Geri Dön

Yapay sinir ağları destekli PID ile kuvvet altında robot kol kontrolü ve performans analizi

Artificial neural networks supported PID robot arm control under force and performance analysis

  1. Tez No: 824845
  2. Yazar: AYTUĞ BECENEN
  3. Danışmanlar: PROF. DR. GÜRKAN TUNA
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Mekatronik Mühendisliği, Mechatronics Engineering
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2023
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Trakya Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Mekatronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 118

Özet

Robot kolları günümüzde birçok iş alanında kullanılmaktadır. Endüstride ve kişisel kullanımda robot kol performansları yapılan işin kalitesini etkilemektedir. Bu tez çalışmasında robot kollarının performansını etkileyen kontrol sistemleri üzerine bir araştırma yapılmıştır. Bu doğrultuda geleneksel bir PID denetleme sistemi ile yapay sinir ağları destekli PID denetleme sistemi karşılaştırılmıştır. Bu tez çalışmasında Solidworks çizim programında iki serbestlik derecesine sahip bir robot kol tasarlanmıştır. Tasarlanan robot kolun Matlab/Simulink ortamına aktarımı ile fiziksel modelin elde edilmesi sağlanmıştır. Matematiksel denklemlerle sistemin hareket denklemi oluşturulmuş ve Matlab/Simulink ortamında blok diyagramlar ile modellenmiştir. Matematiksel model ve fiziksel model karşılaştırılıp çıktıların eşleştiği kanıtlanmış yani üzerine çalışılan robot kol sisteminin doğruluğu ortaya konulmuştur. Ardından denetim sistemleri tasarlanmıştır. Tasarlanan denetim sistemleri ilk olarak normal şartlarda daha sonra robot uç noktasına dış kuvvet uygulanarak test edilmiştir. Bu testler ilk olarak referans değerler için ardından düz çizgi yörüngesi ve daire yörüngesi oluşturularak iki farklı durum için yapılmıştır. Çalışmanın sonucunda yapay sinir ağları destekli modern denetim sisteminin geleneksel PID denetleme sistemine göre daha iyi sonuç verdiği ortaya konmuştur. Ayrıca dışarıdan uygulanan kuvvetlere karşı yapay sinir ağları destekli sistemin cevap verme tepkisinin daha iyi olduğu görülmüştür.

Özet (Çeviri)

Robot arms are used in many business areas today. In industry and personal use, robot arm performances affect the quality of the work done. In this thesis, a research on control systems affecting the performance of robot arms has been carried out. In this direction, a conventional PID control system and a PID control system supported by artificial neural networks are compared. In this thesis, a robot arm with two degrees of freedom is designed in Solidworks drawing program. The physical model was obtained by transferring the designed robot arm to Matlab/Simulink environment. The equation of motion of the system was created with mathematical equations and expressed with block diagrams in Matlab/Simulink environment. The mathematical model and the physical model were compared and it was proved that the outputs matched, that is, the accuracy of the robot arm system studied was demonstrated. Then the control systems were designed. The designed control systems were first tested under normal conditions and then by applying external force to the robot endpoint. These tests were performed first for reference values and then for two different situations by creating a straight line trajectory and a circle trajectory. As a result of the study, it was revealed that the modern control system supported by artificial neural networks gives better results than the conventional PID control system. In addition, it has been observed that the response of the system supported by artificial neural networks against external forces is better.

Benzer Tezler

  1. Kule sistemleri yükseliş ekseninin akıllı algoritmalarla dinamik olarak modellenmesi ve kontrolü

    Dynamic modelli̇ng and control of turret systems elevation axes with intelligent algorithms

    AHMET CAN CECELOĞLU

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2019

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiYıldız Teknik Üniversitesi

    PROF. DR. TÜLAY YILDIRIM

  2. Evaluation of model-based predictive control methods in high-speed automated ground vehicle path following

    Yüksek hızlı bir otonom kara taşıtının yörünge takibinde model bazlı öngörülü kontrol yöntemlerinin değerlendirilmesi

    VOLKAN BEKİR YANGIN

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2024

    Makine Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Makine Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ÖZGEN AKALIN

  3. Yapay sinir ağları destekli etkinlik ölçümü: Veri zarflama analizi üzerine uygulamalar

    Artificial neural network aided efficiency measurement: Applications on data envelopment analysis

    IRMAK UZUN BAYAR

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2022

    İşletmeHacettepe Üniversitesi

    İşletme Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. KAZIM BARIŞ ATICI

  4. Göze ait elektrofizyolojik sinyaller kullanılarak yapay sinir ağları destekli bazı göz hastalıklarının teşhisi

    Artificial neural networks based diagnosis of some of the eye diseases by using ocular electrophysiological signals

    AYŞEGÜL GÜVEN

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2005

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiErciyes Üniversitesi

    Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ.DR. SADIK KARA

  5. Atıksu arıtma tesislerinde ölçüm yapabilen yapay sinir ağları destekli toplam azot yazılım sensörünün geliştirilmesi

    Development of total nitrogen software sensor with artificial neural networks for wastewater treatment plant

    OSMAN ERDEM KESTİOĞLU

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2021

    Endüstri ve Endüstri Mühendisliğiİstanbul Ticaret Üniversitesi

    Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ EMİN BAŞAR BAYLAN