6 serbestlik dereceli endüstriyel robotlar için sürü zekâlı algoritmalara dayalı optimal yörünge planlaması ve kontrolü
Optimal trajectory planning and control based on swarm intelligence algorithms for 6 dof industrial robots
Yazar: HASAN KARCI
Danışman: PROF. DR. ALİ TANGEL
Kocaeli Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Elektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Doktora, 2023
Konu: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği = Electrical and Electronics Engineering

Özet:
Bu tezde, 6 serbestlik dereceli (DOF) seri endüstriyel robot manipülatörleri için sürü zekâsına dayalı; optimal yörünge planlaması, tam dinamik modelinin çıkarılması ve kontrolör tasarımı gerçekleştirilmiştir. Bu bağlamda endüstriyel robot olan UR5'in kinematik ve dinamik analizleri, simülasyon modeli ve kontrolör tasarımı detaylı bir şekilde ele alınmıştır. 6-DOF UR5 robot kolunun optimal yörünge planlaması için interpolasyon spline yöntemleri kullanılarak Guguk Kuşu Arama (CS) optimizasyon algoritması tabanlı optimal zaman, optimal jerk ve optimal zaman-jerk'e dayalı olarak yörünge planlama yaklaşımı önerilmiştir. Kübik spline, trigonometrik spline ve de kübik spline ile 7. dereceden polinomun birleşimi olan yöntemler, eklem uzayında yörünge planlamak için kullanılmıştır. Robot kolunun dinamik modellemesinde, her eklemin doğrusal olmayan sürtünme modeli göz önünde bulundurularak, doğrusal olmayan eklem dinamiklerine ait parametrelerinin kestirimi CS, Parçacık Sürü Optimizasyonu (PSO), Gri Kurt Optimizasyonu (GWO) ve bunların hibritleri olan GWO-CS ile GWO-PSO sürü zekâsına dayalı algoritmalar kullanılarak yapılmıştır. Doğrusal olmayan eklem sürtünme modeli olarak Coulomb-Viscous sürtünme, Stribeck sürtünme ve Merkez Simetrik Statik Sürtünme (CSFM) modelleri seçilerek eklemlerin sürtünme etkileri gösterilmiştir. Eklemlerin kontrolü için Kayan Kipli Kontrol (SMC) tabanlı PIDSMC, Kesir Dereceli PIDSMC (FOPIDSMC), Bulanık Mantıklı PIDSMC (FPIDSMC) ve son olarak Kesir Dereceli Bulanık Mantıklı PIDSMC (FOFPIDSMC) kontrolörler önerilmiş ve bu kontrolörlere ait parametreler GWO-PSO algoritması kullanılarak ayarlanmıştır. Optimize edilen kontrolörlerin kontrol performanslarını ve sağlamlıklarını karşılaştırmak amacıyla sistemin dinamik parametrelerinin değişimi, farklı yörünge takibi ve dış bozucular gibi simülasyon deneyleri yapılmıştır. Sonuç olarak, FOFPIDSMC ile kontrol edilen robot eklemlerinin önerilen diğer kontrolörlere göre daha kararlı ve dış bozuculara karşı daha sağlam olduğu grafiksel ve istatiksel olarak gösterilmiştir

Abstract:
In this thesis, based on swarm intelligence for serial industrial robot manipulators with 6 degrees of freedom (DOF); Optimal trajectory planning, full dynamics modeling and controller design were carried out. In this context, the kinematic and dynamic analysis, simulation model and controller design of the industrial robot UR5 are discussed in detail. For optimal trajectory planning of the 6-DOF UR5 robot arm, a trajectory planning approach based on the Cuckoo Search (CS) optimization algorithm based on optimal time, optimal jerk and optimal time-jerk is proposed using interpolation spline methods. For trajectory planning in joint space, cubic spline, trigonometric spline, and cubic spline with 7th-order polynomial combination methods are used. In the dynamic modeling of the robot arm, considering the nonlinear friction model of each joint, the estimation of the parameters of the nonlinear joint dynamics is based on swarm intelligent algorithms CS, Particle Swarm Optimization (PSO), Gray Wolf Optimization (GWO), and their hybrids GWO-CS and GWO-PSO are used. Coulomb-Viscous friction, Stribeck friction, and Central Symmetrical Static Friction (CSFM) models are chosen as nonlinear joint friction models and the friction effects of the joints are shown. For the control of joints, Sliding Mode Control (SMC) based PIDSMC, Fractional Order PIDSMC (FOPIDSMC), Fuzzy Logic PIDSMC (FPIDSMC), and finally Fractional Order Fuzzy Logic PIDSMC (FOFPIDSMC) controllers have been proposed and the parameters of these controllers have been adjusted using the GWO-PSO algorithm. In order to compare the control performance and robustness of the optimized controllers, simulation experiments such as the change of the dynamic parameters of the system, different trajectory tracking and external disturbances have been carried out. The simulation results statistically and graphically showed that the FOFPIDSMC controller is more stable and more robust under external disturbances in comparison with the other proposed controllers.