Sensör lineerleştirme amaçlı mikrodenetleyicili tasarım
Microcontroller based sensor linearization system design
Yazar: ÖMER DOĞAN
Danışman: PROF.DR. SADRİ ÖZCAN
İstanbul Teknik Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Elektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı / Elektronik Mühendisliği Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2006
Konu: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği = Electrical and Electronics Engineering

Özet:
Bu çalısmada, uygulamada sıklıkla kullanılan sensör karakteristigi lineerlestirmeteknikleri incelenmis, yöntemler kendi aralarında karsılastırılmıs ve yeni bir yöntemuygulanmıstır. Uygulamalarda mikrodenetleyicili sistemler temel alınmıstır. Bu nedenleyöntemler, mikrodenetleyicide kaplanan bellek alanı, kullanılan lineerlestirmealgoritması sonucu elde edilen sensör verileri ile gerçek veriler arasındaki ortalamakaresel hatalar açısından degerlendirilmistir. Aynı anda birden fazla sensörünkullanıldıgı sistemlerde belirtilen kriterler açısından en uygun sonuçlara radyal tabanfonksiyonları tabanlı Yapay Sinir Agı algoritmaları ile ulasılmıstır. Bu yeni yönteminmikrodenetleyicilerde sensör karakteristigi lineerlestirme amaçlı olarak kullanılması iletasarlanan sistem çıktısındaki sensör degeri ile gerçek deger arasındaki ortalamakaresel hata degeri sensörün tüm çalısma aralıgı boyunca daha az seviyeleredüsürülmüstür. Ayrıca, sistem için bellekte kaplanan alan degeri birden fazla sensörünaynı anda kullanıldıgı uygulamalarda daha alt seviyelere indirilmistir. Sonuçlarıliteratürdeki çalısmalarla karsılastırdıgımızda, önerilen yöntem sensörün tüm çalısmaaralıgı göz önüne alındıgında, sagladıgı daha düsük ortalama karesel hata ile dahadogru ve daha yüksek hassasiyette sonuçlar vermekte, bellekte kaplanan daha düsükbellek alanı nedeni ile tasarım maliyeti anlamına gelen mikrodenetleyici maliyetlerinidüsürmektedir.Tez kapsamında kullanılan yazılımsal çalısmaları göstermek için CD hazırlanmıstır. CDiçeriginde radyal taban fonksiyonları egitim algoritması için rbf.c ve çok katmanlı YSAiçin cka.c dosyaları kullanılmıstır. Tasarlanan devrenin sematigi ?Devre sematigi.pdf?dosyasında, mikrodenetleyicide kullanılan yazlımsal dosyalar ?Mikrodenetleyicikodları? dosyasında verilmistir.Anahtar Kelimeler: Sensör lineerlestirme, Yapay sinir agları, Mikrodenetleyicili tasarım,Radyal taban fonksiyonları, Çok katmanlı ag yapıları, Tablo tutma yöntemi

Abstract:
In this study frequently used sensor linearization methods at literature are discussed.Each of the methods are compared with each other and a new method of sensorlinearization is suggested. Experimental works are done on a specifically designedmicrocontroller based hardware. Experimental works are compared according to themean square error between linear sensor output and desired sensor output. Optimumresults are evaluated by Radial Base Functions Neural Networks for the systemscontaining multiple sensors for the mentioned criterias. By using this linearizationmethod, mean square error between desired sensor output and linear system sensoroutput has been smaller for the whole sensor output range. In addition to this, memoryallocation of the system in the microcontroller by radial base functions neural Networksis less than other linearization methods. Finally, radial base functions neural networksmethod in sensor linearization provides more economical hardware design due to lowamount of memory allocation and more linear sensor output than other frequently usedlinearization methods.Additionally, CD is prepared for the software used in the experiments. In the CD, radialbase functions neural network algorithms are at ?rbf.c?, nultilayer perceptronalgorithms are at cka.c. Microcontroller codes are placed in ?Mikrodenetleyici kodları?file. Schematic diagram of the designed system is in ?Devre sematigi.pdf? file.Keywords: Sensor linearization, Neural networks, Microcontroller based design, Radialbase functions, Look-up table