Controlador híbrido robusto basado en red neuronal fuzzy de intervalo tipo 2 y modo deslizante de alto orden para robots manipuladores

Los brazos industriale 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 opció...

Descripción completa

Detalles Bibliográficos
Autores principales:	Mohammadrezaei Nodeh, S., Ghasemi, M. H., Mohammadi Daniali, H.R.
Formato:	Online
Idioma:	eng
Publicado:	Universidad Nacional de Ingeniería (UNI) en Managua 2019
Acceso en línea:	https://www.camjol.info/index.php/NEXO/article/view/9262

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spelling	NEXO92622025-01-21T17:29:01Z Hybrid robust controller based on interval type 2 fuzzy neural network and higher order sliding mode for robotic manipulators Controlador híbrido robusto basado en red neuronal fuzzy de intervalo tipo 2 y modo deslizante de alto orden para robots manipuladores Mohammadrezaei Nodeh, S. Ghasemi, M. H. Mohammadi Daniali, H.R. Type-2 Fuzzy Logic Neural Network Higher-order Sliding Mode Control Robotic Arm Red neuronal de lógica difusa tipo 2 Control de modo deslizante de orden superior Brazo robótico Industrial arms should be able to perform their duties in environments where unpredictable conditions and perturbations are present. In this paper, controlling a robotic manipulator is intended under significant external perturbations and parametric uncertainties. Type-2 fuzzy logic is an appropriate choice in the face of uncertain environments, for various reasons, including utilizing fuzzy membership functions. Also, using the neural network (NN) can increase robustness of the controller. Although neural network does not basically need to build its type-2 fuzzy rules, the initial rules based on sliding surface of higher order sliding mode controller (HOSMC) can improve the system's performance. In addition, self-regulation feature of the controller, which is based on the existence of the neural network in the central type-2 fuzzy controller block, increases the robustness of the method even more. Effective performance of the proposed controller (IT2FNN-HOSMC) is shown under various perturbations in numerical simulations. Los brazos industriale 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. Universidad Nacional de Ingeniería (UNI) en Managua 2019-12-31 info:eu-repo/semantics/article info:eu-repo/semantics/publishedVersion Peer-Reviewed Article Artículo revisado por pares application/pdf https://www.camjol.info/index.php/NEXO/article/view/9262 10.5377/nexo.v32i02.9262 Nexo Revista Científica; Vol. 32 No. 02 (2019); 106-125 Nexo Revista Científica; Vol. 32 Núm. 02 (2019); 106-125 1995-9516 1818-6742 eng https://www.camjol.info/index.php/NEXO/article/view/9262/10536 Copyright (c) 2020 Universidad Nacional de Ingeniería
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Controlador híbrido robusto basado en red neuronal fuzzy de intervalo tipo 2 y modo deslizante de alto orden para robots manipuladores

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