Điều khiển trượt thích nghi kết hợp bộ quan sát với hệ số thay đổi theo thời gian sử dụng tổng hợp hệ số Riccati cho tay máy robot
19 lượt xemDOI:
https://doi.org/10.54939/1859-1043.j.mst.107.2025.13-23Từ khóa:
Điều khiển thích nghi; Điều khiển trượt; Phương trình Riccati; Bộ quan sát nhiễu; Tay máy robot; Hệ số học thay đổi theo thời gian.Tóm tắt
Bài báo trình bày một phương pháp điều khiển trượt thích nghi kết hợp bộ quan sát (AOSMC) sử dụng phương pháp điều chỉnh tham số thích nghi thay đổi theo thời gian và tổng hợp hệ số Riccati (RGS) nhằm điều khiển bám quỹ đạo chính xác cao cho tay máy robot trong điều kiện tồn tại nhiễu loạn và bất định động lực học. Phương pháp điều khiển trượt truyền thống mặc dù có tính bền vững cao nhưng thường gây hiện tượng rung giật lớn và yêu cầu biết chính xác giới hạn của hệ thống. Để khắc phục, cấu trúc AOSMC-RGS được đề xuất kết hợp quan sát nhiễu phi tuyến để ước lượng nhiễu thời gian thực với cơ chế điều chỉnh hệ số khuếch đại dựa trên Riccati theo sai số bám. Phân tích ổn định Lyapunov chặt chẽ chứng minh tính bị chặn và hội tụ của các trạng thái hệ thống. Kết quả mô phỏng trên tay máy robot 2 bậc tự do cho thấy phương pháp AOSMC-RGS giúp cải thiện đáng kể độ chính xác bám, khả năng khử nhiễu và giảm biên độ tín hiệu điều khiển khi so với các bộ điều khiển PID, SMC, ASMC, Fuzzy-ASMC, và RBF-ASMC. Phương pháp đề xuất đạt được thời gian đáp ứng nhanh, độ quá chỉnh nhỏ, giảm tiêu hao năng lượng điều khiển và duy trì độ bền vững, phù hợp triển khai thời gian thực trên các hệ thống robot và cơ điện tử.
Tài liệu tham khảo
[1]. Li, R., Yang, L., Chen, Y., and Lai, G., “Adaptive Sliding Mode Control of Robot Manipulators with System Failures,” Mathematics, Vol. 10, No. 3, 339, (2022), doi: 10.3390/math10030339. DOI: https://doi.org/10.3390/math10030339
[2]. Lee, J., Chang, P. H., and Jin, M., “Adaptive Integral Sliding Mode Control With Time-Delay Estimation for Robot Manipulators,” IEEE Transactions on Control Systems Technology, Vol. 25, No. 6, pp. 2056–2063, (2017), doi: 10.1109/TIE.2017.2698416. DOI: https://doi.org/10.1109/TIE.2017.2698416
[3]. S. H. Han et al., “Adaptive Sliding Mode Control for a Robotic Manipulator with Unknown Friction and Unknown Control Direction,” Applied Sciences, vol. 11, no. 9, (2021), doi: 10.3390/app11093919. DOI: https://doi.org/10.3390/app11093919
[4]. Phi, H. N., and Nguyen, D. H., “Điều khiển trượt thích nghi mờ cho Robot 3 bậc tự do RPP,” Journal of Science & Technology - Hanoi University of Industry, Vol. 64, No. 5, pp. 36-43, 2022, doi: 10.57001/huih5804.81 (in Vietnamese). DOI: https://doi.org/10.57001/huih5804.81
[5]. Phan, D. H., and Le, N. D., “Điều khiển thích nghi lực/vị trí cho robot tay máy sử dụng mạng nơ-ron RBF,” Journal of Science & Technology - Hanoi University of Industry, Vol. 65, No. 3, pp. 45-53, (2023), doi: 10.57001/huih5804.2023.250 (in Vietnamese). DOI: https://doi.org/10.57001/huih5804.2023.250
[6]. P. Mishra et al., “Model Predictive Control for a 2-DOF Robotic Arm: Dynamics and Control,” 2024 International Conference on Modeling, Simulation & Intelligent Computing (MoSICom), pp. 353-358, (2024), doi: 10.3390/electronics13193903. DOI: https://doi.org/10.1109/MoSICom63082.2024.10881967
[7]. M. Y. Silaa et al., “Robust Adaptive Sliding Mode Control Using Stochastic Gradient Descent for Robot Arm Manipulator Trajectory Tracking,” Electronics, vol. 13, no. 9, (2024), doi: 10.1109/MoSICom63082.2024.10881967. DOI: https://doi.org/10.3390/electronics13193903
