Nội dung được dịch bởi AI, chỉ mang tính chất tham khảo
Điều Khiển Chế Độ Trượt Tách Biệt Các Hệ Phi Điều Khiển Phi Tuyến Sử Dụng Hệ Thống Điều Khiển Mô Hình Não Cảm Xúc Nơ-ron Fuzzy
Tóm tắt
Bài báo này đề xuất một thuật toán điều khiển thông minh mới cho việc điều khiển tách biệt của một loại hệ thống phi điều khiển phi tuyến bậc bốn với đầu vào đơn. Bằng cách giới thiệu một biến trung gian, một mặt phẳng trượt kết hợp của hai mặt phẳng trượt bậc hai có thể được định nghĩa. Sau đó, bằng cách áp dụng một hệ thống điều khiển dựa trên mô hình não tiểu não cảm xúc nơ-ron fuzzy (FBECMAC), việc điều khiển tách biệt các hệ thống phi điều khiển có thể được thực hiện với phản ứng tạm thời tốt. Hệ thống điều khiển được đề xuất bao gồm một FBECMAC và một bộ bù fuzzy. FBECMAC được sử dụng như một bộ điều khiển chính để tiếp cận một bộ điều khiển lý tưởng nhằm đạt được hiệu suất điều khiển mong muốn, và bộ bù fuzzy được sử dụng để loại bỏ sai số xấp xỉ để đạt được sự ổn định của hệ thống. Mô hình não cảm xúc có một vỏ não hạnh nhân và một vỏ não vùng trước của vỏ não, do đó FBECMAC chứa hai mạng nơ-ron; vỏ não hạnh nhân là một mạng nơ-ron quyết định và vỏ não vùng trước là một mạng nơ-ron cảm xúc. FBECMAC được đề xuất có khả năng thích ứng và có thể điều chỉnh các tham số để đạt được hiệu suất điều khiển hiệu quả. Bộ bù fuzzy cũng có thể điều chỉnh giá trị fuzzy đơn của nó để đảm bảo sự ổn định của hệ thống. Cuối cùng, hệ thống điều khiển chế độ trượt tách biệt dựa trên FBECMAC được áp dụng để điều khiển các hệ thống phi điều khiển bậc một, chẳng hạn như cẩu cầu và hệ thống khí động lực. Kết quả mô phỏng đã xác nhận hiệu quả của phương pháp điều khiển được đề xuất. Phương pháp được đề xuất có thể được áp dụng cho các hệ thống thực tế nếu thời gian tính toán là chấp nhận được cho các hệ thống thực tế.
Từ khóa
#điều khiển tách biệt #hệ thống phi điều khiển #mô hình não cảm xúc nơ-ron fuzzy #chế độ trượt #hiệu suất điều khiểnTài liệu tham khảo
Liu, Y., Yu, H.: A survey of underactuated mechanical systems. IET Control Theory Appl. 7(7), 921–935 (2013)
Spong, M.W.: Underactuated mechanical systems. In: Control Problems in Robotics and Automation, pp. 135–150. Springer-Verlag, London, (1998)
Fantoni, I., Lozano, R., Lozano, R.: Non-linear control for underactuated mechanical systems. Springer Science & Business Media, Berlin (2002)
Arai, H., Tachi, S.: Position control of manipulator with passive joints using dynamic coupling. IEEE Trans. Robot. Autom. 7(4), 528–534 (1991)
Baglioni, P., Fisackerly, R., Gardini, B., Gianfiglio, G., Pradier, A.L., Santovincenzo, A., Vago, J.L., van Winnendael, M.: The Mars exploration plans of ESA. IEEE Robot. Autom. Mag. 13(2), 83–89 (2006)
Utkin, V.I.: Sliding modes in control and optimization. Springer Science & Business Media, New York (2013)
Åström, K.J., Wittenmark, B.: Adaptive Control. Courier Corporation, Addison-Wesley, Massachusetts (2013)
Lo, J.-C., Kuo, Y.-H.: Decoupled fuzzy sliding-mode control. IEEE Trans. Fuzzy Syst. 6(3), 426–435 (1998)
Yorgancioglu, F., Komurcugil, H.: Decoupled sliding-mode controller based on time-varying sliding surfaces for fourth-order systems. Expert Syst. Appl. 37(10), 6764–6774 (2010)
She, J., Zhang, A., Lai, X., Wu, M.: Global stabilization of 2-DOF underactuated mechanical systems—an equivalent-input-disturbance approach. Nonlinear Dyn. 69(1), 495–509 (2012)
Huang, J., Ri, S., Fukuda, T., Wang, Y.: A disturbance observer based sliding mode control for a class of underactuated robotic system with mismatched uncertainties. IEEE Trans. Autom. Control 64(6), 2480–2487 (2018)
Ovalle, L.R., Rios, H., Llama, M.A.: Continuous sliding-mode control for underactuated systems: relative degree one and two. Control. Eng. Pract. 90, 342–357 (2019)
Xie, X., Yue, D., Peng, C.: Relaxed real-time scheduling stabilization of discrete-time Takagi-Sugeno fuzzy systems via an alterable-weights-based ranking switching mechanism. IEEE Trans. Fuzzy Syst. 26(6), 3808–3819 (2018)
Huynh, T.-T., Le, T.-L., Lin, C.-M.: Self-organizing recurrent wavelet fuzzy neural network-based control system design for MIMO uncertain nonlinear systems using TOPSIS method. Int. J. Fuzzy Syst. 21(2), 468–487 (2019)
Huynh, T.-T., Lin, C.-M., Le, T.-L., Cho, H.-Y., Pham, T.-T.T., Chao, F.: A new self-organizing fuzzy cerebellar model articulation controller for uncertain nonlinear systems using overlapped Gaussian membership functions. IEEE Trans. Industr. Electron. 67(11), 9671–9682 (2019)
Lin, C.-M., Mon, Y.-J.: Decoupling control by hierarchical fuzzy sliding-mode controller. IEEE Trans. Control Syst. Technol. 13(4), 593–598 (2005)
Lin, C.-M., Chin, W.-L.: Adaptive decoupled fuzzy sliding-mode control of a nonlinear aeroelastic system. J. Guid. Control. Dyn. 29(1), 206–209 (2006)
Hwang, C.-L., Chiang, C.-C., Yeh, Y.-W.: Adaptive fuzzy hierarchical sliding-mode control for the trajectory tracking of uncertain underactuated nonlinear dynamic systems. IEEE Trans. Fuzzy Syst. 22(2), 286–299 (2013)
Wu, T.-S., Karkoub, M., Wang, H., Chen, H.-S., Chen, T.-H.: Robust tracking control of MIMO underactuated nonlinear systems with dead-zone band and delayed uncertainty using an adaptive fuzzy control. IEEE Trans. Fuzzy Syst. 25(4), 905–918 (2016)
Hsu, C.-F., Lin, C.-M., Chen, T.-Y.: Neural-network-identification-based adaptive control of wing rock motions. IEE Proc.-Control Theory Appl. 152(1), 65–71 (2005)
Hung, L.-C., Chung, H.-Y.: Decoupled sliding-mode with fuzzy-neural network controller for nonlinear systems. Int. J. Approx. Reason. 46(1), 74–97 (2007)
Yang, C., Li, Z., Cui, R., Xu, B.: Neural network-based motion control of an underactuated wheeled inverted pendulum model. IEEE Trans. Neural Netw. Learn. Syst. 25(11), 2004–2016 (2014)
LeDoux, J.E.: The amygdala: neurobiological aspects of emotion, pp. 339–351. Wiley-Liss, New York (1992)
Moren, J.: Emotion and learning: a computational model of the amygdala. Cybern. Syst. 32(6), 611–636 (2001)
Lucas, C., Shahmirzadi, D., Sheikholeslami, N.: Introducing BELBIC: brain emotional learning based intelligent controller. Intell. Autom. Soft Comput. 10(1), 11–21 (2004)
Soreshjani, M.H., Markadeh, G.A., Daryabeigi, E., Abjadi, N.R., Kargar, A.: Application of brain emotional learning-based intelligent controller to power flow control with thyristor-controlled series capacitance. IET Gener. Transm. Distrib. 9(14), 1964–1976 (2015)
Rahman, M.A., Milasi, R.M., Lucas, C., Araabi, B.N., Radwan, T.S.: Implementation of emotional controller for interior permanent-magnet synchronous motor drive. IEEE Trans. Ind. Appl. 44(5), 1466–1476 (2008)
Wu, Q., Lin, C.-M., Fang, W., Chao, F., Yang, L., Shang, C., Zhou, C.: Self-organizing brain emotional learning controller network for intelligent control system of mobile robots. IEEE Access 6, 59096–59108 (2018)
Lin, C.-M., Nguyen, H.-B., Huynh, T.-T.: A new self-organizing double function-link brain emotional learning controller for MIMO nonlinear systems using sliding surface. IEEE Access 9, 73826–73842 (2021)
Huynh, T.T., Lin, C.-M., Le, T.L., Nguyen, N.P., Hong, S.K., Chao, F.: Wavelet interval type-2 fuzzy quad-function-link brain emotional control algorithm for the synchronization of 3D nonlinear chaotic systems. Int. J. Fuzzy Syst. 22(8), 2546–2564 (2020)
Lin, Q.-B., Xu, Z.-F., Lin, C.-M.: Battery-supercapacitor state-of-health estimation for hybrid energy storage system using a fuzzy brain emotional learning neural network. Int. J. Fuzzy Syst. 24(1), 12–26 (2022)
Lin, C.-M., Pham, D.-H., Huynh, T.-T.: Synchronization of chaotic system using a brain-imitated neural network controller and its applications for secure communications. IEEE Access 9, 75923–75944 (2021)
Lin, C.-M., Huynh, T.-T.: Function-link fuzzy cerebellar model articulation controller design for nonlinear chaotic systems using TOPSIS multiple attribute decision-making method. Int. J. Fuzzy Syst. 20(6), 1839–1856 (2018). https://doi.org/10.1007/s40815-018-0482-7
Slotine, J.-J.E., Li, W.: Applied Nonlinear Control. Prentice-Hall, Englewood Cliffs (1991)
Sun, N., Fang, Y., Wu, X.: An enhanced coupling nonlinear control method for bridge cranes. IET Control Theory Appl. 8(13), 1215–1223 (2014)
Strganac, T.W., Ko, J., Thompson, D.E., Kurdila, A.J.: Identification and control of limit cycle oscillations in aeroelastic systems. J. Guid. Control. Dyn. 23(6), 1127–1133 (2000)