Robot yörünge takibi için YSA temelli bulanık kayan kipli kontrolör tasarımı
Fuzzy sliding mode controller design based on NN for robot trajectory tracking
Yazar: AYÇA GÖKHAN AK
Danışman: PROF. DR. GALİP CANSEVER
Yıldız Teknik Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Elektrik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Doktora, 2008
Konu: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği = Electrical and Electronics Engineering
Dizin: Bulanık mantık = Fuzzy logic ; Kayan kipli denetim = Sliding mode control ; Robotik = Robotics ; Yapay sinir ağları = Artificial neural networks

Özet:
Bir robot manipulatorü istenen bir yörüngeyi izlemesi için kontrol etmek son elli yıldan beri oldukça ilgi çeken bir konudur. Ancak, manipulator belirsizlikler içeren çok değişkenli doğrusal olmayan dinamik sistem olduğundan, klasik ve modern kontrol kuralları için doğru bir matematiksel model elde etmek zordur.Klasik kayan kipli kontrol belirsizlik içeren doğrusal olmayan sistemler için güçlü bir yöntemdir. Kayan kipli kontrol uygulamalarındaki temel problem eşdeğer kontrolün hesaplanması için sistem parametrelerine ihtiyaç duyulmasıdır. Dayanıklı kontrolör oluşturabilmek için belirsizlik sınırını bilmek gerekir. Bu sınırı pratik uygulamalarda belirlemek zordur ve genellikle belirsizlik sınırı dayanıklı kararlılığı sağlamak için yeterince büyük seçilir. Ancak büyük kazanç, kontrolde önemli bir çatırdamaya neden olacaktır. Öte yandan, eğer sınır çok küçük seçilirse dayanıklı kararlılık garanti edilemez.Bu tez çalışmasında sistem bilgisine ihtiyaç duymayan yeni dayanıklı bir kontrolör geliştirilmesi hedeflenmiştir. Bu hedef çerçevesinde iki farklı kontrol yöntemi geliştirilmiştir. İlk olarak belirsizlik sınırı gereksinimini azaltmak için bulanık mantıktan yararlanılmış ve düzeltici kontrol kazancı bulanık mantık ile hesaplanmıştır. İkinci olarak bulanık mantık kayma yüzeyi eğimini ayarlamak için kullanılmıştır. Her iki kontrol yönteminde de eşdeğer kontrolü hesaplamak için radyal temelli fonksiyonlu yapay sinir ağı kullanılmıştır. Radyal temelli ağın ağırlıkları sistem durumları kayma yüzeyini kesip üzerinde salınacak şekilde adaptif bir algoritma ile değiştirilmektedir.Geliştirilen kontrol yöntemlerinin test edilebilmesi için 6 eksenli endüstriyel bir robot olan manutec-r15'in sürücü ve kontrol sistemi yeniden oluşturulmuştur.Geliştirilen kontrol yöntemleri öncelikle 3 eksenli scara robotun parametreleri ile simüle edilmiştir. Ardından simülasyonlar manutec-r15 için yapılmıştır. Son olarak kontrol yöntemleri manutec-r15'e uygulanarak deney sonuçları elde edilmiştir. Aynı deneyler klasik PD ve PID kontrol kullanılarak da yapılmış ve sonuçlar karşılaştırılmıştır.

Abstract:
Controlling of a robotic manipulator to track a desired trajectory is the hot topics for fifty years. But, because manipulator is multi variable nonlinear dynamic system including uncertainties, it is a difficult task to obtain true mathematical model for classical and modern control techniques.Classical sliding mode control is a powerful method for system including uncertainties. Basic problem on sliding mode control applications is the need of system parameters to calculate the equivalent computation. It is necessary to know boundary of the uncertainty to build the robust control. It is difficult to determine this boundary on practical applications and usually boundary of the uncertainty is selected sufficiently large to provide the robust stability. But large gain will cause important chattering on control. On the other hand, if the boundary is selected very small, robust stability can?t be guarantied.In this thesis, it is aimed to develop new robust controller that no need to system knowledge. For this aim, two different control methods are developed. Firstly, fuzzy logic is used to reduce the need of uncertainty boundary and the gain of the corrective control is calculated with fuzzy logic. Secondly, fuzzy logic is used to adjust the slope of the sliding surface. Radial basis function neural network is used to calculate the equivalent control for both control method. The weights of the radial basis function neural network are adjusted according to some adaptive algorithm for the purpose of controlling the system states to hit the sliding surface and then slide along it.To test the developed control methods, drive and control system of manutec-r15 that is 6 axis industrial robot, is rebuild.Developed control methods are firstly simulated on 3 link scara robot. Then, simulations are made for manutec-r15. Finally control methods are applied to manutec-r15 and experiments results are obtained. Same experiments are done with classical PD and PID control. Then results are compared.