1. Repositorio Institucional del Tecnológico Nacional de México (RI - TecNM)
2. Tesis de Posgrado
3. Coahuila
4. Instituto Tecnológico de La Laguna
5. Doctorado
6. Doctorado en Ciencias en Ingeniería Eléctrica

Title:	Control Difuso Sectorial con Compensación Neuronal para Manipuladores Robóticos
Authors:	Pizarro Lerma, Andrés Othón
metadata.dc.subject.other:	Control Difuso
Issue Date:	2022-06-01
Publisher:	Tecnológico Nacional de México
metadata.dc.publisher.tecnm:	Instituto Tecnológico de La Laguna
Description:	En este trabajo, como primer paso en la metodología de investigación para llegar al controlador difuso sectorial (SFC, acrónimo del inglés Sectorial Fuzzy Controller) con precompensación neuronal adaptable, se propone un SFC con una precompensación de la dinámica deseada del robot en el espacio de las articulaciones, esto es, evaluada en las posiciones, velocidades y aceleraciones angulares deseadas, aplicada al seguimiento de la trayectoria de un brazo robótico con todas sus articulaciones del tipo de revolución. La prueba de estabilidad asintótica uniforme global, aplicando el teorema directo de Lyapunov, se introduce para este nuevo esquema de control mediante el planteamiento y uso de una función de Lyapunov estricta. Esta función de Lyapunov estricta es la primera dentro del campo del control difuso que se aplica al control de seguimiento de trayectorias en los manipuladores robóticos.Después de esto, se desarrolla la prueba de estabilidad del SFC con precompensación neuronal adaptable, en el que la dinámica deseada es estimada por medio de una red neuronal artificial recurrente de una capa oculta, la cual permite estimar toda la dinámica deseada sin conocerla previamente, a la vez que le da al controlador la capacidad de sobreponerse a cambios en los valores de los componentes de ésta. Para este controlador, el análisis de estabilidad se desarrolla aplicando corolarios de LaSalle-Yoshikawa para sistemas discontinuos, ya que su ley de control posee discontinuidades. Adicionalmente, se dan resultados experimentales físicos y de simulación para ambos esquemas; para el SFC precompensado se dan en comparación con el esquema de control original en el que se inspira este nuevo controlador: el controlador proporcional y derivativo (PD) con precompensación (en inglés feedforward); mientras que para el SFC con precompensación neuronal adaptable se dan en comparación a toda una batería de controladores con leyes de control similares en su estructura (un controlador PD lineal, no lineal o difuso, más una forma de precompensación, adaptable o no, de la dinámica deseada del robot). Los resultados experimentales arrojaron un mejor rendimiento en general para los nuevos esquemas de control difuso en comparación con la estructura clásica, y las propuestas nuevas similares, tanto en los errores de posición de las articulaciones para valores similares o menores de pares aplicados; además de que en el caso de los controladores propuestos no se requirió de una sintonización in situ para tener resultados semejantes a los obtenidos en simulación, lo que muestra la tolerancia esperada a las desviaciones paramétricas e incertidumbres (dinámicas no modeladas y perturbaciones) que le otorga la parte del controlador difuso.
metadata.dc.type:	info:eu-repo/semantics/doctoralThesis
Appears in Collections:	Doctorado en Ciencias en Ingeniería Eléctrica

This item is protected by original copyright View License

This item is licensed under a Creative Commons License