كنترل تطبيقي يك ربات دوبازويي با تركيب خطي سازي پسخور و شبكه عصبي پيشنهادي

adaptive control of two-link robot manipulator based on the feedback linearization method and the proposed neural network

دراين مقاله يك روش كنترلي تطبيقي، با تركيب شبكه عصبي پيشنهادي به همراه كنترل­ كننده خطي­ سازي پسخور براي رديابي و كنترل وضعيت يك ربات جابه جا كننده صنعتي ارائه مي­ شود. ابتدا فرض مي­ شود كه ديناميك سيستم كاملاً معلوم است و سيگنال كنترلي بر اساس خطي سازي پسخور طراحي مي­ شود. سپس براي حذف اثرات نامعيني و اغتشاش، پارامترهاي شبكه عصبي بر اساس قانون لياپانوف چنان تنظيم مي­ شوند كه شرط لغزشي برقرار شود. نتايج شبيه­ سازي در شرايط مختلف از جمله حضور اغتشاش و تأخير با كنترل كننده مدلغزشي معمولي مقايسه مي شود. نتايج شبيه­ سازي نشان مي ­­دهد كه كنترل­ كننده پيشنهادي عملكرد مناسبي دارد و مي ­تواند در كاربردهاي مختلف مورد استفاده قرار بگيرد.

This paper proposes an adaptive control method based on the feedback linearization technique and a proposed neural network, for tracking and position control of an industrial manipulator. At first, it is assumed that the dynamics of the system are known and the control signal is constructed by the feedback linearization method. Then to eliminate the effects of the uncertainties and external disturbances, the parameters of the proposed neural network are learned based on the Lyapunov method such that the sliding condition to be satisfied. The performance of the proposed method is compared with the sliding mode technique in presence of external disturbance, delay and uncertainties. The simulation results verify that the proposed method is effective and can be used in many applications.