Otomasyon - PLC - CNC - Scada - Panel Sistemleri

Endüstriyel Elektronik Devre Arşivi

2008-03-07T06:30:00.001-08:00

İçindekiler:

1)LDR kontrollü lamba yakma devresi
2)LDR ve tristörlü alarm devresi
3)Işık yokken çalışan LDR'li devre
4)Otomatik gece lambası
5)LDR'li gece lambası
6)Triyaklı gece lambası
7)Işığa duyarlı devre
8)Işık ve ısı kontrollü yangın alarmı
9)Isı ve ışık kontrol devresi
10)Işık kontrol devresi
11)Entegreli ışık kontrol devresi
12)Fototransistörle röle kontrolü
13)Işık ile yük kontrolü
14)Depo doldurma devresi
15)Sıvı seviye kontrolü
16)Sıvı seviye dedektörü
17)Sıvı seviye göstergesi
18)Nem dedektörü
19)Mikrofonla motor kontrolü
20)Motor hız kontrol ünitesi
21)Motor regülesi
22)Silecek motor devresi
23)Pil şarj cihazı
24)Akım sınırlamalı 6v pil şarj cihazı
25)Nikel kadmiyum pil şarj edici
26)Kalem pil şarj cihazı
27)Trafosuz merdiven otomatiği
28)Triyaklı merdiven otomatiği
29)Tek transistörlü zamanlayıcı
30)Zaman gecikmeli devre
31)Uzun zaman gecikmeli zamanlayıcı
32)Ardışıl zamanlayıcı devre
33)Kapasitif anahtar
34)Açma kapama devresi
35)Dokunmatik anahtar
36)Elektronik termostat
37)Isıtma sistemleri için sıcaklık regülatörü
38)Entegre çıkış yükselteci
39)Hırsız alarmı
40)TV tüpü şok cihazı
41)Arızalı floresanları yakma devresi
42)8W'lık floresan yakıcı devre
43)Bağlantı kontrol devresi
44)Otomatik aydınlatma devresi
45)Dimmer
46)Kızılötesi ile uzaktan kumanda
47)Fototransistörlü alıcı
48)Çift lamba karartma devresi
49)12v dc - 220v ac konvertor
50)Gaz alarmı
51)Ses sinyali ile rçle kontolü
52)Tek dokunmalı anahtar
53)Uzun zaman gecikmeli devre
54)Optik kublör test devresi

http://rapidshare.com/files/85912219/devre___351_emalar__305_.rar.html

Bulanık Mantık (fuzzy logic) Nedir ?

2008-03-07T06:22:00.000-08:00

Bulanık Mantık (fuzzy logic) Nedir ?

Bulanık Mantık, 1961 yılında Lütfi Askerzade'nin yayınladığı bir makalenin sonucu oluşmuş bir mantık yapısıdır.
Bulanık mantığın temeli bulanık küme ve alt kümelere dayanır. Klasik yaklaşımda bir varlık ya kümenin elemanıdır ya da değildir. Matematiksel olarak ifade edildiğinde varlık küme ile olan üyelik ilişkisi bakımından kümenin elemanı olduğunda (1) kümenin elemanı olmadığı zaman (0) değerini alır. Bulanık mantık klasik küme gösteriminin genişletilmesidir. Bulanık varlık kümesinde her bir varlığın üyelik derecesi vardır. Varlıkların üyelik derecesi, [0,1] aralığında herhangi bir değer olabilir ve üyelik fonksiyonu M(x) ile gösterilir .

Örnek olarak normal oda sıcaklığını 23 derece olarak kabul edersek, klasik küme kuramına göre 23 derecenin üzerindeki sıcaklık derecelerini sıcak olarak kabul ederiz ve bu derecelerin sıcak kümesindeki üyelik dereceleri (1) olur. 23 altındaki sıcaklık dereceleri ise soğuktur ve sıcak kümesindeki üyelik dereceleri (0) olur. Soğuk kümesini temel aldığımızda bu değerler tersine döner. Bulanık Küme yaklaşımında üyelik değerleri [0,1] aralığında değerler almaktadır. Örneğin 14 derecelik sıcaklık için üyelik derecesi (0), 23 sıcaklık derecesi için üyelik değeri (0,25) olabilir.

Klasik kümelerin aksine bulanık kümelerde elemanların üyelik dereceleri [0, 1] aralığında sonsuz sayıda değişebilir. Bunlar üyeliğin derecelerinin devamlı ve aralıksız bütünüyle bir kümedir. Keskin kümelerdeki soğuk-sıcak, hızlı-yavaş, aydınlık-karanlık gibi ikili değişkenler, bulanık mantıkta biraz soğuk, biraz sıcak, biraz karanlık gibi esnek niteleyicilerle yumuşatılarak gerçek dünyaya benzetilir. En önemli fark, böyle bir çatıda bilginin kaynağındaki küme üyeliğinin kesin tanımlanmış önkoşullarının olmayışı ve daha çok problemlerle rasgele değişkenlerin hazır bulunmasındadır.

Yapay zeka uygulaması olarak bulanık mantık

Bulanık mantık bir yapay zeka uygulaması oluşturma prensibidir. Bulanık mantıkta temel olan bir sonuca varmaktır. Normal bir programın yapısı:

Temel girdiler → Program → Sabit bir sonuç.

Şeklindedir. Oysa bir bulanık mantık uygulaması:

Sayısı belli olmayabilen veri yığını → Program → Girdilere ve varsayıma göre değişken bir veya birden fazla sonuç

şeklindedir. Bir bulanık mantık uygulamasındaki sonuç aynı girdiler olsa bile değişik bir sonuç döndürebilir ve bir öbek halinde veriyi alabilir. Bulanık mantıktaki özellik bunun haricinde verilen verilerin örnekleme mantığı ile alınması ve tümü simgelediği varsayımı yapılması ve buna göre bir olasılık değerinin elde edilmesidir.

BULANIK MANTIK

Tansu KÜÇÜKÖNCÜ

Çanakkale OnSekiz Mart Üniversitesi, Bilgisayar Mühendisliği Bölümü

Diyelim ki kanarya, kartal, tavuk, penguen, ve yarasadan bahsediyoruz. ‘A’, bunlardan her hangi birisinin yerini tutacak şekilde, söze “A bir kuştur” diye başlıyoruz. İlk bakışta bu ifademiz hepsi için doğruymuş gibi görünebilir. Bu ifademizi yanlış bulup rahatsızlık hissedenler de çıkacaktır. Çünkü, kanarya, kartal, ve yarasa uçabilirler, fakat tavuk ancak bir kaç metre uçabilir. Penguense yüzmeyi tercih eder. Yarasa memelidir, doğurarak ürer, diğer hepsi yumurtlar. Kanarya ve kartal için bu cümle, diğerleri için olduğuna göre, daha doğru görünmektedir. Bu hayvanların her biri için bu cümle farklı derecelerde doğru gibi görünmektedir.

Şu kıyaslamaya bakalım :

Socrates bir insandır.

Tüm insanlar ölümlüdür.

------------------------

Öyleyse, Socrates ölümlüdür.

Bunu aşağıdaki gibi değiştirelim:

Socrates çok sağlıklıdır.

Sağlıklı insanlar çok uzun zaman yaşarlar.

----------------------------------

Öyleyse, Socrates çok uzun zaman yaşayacaktır,

Bunu klasik mantıklarla ifade etmek kolay değildir. Üstelik, klasik mantık (‘doğru’ ve ‘yanlış’tan oluşan iki-değerli) sistemlerinin çoğu, bu tür cümleleri ilgi alanlarının dışında bırakırlar. Fakat bu tür cümleleri ve kıyaslamaları günlük yaşantımızda çok sıklıkla kullanırız.

Bu yazının amacı, sizlere, bunlara benzer ve belirsizlik içeren diğer cümlelerden çıkarımlar yapmakta, diğer bir deyişle ‘yaklaşımsal nedenselleme’de (‘yaklaşımsal akıl yürütme’ de diyebiliriz), kullanılan mantık türlerinden birisi olan “bulanık mantık”ı (fuzzy logic) tanıtmak.

Bulanık mantık kullanan sistemlerle metroların işleyisi kontrol ediliyor, televizyonların alıcıları ayarlanıyor, bilgisayar disklerinin kafaları kontrol ediliyor, kameralar görüntüye odaklanıyor, klimalar, çamaşır makinaları, elektrikli süpürgeler ayarlanıyor, buzdolaplarının buzlanması engelleniyor, asansörler ve trafik lambaları programlanıyor, otomobillerin motorları, süspansiyonları, emniyet firen sistemleri kontrol ediliyor, füzeler, çimento karıştırıcılar kontrol ediliyor, robot kolları yönlendiriliyor, karakterler, nesneler tanınıyor, golf kulüpleri seçiliyor, hatta çiçek düzenlemesi yapılıyor.

Bulanık sistemler, eğitilebilir dinamik sistemlerdir. Bir fonksiyonu, çıktıların girdilere ne şekilde bağlı olduğunun matematiksel modelini bilmeksizin tahmin ederler. Sayısal, bazen dilsel örnek verilerden “deney yoluyla” öğrenirler. Uyarlanabilir bulanık sistemler, karmaşık süreçleri kontrol etmeyi, neredeyse bizler gibi öğrenebilirler.

BULANIKLIK KAVRAMI

"Atahan uzun bir çocuktur". "Elif güzel bir kızdır". "100, 1’den çok daha büyük bir sayıdır". "Bu yaprak kırmızıdır". Bunlar, klasik mantık sistemleriyle doğruluğundan söz edilebilmesi güç cümlelerdir. Çünkü ‘uzun’, ‘güzel’, ‘büyük’, ve hatta ‘çok daha’, açık bir şekilde tanımlanmamış, belirsizlik içeren sözcüklerdir. Fakat, bu şekilde açıkça tanımlanmamış kavramlar insanın düşünmesinde önemli rol oynarlar. İnsan nedensellemesinin gücü ve özü, bu tür belirsizlik içeren kavramları, doğrudan kavrayabilmesi ve kullanabilmesinde yatar.

Klasik mantık sistemleri, sadece belirli koşullarda oluşan, kesin doğruluk değerleri ‘doğru’ ya da ‘yanlış’tan birisine sahip önermelerle ilgilenirler. Belirsizlikle ilgilenmezler. Öyleyse, bu tür cümlelere, akılcı doğruluk değerleri nasıl verebiliriz ?

Yanıtı, sürekli veya dereceli biçimde bir doğruluk, yani ‘bulanık’ doğruluk kavramını kullanmak. Bulanık doğruluk kavramı, sıradan doğruluk kavramıyla benzerlikler gösterir, fakat daha geneldir, ve uygulama alanı daha geniştir, belirsizliğin, doğruluk ölçütünün keskin bir şekilde tanımlanmamasından kaynaklanan durumlardaki problemlerle uğraşmak için doğal bir yol sağlar.

Matematiksel olarak ‘bulanıklık’, ‘çok-değerlilik’ demektir, ve kökenleri, kuvantum mekaniğindeki “Heisenberg’in konum-momentum belirsizliği ilkesine dayanır (Bu ünlü ilke der ki, bir elektronu gözlerken, konumunu ve hızını aynı anda doğru olarak belirlemek mümkün değildir. Bu iki niceliği aynı anda ölçerken yapılacak hatalar, kabul edilebilir sınırlara çekilemez). Üç değerli bulanıklık, ‘doğruluk’, ‘yanlışlık’, ve ‘belirlenemezlik’e ya da ‘varlık’, ‘yokluk’, ve ‘belirsizlik’e karşılık gelir. Çok-değerli bulanıklık, belirlenemezlik ya da belirsizliğin derecelerine, olay ya da ilişkilerin kısmi oluşlarına karşılık gelir.

KISA BIR TARİHÇE

Mantıksal paradokslar ve Heisenberg’in belirsizlik ilkesi, 1920’ler ve 1930’larda çok değerli mantık sistemlerinin gelişmesine yol açtı. Kuvantum teorisyenleri, iki değerli mantık sistemlerinin ‘doğru’ ve ‘yanlış’tan oluşan değer kümesine, bir üçüncü veya orta doğruluk değeri ekleyerek ‘belirlenemezlik’in ifade edilebilmesine imkan sağladılar. Bundan sonraki aşamada, ‘doğru’ ve ‘yanlış’, ‘belirlenemezlik’ tayfının sınır koşulları olarak görülüp belirlenemezlik derecelendirildi.

Heisenberg’in belirsizlik ilkesi, ‘belirlenemezlik’inin sürekliliğiyle, bilimi çok değerliliğe zorladı. Pek az batılı filozof çok değerliliği benimsemesine rağmen, Lukasiewicz, Gödel, ve Black, ilk çok-değerli ya da bulanık mantık ve küme sistemlerini geliştirdiler.

1930’ların başlarında Polonyalı mantıkçı Jan Lukasiewicz ilk üç-değerli mantık sistemini geliştirdi. Lukaziewicz, daha sonra doğruluk değerlerinin kümesini tüm sayılara genelleştirdi.

1930’larda kuvantum filozofu Max Black, sürekli değerlere sahip mantığı, eleman düzeyinde kümelere uyguladı. Black, bulanık-küme üyelik fonksiyonlarından bahseden ilk kişi oldu. Black, ifade etmeye çalıştığı yapılardaki belirsizliği ‘müphemlik’ olarak adlandırdı. Zadeh’in bulanık-küme teorisinin aksine, Black’in çok değerli kümelerindeki her bir eleman, sürekli değerlere sahip bir mantık çerçevesinde ele alınan bir cümleyle eş-değerdi.

1965’te Azeri kökenli sistem bilimci Lotfi Zadeh, bir çok-değerli küme teorisi geliştirdi, ve ‘bulanık’ kelimesini teknik terimlere dahil etti.

BULANIK MANTIK

Mantık, antik çağdan günümüze dek gelişmeler gösterdi (1). Kendini zamanın gereklerine uydurmaya çalıştı. Bulanık mantık, onun gelişimindeki son aşamalardan birisidir.

Klasik mantıklarda, bir önerme (2) ya ‘doğru’ ya da ‘yanlış’ olarak kabul edilir. Üçüncü bir durumun gerçekleşmesinin imkansız olduğu varsayılır, ve çoğu zaman bu tür durumlar ‘paradoks’ olarak adlandırılır. Diğer bir deyişle, doğruluk, önermeleri, {Yanlış, Doğru}, veya sayısal olarak {0, 1} (3), kümesinin elemanlarıyla ilişkilendiren bir küme olarak görülebilir.

Bulanık mantığın ardındaki temel fikir, bir önermenin ‘doğru’, ‘yanlış’, ‘çok doğru’, ‘çok yanlış’, ‘çok çok doğru’, ‘çok çok yanlış’, ‘yaklaşık olarak doğru’, ‘yaklaşık olarak yanlış’, v.b. gibi, olabileceğidir. Diğer bir deyişle, doğruluk, önermelerle, klasik yanlış ve doğru arasındaki sonsuz sayıdaki doğruluk değerlerini içeren bir kümedeki değerler, ya da sayısal olarak [0, 1] (4) gerçel sayı aralığıyla ilişkilendiren bir fonksiyondur (5). Bu, Zadeh’in bulanık kümeler üzerindeki ilk çalışmasının bir sonucudur. Mantık ve kümeler arasındaki ilişkiden biraz ileride bahsedilecektir.

Bulanık mantığı tanımlamanın belki de en basit yolu, yaklaşımsal nedensellemenin bir mantığı olduğunu söylemektir. Belirleyici özellikleri :

a. ‘doğru, çok doğru, az çok doğru, daha doğru, doğru değil, yanlış, çok doğru değil, ve çok yanlış’ gibi sözel olarak ifade edilen (ya da sayısal olarak [0,1] gerçel sayı aralığında yer alan) doğruluk değerlerine sahip oluşu (bu, belirsizlik içeren doğruluk tablolarını da beraberinde getirir), ve

b. geçerliliği kesin değil, fakat yaklaşık olan çıkarım kurallarına sahip oluşudur.

Bunlardan dolayı, bulanık mantık, klasik Aristo mantığından tümevarımsal mantıklara, küme-değerli doğruluk değerlerine sahip çok değerli mantıklara, diğer mantık sistemlerinden belirgin bir şekilde ayrılır.

Bulanık mantığın doğruluk tabloları, ve çıkarım kuralları

a. belirsizlik içerir, ve

b. ‘doğru’ ve ‘yanlış’a yüklenen anlamlara olduğu kadar, bu anlamları güçlendirmek ya da zayıflatmakta kullanılan ‘çok, oldukça, daha çok, daha az’ gibi niceleyicilere yüklenen anlamlara da bağlıdır.

Nedensellemede, ağırlıklı olarak çıkarımlardan yararlanılır. |=>, bir tür koşullu önerme bağlacı olsun. b, bir önerme ve a, onun koşulu olsun. ‘a |=> b’, ‘a ise b’ diye okunur, ve genel olarak, klasik mantık sistemlerinde a koşulunun (önermesinin) doğru olması durumunda b önermesinin de doğru olacağına işaret eder. Çok değerli mantıklarda, bu tür bir ilişkide a’nın doğruluk değerinin b’nin doğruluk değeri üzerinde ne tür etki yaratacağının özel olarak tanımlanması gerekir. Bulanık mantıkta, bu tür ilişkilere dayalı çıkarım yapmak, örneğin v(.), parametresi olacak önerme ya da önermelerin doğruluk değerini gösterecek şekilde, v(a)’yı ve v(a |=> b)’yi biliyorken, v(b)’nin değerini bulmak, diğer çok-değerli mantıklarda olduğundan biraz daha karmaşıktır. Yaklaşımsal çıkarım yaparken, doğrulukla, kesinliğin aynı doğrultuda ilerleyeceğini görmek güç değildir. Koşula bağlı önermelerin doğruluğu, daima koşullarının doğruluğundan daha az hassasiyete sahiptir.

TEMEL İŞLEMLER

Ayrışma (Veya) : v(a V b) = en-büyük (v(a), v(b))

Birleşme (Ve) : v(a b) = en-küçük (v(a), v(b))

Olumsuzlama (Değilleme) : v(~a) = 1 - v(a)

burada, en-büyük ve en-küçük, sonuç olarak parametreleri arasındaki en büyük ve en küçük değerleri veren fonksiyonlardır.

İki değerli mantıklarda ‘değilleme’, ‘karşıt anlamlı olma’ya karşılık gelir. Bulanık sistemlerde ‘doğru değil’ şeklindeki bir ifade, ‘yanlış’ anlamına gelmeyebilir. Bazı durumlarda ‘doğru değil’i, ‘doğru’ya ‘yanlış’ın olduğundan daha yakın olarak algılamak daha anlamlı olabilir.

Kolayca görülebileceği gibi, değer kümesi, [0, 1] yerine {0, 1} alındığında bu işlemlerden klasik mantıklardaki sonuçlar elde edilecektir.

En-büyük ve en-küçük fonksiyonlarının kullanımının uygunluğu 1973’te Bellman ve Giertz tarafından gösterilmiştir. Fung ve Fu ise 1975’te en-büyük ve en-küçük’ün tek olası işlemler olabileceğini bulmuştur. Matematiksel olarak doğrulanmasının yanında, en-büyük ve en-küçük fonksiyonlarının etkisi, insan nedensellemesinin nasıl olduğunu da ifade ediyor görünmektedir. n tane, derecelendirilmiş doğruluk değerlerine sahip önerme olsun. Her hangi bir kimsenin bunları kullanarak akıl yürüteceğini varsayın. Bunların hepsi ‘veya’ bağlacıyla bağlı olduğunda, doğruluk durumuna olabildiğince yakın olmak isteyecek, ve bu yüzden bu önermeler gurubunun ortak doğruluk değeri olarak, önermeler içinde doğruluk değeri en yüksek olanınkini seçecektir. Bunların hepsi ‘ve’ bağlacıyla bağlı olduğundaysa, en kötü durumu bilmek isteyecektir, bu yüzden bu önermeler gurubunun ortak doğruluk değeri olarak, önermeler içinde doğruluk değeri en düşük olanınkini seçecektir.

Diğer mantık teorilerinde geçerli olan işlemler, bulanık mantık için de geçerlidir. Bulanık mantığı, diğer mantık sistemlerinden ayıran önemli özelliklerden birisi, ‘dışlanmış orta kanunu’ ve ‘çelişmezlik ilkesi’ olarak adlandırılan, ve

v(a V ~a) = Doğru , ve v(a ~a) = Yanlış

şeklinde ifade edilen, diğer mantık sistemleri için oldukça önemli olan, hatta temel kural denebilecek, iki özelliğin, bulanık mantık için geçerli olmamasıdır. Bulanık mantıkta

v(a V ~a) != Doğru , ve v(a ~a) != Yanlış

olur. Burada ‘!=‘, 'eşit değildir' demektir. Bunu sözlü olarak şöyle ifade edebiliriz; bulanık mantıkta ‘bir önerme ya doğrudur ya da yanlıştır’ diyemezsiniz, aynı zamanda ‘bir önerme aynı zamanda hem doğru hem yanlış olamaz’ da diyemezsiniz. Bu, doğruluğun çok değerli oluşundan ve bu çerçevede ‘V ve ‘ bağlaçlarına yüklenen anlamdan kaynaklanmaktadır.

Bulanıklık, bir önermeyle (a), ‘değili’ (~a) arasındaki belirsizlikten kaynaklanır. Eğer v(a)’yı kesin olarak bilmiyorsak, v(~a)’yı de kesin olarak bilmiyoruz demektir. Bu belirsizlik, çelişmezlik ilkesini ihlal edip ‘v(a ~a) != Yanlış’ olmasına, aynı zamanda dışlanmış orta kuralını ihlal edip ‘v(a V ~a) != Doğru’ olmasına yol açar.

MANTIK ve KÜME KURAMLARI ARASINDAKİ İLİŞKİ

Mantık, matematik aracılığıyla, felsefe ile diğer bilimler arasında güçlü bir bağ sağlar.

Günümüzde matematikte genel olarak üç temel görüşün etkin olduğu kabul edilir : ‘sezgiselci’, ‘biçimselci’, ve ‘mantıkçı’ görüşler. Mantıkçı görüşün savı, matematiğin mantığın bir dalı olduğudur. Matematiksel kavramlar, mantıksal kavramlarla ifade edilebilir, ve matematiğin tüm kuramları, mantığın kuramları olarak türetilebilir.

Küme kuramı (6), aritmatiğin (7) ve mantığın temellerini oluşturur, hatta matematik ve biçimsel nedensellemenin en önemli kısmını oluşturduğu bile söylenebilir. Bu yüzden, temel küme işlemleriyle (‘birleşme’ ve ‘kesişme’), temel mantıksal işlemler (‘veya’ ve ‘ve’ bağlaçları) arasında sıkı bir bağ vardır. Mantıkçılar arasında önermeler için doğruluk koşullarını küme kuramı terimleriyle ifade etmek yaygındır.

"Socrates bir insandır" önermesini ele alalım. ‘İnsan’, belli özellikleri taşıyan bazı varlıklar, yani bir küme, için ortak bir isimdir. Böylece "Socrates bir insandır" önermesi doğrudur demek, "Soctares insan olarak adlandırılan kümenin bir elemanıdır" demeye denktir.

BULANIK KÜMELER

Bulanık küme kavramı, Zadeh’in, klasik sistem kuramının matematiksel yöntemlerinin gerçek dünyadaki pek çok sistemle, özellikle insanları içeren kısmen karmaşık sistemlerle, uğraşırken yetersiz kalmasından hoşnut kalmayışından doğdu.

Zadeh, ‘uzun, kırmızı, durağan’ gibi yüklemlerin ikili üyelik fonksiyonuyla ifade edilen klasik kümeler yerine, dereceli üyelik fonksiyonuyla ifade edilen bulanık kümeler tanımlamasını önerdi.

Bulanık küme kuramı, ‘belirsizlik’in bir tür biçimlenişi, formüllendirilmesidir. Bir çeşit çok-değerli küme kuramıdır. Fakat işlemleri, diğer küme kuramlarınınkilerden farklılıklar gösterir.

Kümedeki her bir birey, çift-değerli küme kuramlarında olduğu gibi ‘üye’ ya da ‘üye değil’ olarak değil, bir dereceye kadar üye olarak görülür. Örneğin, 1.90 m. boyundaki bir adam ‘uzun adamlar’ kümesinin bir üyesidir. 2.00 m. boyundaki bir adam ve 2.10 m. boyundaki bir adam da öyle. Bazı amaçlar için, onları bu kümenin ‘üyesi’ ya da ‘üyesi değil’ şeklinde sınıflandırmak yeterli olmayabilir. Bu gibi durumlarda, onların üyelik değerlerini, dereceli olarak, boylarına göre tanımlamak uygun olabilir.

‘Bulanık küme’ kavramı, hassasiyetin arttırılması açısından, klasik kümelerinkine göre daha uygun olan yeni bir araç sağlıyor olarak görülebilir. Getirdiği yaklaşım, klasik küme kuramlarında kullanılan üyelik kavramını bir kenara bırakıp yerine tamamen yenisini koymak değil, iki-değerli üyeliği çok-değerliliğe taşıyarak genellemesini yapmaktır.

BULANIKLIĞIN ÖLÇÜLMESI

Bulanık bir önerme, ne kadar bulanıktır ? Çeşitli yazarlar, bulanık bir önermenin bulanıklığını ölçmek için sayısal ölçütler ileri sürmüşlerdir. Bulanıklığın derecesi, verilmiş bir kümeye neyin üye olup neyin olmayacağını belirlemekteki güçlükte yatar. Bulanıklığın ölçütleri, v(a) ve v(~a)’nın değerini aynı anda bulmaya çalışırlar.

Bir d bulanıklık ölçütü, bulanık bir B evreninden [0, 1] gerçel sayı aralığına bir eşleştirmedir. Bu eşleştirme şu özellikleri sağlamalıdır.

1. d(a) = 0, sadece ve sadece a, B’de sıradan bir fonksiyonsa;

2. d(a) en büyüktür, sadece ve sadece v(a) = 1/2, a B ise;

3. d(a) = d(~a), (~a de en az a kadar bulanıktır).

Bulanıklığın en yaygın ölçütlerinden birisi, ‘entropi’dir. Entropi, bir sistem ya da mesajdaki belirsizliği ölçer. Bu da bulanıklığa denktir. Bir a önermesi, doğruluk değeri ‘doğru’ (1) ya da ‘yanlış’a (0) eşit değilse bulanıktır, aksi taktirde açık ve seçiktir. a’nın entropisi, E(a), genelde 0’la 1 arasında değişir. Bir birbirinden bağımsız önermeler kümesiyle tanımlanan bir olay için, bu önermelerin birbirine dik (ortogonal) olduğunu varsayarak, önermelerin doğruluk değerlerinden oluşturulmuş bir uzay düşünün. Oluşan şekil bir hiper-küp olarak adlandırılır. Bu hiper-kübün bir köşesi, tüm önermelerin ‘yanlış’ı, diğer köşeler ise, her bir önermenin ‘doğru’larıdır. Böyle bir durumda, köşeler açık ve seçiktir, bulanık olmayan önermeler belirsizlik içermediği için ‘0’ entropiye sahiptirler. Hiper-kübün geri kalan her yeri belirsizdir. Belirsizlik, hiper-kübün en ortasında, en büyüktür; rakamsal olarak genelde ‘1’le ifade edilir. Böyle geometrik bir yaklaşım, bulanıklığın derecesinin hesaplanmasını kolaylaştırır.

Bulanıklığın derecesini ifade etmek için, niceliksel bir ölçüt yerine, Kaufman’ın 1975’te önerdiği gibi, niteliksel bir yaklaşım da kullanılabilir. Bu şekilde bulanık kümeler, ‘biraz bulanık’, ‘hemen hemen kesin’, ‘çok bulanık’ gibi başlıklar altında kabaca sınıflandırılabilir.

BULANIKLIK ve RASGELELİĞİN KIYASLAMASI

Belirsizlik, rasgelelikle aynı şey midir ? İstatistik ve olasılık eğitimi almış pek çok kimse öyle olduğuna inanır. Özellikle, olasılığı, bir sıklık ya da diğer sınanabilir bir yığın olarak görmeyip, bilginin öznel bir durumu olarak gören Bayesçi istatistikçiler, bu iddiayı savunurlar.

Rasgelelik, hem kavramsal hem teorik olarak farklıdır. Fakat, aynı zamanda benzer yanları da vardır. Her iki kavram da belirsizliği, [0,1] birim aralığındaki gerçel sayılarla ifade etmek için kullanılır. Her iki sistemde de önermeleri ilişkilendirmekte benzer bağlaçlar kullanılır. İkisi arasındaki temel fark, bir a önermesiyle, onun ‘değil’i ~a’nın bir arada bulundukları durumlara yaklaşımlarında yatar. Klasik mantık teorileri, ‘v(a ~a) = Yanlış’ olduğunu şart koşarlar. Olasılıkçı mantık teorileri buna uyar :

P(a ~a) = v(a ~a) = P(Yanlış) = 0.

Burada P, bir önermenin doğru olma olasılığıdır. Bu yüzden a ~a, olasılıksal olarak imkansız bir olayı ifade etmektedir. Fakat, bulanıklık, ‘v(a ~a) != Yanlış’ olduğunda başlar.

Bulanıklık, olaydaki belirsizliği ifade eder. Bir olayın olup olmadığını değil, hangi dereceye kadar olduğunu ölçer. Rasgelelik, olayın oluşundaki kesin olmayışlığı ifade eder. Bir olayın olup olmadığı rasgeledir, yani olay olabilir de olmayabilir de. Hangi dereceye kadar olduğuysa bulanıklıktır. Bulanıklık, genel olarak ‘gerekirlik’ (deterministik) olmasına rağmen, rasgelelik tahminseldir (stokastik).

Araçların park etmesi için ayrılmış bir yerde, çizgilerle birbirinden ayrılmış park yerlerinden birisine park etmeye çalıştığınızı varsayın. Park yerlerinden her hangi birisine belli bir olasılıkla park edebilirsiniz. Aracınız, park yerlerinden birisini işgal edecek, diğerlerine taşmayacaktır. Bu rakamsal olasılık, önceki tekrarlanmışlık bilgisini ya da aracınızın bulunacağı park yeri bilgisini özetleyen Bayesçi zihinsel durumu yansıtır. Bir seçenek olarak, aracınızı tüm park yerlerini belli derecede işgal edecek şekilde de park edebilirsiniz. Uygulamada, park yerlerinin çoğunu ‘sıfır’ derecede işgal edecektir. Neticede, [0,1] gerçel aralığındaki sayıları, park yerlerinin her bir derecede kısmen işgal edilmesinin olasılıklarını, yani bulanık olayların olasılıklarını, bulmak için kullanabiliriz.

Bulanıklık, bir tür gerekirlik (deterministik) belirsizliktir. Belirsizlik, fiziksel bir özellik olarak görülebilir. Bulanıklığın aksine, olasılık, bilginin artmasıyla birlikte ortadan kalkar.

PARADOKSLAR ve BULANIK MANTIK

Temel olarak, paradoks (ikircikli cümle), hem ‘doğru’ hem ‘yanlış’, ya da ne ‘doğru’ ne de ‘yanlış’ doğruluk değerine sahip bir önermedir.

'Sorites' (bir tür nesneden pek çoğunun bir araya gelmesiyle oluşmuş bir yığın düşünün, bu nesnelerden birisi eksilde bile yığın olarak kalmaya devam edecektir) ve 'falakros' (kel bir adam düşünün ki, bir tel saçı çıksa bile kel olarak adlandırılmaya devam edecektir), gibi paradokslar ilk kez olarak antik Yunan’daki filozoflar tarafından not edilmişlerdir.

Mantıksal sistemler, paradokslarla ilgilenerken iki tür yol izlerler; ilki, onlardan kaçınmaktır (onlara, o sistem içinde oluşmaları olanaksız olan özel durumlar olarak davranarak), diğeri onlara doğruluk değerleri vermektir. Bulanık mantık, ikinci yolu tercih eder.

Doğruluk değeri atamak açısından bakıldığında, paradokslar, temel olarak iki gurup altında toplanabilirler :

a. Russell'ın berberi, Giritli yalancı, bir yüzünde “öbür yüzde yazan cümle doğrudur”, öbür yüzündeyse “öbür yüzde yazan cümle yanlıştır” yazan kart örneklerinde olduğu gibi, üçüncü bir doğruluk değerinin yeterli olduğu paradokslar,

b. Yukarıdaki ‘yığın’ ve ‘kel adam’ örneklerinde olduğu gibi, üçten daha fazla doğruluk değerlerine gereksinim duyulan paradokslar.

(a)’daki paradokslar, (b)’dekilerden daha tehlikelidir. Hepsi aynı biçimdedir. Bir a önermesiyle, onun değili ~a, aynı doğruluk değerine sahiptirler, yani v(a) = v(~a). Bu çelişmezlik ilkesi ve dışlanmış orta kuralını ihlal eder (v(a) = 1 - v(~a), and v(~a) = 1 - v(a)). Fakat bulanık mantıktaki ifade şekliyle :

v(a) = 1 - v(~a), and v(~a) = 1 - v(a) dir,

böylece v(a) = v(~a) = 1/2. Böylece, paradokslar yarı-doğrulara indirgenmiş olurlar.

Bulanıklık, aynı zamanda (b)’deki gurupta yer alan paradokslara da çözüm getirir. Örnek olarak, bir kum yığınını düşünün. İçinden bir kum tanesini alacak olursak, hala bir kum yığını olarak kalır mı (Sorites tipi paradoks) ? Peki ya iki kum tanesini alacak olursak ? Ya üç kum tanesini ? Birden bire değil, fakat dereceli bir şekilde, bir şeyden (yığından) onun tersi bir şeye (yığın olmayana) geçiş olmaktadır. Burada karşımıza çıkan derecelendirilmiş doğruluktur. a’dan ~a’ya bir yol hayal edin. Her bir kum tanesinin alınmasıyla, a’dan başlayıp, derece derece ~a’ya yaklaşırız. Bu yol üzerinde, ‘bu hala bir yığın mıdır’ sorusunu “yığındır”, “hemen hemen yığındır”, “neredeyse bir yığındır”, vb. şeklinde yanıtlayabiliriz. Veya, “bu bir yığındır” önermesine ‘doğru’, ‘hemen hemen doğru’, ‘neredeyse doğru’ gibi doğruluk değerleri atayabiliriz. Doğru olmanın derecelerinin etkisi, “bu, 0.999 ya da 0.875 ya da 0.764 derecesinde bir yığındır” gibi rakamsal değer içeren ifadelerle daha detaylı biçimde verilebilir.

Notlar

(1) Mantıksal sistemler tarihsel gelişimi içinde genel olarak aşağıdaki şekilde sınıflandırılabilir;

geleneksel mantık : Aristo tasımı (ya da mantığı)

klasik mantık : 2-değerli cümleler/önermeler mantığı

genişletilmiş mantıklar : kipler mantığı, zaman mantığı, ahlak mantığı, bilgi-bilim
mantığı tercihler mantığı, emir kipi mantığı, sorulu mantık

aykırı mantıklar : çok değerli mantıklar, sezgisel mantıklar, kuvantum mantıkları,

serbest mantıklar

tümevarımsal mantık

(2) ‘Önerme’, genel olarak, beyan içeren bir cümlenin (hangi dilde söylenmiş olursa olsun) özünde öne sürülenleri belirtmek kullanılan bir terimdir. Düşünme eyleminin, ifade ediliş tarzı değil de, içeriği olarak da görülebilir.

(3) Buna ‘değer kümesi’ denir.

(4) Bir ‘fonksiyon’, bir ‘tanım kümesi’ ve bir ‘değer kümesi’yle birlikte anılır. Tanım kümesindeki nesnelerin, değer kümesindeki nesnelerle ilişkilendirilmesini tanımlar.

(5) Aslında, bulanık kümeler için, herhangi bir gerçel sayı aralığı, değer kümesi olarak kullanılabilir. Fakat, [0, 1] aralığının hepsini temsil edebileceği varsayıldığı ve pratikte kullanımı daha kolay olduğu için kullanılması tercih edilmektedir.

(6) Temel olarak, bir küme, genel olarak, benzer özellikleri nedeniyle bir araya gelmiş ya da birlikte anılan nesneler olarak tanımlanabilir. Kümelere ilişkin temel kavram ‘üyelik’tir. Klasik kümelerde üyelik, ya hep ya hiçtir. Bulanık kümelerdeyse derecelidir.

Küme teorisinin 1874’te Cantor'un Crelle's Journal isimli dergideki (Almanca) makaleyle doğduğu kabul edilir. Küme teorisini aksiyomatikleştirmek için ilk girişimde bulunanlardan birisi Frege’dir. Fakat oluşturduğu sistem, Russel paradoksunun bulunmasının ardından çökmüştür. Daha sonra, güçlü bir aksiyomatik yapıya sahip ilk küme teorisi, Russell paradoksundan kaçınmak için bir yol öneren Zermaelo tarafından verilmiştir.

(7) Doğal sayılar, ‘boş küme’ ve ‘boş kümelerin kümeleri’ kullanılarak tanımlanır. Ardından, ‘toplama’ ve ‘çıkarma’ gibi işlemler, doğal sayıları temsil eden kümeler arasındaki ‘birleşme’ ve ‘kesişme’ işlemleri kullanılarak tanımlanır.

KAYNAKLAR

Baldwin, J.F., (1979), "Fuzzy Logic and Fuzzy Reasoning", Int. J.Man-Machine St., 11, 465-480.

Dubois, D., Lang, J., Prade, H., (1991-b), "Fuzzy Sets in Approximate Reasoning, Part 2 : Logical Approaches", Fuzzy Sets and Systems, 40, 203-244.

Fraenkel, A.A., (1966), Set Theory and Logic, Addison-Wesley P.Co.

Gaines, B.R., (1976), "Foundations of Fuzzy Reasoning", Int. J.Man-Machine Studies, 8, 623-668.

Haack, S., (1978), Philosophy of Logic, Cambridge Un. Press.

Johnson, P.E., (1972), A History of Set Theory, Prindle, Weber, & Schmidt Inc.

Kosko, B., (1992), Neural Networks and Fuzzy Systems: A Dynamical Systems Approach To Machine Intelligence, Prentice-Hall Int., Inc.

Lemmon, E.J., (1968), Introduction to Set Theory, Routledge & Kegan Paul Ltd.

Pedryez, W., (1993), Fuzzy Control and Fuzzy Systems, Research Studies Press Ltd., (2nd Ext. ed.), John Wiley and Sons Inc.

Zadeh, L.A., (1965), "Fuzzy Sets", Information and Control, 8, 338-353.

Zadeh, L.A., (1973), "Outline of a New Approach to the Analysis of Complex Systems and Decision Processes", IEEE Trans. on Sys., Man, and Cybernetics, SMC-3, 28-44.

Zadeh, L.A., (1975-a), "Fuzzy Logic and Approximate Reasoning", Synthese, 30, 407-428

Inview 2.6

2007-12-02T06:33:00.002-08:00

http://rapidshare.com/files/71074196/inview_26.zip 82535 KB

İhtiyaç shiplerine iyi kullanmalar...

Rsemulate 500 v5.008

2007-12-02T06:33:00.001-08:00

http://rapidshare.com/files/35002693/RSLogix_Emulate_500_V5.00.08.00.rar

Ihtiyaç sahiplerine iyi kullanmalar...

RSLogix 5 icin RSLadder 5

2007-12-02T06:32:00.000-08:00

RSLogix 5 icin RSLadder 5

http://rapidshare.com/files/60367647/RSLadder_5.exe

RSLogix 5 v6.2

http://rapidshare.com/files/57433704/RSLogix_En_6.2.rar

Schneider electric unity pro xl trial (full) v3.0

2007-12-02T06:31:00.002-08:00

Schneider Electric Unity PRO XL Trial (FULL) v3.0
http://conecta.schneiderelectric.es/software/descargas/unity_pro_trial_v30.zip 678 mb
Indirdikten sonra zip dosyasini iso yapın. ( dosya ismi .zip - dosya ismi . iso )

Aktivasyon: 60 Gunluk Sürüm için
Serial Number: 21073005587
Part Number: UNYSPUETUCD30

Full Sürüm İçin
PartNumber: UNY SPU EFFCD 30
SerialNumber: 1234 5678 999
Activation Code: 12552740

Programı kurduktan sonra SP2 yide kurabilirsiniz.

http://download.telemecanique.com/C12573310057F808/all/C125713F005265E2C125735300575297/$File/unitypro_xl_v30_sp2.exe

Telemecanique SchneiderElectric PL7 Pro v4.4 full

2007-12-02T06:31:00.001-08:00

Telemecanique SchneiderElectric PL7 Pro v4.4 full

http://rapidshare.com/files/22256604/Telemecanique_-_SchneiderElectric_-_PL7_Pro_v4.4.zip.001
http://rapidshare.com/files/22255801/Telemecanique_-_SchneiderElectric_-_PL7_Pro_v4.4.zip.002

Dosyaları acmak icin 7zip programı gerekir. Link asagıda...

http://surfnet.dl.sourceforge.net/sourceforge/sevenzip/7z442.exe

RSLinx icin RSTrainer 2000

2007-12-02T06:30:00.001-08:00

: RSNetworx for Device Net v7

2007-12-02T06:29:00.000-08:00

http://rapidshare.com/files/69948039/DeviceNet_7.part1.exe
http://rapidshare.com/files/69939401/DeviceNet_7.part2.rar

İhtiyaç sahiplerine iyi kullanmalar..

Rssql v8.00

2007-12-02T06:28:00.000-08:00

http://rapidshare.com/files/69980335/RSSql.part1.exe
http://rapidshare.com/files/69980443/RSSql.part2.rar
http://rapidshare.com/files/70041902/RSSql.part3.rar
http://rapidshare.com/files/70041857/RSSql.part4.rar

Ihtiyaç sahilerine iyi kullanmalar...

Rslogix emulate5000 v15

2007-12-02T06:27:00.000-08:00

http://rapidshare.com/files/69714183/RSEmu5kv15.rar

Ihtiyaç sahiplerine iyi kullanmalar..

Microsoftun Simülasyonlu Robot programlama dili indirin!(Free!)

2007-11-28T13:14:00.001-08:00

Mikrosoft un robot programlama dili ve örnekleri aşagıdaki linkte ayrıca simülasyon yapılabiliyormuş!?

http://www.microsoft.com/downloads/details.aspx?FamilyId=3D706147-82E2-4B4A-AF12-DB7D3F8ACD8A&displaylang=en

Robot Kol Tasarimi (turkce)

2007-11-28T13:13:00.001-08:00

arkadaşlar robot kolu ile ilgili türkçe bir döküman.

http://rapidshare.com/files/26307505/ROBOT_KOL_TASAR__305_M__305_.rar.html

Super Video.. İstifleme Robotu

2007-11-28T13:12:00.000-08:00

Proje çok hoşuma gitti. Barkot larına göre ürünleri tanıyıp adreslere taşıyor
Video da yapim aşamalrınada yer verilmis
çok kararlı ve hoş bir çalışması var

http://www.youtube.com/watch?v=cCYjh7tktOQ

EASY-ROB™ Version 4.603 available... FREE DEMO

2007-11-28T13:11:00.000-08:00

http://www.easy-rob.com/en/easy-rob.html

http://www.easy-rob.com/en/download/easy-rob/free-demo-version.html

FOR DOWNLOAD FREE IS NECESSARY :

Please enter your company, firstname, lastname, telephone, postal address and a valid email address.
Your email *:
Your company *:
Your first name *:
Your last name *:
Your phone number *:
Your street:
Your postal code:
Your city:

BASCOM- AVR VERSION DEMO PROGRAM 1.11.8.1

2007-11-28T13:10:00.002-08:00

ATMEL AVR FAMILY BASIC COMPILER
BASCOM AVR SOFTWARE

BASCOM®-AVR is the original Windows BASIC COMPILER for the AVR family. It is designed to run on W95/W98/NT/W2000 and XP

Key Benefits

* Structured BASIC with labels
* Structured programming with IF-THEN-ELSE-END IF, DO-LOOP, WHILE-WEND, SELECT- CASE.
* Fast machine code instead of interpreted code.
* Variables and labels can be as long as 32 characters.
* Bit, Byte, Integer, Word, Long, Single and String variables.
* Large set of Trig Floating point functions. Date & Time calculation functions.
* Compiled programs work with all AVR microprocessors that have internal memory.
* Statements are highly compatible with Microsoft's VB/QB.
* Special commands for LCD-displays , I2C chips and 1WIRE chips, PC keyboad, matrix-keyboad, RC5 reception,software UART, SPI , graphical LCD, send IR RC5, RC6 or Sony code. TCP/IP with W3100A chip.
* Local variables, user functions, library support.
* Integrated terminal emulator with download option.
* Integrated simulator for testing.
* Integrated ISP programmer (application note AVR910.ASM).
* Integrated STK200 programmer and STK300 programmer. Also supported is the low cost Sample Electronics programmer. Can be built in 10 minutes! Many other programmers supported via the Universal Interface. Editor with statement highlighting.
* Editor with statement highlighting.
* Context sensitive help.
* Perfectly matches the following boards : ATMEL AVR CPU BOARDS
* DEMO version compiles 2KB of code. Well suited for the AT90S2313.

Supported Statements

Decision and structures
IF, THEN, ELSE, ELSEIF, END IF, DO, LOOP, WHILE, WEND, UNTIL, EXIT DO, EXIT WHILE, FOR, NEXT, TO, STEP, EXIT FOR, ON .. GOTO/GOSUB, SELECT, CASE.

Input and output
PRINT, INPUT, INKEY, PRINT, INPUTHEX, LCD, UPPERLINE, LOWERLINE,DISPLAY ON/OFF, CURSOR ON/OFF/BLINK/NOBLINK, HOME, LOCATE, SHIFTLCD LEFT/RIGHT, SHIFTCURSOR LEFT/RIGHT, CLS, DEFLCDCHAR, WAITKEY, INPUTBIN, PRINTBIN, OPEN, CLOSE, DEBOUNCE, SHIFTIN, SHIFTOUT, GETATKBD, SPC, SERIN, SEROUT

Numeric functions
AND, OR, XOR, INC, DEC, MOD, NOT, ABS, BCD, LOG, EXP, SQR, SIN,COS,TAN,ATN, ATN2, ASIN, ACOS, FIX, ROUND, MOD, SGN, POWER, RAD2DEG, DEG2RAD, LOG10, TANH, SINH, COSH.

I2C
I2CSTART, I2CSTOP, I2CWBYTE, I2CRBYTE, I2CSEND and I2CRECEIVE.

1WIRE
1WWRITE, 1WREAD, 1WRESET, 1WIRECOUNT, 1WSEARCHFIRST, 1WSEARCHNEXT.

SPI
SPIINIT, SPIIN, SPIOUT, SPIMOVE.

Interrupt programming
ON INT0/INT1/TIMER0/TIMER1/SERIAL, RETURN, ENABLE, DISABLE, COUNTERx, CAPTUREx, INTERRUPTS, CONFIG, START, LOAD.

Bit manipulation
SET, RESET, ROTATE, SHIFT, BITWAIT, TOGGLE.

Variables
DIM, BIT , BYTE , INTEGER , WORD, LONG, SINGLE, STRING , DEFBIT, DEFBYTE, DEFINT, DEFWORD.

Miscellaneous
REM, ' , SWAP, END, STOP, CONST, DELAY, WAIT, WAITMS, GOTO, GOSUB, POWERDOWN, IDLE, DECLARE, CALL, SUB, END SUB, MAKEDEC, MAKEBCD, INP,OUT, ALIAS, DIM , ERASE, DATA, READ, RESTORE, INCR, DECR, PEEK, POKE, CPEEK, FUNCTION, READMAGCARD, BIN2GREY, GREY2BIN, CRC8, CRC16, CHECKSUM.

Compiler directives
$INCLUDE, $BAUD and $CRYSTAL, $SERIALINPUT, $SERIALOUTPUT, $RAMSIZE, $RAMSTART, $DEFAULT XRAM, $ASM-$END ASM, $LCD, $EXTERNAL, $LIB.

String manipulation
STRING, SPACE, LEFT, RIGHT, MID, VAL, HEXVAL, LEN, STR, HEX, LTRIM, RTRIM, TRIM, LCASE, UCASE, FORMAT, FUSING, INSTR.

Plus many other functions, statements and directives...

To create a program only takes just a few steps :
# Write the program in BASIC
# Compile it to fast machine binary code
# Test the result with the integrated simulator
(with additional hardware you can simulate the hardware too).
# Program the chip with one of the integrated programmers.

The program can be written in a comfortable MDI color coded editor. Besides the normal editing features, the editor supports Undo, Redo, Bookmarks and block indention.
wpe4.jpg (39162 bytes)

The simulator let you test your program before writing it to the uP. You can watch variables, step through the program one line at the time or run to a specific line, or you can alter variables.
To watch a variables value you can also point the mouse cursor over it.

uP TAB of simulator

A powerful feature is the hardware emulator, to emulate the LCD display, and the ports.
The LCD emulator also emulates custom build LCD characters!

It is simple to control various graphical LCD displays.

You can even simulate the hardware ports with the special basmon monitor program!

When you are done with the simulator it is time to program the chip using one of the supported programmer drivers.

wpe3.jpg (44203 bytes)

The program, documentation and samples are in English.
BASCOM-AVR DEMO FILES & DOWNLOADS
BASCOM-AVR DEMO PROGRAM Version 1.11.8.1 ZIP Download (10.85 mb)

http://www.active-robots.com/products/controllr/bascom-avr.shtml

Robots and Robotics Kits

2007-11-28T13:10:00.001-08:00

Robots and Robotics Kits

ROBONOVA-1 Humanoid Robot Robonova-1 Hitec Robotics ROBONOVA-I is an exciting new humanoid robot that offers educators, students and robotic hobbyists a complete robot package. The stable ROBONOVA-I can walk, run, do back-flips, cartwheels, dance moves and once programmed, is ready to compete in a variety of robot competitions.

Robo Jr Light Junior Robots (4 products) - The Robo Junior kits come with clear, easy to follow directions. They can be ordered with the circuit board either assembled (no soldering required) or unassembled. These robot kits
are ideal for someone just beginning to explore the world of robotics.
Mr Line

Line Following Robots (3 products) - Advanced Line tracing robots, they follow a path laid out along a floor or other smooth surface. The path must be a dark line on a light background. Each emitter projects infrared light onto the floor. The amount of light reflected back from the dark line differs from that reflected from the floor; thus it can tell where the dark line is.
Programmable Robots

Programmable Robots (14 products) - We have a great range of fully programmable robots to suit all tastes and levels of ability, from entry-level, intermediate and advanced. With video clips that demonstrate what can be achieved with a little imagination!

Robotic Arms Robotic Arms (5 products) - The Lynxmotion robotic arms deliver fast, accurate, and repeatable movement. The robot features base rotation, shoulder, elbow and wrist motion, and a functional gripper. The Lynx robotic arm is an affordable robust system with a proven design that will last and last. Everything needed to assemble the robot is included in the kit.

Robotic Legs Robotic Legs - This 3DOF (degree of freedom) leg design is the most rugged available. It's popular with Hexapod and Quadrapod robot builders. The all aluminum construction even incorporates ball bearings in each joint. Made from the highest quality aluminium alloy. All required hardware is included. Finish is brushed aluminium.

Lynx A Gripper Kit Lynx Gripper Kits (2 products) - Improve the performance of your old arm, improved operation over pushrod style grippers, includes Precision laser cut lexan components, mechanical hardware Hitec HS–81 servo. Specifications Servo motion control = local closed loop Gripper opening = 2” Servo voltage = 6 vdc Easy to assemble and install.

Extreme Hexapod Walking Robot Walking Robots (6 products) - The Extreme Hexapod 1 Walker Kit really walks using a simplified version of the alternating tripod gait. The robot's six legs are controlled by three servos to provide full stride, (horizontal motion), and 1" of leg lift, (vertical motion). The middle legs use a parallelogram design to make the lifting operation much more efficient.

Maze Solving Robots Maze Solving Robots (2 products) - AIRAT2 is a micromouse robot that uses an 8051 CPU. The AIRAT2 emits a beam of light and uses sensors to receive the amount reflected back. The CPU board utilizes the JS8051-A2 board. The JS8051-A2 is very well constructed. It uses powerful outside resources such s LCD, ADC, two external timers, self-FLASH writing and more.

Rogue Blue Modular Robotics Kits (2 products) - If you are new to robotics and programming principles this is a great kit to start with. You can run through a variety of well-structured examples and then when you are familiar with robotics concepts develop your own applications

Lego MindStorms NXT Robotics System - The LEGO MindStorms Robotics Invention System is a great kit for beginners, yet powerful enough for high school and university-level students to make impressive projects (inexpensive prototyping system!). Now you can create programmable robots that navigate obstacles, follow trails, or react to changes in light detected by its sensors. No prior programming experience is required; LEGO's intuitive software helps you along the way.

MA-VIN Robot Kit MA-VIN Robot Kit (1 product) - A versatile modular robotics teaching resource with easy Icon–based visual programming for the beginner and ‘C’ programmable using WINAVR. MA-VIN will help students develop new skills and confidence in microelectronics, programming, robotics, sensing and control.
Mark III Robot Kit Sumo Robots (2 product) - The Mark III Robot kit includes everything you need to build a complete autonomous robot including controller board, sensors, microcontroller, chassis, wheels, motors, documentation and software. Just add batteries

http://www.active-robots.com/products/robots/

Microsoft Robotics Studio 1.5

2007-11-28T13:08:00.000-08:00

Microsoft Robotics Studio (1.5)
Brief Description
The Microsoft® Robotics Studio is a Windows-based environment for academic, hobbyist and commercial developers to easily create robotics applications across a wide variety of hardware. This installation package installs the Microsoft Robotics Studio along with samples and tutorials.

Overview
The goal of the Microsoft Robotics Studio is to supply a software platform for the robotics community that can be used across a wide variety of hardware, applicable to a wide audience of users, and development of a wide variety of applications. As a platform, our intent is also to enable third parties to supply support for new hardware, technologies, and tools, just as Microsoft Windows provides a platform for others to bring their products and technologies to the community of PC users. So while we may populate our platform with some of our own contributions, those should not be considered exclusive to tools or libraries provided by other parties looking to provide interesting technologies for this platform.

The Microsoft Robotics Studio delivers three areas of software:

1. A scalable, extensible runtime architecture that can span a wide variety of hardware and devices. The programming interface can be used to address robots using 8-bit or 16-bit processors as well as 32-bit systems with multi-core processors and devices from simple touch sensors to laser distance finding devices.
2. A set of useful tools that make programming and debugging robot applications scenarios easier. These include a high quality visual simulation environment that uses the AGEIA Technologies™ PhysX™ engine.
3. A set of useful technology libraries services and samples to help developers get started with writing robot applications.

Our development environment runs on the platforms listed in the section "System Requirements". It can be used to support robots that support these platforms as well as robots that can be remotely controlled from a PC running a supported platform. The remote control can for example be through a serial port, Bluetooth®, RF or Wi-Fi. We provide information that can be used by hardware or software vendors to make their products compatible with our development platform.

Top of page
System Requirements

* Supported Operating Systems: Windows CE; Windows Server 2003 R2 (32-Bit x86); Windows Server 2003 R2 x64 editions; Windows Vista; Windows XP; Windows XP 64-bit

To use Microsoft Robotics Studio with .NET Framework 2.0 Software Development Kit (SDK):

* .NET Framework 2.0 Software Development Kit (SDK) (x86 or x64)

To use Microsoft Robotics Studio with Visual Studio 2005:

* Any of the Visual 2005 Express Editions, Visual Studio 2005 Standard Edition, Visual Studio 2005 Professional Edition or Visual Studio 2005 Team System Edition

Important: With the exception of the Simulation Engine, Microsoft Robotics Studio is fully compatible with 64-bit Windows. The Simulation Engine uses the XNA Framework which does not yet support 64-bit Windows so you can't run simulation on 64-bit Windows.

Important: Microsoft Robotics Studio can be used to develop services that can be deployed on Windows CE. The development tools themselves do not run on Windows CE, only the services developed for Windows CE.

http://www.microsoft.com/downloads/details.aspx?familyid=73092ff6-e37b-45c6-8e5e-c23d5d632b1e&displaylang=en

yenilendi robot videoları

2007-11-28T13:07:00.000-08:00

ben böylesini görmedim diyenlere!!!
arkadaşlar linki gizlemiyorum ama lütfen teşekkür yada bi yorum...

işte çılgın adam ve robot kol

http://www.spikedhumor.com/articles/81122/Robot_Arm_Ride.html

sizce robotlar ne kadar duygusaldır tahmin edin???Evet o zaman izleyin...

http://www.spikedhumor.com/articles/82038/GM_Robot_Super_Bowl_Commercial.html

evet bu robot değil ama bir makinanın acizliği sonuçta robot gibi bişi işte bazen inanılmaz kazalar oluyo..

http://www.spikedhumor.com/articles/2269/Swings_Fall.html

sizcede ilginç değilmi kayak yapan robot başlıkta ilginçlik varki bunda nasıl olmasın izleyin ozaman

http://www.samanyoluhaber.com/index.php?khide=1&ghide=1&hid=37120&sec=17

imkanlar dahilinde yapılan garip ama güzel bir robocop???

http://www.spikedhumor.com/articles/2238/Real_Life_Robocop.html

Kahramanımız irlanda'nın Dublin kentinde Ru bot isimli bir robot...

Pete Redmond'un geliştirdiği henüz prototip aşamasındaki robot 'zeka küpü'nü ne kadar karışık olursa olsun maksimum 55 sn'de bitirebiliyor.

işte şaşırtıcı ve etkileyici RU BOT...

http://www.samanyoluhaber.com/index.php?khide=1&hid=26504

ve şimdide mekanik kaplan

http://www.samanyoluhaber.com/index.php?khide=1&hid=27239

işte Yürüyen Makine...John Dere şirketinin Finlandiya’daki temsilciliği Pulsetech, bu ayakları üzerinde yürüyen cihazı 'Oy Yürüyen Makine' olarak isimlendirmiş. ismi biraz ilginç olsa da...

Kesim aşamasında ağırlığı herhangi bir ayak üzerinde değiştirebilme özelliğine sahip makine, hasadı toplarken sadece seçilmiş ağaçlardan mahsul toplayarak ormana zarar vermiyor.

http://www.samanyoluhaber.com/index.php?khide=1&hid=26429

ve dans eden robot

http://www.youtube.com/watch?v=Kr9to6A6bz0

buda başka bir robot videosu...

http://www.youtube.com/watch?v=fp-XPOJM65I&mode=related&search=

ve işte robotlar...

http://www.youtube.com/watch?v=n_0I4nr4u3A&mode=related&search=

hareketli robot

http://www.youtube.com/watch?v=STQ3nhXuuEM&mode=related&search=

ve ilginçç

http://www.youtube.com/watch?v=VyzVtTiax80&mode=related&search=

İşte robot bunlar arkadaslar

2007-11-28T13:05:00.000-08:00

http://www.youtube.com/watch?v=i25cfdcum7U

http://www.youtube.com/watch?v=NxdtkopQOlM

http://www.youtube.com/watch?v=6ZnmmEQXSmI

Robotik

2007-11-28T13:04:00.000-08:00

Robotik

İNDİR.

Kaynak : www.megep.meb.gov.tr

Flaş Flaş Flaş!!! Çizgi İZleyen Robot 11MB lık tam döküman

2007-11-28T13:01:00.000-08:00

Çizgi izleyen robotla ilgili tüm bilgi resim ve programlar...Hem de tez halinde.Arkadaşımla yaptığım bu lisans tezini sizlerle paylaşmak isterim.

Ayrıca bu konu hakkında bir de yüksek lisans tezi eklenmiştir. Faydalı olması dileğiyle...

http://rapidshare.com/files/56956114/_izgi_izleyen_tez.rar.html

Sakatlanınca sekebilen robot

2007-11-28T13:00:00.000-08:00

Sakatlanınca sekebilen robot

ABD’de geliştirilen bir robot, vücudundaki değişimleri hissederek alternatif hareket stratejileri yürütebiliyor.

WASHINGTON - insanlar ayakları sakatlandığında, sekerek yürüyor. Artık bir robot da sakatlığını farkedip sekmeyi akıl edebiliyor. ABD’nin önde gelen araştırma kurumu Cornell üniversitesi uzmanlarının geliştirdiği 4 ayaklı robot, vücudunda meydana gelen bir sorunu farkedebiliyor ve bacağındaki arızaya karşın yoluna nasıl devam edebileceğini programlayabiliyor.

Araştırmayı yürüten Hod Lipson, robotların gelecekte günlük hayatta yer alması için çevre koşullarına uyum yeteneği kazanması gerektiğinin altını çiziyor. Cornell üniversitesi robotunun her bir ekleminde hareket ve açı sensörleri bulunuyor. Robotu çalıştıran yazılım, bu sensörlerden gelen verileri işliyor ve hareketin çevre konumuna yönelik bir algoritma oluşturuyor. Sensörlerden mevcut
modelin değiştirecek veri ulaşırsa, yazılım yeni duruma göre yine bir model oluşturuyor.

Robotun, örneğin, motorunda bir arıza çıktığında robot arıza öncesi rotasını sürdürmek için yeni bir yol buluyor. Lipson, robotu sınamak için robot’un bacaklarından birini kısalttı ve tepkisi gözlemledi. Robot, yürüme ritmini değiştirerek yoluna devam ediyor. Mevcut robot teknolojilerinde, robotlar değişmeyen bir çevrede hareket edecek şekilde tasarlanıyorlar. çevre koşullarına uyum ve değişen şartlara göre hareket değiştirme yetisi robot teknolojilerinde henüz emekleme devresinde.

endüstriyel robot videoları

2007-11-28T12:59:00.000-08:00

evet fanuc cnc de bir numara bakalım robotları nasıl onlarca robot videsu bu linkte

http://www.fanucrobotics.com/1,1296,Videos.html

buda çizgi çizebilen robot bakın çizgiyi takip etmiyor sadece çiziyor...video güzel olmasada müzik güzel

http://www.youtube.com/watch?v=jUSLx01JMMg&mode=related&search=

sanırım solidde çizilmiş bir robot animasyonu...

http://www.youtube.com/watch?v=WZplARpZoWI&mode=related&search=

buda autodesk inventorda çizilmiş robot videosu

http://www.youtube.com/watch?v=a2pJfuDeZdo&mode=related&search=

Kuka KRC1-KRC2 Profibus Konfigürasyonu

2007-11-28T12:58:00.000-08:00

Bilgisayarınıza Simatic NCM PC 5.3 Kurun.

Setup dosyası KRC2 içerisinde D:\Internat\Bus\Profibus\NCM_PC

Aşağıdaki adımları izleyin.

1) Simatic NCM PC Manager Programı çalıştırın.
2) File>New>Proje adı>Enter
3) Solda Proje adı üzerinde sağ tıklayıp> Insert New Object > Simatic PC Station >Enter
4) Simatic PC Station içerisinde Configuration> Karşınıza Konfigürasyon ekranı çıkacaktır.
5) Soldaki Rack içerisinde 1 nolu Rail e tıklayın.
6) Sağdaki Simatic PC Station yanındaki + ya tıklayın
7) CP Profibus> CP 5614 A2 (KRC1 için CP5613) altındaki SW 6.2 yazan yere tıklayıp soldaki Rackın 1 nolu Railine girmesini sağlayın.Öncesinde karşınıza Netwrok Konfigürasyon ekranı çıkacak. Adresi 1 Yapın Subnet Not Networked yazan yerin sağında New yapın. Network settings sekmesine geçip ayarları doğrulayın. Transmission Rate 1,5 Mbps, Profile DP Higgest Bus Address 126. Ok.
Yine Sağda Simatic PC Station altında User Application olacak. + ları açıp Application SW 6.3 seçip 2. raile atın.
9) 1. Rail içerisinde yazan CP 5614 A2 üzerinde sağ tıklayıp Add Master System deyin.
10 ) Select The Dp Master Application> Application> Ok
11) Çıkan Profibus çizgisinin üzerine tıklayıp sağdaki Profibus DP menüsünden eklemek istediğiniz modülleri seçebilirsiniz.
12) Modüllerin adreslerini ayarladıktan sonra Tekrar 1 nolu rail içerisindeki CP 5614 A2 üzerinde sağ tıklayın > Object Properties> Operating Mode > Create LDB file check atın> Browse tuşuna basarak .ldb dosyasının kaydedileceği yolu seçin.
13) Save and Compile
14) Oluşan .ldb dosyasını KRC2 de C:\KRC\Roboter\init klasörü içine kopyalayın.
15) Burada dikkat etmeniz gereken şey NCM içerisinde profibusa eklediğiniz modüllerin .gsd dosyalarınıda C:\KRC\Roboter\init içerisine kopyalamanız gerektiği.
16) C:\KRC\Roboter\init\pfbmsl.ini dosyasını açıp
MASTER_USED=1
DATABASE_PATH=init\projeniz.ldb
Kaydedip çıkın.

Kuka_HMI ekranında> Configure> I/O driver> I/O Driver Reset> Config>Reconfig

Eğer GSD dosyalarınız, adresleriniz doğruysa modüllerinizi tanımış olması gerekir.

Sonra C:\KRC\Roboter\init\iosys.ini dosyasını açın

[PBMASL] kısmını bulun

INW(Word başlangıcı)=Modül adresi,0, X(Ayrılacak Word uzunluğu)
Örnek:
INW12=4,0,X6

Buradaki INW12 Robotunuzun 12X16(1 Word 16 bit)=72 nolu Inputundan başlayarak 4 nolu modül adresinize ait (6X16)=96 adet input ayırması demektir. Yani Input 72 ile 168 arası Inputlarınız 4 nolu modülden gelecektir.
Output modülleri içinde aynısını yapabilirsiniz. Dosyayı kaydedip Kuka_HMI ekranında> Configure> I/O driver> I/O Driver Reset> Config>Reconfig
Hata yapmadıysanız modülleriniz artık profibus üzerinden robotla haberleşiyor olacaklardır.

Sharp GP2D02 sensörü

2007-11-28T12:57:00.000-08:00

Tanım:
(Infrared Ranger Sensor) IR (Kızılötesi Uzaklık Sensörü) IR Sensörleri genellikle uzaklık ölçümünde kullanılır. Kızıl ötesi ışık yollayan sensör cisimden yansıyan ışığın durumuna göre uzaklığı belirler.
Çalışma şekli: Sharp GP2D2 sensörünün çalımasındaki temel fikir; kızıl ötesi ışık atmalar (pulse) şeklinde yollanır. Işık sensörün görüş açısında yol alır. Eğer sensörün önünde bir cisim yoksa ışık sensöre geri dönmez ve sensörde önünü boş olarak algılar. Ancak önünde bir cisim varsa, yansıyan ışık atması sensör tarafından algılanır. Sensörden ışığın çıkış noktası, yansıma noktası ve sensörden algılanan nokta arasında bir üçgen oluşur.

http://rapidshare.com/files/25984901/sharp.rar.html

Robotlar ile Titanik'in Keşfi

2007-11-28T12:44:00.000-08:00

Robotlar ile Titanik'in Keşfi

15 Nisan 1912 tarihinde Kuzey Atlantik'de batan Titanik yolcu gemisi kalıntıları 1985 de Amerikan Okyanus Bilimci Robert Ballard tarafından yaklaşık 3.8 kilometre derinlikde bulunmuştur. Bu derinlikte basınç yaklaşık 400 atm değerindedir.

Titanik enkazının fotoğrafı (Kristof E., 1999).
Ballard bu ilk keşif gezisi sırasında iki sualtı robotu ANGUS ve ARGO'yu kullanmıştır (Uttley C. A., 2002). Bu araçlar yaklaşık 6.000 m derinlikde çalışabilecek şekilde geliştirilmiş insansız sualtı robotlarıydı. ARGO çevreyi taramak için kullandığı bir sonar cihazı ve son derece gelişmiş gerçek zamanlı (real time) çalışabilen video kameraları ile bu kameralardan elde edilen görüntüleri kontrol merkezine iletecek fiber optik kablolar taşımaktaydı. ANGUS ise biraz daha eski bir model olup video kameraları olmamakla birlikte son derece başarılı fotograflama yeteneğine sahipti ve okyanus dibi haritalanmasında çok başarılı oldu.

İkinci araştırma gezisinde ise Ballard, 3 kişilik bir denizaltı olan ALVIN'i ve kendi hareket yeteneğine sahip fotograf ve video çekeliben insansız sualtı aracı JASON JUNIOR'u kullanmıştır. JASON küçük boyutları sayesinde Titanik'in koridor ve kabinlerinde dolaşabilmekteydi (Uttley C. A., 2002).

3 kişilik denizaltı Alvin'in Titanik'in pruvası üzerindeki temsili görüntüsü (Uttley C. A., 2002).

Jason Junior
(RMS Titanic, Inc., 2000)
Jason Junior,
batığı incelerken
(Uttley C. A., 2002).
Titanik enkazının keşfi için daha birçok kez sualtı robotu yada denizaltı ile dalışlar gerçekleştirilmiştir. Bu denizaltılardan biri olan Fransız Nautile (Nautilus anlamına gelir) mekanik kollara ve hidrolik numune toplama sepetlerine sahipti.

Fransız Nautile numune toplamak için mekanik kollara sahipti
(RMS Titanic, Inc., 2000).

Bu denizaltı aynı zamanda, bir uzaktan kumandalı mini sualtı robotu olan ROBIN'i taşımaktaydı. Kendi hareket yeteneğine sahip ROBIN Nautile'ye çektiği video görüntülerini göndermiştir.

Nautile'nin taşıdığı mini sualtı robotu ROBIN yalnizca iri bir bavul büyüklüğündeydi (90cmx60cmx60cm)
(RMS Titanic, Inc., 2000).

Asimo Hayallerin Ulaştığı En Son Noktada

2007-11-28T12:42:00.000-08:00

ASIMO "hayallerin ulaştığı en son nokta"
Honda'nın, "hayalleri herkesle paylaşmak ve gerçekleştirmek" anlayışıyla sınırları zorladığı yolda, P2 ve P3 robotlarından sonra geldiği en son nokta... ASIMO! Ufak tefek ASIMO'nun attığı her adım aslında büyük hayallerin ürünü... Honda'nın en temel araştırma alanlarından biri, hem insanlara yardımcı olacak hem de toplumun kullanımına sunulabilecek, kendi kendine hareket edebilen pratik bir robot geliştirmekti. 1986'da başlayan bu çalışmanın ilk ürünü, 1996'da yaratılan prototip robot P2 oldu. 1997 yılında geliştirilen P3'den sonra Honda'nın insansı robot teknolojisiyle ilgili gerçekleştirdiği en son hayalin adı ise ASIMO.

ASIMO.. tıpkı çocuk gibi

Honda'nın yeni insansı robotu ASIMO tıpkı bir çocuk gibi. Küçük ve hafif ama çok sevimli adımlar atıyor, insanlara yardım etmek için çalışıyor. Hatta hoşlandığı bir müzik olursa, arkadaşlarıyla dans bile ediyor.

Honda'nın P3'den bu yana ne kadar ilerlediğini görmek için ASIMO'nun niteliklerine şöyle bir göz atmak yeterli...

Sonuç harika...

Boyu 160 cm'den 120 cm'ye ve ağırlığı da 120 kg'dan tam 43 kg'a düşürüldü!

Yeni i-WALK teknolojisiyle, çok rahatça yön değiştiriyor. Bu da onun çok doğal ve sevimli yürümesini sağlıyor.

Kumanda mekanizması daha da geliştirildi. Artık taşınabilir bir kontrol mekanizmasıyla hareket ettirilebiliyor ve hatta size el bile sallayabiliyor.

Artırılmış hareket kapasitesiyle çok daha fazla işi yapabilme yeteneğine sahip...

Yeni tasarımıyla insana daha çok benziyor.

ASIMO, Honda'nın otomobil üretiminin yanı sıra her zaman ve her yerde insanların hayatını kolaylaştırmak için çalıştığını, yeni projeler üretip gerçekleştirdiğini, hayallerini bir hayal olmaktan çok daha ileriye götürebildiğini kanıtlıyor.

Hayallerin gücüne inanan ve yaratıcı gücünden vazgeçmeyen Honda, insanlık için çalışmaya ve gerçekleştirdikleriyle herkesi şaşırtmaya devam edecek.

Otomatik Işık İzleyici Robot

2007-11-28T12:41:00.000-08:00

Projeyle ilgili bilgilere asagıdaki siteden ulasabilirsiniz.

http://linuxfocus.org/Turkce/July2003/article297.shtml

ROBOT TEKNOLOJiSi ve YAPAY ZEKA

2007-11-28T12:39:00.000-08:00

ROBOT TEKNOLOJiSi ve YAPAY ZEKA

Robot sistemlerin işlem düzeyinde belirgin nitelikleri şunlardır:
1- Robotlar kendi durumlarını ve konumlarını, ve bir parçası oldukları çevrelerini algılayabilirler,
2- Algılanan çevre, kendi konum ve durumları ile önceden belirlenmiş görevlerini karşılaştırarak kararlar alabilirler,
3- Alınan kararları uygulayarak çevreyi, ve kendi durum ve konumlarını değiştirebilirler.
Bir makina ve sistem içinde bu işlevlerin yerine getirilmesi ile, insan yapısı makina ve sistemlere zeki davranış özellikleri kazandırılmaktadır. Burada belirlenen zeki davranış makina ve sistemlerin insanlar tarafından algılanan belirgin davranışlarıdır. Gerçekte insanda varolan zeka olgusu ile mekatronik makina ve sistemlerin zeki davranışları arasında temel kavram ve önemli yapısal farklılıklar olduğu kabul edilmektedir. Güncel ve yakın gelecekte beklenen teknoloji ile bu iki kavram arasındaki açığın kapatılması beklenmemektedir.

ZEKA, YAPAY ZEKA, ve MEKATRONiK ZEKA

Zeki sistemlerin (yapay veya biyolojik) taşıması gereken nitelikler şunlardır:

- Düşünsel tavırları (inanç, istek, eğilim vb) olmalıdır.
- Yeni bilgi kazanabilmelidir (öğrenme yeteneği).
- Sorun çözebilmeli, karmaşık sorunları daha kolay çözümlenebilir yalın alt sorunlara ayırabilmelidir.
- Belirsiz ve çelişkili ortamlar da dahil olmak üzere, anlama yeteneği olmalıdır.
- Düşünülen eylem(ler)in sonuçlarını planlama ve öngörme yeteneği olmalıdır.
- Bilgisinin ve yeteneklerinin sınırlarını bilmelidir.
- Benzer durumlarda farklılıkları ayırt edebilmelidir.
- Yaratıcı ve yenilikçi olabilmeli, yeni kavram ve görüşler üretebilmeli, benzerliklerin farkına varabilmelidir.
- Farklı görünümlü durumlardan genelleme yapabilmelidir.
- Dış dünyayı algılayabilmelidir.
- Lisan ve sembolik gösterimleri anlayabilmeli ve kullanabilmelidir.

Bu nitelikleri sağlayarak; Durum değerlendirmesi yapabilen, ve buna bağlı olarak davranışlarını değiştirebileme yeteneği olan sistemler Zeki Sistemler olarak isimlendirilir. Buna göre; Zeka, uygun davranış uyarlamaları ile durum değerlendirmesi yapabilmektir.
Yapay Zekayı ise alışılmış tanımı ile "Bilgisayarların daha zeki davranmalarını sağlayan bir yaklaşımdır" diye tanımlamamız mümkündür. Farklı bir tanım olarak "Yapay Zeka, makinaların daha zeki davranmalarına olanak veren uygulamalardır". Yapay zeka tanımlarının biyolojik zekayı kapsamadığını, "Yapay Zeka (Artificial Intelligence (AI))" yerine "Uygulamalı Zeka (Applied Intelligence (AI))" kelimesinin de kullanılabileceğini özellikle belirtmek gerekir. Yapay zekaya sahip sistemlerin temel özellikleri şunlardır:

- iletişim yeteneği olmalıdır.
- Belirli bir konuda bilgi sahibi olmalıdır.
- Bilgi sahibi olduğu konuda etkileşim kurabileceği bir dünyanın varlığını farkedebilmeli ve bu dünya hakkında bilgi sahibi olmalıdır.
- Hedef ve planları bulunmalı, görev tanımlarını biliyor olmalıdır.
- Seçenekler üretebilecek yaratıcılık yeteneği olmalıdır. Burada kullanılan yaratıcılık kelimesi seçenek üretmek ile sınırlıdır

Yapay zeka kullanan akıllı bir makinanın kendisini ve çevresini doğru algılaması ve göstermesi, bu bilgileri kodlaması ve kodlanmış bilgiyi çözmesi, mantıksal çıkarım uygulaması, ve bilgiye kolay erişim için sıralaması gerekmektedir. Tüm bu etkinlikler yapay zekanın elemanlarıdır. öğrenme yapay zeka için çok önemli bir başka etkinliktir. özel bilgilerden genel bilgileri çıkarım zekanın temel kavramlarından birisidir. Bu nedenle mekatronik sistemlerin daha zeki makinalar olarak tanımlanabilmeleri için öğrenme birimlerinin olması istenmektedir. ileriye yönelik tahmin yapabilme zeki makinalardan beklenen bir başka özelliktir. Yine zekanın bir parçası olarak hatalı yapılan işlerin farkına varılması ve düzeltilmesi de anlaşılmalıdır. Merak ve yaratıcılık zeki davranışlar için çok önemli iki temel kavram olmakla birlikte henüz makina düzeyinde bu kavramların uygulaması görünmemektedir.
Bu yazının giriş bölümünde bahsedilen algılama-karar alma-uygulama yapabilen makinaları, günümüz teknolojisi içinde Mekatronik Zeka'ya sahip makinalar olarak tanımlayabiliriz. Bu tanıma paralel olarak "Mekatronik zeka makinaların zeki davranmalarını sağlayan donanım ve yazılımlar bütünüdür" diye tanımlamamız gerekir. Bu tanım yapay zeka araştırmacılarının ilk yıllarda beklediği insan benzeri makina tanımlarına tam olarak uymasa da, günümüz teknolojisinde önemli yararlar getirmiş ve teknolojik gelişmelerde önemli adımlar atılmasını sağlamıştır. Mekatronik zeka ile biyolojik zeka ve yapay zeka'nın farklı olduğunun, en azından mühendislik uygulamaları için farklı tanımlanması gerektiğini vurgulamak gerekir. Bu tanım insan zekası üzerinde yapılan çalışmaları mekatronik zeka uygulamaları konusu dışına taşımaktadır. Benzer şekilde Bilişim bilimi olarak isimlendirilen çalışmalar da mekatronik yapay zeka ugulamaları dışında kabul edilmelidir.

Bu konuların, genel mühendislik felsefesi içinde bilim-mühendislik ilişkileri ne ise, mekatronik mühendisliği ve yapay zeka ilişkileri de aynı nitelik ve düzeydedir.

Güncel teknolojik sınırlamalar içinde makinaların hangi zeka düzeylerinde üretilebileceği tartışma konusudur. Tümüyle insan benzeri zeki davranışlarda bulunan makinaların sadece bilim kurgu filmlerinde varolabileceğini kabul etmek zorundayız. Bu durumda teknolojik olarak zeki kabul edilen makinalar, insan davranışlarını sadece yüzeysel düzeyde taklit edebilen makinalardır. Bu taklit düzeyi de insanın birbütün olarak taklit edilmesi değil, insanın bazı davranış biçimlerinin taklidi olarak gerçekleştirilmektedir. Güncel ve yakın zamanda insanın tüm zeki davranışlarını bir birim içinde bütünleştiren bir teknoloji gelişimi olası görünmemektedir.

iNSAN-MAKiNA BiRLiKTELiği

öncelikle makina-insan birlikteliğini iyi tanımlamak gerekir. Güncel teknolojik düzeyimizde insan iletişimi olmayan hiçbir makina yoktur ve olamaz. çeşitli düzeylerde makinalar insan denetimi altındadırlar. Bu nedenle sadece makinaların hakim olduğu bir ortam yoktur. Bu durumda mühendislik sistemlerini insan-makina birlikteliği içeren sistemler olarak tanımlamak daha doğru olmaktadır. Bu durumda kuramsal olarak tamamen makinalardan oluşan sistemler ile tamamen insanlardan oluşan sistemler iki ayrı uç noktayı tanımlamaktadır.

MEKATRONiK/YAPAY ZEKANIN MüHENDiSLiKTEKi UYGULAMALARI

Son 20-30 yıldır yaşanan teknolojik gelişmelerin ışığında, hiçbir zeka niteliği olmayan makinalara yapay zeka içeren birimler eklenerek zeki makinalar üretilmesi ekonomik bir olgu olarak olumlu sonuçlar verdiği görülmüştür. Bu nedenle son yıllarda zeka düzeyi sıfırın üstünde çok sayıda ticari, askeri, vb makinalar tasarlanmış ve üretilmiştir. Bu makinalar çok karmaşık (silah sistemleri) olabildiği gibi ev işlerinde kullanılan (çamaşır yıkama makinaları) ve basit kararlar alabilen makinalar da olabilmektedir. Uygulanan zeka düzeyini belirleyen en önemli etken şüphesiz ekonomik boyuttur. Halen büyük boyutlarda bilgi ve veri depolama amaçlı sistemlerin ürün bazında uygulanabilir olduğu bilinmektedir. işlem bazında ise gerçek zaman boyutu nedeni ile bunu söylemek kolay değildir. Ancak mekatronik makinaların özelliği olarak algılama sistemleri boyutlarında yaygın bir uygulama olmamasının nedeni yine ekonomik boyuttur.
Algılama ve daha sonra eyleyici sistemlerinde sağlanacak ekonomik gelişmelerle daha zeki makinalar üretimi yaygınlaşacaktır.
Güncel niteliklere sahip bir mekatronik mühendisinin tasarım sürecinde mekatronik zeka düzeyi ile ilgili olarak kullandığı temel nitelikler şunlardır:

1- Mekatronik zeka mühendislik uygulamalarında yeni ufuklar açmakta, uygulayıcı mühendis ve tasarımcıya tamamen yeni ve çok geniş tasarım ve ürün seçenekleri sunmaktadır.
2- Mekatronik zeka kullanarak makinaların yetenekleri genişlemekte, makinaların tanımlanan görev ve işlevleri çeşitlendirilmektedir.
3- Mekatronik zeka ile makinaların esnek davranışlar göstermeleri sağlanmakta, böylece "ortama göre davranış gösterebilen " yetenekli makinalar üretilebilmektedir.
4- Mekatronik zeka üretim düzeyinde ağırlıklı olarak bir yazılım paketi olduğu için birden çok sayıda üretimi kolay ve ucuz olmaktadır. Bu nedenle donanım ağırlıklı sistemlere göre üstünlükleri bulunmaktadır.
Yapay zekanın uygulama düzeyindeki elemanları şekil'de verilmiştir. Yapay zeka uygulamalarını zorunlu yapan koşullar; belirsizlik, karmaşıklık, ve kararsızlık olarak tanımlanabilir. Mekatronik zeka uygulama düzeyinde algılama teknolojisi, karar verme süreci, ve eyleyici işlevlerinde etkili olmaktadır.

a) Algılama Sistemlerinde Yapay Zeka: Zeki makinaların tasarımında duyucular temel elemanları oluşturmaktadır. Duyucu teknolojisini kullanarak hem makina içindeki birimler, hem de makina çevresi hakkında bilgi sağlamak mümkündür. Ancak duyucu bilgileri herzaman kullanıma hazır değildir. Duyuculardan gelen bilgi kümesi içindeki gereksiz bilgilerin ayıklanması ve temizlenmesi, gürültü niteliğindeki bilgilerin ayıklanması veya en alt düzeye indirgenmesi, ve duyucu bilgilerinin daha kolay anlaşılabilen sembolik gösterimlere taşınması gerekmektedir. Bilgilerin sembolik olarak gösterilebilmesi hem insanın kavraması, hem de mekatronik zeka için çok önemli bir konudur. Bu konular algılama teknolojisindeki yapay zeka uygulamalarını oluşturmaktadır. Bu kapsamda şu konular sayılabilir:

- örüntü sınıflandırma ve tanıma: örüntü tanıma Biyometrik olarak isimlendirilen alanda yaygın olarak kullanılmaktadır. Biyometrik ilgi alanı, fiziksel ve davranışsal niteliklerini kullanarak otomatik olarak insan tanımaya çalışan bir konudur. Bu kapsamda özellikle yüz tanıma, parmakizi tanıma, iris ve retina tanıma, konuşma tanıma, yüz sıcaklık haritası, ve el geometrisi belirleme yaygın olarak kullanılan tekniklerdir. Uygulama düzeyinde ise el yazısı tanıma, tarım ürünlerinin otomatik olarak sınıflandırılması, imalat hatlarında hatalı ürünlerin tanınması, kalite kontrol uygulamaları, ürün yüzey özelliklerinin izlenmesi ve tanınması vb mühendislik uygulamaları vardır.
- Yapay sinir ağları: örüntü tanıma ve öğrenme işlemleri için çok yaygın olarak uygulama bulmuş bir yöntemdir.
- imge işleme: Optik, sonik, ve radar kaynaklı imgelerin gereksiz bilgilerinden arındırılarak daha anlaşılabilir ve istenilen bilgilere odaklanabilir duruma getirilmesidir.
- Veri kaynaşımı: çeşitli kaynaklardan oluşan verilerin bir odak çevresinde bileşiminin sağlanmasıdır.
- öğrenme: Deneyim birikimi sağlanarak makinaların yeteneklerinin geliştirilmesidir.

b) Biliş Sistemlerinde Yapay Zeka: Makinaların kendileri ve çevreleri hakkında yeterli bilgiye sahip olduktan sonra, kısa ve uzun vadeli olarak uygulamaya yönelik kararlar almaları gerekmektedir. Bu amaçla makinanın kendisini ve çevresini modelleyebilmesi ve işlevsel olarak konumu ve görevleri hakkında bir sonuca ulaşabilmesi gerekmektedir. Bu kapsamda şu etkinlikler düşünülebilir:

- Akıl yürütme: Gösterim, Mantıksal akıl yürütme, Bilgi tabanlı sistemler, Bulanık mantık, vb.
- çizelgeleme ve planlama: Gösterim, Etkinlik planlama, Kritik yol analizi, Yol planlama, Acil durum planlaması, vb.
- Sorun çözme: Buluşsal sorun çözme vb.
- öğrenme: Deneyim birikimi ile hızlı karar verme süreçleri elde edilmesi, ve böylece makina yeteneklerinin geliştirilmesidir.

c) Eyleyici işlemlerinde Yapay Zeka: Makinanın kendi içinde karar verdiikten sonra eyleyiciler ile çevresini değiştirmesi olağan bir davranıştır. Bu eylem otonom robotlardaki gibi tüm makinanın hareketi (gezinmesi) olabildiği gibi, endüstriyel robot kollardaki gibi makinanın bazı elemanlarının hareketinide kapsayabilir. Genelde karar sonrası eylem bir hareket içerir. Genel anlamda: hareket, yer değiştirme, ısıtma/soğutma, akış kontrolu başlıca eylem seçenekleridir. Eylem aşamasında yapay zeka uygulamalarında dağınık yapay zeka yaygın olarak kullanılan bir yaklaşımdır. Dağınık yapay zeka içeren sistemlerde merkezi denetim biriminin ürettiği ve alt birimlere gönderdiği komutlar, alt birimler tarafından ayrıca yorumlanır. Bu elemanlar bu komutlara göre eyleyicilerin özel komutlarını üretirler ve uygularlar.

Mekatronik/yapay zeka yaklaşımlarını kullanan programlama teknikleri ve alışılmış bilgisayar programlama teknikleri de farklılıklar gösterir (çizelge 1). En önemli yapay zeka uygulama alanlarından birisi, bilgisayarla görme sistemleridir (çizelge 2).
çizelge 2: Uygulama düzeyinde Yapay Zeka elemanları

çizelge1: Yapay Zeka ve Alışılmış bilgisayar programla tekniklerinin karşılaştırması
Yapay Zeka Programlama Teknikleri Alışılmış Proglama Teknikleri
öncelikle sembolik işlemler Genellikle ve öncelikle sayısal işlemler
Buluşsal arama (çözüm adımları gizli) Algoritmik yaklaşım (çözüm adımları belirli)
Bilgiden bağımsız program denetimi Bilgi ve program bütünleşik yapıda
Değiştirme, güncelleme ve büyütmek kolay Güncelleme ve değiştirme zor
Bazı yanlış cevap ve öneriler kabul beklenebilir Tamamen doğru sonuçlar beklenir
Tatmin edici cevaplar kabul edilebilir Genellikle en iyi çözüm ve öneriler istenir

Robot nedir?

2007-11-28T12:33:00.000-08:00

ROBOTİK: ELEKTRONİĞE HAYAT VERMEK

Robot nedir?

Önce karar verelim. Robot nedir? Robot duyargaları (sensör) ile çevresini algılayan, algıladıklarını yorumlayan, bunun sonucunda karar alan (yapay zeka), karar sonucuna göre davranan, eylem olarak hareket organlarını çalıştıran veya durduran bir aygıttır.

Bu tanıma göre bilgisayara paralel port ile bağlı ve klavyeden kontrol edilen bir araba robot değildir. Çünkü kendisi tek başına karar vermemekte, bizim klavyeden verdiğimiz talimatları uygulamaktadır. Ancak aynı araba duyargaları ile algıladıklarını yorumlamak üzere bilgisayarın mikroişlemcisini kullanıp, yorumlatıyor ve kendi karar alabiliyor, algılamalarına gore bizden bağımsız davranabiliyorsa o artık bir robottur.

Örneğin arabanın önüne eklenecek sensörden bir sinyali alınca, algıladığı sinyali bilgisayarın mikroişlemcisine yorumlatıp önünde bir engel oduğunu anlayıp, kendiliğinden sağa veya sola dönüyorsa arabanız artık bir robottur.

Robot yapmak kolay iş değildir. Cesaret, çaba, yoğun uğraş, sabır ve en önemlisi başarma arzusu ve kararlılıgı gerektirir. Uykusuz geçen geceler başarının sırrıdır:)

Önce temel elektronik ve mekanik bilgileri ile tanışmış olmak veya öğrenmek için zaman ayırmak gerekir. Devamı ise okumalarınız ve deneylerinizle adım adım gelir. Konu ile ilgili bilginiz derinlemesini olmasını gerektirmez. Elektronik devre şemaları mutfak reçeteleri gibidir. Bir düzine sembol öğrenmeyi gerektirir. Ancak bir kaç günde öğrenebilir, devre şemalarını okuyabilirsiniz.

Analog ve dijital elektronik nedir? Direnç, kondansatör, transistör, entegre ve diğer elektronik aksamın işlevlerini öğrenmek gerekir. Çok az parça içeren basit devrelerle başlayıp ilerleyeceksiniz. Bilgilerinizi geliştirdikçe daha gelişmiş karmaşık devreleri çözecek veya mevcut bir devreyi ihtiyacınıza göre değiştirebileceksiniz.

Robotun şasi, gövde ve hareket aksamının imali için biraz mekanik, biraz da el becerileri gerektirir. Ahşap, aluminyum, plastik malzemeleri kesmek, bükmek, delmek, yapıştırmak, şekillendirmek gibi işlemler gerektirir. Bu işleri yaparken her zaman koruyucu önlemler alın, kendinize zarar vermeyin. Gerektiğinde el becerileri sizden iyi olan arkadaşlarınızdan veya aile bireylerinizden yardım alın.

Temel bilgi ve becerilerinizi kitaplar okuyarak, deneyler yaparak sebat, sabır ve öğrenme arzunuz ile geliştireceksiniz. Bunun sonucunda, çalışan işleyen kendi robotunuzu yapabilecek seviyeye geleceksiniz. Öğrenmenin bir yolu da deneme yanılma metodudur. Hata yapmaktan çekinmeyin. Yanlışlar öğreticidir. Bir sorunla karşılaştığınızda yoğun çabalar sonucunda sorunu hala çözemiyorsanız, işinizi bir kaç gün bir kenera bırakın, yaptığınız işlemleri not alın. Belki de bilim adamları tarafından henüz çözülmeyen bir durumla bir olayla karşı karşıyasınız!!!

Bir kaç gün sonra araştırma ve çabalarınız hala sonuç vermiyorsa, robot grubumuza yazarak grup üyelerimizden yardım isteyin. Kendinizi motive edin, başarma arzunuzu kamçılayın, kendi kendinize "başaracağım!" deyin.

ROBOTİĞİN TEKNİĞİ:
Hobi robotları yapmak zor değildir mekanik elektronik ve her proje için şart olmamakla birlikte az bir programlama bilgisi gerektirir. Her birinden kendinizi geliştirmeniz "robotik aklınızın" gelişmesi demektir. Çok iyi tasarımlar iyi bir malzeme bilgisinden geçer; iyi stratejiler güçlü programcılık sayesinde yapılabilir.

İLK ROBOT :

Hazır kit almak? Hazır devrelerden imal etmek? Kendi tasarımınızla yapmak? Çıkma parçalardan imal etmek?

Bu sorulara cevabı temel elektronik ve mekanik bilgileriniz ve el becerileriniz verecektir.

Size önerim ilk robot yapımına hazır kitlerle başlamak gerekir. Burada da el becerilerinize uygun olarak iki şekilde başlayabilirsiniz.

1) Sadece tornovida ve ellerinizi kullanarak monte edebileceğiniz lehim gerektirmeyen hazır robot kitleri.

Artık birçok oyuncak firması tornovida ve elle basitçe monte edilebilen robot kitlerini ürün serilerine eklemişlerdir. Robotlar artık vazgeçilmez ürünlerden olmuştur. En ünlüleri Lego Mindstorms robot kitleri veya Fischertechnik'in robot kitleri. Geniş bilgi için :

http://mindstorms.lego.com/eng/default.asp?

http://www.fischertechnik.de

http://www.fischertechnik.com

Maalesef bu eğitici robotlar ülkemizde satılmamakta ve posta ile ülkemizdeki gümrük sorunları ve mevzuatı, imalatçlarının ticari politikaları sebebiyle gönderilmemektedir. Yurtdışına giden yakınlarınız aracalığıyla satın alabileceksiniz. (15/08/2006 tarihli not: Lego Mindstorms setleri artık alabileceğiniz bir adres var. Irtıbat icin:Mert Balin, mert@smartkids.com.tr Tel: 0212 280 1970)

Bu eğitici robot kitleri sayesinde robotik ve elektroniğin ilkelerini, robot devreleri, robot programlama gibi temel bilgileri ögrenirsiniz. Bu robotlara diğer robotların yaptığı tüm işleri yaptırabilirsiniz.

İleride, daha gelişmiş veya değişik işlevli robotlar yapmak istediğinizde Lego veya Fischertechnik'in parçaları ile ön maketi hazırlamanız için iyi malzeme olacaklardır.

2) Biraz mekanik, lehimleme gerektiren hazır robot kitleri.

Bu kitler gövde şasi, vidalar elektronik parçalar dahil şekillenmiş tüm parçarı ile satılmaktadır. Sizlere sadece birleştirmek kalıyor. Bu tip robot kitlerini aşağıdaki sitelerden bulabilirsiniz.

http://www.solarbotics.com

http://www.parallax.com

http://www.acroname.com

http://www.robotshop.ca

http://www.robotstore.com

http://www.lynxmotion.com

http://www.roguerobotics.com

Ve bu sitelerin Avrupa ülkelerindeki muhtelif bayileri...

Bu sitelerin sattığı hazır robot kitleri ile birlikte bir montaj şeması ve adım adım montaj talimatları gelmektedir. Bu broşürü mutlaka sonuna kadar okuyunuz, talimatları mutlaka dikkate alınız. Bu montaj broşürü bir çok sorunuza cevap verecektir.

Bu hazır kitleri monte ederken önce parçaları, sonra devreleri mutlaka inceleyiniz. Bilgi ve becerilerinizi projeyle eşleştiriniz. Bu daha sonra daha karmaşık zor projeleri gerçekleştirmenize yardımcı olacaktır. Bilgi beceri seviyenizi yükseltmeden karmaşık zor projelere başlarsanız, işin sonunu getirmededen vazgeçme, pes etme ihtimali de yüksek olur.

Bu hazır kitleri monte ettikten sonra çalışması için, bilgisayarınızın yardımı ile mikrodenetleyicisini veya kontrol kartını programlamak gerekebilir. Daha sonrasında, arzunuza göre kitte olmayan sensörler ve diğer aksamlar ekleyip, programlayıp robotunuzu yenileyebilir, kişiselleştirebilisiniz.

Herşey sizin hayal gücünüze bağlıdır. Hayal gücünüzü aktifleştirin, ortaya özgün tasarımlar çıksın.

HAZIR DEVRELERDEN ROBOT YAPMAK

Internet'teki muhtelif web sitelerinde veya Amazon kitabevinde satılan kitaplardan bir çok hazır proje bulabilisiniz.

Dünyadaki bir çok hobi robotsever deneyimlerini yeni başlayan diğer hobi robutçulara açmaktadır. Bunlar kendi deneyimlerini kişisel robot sitelerinde veya grup sitelerinde duyurmakta, diğer insanlarla paylaşmakta, kitaplarında yayınlamaktadırlar.

Web sitelerinin bazıları:

http://www.solarbotics.net

http://www.robotics.com/robomenu/index.html

http://www.robotroom.com

http://www.wildrice.com/HBRobotics/HBRCBuildersBook.html

http://robots.net

http://www.seattlerobotics.org

http://www.robbot.org

Kitapların bazıları:

Robot Building for Dummies by Roger Arrick

Robots, Androids and Animatrons: 12 incredible projects you can build by John Iovine

Junkbots, Bugbots & Bots on Wheels by Dave Hrynkiew and Mark W. Tilden

123 Robotics Experiments for the Evil Genius by Myke Predko

Insectronics : Build Your Own Walking Robot by Karl Williams

PIC Robotics : A Beginner's Guide to Robotics Projects by John Iovine

Build Your Own Robot! By Karl Lundth.

Robot Building for Beginners by David Cook

KENDİ ÖZ TASARIMINIZLA ROBOT YAPMAK

Yaratıcılık ve mucitlik hiç kimsenin tekelinde değildir. Üniversitelere, büyük şirketlere, profesörlere, büyük şahsiyetlere özgü birşey, bir özellik değildir. İçinizdeki yaratıcılık gücünü serbest bırakın.

Robot tasarımına başlarken kendimize soracağımız temel soru “Bu robot ne iş yapacak? Nasıl yapacak? Nasıl sonuçlandıracak?” Bu soruların cevapları önemlidir. İşleri görevleri sınırlayarak, basitleştirerek, robotunuzun boyutunu, kapasitesini, şeklini tasarlayabileceksiniz. Ayrıca etrafınızdaki meraklı kişilerin klasik sorusuna “Bu robot ne yapar? Ne işe yarar?” rahat cevap verebileceksiniz.

Bu sorunun cevabı robotun yapacağı işlere göre kullanılacak anaparçaları belirlemenize robotu tasarlamanıza yarar.

Örneğin bir sumo robot tasarlamak ve yapmak istiyorsak aşağıdaki özelliklere ve organlara sahip olmalıdır. :

Çarpmalara dayanıklı sağlam bir şasiye ve gövdeye sahip olmalıdır. Bunun için metal tercihen aluminyum malzemeden yapılmalıdır.

Kendinden hareket edebilmesi için güç kaynakları şarj edilebilir, uzun süre dayanıklı pil veya batarya olmalıdır.

Güçlü hareket ve itme kabiliyeti için 2 veya 4 adet güçlü elektrik motoruna, yine yerde tutunma kabiliyeti yüksek tekerlere ihtiyaç vardır.

Robot ringteki rakibini hızlıca bulabilmelidir. Bunun için detektörlere ihtiyacı olcaktır. Bu işlevi IR (infrared) ve/veya ultrasonik sensörlerle yerine getirecektir.

Robot ringin (dohyo) dışına çıkmamalı, kenera geldiğinde hemen içeri doğru kaçmalıdır. Bunun için beyaz kenar çizgisini görmelidir. Bunun için beyazı diğer renklerden ayırt eden kontrast sensörlerine ihtiyacı olacaktır.

Sumo robot yarışlarında kural olarak başlama düğmesine basıldığından 5 sn sonra hareket etmelidir. Dolayısıyla, robotun bir zaman sayacına (timer) ihtiyacı olacaktır.

Sumo robot yarışlarında boyut ve ağırlık sınırları vardır. Dolayısıyla, mini sumo robot max. 10x10cm boyutlarında, max. 0,5kg ağırlığında, normal sumo robot ise max. 20x20cm boyutlarında, max. 3kg ağırlığında olmalıdır.

Robotun yukarda sayılan temel işlevleri yerine getirebilmesi, görevlerini kusursuz yerine getirebilmesi için donanımları ve duyargaları (sensörler) araclığıyla algıldağı sinyalleri yorumlayacak, hareketlerini kontrol edecek, denetleyecek, yönlendirecek, gerektiğinde programlanabilir bir mikrodenetleyiciye ihtiyaç vardır.

Robotun duyargaları ile algıldıklarını mikroişlemciye ileten, mikroişlemciden gelen sinyalleri hareket motorlarına ileten, sinyalleri yukselten veya azaltan birçok elektronik arayüz devre gerekecektir. Bu arayüz devrelerin ihtiyacı bir çok entegre, direnç, transistör, kondansatörlere ihtiyaç olacaktır.

Sumo robot ring dışında da bazı işlevleri yerine getirmesini istiyorsak robota ek özellikler ekleyebiliriz. Örneğin çizgi takip etmesini istiyorsak, çizgi takip sensörleri ekleyebiliriz.

Robotunuzun özellikleri, yapacağı işler ve görevleri hiç bir zaman sizin teknik bilgi ve becerilerinizin ötesinde, mali bütçe limitlerinizin üstünde olmamalıdır. Robotunuzun ön tanımlarını yaptıktan sonra robotunuzun kaba şemasını, daha sonrada kısım kısım devre şemalarını çiziniz. Bu devrelerin yapımı için lazım olan tüm parçaları bir kağıda yazıp bir pazar araştırması yapın. Bulunmayan veya pahalı parçalar için alternatifleri araştırın. Bütçe limitlerinize ve teknik becerilerinize uygun robotun son şeklini tanımladıktan ve tasarımını yaptıktan sonra asıl şemasını ve elektronik devrelerini tekrar çiziniz. Yapılacak iş ve zaman planını belirleyiniz. Daha sonra da belirlenen iş ve zaman planına uygun satın alma, montaj, programlama ve çalıştırma işlemlerini gerçekleştirerek robotunuzu tamamlayınız.

Robotunuzu yaparken önce gövde şasiyi imal edin. Motorları şasiye bağlayın, motorlara tekerleri veya ayakları bağlayın. Elektronik aksamı bağlamadan ve lehimlemeden önce mutlaka deney board'u üzerinde deneyin. Devrenin çalıştığından emin olun. Bu sizleri daha sonra çıkabilecek bir çok sorundan kurtaracaktır.

Kendi öz tasarımınızla robot yaparken yukarıda verilen web sitelerinden ve kitaplardan faydalanabilirsiniz. Orta veya ileri seviyede elektronik ve robotik deneyimine sahipseniz aşağıdaki kitaplar da sizlere yardımcı olacaktır.

The Robot Builder's Bonanza by Gordon McComb,

Programming Robot Controllers by Myke Predko,

Constructing Robot Bases by Gordon McComb,

Bulding Robot Drive Trains by Dennis Clark and Michael Owings,

Robot Mechanisms and Mechanical Devices Illustrated by Paul E. Sandin,

Robotics, Mechatronics and Artificial Intelligence by Newton C. Braga,

Çıkma parçalardan robot imal etmek:

Hayal görmemek lazım. Çıkma, devşirme parçalardan tam bir robot yapmak imkansız değilse de çok zordur. Çıkma devşirme parçalardan robot yapmak isterseniz bile yeni alınması gereken parçalar gerekebilir. Özellikle elektronik entegreler, aksamlar, sensörler, mikroişlemciler, mikrodenetleyiciler oyuncaklarda veya köşedeki süpermarkette bulunmaz. Bunları ancak uzman çarşıları dolaşarak, araştırarak, bulabilir, satın alabilirsiniz.

Değişik hurda malzemelerden (sağdan soldan bulabieceğimiz şeylerden..) aşağıdaki çıkma parçaları kulanabilirsiniz:

Düşürüp kırdığınız CD playerden, walkman'den motorlar, dişliler, yaylar, vida ve somunlar,

Elektronik oyuncaklardan motorlar, dişliler, tekerler,

Hurda çağrı cihazlarından çok küçük motorlar,

Cep telefonlarından, kızaklarından yine minik güçlü az akım alan motorlar,

CD okuyuculardan ve kızaklarından muhtelif motorlar, dişliler,

Yazıcılardan motorlar, dişliler, paletli tank imali için bantlar,

Bilgisayarların floppy disklerinden, hard disklerinden güçlü motorlar,

Bilgisayarların toplu farelerinden encoder'lar,

Laser yazıcı kartuşlarından plastik levhalar,

Bazı eski polaroid fotoğraf makinalarından ultrasonik sensörler,

Otomobil sileceklerinden 2 vitesli güçlü motor ve reduktör dişliler,

Bu liste, yaratıcı hayal gücünüze, gözlem gücünüze bağlı şekilde uzayıp gider... Size önerim eski CDromlar satın alıp parçalamanızdır. hem çok zevklidir ;) hemde içinden robotik için faydalı bir çok malzeme çıkar. 2 dc motor 2 mıknatıs butonlar mercek ve bolca dişli bir CDromdan çıkabilen parçalardır.

Çıkma, devşirme parçalardan yapacağınız elektronik devreler ve aygıtlar kendi orjinal tasarımlarınızla robot yapma yolunda önemli deneyimler kazandıracaktır.

SORUNLAR:

Güç verildiğinde hemen çalışan, mükemmel işleyen robot çok nadirdir. Sorunlar, hatalar her zaman beklenen olağan olaylardır. Sorunlar sizden ve/veya malzemeden kaynaklanmış olabilir.

Bu sorunlar mekanik olabilir, ters bağlantılar olabilir, lehimler yanlış veya yetersiz olabilir. Robot gereğinden ağır olabilir. Tasarım hatalı olabilir.

Sorunlar elektronik olabilir. Devreler elektrik almıyor olabilir. Kablolama hatalı olabilir. Entegreler 5 volttan yüksek akım almış, hasarlanmış olabilir. Bazı bölümlerin, parçaların lehimi iyi yapılmamış olabilir, transistörler veya entegreler lehim anında fazla ısıdan yanmış olabilir.

Sorunlar mikroişlemcinin programlanmasında yazılan programın bir cümlesinin hatalı yazılmasından kaynaklanmış olabilir.

Hata kaynakları bir çok nedenden olabilir. Ancak, bu sorunları çözerken yapılan çabalar, gayretler daha mükemmel robotlar da yapmayı öğretir.

Robot yapmaya nasıl başlarsanız başlayın, hangi robotu yaparsanız yapın, zamanınızı çok eğlenceli ve faydalı şekilde harcayacak, çok değerli deneyimler sonucunda robotik, elektronik ve programlama konusunda sağlam bilgi temeline kavuşacaksınız.

Robot yapmak aşağıdaki konularda bilgi düzeyinizi geliştirir.

Güç kaynakları, piller, bataryalar, güneş pilleri,

Motorlar, dişliler, reduktörler, hareket mekanizmaları, kontrol aygıtları ve şekilleri,

El aletleri kullanma becerisi, malzemeleri kesme, bükme, şekillendirme becerisi

Tasarım, şekillendirme, montaj, yapıtırma, lehimleme becerisi,

Temel elektronik ve mekanik,

Transistörler, kondansatörler, entegreler, sensörler

Mikroişlemciler, mikrodenetleyiciler, entegre devreler,

Yapay zeka, algoritmalar, programlama, makina dilleri

Yani kısaca küçük sanayi bilgileri:)

Bu da sizlere birçok alanda deneyim sağlayacaktır. Robotik birçok disiplinle (mekanik, elektrik, elektronik, bilgisayar, yapay zeka) kesisen ve her gün gelişen bir teknolojidir. Robotlarla ilginiz, çevrede, basında robotik ile ilgili haberleri ilgiyle algılamanıza, robotik teknolojisi ile ilgili gelişmeleri ilgiyle izlemenize sebep olacaktır.

Robotlar ile yapacağınız oyun ve deneylerinizle hergün yeni bir şey ögrenirsiniz, yeni bir buluş yaparsınız. Bu buluş daha önce başkaları tarafından icad edilmiş olsa bile, yine de buluştur. Sizlere yeni bir buluş yapma keyfi ve hazzı verir.

MOBİL ROBOT SENSÖRLERİ

2007-11-28T12:28:00.000-08:00

MOBİL ROBOT SENSÖRLERİ :

Mobil robotlar dış dünyayı algılamak için sensörlerini kullanırlar. Robotlarda kullanılan sensörler doğal canlılardan esinlenerek tasarlanmışlardır. Örneğin kedilerin bıyıklarından esinlenerek dokunma bıyık sensörleri, yarasaların gece görüşünde kullandığı ultrasonik seslerden esinlenerek ultrasonik sensörler gibi. Sensörler bir dış uyarıyı işlenebilen, ölçülebilen elektrik sinyallerine dönüştürürler. Sensörlerin verilerini kullanabilmek için her tip sensörün uygun bir arayüzle robotun kontrol kartına bağlanması gerekir.
Hobi robotlarda en çok kullanılan sensörler mekanik dokunma sensörleri (dokunma, çarpma, bıyık, tampon, eğim, basınç), ışık sensörleri (güneş pili, LDR, LED, fotodirenç, fotodiyod, fototransistör, IR, CMUcam kamera), ses sensörleri (mikrofon, ses tanıma, ultrasonik), uzaklık sensörleri, posizyon sensörleri (opto-komütatörler, encoderlar, odometre, takometre, elektronik pusula, GPS), hareket sensörleri, UV sensörler, ısı sensörleri, koku sensörleri, nem sensörleri, vs...

Mekanik Dokunma Sensörleri:

Işık Sensörleri:

Ses Sensörleri:

Posizyon Sensörleri.

İç sensörler:

Dokunma Sensörleri:

Nasıl karanlıkta göremediğimizde ellerimizle dokunarak yön buluyorsak, kediler bıyıkları ile dokunarak yön buluyorlarsa, robotlarda hareketleri esnasında cisimlere temas ederek dokunarak yön bulabilirler. Robotun dokunma sensörü hiçbir şeye dokunmuyorsa önünün açık olduğunu, bir cisme temas ettiğinde sensörün cinsine göre bir engel, bir duvar, bir rakip önünde olduğunu veya sınırda olduğunu anlar ve yüklü programına göre davranır.

Dokunma sensörleri genel olarak lojik tip {0, 1, var, yok, kapalı, açık} bilgi veren devre açma/ kapama anahtarlarıdır. Bıyık tipi dokunma sensörlerinin en basiti ve hobi robotikte en yagın kullanılanıdır. Bu tip sensörün imalatında kullanılan mikro devre açma/ kapama anahtarının resimde üst tarafında görünen yaylı levye uzatılarak kedi bıyığı benzeri bir bıyık dokunma sensörü elde edilir. Bu uzatılan kol herhangi bir engele çarpınca bağlı olduğu devreyi açar veya kapar. Bunun sonucunda robotun tasarımına, ayarına veya programına göre robot durur, geri gider veya sağa - sola dönüş yaparak yön değiştirir, böylece robot engelden kaçar.

Aynı küçük açama/kapama anahtarı veya yaylı buton basma anahtar kullanılarak dokunma tampon sensörü, bir eksenin, bir mekanizmanın hareket alanının sonuna kadar hareket ettiğini belirleyen limit algılayıcı imal edilebilir. Örneğin bir robot kol kıskacının iç yüzeyine yerleştirilecek basit yaylı micro anahtarlar, kıskaç bir cisimi kavradığında, kıskaç mekanizmasını hareket ettiren akımı keserek mekanizmayı durduracak ve kıskacın hassas bir nesneyi bile kırmadan kavraması ve tutması sağlanacaktır.

Resim dokunma sensörlerinin arayüz şeklini göstermektedir.

Basınç sensörleri:

Basınç sensörleri bir engel veya çarpma algılamak için kullanılan diğer araçlardan biridir. CMOS entegre devrelerin ambalajlanması, taşınması esnasında kullanılan iletken köpükten basitçe imal edilebilir. Bu basınç sensörünü imal etmek için 2 iletken ince plaka (alüminyum veya bakır levha) arasına bu iletken köpükten bir bant koyup, metal plakalardan bağlantı telleri alıp, arabirim devresine bağladığımızda, bir basınç sensörü elde etmiş oluruz. Bir ambalajdan alınan iletken köpüğün hassasiyeti, öteki tip bir ambalajdan aldığımızdan farklıdır. Deneme yanılma metodu ile işimize en uygun tip köpük bulunabilir.

Bu sensörü kullanabilmek için basıncı elektrik sinyaline dönüştüren (çeviren) bir devre gerekir. Bu sensörde ölçülen değer dirençtir, 1 ilâ 30 kW arasında değişebilir. Bu sensörü (varyable direnç gibi), seri olarak başka bir dirence bağlayarak bir gerilim bölücü köprü elde ederiz. Sensörden gelen gerilimi ve ayarladığımız varyabl dirençten gelen referans gerilimi, LM339'da kıyaslarız. Kıyaslayıcıdan çıkan gerilim, sensörün durumuna göre 0 V'tan doyuma ulaşacaktır.

Bu tip sensörler bir robotun tüm çevresine bir kuşak gibi yerleştirilebilir. Çarpma anında robot gövde şasi etrafında oluşan basınç anında ölçülebilir.

Bu tip sensörün diğer bir kullanım alanı ise bir robot kol kıskacıdır. Kıskacın kavradığı nesne üzerinde, kavrama esnasında uyguladığı basınçlar ölçülebilir. Bu basınç varyasyonları, gerilim varyasyonlarına çevrilerek elde edilen bilgiler işlenerek, kıskacın kavradığı nesne üzerine uyguladığı kuvvet hesaplanır.

Eğim yada denge sensörleri:

Bir robotun veya bir parçasının dikey veya yatay doğrultuya göre pozisyonunu yada dengesini bilmek önemli olabilir. Yokuş yukarı veya yokuş aşağı eğimli durumlarda, gerekli bir eylemin başlatılması gerekebilir.

Bunun için yerçekimine göre kumanda edilen basit tersleyiciler vardır. Bu terleyiciler, içinde bir civa damlası veya metal bir misket bilye olan bir kapsül, bir veya birden fazla kablo tel çıkışından oluşmaktadır. Yatay veya dikey doğrultuya göre açı değiştiğinde, civa damlası veya bilye hareket ederek, bir veya birçok anahtarı kapatır. Robot açılıp kapanan anahtarlara göre davranır. Aşağıdaki resimler bir eğim denge sensörünün çalışma prensiplerini göstermektedir.

Metal bilyeli eğim sensörü, plexilas kapsül içinde metal bilye olan, uzayın üç yönüne doğru bir çok çift anahtar çıkışları olan bir sensördür. Şeffaf kapsül bilyenin pozisyonunu gözetlememizi sağlar. Robot engebeli bir yerde hareket ettiğinde, bilye yerçekiminin etkisiyle hareket ederek bir anahtarın kapanmasını diğer bir anahtarın açılmasını sağlar.

Bu tip bir sensörün bir benzerini kendinizde imal edebilirsiniz. Bunun için atık bir rulmandan çıkaracağınız, sıcak su ve sabunla yağlarından arındaracağınız bir metal misket bilye, plastik bir kapsül ve kontak uçları için paslanmaz çelik tel (ataş teli gibi) kafidir. Tüm malzemeler yağlardan arı olmalıdır. Elle tutulmamalıdır. El izi gibi basit yağlar bile sistemin çalışmamasına, iletkenliğin azalmasına ve korozyona sebep olabilir. Kontak uçları tellerde zamanla paslanmayan, oksitlenmeyen, eğilmeyen, aşınmayan, korrozif olmayan paslanmaz metallerden olmalıdır. Aksi halde iletkenleğin azalmasına ve sensörün çalışmamasına sebep olur.

IŞIK SENSÖRLERİ:

Işık, ilginç bir etki-tepki unsurudur. Sıkça robot kontrolünde ve güdümünde kullanılır. Çünkü ışık enerjisi bir çok elektronik komponent üzerinde etki yapar: LDR, fototransistör, fotodiyot, fotovoltaik hücreler (güneş pilleri) gibi. Görünen veya görünmeyen ışık bilgilerini kullanan tüm sensörler bu kategoride yer alır: Fotodirençler, fototransistörler, fotodiyotlar, pyro-elektrik detektörler, kameralar...

Bir modelin veya ötekinin seçimi, dalga boyuna veya okuma hızı gibi birçok parametreye bağlıdır. Dalga boyu, mor ötesinden kızıl ötesine (görünen ışık dahil) ışık kaynağının rengini belirler. Yukarıdaki grafik bilinen ışık kaynaklarının (güneş, tungsten ampul,) insan gözü algılama özelliklerine göre durumunu gösteriyor.

Işık cinsi	Işığın Lux değeri	Işığın W/m2 enerji değeri
Gece dolunay ışığı	0,2	0,0003
Şehir sokak aydınlatma	20	0,03
Ev aydınlatma	150	0,22
Okuma aydınlatma	300	0,44
Güneş ışığı (gölgede)	5000	7,4
Gün ışığı	50.000	74
Güneş ışığı (öğle dik ışık)	100.000	147
1 Lux = 1 Lumen = 1m2 alanın, 555 nm dalga boyu ışıktan aldığı toplam ışın hüzmesi = 1,47 mW/m2 ışık enerjisi

Bir sensörün etkiye cevap zamanı, bu bilgiyi geçerli kılmak için gerekli hesaplama zamanı üzerinde çok önemli bir faktördür. Fotodiyotlar ve fototransistörler çok hızlı iken, fotodirençler ve kameralar yavaştırlar. Fototransistörler, baz, kollektör bacaklar ters kutuplandığında, fotodiyot gibi davranan transistörlerdir. Bu tip "fotodiyotun" akımı, transistörün yükseltici etkisinden faydalanır.

Fotodirençler:

Fotodirençler veya LDR (light dependent resistor)'ler, ışık ortamına göre değeri değişen dirençlerdir. (Yaygın halk deyimi ile "fotosel") LDR'ler genellikle kadmiyum sülfidden (CdS) yapılmış, maruz kaldığı ışık yoğunluğuna göre değeri değişen bir dirençtir. Işık yoğunluğu düşünce direnç değeri yükselir. Karanlıkta 100 kW olan değer, gün ışığında 10 kW’a kadar düşebilir.

Bu elemanın bir kontrol kartının analojik girişine arayüz bağlantısı çok kolaydır. LDR ile seri olarak bağlanan bir direnç yeterlidir. Her iki elemanın arasından bir gerilim çıkışı alınır. Böylece, değeri ışıkla değişen bir gerilim bölücü bir köprü elde ederiz. Bu devre ile direnç varyasyonlarını, gerilim varyasyonlarına çevirme imkanına sahip oluruz. Transistörlü basit devrelerlede, alınan bu farklı sinyaller operasyonel amplifikatörler tarafından işlenebilir. LDR'ye seri bağlanan direncin, ayarlanabilir değişken bir direnç olması, fotodirencin hasaslık ayarında bizlere yardımcı olur.

Vs = LDR / (LDR + R kW )

Bu sensörün çalışmasını iyileştirmek, parazit ışınlardan korumak için, LDR'yi küçük bir siyah tüpün içine yerleştirebiliriz. Böylece, sensör daha direktif olacaktır. Sadece, üstüne doğrudan yönlendirilen ışığı algılayacaktır.

Bu sensör görünen ışığa çok duyarlıdır.CdS fotodirençlerin renk hassasiyeti insan gözüne çok benzer. Sensör siyahı, renkleri, gölgeli bölgeyi, ışık değişikliklerini aşağı yukarı bizim gibi algılar.

IR (Infra-red, kızılötesi) Sensörler:

Foto-diyotlar ve foto-transistörlerde ışığı algılarlar. LDR’lerin çalışması için bir besleme akımı gerekirken, ışığa maruz kalan fotodiyot ise bir jeneratör gibi akım üretir. (1mA /Lux değerinde kısa devre akımı). Fotodiyotlar, fotodirençlerden daha hızlıdır. IR kızılötesi sensörler fototransistör veya fotodiyotturlar. Fotodiyotların ve fototransistörlerin ışık tayfı kızılötesi bölgesinde maximum düzeydedir.

Kodlanmış (şifrelenmiş) bir emisyonu (TV kumandası, vb gibi...) algılamak gerektiğinde fotodiyotlar tercih edilir. Ancak alınan sinyal bir arayüzle yükseltirilerek kuvvetlendirilmelidir. Fotodiyotlar kontrol kartına doğrudan bağlanamazlar.

Fototransistörler:

Fototransistörler, ortam ışığındaki değişiklikleri (varyasyonları) hızlıca algılamak (detekte etmek) için fotodirençlerin yerine kullanılırlar. Fotodirençler gibi, basit bir arayüzle, kontrol kartına bağlanırlar.

Fototransistörler genelllikle LED’ler gibi bir ışık kaynağı ile beraber kullanılırlar. Böylece bir basit yansıma sensörü elde ederiz.

LED’ler ortam ışığının sensör üzerindeki etkilerini azaltmak için kullanılırlar. Çıkan (üretilen) foton miktarını ayarlamak için bir değişken (varyabl) dirençle kutuplanırlar. Böylece algılayıcının aşırı yoğun fotonlarla doyup bloke olması (saturation) ve çalışmaz hale gelmesi önlenir. Yük direncinin değeri modele göre değişir. Optimal değeri bulmak için deneylerin yapılması gerekir.

Yansıma sensörleri (Reflective Optosensor):

Bu tip sensörün bir ışık yayıcı (IR veya LED) ve bir ışık toplayıcı parçası vardır. Işık yayıcı ve ışık toplayıcı parçalar aralarına bir engel konularak yan yana monte edilirler. Bu sisteme bir nesne yaklaştığında, ışık yayıcı tarafın yaydığı ışığın nesneye çarpıp geri yansıyarak ışık toplayıcı parçaya gelmesi prensibiyle çalışır. Bu parçalardan birisinin gönderdiği ışığın, öteki tarafından toplanma yüzdesi sensörün çıktı sinyalini verir. Yansıma sensörleri düz bir zemindeki renk varyasyonlarını algılamada kullanılırlar. Zemin rengi koyu ise fotonlar emilirler ve transistör bloke olur. Zemin açık renkli ise ışık fototransistöre yansır onu doyurur (“saturé eder”). Optimal algılama mesafesi 4 - 5mm.dir. Mesafe değiştikçe, algılama performansı değişir, bozulur.

Yansıma sensörünün siyah veya beyaz çizgi izleyen bir robotta kullanacaksak arayüz şemasına kıyaslayıcı devresi eklenerek biraz daha geliştirilmelidir. Böylece çizgi izleyen robotlarda kullanabileceğimiz bir kontrast renk sensörü elde ederiz.

Çizgi algılama sensorü çizgiyi farkedebilmek için yerin kontrastından yararlanır. Kızılötesi ya da görünür LED zemine sürekli ışın yayar. Eğer Led beyaz zemin üstündeyse beyaz ışığı yansıtacağından alıcı sensore ışın gider ve çıkış +5V olur. Eğer Led siyah çizginin üzerindeyse ışınlar siyah tarafından emileceğinden herhangi bir ışın geri yansıyıp sensorün alıcı kısmına ışık gitmez ve çıkış 0V olur.
Normalde sensorden bu kadar net gerilimler çıkmaz Örneğin 0V çıkması gerekirken 0,7 V, +5V çıkması gerekirken de 4,2 V çıkabilir bu sebeple voltajı netleştirmek ve bir sınır voltajı koymak için karşılaştırıcı devresi konulur.
Karşılaştırıcı devresi:
Sinyalleri güçlendirmek için bir karşılaştırıcı-yükseltici devresi kullanılmalıdır. Karşılaştırıcı olarak LM339 entegresini tavsiye edilir. Bu karşılaştırıcı(comparator) elektronikte ve robotikte sıkça kullanılan bir entegredir. Entegre içinde 4 adet karşılaştırıcısı olan 14 pinlik bir plastik kılıf içindedir gelir. Entegre lehim esnasındaki sıcaklıktan etkilenebileceği için mutlaka dip soketle kullanmalısınız. Entegreyi yönüne doğru takmamak size kötü sonuçlar doğurabilir. LM339 entegresini soketin çentiği ile entegrenin çentiğini aynı tarafta olacak şekilde takın.
Karşılaştırıcı devresinde bulunan 100 kohmluk trimpot (ayarlı direnç) devrenin referans sınır voltajını ayarlar: Bu şekilde örneğin 2,5 V üstünde çıkış, +5 V çıktı, 2,5 V altında çıkış, 0V çıktı vericek şekilde ayarlanabilir. Robotun sensorlerinin hassasiyeti bu şekilde ayarlanabilir.
Böylece çizgi izleyen robotlarda kullanabileceğimiz bir kontrast renk sensörü elde ederiz.

Uzaklık ve Engel Tanıma Sensörleri:

Prensip biraz daha geliştirilmiş haliyle yansıma sensörleri gibidir. IR kızılötesi ışın emisyonu kodlanmış olmalı (TV kumandası IR ışığı gibi), emisyon devamlı değil, anlık aralıklı atımlarla yapılarak parazit kızılötesi ışınların (güneş, ısı kaynakları) ters etkisi önlenir.Robotun önüne bir engel çıkarsa, IR ışık geri yansır ve alıcı modül tarafından algılanır ve kaynak emisyonla karşılaştırılır. Sistemin etkinliği IR ışığın gücüne, yansıma açısına, engelin doğasına, şekline, rengine ve alıcı modülün hassasiyetine bağlıdır.

IR emisyonu 38 - 40 kHz’e kodlanmış (şifrelenmiş) olmalıdır. Çıkan IR sinyali bir alıcı modül tarafından algılanır. Alıcı modül, bir fotodiyot, bir amplifikatör, bir 40 kHz demodülatör devresinden oluşmaktadır. Bu modülün verdiği çıktı bilgiler bir kontrol kartının girişleri ile uyumlu lojik bilgiler olmalıdır. İşlenebilen bilgi almak için IR emisyonu 1 ms yapıp, daha sonra 1 ms beklenmelidir. Bu süre deneylerle kısaltılabilir. Emisyon anında alıcı okunur, ancak, emisyon durunca, alıcıda artık bilgi vermiyorsa engelin varlığı kanıtlanır.

Uygulama şeması bu tip sensörün basitliğini göstermektedir. HIM602 veya benzeri bir entegre modülü alıcı olarak kullanılabilir. Algılama mesafesini arttırmak veya azaltmak için direnç değeri üzerinde oynanabilir.

Bu tip sensörlerden robotunuzun etrafına birçok sensör yerleştirilerek bir detektörler kuşağı elde edebilirsiniz. Diğer bir yöntem ise sensörü, bir servo motorla sağa ve sola dönderilebilen bir papuç üstüne monte etmektir. Böylece sensör daha geniş bir alanı tarayabilir.

Engel tanıma sensörü uygulama 1:

Malzemeler:

Dirençler :

R1= 15 kW
R2= 2,2 kW
R3= 5,6 kW
R4= 270 W
R5= 12 kW
RV1= 4,7 kW varyabl direnç

Yarı-iletkenler:

D1 = LD271
PH1= BPW42
T1 = 2N3906
CI1 = NE567

Kondansatörler:

C1 = 47 µF
C2 = 47 µF
C3 = 2,2 µF
C4 = 1 µF
C5 = 10 µF

Bu devre şeması frekans dekodör (şifre çözme) tekniğini kullanmaktadır. Bu teknik 2 sinyal arasındaki uyumu kontrol ederek, sonuca göre lojik bir sinyal verir {0, 1}. Sensörün etrafında yerleştirilmiş elemanlarla yapılan devre IR LED’in emisyon frekansını üretir.

Fototransistörün yükü olan değişken direncin değerleriyle oynanarak sensörün algılama mesafesi ayarlanır.

Engel tanıma sensörü uygulama 2: SHARP IS 471F Entegresi ile yapılan her tip robotta kullanabileceğiniz bir engel tanıma sensörü :

Malzemeler:

LD271 IR Led diyot,
IS471F Sharp entegre,
220 µF kondansatör,
250 W varyable direnç

Acroname'den hazır kit olarak alabileceğiniz, IS471F entegresi ile yapılan basit IR engel tanıma sensörü. Bir LED, bir direnç ve bir entegreden oluşmaktadır. 40 cm’ye kadar engelleri tanımaktadır. Işık emisyonu kodludur, eklenecek varyabl bir dirençle algılama mesafesi ayarlanabilir.

Bu devre şeması da frekans dekodör (şifre çözme) tekniğini kullanmaktadır. Bu teknik 2 sinyal arasındaki uyumu kontrol ederek, sonuca göre lojik bir sinyal verir {0, 1}. Sensörün LED’in şifreli IR emisyonun frekansını Sharp entegresi ile sağlanmaktadır.

RV1 değişken direncin değerleriyle oynanarak LED’in gerilimi sınırlanarak sensörün algılama mesafesi ayarlanabilir

Engel tanıma sensörü uygulama 3: Sumo robotlarda rahatça kullanabileceğiniz bir IR Engel tanıma sensörü:
(Alttaki Devre)

Malzemeler:

Yarı-iletkenler:

U1 = LM 555 timer entegre
IR1, IR2 = PNA4602M Panasonic IR alıcı modül
D1, D2 = IR LED diyot

Kapasitör:

C1 = 0,01 µF

Muhtelif:

8pin IC soket

Dirençler:

R1 = 220W
R2 = 1 kW
R3 = 10 kW

Bu IR uzaklık sensörümüz şemasında görüldüğü gibi bir çift IR LED (light emitting diod) ve Panasonic PNA4602M alcı IR sensör modüllerinden oluşmaktadır. Işık emettörünün ve alıcı sensörünün robota yerleştirilme açıları (cephe ve yanlar) geri yansımaları algılayacak, robotun görüş açısını genişletecek ve muhtemel engelleri görmesini ve onlandan kaçmasına imkan verecek şekilde olmalıdır. Bu açı aynı zamanda ileri uygulamalarda robotun çevresinin haritasını çıkarabilmesine de yardımcı olabilecekdir.

Devredeki LM 555 timer entegresi, C1 ve R3 tarafından belirlenen frekanslarla IR Led ışınının şifrelenmesini sağlamaktadır. R3 ise ayarlanabilir 10 k potansiyometredir. Kalibrasyon esnasında optimum frekans değerinin bulunmasına yardım eder. Uygulamada 38-40 kHz arasında bir frekans kullanılır. Böylece PNA4602 sensör modulü, mikroişlemci tarafından daha iyi anlaşılan, işlenebilen lojik sinyaller {0, 1} gönderir.

Sensör Devresinin ayarlanması:

Frekans ölçebilen bir multimetre yardımıyla LED’in dalgaboyu frekansı şifrelenebilir, ayarlanabilir. Multimetrenin (+) kutubu R1 direncine veya LM 555’in 3 no’lu bacağına, (-) kutubunuda toprak pinine bağlayın. Volt pinine +5V, negatifinide toprağa bağlayarak devreye 5V verin. Multimetreden 40,9 kHz değeri okunana kadar R3 potansiyometre değeri ile oynayın. Böylece devreniz kontrol kartı tarafından işlenebilecek lojik {0, 1} verecektir.

Devre 38-40 kHz sinyal ürettğinde robotun önünde engel yoksa ışıma geri yansımaz ve IR sensörün çıktı pinine {1} lojik sinyal (+5Vdc) verir. Şifrelenmiş sinyal bir cisime çarpıp geri yansıdığında ise IR alıcı modülü, çıktı pinine {0} lojik sinyali (0 Volt) verir.

PNA4602M entegre modülü 38 kHz frekansa şifrelenmiş IR ışımaları algılamak üzere dizayn edilmiştir. Diğer bütün ışık kaynaklarından gelen öteki dalgaboyu ışımaları algılamayı ret eder. Böylece gün ışığı şartlarında, bu modül en ideal sensör olmaktadır.

Bu devre gerçekten de çok güzel ve basit bir devredir. Projelerimde tercihimdir. Bariyer Sumo Robotumda bu devreyi kullandım.

Mesafe Ölçümleri:

Çok kısa bir menzilde bile mesafe ölçümü çok önemlidir. Bu bazı metodlarla hesaplanan robotun konumunun belirlenmesine yardımcı olur.

Gününmüzde en ekonomik şekilde Sharp sensörlerinin yardımıyla uzaklıkları IR kızılötesi ile ölçebiliyoruz. Ölçülebilen mesafe, 10cm ila 80cm arasında değişebilir. Bu sensörler, fotodiyotun yaydığı IR ışık hüzmesinin geri yansırken sensör üzerinde oluşturduğu üçgenin açısının değişmesine göre bir nesnenin varlığı veya robota göre uzaklığı ölçülür.

Sensör, aralıklarla anlık IR ışık hüzmesi atımları yapar. Işık hüzmesi sensörün görüş alanında yol alır. Görüş alanında bir nesne yoksa Işık hüzmesi kaybolur, sensörde önünü boş algılar. Ancak, önünde bir cisim varsa nesneye çarparak geri yansır. Geri yansıması halinde, ışığın çıkış noktası (emisyon), algılanan nesne üzerindeki yansıma noktası ve alıcı arasında bir üçgen oluşur. Üçgenin alıcı köşesindeki açısı ise, algılanan nesnenin uzaklık mesafesine göre değişir. Detektörün merceği sensörün hassasiyetini belirler. Detektör yansıma açısını okur ve nesnenin uzaklığını hesaplar. Uzaklık ve alınan değerler arasındaki ilişki doğrusal değildir. 10 cm aralıklarla 10 – 80 cm arası uzaklıkların değerleri ölçülmeli ve bir tabloya yazılmalıdır. Bu tablo değerleri program hafızasına kayıt edilmelidir.

Bir modelin veya ötekinin seçimi, robotta kullanılan kontrol kartının tipine, imkanlarına, analojik girişlerin serbest olup olmamasına bağlıdır. 10 cm’lik kör alanın azaltılması için sensörler robotun biraz gerisine ve çapraz bakışlı yerleştirilmelidir.

Encoderler : (Odometre, Şaft pozisyon algılayıcı)

Bu tip sensörler bir eksenin açısal dönme hareketi sonucunda oluşan pozisyon ve hız bilgilerini verebilir. Dönen bir tekerleğin pareleline dişli, çentikli bir çark, delikli bir disk veya üstü siyah renk dilimleri ile boyalı dairesel şeffaf pleksiglas disk yerleştirilir. Işık yayıcı LED ve ışık toplayıcı (fototransistör) parçalar dişli, çentikli çark, delikli veya şeffaf disk aralarında ortada kalacak şekilde karşılıklı yerleştirilir. Bir taraftan LED ışığı verildiğinde çarkın dişlileri ışığın öteki tarafta bulunan fototransistöre ışığın geçişini aralıklarla keserek geçireceklerdir. Işığın kesilme / görünme sayısı işlenerek robotun hızı veya aldığı yol hesaplanabilir.

Aynı encoder yansımalı sensörlede yapılabilir. Bu durumda delikli veya çentikli çark yerine, üstü siyah, beyaz renk dilimleri ile boyalı dairesel disk kullanılır. Ancak bu tip sensörde, ışık yayıcı ve ışık toplayıcı parçalar karşılıklı değil, birbirinden izole edilmiş şekilde yan yana konulmalıdır. Sensör sadece beyaz rengi algıladığından, diskten yansıma kesik kesik olacaktır. Bu kesintiler yine bir önceki gibi algılanıp işlendiğinde robotun hızı veya almış olduğu yol hesaplanabilir.

Not: Toplu pc farelerden hobi robotlarınızda kullanabileceğiniz encoder'ler çıkarabilirsiniz.

PIR” Sensörler: PIR (Passive Infrared sensor), PIR (Pyroelectric Infra Red sensor)

Ulkemizde hareket sensörleri diye adlandırılan Pyro-elektrik sensörler bir insanın veya bir alevin ısısını (detekte) algılayabilirler. Insanlar veya sıcak kanlı hayvanlar bu tip sensörler tarafından algılanabilen kızılötesi ışık (8 - 10mm arası) üretirler. Bu özellik hırsız alarmlarının hareket algılama sitemlerinde kullanılırlar. Ortamdan gelen ışık Freshnel lens / mercek filtre yardımıyla IR ışınların kırılma açılarını tam sensör üzerine düşürerek ışınların sensör üzerine odaklanmasını ve algılama mesafesinin arttırılmasını sağlar. Lens/ mercek silindirik değil çokgen şeklindedir. İnsan veya canlı hareket ettiğinde sensör üzerine düşen ışık çokgen yapıdan dolayı kesilir tekrar gelir. Buradan hareketli bir canlı olduğu anlaşılır.

Alev algılayan pyro-elektrik sensörler yangın alarmı imalinde kullanılırlar. Bu tip UV mor ötesi detektörler bir alevin ışınlarına (185 nm – 260 nm arası) hassastırlar. Hamamatsu, bir çakmağın alevini 5m’den algılayabilen bir detektörü pazarlamaktadır. (UV TRON R2868)

SES SENSÖRLERİ:

Mikrofonlar:

Ses sinyalleri mikrofon ile algılanır. Mikrofonların membranı ses etkisiyle titreşir. Bu titreşimler, elektronik bir yükseltici devresinden geçerek elektrik sinyallerine dönüştürülürler. Yükseltilen bu elektrik sinyalleri daha sonra değişik şekillerde işlenerek robota değişik özellikler katar.

Değişik frekanslı sesler uygun mikrofon ve elektronik devrelerle yakalanarak, seçilerek, filtre edilerek, daha sonra işlenirler. Böylece değişik ses veya sözcüklerle bir robot kumanda edilebilir.

Sese yönelen robot sensörü için 2 direksiyonel mikrofona ihtiyaç vardır. Mikrofonlar birbirlerine yeteri kadar uzak mesafelere yerleştirilirler. Bir mikrofona direk gelen ses, ötekine daha eğik gelsinki, mikrofonlar sesi değişik frekanslarda algılayabilsin, yada sadece sesin direk olarak geldiği mikrofon algılayabilsin.

Bir differensiyel amplifikatör sesin daha şiddetli ve yoğun geldiği tarafı belirler. Daha sonra komparatör ile bu veriler analiz edilir ve işlenir.

Mikrofon kullanarak yapılacak bir ses sensörü devresi. Bu devre ses frekanslarını, elektrik gerilimine dönüştürmektedir. (çevirmektedir.) LM386 entegre devresi, mikrofondan gelen yükseltir. Bu devre, zayıf besleme gerilimi için bir ses amplifikatörüdür. LM2917 devresi, gerilim frekans çeviricidir.

Vs= Frekans / 1000 doğrusal fonksiyonunu gerçekleştirir. Örneğin 1 kHz’lik bir frekans, 1 V’luk bir çıkış gerilimi, 2 kHz’lik frekans, 2 V’luk çıkış gerilimi üretir. Bu besleme geriliminin belirlediği limite kadar gidebilir. Bu gerilim minimum 10 V olmalıdır.

Bu devrenin bağlanacağı mikrodenetleyicinin anaolojik girişleri olmalıdır.

Sesle bir robotun kumandası daha karmaşıktır. Bunun için en uygunu hazır bir “ses tanıma modülü” almaktır.

Ultrasonik Sensörler:

Sesle engel tanıma veya uzaklık ölçümü ultra-sonik(ses ötesi) ses dalgaları ile yapılabilir.Ultrasonik sensör çevresine ses dalgalari yayip , engele çarpıp geri gelen yankı dalgalardan konum kontrolu yapan alettir. Menzilleri diger sensorlere göre çok daha fazladır. Bir IR sensör en fazla 2m ölçebilirken, ultrasonik sensorler uygun koşullarda, 30 metreye kadar ölçebilir. Fiyatlarıda normal ışık sensorlerine gore biraz yuksektir. http://www.acroname.com da ultrasonik sensorleri bulabilirsiniz. Sensorleri sumobotlarda veya karmasık robotlarda kullanabilirsiniz. Soldaki sensor Devantech SRF04'tür. Bu sensör hakkında ayrıntılı bilgi verecek olursak. 3cm-3m algılama kapasitesi vardır. Bu sensörden elimde bir adet var ve bu sensörü sumo robotum BariyeR'de kullanıyorum. MCU ile 2 pin aracılığı ile iletilşimini sağlar.

Ultrasonik sensorlerin çalışma prensibi

Ultra-sonic ses insan kulağının algılayamadığı yüksek frekanslı seslerdir. 20kHz ila 500kHz frekans arası ses dalgaları bu sınıftandır. Ultrasonic sesler doğrusal (direksiyonel) yayılım özelliklidir. Sesin frekansı yükseldikçe, doğrusal yayılım özelliği artar. Bu özellik sayesinde, bir kaç cm'dem 30m'ye kadar olan mesafeler ultrasonic aygıtlarla ölçülebilir. Sesin deniz seviyesindeki yayılma hızı 346m/s'dir. Bu yayılma hızı yükseklik, ısı, nem oranı ve atmosfer basıncına göre değişebilir. Örneğin ses hızları 0 'C (273k)'da 330 m/s; 18 'C 'de 341 m/s, 20 'C oda sıcaklığında ve kuru havada ise 343 m/s'dir.

Robotlarda kullanılan ultra-sonic sensörlerin çoğunda 40kHz frekanslı bir ses atım sinyali bir transducer (özel olarak imal edilmiş ultrasonic speaker) aracılığıyla gönderilir. Ultrasonik ses dalgası önündeki bir nesneye, bir engele çarpıp, geri yankılandığında diğer bir transducer (yine özel olarak imal edlimiş ultrasonic mikrofon) tarafından algılanır. Bir elektronik devre aracılığıyla, gönderilen ses atımının çıkışından, engele çarpıp, geri gelen eko sesin alınması arasındaki zaman süresini sayarak arada geçen zaman ölçülür. Bu zaman 2'ye bölünür, ses hızı ile çarpılarak uzaklık ölçümü yapılır.

Uzaklık = Ses hızı X zaman / 2

D = v * t /2

D= Uzaklık

v= ses hızı

t= ses atımının çıkışından, engele çarpıp, eko olarak geri algılana kadar geçen zaman süresi,

Tarım Sektöründe Robotlar

2007-11-28T12:25:00.000-08:00

TARIM SEKTöRüNDE ROBOTLAR

ülkemizde tarım sektörü ağırlıklı olarak emek yoğun bir sektördür. Ancak tarım işçisinin az, insan emeğinin pahalı, ve tarımsal ürün kapasitesinin yüksek olduğu (Avustralya, Japonya, ABD, isveç gibi) ülkelerde tarım işletmelerinin va kullanılan tarım makinalarının otomasyonuna ve giderek daha yoğun robot teknolojisi kullanımına doğru kuvvetli bir eğilim bulunmaktadır. Otomasyon ve robot teknolojisi, üretken ve ekonomik tarım işletmeleri için gerekli olduğu kadar, sağlıklı ürün elde edilmesinde, ve elde edilen ürünün sağlıklı koşullarda korunması ve taşınmasında önemli bir rol oynamaktadır.
Bilindiği gibi robotlar öncü olarak imalat endüstrisinde gelişmiş ve giderek yaygınlaşmıştır. Tarım endüstrisinde de potansiyel olarak robotların kullanım alanları çok fazladır. Robot teknolojisinin tarım endüstrisi ile kesişimi çok çeşitli ve değişik alanlarda olabilmektedir.
Bu kapsamda ve örnek olarak robot görme sistemli traktörler [1], ürün sınıflandırma sistemleri, bitki dikim robotları, ürün hasat robotları, gübreleme, ilaçlama, ve yabancı otlar ve zararlılarla savaş için kullanılan robotlar sayılabilir. Bitkileri parçalarına ayırma veya kabuklarını soyma (Konserve işlemi vb işlemler için) işleri için de robot manipülatörler kullanılmaktadır.

UYGULAMA öRNEKLERi

Tarım sektöründe mekatronik teknolojisinin -sınıflandırma yapılmadan- öne çıkan kullanım alanları şunlardır:
* Tohumlama, gübreleme, ve ilaçlama (zararlılarla mücadele) amaçlı otonom veya uzaktan kumandalı gezer robotlar,
* ürün hasat robotları,
* Besleme ve sulama sistemleri,
* Süt sağma makinaları ve robotları,
* ürün sınıflandırma ve işleme robotları,
Genel bir sınıflandırma yapmaksızın bazı uygulama örnekleri:
insansız helikopterler
Bu amaçla kullanılan insansız uçan helipkopterler en ilginç robot uygulamasıdır. Yanda, böyle bir helikopter fotoğrafı verilmiştir. Bu helikopter ilaçlamadan tohumlamaya kadar çok değişik alanlarda uygulanmak üzere tasarlanmıştır ve kullanılmaktadır.
Helikopter depolama sistemi gübrelemede sıvı ve taneli gübrelemeye imkan verecek şekildedir. Bölgesel kullanımında pirinç tarlalarının tohumlanmasında 5-7.5 dönüm/saat tohumlama hızı elde edilmiştir. Tohumlama ekim alanında insanlı yöntemlere göre daha homojen olarak uygulanabilir. Helikopterin uçuşu alçak uçuş (3-4 m) olup uzaktan kumandalı teleoperated bir robottur. Kısmı hareket otonomisi vardır.

insansız tarım helikopteri [11]
Meyve toplayıcı robotlar: Bu robotlar üzerindeki araştırmalar özellikle insan işgücünün az olduğu Avustralya ve ABD gibi ülkelerde sürdürülmektedir. Toplanacak meyve özellikleri (olgunluk düzeyi) toplama için bir ölçüt olarak verilmektedir. Bu robotlar otonom olarak arazide dolaşabilmekte ve ağaçlara yaklaşarak ağaç üzerinde olgunlaşmış meyveyi algılayarak toplayabilmektedir. Bu tür robotların Türkiye gibi işgücü sorunu olmayan ülkelerde özel uygulamalar dışında yakın zamanda uygulama bulması beklenmemektedir.
Fide dikim robotları: Bu robotlar yarı otomatik veya tam otomatik olabilmektedir. Tipik olarak bir sırada dakikada 60 fide dikim hızları elde edilmektedir. Fide aralıkları ve dikme derinliği insana göre çok daha iyidir. Fide dikimi için sürekliliği olan sistemler kullanılabildiği gibi, robot manipülatörler de kullanılmaktadır.
Bahçe tarımında benzer şekilde Lahana hasat robotu, (Bir saatte üç dekar lahanayı toplayıp temizleyebilir), yumru hasatı, bitki artıklarını toplama makinaları, çilek toplama için yardımcı araç vb birçok uygulamada robot teknolojisi kullanılmıştır.

çilek toplamak için yardımcı robot araç Robot kol ile fide dikimi

Meyve bahçesi ilaçlama Robotu: Meyve bahçelerinin ilaçlanması insan sağlığı için her zaman riskli olmuştur. ilaçlama işlerinde insan kullanımını ortadan kaldıran insansız ilaçlama robotları geliştirilmiş ve kullanılmaktadır. Bu kapsamda aşağıdaki robot toprak altına gizlenen elektrik tellerini izlemekte ve tüm meyve bahçesini insan hızından daha yüksek hızlarda ilaçlayabilmektedir. Sıra başlarından dönüş tamamen otomatiktir. insanın ilaç ile etkisini tamamen önlemek için ilk işleme başlama komutu da uzaktan kontrol ile verilmektedir.

Bu araçta ise sık ve bodur ağaçların bulunduğu meyve bahçelerinde kullanılan bir robot ilaçlama aracı görülmektedir. Mandalina bahçesindeki bu uygulamada infrared duyucularla algılanan ağaç tepecikleri üzerine hava basıncı olmadan ilaç püskürtülmektedir.
Uzaktan kumandalı traktörler: Eğimli ve tehlikeli arazi koşullarında kullanılmak üzere uzaktan kumandalı traktörler yeni bir uygulamadır. Traktör üzerine yerleştirilen iki kamera ve bir GPS sistemi ile traktörün konumu ve çevresi uzaktan monitör ve bilgisayarlar yardımı ile izlenebilmektedir. GPS ile arazide hassas konumlama sağlanabilmektedir.

İnsansız traktör ve izleme monitörleri

Benzer şekilde hasat makinaları ve sera robotları da bulunmaktadır.
Tam otomatik hasat makinası örneği Otonom sera robotu

Robot görme teknolojisi ve gezer robotlar: Robot görme sistemlerinin tarım sektöründe uygulanmasından bir örnek olarak şeker pancarı tarlalarında yabancı otların temizlenmesi için geliştirilen bir traktör verilebilir. Bu amaçla kimyasal maddeler kullanılması mümkünse de çevre kirliliği ve daha sağlıklı ürün yetiştirilmesi için robot görme teknolojisi kullanarak yabancı otların ekim alanından mekanik olarak temizlenmesi tercih edilmektedir. Bu amaçla bir robot görme sistemi ile yabancı otlarla şeker pancarlarının ayırt edilmesi gerekmektedir. Sistemin çalışması tamamen örüntü işleme teknolojisinin tipik bir uygulaması olarak gelişmiştir. Ancak dış mekanda ışık koşullarının sürekli değişken olması önemli sorunlar yaratabilmektedir. Çalışma Danisco Sugar AB ve Halmstad University işbirliği ile gerçekleştirilmiştir.

Koyun Kırpma robotu: Bu robotlar Avustralya'da deneme aşamasındadır. Robotların yorulmaması ve dikkatinin dağılmaması insan koyun kırpıcılarına göre üstünlükleridir. Koyunlara zarar verilmemesi bu robot için önemli bir sorundur.

Bitki aşılama robotları: "Cucurbitace" ailesi (hıyar, patlıcan vb) bitkilerin aşılama yöntemi ile üretimi ülkemizde yaygın değildir. Ancak bu yönetimin uygulanmasında robotlar kullanılabilmektedir (Şekil 11). Bu şekilde gelişen bitkiler daha sağlıklı olmakta, %95 oranında aşılama başarısı sağlanabilmektedir. Bir saat içinde 750-800 adet aşılanmış bitki üretildiği belirtilmektedir [2].

Aşılanmış bitki ve aşılama robotu

Mantar toplama robotu: Bu robot henüz deneme aşamasında olup belli bazı tür mantarları %80 verim ile toplayabilmektedir. Mantarların algılanması için robot görme sistemi kullanılmaktadır. Robot, toplanacak mantarın çekme, bükme, kanırtma vb yöntemlerle toplanacağına kendisi karar vermektedir. Toplanan mantarlar hassas bir taşıma sistemi ile paketlenmektedir. Mantar toplama yapısı gereği hassas işlem gerektirmektedir [3].
Kavun toplama: 2 cm/s hızla hareket eden bir robot olgun kavunları algılayarak % 85'ini toplayabilmektedir. Toplama kolunun hızı 75 cm/s, olgun kavunları algılama oranı ise %93'dür [4].

Süt sağma robotları: Ticari olarak piyasada en çok bulunan tarım robotudur. İnsan gözetiminde kullanılabilen yarı otomatik sistemlerden tüm hijyenik koşulları sağlayan tam otomatik sistemlere kadar geniş bir yelpazede süt sağma robotları vardır [12]. Hem hayvan sağlığı hem de sağılan sütün kullanımı açısından robot teknolojisinin önemli uygulamalarından birisidir.

Sosyal Etkileşimli Makineler (( Robotlar ))

2007-11-28T12:23:00.000-08:00

Sosyal Etkileşimli Makineler (( Robotlar ))

Özet: PLC (Programlanabilir Mantıksal Denetleyici) günümüzde, endüstride sistemlerin otomasyonunda sıkça kullanılmaya başlanmıştır. PLC’ ye çok sayıda giriş ve çıkışı olan bir bilgisayar denilebilir. Bu girişlere bağlı olarak içinde yazılı program dahilinde çıkışlar vererek istenilen cihazları denetler. PLC denetleme kabiliyetini içinde yazılı olan programdan alır. Daha önceden bir çok elektrik kumanda devre elemanı kullanılmasını gerektiren kumanda sistemleri PLC’ de sadece program yazımı ile gerçekleştirilir. Bu da maliyeti oldukça düşürdüğü gibi sistemin denetlenebilirlik esnekliğini arttırmaktadır. Endüstriyel robotlar çok fonksiyonlu kullanımlar için tasarlanmıştır. Uygun olarak seçilen robot ele göre, mobilya sektöründe dikme, metal veya tahta kesimi, reklam sektöründe isim yazma, boya yapma ve parça taşıma işlemlerinde kullanılabilir. Günümüzde PLC’ ler yiyecek-içecek, kimya, petro-kimya, otomotiv endüstrisinde, cam işlemlerinde, parça taşımada, motor denetiminde, robotlarda, makinelerin denetiminde ve güç sistemleri v.b. birçok alanda kullanılmaktadır. Bu amaçla eğitimde ve endüstride kullanılmak üzere tasarladığımız iki serbestlik dereceli robot el tanımlı çalışma alanında herhangi bir noktaya erişebilecek kadarda esnekliğe sahip olan robotun hız denetimi PLC kullanarak PID ile gerçeklenebilirliği incelenmiştir.

Döküman 1 İndirmek İçin Buraya

Döküman 2 İndirmek İçin Buraya

Asimo'ya Balıkesir'den rakip geliyor

2007-11-28T12:20:00.000-08:00

Honda'nın Asimo'su düştüğünde kalkamıyor

Balıkesir Üniversitesi Öğretim Üyesi Yrd.Doç.Dr. Davut Akdaş, yürüyebilen, sağa sola dönebilen, merdiven çıkabilen ve düştüğü yerden kalkabilen bir robot üzerinde çalışıyor.

Yrd.Doç.Dr. Akdaş, uzay çalışmalarında ve insanların yaptığı işlerde faydalanılması hedeflenen robot projesi için 11 yıldır çalıştığını belirterek, çalışmasının son aşamaya geldiğini söyledi.

'23 Serbestlik Dereceli İnsansı Koşan Robot' başlıklı projesinin 2005 aralık ayında TÜBİTAK tarafından kabul edildiğini ifade eden Akdaş, "robotu hazırlamak için gönderilecek maddi desteği bekliyorum. Kurumdan 170 bin YTL istedim...

"Yardım martta gelecek, ardından gerekli mekanik parçaları almaya başlayacağım. Bu paranın yetmemesi halinde üniversitenin kaynaklarından yararlanmaya çalışacağım. Özel sektörden de maddi destek bekliyorum" dedi.

Proje aşaması üç yıl

Robotun isminin sponsor firmalarla belirleneceğini bildiren Akdaş, "23 eklemli, 120 santimetre boyunda ve 35 kilogram ağırlığında olacak robotu üç yılda tamamlamayı hedefliyorum...

"Parçaların temininden sonra altı ayda robotun mekanik kısmı tamamlanacak. Projenin kalan kısmında ise kontrol sistem yazılımını hazırlanacak. Robotun yürümesi, hareket etmesi ve yapay zeka üzerine çalışılacak" diye konuştu.

Düştüğünde kalkabilecek

Yapacağı robotun insan gibi hareket edebileceğine işaret eden Akdaş, şöyle devam etti: "Robot öne ve arkaya yürüyebilecek, sağa ve sola dönebilecek, merdiven inip çıkabilecek...

"Ayrıca yere uzandığında veya düştüğünde kalkabilecek. Honda'nın 'Asimo' isimli robotu, yere düşünce duruyor. Ayağa kalkma özelliği bulunacak robot ilk olacak...

"Robotun elektronik aksamının radyo dalgaları ve cep telefonundan etkilenmemesi için özel malzemeler kullanılacak. Meslek Yüksekokulu'nda insan derisi şeklinde silikonlar yaptırılıp, robota giydirilecek...

"Alüminyum, bronz, çelik, plastik ve karbon fiber malzemelerden faydalanılarak üretilecek robot, hareketleriyle insana benzeyecek."

İnsanın kopyası olacak

İnsanın zekası dışında mekanik özellikleri bakımından da en üstün varlık olduğunu belirten Akdaş, "insanoğlunu robotta kopyalamanın akıllıca olacağını düşünüyorum. Bu yüzden insan gibi hareket edebilecek bir robot tasarladım" dedi.

Opportunity

2007-11-28T12:18:00.000-08:00

Opportunity son durakta

Opportunity, Ocak 2004'te Mars'a ilk indiğinde de 150 metre çapındaki Meridiani Planum adlı bir çukuru incelemişti.

NASA uzmanları, Mars’ta Victoria kraterinin başında duran robot araç Opportunity’yi çukura indirip indirmeme kararı vermekte zorlanıyor. Opportunity, çukura inerse bir daha çıkamayacak

LONDRA - Victoria krateri yaklaşık 60 metre yüksekliğinde ve 800 metre çapında, şimdiye dek robotlar tarafından incelenen en büyük çukur. Kraterin derinliği Opportunity için geri çıkmayı imkansız hale getiriyor. Dolayısıyla çukura girmesi halinde Victoria, Opportunity’nin Mars’ta son durağı olacak. Opportunity ve Spirit’in yönetiminden sorumlu NASA uzmanı ve Cornell üniversitesi profesörü Steve Squyres, bilinen sona karşın aracın kratere inmesini istiyor.

Squyres, robot araçların yokuş aşağı inmek konusunda sorunsuzken, fakat yokuş yukarı çıkmak konusunda biraz güçsüz kaldıklarını söyledi. Squyres, çıkış ihtimali düşük olsa dahi Opportunity’yi Victoria’ya indirmek istiyor, çünkü kraterin iç duvarlarını oluşturan kayaların Mars’ın jeolojik geçmişiyle ilgili önemli ipuçları taşıdığı tahmin ediliyor.

NE OLURSA OLSUN OPPORTUNiTY iNECEK
Squyres bu isteğini “Opportunity bize şimdiye dek çok önemli veriler sağladı, Victoria çukuru bu bilgi birikimini zenginleştirecek, bu nedenle riski almamız gerek” sözleriyle özetliyor.

Victoria krater çukurunun genişliği 800 metre, derinliği 60 metre.

Victoria kraterinin Mars araştırmaları için esas ayırt edici özelliği ise şu: Robot araçlar kraterlerin derinliğine göre kaya yapısını dikine gözlemleyebiliyor. Victoria kraterinde ise genişlik sayesinde yatay gözlem de yapılabilecek. Böylece kayaların mesafeyle ne gibi değişimler geçirdiği incelenebilecek. NASA uzmanları şimdilerde Opportunity’nin gönderdiği panoramik fotoğraflardan kaya yapısına dair ipuçları yaklamaya çalışıyor.

‘çIKIş YOLU BULACAğIZ’
Squyres, Opportunity’yi yine de kaderine teslim etmek istemiyor ve bir çıkış yolu bulmak için ellerinden geleceğini yapacaklarını vurguluyor; “Kabul ediyorum Victoria geniş bir krater, ancak gelecekte uzmanlarımızın bir şekilde Opportunity’yi çıkarmayı başaracağına inanıyorum.”

Uzayda Robotlar

2007-11-28T12:16:00.000-08:00

UZAYDA ROBOTLAR

Güneş sistemimizdeki gezegenlerden bilgi toplamak için kullanılan öncü uzay araçları bazan uzaktan kumanda ile, bazen de kendi başlarına kararlar alabilen ilk uzay robotlarıdır. Bu kapsamda önemli görülen uzay araçları ve yönlendirildikleri gezegenler şunlardır; Mariner 2 (1962, Venüs), Venera 7, Venera 13 (1982, Venüs), Mariner 10 (1974, Venüs, Merküri), Pioneer Venus(1978, Venüs), Magellan (1989, Venüs), Viking 1 ve Viking 2 (1976, Mars), Mars Global Surveyor (1996, Mars), Pathfinder ve Sojourner isimli gezer robot (1997, Mars), Pioneer 10 (Asteroid, Jüpiter), Pioneer 11 (1979, Satürn, Titan), Voyager 1 ve 2 (1986, Satürn, Uranüs), Galileo (1989, Jüpiter),Cassini (1997, Satürn).

iNSANSI (HUMANOID) ROBOTLAR
Son yıllara kadar bilim ve teknoloji dünyasında popüler olan robotlar, C3P0'dan ve filmlerde gördüğümüz robotlardan çok farklıydılar. Bu robotlar, insana hiç benzemedikleri gibi zekaları da insan zekasına göre çok zayıftı. Son yıllarda yaşanan işlemcilerin hız ve kapasiteleri üzerindeki önemli gelişim, yapay zeka ve mekatronik alanındaki gelişmeler, iki bacaklı yürüme mekanizmaları üzerindeki araştırmalar, ve robotik görüntüleme sistemlerindeki ilerlemeler artık insansı robotlar üzerinde araştırmalar yapılmasına izin vermiş ve ileride bu yönde ciddi gelişmeler olabileceğini göstermiştir. insansı robotların yapılması teknolojik gelişmelere bağlı olmakla birlikte, bunun ötesinde insan taklit edilmeye çalışıldığı için, insanın zeka, psikolojik, ve fonksiyonel olarak çözümlenmesi gerekmektedir. Bu yüzden insan beyni, psikolojisi ve anatomisi üzerinde yapılan çalışmalar insansı robotların tasarımında ve yapımında çok büyük önem taşırlar. Bu konulardaki gelişmeler insansı robot yapımına büyük katkılarda bulunmuştur ve bulunmaya devam etmektedir.
şu anda dünyada en çok bilinen insansı robot, Honda firmasının yapmış olduğu Asimo'dur. Asimo yaklaşık olarak 20 yıllık bir çalışmanın ürünüdür. Asimo insan gibi yolda yürüyebilen, basamak çıkabilen ve bir eşyayı bir yerden bir yere taşıyabilen bir robottur ve insansı robotların geldiği son noktayı bizlere göstermektedir.

insansı robotların, Asimo'da olduğu gibi insan gibi görünmenin, yürümenin ve basamak çıkmanın yanısıra, insan gibi tepki vermesi de beklenmektedir. üzüntü, sevinç, kızgınlık, şaşkınlık, mutluluk, heyecan, vb davranışlar artık robotlar için de kabul edilen iletişim ve davranış biçimleri olmuştur. Robotların bu tepkilerini karşı tarafa, insanlara ve diğer robotlara ifade etmeleri gerekiyor. Asimo tasarımı gereği bir astronotu çağrıştırdığı için kızma duygusu olsa bile bunu karşı tarafa belli etmesi çok zor. Aslında burada iki tane sorun olduğu ortaya çıkıyor. Birincisi robotun sevinme, kızma ve şaşırma gibi tepkileri hissetmesini sağlamak, diğeri de bunları karşı tarafa gösterebilmek.

MIT üniversitesi, Yapay Zeka Laboratuvarı'nda yapılmakta olan Kismet adlı, ayakları olmayan sadece kafadan oluşan insansı bir robot, bu tepkileri verebiliyor. Kismet, Asimo'dan farklı olarak insan gibi bir yüze sahip ve yüzü sayesinde de kızdığını, sevindiğini ve üzüldüğünü gösterebiliyor. Kismet üzerine takılmış olan mikrofon sayesinde sesleri işitebiliyor ve kamera sayesinde çevresini görebiliyor. Bu mikrofon ve kamera çok güçlü hesaplama gücü olan bilgisayarlara bağlı ve bu bilgisayarlarda çalışan ve yapay zeka yöntemleri içeren denetim programları Kismet'in etrafında gelişen olayları algılamasını sağlıyor. Kismet etrafındaki duruma göre ses çıkarıyor, kafasını ve kulaklarını oynatıyor, gözlerini çeviriyor, bir başka değişle tepkisini çevresine gösteriyor. Kismet'in tepkilerinin nasıl olması gerektiği programlanırken bir çocuğun annesine verdiği tepkilerden yola çıkılmış ve bunda da başarılı olunmuş

Aslında insansı robotlarla ilgili son noktayı ünlü yönetmen Spielberg Yapay Zeka (A.I.) adlı filminde koymuştu. Filmde tamamen insan görünümlü bir robot çocuk başrolü oynamış ve hepimizi sonunda ağlatmıştı.

Spielberg ve iki insansı Robotu Bir Sahne üzerinde çalışıyorlar © Warner Bros.

insansı robotlar üzerindeki çalışmalar daha çok uzun süre devam edeceğe benziyor, kimbilir belki Yapay Zeka filminde olduğu gibi belki bizlerin de robot çocukları olabilecek ve çok yaramazlık yaptıkları zaman onları kapatıp sonra tekrar çalıştırabileceğiz. insansı robotların bu şekilde hayatımıza girmeye başlamasıyla da Asimov'un ünlü "Robot Yasaları"nın devreye girmesi gerekecek!

Kaynakça
asimo.honda.com
www.ai.mit.edu/projects/humanoid-robotics-group/
humanoids.usc.edu
aimovie.warnerbros.com
trilobite.electrolux.com

Dökümanı İndirmek İçin Tıklayın

İlginç Taşıyıcı Robot: BigDog

2007-11-28T07:53:00.000-08:00

Boston Dynamics (Fotoğraflar ve video için tıklayınız), "Dünyadaki en gelişmiş hayvansı robot" olarak nitelediği BigDog isimli taşıyıcı robotunu duyurdu. İddia ettiklerine göre çeşitli engebe şartlarında BigDog aynı anda dört kara askerinin malzemesini taşıyabiliyor. BDI'nın kendisi sitesindeki videosunda göreceğiniz gibi BigDog çamurun içinde yol alabiliyor, kaygan buz üzerinde kaymıyor, kayaların üstesinden geliyor ve hatta siz onu tekmeleseniz dahi tekrar toparlanıp dengesini koruyabiliyor. BigDog Bel hizası büyüklüğünde ve yaklaşık 75 kg malzeme taşıyabiliyor. Bu yükle en engebeli yüzeylerde bile dengesini kaybetmiyor. Bunda sahip olduğu tümleşik bilgisayarın, dahili ve harici sensörlerle gönderdiği bilgileri işleyip dengeyi sağlamasında çok büyük payı var. BigDog'un hidrolik bacaklarına benzinli bir motor (kompresör) can veriyor. Video'da da göreceğiniz gibi robot biraz gürültülü çalışıyor fakat şuan hala geliştiriliyor ve oldukça başarılı bir buluş.

SERVO MOTORLAR

2007-11-28T00:51:00.000-08:00

SERVO MOTORLAR

1 dev/dak lık hız bölgelerinin altında bile çalışır. Servo motorlar yardımcı amaçlı motorlardır. Kontrol sistemlerinde kullanılırlar. Yaklaşık 5 Kw gücünde imal edilirler. Yapısı DC motorlara benzer. Ancak servo motorlar elektronik sürücü kartlarıyla kullanılırlar.

DC motorlar küçük yapılıdır ve endüvileri kutup atalet momentini minimum yapacak şekilde tasarlanır. Genellikle içerisinde kompanzasyon sargısı bulunur. Kutup sargılarına gerilim uygulandığında geçen akım aynı zamanda fırça ve kolektör yardımıyla endüvidende geçirilir. Kutupta oluşan manyetik alan endüvide oluşan manyetik alana etki ederek dönme işleminin gerçekleşmesini sağlar.

1. PM Servo motorlar: Bu motorların kutupları sabit mıknatıslıdır. PM servo motorların kontrol sistemi endüvi kontrollü gerçekleşir.

2. PC servo motorlar: Bu motorların kutupları elektromıknatıs yapısına sahiptir. Kontrol sistemleri endüviden kontrollü veya kutuplardan kontrollü gerçekleştirilebilir.

STEP (ADIM) MOTORLAR

2007-11-28T00:50:00.002-08:00

	STEP (ADIM) MOTORLAR 1. Giriş Açısal konumu adımlar halinde değiştiren, çok hassas sinyallerle sürülen motorlara adım motorları denir. Adından da anlaşılacağı gibi adım motorları belirli adımlarla hareket ederler. Bu adımlar, motorun sargılarına uygun sinyaller gönderilerek kontrol edilir.

Herhangi bir uyartımda, motorun yapacağı hareketin ne kadar olacağı, motorun adım açısına bağlıdır. Adım açısı motorun yapısına bağlı olarak 90° , 45° , 18° , 7.5° , 1.8° veya daha değişik açılarda olabilir. Motora uygulanacak sinyallerin frekansı değiştirilerek motorun hızı kontrol edilebilir. Adım motorlarının dönüş yönü uygulanan sinyallerin sırası değiştirilerek saat ibresi yönü (CW) veya saat ibresinin tersi yönünde (CCW) olabilir.

Adım motorlarının hangi yöne doğru döneceği, devir sayısı, dönüş hızı gibi değerler mikroişlemci veya bilgisayar yardımı ile kontrol edilebilir. Sonuç olarak adım motorlarının hızı, dönüş yönü ve konumu her zaman bilinmektedir. Bu özelliklerinden dolayı adım motorları çok hassas konum kontrolu istenen yerlerde çok kullanılırlar. Adım motorlarının kullanıldıkları yerlere örnek olarak, endüstriyel kontrol teknolojisi içerisinde bulunan bazı sistemler, robot sistemleri, takım tezgahlarının ayarlama ve ölçmeleri verilebilir. Ayrıca, adım motorları konumlandırma sistemlerinde ve büro makinaları ile teknolojisi alanında da kullanma alanı bulmaktadır.

Adım motorlarının bu kadar çok kullanılma alanı bulmasının nedeni bu motorların bazı avantajlara sahip omasıdır. Bu avantajlar aşağıdaki gibi sıralanabilir.

· Geri beslemeye ihtiyaç göstermezler. Açık döngülü olarak kontrol edilebilirler.

· Motorun hareketlerinde konum hatası yoktur.

· Sayısal olarak kontrol edilebildiklerinden bilgisayar veya mikroişlemci gibi elemanlarla kontrol edilebilirler.

· Mekanik yapısı basit olduğundan bakım gerektirmezler.

· Herhangi bir hasara yol açmadan defalarca çalıştırılabilirler.

Adım motorlarının bu avantajları yanında bazı dezavantajları da aşağıdaki şekilde sıralanabilir.

· Adım açıları sabit olduğundan hareketleri sürekli değil darbelidir.

· Sürtünme kaynaklı yükler, açık döngülü kontrolda konum hatası meydana getirirler.

· Elde edilebilecek güç ve moment sınırlıdır.

2. Adım Motoru Çeşitleri

Kullanımda olan birçok elektrik motorunda olduğu gibi adım motorları da makinanın yapısına ve çalışmasına göre sınıflandırılabilir.

Değişken Relüktanslı (DR) Adım Motoru

Değişken relüktanslı adım motoru en temel adım motoru tipidir. Bu motorun temel prensiplerinin daha iyi anlaşılabilmesi için kesit görünüşü Şekil 1’ de gösterilmiştir. Bu üç-fazlı motorun 6 adet stator kutbu vardır. Birbirine 180° açılı olan herhangi iki stator kutbu aynı faz altındadır. Bunun anlamı, karşılıklı kutupların üzerindeki sargıların seri veya paralel olması demektir. Rotor 4 adet kutba sahiptir. Stator ve rotor nüveleri genellikle ince tabakalı silisli çelikten yapılırlar. Düşük manyetomotor kuvveti uygulansa bile, stator ve rotor malzemeleri yüksek geçirgenlikli ve içlerinden yüksek mağnetik akı geçecek kapasitede olmalıdır.

Şekil 1. DR adım motoru

.Sabit Mıknatıslı (SM) Adım Motorları

Rotorunda sabit mıknatıs kullanılan adım motoruna sürekli mıknatıslı adım motoru adı verilir. 4-fazlı bir SM adım motorunun bir örneği Şekil 2’de gösterilmiştir. Silindirik sabit mıknatıs rotor gibi çalışır, etrafında ise herbiri üzerine sargılar sarılı olan 4 adet kutbun bulunduğu stator vardır.

Şekil 2 4-fazlı SM adım motoru

Burada C ile adlandırılan terminal, herbir fazın birer uçlarının birleştirilerek güç kaynağının pozitif ucuna bağlandığı ortak uçtur. Eğer fazlar Faz1, Faz2, Faz3, Faz4 sırasıyla uyartılırsa; rotor saat ibresi yönünde (CW) hareket edecektir. Bu motorda, adım açısının 90° olduğu açıkça görülmektedir. SM adım motorunda adım açısını azaltmak için, manyetik kutup sayısı ile birlikte stator kutup sayısı arttırılmalıdır. Fakat her ikisininde bir sınırı vardır. Buna alternatif olarak küçük adım açılarına sahip karışık yapıdaki SM adım motorları kullanılmaktadır.

Karışık Yapılı (Hybrid) Adım Motoru

Rotorunda sabit mıknatıs bulunan bir diğer adım motoru da karışık yapılı adım motorudur. Hybrid kelimesi motorun sabit mıknatıslı ve değişken relüktanslı motorların prensiplerinin birleşmesinden dolayı verilmiştir. Günümüzde çok geniş bir kullanım alanına sahip olan Hybrid adım motorunun yapısı Şekil 3’te verilmiştir. Statorun nüve yapısı değişken relüktanslı adım motorunun aynısı veya çok benzeridir. Fakat sargıların bağlantısı değişken relüktanslı motorunkinden farklıdır. Değişken relüktanslı adım motorunda bir kutupta bir fazın iki sargısından sadece bir tanesi sarılmış iken, 4 fazlı karışık yapılı adım motorunda iki farklı fazın sargıları aynı kutupta sarılmıştır. Bundan dolayı bir kutup sadece bir fazın altında değildir. Karışık yapılı adım motorlarında moment, diş yapılarındaki hava aralıklarının manyetik alanlarının etkileşimi ile oluşturulur. Bu tip motorlarda sürekli mıknatıs, sürücü kuvveti oluşturmak için önemli rol oynamaktadır. Fakat karışık yapılı adım motorundaki rotor ve stator dişlerinin küçük adım açıları elde etmek için dizayn edildiği bilinmelidir.

Şekil 3. Karışık yapılı adım motorunun yapısı

3. Adım Motorlarına Ait önemli Parametreler

Çözünürlük

Çözünürlük; bir devirdeki adım sayısı veya dönen motorlar için adım açısı (derece), lineer motorlar için ise adım uzunluğu (mm) olarak tanımlanır. Bu sabit değer, üretim sırasında tesbit edilen bir büyüklüktür. Bir adım motorunun adım büyüklüğü, çeşitli kontrol düzenleri ile değiştirilebilir. Yarım adım çalışmada adım büyüklüğü normal değerinin (çözünürlüğünün) yarısına indirilir.

Doğruluk

Bir adım motorunun adım konumu, tasarım ve üretim sırasında biraraya getirilen birçok parçanın boyutları ile belirlenir. Bu parçaların boyutlarındaki toleranslar ve dahili sürtünmeler adımların nominal denge konumlarında da toleranslara neden olurlar. Bu durum adım motorunun doğruluğu olarak isimlendirilir ve belli bir konumdaki maksimum açısal hatanın nominal tek adım değerinin yüzdesi olarak ifade edilmiş halidir. Klasik adım motorlarında bu hata % ± 1 ile % ± 5 arasında değişmektedir. Sürtünme momenti veya kuvveti nedeniyle oluşan konum hataları bu doğrulukla ilgisi olmayan, daha az veya çok olabilen rastgele hatalardır. Ancak her iki tip hata toplanarak sistemin toplam hatası elde edilir.

Tutma momenti

Tutma momenti, bir adım motorunun en temel moment karekteristiğidir. Tutma momenti eğrisi, motorun ürettiği tutma momentinin rotor konumuna bağlı olarak değişimini veren eğridir. Eğrinin merkezi motorun bir fazının uyartılmış olduğu durumda rotorun kararlı adım konumuna karşılık düşer. Bu eğri, rotor adım pozisyonundan uzaklaştırılırsa, motorda endüklenecek olan ve rotoru sıfır momentli adım pozisyonuna geri getirmeye çalışan momentin (tutma momenti) yönünü ve miktarını verir . Tutma momenti eğrisi, motorun tüm rotor konumları ve statik uyarma koşullarındaki ani momentini tam olarak tanımlamak için gereklidir. Diğer moment karakterisitikleri (statik ve dinamik) bu eğri baz alınarak elde edilebilir.

Tek adım tepkisi

Motor fazlarından biri uyarılmış durumdaysa motor kararlı bir adım konumundadır. Bu fazın uyartımı kesilip yeni bir faz uyartılırsa motor bir adım atacaktır. Rotor konumunun zamana göre bu değişimi tek adım tepkisi olarak tanımlanır. Tek adım tepkisi, motorun adım hareketinin hızını, tepkinin aşım ve salınım miktarını, adım açısının hassaslığını veren önemli bir karekteristiktir. Adım motorlarından maksimum performans elde edebilmek için tek adım tepkisindeki aşım ve salınımların azaltılması ve yerleşme zamanının kısaltılması gerekmektedir. Bu nedenle tek adım tepkisinin iyileştirilmesi adım motorlarının kontrolunda çok büyük öneme sahiptir.

Sürekli rejimde maksimum yük momenti eğrisi

Sürekli rejimde maksimum yük momenti/ hız eğrisi herhangi bir sabit dönüş hızında, rotor hareketinin giriş darbe dizisiyle olan senkronizasyonunu bozmadan ve rotorun durmasına neden olmadan sürekli halde motor miline uygulanabilecek maksimum yük momentini verir. Bu moment aynı zamanda, sözkonusu hızda motorda meydana gelecek maksimum moment anlamına da gelmektedir. Klasik motorlarda bu eğriye karşılık gelebilecek bir karekteristik yoktur. Maksimum yük momenti eğrisi çalışma noktalarını göstermediği gibi bir transfer fonksiyonu eğrisi de değildir. Sadece, çalışma bölgesini sınırlar. Bu eğrinin sınırladığı bölge içinde herhangi bir noktada motor giriş darbe dizilerini kaybetmeden ve durma tehlikesi olmadan ilgili hız ve yük momenti ile çalışır. Sınırların dışına çıkıldığında bu durum değişebilir.

Kalkışta maksimum yük momenti eğrisi

Özellikle açık döngülü sistemlerde duran bir sistemi istenen pozisyona getirebilmek için motora uygulanan uyartım darbelerinin motor tarafından hiç kaçırılmadan takip edilmesini sağlamak çok önemlidir. Fakat, uygulanan uyartım sinyallerin sıklığı, motorun miline bağlı yükü sıfır hızından itibaren kaldırıp hızlandırmasına izin vermeyebilir. Bu yüzden adım motorları için, kalkışta maksimum yük momenti eğrileri tanımlanır. Şekil 4’ te sürekli rejimde maksimum yük momenti ve kalkışta maksimum yük momenti eğrileri gösterilmiştir.

Şekil 4 Sürekli rejimde ve kalkışta max. yük momenti/hız eğrileri

Adım Motorlarının Uyartımı

Tek-faz uyartımı

Motor sargılarının sadece birinin uyartıldığı uyartım cinsine tek-faz uyartımı adı verilir. Çizelge1’de 4-fazlı adım motoru için tek-faz uyartım sırasındaki fazların durumu görülmektedir. Bu uyartım metodunda rotor her bir uyartım sinyali için tam adımlık bir hareket yapmaktadır. Uyartım dönüş yönüne bağlı olarak sıra ile yapılır. Burada fazların uyartım sırası saat ibresi yönündeki (CW) dönüş için F1, F2, F3, F4, saat ibresinin tersi yönü (CCW) için F4, F3, F2, F1 şeklindedir.

İki-faz uyartım

Motor sargılarının ikisinin sıra ile aynı anda uyartıldığı uyartım cinsine iki-faz uyartımı adı verilir. Çizelge 2’ de 4-fazlı adım motoru için iki-faz uyartım sırasındaki fazların durumu görülmektedir. İki faz uyartımlıda rotorun geçici durum tepkisi tek-faz uyartımlıya göre daha hızlıdır. Fakat burada güç kaynağından çekilen güç iki katına çıkmaktadır.

Çizelge 1. Tek-faz uyartımın faz uyartım sıralaması

Adım	R	1	2	3	4	5	6	7	8
Faz 1	´				´				´
Faz 2		´				´
Faz 3			´				´
Faz 4				´				´

Çizelge 2. İki-faz uyartımın faz uyartım sıralaması

Adım	R	1	2	3	4	5	6	7	8
Faz 1	´	´			´	´			´
Faz 2		´	´			´	´
Faz 3			´	´			´	´
Faz 4	´			´	´			´	´

Karma uyartım

Bu uyartım yönteminde tek-faz uyartımı ile iki-faz uyartımı ardarda uygulanır. Burada rotor herbir uyartım sinyali için yarım adımlık bir hareket yapmaktadır. Çizelge 2.3’ te fazların uyartım sırası görülmektedir. Bu uyartım metodunda adım açısı yarıya düştüğünden adım sayısı iki katına çıkmaktadır.

Çizelge 3. Yarım adım (karma) uyartımın faz uyartım sıralaması

	R	1	2	3	4	5	6	7	8
Faz 1	´	´						´	´
Faz 2		´	´	´
Faz 3				´	´	´
Faz 4						´	´	´

4. Adım Motorlarının Denetimi

Açık döngü denetim

Şekil 5’ te açık döngü denetim için blok diyagramı görülmektedir. Sayısal kontrol sinyalleri denetleyici tarafından üretilir ve sürücü devre tarafından yükseltilip adım motorunun sargılarına uygulanır. Eğer denetleyici olarak mikroişlemci veya bilgisayar kullanılırsa bu elemanların getirdiği esnekliklerden dolayı aynı denetleyici ile farklı adım motorları kontrol edilebilir. Kontrol edilecek adım motorları 3, 4 veya daha farklı faz sayısına sahip olabilir. Ayrıca kullanılacak uyartım metodu için tek-fazlı, iki-fazlı veya yarım adım uyartımlarından herhangi biri seçilebilir. Bu uyartım metotlarından hangisinin kullanılacağı daha önce de açıklandığı gibi motorun kullanılacağı sisteme bağlıdır.

Şekil 5. Açık döngülü denetim

Denetleyici tasarlanırken motorun cinsi ve yükün durumu gözönünde bulundurulmalıdır. Bu sırada meydana gelen sınırlamalar kalıcı veya geçici durum sınırlamaları olabilir. Açık döngülü denetimde motorun konumu bilinmediğinden dolayı motorun gönderilen bütün adım komutlarını yerine getirdiği varsayılmaktadır. Eğer uyartım hızı çok yüksek ise, motor adım komutlarından bir kısmını yerine getiremeyebilir. Bu durumda kalıcı bir hata meydana gelir. Bu tür hataların meydana gelmemesi için motor yükünün en büyük olduğu durum göz önüne alınarak hata yapılmayan en yüksek hız belirlenip, bu hızın üzerindeki hızlarda uyartım yapılmamalıdır.

Kapalı Döngü Denetim

Kapalı döngü sistemlerde ani rotor konumu sezilerek denetim birimine iletilir. Her adım komutu için bir önceki komutun gerçekleştirildiği adım bilgisi alınarak uygulanır. Bu nedenle motor ile denetleyici arasında herhangi bir adım kaybı olmaz. Kapalı döngü denetime bir örnek Şekil 6’da gösterilmiştir.

Şekil 6. Adım motorunun kapalı döngülü denetimi

İlk olarak geri sayıcıya hedef konum yüklenir. Daha sonra başla komutu verilerek adım komutlarının sıralayıcıya uygulanması sağlanır. Adım komutlarına bağlı olarak motor adım hareketi yapmaya başlar. İlk adım tamamlanınca, konum sezici geri sayıcıyı ve denetim birimlerini uyarır ve geri sayıcı değeri bir azalır. Eğer bu denetim açık döngülü yapılırsa, geri sayıcı adım komutlarının sayısını yine saklar fakat komutun uygulanıp uygulanmadığı bilinmez. Konum sezici, denetim birimine yeni adım komutu üretimi için sinyal gönderir. Ağır yükler için adım komutları arası sürenin daha büyük olması nedeniyle adım komutlarının ard arda gelmesi istenmez. Yüke göre hız ayarlaması yapılır ve motor hedef konuma gelene kadar bu olaylar tekrarlanır. Adım motoru hedef konuma gelince denetim birimi dur komutu ile uyarılarak yeni adım komutu üretilmesi engellenir .Kapalı döngü sistemi, adım motorunu yük durumunu da göz önüne alarak uyartım sürelerini ayarlar ve en uygun hız profilinde çalıştırır.

5. Adım Motoru Sürücü Sistemleri

Şekil 7’ de bir adım motoru için gerekli olan sürücü devrenin blok diyagramı gösterilmiştir. Şekil 7.a’ da motorun lojik sıralayıcısı, Şekil 7.b’ de ise giriş kontrolörü gösterilmiştir.

a)Lojik sıralayıcının motora bağlantısı

b) Giriş kontrolörü

Şekil 7. Adım motoru sürücü sisteminin blok diyagramı

Lojik Sıralayıcı

Bu sistemde lojik sıralayıcı giriş kontrolöründen aldığı sinyali faz sayısına uygun sıralayarak motorun dönmesini sağlar. Sıralayıcı genellikle shift-register, NAND (ve değil), NOR( veya değil), NOT( değil) gibi lojik kapılardan oluşturulur. Özel amaçlı sıralayıcı için, J-K flip flop entegreleri ve lojik kapıların uygun kombinasyonları uygulanabilir. J-K flip-flop ve çeşitli lojik kapılar kullanılarak elde edilen sıralama devresi Şekil 8’de ve bu devrenin ürettiği sinyaller Şekil 9’ da gösterilmiştir.

Şekil 8. 4-fazlı adım motoru için lojik sıralayıcı

Şekil 9. Lojik sıralayıcının ürettiği sıralama

Sürücü devre

4-fazlı bir adım motorunu sürmek için örnek sürücü devre Şekil 10’ da gösterilmiştir. Adım motoru 4-fazlı karışık yapılı (Hybrid) adım motoru olup tam-adım ve her adımda iki faz uyartımlı olacak şekilde sürülmektedir. Sargıların uyartımı için her faza darlington çifti ve koruma diyotu içeren güç transistörleri kullanılmıştır. Motorların çalışması için gerekli olan enerji DA güç kaynağından sağlanmaktadır. Normalde 4-fazlı motorun sürülmesi ve fazların sırayla enerjilenmesi için mikroişlemci yada bilgisayardan 4-bitlik sinyal elde etmek gerekmektedir. Burada ise fazların sıralanması lojik sıralayıcı kullanılarak sağlanmıştır. Böylece her bir motor için 4-bitlik çıkış yerine 2-bitlik bilgi yeterli olmaktadır. Lojik sıralayıcının sıralama yapması için bir clock sinyaline bir de yön sinyaline gerek vardır. Bilgisayar veya mikroişlemcinin yön sinyali çıkışı 1 seviyesinde ise motor ileri, 0 seviyesinde ise geri yönde dönmektedir.

Şekil 10 4-fazlı adım motoru sürücü devresi

STEP MOTORUN UÇLARININ BULUNMASI

2007-11-28T00:50:00.001-08:00

	STEP MOTORUN UÇLARININ BULUNMASI

Step motorlarda genellikle 5 veya 6 kablo bulunur. 5 kablolu step motorlarda bir, 6 kablolu step motorlarda ise iki kablo ortak uçtur ve bu uçlar kaynağın pozitif(+) kutbuna bağlanırlar.

Kaynağın pozitif (+) kutbuna bağlanacak ortak uçları ölçü aletinin ohm kademesini kullanarak bulmak mümkündür. Ölçü aleti ohm kademesinde iken step motorun bobin uçlarına bağlı kablolar arasındaki direnç ölçülür. Step motorlar ister 5, ister 6 kablolu olsun tüm uçlar arasında eşit dirence sahip olan uç ortak uçtur.

6 Kablolu step motorlarda kablolar üçerli olarak iki gurup halindedir. Her guruptaki bir kablo ortak ucu temsil eder. Ölçüm yapılırken her iki gurup kendi aralarında ölçülerek ortak uç tespit edilir. Bu işlem için ölçü aleti ohm kademesinde iken ilk guruba ait üç kablo ayrı ayrı kendi aralarında ölçülür. Tüm uçlar arasında eşit direnç gösteren uç, ortak uçtur. Aynı işlem ikinci gurup içinde tekrarlanır. Ölçüm sonucunda her iki ortak uca göre iki gurupta da eşit direnç değerleri elde edilir. Bu dirençlerin değerleri her step motor için farklı olabilir.

Step motorlara ait bobin kabloları farklı renklerle temsil edilirler. Bu renkler 6 kablolu step motorlarda genellikle her gurup için aynı şekilde tekrarlanır.

Aşağıdaki tabloda herhangi bir step motor için ortak uca göre bobin uçları arasındaki örnek direnç değerleri verilmiştir. Tabloda, “1.Sarı – 1.Kırmızı” arasında karşılıklı olarak 119 Ohm ölçülmüştür. Aynı şekilde “1.kırmızı – 1.gri” arasında da karşılıklı olarak 119 Ohm ölçülmüştür. Buna göre 1. kırmızı ortak uç olarak tespit edilmiş olur. Aynı ölçümler 2.gurup uçlar için de tekrarlandığında 2.gurubun da ortak ucunun kırmızı olduğu görülür. Gri ve sarı renkli kabloların kendi aralarındaki ölçüm değerleri ise ortak uca göre iki kat yüksektir. Bunun nedeni yukarıdaki şekillerden de anlaşılacağı gibi sarı ve gri renkli kabloların step motor bobininin iki dış ucuna bağlı olmasıdır.

Bir devre üzerinde step motoru düzgün çalıştırmak için kabloları doğru olarak sıralamada bağlamak gerekir. Ortak uç dışında kullanılan diğer dört ucun kendi arasında bir sırası vardır. Kablo sıralaması bobin uçlarına enerji uygulanarak deneme yanılma şeklinde tespit edilebilir. Eğer kablo bağlantısı yanlış yapılırsa step motorda bir titreme oluşur ve motor dönmez.

Motora adım attırmak için ortak uca motorun cinsine göre pozitif (+) 5V ile 12V arası sabit gerilim uygulanır. Diğer dört uca ise belirli sırada şase (-) uygulanır. Eğer şase potansiyeli bobin uçlarına uygun sıralamada uygulanırsa step motorda dönme hareketi başlar. Bobin uçlarının uygun sıralaması aşağıdaki gibi tespit edilir.

a) Ortak uçlara ait kablolar kaynağın pozitif (+) kutbuna bağlanır.

b) Step motorun diğer herhangi bir ucu seçilerek şase uygulanır. Örneğin 1 numaralı bobin ucuna şase uygulanarak sabit bırakılır.

c) Başka bir bobin ucu seçilerek şase potansiyeli uygulanır. Eğer step motor saat yönünde bir adım atıyor ise bu 2 numaralı kablodur.

d) Motor saat yönünün tersinde bir adım atıyorsa bu 4 numaralı kablodur.

e) Motor hiç hareket etmiyor ise bu3 numaralı kablodur.

Sonuç olarak step motoru saat yönünde döndürmek için ortak uca pozitif (+) ; 1,2,3 ve 4 numaralı kabloların bağlı olduğu bobinlere sırasıyla şase (-) potansiyeli uygulanmalıdır. Step motoru saat yönünün tersine hareket ettirmek için ise bobinlere 4,3,2 ve 1 sıralamasında enerji uygulanmalıdır.

STEP MOTORLAR

2007-11-28T00:49:00.001-08:00

	STEP MOTORLAR Step (adım) motor: Bobin uçlarına pals uygulandığında hareket eden adım motorlarına step motor denir.

Step motorlar, ortada mıknatıs veya metalden oluşan rotor ile rotoru çevreleyen ve üzerinde elektromanyetik alan etkisi yaratarak gerilim indüklemesi meydana getiren bobinlerden oluşur. Bobin uçlarına belli bir sıraya göre gerilim uygulanarak motorun adım hareketi sağlanır.

Bu tip motorlar genellikle özel dijital devreler ile mikroişlemci kontrollü devrelerde kullanılır. Step motor devresi bir sayıcı ile kontrol edilebilir. Devre girişine uygulanan pals sayısı kadar adım hareketi oluşur. Darbe pals, step motorun uçlarına belirli bir sırayla uygulanır. Aynı sargı ucuna birden fazla pals uygulanması durumunda rotor sabitlenir ve motor durur.

Step motorlar, sabit mıknatıslı (PM- Permanent Magnet), değişken relüktanslı (VR – Variable Reluctance) , hybrit ve lineer olmak üzere temel dört sınıfa ayrılır. Bunların dışında da değişik yapı ve özelliğe sahip step motorlar bulunur.

Step motorlar rotorlarının yapıldığı malzemeye göre sınıflandırılmaktadırlar.

Sabit mıknatıslı (PM) step motorlar :

Basit bir sabit mıknatıs step motoru, en az dört kutuplu stator içinde dönen, iki kutuplu sabit mıknatıs yapıya sahip rotordan oluşur. Bu tip motorlar, düşük dönme gücüne sahip olduklarından yüksek hız istenen uygulamalarda kullanılmazlar.

Değişken relüktanslı (VR) step motorlar:

Değişken relüktanslı step motorlar, sabit mıknatıslı step motorlardaki sabit mıknatıslı rotor yapısının yerine artık mıknatıslık özelliği göstermeyen dişli yapıya sahip yumuşak demirden yapılmış rotordan oluşur. Bu tip motorlar 5º -15º arasında orta adım derecesine sahip, düşük momentli ve yüksek ivmeli motorlardır. Değişken relüktanslı motorlar daha çok hafif yüklerde kullanılırlar.

Hybrit step motorlar:

İçinde sabit mıknatıs rotor bulunan değişken relüktanslı step motorlardır. Açık çevrim kontrol (Open Loop Control) uygulamalarında servo motorların aksine geri beslemeye ihtiyaç duymadan çalıştırılabilirler. Bu gibi özelliklerinden dolayı servo motorlara alternatif olarak tercih edilirler. Bu motorlar yüksek momentte, 0,5º-15 º arası küçük adım açılarına ve yüksek hassasiyete sahiptirler.

Lineer step motorlar:

Lineer step motorlarda motor mil hareketi dairesel olmayıp düz bir hat boyunca ilerler.

Unipolar ve bipolar step motorlar:

Endüstri uygulamalarında genellikle unipolar (çok kutuplu) ve bipolar (tek kutuplu) olmak üzere iki çeşit step motor kullanılır. Çok hassas çalışmalarda ise daha fazla kutup sayısına sahip step motorlar kullanılır.

Unipolar step motorlarda 536 veya daha fazla bobin ucu dışarıya çıkarılır. Genellikle 5 veya 6 uçlu unipolar step motorlar kullanılır. 5 uçlu unipolar step motorların 6 uçlu step motorlardan farkı, 5 uçlu step motorda ortak uç tek iken, 6 uçlu step motorlarda ayrı ayrıdır. Bununla birlikte her iki motorun da çalışma prensibi aynıdır. Tüm ünipolar step motorlar ortak uca göre diğer bobin uçlarına uygun sıralamada palsler uygulanarak çalıştırılırlar.

Bipolar step motorlarda ise orta uç bulunmaz. Bu tip motorlarda ortak ıç bulunmadığından her bobin ucuna “1” veya “0” mantığından oluşan “on-off” palsi uygun sırada direkt olarak verilir.

MOTOR KONTROL - STEP VE SERVO MOTORLAR

2007-11-28T00:47:00.000-08:00

	MOTOR KONTROL - STEP VE SERVO MOTORLAR

Motor : Elektrik akımı ile oluşturulan manyetik alan kuvvetini kullanarak, elektrik enerjisini mekanik enerjiye dönüştüren makinelere motor denir.

Elektrik motorları AC ve DC motorları olarak iki genel sınıfa ayrılırlar. AC 220V ile çalışan elektrikli ev aletlerinde genellikle üniversal motorlar kullanılır. Ayrıca tek fazlı ve üç fazlı asenkron motorlarda vardır. Bunları devir ayarları frekansla ya da tristör, triyak ayarlı devreler kullanılarak faz kaydırma işlemiyle yapılır.DC motorların doğal mıknatıslı ve elektromıknatıslı (seri, şönt, kompunt) çeşitleri vardır. Bunlardan başka özel tip step ve servo motorlar da bulunmaktadır. Biz bu iki motor üzerinde duracağız.

- Servo motor: Uzun boylu, küçük çaplı, yüksek momentli, çalışma kararlılığı iyi olan motorlara servo motor denir. Servo motorlar DC ve AC’de çalışan değişik tipleri vardır.
- Step (adım) motor: Bobin uçlarına pals uygulandığında hareket eden adım motorlarına step motor denir.

Step motorlar, ortada mıknatıs veya metalden oluşan rotor ile rotoru çevreleyen ve üzerinde elektromanyetik alan etkisi yaratarak gerilim indüklemesi meydana getiren bobinlerden oluşur. Bobin uçlarına belli bir sıraya göre gerilim uygulanarak motorun adım hareketi sağlanır.
Bu tip motorlar genellikle özel dijital devreler ile mikroişlemci kontrollü devrelerde kullanılır. Step motor devresi bir sayıcı ile kontrol edilebilir. Devre girişine uygulanan pals sayısı kadar adım hareketi oluşur. Darbe pals, step motorun uçlarına belirli bir sırayla uygulanır. Aynı sargı ucuna birden fazla pals uygulanması durumunda rotor sabitlenir ve motor durur.
Step motorlar, sabit mıknatıslı (PM- Permanent Magnet), değişken relüktanslı (VR – Variable Reluctance) , hybrit ve lineer olmak üzere temel dört sınıfa ayrılır. Bunların dışında da değişik yapı ve özelliğe sahip step motorlar bulunur.
Step motorlar rotorlarının yapıldığı malzemeye göre sınıflandırılmaktadırlar.

PIC PROJELERİ

2007-11-28T00:46:00.002-08:00

PIC PROJELERİ

PIC 16F84 Kullanılarak Yapılan Seri Port Kontrolü

PIC 16F84 Kullanılarak Yapılan Trafik Işığı Simulasyonu

PIC 16F84 Kullanılarak Yapılan 0-99 Sayıcı Devresi

PIC 16F84 Kullanılarak Yapılan IR Kumanda Devresi

PIC 16C54 Kullanılarak Yapılan Uzaktan Kumanda Devresi

PIC 16F84 Kullanılarak Yapılan Şifreli Kilit Uygulaması

PIC 16F84 Kullanılarak Yapılan LCD Ekran FrekansMetre

PIC 16F84 Kullanılarak Yapılan Role Kontrol Devresi

PIC 16F84 Kullanılarak Yapılan Step Motor Kontrol Devresi

PIC 16F84 Kullanılarak Yapılan TV Ekranında kayan yazı

PIC 16F84 Kullanılarak Yapılan LC Metre

PIC 16F84 Kullanılarak Yapılan Servo Motor Kontrolü

PIC 16F84 Kullanılarak Yapılan Step Motor Kontrol Devresi-2

Elektronik Programlar

2007-11-28T00:46:00.001-08:00

	PROGRAM DOWNLOAD LİNKLERİ Elektronikle ilgili bazı popüler programların download linkleri.

	EWB 5.12 personal edition
	MULTISIM educational edition
	PROTEUS ISIS
	EAGLE 4.11
	PROTEUS ARES
	MPASM assembler
	MPLAB asm editor
	HI-TECH PIC C compiler
	C2C Plus C-compiler

Elektronik ile Otomasyon

2007-11-28T00:45:00.000-08:00

	Elektronik Bu bölümdeki kitapların tamamına yakını pdf formatındadır. Okuyabilmek için Acrobat Reader programı sisteminizde kurulu olmalıdır. Acrobat Reader programını indirmek için tıklayınız.

	PIC16 Komutları
	SIEMENS (S7-200) PLC Programlama ve Uygulamaları
	FPWIN GR Programlama
	Analog / Dijital ve Dijital / Analog Çeviriciler
	Bilgisayarın donanım birimlerine erişme
	Kaydedicileri (Registers)
	Mandal (Latch) ve Flip-Floplar
	Mikrodenetleyiciler
	PIC Programlama
	PIC Uygulamalar
	Sayıcılar (Counters)
	Yükseltecler (Amplifikatörler)

	Pasif devre elemanları (Dirençler, kondansatörler, bobinler)
	Yarı iletkenler
	Diyotlar
	Transistörler
	Güç kaynakları
	Transistörlü yükselteçler

PID Nedir ?

2007-11-28T00:36:00.000-08:00

PID (Proportional-Integral-Derivative)
NEDİR?

PID (Proportional-Integral-Derivative) günümüzde çok kullanılan bir kontrol yöntemidir. Endüstrideki uygulamaların %75’inde uygulanmıştır. Çok geniş bir uygulama alanının olmasına rağmen PID uygulamaları için standart bir tanımlama yoktur. Karl Astrom'a göre PID algoritması aşağıdaki gibidir:

Burada u(t) kontrol değişkeni, e(t) toplama noktası, y(t) çıkıştan ölçülen değerle aynıdır. K, Ti, Td PID parametreleridir. Yukarıdaki formülü biraz daha basite indirgersek:

P: Oransal
I: İntegral
D:Türevsel

PID AYARI

Sistemin istenilen şekilde çalışabilmesi için PID parametrelerinin ayarlanması gerekmektedir. Bunun için çeşitli yöntemler uygulanmaktadır: Elle ayarlama veya parametrelerin hesaplanması (Ziegler-Nichols metodu).

Ziegler-Nichols metodu 2 şekildedir:

1- Sistemin açık çevrim step cevabında aşağıdaki değerler hesaplanır.

2- PID kontrolörün I,D katsayıları 0 yapılır. P sistem osilasyona gidene kadar yavaş yavaş arttırılır. Sistemin osilasyona gittiği andaki P değerine K_u, osilasyon frakansına P_u dersek

PID Örnekler

PID kontrol her alanda kullanılması nedeniyle bir çok örnekleri vardır. Burada sistemin kendisine uygulama yerine simulasyon örneklerini bulabilirsiniz.

Örnek:
Matematiksel modeli aşağıdaki gibi olan bir sistem için Matlab ile simulasyonunun yapılması

Burada PID parametreleri değiştirilerek simulasyonu çalıştırırsak sistem davranışını Scope ile aşağıdaki gibi görebiliriz.

Uygun PID parametrelerini bulmak için sisteme Ziegler Nichols yöntemini uygulayalım. Bunun için PID'nin I ve D parametrelerini 0 yapılarak P katsayısı sistem osilasyon yapana kadar yavaş yavaş artırılır. Şekildeki sistem için bu P=8 de gerçekleşmektedir. Osilasyon anındaki kazanca Ku osilasyon zaman aralığına Pu diyelim. Burada Ku 3.2 Pu ise yaklaşık 4 birim zamandır. Ziegler-Nichols yönteminden PID parametrelerini yeniden hesaplarsak aşağıdaki değerler elde edilir:

P= Ku /1.7= 1.92 I= 2 / Pu = 0.5 D= Pu / 8 = 0.5

PID
Burada oransal (P), integral (I) ve türevsel (D) denetleyicilerin her birinin karakteristiklerini ve istenilen tepkiyi bulmakta nasıl kullanıldıklarını inceleyeceğiz. İşlemlerimizde aşağıdaki geri beslemeli sistemi tercih edeceğiz.

Plant: kontrol edilecek sistem

Denetleyici; Plant için uyarı sağlar; sistem davranışı denetlemek için tasarlanmıştır.

Üç Terimli Denetleyici

PID denetleyicinin transfer fonksiyonu aşağıdaki gibidir:

Kp = Oransal kazanç
Ki = İntegral kazancı
Kd = Türevsel kazanç

Yukarıdaki şemadaki kapalı döngülü sistem kullanılmış PID denetleyicinin nasıl çalıştığını inceleyelim. Değişken (e) izleme hatasını, istenilen giriş değeri (R) ile gerçek çıkış değeri (Y) arasındaki farkı gösterir. Bu (e) hata sinyali PID denetleyiciye gönderir ve denetleyici bu hata sinyalinin hem türevini hem de integralini hesaplar. Sadece denetleyiciden geçen (u) sinyali, oransal kazanç (K_P) ile hata değeri, integral kazancı (K_i) ile hatanın integrali, türevsel kazanç (K_d) ile hatanın türevi çarpımlarının toplamına eşittir.

Bu (u) sinyali denetlenen sisteme gönderilir ve yeni çıkış (y) elde edilmiş olur. Bu (y) çıkış sinyali algılayıcıya geri gönderilerek yeni hata sinyali (e) bulunur. Denetleyici yeni hata sinyaline aynı işlemleri uygular ve bu işlem böyle devam eder.

P, I ve Denetleyicilerin karakteristikleri:

Oransal denetleyicilerin (K_p), yükselme zamanını azaltmada etkisi vardır ve azaltır, ama asla tamamen yok etmez (kararlı hal hatası). İntegral denetleyicinin (K_i) karalı hal hatasının çıkarılmasında etkisi vardır ancak bu geçici tepkinin daha kötü olmasına sebep olabilir. Türevsel denetleyicinin (K_d) sistemin kararlılığının artmasında etkisi vardır, aşmayı azaltır ve geçici tepkiyi düzeltir. Kapalı döngülü bir sistemde, her bir denetleyicinin etkisi K_p, K_d ve K_i aşağıdaki tabloda özet olarak gösterilmiştir.

CL TEPKİSİ	YÜKSELME ZAMANI	AŞMA	YERLEŞME ZAMANI	S-S HATASI
Kp	Azalır	Artar	Az Değişir	Azalır
Ki	Azalır	Artar	Artar	Yok olur
Kd	Az Değişir	Azalır	Azalır	Az Değişir

Unutmamalı ki bu düzeltmeler tam olarak geçerli değildir. Çünkü K_p, K_i ve K_d birbirlerine bağımlıdırlar. Yani değişkenlerden birinin değişimi diğer ikisinin etkisini değiştirebilir. Bu yüzden tablo K_i, K_p ve K_d değerlerinin belirlenmesinde sadece bir referanstır.

Örnek:

Basit bir kütle, yay ve tampondan oluşan bir problemimiz olduğunu varsayalım..

Bu sistemin model denklemi;

Mx + bx + kx = F

Yukarıdaki denklemin laplace dönüşümünü alırsak;

Ms²X(s) + bsX(s) + kX(s) = F(s)

olur.

M = 1kg
b = 10 N.s/m
k = 20 N/m
F(s) = 1

olarak alıp değerleri yerine koyduğumuzda transfer fonksiyonu aşağıdaki gibi olur.

Bu problemin amacı K_p, K_i ve K_d’nin her birinin hızlı yükselme zamanı, minimum aşma ve hatasız kararlı hal elde etmedeki faydalarını görmektir.

Hızlı yükselme zamanı
Minimum aşma
Kararlı hal elde etme

Açık Döngü Adım Tepkisi

İlk önce açık döngü adım tepkisini Matlab komutları ile ifade edelim.

num=1;

den=[1 10 20];

step(num,den)

Bu m-kütük’ün Matlab komutlarıyla çalıştırılmasıyla aşağıdaki grafik elde edilir.

Denetlenen sisteme ait transfer fonksiyonunun DC kazancı 1/20’dir, bu yüzden birim basamak girişi uygulandığında çıkış değeri en yüksek 0,05 olur. Bu kararlı hal hatasının 0,95’i ile uyuşur, yani 1 büyüktür. Ayrıca, yükselme zamanı yaklaşık 1 saniye ve yerleşme zamanı yaklaşık 1,5 saniyedir.

Oransal kontrol

Tablo-1-de oransal denetleyicinin (K_p)yükselme zamanını düşürdüğünü, aşmayı arttırdığını ve kararlı hal hatasını azalttığını görmüştük. Yukarıdaki sistemin oransal denetleyicili kapalı döngü transfer fonksiyonu aşağıdaki gibidir.

Oransal kazancı (K_p) 300’e eşit kabul edelim ve kütüğü şu şekilde değiştirelim.

  Kp=300;

  num=[Kp];

  den=[1 10 20+Kp];

  t=0:0.01:2;

  step(num,den,t)

Bu kütüğün Matlab komutlarıyla çalıştırılması halinde aşağıdaki grafik elde edilir

NOT: cloop olarak adlandırılan Matlab fonksiyonuyla kapalı döngü transfer fonksiyonu, açık döngü transfer fonksiyonundan direkt olarak elde edilir. Cloop komutunun kullanılmasıyla yukarıdakiyle özdeş bir grafik elde edilir

num=1;

den=[1 10 20];

Kp=300;

[numCL,denCL]=cloop(Kp*num,den);

t=0:0.01:2;

step(numCL, denCL,t)

Yukarıdaki grafik bize oransal denetleyicinin yükselme zamanını ve kararlı hal hatasını düşürdüğünü, aşmayı arttırdığını ve yerleşme zamanını az bir miktarda düşürdüğünü göstermektedir.

Oransal-Türevsel Kontrol

Şimdi PD kontrolü inceleyelim. Tablo-1’e göre türevsel denetleyici (K_D), yerleşme zamanını ve aşmayı azaltır. PD kontrollü bir sistemin kapalı döngü transfer fonksiyonu aşağıdaki gibidir.

Kp’yi 300 ve K_D’yi 10 alalım ve m_kütüğü aşağıdaki gibi değiştirelim.

Kp=300;

Kd=10;

num=[Kd Kp];

den=[1 10+Kd 20+Kp];

t=0:0.01:2;

step(num,den,t)

Yukarıdaki grafiğe göre türevsel denetleyici aşma ve yerleşme zamanını azaltır, yükselme zamanını ve kararlı hal hatasını çok az etkiler.

Oransal-İntegral Denetleyici

PID denetleyiciye girmeden önce PI denetleyiciyi inceleyelim. tablo-1’e göre integral denetleyici (Ki) yükselme zamanını azaltır,aşma ve yerleşme zamanını arttırır, kararlı hal hatasını yok eder. PI kontrollü bir sistemin kapalı döngü transfer fonksiyonu aşağıdaki gibidir.

Kp’yi 30 ve Ki’yi 70 kabul edelim. M_kütükü şu şekilde değiştirelim.

Kp=30;

Ki=70;

num=[Kp Ki];

den=[1 10 20+Kp Ki];

t=0:0.01:2;

step(num,den,t)

Bu m_kütük Matlab komutlarıyla çalıştırıldığında aşağıdaki grafik elde edilir.

Hem oransal kazanç (Kp) hem de integral denetleyici yükselme zamanını azalttığı, aşmayı arttırdığı için çift etki oluşur. Bu etki integral denetleyicinin kararlı hal hatasını yok ettiğini gösterir.

Oransal-İntegral-Türevsel Denetleyici

Şimdi PID kontrolünü inceleyelim. PID kontrollü bir sistemin kapalı döngü transfer fonksiyonu aşağıdaki gibidir.

Birkaç denemeden sonra istenilen tepkiyi elde etmek için kazançları Kp=350 Ki=300 K_D=50 alalım. Bu durumda m_kütük aşağıdaki gibi olur.

Kp=350;

Ki=300;

Kd=50;

num=[Kd Kp Ki];

den=[1 10+Kd 20+Kp Ki];

t=0:0.01:2;

step(num,den,t)

Genel PID denetleyici tasarımı için ipuçları:
`PID denetleyici tasarımında istenilen tepkiyi elde etmek için aşağıdaki adımlar izlenir:`

1.Açık döngü tepkisi bulunur ve ihtiyaçlar belirlenir.

2.Yükselme zamanını düzeltmek için oransal denetleyici eklenir.

3.Aşmayı düzeltmek için türevsel denetleyici eklenir.

4.Kararlı hal hatasını yok etmek için integral denetleyici eklenir.

5.İstenilen tepki elde edilene kadar Kp, Ki ve K_D ayarlanır. Hangi denetleyicinin hangi karakteristiği kontrol ettiğini tablo-1’den yararlanılarak bulabiliriz.

Denetleyici tasarımında mümkün olduğu kadar basit tasarıma gidilmelidir. Eğer PI denetleyici ile istenilen tepki sağlanıyorsa, sisteme türevsel denetleyici eklenip sistem karmaşıklaştırılmamalıdır.

Örnek: PID tasarım metodu ile DC motor hız kontrolü

-Oransal kontrol
-PID kontrol
-Kazançların ayarı

* rotor eylemsizlik momenti (J) = 0.01 kg.m^2/s^2
* mekanik sistemin sönüm oranı (b) = 0.1 Nms
* elektromotor kuvvet sabiti (K=Ke=Kt) = 0.01 Nm/Amp
* rezistans (R) = 1 ohm
* indüktans (L) = 0.5 H
* giriş (V): kaynak voltajı
* çıkış(theta): mil durumu
* rotor ve milin sert olmadığı kabul edilir

Bu problemde, DC motorun dinamik eşitliği ve açık döngü transfer fonksiyonu aşağıdaki gibidir.

ve sistem şeması şöyledir:

1 rad/sn basamak girişli tasarım kriterleri:

2 saniyeden az yerleşme zamanı
%5’den az aşma
%1’den az kararlı hal hatası

Şimdi bir PID denetleyici tasarlayalım ve sisteme dahil edelim. İlk önce yeni bir m_kütük oluşturalım.

J=0.01;

b=0.1;

K=0.01;

R=1;

L=0.5;

num=K;

den=[(J*L) ((J*R)+(L*b)) ((b*R)+K^2)];

PID kontrolü transfer fonksiyonu aşağıdaki gibidir:

Oransal kontrol

İlk önce kazancı 100 olan oransal denetleyici kullanarak inceleyelim. M_kütüğümüzün sonuna aşağıdaki komut dizisini ekleyelim.

Kp=100;

numa=Kp*num;

dena=den;

kapalı döngülü transfer fonksiyonunu çözmek için, cloop komutu kullanılır. Bunu kütüğe aşağıdaki gibi ekleyelim

[numac,denac]=cloop(numa,dena);

numac ve denac kapalı döngü transfer fonksiyonu numaratör ve denumaratörüdür.

Şimdi adım tepkisini nasıl göreceğimize bakalım ve bunu aşağıdaki gibi kütüğün sonuna ekleyelim.

t=0:0.01:5;

step(numac,denac,t)

title('Step response with Proportion Control')

aşağıdaki grafik elde edilir.

PID kontrol

Yukarıdaki grafikten kararlı hal hatasının ve aşmanın çok büyük olduğu görülür. İntegral halinin eklenmesinin kararlı hal hatasını yok ettiğini ve türev halinin aşmayı azalttığını daha önce görmüştük. Küçük Ki ve K_D’ye sahip PID denetleyiciyi inceleyelim. kütüğümüzü aşağıdaki gibi değiştirelim. Bu kütük çalıştırıldığında aşağıda verilen grafik elde edilir.

J=0.01;

b=0.1;

K=0.01;

R=1;

L=0.5;

num=K;

den=[(J*L) ((J*R)+(L*b)) ((b*R)+K^2)];

Kp=100;

Ki=1;

Kd=1;

numc=[Kd, Kp, Ki];

denc=[1 0];

numa=conv(num,numc);

dena=conv(den,denc);

[numac,denac]=cloop(numa,dena);

step(numac,denac)

title('PID Control with small Ki and Kd')

Kazanç ayarı

Yükselme zamanını çok uzun yapalım.Yükselme zamanını azaltmak için Ki’yi arttıralım.Kütükte Ki’yi 200 olarak değiştirelim. Bu durumda aşağıdaki grafik elde edilir.

Şimdi etkinin öncesinden daha hızlı ama büyük olduğunu görüyoruz. Ki kötü bir geçici tepkiye sahip olur (büyük aşma). Aşmayı düşürmek için K_D’yi arttıralım. kütükte K_D’yi 10 olarak değiştirelim. Bu durumda aşağıdaki grafik elde edilir.

Böylece, Kp=100,Ki=200, K_D=10 alınarak PID denetleyicili tasarım için gereklilikler karşılanmış olur.

CCTV sistemleri

2007-11-24T14:11:00.000-08:00

CCTV Nedir
Kameralar Hakkında
CCTV El Kitabı
CCTV Kablolar
CCTV Terimleri
Terimler Sözlüğü
Görüntü sistemleri

http://rapidshare.com/files/41742475/CCTV_Nedir.rar

http://rapidshare.com/files/41742485/Kameralar_Hakk_nda.rar

http://rapidshare.com/files/41742709/CCTV_El_Kitab_.rar

http://rapidshare.com/files/41742496/CCTV_Kablolar.rar

http://rapidshare.com/files/41742500/CCTV_Terimleri.rar

http://rapidshare.com/files/41742491/Terimler_Soezlue_ue.rar

http://rapidshare.com/files/41742706/GoeRueNTue_S_STEMLER_.rar

PIR(Passive Infra Red) Dedektörler

2007-11-24T14:08:00.000-08:00

PIR dedektörler pasif elemanlardır, çevrelerinden gelen ısı ışınlarının değişimine göre hareket algılarlar. Dedektörün ön yüzünde ısı ışınlarını IR sensör üzerinde çeşitli noktalara odaklayan çok sayıda Fresnel mercekleri bulunur. Sensör üzerine düşen ışınlar, sensör ve ona bağlı devre ile hareket var/yok şeklinde yorumlanır ve bir röle kontağına kumanda edilir.

Bu röle kontağı alarm paneli zonuna bağlanır. Yukarıda gösterilen bağlantı klemensi bu iş için kullanılır, + ve – uçlara 12VDC besleme hattı bağlanır, TAMPER ve ALARM uçları da tamper zonu ve normal zon girişlerine bağlanırlar. Alarm uçlarının kontak tipi PIR üzerindeki ayar yerinden NC veya NO olarak ayarlanabilir.

PIR ‘ın diğer ayar olanakları da hassasiyet ve algılama alanı ile ilgilidir. Hedef büyüklüğüne göre hassasiyet darbe sayımı ile ayarlanabilir. Algılama alanı diyagramında görüleceği üzere, PIR ‘daki merceklerin ışın toplama alanları hüzmeler şeklinde düşünülür. Bir hareket esnasında bunlardan kaçında algılama olduğuna göre bir sayım elde edilir, buna darbe sayımı denir. Dedektörün kaç darbede alarm üreteceği ayarlanabilir. Genelde 1 / 2 / 3 / 4 gibi darbe sayısı değerleri mevcuttur. Büyük hedef için büyük sayı dikkate alınır, yani büyük sayıya göre ayarlamak hassasiyeti azaltır. Hassasiyetle ilgili bir diğer konu da ev hayvanlarına karşı duyarsız olma özelliğidir. Bu özellik, mercekler önüne bir engel koyup algılamanın yerden 50 cm yukarıda başlamasını sağlayarak yada sensörün belli ağırlık ve boyuttan küçük hedeflere karşı duyarsız yapılması ile elde edilir.

Son ayar da algılama alanı ile ilgilidir. Ne kadar uzağı kontrol edeceği, diyagramdaki hüzmelerin yere olan açısına bağlıdır. Bu açının bir sınırı vardır, bu nedenle dikey monte edilen PIR ‘lar hemen alt bölgelerinde hassas değildirler. PIR ‘ın bakış açısı bağlantı ayağı mafsalı aracılığıyla veya PIR içindeki sensörün merceklere göre konumunu aşağı yukarı kaydırarak ayarlanır. Sensör konumunu ayarlama işlemi, elektronik kartı gövdeye bağlayan sabitleme vidası gevşetilip, gösterilen cetvele göre kartı aşağı yukarı kaydırarak yapılır. Kart aşağı kaydırılınca bakış uzağa yönelir, kart yukarı kaydırılınca bakış PIR dibine doğru yönelir. PIR ‘lar her mesafede eşit hassasiyette değildir. Mesafeye göre hassasiyet, algılama alanı diyagramlarında yüksek hassasiyet daha koyu olacak şekilde gösterilir.

Montaj yüksekliği de buna etki eder. Montaj yüksekliği ve kart konumu cetveline göre algılama uzaklığı için örnek tablo aşağıdadır.

Güçlü radyo sinyalleri olan bölgelerde çift filtre ve iletken ekran(conductive shielding) özellikli dedektörler kullanılmalıdır.
Yoğun ve sık ısı değişimi veya ortam sıcaklığının insan vücut sıcaklığı 37 °C civarında olduğu mekanlarda sıcaklık dengelemesi(temperature compensation) özellikli dedektörler kullanılmalıdır.
Ev hayvanı olan yerlerde hayvan bağışık(pet immune) dedektörler kullanılmalıdır.
Bir odanın tüm hacminin gözlendiği yerlerde standart dedektörler başarılıdır. Ancak dar ve uzun mekanlarda ince uzun algılama diyagramlı koridor tipi dedektörler kullanılmalıdır.
Mekanda çok fazla pencere veya algılamayı engelleyecek nesneler varsa 360° algılama yapan tavan tipi dedektörler kullanılmalıdır.
Harici ortamlarda mutlaka özel tasarlanmış harici dedektörler kullanılmalıdır.
Birden fazla mikrodalga sensörü kullanıldığında, birbirlerini etkilemeyen, girişime(crosstalk) bağışıklık özelliği olan mikrodalga dedektörler kullanılmalıdır.

Özel Amaçlı Dedektörler

Bunlar duman dedektörleri, ısı dedektörleri, şok-darbe dedektörleri, cam kırılma dedektörleri, gaz dedektörleri, su basma dedektörleri vb. özel bir güvenlik amacına yönelik dedektörlerdir. Bunların NC veya NO alarm kontağı vardır ve panelin zon girişlerinden birine bağlanır, sonra bu zon amaca uygun olarak(yangın, 24 saat vb..) programlanır.

Bu tip dedektörlerden bazıları(duman, yangın, gaz vb..) alarm verdikten sonra resetlenmeye ihtiyaç duyarlar. Resetleme, alarm koşulları ortadan kalktıktan sonra belli süre dedektörün beslemesi kesilerek yapılır. Bazı alarm panelleri dedektör resetleme işlemini programlanabilir çıkışı aracılığıyla otomatik olarak yapabilmektedir. Gerekli reset süresi dedektör kılavuzundan öğrenilir.

Özel amaçlı dedektörlerin montajı, kullanılan alana göre özel bilgi gerektirebilir. Özellikle gaz dedektörleri montajı ve testinde gerekli bilgi temin edilmelidir, bunun için dedektörün beraberinde gelen kılavuz ve belgelere bakılmalıdır. Duman ve ısı dedektörleri birleşik olabilir. Duman, gaz, cam kırılma dedektörleri tavana veya duvara, kılavuzunda belirtilen yükseklikte ve duvar mesafelerinde monte edilmeli, uygun metrekareli alanlarda uygun sayıda kullanılmalıdır. Hava cereyanı olan yerlerde duman ve gaz dedektörlerinin başarısı düşebilir, kullanılabileceği azami hava debisi dedektör kılavuzundan öğrenilebilir.

Cam kırılma dedektörleri cam kırılırken çıkan sesle çalışırlar. Kayar cam kapılar, ön kapı yan camları, caddeye bakmayan oda pencereleri için uygundur. Sesle çalışmaları nedeniyle odadaki fon sesinden etkilenirler, kalibrasyon sırasında buna dikkat edilmelidir. Kapı zili, fan, klima vb ses kaynaklarından uzağa monte edilmelidirler. Odada birden fazla cam pencere varsa tavan montajı daha uygundur. Korunacak camlar bir duvarda ise dedektörün camın karşısındaki duvara montajı daha uygundur.

http://img51.imageshack.us/img51/3625/pr4vy.jpg

http://img74.imageshack.us/img74/6775/tablo7xw.jpg

http://img78.imageshack.us/img78/8184/prmontaj5gh.jpg

Örnek Bİr Alarm Sİstemİ Şemasi

2007-11-24T14:06:00.002-08:00

esİmde Kullanilan Alarm Santralİ Paradoxs 728 Ultra Modelİ Dİr
sİren Okİda Marka Dahİlİ Sİren Pİyasa Tel Dİlaler Okİda Dir

Alarm Sistemi Temel Bilgileri

2007-11-24T14:06:00.001-08:00

Alarm sistemi, ev veya işyerinin hırsızlık, tehdit, gasp, yangın, sağlık sorunu gibi durumlarda başkalarını(Alarm Haberalma Merkezi, mal sahibi, komşular) haberdar edip yardım çağırmayı sağlayan elektronik güvenlik sistemidir. Alarm haberalma merkezleri panelden kendilerine gelen mesajı tipine göre kullanıcıya, polise, itfaiyeye, ambulansa yönlendirir. AHM bunu yıllık abonelik ücreti karşılığı yapar, sistemi sürekli gözler, gerektiğinde bakım için yönlendirme de yapar. Güvenlik sistemi, kurulacak yerin konumuna, müşterinin isteklerine ve yaşam tarzına, ayrılan bütçeye uygun olarak seçilen elektronik parçaların birbirlerine entegre edilmesiyle oluşturulur. Sistem istenmeyen durumları algılar ve alarma geçer, alarm esnasında sirenle ve ışıkla çevreye, otomatik telefon arama ile kullanıcıya ve AHM ‘ne haber verir. Kapı ve pencerelerin açılmasının algılanması, ortamda hareket eden canlıların algılanması, cam kırılması ve darbelerin algılanması, gaz kaçaklarının, dumanın ve yüksek ısının algılanması, panik-tehdit-yangın butonları alarm sisteminin istenmeyen durumları tesbit etmesine yarayan unsurlardır. Bunlardan gelen algılamaların, hangi bölgedekilerin ne zaman alarm olarak algılanacağına müşterinin hareket ve yaşam tarzına göre karar verilir ve muhtemel saldırı yollarını ve tehlikeleri göz önüne alan keşif sonuçlarına göre sistem düzenlenir. Kullanıcılar alarm kurma ve çözme işlemini, tuş takımından(keypad) şifre girerek, uzaktan telefonla bağlanarak, istenen zamanlarda otomatik olarak veya özel bir RF uzaktan kumanda ile gerçekleştirebilirler.

Alarm sistemi beş ana bölümden oluşur.

Algılayıcılar-dedektörler,
Alarm paneli,
Uyarıcılar,
Sistem kontrol-kumanda araçları,
Bunlar arasındaki bağlantı tesisatı.
Algılayıcılar; PIR hareket dedektörü, mikrodalga hareket dedektörü, IR bariyer hareket dedektörü, manyetik kontak, butonlar, cam kırılma dedektörü, darbe dedektörü, gaz dedektörü, duman dedektörü, su basma dedektörü vb. tiplerde olabilirler. Algıladıklarında bir kontağın konumunu değiştirirler.

Alarm panelleri; dedektör bağlamak için kullanılan zon girişi sayısı, kullanıcı sayısı, bağlanabilecek keypad sayısı, yönetilen bölüm sayısı, bağlanabilen aksesuarlar gibi özelliklerle çeşitlenirler. Çeşitli sayıda girişleri ve çıkışları vardır. Elektrik kesintilerinde devreye giren yedek kaynakları vardır.

Uyarıcılar; siren, flaşör, telefon arama ve GSM modülleri vb. sesli ve görsel uyarı elemanlarıdır. Çeşitli tetikleme şekilleri ile çalışabilirler, sabotaja karşı donanım ve yedek enerji kaynakları olabilir.

Sistem kontrol-kumanda araçları; yazı ekranlı veya ışıklı tuş takımları(keypad), IR veya RF uzaktan kumandalar, telefon, bilgisayar vb. araçlardır.

Bu sistem parçaları arasındaki bağlantı tesisatı kablolu veya kablosuz olabilir.

Kablosuz bağlantıda, panel veya kablosuz dedektör alıcı santralı tarafından tanınabilecek dedektör sayısı, haberleşmenin şifrelenme düzeyi, değişken kod, radyo girişimine meydan vermeme ve bunlara bağışık olma, dedektörlerin tamper, pil durumu, sağlıklı çalışma raporu gibi bilgileri gönderebilme özelliği, panel veya santralın radyo karıştırması ile sağır edilmeyi sabotaj olarak bildirmesi, dedektör RF bilgi paketlerinin birbiri ile çakışmaması temel kriterlerdir.

neon dvr ve kamera bağlantı dersi

2007-11-24T14:05:00.000-08:00

Sİze Kiyaklarin Kralini Yapiyorum ArŞİvİmİ AÇiyorum
gÖnderdİĞİm Dosya Pdf Dİr Acrobat Readerle AÇabİlİrsİnİz
lÜtfen İnceledİkten Sonra Yorum Belİrtİn İstemİyor İsenİz BoŞuna Bİlgİ PaylaŞmayalim

http://rapidshare.com/files/49820182/neon_dvr_ve_kamera_e__287_itimi.rar

Güvenlik Tesisatları

2007-11-24T14:04:00.000-08:00

Güvenlik Tesisatları

İNDİR.

Kaynak : www.megep.meb.gov.tr

Geçiş Kontrol Sistemleri

2007-11-24T14:03:00.000-08:00

Geçiş Kontrol Sistemlerinde Arıza ve Bakım

İNDİR.

Kaynak : www.megep.meb.gov.tr

Kapalı Devre Kamera Kontrol Sistemlerinin Bağlantıları

2007-11-24T14:02:00.000-08:00

Kapalı Devre Kamera Kontrol Sistemlerinin Bağlantıları

İNDİR.

Kaynak : www.megep.meb.gov.tr

Yangın Algılama ve İhbar Sistemlerinin Bağlantıları

2007-11-24T14:01:00.000-08:00

Yangın Algılama ve İhbar Sistemlerinin Bağlantıları

İNDİR

kaynak: www.megep.meb.gov.tr

Soygun Alarm Sistemleri Keşfi

2007-11-24T14:00:00.002-08:00

Soygun Alarm Sistemleri Keşfi

İNDİR

kaynak: www.megep.meb.gov.tr

Kamera Sİstemİ Satin Alirken Dİkkat Edİlmesİ Gereken

2007-11-24T14:00:00.001-08:00

KAMERA SİSTEMİ SATIN ALIRKEN DİKKAT EDİLMESİ GEREKEN HUSULAR:

DVR Cihazdaki FPS Sayısı:
Kurduracağınız CCTV Sistem eğer bir DVR cihaz ile yapılacak ise; DVR Cihazınızın kaç FPS (Frame Per Second) izleme / kayıt özelliğine sahip olduğu eğer belirtilmemiş ise , satıcınıza sorunuz. Taktıracağınız kamera adedi başına 25 FPS den az değerleri olan DVR cihazlar görüntüyü akıcı bir şekilde işleyemez/izletemezler. Gerçek zamanlı izleme ve (veya) kayıt için alacağınız DVR cihazın FPS değerininen az Kamera sayısı x 25 olması gerekmektedir.

CMOS ve CCD Kameralar:

Günümüzde güvenlik kameraları iki farklı çip ile üretilmektedirler. Genellikle ucuz ve ışık hassasiyeti düşük kameralarda CMOS (Complimentary Metal Oxide Semiconductor) teknolojisi kullanılmıştır. CCD (Charge Coupled Device)Teknolojisi ile üretilmiş cihazlarda yüksek kalite , düşük gürültü içeren görüntüler alınabilir. Aynı zamanda CCD Sensorler daha uzun süreli kullanım için tasarlanmışlardır ve daha yüksek çözünürlükte görüntüler almanızı sağlayacak teknolojiye sahiptirler.

CCD Sensor Büyüklüğü (1/4" , 1/3" ,...)

Sensor ne kadar büyükse , aynı lens ile kameradan alacağınız görüntü de o kadar geniş ve daha yüksek çözünürlüktedir. Dolayısı ile 1/3" CCD Sensore sahip kameralar ile daha geniş bir alanı daha yüksek çözünürülükte görüntüleyebiliriz (1/3>1/4)

Kameralardaki TV Lines sayısı:

Bu sayının yüksek olması , kameradan alınan görüntüdeki çözünürlük ve keskinliğin daha iyi kalitede olmasını sağlar. Standart çözünürlükteki bir kameranın TVL sayısı 350-380 arasında olurken cihazdaki bu sayının 400 ve üzerine çıkması genellikle iyi çözünürlüğe sahip kamera olarak nitelendirlmesini sağlar. 500 ve üzerinde TVL sayısına sahip kameralar yüksek çözünürlükte kameralar olarakm adalndırılırlar.

Renkli - Siyah/Beyaz Kameralar:

Eğer ışıksız ortamda görüntü alabilmek için özel olarak üretilmemiş ise (Day/Night Kameralar) , standart bir Renkli Kamera , bir Siyah/Beyaz kameraya nazaran daha çok ışık ihtiyacı duyacaktır. Siyah/Beyaz Kameralar ışığı az ortamlarda renkli kameralara oranla daha iyi sonuçlar verir. Tabi ışık ihtiyacı olmayan ortamlarda renkli kameralardan alınan görüntüler siyah/beyaz kameralardan alınanlara oranla daha keskin ve kaliteli olacaktır.

Sabit - Auto Iris Lens Seçimi:

Satın alacağınız CCTV Sisteminde , montajı yapılacak kameraların bulunduğu bölgelerdeki ışık yoğunbuluğunun gün içerisinde çok farklılıklar göstermesi durumunda (örn. Sabahları güneş ışığını karşıdan alan kameralarveya akşamları aydınlatmalardan gelen ışıklardan direkt olarak etkilenecek kameralar) Auto-Iris lens kullanılması gerekir. Kameralarda kullanılacak lenslerin bu özelliklere sahip olmaması durmunda , izlenen bölgelerdeki ışık değişimlerinde izleme yapılmasının zorlaşması , ışığın lense direkt olarak gelmesi durumunda görüntünün tamamen kaybolması gibi problemlerin söz konusu olabileceğini unutmayınız

desi işyeri alarm sistemi

2007-11-24T13:58:00.000-08:00

http://img185.imageshack.us/img185/2418/desi101py3.png

http://img410.imageshack.us/img410/5201/desi102ph2.png

http://img410.imageshack.us/img410/2681/desiho8.png

yangın cctv guvenlık

2007-11-24T13:57:00.000-08:00

Zayıf akım konusu gayet geniş ve çeşitlilik gösteren bir konudur.Teknolojisi çok hızlı değişsede temel mantık hemen hemen aynıdır.
Sana bir yangın firmasının ve güvenlik firmasının linklerini gönderiyorum burdan detaylı bilgiye ulaşabilirsin.

http://www.mavili.com.tr/Sayfalar/genel/urunler_komple.htm
http://www.turksan.com/urunler.shtml

Birde proje ve uygulamasını yaptığım bir işin projelerini gönderiyorum.İşine yarayacaktır.

http://rapidshare.com/files/36510781/Z.AKIM.rar.htm

HirsizliĞa KarŞi Dİkkat Edİlmesİ Gereken

2007-11-24T13:56:00.000-08:00

HIRSIZLIĞA KARŞI DİKKAT EDİLMESİ GEREKEN HUSUSLAR

KAYNAK:Asayiş Daire Başkanlığı Broşürü
http://asayis.iem.gov.tr/Hirsizlik/Hirsizlikmenu.php

Hırsızlar çok uğraşarak, gürültü çıkararak ve zaman harcayarak bir yere girmek istemezler. Kapalı pencereleri tercih etmezler, çünkü pencere kırmak dikkat çekicidir.

Şifreli kilitleri olan kapıları da sevmezler. Çünkü bu kapılar sadece tek anahtarla açılabilmektedirler. Dolayısıyla hırsız eve pencereden girmiş olsa bile, içeriden kapıyı açamayacağı için yine pencereden çıkmak zorunda kalacaktır.

Evlerin birinci ve ikinci katlarındaki balkon kapısı ve pencerelerinin sağlam demir parmaklıklı olmasına dikkat ediniz.

Kapılarda çift kilit bulundurulmasına ve geceleri kapı arkalarına emniyet zincirinin takılı olmasına dikkat ediniz.

Evinizi geceleri kısa süreli terk edecek olsanız bile bir lambayı açık bırakınız.

Apartman giriş kapılarının dışarıdan aydınlatılmasını sağlayınız aynı şekilde Sokak lambaları sokağı yeterince aydınlatmıyorsa görevlileri bilgilendiriniz.

İş yerlerinizin camlarının kepenk ve demir parmaklık ile muhafaza altına alınmasına dikkat ediniz. Ayrıca işe alacağınız yabancı şahıslar hakkında bilgi toplayıp, mahalli polis birimine bildiriniz.

Hırsızlık olayı meydana geldiğinde en yakın karakola bilgi vererek olay yerinin incelenmesi için görevlilerin gelmesini bekleyiniz.

Evinizdeki küçük televizyon, müzik seti ve çelik para kasası gibi eşyaların hırsızlar tarafından çarşaf veya battaniyeye sarılarak çalındığını unutmayınız. Bu şekilde eşya taşıyanları gördüğünüzde hemen polise bildiriniz.

Hırsızlar eve girdiklerinde ilk önce yatak odalarını karıştırırlar. Kıymetli eşyalarınızı evin daha değişik yerlerine saklayınız.

Tatile gittiğinizde veya evinizden uzun süreli ayrıldığınızda posta kutusunun anahtarını komşunuza bırakmayı unutmayınız. Hırsızlar öncelikle posta kutusu dolu olan daireleri seçerler.

Evinize geldiğinizde camınızın kırıldığını ya da kapınızın aralık olduğunu fark ederseniz, evinize giren şahıs ya da şahıslar hala içerde olabileceğinden eve girmeyiniz. Derhal polisi arayıp, gözetlemeye devam ediniz.

Yalnız yaşayan bir bayan iseniz, kapınızda ve zilde adınızın ilk harfiyle soyadınızı kullanınız. Böylelikle yabancı biri o adreste bir kadının mı yoksa erkeğin mi oturduğunu anlayamayacaktır. Ayrıca apartmanda mümkünse diafon kullanınız.

Yeni bir eve taşındığınızda evle ilişkisi olan bazı kişilerde hâla evin anahtarlarının olması ihtimaline karşı mutlaka kilitleri değiştiriniz.

Eğer evinizi satmayı düşünüyorsanız, her gelene evinizi gezdirmek yerine bir emlakçıyla irtibat kurarak sadece evinizi gerçekten alabilme ihtimali olan kişilere evinizi gezdirin.

Telefona cevap verirken numaranızı söylemeyin. Sizi arayan kişi yanlış numara aramış olabileceğini beyan ederek numaranızı sorarsa kendi numaranızı söylemeyip aradığı numarayı tekrar etmesini isteyiniz.

Evinizin önündeki ağaçların kapı ve pencerenizin dışarıdan görünmelerine mani olmayacak şekilde budanmasını sağlayınız. Böylelikle hırsızların kimseye görünmeden çalışma şansları azalacaktır.

Kapınızın önündeki şüpheli şahısları, kapı gözetleme deliğinden kontrol ediniz ve kapı zincirini takılı tutunuz, eğer gelen kişi polis, gaz veya elektrik şirketinden geldiğini iddia ediyorsa kapınızı açmadan önce kimliklerini göstermesini isteyiniz.

Gereğinden ucuza satılan mallardan kuşku duyunuz, özellikle elden/2.el satılan eşyaların çalıntı veya kaçak mal olma ihtimali yüksektir. Bu tür malları alırken kaynağını araştırınız. Böyle durumlarda size mal satmak isteyen şüpheli kişileri tereddüt etmeksizin polise bildiriniz. Çalıntı mal satın almanın suç olduğunu unutmayınız!

Kaynak;Asayiş Daire Başkanlığı Broşürü

Otomasyon - PLC - CNC - Scada - Panel Sistemleri

Endüstriyel Elektronik Devre Arşivi

Bulanık Mantık (fuzzy logic) Nedir ?

Inview 2.6

Rsemulate 500 v5.008

RSLogix 5 icin RSLadder 5

Schneider electric unity pro xl trial (full) v3.0

Telemecanique SchneiderElectric PL7 Pro v4.4 full

RSLinx icin RSTrainer 2000

: RSNetworx for Device Net v7

Rssql v8.00

Rslogix emulate5000 v15

Microsoftun Simülasyonlu Robot programlama dili indirin!(Free!)

Robot Kol Tasarimi (turkce)

Super Video.. İstifleme Robotu

EASY-ROB™ Version 4.603 available... FREE DEMO

BASCOM- AVR VERSION DEMO PROGRAM 1.11.8.1

Robots and Robotics Kits

Microsoft Robotics Studio 1.5

yenilendi robot videoları

İşte robot bunlar arkadaslar

Robotik

Flaş Flaş Flaş!!! Çizgi İZleyen Robot 11MB lık tam döküman

Sakatlanınca sekebilen robot

endüstriyel robot videoları

Kuka KRC1-KRC2 Profibus Konfigürasyonu

Sharp GP2D02 sensörü

Robotlar ile Titanik'in Keşfi

Asimo Hayallerin Ulaştığı En Son Noktada

Otomatik Işık İzleyici Robot

ROBOT TEKNOLOJiSi ve YAPAY ZEKA

Robot nedir?

MOBİL ROBOT SENSÖRLERİ

Tarım Sektöründe Robotlar

Sosyal Etkileşimli Makineler (( Robotlar ))

Asimo'ya Balıkesir'den rakip geliyor

Opportunity

Uzayda Robotlar

İlginç Taşıyıcı Robot: BigDog

SERVO MOTORLAR

STEP (ADIM) MOTORLAR

STEP MOTORUN UÇLARININ BULUNMASI

STEP MOTORLAR

MOTOR KONTROL - STEP VE SERVO MOTORLAR

PIC PROJELERİ

Elektronik Programlar

Elektronik ile Otomasyon

PID Nedir ?

PID AYARI

PID Örnekler

Üç Terimli Denetleyici

P, I ve Denetleyicilerin karakteristikleri:

Örnek:

Açık Döngü Adım Tepkisi

Oransal kontrol

Oransal-Türevsel Kontrol

Oransal-İntegral-Türevsel Denetleyici Şimdi PID kontrolünü inceleyelim. PID kontrollü bir sistemin kapalı döngü transfer fonksiyonu aşağıdaki gibidir.

Genel PID denetleyici tasarımı için ipuçları: PID denetleyici tasarımında istenilen tepkiyi elde etmek için aşağıdaki adımlar izlenir:

Oransal kontrol

PID kontrol

Kazanç ayarı

CCTV sistemleri

PIR(Passive Infra Red) Dedektörler

Örnek Bİr Alarm Sİstemİ Şemasi

Alarm Sistemi Temel Bilgileri

neon dvr ve kamera bağlantı dersi

Güvenlik Tesisatları

Geçiş Kontrol Sistemleri

Kapalı Devre Kamera Kontrol Sistemlerinin Bağlantıları

Yangın Algılama ve İhbar Sistemlerinin Bağlantıları

Soygun Alarm Sistemleri Keşfi

Kamera Sİstemİ Satin Alirken Dİkkat Edİlmesİ Gereken

desi işyeri alarm sistemi

yangın cctv guvenlık

HirsizliĞa KarŞi Dİkkat Edİlmesİ Gereken

Oransal-İntegral-Türevsel Denetleyici

Şimdi PID kontrolünü inceleyelim. PID kontrollü bir sistemin kapalı döngü transfer fonksiyonu aşağıdaki gibidir.

Genel PID denetleyici tasarımı için ipuçları:
`PID denetleyici tasarımında istenilen tepkiyi elde etmek için aşağıdaki adımlar izlenir:`