Doktora Tezleri
Permanent URI for this collectionhttps://hdl.handle.net/20.500.12573/5800
Browse
3 results
Search Results
Doctoral Thesis IPMSM’in HF Sinyal Enjeksiyonu ve Kayan Kipli Gözlemci Tabanlı Sensörsüz Kontrolü(2024) Ateş, Ertuğrul; Tekgün, Burak; Barut, MuratBu çalışmada, gömülü mıknatıslı senkron makinede (GMSM) genişletilmiş elektromotor kuvveti (GEMK), rotor pozisyonu ve rotor hızının gerçek zamanlı kestirimi için faz kilitli döngü (FKD) ile birleştirilmiş yüksek frekans (YF) gerilim sinyali enjeksiyonuna dayalı bir kayma modlu gözlemci (KMG) tanıtılmaktadır. Bu yaklaşım, özellikle düşük hızlarda ve durma anında rotor pozisyonu ve hız kestirimlerinde zorlanan geleneksel KMG ve FKD tekniklerinin sınırlamalarını ele almak üzere tasarlanmıştır. GMSM kontrolünde bu durumlar, rotor pozisyonu tespiti için kritik olan zıt EMK sinyallerinin zayıflama veya belirsiz hale gelme eğiliminde olması nedeniyle önemli zorluklar ortaya çıkarır, bu da geleneksel yöntemler kullanıldığında yanlış kestirimlere yol açar. Bu sorunları çözmek için önerilen KMG, makineyi uyararak motorun gerçek hızına daha az bağımlı olan belirgin GEMK sinyalleri üreten YF gerilim enjeksiyonundan yararlanır. Bu yenilik, sıfır veya sıfıra yakın hızlarda dahi tutarlı ve gürültüye dayanıklı GEMK kestirimine olanak tanıyarak rotor pozisyonu ve hızının doğru şekilde kestirilmesi için bir temel oluşturur. FKD, bu GEMK kestirimlerini rafine ederek rotorun hız ve pozisyon bilgilerinin hassas bir şekilde elde edilmesini sağlar. GEMK sinyaliyle stabil bir faz kilidini koruyarak, FKD gürültüyü filtreler ve rotor pozisyonu ve hız ölçümlerinin doğruluğunu artırır. Bu temel üzerine, önerilen KMG-FKD kombinasyonunu kullanarak GMSM için sensörsüz hız kontrol sistemi geliştirdik ve uyguladık. Gerçek zamanlı sistem, düşük hız ve durma durumları dahil olmak üzere geniş bir çalışma aralığında test edilmiştir. 8 kutuplu, 0,4 kW'lık bir GMSM motorundan elde edilen deneysel sonuçlar, önerilen yöntemin geleneksel KMG ve FKD tekniklerine kıyasla üstün verimlilik ve sağlamlığını doğrulamaktadır.Doctoral Thesis EEG Sinyallerinden Disfaji Hastalığının Karakteristiklerinin Belirlenmesi ve Analizi(2025) Aslan, Sevgi Gökçe; Yılmaz, BülentDisfaji, genellikle nörolojik hastalıklarla ilişkilendirilen ve özellikle yaşlı bireylerde yaşam kalitesini olumsuz yönde etkileyen bir yutma bozukluğudur. Bu çalışma, EEG verileri kullanılarak yutma ve yutmayı hayal etme süreçlerinin nörofizyolojik analizini yapmayı ve bu verilerin disfaji rehabilitasyonunda nasıl kullanılabileceğini araştırmaktadır. Otuz adet sağ elini kullanan birey üzerinde gerçekleştirilen deneylerde, doğal yutma, indüklenmiş tükürük yutma, indüklenmiş su yutma ve indüklenmiş dil dışarı çıkarma gibi farklı deneysel paradigmalar kullanılmıştır. Verilerin ön işlenmesinde Bağımsız Bileşen Analizi (ICA), Empirik Mod Ayrıştırma (EMD), bant geçiren filtreleme ve Ortak Uzamsal Desen (CSP) analizi gibi teknikler uygulanmıştır. Bu ön işleme yöntemleri, EEG verilerindeki gürültüyü azaltarak daha doğru bir analiz sağlamak amacıyla kullanılmıştır. Geleneksel makine öğrenmesi teknikleri ve derin öğrenme yöntemleriyle yapılan sınıflandırma görevlerinde, dinlenme ve hayal etme evreleri arasındaki farklar belirgin bir şekilde ayrılmıştır. Random Forest, AdaBoost ve Bagging gibi topluluk tabanlı algoritmaların yanı sıra, derin öğrenme yöntemlerinden Konvolüsyonel Sinir Ağları (CNN) da uygulanmıştır. Ayrıca, çok ölçekli mekânsal dikkat ağı (MS-SAN) modeli, özellikle delta ve teta frekans bantlarında hareketi hayal etme ile dinlenme durumları arasındaki nörofizyolojik farkları yüksek doğrulukla ayırt etmiştir. Sonuçlar, hareketi hayal etme ve dinlenme evrelerinin EEG verileriyle tespit edilmesinin disfaji tedavisinde ve motor rehabilitasyon uygulamalarında büyük bir potansiyel taşıdığını göstermektedir. Bu çalışma, EEG tabanlı beyin-bilgisayar arayüzleri (BBA) teknolojilerinin, makine öğrenimi ve derin öğrenme yöntemlerinin disfaji rehabilitasyonundaki potansiyelini vurgulamakta ve bu alandaki araştırmaların klinik uygulamalar açısından önemini ortaya koymaktadır. Anahtar kelimeler: Elektroensefalografi, Makine Öğrenmesi, Derin Öğrenme, BBA, YutkunmaDoctoral Thesis Su Altı Sensör Ağları için Enerji Verimli İstikrarlı ve Güvenli Bir Haberleşme Tasarımı(2023) Uyan, Osman Gökhan; Güngör, Vehbi ÇağrıSualtı Akustik Sensör Ağları (UASN'ler), geniş uygulama yelpazesi ve gelişmekte olan teknolojisi nedeniyle son zamanlarda bilim insanlarının ilgisini çekmektedir. UASN'lerdeki bir tasarım zorluğu, sensörlerin sınırlı pil kaynağı ve su altı ortamındaki zorlu kanal koşullarının neden olduğu sınırlı ağ ömrü ve zayıf güvenilirliktir. Ayrıca, sensörler gizli dinleme saldırılarına karşı gizlenmesi gereken hassas veriler iletebilir. Belirli bir iletim istikrarı seviyesini korumak için, bu çalışmada paket çoğaltma ve çok yollu yönlendirme yöntemi önerilmiştir. Ancak bu yöntemler gizli dinleme saldırılarını daha kolay hale getirmektedir. Veri güvenliği için kriptografik şifreleme en çok bilinen yöntemlerdendir. Ancak, şifreleme fazladan enerji tüketen ve ağ ömründe azalmaya neden olan ekstra hesaplamalara ihtiyaç duyar. Gizli dinlemeye karşı şifreleme ile birlikte bir karşı önlem olarak, verinin parçalanması ve farklı yollar üzerinden parçalar halinde iletilmesi bu tezde önerilmiştir. Bu zorlukları ele almak adına, çok yollu yönlendirme, paket çoğaltma, şifreleme ve veri parçalamanın ağ ömrü üzerindeki etkilerini analiz etmek için bir optimizasyon çerçevesi geliştirilmiştir. Ancak, önerilen optimizasyon modelinin çözüm süresi oldukça yüksektir ve bazen uygulanabilir çözümler üretememektedir. Bu amaçla, bu çalışmada, optimizasyon modellerine tamamlayıcı yöntemler olarak sualtı düğümlerinin enerji tüketimlerini tahmin etmek için farklı regresyon ve sinir ağı yöntemleri önerilmiştir. Performans değerlendirmeleri, önerilen yöntemlerin oldukça doğru tahminler verdiğini ve UASN'lerde enerji tüketimi tahmini için kullanılabileceğini göstermektedir.