مهندسی مکانیک مدرس

مهندسی مکانیک مدرس

مدل پیشگوی برخط حداقل مربعات متحرک برای سیستم تعلیق دو درجه آزادی خودرو با استفاده از کنترل‌کننده فازی تطبیقی بهینه

نویسندگان
دانشگاه صنعتی سیرجان
چکیده
در این مقاله، روش درون‌یابی حداقل مربعات متحرک برای تقریب پارامترهای کنترل‌کننده فازی تطبیقی در یک سیستم تعلیق دو درجه آزادی با پارامتر متغیر جرم بدنه پیشنهاد شده است. در طراحی روش کنترلی پیشنهادی، دو سیستم فازی که هر کدام دو ورودی و یک خروجی به همراه بیست و پنج قانون اگر-آنگاه فازی می‌باشد، در نظر گرفته شده است. با استفاده از پنج تابع عضویت گاووسی برای هر ورودی، فازی‌ساز منفرد، موتور استنتاج حاصلضرب و غیر‌فازی‌ساز میانگین مراکز، سیستم‌های فازی طراحی شده‌اند. سیستم‌های فازی ساخته شده با قوانین انطباق ترکیب می‌شوند. برای این منظور، تئوری لیاپانوف برای پایداری قوانین انطباق اعمال شده است. برای بدست آوردن پارامترهای بهینه‌ی کنترل‌کننده، الگوریتم بهینه‌سازی جستجوی گرانشی بکار برده شده است. در این الگوریتم مجموع وزن‌دار دو هدف جابجایی نسبی بین جرم فنر‌بندی شده و تایر و همچنین شتاب بدنه به عنوان تابع هدف مورد استفاده قرار گرفته است. از آنجا که انتخاب ضرایب مناسب کنترل‌کننده حائز اهمیت است و همچنین هنگامی که پارامتر سیستم تغییر پیدا کند، ضرایب بهینه کنترل‌کننده نیز تغییر میابند. برای حل این مشکل، مدل پیشگوی حداقل مربعات متحرک پیشنهاد شده است که نوعی روش درون‌یابی بر اساس شعاع همسایگی، تابع پایه و تابع وزن برای نقاط مورد نظر مسأله است. در نهایت مدل برخط حاصل، بر سیستم تعلیق دو درجه آزادی اعمال شده و نتایج با سیستم‌های بهینه بدون تقریبگر مقایسه شده است.
کلیدواژه‌ها

عنوان مقاله English

Moving least square online predictive model for two degrees of freedom suspension system using optimal adaptive fuzzy controller

نویسندگان English

Mohammad Javan Bakht
Mohammad Javad Mahmoodabadi
Sirjan University of Technology
چکیده English

The Moving Least Square (MLS) interpolation method is proposed for approximation of adaptive fuzzy controller parameters for two degrees of freedom suspension system and each one has two inputs, one output with twenty-five linguistic fuzzy IF-THEN rules. Fuzzy systems are designed by using five Gaussian membership functions for each input, product inference engine, singleton fuzzifier and center average defuzzifier. The constructed fuzzy systems is composed with adaptation rules. For this purpose, Lyapunove approach is implemented for stability of the adaptation rules. The Gravity Search Algorithm (GSA) is implemented for achieve the optimum controller parameters. The relative displacement between sprung mass and tire and the body acceleration are two objective functions used in the optimization algorithm. Since, choose the suitable controller coefficients are important and when the parameter of the system change, Optimum coefficients of the controller will also change. In order to solve this obstacle, the MLS predictive model is purposed that is interpolation method based on a radius of the neighborhood, a basis function and a weight function for points of interest. Finally online model is implemented on the two degrees of freedom suspension system and results compared with the offline optimal systems.

کلیدواژه‌ها English

Predictive Model
Moving Least Square
Optimal Adaptive Fuzzy Controller
Gravity Search Algorithm
Two Degrees Of Freedom Suspension System
[1] M. Griffin, K. Parsons, E. Whitham, Vibration and comfort IV, Application of Experimental Results, Ergonomics, Vol. 25, No. 8, pp. 721-739, 1982.
[2] S. Rakheja, Computer-Aided Dynamic Analysis and Optimal Design of Suspension Systems for Off-Road Tractors, Ph.D. Thesis. Concordia University, Canada, 1985.
[3] P. Barak, Magic numbers in design of suspensions for passenger cars, SAE Technical Paper, No. 911921, 1991
[4] M. Bouazara, Etude Et Anaslyse De La Suspension Active Et Semi-Active Des Vehicules Routters, Ph.D. Thesis, University Laval, Canada, 1997.
[5] M. V. C. Rao, V. Prahlad, A tunable fuzzy logic controller for vehicle active suspension system, Fuzzy Sets and Systems, Vol. 85, No. 1, pp. 11-21, 1997.
[6] J. Cao, P. Li, H. Liu, An interval fuzzy controller for vehicle active suspension systems, Intelligent Transportation Systems, Vol. 11, No. 4, pp. 885-895, 2010.
[7] N. Nariman-Zadeh, M. Salehpour, A. Jamali, E. Haghgoo, Pareto optimization of a five-degree of freedom vehicle vibration model using a multi-objective uniform-diversity genetic algorithm (MUGA), Engineering Applications of Artificial Intelligence, Vol. 23, No. 4, pp. 543-551, 2010.
[8] N. Changizi, M. Rouhani, Comparing PID and fuzzy logic control a quartercar suspension systems, The Journal of Mathematics and Computer Science, Vol. 2, No. 3, pp. 559-564, 2011.
[9] A. Jamali, M. Salehpour, N. Nariman-Zadeh, Robust Pareto active suspension design for vehicle vibration model with probabilistic uncertain parameters, Multibody System Dynamics, Vol. 30, No. 3, pp. 265-285, 2013.
[10] A. Shehata, H. Metered, W. A. H. Oraby, Vibration control of active vehicle suspension system using fuzzy logic controller, Vibration Engineering and Technology of Machinery, pp. 389-399, Springer, Cham, 2015.
[11] M. Maeda, S. Murakami, A self-tuning fuzzy controller, Fuzzy Sets and Systems, Vol. 51, No. 1 pp. 29-40, 1992
[12] W. Z. Qiao, W. P. Zhung, T. H. Heng, AS rule self-regulating fuzzy controller, Fuzzy Sets and Systems, Vol. 47, No. 1, pp. 13-21, 1992.
[13] S. J. Huang, H. Y. Chen, Adaptive sliding controller with self-tuning fuzzy compensation for vehicle suspension control, Mechatronics, Vol. 16, No. 10, pp. 607-622, 2006.
[14] J. Cao, H. Liu, P. Li, H. Liu, H. Brown, An interval type-2 fuzzy logic controller for quarter-vehicle active suspensions, Proceedings of the Institution of Mechanical Engineers, Part D: Journal of Automobile Engineering, Vol. 222, No. 8, pp. 1361-1373, 2008.
[15] A. A. Aldair, W. Wang, FPGA based adaptive neuro fuzzy inference controller for full vehicle nonlinear active suspension systems, International Journal of Artificial Intelligence & Applications, Vol. 1, No. 4, pp. 1-15, 2010.
[16] M. Soleymani, M. Montazeri-Gh, R Amiryan, Adaptive fuzzy controller for vehicle active suspension system based on traffic conditions, Scientia Iranica, Vol. 19, No. 3, pp. 443-45, 2012.
[17] H. Li, J. Yu, C. Hilton, H. Liu, Adaptive sliding-mode control for nonlinear active suspension vehicle systems using T–S fuzzy approach, Industrial Electronics, IEEE Transactions on, Vol. 60, No. 8, pp. 3328-3338, 2013.
[18] D. K. Shin, S. B. Choi, Design of a new adaptive fuzzy controller and its application to vibration control of a vehicle seat installed with an MR damper, Smart Materials and Structures, Vol. 24, No. 8, pp. 085012, 2015.
[19] A. Karami-Mollaee, Design of dynamic sliding mode controller for active suspension system, Modares Mechanical Engineering, Vol. 16, No. 2, pp. 51-58, 2016. (in Persian فارسی(
[20] M. Baghaeian, A. A. Akbari, Improvement of vehicle stability by H-Infinity adaptive fuzzy controller: A new VGS model, Modares Mechanical Engineering, Vol. 16, No. 9, pp. 37-46, 2016. (in Persian (فارسی
[21] C. W. Park, Y. W. Cho, T. S model based indirect adaptive fuzzy control using online parameter estimation, IEEE Transactions on Systems, Man, and Cybernetics, Part B (Cybernetics), Vol. 34, No. 6, pp. 2293-2302, 2004.
[22] E. Kayacan, E. Kayacan, H. Ramon, W. Saeys, Adaptive neuro-fuzzy control of a spherical rolling robot using sliding-mode-control-theory-based online learning algorithm, IEEE Transactions on Cybernetics, Vol. 43, No. 1, pp. 170-179, 2013.
[23] M. J. Mahmoodabadi, S. Momennejad, A. Bagheri, Online optimal decoupled sliding mode control based on moving least squares and particle swarm optimization, Information Sciences, Vol. 268, No. 1, pp. 342-356, 2014.
[24] M. J. Mahmoodabadi, M. Bisheban, An online optimal linear state feedback controller based on MLS approximations and a novel straightforward PSO algorithm, Transactions of the Institute of Measurement and Control, Vol. 36, No. 8, pp. 1132-114, 2014.
[25] M. Rahmani, A. Ghanbari, M. M. Ettefagh, A novel adaptive neural network integral sliding-mode control of a biped robot using bat algorithm, Journal of Vibration and Control, Vol. 24, No. 14, pp. 1-16, 2018.
[26] L. X. Wang, A course in fuzzy systems and control, Prentice-Hall International, Inc. ISBN: 0-13-593005-7, 1997.
[27] M. J. Mahmoodabadi, S. M. Mortazavi Yazdi, Multi-objective genetic optimization of vehicle suspension models, Lambert Academic Publishing ISBN-13: 978-3659927126, 2016.
[28] E. Rashedi, H. Nezamabadi-Pour, S. Saryazdi, GSA: A gravitational search algorithm, Information Sciences, Vol. 179, No. 13, pp. 2232-2248, 2009.