Yapay zeka tabanlı yaklaşımlarla SMPS sistemlerinde çıkış gerilim ripple'larının azaltılması
Reduction of output voltage ripple in SMPS systems using artificial intelligence-based approaches
- Tez No: 983928
- Danışmanlar: PROF. DR. İSMAİL AVCIBAŞ
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2025
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Ostim Teknik Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Bu tez çalışmasında, orta ve büyük ölçekli insansız hava araçlarında (İHA) kullanılmak üzere yüksek verimli bir anahtarlamalı güç kaynağı (SMPS) tasarımı ve gerçekleştirilmesi amaçlanmıştır. Çalışmada, push-pull topolojisine sahip bir DC-DC konvertör yapısı temel alınmış ve özellikle çıkış gerilimindeki dalgalanmaların (ripple) bastırılması üzerine yoğunlaşılmıştır. Ripple azaltımı için hem pasif filtreleme yöntemleri hem de aktif bastırma teknikleri incelenmiş, literatürdeki yöntemler değerlendirilmiştir. Bu kapsamda, MATLAB/Simulink ortamında geliştirilen model üzerinde yapay zekâ tabanlı bir kontrol mekanizması uygulanmıştır. Özellikle Nonlinear Autoregressive Network with Exogenous Inputs (NARX) yöntemi kullanılarak bir kontrol döngüsü tasarlanmış, konvertör çıkışındaki dalgalanmalar gerçek zamanlı olarak tespit edilip MOSFET tabanlı bir devre aracılığıyla bastırılmıştır. Simülasyon sonuçlarında, kontrolsüz durumda elde edilen gerilim dalgalanmaları ile kontrol devresi etkinleştirildiğindeki sonuçlar karşılaştırılmış, RMS değerinde ve tepe dalgalanma seviyelerinde anlamlı düşüşler gözlemlenmiştir. Elde edilen bulgular, önerilen NARX tabanlı kontrol yapısının ripple bastırma konusunda başarılı sonuçlar verdiğini göstermektedir. Kontrol devresinin etkinleştirilmesiyle çıkış geriliminde RMS değerinde ve tepe dalgalanma seviyelerinde anlamlı bir düşüş sağlanmış, sistemin kararlılığı artmıştır. Bu yönüyle çalışma, sadece pratik bir başarı ortaya koymakla kalmayıp aynı zamanda literatürde yapay zekâ vi destekli ripple bastırma üzerine yapılan ilk uygulamalardan biri olarak dikkat çekmektedir. Bu yaklaşım, geleneksel yöntemlerin ötesinde yeni bir perspektif sunarak insansız hava araçlarında kullanılan güç elektroniği sistemlerinde enerji kalitesinin iyileştirilmesi için önemli bir referans niteliği taşımaktadır. Ayrıca, önerilen modelin esnek yapısı sayesinde farklı senaryolara uyarlanabilme potansiyeli, gelecekteki araştırmalara da yol gösterici olabilecek niteliktedir.
Özet (Çeviri)
In this thesis study, the design and implementation of a high-efficiency switched-mode power supply (SMPS) intended for use in medium- and large-scale unmanned aerial vehicles (UAVs) was carried out. A DC-DC converter structure based on the push-pull topology was employed, with a particular focus on suppressing output voltage ripples. Both passive filtering methods and active suppression techniques were examined, and the approaches presented in the literature were evaluated. Within this scope, an artificial intelligence-based control mechanism was implemented on a model developed in MATLAB/Simulink. Specifically, a control loop was designed using the Nonlinear Autoregressive Network with Exogenous Inputs (NARX) method, where output voltage ripples were detected in real time and suppressed through a MOSFET-based circuit. In the simulation results, the uncontrolled voltage ripple was compared with the results obtained when the control circuit was activated, and significant reductions were observed in both RMS values and peak ripple levels. The findings demonstrated that the proposed NARX-based control structure achieved successful ripple suppression performance. With the activation of the control circuit, a notable reduction in RMS values and peak ripple levels was achieved, improving the overall stability of the system. In this respect, the study not only presents a practical achievement but also stands out as one of the first applications in the literature focusing on artificial intelligence-based ripple suppression. This approach viii provides a new perspective for improving power quality in power electronic systems used in UAVs, serving as a valuable reference point. Furthermore, thanks to the flexible structure of the proposed model, the method has the potential to be adapted to different scenarios, offering guidance for future research in the field.
Benzer Tezler
- Özellik tabanlı görüş madenciliğinde yapay zeka teknikleri kullanarak görüş hedefi çıkarımı ve kategori tespiti
Opinion target extraction and category detection using artificial intelligence techniques in aspect-based opinion mining
KÜRŞAT MUSTAFA KARAOĞLAN
Doktora
Türkçe
2022
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolKarabük ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. OĞUZ FINDIK
- Integrated smart olive cultivation system design by artificial intelligence technology
Yapay zeka tabanlı entegre akıllı zeytin tarımı sistemi
DİLAN SARPKAYA
Doktora
İngilizce
2025
Endüstri ve Endüstri MühendisliğiBahçeşehir ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. GÜL TEKİN TEMUR
- Otomotiv sektöründe parça kontrolü için yapay zekâ destekli yazılım geliştirilmesi
Development of ai-supported software for part inspection in the automotive industry
ONUR ARDIÇ
Doktora
Türkçe
2025
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiSakarya ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. GÖKÇEN ÇETİNEL
- Türkiye'deki teknoloji geliştirme bölgelerinde yer alan girişimci firmaların hayatta kalma durumunun yapay zekâ ve makine öğrenmesi teknikleriyle öngörüsü
Predicting the survival of entrepreneurial firms in technology development zones in türki̇ye using artificial intelligence and machine learning techniques
BAŞAK APAYDIN AVŞAR
- AI-powered web application security mechanisms
Yapay zeka destekli ağ uygulaması güvenliği düzenekleri
DİLEK YILMAZER DEMİREL
Doktora
İngilizce
2024
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ MEHMET TAHİR SANDIKKAYA