Bộ điều khiển trượt dựa trên bộ quan sát mới cho các tay máy robot công nghiệp

##plugins.themes.academic_pro.article.main##

Author

  • Nguyễn Ngọc Hoài Ân
    Trường Đại học Sư phạm Kỹ thuật - Đại học Đà Nẵng
    Trương Thanh Nguyên
    Trường Đại học Ulsan, Hàn Quốc
    Võ Anh Tuấn
    Trường Đại học Sư phạm Kỹ thuật - Đại học Đà Nẵng

Từ khóa:

Điều Khiển Trượt
Bộ Quan Sát Trượt Bậc Hai
Robot Công Nghiệp

Tóm tắt

Bộ điều khiển trượt được cộng đồng điều khiển áp dụng rộng rãi do tính mạnh mẽ, chính xác và dễ thực hiện của nó. Lý tưởng nhất là phần chuyển mạch của bộ điều khiển trượt phải có khả năng bù đắp cho những thành phần bất định về tham số đồng thời giảm thiểu hiện tượng Chattering. Bài báo phát triển một phương pháp điều khiển trượt dựa những thành phần bất định ước tính được từ một bộ quan sát bậc hai đồng nhất (USOSMO). Sử dụng phương pháp điều khiển được đề xuất, hiện tượng Chattering được giảm thiểu một cách hiệu quả và hiệu suất điều khiển được nâng cao rõ rệt so với bộ điều khiển trượt truyền thống vì ước lượng của các thành phần bất định đã đạt được với độ chính xác cao hơn và hội tụ nhanh hơn. Cuối cùng, một ví dụ mô phỏng của một tay máy Robot 3 bậc tự do sử dụng bộ điều khiển đã phát triển được mang lại để mô tả tính hiệu quả của nó.

Tài liệu tham khảo

    [1] D. Le, H.-J. Kang, Y.-S. Suh, and Y.-S. Ro, “An online self-gain tuning method using neural networks for nonlinear PD computed torque controller of a 2-dof parallel manipulator”, Neurocomputing, vol. 116, 2013, pp. 53–61.
    [2] Codourey, “Dynamic modeling of parallel robots for computed-torque control implementation”, Int. J. Rob. Res., vol. 17, no. 12, 1998, pp. 1325–1336.
    [3] V Drakunov and V. I. Utkin, “Sliding mode control in dynamic systems”, Int. J. Control, vol. 55, no. 4, 1992, pp. 1029–1037.
    [4] Wang, “Adaptive control of robot manipulators with uncertain kinematics and dynamics”, IEEE Trans. Automat. Contr., vol. 62, no. 2, 2016, pp. 948–954.
    [5] M. Prabhu and D. P. Garg, “Artificial neural network based robot control: An overview”, J. Intell. Robot. Syst., vol. 15, no. 4, 1996, pp. 333–365.
    [6] K. Spurgeon, “Sliding mode observers: a survey”, Int. J. Syst. Sci., vol. 39, no. 8, 2008, pp. 751–764.
    [7] Boizot, E. Busvelle, and J.-P. Gauthier, “An adaptive high-gain observer for nonlinear systems”, Automatica, vol. 46, no. 9, 2010, pp. 1483–1488.
    [8] Davila, L. Fridman, and A. Levant, “Second-order sliding-mode observer for mechanical systems”, IEEE Trans. Automat. Contr., vol. 50, no. 11, 2005, pp. 1785–1789.
    [9] K. Khalil, “Extended high-gain observers as disturbance estimators”, SICE J. Control. Meas. Syst. Integr., vol. 10, no. 3, 2017, pp. 125–134.
    [10] T. Vo, T. N. Truong, H. J. Kang, and M. Van, “A Robust Observer-Based Control Strategy for n-DOF Uncertain Robot Manipulators with Fixed-Time Stability”, Sensors 2021, Vol. 21, Page 7084, vol. 21, no. 21, Oct. 2021, p. 7084, doi: 10.3390/S21217084.
    [11] Cruz-Zavala, J. A. Moreno, and L. M. Fridman, “Uniform robust exact differentiator”, IEEE Trans. Automat. Contr., vol. 56, no. 11, 2011, pp. 2727–2733.
    [12] A. T. Vo, T. N. Truong, and H.-J. Kang, “A Novel Prescribed-Performance-Tracking Control System with Finite-Time Convergence Stability for Uncertain Robotic Manipulators”, Sensors 2022, Vol. 22, Page 2615, vol. 22, no. 7, Mar. 2022, p. 2615, doi: 10.3390/S22072615.
Xem thêm

##plugins.themes.academic_pro.article.sidebar##

Đã Xuất bản

Nov 30, 2022
Download
PDF (English)
Cách trích dẫn
Nguyen Ngoc Hoai An, Truong Thanh Nguyen, và Vo Anh Tuan. “Bộ điều khiển trượt dựa Trên bộ Quan sát mới Cho các Tay máy Robot công nghiệp”. Tạp Chí Khoa học Và Công nghệ - Đại học Đà Nẵng, vol 20, số p.h 11.2, Tháng Mười-Một 2022, tr 6-9, https://jst-ud.vn/jst-ud/article/view/8078.

##plugins.themes.academic_pro.article.details##