Exponential Auto-Tuning Fault-Tolerant Control of N Degrees-of-Freedom Manipulators Subject to Torque Constraints

要約

この論文では、n 自由度のロボット マニピュレータ システム用に設計された新しい自動調整サブシステム ベースのフォールト トレラント制御 (SBFC) システムについて説明します。
まず、発生する可能性のあるさまざまな故障を考慮してアクチュエータ故障モデルを採用し、次にトルク制約に対処するために数学的飽和関数が組み込まれています。
続いて、入力制約、未知のモデリング誤差、および提案されたシステムの主な考慮事項であるアクチュエータの故障が存在する場合でも、システム状態が所望の軌道に厳密に従うように指示する、新しいロバストなサブシステムベースの適応制御方法が提案されます。
これにより、均一な指数関数的な安定性と持続的なパフォーマンスが保証されます。
さらに、SBFC ゲインを調整し、高性能の群インテリジェンス技術である JAYA アルゴリズム (JA) をカスタマイズすることによって、最適な値が特定されます。
理論的な主張は、シミュレーション結果の提示を通じて検証されます。

要約(オリジナル)

This paper presents a novel auto-tuning subsystem-based fault-tolerant control (SBFC) system designed for robot manipulator systems with n degrees of freedom. It first employs an actuator fault model to account for various faults that may occur, and second, a mathematical saturation function is incorporated to address torque constraints. Subsequently, a novel robust subsystem-based adaptive control method is proposed to direct system states to follow desired trajectories closely in the presence of input constraints, unknown modeling errors, and actuator faults, which are primary considerations of the proposed system. This ensures uniform exponential stability and sustained performance. In addition, optimal values are identified by tuning the SBFC gains and customizing the JAYA algorithm (JA), a high-performance swarm intelligence technique. Theoretical assertions are validated through the presentation of simulation outcomes.

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