Staff View: Controlador híbrido robusto basado en red neuronal fuzzy de intervalo tipo 2 y modo deslizante de alto orden para robots manipuladores

Controlador híbrido robusto basado en red neuronal fuzzy de intervalo tipo 2 y modo deslizante de alto orden para robots manipuladores

Los brazos industriales deben poder realizar sus tareas en entornos donde existen condiciones y perturbaciones impredecibles. En este artículo, el control de un manipulador robótico está bajo perturbaciones externas significativas e incertidumbres paramétricas....

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Bibliographic Details
Main Authors:	Mohammadrezaei Nodeh, S, Ghasem, M. H, Mohammadi Daniali, H.R
Format:	Article
Published:	Universidad Nacional de Ingeniería 2019
Subjects:	629 Otras ramas de la ingeniería
Online Access:	http://ribuni.uni.edu.ni/4743/1/ricardo%2C%2B2.pdf

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spelling	47432022-12-15T20:09:51Z Controlador híbrido robusto basado en red neuronal fuzzy de intervalo tipo 2 y modo deslizante de alto orden para robots manipuladores Mohammadrezaei Nodeh, S Ghasem, M. H Mohammadi Daniali, H.R 629 Otras ramas de la ingeniería Los brazos industriales deben poder realizar sus tareas en entornos donde existen condiciones y perturbaciones impredecibles. En este artículo, el control de un manipulador robótico está bajo perturbaciones externas significativas e incertidumbres paramétricas. La lógica difusa de tipo 2 es una opción adecuada frente a entornos inciertos, por varias razones, incluida la utilización de funciones de membresía difusas. Además, el uso de la red neuronal (NN) puede aumentar la robustez del controlador. Aunque la red neuronal no necesita básicamente construir sus reglas difusas tipo 2, las reglas iniciales basadas en la superficie deslizante del controlador de modo deslizante de orden superior (HOSMC) pueden mejorar el rendimiento del sistema. Además, la función de autorregulación del controlador, que se basa en la existencia de la red neuronal en el bloque central del controlador difuso tipo 2, aumenta aún más la robustez del método. El rendimiento efectivo del controlador propuesto (IT2FNN-HOSMC) se muestra bajo varias perturbaciones en simulaciones numéricas Universidad Nacional de Ingeniería 2019-12 Article PeerReviewed text http://ribuni.uni.edu.ni/4743/1/ricardo%2C%2B2.pdf http://revistas.uni.edu.ni/index.php/Nexo Mohammadrezaei Nodeh, S and Ghasem, M. H and Mohammadi Daniali, H.R (2019) Controlador híbrido robusto basado en red neuronal fuzzy de intervalo tipo 2 y modo deslizante de alto orden para robots manipuladores. Nexo Revista Científica, 32 (2). pp. 106-125. ISSN 1995-9516 http://ribuni.uni.edu.ni/4743/
institution	Universidad Nacional de Ingenieria
collection	Repositorio Institucional-RIBUNI
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description	Los brazos industriales deben poder realizar sus tareas en entornos donde existen condiciones y perturbaciones impredecibles. En este artículo, el control de un manipulador robótico está bajo perturbaciones externas significativas e incertidumbres paramétricas. La lógica difusa de tipo 2 es una opción adecuada frente a entornos inciertos, por varias razones, incluida la utilización de funciones de membresía difusas. Además, el uso de la red neuronal (NN) puede aumentar la robustez del controlador. Aunque la red neuronal no necesita básicamente construir sus reglas difusas tipo 2, las reglas iniciales basadas en la superficie deslizante del controlador de modo deslizante de orden superior (HOSMC) pueden mejorar el rendimiento del sistema. Además, la función de autorregulación del controlador, que se basa en la existencia de la red neuronal en el bloque central del controlador difuso tipo 2, aumenta aún más la robustez del método. El rendimiento efectivo del controlador propuesto (IT2FNN-HOSMC) se muestra bajo varias perturbaciones en simulaciones numéricas
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Controlador híbrido robusto basado en red neuronal fuzzy de intervalo tipo 2 y modo deslizante de alto orden para robots manipuladores

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