Model reference robot control using fuzzy neural network

Çok serbestlik dereceli robotların doğrusal olmayan dinamik modelinin detaylı bir şekilde elde edilmesi ve bu modelin denetim algoritması içinde gerçek zamanda uygulanması zordur. Bu çalışma kapsamında, yaklaşık robot modelini kullanan, uygulamaya yönelik, öğrenebilen ve öz uyarlamalı gelişmiş bir adaptif robot denetim yapısı elde edilmesi amaçlanmıştır. Bu yapıya ulaşabilmek için bulanık mantıkla denetim, yapay sinir ağları ve bunların bileşimi olan yapay sinir ağı temelli bulanık denetleyiciler incelenmiş ve model referans adaptif izleme sistemi yapısında, robot denetimi amaçlı bir bulanık yapay sinir ağı denetleyici (BUYSA) önerilmiştir. Bulanık yapay sinir ağı denetleyicinin temelini oluşturan gerçek zamanda yapı geliştirme ve parametre öğrenme algoritmaları tanıtılmıştır. Anahtar Kelimeler: Robotik, doğrusal olmayan sistemler, bulanık yapay sinir ağıyla denetim, geriye yayılma, öğrenen manipülatör denetimi, öz yapılanmalı denetleyici.Multi degree of freedom robot manipulators have nonlinear and complex dynamic characteristics. The use of computed torque etc. conventional type controllers require detailed manipulator dynamics model. Because of coupling effects between links, external disturbances, variation of payloads, frictions, saturation of actuators etc. obtaining the complicated nonlinear manipulator model and its real time implementation in control algorithm are difficult. In this study, fuzzy logic and artificial neural network have been combined together under model reference adaptive control structure to obtain a self-learning and self-tuning sophisticated adaptive robot controller (BUYSA). To achieve this controller structure, fuzzy logic control, neural networks, neuro-fuzzy control subjects have been investigated and a new neuro-fuzzy controller has been developed under the model reference adaptive system structure. Real time structure development and parameter learning algorithms, forming the basis of BUYSA, have been introduced. In the simulations implemented by proposed BUYSA, membership functions and number of fuzzy rules changed in real time in relation to dynamic characteristics of system, variation of system parameters and external disturbances, saturation of actuators, complexity of motion tasks and expected control quality. If degree of freedom of robot and/or complexity of motion tasks increase then huge calculations caused by necessity of bigger fuzzy neural network with bigger number of neurons have to be avoided. To achieve this, a separated structure that formed by fuzzy neural networks has been proposed.Keywords: Nonlinear robotic systems, neuro-fuzzy control, back propagation, learning manipulator control, self-structuring controller

Bir robot kolunun sinirsel bulanık konrolü

06.03.2018 tarihli ve 30352 sayılı Resmi Gazetede yayımlanan “Yükseköğretim Kanunu İle Bazı Kanun Ve Kanun Hükmünde Kararnamelerde Değişiklik Yapılması Hakkında Kanun” ile 18.06.2018 tarihli “Lisansüstü Tezlerin Elektronik Ortamda Toplanması, Düzenlenmesi ve Erişime Açılmasına İlişkin Yönerge” gereğince tam metin erişime açılmıştır.Anahtar kelimeler: Yapay Sinir Ağları, Bulanık Mantık, Sinirsel Bulanık Kontrolörler, Dinamik Kontrol, Model Referans, Adaptif Kontrol.Doğrusal olmayan robot kolları çok karmaşık dinamik karakteristiklere sahiptirler. Dış bozucu büyüklükler, sürtünme ve eyleyicilerin doyuma ulaşması gibi nedenlerden ötürü geleneksel tip kontrolörlerle dayanıklı kontrol zordur. Sadece zor olmakla kalmaz aynı zamanda geleneksel kontrolörler robot manipülatörünün detaylı dinamik modeline ihtiyaç duyarlar. Bu çalışmada yapay sinir ağları, bulanık mantık ve model referans adaptif kontrol dinamik sinirsel bulanık mantık kontrolörü yapısı altında birleştirildi. Önerilen kontrolör bulanık kural yapısını ve üyelik fonksiyonlarının parametrelerini ayarlayabilmek için öğrenme yeteneğine sahiptir. Çalışmanın sonunda bir, iki ve üç serbestlik dereceli robot kollarına verilen yörüngeler izlettirilmiş ve performans değerleri gözlemlenmiştirKey Words: Neural Networks, Fuzzy Logic, Neuro Fuzzy Control, Dynamic Control, Model Reference Adaptive Control.Nonlineer robot manipulators have complex dynamic characteristics. Due to external disturbances, friction and saturation of actuators, conventional type controller based robust control is difficult. Not only is it difficult, but also requires detailed manipulator dynamics model. In this study, artificial neural network, fuzzy logic and model reference adaptive control have been combined together under dynamic neuro fuzzy controller. Proposed controller has learning ability to adjust its fuzzy membership function parameters and fuzzy rule structure. In the end of the study, one, two and three degree of freedom manipulators are followed a given path and have investigated the performance of the proposed controller

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

06.03.2018 tarihli ve 30352 sayılı Resmi Gazetede yayımlanan “Yükseköğretim Kanunu İle Bazı Kanun Ve Kanun Hükmünde Kararnamelerde Değişiklik Yapılması Hakkında Kanun” ile 18.06.2018 tarihli “Lisansüstü Tezlerin Elektronik Ortamda Toplanması, Düzenlenmesi ve Erişime Açılmasına İlişkin Yönerge” gereğince tam metin erişime açılmıştır.Robot kolları, endüstriyel uygulamalarda, malzeme taşımada ve sürekli imalat sistemlerinde sık olarak kullanılmaktadırlar. Özellikle endüstriyel uygulamalarda kullanılan dört mafsallı robot kollarının gelişmiş hareket yeteneği ve yüksek hassasiyete sahip olmaları ve ayrıca yüksek performanslı olmaları istenir. Bu durum, kontrol sistemleri uygulanarak sağlanabilir; ancak robot kollarının yüksek hızda çalışmaları ve uygulanan dış yüklerin etkileri, robot kontrolü tasarlanırken göz önünde bulundurulması gereken önemli parametrelerdir. Bu çalışmada, dört serbestlik dereceli bir robot kolu için sinirsel bulanık tabanlı kayan kipli kontrol ve hesaplanan moment yöntemi ile sinirsel bulanık mantık tabanlı kayan kipli kontrol yapısı tasarlanmış, simülasyon çalışmaları ile performansları değerlendirilmiştir.Yapay sinir ağları, bulanık mantık, kayan kipli kontrol ve hesaplanan moment yöntemi, robot kontrolünde en çok uygulanan yöntemlerdir. Ancak, karmaşık kinematik ve dinamik yapıya sahip robotlarda her bir kontrolörün tek başına uygulanması çoğu kez istenilen performansı sağlamak için yeterli olmaz. Bu nedenle bu çalışmada, robotun verilen yörüngeleri en iyi şekilde takip edebilmesi için sinirsel bulanık mantık tabanlı kayan kipli kontrolör (FNSMC) geliştirilmiştir. Tasarlanan kontrolör, ayrıca hesaplanan tork yöntemi (FNSMC) ile birleştirilerek geri besleme kontrolünün iyileştirilmesi amaçlanmıştır.Çalışmanın sonuçları her iki kontrol yönteminin verilen yörüngeleri takip etmede başarılı ve benzer özellikte olduklarını, ancak bozucu sinyallerin varlığında FNSMCCTC'nin, FNSMC'den daha başarılı olduğunu göstermiştir.Anahtar kelimeler: Dört serbestlik dereceli robot kolu, sinirsel bulanık mantık tabanlı kayan kipli kontrol, hesaplanan moment yöntemi, aşırı serbestlik dereceli problemi.Robot arms are being used in industrial applications such as material handling and continuous production lines. In particular, four joint robot arms have high maneuverability and high precision capability required in industry. This can be provided by using control systems, but effects of some disturbances such as external applied torques and high speed working conditions should be taken into consideration during designing of controllers. In this study, a neural fuzzy based sliding mode control (FNSMC) structure had been designed, and the performances of that were evaluated with simulation works.Neural network, fuzzy logic, sliding mode, and computed torque methods are the most common in the control of robots. However, the use of each method is not individually sufficient to provide the required performance in the complex kinematic and dynamic structured robots. The neural fuzzy sliding mode controller has been developed to track the given trajectories in the best way. The designed FNSMC with computed torque method (FNSMCCTC) was aimed to enhance the feedback control.The obtained results have shown that both controllers have similar properties, but the FNSMCCTC was more successful than the FNSMC in the presence of disturbances.Keywords: Four degrees of freedom robot arm, neuro-fuzzy based sliding mode control, computed torque method, redundant degree of freedom problem