Model based partial state and output feedback controller designs for various types of electromechanical systems

Abstract

Model tabanlı denetleyici yöntemleri sistemkararlılı˘gını artırmak ve hassas denetimsa˘glamak gibi bir çok avantaj sunmaktadırlar. Fakat sistemler karma¸sıkla¸stıkçahem dinamik model denklemleri karma¸sıkla¸smakta hem de ölçülmesi gereken sistemdurumlarının sayısı artmaktadır. Ölçülmesi gereken durumların sayısının artması ilavesensör maliyetleri, gürültülü geri besleme sinyalleri ve ölçülemeyen durumlardan kaynaklıuygulama zorlu˘gu gibi dezavantajlar getirmektedir. Literatürde bu gibi durumlarlaba¸sa çıkabilmek adına ölçülmek istenmeyen sistem durumları için tasarlanmı¸sgözlemleyiciler ve ölçüm ihtiyacını ortadan kaldırmaya yönelik tasarlanmı¸s filtrelerbulunmaktadır.Bu çalı¸smada, parametrik belirsizlikler içeren elektromekanik sistemler için do˘grusalolmayanmodel tabalı kısmi durum geri beslemeli denetleyici formulasyonları üzerineçalı¸sılmı¸stır. Elastik tendonlarla sürülen robotik sistemlerin yörünge takibi problemiiçin gürbüz bir tam durum geri beslemeli denetleyici çözümünden sonra uyarlamalıbir kısmi durum geri beslemeli denetleyici formulasyonu sunulmu¸stur. Bu denetleyicibu tip sistemler için halihazırda literatürdeki en kapsamlı çözümdür. Denetleyicitasarım prosedürünün farklı tipteki elektromekanik sistemler üzerinde de kolaylıklauygulanabildi˘gini gösterebilmek adına tek serbeslik dereceli bir levitasyonsistemi iÃ˘gin geli¸stirilmi¸s bir denetleyici formulasyonu da sunulmu¸stur. Levitasyonsistemi için sistemin mekanik modeli ve elektriksel modeli kullanılmı¸s ve denetleyiciçıkı¸sı olarak bobinlere uygulanacak gerilim de˘geri hesaplanmı¸stır. Tasarlanan tümdenetleyicilerin kararlılık analizleri Lyapunov analiz tekni˘gi ile gösterilmi¸s ve performanslarıbenzetim çalı¸smaları ile incelenmi¸stir. Ayrıca tendon robot sistemi ile deneyselçalı¸smalar da gerçekle¸stirilmi¸stir.

Model based control algorithms for electromechanical systems provide such advantageslike precise and smooth control as well as enlarged stability region. However,comprehensive system models with nonlinear dynamics requires complicatedcontroller formulations and more system states to be measured. Increase in the numberof system states to be measured brings on some disadvantages like additional sensorcosts, noisy feedback signals and implementation difficulty due to non-measurablestates. In the literature, there can be seen a variety of examples of observer designsinstead of system states to be measured and filter designs to eliminate the need of statemeasurements.In this study, the nonlinear model based partial state feedback controller formulationshave been investigated for electromechanical systems with parametric uncertaintiesin the system dynamics. After a robust full–state–feedback solution for thetrajectory tracking problem of elastic tendon driven robotic systems, a state–of–the–art adaptive partial–state–feedback formulation have been presented. An extension ona levitation system, composed of both electrical and mechanical dynamical terms, isalso presented in order to illustrate the modularity of the design procedure. Backsteppingtechnique have been successfully implemented to both of the system dynamicsand stabilities of overall closed loop system dynamics have been proven via Lyapunovbased arguments. The performance of the proposed controllers have been verified vianumerical simulations. More over some experimental results have been presented forTendon Driven Robotic system.