BỘ KHOA HỌC VÀ CÔNG NGHỆ
HỆ THỐNG THÔNG TIN KHOA HỌC VÀ CÔNG NGHỆ

Lọc theo danh mục
  • Năm xuất bản
    Xem thêm
  • Lĩnh vực
liên kết website
Lượt truy cập
 Lượt truy cập :  24,678,165
  • Công bố khoa học và công nghệ Việt Nam

Khoa học kỹ thuật và công nghệ

BB

Phạm Thanh Tùng, Lê Thanh Quang Đức, Nguyễn Chí Ngôn(1)

ỨNG DỤNG ĐIỀU KHIỂN TRƯỢT PI BACKSTEPPING DỰA VÀO LUẬT TIẾP CẬN SỐ MŨ HỆ THỐNG BỒN KÉP

BACKSTEPPING PI SLIDING MODE CONTROLLER APPLICATIONS BASED ON EXPONENTIAL REACHING LAW FOR TWO_TANK INTERACTING SYSTEM

Tạp chí Khoa học và Công nghệ - Đại học Thái Nguyên

2023

02

78 - 85

Bài báo này trình bày phương pháp thiết kế bộ điều khiển trượt PI backstepping dựa vào luật tiếp cận số mũ cho ứng dụng điều khiển hệ thống bồn kép. Bộ điều khiển đề xuất được thiết kế để đảm bảo vị trí mức chất lỏng thực tế bám theo vị trí mong muốn trong thời gian hữu hạn và giảm hiện tượng dao động tần số cao (còn gọi là hiện tượng chattering) quanh mặt trượt. Đây là nhược điểm chính của bộ điều khiển trượt truyền thống. Hiệu quả của bộ điều khiển thiết kế được kiểm chứng trong mô phỏng và so sánh với điều khiển trượt sử dụng điều kiện tích phân, điều khiển thông minh, điều khiển thích nghi mô hình tham chiếu tối ưu mờ dựa vào các luật Lyapunov và điều khiển PID mờ. Các kết quả mô phỏng với MATLAB/Simulink cho thấy rằng phương pháp đề xuất hiệu quả với thời gian tăng đạt 0,0771(s), độ quá điều chỉnh là 0(%), triệt tiêu sai số xác lập, thời gian xác lập là 0,1409(s) và giảm đáng kể hiện tượng chattering.

This article presents a method to design a backstepping PI sliding mode control based on exponential reaching law (BPISMC-ERL) for two_tank interacting system. The proposed controller is designed to ensure that the actual liquid level position follows the desired position in a finite time and to reduce the high frequency oscillation (so called chattering phenomena) around the sliding surface. This is the major drawback of classical sliding mode control. The performance of the designed controller is verified in simulation and compared with sliding mode control using conditional integrators, intelligent controller, Fuzzy-Optimized model reference adaptive control based on Lyapunov rules and Fuzzy-PID controller. Simulation results in MATLAB/Simulink show that the proposed controller is more effective with the rise time achieves 0.0771(s), the percent overshoot is 0(%), the steady state error converges to zero, the settling time is 0.1409(s) and the chattering is eliminated.

Xem toàn văn
  • [1] I. Mukherjee; S. Routroy (2012), Comparing the performance of neural networks developed by using Levenberg-Marquardt and Quasi-Newton with the gradient descent algorithm for modelling a multiple response grinding process,Expert Systems with Applications
  • [2] C.-H. Lin; F.-Y. Hsiao (2020), Proportional-Integral Sliding Mode Control with an Application in the Balance Control of a Two-Wheel Vehicle System,Applied Sciences
  • [3] J. Liu; X. Wang (2012), Advanced sliding mode control for mechanical systems,Book
  • [4] H. U. Suleiman; M. B. Mu’azu; T. A. Zarma; A. T. Salawudeen; S. Thomas; A. A. Galadima (2018), Methods of chattering reduction in sliding mode control: A case study of Ball and Plate system,International Conference on Adaptive Science & Technology
  • [5] P. Leśniewski; A. Bartoszewicz (2021), Reaching Law Based Sliding Mode Control of Sampled Time Systems,Energies
  • [6] L. Xu; J. Du; B. Song; M. Cao (2022), A combined backstepping and fractional-order PID controller to trajectory tracking of mobile robots,Systems Science & Control Engineering
  • [7] Z. A. Khan; L. Khan; S. Ahmad; S. Mumtaz; M. Jafar; Q. Khan (2021), RBF neural network based backstepping terminal sliding mode MPPT control technique for PV system,PLoS ONE
  • [8] X. Zhang; J. Huang; Y. Sun; X. Tong (2018), Hybrid PI and Backstepping Controller Design of The LC-Type Three-phase Inverter,Chinese Automation Congress (CAC)
  • [9] R. S. Naik; A. Adil; A. Veerraju (2020), Sliding mode controller design for interacting and noninteracting two tank system,International Journal of Innovative Science and Research Technology
  • [10] B. A. Reddy; P. V. Krishna (2019), Comparison of second order sliding mode control strategies for coupled tank system,International Journal of Innovative Technology and Exploring Engineering
  • [11] M. Imaduddin; M. A. N. Kamil; S. H. Putra; R. Imawan; A. T. N. Zahra; R. F. Iskandar; N. Fitriyanti (2019), Implementation PID in coupled two tank liquid level control using Ziegler-Nichols and Routh Locus method,Proceedings of the 2nd International Conference on Applied Science, Engineering and Social Sciences
  • [12] K. Pravallika; G. V. Krishna (2020), Fuzzy-PID controller for coupled two tank interacting system,International Journal of Mechanical and Production Engineering Research and Development
  • [13] D. D. Dinakin; P. O. Oluseyi (2021), Fuzzy-Optimized model reference adaptive control of interacting and noninteracting processes based on MIT and Lyapunov rules,Turkish Journal of Engineering
  • [14] S. Gomathyn; M. M. Prabha (2019), Level control for interacting tank system using intelligent controller,International Journal of Current Engineering and Scientific Research
  • [15] S. B. Prusty; S. Seshagiri; U. C. Pati; K. K. Mahapatra (2020), Sliding mode control of coupled tank systems using conditional integrators,IEEE/CAA Journal of Automatica Sinica