KCI등재
SCIE
SCOPUS
Adaptive Fuzzy Finite Time Prescribed Performance Control for Long Stroke Hybrid Robots
저자
Qunpo Liu (Henan Polytechnic University) ; Ming Ye (Henan Polytechnic University) ; Zhonghua Wu (Henan Polytechnic University) ; Xuhui Bu (Henan Polytechnic University) ; Naohiko Hanajima (Muroran Institute of Technology)
발행기관
학술지명
권호사항
발행연도
2023
작성언어
English
주제어
등재정보
KCI등재,SCIE,SCOPUS
자료형태
학술저널
수록면
3116-3126(11쪽)
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제공처
This paper focuses on the problem of finite-time trajectory tracking control of long-stroke hybrid robots with uncertain system parameters and external disturbances. A system filtering prescribed performance backstepping control based on adaptive fuzzy compensation is proposed. For the unknown terms corresponding to the parameter uncertainties and unknown disturbances existing in the system, a set of auxiliary filter variables is introduced in the adaptive fuzzy approximator and an estimation error function is constructed. An adaptive law based on the estimated error function is proposed to adjust the adaptive weight parameters of the fuzzy system. An adaptive fuzzy approximation algorithm based on the estimation error is finally constructed to compensate for the performance loss caused by the unknown term. For the system state convergence speed problem, a performance function that can transform the system tracking error into an unconstrained error is presented, and the unconstrained error is used as the backstepping control variables. To avoid the differential explosion problem, a new set of inverse control variables is defined by combining the filter variables obtained based on the low-pass filter and the joint velocity. Based on the above variables, a system filtering-based prescribed performance backstepping control strategy is proposed. Finally, the semi-global practical finite-time stability of the closed-loop system is proved by the Lyapunov function. Experiments on the MATLAB platform verify the effectiveness of the proposed method.
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