Using Neural Network Model Predictive Control for Controlling Shape Memory Alloy-Based Manipulator

Nikdel; N.; Nikdel; P.; Badamchizadeh; M.A.; Hassanzadeh; I.

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【24h】

Using Neural Network Model Predictive Control for Controlling Shape Memory Alloy-Based Manipulator

机译：基于神经网络模型预测控制的形状记忆合金基机械臂控制

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This paper presents a new setup and investigates neural model predictive and variable structure controllers designed to control the single-degree-of-freedom rotary manipulator actuated by shape memory alloy (SMA). SMAs are a special group of metallic materials and have been widely used in the robotic field because of their particular mechanical and electrical characteristics. SMA-actuated manipulators exhibit severe hysteresis, so the controllers should confront this problem and make the manipulator track the desired angle. In this paper, first, a mathematical model of the SMA-actuated robot manipulator is proposed and simulated. The controllers are then designed. The results set out the high performance of the proposed controllers. Finally, stability analysis for the closed-loop system is derived based on the dissipativity theory.

机译：本文提出了一种新的设置，并研究了神经模型预测和可变结构控制器，这些控制器旨在控制形状记忆合金（SMA）致动的单自由度旋转机械手。 SMA是一种特殊的金属材料，由于其特殊的机械和电气特性，已广泛用于机器人领域。 SMA驱动的机械手表现出严重的磁滞现象，因此控制器应面对此问题并使机械手跟踪所需的角度。本文首先提出并仿真了SMA驱动的机器人机械手的数学模型。然后设计控制器。结果表明了所提出控制器的高性能。最后，基于耗散理论推导了闭环系统的稳定性分析。

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来源
《IEEE Transactions on Industrial Electronics》 |2014年第3期|1394-1401|共8页
作者
Nikdel; N.; Nikdel; P.; Badamchizadeh; M.A.; Hassanzadeh; I.;
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作者单位

Faculty of Electrical and Computer Engineering, University of Tabriz, Tabriz, Iran|c|;

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收录信息
原文格式 PDF
正文语种 eng
中图分类
关键词
1-DOF robot manipulator; Neural networks; predictive control; shape memory alloys (SMAs); variable structure control (VSC);

机译：一自由度机器人操纵器;神经网络;预测控制;形状记忆合金（SMA）;可变结构控制（VSC）;

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