[논문 리뷰] 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)|2018. 05. 01.

Adaptive Control of Nonlinear Systems참고 문헌 10인용 수 4

한 줄 요약

이 논문은 단일 링크 유연한 관절 매니퓰레이터(SLFJM) 시스템의 불확실성과 외부 교란을 다루기 위해 확장 상태 관측기(ESO)를 사용하는 능동 입력출력 피드백 선형화(AIOFL) 방법을 제안한다. 일반화된 교란을 추정하고 제거함으로써 피드백 선형화를 가능하게 하여 강건한 제어 성능을 달성하였으며, SLFJM 시스템에 대한 시뮬레이션을 통해 검증되었다.

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.

연구 동기 및 목표

• 시스템 동역학에 대한 정확한 지식이 필요하고 교란이나 불확실성이 없음을 가정하는 전통적인 입력출력 피드백 선형화(IOFL)의 한계를 극복하기 위해.
• 유연한 관절 매니퓰레이터에서 일반화된 교란(외부 교란 및 내부 불확실성)을 동시에 보상하는 제어 전략을 개발하기 위해.
• 능동 교란 제거 제어(ADRC) 철학에서 유래한 확장 상태 관측기(ESO)를 활용해 상태 추정을 피드백 선형화 프레임워크에 통합하기 위해.
• 시스템이 상대 차수까지 적분기의 사슬으로 변환되도록 하여 효과적인 제어 설계를 보장하기 위해.
• 단일 링크 유연한 관절 매니퓰레이터(SLFJM) 시스템에 대해 제안된 AIOFL-ESO 방법을 시뮬레이션을 통해 검증하기 위해.

제안 방법

• 제안된 AIOFL 기법은 시스템 상태와 총 교란(외부 교란 및 내부 불확실성 포함)을 추정하기 위해 확장 상태 관측기(ESO)를 통합한다.
• ESO는 일반화된 교란을 확장 상태로 추정함으로써 제어 루프 내에서 실시간으로 보상이 가능해진다.
• 제어 법칙은 비선형 시스템을 상대 차수까지 적분기의 사슬으로 변환하도록 설계되어 있으며, 제어 설계가 간단해진다.
• 피드백 선형화는 추정된 교란을 상쇄하고 ADRC의 비선형 상태 오차 피드백 구조에서 ESO로 추정된 상태를 사용함으로써 달성된다.
• 이 방법은 정확한 시스템 동역학을 요구하지 않으면서도 모델 불확실성과 외부 교란에 대해 강건성을 확보하기 위해 ADRC 프레임워크를 활용한다.
• 제어 구조는 시스템이 선형적 적분기 사슬처럼 행동하도록 보장하여 제어 합성의 단순화와 함께 추적 성능 향상을 도모한다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 시스템 동역학에 대한 정확한 지식이 없이도 시스템의 불확실성과 입력 교란에 대해 강건한 입력출력 피드백 선형화는 어떻게 달성할 수 있는가?
• RQ2 확장 상태 관측기(ESO)는 매니퓰레이터의 유연한 관절 시스템에서 일반화된 교란을 효과적으로 추정하고 제거할 수 있는가?
• RQ3 상태 추정과 교란 제거는 어떻게 피드백 선형화 프레임워크 내에 통합되어 제어 성능을 향상시킬 수 있는가?
• RQ4 제안된 AIOFL-ESO 방법은 불확실성 하에서 단일 링크 유연한 관절 매니퓰레이터를 안정화하고 제어하는 데 얼마나 효과적인가?
• RQ5 교란과 불확실성이 존재하는 상황에서도 제안된 방법이 시스템을 적분기의 사슬으로 성공적으로 변환할 수 있는가?

주요 결과

• 제안된 AIOFL-ESO 방법은 단일 링크 유연한 관절 매니퓰레이터를 시스템의 상대 차수까지 적분기의 사슬으로 성공적으로 변환한다.
• 확장 상태 관측기(ESO)는 시스템 상태와 일반화된 교란을 정확히 추정하여 효과적인 교란 제거를 가능하게 한다.
• 이 방법은 교란을 동시에 상쇄하고 피드백 제어를 위한 상태 추정을 제공함으로써 강건한 제어 성능을 달성한다.
• 시뮬레이션 결과는 제안된 방법이 시스템의 불확실성과 외부 교란 하에서도 SLFJM의 안정성을 확보하는 데 효과적임을 보여준다.
• ESO를 피드백 선형화 프레임워크에 통합함으로써 정확한 시스템 동역학 지식 없이도 시스템의 강건성을 향상시킬 수 있다.