Jiro-tork üretme kabiliyetleri nedeni ile mekanik jiroskoplar, hava ve uzay araçları gibi tamamen asılı veya tek,
çift tekerlekli kara araçlarını dengelemek, yön vermek için sıklıkla kullanılmaktadır. Jiro-tork yüksek hızda dönen
volan ve onun üç eksen etrafında dönme hareketi yapabilmesine olanak tanıyan bir şasi sayesinde üretilmektedir.
Jiro-torku kontrol etmek için yalpalama hızı uygulanmaktadır. Yalpalama hızına ilişkin zaman serisi verisi katı
cisim dinamik analizi sayesinde elde edilmiştir. Veriye herhangi bir ön işlem uygulanmamıştır. Bu hızın açık
çevrim kestirimi için uyarlamalı ağ tabanlı bulanık çıkarım sistemi (ANFIS) kullanılmıştır. Elde edilen modelde
korelasyon değeri 0.99981 ve hata karesinin ortalamasının kökü 0.02467 rad/s olarak bulunmuştur. Model çıktıları
ile veri seti arasında yüksek doğrusal bir ilişki mevcuttur. ANFIS ağının veriye herhangi bir ön işlem yapılması
gereksinimini ortadan kaldırdığı da görülmüştür. Kullanılan ağ parametreleri ve bu ağ ile elde edilen kestirim
performansı çalışmada sunulmuştur.
Due to their ability to generate gyro-torque, mechanical gyroscopes are frequently used to balance or orientate
fully suspended air or spacecraft or single or double-wheeled land vehicles. Gyro-torque is produced with a high speed rotating flywheel and its chassis that allows it to rotate around three axes. The precession is applied to control
the gyro-torque. The time series data on the precession was obtained by rigid body dynamic simulation. No pre processing was applied to the data. An adaptive network based fuzzy inference system (ANFIS) is used for open
loop prediction of the precession. In the model obtained, the correlation value was found to be 0.99981 and the
root of the mean square of the error was 0.02467 rad/s. High linear relationship between the model outputs and the
data set is found. It has also been seen that the ANFIS network eliminates the need for any pre-processing of the
data. The network parameters used and the prediction performance obtained are presented.
