ĐIỀU KHIỂN TRƯỢT THÍCH NGHI SỬ DỤNG MẠNG NƠ-RON RBF HỆ THỐNG BỒN ĐÔI TƯƠNG TÁC | Tùng | TNU Journal of Science and Technology

ĐIỀU KHIỂN TRƯỢT THÍCH NGHI SỬ DỤNG MẠNG NƠ-RON RBF HỆ THỐNG BỒN ĐÔI TƯƠNG TÁC

Thông tin bài báo

Ngày nhận bài: 01/08/21                Ngày hoàn thiện: 27/08/21                Ngày đăng: 27/08/21

Các tác giả

1. Phạm Thanh Tùng Email to author, Trường Đại học Sư phạm Kỹ thuật Vĩnh Long
2. Nguyễn Chí Ngôn, Trường Đại học Cần Thơ

Tóm tắt


Trong bài báo này, điều khiển thích nghi sử dụng mạng nơ-ron RBF (radial basis neural network) được đề xuất cùng với bài toán giảm chattering trong điều khiển trượt hệ thống bồn đôi tương tác. Mạng nơ-ron RBF được sử dụng để xấp xỉ hàm trong luật điều khiển trượt. Hàm signum trong luật điều khiển trượt được thay thế bởi hàm tanh để kiểm chứng hiệu quả của bài toán giảm chattering. Tính ổn định của giải thuật đề xuất được chứng minh bằng lý thuyết Lyapunov. Để chứng minh hiệu quả của phương pháp đề xuất, các kết quả mô phỏng với MATLAB/Simulink của phương pháp này được so sánh với điều khiển mờ, điều khiển trượt với điều kiện tích phân, điều khiển PID mờ và điều khiển vi tích phân tỷ lệ (PID) truyền thống. Các kết quả so sánh cho thấy rằng, bộ điều khiển đề xuất hiệu quả hơn với thời gian tăng là 0,1271 (s), không có vọt lố, triệt tiêu sai số xác lập, thời gian xác lập là 0,2464 (s) và không xảy ra hiện tượng chattering.

Từ khóa


Điều khiển trượt; Thích nghi; Mạng nơ-ron RBF; Hệ thống bồn đôi tương tác; MATLAB/Simulink

Toàn văn:

PDF

Tài liệu tham khảo


[1] C. B. Kadu, A. Khandekar, and C. Patil, “Design of sliding mode controller with PI sliding surface for robust regulation and tracking of process control systems,” Journal of Dynamic Systems, Measurement, and Control, vol. 140, pp. 1-11, 2018.

[2] A. Yadav, A. K. Sharma, and B. Bhushan, “Sliding Mode Control with RBF Neural Network for Two Link Robot Manipulator,” International Journal of Computer Applications, vol. 178, no. 52, pp. 31-36, 2019.

[3] W. Kh. Alqaisi, B. Brahmi, J. Ghommam, M. Saad, and V. Nerguizian, “Adaptive Sliding Mode Control Based on RBF Neural Network Approximation for Quadrotor,” IEEE International Symposium on Robotic and Sensors Environments (ROSE), 2019, pp. 1-7.

[4] Y. Tao, J. Zheng, and L. Yuanchang, “A Sliding Mode Control-Based on a RBF Neural Network for Deburring Industry Robotic Systems,” International Journal of Advanced Robotic Systems, vol. 13, no. 8, pp. 1-10, 2016.

[5] A. S. Pundir and K. Singh, “Chattering Free Sliding Mode Control with Observer Based Adaptive Radial Basis Function Neural Network for Temperature Tracking in a Fixed Bed Reactor,” International Journal of Chemical Reactor Engineering, vol. 17, pp. 1-24, 2019.

[6] H. Zhang and Y. Liu, “Adaptive RBF neural network based on sliding mode controller for active power filter,” Int. J. Power Electronics, vol. 11, no. 4, pp. 460-481, 2020.

[7] J. Liu, Sliding mode control using MATLAB. Published by Elsevier Inc, 2017.

[8] H. U. Suleiman, M. B. Mu’azu, T. A. Zarma, A. T. Salawudeen, S. Thomas, and A. A. Galadima, “Methods of Chattering Reduction in Sliding Mode Control: A Case Study of Ball and Plate System,” International Conference on Adaptive Science & Technology (ICAST), 2018, pp. 1-9.

[9] J. Liu, Radial Basis Function (RBF) Neural Network Control for Mechanical Systems. Springer, 2013.

[10] Z. A. Khan, L. Khan, S. Ahmad, S. Mumtaz, M. Jafar, and Q. Khan, “RBF neural network based backstepping terminal sliding mode MPPT control technique for PV system,” PLoS ONE, vol. 16, no. 4, pp. 1-23, 2021.

[11] M. Changela and A. Kumar, “Designing a Controller for Two Tank Interacting System,” International Journal of Science and Research (IJSR), vol. 4, pp. 589-593, 2013.

[12] S. B. Prusty, S. Seshagiri, U. C. Pati, and K. K. Mahapatra, “Sliding Mode Control of Coupled Tank Systems Using Conditional Integrators,” IEEE/CAA Journal of Automatica Sinica, vol. 7, no. 1, pp. 118-125, 2020.

[13] S. B. Prusty, S. Seshagiri, U. C. Pati, and K. K. Mahapatra, “Sliding Mode Control of Coupled Tanks using Conditional Integrators,” Indian Control Conference (ICC), 2016, pp. 146-151.

[14] V. R. Ravi, M. Monica, S. Amuthameena, S. K. Divya, S. Jayashree, and J. Varshini, “Sliding mode controller for two conical tank interacting level system,” Applied Mechanics and Materials, vol. 573, pp. 273-278, 2014.

[15] T. Toms and D. Hepsiba, “Comparison of PID Controller with a Sliding Mode Controller for a Coupled Tank System,” International Journal of Engineering Research & Technology (IJERT), vol. 3, no. 2, pp. 151-154, 2014.

[16] F. A. Khadra and J. A. Qudeiri, “Second Order Sliding Mode Control of the Coupled Tanks System,” Hindawi Publishing Corporation Mathematical Problems in Engineering, vol. 2015, pp. 1-9, 2015.

[17] B. A. Reddy and P. V. Krishna, “Comparison of Second Order Sliding Mode Control Strategies for Coupled Tank System,” International Journal of Innovative Technology and Exploring Engineering (IJITEE), vol. 8, no. 6S3, pp. 344-349, 2019.

[18] L. M. Trinh, “Liquid Level Control of Coupled-Tank System Using Fuzzy-Pid Controller,” International Journal of Engineering Research & Technology (IJERT), vol. 6, no. 11, pp. 459-464, 2017.




DOI: https://doi.org/10.34238/tnu-jst.4823

Các bài báo tham chiếu

  • Hiện tại không có bài báo tham chiếu
Tạp chí Khoa học và Công nghệ - Đại học Thái Nguyên
Phòng 408, 409 - Tòa nhà Điều hành - Đại học Thái Nguyên
Phường Tân Thịnh - Thành phố Thái Nguyên
Điện thoại: 0208 3840 288 - E-mail: jst@tnu.edu.vn
Phát triển trên nền tảng Open Journal Systems
©2018 All Rights Reserved