Robot kol tasarımı ve bulanık mantık denetleyici ile denetiminin araştırılması
Robot arm design and investigation of control with an fuzzy logic controller
Yazar: HİCRAN EBİOĞLU
Danışman: DOÇ. DR. CAFER BAL
Fırat Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Mekatronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı / Mekatronik Mühendisliği Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2021
Konu: Mekatronik Mühendisliği = Mechatronics Engineering
Dizin: Sinirsel bulanık mantık = Neuro fuzzy logic

Özet:
Bu tez çalışmasında, altı eksenli bir dönel tip robot kol tasarımının bulanık mantık kontrolörler konum denetimi araştırılmıştır. Endüstride yaygın olarak kullanım alanı bulan robotların özellikle otomatik üretim bantlarında tercih edilen bir versiyonu olan robot kolların hassas kontrolü son derece önemlidir. Birçok sistemin etkin denetiminde geleneksel kontrolörlerden PID kontrolör kullanılmaktadır. Ancak PID kontrolörün robot kol gibi aşırı doğrusalsızlığının yanında bozucu girişlerin etkisinin denetim performansını aşırı şekilde olumsuz etkilemesi daha dayanıklı kontrolörlere olan ihtiyacı artırmaktadır.
Bulanık mantık kontrolör ise doğrusal olmayan sistemlerin denetimindeki başarısı ve kolayca uygulanabilmesi nedeniyle hassas ve etkin denetimde tercih nedeni olmaktadır. Bu çalışmada altı eksenli robot kolun malzeme tutma kısmı haricindeki konumlandırmayı gerçekleştiren kolların hassas denetiminin bulanık mantık kontrolörle gerçekleştirilmesi amaçlanmıştır. Bulanık mantık kontrolörde Mamdani ve Sugeno olarak adlandırılan iki tür yapı kullanılmaktadır.  Robot kolun eksenel konumlandırmayı sağlayan üç eksendeki denetimi her iki tip bulanık mantık kontrolör ile gerçekleştirilmiş ve elde edilen sonuçlar aynı zamanda geleneksel PID kontrolörle karşılaştırılmıştır. 
Robot kolun farklı başlangıç konumlarından başka bir konuma taşınmasının incelendiği adım referans girişi izleme performansı ve bir den fazla konum ihtiva eden dinamik referans girişi izleme performansı araştırılmıştır. Ayrıca bu denetimlerde robot kolun her uzvunun birlikte hareketini koordine etmek ve uygun şekilde taşınmayı sağlamak için yörünge planlaması gerçekleştirilmiştir. Altı eksenli robot kolun denetimi Matlab/SimMechanics ortamında yapılan benzetimde bulanık mantık kontrolörün denetim performansı ve yörünge planlamasındaki başarımı gösterilmiştir.

Abstract:
In this thesis, fuzzy logic controllers position control of a six-axis rotary type robot arm design has been investigated. A Precise control of robot arms, which is a preferred version of robots that are widely used in the industry, especially in automatic production lines, is extremely important.PID controller, one of the traditional controllers, is used in the effective control of many systems. However, in the control of the systems, which both have excessive nonlinearity and are under the influence of disruptive inputs, negatively affecting the performance of the PID controller, the need for more durable controllers has been increased.
The fuzzy logic controller, on the other hand, is preferred in sensitive and effective control due to its success in the control of nonlinear systems and its easy application. This study aims the precise control, three main arms making the positioning of a six-axis robot arm with a fuzzy logic controller except for the part of the wrist and gripper. Two types of structures called Mamdani and Sugeno are used in the fuzzy logic controller. Control of the robot arm in three axes providing axial positioning was carried out with both types of fuzzy logic controllers and the results obtained were also compared with the traditional PID controller.
The step reference input tracking performance, in which the robot arm is moved from different starting positions to another position, and the dynamic reference input tracking performance, which includes more than one position, were investigated. In addition, in these inspections, trajectory planning was carried out to coordinate the movement of each limb of the robot arm together and to ensure proper transport. The control performance of the fuzzy logic controller and the trajectory planning performance of the fuzzy logic controller are shown in the simulation made in the Matlab/SimMechanics environment to control the six-axis robot arm.