Geri Dön

Nonlinear identification and optimal feedforward friction compensation for a motion platform

Bir hareket platformu için doğrusal olmayan tanılama ve optimal ileri besleme sürtünme kompanzasyonu

PDF İndir

  1. Tez No: 632926
  2. Yazar: AHMET FURKAN GÜÇ
  3. Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ ONUR ÖZCAN
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Makine Mühendisliği, Mechanical Engineering
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2020
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: İhsan Doğramacı Bilkent Üniversitesi
  10. Enstitü: Mühendislik ve Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Makine Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 81

Özet

Bir serbestlik derecesine sahip endüstriyel hareket platformu için sistem tanılama ve optimal ileri besleme kompanzasyonu sunulmuştur. Sıkı referans takibi gereklerine sahip olan bu platformlar, aynı zamanda sürüş hattındaki sürtünme ve boşluk etkileri gibi doğrusal olmayan dinamik etkenlerden yüksek oranda etkilenirler. Doğrusal olmayan dinamik etkilerin giderilerek hassas referans takibi elde etmek amacıyla ilk olarak Eniyi Doğrusal Yaklaşım temelli parametrik olmayan tanılama yöntemleri kullanılmıştır. Sonrasında doğrusal sistem parametrik olmayan sistem modeli üzerinde geri besleme kontrolcü tasarımı gerçekleştirilmiş ve klasik PI döngü şekillendirme senaryoları uygulanmıştır. Üzerine, yüksek mertebeli sinüzoidal girdi tanımlayıcı fonksiyon kavramı temelli, doğrusal olmayan sistem tanılama yöntemleri kullanılarak, hareket platformu üzerinde etkin olan doğrusal olmayan etkenlerin yakalanması amaçlanmıştır. Doğrusal olmayan dinamik etkenlerin ortadan kaldırılması ve hassas referans takibi elde etmek amacıyla, optimal ileri besleme kompanzasyonu tasarımı sunulmuştur. Sistem üzerine uygulanan özel tasarlanmış bir referans sinyali ve Nelder-Mead algoritması ile Stribeck sürtünme modeli tanımlanmıştır. Sonuç olarak önerilen doğrusal olmayan sistem tanılama ve optimal sürtünme giderme yöntemi kullanıldığında, dinamik sistem performansında RMS hız takibi hatası 0.0431 derece/sn'den 0.0117 derece/sn'ye, hız takip hatası integrali standart sapması 0.0382 derece'den 0.0051 dereceye indirilmiştir.

Özet (Çeviri)

We present a method of nonlinear identification and optimal feedforward friction compensation procedure for an industrial single degree of freedom motion platform. The platform suffers from nonlinear dynamic effects, such as friction and backlash in the driveline, along with precise reference tracking requirements. In order to eliminate the nonlinear dynamic effects and obtain precise reference tracking, we first identified the system using nonparametric identification with Best Linear Approximation (BLA). Next, the feedback controller is implemented as a classical PI controller and it is designed using loop shaping techniques so that the system meets the linear system requirements. Then, we identified the nonlinear dynamics of the platform using Higher Order Sinusoidal Input Describing Function (HOSIDF) based system identification and we present optimal feedforward compensation design to improve reference tracking performance. We modeled the friction characteristics using the Stribeck friction model and identified through a procedure with a special reference signal and the Nelder-Mead algorithm. Results indicate that the RMS trajectory error decreased from 0.0431 deg/s to 0.0117 deg/s, and standart deviation of speed reference error integral decreased from 0.0382 deg to 0.0051 deg, when the proposed nonlinear identification and friction compensation method is used.

Benzer Tezler

  1. Tez No

    695537

    Design, modeling, and optimal control allocation of a heavy-lift aerial vehicle consisting of large and small tilt-rotors

    Büyük ve küçük pervanelerden oluşan ağır yük kaldıran hava aracının tasarımı, modellenmesi ve optimal kontrol tahsisi

    GÖKHAN ÖZDOĞAN

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2021

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiOrta Doğu Teknik Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. MEHMET KEMAL LEBLEBİCİOĞLU

  2. Tez No

    134735

    Elektrik devrelerinin yapay sinir ağları ile tanınması ve kontrolü

    Identification and control of electrical circuits using neural networks

    MEHMET SAMAN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2003

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiFırat Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. YAKUP DEMİR

  3. Tez No

    863624

    State of charge estimation of lithium-ion batteries using machine learning approach

    Makine öğrenmesi yaklaşımı kullanılarak lityum iyon pillerin şarj durumu tahmini

    OSMAN ALPER ALTUN

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2024

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Elektrik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. EMİNE AYAZ

  4. Tez No

    389354

    Design of an intelligent boost pressure controller for a series sequential turbocharged diesel engine

    Seri bağlı aşırı doldurma sistemine sahip dizel motorlar için akıllı manifold basıncı kontrolcüsü tasarımı

    MUSTAFA ENGİN EMEKLİ

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2015

    Makine Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Makine Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. BİLİN AKSUN GÜVENÇ

  5. Tez No

    166669

    Aircraft icing detection, identification and reconfigurable control based on Kalman filtering and neural networks

    Kalman filtresi ve yapay sinir ağları ile uçak buzlanmalarının tespiti, teşhisi ve yeniden şekilllendirilebilir kontrol

    RAHMİ AYKAN

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2005

    Havacılık Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Havacılık Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF.DR. ÇİNGİZ HACIYEV

    Y.DOÇ.DR. FİKRET ÇALIŞKAN

Geri Dön