ĐIỀU KHIỂN TRƯỢT THÍCH NGHI DÙNG MÔ HÌNH NƠRON MỜ

Nguyễn Hoàng Dũng * và Dương Hoài Nghĩa

* Tác giả liên hệ (hoangdung@ctu.edu.vn)

Article Sidebar

Full Text: PDF

Ngày nhận bài: 20-04-2021
Ngày duyệt đăng: 03-06-2022
Ngày xuất bản: 01-05-2010
Title:
Lượt xem
46
Downloads
21
Trích dẫn
Dũng, N. H., & Nghĩa, D. H. (2010). ĐIỀU KHIỂN TRƯỢT THÍCH NGHI DÙNG MÔ HÌNH NƠRON MỜ. Tạp chí Khoa học Đại học cần Thơ, (15a), 273-282. Truy vấn từ https://ctujsvn.ctu.edu.vn/index.php/ctujsvn/article/view/805
Số báo
Số. 15a (2010)
Chuyên mục
Công nghệ

Abstract

The remarkable feature of sliding mode control (SMC) is the stability robustness against disturbances and variations of the system. However to design SMC, the exact model of the plant has to be known. Moreover the large gain of an SMC may intensify the chattering on the sliding surface. To cope with the above drawbacks, we propose to use a radial basis function neural network (RBFNN) to estimate the plant model and to use a fuzzy based gain for the SMC. This SMC gain is developed based on Lyapunov stability theory. The proposed algorithm is applied to control a three degrees of freedom robot manipulator, which is a complex MIMO (Multi input multi output) nonlinear system. Simulation results are provided to illustrate the proposed method.
Keywords: radial basis function, nonlinear system control, system modeling, robot manipulators

Tóm tắt

Ưu điểm nổi bậc của bộ điều khiển trượt là tính ổn định bền vững ngay cả khi hệ thống có nhiễu hoặc khi thông số của đối tượng thay đổi theo thời gian. Tuy nhiên, để thiết kế được bộ điều khiển trượt, người thiết kế cần biết chính xác mô hình của đối tượng. Trong thực tế, vấn đề này không phải lúc nào cũng thực hiện được. Hơn thế nữa, nếu biên độ của luật điều khiển trượt quá lớn sẽ gây ra hiện tượng dao động (chattering) quanh mặt trượt. Để giải quyết khó khăn trên, bài báo đề nghị sử dụng mạng nơron hàm cơ sở xuyên tâm (RBFNN) để ước lượng trực tuyến các hàm phi tuyến trong luật điều khiển. Và sử dụng logic mờ để ước lượng biên độ của luật điều khiển dựa vào lý  thuyết ổn định Lyapunov. Giải thuật đề nghị sẽ áp dụng để điều khiển hệ tay máy ba bậc tự do. Với bộ điều khiển này, đáp ứng của hệ tay máy: độ vọt lố , thời gian tăng  và sai số xác lập xấp xỉ 1%. Kết quả điều khiển được kiểm chứng bằng phần mềm mô phỏng Matlab.
Từ khóa: Mạng nơron, hàm cơ sở xuyên tâm, điều khiển hệ phi tuyến, mô hình hóa hệ thống, hệ tay máy

Article Details

Tài liệu tham khảo

Nasser Sadati, Rasoul Ghadami and Mahdi Bagherpour, 2005. Adaptive Neural Network Multiple Models Sliding Mode Control of Robotic Manipulators Using Soft Switching;Proceeding of The IEEE Conference on tools with Artificial Intelligence, p431-438

M. Önder Efe,, Okyay Kaynak and Bogdan M. Wilamowski, 2000. Creating a Sliding Mode in a Motion Control System by Adopting a Dynamic Defuzzification Strategy in an Adaptive Neuro Fuzzy Inference System; The26th Annual Confjerence of the IEEE on Industrial Electronics Society, vol.2, p894-899

M. Önder Efe, Okyay Kaynak, Xinghuo Yu and Bogdan M. Wilamowski, 2001. Sliding Mode Control of Nonlinear Systems Using Gaussian Radial Basis Function Neural Networks;IEEE transaction on Neural Networks, vol.1, p474-479

Wilfrid Perruquetti and Jean Pierre Barbot, 2002. Sliding mode control in engineering, Chapter 1: Overview of classical sliding mode control, Marcel Dekker, Inc.

Ayca Gokhan Ak, Galip Canserver, 2006. Adaptive neural network based fuzzy sliding mode control of robot manipulator;2006 IEEE Conference on Cybernetics and Intelligent Systems, Bangkok, p1-6

Trần Quang Thuận, 2006. Điều khiển trượt dùng mạng nơron hàm cơ sở xuyên tâm; Luận văn thạc sỹ ngành tự động hóa, Trường Đại Học Bách Khoa, trang 37-86

Xie Jian, Li Zushu, 2003. Dynamic Model and Motion Control Analysis of Three-Link Gymnastic Robot on Horizontal Bar; The proceeding of the 2003 IEEE International conference on Robotics, Intelligent systems, System and signal Processing Changsha, China, p83-87

Subashini Elangovan, Peng-Yung Woo, 2004. Adaptive Fuzzy Sliding Control for a Three-Link Passive Robotic Manipulator; The proceeding of the 2004 IEEE American control conference, Vol.6, p5274-5279

Huỳnh Thái Hoàng, 2006. Hệ thống điều khiển thông minh; Đại Học Quốc Gia TPHCM, lần 1, trang 307-336.