THIẾT KẾ VÀ PHÁT TRIỂN ĐIỀU KHIỂN BÁM QUỸ ĐẠO CHO ROBOT DI ĐỘNG DỰA TRÊN MẠNG NƠRON CHỊU TÁC ĐỘNG CÁC THÔNG SỐ BẤT ĐỊNH VÀ NHIỄU LOẠN=DESIGN AND DEVELOPMENT OF TRACTION TRACKING CONTROL FOR MOBILE ROBOTS BASED ON NEURAL NETWORKS SUBJECT TO UNCERTAINTY PARAMETERS AND DISTURBANCES

0 Người đánh giá. Xếp hạng trung bình 0

Tác giả: Huy Hải Bùi, Thị Hiên Nguyễn, Quang Lạp Võ, Thu Hà Võ

Ngôn ngữ: vie

Ký hiệu phân loại:

Thông tin xuất bản: Tạp chí Khoa học & Công nghệ - Trường Đại học Công nghiệp Hà Nội, 2024

Mô tả vật lý: tr.3

Bộ sưu tập: Metadata

ID: 484069

Thêm vào giỏ

Bài báo trình bày việc thiết kế và phát triển các bộ điều khiển theo dõi quỹ đạo robot di động dựa vào mạng nơron chịu tác động của các tham số bất định và nhiễu loạn. Thuật toán có cấu trúc điều khiển tích hợp bộ điều khiển Backstepping và bộ điều khiển nơron cho robot di động. Hệ thống robot di động đã được mô hình hóa, bao gồm mô hình động học, động lực học và cơ cấu chấp hành của robot. Mô hình động lực học được tính bằng phương pháp Lagrangian cho các hệthống phi tuyến. Khi các thông số động lực học của robot chưa xác định hoặc chưa xác định chính xác, mạng nơron được chọn là mạng nơron hai lớp ẩn và với giảthiết các hàm kích hoạt tuyến tính cho lớp đầu ra. Đầu ra của mỗi nơron trong lớp ẩn có thể được tính toán dựa trên đầu vào mạng, trọng số của lớp đầu tiên và hàm kích hoạt của lớp ẩn. Tính toán để đảm bảo đưa ra tín hiệu sai số bằng 0, tính ổn định được chứng minh bằng phương pháp Lyapunov. Các bộ điều khiển khác nhau của robot di động đã được mô phỏng bằng Matlab/Simulink. Kết quả là, việc theo dõi quỹ đạo của robot di động của bộ điều khiển sử dụng mạng nơron (NN) cho kết quả bám quỹ đạo tốt hơn so với bộ điều khiển PD-Backstepping khi có các tham số bất định và nhiễu loạn mô hình.The paper presents the design and development of mobile robot trajectory tracking controllers based on neural networks subject to uncertain parameters and disturbances. The algorithm has a control structure that integrates a backstepping controller and a neural controller for mobile robots. The mobile robot system has been modelled, including the robot's kinematic, dynamic, and actuator models. The dynamic model is calculated using the Lagrangian method for nonlinear systems. When the dynamic parameters of the robot are unknown or not precisely determined, the neural network is chosen as a two-hidden layer neural network with the assumption of linear activation functions for the output layer. The output of each neuron in the hidden layer can be calculated based on the network input, the weight of the first layer and the activation function of the hidden layer. The calculation ensures that the error signal is zero and that the Lyapunov method proves the stability. Different mobile robot controllers have been simulated using Matlab/Simulink. As a result, the trajectory tracking of mobile robots by the controller using a neural network (NN) gives better trajectory tracking results than the PD-Backstepping controller in the presence of uncertain parameters and model disturbances.

1. Đọc trực tuyến

1. Đọc trực tuyến

Tạo bộ sưu tập với mã QR