Перейти к:
Наблюдательно-адаптивное управление скользящим режимом с конечным временем сходимости на основе усиленного супер-скручивающего алгоритма для роботизированных манипуляторов
https://doi.org/10.23947/2687-1653-2025-25-4-2209
EDN: OZLBEC
Аннотация
Введение. Роботизированные манипуляторы эксплуатируются в условиях изменчивой среды с неопределённостями, внешними возмущениями и возможными отказами приводов, что существенно осложняет проектирование надёжных систем управления. Важность разработки робастных и практично реализуемых алгоритмов управления возрастает с ростом применения манипуляторов в опасных, точных и сверхбыстрых операциях (промышленная автоматизация, медицина, космические и сервисные роботы). Традиционные ПИД-регуляторы и методы вычисления момента просты, но недостаточно устойчивы к немоделированным воздействиям. Управление скользящим режимом, в частности алгоритм супер-скручивания (STA), обеспечивает повышенную робастность и конечную сходимость, однако страдает эффектом дрожания и часто требует априорной информации о границах возмущений. Современные модификации (например, AGITSMC) достигают конечного времени сходимости и снижают дрожание, но могут вызывать завышение управляющих усилий и сохраняющиеся огрехи при оценке возмущений и отказов. В литературе заметен пробел: отсутствует интегрированный подход, который одновременно обеспечивает конечновременную сходимость, адаптивную компенсацию неизвестных возмущений и отказов, подавление дрожания и практическую реализуемость. Поэтому целью данной работы стало разработать и проанализировать новую структуру управления OFASTSMC (Observer-Based Finite-Time Adaptive Reinforced Super-Twisting Sliding Mode Control), объединяющую конечновременный наблюдатель, адаптивную настройку усилений и сглаженное супер-скручивающее управление. Решаемые задачи: построение конечновременного наблюдателя для оценки возмущений и отказов в режиме онлайн; разработка адаптивного механизма настройки усилений для предотвращения завышения управляющих сигналов; внедрение сглаженной STA для минимизации дрожания; проведение анализа устойчивости; выполнение численных и экспериментальных проверок на роботизированных манипуляторах.
Материалы и методы. Рассматривается стандартная динамическая модель роботизированного манипулятора с n степенями свободы, построенная на основе лагранжевой механики. Модель учитывает нелинейные связи, вязкое трение, внешние возмущения и аддитивные отказы приводов. Для обеспечения робастного управления с конечным временем сходимости была разработана усиленная скользящая поверхность, использующая нелинейные ошибки с адаптивными степенями — это ускоряет процесс сходимости. В схему управления включён конечновременной расширенный наблюдатель состояния (ESO), позволяющий в реальном времени оценивать суммарные возмущения и моменты отказов приводов. На основе этих оценок закон управления реализован в виде суперскручивающего алгоритма скользящего режима с адаптивной настройкой коэффициентов и использованием граничного слоя для снижения дрожания при сохранении высокой робастности. Устойчивость замкнутой системы строго проанализирована с использованием аппарата теории Ляпунова — это позволило доказать достижение конечного времени сходимости ошибок слежения под действием предложенного регулятора. Предложенный алгоритм OFASTSMC реализован в среде MATLAB/Simulink и проверен на примере плоского роботизированного манипулятора с двумя степенями свободы. Манипулятор подвергался действию переменных возмущений и сценариев деградации привода. Для объективного сравнения эффективности метод сопоставлялся с AGITSMC при идентичных начальных условиях, параметрах модели и опорных траекториях.
Результаты. Численные эксперименты демонстрируют, что предложенный метод OFASTSMC значительно превосходит AGITSMC по точности слежения, устойчивости и плавности управления. В частности, максимальные ошибки по положению звеньев снижены более чем на 40 %, а время установления траектории уменьшено примерно на 25 %. Метод эффективно устраняет дрожание в управляющем сигнале за счёт функций насыщения и ограничений усиления, обеспечивая более плавное управление приводами. Адаптивный наблюдатель точно оценивает суммарные возмущения и входы отказов в реальном времени, обеспечивая компенсацию без предварительной информации. Эффективность метода подтверждена в различных сценариях: резкие отказы приводов, нелинейные нагрузки, переменные скорости траектории. Сходимость на скользящей поверхности достигается за конечное время, что подтверждает теоретические гарантии.
Обсуждение. OFASTSMC обеспечивает высокоточную и робастную траекторию слежения в условиях неопределённостей. Основное преимущество метода — интеграция адаптивной настройки степеней, наблюдательной обратной связи и ограниченного супер-скручивающего управления в единую структуру. В отличие от подходов с фиксированными усилениями или без наблюдательной обратной связи, предложенная схема адаптируется в реальном времени, что позволяет поддерживать сходимость и существенно снижать дрожание управления. Метод сочетает адаптивность, наблюдательную коррекцию и ограниченное супер-скручивание, обеспечивая устойчивую сходимость и минимизацию дрожания.
Заключение. Полученные результаты подтверждают, что OFASTSMC является эффективным и робастным решением для задачи траекторного слежения в присутствии неопределённостей. Метод демонстрирует вычислительную эффективность и простоту реализации, что делает его пригодным для практического применения. Для дальнейшего развития исследования планируется переход к реализации управления в пространстве задач и проведение экспериментов на физическом оборудовании с учётом шумов и модельных несоответствий.
Ключевые слова
robotic manipulators; finite-time stability; super-twisting algorithm; sliding mode control; actuator fault; adaptive control; observer-based control
Для цитирования:
Лонг Х.Д. Наблюдательно-адаптивное управление скользящим режимом с конечным временем сходимости на основе усиленного супер-скручивающего алгоритма для роботизированных манипуляторов. Advanced Engineering Research (Rostov-on-Don). 2025;25(4):337-349. https://doi.org/10.23947/2687-1653-2025-25-4-2209. EDN: OZLBEC
For citation:
Long H.D. Observer-Based Finite-Time Adaptive Reinforced Super-Twisting Sliding Mode Control for Robotic Manipulators. Advanced Engineering Research (Rostov-on-Don). 2025;25(4):337-349. https://doi.org/10.23947/2687-1653-2025-25-4-2209. EDN: OZLBEC
Введение. Роботизированные манипуляторы играют ключевую роль в современных отраслях промышленности, таких как производство, логистика, малоинвазивная хирургия, освоение космоса и сервисная робототехника [1–3]. Их широкое применение в задачах, критически важных с точки зрения безопасности, требует не только высокоточного отслеживания траектории, но и устойчивости к неопределенностям, износу приводов и изменяющимся во времени возмущениям [4–6]. В условиях растущей сложности систем Industry 4.0 и развития взаимодействия человека и робота, потребность в надежных и адаптивных решениях задач управления стала как никогда актуальной [7–9].
Классические методы управления, такие как ПИД-регулирование и управление с вычислением момента, широко используются благодаря своей простоте, но часто оказываются неэффективными в сценариях с сильной нелинейностью, трением и изменением полезной нагрузки [10][11]. Управление по модели предсказания (MPC) улучшает прогнозирование и производительность, но требует точного моделирования и значительных вычислительных ресурсов [4][12][13]. За последние три десятилетия управление скользящим режимом (SMC) стало мощным инструментом благодаря своей устойчивости к немоделируемой динамике и внешним возмущениям [14][15]. Однако традиционное SMC вызывает хорошо известный эффект дрожания, который возбуждает высокочастотную динамику, ускоряет износ привода и ухудшает производительность [15][16].
Для частичного устранения этих недостатков были разработаны передовые методы SMC более высокого порядка [17][18]. В частности, алгоритм супер-скручивания (STA) обеспечивает непрерывное управление с уменьшенным дрожанием. Он был расширен до адаптивных форм [19–21]. Более современные стратегии, такие как адаптивное глобальное интегральное терминальное SMC (AGITSMC), гарантируют сходимость за конечное время с глобальными терминальными скользящими поверхностями [22]. Тем не менее, эти подходы часто требуют точного знания границ возмущений, что приводит к завышенному усилению управления и остаточным эффектам переключения.
Параллельно исследователи изучали адаптации с помощью следящей системы и интеллектуальные адаптации. Следящая система для подавления возмущений, нейронные сети и нечеткие аппроксимации были интегрированы в структуры SMC для повышения адаптивности и отказоустойчивости [23–25]. В недавних работах сообщается о прогрессе в обработке отказов приводов [26][27], люфта [28][29] и насыщения входного сигнала [30][31]. Обзоры усовершенствованного управления манипуляторами [32][33] подчеркивают, что, несмотря на значительный прогресс, выработка единого решения, которое бы уравновешивало сходимость за конечное время, обеспечивало подавление помех с помощью следящей системы, адаптивное регулирование усиления и минимизацию дрожания, остается серьезной проблемой.
Принимая во внимание вышеупомянутые ограничения, данное исследование представляет структуру наблюдательно-адаптивного управления скользящим режимом с конечным временем сходимости на основе усиленного супер-скручивающего алгоритма (OFASTSMC). Предложенный метод интегрирует:
- расширенный наблюдатель состояния с конечным временем выполнения для оперативной оценки локальных помех и отказов привода,
- усиленную поверхность скольжения с адаптивными показателями для ускорения схождения,
- адаптивный закон управления с супер-скручиванием с сглаживанием пограничного слоя для уменьшения дрожания.
Основной вклад данной работы заключается в следующем.
- Обеспечение строгих теоретических гарантий устойчивости за конечное время при возмущениях и отказах привода на основе анализа функции Ляпунова.
- Разработка унифицированной адаптивной конструкция, сочетающей обратную связь от следящей системы, адаптивную настройку усиления и плавное управление.
- Проведение всесторонней проверки на тестовом стенде роботизированного манипулятора с двумя степенями свободы (2-DOF), продемонстрирующего исключительную надежность, точность и отказоустойчивость по сравнению с AGITSMC.
Материалы и методы
- Математическая модель роботизированного манипулятора с n-DoF
Роботизированные манипуляторы управляются в высшей степени нелинейной и связанной динамикой, что обусловлено их механической структурой и взаимодействием с окружающей средой. Для последовательного роботизированного манипулятора с n степенями свободы (n-DoF), работающего в пространстве суставов, уравнения движения могут быть представлены в стандартной лагранжевой формулировке следующим образом [22]:
, (1)
где q ∈ ℝn — вектор положения сустава;
— совместные векторы скорости и ускорения;
H(q) ∈ ℝn×n — определённо-положительная и симметричная матрица инерции;
— матрица Кориолиса и центробежная матрица;
G(q) ∈ ℝn — вектор гравитационного момента; Fυ ∈ ℝn×n — диагональная матрица коэффициентов вязкого трения; τ ∈ ℝn — управляющий входной крутящий момент; τd ∈ ℝn — неизвестный крутящий момент внешнего возмущения; τf ∈ ℝn — крутящий момент отказа привода.
Модель отказа привода и возмущений. В ходе моделирования практической деградации и отказов привода мы полагаем, что отказы привода τf являются аддитивными, ограниченными и, возможно, изменяющимися во времени. Общий немоделируемый вход определяется как:
. (2)
Мы полагаем, что τu(t) ограничен таким образом:
,
где a0, a2, a2 > 0 — неизвестные положительные константы.

Рис. 1. n-степенной роботизированный манипулятор
Свойства динамики. Динамика манипулятора удовлетворяет следующим стандартным свойствам, которые необходимы для проектирования системы управления и анализа устойчивости:
- P1: H(q) — симметричная и равномерно определенно-положительная.
- P2:
— кососимметричная. - P3: все члены
— локально липшицевы и удовлетворяют полиномиальным ограничениям роста в
.
Цель. При заданной траектории qd (t) ∈ C² задача управления состоит в разработке устойчивого адаптивного закона управления τ(t) таким образом, чтобы:
(3)
за конечное время T < ∞, несмотря на наличие неизвестных ограниченных возмущений τd, отказов привода τf и параметрических неопределенностей.
- Разработка алгоритма OFASTSMC
Определение погрешностей отслеживания:
. (4)
Усиленная скользящая поверхность:
(5)
с адаптивными показателями p1(t), p2(t) ∈ (0, 1), основанными на величине состояния:
. (6)
Наблюдатель конечного времени (модифицированный ESO):
, (7)
где λ0 > 0, sprev является предыдущим значением s.
Законы адаптивного усиления:
. (8)
Закон управления (OFASTSMC):
. (9)
Преимущества перед существующими подходами. По сравнению с традиционным алгоритмом супер-скручивания (STA), предлагаемый OFASTSMC не требует предварительного знания границ возмущений и значительно снижает дрожание за счет адаптивного ограничения усиления и сглаживания пограничного слоя. В отличие от AGITSMC, который обеспечивает сходимость за конечное время, но часто приводит к завышению усиления системы управления и остаточным эффектам переключения, OFASTSMC использует адаптивные показатели на скользящей поверхности и наблюдатель с конечным временем для достижения более быстрой сходимости с более плавными управляющими воздействиями на входе. Кроме того, в отличие от методов, основанных на наблюдателе возмущений [3][23], которые обычно учитывают конструкции с фиксированным коэффициентом усиления, OFASTSMC объединяет обратную связь от наблюдателя с адаптивной настройкой коэффициента усиления в единую структуру, обеспечивая тем самым как устойчивость, так и вычислительную эффективность.
- Анализ устойчивости
Допущение 1. Искомая траектория qd (t) ∈ C² ограничена ограниченными производными.
Допущение 2. Возмущение и момент сбоя ограничены:
. (10)
Лемма 1. Сходимость скользящей переменной за конечное время
Рассмотрим дифференциальное уравнение:
. (11)
Тогда переменная скольжения s(t) сходится к нулю за конечное время Ts, т. е., Ts > 0 так, что s(t) = 0 для всех t ≥ Ts.
Доказательство. Мы определяем функцию-кандидат Ляпунова:
. (12)
Производная V(s):
. (13)
Пусть
,
тогда:
. (14)
Это дифференциальное неравенство в виде:
. (15)
Согласно стандартной теории устойчивости за конечное время [23–25], это означает, что: V(t) → 0 за конечное время.
Оценим время стабилизации. Игнорируя линейный член –2k1V, при консервативной оценке:
. (16)
Отдельные переменные:
. (17)
Следовательно:
, (18)
где V(0) — это начальное значение Ляпунова, а Ts — максимальное время стабилизации. Таким образом, s(t) → 0 за конечное время.
Теорема 1. Устойчивость погрешности отслеживания за конечное время
Для нелинейной системы робота-манипулятора (1) при управлении с помощью наблюдательно-адаптивного управления скользящим режимом с конечным временем сходимости на основе усиленного супер-скручивающего алгоритма (OFASTSMC) (9) с поверхностью скольжения (5) и адаптивными коэффициентами усиления (8), погрешность слежения e1 = q – qd сходится к нулю за конечное время.
Доказательство. Из (4):
. (19)
Подставим закон управления (9) в (19), тогда:
. (20)
Из (5), производная s(t):
. (21)
Тогда:
, (22)
где
.
Мы выбираем функцию-кандидат Ляпунова:
. (23)
Производная V(s):
, (24)
где
.
Теперь проанализируем каждый терм.
Терм 1. Определенно-отрицательная диссипация:
. (25)
Здесь μ = λmin(H⁻¹) > 0.
Терм 2. Погрешность оценки:
. (26)
Здесь и возникает погрешность оценки. Если наблюдатель хорошо спроектирован, тогда:
. (27)
Таким образом, это ограниченный и исчезающий терм, в конечном итоге определяемый сильным отрицательным рассеянием в Терме 1.
Терм 3. Нелинейный «ограниченный» терм sTΨ:
. (28)
Пусть
.
Тогда:
. (29)
Объединим (25), (26), (29) и (24):
. (30)
В результате
,
K1, K2 растут адаптивно, первые два отрицательных терма преобладают над последними двумя, а
— сходимость достигается за конечное время.
Из (30):
, (31)
где c1 = 2μ(λ + K1); c2 = 2(1 + ρ)/2μK2 > 0; 0 < ρ < 1.
Затем, интегрируя неравенство с помощью теорем сравнения, получаем конечное время стабилизации T, таким образом, что V(t) = 0 для всех t ≥ T, где:
. (32)
Или, более консервативно, если мы проигнорируем линейный терм –c1V(t), тогда:
. (33)
Как следует из леммы 1, интегрирование этого дает явное время сходимости за конечное время:
. (34)
Результаты. Для подтверждения эффективности и надежности предложенного метода наблюдательно-адаптивного управления скользящим режимом с конечным временем сходимости на основе усиленного супер-скручивающего алгоритма были проведены численные моделирования на плоском роботизированном манипуляторе с двумя степенями свободы (2-DoF) [34–36]. Результаты сравнивались с эталонным методом адаптивного глобального интегрального терминального управления скользящим режимом (AGITSMC) в идентичных условиях.
При заданных массах m1, m2, длинах l1, l2, и силе тяжести звеньев g, матрицы имеют следующий вид:
- матрица инерции M(q):
(35)
- матрица Кориолиса и центробежная матрица
:
(36)
- гравитационный вектор G(q):
(37)
Внешнее возмущение, воздействующее на каждый сустав, определяется как:
(38)
Модель отказа привода предполагает потерю эффективности, которая происходит в момент времени t = 3 (сек). Момент отказа определяется как:
(39)
Для проверки точности отслеживания в условиях динамического опорного движения была выбрана желаемая траектория движения сустава, которая должна быть плавной, ограниченной и нелинейной:
(40)
Физические параметры плоскостного манипулятора с двумя степенями свободы (2-DoF), использованного в моделировании, следующие: m1 = 0,5(kg); m2 = 1,5(kg); l1 = 1,0(kg); l2 = 0,85(m); g = 9,81(m/s²). Параметры OFASTSMC: λ = 10; α1 = 5; α2 = 3; ρ = 0.5; γ1 = 10; γ2 = 3; κ1 = 2; κ2 = 2; ϕ = 0,05; K1(0) = 5; K2(0) = 5. Параметры AGITSMC: β = 3; k1 = 10; k2 = 4; k3 = 2; γ3 = 5/3; γ4 = 3/5.
Углы суставов:

Рис. 2. Угол сустава 1

Рис. 3. Угол сустава 2
Погрешности отслеживания суставов:

Рис. 4. Погрешность отслеживания сустава 1

Рис. 5. Погрешность отслеживания сустава 2
Скользящие поверхности суставов:

Рис. 6. Скользящая поверхность сустава 1

Рис. 7. Скользящая поверхность сустава 2
Законы управления суставами:

Рис. 8. Закон управления суставом 1

Рис. 9. Закон управления суставом 2
Обсуждение. Результаты моделирования показывают, что предложенный метод OFASTSMC демонстрирует превосходные показатели по сравнению с AGITSMC по всем критериям оценки. На рис. 2–5 показано, что OFASTSMC обеспечивает более быструю сходимость к желаемой траектории, уменьшение завышенного регулирования и более жесткие границы погрешности. На рис. 6, 7 подтверждается сходимость по скользящей поверхности за конечное время и более плавные моменты привода, что имеет важное значение для практической реализации. Эти результаты подтверждают теоретические доказательства устойчивости и надежности OFASTSMC в условиях возмущений и отказа привода.
В сравнении с существующими работами, результаты подчеркивают ряд достижений. Например, авторы [14] описывают адаптивный STA за конечное время, который улучшает сходимость, но страдает от высоких амплитуд сигналов управления. Наш метод смягчает это ограничение за счет введения адаптивного ограничения усиления и обратной связи от наблюдателя. Аналогично, в [3] был разработан регулятор на основе наблюдателя возмущений с отказоустойчивостью, но без явного адаптивного усиления скользящей поверхности. OFASTSMC расширяет эту концепцию, объединяя оценку возмущений в реальном времени с нелинейными адаптивными показателями. В недавних обзорах [19][20] подчеркивается необходимость интегрированных систем, которые одновременно обеспечивают сходимость за конечное время, устойчивость к отказам привода и подавление дрожания. Представленное исследование напрямую решает эту проблему, предлагая такой унифицированный подход.
Заключение. На основании проведенного исследования можно сделать следующие основные выводы:
- Теоретический вклад. Разработана новая система наблюдательно-адаптивного управления скользящим режимом с конечным временем сходимости на основе усиленного супер-скручивающего алгоритма (OFASTSMC). Она сочетает в себе обратную связь от наблюдателя за конечное время, адаптивную настройку усиления и усиленные скользящие поверхности, обеспечивая устойчивость при возмущениях и отказах привода.
- Увеличение производительности. По сравнению с AGITSMC, предложенный метод снизил максимальную погрешность отслеживания более чем на 40 % и сократил время стабилизации примерно на 25 %. Управляющие сигналы стали более плавными благодаря ограничению усиления и сглаживанию пограничного слоя.
- Надежность и отказоустойчивость. Адаптивный наблюдатель точно оценивал суммарные возмущения и отказы привода в режиме реального времени, что позволяло эффективно компенсировать их без предварительного знания границ системы.
- Научная новизна. В отличие от предыдущих методов, которые либо полагаются на консервативные настройки усиления, либо не учитывают интеграцию наблюдателя, OFASTSMC предоставляет единую структуру, обеспечивающую сходимость за конечное время с минимальным дрожанием.
Практическое значение. Предложенный алгоритм эффективен в вычислениях и подходит для реализации в реальном времени. Устойчивость и плавное управление позволяют применять его в промышленных манипуляторах, работающих в условиях неопределенности, в хирургических роботах, где точность и безопасность имеют решающее значение, и в сервисных роботах, взаимодействующих с людьми.
Направления будущих исследований:
- Расширение возможностей OFASTSMC для управления сложными многостепенными манипуляторами в зоне выполнения заданий.
- Проверка аппаратной части на физических роботизированных платформах для подтверждения устойчивости к шуму датчиков и неопределенностям моделей.
- Интеграция с усовершенствованными системами планирования траекторий и взаимодействия человека и робота.
- Исследование гибридных методов, сочетающих OFASTSMC с адаптацией на основе машинного обучения для динамических сред.
Таким образом, OFASTSMC предлагает значительный прогресс в области отказоустойчивого управления роботизированными манипуляторами, сочетая теоретические инновации с практическим применением.
Список литературы
1. Tianli Li, Gang Zhang, Tan Zhang, Jing Pan. Adaptive Neural Network Tracking Control of Robotic Manipulators Based on Disturbance Observer. Processes. 2024;12(3):499. https://doi.org/10.3390/pr12030499
2. Aohua Liu, Bo Zhang, Weiliang Chen, Yiang Luo, Shuxian Fang, Ouyang Zhang. Reinforcement Learning Based Control for Uncertain Robotic Manipulator Trajectory Tracking. In: Proc. China Automation Congress (CAC). New York City: IEEE; 2022. P. 2740–2745. https://doi.org/10.1109/CAC57257.2022.10055583
3. Zeeshan Anjum, Zhe Sun, Bo Chen. Disturbance-Observer-Based Fault-Tolerant Control of Robotic Manipulator: A Fixed-Time Adaptive Approach. IET Control Theory and Applications. 2024;18(11):1398–1413. https://doi.org/10.1049/cth2.12672
4. Pertuz SA, Podlubne A, Goehringer D. An Efficient Accelerator for Nonlinear Model Predictive Control. In: Proc. IEEE 34th International Conference on Application-specific Systems, Architectures and Processors (ASAP). New York City: IEEE; 2023. P. 180–187. https://doi.org/10.1109/ASAP57973.2023.00038
5. Cruz-Ortiz D, Chairez I, Poznyak A. Adaptive Sliding-Mode Trajectory Tracking Control for State Constraint Master–Slave Manipulator Systems. ISA Transactions. 2022;127:273–282. https://doi.org/10.1016/j.isatra.2021.08.023
6. Yung-Hsiang Chen. Nonlinear Adaptive Fuzzy Hybrid Sliding Mode Control Design for Trajectory Tracking of Autonomous Mobile Robots. Mathematics. 2025;13(8):1329. https://doi.org/10.3390/math13081329
7. Marinelli M. From Industry 4.0 to Construction 5.0: Exploring the Path towards Human–Robot Collaboration in Construction. Systems. 2023;11(3):152. https://doi.org/10.3390/systems11030152
8. Jinhua Xiao, Kaile Huang. A Comprehensive Review on Human–Robot Collaboration Remanufacturing towards Uncertain and Dynamic Disassembly. Manufacturing Review. 2024;11:17. https://doi.org/10.1051/mfreview/2024015
9. Dhanda M, Rogers BA, Hall S, Dekoninck E, Dhokia V. Reviewing Human-Robot Collaboration in Manufacturing: Opportunities and Challenges in the Context of Industry 5.0. Robotics and Computer-Integrated Manufacturing. 2025;93:102937. https://doi.org/10.1016/j.rcim.2024.102937
10. Mohamed MJ, Oleiwi BK, Abood LH, Azar AT, Hameed IA. Neural Fractional Order PID Controllers Design for 2-Link Rigid Robot Manipulator. Fractal and Fractional. 2023;7(9):693. https://doi.org/10.3390/fractalfract7090693
11. Eltayeb A, Ahmed G, Imran IH, Alyazidi NM, Abubaker A. Comparative Analysis: Fractional PID vs. PID Controllers for Robotic Arm Using Genetic Algorithm Optimization. Automation. 2024;5(3):230–245. https://doi.org/10.3390/automation5030014
12. Gold T, Völz A, Graichen K. Model Predictive Interaction Control for Robotic Manipulation Tasks. IEEE Transactions on Robotics. 2023;39(1):76–89. https://doi.org/10.1109/TRO.2022.3196607
13. Jinxin Zhang, Hongze Wang. Online Model Predictive Control of Robot Manipulator with Structured Deep Koopman Model. IEEE Robotics and Automation Letters. 2023;8(5):3102–3109. https://doi.org/10.1109/LRA.2023.3264816
14. Zu-Ren Feng, Rui-Zhi Sha, Zhi-Gang Ren. A Chattering-Reduction Sliding Mode Control Algorithm for Affine Systems with Input Matrix Uncertainty. IEEE Access. 2022;10:58982–58996. https://doi.org/10.1109/ACCESS.2022.3179580
15. Zeinali M. Adaptive Chattering-Free Sliding Mode Control Design Using Fuzzy Model of the System and estimated uncertainties and its application to robot manipulators. In: Proc. International Workshop on Recent Advances in Sliding Modes (RASM). New York City: IEEE; 2015. P. 1–6. https://doi.org/10.1109/RASM.2015.7154652
16. Boiko I. Chattering in Mechanical Systems under Sliding-Mode Control. In book: Oliveira TR, Fridman L, Hsu L (eds). Sliding-Mode Control and Variable-Structure Systems. Studies in Systems, Decision and Control. Cham: Springer; 2023. P. 337–356. https://doi.org/10.1007/978-3-031-37089-2_13
17. Minghao Liu, Qirong Tang, Yinghao Li, Changhui Liu, Min Yu. A Chattering-Suppression Sliding Mode Controller for an Underwater Manipulator Using Time Delay Estimation. Journal of Marine Science and Engineering. 2023;11(9):1742. https://doi.org/10.3390/jmse11091742
18. Rehman FU, Mufti MR, Din SU, Afzal H, Qureshi MI, Khan M. Adaptive Smooth Super-Twisting Sliding Mode Control of Nonlinear Systems with Unmatched Uncertainty. IEEE Access. 2020;8:177932–177940. https://doi.org/10.1109/ACCESS.2020.3027194
19. Mondal S, Mahanta Ch. Adaptive Integral Higher Order Sliding Mode Controller for Uncertain Systems. Journal of Control Theory and Applications. 2013;11:61–68. https://doi.org/10.1007/s11768-013-1180-5
20. Mirzaei MJ, Hamida MA, Plestan F, Taleb M. Super-Twisting Sliding Mode Controller with Self-Tuning Adaptive Gains. European Journal of Control. 2022;68:100690. https://doi.org/10.1016/j.ejcon.2022.100690
21. Shtessel YuB, Moreno JA, Plestan F, Fridman LM, Poznyak AS. Super-Twisting Adaptive Sliding Mode Control: A Lyapunov Design. In: Proc. 49th IEEE Conference on Decision and Control (CDC). New York City: IEEE; 2010. P. 5109–5113. https://doi.org/10.1109/CDC.2010.5717908
22. Jiabin Hu, Xue Zhang, Dan Zhang, Yun Chen, Hongjie Ni, Huageng Liang. Finite-Time Adaptive Super-Twisting Sliding Mode Control for Autonomous Rrobotic Manipulators with Actuator Faults. ISA Transactions. 2024;144:342–351. https://doi.org/10.1016/j.isatra.2023.10.028
23. Xinyue Hu, Ban Wang, Yanyan Shen, Yifang Fu, Ni Li. Disturbance Observer-Enhanced Adaptive Fault-Tolerant Control of a Quadrotor UAV against Actuator Faults and Disturbances. Drones. 2023;7(8)541. https://doi.org/10.3390/drones7080541
24. Jiqing Chen, Qingsong Tang, Chaoyang Zhao, Haiyan Zhang. Adaptive Sliding Mode Control for Robotic Manipulators with Backlash. Proceedings of the Institution of Mechanical Engineers, Part C: Journal of Mechanical Engineering Science. 2023;237(24):5842–5852. https://doi.org/10.1177/09544062231167555
25. Jiqian Xu, Lijin Fang, Huaizhen Wang, Qiankun Zhao, Yingcai Wan, Yue Gao. Observer-Based Finite-Time Prescribed Performance Sliding Mode Control of Dual-Motor Joints-Driven Robotic Manipulators with Uncertainties and Disturbances. Actuators. 2024;13(9):325. https://doi.org/10.3390/act13090325
26. Shanchao Yi, Junyong Zhai. Adaptive Second-Order Fast Nonsingular Terminal Sliding Mode Control for Robotic Manipulators. ISA Transactions. 2019;90:41–51. https://doi.org/10.1016/j.isatra.2018.12.046
27. Tinoco V, Silva MF, Santos FN, Morais R, Magalhães SA, Moura P. A Review of Advanced Controller Methodologies for Robotic Manipulators. International Journal of Dynamics and Control. 2025;13:36. https://doi.org/10.1007/s40435-024-01533-1
28. Romero S, Valero J, Garcia AV, Rodriguez CF, Montes AM, Marin C, et al. Trajectory Planning for Robotic Manipulators in Automated Palletizing: A Comprehensive Review. Robotics. 2025;14(5):55. https://doi.org/10.3390/robotics14050055
29. Kharrat M, Alhazmi H. Fixed-Time Adaptive Control for Nonstrict-Feedback Nonlinear Systems with Input Delay and Unknown Backlash-Like Hysteresis. Neural Processing Letters. 2025;57:52. https://doi.org/10.1007/s11063-025-11749-7
30. Huanqing Wang, Zhu Meng. Fixed-Time Adaptive Neural Tracking Control for High-Order Nonlinear Switched Systems with Input Saturation and Dead-Zone. Applied Mathematics and Computation. 2024;480:128904. https://doi.org/10.1016/j.amc.2024.128904
31. Bhat SP, Bernstein DS. Finite-Time Stability of Continuous Autonomous Systems. SIAM Journal of Control and Optimization. 2000;38(3):751–766. https://doi.org/10.1137/S0363012997321358
32. Amato F, Ambrosino M, Ariola M, Consentino C, De Tommasi G. Finite-Time Stability and Control. New York, NY: Springer; 2013. 146 p. https://doi.org/10.1007/978-1-4471-5664-2
33. Honglei Xu. Finite-Time Stability Analysis: A Tutorial Survey. Complexity. 2020;9:1–12. https://doi.org/10.1155/2020/1941636
34. Khalid K, Zaidi AA, Ayaz Y. Optimal Placement and Kinematic Design of 2-DoF Robotic Arm. In: Proc. International Bhurban Conference on Applied Sciences and Technologies (IBCAST). New York City: IEEE; 2021. P. 552–559. https://doi.org/10.1109/IBCAST51254.2021.9393255
35. Hameed WN, Khawwaf JO. Robust Sliding Mode Control for 2-Dof Robot Manipulator Position Control System. In: Proc. 2nd International Conference on Emerging Trends and Applications in Artificial Intelligence. 2024;2024(34):282–288. https://doi.org/10.1049/icp.2025.0096
36. Bouzid R, Gritli H, Narayan J. Optimized Inverse Kinematics of a 2-DoF Robotic Manipulator Using a Hybrid Approach Combining an ANN with a Metaheuristic Algorithm. In: Proc. IEEE International Conference on Artificial Intelligence & Green Energy (ICAIGE). New York City: IEEE; 2024. P. 1–6. https://doi.org/10.1109/ICAIGE62696.2024.10776675.
Об авторе
Хоанг Дык ЛонгВьетнам
Хоанг Дык Лонг, PhD, преподаватель кафедры «Автоматизация и вычислительная техника»
10065, Ханой, ул. Хоанг Куок Вьет, 236
Scopus Author ID: 57213158359
Предложен новый метод управления манипулятором с конечным временем сходимости. Метод оценивает неизвестные возмущения и отказы приводов в режиме реального времени. Адаптивная настройка усилений снижает завышение управляющих воздействий. Сглаженное супер скручивание уменьшает дрожание и сохраняет робастность системы. Численные испытания показывают рост точности и плавности траекторного слежения. Метод пригоден для промышленной, медицинской и сервисной робототехники.
Рецензия
Для цитирования:
Лонг Х.Д. Наблюдательно-адаптивное управление скользящим режимом с конечным временем сходимости на основе усиленного супер-скручивающего алгоритма для роботизированных манипуляторов. Advanced Engineering Research (Rostov-on-Don). 2025;25(4):337-349. https://doi.org/10.23947/2687-1653-2025-25-4-2209. EDN: OZLBEC
For citation:
Long H.D. Observer-Based Finite-Time Adaptive Reinforced Super-Twisting Sliding Mode Control for Robotic Manipulators. Advanced Engineering Research (Rostov-on-Don). 2025;25(4):337-349. https://doi.org/10.23947/2687-1653-2025-25-4-2209. EDN: OZLBEC
JATS XML






































