Geri Dön

Dış gürültülerin ve model belirsizliklerinin bulunduğu iki eklemli robot bir manipülatörün yörünge kontrolü

Trajectory tracking control of a two-link manipulator with external noise and model uncertainty

PDF İndir

  1. Tez No: 639754
  2. Yazar: MELİKCAN ÖLGÜN
  3. Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ UMUT TİLKİ
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
  6. Anahtar Kelimeler: Robot Manipülatör, Yörünge Takibi, Kayan Kipli Denetleyici, Genetik Algoritma, Yapay Sinir Ağı, Robot Manipulator, Trajectory Tracking, Sliding Mode Control, Genetic Algorithm, Neural Networks
  7. Yıl: 2020
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Süleyman Demirel Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Elektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 69

Özet

Günümüzde robot teknolojisinin ilerlemesi ve manipülatörlerin yaygın kullanılmasından dolayı, bu sistemlerin hareket kontrolü bu alanda yapılan çalışmaların odak noktası olmaktadır. Bu tez çalışmasında 2 eklemli bir robot manipülatörün dinamik denkleminde yer alan belirsizlikler ve gürültülerin bulunduğu durum için, belirlenen bir yörüngenin takip edilmesi probleminde farklı türden denetleyicilerin performans analizleri ele alınmaktadır. Bu problemin çözümünde robotik alanında sıkça kullanılan kontrol yöntemleri incelenmiş, farklı tipteki kontrolcüler ele alınarak karşılaştırılmıştır. İlk olarak PID denetleyici ve kayan kipli kontrolcüler ele alınmıştır. Bu kontrolcülerin gürültü altında yörünge takibi incelendikten sonra, dinamik denklemden bağımsız sistemlere geçilmiştir. Bu sistemlerde yapay sinir ağı tabanlı olarak kontrol girişi oluşturulmuştur. Kontrol girişi oluşturulurken yapay sinir ağının formülünden çıkan hata sebebiyle ek belirsizlik sisteme eklenmiş olur. Yapay sinir ağı tabanlı sistemlerde modellenen belirsizliklere ve gürültülere karşı iyi bir kontrolcü olduğu bilinen kayan kipli kontrolcü ile birlikte uyarlamalı kontrol de kullanılmıştır. Bu kontrolcü yapıları sayesinde belirlenen yörüngenin takibi gürbüz bir şekilde sağlanmıştır. Bu tez çalışması kapsamında önerilen yöntem genetik algoritmanın bahsedilen yapay sinir ağı tabanlı modeller ile birleştirilmesiyle oluşmaktadır. Genetik algoritma ile sistemlerin optimum davranışlarını elde edebilecekleri katsayılar oluşturulur. Böylece karmaşık sistemlerde katsayıların hesaplanması problemi ortadan kaldırılmış olur. Kontrolcünün yöntemi değiştikçe belirlenmesi gereken katsayıların artması bir problem oluşturmamış olur. Önerilen algoritma, izleme hatasının belli bir sürede sıfıra yaklaşmasını garanti eder. Kapalı döngü sisteminin kararlılığı Lyapunov teorisi ile sağlanmaktadır. Yapılan simülasyon çalışmaları ile, önerilen denetleyici yapısının literatürdeki diğer yaklaşımlara göre dış gürültülere ve belirsizliklere dayanıklı, kontrol sinyallerinde keskin geçişlerin az olduğu, tepki süresinin hızlı ve gürbüz olduğu özelliklere sahip bir denetleyici yapısının önerildiği gösterilmiştir.

Özet (Çeviri)

Recently, due to the improvement of robot technology and the widespread usage of manipulators, the motion control of these systems is one of the focus of studies in this area. In this thesis work, comparison of different type of controllers are obtained for trajectory tracking of two link manipulators with uncertainties and disturbances in the dynamic equations. In the solution of this problem, commonly used control methods in robotics are examined and compared with different types of controllers. First, PID controller and sliding-mode controllers are used. After examining the trajectory tracking of these controllers under noise, systems independent of the dynamic equation have been handled. In these systems, control input has been created based on a neural network. When creating the control input, additional uncertainty is added to the system due to the error in the formula of the neural network. A sliding-mode controller, which is known to be a good controller against uncertainties and noise modeled in neural network-based systems, has been used with adaptive control. Due to these control structures, trajectory tracking has been made robustly. The proposed method consists of combining the genetic algorithm with the mentioned neural network-based models. With the genetic algorithm, coefficients are created that the systems can obtain their optimum behavior. Thus, the problem of calculating coefficients is eliminated in complex systems. As the method of the controller changes, the increase in the number of coefficients does not problem because of genetic algorithm. The proposed algorithm guarantees that the tracking error will approach zero in a finite time. The stability of the closed loop system is ensured by Lyapunov Theory. The conducted experiments are demonstrated that proposed controller has disturbance rejection, chattering free, robust and fast property when we compared with other approaches in the literature.

Benzer Tezler

  1. Tez No

    798375

    Robust and intelligent control of unmanned aerial vehicles

    İnsansız hava araçlarının akıllı ve gürbüz kontrolü

    ABDURRAHMAN BAYRAK

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2023

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolHacettepe Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. MEHMET ÖNDER EFE

  2. Tez No

    246575

    Model based methods for the control and planning of running robots

    Koşan robotların kontrol ve planlaması için model tabanlı yöntemler

    ÖMÜR ARSLAN

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2009

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİhsan Doğramacı Bilkent Üniversitesi

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliği Bölümü

    PROF. DR. ÖMER MORGÜL

    YRD. DOÇ. DR. ULUÇ SARANLI

  3. Tez No

    823437

    Çok fazlı yükseltici tip dc-dc dönüştürücüler için dışbükey optimizasyon kullanılarak sabit dereceli gürbüz h∞ kontrolcü sentezi

    Robust fixed order h∞ controller synthesis using convex optimization for dc-dc multi phase boost converters

    RIDVAN KESKİN

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2023

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiZonguldak Bülent Ecevit Üniversitesi

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. İBRAHİM ALIŞKAN

    DR. ERSİN DAŞ

  4. Tez No

    837239

    Global gravity field recovery from low-low satellite-to-satellite tracking with enhanced spatiotemporal resolution using deep learning paradigm

    Global gravite alanının derin öğrenme paradigması kullanarak alçak uydudan alçak uyduya izleme ile iyileştirilmiş çözünürlükte belirlenmesi

    METEHAN UZ

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2023

    Jeodezi ve Fotogrametriİstanbul Teknik Üniversitesi

    Geomatik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ORHAN AKYILMAZ

  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