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Robust Neural-Fuzzy-Network Control for Robot Manipulator Including Actuator Dynamics / Rong-Jong Wai 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) . - 1328- 1349 p. Titre : Robust Neural-Fuzzy-Network Control for Robot Manipulator Including Actuator Dynamics Titre original : Commande Robuste de Neural-Brouillé-Réseau pour le Manipulateur de Robot Comprenant la Dynamique de Déclencheur Type de document : texte imprimé Auteurs : Rong-Jong Wai, Auteur ; Chen, Po-Chen, Auteur Article en page(s) : 1328- 1349 p. Note générale : Génie Electrique Langues : Anglais (eng) Mots-clés : Adaptive  tuning  algorithm  DC  servo  motors  Lyapunov  stability  theorem  Neural  fuzzy  network  Robot  manipulator.Algorithme  de  accord  adaptatif  Moteurs  servo  DC  Théorème  de  stabilité  de  lyapunov  Réseau  brouillé  neural  Manipulateur  de  robot. Index. décimale : 621 Ingénierie mécanique en général. Technologie nucléaire. Ingénierie électrique. Machinerie Résumé : This paper addresses the design and analysis of an intelligent control system for an$n$-link robot manipulator to achieve the high-precision position tracking. According to the concepts of mechanical geometry and motion dynamics, the dynamic model of an$n$-link robot manipulator including actuator dynamics is introduced initially. However, it is difficult to design a suitable model-based control scheme due to the uncertainties in practical applications, such as friction forces, external disturbances, and parameter variations. In order to deal with the mentioned difficulties, a robust neural-fuzzy-network control (RNFNC) system is investigated to the joint position control of an$n$-link robot manipulator for periodic motion. In this control scheme, a four-layer neural fuzzy network (NFN) is utilized for the major control role, and the adaptive tuning laws of network parameters are derived in the sense of a projection algorithm and the Lyapunov stability theorem to ensure network convergence as well as stable control performance. The merits of this model-free control scheme are that not only can the stable position tracking performance be guaranteed but also no prior system information and auxiliary control design are required in the control process. In addition, numerical simulations and experimental results of a two-link robot manipulator actuated by dc servo motors are provided to verify the effectiveness and robustness of the proposed RNFNC methodology. Cet article adresse la conception et l'analyse d'un système de commande intelligent pour que le manipulateur de robot d'an$n$-link réalise le cheminement à haute précision de position. Selon les concepts de la dynamique mécanique de la géométrie et de mouvement, le modèle dynamique du manipulateur de robot d'an$n$-link comprenant la dynamique de déclencheur est présenté au commencement. Cependant, il est difficile de concevoir un arrangement modèle-basé approprié de commande dû aux incertitudes dans des applications pratiques, telles que des forces de frottement, des perturbations externes, et des variations de paramètre. Afin de traiter les difficultés mentionnées, un système robuste de la commande de neural-brouillé-réseau (RNFNC) est étudié à la commande de position commune du manipulateur de robot d'an$n$-link pour le mouvement périodique. Dans cet arrangement de commande, un réseau brouillé neural four-layer (NFN) est utilisé pour le rôle principal de commande, et les lois de accord adaptatives des paramètres de réseau sont dérivés dans le sens d'un algorithme de projection et du théorème de stabilité de Lyapunov d'assurer la convergence de réseau aussi bien que l'exécution stable de commande. Les mérites de cet arrangement modèle-libre de commande sont qui mettent en boîte non seulement l'exécution de cheminement de position stable soient garantis mais également l'aucune information préalable de système et conception auxiliaire de commande ne sont exigées dans le procédé de commande. En outre, des simulations numériques et les résultats expérimentaux d'un manipulateur de robot de deux-lien actionné par les moteurs servo de C.C sont fournis pour vérifier l'efficacité et la robustesse de la méthodologie proposée de RNFNC. DEWEY : 621 ISSN : 0278-0046 En ligne : rjwai@saturn.yzu.edu.tw, imbola@hotmail.com [article] Robust Neural-Fuzzy-Network Control for Robot Manipulator Including Actuator Dynamics = Commande Robuste de Neural-Brouillé-Réseau pour le Manipulateur de Robot Comprenant la Dynamique de Déclencheur [texte imprimé] / Rong-Jong Wai, Auteur ; Chen, Po-Chen, Auteur . - 1328- 1349 p. Génie Electrique Langues : Anglais (eng) in IEEE transactions on industrial electronics > Vol. 53 N° 4 (Aout 2006) . - 1328- 1349 p. Mots-clés : Adaptive  tuning  algorithm  DC  servo  motors  Lyapunov  stability  theorem  Neural  fuzzy  network  Robot  manipulator.Algorithme  de  accord  adaptatif  Moteurs  servo  DC  Théorème  de  stabilité  de  lyapunov  Réseau  brouillé  neural  Manipulateur  de  robot. Index. décimale : 621 Ingénierie mécanique en général. Technologie nucléaire. Ingénierie électrique. Machinerie Résumé : This paper addresses the design and analysis of an intelligent control system for an$n$-link robot manipulator to achieve the high-precision position tracking. According to the concepts of mechanical geometry and motion dynamics, the dynamic model of an$n$-link robot manipulator including actuator dynamics is introduced initially. However, it is difficult to design a suitable model-based control scheme due to the uncertainties in practical applications, such as friction forces, external disturbances, and parameter variations. In order to deal with the mentioned difficulties, a robust neural-fuzzy-network control (RNFNC) system is investigated to the joint position control of an$n$-link robot manipulator for periodic motion. In this control scheme, a four-layer neural fuzzy network (NFN) is utilized for the major control role, and the adaptive tuning laws of network parameters are derived in the sense of a projection algorithm and the Lyapunov stability theorem to ensure network convergence as well as stable control performance. The merits of this model-free control scheme are that not only can the stable position tracking performance be guaranteed but also no prior system information and auxiliary control design are required in the control process. In addition, numerical simulations and experimental results of a two-link robot manipulator actuated by dc servo motors are provided to verify the effectiveness and robustness of the proposed RNFNC methodology. Cet article adresse la conception et l'analyse d'un système de commande intelligent pour que le manipulateur de robot d'an$n$-link réalise le cheminement à haute précision de position. Selon les concepts de la dynamique mécanique de la géométrie et de mouvement, le modèle dynamique du manipulateur de robot d'an$n$-link comprenant la dynamique de déclencheur est présenté au commencement. Cependant, il est difficile de concevoir un arrangement modèle-basé approprié de commande dû aux incertitudes dans des applications pratiques, telles que des forces de frottement, des perturbations externes, et des variations de paramètre. Afin de traiter les difficultés mentionnées, un système robuste de la commande de neural-brouillé-réseau (RNFNC) est étudié à la commande de position commune du manipulateur de robot d'an$n$-link pour le mouvement périodique. Dans cet arrangement de commande, un réseau brouillé neural four-layer (NFN) est utilisé pour le rôle principal de commande, et les lois de accord adaptatives des paramètres de réseau sont dérivés dans le sens d'un algorithme de projection et du théorème de stabilité de Lyapunov d'assurer la convergence de réseau aussi bien que l'exécution stable de commande. Les mérites de cet arrangement modèle-libre de commande sont qui mettent en boîte non seulement l'exécution de cheminement de position stable soient garantis mais également l'aucune information préalable de système et conception auxiliaire de commande ne sont exigées dans le procédé de commande. En outre, des simulations numériques et les résultats expérimentaux d'un manipulateur de robot de deux-lien actionné par les moteurs servo de C.C sont fournis pour vérifier l'efficacité et la robustesse de la méthodologie proposée de RNFNC. DEWEY : 621 ISSN : 0278-0046 En ligne : rjwai@saturn.yzu.edu.tw, imbola@hotmail.com