Adaptive Control of Underactuated Three Dimensional Overhead Crane Systems. Masters thesis, King Fahd University of Petroleum and Minerals.

PDF Adaptive Control of Underactuated Three Dimensional Overhead Crane Systems - Thesis - Abdalrahman Mohamed g201073260.pdf Restricted to Repository staff only until 18 March 2023. Download (4MB)

Arabic Abstract

الرافعات من أكثر الأنظمة المستخدمة في الصناعة حول العالم، ونظرًا لدورها الضروري في العديد من المجالات والصناعات المختلفة كان من المهم دراستها لتحسين كفاءتها وأدائها وتسهيل عملية التحكم في نقل الأحمال. ونظرًا لصعوبة فك وإعادة تركيب الرافعات وكذلك صعوبة الحصول على القيم الدقيقة لمعاملات النظام، كان من المهم تقديم أساليب تحكم تتكيف مع التغيرات التي تطرأ على النظام وتكون قادرة على التحكم به بكفاءة وبأقل المتطلبات. هذه الرسالة تدرس النمذجة الرياضية والتحكم المتكيف لأنظمة الرافعات ثلاثية الأبعاد. تتكون الرسالة من خمسة فصول. يدرس الفصل الأول في هذه الرسالة الأبحاث الحديثة والسابقة التي تناقش النمذجة والتحكم لهذا النوع من الأنظمة. في هذا الفصل يتم تقسيم الأعمال وتصنيفها حسب نوع النموذج الرياضي المستخدم في البحث والأسلوب المتبع للتحكم بالنظام. يدرس الفصل الثاني النمذجة الرياضية لأنظمة الرافعات ثلاثية الأبعاد بالتفصيل. بدءًا من النموذج الرياضي اللاخطي، مروراً بالنموذج الرياضي الخطي في الزمن المتصل، وانتهاءً بالنموذج الرياضي الخطي في الزمن المتقطع. يدرس الفصل الثالث التحكم المتكيف بالنظام عن طريق أسلوب التحكم الإنزلاقي وخوارزم سرب الجسيمات. هذا الأسلوب يسمح بالتحكم بالنظام وجعله يتبع مسارًا محددًا بالرغم من وجود بعض المعاملات ذات القيم غير المحددة في النموذج الرياضي. يستخدم المتحكم خوارزم سرب الجسيمات (PSO) لحساب وتقدير المعاملات غير محددة القيمة أثناء عمل الرافعة وتحديث المتحكم بناءً على هذا التقدير. يدرس الفصل الرابع التحكم المتكيف في النظام باستخدام خوارزم تبديل خطط التحكم والتي لا تعتمد على النموذج الرياضي، ولكن على القراءات من الحساسات التي تقرأ حالة النظام. ولأن هذه القراءات قد تحتوي على بعض التشويش بالإضافة إلى التشويش في النظام نفسه، تم استخدام مرشح كالمان للتأكد من تقدير حالة النظام بشكل مناسب بالرغم من التشويش. يتم استخدام القيم من المرشح للاستفادة منها في اشتقاق إشارات المتحكم بأسلوب يعتمد على التعليم المعزز. في كل خوارزمات التحكم التي يتم استعراضها في هذا البحث يتم محاكاة النظام للتأكد من نجاح الخوارزم والمتحكم في جعل النظام يحقق الأداء المطلوب ويتبع المسارات المختلفة المحددة له. يلخص الفصل الخامس نتائج الرسالة ويناقش مسارات البحث المستقبلية.

English Abstract

Cranes are among the most widely used systems in the industry around the world. Due to their crucial role in many different fields, it was essential to study them to improve their efficiency and performance and facilitate the control of transporting loads. And due to the difficulty of dismantling and reinstalling the cranes and the difficulty of obtaining the exact values of the system parameters, it was essential to introduce control methods that adapt to changes in the system and can control it efficiently and with minimal requirements. This thesis studies the modeling and control of underactuated three dimensional overhead crane system. It consists of five chapters. First chapter is an overview of recent developments in the modeling and control of three-dimensional overhead crane systems. It provides a categorized survey of the published work. Different control methodologies when applied to overhead crane are examined, outlined and assessed to aid for future work. Second chapter studies the modeling of the system. first, the nonlinear model of the system is derived then, the linearized continuous- and discrete-time models are derived assuming fixed rope length and small swing angles. Third chapter proposes an adaptive sliding-mode control with online particle swarm optimization (PSO). The control scheme is applied on the system to make the crane follow a desired trajectory despite the uncertainty in its model. The online PSO is mainly used to estimate the uncertain parameters, then, update the model and the sliding-mode controller. Fourth chapter studies a model-free policy iteration control scheme. First, a Kalman filter estimator is derived in order to attenuate the system and measurement noises. Then, an online policy iteration-based reinforcement learning controller is used to control the system utilizing the estimation of its states. Since the algorithm is model-free, it doesn’t require a precise knowledge of the system dynamics. In each proposed control strategy, A simulation study is established to illustrate the influence and robustness of the developed controller and to show that it can enhance the trajectory tracking under different scenarios. Fifth chapter concludes the results of this thesis and discusses the future work.

Item Type:	Thesis (Masters)
Subjects:	Systems Engineering Research
Department:	College of Engineering and Physics > Control and Instrumentation Engineering
Committee Advisor:	Mahmoud, Magdi
Committee Members:	Al-yazidi, Nezar and AL-Sunni, Fouad
Depositing User:	ABD ALRAHM MOHAMED (g201073260)
Date Deposited:	22 Mar 2022 08:04
Last Modified:	22 Mar 2022 08:04
URI:	http://eprints.kfupm.edu.sa/id/eprint/142077