TỐI ƯU HÓA THAM SỐ BỘ ĐIỀU KHIỂN TRƯỢT CHO TAY MÁY ROBOT 3 BẬC SỬ DỤNG THUẬT TOÁN DI TRUYỀN=OPTIMIZATION OF SLIDING CONTROL PARAMETERS FOR A 3-DOF ROBOT ARM USING GENETIC ALGORITHM (GA)

0 Người đánh giá. Xếp hạng trung bình 0

Tác giả: Dao Thi My Linh, Tieu Nien Le, Van Cuong Pham, Ngoc Son Vu

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.91

Bộ sưu tập: Metadata

ID: 484134

Thêm vào giỏ

Bài báo này trình bày một phương pháp để tối ưu hóa tham số bộ điều khiển trượt (SMC) cho một tay máy robot bằng cách sử dụng thuật toán di truyền (GA). Mục tiêu của SMC là đạt được sự theo dõi chính xác và nhất quán của quỹ đạo của tay máy robot trong điều kiện không chắc chắn và có nhiễu loạn. Tuy nhiên, hiệu suất và sự ổn định của hệ thống phụthuộc vào sự lựa chọn của các tham số SMC, điều này là một nhiệm vụ khó khăn và quan trọng. Để giải quyết vấn đề này, một thuật toán di truyền được sử dụng để tìm ra các giá trịtối ưu của các tham số này mà đáp ứng các tiêu chí hiệu suất đáp ứng bám quỹ đạo. Phương pháp được đề xuất được so sánh hiệu với SMC thông thường và Fuzzy-SMC. Kết quả mô phỏng cho thấy rằng thuật toán di truyền kết hợp với SMC có thể đạt được hiệu suất theo dõi tốt hơn và giảm hiện tượng rung lắc.This paper presents a method for optimizing the sliding mode control (SMC) parameter for a robot manipulator applying a genetic algorithm (GA). The objective of the SMC is to achieve precise and consistent tracking of the trajectory of the robot manipulator under uncertain and disturbed conditions. However, the system effectiveness and robustness depend on the choice of the SMC parameters, which is a difficult and crucial task. To solve this problem, a genetic algorithm is used to locate the optimal values of these parameters that gratify the capability criteria. The proposed method is efficient compared with the conventional SMC and Fuzzy-SMC. The simulation results show that the genetic algorithm with SMC can achieve better tracking capability and reduce the chattering effect.

1. Đọc trực tuyến

1. Đọc trực tuyến

Tạo bộ sưu tập với mã QR