intTypePromotion=1
zunia.vn Tuyển sinh 2024 dành cho Gen-Z zunia.vn zunia.vn
ADSENSE
 » 
 » 

Điều khiển trượt thích nghi robot dựa trên tín hiệu quan sát nhiễu

Chia sẻ: ViKiba2711 ViKiba2711 | Ngày: | Loại File: PDF | Số trang:9

Thêm vào BST
Báo xấu
40
lượt xem 3
download
 
  Download Vui lòng tải xuống để xem tài liệu đầy đủ

Bài viết này đưa ra phương pháp điều khiển trượt thích nghi (Adaptive Sliding Mode Control-ASMC) dựa trên tín hiệu quan sát nhiễu (Disturbance Observer-DOB) để áp dụng nó vào việc điều khiển quỹ đạo chuyển động của cánh tay robot khi bị ảnh hưởng của nhiễu bên ngoài trong quá trình làm việc.

Chủ đề:

Bình luận(0) Đăng nhập để gửi bình luận!

Lưu

Nội dung Text: Điều khiển trượt thích nghi robot dựa trên tín hiệu quan sát nhiễu

  1. Công nghiệp rừng ĐIỀU KHIỂN TRƯỢT THÍCH NGHI ROBOT DỰA TRÊN TÍN HIỆU QUAN SÁT NHIỄU Hoàng Sơn1, Nguyễn Thị Phượng1 1 Trường Đại học Lâm nghiệp TÓM TẮT Bài báo này đưa ra phương pháp điều khiển trượt thích nghi (Adaptive Sliding Mode Control-ASMC) dựa trên tín hiệu quan sát nhiễu (Disturbance Observer-DOB) để áp dụng nó vào việc điều khiển quỹ đạo chuyển động của cánh tay robot khi bị ảnh hưởng của nhiễu bên ngoài trong quá trình làm việc. Khi robot làm việc ngoài thực tế, việc chịu tác động của các nhiễu bên ngoài là không tránh khỏi, hơn nữa giá trị của nhiễu thường rất khó xác định. Để giải quyết vấn đề điều khiển chính xác quỹ đạo chuyển động của robot trong khi không xác định được giá trị tác động của nhiễu bên ngoài, thông qua phương pháp nghiên cứu lý thuyết, phân tích thực nghiệm và chứng minh qua mô phỏng, chúng tôi đề xuất một bộ điều khiển trượt thích nghi (ASMC) dựa trên giá trị quan sát nhiễu (DOB), bộ điều khiển này bao gồm một thuật toán thích nghi để ước tính giới hạn trên của nhiễu mà không cần phải biết trước về nhiễu từ môi trường. Tính ổn định của bộ điều khiển trượt thích nghi (ASMC) do nghiên cứu đề xuất được chứng minh thông qua định lý Lyapunov. Kết quả mô phỏng bộ điều khiển trượt thích nghi (ASMC) ứng dụng cho cánh tay máy tiếp liệu trong gia công cơ khí đã chứng minh tính chính xác của bộ điều khiển trượt thích nghi (ASMC) do nghiên cứu đề xuất trong bài báo. Từ khóa: Điều khiển trượt thích nghi, nhiễu môi trường, quan sát nhiễu. 1. ĐẶT VẤN ĐỀ khả thi của bộ điều khiển ASMC được chúng Trong những năm gần đây, việc nghiên cứu tôi thiết kế. về điều khiển quỹ đạo chuyển động của cánh Bài viết này được chia thành các phần sau: tay robot khi làm việc trong môi trường thực - Phân tích động lực học của robot n bậc tự đã thu hút được sự quan tâm của thế giới. Tuy do (n-DOF) khi có tác động của các nhiễu; nhiên, việc điều khiển chuyển động robot còn - Thiết kế bộ điều khiển trượt thích nghi gặp nhiều khó khăn như: mô hình động học dựa trên giá trị quan sát nhiễu; mang tính phi tuyến cao; sai số mô hình động - Kết quả mô phỏng; lực học lớn; gặp phải nhiều nhiễu tác động - Kết luận. trong quá trình làm việc, sau đây chúng ta gọi 2. PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU chung các yếu tố này là nhiễu. Do đó, rất cần 2.1. Đối tượng nghiên cứu một bộ điều khiển có thể đáp ứng được yêu Đối tượng nghiên cứu là phương pháp điều cầu triệt tiêu được ảnh hưởng của các yếu tố khiển robot ở chế độ trượt thích nghi dựa trên nhiễu này. tín hiệu quan sát nhiễu. Nghiên cứu này tập trung thiết kế một bộ 2.2. Phương pháp nghiên cứu điều khiển trượt thích nghi (ASMC) đáp ứng Phương pháp nghiên cứu lý thuyết: tìm hiểu các yêu cầu cấu trúc đơn giản, có khả năng qua giáo trình sách báo để tiến hành các nội chống lại ảnh hưởng của nhiễu (UAD) mà dung nghiên cứu lý thuyết sau: Phân tích động không cần biết trước giá trị của các nhiễu. Cụ lực học robot n-DOF khi có tác động của thể, ý tưởng bắt đầu từ phân tích về các đặc nhiễu, thiết kế bộ điều khiển trượt thích nghi tính của nhiễu để đưa ra khái niệm mới về giới dựa trên giá trị quan sát nhiễu từ đó áp dụng hạn trên của nhiễu. Bộ điều khiển ASMC vào điều khiển quỹ đạo của cánh tay robot khi chúng tôi đề xuất có cấu trúc đơn giản hơn so bị chịu tác động nhiễu bên ngoài. với việc sử dụng ba luật thích nghi trong tài Phương pháp mô phỏng: Sử dụng phương liệu (Mezghani Ben Romdhane Neila et al, pháp mô phỏng để mô phỏng quỹ đạo và sai 2011; Sze San Chong et al, 1996; Man số của các khớp, tín hiệu điều khiển và tín Zhihong et al, 1997) trong khi vẫn duy trì hiệu bù nhiễu của bộ điều khiển được đề được độ chính xác trong điều khiển. Kết quả xuất, từ đó đưa ra kết luận về bộ điều khiển mô phỏng chứng minh tính hiệu quả và tính được đề xuất. TẠP CHÍ KHOA HỌC VÀ CÔNG NGHỆ LÂM NGHIỆP SỐ 1 - 2020 113
  2. Công nghiệp rừng 3. KẾT QUẢ VÀ THẢO LUẬN Do sự phức tạp của cấu trúc cơ học robot 3.1. Phân tích động lực học robot n-DOF khi hoặc sự thay đổi của tham số tải làm việc sẽ có tác động của nhiễu gây ra lỗi mô hình. Do vậy, các giá trị thực tế Phương trình động lực của robot n-DOF của mô hình (1) sẽ được phân tích như sau: được viết dưới dạng tổng quát (Richard M. M (q )  M 0 (q )  M (q ) (3a) Murray et al, 1994) là: H ( q , q )  H 0 ( q , q )   H ( q , q ) (3b) M q q  H q, q G q  F  d(t) (1) n 1 G ( q )  G0 ( q )   G ( q ) (3c) Trong đó q  R vectơ của các góc khớp, Với M 0 ( q ), H 0 ( q , q ), G 0 ( q ) là các giá trị M  q   R nn là ma trận mô men quán tính, có thể xác định chính xác được của cánh tay H ( q , q )  R n 1 là vectơ tương tác và ly tâm, robot;  M 0 ( q ),  H 0 ( q , q ),  G 0 ( q ) là các sai G  q   R n1 là vectơ trọng lực, F  Rn1 là vectơ số mô hình không chính xác. của các mô men khớp (đầu vào điều khiển), và Thay thế các biểu thức (3a), (3b) và (3c) d (t )  R n 1 là vectơ của các nhiễu bên ngoài được vào (1), các phương trình động của robot có thể được viết lại thành: đưa vào với: d ( t )  d1 , d1  0 (2) M 0  q  q  H 0  q , q   G0  q   F  w (t ) (4) Với: w (t )   M 0 ( q ) q   H ( q , q )   G ( q )  d (t ) , (5) Trong đó w(t) đặc trưng cho nhiễu của hệ Giới hạn trên được cho bởi một số dương thống robot n-DOF, nó bao gồm cả các yếu tố chưa biết (Mezghani Ben Romdhane Neila et về sai số mô hình và nhiễu bên ngoài tác động al, 2011): lên robot. M (q )   0m (6) Phân tích nhiễu w(t): Nhận xét 1: Tồn tại các hằng số dương 1 và  2 thỏa Ma trận quán tính M  q  là xác định dương mãn bất đẳng thức sau (Mezghani Ben và khả nghịch. Romdhane Neila et al, 2011): 2 2 1 x  xT M ( q ) x   2 x , x  R nx1 . (7) Từ các thuộc tính của M  q  và C ( q, q ) , chúng ta có phương trình sau (Sze San Chong et al, 1996): x T ( M ( q )  2C ( q , q )) x  0 , x  R n , (8) Trong đó C  q, q  q  H (q, q ) giới hạn trên bởi hàm dương (Huu Cong- Nguyen et al, 2009) được cho bởi (9) và (10). Nhận xét 2: Các vectơ H ( q , q ) và G (q ) được 2 H ( q , q )   1h   2h q   3h q (9) g g G (q )     1 2 q (10) h h h g g Với  1 ,  2 ,  3 ,  1 và  2 là những số Từ (6), (9) và (10) chúng ta có thể kết luận rằng nhiễu được giới hạn trên bởi một hàm dương: dương. 2 w (t )   0w   1w q   2w q   3w q . (11) w w w Với  0 ,  1 ,  2 và  3w là những số dương. 114 TẠP CHÍ KHOA HỌC VÀ CÔNG NGHỆ LÂM NGHIỆP SỐ 1 - 2020
  3. Công nghiệp rừng Tuy nhiên, trong thực tế chỉ có biến vị trí và 3.2. Thiết kế bộ điều khiển trượt thích nghi biến vận tốc là có thể đo được, do vậy nghiên dựa trên giá trị quan sát nhiễu cứu (Mezghani Ben Romdhane Neila et al, 3.2.1. Thiết kế mặt trượt 2011; Sze San Chong et al, 1996; Man Trong nghiên cứu này, bề mặt trượt s = 0 Zhihong et al, 1997) đã ràng buộc (11) vào hai được chọn là tuyến tính (GUO YI-shen et al, biến này, chúng ta có: 2008). w (t )  b0  b1 q  b2 q 2 s  e  e (14) (12) nx 1 trong đó là e  q  q d  R sai lệch vị trí, Với b0 , b1 , b2 là những số dương. 2   diag (1 ,...,  n ),  i >0 và q d là quỹ đạo   max(1, q , q ) b  b0  b1  b2 Đặt và mong muốn. Theo định nghĩa của e, tồn tại các w (t )  b biến sau đây: chúng ta có: (13) e  q  q d  R nx1 và  e  q  qd  R nx1 (15) 3.2.2. Thiết kế bộ điều khiển Theo bề mặt trượt trong (14) bộ điều khiển được thiết kế như sau: F   M 0 (q)[e  qd ]  H 0 (q, q )  G0 (q )  C0 (q, q ) s  k1 sgn( s)  k2 s  f w , (16) Trong đó: k1  diag ( k11 , k12 ...k1n ), k1i  0 và Với bˆ là ước tính của b trong (13), được cập nhật theo luật thích nghi sau: k 2  diag ( k 21 , k 22 .....k 2 n ), k 2 i  0  fw là một bộ bù được dùng để chống lại các bˆ   1 s (19a) tác động của nhiễu trong (5), được xác định bˆ (0)  0 (19b) theo các trường hợp sau: Trường hợp 1: Nếu giới hạn trên của nhiễu 1  0 (19c) (13) giả sử đã biết thì bộ bù được xác định như Trong (18), β được xác định bởi các biểu sau: f w  b (17) thức sau: Luật điều khiển được đưa ra trong (16) với     2  (20a) fw đã biết được xác định trong (17) là bộ điều  (0)  1 (20b) khiển trượt (Sliding mode control –SMC). 2  0 (20c) Trường hợp 2: Nếu nhiễu trong (5) không xác định và giới hạn trên b trong (13) là không Luật điều khiển đưa ra trong (16) với fw biết. Bộ bù được định nghĩa như sau: được đưa ra bởi (18) là bộ điều khiển trượt thích nghi (Adaptive Sliding Mode Control – (bˆ )2 s ASMC) do nghiên cứu đề xuất. fw   (18) bˆ s   2 Chứng minh tính ổn định của ASMC: Xét hàm Lyapunov sau đây: 1 T 1 1 V s M 0 ( q ) s   11b 2   21  2 (21) 2 2 2 T Trong đó, s M 0 ( q ) s  0 , hàm Lyapunov là xác định dương. Đạo hàm của V ta có:     1  V  0.5 sT M 0 ( q ) s  0.5 s T M 0 ( q ) s  0.5 s T M 0 ( q ) s   11bb (22) 2 TẠP CHÍ KHOA HỌC VÀ CÔNG NGHỆ LÂM NGHIỆP SỐ 1 - 2020 115
  4. Công nghiệp rừng Thay thế  trong (20a) vào ta có:     2 V  s T M 0 ( q ) s  0.5 s T M 0 ( q ) s   1 1bb (23) Đạo hàm của (14) là: s  e  e  e  q  qd . (24) Thay (4) vào (24): s   e  qd  M 0 ( q )  1 ( F  w ( t )  H 0 ( q , q )  G 0 ( q )) . (25) Thay thế s trong (25) vào (23) được kết quả như sau:     2 V  sT M 0 ( q )[ e  qd  M 0 ( q ) 1 ( F  w(t )  H 0 (q , q ))  G0 ( q ))]  0.5 s T M 0 ( q ) s   11bb (26) Thay (18) vào (16), sau đó thay (16) vào (26) ta được kết quả như sau: (bˆ ) 2 s     2 (27) V   k1 sT sgn( s )  k 2 sT s  sT (  w(t ))  0.5sT ( M 0 (q )  2C0 (q, q )) s   11bb bˆ s   2 Sử dụng (8) ta có s ( M 0 ( q )  2C 0 ( q , q )) s  0 , biểu thức cho trong (27) có thể được viết là: T  T T sT (bˆ )2 s     2 V  k1s sgn(s)  k2 s s   sT w(t )   11bb (28) ˆ b s   2   Và từ b  b  bˆ  b   bˆ   1 s , ta được: sT (bˆ )2 s  T T V  k1s sgn( s)  k2 s s   sT w(t )  b s   2 (29) bˆ s   2 T w(t )  b Các tham số được cho bởi (29) có các thuộc tính sau s w (t )  s w (t ) và , do đó: s T w (t )  s b (30) Từ (30) chúng ta chứng minh được: 2  T T (bˆ )2 sT s  (bˆ )2 s   4 V  k1s sgn( s )  k2 s s  (31) bˆ s   2 2 4 Do s s  s , nên V  k1s sgn( s )  k 2 s s  ˆ T T T (32) b s   2 Từ luật thích nghi (19a,b,c) chúng ta có (18) là ổn định tiệm cận. bˆ  0 , do đó: V  0 V  0   s  0 . Do đó, Để giảm hiện tượng chattering trong điều   0 khiển trượt, chúng ta có thể thay hàm sgn(s) bộ điều khiển ASMC đề xuất trong (16) và bằng hàm δ(s) có phương trình (33): 1 if s    (4   ) s s  ( s)    arctan( ) if   s   (33)  4  1 if s   116 TẠP CHÍ KHOA HỌC VÀ CÔNG NGHỆ LÂM NGHIỆP SỐ 1 - 2020
  5. Công nghiệp rừng δ(s) 1   s -1 Hình 1. Đặc tính hàm δ(s) Do vậy bộ điều khiển ASMC mới sẽ được nhiễu fw được định nghĩa trong (18). đề xuất trong (34) với thành phần tín hiệu bù =− ( )[ ˙ − ¨ ] + ( , ˙) + ( )− ( , ˙) − ( )− + (34) 3.3. Ứng dụng và mô phỏng khớp tịnh tiến có tay gắp dùng hệ thống xilanh Cánh tay robot được chọn để mô phỏng khí nén. Nếu gộp hệ thống xilanh khí nén chỉ thuật toán điều khiển là robot trong hình 2. có chức năng gắp nhả vật và tải của robot vào Robot có 2 khớp quay trong mặt phẳng ngang thanh thứ 2 thì robot này là robot 2-NOF song song mặt đất để di chuyển vật từ vị trí A chuyển động trong mặt phẳng ngang. (vị trí vật trên băng tải tiếp liệu) đến vị trí B (vị 3.3.1. Phương trình động lực học robot trí vật trên bàn máy gia công cơ khí) và một a. Mô hình thực tế b. Mô hình lý tưởng quy đổi để tính động lực học Hình 2. Robot dùng cho tiếp liệu phôi cơ khí Phương trình động lực học robot 2-NOF được viết như sau (Mezghani Ben Romdhane khi sử dụng các giả thiết lý tưởng (Hình 2b) Neila et al, 2011): M 0  q  q  C0  q, q  q  G0  q   F  w(t ) (35)  M 011 M 012  Thành phần M 0 (q )   với M 011 (q)  m01l12c  m02 (l22c  l12  2l1l2c cos(q2 ))  I 01  I 02 ;  M 021 M 022  TẠP CHÍ KHOA HỌC VÀ CÔNG NGHỆ LÂM NGHIỆP SỐ 1 - 2020 117
  6. Công nghiệp rừng l1 M 012 (q)  M 021 (q)  m02 (l22c  l1l2c cos(q2 ))  I 02 ; M 022 (q)  m02l22c  I 02 ; l1c  ; 3 C011 (q, q ) C012 (q, q )  Thành phần C0 (q )    với C011  m02l1l2 c sin(q2 ) q2 ; C021  m02 l1l2 c sin(q2 ) q1 ; C021 (q, q ) C022 (q, q )  C012  m02 l1l2c sin(q2 ) q2  m02l1l2c sin( q2 )q1 ; C022  0 . Thành phần G0 (q)  0 vì cánh tay chuyển tâm khối, I là mô men quán tính. Các giá trị động trong mặt phẳng ngang. Các tham số sử tham số trong (35) được cho trong bảng 1. dụng gồm khối lượng m, lc là khoảng cách tới Bảng 1. Các tham số lý tưởng của robot 2-NOF m01 m02 l1 l2c I01 I02 = (kg) (kg) (m) (m) (Kgm2) (Kgm2) 3.313 3.6 0.96 0.5 0.0636 0.52 0.02 3.3.2. Các thành phần nhiễu và sai số mô theo thiết kế, dao động của tải thay đổi là 10%, hình gồm không mất tính tổng quát chúng ta có: m2 = a. Nhiễu trọng lực 1.1m02. Do robot làm việc trong môi trường gia Do sự phức tạp của kết cấu cơ khí, không công cơ khí, nên giả sử có ảnh hưởng rung lắc mất tính tổng quát chúng ta giả sử I2 = 1.15I02 chân đế trong quá trình di chuyển vật, khi chân và I1 = 1.1I01, với I01 và I02 là giá trị lý tưởng đế rung lắc sẽ tạo ra độ nghiêng là làm 2 trục tính được. chuyển động không trên mặt phẳng nằm c. Nhiễu bên ngoài ngang, điều này tạo ra thành phần nhiễu trọng Với các robot tiếp liệu làm việc trong xưởng trường ΔG. Trong giới hạn cho phép về độ gia công cơ khí, các thành phần bụi kim loại có cứng vững của chân đế, giá trị nhiễu trọng lực thể bám trên các trục khớp quay, các thành đặt lên 2 khớp được tính như sau: phần này sẽ tạo ra lực ma sát trên các trục G1  10sin(2 t ) và G2  7 sin(2 t ) (36) khớp, giá trị của lực ma sát này phụ thuộc vào b. Sai số mô hình hình dạng và kích thước của hạt bụi, số lượng Trong quá trình di chuyển phôi để tiếp liệu hạt bụi... Do vậy, chúng ta giả sử lực ma sát cho bàn máy gia công cơ khí, các phôi sẽ có này là tín hiệu nhiễu ngẫu nhiên. khối lượng không giống nhau, dẫn đến khối Chủ yếu nhiễu bên ngoài gây trên robot là lượng m2 của khớp thứ 2 có sự thay đổi (nếu do gió. Đảm bảo tính tổng quát trong mô như ta quy đổi khối lượng m2 gồm khối lượng phỏng, ảnh hưởng đầu vào được thể hiện bởi bản thân thanh 2 và khối lượng tải). Giả sử các tín hiệu ngẫu nhiên trong hình 3. 4 2 0 -2 -4 4 2 0 -2 -4 0 1 2 3 4 5 6 Hình 3. Các tín hiệu ngẫu nhiên nhiễu ma sát 118 TẠP CHÍ KHOA HỌC VÀ CÔNG NGHỆ LÂM NGHIỆP SỐ 1 - 2020
  7. Công nghiệp rừng 3.3.3. Cấu trúc bộ điều khiển ASMC đề xuất minh họa bằng sơ đồ khối trong hình 4, với Như đã đề cập, bộ điều khiển ASMC đề SMC là bộ điều khiển trượt kinh điển. xuất được xác định trong (34) và (18), được M 0 (q), C0 (q, q ) qd , qd qd d (t ) q, q s ee bˆ fw Hình 4. Sơ đồ cấu trúc bộ điều khiển ASMC đề xuất Quỹ đạo mong muốn (quỹ đạo đặt) cho hình 5 (John J Craig, 2005). các khớp trong mô phỏng được thể hiện trên 3 2.5 2 1.5 1 0.5 0 0 0.5 1 1.5 2 2.5 3 3.5 4 4.5 5 Hình 5. Quỹ đạo đặt cho hai khớp  1 2  q0  at if 0  t  tb  2 qd   qb  atb (t  tb ) if tb  t  t f  tb , qd  [ qd 1 qd 2 ]T  (37)  q f  1 a (t f  t ) 2 if t f  tb  t  t f  2  at if 0  t  tb  T qd   atb if tb  t  t f  tb , qd  [ qd 1 qd 2 ] (38)   a (t f  t ) if t f  tb  t  t f a if 0  t  tb  qd  0 if tb  t  t f  tb , qd  [qd 1 qd 2 ]T (39)   a if t f  tb  t  t f Trong công thức (37) - (39), cho: t f  [5 5]T ; tf a 2t 2f  4a(q f  q0 ) 1 tb   ; qb  q0  atb2 ; 15 7 T 6(q f  q0 ) 2 2a 2 q0  [0 0]T ; qf  [ ] ; a ; 18 18 t 2 f Các giá trị ban đầu được cho là: TẠP CHÍ KHOA HỌC VÀ CÔNG NGHỆ LÂM NGHIỆP SỐ 1 - 2020 119
  8. Công nghiệp rừng [ q1 (0) T q2 (0)]T  [0.1 0.1] và trên các hình 6 đến hình 9. Hình 6 biểu diễn [ q1 (0) T T q 2 (0)]  [0 0] quỹ đạo hai khớp và hình 7 biểu diễn sai số quỹ đạo hai khớp tương ứng với bộ điều khiển Các tham số của bộ điều khiển là: SMC kinh điển và bộ điều khiển ASMC đề   diag (5,5) ,  1  20,  2  30 , k1  diag (10,10) , xuất. Hình 7 biểu diễn tín hiệu bù (48) được k2  diag (100,100) và 1  2  0.02 . tính dựa trên việc ước lượng giới hạn trên của 3.3.4. Kết quả mô phỏng nhiễu, và hình 8 biểu diễn tín hiệu của bộ điều Kết quả mô phỏng với bộ điều khiển kinh khiển ASMC khi được làm trơn bởi việc thay điển SMC và bộ điều khiển ASMC đề xuất hàm sgn(s) bằng hàm δ(s). được xác định trong (34) và (18) được thể hiện 3 0.2 2 0.1 1 0 0 -0.1 0 1 2 3 4 5 6 0 1 2 3 4 5 6 1.5 0.1 1 0 0.5 0 -0.1 0 1 2 3 4 5 6 0 1 2 3 4 5 6 Hình 6. Quỹ đạo của hai khớp Hình 7. Sai số quỹ đạo hai khớp 5 100 0 50 -5 0 -10 0 1 2 3 4 5 6 -50 0 1 2 3 4 5 6 5 50 0 0 -50 -5 0 1 2 3 4 5 6 -100 0 1 2 3 4 5 6 Hình 8. Tín hiệu bù nhiễu của ASMC Hình 9. Tín hiệu điều khiển của ASMC dựa trên ước tính giới hạn trên nhiễu Kết quả mô phỏng chỉ ra rằng các ảnh 4. KẾT LUẬN hưởng của các nhiễu được loại, quỹ đạo hai Bài báo đã giới thiệu về bộ điều khiển trượt khớp bám theo quỹ đạo đặt mong muốn. Hình thích nghi ASMC dựa trên tín hiệu quan sát 7 cho thấy sai lệch quỹ đạo tiến về giá trị 0 khi nhiễu. Thuật toán thích nghi đề xuất có thể ước sử dụng cả SMC và ASMC. Do vậy, bộ điều tính được giới hạn trên của nhiễu để tạo ra tín khiển ASMC đề xuất có thể thay thế được hiệu bù trong bộ điều khiển ASMC mà không hoàn toàn bộ điều khiển kinh điển SMC khi cần biết chính xác về nhiễu. Với thuật toán chúng ta không biết được giá trị của các nhiễu. thích nghi này, cấu trúc bộ điều khiển ASMC Bộ điều khiển kinh điển SMC bắt buộc chúng đơn giản hơn so với thuật toán được đề xuất ta phải biết trước giá trị nhiễu hoặc giới hạn trong (Mezghani Ben Romdhane Neila et al, trên của nhiễu. 2011; Sze San Chong et al, 1996; Man 120 TẠP CHÍ KHOA HỌC VÀ CÔNG NGHỆ LÂM NGHIỆP SỐ 1 - 2020
  9. Công nghiệp rừng ZHIHONG et al, 1997). Các kết quả mô phỏng 4. Man ZHIHONG, Xinghuo YU (1997). Adaptive xác nhận tính khả thi trong quá trình điều terminal sliding mode tracking control for rigid robotic manipulators with uncertain dynamics. The Japan khiển quỹ đạo robot và làm cơ sở để chế tạo bộ society of mechanical Engineers; 40(3): 493-502. điều khiển trong thực tế. 5. Richard M. Murray, Zexiang Li, S. Shanhar Sastry TÀI LIỆU THAM KHẢO (1994). A mathematical introduction to robotic 1. Bandyopadhyay, B, Janardhanan, S, Spurgeon, manipulation. CRC Press: USA. Sarah K (2013). Advances in sliding mode control. 6. Huu Cong-Nguyen, Woo-Song Lee, Chang-Jae Springer-Verlag: Germany. Cho and Sung-Hyun Han (August 2009). Real-time 2. Mezghani Ben Romdhane Neila, Damak Tarak adaptive control of robot manipulator based on neural (2011). Adaptive terminal sliding mode control for rigid network compensator. ICROS-SICE International Joint robotic manipulators. International Journal of Conference 2009, Fukuoka, Japan; 2091-2096. Automation and Computing; 8(2): 215-220. 7. GUO YI-shen, CHEN Li (2008). Terminal sliding 3. Sze San Chong, Xinghuo Yu and Man Zhihong mode control for coordinated motion of a space rigid (1996). A robust adaptive sliding mode controller for manipulator with external disturbance. Applied robotic manipulators. IEEE Workshop on Variable Mathematics and Mechanics; 29(5): 583-590. Structure Systems, Tokyo, Japan; 31-35. 8. John J Craig (2005). Introduction to robot mechanics and control, 3rd ed. Prentice-Hall: USA. ROBUST ADAPTIVE CONTROL FOR ROBOTIC MANIPULATOR BASED ON DISTURBANCE OBSEVER Hoang Son1, Nguyen Thi Phuong1 1 Vietnam National University of Forestry SUMMARY This article introduces Adaptive Sliding Mode Control (ASMC) based on Disturbance Observer (DOB) to apply it to control the trajectory of the robot arm when affected by external disturbance during working. When robots work in reality, the impact of external disturbance is inevitable, and the value of disturbance is often difficult to determine. In order to solve the problem of accurately controlling the robot's trajectory while not determining the impact value of external disturbance, through theoretical research methods, empirical analysis and demonstration by simulation, we propose an adaptive sliding controller (ASMC) based on the disturbance observer (DOB), which includes an adaptive algorithm to estimate the upper limit of disturbance without having to know about it from the external conditions. The stability of the adaptive sliding controller (ASMC) proposed by the research is proved through Lyapunov's theorem. The simulation results of the adaptive sliding controller (ASMC) applied to the machine arm when participating in the supply in mechanical machining proved the accuracy of the adaptive sliding controller (ASMC) proposed by the study in the paper. Keywords: Adaptive sliding mode control, disturbance, disturbance Observer. Ngày nhận bài : 23/12/2019 Ngày phản biện : 24/02/2020 Ngày quyết định đăng : 02/3/2020 TẠP CHÍ KHOA HỌC VÀ CÔNG NGHỆ LÂM NGHIỆP SỐ 1 - 2020 121
ADSENSE

CÓ THỂ BẠN MUỐN DOWNLOAD

LV.15: Bộ Đồ Án Tốt Nghiệp Chuyên Ngành Cơ Khí
65 tài liệu
2431 lượt tải
THÔNG TIN
TRỢ GIÚP
HỖ TRỢ KHÁCH HÀNG
Theo dõi chúng tôi

Chịu trách nhiệm nội dung:

Nguyễn Công Hà - Giám đốc Công ty TNHH TÀI LIỆU TRỰC TUYẾN VI NA

LIÊN HỆ

Địa chỉ: P402, 54A Nơ Trang Long, Phường 14, Q.Bình Thạnh, TP.HCM

Hotline: 093 303 0098

Email: support@tailieu.vn

Giấy phép Mạng Xã Hội số: 670/GP-BTTTT cấp ngày 30/11/2015 Copyright © 2022-2032 TaiLieu.VN. All rights reserved.

 

Đồng bộ tài khoản
2=>2