Cải thiện hiệu suất theo dõi dưới các ràng buộc phi tuyến thời gian thay đổi trong các ứng dụng điều khiển chuyển động: Từ mô hình servo lý thuyết đến xác thực thực nghiệm
Tóm tắt
Trong việc kiểm soát máy AC với độ chính xác cao, việc có được các tham số hệ thống thuần túy, không có độ sai lệch trong các hệ số điều khiển và không bị nhiễu hay các thành phần phi tuyến khác, là một vấn đề khó đối với người vận hành, mặc dù đôi khi là không khả thi. Để khắc phục những khó khăn này, bài báo này giới thiệu một chiến lược thích ứng mạnh mẽ dựa trên logic mờ giả và điều khiển chế độ trượt (PFSMC) cho một bộ truyền động servo AC chịu ảnh hưởng của các yếu tố không chắc chắn và/hoặc nhiễu bên ngoài. Nhờ vào tính mạnh mẽ của kỹ thuật SMC, độ nhạy giảm đối với các yếu tố không chắc chắn và khả năng kháng nhiễu được nâng cao từ cơ chế logic mờ giả, thuật toán điều khiển này có thể đảm bảo không chỉ ổn định hệ thống mà còn cải thiện các sai số theo dõi trong trạng thái ổn định. Để xác thực hiệu quả thiết kế của PFSMC, cả thử nghiệm mô phỏng và thí nghiệm trong phòng thí nghiệm của sơ đồ được đề xuất và sơ đồ PID thông thường đã được thực hiện để so sánh chúng như sau. Trong môi trường máy tính, các trường hợp thử nghiệm có và không có yếu tố chắc chắn đã được thực hiện với hai bộ điều khiển để hình dung phản ứng so sánh. Sau đó, hai phương pháp điều khiển đã được tích hợp vào một nền tảng phần cứng thực tế để có được kết quả thực tế. Từ những kết quả này, có thể lưu ý rằng phương pháp thành công của chúng tôi đã cho thấy hiệu suất khả thi, hiệu quả và mạnh mẽ trong việc điều khiển AC.
Từ khóa
Tài liệu tham khảo
C. Wang, Design mechanism of sampling frequency on mechanical parameter identification in a two-mass servo drive system, 663
M. Myint, Visual-servo-based autonomous docking system for underwater vehicle using dual-eyes camera 3D-pose tracking, 989
Q. Feng, 2017, Servo control algorithm of handling manipulator based on disturbing observer, Acta Technica, 62, 153
H. Q. T. Ngo, 2014, Implementation of fuzzy self-tuning PID and feed-forward design for high-performance motion control system, International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems, 14, 136, 10.5391/IJFIS.2014.14.2.136
J. M. S. Ribeiro, Comparison of PID controller tuning methods: analytical/classical techniques versus optimization algorithms, 533
C. Chen, 2018, Model-assisted extended state observer-based computed torque control for trajectory tracking of uncertain robotic manipulator systems, International Journal of Advanced Robotic Systems, 5, 10.1177/1729881418801738
B. Jaemin, 2016, A new adaptive sliding-mode control scheme for application to robot manipulators, IEEE Transactions on Industrial Electronics, 63, 3628, 10.1109/TIE.2016.2522386
D. Sun, Neural network-based passivity control of teleoperation system under time-varying delays, IEEE Transactions on Cybernetics, 1666
C. Hu, LQR control for a mobile manipulator using COG feedback, 921
S. A. Odhano, Induction motor magnetizing characteristic identification at standstill with single-phase tests conducted through the inverter, 960
S. Sakunthala, A study on industrial motor drives: comparison and applications of PMSM and BLDC motor drives, 537
Y. Matsui, Development of low-cost wire type linear potentiometer for flexible spherical actuator, 1017
H. Q. T. Ngo, Experimental design of PC-based servo system, 733
H. A. Mintsa, 2011, Feedback linearization-based position control of an electrohydraulic servo system with supply pressure uncertainty, IEEE Transactions on Control Systems Technology, 20, 1092, 10.1109/TCST.2011.2158101
S. Wang, 2017, RISE-based asymptotic prescribed performance tracking control of nonlinear servo mechanisms, IEEE Transactions on Systems, Man, and Cybernetics: Systems, 48, 2359, 10.1109/TSMC.2017.2769683
C. Kaddissi, 2010, Indirect adaptive control of an electrohydraulic servo system based on nonlinear backstepping, IEEE/ASME Transactions on Mechatronics, 16, 1171, 10.1109/TMECH.2010.2092785
J. Na, 2019, Finite-time convergence adaptive neural network control for nonlinear servo systems, IEEE Transactions on Cybernetics, 50, 2568, 10.1109/TCYB.2019.2893317
K. H. Rew, 2009, A closed-form solution to asymmetric motion profile allowing acceleration manipulation, IEEE Transactions on Industrial Electronics, 57, 2499, 10.1109/TIE.2009.2036032
Z. Rymansaib, Exponential trajectory generation for point to point motions, 906
S. A. Odhano, 2018, Parameter identification and self-commissioning in AC motor drives: a technology status review, IEEE Transactions on Power Electronics, 34, 3603, 10.1109/TPEL.2018.2856589
S. M. Yang, 2015, Automatic control loop tuning for permanent-magnet AC servo motor drives, IEEE Transactions on Industrial Electronics, 63, 1499, 10.1109/TIE.2015.2495300
Higen Electric Drive, 2010, CN Series Servo System User’s Manual