Geri Dön

Robotik manipülatörlerinin öngörülü yörünge kontrolü

Başlık çevirisi mevcut değil.

  1. Tez No: 55707
  2. Yazar: EYÜP ARAS
  3. Danışmanlar: PROF.DR. CAN ÖZSOY
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Makine Mühendisliği, Mechanical Engineering
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 1996
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: İstanbul Teknik Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 83

Özet

ÖZET Bu çalışmada öngörülü kontrol sistemlerinden birisi olan genelleştirilmiş öngörülü kontrol algoritması incelendi. Bu kontrol algoritmasının değişik serbestlik dereceli (bir,iki,üç,dört ve altı ) robotlar üzerinde uygulanmasına yer verildi. Bunun için ilk önce 2. bölümde robot dinamiğinin ; Lagrange-Euler formülasyonu esas alınarak modellenmesi çalışmaları yapıldı. Denavit-Hartenberg tarafından tanımlanan metot çok eklemli yapıların kinematiksel olarak modellenmesinde kullanıldı. 3. bölümde genelleştirilmiş öngörülü kontrol teorisi geniş bir şekilde incelendi. Programda kullanılan model mertebelerinden birisi olan ( na=l,nb=l ) durumunun formülleride bu bölüme ilave edildi. Ayrıca (na=2,nb=l) model mertebeside program bünyesine yerleştirildi. 4. bölümde altı serbestlik dereceli bir robota genelleştirilmiş öngörülü kontrol uygulandığında elde edilen çıktılara yer verildi. Bu bölümde ayrıca altı serbestlik dereceli robot için konum,hız ve eklem hatalarının birbirlerine göre karşılaştırılması yapıldı. Bu çıktıları elde ermek için kullanılan referans giriş sinüs fonksiyonu oldu. Duruma göre istenirse paket programın ana kumanda tablosuna kosinüs, exponansiyel ve basamak tipi referans girişlerde ilave edilmiştir. 5. bölümde robot paket programının tanıtımına yer verildi. Ana kumanda ekranından, burada bulunan herbir tuşun fonksiyonundan, konum ve hız ekranlarından ayrıca parametre ekralarından bahsedildi. Bu ekranların görünüşleri 5. bölüme renkli bir çıktıyla ilave edildi. Ekler bölümünde bir, iki, üç ve dört serbestlik dereceli robotların çeşitli referans yörüngeler karşısında, değişik simülasyon sürelerinde, farklı sistem parametreleri kullanılarak elde edilmiş konum,hız ve bunlara bağlı olarak eklem hatalarının grafiklerine yer verilmiştir. IX

Özet (Çeviri)

summary generalized fredicttve control of robotic manipulators In this study, SİSO predictive control ( Generalized predictive control ) algorithm is proposed for one, two, three, four and six links manipulators. Manipulators are controlled in the joint cordinate system. Control of a system means that, for the given dynamic equations of the system which describe the dynamic behavior of the system, to maintain the dynamic response of the system in accordance with someprespecified performance criteria. Manipulators have been using extensively, such as in the nuclear indusries, deep undersea exploration and maintenance operations, in space and increasingly in industrial automation applications. A mechanical manipulator can be defined as a multi degree of freedom open loop chain of mechanical linkages and joints. These mechanisms driven by actuators are capable of moving an object in space from initial to final locations or along prescribed trajectories. Tracking accuracy is of prime concern in assembley task. Hence a robot controller should be able to achieve fast and at the same time accurate tracking and positioning control of the gripper. The dynamic equations of a mechanical manipulator are highly nonlineer and complex. To overcome these difficulties several advanced adaptive control techniques for dynamik control of mechanical manipulators have been proposed, one of these is long-rage predictive control. For dynamic modeling of the manipulator well known Lagrange - Euler formulation is used. This technique based on the sysmatik representation of manipulator kinematics in a matrix form which is introduced by Denavit-Hartenberg A robotic manipulator is defined as a mechanical construction contain rigid parts called links which are connected with each other by joints. İh Denavit- Hartenberg representation, all links of the manipulator have their own coordinate frame and these frames are transformed to the iwtghbor frames in ijomogeneous transformation sense. Here transformation of the neighbor frames is* 4L, = Az(e)Az(d)Ax(a)Ax(a) 4'-,= (1) X4-,= cos#, -coso^sin^ sin a, sin 0, a,cos0{ sin^ cosa^cos^ - sin a, cos ^ a^sinö, 0 0 sına cos a 0 4 1 figure 1. and whole transformation matrix of the manipulator with n degree of freedom is n = 4faKfe)4-ifa) = FKite) (' = ia,») y=i i için (5) 9 = '%J i= IX u“ _ I Ai-lQjA)_J^i için.j>ı için (6) v. YA* V,=ı J And kinetic energy of whole manipulator with n degree of freedom is; K = ±Ki=l±Tr i=l Z i=l IZ=1 ^ j=l p=l r=l next the second term of the lagrangien fimction potential energy of the manipulator for n degree of freedom again; -p=E^=2>*s is the system input Here; Ti^nCtX^Ct),,xn(t))T q(t) = ( qi(t),q2(t),,q”(t))T q(t) =(qi(t),q2(t),,q.(t) )T (t^J;.£/p i,k=l,2,,n (10) hi=Y^LhikAAm i=l,2,,n (11) ** = İ HUj^JjUJi) ^ = 1 A,n (12) j=max(i,k,m) The CARIMA ( Controlled aute-regressive integrate moving average ) model is proposed here to model the motion of a manipulator and to design a controller for the system. Such a model will be determined on the basis of the measured input-output data of a manipulator system. The parameters of the model will be determined so that the best fit of the model to the input - output data will be obtained in the least-squares error sense. As is well known, the parameters in such an assumed model can be estimated on-line using recursive equations. They can be obtained by minimizing the sum of the squared errors. The CARIMA model is assumed to have the same number of inputs and outputs. The CARIMA model will be written in the following general form; A(qJ) y(t) = B(q1) u(t-l) + C(q1) Ç(t) / A Where the (m) dimensional output vector y and the input vector u have as the ith component the output y; and the input Uj of joint i, respectively, and i=l,2,3,,n. The equation error vector is £(t) / A. Where A is the differencing operator (1-q1) and £(t) is an uncorrected random sequence. The argument q"1 is backward shift operator. A and B matrises are defined by; f na = 1 + a.q-1 +a2q~2++amq~ ?=i J X1U( rib = b0+blq~1 + b2^2+?+bri>q -nb The majority of Genaralized Predictive Control algorithm is basically a combination of a predictor, a cost function,an algorithm to choose a control squence which minimizes this cost and a parametric identification scheme. The controller minimizes the quadratic cost function; 2 2 J[NuN2,Nm) = e\ f,[y(t+j)-yr(t+j)] +±X Nu, the control horizon,we arrive at the following solution; Au^G'G + UrG'ûrr-f) Where; Au = (Au(t), Au(t-1),,Au(t+NB-l))T yr =(yr(t+l),yr(t+2),,yr(t+N2))T f = ( f(t+l), f(t+2),,f(t+N2))T (14) G (15) gj is the jth value of the model step response. The term f(t+j) is the free response of the plant at time t+j the output of the model at this time assuming zero future control increments, y^t) is the set point at time t. The generalized predictive control algorithm will become; 1) Measure the plant output and external set-point 2) Estimate the parameters of the plant using RLS 3) Compute the free response f(t+j) 4) Compute g; parameters and Au(t) using equation (2) 5) Shift the data ready for the next sample XIVBOLUM 1 GİRİŞ Robotlar birçok kişi tarafından çok fonksiyonlu, değişik programlarla yenide» programlanıp çok değişik görevlerde rahatlıkla kullanılabilen sayısal kontrollü mekanik sistemler olarak tanımlamaktadırlar. Robotların kollarını oluşturan bu mekanik yapılar birbirlerine eklemlerle bağlanmış olan ve link adı verilen mekanik parçalardan oluşmaktadırlar. Robotlarda kullanılan eklemler genelde prizmatik veya döner eklemlerdir. Döner ve prizmatik eklemlerin serbestlik dereceleri 1 olmaktadır. Kullanma amaçlarına göre robot kolları değişik serbestlik derecelerine sahip olmaktadırlar. Genellikle 6 olarak tesbit edilen serbestlik derecesinin ilk 3'ü robot kolunun uç noktasının pozisyonunu geriye kalan 3'ü de parmakların yönlenmesini belirtmektedirler. [l] Robotlarda kullanılan eklemler tahrik elemanları tarafından kontrol edilmektedirler. Robot kollarında hafif yükler göz önüne alındığında pnömatik veya elektrikli ağır yükler göz önüne alındığında ise hidrolik tipteki tahrik elemanları kullanılmaktadır. Bu tahrik elemanlarım uyarmak için gerekli olan komutlar bilgisayarda robotun işleyiş amacma göre yazılmış programlar tarafından sağlanmaktadır. Bu komutlara kontrol sinyalleri adıda verilmektedir, bu kontrol sinyalleri programın işleyişi sırasmda programın bünyesinden veya dış sensörlerden (örneğin, yumurta robotunda parmak uçlarından) gelen bilgilerin robotun kullanılma amacı doğrultusunda hesaplanması ile oluşturulur. [2]

Benzer Tezler

  1. Tez No

    478288

    Stabilization and tracking control of pan-tilt platforms using novel estimators and acceleration based robust control techniques

    Özgün kestiriciler ve ivme tabanlı gürbüz kontrol teknikleri kullanılarak pan-tilt platformların stabilizasyon ve izleme kontrolü

    SANEM EVREN HAN

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2017

    Mekatronik MühendisliğiSabancı Üniversitesi

    Mekatronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. MUSTAFA ÜNEL

  2. Tez No

    397176

    Bulanık mantık tabanlı sinirsel ağlarla robot kontrolü

    Robot control with fuzzy based neural networks

    ZAFER ORTATEPE

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2015

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiEskişehir Osmangazi Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. OSMAN PARLAKTUNA

  3. Tez No

    397858

    4 serbestlik dereceli robot kolu kinematik denklemlerinin destek vektör makinesi ile çözümü

    Support vector machine based solution for the kinematic equations of 4-DOF robot arm

    SANEM DOKUZLU

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2015

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik Üniversitesi

    Mekatronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. GÜLAY ÖKE

  4. Tez No

    759996

    Derin öğrenme ile cerrahi video anlama

    Surgical video understanding with deep learning

    ABDISHAKOUR ABDILLAHI AWALE ABDISHAKOUR ABDILLAHI AWALE

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2022

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolGazi Üniversitesi

    Bilişim Sistemleri Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ DUYGU SARIKAYA

  5. Tez No

    183476

    Biokinematic analysis of human arm

    İnsan kolunun biokinematik analizi

    ERKİN GEZGİN

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2006

    Makine Mühendisliğiİzmir Yüksek Teknoloji Enstitüsü

    Makine Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. RASİM ALİZADE

Geri Dön