[論文レビュー] On The Active Input Output Feedback Linearization of Single Link Flexible Joint Manipulator, An Extended State Observer Approach.

Wameedh Riyadh Abdul Adheem, Ibraheem Kasim Ibraheem|arXiv (Cornell University)|May 1, 2018

Adaptive Control of Nonlinear Systems参考文献 10被引用数 4

ひとこと要約

本稿では、単一リンクの柔軟なジョイントマニピュレータにおける不確実性および外部摂動を扱うために、拡張状態観測器（ESO）を用いたアクティブ入出力フィードバック線形化（AIOFL）手法を提案する。一般化された摂動（外部摂動および内部不確実性）を推定・抑制することで、フィードバック線形化を実現し、ロバストな制御性能を達成した。シミュレーションによりSLFJMシステム上で有効性が検証された。

ABSTRACT

Traditional input-output feedback linearization (IOFL) is an essential part of nonlinear control theory and a valuable tool in solving class of problems possessing certain constraints. It requires full knowledge of system dynamics and assumes no disturbance at the input channel and no system's uncertainties. In this paper, an Active Input Output Feedback Linearization (AIOFL) technique based on extended state observer which is the core part of the Active Disturbance Rejection Control (ADRC) paradigm is proposed to design a feedback linearization control law. This control law transforms the system into a chain of integrators up to the relative degree of the system. The proposed AIOFL simultaneously cancels the generalized disturbances (exogenous disturbance and internal uncertainties) and delivers the estimated system's states to the nonlinear state error feedback of the ADRC. Verification of the outcomes has been achieved by applying the proposed technique on the ADRC of Flexible Joint Single Link Manipulator(SLFJM). The results showed the effectiveness of the proposed tool.

研究の動機と目的

• 完全なシステムダイナミクスの知識を必要とする伝統的な入出力フィードバック線形化（IOFL）の限界を克服すること。
• 柔軟なジョイントマニピュレータにおける一般化された摂動（外部摂動および内部不確実性）を同時にキャンセルする制御戦略を開発すること。
• アクティブ摂動制御（ADRC）パラダイムからの拡張状態観測器（ESO）を用いて、状態推定をフィードバック線形化フレームワークに統合すること。
• システムを相対次数まで積分器の鎖に変換可能にすることにより、効果的な制御設計を可能にすること。
• 提案されたAIOFL-ESO手法を、単一リンクの柔軟なジョイントマニピュレータ（SLFJM）においてシミュレーションによって検証すること。

提案手法

• 提案されたAIOFL技術は、拡張状態観測器（ESO）を統合し、システムの状態および総合的な摂動（外部摂動および内部不確実性を含む）を推定する。
• ESOは一般化された摂動を拡張状態として推定することで、制御ループ内でリアルタイムに補償可能となる。
• 制御則は、非線形システムを相対次数まで積分器の鎖に変換するように設計され、制御設計を簡素化する。
• ADRCの非線形状態誤差フィードバック構造にESOによる状態推定値を組み込み、推定された摂動をキャンセルすることでフィードバック線形化を達成する。
• ADRCフレームワークを活用することで、正確なシステムダイナミクスが不要な状態で、モデル不確実性および外部摂動に対してロバスト性を確保する。
• 制御構造により、システムが線形な積分器の鎖として振る舞うようになり、制御合成が容易化され、追従性能が向上する。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 システムダイナミクスの完全な知識がなくても、システムの不確実性および入力摂動に対してロバストな入出力フィードバック線形化を実現する方法は何か？
• RQ2 拡張状態観測器（ESO）は、柔軟なジョイントマニピュレータ系における一般化された摂動を効果的に推定・抑制できるか？
• RQ3 状態推定と摂動抑制を、フィードバック線形化フレームワーク内に統合することで、制御性能をどのように向上できるか？
• RQ4 提案されたAIOFL-ESO手法は、不確実性下での単一リンクの柔軟なジョイントマニピュレータの安定化および制御にどの程度有効か？
• RQ5 摂動および不確実性が存在する状況下でも、本手法はシステムを積分器の鎖に効果的に変換できるか？

主な発見

• 提案されたAIOFL-ESO手法は、単一リンクの柔軟なジョイントマニピュレータを、システムの相対次数まで積分器の鎖に効果的に変換した。
• 拡張状態観測器（ESO）は、システムの状態および一般化された摂動を正確に推定し、効果的な摂動抑制を可能にした。
• 本手法は、摂動の同時キャンセルとフィードバック制御に必要な状態推定値の供給により、ロバストな制御性能を達成した。
• シミュレーション結果から、システムの不確実性および外部摂動下でも、SLFJMの安定化に本手法が有効であることが示された。
• ESOをフィードバック線形化フレームワークに統合することで、システムのロバスト性が向上したが、システムダイナミクスの正確な知識は不要であった。