Geri Dön

Neuro sliding mode control of robotic manipulators

Yapay sinir ağları kayma kipli robot denetimi

  1. Tez No: 82902
  2. Yazar: MELİKŞAH ERTUĞRUL
  3. Danışmanlar: PROF. DR. OKYAY KAYNAK
  4. Tez Türü: Doktora
  5. Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 1999
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: Boğaziçi Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 136

Özet

VI ÖZET Esnek bilgi işlem tekniklerinin kayma kipli denetim içerisine fîizyonu genelde pratik uygulamalarda karşılaşılan sorunları ortadan kaldırmayı hedefler. Bu tezde, yapay sinir ağlan ile kayma kipli denetim metodolojisinin sinerjik bir bileşimi önerilmiştir. Böylece, denetim sinyalindeki çatırtı ve çınlama sorunları ortadan kaldırılmış ve yörünge izleme başarımı arttırılmıştır. Bunlara ek olarak, sistem dinamiği konusunda gerekli olan ön bilgi en aza indirilmiştir. îkinci bölümde, kayma kipli denetim uygulamalarında karşılaşılan sorunlar ve bu sorunları çözmek için yazında yer alan öneriler üzerinde durulmuş ve yapay sinir ağlan ile ulaşılabilecek çözümler detaylı olarak açıklanmıştır. Üçüncü bölümde, kayma kipli denetim tasarımı genelleştirilmiştir. Genellenen yöntem bilinen tüm tasarımlan içine almakla beraber, yeni bir çok denetleyici tasannu da olanaklı kılmaktadır. Genellenen yöntemde hangi tasarımların kararlılık gösterdiği ve çatırtıyı önlediği belirtilmiştir. Eşdeğer denetimin kestirimi için iki yeni yöntem önerilmiştir. Önerilen yöntemler scara tipi robota uygulanmış ve sonuçlar sunulmuştur. Dördüncü bölümde, eşdeğer denetimin hesaplanmasında, sistem dinamik bilgisinin tam olarak bilinmesi gerekliliği üzerinde durulmuş ve bu gerekliliği en aza indirgemek için iki katmanlı, yapay sinir ağı kullanılmıştır. Ağa girişler ve ağ çıkışırım istenen değerinin hesaplanması göz önüne alınarak üç değişik yapı önerilmiştir. Beşinci bölümde, kayma kipli denetleyicinin düzeltici kısmı ile özel seçilmiş bir yapay sinir ağı temelli denetleyici arasındaki benzerlik üzerinde durulmuştur. Yapay sinir ağlan için geliştirilen ağırlık uyarlama tekniklerinin, kayma kipli denetleyicinin kazançlarına uygulanması bu benzerlik sayesinde mümkün olmuştur. Çatırtı önlenmiş ve denetim işareti emyilenmiştir. Önerilen yöntemler doğrudan tahrikli robot kolu üzerinde, yüklü ve yüksüz olarak denenmiş, yörüngeyi basan ile izlediği gösterilmiştir. Altıncı bölümde, elde edilen sonuçlar indirgenmiştir.

Özet (Çeviri)

IV ABSTRACT The fusion of soft computing methodologies in sliding mode control in general has the objective of alleviating the problems met in practical implementations. In this doctoral dissertation, a synergistic combination of neural networks (NNs) with sliding mode control (SMC) methodology is proposed. As a result, the chattering phenomenon and ringing in the control signal are eliminated while the trajectory-following performance of SMC is improved. Furthermore, the priori knowledge required about the system dynamics is minimized. This doctoral dissertation first discusses the basic principle of sliding mode controllers and the difficulties met in its practical implementations. The popular measures suggested in the literature against the difficulties are then addressed. It continues with discussion on how NNs can be incorporated in sliding mode controllers and present an overview of the research and applications reported in the literature in this respect. In the third chapter, a generalized approach for design of SMC based on the selection of a Lyapunov function is proposed for motion control applications that evade the problems such as chattering and computational burden in the calculation of the equivalent control and is easily implementable. A general criterion is established for stability and chattering elimination. Two different schemes are used for the estimation of the equivalent control. The proposed approach is applied to a direct-drive scara robot, and experimental results are presented. In the fourth chapter, the difficulty in the computation of the equivalent control, which requires a thorough knowledge of the system dynamics, is overcome via use of a two layer feedforward artificial neural network. Three novel control architectures are proposed based on the input set selection and on the desired value calculation of the neural network that computes the equivalent control. In the fifth chapter, a parallelism is drawn between the corrective control term of fee sliding mode control and a carefully selected neural network. The goal of showing thissimilarity is to enable the use of NN weight adaptation techniques to adapt the gains of SMC such that chattering is eliminated and the control signal is optimized. Experimental studies carried out on a direct-drive arm with and without payload are presented, indicating that the proposed approach is a good candidate for trajectory control applications. In the sixth chapter, the concluding remarks are given.

Benzer Tezler

  1. Tez No

    718065

    Modeling, simulation and implementation of a permanent magnet synchronous motor drive system using anfis technique

    Sabit mıknatıslı senkron motor sürüş sistemi için anfıs tekniği kullanarak modelleme, simulasyon ve gerçekleme

    İPEK KUVVETLİ

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2022

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Elektrik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. LALE ERGENE

  2. Tez No

    634366

    Model reference input shaped neuro-adaptive sliding mode control of gantry crane

    Model referans girişi şekillendirildi nöro-uyarlamalı kayan kipli gezer köprülü vinç kontrolü

    MOHAMMED ABDO AHMED SAAD AL-BALTA

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2020

    Mekatronik Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Mekatronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. YAPRAK YALÇIN

  3. Tez No

    309884

    Sinirsel bulanık tabanlı kayan kipli kontrol ile dört serbestlik dereceli bir robotun kontrolu

    Neuro-fuzzy based sliding mode control of a four degree of freedom robot arm

    MEHMET KORKMAZ

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2012

    Mühendislik BilimleriSakarya Üniversitesi

    Makine Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. ŞİNASİ ARSLAN

  4. Tez No

    153089

    Neuro - sliding mode controllers for systems with uncertainties

    Belirsizlik içeren sistemler için yapay sinir ağları temelli kayan kipli denetleyiciler

    YILDIRAY YILDIZ

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2004

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiSabancı Üniversitesi

    PROF.DR. ASİF SABANOVİÇ

  5. Tez No

    534240

    Kaotik sistemlerin klasik ve zeki yaklaşımlar ile kontrolü

    Control of chaotic systems with classical and intelligent approaches

    UĞUR ERKİN KOCAMAZ

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2018

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiSakarya Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. YILMAZ UYAROĞLU

Geri Dön