Search

Modern kestirim teorisi, bilgiyi ortaya çıkarmak için tasarlanmış birçok elektronik sinyal işleme sisteminin merkezinde bulunabilir. Bu sistemlere haberleşme, kontrol, ses ve görüntü analiz sistemleri örnek olarak verilebilir. Bu sistemlerin hepsi bir grup parametrenin değerlerini kestirme ihtiyacı gibi ortak bir sorunu paylaşır. Sinyal işleme alanında karşılaşılan pek çok önemli problem gürültü içindeki bir veya daha fazla sinüsün parametrelerinin kestirimine dayanmaktadır veya bu probleme dönüştürülebilmektedir. Frekans parametresi sinüslere doğrusal olmayan biçimde bağlı iken faz ve genlik parametreleri doğrusal biçimde bağlıdır. Frekans parametreleri kestirildikten sonra faz ve genlik parametrelerinin kestirimi daha kolay bir şekilde gerçekleştirilebilir. Bu tez, frekans kestirimi ile ilgilidir. Bu kestirim için FFT enterpolasyon yöntemi kullanılmıştır. Hızlı Fourier dönüşümü (FFT), bir dizinin ayrık Fourier dönüşümünü hesaplayan algoritmalara verilen genel isimdir. Enterpolasyon ise bilinen değerlerden bilinmeyen değerleri bulmaya yarayan bir uygulamadır. Çalışmada veri modeli olarak karmaşık sinüs veri modeli kullanılmıştır. FFT enterpolasyon ile bazı frekans kestiricilerin gürültülü ve gürültüsüz durumda deneysel olarak MATLAB ortamında karşılaştırılması hedeflenmiştir. Bu kestiriciler: Quinn, Jacobsen ve Macleod’a ait kestiricilerin yanı sıra Quinn’e ait kestiricinin iyileştirilmiş halidir. Gürültü varyansı (𝜎 2 ) için 0, 0.5 ve 1 değerleri seçilmiştir. Bu tezde yer alan kestiricilerin temelinde Ligges ve Quinn tarafından sunulan algoritmalar vardır. En iyi yanlılık performansını Jacobsen’e ait kestirici göstermiştir. Jacobsen ve Quinn algoritmaları daha basit bir hesaplama imkanı ve çok iyi varyans performansı sunarken, Macleod ve İyileştirilmiş Quinn yöntemleri mükemmel bir varyans performansı sunar ancak hesaplaması biraz daha karmaşıktır. Kestirici seçimi, uygulama ve tasarım sınırlarına bağlı olarak kestiricinin performansı ve hesaplama karmaşıklığı arasında kabul edilebilir bir denge kurarak yapılabilir. Modern estimation theory can be found at the heart of many electronic signal processing systems designed to reveal information. Communication, control, audio and video analysis systems can be given as examples to these systems. All of these systems share a common problem of the need to estimate the values of a set of parameters. Many important problems encountered in the field of signal processing are based on the estimation of the parameters of one or more sinuses in noise or can be converted to this problem. The phase and amplitude parameters are linearly dependent while the frequency parameter is nonlinearly connected to the sinuses. After the frequency parameters are estimated, the estimation of the phase and amplitude parameters can be performed more easily. This thesis is about frequency estimation. FFT interpolation method is used for this estimation. Fast Fourier transform (FFT) is the general name given to algorithms that compute the discrete Fourier transform of a sequence. Interpolation is an application that is used to find unknown values from known values. In the study, complex sine data model is used as the data model. With FFT interpolation, it is aimed to compare some frequency estimators in the noisy and noiseless conditions experimentally in MATLAB environment. These estimators; It is an improved version of Quinn's estimator, as well as the estimators of Quinn, Jacobsen, and Macleod. 0, 0.5 and 1 values were chosen for the noise variance (𝜎 2 ). The algorithms presented by Ligges and Quinn are the basis of the estimators in this thesis. Jacobsen's estimator showed the best bias performance. The Jacobsen and Quinn algorithms offer simpler computation and very good variance performance, while the Macleod and Improved Quinn methods offer excellent variance performance but are slightly more complicated to compute. The choice of the estimator can be made by striking an acceptable balance between the estimator's performance and computational complexity depending on application and design constraints.

Asenkron motorların arızaları ile ilgili son 20 yıldır çok sayıda çalışma yapılmaktadır. Çalışmalarda genellikle veri alma kartları ve yüksek kapasiteli işlemcilere sahip bilgisayarlar kullanılmıştır. Bu durumda teşhis sistemlerinin bir fabrika ortamında pratik olarak uygulanabilmesi çok maliyetli olmaktadır. Ayrıca fabrika ortamında bulunan her bir motor için teşhis sisteminin oluşturulduğu düşünülürse maliyet artmakta ve uygulanabilirlik zorlaşmaktadır. Taşınabilir el cihazı şeklinde tasarlanan bir arıza teşhis sistemi hem maliyet hem de uygulama kolaylığı getirecektir. Ancak el cihazında kullanılabilecek düşük kapasiteli işlemci, teşhis algoritmalarında kullanılan işlem yükü yüksek işlemleri gerçekleştirmek için özel çözümler gerektirmektedir. Dolayısıyla teşhis için bir el cihazı gerçekleştirmek zorlaşmaktadır. Bu çalışmada, rotor arızası teşhisi için düşük kapasiteli işlemci kullanarak taşınabilir bir el cihazı uygulaması gerçekleştirilmiştir. Sağlam ve arızalı durum tespiti için bir asenkron motor kullanılarak deneysel çalışmalar yapılmıştır. Deneyler için kullanılan asenkron motorda laboratuvar ortamında farklı seviyelerde arızalar oluşturulmuştur. Sağlam durum ve oluşturulan arızalı durumlar için motorun stator akımı hall sensörü kullanılarak sisteme aktarılmış ve kaydedilmiştir. Akım verilerinden özellik çıkarımı için motorun hat akımının frekans spektrumundan faydalanılmıştır. Frekans spektrumu elde edilmesi için Hızlı Fourier Dönüşümü kullanılmıştır. Elde edilen akım spektrumları kullanılarak rotor arızalarının stator akımına etkileri incelenmiştir. Sistemde 16 bitlik mikrodenetleyici ile işlemler gerçekleştirilmiştir. Sonuçlar cihaz ekranında yazdırılmış ve grafiksel gösterim için bilgisayara aktarılmıştır. Gerçekleştirilen sistem hem fabrikaların düşük maliyetli olarak arıza teşhisini mümkün kılmış hem de farklı konumlardaki motorlara uygulamayı da kolaylaştırmıştır. Deneysel sonuçlar önerilen yöntemin ve gerçekleştirilen sistemin arıza teşhisini gerçekleştirebildiği gösterilmiştir., Many studies have been made on the faults of asynchronous motors for the last 20 years, and continue. High-speed data acquisition cards and computers with powerful processors are generally used in these studies. In this situation, the practical implementation of the diagnosis systems in factories is very costly. Also, the cost of the system increases and the applicability becomes more difficult when we consider that a diagnosis system is created for each motor separately in the factory. The diagnostic system as a handheld device is going to provide low cost and ease of use of the application. However, the low-capacity processor that can be used in the handheld device requires special solutions to perform the operations that need more calculations in diagnostic algorithms. Therefore, the implementation of a handheld device for diagnosis becomes difficult. In this study, a portable handheld device application has been implemented by a low capacity processor for rotor failure diagnosis. Experimental studies have been carried out using an asynchronous motor to detect health and fault conditions. In the asynchronous motor used for the experiments, different levels of faults were created in the laboratory environment. For the health state and the faults created, the stator current of the motor has been transferred to the system using the hall sensor and saved. The frequency spectrum of the line current of the motor was used for feature extraction from the current data. Fast Fourier Transform was used to obtain the frequency spectrum. The effects of rotor faults on stator current have been investigated by using the obtained current spectrums. Operations were carried out by a 16-bit microcontroller in the system. Results were shown on the device screen and transferred to the computer for graphical display. The realized system did not only make it possible to diagnose the motor failures for the factories at low cost but also made it possible to easily apply it to motors in different locations. It has been shown with experimental results that the proposed method and the system performed can detect fault diagnosis.

Günümüzde kablosuz haberleşme çok yoğun bir şekilde kullanılmaktadır. Önümüzdeki yıllarda 5G ve Nesnelerin İnterneti gibi teknolojilerin yaygınlaşmasıyla kablosuz haberleşme yoğunluğu daha da artacaktır. Artan kablosuz haberleşme trafiği haberleşme sistemlerinde girişim gibi birçok ciddi soruna yol açmaktadır. Haberleşmenin sağlıklı bir şekilde sürdürülebilmesi için kablosuz haberleşme trafiğinin izlenmesi ve yönetilmesi gerekmektedir. Spektrum analizör cihazları yarım asırdan fazla süredir RF sinyallerinin izlenmesinde ve analizinden en önemli araçlardan bir tanesi olmuştur. Ancak spektrum analizör cihazları yüksek fiyatlarından dolayı sadece bir ölçüm cihazı olarak kullanılabilmektedir. Haberleşme sistemlerine yardımcı cihaz olarak kullanılamazlar. Çalışma kapsamında yapılan önermeler RF katmanı, sayısal sinyal işleme katmanı ve yazılım katmanı olarak üç kısımdan oluşmaktadır. RF katman, yüksek frekanslı RF sinyallerin frekanslarını düşürerek örnekleyen tümleşik bir yapıdan oluşmaktadır. Sayısal sinyal işleme katmanı ise FPGA üzerinde sinyallerin sayısal olarak işlenmesini sağlayan donanımsal blok tasarımlarından ve blokların yönetimini sağlayan mikroişlemciden oluşmaktadır. Çalışma kapsamında gömülü Linux işletim sistemi tercih edilerek sistem için özel olarak baştan sona bir gömülü Linux işletim sistemi derlenmiştir. Verilerin dışa aktarılmasını sağlayacak ve cihazın kontrolünü sağlayacak servisler yazılarak Linux işletim sistemi üzerinde koşturulmuştur. İşlenen sinyal verilerini grafiksel gösterimlere dönüştürerek gelişmiş analiz imkânı sunan bilgisayar tabanlı bir yazılım önerilmiştir. Çalışma sonucunda ortaya çıkan sistem amaçlanan hedefleri karşılayabilecek yapıdadır.Anahtar Kelimeler: Spektrumanalizör, FPGA, Sayısalsinyalişleme, HızlıFourirerdönüşümü GömülüLinux Today, wireless communication is used extensively. With the spread of technologies such as 5G and Internet of Things in the coming years, the density of wireless communication will increase further. Increased wireless communication traffic causes many serious problems such as interference in communication systems. Wireless communication traffic must be monitored and managed in order to maintain a healthy communication. Spectrum analyzer devices have been one of the most important tools for monitoring and analyzing RF signals for more than half a century. However, spectrum analyzer devices can only be used as a measuring device because of their high prices. They cannot be used as auxiliary devices for communication systems The propositions made within the scope of the study consist of three parts as RF layer, digital signal processing layer and software layer. The RF layer consists of a structure that reduces the frequencies of high frequency RF signals.The digital signal processing layer consists of hardware block designs that allow the digital processing of signals on the FPGA and the microprocessor that manages the blocks. Embedded Linux operating system was preferred and an embedded Linux operating system was compiled specifically for the system. The services that will maintain the data transfer and control of the device are written and run on the Linux operating system. A computer-based software has been proposed to convert processed signal data into graphical representations, providing advanced analysis capabilities. As a result of the study, the system is able to meet the objectives.Keywords: Spectrum Analyzer, FPGA, digital signal processing, fast Fourier transform,EmbeddedLinux 77