Dual loop feedbak error learning controller with NARX for mecanum wheels mobile robot

Mohd Azri Abd Mutalib

Publication:
Dual loop feedbak error learning controller with NARX for mecanum wheels mobile robot

dc.contributor.affiliation	#PLACEHOLDER_PARENT_METADATA_VALUE#	en_US
dc.contributor.author	Mohd Azri Abd Mutalib	en_US
dc.contributor.authortransliterated	Dual loop feedbak error learning controller with NARX for mecanum wheels mobile robot	en_US
dc.contributor.supervisor	Norsinnira Zainul Azlan, Ph.D	en_US
dc.contributor.supervisor	Fadly Jashi Darsivan, Ph.D	en_US
dc.date.accessioned	2024-10-08T03:18:42Z
dc.date.available	2024-10-08T03:18:42Z
dc.date.issued	2020
dc.description.abstract	A Motorized Adjustable Vertical Platform (MAVeP) is needed by National Space Agency of Malaysia (also known as ANGKASA) at their Satellite Assembly, Integration and Test Centre (AITC), Banting, Selangor. AITC is a clean room used for satellite assessment before it is qualified to be launched into the orbit. Designed as the facility that will provide the similar testing condition as the spacecraft and its payload, AITC is a controlled environment area which having a clean room of class ISO 8. Since it is a confined space for testing, a satellite is carefully transported within the test area as it is very sensitive. Therefore, mecanum wheels are the most suitable wheel for MAVeP mobility mechanism. However, the mecanum wheels come with their common issue like slippage that leads to low accuracy and repeatability of the movement. Each mecanum wheel motor which act as an actuator needs to be properly controlled to avoid overshoot that cause jerk and oscillation that leads to vibration. MAVeP mobility need to transport the satellite with minimum vibration and jerk also achieve positional accuracy and repeatability. This research focuses on the development of dual loop feedback error learning controller with nonlinear autoregressive exogenous neural network (NARX-NN) for MAVeP mobility mechanism. A MAVeP mobility mechanism prototype has been developed and the kinematic model has been derived. Simulations and experiments have been conducted in the linear and diagonal axis. The vibration and jerk issues have been overcame by dual closed loop positioning control system while the slippage problem have been eliminated and improved by using feedback error learning (FEL) control technique which is a dynamic inverse control method that combines simultaneous action of proportional (P) as a feedback controller and NARX as the feedforward controller. NARX learns the inverse dynamic of the MAVeP mobility mechanism in the feedforward controller to improve the response of non-adaptive feedback controller performed by P controller. The experimental result shows that the steady state tracking error is 5%, the maximum overshoot is 0%, the settling time are between 2.9 second to 3.0 second, the RMSE are between 1.83 cm to 2.01 cm and the repeatability are between 98.3% to 100% for all linear movement. Both simulation and experimental results have proven that the proposed controller is successful in controlling the MAVeP mobility mechanism to achieve the desired position accurately and eliminate slippage and jerking.	en_US
dc.description.abstractarabic	هناك حاجة إلى منصة عمودية بمحركات قابلة للتعديل (MAVeP) من قبل وكالة الفضاء الوطنية الماليزية (المعروفة أيضًا باسم ANGKASA) في مركز تجميع ودمج واختبار الأقمار الصناعية (AITC), بانتانج, سلانجور.(AITC) هي غرفة خالية تستخدم لتقييم القمر الصناعي قبل أن تكون مؤهلة للانطلاق في المدار. تم تصميمه كوسيله لتوفير ظروف اختبار مماثلة للمركبة الفضائية وحمولتها، AITC هي منطقة بيئية خاضعة للرقابة بها غرفة خالية من فئة ISO 8. نظرًا لأنها منطقه محدودة للاختبار، يتم نقل القمر الصناعي بعناية داخل منطقة الاختبار لأنه حساس للغاية. لذلك، فإن عجلات الميكانيوم وهي العجلات التي تعمل على مبدأ تعدد الاتجاهات هي العجلة الأكثر ملاءمة لآلية الحركة في MAVeP. ومع ذلك، فإن عجلات الميكانيوم يرافقها مشاكل شائعه مثل الانزلاق الذي يؤدي إلى انخفاض في الدقة وتكرار في الحركة. يحتاج كل محرك عجلة في الميكانيوم والذي يعمل كمشغل إلى التحكم فيه بشكل صحيح لتجنب التجاوز الذي يسبب الارتجاج والتذبذب الذي يؤدي إلى الاهتزاز. يحتاج القمر الصناعي للنقل عن طريق MAVeP بأقل اهتزاز وارتجاج لتحقيق الدقة الموضعية والتكرار. يركز هذا البحث على تطوير التحكم بمعرفه الخطأ في العقيب ذات الحلقة المزدوجة مع الشبكة العصبية الخارجية غير الخطية ذاتية الانحدار (NARX-NN) لآلية التنقل MAVeP. تم تطوير نموذج أولي لآلية التنقل MAVeP وتم اشتقاق النموذج الحركي. تم إجراء المحاكاة والتجارب في المحور الخطي والقطري. تم التغلب على مشكلات الاهتزاز والارتعاش من خلال نظام التحكم في تحديد المواقع ذو الحلقة المغلقة المزدوجة بينما تم التخلص من مشكلة الانزلاق وتحسينها باستخدام تقنية التحكم في تعلم الخطأ (FEL) وهي طريقة تحكم ديناميكية عكسية تجمع بين الإجراء المتزامن المتناسب (P) كوحدة تحكم في التغذية الراجعة وNARX كوحدة تحكم في التغذية. تفهم NARX الديناميكية العكسية لآلية التنقل MAVeP في وحدة التحكم في التغذية لتحسين استجابة وحدة التحكم في التغذية الراجعة غير التكيفية التي تقوم بها وحدة التحكم P. تظهر النتيجة التجريبية أن خطأ تتبع الحالة المستقرة هو 5٪ ، والحد الأقصى للتجاوز هو 0٪ ، ووقت الاستقرار بين 2.9 ثانية إلى 3.0 ثانية ، و RMSE بين 1.83 سم إلى 2.01 سم والتكرار بين 98.3٪ إلى 100 ٪ لجميع الحركات الخطية. أثبتت كل من المحاكاة والنتائج التجريبية أن جهاز التحكم المقترح ناجح في التحكم في آلية التنقل MAVeP لتحقيق الموضع المطلوب بدقة والقضاء على الانزلاق الاهتزاز.	en_US
dc.description.callnumber	t TS 180.6 M697D 2020	en_US
dc.description.identifier	Thesis : Dual loop feedbak error learning controller with NARX for mecanum wheels mobile robot /by Mohd Azri bin Abd Mutalib	en_US
dc.description.identity	t11100424141MohdAzriBinAbdMutalib	en_US
dc.description.kulliyah	Kulliyyah of Engineering	en_US
dc.description.nationality	Malaysian	en_US
dc.description.notes	Thesis (MSMCT)--International Islamic University Malaysia, 2020.	en_US
dc.description.physicaldescription	xvii, 111 leaves : colour illustrations ; 30cm.	en_US
dc.description.programme	Master of Science (Mechatronics Engineering)	en_US
dc.identifier.uri	https://studentrepo.iium.edu.my/handle/123456789/7154
dc.language.iso	en	en_US
dc.publisher	Kuala Lumpur : Kulliyyah of Engineering, International Islamic University Malaysia, 2020	en_US
dc.publisher	Kuala Lumpur : Kulliyyah of Engineering, International Islamic University Malaysia, 2020	en_US
dc.publisher	Kuala Lumpur : Kulliyyah of Engineering, International Islamic University Malaysia, 2020	en_US
dc.subject.lcsh	Materials handling -- Automation	en_US
dc.subject.lcsh	Automated guided vehicle systems	en_US
dc.subject.lcsh	Artificial satellites -- Control systems	en_US
dc.title	Dual loop feedbak error learning controller with NARX for mecanum wheels mobile robot	en_US
dc.type	Master Thesis	en_US
dspace.entity.type	Publication