Geri Dön

Motor kontrolünde aktif öğrenmenin kullanılması

Using active learning in motor control

  1. Tez No: 312697
  2. Yazar: ONUR BATTAL
  3. Danışmanlar: YRD. DOÇ. DR. ERCAN NURCAN YILMAZ
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Teknik Eğitim, Technical Education
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2011
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Gazi Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Elektrik Eğitimi Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 55

Özet

Gelişen teknolojiyle birlikte insanların bilgi ve bilgisayar teknolojilerinden beklentileri giderek farklılaşmaktadır. İlk başlarda sadece karmaşık hesaplamaları yapmak ve bilgi aktarımı için kullanılan bilgisayarlar, artık çeşitli olaylar karşısında karar verme ve öğrenebilme yeteneğine sahip olmuşlardır. İnsanların öğrenen ve karar verebilen sistemler üretme isteği, yapay zeka kavramının doğmasına neden olmuştur. Bir sistemin tasarlanması ve kontrol edilmesi sistemin modellenmesi ile mümkündür. Zeki sistemler üretmede çok sıkça başvurulan yöntemlerden biride Yapay sinir ağlarıdır. Yapay sinir ağları insanın karar verme, ilişkiler kurma ve öğrenme yeteneklerinin makinelere kazandırılmasını sağlayan matematiksel sinir hücresi modelleridir. Bu tezde katı modellemesi yapılan ve 4 hareket eksenine sahip bir robot kolunun hareket noktalarının servo motorlar ile konumlandırılması, yapay sinir ağlarının öğrenme türlerinden olan aktif öğrenme yani yaparak öğrenme stratejisi ile benzetim olarak sunulmuştur.

Özet (Çeviri)

The expectations in information and computer technologies of people increasingly differentiated with developing technology. At first, computers be used just to make complex calculations and transfer information, no longer have had the ability to the face of various events decision-making and to learn. People's desire to produce systems capable of learning and decision making, has led to the concept of artificial intelligence. Design and control of the system possible to system modelling. One of many ways to the frequently referenced in produce intelligent systems is artificial neural networks. Neural networks of human decision making, relationship-building and machine learning capabilities to gain them for the mathematical models of nerve cells. In this thesis, solid modeling, and the axis of motion with four points of a robot arm motion with the positioning of the servo motors, the types of artificial neural networks learning as active learning, ie learning by doing simulation strategy is presented.

Benzer Tezler

  1. Autolanding control system design with deep learning based fault estimation

    Derin öğrenme tabanlı hasar tespitli gürbüz otomatik iniş kontrol sistemi

    BATUHAN EROĞLU

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2019

    Uçak Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Uçak ve Uzay Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ NAZIM KEMAL ÜRE

  2. A semi-automated rodent behavioral paradigm for visuomotor skill learning

    Kemirgenlerde görsel-motor öğrenmeyi araştırmak için yarı-otomatik davranış biçimlendirme paradigması

    HİLAL BULUT

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2023

    Biyomühendislikİstanbul Medipol Üniversitesi

    Biyomedikal Mühendisliği ve Biyoenformatik Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ MEHMET KOCATÜRK

  3. Anahtarlamalı relüktans motorun makine öğrenmesi algoritmaları ile konum algılayıcısız sürücü modelinin geliştirilmesi

    Developing a position sensorless drive model with machine learning algorithms of a switched reluctance motor

    MEHMET AKİF BUZPINAR

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2021

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiErciyes Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. FERHAT DALDABAN

  4. Perception estimation and torque control for hand prostheses using EEG and EMG signals

    El protezleri için EEG ve EMG sinyalleriyle algı kestirimi ve tork kontrolü

    NEDİME KARAKULLUKCU

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2024

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiAbdullah Gül Üniversitesi

    Elektrik ve Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. BÜLENT YILMAZ

  5. Optimal exoskeleton design and e ffective human-in-the-loop control frameworks for rehabilitation robotics

    Rehabilitasyon robotları için optimal dış-iskelet ve etkin insan etkileşimli kontrol çatıları tasarımı

    AHMETCAN ERDOĞAN

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2014

    Fizyoterapi ve RehabilitasyonSabancı Üniversitesi

    Mekatronik Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. VOLKAN PATOĞLU