SavedAdd your journal

Journals / Erciyes Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü Fen Bilimleri Dergisi / 2023 / Cilt: 39 Sayı: 3

3 Serbestlik Dereceli Robot Kolunun Issa ile Pid Kontrolü

Ferdi Avcı(Muş Alparslan Üniversitesi)
Mehmet Çavaş(FIRAT ÜNİVERSİTESİ, TEKNOLOJİ FAKÜLTESİ, MEKATRONİK MÜHENDİSLİĞİ BÖLÜMÜ, ELEKTRONİK SİSTEMLERİ ANABİLİM DALI)
Pages
379–393
Publication Date
2023-12-31
DOI
—
🏛️Bibliographic metadata and full text access for this article are provided via DergiPark.
DergiPark Record ↗
✨

AI Summary & Key Takeaways

AI Insight
⚡ TL;DR(Too Long; Didn't Read)

ISSA ile belirlenen katsayılar KKO algoritması ile belirlenen katsayılara göre, PID kontrolörün referans yörüngeyi daha yakından takip ettiği görülmüştür.

📌 3 Key Takeaways

🎯
Objective & Hypothesis:Günümüzde, robotik sistem uygulamalarının hatasız çalışabilmesi için yapılan robot ya da robotik sistemlerin tasarımları öncelikle bilgisayar ortamında simüle edilerek test edilmektedir.
📊
Key Findings & Data:Bu çalışmada 3 serbestlik derecesine sahip RRR robot kol tasarımı yapılarak, PID kontrolör ile kontrolü sağlanmıştır.
💡
Conclusion & Impact:ISSA ile belirlenen katsayılar KKO algoritması ile belirlenen katsayılara göre, PID kontrolörün referans yörüngeyi daha yakından takip ettiği görülmüştür.
🔬Design:Modeling & Simulation
📍Scope:Comprehensive Sample
⚙️Variables:Kontrol · PID · Robotik

Özet

Günümüzde, robotik sistem uygulamalarının hatasız çalışabilmesi için yapılan robot ya da robotik sistemlerin tasarımları öncelikle bilgisayar ortamında simüle edilerek test edilmektedir. Bu çalışmada 3 serbestlik derecesine sahip RRR robot kol tasarımı yapılarak, PID kontrolör ile kontrolü sağlanmıştır. PID parametreleri ISSA ve KKO algoritmasıyla optimum düzeyde belirlenmiş, PID kontrolörün performanslarının karşılaştırılması amaçlanmıştır. Bu kapsamda, robotik sistemin mekanik tasarımında SolidWorks programı ve kontrol için Matlab programı kullanılmıştır. Ayrıca bu çalışmada PID parametrelerinin tespiti ve uygulaması birim basamak ve sinüzoidal giriş için incelenmiştir. Robot kolun konum koordinatlarının belirlenmesi için ileri kinematik hesaplamalar yapılmış ve sonuç olarak robot kol başarılı bir şekilde tasarlanarak Matlab ortamında simüle edilmiştir. ISSA ile belirlenen katsayılar KKO algoritması ile belirlenen katsayılara göre, PID kontrolörün referans yörüngeyi daha yakından takip ettiği görülmüştür.

🔖

Cite This Article

Avcı, F., Çavaş, M., *, F. A. (2023). 3 Serbestlik Dereceli Robot Kolunun Issa ile Pid Kontrolü. Erciyes Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü Fen Bilimleri Dergisi, Cilt: 39 Sayı: 3, 379–393. https://ajindex.com/articles/1266753

📄 Full Text PDF Viewer

📄

PDF görüntüleyici hazırlanıyor...

References (18)

  1. He, X., Chen, Y. (2009). Haptic-Aided Robot Path Planning Based On Virtual Tele-Operation, Robot. Comput. Integr. Manuf., vol. 25, no. 4–5, pp. 792–803, doi: 10.1016/j.rcim.2008.12.002.
  2. Aydos, M., Profile, S., Nalbant, A. D. (2015). PID Tabanlı Robot Kolu Kontrolü: Ziegler-Nichols ve TyreusLuyben Metotlarının ODE45 Deneysel Çözümleme ile Karşılaştırılması, Accessed: Dec. 21, 2022. [Online]. Available: https://www.researchgate.net/publication/321361822.
  3. Capkan, Y., Fidan, C. B. (2020). 4 Eksenl Robot Kolun Knematk Hesaplarinin Gerçek Model Üzernde Matlab le Analz ve Test, HORA 2020 - 2nd Int. Congr. Human-Computer Interact. Optim. Robot. Appl. Proc., doi: 10.1109/HORA49412.2020.9152851.
  4. Kayışlı, K., Uğur, M. (2017). 3 Serbestlik Dereceli Bir Robot Kolun Bulanık Mantık ve PID ile Kontrolü, Gazi Üniversitesi Fen Bilim. Derg. Part C Tasarım ve Teknol., vol. 5, no. 4, pp. 223–234, doi: 10.29109/http-gujscgazi-edu-tr.339907
  5. Beyhan, A. (2021). Üç Serbestlik Dereceli Robotik Kolun Kartezyen Uzayda Empedans Kontrolü, BTÜ, Fen Bilimleri Enstitüsü.
  6. Donuk, K., Özbey, N., Inan, M., Yeroǧlu, C., Hanbay, D. (2019). PIDA Denetçi Parametrelerinin PSO Algoritması ile Belirlenmesi, 2018 Int. Conf. Artif. Intell. Data Process. IDAP 2018.
  7. Hamida, Y., Naser, E. L. (2018). Endüstriyel Amaçlı Robot Kol Tasarımı Ve Üretimi, Accessed: Dec. 21, 2022. [Online]. Available: https://acikerisim.sakarya.edu.tr/handle/20.500.12619/79304.
  8. Ağrali, E., Çavaş, M. (2020). V-REP Robotik Simülatör ile Robot Kol Simülasyonu, Fırat Univ. J. Eng. Sci., vol. 32, no. 2, pp. 435–444, Accessed: Dec. 21, 2022. [Online]. Available: https://dergipark.org.tr/en/pub/fumbd/issue/56883/687730.
  9. Karakoyun, E., Çakan, A., Kalyoncu, M. (2022). İki Serbestlik Dereceli Bir Robot Kolun Konum Kontrolü için PID kontrol Parametrelerinin Arı Algoritması (AA) Kullanılarak Belirlenmesi, Balıkesir Üniversitesi Fen Bilim. Enstitüsü Derg., vol. 24, no. 1, pp. 111–124, doi: 10.25092/baunfbed.885152.
  10. Ergocmen, B., Tilki, U. Two Degree of Freedom Manipulator Control by SDRE Algorithm Trajectory Following and Autolanding with Incremental Nonlinear Dynamic Inversion for NASA GTM Model for Single Engine Operations View Project Fault Tolerant Flight Control with Control Allocation and SDRE for NASA GTM design View project, Accessed: Dec. 21, 2022. [Online]. Available: https://www.researchgate.net/publication/354366216.
  11. Abut, T., Soygüder, S., Alli H. (2012). Bir Yılansı Robotun Tasarımı ve Kinematik Analizi, Süleyman Demirel Üniversitesi Fen Bilim. Enstitüsü Derg., vol. 18, no. 1, pp. 8–13.
  12. Güven A.F. (2023). 2DOFPID ve Kesir Dereceli PID Kontrolör ile Ayarlanan Senkron Motorların Kontrolü Yardımıyla İki Eksenli Robot Kolu Pozisyonunun Ayarlanması, Karadeniz Fen Bilimleri Dergisi, vol. 13, no. 2, pp. 625-638.
  13. Mathworks Help Center. Inverse Kinematics. https://www.mathworks.com/help/robotics/ref/inversekinematics.html (Erişim Tarihi: 11.11.2023).
  14. Mathworks Help Center. Coordinate Transformation Conversion. https://www.mathworks.com/help/ros/ref/coordinatetransformationconversion.html?s_tid=srchtitle_sup port_results_2_Coordinate%20Transformation%20Conversion (Erişim Tarihi: 11.11.2023).
  15. Tudose, A. M., Picioroaga, I. I., Sidea, D. O., Bulac, C. (2021). Solving Single-And Multi-Objective Optimal Reactive Power Dispatch Problems Using An İmproved Salp Swarm Algorithm, Energies, vol. 14, no. 5, p. 1222, doi: 10.3390/en14051222.
  16. Mirjalili, S., Gandomi, A. H., Mirjalili, S. Z., Saremi, S., Faris, H., Mirjalili, S. M. (2017). Salp Swarm Algorithm: A Bio-İnspired Optimizer For Engineering Design Problems, Adv. Eng. Softw., vol. 114, pp. 163–191, doi: 10.1016/j.advengsoft.2017.07.002.
  17. Dikmen, H., Dikmen, H., Elbir, A., EKŞİ, Z., ÇELİK, F. (2014). Gezgin Satıcı Probleminin Karınca Kolonisi ve Genetik Algoritmalarla Eniyilemesi ve Karşılaştırılması, Süleyman Demirel Üniversitesi Fen Bilim. Enstitüsü Derg., vol. 18, no. 1, pp. 8–13.
  18. Barisal, A. K. (2015). Comparative Performance Analysis Of Teaching Learning Based Optimization For Automatic Load Frequency Control Of Multi-Source Power Systems, Int. J. Electr. Power Energy Syst., vol. 66, pp. 67–77, doi: 10.1016/j.ijepes.2014.10.019.