A Time Delay Controller included terminal sliding mode and fuzzy gain tuning for Underwater Vehicle-Manipulator Systems

Esfahani, Hossein Nejatbakhsh; Azimirad, Vahid; Danesh, Mohammad

doi:10.1016/j.oceaneng.2015.07.043

Cited by 55 publications

(3 citation statements)

References 23 publications

Supporting

Mentioning

Contrasting

Order By: Relevance

“…Authors of [7] proposed ACS of spatial movement of RUV with a high dynamic accuracy. Motion control of the vehicle is carried out by a multidimensional PID controller whose robust properties are enabled by entering the mode of "sliding".…”

Section: Literature Review and Problem Statementmentioning

confidence: 99%

“…However, a significant increase in the coefficient k can cause the loss of stability in the process of solving numerically the differential equations of the circuit to compensate for uncertainties. Thus, parameter k is chosen so that the performance speed of circuit (7) is much slower than the time quantization period in the computer implementation of ACS controller. Next, we set the performance speed for the reference model of a compensation circuit (6).…”

Section: Synthesis Of the Law For The Compensation Of Uncertaintiesmentioning

confidence: 99%

See 1 more Smart Citation

Improvement of the inverse dynamics method for high-precision control of nonlinear objects under conditions of uncertainty

Blintsov

Burunina

Voitasyk

2019

EEJET

View full text Add to dashboard Cite

Синтез систем автоматичного керування (САК) нелінійними об'єктами представляє собою відому наукову проблему. Метод оберненої динаміки дає змогу синтезувати високоточні САК нелінійними об'єктами. Але в умовах невизначеності якість керування суттєво погіршується і САК не виконує поставлену задачу. В результаті даного дослідження отримав подальший розвиток метод оберненої динаміки для синтезу високоточних САК нелінійними об'єктами в умовах невизначеності. Синтезовано узагальнену структуру інверсного закону керування як основу для керування нелінійними об'єктами в умовах невизначеності. Згідно цієї структури інверсний закон керування формується на основі неточної інверсної моделі об'єкта керування та містить невизначену складову керуючого впливу для компенсації невизначеностей. Синтезовано закон компенсації невизначеностей на основі методу мінімізації локальних функціоналів. Він містить неточну модель об'єкта керування і забезпечує наближення її виходу до керованої величини. Закон компенсації дає змогу САК працювати в умовах невизначеності і при відповідному виборі еталонних моделей забезпечувати високу динамічну точність керування нелінійним об'єктом. Синтезовано САК вертикальним рухом прив'язного телекерованого підводного апарата. Синтез виконувався на основі неточної моделі об'єкта керування. Порядок моделі був на одиницю менший за порядок об'єкта, частину моделі, яка відповідає за формування керуючої сили, було суттєво спрощено, збурюючи впливи кабель-троса не враховувались. Таким чином було забезпечено структурні та параметричні невизначеності. Дослідження динаміки перехідних процесів САК виконано на основі комп'ютерної реалізації моделі одновимірного руху телекерованого підводного апарата як об'єкта третього порядку з урахуванням збурюючого впливу кабель-троса. Результати комп'ютерного експерименту показали високу динамічну точність САК в умовах структурної та параметричної невизначеностей моделі об'єкта керування під впливом невизначених збурень кабель-тросаКлючові слова: система автоматичного керування, метод мінімізації локальних функціоналів, прив'язний підводний апарат UDC 681.5

show abstract

Section: Literature Review and Problem Statementmentioning

confidence: 99%

Section: Synthesis Of the Law For The Compensation Of Uncertaintiesmentioning

confidence: 99%

Improvement of the inverse dynamics method for high-precision control of nonlinear objects under conditions of uncertainty

Blintsov

Burunina

Voitasyk

2019

EEJET

View full text Add to dashboard Cite

show abstract

“…With the consideration that FOS requires long-term steady work under water and the movement of diving and surfacing to transmit signals cannot be too slow, neural network control and predictive control are not considered because they need a long time to train and calculate. The PID control method is widely used in marine industrial products because of its simple structure and easy operation [17,18], the fuzzy logic control method is renowned for its simplicity, robustness, and anti-interference ability [14,19], and sliding mode control is useful for nonlinear system despite its tendency to cause "tremor" (small, rapid fluctuations in position). Two of these three control methods could be incorporated to control nonlinear systems such as FOS, and such controllers are mainly fuzzy PID controller (F-PID) [20,21] and fuzzy sliding mode controller (F-SMC) [22,23].…”

Section: Introductionmentioning

confidence: 99%

Design of the Depth Controller for a Floating Ocean Seismograph

Huang

Zhang

Ding

et al. 2020

JMSE

View full text Add to dashboard Cite

Floating ocean seismograph (FOS) is a vertical underwater vehicle used to detect ocean earthquakes by observing P waves at teleseismic distances in the oceans. With the requirements of rising to the surface and transmitting data to the satellite in real time and diving to the desired depth and recording signals, the depth control of FOS needs to be zero overshoot and accurate with fast response. So far, it remains challenging to implement such depth control due to the variation of buoyancy caused by the seawater density varying with the depth. The deeper the water is, the greater the impacts on buoyancy are. To tackle it, a fuzzy sliding mode controller considering the influence of seawater density change is proposed and simulated in MATLAB/SIMULINK based on the variable buoyancy system and state space function of FOS. Compared with proportional-integral-derivative (PID) controller, fuzzy PID controller and sliding mode controller, the simulation results indicate that the proposed controller shows its superiority regardless of the disturbing force. Its advantages include smaller steady-state error, faster response time, smaller system chatter, and well robustness. This proves that the designed fuzzy sliding mode controller is able to meet the working requirements and thus, lays a foundation for FOS application.

show abstract

Fuzzy active disturbance rejection control design for autonomous underwater vehicle manipulators system

Wang

2020

Adv Control Appl

View full text Add to dashboard Cite

In this article, a fuzzy active disturbance rejection controller (FADRC) is proposed for autonomous underwater vehicle manipulator system (AUVMS). First, the AUVMS is separated into nine subsystems. Then, for each subsystem, dynamic uncertainties, hydrodynamic forces, unknown disturbance, and nonlinear coupling effects are lumped into a total disturbance. Next, a linear extended state observer (LESO) and linear feedback control law are designed to estimate and compensate the total disturbance. The convergence and estimation error of the LESO are analyzed here to validate its performance. Then considering the control output in real industry are always limited, a saturated proportional-derivative (PD) controller is proposed, and close-loop stability of the controller can be ensured. Given the fact that there are many parameters to be scheduled in practical industrial applications, an FADRC is proposed to determine the parameters of the proposed LESO and saturated PD controller.The given fuzzy rules of the parameters' change of the saturated PD controller and bandwidths of LESO can be used in other FADRCs. In order to verify the effectiveness of the proposed method, two tasks are chosen to test the performance of trajectory tracking and the capability of rejecting and attenuating the total disturbance. Simulation shows that the proposed FADRC can achieve better performance and consume less energy than classic fuzzy logic controllers and linear active disturbance rejection controllers.

show abstract

A Time Delay Controller included terminal sliding mode and fuzzy gain tuning for Underwater Vehicle-Manipulator Systems

Cited by 55 publications

References 23 publications

Improvement of the inverse dynamics method for high-precision control of nonlinear objects under conditions of uncertainty

Improvement of the inverse dynamics method for high-precision control of nonlinear objects under conditions of uncertainty

Design of the Depth Controller for a Floating Ocean Seismograph

Fuzzy active disturbance rejection control design for autonomous underwater vehicle manipulators system

Contact Info

Product

Resources

About