關鍵字查詢 | 類別:研究報告 | | 關鍵字:基於T-S模糊模型之差速驅動二輪式機器人控制設計

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1 100/1 機電系 孫崇訓 副教授 研究報告 發佈 基於T-S模糊模型之差速驅動二輪式機器人控制設計 , [100-1] :基於T-S模糊模型之差速驅動二輪式機器人控制設計研究報告基於T-S模糊模型之差速驅動二輪式機器人控制設計孫崇訓淡江大學機械與機電工程學系基於T-S模糊建模之控制設計; 切換式T-S模糊模型; 輸入限制條件放寬; 分散式控制計畫編號:NSC100-2221-E032-006&#x0D; 研究期間:201108~201207&#x0D; 研究經費:404,000行政院國家科學委員會近來,基於T-S模糊建模的控制設計已被廣泛的研究。然而當這些理論實際應用於差速驅動二輪式移動機器人(two-wheeled mobile robot; TWMR)控制時則仍有些許問題待克服。例如:雖然區段非線性(sector nonlinearity)方法可將TWMR的運動學模型轉成T-S模糊模型,但此T-S模型卻是不可控。為避免不可控的問題,有文獻改以切換式T-S模型建模(switching T-S fuzzy model),並依照李亞普諾夫定理(Lyapunov Theorem)設計出切換式T-S模糊控制器。控制設計條件可轉成線性矩陣不等式(LMI)表示,並以軟體求解。但實作中常出現求解出的控制訊號大於TWMR驅動電路限制的情況。因此有文獻提出在求解LMI時加入輸入限制(input constraint)條件,但此文獻提供的方法常會過度限制,反而導致控制訊號太小。因此本計畫將考慮以不同形式的LMI或頂點表示法(vertex expression)來放寬目前的輸入限制條件。此外,現有模糊模型只考慮TWMR的y軸位置與轉向角( )控制,我們將同時考慮三個維度(x, y, ),並考慮以分散式控制技巧避免切換式T-S模型維度增加時規則擴增太多的問題。最後將自製TWMR驗證所提出的控制設計理論。tku_id: 000132980;Submitted by 數位組工讀生 (deer+std@mail.tku.edu.tw) on 2015-05-25T07:25:12Z&#x0D; No. of bitstreams: 0;Made available in DSpace on 2015-05-25T07:25:13Z (GMT). No. of bitstreams: 0zh_TW<links><record><name>機構典藏連結</name><url>http://t
2 99/1 機電系 孫崇訓 副教授 研究報告 發佈 基於T-S模糊模型之差速驅動二輪式機器人控制設計 , [99-1] :基於T-S模糊模型之差速驅動二輪式機器人控制設計研究報告基於T-S模糊模型之差速驅動二輪式機器人控制設計T-S Fuzzy Model-Based Control Design for Differential Drive Two-Wheeled Mobile Robots孫崇訓淡江大學機械與機電工程學系基於T-S模糊建模之控制設計; 切換式T-S模糊模型; 輸入限制條件放寬; 分散式控制計畫編號:NSC100-2221-E032-006;研究期間:20110801~20120731;研究經費:404,000行政院國家科學委員會近來,基於T-S模糊建模的控制設計已被廣泛的研究。然而當這些理論實際應用於差速驅動二輪式移動機器人(two-wheeled mobile robot; TWMR)控制時則仍有些許問題待克服。例如:雖然區段非線性(sector nonlinearity)方法可將TWMR的運動學模型轉成T-S模糊模型,但此T-S模型卻是不可控。為避免不可控的問題,有文獻改以切換式T-S模型建模(switching T-S fuzzy model),並依照李亞普諾夫定理(Lyapunov Theorem)設計出切換式T-S模糊控制器。控制設計條件可轉成線性矩陣不等式(LMI)表示,並以軟體求解。但實作中常出現求解出的控制訊號大於TWMR驅動電路限制的情況。因此有文獻提出在求解LMI時加入輸入限制(input constraint)條件,但此文獻提供的方法常會過度限制,反而導致控制訊號太小。因此本計畫將考慮以不同形式的LMI或頂點表示法(vertex expression)來放寬目前的輸入限制條件。此外,現有模糊模型只考慮TWMR的y軸位置與轉向角( )控制,我們將同時考慮三個維度(x, y, ),並考慮以分散式控制技巧避免切換式T-S模型維度增加時規則擴增太多的問題。最後將自製TWMR驗證所提出的控制設計理論。;Recently, based on the T-S fuzzy model and Lyapunov theorem, T-S fuzzy model-based control design issues have been extensively investigated. However, while the T
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