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This paper presents multivariable nonlinear mathematical models with estimable parameters in online identification for an electromechanical manipulator, thus enabling practical applications of adaptive control techniques. The manipulator comprises three rotary joints and three links appointed link 1, 2 and 3. The total displacement of the link 1 is 180° and of the link 2 is 110 °, with each of these links being driven by a direct current motor, while the link 3 has its motion controlled by a mechanical system that always keeps the horizontal position. The identification process started of the nonlinear autoregressive model with exogenous variables (NARX) for multiple inputs and multiple outputs, using the error reduction rate (ERR) method, coupled nonlinear, decoupled nonlinear and decoupled linear models were determined to the link 1 and link 2 of the manipulator. The Recursive Least Squares (RLS) estimator is used to estimate the parameters of the representative model of the robot manipulator links 1 and 2, thus verifying the efficiency of the models obtained in the online identification.

Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior - CAPES

Este trabalho apresenta modelos matemáticos não lineares, multivariáveis com parâmetros estimáveis em identificação online para um manipulador eletromecânico, permitindo assim aplicações práticas de técnicas de controle adaptativo. O manipulador é composto por três juntas rotativas e três elos nomeados de elo 1, 2 e 3. O deslocamento total do elo 1 é de 180° e do elo 2 é de 110°, sendo cada um desses elos comandado por um motor de corrente contínua, enquanto o elo 3 tem o seu movimento comandado por um sistema mecânico que sempre o mantém na posição horizontal. O processo de identificação partiu do modelo auto-regressivo com entradas exógenas NARX (Nonlinear Autoregressive Model with Exogenous Variables) para múltiplas entradas e múltiplas saídas MIMO (Multiples Inputs and Multiplex Outputs). Utilizando o método da taxa de redução de erro ERR (Error Reduction Rate), determinando os modelos não lineares acoplados, não lineares desacoplados e lineares desacoplados para o elo 1 e elo 2 do manipulador. O estimador dos Mínimos Quadrados Recursivos (MQR) é utilizado para a estimação dos parâmetros do modelo representativo dos elos 1 e 2 do robô manipulador, verificando assim as eficiências dos modelos obtidos na identificação online.