FBE- Mekatronik Mühendisliği Lisansüstü Programı - Yüksek Lisans
Bu koleksiyon için kalıcı URI
Gözat
Konu "acoustic signal processing" ile FBE- Mekatronik Mühendisliği Lisansüstü Programı - Yüksek Lisans'a göz atma
Sayfa başına sonuç
Sıralama Seçenekleri
-
ÖgeIntelligent Traction Control System Design And Road Characteristic Estimation By Acoustic Signal Processing In Electric Vehicles(Fen Bilimleri Enstitüsü, 2012-06-26) Doğan, Dağhan ; Boyraz, Pınar ; 432952 ; Mekatronik Mühendisliği ; Mechatronics EngineeringDünyada petrol rezervleri ciddi şekilde azalması ve içten yanmalı motorların çevreye verdiği zarar sebebiyle araçlarda kullanılmak üzere petrole alternatif enerjiye ihtiyaç duyulmuştur. Son yıllarda üniversitelerde hidrojenle veya güneş enerjisinden elde ettiği elektrikle hareket eden araçlar üzerine çalışmalar yapılmaya başlanmıştır. Bu noktada otomotiv şirketleri duruma kayıtsız kalmayarak yeni nesil araçlarda daha temiz, çevreci ve ekonomik olan elektrik enerjisi kullanmaya başladı.Başka bir deyişle içten yanmalı motorların yerini elektrik motorları almaya başladı.Böylece araçların daha çevreci, sessiz, petrolden bağımsız olması hedeflenmiştir. Petrol dışında yeni bir enerji ile çalışan bir araç ortaya çıkarırken bu aracın güvenlik sistemlerinin de bu yeni enerjiye ve çalışma prensibine uygun olarak tasarlanması gerekir.Yani araç elektrik ile hareket ettiğinde aktif güvenlik sistemleri de elektrikli araca uygun olması gerekmektedir. İçten yanmalı motorlarda geliştirilen güvenlik sistemlerine elektrikli araç için de ihtiyaç olmuştur.Bu sistemlerden biri çekiş kontrol sistemi olarak adlandırılan aracın ilk hareket ve hızlanma anında kaymasını önleyen sistemdir.Ayrıca bu sistem sayesinde yol boyunca ve değişik koşullar altında araç tekerleği ile yol arasındaki adhezyon kuvvetinin belli bir aralıkta tutmak mümkün olmaktadır.Böylece araç kaygan yolda veya virajda olsa bile güvenli bir şekilde yoluna devam edebilir. Bu çalışmada elektrikli araçlarda farklı çekiş kontrol sistemleri incelenmiştir.Çalışmanın ilk kısmında çekiş kontrol sisteminin faydaları, içten yanmalı motorlu araçlarda çekiş kontrol sisteminin çalışma prensibi ve elektrik motorunu araçlarda kullanmanın faydaları anlatılmıştır.Daha sonra Prof. Yoichi Hori’nin yapmış olduğu üç farklı elektrikli araç çekiş kontrol sisteminin çalışma prensibi, matematiksel modelleri ayrıntılı olarak incelenmiş ve MATLAB/SIMULINK’te gerçeğe uygun değerler kullanılarak simülasyonları yapılmıştır.Bu kontrol sistemlerinden ilki model takip kontrolü (model following control) olup kaymanın olduğu gerçek araç modelinin kaymanın olmadığı ideal araç modeli ile karşılaştırma prensibine dayanmaktadır.Bu kontrol sistemi oldukça basit ve kaba bir sistem olmakla birlikte gerçek aracın hızını ideal aracın hızına eşitlemeye çalışır. Başka bir deyişle gerçek araç ideal aracı takip eder. Diğer bir kontrol sistemi kayma oranı kontrolü (slip ratio control) uygun kayma oranını ve tork değerini tahminleyip aracı bu tork değerinde veya bu değerin altında gitmeye zorlar.Böylece aracın kayma oranı, uygun kayma oranında veya altında bir değer almış olur.Kayma oranı kontrolü ayrıntılı ve içerisinde sürtünme eğimi, uygun kayma oranı, yol şartları gibi tahminleyiciler bulunduran bir kontrol sistemidir. Üçüncü kontrol sistemi ise kayma oranı kontrolüne göre daha az karmaşık ve tahminleyicisi olan en fazla aktarılabilir tork tahminleyici (maximum transmissible torque estimation) olup sürücüden gelen tork komutunun en fazla aktarılabilir tork değerinin altında olması durumunda tork değerini değiştirmemesine rağmen üstünden olması durumunda bu değere sabitler. Böylece kayma oranının tehlikeli değerlere çıkmasını önlemiş olur.Bu üç kontrol sistemi kullanılarak oluşturulan simülasyonlarda çekiş kontrolünün olduğu ve olmadığı durumlarda aracın davranışları, kayma oranları, teker hızları ve şasi hızları gözlemlenmiş ve karşılaştırılmıştır.Öyle ki model takip kontrolü kaymanın olması durumunda ani hız artışına izin vermeyerek tehlikeli bir durumun oluşmasını engellediği gözlemlenmiştir.Kayma oranı kontrolü en uygun tork değerini sürücüden gelen tork değeriyle karşılaştırıp küçük olanı araç motoruna göndererek aracın daha kararlı bir şekilde yoluna devam etmesini sağladığı gözlemlenmiştir.En fazla aktarılabilir tork tahminleyici ise öncelikle sürüş kuvvetini bulup bu değeri aracın özelliklerine göre değişen bir çarpım değeriyle çarpıp en fazla aktarılabilir torku elde ediyor. Bu değeri doyma değeri olarak kabul edip sürücüden gelen tork değeri doyma değerinden yüksek ise motora gönderemektedir. Böylece torku düzenleyip aracın güvenli bir şekilde yoluna devam etmesini sağladığı gözlemlenmiştir. Model takip kontrol sistemi iki çekişli bir araçta doğrudan yalpa kontrolünün (direct yaw control) alt sistemi olarak konulmuş ve MATLAB/SIMULINK kullanılarak benzetimi elde edilmiştir.Burada amaç aracın direksiyondan kaynaklanan açı değerine karşılık gelen yalpa oranına en uygun hareketi yapmasını sağlamaktır.Böylece çekiş kontrol sisteminin yanal dinamiklere ve yalpa oranına olan pozitif etkisi gözlemlenebilmiştir. Çalışmanın son kısmında öncelikle simülasyonlarda kullanılan sürtünme-kayma eğrilerinin doğru olarak seçildiği ve seçilmediği durumlarda araca gönderilen tork değerleri karşılaştırılmış. Daha sonra İTÜ Mekatronik Eğitim ve Araştırma Merkezinde bulunan elektrikli araçtan kardioid mikrofon, yükselteç, DC-AC dönüştürücü, Pentium(R) Dual-Core CPU T4200 2 GHz işlemcili dizüstü bilgisayar ve Gold Wave isimli program kullanılarak kar, asfalt, çakıl, taş yoldan yaklaşık 12 saniyelik ses dataları toplanmış. Bu dört ses datasından rastgele 0.1 saniyelik 30 adet örnek alınarak MATLAB/AUDIO SIGNAL PROCESSING araçları kullanılarak lineer tahmin katsayıları (linear prediction coefficients), güç değerleri ve cepstrum katsayıları elde edilmiştir. Bu değerler incelenip 30 ses datası için varyanslar hesaplanmıştır. En küçük varyansa sahip olanlar kullanılarak özellik vektörleri elde edilmiştir. Bu elde edilen özellik vektörleri içindeki sayısal değerler MATLAB/ARTIFICIAL NEURAL NETWORKS (yapay sinir ağları) araçları kullanılıp %90 oranında doğru sınıflandırma performansı ile tanımlanabilmiştir. Bu sınıflandırma için 3 gizli katmana sahip sırasıyla 30, 30 ve 20 nörona sahip yapay sinir ağı oluşturulmuştur. Birinci ve üçüncü katmanda transfer fonksiyonu olarak tanjant sigmoid, ikinci katmanda ve çıkış katmanında ise saf lineer kullanılmıştır. Ayrıca datanın %80’i öğrenme için, %10’u doğrulama için ve kalan %10’u ise test için kullanılmıştır. Elde edilen %90 oranındaki doğru sınıflandırma yol ile teker arasından elde edilen ses verileri kullanılarak yol karakteristiklerini tahmin etmenin mümkün olabileceğini göstermiştir. Bu tahminleme, simülasyonlarda kullanılan ve yolun karakteristiğine göre değişen sürtünme-kayma eğrilerinin yol ile teker arasından gelen ses datasına doğru olarak seçilebileceğini göstermiştir. Başka bir deyişle yol karakteristiğini tahminleme yapılan çalışmaların daha faza sayıda sensore ihtiyaç duymadan tanımlanan sistemlerin gerçek araç üzerine uygulanabilirliğini arttırmıştır. Yapılan bu çalışmalarda geleceğin araçları olarak nitelendirilen elektrikli araçlarda farklı çekiş kontrol sistemlerinin kolaylıkla tasarlanabileceği ve akustik sensorlerle yol ile lastik arasından alınan verilerin elektrikli araçlarda aktif güvenlik sistemlerinde diğer önerilen sistemlerden daha düşük bir maliyetle kullanılabileceği gösterilmeye çalışılmıştır.