Đăng nhập
 
Tìm kiếm nâng cao
 
Tên bài báo
Tác giả
Năm xuất bản
Tóm tắt
Lĩnh vực
Phân loại
Số tạp chí
 

Bản tin định kỳ
Báo cáo thường niên
Tạp chí khoa học ĐHCT
Tạp chí tiếng anh ĐHCT
Tạp chí trong nước
Tạp chí quốc tế
Kỷ yếu HN trong nước
Kỷ yếu HN quốc tế
Book chapter
Bài báo - Tạp chí
Số 15a (2010) Trang: 263-272
Tải về

ABSTRACT

The remarkable characteristic of sliding mode control is the robust stability with disturbance and variable model parameters of the system. However to design the controller, the exact model of the plant has to be known. In practically, the problem is hard to solve. Moreover the large gain of an SMC may intensify the chattering on this sliding surface. To improve the above drawbacks, in this paper, radial basis neural network is used to estimate the nonlinear functions of sliding mode control and the gains of the controller are mofified basing on Lyapunov stability theory. The radial basis function neural network is considered as an adaptive controller. Weights of the network are modified online due to the feedback output signals of the plant. And sliding mode controller is used to complement approximation of errors to guarantee the stability of the closed loop system. The above mentioned algorithm is applied to control three degree of a freedom robot manipulator. With the novel controller, the response of the plant is flat, non-overshoot, non-chattering and zero setting error. The method is tested with Matlab simulation software.

Keywords: Neural network, radial basis function, nonlinear system control, system modeling, robot manipulator

Title: Radial basis function neural network based adaptive sliding mode control for nonlinear system

TóM TắT

Ưu điểm của bộ điều khiển trượt là tính ổn định bền vững ngay cả khi hệ thống nhiễu hoặc thông số của mô hình 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, đối với biên độ của luật điều khiển trượt nếu không được lựa chọn phù hợp sẽ gây ra hiện tượng dao động quanh mặt trượt. Để giải quyết khó khăn trên, bài báo đề nghị sử dụng mạng nơron hàm cơ sở xuyên tâm để ước lượng các hàm phi tuyến trong luật điều khiển trượt và biên độ của luật điều khiển trượt được tính toán dựa trên lý thuyết ổn định Lyapunov. Mạng hàm cơ sở xuyên tâm đóng vai trò như một bộ điều khiển thích nghi. Các trọng số của mạng được cập nhật trực tuyến dựa trên các tín hiệu hồi tiếp ở ngõ ra. Và bộ điều khiển trượt được sử dụng bù sai số xấp xỉ nhằm đảm bảo hệ kín ổn định. Giải thuật điều khiển nghiên cứu được sẽ áp dụng để điều khiển hệ tay máy ba bậc tự do. Với bộ điều khiển này, đáp ứng của hệ tay máy: phẳng, không có độ vọt lố, không có dao động và sai số xác lập tiến về zero. 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

Các bài báo khác
Tập 55, Số 1 (2019) Trang: 1-13
Tải về
Số 19a (2011) Trang: 17-26
Tải về
Số 27 (2013) Trang: 25-30
Tải về
Số 15a (2010) Trang: 273-282
Tải về
Số 21a (2012) Trang: 30-36
Tải về
Số 15b (2010) Trang: 46-55
Tải về
Số 08 (2007) Trang: 67-74
Tải về
(2018) Trang: 1418-1423
Tạp chí: The 18th International Conference on Control, Automation and Systems (ICCAS2018)
(2016) Trang: 1112-1117
Tạp chí: 2016 16th International Conference on Control, Automation and Systems (ICCAS 2016)
15 (2015) Trang: 1827-1832
Tạp chí: 2015 15th International Conference on Control, Automation and Systems (ICCAS 2015)
2015 (2015) Trang: 171-176
Tạp chí: 2015 IEEE International Conference on Advanced Intelligent Mechatronics (AIM)
 

Crossref DOI of CTUJoS


BC thường niên 2018


Con số ấn tượng (VN | EN)


Bản tin ĐHCT


TCKH tiếng Việt


TCKH tiếng Anh

 
 
Vui lòng chờ...