Comparison of nevro-controllers for robot manipulatörs
Robotlar için yapay sinir ağları ile kontrol metodlarının karşılaştırılması
- Tez No: 82848
- Danışmanlar: DOÇ. DR. YAĞMUR DENİZHAN
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Uçak Mühendisliği, Computer Engineering and Computer Science and Control, Aeronautical Engineering
- Anahtar Kelimeler: Robot denetim, Robotlar, Yapay sinir ağları, Robot control, Robots, Artificial neural networks
- Yıl: 1999
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Boğaziçi Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
ROBOTLAR İÇİN YAPAY SİNİR AĞLARI İLE KONTROL METODLARININ KARŞILAŞTIRMASI ÖZET Robotlar fabrika otomasyonunda ve esnek imalatta önemli bir yere sahiptirler. Bundan dolayı robot kontrolü pek çok araştırıcının ilgisini çekmektedir. Çalışmalarıda çok sayıda denetimci tasarımı ele alınmış ve bu denetimcilerin performansları karşılaştırılıp tartışılmıştır. Denetimci tasarlarken göz önüne alınması gereken en önemli nokta sistemin parametrelerinin zamana bağlı değişebileceğidir. Robotun taşıdığı yük değiştiğinde atalet, örneğin dinamiği değişir.Bundan dolayı denetimci bu değişikliklerin üstesinden gelecek şekilde tesarlanmahdır. Bu çalışmada ele alınan ilk denetimci, PD denetimcisi ile birlikte ileri geri beslemeli lineerleştirmedir.Lineerleştirme yapay sinir ağı kullanılarak sağlanır ve bu yönteme ters dinamik modelleme yöntemi adı verilmektedir. İkinci olarak popüler olan diğer bir yapay sinir ağı ile kontrol algoritması kullanıldı.Bu metod hata geri besleme öğrenmeli denetimci olarak anılmaktadır. Bu online öğrenen bir denetimci olup modelleme hataları, gürültü ve diğer bozucuları kompanse etmek için ikinci bir denetimciye ihtiyaç duyar. Üçüncü kontrol yöntemi yapay sinir aği ile kayan kipli kontrol. Bu online öğrenen bir denetimci olup ikinciden farkı denk kontrol (equivalent control) hesaplanmasıdır. Dördüncü kontrol metodu olarak da yapay sinir ağı ile PD kontrol yapıldı.Buradaki amaç ise gürbüz bir kontrol elde etmektir. Denetimci yapay sinir ağıdır. Bütün algoritmaları bilgisayar ortamında simüle edilmiştir.
Özet (Çeviri)
IV COMPARISON OF NEUROCONTROLLERS FOR ROBOT MANIPULATORS ABSTRACT Robots have a significant importance in factory automation and flexible manufacturing. The control of a robot has therefore attracted the attention of many researchers. In his work a number of controller designs are considered and their performances are compared and discussed. When designing a controller the most important point is that the system parameters may change in time. With the change of the load of the robot, the inertia, i.e. the dynamics of the robot may change. Therefore, the controller should be designed to overcome any parameter changes. The first controller considered in this work is a feedback-feedforward linearization together with a PD control algorithm. This linearization achieved by using neural network and this method is called direct inverse modeling architecture. Secondly, another popular neurocontrol algorithm is used. This method is called Feedback Error Learning Architecture. It is an online learning controller and it need a secondary controller in order to compensate the modeling errors and also noise and disturbance The third one is neurosliding mode controL It is an online control method and the Third one differs from the second one only the estimation of equivalent control The fourth method is Neuro PD controller and the aim is to design a robust controller. The controller is a neural network All algorithms are simulated on a digital computer.
Benzer Tezler
- Multi input multi output intelligent modeling techniques and application to human driver
Çok giriş çok çıkışlı akıllı modelleme teknikleri ve insan sürücüye uygulanması
EMRE TEKİN
Yüksek Lisans
İngilizce
2012
Mekatronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiMekatronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ŞENİZ ERTUĞRUL
- Aronia melanocarpa (michx.) elliott“viking'' ve ”nero'' çeşitlerinde geçici daldırma sistemlerine dayalı biyoreaktör tiplerinin geniş çaplı klonal mikroçoğaltım üzerine etkileri
Effects of bioreactor types based on temporary immersion systems on large-scale clonal micropropagation in aronia melanocarpa (michx.) elliott“viking”and“nero”cultivars
ILYAS AIDINOV
Yüksek Lisans
Türkçe
2025
BiyoteknolojiEge ÜniversitesiBiyoteknoloji Ana Bilim Dalı
PROF. DR. AYNUR GÜREL
- Design of high-performance CMOS circuits for interval type-2 fuzzy logic controller
Aralık değerli Tip-2 bulanık mantık sistemleri için yüksek başarımlı CMOS devre tasarımı
ALİ NADERİ SAATLO
Doktora
İngilizce
2014
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiElektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. İSMAİL SERDAR ÖZOĞUZ
- Intelligent control system design and deployment for fuel cell air supply systems
Yakıt pili hava besleme sistemleri için akıllı kontrol sistemi tasarımı ve uygulamaya alınması
FATİH KENDİR
Doktora
İngilizce
2024
Mühendislik Bilimleriİstanbul Teknik ÜniversitesiKontrol ve Otomasyon Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. TUFAN KUMBASAR
- Design of adaptive controller for regulating the voltage by a dynamic voltage restorer DVR
Başlık çevirisi yok
SAUD NASHWAN ABDULAZEEZ
Yüksek Lisans
İngilizce
2019
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiAltınbaş ÜniversitesiElektrik ve Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ DOĞU ÇAĞDAŞ ATİLLA
DR. ÖĞR. ÜYESİ ÇAĞATAY AYDIN