Çankaya GCRIS Standart veritabanının içerik oluşturulması ve kurulumu Research Ecosystems (https://www.researchecosystems.com) tarafından devam etmektedir. Bu süreçte gördüğünüz verilerde eksikler olabilir.

Mekatronik Mühendisliği Bölümü Tezleri

Permanent URI for this collectionhttps://hdl.handle.net/20.500.12416/3430

Browse

Browsing Mekatronik Mühendisliği Bölümü Tezleri by Author "Büyükbezirci, Sena"

Filter results by typing the first few letters
Now showing 1 - 1 of 1
  • Thumbnail Image
    Master Thesis
    Düşük Maliyetli Sensörler Kullanan Uyarlanabilir Tamamlayıcı Filtreye Dayalı Ahrs Tasarımı ve Uygulaması
    (2024) Büyükbezirci, Sena; Ergezer, Halit
    Durum ve İstikamet Referans Sistemleri (AHRS), havacılık sektöründe, insansız hava araçları ve robot uygulamalarında genellikle kullanılmaktadır. Bu tür bir ölçüm sisteminin temel ihtiyaçları hafif, kompakt, enerji açısından verimli ve kurulumunun kolay olmasıdır. Mikro-elektromekanik sistem (MEMS) teknolojisini kullanan uygun fiyatlı mikro atalet sensörlerinin artması nedeniyle, artık küçük ve ucuz tutum ölçüm sistemleri geliştirmek mümkün hale geldi. 'Tutum' terimi, bir aracın uzaydaki konumunu ifade eder. Durum ve İstikamet Referans Sistemleri (AHRS), bir aracın yönelimini belirlemek için kullanılan araçlardır. AHRS, jiroskop, ivmeölçer ve manyetometre gibi sıkça kullanılan sensörler kullanılarak oluşturulur. Bir AHRS genellikle üç eksende ivmeölçerler, jiroskoplar ve manyetometreler dahil olmak üzere yuvarlanma, eğim, sapma ve yönü ölçen sensörlerden oluşur. Allan Variance uygulamaları ve tamamlayıcı filtreleme gibi sensör birleştirme algoritmaları, tutum bilgilerini doğru bir şekilde tahmin etmek için AHRS'li sistemlerde kullanılabilir. Jiroskop, ivmeölçer ve manyetometre sensör verileri tamamlayıcı filtre ile birleştirildiğinde yuvarlanma, eğim, sapma ve yön bilgileri elde edilir. Sensör birleştirme algoritması, bir sensörün avantajını elde etmek ve diğer sensörün sınırlamalarını telafi etmek için her sensörün farklı güçlerinden yararlanacaktır.Tamamlayıcı filtrenin arkasındaki temel fikir, güvenilir sensöre daha fazla önem vererek önceliklendirmektir. Allan Varyansı, farklı stokastik süreçleri ve katsayılarını tanımlamak ve karakterize etmek için basit ve etkili bir yöntemdir. Allan sapmasının karakteristik eğrisi, sensör çıktısı üzerinde basit işlemlerle elde edilecek ve bu, verilerdeki hata türlerini ve büyüklüklerini belirlemek için kullanılacaktır. Allan varyansı, zaman alanındaki bir veri dizisini analiz etme yöntemidir ve ayrıca bir sistemdeki içsel gürültüyü ortalama zamanın bir fonksiyonu olarak belirlemek için de kullanılabilir. AHRS'nin birincil amacı, birden fazla sensörden gelen bilgileri entegre ederek ve işleyerek bir nesnenin yönelimi ve yönü hakkında doğru, gerçek zamanlı veriler sunmaktır. Bu yetenek, havacılık, denizcilik ve robotik gibi çeşitli alanlarda navigasyon, stabilizasyon ve kontrol için hayati öneme sahiptir.