Chia sẻ bài báo qua Email ĐIỀU KHIỂN TRƯỢT TÁC ĐỘNG NHANH CHO HỆ QUADROTOR THIẾU CƠ CẤU CHẤP HÀNH DƯỚI ẢNH HƯỞNG CỦA NHIỄU VÀ TRỄ TÍN HIỆU ĐẦU VÀO
Thông tin bài báo
Ngày nhận bài: 04/06/24 Ngày hoàn thiện: 10/07/24 Ngày đăng: 11/07/24Các tác giả
1. Đặng Ngọc Trung
, Trường Đại học Kỹ thuật Công nghiệp – ĐH Thái Nguyên2. Dương Quỳnh Nga, Trường Đại học Kỹ thuật Công nghiệp – ĐH Thái Nguyên
Tóm tắt
Bài viết là công trình nghiên cứu về vấn đề bám quỹ đạo của Quadrotor dưới sự xem xét ảnh hưởng của nhiễu loạn bên ngoài và trễ tín hiệu đầu vào. Mỗi Quadrotor được xem xét gồm 6 bậc tự do, bằng sử dụng định luật Euler-Newton, một mô hình động học của Quadrotor được đưa ra gồm 2 hệ thống con: hệ tịnh tiến và hệ chuyển động quay. Theo xấp xỉ Pade, một nghiên cứu về giảm thiểu ảnh hưởng của trễ tín hiệu đầu vào được đề cập trong bài báo. Tiếp đó, một bộ điều khiển trượt tác động nhanh bền vững được thiết kế cho cả 2 hệ thống con. Với luật điều khiển được đề xuất sẽ đảm bảo: i. Thời gian hội tụ sai lệch nhanh, ii. Giảm hiện tượng chaterring, iii. Xử lý vấn đề nhiễu và trễ tín hiệu đầu vào bằng tính bền vững trong luật điều khiển. Thêm vào đó, bằng sử dụng Lý thuyết ổn định Lyapunov, sự ổn định của hệ thống sẽ được chứng minh và đảm bảo. Cuối cùng, một mô phỏng được xây dựng trên phần mềm Matlab được đưa ra để kiểm chứng sự hiệu quả của phương án đề xuất.
Từ khóa
Toàn văn:
PDF (English)Tài liệu tham khảo
[1] Praveen, Viswanadhapalli, and S. Pillai, "Modeling and simulation of quadcopter using PID controller," International Journal of Control Theory and Applications, vol. 9, no. 15, pp. 7151-7158, 2016.
[2] L. Zhou, A. Pljonkin, and P. K. Singh, "Modeling and PID control of quadrotor UAV based on machine learning," Journal of Intelligent Systems, vol. 3, no. 1, pp. 1112-1122, 2022.
[3] E. Reyes-Valeria, R. Enriquez-Caldera, S. Camacho-Lara, and J. Guichard, “LQR control for a quadrotor using unit quaternions: Modeling and simulation,” In CONIELECOMP 2013, 23rd International Conference on Electronics, Communications and Computing, IEEE, 2013, pp. 172-178.
[4] T. Madani and A. Benallegue, “Backstepping control for a quadrotor helicopter,” in 2006 IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems, IEEE, 2006, pp. 3255-3260.
[5] T. Madani and A. Benallegue, “Sliding mode observer and backstepping control for a quadrotor unmanned aerial vehicles,” In 2007 American Control Conference, IEEE, 2007, pp. 5887-5892.
[6] R. Xu and U. Ozguner, “Sliding mode control of a quadrotor helicopter,” in Proceedings of the 45th IEEE Conference on Decision and Control, 2006, pp. 4957-4962.
[7] H. Razmi and S. Afshinfar, "Neural network-based adaptive sliding mode control design for position and attitude control of a quadrotor UAV," Aerospace Science and Technology, vol. 91, pp. 12-27, 2019.
[8] M. Labbadi and M. Cherkaoui, "Robust adaptive nonsingular fast terminal sliding-mode tracking control for an uncertain quadrotor UAV subjected to disturbances," ISA Transactions, vol. 99, pp. 290-304, 2020.
[9] R. Sun et al., "Quantized fault-tolerant control for attitude stabilization with fixed-time disturbance observer," Journal of Guidance, Control, and Dynamics, vol. 44, no. 2, pp. 449-455, 2021.
[10] P.Tang et al., "Observer based finite-time fault tolerant quadrotor attitude control with actuator faults," Aerospace Science and Technology, vol.104, p. 105968, 2020.
[11] K. Liu et al., "Fixed-time disturbance observer-based robust fault-tolerant tracking control for uncertain quadrotor UAV subject to input delay," Nonlinear Dynamics, vol. 107, no.3, pp. 2363-2390, 2022.
[12] J.-J. Xiong and E.-H. Zheng, "Position and attitude tracking control for a quadrotor UAV," ISA transactions, vol. 53, no. 3, pp. 725-731, 2014.
[13] Q. Zhu, T. Zhang, and S. Fei, "Adaptive tracking control for input delayed MIMO nonlinear systems," Neurocomputing, vol. 74, no. 1-3, pp. 472-480, 2010.
[14] Z. Zuo, "Trajectory tracking control design with command-filtered compensation for a quadrotor," IET Control Theory & Applications, vol. 4, no. 11, pp. 2343-2355, 2010.
[15] Y. Yang and Y. Yan, "Attitude regulation for unmanned quadrotors using adaptive fuzzy gain-scheduling sliding mode control," Aerospace Science and Technology, vol. 54, pp. 208-217, 2016.
[16] D.-P. Li et al., "Neural networks-based adaptive control for nonlinear state constrained systems with input delay," IEEE Transactions on Cybernetics, vol. 49, no. 4, pp. 1249-1258, 2018.
[17] X. Yu and Z. Man, “Fast terminal sliding-mode control design for nonlinear dynamical systems,” IEEE Trans. Circuits Syst. I, Reg. Papers, vol. 49, no. 2, pp. 261–264, 2002.
DOI: https://doi.org/10.34238/tnu-jst.10534
Các bài báo tham chiếu
- Hiện tại không có bài báo tham chiếu