Yüksek gerilim enerji iletim hatları için kontrol robotu
Inspection robot for high voltage power transmission lines
Yazar: ZEHRA KARAGÖZ
Danışman: DOÇ. DR. NAZMİ EKREN ; DR. ÖĞR. ÜYESİ MUSTAFA ŞAHİN
Marmara Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Elektrik ve Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı / Elektrik Elektronik Mühendisliği Bilim Dalı
Derece: Doktora, 2024
Konu: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği = Electrical and Electronics Engineering

Özet:
Enerji iletim hatlarının denetimi ve bakımı, tüketicilere kesintisiz enerji sağlanması açısından büyük önem taşımaktadır. Ulaşılması ve aşılması zor alanlardan geçen iletim hatlarının muayene ve bakımları genellikle işçiler veya helikopter yardımı ile yapılmaktadır. Bu yöntemler zaman, enerji, güvenlik, ekonomi ve verimlilik açısından etkili değildir. Enerji İletim Hattı Muayene Robotları bu görevi geleneksel yöntemlere kıyasla güvenli, verimli, ekonomik, hızlı ve en az riskle gerçekleştirebilmektedir. Bu çalışmada da iki kollu kompakt bir muayene robot prototipi ve bir denetleyici sunulmuştur. Çalışma kapsamında robot, test düzeneği, Model Referanslı Sinir Ağı Tabanlı denetleyici tasarımı ve uygulamaları sunulmuştur. Tasarım gereksinimlerine ve sistem kısıtlamalarına göre robotun dinamik modeli oluşturulmuştur. İstenilen hareketlerin ve yörünge takibinin sağlanması için aktüatör modelleri belirlenmiştir. Daha sonra robotun prototipi oluşturulmuştur. Geliştirilen prototip toprak iletkeni boyunca yürüyebilmekte, engelleri üzerinden atlamak suretiyle geçebilmekte ve otonom olarak kontrol edilebilmektedir. Robot hareketlerini sağlayan servo motorlar, haberleşmeyi ve konum bilgisini sağlayan modül, veri toplayıcı sensörler ve kamera Raspberry Pi bilgisayar ile kontrol edilmektedir. Eklem, robot ve kısıtların dinamiklerine göre sistem tanımlaması yapılarak Model Referanslı Sinir Ağı Tabanlı Denetleyici modeli oluşturulmuştur. Sistem tanımlaması sırasında, kaydedilen veriler referans modeli eğitmek için kullanılır. Ayrıca, sürüş çevrimleri için istenen yörünge, robotun manuel olarak uyarılmasıyla oluşturulur. Manuel uyarma sırasında, kaydedilen veriler sinir ağı tabanlı denetleyiciyi eğitmek için kullanılır. Son olarak robot, regresyon değeri ve ortalama karesel hatalar olarak yörünge izleme performansı açısından test senaryoları altında değerlendirilir. Kontrol sistemi için sunulan Model Referanslı Sinir Ağı Tabanlı Denetleyici yüksek eğitim performansı göstermiştir. Ayrıca robot prototipi laboratuvar ortamında, model demir direkler üzerinde test edilmiştir.

Abstract:
The inspection and maintenance of power transmission lines are crucial for providing uninterrupted energy to consumers. Inspection and maintenance of transmission lines passing through areas that are difficult to reach and pass through are generally carried out with the help of workers or helicopters. However, these methods are not effective in terms of time, energy, safety, cost, and efficiency. Power Transmission Line Inspection Robots can perform this task safely, efficiently, economically, quickly and with minimal risk compared to traditional methods. In this study, a compact two-arm inspection robot prototype and a controller are presented. Within the scope of the study, robot, test setup, Model Reference Neural Network-Based controller design and applications are presented. The dynamic model of the robot is established according to design requirements and system constraints. Actuator models are determined to ensure the desired movements and trajectory tracking.  Subsequently, the prototype of the robot is developed. The developed prototype can walk along the ground wire, overcome obstacles and be controlled autonomously. The servo motors that provide robot movements, the module that provides communication and location information, data collector sensors and the camera are controlled by a Raspberry Pi computer. Based on the dynamics of joints, robot, and constraints, a Model Reference Neural Network-Based Controller model is created by system identification. During system identification, recorded data is used to train the reference model. Additionally, desired trajectories for driving cycles are created by manually prompting the robot. During manual prompting, recorded data is used to train the neural network-based controller. Finally, the robot is evaluated under test scenarios in terms of trajectory tracking performance as regression value and mean square errors. The Model Reference Neural Network-Based Controller presented for the control system has shown high training performance. Furthermore, the robot prototype has been tested on model towers in a laboratory environment.