Đánh giá hiệu quả bộ điều khiển trượt dựa vào xấp xỉ hệ thống mờ con lắc ngược
Từ khóa
Tóm tắt
Hiệu quả của bộ điều khiển trượt dựa vào xấp xỉ hệ thống mờ con lắc ngược được thiết kế và đánh giá trong bài báo này. Điều khiển trượt đã được áp dụng vào phương pháp thiết kế tổng quát, không nhạy cảm với sự không chắc chắn của tham số và nhiễu ngoài. Hệ thống mờ được sử dụng để xấp xỉ thành phần phi tuyến trong điều khiển trượt. Bộ điều khiển trượt dựa vào xấp xỉ hệ thống mờ được thiết kế để đảm bảo vị trí thực tế của con lắc hội tụ về vị trí mong muốn trong thời gian hữu hạn và giảm chattering. Tính ổn định của hệ thống được chứng minh bằng lý thuyết Lyapunov. Các kết quả mô phỏng với MATLAB/Simulink cho thấy hiệu quả của bộ điều khiển đề xuất với thời gian tăng đạt 2.431(s), thời gian xác lập là 3.668(s), độ vọt lố là 1.811(%) và sai số xác lập là 0.001(rad) và hiện tượng chattering được giảm.##plugins.themes.default.displayStats.downloads##
Tài liệu tham khảo
[1]. A U Sambo, Faisal S. Bala, Nura M Tahir and A Y Babawuro. (2020). Optimal control of inverted pendulum on cart system. Journal of Physics: Conference Series, 1502, 1-9.
[2]. Elisa Sara Varghese, Anju K Vincent and Bagyaveereswaran V. (2017). Optimal control of inverted pendulum system using PID controller, LQR and MPC. Conf. Series: Materials Science and Engineering, 263, 1-15.
[3]. Kao, S.-T.; Ho, M.-T. (2022). Balance Control of a Configurable Inverted Pendulum on an
Omni-Directional Wheeled Mobile Robot. Appl. Sci., 12(20), 1-28.
[4]. Ahmad Ilyas Roose, Samer Yahya, Hussain Al-Rizzo. (2017). Fuzzy-logic control of an inverted pendulum on a cart. Computers and Electrical Engineering, 61 (2017), 31–47.
[5]. Guillermo Valencia Ochoa, Jorge Duarte Forero and Luis Obregón Quiñones. (2018). Fuzzy Control of an Inverted Pendulum Systems in MATLAB/Simulink. Contemporary Engineering Sciences, 11(58), 2857 – 2864.
[6]. S Kumar and M Ajmeri. (2021). Simulation studies of three types of inverted pendulums via FOPID and PID controller. Journal of Physics: Conference Series, 1950, 1-15.
[7]. Mustefa Jibril, Messay Tadese and Nuriye Hassen. (2021). Inverted Pendulum Control using NARMA-L2 with Resilient Backpropagation and Levenberg Marquardt Backpropagation Training Algorithm. Journal of Engineering and Applied Sciences, 16(10), 324-330.
[8]. Tayfun Abut and Servet Soyguder. (2019). Real-time control and application with self-tuning PID-type fuzzy adaptive controller of an inverted pendulum. Industrial Robot: the international journal of robotics research and application, 46(1), 159-170
[9]. Haiyan Wang. (2017). Neural Network Reference Model Control for Inverted Pendulum Based on Simulink. Advances in Engineering Research (AER), 130, 982-985.
[10]. Hongliang Gao, Xiaoling Li, Chao Gao, and Jie Wu. (2021). Neural Network Supervision Control Strategy for Inverted Pendulum Tracking Control. Discrete Dynamics in Nature and Society, 2021, 1-14.
[11]. Abdulbasid Ismail Isa, Mukhtar Fatihu Hamza, and Mustapha Muhammad. (2019). Hybrid Fuzzy Control of Nonlinear Inverted Pendulum System. Bayero Journal of Engineering and Technology (BJET), 14(2), 201-214.
[12]. Serdar COŞKUN. (2020). Non-linear Control of Inverted Pendulum. Çukurova University Journal of the Faculty of Engineering and Architecture, 35(1), 27-38.
[13]. Jinkun Liu and Xinhua Wang. (2011). Advanced Sliding Mode Control for Mechanical Systems, Springer.
[14]. Mustafa Saad. (2017). Performance Analysis of a Nonlinear Coupled-Tank System Using PI Controller. Universal Journal of Control and Automation 5(4), 55-62.
