RBFNN-Based Adaptive Sliding Mode Control Design for Delayed Nonlinear Multilateral Telerobotic System With Cooperative Manipulation

Chen Zheng; Huang Fanghao; Chen Wenjie; Zhang Junhui; Sun Weichao; Chen Jiawang; Gu Jason; Zhu Shiqiang

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RBFNN-Based Adaptive Sliding Mode Control Design for Delayed Nonlinear Multilateral Telerobotic System With Cooperative Manipulation

机译：基于RBFNN的适应性滑模控制设计，具有合作操作的延迟非线性多边托管障碍系统

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Multilateral telerobotic system has potential applications in the industry environments with the advantages of cooperative manipulation for the remote and hazardous tasks, and its control design is quite challenging due to several coupling issues such as stability, position tracking, force feedback, and cooperative manipulation under time delays, various uncertainties, and external disturbance. In this paper, a novel radial basis function neural network (RBFNN) based adaptive sliding mode control design is proposed for nonlinear multilateral telerobotic system with n-master-n-slave manipulators. The environment force is modeled with a general form via the RBFNN-based environment parameters estimation in the slave side. The estimated environment parameters (nonpower signals) are transmitted to rebuild the environment dynamics in the master side and provide the good force feedback for the human operators. The RBFNN-based adaptive sliding mode controllers are designed separately for master and slave manipulators to achieve good position tracking under parameter variations and external disturbance. The coordinated force distribution algorithm is designed to achieve cooperative manipulation with the balance of force acting on the target object. The theoretical analysis is given and the comparative experiment for a nonlinear multilateral telerobotic system with 2-master-2-slave manipulators is implemented. The results show the good performance of our design.

机译：多边托管系统在行业环境中具有潜在的应用，具有偏远和危险任务的合作操作的优势，并且由于诸如稳定性，位置跟踪，力反馈和在时间的合作操作之类的耦合问题，因此控制设计非常具有挑战性延迟，各种不确定性和外部干扰。本文采用了一种新颖的径向基函数神经网络（RBFNN）的自适应滑模控制设计，用于N-Master-N-Slave操纵器的非线性多边托管系统。环境力通过从侧的RBFNN的环境参数估计用一般形式进行建模。估计的环境参数（非功率信号）被传输以重建主侧的环境动态，并为人类运营商提供良好的力反馈。基于RBFNN的自适应滑动模式控制器是单独设计的，用于主设备和从机械手设计，以在参数变化和外部干扰下实现良好的位置跟踪。协调力分配算法旨在实现具有作用在目标物体上的力的平衡。给出了理论分析，并实施了具有2主机-2从机械手的非线性多边耳毒障系统的比较实验。结果表明了我们设计的良好表现。

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来源
《IEEE transactions on industrial informatics》 |2020年第2期|1236-1247|共12页
作者
Chen Zheng; Huang Fanghao; Chen Wenjie; Zhang Junhui; Sun Weichao; Chen Jiawang; Gu Jason; Zhu Shiqiang;
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作者单位

Zhejiang Univ Ocean Coll Zhoushan 316021 Peoples R China|Zhejiang Univ State Key Lab Fluid Power & Mechatron Syst Hangzhou 310027 Peoples R China;

Zhejiang Univ Ocean Coll Zhoushan 316021 Peoples R China;

Zhejiang Univ Univ Illinois Urbana Champaign Inst ZJU UIUC Inst Haining 314400 Peoples R China;

Zhejiang Univ State Key Lab Fluid Power & Mechatron Syst Hangzhou 310027 Peoples R China;

Harbin Inst Technol Res Inst Intelligent Control & Syst Harbin 150001 Peoples R China;

Zhejiang Univ Ocean Coll Zhoushan 316021 Peoples R China;

Dalhousie Univ Dept Elect & Comp Engn Halifax NS B3H 4R2 Canada|Zhejiang Lab Hangzhou 311100 Peoples R China;

Zhejiang Univ Ocean Coll Zhoushan 316021 Peoples R China|Zhejiang Lab Hangzhou 311100 Peoples R China;

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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
Adaptive slidingmode control; cooperative manipulation; good transparency; multilateral telerobotics; neural network; uncertainties;

机译：自适应滑模控制;合作操纵;良好的透明度;多边托管托管;神经网络;不确定因素;

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