Geri Dön

Robot yörünge takibi için YSA temelli bulanık kayan kipli kontrolör tasarımı

Fuzzy sliding mode controller design based on NN for robot trajectory tracking

  1. Tez No: 237189
  2. Yazar: AYÇA GÖKHAN AK
  3. Danışmanlar: PROF. DR. GALİP CANSEVER
  4. Tez Türü: Doktora
  5. Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2008
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Yıldız Teknik Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Elektrik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 154

Özet

Bir robot manipulatorü istenen bir yörüngeyi izlemesi için kontrol etmek son elli yıldan beri oldukça ilgi çeken bir konudur. Ancak, manipulator belirsizlikler içeren çok değişkenli doğrusal olmayan dinamik sistem olduğundan, klasik ve modern kontrol kuralları için doğru bir matematiksel model elde etmek zordur.Klasik kayan kipli kontrol belirsizlik içeren doğrusal olmayan sistemler için güçlü bir yöntemdir. Kayan kipli kontrol uygulamalarındaki temel problem eşdeğer kontrolün hesaplanması için sistem parametrelerine ihtiyaç duyulmasıdır. Dayanıklı kontrolör oluşturabilmek için belirsizlik sınırını bilmek gerekir. Bu sınırı pratik uygulamalarda belirlemek zordur ve genellikle belirsizlik sınırı dayanıklı kararlılığı sağlamak için yeterince büyük seçilir. Ancak büyük kazanç, kontrolde önemli bir çatırdamaya neden olacaktır. Öte yandan, eğer sınır çok küçük seçilirse dayanıklı kararlılık garanti edilemez.Bu tez çalışmasında sistem bilgisine ihtiyaç duymayan yeni dayanıklı bir kontrolör geliştirilmesi hedeflenmiştir. Bu hedef çerçevesinde iki farklı kontrol yöntemi geliştirilmiştir. İlk olarak belirsizlik sınırı gereksinimini azaltmak için bulanık mantıktan yararlanılmış ve düzeltici kontrol kazancı bulanık mantık ile hesaplanmıştır. İkinci olarak bulanık mantık kayma yüzeyi eğimini ayarlamak için kullanılmıştır. Her iki kontrol yönteminde de eşdeğer kontrolü hesaplamak için radyal temelli fonksiyonlu yapay sinir ağı kullanılmıştır. Radyal temelli ağın ağırlıkları sistem durumları kayma yüzeyini kesip üzerinde salınacak şekilde adaptif bir algoritma ile değiştirilmektedir.Geliştirilen kontrol yöntemlerinin test edilebilmesi için 6 eksenli endüstriyel bir robot olan manutec-r15'in sürücü ve kontrol sistemi yeniden oluşturulmuştur.Geliştirilen kontrol yöntemleri öncelikle 3 eksenli scara robotun parametreleri ile simüle edilmiştir. Ardından simülasyonlar manutec-r15 için yapılmıştır. Son olarak kontrol yöntemleri manutec-r15'e uygulanarak deney sonuçları elde edilmiştir. Aynı deneyler klasik PD ve PID kontrol kullanılarak da yapılmış ve sonuçlar karşılaştırılmıştır.

Özet (Çeviri)

Controlling of a robotic manipulator to track a desired trajectory is the hot topics for fifty years. But, because manipulator is multi variable nonlinear dynamic system including uncertainties, it is a difficult task to obtain true mathematical model for classical and modern control techniques.Classical sliding mode control is a powerful method for system including uncertainties. Basic problem on sliding mode control applications is the need of system parameters to calculate the equivalent computation. It is necessary to know boundary of the uncertainty to build the robust control. It is difficult to determine this boundary on practical applications and usually boundary of the uncertainty is selected sufficiently large to provide the robust stability. But large gain will cause important chattering on control. On the other hand, if the boundary is selected very small, robust stability can?t be guarantied.In this thesis, it is aimed to develop new robust controller that no need to system knowledge. For this aim, two different control methods are developed. Firstly, fuzzy logic is used to reduce the need of uncertainty boundary and the gain of the corrective control is calculated with fuzzy logic. Secondly, fuzzy logic is used to adjust the slope of the sliding surface. Radial basis function neural network is used to calculate the equivalent control for both control method. The weights of the radial basis function neural network are adjusted according to some adaptive algorithm for the purpose of controlling the system states to hit the sliding surface and then slide along it.To test the developed control methods, drive and control system of manutec-r15 that is 6 axis industrial robot, is rebuild.Developed control methods are firstly simulated on 3 link scara robot. Then, simulations are made for manutec-r15. Finally control methods are applied to manutec-r15 and experiments results are obtained. Same experiments are done with classical PD and PID control. Then results are compared.

Benzer Tezler

  1. Yapay sinir ağları ile robotlarda hareket kontrolü

    Motion control of robots with artificial neural networks

    HAKAN ARSLAN

  2. Mobil robotlarda evrimsel metotlar ile optimal hareket planlama

    Optimal motion planning with evolutionary methods for mobile robots

    SERKAN AYDIN

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2003

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik Üniversitesi

    Elektrik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. HAKAN TEMELTAŞ

  3. NARMA-L2 controller design for nonlinear systems using online lssvr

    Doğrusal olmayan sistemler için çevrimiçi en küçük kareler destek vektör regresyonu ile NARMA-L2 kontrolör tasarımı

    GÖKÇEN DEVLET ŞEN

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2019

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik Üniversitesi

    Kontrol ve Otomasyon Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. GÜLAY ÖKE GÜNEL

  4. Trajectory generation for industrial robots in presence of wrist singularity

    Endüstriyel robotlarda bilek tekilliği ve yörünge planlaması

    CANSIN AKARSU

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2020

    Makine Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Mekatronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. ZEKİ YAĞIZ BAYRAKTAROĞLU

  5. Model reference adaptive trajectory tracking control of mobile robots

    Gezgin robotlar için model referans uyarlamalı yörünge takip kontrolü

    EMİNE CANİGÜR

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2012

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiEskişehir Osmangazi Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. METİN ÖZKAN