Robot Kollarının Bulanık Yapay Sinir Ağları İle Değişken Yapılı Kontrolu

Abstract

Bu çalışmada, bulanık yapay sinir ağları ile değişken yapılı kontrol yaklaşımı pratikte çıkan problemlerin çözümü için tümleştirilmiştir. Sonuçta ortaya çıkan kontrol sistemi lineer olmayan bir kontrolöre sahiptir ve klasik değişken yapılı kontrolde ortaya çıkan problemleri yok etmede kullanılmıştır. Öncelikle Gauss fonksiyonu tabanlı Bulanık Yapay Sinir Ağlı (BYSA) Değişken Yapılı Kontrol (DYK) sistemi geliştirilmiştir. Bu kontrol sistemi Bulanık Lojik (BL) ile Yapay Sinir Ağları (YSA) arasında yumuşak geçiş olarak tanımlanan radyal tabanlı YSA içermektedir. Adaptif BYSA’lı kontrol sistemi, eşdeğer kontrol kestirimini kayma yüzeyi değişkenini içeren kurallar tablosu kullanılarak yapmaktadır. Son olarak kendinden ayarlamalı BYSA’lı DYK sistemi üzerinde çalışılmıştır. Bu önerilen kontrol sistemlerinin literatürdeki klasik değişken yapılı kontrol sistemi ile karşılaştırıldığında, klasik sistemlerin dezavantajlarını gidererek daha iyi kontrol performansı verdikleri görülmüştür.

In this study, a synergistic combination of neuro-fuzzy system with Variable Structure Control (VSC) technique is proposed. The resulting neuro-fuzzy VSC is a nonlinear one and has very attractive advantages to overcome the difficulties existing in conventional VSC for nonlinear systems. First of all, A Gaussian Neuro Fuzzy Variable Structure Control (GNFVSC) scheme is designed to tackle drawbacks of conventional VSC. This controller consists of a Gaussian Radial Basis Function Neural Network (RBFNN), which is considered as a smooth transition between Fuzzy Logic and Neural Network. Another interesting adaptive neuro-fuzzy control system is developed to estimate an equivalent control inside the boundary layer by incorporating linguistic control rules based on knowledge of the sliding surface variable into the controller. Finally a self tuning neuro-fuzzy VSC system is studied to eliminate fine tuning problem. The experimental and simulation studies presented in this study indicate that the design of neuro-fuzzy VSC techniques have rather appreciable advantages over conventional ones. Consequently, these considerable advantages make the proposed neuro-fuzzy VSC’s attractive candidate for controlling nonlinear systems such as trajectory tracking of robot manipulators.