Neural network-based ultrasonic level measurement of fluids

---

Tezin Türü: Yüksek Lisans

Tezin Yürütüldüğü Kurum: Çukurova Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, Elektrik-Elektronik Mühendisliği, Türkiye

Tezin Onay Tarihi: 2010

Tezin Dili: İngilizce

Öğrenci: BARIŞ DÜNDAR

Danışman: Murat Aksoy

Açık Arşiv Koleksiyonu: AVESİS Açık Erişim Koleksiyonu

Özet:

Bu tez, Sıvıların Yapay Sinir Ağı Temelli Ultrasonik Mesafe Ölçümünün (cm'den mt'ye olan aralıkta) pratik uygulamasını sunacaktır ve bu amaç için bir Yapay Sinir Ağı Temelli Ultrasonik Mesafe Ölçüm Sensör'ü tasarlanacaktır. Bir yapay sinir ağı algoritması ile, bu sensor sıcaklık, nem ve diğer parameterelerin (basınç ve karbondioksit gibi) dahil edilmesiyle geliştirilebilir. Bu tezde, yapay sinir ağının öğrenmesinde yaygın olarak kullanılan Geriye Yayılım Algoritması ile Çok Tabakalı Perseptron (MLP) yapay sinir ağı (NN) modeli kullanılmıştır. MLP NN, Matlab Neural Network Toolbox ile tasarlanmıştır. Tasarlanan ağın eğitimi ve testi için gerekli olan giriş-çıkış data setleri, Owen Cramer tarafından JASA' da [1993] yayımlanan yaklaşım formülünden elde edilmiştir. Verici devresinde kullanılan 40 kHz sinyalin üretimini kolaylaştırmak için donanım arayüzü olarak Atmel Atmega32 8-bit AVR mikrokonroller kullanılmıştır ve mikrokonrolör tarafından yansıyan sinyalin alınması ile uçuş zamanı ve nesneye olan uzaklık hesaplanmıştır. Mikrokontolör'e sıcaklık ve nem bilgileri Sıcaklık ve Nem Sensörü (SHT11) tarafından sağlanmaktadır. Mikrokontrolör tarafından alınan bu bilgiler MLP'nin girişleridir. MLP'nin çıkışı ise sıvı seviyesinin düzeltilmiş olan değeridir. Bu projede, program MCS Electronic / BASCOM-AVR IDE ile geliştirilmiştir.