Thiết kế bộ điều khiển adrc cho robot phục hồi chức năng sử dụng cơ nhân tạo

TRƯỜNG ĐIỆN – ĐIỆN TỬ ĐẠI HỌC BÁCH KHOA HÀ NỘI LUẬN VĂN THẠC SĨ Thiết kế điều khiển ADRC cho robot phục hồi chức sử dụng nhân tạo Trịnh Minh Chiến chien.tm211219m@sis.hust.edu.vn Ngành Kỹ thuật điều khiển tự động hóa Chuyên ngành Tự động hóa nâng cao Giảng viên hướng dẫn: TS Đào Quý Thịnh Chữ ký GVHD Khoa: Tự động hóa HÀ NỘI, 5/2023 CỘNG HÒA XÃ HỘI CHỦ NGHĨA VIỆT NAM Độc lập – Tự – Hạnh phúc BẢN XÁC NHẬN CHỈNH SỬA LUẬN VĂN THẠC SĨ Họ tên tác giả luận văn: Trịnh Minh Chiến Đề tài luận văn: Thiết kế điều khiển ADRC cho robot phục hồi chức sử dụng nhân tạo Chuyên ngành: Kỹ thuật điều khiển tự động hóa Mã số SV: 20211219M Tác giả, Người hướng dẫn khoa học Hội đồng chấm luận văn xác nhận tác giả sửa chữa, bổ sung luận văn theo biên họp Hội đồng ngày 28/04/2023 với nội dung sau: − Tr-1, thêm trích dẫn hình ảnh cho (Hình 1-1) − Tr-6, thêm trích dẫn hình ảnh cho (Hình 1-6) − Tr-9, thêm trích dẫn hình ảnh cho (Hình 1-11) − Tr-10, thêm trích dẫn hình ảnh cho (Hình 1-12) − Tr-11, bổ sung phần trình bày bước mơ hình tốn học hệ thống − Tr-15 đến Tr-20, tách nội dung thành mục (2.1.2) với nội dung “Mơ hình toán học hệ truyền động sử dụng nhân tạo” − Tr-21, bổ sung mục (2.1.4) với nội dung “Nhận xét mơ hình tốn học phương án điều khiển” nhằm giải thích nguyên nhân lựa chọn điều khiển loại bỏ nhiễu chủ động ADRC Làm rõ vai trị việc nhận dạng mục (2.2) có vai trị thiết kế điều khiển mối liên hệ với mơ hình trạng thái (PT 2-40) − Tr-23, ngắt mục (2.3) sang trang − Tr-26, viết hoa tên “CHƯƠNG BỘ ĐIỀU KHIỂN LOẠI BỎ NHIỄU CHỦ ĐỘNG ADRC” − Tr-31,32, chỉnh sửa nội dung mục (3.2.2) từ “Bộ theo dõi vi phân phi tuyến NLTD” thành “Ứng dụng theo dõi vi phân điều khiển” nhằm làm rõ vai trò theo dõi vi phân − Tr-33, ngắt mục (3.3) sang trang − Tr-35, ngắt mục (3.4) sang trang − Tr-37, ngắt mục (3.4.1) sang trang − Tr-39, viết hoa tên “CHƯƠNG KẾT QUẢ THỰC NGHIỆM” − Tr-40, mục (4.1) bổ sung tên thành phần điều khiển thử nghiệm phương pháp đánh giá chất lượng điều khiển − Tr-40, ngắt mục (4.1.1) sang trang − Tr-41, bổ sung thông số điều khiển sử dụng thực nghiệm − Tr-42, bổ sung thông số điều khiển sử dụng thực nghiệm − Tr-43, bổ sung thông số điều khiển sử dụng thực nghiệm − Tr-44, bổ sung thông số điều khiển sử dụng thực nghiệm − Tr-45, bổ sung nội dung nhận xét, nhằm làm rõ vai trò khác quan sát tuyến tính phi tuyến − Tr-46, bổ sung sai số RMSE nhằm đánh giá chất lượng điều khiển mơ hình có nhiễu − Tr-49,50,51, bổ sung thêm tài liệu tham khảo trích dẫn hình ảnh [12,14,15] − Tr-55, bổ sung hình ảnh thực nghiệm Ngày Giáo viên hướng dẫn CHỦ TỊCH HỘI ĐỒNG tháng năm Tác giả luận văn LUẬN VĂN THẠC SĨ Thiết kế điều khiển ADRC cho robot phục hồi chức sử dụng nhân tạo Giáo viên hướng dẫn Ký ghi rõ họ tên LỜI CẢM ƠN/CAM ĐOAN Sau thời gian học tập nghiên cứu, cố gắng để hồn thành luận văn thạc sĩ Để có luận văn thạc sĩ hồn thiện này, xin gửi lời cảm ơn tới thầy cô trường Điện - Điện tử, đại học Bách Khoa Hà Nội tạo điều kiện cho học tập, nghiên cứu phát triển kỹ cần thiết Đặc biệt xin gửi lời cảm ơn sâu sắc tới TS Đào Quý Thịnh với bạn nhóm lab WSR giúp đỡ tơi thời gian làm luận văn thạc sĩ để hồn thành cơng trình nghiên cứu cách tốt Tôi xin cam đoan luận văn thạc sĩ tay tơi thực suốt q trình học tập khơng có vi phạm quy định theo nội quy nhà trường Nếu vi phạm tơi xin chấp nhận hình phạt nhà trường định TÓM TẮT NỘI DUNG LUẬN VĂN Robot phục hồi chức thiết kế phát triển nhằm mục đích hỗ trợ, cải thiện chức bệnh nhân gặp vấn đề thể (do chấn thương suy yếu lão hóa, v.v…) [1, 2] Hệ thống Robot sử dụng cặp nhận tạo khí nén (Pneumatic Artificial Muscle - PAM) làm hệ truyền động phục vụ điều khiển Cơ nhân tạo có nhiều ưu điểm trội gọn nhẹ, tỉ lệ cơng suất/trọng lượng cao, đặc biệt có đặc tính tương tự người [3, 4] Bên cạnh ưu điểm hệ thống sử dụng nhân tạo phải đối mặt với số nhược điểm như: tham số mơ hình bất định, độ trễ lớn đặc tính hệ sử dụng khí nén Ngồi với tính phi tuyến mơ hình robot đa khớp, việc mơ hình tốn học điều khiển hệ thống Robot phục hồi chức cho chi sử dụng nhân tạo khí nén thử thách lớn [5, 6] Trong luận văn này, tập trung chủ yếu vào việc ứng dụng thực tế điều khiển loại bỏ nhiễu chủ động (Active Disturbance Rejection Control - ADRC) để điều khiển hệ Robot Bộ điều khiển ADRC có ưu điểm loại bỏ nhiễu tính bất ổn định (tính phi tuyến) hệ Robot hoạt động thực tế Bộ điều khiển ADRC có cấu trúc đơn giản việc điều khiển khơng cần q dựa dẫm vào mơ hình [7, 8, 9] Nội dung luận văn chia thành chương chính, sau: • • • • Chương 1: Giới thiệu robot phục hồi chức sử dụng nhân tạo Chương 2: Mơ hình tốn học nhận dạng hệ thống Chương 3: Bộ điều khiển loại bỏ nhiễu chủ động ADRC Chương 4: Kết thực nghiệm Sinh viên thực Ký ghi rõ họ tên MỤC LỤC DANH MỤC HÌNH VẼ xi DANH MỤC BẢNG BIỂU xiii DANH MỤC VIẾT TẮT xiv CHƯƠNG GIỚI THIỆU ROBOT PHỤC HỒI CHỨC NĂNG SỬ DỤNG CƠ NHÂN TẠO 1.1 Cơ nhân tạo khí nén (PAM) Giới thiệu nhân tạo khí nén (PAM) Nguyên lý hoạt động truyền động sử dụng nhân tạo 1.2 Mơ hình Robot nhân tạo phục hồi chức cho chi 1.3 Các thiết bị hệ thống Ống Cảm biến LoadCell Cảm biến góc quay Van lọc khí van điều áp Mạch khuếch đại Loadcell Kit lập trình NI-Myrio CHƯƠNG MƠ HÌNH TỐN HỌC VÀ NHẬN DẠNG HỆ THỐNG 11 2.1 Mơ hình tốn học 12 Mơ hình tốn học nhân tạo 12 Mơ hình tốn học hệ truyền động sử dụng nhân tạo 15 Mơ hình tốn học robot phục hồi chức 17 Nhận xét mơ hình tốn học phương án điều khiển 21 2.2 Nhận dạng hàm hệ thống 22 Thu thập liệu từ thực nghiệm 22 Sử dụng MATLAB nhận dạng 23 2.3 Hàm truyền hệ thống robot phục hồi chức 24 Hàm truyền góc quay hông (Hip) 24 Hàm truyền góc quay đầu gối (Knee) 25 CHƯƠNG BỘ ĐIỀU KHIỂN LOẠI BỎ NHIỄU CHỦ ĐỘNG ADRC 26 3.1 Giới thiệu 26 3.2 Bộ theo dõi vi phân TD điều khiển ADRC 28 Bộ theo dõi vi phân tuyến tính LTD 30 Ứng dụng theo dõi vi phân điều khiển 31 3.3 Bộ quan sát mở rộng ESO điều khiển ADRC 33 Bộ quan sát tuyến tính LESO 34 Bộ quan sát phi tuyến NLESO 35 3.4 Bộ điều khiển phản hồi trạng thái ADRC 36 Luật điều khiển PD 38 Chọn luật điều khiển theo Lyapunov 38 CHƯƠNG KẾT QUẢ THỰC NGHIỆM 39 4.1 Chạy không tải với tần số 0.5Hz 40 Luật điều khiển PD (0) kết hợp với quan sát tuyến tính LESO (0) theo dõi vi phân tuyến tính LTD (3.2.1) 41 Luật điều khiển PD (0) kết hợp với quan sát phi tuyến NLESO (3.3.2) theo dõi vi phân tuyến tính LTD (3.2.1) 42 Luật điều khiển theo luật ổn định Lyapunov (3.4.2) kết hợp với sát tuyến tính LESO (0) theo dõi vi phân tuyến tính LTD (3.2.1) 43 Luật điều khiển theo luật ổn định Lyapunov (3.4.2) kết hợp với quan sát phi tuyến NLESO (3.3.2) theo dõi vi phân tuyến tính LTD (3.2.1) 44 Nhận xét 45 4.2 Điều khiển Robot tác động nhiễu 46 CHƯƠNG KẾT LUẬN 47 5.1 Kết luận 47 5.2 Hướng phát triển luận văn tương lai 47 TÀI LIỆU THAM KHẢO 48 PHỤ LỤC 51 DANH MỤC HÌNH VẼ Hình 1-1 [12] (a) Cơ Mc Kibben (b) Cơ xếp (c) Cơ Yarlott Netted (d) Cơ Romac (e) Cơ Paynter Hình 1-2 Mơ hình truyền động Hình 1-3 Mơ hình Robot phục hồi chức chi Hình 1-4 Cơ nhân tạo khí nén Hình 1-5 Cảm biến LoadCell TAS510 Hình 1-6 [14] Cầu điện trở Wheatstone Hình 1-7 Chiết áp WDD35D4 Hình 1-8 Van điều áp van lọc khí Hình 1-9 Mạch khuếch đại tín hiệu LoadCell Hình 1-10 Kit lập trình NI-Myrio Hình 1-11 [15] Sơ đồ chân cổng MXP Hình 1-12 [15] Sơ đồ chân cổng MSP 10 Hình 2-1 Cấu trúc khối khí nén Mc Kibben 12 Hình 2-2 Cấu trúc hình học khí nén Mc Kibben 13 Hình 2-3 Cấu trúc cặp đối ngẫu 15 Hình 2-4 Mơ hình Robot nhân tạo hệ tọa độ Descartes 17 Hình 2-5 Vòng lặp nhận dạng 22 Hình 2-6 Đáp ứng đầu mẫu với đầu vào sóng Sin 0.3Hz (Giống 95.99%) 24 Hình 2-7 Đáp ứng đầu mẫu với đầu vào sóng Sin 0.5Hz (Giống 91.92%) 24 Hình 2-8 Đáp ứng đầu mẫu với đầu vào sóng Tam giác 0.5Hz (Giống 91.19%) 24 Hình 2-9 Đáp ứng đầu mẫu với đầu vào sóng Sin 0.3Hz (Giống 86.51%) 25 Hình 2-10 Đáp ứng đầu mẫu với đầu vào sóng Tri 0.3Hz (Giống 89.78%)25 Hình 2-11 Đáp ứng đầu mẫu với đầu vào sóng Tam giác 0.5Hz (Giống 88.25%) 25 Hình 3-1 Đáp ứng quan sát vi phân tuyến tính quĩ đạo khớp hông robot 31 Hình 3-2 Đáp ứng quan sát vi phân tuyến tính quĩ đạo khớp gối robot 31 Hình 3-3 Mơ hình điều khiển ADRC 37 Hình 4-1 Cấu trúc điều khiển Robot với điều khiển ADRC 39 Hình 4-2 Mơ hình thực nghiệm Robot 39 Hình 4-3 Đáp ứng điều khiển ADRC sử dụng luật PD quan sát LESO 41 Hình 4-4 Đáp ứng quan sát điều khiển ADRC sử dụng luật PD quan sát LESO 41 Hình 4-5 Đáp ứng điều khiển ADRC sử dụng luật PD quan sát NLESO 42 Hình 4-6 Đáp ứng quan sát điều khiển ADRC sử dụng luật PD quan sát NLESO 42 Hình 4-7 Đáp ứng điều khiển ADRC sử dụng luật điều khiển theo luật Lyapunov quan sát LESO 43 Hình 4-8 Đáp ứng quan sát điều khiển ADRC sử dụng luật điều khiển theo luật Lyapunov quan sát LESO 43 Hình 4-9 Đáp ứng điều khiển ADRC sử dụng luật điều khiển theo luật Lyapunov quan sát NLESO 44 Hình 4-10 Đáp ứng quan sát điều khiển ADRC sử dụng luật điều khiển theo luật Lyapunov quan sát NLESO 44 Hình 4-11 Đáp ứng điều khiển ADRC tác động nhiễu 46 DANH MỤC BẢNG BIỂU Bảng 1-1 Thông số Robot phục hồi chức chi Bảng 1-2 Cấu hình chân cơng MXP Bảng 1-3 Cấu hình chân cổng MSP 10 Bảng 4-1 Sai số RMSE đáp ứng quỹ đạo điều khiển ADRC 45 Bảng 4-2 Sai số RMSE đáp ứng quỹ đạo điều khiển ADRC tác động nhiễu 46 Luật điều khiển theo luật ổn định Lyapunov (3.4.2) kết hợp với sát tuyến tính LESO (0) theo dõi vi phân tuyến tính LTD (3.2.1) Dựa đáp ứng mơ hình ta nhận dạng mục (2.2), ta lựa chọn số điều khiển cho mơ hình đối tượng sau: Thông số b0 Khớp hông 7.178 Khớp gối 9.009 k 30 -20 40 -30 s eso Đáp ứng đầu mơ hình: a) Khớp hơng b) Khớp gối Hình 4-7 Đáp ứng điều khiển ADRC sử dụng luật điều khiển theo luật Lyapunov quan sát LESO Đáp ứng quan sát: a) Khớp hông b) Khớp gối Hình 4-8 Đáp ứng quan sát điều khiển ADRC sử dụng luật điều khiển theo luật Lyapunov quan sát LESO Đánh giá: Đáp ứng cho ta thấy hai khớp robot chuyển động bám sát theo quỹ đạo đặt Bộ quan sát hoạt động tương đối tốt ổn định 43 Luật điều khiển theo luật ổn định Lyapunov (3.4.2) kết hợp với quan sát phi tuyến NLESO (3.3.2) theo dõi vi phân tuyến tính LTD (3.2.1) Dựa đáp ứng mơ hình ta nhận dạng mục (2.2), ta lựa chọn số điều khiển cho mơ hình đối tượng sau: Thông số b0 Khớp hông 7.178 Khớp gối 9.009 k 30 1/20 0.6 40 1/30 0.6 ε α Đáp ứng đầu mơ hình: a) Khớp hơng b) Khớp gối Hình 4-9 Đáp ứng điều khiển ADRC sử dụng luật điều khiển theo luật Lyapunov quan sát NLESO Đáp ứng quan sát: a) Khớp hông b) Khớp gối Hình 4-10 Đáp ứng quan sát điều khiển ADRC sử dụng luật điều khiển theo luật Lyapunov quan sát NLESO Đánh giá: Đáp ứng cho ta thấy hai khớp robot chuyển động bám sát theo quỹ đạo đặt Bộ quan sát hoạt động tương đối tốt ổn định 44 Nhận xét Sai số RMSE tương ứng với kết đáp ứng điều khiển ADRC khác tính (Bảng 4-1) Bảng 4-1 Sai số RMSE đáp ứng quỹ đạo điều khiển ADRC Luật điều khiển Sai số RMSE Khớp hông Khớp gối PD Bộ quán sát LESO 2.285° 3.992° Bộ quán sát NLESO 2.486° 4.046° Lyapunov Bộ quán sát LESO 1.085° 1.771° Bộ quán sát NLESO 1.232° 1.998° Nhìn vào kết thử nghiệm thực tế mục 0, 4.1.2, 4.1.3,4.1.4 sai số RMSE tính (Bảng 4-1), ta thấy đáp ứng điều khiển ADRC tốt Khớp hơng khớp gối mơ hình robot hồn tồn bám theo quỹ đạo tham chiếu bước chân tần số 0.5Hz với sai số RMSE < 2.5 ° Đáp ứng đầu điều khiển PD có độ trễ định so với quỹ đạo đặt, điều khiển thiết kế dựa luật ổn định Lyapunov hồn tồn khắc phục điều Ngồi thực tế đánh giá khách quan thấy điều khiển kết hợp với quan sát tuyến tính LESO quan sát phi tuyến NLESO, với hệ số điều khiển ε , hệ thống ổn định mềm mại sử dụng quan sát phi tuyến NLESO Trong bốn thử nghiệm cho ta kết luận điều khiển ADRC hiệu sử dụng thành phần luật điều khiển theo luật ổn định Lyapunov (3.4.2), quan sát phi tuyến NLESO (3.3.2) theo dõi tuyến tính LTD (3.2.1) 45 4.2 Điều khiển Robot tác động nhiễu Nhắm đánh gái khả thích nghi với nhiễu gây tác động bên lên mơ hình, ta tác động lực kéo điều hồ hình sin tương đương 25~40(N) vào mơ hình t=3.5s Trong trường hợp ta sử dụng điều khiển ADRC với thành phần luật điều khiển theo luật ổn định Lyapunov (3.4.2), quan sát phi tuyến NLESO (3.3.2) theo dõi tuyến tính LTD (3.2.1) a) Khớp hơng b) Khớp gối Hình 4-11 Đáp ứng điều khiển ADRC tác động nhiễu Sai số RMSE tương ứng với kết đáp ứng điều khiển ADRC tác động nhiễu tính (Bảng 4-2) Bảng 4-2 Sai số RMSE đáp ứng quỹ đạo điều khiển ADRC tác động nhiễu Khớp quay Sai số RMSE Khớp hông 1.657° Khớp gối 2.201° Nhận xét: nhìn vào (Hình 4-11), điều khiển ADRC phản ứng nhanh với tác động đột ngột từ bên ngồi lên mơ hình robot, robot không bị lệch khỏi quỹ đạo đặt Sai số RMSE < 2.5 ° cho thấy chất lượng điều khiển tốt tác động nhiễu tác động lên mơ hình Điều tốt việc ứng dụng thực tế robot lên người, ứng dụng điều khiển robot phục hồi chức ta cần ưu tiên độ thoải mái an toàn cho người tập, sau tập phải đưa cách xác 46 CHƯƠNG KẾT LUẬN 5.1 Kết luận Luận văn thạc sĩ “Thiết kế điều khiển ADRC cho robot phục hồi chức sử dụng nhân tạo” đề tài có ý nghĩa trình học tập làm việc trường em Đây đề tài mang tính thực tiễn cao ứng dụng rộng rãi ngành y tế, hỗ trợ bệnh nhân phục hồi chức Tôi hứng thú với đề tài vừa có ý nghĩa cao, học thêm lý thuyết điều khiển Robot thực hành với mơ hình thực tế Qua thời gian tự tìm hiểu nghiên cứu, với giúp đỡ TS Đào Quý Thịnh, luận văn thạc sĩ “Thiết kế điều khiển ADRC cho robot phục hồi chức sử dụng nhân tạo” hoàn thành kịp thời gian đủ khối lượng để báo cáo Sau số kết thu q trình nghiên cứu: • Nắm ngun lý hoạt động mơ hình hố đối tượng robot phục hồi chức cho chi sử dụng nhân tạo • Nắm lý thuyết điều khiển đối tượng phi tuyến dựa điều khiển loại bỏ nhiễu chủ động ADRC • Thiết kế điều khiển bám quỹ đạo cho robot phục hồi chức sử dụng điều khiển loại bỏ nhiễu chủ động ADRC • Điều khiển Robot phục hồi chức thực tế Ngoài q trình học tập nghiên cứu, nhờ có hỗ trờ thầy cô trường Điện – Điện tử đại học Bách Khoa Hà Nội hỗ trợ, tác giả có số cơng trình nghiên cứu cơng bố sau: • M-C Trinh; T-H Do & Q-T Dao: “DEVELOPMENT OF A REHABILITATION ROBOT: MODELING AND TRAJECTORY TRACKING CONTROL” ASEAN Engineering Journal 2022 • Q-T Dao; D-C Nguyen; M-C Trinh; V-V Dinh; T-H Do & M-D Duong: “Active Disturbance Rejection Control of an Antagonistic Muscle” Advances in Engineering Research and Application 2022 • Q-T Dao; V-V Dinh; M-C Trinh; V-C Tran; V-L Nguyen; M-D Duong & N-T Bui: “Nonlinear Extended Observer-Based ADRC for a Lower-Limb PAM-Based Exoskeleton” MDPI – Actuators 2022 5.2 Hướng phát triển luận văn tương lai Trong luận văn thử nghiệm thực tế lên mơ hình mơ chi người, chưa hồn thiện mặt khí kết cấu đảm bảo an tồn cho người sử dụng, chưa thể mang vào thử nghiệm thực tế người Trong tương lai hi vọng thứ khí mơ hình Robot hồn thiện để người sử dụng thực tế Ngoài báo cáo triển khai điều khiển loại bỏ nhiễu chủ động ADRC mơ hình đơn giản, cịn nhiều mơ hình phức tạp mang lại chất lượng điều khiển tốt Kết hợp với phương án ước lượng momen ngoại lực người sinh để lập kế hoạch điều khiển Robot cách phù hợp việc phục hồi chức cho chi người 47 TÀI LIỆU THAM KHẢO [1] Quy-ThinhDao, Yamamoto and Shin-ichiroh, "In Assist-as-Needed Control of a Robotic OrthosisActuated by," MDPI, 2018 [2] J Zhou, S Yang and Q Xue, "Lower limb rehabilitation exoskeleton robot," Advances in Mechanical Engineering, no 13, 2021 [3] J Zhang, J Sheng, C O’Neill, C Walsh, R Wood, J Ryu, J Desai and M Yip, "Robotic Artificial Muscles: Current," IEEE Trans Robot, vol 35, no 3, pp 761-781, 2019 [4] J Rosen, "Wearable Robotics: Systems and Applications," Academic Press: Cambridge, MA, USA, 2019 [5] S Xie, J Mei, H Liu and Y Wang, "Hysteresis modeling and trajectory tracking control of the pneumatic muscle actuator using modified Prandtl– Ishlinskii model," Mech Mach Theory , no 120, p 213–224, 2018 [6] D Liang, N Sun, Y Wu, Y Chen, Y Fang and L Liu, "Energy-Based Motion Control for Pneumatic Artificial Muscle Actuated Robots With Experiments," IEEE Trans Ind Electron, no 69, p 7295–7306, 2022 [7] G Herbst, "A Simulative Study on Active Disturbance Rejection Control (ADRC) as a Control Tool for Practitioners," Sciencedirect, 2013 [8] L Zhao, X Liu and T Wang, "Trajectory tracking control for double-joint manipulator systems driven by pneumatic artificial muscles based on a nonlinear extended state observer," Mech Syst Signal Process, no 122, p 307–320, 2019 [9] S Aole, L Elamvazuthi, L Waghmare, B Patre and F Meriaudeau, "Improved Active Disturbance Rejection Control for Trajectory Tracking Control of Lower Limb Robotic Rehabilitation Exoskeleton," Sensors, no 20, p 3681, 2020 [10] "Artificial muscle," Wikipedia, 2020 https://en.wikipedia.org/wiki/Artificial_muscle [Online] Available: [11] "Pneumatic artificial muscles," Wikipedia, 2020 [Online] Available: https://en.wikipedia.org/wiki/Pneumatic_artificial_muscles [12] A L S K D Bhaben Kalita, "A Review on the Development of Pneumatic Artificial Muscle Actuators: Force Model and Application," Actuators, vol 11, no 10, p 288, 2022 [13] C P Chou and B Hannaford, "Measurement and Modeling of McKibben Pneumatic Artificial Muscles," IEEE, 1996 [14] C t T H Đông, "NGUYÊN LÝ HOẠT ĐỘNG CỦA LOADCELL," [Online] Available: https://easternsea.com.vn/san-pham/cam-bien-taitrong-load-cell/nguyen-ly-hoat-dong-cua-loadcell/ 48 [15] N Instruments, "USER GUIDE AND SPECIFICATIONS NI myRIO1900," 2018 [16] A D v S P B G J Silva, "New Results on the synthesis of PID controllers," IEEE Trans, no 47, pp 241-252, 2002 [17] J Q Han, "From PID to active disturbance rejection control," Electronic, no 56, pp 900-906, 2009 [18] Z Gao, "Active disturbance rejection control from an enduring idea to," The 10th International Workshop on Robot Motion and Control, pp 269-282, 2015 [19] G Herbst, "A Simulative Study on Active Disturbance Rejection Control (ADRC) as a Control Tool for Practitioners," Electronics, vol 2, no 3, pp 246-279, 2013 [20] J Q Han, "Control theory: the doctrince of model or the doctrine of," J Systems Sci Math Sci., p J Q Han, 1989 [21] Z.Gao, "Active disturbance rejection control: A paradigm shift in feedback control system design," IEEE, 2006 [22] J Q Han, "A class of extended state observers for uncertain systems," Control & Decision, vol 1, no 10, pp 85-88, 1995 [23] J Q Han, "Active Disturbance Rejection Control-The Technique for Extimating and Compensating Uncertainties," National Defence Industry Press, 2008 [24] I a Control, "Nonlinear tracking-differentiator," Journal of Systems Science and Mathematical Sciences, vol 14, no 2, pp 177-183, 1994 [25] J Q Han, "A new type of controller," Control & Decision, vol 6, no 6, pp 401-407, 1994 [26] J Q Han, "The improvement of PID control law by using nonlinearity," Information and Control, vol 24, no 6, pp 356-364, 1995 [27] J Q H a F B X B Z Guo, "Linear tracking-differentiator and," International Journal of Systems Science, no 33, pp 351-358, 2002 [28] B Z G v Z L Zhao, "On convergence of the nonlinear active disturbance rejection control for MIMO systems," Proceedings of the 31st Chinese Control Conference, vol 51, pp 1725-1757, 2013 [29] J Q Han, "A class of extended state observers for uncertain systems," A class of extended state observers for uncertain systems, vol 10, no 1, pp 85-88, 1995 [30] Z Gao, "Scaling and bandwith-parameterization based controller tuning," American Control Conference, pp 4989-4996, 2003 49 [31] B Z G v Z L Zhao, "Weak convergence of nonlinear high-gain," IEEE Transactions on Automatic Control, vol 58, pp 1074-1080, 2013 50 PHỤ LỤC A1 Code Matlab nhận diện mơ hình clear all; Ts=5e-3; %Duong dan Datafile = 'F:\MoHinhKneeTri' P = xlsread(Datafile ,1,'F2000:F4000'); %P_Ant: Ap suat luc dau A = xlsread(Datafile ,1,'J2000:J4000'); %A:Doc so goc khop excel Enable = xlsread(Datafile ,1,'B2000:B4000'); % Doc tin hieu cho phep lam viec excel state=0; k=1; for i=1:size(A) deltaP(k)= P(i); Alpha(k)= A(i); k = k+1; end e=deltaP'; d=Alpha'; deltaP=e; Alpha=d; Data=iddata(Alpha,deltaP,Ts); Options = tfestOptions; Options.Display = 'off'; Orders=[2 0]; Ws = arx(Data,Orders) %Xac dinh hàm truyen clf; fig1=figure(1),compare(Data,Ws,'r.'); truyen %so sanh su lieu voi hàm A2 Code Matlab train mạng Neural clear all; Ts=1e-2; %Duong dan Datafile = 'F:\KneeNeural.xlsx' f = xlsread(Datafile ,1,'B2:B10000'); M = xlsread(Datafile ,1,'D2:D10000'); Mc = xlsread(Datafile ,1,'F2:F10000'); IN = [f'; M']; OUT = Mc'; net = network(1,2,[1;1],[1;0],[0 0; 0],[0 1]) net.layers{1}.transferFcn = 'logsig'; net.layers{2}.transferFcn = 'purelin'; net.layers{1}.size = 4; net.layers{2}.size = 1; net = configure(net,IN,OUT); net.IW{1,1}= [randi([-10 10],1,1)/10 randi([-10 10],1,1)/10;randi([-10 10],1,1)/10 randi([-10 10],1,1)/10;randi([-10 10],1,1)/10 randi([-10 10],1,1)/10;randi([-10 10],1,1)/10 randi([-10 10],1,1)/10]; % % net.IW{2,1}=[randi([-10 10],1,1) randi([-10 10],1,1)]; net.LW{2,1}=[randi([-10 10],1,1)/10 randi([-10 10],1,1)/10 randi([-10 10],1,1)/10 randi([-10 10],1,1)/10]; net.b{1,1}=[ randi([-10 10],1,1)/10; randi([-10 10],1,1)/10; randi([10 10],1,1)/10; randi([-10 10],1,1)/10]; 51 net.b{2,1}= [randi([-10 10],1)/10]; net.trainFcn = 'trainlm'; net.performFcn = 'mse'; net.trainParam.epochs=10000; net.trainParam.goal=0.01; net = train(net,IN,OUT); w1 = net.IW{1,1}; b1 = net.b{1,1}; w2 = net.LW{2,1}; b2 = net.b{2,1}; out = purelin(w2*logsig(w1*IN+b1) + b2); t = 0:5e-3:((size(M)*50/10000)-5e-3); plot(t,OUT,t,out,' '); grid on; ylabel('Momen (N.m)'); xlabel('Time(s)'); legend('Momen Knee Geometry', 'Momen Knee Neural') A3 Sơ đồ code Vi điều khiển NI MyRio Labview Sơ đồ code vi điều khiển ta chia làm khối lập trình: • • • • • Khối khởi tạo liệu Khối đo lường liệu Khối ước lượng Momen Khối điều khiển Khối tín hiệu đầu Đồ thị Dưới giao diện người dùng để điều khiển mơ hình Robot nhân tạo: 52 Khối khởi tạo liệu Khối đo lường liệu Khối ước lượng Momen Khối điều khiển 53 A4 Các hình ảnh thực nghiệm • Hình ảnh robot • Robot thực tập 54 TÓM TẮT LUẬN VĂN THẠC SĨ Đề tài: Thiết kế điều khiển ADRC cho robot phục hồi chức sử dụng nhân tạo Tác giả luận văn: Trịnh Minh Chiến Khóa: 20211219M Người hướng dẫn: TS Đào Quý Thịnh Từ khóa (Keyword): Pneumatic artificial muscle, Active disturbance rejection control, robot phục hồi chức năng, quan sát mở rộng Nội dung tóm tắt: a) Lý chọn đề tài Dựa thống kê tổ chức y tế giới WHO [1], giới có hàng triệu người bị hạn chế khả vận động Điều làm cho họ phải đối mặt với nhiều khó khăn hoạt động hàng ngày Quá trình lý trị liệu phục hồi chức quan trọng để giúp họ quay lại sống bình thường Tuy nhiên hoạt động vật lý trị liệu phục hồi chức truyền thống cần nhiều thời gian đặc biệt cần bác sĩ lý trị liệu có trình độ cao Mỗi loại người bệnh khác cần có tập khác tập đưa bác sĩ Đã có nhiều nghiên cứu việc tập luyện phục hồi chức sở máy hỗ trợ bước (treadmill) [2,3] Những báo cáo việc tập luyện phục hồi chức máy có hiệu vượt xa so với phương pháp truyền thống Hơn ¾ tổng số 33 bệnh nhân bị hạn chế vận động độc lập lại sau luyện tập máy Chỉ có trường hợp khơng có tiến triển Chính lý mà đề tài robot phục hồi chức thực hấp dẫn nhà nghiên cứu Robot hỗ trợ người bệnh thực tập cách có hệ thống thơng qua tập lập trình trước Đồng thời robot hỗ trợ tập luyện thời gian dài mà mệt mỏi b) Mục đích nghiên cứu luận văn, đối tượng, phạm vi nghiên cứu Mục đích đề tài phát triển hệ thống phục hồi chức chi cho nhóm người bệnh bị hạn chế vận động chấn thương suy yếu thối hóa Hệ thống có kết cấu khí đơn giản lại có khả mang lại hiệu tập luyện cao Vì hệ thống tương tác trực tiếp với người bệnh nên phải có hệ thống khí an tồn, đồng thời độ cứng hệ thống phải đủ lớn để hỗ trợ người bệnh trình tập luyện Để thỏa mãn yêu cầu hệ thống sử dụng cấu chấp hành nhân tạo thay cho động điện thông thường Cơ nhân tạo có nhiều ưu điểm khối lượng nhẹ, hệ số biến đổi lực/khối lượng lớn, đặc biệt nhân tạo có đặc tính tương tự người Bên cạnh ưu điểm hệ thống sử dụng nhân tạo phải đối mặt với số nhược điểm như: tham số mơ hình bất định, độ trễ lớn đặc tính hệ sử dụng khí nén Ngồi với tính phi tuyến mơ hình robot đa khớp, việc mơ hình tốn học điều khiển hệ thống Robot phục hồi chức cho chi sử dụng nhân tạo khí 55 nén thử thách lớn Trong luận văn đề xuất sử dụng giải pháp điều khiển có tính hiệu cao nhằm giải khó khăn c) Tóm tắt đọng nội dung đóng góp tác giả Bản luận văn chia làm bốn nội dung chính: - Phần “Giới thiệu robot phục hồi chức sử dụng nhân tạo” xoay quanh việc phân tích thành phần nguyên lý hoạt động hệ thống robot - Phần “Mơ hình tốn học nhận dạng hệ thống” tập trung vào việc mơ hình tốn học hệ thống từ đưa mơ hình phù hợp hỗ trợ việc điều khiển - Phần “Bộ điều khiển loại bỏ nhiễu chủ động ADRC” trình bày chi tiết cách thiết kế điều khiển cho hệ thống - Phần “Kết thực nghiệm” đưa kết ứng dụng thực tế đề tài luận văn - Phần 5, tác giả kết luận kết đạt hướng phát triển Trong luận văn tác giả đề xuất giải pháp điều khiển cho hệ thống robot phục hồi chức Bộ điều khiển ADRC có ưu điểm loại bỏ nhiễu tính bất ổn định (tính phi tuyến) hệ Robot hoạt động thực tế Bộ điều khiển ADRC có cấu trúc đơn giản việc điều khiển không cần mô hình tốn q xác d) Phương pháp nghiên cứu Luận văn “Thiết kế điều khiển ADRC cho robot phục hồi chức sử dụng nhân tạo” tác giả triển khai theo bước toàn điều khiển tự động: - B1: Phân tích hệ thống tìm hiểu ngun lý hoạt động mơ hình - B2: Nhận dạng hệ thống đưa phương án điều khiển - B3: Thiết kế điều khiển - B4: Ứng dụng thử nghiệm vào thực tế Các thí nghiệm triển khai để đánh giá tiêu chuẩn sau hệ thống - Hệ thống khí an tồn tạo cảm giác thoải mái cho người bệnh - Có khả hỗ trợ người bệnh thực tập cách linh hoạt - Có khả dự đoán mức độ phục hồi người bệnh để đưa hỗ trợ phù hợp 56 e) Kết luận Luận văn “Thiết kế điều khiển ADRC cho robot phục hồi chức sử dụng nhân tạo” đề tài mang tính thực tiễn cao kết có tiềm ứng dụng rộng rãi ngành y tế, hỗ trợ bệnh nhân phục hồi chức Tác giả phân tích, xây dựng mơ hình, mơ bước đầu triển khai thực nghiệm Trong thời gian làm luận văn, nhóm tác giả đăng 03 cơng trình tạp chí quốc tế, điều khẳng định tính mới, kết nghiên cứu kiểm nghiệm, phản biện rộng rãi từ nhiều nhà khoa học khác nhau: - M-C Trinh; T-H Do & Q-T Dao: “DEVELOPMENT OF A REHABILITATION ROBOT: MODELING AND TRAJECTORY TRACKING CONTROL” ASEAN Engineering Journal 2022 - Q-T Dao; D-C Nguyen; M-C Trinh; V-V Dinh; T-H Do & M-D Duong: “Active Disturbance Rejection Control of an Antagonistic Muscle” Advances in Engineering Research and Application 2022 - Q-T Dao; V-V Dinh; M-C Trinh; V-C Tran; V-L Nguyen; M-D Duong & N-T Bui: “Nonlinear Extended Observer-Based ADRC for a Lower-Limb PAM-Based Exoskeleton” MDPI – Actuators 2022 57