教師資料查詢 | 類別: 期刊論文 | 教師: 許駿飛 Hsu, Chun-Fei (瀏覽個人網頁)

標題:Intelligent second-order sliding-mode control with dead-zone parameter modification for a DC motor driver
學年102
學期2
出版(發表)日期2014/07/17
作品名稱Intelligent second-order sliding-mode control with dead-zone parameter modification for a DC motor driver
作品名稱(其他語言)
著者Hsu, Chun-Fei
單位淡江大學電機工程學系
出版者Stevenage: The Institution of Engineering and Technology
著錄名稱、卷期、頁數IET Control Theory&Applications 8(11), pp.916-926
摘要A functional-linked cerebellar model neural network (FCMNN) equipped with sine–cosine perturbed Gaussian basis functions to online approximate an unknown nonlinear term in the system dynamics of a DC motor driver is proposed in this study. The sine–cosine perturbation in the Gaussian basis functions possessing the ability of handling rule uncertainties is quite useful for real-time applications. Then, an intelligent total sliding-mode control (ITSMC) system that is composed of a computation controller and a robust compensator is proposed. The computation controller including an FCMNN approximator is the main controller and the robust compensator is designed to eliminate the effect of the approximation error introduced by the FCMNN approximator upon system stability. The online parameter adaptation laws are derived based on a Lyapunov function so that the L 2 tracking performance can be guaranteed. To reduce the parameter overtraining problem, a dead-zone parameter modification scheme is adopted so that the parameter tuning process will be stopped when a tracking index is smaller than a pre-specified threshold. Finally, the proposed ITSMC system is implemented on a 32-bit microcontroller for possible low-cost and high-performance industrial applications. The experimental results show that the ITSMC system can achieve favourable tracking performance and is robust against parameter variations in the plant.;小腦模型控制器(CMAC)是一種模仿小腦功能的類神經網路,其可視為一種使用有著重疊接受區部分的非權連結感知機網路,它具有良好的一般化能力、較快的學習特性與較少的神經元數量等優點。然而,在傳統的小腦模型控制器中,每一個超立方體皆為一常數,只要輸入巷量在此超立方體中,不論位置在何處,所得的值皆相同。近十年來,專家學者結合模糊理論,將超立方體的歸屬函數大小以0與1之間的數值來表是模糊概念的程度,將人類的主觀判斷數值化,使得研究結果更能符合人類思考模式。本研究在超立方體的模糊歸屬函數中進一步地加入了sine-cosine擾動量,藉由擾動量的振幅大小與頻率高低來掌控和容納動態非結構化環境語言與數值的不確定性。而且,所提出的sine-cosine擾動量,不像第二型模糊集合(type-2 fuzzy set)需要計算量龐大的解模糊與降階計算,即所提出的sine-cosine擾動量將有利於硬體實現的工作。
在控制器設計方面,滑動模式控制(sliding-mode control)是著名的非線性強健控制方法之一,原因在於在滑動模式下,受控系統動態不受系統不確定量以及擾動量項的影響。設計滑動模式控制系統可分為兩大步驟,首先根據所需求的閉迴路控制來選擇在狀態變化空間上的滑動平面,再者設計控制法則使系統狀態朝向滑動平面移動且保持在滑動平面上。許多學者提出全域滑動模式控制(total sliding-mode control),即為控制過程中不存在迫近相位模式且所有狀態均在滑動平面上,如此整個控制過程中不受系統不確定量所影響,但仍有導致控制力顫抖現象而磨損軸承機構以及激發系統不穩定動態。
為了改善傳統全域滑動模式控制的缺點,本研究提出了智慧型全域滑動模式控制器(intelligent total sliding-mode control),其包含了計算控制器與強健補償器。利用所提出的具有sine-cosine擾動量的小腦模型控制器線上即時學習近似受控系統的不確定量以及外來擾動項,同時,本研究提出了死區式參數調整學習法則(dead-zone parameter modification),用來避免參數過度學習造成控制訊號抖動現象。最後,將所提出的智慧型全域滑動模式在32位元微電腦單金片上實現,並實際運用於直流伺服馬達定位問題上,經由實驗結果充分顯示所提出之設計方法可以獲得良好的控制響應,甚至當馬達有負載變化時,依舊可以獲得精確的馬達定位成果。
關鍵字
語言英文
ISSN1751-8652
期刊性質國外
收錄於SCI;
產學合作
通訊作者
審稿制度
國別英國
公開徵稿
出版型式,電子版,紙本
相關連結
Google+ 推薦功能,讓全世界都能看到您的推薦!