Ứng dụng kỹ thuật cuốn chiếu trong điều khiển Robot liên kết đơn linh hoạt
Abstract
This article presents a method for designing a controller of single-link flexible joint robot position tracking using a backstepping technique. This system has been widely used in many applications where robot interacts with environments or with humans. Backstepping method is one of the most breakthrough methods for controlling the nonlinear system. It can guarantee global stability and improvement of tracking and transient performances. The stability of the system is proven by Lyapunov's theory. Simulation results in MATLAB/Simulink show the effectiveness of the proposed controller with the rising time achives 3.1524s, the settling time is 5.7324s, the percent overshoot is 0% and the steady state error converges to zero.
Tóm tắt
Bài báo này trình bày phương pháp thiết kế bộ điều khiển bám vị trí cho robot liên kết đơn linh hoạt ứng dụng kỹ thuật cuốn chiếu. Đây là hệ thống được sử dụng rộng rãi trong nhiều ứng dụng mà robot tương tác với môi trường hoặc với con người. Kỹ thuật cuốn chiếu là một trong những bước đột phá trong điều khiển hệ thống phi tuyến. Nó có thể đảm bảo sự ổn định toàn cục, cải thiện hiệu suất bám và quá độ. Tính ổn định của hệ thống được chứng minh bằng lý thuyết Lyapunov. Các kết quả mô phỏng với MATLAB/Simulink cho thấy hiệu quả của bộ điều khiển đề xuất với thời gian tăng đạt 3.1524s, thời gian xác lập là 5.7324s, độ vọt lố là 0% và sai số xác lập tiến về 0.
Tài liệu tham khảo
[1]. M. J. Mahmoodabadi and N. Nejadkourki. (2020). Trajectory Tracking of a Flexible Robot Manipulator by a New Optimized Fuzzy Adaptive Sliding Mode-Based Feedback Linearization Controller. Journal of Robotics, 2020, 1-12.
[2]. Johnson Antony A. (2019). Position Control of a Single Link Flexible Joint Robot Manipulator using Adaptive Neuro-Fuzzy Control System. Irish Interdisciplinary Journal of Science & Research (IIJSR), 3(4), 58-66.
[3]. R. Rajabi, F. Jahangiri. (2022). Polytopic Linear Models-Based Output Tracking Control of a Single-Link Flexible Joint Robot Manipulator. AUT Journal of Modeling and Simulation, 54(1), 45-58.
[4]. Qi Liu, Zhenyang Cai, Jie Chen, Baoping Jiang. (2021). Observer-based integral sliding mode control of nonlinear systems with application to single-link flexible joint robotics. Complex Engineering Systems, 2021, 1-8.
[5]. Xiaomin Dong, Kaiyuan Shi and Wenfeng Li. (2020). Residual vibration control of a single-link flexible manipulator with variable stiffness and damping magnetorheological joint. Journal of Physics: Conference Series, 1678(1), 1-8.
[6]. Jesus Mendoza-Avila, Denis Efimov, Leonid Fridman, and Jaime A. Moreno. (2022). An Analysis of Convergence Properties of Finite-Time Homogeneous Controllers Through Its Implementation in a Flexible-Joint Robot. 2022 IEEE 61st Conference on Decision and Control (CDC), 1-7.
[7]. Wonhee Kim, Chang Mook Kang, Young Seop Son, and Chung Choo Chung. (2019). Nonlinear Backstepping Control Design for Coupled Nonlinear Systems under External Disturbances. Complexity, 2019, 1-13.
[8]. Mayadah Khalil Ghaffar, Fadhel S. Fadhel and Nabeel E. Arif. (2022). Application of the Generalized Backstepping Control Method for Lotka-Volterra Prey-Predator System with Constant Time Delay. 3rd International Conference on Mathematics and Applied Science (ICMAS 2022), 2322 (2022), 1-10.
[9]. X. Niu and W. Lin. (2022). A Backstepping Method for Asymptotic Stabilization of a Class of Nonlinear Systems via Delayed Static Output Feedback. 2022 American Control Conference (ACC), Atlanta, GA, USA, 2022, 5128-5133.
[10]. Yahui Li, Feng Gao, Franco Bernelli-Zazzera, Zeyou Tong, Fugui Li, Aojia Ma, Lei Zhang, and Jifeng Guo. (2019). A Novel Robust Adaptive Backstepping Method Combined with SMC on Strict-Feedback Nonlinear Systems Using Neural Networks. MATEC Web of Conferences, 291(6), 1-7.
[11]. Jinkun Liu. (2013). Radial Basis Function (RBF) Neural Network Control for Mechanical Systems. Springer.
