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J-GLOBAL ID：202102233069789245   整理番号：21A0633673

アクチュエータデッドゾーンを持つFFSGRのためのSMCと機械学習を用いたロバストな適応軌道追跡アルゴリズム【JST・京大機械翻訳】

A Robust Adaptive Trajectory Tracking Algorithm Using SMC and Machine Learning for FFSGRs with Actuator Dead Zones

著者 (10件)： Jia Lin (College of Electrical and Information Engineering, Hunan University, Changsha 410082, China) ,  Jia Lin (National Engineering Laboratory for Robot Visual Perception and Control, Hunan University, Changsha 410082, China) ,  Wang Yaonan (College of Electrical and Information Engineering, Hunan University, Changsha 410082, China) ,  Wang Yaonan (National Engineering Laboratory for Robot Visual Perception and Control, Hunan University, Changsha 410082, China) ,  Zhang Changfan (College of Electrical and Information Engineering, Hunan University of Technology, Zhuzhou 421000, China) ,  Zhao Kaihui (College of Electrical and Information Engineering, Hunan University of Technology, Zhuzhou 421000, China) ,  Liu Li (College of Electrical and Information Engineering, Hunan University, Changsha 410082, China) ,  Liu Li (National Engineering Laboratory for Robot Visual Perception and Control, Hunan University, Changsha 410082, China) ,  Nguyen Xuan Quynh (College of Electrical and Information Engineering, Hunan University, Changsha 410082, China) ,  Nguyen Xuan Quynh (Faculty of Electrical Engineering Technology, Hanoi University of Industry, Hanoi 100000, Vietnam)
資料名： Applied Sciences (Web)  (Applied Sciences (Web))
巻： 9  号： 18  ページ： 3837  発行年： 2019年 
JST資料番号： U7135A  ISSN： 2076-3417  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： スイス (CHE)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 自由形状表面研削ロボット(FFSGRs)のアクチュエータデッドゾーンは研削工程で非常に一般的であり,工作物の研削品質に大きな影響を与える。本論文では,非対称アクチュエータデッドゾーンを有するFFSGRのための改良軌道追跡アルゴリズムを,摩擦力,モデル不確実性,および外部擾乱を考慮して提案した。提示した制御アルゴリズムは,機械学習とスライディングモード制御(SMC)法に基づいた。制御補償器は,アクチュエータデッドゾーンを推定するためにニューラルネットワークを使用し,その効果を除去する。ロバストSMC補償器は,モデル不確実性,近似誤差,および摩擦力の環境下で,システム安定性とロバスト性を保証するために補助制御装置として作用した。閉ループシステムの安定性と追跡誤差の漸近収束をLyapunov理論を用いて評価した。シミュレーション結果は,デッドゾーン非線形性を正確に推定することができ,アクチュエータデッドゾーンの影響を除去するので,この方法で満足な軌道追跡性能を得ることができることを示した。システムの収束時間は1.1から0.8sに減少し,最大定常状態誤差は0.06から0.015radに減少した。研削実験では,継手定常状態誤差は21%減少し,提案した制御法の実現可能性と有効性を証明した。Copyright 2021 The Author(s) All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： シミュレーション ,  ロボット ,  研削 ,  ニューラルネットワーク ,  非対称性 ,  近似法 ,  制御方式 ,  補償装置 ,  閉ループ系 ,  摩擦力 ,  *ロバスト性 ,  *機械学習
準シソーラス用語： *軌道追跡 ,  Lyapunov理論 ,  *追跡アルゴリズム , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： 自由曲面研削ロボット(FFSGR) ,  デッドゾーン ,  機械学習 ,  スライディングモード制御(SMC) ,  軌道追跡

分類 (2件)： ロボットの運動・制御  (IC04012J) ,  ロボットの設計・製造・構造要素  (IC04013A)

引用文献 (41件)：

• Li, W.L.; Xie, H.; Zhang, G.; Yan, S.J.; Yin, Z.P. 3-D Shape Matching of a Blade Surface in Robotic Grinding Applications. IEEE/ASME Trans. Mechatron. 2016, 21, 2294-2306.
• Ng, W.X.; Chan, H.K.; Teo, W.K. Programming a robot for conformance grinding of complex shapes by capturing the tacit knowledge of a skilled operator. IEEE Trans. Autom. Sci. Eng. 2017, 14, 1020-1030.
• Jia, L.; Wang, Y.N.; Zhang, H.; Liu, L. Machine Learning-based Robust Adaptive Control for FFSGR with Actuator Dead zone. In Proceedings of the 13th World Congress on Intelligent Control and Automation (WCICA), Changsha, China, 4-8 July 2018; IEEE: Washington, DC, USA, 2018; pp. 1349-1352.
• Hamelin, P.; Bigras, P.; Beaudry, J. Multiobjective optimization of an observer-based controller: Theory and experiments on an underwater grinding robot. IEEE Trans. Control Syst. Technol. 2014, 22, 1875-1882.
• Li, W.L.; Xie, H.; Zhang, G. Hand-Eye Calibration in Visually-Guided Robot Grinding. IEEE Trans. Cybern. 2016, 46, 2634-2642.

タイトルに関連する用語 (8件)： アクチュエータ ,  デッドゾーン ,  SMC ,  機械学習 ,  ロバスト ,  適応 ,  軌道追跡 ,  アルゴリズム