Altı eklemli robot kolunun genetik algoritma ve elman ağ uyarlamalı genelleştirilmiş öngörülü kontrolü

Bu tez çalışmasında, Model Tabanlı Öngörülü Kontrol (Model Based Predictive Control-MBPC) sınıfına ait olan Genelleştirilmiş Öngörülü Kontrol (Generalized Predictive Control - GPC), Basit Genetik Algoritma uyarlamalı Genelleştirilmiş Öngörülü Kontrol (SGA-GPC), Newton-Raphson uyarlamalı Yapay Sinir Ağlı Genelleştirilmiş Öngörülü Kontrol (Neural Generalized Predictive Control - NGPC) ve Yinelenen Elman Yapay Sinir Ağ uyarlamalı Genelleştirilmiş Öngörülü Kontrol (Recurrent Elman Network implemented Neural Generalized Predictive Control - ENGPC) algoritmaları altı eklemli endüstriyel bir robotik manipülatöre eklem esaslı yörünge kontrolü için uygulanmıştır. Robotik manipülatörün dinamik modellenmesinde Lagrange-Euler yöntemi kullanılmıştır. Dinamik modellemeye sürtünme etkileri, yük taşıma ve taşınan yükün taşıma esnasında düşmesi durumları da ilave edilmiştir. Ayrıca, kontrolü güçleştirmek için ile arasında rasgele bozucular ilave edilmiştir. Dinamik model, 4. mertebeden Runge-Kutta bütünleştirme yöntemi kullanılarak robot kolu simülatörüne dönüştürülmüştür. Tasarlanan kontrol algoritmalarının performansı eklemlere ait tork, açısal yörünge, açısal hız, açısal hız hataları grafikleri ile eklemlere ait açısal konum hataları, açısal hız hatalarının kareleri ve uç nokta konum hataları üzerinden hem grafiksel hem de nümerik sonuçlarla karşılaştırılmıştır.