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 (DoF) 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、潜在的な故障を考慮したアクチュエータ故障修正モデルと、予期せぬ過剰なトルクに関連する問題を軽減するための数学的飽和関数を組み込んだ、関節トルクの新しいモデルを提案します。
アクチュエーターの故障時でも過大なトルクが発生しない設計です。
その後、さまざまなアクチュエータの故障、過剰なトルク、未知のモデリングエラーを許容しながら、システム状態を希望の軌道に沿って厳密に強制する、堅牢なサブシステムベースの適応制御戦略が提案されています。
さらに、最適な SBFC ゲインは、高性能の群れインテリジェンス技術である JAYA アルゴリズム (JA) を調整することによって決定され、アルゴリズム固有のパラメーターを細心の注意を払って調整する必要がなく、代わりにその固有の原理に依存して最適化する能力が際立っています。
特に、この制御フレームワークは均一指数安定性 (UES) を保証します。
基準軌道の精度と追跡時間の向上は、理論的主張の検証とともに、シミュレーション結果の提示を通じて実証されます。

要約(オリジナル)

This paper presents a novel auto-tuning subsystem-based fault-tolerant control (SBFC) system designed for robotic manipulator systems with n degrees of freedom (DoF). It initially proposes a novel model for joint torques, incorporating an actuator fault correction model to account for potential faults and a mathematical saturation function to mitigate issues related to unforeseen excessive torque. This model is designed to prevent the generation of excessive torques even by faulty actuators. Subsequently, a robust subsystem-based adaptive control strategy is proposed to force system states closely along desired trajectories, while tolerating various actuator faults, excessive torques, and unknown modeling errors. Furthermore, optimal SBFC gains are determined by tailoring the JAYA algorithm (JA), a high-performance swarm intelligence technique, standing out for its capacity to optimize without the need for meticulous tuning of algorithm-specific parameters, relying instead on its intrinsic principles. Notably, this control framework ensures uniform exponential stability (UES). The enhancement of accuracy and tracking time for reference trajectories, along with the validation of theoretical assertions, is demonstrated through the presentation of simulation outcomes.

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