Nghiên cứu ứng dụng điều khiển mờ thích nghi cho tay máy robot hai bậc tự do

` ĐẠI HỌC THÁI NGUYÊN TRƯỜNG ĐẠI HỌC KỸ THUẬT CÔNG NGHIỆP NGUYỄN THỊ HÕA NGHIÊN CỨU ỨNG DỤNG ĐIỀU KHIỂN MỜ THÍCH NGHI CHO TAY MÁY ROBOT HAI BẬC TỰ DO LUẬN VĂN THẠC SĨ KỸ THUẬT Chuyên ngành: Kỹ thuật diều khiển tự động hóa THÁI NGUYÊN – 2014 ĐẠI HỌC THÁI NGUYÊN TRƯỜNG ĐẠI HỌC KỸ THUẬT CÔNG NGHIỆP NGUYỄN THỊ HÕA NGHIÊN CỨU ỨNG DỤNG ĐIỀU KHIỂN MỜ THÍCH NGHI CHO TAY MÁY ROBOT HAI BẬC TỰ DO Chuyên ngành: Kỹ thuật điều khiển Tự động hóa Mã số: 60520216 LUẬN VĂN THẠC SĨ KỸ THUẬT NGƯỜI HƯỚNG DẪN KHOA HỌC: PGS.TS NGUYỄN THANH HÀ THÁI NGUYÊN – 2014 LỜI CAM ĐOAN Tôi xin cam đoan kết trình bày luận văn thân thực hiện, chưa sử dụng cho khóa luận tốt nghiệp khác Theo hiểu biết cá nhân, chưa có tài liệu khoa học tương tự công bố, trừ thơng tin tham khảo trích dẫn Thái ngun, tháng năm 2014 Học viên Nguyễn Thị Hòa Số hóa Trung tâm Học liệu i http://www.lrc-tnu.edu.vn/ MỤC LỤC Trang Trang bìa phụ Lời cam đoan i Mục lục ii Danh mục ký hiệu, chữ viết tắt iv Danh hình ảnh (Hình vẽ, ảnh chụp, đồ thị) v LỜI NÓI ĐẦU PHẦN MỞ ĐẦU Lý chọn đề tài 2 Mục đích nghiên cứu Đối tượng nghiên cứu Ý nghĩa khoa học, ý nghĩa thực tiễn đề tài a) Ý nghĩa khoa học b) Ý nghĩa thực tiễn Chương TỔNG QUAN VỀ ROBOT CÔNG NGHIỆP VÀ TAY MÁY 1.1 Lịch sử phát triển 1.2 Robot công nghiệp ứng dụng 1.3 Ứng dụng robot công nghiệp 1.4 Cấu trúc robot công nghiệp 1.5 Kết cấu tay máy 1.6 Kết luận 11 Chương TỔNG QUAN VỀ CÁC HỆ ĐIỀU KHIỂN 12 2.1 Các hệ điều khiển kinh điển 12 2.1.1 Tổng hợp điều khiển tuyến tính 12 2.1.2 Tổng hợp điều khiển phi tuyến 12 2.2 Logic mờ điều khiển mờ 14 2.2.1 Giới thiệu 14 2.2.2 Cấu trúc hệ điều khiển mờ 16 Số hóa Trung tâm Học liệu ii http://www.lrc-tnu.edu.vn/ 2.3 Điều khiển thích nghi : 28 2.3.1 Lịch sử phát triển hệ điều khiển thích nghi 28 2.3.2 Khái quát hệ điều khiển thích nghi 29 2.3.3 Cơ chế thích nghi – thiết kế điều khiển thích nghi dựa vào luật MIT: 35 2.3.4 Phương pháp ổn định Lyapunov 37 2.4 Kết luận 40 Chương THIẾT KẾ HỆ THÓNG ĐIỀU KHIỂN MỜ THÍCH NGHI CHO CÁNH TAY ROBOT HAI BẬC TỰ DO VÀ MƠ PHỎNG 41 3.1 Mơ hình tốn học cánh tay robot 3.2 43 – 43 3.3 Kết luận 55 Chương THỰC NGHIỆM BỘ ĐIỀU KHIỂN MỜ THÍCH NGHI TRÊN ROBOT RD5NT 56 4.1 Thực nghiệm Robot sử dụng điều khiển Fuzzy-PI 56 4.2 Thiết kế điều khiển DAFC (Direct Adaptive Fuzzy Controller) cho tay máy bậc tự 58 4.3 Thực nghiệm Robot sử dụng điều khiển DAFC 66 4.4 Kết luận 66 Kết luận chung kiến nghị 66 TÀI LIỆU THAM KHẢO 70 Số hóa Trung tâm Học liệu iii http://www.lrc-tnu.edu.vn/ DANH MỤC CÁC TỪ VIẾT TẮT KÝ HIỆU Ý NGHĨA ET Đầu vào thứ đặt vào điều khiển dET Đạo hàm dầu vào thứ đặt vào điều khiển U Điện áp chiều ĐKTN Điều khiển thích nghi e(t) Sai lệch tind hiệu điều khiển PID Bộ điều khiển tỷ lệ, tích phân, vi phân Số hóa Trung tâm Học liệu iv http://www.lrc-tnu.edu.vn/ DANH MỤC CÁC HÌNH Trang Hình 1.1 Tay máy kiểu tọa độ Đề Hình 1.2 Tay máy kiểu tọa độ trụ .10 Hình 1.3 Tay máy kiểu tọa độ cầu 10 Hình 1.4 Tay máy kiểu tọa độ góc 11 Hình 1.5 Tay máy kiểu SCARA 11 Hình 2.1 Các khối chức điều khiển mờ 16 Hình 2.2 Các hàm liên thuộc biến ngơn ngữ 17 Hình 2.3 Hàm liên thuộc vào-ra theo luật hợp thành Max-min 20 Hình 2.5 Hàm liên thuộc vào-ra theo luật hợp thành sum-min 22 Hình 2.6 Hàm liên thuộc vào-ra theo luật hợp thành sum-prod 24 Hình 2.7 Giải mờ nguyên tắc trung bình 25 Hình 2.8 Giải mờ nguyên tắc cận trái 25 Hình 2.9 Giải mờ nguyên tắc cận phải .26 Hình 2.10 Giải mờ phương pháp điểm trọng tâm 27 Hình 2.11 So sánh phương pháp giải mờ .27 Hình 2.13 Hệ thích nghi tín hiệu 33 Hình 2.14 Điều khiển cấp cấp 35 Hình 3.1 Mơ hình cấu trúc đối tượng phần mềm Matlab 45 Hình 3.2 Mơ hình cấu trúc điều khiển PI - Fuzzy phần mềm Matlab 45 Hình 3.3 Mơ hình cấu trúc lọc đầu vào phần mềm Matlab 46 Hình 3.4 Mơ hình cấu trúc mơ điều khiển phần mềm Matlab .46 Hình 3.5 Định nghĩa biến vào điều khiển mờ 47 Hình 3.6 Định nghĩa biến vào điều khiển mờ 47 Hình 3.7 Định nghĩa tập mờ cho biến ET điều khiển mờ 49 Hình 3.8 Định nghĩa tập mờ cho biến dET điều khiển mờ 49 Hình 3.9 Định nghĩa tập mờ cho biến U điều khiển mờ 50 Hình 3.10 Xây dựng luật điều khiển cho điều khiển mờ 51 Số hóa Trung tâm Học liệu v http://www.lrc-tnu.edu.vn/ Hình 3.11 Quan sát tín hiệu vào mờ 52 Hình 3.12 Bề mặt đặc trưng cho quan hệ vào điều khiển mờ .52 Hình 3.13 Quỹ đạo bám biến khớp1 sử dụng điều khiển mờ 54 Hình 3.14 Quỹ đạo bám biến khớp2 sử dụng điều khiển mờ 54 Hình 3.15 Sai lệch tín hiệu đặt tín hiệu bám biến khớp .55 Hình 4.2 Sơ đồ khối chạy thực nghiệm 57 Hình 4.3 Sơ đồ khối chạy thực nghiệm 57 Hình 4.4 Kết chạy thực nghiệm cho biến khớp 57 Hình 4.5 Kết chạy thực nghiệm cho biến khớp 58 Hình 4.6 Bộ điều khiển mờ thích nghi trực tiếp 59 Hình 4.7 Hàm thuộc sai lệch e(t) 60 Hình 4.8 Hàm thuộc đạo hàm sai lệch de(t) 60 Hình 4.9 Quỹ đạo bám cánh tay Robot 63 Hình 4.10 Tin hiệu điều khiển quỹ đạo bám cánh tay Robot .63 Hình 4.11 Sai lệch quỹ đạo bám cánh tay Robot 64 Hình 4.12 So sánh đáp ứng đầu hai điều khiển 65 Hình 4.13 Tham số thích nghi cua hàm thuộc đầu điều khiển mờ 1,2 .66 Hình 4.14 Tin hiệu điều khiển quỹ đạo bám cánh tay Robot .67 Hình 4.15 Tin hiệu điều khiển quỹ đạo bám cánh tay Robot .67 Số hóa Trung tâm Học liệu vi http://www.lrc-tnu.edu.vn/ Đường “mầu xanh” quỹ đâọ đặt cho biến khớp Đường “mầu tím gạch” quỹ đạo chuyển động tay máy Kết chạy thực nghiệm chu kỳ: Quỹ đạo đặt Tín hiệu sai lệch Tín hiệu điều khiển Hình 4.5 Kết chạy thực nghiệm cho biến khớp Nhận xét: Bộ điều khiển PI-FUZZY cho kết tốt chu kỳ chạy thực nghiệm, một, hai chu kỳ đầu sai lệch quỹ đạo thực quỹ đạo đặt biến khớp điều khiển khoảng 0.05, chu kỳ quỹ đạo robot điều khiển ổn định thể hình 5.4 hình 5.5 Qua thực nghiệm ta thấy, cánh tay Robot bám theo quỹ đạo xuống có tượng giật, theo quỹ đạo lên tồn sai lệch tĩnh Điều khắc phục sử dụng điều khiển mờ thích nghi trực tiếp 4.2 Thiết kế điều khiển DAFC (Direct Adaptive Fuzzy Controller) cho tay máy bậc tự Theo chương trình bày, ta có bước tiến hành thiết kế điều khiển mờ thích nghi trực tiếp sau: Hình 4.6 Bộ điều khiển mờ thích nghi trực tiếp Bước 1: Chọn số lượng đầu vào, miền giá trị - Đầu vào 1: Sai lệch tín hiệu điều khiển e(t), miền giá trị 0.004úù e (t ) = ê 0.004 é ë û - - Đầu vào 2: Đạo hàm sai lệch de(t),miền giá trị 0.04úù de (t ) = ê 0.04 é ë û - Bước 2: Chọn dạng hàm liên thuộc đàu vào: Dạng Sigmoidal Gaussian sau: - Dạng Sigmoidal cho hàm thuộc thứ 1,5 mA (ej ) = j 1+ e mA (ej ) = j 1+ e ( ; j = 1, ) ( ; j = 1, ) - aj ej- cj - aj ej- cj - Dạng Gaussian cho hàm thuộc thứ 2,3,4 m A (e j ) = e j j mA mA j (e ) = e (e ) = e j ( j - d2 e j - c2 j j ( ( j j - d4 e j- c4 j j ) ) ; j = 1, - d3 e - c3 j ) Hình 4.7 Hàm thuộc sai lệch e(t) Hình 4.8 Hàm thuộc đạo hàm sai lệch de(t) Bước 3: Xây dựng hàm x (e )được xây dựng dựa vào lập trình S-function buider Bước 4: Xây dựng luật thích nghi (cập nhật tham số) Bước 5: Xây dựng điều khiển mờ thích nghi trực tiếp Bước 6: Chạy mô để lấy kết Bộ lọc đầu vào: Kết mơ phỏng: Hình 4.9 Quỹ đạo bám cánh tay Robot Hình 4.10 Tin hiệu điều khiển quỹ đạo bám cánh tay Robot Hình 4.11 Sai lệch quỹ đạo bám cánh tay Robot Đáp ứng đầu hai điều khiển PI-FUZZY DAFC: Hình 4.12 So sánh đáp ứng đầu hai điều khiển Nhận xét: Bộ điều khiển DAFC (Direct Adaptive Fuzzy Controller)cho đáp ứng đầu hệ thống tốt ( hình 4.9) với thay đổi tín hiệu vào có dạng bậc thang qua lọc có dạng hình 4.9, cụ thể sai lệch tín hiệu đặt tín hiệu thực hai biến - khớp nhỏ tầm 10 biểu thị hình 4.11 Đáp ứng đầu sau khoảng 1.5 chu kỳ, sai lệch tín hiệu vào tín hiệu -4 giảm dần từ 0.015 đến 0.001 10 thể hình 4.9 hình 4.11 Điều chứng tỏ điều khiển mờ thích nghi hiệu chỉnh tham số đầu (hình 4.12) cho sai lệch điều khiển nhỏ Hơn tượng dao động nhỏ xác lập điều khiển mờ truyền thống khắc phục hồn tồn luật thích nghi theo Lyapunov (hình 4.12) Hình 4.13 Tham số thích nghi cua hàm thuộc đầu điều khiển mờ 1,2 4.3 Thực nghiệm Robot sử dụng điều khiển DAFC - Các thiết bị phần cứng dùng để thí nghiệm Robot trình bày phần 4.1, sử dụng phần chạy thực nghiệm - Sơ đồ khối điều khiển DAFC phần mềm Matlab – Simulink: Kết chạy thực nghiệm điều khiển cho cánh tay Robot Quỹ đạo đặt Hình 4.14 Tin hiệu điều khiển quỹ đạo bám cánh tay Robot Quỹ đạo đặt Tín hiệu sai lệch Tín hiệu điều khiển Hình 4.15 Tin hiệu điều khiển quỹ đạo bám cánh tay Robot 4.4 Kết luận: Bộ điều khiển DAFC cho kết tốt chu kỳ chạy thực nghiệm, một, hai chu kỳ đầu sai lệch quỹ đạo thực quỹ đạo đặt biến khớp điều khiển khoảng 0.05, chu kỳ quỹ đạo robot điều khiển ổn định thể hình 4.14 hình 4.15 Sử dụng điều khiển DAFC khắc phục tượng giật quỹ đạo theo chiều xuống khơng sai lệch tĩnh theo quỹ đạo lên Robot Điều minh chứng tính ổn định tối ưu điều khiển theo phương pháp DAFC Kết luận chung kiến nghi ⃰Kết luận: Như vậy, Nội dung luận văn tập trung vào nghiên cứu ứng dụng phương pháp điều khiển cho cánh tay robot hai bậc tự Nhiệm vụ cụ thể “Nghiên cứu ứng dụng điều khiển mờ thích nghi cho tay máy robot hai bậc tự do” Với mục tiêu đặt ra, nội dung luận văn hoàn thành Chương sau: Chương 1: Tổng quan Robot công nghiệp tay máy Chương 2: Tổng quan hệ điều khiển Chương 3: Thiết kế hệ thống điều khiển mờ thích nghi cho cánh tay robot hai bậc tự mô Chương 4: Thực nghiệm điều khiển mờ thích nghi robot RD5NT Kết luận văn đạt là: Thiết kế điều khiển mờ thích nghi để điều khiển cánh tay robot hai bậc tự Kết mô thực nghiệm chứng minh điều khiển thiết kế đáp ứng yêu cầu công nghệ điều khiển bám theo quỹ đạo đặt trước Luận văn đề xuất phương án cải thiện chất lượng điều khiển điều khiển mờ thích nghi Kết mơ cho thấy thông số thay đổi nhiễu tác động vào hệ thống điều khiển trì chất lượng ⃰Kiến nghị : Với việc nghiên cứu cánh tay robot hai bậc tự điều khiển mờ thích nghi đảm bảo chất lượng làm việc Tuy nhiên số bậc tự nhiều mơ hình đối tượng cấu trúc điều khiển phức tạp nhiều Nên thời gian tới hướng nghiên cứu đề xuất nghiên cứu mờ thích nghi cho cánh tay robot có số bậc tự nhiều TÀI LIỆU THAM KHẢO [1] Nguyễn Như Hiển, Lại Khắc Lãi (2006), Hệ mờ mạng nơ ron kỹ thuật điều khiển, NXB Khoa học tự nhiên Cơng nghệ [2] Bùi Cơng Cường, Nguyễn Dỗn Phước (2006), Hệ mờ mạng nơ ron ứng dụng, NXB Khoa học Kỹ thuật [3] Phan Xuân Minh, Nguyễn Doãn Phước (2006), Lý thuyết điều khiển mờ, NXB Khoa học Kỹ thuật [4] Nguyễn Trọng Thuần (2000), Điều khiển logic ứng dụng, NXB Khoa học Kỹ thuật [5] Nguyễn Doãn Phước, Phan Xuân Minh, Hán Thành Trung (2003), Lý thuyết điều khiển phi tuyến, NXB Khoa học Kỹ thuật [6] Nguyễn Phùng Quang (2004), Matlab Simulink, NXB Khoa học Kỹ thuật [7] Vũ Thanh Du (2005), Nghiên cứu ứng dụng mạng nơron để nhận dạng điều khiển hệ thống phi tuyến, Luận văn thạc sỹ kỹ thuật [8] Trần Thanh Hà (2008), ứng dụng anfis để nhận dạng điều khiển robot hai nối, Luận văn thạc sỹ kỹ thuật [9] Nikos C Tsourveloudis, Ramesh Kolluru, Kimon P Valavanis and Denis Gracanin, 1999, Suction Control of a Robotic Gripper: A Neuro Fuzzy Approach, Robotics and Automation Laboratory, The Center for Advanjced Computer Studies and A-CIM Center, University of Louisiana at Lafayette, Lafayette, LA, USA; [10] Cheng-Jian Lin, Cheng-Hung Chen, Chi-Yung Lee, 2006, A TSK-Type Quantum Neural Fuzzy Network for Temperature Control”, International Mathematical Forum, 1, 2006, no 18, 853-866 [11] S M Yang, Y J Tung, and Y C Liu, 2005, A Neuro fuzzy system design methodology for vibration control, Asian Journal of Control, Vol 7, No 4, pp 393-400 [12] C Altrock and B Krause, "Fuzzy Logic and Neurofuzzy Technologies in Embedded Automotive Applications", Proceedings of Fuzzy Logic '93, pp A113-1 A113-9 [13] R Lea, Y Jani, and H Berenji, "Fuzzy Logic Controller with Reinforcement Learning for Proximity Operations and Docking", Fifth IEEE International Symposium on Intelligent Control, 1990 [14] D Nauck, F Klawonn and R Kruse, "Combining Neural Networks and FuzzyControllers" Fuzzy Logic in Artificial Intelligence (FLAI93), ed Klement, Erich Peter and Slany, Wolfgang, pp 35-46, 1993 [15] W Pedrycz, "Fuzzy Sets and Neurocomputations: Knowledge Representation and Processing in Intellingent Controllers", Fifth IEEE International Symposium on Intelligent Control, 1990, pp 626 - 630 [16] K P Archer and S Wang, "Fuzzy Set Representation of Neural Network Classification Boundaries", IEEE Transactions on Systems, Man, and Cybernetics, (July/August, 1991), pp 735-742 [17] A Blanco and M Delgado, "A Direct Fuzzy Inference Procedure By Neural Networks", Fuzzy Sets and Systems, (September 1993), pp 133-141 [18] J M Keller and D J Hunt, "Incorporating Fuzzy Membership Functions into the Perceptron Algorithm", IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, (November, 1985), pp 693-699 [19] W Pedrycz, "Fuzzy Neural Networks and Neurocomputations", Fuzzy Sets and Systems, Vol 56, (May 1993), pp 1-28 [120] Berenji, Hamid R and Khedkar, Pratap "Learning and Tuning Fuzzy Logic Controllers Through Reinforcements" IEEE Transactions on Neural Networks Vol pp 724 - 740, 1992 [21] J M Keller, R R Yager, and H Tahani, "Neural Network Implementation of Fuzzy Logic" Fuzzy Sets and Systems (Vol 45), pp 1-12, 1992 [22] Đồn Quang Vinh, Trần Đình Tân, ứng dụng mạng nơron mờ để điều khiển bù tĩnh, Khoa Điện, trường Đại học Bách Khoa, Đại học Đà Nẵng ... giả nghi n cứu ứng dụng hệ mờ thích nghi để điều khiển tay máy hai bậc tự Trên lý tác giả chọn đề tài: "Nghi n cứu ứng dụng điều khiển mờ thích nghi cho tay máy robot hai bậc tự do" Mục đích nghi n. .. tài: Nghi n cứu ứng dụng điều khiển mờ thích nghi cho tay máy robot hai bậc tự do Luận văn chia làm chương: Chương 1: Tổng quan Robot công nghi p tay máy Chương 2: Tổng quan hệ điều khiển Chương... TRƯỜNG ĐẠI HỌC KỸ THUẬT CÔNG NGHI P NGUYỄN THỊ HÕA NGHI N CỨU ỨNG DỤNG ĐIỀU KHIỂN MỜ THÍCH NGHI CHO TAY MÁY ROBOT HAI BẬC TỰ DO Chuyên ngành: Kỹ thuật điều khiển Tự động hóa Mã số: 60520216 LUẬN