Bộ điều khiển trượt dựa trên mạng nơ-ron hàm cơ sở xuyên tâm

Tóm tắt

Bộ điều khiển trượt có ưu điểm là có tính ổn định, bền vững ngay cả khi hệ thống có nhiễu hoặc khi đối tượng có thông số thay đổi theo thời gian. Tuy nhiên, để thiết kế được bộ điều khiển trượt, người thiết kế cần biết chính xác mô hình toán học của đối tượng điều khiển. Trong thực tế, vấn đề này không phải lúc nào cũng thực hiện được. Nghiên cứu này đề xuất một giải pháp là sử dụng mạng nơ-ron hàm cơ sở xuyên tâm để ước lượng các hàm phi tuyến trong luật điều khiển của bộ điều khiển trượt, giải pháp này được áp dụng để điều khiển mô hình tay máy một bậc tự do. Đồng thời, tính bền vững của bộ điều khiển được đánh giá bằng cách thay đổi về tín hiệu tham chiếu, khối lượng vật gắp của tay máy và dưới tác động của nhiễu. Với bộ điều khiển này được áp dụng, đáp ứng của tay máy có độ vọt lố không đáng kể, luật điều khiển không có dao động và sai số xác lập tiến về zero. Kết quả mô phỏng dựa trên phần mềm Simulink/MATLAB cho thấy hiệu quả của phương pháp điều khiển này, ngay khi thông số đối tượng thay đổi và dưới tác động của nhiễu.

Abstract

The sliding mode control has strong point is the stability, robustness against disturbances or variations of controlled plant. However, in order to design a sliding controller, the designer needs to know exactly the mathematical model of the control plant. In practice, this problem is not always possible. This study proposes a solution that is to use radial basis function neural networks to estimate the nonlinear functions in the control law of the sliding controller, this solution is applied to control the one degree of freedom manipulator model. At the same time, the sustainability of the controller is assessed by changes in the reference signal, the weight of the robot and under the influence of disturbances. With this controller applied, the response of the manipulator has negligible overshoot, the control law without oscillation, and zero setting error. The simulation results based on Simulink/MATLAB software show the effectiveness of this control method as soon as the object parameters change and under the impact of disturbances.