How to teach usage of equipments in a remote laboratory

European Remote Radio Laboratory (ERRL) is an e-learning project for students, teachers and technicians of the universities who will use the very important devices of this laboratory remotely. These devices are very expensive to buy and can be broken easily while they have been using by the people who does not really know how to use them professionally. As a solution we have developed an e-learning system which aims to support the ERRL learners while studying on how to use equipments in the system. The system is developed according to the electronic performance support systems (EPSS) approach. An EPSS is a computer-based, well-structured system which improves the performance of individuals. It is an electronic infrastructure that contains, stores and distributes personal (individual) or corporate knowledge to enable people to reach necessary levels of performance in the fastest possible time and with minimum teaching support of other people. This paper discusses how the content for such a system is developed and how this content is interactively used in the EPSS platform. The technical details of the developed EPSS are also discussed in this study. We believe that this paper will help instructional system designers for designing different alternatives to improve learners' performance. © 2007 IEEE

Teaching usage of equipments in a remote laboratory

Remote laboratories are technologies that aim to increase the effectiveness of educational programs. European Remote Radio Laboratory (ERRL) is an e-learning project for students, teachers and technicians who will use very important devices of a radio frequency laboratory remotely. As a solution we have developed an e-learning system which aims to support the ERRL learners while studying on how to use equipments in the system. The system is developed according to the electronic performance support system (EPSS) approach. An EPSS is a computer-based, well-structured system which improves the performance of individuals. It is an electronic infrastructure that contains, stores and distributes personal (individual) or corporate knowledge to enable people to reach necessary levels of performance in the fastest possible time and with minimum teaching support of other people. This paper discusses how the content for such a system is developed and how this content is interactively used in the EPSS platform. The technical details of the developed EPSS are also discussed in this study. We believe that this paper will help instructional system designers for designing different alternatives to improve learners' performance

FV sistemlerin gerçek ve matematiksel model verilerinin karşılaştırılarak bulanık mantık ile performans takibinin yapılması

2019 Innovations in Intelligent Systems and Applications Conference, ASYU 2019 -- 31 October 2019 through 2 November 2019 -- -- 156545Today, photovoltaic (PV) systems are widely used to produce electricity from the sun, which has the greatest potential among renewable energy sources. However, the mathematical correct modeling is very important to develop, plan and use under optimal conditions of green, long-lasting, high-efficiency and low-cost PV systems, which are alternatives to traditional energy generation methods. This project is based on the development of an autonomous system for the creation of a mathematical model of the electrical equivalent circuit of the prototype PV module and the instantaneously monitoring of the performance of this PV module. To test the mathematical model created in this project, the power values were obtained and compared for the reference PV module under laboratory conditions and the accuracy of the created model was tested. In this project, the warning mechanism has been developed in case of any problems with performance monitoring of the prototype PV module system installed by using fuzzy logic. The project aims to ensure that PV systems work in a long time with high efficiency and thus support our country's energy requirement. © 2019 IEEE.Yenilenebilir enerji kaynakları içerisinde en büyük potansiyele sahip olan güneşten elektrik üretmek için günümüzde fotovoltaik (FV) sistemler yaygın olarak kullanılmaktadır. Ancak, geleneksel enerji üretme yöntemlerine alternatif olan çevreci, uzun ömürlü, yüksek verimli ve düşük maliyetli FV sistemlerin geliştirilebilmesi, planlanması ve optimum koşullarda kullanılabilmesi için matematiksel olarak da doğru modellenmesi çok önemlidir. Bu proje, prototip FV modülün elektriksel eşdeğer devresinin matematiksel modelinin oluşturulması ve FV performansının anlık olarak takip edilebilmesi için otonom bir sistemin geliştirilmesine dayanmaktadır. Proje kapsamında atmosferik parametrelerin takibi için bir meteoroloji istasyonu kurulmuş, aynı zamanda FV modül performansının anlık olarak takip edildiği bir donanım geliştirilmiştir. Projede oluşturulan matematiksel modelin test edilmesi için laboratuvar şartlarında örnek FV modül için güç değerleri alınıp karşılaştırılmış ve doğruluğu test edilmiştir. Projede bulanık mantık ile kurulu FV sistemin performans takibi gerçekleştirilmiş herhangi bir sorun halinde uyarı mekanızması geliştirilmiştir. Bu Proje FV sistemlerin uzun süreli yüksek verimlilikte çalışmasını böylece ülkemizin enerji ihtiyacına destek olmasını amaçlar

Global güneş radyasyonunun YSA ve BMSDUA kullanarak tahmin edilmesi

2019 Innovations in Intelligent Systems and Applications Conference, ASYU 2019 -- 31 October 2019 through 2 November 2019 -- -- 156545Solar energy has the greatest potential among the energy sources available in the world and it is clean and universal energy source. The first parameter that should be determined carefully when planning systems based on solar energy is the solar radiation value. The solar radiation values obtained from ground observations can be estimated with various software models. Especially, estimation models designed using emerging computer technology have ease of use and accuracy. In this study, the well-known artificial intelligence techniques such as artificial neural network (ANN) and adaptive neuro-fuzzy inference system (ANFIS) are used to estimate solar radiation. The analysis of solar radiation requires complex, lengthy and time consuming procedures and artificial intelligence techniques such as ANN and ANFIS eliminate great effort and time. A system that measures atmospheric data such as light, temperature and humidity using sensors is designed and for this study, measurements were made for over a month. The atmospheric data obtained from the climatic conditions of the province of Karaman and the surface solar radiation values measured using the Pyranometer are utilized to construct these models. As a result of testing the constructed models, the ANFIS model is found to be more successful than ANN. © 2019 IEEE.Dünyada var olan enerji kaynakları arasında en büyük potansiyele sahip, temiz ve herkesin kullandığı enerji kaynağı güneştir. Güneş enerjisinden yararlanarak oluşturulacak bütün sistemlerin planlanmasında çok dikkatli belirlenmesi gereken ilk parametre güneş enerjisi radyasyon değeridir. Direk yer gözlemlerinden elde edilebilen güneş radyasyon değerleri aynı zamanda çeşitli modellerle de tahmin edilebilmektedir. Özellikle gelişen programlama dillerinden faydalanarak yapılan tahmin modelleri istenilen noktada ve kullanım kolaylığı sağladığı için oldukça avantajlıdır. Bu çalışmada yapay sinir ağları (YSA) ve bulanık mantık sistemine dayalı uyarlanır ağlar (BMSDUA) yapay zekâ teknikleri kullanılarak güneş radyasyonunu tahmini yapılmıştır. Karaman iklim koşullarında elde edilen atmosferik veriler ve Pyranometre kullanılarak ölçülen yeryüzü güneş radyasyon değerleri bu modellerin oluşturulmasında ve test edilmesinde kullanılmıştır. Atmosferik veriler dış atmosfer şartlarında ışık, sıcaklık ve nem sensörleri kullanılarak tasarlanan sistem üzerinden ölçülmüştür. Bir aylık verilerin analiz sonuçlarına göre güneş radyasyonunun tahmin edilmesinde BMSDUA modelinin YSA nodeline göre daha iyi bir model olduğu belirlenmiştir. Oluşturulan yeni modelin Ortalama Sapma Hata (OSH) 0.00938 ve Kök Ortalama Kare Hata (KOKH) hata değerinin 0.09430 olduğu bulunmuştur. Kullanılan veri setinin genişletilmesi durumunda hesaplanan hata değerinin düşeceği öngörülmektedir. Bu çalışma ileride geliştirilerek oluşturulan yeni modelllerin geliştirilmesine katkı sağlayacak ve farklı bölgelerde daha fazla veri setleri ile test edilebilecektir