Controle por estrutura variável e modos deslizantes de dispositivo robótico com modelo dinâmico incerto : implementação no robô industrial denso VP6242
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Marques, Mairon Figueiredo
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Resumo
Resumo: O presente trabalho aborda o projeto e a implementação de controle dinâmico do manipulador robótico da marca Denso modelo VP6242, que possui seis graus de liberdade e modelo dinâmico incerto, utilizando condições baseadas em desigualdades matriciais lineares (do inglês linear matrix inequalities - LMIs) para efetuar o controle por estrutura variável e modos deslizantes O método estudado foi aplicado em dois sistemas incertos do robô, sendo que o primeiro método fez o uso da modelagem dinâmica do sistema incerto e o segundo método fez o uso de redes neurais artificiais Ambos métodos foram comparados com um controlador por torque computado com pensador proporcional, integral e derivativo (PID) padrão Para obter o controlador padrão, inicialmente foi abordado um método clássico para modelagem de manipuladores robóticos dinâmicos: o método recursivo de Newton-Euler Na sequência, com o auxílio do Robotic Toolbox do Matlab, foi obtido o modelo dinâmico do manipulador robótico Denso VP6242 Com o modelo dinâmico do robô foi desenvolvido o controle por torque computado com compensador PID Uma vez que o controle por torque computado PID padrão foi desenvolvido, foi abordado condições baseadas em LMIs que garantem a positividade real estrita do sistema e consequentemente a estabilidade assintótica da planta, mesmo na presença de incertezas paramétricas Em seguida foi projetado um controlador por estrutura variável e modos deslizante para ser implementado no manipulador robótico Uma vez que o controle por estrutura variável e modos deslizantes para sistema incerto foi abordado, aplicou-se o controlador em duas abordagens diferentes: utilizando o modelo dinâmico incerto baseado no método recursivo de Newton Euler e utilizando redes neurais Resultados práticos mostraram que o método utilizado para controlar sistemas incertos obteve estabilidade com baixo erro de trajetória A aplicação do método utilizando o modelo resultante do método de Newton Euler obteve ótimo resultado, enquanto que a aplicação do método utilizando redes neurais obteve resultado muito bom, tendo como vantagem o fato de não necessitar do modelo dinâmico do sistema
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Palavras-chave
Redes neurais (Computação), Robótica, Engenharia elétrica, Neural nets (Computer science), Robotics, Electric engineering