Tahıl torbalama sistemlerinde ( SILOBAG ) kablosuz algılayıcı ağ ( KAA ) temelli tahıl durum izleme
Wireless network based grain control system design for grain bagging system ( SILOBAG )
Yazar: CANSET KOÇER BAYKARA
Danışman: DR. ÖĞR. ÜYESİ MUZAFFER KANAAN
Erciyes Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Mekatronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2018
Konu: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği = Electrical and Electronics Engineering ; Mekatronik Mühendisliği = Mechatronics Engineering ; Ziraat = Agriculture

Özet:
Toprak Mahsulleri Ofisi (TMO) bünyesinde açık yığınlarda yapılan depolamaya alternatif olarak kullanılmakta olan Tahıl Torbalama (Silobag) Sisteminin ekipmanlarından biri olan mevcut Tahıl Kontrol Sisteminde ölçümlerin operatör vasıtasıyla yapılması fazla iş gücüne neden olmakta ve bu sisteme göre yapılan ölçümler sadece CO2 oranına göre yapıldığından tahılın bozulması sağlıklı olarak izlenip tespit edilememektedir. Ayrıca mevcut Tahıl Kontrol Sisteminde veriler Arjantin merkezli teminci firmaya gönderilerek yorumlandığından bu durum TMO açısından dışa bağımlılık oluşturmakta ve verilerin gizliliği açısından sorun teşkil etmektedir. Mevcut sisteme ait bu problemlerinin giderilmesi amacıyla bu tez çalışmasında yeni bir Tahıl Kontrol Sistemi tasarlanmıştır. Tasarlanan bu sistemde CO2 oranı yerine güvenli tahıl depolamada önemli parametreler olan sıcaklık ve nem verileri kablosuz sensör düğümleri vasıtasıyla otomatik olarak elde edilebilmekte ve bu veriler sistemin veri tabanına kaydedilerek kullanıcı ara yüzü vasıtasıyla anlık olarak izlenip yorumlanabilmektedir. Geliştirilen yeni kontrol sisteminde sınıflandırıcı olarak Matlab üzerinden Yapay Sinir Ağları (YSA) kullanılmış ve tahılın durumu "Güvenli", "Riskli" ve "Tehlikeli" olarak 3 farklı sınıfa ayrılmıştır. YSA sınıflandırıcısının oluşturulmasında ise Matlab üzerinden optimum parametre değerleri tespit edilerek üç farklı eğitim algoritması (Traingdm, Trainlm, Trainscg) için karşılaştırma yoluyla en iyi başarım oranı bulunmuştur. En iyi performansı %98,99 başarım oranı ile "Traingdm" algoritması göstermiştir. Son olarak geliştirilen Tahıl Kontrol Sisteminden anlık olarak elde edilen verilen kullanıcıya kolaylıkla sınıflandırılarak gösterilmesi amacıyla Matlab GUI tasarlanmıştır.

Abstract:
Turkish Grain Board (TMO) uses Grain Bagging (Silobag) System as an alternative to the open (outdoor) grain pile storage. One of the components of Grain Bagging System is the Grain Control System. In the existing Grain Control System, measurements are made by operator and this causes excessive workload. Besides, the corruption of the grain cannot always be accurately diagnosed since the measurements are made only on the CO2 rate. Moreover, the data in the existing Grain Control System is sent to the agency based in Argentina and this situation creates external dependency for TMO and poses a problem in terms of confidentiality of the data. To solve these problems, a new Grain Control System was designed in this research. In this new system, temperature and humidity data, which are important parameters in safe grain storage, can be obtained automatically by wireless sensor nodes. This data can be saved in the database of the system, monitored and interpreted instantly through the user interface. In the new control system, Artificial Neural Network (ANN) was used as a classifier through Matlab and the state of the grain was divided into 3 different classes as "Safe", "Risky" and "Dangerous". In the creation of the ANN classifier, optimum parameter values were determined through Matlab and the best performance ratio was found by comparing the three different training algorithms (Traingdm, Trainlm, Trainscg). The best performance is the "Traingdm" algorithm with 98.99% performance ratio. Finally, Matlab GUI was designed to make the classified data easily comprehensible for the user.