Tez No	İndirme	Tez Künye	Durumu
477682		Kalman filtre tabanlı sensör füzyon tekniği kullanılarak su kayıp ve kaçak konum kestirim robotu / Water loss and leak location estimation robot using kalman filter based sensor fusion technique Yazar:ABDULLAH ERHAN AKKAYA Danışman: DOÇ. DR. MUHAMMED FATİH TALU Yer Bilgisi: İnönü Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı Konu:Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol = Computer Engineering and Computer Science and Control Dizin:Hareket sensörleri = Motion sensors ; Kalman filtre = Kalman filter ; İçme suyu şebekeleri = Drinking water networks	Onaylandı Doktora Türkçe 2017 111 s.
Giderek artan insan nüfusu ve yerleşim bölgesi sayısı, suya olan talebi günden güne artırmaktadır. Gelecek nesillerin de içilebilir su kaynaklarından faydalanabilmesi için su tasarrufu gerekmektedir. Suyu korumanın bir yolu boru hatlarında meydana gelen boru çatlakları ve arızalarından kaynaklanan su kayıplarını azaltmaktır. Bu arızaların tespit edilerek mümkün olan en kısa zamanda onarılması, su kaybının yanında gelir kaybının da önlenmesi için oldukça önemlidir. Dağıtım şebekelerinde yüksek maliyete sahip genel onarım işlemleri yerine, arızanın kesin konumunun bulunup sadece o bölgede çalışma yapılması onarım maliyetlerini azaltacaktır. Yüzeysel boru dinleme cihazları bu ihtiyaca bir çözüm olarak görünse de, dış ortam seslerinden etkilendiğinden tercih edilmemektedir. Ayrıca yeraltı su kaçaklarının büyük çoğunluğunun küçük çapta olması, bu kaçakların saptanmasını oldukça zorlaştırmaktadır. Ticari olarak mevcut olan GPS temelli sistemler yüksek maliyetlere sahiptir. Bu tez çalışmasının genel amacı daha küçük çaplı borularda ve GPS sistemine ihtiyaç duymadan çalışabilecek bir kaçak tespit robotu üretmektir. Robot boru içerisinde suyun itme kuvvetiyle hareket etmektedir. Robotun tasarımı, üretimi, kaçak konumu tahmin yazılımları ve test çalışmaları gerçekleştirilmiştir. Robotun boru içerisindeki hareket güzergâhı, atalet sensörü verisinin (jiroskop, ivmeölçer, manyetik alan ölçer) Genişletilmiş Kalman Filtresiyle birlikte kullanımıyla hesaplanmıştır. Genişletilmiş Kalman Filtresi, jiroskop ölçümlerinin kümülatif toplamından elde edilen hatanın düzeltilmesi için jiroskop, ivmeölçer ve manyetik alan sensörlerinin füzyonunda kullanılmıştır. Elde edilen kuaterniyon değeri kullanılarak ivmeölçer değeri düzeltilmiş sonrasında ise konum hesaplanmıştır. Kaçak konum tahmini, anlık kaydedilen ses verisindeki tepe noktalara karşılık gelen konumun tespitini içermektedir. Üretilen robot henüz su geçirmez muhafaza içerisine alınmadığından, prototipin test çalışmaları yer üzerinde gerçekleştirilmiştir. Prototip robot kullanılarak farklı hareket senaryoları üzerinde konumu belli olan kaçak bölgelerinin tespiti çalışmaları yapılmıştır. Yapılan çalışmalar neticesinde ortalama 120 metre uzunluğuna sahip bir hat üzerindeki kaçak konumunun ortalama 0,30 metre hatayla tespit edilebildiği görülmüştür. Sonuç olarak, kaçak tespitinin yüksek doğrulukta ve ekonomik bir şekilde yapılabildiği görülmüştür. Konum tahmin yazılımının genelleştirilerek sensör bağımsız hale getirilmesi, robotun sızdırmazlık çalışması ve yapay öğrenme teknikleriyle konum tahminin öğrenilmesi çalışmaları devam etmektedir.
Increasing numbers of human populations and settlement areas are increasing the demand for water day by day. Water saving is needed for future generations to benefit them from potable water resources. One way to protect water is to reduce water losses from pipe cracks and faults that occur in pipelines. It is very important to identify these failures and repair them as soon as possible in order to prevent loss of water as well as loss of revenue. Instead of general repair operations with high costs in distribution networks, finding the exact location of the fault and only working in that area will reduce the repair costs. Superficial pipe listening devices seem to be the solution to this need, but they are not preferred because they are influenced by external sounds. Furthermore, the fact that the majority of the underground leaks are small in size makes it very difficult to detect these leaks. GPS based systems that are commercially available have high costs. The general purpose of this thesis is to produce a leak detection robot that can operate on smaller diameter pipes and without the need for a GPS system. The robot moves by the pushing force of water in the pipe. The robot design, production, leak location estimation software and test works have been carried out. The motion path of the robot in pipe is calculated using the inertia sensor data (gyroscope, accelerometer, magnetometer) in conjunction with the Extended Kalman Filter. The Extended Kalman Filter is used in the fusion of gyroscope, accelerometer and magnetic field sensors to correct the error that obtained from the cumulative sum of the gyroscope measurements. The accelerometer value was corrected using the obtained quaternion value and the position was calculated afterwards. The leaking location estimate includes the corresponding location determination of the peak points in the instant recorded voice data. Since the produced robot is not yet taken into a waterproof housing, the prototype test runs were performed on the ground. The prototype robots were used to detect the leak sites that are located on different motion scenarios. As a result of the studies made, it is seen that the leakage position on a line with an average length of 120 meters can be detected with an average of 0.30 meter error. As a result, it has been found that leak detection can be performed with low cost and high accuracy. The studies of making the position estimation software generalized and sensor independent, the leak proof study of the robot and the learning of the position estimation with artificial learning techniques are still continuing.