Radyal tabanlı fonksiyon ağları ile robot kollarının uyarlamalı denetimi
Adaptive control of robot arms with radial basis function networks
- Tez No: 134738
- Danışmanlar: DOÇ. DR. MUAMMER GÖKBULUT
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Computer Engineering and Computer Science and Control, Electrical and Electronics Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2003
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Fırat Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Elektronik ve Bilgisayar Eğitimi Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 65
Özet
ÖZET Yüksek Lisans Tezi RADYAL TABANLI FONKSİYON AĞLARI İLE ROBOT KOLLARININ UYARLAMALI DENETİMİ Songül HALICI Fırat Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü Elektronik Bilgisayar Eğitimi Ana Bilim Dalı 2003, Sayfa: 54 Bu tez çalışmasında, Radyal Tabanlı Fonksiyon Ağlan (RTF A) ile tek eksenli bir robot kolunun modellemesi ve uyarlamalı denetimi incelenmiştir. Robot kolunun doğrusal olmayan modelinden yararlanarak model ve denetleyici RTFA yapılan belirlenmiştir. Model ve denetleyici RTFA'nm ağırlıklan, merkez ve genişlik parametreleri geriye yayılım algoritması ile eğitilmiştir. Simülasyon sonuçlan, eğitilmiş RTFA'nm doğrusal olmayan robot kollarım modelleme ve denetim performansının yeterince iyi olduğunu göstermektedir. Anahtar Kelimeler : Radyal Tabanlı Fonksiyon Ağlan, Yapay Sinir Ağlan, Robot Kontrolü
Özet (Çeviri)
ABSTRACT M.Sc.Thesis ADAPTIVE CONTROL OF ROBOT ARM USING RADIAL BASIS FUNCTION NETWORKS Songül HALICI Fırat University Graduate School of Natural and Applied Sciences Department of Electronics and Computer Science 2003, Page: 54 In this thesis, identification and adaptive control of single axis robot arm is studied using Radial Basis Function Networks (RBFN). RBFN model and controller structures are determined using the nonlinear robot arm model. Backpropagation learning algorithm is used to train the weight, center and width of the RBFN. Simulation results show that the identification and control performance of the RBFN is satisfactorily good for the nonlinear robot arms. Keywords : Radial Basis Function Network, Robot Control, Artificial Neural Networks
Benzer Tezler
- Neuro-Fuzzy variable structure control of robotic manipulators
Robot kollarının bulanık yapay sinir ağları ile değişken yapılı kontrolu
HASAN PALAZ
Doktora
İngilizce
2000
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiPROF.DR. M. KEMAL SARIOĞLU
- Sabit mıknatıslı senkron motorda yapay zeka yöntemleri ile mekanik hataların teşhisi
Mechanical fault diagnosis in the permanent magnet synchronous motor with artifical intelligence techniques
MEHMET AKAR
Doktora
Türkçe
2009
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiSakarya ÜniversitesiElektronik-Bilgisayar Eğitimi Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. İLYAS ÇANKAYA
- Eşikaltı FGMOS transistorlar ile düşük gerilimde çalışan analog YSA devre bloklarının tasarımı
Design of low voltage analog ANN circuit blocks by using subthreshold FGMOS transistors
FATİH KELEŞ
Doktora
Türkçe
2010
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiYıldız Teknik ÜniversitesiElektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. TÜLAY YILDIRIM
- Çok katmanlı aşırı öğrenme makinelerinin geliştirilmesi ve sistem modellemedeki başarımlarının analizi
Improvement of multilayer extreme learning machines and their analysis of performance in system modeling
GİZEM ATAÇ KALE
Doktora
Türkçe
2022
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolBilecik Şeyh Edebali ÜniversitesiElektronik ve Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. CİHAN KARAKUZU
- FPGA tabanlı IQ-math sayı standardında YSA aktivasyon fonksiyonlarının tasarımı ve gerçeklenmesi
Design and implementation of FPGA-based ANN activation functions in IQ-math number standard
MEHMET ŞAMİL AKÇAY
Yüksek Lisans
Türkçe
2021
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiAfyon Kocatepe ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. İSMAİL KOYUNCU