Bu çalışmada, dört kablo ile sürülen, üç serbestlik dereceli düzlemsel bir
paralel robotun hassas konum ve yönelim denetimi yapılmıştır. Kablo ile sürülen
robotun geri beslemeli denetimi için gerekli olan durum değişkenleri, robotun
ileri kinematik denklemlerinin çözülmesi ile elde edilmiştir. İleri kinematik
denklemlerinin çözüm doğruluğunu artırmak ve yakınsama zamanını azaltmak için
Yapay Sinir Ağları (YSA) ve Newton-Raphson yönteminin karma şekilde kullanıldığı
bir yöntem kullanılmıştır. Bu karma
yöntemde ilk olarak YSA ile bir başlangıç ileri kinematik çözüm elde
edilmektedir. Elde edilen bu çözüm Newton-Raphson yönteminde başlangıç koşulu
olarak kullanılarak, hem çözüme hızlı yakınsama sağlanmakta hem de sayısal
çözümün doğruluğu artırılmaktadır. Ayrıca karma yöntem Newton-Raphson
yönteminde başlangıç koşullarının kötü seçiminden meydana gelebilecek
ıraksamaların önüne geçmektedir. Yapılan benzetim çalışmalarında, karma yöntem
ile elde edilen ileri kinematik denklemlerinin gerçek zamanlı çözümleri robotun
konumunu ve yönelimini denetlemek için tasarlanan kayan kipli denetleyicice
geri besleme sinyali olarak kullanılmıştır. Elde edilen sonuçlar, birlikte kullanılan
yöntemlerin kablo ile sürülen düzlemsel paralel robotun hassas denetiminde
başarı sağlandığını göstermektedir.
Kablo ile sürülen paralel robot Yapay sinir ağları Kayan kipli denetim Newton-Raphson yöntemi
Karadeniz Teknik Üniversitesi
FBA-2018-7415
Bu çalışma Karadeniz Teknik Üniversitesi Bilimsel Araştırma Projeleri Koordinasyon Birimince FBA-2018-7415 numaralı proje kapsamında desteklenmiştir. Destekleri için Karadeniz Teknik Üniversitesi’ne teşekkür ederiz.
In
this study, precise position and orientation control of a planar parallel
robot, driven by four cables, with three degrees of freedom was performed. The
state variables required for the feedback control of the cable-driven robot
were obtained by solving the forward kinematic equations of the robot. In order
to increase the accuracy of the solution of forward kinematic equations and to
reduce the convergence time, a method which is used in combination with
Artificial Neural Networks (ANNs) and Newton-Raphson method has been used. In
this mixed method, an initial forward kinematics solution is obtained by ANNs.
This solution is then used as the initial condition in the Newton-Raphson
method, providing fast convergence and increased accuracy of the numerical
solution. Furthermore, the hybrid method prevents divergences in the
Newton-Raphson method which may be caused by the poorly selected initial
conditions. In the simulations, the real-time solutions of the forward
kinematic equations obtained by the hybrid method were used as feedback signals
to the sliding-mode controller designed to control the position and orientation
of the robot. The results show that the methods used in combination have been
succesful in precise control of the pose of cable driven parallel robot.
Cable-driven parallel robot; Neural network; Sliding mode control Newton-Raphson method
FBA-2018-7415
Birincil Dil | Türkçe |
---|---|
Konular | Mühendislik |
Bölüm | Araştırma Makalesi |
Yazarlar | |
Proje Numarası | FBA-2018-7415 |
Yayımlanma Tarihi | 30 Aralık 2019 |
Gönderilme Tarihi | 19 Eylül 2019 |
Kabul Tarihi | 1 Kasım 2019 |
Yayımlandığı Sayı | Yıl 2019 Cilt: 7 Özel Sayı |