Nonlinear identification and optimal feedforward friction compensation for a motion platform
Bir hareket platformu için doğrusal olmayan tanılama ve optimal ileri besleme sürtünme kompanzasyonu
- Tez No: 632926
- Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ ONUR ÖZCAN
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Makine Mühendisliği, Mechanical Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2020
- Dil: İngilizce
- Üniversite: İhsan Doğramacı Bilkent Üniversitesi
- Enstitü: Mühendislik ve Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Makine Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- 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
- 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
2021
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiOrta Doğu Teknik ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MEHMET KEMAL LEBLEBİCİOĞLU
- Elektrik devrelerinin yapay sinir ağları ile tanınması ve kontrolü
Identification and control of electrical circuits using neural networks
MEHMET SAMAN
Yüksek Lisans
Türkçe
2003
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiFırat ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. YAKUP DEMİR
- 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
2024
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiElektrik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. EMİNE AYAZ
- 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
2015
Makine Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiMakine Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. BİLİN AKSUN GÜVENÇ
- 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
2005
Havacılık Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiHavacılık Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF.DR. ÇİNGİZ HACIYEV
Y.DOÇ.DR. FİKRET ÇALIŞKAN