Controlador híbrido robusto basado en red neuronal fuzzy de intervalo tipo 2 y modo deslizante de alto orden para robots manipuladores
Los brazos industriales deben poder realizar sus tareas en entornos donde existen condiciones y perturbaciones impredecibles. En este artículo, el control de un manipulador robótico está bajo perturbaciones externas significativas e incertidumbres paramétricas....
| Autores Principales: | Mohammadrezaei Nodeh, S, Ghasem, M. H, Mohammadi Daniali, H.R |
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| Formato: | Artículo |
| Publicado: |
Universidad Nacional de Ingeniería
2019
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| Materias: | |
| Acceso en línea: |
http://revistas.uni.edu.ni/index.php/Nexo http://revistas.uni.edu.ni/index.php/Nexo http://ribuni.uni.edu.ni/4743/1/ricardo%2C%2B2.pdf |
| Sumario: |
Los brazos industriales deben poder realizar sus tareas en entornos donde existen condiciones y perturbaciones impredecibles. En este artículo, el control de un manipulador robótico está bajo perturbaciones externas significativas e incertidumbres paramétricas. La lógica difusa de tipo 2 es una opción adecuada frente a entornos inciertos, por varias razones, incluida la utilización de funciones de membresía difusas. Además, el uso de la red neuronal (NN) puede aumentar la robustez del controlador. Aunque la red neuronal no necesita básicamente construir sus reglas difusas tipo 2, las reglas iniciales basadas en la superficie deslizante del controlador de modo deslizante de orden superior (HOSMC) pueden mejorar el rendimiento del sistema. Además, la función de autorregulación del controlador, que se basa en la existencia de la red neuronal en el bloque central del controlador difuso tipo 2, aumenta aún más la robustez del método. El rendimiento efectivo del controlador propuesto (IT2FNN-HOSMC) se muestra bajo varias perturbaciones en simulaciones numéricas |
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