Control de seguimiento robusto de cargadores automáticos inciertos por el método Lyapunov implícito y la red neuronal...

Área de la Ciencia:

• Robótica y sistemas de control
• Ingeniería mecánica
• Inteligencia artificial

Sus antecedentes:

• Los cargadores automáticos son críticos para las operaciones del tanque de batalla principal (MBT), gestionando la transferencia y carga de municiones.
• Las oscilaciones de base en los MBT introducen incertidumbres, desafiando la estabilidad del cargador automático y el seguimiento preciso de la trayectoria.
• Las estrategias de control existentes a menudo requieren un conocimiento previo de las oscilaciones o luchan con las inexactitudes del modelo.

Objetivo del estudio:

• Desarrollar una nueva estrategia de control de seguimiento de trayectoria para los cargadores automáticos de MBT.
• Para abordar las incertidumbres de las oscilaciones de base y las inexactitudes del modelo.
• Mejorar la estabilidad y el rendimiento de los sistemas de carga automática.

Principales métodos:

• Implementación del método del par calculado (CTM) para el seguimiento de la trayectoria.
• Desarrollo de una red neuronal escleronómica informada por la mecánica de Lagrange para aproximar la dinámica inversa.
• Diseño de un estabilizador implícito basado en Lyapunov para gestionar las incertidumbres de la oscilación de base.
• Aplicación de la teoría de Lyapunov para demostrar la estabilidad del sistema de circuito cerrado.

Principales resultados:

• La estrategia de control propuesta hace frente eficazmente a las incertidumbres derivadas de las oscilaciones de base.
• Se ha demostrado una precisión superior de seguimiento de trayectoria en comparación con los métodos convencionales.
• Validado a través de extensas simulaciones y experimentos de hardware, confirmando su robustez y eficacia.

Conclusiones:

• La nueva estrategia de control basada en CTM mejora significativamente la estabilidad y el rendimiento del cargador automático del MBT.
• La integración de redes neuronales y la estabilización basada en Lyapunov ofrece una solución robusta para entornos dinámicos.
• Los hallazgos allanan el camino para sistemas automatizados más fiables y precisos en aplicaciones exigentes.