir. Bu tezde hiperspektral veri sınıflamasında boyut indirgemenin iki önemli yönü üzerinde durulacaktır. Bunlar, PCA ve ISOMAP ile boyut indirgeme olup, daha sonra da boyut indirgemenin Destek Vektör Makinesi (SVM) ve K en yakın komşuluk (KNN) gibi sınıflayıcılara olan etkilerini incelemektedir. Anahtar Kelimeler: Hiperspektral Görüntüleme Verileri, Boyut İndirgeme, PCA, ISOMAP, SVM, KNN.
Manyetik rezonans görüntülerinde tümör bölgelerinin otomatik tespiti
Bu çalışmada, yaygın olarak kullanılan tıbbi görüntüleme yöntemlerinden biri olan manyetik rezonans görüntüleme cihazının yapısı, donanımsal bileşenleri ve görüntü kalitesini etkileyen faktörler detaylı şekilde incelenmiştir. Cihazın çalışma prensibi ve kullanım alanları açıklanmış, donanımsal yapısını oluşturan alt sistemler gösterilmiştir. Bilgisayar tabanlı program kullanılarak görüntü işlemesi yapılmış, işlenen görüntüler üzerinden tümör aday bölgesi tespiti yapılarak öznitelik değerleri bulunmuştur. Daha sonra Yapay Sinir Ağı geliştirilerek öznitelik değerlerinden manyetik rezonans görüntülerinde beyin tümör bölgelerinin otomatik tespit işlemi gerçekleştirilmiştir. MRI cihazlarında kullanılan ferromanyetik mıknatıslar, güçlü manyetik alanların oluşmasını sağlar. Bu harici elektromanyetik alanlar, elektrik iletkenliği bulunan vücut içi implantlar ve biyomalzemeler üzerinde bozucu etki yapar. Manyetik alanın yanı sıra, gradyent manyetik alan ve elektromanyetik atımlar etki alanlarının içindeki biyomalzemeler ile etkileşime girer. Bunların sonucu olarak, MRI cihazı içerisine giren hastalarda doku ısınması ya da gömülü tıbbi cihazların çalışmaması gibi sorunlarla karşılaşılabilir. Bu istenmeyen enterferansların önüne geçilebilmesi için elektromanyetik uyumluluk ve sinyal girişim testlerinin yapılarak MRI cihazlarının bu gereksinimlere uygun şekilde tasarlanması ve üretilmesi gerekir. MRI cihazları donanımsal özelliklerinin yanı sıra; görüntüleme alanı, matris değeri, averaj sayısı ve kontrast gürültü oranı gibi farklı parametrelerin en uygun biçimde seçilmesiyle, sinyal gürültü oranı yüksek görüntüler elde edilir. Görüntü kalitesinin yüksek olması hastalıkların doğru teşhisine olanak sağlayan inceleme olanakları sunar. Bu seçimlerin doğru yapılması ve en uygun MRI cihaz yapısının oluşturulması önemli bir mühendislik uygulama alanıdır.
Güneş panellerinin verimlilik hesabı ve otomasyon sistemi tasarımı
Sınırsız kaynak olan güneş ışınlarının varlığı ve bu kaynağı kolaylıkla kullanarak üretim sistemi tasarlama, tasarımcıya birçok avantajı sağlarken aynı zamanda elde edilen ürün çevreci özelliklere sahip olmaktadır. Giderek yaygınlaşan ve çok büyük ilgi gören güneş enerjilerinden yararlanma konusu, araştırmacıları, tasarımcıları düşük maliyetli ve evsel ihtiyacı karşılayacak güneş paneli sistemleri yapmaya yönlendirmektedir. Bu tez çalışmasının amacı, güneş enerji sistemlerinin, güneş enerji panellerini, güneş ışınları ile elektrik enerjisini elde etmek, güneş enerji sistemlerinin maksimum güç noktası izlemesi ile izlenmesini araştırmak ve düşük maliyetli bir güneş enerjisi panel sistemini tasarlamaktır. Bu amaçla, YÖK tez merkezinde yer alan doktora tezleri incelenmiş, açık kaynak verilerine ulaşılmış ve teze ilişkin bir derleme hazırlanmıştır. Ayrıca, kaynaklardan edinilmiş bilgiler kullanılarak düşük maliyetli bir güneş paneli sistemi tasarlanmıştır. Tezin kaynak araştırması doktora tezleri ve ulaşılabilen açık kaynaklar ile sınırlıdır. Bu tez çalışması ile tasarımcılara, tasarım ile ilgili pratik uygulama göstermek hedeflenmiştir.
İklimlendirme sistemlerinde ıot uygulaması
Bu çalışmada klima kontrolü için klima kumandası Arduino ile kontrol altına alınarak Android yazılım yardımıyla bu yapıların haberleşmesi I2C ile sağlanmıştır. Daha detaylı açıklayacak olursak IR protokolü ile tasarlanan kumanda devresi, klima kontrol devresi, temiz hava için pencere kontrol devresi, nem için buhar makinesi kontrol devresi arasındaki haberleşmeyi sağlamaktadır. Kişilerin konfor şartlarını sağlayan bu tasarım Histerezis çalışma bölge aralığını belirlemenize de yardımcı olacaktır. İklimlendirme, ısıl konforu kişilerin belirlediği aralıkları sağlamak ve kontrol altına almak için yapılan bu çalışmada cep telefonu yardımıyla yani cep telefonu uygulamasının veri alış-verişini yapmasını sağlayan bir veri tabanı kullanılmıştır. Kullanılan bu veri tabanı ise Firebase veri tabanıdır. Bu sayede kişiler cep telefonuna yüklenen aplikasyon aracılığıyla istenilen ısıl konfor şartlarını belirleyerek kontrol altında tutmayı uzaktan sağlayabileceklerdir. Bireylerin ısıl konfor şartlarının sağlanması için tasarlanan bu çalışmada Arduino kart ile kumanda devresi tasarlanıp, ısıl konforun sağlanması için Klima kontrol devresi, temiz hava ihtiyacının karşılanması için Pencere kontrol devresi, nem ihtiyacını karşılamak için Buhar Makinesi kontrol devreleri tasarlanıp ve bu devreleri kontrol edebilmek ve yönlendirmek için internet üzerinden Andorid arayüzü kullanılarak IoT (NESNELERİN İNTERNETİ) ile kontrolü sağlanmaktadır. IoT (Internet of Things) ile iklimlendirme sistemi fonksiyonlarında gerekli olan şartları sağlamak ve konfor şartlarının sürekliliğini sağlamaktır.
Elektrikli metrobüslerin optimum enerji yönetimi
Son yıllarda Dünyada etkisini gösteren iklim değişimi canlı türleri için bir tehdit oluşturmaktadır. Özellikle içten yanmalı motorlu araçlardan yayılan karbon salınımı doğayı ve yaşayan canlı sağlığını olumsuz yönde etkilemektedir. Öyle ki herhangi bir önlem alınmazsa tüm dünyayı çevre kirliliğinden kaynaklı kötü günler beklemektedir. Sera gazı etkisini azaltmak amacıyla hükümetler tarafından iş birliği oluşturuldu ve yapılan protokoller sayesinde birtakım önlemler alınmaktadır. Yapılan anlaşmalar neticesinde özellikle güneş, rüzgâr, hidrojen ve dalga gibi yenilenebilir enerji kaynakları kullanımı teşvik edilerek bu kaynakların kullanımının artmasına özen gösterilmektedir. Hükümetler aynı zamanda 2030 yılına kadar konvansiyonel içten yanmalı araçların üretimini durdurarak, elektrik enerjisi ile çalışan araç üretimini artırıp; çevre dostu araçların kullanımını yaygınlaştırmaya çalışmaktadır. Bu amaç doğrultusunda çeşitli çalışmalar yapılmaktadır. Bu tez çalışmasında, içten yanmalı motorlu araçların kullanımını azaltmak amacıyla özellikle metropol şehirlerde servis sektöründe hizmet veren elektrikli metrobüs kullanımını teşvik etmek için, İstanbul Avcılar-Söğütlüçeşme metrobüs hattındaki araçların günlük çalışma saatleri ve bilgileri tedarik edilerek bir modelleme oluşturuldu. Tez çalışmasında, istasyondaki elektrikli metrobüsleri şarj etmek için gerekli olan enerji için şehir elektrik şebekesine yük olmamak amacıyla bir GES sistemi kuruldu ve metrobüsler için gerekli olan elektrik enerjisi üretimi sağlandı. Bir benzetim programı aracılığıyla oluşturulan GES sayesinde elektrik enerjisi maliyeti azaltılmıştır. Ayrıca gerekli durumlarda üretilen fazla enerjinin şebekeye satışı yapılabilmektedir. Yakın gelecekte tüm araçların elektrikli araçlara dönüşeceği düşünüldüğünde, özellikle servis sektöründe hizmet veren elektrikli metrobüslerin, metrobüs garajına kurulan GES sayesinde üretilen elektrik enerjisi doğrultusunda şehir şebekelerinden satın alınan enerji de azalmış olacaktır.
Öznitelik seçimi ve makine öğrenimi kullanılarak enerji iletim, kontrol ve yönetim sistemlerinde siber güvenlik analizi
Enerjinin iletimi, denetimi ve yönetiminin yapıldığı SCADA benzeri sistemlerin internet ağına bağlı olarak çalışmaları ve ağ üzerinden güvenli bir şekilde veri iletmeleri beklenmektedir. Enerji denetim ve yönetim sistemlerinde, sisteme yapılacak siber saldırılar sonucu verilerde oluşabilecek hataların sınıflandırılması ile sistemin korunmasını sağlayabilecek akıllı sistemlerin geliştirilmesi mümkündür. Fakat büyük çaplı sistemler için geliştirilecek akıllı sınıflandırma algoritmalarında en büyük problem öznitelik uzayının oldukça büyük olmasıdır. Böyle sistemler için doğru şekilde öznitelik azaltma önemlidir. Bu çalışmada birbirine ardışık bağlı öznitelik seçim algoritmalarının hem zaman hem sınıflandırma başarısına etkilerinin incelenmesi amaçlanmıştır. Böylece her bir öznitelik seçimi sonrası elde edilen öznitelik matrisleri ile sistem performansının iyileşip iyileşmediği incelenecektir. Geliştirilen algoritma için 128 farklı iletim hattı ölçüm parametresinin öznitelik uzayından oluşan açık kaynaklı bir veri seti kullanılmıştır. Çalışmada izlenen metodoloji temel olarak dört ana adımdan oluşmaktadır. Çalışmada her adımda sınıflandırıcı olarak 5'li komite yapısına sahip, oy çokluğu ile karar veren, sabit parametreli (katman sayısı, nöron sayısı, öğrenme oranı ve momentum katsayısı) çok katmanlı algılayıcı (MLP) tercih edilmiş ve 10 katlamalı çapraz doğrulama yöntemi uygulanmıştır. İlk adım olarak tüm veri seti doğrudan MLP ağları ile sınıflandırılmış, başarı ve sınıflandırma eğitim süreleri kaydedilmiştir. İkinci adımda ilk öznitelik seçim yöntemi olarak ANOVA analizi kullanılmış ve p-değeri 0,05'den büyük olan öznitelikler elenmiştir. İlk öznitelik seçimi sonrasında elde edilen öznitelik matrisi aynı özelliklere sahip MLP ağı ile sınıflandırılmış, başarı ve eğitim süresi kaydedilmiştir. Üçüncü adımda ise özniteliklerin arasındaki korelasyona bakılmıştır. En düşük p-değerine sahip öznitelikten başlayarak korelasyon katsayısı |r|<0,7 den küçük olan öznitelikler bu yöntemle seçilerek sınıflandırma algoritmasına sokulmuş ve başarı ile süre değerleri kaydedilmiştir. Son öznitelik seçim yöntemi olarak ise ReliefF algoritması kullanılarak öznitelikler kendi aralarındaki ilişkiye bağlı olarak ağırlıklandırılarak sıralanmıştır. Elde edilen sıralanmış özniteliklerden ise maksimum ve minimum değere sahip özniteliklerin ortalaması alınarak, bu değerden daha yüksek ağırlık değerine sahip öznitelikler sınıflandırma işlemine sokulmuştur. Elde edilen sonuçlar incelendiğinde tüm veri seti için, MLP ağının aşırı öğrenme problemi ile karşılaştığı ve sınıflardan ikisini hiçbir şekilde sınıflandıramadığı görülmektedir. Sınıflandırma performansı %21 civarında olurken, yaklaşık eğitim süresinin 63,14 saniye civarında olduğu gözlemlenmiştir. İlk öznitelik seçim işlemi sonrası 128'den 82'ye inen öznitelik sayısı ile elde edilen sınıflandırma başarısı ise %89,11 civarında olurken, eğitim süresi 205,82 saniye civarında sürmektedir. Korelasyon katsayılarına bağlı olarak gerçekleştirilen ikinci öznitelik seçme işlemi sonrasında ise 24 öznitelik sınıflandırma işlemi için uygun değerlere sahip olmuştur ve bu öznitelikler ile %85,32'lik bir sınıflandırma başarısı elde edilirken işlem süreci 17,69 saniye sürmüştür. Son öznitelik seçme işlemi sonrasında ise 6'ya düşen öznitelik sayısı ile 7,4 saniye süren sınıflandırma işlemi sonrasında %84,49'luk bir sınıflandırma başarısı elde edilmiştir.
Derin öğrenme temelli yüz görüntü analizi
Derin öğrenme insan beynini temel alan yapay sinir ağlarının bir veya birden fazla katmandan oluştuğu bir çalışma alanıdır. Veriler yardımıyla sonuçları tahmin eden bir makine öğrenme yöntemidir. Zamanla teknolojinin gelişmesi bilgisayarların performansının artmasını sağladı. Dolayısıyla yapay zekâ uygulamalarında gelişim gözlenmeye başlandı. Bugüne baktığımızda yüz tanıma sistemleri her alanda kullanılmaktadır. Son zamanların gelişen teknolojisiyle popüler bir alan haline gelen bu sistemler pek çok alanda güvenli geçişler sağlar. Tezin amacı sınıf ortamında bulunan kamera karşısında yüz tanıma kümeleri oluşturup, nötr olan yüz ifadelerini bir sınıflandırıcı yardımıyla tespit ederek, Python yardımıyla derse giriş duygu durumlarını belirleyip aynı gün içinde ders bitiminde nötr duygu durumlarının ne oranda artıp azaldığının oransal değişimi tespit edilmeye çalışılacaktır.
Otonom araçlar için trafik işaretlerini tanıma sistemi
Son zamanlarda günlük hayatımızda popüler olmaya başlayan akıllı araçlar, üzerinde bulunan kontrol üniteleri ve sensörleri kullanarak çevresindeki ortamı algılayarak sürücünün güvenli ve rahat sürüş yapmasını sağlayan araçlardır. İçten yanmalı araçlardan akıllı araçlara gidişte son evre olan otonom araçlardan üç temel beklentiden birincisi araç sahibi-yolcu veya kontrol merkezi isteklerinin doğru bir şekilde alınması(İnsan-Makine Etkileşimi), ikincisi aracın doğru sevk ve idaresi, üçüncüsü ise yol, trafik ve çevresinde bulunan nesnelerin belirlenmesi- sınıflandırılması ve hareketlerinin kestirimidir. Otonom araçlarda ilk iki beklenti tam anlamıyla yapılmakta iken üçüncü beklentide halen ciddi eksikler bulunmaktadır[1]. Yapay zekâ alanındaki yapılan çalışmalar neticesinde otomotiv sektöründeki pek çok büyük şirket tarafından otonom araçlar üzerine çalışmalar yapılmaktadır. Bu uygulamalarda insanlar için çok büyük faydalar olsa da, daha iyi bir uygulama arayışı, bilim insanlarını her zaman mevcut çalışmaları geliştirmeye iter[2]. Yapılan bu çalışmalardan birinde ise amaç araçların trafik işaretlerini yorumlayabilmeleri ve karar alabilmeleri olarak karşımıza çıkmaktadır. Yapılacak çalışmada ilgili trafik işaretlerini farklı kategorilerde sınıflandırabilen bir konvolüsyonel sinir ağı(CNN) modeli oluşturulacaktır. Bu model ile otonom araçlar için epeyce önemli bir görev olan trafik işaretlerini sınıflandırma işlemi yapılarak otonom araç tarafından trafik işaretlerinin tanınması hedeflenmektedir. İlgili trafik işaretlerini tanıyan bir model oluşturulacak olup kullanılacak olan programlama dili Python, kullanılacak algoritma olarak CNN algoritması seçilmiştir.
CNC işleme merkezlerinde kesici takım kırılmalarının görüntü işleme yöntemi ile tespiti
Bu yüksek lisans tezi, talaşlı imalat yapan CNC işleme merkezlerinde kullanılan matkap ve kılavuz kesme takımları ile gerçekleştirilen proses sonucu matkap veya kılavuzda kırılma yaşandı ise yaşanan bu kırılmanın, CNC işleme merkezi takım magazini içerisine kurulan kamera sistemi ve makine bütünleşik çalışan görüntü işleme yazılımı ile tespitini amaçlamaktadır. Öncelikle tez çalışmasında görüntü işleme yöntemlerinin sanayide kullanım alanları incelenmiştir. Tez çalışmasında, MATLAB programı ile görüntü işleme teknikleri kullanılmıştır. Kamera ve işlemci olarak Raspberry Pi 3 ve Raspberry Camera V2 modülü kullanılmıştır. Üzerinde çalışılan makine Fanuc Oi-model D işletim sistemine sahip Dahlih marka, MCH-800 model yatay işleme merkezidir. Pratikte kurulan sistemde, Raspberry Pi işlemcisinin CNC yatay işleme merkezi ile bütünleşik çalışabilmesi için gerekli sinyalizasyon yapısı oluşturulmuştur. İşlemciden gelen/giden sinyallerin Fanuc İşletim sistemine ait PLC'de anlamlandırabilmek için, Ladder diyagramına, oluşturulan algoritmalara göre yazılım eklemesi yapılmıştır. Bu sayede Raspberry Pi kamera modülü hangi zamanda fotoğraf çekeceği bilgisini ve çektiği fotoğrafın kaç numaralı matkap veya kılavuza ait olduğunu anlamaktadır. Çekilen matkap ve kılavuz fotoğrafları MATLAB programında yazılan yazılıma göre hedef dosyalara kaydedilmiş ve görüntü işleme teknikleri ile özniteliklerine göre sınıflandırılmıştır. Yazılım ile belirlenen özniteliklere sahip matkap veya kılavuz kırıldığında özniteliğin değeri değiştiği için matkap veya kılavuzun kırıldığı tespit edilmiştir. Bu tespit Raspberry Pi işlemcisinden CNC makineye bilgi olarak verilerek CNC makinenin alarm vermesi sağlanmıştır. Sonuç olarak, tasarlanan ve pratikte uygulamaya alınan sistem CNC işleme merkezlerinde kullanılan matkap ve kılavuz takımlarında yaşanan kırıkların tespitini görüntü işleme metodu ile gerçekleştirmiştir. Bu tez projesi ile görüntü işleme yöntemlerinin talaşlı imalat sektöründe uygulanabilirliği desteklenmiştir.
Geniş bant haberleşme uygulamaları için fotonik entegre devrelerde kullanılabilecek nano ışık kaynaklarının manyetik purcell etkisi ile tasarımı
Yıllar içerisinde iletişim ve haberleşme teknolojileri hızla gelişmiş ve günümüzde de halen bu gelişimini sürdürmektedir. Bu gelişim sonucunda ise verimli ve yüksek hızlı veri aktarımı zorunlu hale gelmiştir. Dünyanın önde gelen elektronik bileşen üreticileri de yüksek hız ve enerji verimini amaçlayan yeni teknolojilerin gelişimini destekleyip bu doğrultuda çalışmalar yürütmektedirler. Bahsedilen bu çalışmalara duyulan ihtiyaçların temelinde ise yarı iletken tabanlı işlemcilerde ısı üretimi ve buna bağlı olarak sistemlerin çalışma hızının sınırlı olması gibi nedenler yatmaktadır. Bu problemlerin üstesinden gelebilmenin potansiyel bir çözümü olarak bilgi işleme cihazlarında elektrik sinyalleri yerine ışığın esas bilgi taşıyıcı olarak görev aldığı optik bilgi işleme teknolojileri söz konusu hale gelmiştir. Optik bilgi işlemede gelecek vadeden önemli uygulamalardan biri de nanofotonik teknolojisidir. Bu teknoloji metamalzeme düşüncesi temelinde dalga boyundan daha küçük boyutlarda yapıların tasarlanması ile optik özelliklerin esnek bir şekilde ayarlanabilmesinin önünü açmaktadır. Söz konusu bu uygulamalardan biri olan plazmonikler uzun yıllar boyunca nanofotonik çalışmalarının öncüsü olmuştur. Ancak optik frekanslarda metallerin elektronik bant yapısı ile ilişkili kayıplar nedeniyle plazmonik yapıların kullanıldığı nanofotonik cihazlarda verim sorunu yaşanmaktadır. Son zamanlarda düşük kayıp ve yüksek verim vadeden yüksek kırılma indisine sahip nano yapılar, yüksek saçılma verimi sağlamaları nedeniyle plazmoniklere alternatif olarak değerlendirilmektedir. Bu bağlamda, bu tez kapsamında nanofotonik cihazların iç ve dış haberleşmesi için gerekli, yüksek hızda anahtarlama yapabilen nano ışık kaynakları tamamen dielektrik yüksek kırılma indisli nano rezonatörlerin manyetik Purcell etkisinden yararlanılarak tasarlanmıştır. Çalışmanın içeriğinde üç farklı nano rezonatör tasarımı yer almaktadır. Sunulan ilk iki tasarımda silikon malzemenin optik özelliğinden yararlanıldığı nano rezonatörlerin ışık-madde etkileşimi görünür tayf aralığı olan 400-700 nm arasında incelenmiştir. Son aşamada sunulan germanyum malzemeden meydana gelen nano rezonatörün ışık-madde etkileşimi ise yakın kızılötesi tayf aralığı olan 1000-2500 nm arasında ele alınmıştır. Nano rezonatörlerin saçılma karakteristikleri, yakın alan özellikleri ve manyetik Purcell etkileri zaman domeninde sonlu farklar yönteminin kullanıldığı simülasyon yazılımı aracılığıyla analiz edilmiştir.
Mikrodalga ve terahertz frekansları için metamalzeme uygulamaları
Bu tez çalışmasında, mikrodalga ve THz bandında -40 dB ila -120 dB seviyelerinde keskin rezonans dipleri, metamalzeme tabanlı yapılarının yüksek frekanslarda son derece seçici davranabildiğini, küçük geometrik ayarlarla hedeflenen frekansın duyarlılık kazanabileceğini göstermektedir. X bantta yapılan çalışmalarla da değişik ortamlarda(dielektrik malzeme) belirgin yansıma farkları oluştuğu gözlenmiştir. Özellikle markalı ve markasız yakıtlar, dip derinliği ve rezonans frekansında anlamlı sapmalar göstermiştir. Bu, FSY veya benzeri rezonatörlerin yakıt kalitesini ve muhtemel katkı maddelerini ayırt etmede etkin biçimde kullanılabileceğine işaret eder. S-Parametreler (özellikle S₂₂) aracılığıyla tespit edilen rezonans ve dip özellikleri, endüstriyel otomasyon, kalite kontrol, güvenlik taramaları gibi birçok alanda yüksek hassasiyetli ve gerçek zamanlı ölçümler yapılmasına imkân tanımaktadır. Hem mikrodalga hem de terahertz rejiminde gerçekleştirdiğimiz tüm bu çalışmalar, metamalzeme tabanlı yapılarının farklı sıvı ve gaz ortamlarında (yakıtlar, hava v b.) elektromanyetik etkileşim özelliklerini anlamak ve duyarlı sensör sistemleri geliştirmek adına güçlü bir yöntem sunduğunu göstermiştir. Rezonans frekanslarındaki kaymalar ve yansıma/iletim katsayılarındaki keskin değişimler, malzeme özelliklerindeki küçük farklılıkları dahi açığa çıkarabilecek düzeydedir. Bu da yakıt kalitesinden güvenlik uygulamalarına kadar geniş bir yelpazede pratik ve yenilikçi çözümler sunmaktadır.
Cognitive decision investigation with combined eeg gamma oscillations and eye-tracking (EOG)
With the progress in technology, the integration of neuroscience and sensory has assumed a very crucial role in discovering or unraveling cognitive functions. This thesis explores how EEG gamma oscillations and EOG eye tracking signals relate to cognitive decisions. Cognitive decision making, which encompasses attention, memory, and problem-solving abilities, is inherent in human functioning and hence grasping cognition enhances several fields including psychology, neuroscience, decision-making theories, among others. The study builds on the EEGEyeNet dataset to understand the coupling between the EEG activity and eye movements in decision making tasks, for 356 subjects in total. The contribution of high frequency gamma oscillations to saccadic eye movements is therefore investigated using additional EEG and EOG analysis techniques such as CPSD and phase space analysis. The findings clearly show that at a lower frequency bands, the results are partially in line with the assumption that EEG and EOG activity is partially coordinated to the extent of decision-making task, while at high frequency bands, the EEG and EOG signals are partially asynchronous. This could suggest that this independence is the result of dissociated cognitive and neural substrates that control brain function and eye motion during processes that involve decision-making. The overall conclusions of this thesis help to advance the knowledge of how EEG and EOG signals can be combined for the investigation of cognitive decision-making processes. The study equally provides evidence towards the pliability and possibility of integrating these together for analysis of the neurological drivers of decision making while at the same time creating further research suggestions grounded on the accomplishment of achieving a blend of multiple physiological data feeds. Which could in turn bring about better cognitive models and better methods of rectifying poor decision making. It is hoped that this study will serve as a useful resource for other scholars from cognitive psychology, neuroscience, and human computer interaction where it may help advance studies on brain processes related to eye movement and decision making. Keywords: EEG, EOG, cognitive decision-making, gamma oscillations, eye-tracking
Intelligent health monitoring in 6G networks: Machine learning-enhanced VLC-based medical body sensor networks
Recent advancements in Artificial Intelligence (AI)-enabled wireless communication are accelerating the adoption of Sixth Generation (6G) technologies in critical environments such as hospitals, where traditional Radio Frequency (RF) systems face limitations due to electromagnetic interference concerns. Visible Light Communication (VLC), which utilizes existing LED-based lighting infrastructure, offers the dual advantage of high-speed data transmission and reduced electromagnetic interference (EMI). However, patient movement within clinical environments introduces considerable variability in signal reception and alters channel characteristics dynamically. This research introduces an innovative methodology that merges site-specific ray tracing with Machine Learning (ML) techniques to model VLC-based Medical Body Sensor Network (MBSN) channels across different hospital scenarios. The first contribution involves implementing a Q-learning-driven adaptive modulation algorithm capable of maintaining target symbol error rates (SER) in real time without requiring prior environmental data. The second component involves designing a Long Short-Term Memory (LSTM) model to estimate path loss and Root Mean Square (RMS) delay spread under time-varying hospital conditions. The third contribution presents a comprehensive ML-based position estimation framework that evaluates six different algorithms—Linear Regression, Support Vector Regression, K-Nearest Neighbors, Multilayer Perceptron (MLP), LSTM, and Gated Recurrent Units—for accurate patient localization. To date, this appears to be the first study that integrates ray-traced Channel Impulse Response (CIR) modeling with ML-driven analysis in medical environments. Simulation findings indicate that the Q-learning model reliably meets SER targets, with spectral efficiency (SE) performing close to optimal at near-threshold conditions. Additionally, the LSTM-based predictions reveal that in the Intensive Care Unit (ICU) scenario, the sensor at position D1 produces the largest Root Mean Square Error (RMSE) for both path loss (1.6797 dB) and RMS delay spread (1.0567 ns). Conversely, in the Family-Type Patient Room (FTPR), sensor D3 yields the highest RMSE for path loss (1.0652 dB) and delay spread (0.7657 ns), confirming strong predictive performance under realistic operational conditions. For position estimation, MLP emerges as the optimal architecture, achieving sub-meter accuracy of 58.6 cm for combined D1-D2-D3 sensor configurations in FTPR, with individual sensors yielding 63.5 cm (D1), 75.0 cm (D2), and 73.1 cm (D3), while in the more complex ICU environment, MLP maintains acceptable precision of 217.1 cm for D1-D2-D3, with paired configurations achieving 202.1 cm (D1-D2) and 216.3 cm (D1-D3), all while offering 35-48% reduction in computational requirements and 37-89% faster hyperparameter optimization compared to sequential models, making it the most practical solution for real-time patient tracking in healthcare facilities.
İç ortam çok kullanıcılı VLC sistemlerde tek katmanlı RSMA performans analizi
Visible Light Communication (VLC) has emerged as a promising complement to traditional radio-frequency (RF) wireless technologies, particularly for high-capacity indoor networks. However, the dense deployment of users and luminaries in indoor environments introduces significant interference and resource management challenges. Rate-Splitting Multiple Access (RSMA) has recently been advocated as a robust multiple access paradigm capable of managing interference and enhancing spectral efficiency, yet its potential in realistic VLC scenarios remains underexplored. This thesis investigates the applicability and performance of one-layer RSMA in downlink multi-user MISO VLC systems under practical hardware constraints. A physically accurate Lambertian line-of-sight (LOS) channel model is adopted, explicitly considering LED current linearity and illumination requirements. The joint precoder and power allocation problem is formulated and solved using numerical optimization, with two simulation frameworks: (i) a random user placement configuration benchmarking RSMA against power-domain NOMA (PD-NOMA) under varying transmit powers and user loads, and (ii) a spatial sensitivity analysis mapping spectral efficiency with respect to user locations. Comprehensive simulation results demonstrate that RSMA consistently outperforms PD-NOMA across all evaluated user densities and power budgets. At low optical power, RSMA yields relative spectral efficiency gains up to 50% for two users and over 300% for seven users; at higher power, substantial improvements persist, especially for denser deployments. Detailed analyses reveal the impact of optical transmit power, user density, spatial distribution, and optical hardware parameters on system performance. Spatial heatmap analyses further highlight the significance of user placement and luminaire geometry in practical VLC deployments. The findings confirm RSMA as a flexible and effective multiple access strategy for next-generation indoor VLC systems, with substantial gains under realistic constraints. Future work should address channel uncertainty, non-line-of-sight conditions, experimental validation, and the integration of machine learning for adaptive resource management.
Akuaponik sistemlerde uv filtrelerin etkisinin görüntü işleme yöntemi ile incelenmesi
Son yıllarda dünya nüfusunda yüksek artış görülmektedir. Dünyadaki nüfusun giderek artması ile su, gıda ve fosil yakıtların tüketimi artarak toprak bozulmalarına neden olmaktadır. Bu durumlar daha az su ve enerji kullanılarak sürdürülebilir gıda üretiminin önemini artırmaktadır. Hava kirliliğinin de etkisi ile toprakta meydana gelen bozulmalar artan insan nüfusunun arz talep dengesini karşılayayamamaktadır. Tatlı su ortamlarında yapılan balık üretimi de arz talep dengesinin sağlanması açısından yapılan çalışmalardan bir tanesidir. Tatlı su alanlarının sınırlı olmasından dolayı birim alandan en yüksek verim elde edilecek şekilde çalışmalar yapılmaktadır. Akuaponik sistemler gelecekteki bitki ve sebze üretiminde su tüketiminin azaltılması ve alandan tasarruf amacıyla geliştirilmeye ihtiyaç duyulan sistemlerdir. Bu sistemlerden en etkili biçimde yararlanabilmek amacıyla bu tez çalışması yapılmıştır. Bu çalışmada balık bitki birlikteliği ile oluşan kapalı ortam yetiştiriciliği olan akuaponik bir sistem kurulmuştur. Kapalı ortamda oluşturulan bu akuaponik sistemde bitki gelişimleri için yapay bir aydınlatma sistemi kurulumu yapılmıştır. Uv filtre kullanarak ve pompa hızı değişkenliği ile balık ve bitki gelişimi üzerindeki etkiler araştırılmıştır. Çalışmada UV konumunun değişkenlik gösterdiği ve UV kullanılmayan durum olarak üç adet akuaponik sistem kurulumu yapılarak analizler yapılmıştır. Gerekli yazılımlar geliştirilerek bitki ve balık gelişiminde görüntü işleme metodu kullanılmıştır. Akuaponikte yetiştirilen bitki ve balıklar için ayrı kod yazılımı geliştirilmiştir. Görüntü işleme metodu kullanılarak bitki ve balıkların gelişimleri incelenmiştir. Sonrasında kurulan sistemler arası karşılaştırmalar yapılmıştır.
Derin öğrenme ile çam kese böceği yuvası tespit edebilen ilaçlama dronu geliştirilmesi
Çam kese böceği, (Thaumetopoea pityocampa ve Thaumetopoea wilkinsoni) özellikle Orta Doğu, Orta ve Güney Avrupa ve Kuzey Afrika'da ormanları tehdit eden önemli zararlı türlerinden biridir. Ülkemizde de Akdeniz, Ege, Marmara ve Karadeniz bölgelerinde bulunan bu zararlı, iğne yapraklı ağaçların ibrelerini yiyerek beslenir. Ağaçların ibrelerinin azalması konakçısı oldukları ağaçların çap, boy ve hacim olarak büyümesini yavaşlatarak ağacın hastalıklara açık hale gelmesine ve ağacın ekonomik değerini kaybetmesine yol açmaktadır. Ayrıca, bu böcekler alerjen etkisi sebebiyle insanlara ve diğer canlılara zarar verebilmektedir. Ülkemizdeki ormanların yarıdan fazlasının iğne yapraklı türlerden oluştuğu için çam kese böceğinin orman yangınlarından daha fazla ormanlara zarar verdiği saptanmıştır. Bu kapsamda, çam kese böceği larvalarının yer aldığı keseleri drone vasıtasıyla havadan tespit ederek ilaçlamayı hedefleyen bir mücadele aracı geliştirilmiştir. Bu sayede, tüm ağacı ilaçlayarak oluşabilecek ekolojik ve maddi zararlar sadece hedef bölgenin ilaçlanmasıyla minimuma indirilmiştir. Yapılan çalışmada, görüntüleri alabilmek için özel tasarım drone üzerine yerleştirilmiş bir kamera ve ilaçlama işlevini yerine getirecek bir sıvı püskürtme sistemi yer almaktadır. Görüntüler üzerindeki keseleri tespit etmek için derin öğrenme tekniğinden faydalanılmıştır. YOLOv7 ağı kullanılarak, daha önceden oluşturulmuş veri setinin eğitim ve test işlemleri gerçekleştirilmiştir. Çam keselerini bulmada mAP@0.5 başarı metriği %92.5 olarak tespit edilmiştir. Tespit edilen çam keselerinin içerisinde bulunan çam kese böceği larvalarının imhasında biyopestisit kategorisinde yer alan bir fungus türü kullanılmıştır.
Fırçasız doğru akım motorunun kontrolünde kullanılan dinamik kontrol yöntemlerinin kontrol başarımlarının karşılaştırılması
Bu çalışmada özellikle elektrikli araçlarda kullanılmak için tasarlanan kalıcı mıknatıslı fırçasız doğru akım motoru (FDAM) için bir çalışma yapılmıştır. Yapılan literatür taramasına göre FDAM'nin elektrikli araçlar üzerinde daha önceden kullanıldığı görülmüştür. Bu tür kullanımlarda motorun hangi yöntemlerle kontrol edildiği görülmüş ve incelenmiştir. Literatürde motoru kontrol edebilmek için başta sürücü devre ile beraber alan yönlendirmeli kontrol (AYK) ve doğrudan moment kontrolü (DMK) gibi yöntemler kullanılmıştır. Kontrol yöntemlerinden alan etkili konum algılayıcılı PI kontrolcülü FDAM kontrolü, akım kontrolcülü FDAM kontrolü, AYK yöntemli kontrol ve DMK yöntemli kontrol yöntemleri MATLAB/Simulink benzetim ortamında modellenmiş ve çalıştırılmıştır. Her kontrol yönteminin geçici durumlardaki hız hatalarına bakılmıştır. Benzetim ortamında yapılan simülasyonlara göre alan etkili konum algılayıcılı PI kontrolcülü yöntemin hız hatalarının çok yüksek olduğu ve yük momentine bağlı olarak kararsız çalıştığı anlaşılmıştır. Ancak DMK yöntemi geçici durumlardaki hatayı sıfırlayabilme performansının diğerlerine göre daha iyi olduğu görülmüştür. Bu sonuçlara göre DMK yönteminin elektrikli araç uygulamalarında hareket kabiliyetini kazandıran FDAM'lerde kullanılmasının çok daha verimli olduğu anlaşılmıştır.
İklimlendirme sistemlerinde kullanılan fan yükü uygulamaları için GMSM sürücü tasarımı
Gömülü mıknatıslı senkron motorlar (GMSM), endüstriyel ve otomotiv sektöründeki HVAC (Isıtma, havalandırma ve iklimlendirme), fan ve pompa motorlarında yaygın bir şekilde kullanılmaktadırlar. Gelişen yazılım ve donanım teknolojileri ile birlikte GMSM'ların verimlerini artırmak üzere birçok çalışma yapılmaktadır. Çalışmalar sonucunda GMSM'un kontrolünde alan yönlendirmeli kontrol (AYK) ve doğrudan moment kontrolünün (DMK) yaygın bir şekilde kullanıldığı görülmüştür. Eviricilerdeki yüksek anahtarlama frekansına sahip yarıiletken güç anahtarları farklı darbe genişlik modülasyonları (DGM) kullanılarak kontrol edilmektedir. Bu tez çalışmasında, üç fazlı evirici tarafından beslenen GMSM'un fan yükünde alan yönlendirmeli kontrolü gerçekleştirilmiştir. Üç fazlı eviriciyi kontrol etmek için uzay vektör darbe genişlik modülasyonu (UVDGM) yöntemi kullanılmıştır. Uygulama çalışmalarında STM32F031 mikrodenetleyicisi kullanılmıştır. GMSM'na bağlı eksenel fanın tepkisini incelemek için deney düzeneği gerçekleştirilmiştir. GMSM sürücüsü üzerinde zıt elektromanyetik kuvvet (EMK) algılama devresinde çalışmalar yapılarak 4.2V değerine kadar anlık gerilim yükselmeleri mevcut devre iyileştirilerek gerilim yükselmeleri 3.6V'u geçmediği gözlemlenmiştir.
Manyetik pozisyon sensörlü scara robotunun modellenmesi ve manyetik pozisyon sensörünün analizi
Bu tez çalışmasının amacı, manyetik pozisyon sensörüyle donatılmış bir enkoderin geliştirilmesi ve geliştirilen enkoderin 3 eksenli bir SCARA robotu üzerine entegre edilmesidir. Çalışma kapsamında 12-bit çözünürlüğe sahip bir manyetik enkoderin tasarımı gerçekleştirilmiştir. Tasarlanan enkoderin, yine tez kapsamında geliştirilen SCARA robotu üzerinde uygulanan deneyler ile robotik uygulamalarında kullanımı analiz edilmiştir. Manyetik enkoder ve SCARA robotu kontrolcüsünün baskı devre tasarımları, Altium tasarım programı üzerinden gerçekleştirilmiştir. Kullanılan manyetik enkoderlerden, motor milleri üzerine yerleştirilen mıknatıslar aracılığıyla algılama yapılarak pozisyon verileri elde edilmiştir. Elde edilen pozisyon verilerinin farklı motor hızları, farklı sürücü çözünürlüklerindeki doğruluğu analiz edilmiştir. Sürücü sıcaklığının, robot eklemlerinde yer alan step motor performanslarına etkisi incelenmiştir. Ayrıca sensör ve motor mili üzerine yerleştirilen mıknatıs arasındaki mesafenin, pozisyon hatalarına karşı gösterdiği etki incelenmiştir. Yazılım algoritmasındaki işleyişin oluşturabileceği sorunlar deneysel yollar ile gözlemlenerek algoritma doğruluğu test edilmiştir. Yapılan çeşitli deneyler sonucunda manyetik pozisyon sensörlerinin robotik uygulamalarda hassas pozisyonlamada kullanılabileceği gözlemlenmiştir. Ancak, robot sisteminin tasarımı sırasında sensör ile donatılmış enkoder parametrelerinin, yerleşiminin ve dış etkenlere bağlı olarak değişebilecek hassasiyetinin dikkate alınması gerektiği sonucuna varılmıştır.
SiC tabanlı çift aktif köprü çeviricilerin sebep olduğu elektromanyetik girişim analizi ve bastırılması
Çift aktif köprü (ÇAK) DC/DC çeviricisi devresi elektrikli araç ve mikro şebeke teknolojilerinde çokça kullanılan çift taraflı enerji iletimi yapan çeviricilerdir. Mikro şebeke sistemlerinin yaygınlığının yanı sıra elektrikli araçlar ve bu araçların üzerindeki bataryaların çeşitlerinin artması ile birlikte DAB devrelerinin de önemi artmasının yanı sıra yeterli hacmin olmadığı elektrikli araçlarda bu tip çeviricilerin yüksek güç yoğunluğunda çalışması beklenmektedir. Güç yoğunluğunu yükseltmenin en iyi yollarında birisi anahtarlama frekansını artırmaktır. Ancak bu yöntem DAB devresinin sebep olacağı elektromanyetik girişimi (EMG-EMI) artırır. Bu tez çalışmasında SiC MOSFET tabanlı DAB devresi üzerinde uygulanabilen faz kaydırma yöntemleri ve bu yöntemlerin EMI değişimlerine etkisi değerlendirilmiştir. 1000W güç çıkışlarında çalışabilen SiC tabanlı DAB devre prototipi tasarlanmış ve geliştirilmiştir. Anahtarlama frekansı kHz olarak belirlenerek kaçak endüktans değeri 25µH olarak sabit kılınmıştır. Bu noktadan sonra devre SPS yöntemi ile belirli faz kayma oranları ile çalıştırılmış ve EMI sonuçları gürültü bileşenlerine ayrılarak kaydedilmiştir. Daha sonra faz kaydırma yöntemi değiştirilerek 1189 farklı yöntem içerisinde verimliliği değişmeyen ancak daha düşük EMI sonuçları veren faz kaydırma yöntemleri keşfedilmiştir. Devrenin DPS yöntemiyle çalıştırıldığında SPS yöntemindeki gibi %90 verimlilikte çalışırken SPS yönteminden 7dBuV daha az iletimle yayılım yaptığı gösterilmiştir. Faz kaydırma yöntemleri benzetim programları ve deneysel sistemle incelenerek sonuçlar gösterilmiştir. Böylece donanımsal bir eklenti yapmadan kaynağında yazılımsal değişiklik yaparak aynı verimlilikte devrenin EMI değerlerinin bastırıldığı gösterilmiştir.
Görüntü işleme temelli ısı haritaları kullanılarak laboratuvar koşullarında sera zararlılarının farklı tıbbi aromatik yağ kokularına göre davranış analizi
Seralarda zararlı olan böcekler üzerine yapılan çalışmalarda, çeşitli mücadele yöntemleri ve teknolojiler kullanılmaktadır. Bu çalışmada seralardaki zararlılara karşı ultrasonik levitasyon temelli yeni bir mücadele yöntemi geliştirilmiştir. Tıbbi aromatik yağ kokusu yayan cihazın etkilerini incelemek için sera zararlısı domates güvesi Tuta absoluta (Meyrick) (Lepidoptera: Gelechiidae) ve patetes güvesi Phthorimaea operculella (Zeller) (Lepidoptera: Gelechiidae) yetiştirilmiştir. Koku yayma cihazı (volfüm), ultrasonik ses frekans ile yağ içerisine kavitasyon yaparak koku yayma özelliğine sahip bir cihazdır. Geliştirilen yöntem ile farklı tıbbi aromatik yağlardan elde edilen doğa dostu kaçırıcı kokuların sera içinde yayılarak, zararlıların sera içine gelmesi engellenmiştir. Çalışma için kurulan deney düzeneği kafesde, seralardaki zararlı böceklerle mücadele edilip, görüntü tabanlı böcek hareket tespiti yapılmıştır. Görüntü tabanlı takip yazılımı ile yayılan koku miktarına göre böceklerin kaçış yönü, yoğunluğu, hareketi ve yerinin tespiti için ısı haritaları yöntemi kullanılmıştır. Sonuç olarak zararlı böceklerin uçucu yağlardan etkilenme süreleri, sera zararlıları üzerindeki kaçırıcı etkisi ve koku farklılıklarına göre davranışları incelenmiştir.
Farklı frekanslardaki ultrasonik dalgaların iki noktalı kırmızı örümceklere karşı etkilerinin belirlenmesi
Tarımsal zararlılarla mücadelede kullanılan pestisitler insan ve çevre sağlığı için büyük tehditler oluşturmasının yanında üretim maliyetlerinin de artmasına neden olan önemli faktörlerdendir. Önemli zararlı türlerden birisi olan İki Noktalı Kırmızı Örümcek (Tetranychus urticae Koch.) yüzlerce bitki türü üzerinde beslenip onların büyüyüp gelişmelerini olumsuz yönde etkileyen bir zararlıdır çiftçiler bu sorunu çözmeyi hedeflemektedirler. Bu amaç doğrultusunda hazırlanan çalışmada farklı frekanslardaki ultrasonik ses dalgalarının T.urticae Koch. üzerinde ki etkileri belirlenmiştir. Bu çalışmada ultrasonik ses üreten bir cihaz yapılmıştır. Ultrasonik ses dalgaları AD9833 modülü üzerinden üretilip Arduino nano mikrodenetleyici kartı ile kontrol edilmiştir. Projede kullanılan doğrultmaç devreleri sayesinde şebekeden alınan 220 V 12 V ve 5 V'a dönüştürülmüş ve AD9833 modülü ile Arduino Nano mikrodenetleyici kartının beslemesi yapılmıştır. Deney aşamasında 45×20×30 cm boyutlarında pleksiglas malzemeden yapılmış ve üstten hoparlör girişi olup ön tarafından İki Noktalı Kırmızı Örümcek kaçışı için 5 cm çapında bir düzenek kurulmuştur. İki Noktalı Kırmızı Örümceğin beslenmesi için fasulye bitkileri yetiştirildi ve böcekler bitkiye bulaştırılıp 25 kHz ile 50 kHz aralığında 6 frekans verilerek deneyler yapıldı. Kontrol amacıyla aynı koşullarda yetiştirilen İki Noktalı Kırmızı Örümceklere, toplamda 3 tekerrürlü olarak, iki deney frekans uygulanmadan yapılmıştır. Yapılan deneyler sonucunda frekansın uygulandığı bitkiler üzerinde sayımlar yapılmış ve kontrol bitkileri üzerinde yapılan sayımlar ile karşılaştırma yapılmıştır. Bu karşılaştırma sonucunda ultrasonik sesin uygulandığı bitkilerde İki Noktalı Kırmızı Örümcek miktarının daha az olduğu gözlemlenmiştir (P< 0.05).
4 eksenli endüstriyel robot kol tasarımı ve görüntü işleme destekli kontrolü
Endüstriyel robot kolları, otomotiv üretimi, elektronik montaj, gıda paketleme, ilaç endüstrisi ve lojistik gibi alanlarda yaygın olarak kullanılmaktadır. Gelişen yazılım ve donanım teknolojileri ile birlikte endüstriyel robot kolların kontrol ve programlanma kolaylığı için birçok çalışma yapılmaktadır. Yapılan çalışmalarda robotların kontrolü ve programlanmasında farklı sensörler, algoritmalar ve hatta yapay zeka gibi güncel yöntemler kullanılmaktadır. Bu çalışmalar endüstriyel robot kolların daha hassas ve verimli bir şekilde çalışmasını sağlayarak üretim süreçlerinin iyileştirilmesini hedeflemektedir. Bu tez çalışmasında, belirtilen hedeflere katkı sağlamak amacıyla tez kapsamında geliştirilen dört eksenli endüstriyel robot kolunun görüntü işleme tabanlı kontrolü ve programlaması gerçekleştirilmiştir. Alınan görüntülerden poz tahminleme yöntemiyle elde edilen veriler, insan vücudu eklemlerinin belirlenmesinde ve robot kol eksenlerinin kontrolünde kullanılmak üzere işlenmiştir. Görüntülerden insan vücudu eklemlerinin konumlarını tahmin etmek amacıyla poz tahmini için geliştirilmiş olan MediaPipe kütüphanesi kullanılmıştır. Poz tahmin verileri ile yine tez kapsamında geliştirilen bir mikroişlemci kartı vasıtasıyla endüstriyel robot kolunun kontrolü sağlanmıştır. Kamera ve insan arasındaki farklı mesafelerde yapılan testlerle sistemin çalışma doğruluğu analiz edilmiştir.
Veri ön işleme teknikleri ile kısa dönem elektrik tüketim tahmininde makine öğrenmesi modelleri: İzmir ili örneği
Son yıllarda insan nüfusunun artması ile birlikte elektrik enerjisine olan talepte de artış gözlenmektedir. Elektrik enerjisine olan talebin artmasının yanı sıra elektrik üretiminde kullanılan fosil kaynaklarında giderek azalması, elektrik tüketimi talebinin doğru tahmin edilmesinin önemini arttırmıştır. Bu çalışmada İzmir ilinin 01.01.2017 ile 31.12.2021 tarihleri arasındaki saatlik ölçekteki elektrik tüketim verileri kullanılarak kısa dönem elektrik tüketim tahmin modelleri geliştirilmiştir. Yapay sinir ağı modelleri ile birlikte, başarı oranını arttırmak amacı ile, farklı öznitelik çıkarım yöntemleri kullanılarak on iki farklı model oluşturulmuştur. Oluşturulan bu modellerden elde edilen sonuçlar geleneksel yöntemlerden biri olan ARIMA yöntemi ile karşılaştırılmıştır. Çalışmada sonucunda gerçek değerler ile oluşturulan modelden elde edilen tahmin değeri MAPE, RMSE, MAE vb. başarı değerlendirme kriterleri açısından karşılaştırılmış ve en doğru tahmin sonucu veren model belirlenmeye çalışılmıştır. Araştırma sonucunda elde edilen veriler incelendiğinde, en iyi performansın değişken mod ayrıştırma yöntemi ile entropi yönteminin bir arada kullanıldığı modelde sağlandığı belirlenmiştir. Bu model, MAPE (Ortalama Mutlak Yüzde Hatası) başarı değerlendirme kriterine göre 0,4394 değerine ulaşarak üstün bir performans sergilemiştir. Ayrıca, modelin belirleme katsayısı (R²) başarı kriterine göre elde ettiği 0,997 değeri, modelin yüksek bir doğruluk oranına sahip olduğunu göstermektedir. Bu sonuçlar, bahsi geçen yöntemin diğer yöntemlere kıyasla daha etkili ve güvenilir olduğunu ortaya koymaktadır Bu sonuçlar, geleneksel yöntemlerden biri olan ARIMA modeli ile karşılaştırılmıştır. ARIMA modeli kullanılarak yapılan yük tahmini çalışmasında, MAPE değeri 23,13 olarak bulunmuştur. Bu karşılaştırma, değişken mod ayrıştırma yöntemi ve entropi yönteminin birlikte kullanıldığı modelin, ARIMA modeline kıyasla çok daha düşük bir hata oranı ile çalıştığını ve daha doğru tahminler ürettiğini açıkça göstermektedir. Bu da modern yöntemlerin geleneksel yöntemlere göre üstünlük sağladığını ve daha güvenilir sonuçlar verdiğini kanıtlamaktadır.
Makine öğrenmesi yöntemleri ile uyku-uyanıklık tahmini
Uyku, sağlığımız ve genel yaşam kalitemiz için hayati bir öneme sahiptir. Yeterli ve kaliteli uyku, enerji seviyelerimizi artırır, odaklanma yeteneğimizi geliştirir ve ruh halimizi olumlu yönde etkiler. Ayrıca, düzenli ve sağlıklı bir uyku alışkanlığı, birçok kronik hastalığın önlenmesine katkı sağlar. Buna karşın, uyku süresinin kısa olması veya uyku kalitesinin düşük olması, bireylerde çeşitli sağlık sorunlarına yol açabilir. Bu nedenle, uyku kalitesinin düzenli olarak izlenmesi ve analiz edilmesi büyük önem taşımaktadır. Günümüzde sağlık teknolojilerindeki yenilikler sayesinde, uykunun kalitesi ve süresi çeşitli cihazlar ve teknikler kullanılarak ölçülmekte ve analiz edilmektedir. Ancak bu tekniklerin genellikle uyku laboratuvarlarında uygulanması, sürecin zaman alıcı ve maliyetli olmasına neden olmaktadır. Ayrıca, uyku laboratuvarlarına erişimin zor olması, uyku analizinin herkes için uygun olmamasına yol açmaktadır. Bu durumlar, uyku analizinde alternatif ve daha erişilebilir yöntemlerin gerekliliğini ortaya koymaktadır. Bu tez çalışmasında, uyku ve uyanıklık durumlarının tahmin edilmesinde beş farklı makine öğrenmesi algoritmasının etkinliği incelenmiştir. Çalışma, algoritmaların zaman serisi verilerini modelleme kabiliyetleri ve sürekli, sıralı verilere sahip problemlere uygunluklarını değerlendirmiştir. Sonuçlara göre, Uzun Kısa Süreli Bellek (LSTM) algoritması, uyku/uyanıklık tahmininde %93.48 doğruluk oranıyla en yüksek başarıyı elde etmiştir. Bunun yanı sıra, Rastgele Orman algoritması %81, Karar Ağaçları ise %76 başarı göstermiştir. Elde edilen bu sonuçlar, sürekli ve sıralı verilerin bulunduğu problemlerde LSTM algoritmasının ideal bir seçenek olduğunu göstermektedir. Bu bulgu, uyku ve uyanıklık durumunun tahmin edilmesinde LSTM'nin diğer algoritmalara göre daha etkili olduğunu ve daha gelişmiş uyku analiz yöntemlerinin geliştirilmesine olanak sağladığını göstermektedir.
Yeni nesil yapı nesnesi üreten cihaz tasarımı ve uygulaması
Bu tezde, üç boyutlu baskı teknolojisi kullanılarak inşaat sektörüne yönelik bir baskı cihazı geliştirilme sürecini ve sonuçlarını anlatmaktadır. Cihaz, farklı hammaddeler ve baskı teknikleriyle laboratuvar ortamında test edilmiş, baskı kalitesini artırmak için çeşitli iyileştirmeler yapılmıştır. Cihazın baskı hassasiyetini artırmak için donanım ve yazılım iyileştirmeleri yapılmıştır. Malzeme besleme mekanizması 3d baskı sistemi ile senkronize edilerek farklı viskoziteye sahip hammaddelerin daha homojen bir şekilde enine kesitsel profil nesneleri elde edilmesi sağlanmıştır. Cihazın tasarımında, ekstruder sistemi, baskı kafası hareket mekanizması ve kontrol yazılımı gibi temel bileşenler optimize edilmiştir. Geliştirilen ekstruder sistemi, seramik çamurunun kolayca temizlenmesini sağlayarak tıkanma sorunlarına çözüm olmaktadır ve her türlü çamur formundaki hammaddenin kullanımına olanak tanımaktadır. Bu sistem, seramik üretiminde önemli avantajlar sunarak, farklı çamur tiplerini kullanma esnekliği ve üretim verimliliğinde artış sağlamaktadır. Baskı kafasının hareket doğruluğu artırılarak katmanlar arası yapışma ve yüzey pürüzsüzlüğü iyileştirilmiştir. Çeşitli baskı hızları ve sıcaklık ayarları test edilerek en uygun parametreler belirlenmiştir. Elde edilen veriler doğrultusunda, cihazın inşaat sektöründe kullanıcıların istedikleri tasarımları görselleştirip hayata geçirebildiği, dayanıklı ve fonksiyonel üç boyutlu yapı nesneleri üretilmesini sağlayan bir cihaz geliştirilmiştir. Bu çalışma inşaat sektöründe 3B baskı teknolojisinin kullanımını yaygınlaştırarak mimar ve mühendislerin daha karmaşık ve özgün tasarımları hayata geçirmesine olanak tanıyacaktır.
Vektör hızlandırıcılı işlemci tasarımı
Mikroişlemciler günümüzde birçok alanda kendine yer bulmaktadır. FPGA ile yapılan sayısal tasarım uygulamalarında bazı durumlarda işlemci çekirdekleri kullanılmaktadır. Bu çekirdekler FPGA'in içinde gömülü olarak yer alabileceği gibi, dahili işlemci çekirdeği bulunmayan FPGA'ler için, HDL kodundan işlemci sentezlenebilir. Bu tür işlemcilere soft-core işlemciler denir. Bu işlemciler, başka sayısal tasarım yapılarıyla birlikte çalışabilirler. Özellikle kolay programlanabilir ve özelleştirilebilir yapılarıyla öne çıkan soft-core işlemci çekirdekleri, FPGA tasarımlarını basitleştirmekte ve geliştirme süreçlerini hızlandırmaktadır. Bu tez çalışmasında, FPGA uygulamalarında kullanılmak üzere, özelleştirilebilir 32-bit RISC-V mimarili bir işlemci, Verilog donanım tanımlama dili kullanılarak tasarlanmıştır. Tasarlanan işlemci çarpma-bölme ve bit manipülasyonları gibi bazı opsiyonel RISC-V buyruk eklentilerini destekleyecek biçimde yapılandırılabilmektedir. FPGA uygulamalarında paralel işlem başarımını arttırmak için, işlemci çekirdeğine bağlanabilen bir vektör hızlandırıcı tasarımı da sisteme eklenmiştir. Sistemin çıktılarının gözlemlenmesi ve test edilebilmesi için Wishbone protokolü ile uyumlu UART ve Zamanlayıcı çevrebirimi tasarımı gerçekleştirilmiştir. Tasarlanan yapıların kullanımını kolaylaştırmak amacıyla, temel C geliştirme ortamı sağlanmış ve kütüphane desteği hazırlanmıştır. Tasarlanan sistem, Vivado benzetim ortamında ve Nexys A7-100T FPGA geliştirme kartı üzerinde çalıştırılıp test edilmiştir. Proje sonucunda, çeşitli gömülü sistem uygulamalarında kullanılabilir yapıda bir sistem elde edilmiştir.
Batarya depolamalı fotovoltaik sistemlerde meta-sezgisel optimizasyon algoritması tabanlı maksimum güç noktası takibi uygulaması
Günümüzde artan enerji talebi ve çevresel sürdürülebilirlik hedefleri, yenilenebilir enerji kaynaklarının daha etkin kullanımını zorunlu hâle getirmiştir. Yenilenebilir enerji kaynaklarından fotovoltaik sistemler, enerji üretiminde öne çıkan teknolojilerden biri olarak değerlendirilmektedir. Ancak, güneş ışınımındaki dalgalanmalar ve kısmi gölgelenme gibi dış etkenler, fotovoltaik sistemlerin verimliliğini doğrudan etkilemektedir. Bu nedenle, fotovoltaik sistemlerin her koşulda maksimum güç noktasında çalışmasını sağlamak için maksimum güç noktası takip algoritmaları geliştirilmiştir. Aynı zamanda, bu sistemlerin şebekeye entegrasyonunda süreklilik ve güç kalitesi açısından enerji depolama sistemlerinin etkin kullanımı da büyük önem taşımaktadır. Bu tez çalışmasında, şebekeye bağlı PV-BESS sistemi tasarlanarak MPPT ve batarya enerji yönetimi gerçekleştirilmiştir. Üretilen güç, çift yönlü DA-DA dönüştürücüyle batarya grubuna yönlendirilmiş olup, ihtiyaç durumunda ise bataryadan güç alınarak üç fazlı evirici ile şebekeye aktarılmıştır. Tez kapsamında 100 kW'lık bir şebekeye bağlı PV-BESS sistemi, Matlab/Simulink ortamında modellenmiştir. Modellenen sistem; değişen gölgelenme koşullarında kararlı çalışmayı sürdürmekte olup, %0.89 gibi oldukça düşük bir toplam harmonik bozulma değeriyle yüksek kaliteli enerjiyi şebekeye aktarmaktadır. Ayrıca, kullanılan RFO-P&O tabanlı MPPT algoritması ile %99.88'lik yüksek MPPT verimine ulaşılmıştır. Böylece, fotovoltaik tabanlı sistemlerin şebekeye güvenilir ve sürdürülebilir şekilde entegre edilmesine yönelik kapsamlı ve etkin bir çözüm önerisi sunulmuştur.
Şebeke bağlı yakıt hücrelerinin güç devresi için çok seviyeli eviriciler ve akıllı kontrol yöntemlerinin araştırılması
Şebeke bağlantılı enerji üretim sistemlerinde enerji kayıplarını azaltmak, gerilim dalgalanmalarını sönümlemek ve kararlı bir enerji akışı sağlamak için dc-bağlantı gerilim kontrolüne ihtiyaç vardır. Ayrıca evirici yardımı ile güç faktörünün kontrolü de üretilen enerjinin verimli kullanılmasını destekleyen bir işlemdir. Şebekeye enjekte edilen akımdaki toplam harmonik bozunumun (THB) IEEE-519 harmonik standartlarına (<%5) uygun olması, elektrik akımının kalitesini artıracak ve olası elektriksel arızaları minimize edecektir. Bu tez çalışmasında, çok seviyeli eviricilerin devre yapısı ve toplam harmonik bozunum performanslarının yanında dc-bağlantı kontrolü için, üç farklı yöntem (kademeli pi tabanlı, adaptif ağ tabanlı bulanık çıkarım sistem (ANFIS) ve yapay sinir ağları (YSA) tabanlı kontrol yöntemleri) araştırılmıştır. Ek olarak, yüksek güç faktörü ve düşük harmonik bozunum performansı nedeniyle, şebekeye bağlı proton değişim membranlı yakıt hücreleri (PEMFC) için üç seviyeli nötr nokta kenetlemeli (NPC) bir evirici modellenmiştir. Ayrıca, bu tez çalışmasında, şebeke bağlı yakıt hücresi üç fazlı devre topolojisi modellenmiştir. Önerilen sistemin anma gücü 50 kW olup, sistem beş farklı çalışma senaryosu altında test edilmiştir. Performans sonuçlarına göre, şebeke akımındaki THB, geleneksel yöntemlere göre ortalama olarak, %8,02'den %3,52'ye düşürüldüğü, dc-bağlantı gerilim dalgalanmasının 1V (<%1) civarında olduğu ve ayrıca güç faktörü düzenleme performansının (>0.99) olduğu tespit edilmiştir.
Ga2O3/p-Si P-N hetero eklemli UV fotodedektörlerinin üretimi ve karakterizasyonu
Ultra geniş bant aralıklı (Ga2O3), kimyasal ve termal kararlılığı, opto-elektronik ve güç elektroniğinde kullanılan cihazlara yönelik çeşitli potansiyel uygulamaları nedeniyle son yıllarda büyük ilgi görmüştür. Çözelti bazlı sentez, düşük sıcaklıklarda yüksek verim sağlayan basit ve uygun maliyetli bir sentez yöntemidir. Bu tez çalışmasında sol-jel spin-kaplama yöntemiyle p-Si alt taşlar üzerine n-β-Ga2O3 ince filmleri kaplanmıştır. Katkılı ve katkısız β-Ga2O3 ince filmler kullanılarak n-Ga2O3:X/p-Si (X: W+4, Ti+4, Sb+4, Zn+2, Sn+4) UV güneş körü fotodedektörler (GKFD) üretilmiştir. Katkı maddelerinin türünün ve oranının, fotodedektörün (FD) optik, atomik, yüzey morfolojileri ve elektriksel özellikleri üzerine etkisi araştırılmıştır. Bu araştırmalarda X-ışını kırınım spektrumları (XRD), taramalı elektron mikroskobu (SEM) analizleri, UV-Vis spektroskopisi ölçümlerinden faydalanılmıştır. Üretilen fotodedektörlerin elektriksel karakterizasyonları akım-voltaj (I-v) ölçümleri ile araştırılmıştır. Ga2O3, galyum kaynağı olarak kullanılan galyum (III) nitrat hidrat ile çözelti sentezi yöntemi ile başarıyla sentezlenmiştir. Ardından yapılan ısıl tavlama işlemiyle, Ga2O3 bileşiğindeki Ga elementi ve O elementi oranında iyileşmeler gösterirken, özellikle yüksek sıcaklıkta β-Ga2O3 fazına dönüştüğü gözlenmiştir. UV-Vis analizleri, aynı kalınlıktaki katkılı ve katkısız β-Ga2O3 ince filmlerin benzer geçirgenlik spektrumu sergilediğini göstermiştir. 280 nm'nin altındaki derin ultraviyole bölgesinde azaltılmış geçirgenlik filmlerin bir GKFD yayıcı tabakası olarak kullanılabileceği göstermiştir. Katkılı ve katkısız β-Ga2O3 cihazlarının optoelektronik performansını araştırmak için karanlıkta ve ışık altında akım-voltaj (I-V) ölçümleri gerçekleştirilmiştir. GKFD davranışını anlamak için n-β-Ga2O3 ve p-Si arasında meydana gelen hetero eklem, ters besleme altında bant konumlarının yeniden düzenlenmesi yoluyla niteliksel incelenmiştir. Sonuçlar, katkılama ile fotoakımın, doğru ve ters besleme bölgesi altında aynı anda arttığını ve katkıların eklenmesinden sonra n-β-Ga2O3/p-Si hetero eklemlerde bağlantı kalitesinin daha iyi hale geldiği göstermiştir. Zamansal tepki ölçümleri, katkılı n-β-Ga2O3/p-Si p-n hetero eklem tabanlı fotodedektörün yanıtının katkı maddesine göre değişkenlik gösterdiğini ortaya çıkarmıştır. Tepki süresi iyileşmesi, kusur durumlarının bastırılmasından dolayı ışıkla uyarılmış taşıyıcıların hızlıca ayrılmasına ve göçüne veya ışıkla uyarılmış taşıyıcıları verimli bir şekilde ayırabilen güçlü p-n bağlantısına atfedilmiştir. Bu çalışmanın sonuçları, basit, düşük maliyetli ve yüksek performanslı β-Ga2O3 güneş körü fotodedektörler imal etmek için bir yol sağlayacağını göstermiştir.
Orta güçlü üç fazlı sincap kafesli asenkron motorlarda eksantrik arızanın sonlu elemanlar yöntemi ile tespiti ve analizi
Sincap kafesli asenkron motorlar, basit yapıları, düşük maliyetleri, yüksek verim ve enerji tasarrufu sağlamaları, ayrıca düşük bakım gereksinimleri nedeniyle endüstride oldukça tercih edilmektedirler. Bu nedenle sincap kafesli asenkron motorların arızalı durumları da birçok çalışmada ele alınmıştır. Bu çalışmada, eksantrik arızanın oluşumundan arızalı durumlarına kadar geniş kapsamlı bir inceleme yapılmıştır. Eksantrik arıza, stator ile rotor arasında homojen olarak dağılan havanın bozulması durumunu ifade eder. Bu arıza, statik, dinamik ve karışık olmak üzere üçe ayrılmaktadır. Arızanın oluşması, motorun tasarımından çalışma koşullarına kadar bir dizi faktöre bağlıdır. Eksantrik arızanın ortaya çıkmasıyla birlikte, motorun dengesiz hava aralığı, manyetik akı yoğunluğu, gürültüler, ısınmalar, moment dalga değişimleri ve yükün kararsızlaşması gibi durumlar öne çıkar. Çalışmada, 11 kW, 4 kutuplu, premium yüksek verim sınıfına ait bir sincap kafesli asenkron motor incelenmiştir. Sağlıklı durumdaki motor ile eksantrik arızalı durumdaki motoru karşılaştırmak amacıyla farklı tiplerde arızalar ve arızanın şiddetine göre sonlu elemanlar yöntemi ile durum tespiti ve analizler gerçekleştirilmiştir. Sonlu elemanlar yöntemi kullanılarak sağlıklı ve arızalı durumdaki motorlar karşılaştırılmış ve benzetim sonuçlarıyla desteklenmiştir. Ansys_Maxwell programı, sonlu elemanlar yöntemi kullanılarak tasarım öncesi davranışların ve hatalı durumların nasıl değerlendirileceğini kolaylaştıran bir yazılım paketidir. Modelleme ve benzetim sonuçları karşılaştırılarak, eksantrik arızanın kapsamında manyetik akı yoğunluğu, moment, titreşim, gürültü gibi parametrelerin nasıl yorumlanması gerektiği detaylı olarak incelenmiştir. Motorun farklı arıza şiddetlerinde nasıl etkilendiği detaylı bir şekilde ele alınmıştır. Bu tez çalışmasında eksantrik arızanın tespitinde kontrol edilmesi gereken parametrelerin tüm sonuçları ile sunulmuştur
Fotovoltaik elektrolüminesans görüntülerindeki bara kusurlarının derin öğrenme yöntemleri ile tespiti
Ülkelerin enerji ihtiyacı gün geçtikçe artmaktadır. Bu yüzden yenilenebilir enerji kaynaklarına ilgi kaçınılmaz olmuştur. Bu enerji kaynaklarından güneş enerjisi fosil yakıtların aksine, yenilenebilir ve sürdürülebilirdir. Bu bağlamda güneş ışınları ile elektrik üreten fotovoltaik panel üretiminin önemi giderek artmaktadır. Diğer tüm teknolojiler gibi fotovoltaik paneller de performanslarını etkileyebilecek çeşitli kusurlar veya sorunlar yaşayabilir. Düzenli bakımın, periyodik denetimlerin ve hızlı onarımların fotovoltaik panellerdeki bu kusurların giderilmesine veya önlenmesine yardımcı olarak uzun ömürlü olmasını sağlayabileceğini belirtmekte fayda var. Bu sorunların henüz üretim aşamasında tespit edilmesi çok daha kritik olup işletme aşamasında yaşanabilecek sorunların önüne geçilebilir. FV hücrelerindeki kusurları tespit etmek için yaygın olarak kullanılan bazı yöntemler vardır. Günümüzde en çok kullanılan yöntemlerden biri Elektrolüminesans görüntüleme ile kusurların tespit edilmesidir. FV hücrelerindeki kusurları tespit etmenin genellikle özel ekipman ve uzmanlık gerektirdiğini belirtmekte fayda var. FV panel kusurları çok çeşitli olup ancak kalifiye profesyoneller, kusurları doğru bir şekilde tespit etmek için bu testleri ve incelemeleri yapabilir. Bu çalışma da ise bu gibi zorluklar göz önünde bulundurularak fotovoltaik panel kusurlarından biri olan bara kayması kusurunun derin öğrenme yöntemleri ile otomatik olarak tespit edilebilmesine yönelik çalışmalar yapılmıştır. Çalışma, gerçek bir üretim hattından alınan 60 hücreli panel görüntülerini içeren bir veri seti kullanmaktadır. Bu görüntüler, bara kayması kusurlu ve kusursuz olarak etiketlenmiş olup toplamda 500 hücre EL görüntüsünden oluşmaktadır. Önceden eğitilmiş iki farklı derin öğrenme mimarisi kullanılarak öznitelik çıkartımı yapılmış ve elde edilen nitelikler farklı kombinasyonlarla birleştirilerek başarı parametrelerindeki etkisi gözlemlenmiştir. Elde edilen nitelikler Naive Bayes ve k-NN sınıflandırma yöntemleri ile sınıflandırılarak başarı parametreleri elde edilmiştir. Sonuçlar, Relu34 ve Relu25+Conv10 katmanlarından elde edilen derin niteliklerin 0.9920 doğruluk oranı sağlayarak en başarılı sonuçları verdiğini göstermektedir. Sınıflandırma yöntemleri açısından, mesafe tabanlı yöntemlerin fotovoltaik EL görüntülerindeki bara kayması kusurlarını daha başarılı bir şekilde sınıflandırdığı görülmüştür. Ayrıca, makine öğrenme yöntemleri ile belirlenen bara kayması kusurlarında birleştirilmiş derin niteliklerin daha başarılı olduğu ortaya çıkmıştır. Tek mimari kullanılarak yapılan sınıflandırmada, niteliklerin ne kadar derin katmanlardan alınırsa, o kadar başarılı bir tespit yapılabildiği anlaşılmıştır. Yapılan tüm çalışmalar önceden eğitilmiş derin öğrenme mimarileri ile fotovoltaik panel EL görüntülerinden başarılı şekilde bara kayması kusurunun tespit edilebileceğini göstermektedir.
Fotovoltaik enerji sistemleri için öngörü modellerinin geliştirilmesi: Veri madenciliği ve derin öğrenme yaklaşımları
PV enerji sistemleri, dünya çapında önde gelen yenilenebilir enerji sistemlerinden biridir. PV enerji üretiminin doğru bir şekilde tahmin edilmesi verimli enerji şebekelerinin korunması, enerji piyasasında bilinçli kararlar alınması ve bakım maliyetlerinin azaltılması açısından çok önemlidir. Güneş ışınımı ve sıcaklık, PV tesislerinde üretilen PV enerji miktarını doğrudan etkileyen iki meteorolojik değişkendir. Bu tez çalışmasının ilk aşamasında Harran Üniversitesi Güneş Enerji Santrali ve GAPYENEV Merkezi'nden alınan santral ve meteoroloji istasyonu verileri üzerinde IBK, LR, RF, RT, MLP ve MLP Regresyonu dahil olmak üzere çeşitli makine öğrenmesi yöntemleri kullanılarak güneş ışınımı ve sıcaklığın tahmin edilmesi için kapsamlı bir model oluşturulmuştur. Sonrasında zaman serileri analizi için SES, ETS, HOLT, ARIMA ve HWES kullanılarak öngörü modelleri oluşturulmuştur. Hem güneş ışınımı hem de sıcaklık için günlük tahminlerin yanı sıra 5 dakikalık aralıklarla 1 adım sonrası için tahminler gerçekleştirilmiştir. PV tahmini için hassas modeller oluşturmak amacıyla her iki değişkeni de aynı metodolojiye tabi tutmak çok önemlidir. Güneş ışınımı ve sıcaklık tahmin değerleriyle elde edilen enerji verimi, PV enerji santralinin gerçek enerji verimiyle karşılaştırmıştır. PR, PV tesis performansını değerlendirmek için kritik bir parametredir, bu nedenle PR hesaplaması yapılmıştır. Oluşturulan tüm makine öğrenmesi ve zaman serisi öngörü modellerinin RMSE, MAPE, MABE, MAE, MSE ve DAC gibi istatistiksel hata kriterlerine göre karşılaştırılması yapılarak detaylı analizi sunulmuştur. İkinci aşamada, derin öğrenme ile güneş ışınımı öngörü modelleri oluşturulmuştur. Toplanan yenilenebilir enerji verilerinin miktarı arttıkça ihtiyaç duyulan büyük veri analizi çözümlerinin elde edilmesinde derin öğrenme giderek daha önemli hale gelmektedir. Bu bağlamda, bu tez çalışmasında güneş ışınımı tahminine yönelik CNNve LSTM ağını içeren derin öğrenmeye dayalı hibrit bir model önerilmişve mevcut PV sistemleri üzerinde öngörü modelleri uygulanmıştır. Ayrıca, önerilen modellerin tahmin yeteneği, SVR ve FFNN gibi standart makine öğrenmesiyöntemleriyle karşılaştırmalı olarak değerlendirilmiştir. Modellerin tahmin yeteneğini ölçmek için RMSE, MAPE, MAE ve R2 gibi istatistiksel hata metrikleri kullanılmıştır.
Design and simulation the impact of microwave circuit imbalances on digital instantaneous frequency measurement receiver
Frequency is one of the more important microwave signal parameters. Various systems and processing methods are used for frequency measurement. The instantaneous measurement of RF and microwave frequencies is widely used in Electronic Warfare (EW) for the determination of unknown signals over a broad frequency band by perform fast measurements of very short microwave signals. Instantaneous Frequency Measurement (IFM) receivers have been used for wideband monitoring of radar environments in naval, airborne and ground-based Electronic Support Measures (ESM) systems worldwide in the last 50 years. The discriminators are generally interferometers composed of delay lines and power dividers, where delayed signals are compared with the original signal to identify the instantaneous frequency of an input RF/Microwave signal. The important components of an IFM device include a microwave frequency discriminator and a microwave Phase Discriminator (PD). The PD principle of operation is based on vector summing of microwave signals. The coupled line or branch line directional couplers are often used to quickly handle these operations. Its most important feature is the ability to perform accurate phase measurements, even in the millimeter range. Phase difference between two RF signals is determined from four power measurements. The circuit often has no active device also it is suitable for low-cost and compact-size applications in the EW receivers. The first step in the design of such receivers is to study and analyze the IFM receivers and finding out the structure of the phase discriminator which has the advantages of simple fabrication, compact realization and could be designed over broad bandwidth. Then, the RF front-end for IFM receiver aim to use microstrip technology, which is particularly important due to its lower cost and easy integration using conventional PCB technology. In this thesis, a phase discriminator has been analyzed and designed to cover the whole S Band. A structure consisting of three quadrature hybrid couplers and a power divider has been selected. The DIFM receiver has been analyzed in Visual System Simulator (VSS) environment from NI AWR®, and the receiver's specifications has been computed. Then, some design requirements have been found out to helping the design of discriminator's components. over the whole S band, and finally we have been studied effects of many important and essential paramters of receiver components, which affect the resolution of the measurements such as losses in delay line, power dividers and directional couplers, in addition to amplitude and phase imbalance in both power dividers and hybrid couplers. We designed these components, the quadrature hybrid coupler and the power divider, by performing an electromagnetic simulation using High Frequency Structure Simulator (HFSS) software; we also took into account many technological constraints on the fabrication. As a result, a quadrature hybrid coupler operating on a bandwidth larger than one octave has been implemented, with excellent phase imbalance (90°±0.5°) and amplitude imbalance (-3±1 dB) over the whole S band. Also, a power divider has been implemented having amplitude imbalance better than 0.2 dB and phase imbalance better than 0.4° over the whole S band.
Elektrik transfer hatlarındaki voltaj dalga dağılım hareketlerinin analitik incelenmesi
Bu çalışmada, Josephson doğrusal olmayan iletim hattı denklemi (JNTL) ile Nonlinear iletim hattı denklemi (NIHM) için uygulanan güçlü yöntemler olan Bernoulli alt-denklem fonksiyon metodu (BSEFM) gözönüne alınmıştır. Tezde ilk defa ele alınan modellerin BSEFM ile Riccati ve Lie symmetry yöntemlerinden farklı olarak dark, complex, hiperbolik ve üstel çözümler sağlanmıştır. Buna ek olarak üç boyutlu ve contour grafikleri çizilmiştir. Söz konusu denklem için üstel, rasyonel ve karmaşık fonksiyon çözümleri elde edilmiştir. Değişkenlerin uygun değerleri seçilerek, bu tezde elde edilen çözümlerin 2 boyutlu ve 3 boyutlu grafikleri çizilmiştir. Ayrıca elde edilen verilere göre kapsamlı bir sonuç sunulmuştur.
Doğrusal programlama yöntemiyle seralarda enerji kaynağı çeşitlendirme optimizasyonu
Seralar, özel örtü elemanları ve iklimlendirme sistemleriyle oluşturulmuş, meteorolojik şartların elverişsiz olduğu dönemlerde bitkilerin yetiştirilebilmesi için uygun çevre koşulları sağlayan bitki üretim tesisleridir. Örtü altı yetiştiriciliğinde en büyük işletme maliyetleri arasında ısıtma ve elektrik enerjisi giderleri gelmektedir. Seraların mevsimsel olarak enerji ihtiyacı ve tüketimlerinin değişmesi, bölgesel olarak farklı ve çeşitli enerji kaynaklarına erişim olması, enerji sistem tasarım ve yönetimini karmaşık hale getirmektedir. Kurulum aşamasında uygun tasarlanmamış bir serada gereksiz ilk kurulum maliyetleri ve sonrasında yüksek işletme maliyetleri problemleri ortaya çıkmaktadır. Çeşitli enerji kaynaklarının bir arada aynı ekosistem içerisinde ekonomik, güvenli ve sürdürülebilir bir şekilde kullanılabilmesi, uygun optimizasyon yöntemleriyle tasarlanmış enerji yönetim sistemleriyle mümkündür. Günümüzde klasik fosil yakıtlı enerji kaynakları yanında kullanımı hızla artan yenilenebilir enerji kaynaklarından FV (Fotovoltaik) sistemler ve jeotermal sistemlerde seralarda kullanılmaktadır. Bu çalışmada, DP (Doğrusal Programlama) yöntemi kullanılarak seralarda elektrik ve ısıtma sistemleri için gerekli enerjinin erişilebilir kaynaklar, arazi boyutu ve yatırım maliyeti gibi belirlenen kısıtlar altında enerji çeşitliliği, maliyet ve CO2 salınımı açısından optimize edilmesi amaçlanmıştır. FV sistemin kullanım ömrü dikkate alınarak, üretilebilecek olan toplam enerji miktarı, amortisman süresi ve sistem maliyeti hesaplanmıştır. FV sistemin kurulu gücü; panellerin kurulabileceği alan, tesisin enerji tüketimi ve trafo gücü gibi kısıtlar altında DP yöntemi kullanılarak optimize edilmiştir. Farklı kısıt senaryolarıyla yapılan optimizasyon işlemleri sonucunda tesisin ihtiyacını karşılayabilecek ve optimum maliyete sahip FV sistem önerilerinde bulunulmuştur. Ayrıca kurulumu planlanan seranın ısı yükü hesaplaması yapılmış, elde edilen ısı yükünün fosil yakıt türleri ve yenilenebilir enerji kaynaklarıyla karşılanması durumunda oluşan ısıtma maliyeti ve CO2 salınımı hesaplanmıştır. DP yöntemi ile kullanılan ısı kaynaklarının miktarları optimize edilmiş ve kurulumu yapılacak olan sera için optimal ısıtma sistemi tasarlanmıştır. Ayrıca geliştirilen uygulamada CO2 salınım miktarı optimize edilerek kurulumu yapılacak olan seranın henüz proje aşamasındayken minimum karbon maliyetine sahip olacak şekilde tasarlanması sağlanmıştır. Bu çalışma sayesinde çeşitli enerji kaynaklarının bir arada kullanıldığı, faklı boyut ve amaçlarda kurulan seralar için bölgesel iklim ve coğrafik verilere göre analiz yapılabilen optimizasyon yöntemi geliştirilmiştir.
Derin öğrenme tabanlı biyomedikal karar destek sistemlerinin oluşturulması
Bu tez, derin öğrenme ve gelişmiş görüntü işleme tekniklerinin biyomedikal sinyal ve görüntü analizindeki etkin uygulamalarını farklı çalışmalar üzerinde detaylı bir şekilde incelemektedir. Tezin biyolojik sinyaller ile ilgili bölümünde EOG, EEG ve EKG gibi biyomedikal sinyaller incelenmiştir. EOG ve EEG sinyal verilerinin bilgisayar ortamına kaydedilmesi için iki farklı cihaz kullanılmıştır. Bu iki cihazdan biri 14 kanallı EMOTIV EPOC+ diğeri ise OPENBCI Ganglion biyosensing sinyal kayıt kartıdır. İlk çalışma, müzik dinlerken duygusal durumun belirlenmesi için EEG sinyallerinin kullanılması konusuna odaklanmaktadır. İlgili çalışmada, AlexNet ve VGG16 gibi önceden eğitilmiş derin öğrenme modelleri kullanılmış ve bu modellerin, insan duygusal durumlarının tanınması problemini çözmedeki potansiyelini gözler önüne sermiştir. En iyi sınıflandırma sonucu %73.28 doğrulukla VGG16 kullanılarak ve Beta frekans bandı spektrogramları üzerinde elde edilmiştir. Bu bulgular, müzik verisi ile hazırlanan EEG veri setlerinin ve mevcut veri setlerinin, insan duygusal durumlarının tanınması probleminde farklı derin ağ modelleri ile kullanılmasını teşvik etmektedir. İkinci çalışma, COVID-19 hastalığının erken tespitine yöneliktir. Gelişmiş bir görüntü iyileştirme teknolojisi olan ÇAGKAA-KSAHE ile X-ışını görüntülerinin kontrastı artırılmış ve bu geliştirilmiş veri, Konvolüsyonel sinir ağları ile sınıflandırılmıştır. Çalışma sonuçları, sunulan yöntemin COVID19, normal ve pnömoni durumlarını sınıflandırmada yüksek doğruluk oranlarına sahip olduğunu göstermektedir. Bu tez, EEG sinyalleri üzerinden duygu tanıma ve X-ışını görüntü analizi yoluyla COVID-19 tespiti gibi çeşitli uygulama alanlarında derin öğrenme ve görüntü işleme tekniklerinin kullanımının önemli değeri ve uygulanabilirliği hakkında dikkat çekici bilgiler sunmaktadır.
Derin öğrenme yöntemleri ile yaprak görüntülerindenhastalıkların belirlenmesi
Yapay zekanın temelini oluşturan Konvolüsyonel Sinir Ağları (KSA), Derin Öğrenme (DÖ) modellerinde insan sinir ağlarının yapısına benzer şekilde tasarlanmıştır. Akıllı bilgisayarlar, tahmin, öneri ve karar verme yazılım sistemleri, yapay zekanın gelişmesiyle birlikte çok önemli hale gelmiştir. Birçok alanda (tarım, sağlık, siber güvenlik, savunma sanayi, ulaşım vb.) DÖ modelleriyle tahmin gücü ve doğruluğu yüksek hesaplamalar yapılabilmektedir. Özellikle DÖ modelleri ve analiz sistemleri, büyük ve karmaşık verileri sınıflandırırken insan gücü ve mantığının sınırlı olduğu alanlarda yüksek kaliteli ve doğru sonuçlar üretmek için yaygın olarak kullanılmaktadır. Büyük veri setleri kullanılarak DÖ modellerinin eğitilmesi ve hastalık tespiti süreçlerinin otomatikleştirilmesi tarım alanında verimliliği artırarak çiftçileri doğru teknikleri kullanmaya teşvik etmektedir. Bu teknolojilerin tarımda kullanılması hassasiyeti artırarak, zaman ve maliyet etkin, yüksek kaliteli ürün üretimini mümkün kılmaktadır. Havadan görüntü alma süreci, İnsansız Hava Araçlarının (İHA) gelişimi ve kullanımının artmasıyla hızlanmaktadır. Ayrıca gelişmiş kameralar kullanılarak alınan yüksek çözünürlüklü görüntülerin, üst seviye teknolojik bilgisayar sistemlerinde etkin yazılımlar ve görüntü işleme teknikleriyle beraber kullanımıyla bitki kalitesinin ve sağlığının otomatik olarak tespiti mümkün hale gelmektedir. Bu çalışma, tarım arazilerinden İHA ile alınan patates bitkisi görüntülerinden oluşan bir veri seti kullanılarak patates bitkilerinin genel sağlığını belirlemeyi ve bu yöntemin diğer bitki türlerine uygulanabilirliğinin tespitini amaçlamaktadır. Ayrıca Güneydoğu Anadolu Projesi (GAP) bölgesindeki tarım arazilerinden fotoğraf makinesi ve İHA ile alınacak bitki görüntülerinden oluşan bir veri seti ile uygulanabilirliği de araştırılmaktadır. Sağlıklı, EY ve GY hastalığı gösteren yaprak görüntülerinden oluşan veri seti, önceden ImageNet veri setiyle eğitilmiş olan VGG19, DenseNet201, InceptionV3 ve InceptionResNetV2 DÖ modellerinde transfer öğrenme yöntemiyle yeniden eğitilmiştir. Ayrıca derin, orta ve sığ özellikler çıkarılarak ve hiper parametre optimizasyonu da uygulanarak Destek Vektör Makineleri (DVM) ve K-En Yakın Komşu (K-EYK) Makine Öğrenme (MÖ) modelleriyle özellik çıkarma yöntemine göre yeniden eğitilmiştir. Sınıflandırma metriklerine göre performans sonuçları karşılaştırılmıştır. Özellik çıkarma yönteminde en yüksek sınıflandırma başarı oranı K-EYK ile DenseNet201 modelinde ve en düşük sınıflandırma başarı oranı DVM ile InceptionResNetV2 modelinde bulunmuştur. Transfer öğrenme yöntemine göre, en yüksek sınıflandırma başarı oranı, Adam optimizasyonu yapılan DenseNet201 modelinde ve en düşük sınıflandırma başarı oranı, Sgdm optimizasyonu yapılan InceptionResNetV2 modelinde elde edilmiştir. Genel olarak, InceptionResNetV2 modeli en uzun süren eğitimi verirken, VGG19 modeli en kısa süren eğitimi vermiştir. Çalışmada, tarım arazilerinden alınan görüntü verileri kullanılarak yetiştirilen herhangi bir bitki türü sağlığının başarılı bir şekilde sınıflandırabileceği sonucuna varılmıştır.
VLF-MF uygulamaları için tamsayı ve kesir-mertebeli akım-modlu süzgeç tasarımlarının gerçekleştirilmesi
Bu tez çalışmasında, elektromanyetik spektrumun çok düşük frekans (VLF), düşük frekans (LF) ve orta frekans (MF) bant aralıklarında çalışan mühendislik sistemlerinin ihtiyaçlarına yanıt verebilecek analog süzgeç devrelerinin tasarımı ve analizi gerçekleştirilmiştir. Geliştirilen süzgeç yapıları, akımmodlu olup, hem tamsayı-mertebeli hem de kesir-mertebeli olarak yapılandırılmış; denizaltı ve akustik haberleşme, havacılık ve denizcilik navigasyon sistemleri, biyomedikal uygulamalar ve kontrol sistemleri gibi dar bantlı ve düşük frekanslı uygulamalar için optimize edilmiştir. Çalışmanın kuramsal temelini, klasik türev ve integral işlemlerinin yalnızca tamsayı-mertebelerle sınırlı olmadığını savunan kesirli hesap disiplini oluşturmuştur. Bu bağlamda, analog süzgeç devrelerine kesirli hesap uygulanmasıyla; süzgeçlerin geçiş ve durdurma bantları arasındaki eğimin daha keskin ve hassas kontrol edilmesini sağlayarak, tasarımlara esneklik kazandırılmıştır. Tasarlanan süzgeç devreleri bünyelerindeki kapasitörler yardımıyla kesir-mertebeli hale getirilmiştir. Kesir-mertebeli kapasitörü ise süzgeçlerin kazanç cevaplarında gösterdiği üstün özelliklerinden dolayı Oustaloup yaklaşım aracı kullanılarak, uygun bir şekilde yapılandırılmış ve minimum sayıda pasif eleman içeren Foster type RC- I ağları yardımıyla elde edilmiştir. Tasarımı yapılan süzgeç devrelerinde iyileştirilmiş akım geri beslemeli işlemsel yükselteç (MCFOA) ve çok çıkışlı ikinci nesil akım kontrollü akım taşıyıcıları (MO-CCCII) gibi akım-modlu çalışmalara uygun aktif elemanlar tercih edilmiş, yalnızca topraklanmış pasif bileşenler kullanılarak; alçak-geçiren, yüksek-geçiren, bant-geçiren, bant-durduran, tüm-geçiren, basamak ve Chebyshev alçak geçiren süzgeç çıkışlarını verebilen sade, düşük güçlü ve entegre edilebilir yapılar elde edilmiştir. Tasarlanan süzgeç topolojilerinin performansları hem MATLAB ortamında hem de PSpice tabanlı simülasyon platformlarında test edilmiş; frekans tepkisi, geçiş eğimi ve kesim frekansı gibi özellikleri doğrulanmıştır. Simülasyon sonuçlarından akım-modlu çalışmanın getirdiği; düşük total harmonik bozulma, geniş dinamik aralık ve düşük güç tüketimi gibi önemli performans kriterlerini de sağladıkları görülmüştür. Tasarlanan süzgeç topolojilerine Monte-Carlo analizleri de yapılmış ve analizleri sonucunda; VLF, LF ve MF bandı gibi yüksek hassasiyet gerektiren uygulamalarda, parametrik değişkenliklere ve üretim toleranslarına karşı hedeflenen hassasiyet düzeylerini başarıyla sağladıkları görülmüştür. Ayrıca süzgeç topolojilerini sadece simülasyon ortamında değil gerçek dünyada da oluşturabilmek için kullanılan tüm pasif elemanların değerlerini IEC 60063' te tanımlanan E96 serisine uygun olarak seçilmiştir. Sonuç olarak bu çalışma, kesirli hesaplama teorisini analog süzgeç tasarımıyla birleştirerek, düşük frekanslı haberleşme ve kontrol sistemleri için uygulanabilirliği yüksek, yenilikçi ve entegre edilebilir devre çözümleri ortaya koymuştur.
Cam sektöründe ürün üst yüzey kalite kontrolü için görüntü işleme uygulaması geliştirilmesi
Bu çalışmada sofra camı sektöründe kullanılabilir duruma gelen ovallik kontrolü incelenmiş ve gerçekleştirilmiştir. Projede sofra camının üst yapısı incelenmiştir. Programlanabilir lojik denetleyici ve görüntü işleme ile yapılan projede üst yapısı uygun olan camlar testi geçecek, uygun olmayan camlar ise geçemeyecektir. Projedeki konular camın yapısı, Dünya'da cam sektörü, cam üretim aşamaları, endüstri 4.0 ve cam endüstrisi ve projenin aşamalarıdır. Bu proje daha da geliştirilebilir. Ayrı ayrı otomasyon değil tek bir otomasyon olarak uygulanabilir.
İstanbul ilindeki yoğun yaşam alanlarında elektromanyetik kirliliğin analizi
Gelişen teknoloji ile birlikte farklı kaynak ihtiyaçları doğmuş, süreç içerisinde de hayatımızın vazgeçilmezleri olmuştur. Elektromanyetik kaynaklar bunlardan bir tanesidir. Günlük hayatta kullandığımız haberleşme altyapısından başlayıp enerji altyapısına kadar çok geniş alana yayılmış birçok elektromanyetik kaynak bulunmaktadır. Çoğu elektromanyetik kaynağın yerleşim yerlerinde, yaşam alanlarımızda kurulu olması bizim için hemen hemen sıradan bir durum olduğunu söylemek mümkündür. Elektromanyetik kaynaklarla bu kadar yakın olmanın, faydasından çok zararı olabileceğini bilmekteyiz. Çünkü EMK yoğunluğuna göre çevresiyle etkileşim halindedir. Çok yüksek miktarlarda (uluslararası kuruluşların belirlediği ölçütler üzerinde) olmadığı sürece insanlar tarafından algılanamaz herhangi bir sorun teşkil etmez. Ancak sürekli bir elektromanyetik alana maruziyet, sağlık problemleri oluşturabilir. Ülkemizin en yoğun şehri olan İstanbul'da elektromanyetik kirlilik hakkında araştırmalar yapılmış olsa da genelde lokal olarak yapılmıştır. Ancak yoğunluğa göre bir çalışma yapılmamıştır. Bu çalışmadaki amaç yoğun yerlerde EMK ölçümleri yaparak, yoğunluğa göre elektromanyetik kirliliğin değişimini göstermektir.
Fotovoltaik panellerde model öngörülü kontrol temelli maksimum güç noktası takibinin modellenmesi ve simülasyonu
Dünya nüfusunun artması, sanayileşme ve teknolojinin gelişmesiyle birlikte tüketilen enerji miktarı gün geçtikçe artmaktadır. Üretilen enerjinin de %79'dan fazlasını fosil kaynaklar oluşturmaktadır. Bu nedenle temiz enerji kaynaklarından yararlanılması önemli bir çözümdür. Güneş enerjisi en yaygın kullanılan temiz enerji kaynağıdır. Güneş enerjisinin temiz, tükenmez ve kullanım kolaylığı güneş enerjisini diğer yenilenebilir enerji kaynakları arasında daha avantajlı hale getirir. Güneş enerjisinden doğrudan elektrik üretimi fotovoltaik panel ile meydana gelmektedir. Fotovoltaik kelime anlamı olarak ışık fotonundan elektrik üretimi anlamına gelmektedir. Üzerine fotonların düştüğü fotovoltaik güneş hücreleri, güneş enerjisini yarı iletken malzemeler yardımıyla direkt olarak DC elektrik enerjisine dönüştüren sistemlerdir. Yarı iletken teknolojisi son zamanlarda gelişmesine rağmen, güneş panellerinin verimliliği düşüktür. Fotovoltaik panel verimine etki eden birçok etken vardır. Bunlar; panel eğim açısı, gölgelenme, tozlanma, güneş ışınım şiddeti, sıcaklık, kablolama vb. kayıplarıdır. Bu tez çalışmasında bir FV panelin çıkış gücünü en yüksek noktaya ulaştırabilmek için Maksimum Güç Noktası Takibi yöntemlerinden Değiştir&Gözle Algoritması kullanılarak MATLAB/Simulink programında bir benzetim çalışması yapılmıştır. Panel girişindeki sinüzoidal DC gerilimi azaltmak ve kararlı halde kullanılmasını sağlamak için düşürücü (buck) dönüştürücü kullanılmıştır. Bu güç dönüştürücünün olası tüm anahtarlama durumlarının kontrolünü denetlemek, giriş-çıkış voltaj ve akımlarının gelecekteki davranışlarını tahmin ve optimize etmek için Model Öngörülü Kontrol kullanılmıştır. MÖK maksimum gücü elde etmek için değerleri DC-DC düşürücü dönüştürücüye aktarmaktadır. Bobin akımı, ölçmek yerine tahmin edilir. Bu durum ekstra akım sensörü kullanımını ortadan kaldırır ve sistem maliyetini düşürmektedir. Çalışmada FV panelin farklı sıcaklık ve güneş ışınım değerlerine göre değişimleri MGNT ile analiz edilmiştir. Bu analizler sonucunda elde edilen panel akım, gerilim ve güç eğrilerinin FV panelin performansına etkileri değerlendirilmiştir. FV panelin düşürücü ve yükseltici dönüştürücülerle yapılan benzetim sonuçlarının Maksimum Güç Noktası etrafında olduğu görülmüştür. Çalışmada D&G algoritmasının maksimum güç noktası seviyelerinde tutarlı sonuçlar verdiği görülmüştür. Ayrıca diğer çalışmalara benzer şekilde D&G algoritmasının MGN etrafında salınımlara sahip olduğu gözlemlenmiştir. Ayrıca MÖK'ün geçici hal durumlarına bakıldığında MGN seviyelerine hızlı ulaştığı ve iyi bir denetleyici olduğu anlaşılmaktadır.
DC motorlarda model öngörülü kontrol temelli hız kontrolü
Araştırmadaki temel amaç sistemlerin kontrol aşamasındaki verimliliği arttırabilmek için kullanılan, kontrol stratejilerinin en yeni ve gelişmiş geri beslemeli kontrol algoritması olan Model Öngörülü Kontrol (MÖK) ve Kalman Filtresi ile sürecin gelecekteki davranışları hakkında gerçeğe en yakın tahminde bulunarak DC motorun hız kontrolünü gerçekleştirmektir. Model Öngörülü Kontrol, model tabanlı bir denetleyici olup, sistemin doğrudan modelini kullanarak sistemin gelecekti davranışını öngörmekte ve belirli bir amaç ölçütünü optimize edecek şekilde sistemin gelecekteki kontrol işaretini hesaplamaktadır. Yüksek performanslı kontrol sistemleri üretebilme ve kısıtları ele alabilme yeteneğine sahip MÖK ile tahmin modelinin geliştirilmesinde kullanılan ve hesaplama verimliliğine sahip Kalman Filtresi uyumlu şekilde çalışabilirler. Kalman Filtresi, MÖK'ün performansını arttırmak ve daha doğru kontrol kararları vermek için kullanılabilecek güçlü bir araçtır. Sistemin mevcut ve gelecek durumları hakkında bilgi sağladığından, MÖK'ün tahminlerini geliştirmek ve sistemin gerçek durumları hakkında daha doğru bilgilere sahip olmak için Kalman Filtresi ve MÖK birlikte kullanılır. Özelleştirilmiş bir Model Öngörülü Kontrol yöntemi olan Sonlu Kontrol Setli Model Öngörülü Kontrol (SKS-MÖK) ve Kalman filtresi gibi gelişmiş algoritmaların kullanılması ile yüksek performans elde edilebilir. Bu algoritmalar, gerçek zamanlı sistemlerde karşılaşılan belirsizlikleri ve gürültüyü azaltarak doğru sonuçlar elde edilmesine olanak sağlar. Bu tez çalışmasında MÖK ve Kalman Filtresi kullanarak Kalıcı Mıknatıslı Doğru Akım Motorun hız kontrolü simülasyonu MATLAB Simulink ortamında gerçekleştirilmiştir. Çalışmada DC motoru sürmek için H-köprü bağlantılı DC-DC dönüştürücü kullanılmıştır. Bu dönüştürücünün anahtarlama durumlarının kontrolünü SKS-MÖK sağlamaktadır. Bu nedenle çalışmada anahtarlama durumunu seçmek için SKS-MÖK'te hız tabanlı maliyet fonksiyonu seçilmiştir. Bu denetleyicide kullanılmak üzere anlık armatür akımı, Kalman Filtresiyle kestirilmiştir. Ayrıca armatür akımının yanı sıra motor hızı ve yük momenti kestirimi de sağlanarak yük değişimine daha duyarlı bir kestirim yapılabilmiştir. Bu çalışma ile SKS-MÖK ve Kalman Filtresi gibi gelişmiş algoritmaların DC motor kontrolü için yüksek performans elde edilebileceği gösterilmiştir.