Gömülü sistemler kullanılarak DC motor milinin kontrolünün gerçekleştirilmesi

Abstract

Bilimsel ve endüstriyel olarak biyomedikal sinyallerin işlenmesi uygulamaları popüler bir alan kazanmış durumdadır, bu sinyaller içinden en popüler kullanılanı ise EMG (Elektromiyografi) sinyalleridir. Bu sinyaller sinir ve kas sinyallerinin elektriksel potansiyelleridir. Bu sinyaller kullanılarak birçok alanda uygulama ve çalışma mevcuttur. Bu çalışmalarda EMG sinyallerinin genliklerinin düşük ve gürültülü olmasından dolayı bazı ön işlemelerden geçirilip literatürde önerilen öznitelik çıkarım yöntemleri uygulanarak kullanılır. Sınıflandırma yöntemleri kullanılarak ise doğruluğu arttırılır. Bu çalışmada da EMG sinyalleri tek koldan el açma ve el kapama hareketleri olarak alınıp işlenip, YSA (Yapay Sinir Ağları) ve bulanık mantık sınıflandırma yöntemleriyle sınıflandırıldı. Sınıflandırılan sinyaller bilgisayar vasıtası ile bir silecek mekanizmasına aktarıldı ve mekanizmanın el açma-el kapama hareketleriyle çalışması kontrol edildi.

Processing biomedical signals applications as scientific and industrial have popular domain, most popular signals are EMG signals. These signals are electrical potentials of nerve and muscle signals. There are applications and studies at many fields by using these signals. At these studies doing some preprocessing and using by applying attribute extraction methods as proposing in the literature because EMG signals's amplitude being low and noisy. The accuracy is increased by using classification methods. In this study, processes EMG signals as hand opening and hand closing at single handed, classified with Artificial Neural Networks (ANN) and fuzzy logic classification methods. The categorized signals transferred to the wiper mechanism by computer and checked operation of the mechanism by hand opening and hand closing movements.