Neural network based hybrid adaptive controller for robot manipulators
Başlık çevirisi mevcut değil.
- Tez No: 35299
- Danışmanlar: DOÇ. DR. KEMAL CILIZ
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
- Anahtar Kelimeler: Denetim, Robot kolu, Yapay sinir ağları, Yön seçimi, Control, Robot arm, Artificial neural networks, Direction choice
- Yıl: 1994
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Boğaziçi Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Sistem ve Kontrol Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
ÖZET Bu tezde, bilinmeyen ve değişen bir dinamiğe sahip robot kolunun yörünge izleme denetim problemi ele alınmıştır, izleme başarımını iyileştirmek iğin değişik melez denetim yöntemleri sunulmuştur. Sunulan yöntemler, planlanmamış belirsizlikleri sönümlemek için dinamik model ile birlikte sinir ağı modelleri kullanmak tadır. Dinamik model parametreleri ve sinir ağı modelleri robot kolunun ters- dinamik modelini uyarlamak için yenilenmektedir. Melez denetimcilerde, izleme başarımını iyileştirmek için değişik hata sinyalleri kullanılmıştır. Bu denetimcilerin amacı, planlanmış belirsizliklerin modellenmesi için parametreleri yenilerken, sinir ağı modellerini planlanmamış belirsizliklerin modellenmesi için eğitmektir. Denetim yöntemlerinin matematiksel kuralları ve sistemin denge çözümlemesi ver ilmiştir. Önceden yayınlanmış, sinir ağı temelli denetim yapıları da sunulmuş ve önerilen melez yöntemlerin sonuçlarını karşılaştırmak için sınanmıştır. Denetimciler, yatay düzlemde hareket eden iki eklemli robot kolu modeli kullanılarak denendi ve önerilen yöntemler kullanıldığında, izleme başarımındaki iyileşmeyi göstermek için test sonuçları eklenmiştir. Tüm yazılım, MS-DOS işletim sistemi altında ve C dili kullanılarak oluşturulmuştur.
Özet (Çeviri)
ABSTRACT The trajectory following control problem of robotic manipulators with unknown and changing dynamics is addressed in this thesis. Different hybrid control strategies are proposed to improve the overall tracking performance. The proposed methods make use of the dynamic model of the manipulator along with Neural Network models to compensate for unstructured uncertainties. Dynamic model parameters and Neural Network models are updated to simulate the inverse-dynamic model of the robot manipulator. Different error signals are utilized in hybrid controllers to improve the tracking performance. The aim of these controllers is to train the Neural Network models to compensate the unstructured uncertainties while the parameter adaptation is used for the compensation of the structured uncertainties. The mathematical formulation of the control algorithms and the stability analysis of the overall system are introduced. Neural Network based controller architectures which are previously reported, are also presented and tested to compare the results of the proposed hybrid algorithms. The controllers are tested by using two-link manipulator model moving on the horizontal plane and simulations are also included to demonstrate the improvement in the tracking performance when the proposed methods are used. All of the programs are developed under MS-DOS operating system using C language. IV
Benzer Tezler
- Trajectory planning and control of robotic systems
Robotik sistemlerin yörünge planlaması ve kontrolü
FIRAT CAN YILMAZ
Doktora
İngilizce
2026
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolGebze Teknik ÜniversitesiMakine Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ RECEP ÖNLER
PROF. DR. ERKAN ZERGEROĞLU
- Zaman alanı performans kriterlerine dayalı yapay zekâ destekli pıd denetleyici parametre ayarı
Ai-assisted pid controller parameter tuning based on time-domain performance criteria
MUHAMMET ENSAR AÇIKMEŞE
Yüksek Lisans
Türkçe
2025
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiKontrol ve Otomasyon Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. İLHAN KOCAARSLAN
- Adaptive consensus based formation control of unmanned vehicles
Başlık çevirisi yok
HACI MEHMET GÜZEY
Doktora
İngilizce
2016
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiMıssourı Unıversıty Of Scıence And Technology (unıversıty Of Mıssourı-Rolla)DR. JAGANNATHAN SARANGAPANI
DR. LEVENT ACAR
- A hybrid biological/in silico neural network based brain-machine interface
Hibrit biyolojik/in silico sinir ağı temelli bir beyin-makine arayüzü
MEHMET KOCATÜRK
Doktora
İngilizce
2015
BiyomühendislikBoğaziçi ÜniversitesiBiyomedikal Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ALBERT GÜVENİŞ
PROF. DR. HALİL ÖZCAN GÜLÇÜR
- Energy management of P2 hybrid electric vehicle based on event triggered nonlinear model predictive control and deep Q network
Olay tetiklemeli nonlineer model öngörülü kontrol ve derin Q ağı temelli P2 hibrit elektrikli aracın enerji yönetimi
MEHMET CÜNEYT HASPOLAT
Doktora
İngilizce
2024
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiKontrol ve Otomasyon Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. YAPRAK YALÇIN