Simulink를 활용한 퍼지 PID를 이용한 완전 구동 AUV의 궤도 및 안정화 제어연구(Trajectory following and
2020년 06월 20일 출간
- eBook 상품 정보
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- ISBN 9788957616109
- 쪽수 84쪽
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작품소개
이 상품이 속한 분야
Derivative (FPID) controller is presented to control position and speed of Multiple
Input Multiple Output (MIMO) fully-actuated Autonomous Underwater Vehicles
(AUV) to follow desired trajectories. Non-linearity that results from the
hydrodynamics and the coupled AUV dynamics makes the design of a stable
controller a very difficult task. In this study, the control scheme in a simulation
environment is validated using dynamic and kinematic equations for the AUV
model and hydrodynamic damping equations. An AUV configuration with eight
thrusters and an inverse kinematic model from a previous work is utilized in the
simulation. In the proposed controller, Mamdani fuzzy rules are used to tune the
parameters of the PID. Nonlinear fuzzy Gaussian membership functions are
selected to give better performance and response in the non-linear system. A
control architecture with two feedback loops is designed such that the inner loop is
for velocity control and outer loop is for position control. Several test scenarios
are executed to validate the controller performance including different complex
trajectories with and without injection of ocean current disturbances. A comparison
between the proposed FPID controller and the conventional PID controller is
studied and shows that the FPID controller has a faster response to the reference
signal and more stable behavior in a disturbed non-linear environment.
1.1 SIMULINK의 시작 1
블록의 연결 5
블록 파라미터의 설정 7
시뮬레이션 파라미터 (Configuration Parameters)의 설정 8
시뮬레이션의 수행 9
블록 파라미터의 표시 9
복수 데이터의 표시 11
2.2 동적 시뮬레이션 13
이차 미분방정식 17
선형 상태변수 모델 23
DC 모터의 시뮬레이션 24
함수 블록의 사용 29
차분방정식(difference equation)의 모델링 34
Subsystem(부시스템)의 구성 37
제 2편 : 연구논문
Trajectory following and stabilization control of fully actuated AUV
using inverse kinematics and self-tuning fuzzy PID
1. Introduction 41
2. Kinematics and coordinate systems 42
3. Configuration and inverse kinematics control model 46
4. Dynamic model 49
5. Control design 58
6 Results 66
7. Conclusion 72
8. References 74
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