Radyal tabanlı fonksiyon ağları ile robot kollarının uyarlamalı denetimi
Adaptive control of robot arms with radial basis function networks
- Tez No: 134738
- Danışmanlar: DOÇ. DR. MUAMMER GÖKBULUT
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Computer Engineering and Computer Science and Control, Electrical and Electronics Engineering
- Anahtar Kelimeler: Radyal Tabanlı Fonksiyon Ağlan, Yapay Sinir Ağlan, Robot Kontrolü, Radyal baz fonksiyonları, Robot denetim, Robot kolu, Yapay sinir ağları, Radial Basis Function Network, Robot Control, Artificial Neural Networks, Radial basis functions, Robot arm
- Yıl: 2003
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Fırat Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Elektronik ve Bilgisayar Eğitimi Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
ÖZET Yüksek Lisans Tezi RADYAL TABANLI FONKSİYON AĞLARI İLE ROBOT KOLLARININ UYARLAMALI DENETİMİ Songül HALICI Fırat Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü Elektronik Bilgisayar Eğitimi Ana Bilim Dalı 2003, Sayfa: 54 Bu tez çalışmasında, Radyal Tabanlı Fonksiyon Ağlan (RTF A) ile tek eksenli bir robot kolunun modellemesi ve uyarlamalı denetimi incelenmiştir. Robot kolunun doğrusal olmayan modelinden yararlanarak model ve denetleyici RTFA yapılan belirlenmiştir. Model ve denetleyici RTFA'nm ağırlıklan, merkez ve genişlik parametreleri geriye yayılım algoritması ile eğitilmiştir. Simülasyon sonuçlan, eğitilmiş RTFA'nm doğrusal olmayan robot kollarım modelleme ve denetim performansının yeterince iyi olduğunu göstermektedir.
Özet (Çeviri)
ABSTRACT M.Sc.Thesis ADAPTIVE CONTROL OF ROBOT ARM USING RADIAL BASIS FUNCTION NETWORKS Songül HALICI Fırat University Graduate School of Natural and Applied Sciences Department of Electronics and Computer Science 2003, Page: 54 In this thesis, identification and adaptive control of single axis robot arm is studied using Radial Basis Function Networks (RBFN). RBFN model and controller structures are determined using the nonlinear robot arm model. Backpropagation learning algorithm is used to train the weight, center and width of the RBFN. Simulation results show that the identification and control performance of the RBFN is satisfactorily good for the nonlinear robot arms.
Benzer Tezler
- Neuro-Fuzzy variable structure control of robotic manipulators
Robot kollarının bulanık yapay sinir ağları ile değişken yapılı kontrolu
HASAN PALAZ
Doktora
İngilizce
2000
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiPROF.DR. M. KEMAL SARIOĞLU
- Fractal image compression with radial basis function neural networks
Radyal taban fonksiyonlu yapay sinir ağları ile fraktal görüntü sıkıştırma
OSMAN ÖZDEMİR
Yüksek Lisans
İngilizce
1998
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiElektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. CÜNEYT GÜZELİŞ
- Genel amaçlı bir yapay sinir ağının karma bir donanımla gerçeklenmesi
Mixed mode hardware design of a general purposed artificial neural network
BURCU ERKMEN
Doktora
Türkçe
2007
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiYıldız Teknik ÜniversitesiElektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF.DR. TÜLAY YILDIRIM
- Türkçe fonemlerin sınıflandırılmasında kullanılan sinir ağının FPGA uygulaması
FPGA implementation of a neural network for turkish phoneme classification
ALPER UÇAR
Yüksek Lisans
Türkçe
2007
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolHacettepe ÜniversitesiElektrik ve Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. ALİ ZİYA ALKAR
- Antenatal fetüs verilerinin örüntü tanıma yöntemleriyle tanımlanması
Intelligent data analysis of antenatal fetal data by using pattern recognition methods
NİLGÜN GÜLER
Doktora
Türkçe
2002
MatematikYıldız Teknik ÜniversitesiMatematik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. TAHİR ŞİŞMAN