Control Super-Twisting con adaptación basada en cruce por cero. Análisis de estabilidad y validación
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Título: Control Super-Twisting con adaptación basada en cruce por cero. Análisis de estabilidad y validación
Autor: Anderson, Jorge Luis; Moré, Jerónimo José; Puleston, Paul Federico; Roda, Vicente; Costa-Castelló, Ramón
Resumen:
[EN] In the latest years, the Second Order Sliding Mode (SOSM) control have been emerged as a powerful alternative to traditional sliding mode control. Within this kind of algorithms, the SOSM Super-Twisting Algorithm (STA) allows to significantly reduce the control chattering (high frequency oscillations), through its continuous control action, while preserving conventional SMC's features of robustness and finite time convergence. However, in practical implementation, it is sometimes required to oversize the STA gains, in order to allow the system controller to deal with large, but commonly sporadic, disturbances. This situation produces an inevitable increment of control effort and, in consequence, and increment of control chattering. In this framework, in the present paper the stability analysis and validation of an adaptation mechanism for the Super-Twisting Algorithm are developed. It is based on the zero crossing gain adaptation approach developed by Pisano et al. for systems of relative degree 2. Firtsly, the proposed algorithm is validated by simulation for its application on a power converter system. Then, the controlled system is implemented on a experimental 700W power platform. The results showed an important reduction of control chattering, and similar features of robustness, in comparison with the conventional Super-Twisting Algorithm.
[ES] En los últimos años, los algoritmos de control diseñados a partir de técnicas por Modos Deslizantes de Segundo Orden (MDSO) se han consolidado como una importante alternativa al modos deslizantes tradicional. Dentro de estos algoritmos, el control por MDSO Super-Twisting permite una importante reducción del chattering (oscilaciones de alta frecuencia), gracias a su acción de control continua, manteniendo las características de robustez y convergencia en tiempo finito deseadas. Sin embargo, en su implementación práctica, en ciertas ocasiones es necesario sobredimensionar las ganancias del controlador, con el objetivo de permitir el rechazo de grandes, aunque usualmente esporádicas, perturbaciones. Esto redunda inevitablemente en un incremento en el esfuerzo del controlador y, por ende, en un incremento del chattering del sistema. De esta manera, en este trabajo se presenta el análisis de estabilidad y validación de un mecanismo de Adaptación de Ganancias para un algoritmo de control por MDSO Super-Twisting. El mismo, continúa con el enfoque de adaptación basada en cruce por cero desarrollado por Pisano et al. para sistemas con grado relativo 2. El algoritmo propuesto es evaluado, en primera instancia. por simulación para el caso de aplicación de un sistema de potencia. Posteriormente, el sistema controlado es implementado y validado experimentalmente en una plataforma de 700W. Los resultados obtenidos mostraron una importante reducción del chattering y similares características de robustez, en comparación con el algoritmo Super-Twisting tradicional.
[EN] In the latest years, the Second Order Sliding Mode (SOSM) control have been emerged as a powerful alternative to traditional sliding mode control. Within this kind of algorithms, the SOSM Super-Twisting Algorithm (STA) allows to significantly reduce the control chattering (high frequency oscillations), through its continuous control action, while preserving conventional SMC's features of robustness and finite time convergence. However, in practical implementation, it is sometimes required to oversize the STA gains, in order to allow the system controller to deal with large, but commonly sporadic, disturbances. This situation produces an inevitable increment of control effort and, in consequence, and increment of control chattering. In this framework, in the present paper the stability analysis and validation of an adaptation mechanism for the Super-Twisting Algorithm are developed. It is based on the zero crossing gain adaptation approach developed by Pisano et al. for systems of relative degree 2. Firtsly, the proposed algorithm is validated by simulation for its application on a power converter system. Then, the controlled system is implemented on a experimental 700W power platform. The results showed an important reduction of control chattering, and similar features of robustness, in comparison with the conventional Super-Twisting Algorithm.
[ES] En los últimos años, los algoritmos de control diseñados a partir de técnicas por Modos Deslizantes de Segundo Orden (MDSO) se han consolidado como una importante alternativa al modos deslizantes tradicional. Dentro de estos algoritmos, el control por MDSO Super-Twisting permite una importante reducción del chattering (oscilaciones de alta frecuencia), gracias a su acción de control continua, manteniendo las características de robustez y convergencia en tiempo finito deseadas. Sin embargo, en su implementación práctica, en ciertas ocasiones es necesario sobredimensionar las ganancias del controlador, con el objetivo de permitir el rechazo de grandes, aunque usualmente esporádicas, perturbaciones. Esto redunda inevitablemente en un incremento en el esfuerzo del controlador y, por ende, en un incremento del chattering del sistema. De esta manera, en este trabajo se presenta el análisis de estabilidad y validación de un mecanismo de Adaptación de Ganancias para un algoritmo de control por MDSO Super-Twisting. El mismo, continúa con el enfoque de adaptación basada en cruce por cero desarrollado por Pisano et al. para sistemas con grado relativo 2. El algoritmo propuesto es evaluado, en primera instancia. por simulación para el caso de aplicación de un sistema de potencia. Posteriormente, el sistema controlado es implementado y validado experimentalmente en una plataforma de 700W. Los resultados obtenidos mostraron una importante reducción del chattering y similares características de robustez, en comparación con el algoritmo Super-Twisting tradicional.
URI: http://hdl.handle.net/10251/191289
Fecha: 2022-12-28
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