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Neuro-fuzzy dynamic-inversion-based adaptive control for robotic manipulators—discrete time case / Sun, Fuchun in IEEE transactions on industrial electronics, Vol. 54 N°3 (Juin 2007) 

Public ISBD [article]  in IEEE transactions on industrial electronics > Vol. 54 N°3 (Juin 2007) . - 1342-1351 p. Titre : Neuro-fuzzy dynamic-inversion-based adaptive control for robotic manipulators—discrete time case Titre original : Neuro- inversion dynamique brouillée a basé la commande adaptative pour le cas de temps discret de robots manipulateurs Type de document : texte imprimé Auteurs : Sun, Fuchun, Auteur ; Li, Li, Auteur ; Han-Xiong, Li ; Huaping, Liu, Auteur Article en page(s) : 1342-1351 p. Note générale : Electronique Langues : Anglais (eng) Mots-clés : Adaptive  control  Dynamic-inversion  Neuro-fuzzy  (NF)  systems  NF  variable  structure  Robotic  manipulators  Commande  adaptative  Dynamique-inversion  Systèmes  neuro--brouillés  Neuro-structure  variable  brouillée  Robots  manipulateurs Index. décimale : 621 Ingénierie mécanique en général. Technologie nucléaire. Ingénierie électrique. Machinerie Résumé : In this paper, we present a stable discrete-time adaptive tracking controller using a neuro-fuzzy (NF) dynamic-inversion for a robotic manipulator with its dynamics approximated by a dynamic T-S fuzzy model. The NF dynamic-inversion constructed by a dynamic NF (DNF) system is used to compensate for the robot inverse dynamics for a better tracking performance. By assigning the dynamics of the DNF system, the dynamic performance of a robot control system can be guaranteed at the initial control stage, which is very important for enhancing system stability and adaptive learning. The discrete-time adaptive control composed of the NF dynamic-inversion and NF variable structure control (NF-VSC) is developed to stabilize the closed-loop system and ensure the high-quality tracking. The NF-VSC enhances the stability of the controlled system and improves the system dynamic performance during the NF learning. The system stability and the convergence of tracking errors are guaranteed by the Lyapunov stability theory, and the learning algorithm for the DNF system is obtained thereby. An example is given to show the viability and effectiveness of the proposed control approach. En cet article, nous présentons à un temps discret stable le contrôleur de cheminement adaptatif employant une neuro- (N-F) inversion dynamique brouillée pour un robot manipulateur avec sa dynamique rapprochée par un modèle brouillé de SOLIDES TOTAUX dynamiques. L'inversion dynamique de N-F construite par un système dynamique de N-F (DNF) est employée pour compenser la dynamique inverse de robot pour une meilleure exécution de cheminement. En assignant la dynamique du système de DNF, l'exécution dynamique d'un système de commande de robot peut être garantie à l'étape initiale de commande, qui est très importante pour augmenter la stabilité de système et l'étude adaptative. La commande adaptative de temps discret composée de commande variable dynamique de N-F inversion et de structure de N-F (NF-VSC) est développée pour stabiliser le système de boucle bloquée et pour assurer le cheminement de haute qualité. Le NF-VSC augmente la stabilité du système commandé et améliore l'exécution dynamique de système pendant l'étude de N-F. La stabilité de système et la convergence des erreurs de cheminement sont garanties par la théorie de stabilité de Lyapunov, et l'algorithme de étude pour le système de DNF est obtenu de ce fait. Un exemple est donné pour montrer la viabilité et l'efficacité de l'approche proposée de commande. DEWEY : 621 ISSN : 0278-0046 RAMEAU : Systèmes adaptatifs En ligne : fcsun@tsinghua.edu.cn [article] Neuro-fuzzy dynamic-inversion-based adaptive control for robotic manipulators—discrete time case = Neuro- inversion dynamique brouillée a basé la commande adaptative pour le cas de temps discret de robots manipulateurs [texte imprimé] / Sun, Fuchun, Auteur ; Li, Li, Auteur ; Han-Xiong, Li ; Huaping, Liu, Auteur . - 1342-1351 p. Electronique Langues : Anglais (eng) in IEEE transactions on industrial electronics > Vol. 54 N°3 (Juin 2007) . - 1342-1351 p. Mots-clés : Adaptive  control  Dynamic-inversion  Neuro-fuzzy  (NF)  systems  NF  variable  structure  Robotic  manipulators  Commande  adaptative  Dynamique-inversion  Systèmes  neuro--brouillés  Neuro-structure  variable  brouillée  Robots  manipulateurs Index. décimale : 621 Ingénierie mécanique en général. Technologie nucléaire. Ingénierie électrique. Machinerie Résumé : In this paper, we present a stable discrete-time adaptive tracking controller using a neuro-fuzzy (NF) dynamic-inversion for a robotic manipulator with its dynamics approximated by a dynamic T-S fuzzy model. The NF dynamic-inversion constructed by a dynamic NF (DNF) system is used to compensate for the robot inverse dynamics for a better tracking performance. By assigning the dynamics of the DNF system, the dynamic performance of a robot control system can be guaranteed at the initial control stage, which is very important for enhancing system stability and adaptive learning. The discrete-time adaptive control composed of the NF dynamic-inversion and NF variable structure control (NF-VSC) is developed to stabilize the closed-loop system and ensure the high-quality tracking. The NF-VSC enhances the stability of the controlled system and improves the system dynamic performance during the NF learning. The system stability and the convergence of tracking errors are guaranteed by the Lyapunov stability theory, and the learning algorithm for the DNF system is obtained thereby. An example is given to show the viability and effectiveness of the proposed control approach. En cet article, nous présentons à un temps discret stable le contrôleur de cheminement adaptatif employant une neuro- (N-F) inversion dynamique brouillée pour un robot manipulateur avec sa dynamique rapprochée par un modèle brouillé de SOLIDES TOTAUX dynamiques. L'inversion dynamique de N-F construite par un système dynamique de N-F (DNF) est employée pour compenser la dynamique inverse de robot pour une meilleure exécution de cheminement. En assignant la dynamique du système de DNF, l'exécution dynamique d'un système de commande de robot peut être garantie à l'étape initiale de commande, qui est très importante pour augmenter la stabilité de système et l'étude adaptative. La commande adaptative de temps discret composée de commande variable dynamique de N-F inversion et de structure de N-F (NF-VSC) est développée pour stabiliser le système de boucle bloquée et pour assurer le cheminement de haute qualité. Le NF-VSC augmente la stabilité du système commandé et améliore l'exécution dynamique de système pendant l'étude de N-F. La stabilité de système et la convergence des erreurs de cheminement sont garanties par la théorie de stabilité de Lyapunov, et l'algorithme de étude pour le système de DNF est obtenu de ce fait. Un exemple est donné pour montrer la viabilité et l'efficacité de l'approche proposée de commande. DEWEY : 621 ISSN : 0278-0046 RAMEAU : Systèmes adaptatifs En ligne : fcsun@tsinghua.edu.cn