Atıf Sayısı
1
Görüntüleme
13
İndirme
1
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.
In this study, the precise position and direction of a three-degree freedom flat parallel robot, driven by four cables, was controlled. The state variables necessary for the back-up control of the robot driven by the cable are obtained by solving the advanced kinematic equations of the robot. A method used by the artificial nerve networks (YSA) and the Newton-Raphson method is combined to increase the accuracy of the solution of advanced kinematic equations and reduce the time of approximation. In this karma method, a advanced kinematic solution is first achieved with YSA. This achieved solution, using the Newton-Raphson method as a starting condition, provides both a fast approach to the solution and increases the accuracy of the numerical solution. In addition, the karma method in the Newton-Raphson method prevents variations that may arise from the poor choice of the starting conditions. In comparison studies, the advanced kinematic equations obtained by the karma method have been used in real-time solutions as a back-food signal by the rotating controller designed to control the position and direction of the robot. The findings show that the methods used together have succeeded in the accurate control of the flat-level parallel robot driven by the cable.
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.
Alan : Fen Bilimleri ve Matematik; Sağlık Bilimleri; Ziraat, Orman ve Su Ürünleri
Dergi Türü : Ulusal
Makale Detay 
Atıf Yapanlar
Benzer Makaleler
PDF Görüntüle
Dergi Bilgisi
Eseri Dinleyin
Bu Sayfayı Yazdırın
Paylaş
Mendeley
