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Robust Fuzzy Neural Network Sliding-Mode Control for Two-Axis Motion Control System / Lin, Faa-Jeng in IEEE transactions on industrial electronics, Vol. 53 N° 4 (Aout 2006) 

Public ISBD [article]  in IEEE transactions on industrial electronics > Vol. 53 N° 4 (Aout 2006) . - 1209- 1225 p. Titre : Robust Fuzzy Neural Network Sliding-Mode Control for Two-Axis Motion Control System Titre original : Commande Brouillée Robuste de Mode de Glissement de Réseau Neurologique pour le Système de Commande Biaxial de Mouvement Type de document : texte imprimé Auteurs : Lin, Faa-Jeng, Auteur ; Shen, Po-Hung, Auteur Article en page(s) : 1209- 1225 p. Note générale : Génie Electrique Langues : Anglais (eng) Mots-clés : Fuzzy  neural  network  Permanent-magnet  linear  synchronous  motor  Sliding-mode  control  x-Y  table.Réseau  neurologique  brouillé  Moteur  synchrone  linéaire  à  un  aimant  permanent  Commande  de  mode  de  glissement Index. décimale : 621 Ingénierie mécanique en général. Technologie nucléaire. Ingénierie électrique. Machinerie Résumé : A robust fuzzy neural network (RFNN) sliding-mode control based on computed torque control design for a two-axis motion control system is proposed in this paper. The two-axis motion control system is an$x-y$table composed of two permanent-magnet linear synchronous motors. First, a single-axis motion dynamics with the introduction of a lumped uncertainty including cross-coupled interference between the two-axis mechanism is derived. Then, to improve the control performance in reference contours tracking, the RFNN sliding-mode control system is proposed to effectively approximate the equivalent control of the sliding-mode control method. Moreover, the motions at$x$-axis and$y$-axis are controlled separately. Using the proposed control, the motion tracking performance is significantly improved, and robustness to parameter variations, external disturbances, cross-coupled interference, and friction force can be obtained as well. Furthermore, the proposed control algorithms are implemented in a TMS320C32 DSP-based control computer. From the simulated and experimental results due to circle and four leaves reference contours, the dynamic behaviors of the proposed control systems are robust with regard to uncertainties. On propose une commande brouillée robuste de glisser-mode du réseau neurologique (RFNN) basée sur la conception calculée de commande de couple pour un système de commande biaxial de mouvement en cet article. Le système de commande biaxial de mouvement est une table de $x-y$ composée de deux moteurs synchrones linéaires à un aimant permanent. D'abord, une dynamique de mouvement de simple-axe avec l'introduction d'a lumped l'incertitude comprenant l'interférence interconnnectée entre le mécanisme biaxial est dérivée. Puis, on propose améliorer l'exécution de commande dans la référence contourne dépistant, le système de commande de glisser-mode de RFNN de rapprocher efficacement la commande équivalente de la méthode de contrôle de glisser-mode. D'ailleurs, les mouvements à $x$-axis et à $y$-axis sont commandés séparément. En utilisant la commande proposée, l'exécution de cheminement de mouvement est sensiblement améliorée, et la robustesse aux variations de paramètre, aux perturbations externes, à l'interférence interconnnectée, et à la force de frottement peut être aussi bien obtenue. En outre, les algorithmes proposés de commande sont mis en application dans un ordinateur pilote DSP-basé par TMS320C32. Des résultats simulés et expérimentaux dus au cercle et de quatre feuilles mettre en référence les découpes, les comportements dynamiques des systèmes de commande proposés sont robustes en ce qui concerne des incertitudes. DEWEY : 621 ISSN : 0278-0046 En ligne : linfj@mail.ndhu.edu.tw [article] Robust Fuzzy Neural Network Sliding-Mode Control for Two-Axis Motion Control System = Commande Brouillée Robuste de Mode de Glissement de Réseau Neurologique pour le Système de Commande Biaxial de Mouvement [texte imprimé] / Lin, Faa-Jeng, Auteur ; Shen, Po-Hung, Auteur . - 1209- 1225 p. Génie Electrique Langues : Anglais (eng) in IEEE transactions on industrial electronics > Vol. 53 N° 4 (Aout 2006) . - 1209- 1225 p. Mots-clés : Fuzzy  neural  network  Permanent-magnet  linear  synchronous  motor  Sliding-mode  control  x-Y  table.Réseau  neurologique  brouillé  Moteur  synchrone  linéaire  à  un  aimant  permanent  Commande  de  mode  de  glissement Index. décimale : 621 Ingénierie mécanique en général. Technologie nucléaire. Ingénierie électrique. Machinerie Résumé : A robust fuzzy neural network (RFNN) sliding-mode control based on computed torque control design for a two-axis motion control system is proposed in this paper. The two-axis motion control system is an$x-y$table composed of two permanent-magnet linear synchronous motors. First, a single-axis motion dynamics with the introduction of a lumped uncertainty including cross-coupled interference between the two-axis mechanism is derived. Then, to improve the control performance in reference contours tracking, the RFNN sliding-mode control system is proposed to effectively approximate the equivalent control of the sliding-mode control method. Moreover, the motions at$x$-axis and$y$-axis are controlled separately. Using the proposed control, the motion tracking performance is significantly improved, and robustness to parameter variations, external disturbances, cross-coupled interference, and friction force can be obtained as well. Furthermore, the proposed control algorithms are implemented in a TMS320C32 DSP-based control computer. From the simulated and experimental results due to circle and four leaves reference contours, the dynamic behaviors of the proposed control systems are robust with regard to uncertainties. On propose une commande brouillée robuste de glisser-mode du réseau neurologique (RFNN) basée sur la conception calculée de commande de couple pour un système de commande biaxial de mouvement en cet article. Le système de commande biaxial de mouvement est une table de $x-y$ composée de deux moteurs synchrones linéaires à un aimant permanent. D'abord, une dynamique de mouvement de simple-axe avec l'introduction d'a lumped l'incertitude comprenant l'interférence interconnnectée entre le mécanisme biaxial est dérivée. Puis, on propose améliorer l'exécution de commande dans la référence contourne dépistant, le système de commande de glisser-mode de RFNN de rapprocher efficacement la commande équivalente de la méthode de contrôle de glisser-mode. D'ailleurs, les mouvements à $x$-axis et à $y$-axis sont commandés séparément. En utilisant la commande proposée, l'exécution de cheminement de mouvement est sensiblement améliorée, et la robustesse aux variations de paramètre, aux perturbations externes, à l'interférence interconnnectée, et à la force de frottement peut être aussi bien obtenue. En outre, les algorithmes proposés de commande sont mis en application dans un ordinateur pilote DSP-basé par TMS320C32. Des résultats simulés et expérimentaux dus au cercle et de quatre feuilles mettre en référence les découpes, les comportements dynamiques des systèmes de commande proposés sont robustes en ce qui concerne des incertitudes. DEWEY : 621 ISSN : 0278-0046 En ligne : linfj@mail.ndhu.edu.tw