Thông tin chung:

Ngày nhận bài: 18/05/2018
Ngày nhận bài sửa: 31/07/2018

Ngày duyệt đăng: 29/10/2018

Title:

Performance evaluation of the Quasi-Newton algorithm in adaptive sliding mode control using radial basis function neural networks

Từ khóa:

Điều khiển trượt thích nghi, giải thuật Quasi-Newton, huấn luyện trực tuyến, mạng nơ-ron RBF, robot di động đa hướng

Keywords:

Adaptive sliding mode control, Omni-directional mobile robot, online training, Quasi-Newton algorithm, radial basis function neural networks

ABSTRACT

This paper is aimed to evaluate the performance of the Quasi-Newton in online training of an adaptive sliding mode control using radial basis function neural networks. The controller is applied in trajectory tracking of an Omni-directional mobile robot. The sliding mode control plays a role of tracking the trajectories of the robot reaching the references. The radial basis function neural networks are used to estimate nonlinear functions in the sliding mode control law which is calculated based on the Lyapunov stability theory adapting to control conditions. The simulation results in MATLAB/SIMULINK show that the Quasi-Newton algorithm applying in the proposed controller is positive effect; the responses of the robot converge to references without steady-state error; the overshoot is only 0.442 (%), and the mean square error approximates 3.48 x 10^-4.

TÓM TẮT

Bài báo này nhằm đánh giá hiệu quả của giải thuật Quasi-Newton trong huấn luyện trực tuyến bộ điều khiển trượt thích nghi sử dụng mạng nơ-ron RBF (radial basis function). Giải thuật này được ứng dụng trong điều khiển bám quỹ đạo robot di động đa hướng. Bộ điều khiển trượt đóng vai trò điều khiển robot bám quỹ đạo tham khảo. Mạng nơ-ron RBF được sử dụng để ước lượng các hàm phi tuyến trong luật điều khiển trượt, được tính toán dựa trên lý thuyết ổn định Lyapunov thích nghi với các điều kiện thực tế. Kết quả mô phỏng với MATLAB/SIMULINK cho thấy giải thuật Quasi-Newton áp dụng trong bộ điều khiển đề xuất đạt hiệu quả tốt; sai số xác lập của các đáp ứng bị triệt tiêu; độ vọt lố đạt 0.442 (%) và sai số trung bình bình phương xấp xỉ 3.48 x 10^-4.

Trích dẫn: Phạm Thanh Tùng, Nguyễn Đình Tứ, Lê Thị Kiều Mai, Nguyễn Hứa Duy Khang, Đồng Văn Hướng và Nguyễn Chí Ngôn, 2018. Đánh giá hiệu quả của giải thuật Quasi-Newton trong điều khiển trượt thích nghi sử dụng mạng nơ-ron RBF. Tạp chí Khoa học Trường Đại học Cần Thơ. 54(7A): 27-34.