مهندسی مکانیک مدرس

مهندسی مکانیک مدرس

کنترل گسسته- زمان یک سیستم غیرخطی با تلفیق روش‌های مد لغزشی نهایی انتگرالی و کنترل پیش‌بین

نوع مقاله : پژوهشی اصیل

نویسندگان
دانشکده برق و الکترونیک، دانشگاه صنعتی شیراز، شیراز، ایران
چکیده
در این مقاله با استفاده از روش مد لغزشی انتگرالی نهایی (ITSMC) یک کنترل‌کننده پیش‌بین برای بهبود عملکرد حلقه بسته سیستم‌های غیرخطی گسسته- زمان مستوی (affine) ارائه می‌شود. در روش مد لغزشی انتگرالی نهایی با وجود مزیت‌های آن نوسانات نامطلوب موجب کاهش کارآیی و افزایش تلفات سیگنال کنترلی می‌شود. در این مقاله با استفاده از روش کنترل‌کننده پیش‌بین نوسانات در سیستم حلقه بسته به طور چشمگیری کاهش می‌یابد. در حقیقت در روش پیشنهادی برای طراحی مد لغزشی از دو ویژگی انتگرالی و نهایی‌بودن برای کاهش خطا نسبت به سطح لغزش (در فاز دستیابی) و تسریع در روند میل‌کردن به مبدأ (در فاز لغزش) استفاده می‌شود. از دیگر مزیت‌های روش پیشنهادی امکان مواجهه با اثرات زیان‌بار اغتشاش خارجی و عدم قطعیت‌هاست. دراین مقاله نشان داده می‌شود که این اثرات زیان‌بار با استفاده از روش پیش‌بین در مقایسه با استفاده از تابع اشباع در قانون کنترلی روش مد لغزشی، کاهش بیشتری خواهد داشت. در بخش شبیه‌سازی عملکرد روش پیشنهادی در بهبود کیفیت پاسخ سیستم در مقابله با عوامل خارجی و نامعینی‌ها با استفاده از مثال‌های ریاضی و کاربردی نشان داده می‌شود.
کلیدواژه‌ها

موضوعات


عنوان مقاله English

Discrete-Time Control of a Nonlinear System with Integrating the Integral Terminal Sliding Mode and Model Predictive Control

نویسندگان English

M.H. Shafiei
A. Azadian
Department of Electrical & Electronic Engineering, Shiraz University of Technology, Shiraz, Iran
چکیده English

In this paper, a sliding mode predictive control method is proposed for function improvement of affine discrete-time nonlinear systems using integral terminal sliding mode method (ITSMC). The proposed method is based on the integration of terminal integral sliding mode method and model predictive controller which leads to using the advantages of both methods. Indeed, in the proposed method, integral and terminal characteristics of terminal integral sliding mode method are used to design the sliding surface in order to reduce the error (in reaching phase) and to converge to the origin (in sliding phase). Moreover, the chattering phenomenon which usually exists in sliding mode based methods will be decreased using the model predictive controller. The proposed control method has the capability to eliminate the effect of external disturbances and uncertainties. In this paper, it is shown that the model predictive method decreases the chattering phenomenon more than using the saturation function in the control law of the sliding mode method. In addition, using numerical and functional examples, the performance of the proposed method in improving the quality of the system response in the presence of external disturbances and uncertainties is illustrated.

کلیدواژه‌ها English

Model Predictive Control
Terminal Sliding Mode Control
Nonlinear Discrete-Time System
DeCarlo RA, Zak SH, Matthews GP. Variable structure control of nonlinear multivariable systems: a tutorial. Proceedings of the IEEE. 1998;79(3):212-232. [Link] [DOI:10.1109/5.4400]
Shirvani F, Shafiei MH. Robust output regulation via sliding mode control and disturbance observer: application in a forced Van Der Pol chaotic oscillator. Journal of Dynamic Systems, Measurement, and Control. 2017;139(9):091015. [Link] [DOI:10.1115/1.4036235]
Zhou JS, Liu ZY, Pei R. A new nonlinear model predictive control scheme for discrete-time system based on sliding mode control. American Control Conference. Arlington, VA: Crystal Gateway Marriot; 2001. [Link]
Plaza D, De Keyser R, Bonilla J. Model predictive and sliding mode control of a boost converter. International Symposium on Power Electronics, Electrical Drives, Automation and Motion. Ischia, Italy; 2008. [Link] [DOI:10.1109/SPEEDHAM.2008.4581242]
Montaseri G, Yazdanpanah MJ. A model predictive control approach to predict sliding surface. IFAC Proceedings Volumes. 2008;41(2):9894-9898. [Link] [DOI:10.3182/20080706-5-KR-1001.01674]
Raimondo DM, Rubagotti M, Jones CN, Magni L, Ferrara A, Morari M. Multirate sliding mode disturbance compensation for model predictive control. International Journal of Robust Nonlinear Control. 2015;25(16):2984-3003. [Link] [DOI:10.1002/rnc.3244]
Wang Y, Chen W, Tomizuka M, Alsuwaidan BN. Model predictive sliding mode control: for constraint satisfaction and robustness. ASME 2013 Dynamic Systems and Control Conference. Palo Alto, California; 2013. [Link] [DOI:10.1115/DSCC2013-4067]
Steinberger M, Castillo I, Horn M, Fridman L. Model predictive output integral sliding mode control. 14th International Workshop on Variable Structure Systems. Nanjing, China; 2016. [Link] [DOI:10.1109/VSS.2016.7506921]
Xu Q, Li Y. Micro-nanopositioning using model predictive output integral discrete sliding mode control. IEEE Transactions on Industrial Electronics. 2012;59(2):1161-1170. [Link] [DOI:10.1109/TIE.2011.2157287]
Bennatie SE, Tebbani S, Dumur D. Hierarchical control strategy based on robust MPC and integral sliding mode application to a continuous photobioreactor. IFAC-PapersOnLine. 2015;48(23):212-217. [Link] [DOI:10.1016/j.ifacol.2015.11.285]
Morgan J, Ozguner U. A decentralized variable structure control algorithm for robotic manipulators. IEEE Journal on Robotics and Automation. 1985;1(1):57-65. [Link] [DOI:10.1109/JRA.1985.1086998]
Abidi K, Xu JX, She JH. A discrete-time terminal sliding-mode control approach applied to a motion control problem. IEEE Transactions on Industrial Electronics. 2009;56(9):3619-3627. [Link] [DOI:10.1109/TIE.2008.2010203]
Xu Q. Digital integral terminal sliding mode predictive control of piezoelectric-driven motion system. IEEE Transactions on Industrial Electronics. 2016;63(6):3976-3984. [Link] [DOI:10.1109/TIE.2015.2504343]
Sciavicco L, Siciliano B. Modelling and control of robot manipulators. London: Springer-Verlag, 2000. [] [DOI:10.1007/978-1-4471-0449-0]