Yapay Sinir Ağları Kullanarak İkili ve Üçlü Büküm Makinaların Ürettiği CAT 6A U/FTP Kabloların Parametrelerinin Tahmini ve Tahmin Edilen Sonuçların Karşılaştırılması

Prediction of CAT 6A U/FTP Cable Parameters Produced by Double Twist and Triple Twist machines Using Artificial Neural Networks, and Comparison of the Predicted Results

Özet

Data kablolarının frekans bağımlılıklarından ve üretim süreçlerindeki değişkenlerden dolayı modellenmeleri oldukça zordur. İstenilen Data kablosu parametrelerini elde etmek için üretimde yaygınca deneme ve yanılma yöntemleri kullanılır. Her bir denemenin ayrı bir masrafı olmakta ve her bir kablo üretimi ayrı bir üretim zamanı gerektirmektedir. Yapay Sinir Ağlarının (YSA) CAT 6A U/FTP data kablolarının karakteristik empedans, yakın-uç çapraz-atlama gürültüsü (NEXT) ve Dönüş Kaybı (RL) gibi parametrelerini iyi bir şekilde tahmin edebildikleri son zamanlarda yapılan bir çalışmada gösterilmiştir. CAT 6A U/FTP data kablosu üretiminde kullanılan farklı tipte makinalar; İkili büküm (Double Twist) ve Üçlü büküm (Triple Twist) makinaları mevcuttur. YSA’larının data kablosu parametrelerinin tahmin başarımı kullanılan makine tipine göre değişebilir. Bu çalışmada YSA’ların İkili büküm (Double Twist) ve Üçlü büküm makinalarında üretilen CAT 6A U/FTP data kablolarının karakteristik empedans, yakın-uç çapraz-atlama gürültüsü (NEXT) ve Dönüş Kaybı (RL) gibi parametrelerini tahmin başarımı MATLABTM’in NNTool paket programı kullanılarak incelenmiştir. YSA’ların İkili büküm makinası tarafından kullanılan kablo parametrelerini daha hassas bir şekilde tahmin ettiği görülmüştür.

Abstract

Data cables are hard to model due to their frequency dependent parameters and manufacturing process variables. In order to obtain the desired cable parameters, commonly trial and error methods in production are used. Every trail has an associated cost and requires a production time. In a recent study, it is shown that Artificial Neural Networks (ANNs) are able to predict parameters of CAT 6A U/FTP cable such as Characteristic impedance, Near-end cross-talk (NEXT) and Return loss (RL) well. There are different types of machines used in manufacturing CAT 6A U/FTP Data cables; Double Twist and Triple Twist machines. The performance of the ANN’s parameter prediction change with the machine type used in manufacturing process. In this study, using MATLABTM’s NNTool toolbox, the performance of the ANN’s prediction of parameters such as impedance, NEXT and Return Loss (RL) are examined for the Double Twist and Triple Twist machines. It has been found that the ANNs are able to predict the cable parameters manufactured with the Double Twist machine more accurately.