LEE- Kontrol ve Otomasyon Mühendisliği Lisansüstü Programı
Bu topluluk için Kalıcı Uri
Gözat
Sustainable Development Goal "none" ile LEE- Kontrol ve Otomasyon Mühendisliği Lisansüstü Programı'a göz atma
Sayfa başına sonuç
Sıralama Seçenekleri
-
ÖgeA stable, energy and time efficient biped locomotion(Lisansüstü Eğitim Enstitüsü, 2021) Yılmaz, Sabri ; Gökaşan, Metin ; 725780 ; Kontrol ve Otomasyon MühendisliğiThis thesis presents two different walking strategies for biped robots while ensuring energy efficiency. The first strategy is a closed-loop walking controller based on the most used 3-Dimensional (3D) Linear Inverted Pendulum Model (LIPM) which is used to calculate the Zero Moment Point (ZMP) approximately. The closed-loop Proportional Integral (PI) controller's coefficients are searched by the Genetic Algorithm (GA), which is developed to overcome the 3D LIPM's dynamical insufficiency. Because of its ease of modeling, the key concept is to continue to use the 3D LIPM with a closed-loop controller. For this purpose, the biped is modeled using the 3D LIPM, which is one of the most well-known modeling approaches for humanoid robots due to its ease of use and quick computations during trajectory planning. Model Predictive Control (MPC) is applied to the 3D LIPM once the simple model is obtained to search the reference trajectories for the biped while meeting the ZMP criteria. The second strategy is to express the ZMP in a detailed model instead of an approximate model. For this purpose, the biped is modeled with the conventional robot modeling methods and the detailed expression of the ZMP is obtained. Then the problem is redefined as a Nonlinear MPC problem. The highly complicated biped model is implemented in Matlab with the use of CasADi Library which is a symbolic library and used on large symbolic solutions. The optimal control problem is solved with the Interior Point Optimizer (IPOPT), which is an optimization solver for large equations. With the solution of the optimal control problem, reference trajectories are found for the biped while satisfying the ZMP criteria. Both strategies suggested in this thesis are studied and implemented on a biped robot which means the robot has no upper body elements. The main idea is that if the dynamic flaws are suppressed without any upper body elements, this study will open a way to work on more modular robots. After obtaining two different walking strategies, the energy-efficient trajectory for the swing leg is searched to have longer working durations on the field. The Big Bang Big Crunch with Local Search (BBBC-LS) global optimization algorithm is used for energy efficiency. With the newly defined trajectory there became nearly 10% energy consumption reduction compared to the sinusoidal trajectory. To implement the algorithms to the real biped, a new communication library is written to meet the desired communication speed. But with the increased speed in communication, there became random packet losses on the feedback from the motors. These packet losses are examined and it is observed that these random packet losses may make the system unstable, so to suppress the effects of packet losses the problem is redefined as a time delay problem. With the redefinition of the problem, the well-known Smith Predictor method is used to overcome the packet losses and from the results, it can be seen that with this redefinition the instability risk because of the packet losses has disappeared. In a short summary, a two-legged robot has been modeled using conventional methods in the literature. First, the dynamic defects of the simple model are eliminated with a conventional controller. Secondly, a more detailed dynamic model is obtained. Walking planning is done with both methods and comparisons are made with the method commonly used in the literature. The success of the proposed methods has been demonstrated in both simulations and experimental results. With the two methods proposed in this thesis, the oscillation problem encountered by one of the most widely used walking models in the literature has been resolved. After obtaining stable walking, energy optimization is studied so that the robot could work longer in the outdoor environment and trajectory improvement is made to reduce energy consumption during the robot's movement. Finally, a faster communication library is written to apply the designed algorithms to the real system and to solve the problems caused by communication speeds, the problem is redefined with a different approach and the traditional method, Smith Predictor, is used. Packet losses that are random thanks to the communication interfaces prepared for the mechanism; become predictable and the effects of packet losses are eliminated with Smith Predictor. Finally, all these control methods are applied to the system and used in experimental studies.
-
ÖgeZaman gecikmeli sistemler için kural kaydırma tabanlı bulanık mantık kontrolör tasarımı(Lisansüstü Eğitim Enstitüsü, 2022-02-01) Ateşova, Müge ; Güzelkaya, Müjde ; 504171136 ; Kontrol ve Otomasyon Mühendisliği ; Control and Automation EngineeringZaman gecikmeli sistemlerin kontrolü pratikte en çok karşılaşılan kontrol problemlerinden biridir. Literatürde bu kontrol problemi üzerine pek çok çalışma ve uygulama bulunmaktadır. Zaman gecikmeli sistemlerde karşılaşılan sorunların temeli sistemden gözlenen bilginin geçmişe ait olmasına dayanmaktadır. Bu durumun kontrolör tarafından algılanması mümkün olmadığı için başarısız sonuçlara neden olabilmektedir. Probleme temel bir bakış açısıyla yaklaşmak gerekirse, kontrol sistemine giren bilginin geçmiş zamana ait olması durumunda bunun algılanıp duruma göre bir ayarlama yapılmasının soruna çözüm olması beklenir. Bulanık mantık kontrol yapıları üzerine yapılan çalışmalardan bazıları kontrolörün katsayılarını değiştirmeden kural tabanının kaydırılması ile zaman gecikmesinin sistem yanıtı üzerindeki olumsuz etkilerinin azaltılabileceğini göstermiştir. Sistem modelleri elde edilirken sahip olabilecekleri zaman gecikmesinin dikkate alınmış olması gerekir. Ancak zaman gecikmesinin gerçekte modelde bulunan değerinden farklı olduğu durumlar ile karşılaşılabilir. Bu durumda kontrol sisteminden beklenilen başarım elde edilemez. Bu çalışmada, ölü zamanın modelde bulunan değerinden daha az veya daha fazla olduğu durumlar için modele göre belirlenmiş bulanık mantık PID kontrolörünün kural tablosu değiştirilmiştir. Bu işlem sırasında bulanık kontrolör kural tablosu satırları uygun miktar ve yönlerde kaydırılmıştır. Kural tablosunun düzenlenmesinin etkisini görebilmek adına çalışmalar boyunca her bir sistem modeli için bulanık mantık kontrol katsayıları genetik arama algoritması yardımıyla belirlenmiştir. Genetik arama algoritması için arama kriteri zaman ağırlıklı hata karelerinin toplamı (ITSE) olarak seçilmiştir. ITSE kriteri aynı zamanda sistemin farklı kural tabanları ile başarımını incelemek için de kullanılmıştır. Ayrıca, sistemdeki zaman gecikmesinin değişmesi durumuna kontrol yönteminin bu değişime bağlı olarak uygun kural tabanını kullanabilmesi için öz-ayarlamalı kural tabanı yöntemi önerilmiştir. Bu amaçla sistem modelinde var olan zaman gecikmesinin çeşitli değişimleri için uygun olan kural tabanları belirlenmiştir. Bu kural tabanları arasında, belirlenen zaman gecilmesine bağlı olarak geçiş yapabilen bir kontrol yapısı kurulmuştur. Öz ayarlamalı kontrol yapısı, kural tabanı kaydırılmamış bulanık mantık kontrol yöntemi ve zaman gecikmesi bilinen sistemler için belirlenmiş olan kural tabanı kaydırılmış bulanık mantık kontrol yöntemi ile karşılaştırılmıştır. Elde edilen ITSE değerleri tablolar halinde verilirken, sistem yanıtları grafik halinde gösterilmiştir. Tahmin edilebileceği gibi zaman gecikmesi bilinen sistemler için uygun kural tabanı kaydırması ile elde edilen kontrol sistemlerinin benzetim sonuçları öz-ayarlamalı kontrol yönteminin uygulandığı zaman gecikmesi bilinmeyen sistemlerin benzetim sonuçlarından belirlenen başarım kriterine göre daha başarılı olmuştur. Fakat, çizelge ve grafikler göstermektedir ki öz-ayarlamalı kontrol yöntemi ile kural tabanı kaydırılmamış bulanık mantık kontrol yöntemini kıyaslandığında öz-ayarlamalı kural tabanı yapısı daha başarılı olmuştur.