Neural Network Based Sliding Mode Controller with Genetic Algorithm for Two Link Robot Manipulator

Authors : Melikcan ÖLGÜN, Umut TİLKİ

Pages : 120-129

Doi:10.31590/ejosat.araconf16

View : 19 | Download : 15

Publication Date : 2020-04-01

Article Type : Research Paper

Abstract :Bu makalede, iki eklemli robot manipülatörün yörünge kontrolü için yeni bir kontrol yöntemi önerilmektedir. Manipülatör modeli, robot manipülatör için kullanılan malzemelerin esnekliği nedeniyle bazı bilinmeyen parametrelere sahiptir. Ayrıca robot manipülatörler genellikle dış gürültülerden etkilenir. Bu bilinmeyen parametreleri modellemek için radyal bazlı fonksiyon tabanlı yapay sinir ağları kullanılır. Robot manipülatörün yörünge takibi için kontrolcü yapısı, gürbüz ve adaptif kayan kipli kontrolcüye (SMC) dayanmaktadır. SMC'nin katsayıları evrimsel algoritma, yani genetik algoritma yardımıyla hesaplanır. Önerilen algoritma, izleme hatasının belli bir sürede sıfıra yakınlaşmasını garanti eder. Kapalı döngü sisteminin kararlılığı Lyapunov Teorisi ile sağlanmaktadır. Matlab / Simulink ortamında önerilen denetleyicinin geçerliliğini göstermek için sayısal simülasyonlar yapılmıştır. Ayrıca, önerilen kontrol yönteminin etkinliği ve geçerliliği karşılaştırmalı simülasyon sonuçları ile teyit edilmiştir. Yapılan deneyler, önerilen denetleyici yapısının literatürdeki diğer yaklaşımlarla karşılaştırdığımızda gürültülere dayanıklı, tırlama etkisinden uzak, sağlam ve hızlı özelliklere sahip olduğunu göstermektedir.
Keywords : Kayan Kipli Denetleyici, Genetik Algoritma, Robot Manipülatör, Yörünge Takibi, RBFNN