Kablo ile sürülen paralel bir robotun tahmin ve öğrenme temelli yöntemler ile konum ve düzlem dışı titreşim denetimi
Position and out-of-plane vibration control of a cable-driven parallel robot with estimation and learning-based methods
Yazar: CANER SANCAK
Danışman: DOÇ. DR. MEHMET İTİK
Karadeniz Teknik Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Makine Mühendisliği Ana Bilim Dalı / Makine Teorisi ve  Dinamiği Bilim Dalı
Derece: Doktora, 2022
Konu: Makine Mühendisliği = Mechanical Engineering ; Mekatronik Mühendisliği = Mechatronics Engineering
Dizin: Akıllı denetim = Intelligent control ; Endüstriyel robotlar = Industrial robots ; Konum denetimi = Position control ; Makine öğrenmesi yöntemleri = Machine learning methods ; Mekanik titreşim = Mechanical vibration ; Robot denetim = Robot control ; Takviyeli öğrenme = Reinforced learning

Özet:
Bu tez çalışmasında, Kablo ile Sürülen Paralel Robot (KSPR) denetiminde meydana gelen bazı sorunlarının üstesinden gelecek denetim yöntemleri geliştirilerek dört kablo ile sürülen düzlemsel bir paralel robot üzerinde uygulanmıştır. KSPR'lerin ileri kinematik çözümü için gerçek zamanlı uygulamalarda kullanılabilecek, yapay sinir ağlarının ve Newton-Raphson yönteminin birleşiminden oluşan bir birleşik yöntem önerilmiştir. Denetim sürecinde meydana gelen bozucu etkilerin ve model belirsizliklerinin etkili bir şekilde giderilmesi için sistem modeli gerektirmeyen akıllı PID denetim yöntemi uygulanmıştır. Sistem modelinin kısmi olarak bilindiği durum için ise yeni bir akıllı PID denetim şeması geliştirilmiştir. Ayrıca, karşılaştırma için PID denetçiler tasarlanarak uygulanmıştır. KSPR'lerin karmaşık yapısına rağmen uygun denetim girdisi üretebilecek ve gerilim dağıtım algoritması gerektirmeyecek bir denetçi, makine öğrenmesi yöntemi olan pekiştirmeli öğrenme yöntemi kullanılarak elde edilmiş ve KSPR denetimi öğrenmeye dayalı olarak gerçekleştirilmiştir. Bunların yanında, denetim esnasında meydana gelebilecek düzlem dışı titreşimlerin baskılanması için rijitlik değişimi sağlayarak düzlem içi denetimi bozmadan ve sadece kablo gerilmelerinin kullanıldığı bir düzlem dışı titreşim baskılama yöntemi geliştirilmiştir. Önerilen yöntemler deneysel olarak uygulanmış ve başarılı sonuçlar elde edilmiştir.

Abstract:
In this thesis, several control methods are developed to overcome problems in controlling Cable-Driven Parallel Robots (CDPRs) and employed to control a planar four cable driven parallel robot. A combined method consisting of artificial neural networks and the Newton-Raphson method is proposed for the forward kinematics solution of CDPRs, and it can be used in real-time applications. The intelligent PID method, which does not require a system model, has been applied to eliminate the disturbances and model uncertainties in the control process. A new intelligent PID control scheme has been developed for the case where the system model is known partially. Also, PID controllers were designed and implemented for comparison. Despite the complex structure of CDPRs, a controller that can produce appropriate control input and does not require a tension distribution algorithm has been obtained using reinforcement learning, a machine learning method. By using this method, the control of CDPR is provided based on learning. Moreover, an out-of-plane vibration suppression method has been developed to suppress out-of-plane vibrations that may occur during in-plane control. This method suppresses vibrations by providing a change in stiffness using only cable tensions, and it does not cause deterioration in the in-plane control. The proposed methods have been applied experimentally, and successful results have been obtained.