Geri Dön

Sinirsel bulanık tabanlı kayan kipli kontrol ile dört serbestlik dereceli bir robotun kontrolu

Neuro-fuzzy based sliding mode control of a four degree of freedom robot arm

  1. Tez No: 309884
  2. Yazar: MEHMET KORKMAZ
  3. Danışmanlar: YRD. DOÇ. DR. ŞİNASİ ARSLAN
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Mühendislik Bilimleri, Engineering Sciences
  6. Anahtar Kelimeler: Dört serbestlik dereceli robot kolu, sinirsel bulanık mantık tabanlı kayan kipli kontrol, hesaplanan moment yöntemi, aşırı serbestlik dereceli problemi, Four degrees of freedom robot arm, neuro-fuzzy based sliding mode control, computed torque method, redundant degree of freedom problem
  7. Yıl: 2012
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Sakarya Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Makine Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Makine Tasarım ve İmalat Bilim Dalı
  13. Sayfa Sayısı: 180

Özet

Robot kolları, endüstriyel uygulamalarda, malzeme taşımada ve sürekli imalat sistemlerinde sık olarak kullanılmaktadırlar. Özellikle endüstriyel uygulamalarda kullanılan dört mafsallı robot kollarının gelişmiş hareket yeteneği ve yüksek hassasiyete sahip olmaları ve ayrıca yüksek performanslı olmaları istenir. Bu durum, kontrol sistemleri uygulanarak sağlanabilir; ancak robot kollarının yüksek hızda çalışmaları ve uygulanan dış yüklerin etkileri, robot kontrolü tasarlanırken göz önünde bulundurulması gereken önemli parametrelerdir. Bu çalışmada, dört serbestlik dereceli bir robot kolu için sinirsel bulanık tabanlı kayan kipli kontrol ve hesaplanan moment yöntemi ile sinirsel bulanık mantık tabanlı kayan kipli kontrol yapısı tasarlanmış, simülasyon çalışmaları ile performansları değerlendirilmiştir.Yapay sinir ağları, bulanık mantık, kayan kipli kontrol ve hesaplanan moment yöntemi, robot kontrolünde en çok uygulanan yöntemlerdir. Ancak, karmaşık kinematik ve dinamik yapıya sahip robotlarda her bir kontrolörün tek başına uygulanması çoğu kez istenilen performansı sağlamak için yeterli olmaz. Bu nedenle bu çalışmada, robotun verilen yörüngeleri en iyi şekilde takip edebilmesi için sinirsel bulanık mantık tabanlı kayan kipli kontrolör (FNSMC) geliştirilmiştir. Tasarlanan kontrolör, ayrıca hesaplanan tork yöntemi (FNSMC) ile birleştirilerek geri besleme kontrolünün iyileştirilmesi amaçlanmıştır.Çalışmanın sonuçları her iki kontrol yönteminin verilen yörüngeleri takip etmede başarılı ve benzer özellikte olduklarını, ancak bozucu sinyallerin varlığında FNSMCCTC'nin, FNSMC'den daha başarılı olduğunu göstermiştir.

Özet (Çeviri)

Robot arms are being used in industrial applications such as material handling and continuous production lines. In particular, four joint robot arms have high maneuverability and high precision capability required in industry. This can be provided by using control systems, but effects of some disturbances such as external applied torques and high speed working conditions should be taken into consideration during designing of controllers. In this study, a neural fuzzy based sliding mode control (FNSMC) structure had been designed, and the performances of that were evaluated with simulation works.Neural network, fuzzy logic, sliding mode, and computed torque methods are the most common in the control of robots. However, the use of each method is not individually sufficient to provide the required performance in the complex kinematic and dynamic structured robots. The neural fuzzy sliding mode controller has been developed to track the given trajectories in the best way. The designed FNSMC with computed torque method (FNSMCCTC) was aimed to enhance the feedback control.The obtained results have shown that both controllers have similar properties, but the FNSMCCTC was more successful than the FNSMC in the presence of disturbances.

Benzer Tezler

  1. Uzun-kısa süreli bellek ve uyarlamalı sinirsel bulanık çıkarım sistemi ile deprem büyüklüğü tahmini

    Earthquake magnitude prediction with long-short term memory and adaptive neuro fuzzy inference system

    İLKER GÜR

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2023

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolOndokuz Mayıs Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ GÖKHAN KAYHAN

  2. Yapay sinir ağı ve bulanık mantık hibrid yapı ve algoritmalarının geliştirilmesi

    Development of artificial neural network-fuzzy logic hybrid structures and algorithms

    CANAN ŞENOL

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2010

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiYıldız Teknik Üniversitesi

    Elektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. TÜLAY YILDIRIM

  3. Power allocation for cooperative NOMA systems based on adaptive-neuro fuzzy inference system

    Uyarlanabilir nöro bulanık çıkarım sistemine dayalı işbirlikli NOMA sistemleri için güç tahsisi

    MELİKE NUR ÜÇBAŞ

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2023

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Elektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. HAKAN ALİ ÇIRPAN

  4. Yağış-akış ilişkisinin yapay zeka yöntemleri ile modellenmesi

    Modeling the rainfall-runoff relationship with artificial intelligence methods

    YUNUS YAMAN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2022

    İnşaat MühendisliğiDicle Üniversitesi

    Hidrolik ve Su Kaynakları Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. FEVZİ ÖNEN

  5. Kural tabanlı sistemlerin bulanık ve sinirsel bulanık gösterimi

    The Represantation of fuzzy and neural fuzzy for rule-based systems

    BÜLENT GÜLER

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2003

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiUludağ Üniversitesi

    Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. ARZU BABAEV