Разработка адаптивной системы управления балансирующим роботом на основе второго метода Ляпунова с переменным шагом настройки
https://doi.org/10.17587/mau.21.312-320
Аннотация
Ключевые слова
Об авторах
А. И. ГлущенкоРоссия
канд. техн. н., доц., strondutt@mail.ru
Старый Оскол
В. А. Петров
Россия
ассистент,
Старый Оскол
К. А. Ласточкин
Россия
студент,
Старый Оскол
Список литературы
1. Формальский А. М. Управление движением неустойчивых объектов. М.: Физматлит, 2012. 232 с.
2. Li Z., Yang C., Fan L. Advanced control of wheeled inverted pendulum systems. Springer Science & Business Media, 2012.
3. Sung H. C. Balancing Robot Control and Implementation. Master of science thesis. Texas A&M University, 2015. 73 p.
4. Prasad L. B., Tyagi B., Gupta H. O. Optimal control of nonlinear inverted pendulum system using PID controller and LQR: performance analysis without and with disturbance input // International Journal of Automation and Computing. 2014. Vol. 11, № 6. P. 661—670.
5. Chan R. P.M., Stol K. A., Halkyard C. R. Review of modeling and control of two-wheeled robots // Annual Reviews in Control. 2013. Vol. 37, № 1. P. 89—103.
6. Ким Д. П. Теория автоматического управления. Т. 2: Многомерные, нелинейные, оптимальные и адаптивные системы. М.: Физматлит, 2007. 440 с.
7. Бобцов А. А., Никифоров В. О., Пыркин А. А. Методы адаптивного и робастного управления нелинейными объектами в приборостроении. СПб.: НИУ ИТМО, 2013. 277 c.
8. Astrom K. J., Wittenmark B. Adaptive control. Courier Corporation, 2013.
9. Khalil H. K. Nonlinear control. New York: Pearson, 2015. P. 33—45.
10. Павлов Б. В., Соловьев И. Г. Системы прямого адаптивного управления. М.: Наука, 1989. C. 136.
11. Zhang D., Wei B. A review on model reference adaptive control of robotic manipulators // Annual Reviews in Control. 2017. Vol. 43. P. 188—198.
12. Parks P. Liapunov redesign of model reference adaptive control systems // IEEE Transactions on Automatic Control. 1966. Vol. 11. № 3. P. 362—367.
13. Аксенов Г. С., Фомин В. Н. Синтез адаптивных регуляторов на основе метода функции Ляпунова // Автоматика и телемеханика. 1982. № 6. С. 126—137.
14. Calise A. J., Shin Y., Johnson M. D. A Comparison Study of Classical and Neural Network Based Adaptive Control of Wing Rock // AIAA Guidance, Navigation, and Control Conference and Exhibit. 2004. P. 1—17.
15. Singh S. N., Yirn W., Wells W. R. Direct adaptive and neural control of wing-rock motion of slender delta wings // Journal of Guidance, Control, and Dynamics. 1995. Vol. 18, № 1. P. 25—30.
16. Yamamoto Y. NXTway-GS Model-Based Design-Control of self-balancing two-wheeled robot built with LEGO Mindstorms NXT. Cybernet Sys. Co., Ltd, 2008.
17. Глущенко А. И., Петров В. А., Ласточкин К. А. О применении оперативного обучения для нейросетевого регулятора при управлении двухколесным балансирующим роботом // Системы управления и информационные технологии. 2018. № 3(73). С. 27—32.
18. Glushchenko A. I., Petrov V. A., Lastochkin K. A. On Development of Neural Network Controller with Online Training to Control Two-Wheeled Balancing Robot // 2018 International Russian Automation Conference (RusAutoCon). IEEE, 2018. P. 1—6.
19. Zhou K., Doyle J. C., Glover K. Robust and Optimal Control. Prentice Hall, 1996.
Рецензия
Для цитирования:
Глущенко А.И., Петров В.А., Ласточкин К.А. Разработка адаптивной системы управления балансирующим роботом на основе второго метода Ляпунова с переменным шагом настройки. Мехатроника, автоматизация, управление. 2020;21(5):312-320. https://doi.org/10.17587/mau.21.312-320
For citation:
Glushchenko A.I., Petrov V.A., Lastochkin K.A. On Development of Two-Wheeled Balancing Robot Adaptive Control System on Basis of Second Lyapunov Approach with Tunable Step Size. Mekhatronika, Avtomatizatsiya, Upravlenie. 2020;21(5):312-320. (In Russ.) https://doi.org/10.17587/mau.21.312-320