Control of robotic systems by using adaptive control and learning methods

Abstract

ÖZET ROBOTIK SİSTEMLERİN ADAPTIF VE Ö?RENME KONTROL METODUYLA KONTROLÜ TOPALBEKIROGLU Mehmet Yüksek Lisans Tezi Makina Mühendisliği Bölümü Tez Yöneticisi Yrd. Doç. Dr. Ali KİREÇÇİ Ocak 1996 138 Sayfa Bu çalışmada robotik sistemlerin kararlığını her şart altında sağlayabilecek ileri düzey kontrol metodlanndan adaptif ve öğrenme kontrol metotlarının incelenmesi, deneysel olarak uygulanması ve bu metodlarla klasik bir kontrol metodunun performans açısından karşılaştırılması amaçlanmıştır. Adaptif kontrol, self-tuning ve model referans adaptif kontrol olmak üzere başlıca iki gruba ayrılır. Ayrıca, self-tuning kontrol pek çok alt gruba ayrılmakla beraber uygulamalı olarak kullanılabilecek indirek ve direk self-tuning kontrol metodu olmak üzere iki gruba ayrılır. Tüm adaptif kontrol metotlarında genel strateji bir sonraki adımda meydana gelecek hatayı minimuma indirgeyecek sistem parametrelerinin sistematik bir şekilde tahmini olarak hesaplanmasına dayanır, öğrenme metodu ise sistemin bir önceki yörünge takibinde yapmış olduğu hataları kullanarak bir sonraki yörünge için kontrol sinyalinin hataların sistematik bir şekilde ayarlanması esasına dayanır. Adaptif kontrol ve öğrenme kontrol metodlan üç serbestlik dereceli bir hidrolik robota ve bir DC servo sisteme uygulanmıştır. Deney sonuçlan bu kontrol metodlannın herhangi bir sisteme kolaylıkla uygulanabileceğini ve her şart altında sistemin iyi bir performans sergileyeceğini göstermiştir. Anahtar Kelimeler: Adaptif kontrol, direk self-tuning adaptif kontrol, indirek self-tuning adaptif kontrol, model referans adaptif kontrol, öğrenme kontrol ve parametre tahmin metodlan. rv

ABSTRACT CONTROL OF ROBOTIC SYSTEMS BY USING ADAPTIVE CONTROL AND LEARNING METHODS TOPALBEKIROGLU Mehmet M.S. in Mechanical Engineering Supervisor: Assist. Prof. Dr. Ali KIRECCI January 1996, 138 pages In this study, advanced control methods such as adaptive and learning control methods are aimed to investigate and apply experimentally which ensure the stability of robotic systems under every conditions. Also, performance of these control methods and conventional control method are compared. Adaptive control can be classified into two groups, namely, self-tuning and model reference adaptive control. Additionally, self-tuning adaptive control can be divided into many groups theoretically, however, two of them can be practically used, which are explicit and implicit self-tuning adaptive control methods. The general strategy for all adaptive control methods is the systematic estimation of system parameters, which minimise the output error of the system at the next step. Learning control is based upon systematic tuning the control input to reduce the error using the information of previous cycles. Adaptive control and learning control methods are applied to a hydraulic robot which has three DOF, and a DC servo system. The experimental results show that these control methods can be applied to ant robotic system which can provide very good performance with these control method under any circumstances. Keywords: Adaptive control, implicit self-tuning, explicit self-tuning, model reference adaptive control, learning control and parameter estimation methods. m