Ứng dụng mạng nơron điều khiển cánh tay máy

Số hóa bởi Trung tâm Học liệu http://www.lrc-tnu.edu.vn/ ĐẠI HỌC THÁI NGUYÊN TRƢỜNG ĐẠI HỌC KỸ THUẬT CÔNG NGHIỆP NGUYỄN XUÂN QUANG ỨNG DỤNG MẠNG NƠ -RON ĐIỀU KHIỂN CÁNH TAY MÁY LUẬN VĂN THẠC SĨ KỸ THUẬT Chuyên ngành: Kỹ thuật điều khiển và Tự động hóa Thái Nguyên - 2014 Số hóa bởi Trung tâm Học liệu http://www.lrc-tnu.edu.vn/ 2 ĐẠI HỌC THÁI NGUYÊN TRƢỜNG ĐẠI HỌC KỸ THUẬT CÔNG NGHIỆP ***** NGUYỄN XUÂN QUANG ĐỀ TÀI ỨNG DỤNG MẠNG NƠ RON ĐIỀU KHIỂN CÁNH TAY MÁY Chuyên ngành: Kỹ thuật điều khiển và Tự động hóa Mã số: 6052 0216 LUẬN VĂN THẠC SĨ KỸ THUẬT PHÒNG QUẢN LÝ ĐT SAU ĐẠI HỌC NGƢỜI HƢỚNG DẪN KHOA HỌC Thái Nguyên - 2013 Số hóa bởi Trung tâm Học liệu http://www.lrc-tnu.edu.vn/ 3 PHẦN MỞ ĐẦU Tổng quan về phƣơng pháp điều khiển nơ-ron Mạng nơ-ron nhân tạo (Artificial Neural Networks) được xây dựng dựa trên những hiểu biết về bộ não của con người, giúp ta đưa ra một phương pháp mới trong lĩnh vực tiếp cận hệ thống thông tin. Mạng nơ-ron nhân tạo có thể được dùng để giải quyết bài toán nhận dạng mẫu (Recognition), tối ưu, nhận dạng (Identification) và điều khiển cho các đối trong trường hợp ta không biết mô hình toán của nó và chỉ biết thông tin vào và ra của đối tượng. Từ năm 1943, Mc. Culloch Pitts đã đưa ra một số liên kết cơ bản của mạng nơ-ron. Những năm sau đó đã có nhiều công trình nghiên cứu đề xuất và phát triển các cấu trúc, luật học cho nhiều loại mạng nơ-ron truyền thẳng và hồi quy mới có tính hiệu quả hơn. Trong công nghiệp chế biến, lắp ráp và các loại rô bốt khác nhau, cánh tay máy được sử dụng rất nhiều. Hiện tại có nhiều phương pháp điều khiển khác nhau được áp dụng để điều khiển cánh tay máy. Nhưng việc áp dụng mạng nơ-ron vào điều khiển hệ thống này còn rất hạn chế. Với những mạng nơ-ron hồi qui thông thường hay gặp phải vấn đề tối ưu cục bộ, tốc độ huấn luyện mạng chậm, khả năng thích nghi kém. Để kiểm tra tính khả thi của mạng nơ-ron trong nhận dạng và điều khiển cánh tay máy, tôi sẽ thiết kế và chế tạo thử nghiệm cánh tay máy một bậc tự do và thử nghiệm các thuật toán điều khiển trong thời gian thực. Song song với phương pháp điều khiển bằng mạng nơ-ron còn có những phương pháp điều khiển khác có tính hiệu quả cao như phương pháp điều khiển kinh điển PID (Proportional Integral Derivative), phương pháp điều khiển thích nghi bền vững Điều khiển bám ổn định tốc độ động cơ, cơ cấu chấp hành là nhiệm vụ hàng đầu đang được đặt ra cho bài toán điều khiển hệ thống. Số hóa bởi Trung tâm Học liệu http://www.lrc-tnu.edu.vn/ 4 Để thực hiện được bài toán điều khiển ta cần xây dựng mô hình toán mô tả tính chất động lực học của nó với đầy đủ những yếu tố kết cấu cơ khí, vật liệu của nó. Từ mô hình toán cụ thể mới có thể phân tích được và lựa chọn phương pháp điều khiển thích hợp. Nhìn chung, nhiệm vụ điều khiển bám ổn định hay quỹ đạo góc của chuyển động là một bài toán rất phức tạp. - Mục tiêu nghiên cứu Ứng dụng mạng nơ-ron nhận dạng và điều khiển cánh tay máy một bậc tự do. Thiết kế và chế tạo thử nghiệm cánh tay máy một bậc tự do. Đối tƣợng và phạm vi nghiên cứu Chạy thử nghiệm chương trình trên Matlab. Thực nghiệm trên mô hình vật lý để kiểm nghiệm, hoàn thiện cấu trúc và tham số bộ điều khiển. Ý nghĩa khoa học và thực tiễn đề tài Với phương pháp nhận dạng và điều khiển bằng mạng nơ-ron, chúng ta không cần phải sử dụng mô hình toán của đối tượng mà chỉ cần quan tâm tới tập tín hiệu mẫu vào và ra của đối tượng cũng như mô hình mẫu. Do đó sẽ tránh được quá trình xây dựng mô hình toán rất là phức tạp và mất nhiều thời gian và công sức. Phƣơng pháp nghiên cứu Nghiên cứu lý thuyết: - Nghiên cứu mạng nơ-ron hồi qui, mạng RCN (Reservoir Computing Networks) và các phương pháp huấn luyện mạng. - Nghiên cứu các thuật toán điều khiển cánh tay máy. - So sánh chất lượng của hệ thống điều khiển cánh tay máy với các phương pháp điều khiển khác nhau. Số hóa bởi Trung tâm Học liệu http://www.lrc-tnu.edu.vn/ 5 Nghiên cứu thực nghiệm: - Chạy thử nghiệm chương trình trên Matlab. - Thực nghiệm trên mô hình vật lý để kiểm nghiệm, hoàn thiện cấu trúc và tham số bộ điều khiển. Số hóa bởi Trung tâm Học liệu http://www.lrc-tnu.edu.vn/ 6 CHƢƠNG 1: CƠ SỞ LÝ THUYẾT MẠNG NƠ-RON 1.1. Giới thiệu mạng nơ-ron 1.1.1. Mạng nơ-ron nhân tạo Để xây dựng một mạng nơ-ron nhân tạo giống như hệ nơ-ron con người, vào năm 1943 Mc. Culloch và Pitts đề ra cấu trúc cơ bản của một nơ- ron thứ i trong mô hình của mạng nơ-ron nhân tạo như hình 1.1. Trong đó: - x j (k): Tín hiệu vào thứ j ở thời điểm k. - y i (k): Tín hiệu ra thứ i ở thời điểm k. - a(.): Hàm truyền: Quan hệ vào ra của nơ ron thứ i như sau: ij 1 ( ) ( w ( ) ) m i j i j y k a x k     Trong đó, w ij biểu diễn cường độ kết nối giữa đầu vào thứ j và nơ-ron thứ i. y i Σ a(.) θ i x 1 w i1 w i2 x 2 x m w im PE i Hình 1.1. Mô hình nơ-ron của Mc. Culloch và Pitts. Số hóa bởi Trung tâm Học liệu http://www.lrc-tnu.edu.vn/ 7 1.1.2. Các thành phần cơ bản của mạng nơ-ron nhân tạo Mạng nơ-ron nhân tạo được đặc trưng bởi 3 yếu tố: phần tử xử lý, cấu trúc và ghép nối của các phần tử xử lý, phương pháp huấn luyện để cập nhập các trọng số w ij . 1.1.2.1. Nơ-ron Mỗi nơ-ron có nhiều đầu vào và một đầu ra như hình 2.1. Hàm tác động a(f) tạo tín hiệu ra. x j : Tín hiệu đầu vào thứ j. w ij : Trọng số để kết nối giữa x j nơ-ron thứ j. b i : Bias. a(.): Hàm truyền. 1.1.2.2. Hàm truyền Một số hàm thông dụng: Hàm bước nhảy đơn vị: Hàm dấu: Hàm dốc: x 1 x i x m b i a(.) y i w im w ij w i1 v i Σ Hình 1.2. Mô hình nơ-ron thứ i. 1 nếu f ≥ 0 a(f) = 0 nếu f < 0 1 nếu f ≥ 0 a(f) = -1 nếu f < 0 0 nếu f < 0 a(f) = f nếu 0 ≤ f ≤ 1 1 nếu f > 0 Số hóa bởi Trung tâm Học liệu http://www.lrc-tnu.edu.vn/ 8 Hàm tuyến tính: ()a f net f Hàm logsig: 1 ( ) , 0 1 f af e      Hàm tansig: 1 ( ) 1, 0 1 f af e        Hình 1.3. Đồ thị một số hàm truyền. A. Hàm bước nhảy ; B. Hàm dấu; C. Hàm dốc; D. Hàm tuyến tính; E. Hàm logsig đơn cực; F. Hàm tansig lưỡng cực. 1.1.3. Cấu trúc và ghép nối của các nơ-ron Mô hình ghép nối của các mạng nơ-ron nhân tạo có thể chia ra làm 2 loại: Mạng truyền thẳng (Feedforward Network) và mạng hồi tiếp (Feedback Network) Mạng truyền thẳng là mạng được xây dựng bằng cách nối đầu ra của nơ-ron của lớp đứng trước với đầu vào của các nơ-ron của lớp đứng sau nó. Mạng truyền thẳng có mạng truyền hai lớp và mạng truyền thẳng nhiều lớp. Mạng truyền thẳng đã được chứng minh là có khả năng xấp xỉ bất kỳ một hàm tĩnh nào. a a a a a a f f f f f f 0 0 0 0 0 0 +1 +1 +1 +1 +1 +1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 A B C D E F Số hóa bởi Trung tâm Học liệu http://www.lrc-tnu.edu.vn/ 9 Mạng hồi tiếp là mạng được xây dựng khi các đầu ra của lớp sau được nối với các đầu vào cho các nơ-ron ở cùng lớp hoặc các lớp đứng trước nó. Hình 1.4. Các cấu trúc của mạng nơ-ron. A. Mạng truyền thẳng một lớp; B. Mạng truyền thẳng nhiều lớp. C. Nút đơn hồi tiếp; D. Mạng hồi quy nhiều lớp. 1.1.4. Phân loại mạng nơ-ron Phân loại theo cấu trúc liên kết gồm có mạng truyền thẳng và mạng hồi tiếp. Phân loại theo số lớp gồm có mạng đơn và mạng đa lớp. Phân loại theo phương pháp học gồm có học có giám sát, học tăng cường và học không có giám sát. 1.2. Trình tự thiết kế mạng nơ-ron ứng dụng Mạng nơ-ron là một công cụ tốt cho phép xấp xỉ lớp tương đối quan hệ phụ thuộc hàm giữa tín hiệu ra y(n) và tín hiệu vào x(n) của một hệ thống nào đó. Điểm mạnh của mạng nơ-ron là khả năng thích nghi khi tập dữ liệu huấn luyện (x, d) được cập nhật thường xuyên. x 1 x 1 x 1 x 1 x 2 x 2 x 2 x 2 x 3 x 3 x 3 x 3 y 1 y 1 y 1 y y 2 y 3 y 2 y 2 y 3 y 3 A B C D Input layer Hidden Output layer Số hóa bởi Trung tâm Học liệu http://www.lrc-tnu.edu.vn/ 10 Quá trình thiết kế mạng nơ-ron thường trải qua các bước: Xác định bài toán, xác định các biến vào ra, thu thập dữ liệu, tiền xử lý dữ liệu, lựa chọn mô hình mạng nơ-ron, huấn luyện mạng, thử nghiệm mạng và cuối cùng là tinh chỉnh mạng. 1.2.1. Xác định bài toán Tùy theo yêu cầu bài toán cần giải quyết cụ thể mà có thể xác định thuộc bài toán phân lớp dữ liệu hoặc nhận dạng đối tượng 1.2.2. Xác định các biến vào ra Xác định các biến vào/ra và miền giá trị của các biến đó. 1.2.3. Thu thập dữ liệu Thu thập một lượng lớn các mẫu dữ liệu đảm bảo nguyên tắc ngẫu nhiên, khách quan và phủ toàn bộ không gian đầu vào. Đối với các dữ liệu biến động kiểu chuỗi thời gian thì cần đảm bảo trình tự các sự kiện sao cho tạo ra các thông tin cốt lõi về đối tượng. Đối với các dữ liệu ngẫu nhiên có dạng hoàn toàn độc lập nhau thì phải bảo đảm đã quét hết các dạng cần thiết. 1.2.4. Tiền xử lý dữ liệu Thông thường tập dữ liệu thu thập được cần phải xử lý để đảm bảo các yêu cầu: Dữ liệu mẫu phân bố đồng đều, đủ đại diện cho tất cả các dạng trong một phân hoạch không gian nào đó, dữ liệu được thu gọn trong mô hình mạng nơ-ron phù hợp. 1.2.5. Lựa chọn mô hình mạng nơ-ron Tùy theo bản chất xử lý dữ liệu của bài toán mà ta lựa chọn mạng nơ- ron phù hợp. 1.2.6. Huấn luyện mạng Các thao tác thực hiện bao gồm: - Phần dữ liệu mẫu thành ba tập con: tập mẫu học, tập kiểm soát (để xác định khi nào dừng quá trình học) và tập kiểm thử (để kiểm tra khả năng đón nhận, dự đoán mạng). Trong đó tập mẫu học phải [...]... 3.2.8 Điều khiển cánh tay máy một bậc tự do Matlab Simulink kết khiển với Card Arduino để điều Hình 3.8 Sơ đồ bộ điều khiển cánh tay máy một bậc tự do Kết quả điều khiển : - Tín hiệu màu đỏ là tín hiệu góc đặt cho cánh tay - Tín hiệu màu xanh là tín hiệu góc thực được đo từ cánh tay máy như hình 3.9 Số hóa bởi Trung tâm Học liệu http://www.lrc-tnu.edu.vn/ 32 Hình 3.9 Đồ thị kết quả điều khiển cánh tay. .. ảnh của cánh tay may trong quá trình mô phỏng Chấm xanh lá cây là khớp của cánh tay máy và thanh màu xanh da trời là cánh tay máy Hình 2.7 Mô phỏng cánh tay máy một bậc tự do trong không gian 2 chiều Số hóa bởi Trung tâm Học liệu http://www.lrc-tnu.edu.vn/ 18 2.3 Ứng dụng mạng nơ-ron điều khiển cánh tay máy một bậc tự do theo mô hình mẫu Trong phần này tôi sẽ dùng một mạng nơ-ron làm bộ điều khiển theo... liệu mẫu và huấn luyện lại mạng - Xem xét lại tập dữ liệu mẫu với sự tư vấn của chuyên gia Số hóa bởi Trung tâm Học liệu http://www.lrc-tnu.edu.vn/ 12 CHƢƠNG 2: ỨNG DỤNG MẠNG NƠ-RON NHẬN DẠNG VÀ ĐIỀU KHIỂN CÁNH TAY MÁY MỘT BẬC TỰ DO Trong phần này, tôi sẽ ứng dụng mạng nơ-ron vào nhận dạng và điều khiển mô hình cánh tay máy thực Tôi đã thiết kế và chế tạo một mô hình cánh tay máy một bậc tự do thực trong... hình cánh tay máy một bậc tự do trong phòng thí nghiệm bằng mạng nơ-ron Thiết kế bộ điều khiển nơ-ron theo mô hình mẫu cho cánh tay máy một bậc tự do Viết được chương trình mô phỏng 2 chiều cho cánh tay máy một bậc tự do trong Matlab Thiết kế và chế tạo thử nghiệm cánh tay máy một bậc tự do Chưa cài đặt bộ điều khiển -ron cho thiết bị thực trong Simulink (máy tính, Card Arduino 823) ài đặt bộ điều khiển. .. cấu trúc mạng nơ-ron cho bộ điều khiển Với đối tượng là cánh tay máy một bậc tự do, tôi chọn mạng nơ-ron cho bộ điều khiển có cấu trúc giống như mạng nơ-ron cho đối tượng Mạng này bao gồm hai lớp, lớp 1 có 6 nơ-ron Mạng này kết hợp với mạng nơ-ron của đối tượng tạo thành một mạng kín có 4 lớp như hình vẽ 2.13 Mạng kín này có 4 lớp, trong đó hai lớp đầu là bộ điều khiển và 2 lớp sau là mạng nơron của... Sau đó sẽ thu thập giá trị góc của cánh tay máy Chuỗi tín hiệu này có độ dài là 100 giây và chu kỳ lấy mẫu được chọn là Ts = 0.05 giây Ở phần tiếp theo tôi sẽ trình bày quá trình nhận dạng mô hình cánh tay máy thực bằng mạng nơ-ron 2.1 Ứng dụng mạng nơ-ron nhận dạng mô hình cánh tay máy một bậc tự do thực Để nhận dạng mô hình cánh tay máy một bậc tự do thực, tôi chọn mạng nơ-ron có cấu trúc như hình... kín Nhận xét: - Tín hiệu ra của mạng nơ-ron đối tượng bám được theo tín hiệu ra của mô hình mẫu Do đó tôi có thể sử dụng bộ điều khiển là mạng nơ-ron đã được Số hóa bởi Trung tâm Học liệu http://www.lrc-tnu.edu.vn/ 24 huấn luyện ở trên làm bộ điều khiển cho mô hình cánh tay máy một bậc tự do thực Ở chương tiếp theo tôi sẽ trình bày quá thiết kế, chế tạo mô hình cánh tay máy thực trong phòng thí nghiệm... tự do trong phòng thí nghiệm như hình 3.1 Hình 3.1 Hệ thống thí nghiệm cho cánh tay máy 3.2 Mô hình thí nghiệm cánh tay máy một bậc tự do Cấu trúc mô hình bàn thí nghiệm cánh tay máy một bậc tự do được biểu diễn ở hình 3.2 với bốn phần cơ bản gồm: - Máy tính xách tay: Core i3, 1,8Hz, Ram 4G – Phần mềm Matlab 2013a - Card điều khiển Arduino - Động cơ DC Encoder 334 xung - IC L298N - IC SN74HC08N - Bo... phòng thí nghiệm Để có thể nhận dạng được đối tượng bằng mạng nơ-ron chúng ta cần phải có một tập mẫu vào ra để huấn luyện mạng Tôi đã sử dụng hệ vi xử lý Arduino 328 để kết nối giữa máy tính và cánh tay máy Card Arduino này sẽ thu thập giá trị góc từ encorder và đưa về máy tính, đồng thời phát tín hiệu điện áp đưa ra động cơ để điều khiển cánh tay máy Bộ dữ liệu mẫu sẽ được lưu lại trong một tệp có tên... Error Hình 2.6 MSE của mạng kín Nhận xét: - Sau khi huấn luy n mạng nơ-ron tôi nhận thấy, đầu ra của mạng nơron giống với đầu ra của tín hiệu mẫu Như vậy mạng nơ-ron này có Số hóa bởi Trung tâm Học liệu http://www.lrc-tnu.edu.vn/ 17 thể được dùng để làm mô hình đối tượng cho mô hình cánh tay máy một bậc tự do thực - Tôi sẽ sử dụng mạng nơ-ron này để huấn luyện mạng nơ-ron cho bộ điều khiển theo mô hình . khác nhau, cánh tay máy được sử dụng rất nhiều. Hiện tại có nhiều phương pháp điều khiển khác nhau được áp dụng để điều khiển cánh tay máy. Nhưng việc áp dụng mạng nơ-ron vào điều khiển hệ thống. KHIỂN CÁNH TAY MÁY MỘT BẬC TỰ DO Trong phần này, tôi sẽ ứng dụng mạng nơ-ron vào nhận dạng và điều khiển mô hình cánh tay máy thực. Tôi đã thiết kế và chế tạo một mô hình cánh tay máy một bậc. khiển cánh tay máy, tôi sẽ thiết kế và chế tạo thử nghiệm cánh tay máy một bậc tự do và thử nghiệm các thuật toán điều khiển trong thời gian thực. Song song với phương pháp điều khiển bằng mạng