Dergiler / Konya Journal of Engineering Sciences / 2017 / Cilt: 5 Sayı: 2
HHO HÜCRE PERFORMANSININ BULANIK MANTIK YÖNTEMİ İLE BELİRLENMESİ
- Sayfa
- 112–123
- DOI
- —
Özet
Bu çalışmada, Hidroksi (HHO) hücre performansları, kural tabanlı Mamdani tipi bulanıkmodelleme tekniği ile gerilim, akım ve sıcaklık parametreleri bakımından modellenmiştir. Girişparametreleri plaka sayısı ve zaman (t), çıkış parametreleri gerilim (V), akım (A) ve sıcaklık (oC); KuralTabanlı Mamdani Tip Bulanık Mantık (KTMTBM) tarafından tanımlanmıştır. Giriş ve çıkışparametrelerinin sayısal verileri bulanıklaştırmıştır. Bunlar; çok çok düşük (L1), çok düşük (L2), düşük(L3), negatif orta (L4), orta (L5), pozitif orta (L6), yüksek (L7), çok yüksek (L8) ve çok çok yüksek (L9)’dır.Bu sistem için 2 giriş değeri bulunmakta ve her bir çıkış değeri için 9x9 matrisinden 81 kural olmaküzere toplam 243 kural elde edilmiştir. Sistemin girişi ile çıkışı arasındaki ilişkiyi tanımlayan ve bulanıkmantık denetleyicinin davranışlarını tespit eden denetim kurallarının bir sonucu olarak, deneyselçalışmadan elde edilen her bir değer aynı zamanda bulanık mantık ile belirlenmiştir. Bulanık mantıkyöntemiyle oluşturulan modelden elde edilen sonuçlar ile deneysel çalışmada tespit edilen sonuçlardeterminasyon katsayısı yöntemi (R2) kullanılarak karşılaştırılmıştır. R2 yönteminde, voltaj, akım vesıcaklık için sırasıyla %98,29; %99,5; %96,47 değerleri tespit edilmiştir.Ayrıca, deneysel çalışmadayapılmamış değerler BM modeli sayesinde tahmin edilmiştir. Bu çalışma, HHO hücresininperformansının belirlenmesinde, bulanık mantık yönteminin başarıyla uygulanabildiğini göstermiştir.
Abstract
In this study, hydroxy (HHO) dry cell performances in terms of voltage, current andtemperature were modeled with Rule-Based Mamdani-Type Fuzzy (RBMTF) modeling technique. Inputparameters combination and time; output parameters voltage, current, temperature were described byRBMTF. Numerical parameters of input and output variables were fuzzificated as linguistic variables:very very low (L1), very low (L2), low (L3), negative medium (L4), medium (L5), positive medium (L6),high (L7), very high (L8) and very very high (L9) linguistic classes. In this system, there are 2 inputs and81 rules for the every output of 9x9 matrix and totally 81x3=243 rules are generated. Hereafter the rules,which are used to detect the behavior of the fuzzy logic controller and the relationship between system’sinput and output, are determined. As a result of these rules, every value obtained from the experimentalstudy is also determined by fuzzy logic too. The comparison between experimental data and RBMTF isdone by using coefficient of multiple determination (R2). Also, unperformed experiments are predictedwith RBMTF. This study indicated that RBMTF can be successfully used for the specification HHO drycell performances.