Bir mekanik jiroskopun yalpalama tahmininde uzun kısa süreli bellek ağı yaklaşımı

Abstract

Mekanik jiroskoplar, ürettikleri jiroskopik tork sayesinde hava ve uzay araçları gibi tamamen asılı duran araçlara yön vermek için kullanılmaktadır. Kara araçlarında da tek veya iki tekerlekli araçların otonom dengesi için kullanılmaktadır. Her ne kadar uzun yıllardır regresyonlar mevcut veriyi modelleme amaçlı kullanılagelen bir yöntem olmuşsa da son yıllarda makine ve derin öğrenme yöntemlerinin sınıflama, modelleme konularında yüksek başarıya sahip oldukları görülmüştür. Bu çalışmada bir derin öğrenme yöntemi olan uzun kısa süreli bellek ağı kullanılarak mekanik bir jiroskopun yalpalama hızı tahmin edilmiştir. Elde edilen modelde RMSE 0.0055 rad/s iken ME değeri -0.0012 rad/s ve R 0.9998 olup model çıktısı ile veri seti arasında yüksek ilişki mevcuttur. Bu hali ile derin öğrenme yöntemlerinin mekanik jiroskop tasarımlarında kullanılması fayda sağlayacaktır.