BMS Nedir? (Battery Management System)

Elektrikli Araçlarda Batarya Yönetim Sistemleri: Temel Bilgiler

Elektrikli araçlar (EV) günümüzde sürdürülebilir ulaşımın en önemli parçalarından biri haline geldi. Fosil yakıtlara olan bağımlılığı azaltmak ve çevresel etkileri en aza indirmek amacıyla geliştirilen bu araçların kalbi, enerji depolama sistemleridir. Bu sistemlerin merkezinde ise bataryalar yer alır. Ancak bir elektrikli aracın performansını, güvenliğini ve ömrünü belirleyen tek şey bataryanın kendisi değildir. Asıl kilit rolü oynayan, Batarya Yönetim Sistemi (BMS) adı verilen teknolojiktir.

Batarya Yönetim Sistemi Nedir?

Basitçe ifade edecek olursak, Batarya Yönetim Sistemi (BMS), bir elektrikli aracın bataryasını izleyen, kontrol eden ve koruyan bir yazılım-donanım kombinasyonudur. BMS, bataryanın her bir hücresini sürekli olarak izler ve onun sağlıklı bir şekilde çalışmasını sağlar. Elektrikli araçlarda genellikle lityum-iyon bataryalar kullanılır ve bu tür bataryalar hassas bileşenlerdir. Lityum-iyon bataryalar aşırı ısınma, aşırı şarj veya düşük şarj gibi durumlarda zarar görebilir ya da tehlikeli olabilir. İşte burada devreye BMS girer.

BMS'in Temel Görevleri

1. Gerilim İzleme:
   Bir elektrikli aracın bataryası genellikle yüzlerce hücreden oluşur. Her bir hücrenin gerilimi, bataryanın toplam performansını etkileyebilir. BMS, her bir hücrenin gerilimini sürekli izler ve dengesizlikler olduğunda müdahale eder. Örneğin, bazı hücreler fazla şarj olmuşsa, BMS bu hücrelerin şarjını düşürerek tüm bataryayı dengeler.
2. Sıcaklık Kontrolü:
   Aşırı sıcaklık, bataryalar için büyük bir tehdittir. Lityum-iyon bataryalar genellikle 15°C ile 45°C arasında en iyi performans gösterir. BMS, bataryanın sıcaklığını sürekli ölçer ve gerekirse soğutma sistemini aktive eder. Ayrıca, bataryanın soğuk ortamlarda çalışmasını sağlamak için ısıtma sistemlerini de yönetebilir.
3. Şarj ve Deşarj Yönetimi:
   BMS, bataryanın ne kadar şarj olduğunu ve ne kadar enerji harcadığını takip eder. Bu sayede, bataryanın aşırı şarj olmasını veya tamamen boşalmasını engeller. Özellikle aşırı şarj, bataryanın ömrünü kısaltabilir ve güvenlik riski oluşturabilir. BMS, şarj sırasında uygun akım ve gerilim değerlerini ayarlayarak bataryanın uzun ömürlü olmasını sağlar.
4. Güvenlik ve Koruma:
   Elektrikli araçlarda güvenlik her zaman ön plandadır. BMS, bataryanın kısa devre yapmasını, aşırı akım çekmesini veya fiziksel hasar görmesini engellemek için çeşitli koruma mekanizmaları içerir. Örneğin, bir çarpışma durumunda BMS, bataryayı anında devre dışı bırakarak yangın riskini azaltabilir.
5. Veri Kaydı ve İletişim:
   Modern BMS'ler, bataryanın durumuyla ilgili verileri kaydeder ve bu verileri aracın ana bilgisayar sistemine iletir. Böylece sürücüler, aracın ne kadar şarj kaldığını, tahmini menzili ve bataryanın genel sağlık durumunu görebilir. Ayrıca, bu veriler servislerde bakım ve onarım işlemleri için de kullanılır.

Neden BMS Kritik Öneme Sahiptir?

BMS olmadan bir elektrikli aracın güvenli ve verimli bir şekilde çalışması mümkün değildir. Bataryalar, hem pahalı hem de karmaşık bileşenlerdir. Yanlış kullanıldıklarında hem araç sahiplerine maliyet çıkarabilir hem de ciddi güvenlik riskleri yaratabilir. BMS sayesinde:

• Bataryanın ömrü uzar.
• Aracın performansı optimize edilir.
• Güvenlik riskleri minimize edilir.
• Sürüş deneyimi daha sorunsuz hale gelir.

Gelecekteki Gelişmeler

Teknoloji hızla ilerledikçe BMS'ler de daha akıllı hale geliyor. Yapay zeka ve makine öğrenimi gibi teknolojiler, BMS'lerin bataryaların davranışlarını daha iyi tahmin etmesini sağlıyor. Bu sayede, bataryaların ömrü daha da uzatılabilecek ve elektrikli araçların menzilleri artırılabilecek. Ayrıca, gelecekteki BMS'ler, bataryaların yeniden kullanılabilirliğini ve geri dönüşüm süreçlerini de optimize edebilir.

Sonuç

Elektrikli araçlar, modern ulaşımın geleceği için umut vaat ediyor. Ancak bu araçların başarılı olması, yalnızca güçlü motorlar veya aerodinamik tasarımlarla mümkün değil. Bataryaların sağlığı ve performansı, elektrikli araçların kalbinde atar. Batarya Yönetim Sistemleri (BMS), bu kalbin düzenli atmasını sağlayan kilit bir teknolojidir. Üniversite öğrencileri ve yeni mezunlar için, elektrikli araç endüstrisinde kariyer yapmayı düşünenler, BMS gibi temel bileşenleri anlamak, bu alanda fark yaratmanın ilk adımı olacaktır.

Elektrikli araçlar dünyasına adım atmak isteyen herkes için, BMS sadece bir teknoloji değil, aynı zamanda sürdürülebilirliğin ve yenilikçiliğin sembolüdür.

 

Yapay Sinir Ağlarının Temel Bileşeni: Nöronlar

Yapay sinir ağları (YSA), biyolojik sinir sistemlerinin çalışma prensiplerinden esinlenerek geliştirilen ve makine öğrenmesi ile derin öğrenmenin temelini oluşturan matematiksel modellerdir. Bu sistemlerin çekirdeğini ise "nöronlar" oluşturur. Bu yazıda, yapay nöronların yapısı, fonksiyonları ve uygulamaları hakkında detaylı bilgi vereceğiz.

Yapay Nöron Nedir?

Yapay nöronlar, biyolojik nöronları taklit eden matematiksel birimlerdir. Bir yapay nöron genellikle şu bileşenlerden oluşur:

1. Girdi (Input): Yapay nöron, birçok girdiyi (örneğin, x1, x2, x3 gibi) kabul eder. Bu girdiler, işlenmesi gereken verileri temsil eder.

2. Ağırlıklar (Weights): Her girdi bir ağırlıkla (örneğin, w1, w2, w3 gibi) çarpılır. Bu ağırlıklar, sistemin girdilere verdiği önemi ifade eder ve eğitim sürecinde optimize edilir.

3. Toplama (Summation): Girdi ve ağırlıkların çarpımları toplanarak toplam bir değer elde edilir. Bu işlem, biyolojik nöronlarda dendritlerin toplama işlevine benzer.

4. Aktivasyon Fonksiyonu: Toplam değer, belirli bir çıktı (output) oluşturmak için bir aktivasyon fonksiyonundan geçirilir. Bu fonksiyon, sistemin çıktısının lineer mi yoksa lineer olmayan mı olacağını belirler.

5. Çıktı (Output): Aktivasyon fonksiyonunun sonucu, nöronun çıktısıdır. Bu çıktı, bir sonraki katmana veya sisteme iletilir.

Aktivasyon Fonksiyonları

Aktivasyon fonksiyonları, yapay nöronların en önemli bileşenlerinden biridir. Bu fonksiyonlar, karmaşık veri modellerini çözmek için çıktıları dönüştürür. En yaygın aktivasyon fonksiyonları şunlardır:

• Sigmoid Fonksiyonu: Çıktıları 0 ile 1 arasında sınırlar. Genellikle iki sınıflı problemler için kullanılır.

• ReLU (Rectified Linear Unit): Pozitif girdileri aynen aktarırken, negatif girdileri 0 yapar. Hızlı ve etkin çalışır.

• Tanh (Hyperbolic Tangent): Çıktıları -1 ile 1 arasında dönüştürür ve sigmoid fonksiyonuna benzer bir yapısı vardır.

• Softmax Fonksiyonu: Birden fazla sınıfa ait olasılıkları hesaplamak için kullanılır.

Yapay Nöronların Eğitimi

Yapay nöronlar, genellikle bir ileri besleme (feedforward) yapısında organize edilir ve "geri yayılım" (backpropagation) algoritması ile eğitilir. Bu süreç şu adımlardan oluşur:

1. İleri Besleme (Forward Pass): Girdiler ağ boyunca iletilir ve çıktılar hesaplanır.

2. Hata Hesaplama: Hesaplanan çıktı, hedef çıktı ile karşılaştırılarak hata bulunur.

3. Geri Yayılım (Backward Pass): Hata, ağırlıkları optimize etmek için geriye doğru yayılır.

4. Ağırlıkların Güncellenmesi: Hata miktarına göre ağırlıklar yeniden ayarlanır.

Kullanım Alanları

Yapay nöronlar, birçok farklı alanda kullanılır:

• Görüntü Tanıma: El yazısı tanıma, obje algılama gibi alanlarda yaygındır.

• Doğal Dil İşleme (NLP): Makine çevirisi, duygu analizi gibi uygulamalarda temel taşıdır.

• Finans: Hisse senedi tahmini ve dolandırıcılık tespiti gibi alanlarda kullanılır.

• Sağlık: Hastalık tanısı, tıbbi görüntüleme analizinde yer alır.

Sonuç

Yapay nöronlar, yapay zeka ve derin öğrenme sistemlerinin şüphesiz en temel bileşenidir. Biyolojik nöronlardan esinlenilerek geliştirilen bu modeller, karmaşık problemleri çözmeyi mümkün kılar. Nöronların işleyişini anlamak, yapay sinir ağlarının daha etkili bir şekilde kullanılmasına katkı sağlar.

STM32 Mikrodenetleyicilerde HR Timer Kullanımı ve Avantajları #STM32Tips

STM32 mikrodenetleyiciler, geniş özellik yelpazesiyle hem basit uygulamalar hem de endüstriyel seviyede karmaşık projeler için ideal çözümler sunar. Bu özellikler arasında yer alan HR (High-Resolution) Timerlar, özellikle yüksek hassasiyet gerektiren uygulamalarda öne çıkar. Bu yazıda, HR timerların işlevleri, avantajları ve kullanım alanları hakkında bilgi edineceksiniz.

HR Timer Nedir?

HR timer, geleneksel timer birimlerine kıyasla çok daha yüksek çözünürlükte zamanlama ve sinyal oluşturma yeteneği sunan bir bileşendir. Standart timerlar genellikle mikrodenetleyicinin saat frekansı ile sınırlıyken, HR timerlar ek interpolasyon teknikleri kullanarak daha hassas kontrol sağlar.

HR Timerların Özellikleri

• Yüksek çözünürlük: Nano saniye seviyesinde hassas PWM (Pulse Width Modulation) çıkışı.
• Esnek PWM yapılandırması: Çeşitli sinyal frekanslarında ve genişliklerinde hassas sinyal üretimi.
• Senkronizasyon yetenekleri: Birden fazla timer birimi ile senkronize çalışarak karmaşık kontrol döngüleri oluşturma.
• Geniş uygulama desteği: Motor kontrolü, güç elektroniği ve hassas veri toplama sistemlerinde kullanıma uygun.

Kullanım Alanları

1. Motor Kontrolü: FOC (Field Oriented Control) algoritmaları gibi hassas kontrol tekniklerinde HR timerlar kritik bir rol oynar.
2. Güç Elektroniği: Anahtarlamalı güç kaynaklarında veya inverter tasarımlarında hassas zamanlama sağlanır.
3. Hassas Sensör Kontrolü: Lidar ve benzeri uygulamalarda yüksek çözünürlüklü zamanlama gereksinimleri karşılanır.
4. Ses İşleme ve Modülasyon: Audio DAC kontrolü ve yüksek kaliteli modülasyon işlemlerinde kullanılır.

STM32 Ailesinde HR Timerlar

HR timerlar genellikle STM32'nin STM32G4 ve STM32H7 serisi gibi performans odaklı modellerinde bulunur. Bu serilerdeki HR timerlar, mikrodenetleyicilerin DSP ve motor kontrol özellikleriyle entegre çalışarak yüksek hassasiyetli uygulamalara imkan tanır.

HR Timer Kullanımı

HR timerları kullanmak için STM32CubeIDE gibi geliştirme araçları tercih edilir. STM32CubeMX yardımıyla timer yapılandırması yapılabilir. Örneğin:

• PWM modunun seçimi.
• Timer frekansı ve periyodunun ayarlanması.
• HR timer interpolasyon modunun aktif edilmesi.

Sonuç

STM32 mikrodenetleyicilerde HR timerlar, hassasiyetin ön planda olduğu projelerde önemli avantajlar sunar. Motor kontrolünden güç elektroniğine kadar geniş bir uygulama yelpazesinde kullanılabilen bu timerlar, tasarımcılara zamanlama ve sinyal oluşturma konusunda büyük esneklik sağlar.

ISO 8800:2024’ün Özeti

ISO 8800:2024, karayolu taşıtlarında yapay zeka (AI) sistemleriyle ilgili güvenlik sorunlarını ele almak için bir çerçeve sunmaktadır. Bu standart, özellikle makine öğrenimi (ML) sistemlerine odaklanarak, mevcut güvenlik standartlarını (örneğin, ISO 26262 ve ISO 21448) AI teknolojilerini kapsayacak şekilde genişletir ve özelleştirir. Aşağıda bu standardın temel noktaları ve ilkeleri bulunmaktadır:

---

Genel Yaklaşım ve Kapsam

• Kapsam:
  • Mopedler ve engelli sürücülere yönelik özel sistemler hariç olmak üzere, karayolu taşıtlarında AI teknolojisini kullanan güvenlik odaklı sistemlere yöneliktir.
• Çerçeve:
  • AI bileşenlerinin rastgele donanım hataları, sistematik hatalar ve işlevsel yetersizliklerinden kaynaklanan istenmeyen güvenlik davranışlarını ele alır.
• AI Odaklılık:
  • Özellikle makine öğrenimi sistemlerine odaklanır, ancak belirli AI metodolojilerinin (örneğin, derin öğrenme ağları) detaylarına girmez.

---

Ana Unsurlar ve Kavramlar

1. Mevcut Standartlarla Entegrasyon:

   • AI sistemleri için ISO 26262 (Fonksiyonel Güvenlik) ve ISO 21448’in (Amaçlanan İşlevselliğin Güvenliği) AI özelindeki ihtiyaçlara göre özelleştirilmesini sağlar.
   • AI güvenlik yönetimi için bu standartların soyutlama katmanları arasında haritalama yapar ve uygun iş akışlarını tanımlar.

2. AI Güvenlik Yaşam Döngüsü:

   • AI sistemleri için özel bir güvenlik yaşam döngüsü önerir ve operasyon sırasında sürekli güvenceye vurgu yapar.
   • Tasarım, test, doğrulama ve operasyonel izleme süreçlerini içerir.

3. AI’ye Özgü Tanımlar ve Modeller:

   • AI hatası, AI kontrol edilebilirliği, AI güvenlik gereksinimleri gibi terimler tanımlanmıştır.
   • İşlevsel yetersizlikler, çıktı yetersizlikleri ve sistematik hatalar gibi riskleri tanımlar ve bunların yönetilmesi gerektiğini belirtir.

4. Risk Azaltma ve Güvence:

   • AI sistemleri için güvence argümanları geliştirilir ve işlevsel yetersizlikleri ele almak için risk azaltma önlemleri sunar.
   • Hem nicel hem de nitel önlemleri birleştirerek kanıta dayalı doğrulama ve geçerlilik süreçlerini teşvik eder.

---

Belirli Hükümler

1. Veriyle İlgili Hususlar:

   • Veri kümesi yaşam döngüsü yönetimi için kurallar belirler. Bu kapsamda veri kümesi doğrulama, güvenlik analizi ve bakım süreçlerini içerir.
   • Veri dağıtım hataları gibi yetersizlikleri ve hibrit veri kümelerinin (gerçek ve sentetik) önemini vurgular.

2. Doğrulama ve Geçerlilik:

   • AI bileşenlerini ve sistemlerini test etmek için stratejiler sunar ve hem sanal hem de fiziksel test ortamlarından yararlanır.
   • Güvenlik performansını değerlendirmek için metrikler kullanır ve operasyon sırasında sürekli güncellemeler önerir.

3. Sistem Mimarisi:

   • AI sistem güvenliği endişelerini ele almak için mimari yedeklilik ve çeşitlilik önerir.
   • Belirsiz tahminler için çıktı reddetme sınıfları gibi mimari önlemleri teşvik eder.

4. Operasyonel Güvenlik:

   • Operasyon sırasında güvenlik güvencesinin sürekli izlenmesini ve yeniden değerlendirilmesini teşvik eder.
   • Alan verisi toplama, yeniden eğitim ve dağıtım için risklere karşı önlemler sunar.

---

Daha Geniş AI Standartları ile Uyum

• Küresel Bağlam:
  • AI teknolojilerini sektörler arası ele alan ISO/IEC standartlarıyla uyumludur (örneğin, ISO/IEC TR 5469).
• İşbirlikçili:
  • AI’ya özgü güvenlik önlemlerini genel AI özellikleriyle birleştirir ve küresel güvenlik protokolleriyle uyum sağlar.

---

Yinelenen Gelişim Felsefesi

• AI’nın hızla gelişen doğasını ve güvenlik üzerindeki etkilerini kabul eder.
• Gelişmelere veya ortaya çıkan risklere uyum sağlamak için hem AI sistemlerini hem de genel güvenlik kavramlarını sürekli iyileştirmeyi önerir.

ISO 8800:2024, mevcut güvenlik standartlarının kritik bir uzantısı olarak, AI’nın otomotiv sistemlerinde neden olduğu benzersiz zorlukları ele alır. Dinamik ortamlarda AI sistemi güvenliğini sağlamak için tasarım, uygulama ve operasyonel aşamalarda sağlam, kanıta dayalı uygulamaları vurgular.

Not: Bu yayın AI kullanılarak oluşturulmuş, kontrol edilerek yayınlanmıştır.

Tek Fazlı, Üç Fazlı Elektrik Hattı, Doğrultma Devreleri

Türkiye'de evlerde, iş yerlerinde AC 220 V, tek fazlı elektrik hattı bulunmaktadır. Sanayi bölgelerinde AC 380 V, üç fazlı elektrik hattı bulunmaktadır. Bu değerler teknik açıdan voltaj RMS değerleridir. Bu durumda tek fazlı elektrik hattı için tepeden tepeye gerilim farkı 220 V * sqrt(2) = ~311 V değerindedir. Üç fazlı elektrik hattında ise tepeden tepeye gerilim farkı 380 V * sqrt(2) = ~537 V değerindedir. 

Her iki hatta frekans 60 Hz değerindedir.

Aşağıdaki görselde tek fazlı ve üç fazlı elektrik hattını görebilirsiniz.

Tek fazlı hatta V+ 311 V değerindedir. Üç fazlı hatta V+ 537 V değerindedir.

Tek fazlı bir hatta, hattı doğrultmak için aşağıdaki devre topolojisi uygulanabilir.

Bu durumda alttaki görseldeki gibi RL direnci üzerinde her zaman tek yönde, değişken bir gerilim oluşur. RL direnci yerine uygun değerde bir kapasitör kullanılırsa DC gerilim elde edilmiş olur. Düşük dalgalanmaları göz ardı edecek olursak sabit 220 V bir hattı doğrutup DC baraya dönüştürdüğümüz durumda kapasitörün üzerinde ~311 V DC gerilim oluşacaktır.

Üç fazlı bir hatta, hattı doğrultmak için aşağıdaki devre topolojisi uygulanabilir.

Bu durumda RLoad üzerinde tek yönde aşağıdaki gibi bir gerilim uygulanır. Çıkışa kapasitör eklenmesi durumunda tek fazlı hatta örnekteki gibi 571 V seviyesinde DC gerilim oluşacaktır.

*sqrt (2)=~1.414

Kaynaklar:

• https://schoner-electric.com/blog/f/tek-faz-ve-%C3%BC%C3%A7-faz-aras%C4%B1ndaki-fark-nedir
• https://devreyakan.com/tek-fazli-duzeltme/
• 
  

Transistörlü Röle Sürme Devresinde Diyot Kullanımının Önemi

Elektronik devrelerde diyotların farklı görevleri bulunur. Bu yazıda, bir transistör aracılığıyla sürülen bir röle devresindeki diyotun neden kritik bir bileşen olduğunu inceleyeceğiz.

Devre Tasarımına Genel Bakış

Görseldeki devre, bir transistörün yardımıyla bir rölenin kontrol edilmesini sağlamaktadır. Devredeki temel bileşenler şunlardır:

Transistör: Giriş sinyaline göre iletime geçerek rölenin enerjilenmesini sağlar.

Röle: Bobini üzerinden akım geçtiğinde elektromanyetik alan oluşturarak mekanik anahtarının konumunu değiştirir.

Diyot: Röle bobini ile paralel bağlanmış olan bu diyot, devrede bir nevi koruma görevi üretir.

Diyelim ki giriş sinyali transistörü iletime soktu ve rölenin bobini üzerinden akım akmaya başladı. Bu durumda röle mekanik anahtarını kapatır ve bağlı bulunduğu yüklenin çalışmasını sağlar. Ancak, transistör kesime geçip akım akışı aniden kesildiğinde diyotun önemi ortaya çıkar.

Diyotun Koruma Mekanizması

Bir röle bobini, elektromanyetik indürens temelinde çalışr. Bobin üzerinden geçen akım kesildiğinde, bu akımın hızla sona ermesi bobin içerisinde bir öz indürens voltajı oluşturur. Bu voltaj genellikle çok yüksek olabilir (yüzlerce volt seviyesine ulaşabilir) ve devrenin diğer bileşenlerine zarar verebilir.

Diyot, bu noktada koruyucu bir unsur olarak devreye girer. Diyotun röle bobinine paralel bağlı olması, öz indürens sonucu oluşan bu ters yönlü voltajı şu sekilde bastırır:

• Röle bobini akımını kesmeye çalıştığında, bobin uçlarında yüksek bir gerilim oluşur.
• Diyot, ters gerilimi kendi üzerinden ileterek bobinde oluşan enerjiyi çözer.
• Bu sayede transistör, yüksek voltaj seviyesine (spike) maruz kalmaz ve zarar görmekten korunur.

Diyot Olmasaydı Ne Olurdu?

Diyotun bulunmadığı durumlarda, bobin içerisinde oluşan öz indürens voltajı transistörün bacaklarına zarar verebilir. Bu, transistörün yanmasına ya da kalıcı hasarlara yol açabilir. Ayrıca devrenin genel çalışma kararlılığı ciddi anlamda bozulabilir.

Zener Diyotun Rolü

Bu devrede ayrıca bir zener diyot kullanılmış. Zener diyot, belirli bir eşik voltajı aştığında iletime geçerek gerilimi sınırlar. Röle bobini üzerinde oluşan gerilimı kontrol altında tutarak devrede ekstra bir koruma katmanı sağlar.

Sonuç

Diyotlar, basit görünüşlerine rağmen elektronik devrelerde çok kritik bir rol oynar. Görseldeki devrede kullanılan diyot, transistörü ve diğer bileşenleri koruyarak devrenin uzun ömürlü ve güvenilir olmasını sağlar. Bu tür koruma önlemleri, özellikle elektromekanik bileşenlerle çalışan devrelerde vazgeçilmezdir.

Kaynaklar:

1. https://www.learningaboutelectronics.com/Articles/Relay-driver-circuit.php

STM32 HAL Kütüphanesinde Başlangıçtan Sonra IO Pinin Yönünü/Direction Değiştirme #STM32Tips

STM32 HAL kütüphanesinde, başlangıç sonrasında bir GPIO pininin yönünü kolayca değiştirebilecek bir fonksiyon doğrudan sağlanmamaktadır. Bu eksiklik, kullanıcıların kendi özel fonksiyonlarını geliştirmelerini gerektirmektedir. Bu bağlamda, GPIO pinlerinin yönünü dinamik olarak değiştirebilmek için aşağıda yer alan örnek fonksiyonu kullanabilirsiniz.

Fonksiyon içerisinde görebileceğiniz gibi pull up/pull down ve bir kaç diğer parametre şu an parametrik değildir. Eğer ihtiyaç duyarsanız onu da parametrik hale getirebilirsiniz.