Cooperative Control of Port Controlled Hamiltonian Systems. PhD thesis, King Fahd University of Petroleum and Minerals.

Preview

PDF (PhD thesis) 2014_Qureshi_PhD_Dissertation.pdf - Published Version Download (3MB) | Preview

Arabic Abstract

ملخص الرسالة الاسم: امين الدين قريشي عنوان الرسالة: المتحكم التعاوني والموزع للأنظمة الهاملتونية التخصص: هندسةالنظم تاريخ التحرج: ابريل 2014 نعرض في هذه الأطروحة طريقة للتحكم بالأنظمة الموزعة والمكتوبة بصيغة ال PCH (الهاملتونية). أحد الانظمة الجزئية تقوم بمقام القائد في حركة باقي الجزيئات للنظام الموزع و تنشأ المسار المقترح لحركتها. فقط مجموعة قليلة من الأنظمة الجزيئة يمكنها الحصول على المعلومات من القائد. كما أن الاتصال بين الانظمة الجزئية يقتصر فقط على الجزئيات المجاوره لها. تم استخدام الشبكات العصبية الاصطناعية ليكون المتحكم أكثر متانة في وجه المتغيرات الموجودة في النماذج المستخدمة. استخدمت الخلايا العصبية الاصطناعية بشكل جديد ليتمكن المتحكم من القيام بالتوليف الذاتي. كما يقوم المتحكم بالتغلب على العوامل المؤثرة على النظام والمؤثرة في حركته. في هذا البحث نقدم متحكم عملي وفعّال يستخدم الانظمة العصبية المعدلة، للتحكم بروبوتات ممثلة بواسطة النظم الهاملتونية مع اعتبار وجود أخطاء في تحديد القيم الدقيقة لتمثيل الروبوتات. ووجود عوامل خارجية تؤثر على استجابة الروبوتات. تم تقديم طريقة مبتكرة في عملية تصفية البيانات بالاعتماد على المتغير الهاملتوني، بالإضافة الى تعديل إعدادات المتحكم آليا بواسطة الانظمة العصبية. وقد حقق المتحكم الشروط الضرورية في تقليل آثار العوامل الخارجية التي تؤثر على حركة الروبوتات، ولبيان ذلك تم تمثيل المتحكم في روبوت ثنائي الحركة لتوضيح دقة وكفاءة المتحكم .ولقد تم التأكد من كفاءة عمل المتحكم المقترح من خلال دراسات المحاكاة لبعض الأنظمة.

English Abstract

Advancements in computational devices, sensors and actuators together with information technology and the need for more effective control have created a new horizon of research; the cooperative control of autonomous {\em multi-agent} systems. In many applications a group of autonomous systems working cooperatively can outperform a task that could be either very difficult or even impossible by the individual actions of autonomous systems. The majority of these physical systems have nonlinear dynamics and their parameters are prone to significant variations during their operations in practical scenarios. This thesis presents novel Neural Networks (NNs) based robust distributed adaptive cooperative tracking control techniques for two important classes of physical systems where the individual agents are networked through a directed graph. These systems are the {\em Port Controlled Hamiltonian} (PCH) Systems and the higher-order nonlinear affine systems in {\em Brunovsky Canonical Form} (BCF). PCH systems represent a large number of physical systems including several electrical, electromechanical, chemical and particularly a major class of mechanical systems described by Euler-Lagrange (EL) models. Due to their inherent passivity property, PCH systems are best suited for passivity based energy shaping control, particularly in the applications where shaping of both the potential as well as the kinetic energy is required. These advantages associated with the controller design under PCH formalism are exploited in the design of cooperative tracking control problem in this thesis. Parametric uncertainties are dealt with using the NNs. Canonical transformation of PCH systems using NNs is also presented. A novel idea of information preserving filtering of Hamiltonian gradient is introduced to drive the NNs tuning laws by the position as well as the velocity errors. L_2 disturbance attenuation objective is also achieved. This thesis also presents a NNs based adaptive distributed cooperative tracking control of unknown higher-order affine nonlinear systems represented in BCF. The Cooperative Ultimate Uniform Boundedness (CUUB) of the cooperative tracking errors is guaranteed for the proposed controllers. The proposed neuro-adaptive controllers are direct i.e. NNs are trained online without any need of the off-line training. Effectiveness of the proposed controllers are tested through simulations using several models of physical systems including planar manipulators, simple pendulums, inverted pendulums and an Autonomous Underwater Vehicle (AUV).

Item Type:	Thesis (PhD)
Subjects:	Systems Electrical
Department:	College of Computing and Mathematics > Computer Engineering
Committee Advisor:	Elferik, Sami
Committee Co-Advisor:	Al-Sunni, Fouad Muhammad
Committee Members:	El-Shafei, Moustafa and Al Saif, Abdul Wahid Abdul Aziz and Chede, Lahouari
Depositing User:	QURESHI AMIN-UD-DIN (g200904570)
Date Deposited:	02 Jun 2014 08:19
Last Modified:	01 Nov 2019 15:41
URI:	http://eprints.kfupm.edu.sa/id/eprint/139149