Geri Dön

Gaz karışımlarını QCM sensör dizisi ve yapay sinir ağı kullanılarak bulunması

Finding the composition of gas mixtures by a QCM sensor array and an artificial neural network

PDF İndir

  1. Tez No: 169211
  2. Yazar: FERZENDE TEKÇE
  3. Danışmanlar: YRD. DOÇ. DR. AHMET ÖZMEN
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
  6. Anahtar Kelimeler: YSA, FPGA, QCM, Matlab, NNTOOL, Elektronik Burun, Geri Yayılımlı YSA, YSA, FPGA, QCM, Matiab, NNTOOL, Electronic Nose, Feed-forward Backpropagation
  7. Yıl: 2005
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Dumlupınar Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.

Özet

Özellikle son yıllarda hızlı ve otomatik analiz imkanı sağlayan akıllı proses sistemlerinde büyük gelişmeler kaydedilmiştir. Gerek endüstriyel üretimde gerekse bilimsel çalışmalarda kullanıcıya büyük avantajlar sağlayan bu sistemlerden bir tanesi de elektronik burunlardır. Bu sistemlerin koku ve gaz analizinde kullanılan geleneksel yöntemlere göre avantajı; hızlı, objektif ve daha ucuz analiz imkanı sağlamalarıdır. Bu tez çalışmasında; TÜBİTAK Marmara Araştırma Merkezi, Malzeme Teknolojileri Enstitüsü'nde Sensör Gurubu'nca geliştirilen sistemden alınmış datalar kullanılmıştır. Bu datalar kullanılarak YSA ile bir gaz karışımının bileşimlerini bulan sistem geliştirilmiştir. YSA'yı gerçeklemek için iki farklı yol izlenilmiştir. Yapay sinir ağı modeli Xilinx Spartan-II Field Programmable Gate Array (FPGA) çip setli Xess Board kullanarak donanımsal olarak gerçeklenmiş, fakat gerçeklenen donanımsal YSA modeli istenilen performansı sağlamasına rağmen sensör karakteristiklerinden dolayı kullanılmaktan vazgeçilmiştir. Bunun yerine Matlab kullanılarak yazılımsal olarak gerçeklenen Geri Yayılımlı Yapay Sinir Ağı kullanılmıştır. Sensör tepkilerine ait dijital datalar düzenlendikten sonre gaz karışımlarındaki gazlan tespit etmekte kullanılan 3 katmanlı YSA'nın eğitiminde kullanıldı. Sistem aşağıdaki gaz karışımları kullanılarak test edildi; Etanol-Aseton, Etanol-Trikloretilen, Asetön-Trikloretilen.

Özet (Çeviri)

In recent years, automation systems and smart analysis systems have shown very rapid progress. Electronic noses have very important place in these systems; both in industrial plants and scientific researches. Electronic noses are used in smell and gas analysis to detect critical gases that may harm humans, which is quite a new topic in the academia. A lot of researches have currently been done in the area around the world. In this thesis,the datas obtained from the system which was developed by the Sensor Group in the Material Technology Institute of the Marmara Research Center, a branch office of the Scientific&Technological Council of Turkey (TÜBİTAK), have been used. Two different ways have been tested to construct NN. First, it has been constructed in hardware using FPGA (Field Programmable Gate Array) technology. Although the hardware system was provided sufficient performance, we had to quit due to sensor characteristics and find another way to implement NN. Then, a feed-forward back-propagation NN was constructed in software using Matiab. The digital data obtained from sensor array is preprocessed first, and then so me ofthese data is used to train 3-layer NN. The rest of the data is used to test the system. The system is tested with the following gas mixtures: (1) Ethanol-acetone, (2) Ethanol- trichloroethylene, (3) Acetone-trichloroethylene.

Benzer Tezler

  1. Tez No

    104320

    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

    FEVZULLAH TEMURTAŞ

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2000

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiSakarya Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF.DR. ZAFER ZİYA ÖZTÜRK

  2. Tez No

    177438

    Polycarbonate based zeolite 4A filled mixed matrix membranes: Preparation, characterization and gas separation performances

    Polikarbonat-zeolit 4A karışık matrisli membranların hazırlanması, karakterizasyonu ve gaz ayırım performansı

    DEĞER ŞEN

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2008

    Kimya MühendisliğiOrta Doğu Teknik Üniversitesi

    Kimya Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. HALİL KALIPÇILAR

    PROF. DR. LEVENT YILMAZ

  3. Tez No

    39538

    Zeolite filled polmeric gas separation membranes

    Zeolit katkılı polimerik gaz ayırma membranları

    ÇİĞDEM ATALAY

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    1994

    Kimya Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    DOÇ.DR. BİLGÜL TANTEKİN ERSOLMAZ

  4. Tez No

    65217

    Sularda pestisit kalıntılarının katı faz özütlemesiyle (Kromatografik ve spektrofotometrik) analize hazırlanması

    Başlık çevirisi yok

    Z.DİDEM ŞEKER

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    1997

    Çevre MühendisliğiCumhuriyet Üniversitesi

    Çevre Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. MEHMET AKÇAY

  5. Tez No

    46220

    Zeolit A Katkılı silikon kauçuk membranlarla N-parafinli parafin ayrımı

    Separation of n-parafinni/1-paraffin mixtures by zeolite a filled membranes

    LORA ŞENORKYAN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    1995

    Kimya Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    DOÇ.DR. BİRGÜL TANTEKİN ERSOLMAZ

Geri Dön