Adaptive Neuro-Fuzzy Control Approach for a Single Inverted Pendulum System

The inverted pendulum is an under-actuated and nonlinear system, which is also unstable. It is a single-input double-output system, where only one output is directly actuated. This paper investigates a single intelligent control system using an adaptive neuro-fuzzy inference system (ANFIS) to stabilize the inverted pendulum system while tracking the desired position. The non-linear inverted pendulum system was modelled and built using MATLAB Simulink. An adaptive neuro-fuzzy logic controller was implemented and its performance was compared with a Sugeno-fuzzy inference system in both simulation and real experiment. The ANFIS controller could reach its desired new destination in 1.5 s and could stabilize the entire system in 2.2 s in the simulation, while in the experiment it took 1.7 s to reach stability. Results from the simulation and experiment showed that ANFIS had better performance compared to the Sugeno-fuzzy controller as it provided faster and smoother response and much less steady-state error

Using real interpolation method for adaptive identification of nonlinear inverted pendulum system

In this paper, we investigate the inverted pendulum system by using real interpolation method (RIM) algorithm. In the first stage, the mathematical model of the inverted pendulum system and the RIM algorithm are presented. After that, the identification of the inverted pendulum system by using the RIM algorithm is proposed. Finally, the comparison of the linear analytical model, RIM model, and nonlinear model is carried out. From the results, it is found that the inverted pendulum system by using RIM algorithm has simplicity, low computer source requirement, high accuracy and adaptiveness in the advantages

Diseño de un transportador personal eléctrico auto-equilibrante

Se elaboró el diseño de un transportador personal eléctrico auto-equilibrante sobre 2 ruedas para el cual se realizó un nuevo modelo matemático basado en las leyes de Newton, se realizó el diseño el sistema de estabilización y desplazamiento mediante un diseño de control óptimo LQR , se realizó un diseño de la propuesta de implementación donde se seleccionaron los motores eléctricos, el chasis, baterías, el sensor inercial MPU9250 y el controlador principal STM32 (ARM Córtex de 32 bits) como componentes principales, así mismo se generó un seudocódigo para la programación del controlador principal. Respecto al diseño de control, según las simulaciones de la respuesta en el tiempo en el software Matlab2021a, se verificaron que los tiempos de asentamiento para el control de trayectoria y estabilidad se encuentran alrededor de los 3 segundos, los sobreimpulsos para la posición lineal son menores al 0.5% de la referencia, así mismo se comprobó según las simulaciones que el transportador realiza el seguimiento de diversas trayectorias manteniéndose en equilibrio. En una futura etapa de implementación, este diseño de transportador será una alternativa para el transporte de personas con dificultad para guiar su trayectoria de traslado (como turistas, visitantes a algún establecimiento, supervisores que no conozcan el área, alumnos que no conozcan ubicaciones de sus aulas, personas con dificultad para trasladarse, entre otros)