Управление двухзвенным манипулятором с использованием нечеткого управления скользящего типа

При решении ряда сложных манипуляционных задач целесообразно применение нечеткой логики, воспроизводящей опыт человека-оператора. К таким задачам можно отнести управление крупными манипуляторами космического базирования, а также наземными манипуляционными системами, применяемыми в строительстве, при ликвидации последствий аварий и катастроф. Однако для подобных манипуляционных систем управление усложняется за счет сложной и нелинейной динамики конструкции, которая может быть не полностью описана. Преимущество применения нечеткой логики для таких задач состоит в том, что правила управления не зависят от математической модели объекта. Однако по мере усложнения динамики объекта число таких правил существенно возрастает. В связи с этим в последнее время получил развитие новый подход, основанный на применении скользящего режима, который, в свою очередь, формируется с помощью нечеткого контроллера. Представляет интерес исследование такого подхода для управления манипулятором с существенным динамическим взаимовлиянием звеньев. Рассмотрен адаптивный метод управления с использованием скользящего режима, условия которого, в свою очередь, являются нечеткими. Метод обеспечивает устойчивость системы к внешним возмущениям, причем для его реализации не требуется знания динамической модели системы.

Литература

[1] Rong-Jong Wai, Chih-Min Lin. Adaptive fuzzy sliding-mode control for electrical servo drive // Fuzzy Sets and Systems. 2004. Vol. 143. Р. 295-310.

[2] Ishingame A., Furukawa T., Kawamoto S. and Taniguchi T. Sliding Mode Controller Design Based on Fuzzy Inference for Nonlinear Systems // IEEE Trans. Ind. Electro. 1993. Feb. Vol. 40. Р. 64-70.

[3] Roopaei M., Zolghadri Jahromi M. Chattering-Free Fuzzy Sliding Mode Control in MIMO Uncertain Systems // Nonlinear Analysis. 2009. Nov. Vol. 71. Р 4430-4437.

[4] Lin C.M., Chen T.Y., Fan W.Z., Lee Y.F. Adaptive Fuzzy Sliding Mode Control for a Two-Link Robot // IEEE Int. Conf. Robotics and Biomimetics. 2005. Р. 581-586.

[5] Poursamad A., Markazi A.H.D. Adaptive Fuzzy Sliding Mode Control for MultiInput Multi-Output Chaotic Systems // Chaos, Solitons and Fractals. 2009. Dec. Vol. 42. No. 5. Р 3100-3109.

[6] Qiao F., Zhu Q., Winfield A., Melhuish C. Adaptive Sliding Mode Control for MIMO Nonlinear Systems Based on Fuzzy Logic Scheme // International Journal of Automation and Computing. 2004. July. Vol. 1. Р 51-62.

[7] Haghighi H.S., Davaie-Markazi A.H.D. Chaos prediction and control in MEMS resonators // Communications in Nonlinear Science and Numerical Simulation. 2010. Vol. 15. No. 10. Р 3091-3099.

[8] Bai Y., Li P. Adaptive fuzzy sliding mode control for electro-hydraulic position servo system // Proceedings of 2010 Chinese Control and Decision Conference. 2010. Р. 3249-3253.

[9] Wang J., Wang C., Feng B., Sun Y., Liu J. Robust adaptive fuzzy sliding mode control of PM synchronous servo motor // Proceedings of 2010 Chinese Control and Decision Conference. 2010. Р. 3419-3422.

[10] Liu S., Ding L. Robust Application of adaptive fuzzy sliding mode controller in PMSM servo system // Proceedings of 2010 International Conference on Computing, Control and Industrial Engineering. 2010. Vol. 2. Р. 95-98.

[11] Baccouch M. A two-link manipulator: simulation and control design. University of Nebraska at Omaha, 2012.