Ein robuster hybrider intelligenter Position/Kraft-Kontrollschema für kooperative Manipulatoren

In diesem Papier untersuchen wir das komplexe Problem der gleichzeitigen Position- und internen Kraftkontrolle in mehreren kooperativen Manipulatorsystemen. Dies geschieht in Anwesenheit unerwünschter parametrischer und modellierungsbedingter Unsicherheiten sowie externer Störungen. Hier wird ein dezentralisiertes adaptives hybrides intelligentes Kontrollschema vorgeschlagen. Der Controller nutzt eine Multi-Input-Multi-Output-Fuzzy-Logik-Engine und einen systematischen Online-Anpassungsmechanismus. Im Gegensatz zu konventionellen adaptiven Controllern benötigt der vorgeschlagene Controller kein präzises dynamisches Modell der Systemdynamik. Tatsächlich kann der Controller seine Steuerungsziele erreichen, auch wenn nur teilweise oder gar kein a priori Wissen über die Dynamik des Systems verfügbar ist. Die Fähigkeit, das bereits erworbene Wissen über die Dynamik des Systems einzubeziehen, ist eines der Merkmale, das den vorgeschlagenen Controller von seinen vorhergehenden adaptiven Fuzzy-Controllern unterscheidet. Mit einem Lyapunov-Stabilitätsansatz wird nachgewiesen, dass der Controller robust ist gegenüber variierenden Intensitätsniveaus der genannten Unsicherheiten. Die Position und die internen Kraftfehler zeigen unter solchen Bedingungen ebenfalls eine asymptotische Konvergenz gegen null.