Geri Dön

An artificial neural network based control design and ımplementation for mechatronic systems

Mekatronik sistemler için yapay sinir ağı tabanlı kontrol tasarımı ve uygulaması

  1. Tez No: 988639
  2. Yazar: İSLAM AYDOĞMUŞ
  3. Danışmanlar: PROF. DR. BARIŞ BIDIKLI
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Mekatronik Mühendisliği, Computer Engineering and Computer Science and Control, Mechatronics Engineering
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2026
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: İzmir Katip Çelebi Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Robotik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.

Özet

Bu çalışma, genelleştirilmiş mekatronik sistemler için iki doğrusal olmayan yapay sinir ağı (YSA) tabanlı denetleyici geliştirmiştir. İlk denetleyici olan YSA tabanlı tam durum geri beslemeli denetleyici, gerekli tüm durumların ölçülebilir olduğunu varsayar ve bunu kullanarak kullanılan mekatronik sistemi kararlı bir şekilde kontrol eden uyarlamalı bir kontrol yasası oluşturur. İkinci denetleyici olan YSA tabanlı çıkış durum geri besleme denetleyici–gözleyici çifti ise, yalnızca çıkış durumunun ölçülebilir olduğunu varsayar ve ilgili kontrol yasası bu kısıtla başa çıkacak şekilde tasarlanır. Çalışma, her iki önerilen denetleyicinin performansını göstermek için manyetik kaldırma (maglev) ve yüzey gemisi dinamik konumlandırma sistemlerini kullanmıştır. Deneysel maglev sistemi, gerçek dünya uygulamalarını doğrulamak için kullanılırken, dinamik konumlandırma sisteminin benzetimi, denetleyicinin çok girişli çok çıkışlı (MIMO) sistemlere uygulanabilirliğini gözlemlemek için kullanı. Lyapunov tabanlı kararlılık analizi, her iki denetleyici için de her iki sistemde kapalı çevrim sistemlerin küresel kararlılığını kanıtlamak amacıyla kullanılmıştır.

Özet (Çeviri)

This study develops two nonlinear artificial neural network (ANN)-based controllers for generalized mechatronic systems. The first controller, an ANN-based full-state feedback controller, assumes that all necessary states are measurable and uses this to create an adaptive control law that robustly controls the employed mechatronic system. The second controller, an ANN-based output-state feedback controller–observer pair, on the other hand, assumes that only the output state is measurable, and the corresponding control law is designed to cope with this constraint. The study employs magnetic levitation (maglev) and surface vessel dynamic positioning systems to demonstrate the performance of both proposed controllers. The experimental maglev system is used to validate real-world applications, while the simulation of the dynamic positioning system is used to observe the applicability of the controller to multi-input multi-output (MIMO) systems. Lyapunov-based stability analysis is employed to prove the global stability of the closed-loop systems for both controllers on both systems.

Benzer Tezler

  1. Artificial neural network based dynamic forecaster selection in joint forecasting-scheduling for the internet of things

    Nesnelerin interneti için bütünleşik tahmin çizelgelemede yapay sinir ağı tabanlı dinamik tahminleyici seçimi

    ERDEM ÇAKAN

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2022

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiYaşar Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. VOLKAN RODOPLU

    PROF. DR. CÜNEYT GÜZELİŞ

  2. Yapay sinir ağı kullanarak kontrol alan ağları için çevrim içi mesaj zamanlaması optimizasyonu

    Optimization of online message scheduling for controller area networks using artificial neural network

    ESİN YAVUZ

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2018

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiSüleyman Demirel Üniversitesi

    Fizik Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. EKREM ARTUÇ

  3. Yapay diz eklemi için denetim ve test amaçlı mikrodenetleyici tabanlı donanım tasarımı

    Microcontroller based hardware design for control and test of artifical knee joint

    ÖKKEŞ TOLGA ALTINÖZ

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2010

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiHacettepe Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. ATİLA YILMAZ

  4. Design and implementation of an EMG driven upper limb exoskeleton

    EMG tahrikli üst uzuv dış iskelet robot tasarımı ve uygulaması

    BERKEM VURAL

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2024

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolYıldız Teknik Üniversitesi

    Kontrol ve Otomasyon Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ CLAUDIA FERNANDA YAŞAR

  5. Lojistik sistemlerin yapay sinir ağları ile modellenmesi, gerçeklenmesi ve kontrolü

    Modeling, implementation and control of logistics systems using artificial neural networks

    MURAT ERMİŞ

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2005

    Endüstri ve Endüstri Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF.DR. FÜSUN ÜLENGİL