کنترل یادگیر تکرار‌شونده مرتبه‌کسری بهینه برای کنترل بازوی ربات تک-لینک

در این مقاله، نوع جدیدی از سیستم‌های کنترل یادگیر تکرار‌شونده مرتبه‌کسری تحت عنوان کنترل یادگیر تکرار‌‌شونده مشتقی مرتبه‌‌کسری و کنترل یادگیر تکرار‌شونده تناسبی-مشتقی مرتبهکسری برای سیستم خطی‌سازی شده بازوی ربات تک-لینک ارایه می‌شود. در قانون بروزرسانی کنترل یادگیر تکرار‌شونده مشتقی، آریمتو کلاسیک از مشتق مرتبه اول (با تابع تبدیل s)‌ خطای ردیابی استفاده می‌شود. روش ارایه‌شده در این مقاله برای بروزرسانی قانون کنترل یادگیری تکرار‌شونده از مشتق مرتبه‌کسری (با تابع تبدیل s? ،??(0 2]) خطای ردیابی استفاده می‌کند. برای اولین بار، ابتدا سیستم ربات غیرخطی، با اعمال روش خطی‌سازی فیدبک ورودی- حالت خطی گشته، سپس به آنالیز و تحلیل همگرایی قانون کنترل یادگیر تکرارشونده نوع pd? برای سیستم‌های خطی پرداخته می‌شود. در ادامه، یک معیار برای انتخاب بهینه ضرایب کنترل‌کننده با استفاده از الگوریتم بهینه‌سازی مبتنی بر جغرافیای زیستی ارایه می‌گردد. در قسمت اول شبیه‌سازی، هر دو قانون بروزرسانی کنترل یادگیر تکرارشونده مرتبه‌کسری (نوع d? و نوع pd?) بر روی بازوی ربات تک-لینک خطی شده، پیاده‌سازی می‌شود، و عملکرد این دو کنترل‌کننده به ازای مقادیر متفاوت ?، نمایش داده می‌شود. در ادامه و جهت بهبود عملکرد سیستم کنترلی حلقه بسته، ضرایب کنترل یادگیر تکرار‌شونده مرتبه‌کسری (ضریب تناسبی k_p و ضریب مشتقی k_d و ?) با استفاده از الگوریتم بهینه‌سازی مبتنی بر جغرافیای زیستی، بهینه‌سازی می‌شوند. نهایتاً کنترل یادگیر تکرار‌شونده پیشنهادی با نوع متداول آن مورد مقایسه قرار می‌گیرد.