Разработка оптимизационного управления скоростью электродвигателя на основе усовершенствованного алгоритма роя частиц для реабилитационного робота верхних конечностей
(Стр. 211-222)
Подробнее об авторах
Дацюань Юй
аспирант, Институт математики и компьютерных технологий, доцент; Хэйлунцзянский технологический университет; г. Цзиси, провинция Хэйлунцзян, Китайская Народная Республика
Дальневосточный федеральный университет
г. Владивосток, Российская Федерация Пустовалов Евгений Владиславович доктор физико-математических наук, доцент; профессор, Институт математики и компьютерных технологий; Дальневосточный федеральный университет; г. Владивосток, Российская Федерация
Хэйлунцзянский технологический университет
г. Цзиси, провинция Хэйлунцзян, Китайская Народная Республика
Дальневосточный федеральный университет
г. Владивосток, Российская Федерация Пустовалов Евгений Владиславович доктор физико-математических наук, доцент; профессор, Институт математики и компьютерных технологий; Дальневосточный федеральный университет; г. Владивосток, Российская Федерация
Хэйлунцзянский технологический университет
г. Цзиси, провинция Хэйлунцзян, Китайская Народная Республика
Нажимая на кнопку купить вы соглашаетесь с условиями договора оферты
Аннотация:
Для повышения стабильности работы суставного электродвигателя в реабилитационном роботе верхних конечностей был представлен метод нахождения параметров контроллера управления скользящим режимом, основанный на усовершенствованном алгоритме роя частиц. Также были смоделированы и подтверждены результаты для контроллера, полученные с помощью этого метода. Была разработана имитационная система суставного электродвигателя для реабилитационного робота верхних конечностей на основе управления скользящим режимом, а традиционный алгоритм роя частиц был усовершенствован для оптимизации параметров управления скользящим режимом, что обеспечивает стабильную работу суставного электродвигателя. В среде с внешними помехами были смоделированы ошибки контроля частоты вращения суставного электродвигателя. Проведено сравнение скорости отклика и возможности устранения помех для различных систем управления. По сравнению с системами традиционного управления ПИД-регулятора, видно, что система управления дискретным скользящим режимом, оптимизированная с помощью усовершенствованного алгоритма роя частиц, обладает более высокой скоростью отклика и устойчивостью к помехам, что снижает погрешность отслеживания скорости суставного электродвигателя и может значительно повысить эффект реабилитационных тренировок верхних конечностей.
Образец цитирования:
ОБРАЗЕЦ ЦИТИРОВАНИЯ: Дацюань Юй, Пустовалов Е.В. Разработка оптимизационного управления скоростью электродвигателя на основе усовершенствованного алгоритма роя частиц для реабилитационного робота верхних конечностей // Computational Nanotechnology. 2026. Т. 13. № 2. С. 211-222. DOI: 10.33693/2313-223X-2026-13-2-211-222. EDN: YFCUEI
Список литературы:
Альвардат М.Я., Балабанов П.В. Управление скоростью двигателя постоянного тока с применением ПИД-регулятора на основе MATLAB // Вестник тамбовского государственного технического университета. 2021. № 2. С. 195–202.
Хан Мьо Хтун, Якунин А.Н. Контроллер двигателя постоянного тока с нейро-адаптивной нечеткой логикой управления // Моделирование, оптимизация и информационные технологии. 2020. № 2. С. 1–11. DOI: 10.26102/2310-6018/2020.29.2.015.
Babaei S.M., Yahyazadeh M., Fatehi Marj H. Novel MPPT for linear-rotational suntracking system using fractional fuzzy grey-based sliding mode control // Iran. J. Sci. Technol., Trans. Electric. Engng. 2020. Vol. 44. Pp. 1379–1401.
Chen S.Y., Chiang H.H., Liu T.S. Precision motion control of permanent magnet linear synchronous motors using adaptive fuzzy fractional-order sliding mode control // IEEE/ASME Transactions on Mechatronics. 2019. Vol. 24. No. 99. Pp. 1–8.
Lotfy A., Kaveh M., Mosavi M.R., Rahmati A.R. An enhanced fuzzy controller based on improved genetic algorithm for speed control of DC motors // Analog Integrated Circuits and Signal Processing. 2020. Vol. 105. Pp. 141–155. DOI: 10.1007/s10470-020-01599-9.
Mohamed M.E.A., Yanling G., Osman B.A.r., Mohamed A.A. Design of speed control system of DC motor based on PID tuning with fuzzy define weighting point // Proceedings of the International Conference on Computer, Control, Electrical, and Electronics Engineering (ICCCEEE). Khartoum, Sudan, 2019. Pp. 1–6. DOI: 10.1109/ICCCEEE46830.2019.9071374.
Shi Z., Deng C., Zhang S. et al. Hyperbolic tangent function-based finite-time sliding mode control for spacecraft rendezvous maneuver without chattering // IEEE Access. 2020. Vol. 8. Pp. 60838–60849.
Tapia A., Efimov D., Bernal M. et al. A polytopic strategy for improved non-asymptotic robust control via implicit Lyapunov functions // Nonlinear Anal.: Hybrid Systems. 2021. Vol. 39. P. 100988.
Wang F., Zhang H., Zhou A. A particle swarm optimization algorithm for mixed-variable optimization problems // Swarm and Evolutionary Computation. 2021. Vol. 60. P. 100808.
Yin Z., Gong L., Du C. Integrated position and speed loops under sliding mode control optimized by differential evolution algorithm for PMSM drives // IEEE Transactions on Power Electronics. 2019. Vol. 34. No. 5. Pp. 1–9.
Yorgancioglu F., Redif S. Fast nonsingular terminal decoupled sliding-mode control utilizing time-varying sliding surfaces // Turkish J. Electric. Engng Comput. Sci. 2019. Vol. 27. No. 3. Pp. 1922–1937.
Хан Мьо Хтун, Якунин А.Н. Контроллер двигателя постоянного тока с нейро-адаптивной нечеткой логикой управления // Моделирование, оптимизация и информационные технологии. 2020. № 2. С. 1–11. DOI: 10.26102/2310-6018/2020.29.2.015.
Babaei S.M., Yahyazadeh M., Fatehi Marj H. Novel MPPT for linear-rotational suntracking system using fractional fuzzy grey-based sliding mode control // Iran. J. Sci. Technol., Trans. Electric. Engng. 2020. Vol. 44. Pp. 1379–1401.
Chen S.Y., Chiang H.H., Liu T.S. Precision motion control of permanent magnet linear synchronous motors using adaptive fuzzy fractional-order sliding mode control // IEEE/ASME Transactions on Mechatronics. 2019. Vol. 24. No. 99. Pp. 1–8.
Lotfy A., Kaveh M., Mosavi M.R., Rahmati A.R. An enhanced fuzzy controller based on improved genetic algorithm for speed control of DC motors // Analog Integrated Circuits and Signal Processing. 2020. Vol. 105. Pp. 141–155. DOI: 10.1007/s10470-020-01599-9.
Mohamed M.E.A., Yanling G., Osman B.A.r., Mohamed A.A. Design of speed control system of DC motor based on PID tuning with fuzzy define weighting point // Proceedings of the International Conference on Computer, Control, Electrical, and Electronics Engineering (ICCCEEE). Khartoum, Sudan, 2019. Pp. 1–6. DOI: 10.1109/ICCCEEE46830.2019.9071374.
Shi Z., Deng C., Zhang S. et al. Hyperbolic tangent function-based finite-time sliding mode control for spacecraft rendezvous maneuver without chattering // IEEE Access. 2020. Vol. 8. Pp. 60838–60849.
Tapia A., Efimov D., Bernal M. et al. A polytopic strategy for improved non-asymptotic robust control via implicit Lyapunov functions // Nonlinear Anal.: Hybrid Systems. 2021. Vol. 39. P. 100988.
Wang F., Zhang H., Zhou A. A particle swarm optimization algorithm for mixed-variable optimization problems // Swarm and Evolutionary Computation. 2021. Vol. 60. P. 100808.
Yin Z., Gong L., Du C. Integrated position and speed loops under sliding mode control optimized by differential evolution algorithm for PMSM drives // IEEE Transactions on Power Electronics. 2019. Vol. 34. No. 5. Pp. 1–9.
Yorgancioglu F., Redif S. Fast nonsingular terminal decoupled sliding-mode control utilizing time-varying sliding surfaces // Turkish J. Electric. Engng Comput. Sci. 2019. Vol. 27. No. 3. Pp. 1922–1937.
Ключевые слова:
реабилитационный робот, суставный электродвигатель, контроллер управления дискретным скользя- щим режимом, усовершенствованный алгоритм роя частиц, моделирование.
