Design and optimization of a fuzzy-neural hybrid controller structure for a rubbertuator robot using genetic algorithms
Kauçuk eyleyicilerden oluşan bir robot kolu için, melez bulanık mantık-yapay sinir ağları ile denetim yapısının tanımlanması ve genetik algoritmalarla eniyilenmesi
- Tez No: 181237
- Danışmanlar: PROF.DR. MEHMED ÖZKAN
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2006
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Boğaziçi Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Sistem ve Kontrol Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 66
Özet
Bu şalısma, Bridgestone ï¬rmasının urettiËi, motor ve kauşuk eyleyicilerdenc. ü g colusan bir robot kolunun denetimini işin, geri yayılım yapay sinir aËları,bulanık mantıkc g.ve genetik algoritmaları gibi esnek yüntemlerin, kullanımını kapsamaktadır.oRobot kolunun, uş islevcisinin şalısma alanı küşuk parşalara ayrılıp, her birc. c. uc ü cparşanın, yürüngeden baËımsız parametreleri, küşuk yapay sinir aËları kullanılarakc ou g uc ü güËrenilmistir. Bu kücuk yapay sinir aËlarının yapısı, robot kolunun Langrage - Eulerog uşü g.mekaniËine dayanmaktadır. Bu yapay sinir aËları arasında sürekliliËi saËlayabilmekg g u g gişin, uyelik fonksiyonu deËiskenleri, genetik algoritmalarla eniyilenmis basit bir bu-c ü g. .lanık mantık yüntemi kullanılmıstır. Yürünge izlemede, ünerilen yüntemin performansı,o ou o o.sadece yapay sinir aËlarından olusan denetleyicinin performansından daha iyi olduËug g.güsterilmistir.o .Bu şalısmanın asıl amacı, kücuk yapay sinir aËları( 3 düËum ve bir gizli katman-c. uşü g ug üdan olusan) ve minimum sayıda dilbilimsel deËiskenler ve kuralları olan bulanık mantıkg..ile, kauşuk eyleyiciler uzerinde, iyi bir şevrimdısı denetim sistemi gelistirmektir.DiËerc ü c g. .taraftan,daha iyi bir şevrimdısı denetiminin bulunması, gelecekte kullanılacak şevrimişic c c.denetiminde, daha kücuk üËrenme katsayısı kullanılabilmesini saËlayacaktır ve bu da,uş ü o g gıraksama ve kararsızlık ihtimalini azaltacaktır.
Özet (Çeviri)
This study presents a combination of soft computing techniques, namely backpropagation neural network, fuzzy and genetic algorithms that are used to control theBridgestone Hybrid Robot Arm (BHRA).The workspace of the BHRA?s end eï¬ector is divided into small segments and thetrajectory independent parameters of all these segments are learned by training smallsize (only three nodes) neural networks for each segment. The structure of these neuralnetworks is based on the physical model, which is derived from the Language-Eulermechanics of the robot arm. To maintain continuity on the small neural networks, weuse a basic fuzzy algorithm whose fuzzy membership function parameters are optimizedby genetic algorithm (GA). The proposed technique?s performance was compared withonly-neural network controller and shown to be more accurate in trajectory control forrubbertuator robots.The main goal of this study is to maintain a better oï¬-line control on the rubber-tuators by using only small size (3 nodes and one hidden layer) neural networks and asimple fuzzy algorithm with minimal linguistic variables and minimal number of rules.On the other hand, ï¬nding a better oï¬-line control ensures that small learning rateswill be suï¬cient for future on-line training control, and choosing small learning rateswill decrease the prospect of divergence and the risk of instability in control.
Benzer Tezler
- Hibrit elektrikli bir kamyon için bulanık mantık tabanlı enerji yönetim sistemi algoritmalarının geliştirilmesi
Development of fuzzy logic based energy management system algorithms for hybrid electric truck
HAZAL SÖLEK
Yüksek Lisans
Türkçe
2019
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiElektrik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ MURAT YILMAZ
- Nöral-genetik tabanlı optimal bulanık kontrolörün gerçeklenmesi ve DC servomotora uygulanması
Design of neural-genetic based optimal fuzzy controller and application to DC servomotor
İBRAHİM BEKLAN KÜÇÜKDEMİRAL
Doktora
Türkçe
2002
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiYıldız Teknik ÜniversitesiElektrik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. GALİP CANSEVER
- Antenlerin hızlı ve doğru tasarımı için esnek hesaplamaya dayalı sayısal karma yöntemler
Numerical hybrid methods based on soft computing for fast and accurate design of antennas
MAHMUD ESAD YİĞİT
Doktora
Türkçe
2023
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiElektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MURAT TAYFUN GÜNEL
- Çok amaçlı optimizasyon problemlerinin çözümünde Pareto tabanlı yeni yaklaşımlar
New approaches on Pareto based for solving multi-objective optimization problems
MUSTAFA ALTIOK
Doktora
Türkçe
2023
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolKonya Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. MESUT GÜNDÜZ
- Görüntü sınıflandırması için yapay sinir ağlarının analiz ve optimizasyonu
Analysis and optimization of artificial neural networks for image classification
OZAN ARSLAN
Doktora
Türkçe
2001
Jeodezi ve Fotogrametriİstanbul Teknik ÜniversitesiPROF. DR. OĞUZ MÜFTÜOĞLU
PROF. DR. CANKUT ÖRMECİ