Luận án tiến sĩ phát triển hệ thống điều khiển cho lớp đối tượng phi tuyến trên cơ sở nhận dạng các thành phần bất định
"Luận án tiến sĩ: thiết kế hệ thống điều khiển cho đối tượng phi tuyến. Giải pháp hiệu quả dựa trên nhận dạng và phân tích thành phần bất định."
Luan An
Luận án tiến sĩ kỹ thuật
Năm xuất bản
Số trang
136
Thời gian đọc
21 phút
Lượt xem
1
Lượt tải
0
Phí lưu trữ
40 Point
Tổng quan nhanh
- Chủ đề:
- 1. Tổng quan hệ thống điều khiển cho đối tượng phi tuyến
- Số trang:
- 136 trang
- Trường:
- Viện Khoa học và Công nghệ Quân sự
- Chuyên ngành:
- Kỹ thuật Điều khiển và Tự động hóa
- Tác giả:
- Lê Văn Chương
- Năm:
- 2023
Tóm tắt nội dung luận án
I. Tổng quan hệ thống điều khiển cho đối tượng phi tuyến
Hệ thống phi tuyến đóng vai trò trọng yếu trong kỹ thuật điều khiển hiện đại. Các đối tượng thực tế luôn tồn tại nhiều yếu tố bất định và biến động thông số phức tạp. Nhiễu môi trường, ma sát phi tuyến và sự suy giảm hiệu suất cơ cấu chấp hành gây khó khăn lớn cho quá trình vận hành. Lý thuyết điều khiển phi tuyến giúp giải quyết triệt để các bất định động học này. Mục tiêu chính là duy trì chất lượng bám quỹ đạo và đảm bảo tính ổn định của toàn hệ thống. Việc mô hình hóa hệ phi tuyến chính xác là bước khởi đầu bắt buộc. Tuy nhiên, các thành phần bất định thường không thể đo đạc trực tiếp bằng cảm biến thông thường. Quá trình tổng hợp bộ điều khiển tiên tiến giúp hệ thống bù sai lệch thời gian thực và triệt tiêu tác động của nhiễu loạn.
1.1. Thách thức trong mô hình hóa hệ phi tuyến thực tế
Quá trình mô hình hóa hệ phi tuyến gặp nhiều rào cản phức tạp. Đặc tính vật lý của đối tượng thay đổi liên tục theo thời gian và môi trường vận hành. Sự biến thiên thông số xảy ra trong cả ma trận trạng thái lẫn kênh tín hiệu điều khiển. Tác động của tải trọng thay đổi gây ra sai số động học đáng kể cho cơ cấu truyền động. Ma sát tĩnh và ma sát động tạo nên hiện tượng trễ phi tuyến nghiêm trọng. Hơn nữa, nhiễu tác động từ bên ngoài luôn có tính chất ngẫu nhiên và khó dự đoán. Các mô hình tuyến tính xấp xỉ cục bộ không còn duy trì được độ chính xác mong muốn. Điều này đòi hỏi các thuật toán nhận dạng tham số trực tuyến tiên tiến để cập nhật liên tục các ma trận bất định.
1.2. Các giải pháp điều khiển phi tuyến kinh điển
Nhiều kỹ thuật kinh điển đã được phát triển để xử lý đối tượng phức tạp. Phương pháp tuyến tính hóa phản hồi (feedback linearization) triệt tiêu các thành phần phi tuyến đã biết. Kỹ thuật điều khiển cuốn chiếu (backstepping control) phân rã hệ thống bậc cao thành các chuỗi hệ con bậc một. Giải pháp điều khiển bền vững (robust control) thiết lập ngưỡng giới hạn trên của nhiễu để đảm bảo an toàn vận hành. Song song đó, phương pháp điều khiển thích nghi (adaptive control) tự động điều chỉnh thông số theo sai số thực tế. Mỗi giải pháp sở hữu ưu điểm riêng biệt nhưng vẫn bộc lộ hạn chế khi tham số biến thiên quá nhanh. Sự kết hợp linh hoạt giữa các phương pháp tạo nền tảng vững chắc cho các cấu trúc điều khiển phi tuyến hiện đại.
1.3. Tính ổn định Lyapunov và thiết kế hàm Lyapunov
Đánh giá tính ổn định Lyapunov là tiêu chuẩn quan trọng trong lý thuyết điều khiển tự động. Phương pháp hàm Lyapunov thứ hai giúp chứng minh tính ổn định tiệm cận của hệ kín mà không cần giải trực tiếp phương trình vi phân. Việc lựa chọn cấu trúc hàm Lyapunov phù hợp đóng vai trò quyết định đến luật cập nhật tham số thích nghi. Hàm năng lượng thường được xây dựng từ bình phương sai số bám và sai số nhận dạng tham số. Đạo hàm của hàm thế năng theo thời gian phải được chứng minh là nửa xác định âm. Tiêu chuẩn LaSalle mở rộng bảo đảm sai số trạng thái hội tụ về lân cận gốc tọa độ trong thời gian hữu hạn. Nhờ đó, chất lượng động học và độ tin cậy của hệ thống luôn được bảo đảm.
II. Nhận dạng bất định và điều khiển phi tuyến thích nghi
Sự xuất hiện của các thành phần bất định làm giảm chất lượng điều khiển nghiêm trọng. Việc nhận dạng trực tuyến các đại lượng chưa biết là yêu cầu cấp thiết. Cấu trúc điều khiển thích nghi (adaptive control) cho phép tự động hiệu chỉnh độ lợi theo thời gian thực. Hệ thống sử dụng các tín hiệu vào ra để ước lượng chính xác ma trận trạng thái và ma trận điều khiển. Thuật toán thích nghi triệt tiêu sai lệch mô hình và suy giảm độ nhạy với nhiễu môi trường. Phương pháp tiếp cận này không yêu cầu biết trước biên độ chính xác của nhiễu tác động. Nhờ vậy, quá trình điều khiển thích nghi duy trì tính ổn định Lyapunov và nâng cao độ chính xác bám quỹ đạo cho đối tượng điều khiển.
2.1. Nhận dạng các thành phần bất định trong trạng thái
Ma trận trạng thái của hệ thống phi tuyến thường chứa các hàm chưa xác định. Cấu trúc thích nghi trực tuyến được áp dụng để xấp xỉ các thành phần động lực học chưa biết này. Thuật toán so sánh vector trạng thái thực tế với đầu ra của mô hình tham chiếu lý tưởng. Sai số dự báo được đưa vào luật cập nhật trọng số thích nghi thời gian thực. Tốc độ hội tụ của vector tham số phụ thuộc vào việc lựa chọn ma trận đối xứng xác định dương. Quá trình ước lượng diễn ra song song với quá trình điều khiển vòng kín. Toàn bộ các giá trị phi tuyến phức tạp trong không gian trạng thái được bù đắp kịp thời. Do đó, hệ thống triệt tiêu hoàn toàn hiện tượng mất ổn định do biến thiên trạng thái gây ra.
2.2. Nhận dạng bất định trong kênh điều khiển hệ thống
Kênh điều khiển thường xuyên chịu ảnh hưởng bởi sự suy giảm thông số chấp hành. Ma trận điều khiển suy thoái do hiện tượng bão hòa công suất, biến đổi nhiệt và hao mòn cơ khí. Thuật toán nhận dạng kênh điều khiển sử dụng ma trận giả nghịch đảo để tính toán tín hiệu phản hồi bù trừ. Bộ bù thích nghi tính toán độ suy giảm lực đẩy hoặc mô-men quay theo từng chu kỳ lấy mẫu. Nhờ cơ chế này, tín hiệu điều khiển tổng hợp luôn giữ đúng mức năng lượng yêu cầu. Việc nhận dạng kênh điều khiển ngăn chặn hiện tượng quá điều khiển hoặc trễ phản ứng. Hệ kín duy trì đặc tính bám mục tiêu chuẩn xác ngay cả khi cơ cấu chấp hành gặp sự cố suy giảm hiệu suất.
III. Phương pháp điều khiển trượt thích nghi mạng nơ ron RBF
Kỹ thuật điều khiển trượt (sliding mode control) nổi tiếng với độ bền vững cao trước nhiễu ngoài. Khi quỹ đạo trạng thái tiến vào mặt trượt, hệ thống hoàn toàn miễn nhiễm với các bất định thỏa mãn điều kiện khớp. Tuy nhiên, hiện tượng dao động chattering gây hại lớn cho phần cứng cơ điện. Để khắc phục nhược điểm này, giải pháp kết hợp mạng nơ-ron RBF với mặt trượt tích phân được triển khai. Mạng nơ-ron hàm bán kính cơ sở có khả năng xấp xỉ mọi hàm phi tuyến liên tục trên tập compact. Nhờ đó, độ lợi đóng cắt của bộ điều khiển trượt được giảm thiểu tối đa. Hệ thống đạt được sự mượt mà trong tín hiệu điều khiển mà vẫn giữ vững tính ổn định tuyệt đối.
3.1. Thiết kế bộ điều khiển trượt sliding mode control
Quy trình thiết kế bộ điều khiển trượt (sliding mode control) gồm hai bước cơ bản. Bước đầu tiên là chọn siêu mặt trượt tuyến tính hoặc phi tuyến theo sai số bám. Bước thứ hai là xây dựng luật điều khiển tương đương kết hợp với thành phần đóng cắt dấu. Thành phần tương đương giữ hệ thống chuyển động ổn định trên mặt trượt. Thành phần đóng cắt đẩy quỹ đạo trạng thái về mặt trượt trong thời gian hữu hạn. Luật điều khiển đảm bảo điều kiện trượt Lyapunov được thỏa mãn tại mọi thời điểm làm việc. Sự kết hợp mặt trượt tích phân giúp triệt tiêu triệt để sai số xác lập. Kết quả là hệ thống phản ứng nhanh nhạy và chịu đựng tốt các va đập cơ học bất ngờ.
3.2. Thuật toán điều khiển thích nghi kết hợp mạng nơ ron
Mạng nơ-ron RBF với các nút hàm Gaussian được tích hợp trực tiếp vào cấu trúc thích nghi. Trọng số mạng được hiệu chỉnh liên tục theo quy tắc đạo hàm hàm Lyapunov. Thuật toán này xấp xỉ đồng thời thành phần phi tuyến chưa biết và sai số xấp xỉ cực đại. Nhờ năng lực học trực tuyến nhanh, mạng nơ-ron nắm bắt trọn vẹn các động học phi tuyến bất định. Luật thích nghi triệt tiêu thành phần bất định trước khi đưa tín hiệu vào kênh trượt. Hiện tượng rung lắc chattering giảm đi rõ rệt mà không cần làm mờ biên trượt quá mức. Cấu trúc điều khiển trượt thích nghi này mang lại hiệu suất tối ưu và độ bền bỉ rất cao cho hệ thống.
IV. Ứng dụng điều khiển hệ phi tuyến cho robot công nghiệp
Robot công nghiệp nhiều bậc tự do là đối tượng phi tuyến điển hình trong kỹ thuật. Hệ thống mang đặc tính đa biến (MIMO), ghép kênh mạnh và phi tuyến cao. Quá trình vận hành đối mặt với lực quán tính thay đổi, lực Coriolis, lực ly tâm và lực trọng trường. Bên cạnh đó, tải trọng robot thay đổi bất ngờ trong quá trình gắp thả vật thể. Việc áp dụng các thuật toán điều khiển phi tuyến tiên tiến giúp nâng cao độ chính xác bám quỹ đạo. Thuật toán nhận dạng thành phần bất định giải quyết triệt để sự thay đổi ma trận khối lượng và ma sát khớp. Các kết quả mô phỏng số khẳng định tiềm năng ứng dụng to lớn trong dây chuyền tự động hóa công nghiệp hiện đại.
4.1. Mô hình động lực học và bài toán bám quỹ đạo robot
Mô hình động lực học của tay máy nhiều bậc tự do được biểu diễn qua phương trình vi phân phi tuyến. Phương trình phản ánh ma trận khối lượng suy rộng, ma trận Coriolis và vector trọng trường. Sự hiện diện của nhiễu mô-men tại khớp truyền động gây suy giảm chất lượng bám quỹ đạo vị trí và vận tốc. Bài toán điều khiển yêu cầu các khớp robot bám sát quỹ đạo đặt trước với sai lệch nhỏ nhất. Thuật toán điều khiển tính toán mô-men tác động tối ưu tới từng động cơ chấp hành. Cấu trúc điều khiển bù động học loại bỏ ảnh hưởng của ma sát phi tuyến và tải trọng biến thiên. Nhờ vậy, tay máy di chuyển trơn tru, chính xác và giảm thiểu ứng suất cơ học.
4.2. Kiểm chứng thuật toán qua mô phỏng trên robot công nghiệp
Các kịch bản mô phỏng số được tiến hành để kiểm nghiệm hiệu năng của hệ thống điều khiển. Đối tượng thử nghiệm là tay máy công nghiệp nhiều bậc tự do trong điều kiện thông số thay đổi liên tục. Nhiễu bên ngoài có biên độ lớn và tải trọng đột ngột thay đổi tại thời điểm ngẫu nhiên. Kết quả chứng minh bộ điều khiển trượt thích nghi nhận dạng nhanh chóng các biến động. Sai số bám vị trí khớp hội tụ về 0 trong khoảng thời gian rất ngắn. So với bộ điều khiển PID truyền thống, phương pháp đề xuất giảm mạnh độ quá điều chỉnh và loại bỏ hoàn toàn sai số xác lập. Hệ thống thể hiện tính bền vững vượt trội và khả năng đáp ứng thời gian thực xuất sắc.
Mục lục chi tiết luận án
Tải xuống file đầy đủ để xem toàn bộ nội dung
Tải đầy đủ (136 trang)Trích đoạn nội dung luận án
Tải xuống để đọc toàn bộBà GIÁO DĀC VÀ ĐÀO T¾O Bà QUàC PHÒNG VIàN KHOA HàC VÀ CÔNG NGHà QUÂN SĂ LÊ VN CH¯¡NG TÞNG HþP Hà THàNG ĐIÀU KHIÂN CHO MÞT LàP ĐàI T¯þNG PHI TUY¾N TRÊN C¡ Sä NH¾N D¾NG CÁC THÀNH PHÄN BÂT ĐÞNH LU¾N ÁN TI¾N S) Kþ THU¾T Hà Nßi - 2023 Bà GIÁO DĀC VÀ ĐÀO T¾O Bà QUàC PHÒNG VIàN KHOA HàC VÀ CÔNG NGHà QUÂN SĂ LÊ VN CH¯¡NG TÞNG HþP Hà THàNG ĐIÀU KHIÂN CHO MÞT LàP ĐàI T¯þNG PHI TUY¾N TRÊN C¡ Sä NH¾N D¾NG CÁC THÀNH PHÄN BÂT ĐÞNH Ngành: Kÿ thu¿t điÁu khiÃn và tă đßng hóa Mã sá: 9 52 02 16 LU¾N ÁN TI¾N S) Kþ THU¾T NGUâI H¯àNG DẪN KHOA HàC 1.TS Nguyßn Hoa L° 2. TS Nguyßn Trung Kiên Hà Nßi - 2023 i LâI CAM ĐOAN Tôi xin cam đoan lu¿n án này là công trình nghiên cāu cÿa riêng tôi. Các kÃt quÁ nghiên cāu trong lu¿n án là hoàn toàn trung thực và ch°a từng đ°ÿc ai công bá trong bất kỳ công trình nào khác, các dā liáu tham khÁo đ°ÿc trích dẫn đầy đÿ. Tác giÁ lu¿n án Lê Vn Ch°¢ng ii LâI CÀM ¡N Lời đầu tiên, tôi xin đ°ÿc trân tráng bày tß lòng biÃt ơn sâu sÁc đÃn PGS.TS Nguyßn Hoa L°, TS Nguyßn Trung Kiên đã luôn quan tâm, giúp đỡ, t¿n tình chỉ bÁo, h°ớng dẫn tôi trong suát quá trình nghiên cāu và hoàn thành bÁn lu¿n án này.
Tôi xin chân thành cÁm ơn các nhà giáo, các nhà khoa hác đã có nhāng góp ý quý báu đá lu¿n án đ°ÿc hoàn thián. Tôi xin chân thành cÁm ơn Thÿ tr°ởng Vián Khoa hác và Công nghá quân sự, Vián Tự đáng hóa kỹ thu¿t quân sự, Phòng Đào t¿o đã luôn quan tâm và t¿o đißu kián tát nhất giúp nghiên cāu sinh hoàn thành nhiám vā hác t¿p và nghiên cāu. Tôi xin gÿi lời cÁm ơn tới các đồng nghiáp t¿i Bá môn Đißu khián tự đáng, Vián Kỹ thu¿t và Công nghá, Tr°ờng Đ¿i hác Vinh nơi tôi công tác đã t¿o mái đißu kián thu¿n lÿi đá tôi yên tâm hác t¿p, nghiên cāu. Cuái cùng, tôi xin chân thành cÁm ơn gia đình, b¿n bè và đồng nghiáp đã luôn chia s¿, đáng viên, giúp đỡ tôi trong suát thời gian thực hián lu¿n án.
Tác giÁ lu¿n án iii MĀC LĀC Trang DANH MĀC CÁC KÝ HIàU, CÁC CHĀ CÁI VIÂT TÀT. v DANH MĀC CÁC BÀNG BIàU. vii DANH MĀC CÁC HÌNH VÀ. TÞNG QUAN VÀ PH¯¡NG PHÁP ĐIÀU KHIÂN Hà PHI TUY¾N CÓ CÁC THÀNH PHÄN BÂT ĐÞNH.
Giới thiáu vß há phi tuyÃn có các thành phần bất đßnh. Tổng quan các ph°ơng pháp đißu khián há phi tuyÃn có các thành phần bất đßnh. Ph°ơng pháp đißu khián thích nghi. Ph°ơng pháp đißu khián tr°ÿt.
Ph°ơng pháp đißu khián tr°ÿt thích nghi sÿ dāng m¿ng nơron nhân t¿o. KÃt lu¿n ch°ơng 1. TÞNG HþP Hà THàNG ĐIÀU KHIÂN CHO ĐàI T¯þNG PHI TUY¾N TRÊN C¡ Sä NH¾N D¾NG CÁC THÀNH PHÄN BÂT ĐÞNH. Tổng hÿp há tháng đißu khián thích nghi cho lớp đái t°ÿng phi tuyÃn có tham sá thay đổi trong kênh đißu khián.
Xây dựng thu¿t toán nh¿n d¿ng các thành phần bất đßnh và tổng hÿp lu¿t đißu khián thích nghi. Tổng hÿp bá đißu khián tr°ÿt. Tổng hÿp há tháng đißu khián thích nghi cho lớp đái t°ÿng phi tuyÃn có tham sá thay đổi trong tr¿ng thái và kênh đißu khián. Tổng hÿp lu¿t nh¿n d¿ng các thành phần thay đổi bất đßnh 50 2.
Tổng hÿp lu¿t đißu khián. Mô phßng kiám chāng kÃt quÁ. KÃt lu¿n ch°ơng 2. ĀNG DĀNG PH¯¡NG PHÁP TÞNG HþP Hà THàNG ĐIÀU KHIÂN PHI TUY¾N TRÊN C¡ Sä NH¾N D¾NG CÁC THÀNH PHÄN BÂT ĐÞNH CHO ROBOT CÔNG NGHIàP 70 3.
Giới thiáu bài toán đißu khián robot công nghiáp. Mô hình đáng lực hác robot công nghiáp trên quan điám đißu khián 74 3. Tổng hÿp há tháng đißu khián robot công nghiáp. Nh¿n d¿ng các thành phần thay đổi bất đßnh cÿa robot công nghiáp.
Tổng hÿp lu¿t đißu khián. Mô phßng kiám chāng kÃt quÁ. KÃt lu¿n ch°ơng 3. 97 DANH MĀC CÁC CÔNG TRÌNH KHOA HàC ĐÃ CÔNG Bà.
99 TÀI LIàU THAM KHÀO. 113 v DANH MĀC CÁC KÝ HIàU, CÁC CHĀ CÁI VI¾T TÀT Các ký hiáu, Ý ngh*a chā vi¿t tÁt i, j , N In nghiêng, viÃt th°ờng hoặc viÃt hoa là các sá vô h°ớng x, y, z In đ¿m, chā th°ờng là các vectơ A , B, C In đ¿m, chā hoa là các ma tr¿n T¿p hÿp các sá thực n T¿p hÿp các vectơ thực có n phần tÿ nôm T¿p hÿp các ma tr¿n thực có n hàng, m cát A Ma tr¿n tr¿ng thái há tháng B Ma tr¿n đißu khián há tháng Bû Ma tr¿n giÁ nghßch đÁo cÿa ma tr¿n B A Ma tr¿n các thành phần thay đổi bất đßnh trong tr¿ng thái B Ma tr¿n các thành phần thay đổi bất đßnh trong kênh đißu khián C Ma tr¿n tham sá siêu mặt tr°ÿt C ø q, qö ù Ma tr¿n các thành phần li tâm và lực Coriolis cij Tâm cÿa hàm cơ sở d ø t ù , di ø t ù Nhißu phā thuác thời gian tác đáng vào há tháng dˆ ø t ù , dˆi ø t ù Đánh giá cÿa nhißu e Vectơ sai sá f ø x ù , fi ø x ù Thành phần phi tuyÃn phā thuác tr¿ng thái f̂ ø x ù , fˆi ø x ù Đánh giá cÿa thành phần phi tuyÃn g øq ù Vectơ thành phần lực tráng tr°ờng H Ma tr¿n há sá khuÃch đ¿i M øq ù Ma tr¿n khái l°ÿng suy ráng vi P, Q Ma tr¿n đái xāng xác đßnh d°ơng Pi Hàng thā i cÿa ma tr¿n đái xāng xác đßnh d°ơng P q Vectơ biÃn khớp s Siêu mặt tr°ÿt V Hàm Lyapunov öij ø x ù Hàm cơ sở ó ij Đá trÁi ráng cÿa hàm cơ sở õ Sai sá xấp xỉ cÿa m¿ng nơron w Tráng sá cÿa m¿ng nơron τ Vectơ mômen đầu vào AD Đißu khián thích nghi (Adaptive control) DOF B¿c tự do (Degrees Of Freedom) MIMO Há tháng nhißu đầu vào nhißu đầu ra (Multiple Input Multiple Output) PID Bá đißu khián vi tích phân tỉ lá (Proportional Integral Derivative) RBF M¿ng nơron hàm bán kính cơ sở xuyên tâm (Radial Basis Function network) RNN M¿ng nơron hồi quy (Recurrent Neural Network) SMC Đißu khián tr°ÿt (Sliding Mode Control) SISO Há tháng mát đầu vào mát đầu ra (Single Input Single Output system) vii DANH MĀC CÁC BÀNG Trang BÁng 3. Các tham sá cÿa các ma tr¿n (3. Các tham sá cÿa robot 3-DOF.
82 viii DANH MĀC CÁC HÌNH VẼ Trang Hình 1.1 Sơ đồ cấu trúc rút gán há tháng đißu khián thích nghi .2 Sơ đồ cấu trúc há tháng đißu khián tr°ÿt thích nghi .3 Sơ đồ cấu trúc há tháng đißu khián tr°ÿt thích nghi sÿ dāng m¿ng nơron.4 Sơ đồ cấu trúc há tháng đißu khián tr°ÿt thích nghi sÿ dāng m¿ng nơron RNN .1 Sơ đồ cấu trúc há tháng đißu khián cho lớp đái t°ÿng phi tuyÃn có các tham sá thay đổi trong kênh đißu khián (2.2 Sơ đồ cấu trúc m¿ng nơron RBF xấp xỉ vectơ hàm phi tuyÃn f ø x ù với các phần tÿ fi ø x ù .3 KÃt quÁ nh¿n d¿ng ma tr¿n tham sá ΔB .4 KÃt quÁ nh¿n d¿ng vectơ hàm phi tuyÃn f ø x ù .5 KÃt quÁ nh¿n d¿ng vectơ nhißu ngoài d ø t ù .6 KÃt quÁ vectơ tổng hÿp các thành phần thay đổi bất đßnh f õ .7 Sai sá cÿa kÃt quÁ nh¿n d¿ng các thành phần thay đổi bất đßnh 38 Hình 2.8 So sánh giāa vectơ tr¿ng thái cÿa đái t°ÿng đißu khián (2.1) và mô hình nh¿n d¿ng (2.9 Sai lách giāa tr¿ng thái cÿa đái t°ÿng đißu khián (2.1) và tr¿ng thái cÿa mô hình nh¿n d¿ng (2.10 Vectơ đißu khián thích nghi u C .11 So sánh vectơ tr¿ng thái cÿa đái t°ÿng đißu khián (2.1) và thành phần đáng hác tuyÃn tính (2.12 Sai lách giāa tr¿ng thái cÿa đái t°ÿng đißu khián (2.1) và thành phần đáng hác tuyÃn tính (2.13 Đáp āng x cÿa há tháng với vectơ tr¿ng thái mong muán xd 45 Hình 2.14 Vectơ đißu khián tr°ÿt uSMC .15 Đáp āng x cÿa há tháng với vectơ tr¿ng thái mong muán xd 46 Hình 2.16 KÃt quÁ nh¿n d¿ng fˆ1õ cÿa thành phần f1õ .17 Sai lách end1 giāa kÃt quÁ nh¿n d¿ng fˆ1õ và thành phần f1õ .18 KÃt quÁ nh¿n d¿ng fˆ2õ cÿa thành phần f 2õ .19 Sai lách end2 giāa kÃt quÁ nh¿n d¿ng fˆ2õ và thành phần f 2õ 60 Hình 2.20 KÃt quÁ nh¿n d¿ng fˆ3õ cÿa thành phần f 3õ .21 Sai lách end3 giāa kÃt quÁ nh¿n d¿ng fˆ3õ và thành phần f3õ 61 Hình 2.22 So sánh giāa tr¿ng thái x1 cÿa đái t°ÿng đißu khián và tr¿ng thái xTT 1 cÿa thành phần đáng hác tuyÃn tính .23 Sai sá bù trừ eb1 giāa tr¿ng thái x1 cÿa đái t°ÿng đißu khián và tr¿ng thái xTT 1 cÿa thành phần đáng hác tuyÃn tính .24 So sánh giāa tr¿ng thái x2 cÿa đái t°ÿng đißu khián và tr¿ng thái xTT 2 cÿa thành phần đáng hác tuyÃn tính .25 Sai sá bù trừ eb2 giāa tr¿ng thái x2 cÿa đái t°ÿng đißu khián và tr¿ng thái xTT 2 cÿa thành phần đáng hác tuyÃn tính.26 So sánh giāa tr¿ng thái x3 cÿa đái t°ÿng đißu khián và tr¿ng thái xTT 3 cÿa thành phần đáng hác tuyÃn tính .27 Sai sá bù trừ eb3 giāa tr¿ng thái x3 cÿa đái t°ÿng đißu khián và tr¿ng thái xTT 3 cÿa thành phần đáng hác tuyÃn tính .28 Đáp āng x cÿa há tháng với vectơ tr¿ng thái mong muán xd 64 Hình 2.29 Đáp āng x cÿa há tháng với vectơ tr¿ng thái mong muán xd 64 x Hình 2.30 So sánh đáp āng cÿa há tháng với vectơ tr¿ng thái mong muán xd trong tr°ờng hÿp fi õ 7,9 .31 So sánh các vectơ đißu khián u AC-SMC và uSMC .32 So sánh đáp āng cÿa há tháng với vectơ tr¿ng thái mong muán xd trong tr°ờng hÿp fi õ þ 7,9 .1 Sơ đồ cấu trúc há tháng đißu khián robot công nghiáp n-DOF có tham sá thay đổi và tác đáng cÿa nhißu ngoài (3.2 Cấu trúc robot công nghiáp Thermo CRS A465 .3 KÃt quÁ nh¿n d¿ng thành phần thay đổi bất đßnh f 2õ .4 Sai lách eND 2 giāa thành phần f 2õ và kÃt quÁ nh¿n d¿ng fˆ2õ 85 Hình 3.5 KÃt quÁ nh¿n d¿ng thành phần thay đổi bất đßnh f 4õ .6 Sai lách eND 4 giāa thành phần f 4õ và kÃt quÁ nh¿n d¿ng fˆ4õ 85 Hình 3.7 KÃt quÁ nh¿n d¿ng thành phần thay đổi bất đßnh f 6õ .8 Sai lách eND 6 giāa thành phần f 6õ và kÃt quÁ nh¿n d¿ng fˆ6õ 86 Hình 3.9 Đáp āng vß trí và v¿n tác cÿa khớp 1 đái với quỹ đ¿o đặt .10 Đáp āng vß trí và v¿n tác cÿa khớp 2 đái với quỹ đ¿o đặt .11 Đáp āng vß trí và v¿n tác cÿa khớp 3 đái với quỹ đ¿o đặt .
Nội dung được bảo vệ bản quyền — Tải xuống đầy đủ
Trích dẫn luận án này
Lê Văn Chương (2023). Phát triển hệ thống điều khiển cho lớp đối tượng phi tuyến [Luận án tiến sĩ, Viện Khoa học và Công nghệ Quân sự]. LuanAn.net. https://luanan.net/ky-thuat-dien-dien-tu/tu-dong-hoa/phat-trien-he-thong-dieu-khien-cho-loai-doi-tuong-phi-tuyen
Câu hỏi thường gặp
Luận án "Phát triển hệ thống điều khiển cho lớp đối tượng phi tuyến" nghiên cứu về vấn đề gì?
"Luận án tiến sĩ: thiết kế hệ thống điều khiển cho đối tượng phi tuyến. Giải pháp hiệu quả dựa trên nhận dạng và phân tích thành phần bất định."
Luận án "Phát triển hệ thống điều khiển cho lớp đối tượng phi tuyến" được bảo vệ tại trường nào?
Luận án này được bảo vệ tại Viện Khoa học và Công nghệ Quân sự. Năm bảo vệ: 2023.
Luận án "Phát triển hệ thống điều khiển cho lớp đối tượng phi tuyến" thuộc chuyên ngành gì?
Luận án "Phát triển hệ thống điều khiển cho lớp đối tượng phi tuyến" thuộc chuyên ngành Kỹ thuật điều khiển và tự động hóa. Danh mục: Tự Động Hóa.
Luận án "Phát triển hệ thống điều khiển cho lớp đối tượng phi tuyến" có bao nhiêu trang?
Luận án "Phát triển hệ thống điều khiển cho lớp đối tượng phi tuyến" có 136 trang. Bạn có thể xem trước một phần tài liệu ngay trên trang web trước khi tải về.
Cách tải luận án "Phát triển hệ thống điều khiển cho lớp đối tượng phi tuyến" về máy như thế nào?
Để tải luận án về máy, bạn nhấn nút "Tải xuống ngay" trên trang này, sau đó hoàn tất thanh toán phí lưu trữ. File sẽ được tải xuống ngay sau khi thanh toán thành công. Hỗ trợ qua Zalo: 0559 297 239.