Robust dynamic control algorithm for uncertain powered wheelchairs based on sliding neural network approach

The dynamic model of mobile wheelchair technology requires developing and implementing an intelligent control system to improve protection, increasing performance efficiency, and creating precise maneuvering in indoor and outdoor spaces. This work aims to design a robust tracking control algorithm based on a reference model for operating the kinematic model of powered wheelchairs under the variation of system parameters and unknown disturbance signals. The control algorithm was implemented using the pole placement method in combination with the sliding mode control (PP-SMC) approach. The design also adopted a neural network approach to eliminate system uncertainties from perturbations. The designed method utilized the sinewave signal as an essential input signal to the reference model. The stability of a closed-loop control system was achieved by adopting the Goa reaching law. The performance of the proposed tracking control system was evaluated in three scenarios under different conditions. These included assessing the tracking under normal operation conditions, considering the tracking performance by changing the dynamic system's parameters and evaluating the control system in the presence of uncertainties and external disturbances. The findings demonstrated that the proposed control method efficiently tracked the reference signal within a small error based on mean absolute error (MAE) measurements, where the range of MAE was between 0.08 and 0.12 in the presence of uncertainties or perturbations

Elektrikli tekerlekli sandalyenin ayrık-zaman optimal kontrolü

06.03.2018 tarihli ve 30352 sayılı Resmi Gazetede yayımlanan “Yükseköğretim Kanunu İle Bazı Kanun Ve Kanun Hükmünde Kararnamelerde Değişiklik Yapılması Hakkında Kanun” ile 18.06.2018 tarihli “Lisansüstü Tezlerin Elektronik Ortamda Toplanması, Düzenlenmesi ve Erişime Açılmasına İlişkin Yönerge” gereğince tam metin erişime açılmıştır.Anahtar kelimeler: Elektrikli Tekerlekli Sandalye (ETS), Açısal Hız, Bozucu, Gözlemci, Model Öngörülü Kontrol (MÖK), Bozucu Gözleyici Destekli Model Öngörülü Kontrol (BGDMÖK) Elektrikli tekerlekli sandalye (ETS) engelli kişilerce kullanılan hareketlilik yardımcısı cihazlardır. Bağımsız hareket etmesi gereken veya el ile tekerlekli sandalye kullanamayan insanlar için ETS yararlıdır ve gereklidir. Tekerlekli sandalyede hız kontrol edilecek en önemli unsurdur. ETS sürüşü sırasında ortaya çıkan belirsiz çevre etkileri veya bozucuları ETS hız kontrolünün temel problemidir. Bu tez çalışmasında, çok giriş çok çıkışlı ve kublajlı olan ETS'nin sağ tekerlek ve sol tekerlek açısal hızlarını bir birinden bağımsız olarak kontrol etmek ve bozucu etkisini ortadan kaldırmak için kontrol yöntemleri önerilmiş ve tasarımları yapılmıştır. ETS'nin enerji denklemleri yazılır ve bu denklemlerden ayrık-zaman durum denklemleri doğrudan elde edilerek ETS modellenir. Durum uzay modeli kullanılarak Luenberger gözleyici sağ tekerlek ve sol tekerlek DC motor akımlarını ve hızlarını kestirmek için tasarlanır. ETS’nin hız kontrolönü yapmak üzere ayrık-zaman optimal Model Öngörülü Kontrol (MÖK) ve bozucu etkisini ortadan kaldırmak için Bozucu Gözleyici Destekli Model Öngörülü Kontrol (BGDMÖK) önerileri yapılır ve ETS nin ayrık-zaman durum uzay modeli kullanılarak tasarım yapılır. ETS’nin elde edilen ayrık zaman durum uzay model doğrulaması, ETS’nin sağ ve sol teker hızlarının bozucu etkiler altında bağımsız kontrölü için önerilen MÖK ve BGDMÖK yöntemlerinin performans değerlendirmeleri ve karşılaştırmaları benzetim çalışmaları ile verilmektedir. DISCRETE TIME OPTIMAL CONTROL OF ELECTRIC POWERED WHEELCHAIR (EPW)Keywords: Electric Powered Wheelchair (EPW), angular velocity, disturbance, observer, Model Predictive Control (MPC), Disturbance Observer Support to Model Predictive Control (DOSMPC) Electric powered wheelchair (EPW) is the mobility assistive device used by disabled persons. EPW is useful and necessary for people who are not able to use a manual wheelchair or for people who must move independently. The velocity of wheelchair is the important aspect to be controlled. The uncertain environmental effects or disturbances occuring during the EPW driving is the major problem of EPW velocity control. In this thesis, control methods have been proposed and implemented to eliminate the disturbance effect and to independently control the right and left wheel angular velocities of EPW that is a coupled and multi-input multi-output system. The energy equations are written and EPW is modeled by obtaining the discrete time state equations from the energy equations directly. By using state space model, the Luenberger observer is designed to estimate DC motor currents and velocities of right and left wheels. Discrete time optimal Model Predictive Control (MPC) for velocity control of EPW and Disturbance Observer Supported Model Predictive Control (DOSMPC) for eliminating disturbance effect are proposed and state space model of EPW is used in design. The discrete time state space model verification of the EPW is done by providing simulation results giving performance evaluation and comparison of MPC and DOSMPC methods proposed for independent velocity control of right and left wheels of ETS in the presence disturbance effect