Điều khiển thích nghi phi tuyến cho robot công nghiệp trên cơ sở mạng nơ ron nhân tạo (tt)

1 MỞ ĐẦU 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. Chính vì vậy, luận án chỉ đề cập tới một số kết quả nghiên cứu nổi bật gần đây nhất trong và ngoài nước về lĩnh vực điều khiển robot [tr 10-13 LA]. 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. Do đó, trong lĩnh vực này vẫn luôn thu hút được sự quan tâm nghiên cứu của các nhà khoa học trong và ngoài nước. 2. Tính cấp thiết của 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 bộ điều khiển có cấu trúc mới nhằm đảm bảo nâng cao chất lượng làm việc cho robot trong điều kiện cấu trúc và tham số 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. 2 4. Đối tượng và phạm vi nghiên cứu của luận án - Đối tượng nghiên cứu: là robot công nghiệp n bậc tự do được mô tả toán học bằng một mô hình vi phân 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 quỹ 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: phần mở đầu, 4 chương trình bày các nội dung và kết quả nghiên cứu, phần cuối là kết luận và kiến nghị. Toàn bộ luận án được trình bày trong 106 trang, 1 danh mục chữ cái viết tắt và các ký hiệu, 4 bảng và 59 đồ thị, hình vẽ. Chương 1: NGHIÊN CỨU, ĐÁNH GIÁ CÁC PHƯƠNG PHÁP ĐIỀU KHIỂN ROBOT 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 Bài toán động học thuận: Cho trước giá trị của các biến khớp, 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 [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. Yêu cầu xác định giá trị của các biến khớp để robot đạt được hướng và vị trí cho trước [3, 6, 7]. 1.1.1.2 Động học thuận vận tốc Thể hiện quan hệ giữa tốc độ trong không gian khớp và không gian làm việc qua ma trận Jacobian [30]. 1.1.1.3 Động lực học Áp dụng phương trình Euler-Lagrange cho robot n bậc tự do, ta có [29, 34,36]: 3     , ( ) ( ) dd H q q C q q q G q F q       (1.8) 1.1.2 Định hướng trong thiết kế điều khiển cho robot Đặc tính 1: [29, 31] Ma trận quán tính ()Hq là ma trận đối xứng xác định dương cấp n. Nó thường gợi ý cho xác định một hàm Lyapunov trong thiết kế điều khiển. Đặc tính 2: [31] Vector tương hỗ và ly tâm ( , )C q q q , ma trận   , nn C q q R   thỏa mãn   0 ,C q q c q với 0 c là hằng số bị chặn       , 2 ,N q q H q C q q (1.11) là ma trận đối xứng lệch, ta có:   ,0 T q N q q q  (1.12) Đặc tính 3: [29] Tuyến tính với các tham số động lực học. Trong phương trình động lực học của robot biểu diễn qua ma trận hồi quy W như sau:             , , ( , , ) vd H q q C q q q G q F q F q H q q N q q q q q q p          W (1.13) với vector p là vector tham số động lực học   1 1 1 1 , , , , , , , , , , , T n n n n p m m I I v v k k     (1.14) Đặc tính này phù hợp cho việc tổng hợp các bộ điều khiển thích nghi [29]. Đặc tính 4: Mô hình động lực học của robot có tính phẳng [16, 18] Được chứng minh từ mô hình động lực học của robot xây dựng trên cơ sở hàm Euler-Lagrange trang 351 tài liệu [10]. Thiết kế bộ điều khiển trên cơ sở ứng dụng tính phẳng: xây dựng bộ điều khiển tựa phẳng, dựa vào tín hiệu đầu ra phẳng là tín hiệu mong muốn đã biết trước từ đó xác định tín hiệu đặt ở đầu vào để đem lại kết quả như mong muốn [18]. Đặc tính 5: Mô hình động lực học của robot có tính thụ động [28, 33] Xây dựng bộ điều khiển tựa thụ động dựa trên nguyên lý dạng hàm năng lượng và bù năng lượng tổn hao trên cơ sở hàm điều khiền Lyapunov. 1.2 Điều khiển chuyển động tay máy robot 1.2.1 Các thuật toán điều khiển kinh điển 1.2.1.1 Điều khiển trong không gian khớp a) Phương pháp điều khiển phi tuyến trên cơ sở mô hình: Thuật toán điều khiển được trình bày trong [30]: u     (1.21) với: () ( , ) ( ) Hq V q q G q        và d D P u q K E K E   ; trong đó: d E q q (1.22) với : ,0 pi di KK b) Phương pháp PD bù trọng trường, phương pháp sử dụng PID Mô men điều khiển PD [33]: () pD K E K q G q     (1.25) Mô men điều khiển PID [33]: p D I K E K q K Edt      (1.26) d) Giải thuật Li-Slotine Mô men điều khiển [34]: ( ) ( , ) ( ) D H q v C q q v K r G q      (1.28) trong đó: () d d d v q q q q E       d v q E    (1.29) 4 () dd r v q q q q q E E          r v q   (1.30) 1.2.1.2 Điều khiển trong không gian làm việc a) Điều khiển thông qua chuyển đổi đảo sang không gian khớp [34] Chuyển đổi đảo: 1 11 () dd dd d d d q ĐHĐ X q J X q J X J X           (1.33) b) Điều khiển trực tiếp [34] Phương pháp 1 J : Luật điều khiển theo phương pháp PD-bù trọng trường: () pD K E K q G q     (1.35) Luật điều khiển theo phương pháp 1 J :   1 1 1 ( ) ( ) ( ) ( ) P d D P d D K J X X K J X G q J K X X K X G q             (1.36) Luật điều khiển theo phương pháp J T : ( ) ( ) ( ) TT P d D J F G q J K X X K X G q          (1.41) 1.2.2 Các thuật toán điều khiển nâng cao 1.2.2.1 Các thuật toán điều khiển thích nghi Các phương pháp điều khiển thích nghi [29, 33, 34] gồm các thuật toán sau: - 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 Luật điều khiển   ˆˆ ( ) ( , ) d d P H q q K E K E N q q      (1.45) Luật cập nhật 1 ˆ TT p p B Px       b) Điều khiển thích nghi theo phương pháp Li-Slotine Mô men điều khiển ˆˆ ˆ ( ) ( , ) ( ) D H q v C q q v K r G q      (1.47) Trong đó: () d d d v q q q q E       (1.48) () dd r v q q q q q E E         (1.49) Luật cập nhật thích nghi tham số động lực học 1 ˆ T p p Y r      (1.51) 1.2.2.2 Tuyến tính hóa chính xác Cơ sở phương pháp tuyến tính hóa chính xác được thể hiện trong [8, 9, 19, 20]. a) Mô hình robot 2 bậc tự do Xét cơ cấu robot phẳng 2 thanh nối với các thông số:     12 1 ; 0.8 ;l m l m         22 1 2 1 2 1 2 1 ; 1 ; 0.5 ; 0.4 ; 0.728 ; 0.196 gg m kg m kg l m l m I kgm I kgm              5 Yêu cầu của bài toán là 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 b) Tuyến tính hóa chính xác mô hình robot 2 bậc tự do Mô hình trạng thái Khớp1: 1 11 12 12 1 1 1 x = x x = f ( )+ uxG (1.60) Khớp 2: 2 21 22 22 2 2 2 x = x x = f ( )+ uxG (1.61) 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. Do vậy, quá trình thiết kế bộ điều khiển cho từng khớp được thực hiện hoàn toàn độc lập nhau mà không bị ảnh hưởng qua lại giữa các kênh. c) Thiết kế bộ điều khiển trên cơ sở mô hình tuyến tính [11, 25, 26] Áp dụng phương pháp thiết kế phản hồi trạng thái gán điểm cực nhằm đảm bảo động học hệ thống bám, để khử sai lệch bám, tác giả sử dụng bộ điều khiển theo luật tích phân. Chọn điểm cực đặt trước: 12 10; 5ss       50 15R  , bộ điều khiển tích phân I R cho vòng ngoài, ta chọn 50 I K  Kết quả mô phỏng khi sử dụng bộ điều khiển R và R I Hình 1.17: Quỹ đạo của khớp 1 và 2 với quỹ đạo đặt dạng hàm 1(t) Hình 1.18: Quỹ đạo của khớp 1 và 2 với quỹ đạo đặt dạng hàm tăng dần Hình 1.19: Quỹ đạo của khớp 1 và 2 với quỹ đạo đặt dạng hàm sin d) Kết luận 6 Các kết quả mô phỏng cho thấy chất lượng của hệ thống điều khiển theo phương pháp tuyến tính hoá chính xác kết hợp với các bộ điều khiển tuyến tính đảm bảo thời gian đáp ứng nhanh, sai lệch bám nhỏ. Như vậy, với bộ điều khiển tuyến tính hóa chính xác, ta tận hưởng được những kết quả đẹp đẽ của lý thuyết điều khiển tuyến tính vào việc tổng hợp hệ thống điều khiển cho đối tượng phi tuyến. 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 a) Mô hình toán học của robot Phương trình động lực học tổng quát của robot n bậc tự do [30, 32]:         1 , 2 H q q H q N q q q G q         (1.73) trong đó: 12 [ , , , ] Tn n q q q q R là các biến khớp; nn ( ) RHq   là ma trận quán tính, n R   là mô men đặt lên trục các khớp của robot, () n G q R là thành phần trọng lực của robot, ( , ) nn N q q R   là ma trận đối xứng lệch. b) Thiết kế bộ điều khiển Luật điều khiển thích nghi trên cơ sở ma trận Jacobian xấp xỉ [35, 61]:         ˆ ˆ ,, ˆˆ , , , ˆˆ TT D x r rP q K K X q KS q pJ T X J T q q q       W (1.88) Trong đó: d X X X  , d X X X  ; ,, dp K K K là các ma trận đường chéo cấp n xác định dương. Các thông số động học ước lượng ˆ T của mà trận Jacobian   ˆ , ˆ J q T được cập nhật bởi luật sau:     , ˆ T dp TqRY q K K XX (1.89) và các thông số động lực học ˆ p được ước lượng bởi luật cập nhật sau:   , ˆ , , T rr p q q Sqq W (1.90) trong đó: ff R  R , nn R   là các ma trận đường chéo có các phần tử dương. c) Kiểm chứng thuật toán trên robot phẳng 3 thanh nối Các thông số thực của robot như sau: 1 2 3 1 2 3 1 3 12 23 lg lg lg 2 , , , , , , , 2 , 2 l ll m m m l l l  ; 2 11 1 2 3 12 ml I I I   Quỹ đạo chuyển động mong muốn: 7 2 3 2 3 2 3 2 3 7 2 8 cos cos 18 25 375 18 150 1125 7 2 8 sin sin 1 18 25 375 18 150 1125 2 d d d x t t t t y t t t t                                                                (1.106) Kết quả mô phỏng: như hình 1.21 đến hình 1.22. Trường hợp 1: 1 2 3 1 2 3 6 ; 4 ; 2 ; 0.7 ; 0.6 ; 0.5m kg m kg m kg l m l m l m      Hình 1.21: Quỹ đạo x và y trong không gian làm việc (trường hợp 1) Trường hợp 2: 1 2 3 1 2 3 10 ; 8 ; 6 ; 0.8 ; 0.7 ; 0.6m kg m kg m kg l m l m l m      Hình 1.22: Quỹ đạo x và y trong không gian làm việc (trường hợp 2) d) Nhận xét: Từ các phân tích lý thuyết theo tiêu chuẩn ổn định Lyapunov cho thấy bộ điều khiển thích nghi sử dụng ma trận Jacobian xấp xỉ đảm bảo hệ thống ổn định toàn cục. Kết quả mô phỏng đã kiểm định hệ thống điều khiển là ổn định, các tín hiệu vị trí thực của tay máy robot hội tụ về các tín hiệu vị trí đặt với tốc độ hội tụ nhanh và sai số bám nhỏ ngay cả khi các thông số hệ thống là bất định kiểu hằng số. 1.2.2.4 Điều khiển thích nghi bền vững sử dụng kỹ thuật backstepping trong điều khiển chuyển động của robot Phương pháp thiết kế bộ điều khiển bền vững kết hợp kỹ thuật backstepping trong chuyển động bám quỹ đạo của robot khi có nhiễu tác động đảm bảo sự ổn định của hệ kín theo tiêu chuẩn ổn định Lyapunov. Phương pháp này có thể sử dụng để thiết kế bộ điều khiển cho robot có số bậc tự do lớn, có mô hình xác định và có nhiễu tác động [20, 21, 22]. 1.2.2.5 Điều khiển thích nghi robot trên cơ sở mờ và mạng nơ ron Sử dụng mạng Nơ ron (NN) để thiết kế điều cho điều khiển robot đảm bảo sai lệch bám và các sai lệch ước lượng trọng số là bị chặn, mang đến đặc tính bền vững cho bộ điều khiển kể cả khi đối tượng có tính phi tuyến, chưa biết đầy đủ thông tin về mô hình động lực học và cũng như khi có nhiễu tác 8 động. Ý nghĩa trong một số ứng dụng của NN điều khiển robot là phù hợp do chính động lực học của robot [24]. 1.3 Hướng nghiên cứu của luận án 1.3.1 Phát biểu bài toán Đối tượng robot n bậc tự do: Như đã trình bày ở phần 1.1, việc xác định chính xác mô hình của robot công nghiệp gặp nhiều khó khăn, đó là sự phức tạp trong việc xác định 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, mô hình động lực học tổng quát nhất của robot là mô hình trạng thái bất định kiểu hàm số. Đây cũng là mô hình của đối tượng trong bài toán điều khiển được đề cập đến trong luận án. Mục tiêu điều khiển: là xây dựng bộ điều khiển bám quỹ đạo đặt trước cho robot có mô hình bất định kiểu hàm số đảm bảo hệ kín ổn định bền vững toàn cục (GAS), sai lệch bám tiến về không và không chịu ảnh hưởng của nhiễu. 1.3.2 Phương pháp luận Căn cứ vào việc phân tích đặc tính động học của mô hình trạng thái robot, trên cơ sở nghiên cứu các phương pháp điều khiển phi tuyến, thích nghi và mạng nơ ron nhân tạo để từ đó đề xuất các giải thuật điều khiển đạt được mục tiêu điều khiển. Do vậy, định hướng nghiên cứu của luận án là đề xuất bộ điều khiển thích nghi bền vững mới trên cơ sở kết hợp điều khiển phi tuyến với mạng nơ ron nhân tạo. 1.4 Kết luận Chương 1 của luận án trình bày về phương pháp xây dựng mô hình động lực học của robot, phân tích các đặc tính đặc trưng của mô hình robot. Nghiên cứu một số phương pháp tổng hợp bộ điều khiển đặc trưng cho robot công nghiệp, mô phỏng và từ đó đánh giá khả năng phát triển thuật toán điều khiển mới trên cơ sở các phương pháp điều khiển này. Tuy nhiên, phần lớn các phương pháp nghiên cứu đến thời điểm hiện nay mới chỉ giải quyết được triệt để bài toán tổng hợp bộ điều khiển cho robot có mô hình xác định hoặc mô hình bất định kiểu hằng số, còn rất ít các đề xuất tổng hợp bộ điều khiển cho robot có mô hình bất định kiểu hàm số. Chương 2: ĐIỀU KHIỂN THÍCH NGHI TAY MÁY ROBOT SỬ DỤNG MẠNG NƠ RON TRÊN CƠ SỞ KỸ THUẬT BACKSTEPPING 2.1 Tổng hợp bộ điều khiển thích nghi sử dụng mạng nơ ron Xét đối tượng phi tuyến có cấu trúc truyền ngược [21, 22]:         1, 2 1 2 1 1 , , , , , i i i i i i n n n x f x x x g x x x x x f x g x u yx                (2.1)     ( 1) 1 2 1 2 , , , ; ; , , , , , , ; T TT n n n n d d d dn d d d x x x R u R x x x y y y R          xx ; 1,2, , 1y R i n   tương ứng là biến trạng thái, tín hiệu điều khiển, tín hiệu 9 đặt và đầu ra hệ thống. Trong đó (.) i f , (.) n f và (.) i g , (.) n g là những hàm số trơn bị chặn và bất định. 2.1.1 Xấp xỉ hàm số bằng mạng nơ ron nhân tạo Dựa vào các phân tích trong tài liệu [23, 37, 38], chọn MNN 3 lớp truyền thẳng là sự lựa chọn hợp lý với các giả thiết sau: Giả thiết 1: Biết dấu của   ii g x , tồn tại một hằng số 0 0 i g  và biết trước các hàm trơn   ii gx , như vậy:     0 , i i i i i i i g g R   g x x x Giả thiết 2: véc tơ trạng thái mong muốn di x với 1,2, , 1in là liên tục và biết trước. i di di R x với di  là những tập compact biết trước. Giả thiết 3: Cho một hàm trơn   hZ và một xấp xỉ MNN (1.1) luôn tồn tại các trọng số lý tưởng ** ,W V để    với 0; z Z    ; ˆˆ ,W V là các trọng số ước lượng của *W và *V . Sai số ước lượng trọng số đuợc xác định như sau: ** ˆˆ ;W W W   V V V (2.2) Sử dụng MNN để xấp xỉ hàm trơn bất định   : m h Z R R Ta có cấu trúc mạng:     ˆ TT h Z W S V Z (2.3) (1.1) với véc tơ đầu vào là:   ,1 T T ZZ (2.4) ma trận trọng số từ lớp 2 đến lớp ra là 12 ( , , , ) T W w w w R (2.7) ma trận trọng số từ lớp vào đến lớp 2 là     1 12 , , , T m v v v R  V (2.8) Số lượng nơ ron trong một lớp luôn thỏa mãn 1 . Sai số ước lượng MNN (2.3) có thể biểu diễn như sau: * * ' ' ˆ ˆ ˆ ˆ ˆ ˆ ˆ ( ) ( ) ( ) T T T T T T T T u W W W W d    S V Z S V Z S SV Z SV Z (2.12) 2.1.2 Tổng hợp bộ điều khiển thích nghi trên cơ sở kỹ thuật backstepping Bước 1: [21, 22, 37] Xét (2.1), với 1i  ta có: 1 1 1 1 1 2 ( ) ( )x f x g x x (2.27) Xấp xỉ hàm bằng mạng nơ ron: 1 1 1 1 1 1 ˆˆ ( ) ( ) TT h Z W S V Z (2.37) ta có tín hiệu điều khiển: 1 1 1 1 1 1 1 1 11 1 ˆˆ [ ( ) ( )] () TT u k t z W x      S V Z g (2.38) 1 22 '' 1 1 1 1 1 1 1 1 1 0 1 1 ˆˆ ˆˆ ( ) 1 ( ) TT d F k t z y d W              g Z S SV Z (2.39) Hằng số 1 0,   trọng số NN cập nhật bởi ' 1 1 1 1 1 1 1 1 1 ' 1 1 1 1 1 1 1 1 ˆˆ ˆ ˆ ˆ [( ) ] ˆ ˆ ˆ ˆ [] T ww T vv W z W W z W               S S V Z V Z S (2.40) 10 thực hiện tương tự cho các 2, , 1in Bước n: Xét 1n n n zx    (2.93) chúng ta có: 11 ( ) ( ) n n n n n n z x f x g x u        (2.94) Bộ điều khiển được chọn như sau: 1 1 1 1 ˆˆ ( ) ( ) ( ) () TT NN n n n n n n n n n n u z k t z W x          g x S V Z g (2.102) ở đây: 1 22 '' 11 0 1 ˆˆ ˆˆ ( ) 1 ( , ) TT n n n n n n n n n n n F n k t z d W                   g x Z S S V Z (2.103) với hằng số 0 n   và luật học của mạng nơron ' ' ˆˆ ˆ ˆ ˆ () ˆ ˆ ˆ ˆ T n wn n n n n n wn n T n vn n n n n vn n W z W Wz                    S S V Z V Z S V (2.104) 2.1.3 Phân tích tính ổn định Ta thấy sau mỗi bước xuất hiện một hàm xác định dương: 11 0 ( , ) , 2,3, , i z zi i i i V d i n          x (2.108) và ta chọn nó làm hàm Lyapunov, đây là điểm mấu chốt quan trọng của phương pháp. Theo giả thuyết 1, chúng ta biết rằng: 1 1 1 1 1 0 1 ( , ) ( , )/ i i i i i i g             x g x (2.109) và các tính chất sau: (i) 2 11 22 11 00 ( , ) 2 i zi i i i i i i z V z z d z d             x (2.110) (ii) 2 11 2 1 1 1 1 00 0 ( , ) ( , ) i zi i i i i i i i i i i z V z z d z d g                  x g x (2.111) Ổn định và hiệu quả điều khiển của hệ thống kín được đề cập trong định lý 2.2 2.1.4 Tổng hợp ANNC cho robot 1 bậc tự do 2.1.4.1 Biến đổi mô hình về dạng truyền ngược chặt Xét mô hình tay máy 1 bậc tự do có phương trình như sau: 2 ( ) ( ) .cos Nc I ml q K q ml Ml g q u     (2.133) Đặt:   1 1 2 1 2 ; ; , , T T y x x x x x x             lúc này (2.133) viết lại: 12 2 ( ) ( ). xx x f u      x G x (2.134) với   21 22 cos 1 ( ) ; ( ) Nc K x ml Ml g x f x G x I ml I ml      là các hàm bất định và được xấp xỉ bởi mạng nơ ron 3 lớp. 2.1.4.2 Tổng hợp ANNC Từ cơ sở phân tích ở phần 2.1.2, a có bộ điều khiển: [...]... ra là nghi n cứu điều khiển thích nghi phi tuyến trên cơ sở mạng nơ ron nhân tạo cho robot công nghi p có mô hình với các tham số bất định, chịu ảnh hưởng của nhiễu tác động, đảm bảo hệ kín ổn định và bám quỹ đạo đặt trước, luận án có những đóng góp sau: + Khảo sát mô hình toán học của robot, phân tích các thuộc tính, các hướng ứng dụng trong điều khiển đã được công bố và đề xuất chuyển mô hình robot. .. khác của robot như phụ tải, lực ma sát Đây cũng chính là ưu điểm nổi bật của bộ điều khiển so với các bộ điều khiển bền vững thích nghi khác mà luận án đã đề xuất Điều đó thể hiện tính khả thi của RAC cho các robot công nghi p 4.6 Kết luận chương 4 Chương 4 nghi n cứu và đề xuất bộ điều khiển thích nghi bền vững có cấu trúc song song sử dụng mạng nơ ron kết hợp điều khiển trượt cho đối tượng robot n... hạn chế trên các nghi n cứu tiếp theo nhằm giải quyết đồng thời tính bất định kiểu hàm số của robot và khắc phục nhiễu Luận án đề xuất phương pháp thiết kế bộ điều khiển trượt nơ ron thích nghi bền vững (RANNSMC) cho tay máy robot n bậc tự do Chương 3 ĐIỀU KHIỂN TRƯỢT NƠ RON THÍCH NGHI BỀN VỮNG CHO TAY MÁY ROBOT BẤT ĐỊNH HÀM SỐ 3.1 Đặt bài toán tổng hợp bộ điều khiển trượt Xét đối tượng phi tuyến bất... thống kín Tổng hợp bộ điều khiển RANNSMC cho robot n bậc tự do và mô phỏng kiểm chứng bằng mô hình robot 3 bậc tự do Kết quả mô phỏng đã khẳng định khả năng áp dụng giải thuật được đề xuất cho các đối tượng robot công nghi p trong thực tế Chương 4: ĐIỀU KHIỂN THÍCH NGHI BỀN VỮNG TAY MÁY ROBOT SỬ DỤNG MẠNG NƠ RON KẾT HỢP ĐIỀU KHIỂN TRƯỢT 4.1 Cơ sở lý thuyết Bộ điều khiển RAC được xác định bởi biểu thức... trong thực tế, chúng ta cũng không thể chọn số nơ ron trong một lớp quá lớn vì nó sẽ ảnh hưởng đến thời gian huấn luyện mạng đẫn đến khó đảm bảo được tính thời gian thực của bộ điều khiển Dựa vào kết quả trên, NN thích hợp xấp xỉ hàm phi tuyến là mạng nơ ron có lớp vào và lớp ẩn với 6 nơ ron Để kiểm tra ảnh hưởng của sự thay đổi tham số robot, luận án sử dụng NN trong đó lớp ẩn và lớp vào với 6 nơ ron. .. có thể áp dụng các phương pháp điều khiển mới được đề xuất trong luận án + Đề xuất ứng dụng thuật toán điều khiển thích nghi sử dụng mạng nơ ron (ANNC) cho robot n bậc tự do bất định kiểu hàm số + Xây dựng bộ điều khiển trượt nơ ron thích nghi bền vững mới (RANNSMC), phát biểu và chứng minh định lý 3.1 (tr.73) về tính ổn định cho hệ kín, mô phỏng kiểm chứng RANNSMC bằng robot 3 bậc tự do bất định kiểu... khớp 2 Nhận xét: Các kết quả mô phỏng cho thấy ANNC đáp ứng được đầy đủ các yêu cầu đặt ra đối với bài toán điều khiển bám cho robot n bậc tự do mô hình bất định dạng hàm số Điều này cho thấy khả năng ứng dụng ANNC cho các đối tượng robot công nghi p trong thực tế 14 2.4 Kết luận chương 2 Chương 2 trình bày phương pháp luận về thiết kế bộ điều khiển cho đối tượng phi tuyến bất định hàm số dạng truyền... Tổng hợp RANNSMC cho robot n bậc tự do 3.5.1 Biến đổi mô hình về dạng truyền ngược chặt Các bước biến đổi như mục 2.2.1, với mô hình robot biểu diễn ở dạng truyền ngược cho phép sử dụng phương pháp thiết kế bộ điều khiển trượt thích nghi bền vững (RANNSMC) có cấu trúc như hình 3.6 3.5.2 Tổng hợp bộ điều khiển Cấu trúc bộ điều khiển Hình 3.6: Hệ thống điều khiển robot n DOF sử dụng bộ điều khiển RANNSMC... là tìm 3 thành phần đó là u ; u và f NN SMC được bộ điều khiển RAC 4.1.1 Điều khiển thích nghi sử dụng mạng nơ ron trên cơ sở kỹ thuật backstepping Các bước tổng hợp bộ điều khiển backstepping tương tự như chương 2 ta có 19   1  ˆ ˆ  g  x  z  k  t  zi  WiT Si ViT Zi     gi  xi   i 1 i 1 i 1 i được: i  (4.12) trọng số của mạng nơ ron được cập nhật bởi biểu thức:   W    S ... là đa thức Hurwitz Tổng hợp tín hiệu điều khiển trượt được dựa trên hàm Lyapunov ta có bộ điều khiển [10, 27]: uSMC  K sgn(S )  D(e, , e( n1) )  f ( x) (4.26) trong đó: D(e, , e(n1) )  e  a1e   an2e(n1)  an1w(n) (4.27) 4.1.2.2 Tổng hợp bộ điều khiển trượt cho đối tượng bất định các bước nhận dạng hàm bất định fˆ ( x) bằng mạng nơ ron nhân tạo trên cơ sở backstepping được thực hiện như sau: . 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. khoa học: Luận án nghi n 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. trạng thái robot, trên cơ sở nghi n cứu các phương pháp điều khiển phi tuyến, thích nghi và mạng nơ ron nhân tạo để từ đó đề xuất các giải thuật điều khiển đạt được mục tiêu điều khiển. Do