Arama Sonuçları

Listeleniyor 1 - 10 / 23
  • Öğe
    Matris konverterden beslenen sabit mıknatıslı senkron motorun vektör kontrolünün sayısal benzetimi
    (Batman Üniversitesi, 2016) Gündoğdu, Ahmet; Altun, Hüseyin
    Bu çalışmada 3-fazlı bir matris konverterden beslenen sinüzoidal akı dağılımlı sabit mıknatıslı senkron motorun (SMSM), alan yönlendirmeli kontrol tekniğine göre hız denetimi gerçekleştirilmiştir. Kontrollü güç kaynağı olarak, q<=0.5 gerilim dönüştürme oranına sahip Venturini modülasyon algoritmasını kullanan matris konverter ile rotor referans düzleminde geçici ve sürekli durum matematiksel analizi yapılan sabit mıknatıslı senkron motorun Matlab/Simulink modelleri oluşturularak farklı hız ve yük şartları için benzetim sonuçları alınmıştır. Alınan benzetim sonuçlarından motorun, sabit moment altında kalkındığı, moment titreşimlerinin çok küçük değerde olduğu ve dinamik performansının çok iyi olduğu gösterilmiştir.
  • Öğe
    Coordinated design of TCSC and PSS by using PSO algorithm for enhancement of SMIB power system stability
    (Batman Üniversitesi, 2017) Ekinci, Serdar; Hekimoğlu, Baran
    The main aim of this study is to investigate the enhancement of power system stability via individual and coordinated design of Thyristor Controlled Series Compensation (TCSC) and Power System Stabilizer (PSS) in single machine infinite bus (SMIB) power system. The coordinated design problem of PSS and TCSC-based controllers is formulated as an optimization problem with an eigenvalue-based objective function. Then, particle swarm optimization (PSO) algorithm is applied to search for optimal controller parameters. To compare the performance of PSS and TCSC-based controllers, both of them are designed independently at first and then in a coordinated manner for individual and coordinated applications. The proposed stabilizers are tested on a weakly connected power system subjected to various disturbances. The eigenvalue analysis and nonlinear simulation results show the robustness and the effectiveness of the proposed controllers and their ability to provide efficient damping of low frequency oscillations. Matlab/SIMULINK software package is used for the simulations.
  • Öğe
    Batman ili güneş enerjisi potansiyelinin belirlenmesine yönelik deneysel bir çalışma
    (Batman Üniversitesi, 2018) Kayri, İsmail; Gençoğlu, Muhsin Tunay; Kayri, Murat
    Bir bölgenin güneş enerjisi potansiyelini ağırlıklı olarak ilgili bölgenin yerküre üzerindeki konumu belirlemektedir. Ancak tek ölçüt bu değildir. Bunun yanında küresel iklim değişikliklerinin bir sonucu olarak bölgelerin yağış ve rüzgâr rejimlerindeki değişiklikler, tarım amaçlı kurulan baraj gölleri ve sulama kanallarının sebep olduğu sıcaklık ve bağıl nem oranındaki değişimler ve bu değişimlerin atmosferdeki toz miktarı üzerindeki etkisi gibi faktörler de bölgelerin güneş enerjisi potansiyeli üzerinde kayda değer öneme sahiptir. Uluslararası ve ulusal meteoroloji istasyonlarınca yapılan hesaplamalar ve sınırlı ölçümler ışığında yerküre üzerindeki neredeyse tüm bölgelerin güneş enerjisi potansiyelini gösteren atlaslar sunulmaktadır. Ancak bu atlaslarda verilen değerler, daha fazla yerküre ve güneş arasındaki açıların yıllık değişimine göre hesaplanmaktadır. Bir bölgenin güneş enerjisi potansiyelinin doğru hesaplanabilmesi için deneysel çalışmaların yapılması ve bu çalışmaların her yıl tekrarlanıp potansiyel atlaslarının bu sonuçlara göre güncellenmesi gerekmektedir. Bu çalışmada bu amaca hizmet edebilmek için Batman iline ait ışınım miktarı bir yıl boyunca ölçülmüştür. Elde edilen veriler aylık olarak incelenmiş ve güneş enerjisi potansiyel atlasında sunulan değerlerle kıyaslanmıştır. Ayrıca mono-kristalin silikon bir fotovoltaik panelden elde edilen güç değeri de bir yıl boyunca ölçülmüştür. Ölçülen ışınım miktarı ile fotovoltaik panelden elde edilen güç değerleri arasındaki ilişki incelenmiştir. Bu sayede güneş santrallerinde yoğun şekilde kullanılan mono-kristalin silikon panellerin uzun vadede enerji dönüştürme oranları hakkında bir kanıya ulaşmak hedeflenmiştir.
  • Öğe
    Programlanabilir lojik denetleyici kullanarak elektrikli liftlerin işletme emniyetinin sağlanması
    (Batman Üniversitesi, 2018) Kayri, İsmail; Kayri, Murat
    Özellikle otomotiv sektöründe profesyonel hizmet sunan birçok fabrika, imalathane ve tamir servislerinin atölyelerinde, otomobillere servis sunmak üzere yükseklik kazandırma işleminde genellikle lift sistemlerinden faydalanılmaktadır. Lift sistemlerinin kullanıldığı ilgili sektörlerde, bu makinanın kontrol yöntemi, yapılan işin niteliğini ve makinayı kullananların sağlığını etkileyebilmektedir. Liftlerin aynı zamanda mesleki ve teknik eğitim veren orta ve yükseköğretim kurumlarının atölyelerinde de sıklıkla kullanılıyor olması, “iş sağlığı ve işçi güvenliği” konusunu daha da önemli kılmakta ve gerekli önlemlerin alınmasını zorunlu hâle getirmektedir. Bu çalışmada, hâlâ yaygın kullanım alanı bulan geleneksel kumanda yöntemi ile kontrol edilen elektrikli liftlerin işletme emniyetlerinin sağlanmasında ve kontrol alanlarının genişletilmesinde, Programlanabilir Lojik Denetleyicilerin (PLD) kullanılabileceği irdelenmiştir. Ayrıca, mesleki eğitim veren bir kurumun otomotiv atölyesinde bulunan bir liftin PLD ile güvenli bir şekilde kontrolüne ilişkin bir sistem tasarlanmıştır.
  • Öğe
    A novel approach for spam email detection based on shifted binary patterns
    (Wiley-Blackwell, 2016-01-11) Kaya, Yılmaz; Ertuğrul, Ömer Faruk
    Advances in communication allow people flexibility to communicate in various ways. Electronic mail (email) is one of the most used communication methods for personal or business purposes. However, it brings one of the most tackling issues, called spam email, which also raises concerns about data safety. Thus, the requirement of detecting spams is crucial for keeping the users safe and saving them from the waste of time while tackling those issues. In this study, an effective approach based on the probability of the usage of the characters that has similar orders with respect to their UTF-8 value by employing shifted one-dimensional local binary pattern (shifted-1D-LBP) was used to extract quantitative features from emails for spam email detection. Shifted-1D-LBP, which can be described as an ordered set of binary comparisons of the center value with its neighboring values, is a content-based approach to spam detection with low-level information. To validate the performance of the proposed approach, three benchmark corpora, Spamassasian, Ling-Spam, and TREC email corpuses, were used. The average classification accuracies of the proposed approach were 92.34%, 92.57%, and 95.15%, respectively. Analysis and promising experimental results indicated that the proposed approach was a very competitive feature extraction method in spam email filtering.
  • Öğe
    İki eksenli güneş takip sistemlerinde takip verimliliğin arttırılması
    (Batman Üniversitesi, 2017) Yılmaz, Musa
    Güneş panellerinden elde edilen gücün DC olması bu sistemlerde kullanılan motorların da DC motor özellikli sistemler olmasını gerektirmektedir. DC motorlardaki hız kontrolü kolaylığı ve istenilen devirlerde kolay çalıştırılabilmeleri takip sistemlerinde tercih edilmelerini sağlamaktadır. Sistemde kullanılan motor, fırçalı sabit mıknatıslı doğru akım motorudur. DC motora bağlı olarak çok sayıdaki dişli sistemi (15 dişli) ile damperli motor dediğimiz yapı oluşturulur. Bu dişli (redüktör) yardımı ile damperli motorun momenti arttırılmıştır (16 Nm). Damperli motorlar, değişken yükler altında kolayca hız kontrolünün yapıldığı doğru akımda çalışan motor çeşididir. Tasarladığımız güneş takip sisteminin her iki ekseni için bu güçteki motorlar kullanılmıştır ve sorunsuz bir şekilde takip sistemini gerçekleştirmiştir. Sistemdeki panellerin doğu-batı ve kuzey-güney doğrultusundaki hareketi yavaş ve iyi bir şekilde sağlanmıştır. İki eksen için toplam güç tüketimi 3 W olarak ölçülmüştür. Bu da mevcut güneş takip sistemlerinde takip için harcanan güç miktarının azaltılması için önemlidir.
  • Öğe
    GLCM tabanlı k-nn sınıflandırıcı modeli ile avuç içi tanıma sistemi
    (Batman Üniversitesi, 2012-06-01) Çalışkan, Abidin; Acar, Emrullah; Kaya, Yılmaz
    K en yakın komşuluk algoritması, sınıflandırma problemini çözen bir algoritmadır. Sınıflandırma, yeni bir imgenin özniteliklerini inceleme ve bu imgeyi önceden tanımlanmış bir sınıfa atamaktır. Önemli olan, her bir sınıfın özelliklerinin önceden belirlenmiş olmasıdır.Bu çalışmada Hongkong Politeknik Üniversitesi veritabanına ait avuç içi imgeleri kullanılmıştır. El imgeleri ön işlemden geçirildikten sonra avuç içi imgeleri elde edilmiştir. Gri seviye eş oluşum matrisi (GLCM) metodu kullanılarak her bir imgeden öz nitelik parametreleri elde edilmiştir. Bu parametreler k en yakın komşuluk algoritması (k-NN) sınıflandırıcısının girişine verilerek performansı en iyi sistem tasarlanmıştır. Sonuç olarak en iyi performans k=1 komşuluk yapısında % 91.4 olarak gözlemlenmiştir.
  • Öğe
    A novel approach for extracting ideal exemplars by clustering for massive time-ordered datasets
    (TÜBİTAK, 2017-07-30) Ertuğrul, Ömer Faruk
    The number and length of massive datasets have increased day by day and this yields more complex machine learning stages due to the high computational costs. To decrease the computational cost many methods were proposed in the literature such as data condensing, feature selection, and filtering. Although clustering methods are generally employed to divide samples into groups, another way of data condensing is by determining ideal exemplars (or prototypes), which can be used instead of the whole dataset. In this study, first the efficiency of traditional data condensing by clustering approach was confirmed according to obtained accuracies and condensing ratios in 9 different synthetic or real batch datasets. This approach was then improved to be employed in time-ordered datasets. In order to validate the proposed approach, 23 different real time-ordered datasets were used in experiments. Achieved mean RMSEs were 0.27 and 0.29 by employing the condensed (mean condensed ratio was 97.17%) and the whole datasets, respectively. Obtained results showed that higher accuracy rates and condensing ratios were achieved by the proposed approach.
  • Öğe
    Örüntü tanımada hopfield ağının kullanılması
    (Batman Üniversitesi, 2012) Sezgin, Necmettin; Tekin, Ramazan; Çalışkan, Abidin
    Bilgisayar teknolojisinin hızlı bir şekilde gelişmesi akıllı sistemlerin insan yaşamının birçok alanında kullanılmasını artırmıştır. Bu alanlardan birisi de alfa nümerik karakterlerin otomatik olarak doğru bir şekilde tanınması, istenen bir objenin tespit edilmesi ve seçilmesidir. Hopfield ağı, gürültülü veya bozuk olan desenin kısmi ipuçlarından ve önceden depolanmış desenlerden yararlanarak bu deseni düzeltebilen karakteristik bir yapıya sahiptir. Bu süreçte ağ, girdi örüntüsünde yapılan her ufak değişimin ardından örüntü enerjisini yeniden hesaplayarak morfolojik dönüşümünün kontrolünü sağlar ve bu örüntünün daha önce öğrendiği başka bir örüntüye yakınsamasını zorlar. Bu benzetişim işlemi, enerjideki değişkenlik durağan olana dek sürer. Nesnelerin otomatik olarak tanınması, seçilmesi ve işlenmesi gibi işlemden sorumlu bir ağın kullanıldığı akıllı sistemler özellikle robotik alanında önemli bir yere sahiptir. Bu çalışmada Hopfield ağ yapısını kullanarak örüntü tanıyan bir sistem geliştirilmeye çalışılmıştır.
  • Öğe
    Doküman dili tanıma için yeni bir öznitelik çıkarım yaklaşımı: İkili desenler
    (Gazi Üniversitesi, 2016-12-14) Kaya, Yılmaz; Ertuğrul, Ömer Faruk
    Doğal dil işlemenin önemli alt konularından biri olan dil tanıma (DT), bir dokümanın içeriğine göre yazıldığı dili belirleme işlemidir. Bu çalışmada, karakterlerin UTF-8 değerlerini birbirleri ile karşılaştırmalar sonucu elde edilen ikili desenler kullanarak yeni bir dil tanıma yaklaşımı, bir boyutlu yerel ikili örüntüler (1B-YİÖ) önerilmiştir. Önerilen yöntem farklı sayıda dillerden oluşan metinler içeren dört veri kümesi ile test edilmiştir. 1B-YİÖ ile dokümanlardan elde edilen öznitelikler kullanılarak farklı makine öğrenmesi yöntemleri ile sınıflandırma işlemi gerçekleştirilmiştir. Dört veri kümesi için sınıflandırma başarıları sırası ile %86.20, %92.75, %100 ve %89.77 olarak gözlenmiştir. Elde edilen sonuçlara göre önerilen öznitelik çıkarım yönteminin dil tanıma için önemli örüntüler sağladığı görülmüştür.