Uçuş veri kaydedicisinden alınan veriler kullanılarak yapay sinir ağları ve bulanık mantık yöntemleriyle irtifa tahmini
Estimating altitude by using neural networks and fuzzy logic process from flight data recorder
Yazar: SANCAK DEMİRYÜREK
Danışman: DR. ÖĞR. ÜYESİ MUSTAGİME TÜLİN YILDIRIM
Erciyes Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Sivil Havacılık Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2019
Konu: Sivil Havacılık = Civil Aviation
Dizin: Yapay sinir ağları = Artificial neural networks

Özet:
İrtifa bilgisi uçaklar için emniyetli uçuşun temel unsurlarından birisidir. Dünyanın her yerinde deniz seviyesi eşit olduğundan Wright kardeşlerin ilk uçuşundan beri temel alet olarak kullanılan altimetre deniz seviyesinden ölçüm yapmaktadır. Bu ölçüm sistemlerinin temel prensipleri günümüz uçaklarına kadar geçerliliğini korumuştur. Yalnızca bazı düzeltme parametreleri otomatik sistemlerce ekleme yapılarak yeni nesil ekranlarla pilotlara iletilmektedir. Durum buyken irtifa ölçen altimetrenin ölçüm yaptığı Pitot-Statik Sistem günümüze kadar aynı prensiple süregeldiğinden aynı sistemin yedeği haricinde alternatif bir çalışma prensibine sahip sistem üretilmemiştir. Günümüze kadar meydana gelen kazalara bakıldığında bu kazaların birçoğunun Pitot-Statik Sistemde oluşan hatalardan meydana geldiği görülmektedir. Bundan dolayı bilim çevresi sistemlerin alternatiflerini aramak ve geliştirmek için yeni yöntemlere başvurmuştur. Bu tez çalışmasının amacı, Yapay Sinir Ağları ve Bulanık Mantık yöntemlerini kullanarak, doğruluğu kanıtlanmış barometrik sistem üzerinden çalışan altimetreye alternatif olarak irtifa tahmini yapan bir yöntem ve sistem üretmektir. 
Bu kapsamda Hava Veri Bilgisayarı, Pitot-Statik Sistem ve Uçuş Veri Kaydedicilerden alınan verilerle irtifa bilgisi hesaplama yöntemleri araştırılmıştır. Araştırmaların birçoğunda aynı sistemlerdeki verilerle hesaplama yapmak yerine alternatif bir sistemden gelen verilerin hesaplanması tercih edilmiştir. Bu sistemlerde çalışma prensibi olarak hem farklı birimlerden veri alarak hem de farklı hesaplama yöntemleriyle alternatif üretmesi amaçlanmıştır. Yapay Sinir Ağlarının deneyimleyerek öğrenme ve Bulanık Mantık Sistemlerinin belirsizlikleri yok etmesi özelliğiyle kullanılmış, yeni bir hesaplama yöntemi sunulmuştur. Bu yöntemde Boeing 737-800 tipi uçağın uçuş veri kaydedicisinden alınan barometrik irtifa ve dikey ivmelenme verilerini, Yapay Sinir Ağlarında farklı ağ yapılarını farklı algoritma türlerinde kullanarak, Bulanık Mantık Sisteminde ise farklı üyelik fonksiyonlarını kullanarak irtifa tahmininde bulunulmuştur. Üretilen tahminler gerçek değerlerle karşılaştırılarak doğruluk oranları analiz edilmiştir. Önerilen yöntemlerin havacılıkta güvenle kullanılabileceği ve uygulama kolaylığı analizlerle ispat edilmiştir.

Abstract:
Altitude information is one of the main elements of flight safety for the aeroplanes. Because sea level is equal all over the world, the altimeter refers on the sea level since the first flight of Wright brothers. Because this basic principle has maintained its validity until today, the measuring principle of the system stands same. Only some correction parameters added by automated systems are transferred to pilots with new generation screens. Under these circumstances, the altimeter that measures the altitude using the Pitot-Static System has held the same logic principal until now and no other system with an alternate operating principal, besides the auxiliary of the same system, has been produced. When looking at the aeroplane crashes until now, it can be seen that most of them were caused by defaults on the Pitot-Static Systems. Thus, scientists developed new methods for researching and developing the alternatives of these systems. The aim of this thesis is to produce an alternate system and method to the barometric system, which is based on proven accuracy, to make an altitude estimation using the aforementioned two methods.
Within this scope, a literature review was made and the data which were taken from Air Data Computer, Pitot-Static System and Air Data Recorder were used to investigate altitude computing methods. In most of the previous research, instead of computing the data coming from the similar systems, computing the data taken from alternative systems has been chosen. As a working principle, in these systems, it has been aimed to produce an alternative both by receiving data from different sources and by using different computing methods. In this thesis, a new computing method has been presented by taking advantage of the experimental learning feature of Artificial Neural Network and the uncertainty-removal feature of the Fuzzy Logic. In this method, the altitude has been estimated by using barometric altitude and vertical acceleration data, which has been taken from the air data computer of Boeing 737-800 type aircraft, on different networks with different algorithms in Artificial Neural Network and on different membership functions in Fuzzy Logic systems. As a result of our investigations, the produced estimations have been analyzed by comparing them to the real values. It is proven with the analyses that the suggested methods are easily applicable and can be used in aviation safely.