Geri Dön

Bs algoritması tabanlı sugeno tip bulanık model yapısı ile iha batarya durumunun tahmini

Estimating of uav battery status with sugeno type fuzzy model structure based on BS algorithm

  1. Tez No: 984646
  2. Yazar: BEYZANUR ÖZCAN
  3. Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ SEDA ARIK HATİPOĞLU
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Sivil Havacılık, Savunma ve Savunma Teknolojileri, Civil Aviation, Defense and Defense Technologies
  6. Anahtar Kelimeler: Tasarım optimizasyonu, Design optimization
  7. Yıl: 2025
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Erciyes Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Havacılık Elektrik ve Elektroniği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.

Özet

Son yıllarda, İnsansız Hava Araçları (İHA'lar), özellikle kullanım kolaylığı, düşük iletişim maliyetleri ve otonom görev kabiliyetleri gibi üstün özellikleri sayesinde büyük bir kullanıcı kitlesi tarafından benimsenmiştir. Bu araçlar günümüzde savunma, tarım, ulaşım ve hava gözlemciliği gibi birçok alanda etkin bir şekilde kullanılmaktadır. Uçuş verilerine, uygulama gereksinimlerinin zorluğu ve gizlilik gibi nedenlerden kolayca erişim sağlanamamaktadır. Bu nedenle İHA'ların uçuşlarını daha verimli ve güvenli hale getirebilmek için uçuş verilerinin doğru bir şekilde tahmin edilmesi gerekmektedir. Bu tez çalışmasında, döner kanatlı bir İHA'nın havada kalış süresini etkileyen en önemli parametrelerden biri olan batarya durumunun tahmini için Sugeno tip bulanık sistem ve Geri İzleme Arama Optimizasyon (Backtracking Search Optimization, BS) algoritması tabanlı bir hibrit model geliştirilmiştir. Modelde giriş değişkenleri olarak uçuş yüksekliği, yer hızı ve bataryadan elde edilen akım değerleri belirlenmiş; çıkış değişkeni olarak ise batarya durumu kullanılmıştır. Veriler normalize edilerek, Sugeno tip bulanık sistem farklı kural numaralarıyla modellenmiş ve her model yapısı BS algoritması kullanılarak optimize edilmiştir. Elde edilen simülasyon sonuçları, önerilen modelin gerçek verilerle yüksek uyumluluğa sahip olduğunu ve tahmin başarısının yüksek olduğunu vurgulamaktadır. Bu doğrultuda, Sugeno tip bulanık sistemlerin BS algoritması ile optimize edilmesi, İHA batarya durumu gibi karmaşık ve doğrusal olmayan sistemlerin modellenmesinde etkili ve güvenilir bir yaklaşım sunmaktadır.

Özet (Çeviri)

In recent years, Unmanned Aerial Vehicles (UAVs) have been adopted by a large number of users thanks to their superior features, particularly their ease of use, low communication costs, and autonomous mission capabilities. These vehicles are currently used effectively in many fields, including defense, agriculture, transportation, and air surveillance. Flight data is not readily accessible due to complex application requirements and confidentiality. Therefore, accurate flight data prediction is essential to make UAV flights more efficient and safe. In this thesis, a hybrid model based on a Sugeno type fuzzy system and a Backtracking Search Optimization (BS) algorithm was developed to estimate battery status, one of the most important parameters affecting the remaining endurance of a rotary-wing UAV. The input variables in the model were flight altitude, ground speed, and battery current values, while the output variable was battery status. The data were normalized, and the Sugeno type fuzzy system was modeled with different rule numbers, and each model structure was optimized using BS algorithm. The simulation results obtained emphasize that the proposed model has high compatibility with real data and high predictive accuracy. In this respect, optimizing Sugeno-type fuzzy systems with the BS algorithm offers an effective and reliable approach for modeling complex and nonlinear systems such as UAV battery status.

Benzer Tezler

  1. İnsansız hava aracının yatay stabilizesinin ve otonom performans parametrelerinin bs algoritması ile iyileştirilmesi

    Improvement of horizontal stabilization and autonomous performance parameters of unmanned aerial vehicle with Bs algorithm

    NAZİRE NUR KARABURUN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2025

    Havacılık ve Uzay MühendisliğiErciyes Üniversitesi

    Havacılık Elektrik ve Elektroniği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ SEDA ARIK HATİPOĞLU

    DOÇ. DR. MEHMET KONAR

  2. Rüzgar hızının iha itki sistemine etkisinin incelenmesi

    Investigation of the effect of wind speed on uav thrust system

    AHMET ENES ŞENER

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2025

    Sivil HavacılıkErciyes Üniversitesi

    Havacılık Elektrik ve Elektroniği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ SEDA ARIK HATİPOĞLU

  3. Yeni nesil haberleşme sistemlerinde derin öğrenme tabanlı sezici tasarımı ve başarım analizi

    Deep learning based detector design and performance analysis in new genration communication systems

    AHMET EMİR

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2021

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiZonguldak Bülent Ecevit Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. HAKAN KAYA

  4. Çok kullanıcılı çok-girişli çok-çıkışlı sistemler için uzaysal modülasyon tabanlı özgün sistem tasarımları

    Novel spatial modulation based system designs for multi-user multiple-input multiple-output systems

    SEYFETTİN MUHİBBULLAH ULUOCAK

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2018

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Elektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. ERTUĞRUL BAŞAR

  5. OFDM-based received waveform design and processing techniques to detect and classify radar targets for next generation integrated sensing and communication systems

    Gelecek nesil bütünleşik algılama ve haberleşme sistemleri için radar hedeflerinin tespit ve sınıflandırmasına yönelik OFDM tabanlı dalgabiçimi tasarımı ve sinyal işleme teknikleri

    SEYFETTİN MUHİBBULLAH ULUOCAK

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2026

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Elektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. MESUT KARTAL