Ứng dụng Learning Feedforwrd trên cơ sở mạng nơron điều khiển vị trí cánh tay Robot

ĐẠI HỌC THÁI NGUYÊN ĐẠI HỌC KỸ THUẬT CÔNG NGHIỆP VŨ QUANG VINH ỨNG DỤNG LEARNING FEEDFORWARD TRÊN CƠ SỞ MẠNG NƠRON ĐIỀU KHIỂN VỊ TRÍ CÁNH TAY ROBOT LỜI NÓI ðẦU Ngày nay, ñiều khiển robot công nghiệp ñã và ñang ñược ứng dụng rộng rãi trong nhiều lĩnh vực sản xuất và ñời sống. ðể ñiều khiển rôbốt ñã có rất nhiều phương pháp khác nhau như dùng bộ ñiều khiển truyền thống PID, LQR (Linear Quadratic Regulator), LQG (Linear Quadratic Gaussian), STR (Self Tuning Regulator) Các bộ ñiều khiển trên ñược thiết kế trên cơ sở mô hình tuyến tính hoá với những thông số biết trước. Tuy nhiên Robốt là hệ cấu trúc có tính phi tuyến mạnh, các tham số không rõ và thay ñổi hoặc chứa các thành phần phi tuyến. Ngoài ra trong quá trình làm việc hệ còn chịu tác ñộng của các nhiễu bên ngoài có tham số thay ñổi. Do vậy ñối với các robot làm việc với yêu cầu ñồng thời có ñộ ổn ñịnh và ñộ chính xác cao thì các bộ ñiều khiển trên thể hiện các hạn chế. Hệ thống ñiều khiển thích nghi là hệ thống mà cấu trúc và tham số của bộ ñiều khiển có thể thay ñổi theo sự biến thiên thông số của hệ sao cho chất lượng ñảm bảo các chỉ tiêu ñã ñịnh. ðặc biệt hệ ñiều khiển Learning Feed Forward (LFFC) trên cơ sở mạng nơ ron, ñã ñược nghiên cứu và thiết kế ứng dụng trong thực tế. Bộ ñiều khiển này có ưu ñiểm là có khả năng kháng nhiễu hệ thống (Systems Noise) có hiệu quả, nhờ ñó ñộ chính xác và ñộ ổn ñịnh của hệ có thể ñồng thời ñạt ñược. Việc ứng dụng Learning Feed Forward trên cơ sở mạng nơron ñể ñiều khiển vị trí cánh tay rôbốt sẽ nâng cao chất lượng của hệ thống. Vì vậy tôi lựa chọn ñề tài: “Ứng dụng Learning FeedForward trên cơ sở mạng nơ ron ñiều khiển vị trí cánh tay robot ” Luận văn này tác giả phân tích mô hình ñộng học của ñối tượng thông qua mô hình toán học ñó ñưa ra phương án ñiều khiển. Kết quả ñiều khiển ñược mô phỏng kiểm chứng trên phần mềm matlab Luận văn này tác giả trình bày trong 3 chương: Chương 1: Tổng quan về ñiều khiển bobot công nghiệp Trong chương này trình bày về khái niệm phân loại, cấu trúc kỹ thuật của robot công nghiệp và ñã ñưa ra phương trình ñộng học của robot 2 bậc tự do dùng - 2 - Feedback kết hợp LFFC (Learning Feedforward Control) trên cơ sở mạng nơ ron ñể ñiều khiển. Chương 2:Learning FeedForward control trên cơ sở mạng nơ ron Trong chương này tác giả trình bày về cơ sở lý thuyết của các bộ ñiều khiển học; bộ ñiều khiển LFFC, cơ sở mạng nơ ron, LFFC trên cơ sở mạng nơ ron. Phân tích ứng dụng LFFC trên cơ sở mạng nơ ron cho các chuyển ñộng lặp. Phương pháp quy chuẩn LFFC và phân tích quá trình ổn ñịnh của hệ thống. Chương 3. Thiết kế ứng dụng Trong chương này tác giả sử dụng cơ sở lý thuyết từ chương 1 và chương 2 thiết kế bộ ñiều khiển bobot 2 bậc tự do sử dụng bộ ñiều khiển Feedback kết hợp với LFFC trên cơ sở mạng nơ ron. Kết quả của quá trình phân tích ñược kiểm chứng bằng mô phỏng trên phần mềm Matlab simulink Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên http://www.lrc-tnu.edu.vn - 3 - CHƯƠNG 1: TỔNG QUAN VỀ ðIỀU KHIỂN ROBOT CÔNG NGHIỆP Giới thiệu: Robot công nghiệp bao gồm nhiều loại với hệ thống ñiều khiển khác nhau, chúng ñược sử dụng rộng rãi trong nhiều lĩnh vực. Trong chương này, tác giả trình bày về các loại robot công nghiệp, xây dựng mô hình toán cho robot 2 bậc tự do sử dụng hệ thống ñiều khiển Feedback kết hợp với LFFC trên cơ sở mạng nơ ron. 1.1.Tổng quan về Robot 1.1.1.Khái niệm về Robot công nghiệp 1. khái niệm. - Về mặt cơ khí robot là một hệ thống cơ khí bao gồm các thanh nối cứng và các khớp. Ngoài ra còn các bộ phận khác như thân máy, bệ máy - Về nội dung kỹ thuật cơ khí, ñiều khiển và ñiện tử, robot có thể ñược ñịnh nghĩa như sau:  Robot là một cơ cấu cơ khí có một vài bậc tự do, có thể di chuyển như con người và ñược ñiều khiển bằng máy tính;  Robot công nghiệp là một cơ cấu máy có thể lập trình ñược và làm việc một cách tự ñộng không cần sự trợ giúp của con người;  Robot là cơ cấu máy có chức năng như con người và có sự hợp tác giữa các Robot với nhau. 2. Cấu tạo. Robot là một hệ thống phức tạp, ta có thể hiểu nó thông qua cách nhìn nhận từ nhiều phương diện sau: Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên http://www.lrc-tnu.edu.vn - 4 - 1) Phương diện vật lý: Là một hệ thống lớn bao gồm nhiều hệ thống con (sub_system). ðể vận hành ñược nó phải có ñầy ñủ các yếu tố: Năng lượng; Cơ khí (các thanh nối, khớp, thân, ); ðiều khiển; 2) Phương diện truyền tin: Là một hệ thống truyền tin và xử lý tin khép kín bao gồm: Phần chuyển ñộng; phần nhận dạng và ñiều khiển. a) Cơ cấu chuyển ñộng: Có tác dụng thực hiện các chuyển ñộng theo yêu cầu của công nghệ. Phần chuyển ñộng ñược thực hiện bằng các kỹ thuật truyền ñộng sau: Truyền ñộng thuỷ lực; Truyền ñộng khí nén và truyền ñộng ñiện. Trong ñó truyền ñộng ñiện có thể dùng ñộng cơ ñiện một chiều hay ñộng cơ ñiện xoay chiều ñi kèm bộ ñiều khiển. b) Cơ cấu nhận dạng: Là hệ thống các cảm biến bao gồm cảm biến lực, cảm biến vị trí, cảm biến tốc ñộ, Các thông tin ño ñược từ các cảm biến ñược chuyển tới bộ phận ñiều khiển. c) Bộ phận ñiều khiển: Thường do máy tính, vi xử lý ñảm nhận, có chức năng tính toán và ñiều khiển bộ phận chuyển ñộng theo yêu cầu công nghệ. Sơ ñồ Hình 1.1 là sơ ñồ ñiển hình của hệ thống ñiều khiển vị trí, trên sơ ñồ thể hiện các vị trí và tốc ñộ của khớp thường ñược ño bởi các sensor như chiết áp, máy phát tốc, các thiết bị mã hoá Các tín hiệu ra ñược ñưa ñến khối ñiều khiển tạo ra tín hiệu ñiều khiển, ñiều khiển các khớp các cơ cấu dẫn ñộng làm cho tay máy chuyển ñộng theo quỹ ñạo mong muốn Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên http://www.lrc-tnu.edu.vn - 5 - 1.1.2. Phân loại Robot công nghiệp. Có nhiều cách phân loại Robot, dựa trên các cơ sở kỹ thuật khác nhau có các cách phân loại khác nhau. Sau ñây là một số cách phân loại: 1. Phân loại theo số bậc tự do trong môi trường công tác. Lấy hai hình thức chuyển ñộng nguyên thuỷ làm chuẩn  Chuyển ñộng tịnh tiến theo các hướng x,y,z trong không gian ðềcác (Ký hiệu là P: Prasmatic)  Chuyển ñộng quay xung quanh các trục x, y, z (Ký hiệu là R: Rotation) Thông thường các chuyển ñộng trên ñược ký hiệu như sau Chuyển ñộng tịnh tiến Chuyển ñộng quay Hình 1.1. Sơ ñồ hệ thống ñiều khiển vị trí Quỹ ñạo ñặt BỘ ðIỀU KHIỂN HỆ THỐNG ðO (CÁC SENSOR) ROBOT Tín hiệu ñiều khiển Quỹ ñạo thực Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên http://www.lrc-tnu.edu.vn - 6 - Như vậy chỉ với 3 bậc tự do, Robot sẽ chuyển ñộng trong môi trường công tác với hình khối phụ thuộc vào tổ hợp P và R như hình minh hoạ ở Hình 1.2 PPP trường công tác là hình hộp chữ nhật hoặc lập phương RPP trường công tác là khối trụ RRP trường công tác là khối cầu RRR trường công tác là khối cầu. Lĩnh vực hoạt ñộng của Robot ngày càng mở rộng, với yêu cầu các khả năng thao tác ngày càng khéo léo và tinh vi. Vì vậy số bậc tự do có thể không hạn chế. Do vậy ñể giải quyết bài toán ñiều khiển trong Robot thì bên cạnh hệ toạ ñộ chuẩn U ta còn ñặt ñặt nhiều hệ toạ ñộ khác như:  R : Hệ toạ ñộ Robot  P : Hệ toạ ñộ ñối tượng  H : Hệ toạ ñộ tay  E : Hệ toạ ñộ ñiểm kẹp Dạng ðề các Dạng trụ Dạng cầu Dạng khớp Hình.1.2. Các d ạ ng Robot 3 b ậ c t ự do Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên http://www.lrc-tnu.edu.vn - 7 - Số bậc tự do tăng lên kéo theo vấn ñề kỹ thuật và kinh tế phải giải quyết. Vì vậy việc chọn số bậc tự do nhất thiết phải ñảm bảo về tính kỹ thuật và tối ưu theo tiêu chuẩn yêu cầu. 2. Phân loại theo phương pháp ñiều khiển. Có 2 kiểu ñiều khiển là ñiều khiển hở và ñiều khiển kín. - ðiều khiển hở, dùng truyền ñộng bước (dùng ñộng cơ ñiện hoặc ñộng cơ thủy lực, khí nén ) mà quãng ñường hoặc góc dịch chuyển tỉ lệ với số xung ñiều khiển. Kiểu này ñơn giản nhưng ñộ chính xác thấp. - ðiều khiển kín (ñiều khiển servo) sử dụng tín hiệu phản hồi vị trí ñể tăng ñộ chính xác ñiều khiển. Có 2 kiểu ñiều khiển kín là ñiểm - ñiểm và ñiều khiển ñường.  ðiều khiển ñiểm - ñiểm (Point to Point): phần công tác dịnh chuyển từ ñiểm này ñến ñiểm kia theo ñường thẳng với tốc ñộ không cao. Nó chỉ làm việc tại các ñiểm dừng. Kiểu ñiều khiển này dùng trên các robot hàn ñiểm, vận chuyển, tán ñinh, bắn ñinh….  ðiều khiển theo ñường (Contour): ñảm bảo cho phần công tác dịch chuyển theo quỹ ñạo bất kì với tốc ñộ có thể ñiều khiển ñược. Kiều ñiều khiển này dùng trên các robot hàn hồ quang, phun sơn, 3. Phân loại theo hệ thống năng lượng . Dựa vào cơ cấu sinh nguồn năng lượng ñộng lực ta chia ra thành 2 loại • Hệ năng lượng ñiện : Thường dùng các ñộng cơ truyền ñộng là ñộng cơ một chiều hoặc ñộng cơ bước. Với hệ này có ñặc ñiểm là hoạt ñộng chính xác, tin cậy, ít phần tử phi tuyến Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên http://www.lrc-tnu.edu.vn - 8 - dễ ñiều khiển, ngoài ra còn có một số ñặc tính khác như kết cấu gọn nhẹ, hệ truyền năng lượng ñơn giản nhưng có nhược ñiểm là cho hệ số quá tải thấp. • Hệ năng lượng thuỷ lực – khí ñộng: ðối với hệ thuỷ lực có thể ñạt công suất cao, ñáp ứng ñược những ñiều kiện làm việc nặng nề, tuy nhiên hệ này thường có kết cấu cồng kềnh do cấu tạo có thêm bể dầu, van lọc, hệ thống dẫn ngược ngoài ra với hệ này sử dụng thuỷ lực có ñộ phi tuyến cao do vậy ñiều khiển khó • Hệ khí nén Với hệ khí nén có cấu tạo gọn nhẹ hơn do không cần dẫn ngược, nhưng phải gắn liền với một trung tâm tạo khí nén. Hệ này làm việc với công suất trung bình và nhỏ, kém chính xác. Như vậy hệ năng lượng ñiện ñiều khiển chính xác dễ ñiều khiển, kết cấu gọn nhẹ nhưng công suất hạn chế, không cho phép quá tải lớn do vậy hệ này chỉ phù hợp với hệ công suất trung bình và nhỏ và yêu câù thao tác chính xác cao. ðối với hệ năng lượng thuỷ lực và khí ñộng thì có kết cấu cồng kềnh ñiều khiển khó nhưng bù lại có hệ số quá tải lớn do vậy với hệ này thì phù hợp với tải có công suất lớn và yêu cầu chính xác truyền ñộng không cao. 1.1.3. Sơ ñồ tổ chức kỹ thuật của Robot. Tổ chức kỹ thuật của Robot ñược chia thành 4 khối chức năng chính ñược minh hoạ như Hình 1.3. [1] Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên http://www.lrc-tnu.edu.vn - 9 - Khối A: Gồm hai thành phần:  Teach pendant: Có nhiệm vụ thực hiện các quá trình dạy học cho Robot.  Record buttum: Lưu trữ và chuyển giao các dữ liệu cảm nhận vật lý trong quá trình học gọi là “Bộ cảm nhận vật lý” thông qua khối này tín hiệu ñặc trưng cho ñộ dài và toạ ñộ góc của vị trí ñầu và vị trí cuối của quỹ ñạo chuyển ñộng ñược cảm nhận. Ví dụ: Các quỹ ñạo ban ñầu, cuối: ( ) ( ) [ ] ff hh ,;, 00 θθ Khối B: Là khối xử lý của Robot gồm các cụm vi xử lý ñể giải quyết các vấn ñề sau :  Nhóm Forword Kinematic: Thiết lập và giải các bài toán ñộng học trên cơ sở thông số vào là các vị trí ñặt theo các trục: ( ) ss h, θ . Tức là giải quyết “Bài toán ñộng học thuận” Σ Teach Pendent Record buttum Forward Kinematic Inverts Kinematic Cartesianpont storage Trajectory Phaner Control Motor Dymanic Robot Dynamic Physical Postion Computer Block A Block B Block D Block C Hình 1.3. S ơ ñồ t ổ ch ứ c k ỹ thu ậ t c ủ a Robot Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên http://www.lrc-tnu.edu.vn [...]... ta s xem x t trong lu n văn này, ví d như các h th ng truy n ñ ng cơ ñi n t Theo quan ñi m cơ ñi n t , ch t lư ng c a các h th ng cơ ñi n t có th ñư c c i ti n b ng vi c thay ñ i thi t k cơ khí và b ñi u khi n Ví d như khi nghiên c u các cánh tay robot, nơi mà chuy n ñ ng chính xác ph thu c vào ñ c ng và quán tính c a h th ng N u cánh tay không ñ t ñư c các yêu c u nh t ñ nh, ñ c ng c a nó có th tăng... u khi n chính xác theo mong mu n 1.2 Phương trình ñ ng h c c a robot V i robot công nghi p có nhi u lo i khác nhau và s d ng nhi u lu t ñi u khi n khác nhau Trong khuôn kh lu n văn này tác gi kh o sát robot 2 b c t do dùng Feedback k t h p LFFC (Learning Feedforward Control) trên cơ s m ng nơ ron ñ ñi u khi n Phương trình ñ ng h c c a robot hai b c t do ñư c miêu t b i công th c sau: [7] ( ) () & &&... 13 - K t lu n Chương I: Như v y v i robot 2 b c t do s d ng h th ng ñi u khi n Feedback k t h p v i LFFC trên cơ s m ng nơ ron, tác gi ñã ch ra phương trình ñ ng h c như & phương trình (1.6) V i tín hi u vào ñi u khi n Feed – forward bao g m (θ ,θ&, ,θ&) tương ng là v trí góc, v n t c góc, gia t c góc L y cơ s t phương trình này, ñ xây d ng h th ng ñi u khi n cho robot 2 b c t do Số hóa bởi Trung tâm... n, ñi u này ñã ñư c ch ng minh 2.5 Learning Feed – Forward trên cơ s m ng nơ ron 2.5.1 L a ch n các thông s BSNs ð i v i các h th ng chuy n ñ ng, các ñ u vào c a BSN bao g m các v trí ñ t, r, và các ñ o hàm c a nó 2.5.1.1 S phân b B-Spline trên ñ u vào c a m ng BSN ð u ra c a BSN là t ng tr ng s ư c lư ng c a các B- spline Do ñó, s lư ng c a các B-Spline và các v trí c a chúng quy t ñ nh tính chính... t o ra trên cơ s ki n th c c a ñ i tư ng ngh ch ñ o và c a các nhi u, ho c nh m t ti n trình l p ñi l p l i s d ng các d li u th c nghi m 2.5.1.2 S l a ch n các cơ c u h c T h c ví d như là s thích nghi c a các tr ng s m ng có th ñư c ti n hành sau m i m t m u - ñư c bi t t i g i là h c online learning ho c sau m i chuy n ñ ng ñã ñư c th c hi n xong - ñư c g i là off-line learning Lu t online learning. .. http://www.lrc-tnu.edu.vn - 20 - 2.3 B ñi u khi n h c s d ng sai l ch ph n h i (Feedback Error Learning FEL) 2.3.1 C u trúc ñi u khi n M t b LC thú v cho các cánh tay robot mà ph i bám theo các qu ñ o ng u nhiên Nói chung b ñi u khi n này ñư c bi t ñ n v i cái tên là b ñi u khi n h c sai l ch ph n h i: B ñi u khi n (Feedback Error Learning FEL) H th ng LC bao g m 2 ph n: B ñi u khi n Feef-forward ñư c bi u th b... ch ng minh b ng lý thuy t r ng b ñi u khi n FEL s d ng cho ñi u khi n cánh tay robot cho k t qu là h i t V i các h th ng khác, s n ñ nh chưa ñư c xét ñ n trên phương di n lý thuy t ðáp ng ng n h n t t Trong quá trình h c, sai l ch bám s d n h i t ñ n giá tr c c ti u c a nó Gi ng như s n ñ nh, ñáp ng ng n h n cũng chưa ñư c xét t i trên phương di n lý thuy t Hàm x p x phù h p cho vi c ñi u khi n R t... ron mà làm vi c v i hàm cơ s Trong trư ng h p m ng CMAC, hàm cơ s bao g m các hàm ña th c thông minh mà có giá tr khác không trên ph n không gian ñ u vào m i ñi m trong không gian ñ u vào p các hàm cơ s ch ng chéo lên nhau Thông s c a p ñư c bi t ñ n như là m t thông s khái quát hoá và có th ñư c l a ch n b i nhà thi t k ð u ra c a CMAC là t ng các tr ng s c a hàm ư c lư ng cơ s Vi c h c ñư c ti... c m nh n v t lý v trí trên chúng (Physical position) Thông qua s chia ra t ng kh i theo t ch c k thu t cho th y có ba b thông s ch y u sau : B thông s c m nh n v trí; B thông s hình h c; B thông s ñi u khi n Nó ñư c bi n ñ i và chuy n liên t c t nhóm ch c năng này sang nhóm ch c năng khác (ðư c th hi n b ng ký hi u trên h th ng) Do ñó nhi m v ch y u c a quá trình thi t k ñ ng h c Robot là thi t l p... 2 ) + gl1 cos(θ1 )(m1 + m2 )  u1  +  0 s   = u  &   gm2 l 2 cos(θ1 + θ 2 ) 2  sgn θ 2      2 ( ) (1.2) ( ) ( ) Trong ñó: - m1, 2 : kh i lư ng c a cánh tay 1,2 - l1, 2 : ñ dài cánh tay 1,2 - r1, 2 : t s truy n c a ñ ng cơ 1,2 - d1, 2 : ma sát nh t c a kh p n i 1,2 - s1, 2 là ma sát coulomb c a kh p 1,2 Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên http://www.lrc-tnu.edu.vn - . ỨNG DỤNG LEARNING FEEDFORWARD TRÊN CƠ SỞ MẠNG NƠRON ĐIỀU KHIỂN VỊ TRÍ CÁNH TAY ROBOT LỜI NÓI ðẦU Ngày nay, ñiều khiển robot công nghiệp ñã và ñang ñược ứng dụng. Việc ứng dụng Learning Feed Forward trên cơ sở mạng nơron ñể ñiều khiển vị trí cánh tay rôbốt sẽ nâng cao chất lượng của hệ thống. Vì vậy tôi lựa chọn ñề tài: Ứng dụng Learning FeedForward trên. 2 :Learning FeedForward control trên cơ sở mạng nơ ron Trong chương này tác giả trình bày về cơ sở lý thuyết của các bộ ñiều khiển học; bộ ñiều khiển LFFC, cơ sở mạng nơ ron, LFFC trên cơ sở