PTTIPTTI

Journal of Fuzzy Systems and ControlJournal of Fuzzy Systems and Control

Robotic manipulators require control systems that are both responsive and precise in order to ensure accurate tracking and stability in dynamic environments. Conventional fuzzy logic controllers that are based on proportional integral derivative (PID) methods frequently encounter difficulties in achieving fast response, minimal steady-state error, and low overshoot. This study presents a comparative evaluation of a PID-driven data-based fuzzy logic controller and a particle swarm optimization (PSO) tuned fuzzy logic controller for a three-axis robotic manipulator implemented in Simulink. Both controllers used Gaussian membership functions within a inference structure. The PSO algorithm was employed to optimize fuzzy input-scaling gains using a composite performance index that incorporated absolute error, control effort, overshoot penalty, and steady-state error. The simulation results indicate that the PSO-tuned controller consistently outperformed the benchmark. On the R-axis, it shortened rise and settling times and reduced overshoot, mean absolute error (MAE), and root mean square error (RMSE). On the T-axis, response speed and error values improved, although overshoot increased, indicating a trade-off between speed and stability. On the Z-axis, the PSO controller achieved a substantial decrease in overshoot, lower error metrics, and faster stabilization. Overall, the PSO-based tuning process preserved steady-state stability while improving transient performance on all axes. These findings show that metaheuristic optimization is an effective and practical method for enhancing fuzzy logic controllers in robotic manipulators. This approach has potential applications in precision manufacturing, service automation, and surgical robotics.

The study demonstrates that the PSO-tuned controller consistently outperforms the PID-driven data-based controller in controlling a three-axis robotic manipulator.This improvement is evident in reduced overshoot, faster rise and settling times, and lower error metrics across most axes.While a trade-off between speed and stability was observed on the T-axis, the PSO-based tuning process effectively preserved steady-state stability while enhancing transient performance.These findings highlight the effectiveness of metaheuristic optimization for improving fuzzy logic controllers in robotic applications.

Future research should focus on refining the performance index to better balance responsiveness and stability, particularly addressing the overshoot observed on the T-axis, potentially through multi-objective optimization strategies. Furthermore, validating the simulation results with real-world hardware implementation using the Seiko D-Tran RT3200 manipulator is crucial to assess the robustness and generalizability of the PSO-tuned controller under realistic conditions, including actuator nonlinearities and external disturbances. Finally, exploring adaptive real-time tuning strategies, coupled with the development of methods for handling manipulators with increased degrees of freedom, will broaden the applicability of this approach and pave the way for more sophisticated and adaptable robotic control systems. These advancements will contribute to the development of more precise, reliable, and efficient robotic systems for a wide range of applications, including manufacturing, healthcare, and service industries.

  1. Constant Force PID Control for Robotic Manipulator Based on Fuzzy Neural Network Algorithm - Dachang... doi.org/10.1155/2020/3491845Constant Force PID Control for Robotic Manipulator Based on Fuzzy Neural Network Algorithm Dachang doi 10 1155 2020 3491845
  2. Handling Four DOF Robot to Move Objects Based on Color and Weight using Fuzzy Logic Control | Journal... doi.org/10.18196/jrc.v4i6.20087Handling Four DOF Robot to Move Objects Based on Color and Weight using Fuzzy Logic Control Journal doi 10 18196 jrc v4i6 20087
  3. Sagging Cable Analysis and Evaluation of 4-degree-of- freedom Cable Robot Using Adaptive Neural Fuzzy... doi.org/10.18178/ijmerr.11.2.73-78Sagging Cable Analysis and Evaluation of 4 degree of freedom Cable Robot Using Adaptive Neural Fuzzy doi 10 18178 ijmerr 11 2 73 78
  4. Tuning of Digital PID Controllers Using Particle Swarm Optimization Algorithm for a CAN-Based DC Motor... doi.org/10.1109/TIE.2019.2934030Tuning of Digital PID Controllers Using Particle Swarm Optimization Algorithm for a CAN Based DC Motor doi 10 1109 TIE 2019 2934030
  5. Enhancement of Underwater Video through Adaptive Fuzzy Weight Evaluation | Journal of Robotics and Control... doi.org/10.18196/jrc.v5i2.20496Enhancement of Underwater Video through Adaptive Fuzzy Weight Evaluation Journal of Robotics and Control doi 10 18196 jrc v5i2 20496
Read online
File size1016.68 KB
Pages8
DMCAReport

Related /

JURIS Model Prediktif Penyakit Tanaman Tomat Menggunakan Arsitektur EfficientNetB0 2026More at 2026

PLBPLB Dengan memanfaatkan metode di atas, model tersebut dapat meraih akurasi mencapai 89%, serta mendapatkan nilai makro rata-rata dan rata-rata yang berbobotDengan memanfaatkan metode di atas, model tersebut dapat meraih akurasi mencapai 89%, serta mendapatkan nilai makro rata-rata dan rata-rata yang berbobot

JURIS Assessment of Readability of Vietnamese Text 2026More at 2026

POLNAMPOLNAM Studi ini bertujuan mengembangkan skala keterbacaan secara kualitatif dan kuantitatif bagi pembaca yang ingin mengukur teks mereka sesuai dengan pembacaStudi ini bertujuan mengembangkan skala keterbacaan secara kualitatif dan kuantitatif bagi pembaca yang ingin mengukur teks mereka sesuai dengan pembaca

JURIS Penerapan Metode Transfer Learning untuk Klasifikasi Penyakit Tanaman Kembang Kol dengan Arsitektur Inception V3 2025More at 2025

PUBMEDIAPUBMEDIA Hasil penelitian menunjukkan bahwa model transfer learning berbasis InceptionV3 mampu melakukan klasifikasi penyakit tanaman kembang kol dengan performaHasil penelitian menunjukkan bahwa model transfer learning berbasis InceptionV3 mampu melakukan klasifikasi penyakit tanaman kembang kol dengan performa

JURIS Pengenalan Citra Makanan dan Perhitungan Kalori Otomatis Berbasis Convolutional Neural Network 2025More at 2025

IOINFORMATICIOINFORMATIC Hasil penelitian menunjukkan bahwa model CNN yang dikembangkan mampu mengenali jenis makanan dengan tingkat akurasi sebesar 95,6%, precision 94,8%, danHasil penelitian menunjukkan bahwa model CNN yang dikembangkan mampu mengenali jenis makanan dengan tingkat akurasi sebesar 95,6%, precision 94,8%, dan

JURIS Identifikasi Penyakit Padi Berdasarkan Citra Daun Menggunakan Arsitektur Convolutional Neural Network Kustom 2025More at 2025

HOSTJOURNALSHOSTJOURNALS Penelitian ini berhasil mengembangkan dan menguji model Convolutional Neural Network (CNN) kustom untuk mendeteksi enam jenis penyakit daun padi. ModelPenelitian ini berhasil mengembangkan dan menguji model Convolutional Neural Network (CNN) kustom untuk mendeteksi enam jenis penyakit daun padi. Model

JURIS Image Segmentation in Aerial Imagery A Review 2023More at 2023

UMBUMB Hal ini menawarkan cara yang lebih sederhana untuk menyelesaikan banyak masalah di bidang segmentasi gambar selama ada banyak gambar dan sumber daya komputasiHal ini menawarkan cara yang lebih sederhana untuk menyelesaikan banyak masalah di bidang segmentasi gambar selama ada banyak gambar dan sumber daya komputasi

JURIS Classification Analysis of Back propagation Optimized CNN Performance in Image Processing 2023More at 2023

IAIIIAII Hasil ini mengindikasikan bahwa teknik yang diterapkan dalam penelitian ini dapat menjadi alternatif yang baik dalam meningkatkan kinerja model CNN dalamHasil ini mengindikasikan bahwa teknik yang diterapkan dalam penelitian ini dapat menjadi alternatif yang baik dalam meningkatkan kinerja model CNN dalam

JURIS Klasifikasi motif batik menggunakan Convolutional Neural Network 2021More at 2021

LENTERADUALENTERADUA Penelitian dengan tujuan mengetahui motif dengan bantuan komputasi dapat membantu dalam pelestarian batik. Convolutional Neural Network (CNN) adalah salahPenelitian dengan tujuan mengetahui motif dengan bantuan komputasi dapat membantu dalam pelestarian batik. Convolutional Neural Network (CNN) adalah salah

Useful /

JURIS Analisis Deskriptif Terhadap Penerapan Motif Ragam Hias Poso Pada Karya Seni Kriya 2026More at 2026

UNIMAUNIMA Penelitian ini bertujuan untuk mendeskripsikan dan menganalisis penerapan motif ragam hias Poso sebagai budaya daerah Kabupaten Poso pada karya seni kriya.Penelitian ini bertujuan untuk mendeskripsikan dan menganalisis penerapan motif ragam hias Poso sebagai budaya daerah Kabupaten Poso pada karya seni kriya.

JURIS A Study of Simulation and Modeling of Three Phase Electric Transformers 2025More at 2025

PTTIPTTI Pengujian menggunakan MATLAB dilakukan untuk kasus step-up dan step-down dengan variasi jumlah lilitan pada kumparan primer dan sekunder hingga rasio kenaikanPengujian menggunakan MATLAB dilakukan untuk kasus step-up dan step-down dengan variasi jumlah lilitan pada kumparan primer dan sekunder hingga rasio kenaikan

JURIS Pengenalan Dan Pelatihan Ecoprint Untuk Meningkatkan Kreativitas Peserta Didik Smp Islam Terpadu Daar El Qur an 2024More at 2024

POLITALAPOLITALA Pengenalan dan Pelatihan Produk Ecoprint ini bertujuan untuk meningkatkan pengetahuan dan pengalaman peserta didik SMP Islam Terpadu Daar El Quran di bidangPengenalan dan Pelatihan Produk Ecoprint ini bertujuan untuk meningkatkan pengetahuan dan pengalaman peserta didik SMP Islam Terpadu Daar El Quran di bidang

JURIS Edukasi Penggunaan Obat Pada Kehamilan dan Menyusui Di Banjar Wongaya Kaja Desa Wongaya Gede 2024More at 2024

POLITALAPOLITALA Selanjutnya dianalisis menggunakan uji statistika Wilcoxon (tingkat kepercayaan 95%) untuk melihat perubahan yang terjadi. Kesimpulan dari penyuluhan iniSelanjutnya dianalisis menggunakan uji statistika Wilcoxon (tingkat kepercayaan 95%) untuk melihat perubahan yang terjadi. Kesimpulan dari penyuluhan ini

ads-block-test