Geri Dön

The Control of a manipulator using cerebellar model articulation controllers

Serebelar model artikülasyon bazlı manipülatör kontrolü

  1. Tez No: 134293
  2. Yazar: MURAT DARKA
  3. Danışmanlar: YRD. DOÇ. DR. SERHAN ÖZDEMİR
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Makine Mühendisliği, Mechanical Engineering
  6. Anahtar Kelimeler: Mekatronik sistemler, Robot denetim, Robot kinematiği, Ters kinematik, Yapay sinir ağları, Methacronics systems, Robot control, Robot kinematics, Inverse kinematics, Artificial neural networks
  7. Yıl: 2003
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: İzmir Yüksek Teknoloji Enstitüsü
  10. Enstitü: Mühendislik ve Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Makine Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Makine Mühendisliği Bilim Dalı
  13. Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.

Özet

oz Yapay sinir ağlan teorisinin ortaya çıkmasıyla, robot ters kinematiği kontrolü gibi karmaşık problemlerin çözümü için alternatif methodların gelişmesi mümkün olmuştur. Serebelar Model Artikulasyon Kontrolör (CMAC) 1970 lerde Albus tarafından geliştirilen ve genelde robot kontrolü alanında kullanılan bir yapay sinir ağı çeşididir. Tezde CMAC yapay sinir ağlan detaylı olarak analiz edilmiş, optimum ağ parametreleri sunulmuş ve CMAC yapay sinir ağlarına has öğretme teknikleri karşılaştırılmıştır. iki serbestlik dereceli bir robot kolunun ters kinematik kontrolü için CMAC yapay sinir ağı tasarlanmıştır ve bilgisayarda CMAC yapay ağının performansı simule edilmiştir. ıı

Özet (Çeviri)

ABSTRACT The emergence of the theory of artificial neural networks has made it possible to develop neural learning schemes that can be used to obtain alternative solutions to complex problems such as inverse kinematic control for robotic systems. The cerebellar model articulation controller (CMAC) is a neural network topology commonly used in the field of robotic control which was formulated in the 1970s by Albus. In this thesis, CMAC neural networks are analyzed in detail. Optimum network parameters and training techniques are discussed. The relationship between CMAC network parameters and training techniques are presented. An appropriate CMAC network is designed for the inverse kinematic control of a two-link robot manipulator.

Benzer Tezler

  1. Ratlarda deneysel subaraknoid kanama ile oluşturulan serebral vazospazm etyopatogenezinde rol oynayan apopitozis ve lipid peroksidasyonunun önlenmesinde sildenafil'in rolü

    The effect of the sildenafil citrate on cerebral vasospasm and apoptosis following experimental subarachnoid hemorrhage in rats

    EMRE CEMAL GÖKCE

    Tıpta Uzmanlık

    Türkçe

    Türkçe

    2007

    NöroşirürjiBaşkent Üniversitesi

    Nöroşirürji Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. HAKAN HULUSİ CANER

  2. Matematik kaygısı ve eğitim uygulamasının sayısal görevler sırasındaki beyin aktivitesine etkisi

    The effect of math anxiety and implementation of training on brain activity during numerical tasks

    SİMGE ALTINOK

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2025

    FizyolojiAnkara Üniversitesi

    Sinir Bilimleri Ana Bilim Dalı (disiplinlerarası)

    PROF. DR. METEHAN ÇİÇEK

    PROF. DR. NİHAL APAYDIN

  3. Trajectory control of a robotic manipulator using artificial neural networks

    Yapay sinir ağları ile robot kolu yörüngesinin denetimi

    GÜNEY DEVRİM İLDİRİ

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    1999

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolBoğaziçi Üniversitesi

    Sistem ve Kontrol Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. OSMAN TÜRKAY

  4. An Accurate trajectory control of a servo system using a mc 68000 based controller

    Başlık çevirisi yok

    ALPTEKİN DERİNKÖK

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    1995

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiBoğaziçi Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. OKYAY KAYNAK

  5. Bir hidrolik robotun kinematik kompanzasyonu ve yapay sinirsel ağ ile ileri beslemeli bulanık mantık kontrolü

    Kinematic compansation and fuzzy logic control of a hydraulic robot using neural networks in the feedforward loop

    CANER BEYKONT

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2007

    Makine Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Ana Bilim Dalı (disiplinlerarası)

    DOÇ.DR. ŞENİZ ERTUĞRUL