Type-II Fuzzy Inference System-Based Fractional Terminal Sliding Mode Control for Zero-Force Exoskeleton Robots
محل انتشار: مجله سیستم های فازی، دوره: 21، شماره: 6
سال انتشار: 1403
نوع سند: مقاله ژورنالی
زبان: انگلیسی
مشاهده: 126
فایل این مقاله در 25 صفحه با فرمت PDF قابل دریافت می باشد
- صدور گواهی نمایه سازی
- من نویسنده این مقاله هستم
استخراج به نرم افزارهای پژوهشی:
شناسه ملی سند علمی:
JR_IJFS-21-6_009
تاریخ نمایه سازی: 15 بهمن 1403
چکیده مقاله:
Upper-limb exoskeleton robots have a significant impact on rehabilitation, assistive technology, and human augmentation, as they can restore or enhance human physical abilities. This paper presents a novel control approach, called Adaptive Fractional Integral Terminal Sliding Mode (AFITSM), which combines an exponential reaching law with a unique interval type-۲ Fuzzy Inference System (FIS). This controller is designed to achieve zero-force control of a ۵-degree-of-freedom upper-limb exoskeleton robot, even in the presence of bounded uncertainties. The controller's integral terminal sliding surface ensures that the system converges in a finite time, allowing the exoskeleton to reach its desired state quickly, which is critical in time-sensitive applications. The exponential switching control term reduces chattering and tracking errors, while the AFITSM controller's adaptability, enabled by the interval type-۲ FIS, allows it to adjust its parameters in real-time to handle uncertainties and external disturbances. Numerical simulations demonstrate the effectiveness and superiority of the proposed control method over traditional control approaches.
کلیدواژه ها:
Zero-Force Control ، Adaptive control ، Fractional Sliding Mode Control ، Exoskeleton Robot ، Fuzzy Inference System
نویسندگان
Morteza Mirzaee
Faculty of Mechanical Engineering, K.N. Toosi University of Technology, Tehran, Iran.
Reza Kazemi
Faculty of Mechanical Engineering, K.N. Toosi University of Technology, Tehran, Iran.
مراجع و منابع این مقاله:
لیست زیر مراجع و منابع استفاده شده در این مقاله را نمایش می دهد. این مراجع به صورت کاملا ماشینی و بر اساس هوش مصنوعی استخراج شده اند و لذا ممکن است دارای اشکالاتی باشند که به مرور زمان دقت استخراج این محتوا افزایش می یابد. مراجعی که مقالات مربوط به آنها در سیویلیکا نمایه شده و پیدا شده اند، به خود مقاله لینک شده اند :