Luận án tiến sỹ :Điều khiển thích nghi phi tuyến cho robot công nghiệp trên cơ sở mạng nơ ron nhân tạo

Nguyễn Văn Khang Đại học Bách khoa Hà Nội có nhiều công trình trong đó có công trình: “Động lực học và điều khiển robot phun cát RoPC02”: dựa trên robot phun cát di động RoPC02 do Viện

MỤC LỤC

DANH MỤC CÁC CHỮ VIẾT TẮT VÀ CÁC KÝ HIỆU 4

DANH MỤC CÁC BẢNG 7

DANH MỤC CÁC HÌNH ẢNH, ĐỒ THỊ 8

MỞ ĐẦU 10

1 Tình hình nghiên cứu trong và ngoài nước 10

2 Tính cấp thiết của đề tài luận án 13

3 Mục tiêu của luận án 14

4 Đối tượng và phạm vi nghiên cứu của luận án 14

5 Ý nghĩa khoa học và thực tiễn của luận án 14

6 Nội dung của luận án 14

Chương 1 17

NGHIÊN CỨU, ĐÁNH GIÁ CÁC PHƯƠNG PHÁP ĐIỀU KHIỂN ROBOT 17

1.1 Mô hình toán học và định hướng trong thiết kế điều khiển cho robot 17

1.1.1 Mô hình toán học của robot 17

1.1.1.1 Động học vị trí 17

1.1.1.2 Động học thuận vận tốc 18

1.1.1.3 Động lực học 18

1.1.2 Định hướng trong thiết kế điều khiển cho robot 20

1.2 Điều khiển chuyển động tay máy robot 22

1.2.1 Các thuật toán điều khiển kinh điển 22

1.2.1.1 Điều khiển trong không gian khớp 22

1.2.1.2 Điều khiển trong không gian làm việc 25

1.2.2 Các thuật toán điều khiển nâng cao 27

1.2.2.1 Các thuật toán điều khiển thích nghi 27

1.2.2.2 Tuyến tính hóa chính xác 28

1.2.2.3 Điều khiển bám quỹ đạo cho robot bằng phương pháp Jacobian xấp xỉ thích nghi 35

1.2.2.4 Điều khiển thích nghi bền vững sử dụng kỹ thuật backstepping trong điều khiển chuyển động của robot 41

1.2.2.5 Điều khiển thích nghi robot trên cơ sở mờ và mạng nơ ron 44

1.3 Hướng nghiên cứu của luận án 45

1.3.1 Phát biểu bài toán 45

1.3.2 Phương pháp luận 45

1.4 Kết luận chương 1 45

Chương 2 46

ĐIỀU KHIỂN THÍCH NGHI TAY MÁY ROBOT SỬ DỤNG MẠNG NƠ RON TRÊN CƠ SỞ KỸ THUẬT BACKSTEPPING 46

2.1 Tổng hợp bộ điều khiển thích nghi sử dụng mạng nơ ron 46

2.1.1 Xấp xỉ hàm số bằng mạng nơ ron nhân tạo 46

2.1.2 Tổng hợp bộ điều khiển thích nghi trên cơ sở kỹ thuật backstepping 49

2.1.3 Phân tích tính ổn định của hệ thống 56

2.1.4 Tổng hợp ANNC cho robot 1 bậc tự do 59

2.1.4.1 Biến đổi mô hình về dạng truyền ngược chặt 59

2.1.4.2 Tổng hợp ANNC 60

2.1.4.3 Kết quả mô phỏng 61

2.2 Tổng hợp ANNC cho robot n bậc tự do 62

2.2.1 Biến đổi mô hình về dạng truyền ngược chặt 62

2.2.2 Tổng hợp ANNC 63

2.2.3 Tổng hợp ANNC cho robot 2 bậc tự do 63

2.2.3.1 Biến đổi mô hình về dạng truyền ngược chặt 63

2.2.3.2 Tổng hợp ANNC 65

2.2.3.3 Kết quả mô phỏng 65

2.3 Kết luận chương 2 67

Chương 3 69

ĐIỀU KHIỂN TRƯỢT NƠ RON THÍCH NGHI BỀN VỮNG CHO TAY MÁY ROBOT BẤT ĐỊNH HÀM SỐ 69

3.1 Đặt bài toán tổng hợp bộ điều khiển trượt 69

3.2 Tổng hợp bộ điều khiển trượt 69

3.3 Xấp xỉ hàm bất định bằng mạng nơ ron hướng tâm 71

3.4 Phân tích tính ổn định của hệ thống 74

3.5 Tổng hợp RANNSMC cho robot n bậc tự do 75

3.5.1 Biến đổi mô hình về dạng truyền ngược chặt 75

3.5.2 Tổng hợp RANNSMC 75

3.6 Tổng hợp RANNSMC cho robot 3 bậc tự do 76

3.6.1 Biến đổi mô hình về dạng truyền ngược chặt 76

3.6.2 Tổng hợp RANNSMC 80

3.6.3 Kết quả mô phỏng 80

3.7 Kết luận chương 3 82

Chương 4 83

ĐIỀU KHIỂN THÍCH NGHI BỀN VỮNG TAY MÁY ROBOT SỬ DỤNG MẠNG NƠ RON KẾT HỢP ĐIỀU KHIỂN TRƯỢT 83

4.1 Cơ sở lý thuyết 83

4.1.1 Điều khiển thích nghi sử dụng mạng nơ ron trên cơ sở kỹ thuật backstepping 84 4.1.2 Điều khiển trượt 85

4.1.2.1 Tổng hợp bộ điều khiển trượt cho đối tượng xác định 85

4.1.2.2 Tổng hợp bộ điều khiển trượt cho đối tượng bất định 86

4.2 Tổng hợp RAC cho robot n bậc tự do 87

4.2.1 Biến đổi mô hình về dạng truyền ngược chặt 87

4.2.2 Tổng hợp bộ điều khiển RAC 88

4.3 Phân tích tính ổn định của hệ thống 89

4.4 Tổng hợp ANNC, RANNSMC và RAC cho robot 3 bậc tự do 94

4.4.1 Biến đổi mô hình về dạng truyền ngược chặt 94

4.4.2 Tổng hợp ANNC, RANNSMC và RAC 94

4.4.3 Kết quả mô phỏng 95

4.4.4 Nhận xét 95

4.5 Mô phỏng khiểm chứng RAC với mô hình robot 3 bậc tự do được thiết kế trên phần mềm Solidworks và sử dụng công cụ SimMechanics .96

4.5.1 Chọn thông số mô phỏng 96

4.5.2 Kết quả mô phỏng 97

4.5.3 Nhận xét 99

4.6 Kết luận chương 4 99

KẾT LUẬN VÀ KIẾN NGHỊ 100

- Kết luận 100

- Kiến nghị 100

DANH MỤC CÁC CÔNG TRÌNH ĐÃ CÔNG BỐ CỦA LUẬN ÁN 101

TÀI LIỆU THAM KHẢO 102

DANH MỤC CÁC CHỮ VIẾT TẮT VÀ CÁC KÝ HIỆU

Các chữ viết tắt:

STT Chữ viết

1 ANNC Adaptive Neural Network

2 SMC Sliding Mode Control Điều khiển trượt

3 RANNSMC Robust Adaptive Neural

Networks Sliding Mode Control

Điều khiển trượt nơ ron thích nghi bền vững

4 RAC Robust Adaptive Control Điều khiển thích nghi bền vững

5 GAS Global Asymptotic Stable Ổn định tiệm cận toàn cục

6 MNN Multiple Layer Neural Networks Mạng nơ ron nhiều lớp

8 RBF Radial Basis Function Hàm cơ sở xuyên tâm

9 CLF Control Lyapunov Function Hàm điều khiển Lyapunov

10 PD Proportional-Derivative Tỷ lệ – Vi phân

11 PID Proportional-Integral-Derivative Tỷ lệ - Tích phân – Vi phân

12 SISO Single Input – Single Output Hệ một vào – một ra

13 MIMO Multiple Inputs–Multiple

14 EL Euler – Lagrange Euler-Lagrange (tên riêng)

15 DH Denavit – Hartenberg Denavit – Hartenberg (tên riêng)

17 DOF Degree - of - Freedom Bậc tự do

25 DSP Digital signal Processor Xử lý tín hiệu số

26 IPC Inter-Process Communication Máy tính công nghiệp IPC

Các ký hiệu:

1  Véc tơ mô men tác dụng lên các khớp quay của robot

2 d Véc tơ nhiễu tác động lên hệ thống

3 F Véc tơ lực tác dụng lên các khớp tịnh tiến của robot

11 N Ma trận tương hỗ, ly tâm và trọng trường

12 Nˆ Ma trận ước lượng của N

20 p Véc tơ tham số động lực học robot

21 ˆp Véc tơ ước lượng p

23 X Véc tơ quỹ đạo trong không gian làm việc

24 X Véc tơ vận tốc trong không gian làm việc

25 X Véc tơ gia tốc trong không gian làm việc

26 X d Véc tơ quỹ đạo đặt trong không gian làm việc

27 X d Véc tơ vận tốc đặt trong không gian làm việc

28 X d Véc tơ gia tốc đặt trong không gian làm việc

35 A Hàm năng lượng

36 F d Véc tơ lực ma sát

37 u U, Tín hiệu điều khiển và véc tơ tín hiệu điều khiển

39 e E, Đạo hàm sai lệch và véc tơ đạo hàm sai lệch

40 I Mô men quán tính

41 l Chiều dài cánh tay robot

42 m Khối lượng cánh tay robot

43 x x, Biến trạng thái và véc tơ trạng thái

44 x x, Đạo hàm biến trạng thái và đạo hàm véc tơ biến trạng thái

45 x x, Đạo hàm bậc 2 của biến trạng thái và đạo hàm bậc 2 của véc tơ biến trạng

thái

46 x x ˆ, ˆ Biến trạng thái và véc tơ biến trạng thái ước lượng

47 x x d, d Tín hiệu đặt và véc tơ tín hiệu đặt

48 x d Véc tơ đạo hàm tín hiệu đặt

49 x d Véc tơ đạo hàm bậc 2 của tín hiệu đặt

51 L f Đạo hàm Lie

52 r Bậc tương đối của hệ

53 z Z Z, , Tín hiệu vào, véc tơ tín hiệu vào, véc tơ tín hiệu vào có thành phần đỡ của

mạng nơron nhân tạo

54 y Tín hiệu đầu ra

55 y d Tín hiệu ra mong muốn

56 R Bộ điều khiển gán điểm cực

57 W s( ) Hàm truyền đạt

58 S Mặt trượt

60 S Thành phần phi tuyến của mạng nơ ron

70 C Ma trận điều khiển

71 A m Ma trận hệ thống mẫu

72 B m Ma trận quan sát mẫu

73 C m Ma trận điều khiển mẫu

74 z Véc tơ trạng thái sau phép đổi trục

76 T Véc tơ tham số động học

77 Tˆ Véc tơ tham số động học ước lượng

78  Hàm ước lượng sai lệch của mạng nơ ron

79 F x( ) Hàm phi tuyến, bất định

80 F xˆ ( ) Hàm ước lượng F x( )

81 F x( ) Véc tơ hàm phi tuyến, bất định

84  Hàm cơ sở xuyên tâm của mạng nơ ron RBF

85 f(.) Hàm phi tuyến trơn bất định

86 fˆ(.) Hàm ước lượng của f(.)

DANH MỤC CÁC BẢNG

Bảng 2.1: Thông số động học của tay máy 1 DOF

Bảng 2.2: Thông số động học của Robot 2 DOF

Bảng 3.1: Thông số động học DH Robot Scara 3 DOF

Bảng 3.2: Thông số động học của Robot Scara 3 DOF

DANH MỤC CÁC HÌNH ẢNH, ĐỒ THỊ

Hình 1.1: Hệ tọa độ trong không gian khớp (a), không gian đề các (b)

Hình 1.2: Robot n thanh nối

Hình 1.3: Cấu trúc động lực học của robot

Hình 1.4: Tổng quan các phương pháp điều khiển robot

Hình 1.5: Hệ thống điều khiển phi tuyến trên cơ sở mô hình

Hình 1.6: Hệ thống điều khiển PD bù trọng trường

Hình 1.7: Hệ thống điều khiển PID

Hình 1.8: Hệ thống điều khiển gián tiếp

Hình 1.9: Hệ thống điều khiển trực tiếp

Hình 1.10: Hệ thống điều khiển kết hợp PD bù trọng trường và ma trận Jacobi nghịch đảo Hình 1.11: Hệ thống điều khiển kết hợp PD bù trọng trường và ma trận Jacobi chuyển vị Hình 1.12: Hệ thống điều khiển PD kết hợp luật điều khiển thích nghi

Hình 1.13: Robot 2 thanh nối

Hình 1.14: Hệ thống điều khiển phản hồi trạng thái gán điểm cực

Hình 1.15: Hệ thống điều khiển phản hồi trạng thái gán điểm cực kết hợp bộ điều khiển tích phânHình 1.16: Sơ đồ mô phỏng hệ thống điều khiển hình 1.15 bằng Matlab-Simulink

Hình 1.17: Quỹ đạo của khớp 1 và khớp 2 với quỹ đạo đặt dạng hàm 1(t)

Hình 1.18: Quỹ đạo của khớp 1 và khớp 2 với quỹ đạo đặt dạng hàm tăng đều

Hình 1.19: Quỹ đạo của khớp 1 và khớp 2 với quỹ đạo đặt dạng hàm hình Sin

Hình 1.20: Robot phẳng 3 thanh nối

Hình 1.21: Quỹ đạo x và y trong không gian làm việc (trường hợp 1)

Hình 1.22: Quỹ đạo x và y trong không gian làm việc (trường hợp 2)

Hình 2.1: Cấu trúc mạng nơ ron truyền thẳng 3 lớp

Hình 2.2: Robot 1 thanh nối

Hình 2.3: Hệ thống điều khiển MNN cho robot 1 bậc tự do

Hình 2.4: Quỹ đạo và sai lệch quỹ đạo khi số nơ ron lớp vào và lớp ẩn thay đổi

Hình 2.5: Quỹ đạo và sai lệch quỹ đạo khi thông số động học của robot thay đổi

Hình 2.6: Hệ thống điều khiển ANNC cho robot n bậc tự do

Hình 2.7: Robot phẳng 2 thanh nối

Hình 2.8: Quỹ đạo và sai lệch quỹ đạo của khớp 1

Hình 2.9: Quỹ đạo và sai lệch quỹ đạo của khớp 2

Hình 2.10: Vận tốc và sai lệch vận tốc của khớp 1

Hình 2.11: Vận tốc và sai lệch vận tốc của khớp 2

Hình 3.1: Cấu trúc hệ thống điều khiển SMCNN

Hình 3.2: Cấu trúc của đối tượng điều khiển sau phép biến đổi

Hình 3.3: Cấu trúc mạng RBFNN

Hình 3.4: Cấu trúc xấp xỉ hàm F x  

Hình 3.5: Cấu trúc bộ điều khiển SMCNN

Hình 3.6: Hệ thống điều khiển robot n bậc tự do sử dụng bộ điều khiển SMCNN

Hình 3.7: Mô hình 3D robot Scara 3 bậc tự do

Hình 3.8: Quỹ đạo và sai lệch quỹ đạo của khớp 1

Hình 3.9: Quỹ đạo và sai lệch quỹ đạo của khớp 2

Hình 3.10: Quỹ đạo và sai lệch quỹ đạo của khớp 3

Hình 3.11: Dạng đặc tính của lực ma sát và nhiễu tác động lên các khớp

Hình 3.12: Mô men và lực tác động lên các khớp khi có lực ma sát và nhiễu tác động Hình 4.1: Cấu trúc hệ thống điều khiển RAC

Hình 4.2: Hệ thống điều khiển RAC cho robot

Hình 4.3: Quỹ đạo và sai lệch quỹ đạo của khớp 1 khi quỹ đạo đặt là hàm 1(t)

Hình 4.4: Quỹ đạo và sai lệch quỹ đạo của khớp 2 khi quỹ đạo đặt là hàm 1(t)

Hình 4.5: Quỹ đạo và sai lệch quỹ đạo của khớp 3 khi quỹ đạo đặt là hàm 1(t)

Hình 4.6: Sơ đồ mô phỏng robot Scara 3 DOF sử dụng công cụ SimMechanics

Hình 4.7: Quỹ đạo đặt điểm tác động cuối của Robot

Hình 4.8: Sơ đồ cấu trúc mô phỏng hệ kín sử dụng công cụ SimMechanics

Hình 4.9: Quỹ đạo đặt, quỹ đạo thực tế và sai lệch quỹ đạo của khớp 1

Hình 4.10: Quỹ đạo đặt, quỹ đạo thực tế và sai lệch quỹ đạo của khớp 2

Hình 4.11: Quỹ đạo đặt, quỹ đạo thực tế và sai lệch quỹ đạo của khớp 3

Hình 4.12: Quỹ đạo đặt, quỹ đạo thực tế và sai lệch quỹ đạo của điểm tác động cuối theo trục x Hình 4.13: Quỹ đạo đặt, quỹ đạo thực tế và sai lệch quỹ đạo của điểm tác động cuối theo trục y Hình 4.14: Quỹ đạo đặt, quỹ đạo thực tế và sai lệch quỹ đạo của điểm tác động cuối theo trục z

MỞ ĐẦU

Robot công nghiệp từ khi mới ra đời đã được áp dụng trong nhiều lĩnh vực dưới góc

độ thay thế sức người Mục tiêu ứng dụng robot công nghiệp là nhằm góp phần nâng cao năng suất, giảm giá thành, tăng chất lượng và khả năng cạnh tranh của sản phẩm đồng thời cải thiện điều kiện lao động Đạt được các mục tiêu trên là nhờ vào những khả năng to lớn của robot như: làm việc không biết mệt mỏi, chịu được phóng xạ và các môi trường làm việc độc hại, nhiệt độ cao Trong ngành cơ khí, robot được sử dụng nhiều trong công nghệ đúc, công nghệ hàn, cắt kim loại, sơn, phun phủ kim loại, tháo lắp vận chuyển phôi, lắp ráp sản phẩm

Ngoài các phân xưởng, nhà máy, kỹ thuật robot cũng được sử dụng trong việc khai thác thềm lục địa, đại dương, y học, quốc phòng, vũ trụ, công nghiệp nguyên tử và các lĩnh vực xã hội khác Rõ ràng là khả năng làm việc của robot trong một số điều kiện cụ thể vượt trội hơn khả năng của con người; do đó nó là phương tiện hữu hiệu để tự động hoá, nâng cao năng suất lao động, giảm nhẹ cho con người trong những công việc nặng nhọc và độc hại

Ngày nay đã xuất hiện nhiều dây chuyền sản xuất sử dụng robot công nghiệp, đạt mức

độ tự động hoá cao

Để có được sản phẩm robot hoàn thiện đòi hỏi sự kết hợp nghiên cứu của nhiều lĩnh vực khoa học khác nhau như: cơ khí, điện, điện tử, kỹ thuật điều khiển, công nghệ thông tin, Chính vì vậy robot thực sự là kết hợp hoàn hảo của công trình nghiên cứu đa lĩnh vực

1 Tình hình nghiên cứu trong và ngoài nước

Robot đã được đặt nền móng đầu tiên từ những năm 20 của thế kỷ XX Trải qua gần một thế kỷ, kể từ đó các công trình nghiên cứu và các sản phẩm về robot được công bố và phát triển không ngừng Vì tính đa lĩnh vực của sản phẩm này mà các công trình nghiên cứu về nó cũng rất đa dạng và đây cũng là khó khăn cho những người có mong muốn viết tổng quan về lĩnh vực robot nói chung, tổng quan về các phương pháp điều khiển robot nói riêng Chính vì vậy, luận án chỉ đề cập tới một số kết quả nghiên cứu gần đây nhất trong và ngoài nước về lĩnh vực điều khiển robot

1.1 Tình hình nghiên cứu trong nước

Ở nước ta hiện nay, đã có rất nhiều nhóm nghiên cứu về lĩnh vực điều khiển, thiết kế

và chế tạo robot như ở các trường Đại học, Cao đẳng, ở các Viện nghiên cứu dân sự và quốc phòng, trong đó có một số nghiên cứu đạt được kết quả đáng kể như sau:

- Nhóm nghiên cứu của PGS.TSKH Phạm Thượng Cát, Viện Công nghệ Thông tin, Viện Hàn lâm Khoa học và Công nghệ Việt Nam đã có nhiều công trình đóng góp trong đó có công trình: “Tối ưu hệ số học của mạng hàm bán kính cơ sở trong bộ

điều khiển robot theo phương pháp tính momen”: công trình đã đề cập đến việc sử

dụng thuật di truyền (GA) thực hiện tối ưu hóa hệ số học cho mạng hàm bán kính

cơ sở là thành phần của bộ điều khiển robot theo phương pháp tính momen Vì hệ

số học của mạng nơ ron có ảnh hưởng rất lớn đến tốc độ hội tụ và chất lượng của quá trình điều khiển Trước đây, hệ số này đã được chọn bằng kinh nghiệm và đôi khi phải mất một thời gian khá dài mới tìm được một hệ số đáp ứng các yêu cầu của bài toán điều khiển [78]

- Nhóm nghiên cứu của GS.TS Đào Văn Hiệp và PGS.TS Nguyễn Tăng Cường,

Học viện Kỹ thuật Quân sự có nhiều công trình trong đó có công trình: nghiên cứu

tay máy có kết cấu động học song song [3] “Mô hình hoá hệ vận động của người

trong MapleSim™”: nội dung chính đề cập đến cơ sở lý thuyết và quá trình thiết

lập mô hình chi dưới của người khi đi bộ trong phần mềm MapleSim, một công cụ hiệu quả trong mô hình hoá các hệ động lực Mô phỏng cho thấy các thông số động lực học nhận được từ mô hình, như các lực và mô-men tại các khớp gần như trùng với số liệu thực nghiệm do nhóm nghiên cứu của GS Winter thực hiện tại

ĐH Waterloo, Canada Mô hình được tạo ra sẽ là cơ sở cho thiết kế cơ khí và hệ điều khiển của robot sinh học, hỗ trợ đi lại và phục hồi chức năng vận động của người thiểu năng vận động (TNVĐ) [79]

- Nhóm nghiên cứu của GS.TSKH Nguyễn Thiện Phúc và GS.TSKH Nguyễn Văn Khang Đại học Bách khoa Hà Nội có nhiều công trình trong đó có công trình:

“Động lực học và điều khiển robot phun cát RoPC02”: dựa trên robot phun cát di

động (RoPC02) do Viện nghiên cứu KHKT Bảo hộ lao động đã chế tạo nhóm tác giả xây dựng mô hình cơ học, xác định các tham số động học, động lực học của robot Sau đó trên cơ sở các phương trình động lực học đã thiết lập, tiến hành mô phỏng số bài toán động học ngược, động lực học ngược và điều khiển robot phun cát di động [78] “Về một dạng thức mới phương trình chuyển động của robot

song song”: việc tự động hóa thiết lập phương trình chuyển động là một vấn đề

quan trọng của động lực học và điều khiển robot song song Trong phần này, đầu tiên trình bày tóm tắt về phép tính ma trận liên quan đến tích Kronecker của hai

ma trận và một dạng ma trận mới của các phương trình Lagrange Sau đó áp dụng thiết lập các phương trình chuyển động của hai mô hình robot song song [80]

- Nhóm nghiên cứu của PGS.TS Lê Hoài Quốc, Sở Khoa học và Công nghệ T.P Hồ

Chí Minh có nhiều công trình trong đó có công trình: “Tối ưu hóa thiết kế tay máy song song dùng thuật toán di truyền kết kợp tập hợp tối ưu Pareto”: tối ưu hóa thiết

kế cho tay máy song song kiểu Stewart Platform Ứng dụng phương pháp điều tra không gian tham số PSI (Parameters Space Investigation) và tập hợp tối ưu Pareto trong việc tìm kiếm tối ưu đa tiêu chí cho tay máy song song Đồng thời, thuật toán

di truyền GA (Genetic Algorithm) cũng được ứng dụng nhằm tìm kiếm cấu hình thiết kế ban đầu cho quá trình tối ưu hóa dùng Pareto Nhóm tác giả cho biết phương pháp kết hợp GA-Pareto có kết quả tối ưu tương đương với khi chỉ dùng tập hợp tối ưu Pareto thuần tuý, nhưng cho phép giảm thiểu đáng kể thời gian tính toán Đồng thời, nó khắc phục những khó khăn khi chọn lựa một cấu hình thiết kế

ban đầu phù hợp cho bài toán dùng PSI và tập hợp tối ưu Pareto trong vùng không gian khảo sát bất kỳ [78] “Điều khiển tay máy song song dùng lý thuyết mờ kết

hợp thuật toán di truyền”: nội dung chính là đề cập các thuật toán điều khiển và

phương pháp cải tiến các bộ điều khiển cho tay máy song song kiểu Stewart Platform Phương pháp điều khiển kinh điển (PID) và phương pháp điều khiển thông minh (Fuzzy) sẽ được áp dụng trong việc tìm kiếm bộ điều khiển thích hợp cho tay máy song song Đồng thời, ứng dụng kết hợp thuật toán di truyền GA (Genetic Algorithm) và lý thuyết điều khiển mờ (Fuzzy) nhằm cải tiến bộ điều khiển cho tay máy song song [80]

Song song với các kết quả nghiên cứu trên, nhiều luận án tiến sĩ trong nước về lĩnh vực này cũng đã bảo vệ thành công Sau đây là một số kết quả nghiên cứu điển hình [77]:

- Luận án về đề tài: “Ứng dụng kỹ thuật máy tính (CAE) trong kỹ thuật người máy

công nghiệp” của tác giả Phạm Đăng Phước, Đại học Đà Nẵng, năm 2000 Nội

dung chính là đặt vấn đề và giải quyết vấn đề tự động hóa các quá trình tính toán và thiết kế robot, tạo ra khả năng thiết kế các chương trình điều khiển robot thuận lợi

và đã sử dụng Mô phỏng hoạt động của robot trên máy tính giúp các nhà thiết kế nhanh chóng lựa chọn được phương án hình động học của robot, đồng thời có thể kiểm tra khả năng hoạt động của robot khi thực hiện một nhiệm vụ công nghệ cụ thể

- Luận án về đề tài: “Nghiên cứu hệ điều khiển thích nghi-bền vững mode trượt ứng dụng trong điều khiển tay máy” của tác giả Nguyễn Hoàng Mai, Đại học BK Hà

Nội, năm 2008 Nội dung chính là tổng quan về hệ điều khiển Điều khiển trượt và

vấn đề chất lượng cho hệ điều khiển tay máy Nâng cao chất lượng hệ điều khiển chuyển động tay máy bằng phương pháp điều khiển thành phần gián đoạn trong mode trượt Ứng dụng SMAC điều khiển đối tượng thực tế, mô phỏng và thực nghiệm trên robot SCO5PLUS

- Luận án về đề tài: “Nghiên cứu, khảo sát các đặc tính làm việc của hệ thống chấp hành của robot công nghiệp” của tác giả Phạm Thành Long, Đại học Thái Nguyên,

năm 2009 Nội dung chính là tổng quan về các đặc tính làm việc của hệ thống chấp

hành trên robot công nghiệp Bài toán ngược trong điều khiển động học robot Phương pháp giải bài toán ngược và xây dựng các đặc tính động học của biến khớp Tổng hợp động học và chế tạo thử nghiệm các cơ cấu chấp hành đặc biệt trên robot

- Luận án về đề tài: “Một số giải pháp điều khiển nhằm nâng cao chất lượng chuyển động của tay máy công nghiệp” của tác giả Võ Thu Hà, trường ĐH Bách khoa Hà

Nội, năm 2011 Nội dung chính là nghiên cứu sử dụng bộ quan sát trượt và áp

dụng luật thích nghi Li-Slotine cho robot Almega16

1.2 Tình hình nghiên cứu nước ngoài

Công trình khoa học về robotic, điều khiển robot của các nhà khoa học được công bố rộng rãi trên các tạp chí uy tín, tác giả xin liệt kê một số hướng tiếp cận mà tác giả biết đến:

- Các công trình của nhóm nghiên cứu Sao Kawamura, người Nhật Bản như: Điều khiển Jacobi xấp xỉ cho tay máy robot; Điều khiển trên cơ sở thụ động cho hệ thống mạng đa robot thể hiện rõ ở tài liệu [35];

- Điều khiển thích nghi trên cơ sở mờ nơ ron áp dụng cho bài toán điều khiển bám robot [52]; dự báo sai lệch dựa trên bám Jacobian thích nghi cho Robot với thông

số động học và động lực học không biết chính xác [59], phản hồi đầu ra thích nghi phi tuyến cho chuyển động tay máy robot [66], thiết kế quỹ đạo và điều khiển cho robot Planar với khớp cuối thụ động, áp dụng tính thụ động của mô hình robot để thiết kế bộ điều khiển [23], sử dụng bộ quan sát trạng thái [65] ngoài ra còn sử dụng các phương pháp như: phương pháp điều khiển tuyến tính, phi tuyến, tối ưu, thích nghi, bền vững và các phương pháp sử dụng trí tuệ nhân tạo như hệ mờ, mạng nơ ron [29], [32], [33], điều khiển dự báo được luận án đề cập một phần trong tài liệu tham khảo

- Một số công trình khác được đăng tải trên các tạp chí uy tín như: Automatica, Neural Information Processing-Letters, American Journal of Applied Sciences, Asian Journal of Control, IEEE Transactions on Fuzzy Systems, IEEE Transaction

on Robotics Automatic, IEEE Transactions on Neural Networks, IEEE Transaction

on Control Systems Technology, Robotics and Autonomous Systems, Applied Mathematical Modelling, Journal of Systems Engineering and Electronics

Mặc dù đã có nhiều kết quả được công bố, nhưng vẫn còn nhiều vấn đề cần được quan tâm nghiên cứu và giải quyết tiếp để nâng cao hơn nữa chất lượng phục vụ của robot Chính vì vậy, những nghiên cứu trong lĩnh vực robot vẫn luôn cấp thiết và thu hút được sự quan tâm của các nhà khoa học trong và ngoài nước

2 Tính cấp thiết của đề tài luận án

Robot công nghiệp là một trong những đối tượng được sử dụng phổ biến và mang lại hiệu quả cao trong sản xuất, sinh hoạt nhưng đồng thời cũng là đối tượng có tính phi tuyến mạnh, có các tham số bất định lớn và chịu nhiều sự tác động của nhiễu Song song với việc nâng cao độ chính xác trong các khâu lắp ghép cơ khí thì điều khiển cũng là một vấn đề hết sức quan trọng để cải thiện đáng kể chất lượng làm việc của robot Hiện nay, có nhiều phương pháp điều khiển đã được công bố và được áp dụng thành công cho robot, nhất là cho các robot có mô hình xác định hoặc mô hình có tham số bất định kiểu hằng số Nhưng đến nay, bài toán điều khiển robot vẫn luôn dành được nhiều sự quan tâm của các nhà khoa học nghiên cứu giải quyết để cải thiện hơn nữa chất lượng động học của robot Điều khiển thích nghi là bài toán tổng hợp bộ điều khiển nhằm luôn giữ chất lượng hệ thống được ổn định, cho dù có nhiễu không mong muốn tác động, có sự thay đổi cấu trúc hoặc tham số không biết trước của đối tượng điều khiển Nguyên tắc hoạt động của hệ thống điều khiển thích nghi là mỗi khi có sự thay đổi của đối tượng, bộ điều khiển sẽ tự chỉnh định cấu trúc và tham số nhằm đảm bảo chất lượng hệ thống là không đổi [8] Hướng nghiên cứu điều khiển thích nghi cho robot đang được các nhà khoa học ở lĩnh vực này quan tâm phát triển trong những năm gần đây

Vì vậy, nâng cao chất lượng hệ thống điều khiển robot dựa trên lý thuyết điều khiển thích nghi là hướng mà luận án chọn để nghiên cứu và đề xuất thuật toán điều khiển thích nghi bền vững mới dựa trên các công cụ điều khiển phi tuyến như hàm điều khiển Lyapunov, kỹ thuật backstepping, điều khiển trượt kết hợp với mạng nơ ron nhân tạo Sự kết hợp hợp lý các công

cụ này có khả năng tạo ra một bộ điều khiển có cấu trúc mới nhằm đảm bảo nâng cao chất lượng làm việc cho robot trong điều kiện cấu trúc của robot thay đổi và có nhiễu tác động

3 Mục tiêu của luận án

Mục tiêu của luận án là nghiên cứu và đề xuất thuật toán điều khiển thích nghi phi tuyến mới trên cơ sở mạng nơ ron nhân tạo cho robot công nghiệp bất định kiểu hàm số đảm bảo bám quỹ đạo đặt trước và có khả năng kháng nhiễu

4 Đối tượng và phạm vi nghiên cứu của luận án

- Đối tượng nghiên cứu: là robot công nghiệp n bậc tự do đủ cơ cấu chấp hành được mô tả

toán học bằng một mô hình trạng thái phi tuyến bất định kiểu hàm số

- Phạm vi nghiên cứu: Tập trung nghiên cứu phương pháp mô tả toán học cho robot n bậc

tự do có các đặc tính bất định, các phương pháp biến đổi mô hình toán học của robot Nghiên cứu các công trình đã được công bố trong và ngoài nước ở lĩnh vực điều khiển thích nghi robot đủ cơ cấu chấp hành, lý thuyết điều khiển phi tuyến, điều khiển thích nghi, mạng nơ ron nhân tạo, làm nền tảng cho việc phát triển giải thuật điều khiển thích nghi

mới cho robot n bậc tự do có mô hình phi tuyến bất định kiểu hàm số Nghiên cứu các

công cụ phần mềm để kiểm chứng tính đúng đắn của các giải thuật mới được đề xuất trong luận án

5 Ý nghĩa khoa học và thực tiễn của luận án

- Ý nghĩa khoa học: Luận án nghiên cứu đề xuất các thuật toán và cấu trúc điều khiển

thích nghi phi tuyến mới trên cơ sở mạng nơ ron nhân tạo để điều khiển robot n bậc tự do

có mô hình phi tuyến bất định kiểu hàm số, có nhiễu tác động, bám quĩ đạo đặt và đảm bảo

hệ kín ổn định toàn cục

- Ý nghĩa thực tiễn: Kiểm chứng được khả năng ứng dụng thực tế của các thuật toán điều

khiển thích nghi bền vững trên cơ sở mạng nơ ron nhân tạo được đề xuất trong luận án bằng các công cụ mềm

6 Nội dung của luận án

Bố cục của luận án bao gồm 4 chương:

Chương 1: Nghiên cứu, đánh giá các phương pháp điều khiển robot

Nội dung chính của chương này là trình bày cách xây dựng mô hình động lực học, phân tích các đặc tính của mô hình và xác định hướng nghiên cứu trong điều khiển robot; nghiên cứu một số phương pháp tổng hợp bộ điều khiển cho robot công nghiệp, mô phỏng và đánh giá khả năng phát triển các thuật toán điều khiển mới trên cơ sở các phương pháp đó, từ đó

định hướng nghiên cứu cụ thể của luận án trong lĩnh vực điều khiển thích nghi robot Kết quả nghiên cứu trong chương này được công bố qua 3 bài báo sau:

- Application of the Exact Linearization Method to Robot The Tenth International Confevence on Control Automation, Robotics and Vision, IEEE, ICARCV-2008

- Thiết kế bộ điều khiển bám quỹ đạo cho robot bằng phương pháp Jacobian xấp xỉ

thích nghi Hội nghị toàn quốc lần thứ 6 về Cơ Điện tử, VCM-2012

- Áp dụng phương pháp backstepping trong điều khiển bền vững chuyển động của

Robot Hội nghị toàn quốc lần thứ 2 về Điều khiển và Tự động hóa, VCCA-2013

Chương 2: Điều khiển thích nghi tay máy robot sử dụng mạng nơ ron trên cơ sở kỹ thuật

backstepping

Nội dung chính của chương là trình bày phương pháp luận về thiết kế bộ điều khiển cho đối tượng phi tuyến bất định hàm số dạng truyền ngược chặt bằng cách kết hợp kỹ thuật backstepping với mạng nơ ron nhân tạo (ANNC) của các tác giả Tao Zhang, S.S Ge

và C.C Hang [37], [38] phân tích tính ổn định của hệ kín, đề xuất phương pháp chuyển đổi

mô hình động lực học của robot về dạng thích hợp với ANNC, tổng hợp ANNC cho robot

n bậc tự do có mô hình bất định dạng hàm số

Nghiên cứu cấu trúc mạng nơ ron phù hợp cho bộ xấp xỉ hàm bất định trên cơ sở mô phỏng ANNC cho robot 2 bậc tự do và kiểm chứng chất lượng của hệ thống khi tham số động học của robot thay đổi với bộ xấp xỉ được lựa chọn phù hợp

Kết quả nghiên cứu được công bố qua 2 bài báo:

- Điều khiển thích nghi bằng mạng nơ ron cho hệ chuyển động sử dụng kỹ thuật cuốn

chiếu Tạp chí Khoa học và Công nghệ, Đại học Công nghiệp Hà Nội số 16,

6/2013

- Điều khiển thích nghi bằng mạng nơ ron cho đối tượng robot công nghiệp sử dụng

kỹ thuật cuốn chiếu Tạp chí Nghiên cứu Khoa học và Công nghệ, Quân sự,

6/2013

Chương 3: Điều khiển trượt nơ ron thích nghi bền vững cho tay máy robot bất định hàm số

Nội dung chính của chương này là nghiên cứu đề xuất giải thuật điều khiển trượt nơ ron thích nghi bền vững cho đối tượng truyền ngược bất định hàm số, thành phần phi tuyến bất định được xấp xỉ bởi mạng nơ ron hướng tâm ba lớp, trọng số mạng được huấn luyện trực tuyến, phát biểu và chứng minh định lý về tính ổn định của hệ thống kín Tổng hợp bộ điều

khiển trượt nơ ron thích nghi bền vững cho robot n bậc tự do và mô phỏng kiểm chứng

bằng mô hình robot 3 bậc tự do

Kết quả nghiên cứu đã được công bố tại tạp chí Khoa học và Công nghệ, số 5, năm 2014:

- Điều khiển trượt nơ ron thích nghi bền vững cho robot ba bậc tự do Tạp chí Khoa

học và Công nghệ, Viện Hàn lâm Khoa học và Công nghệ Việt Nam, tập 52, số 5, năm 2014

Chương 4: Điều khiển thích nghi bền vững tay máy robot sử dụng mạng nơ ron kết hợp

điều khiển trượt

Nội dung chính của chương này là nghiên cứu và đề xuất bộ điều khiển thích nghi bền vững có cấu trúc song song sử dụng kỹ thuật backstepping, mạng nơ ron kết hợp điều

khiển trượt cho đối tượng robot n bậc tự do có mô hình bất định kiểu hàm số, chịu sự ảnh

hưởng của nhiễu Phát biểu và chứng minh định lý về tính ổn định của hệ thống kín với bộ điều khiển được đề xuất

Mô phỏng kiểm chứng trên mô hình robot Scara 3 DOF sử dụng phần mềm SolidWorks và công cụ SimMehanics, so sánh RAC với ANNC (chương 2) và RANNSMC (chương 3) và đưa ra các ý kiến bàn luận

Kết quả nghiên cứu đã được công bố 1 bài báo quốc tế tại ICCAIS-2013, IEEE, Nha Trang:

- Robust Adaptive Control of Robots Using Neural Network and Sliding Mode

Control 2013 International Conference on Control, Automation and Information

Sciences, ICCAIS-2013

Kết luận và kiến nghị

Nêu các kết quả đóng góp chính của luận án và hướng phát triển tiếp theo

Chương 1 NGHIÊN CỨU, ĐÁNH GIÁ CÁC PHƯƠNG PHÁP ĐIỀU KHIỂN

ROBOT

Robot nhiều thanh nối là một hệ phi tuyến MIMO, có các tương tác chéo thể hiện rõ nét

Ma trận quán tính và véc tơ trọng trường đều phụ thuộc vào biến khớp q , còn véc tơ tương

hỗ và ly tâm phụ thuộc cả vào biến khớp q và tốc độ q Thành phần quán tính và trọng trường làm ảnh hưởng đến tính ổn định và độ chính xác vị trí của Robot Thành phần tương

hỗ và ly tâm làm ảnh hưởng đến robot khi di chuyển với tốc độ cao Việc xác định chính xác các thông số của mô hình robot công nghiệp lại gặp nhiều khó khăn, do sự phức tạp trong việc xác định giá trị về khối lượng, mô men cũng như kích thước hình học của robot, ngoài

ra các tham số còn có thể bị thay đổi phụ thuộc vào chế độ công tác của robot do đó các tham

số động học, động lực học của robot được coi là các tham số bất định Các lực ma sát phụ thuộc cấu trúc ổ khớp, hệ số ma sát biến đổi không tỉ lệ, các phản lực cũng như lực liên kết

do biến dạng cánh tay sinh ra dẫn đến làm thay đổi hệ số đàn hồi nên sẽ tạo ra những di chuyển nhỏ làm lệch quỹ đạo robot Các hệ thống truyền lực như đai truyền đàn hồi, bánh răng có vùng chết, khi đảo chiều gây nên tính phi tuyến của vùng đặc tính này Hệ thống cảm biến vị trí và tốc độ của các khớp trong quá trình đo bị nhiễu tác động nên gây ra sai số đo

Để bù đặc tính phi tuyến, tính bất định và kháng nhiễu cho robot như nêu ở trên, các nghiên cứu đề xuất giải thuật điều khiển cần được tiếp tục phát triển để mang lại hiệu quả cao trong điều khiển robot công nghiệp

1.1 Mô hình toán học và định hướng trong thiết kế điều khiển cho robot

1.1.1 Mô hình toán học của robot

1.1.1.1 Động học vị trí

Nghiên cứu động học vị trí của robot là nghiên cứu về chuyển động của robot đối với

hệ toạ độ tham chiếu cố định như một hàm theo thời gian mà không quan tâm đến các lực hoặc mô men gây ra các chuyển động đó Nó xác định mối quan hệ hình học giữa chuyển động trong không gian khớp với chuyển động của khâu chấp hành cuối robot trong không

gian đề các Mô tả cấu trúc robot n thanh nối trong không gian khớp và không gian đề các

được thể hiện như trong Hình 1.1

a) b)

Bài toán động học thuận: cho trước giá trị của các biến khớp (góc quay hoặc độ dài

tịnh tiến), các thông số hình học và các thông số liên kết giữa các khâu Yêu cầu xác định vị

trí và hướng của khâu chấp hành cuối đối với hệ toạ độ tham chiếu (trong không gian làm

việc) Khi DOF 2 thường được dùng phương pháp hình học, DOF 2 hoặc khi các trục chuyển động không song song khó áp dụng hình học cần phải dùng phương pháp DH (Denavit-Hartenberg) Cách tính toán được thể hiện rõ trong [3], [4], [5]

Bài toán động học ngược: Cho trước các thông số hình học và các thông số liên kết của

các khâu cho trước vị trí và hướng của khâu chấp hành cuối đối với hệ toạ độ tham chiếu mà

ta muốn robot phải đạt đến Yêu cầu xác định giá trị của các biến khớp để robot đạt được hướng và vị trí cho trước Các phương pháp tính toán được thể hiện trong [3], [6], [7]

Xét tay máy có n bậc tự do như Hình

1.2 Mỗi bậc tự do của tay máy được cung

cấp bởi một mô men (hoặc lực) độc lập

Để xây dựng phương trình động lực học

cho robot n DOF ta thực hiện theo 4 bước

sau: Tính động năng, tính thế năng, tính

hàm Lagrange, tính mô men hoặc lực tác

động lên các khớp [1], [2], [4]

Thể hiện quan hệ giữa mô men (hoặc

lực) với các biến khớp như phương trình

K P là những đại lượng vô hướng nên có thể thích hợp với bất kỳ hệ trục tọa độ nào

được lựa chọn để biểu diễn mô hình động lực học của robot

τ3

ci i

Đối với một robot n khâu ta có:

Ở đây K i và P là động năng và thế năng của khâu thứ i xét trong hệ toạ độ đã chọn Ta i

biết mỗi đại lượng K i và P là một hàm số phụ thuộc vào nhiều biến số: i

trong đó: - Các biến q q q, , R n1 lần lượt là vị trí, vận tốc, gia tốc góc của các khớp;

- Véc tơ R n1 là véc tơ mô men (lực) tác động lên các khớp;

- Ma trận n×n

H(q) R là ma trận quán tính;

( , ) n

C q q qR  là véc tơ thể hiện thành phần tương hỗ và ly tâm;

- Véc tơ G q( )R n1 là véc tơ lực trọng trường;

F q  F F R  ; với F v k v.sgn( )q là thành phần ma sát khô và

F k q là thành phần ma sát nhớt ; k k là các hệ số ma sát ; v, d

- Véc tơ dR n1 là véc tơ nhiễu

Từ (1.8) ta có các phương trình mô phỏng động lực học của robot như sau:

1

( ) ( , ) ( ) ( ) d ; ;

qH q  C q q q G q F q  qqdt qqdt; (1.9) Cấu trúc mô phỏng động lực học robot thể hiện qua biểu thức (1.9) như hình sau :

Hình 1.3 Cấu trúc động lực học của robot

g

(.,.)

1.1.2 Định hướng trong thiết kế điều khiển cho robot

Đặc tính 1: [31], [29] Ma trận quán tính H q( ) là ma trận đối xứng xác định dương và

nó có một vai trò quan trọng đối với mô hình động lực học của robot cũng như trong thiết

kế điều khiển Các tính chất của ma trận quán tính liên quan chặt chẽ đến hàm động năng

Đặc tính này được áp dụng trong việc khảo sát tính ổn định của hệ thống điều khiển robot

Đặc tính 3: [29] Tuyến tính với các tham số động lực học

Trong phương trình động lực học của robot, các tham số hệ thống như khối lượng mỗi khớp m , momen quán tính i I i cũng như chiều dài mỗi khớp có quan hệ cách tuyến tính và

ta có thể biểu diễn phương trình động lực học qua ma trận hồi quy W như sau:

Đặc tính 4: Mô hình động lực học của robot có tính phẳng

Nếu các biến điều khiển và biến trạng thái có thể tính được theo một đại lượng đầu ra nào

đó thì đại lượng đó được gọi là đầu ra phẳng và hệ được gọi là hệ phẳng, biến đầu ra đó được gọi là đầu ra phẳng của hệ Từ tính chất đặc biệt này đã mở ra khả năng tìm trực tiếp tín hiệu điều khiển từ đầu ra phẳng mong muốn [16], [18]

Từ mô hình động lực học của robot xây dựng trên cơ sở hàm Euler-Lagrange trang 351 tài liệu [10] đã chỉ ra được mô hình robot có tính phẳng

Đặc tính 5: Mô hình động lực học của robot có tính thụ động

Hệ thụ động là một lớp các đối tượng trong đó năng lượng cung cấp từ bên ngoài không nhỏ hơn năng lượng tích luỹ thêm bên trong đối tượng Hoặc có thể hiểu: hệ thụ động là một hệ không tự sinh ra năng lượng và được định nghĩa trên cơ sở bảo toàn năng lượng Năng lượng hiện có bên trong hệ thụ động trong khoảng thời gian (0, )t được xác định

bằng hiệu: Ax t( )Ax(0) sẽ không lớn hơn năng lượng cung cấp cho nó được xác định bằng:

Tài liệu [28], [33] đã chỉ ra được mô hình robot có tính thụ động

Thiết kế bộ điều khiển trên cơ sở ứng dụng tính thụ động cho phép ta không cần phân biệt đối tượng tuyến tính hay phi tuyến mà điều quan tâm hàng đầu là bản chất của các đối tượng vật lý, sự biến đổi năng lượng tích luỹ nội tại trong nó không thể vượt quá năng lượng được cung cấp từ phía bên ngoài Thiết kế bộ điều khiển dựa trên đặc tính thụ động cho chúng ta khả năng ứng dụng điều khiển phản hồi đầu ra Để đạt được mục tiêu điều khiển chúng ta không cần đo toàn bộ các biến trạng thái của đối tượng vì do tính thụ động dựa trên cơ sở của những tín hiệu đầu vào và tín hiệu đầu ra Đây là một ưu điểm hết sức quan trọng của hệ thụ động Bộ điều khiển trên cơ sở thụ động có mục đích biến đổi các tham số năng lượng của đối tượng nên có thể thay biện pháp triệt tiêu bằng phương pháp làm trội những tính chất phi tuyến không mong muốn của đối tượng Xây dựng bộ điều khiển tựa thụ động dựa trên nguyên lý dạng hàm năng lượng và bù năng lượng tổn hao:

- Dạng hàm năng lượng: Tìm một luật điều khiển phản hồi sao cho hàm dự trữ năng

lượng mới có điểm cực tiểu tại giá trị đặt trước

- Bù năng lượng tổn hao: Tìm cách thay đổi hàm tiêu tán Rayleigh sao cho hệ ổn định

toàn cục

1.2 Điều khiển chuyển động tay máy robot

Nhiệm vụ quan trọng của bài toán điều khiển robot là phải đảm bảo cho điểm tác động cuối của tay máy robot tác động nhanh và dịch chuyển bám theo quỹ đạo cho trước Các phương pháp điều khiển chuyển động của robot được thể hiện như sau:

Hình 1.4: Tổng quan các phương pháp điều khiển robot

1.2.1 Các thuật toán điều khiển kinh điển

Trong điều khiển chuyển động, khi muốn khâu cuối của tay máy di chuyển từ vị trí này sang vị trí khác để thực hiện nhiệm vụ tương tác với các đối tượng ta thấy xuất hiện 2 vấn đề

đó là nhiệm vụ được quy định cụ thể trong không gian làm việc còn điều khiển chuyển động lại được thực hiện trong không gian khớp và mục tiêu đặt ra khi xét vấn đề điều khiển chuyển động cho tay máy robot là phải đạt được vị trí mong muốn xác định trước Từ những vấn đề trên trong thực tế tồn tại 2 phương pháp điều khiển chuyển động mà được các nhà điều khiển quan tâm nghiên cứu đó là điều khiển trong không gian khớp và điều khiển trong không gian làm việc Theo tài liệu [30], [33], [34] ta có:

1.2.1.1 Điều khiển trong không gian khớp

Bài toán đối với không gian khớp:

- Quỹ đạo chuyển động là: qq q1, 2, ,q nT (1.16)

- Quỹ đạo đặt của các khớp tay máy là: q d q1d,q2d, ,q ndT (1.17)

- Bài toán điều khiển trong không gian khớp là xác định Mô men/lực ( / F) tác động

để qq d khi t 

Điều khiển chuyển động

Điều khiển truyền thống (cơ bản)

(Không gian khớp, Không gian làm việc)

- Phương pháp Đ/K trên cơ sở mô hình

- Phương pháp PD bù trọng trường

- Phương pháp PID

- Phương pháp Jacobian nghịch đảo

- Phương pháp Jacobian chuyển vị

a) Phương pháp điều khiển phi tuyến trên cơ sở mô hình

Phương trình động lực học robot [30], trang 296:  H q q C q q q G q( )  ( , )  ( ) (1.18)

D D D

Dn

K K K

Hình 1.5: Hệ thống điều khiển phi tuyến trên cơ sở mô hình

Ưu điểm: Đảm bảo sai lệch bám quỹ đạo về 0 khi chọn lựa thông số điều khiển phù hợp Nhược điểm: - Khối lượng tính toán lớn, đáp ứng hệ thống chậm

- Phải biết chính xác các thông số động lực học và động học của robot

dẫn đến sai số quỹ đạo không hội tụ về 0

b) Phương pháp PD bù trọng trường và phương pháp PID

Hệ thống điều khiển PD bù trọng trường được biểu diễn ở hình 1.6

Hình 1.6: Hệ thống điều khiển PD bù trọng trường

Nhận xét: Thành phần G(q) trong luật điều khiển là thành phần trọng trường phụ thuộc vào

khối lượng của các thanh nối, khối lượng của vật mà robot gắp Do vậy nếu không biết chính xác các tham số của mô hình thì dẫn đến tồn tại sai lệch tĩnh, cho nên nó ít được ứng dụng trong điều khiển robot đòi hỏi có độ chính xác cao Để hạn chế sai lệch tĩnh người ta thường

Hình 1.7: Hệ thống điều khiển PID

Nhận xét: Đối với phương pháp PID để có được kết quả điều khiển chính xác cần biết chính

xác các tham số của mô hình Trong trường hợp các tham số mô hình không biết chính xác hoặc có tính bất định thì phương pháp này ít được ứng dụng Vì các hệ số của bộ điều khiển thì không đổi còn tham số đối tượng thì thay đổi hoặc không biết chính xác do đó sẽ gây ra sai số trong điều khiển

d) Giải thuật Li-Slotine

Giải thuật Li-Slotine được trình bày trong [34] Phương trình động lực học của robot có dạng như sau:



+ + -

 K I

q q

( )

1.2.1.2 Điều khiển trong không gian làm việc

- Quỹ đạo chuyển động của tay máy E (End-Effector) là:

, , , x, y, z T

- Quỹ đạo đặt của tay máy E là: X d x y z d, d, d,  xd, yd, zdT (1.30)

- Bài toán điều khiển trong không gian đề các là xác định Mô men/lực ( / F) tác động lên các khớp để X X d khi t 

a) Điều khiển thông qua chuyển đổi đảo sang không gian khớp [34]

Chuyển đổi đảo (Hình 1.8):

Hình1.8: Hệ thống điều khiển gián tiếp

b) Điều khiển trực tiếp [34]

u

Sơ đồ cấu trúc điều khiển

Hình 1.10: Hệ thống điều khiển kết hợp PD bù trọng trường và ma trận Jacobi nghịch đảo Phương pháp T

Hình 1.11: Hệ thống điều khiển kết hợp PD bù trọng trường và ma trận Jacobi chuyển vị

Nhận xét: Giống như luật điều khiển PD bù trọng trường trong không gian khớp, đối với

không gian làm việc luật điều khiển PD cũng có thành phần G(q) là thành phần trọng trường phụ thuộc vào khối lượng của các thanh nối hay khối lượng của khớp nối, khối lượng của vật mà robot gắp Mà các thành phần này ta không xác định chính xác được, do đó luật

+ +

điều khiển PD bù trọng trường cũng ít được sử dụng trong điều khiển robot đòi hỏi độ chính xác cao

1.2.2 Các thuật toán điều khiển nâng cao

1.2.2.1 Các thuật toán điều khiển thích nghi

Mô hình điều khiển thích nghi cho Robot, tham khảo các tài liệu [29], [33], [34]

Hình 1.12: Hệ thống điều khiển PD kết hợp luật điều khiển thích

Các phương pháp điều khiển thích nghi chính:

- Điều khiển thích nghi theo mô hình mẫu: Ứng dụng cho hệ thống robot đơn giản có

số bậc tự do nhỏ;

- Điều khiển thích nghi dạng động lực học đảo: dựa trên phương pháp điều khiển phi truyến trên cơ sở mô hình;

- Điều khiển thích nghi Li- Slotine: dựa trên phương pháp Li-Slotine cơ sở

a) Điều khiển thích nghi theo mô hình động lực học đảo

Mô hình động lực học robot n DOF:  H q q( ) N( , )q q (1.40) Các thông số động lực học của hệ thống:

Mô men điều khiển  H q v C q q vˆ ( )  ˆ( , ) K r D G qˆ( ) (1.45)

là điểm mạnh của phương pháp tuyến tính hoá chính xác Áp dụng phương pháp này thiết

kế bộ phản hồi phi tuyến để bù cho đối tượng robot thành đối tượng tuyến tính tương đương và có thể tách kênh thành các kênh độc lập; từ đó dễ dàng áp dụng lý thuyết tuyến tính để điều khiển Mặt khác, chúng ta còn áp dụng phương pháp tách kênh để chuyển đối tượng phức tạp thành các đối tượng đơn giản điều khiển độc lập nhau [8], [9], [19], [20]

I là mô men quán tính khớp 2 quay quanh tâm khối

Giả thiết khớp 1 sinh ra mô men 1 tác dụng giữa bệ và thanh nối 1 Khớp 2 sinh ra mô men 2 tác dụng giữa thanh nối 1 và 2

Phương trình động học của robot 2 thanh bỏ qua ma sát và nhiễu tác động được biểu diễn theo phương pháp Euler- lagrange như sau:

Đặt bài toán: cho mô hình (1.50) ta tìm bộ điều khiển phản hồi phi tuyến để đưa đối tượng

về dạng tuyến tính tương đương rồi từ đó áp dụng các luật điều khiển nó như đối tượng tuyến tính Các thông số robot:

b) Tuyến tính hóa chính xác mô hình robot 2 bậc tự do

Chuyển mô hình (1.50) sang mô hình trạng thái

đặt biến trạng thái cho khớp 1 và 2:

 

4, 94 cos 9,88cos 3, 952 cos( )

Sử dụng ký hiệu biến trạng thái (1.51), (1.52), tín hiệu vào (1.53) và theo nguyên lý tách ta

có thể tách thành 2 hệ phương trình vi phân trạng thái của khớp 1 và khớp 2 như (1.56), (1.57) với điều kiện H110;H22 0 (đã thoả mãn x)

( )

( )

f f

 

1

1 1

Vậy, bậc tương đối của khớp 1 có r12; tương tự như trên ta có:

2 2 2

( )

( )

f f

2

2 2

Vậy, bậc tương đối của khớp 2 có r1 2;

Bậc tương đối của hệ: r     r1 r2 2 2 4

Ta thấy bậc tương đối của hệ bằng bậc của hệ do đó đối tượng hoàn toàn có thể áp dụng phương pháp tuyến tính hoá chính xác

Nhận xét: Sau khi áp dụng bộ điều khiển tuyến tính hoá chính xác cho đối tượng MIMO,

ta được mô hình trạng thái mới ở dạng chuẩn điều khiển và đồng thời tách kênh (phương trình (1.64))

Ta có thể biểu diễn hệ (1.64) thành hai hệ con độc lập với nhau cho từng khớp:

- Động học của khớp 1 chỉ phụ thuộc vào v1 và các biến trạng thái z11;z 12

- Động học của khớp 2 chỉ phụ thuộc vào v và các biến trạng thái 2 z21;z 22

c) Thiết kế bộ điều khiển trên cơ sở mô hình tuyến tính [11], [25], [26]

Phương trình hệ thống biểu diễn ở (1.67), (1.68) là mô hình trạng thái dạng chuẩn điều khiển của từng kênh Dễ dàng nhận thấy: đối tượng điều khiển mà được biểu diễn ở dạng như (1.67), (1.68) cho phép ta sử dụng các phương pháp tổng hợp bộ điều khiển tuyến tính đảm bảo chất lượng cho hệ thống Để minh họa cho nhận định này, tác giả sử dụng phương pháp thiết kế phản hồi trạng thái gán điểm cực nhằm đảm bảo động học của hệ thống bám (Hình1.16, vòng trong), để khử sai lệch bám, tác giả sử dụng bộ điều khiển theo luật tích phân (Hình 1.17, vòng ngoài)

Vì đây là hệ truyền động cơ khí nên các điểm cực được chọn đảm bảo hệ không có giao động, điều đó có nghĩa là các điểm cực được chọn phải là các điểm cực thực âm Do vậy các điểm cực đặt trước có giá trị là: s1  10;s2  5 (cho cả hai khớp) Với các điểm cực này, ta xác định được ma trận R của bộ điều khiển phản hồi trạng thái gán điểm cực là:

Từ đó ta xác định được hàm truyền của hệ kín vòng trong:

2

1( )

Nhận xét: Khi sử dụng phương pháp gán điểm cực ta có thể đạt được chất lượng động của

hệ kín rất tốt, do chủ động chọn vị trí các điểm cực của hệ kín, nhưng lại tồn tại sai lệch bám (sai lệch tĩnh) Để khắc phục nhược điểm trên ta sử dụng thêm bộ điều khiển tích phân

I

R cho vòng ngoài (Hình 1.15)

Từ đó, ta có hàm truyền của hệ kín bao gồm bộ điều khiển phản hồi trạng thái ở vòng trong

và bộ điều khiển tích phân ở vòng ngoài như sau:

( )

15 50

I ng

điều khiển phản hồi trạng thái và

bộ điều khiển tích phân được

kiểm chứng bằng phần mềm

Matlab-Simulink Sơ đồ mô

phỏng hệ thống điều khiển được

biểu diễn ở hình 1.16

Sơ đồ mô phỏng hệ trên Matlab Simulink:

Hình 1.16: Sơ đồ mô phỏng hệ thống điều khiển hình 1.15 bằng Matlab-Simulink

Hình 1.15: Hệ thống phản hồi trạng thái gán điểm

cực kết hợp bộ điều khiển tích phân

y

v

I

K s

2 1

15 50



Kết quả mô phỏng khi sử dụng bộ điều khiển R và R I

Đáng tiếc là phương pháp chỉ áp dụng được cho các đối tượng có mô hình chính xác, không có thành phần bất định và không chịu ảnh hưởng của nhiễu Trong thực tế, ta chỉ có thể mô tả gần đúng mô hình toán học của đối tượng điều khiển nói chung, riêng đối với đối

tượng là robot thì mô hình còn có tính bất định cao và chịu ảnh hưởng của nhiễu Đó cũng chính là lý do luận án không chọn hướng đi này để phát triển tiếp các giải thuật điều khiển cho robot

1.2.2.3 Điều khiển bám quỹ đạo cho robot bằng phương pháp Jacobian xấp xỉ thích nghi

Phương pháp thiết kế bộ điều khiển bám quỹ đạo cho robot theo phương pháp Jacobian xấp xỉ thích nghi khi không biết chính xác động học và động lực học Ý tưởng chính của phương pháp này là đưa vào một véc tơ trượt thích nghi sử dụng tốc độ tay máy ước lượng Luật cập nhật khi các thông số động học và động lực học không xác định được chính xác thể hiện ở tốc độ tay máy ước lượng và ma trận Jacobian xấp xỉ Cơ sở phân tích sự ổn định được dựa trên hàm điều khiển Lyapunov Vị trí điểm tác động cuối của robot sẽ hội tụ đến vị trí mong muốn trong một không gian hữu hạn ngay cả khi động học và ma trận Jacobian là không biết chắc chắn [35]

a) Mô hình toán học của robot

Phương trình động lực học tổng quát của robot n DOF [30], [32]:

,2

XR biểu diễn từ vị trí và hướng

của cơ cấu tác động cuối trong không

gian Đề các, được tính toán hình học

hoặc theo phương pháp DH Phương

trình biểu diễn quan hệ giữa tốc độ tay

máy X và tốc độ khớp q:

( )

X J q q (1.73)

với ( )J q R n là ma trận Jacobian

Xét mô hình robot 3 thanh nối được

biểu diễn như hình Hình 1.20 Trong

đó: i1, 2,3; q là góc quay của các i

khớp nối thứ i ; m là khối lượng thanh nối i ; i l là chiều dài thanh nối i ; i l gi là khoảng

cách từ khớp i tới khối tâm thanh nối i ; I là mô men quán tính của thanh nối i đối với i

trục qua khối tâm của thanh nối; i là mô men tác dụng của khớp i ; v là vận tốc dài của i

Hình 1.20: Robot phẳng 3 thanh nối

khối tâm thanh nối i ; x y là toạ độ khối tâm thanh nối i ; i, i ( , )x y là toạ độ điểm p (cơ cấu tác động cuối);  là góc giữa hướng của cơ cấu tác động cuối so với phương ngang

b) Thiết kế bộ điều khiển [35], [61]

Thiết kế bộ điều khiển bám quỹ đạo cho robot theo phương pháp Jacobian xấp xỉ thích nghi khi thông số động học và động lực học không xác định được chính xác

trong đó: RR ff, R n n là các ma trận đường chéo có các phần tử dương

Thay (1.86) vào (1.85) thu được:

)2

Thay H q S từ phương trình (1.89), ˆ  T từ phương trình (1.87) và ˆp từ phương trình (1.88)

sử dụng thuộc tính 2 của phương trình động lực học và phương trình (1.91) thu được:

d

X X  và X X d 0 khi t  Ngoài ra, tốc độ ước lượng của tay robot cũng hội

tụ về tốc độ thực của tay máy, nghĩa là: ˆ

X X khi t 

c) Kiểm chứng thuật toán trên robot phẳng 3 thanh nối

Để kiểm định tính hiệu quả của thuật toán điều khiển đề xuất, thuật toán được áp dụng cho Robot 3 DOF (Plana) Các thông số thực của robot như sau:

xác định trong tính toán các thông số của mô hình robot vào phương trình (1.100) Sau một

số phép biến đổi tìm được:

TR là véc tơ ước lượng của véc tơ T

Quỹ đạo chuyển động mong muốn:

 là ma trận đường chéo có các phần tử đường chéo chính bằng 0.1

Kết quả mô phỏng như Hình 1.21; Hình 1.22