2 / 16
and post-accident cleaning-up can be considered such problems. However, the
control of these manipulation systems becomes complicated due to sophisticated
and nonlinear structure dynamics, which cannot be fully described.That the control
rules are independent from a mathematical model of an object is the advantage of
using the fuzzy logic for solving these problems. Nevertheless, as the complexity of
the object dynamics grows, the number of such rules increases significantly. In this
context, a new approach has recently been developed. It is based on the sliding mode
application, which in its turn is generated by a fuzzy controller. The study of this
approach seems important for controlling the manipulator with a significant dynamic
unit interaction. The paper describes an adaptive control method using a sliding mode
based on the fuzzy approach. The method enables the system to withstand external
disturbances. Its implementation does not require awareness of the system dynamic
model.
Keywords
:
adaptive control, fuzzy control, sliding mode, nonlinear systems.
Большая часть методов управления нелинейными системами пред-
полагает достаточно точное описание объекта управления. В послед-
нее время разрабатываются методы, позволяющие управлять нели-
нейными системами с неполным математическим описанием. Хорошо
известный подход к управлению с помощью скользящих режимов
является одним из методов, позволяющих управлять нелинейными
системами с неопределенностью [1, 2]. Недостатком традиционных
скользящих режимов является появление “дребезга” в цепи входного
сигнала в тех случаях, когда область неопределенности недостаточно
мала. Высокочастотная составляющая сигнала, возникающая за счет
переключений в окрестности поверхности скольжения, может повре-
дить систему управления двигателями и даже привести к неустойчи-
вости всей системы.
Управление с использованием методов нечеткой логики является
альтернативным подходом, также позволяющим обойтись без точного
знания математической модели управляемого объекта и справляться с
внешними возмущениями [3, 4]. Однако методы нечеткого управления
пока не позволяют на систематической основе формировать продук-
ционные правила, обеспечивающие устойчивость замкнутой системы
управления.
Для того чтобы сочетать преимущества каждого из перечислен-
ных методов, т.е. скользящих режимов и нечеткой логики, разрабаты-
ваются новые методы, комбинирующие тем или иным способом эти
подходы [5, 6]. Их основная тенденция — справиться с неопределенно-
стью математической модели и, по возможности, устранить “дребезг”
переключений. Один из таких гибридных методов управления полу-
чил название “Адаптивное нечеткое скользящее управление” (Adaptive
Fuzzy Sliding-mode Control (AFSMC). Этот метод показывает хорошие
результаты в применении к системам с высоким уровнем неопреде-
ленности [7, 8]. Метод предусматривает систематическое формиро-
вание нечетких продукционных правил и при выполнении определен-
ISSN 0236-3933. Вестник МГТУ им. Н.Э. Баумана. Сер. “Приборостроение”. 2015. № 6 31