Geri Dön

Neural network based hybrid adaptive controller for robot manipulators

Başlık çevirisi mevcut değil.

  1. Tez No: 35299
  2. Yazar: ANIL AYDOĞAN
  3. Danışmanlar: DOÇ. DR. KEMAL CILIZ
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
  6. Anahtar Kelimeler: Denetim, Robot kolu, Yapay sinir ağları, Yön seçimi, Control, Robot arm, Artificial neural networks, Direction choice
  7. Yıl: 1994
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: Boğaziçi Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Sistem ve Kontrol Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.

Özet

ÖZET Bu tezde, bilinmeyen ve değişen bir dinamiğe sahip robot kolunun yörünge izleme denetim problemi ele alınmıştır, izleme başarımını iyileştirmek iğin değişik melez denetim yöntemleri sunulmuştur. Sunulan yöntemler, planlanmamış belirsizlikleri sönümlemek için dinamik model ile birlikte sinir ağı modelleri kullanmak tadır. Dinamik model parametreleri ve sinir ağı modelleri robot kolunun ters- dinamik modelini uyarlamak için yenilenmektedir. Melez denetimcilerde, izleme başarımını iyileştirmek için değişik hata sinyalleri kullanılmıştır. Bu denetimcilerin amacı, planlanmış belirsizliklerin modellenmesi için parametreleri yenilerken, sinir ağı modellerini planlanmamış belirsizliklerin modellenmesi için eğitmektir. Denetim yöntemlerinin matematiksel kuralları ve sistemin denge çözümlemesi ver ilmiştir. Önceden yayınlanmış, sinir ağı temelli denetim yapıları da sunulmuş ve önerilen melez yöntemlerin sonuçlarını karşılaştırmak için sınanmıştır. Denetimciler, yatay düzlemde hareket eden iki eklemli robot kolu modeli kullanılarak denendi ve önerilen yöntemler kullanıldığında, izleme başarımındaki iyileşmeyi göstermek için test sonuçları eklenmiştir. Tüm yazılım, MS-DOS işletim sistemi altında ve C dili kullanılarak oluşturulmuştur.

Özet (Çeviri)

ABSTRACT The trajectory following control problem of robotic manipulators with unknown and changing dynamics is addressed in this thesis. Different hybrid control strategies are proposed to improve the overall tracking performance. The proposed methods make use of the dynamic model of the manipulator along with Neural Network models to compensate for unstructured uncertainties. Dynamic model parameters and Neural Network models are updated to simulate the inverse-dynamic model of the robot manipulator. Different error signals are utilized in hybrid controllers to improve the tracking performance. The aim of these controllers is to train the Neural Network models to compensate the unstructured uncertainties while the parameter adaptation is used for the compensation of the structured uncertainties. The mathematical formulation of the control algorithms and the stability analysis of the overall system are introduced. Neural Network based controller architectures which are previously reported, are also presented and tested to compare the results of the proposed hybrid algorithms. The controllers are tested by using two-link manipulator model moving on the horizontal plane and simulations are also included to demonstrate the improvement in the tracking performance when the proposed methods are used. All of the programs are developed under MS-DOS operating system using C language. IV

Benzer Tezler

  1. Tez No

    100808

    Color image segmentation: Multithresholding and constraint satisfaction methods

    Renkli imge bölütleme: Çoklueşikleme ve kısıt sağlama metodları

    FATİH KURUGÖLLÜ

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2000

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik Üniversitesi

    Kontrol ve Otomasyon Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. A. EMRE HARMANCI

  2. Tez No

    56680

    Hydips: A Hybrid neural network based diagnostic tool for perinatal surveillance

    Perinatal takipte bir hibrit nöron ağına dayanan tanı aracı

    NAZİFE BAYKAL

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    1996

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolOrta Doğu Teknik Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. NEŞE YALABIK

  3. Tez No

    97568

    İklimlendirme deney tesisatının neuro-fuzzy yöntemiyle kontrolü

    Neuro-fuzzy control of HVAC system

    AHMET EMİN KUZUCUOĞLU

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2000

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolMarmara Üniversitesi

    Elektronik-Bilgisayar Eğitimi Ana Bilim Dalı

    PROF.DR. BURHANETTİN CAN

  4. Tez No

    78044

    Image classification by means of pattern recognition techniques

    Başlık çevirisi yok

    CUMHUR GÜZEL

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    1998

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİzmir Yüksek Teknoloji Enstitüsü

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. HALİS PÜSKÜLCÜ

  5. Tez No

    82792

    Hybrid methods in intelligent control

    Akıllı kontrol alanındaki hibrid yöntemler

    TUNCAY SERHAT

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    1999

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiOrta Doğu Teknik Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. MEHMET KEMAL LEBLEBİCİOĞLU

Geri Dön