Настройка параметров адаптивного регулятора при управлении в скользящем режиме с суперскручиванием для класса неопределенных нелинейных систем на основе алгоритма Джая

Представлен подход к настройке параметров адаптивного управления на скользящем режиме с суперскручиванием, применяемый для нелинейных систем с параметрической неопределенностью. Подход разработан на основе алгоритма Джая, обеспечивающего эффективность работы и устойчивость системы управления в изменяющихся условиях. Учет сложности модельного описания и наличия неопределенности, а также точная настройка параметров регулятора на скользящем режиме с суперскручиванием имеют существенное значение для обеспечения оптимальной производительности системы. С помощью алгоритма Джая, обеспечивающего достижение оптимального режима функционирования, исследовано влияние различных параметров системы на ее поведение и устойчивость. Результаты численного моделирования показывают, что адаптивное управление нелинейной системой на скользящем режиме с суперскручиванием, оптимизированное с помощью алгоритма Джая, обеспечивает более высокую производительность системы и устойчивость к помехам, по сравнению с традиционными подходами. Эффективность предложенного подхода подтверждается на примере модели перевернутого маятника на тележке.

1. Rath J. J., Kommuri S. K., Veluvolu K. C., Defoort M., Tatinati S. An adaptive modified super-twisting sliding mode controller: Applied to the active suspension system // 15th Intern. Conf. on Control, Automation and Systems (ICCAS). 2015. P. 544–549. https://doi.org/10.1109/ICCAS.2015.7364978.

2. Bouyahia S., Semcheddine S., Talbi B., Boutalbi O., Terchi Y. An adaptive super-twisting sliding mode algorithm for robust control of a biotechnological process // Intern. J. of Dynamics and Control. 2020. Vol. 8. P. 581–591. https://doi.org/10.1007/s40435-019-00551-8.

3. Rizal Y., Wahyu M., Noor I., Riadi J., Feriyadi F., Mantala R. Design of an Adaptive Super-Twisting Control for the Cart-Pole Inverted Pendulum System // Jurnal Ilmiah Teknik Elektro Komputer Dan Informatika. 2021. Vol. 7, N 1. P. 161–174. https://doi.org/10.26555/jiteki.v7i1.20420.

4. El-Sousy F. F. M., Alattas K. A., Mofid O., Mobayen S., Fekih A. Robust Adaptive Super-Twisting Sliding Mode Stability Control of Underactuated Rotational Inverted Pendulum With Experimental Validation // IEEE Access. 2022. Vol. 10. P. 100857–100866. https://doi.org/10.1109/ACCESS.2022.3208412.

5. Abera N. B., Abdissa C. M., Lemma L. N. An improved nonsingular adaptive super twisting sliding mode controller for quadcopter // PLOS ONE. 2024. Vol. 19, N 10. https://doi.org/10.1371/journal.pone.0309098.

6. Rao R. V., Savsani V. J., Vakharia D. P. Teaching-learning-based optimization: A novel method for constrained mechanical design optimization problems // Computer-Aided Design. 2011. Vol. 43, is. 3. P. 303–315. https://doi.org/10.1016/j.cad.2010.12.015.

7. Rao R. V., Savsani V. J., Vakharia D. P. Teaching-learning-based optimization: A novel optimization method for continuous non-linear large scale problems // Information Sciences. 2012. Vol. 183, is. 1. P. 1–15. https://doi.org/10.1016/j.ins.2011.08.006.

8. Rao R. V. Jaya: A simple and new optimization algorithm for solving constrained and unconstrained optimization problems // Intern. J. of Industrial Engineering Computations. 2016. N 7. P. 19–34. https://doi.org/10.5267/j.ijiec.2015.8.004.

9. Pandey H. M. Jaya a novel optimization algorithm: What, how and why? // 6th Intern.l Conf. Cloud System and Big Data Engineering (Confluence). 2016. P. 728–730. https://doi.org/10.1109/CONFLUENCE.2016.7508215.

10. Zitar R. A. et al. An Intensive and Comprehensive Overview of JAYA Algorithm, its Versions and Applications // Arch Computat Methods Eng. 2021. Vol. 29. P. 763–792. https://doi.org/10.1007/s11831-021-09585-8.

11. Sekaj I. Genetic Algorithm based Controller Design // IFAC Control Systems Design. 2003. P. 125–128. https://doi.org/10.1016/S1474-6670(17)34656-6.

12. Sato T. et al. Optimal Robust PID Control for First- and Second-Order Plus Dead-Time Processes // Applied Sciences. 2019. Vol. 9, N 9. Р. 1934. http://dx.doi.org/10.3390/app9091934.

13. Jaiswal S. et al. Design of Fractional Order PID Controller Using Genetic Algorithm Optimization Technique for Nonlinear System // The Journal Chemical Product and Process Modeling. 2020. P. 1–11. https://doi.org/10.1515/cppm-2019-0072.

14. Maghfiroh H. et al. Performance Evaluation of Different Objective Function in PID Tuned by PSO in DC-Motor Speed Control // IOP Conf. Series: Materials Science and Engineering. 2021. Vol. 1096. Р. 012061. http://dx.doi.org/10.1088/1757-899X/1096/1/012061.

15. Kim S., Kwon S. J. Dynamic Modeling of a Two-wheeled Inverted Pendulum Balancing Mobile Robot // Intern. J. of Control Automation and Systems. 2015. Vol. 13, is. 4. P. 926–933. http://dx.doi.org/10.1007/s12555-014-0564-8.

16. Boubaker O., Iriarte R. The inverted pendulum in control theory and robotics: From theory to new innovations. Institution of Engineering and Technology (IET), 2017. https://doi.org/10.1049/PBCE111E.

17. Khan A. R. et al. Two Wheel Self-balancing Human Carrier // 2018 IEEE 21st Intern. Multi-Topic Conf. (INMIC). 2018. P. 1–4. https://doi.org/10.1109/INMIC.2018.8595555.

18. Sumenkov O. Y., Belyaev A. S. Comparison of control methods for inverted 2-degree of freedom pendulum mounted on the cart // IOP Conf. Series: Materials Science and Engineering. 2020. http://dx.doi.org/10.1088/1757-899X/1118/1/012017.

19. Coşkun S. Non-linear Control of Inverted Pendulum // Çukurova University Journal of the Faculty of Engineering and Architecture. 2020. Vol. 35, N. 1. P. 27–38.

20. Long H. D. Tuning Parameters of Backstepping Control Using TLBO Algorithm for Inverted Pendulum // 2024 Conf. of Young Researchers in Electrical and Electronic Engineering (ElCon). 2024. P. 363–366. https://doi.org/10.1109/ElCon61730.2024.10468274.