Điều khiển robot Scara trên cơ sở mạng nơ ron và điều khiển trượt
133 lượt xemDOI:
https://doi.org/10.54939/1859-1043.j.mst.90.2023.65-70Từ khóa:
Robot Scara; điều khiển thích nghi; Điều khiển trượt; Mạng nơ ron RBF.Tóm tắt
Bài báo trình bày một phương pháp tổng hợp bộ điều khiển trượt bám quỹ đạo thích nghi cho robot Scara có tham số bất định trên cơ sở nhận dạng mô hình robot và điều khiển trượt. Phương trình động học của robot được nhận dạng bằng điều khiển thích nghi và mạng nơ ron và sử dụng kết quả nhận dạng để tổng hợp luật điều khiển trượt bám quĩ đạo robot Scara. Luật điều khiển thu được của bài báo có chất lượng bám tốt.
Tài liệu tham khảo
[1]. ZHANG Tie, LI Chang-da, QIN Bin-bin, “Adaptive Iterative Learning Trajectory Tracking Control of SCARA Robots”, China Mechanical Engineering, (14) pp. 1724-1729, (2018).
[2]. Hu J F, Cui X F, Li P,” Vibration suppression of flexible parallel manipulator based on sliding mode control with reaching law “, Applied Mechanics & Materials, 160, pp. 30-34, (2012).
[3]. Labiod S, Boucherit M S, Guerra T M, “Adaptive fuzzy control of a class of MIMO nonlinear systems”, Fuzzy Sets & Systems, 151 (1),pp. 59-77, (2005).
[4]. TAO Y, Zheng J, LIN Y. A, “Sliding mode control-based on a RBF neural network for deburring industry robotic systems”, International Journal of Advanced Robotic Systems, 13, pp. 1-8, (2016).
[5]. Kumar N, Borm J H, Panwar V, “Tracking control of redundant robot manipulators using RBF neural network and an adaptive bound on disturbances”, International Journal of Precision Engineering & Manufacturing, 13 (8), pp. 1377-1386, (2012).
[6]. WANG Hong, ZHENG Tianqi, “RBF network adaptive control of six-axis manipulator based on sliding mode compensation”, Journal of Northeastern University (Natural Science), pp. 1601-1606, (2017).
[7]. LI Min, WANG Jia-xu, XIAO Ke, ”Digital robust sliding mode control algorithm for robot based on dynamic friction block compensation of fuzzy RBF neural network”, China Mechanical Engineering, pp. 2792- 2796, (2012).
[8]. LI Xin, YANG Kai-ming, ZHU Yu, “Adaptive Control of Modeling Error Compensation for Manipulators Based on RBF “, Journal of System Simulation, pp. 1474-1484, (2017).
[9]. QIN Zhi-cheng, XU Yan-fei, “Vibration control of rotating flexible articulated beam based on adaptive RBF fuzzy neural network”, Vibration and Shock, pp.89-95, (2016).
[10]. E. O. Freire, F. G. Rossomando and C. M. Soria, "Self-tuning of a Neuro-Adaptive PID Controller for a SCARA Robot Based on Neural Network”, IEEE Latin America Transactions, vol. 16, no. 5, pp. 1364-1374.
[11]. M. A. Devi, P. D. Jadhav, N. Adhikary, P. S. Hebbar, M. Mohsin and S. K. Shashank, "Trajectory Planning & Computation of Inverse Kinematics of SCARA using Machine Learning", 2021 International Conference on Artificial Intelligence and Smart Systems (ICAIS), Coimbatore, India, pp. 170-176, (2021).
[12]. Bing Xie1, Yuming Qi2, and Weihua Su, “RBF Network Adaptive Control of SCARA Robot Based on Fuzzy Compensation”, 2020 International Conference on Applied Physics and Computing, pp.1-17.
[13]. Ngô Trí Nam Cường, "Tổng hợp bộ điều khiển thích nghi cho một lớp đối tượng phi tuyến trên cơ sở điều khiển trượt và mạng nơ ron", Tạp chí Khoa học & Kỹ thuật, Học viện kỹ thuật quân sự, Số 188, Trang 123-133, (2018).
