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 denetim sa?glamak gibi bir çok avantaj sunmaktadırlar. Fakat sistemler karma¸sıkla¸stıkça hem dinamik model denklemleri karma¸sıkla¸smakta hem de ölçülmesi gereken sistem durumlarının sayısı artmaktadır. Ölçülmesi gereken durumların sayısının artması ilave sensör maliyetleri, gürültülü geri besleme sinyalleri ve ölçülemeyen durumlardan kaynaklı uygulama zorlu?gu gibi dezavantajlar getirmektedir. Literatürde bu gibi durumlarla ba¸sa çıkabilmek adına ölçülmek istenmeyen sistem durumları için tasarlanmı¸s gözlemleyiciler ve ölçüm ihtiyacını ortadan kaldırmaya yönelik tasarlanmı¸s filtreler bulunmaktadır. Bu çalı¸smada, parametrik belirsizlikler içeren elektromekanik sistemler için do?grusal olmayanmodel tabalı kısmi durum geri beslemeli denetleyici formulasyonları üzerine çalı¸sılmı¸stır. Elastik tendonlarla sürülen robotik sistemlerin yörünge takibi problemi için gürbüz bir tam durum geri beslemeli denetleyici çözümünden sonra uyarlamalı bir kısmi durum geri beslemeli denetleyici formulasyonu sunulmu¸stur. Bu denetleyici bu tip sistemler için halihazırda literatürdeki en kapsamlı çözümdür. Denetleyici tasarım prosedürünün farklı tipteki elektromekanik sistemler üzerinde de kolaylıkla uygulanabildi?gini gösterebilmek adına tek serbeslik dereceli bir levitasyon sistemi iÃ?gin geli¸stirilmi¸s bir denetleyici formulasyonu da sunulmu¸stur. Levitasyon sistemi için sistemin mekanik modeli ve elektriksel modeli kullanılmı¸s ve denetleyici çıkı¸sı olarak bobinlere uygulanacak gerilim de?geri hesaplanmı¸stır. Tasarlanan tüm denetleyicilerin kararlılık analizleri Lyapunov analiz tekni?gi ile gösterilmi¸s ve performansları benzetim çalı¸smaları ile incelenmi¸stir. Ayrıca tendon robot sistemi ile deneysel çalı¸smalar da gerçekle¸stirilmi¸stir.Model based control algorithms for electromechanical systems provide such advantages like precise and smooth control as well as enlarged stability region. However, comprehensive system models with nonlinear dynamics requires complicated controller formulations and more system states to be measured. Increase in the number of system states to be measured brings on some disadvantages like additional sensor costs, noisy feedback signals and implementation difficulty due to non-measurable states. In the literature, there can be seen a variety of examples of observer designs instead of system states to be measured and filter designs to eliminate the need of state measurements. In this study, the nonlinear model based partial state feedback controller formulations have been investigated for electromechanical systems with parametric uncertainties in the system dynamics. After a robust full–state–feedback solution for the trajectory tracking problem of elastic tendon driven robotic systems, a state–of–the– art adaptive partial–state–feedback formulation have been presented. An extension on a levitation system, composed of both electrical and mechanical dynamical terms, is also presented in order to illustrate the modularity of the design procedure. Backstepping technique have been successfully implemented to both of the system dynamics and stabilities of overall closed loop system dynamics have been proven via Lyapunov based arguments. The performance of the proposed controllers have been verified via numerical simulations. More over some experimental results have been presented for Tendon Driven Robotic system.