モデルの予測制御に基づく入力制約を持つモジュール式再構成可能な操作器のイベントトリガー最適制御

科学分野:

• ロボットと制御システム
• 自動化における人工知能
• 先進的な制御理論

背景:

• モジュール式再構成マニピュレータ (MRM) は,適応可能な構造のため,複雑な制御課題を提示します.
• 既存の制御方法は,分散的な調整とモデル不確実性に対する強さで苦労します.
• 投入の制限によって安全性を確保することは,実際のMRMアプリケーションにとって非常に重要です.

研究 の 目的:

• イベントトリガーの最適制御戦略を開発する.
• システムの性能,強度,安全性を向上させるため
• 分散制御とMRMのモデル不正確さの課題に対処する.

主な方法:

• 分散型予測制御 (MPC) のアプローチは,グローバルフレームワークによって調整されるモジュール固有のタスクにMRM制御を分解します.
• ハイパーボリックタンゲント関数は,安全上の危険を防ぐために入力トルクの制約に使用されます.
• アダプティブ・ダイナミック・プログラミング (ADP) は,MPCと統合され,モデリングエラーに対する強度が向上します.
• ハミルトン-ジャコビ-ベルマン (HJB) 方程式を最適制御ソリューションにするために,クリティカルニューラルネットワーク (NN) が利用されます.
• Lyapunovの安定性理論は,軌道の追跡エラーの均一な最終境界性 (UUB) を保証するために適用されます.

主要な成果:

• 提案されたイベントトリガーのMPC方法は,MRMの軌道の追跡エラーを大幅に削減します.
• 効率的で分散された制御戦略によって資源の消費は最小限に抑えられます.
• 制限されたトルク機能が強化され,運転の安全性が向上します.
• ADPとNNの統合はシステムの安定性を向上させました

結論:

• 開発されたイベントトリガーの最適制御方法は,MRMに対する堅牢で効率的な解決策を提供します.
• このアプローチは,複雑なロボットシステムの性能,安全性,適応性を効果的にバランスとします.
• この研究は,モジュラーで再構成可能なロボットプラットフォームの 最先端の制御を進めている.