Kablo ile sürülen paralel robotların model tabanlı ve pekiştirmeli öğrenme ile konum denetimi
Position control of cable-driven parallel robot with model-based and reinforcement learning method
- Tez No: 633357
- Danışmanlar: DOÇ. DR. MEHMET İTİK
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Makine Mühendisliği, Mechanical Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2020
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Karadeniz Teknik Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Makine Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 77
Özet
Kablo ile Sürülen Paralel Robotlar (KSPR), rijit uzuvların yerine kabloların kullanıldığı, geniş çalışma alanı, yüksek hız ve ivme gerektiren işlemlerde kullanılabilme, kolay taşınıp monte edilme gibi avantajlara sahip bir çeşit paralel mekanizmadır. KSPR'nin doğrusal olmayan dinamik yapısıyla beraber kablolar ile itme kuvveti uygulanamadığı için nesne taşıma ve yerleştirme gibi hassas denetim görevlerinde kabloların gerginliğini sağlamak bu sistemlerin modellenmesi ve denetimlerini zorlaştırmaktadır. Bu çalışmada dört kablo ile sürülen düzlemsel bir KSPR'nin hassas konum denetimi için klasik model tabanlı denetim yöntemleri ile model bağımsız olan Pekiştirmeli Öğrenme (PÖ) yönteminin performansları incelenmiştir. Model tabanlı ve gürbüz bir denetim yöntemi olan kayan kipli denetim yöntemi KSPR'nin referans takibinde uygulanmış ve klasik PID denetim yöntemi ile karşılaştırılmıştır. İleri kinematik probleminin çözümünde sisteme gelecek olan geri besleme için sensör verisinden kaçınarak Yapay Sinir Ağları (YSA) ve Newton-Raphson yönteminden oluşan karma bir yöntem kullanılmıştır. Dört kablo ile sürülen düzlemsel KSPR artıksıl eyletmeye sahip olduğu için kablolara uygulanabilecek sonsuz farklı gerilme değeri mevcuttur. Bu nedenle kablolarda pozitif gerilme değerlerine sahip bir çözüm için denetim esnasında gerilim dağıtımı yapılmıştır. Sonrasında bu klasik denetim yöntemlerden farklı olarak kompleks robotik görevlerini çözebilen, çok yeni ve güçlü bir yapay zeka yöntemi olan PÖ yöntemi KSPR'nin denetiminde uygulanmıştır. KSPR'nin PÖ yöntemi ile yapılan denetiminde gerilim dağıtımına gerek kalmadan kablolardaki pozitif gerilme sağlanmış ve belirli bir referansın takibi başarılıyla gerçekleştirilmiştir.
Özet (Çeviri)
Cable-Driven Parallel Robots (CDPR) are a class of parallel mechanisms which have the advantages such as easy transportation and assembly, wide working area, high working speed, and acceleration as a result of using cables. CDPRs have nonlinear dynamics and besides the cables cannot apply pushing forces and have to be under tension all the time in order to achieve a desired task such as manipulation or handling of an object, which makes their modelling and control cumbersome. In this study, the performances of classical model-based control methods and the model-independent Reinforcement Learning (RL) method for precise position control of a planar CDPR driven by four cables were investigated. Sliding mode control method was applied to the CDPR for reference tracking as the model based robust controller and its performance was compared with a classical PID controller. To avoid sensory feedback, we utilized the solution of the forward kinematics of the CDPR, which is obtained by a hybrid solution consisting of Artificial Neural Networks (ANN) and Newton-Raphson method. Since the planar CDPR is driven by four cables, there are infinitely different tension values that can be applied to the cables. Hence in order to guarantee positive tension values in the cables, tension distribution was used during the control. Then, unlike the classical control methods, the RL method, which is a very novel and powerful artificial intelligence method to solve complex tasks in robotics, was developed and implemented on the CDPR. We showed that the RL method can perform quite well on a specific position reference tracking problem for CDPR without requiring a specific tension distribution algorithm solution.
Benzer Tezler
- Kablo ile sürülen paralel düzlemsel robot manipulatörler için uyarlamalı kontrolcü tasarımı
Adaptive controller design for cable driven parallel planar robot manipulators
HAYRİ HOCAOĞLU
Yüksek Lisans
Türkçe
2019
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolYıldız Teknik ÜniversitesiKontrol ve Otomasyon Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. TÜRKER TÜRKER
- Kablo ile sürülen paralel bir robotun tahmin ve öğrenme temelli yöntemler ile konum ve düzlem dışı titreşim denetimi
Position and out-of-plane vibration control of a cable-driven parallel robot with estimation and learning-based methods
CANER SANCAK
Doktora
Türkçe
2022
Makine MühendisliğiKaradeniz Teknik ÜniversitesiMakine Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. MEHMET İTİK
- Novel mechanism and controller design for hybrid force-position control of humanoid robots
İnsansı robotlarda birleşik kuvvet-konum kontrolü için yenilikçi mekanizma ve kontrol tasarımı
CİHAT BORA YİĞİT
Doktora
İngilizce
2018
Makine Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiMakine Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. PINAR BOYRAZ
- Design and tele-impedance control of a variable stiffness transradial hand prosthesis
Değişken esnekliğe sahip dirsek altı el protezinin tasarımı ve uzaktan empedans kontrolü
ELİF HOCAOĞLU ÇETİNSOY
Doktora
İngilizce
2014
BiyoteknolojiSabancı ÜniversitesiMühendislik Bilimleri Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. VOLKAN PATOĞLU
- Novel position measurement and estimation methods for CNC machine systems
CNC tezgahlar için gelişgin konum ölçme ve kestirim yöntemleri
ERGİN KILIÇ
Yüksek Lisans
İngilizce
2007
Makine MühendisliğiOrta Doğu Teknik ÜniversitesiMakine Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. MELİK DÖLEN
YRD. DOÇ. DR. A. BUĞRA KOKU