Yazar "Çeven, Süleyman" seçeneğine göre listele

Listeleniyor 1 - 2 / 2
  • Küçük Resim Yok
    Öğe
    Elektrikli araçlar için zeki elektronik denetim ünitesi tasarımı ve gerçekleştirilmesi
    (Karabük Üniversitesi, 2017) Çeven, Süleyman; Bayır, Raif
    Batarya Elektrikli Araçlar (BEA) günümüzde yaygın olarak kullanılmaktadır. Bu araçların en önemli sorunları gidebileceği menzil ve sınırlı enerji kapasitelerine sahip olmalarıdır. BEA'ların enerjiyi verimli kullanmaları çok önemlidir. Bu çalışmada BEA'nın güç depolayan sistemleri ve güç tüketen sistemlerine ait durumlar gerçek zamanlı olarak zeki denetimli Elektronik Kontrol Ünitesi (EKÜ) ile izlenmektedir. EKÜ, BEA için sürüş modu ve araç menzilini gerçek zamanlı tahmin etmektedir. Gerçekleştirilen EKÜ bir elektrikli golf aracı üzerinde test edilmiştir. BEA'ya ait tüm sistem parametreleri CAN (Controller Area Network) haberleşmesi ile EKÜ'ye aktarılmaktadır. BEA için en uygun sürüş modu ve menzil tahminini Bulanık Mantık Sınıflandırıcısı (BMS) ile gerçek zamanlı olarak yapılmaktadır. Aynı zamanda EKÜ'nün BMS çıkışı CAN haberleşmesi kullanılarak BEA nın ilgili alt sistemlerine iletilmektedir. BEA için geliştirilen EKÜ sayesinde araç kullanıcısına aracın en verimli şekilde kullanılması için uygun sürüş modu önerisi yapılmaktadır. Araç sürücüsü için ekonomik sürüş, normal sürüş ve sportif sürüş seçeneklerini önermektedir. Ayrıca tercih edilen sürüş moduna göre aracın gidebileceği menzil sürücüye gerçek zamanlı olarak bildirilmektedir. Geliştirilen EKÜ ile aracın daha uzun mesafelere gidebilmesi sağlanmaktadır.
  • Küçük Resim Yok
    Öğe
    Hardware-in-the-loop based state of charge estimation for li-ion batteries using multilayer perceptron
    (2020) Çeven, Süleyman; Bayır, Raif
    In this study, hardware-in-the-loop based real-time state of charge estimation was performed in Li-Ion batteries, which are widely used in hybrid and battery electric vehicles. The state of charge is estimated on the Li-Ion battery cell that forms the electric vehicle battery system. Multi-layer perceptron approach has been preferred as a method for estimating the battery state of charge. Discharge experiments based on different electrical loads were applied to the Li-Ion battery cell to be used in multilayer perceptron learning processes. An experimental setup has been prepared to perform the discharge process under different electrical loads. In each discharge experiment, battery open circuit voltage, battery discharge current and battery cell temperature parameters were measured and were recorded. By using the data obtained from the experiments on the battery cell, a multilayer perceptron model was created in MATLAB environment. After creating the multilayer perceptron model, the real-time battery state of charge the was estimated at different discharge currents in the experimental setup and the results obtained were evaluated.