مهندسی مکانیک مدرس

مهندسی مکانیک مدرس

کنترل نیروی فعال ترکیبی مد لغزشی PID فراپیچشی یک ربات اسکلت خارجی پایین‌تنه

نوع مقاله : پژوهشی اصیل

نویسندگان
دانشکده مهندسی مکانیک، دانشگاه شهید بهشتی، تهران، ایران
چکیده
مقابله با اغتشاشات و عدم قطعیت‌های سیستم و همچنین تعقیب مسیرهای مرجع از اساسی‌ترین مسائل در کنترل ربات‌های اسکلت خارجی پایین‌تنه است. از کنترل‌کننده‌های مقاومی که در کنترل ربات‌های اسکلت خارجی می‌توان از آن استفاده کرد، کنترل‌کننده PID مد لغزشی (PIDSMC) است. این کنترل‌کننده با تعریف سطح لغزش کنترل‌کننده مد لغزشی بر مبنای کنترل‌کننده PID حاصل شده و از مهم‌ترین مشکل ات کنترل‌کننده PIDSM وجود پدیده چترینگ است. برای حذف پدیده چترینگ در کنترل‌کننده PIDSM از یک لایه مرزی در اطراف سطح لغزش استفاده می‌شود. در این حالت نه‌تنها پدیده چترینگ به‌طور کامل حدف نمی‌شود بلکه میزان مقاومت کنترل‌کننده نیز کاهش می‌یابد. در این مقاله برای حذف پدیده چترینگ و افزایش مقاومت سیستم از کنترل‌کننده PID مد لغزشی فراپیچشی (STPIDSM) استفاده شده است. در این حالت کنترل‌کننده ذاتاً و بدون تعریف لایه مرزی، پدیده چترینگ را با حفظ مقاومت سیستم کاهش می‌دهد. همچنین به منظور مقابله با اغتشاشات و عدم قطعیت‌های با دامنه نامعلوم سیستم، روش تطبیقی کنترل فعال نیرو به عنوان حلقه اصلاحی ورودی کنترلی با کنترل‌کننده STPIDSM ترکیب شده است. در روش کنترل فعال نیرو، ورودی کنترلی در هر لحظه بر مبنای تخمین ممان اینرسی لینک‌های ربات اصلاح می‌شود. برای دستیابی به حداکثر کارآیی، پارامترهای کنترل‌کننده پیشنهادی به کمک روش بهینه‌سازی جستجوی هارمونی به صورت بهینه تعیین شده‌اند. عملکرد روش کنترلی ارائه‌شده با کنترل‌کننده STPIDSM بهینه مقایسه شده است. نتایج حاصل، بیانگر کاهش سه معیار خطای ITAE، ITASE و IASE برای روش کنترلی پیشنهادی به ترتیب به میزان ۳۹، ۴۸ و ۶۶% نسبت به کنترل‌کننده STPIDSM است.
کلیدواژه‌ها

موضوعات


عنوان مقاله English

Hybrid Active Force Control of Super-Twisting PID Sliding Mode Technique of a Lower Limb Exoskeleton

نویسندگان English

M. Mokhtari
M. Taghizadeh
M. Mazare
School of Mechanical Engineering, Shahid Beheshti University, Tehran, Iran
چکیده English

Reference trajectory tracking and guarding against system disturbances and uncertainties are the important factors in the realm of lower limb exoskeleton robots control. Sliding mode PID is one of the robust controllers, which has a sliding manifold in the form of the PID controller. Chattering is the substantial predicament of the PIDSMC so that boundary layer around the sliding manifold is applied to eliminate the phenomenon. In this step, not only the chattering phenomenon is not eliminated but the robustness of the controller is also mitigated. In this study, supper twisting PID sliding mode controller (STPIDSMC) was used to eradicate the chattering phenomenon and enhancing controller robustness. The STPIDSMC robustness is protected indigenously and without defining the boundary layer, and the chattering phenomenon is reduced. Furthermore, to meet the external disturbances and uncertainties with unlimited amplitude, adaptive active force control method is combined by STPIDSMC as a modifying input control loop. In the active force control approach, the control input is online modified based on the estimation of moment inertia of the robot links. In order to accomplish maximum performance, control parameters were optimized using harmony search algorithm. In the optimal state, the performance of the proposed controller has been compared with PIDSMC and STPIDSMC that revealed the priority of the proposed controller rather than other controllers. The results indicate that the three error criteria, ITAE, ITASE, and IASE experience significant reduction about 39, 48, and 66 percent respectively compared to STPIDSM.

کلیدواژه‌ها English

Exoskeleton
PID Controller
Super-Twisting Sliding Mode Control
Active Force Controller
1- Bogue R. Exoskeletons and robotic prosthetics: a review of recent developments. Industrial Robot. 2009;36(5):421-7. [Link] [DOI:10.1108/01439910910980141]
Mosher RS. Handyman to Hardiman. SAE Technical Papers. 1967;(670088):1-12. [Link] [DOI:10.4271/670088]
Vukobratovic M, Borovac B, Surla D, Stokic D. Biped Locomotion. 1st Edittion. Berlin: Springer-Verlag; 1990. pp. 1-349. [Link] [DOI:10.1007/978-3-642-83006-8_1]
Jezernik S, Colombo G, Kelly T, Frueh H, Morari M. Robotic Orthosis Lokomat: A rehabilitation and research tool. Neuromodulation. 2003;6(2):108-115. [Link] [DOI:10.1046/j.1525-1403.2003.03017.x]
Duschau-Wicke A, Brunsch T, Lünenburger L, Riener R. Adaptive support for patient-cooperative gait rehabilitation with the lokomat. IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems. Nice, France: Acropolis Convention Center; 2008. pp. 2355-2361. [Link] [DOI:10.1109/IROS.2008.4650578]
Kazerooni H, Steger R, Huang L. Hybrid Control of the Berkeley Lower Extremity Exoskeleton (BLEEX). The International Journal of Robotics Research. 2006;25(5-6):561-573. [Link] [DOI:10.1177/0278364906065505]
Siciliano B, Khatib O. Springer handbook of robotics. Berlin Heidelberg: Springer-Verlag; 2008. pp. 773-793. [Link] [DOI:10.1007/978-3-540-30301-5]
Yan T, Cempini M, Oddo CM, Vitiello N. Review of assistive strategies in powered lower-limb orthoses and exoskeletons. Robotics and Autonomous Systems. 2015;64:120-136. [Link] [DOI:10.1016/j.robot.2014.09.032]
Edwards C, Colet EF, Fridman L. Advances in variable structure and sliding mode control. Berlin: Springer; 2006. pp. 50-280. [Link] [DOI:10.1007/11612735]
Sabanovic A, Fridman LM, Spurgeon SK. Variable structure systems: from principles to implementation. Volume 66. 1st Edition. London: The Institution of Engineering and Technology; 2004. pp. 445-456. [Link] [DOI:10.1049/PBCE066E]
Eker I. Sliding mode control with PID sliding surface and experimental application to an electromechanical plant. ISA Transactions. 2006;45(1):109-118. [Link] [DOI:10.1016/S0019-0578(07)60070-6]
Li Y, Xu Q. Adaptive sliding mode control with perturbation estimation and PID sliding surface for motion tracking of a Piezo-Driven micromanipulator. IEEE Transactions on Control Systems Technology. 2010;18(4):798-810. [Link] [DOI:10.1109/TCST.2009.2028878]
Pati A, Singh S, Negi R. Sliding mode controller design using PID sliding surface for half car suspension system. Students Conference on Engineering and Systems (SCES). Allahabad, India; 2014. pp 1-6. [Link] [DOI:10.1109/SCES.2014.6880092]
Bartolini G, Ferrara A, Usai E, Utkin VI. On multi-input chattering-free second-order sliding mode control. IEEE Transactions on Automatic Control. 2000;45(9):1711-1717. [Link] [DOI:10.1109/9.880629]
Mokhtari M, Taghizadeh M, Mazare M. Optimal adaptive high-order super twisting sliding mode control of a lower limb exoskeleton. Modares Mechanical Engineering. 2019;19(3):777-787. [Persian] [Link]
Moreno JA, Osorio M. A Lyapunov approach to second-order sliding mode controllers and observer. 47th IEEE Conference on Decision and Control. Cancun, Mexico; 2008. pp. 2856-2861. [Link] [DOI:10.1109/CDC.2008.4739356]
Zargham F, Mazinan AH. Super-twisting sliding mode control approach with its application to wind turbine systems. Energy Systems. 2019;10(1):211-229. [Link] [DOI:10.1007/s12667-018-0270-3]
Goel A, Swarup A. MIMO uncertain nonlinear system control via adaptive high-order super twisting sliding mode and its application to robotic manipulator. Journal of Control, Automation and Electrical Systems. 2017;28(1):36-49. [Link] [DOI:10.1007/s40313-016-0286-7]
Liang D, Li J, Qu R. Super-twisting algorithm based sliding-mode observer with online parameter estimation for sensorless control of permanent magnet synchronous machine. IEEE Energy Conversion Congress and Exposition (ECCE). Milwaukee, WI, USA; 2016. pp. 3672-3682. [Link] [DOI:10.1109/ECCE.2016.7855479]
Rahmani M, Komijani H, Ghanbari A, Ettefagh MM. Optimal novel super-twisting PID sliding mode control of a MEMS gyroscope based on multi-objective bat algorithm. Microsystem Technologies. 2018;24(6):2835-2846. [Link] [DOI:10.1007/s00542-017-3700-6]
Ferris DP, Gordon KE, Beres-Jones JA, Harkema SJ. Muscle activation during unilateral stepping occurs in the nonstepping limb of humans with clinically complete spinal cord injury. Spinal Cord. 2004;42(1):14-23. [Link] [DOI:10.1038/sj.sc.3101542]
Mailah M. Intelligent active force control of a rigid robot arm using neural network and iterative learning algorithms [Dissertation]. Dundee, Scotland: University of Dundee; 1998. [Link]
Mailah M, Hewit JR, Meeran S. Active force control applied to a rigid robot arm. Jurnal Mekanikal. 1996;2:52-68. [Link]
Hussein SB, Jamaluddin H, Mailah M, Zalzala AMS. A hybrid intelligent active force controller for robot arms using evolutionary neural networks. 20th Congress on Evolutionary Computation. La Jolla, USA; 2000. pp.117-24. [Link]
Hassan MF, Mailah M, Junid R, Alang NA. Vibration suppression of a handheld tool using intelligent active force control (AFC). The World Congress on Engineering; London: 2010. [Link]
Ramli MHM, Patar MNAA, Meon MS, Makhtar AK. Dynamics characterization of a high precision MM3A micro manipulator system. IEEE Colloquium on Humanities, Science and Engineering. Penang, Malaysia; 2011. [Link]
Mohamad M, Mailah M, Muhaimin AH. Vibration control of mechanical suspension system using active force control. 1st International Conference on Natural Resources Engineering and Technology INRET. Kuala Lumpur, Malaysia; 2006. [Link]
Mokhtari M, Taghizadeh M, Mazare M. Optimal robust hybrid active force control of a lower limb exoskeleton. Modares Mechanical Engineering. 2018;18(2):342-350. [Persian] [Link]
Kawamoto H, Sankai Y. Power assist method based on phase sequence and muscle force condition for HAL. Advanced Robotics. 2005;19(7):717-734. [Link] [DOI:10.1163/1568553054455103]
Kyaw PK, Sandar K, Khalid M, Juan W, Li Y, Chen Z. Opportunities in robotic exoskeletons hybrid assistive limb SUIT (MT5009). Robotic Exoskeletons: Becoming Economically Feasible [Internet]. Unknown city: Slide Share; 2013 [Unknown cited]. Available from: https://www.slideshare.net/Funk98/robotic-exoskeletons-becoming-economically-feasible. [Link]
Craig JJ. Introduction to robotics: mechanics and control. Upper Saddle River, NJ, USA: Pearson Prentice Hall; 2005. [Link]
Hasani V, Taghizadeh M, Mazare M. Modeling and position controller design of a servo-hydraulic actuator under variable loads using sliding mode control. Modares Mechanical Engineering. 2017;17(6):295-302. [Persian] [Link]
Moreno JA, Osorio M. Strict Lyapunov functions for the super-twisting algorithm. IEEE Transactions on Automatic Control. 2012;57(4):1035-1040. [Link] [DOI:10.1109/TAC.2012.2186179]
Jahanabadi H, Mailah M, Zain MZM. Active force control of a fluidic muscle system using fuzzy logic. IEEE/ASME International Conference on Advanced Intelligent Mechatronics. Singapore; 2009. [Link] [DOI:10.1109/AIM.2009.5229778]
Ruby M, Botez RM. Trajectory Optimization for vertical navigation using the harmony search algorithm. IFAC-PapersOnLine. 2016;49(17):11-16. [Link] [DOI:10.1016/j.ifacol.2016.09.003]
Chevallereau C, Bessonnet G, Abba G, Aoustin Y. Bipedal robots: modeling, design and walking synthesis. Hoboken: John Wiley; 2009. pp. 140-160. [Link] [DOI:10.1002/9780470611623]