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

1 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 2 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 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 Đà CÔNG BỐ CỦA LUẬN ÁN 101 TÀI LIỆU THAM KHẢO 102 4 DANH MỤC CÁC CHỮ VIẾT TẮT VÀ CÁC KÝ HIỆU Các chữ viết tắt: STT Chữ viết tắt Tiếng Anh Tiếng Việt 1 ANNC Adaptive Neural Network Control Điều khiển mạng nơ ron thích nghi 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 7 NN Neural Network Mạng nơ ron 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 Outputs Hệ nhiều vào – nhiều ra 14 EL Euler – Lagrange Euler-Lagrange (tên riêng) 15 DH Denavit – Hartenberg Denavit – Hartenberg (tên riêng) 16 3D 3 Dimensions Không gian 3 chiều 17 DOF Degree - of - Freedom Bậc tự do 18 ĐHT Động học thuận 19 ĐHN Động học ngược 20 ĐLH Động lực học 21 BĐK Bộ điều khiển 22   .tr Vết của ma trận 23   .diag Ma trận đường chéo 24   sgn . Hàm dấu 25 DSP Digital signal Processor Xử lý tín hiệu số 26 IPC Inter-Process Communication Máy tính công nghiệp IPC 5 Các ký hiệu: STT Ký hiệu Ý nghĩa 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 4 H Ma trận quán tính 5 ˆ H Ma trận quán tính ước lượng 6 C Ma trận tương hỗ và ly tâm 7 ˆ C Ma trận tương hỗ và ly tâm ước lượng 8 G Véc tơ lực trọng trường 9 ˆ G Véc tơ lực trọng trường ước lượng 10 N Ma trận đối xứng lệch 11 N Ma trận tương hỗ, ly tâm và trọng trường 12 ˆ N Ma trận ước lượng của N 13 q Véc tơ vị trí góc các khớp robot 14 q Véc tơ tốc độ góc các khớp robot 15 q Véc tơ gia tốc góc các khớp robot 16 d q Véc tơ vị trí góc đặt các khớp robot 17 d q Véc tơ tốc độ góc đặt các khớp robot 18 d q Véc tơ gia tốc góc đặt các khớp robot 19 W Ma trận hồi quy 20 p Véc tơ tham số động lực học robot 21 ˆ p Véc tơ ước lượng p 22 V Hàm Lyapunov 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 d X Véc tơ quỹ đạo đặt trong không gian làm việc 27 d X Véc tơ vận tốc đặt trong không gian làm việc 28 d X Véc tơ gia tốc đặt trong không gian làm việc 29 J Ma trận Jacobi 30 ˆ J Ma trận Jacobi ước lượng 31 ,, P I D K K K Hệ số tỷ lệ, tích phân, vi phân 32 L Hàm Lagrange 33 K Hàm tổng động năng 34 P Hàm tổng thế năng 6 35 A Hàm năng lượng 36 d F Véc tơ lực ma sát 37 ,uU Tín hiệu điều khiển và véc tơ tín hiệu điều khiển 38 ,eE Sai lệch và véc tơ sai lệch 39 ,eE 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 ˆ ˆ ,x x Biến trạng thái và véc tơ biến trạng thái ước lượng 47 , dd x x Tín hiệu đặt và véc tơ tín hiệu đặt 48 d x Véc tơ đạo hàm tín hiệu đặt 49 d x Véc tơ đạo hàm bậc 2 của tín hiệu đặt 51 f L Đạo hàm Lie 52 r Bậc tương đối của hệ 53 ,,zZZ 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 d y Tín hiệu ra mong muốn 56 R Bộ điều khiển gán điểm cực 57 ()Ws Hàm truyền đạt 58 S Mặt trượt 59 W,V Ma trận trọng số của mạng nơ ron 60 S Thành phần phi tuyến của mạng nơ ron 61 ** W,V Ma trận trọng số lý tưởng 62 ˆˆ W,V Ma trận trọng số ước lượng 63 W,V Ma trận sai số 64 ˆˆ ,W V Ma trận đạo hàm của ma trận ˆˆ ,W V 65 W Đạo hàm của ma trận sai số 66 , wv  Ma trận hằng số 67 z  Tập compact 68 A Ma trận hệ thống 69 B Ma trận quan sát 7 70 C Ma trận điều khiển 71 m A Ma trận hệ thống mẫu 72 m B Ma trận quan sát mẫu 73 m C Ma trận điều khiển mẫu 74 z Véc tơ trạng thái sau phép đổi trục 75 Số nơ ron trong một lớp 76 T Véc tơ tham số động học 77 ˆ T 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 ˆ ()F x Hàm ước lượng ()F x 81 ()F x Véc tơ hàm phi tuyến, bất định 82 ˆ ()F x Véc tơ hàm ước lượng ()F x 83 ()F x Véc tơ hàm sai lệch 84  Hàm cơ sở xuyên tâm của mạng nơ ron RBF 85 (.)f Hàm phi tuyến trơn bất định 86 ˆ (.)f 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 8 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 phân Hình 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 9 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   Fx 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 10 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 [...]... 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. .. 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... hàm số - Phạm vi nghi n cứu: Tập trung nghi n 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 Nghi n 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... điều khiển thích nghi mới cho robot n bậc tự do có mô hình phi tuyến bất định kiểu hàm số Nghi n 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 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. .. học của robot thay đổi với bộ xấp xỉ được lựa chọn phù hợp Kết quả nghi n 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 nghi p Hà Nội số 16, 6/2013 - Điều khiển thích nghi bằng mạng nơ ron cho đối tượng robot công nghi p sử dụng kỹ thuật cuốn chiếu Tạp chí Nghi n cứu Khoa học và Công nghệ,... của luận án là nghi n cứu và đề xuất thuật toán điều khiển thích nghi phi tuyến mới trên cơ sở mạng nơ ron nhân tạo cho robot công nghi p bất định kiểu hàm số đảm bảo bám quỹ đạo đặt trước và có khả năng kháng nhiễu 4 Đối tượng và phạm vi nghi n cứu của luận án - Đối tượng nghi n cứu: là robot công nghi p n bậc tự do đủ cơ cấu chấp hành được mô tả toán học bằng một mô hình trạng thái phi tuyến bất định... 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 nghi n 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 16 Chương 4: Điều khiển thích. .. 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... luật thích nghi Li-Slotine cho robot Almega16 1.2 Tình hình nghi n 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: 13 - Các công trình của nhóm nghi n cứu Sao Kawamura, người Nhật Bản như: Điều khiển Jacobi xấp xỉ cho tay máy robot; Điều khiển trên cơ sở thụ... 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 nghi n 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 . 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. 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. 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