Yapay sinir ağı tabanlı doğrusallaştırma birimi tasarımı
Artificial neural network based linearization unit design
Yazar: NUH EROĞLU
Danışman: PROF. DR. KENAN DANIŞMAN
Erciyes Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2006
Konu: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği = Electrical and Electronics Engineering

Özet:
Endüstriyel tasarimlarda önemli bir parametre olan sicaklik, sürekli kontrol altindatutulmasi gereken fiziksel bir büyüklüktür. Sicaklik ölçümü için kullanilan çogusensörün ürettigi çikisin dogrusal olmamasi sicakligin kontrol altina alinmasinizorlastirmaktadir.Sicaklik sensörü üreten firmalarin önerdigi dogrusallastirma teknikleri ve literatürde varolan bir çok dogrusallastirma tekniklerine ek olarak, yapay sinir aglarinin, ögrenme,karar verebilme, farkli sonuç çikarma, karmasik problemlere basit çözümler sunabilmeve donanim olarak gerçeklestirilme gibi üstün özelliklerinden dolayi son yillarda birçokalanda basariyla uygulanmaktadir. Bütün bunlara ilave olarak özellikle lineer olmayanbir yapiya sahip olmalarindan dolayi bu çalismada yapay sinir agi tabanlidogrusallastirma teknigi gelistirilmis ve uygulanmistir.Bu tez çalismasinda BÖLÜM 1' de tezin litaratürdeki yeri ve tezin amaci verilmektedir.BÖLÜM 2' de sicaklik ölçümü için kullanilan sensörler ve sicaklik ölçümprensiplerinden bahsedilmistir. BÖLÜM 3' te tez çalismasinda dogrusallastirma içinkullanilan yapay sinir aglarindan bahsedilmistir. BÖLÜM 4' te litaratürde bulunandorusallastirma tekniklerinden bahsedilmistir. BÖLÜM 5'te sicaklik ölçümündekullanilan dogr usal olmayan sensörün dogrusallastirilmasi için tasarlanan devre yapisive yapay sinir agi yapisindan bahsedilmistir. Son bölüm de yapilan çalisma ile ilgilisonuçlari içermektedir.Anahtar Kelimeler : Yapay Sinir Agi, Dogrusallastirma, Sicaklik Ölçme, Do nanim,Termistörler

Abstract:
Temperature is an important parameter in industrial designs that must be taken undercontrol Most sensors used for temperature instrumentation give a nonlinear output thatmakes harder to take temperature under control.Beside temperature sensor producer firms have a linearization technique proposals,many of techniques also exist in scientific literature. In recent years Artificial NeuralNetworks have been applicated in various fields successfully through their excellentproperties such as learning, judgement, finding out different solutions, offering newapproaches to complex problems and applied hardware. Addition to all, especially dueto their nonlinear characteristics in this study an artificial neural network basedlinearization technique is developed and applicated.In this thesis study, the aim of the project is given in Chapter 1. The sensors used fortemperature instrumentation and instrumentation principles are told in Chapter 2.Artificial Neural Network technique used for linearization is told in Chapter 3. Thelinearization techniques in scientific literature are given in Chapter 4. The circuitdesigned for linearizing, a nonlinear sensor output which is used in temperatureinstrumentation is introduced in Chapter 5. Artificial Neural Network structure is alsogiven in this chapter. In last chapter the project?s results are given and compared.Keywords: Artificial Neural Network, Linearization, Temperature Measurement,Hardware, Thermistor