ارسل ملاحظاتك

ارسل ملاحظاتك لنا







Optimal Control Design For Two Wheeled Mobile Robot

المصدر: مجلة جامعة الزيتونة
الناشر: جامعة الزيتونة
المؤلف الرئيسي: Abosdeal, Adel A. (Author)
مؤلفين آخرين: Abougarair, Ahmed Jaber (Co-Author)
المجلد/العدد: ع25
محكمة: نعم
الدولة: ليبيا
التاريخ الميلادي: 2018
الشهر: مارس
الصفحات: 1 - 18
DOI: 10.35778/1742-000-025-012
ISSN: 2523-1006
رقم MD: 906297
نوع المحتوى: بحوث ومقالات
اللغة: الإنجليزية
قواعد المعلومات: EduSearch, IslamicInfo, EcoLink, HumanIndex
مواضيع:
كلمات المؤلف المفتاحية:
Two wheeled inverted pendulum | LQR controller | feed forward controller
رابط المحتوى:
صورة الغلاف QR قانون

عدد مرات التحميل

29

حفظ في:
المستخلص: نظرا للعديد من الأسباب فقط تم اختيار Two Wheeld Inverted Pendulum Mobile Robot كنظام يتم دراسته في هذه الورقة. فبغض النظر عن مرونة التطبيقات المصممة على أساس هذا النظام فهو نظام معقد وغير خطي وكذلك غير مستقر ومتعدد المخارج فلذلك يعتبر نظام جيد للدراسة. فاستخدام قوانين نيوتن تم اشتقاق النموذج الرياضي لهذا النظام الميكانيكي وتحويل معادلاته غير الخطية إلى معادلات خطية ليسهل التعامل معها. يعتبر المتحكم LQR تقنية تحكم لها مميزاتها وفوائدها التي تتفوق بها على Pole Placement لذلك تم في هذه الورقة دراسة كل تقنية على حدا ومن ثم مقارنة كل واحدة بالأخرى ومن خلال النتائج المتحصل عليها نستنتج أن LQR أفضل من Pole Placement سواء من ناحية استجابة النظام وسرعته والقيمة القصوى التي تصل إليها هذه الاستجابة وكذلك من ناحية إشارة التحكم. ونظرا لأن LQR يعتبر تقنية تعتمد على مثالية النظام من حيث إمكانية قياس كل حالات النظام وهذا الافتراض غير محقق في الغالب فأنه تم الاتجاه إلى تصميم Kalman Filter الذي بدوره يقوم باستنتاج حالات النظام الغير متوفرة ودمجها إلى المتحكم LQR ليتم الحصول على LQG.

For many reasons, the Two Wheeled Inverted Pendulum Mobile Robot is selected. Regardless its flexibility of its applications, it considers good problem to study and improve any control technic because of its nature instability and its non-linearity. Using newton's laws the system is modeled and linearized to simple model to simplify the dealing with system LQR has benefits that can't be yielded using pole placement technic, because of that they are studied separately then they compared to each other. then, it can be concluded that both the response of the system will be faster and less overshoot for LQR than the pole placement controller and the control signal has less peak voltage and faster to reach to steady state for LQR than the pole placement controller. The optimal solution of LQR controller is LQG controller; it is designed when some states of the system are not available. So, a Kalman filter is designed to estimate these states and combining it to an LQR controller to create an LQG controller.

ISSN: 2523-1006