PHD theses : Engineering
Permanent URI for this collectionhttps://repository.neelain.edu.sd/handle/123456789/507
Browse
Item Balancing and Trajectory Tracking Control of Mobile Robot Using Robust Intelligent System Based on 3D Animation(جامعة النيلين, 2018) Ahmed Jaber AbougarairAbstract Wheeled robots have gained worldwide attention from research communities and which are expected to be a beneficial and revolutionary mechanism for the next generation robotic systems. One type of robot is a Two-wheeled Balancing Mobile Robot (TWBMR) that requires control for both balancing and maneuvering. Modern two-wheeled mobile robot control is further complicated due to the presence of one unstable equilibrium point, which requires a continued stabilization of the robot. In this thesis, the coupled nonlinear mathematical model of the TWBMR system is derived in which different control design approaches such as modern, intelligent and robust controllers are designed and applied to stabilize and improve the tracking and robust performance of this considered system. Where the uncertainties due to model fluctuations and an exogenous disturbance are taken into account. According to the mentioned concepts, the novel controller is proposed and synthesized in this dissertation as a hybrid controller strategy (HCS) to achieve the considered design requirements. The basic idea of the proposed HCS depends on various control algorithms implemented based on feedforward and feedback control strategy with overlapping three phases. Firstly, design an optimal controller based model reference control system and tuning the parameters using a complex computer program. Secondly, design parallels dual PID controllers based optimal control algorithm designed in the first stage. Finally, design a hybrid controller by combining the controller designs in previous two stages in one model and tuning them via sequential quadratic programming (SQP) technique. The most important advantage of the hybrid controller is that it makes the control to be insensitive to external disturbances and model uncertainties of the system. In addition, the optimal observer-based controller is considered as well, where the OELQRIC is applied her as an observer, which have a better performance for estimating the states and removing the uncertainty signal. Another aim of this thesis is to design and implement the software algorithm of ANFIS controller by using the combination of artificial intelligence including ANN and FLC. Where the feedforward neural networks are trained offline to model and identify the nonlinear robot system and then transferred the neuro model into a process where an adaptive online learning is carried out using ANFIS to improve the system performance that controlled using FLC and HC. To test the influence of these designed controllers on the system performance the advanced simulation is enhanced with 3D animation by including a virtual world of a TWBMR system and decoupling designed controllers algorithms. All the proposed algorithms have been investigated through Matlab-Simulink, GUI, IUI, and visualization implementation using Virtual Reality Modeling Language (VRML) under different initial conditions to observe the behavior of the robot in different scenarios and validate the significance and effectiveness of them for the performance regulation and trajectory tracking. Finally, the software package called Adaptive and Coupling Modified Controller for TWR (ACMCTWR) is created which is a new contribution to the TWRs. This toolbox is used to describe the system trajectories behavior under different considered controllers in a simplified manner. المستخلص تشكل الروبوتات ذات العجلات اهتمامًا عالميًا في المجتمعات البحثية والتي من المتوقع أن تكون آلية مفيدة وثورة للأنظمة الروبوتية من الجيل التالي. إن أحد أنواع الروبوت هو الروبوت ثنائي العجلات المتزن أثناء الحركة (TWBMR). ان التحكم في هذا النوع يزداد تعقيدا بسبب وجود نقطة توازن واحدة غير مستقرة، الأمر الذي يتطلب التحكم بدقة عالية وبشكل مستمر في كل من الاتزان والمناورة أثناء الحركة. في هذه الأطروحة تم تصميم مجموعة من أساليب التحكم المختلفة التي تتكون من متحكمات ذكية وقوية يمكنها المحافظة على اتزان الروبوت أثناء الحركة لتتبع مسار محدد حتى في وجود إشارات واضطرابات خارجية غير مرغوب بها. إن وحدة التحكم الجديدة المقترحة في هذه الأطروحة هي وحدة التحكم الهجينة (HCS) والتي تهدف إلى التحكم القوى مع ضمان الاستقرار أثناء الحركة والقدرة العالية على المناورة وذلك لتعزيز أداء الروبوت. تعتمد الفكرة الأساسية في تصميم المتحكم المتكامل أو المتحكم الهجين على الربط بين ثلاث خوارزميات متنوعة تستند في عملها على استراتيجية التحكم في التغذية الأمامية والخلفية في نفس الوقت. أولا تم تصميم المتحكم الأمثل وذلك باستخدام برنامج حاسوبي معقد بحيث يكون الغرض من هذا المتحكم جعل تصرف النظام اللاخطى يتبع تصرف النظام المرجعي (MRCS). ثانيا، تم تصميم وحدات التحكم المزدوجة PID والتي تعمل بشكل متوازي، وتم تعين بارامترات هذه المتحكمات باستخدام خوارزمية المتحكم الأمثل المصممة في المرحلة الأولى. وأخيرا تم تصميم وحدة التحكم الهجين باستخدام الجمع بين المرحلتين أعلاه في نموذج واحد وهرمى وتم إيجاد قيم بارامترات وحدة التحكم المصممة باستخدام تقنية البرمجة التربيعية المتتابعة (SQP). إن أهم ما يميز المتحكم الهجين هو أنه يعطى النتائج المطلوبة وبدقة عالية ويجعل النظام غير حساس للاضطرابات الخارجية. أيضا وفى نفس السياق في هذه الاطروحة تم تصميم المراقب الأمثل القائم على مبدأ عمل المتحكم، ومن خلال النتائج المتحصل عليها اتضح أن المراقب OELQRIC له القدرة على تقدير حالات النظام بدقة عالية. وفى سياق اخر ولتحسين أداء الربوت تم استخدام تقنيات الذكاء الصناعي المتمثلة في كلا منFLC، NN وذلك للتحكم في أداء TWBMR حيث تم تكوين النموذج الرياضي للنظام باستخدام الشبكات العصبية الصناعية (ِANN) والتي تم تدريبها دون اتصال (off-line)، ولتحسين الأداء والحصول على المواصفات المطلوبة تم وضع هذا النموذج (Neuro model) في مسار التحكم المغلق وتم التحكم به باستخدام تقنية ANFIS وبالتالي أصبحت عملية التعلم والتحكم تتم بشكل (on-line). ومن خلال نتائج المحاكاة اتضح أن استراتيجية تكوين النموذج والتحكم به باستخدام التقنيات الذكية يمكن أن تحقق أداءً مفضلاً وخاصة أن وحدة التحكم ANFIS لا تحتاج إلى نموذجًا رياضي دقيقًا للنظام ولا تحتاج إلى معرفة عالية المستوى بالنظام وذلك لبناء مجموعة القواعد الخاصة بوحدة التحكم الغامض (FLC). تم تعزيز المحاكاة باستخدام الرسوم المتحركة ثلاثية الأبعاد من خلال تضمين العالم الافتراضي للربوت بحيث أن جميع الخوارزميات المستخدمة تم تمثيلها باستخدام Matlab-Simulink وواجهة المستخدم الرسومية (GUI)بالإضافة إلى التمثيل البصري باستخدام لغة تصميم الواقع الافتراضي (VRML) وذلك تحت ظروف مختلفة لمراقبة سلوك الروبوت في سيناريوهات مختلفة والتحقق من فعالية هذه الخوارزميات لتنظيم الأداء وتتبع المسار المحدد بدقة عالية. وأخيرًا، تم إنشاء مكتبة أدوات برمجية (ACMCTWR) تجمع نماذج المحاكاة المختلفة للربوت بالإضافة إلى المتحكمات والمراقبات المصممة خلال هذه الاطروحة وبالتالي فان هذه الحزمة البرمجية ستكون وسيلة مفيدة للطلاب والباحثين وذلك لدراسة وتطوير التحكم في سلوك هذا النوع من الروبوتات