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 :  20,022,350
  • Công bố khoa học và công nghệ Việt Nam

Khoa học kỹ thuật và công nghệ

BB

Nguyễn Thị Vân Anh, Đào Quý Thịnh, Nguyen Thi Van Anh(1)

ĐIỀU KHIỂN ỔN ĐỊNH CHO CON LẮC NGƯỢC SỬ DỤNG BỘ ĐIỀU KHIỂN LQR KẾT HỢP LOGIC MỜ TAKAGI-SUGENO

NONLINEAR STABILITY CONTROL OF INVERTED PENDULUM ON A CART USING LQR-BASED T-S FUZZY CONTROL

Journal of Science and Technique

2023

03

77

Ổn định con lắc ngược đẩy là một bài toán điều khiển đầy thách thức và được nghiên cứu rộng rãi trong lĩnh vực hệ thống điều khiển và rô bốt. Nhằm nâng cao chất lượng điều khiển ổn định con lắc ngược, bài báo trình bày một bộ điều khiển mới kết hợp điểm mạnh của hai sách lược điều khiển hiệu quả: Bộ điều chỉnh tuyến tính-bậc hai (LQR) và điều khiển mờ Takagi-Sugeno (T-S). Bộ điều khiển LQR rất hiệu quả trong việc ổn định các hệ thống tuyến tính, nhưng nó gặp phải những hạn chế với các hệ thống phi tuyến tính như con lắc ngược. Mặt khác, điều khiển mờ T-S vượt trội trong việc xử lý các hiện tượng phi tuyến bằng cách xấp xỉ hành vi của hệ thống với các mô hình tuyến tính cục bộ. Bộ điều khiển được đề xuất tận dụng các hệ mờ T-S để xấp xỉ các tính chất phi tuyến tính phức tạp, trong khi đó điều khiển LQR được sử dụng cho từng hệ thống con tuyến tính cục bộ. Hiệu quả của phương pháp kết hợp được chứng minh bằng các kết quả mô phỏng, xem xét cụ thể các tiêu chí như độ ổn định trong điều kiện có nhiễu tác động, sự thay đổi góc ban đầu của con lắc và phân tích so sánh giữa các kịch bản chỉ có điều khiển ổn định và điều khiển đưa con lắc đến vị trí thẳng đứng và ổn định.

The inverted pendulum on a cart is a challenging and widely studied control problem in the fields of control systems and robotics. To address the need for more effective control strategies, this article presents a novel approach that combines the strengths of two powerful control techniques: Linear-Quadratic Regulator (LQR) and Takagi-Sugeno (T-S) fuzzy control. LQR control is well-established for stabilizing linear systems, but it faces limitations with nonlinear systems like the inverted pendulum. On the other hand, T-S fuzzy control excels in handling nonlinearities by approximating the system's behavior with local linear models. Our proposed approach leverages T-S fuzzy systems to approximate complex nonlinearities, while using LQR control for each local linear subsystem. The combined method's efficacy is substantiated by simulation results, specifically considering criteria such as stability under disturbance conditions, variations in the initial angle of the pendulum, and a comparative analysis between stability-only scenarios and those involving both swing-up and stability control.

Xem toàn văn