Trajectory control of a robotic manipulator using artificial neural networks
Yapay sinir ağları ile robot kolu yörüngesinin denetimi
- Tez No: 82923
- Danışmanlar: PROF. DR. OSMAN TÜRKAY
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 1999
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Boğaziçi Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Sistem ve Kontrol Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 163
Özet
YAPAY SINIR AĞLARI İLE ROBOT KOLU YÖRÜNGESİNİN DENETİMİ ÖZET Gün geçtikçe, robot manipülatörlerinin endüstriyel otomasyon ve bilgisayar destekli üretim alanlarındaki önemi artmaktadır. Diğer yandan robot kontrolü uygulamalarında gerekli olan yüksek hassasiyet ve yüksek işlem hızı gibi özelliklerin sağlanması için, robotun etkileşimli ve doğrusal olmayan yapısı nedeniyle buna uygun, yeni. ve daha etkin kontrol metotları gerekmektedir. Bununla birlikte günümüzdeki robot kollarının büyük bir kısmı doğrusal olmayan davranışları dikkate almayan kontrol yapıları ile işletilmektedir. Doğal yapısı itibari ile. sahip olduğu geniş işlem hacmi, karmaşık ve doğrusal olmayan sistemlere uygunluğu nedeniyle yapay sinir ağları robotların tanılanmasında ve kontrolünde etkili olmaktadırlar. Bu çerçevede, gerek farklı blok diyagramları gerekse farklı öğrenme tipilerine göre yapay sinir ağlarıyla gerçekleştirilen robot kontrol çalışmaları başarılı bir şekilde gerçekleştirilmiştir. Ayrıca, gerçek zamanda gerçekleşecek öğrenme ile de, robotun dinamik yapısındaki önceden kestirilemeyen veya bilinmeyen değişikliklere uyum sağlayan bir kontrolör tasarımı mümkündür.
Özet (Çeviri)
TRAJECTORY CONTROL OF A ROBOTIC MANIPULATOR USING ARTIFICIAL NEURAL NETWORKS ABSTRACT Robotic manipulators have become increasingly important in the field of flexible automation. On the other hand, high-speed and high-precision trajectory tracking is one of the indispensable requirements for versatile robotic applications. Thus, the need of new control strategies capable of dealing with highly complex and nonlinear systems even under uncertainties has appeared. Although numerous conventional control architectures are still used in the industrial applications, most of them assume the plant to be linear with unknown parameters and hence the more abrupt the nonlinearity, the stronger decline in the performance of the controller. Due to the natural properties of the neural networks, they are ideally suited for path tracking control process. Using these attractive features, artificial neural networks have been shown to be extremely efficient in identification and control of the two-link planar robot arm. Several controllers proposed in this work differ from each other mainly by their training procedure as well as their block diagram structure. Additionally, the neuro-control architectures may be also realized by using on-line learning procedure so that the neuro-controller has adaptation capability to unpredicted dynamics changes.
Benzer Tezler
- Tuning of conventional controllers using artificial neural networks
Yapay sinir ağları kullanarak klasik denetleyicilerin parametrelerinin gerçek zamanlı ayarlanmaları
MUSTAFA BÜLENT GÜLBAZ
Yüksek Lisans
İngilizce
2002
Makine MühendisliğiBoğaziçi ÜniversitesiMakine Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. OSMAN TÜRKAY
- Üç eklemli bir robot kolunun yapay sinir ağları ile eklem esaslı yörünge kontrolü
A Joint base trajectory control with ann for a three joint robot arm
CEMİL ÖZ
Doktora
Türkçe
1998
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiSakarya ÜniversitesiElektrik-Elektronik Ana Bilim Dalı
PROF. DR. HALİT PASTACI
- 4 serbestlik dereceli robot kolu kinematik denklemlerinin destek vektör makinesi ile çözümü
Support vector machine based solution for the kinematic equations of 4-DOF robot arm
SANEM DOKUZLU
Yüksek Lisans
Türkçe
2015
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiMekatronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. GÜLAY ÖKE
- Destek vektör makinesi ile robotik kolların uyarlamalı model öngörülü kontrolü
Support vector machine based model predictive adaptive control of robotic arms
SANEM KILIÇASLAN
Doktora
Türkçe
2022
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolBursa Teknik ÜniversitesiMekatronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. GÖKHAN GELEN
- Yapay sinir ağları ile robotlarda hareket kontrolü
Motion control of robots with artificial neural networks
HAKAN ARSLAN
Doktora
Türkçe
1999
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiPROF.DR. AHMET KUZUCU