Santrifüj pompalarda yapay sinir ağı uygulamaları
Artificial neural network applications for pumps centrifugal
Yazar: ÖZGE HELVACI
Danışman: PROF. DR. YAŞAR PANCAR
Eskişehir Osmangazi Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Makine Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2007
Konu: Makine Mühendisliği = Mechanical Engineering ; Mühendislik Bilimleri = Engineering Sciences
Dizin: Santrifüj pompalar = Centrifugal pumps

Özet:
Bu arastırmada pompa karakteristik eğrilerinden alınan verilerin yapay sinir ağısistemine öğretilmesi ve ağa sunulmayan veriler girilmesi durumunda olusabilecek hatadeğerleri hesaplanmıstır.Türkiye Seker Fabrikaları A.S Eskisehir Makine Fabrikasından alınan 4 tip santrifüjpompanın Hm=f(Q) ve N=f(Q) karakteristik eğrilerinden elde edilen verilerdoğrultusunda Matlab programı ile yapay sinir ağı modeli kurulmustur. Uygulamada ağtipi olarak öğretmenli öğrenmeyi kullanan ileri beslemeli hatayı geriye yayma(backpropagation) algoritması kullanılmıstır. Matlab programı içeriğinde bulunan veuygulamada tercih edilen eğitim fonksiyonu ise Levenberg-Marguardt algoritmasıdır.Öğrenme algoritması olarak Widrow-Hoff tarafından gelistirilmis olan genellestirilmisdelta kuralı ve performans fonksiyonu olarak da hataların karelerinin ortalaması (MSE)fonksiyonu kullanılmıstır. Transfer fonksiyonu olarak ise geri yayılım algoritmasında ençok kullanılan sigmoid transfer fonksiyonu kullanılmıstır. Birinci katmanda ve arakatmanda Tan-Sigmoid Fonksiyonu (tansig(n)), çıkıs katmanında ise Lineer TransferFonksiyonu (purelin(n)) kullanılmıstır.Bu çalısmada eldeki veriler doğrultusundaki eğitilen ağın ürettiği çıktı ile üretilmesibeklenen çıktı arasındaki hatanın karelerinin ortalamasını minimuma indirmekhedeflenmis ve ağa sunulmayan örnekler verilmesi durumunda ağın üretmesi beklenençıktıdaki hataların karelerinin ortalamaları; N çıktı alınarak modellenen ağlardasırasıyla; 0.0338801, 0.0404777, 0.0296831, 0.060212, H çıktı alınarak modellenenağlarda sırasıyla; 2.22516, 0.499625, 1.53299, 0.0251071 olarak hesaplanmıstır.

Abstract:
In this study; the neural network trained with the data gained from the pumpcharacteristics curves; and the fault values which may occur, when in condition of a nonsimilar data put forwarded to the network, are computed.A neural network model was formed by Matlab Program, through the data takenfrom the Hm=f(Q) and N=f(Q) characteristic curves of the four centrifugal pumps whichare the products of Türkiye Seker Fabrikaları, Eskisehir Machine Factory A. S. Asupervised learning network which has a feed forward backpropagation algorithm hasselected. The teaching function of the study is the Levenberg-Marguardt algorithm,which exists in the Matlab Program. The Generalized Delta Rule developed by Widrow-Hoff and the mean square error (MSE) function is selected as performance function.Besides, Sigmoid Transfer Function which is most commonly used in backpropagationalgorithms has chosen as transfer function. Tan-Sigmoid Function (tansig(n) has beenused in both first layer and the hidden layer, and Linear Transfer Function (purelin(n))is used in the output layer.Minimizing the mean square error of the outputs between the data gained from thetrained network outputs and the data expected when in condition of a non similar dataput forwarded to the network is purposed in this study. Mean square errors gained fromthe networks modeled with N outputs are respectively: 0.0338801, 0.0404777,0.0296831, 0.060212; and the mean square errors gained from the networks modeledwith H outputs are respectively: 2.22516, 0.499625, 1.53299, and 0.0251071.