No abstract

Bu çalışmada aynı yol şartlarında 2 farklı sürücü tarafından kaydedilen sürüş verileri kullanılarak sürücülerin sürüş karakteristikleri irdelenmiştir. Akıllı telefonların ivme ölçer sensörü ve GPS işareti üzerinden kaydedilen veriler bilgisayar ortamında işaret işleme yöntemleri ile incelenmiştir. Sürüş karakteristikleri, sürücünün şerit değiştirme eğilimi, hız, ivme, fren yapma gibi parametreler göz önüne alınarak oluşturulmuştur. Çalışma sonucunda yol ve trafik şartları aynı olmasına rağmen sürüş karakteristiklerinin nasıl değişkenlik gösterebileceği ortaya konulmuştur. Kaydedilen veriler üzerinde karşılaştırmalı analizler gerçekleştirilmiştir. Elde edilen analizler sürücünün risk maliyeti, karbon emisyonu ve benzeri parametrelerin oluşturulmasında kullanılabilmektedir.

Yüksek gerilim elektrik tesislerindeki kablolarda meydana gelen arızaların büyük bir kısmı, kısmi boşalma kaynaklı yalıtım sorunlarından oluşmaktadır. Bu tür arızalar, genellikle kablolar üzerindeki montaj kusurlarından, nadir olarak da üretim hatalarından kaynaklanmaktadır. Bu çalışmada, yüksek ve orta gerilim sistemlerinde kullanılan çapraz bağlı polietilen yer altı kabloları (XLPE) üzerindeki kusurların konumlarının belirlenmesi amacıyla, bir dizi deneysel çalışmalar gerçekleştirilmiştir. Laboratuvar ortamında, farklı mesafelerde kusurları bulunan aynı türde XLPE kablo numunelerine aynı orta gerilim seviyesinde gerilim belirli periyotlarda uygulanmış ve elde edilen kısmi boşalma sinyalleri zaman serisi olarak dijital ortama kaydedilmiştir. Kaydedilen veriler k En Yakın Komşuluklar (k-NN) yöntemiyle sınıflandırılmış ve sınıflandırma doğrulukları, veri azaltma yöntemi ile analiz edilmiştir. Veri azaltmadaki amaç, pek çok farklı ölçüm frekansında modelin doğru sınıflandırmalar yapabildiğini gözlemlemek ve daha düşük frekans bandında çalışan cihazlarla yapılacak ölçümlerin doğruluğunu test etmektir. Sonuçlar k-NN yönteminin, kısmi boşalma sinyallerinin incelenmesinde yüksek oranda başarılı sonuçlar verdiğini göstermekte ve verilerin büyük oranda azaltılmasının, istatistiksel öznitelikler kullanıldığında, sınıflandırma doğruluğunu etkilemediğini göstermektedir.

Considering the role of drivers in traffic, it is an important advantage to know the driver characteristics in advance. Taking this characteristic into consideration, the driver can be warned socially and economically. In this study, taking into account this situation, driving characteristics are removed within certain drivers and the drivers are divided into two classes as calm and aggressive. The data recorded via the smartphone is used directly when classification. By applying Markov process method to the data, the drives are classified with 73% accuracy.

Partial discharge (PD) is a very critical phenomenon for high voltage engineering. Accurate measurements and detailed analysis of PD's are necessary to have a reliable electrical system. Therefore, the aim of obtaining graphics of PD signals is to visualize PD's to solve and analyze trend points. Unfiltered and scattered partial discharge signals cause false observations even though these are rigorously measured and calculated. Conventional graphic obtaining methods have some drawbacks, such as ignoring intensity areas that are significant to identify trend areas, misrepresenting the sequential partial discharge signals following each other, and causing high costs. In this sense, this paper proposes an improved and practical method using a multi-paradigm numerical computing programming language without needing expensive methods and tools. High voltage power cables are tested in the laboratory to record digital time-based PD signals. The experimentally measured PD data are converted into 2D and 3D graphics with the proposed technique. In this context, 2D and 3D graphics are compared, and the process of creating 3D graphics is explained. Consequently, the data becomes easy to understand and define with 3D graphics obtained using the method.