Xây dựng bộ điều khiển NEFCON cho cánh tay robot đảm bảm các yêu cầu chất lượng

- Đánh giá hoạt động của bộ điều khiển NEFCON trong việc điều khiểnđối tượng phi tuyến đặc biệt là điều khiển cánh tay robot.. Bộ điều khiển Nơron 2.1 Cấu trúc của mạ

PHẦN MỞ ĐẦU1- LÝ DO CHỌN ĐỀ TÀI:

- Nghiên cứu các bộ điều khiển nâng cao Mờ và Nơron: Đánh giá ưunhược điểm của hai bộ điểu khiển

- Ứng dụng bộ điều khiển Mờ và Nơron để điều khiển các hệ phi tuyến

- Kết hợp ưu điểm hai bộ điều khiển Mờ và Nơron (NEFCON)

- Khảo sát đánh giá bộ điều khiển NEFCON trên mô hình tay máy Robot

2- MỤC ĐÍCH NGHIÊN CỨU:

Xây dựng bộ điều khiển NEFCON cho cánh tay robot đảm bảm các yêucầu chất lượng

So sánh với chất lượng khi điều khiển tay máy dung bộ điều khiển kinh điển.Kiểm chứng thuật toán bằng mô phỏng và thực nghiệm

3- ĐỐI TƯỢNG NGHIÊN CỨU:

Điều khiển cánh tay robot theo bộ điều khiển NEFCON

4- Ý NGHĨA KHOA HỌC VÀ Ý NGHĨA THỰC TIẾN CỦA ĐỀ TÀI

a) Ý nghĩa khoa học

- Xây dựng bộ điều khiển NEFCON

- Ứng dụng bộ điều khiển NEFCON điều khiển các hệ thống phi tuyếnvới các thông số chưa xác định

- Đánh giá hoạt động của bộ điều khiển NEFCON trong việc điều khiểnđối tượng phi tuyến đặc biệt là điều khiển cánh tay robot

b) Ý nghĩa thực tiễn

- Nâng cao chất lượng điều khiển trong hệ điều khiển cánh tay Robot

NỘI DUNG CỦA ĐỀ TÀI CHƯƠNG 1: TỔNG QUAN VỀ HỆ NƠRON - MỜ (NEFCON)

1 Tổng quan về điều khiển mờ:

- Giới thiệu

- Cấu trúc của hệ điều khiển mờ

- Nguyên lý xây dựng và hoạt động bộ điều khiển mờ

2 Tổng quan về điều khiển Nơron:

- Giới thiệu

- Cấu trúc của hệ điều khiển Nơron

- Nguyên lý xây dựng và hoạt động bộ điều khiển Nơron

3 Kết hợp bộ điều khiển Nơron – Mờ (NEFCON):

- Tiêu chí kết hợp hai bộ điều khiển

- Cấu trúc bộ điều khiển Nơron – Mờ (NEFCON)

- Một vài ứng dụng bộ điều khiển NEFCON6

2

1 Bộ điều khiển Mờ

* Cấu trúc của hệ điều khiển mờ

2 Bộ điều khiển Nơron

2.1 Cấu trúc của mạng Nơron nhân tạo

Hình 1.14: Mạng nơron 3 lớp

2.2 Mô hình nơron

a) Nơron đơn giản:

b) Nơron với nhiều đầu vào (véc tơ vào)

a = f(WP+b)

f n

Vào Nơron

Rx1

S

Hình 1.18 Cấu trúc mạng nơron 1 lớp

b 1 1

1

f 1

n 1 2



b 1 2

1

f 1

n 1 S



b 1 S

a 2 1

b 2 1

1

f 2

n 2 2

a 2 2

b 2 2

1

f 2

n 2 S

a 2 S

b 2 S Lớp 2 (lớp ẩn)

a 3 = f 3 (W 3,2 a 2 +b 3 )

1

n 3 1



b 3 1

1

n 3 2



b 3 2

1

n 3 S



b 3 S

a 1 2

a 1 S

S 2 x 1

S 2 x

S 1

Lớp 2

LW 2 ,1

b 3

+

S 3 x 1

S 3 x 1

Điều chỉnh

So sánh

6

Hình 1.23: Cấu trúc huấn luyện mạng nơron

3 Bộ điều khiển Nơron – Mờ (NEFCON)

3.1 Cấu trúc chung của hệ nơron mờ

Hình 1.25: Mô hình hệ nơron mờ

Các hệ thống điều khiển dùng nơron mờ trong nước và trên thế giới

Hình 1.27: Mô phỏng hệ thống điều khiển SVC dùng nơron mờ

- Ứng dụng mạng nơron mờ với con lắc nghịch đảo:

- Ứng dụng mạng nơron mờ để xác định độ hút mong muốn

- Ứng dụng mạng nơron mờ cho việc điều khiển nhiệt độ dùng quang phổ dạng TSK

Hình 1.29: Mô hình bộ điều khiển noron mờ

KẾT LUẬN CHƯƠNG I

Chương I đã giải quyết các vấn đề sau:

- Cấu trúc của bộ điều khiển mờ, phương pháp giải mờ và tìm hiểu về các phương pháp giải mờ nâng cao

- Cấu trúc mạng nơ ron, mạng nơ ron một lớp và mạng nơ ron nhiều lớp và phương pháp huấn luyện mạng nơ ron

- Một số công trình nghiên cứu về hệ nơ ron mờ trong nước và trên thế giới

8

CHƯƠNG II: KHẢO SÁT VÀ XÂY DỰNG MÔ HÌNH TOÁN HỌC

ROBOT

2.1 Sơ lược quá trình phát triển của robot công nghiệp

2.2 Ứng dụng của robot công nghiệp

2.3 Các cấu trúc cơ bản của robot công nghiệp

2.3.1 Cấu trúc chung

Hình 2.1: Sơ đồ cấu trúc chung của robot công nghiệp

Hình 2.2: Sơ đồ cấu trúc chung của hệ thống cảm biến

2.3.2 Kết cấu tay máy

Hình 2.3: Sơ đồ kết cấu tay máy

2.4 Lựa chọn sơ đồ điều khiển hệ điều khiển robot

Hình 2.4 Sơ đồ cấu trúc robot 3 thanh nối

2.4.1 Thiết lập các phương trình động học cơ bản

r0 = Biri 2.4.2 Vận tốc chuyển động thứ i.

i s s

i

q

B r

2.4.3 Gia tốc của chuyển động thứ i

i i

i s

i i s

i i s

1 s 1 s i 2 s

s

i 0

qq

Bq

q

Br

2 3 2

2 3 3 2

2 3 3 2

3 3

2 3 2

2

3

3

3 1 2 3 3

2 3 2

2

2

3

2 3 3

2 3 2

2 3 3 2

2 2 3 2

3 3

2 3 3

3

2

3

2 3

2 3 3

2 2 3

2

3

3

2 3

2 2

2 1

2 2 3

2

3

3

2 2

2 1 2 3

3 2 3 3

2 2 3 3

3 2

3

2 3

2 3 3

2 3 3 3

2 3 3

2

3

3

2 2 1 2 2 2 2 2

1 cos

l m ) 2 2 cos(

cos(

l m 4

1 ) 2

cos(

l l m cos

1 cos

l

m

) cos(

l l m 4

1 2

cos l m 4

1 ) 2

1 ) 2 cos(

l l m 2

1 cos

l m 4

1 l m 2

1 l

l m 4

1 l

2 cos(

l l m 4

1 2

cos l m 4

1 cos

l m 8

1 [ ) cos l l m 2

1 2

cos l m 6

1 m

2.5.2 Xây dựng phương trình tính thế năng của hệ

) 3

sin(

d sin

l l

[ g m

) sin

d l

( g m gd

m

P3 P

P P

2 3

2 2

1 3

2 2

1 2

1 1

2 1

m

)2

cos(

llm4

1cos

lm)22

cos(

lm

4

1

)2

cos(

lm4

1)2

cos(

llmcos

lm

1cos

l

m

)cos(

llm4

12

coslm4

1)2

cos(

lm

4

1

[

]2coslm2

1)2cos(

llm2

1cos

llm

2

1

)22

cos(

lm4

1lm2

1lm

4

1

[

))(

lm4

1lm

8

1

(

))](

2cos(

llm4

12

coslm4

1cos

llm

4

1

)22

cos(

lm8

1()

cosllm2

12

coslm

8

1

[

))(

coslm(6

1m

R2

1PW

L

3 2

2 2

1 3 2

2 1 2 1 1

2 3 3

2 3 2

2 3 3 2

3

2 3 3

2 3

2 3 3 2

3 3

2 3 2

2 3 3

3 1 2 3 3

2 3 2

2

2

3

2 3 3

2 3 2

2 3 3 2

3

2 3 3

2 1 2

2 2 3 2

3 3

2 3 3

3 2 3

2 3

2 3 3

2 2 3

2 3 3

2 3

2 2

2 1

2 2 3

2 3 3

2 2

2 1 2 3

3 2 3 3

2 2 3 3

3 2 3

2 3

2 3 3

2 3 3 3

2 3 3

2 3 3

2 1 2 2 2 2 2

2 1 1

2 1

Q L L

1 3

1 112 2

1 111 3

13 2

12 1

11

Q H

H

N N

N M

b) Thành lập phương trình vi phân với chuyển động quay II

2 2

2 3 213

2 2 212

2 1 211

2 3

2 2 213 3

1 212 3

23 2

22 1

21

QG

HH

HN

NM

MM

2 3 313

2 2 312

2 1 311 3

1 312 3

33 2

32 1

31

Q G

H H

H N

M M

d) Thành lập phương trình vi phân mô tả như sau:

2.7 Mô tả hệ điều khiển chuyển động bằng phương trình trạng thái

3 2 1

33 23 13

32 31

22 21

12 11

3 2 1

K K K M

M M M M

M M

M M Q

Q Q

23 22 21

13 12 11

3 2 1 1

33 32 31

23 22 21

13 12 11

3 2 1

32

22

12

MMM

MMM

MMMu

uuM

MM

MMM

MMMK

KKX

13 1

2 32 13 12

33

1

1 22 33 32

23 1

3 22 13 23

12

1

2 12 33 32

13 1

1 32 23 22

33 12

12

11

MS

K ) M M M

M ( MS

K ) M M M

M (

MS

K ) M M M

M ( MS

u ) M M M

M (

MS

u ) M M M

M ( MS

u ) M M M

2.7.3 Phương trình trạng thái chuyển động II

2

3 13 21 23

11 2

2 11 33 13

31

2

1 31 23 33

21 2

3 23 11 13

21

2

2 13 31 11

33 2

1 33 21 31

23 22

22 21

MS

K)MMM

M(MS

K)MMM

M(

MS

K)MMM

M(MS

u)MMM

M(

MS

u)MMM

M(MS

u)MMM

M(

12 3

2 12 31 32

11

3

1 32 21 22

31 3

3 21 12 22

11

3

2 12 31 32

11 3

1 22 31 32

21 32

32 31

MS

K)MMM

M(MS

K)MMM

M(

MS

K)MMM

M(MS

u)MMM

M(

MS

u)MMM

M(MS

u)MMM

M(

KẾT LUẬN CHƯƠNG II

Chương II: "Khảo sát và xây dựng mô hình toán học robot" đã giải quyêt được

một số vấn đề cơ bản sau:

- Tìm hiểu sơ lược về lịch sử phát triển, ứng dụng, cấu trúc của robotcông nghiệp

- Thành lập được phương trình động lực học cơ bản cho tay máy ba bậc tự do

- Thành lập được phương trình động lực học cho tay máy ba bậc tự do

- Mô tả toán học hệ điều khiển chuyển động bằng phương trình vi phân

- Mô tả hệ điều khiển chuyển động bằng phương trình trạng thái

CHƯƠNG 3: BỘ ĐIỀU KHIỂN NEFCON3.1 Mô hình tay máy 2 bậc tự do

Hình 3.1.a Mô hình cấu trúc đối tượng trong phần mềm Matlab

Hình 3.1.b Mô hình cấu trúc đối tượng trong phần mềm Matlab

Hình 3.2 Mô hình cấu trúc bộ điều khiển trong phần mềm Matlab

14

Hình 3.3 Mô hình cấu trúc bộ lọc đầu vào trong phần mềm Matlab

Hình 3.4 Sơ đồ cầu trúc mô phỏng hệ điều khiển Robot 2 bậc tự do

Hình 3.5 Đáp ứng đầu ra của các biến khớp Robot

Hình 3.6 Sai lệch giữa tín hiệu đặt và tín hiệu thực của các biến khớp

Hình 3.7 Tín hiệu điều khiển các biến khớp của Robot

Hình 3.8 Đáp ứng nhiễu của hệ thống có bộ điều khiển PD

3.2 Thiết kế điều khiển NEFCON cho tay máy 2 bậc tự do

Bước 1: Ta lấy mẫu các tập dữ liệu vào ra bao gồm 2 đầu vào và 1 đầu ra dùng để huấn luyện mạng neuron Tiến hành thu thập 9766 mẫu dữ liệu như sau:

16

Hình 3.9: Tập mẫu bao gồm 2 đầu vào và 1 đầu ra để huấn luyện mạng neron

Bước 2: Chọn dạng hàm liên thuộc cho hai đầu vào

Hình 3.10: Dạng HLT cho đầu vào 1 Hình 3.11:HLT cho đầu vào 2

Hình 3.12: Đường cong nội suy thể hiện mối quan hệ giữa đầu ra và đầu vào

Bước 3: Chọn cấu trúc và phương pháp huấn luyện mạng neuron

Hình 3.13:Cấu trúc của mạng neuron

Hình 3.14: Sai lệch của quá Hình 3.15: Quá trình kiểm tra

trình huấn luyện giữa dữ liệu huấn luyện và dữ liệu kiểm tra

Bước 4: Kết quả chỉnh định dạng hàm liên thuộc sau khi huấn luyện

Hình 3.16:Dạng HLT cho đầu vào 1 Hình 3.17:Dạng HLT cho đầu vào 2

Hình 3.18: Đường cong nội suy thể hiện mối quan hệ giữa đầu ra và đầu vào

18

Bước 5: Chạy mô phỏng với kết quả các hàm liên thuộc sau khi đã chỉnh định

Hình 3.19 Quỹ đạo bám của cánh tay Robot

Hình 3.20 Sai lệch quỹ đạo bám của cánh tay Robot

Hình 3.21 Tin hiệu điều khiển quỹ đạo bám của cánh tay Robot

Nhận xét:

Bộ điều khiển NEFCON cho đáp ứng đầu ra của hệ thống tốt hơn nhiều sovới Bộ điều khiển PD (Hình 3.19) với sự thay đổi tín hiệu vào có dạng bậc thang qua bộ lọc có dạng như Hình 3.19, cụ thể sai lệch giữa tín hiệu đặt và tín hiệu thực của hai biến khớp 1 và 2 là khá nhỏ tầm được biểu thị trên Hình 3.20 Đồng thời tín hiệu điều khiển cho hai biến khớp cụ thể ở đây là cung cấp giá trị điện áp đầu vào cho hai động cơ để quay hai biến khớp được thể hiện như Hình 3.21

3.3 Thực nghiệm trên Robot sử dụng bộ điều khiển NEFCON

Hình 3.22 Sơ đồ khối chạy thực nghiệm

Mô hình Cánh

tay robot 5 bậc

tự do

Card Arduino Board kết nối với Simulink

Mạch công suất điều khiển động

cơ cánh tay robot

Máy tính cài đặt phần mềm Matlab - Simulink

20

Hình 3.23: Sơ đồ khối chạy thực nghiệm

Hình 3.24 Hình 3.25 Hình 3.25 Cấu hình cổng kết nối Cấu hình thời gian thực Cấu hình đọc encoder

Hình 3.27 Hình 3.28 Hình 3.29 Cấu hình Điều khiển tốc độ Cấu hình

xuất tín hiệu PWM và chiều quay động cơ đầu ra số

Sơ đồ khối bộ điều khiển NEFCON trong phần mềm Matlab – Simulink:

Hình 3.30 Tin hiệu điều khiển quỹ đạo bám của cánh tay Robot

Hình 3.31 Tin hiệu điều khiển quỹ đạo bám của cánh tay Robot

22

Nhận xét:

Bộ điều khiển NEFCON cho kết quả khá tốt trong 7 chu kỳ chạy thựcnghiệm, trong một, hai chu kỳ đầu sai lệch giữa quỹ đạo thực và quỹ đạo đặtcủa biến khớp điều khiển khoảng 0.05, trong các chu kỳ tiếp theo quỹ đạo

robot được điều khiển ổn định thể hiện trên hình 3.30 và hình 3.31.

Sử dụng bộ điều khiển NEFCON đã khắc phục được hiện tượng giật trongquỹ đạo theo chiều xuống và hầu như không còn sai lệch tĩnh theo quỹ đạo đilên của Robot Điều này minh chứng tính ổn định và tối ưu của bộ điều khiểntheo phương pháp NEFCON

KẾT LUẬN

Đề tài: "Nghiên cứu ứng dụng hệ nơron mờ để cải thiện nhận dạng hệ phi

tuyến" đã hoàn thành yêu cầu đặt ra và thu được một số kết quả sau:

- Nghiên cứu lý thuyết về hệ mờ và mạng nơron; phân tích ưu nhượcđiểm mỗi loại và việc kết hợp chúng thành hệ nơron mờ nhằm phát phát huy ưuđiểm của điều khiển mờ và mạng nơron trong điều khiển các hệ thống phi tuyến;

- Xây dựng mô hình toán học robot 3 bậc tự do; mô phỏng robot trênMatlab; xây dựng hệ điều khiển các chuyển động của robot bằng các qui luậtđiều khiển kinh điển, đồng thời tiến hành mô phỏng với các quĩ đạo chuyểnđộng khác nhau để thấy rõ mối quan hệ và tác động ảnh hưởng qua lại giữa cácchuyển động đến chất lượng và độ chính xác điều khiển vị trí robot;

- Xây dựng bộ điều khiển nơron mờ (NEFCON) cho mạch vòng điềukhiển 2 khớp Các kết quả mô phỏng cho thấy bộ điều khiển nơron mờ làm việctheo cơ chế thích nghi đã cho phép khắc phục một phần ảnh hưởng của cácchuyển động khớp 1 đến khớp 2 Bộ điều khiển này rất linh hoạt và có thể ápdụng để điều khiển hệ thống thực

- Tiến hành thí nghiệm trên mô hình thực tại Phòng thí nghiệm trường Đạihọc Kỹ thuật Công nghiệp với Bộ điều khiển NEFCON và cho các kết quả rấttốt, chứng minh được tính đúng đắn của lý thuyết về bộ điều khiển này

24