Robot manipülatörlerin bulanık mantıklı gürbüz kontrolü
- Global styles
- Apa
- Bibtex
- Chicago Fullnote
- Help
Abstract
Robotlar birçok alanda yaygın olarak kullanılmaktadır. Robotlar kendi başlarına hareket edemedikleri için programlanıp kontrol edilmeye ihtiyaç duyarlar ve bu sayede istenen hareketi gerçekleştirirler. Bu nedenle robot kontrolü, robotlar var olduğundan beri çok önemli bir hal almıştır ve çok çeşitli kontrol yöntemleri geliştirilmiştir.Robotların parametreleri taşıdığı yüklerden dolayı değişmekte olup, parametreler tam olarak hesaplanamamaktadır. Parametrelerin belirsiz olması durumunda uyarlamalı veya gürbüz kontrol teknikleri kullanılmaktadır.Bu çalışmada uyarlamalı ve gürbüz kontrol teknikleri bir arada kullanılmış, uyarlama kontrol kazançları tanımlanmış, Lyapunov kararlılık teorisi kullanılarak sistemin kararlılığı garantilenmiştir. Tanımlanan bu kontrol kazançları sabit olup yörünge izleme hatalarını azaltmaktadır. Fakat izleme hatasını azaltmak için uygun olan kontrol parametrelerini seçmek zordur. Bu parametreyi bulacak bulanık mantıklı kompansator tasarlanmış ve robotun izleme hatası üzerinde etkileri araştırılmıştır. Yörünge izleme hatasını azaltmak ve uygun olan kontrol kazançlarını seçmek amacıyla uyarlanmış olan gürbüz kontrolcü ile bulanık mantığın bir arada kullanıldığı bir kontrolcü tasarlanmıştır. Tasarlanan bu kontrolcü robot kontrolünde kullanılmış ve gürbüz kontrolün iyileştirilmesi amaçlanmıştır.Bilgisayar simülasyonu için aynı yörünge ve aynı model seçilmiştir. Aynı yörüngeye, aynı modele eşit koşullarda önerilen ve bilinen kontrol teknikleri uygulanmış, yörüngeyi izleme performansları karşılaştırılmıştır. Tasarlanan bu bulanık mantıklı gürbüz kontrolcü sayesinde gürbüz kontrol iyileştirilmiş ve robotun yörünge izleme hatası çok küçük değerlere kadar düşürülmüştür. Robots are commonly used in various applications. Since robots are not able to act by themselves, they need to be programmed in order to be controlled. In this way, they act in a desired motion. Thus, robot control has been playing a vital role since robots existed, so a number of control methods have been developed.Since the robot parameters are varied due to the loads they carry, parameters are not calculated precisely. In the case of parametric uncertainty, adaptive or robust control methods are used.In this study, combination of adaptive robust control method were used, adaptive control gains were defined and stability of the uncertain system is guaranteed by using the Lyapunov stability theorem. The defined adaptive control gains are constant and they reduce tracking error. However, selection of the appropriate control parameters are difficult. A fuzzy logic compensator that would find this parameter, were designed and the effects of the parameters on the tracking error were investigated. Hence, a controller on which adapted robust controller and fuzzy logic are used together was designed in order to reduce tracking error to minimum level. This designed controller was used for controlling of robots. Improvement of the robust controller was aimed by using this controller.For computer simulations, a same trajectory and a same model are chosen. Known and proposed controllers are applied to same trajectory and same model under the same conditions and tracking performances are compared. Robust control is improved and tracking error level of the robot reduced to very small values by means of this fuzzy logic robust control algorithm.
Collections