Elektrostatik sensör ile ölçülen sinyallerin makine öğrenmesi yöntemleri kullanılarak sınıflandırılması
The classification of signals measured with electrostatic sensor by using machine learning methods
Yazar: ÖZCAN KAMIŞLI
Danışman: PROF. DR. MEHMET BİLGİNER GÜLMEZOĞLU ; DOÇ. DR. İLKNUR DURUKAN
Eskişehir Osmangazi Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Elektrik ve Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı / Telekomünikasyon  - Sinyal İşleme Bilim Dalı
Derece: Doktora, 2024
Konu: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği = Electrical and Electronics Engineering

Özet:
Bu tez çalışması, multimodal  sensörler ile pnömatik taşıma partiküllerinin akış karakteristiklerini ortaya çıkarmak amacıyla gerçekleştirilen sınıflandırma çalışmalarının teorik analizini ve deneysel doğrulamasını sunmaktadır. Çeşitli endüstriyel süreçlerin sürekli izlenmesi ve ölçülmesi amacıyla kullanılan multimodal sensörler, kömür santralleri, çimento, çelik ve gıda işleme gibi birçok endüstride yaygın olarak kullanılmaktadır. 
Veri odaklı çalışmada kullanılan multimodal sensör füzyonu, elektrostatik sensörlerin dizilmesiyle oluşturulan kanaldan veri toplamaktadır.
Bu test düzeneğindeki her bir sensör için  şimdiye kadar üzerinde en çok çalışma yapılmış halka şeklinde sensör elektrodu ile beraber, dört bölgeli alanı izlemek için yay şeklindeki  elektrot boru iç çeperine akışa engel olmayacak şekilde yerleştirilmiştir.
Elektrostatik sensörler, basit yapıları, maliyet etkinlikleri ve geniş bir kurulum koşuluna uygunlukları nedeniyle tercih edilmiştir. 
Bu çalışmada, iki fazlı pnömatik taşıma partikülleri beş farklı kütlesel akış oranına göre sınıflandırılmış, her sınıf için dört farklı hava hızı değeri ile gerçekleştirilmiştir.Elde edilen verilerden türetilen öznitelikler girdi değerleri olarak kullanılmıştır. Sonuç olarak, doğrusal sınıflandırmada kullanılan CVA ve SVM yöntemleri maksimum ortalama olarak sırasıyla \%46  ve \%43  sınıflandırma doğruluğuna ulaşmıştır. Ancak daha karmaşık süreçleri modelleyebilen CNN yöntemi, \%93.6 sınıflandırma doğruluğuna ulaşılabilmiştir.

Abstract:
This dissertation presents a theoretical analysis and experimental validation of classification studies to reveal the flow characteristics of the particulates of pneumatic conveying with multimodal sensors, which are used in a wide range of industries, to continuously monitor and measure a variety of industrial processes, such as coal power plants, cement, steel, and food processing. In the literature, no classification of two-phase mass flow rate has been encountered.
The multimodal sensor fusion used in the data-driven study collects data from the electrostatic sensor array channels. Electrostatic sensors used in this test rig consist of both ring and four arc-shaped electrodes for regional monitoring of particles in the pipeline. Electrostatic sensors were preferred because of their simplicity in construction, cost-effectiveness, and suitability for a various installation conditions.
In this study, two-phase pneumatic transport particles were classified according to five different mass flow rates, with each class associated with four distinct air velocity values. The features derived from the data were used as input values. As a result, the CVA and SVM methods employed in linear classification have achieved the maximum value in the average classification accuracies of 8-folds as 46\% and 43\%  respectively. However, the CNN method, which can be modelled for more complex processes, reached a classification accuracy of 93.6\%.