DoktoraPhDhttps://hdl.handle.net/11421/21692024-03-29T10:32:17Z2024-03-29T10:32:17ZPowerline detection for aircraft flight safety using image processinghttps://hdl.handle.net/11421/231682020-08-16T05:01:59Z2019-01-01T00:00:00ZPowerline detection for aircraft flight safety using image processing
Bu tezde, hava araçlarının güvenliğine yönelik olarak, hava araçlarının elektrik tellerine çarpmalarını engeleyecek aktif birkaç yöntem önerilmiştir. Bu kapsamda, Ayrık Kosinüs Dönüşümü, Lineer İkili Desen, Gradyenlerin Histogramı ve Evrişimsel Nöral Ağ yöntemleri kullanılmıştır. Kullanılan yöntemler, tarafımızdan oluşturulan ve gerçek görüntülerden oluşturulan veritabanı üzerinde denenmiştir. Bu yöntemlerin elektrik teli içeren sahneleri tanıma performansları karşılaştırılmıştır. Yöntemler uygulanmadan önce, ön-işleme / ön-eğitim işlemlerinde hangi metodların kullanılacağı ve bu metodların performansları da incelenmiştir.
2019-01-01T00:00:00ZOptimal energy efficient sensor network designDaraghma, Raed S. M.https://hdl.handle.net/11421/48702021-04-14T05:29:23Z2016-01-01T00:00:00ZOptimal energy efficient sensor network design
Daraghma, Raed S. M.
Kablosuz algılayıcı ağlar çok sayıda kaynak-kısıtlı algılayıcı düğüm ve sabit (veya mobil) baz istasyonundan oluşur. Bu algılayıcı düğümler genelde küçük pillerle çalışırlar ve pillerin değiştirilmeleri zordur; dolayısıyla, algılayıcıların sahip olduğu enerjinin mümkün olduğunca verimli bir şekilde kullanılması esastır. Enerjiyi tasarruflu kullanmanın bir yolu, kümeleme kullanarak ağdaki trafik miktarınıazaltmaktır. Kümelemede,bazı algılayıcı düğümler gruplanır; gruplanan bu algılayıcı düğümlerden gelen bilgiler birleştirilir, sıkıştırılır ve kompakt hale getirilen bu veri artık baz istasyonuna gönderilir.Ancak bu yaklaşım, optimum küme sayısının belirlenmesi ve kümeler içinde küme başkanlarının seçilmesi gibi bazı sorunları da beraberinde getirmektedir.Bu tezde, kablosuz algılayıcı ağların eylemsel yaşam sürelerini uzatmak için bazı enerji tasarruf teknikleri önerilmektedir. İlk olarak, tek atlamalı çoktürel (heterojen) kablosuz algılayıcı ağlar için, kümeleme-tabanlı yeni bir enerji verimli protokol önerilmiştir. Bu protokolde, küme başkanları kanal durum bilgisi ve minimum kalan enerji kullanılarak seçilmiştir. İkinci olarak, enerji-kısıtlı kablosuz algılayıcı ağlar için özgün bir işbirliği stratejisi sunulmuştur. Üçüncü olarak, enerji verimli kablosuz algılayıcı ağlar için gelişmiş küme başkanı seçme tekniği incelenmiştir. Bu teknikte, küme başkanları kalan enerji, mesafe ve optimum küme sayıları dikkate alınarak seçilmektedir. Son olarak, kablosuz algılayıcı ağların pratik yönleriCC2450 yongalı düşük enerjili bluetooth düğümü, AP2 alıcı-verici modülüne sahip ANT ve Texas Instrument'ın ZigBee modüllerinin mevcut bulunan IEEE 802.15.4 gerçeklemeleri analizi yoluyla çalışılmıştır.
Tez (doktora) - Anadolu Üniversitesi; Anadolu Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, Elektrik-Elektronik Mühendisliği Anabilim Dalı; Kayıt no: 91168
2016-01-01T00:00:00ZPassive noncooperative RF Emitter localization via moving sensorsUluskan, Seçkinhttps://hdl.handle.net/11421/48722021-04-13T12:18:45Z2018-01-01T00:00:00ZPassive noncooperative RF Emitter localization via moving sensors
Uluskan, Seçkin
Hareketli sensörlerle radyo frekansı (RF) yayıcı konumlandırma; rota planlaması, sağlam tahmin sistemleri ve verimli konumlandırma algoritmaları vb. konularını içeren çok boyutlu bir sorundur. Bu çalışma, hareketli sensörlerle başarılı bir konumlandırma sistemi elde etmek için eksiksiz bir yapı sunmaktadır. Rota planlamasına yönelik olarak bu çalışmada, sürekli rotalar boyunca sürekli ölçümler alındığını varsayan Fisher sürekli bilgi matrisi (FCIM) adı verilen yeni bir kavram oluşturmuştur. FCIM'ler kullanılarak, sınırlı uzunlukta doğrusal bir rota için en iyi doğrultunun, yalnızca toplam hareket uzunluğunun yayıcıya başlangıç uzaklığına oranın bir fonksiyonu olduğu kanıtlanmıştır. Dahası, alınan sinyal gücü (RSS) tabanlı konumlandırma için, hareket eden sensör yayıcıya ulaşabiliyorsa, en iyi rotanın yayıcıya doğru hareket etmek olduğu tespit edilmiştir. Sonraki aşamada, RSS tabanlı konumlandırma için yol kayıp katsayısının (PLE) ve yayıcının gücünün bilinmediği durumlarda, Üstel Bilinmezlik Doğrultusu (DEU) olarak adlandırılan yeni güçlü bir geometrik çözüm önerildi. DEU, yayıcının konumunu tahmin etmeden ona doğru hareket etmek için temel oluşturmaktadır. Bu nedenle DEU, hareketli sensörler için etkili bir rota planlama aracı ve dahası Cramer Rao Alt Sınırını (CRLB) yakalayan ve hesaplama verimliliğini artıran etkin bir konumlandırma sistemi olarak önerilmektedir. Yayıcı konumlandırmada hareket eden sensörlerden yararlanılması, kaçınılmaz olarak sensör konumlarına yönelik bilginin hatalı olmasına neden olur. Bunun için bu çalışma, yayıcıyı özel bir çember boyunca arayarak Maksimum Olabilirlik tahmininin (MLE) genel minimumunu güvenli bir şekilde bulan Dairesel Belirsizlik adı verilen yeni bir konum belirleme stratejisi önermektedir. Diğer yöntemler kısmen başarısız olurken, Dairesel Belirsizlik yöntemi her durum için CRLB'yi yakalayabilmektedir.
Tez (doktora) - Anadolu Üniversitesi; Anadolu Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, Elektrik-Elektronik Mühendisliği Anabilim Dalı; Kayıt no: 469282
2018-01-01T00:00:00ZDetection of induction motor faults using vibration, current and acoustic dataBaşaran, Murat, [tarih]https://hdl.handle.net/11421/48712021-04-14T05:28:40Z2016-01-01T00:00:00ZDetection of induction motor faults using vibration, current and acoustic data
Başaran, Murat, [tarih]
Asenkron motorların başlangıç seviyesindeki arızalarının önceden tespit edilmesi koruyucu bakım stratejilerinin önemli bir unsurudur. Bu tez çalışmasında stator akımı, titreşim ve ses verileri kullanılarak asenkron motorlarda sıklıkla karşılaşılan arıza tipleri tespit edilmiş ve sınıflandırılmıştır. Üzerlerinde farklı arıza tiplerinin kasıtlı olarak oluşturulduğu asenkron motorların farklı yükleme koşulları altında çalıştırması deneylerinden elde edilen akım, titreşim ve ses verilerinden Dalgacık Paket Ayrıştırması, İki-boyutlu Dalgacık Dönüşümü, Yerel İkili Örüntüler gibi çeşitli sinyal işleme yöntemleri ile sınıflandırmada kullanılacak öznitelikler çıkarılmıştır. Tek boyutlu veri sinyallerinin otokorelasyon değerlerine göre boyutları ayarlanmış iki boyutlu gri tonlu imgelere dönüştürülmesi öznitelik çıkarımında doku analizi tabanlı yöntemlerin kullanılmasına olanak tanımıştır. Arıza sınıflandırma için yenilikçi öznitelik vektörleri önerilmiş ve sınıflandırma performansları Yapay Sinir Ağları ve Bayes tabanlı sınıflandırıcılar ile test edilmiştir. Farklı arıza tiplerine sahip motorlardan farklı yükleme koşulları altında elde edilmiş, stator akımı, titreşim ve ses verilerini içeren bir veri tabanı oluşmuş olup bu veri tabanının gelecekte yapılacak koruyucu bakım çalışmaları için değerli bir kaynak olması beklenmektedir.
Tez (doktora) - Anadolu Üniversitesi; Anadolu Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, Elektrik-Elektronik Mühendisliği Anabilim Dalı; Kayıt no: 91740
2016-01-01T00:00:00Z