Thiết kế bộ điều khiển bền vững thích nghi trên cơ sở mạng noron hướng tâm cho robot tìm và làm sạch bẩn

Abstract

Bài báo đề xuất một bộ điều khiển bền vững thích nghi trên cơ sở mạng noron hướng tâm (RARBFNN) cho robot tìm và làm sạch bẩn (CDRM) trong môi trường động lực học bất định. Ở đây, bằng sự kết hợp công nghệ trượt, mạng noron hướng tâm và điều khiển thích nghi để cải thiện điều khiển bám. RARBFNN có thể xử lý thành công bởi cấu trúc đơn giản, tốc độ học nhanh và khả năng xấp xỉ tốt hơn cho động học bất định của robot tìm và làm sạch bẩn. Các luật học của các tham số mạng được xác định trên cơ sở thuyết ổn định Lyapunov. Trong cấu trúc điều khiển này, bộ điều khiển bù trượt được xây dựng giống như một bộ điều khiển phụ để đảm bảo tính ổn định và bền vững trong môi trường khác nhau như sự thay đổi của tải, nhiễu bên ngoài tác động và mô hình bất định. Do đó, tính ổn định, bền vững và hiệu suất bám của RARBFNN cho robot tìm và làm sạch bẩn được đảm bảo. Cuối cùng, kết quả mô phỏng được so sánh với bộ điều khiển thích nghi no ron hướng tâm(ARBFNN) để kiểm chứng tính hiệu quả của bộ điều khiển đề xuất.