ÖZET: Robot Kolu Kontrolü, Dinamik Modelleme, Yörünge Planlaması, Runge-Kutta Bütünleştirme Yöntemi, Yapay Sinir Ağlan, Genelleştirilmiş Öngörülü Kontrol, Yapay Sinir Ağlı Genelleştirilmiş Öngörülü Kontrol Bu tez çalışmasında, model tabanlı öngörülü kontrol algoritmaları sınıfına ait olan Genelleştirilmiş - Öngörülü Kontrol (GPC - Generalized Predictive Control) ve Newton-Raphson Uyarlamak Yapay Sinir Ağlı Genelleştirilmiş Öngörülü Kontrol (NGPC - Neural Generalized Predictive Control) algoritmaları incelenmiş olup her biri Tek Giriş Tek Çıkış (SISO - Single Input Single Output) ve Çok Giriş Çok Çıkış (MIMO - Multiple Inputs Multiple Outputs) olmak üzere iki şekilde üç eklemli bir robot koluna eklem esaslı yörünge kontrolü için uygulanmıştır. Robot kolunun dinamik olarak modellenmesinde Lagrange-Euler yöntemi kullanılmıştır. Dinamik modellemeye sürtünme etkileri, yük taşıma ve taşman yükün taşıma esnasında düşmesi durumları da ayrıca ilave edilmiştir. Elde edilen dinamik model, 4. mertebeden Runge-Kutta bütünleştirme yöntemi kullanılarak robot kolu simülatörüne dönüştürülmüştür. Bunlardan başka, eklemlere uygulanan her bir torka her kontrol adımında - 0.5 Nm ile + 0.5 Nm arasında rasgele bozucu ilave edilmiş ve bozucuların performansa etkisi de incelenmiştir. Robot kolu eklemlerinin yörünge takibi kübik ve sinüzoidal yörünge esaslarına göre belirlenmiştir. Kontrol algoritmaları farklı örnek ve durumlar için kendi aralarında kıyaslanmıştır. Gerekli bütün yazılımlar tek bir paket program halinde Borland Delphi 5.0 programlama dili kullanılarak gerçekleştirilmiştir. Giriş bölümünde robot kolu kontrolünün önemi, bu konuda yapılan çalışmalar ve bu tez çalışmasının amacı kısaca anlatılmıştır. 2. bölümde robotların tarihi gelişimleri, yapısal özellikleri, kinematiği, dinamiği ve ilaveten yörünge planlaması anlatılmıştır. 3. bölümde GPC algoritmaları, 4. bölümde NGPC algoritmaları anlatılmış ve tez çalışmalarında gerek duyulan denklemleri verilmiştir. 5. bölümde tezde kullanılan robot kolu, kontrol algoritmalarının bu robot koluna uygulanışları ve gerçeklenen paket program anlatılmıştır. 6. bölümde elde edilen sonuçlar tablosal ve grafiksel olarak verilmiş ve yorumlanmıştır. 7. bölümde yapılan çalışmaların genel bir yorumu yapılmış ve öneriler sunulmuştur. Bunlara ilaveten, Runge-Kutta bütünleştirme yöntemi ve yapay sinir ağ algoritmaları sırasıyla Ek A ve Ek B' de anlatılmıştır.
THE JOINT BASED TRAJECTORY CONTROL WITH NEURAL GENERALIZED PREDICTIVE CONTROL FOR A THREE JOINT ROBOTIC MANIPULATOR SUMMARY Key Words: Robotic Arm Control, Dynamics Modeling, Trajectory Planning, Runge-Kutta Integration Method, Artificial Neural Networks, Generalized Predictive Control, Neural Generalized Predictive Control In this thesis study, GPC (Generalized Predictive Control) and Newton-Raphson implemented NGPC (Neural Generalized Predictive Control) algorithms belong to the class of MBPC (Model Based Predictive Control) are investigated and each of them is applied to a three joint robotic arm as SIS O (Single Input Single Output) and MIMO (Multiple Inputs Multiple Outputs) for the joint based trajectory control. Dynamics modeling of the robotic arm is made by using the Lagrange-Euler equations. The frictional effects, the state of carrying and falling load are added to dynamics model. Dynamics model obtained is transformed into robotic arm simulator by using 4th degree Runge-Kutta integration method. In addition, the random distortions between - 0.5 Nm and + 0.5 Nm are added to the torques applied to the joints in every control step, and the effect to the performance of the distortions is investigated. The trajectory planning for the joints of the robotic arm is designated according to the cubic and sinusoidal trajectories principles. The control algorithms are compared with themselves for different examples and cases. The simulation program included all of these is prepared by using Borland Delphi 5.0 programming language. The importance of the robotic arm control, the studies done in this subject and the purpose of this thesis study are described briefly in the introductory chapter. The historical developments, structural properties, kinematics, dynamics of the robotic arms and in addition, the trajectory planning are mentioned in chapter 2. GPC algorithms (in chapter 3), NGPC algorithms (in chapter 4) are described in detail and given their equations needed in this study. In chapter 5 the three joint robotic arm used in thesis, the applications to this robotic arm of the control algorithms, the simulation program prepared are explained. In chapter 7, a general interpretation for the studies is made and the suggestions are presented. In addition to these, Runge- Kutta integration method and artificial neural networks are described in appendix A and in appendix B, respectively. xv
