Implementation of combined control in the tracking system of a single-link manipulator with an uncertain input

Capa

Citar

Texto integral

Resumo

As a control plant, we consider a single-link manipulator with a flexible joint that functions under parametric uncertainty and external uncontrollable disturbances. The dynamic of the current loop is not introduced. The armature current of the DC motor is considered as the control, which can be converted into torque applied to the gearbox shaft. We pose the problem of synthesizing dynamic feedback that provides specified changes in the angular position of the manipulator under the following atypical assumptions: 1) only the current deviation of the manipulator position from the reference signal (tracking error) is available for measurements; 2) the multiplier before the control (input matrix) is not known exactly. The first factor motivates the use the transformation to the block form of input-output with respect to the tracking error for solving the problem of observation and synthesis of dynamic feedback based on mixed variables (combinations of state variables, external influences and their derivatives). The main contributions include, firstly, a method for designing a mixed variable observer of minimum possible order with piecewise linear corrective actions. This observer recovers mixed variables from tracking error measurements. To simplify its tuning, both the principles of construction of the state observer and the differentiator of external signals are simultaneously used in one algorithm. The second main contribution is a method for the formation of combined control with compensation of matched disturbances under conditions of uncertain multiplier before control. The numerical simulation results are presented. They demonstrate the robustness of the closed-loop system and guaranteed stabilization of the tracking error with a given accuracy when external disturbances, reference actions, and uncertain parameters change within acceptable ranges.

Sobre autores

Dmitry Krasnov

V.A. Trapeznikov Institute of Control Sciences of RAS

Email: dim93kr@mail.ru
Moscow

Aleksey Antipov

V.A. Trapeznikov Institute of Control Sciences of RAS

Email: scholess18@mail.ru
Moscow

Bibliografia

  1. АХОБАДЗЕ А.Г., КРАСНОВА С.А. Решение задачи слежения в условиях неопределенности на основе сов-местной блочно-канонической формы управляемости и наблюдаемости // Управление большими системами. – 2009. – Вып. 24. – С. 34–80.
  2. БУСУРИН В.И., ШТЕК С.Г., КОРОБКОВ В.В., ЖЕГ-ЛОВ М.А., КОРОБКОВ К.А. Исследование компенсаци-онного преобразователя ускорения с дифференциальным оп0тическим считыванием // Приборы и системы. Управление, контроль, диагностика. – 2021. – №3. – C. 29–38.
  3. КОКУНЬКО Ю.Г., КРАСНОВА С.А., УТКИН В.А. Кас-кадный синтез дифференциаторов с кусочно-линейными корректирующими воздействиями // Автоматика и те-лемеханика. – 2021. – №7. – С. 37–68.
  4. КРАСНОВ Д.В. Синтез наблюдателя пониженного по-рядка для полноприводной электромеханической систе-мы // Управление большими системами. – 2022. – Вып. 96. – С. 31–48.
  5. КРАСНОВ Д.В., АНТИПОВ А.С. Синтез двухконтурного наблюдателя в задаче управления однозвенным манипу-лятором в условиях неопределенности // Проблемы управления. – 2021. – №4. – С. 27–39.
  6. КРАСНОВА С.А. Оценивание внешних возмущений на основе виртуальных динамических моделей // Управле-ние большими системами. – 2018. – Вып. 76. – С. 6–25.
  7. INDRI M., BELLISSIMO M., PESCE S., PERNA V. A Ro-bust H∞ Application for Motor-Link Control Systems of In-dustrial Manipulators // Applied Sciences. – 2022. – Vol. 12. – P. 1–22.
  8. KHALIL H.K., PRALY L. High-Gain Observers in Nonline-ar Feedback Control // Int. Journal of Robust and Nonlinear Control. – 2014. – Vol. 24, No. 6. – P. 993–1015.
  9. LI H., HUI Y., WANG Q., WANG H., WANG L. Design of Anti-Swing PID Controller for Bridge Crane Based on PSO and SA Algorithm // Electronics. – 2022. – Vol. 11, No. 19. – P. 1–21.
  10. LE-TIEN L., ALBU-SCHÄFFER A. Robust Adaptive Track-ing Control Based on State Feedback Controller With Inte-grator Terms for Elastic Joint Robots With Uncertain Pa-rameters // IEEE Trans. on Control Systems Technology. – 2018. – Vol. 26, No. 6. – P. 2259–2267.
  11. LING S., WANG H., LIU P.X. Adaptive fuzzy tracking con-trol of flexible-joint robots based on command filtering // IEEE Trans. on Industrial Electronics. – 2019. – Vol. 67, No. 5. – P. 4046–4055.
  12. MILIĆ V., KASAĆ J., LUKAS M. Min–Max Optimal Con-trol of Robot Manipulators Affected by Sensor Faults // Sen-sors. – 2023. – Vol. 23. – P. 1–28.
  13. MOHAMED K.T., ABDEL-RAZAK M.H., HARAZ E.H., ATA A.A. Fine tuning of a PID controller with inlet deriva-tive filter using Pareto solution for gantry crane systems // Alexandria Engineering Journal. – 2021. – Vol. 61, No. 9. – P. 6659–6673.
  14. MUSTAFA M.M., HAMARASH I., CRANE C.D. Dedicated Nonlinear Control of Robot Manipulators in the Presence of External Vibration and Uncertain Payload // Robotics. – 2020. – Vol. 9, No. 2. – P. 1–16.
  15. NGUYEN D.G., TRAN D.T., AHN K.K. Disturbance Ob-server-Based Chattering-Attenuated Terminal Sliding Mode Control for Nonlinear Systems Subject to Matched and Mis-matched Disturbances // Applied Sciences. – 2021. –Vol. 11. – P. 1–23.
  16. SPONG M. Modeling and control of elastic joint robots // ASME Journal of Dynamic Systems, Measurement and Con-trol. – 1987. – Vol. 109. – P. 310–319.
  17. TEMKIN I., DERYABIN S., KONOV I., KIM M. Possible Architecture and Some Neuro-Fuzzy Algorithms of an Intel-ligent Control System for Open Pit Mines Transport Facili-ties // Frontiers in Artificial Intelligence and Applications. – 2019. – Vol. 320. – P. 412–420.
  18. ULLAH H., MALIK F.M., RAZA A., MAZHAR N., KHAN R., SAEED A., AHMAD I. Robust Output Feedback Control of Single-Link Flexible-Joint Robot Manipulator with Matched Disturbances Using High Gain Observer // Sensors. – 2021. – Vol. 21. – P. 1–22.
  19. WANG H., ZHANG Z., TANG X., ZHAO Z., YAN Y. Con-tinuous output feedback sliding mode control for underactu-ated flexible-joint robot // Journal of the Franklin Institute. – 2022. – Vol. 359. – P. 7847–7865.
  20. ZHANG Q., MU M., WANG X. A Modified Robotic Manipu-lator Controller Based on Bernstein-Kantorovich-Stancu Operator // Micromachines. – 2023. – Vol. 14, No. 1. – P. 1–21.

Arquivos suplementares

Arquivos suplementares
Ação
1. JATS XML
Baixar


Creative Commons License
Este artigo é disponível sob a Licença Creative Commons Atribuição–NãoComercial 4.0 Internacional.

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».