TARIFNAME KAMERA GÖRÜNTÜSÜ TABANLI KÖMÜR TOZU PATLAYABILIRLIK ÖLÇME CIHAZI VE YÖNTEMI TEKNIK ALAN Bulus, yeralti maden yollarinda biriken kömür tozlarinin patlayabilirlik seviyesinin tespiti için, maden ocagi içerisinden alinan toz örneklerdeki tastozu/kömürtozu oranlarinin belirlenmesini hizli bir sekilde mümkün kilan ve kullanicisini yönlendirerek kömür tozu patlamasinin önlenebilmesi için gerekli önlemlerin alinmasinda önemli bir rol oynayan, kendisine ait hassas terazi, kamera, isiklandirma, mikroislemcili sistem, dokunmatik ekran, kablolu ve kablosuz çevresel haberlesme ve besleme ünitelerinden olusan, exproof özelligine sahip ve kamera görüntüsü tabanli bir ölçme cihazi ile ilgilidir. Exproof kelimesi, Explosion Proof kelimesinin kisaltilmis sekli olup anlami; Patlamaya Karsi Korunmustur. Teknik anlami ise; patlayici ve tehlikeli ortamlarda kullanilan elektrikli ürünlerdir. ÖNCEKI TEKNIK Kömür tozu patlamalari daima, yeralti maden isletmeleri için karsilasilan en önemli tehlikelerden birisi olmustur. Yeralti kömür ocaklarinin tabaninda, duvarlarinda ve tahkimat üstlerinde biriken kömür tozlari uygun sartlar olustugunda, ocak havasinda askiya geçerek patlayabilirler. Kömür tozu patlamalari sonucunda ocak içerisindeki sicakliklar ZOOOOC'a kadar çikarken CO gazi konsantrasyonu da vei'veya zehirli gazlara maruz kalan çalisanlarin büyük bir çogunlugu ya hayatlarini kaybetmekte ya da ciddi sekilde yaralanmaktadir. 10 Mart 1906 yilinda Kuzey Fransa"daki Courriéres madeninde 1099 isçi, 1926 yilinda Güney Afrika Durnacol'da Balikesir, Dursunbey Ilçesi'nde 17 isçi kömür tozu patlamasi sonucunda hayatini kaybetmistir. Kömür tozu patlamalarini önlemek üzere, Sistleme adi verilen bir yöntemle kömür tozu birikmesi muhtemel yerlere kireçtasi tozu serpilerek ortamdaki kömür tozu konsantrasyonu patlayabilirlik seviyesinin altina düsürülmektedir. Tas tozu uygulamasinin esasi, maden ocagindaki yollarin tabaninda biriken kömür tozlarinin üzerine patlama özelligi olmayan kireçtasi tozu atarak ortamdaki kömür tozlarinin konsantrasyonlarini %20 veya daha düsük seviyelere çekmek ve böylece kömür tozu patlamalarini engellemektir. Tas tozu uygulamasinin basarili olabilmesi için uygulama sonunda ocak yollarinda biriken tozlarin içerisindeki kömür tozu oraninin agirlikça en fazla %20 olmasi, buna mukabil tas tozu oraninin da en az %80 olmasi gerekmektedir. Uygulamanin etkinligini ölçmek üzere uygulanan geleneksel yöntemde, uygulama sonrasi ocak yollarindan alinan tozlarin Iaboratuvara gönderilerek 500-530 °C* de 4 saat süreyle yakildiktan sonra geriye kalan kisminin tas tozu oranini temsil ettigi kabul edilmektedir. Laboratuvarda yapilan analiz ile elde edilen sonuçlar, 4 ile 8 saat arasinda bir süre gerektirdigi için madenlerdeki is güvenliginin saglanmasi ve kömür tozu patlamalarinin önlenmesi bakimindan yetersiz kalmaktadir. Yeralti ocak yollarindan alinan toz numunelerinin patlayabilirlik derecelerini hizli bir sekilde ve yerinde (ocak içerisinde) belirleyebilmek için optik yansima esasina göre ölçüm yapan tasinabilir cihazlar gelistirilmistir. Optik yansima esasina dayali çalisan cihazlar laboratuvarda tas tozu içerigi belirlenmis referans numunesiyle ocaktan alinan numuneleri optik yansitma esasina göre kiyaslanma prensibine göre çalismaktadir. Cihaz güvenli tas tozu-kömür tozu oranlarinda "Yesil (GREEN)", tehlikeli konsantrasyonlarda ise "Kirmizi (RED)" uyarisi vermektedir. %70'in altindaki tas tozu konsantrasyonlarda ise herhangi bir oran vermeksizin "Kirmizi (RED)" uyarisi yapmaktadir. Optik yansima esasina göre çalisan cihazlar sadece tas tozu uygulamasinin basarili olup olmadigi hakkinda bilgi verebilmektedir. Ancak, yöntem toz numunesi içerisindeki tas tozu-kömür tozu oranlarini net bir sekilde veremedigi için, uygulamanin devaminda ortama atilmasi gereken tas tozu miktarinin ayarlanmasi ile ilgili herhangi bir bilgi vermemektedir. Ayrica, kömür damari içerisindeki bazi kayaçlarin koyu renkli olmasi nedeniyle bu kayaçlari kömür gibi algilayarak gereksiz yere maden ocaginda toz patlamasi alarmi verilmesine de neden olabilmektedir. SEKILLERIN ANLAMI Sekil 1. Kamera Görüntüsü Tabanli Kömür Tozu Patlayabilirlik Ölçme Sisteminin Blok Diyagrami Sekil 2. Kömür Tozu/Tas Tozu Tanima Yaziliminin Akis Semasi Sekil 3. Kömür Tozu/Tas Tozu Tanima Yaziliminin Akis Semasi Sekil 4. PICtBF877A Mikrokontrolcü içerisindeki 8 Kanal 10 Bit Analogdan Sayisala Dönüstürücü Modülü Sekil 5. Devrenin Genel Çalismasina Ait Blok Diyagram Sekil 6. Numunenin RGB Renk Uzayinda Görüntüsü Sekil 7. HSL Uzayina Dönüstürülmüs Olan Örnek Görüntü Sekil 8. GRNN Ag Mimarisi Sekil 9. MLP Ag Mimarisi Sekil 10. Üyelik Fonksiyonlarinin Grafikleri BULUSUN DETAYLI AÇIKLAMASI Bulus sayesinde yeralti maden yollarinda toz patlayabilirlik seviyesinin tespiti için sürekli örnekleme yapilmasi ve tas tozu oranlarinin belirlenmesi hizli bir sekilde mümkün olacaktir. Cihazin aninda sagladigi veriler sayesinde, kömür tozu patlamasini önlemek üzere yeterli tas tozu uygulamasi yapilip yapilmadigini tespit edebilmekte, tas tozu uygulamasi yapan madencileri uyararak eksik veya fazla tas tozu miktari varsa onu da göstererek uyari ve dogru yönlendirme yapmaktadir. Bulus, barindirdigi numune hazirlama aparatlari, kamera, isiklandirma, mikro islemcili sistem, dokunmatik ekran, hassas terazi, çevresel haberlesme ve besleme ünitelerinden olusan bir yapida olup, kendi basina çalisir haldedir. Kameradan aldigi kömür numunelerinin görüntülerine göre yapay zekâ ve makine ögrenmesi yöntemleri kullanarak kömür tozu/tas tozu karisimlarinin oranlarini (agirlikça %) tahmin ederek bu karisimlarin patlayabilirlik derecelerini belirlemektedir. Ortamdaki metan gazi biliniyorsa, bu deger de, kamera görüntüsü tabanli kömür tozu patlayabilirlik ölçme sistemine girilir. Böylece kamera görüntüsü tabanli kömür tozu patlayabilirlik Ölçme sistemi, metan gazi konsantrasyonunu da dikkate alarak kömür tozu patlayabilirlik derecesini tayin edebilmektedir. Bu islemler için görüntü isleme, sayisal veri isleme ve filtreleme teknikleri ile veri çikarimi yapmakta, islemcisi üzerinde yürütülen yapay zekâ yazilimi ile tahminde bulunmaktadir. Mevcut sistemlerin renk tanima tabanli çözümlerine göre çok daha büyük çapli veri isleme yetenegine sahip olan bu sistem, dokunmatik bir ekran ile kullanici ara yüzü içermektedir. Kamera ile elde edilen görüntülerde uygulanan dönüstürme, filtreleme ve iyileme yaklasimlari sonrasi, üzerinde yürütülen yapay zekâ tabanli karar verme yazilimi sayesinde kömür tozlarinin patlayabilirlik derecesini ölçmek üzere gelistirilmistir. Yapay zeka algoritmalarinin pek çogunun es zamanli çalisarak optimum sonuca ulasmayi saglamak üzere katkida bulundugu bu sistem mevcutlarina göre teknik ve bilimsel açidan daha nitelikli ve esnek çözüm sunmaktadir. Kamera görüntüsü tabanli kömür tozu patlayabilirlik ölçme sistemi, bütün sürecin kontrolünü ve yürütülmesini saglayan Acorn RISC Machine (ARM) mikroislemcili bir ana kart, kamera, dokunmatik ekran, iç aydinlatma sistemi, numune giris gözü, numune kabi, güç kaynagi, sarj ünitesi, hassas terazi, numune hazirlama aparatlari ve bütün donanimin yerlestirildigi kasa ile kömür tozu/tas tozu tanima yazilimindan olusmaktadir. Bulus, içerdigi kamera ile tas tozu-kömür tozu karisimlarina ait görüntülerin uygun ön isleme adimlarinin ardindan yapay sinir agina uygulanmasi sonucu tas tozu-kömür tozu yüzde miktarlarini (agirlikça) tespit etmektedir. Bu cihaz ile ölçülecek tas tozu ve kömür tozu oranlari mevcut cihazlara göre daha hassas sonuç vermektedir (agirlikça ±%1). Sistem üzerinde yürütülecek yapay sinir agi çözümleri güncel ve ileri yapay sinir agi topolojilerini ve egitim yöntemlerini içermektedir. Tek veya çoklu yapay sinir aglarinin bir arada kullanimi ile elde edilen yapay zekali uzman sistem sayesinde, hata payi es islevli cihazlara göre çok daha küçüktür. Kamera görüntüsü tabanli kömür tozu patlayabilirlik ölçme sistemi, kendi basina çalisabilir ve tasinabilir bir donanim olup üzerinde gerçeklestirilen amaca özel yazilim ile birlikte sistem olarak özgün bir çözümdür. Kamera görüntüsü tabanli kömür tozu patlayabilirlik ölçme sisteminin ana karti, kamerasi ve dokunmatik ekrani, hassas terazi, güç kaynagi, sarj ünitesi ve numune hazirlama aparatlari standart donanimlardir. Bu standart donanimlarin yerlestirildigi kasa, numune giris gözü, numune kabi, kamera için aydinlatma sistemi ve kömür/tas tozu tanima yazilimi özgün olarak tasarlanmistir. Kamera görüntüsü tabanli kömür tozu patlayabilirlik ölçme sisteminin çalisma prensipleri Sekil 1'deki blok diyagramla gösterilerek ayrintili bir sekilde izah edilmistir. Gelistirilen sistem ile ölçüm yapilabilmesi için öncelikle kömür tozu numunelerinin alinmasi ve alinan bu numunelerin 355 um elekten geçirilerek neminin sabit tartiya getirilmesi gerekir. Numune 355 um elekten geçirilerek kurutma islemine hazir hale getirilir. Kömür ocaklarindan alinan kömür tozu numunelerinin arazi kosullarinda sabit tartiya gelinceye kadar kurutulmasi islemi moleküler elek ile yapilir. Alümina silikat kristalleri, moleküler elek olarak da adlandirilmaktadir. Moleküler elek genis gözenekli kristal yapiya sahiptir. Bu gözenekler, suyu veya baska polar molekülleri sogurma (absorblama) ve tutma özelligine sahiptir. 1000 m2/gram'a yakin bir yüzey alaninda nem ve diger akiskanlari sogurabilir (absorblayabilir). Kömür numuneleri sabit tartiya, 5 dakikalik kurutma süresinde, 200 genlik/dakika ve 115 oraninda kömür tozu-moleküler elek sartlarinda getirilir. Kullanilan moleküler elek granüllerin boyutlari 8-12 mesh (1,68-2,38 mm) araliginda olup kurutulan kömür numunesinin bu granüllerden ayrilmasi için 355 pm elekle eleme islemine tabi tutulur. Böylece, kömür tozu numuneleri kamera görüntüsü tabanli kömür tozu patlayabilirlik ölçme sisteminde analiz edilmeye hazir hale getirilir. Kömür tozu numunesi hazirlandiktan sonra, cihazin numune gözüne yerlestirilir. Kömür tozu/tas tozu tanima yaziliminin çalistirilmasiyla birlikte kamera kalibrasyon islemleri otomatik olarak gerçeklestirilerek isik siddeti ayarlanir. Yazilimin akis semasi Sekil 2'de ve Sekil 3'de verilmistir. Aydinlatma sistemi numune bölmesinin aydinlatmasini sabit tutmak için gelistirilmis mikro kontrollü bir sistem olup R8232 seri port haberlesmesi ile disaridan ayarlanabilmekte, iki yönlü veri transferi saglanabilmektedir. Sistemin girisleri numune bölmesinin yerlestigi iç haznenin dört ayri kösesinde yer alan dört adet foto diyotun üzerine düsen gerilim degerleri, sicaklik etkisini gidermek üzere 2.5 V zener gerilim referansindan okunan veri ve LM317 lineer gerilim regülatörünün çikis gerilim verileri aydinlatma sistemi için girislerdir. Bu girisler dikkate alinarak LM317'nin çikis gerilimi dinamik olarak ayarlanmakta ve LED aydinlatma blogunun isik siddeti sabit tutulmaktadir. Sistem seri porttan gelen ayar ve veri bilgisine göre ayarlanmaktadir. Seri port kesmesi olusmasinin ardindan sistem seri porttan gelen veriye göre ayarlanabilmekte böylece farkli madenlere ait kömürlerin renk analizi için daha önceden çalisilmis en verimli isik siddeti ayari yapilabilmektedir. Eger seri port kesmesini müteakip sisteme gelen seri port verisi veri gönder komutuna karsilik gelen deger olursa o vakit aydinlatma sistemi seri port üzerinden harici cihaza dört ayri fotodiyot verisini, LM317 çikis gerilimi verisini ve zener gerilim referansi verilerini seri port üzerinden cevap olarak göndermektedir. Aydinlatma sisteminin bütün girisleri analogdur. Bu veriler kullanilan PIC16F877A mikrokontrolcü içerisindeki 8 kanal 10 bit analogdan sayisala dönüstürücü modülünün 6 tanesinin kullanimi ile sayisallastirilmaktadir. Sayisala dönüstürücü çalisma araligi olan 0 ile 5V arasinda uygun gerilim degeri ayarlamalari yapilmistir. Sistem 10 bit çözünürlükle yaklasik 1 mV hassasiyete sahip bir sayisallastirma yapmaktadir. Zener gerilim referansi hariç bütün girislerde çok düsük offset degerli, OPAMP tamponlar kullanilmistir. Böylece enstrümantasyon devreleri ile analogdan sayisala dönüstürücünün etkilesimi ihmal edilir hale getirilmistir. LlVI317'nin çikis geriliminden alinan gerilim degeri verisi için gerilim bölücü ile ikiye bölme islemi yapilmis böylece analogdan sayisala dönüstürücünün dönüstürme araligina normalizasyon saglanmistir. LM317`den alinan LED blogunu süren gerilim çikisinin kontrolü MCP41010 ayarlanabilir sayisal direncin degerinin mikrokontrolcü tarafindan degistirilmesi ile gerçeklestirilmektedir. Ayarlanabilir sayisal direnç ile mikrokontrolcü iletisimi SPI baglantisi ile gerçeklestirilmistir. LED blogunun gerilim beslemesi LM317 ile yapilmaktadir. Seri haberlesme için gerilim düzeyi ayarlamak üzere MAX232 tümlesik devresi kullanilmistir. Sistem haricen DC 9V gerilimi ile beslenmekte olup ihtiyaç duyulan ve yüksek akim çekmeyen yerlerde DC 5V gerilimi 7805 entegresinin kullanimi ile elde edilmistir. Devrenin genel çalismasina ait blok diyagram Sekil 4"de görülmektedir. TEST VE KALIBRASYON alt programi sistem ilk açildigi zaman LED lerin saglamliginin test edilmesi ve önceden ayarli kalibrasyon degerlerine göre sistemin ihtiyaç duyulmasi halinde yeniden kalibre edilmesi islemini gerçeklestirmektedir. Bu islemin ardindan blok diyagramda AYAR olarak adlandirilan kalibrasyon sonrasi fotodiyot ortalama verileri ile anlik çalisma sirasinda alinan blok diyagramda VERI olarak adlandirilan ortalama fotodiyot verileri karsilastirilir. Karsilastirma ikisi arasindaki farki HATA olarak isimlendiren bir çikarma islemidir. Daha sonra bu hata verisi CIKIS_HESAP isimli bir fonksiyona gönderilir. Bu fonksiyon hatayi minimize etmek üzere hazirlanmis en küçük kareler (LMS) algoritmasi ile hesap yapan bir regresyon fonksiyonudur. Fonksiyon anlik HATA girisine karsilik SPI arayüzü ile kontrol edilen sayisal direncin degerini hesaplar. Bu degeri çagiran programa SONUC olarak geri dönüsü akis diyagraminda görülmektedir. Mikrokontrolcü bu hesabi kullanarak sayisal direncin degerini dinamik degistirir. SPI_OUT ile SONUC degeri sayisal dirence gönderilmektedir. Böylece isiklandirma degeri dinamik olarak sabitlenmis olmaktadir. Kamera ile numunenin RGB (Red-Kirmizi, Green-Yesil, Blue-Mavi) renk uzayinda görüntüsü alinir. Sekil 6'da alinan görüntüden bir örnek verilmistir. Kamera edildigi kisimlar belirlenir. Belirlenen alandaki piksel degerlerinin R, G ve B bilesenleri tek tek elde edilip toplamlari hesaplanir ve eldeki piksel sayisina bölünerek ortalama degerleri her bilesen için ayri ayri (Rortalama, Gortalama, Bortalama) elde edilir. Ölçüm hassasligini arttirmak amaciyla RGB uzayindan HSL (Hue-Renk, Saturasyon-Doygunluk, Light- Parlaklik) uzayina dönüsüm yapilir. Sekil Tde HSL uzayina dönüstürülmüs olan örnek görüntü verilmistir. RGB uzayinda oldugu gibi, HSL uzayinda da her bilesen ayri ayri elde edilerek toplanir ve her bilesenin ortalama degerleri (Hortalama, Sortalama, Lortalama) elde edilir. Görüntülerden elde edilen bu alti farkli özellik söyledir; No Had :::en Jluc Hu& Sa: Liqh: l,:;.E:E:,:E til:,:1 lîue,:; -`îT,l` ":::,ZJ.ÇLJ; Görüntülerden elde edilen bu alti farkli özellik kullanilarak numunedeki tas tozu ve kömür agirlikça oranlarina karar verilir. Ayrica istenirse önerilen sistemin hassas terazisi yardimiyla alinan agirlik bilgisi de alti (6) farkli özellige ek olarak kullanilir. Kömür tozu numunesindeki tas tozu ve kömür agirlikça oranlarina alti (6) vei'veya yedi (7) farkli özellik kullanilarak karar verilir. Agirlik girdisi opsiyonel olup tarti istendigi takdirde aktiflesecektir. Aksi takdirde sadece renk tabanli özellikler kullanilacaktir. Tahmin isleminde, GRNN (Genellestirilmis Regresyon Yapay Sinir Agi) ve MLP (Çok Katmanli Perceptron) Yapay Sinir Aglari kullanilmaktadir. Bu iki yapi egiticili ögrenen Yapay Sinir Aglari olup tahmin problemlerinin çözümünde etkin olarak kullanilmaktadirlar. Iki Yapay Sinir Aginin egitimi, tespit islemine baslamadan önce, analizi yapilacak olan kömürtozu numunesinin sisteme tanitilmasi asamasinda gerçeklestirilmektedir. Egitim verileri için çalisilacak madenden alinan örneklere ayni islemler uygulanarak gerekli alti (6) renk tabanli özellik ve hassas teraziden alinan agirlik bilgileri kullanilarak yapay sinir aglarinin katsayilari elde edilmektedir. GRNN ag mimarisi, dört katmandan olusmaktadir. Giris katmanindan uygulanan test verisi ile egitim verileri arasindaki benzerlik uzaklik hesabi tabanli olup Gauss fonksiyonu kullanilarak hesaplanmakta ve agirlikli ortalama ile test verisi için sonuç elde edilmektedir. Sekil 8'de GRNN ag mimarisi gösterilmistir; yukaridan asagiya ilk katman giris, ikinci katman örüntü, üçüncü katman toplama ve dördüncü katman çikis katmanidir. Giris katmanindan girisler, (:scg'R.G.B.",S,L,î-r~i bilgîü:)) beslenmektedir. Ikinci katman da ise egitim verileri yer almaktadir, t,m_p, p egitim verisi sayisi). Bu katmanda karesel Öklid uzakligi hesaplandiktan (1) sonra Gauss fonksiyonu (2) uygulanir. Denklemlerde t,, j. egitim verisini, x uygulanan 7 boyutlu girisi (R, G, B, H, 8, L, tarti bilgisi), D,- j. egitim verisi için hesaplanan karesel Öklid uzakligini, 1`ii j. nöronun çikisini ve a varyans degerini göstermektedir. Üçüncü katmanda payda nöronu, örüntü katmanindan gelen çikislari toplarken; pay nöronu örüntü katmanindan gelen çikislari (j. nöron için 1`i) egitim verilerinin çikis degerleriyle (j. nöron için 51,) agirliklandirarak toplamaktadir. Çikis katmani ise agirlikli toplami, agirliksiz toplama bölerek sonucu Eta:) üretir. (3) çikis degerinin hesaplanmasini göstermektedir, Y(x), tas tozu agirliginin yüzde ölçümünü ifade etmektedir. MLP mimarisinde ise giris katmani birden fazla gizli katman ve bir sonuç katmani kullanilmaktadir. MLP aginin egitimi asamasinda, örnek veriler kullanilarak lineer olmayan bir matematiksel ifade saglanmaktadir. Bu matematiksel ifadenin katsayilari, egim düsüm yöntemi araciligiyla örnek verilerin hata degerlerinin minimuma indirgenmesi ile bulunmaktadir. Sekil 9'da kullanilan 5 katmanli MLP ag mimarisi gösterilmistir: (:i:(R.G.B.H,S.L.tart1hi.lgisi)) giris birimlerini; m'ler agirliklari, b'ler ise biyas degerlerini göstermektedir. MLP ag yapisinda, her katman bir sonraki katmana tam baglidir. Birinci katmanda yer alan j. nöronun çikisi h1`i olsun; degeri, (4)"teki gibi hesaplanir. Ikinci katmanda yer alan k. nöronun çikisi liik olsun; degeri, (5)'teki gibi hesaplanir. 112.:: :f(ZLÜh:;c.h;;-+ hiJÇbh:) (5) Üçüncü katmanda yer alan I. nöronun çikisi 113.1 ile gösterilsin, çikis degeri (6)'da gösterildigi sekilde hesaplanir. H:: ii / Wh-Js . '""b Uk i Denklemlerde yer alan f( i) fonksiyonu, aktivasyon fonksiyonudur ve tanjant hiperbolik sigmoid fonksiyonu kullanilmistir. (7), tanjant hiperbolik sigmoid fonksiyonunu göstermektedir. "1" = ci - ewt-3 hi:) _ 1 (7) Çikis katmaninda ise deger (8) verilen sekilde hesaplanmaktadir, buradaki aktivasyon fonksiyonu lineerdir, hesaplanan agirlikli girislerin toplami çikisi gösterir. 9 = Zulmü *113.1 (8) Egitim asamasinda, hedef deger ile hesaplanan deger arasindaki karesel hata bulunur ve bu hatanin agirliklara göre degisimi hesaplanir. Hatanin minimizasyonu için hesaplanan türevlerin tersi yönünde ilerlenir. Çikis katmaninda olusan hata, geriye dogru tüm nöronlara agirliklari ölçüsünde paylastirilir. Belirlenen iterasyon sayisi kadar egitme islemi devam ettirilir. Egitim isleminin adimlari sirasiyla asagida gösterilmistir. 3, agin tahmin ettigi degeri; y ise gerçek degeri göstersin, karesel hata e, (9)'daki sekilde hesaplanacaktir. 9 = (0 - yi: (9) Son katmandaki agirliklarin, hata üzerindeki etkisi (10)'daki gibi olacaktir. 60 _ _ _ . . = -ZLO- }')f'(Zmo,. . :- " awoßi:: ._1 &31 I. ` ' (12)`deki sekilde hesaplanir, f' aktivasyon fonksiyonunun türevini göstermektedir. Giris katmani ile ilk gizli katman arasindaki agirliklarin hataya etkisi ise (13)'teki sekilde hesaplanir. - _ â S` -'(o .37) ' ha.: 'warm f g with-.Lu ' hi."- bh, *ohh-.::m 1' f( (Z wh.;..h. r 1' hu `" bir. )) 1' fa (Zwh. ;'.I 1' -i'i' + ba.) :'-1': .F1 A .. I ::1 A Agirliklar hesaplanan egimlerin tersi yönünde (14)'te verilen sekilde güncellenir, Ir ögrenme katsayisini göstermektedir. 0;..- _ (di._ J' ' anahisiî MH_ 'ük-F' atak; ;lh- m* 49": ;v _ "har" J ama; ;en (90*5: = (Uoihji _Ir " acuû'h Yapay sinir aglarinin (MLP ve GRNN) egitme islemleri, kamera görüntüsü tabanli kömür tozu patlayabilirlik ölçme sisteminin üretim asamasinda tamamlanmis olup cihazin ticari kullanimi sirasinda egitme islemi yapilmamaktadir. Egitim asamasinda elde edilen MLP için agirlik ve biyas degerleri ile GRNN için örnek veri degerleri Cihazin ticari kullanimi sirasinda önceden hazirlanmis olan veri tabanlarindatutulmaktadir. Kullanici herhangi bir egitme islemi gerçeklestirmemektedir. Her bir numune islemi için görüntü alma, özellik çikarimi ve uzman sistemler birden fazla kez çalistirilmaktadir. Karar sistemine her bir çalistirma sonucunda elde edilen MLP ve GRNN sonuçlari gönderilmektedir. Karar verme asamasinda Bulanik Mantik kullanilmaktadir. Bu sonuçlar bulaniklastirma fonksiyonlarindan geçirilmekte ardindan bulanik kurallar elde edilmekte ve en son asama olan durulastirma islemi ile tas tozu agirligi ve kömür yüzdeleri tahmin edilmektedir. Bulanik mantigin ilk adimi olan bulaniklastirmanin gerçeklestirilebilmesi için üyelik fonksiyonu tanimlamalari olmak üzere her bir giris yapilmaktadir. tiiwp, Hz", D. uam3 ve ul için üç farkli üyelik fonksiyonu tanimlanmistir. Birinci üyelik fonksiyonu çalisma sinirindan düsük deger elde edildigini, ikinci üyelik fonksiyonu çalisma sinirlari içinde degerler elde edildigini, üçüncü üyelik fonksiyonu ise çalisma siniri disinda kalindigini göstermektedir. Sistemde birinci üyelik fonksiyonlari için 2 sekilli üyelik fonksiyonu, ikinci üyelik fonksiyonlari için yamuk sekilli üyelik fonksiyonu ve üçüncü üyelik fonksiyonlari için ise 8 sekilli üyelik fonksiyonu kullanilmaktadir. Üyelik fonksiyonlarinin grafikleri Sekil 10'da gösterilmektedir. (15), (16) ve (17)'de MLP girisi için sirasiyla 2 sekilli, yamuk sekilli ve S sekilli üyelik fonksiyonlari gösterilmistir. 1. 1 <_ 0 . 'l_é`40_0). Uîiî-d-U ir'\up(_i°;a.b`) : ~ ' (15) A '1' 40 ` 2( ) . 0 _ i _ 40 .40 - 0. .1' - 39.9 1' 100.1-3'.' ` x- 100 9 -103- 100.# (17) iis}up(.t;a.b`) = 1. Y'2163 Bulaniklastirma asamasinda, bir veri için birden fazla kez çalistirilan im; ve ::tüm ile gösterilmek üzere üyelik sistemden elde edilen i. sonuçlar :-z fonksiyonlarinda yerlerine konularak bulanik degerler elde edilmektedir. Üyelik fonksiyonlarina dayanarak elde edilen kurallar yardimiyla i. sonuç için çikis degerinin üye oldugu grup belirlenmektedir. Örnek bir kural asagida verilmistir: Elde edilen bulanik çikis degeri durulastirilarak kesin degerlere dönüstürülmektedir. Sistemde Memdani yöntemi uygulanmakta ve durulastirma fonksiyonu olarak agirlik merkezi yöntemi kullanilmaktadir. "1 s i :I N" N, tahmin isleminin tekrarlanma sayisini göstersin, tek bir veri için N farkli sonuç elde edilmektedir en son karar verme asamasinda bu N sonuçtan en fazla tekrarlanan yapi kesin sonuç olarak belirlenmektedir. Elde edilen bu kesin sonuca ve kullanici tarafindan girilen metan gazi bilgisine göre kullaniciya tas tozu ilavesinin gerekli olup olmadigi ile ilgili olarak uyarilar verilmektedir. Örnegin, "%5 tas tozu ilavesi gerekmektedir" Uzman Sistemler Agirlik Numune Tam __i _ `fî-:lar Sinirnigiari Bulanik i'iiiariiiiç Metan yerlestirme \ Kameradan / E Mantik agidigi [%:Ii Uyari Alinan Görüntü " Karar / Verme M Gistarrii Tanililari tirmman Giurumij alma ve Uzelllh Çikarma GEN wa NLP Gürün.] alma anlar-nin siginma wûmçllu üll'llklal'la Çikarma EMEI'IIII. Mantik IEI i Dgilin'i Hanin Bilgis'riin Çalisma alanindaki !le-Itir pml içm RGB. dogadan" H.$.L. dagarlanne çiquir BÜTÜN" El çalisma ;tanimam H.S..Li dngnmri içii'i varilan: Görünüm degenirini çalisma HEII'IIr'iI hunphi i\i'i: &akla GBIIEI'HB T i-ii HI HHHII'KIHKI hatir E'iül 'ag-ila::: ünsal icin RGB. mi? *1 Tam Ei|giahi Gir dr-.gnrhri içri R.G.B. ua H.S.L. hesapla".- ::iizu tHliiIBInl hulari TEST'Ii'E MIMGN 1..._ vERI - Fcrrocilmr 'i'EHlERININ ::mamasi SüNLIÇ . ÇIKISHESIP [Ham: SP1 ÜLIT- SÜNLIÇ SEKIL B inii'dai'lu'içü sinirda siniiuanhüsiült SEKIL 1D TR TR