Yazar "Onat, Cem" seçeneğine göre listele

Listeleniyor 1 - 2 / 2
  • Küçük Resim Yok
    Öğe
    Manyetik Levitasyon Sistemleri İçin Ağırlıklı Geometrik Merkez Yöntemi ile PI-PD Kontrolcü Tasarımı
    (2021) Onat, Cem; Daşkın, Mahmut; Turan, Abdullah; Özgüven, Ömerülfaruk
    Manyetik levitasyon (Maglev) sistemleri, mühendislik sistemlerinde sürtünmeyi en aza indiren çözümler sunduğundan, güncel mühendislik çalışmalarındandır. Bu çalışmada, yeni bir PI-PD kontrolcü tasarımprosedürü sunulmuştur. PI-PD kontrolcüleri, bir PI (iç döngü) ve bir PD (dış döngü) kombinasyonundanoluşur. İç döngünün amacı, açık döngü kararsız sistemi kararlı kılmaktır. Dış döngünün amacı, kapalı döngüsisteminin toplam performans gereksinimlerini sağlamaktır. Tasarım prosedürü, kontrolcü parametreleridüzleminde kararlılık sınır eğrisi kullanılarak çizilen kararlı bölgenin elde edilmesi ve bu bölgenin ağırlıklıgeometrik merkezinin (AGM) hesaplanmasına dayanır. Tasarım prosedüründe, ilk olarak, iç döngü için PDkontrolcü parametrelerinin düzlemindeki kararlı bölge ve bunun ağırlıklı geometrik merkezi hesaplanır.İç döngü, belirtilen AGM kontrol parametreleri kullanılarak tek bir bloğa indirgenir ve ardından prosedür,farklı tasarımlarda faz ve kazanç payı performans gereksinimlerini uygulayan bir test fonksiyonu kullanılarak dış döngü PI denetleyicisi için tekrarlanır. Deneysel çalışma, önerilen metodoloji ile tasarlanan PI-PDkontrolcünün literatürde bulunan alternatiflere göre daha üstün performans sergilediğini göstermektedir.
  • Küçük Resim Yok
    Öğe
    Prediction of combustion states from flame image in a domestic coal burner
    (Iop Publishing Ltd, 2021) Onat, Cem; Daskin, Mahmut; Toraman, Suat; Golgiyaz, Sedat; Talu, Muhammed Fatih
    Coal is still a strategic fuel for many developing countries. The environmental impact of emissions resulting from the widespread use of coal worldwide is a matter of serious debate. In this perspective, clean coal burning technologies are in demand. In this study, a measurement system that estimates emission from flame images in a domestic coal burner is proposed. The system consists of a charge-coupled device camera, image processing software (real time image acquisition, noise reduction and extracting features) and artificial intelligence elements (classification of features by neural networks). In feature extraction stage, only five flame region features (G(x), G(y) , trace, L (2) and L (infinity) norm) is extracted. G(cx) and G(cy) are the instantaneous change of the horizontal and vertical components of center mass of the flame image. These features are new concepts for emission estimation from the flame image. The proposed system makes a difference with its simpler structure and higher accuracy compared to its counterparts previously presented in the literature.