UN R155 Regülasyonu: Otomotiv Siber Güvenliği İçin Yeni Bir Standart

Otomotiv endüstrisi, teknolojinin ilerlemesiyle birlikte bağlantılı araçlar (connected vehicles), otonom sürüş ve elektrikli araçlar gibi yenilikçi çözümlerle hızla değişiyor. Ancak bu gelişmeler, araçların siber saldırılarına karşı savunmasız kalma riskini de beraberinde getiriyor. İşte tam bu noktada UN R155 regülasyonu devreye giriyor. Bu yazıda, UN R155'i inceleyerek otomotiv sektöründe siber güvenlik süreçlerinin nasıl şekillendiğini açıklayacağız.

---

UN R155 Nedir?

UN R155, Birleşmiş Milletler Avrupa Ekonomik Komisyonu (UNECE) tarafından geliştirilen bir regülasyondur ve araç siber güvenliğine odaklanır. Bu regülasyon, özellikle bağlantılı araçların tasarımından üretimine, hatta son kullanımına kadar tüm yaşam döngüsünde siber güvenlik risklerini yönetmeyi hedefler. UN R155, 2021 yılından itibaren Avrupa Birliği ve diğer birçok ülkede zorunlu hale gelmiştir.

UN R155'in amacı, araç üreticilerini siber tehditlere karşı hazırlıklı hale getirmek ve kullanıcıların güvenliğini sağlamak için kapsamlı bir çerçeve sunmaktır. Bu regülasyon, yalnızca teknik önlemleri değil, aynı zamanda organizasyonel süreçleri de içerir.

---

UN R155'in Temel Bileşenleri

UN R155, araç sistemlerindeki siber güvenlik süreçlerini aşağıdaki ana başlıklar altında düzenler:

1. Siber Güvenlik Yönetim Sistemi (CSMS)

UN R155, araç üreticilerinin bir Siber Güvenlik Yönetim Sistemi (Cybersecurity Management System - CSMS) kurmasını zorunlu kılar. CSMS, araçların siber güvenlik süreçlerini organize eden ve sürekli iyileştirilen bir çerçevedir. Bu sistem sayesinde:

• Siber güvenlik politikaları belirlenir.
• Riskler sürekli izlenir ve müdahale edilir.
• Yazılım güncellemeleri ve yamaları düzenli olarak dağıtılır.

Araç üreticileri, CSMS uygunluk sertifikası almak zorundadır. Bu sertifika olmadan araçların piyasaya sürülmesi mümkün değildir.

2. Yaşam Döngüsü Yaklaşımı

UN R155, araç sistemlerinin tüm yaşam döngüsünü kapsayan bir yaklaşım benimser. Bu süreç şu aşamaları içerir:

• Tasarım ve Geliştirme: Araç sistemlerinin siber güvenlik gereksinimlerine uygun olarak tasarlanması.
• Üretim ve Dağıtım: Üretim sırasında siber güvenlik protokollerinin uygulanması.
• Kullanım ve Bakım: Araçların kullanım sürecinde düzenli olarak güncellenmesi ve izlenmesi.
• Son Kullanım: Araçların kullanım ömrünün sonunda verilerin güvenli bir şekilde silinmesi.

3. Risk Yönetimi ve Tehdit Analizi

UN R155, araç sistemlerindeki potansiyel siber tehditleri tanımlamak ve bu tehditlerin sonuçlarını analiz etmek için detaylı bir risk yönetimi süreci önerir. Örneğin:

• Hangi sistemlerin siber saldırılara açık olduğu belirlenir.
• Tehditlerin olası etkileri değerlendirilir.
• Risk azaltma stratejileri oluşturulur.

Bu süreç, özellikle otonom sürüş sistemleri ve batarya yönetim sistemleri (BMS) gibi kritik bileşenler için hayati öneme sahiptir.

4. Veri İzleme ve İletişim Protokolleri

Modern araçlar, sürekli olarak veri toplar ve bu verileri işler. UN R155, bu süreçlerin güvenliğini sağlamak için:

• Veri bütünlüğünü koruyan mekanizmalar önerir.
• İletişim protokollerinin (örneğin CAN, Ethernet) güvenliğini artırır.
• Siber saldırıları gerçek zamanlı olarak tespit eden sistemler geliştirir.

---

UN R155'in Endüstriye Katkıları

UN R155, otomotiv sektörüne birçok açıdan katkı sağlar:

1. Daha Güvenli Araçlar:
   Standardın önerdiği süreçler, araçların siber saldırılara karşı direncini artırır. Bu da hem kullanıcı güvenliğini hem de marka itibarını korur.
2. Global Uyumluluk:
   UN R155, uluslararası bir regülasyon olduğu için, araç üreticilerinin global pazarlarda rekabet avantajı elde etmesini sağlar.
3. Yasal Uyumluluk:
   Özellikle Avrupa Birliği gibi bölgelerde, araçların siber güvenlik standartlarına uygun olması zorunludur. UN R155, bu tür yasal gerekliliklere uyum sağlama konusunda rehberlik eder.
4. Sürekli İyileştirme:
   Regülasyonun yaşam döngüsü yaklaşımı, araç sistemlerinin sürekli olarak güncellenmesini ve iyileştirilmesini teşvik eder.

---

Gelecekteki Gelişmeler

UN R155, otomotivdeki siber güvenlik süreçlerini dönüştürmeye başlamış olsa da, bu alanda sürekli yenilikler bekleniyor. Özellikle şu alanlarda gelişmeler yaşanabilir:

• Yapay Zeka ve Makine Öğrenimi: Siber saldırıları tahmin etmek ve engellemek için daha akıllı algoritmalar.
• Kuantum Bilgi İşlem: Siber güvenlik süreçlerini daha güçlü hale getirmek.
• Kablosuz Güncelleme (OTA): Yazılım güncellemelerinin güvenliğini artırmak.

---

Sonuç

UN R155, otomotivdeki siber güvenlik süreçlerini standardize eden ve bu alanda yeni bir çağ başlatan bir regülasyondur. Araç üreticileri ve tedarikçileri için kapsamlı bir çerçeve sunarken, aynı zamanda kullanıcıların güvenliğini de en üst düzeyde tutar.

Üniversite öğrencileri ve yeni mezunlar için, otomotiv sektöründe kariyer yapmayı düşünenler, UN R155 gibi regülasyonları anlamak, bu alanda fark yaratmanın ilk adımı olacaktır. Siber güvenlik, modern ulaşımın kalbinde atarken, UN R155 ise bu kalbin düzenli ve güvenli bir şekilde atmasını sağlayan kilit bir unsurdur.

Elektrikli Araçlarda BMS'lerin Functional Safety (ISO 26262) Perspektifinden İncelenmesi

Elektrikli araçlar, otomotiv endüstrisinin en hızlı gelişen alanlarından biridir. Bu araçların güvenliği ve performansı, sadece mekanik veya elektriksel bileşenlerle değil, aynı zamanda yazılım ve sistem entegrasyonuyla da doğrudan ilişkilidir. Özellikle Batarya Yönetim Sistemleri (BMS), elektrikli araçların kalbinde yer alan kritik bir bileşendir. Ancak bu kadar önemli bir sistemin güvenilir olması, yalnızca teknik özelliklerle sınırlı değildir. Functional Safety (İşlevsel Güvenlik) standartları, özellikle ISO 26262 çerçevesinde, BMS'lerin tasarımından uygulamasına kadar her aşamasında güvenlik odaklı bir yaklaşım benimsemeyi gerektirir.

Functional Safety Nedir?

Functional Safety, bir sistemin veya bileşenin, beklenmedik durumlar karşısında insan hayatını koruyacak şekilde tasarlanması ve çalıştırılması anlamına gelir. Otomotiv sektöründe, bu konsept ISO 26262 standardıyla formalize edilmiştir. ISO 26262, elektrikli ve elektronik sistemlerin tüm yaşam döngüsü boyunca güvenlik risklerini azaltmayı hedefler. Elektrikli araçlarda kullanılan BMS'ler de bu standardın kapsamındadır.

BMS ve Functional Safety İlişkisi

BMS, bir elektrikli aracın bataryasını izleyen, kontrol eden ve koruyan bir sistemdir. Ancak bu süreçte ortaya çıkabilecek hatalar, ciddi güvenlik risklerine yol açabilir. Örneğin, bir BMS'nin yanlış veri toplaması veya yanlış karar vermesi, bataryanın aşırı ısınmasına, yangına veya patlamasına neden olabilir. İşte burada Functional Safety devreye girer. ISO 26262, BMS'lerin tasarımında aşağıdaki prensipleri ön planda tutar:

1. Risk Analizi ve Tehlike Değerlendirmesi (HARA):
   BMS'lerin geliştirilmesinin ilk adımı, potansiyel tehlikeleri belirlemek ve bu tehlikelerin sonuçlarını analiz etmektir. HARA (Hazard Analysis and Risk Assessment), BMS'nin ne tür hatalara maruz kalabileceği ve bu hataların yol açabileceği riskleri değerlendiren bir süreçtir. Örneğin, bir hücrenin aşırı şarj olması, araçta yangın riski oluşturabilir. Bu tür senaryolar, HARA ile tanımlanır ve gerekli önlemler alınır.
2. ASIL Seviyeleri:
   ISO 26262, her bir sistemin veya bileşenin güvenlik seviyesini belirlemek için ASIL (Automotive Safety Integrity Level) kavramını kullanır. ASIL, A'dan D'ye kadar dört seviyeye ayrılır ve D en yüksek güvenlik seviyesini ifade eder. BMS'ler genellikle yüksek ASIL seviyelerinde (örneğin ASIL C veya D) değerlendirilir, çünkü bataryaların hataları ciddi güvenlik risklerine yol açabilir. Yüksek ASIL seviyeleri, daha sıkı testler, doğrulama ve onaylama süreçlerini gerektirir.
3. Redundancy (Yedeklilik):
   BMS'lerde yedeklilik, bir bileşenin veya sistemin arızalanması durumunda alternatif bir yol sunarak işlevselliği sürdürmesini sağlar. Örneğin, bir sensörün verileri yanlışsa, BMS bu durumu algılayıp alternatif sensörlerden veya algoritmalarla tahmin edilen değerlerden faydalanabilir. Yedeklilik, özellikle yüksek ASIL seviyelerinde zorunlu bir gerekliliktir.
4. Fail-Safe ve Fail-Operational Tasarım:
   BMS'ler, hata durumlarında "fail-safe" (güvenli şekilde kapanma) veya "fail-operational" (hata sonrası sınırlı işlevsellikle çalışmaya devam etme) modlarına geçebilmelidir. Örneğin, bir çarpışma durumunda BMS, bataryayı anında devre dışı bırakarak (fail-safe) yangın riskini azaltabilir. Alternatif olarak, küçük bir arıza durumunda BMS, kısıtlı kapasitede de olsa bataryayı yönetmeye devam edebilir (fail-operational).
5. Doğrulama ve Onaylama (Verification & Validation):
   ISO 26262, BMS'lerin hem yazılım hem de donanım düzeyinde kapsamlı testlere tabi tutulmasını gerektirir. Doğrulama (verification), sistemin tasarımının doğru olduğunu kanıtlamayı; onaylama (validation), sistemin gerçek dünyada beklendiği gibi çalıştığını göstermeyi hedefler. BMS'ler için bu süreçler, simülasyonlar, laboratuvar testleri ve saha denemeleri gibi yöntemlerle gerçekleştirilir.

BMS Geliştirme Sürecinde Functional Safety Adımları

1. Kavramsal Tasarım:
   İlk adım, BMS'nin ne tür işlevler gerçekleştireceğini ve bu işlevlerin güvenlik açısından ne anlama geldiğini belirlemektir. Bu aşamada, tehlike senaryoları ve ASIL seviyeleri tanımlanır.
2. Sistem ve Yazılım Mimarisi:
   BMS'in mimarisi, güvenlik gereksinimlerini karşılayacak şekilde tasarlanır. Örneğin, yazılım kodlarının hata ayıklama yetenekleri ve donanımın yedeklilik özellikleri bu aşamada belirlenir.
3. Test ve Simülasyon:
   BMS, hem normal koşullarda hem de hata senaryolarında test edilir. Simülasyonlar, bataryanın aşırı ısınma, aşırı şarj veya kısa devre gibi durumlarda nasıl tepki vereceğini gösterir.
4. Üretim ve Bakım:
   Üretim sürecinde de güvenlik ön plandadır. Ayrıca, araç servislerinde BMS'in periyodik olarak kontrol edilmesi ve güncellenmesi, uzun vadeli güvenliği sağlar.

Gelecekteki Gelişmeler

ISO 26262, sürekli olarak güncellenen bir standarttır ve gelecekte BMS'ler için daha da kapsamlı güvenlik gereksinimleri getirebilir. Yapay zeka ve makine öğrenimi gibi teknolojiler, BMS'lerin hata tespit ve müdahale yeteneklerini artırabilir. Ayrıca, bataryaların geri dönüşüm süreçlerinde de Functional Safety perspektifi önem kazanabilir.

Sonuç

Elektrikli araçlar, sürdürülebilir ulaşımın geleceğini şekillendiriyor. Ancak bu araçların güvenliği, yalnızca güçlü motorlar veya aerodinamik tasarımlarla sağlanamaz. BMS'ler, elektrikli araçların kalbinde yer alan kritik bir bileşendir ve bu bileşenin güvenliği, ISO 26262 gibi standartlarla güvence altına alınmalıdır. Functional Safety, BMS'lerin yalnızca teknik özelliklerini değil, aynı zamanda insanların hayatını koruma potansiyelini de vurgular. Üniversite öğrencileri ve yeni mezunlar için, otomotiv sektöründe kariyer yapmayı düşünenler, Functional Safety ve BMS gibi temel konuları anlamak, bu alanda fark yaratmanın ilk adımı olacaktır.

BMS'ler, modern ulaşımın kalbinde atarken, Functional Safety ise bu kalbin düzenli ve güvenli bir şekilde atmasını sağlayan kilit bir unsurdur.

 

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/
•