Development of an Adaptive Sliding Mode Controller using Neural Networks for Trajectory Tracking of a Cylindrical Manipulator

要約

円筒形マニピュレータは、産業オートメーション、特に将来の重要なトレンドを表す 3D プリンティングなどの新興技術で広く使用されています。
ただし、システムの不確実性を伴う非線形モデルの軌道を制御することは依然として重要な課題であり、多くの場合、精度と信頼性の低下につながります。
これに対処するために、この研究では、ニューラル ネットワーク (NN) と統合された適応スライディング モード コントローラー (ASMC) を開発し、円筒形マニピュレーターの軌道追跡を改善しました。
ASMC は、スライディング モード制御の堅牢性とニューラル ネットワークの適応性を活用して、不確実性と動的変動を効果的に処理します。
シミュレーション結果は、提案された ASMC-NN が高い軌道追跡精度、高速応答時間、および強化された信頼性を実現し、3D プリンティングおよびそれ以降のアプリケーションにとって有望なソリューションとなることを検証しています。

要約(オリジナル)

Cylindrical manipulators are extensively used in industrial automation, especially in emerging technologies like 3D printing, which represents a significant future trend. However, controlling the trajectory of nonlinear models with system uncertainties remains a critical challenge, often leading to reduced accuracy and reliability. To address this, the study develops an Adaptive Sliding Mode Controller (ASMC) integrated with Neural Networks (NNs) to improve trajectory tracking for cylindrical manipulators. The ASMC leverages the robustness of sliding mode control and the adaptability of neural networks to handle uncertainties and dynamic variations effectively. Simulation results validate that the proposed ASMC-NN achieves high trajectory tracking accuracy, fast response time, and enhanced reliability, making it a promising solution for applications in 3D printing and beyond.

arxiv情報

提供元, 利用サービス

arxiv.jp, Google