کنترل تطبیقی سیستم الکتروسروهیدرولیک دو عملگره بر مبنای شبکه عصبی موجک بازگشتی

نوع مقاله : مقاله پژوهشی

نویسندگان

پژوهشکده کنترل/دانشکده برق/دانشگاه صنعتی مالک اشتر

چکیده

سیستم‌های کنترل حرکت مبتنی بر هیدروموتورها، دارای دینامیکی غیرخطی و متغییر با زمان هستند که کنترل دقیق آنها را دچار چالش می‌نماید. در این مقاله بر مبنای شبکه عصبی موجک بازگشتی، کنترل‌کننده‌ای تطبیقی برای کنترل سیستم الکتروسروهیدرلیک دو عملگره ارائه می‌گردد. به دلیل نیاز به پهنای باند و گشتاور بالا از دو عملگر هیدرولیکی دوار برای کنترل حرکت بار استفاده شده است. کنترل‌کننده پیشنهادی نیازی به مدل دقیق دینامیکی سیستم ندارد و به همین جهت برای کنترل سیستم غیرخطی الکتروسرووهیدرولیک مناسب است. شبکه عصبی به کار گرفته‌شده در فرآیند آموزش علاوه بر شناسایی دینامیک سیستم، پیش‌بینی خروجی سیستم در یک نمونه بعدی را نیز فرامی‌گیرد و بدین ترتیب طرح پیشنهادی علاوه بر خاصیت تطبیقی از الگوی پیش‌بین نیز بهره می‌برد. جهت آموزش شبکه عصبی از الگوریتم بهینه‌سازی اجتماع ذرات انعطاف‌پذیر استفاده‌شده است. کنترل‌کننده ارائه‌شده برای سیستم الکتروسروهیدرولیک با توجه به عدم استفاده از مدل دقیق سیستم و در حضور اغتشاش بار، شبیه‌سازی‌شده است و نتایج شبیه‌سازی تأییدکننده توانایی طرح کنترلی پیشنهادی در ردیابی مناسب فرمان‌های ورودی است.

کلیدواژه‌ها

موضوعات


عنوان مقاله [English]

Adaptive Control Scheme for Dual Drive Electro Servo-Hydraulic System Based on Self-Recurrent Wavelet Neural Network

نویسندگان [English]

  • Mohammadali Alirezapouri
  • Ahmadreza Vali
Control Group, Faculty of Electrical Engineering, Malk-Ashtar University of Technology
چکیده [English]

The motion control systems based on hydro motors, due to the nonlinear and time variant behavior, are complex systems for accurate control. IN this paper, an adaptive control scheme based on self-recurrent wavelet neural network is presented to control dual drive electro servo-hydraulic system. The proposed control scheme does not require the exact dynamical model of the system. As a result, this method will be appropriate for severe nonlinear systems such as electro servo-hydraulic system. In addition to identifying the dynamic of the system, the proposed neural network is trained to predict one-step ahead of the system output. The training process is implemented by employing a novel optimization algorithm called flexible particle swarm optimization (FPSO) algorithm. In order to enhance the performance of this system, two electro servo-hydraulic systems are connected to each other to increase the bandwidth. The controller provided for the electro-servo-hydraulic system is simulated regarding to the unknown dynamic of the system, and the simulation results confirm the effectiveness of the proposed control scheme.

کلیدواژه‌ها [English]

  • Dual Drive
  • Electro Servo-Hydraulic؛ wavelet neural network؛ adaptive controller