التحكم الانزلاقي التكيفي ( SMC ) المُعزَّز بالذكاء الاصطناعي للبندول المقلوب على عربة: دراسة محاكاة
DOI:
https://doi.org/10.36602/ijeit.v14i2.626الكلمات المفتاحية:
التحكم الانزلاقي التكيفي المحسن بالذكاء الاصطناعي، المنطق الضبابي.الملخص
يمثل نظام البندول المقلوب المثبّت على عربة أحد النماذج القياسية المرجعية في مجال هندسة وأنظمة التحكم، إذ يُعد مثالًا لنظام غير خطي بدرجة عالية ويتسم بعدم الاستقرار الذاتي، مما يجعله منصة مثالية لاختبار وتقييم استراتيجيات التحكم المتقدمة. تهدف هذه الدراسة إلى بحث وتطبيق استراتيجية تحكم بالوضع الانزلاقي التكيفي المعزز بتقنيات الذكاء الاصطناعي من أجل تحقيق استقرار هذا النظام والتحكم في سلوكه الديناميكي بكفاءة عالية.
تعتمد المنهجية المقترحة على الدمج المتكامل بين الصلابة والمتانة التي يوفرها التحكم بالوضع الانزلاقي (Sliding Mode Control) في مواجهة حالات عدم اليقين والاضطرابات الخارجية، وبين آليات التكيف الديناميكي التي يوفرها قانون تكيف يعمل بصورة آنية، إضافة إلى الاستفادة من خصائص التنعيم والتحسين التي يقدمها نظام مبسط قائم على المنطق الضبابي (Fuzzy Logic) . ويسهم هذا التكامل في الضبط الديناميكي لمعاملات المتحكم بصورة مستمرة، الأمر الذي يؤدي إلى الحد من ظاهرة الاهتزاز السريع (Chattering) المرتبطة عادةً بخوارزميات التحكم بالوضع الانزلاقي، وبالتالي تحسين الأداء الكلي للنظام من حيث الاستقرار والدقة والاستجابة الديناميكية.
وقد تم تقييم فاعلية استراتيجية التحكم المقترحة من خلال دراسة محاكاة باستخدام برنامج MATLAB ، حيث أظهرت النتائج قدرة النظام على تحقيق استقرار البندول في الوضع العمودي مع المحافظة على تموضع دقيق للعربة. كما تم تحليل أداء النظام بشكل شامل اعتمادًا على استجابات المجال الزمني، وتقييم جهد التحكم المطلوب، بالإضافة إلى دراسة ديناميكيات تطور مكاسب التكيف أثناء التشغيل.
التنزيلات
المراجع
[1] K. J. Åström and K. Furuta, "Swinging up a pendulum by energy control," Automatica, vol. 36, no. 2, pp. 287-295, 2000.
[2] V. I. Utkin, Sliding Modes in Control and Optimization. Springer Science & Business Media, 2013.
[3] J.-J. E. Slotine and W. Li, Applied Nonlinear Control. Prentice-Hall, 1991.
[4] M. W. Spong, S. Hutchinson, and M. Vidyasagar, Robot Modeling and Control. John Wiley & Sons, 2006.
[5] C. M. Kwan, "An adaptive fuzzy sliding mode controller for robot manipulators," Fuzzy Sets and Systems, vol. 106, no. 1, pp. 93-103, 1999.
[6] Y. Shtessel, C. Edwards, L. Fridman, and A. Levant, Sliding Mode Control and Observation. Springer Science & Business Media, 2013.
[7] A. A. El-Ghwail, M. A. Sheirah, and A. A. Abouelsoud, "Optimal tuning of fuzzy sliding mode controller for a quadrotor using particle swarm optimization," IEEE Access, vol. 9, pp. 115321-115335, 2021.
[8] R. K. Mandava and P. R. Vundavilli, "An experimental evaluation of fuzzy sliding mode controllers for an inverted pendulum system under hardware constraints," Engineering Applications of Artificial Intelligence, vol. 102, p. 104266, 2021.
التنزيلات
منشور
الرخصة
الحقوق الفكرية (c) 2026 The International Journal of Engineering & Information Technology (IJEIT)
هذا العمل مرخص بموجب Creative Commons Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International License.
