Sterowanie adaptacyjne silnikiem liniowym z neuronowym kompensatorem tarcia strojonym on-line

• Autorzy: Jastrzębski M.

Identyfikatory

DOI

10.12915/pe.2014.06.12

Warianty tytułu

EN

Adaptive control of linear motor with online learning of neural friction compensator

• Języki publikacji: PL

Abstrakty

PL

W artykule przedstawiono sterowanie silnikiem liniowym z magnesami trwałymi w warunkach zmieniającego się tarcia. Do sterowania wykorzystano algorytm wstecznego całkowania z neuronowym kompensatorem tarcia. Do uczenia on-line modelu neuronowego wykorzystano wyznaczaną przez różniczkowe prawa adaptacji poprawkę dla modelowanego tarcia. Symulacje i eksperymenty przeprowadzone na stanowisku rzeczywistym potwierdziły skuteczność pokazanego rozwiązania.

EN

This paper presents a control of linear motor with permanent magnets in various friction conditions. The control algorithm uses backstepping algorithm with neural friction compensator. Correction of modelled friction, calculated by differential adaptive law was used for on-line learning of neural model. Simulations and experiments carried out on a real drive, confirmed the efficiency of the solution.

Słowa kluczowe

PL

silnik liniowy; kompensacja tarcia; sieci neuronowe; sterowanie adaptacyjne

EN

linear motor; friction compensation; neural networks; adaptive control

• Wydawca: Wydawnictwo SIGMA-NOT
• Czasopismo: Przegląd Elektrotechniczny
• Rocznik: 2014
• Tom: R. 90, nr 6
• Strony: 61--66
• Opis fizyczny: Bibliogr. 11 poz., rys., wykr.

Twórcy

autor

Jastrzębski M.

• Politechnika Łódzka, Instytut Automatyki, ul. Stefanowskiego 18/22, 90-924 Łódź

Bibliografia

• [1] Armstrong-Hélouvry B., Dupont P., Canudas de Wit C., A survey of models, analysis tools and compensation methods for the control of machines with friction, Automatica, Journal of IFAC, Volume 30, n.7, pp. 1083-1138, July 1994
• [2] Gao Z., Active disturbance rejection: A paradigm shift in feedback control system design, Proc. IEEE Amer. Control Conf., pp.2399 -2405, 2006
• [3] Armstrong-Hélouvry B., Control of machines with friction, Springer, 1991
• [4] Hutamarn S., Pratumsuwan P., Pongaen W., Adaptive neurofuzzy friction compensator in servo hydraulic system, International Conference on Mechatronics and Automation (ICMA), pp. 2113-2117, Beijing, 2011
• [5] Ohri J., Dewan L., Soni M. K., Fuzzy adaptive dynamic friction compensator for robot, International Journal of Systems Applications, Engineering & Development, n.4, Volume 2, pp. 157-161, 2008
• [6] Han Me Kim, Seong Ik Han, Jong Shik Kim, Precision position control of servo systems using adaptive back-stepping and recurrent fuzzy neural networks, Journal of Mechanical Science and Technology, Volume 23, n.11 , pp 3059-3070, 2009
• [7] Pao V. H., Adaptive Pattern Recognition and Neural Networks, Addison-Wesley, Reading MA 1996
• [8] Jastrzębski M., On-line parameter tuning of discontinuous fuzzy friction compensator in linear drive, ICAT-2013 XXIV International Conference on Information, Communication and Automation Technologies, Sarajewo, 2013
• [9] Jastrzębski M., Wykorzystanie rozmytego modelu siły oporu w adaptacyjnym sterowaniu silnikiem liniowym, Przegląd Elektrotechniczny, 88 (2012), nr 4B, 93-97
• [10] Kabziński J., Fuzzy modeling of disturbance torques/forces in rotational/linear interior permanent magnet synchronous motors, European Conference on Power Electronics and Applications, Dresden, 2005
• [11]Kabziński J., Chaotic mixing with adaptively controlled permanent magnet motor, ISIE 2011, 20th IEEE International Symposium on Industrial Electronics, 2011