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An adaptive fuzzy sliding mode control under model uncertainties and disturbances: second-order non-linear system
Journal of the Brazilian Society of Mechanical Sciences and Engineering ( IF 1.8 ) Pub Date : 2021-11-12 , DOI: 10.1007/s40430-021-03244-6
Shokoufe Tayyebi 1
Affiliation  

Sliding mode control (SMC) is applied as an efficient strategy in controlling of the non-linear system which has some drawbacks. In this study, an adaptive non-linear SMC approach is employed in perturbed systems with disturbance in order to investigate several significant problems for sliding mode control and proposed solutions. For this aim, firstly, the adaptive gain parameter is obtained which leads to the reduction of overshoot of the manipulated variables and the proper control response. Secondly, a new parameter based on an estimation error is utilized in order to reject the improper effects of model uncertainties and disturbances. Thirdly, a new part is added to the control action, and the corresponding weight is obtained in order to overcome the chattering effect. The tuning parameters of the proposed control approach are developed based on artificial intelligence technique (i.e., fuzzy logic) in order to adapt to various conditions by varying during the system control process. The Lyapunov theory is utilized to demonstrate the stability of the designed controller. In order to test the effectiveness of the proposed controller, the underwater vehicle system is applied that has a second-order non-linear model with a single input–single output. The new control strategy is compared with three different SMC techniques. The results confirm that the efficiency of proposed scheme in terms of disturbance rejection capability, the proper control action response with reduced chattering effect in comparison with other SMC methods which presented in this paper.



中文翻译:

模型不确定性和扰动下的自适应模糊滑模控制:二阶非线性系统

滑模控制 (SMC) 被用作控制非线性系统的有效策略,该系统具有一些缺点。在这项研究中,在有扰动的扰动系统中采用了一种自适应非线性 SMC 方法,以研究滑模控制的几个重要问题和提出的解决方案。为此,首先,获得自适应增益参数,这导致操纵变量过冲的减少和适当的控制响应。其次,利用基于估计误差的新参数来拒绝模型不确定性和干扰的不当影响。第三,在控制动作中增加了一个新的部分,并获得了相应的权重,以克服颤振效应。所提出的控制方法的调整参数是基于人工智能技术(即模糊逻辑)开发的,以便通过在系统控制过程中变化来适应各种条件。利用李雅普诺夫理论来证明所设计控制器的稳定性。为了测试所提出的控制器的有效性,应用了具有单输入单输出的二阶非线性模型的水下航行器系统。新的控制策略与三种不同的 SMC 技术进行了比较。结果证实,与本文提出的其他 SMC 方法相比,所提出的方案在抗扰能力、适当的控制动作响应以及减少的颤振效应方面的效率。模糊逻辑)以便在系统控制过程中通过变化来适应各种条件。利用李雅普诺夫理论来证明所设计控制器的稳定性。为了测试所提出的控制器的有效性,应用了具有单输入单输出的二阶非线性模型的水下航行器系统。新的控制策略与三种不同的 SMC 技术进行了比较。结果证实,与本文提出的其他 SMC 方法相比,所提出的方案在抗扰能力、适当的控制动作响应以及减少的颤振效应方面的效率。模糊逻辑)以便在系统控制过程中通过变化来适应各种条件。利用李雅普诺夫理论来证明所设计控制器的稳定性。为了测试所提出的控制器的有效性,应用了具有单输入单输出的二阶非线性模型的水下航行器系统。新的控制策略与三种不同的 SMC 技术进行了比较。结果证实,与本文提出的其他 SMC 方法相比,所提出的方案在抗扰能力、适当的控制动作响应以及减少的颤振效应方面的效率。为了测试所提出的控制器的有效性,应用了具有单输入单输出的二阶非线性模型的水下航行器系统。新的控制策略与三种不同的 SMC 技术进行了比较。结果证实,与本文提出的其他 SMC 方法相比,所提出的方案在抗扰能力、适当的控制动作响应以及减少的颤振效应方面的效率。为了测试所提出的控制器的有效性,应用了具有单输入单输出的二阶非线性模型的水下航行器系统。新的控制策略与三种不同的 SMC 技术进行了比较。结果证实,与本文提出的其他 SMC 方法相比,所提出的方案在抗扰能力、适当的控制动作响应以及减少的颤振效应方面的效率。

更新日期:2021-11-12
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