Otomatik Kontrol Ulusal Toplantısı, TOK2013, Eylül 2013, Malatya ENDÜSTRİYEL OTOMASYON SİSTEMLERİ

Ebat: px
Şu sayfadan göstermeyi başlat:

Download "Otomatik Kontrol Ulusal Toplantısı, TOK2013, 26-28 Eylül 2013, Malatya ENDÜSTRİYEL OTOMASYON SİSTEMLERİ"

Transkript

1 ENDÜSTRİYEL OTOMASYON SİSTEMLERİ 437

2 Elektroerozyon Tezgâhlarında İşleme Parametrelerinin PLC İle Denetimi Mehmet Fatih IŞIK 1, Halil AYKUL 2, Erhan ÇETİN 2* 1 Elektrik-Elektronik Mühendisliği Bölümü Hitit Üniversitesi, Çorum 2 Makine Mühendisliği Bölümü Hitit Üniversitesi, Çorum Özetçe Elektroerozyon işleme (EEİ) malzeme işleme yöntemleri içinde en iyi alternatiflerden biridir. Elektroerozyon ile işleme prensip olarak elektriksel bir kıvılcımın metali aşındırmasına dayanır. Bu çalışmada istenilen elektriksel kıvılcımı oluşturabilmek için gerekli olan güç kaynağı ünitesinin tasarımı ve imalatı gerçekleştirilmiştir. Güç kaynağının kontrolünü gerçekleştirmek için PLC ve Operatör Panel kullanılmıştır. Gerçekleştirilen kontrol ile hızlı açma ve kapama işlemleri için uygun bir yapı sağlanmıştır. Kontrolör olarak Panasonic PLC kullanıcı denetimi için Easy View operatör panel kullanılmıştır. PLC ve operatör panel arasındaki haberleşme için seri port kullanılmıştır. Bilgisayar ortamında geliştirilen yazılımlar USB üzerinden PLC ve operatör panele aktarılmıştır. Kullanıcı operatör panel üzerinden tek yâda reçete sistemi ile birden fazla işlem yapabilmektedir. 1. Giriş Günümüzde geleneksel olmayan üretim yöntemlerinden biri olan elektroerozyon ile işleme (EDM - Electrical Discharge Machining) yaygın olarak kullanılmaktadır. Özellikle CNC ve benzeri tezgahlarda yapılması zor olan parçaların, çok sert malzemelerin ve karmaşık biçimlerin kolaylıkla işlenebilmesi bu yöntemin kullanım alanını genişletmiştir[1-3]. Elektroerozyon tezgâhında, kontrollü elektrik arklarıyla talaş kaldırılır. Her bir ark iş parçası üzerinde küçük bir krater meydana getirir. Arkın sürekli dolaşmasıyla şablonun şekli karşı tarafa geçirilir. Klasik tezgâhların aksine bu teknikle sertleştirilmiş parçalar ve sert maden uçlar kolaylıkla işlenebilir[4]. Bu özellik, tezgâha çok önemli bir uygulama sahası açmaktadır. Elektroerozyon tezgâhının önemli bir avantajı da kesme kuvvetinin olmamasıdır[5]. Şekil 1 de dalma elektroerozyon tezgâhının şematik olarak gösterimi verilmiştir[6]. Şekil 1. Dalma EDM elemanlarının şematik olarak gösterimi Elektroerozyon işlemi, özellikle uzay malzeme ve alaşımları, iletken malzemeler ve süper tok olan malzemelerin işlenmesinde başarılı olarak kullanılmaktadır. Özellikle işlenmesi zor olan veya imkânsız olan karmaşık şekilli parçaların işlenmesi özellikle bu işlemle rahat bir şekilde yapılmaktadır. Elektroerozyon ile işleme imalat sanayinde sürekli artan bir şekilde kullanılmaktadır. Bu metot, plastik sanayinde de çelik kalıplar, ekstrüzyon kalıplar içinde kullanılmaktadır[7]. 2. Güç kaynağı ünitesi Bu çalışma ile dalma elektroerozyon tezgahları için güç kaynağı (jeneratör) ünitesinin tasarımı ve uygulaması geliştirilerek, elektroerozyon tezgahlarında kullanılması amaçlanmıştır. Uygulama aşamasında ilk olarak kıvılcım işlemini sağlayacak olan güç kaynağı ünitesi için gerekli olan elektronik kartlar tasarlanmıştır. Sonraki aşamada talaş kaldırma işlemi için elektrodun bağlı olduğu ekseni hareket ettirecek olan DC servomotorun kontrolü için elektronik sürücü devresi tasarlanmıştır. Son olarak kıvılcım işlemi ve servomotor kontrolü sağlanmıştır. Kontrolör olarak endüstriyel uygulamalarda çok sık kullanılan PLC ve çalışma durumunu izleme ve kontrol için operatör panel kullanılmıştır [8]. 438

3 Elektroerozyon ile işleme için gerekli olan talaş kaldırma ünitesi, temel olarak şu bileşenlerden oluşur; 1. DC güç kaynağı ( Çok hızlı açma-kapatma işlemi yapabilen) 2. Dielektrik Sıvı 3. İş parçası ve Elektrot 4. Servo Sistem Elektroerozyon ile işlemede talaş kaldırma işlemi için iyi bir jeneratör tasarlayabilmek erozyon sistemi içinde olan gap (aralık) voltajını iyi tespit etmek ve buna göre güç ünitesini tasarlamak ile mümkündür. EDM sistemi, iş parçası ile elektrot arasında meydana gelen aralık voltajının kontrolüne göre çalışmaktadır. Bunun yanı sıra güç kaynağı tasarımı sırasında, elektrot ile iş parçası arasında meydana gelen kıvılcımın vurum süresi ve işlem bitiminde ne kadarlık bir süre bekleneceği gibi hususlar önemli olduğu için göz önüne alınmalıdır. Aralık geriliminin çalışma modeli Şekil 2 de gösterilmiştir[9]. Resim 1. Tasarlanan güç kaynağı ünitesi Şekil 2. Gap voltajının çalışma modeli Tasarlanan sistemin kontrol diyagramı Şekil 3 te sunulmuştur. Kontrol sisteminde transformatör katı, AC-DC dönüşümü, tek faz doğrultma işlemi ve filtreleme işlemi, GAP voltajı, t on, t off, bekleme süresi ve geri çekme sürelerini ayarlama işlemi ve DC servo motoru sürme işlemi ve diğer devre kartları güç kaynağı içine yerleştirilmiştir[8]. Tek Faz Doğrultucu Transformatör Katı 220 V 50 Hz Filtreleme ve Sinyal Durumu Kontrol Devresi PLC Operatör Panel Akım Seçici ve Gerilim Kıyıcı Şekil 3. Geliştirilen güç kaynağı blok diyagramı Elektrot İş Parçası Geliştirilen güç kaynağına ait fotoğraf Resim 1 de sunulmuştur. 3. Dc servomotor kontrol ünitesi Elektroerozyon tezgâhları için geliştirilen güç kaynağı ünitesi DC kaynak olarak kullanıldığı için bu çalışmada elektrodun bağlı olduğu kafayı hareket ettirecek olan eksen için DC servomotor tercih edilmiştir. Elektrodun bağlı olduğu kafayı hareket ettirecek olan Z ekseni için Tablo 1 deki özelliklere sahip bir DC servomotor kullanılmıştır[8]. Tablo 1. DC Servomotorun teknik özellikleri Eksen Gerilim (VDC) Akım (A) Güç (W) Z 12 DC 6,5 78 Tork (Nm) 1,27 Nm Devir Sayısı (d/dk) 3000 Servomotor Sürücü Tipi DC Servo Motor Doğru akım motorların kontrolü iki aşamalı olarak yapılmıştır. Birincisi doğru akım motoru için hız kontrolü diğeri ise konum kontrolüdür. Buna göre bir doğru akım ayarlayıcısına değişik yöntemlerle kumanda ederek akım ayarlanabilir. Bu yöntemlerden bazıları darbe genişlik modülasyonu (PWM) ve darbe periyodu modülasyonu (PFM) dir[10]. Bu çalışmada darbe genişlilik modülasyonu kullanılmıştır. Çünkü değişken ve yüksek frekanslı sistemlerde filtre etme güçlükleri söz konusudur. Buna göre elektrotun bağlı olduğu kafayı hassas hareket ettirecek olan Z ekseni için tasarlanan sürücüye ait açık devre şeması Şekil 4 de, fotoğraf ise Resim 2 de gösterilmiştir[8]. 439

4 PLC ve çevre birimlerinin bağlantısı ve kontrolüne ait blok diyagram Şekil 5 te sunulmuştur[8]. Dijital Giriş (Input) FPX PLC Dijital Çıkışlar (Output) DC Servo Motor Analog Çıkış Modülü Bekleme Süresi Geri Çekme Süresi Şekil 4. Z ekseni için DC servomotor sürme devresi D/A- 1 D/A- 2 GAP Voltajı Hassasiyet Resim 2. Z ekseni için servomotor sürücüsü fotoğrafı 4. Denetleme ve kontrol ünitesi Geliştirilen güç kaynağı ünitesinin denetimini sağlamak üzere PLC ve operatör panel kullanılmıştır. PLC ve operatör panel için gerekli olan yazılımlar bilgisayar ile cihazlara gönderilmiştir PLC kontrol yazılımı Kontrol ünitesi için Tablo 2 deki özellikler sahip Panasonic FP-X serisi PLC kullanılmıştır. PLC den istenilen analog çıkışları elde etmek için iki çıkışlı D/A dönüştürücü kullanılmıştır. Panasonic FPX PLC nin önemli üstünlükleri, aynı anda dört eksen çıkış verme özelliğine sahip olması, PWM çıkış verebilmesi, USB ile programlanabilme özelliğine sahip olması, ekstra modüllerin eklenebilmesi, takılacak bir pil vasıtasıyla adreslerdeki bilgilerin saklanabilmesi, doğrudan operatör panel ile haberleşme yapabilmesi ve yazılımının kolay bulunabilmesidir. Tablo 2. Panasonic FP-X serisi PLC özellikleri İşlemci hızı 0.32 usec Çalışma anında düzenleme 32K program hafızası Eklenebilen kartlar 50 Micro saniyeli işlem hızı I-PD kontrol 100KHz Hareket hızı Modbus Master & Slave FP-X 24v sensör güç kaynağı 16 İstasyonlu master/master ağı USB Girişi Otomatik ayarlı PID Kayan nokta birimi 8 Kanal hızlı sayacı Şekil 5. Kullanılan PLC çıkış modülleri kullanımı blok diyagramı PC üzerinden gönderilen pozisyon bilgileri PLC aracılığı ile servo sürücülere gerçek zamanlı bilgi olarak gönderilmektedir. Servo sürücüler pozisyon bilgilerine göre (Darbe Miktarı) istenilen pozisyona hareket etmektedir. Bu sırada servomotorlara bağlı enkoderlerden alınana gerçek zamanlı bilgiler ile karşılaştırarak sürücünün karşılaştırma yapmasına imkân sağlamaktadır[11] Operatör panel (touch panel) denetimi Operatör panel (Touch Panel) endüstriyel uygulamalarda çok sık kullanılan kullanıcının sistemi kontrol edebileceği dokunmatik ekranlardır. Bir nevi mini bilgisayar olarak da adlandırılabilir[8]. Geliştirilen sistemin servo kontrol ünitesinin ve güç kaynağı ünitesinin kullanıcı denetimini sağlamak için Easy View marka MT506S modeli renkli operatör panel kullanılmıştır. Geliştirilen güç kaynağı ünitesi PLC tabanlı ve operatör panel kontrollü bir sistem olup operatör panel denetim blok diyagramı Şekil 6 da gösterilmiştir[8]. Operatör Panel (Touch Panel) FPX PLC Güç Kaynağı Ünitesi Servo Kontrol Ünitesi Şekil 6. Operatör panel kontrolü blok diyagramı Operatör panel üzerinden gönderilen değerler (dijitial değer olarak 1 bit gönderilmiş ve bu 1 bitlik sürenin zamanı 440

5 ayarlanmıştır) PLC üzerinden güç kaynağı ünitesinin çalışma durumunu belirlemektedir. Operatör panelin çalışma durumu Şekil 7 de gösterilmiştir[8]. Geliştirilen operatör panel yazılımı EBW-500 programı kullanarak geliştirilmiştir. Kullanıcı isteğine bağlı olarak işleme seçeneği seçilmek suretiyle işlem yapılabilmektedir. Geliştirilen operatör panel yazılımının bilgisayar üzerinden online kontrol edilebilmesi önemli bir avantaj olarak görülmektedir[8]. Geliştirilen operatör panel yazılımı endüstriyel uygulamalarda kullanılan klasik kontrol sisteminin aksine işleme parametreleri kullanıcı isteğine bırakmaktadır. Kullanıcı klasik kontrol sistemlerinde olan kademe seçiminin yanında istediği değeri PLC üzerinden hem servo kontrol ünitesine hemde jeneratör ünitesine gönderebilmektedir. Zaman kısmında ki değer ise farklı eksenel noktalar için belirtilen işleme zamanlarıdır. Örneğin; kullanıcı üç noktada işleme yaptığını varsayarsak birinci noktada 40 s, ikinci noktada 20 s üçüncü noktada ise 50 s çalışması isteniyorsa belirtilen değerler işleme adımlarının yanında belirtilen alana girilmesi suretiyle yapılmaktadır. Bu adımların sayısı PLC içinde belirtilen sayı kadar oluşturulabilmektedir[8]. Şekil 9. Otomatik mod çalışma ekranı Tasarımı yapılan ve geliştirilen güç kaynağı Resim 3 de gösterilmiştir[8]. Şekil 7. Operatör panel çalışma durumu Kullanıcı Şekil 7 de vurum frekansı, t on (PWM) oranını ve buna bağlı olarak bekleme ve geri çekme süreleri ile aralık voltajı (kıvılcım aralığı) nı ayarlamalıdır. Frekans kademeleri 0-12,5 KHz arasında ayarlanabilmektedir. Tezgâhın uygun çalışma işlemini gerçekleştirmesi için frekans 1KHz den itibaren ayarlanmıştır. Şekil 8. Güç ayarı ekranı Güç değerlerinin ayarlanmasından sonra Şekil 8 de start butonuna basıldığında belirtilen değerlerde işlem başlamaktadır. Şekil 9 da Otomatik mod Reçete ile işleme seçeneği olarak adlandırılmıştır. Kullanıcı isteğine bağlı olarak geliştirilen reçete sistemi ile işlenecek malzemenin farklı konumlarına ister adım adım ister her adım bittiğinde diğer adıma geçiş şeklinde otomatik olarak ayarlanabilmektedir. Bu durumda kullanıcı için geliştirilen önemli bir fark her adım için farklı işleme parametreleri (Güç kaynağı ünitesi için) girebilmektedir[8]. Resim 3. Tasarlanan güç kaynağı ünitesi Geliştirilen PLC tabanlı operatör panel kontrollü güç kaynağının teknik özellikleri Tablo 2 de verilmiştir. 441

6 Tablo 2. Güç kaynağına ait teknik bilgiler Elektronik Güç Devresi Güç (220 V, 50 Hz, 1~) Boşalım Akım Kademeleri Vurum Süresi Kademeleri * Bekleme Süresi Kademleri * Çalışma Süresi Kademeleri * Geri Çekme Süresi Kademeleri * Vurum Frekansı 2,5 KVA A μs μs 0,2-0,4-0,8-0,8-1,6-3,2-6,4-12,8 s 0,2-0,4-0,8-0,8-1,6-3,2-6,4-12,8 s Khz ( 19 kademe) [8] M. F. Işık, Bilgisayar Destekli Elektro Erozyon Yöntemi ile Talaş Kaldırma Sistminin Tasarımı ve Uygulanması, Gazi Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü Elektrik Eğitimi Anabilim Dalı, Doktora Tezi, 2009 [9] G. Wollnberg, H. P. Shulze, M. Timm, T. Pape, Simulation of EDM Installations, Proceedings of ISEM XI, Lausanne Switzerland, s: , [10] L. Fu, Robust Adaptive Decentralized Control of Robot Manipulators, IEEE Transactions on Automatic Control, Cilt: 37, No:2, [11]Coşkun, İ., Işık, M.F., Position and speed control of servomotor using microcontroller", Gazi University Institute of Science and Technology, G.U. Journal of Science, 17 (3) * Verilen değerler standart değerlerdir, fakat bu değerler kullanıcı isteğine göre ayarlanabilmektedir. ** İsteğe göre ayarlanabilmektedir. 5. Sonuç Geliştirilen PLC tabanlı ve operatör panel kontrollü güç kaynağı endüstriyel uygulamalardaki yapıya benzer olarak tasarlanmış ve imal edilmiştir. Geliştirilen güç kaynağına hem hızlı bir tepki zamanı özelliği hemde istenilen değerler dış etkilerden etkilenmeden daha doğru ve hatasız değerler gönderilebilme imkânı sağlanmıştır. Operatör panel ile PLC arasında veri iletme hızı çok yüksek olduğundan hızlı açma ve kapama işlemleri için uygun bir yapı sunulmuştur. Aynı zamanda PLC ve güç kaynağı arasındaki haberleşme hızın da yüksek olması talaş kaldırma oranının istenilen değerde tutulmasını sağlamıştır. Gerçekleştirilen uygulama istenildiği takdirde bilgisayar üzerinden de kontrol edilebilmektedir. Ayrıca PLC yazılımı sayesinde operatör panel üzerinden birden fazla işleme parametresi ayarlanabilmektedir. Bunun yanında geliştirilen operatör panel yazılımı ile tek işleme ya da çoklu işleme durumları için de uygun bir yapı oluşturulmuştur. Kaynakça [1] S. H. Halkacı, Elektroerozyon (EDM) İle İşlemede Yarı Küresel Uçlu Genel Amaçlı Elektrodların kullanılabilirliğini Araştırılması S.Ü. Bilimsel Araştırma, Konya, Proje No : 98/081, [2] B. Ekmekçi, O. Elkoca, A. Erden, Comparative Study on the Surface Integrity of Plastic Mold Steel due to Electric Discharge Machining, Metallurgical and Materials Transactions B, Cilt:36 No:2, s: , [3] B. Ekmekçi, O. Elkoca, A. E. Tekkaya, A. Erden, Residual Stress State and Hardness Depth in Electric Discharge Machining: De-ionized Water as Dielectric Liquid, Machine Science and Technology, Cilt: 9, s: 39 61, [4] J. Doval-Gandoy, R. Pasandin, B. Fernandez, Sharpened of saw blades by electrical discharge machining, Industrial Electronics Society, IECON nd Annual Conference Of IEEE, s:5, [5] Furkan Makine Sanayi Elektroerozyon Tezgahları Temel Bilgiler Kılavuzu, [6] C. Çoğun, Ş. Akaslan, The effect of Machining parameters on tool wear and machining performance in EDM, KSME International Journal, Cilt: 16, No: 1, s: 46-59, [7] Y. Şahin, Talaş Kaldırma Prensipleri 2, Nobel Yayın Dağıtım, Ankara,

7 Esnek Üretim Sistemlerinde Kördüğüm Problemi ve Çözüm Yöntemleri Murat Uzam 1, Gökhan Gelen 2 1 Elektrik-Elektronik Mühendisliği Bölümü Melikşah Üniversitesi, Talas-Kayseri 2 Mekatronik Mühendisliği Bölümü Gaziosmanpaşa Üniversitesi, Tokat Özetçe Esnek üretim sistemleri, bilgisayar kontrollü makine takımlarının, tamponların, konveyörlerin, robotların, otomatik güdümlü araçların ve diğer makinaların birleşimi olan pazar değişimlerine hızlı cevap verebilen sistemlerdir. Esnek üretim sistemlerinde esneklik kaynakların paylaşımı arttırılabilir. İki veya daha çok iş kümesinin her birinin diğer kümedeki işlerin tutmakta oldukları kaynakları bırakmaları için belirsizce beklemesine kördüğümün (deadlock) denilmektedir. Bu çalışmada esnek üretim sistemlerinde meydana kördüğüm problemi ve çözüm metotları incelenmektedir. 1. Giriş Yirminci yüzyılın başlarında Henry Ford tarafından popüler hale getirilen seri üretim (mass production) insan toplumunun ve medeniyetinin gelişmesine ve ilerlemesine çok büyük katkı sağlamıştır. Ancak son otuz yılda hızlı pazar değişimleri sebebiyle gereksinim duyulan küçük miktardaki çoklu ürün türleri sebebiyle bazı problemler ortaya çıkmaktadır [1]. Bir üretim sisteminin uzun vadede hayatiyetini devam ettirebilmesi her şeyden önce değişken pazar taleplerine hızlı cevap verebilmesine bağlıdır. Bu tür teknolojik sınıra ancak esnek üretim sistemleri (flexible manufacturing systems - FMS) yardımıyla ulaşılabilir [2,3]. Bir FMS, bilgisayar kontrollü makine takımlarının, tamponların, konveyörlerin, robotların, otomatik güdümlü araçların (automated guided vehicles - AGV) ve diğer malzeme aktarma araçlarının (material-handling devices) bir birleşimidir. Pazar değişimlerine hızlı cevap verebilmek için esnekliği attırmak gerekir. Bu amaçla FMS genellikle yüksek seviyede kaynak paylaşımı (resource sharing) sergiler. Kaynak paylaşımının mevcudiyeti, iki veya daha çok iş kümesinin her birinin diğer kümedeki işlerin tutmakta oldukları kaynakları bırakmaları için belirsizce beklemesi anlamına gelen kördüğümün (deadlock) gerçek sebebi olan dairesel bekleme (circular wait) durumlarına sebep olabilir. Bu tür bir sistemde kördüğümler oluşur oluşmaz devam ederler ve bir insan veya başka harici bir işlemin müdahalesi olmaksızın çözümlenemezler. Bilgi teknolojisinin modern üretim sistemlerinde yaygın uygulanması sonucunda, modern üretim sistemlerinin güvenlik (safety), güvenilirlik (reliability) ve diğer muhtelif karmaşık talepleri kontrol yazılımı ile karşılanmaktadır [4]. Tesis ve bakım işlemleriyle karşılaştırıldığında kontrol yazılımının tasarımı kontrol mühendisleri için karmaşık ve zahmetli bir görevdir. Kördüğüm, sistemin bir kısmının veya tamamının durmasına sebep olabileceğinden, yarı iletken üretimi veya kritik dağıtılmış veri tabanları gibi yüksek derecede otomatik sistemlerde kötü sonuçlara sebebiyet verebileceğinden kontrol mühendisleri kördüğüm problemlerini dikkatli bir şekilde hesaba katmalı ve uygun bir şekilde çözmelidir. Otomatik üretim sistemlerindeki kördüğüm problemlerine hem akademik hem de endüstri çevrelerinden yoğun ilgi gösterilmektedir [1]. Bir kördüğüm oluşması için, ilk defa [5] de ortaya konulan ve Coffman şartları olarak bilinen dört şart mevcuttur: 1. Karşılıklı dışlama şartı (mutual exclusion condition): bir kaynak bir anda birden fazla işlem tarafından kullanılamaz. 2. Tut ve bekle şartı (hold and wait condition): hâlihazırda kaynakları tutan işlemler yeni kaynakları talep edebilirler. 3. Boşaltmama şartı (no pre-emption condition): hiçbir kaynak o kaynağı tutmakta olan işlemden zorlamayla boşaltılamaz ve kaynaklar ancak işlemin açık aksiyonu ile serbest bırakılabilirler. 4. Dairesel bekleme şartı (circular wait condition): her bir işlemin zincirdeki bir sonraki işlem tarafından tutulan bir kaynak için beklediği iki veya daha fazla işlem dairesel bir zincir oluşturur. Bir kördüğüm oluşmasına sebep olan dört şarttan birinin etkisini yok etmek bir kaynak paylaşım sisteminde kördüğümlerin oluşmasını imkânsız hale getirir. Bir otomatik FMS in fiziksel karakteristikleri ve teknik altyapısı ilk üç şartın her zaman mevcut olduğunu ve kördüğümleri yok etmenin tek çaresinin de dairesel bekleme şartının ortadan kaldırılması olduğunu ortaya koymaktadır [1,6]. FMS te kördüğüm problemlerinin araştırılması için kullanılan üç temel matematik araç mevcuttur. Bunlar; Digraflar (directed graphs yönlenmiş graflar), otomata ve Petri ağlarıdır [6]. Bir Digraf kendisinden kördüğüm kontrol prensibi türetilebilen, operasyonlar ve kaynaklar arasındaki etkileşimi tanımlayan basit ve sezgisel bir araçtır. Formal diller ve sonlu durum makineleri temelleri üzerine kurulan gözetimli kontrol teorisi (Supervisory control theory - SCT) [7] ayrık olay sistemlerinin (discrete event systems) modellenmesi ve kontrolü işlemlerini kapsamlı ve yapısal olarak 443

8 gerçekleştirmeyi hedeflemektedir. Bazı etkili ve hesaplaması verimli kördüğüm kontrol prensipleri otomata temelli olarak geliştirilmiştir. [8-12]. Özellikle belirli bir sınıf kaynak atama sistemi için polinom karmaşıklığına sahip teorik olarak önemli bir kördüğüm önleme prensibi [13] te geliştirilmiş ve daha sonra Petri ağı formunda tekrar tanımlanmıştır [14]. FMS lerle ilgili kördüğüm önleme üzerine yapılan çalışmalar dikkate alındığında, FMS lerin modellenmesi ve kontrolü konularının incelenmesinde Petri ağlarının önemi gün geçtikçe artmaktadır. Bu bildirinin ikinci bölümünde esnek üretim sistemleri ve özellikleri kısaca tanıtılmaktadır. Üçüncü bölümde kördüğüm problemi temel bir örnek FMS üzerinde açıklanmış ve dördüncü bölümde bu kördüğüm probleminin Petri ağları ile çözümü kısaca sunulmuştur. Beşinci bölümde FMS lerde kördüğüm çözüm stratejileri ve çözüm bekleyen problemler açıklanmıştır. Altıncı bölümde ise bu çalışmanın sonuçları yer almaktadır. 2. Esnek Üretim Sistemleri Yalın ve atölye tipi üretim yapan geleneksel üretim sistemlerinde yüksek düzeyde yarı mamul stoku, uzun iş kuyrukları, düşük tezgah faydalanma oranları gibi problemlerle karşılaşılmaktadır. Diğer bir deyişle, etkinlik ve esneklik geleneksel üretim sistemlerinin üzerinde önemle durduğu problemler olmaktadır. Son yıllarda adları çok sık duyulan ve giderek daha geniş bir uygulama alanı bulan bir bilgisayar bütünleşik üretim (computer integrated manufacturing CIM) sistemi olan esnek üretim sistemleri (flexible manufacturing systems FMS), bu problemlere çözüm getirmek amacıyla geliştirilmişlerdir. FMS, değişikliklere belirli bir esneklik ölçüsünde cevap verme yeteneği bulunan üretim sistemidir. Esneklik temelde makine esnekliği (machine flexibility) ve rotalama esnekliği (routing flexibility) olmak üzere iki grupta düşünülebilir. Makine esnekliği, yeni ürün türlerini üretmek için yapılabilecek değişikliklere karşı sistemin müsaade kabiliyetini ve bir parça üzerinde gerçekleştirilen işlemlerin sırasını değiştirebilme kabiliyetini ifade eder. Rotalama esnekliği, bir parça üzerinde aynı işlemi gerçekleştirebilecek çoklu makinelerin kullanılabilme kabiliyeti ile hacim, kapasite veya yapabilirlik gibi büyük ölçekli değişiklikleri sistemin yerine getirebilme kabiliyetini ifade etmektedir. FMS sistemlerinin çoğu üç ana kısımdan oluşur. Bunlar; CNC vb. otomatik iş makineleri; makineleri birbirine bağlayan parça akışının sağlandığı malzeme aktarma sistemi; ve malzeme hareketlerini ve makine akışını kontrol eden merkezi kontrol bilgisayarıdır. Şekil 1 de basit bir esnek üretim sistemi görülmektedir. Bir FMS in en önemli avantajı, yeni bir ürünü üretmek için gerekli zaman ve çaba gibi üretim kaynaklarının işletilmesindeki yüksek esnekliktir. FMS in en iyi uygulaması, seri üretimdekine benzer küçük ürün gruplarının üretimidir. FMS in gelişimindeki en büyük etken, bilgisayar teknolojisinde gerçekleştirilen ilerlemelerdir. FMS lerin en önemli özelliği, belli bir süre boyunca insan müdahalesine gerek göstermeden çalışabilmeleridir. Esnek üretim sistemlerinin genel özellikleri aşağıda sıralanmaktadır. Esnek Üretim Sistemleri ürün türünün fazla olduğu işletmelerde uygulanabilir. Esnek Üretim Sistemleri aynı gruptan olup farklılık gösteren parçaları üretmek amacıyla kullanılmaktadır. Arklı parçaları üretmek için makine-teçhizatta küçük çaplı değişiklikler yapılabilir. Mamul, yarı mamul ve hammadde otomatik bantlarla, malzeme ve taşıyıcılarla hareket edebilmektedir. Genel amaçlı makine-teçhizat ve malzeme taşıma sistemini kontrol eden ana bir bilgisayar vardır. Farklı parçaların üretilmesi makineler üzerinde gerçekleşen otomatik değişikliklerle mümkün olabilmektedir. Fabrikaya hammadde girişinden mamul çıkışına kadar tüm işlemler otomasyona dayalı olarak bilgisayarla gerçekleştirilmektedir. Şekil 1: Basit bir esnek üretim sistemi. 3. Kördüğüm Problemi Esnek üretim sistemlerinde esneklik kaynakların paylaşımı ile sağlanmaktadır. İki veya daha çok iş kümesinin her birinin diğer kümedeki işlerin tutmakta oldukları kaynakları bırakmaları için belirsizce beklemesine kördüğümün (deadlock) denilmektedir. İki makine ve bir robottan meydana gelen basit bir FMS te körüğümün nasıl oluşabileceği bu kısımda açıklanmaktadır. İncelenecek olan sistem Şekil 2 de görülen esnek üretim sistemidir. Makineler (M1 ve M2) aynı anda sadece bir parçayı işleyebilir ve benzer şekilde robot (R) sadece bir parçayı bir makineden diğerine aktarabilir. P1 ( ) ve P2 ( ) adında iki farklı parça bu sistem tarafından işlenmektedir. Parçalar makinelere I/O1 ve I/O2 giriş/çıkış tamponları tarafından yüklenip çıkarılmaktadır. Buna göre bu iki farklı parçanın makineler ve robot tarafından işlenmesini ifade eden iki farklı üretim akışı söz konusudur: P1 için üretim akışı P1: M1 R M2 şeklindedir. Yani P1 parçası 1nci giriş/çıkış tamponundan M1 e alınarak işlenir. M1 de işlenen parça robot tarafından alınarak M2 ye aktarılır. M2 de işlenmesi biten P1 parçası daha sonra 2nci giriş/çıkış tamponu üzerinden sistem dışına gönderilir. Benzer şekilde P2 için üretim akışı P2: M2 R M1 şeklindedir. Bu sistemde spesifikasyon olarak herhangi bir kördüğüm (deadlock) olmaksızın iki farklı üretim akışının sağlanması istenmektedir. Şekil 2: Basit bir esnek üretim sistemi (FMS) ve iki farklı parça için üretim akışları. 444

9 Bu sistemde kördüğüm problemi ortaya çıkmaktadır. Şekil 3 te basit FMS te kördüğüm oluşması aşamalarından biri incelenmektedir. Şekil 3.(a) da sistemde işlenen her hangi bir parça bulunmamaktadır. Şekil 3.(b) de sistemde P1 parçası M1 tarafından işlenmektedir. Şekil 3.(c) de M1 tarafından işlenen P1 parçası robot tarafından alınmıştır. Şekil 3.(d) de robot P1 parçasını M1 den M2 ye taşırken bu kez M2 bir P2 parçasını işlemeye başlamıştır. Son olarak Şekil 3.(e) de robotta yüklü P1 parçası varken ve M2 bir P2 parçasını işlerken M1 de bir P1 parçasını işlemeye başlamıştır. Bu durumda sistem kördüğüme girmiştir. Çünkü M2 bir P2 parçasını işlemekte olduğu için robot yüklediği P1 parçasını M2 ye aktaramamaktadır. M2 işlediği P2 parçasıyla ilgili işlemini bitirse bile robot yüklü olduğu için bu parçayı boşaltması mümkün değildir. Benzer şekilde M1 işlediği P1 parçasıyla ilgili işlemini bitirse bile robot yüklü olduğu için bu parçayı boşaltması mümkün değildir. Böylece sistemdeki paylaşılan kaynaklar olarak makineler ve robot her biri bir diğerini beklemeye devam eder. Buna dairesel bekleme durumu adı verilir. Sistem bu kördüğüm durumundan kurtulmazsa sürekli olarak bu şekilde beklemeye devam edecektir. kullanılarak kördüğümün çözümü için kontrol mevkileri (monitörler) hesaplanır. Bulunan bu monitörler kontrol edilmemiş Petri ağı modeline eklenerek kontrol edilmiş model elde edilir. Sonuçta elde edilen kontrol edilmiş model PLC (programmable logic controller) gibi bir sistem gerçekleme aracı yardımıyla FMS in kontrolünde kullanılır. Bir önceki kısımda incelenen basit FMS için burada incelenen çözümün daha detaylı şekli [15] te mevcuttur. Verilen iki üretim akışı için oluşturulan Petri ağı modeli Şekil 4 te görülmektedir. Bu Petri ağı analiz edilirse sistemin olası toplam 20 farklı duruma ulaşabildiği ve bu durumlardan 5 inde sistemin kördüğüm problemine maruz kaldığı anlaşılmaktadır. Buna göre maksimum müsaade edici (optimal) bir çözüm elde edilmesi için kontrol edilmiş modelde sistemin canlı olması ve 15 duruma ulaşabilmesi gerekir. [15] te önerilen yöntemin kullanılması sonucunda bu ağdaki kördüğüm probleminin optimal şekilde çözülmesi için Şekil 5 de görülen 3 tane kontrol mevkisi hesaplanmıştır. t1 Machine 1 t8 p2 p3 p4 t2 t7 p1 p5 p6 p7 p11 t3 Robot t6 p8 p9 p10 t4 Machine 2 t5 Şekil 4: Üretim akışları için FMS in Petri ağı modeli. Sonuçta bu üç kontrol mevkisinin Şekil 4 teki kontrol edilmemiş Petri ağına ilave edilmesiyle Şekil 6 da görülen kapalı-çevrim kontrol sistemi ya da bir başka deyişle kontrol edilmiş model elde edilir. Şekil 3: Basit FMS te kördüğüm oluşması. t1 C1 t6 t2 C2 t6 t1 C3 t7 Bu sistemde kördüğüm oluşumunu bu şekilde takip etmek mümkündür. Fakat çok karmaşık bir FMS için kördüğümün bu şekilde bulunması mümkün değildir. Bu nedenle modelleme yöntemlerinden faydalanarak FMS te kördüğümle ilgili analiz ve kontrol yöntemleri geliştirilmiştir. Bir sonraki kısımda burada incelenmiş olan basit FMS için Petri ağı kullanılarak kördüğüm kontrolünün nasıl yapıldığı kısaca incelenmektedir. 4. Petri Ağları Kullanılarak Kördüğüm Önleme Petri ağları kullanılarak FMS te kördüğüm konusuyla ilgili gerçekleştirilmiş pek çok çalışma mevcuttur. Bu kısımda Petri ağları kullanılarak FMS te kördüğüm önleme (deadlock prevention) konusunda kısa bir inceleme sunulmaktadır. Öncelikle FMS in (kontrol edilmemiş) Petri ağı modeli elde edilir. Sonra bu model bir Petri ağı yazılımı yardımıyla analiz edilerek kördüğüm problemi olup olmadığı incelenir. Kördüğümün varlığı durumunda mevcut bir yöntem t2 (a) t5 t3 (b) Şekil 5: Petri ağı modelinin canlı (live) olması için hesaplanan kontrol mevkileri 5. Kördüğüm Çözüm Stratejileri Kavramsal açıdan esnek üretim sistemlerinde kördüğüm çözümlenmesi için dört farklı strateji mevcuttur: kördüğüm ihmal etme (deadlock ignoring), kördüğüm önleme (deadlock prevention), kördüğümden sakınma (deadlock avoidance), kördüğüm bulma ve telafi etme (deadlock detection and recovery) [1]. 5.1 Kördüğüm İhmal Etme Kördüğüm olasılığı çok düşükse ve diğer kördüğüm kontrol stratejilerinin uygulanması teknik veya mali olarak çok zor ise t5 t2 (c) t6 445

10 Ostrich algoritması [16] olarak bilinen kördüğüm ihmal etme (deadlock ignoring) stratejisi kullanılır. Kördüğüm ihmal etme konusundaki önemli bir örnek; işlem tablosunun dolu olduğu ve tüm işlemlerin daha fazla alt işlemi başlatmaya çalışıyor olduğu durumdaki UNIX işletim sistemidir. Fakat bu, çok nadir olarak karşılaşılan bir durumdur ve bu tür bir durumun önlenmesi çok gereksiz kısıtlamaların kullanılmasını gerektirdiğinden genellikle ihmal edilir. Teorik olarak kördüğüm ihmal etme stratejisi ikna olma ve doğruluk arasında bir değiş tokuştur (trade-off). Otomatik bir üretim sisteminde, teknik ve mali açıdan eğer kaynak paylaşımı yüksek oranda değilse ancak o zaman kördüğüm ihmal etme makul ve mantıklıdır. Bu strateji esnek üretim sistemlerinin ilk gelişim aşamalarında yaygın olarak kullanılmıştır. mevcutsa bu duruma güvenli durum denir. Bir kaynağın bir işleme tahsis edilmesiyle sonraki durumun güvenli olup olmadığına karar verebilmek için her bir hücre denetleyicisinin ve global denetleyicinin global sistem durumuyla ilgili kayıt tutması gereklidir. Bunun anlamı yüksek miktarda depolama alanı ve etkin bir haberleşme kabiliyetinin gerekli olması demektir. Bu durum aynı zamanda içerisinde global bir denetleyici olmayan dağıtık bir kontrol sistemi tarafından kontrol edilen bir otomatik üretim sistemi için geçerlidir. Ayrıca, gerçek sistemlerde çok fazla miktardaki durum sayısından dolayı bir durumun güvenli olduğunu kontrol etmek hesaplaması zor bir işlemdir. Çok teferruatlı yöntemler genellikle yüksek kaynak kullanımı ve çıktı sağlarlar fakat bazı hallerde kördüğümlerin tamamını önleyemezler. Bu tür hallerde eğer kördüğüm oluşursa kördüğüm telafi işlemlerine ihtiyaç duyulur. Tutucu (conservative) metotlar tüm güvenli olmayan durumları, kördüğümleri ve sıklıkla bazen iyi durumları da yok ederler. Bu sebeple sistem performansı düşer. Öte yandan bu tür metotların amacı kolay uygulanabilir olmaktır. Kördüğümden sakınma stratejisine dayanan Petri ağı temelli birçok çalışma mevcuttur [1, 18, 21-24]. 5.4 Kördüğüm Önleme Şekil 6: Optimal kontrol edilen kapalı-çevrim kontrol sistemi. 5.2 Kördüğüm bulma ve telafi etme Kördüğüm bulma ve telafi etmede (deadlock detection and recovery) kaynaklar bir işlem için her hangi bir kontrol yapılmadan tahsis edilir. Kaynak tahsisi ve taleplerinin durumu bir grup işlemin kördüğümlenip kördüğümlenmediğini belirlemek için periyodik olarak tetkik edilir. Bu işlem bir kördüğüm bulma algoritması ile gerçekleştirilir. Eğer kördüğüm bulunursa sistem kördüğümü telafi etmek için bir veya daha fazla işlemi bırakır. Doğru bir kördüğüm bulma algoritması için temel bir gereksinim, olası tüm kördüğümlerin raporlanması ve mevcut olmayan kördüğümlerin ise raporlanmamasıdır. Üretim pratiğinde bu strateji için genellikle insan operatörlere ihtiyaç duyulur. Bu sebepten bu stratejiler çok pahalı olabilir. Bir kördüğümün devam etmesi sistemin tamamının veya bir kısmının durması demektir. Kördüğüm telafisi işlemi hiçbir şekilde basit bir işlem değildir. Gerçekte bulunan bir kördüğümün uygun zamanda ve etkin bir şekilde telafi edilmesi en az kördüğüm bulma kadar zor bir iştir. Kördüğüm bulma ve telefi etme konusundaki çalışmalar genellikle graf teorisi temelli [17-19] olup Petri ağı temelli çalışmalar sınırlıdır [20]. 5.3 Kördüğümden Sakınma Kördüğümden sakınma (deadlock avoidance) stratejisinde, talep edilen bir kaynak talepte bulunan işleme bir sonraki durum eğer güvenli ise ancak o zaman tahsis edilir. Eğer tüm işlemlerin tamamlanmasını mümkün kılan bir çalışma sırası Kördüğüm önleme, kaynak tahsisi çalışmalarında çok iyi tanımlanmış bir yöntem olarak bilinmektedir. Bu yöntemde genellikle kaynaklar için yapılan talepler kördüğüm oluşmayacak şekilde kontrol etmek için kullanılan çevrimdışı (off-line) bir hesaplama yardımıyla elde edilir. Başka bir deyişle kaynaklar talep eden işlemlere, yapılan talep kördüğümle sonuçlanmayacaksa ancak o zaman tahsis edilir. Kördüğüm önleme yaklaşımının amacı sistem üzerine sistemin kördüğüm durumlarına ulaşmasını önleyecek bazı kısıtlamaların konulmasıdır. Bu durumda hesaplama, çevrimdışı ve statik olarak yapılır ve kontrol prensibi bir kez tesis edildikten sonra sistem hiçbir zaman istenmeyen kördüğüm durumlarına ulaşamaz. Bir kördüğümü önlemenin en basit şekli bir işlem çalışmaya başlamadan önce gerekli tüm kaynakların talep edilmesiyle gerçekleşir. Fakat bu işlem sistem koşut zamanlılığını (concurrency) ve operasyonel esnekliğini yok ettiğinden dolayı yüksek oranda verimsizdir. Kördüğüm önleme algoritmalarının önemli bir avantajı problemler sistem tasarımı ve planlaması aşamalarında çözüldüğü için bu algoritmaları çalıştırma zararı yoktur. En temel eleştiri bu yöntemlerin çok tutucu olduğu ve böylelikle kaynak kullanımını ve sistem üretkenliğini düşürdüğü şeklindedir. Kördüğüm önleme, genellikle kördüğümlerin ciddi sonuçlarının olabileceği ve yüksek miktarda ekonomik kayıplara sebebiyet verilebilecek güvenlik kritik sistemlere uygulanabilir olarak değerlendirilmektedir. Literatürde kördüğüm önleme konusundaki yöntemlerde araç olarak genellikle Petri ağları kullanılmaktadır. Kördüğüm önleme yöntemleri aşağıdaki gibi gruplanmaktadır. Başlangıç işareti konfigürasyonu Yapısal Analiz metotları Ulaşılabilirlik grafı temelli yaklaşımlar Temel sifona dayalı yaklaşımlar Birleştirilmiş Teknikler 446

11 6. Çözüm Bekleyen Problemler Bu kısımda, literatürde halen çözüm bekleyen bazı problemler hakkında bir değerlendirmeye yer verilmiştir Optimal Gözeticilerin Varlığı Ayrık olay sistemleri için işaret-temelli (marking-based), canlılık uygulayıcı gözeticilerin varlığı konusunda ulaşılabilirlik grafı, formal diller yaklaşımı, aktif alt-ağlar ve sifon kavramlarına dayalı Petri ağı temelli yöntemler üzerine literatürde çalışmalar bulunmaktadır. Ancak, FMS için monitör temelli optimal bir canlılık uygulayıcı Petri ağı gözeticisinin varlığı konusunda hiç bir çaba sarf edilmemiştir. Doğal ve ilginç bir problem, yapısal ve ilk işaret şartları açısından hangi şartlar altında optimal bir canlılık uygulayıcı Petri ağı gözeticisinin bulunduğunun incelenmesidir Dinamik Kontrol Spesifikasyonları Altında Kördüğüm Önleme Ayrık olay sistemlerinin gözetimli kontrolünde, bir Petri ağındaki önemli ve tipik kontrol spesifikasyonları genelleştirilmiş karşılıklı dışlama kısıtları (generalized mutual exclusion constraints GMEC) olarak bilinen doğrusal eşitsizliklerdir. Diğer şekillerdeki kontrol spesifikasyonları GMEC problemi şekline dönüştürülebilir. Kontrol spesifikasyonlarının bir gözeticinin tasarım ve çalışma fazlarında değişmediği kabul edilir. Fakat pratikte kontrol gereksinimleri bir gözeticinin çalışma fazı esnasında değişebilir. Örneğin, bir takım tezgâhının bozulması veya müşteri siparişinin değişmesi gibi sebeplerle kontrol spesifikasyonları değişebilir. Dinamik kontrol spesifikasyonları bulunan bir FMS te kördüğüm kontrol problemi için şu ana kadar literatürde hiçbir çalışma rapor edilmemiştir Yapısal Karmaşıklığı Azaltma Petri ağı temelli FMS te kördüğüm önleme çalışmaları kapsamında ortaya koyulan sonuçların tamamı için genellikle 3 temel problem karşımıza çıkmaktadır [25]: Davranışsal özgürlük (behavioral permissiveness), Yapısal karmaşıklık (structural complexity), Hesaplama karmaşıklığı (computational complexity). Bu problemler bazı Petri ağı alt sınıfları için çözülmüştür. Örneğin [26] da maksimum müsaade edici gözetici tasarımı için etkin bir yöntem geliştirilmiştir. Fakat buna rağmen hesaplama karmaşıklığı [26] da halen çözülmesi gereken bir problem olarak durmaktadır. Ayrıca bu yöntem gereksiz monitörleri otomatik olarak bulup ayıklama işlemi yapamadığı için yapısal karmaşıklığa da çözüm gerektirememektedir. Görüleceği gibi bir taraftan kazanım sağlanırken diğer taraftan ödün verilmektedir. Ayrıca yapısal karmaşıklıktan bahsedilince bu sadece mevcut monitör sayısının artması olarak değerlendirilmemelidir. Öte yandan monitörlerin sıradan veya genel monitörler olması da yapısal karmaşıklığa etki eden önemli faktörlerdir. Bunlardan birincisi olan sıradan monitör, giriş ve çıkış oklarının ağırlığı 1 olan monitörlerdir. İkincisi olan genel monitörlerde ise monitörün giriş ve/veya çıkış oklarının ağırlığı 1 den fazla olabilir. Görüleceği gibi aynı sayıda iki grup monitör arasında sıradan bir monitör ile genel bir monitör arasında bile yapısal karmaşıklık anlamında farklılıklar olabilmektedir. Buna göre optimal veya optimale yakın yöntemler için yapısal karmaşıklığı önleyici ve/veya azaltıcı yöntemler geliştirilmesi çok önem arz etmektedir Hesaplama Karmaşıklığını Azaltma Bir önceki kısımda ifade edildiği gibi yapısal karmaşıklığı azaltma çalışmaları yanında kördüğüm önleme amacıyla kullanılan yöntemlerde hesaplama karmaşıklığının da azaltılması önemli bir konudur. Burada özellikle ulaşılabilirlik grafı kullanılarak optimal (maksimum müsaade edici) veya optimale yakın çözüm üretilen yöntemler üzerinde yapılacak olan çalışmalar çok daha önemli olarak değerlendirilmektedir. Çünkü [26] da yapılan çalışmadan görüldüğü gibi daha önceleri ulaşılabilirlik grafı kullanılarak geliştirilen yöntemlerin özellikle hesaplama karmaşıklığı olmasından dolayı içerisinde çok fazla durum bulunan pratik sistemlere uygulanmasının zor olduğu ifade edilmekteydi. Fakat [26] daki çalışmadan görüldüğü üzere ulaşılabilirlik grafı kullanılarak geliştirilen optimal bir yöntem 140 milyondan fazla durum içeren büyük ölçekli bir sisteme 53 tane monitör yardımıyla uygulanabilmiştir. Buna göre [26] da önerilen çalışma da dahil olmak üzere Petri ağı temelli FMS te kördüğüm önleme amacıyla optimal veya optimale yakın mevcut yöntemlerin hesaplama karmaşıklığının azaltılması konusunda yapılacak yeni çalışmalara ihtiyaç vardır En İyi (best) Müsaade Edici Canlılık Uygulayıcı Petri Ağları Önceki kısımlardaki değerlendirmelerde ifade edildiği gibi bazı durumlarda FMS te kördüğüm önleme çalışmalarında monitörler kullanılarak optimal Petri ağı temelli çözümler mevcut olmamaktadır. Bu tür problemler optimal çözümün bulunması yerine en iyi (best) müsaade edici canlılık uygulayıcı Petri ağı gözeticisinin (best permissive livenessenforcing Petri net supervisor) bulunması [1] problemine dönüşmektedir. Bu bağlamda bu konu da yeni bir çalışma alanı olarak literatürdeki yerini almış bulunmaktadır Kontrol Edilemez ve Gözlemlenemez Geçişler Bir sistemde kontrol edilemez ve gözlemlenemez olaylar bulunabilir. Benzer şekilde bu tür olayların varlığını bir FMS in Petri ağı modelinde de dikkate almak gerçekçi ve pratiktir. RW teorisinde [7] kontrol edilemez ve gözlemlenemez olaylar yeterli derecede dikkate alınmaktadır. Fakat Petri ağını kullanan araştırmacılar bir FMS için kördüğüm önleme prensibi geliştirdiklerinde genellikle tüm geçişlerin kontrol edilebilir ve gözlemlenebilir olduğunu varsayarlar. Kontrol edilemez ve gözlemlenemez geçişlerin varlığı dikkate alındığında mevcut tüm kördüğüm önleme prensiplerinin pek çoğu tekrardan düzenlenmek ve belki de tekrardan araştırılmak zorundadır. 7. Sonuçlar Bu çalışmada, esnek üretim sistemlerinde oluşan kördüğüm problemi tanıtılmıştır. Kördüğüm problemi esnek üretim sistemlerindeki robot, makine gibi paylaşılan kaynaklar sebebiyle oluşmaktadır. Temel bir kördüğüm problemi iki 447

12 makine ve bir robottan oluşan örnek üretim sistemi üzerinde gösterilmiştir. Literatürde var olan ve halen üzerinde çalışılan kördüğüm çözüm stratejileri tanıtılarak literatürde halen çözüm bekleyen mevcut problemler irdelenmiştir. Teşekkür Bu çalışma, 1112M229 kodlu Esnek Üretim Sistemlerinde Petri Ağları Temelli Kördüğüm Önleme için Yeni Yöntemler Geliştirilmesi Üzerine Teorik Çalışmalar adlı TÜBİTAK EVRENA projesi kapsamında desteklenmiştir. Kaynakça [1] Li Z. W., Wu N.Q., and Zhou M. C., Deadlock Control for Automated Manufacturing Systems Based on Petri Nets - A Literature Review, IEEE Transactions on Systems, Man, and Cybernetics, Part C- Applications and Reviews, Vol: 42, No:4, pp: , [2] Basnet C. and MIZE J.H., Scheduling and control of flexible manufacturing systems: a critical review, International Journal of Computer Integrated Manufacturing, Vol:7, No:6, pp: , [3] Dupond-Gatelmand C., A survey of flexible manufacturing systems, Journal of Manufacturing Systems, vol.1, no.1, pp.1-15, [4] Charr J., Teichroew D., and Volz R., Developing manufacturing control software: A survey and critique, International Journal of Flexible Manufacturing Systems, vol.5, no.1, pp.53-88, [5] Cofman E.G., Elphick M. J., and Shoshani A., Systems deadlocks, ACM Computing Surveys, vol.3, no.2, pp.66-78, [6] Fanti M.P. and Zhou M.C., Deadlock control methods in automated manufacturing systems, IEEE Transactions on Systems, Man, and Cybernetics, Part A: Systems and Humans,, vol.34, no.1, pp.5-22, [7] Ramadge P.J. and Wonham W.M., The control of discrete event systems, Proceedings of the IEEE, vol.77, no.1, pp.81-89, 1989 [8] Lawley M.A., Reveliotis S.A., and Ferreira P.M., Design guidelines for deadlock handling strategies in flexible manufacturing systems, International Journal of Flexible Manufacturing Systems, vol.9, no.1, pp.5-30, [9] Lawley M.A., Reveliotis S.A., and Ferreira P.M., A correct and scalable deadlock avoidance policy for flexible manufacturing systems, IEEE Transactions on Robotics and Automation, vol.14, no.5, pp , [10] Lawley M.A., Integrating flexible routing and algebraic deadlock avoidance policies in automated manufacturing systems, International Journal of Production Research, vol.38, no.13, pp , 2000 [11] Lawley M.A. and Reveliotis S.A., Deadlock avoidance for sequential resource allocation systems: Hard and easy cases, International Journal of Flexible Manufacturing Systems, vol.13, no.4, pp , 2001 [12] Yalçın A. and BOUCHER T.O., Deadlock avoidance in flexible manufacturing systems using finite automata, IEEE Transactions on Robotics and Automation, vol.16, no.4, pp , [13] Reveliotis S.A., Lawley M.A., and Ferreira P.M., Polynomial-complexity deadlock avoidance policies for sequential resource allocation systems, IEEE Transactions on Automatic Control, vol.42, no.10, pp , [14] Park J. and Reveliotis S.A., Deadlock avoidance in sequential resource allocation systems with multiple resource acquisitions and flexible routings, IEEE Transactions on Automatic Control, vol.46, no.10, pp , [15] Uzam M., An optimal deadlock prevention policy for flexible manufacturing systems using Petri net models with resources and the theory of regions, International Journal of Advanced Manufacturing Technology, vol.19, no.3, pp , [16] algorithm, [17] Singhal M., Deadlock detection in distributed systems, IEEE Computer, vol.22, no.11, pp.37-48, Nov [18] Viswanadham N., Narahari Y., and T. Johnson, Deadlock prevention and deadlock avoidance in flexible manufacturing systems using Petri net models, IEEE Transactions on Robotics and Automation, vol.6, no.6, pp , [19] Viswanadham N., Narahari Y., Performance Modelling of Automated Manufacturing Systems Englewood Cliffs, NJ: Pretence Hall, [20] Basile F., Chiacchio P., Giua A., and Seatzu C., Deadlock recovery of Petri net models controlled using observers, Proc. of the IEEE Symposium on Emerging Technologies and Factory Automation, vol. 2, 2001, pp [21] Ezpelata J., Tricas F., Garcia-Valles F., and Colom J.M., A banker's solution for deadlock avoidance in FMS with flexible routing and multiresource states, IEEE Transactions on Robotics and Automaton, vol.18, no.4, pp , [22] Ezpelata J. and Recalde L., A deadlock avoidance approach for non-sequential resource allocation systems, IEEE Transactions on Systems, Man, and Cybernetics, Part A: Systems and Humans, vol.34, no.1, pp , 2004 [23] Wu N.Q. and Zhou M.C., Shortest routing of bidirectional automated guided vehicles avoiding deadlock and blocking, IEEE/ASME Transactions on Mechatronics, vol.12, no.1, pp , [24] Wu N.Q. and Zhou M.C., Deadlock resolution in automated manufacturing systems with robots, IEEE Transactions on Automation Science and Engineering, vol.4, no.3, pp , [25] Li Z.W. and Zhou M.C., Deadlock Resolution in Automated Manufacturing Systems: A Novel Petri Net Approach, Springer, [26] Chen Y.F., Li Z. W., Khalgui M., and Mosbahi O., Design of a maximally permissive liveness-enforcing Petri net supervisor for flexible manufacturing systems, IEEE Transactions on Automation Science and Engineering, vol. 8, Iss. 2, pp ,

13 ÇİFT-AĞAÇ KARMAŞIK DALGACIK DÖNÜŞÜMÜ NÜN GERÇEK- ZAMANLI GERÇEKLEŞTİRİMİ Ferhat Canbay 1, Görkem Serbes 2, Sezer Gören 3, Nizamettin Aydın 1 1 Bilgisayar Mühendisliği Bölümü Yıldız Teknik Üniversitesi 2 Biyomedikal Mühendisliği Bölümü Bahçeşehir Üniversitesi Biyomedikal Mühendisliği Enstitüsü Boğaziçi Üniversitesi 3 Bilgisayar Mühendisliği Bölümü Yeditepe Üniversitesi ÖZETÇE Ayrık dalgacık dönüşümü, elektroensefalogram işaretleri, sinirsel iğnecik işaretleri ve pulmoner işaretler gibi birçok biyomedikal işaretin işlenmesi esnasında, öz-nitelik çıkarımı ve gürültü giderimi amacıyla, kullanılmaktadır. Çift ağaç karmaşık dalgacık dönüşümü (ÇAKDD) ise, ayrık dalgacık dönüşümünün yetersiz kaldığı işaretlerdeki faz kayması problemini çözmek amacıyla tasarlanmış yeni bir dönüşümdür ve biyomedikal işaretlerin işlenmesinde daha iyi sonuçlar verdiği literatürde gösterilmiştir. Günümüzde, biyomedikal işaretler, gelişmiş bilgisayar sistemleri ile gerçek-zamanlı olarak işlenmekte ve çeşitli hastalıkların teşhisinde kullanılmaktadırlar. Bu bildiride ÇAKDD nin gerçek-zamanlı bir sistemde tasarlanması için bir ön çalışma yapılmıştır. Çalışmada ÇAKDD algoritması C programlama dilinde masaüstü bilgisayar ve 18F452 model PIC üzerinde koşturulmuş ve zaman karşılaştırılmaları yapılmıştır. Ayrıca, Mathwork firmasına ait model-tabanlı tasarım programı Simulink kullanılarak algoritmanın alanda programlanabilir kapı dizileri tasarımı yapılmış ve donanımsal gereklilikleri ortaya konulmuştur. 1. GİRİŞ Biyomedikal işaretler, fizyolojik sistemlerin çalışmasının anlaşılmasında ve bu sistemlerdeki bozuklukların teşhisinde kullanılabilecek bilgiler vermektedirler. Biyomedikal işaretlerin yapısına bakıldığında, fizyolojik sistemlerin zamanla-değişen çalışma mekanizmalarından dolayı, durağan olmayan niteliktedirler [1]. Klasik Fourier dönüşümü (FD) uygulandığı işaretleri durağan kabul edip, onlar hakkında zaman bilgisi vermemektedir. Bu sebepten zamanla-değişen biyomedikal işaretlerin işlenmesi için FD uygun değildir. Kısa zamanlı FD (KZFD) ise uygulandığı işareti pencereler kullanarak ufak parçalara ayırmakta ve bu pencereler altında kalan kısımlara FD uygulamaktadır. Bu sayede sıklık bilgisine ek olarak zaman bilgisi de elde edilmektedir fakat kullanılan pencerelerin genişliği sabit olduğu için KZFD de zaman çözünürlüğü ve sıklık çözünürlüğü analiz boyunca sabittir. Biyomedikal işaretlere bakıldığında ise bazı bölümlerinde salınımlı işaret parçaları bulunurken, bazı bölümlerinde ise ani-değişen işaret parçaları bulunabilir. Bu sebepten, biyomedikal işaretleri işleme esnasında sıklık-zaman çözünürlüğü ayarlanabilir bir dönüşüme gereksinim duyulur. Sürekli dalgacık dönüşümü, ölçek-zaman uzayında, salınımlı işaretler parçaları için iyi sıklık-çözünürlüğü ve aynı zamanda ani-değişen işaretler parçaları için iyi zaman-çözünürlüğü sağlayabilmektedir [2]. Bu nedenle biyomedikal işaretlerin işlenmesinde sürekli dalgacık dönüşümü kullanılmaktadır. Ayrık dalgacık dönüşümü (ADD) ise sürekli dalgacık dönüşümünü daha hızlı uygulayabilmek için önerilmiş bir algoritmadır. Bu algoritmada sıklık ve zaman çözünürlükleri dyadik (2 nin katı) olarak değişmektedir. ADD biyomedikal işaretlerin işlenmesinde, öz-nitelik çıkarımında ve gürültü giderimi basamaklarında, sıklıkla kullanılmaktadır [3]. Fakat ADD nin, giriş işaretlerindeki faz kaymalarına karşı aşırı duyarlılık olarak adlandırılan önemli bir eksikliği bulunmaktadır. ADD ile analiz yaparken, ara basamaklarda elde edilen katsayılar giriş işaretlerindeki faz kaymalarından aşırı etkilenmektedirler ve bundan dolayı bu işaretlerdeki bozuklukları tespit etmek amacıyla dalgacık katsayılarını kullanan herhangi bir makine öğrenmesi algoritmasının olumsuz yönde etkilenmesi kaçınılmazdır. Bu olumsuz durumun üstesinden gelmek için, ayrık dalgacık dönüşümünün yeni bir gerçekleştirimi olan çift-ağaç karmaşık dalgacık dönüşümü (ÇAKDD) kullanılabilir [4]. ÇAKDD bu özellikleri sağlarken artıklık olarak ise d boyut olmak üzere 2 d lik bir artıklığa sahiptir. ÇAKDD daha önce embolik işaretleri ve akciğer işaretlerini işlemede kullanılmış ve ADD ye göre daha başarılı sonuçlar elde edilmiştir [5]. Biyomedikal işaretlerin işlenmesinde gerçek-zamanlı ve taşınabilir sistemlerin kullanılması önemlidir çünkü bu sistemler hastanelerde kısıtlı sürede birçok hastaya uygulanabilmeli ve ivedilikle sonuçların alınabilmesi gerekmektedir. Ayrıca günümüzde elektroensefalogram (EEG) işaretleri, sinirsel iğnecik işaretleri ve pulmoner 449

14 işaretler gibi biyomedikal işaretleri kullanan sistemler çok kanallı veri girişine sahiptirler (EEG de 128 kanal [6], sinirsel iğnecik işaretlerinde 94 kanal [7] ve pulmoner işaretlerde 14 kanal [8]), dolayısıyla bu çok kanallı işaretlerin ÇAKDD ile analiz edebilen sistemlerin gerçek-zamanlı ve taşınabilir olması gerekmektedir. Bu gereksinimlerden dolayı bu çalışmada, ÇAKDD algoritmasının gerçek-zamanlı uygulanması için bir önçalışma yapılmıştır. Öncelikle, C programlama dili kullanılarak, algoritma Intel i7 1.6 GHZ işlemcili, 4GB belleğe sahip masaüstü bilgisayar ve 18F452 model PIC üzerinde koşturulmuş ve zaman karşılaştırılmaları yapılmıştır. Ayrıca, Mathwork firmasına ait model-tabanlı tasarım programı Simulink kullanılarak algoritmanın alanda programlanabilir kapı dizileri (FPGA) tasarımı yapılmış ve donanımsal gereklilikleri ortaya konulmuştur. 2. YÖNTEM 2.1. Çift-ağaç karmaşık dalgacık dönüşümü ÇAKDD, ADD nin yetersiz kaldığı işaretlerdeki faz kayması problemini çözmek amacıyla tasarlanmıştır [4]. Bu problemi çözmek için, ÇAKDD içersinde iki tane gerçel ADD bulundurmaktadır. ADD dönüşümlerinin ilki dönüşümün gerçel kısmını, ikinci ADD ise dönüşümün sanal kısmını temsil etmektedir. Analiz ve sentez kısımlarında ADD de olduğu gibi birbirini takip eden gerçel süzgeç bankları artarda uygulanmaktadır. Hem analiz hem de sentez kısımlarında kullanılan süzgeçler birbirleriyle ilişkilendirilmişlerdir ve dönüşüm bütün olarak ele alındığında yaklaşık olarak analitiktir ÇAKDD nin gerçek-zamanlı uygulanma gerekliliği ÇAKDD vb. sinyal işleme algoritmalarının donanımsal ya da gerçek zamanlı olarak gerçeklenmesine çeşitli sebeplerden ötürü ihtiyaç duyulmaktadır. Bunların en başında işaret işleme algoritmalarının birçok elektronik cihazda kullanılması yatmaktadır. Medikal, haberleşme vb. alanlarda işaret işleyen cihazlar kullanılır ve bu cihazlar gömülü sistemler veya mikroişlemciler ile geliştirilir. Bu tür sistemlerde cihazın büyüklüğü, maliyeti ve hızı en büyük kısıtlar olmaktadır. Küçük ve taşınabilir olması gereken bir cihaz ihtiyacı bulunması durumunda bilgisayarların kullanımı uygun düşmemektedir. Ayrıca çok düşük maliyetlerle gerçekleştirilebilecek bir cihaz yerine kat kat maliyetli bir bilgisayarı kullanmak verimli olmamaktadır. Bunların dışında bazı cihazların çok hızlı çalışması gerekmektedir. Böyle durumlarda özel tasarlanmış yongaların kullanılması gerekmektedir ki bahsedilen senaryodaki hız problemi gelen verinin hızından kaynaklı olabilir ya da paralel gelen girdilerin aynı anda işlenmesi gerekliliğinden de kaynaklanabilir. Günümüz bilgisayarlarında kullanılan işlemciler genel amaçlı olup birden çok çekirdeğe sahip olsalar bile yazılan programda kullanılan algoritmanın paralel çalışmaya uygun olması ve bunu da gerçekleyecek olan kişinin çok iyi yapması gerekir. Böyle bir durumda en iyi ihtimalde dahi işlemcinin çekirdek sayısına bağlı kalınmaktadır. Burada unutulmaması gereken bir nokta da gerçekleştirilmeye çalışılan algoritma için gereken işlem sayısı ne kadar düşükse bilgisayarın gerçekzamanlı olarak kullanılabilmesi o kadar mümkün olmaktadır C dili ile masaüstünde uygulama ÇAKDD ve ters ÇAKDD yöntemlerinin C programlama dili ile gerçeklemesi kayan-nokta ve sabit-nokta formatı kullanılarak yapılmıştır. Yöntem uygulanırken, öncelikle veriler alınıp diziye kaydedildikten sonra dizi üzerinde filtre katsayıları Şekil 1 de görüldüğü gibi kaydırılarak FIR süzgeç yöntemi uygulanmıştır. Test sırasında 1600 adet 4096 noktalık çerçeve girdi verisi programa off-line olarak beslenerek sonuçlar doğru bir şekilde elde edilmiştir. Yapılan testin sonucunda 1 saniyelik bir zaman elde edilmiştir. Bu sonuç her hangi bir kişisel bilgisayarda yaklaşık 6,4 MHz frekansta programın gerçek zamanlı olarak kullanılabileceğini göstermektedir. Ancak burada yapılan ölçüm yalnızca ÇAKDD algoritmasının çalışma hızıdır. Gelen verilerin alımı ve elde edilen sonuçların yazılması gibi işlemler de hesaba katıldığında hızın düşeceği aşikârdır. Çalışmada bu durumla ilgili yapılan testlerde verinin dosyadan okunup tekrar dosyaya yazılması gibi bir işlem yapıldığı takdirde hızın 16 kat düştüğü görülmüştür. Bunun temelinde ise işlemci ve çevre birimler arasındaki hız farkı yatmaktadır. Kayan-nokta ve sabit-nokta formatlarının karşılaştırılması için yapılmış testlerde ise sabit-nokta formatının yaklaşık olarak %30 daha verimli olduğu görülmüştür. IEEE formatı da denilen kayan-nokta formatında elde edilen sonuçlar daha hassas olmasına rağmen aritmetik işlemlerin bu formatta gerçekleştirilmesi daha zordur. Özellikle donanım tasarımında, alan büyüklüğü ve gerçekleme zorluğu gibi problemlere sebep olmaktadır. Tamsayı formatı ismi de verilen sabit-noktada ise işlemler tamsayı aritmetiği ile yapıldığı için işlemlerin gerçekleştirilmesi ve donanım tasarımı daha kolay olmaktadır. Çok yüksek hassasiyete ihtiyaç duyulmayan problemlerin çözümünde gayet verimli bir formattır. İşaret işleme alanında çok sıklıkla kullanılmaktadır. Şekil 1. ÇAKKD nin C programlama dili gerçeklenmesi sırasında kullanılan yöntem 2.4. C dili ile PIC üzerinde uygulama ÇAKDD nün PIC üzerinde gerçeklenmesi, bilgisayar üzerinde çalıştırılan, C ile yazılmış, bir önceki bölümde bahsi geçen programa ait algoritma ile mümkün olmamaktadır. Bunun başlıca sebebi PIC in kısıtlı kaynağa, özellikle bellek açısından, sahip bir cihaz olmasıdır. Bellek kısıtı probleminin üstesinden gelebilmek için yalnızca, işlenmek üzere süzgeçlere gelen son 10 (Süzgeç, 10-tap olduğu için) veri hafızada tutulmuştur. Süzgeçlere her veri gelişinde de bir sonuç üretilmiştir. Bir önceki bölümde anlatılan yöntemde ise bütün veriler alındıktan sonra işlemler yapılmıştır. Kullanılan yöntem sayesinde yaklaşık [(Kullanılan Süzgeç Sayısı)*10+(Süzgeç Katsayıları)]*8B+(Programda kullanılan değişkenler vs.) kadar bir hafıza kullanılmıştır. Şekil 2 de 450

15 ÇAKKD nin PIC üzerinde gerçeklenirken kullanılan algoritması görülebilir. ilk satırında zaman bilgisi, ikinci satırında ise veriler sırası ile kayıtlı olmalıdır. Birinci satırda zaman bilgisi olduğu için artan bir düzene sahip olması gerekmektedir, ilgili format Şekil 3 de görülebilir. Şekil 3. Zaman bilgisi düzeni. Şekil 2. ÇAKKD nin PIC üzerinde gerçeklenirken kullanılan yöntem. Testler, PIC 18F452 model ile hem kayan-noktalı hem de sabit noktalı olarak yapılmış olup sabit-nokta kullanımı kayan noktaya göre yaklaşık %35 daha iyi bir sonuç vermiştir. Ancak sabit nokta da dahi karmaşık sayı verisini 19.6sn. de işleyebilmiştir. Sonuçlar, gerçek zamanlı olarak bu PIC 18F452 modelinde 500hz in üzerindeki sıklıklar için gerçek-zamanlı olarak çalışılamayacağını göstermiştir. Çözüm için daha gelişmiş bir modelin kullanılması gerekmektedir SystemGenerator üzerinde uygulama SystemGenerator, Xilinx firması tarafından geliştirilmiş, Mathwork firmasına ait model-tabanlı tasarım programı Simulink te FPGA tasarımına olanak sağlayan bir sayısal işaret işleme aracıdır. SystemGenerator da tasarım yapabilmek için daha önceden her hangi bir FPGA veya yazmaç transfer seviyesinde (RTL) tasarım metodolojisi deneyimine sahip olmaya gerek yoktur. Yapılan modeller, Simulink modelleme ortamında tutulur. FPGA programlama dosyasının oluşturulması için gerekli olan tüm geliştirme aşamaları otomatik olarak gerçekleştirilir [9]. Yapılan çalışmada, ayrık dalgacık dönüşümünün yalnızca gerçek ağacı için modelleme yapılarak test edilmiştir. Sistem sabit nokta formatıyla tasarlanmış olup hız verimliliği ön plandadır. Bilindiği üzere sabit nokta formatı kullanmak, sinyal işleme gibi toplama ve çıkarma işlemlerinin çokça kullanıldığı sistemlerde donanımsal ve zamansal açıdan çok büyük bir verimlilik sağlamaktadır. Çalışmada daha önceden yazılım ortamında kullanılan girdiler dosyadan okutularak modele beslenmesi ve ardından tekrar bir dosyaya yazılması şeklinde bir yöntem izlenmiştir. Bahsi geçen işlemlerin yapılabilmesi için ilk başta yapılması gereken System Generator simgesini modele eklemektir. Bu simge her modelde olması zorunlu bir elemandır. Dosyadan okuma işlemi için Simulink kütüphanesinden Sources seçeneği tıklanarak açılan simgelerden From File simgesinin modele eklenmesi gerekir. Okunacak olan dosyanın.mat uzantılı bir matfile dosyası olması zorunludur. Buna ek olarak dosyanın Dosyadan okunan verilerin Xilinx modülleri tarafından okunabilmesi için verilerin Gateway In bloğundan geçmesi gerekir. Bu modülde ise gelen verinin bit genişliği formatı gibi bir takım düzenlemeler yapılarak girdinin sisteme düzgün bir şekilde geçişi sağlanır. Modelde kullanılan en önemli modüller ise FIR Compiler modülleridir. Bu modüllerde FIR filtreleme işlemleri için gerekli süzgeç katsayıları, giriş ve çıkış bit genişlikleri, donanımda kullanılacak mimariler vs. gibi tüm ayarlamalar yapılabilir. Modelde süzgeç çıkışlarına altörnekleme modülleri konulmuştur. Altörnekleme modüllerinde örnekleme oranı belirlenerek istenilen oran sağlanabilir. Modelin çıkışlarından önce veri yolunun Gateway Out modülünden geçmesi gerekmektedir. Test sonuçlarının beklenen sonuçlarla uyumlu olmasını takiben donanım gerçeklenmesi aşamasına geçilmiştir. Fakat SystemGenerator programının üretmiş olduğu tasarım, alan açısından istenilen verimi sağlamamıştır. Tasarım, deneylerimiz sırasında kullanmış olduğumuz Xilinx Spartan-6 board una sığmamıştır. Yapılan denemeler sonucunda ancak bir alçak veya yüksek geçiren süzgeç modülü Spartan-6 board una sığmıştır. Tasarımının tamamı ancak daha gelişmiş bir board kullanımı ile mümkün görünmektedir. Tasarlanan model Şekil 4 de görülebilir. 3. SONUÇLAR Şu ana kadar yapılan çalışmaların ışığında, hız ve donanımsal gerçeklemelerde kapladığı yer itibariyle sabit-nokta aritmetiğinin daha verimli olduğu görülmüştür. İkinci olarak, bilgisayar ortamında ve mikrodenetleyici ortamında yapılan hız testlerinde gerçek zamanlı olarak yapılabilecek olan işlemlerin çok yüksek sıklıkta olamayacağı görülmüştür. Bu tür ortamlarda belirli sıklıklarda veri akışına sahip sistemlerin yürütülebileceği görülmüştür. Ancak yüksek sıklıklı veya çok miktarda paralel girdiye sahip sistemlerde gerçek zamanlı olarak çalışılabilinmesi için paralel çalışma imkânına sahip olan FPGA ortamına ihtiyaç duyulduğu görülmüştür. Bundan sonraki çalışmada alan verimliği ön planda olan yüksek miktarda paralel girdiyi işleyebilen FPGA tabanlı bir sistemin ortaya konması hedeflenmektedir. 451

16 Şekil 4. ÇAKDD nin SystemGenerator üzerinde gerçekleştirimi. 4. KAYNAKÇA [1] L. Faes, K.H. Chon, ve G. Nollo, A Method for the Time-Varying Nonlinear Prediction of Complex Nonstationary Biomedical Signals, IEEE Transactions On Biomedical Engineering, Cilt: 56, No: 2, [2] M. Akay, Wavelet Applications in Medicine, IEEE Spectrum, Cilt. 34, No: 5, s:50-36, [3] N. Aydin, F Marvasti, H. S Markus, "Embolic Doppler ultrasound signal detection using discrete wavelet transform ". IEEE Trans Inf. Tech Biomed. Cilt: 8, No: 2, s: ,2004. [4] 1.W. Selesnick, R.G Baraniuk ve N.G Kingsbury, -The dual-tree complex wavelet transform, IEEE Signal Process. Mag. Cilt: 22, No: 6, s: , [5] G. Serbes, N. Aydin, Denoising embolic Doppler ultrasound signals using Dual Tree Complex Discrete Wavelet Transform, Engineering in Medicine and Biology Society (EMBC), 2010 Annual International Conference of the IEEE, s: , [6] B. Benjamin, G. Dornhege, M. Krauledat, K. Müller, V. Kunzmann, F. Losch, G. Curio, The Berlin Brain Computer Interface: EEG-Based Communication Without Subject Training, IEEE TRANSACTIONS ON NEURAL SYSTEMS AND REHABILITATION ENGINEERING, Cilt: 14, No: 2, s: , [7] M.W. Oram, N.G. Hatsopoulos, B.J. Richmond, ve J.P. Donoghue, Excess synchrony in motor cortical neurons provides redundant direction information with that from coarse temporal measures., J. Neurophysiol. Cilt: 86, s: , [8] G. Serbes, C.O. Sakar, Y.P. Kahya, N. Aydin, Pulmonary crackle detection using time frequency and time scale analysis, 2012, [9] 452

17 GÜNEŞ TAKİP SİSTEMİ İÇİN DENETLEYİCİ TASARIMI VE UYGULAMASI Murat Orhun 1, Fatih Onur Hocaoğlu 2, Said Mahmut ÇINAR 3 1 Makine Mühendisliği Bölümü Afyon Kocatepe Üniversitesi, Afyonkarahisar 2,3 Elektrik Mühendisliği Bölümü Afyon Kocatepe Üniversitesi, Afyonkarahisar 2,3 Afyon Kocatepe Üniversitesi Güneş ve Rüzgar Enerjisi Uyg. ve Araş. Mer.,Afyonkarahisar Özetçe Güneşten elektrik enerjisi üreten sistemlerin maliyetlerinin kabul edilebilir sınırlara gerilemesi günümüzde kullanımlarının oldukça yaygınlaşmasını sağlamıştır. Ancak bu tür sistemler güneşe sabit bir açıyla konumlandırılarak kullanıldığında verimleri oldukça düşüktür. Diğer taraftan panellere güneş ışınlarının sürekli dik açıyla gelmelerini sağlayacak bir hareket kabiliyeti kazandırılır ve güneşi sürekli takip etmeleri sağlanır ise verim önemli ölçüde artmaktadır. Bu çalışmada güneş takibi için tasarlanmış bir kontrol algoritması tanıtılmıştır. Kullanılan algoritma Afyon Kocatepe Üniversitesi ANS Kampüsüne tesis edilmiş olan bir güneş takip sistemi üzerinde test edilmiş ve Afyonkarahisar şartlarında güneş takip sisteminin performansı izlenmiştir. Sistemden ölçülen veriler incelendiğinde kontrol sisteminin verimi önemli ölçüde arttırdığı anlaşılmaktadır. 1. Giriş Güneş enerjisinden maksimum verim ile faydalanabilmek oldukça önemlidir. Bu tür sistemlerden maksimum verimle faydalanabilmek için güneş ışınlarının güneş panellerinin yüzeyine dik gelmesi gerekir. Aksi takdirde zaten düşük olan verimleri daha da düşecektir. Bu nedenle güneş ışınlarının güneş panellerinin yüzeyine dik gelebilmesi için güneş takip sistemi ve takip algoritması kullanılmalıdır. Literatürde farklı bölgeler için gerçekleştirilmiş pek çok fizibilite çalışması mevcuttur. Aşağıdaki çalışmalar bu tür çalışmalara örnek olarak verilebilir: Abdallah ve Nijmeh (2004), PLC kontrollü, iki eksenli güneş takip sistemi tasarlamışlardır. Kontrol için gün içerisinde güneşin konumunu dört kez ölçmüşler ve bu ölçüme göre güneşin hızını tahmin etmişler. Tahmin ettikleri hız ile sistemi sürekli döndürerek güneşi takip etmişlerdir. Sistemden elde ettikleri enerjiyi, güney yönünde 32 eğim açısı ile yerleştirilmiş sabit sistemde üretilen enerji ile karşılaştırmışlar ve sonucunda hareketli sistemin sabit sisteme göre yaklaşık % 41 daha fazla enerji ürettiğini fakat takip etmek için harcadıkları enerjinin ürettikleri enerjinin %3 ünü geçtiğini belirtmiştir. Abu- Khader ve ark. (2008), PLC kontrollü iki eksenli güneş takip sistemi tasarlamışlardır. Güneş takip sistemini gün içerisinde güneşin konumuna göre dört kez döndürerek ürettikleri enerji sabit sisteme göre %30 ile %45 arasında daha fazla olduğunu ve güneşi takip etmek için harcadığı enerji ürettiği enerjinin %3 ünün altında olduğunu tespit etmiştir. Bingol ve ark. (2006), mikro işlemci tabanlı güneş takip sisteminde step motor ve ışık sensörü kullanarak güneşi takip etmeye yönelik bir çalışma gerçekleştirmişlerdir. Özçelik ve ark. (2011), bir güneş panelini kontrol etmek için yeni bir yaklaşım önermişlerdir. İki eksenli bir sistemin Azimut ve yükseklik açısını önerdikleri yöntemle değiştirebilmektedir. Bir başka çalışmada Clifford ve Eastwood pasif bir güneş izleyici sistemi tasarlamışlardır. Bu sistemin verimi %23 arttırdığını tespit etmişlerdir. Yenilerde yayınlanmış bir çalışmada Koussa ve arkadaşları farklı gökyüzü durumları için en iyi güneş izleyici sistemi tespit etmeyi hedeflemişlerdir. Özel olarak seçtikleri belli günler için sabit ve hareketli sistemlerin verim artış yüzdelerini tespit etmişlerdir. Örneğin 1 Mayıs için sabit sisteme göre hareketli sistemin %36 daha fazla elektrik enerjisi ürettiğini tespit etmişlerdir (Kaussa ve ark. 2012). Rumala (1986), servo motor, foto direnç sensörleri ve sinyal işleme devresi kullanarak gölge yöntemli bir güneş takip sistemi geliştirmiştir. Sefa ve ark.(2009), Türkiye de yapmış oldukları çalışmada RS485 haberleşme ara birimi ve mikro denetleyici kontrollü tek eksenli güneş takip sistemi tasarlamışlardır. Sistem mekanizmasının basit olması sayesinde kolay kurulum ve daha az bakım olanağı sağlayacağını belirtmişlerdir. Demirtaş (2006), bilgisayar kontrollü iki eksenli güneş takip sistemi tasarlamış ve imal etmiştir. Sistemin dikey ve yatay hareketini step motor (adım motoru) ile sağlamıştır. Elde edilen verileri bilgisayar ortamına kaydedebilmek için ve sistemi bilgisayar ile kontrol edebilmek için mikro denetleyici 453

18 kontrollü bir ara birim kullanmıştır. Güneş takip sistemi ile takip edildiğinde normal gün ışığında 12 Volt, güneşe dik olduğu zamanlarda 18,5 Volt, güneşi yeterli hassasiyette takip edemediği veya havanın kapalı olduğu zamanlarda ise 10 Volt civarında gerilim üretmiştir. Hareketli sistemin üretimlerini sabit sistem ile karşılaştırdığında %35 daha fazla üretim elde ettiğini savunmuştur. Roth ve ark. (2004), güneşin konumunu takip etmek için elektromekanik bir sistem tasarlamış ve Federico Santa Maria (UTFSM) Teknik Üniversitesi, Güneş Değerlendirme Laboratuvarında imal etmişlerdir. Platformu iki adet küçük DC motor ile hareket ettirmişlerdir. Güneş ışınlarını pyrheliometre ile doğrudan otomatik olarak ölçmüşlerdir. Bulutlu hava koşulları altında güneş görülmediğinden kullandıkları bir bilgisayar programı ile güneşin konumunu hesaplayarak (algılayıcılar tekrar güneşi algılayana kadar) kontrolü sağlamışlardır. Yapmış oldukları bu çalışmayı Şili nin Valparaiso şehrinde denemiş ve oldukça verimli olduğunu sistemin üzerine yerleştirilen güneş panellerinin dışında kolektör gibi farklı sistemlerinde kolayca monte ederek farklı amaçlar içinde kullanılabileceğini savunmuşlardır. Literatürde birçok güneş takip sistemi tasarlanmış ve birçok bölge için bu sistemlerin performansı incelenmiştir. Bu çalışmada ise güneşin önerilen algoritma ile Afyonkarahisar iklimsel şartlarında izlenmesi durumunda verim artışının ne oranda gerçekleşeceğin tespit edilmesi hedeflenmiştir. Bu çalışmada bir proje kapsamında gerçekleştirilmiş çalışmaların bir bölümü sunulmuştur. Çalışmada tasarlanan PLC tabanlı sistem ve arayüz programı özgün olup sistemin uzaktan erişilip müdahale edilebilirdir. Bu çalışmada Bölüm 2 de tanıtımı yapılan güneş takip sistemi üzerinde yine Bölüm 2 de anlatılan kontrol sistemi ve algoritma kullanılarak ölçülmüş verilere ait grafikler Bölüm 3 de sunulmuş ve Bölüm 4 de elde edilen sonuçlar yorumlanmıştır. Resim 1: Güneş takip sistemin genel görünümü PLC Kontrol Ünitesinin Panoya Montajı PLC kontrol ünitesi bir adet DP20SX2 PLC ana modülü, dört adet DVP04AD analog giriş modülü, iki adet DVP04PT PT-100 sıcaklık ölçme modülü ve iki adet DVP01PU servo kontrol modülü olmak üzere dokuz modülden oluşmaktadır. Bu modüller Resim 2 de görüldüğü gibi birbiri ardına PLC ana modülüne akuple bağlanmıştır. PLC ana modülü ve modüller arasındaki haberleşme modül bağlantı terminalleri üzerinden gerçekleştirilmektedir. Ancak modüller arasında besleme geçişi bulunmadığından tüm modüllerin güç kaynağı ile bağlantıları harici kablo çekilerek gerçekleştirilmiştir. Kablo montajlarının ardından PLC kontrol ünitesi modülleri ile birlikte bir bütün olarak ray üzerine monte edilmiştir (Resim 2). 2. Materyal ve Metot 2.1. Güneş Takip Sisteminin Tanıtımı Aşağıda Resim 1 de iki eksen güneş takip sistemi yer almaktadır. Güneş takip sisteminin hareketi eksen millerine bağlı redüktörü tahrik eden AC Servo motorlar ile sağlanmaktadır. Servo motorların ne zaman ve ne kadar hareket edeceği Bölüm 2.3 de detayları anlatılan kontrol sistemi ile gerçekleşmektedir. Resim 2: Güneş takip sistemin genel görünümü. Panoya montajı yapılan PLC kontrol ünitesinin, ölçme girişleri (panel sıcaklık sensörleri, panel akım ve gerilimleri, kuzey, güney, doğu ve batı LDR girişleri, kuzey-güney ve doğu-batı eksen enkoderleri, doğu-batı sınır sensörü), kontrol çıkışları (kuzey-güney ve doğu-batı servo start-stop çıkışları ve kuzey-güney ve doğu-batı servo motorları sürücüleri için yön ve hız kontrol çıkışları) ve PLC haberleşme bağlantıları gerçekleştirilmiştir. Sıcaklık sensörleri, LDR sensörleri ve haberleşme bağlantıları için blendajlı (shielded) kablolar kullanılmış ve bu kabloların blendajları toprak hattına bağlanmıştır. Böylece ölçme sinyallerinde oluşabilecek olası gürültünün önüne geçilebilmiştir Kurulan Sistemin Devreye Alınması ve Veri Toplama Çalışmaları 454

19 Güneş takip sisteminin kontrolünü ve veri toplama işlemlerini gerçekleştiren yazılım altyapısı temelde iki kısımdan oluşmaktadır. Yazılımlardan ilki PLC kontrol ünitesi içine gömülen ve güneş takip algoritmalarının işletildiği aynı zamanda ölçme işlemlerinin de yerine getirildiği kontrol programıdır. İkinci yazılım ise sunucu bilgisayar üzerinde çalışan ve güneş takip sistemi ile kullanıcı arasında PLC üzerinden iletişim sağlayan arayüz (interface) programıdır. Bu iki program aşağıda sırasıyla ayrıntılı olarak sunulmaktadır PLC Kontrol Programı PLC kontrol ünitesi içine gömülen program servo motorların kontrolünü, güneş panellerinin akım, gerilim, yüzey sıcaklığı gibi parametrelerinin ölçme işlemlerini yerine getirmektedir. Güneş takip sisteminde PLC kullanılmasının sebebi, kontrol ünitesinin ağır işletme koşullarına maruz kalma durumudur. Örneğin kış aylarında açık alanda bulunan kontrol ünitesi sıfırın altında 30 derece soğukta çalışmak zorunda kalabilmektedir. Benzer şekilde yaz aylarında da 40 derecenin üzerindeki sıcakta çalışması gerekebilmektedir. PLC ler endüstriyel şartlarda çalışmaya uygun imal edildiklerinden hem ağır atmosferik şartlara hem de uzun süreli kesintisiz çalışmaya imkân sunmaktadır. PLC güneş takip sisteminin de panelleri istenilen takip algoritmasına göre güneşe yönlendirmekte ve sistemden topladığı verileri belirli zaman aralıklarında (interval) haberleşme portu üzerinden bilgisayara göndermektedir. Zaman aralıkları dakika olarak belirlenmiş ve böylelikle çözünürlüğü oldukça yüksek veri ölçümleri yapılmıştır. Aşağıda PLC kontrol programının tasarlandığı DELTA firmasının ISPSoft isimli program geliştirme ekranı görülmektedir (Resim 3). Resim 3: Delta PLC için program geliştirme yazılımı. PLC için tasarlanan programın akış şeması genel hatlarıyla aşağıda Şekil 1 de görülmektedir. Akış diyagramında görüldüğü gibi ilk olarak, PLC ile sunucu bilgisayar arasındaki uzaktan erişimi sağlayan RS-485 haberleşme hattı ve servo motor sürücü modüllerinin başlangıç ayarları gerçekleştirilmektedir. Ardından güneş takip sisteminin analizinde kullanılan parametreler için analog giriş ölçme süreci yürütülmektedir. Analog ölçme sürecinin tamamlanmasını takiben PLC içinde bulunan gerçek zaman saatinden yıl, ay, gün, saat, dakika ve saniye bilgilerinin okunma işlemi yerine getirilmektedir. Programın buraya kadar olan kısmı parametre ölçümlerini kapsamaktadır ve ölçülen parametreler RS-485 haberleşme hattı üzerinden sunucu bilgisayara gönderilmektedir. Şekil 1: PLC programı akış diyagramı. Ölçme işlemlerinin tamamlanmasının ardından ara yüz programı üzerinde hangi takip algoritmasının seçildiğinin belirlendiği bir sorgulama yapılmaktadır. Ara yüz programında farklı takip algoritmalarının seçimine imkân verilmektedir. Eğer saat başı takip algoritması seçilmiş ise bir alt program çalıştırılmaktadır. Bu alt programın işleyişini gösteren akış şeması aşağıda Şekil 2 de verilmiştir. Saat başı algoritması iki şekilde icra edilebilmektedir. Bunlardan birincisinde; güneşin konumuna göre hareket edilmekte ve bölgeye ait olan azimut ve eğim açıların bulunduğu bir dosyadan alınan verileri kullanarak saat başında bu açı değerlerine uygun olan bir pozisyona paneller konumlandırılmaktadır. İkincisinde ise; paneller, güneşin doğuş ve batış pozisyonları arasında kalan açının eşit aralıklara bölünmesi ile bulunan açı değeri kadar her saat başında hareket ettirilmektedir. Saat başı takip algoritması ikinci seçenekte olduğu gibi icra edilirse ilk olarak platform güneşin doğuş pozisyonuna konumlandırılmaktadır. Ardından güneşin doğuş ve batış konumlarına ilişkin platformun doğu ve batı sınır açıları ile güneşin doğuş ve batış zamanları belirlenmektedir. Bu değerler üzerinden saat başı kat edilecek doğu-batı ve kuzey-güney (yükseklik) eksenindeki açı değeri hesaplanmaktadır (Denklem 1). d b S t t d Başla Başlangıç İşlemleri -RS-485 Haberleşme ayarları -Servo modül ayarları Analog Giriş İşlemleri -Akım girişleri -Gerilim girişleri -Sıcaklık girişleri -LDR girişleri -Enkoder girişleri Gerçek Zaman (RTC) İşlemleri -Yıl, ay ve gün -Haftanın günü -Saat, dakika ve saniye Hayır Güneşe otomatik yönelme alt programı Doğu Platformu doğuya döndür Hayır Otm. yönelme seçildi mi? Yön D-B? b Evet D-B sınırda mı? 1 Evet D-B servo durdur Batı Platformu batıya döndür Platformu kuzeye döndür Yön K-G? Platformu güneye döndür Burada α S saat başı yönelme açısını, α d güneşin doğuş açısı ve α b güneşin batış açısını belirtmektedir. t d ve t b ise sırasıyla güneşin doğuş ve batış zamanıdır. Denklemin paydası gün ışığının mevcut olduğu saat değerini vermektedir. Bu durumda denklemden [derece/saat] biriminde saat başına karşılık gelen açı değeri elde edilmektedir. Kuzey Hayır Hayır 1 D-B sınırda mı? Gecikme 1s mi? Son Evet D-B servo durdur Güney Evet (1) 455

20 Başla İlk işlemler -Platformu doğu ilk pozisyonuna getir Doğuş ve batış parametreleri -Doğu-batı konumları belirle -Doğuş ve batış zamanlarını belirle Saat başı yönelme parametreleri -Saat başı yönelme açısını belirle -Hareket hızını belirle Hayır Güneş doğdu mu? Evet Sunucu Bilgisayar İçin Arayüz Programı Güneş takip sistemi ile kullanıcı arasındaki iletişimi sağlayan arayüz programı; ölçülen parametrelerinin grafikler ve göstergeler yardımıyla izlenmesi, takip algoritmalarının seçimi, verilerin toplanıp kaydedilmesi, güneş takip sisteminin elle kontrolü gibi görevleri yerine getirmektedir (Resim 4a,4b,4c). Bu ara yüz programı özel bir firmaya sistem ihtiyaçları doğrultusunda hazırlatılmıştır. Arayüz programı bir dizüstü bilgisayar üzerinde çalıştırılmaktadır ve bu bilgisayar için Afyon Kocatepe Üniversitesi, Bilgi İşlem Merkezi tarafından sabit IP tahsis edilmiştir. Bu sayede sisteme internet üzerinden uzaktan erişim sağlanabilmiştir. Resim 4a,4b ve 4c de görüldüğü gibi arayüz programı veri izleme göstergelerinin bulunduğu Ana Sayfa, verilerin grafikler üzerinden izlenebildiği Grafik ve güneş takip sisteminin elle kontrol edilebildiği Ayarlar olmak üzere üç sekmeden oluşmaktadır. Hayır Saat başı mı? Evet Platformu doğuya döndür D-B enkoder > S. açısı? Hayır Evet D-B servo durdur Evet Hayır Güneş battı mı? Resim 4a: Güneş takip sistemi arayüz programı Ana sayfa sekmelesi. Son Şekil 2: Saat başı takip algoritması akış şeması. Saat başı açı değerinin belirlenmesine müteakip PLC den alınan gerçek zaman saati değerleri üzerinden güneşin doğuş saati kontrol edilmektedir. Güneş doğmuşsa bu durumda saat başı zamanı yine gerçek zaman saati değerleri üzerinden tespit edilmektedir. Saat başı olmuşsa platform sabit bir hızda doğuya ve kuzey-güney yönünde hareket ettirilmekte ve saat başı açısı değeri kadar hareket sağlanmışsa servo motor durdurulmaktadır. Ardından güneşin batış süresi kontrol edilmekte ve eğer güneş batmamış ise bir sonraki saat başında aynı işlem tekrarlanmaktadır. Eğer güneşin batış süresi gelmiş ise takip durdurulmakta ve platform güneşin doğuş pozisyonuna getirilerek güneşin doğuş süresi beklenmektedir. Elle kontrol algoritması seçilmişse kullanıcının yön istekleri PLC programına gönderilmektedir. PLC programı platformu istenilen yönde, elle kontrol için belirlenen sabit hızda, hareket ettirmektedir. Kontrol sırasında eksen açıları, haberleşme hata kodları ve diğer sistem parametreleri izlenebilmektedir. Resim 4b: Güneş takip sistemi arayüz programı Grafik sekmelesi. Resim 4c: Güneş takip sistemi arayüz programı Ayarlar sekmelesi. Program çalıştırıldığında ilk yapılması gereken işlem sistemin uzaktan kontrolünü sağlayan PLC ile bilgisayar arasındaki RS-485 haberleşmenin sağlanması için port 456

21 Enerji (Wh) Enerji (Wh) Otomatik Kontrol Ulusal Toplantısı, TOK2013, Eylül 2013, Malatya seçiminin yapılmasıdır. Port seçiminin ardından Bağlan butonuna basılarak iletişim başlatılmaktadır. İletişimin başlamasıyla birlikte Ana Sayfa sekmesinde panel akımları, gerilimleri, yüzey sıcaklıkları, PLC tarih ve saati, dış ve iç ortam sıcaklıkları gibi parametre değerleri görüntülenmektedir (Resim 4a). Arayüzün Grafikler sekmesinde ise toplanan veriler grafiksel olarak görülmektedir. Veriler büyütülerek (zoom yapılarak) yakından incelenebilmektedir. Grafik bileşenleri sayesinde verilerin günlük, haftalık değişimleri görülebilmekte ve herhangi bir aksaklık olması durumunda müdahale etme şansı olabilmektedir (Resim 4b). Arayüzün Ayarlar isimli son sekmesinde güneş takip sisteminin elle hareket ettirilmesi sağlanabilmektedir. Elle kontrol seçeneği takip sisteminde gerçekleşecek tamirat ve bakım çalışmalarında platformun uygun pozisyona konumlandırılmasında oldukça faydalı olmaktadır. Ayarlar sekmesinde bu işlem için doğu-batı ve kuzey-güney yön seçme anahtarları bulunmaktadır. Ayrıca elle kontrol durumunda sisteme hâkimiyeti artırmak için doğu-batı ve kuzey-güney enkoder değerleri, doğu, batı, kuzey ve güney yönü ışık şiddeti değerleri ve PLC modülü hata mesajları görüntülenmektedir. Böylece kullanıcı elle sistemi kontrol ederken bu değerleri izlemekte ve kritik bir noktaya yaklaşılmışsa veya bir hata meydana gelmişse sistemi durdurabilmektedir (Resim 4c). Aşağıda arayüz programının akış şeması görülmektedir (Şekil 3). Başla Başlangıç İşlemleri -RS-485 haberleşme için port seçimi -Göstergelerin reset işlemleri Verilerin gösterilmesi -Panel parametreleri -Tarih ve saat -Eksenlerin açı değerleri -Hata mesajları Verilerin kaydedilmesi -Grafik bileşenine -Veri dosyasına Akış şemasında görüldüğü gibi başlangıç ayarlarının ardından verilerin gösterilme ve kaydedilme işlemleri gerçekleştirilmektedir. Veri gösterme ve kayıt işlemlerinin ardından takip algoritmalarının hangisinin seçildiği sorgulanmakta ve seçime göre uygun algoritma icra edilmektedir. Tüm bu işlemler 1 saniye aralıklarla gerçekleştirilmektedir. Ancak verilerin kayıt dosyasına ve grafik bileşenine yazdırma gecikmesi 1 dakika olarak belirlenmiştir. Bu çalışmada Şekil-2 de sunulan saat başı kontrol algoritmasının performansına ait sonuçlar sunulmuştur. 3. Bulgular Saat başı takip algoritması monokristal, polikristal ve ince film teknolojileri ile üretilmiş güneş panelleri için bir yıl boyunca denenmiştir. Denenen bu paneller içerisinden monokristal güneş paneline ait dakikalık sıklıklarla ölçülmüş ve saatlik ortalamaları alınan üretim verilerinin bir yılık değişimleri günlük olarak aşağıda sunulmuştur Zaman (Gün) Şekil 4: Hareketli monokristal güneş panelinin 1 yıllık üretimi Elle kontrol seçilmiş mi? Evet Yön seçimini PLC programına gönder Hayır LDR ile kontrol seçilmiş mi? Hayır Evet Seçimi PLC programına gönder Zaman (Gün) Şekil 5: Sabit monokristal güneş panelinin 1 yıllık üretimi. Hayır Saat başı kontrol seçilmiş mi? Gecikme 1s mi? Son Hayır Güneş açıları kon. seçilmiş mi? Hayır Evet Evet Evet Saat başı kontrol alt programı Güneş açılarına göre kontrol alt programı Şekil 3: Arayüz programı akış şeması. Tablo 1: Monokristal güneş panellerinin 1yıllık üretimleri. Aylar TOPLAM ÜRETİMLER Hareketli Monokristal Sabit Monokristal Ocak Şubat Mart Nisan Mayıs Haziran Temmuz Ağustos Eylül Ekim Kasım

22 Aralık Toplam Yukarıdaki grafiklerden ve tablodan da anlaşılacağı üzere güneş panelinin güneşi takip etmesi durumunda üretimlerinin önemli ölçüde arttığı anlaşılmaktadır. Ayrıca güneşi takip edilmesi durumunda yaz aylarında ki üretimin sabit sisteme göre diğer aylara nazaran daha fazla arttığı görülmektedir. 4. Sonuçlar Bu çalışmada servo motor kullanan iki eksende güneşi takip edebilen uzaktan erişimli PLC tabanlı bir güneş takip sistemi tanıtılmıştır. Sistemin performansı Afyonkarahisar şartlarında izlenmiştir. Güneş takip sistemi ve takip algoritması kullanılması durumunda hareketli monokristal güneş panelinin sabit güneş paneline göre %34,2 daha fazla elektrik enerjisi üretimi yaptığı tespit edilmiştir. [8] İ. Sefa, M. Demirtas ve İ. Çolak, Application of oneaxis sun tracking system, Energy Conversion and Management, Cilt: 50, No: 11, s: , [9] M. Demirtaş, Bilgisayar Kontrollü Güneş Takip Sisteminin Tasarımı ve Uygulaması, Politeknik Dergisi, Cilt: 9, No: 4, s: , [10] P. Roth, A. Georgiev ve H. Boudinov, Design and construction of a system for sun-tracking, Renewable Energy, Cilt: 29, No: 3, s: , Teşekkür Bu çalışma 111E134 numaralı TUBITAK projesi kapsamında gerçekleştirilmiştir. Kaynakça [1] S. Abdallah ve S. Nijmeh, Two axes sun tracking system with PLC control, Energy Conversion and Management, Cilt: 45, No: 11-12, s: , [2] M.M. Abu-Khader, O.O. Badran ve S. Abdallah, Evaluating multi-axes sun-tracking system at different modes of operation in Jordan, Renewable and Sustainable Energy Reviews, Cilt: 12, No: 3, s: , [3] O. Bingol, A. ALTINTAS ve Y. ÖNER, Microcontroller based solar-tracking system and its implementation, Journal of Engineering Sciences, Cilt: 12, No: 2, s: , [4] S. Ozcelik, H. Prakash, R. Challoo, Two-Axis Solar Tracker Analysis and Control for Maximum Power Generation Procedia Computer Science, Volume Cilt: 6, s:457462, [5] M.J. Clifford, D. Eastwood, Design of a novel passive solar tracker, Solar Energy, Cilt: 77, No:3, Sayfa , [6] M. Koussa, M. Haddadi, D. Saheb, A. Malek, S. Hadji., Sun Tracker Systems Effects on Flat Plate Photovoltaic PV Systems Performance for Different Sky States: A Case of an Arid and Hot Climate Energy Procedia, Cilt:18, s: , [7] S.S.N. Rumala, A shadow method for automatic tracking, Solar Energy, Cilt: 37, No: 3, s: ,

23 Görüntü İşleme Tabanlı Zeytin Ayıklama Makinesi Melih Kuncan 1, H.Metin Ertunç 2, Gürkan Küçükyıldız, 3 Berkan Hızarcı 4,Hasan Ocak 5, Sıtkı Öztürk 6 1,2,3,4,5 Mekatronik Mühendisliği Bölümü Kocaeli Üniversitesi, İzmit/Kocaeli 6 Elektronik- Haberleşme Mühendisliği Bölümü Kocaeli Üniversitesi, İzmit/Kocaeli Özetçe Günümüzde endüstriyel tarımda görüntü işleme uygulamalarının hızla yaygınlaştığı görülmektedir. Endüstriyel tarımda kullanılan bu çalışmaların başında nesnelerin renklerine göre ayrılması işlemi gelmektedir. Bu çalışmada, görüntü işleme kullanılarak renkli nesnelerin ayrıştırılması işlemi zeytinler için gerçekleştirilmiştir. Bu ayırma işlemi zeytinlerin renklerine göre belirlenmesi ve belirlendikten sonra zeytinlerin renklerine göre ayrıştırılması işlemidir. Bu işlem için bir adet elektromekanik sistem geliştirilmiş olup, çalışma kapsamında geliştirilen görüntü işleme algoritmaları gerçek zamanlı olarak bu sistem üzerinde test edilmiş ve sonuçları gözlenmiştir. Çalışmanın görüntü işleme kısmında üç farklı yöntem denenmiş olup bu yöntemlerin elde ettiği başarılar sonuçlar kısmında karşılaştırılmıştır. 1. Giriş Son yıllardaki teknolojik gelişmeler tarımda da kendine geniş bir yer bulmuştur. Bunun sonucunda endüstriyel tarıma geçiş sağlanmıştır. Gelişen teknolojik yeniliklerle insan gücünü en aza indirmek ve verimliliği en yükseğe çıkarmak için endüstriyel tarım hayati bir önem taşımaya başlamıştır. Bu kapsamda insanların yaptıkları işleri otomasyon sistemleri yardımıyla daha kısa sürede ve daha ucuza mal eden teknolojik araçlar tasarlanmıştır. Bu teknolojik araçların tarıma sağladığı başarılı sonuçlar, hem endüstriyel tarıma olan ilgiyi artırmış hem de tarımda kullanılacak olan birçok yeni ekipmanlara olan talebi artırmıştır. Günümüzde görüntü işleme kullanılarak endüstriyel tarım alanında başarılı çalışmaların ve uygulamaların mevcut olduğu gözükmektedir. Literatürde bulunan birçok çalışma sonucunda endüstriyel tarımda görüntü işlemenin başarılı bir şekilde çalışabildiği gözlenmiştir. Zhao vd. [1], gerçek zamanlı olarak görüntü işleme yöntemi kullanarak meyvelerin kalite standartlarını belirlemişlerdir. Yazarlar geliştirdikleri sistem meyvelerin dış yüzey kalite ve hatalarını, renklerini ve şeklini kullanarak meyvelerin sınıflandırılmasını başarmışlardır. Çin de yapılan başka bir çalışmada, balık yetiştiriciliği sektöründe görüntü işleme uygulamaları konusunda çalışmışlardır [2]. Yazarlar görüntü işleme tekniklerini, balık hastalıklarının otomatik tanısında ve tahmininde kullanmışlardır. Hufschmied vd. [3], tarafından yapılan çalışmada mersin balığı çeşidinin görüntü işleme yöntemi kullanılarak sınıflandırılması işlemi gerçekleştirilmiştir. Yazarlar yaptıkları çalışmada balığın boyut ve ağırlıklarını belirleyerek kesime uygun olup olmadığına karar vermişlerdir. Poursaberia vd. [4], çalışmalarında görüntü işleme teknikleri kullanılarak, mandıradaki sığırlarda sakatlıkları erken teşhis edebilecek bir yöntem geliştirmişlerdir. Yazarlar geliştirdikleri çalışmada % 96 dan daha yüksek bir başarı oranı elde etmişlerdir. Mustafa vd. [5], çalışmalarında, muzun boyutunu ve olgunluğunu belirlemek için görüntü işleme yöntemi kullanmışlardır. Ülkemiz coğrafik konumundan dolayı başta Ege bölgesi olmak üzere çeşitli bölgelerimizde bol miktarda zeytin üretimi yapılmaktadır. Zeytinlerin boyutlarına göre sınıflandırılması, sağlam-çürük olarak sınıflandırılması ve renklerine göre sınıflandırılma işlemlerinin yapılması büyük bir sorun teşkil etmektedir. Bu çalışma kapsamında görüntü işleme yöntemi kullanılarak, zeytinlerin renklerine göre sınıflandırılması ve istenilen haznelere gönderilme işlemi yapılmıştır. Şekil 1 de ülkemizde hasat zamanına göre zeytin çeşitleri verilmiştir. Şekilden de görülebileceği gibi farklı hasat zamanlarında zeytinlerin renkleri farklı olmaktadır. Şekil 1: Hasat Zamanlarına göre zeytin çeşitleri 2. Görüntü İşleme Algoritması Bu çalışmada görüntü işleme tabanlı bir sistem geliştirilmiştir. Görüntü işleme çalışması için sisteme bir adet Ueye-KP20B kamerası sisteme entegre edilmiştir. Kameradan alınan görüntüler, geliştirilen görüntü işleme algoritmaları ile işlenmiştir. Zeytinlerin renklerini tespit eden görüntü işleme algoritması HALCON ortamında geliştirilmiş olup bir bilgisayar yardımıyla gerçek zamana aktarılmıştır. Bu bölümde geliştirilen görüntü işleme algoritmaları açıklanmıştır. Kullanılan kameranın özellikleri Tablo 1 de verilmiştir. 459

24 Tablo 1: Kullanılan kamera özellikleri Haberleşme Protokolü USB 3.0 Sensör Tipi CMOS Saniyede Görüntü Sayısı 60 fps(frame per second) Çözünürlük 1280x Kullanılan Görüntü İşleme Algoritmaları Görüntü işleme uygulamaları olarak, HSV (Hue, Saturation, Value) renk modeli metodu kullanarak renkli nesnelerin ayırt edilmesi, RGB renk modelinde Öklid ve Mahalanobis uzaklık metodu kullanılarak renkli nesnelerin ayırt edilmesi çalışmaları yapılmıştır. RGB (Red, Green, Blue) renk modeli kısmında arka plan çıkartımı ve özellik çıkartımı yöntemleri de kullanılarak uygulamaların verdiği sonuçlar karşılaştırılmıştır HSV renk uzayı HSV renk uzayı, renkleri sırasıyla renk özü, doygunluk ve parlaklık olarak tanımlar. HSV renk uzayının kullanılma amacı RGB uzayına göre insan görü düzeneğine daha yakın bir yapıda olmasıdır. Renkli nesnelerin ayrılması işlemi için genellikle HSV renk uzayı modeli kullanılmaktadır. RGB renk uzayında parlaklığa bütün bileşenlerin etkisi bulunmakla beraber HSV uzayında ise RGB uzayından farklı olarak parlaklığa sadece V değerinin etkisi vardır [6]. RGB uzayından HSV uzayına dönüştürülmüş resimler üzerinde deneme yanılma yoluyla belirlenen bir eşik uygulanmıştır. Alınan resimlerden Hue ve Saturation değeri belirlenen eşiğin üstünde olan zeytinler yeşil zeytin olarak kabul edilmiştir RGB renk uzayında Öklid uzaklık metodu ile sınıflandırma Sınıflandırma, bir veri grubu içinde belirli bir sınıf oluşturan objelerin benzerliğinden yola çıkarak ve özelliklerine göre seçilerek gruplandırılması olarak tanımlanabilir. Sınıflandırma; birçok bilim dalında kullanılan bir karar verme işlemidir. Görüntü işleme kullanılarak sınıflandırma yapılabilmesi için görüntülerden öznitelik çıkartılması gerekmektedir. Bu çalışmada da öznitelik çıkartma işlemi yapılmıştır. RGB renk uzayında alınan görüntünün R,G,B ortalamaları (her bir kanalın ortalaması) birer öznitelik olarak seçilmiştir. Bu sayede 3 boyutlu bir özellik uzayı elde edilmiştir. Literatürde kullanılan sınıflandırma algoritmalarında farklı uzaklıklar kullanılmıştır. Öklid uzaklığı kolay uygulanabilir olması nedeniyle en sık tercih edilen uzaklıktır. Yapılan çalışma sırasında zeytinlerin renklerine göre sınıflandırması işlemi yapılmıştır. Bunun için açık yeşil, yeşil, koyu yeşil ve siyah olmak üzere dört farklı sınıf belirlenmiştir. Her bir sınıf için 40 farklı örnek alınarak sınıflar oluşturulmuştur. Öznitelik olarak ise RGB görüntü uzayında her bir kanalın ortalaması seçilmiştir. Bu sayede 40 elemandan oluşan üç boyutlu bir uzay elde edilmiştir. Her yeni alınan görüntüde tespit edilen zeytinin hangi sınıfa ait olduğunu belirlemek için zeytinin her bir kanalının (R, G, B) ortalaması bulunur ve bulunan bu değerin her bir sınıfa olan Öklid uzaklığına bakılır. Öklid uzaklığı (1) denklemine göre hesaplanmıştır. Yukarıdaki formüle göre elde edilen değerler arasında en yakın olanına zeytin dahil edilmiştir [7]. n n n i i i1 ( p q ) ( p q )... ( p q ) ( p q ) (1) Şekil 2: RGB ve HSV renk uzayları Geliştirilen sistemde kameradan alınan görüntü RGB görüntüdür. Öncelikli olarak kameradan alınan görüntü RGB renk uzayından HSV renk uzayına dönüştürülmüştür. Kameradan alınan örnek bir RGB resim ile HSV dönüştürülmüş hali Şekil 3 de verilmiştir. Bu uzaklık, bahsi geçen iki nokta dışındaki bilgileri hesaba katmamaktadır. Bu karşılaştırma metodunda, karşılaştırılmak istenen nesnenin örnek kümeler arasında hangisine en yakın olduğunu hesaplamak amacıyla (1) denkleminde verilen Öklid uzaklık formülü kullanılır. Öklid uzaklığı, Pisagor Teoremi temel alınarak bir noktanın diğer noktaya olan doğrusal uzaklığının ölçüm yöntemidir. Sınıflandırmada karşılaştırmak için oluşturulan veri kümelerinin sayısına göre, bilgisayar tüm veri setlerini tarayarak yeni verinin ortalamasıyla karşılaştır ve nesneyi en yakın kümeye atar. Şekil 4 de RGB renk uzayında Öklid metodu için kullanılan örnek görüntü gösterilmiştir. Şekil 3: HSV metodu için örnek görüntü 460

25 Şekil 4: RGB renk uzayında Öklid metodu için örnek görüntü RGB renk uzayında Mahalanobis uzaklık yöntemi ile sınıflandırma Uzayda iki nokta arasındaki mesafeyi ölçmek için kullanılan en temel uzaklık ölçütü Öklid uzaklığıdır. Öklid uzaklığı, arasındaki mesafenin hesaplanacağı iki nokta dışındaki bilgileri hesaba katmamaktadır. Mahalanobis uzaklık metodunda sadece merkezlere olan uzaklık değil standart sapma değerleri de hesaba katılmaktadır. Böylelikle daha yüksek doğrulukta sınıflandırma işlemi yapılmaktadır. x1 1 x 2 2 x D x y S x x x x.... x n n (, ).. ([ n] [ n]) Genel Mahalanobis formülü yukarıdaki (2) denkleminde gösterilmiştir. Bu formülün sadeleştirilmiş hali aşağıdaki (3) denklemde gösterilmiştir [8]. (2) D x x S x (3) T 1 M ( ) ( ) ( ) Bu metodun görüntü işleme metodu olarak uygulanmasında ilk aşama, karşılaştırma yapılabilmesi için örnek kümelerin kaydedilmesidir. Bu aşamaya nesnenin öğretilme aşaması da denilebilir. Öncelikle örneklenecek kümeler belirlenir ve sırayla her kümenin ortalama değeri ve standart sapması bulunur. Yapılan bu çalışmada, renklerine göre her zeytin çeşidinin ( açık yeşil zeytin, yeşil zeytin, koyu yeşil zeytin ve siyah zeytin) RGB uzayındaki piksel değerlerinin ortalaması ve standart sapması kümelerin değerleridir. Bu değerler ile hangi kümeye ait olduğu bulunmaya çalışılan zeytinin RGB uzayındaki ortalama ve standart sapma değerleri Mahalanobis uzaklık formülünde yerine yerleştirilerek, zeytinin hangi kümeye ait olduğu bulunabilir. Mahalanobis uzaklık formülü her örnek küme için karşılaştırılacak zeytine uygulandığında, her örnek küme için bir Mahalanobis uzaklığı elde edilir. Bu işlemlerin sonucunda; hangi kümeye ait olduğu aranan zeytinin, Mahalanobis uzaklığı en düşük çıkan kümeye ait olarak atanmaktadır. Mahalanobis yöntemini görüntü işlemi uygulamasında gerçekleştirebilmek için, Öklid uzaklık metodunda olduğu gibi belirli sınıflar gerekmektedir. Sınıflar, farklı dört zeytin çeşidi için örnek veri kümeleri oluşturulmuştur. İlgili sınıflar açık yeşil, yeşil, koyu yeşil ve siyah olmak üzere dört farklı zeytin 461

26 sınıfı belirlenmiştir. Her bir sınıf için 50 farklı örnek alınarak sınıflar oluşturulmuştur. Öznitelik olarak ise RGB görüntü uzayının ortalaması ve standart sapma değerleri kullanılmıştır. Örnek zeytin kümesi için RGB değerlerinin ortalaması kullanılmıştır. Standart sapmaları da aynı şekilde örnek olarak algoritmada hesaplanmıştır. Uygulama olarak kullanılan genel Mahalanobis uygulamasındaki denklemin parametreleri zeytinlerin belirlenmesi işleminde kullanılmıştır. Buradaki parametreler x aranan zeytinin ve m ise sınıflandırma işleminde kullanılan örnek zeytinin, ortalama R, G ve B değerleri olmak üzere aşağıdaki (4) denklemde gösterildiği gibidir. [ ] [( ) ( ) ( )] (4) x m xr mr xg mg xb mb Yukarıdaki (8) denkleminde gerekli işlemler yapıldıktan sonra çalışma için kullanılan Mahalanobis formülü, aşağıdaki (9) denklemine dönüşmektedir xr mr xg mg xb mb R G B D Yukarıdaki (9) denklem örnek sınıf olarak belirlenen tüm zeytinler için ayrı ayrı hesaplanacaktır. Çıkan sonuçlardan Mahalanobis uzaklığı en yakın çıkan değer o sınıfa atanmaktadır. Böylelikle hangi sınıfa ait olduğu bulunmaya çalışılan zeytinin belirlenme işlemi gerçekleştirilmektedir. (9) Yukarıdaki (4) denklemde gösterilen ifade Mahalanobis formülün ilk değişkenidir. İkinci olarak kovaryans matrisini de çalışmamıza göre benzetim yapmamız gerekmektedir. Kovaryans matris, aşağıdaki (5) denklemde gösterildiği gibi hesaplanmaktadır R 2 S 0 G B (5) Genel Mahalanobis formülünde olduğu gibi kovaryans matrsini (S) ters olarak (S -1 ) hesaplamak gerekmektedir. Bunun için aşağıdaki (6) denkleminde gözüktüğü gibi hesaplanmaktadır. S 2 1/ 0 0 R 0 1/ / B 1 2 G (6) Şekil 5: RGB renk uzayında Mahalanobis metodu için örnek görüntü 3. Mekanik Tasarım Mahalanobis uzaklık metodunun son değişkeni aşağıdaki (7) denklemindeki gibi hesaplanmaktadır. xr T [ ] xb mr x m xg mg mb (7) Bu çalışmada kullanılan mekanizma bilgisayara ortamında modellendikten sonra imal edilmiştir. Sistemde mekanik olarak zeytinlerin yerleşeceği yuvalar (tambur mekanizması), hava kütükleri, zeytin aktarma haznesi, motor ve kompresör mevcuttur. Bu üç değişken (8) denklemindeki gibi yazılarak, yapılan çalışma için kullanılmıştır. D x m 2 1/ 0 0 R / B 2 T (, ) [ x m] 0 1/ G 0 [ x m] (8) 462

27 Şekil 8: Sistemde kullanılan valf 5. Sonuçlar Şekil 6: Sistemin mekanik kısmı 4. Elektronik Tasarım Geliştirilen görüntü işleme algoritması tarafından zeytinlerin renklerine göre belirlenmesi işlemi gerçekleştirilmektedir. Renklerine göre belirlenen zeytinleri, istenen bölgelere atmak için hava kullanılmıştır. Bu hava akışının sağlanması için sistem üzerinde mekanik olarak imal edilen hava kütüklerine valfler monte edilmiştir. Bu valfler ilgili konumlarında bulunan zeytinleri istenen bölgelere aktarmaktadır. Bu valfleri geliştirilen görüntü işleme algoritmasıyla haberleşmesi için valf kontrol kartı tasarlanmıştır. Bu valf kontrol kartı RS-232 ile haberleşmesi sağlanmıştır. Bu çalışmada görüntü işleme yöntemi kullanılarak renkli nesnelerin ayırt edilmesi işlemi, gerçek zamanlı çalışan bir sistem üzerinde yapılmıştır. Nesnelerin ayırt edilmesi uygulamalarında farklı görüntü işleme yöntemleri kullanılmıştır. Bu yöntemlerin birbirlerine göre üstünlükleri ve zayıflıkları belirtilmiştir. Yazılım kısmında nesnelerin renklerine göre sınıflandırma işleminde üç ayrı yöntem kullanılmıştır. Bu yöntemler HSV uzayında, RGB uzayında Öklid uzaklığı metodu kullanılarak ve RGB uzayında Mahalanobis uzaklığı metotları kullanılarak nesnelerin renklerine göre ayırt edilmesi uygulamaları gerçekleştirilmiştir. Mahalanobis ve Öklid metotlarında nesnelere, öznitelik değerlerine göre sınıflandırma işlemi uygulanmıştır. Yapılan çalışma sırasında zeytinlerin renklerine göre sınıflandırması işlemi yapılmıştır. Bunun için açık yeşil, yeşil, koyu yeşil ve siyah olmak üzere dört farklı zeytin sınıfı belirlenmiştir. Her bir sınıf için birçok farklı örnek alınarak sınıflar oluşturulmuştur. Bu sınıflara göre başarı oranları aşağıdaki Şekil 9 da gösterilmiştir Doğruluk HSV Öklid Mahalanobis Şekil 7: Valf kontrol kartı Belirlenen konumdaki valflere seriport yardımıyla bilgi aktarılmakta ve ilgili valf aktif edilmektedir. Böylelikle hava ile zeytin ayırma işlemi gerçekleştirilmektedir. Sistem için 3/2 seleoid valfler kullanılmıştır. Yani kullanılan valfler normalde kapalı konumdadır. Valfin tetiklenmesi ile hava akışı sağlanmaktadır. Kullanılan valfler 0,5 bar basınç altında çalışmaya başlamaktadır. Valfler 10 bar basınç değerine kadar çalışmaya devam etmektedir. Zeytinlerin ezilmemesi için basınç değeri deneme yanılma yoluyla 2,2 bar, ideal basınç değeri olarak belirlenmiştir. Şekil 9: Geliştirilen görüntü işleme yöntemlerinin başarı oranları HSV uzayında yapılan uygulamada %90, Öklid uzaklık metodu kullanılarak yapılan uygulama %80 ve Mahalanobis uzaklık metodu kullanılarak yapılan uygulamada %97 lik başarı oranları elde edilmiştir. Ayrıca zeytinler siyah zeytin, koyu yeşil zeytin, yeşil zeytin ve açık yeşil zeytin olarak sınıflara ayrılmıştır. Birçok örnek zeytin bu sınıflandırma işlemi için kullanılmıştır. Üç farklı algoritma için farklı sınıflardaki zeytinlerin belirlenmesi uygulaması ayrı ayrı incelenmiştir. Aşağıdaki Şekil 10 da her metot için zeytin çeşitlerinin bulunma yüzde grafiği verilmiştir. 463

28 100 0 HSV Öklid Mahalanobis Yesil Zeytin Koyu Yeşil Zeytin Açık Yeşil Zeytin Siyah Zeytin Şekil 10: Geliştirilen görüntü işleme yöntemlerinin sınıflandırma işlemi için başarı oranları Son olarak uygulanan görüntü işleme algoritmalarının süreleri incelenmiştir. Endüstriyel uygulamalarda zaman çok önemli bir özelliktir. Bu çalışma kapsamında gerçekleştirilen sistem, endüstriyel bir ürüne dönüştürülme potansiyeline sahip olduğu için zaman aralıkları da incelenmiştir. Geliştirilen görüntü işleme uygulamalarının çalışma zamanı Tablo 2 de gösterilmiştir. Tablo 2: Kullanılan üç farklı yöntemin işlem yükünün karşılaştırılması HSV METODU ÖKLİD METODU MAHALANOBİS METODU Kaynakça [1] Yanru Zhao, Dongsheng Wang Dongping Qian, Machine Vision based Image Analysis for the Estimation of Pear External Quality, Second International Conference on Intelligent Computation Technology and Automation, , P. R. China, [2] Lin Wenmei, Liu Yuzhen, Aquaculture Monitoring System, International Forum on Information Technology and Applications, , China, [3] Hufschmied By P., Fankhauser T. and Pugovkin D., Automatic stress-free sorting of sturgeons inside culture tanks using image processing, Journal of Appl. Ichthyol., 2011, 27, [4] Poursaberia A., Bahra C., Pluka A., Van Nuffel A., Berckmansa D., Real-time automatic lameness detection based on back posture extraction indairy cattle: Shape analysis of cow with image processing techniques, Computers and Electronics in Agriculture, 2010, 74, [5] Nur Badariah Ahmad Mustafa, Nurashikin Ahmad Fuad, Syed Khaleel Ahmed, Aidil AzwinZainul Abidin, Zaipatimah Ali, Wong Bing Yit, and Zainul Abidin, Determination of Size and Ripeness of a Banana, IEEE, 2008, [6] Görüntü İşleme Teknikleri Kullaılarak Meyve Tasnifi, Güray Tonguç, Yüksek Lisans Tezi, Süleyman Demirel Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü, Isparta, [7] Liwei Wang, Yan Zhang, Jufu Feng, On the Euclidean Distance of İmages, School of Electronics Engineering and Computer Sciences, Peking Univesity Beijing, , China, [8] Jeh-Nan Pan, Jianbiao Pan, Chun-Yi Lee, Finding and optimising the key factors for the multiple-response manufacturing process, International Journal of Production Research, Vol. 47, No.9, 2009, ZAMAN (sn) 0,7986 1,0406 0,9234 Geliştirilen üç farklı görüntü işleme yöntemi arasından en başarılı olarak Mahalanobis uzaklık metodu olduğu gözükmektedir. Mahalanobis yönteminde zeytinlerin standart sapma değerlerinin hesaba katılmasının başarı oranındaki etkisi büyüktür. İkinci olarak HSV uzayında yapılan uygulama başarılı olduğu gözükmektedir. Öklid uzaklık metodunda başarı oranı düşük çıkmasına rağmen yapılan uygulamada sınıflandırma işleminde kullanılabileceği görülmüştür. Teşekkür Bu çalışma, Kocaeli Üniversitesi Mekatronik Mühendisliği Bölümü Sensör Laboratuvarında yapılmıştır. Ayrıca bu çalışma Kocaeli Üniversitesi Rektörlüğü Bilimsel Araştırma Projeleri BAP Koordinasyon Birimi Koordinatörlüğü tarafından no lu proje olarak desteklenmiştir. 464

29 OPC KullanılarakGerçek Zamanlı Haberleşen Matlab ve PLC Kontrollü Sistem Zeynep Tekinalp 1, Sıtkı Öztürk 2, Melih Kuncan 3 1,2 Elektronik ve Haberleşme Mühendisliği Bölümü Kocaeli Üniversitesi, İzmit/Kocaeli 3 Mekatronik Mühendisliği Bölümü Kocaeli Üniversitesi, İzmit/Kocaeli Özetçe Bu çalışmada yaygın olarak kullanılan OPC (OLEforProcessControl) teknolojisinin, bir görüntü işleme uygulaması üzerinde çalışması gerçekleştirilmiştir. Görüntü işleme uygulamasında, nesneleri renklerine göre ayırma temeline dayanmaktadır. Endüstriyel sistemlerde gerçekleştirilen görsel denetleme sistemi uygulamalarına bir örnek olarak, bu çalışmada PLC (Programmable Logic Controller) kontrollü deney düzeneği içerisindeki zeytinleri renklerine göre ayırma işlemi, gerçek zamanlı olarak gerçekleştirilmiştir. Çalışmada kullanılan deney düzeneği Siemens S PLC ile kontrol edilmektedir. Görüntü işleme kısmı Matlab ortamında gerçekleştirilmiştir. Görüntü işleme uygulaması için bir web kamerası kullanılmıştır. 1. Giriş Endüstriyel süreçlerin kontrolü, genellikle PLC olarak isimlendirilen endüstriyel amaçlı küçük bilgisayarlar kullanılarak gerçekleştirilmektedir. PLC ler karmaşık sistemlerin kontrolü için düşük maliyetli çözüm sunmakla birlikte, çabuk ve kolayca diğer sistemlere uygulanabilirlik, elektriksel gürültülere, titreşim ve darbelere karşı dayanıklılık gibi avantajlar sağlamaktadır [1]. Otomasyon sistemleri kullanımının yaygınlaşması ile birlikte, PLC lerden talep edilen iş yükü tek bir işlemci tarafından yerine getirilemeyecek kadar ağırlaşmıştır. Çoğu durumda, sürecin anlam bütünlüğü ve gereklilikleri, birden fazla PLC kullanılarak üstesinden gelinmektedir. Bu çalışmada yeşil ve siyah zeytinleri birbirinden ayırmak için tasarlanan deney düzeneğinin kontrolü Siemens S PLC ile yapılmaktadır. S7-1200, S7-200 ün geliştirilmiş bir modelidir. Donanım ve yazılım olarak S7-300 e daha çok benzediği için mikro, orta ve üst segmentte birbiriyle daha uyumlu cihazlar kullanılıyor olacaktır. Dolayısıyla tüm PLC serisinin entegrasyonu konusunda da bir adım denebilir. En alttaki PLC ile en üstteki PLC benzer mantıkla programlanıyor olacaktır. Bu da kullanıcılar açısından önemli bir özelliktir. S ün sunduğu birçok avantaj vardır. En göze çarpan özelliklerinden birisi üzerinde profinet (ethernet) portunun olmasıdır. Bunun sayesinde Profinet portundan, PLC ler kendi arasında Profinet üzerinden haberleştirilmektedir. Ayrıca PLC, operatör paneli ya da SCADA (Supervisory Control and Data Acquisition) yazılımı ile bu port üzerinden haberleştirilmektedir. Diğer firmaların ürünleriyle haberleşmek için S ün üzerinde standart olarak bulunan Profinet portuna ilave olarak RS485 veya RS232 genişleme modülleri kullanılmaktadır. S CPU (CentralProcessingUnit), S7-200 CPU suna göre daha hızlıdır. Dolayısı ile programların çevrim süresi (cycle time) çok daha kısa olacaktır. Hafıza alanı açısından, S ün hafızası S7-300 e benzer yapıdadır. S ün maksimum giriş-çıkış sayısı 1024 iken, bu S7-200 de 128 olmaktadır. S7-1200, S7-200 e göre daha az yer kaplamaktadır [2,3]. Bu yüzden hem CPU lar hem de genişletme modülleri oldukça kompakt yapıdadır. CPU ve modüller üzerindeki tüm terminaller kolayca sökülüp takılabilecek yapıdadır. Bu sayede, CPU da ve genişleme modüllerinde herhangi bir arıza olduğunda konnektörler üzerindeki bağlantıları sökmeye gerek kalmadan,hızlı bir şekilde değiştirme imkanı sağlamaktadır [4]. 2. OPC (OLE forprocess Control) Endüstriyel otomasyon alanında yapılan çalışmalarda farklı markalara sahip cihazlardan veri aktarılması ya da cihazların birbiriyle haberleşmesi çoğu zaman sorun oluşturmaktadır. Cihazlar arası haberleşme, genel olarak üretici firma tarafından geliştirilen özel bir ağı ile sağlanmaktadır. Her üretici kendi geliştirdiği özel protokoller ve bu protokolleri anlayabilecek özel donanımlar geliştirerek kendi ürünleri arasında veri alış verişini sağlamaktadır [5]. Endüstriyel otomasyonda kullanılan haberleşme sistemlerinin ve protokollerinin markadan markaya farklılık göstermesi, bu alanda bir standartlaşmaya gitme ihtiyacı doğurmuştur. Farklı üreticiler tarafından geliştirilen donanım ve yazılımların sorunsuz bir şekilde bir arada çalışmasını sağlamak için, sunucu-istemci mimarisi temel alınarak OPC (Süreç Yönetiminde Nesnelerin Bağdaştırılması ve İlişkilendirilmesi) teknolojisi geliştirilmiştir [6]. OPC, endüstriyel otomasyon alanında birlikte çalışabilirlik (inter operability) sorununu çözmek amacıyla oluşturulmuş bir standarttır. Diğer bir ifadeyle, birbirinden faklı markalardaki kontrol sistemlerinin haberleşmesini sağlamaktadır. İstemciye, kullanılan cihazdan bağımsız olarak, standart bir arayüz sunmaktadır [7]. OPC, Microsoft un OLE/COM (Object Linking&Embedding/Component Object Model) standardına dayanmaktadır. OLE/COM, Microsoft un farklı uygulamalar arası bütünleşmeyi hedefleyen nesne tabanlı bir teknolojisidir. OPC ise OLE tabanlı bir haberleşme 465

30 standardıdır ve farklı otomasyon seviyeleri arasında hızlı ve güvenilir bir bağlantı sağlamaktadır. OLE teknolojisinin kullanımıyla OPC, ister yönetim katındaki bir uygulama olsun isterse süreç denetiminde kullanılan bir uygulama olsun, farklı uygulamalar arası veri alış verişinin, tanımladığı yöntem ve nesneler ile standart bir şekilde gerçekleşmesini sağlamaktadır [8]. Örneğin bir PLC, Distributed Control Systems (DCS) ya da diğer türde bir kontrolörün haberleşmesi, cihaz kontrolü ve veri izleme için arayüz işlevi gören SCADA yazılımların da okunması ve kontrolöre verinin yazılması için kontrolörü SCADA ya tanıtan bir sürücü gereklidir. Her kontrolör üreticisinin haberleşme protokolü farklı olduğundan her SCADA yazılımına özel, her bir kontrolör markasının sürücüsü tasarlanmalıdır. Bu ise emek, zaman ve maddi külfet açısından hem çok kaynak tüketir hem de uygulama safhasında birçok zorluk çıkarmaktadır. Ürüne özel sürücü yazılımı geliştirmeye dayanan bu tür çözümler şu sorunları ortaya çıkarmıştır: Aynı çalışmanın defalarca tekrarı: Her yazılım geliştirici kendi yazılımı için, aynı cihazla haberleşmek için bir sürücü yazılımı olmak zorundadır. Sürücüler arası uyumsuzluk: Son kullanıcı, bir programda sahip olduğu bir özelliği, aynı donanımla haberleşen diğer bir programda bulamayabilir. Çünkü sürücü yazılımı geliştirenler, kendi programlarıyla direkt olarak ilgili olmayan bazı donanım özelliklerini desteklemeyebilirler. Gelecekte donanımda olacak değişikliklere destek: Geliştirilen sürücü yazılımları, donanım firmalarından bağımsız olarak üretildikleri için, aynı markanın yeni nesil bir ürünü olarak önceki donanım için yazılmış sürücüyle haberleşmeyebilir. Erişim problemi: Farklı iki uygulama farklı sürücüler kullandıklarından dolayı çoğu zaman aynı anda aynı cihaza erişemezler. OPC den önce her uygulama yazılımına özel sürücü geliştirilmesi ve bunun yol açtığı sorunlar ele alınmıştır. Şekil 1 den görüldüğü gibi her bir cihazın diğer bir cihazla haberleşmesi için o cihaza özgü sürücü yazılımı gerekmektedir. Bunun yerine tüm kontrolörlerin standart bir haberleşme uygulamasıyla veri alışverişi yapması daha uygundur. Şekil 1 : OPC den önce donanım-uygulama arası yapı [9] OPC tanımladığı standart ara yüzle, donanım üreticileri ve yazılım sağlayıcıları arasına belirgin bir çizgi çizmiştir. Artık donanım üreticileri sadece tek bir sürücü geliştirerek (bu OPC sunucu yazılımıdır), piyasada bulunan tüm OPC istemci özelliğine sahip yazılımlarla haberleşebilme özelliğine kavuşmuş olmaktadır. Böylece kaynak ve zamandan tasarruf ve uygulamada birçok kolaylık sağlanmıştır. Günümüzde OPC ile birçok farklı sürücü yazılımlarına sahip, donanımların haberleşmesi sağlanmaktadır. Şekil 2 de farklı donanım ve uygulamalar arasında OPC kullanımına örnek bir yapı gösterilmektedir. Donanım ile sürücü yazılımı arasındaki istenilen ara yüzü sağlayan OPC, donanımda meydana gelen değişimlerin yazılım üreticisini etkilemesini, aynı şekilde sürücü yazılımı kısmında gerçekleşen yeniliklerin de donanım üreticisi için bir uyum sorunu oluşturmasını önlemektedir [9]. Şekil 2 : OPC kullanımı ile donanım uygulama arası yapı [9] OPC sunucunun en yaygın kullanıldığı yer olarak, endüstriyel ürün olan PLC lerle yapılan HMI/SCADA (Human Machine Interface/SCADA) uygulamaları öne çıkmaktadır. Bu sistemler kompleks projelerde farklı PLC lerin bir arada çalışmasını sağlamaktadır. Bir tane OPC Sunucu (server) kullanarak işletme içinde aynı ağda, aynı tipteki birden fazla PLC ve uygun başka bir sürücü kullanarak da haberleşme imkânı sağlamaktadır. OPC de kullanılan iletişim sürücüleri RS232, RS485, RS422, Ethernet dir. OPC standardı bunun dışında rüzgâr türbinlerinde, enerjinin izlenmesinde ve yönetilmesinde, otomobil üretim fabrikalarında, beton ve çimento fabrikalarında, bina otomasyonunda, tekstil sektöründe, petrol ve gaz sektöründe, kâğıt fabrikalarında, özetle imalatın olduğu her yerde kullanılabilmektedir [7,10]. Günümüzde üretim hatlarındaki hız ve üretim sayılarındaki artış; hata giderme, kalite güvencesi ve maliyet konularının gittikçe daha fazla gündeme gelmesine; bu da görsel denetim sistemi ihtiyaçlarının hızla artmasına sebep olmaktadır. Endüstriyel sistemlerde görüntü işleme teknikleri hemen her sektörde kullanılmaktadır. Otomotiv endüstrisinde araç parçalarındaki hataları bulmak, ilaç ve gıda endüstrisinde paketleme, etiket ve kapakların kontrolünde, beyaz eşya endüstrisinde ürün hatalarını, boyama hatalarını bulmak gibi çok farklı endüstriler görsel denetim sistemlerine de ihtiyaç duymaktadır. Görüntü işleme; video kamera, tarayıcı gibi görüntü yakalayıcı cihazlarla alınıp sayısal bir resim haline 466

31 dönüştürülen görüntülerin, geliştirilen yöntemlerle işlenip analiz edilmesi sonucu elde edilen bilgilerin yorumlanması temeline dayanmaktadır. Endüstriyel kalite/üretim kontrolleri, plaka okuma sistemleri, yüz tanıma uygulamaları, parmak izi tanıma uygulamaları, iris tanıma uygulamaları, askeri uygulamalarda akıllı silah üretimi gibi, günümüzde görüntü işlemenin kullanıldığı alanlara örnekler verilebilir. Bu çalışmada endüstriyel sistemlerde kullanılan görsel denetleme sistemi uygulamasına bir örnek olup, deney düzeneği içerisindeki zeytinleri renklerine göre ayırma işlemi gerçekleştirilmiştir. Bu çalışmanın amacı, endüstriyel tarımda kullanılabilecek bir uygulamanın akademik alt yapısını gerçekleştirmektir. PLC den gelen görüntü işleme uygulamasını başlat isteği, OPC üzerinden Matlab a iletilmektedir. PC tabanlı bir kamera ile alınan görüntü üzerinde, görüntü işleme algoritması uygulanmıştır. Elde edilen renk bilgisi sonucunda, yeşil zeytinlerin konum bilgisi, Matlab OPC istemci yazılımı üzerinden OPC sunucuya iletilmektedir. OPC sunucudan da, sistem kontrolünü sağlayan PLC ye gönderilmektedir. Bu konum bilgisine dayanarak, PLC, deney düzeneğinde yeşil zeytinlerin bulunduğu valfleri aktif etmektedir. Bu yapı blok olarak Şekil 3 de verilmiştir. Deney Düzeneği PLC (S7-1200) olan kırmızı, mavi ve yeşil belirtilmediği için, bu ana renklerin tanımı değiştikçe, tüm renkler değişir [12]. HSV veya HSB (Hue Saturation Brightness) renk uzayı, RGB renk uzayından doğrusal olmayan bir dönüşüm ile elde edilir. HSL olarak da karşımıza çıkabilir. HSV (Hue Saturation Value) ve HSB (Hue Saturation Brightness) aynı uzayı tanımlasalar da HSL (Hue Saturation Lightness) farklı bir renk uzayıdır. Ayrıca HSV renk uzayı kullanılan sensöre bağımlı olarak renk değeri üretir. Yani, kullanılan cihaza göre renkler farklılık gösterebilir. HSV renk uzayı, renkleri sırasıyla renk özü, doygunluk ve parlaklık olarak tanımlar. Renk özü, rengin baskın dalga uzunluğunu belirler. Doygunluk, rengin "canlılığını" belirler. Yüksek doygunluk canlı renklere neden olurken, düşük doygunluk değeri rengin gri tonlarına yaklaşmasına neden olur. Parlaklık ise rengin aydınlığını yani içindeki beyaz oranını belirler. HSV renk uzayı, RGB uzayına göre insan görü düzeneğine daha yakın bir yapı oluşturmaktadır [13]. Bu çalışmada deney düzeneği içerisindeki yeşil zeytinleri algılamak için HSV renk uzayından yararlanılmıştır. Şekil 3 ve Şekil 4 deki grafik gösteriminden de anlaşılabileceği gibi, parlaklığı değişse bile renkleri renk özü (Hue) ve doygunluk (Saturation) değerleri ile belirlemek mümkündür. Bu nedenle, renk temelli alan belirleme işlemlerinde, RGB renk uzayı yerine HSV renk uzayı tercih edilmektedir. KAMERA OPC Sunucu OPC İstemci Renk Ayırma Uygulaması (Matlab) Şekil 3: Konik biçimli HSV renk uzayı Şekil 3 : Sistem akış şeması 3. Zeytinlerin Renklerinin Tespiti Renk uzayları renkleri tanımlamak için kullanılan matematiksel modellerdir. Renk uzayları, bütün renkleri temsil edecek şekilde üç boyutlu olarak tasarlanır. Çünkü Renkmetri biliminin temelini oluşturan Grassmann ın birinci kanununa göre bir rengi belirlemek için birbirinden bağımsız üç değişkene gerek vardır. Renklerin renk uzayındaki yerleri, bu değişkenlere göre belirlenmektedir. Her renk uzayının kendine özgü biçimde renk oluşturma için bazı standartları vardır. Renk uzayları oluşturulurken bir başka renk uzayına doğrusal ya da doğrusal olmayan yöntemlerle dönüşüm yapılabilmektedir [11]. Standart bazı renk uzaylarına örnek olarak RGB (Red, Green, Blue), CMY (Cyan, Magenta, Yellow), HSV (Hue, Saturation, Value), HSL (Hue, Saturation, Lightness), CIE renk uzayları verilebilir. Renkli imgeler üzerinde çalışırken en sık kullanılan RGB renk uzayıdır. Işığı temel alarak, doğadaki tüm renklerin kodları bu üç temel renge dayalı olarak belirtilir. Her bir renk %100 oranında karıştırıldığında beyaz, %0 oranında karıştırıldığında ise siyah elde edilir. Bu uzayda, ana renkler Şekil 4: Konik ve silindirik biçimli HSV renk uzayı Bu çalışma kapsamında gerçekleştirilen görüntü işleme algoritması, Matlab ortamında gerçekleştirilmiştir. Geliştirilen görüntü işleme uygulamasında yeşil zeytinleri belirleme işlemi yapılmıştır. Deney düzeneğini tepeden görecek şekilde yerleştirilen ve sabitlenen web kameradan alınan gerçek zamanlı görüntü, USB bağlantısı ile bilgisayara aktarılmaktadır. Matlab ortamında geliştirilen yazılım ile yeşil renkli zeytinlerin konum tespiti gerçekleştirilmektedir. Video görüntüsünden alınan çerçeve (frame) üzerinde öncelikle, maskeleme yapılarak çalışma alanı belirlenmektedir, Şekil 6. Alınan görüntü RGB formatında olduğundan, HSV renk uzayına dönüştürülmüştür. 467

32 Ayarlanabilir bir eşik değerden geçirilerek, görüntüde yeşile yakın değerlere sahip bölgeler tespit edilmiş olur. Eşiklendirme sonucu elde edilen görüntü Şekil 7 de gösterilmektedir. Işıklılık, parlaklık gibi nedenlerden ötürü oluşan gürültü etkilerini gidermek için morfolojik görüntü işleme algoritmaları kullanılmıştır. Matematiksel morfoloji, temel küme işlemlerine dayanan, imgedeki sınırlar, iskelet gibi yapıların tanımlanması ve çıkartılması, gürültü giderimi, bölütleme gibi uygulamalar için gereklidir. İmge işlemede genellikle morfolojik süzgeçleme, inceltme (thinning), budama (pruning) gibi ön/son işlem olarak da sıkça kullanılmaktadır. Gri tonlu imgeler üzerinde uygulanabileceği gibi, genellikle ikili imgeler üzerinde yapılan işlemlerdir. Matematiksel morfolojide kullanılan temel işlemler; aşındırma (erosion), yayma (dilation), açma (opening) ve kapama (closing) işlemleridir. Aşındırma işlemi, görüntünün sınır bölgelerinin aşındırılmasında kullanılmaktadır. Yayma işlemi ise görüntüyü kenarlarından genişletmektedir. Aşındırmaişlemi, birbirine ince bir gürültü ile bağlanmış iki veya daha fazla nesneyi birbirinden ayırmak için kullanılırken, yayma işlemi ise aynı nesnenin bir gürültü ile ince bir şekilde bölünerek ayrı iki nesne gibi görünmesini engellemek için kullanılır [14]. Özellikle plaka tanıma, harf tanıma, parmak izi tanıma gibi işlemlerde kullanılarak gürültülerin etkisi azaltılır. Bu çalışma ilk aşamada aşındırma işlemi uygulanarak gerçekleştirilmiştir. Fakat oluşan gürültülerin hepsinin giderilmesinde etkili bir sonuç alınamadığı için, aşındırma işlemi yerine morfolojik açma işlemi uygulanmıştır. Açma işlemi, görüntü üzerinde aşındırma ve yayma işlemlerinin ardışıl olarak uygulanması temeline dayanmaktadır. Açma işlemi ile ışıklılık etkisinden ötürü oluşan gürültüler tamamen giderilebilmiştir. Bu işlemler sonucunda yeşil zeytinler tespit edilmiş olmaktadır. Şekil 6 : Maskeleme uygulanan görümtü Şekil 7 : Eşiklendirme uygulanmış görüntü Şekil 8 : Tespit edilen yeşil zeytinler Şekil 5 :Kameradan alınan görüntü 4. OPC ile Haberleşme OPC sunucu (server); bir ya da daha fazla OPC özelliğiyle uyumlu çalışmak amacıyla tasarlanmış bir yazılım uygulamasıdır. OPC sunucular cihazların yerel haberleşme protokolleriyle veya arayüzleriyle OPC ortamını bağlayan tercümanlar gibi görev yapmaktadır. OPC sunucunun görevi, OPC istemcinin komutlarına göre cihazdan bilgi almak veya cihaza bilgi göndermektir. OPC istemci ise; herhangi bir uyumlu OPC sunucuyla haberleşmek için bir uygulama tarafından kullanılan yazılımlardır. OPC istemciler, OPC sunucularla haberleşmeyi başlatma ve kontrol etme işlerini yürüttükleri için bir veri alıcısı olarak görev yapmaktadır. Şekil 9' da OPC Server blok diyagramı görülmektedir. Şekil 9 : OPC server blok diyagramı OPC standartlarına göre tanımlanan OPC sunucu, Şekil 10 da gösterildiği gibi üç nesneden oluşur. Bunlar; OPCServer, OPCGroup ve OPCItem nesneleridir. OPCItem nesnesi, veri okuma ve yazma için OPCServer tarafından 468

33 tanımlanan en küçük mantık birimidir. OPCServer ve yürütülen sürecin veri kaynağı arasında bağlantı sağlamaktadır. Bu demek oluyor ki, her OPCItem nesnesi istemci cihazının bir sinyal değişkeni ile ilişkilendirilmektedir. OPCItem nesnesi doğrudan kullanılamaz. OPCItem nesnesine grup nesnesi aracılığıyla erişebilmektedir [6]. sağlanmışsa, tanıtılan her bir item nesnesinin kalitesi Şekil 12 de gösterildiği gibi Good durumunda olmalıdır. Şekil 12: PLC ile haberleşmek için tanımlanan item nesneleri BAŞLA Şekil 10 : OPC nesnelerinin hiyerarşik yapısı OPC DA (Data Access) standardı, sunucu ve istemcinin birbirleriyle etkileşimi için ortak bir mekanizma sağlamaktadır. Matlab OPC Toolbox, OPC DA istemci uygulamasıdır ve OPC DA uyumlu herhangi bir sunucuya bağlanabilir. Bu sayede Matlab ortamında OPC sunucusuna gidilerek, doğrudan OPC verisi okunabilir veya yazılabilir [15]. Bu çalışmada uygulanacak olan, Matlab ile PLC arasında OPC üzerinden kurulacak olan bağlantı Şekil 11 de şematik olarak gösterilmektedir. Nesnenin Görüntüsünü Al Görüntü İşleme Algoritmasını Çalıştır Renkli Nesnelerin Yerlerinin PLC ye Gönderilmesi Renkli Bilgisine Göre PLC Çıkışlarının Aktif Edilmesi H PLC nin çıkışları aktif edildi mı? Şekil 11 : Matlab ve PLC arasında OPC üzerinden kurulan bağlantı Matlab da oluşturulan OPC istemci programında ilk olarak OPCServer nesnesi oluşturulur. Bu sayede sunucunun isim alanı ve sunucuda depolanan her bir OPCItem hakkında bilgi sahibi olunur. Daha sonra OPCGroup nesnesi oluşturularak bu nesneye eklenecek olan OPCItem lar için bir gruplandırma yapılmış olur. Böylelikle OPC Toolbox üzerinden tüm istemci, group ve item nesnelerinin kontrol ve yapılandırmaları (konfigürasyonları) sağlanır. S CPU da bulunan I, O, DB, M gibi hafıza alanlarına OPC sunucu üzerinden erişimi sağlamak için Simatic NET içerisindeki OPC Scout yazılımı kullanılmaktadır. OPC Scout programında PLC ile haberleşme OPC.SimaticNET üzerinden yapılır. Burada oluşturulan grup nesnesi altında PLC bilgileri listelenir. Oluşturulan grup nesnesi içerisinde tanımlanan item nesneleri ile PLC de bulunan hafıza alanları OPC sunucuya tanıtılır. Gerçekleştirilen bu işlemde, eğer PLC ile haberleşme E BİTİR Şekil 13 : Sistem akış diyagramı 5. Sistemin Çalışma Prensibi Şekil 13 de, bu çalışmada gerçekleştirilen sistemin akış diyagramı verilmiştir. Yapılan çalışmada, sisteme başla komutunun gelmesi ile uygulama sıralı olarak işlemleri gerçekleştirmektedir. İlk olarak kameradan bir görüntü alınarak, nesnelerin renklerine göre ayrıştırılması işlemi başlamaktadır. Geliştirilen görüntü işleme algoritması ile nesnelerin renkleri belirlenmektedir. Renkleri belirlenen nesnelerin yerleri PLC ye bilgi olarak gönderilmektedir. Bilgi E Nesne ayrıştırılacak mı? H 469

Elektroerozyon Tezgâhlarında İşleme Parametrelerinin PLC ile Denetimi

Elektroerozyon Tezgâhlarında İşleme Parametrelerinin PLC ile Denetimi Elektroerozyon Tezgâhlarında İşleme Parametrelerinin PLC ile Denetimi Mehmet Fatih IŞIK 1, Halil AYKUL 2, Erhan ÇETİN 2* 1 Elektrik-Elektronik Mühendisliği Bölümü Hitit Üniversitesi, Çorum mehmetfatih@hitit.edu.tr

Detaylı

Esnek Üretim Sistemlerinde Kördüğüm Problemi ve Çözüm Yöntemleri

Esnek Üretim Sistemlerinde Kördüğüm Problemi ve Çözüm Yöntemleri Esnek Üretim Sistemlerinde Kördüğüm Problemi ve Çözüm Yöntemleri Murat Uzam 1, Gökhan Gelen 2 1 Elektrik-Elektronik Mühendisliği Bölümü Melikşah Üniversitesi, Talas-Kayseri murat_uzam@meliksah.edu.tr 2

Detaylı

Üretimin Modernizasyonunda Üretim Süreçlerinin Yenileştirilmesi insansız seri üretim

Üretimin Modernizasyonunda Üretim Süreçlerinin Yenileştirilmesi insansız seri üretim Üretimin yenileştirme çalışması İş gücü, zaman ve enerji kullanımları konusunda avantaj sağlayan bir yöntemdir. Üretimin modernizasyonu Firmaların rekabet avantajlarını kazanmaları ve sürdürebilmeleri

Detaylı

CELAL BAYAR ÜNİVERSİTESİ MÜHENDİSLİK FAKÜLTESİ ELEKTRİK-ELEKTRONİK MÜHENDİSLİĞİ BÖLÜMÜ KONTROL VE OTOMASYON LABORATUVARI

CELAL BAYAR ÜNİVERSİTESİ MÜHENDİSLİK FAKÜLTESİ ELEKTRİK-ELEKTRONİK MÜHENDİSLİĞİ BÖLÜMÜ KONTROL VE OTOMASYON LABORATUVARI CELAL BAYAR ÜNİVERSİTESİ MÜHENDİSLİK FAKÜLTESİ ELEKTRİK-ELEKTRONİK MÜHENDİSLİĞİ BÖLÜMÜ KONTROL VE OTOMASYON LABORATUVARI Kuruluş Amacı Celal Bayar Üniversitesi Elektrik-Elektronik Mühendisliği Kontrol

Detaylı

PR362009 24 Kasım 2009 Yazılım, PC-tabanlı kontrol Sayfa 1 / 5

PR362009 24 Kasım 2009 Yazılım, PC-tabanlı kontrol Sayfa 1 / 5 Yazılım, PC-tabanlı kontrol Sayfa 1 / 5 IT standartları otomasyonu geliştiriyor: Microsoft Visual Studio entegrasyonlu TwinCAT programlama ortamı TwinCAT 3 extended Automation Beckhoff, otomasyon dünyasını

Detaylı

Şekil1. Geri besleme eleman türleri

Şekil1. Geri besleme eleman türleri HIZ / KONUM GERİBESLEME ELEMANLARI Geribesleme elemanları bir servo sistemin, hızını, motor milinin bulunduğu konumu ve yükün bulunduğu konumu ölçmek ve belirlemek için kullanılır. Uygulamalarda kullanılan

Detaylı

YENİLENEBİLİR ENERJİ KAYNAKLARI RÜZGAR ENERJİSİ SİSTEMLERİ Eğitim Merkezi Projesi

YENİLENEBİLİR ENERJİ KAYNAKLARI RÜZGAR ENERJİSİ SİSTEMLERİ Eğitim Merkezi Projesi YENİLENEBİLİR ENERJİ KAYNAKLARI RÜZGAR ENERJİSİ SİSTEMLERİ Eğitim Merkezi Projesi Konu Başlıkları Enerjide değişim Enerji sistemleri mühendisliği Rüzgar enerjisi Rüzgar enerjisi eğitim müfredatı Eğitim

Detaylı

(Computer Integrated Manufacturing)

(Computer Integrated Manufacturing) 1 (Computer Integrated Manufacturing) 2 1 Bilgisayarlı Sayısal Kontrol; ekipman mekanizmaların hareketlerinin doğru ve hassas biçimde gerçekleştirilmesinde bilgisayarların kullanılması, programlama ile

Detaylı

PLC (Programlanabilir Kontrol Cihazı) TABANLI SİSTEMLERİN İNTERNET ÜZERİNDEN İZLENMESİ

PLC (Programlanabilir Kontrol Cihazı) TABANLI SİSTEMLERİN İNTERNET ÜZERİNDEN İZLENMESİ PLC (Programlanabilir Kontrol Cihazı) TABANLI SİSTEMLERİN İNTERNET ÜZERİNDEN İZLENMESİ Derya Birant, Alp Kut Dokuz Eylül Üniversitesi Bilgisayar Mühendisliği Bölümü İÇERİK Giriş PLC nedir? PLC lerin Uygulama

Detaylı

İŞLETİM SİSTEMLERİNE GİRİŞ. Modern bilgisayar çalışma prensipleri, Von Neumann ın 1945 de geliştirdiği

İŞLETİM SİSTEMLERİNE GİRİŞ. Modern bilgisayar çalışma prensipleri, Von Neumann ın 1945 de geliştirdiği İŞLETİM SİSTEMLERİNE GİRİŞ Von Neumann Mimarisi Modern bilgisayar çalışma prensipleri, Von Neumann ın 1945 de geliştirdiği mimariyi temel almaktadır. Merkezi İşlem Birimi Aritmetik ve Mantık Birimi Kontrol

Detaylı

YENİLENEBİLİR ENERJİ EĞİTİM SETİ

YENİLENEBİLİR ENERJİ EĞİTİM SETİ YENİLENEBİLİR ENERJİ EĞİTİM SETİ Yenilenebilir enerji sistemleri eğitim seti temel olarak rüzgar türbini ve güneş panelleri ile elektrik üretimini uygulamalı eğitime taşımak amacıyla tasarlanmış, kapalı

Detaylı

Otomasyon Sistemleri Eğitiminde Animasyon Tabanlı Uygulamaların Yeri ve Önemi. Murat AYAZ*, Koray ERHAN**, Engin ÖZDEMİR**

Otomasyon Sistemleri Eğitiminde Animasyon Tabanlı Uygulamaların Yeri ve Önemi. Murat AYAZ*, Koray ERHAN**, Engin ÖZDEMİR** Otomasyon Sistemleri Eğitiminde Animasyon Tabanlı Uygulamaların Yeri ve Önemi Murat AYAZ*, Koray ERHAN**, Engin ÖZDEMİR** *Elektrik Eğitimi, Teknik Eğitim Fak., Kocaeli Üniversitesi 41380 Kocaeli **Enerji

Detaylı

SANAEM RFQ (SPP) HIZLANDIRICISI GÜÇ KAYNAKLARI VE ÖLÇME KUTUSU KONTROL SİSTEMİ. Aydın ÖZBEY İstanbul Üniversitesi

SANAEM RFQ (SPP) HIZLANDIRICISI GÜÇ KAYNAKLARI VE ÖLÇME KUTUSU KONTROL SİSTEMİ. Aydın ÖZBEY İstanbul Üniversitesi SANAEM RFQ (SPP) HIZLANDIRICISI GÜÇ KAYNAKLARI VE ÖLÇME KUTUSU KONTROL SİSTEMİ Aydın ÖZBEY İstanbul Üniversitesi Proton hızlandırıcısı kontrol sistemi Neler üzerinde duracağız? Kontrol edilecek parametreler

Detaylı

MEKATRONİĞİN TEMELLERİ

MEKATRONİĞİN TEMELLERİ MEKATRONİĞİN TEMELLERİ Teknik Bilimler Meslek Yüksekokulu Mekatronik Programı Yrd. Doç. Dr. İlker ÜNAL Vize %30 Dersin Koşulları Final %60 Ödev %10 Dersin Konuları Mekatronik Sistemler Birimler ve Ölçme

Detaylı

Omron Sysmac ailesi ile gerçek makina otomasyonu. Nurcan Konak, Mayıs 2012

Omron Sysmac ailesi ile gerçek makina otomasyonu. Nurcan Konak, Mayıs 2012 Omron Sysmac ailesi ile gerçek makina otomasyonu Nurcan Konak, Mayıs 2012 İçerik Omron Hakkında Sysmac Platfotmuna Genel Bakış Gerçek Bir Uygulama Mercek Altında Omron Şirketleri Endüstriyel Otomasyon

Detaylı

CNC (COMPUTER NUMERİCAL CONTROL)

CNC (COMPUTER NUMERİCAL CONTROL) CNC (COMPUTER NUMERİCAL CONTROL) Bilgisayarlı Sayısal Kontrol(CNC- Computer Numerical Control), takım tezgahlarının sayısal komutlarla bilgisayar yardımıyla kontrol edilmesidir. CNC Tezgahlarda, NC tezgahlardan

Detaylı

ÜÇ EKSENLİ MASA TİPİ CNC FREZE TEZGAHI TASARIM VE PROTOTİPİ. Cem DOĞAN, Kerim ÇETĠNKAYA

ÜÇ EKSENLİ MASA TİPİ CNC FREZE TEZGAHI TASARIM VE PROTOTİPİ. Cem DOĞAN, Kerim ÇETĠNKAYA ÜÇ EKSENLİ MASA TİPİ CNC FREZE TEZGAHI TASARIM VE PROTOTİPİ Cem DOĞAN, Kerim ÇETĠNKAYA *Karabük Üniversitesi, Teknik Eğitim Fakültesi, Makine Eğitimi Bölümü, Karabük Özet Günümüzde Teknolojinin gelişmesi

Detaylı

Yumuşak Yol Vericiler - TEORİ

Yumuşak Yol Vericiler - TEORİ Yumuşak Yol Vericiler - TEORİ 1. Gerilimi Düşürerek Yolverme Alternatif akım endüksiyon motorları, şebeke gerilimine direkt olarak bağlandıklarında, yol alma başlangıcında şebekeden Kilitli Rotor Akımı

Detaylı

CIM - Computer Integrated Manufacturing. Ders 1:Open Cim-Giriş

CIM - Computer Integrated Manufacturing. Ders 1:Open Cim-Giriş CIM - Computer Integrated Manufacturing Ders 1:Open Cim-Giriş Otomasyon nedir? Otomasyon daha önce insan gücü ile yapılan işlemlerin makinelerle yapılabilmesi için tasarlanmış, operasyon süreçlerinin insan

Detaylı

Fatih Üniversitesi Elektrik ve Elektronik Mühendisliği Bölümü EEM 316 Haberleşme I LAB SINAVI DARBE GENLİK MODÜLASYONU (PWM)

Fatih Üniversitesi Elektrik ve Elektronik Mühendisliği Bölümü EEM 316 Haberleşme I LAB SINAVI DARBE GENLİK MODÜLASYONU (PWM) Fatih Üniversitesi Elektrik ve Elektronik Mühendisliği Bölümü EEM 316 Haberleşme I LAB SINAVI DARBE GENLİK MODÜLASYONU (PWM) 9.1 Amaçlar 1. µa741 ile PWM modülatör kurulması. 2. LM555 in çalışma prensiplerinin

Detaylı

ÜÇ BOYUTLU ÖLÇÜM VE ANALİZ SİSTEMİ. www.promodsoftware.com.tr promod@promodsoftware.com.tr

ÜÇ BOYUTLU ÖLÇÜM VE ANALİZ SİSTEMİ. www.promodsoftware.com.tr promod@promodsoftware.com.tr ÜÇ BOYUTLU ÖLÇÜM VE ANALİZ SİSTEMİ PROKLT ÜÇ BOYUTLU ÖLÇÜM VE ANALİZ SİSTEMİ ProKLT, üç boyutlu ölçüm gereksinimleri için üretilen bir yazılım-donanım çözümüdür. ProKLT, incelenen cisme dokunmaksızın,

Detaylı

ELEKTRİK GRUBU ELEKTRİK MAKİNELERİ EĞİTİM SETİ ELECTRICAL MACHINERY TRAINING SET

ELEKTRİK GRUBU ELEKTRİK MAKİNELERİ EĞİTİM SETİ ELECTRICAL MACHINERY TRAINING SET ELEKTRİK GRUBU ELEKTRİK MAKİNELERİ EĞİTİM SETİ ELECTRICAL MACHINERY TRAINING SET Elektrik Makineleri ve Kumanda Eğitim Seti; çok fonksiyonlu deney masası ve enerji üniteleri, elektrik motorları, motor

Detaylı

OTOMATİK KONTROL 18.10.2015

OTOMATİK KONTROL 18.10.2015 18.10.2015 OTOMATİK KONTROL Giriş, Motivasyon, Tarihi gelişim - Tanım ve kavramlar, Lineer Sistemler, Geri Besleme Kavramı, Sistem Modellenmesi, Transfer Fonksiyonları - Durum Değişkenleri Modelleri Elektriksel

Detaylı

BİLGİSAYARLI TASARIM VE İMALAT YÖNTEMLERİ KULLANILARAK KRANK MİLİ İMALATI ÖZET ABSTRACT

BİLGİSAYARLI TASARIM VE İMALAT YÖNTEMLERİ KULLANILARAK KRANK MİLİ İMALATI ÖZET ABSTRACT BİLGİSAYARLI TASARIM VE İMALAT YÖNTEMLERİ KULLANILARAK KRANK MİLİ İMALATI Ömer PEKDUR 1, Can CANDAN 2, Davut AKDAŞ 3, Yaşar AKMAN 4, Sabri BIÇAKÇI 5 1 opekdur@gmail.com 6 ncı Ana Bakım Merkezi Komutanlığı,

Detaylı

Bir bölgede başka bir bölgeye karşılıklı olarak, veri veya haberin gönderilmesini sağlayan.sistemlerdir.

Bir bölgede başka bir bölgeye karşılıklı olarak, veri veya haberin gönderilmesini sağlayan.sistemlerdir. 1.1.3. Scada Yazılımından Beklenenler Hızlı ve kolay uygulama tasarımı Dinamik grafik çizim araçları Çizim kütüphaneleri Alarm yönetimi Tarih bilgilerinin toplanması Rapor üretimi 1.1.4. Scada Sistemleri

Detaylı

SERVO MOTOR TAMİRİ PLC TAMİRİ AC/DC SÜRÜCÜ TAMİRİ OPERATÖR PANEL TAMİRİ ENDÜSTRİYEL PC TAMİRİ ELEKTRONİK KART TAMİRİ

SERVO MOTOR TAMİRİ PLC TAMİRİ AC/DC SÜRÜCÜ TAMİRİ OPERATÖR PANEL TAMİRİ ENDÜSTRİYEL PC TAMİRİ ELEKTRONİK KART TAMİRİ SERVO MOTOR TAMİRİ PLC TAMİRİ AC/DC SÜRÜCÜ TAMİRİ OPERATÖR PANEL TAMİRİ ENDÜSTRİYEL PC TAMİRİ ELEKTRONİK KART TAMİRİ BİZ KİMİZ? Biz Kimiz? SERMOT Endüstriyel Otomasyon San. Tic. A.Ş. alanında uzman kadrosu

Detaylı

Yrd. Doç. Dr. Mustafa NİL

Yrd. Doç. Dr. Mustafa NİL Yrd. Doç. Dr. Mustafa NİL ÖĞRENİM DURUMU Derece Üniversite Bölüm / Program Fırat Üniversitesi Elektrik-Elektronik Mühendisliği Y. Kocaeli Üniversitesi Elektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı

Detaylı

T.C. KTO KARATAY ÜNİVERSİTESİ MEKATRONİK MÜHENDİSLİĞİ

T.C. KTO KARATAY ÜNİVERSİTESİ MEKATRONİK MÜHENDİSLİĞİ T.C. KTO KARATAY ÜNİVERSİTESİ MEKATRONİK MÜHENDİSLİĞİ Aktif Titreşim Kontrolü için Bir Yapının Sonlu Elemanlar Yöntemi ile Modelinin Elde Edilmesi ve PID, PPF Kontrolcü Tasarımları Arş.Gör. Erdi GÜLBAHÇE

Detaylı

Presinizi Servoprese Dönüştürmek Pres Sürücüsü PSH

Presinizi Servoprese Dönüştürmek Pres Sürücüsü PSH Presinizi Servoprese Dönüştürmek Pres Sürücüsü PSH Presinizi Yenilikçi Bir Anlayışla Kontrol Edin. Yenilikçilik PSH Pres sürücüsünde Servopompalar klasik valf ve kontrol teknolojisinin yerini alır. Bu

Detaylı

DENEY 3 HAVALI KONUM KONTROL SİSTEMİ DENEY FÖYÜ

DENEY 3 HAVALI KONUM KONTROL SİSTEMİ DENEY FÖYÜ DENEY 3 HAVALI KONUM KONTROL SİSTEMİ DENEY FÖYÜ 1. Deneyin Amacı Bu deneyde, bir fiziksel sistem verildiğinde, bu sistemi kontrol etmek için temelde hangi adımların izlenmesi gerektiğinin kavranması amaçlanmaktadır.

Detaylı

ELEKTRİK MOTOR SÜRÜCÜLERİ: PWM AC KIYICILAR

ELEKTRİK MOTOR SÜRÜCÜLERİ: PWM AC KIYICILAR ELEKTRİK MOTOR SÜRÜCÜLERİ: PWM AC KIYICILAR Hazırlayan ve Sunan: ELEKTRİK_55 SUNUM AKIŞI: PWM (DARBE GENİŞLİK MODÜLASYONU) NEDİR? Çalışma Oranı PWM in Elde Edilmesi Temelleri PWM in Kullanım Alanları AC

Detaylı

YENİLENEBİLİR ENERJİ EĞİTİM SETİ

YENİLENEBİLİR ENERJİ EĞİTİM SETİ YENİLENEBİLİR ENERJİ EĞİTİM SETİ KULLANIM KİTAPÇIĞI ve Deneyler İÇİNDEKİLER Eğitim Seti Özellikleri 3 Hibrid Şarj Regülatörü Modülü Özellikleri 4 DC-AC İnverter Modülü Özellikleri 5 AKÜ Modülü Özellikleri

Detaylı

FRENIC MULTİ ÖZET KULLANIM KLAVUZU

FRENIC MULTİ ÖZET KULLANIM KLAVUZU FRENIC MULTİ ÖZET KULLANIM KLAVUZU GENEL BİLGİLER SÜRÜCÜ KONTROL BAĞLANTILARI PLC 24 VDC CM DİJİTAL GİRİŞ COM UCU FWD REV X1 X5 EN DİJİTAL GİRİŞLER ( PNP / NPN SEÇİLEBİLİR ) ENABLE GİRİŞİ SW1 Y1 Y2 DİJİTAL

Detaylı

Kanber SEDEF. Kişisel Bilgi. Milliyet: T.C. Doğum Tarihi:1981 Doğum Yeri:Kayseri. İş deneyimi

Kanber SEDEF. Kişisel Bilgi. Milliyet: T.C. Doğum Tarihi:1981 Doğum Yeri:Kayseri. İş deneyimi Adres: Melikşah Üniversitesi Mevlana mh. Talas / KAYSERİ Telefon: 0532 306 55 47 E-posta:ksedef@meliksah.edu.tr Kanber SEDEF Kişisel Bilgi Milliyet: T.C. Doğum Tarihi:1981 Doğum Yeri:Kayseri İş deneyimi

Detaylı

1 Teknolojideki hızlı değişme ve gelişmeler üretim metot ve sistemlerini de hızla değiştirmektedir. Bu değişime ve gelişime bağlı olarak üretimde yeni teknolojiler ve üretim sistemleri kullanılmaktadır.

Detaylı

Su Jeti Kesiminde Bilgisayar Kontrolü. Kontrol Sistemleri Mühendisliği... KÖMBE

Su Jeti Kesiminde Bilgisayar Kontrolü. Kontrol Sistemleri Mühendisliği... KÖMBE Su Jeti Kesiminde Bilgisayar Kontrolü Kontrol Sistemleri Mühendisliği... KÖMBE Su jeti nedir? Su jeti, metali yada başka bir maddeyi içerisinde bulunan su ve aşındırıcı maddelerle, suyun çok yüksek bir

Detaylı

Derste Neler Anlatılacak? Temel Mekatronik Birimler,temel birim dönüşümü Güncel konular(hes,termik Santral,Rüzgar Enerjisi,Güneş

Derste Neler Anlatılacak? Temel Mekatronik Birimler,temel birim dönüşümü Güncel konular(hes,termik Santral,Rüzgar Enerjisi,Güneş Derste Neler Anlatılacak? Temel Mekatronik Birimler,temel birim dönüşümü Güncel konular(hes,termik Santral,Rüzgar Enerjisi,Güneş Enerjisi,Doğalgaz,Biyogaz vs.) Mekatroniğin uygulama alanları Temel Mekanik

Detaylı

Ek bilgi Internet:.../cecx

Ek bilgi Internet:.../cecx Modüler PLC ler CECX İki ürün versiyonu: CoDeSys tabanlı modüler PLC CoDeSys ve SofMotion tabanlı motion PLC Kolay konfigürasyon Otomatik modül algılaması Network de PLC yi bulmak için arama fonksiyonu

Detaylı

Operatör panelleri FED

Operatör panelleri FED Operatör panelleri FED 120x32 to 1024x768 piksel çözünürlük Text bazlı monokrom ve renkli dokunmatik ekranlı tipler Entegre web tarayıcılı tipler Kullanıșlı WYSIWYG editörleriyle kolay tasarım Sistemden

Detaylı

TESTBOX Serisi Cihazlar ile Tarihi Bir Yapıda Kablosuz Yapısal Sağlık Takibi

TESTBOX Serisi Cihazlar ile Tarihi Bir Yapıda Kablosuz Yapısal Sağlık Takibi TESTBOX Yapısal Sağlık Takibi (SHM) Uygulamaları Uygulama Notu AN-TR-401 TESTBOX Serisi Cihazlar ile Tarihi Bir Yapıda Kablosuz Yapısal Sağlık Takibi Anahtar Kelimeler: Yapısal Sağlık Takibi, Operasyonel

Detaylı

ELEKTRO EROZYON (EDM) (ELECTRICAL DISHARGE MACHINE)

ELEKTRO EROZYON (EDM) (ELECTRICAL DISHARGE MACHINE) ELEKTRO EROZYON (EDM) (ELECTRICAL DISHARGE MACHINE) Doç.Dr. Ahmet DEMİRER SAÜ. TeknolojiFakültesi ELEKTRO EROZYON (EDM) 1943 yılında Rus araştırmacılar hangi sertlikte olursa olsun, kıvılcım atlaması ile

Detaylı

(Mekanik Sistemlerde PID Kontrol Uygulaması - 2) DENEYSEL KARIŞTIRMA İSTASYONUNUN PID İLE DEBİ KONTROLÜ. DENEY SORUMLUSU Arş.Gör.

(Mekanik Sistemlerde PID Kontrol Uygulaması - 2) DENEYSEL KARIŞTIRMA İSTASYONUNUN PID İLE DEBİ KONTROLÜ. DENEY SORUMLUSU Arş.Gör. T.C. ERCİYES ÜNİVERSİTESİ MÜHENDİSLİK FAKÜLTESİ MEKATRONİK MÜHENDİSLİĞİ BÖLÜMÜ MEKATRONİK LABORATUVARI 1 (Mekanik Sistemlerde PID Kontrol Uygulaması - 2) DENEYSEL KARIŞTIRMA İSTASYONUNUN PID İLE DEBİ KONTROLÜ

Detaylı

Sakarya Üniversitesi - Bilgisayar Mühendisliği

Sakarya Üniversitesi - Bilgisayar Mühendisliği Dr. Seçkin Arı Giriş Seçkin Arı M5 415 ari@sakarya.edu.tr Kitap J.J. Craig, Introduction to Robotics, Prentice Hall, 2005 B. Siciliano,, RoboticsModelling, Planning, andcontrol, Springer, 2009 Not %12

Detaylı

5.63. YÜK KONTROLLÜ ASANSÖR ROBOT TASARIMI

5.63. YÜK KONTROLLÜ ASANSÖR ROBOT TASARIMI 5.63. YÜK KONTROLLÜ ASANSÖR ROBOT TASARIMI Prof. Dr. Asaf VAROL Fırat Üniversitesi T.E.F. Elk. ve Bilg. Eğt Böl. asaf_varol@yahoo.com Arş. Gör. Ferhat BAĞÇACI Fırat Üniversitesi T.E.F. Elk. ve Bilg. Eğt

Detaylı

1.Elektroerozyon Tezgahları 2.Takımlar( Elektrotlar) 2.1. İmalat Malzemeleri

1.Elektroerozyon Tezgahları 2.Takımlar( Elektrotlar) 2.1. İmalat Malzemeleri 1.Elektroerozyon Tezgahları Elektroerozyon işleminde ( EDM Electrical Discharge Machining ), malzeme kaldırma işlemi takım fonksiyonunu yapan bir elektrot ile parça arasında meydana gelen yüksek frekanslı

Detaylı

Sistem Temel. Genel Fonksiyonlar. Sistemleri. Tam Adaptif Trafik Kontrol Sistemi ( j\iti'1)

Sistem Temel. Genel Fonksiyonlar. Sistemleri. Tam Adaptif Trafik Kontrol Sistemi ( j\iti'1) Tam Adaptif Trafik Kontrol Sistemi ( j\iti'1) Akıllı Trafik Ağı ve Adaptif Trafik Yönetim Sistemi, hızlı ve güvenli trafik akışını sağlar. /o95 doğruluk oranı ile ölçümler gerçekleştirerek uygun kavşak

Detaylı

ESNEK ÜRETİM SİSTEMLERİNDE CNC TEZGAHLARIN BİLGİSAYAR KONTROLÜ. Elektronik Yük. Müh, Figen PALAMUTÇUOĞLU TEKOM A.Ş.

ESNEK ÜRETİM SİSTEMLERİNDE CNC TEZGAHLARIN BİLGİSAYAR KONTROLÜ. Elektronik Yük. Müh, Figen PALAMUTÇUOĞLU TEKOM A.Ş. ESNEK ÜRETİM SİSTEMLERİNDE CNC TEZGAHLARIN BİLGİSAYAR KONTROLÜ Elektronik Yük. Müh, Figen PALAMUTÇUOĞLU TEKOM A.Ş. 25 OCAK 1991 Esnek Üretim Sistemleri (Flexible Manufacturing Systems - FMS), tasarım

Detaylı

ENDÜSTRİYEL BİR TESİSTE DİNAMİK KOMPANZASYON UYGULAMASI

ENDÜSTRİYEL BİR TESİSTE DİNAMİK KOMPANZASYON UYGULAMASI ENDÜSTRİYEL BİR TESİSTE DİNAMİK KOMPANZASYON UYGULAMASI Özgür GENCER Semra ÖZTÜRK Tarık ERFİDAN Kocaeli Üniversitesi Mühendislik Fakültesi, Elektrik Mühendisliği Bölümü, Kocaeli San-el Mühendislik Elektrik

Detaylı

BESLEME KARTI RF ALICI KARTI

BESLEME KARTI RF ALICI KARTI BESLEME KARTI Araç üzerinde bulunan ve tüm kartları besleyen ünitedir.doğrudan Lipo batarya ile beslendikten sonra motor kartına 11.1 V diğer kartlara 5 V dağıtır. Özellikleri; Ters gerilim korumalı Isınmaya

Detaylı

OTOMASYONDA ÇÖZÜM ORTAĞINIZ

OTOMASYONDA ÇÖZÜM ORTAĞINIZ OTOMASYONDA ÇÖZÜM ORTAĞINIZ NGT ENDÜSTRİYEL OTOMASYON PROJE VE TAAHHÜT NGT mühendislik olarak uzun yıllar otomasyon sektörüne hizmet eden deneyimli ve uzman kadromuzla, sahip olduğumuz bilgi birikim, uzmanlık

Detaylı

1 ÜRETİM VE ÜRETİM YÖNETİMİ

1 ÜRETİM VE ÜRETİM YÖNETİMİ İÇİNDEKİLER ÖNSÖZ III Bölüm 1 ÜRETİM VE ÜRETİM YÖNETİMİ 13 1.1. Üretim, Üretim Yönetimi Kavramları ve Önemi 14 1.2. Üretim Yönetiminin Tarihisel Gelişimi 18 1.3. Üretim Yönetiminin Amaçları ve Fonksiyonları

Detaylı

SİLİNDİR TAKSİMAT MAKİNASI SB-STM-1500

SİLİNDİR TAKSİMAT MAKİNASI SB-STM-1500 SİLİNDİR TAKSİMAT MAKİNASI SB-STM-1500 Ana Parçaları ve çalışma şekli Nu. PARÇA AÇIKLAMA 1 Ana kontrol paneli 2 Sarıcı gövdesi 3 Baglantı aynası Dokunmatik ekran ile donatılmış, Operatör makine ve bileşenlerini

Detaylı

METSİM SİSTEM MÜHENDİSLİK

METSİM SİSTEM MÜHENDİSLİK Yeni seri lineer ve açı sensörleri ile Turck, sensör teknolojilerinde teknolojik atılımların halen mümkün olduğunu göstermektedir. Yeni sensör üniteleri alışıldık ölçüm sistemlerinin tüm olumlu yönlerini

Detaylı

YAKMA YÖNETİM SİSTEMLERİ. www.selnikel.com

YAKMA YÖNETİM SİSTEMLERİ. www.selnikel.com Verim Artışı %3-5 Yakıt Tasarrufu Kazan/Brülör MM Kontrol Modülü DTI Bilgi Aktarım Ünitesi EGA Baca Gazı Analiz Cihazı Yardımcı Ekipmanlar YAKMA YÖNETİM SİSTEMLERİ Yüksek teknoloji ürünü Autoflame Yakma

Detaylı

PROGRAMLANABİLİR LOJİK DENETLEYİCİ İLE DENEYSEL ENDÜSTRİYEL SİSTEMİN KONTROLÜ

PROGRAMLANABİLİR LOJİK DENETLEYİCİ İLE DENEYSEL ENDÜSTRİYEL SİSTEMİN KONTROLÜ PROGRAMLANABİLİR LOJİK DENETLEYİCİ İLE DENEYSEL ENDÜSTRİYEL SİSTEMİN KONTROLÜ Öğr.Gör. Mehmet TAŞTAN Celal Bayar Üniversitesi Kırkağaç M.Y.O 45700-Kırkağaç/Manisa Tel:0-236-5881828 mehmettastan@hotmail.com

Detaylı

1.GÜÇ HATLARINDA HABERLEŞME NEDİR?

1.GÜÇ HATLARINDA HABERLEŞME NEDİR? 1.GÜÇ HATLARINDA HABERLEŞME NEDİR? Güç hattı haberleşmesi, verinin kurulu olan elektrik hattı şebekesi üzerinden taşınması tekniğidir. Sistem mevcut elektrik kablolarını kullanarak geniş bantlı veri transferi

Detaylı

DY-45 OSİLOSKOP V2.0 KİTİ

DY-45 OSİLOSKOP V2.0 KİTİ DY-45 OSİLOSKOP V2.0 KİTİ Kullanma Kılavuzu 12 Ocak 2012 Amatör elektronikle uğraşanlar için osiloskop pahalı bir test cihazıdır. Bu kitte amatör elektronikçilere hitap edecek basit ama kullanışlı bir

Detaylı

HİDROLİK SİSTEMLERİN TASARIMINDA PAKET PROGRAM VE HİDROLİK MODÜLLER KULLANILARAK KOLAY BENZETİM YAPILMASI

HİDROLİK SİSTEMLERİN TASARIMINDA PAKET PROGRAM VE HİDROLİK MODÜLLER KULLANILARAK KOLAY BENZETİM YAPILMASI 49 HİDROLİK SİSTEMLERİN TASARIMINDA PAKET PROGRAM VE HİDROLİK MODÜLLER KULLANILARAK KOLAY BENZETİM YAPILMASI Tuna BALKAN M. A. Sahir ARIKAN ÖZET Bu çalışmada, hidrolik sistemlerin tasarımında hazır ticari

Detaylı

FRENIC MEGA ÖZET KULLANIM KLAVUZU

FRENIC MEGA ÖZET KULLANIM KLAVUZU FRENIC MEGA ÖZET KULLANIM KLAVUZU GENEL BİLGİLER SÜRÜCÜ KONTROL BAĞLANTILARI PLC 24 VDC CM DİJİTAL GİRİŞ COM UCU FWD REV DİJİTAL GİRİŞLER ( PNP / NPN SEÇİLEBİLİR ) SW1 X1 - X7 EN ENABLE GİRİŞİ Y1 - Y4

Detaylı

DY-45 OSĐLOSKOP KĐTĐ. Kullanma Kılavuzu

DY-45 OSĐLOSKOP KĐTĐ. Kullanma Kılavuzu DY-45 OSĐLOSKOP KĐTĐ Kullanma Kılavuzu 01 Kasım 2010 Amatör elektronikle uğraşanlar için osiloskop pahalı bir test cihazıdır. Bu kitte amatör elektronikçilere hitap edecek basit ama kullanışlı bir yazılım

Detaylı

KONTROL SİSTEMLERİ TASARIMI LABORATUARINA GİRİŞ

KONTROL SİSTEMLERİ TASARIMI LABORATUARINA GİRİŞ Giriş KONTROL SİSTEMLERİ TASARIMI LABORATUARINA GİRİŞ 0.1 GİRİŞ Deneylerin yapılacağı laboratuar, bilgisayar yardımıyla analog ve dijital denetleyici sistemlerinin analizine, tasarımına, benzetimine ve

Detaylı

7. Bölüm Robot Programlamada Mantıksal Fonksiyonlar

7. Bölüm Robot Programlamada Mantıksal Fonksiyonlar 7. Bölüm Robot Programlamada Mantıksal Fonksiyonlar 7. Bölüm: Mantıksal Fonksiyonlar 7.1. Mantıksal Programlamanın Temelleri Endüstriyel Robot sisteminde çevre birimlerle olan iletişimin sağlanmasında

Detaylı

ELEKTRİKSEL EYLEYİCİLER

ELEKTRİKSEL EYLEYİCİLER ELEKTRİKSEL EYLEYİCİLER Eyleyiciler (Aktuatörler) Bir cismi hareket ettiren veya kontrol eden mekanik cihazlara denir. Elektrik motorları ve elektrikli sürücüler Hidrolik sürücüler Pinomatik sürücüler

Detaylı

Asenkron Motor Analizi

Asenkron Motor Analizi Temsili Resim Giriş Asenkron motorlar, neredeyse 100 yılı aşkın bir süredir endüstride geniş bir yelpazede kulla- Alperen ÜŞÜDÜM nılmaktadır. Elektrik Müh. Son yıllarda, FİGES A.Ş. kontrol teknolojilerinin

Detaylı

Bil101 Bilgisayar Yazılımı I. M. Erdem ÇORAPÇIOĞLU Bilgisayar Yüksek Mühendisi

Bil101 Bilgisayar Yazılımı I. M. Erdem ÇORAPÇIOĞLU Bilgisayar Yüksek Mühendisi Bil101 Bilgisayar Yazılımı I Bilgisayar Yüksek Mühendisi Kullanıcıdan aldığı veri ya da bilgilerle kullanıcının isteği doğrultusunda işlem ve karşılaştırmalar yapabilen, veri ya da bilgileri sabit disk,

Detaylı

Mikrotek A.Ş. kendi üretimi olan DC motor sürücü panoları ile haddehane sektöründe PLC ve bilgisayar destekli otomasyon çözümleri üretmektedir.

Mikrotek A.Ş. kendi üretimi olan DC motor sürücü panoları ile haddehane sektöründe PLC ve bilgisayar destekli otomasyon çözümleri üretmektedir. Mikrotek Elektronik Sanayi ve Ticaret A.Ş. 2827 sokak No:28/3 1.Sanayi Sitesi 35110 İ Z M İR TÜRKİYE Tel:90-232-458 92 73 Fax:90-232-433 74 78 E-mail:info@mikrotek.com Internet:www.mikrotek.com GİRİŞ Mikrotek

Detaylı

Intralojistikte AGV Kullanımı

Intralojistikte AGV Kullanımı Intralojistikte AGV Kullanımı Yalçın Eroğlu 13.11.2013 Intralojistik Tüm endüstriyel alanlarda, dağıtım ve üretim bölgelerinde, dahili malzeme ve bilgi akışının organizasyonu, kontrolü, yürütülmesi ve

Detaylı

INVT IVC1. -Kompakt Tip PLC. Marketing 2014 HM

INVT IVC1. -Kompakt Tip PLC. Marketing 2014 HM INVT IVC1 -Kompakt Tip PLC Marketing 2014 HM Özelikler IVC1 Özelikleri Genişleme 128 IO 7 modül genişleme Haberleşme Arayüzü 2 seri port: 1xRS232, 1xRS232/485 Temel komut işlem Hızı 0.3μs Pulse Girişi

Detaylı

SOME-Bus Mimarisi Üzerinde Mesaj Geçişi Protokolünün Başarımını Artırmaya Yönelik Bir Algoritma

SOME-Bus Mimarisi Üzerinde Mesaj Geçişi Protokolünün Başarımını Artırmaya Yönelik Bir Algoritma SOME-Bus Mimarisi Üzerinde Mesaj Geçişi Protokolünün Başarımını Artırmaya Yönelik Bir Algoritma Çiğdem İNAN, M. Fatih AKAY Çukurova Üniversitesi Bilgisayar Mühendisliği Bölümü Balcalı-ADANA İçerik Çalışmanın

Detaylı

PLC1 3 EKSENLİ. PLC Eğitim Seti. Tamamen mekatronik özel tasarım. Pratik Becerileri kazanmak ve Proje Odaklı Uzmanlık İçin. %100 kendi imalatımız

PLC1 3 EKSENLİ. PLC Eğitim Seti. Tamamen mekatronik özel tasarım. Pratik Becerileri kazanmak ve Proje Odaklı Uzmanlık İçin. %100 kendi imalatımız PLC1 PLC Eğitim Seti %100 kendi imalatımız Tamamen mekatronik özel tasarım Pratik Becerileri kazanmak ve Proje Odaklı Uzmanlık İçin MODELLER Standart Operatör Panelli 3 EKSENLİ Magazin Baskı Baskı sürücü

Detaylı

OTOMATİK KONTROL SİSTEMLERİ TEMEL KAVRAMLAR VE TANIMLAR

OTOMATİK KONTROL SİSTEMLERİ TEMEL KAVRAMLAR VE TANIMLAR OTOMATİK KONTROL SİSTEMLERİ TEMEL KAVRAMLAR VE TANIMLAR KONTROL SİSTEMLERİ GİRİŞ Son yıllarda kontrol sistemleri, insanlığın ve uygarlığın gelişme ve ilerlemesinde çok önemli rol oynayan bir bilim dalı

Detaylı

PEY-D810 SĠNYALĠZASYON SĠSTEMĠ

PEY-D810 SĠNYALĠZASYON SĠSTEMĠ PEY-D810 SĠNYALĠZASYON SĠSTEMĠ AÇIKLAMALAR-KULLANIM-BAĞLANTILAR Sayfa 1 ĠÇĠNDEKĠLER SAYFA 1-) Sistemin Genel Tanıtımı 3 2-) Sistemin ÇalıĢma ġekli.4 3-) Sistem Yazılımı 5 4-) Sistemin Elektrik ve Bağlantı

Detaylı

Bilkent Üniversitesi Bilgisayar Mühendisliği Bölümü. Bilgisayar Mühendisliği

Bilkent Üniversitesi Bilgisayar Mühendisliği Bölümü. Bilgisayar Mühendisliği Bilkent Üniversitesi Bilgisayar Mühendisliği Bölümü Bilgisayar Mühendisliği Bilgisayar Mühendisliği Günümüzde, finans, tıp, sanat, güvenlik, enerji gibi bir çok sektör, bilgisayar mühendisliğindeki gelişimlerden

Detaylı

Öğr. Gör. Hakan YÜKSEL hakanyuksel@sdu.edu.tr SÜLEYMAN DEMİREL ÜNİVERSİTESİ. Akademik Bilişim 2013 1

Öğr. Gör. Hakan YÜKSEL hakanyuksel@sdu.edu.tr SÜLEYMAN DEMİREL ÜNİVERSİTESİ. Akademik Bilişim 2013 1 Öğr. Gör. Hakan YÜKSEL hakanyuksel@sdu.edu.tr SÜLEYMAN DEMİREL ÜNİVERSİTESİ Akademik Bilişim 2013 1 İçerik Hareket Temelli İşlemler Temassız hareket algılayıcısı: Kinect Kinect Uygulamaları Kinect in getirdikleri

Detaylı

SRV2 +2 FONKSİYON. Servo Motor Eğitim Seti. Tamamen mekatronik özel tasarım. Pratik Becerileri kazanmak ve Proje Odaklı Uzmanlık İçin

SRV2 +2 FONKSİYON. Servo Motor Eğitim Seti. Tamamen mekatronik özel tasarım. Pratik Becerileri kazanmak ve Proje Odaklı Uzmanlık İçin SRV2 Servo Motor Eğitim Seti Tamamen mekatronik özel tasarım Pratik Becerileri kazanmak ve Proje Odaklı Uzmanlık İçin %100 kendi imalatımız +2 FONKSİYON Pnömatik 2.eksen Vakumlu Parça Tutma Eğitim Seti

Detaylı

KTO KARATAY ÜNİVERSİTESİ MEKATRONİK MÜHENDİSLİĞİ BÖLÜMÜ

KTO KARATAY ÜNİVERSİTESİ MEKATRONİK MÜHENDİSLİĞİ BÖLÜMÜ KTO KARATAY ÜNİVERSİTESİ MEKATRONİK MÜHENDİSLİĞİ BÖLÜMÜ Prof. Dr. Mehmet ÇELİK Mekatronik Müh. Bl. Bşk. mehmet.celik@karatay.edu.tr 1 MEKATRONİK TEKNOLOJİSİNİN KISA TANIMI IEEE/ASME Transactions on Mechatronics

Detaylı

PRES BESLEME SİSTEMLERİ

PRES BESLEME SİSTEMLERİ PRES BESLEME SİSTEMLERİ ADRES Esenşehir Mah.Muradiye Sok. No:56/A ümraniye- istanbul TEL: (0216) 540 67 06 Faks: (0216) 540 67 07 TEL: (0535) 434 44 96 TEL: (0532) 223 74 55 pressline@outlook.com PRESSline

Detaylı

Endüstriyel Sensörler ve Uygulama Alanları Kalite kontrol amaçlı ölçme sistemleri, üretim ve montaj hatlarında imalat sürecinin en önemli aşamalarındandır. Günümüz teknolojisi mükemmelliği ve üretimdeki

Detaylı

Bilgisayar Mühendisliği. Bilgisayar Mühendisliğine Giriş 1

Bilgisayar Mühendisliği. Bilgisayar Mühendisliğine Giriş 1 Bilgisayar Mühendisliği Bilgisayar Mühendisliğine Giriş 1 Mühendislik Nedir? Mühendislik, bilim ve matematiğin yararlı cihaz ve sistemlerin üretimine uygulanmasıdır. Örn: Elektrik mühendisleri, elektronik

Detaylı

Dağıtık Sistem Tasarımının Mekatronik Bir Sistem Üzerinde Uygulaması

Dağıtık Sistem Tasarımının Mekatronik Bir Sistem Üzerinde Uygulaması 6 th International Advanced Technologies Symposium (IATS 11), 16-18 May 2011, Elazığ, Turkey Dağıtık Sistem Tasarımının Mekatronik Bir Sistem Üzerinde Uygulaması İ. Yabanova 1 S. Taşkın 2 H. Ekiz 3 1 Afyon

Detaylı

EKS modülleri (Elektronik Koruma Sistemleri) ve Motor daimi yön kontrol üniteleri;

EKS modülleri (Elektronik Koruma Sistemleri) ve Motor daimi yön kontrol üniteleri; EKS modülleri (Elektronik Koruma Sistemleri) ve Motor daimi yön kontrol üniteleri; Elektronik cihazların yüksek voltaj piklerine karşı korunması amaçlı olarak değişik tip ve modellerde ürünler geliştirdik.

Detaylı

SLC400G SLC600G. Akıllı Linear Akıllı Akım

SLC400G SLC600G. Akıllı Linear Akıllı Akım SLC400G SLC600G Akıllı Linear Akıllı Akım EDM Tel Erozyon Teknolojisinde Son Nokta 2 Anahtar Teslimi Makine Konsepti EDM Profesyonelleri için Üretildi SLC Konseptinin odak noktası performans, Ekonomik

Detaylı

KİTAP ADI KONU YAYINEVİ SAYFA SAYI DİLİ BASIM TARİH KİTAP TÜR ISBN KONFERANS ADI KONFERANS KONUSU ÜLKE KONFERANS TÜRÜ TARİH

KİTAP ADI KONU YAYINEVİ SAYFA SAYI DİLİ BASIM TARİH KİTAP TÜR ISBN KONFERANS ADI KONFERANS KONUSU ÜLKE KONFERANS TÜRÜ TARİH ÖZGEÇMİŞ TC KİMLİK NO: PERSONEL AD: SOYAD: DOĞUM TARİHİ: SİCİL NO: UYRUK: EHLİYET: 17599029596 MEHMET ZİLE 10/1/70 12:00 AM A55893 TÜRKİYE B DİL ADI SINAV ADI PUAN SEVİYE YIL DÖNEM İngilizce TOEFL IBT

Detaylı

GALATASARAY ÜNİVERSİTESİ BİLİMSEL ARAŞTIRMA PROJELERİ MÜHENDİSLİK VE TEKNOLOJİ FAKÜLTESİ ÖĞRETİM ÜYELERİ TARAFINDAN YÜRÜTÜLEN PROJELER (2008-2011)

GALATASARAY ÜNİVERSİTESİ BİLİMSEL ARAŞTIRMA PROJELERİ MÜHENDİSLİK VE TEKNOLOJİ FAKÜLTESİ ÖĞRETİM ÜYELERİ TARAFINDAN YÜRÜTÜLEN PROJELER (2008-2011) 08.401.001 08.401.002 08.401.003 Dikkat Seviyesindeki Değişimlerin Elektrofizyolojik Ölçümler İle İzlenmesi PFO(Patent Foramen Ovale) Teşhisinin Bilgisayar Yardımı İle Otomatik Olarak Gerçeklenmesi ve

Detaylı

BÖLÜM 1. ASENKRON MOTORLAR

BÖLÜM 1. ASENKRON MOTORLAR İÇİNDEKİLER ÖNSÖZ...iv GİRİŞ...v BÖLÜM 1. ASENKRON MOTORLAR 1. ASENKRON MOTORLAR... 1 1.1. Üç Fazlı Asenkron Motorlar... 1 1.1.1. Üç fazlı asenkron motorda üretilen tork... 2 1.1.2. Üç fazlı asenkron motorlara

Detaylı

KADASTRO HARİTALARININ SAYISALLAŞTIRILMASINDA KALİTE KONTROL ANALİZİ

KADASTRO HARİTALARININ SAYISALLAŞTIRILMASINDA KALİTE KONTROL ANALİZİ KADASTRO HARİTALARININ SAYISALLAŞTIRILMASINDA KALİTE KONTROL ANALİZİ Yasemin ŞİŞMAN, Ülkü KIRICI Sunum Akış Şeması 1. GİRİŞ 2. MATERYAL VE METHOD 3. AFİN KOORDİNAT DÖNÜŞÜMÜ 4. KALİTE KONTROL 5. İRDELEME

Detaylı

1. DÖNEM Kodu Dersin Adı T U K. Matematik II Mathematics II (İng) Fizik I 3 2 4. Bilgisayar Programlama I (Java) Computer Programming I (Java) (İng)

1. DÖNEM Kodu Dersin Adı T U K. Matematik II Mathematics II (İng) Fizik I 3 2 4. Bilgisayar Programlama I (Java) Computer Programming I (Java) (İng) Müfredat: Mekatronik Mühendisliği lisans programından mezun olacak bir öğrencinin toplam 131 kredilik ders alması gerekmektedir. Bunların 8 kredisi öğretim dili Türkçe ve 123 kredisi öğretim dili İngilizce

Detaylı

KAYNAK VE KESME OTOMASYONU

KAYNAK VE KESME OTOMASYONU KAYNAK VE KESME OTOMASYONU CNC AĞIR HİZMET TEZGAHLARI MAGMACUT ---MODEL--- 2500DD 3000DD 4000DD NET KESİM GENİŞLİĞİ (mm) 2500 3000 4000 RAY AÇIKLIĞI (mm) 3620 4120 5120 TOPLAM GENİŞLİK (mm) - panolu 4535

Detaylı

ZM-2H504 İki Faz Step. Motor Sürücüsü. Özet

ZM-2H504 İki Faz Step. Motor Sürücüsü. Özet ZM-2H504 İki Faz Step Motor Sürücüsü Özet ZM-2H504 iki faz, 4,6 ve 8 telli step motorlar için üretilmiştir. Yüksek frekanslı giriş sinyallerini kabul edebilecek şekilde donatılmıştır. Akım kararlılığı,

Detaylı

AC-DC Dönüştürücülerin Genel Özellikleri

AC-DC Dönüştürücülerin Genel Özellikleri AC-DC Dönüştürücülerin Genel Özellikleri U : AC girişteki efektif faz gerilimi f : Frekans q : Faz sayısı I d, I y : DC çıkış veya yük akımı (ortalama değer) U d U d : DC çıkış gerilimi, U d = f() : Maksimum

Detaylı

PLC (Programlanabilir Lojik. Denetleyici)

PLC (Programlanabilir Lojik. Denetleyici) PLC (Programlanabilir Lojik Denetleyici) İÇERİK Giriş PLC nedir? PLC lerin Uygulama Alanları PLC lerin Yapısı PLC lerin Avantajları PLC Çeşitleri SİEMENS PLC JAPON PLCLER KARŞILAŞTIRMA Giriş PLC

Detaylı

ÜRETİM SÜREÇLERİNİ GÖZLEMLEMEK VE KONTROL ETMEK İÇİN KABLOSUZ ÇÖZÜM

ÜRETİM SÜREÇLERİNİ GÖZLEMLEMEK VE KONTROL ETMEK İÇİN KABLOSUZ ÇÖZÜM NETWORKER GÖZLEMLEME SİSTEMİ ÜRETİM SÜREÇLERİNİ GÖZLEMLEMEK VE KONTROL ETMEK İÇİN KABLOSUZ ÇÖZÜM Her tür makinene de kullanılabilir Kullanıcının bilgisayarına ilave bir yazılım yüklenmesi gerekmiyor Bağımsız

Detaylı

Neden CnlnlRTID. Elektronik Sinyalizasyon. Kontrol. Estetik. Tümüyle Endüstriyel. Kontrol ve Koruma Gerçek Verme. Karar

Neden CnlnlRTID. Elektronik Sinyalizasyon. Kontrol. Estetik. Tümüyle Endüstriyel. Kontrol ve Koruma Gerçek Verme. Karar Kavşak Neden CnlnlRTID Estetik Kontrol Cihaziarı? Tasarım Tümüyle Endüstriyel Donanım TAM Adaptif Kontrol ve Koruma Gerçek Verme Zamanlı Planları Karar Mekanizması Matematiksel Modeller ve Algoritmalar

Detaylı

İŞLETİM SİSTEMİ KATMANLARI (Çekirdek, kabuk ve diğer temel kavramlar) Bir işletim sisteminin yazılım tasarımında ele alınması gereken iki önemli konu

İŞLETİM SİSTEMİ KATMANLARI (Çekirdek, kabuk ve diğer temel kavramlar) Bir işletim sisteminin yazılım tasarımında ele alınması gereken iki önemli konu İŞLETİM SİSTEMİ KATMANLARI (Çekirdek, kabuk ve diğer temel kavramlar) Bir işletim sisteminin yazılım tasarımında ele alınması gereken iki önemli konu bulunmaktadır; 1. Performans: İşletim sistemi, makine

Detaylı

TAKIM ÇELİKLERİ İÇİN UYGULANAN EROZYON İŞLEMLERİ

TAKIM ÇELİKLERİ İÇİN UYGULANAN EROZYON İŞLEMLERİ TAKIM ÇELİKLERİ İÇİN UYGULANAN EROZYON İŞLEMLERİ Kalıp işlemesinde erozyonla imalatın önemi kimse tarafından tartışılmamaktadır. Elektro erozyon arka arkaya oluşturulan elektrik darbelerinden meydana gelen

Detaylı

MKT 204 MEKATRONİK YAPI ELEMANLARI

MKT 204 MEKATRONİK YAPI ELEMANLARI MKT 204 MEKATRONİK YAPI ELEMANLARI 2013-2014 Bahar Yarıyılı Kocaeli Üniversitesi Mühendislik Fakültesi Mekatronik Mühendisliği Bölümü Yrd. Doç. Dr. Egemen Avcu Makine Bir veya birçok fonksiyonu (güç iletme,

Detaylı

Robotik AKTUATÖRLER Motorlar: Çalışma prensibi

Robotik AKTUATÖRLER Motorlar: Çalışma prensibi Robotik AKTUATÖRLER Motorlar: Çalışma prensibi 1 Motorlar: Çalışma prensibi Motorlar: Çalışma prensibi 2 Motorlar: Çalışma prensibi AC sinyal kutupları ters çevirir + - AC Motor AC motorun hızı üç değişkene

Detaylı