Điều khiển thích nghi với sơ đồ không đệ quy cho hệ thống robot
97 lượt xemDOI:
https://doi.org/10.54939/1859-1043.j.mst.97.2024.25-32Từ khóa:
Robot; Điều khiển thích nghi; Thiết kế điều khiển không đệ quy; Tham số số bất định của hệ thống.Tóm tắt
Trong bài báo này, tác giả xem xét thiết kế bộ điều khiển thích nghi cho hệ thống robot với các tham số của hệ thống là bất định. Một bộ điều khiển thích nghi không đệ quy mới được thiết kế đề xuất cho hệ thống robot đơn, với hệ số điều khiển thay đổi và được cập nhật theo thời gian nhằm không cần đến thiết kế một công cụ để ước lượng các tham số bất định của mô hình. Bộ điều khiển được phân tích và chứng minh ổn định theo tiêu chuẩn Lyapunov. Sai số quỹ đạo chuyển động của các khớp và tất cả các tham số trong vòng điều khiển kín hội tụ tiệm cận về gốc và bị chặn. Cuối cùng, mô phỏng được thực hiện để xác minh tính khả thi và hiệu quả của phương pháp điều khiển đề xuất.
Tài liệu tham khảo
[1]. Zhen, ShengChao, et al. "A new PD based robust control method for the robot joint module." Mechanical Systems and Signal Processing 161: 107958, (2021).
[2]. Azeez, Muhammad I., and Khaled R. Atia. "Modeling of PID controlled 3DOF robotic manipulator using Lyapunov function for enhancing trajectory tracking and robustness exploiting Golden Jackal algorithm." ISA transactions (2023).
[3]. Zhang, Beibei, et al. "Sliding mode control for nonlinear manipulator systems." IFAC-PapersOnLine 50.1: 5127-5132, (2017).
[4]. Zhao, Dongya, Shaoyuan Li, and Feng Gao. "A new terminal sliding mode control for robotic manipulators." International Journal of control 82.10: 1804-1813, (2009).
[5]. Chaudhary, Km Shelly, and Naveen Kumar. "Fractional order fast terminal sliding mode control scheme for tracking control of robot manipulators." ISA transactions 142: 57-69, (2023).
[6]. Spong, Mark W. "On the robust control of robot manipulators." IEEE Transactions on automatic control 37.11: 1782-1786, (1992).
[7]. Zheng, Kunming, et al. "Adaptive memetic differential evolution-back propagation-fuzzy neural network algorithm for robot control." Information Sciences 637: 118940, (2023).
[8]. Elmogy, Ahmed, and Wael Elawady. "An adaptive continuous sliding mode feedback linearization task space control for robot manipulators." Ain Shams Engineering Journal 15.1: 102284, (2024).
[9]. Barhaghtalab, Mojtaba Hadi, et al. "Design of an adaptive fuzzy-neural inference system-based control approach for robotic manipulators." Applied Soft Computing 149: 110970, (2023).
[10]. Massou, Siham, and Ismail Boumhidi. "Adaptive control based neural network sliding mode approach for two links robot." International Journal of Power Electronics and Drive Systems (IJPEDS) 14.4: 2546-2556, (2023).
[11]. Ahsan, Muhammad, Mostafa M. Salah, and Ahmed Saeed. "Adaptive Fast-Terminal Neuro-Sliding Mode Control for Robot Manipulators with Unknown Dynamics and Disturbances." Electronics 12.18: 3856, (2023).
[12]. Liu, Yueyue, et al. "On a hierarchical adaptive and robust inverse dynamic control strategy with experiment for robot manipulators under uncertainties." Control Engineering Practice 138: 105604, (2023).
[13]. Huang, Yichi, et al. "Robust Adaptive Control for Robotic System with External Disturbance and Guaranteed Parameter Estimation." IFAC-PapersOnLine 55.38: 178-183, (2022).
[14]. Yin, Xiuxing, Li Pan, and Shibo Cai. "Robust adaptive fuzzy sliding mode trajectory tracking control for serial robotic manipulators." Robotics and Computer-Integrated Manufacturing 72: 101884, (2021).
[15]. Jouila, Ameni, and K. Nouri. "An adaptive robust nonsingular fast terminal sliding mode controller based on wavelet neural network for a 2-DOF robotic arm." Journal of the Franklin Institute 357.18: 13259-13282, (2020).
[16]. J. J. Craig, "Introduction to Robotics Mechanics and Control”, Pearson Education International, third Edition (2005).
