سامانه ‏های غیرخطی در مهندسی برق

سامانه ‏های غیرخطی در مهندسی برق

طراحی کنترل کننده نظارتی با استفاده از رویتگر اغتشاش غیرخطی برای یک بازوی رباتیکی

نوع مقاله : مقاله پژوهشی

نویسندگان
دانشگاه بیرجند
چکیده
از خصوصیات سیستم های فیزیکی وجود اغتشاش و عدم قطعیت است که می‌تواند موجب کاهش کارایی و یا نا‌پایداری در سیستم‌های صنعتی ‌گردد. بازوی رباتیک نیز یکی از سیستم­های پرکاربرد در صنعت است که به‌شدت تحت تأثیر اغتشاش‌های گوناگون قرار می‌گیرد. ایجاد فرایند کنترلی مناسب جهت حذف اغتشاش یکی ازملزومات استفاده از این سیستم‌ها می‌باشد. از طرفی، بازوی رباتیک سیستمی به‌شدت غیرخطی دارد، بنابراین برای تخمین اغتشاشات ورودی به آن، نیاز به استفاده از تخمین­گری است که برای سیستم‌های غیرخطی نیز کارا باشد. در این مقاله از رویتگر اغتشاش غیرخطی[1] برای تخمین اغتشاش ثابت و اغتشاش نوسانی موجود در بازوی ربات استفاده شده است. از طرفی، کنترل‌کننده‌های عادی توانایی مقابله با اغتشاشات متفاوت را نداشته و نیاز به کنترل‌کننده­ی‌ دیگری که دربرابر اغتشاشات و عدم قطعیت­ها مقاوم باشد احساس می‌شود. لذا این مقاله ساختار کنترل‌کننده نظارتی را برای پایداری و حذف اغتشاش‌ پیشنهاد می‌دهد. کنترل نظارتی شامل دو سطح است که سطح اول برای شرایط بدون اغتشاش طراحی شده است و سطح دوم در هنگام شناسایی اغتشاش و یا شرایط غیرعادی وارد عمل می‌گردد. در این مقاله، سطح اول کنترلی از PD[2] جهت پایدارسازی در حال عادی استفاده می‌نماید، لیکن ازآنجاکه PD به‌تنهایی توانایی مقابله با اغتشاش‌ها و عدم قطعیت‌ها را ندارد، ساختار کنترل‌کننده نظارتی[3] وارد عمل شده و برای پایداری و حذف اغتشاش‌ از کنترل‌کننده مد لغزشی SMC))[4] بهره خواهد برد. در واقع روش پیشنهادی، برپایه‌ی اغتشاش‌های پیش بینی شده تصمیم می‌گیرد که از کدام سطح کنترلی استفاده نماید و سیگنال کنترلی مناسب را برای پایداری مجانبی سیستم تولید کند. به علاوه،در  این مقاله اثبات می­شودکه کنترل مد لغزشی ساده توانایی مقابله با اغشاش ناسازگار[5] ربات را نداشته و برای پایدارسازی از کنترل مد لغزشی نوین(NSMC)[6]  استفاده می‌شود. برای ارزیابی عملکرد روش پیشنهادی  در چندین حالت شبیه‌سازی انجام‌شده است که نتایج عددی مزیت و کارایی کنترل‌کننده جدید پیشنهادی را نشان می­دهد.
کلیدواژه‌ها

1. Dong, Xiwang. Formation and containment control for high-order linear swarm systems. Springer,
2015.
2. Lu, Peifen, He Wang, Fan Zhang, Wenwu Yu, and Guanrong Chen, "Formation control of
nonholonomic mobile Rrobots using distributed estimators", IEEE Transactions on Circuits and
Systems II: Express Briefs, vol. 67, no. 12 , pp. 3162-3166, 2020.
3. Dorri, Ali, Salil S. Kanhere, and Raja Jurdak, "Multi-agent systems: A survey", IEEE Access, vol.
6, pp. 28573-28593, 2018.
4. Qian, Yang-Yang, Lu Liu, and Gang Feng, "Output consensus of heterogeneous linear multi-agent
systems with adaptive event-triggered control", IEEE Transactions on Automatic Control, vol. 64,
no. 6, pp. 2606-2613, 2018.
5. An, Bao-Ran, Guo-Ping Liu, and Chong Tan, "Group consensus control for networked multi-agent
systems with communication delays", ISA transactions, vol. 76, pp. 78-87, 2018.
6. Liu, Jian, Yanling Zhang, Yao Yu, and Changyin Sun, "Fixed-time leader–follower consensus of
networked nonlinear systems via event/self-triggered control", IEEE transactions on neural
networks and learning systems, vol 31, no. 11, pp. 5029-5037, 2020.
7. Aldana-López, Rodrigo, David Gómez-Gutiérrez, Esteban Jiménez-Rodríguez, Juan Diego
Sánchez-Torres, and Alexander G. Loukianov, "On predefined-time consensus protocols for
dynamic networks", Journal of the Franklin Institute, vol. 357, no. 16, pp. 11880-11899, 2020.
8. Oh, Kwang-Kyo, Myoung-Chul Park, and Hyo-Sung Ahn, "A survey of multi-agent formation
control", Automatica, vol. 53, pp. 424-440, 2015.
9. Yang, Yongliang, Hamidreza Modares, Donald C. Wunsch, and Yixin Yin, "Optimal containment
control of unknown heterogeneous systems with active leaders", IEEE Transactions on Control
Systems Technology 27, no. 3, pp. 1228-1236, 2018.
10. Zhang, Wenbing, Yang Tang, Yurong Liu, and Jürgen Kurths, "Event-triggering containment
control for a class of multi-agent networks with fixed and switching topologies", IEEE Transactions
on Circuits and Systems I: Regular Papers 64, no. 3, pp. 619-629, 2017.
11. Zhang, Dan, Peng Shi, and Li Yu, "Containment control of linear multiagent systems with aperiodic
sampling and measurement size reduction", IEEE transactions on neural networks and learning
systems, vol. 29, no. 10, pp. 5020-5029, 2018.
12. Jiang, Wei, Guoguang Wen, Zhaoxia Peng, Tingwen Huang, and Ahmed Rahmani, "Fully
distributed formation-containment control of heterogeneous linear multiagent systems", IEEE
Transactions on Automatic Control, vol. 64, no. 9, pp. 3889-3896, 2018.
13. Oh, Kwang-Kyo, Myoung-Chul Park, and Hyo-Sung Ahn, "A survey of multi-agent formation
control," Automatica, vol. 53, pp. 424-440, 2015.
14. Zou, Ying, Changyun Wen, Mao Shan, and Mingyang Guan, "An adaptive control strategy for
indoor leader-following of wheeled mobile robot", Journal of the Franklin Institute, vol. 357, no. 4,
pp. 2131-2148, 2020.
15. Yang, Ziwen, Shanying Zhu, Cailian Chen, Gang Feng, and Xinping Guan, "Leader-follower
formation control of nonholonomic mobile robots with bearing-only measurements", Journal of the
Franklin Institute, vol. 357, no. 3, pp. 1628-1643, 2020.
16. Lin, Jie, Zhiqiang Miao, Hang Zhong, Weixing Peng, Yaonan Wang, and Fierro Rafael, "Adaptive
image-based leader-follower formation control of mobile robots with visibility constraints", IEEE
Transactions on Industrial Electronics, In press, 2020.
17. Balch, Tucker, and Ronald C. Arkin, "Behavior-based formation control for multirobot teams",
IEEE transactions on robotics and automation, vol. 14, no. 6, pp. 926-939, 1998.
18. Li, Chunlin, Zhu Liye, Tang Hengliang, and Luo Youlong, "Mobile user behavior based topology
formation and optimization in ad hoc mobile cloud", Journal of Systems and Software, vol. 148,
pp. 132-147, 2019.
19. Lee, Giroung, and Dongkyoung Chwa, "Decentralized behavior-based formation control of
multiple robots considering obstacle avoidance", Intelligent Service Robotics, vol. 11, no. 1, pp.
127-138, 2018.
20. Lewis, M. Anthony, and Kar-Han Tan, "High precision formation control of mobile robots using
virtual structures", Autonomous robots, vol. 4, no. 4, pp. 387-403, 1997Abbasi, Y., S. Ali A.
Moosavian, and Alireza B. Novinzadeh, "Formation control of aerial robots using virtual structure
and new fuzzy-based self-tuning synchronization", Transactions of the Institute of Measurement
and Control, vol. 39, no. 12, pp. 1906-1919, 2017.
21. Fierro, Rafael, and Frank L. Lewis, "Control of a nonholomic mobile robot: Backstepping
kinematics into dynamics", Journal of robotic systems, vol. 14, no. 3, pp. 149-163, 1997.
22. Li, Xiaohai, Jizong Xiao, and Zijun Cai, "Backstepping based multiple mobile robots formation
control", In 2005 IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems, pp. 887-
892. IEEE, 2005.
23. Shi-Cai, Liu, Tan Da-Long, and Liu Guang-Jun, "Formation control of mobile robots with active
obstacle avoidance", Acta Automatica Sinica, vol. 33, no. 5, pp. 529-535, 2007.
24. Shi-Cai, L. I. U., T. A. N. Da-Long, and L. I. U. Guang-Jun, "Robust leader-follower formation
control of mobile robots based on a second order kinematics model", Acta Automatica Sinica, vol.
33, no. 9,pp. 947-955, 2007.
25. Dierks, Travis, and Sarangapani Jagannathan, "Control of nonholonomic mobile robot formations:
Backstepping kinematics into dynamics", In 2007 IEEE International Conference on Control
Applications, pp. 94-99. IEEE, 2007.
26. Dierks, Travis, and Sarangapani Jagannathan, "Neural network control of mobile robot formations
using RISE feedback", IEEE Transactions on Systems, Man, and Cybernetics, Part B (Cybernetics),
vol. 39, no. 2, pp. 332-347, 2008.
27. Sun, T., F. Liu, H. Pei, and Y. He, "Observer-based adaptive leader-following formation control for
non-holonomic mobile robots", IET Control Theory & Applications, vol. 6, no. 18, pp. 2835-2841,
2012.
28. Peng, Zhaoxia, Guoguang Wen, Ahmed Rahmani, and Yongguang Yu, "Leader–follower formation
control of nonholonomic mobile robots based on a bioinspired neurodynamic based approach",
Robotics and autonomous systems, vol. 61, no. 9, pp. 988-996, 2013.
29. Rossomando, Francisco G., Carlos Soria, and Ricardo Carelli, "Sliding mode neuro adaptive control
in trajectory tracking for mobile robots", Journal of Intelligent & Robotic Systems, vol. 74, no. 3,
pp. 931-944, 2014.
30. Wu, Hsiu-Ming, Mansour Karkoub, and Chih-Lyang Hwang, "Mixed fuzzy sliding-mode tracking
with backstepping formation control for multi-nonholonomic mobile robots subject to
uncertainties", Journal of Intelligent & Robotic Systems, vol. 79, no. 1, pp. 73-86, 2015.
31. Dong, Longfei, Yangzhou Chen, and Xiaojun Qu, "Formation control strategy for nonholonomic
intelligent vehicles based on virtual structure and consensus approach", Procedia engineering, vol.
137, no. 8, pp. 415-424, 2016.
32. Chang, Chia-Wen, Cheng-Yuan Yang, and Chin-Wang Tao, "Interval fuzzy sliding-mode
formation controller design", Soft Computing, vol. 21, no. 14, pp. 4045-4054, 2017.
33. Kim, Hyun-Su, Jong-Koo Park, Tae-Yong Kuc, Nak Yong Ko, and Yong-Seon Moon, "A
formation and traction control design for multiple mobile robots", International Journal of Control,
Automation and Systems, vol. 15, no. 3, pp. 1287-1301, 2017.
34. Güzey, Haci Mehmet, Travis Dierks, Sarangapani Jagannathan, and Levent Acar, "Hybrid
consensus-based control of nonholonomic mobile robot formation", Journal of Intelligent &
Robotic Systems, vol. 88, no. 1, pp. 181-200, 2017.

  • تاریخ دریافت 22 تیر 1404
  • تاریخ اولین انتشار 22 تیر 1404
  • تاریخ انتشار 01 فروردین 1402