Steuerung des rotierenden umgekehrten Pendels mittels neuro-adaptiver robuster generalisierter dynamischer Inversion

Ziel dieser Forschung ist es, ein robustes Regelungssystem für die Trajektorienverfolgung des unteraktuierten Rotierenden Umgekehrten Pendels (RIP) zu entwerfen. Der Schwerpunkt liegt darauf, semi-global asymptotische Stabilität ohne Wissen über die geometrischen und Trägheitsparameter des RIP zu erreichen. Das Regelungsdesign beginnt mit der Formulierung der differentialen Servo-Einschränkungsdynamik (VCD), die die Regelungsziele für den RIP zusammenfasst. Das grundlegende regulierte dynamische Inversionsregelungsgesetz (GDI) wird abgeleitet, indem die VCD für den Steuerungsspannungseingang unter Verwendung der Moore-Penrose-generalisierten Inversen invertiert wird. Um die Robustheit gegenüber Modellunsicherheiten und exogenen Störungen zu erhöhen, wird ein Sliding-Mode-Control (SMC)-Element in das GDI-Regelsystem integriert, was zu dem robusten GDI (RGDI)-Regelsystem führt. Darüber hinaus wird ein adaptiver Schätzer, der auf Radial-Basis-Funktion-Neuronalen Netzen (RBF-NN) basiert, übernommen, um die Abhängigkeit des RGDI-Regelsystems vom mathematischen Modell des RIP zu eliminieren. Die Gewichtungsmatrizen der RBF-NN werden mit Hilfe einer Lyapunov-Regelungsfunktion aktualisiert. Das vorgeschlagene Regelungssystem bietet eine robuste Lösung und garantiert semi-global asymptotische Stabilität für die instabilen Gleichgewichte der RIP-Dynamik ohne ein mathematisches Modell. Die Leistung des vorgeschlagenen Regelungssystems wird durch Computersimulationen und experimentelle Tests an einem realen RIP-System bewertet. Vergleichende Analysen mit traditionellen SMC- und linear-quadratischen Regelungsmethoden werden durchgeführt, um die Wirksamkeit des vorgeschlagenen Ansatzes zu zeigen.