Robot kolları için öz ayarlamalı uyarlamalı bulanık mantık tabanlı doğrusal olmayan kontrolör tasarımları
Self-adjusting adaptive fuzzy logic based nonlinear controller designs for robot manipulators
Yazar: BAYRAM MELİH YILMAZ
Danışman: PROF. DR. AYDOĞAN SAVRAN
Ege Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı / Elektrik Bilim Dalı
Derece: Doktora, 2021
Konu: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği = Electrical and Electronics Engineering

Özet:
Bu tezde uyarlamalı yapay zeka algoritması ve doğrusal olmayan kontrol yöntemleri kullanılarak robot kollarının başarımının arttırılması üzerine çalışılmış ve robot kolu üzerinde deneysel çalışmalar gerçekleştirilmiştir. 
Endüstride robot kollarının genellikle kendini tekrar eden görevlerde kullanılması gözönünde bulundurularak yinelemeli öğrenmeli kontrol tasarımı üzerinde çalışılmıştır. Uyarlamalı bulanık mantık yapısı yardımıyla model belirsizliklerinin bir kısmı kestirilerek, diğer bir ifadeyle modeli bilinen sisteme yaklaştırılarak başarımın arttırılması sağlanmıştır. Kullanılan uyarlamalı bulanık mantık yapısındaki üyelik fonksiyonlarının her çevrimde güncellenmesi başarımın arttırılmasına katkı sağlamıştır. Öz ayarlamalı uyarlamalı bulanık mantık yapısı kullanılarak yinelemeli öğrenmeli yeni bir kontrolör tasarlanmıştır. Lyapunov tabanlı yöntemler yardımıyla kararlılık analizi yapılmıştır. Tasarlanan yeni kontrolör benzetim çalışmaları ve deneysel çalışmalarla incelenmiş ve karşılaştırmalı deneyler yapılarak başarımın arttırıldığı ispatlanmıştır.  Yeni güncelleme kuralları sunulmuş ve sunulan yeni güncelleme kurallarının deneysel olarak başarımı arttırdığı gösterilmiştir.
İkinci olarak robot kolunun yapması gereken görevin görev uzayında tanımlanması durumu ele alınmıştır. Başarımın arttırılması için öncelikle hata sistemi görev uzayı tabanlı oluşturulmuş ve sonrasında model belirsizliklerinin bir kısmını kestirebilmek için öz ayarlamalı uyarlamalı bulanık mantık yapısından yararlanılarak görev uzayı tabanlı kontrolör tasarlanmıştır. Karşılaştırmalı deneyler ile başarımın arttırıldığı ispatlanmıştır. Daha sonra hem dinamik hem de kinematik model belirsizliklerinin olduğu durum ele alınmış olup robot kolunun kontrol edilebilmesi için dinamik model belirsizlikleri ile mücadelede bulanık mantık yapısı kullanılırken kinematik modeldeki belirsizlik için uyarlamalı kontrol yönteminden yararlanılarak bağ uzunlukları kestirilmiş ve böylece Jakobiyen matrisinin kestirilmiş haline ulaşılmıştır. Kinematik ve dinamik modellerin kestirilmiş hallerinden yararlanılarak yeni bir kontrolör tasarlanmış deneysel olarak başarımın arttığı gözlenmiştir. Artık eklemli robot kolları için de bulanık mantık yapısından yararlanılarak yeni bir kontrolör tasarlanmıştır. Artık eklemden yararlanılarak takip denetimini etkilemeyen ikincil görev için kontrolör de tasarlanmıştır.
Son olarak robot kollarında eklem takip denetimi esnasında hız bilgisinin ölçülemediği durum ele alınmıştır. Pozisyon bilgisi kullanılarak yüksek kazançlı gözlemleyici yardımıyla hız bilgisi gözlemlenmiştir. Öz ayarlamalı uyarlamalı bulanık mantık yapısından yararlanılarak çıkış geri beslemeli yeni bir kontrolör tasarlanmış, karşılaştırmalı deneyler yapılarak başarımın arttırıldığı ispatlanmıştır. Kararlılık analizi Lyapunov tabanlı yöntemler kullanılarak çok adımlı olarak gerçekleştirilmiştir.

Abstract:
In this thesis, it has been studied to improve the performance of the robot manipulators by using adaptive artificial intelligence algorithm and nonlinear control methods and experimental studies have been carried out on the robot manipulator.
Since the robot manipulators are generally used in repetitive tasks in industry, repetitive learning control design has been studied. With the help of the adaptive fuzzy logic structure, the model uncertainties are estimated. In other words, the model is closer to the system with known model, so that the control performance has increased. Updating the membership functions in the adaptive fuzzy logic structure used in each cycle contribute to increase the performance. A new repetitive learning controller is designed by using the self-tuning adaptive fuzzy logic structure. Stability analysis was performed with the help of Lyapunov based methods. Performance has been proven to be improved by comparative simulation studies and experimental studies.  New update rules are presented and it is shown experimentally that new update rules improve performance. 
Secondly, the situation of defining the task of the robot manipulator in the task space is discussed. In order to improve the performance, firstly the error system was created on a task space basis, and then a task space-based controller was designed by utilizing the self-tuning adaptive fuzzy logic structure to estimate the model uncertainties. The comparative experiments has been proven that the performance is improved by comparative experiments. Then, both dynamic and kinematic model uncertainties are discussed, and the fuzzy logic structure is used to struggle the dynamic model uncertainties in order to control the robot manipulator, the link lengths are estimated by using the adaptive control method for the uncertainty in the kinematic model, and thus the Jacobian matrix is obtained. Experimentally, a new controller was designed using the estimated versions of the kinematic and dynamic models, and it was observed that the performance improved. Another new controller has been designed for the redundant robot manipulators by making use of the fuzzy logic structure. A controller has also been designed for the secondary task, which does not affects the follow up control by utilizing the redundant joint.
Finally, the situation where speed information cannot be measured during joint tracking control in robot manipulators is discussed. By using position information, velocity information was observed by means of a high-gain observer. A new controller with output feedback has been designed using the self-tuning adaptive fuzzy logic structure. The comparative experiments have been proven that the performance has been improved. Stability analysis of all of the designed controller were performed in multiple steps using Lyapunov-based methods.