PIC mikrodenetleyici ile yapay sinir ağı donanım modeli

Abstract

PIC MİKRODENETLEYİCİ İLE YAPAY SİNİR AĞI DONANIM MODÜLÜ Yapay sinir ağları (YSA) bir çok alanda akıllı çözüm gerektiren problemler üzerinde başarıyla uygulanmaktadır. Özellikle karmaşık sınıflandırma ve doğrusal olmayan modeller için problemler üzerinde etkin çözümler sağlayan bir yaklaşım olarak güncelliğini korumaktadır. YSA gelişim sürecine bakıldığında, programlama yoluyla bilgisayar ortamında gerçekleştirilen uygulamalar yanında, özel elektronik YSA donanımları ile çözümler oluşturma çalışmalarınında hızla geliştiğini görmekteyiz. Bu alandaki çalışmalar sonucu çoğunlukla bilgisayara göre daha yüksek maliyet taşıyan ve genel amaçlı YSA çipleri üretilmiştir. Bu tez çalışmasında, PIC denetleyici tabanlı bir elektronik YSA donanımı gerçekleştirilmiştir. Etkin uygulamalarda gerekli olan sürekli değerler ile çalışma göz önünde bulundurularak, YSA donanımı Analog giriş/ çıkış özelliğine yönelik olarak tasarlanmıştır. Uygulamada temel zorlukları taşıyan tamamen Analog elemanlar ile tasarım yerine, bu çalışmada sayısal kontrollü ve Analog veri işleyen bir YSA modeli gerçekleştirilmiştir. Tasarlanan YSA donanımı eğitilmiş bir YSA yapısının gerçek donanımsal uygulamaya aktarılmasını sağlamaktadır. Yapısal çalışmada tekli ve çoklu mikrodenetleyici yapısı ile gerçekleştirilen alternatif YSA donanımları üretilmiştir. Çoklu mikrodenetleyici YSA yapısı, artan hücre sayısına karşılık hızlı veri işlemeyi hedef alan bir çözüm olarak oluşturulmuştur. Tasarlanan YSA donanımının test edilmesi amacıyla iki uygulama gerçekleştirilmiştir. İlk uygulamada farklı giriş fonksiyonlarına karşılık doğrusal bir çıkış fonksiyonu üretme problemi temel alınmıştır. İkinci uygulamada ise bir DC motorun basit kontrolüne yönelik bir YSA kontrolcü oluşturularak, YSA donanımının işleyişi gözlenmiştir. Deneysel çalışmalar, üretilen YSA donanım modülünün başarılı sonuçlar ürettiğini göstermektedir. Tasarlanan donanım, çok yüksek hücre sayısı ve hız gerektirmeyen YSA problemlerinde kullanılabilecek bir uygulama alt yapısı sağlanmaktadır.ARTIFICIAL NEURAL NETWORK HARDWARE MODULE USING PIC MICROCONTROLLERS Artificial Neural Networks(ANN) are being used succecfully in wide range of area especially for the solution of problems such as classifying and linearization. Fistly, ANN’s are implemented using computers programs but according to developments in semiconductor technology and the advantages of analog hardware attract more attention to the analog neural networks. As a result of researchs, neural chips which are expensive than PC, are produced. In this thesis, a PIC microcontroller based electronic ANN hardware has been implemented. The hardware is designed to allow analog input and output because most applications in real world use analog signals. Digitally controllable analog processing hardware was chosen because it is very difficult to implement ANN hardware using analog components. For this study, two different hardware module is designed. First hardware include one PIC microcontroller the other one include multi PIC so the second one is expandable. Expandable architecture provide more speed and more processing capability to the hardware. In order to test the designed hardware two different application have been done. First application is linearization of three nonlinear function. Second application is controlling a DC motor. Experimental studies have shown that designed ANN hardware has good results. This hardware is suitable for applications that needs not so much neuron and speed .