Home
Giới thiệu
Tài khoản
Đăng nhập
Quên mật khẩu
Đổi mật khẩu
Đăng ký tạo tài khoản
Liệt kê
Công trình khoa học
Bài báo trong nước
Bài báo quốc tế
Sách và giáo trình
Thống kê
Công trình khoa học
Bài báo khoa học
Sách và giáo trình
Giáo sư
Phó giáo sư
Tiến sĩ
Thạc sĩ
Lĩnh vực nghiên cứu
Tìm kiếm
Cá nhân
Nội dung
Góp ý
Hiệu chỉnh lý lịch
Thông tin chung
English
Đề tài NC khoa học
Bài báo, báo cáo khoa học
Hướng dẫn Sau đại học
Sách và giáo trình
Các học phần và môn giảng dạy
Giải thưởng khoa học, Phát minh, sáng chế
Khen thưởng
Thông tin khác
Tài liệu tham khảo
Hiệu chỉnh
Số người truy cập: 106,743,173
Continuous PID Sliding Mode Control Based on Neural Third Order Sliding Mode Observer for Robotic Manipulators
Tác giả hoặc Nhóm tác giả:
Van-Cuong Nguyen, Anh-Tuan Vo, Hee-Jun Kang
Nơi đăng:
Springer, Cham, ICIC 2019;
S
ố:
LNCS, volume 11645;
Từ->đến trang
: 167-178;
Năm:
2019
Lĩnh vực:
Kỹ thuật;
Loại:
Bài báo khoa học;
Thể loại:
Quốc tế
TÓM TẮT
This paper proposes a continuous PID sliding mode control strategy based on a neural third-order sliding mode observer for robotic manipulators by using only position measurement. A neural third-order sliding mode observer based on radial basis function neural network is first proposed to estimate both the velocities and the dynamic uncertainties and faults. In this observer, the radial basis function neural networks are used to estimate the parameters of the observer, therefore, the requirement of prior knowledge of the dynamic uncertainties and faults is eliminated. The obtained velocities and lumped uncertainties and fault information are then employed to design the continuous PID sliding mode controller based on the super-twisting algorithm. Consequently, this controller provides finite-time convergence, high accuracy, chattering reduction, and robustness against the dynamic uncertainties and faults without the need of velocity measurement and the prior knowledge of the lumped dynamic uncertainties and faults. The global stability and finite-time convergence of the controller are guaranteed in theory by using Lyapunov function. The effectiveness of the proposed method is verified by computer simulation for a PUMA560 robot.
ABSTRACT
This paper proposes a continuous PID sliding mode control strategy based on a neural third-order sliding mode observer for robotic manipulators by using only position measurement. A neural third-order sliding mode observer based on radial basis function neural network is first proposed to estimate both the velocities and the dynamic uncertainties and faults. In this observer, the radial basis function neural networks are used to estimate the parameters of the observer, therefore, the requirement of prior knowledge of the dynamic uncertainties and faults is eliminated. The obtained velocities and lumped uncertainties and fault information are then employed to design the continuous PID sliding mode controller based on the super-twisting algorithm. Consequently, this controller provides finite-time convergence, high accuracy, chattering reduction, and robustness against the dynamic uncertainties and faults without the need of velocity measurement and the prior knowledge of the lumped dynamic uncertainties and faults. The global stability and finite-time convergence of the controller are guaranteed in theory by using Lyapunov function. The effectiveness of the proposed method is verified by computer simulation for a PUMA560 robot.
© Đại học Đà Nẵng
Địa chỉ: 41 Lê Duẩn Thành phố Đà Nẵng
Điện thoại: (84) 0236 3822 041 ; Email: dhdn@ac.udn.vn