Kimyasal sensör dizilerinde yapay sinir ağları ve bulanık mantık uygulamaları: Gazların sınıflandırılması ve gaz konsantrasyonlarının belirlenmesi
Artificial neural networks and fuzzy logic application in the chemical sensor arrays: Classification of gases and determination of gas concentration
- Tez No: 104320
- Danışmanlar: PROF.DR. ZAFER ZİYA ÖZTÜRK
- Tez Türü: Doktora
- Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
- Anahtar Kelimeler: Bulanık mantık, Diziler, Gaz karışımları, Gaz konsantrasyonu, Sensörler, Yapay sinir ağları, Gas sensors, Gas Concentration Detection, Quantitative Classification, Neural Network, Back propagation. Fuzzy Logic. In this study, Fuzzy logic, Sequences, Gas mixtures, Gas concentration, Sensors, Artificial neural networks
- Yıl: 2000
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Sakarya Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
ÖZET Kimyasal Sensör Dizilerinde Yapay Sinir Ağlan ve. Bulanık Mantık Uygulamaları : Gazların Sınıflandırılması ve Gaz Konsantrasyonlarının Belirlenmesi Anahtar kelimeler Gaz sensörleri, Gaz Konsantrsyonu Saptama, Miktarsal sınıflandırma, Yapay Sinir Ağlan, Geri Yayıİım, Bulanık mantık. Bu çalışmada Yapay Sinir Ağlan (YSA) ve Bulanık Mantık(BM) tabanlı algortimalar kullanılarak Gaz konsantrasyonunun saptanmasına ve Gaz kanşımlanmn sınıflandırılması amaçlanmıştır. Bu amaç ile sensör olarak Kuartz Kristal Mikrobalans (QCM) ve Interdijital Transduser (DDT) tip sensörler kullanılmıştır. Gaz konsantrasyon değerlerini ve gaz kanşımlannı kontrol etmek ve sensör sinyal datalarmı ölçmek için, IEEE 448 kartım kullanan bilgisayar konrollü bir ölçüm ve otomasyon sistemi kurulmuştur. Ük aşama olarak YSA ve Bulanık Mantık algoritmalan kullanılarak CC14, CHC13, Toluen ve Metanol gazlarının konsantrasyonlan saptanmaya çalışılmıştır. Bulanık Mantık algoritması kullanılan çalışmada sensörlerin sadece kararlı hal cevaplan kullanılmıştır. YSA Algoritması kullanılarak yapılan konsantrasyon saptama çalışmasında sensörlerin cevap süreleri olarak adlandırılan "sürenin içinde kalan geçici hal cevaplan da kullanılarak tahmin süresinin kısaltılmasına çalışılmıştır. Çalışmanın ikinci aşamasında YSA ve YSA-BM algoritmalan kullanılarak ikili CC14 - Toluen, CCI4 - Metanol ve Metanol - Toluen gaz kanşımlanmn miktarsal sınıflandırması üzerinde çalışılmıştır. Bu amaç ile ilk olarak iki katmanlı ileri beslemeli YSA yapısı kullanılmıştır. Elde edilen miktarsal sınıflandırma sonuçlarının iyileştirimesi için ikinci adım olarak BM karar algoritmali paralel YSA yapısı kullanılmıştır. Böylece oldukça sınırlı bir sayıdaki sensör tepkisiyle bile oldukça iyi sonuçlar elde edilmesi sağlanmıştır. Çalışmalarda gerek YSA ve gerek bulanık mantık ile yapılan Gaz konsantrasyonu tespitlerinde ve bulanık mantık karar mekanizman Paralel YSA yapısı ile yapılan miktarsal sınıflandrrmada oldukça iyi sonuçlar elde edilmiş ve YSA ve bulanık mantık yapılarının gaz kanşımlanmn miktarsal sınıflandırılması ve konsantrasyon saptamada uygun araçlar olduğu görülmüştür. XV
Özet (Çeviri)
SUMMARY Artificial Neural Networks and Fussy Logic Applications in the Chemical sensor Arrays : Classification of Gases and Determination of Gas Concentrations
Benzer Tezler
- Bitkisel sıvı yağların termik oksidasyon kinetiğinin matematiksel modellenmesi
Başlık çevirisi yok
HATİCE DÜZAKAR
- Çevre değişimlerine duyarlı polimerlerin fiber optik kimyasal sensör yapımında kullanılması
Stimuli sensitive polymers for use in fiber optic chemical sensors
OKAN OKTAR
- Quartz kristal mikrobalans (QCM) interdigital transdüserlerde arayüzey film preporasyon parametrelerinin gaz algılama özelliklerine etkisinin incelenmesi
Investigation of quartz crystal microbalance (QCM) and enterdigital transdusers preparation parameters effect on gas sensing properties
CİHAT TAŞALTIN
Yüksek Lisans
Türkçe
2000
Fizik ve Fizik MühendisliğiMarmara ÜniversitesiFizik Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ZAFER ZİYA ÖZTÜRK