research centers


Search results: Found 4

Listing 1 - 4 of 4
Sort by

Article
Nonlinear Controller Design for a Mobile Manipulator Trajectory Tracking †

Loading...
Loading...
Abstract

Abstract –In this paper, a mobile manipulator consisting of four degrees of freedom(4-DOF) robotic manipulator mounted at the top of a mobile platform (front point) of amobile robot with four differential drive wheels is presented. A mobile manipulatorcombines the dexterous manipulator capability offered by fixed-based manipulators andthe mobility offered by the mobile robot. The work involves the modeling of mobilemanipulator robot and using the partial feedback linearization approach. The centralidea is to algebraically transform nonlinear systems dynamics into partially linear form,so that linear control techniques can be applied to control on the wheel mobilemanipulator robot in order to track any trajectory such as an ellipse, circle….etc,without violating the non holonomic constraints. However, and in order to consider theuncertainty in system parameters and the effects of the external disturbances a nonlinearPID controller is proposed in this work. The results demonstrate a good ability of thedesigned nonlinear PID controller in regulating the mobile robot to track the desiredpath in the presence of the external disturbances and the uncertainty in systemparameters


Article
Design of Nonlinear PID Neural Controller for the Speed Control of a Permanent Magnet DC Motor Model based on Optimization Algorithm
تصميم مسيطر عصبي تناسبي تكاملي تفاضلي لاخطي للسيطرة على سرعة محرك تيار مستمر ثابت المغناطيسية مبنيا على أساس الخوارزمية الأمثلية

Author: Ahmed Sabah Al-Araji أحمد صباح الاعرجي
Journal: Al-Khwarizmi Engineering Journal مجلة الخوارزمي الهندسية ISSN: 18181171 23120789 Year: 2014 Volume: 10 Issue: 1 Pages: 72-82
Publisher: Baghdad University جامعة بغداد

Loading...
Loading...
Abstract

In this paper, the speed control of the real DC motor is experimentally investigated using nonlinear PID neural network controller. As a simple and fast tuning algorithm, two optimization techniques are used; trial and error method and particle swarm optimization PSO algorithm in order to tune the nonlinear PID neural controller's parameters and to find best speed response of the DC motor. To save time in the real system, a Matlab simulation package is used to carry out these algorithms to tune and find the best values of the nonlinear PID parameters. Then these parameters are used in the designed real time nonlinear PID controller system based on LabVIEW package. Simulation and experimental results are compared with each other and showed the effectiveness of the proposed control algorithm in terms of fast and smooth dynamic response for the speed control of the real DC motor.

في هذا البحث تمت السيطرة على سرعة المحرك التيار المستمر بشكل تجريبي باستخدام المسيطر العصبي التناسبي التكاملي التفاضلي اللاخطي. تم استخدام طريقة التجربة والخطأ وتقنية حشد الجسيمات الأمثلية لسهولة وسرعة تنغيم عناصر المسيطر العصبي التناسبي التكاملي التفاضلي اللاخطي لإيجاد أفضل استجابة لسرعة المحرك التيار المستمر.لتوفير الزمن في النظام الحقيقي, تم استخدام الحقيبة البرمجية (Matlab) لتنفيذ خوارزمية التنغيم لعناصر المسيطر اللاخطي وبعد ذلك تم استخدام هذه العناصر في تصميم المسيطر اللاخطي للنظام في الزمن الحقيقي باستخدام الحقيبة البرمجية (LabVIEW). لقد تم مقارنة نتائج المحاكاة مع النتائج التجريبية وتبين كفاءة تأثير الخوارزمية المسيطر المقترح من حيث سرعة ونعومة الاستجابة لسرعة المحرك التيار المستمر الحقيقي


Article
Design of a Nonlinear PID Neural Trajectory Tracking Controller for Mobile Robot based on Optimization Algorithm
تصميم مسيطر تتابع مسار عصبي لأخطي تناسبي تكاملي تفاضلي لإنسان آلي متنقل مبني على أساس الخوارزمية ألأمثليه

Authors: Khulood E. Dagher --- Ahmed Al-Araji
Journal: Engineering and Technology Journal مجلة الهندسة والتكنولوجيا ISSN: 16816900 24120758 Year: 2014 Volume: 32 Issue: 4 Part (A) Engineering Pages: 973-985
Publisher: University of Technology الجامعة التكنولوجية

Loading...
Loading...
Abstract

This paper presents a trajectory tracking control algorithm for a non-holonomic wheeled mobile robot using optimization technique based nonlinear PID neural controller in order to follow a pre-defined a continuous path. As simple and fast tuning algorithms, particle swarm optimization algorithm is used to tune the nonlinear PID neural controller's parameters to find best velocity control actions for the mobile robot. Simulation results show the effectiveness of the proposed nonlinear PID control algorithm; this is demonstrated by the minimized tracking error and the smoothness of the velocity control signal obtained, especially with regards to the external disturbance attenuation problem.

يقدم هذا البحث, خوارزمية المسيطر ألتتابعي لمسار عجلة الإنسان الآلي المتحرك باستخدام التقنية ألأمثليه أساسه المسيطر التناسبي التكاملي التفاضلي العصبي اللاخطي لكي يتبع مسار مستمر معرف مسبقا. أن الخوارزمية المستخدمة تتميز بسرعة وببساطة تنغيم عناصر المسيطر اللاخطي التناسبي التكاملي التفاضلي وذلك باستخدام خوارزمية حشد الجسيمات ألأمثليه وإيجاد أفضل أشارة سرعة للإنسان الآلي المتحرك. من خلال نتائج المحاكاة, أن فعالية خوارزمية المسيطر اللاخطي المقترح تقوم بتقليل الخطأ ألتتابعي لمسار الإنسان الآلي المتحرك مع توليد أشارة سرعة ناعمة, برغم من وجود التأثير الاضطرابي الخارجي.


Article
A Comparative Study of Various Intelligent Algorithms Based Nonlinear PID Neural Trajectory Tracking Controller for the Differential Wheeled Mobile Robot Model
دراسة مقارنة لخوارزميات ذكية متنوعة أساسه مسيطر تتابع مسار عصبي لأخطي تناسبي تكاملي تفاضلي لنموذج التحرك التفاضلي لإنسان آلي متنقل.

Author: Ahmed Sabah Al-Araji أحمد صباح عبد الأمير الأعرجي
Journal: Journal of Engineering مجلة الهندسة ISSN: 17264073 25203339 Year: 2014 Volume: 20 Issue: 5 Pages: 44-60
Publisher: Baghdad University جامعة بغداد

Loading...
Loading...
Abstract

This paper presents a comparative study of two learning algorithms for the nonlinear PID neural trajectory tracking controller for mobile robot in order to follow a pre-defined path. As simple and fast tuning technique, genetic and particle swarm optimization algorithms are used to tune the nonlinear PID neural controller's parameters to find the best velocities control actions of the right wheel and left wheel for the real mobile robot. Polywog wavelet activation function is used in the structure of the nonlinear PID neural controller. Simulation results (Matlab) and experimental work (LabVIEW) show that the proposed nonlinear PID controller with PSO learning algorithm is more effective and robust than genetic learning algorithm; this is demonstrated by the minimized tracking error and obtained smoothness of the velocity control signal, especially when external disturbances are applied.

يقدم هذا البحث, دراسة مقارنة لخوارزميتين لتعليم مسيطر تناسبي تكاملي تفاضلي عصبي لاخطي تتابعي لمسار عجلة الإنسان آلي متحرك لكي يتبع مسار مستمر معرف مسبقا. كتقنيات سهله وسريعة التنغيم, لقد تم استخدام الخوارزمية الوراثية وخوارزمية حشد الجسيمات الامثلية لتنغيم عناصر المسيطر اللاخطي التناسبي التكاملي التفاضلي لإيجاد أفضل أشارة سرعة لعجلة للإنسان الآلي المتحرك الحقيقي. لقد تم استخدام الدالة الفعالة موجة البوليونك في هيكلية المسيطر العصبي. من خلال نتائج المحاكاة والعمل التجريبي, أثبتت أن المسيطر التناسبي التكاملي التفاضلي العصبي اللاخطي المقترح تنغيمه بواسطة خوارزمية حشد الجسيمات الامثلية أكثر فعالية و متانة مقارنة بالمسيطرة الذي تم تنغيمه بواسطة الخوارزمية الوراثية, وهذا واضح من خلال تقليل الخطأ ألتتابعي لمسار الإنسان الآلي المتحرك مع توليد أشارة سرعة ناعمة, برغم من وجود التأثير الاضطرابي الخارجي.

Listing 1 - 4 of 4
Sort by
Narrow your search

Resource type

article (4)


Language

English (3)

Arabic and English (1)


Year
From To Submit

2014 (4)