Yapay zeka tekniği kullanan bilgisayar tabanlı yüksek hassasiyetli sıcaklık ölçme birimi tasarımı
A PC based temperature measurement unit design with high accuracy using artificial neural network
Yazar: İLKER DALKIRAN
Danışman: PROF. DR. KENAN DANIŞMAN
Erciyes Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2003
Konu: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği = Electrical and Electronics Engineering

Özet:
Ill YAPAY ZEKA TEKNİĞİ KULLANAN BİLGİSAYAR TABANLI YÜKSEK HASSASİYETLİ SICAKLIK ÖLÇME BİRİMİ TASARIMI ÖZET Sistem tasarımında önemli bir parametre olan sıcaklık, sürekli kontrol altında tutulması gereken fiziksel bir büyüklüktür. Ancak sıcaklığın kontrol altında tutulması oldukça zordur. Çünkü basınç, akış hızı, genleşme ve diğer fiziksel büyüklükler gibi sıcaklığı boyutla, kütleyle veya zamanla ilişkilendirmek kolay değildir. Sıcaklığın doğrudan ölçülemeyeceğini ancak bir sıvının genleşmesi gibi meydana getirdiği etkileri gözlemleyerek belirlenebileceğini ve gözlemlenen bu etkinin lineer olduğunu kabul ederek ölçülebileceğini söylemek mümkündür. Endüstriyel uygulamalarda sıklıkla kullanılan sıcaklık sensörleri rezistif sensörler ve termal çiftler olmak üzere iki gruba ayrılırlar. Rezistif elemanlar, metalik yada yan iletken olup niteliği değiştirilmiş dönüştürücüler oldukları için işaret işleme amaçlı köprü devreleriyle kullanılırlar. Termal çiftler sıcaklıkla orantılı olarak kendileri voltaj üretirler. Bunun yanı sıra çalışma sahaları oldukça geniştir. Ancak çıkış voltaj seviyeleri çok küçük olduğu için kuvvetlendiriciye ihtiyaç duyarlar. Yapay zeka metotları, öğrenme, karar verebilme, farklı sonuç çıkarma, karmaşık problemlere basit çözümler sunabilme ve donanım olarak gerçekleştirilme gibi üstün özelliklerinden dolayı son yıllarda birçok alanda başarıyla uygulanmaktadır. Bütün bunlara ilave olarak özellikle lineer olmayan bir yapıya sahip olmalarından dolayı yapay sinir ağlan pek çok problemin çözümünde tercih edilmektedir. Çalışmanın birinci bölümünde sıcaklık ölçme değerlendirme birimleri izah edilmiş ve yapılan çalışmanın amacı açıklanmıştır.IV İkinci bölümde, endüstride kullanılan sıcaklık sensörleri ve bu sensörlere ait ölçme devrelerine yer verilmiştir. Üçüncü bölümde sıklıkla kullanılan yapay sinir ağı modelleri ve eğitim algoritmaları hakkında bilgiler verilmiştir. Dördünce bölümde, gerçeklenen yapay sinir ağı tabanlı değerlendirme birimi ve literatürde yer alan eğri uydurma (interpolasyon) tekniklerine dayalı değerlendirme birimleri incelenmiştir. Beşinci ve son bölümde bir önceki bölümde elde edilen sonuçlar irdelenmiş ve ileriki zamanlarda yapılabilecek çalışmalarla ilgili önerilerde bulunulmuştur. Sonuç olarak yapay sinir ağı tabanlı yüksek hassasiyetli sıcaklık ölçme ve değerlendirme birimi tasarımı ilk defa bu çalışmada gerçekleştirilmiştir. Tasarlanan sistem, literatürdeki mevcut tekniklerle kıyaslandığında çok küçük hataya ve çok yüksek çözünürlüğe sahip bir şekilde deneysel sonuçlara yakın değerler üretmektedir. Anahtar Sözcükler: Yapay Sinir Ağlan, Termal Çiftler, Sıcaklık Ölçümü, Lineerleştirme

Abstract:
V A PC BASED TEMPERATURE MEASUREMENT UNIT DESIGN WITH HIGH ACCURACY USING ARTIFICIAL NEURAL NETWORK SUMMARY Temperature is a physical quantity that should be kept under control. However it is too difficult to keep it under control in system design. Because it is not easy to make a relation between temperature and length, mass or time like pressure, flow rate or expansion. It is possible to say that temperature cannot measure directly, but its effects can be observed. If its effects are assumed linear, temperature can be measured. Temperature sensors generally used in industrial applications falls into two groups such as resistive sensors and thermocouples. Resistive devices may be metallic or semiconductor, and require some form of bridge circuit for signal conditioning since they are modulating transducers. Thermocouples are self-generating and their operational range is so wide. However their very low output means that an amplifier is always needed in practice. Artificial Neural Networks (ANNs) have superior characteristics such as learning, generalization, adaptation, error tolerance and parallelism. In addition to these ANNs that have a nonlinear structure are preferred solving many different problems. In the first chapter of this study, temperature measurement and conditioning units and the purpose of this work are explained. In the second chapter, temperature sensors used in industry and measurement circuits that belong to those sensors are explained.VI In the third chapter, some knowledge is given about generally used ANN models and learning algorithms. In the fourth chapter, ANN based conditioning unit realization and interpolation techniques based conditioning unit that taken place in literature are studied. In the fifth chapter the results, which are obtained in the previous chapter, are discussed and some ideas are suggested for future works. As a result ANN based conditioning unit with high accuracy is realized in this work. When designed system is compared with available techniques in literature the designed system is produce an output with too small error and too high accuracy. Keywords: Artificial Neural Network, Thermocouple, Temperature Measurement, Linearization