Gaz konsantrasyonlarının saptanmasında bulanık mantık ve yapay sinir ağı tabanlı algoritmaların kullanılması

Abstract

ÖZET Anahtar Kelimeler: Fuzzy Inference Sistem, YSA, Bulanık Mantık, Gaz Konsantrasyon Tahmini, Gaz Sensörleri. Bu çalışmada, Mamdani ve Sugeno bulanık sonuç çıkarım sistemleri (BSÇS) kararlı hal sensör cevaplan kullanılarak çeşitli gazların konsantrasyon tahmini için kullanılmış ve sunulmuştur. Ayrıca yapay sinir ağı (YSA) yapısı da her gaz için kullanılmıştır. Gaz sensörü olarak Kuartz kristal mikrobalans tip sensor kullanılmıştır. Bulanık sonuç çıkarım sistemleri (BSÇS) ve yapay sinir ağı (YSA) ile yapılan konsantrasyon tahminlerinde kabul edilebilir performanslar elde edilmiştir. Sonuç olarak, gaz konsantrasyon tahmini için, her üç sisteminde parametreleri doğru seçildiğinde çok iyi sonuçlar elde edildiği görülmüştür. xii

USING FUZZY INFERENCE SYSTEM AND ARTIFICIAL NEURAL NETWORK BASED ALGORITMS FOR GAS CONCENTRATION ESTIMATION SUMMARY Keywords: fuzzy inference systems, artificial neural networks, concentration estimation, gas sensors. In this study, Mamdani's and Sugeno's fuzzy inference systems (FISs) is presented for the concentration estimation of the different gases by using the steady state sensor response. Artificial Neural Network (ANN) structure is also used for each gas for concentration estimation. The Quartz Crystal Microbalance (QCM) type sensors were used as gas sensors. Acceptable performances were obtained for the concentration estimation with FISs and ANN. The results show that each sytem used for concentration estimation has very good results, when parameters determined properly. xiii