Đang tải... (xem toàn văn)
Bài viết trình bày bộ điều khiển thích nghi mờ loại 2 áp dụng cho đối tượng robot 5 bậc tự do. Bộ điều khiển được đề xuất dựa trên ý tưởng điều chỉnh thích nghi các tham số của bộ điều khiển PID dựa trên hệ thống mờ loại 2 nhằm mang lại chất lượng điều khiển tốt hơn cho những đối tượng phi tuyến mạnh, có sự không chắc chắn động và bất định lớn. Sử dụng phần mềm Matlab Simulink mô phỏng đánh giá kết quả, so sánh và kiểm chứng chất lượng của các bộ điều khiển.
Kỹ thuật điều khiển & Điện tử XÂY DỰNG GIẢI PHÁP ĐIỀU KHIỂN THÍCH NGHI MỜ LOẠI CHO ĐỐI TƯỢNG ROBOT BẬC TỰ DO Phan Văn Dư, Lê Văn Chương, Nguyễn Hoa Lư*, Hồ Sỹ Phương, Tạ Hùng Cường, Đinh Văn Nam Tóm tắt: Bài báo trình bày điều khiển thích nghi mờ loại áp dụng cho đối tượng robot bậc tự Bộ điều khiển đề xuất dựa ý tưởng điều chỉnh thích nghi tham số điều khiển PID dựa hệ thống mờ loại nhằm mang lại chất lượng điều khiển tốt cho đối tượng phi tuyến mạnh, có khơng chắn động bất định lớn Sử dụng phần mềm Matlab Simulink mô đánh giá kết quả, so sánh kiểm chứng chất lượng điều khiển Từ khóa: Điều khiển mờ loại 2; Thích nghi mờ; Robot bậc tự ĐẶT VẤN ĐỀ Logic mờ ứng dụng thành công nhiều lĩnh vực sản phẩm gia dụng, phân loại liệu hay điều khiển q trình cơng nghệ công nghiệp Tuy nhiên, hệ thống mờ thông thường (hệ thống mờ loại 1) bị hạn chế khả xử lý trực tiếp không chắn động nhiễu đầu vào hay điều kiện thay đổi mơi trường thường gặp thực tế, chất lượng hệ thống chưa đạt mong đợi Lý thuyết hệ thống mờ loại Zadeh [4] đưa từ năm 1975 ngày khẳng định tính ưu việt việc cải thiện nâng cao chất lượng xử lý thông tin so với nhiều phương pháp truyền thống khác Với hàm liên thuộc mờ, có miền khơng chắn cung cấp thêm mức độ nên hệ thống mờ loại tạo mơ hình xử lý không chắn động hệ thống Tay máy robot đối tượng có đặc tính phi tuyến mạnh, tham số động học đối tượng thay đổi dải rộng, nhiễu tác động bên ngồi khơng biết trước thay đổi theo thời gian Việc tìm kiếm phương pháp tổng hợp hệ thống điều khiển cho đối tượng tay máy robot vấn đề hấp dẫn có ý nghĩa thiết thực, thu hút quan tâm nhà khoa học lĩnh vực điều khiển Cho đến có nhiều nghiên cứu thiết kế điều khiển sở logic mờ nhằm cải thiện chất lượng điều khiển cho tay máy robot cơng bố Trong báo này, nhóm tác giả đề xuất điều khiển thích nghi mờ loại với chế suy luận tính tốn hiệu để xấp xỉ bù trừ thành phần bất định, nhiễu loạn cho đối tượng robot bậc tự nhờ chất lượng điều khiển nâng cao GIẢI QUYẾT VẤN ĐỀ 2.1 Mơ hình đối tượng Xét cánh tay robot n bậc tự (hình 1), có mơ hình động lực học mơ tả phương trình sau [1,6]: M (q ) q Vm q, q q F q G q d , (1) đó: M (q ) ma trận quán tính, đối xứng, xác định dương bị chặn M q M B ; Vm q, q véc tơ thành phần hướng tâm coriolis; F q , G q , d ma sát, trọng trường thành phần nhiễu tác động bị chặn d DB ; biến điều khiển, q tham số biến khớp góc quay Bài tốn điều khiển đặt thiết kế điều khiển đảm bảo đại lượng đầu bám theo giá trị mong muốn cho trước q q* điều kiện tác động nhiễu bên bất định không chắn 32 P V Dư, …, Đ V Nam, “Xây dựng giải pháp … cho đối tượng Robot bậc tự do.” Nghiên cứu khoa học cơng nghệ Hình Sơ đồ tay máy n DOF 2.2 Hệ thống logic mờ loại Logic mờ loại với khả sử dụng kinh nghiệm phương pháp rút kết luận người dạng luật mờ ngôn ngữ không cần mô hình xác đối tượng Tuy tồn mặt hạn chế, không chắn động vốn có nhiều ứng dụng thực tế ảnh hưởng đến chất lượng hệ thống điều khiển Logic mờ loại giới thiệu Zaded có khả xử lý khơng chắn động Một tập mờ loại thể hình định nghĩa hàm liên thuộc mờ A , giá trị hàm thuộc A x nằm khoảng [0; 1] mà giá trị rõ với x X u U 0, 1 , hay, A x, u , A x, u x X , u J x , J x 0,1 , (2) đó, X miền chính, J x miền phụ Hình Tập mờ loại Tạp chí Nghiên cứu KH&CN quân sự, Số 60, - 2019 33 Kỹ thuật điều khiển & Điện tử Khi hàm liên thuộc tập mờ loại có dạng chiều, bao gồm miền không chắn (FOU - Footprint Of Uncertainty) Chính khơng chắn tạo tập mờ loại tăng mức độ tự giúp lập mơ hình xử lý khơng chắn cách trực tiếp Hệ thống mờ loại tiếp cận theo hai cách hệ thống mờ nội loại hệ thống mờ chung loại với khác biệt giá trị độ cao hàm thuộc [4,5] Đối với hệ thống mờ nội loại độ cao A x, u đơn giản so với hệ thống mờ chung loại A x, u 0,1 Tuy vậy, hai loại có q trình tính tốn phức tạp để tìm đầu giai đoạn giảm bậc giải mờ Trong báo quan tâm đến hệ thống loại mờ nội loại 2.3 Bộ điều khiển mờ loại Một điều khiển mờ loại bao gồm khối bản: Khối mờ hóa, khối thiết bị hợp thành khối xử lý đầu (giảm bậc giải mờ) Sơ đồ khối điều khiển mờ loại hình Thiết bị hợp thành Luật điều khiển Giá trị rõ đầu vào x Mờ hóa Tập mờ đầu vào loại Xử lý đầu Giải mờ Tập mờ loại Giá trị rõ đầu y Giảm bậc Suy diễn mờ Tập mờ đầu loại Hình Cấu trúc điều khiển mờ loại Đối với điều khiển mờ loại đầu vào giá trị rõ mờ hóa thành tập mờ loại 2, tiếp khối thiết bị hợp thành triển khai luật sở luật điều khiển tạo đầu tập mờ loại Các luật điều khiển mờ loại có dạng giống điều khiển mờ loại mệnh đề kết hợp luật trình bày theo hệ mờ loại hình Khối xử lý đầu thực giảm bậc đưa loại phương pháp trọng tâm giải mờ cách tính trung bình để đạt giá trị rõ đầu Giống với hệ mờ loại 1, hệ mờ loại có hai mơ hình theo Mamdani Sugeno [7,8] Ta xem xét luật theo Mamdani sau: R k : x1 A1k ; x2 A 2k ; …và x p A pk z G k ; k 1, M (3) Kết hợp luật theo quy tắc thực hình Hình Kết hợp luật dùng quy tắc hệ mờ loại kiểu Mamdani 34 P V Dư, …, Đ V Nam, “Xây dựng giải pháp … cho đối tượng Robot bậc tự do.” Nghiên cứu khoa học công nghệ Tập mờ đầu G i xác định theo luật max - min: G y xX A x R x, y k (4) i x Sau qua khối thiết bị hợp thành giả sử ta tập mờ đầu loại G ' cần giảm bậc đưa G ' tập mờ loại 1, có nhiều thuật toán nghiên cứu để thực trình Karnik - Mendel (KM), EKM [8] Để tính tốn giảm bậc cần xác định trọng tâm tập mờ loại 2: N ylk N f l i ylki n 1 N f f ; yrk i l yrki n 1 N i f l n 1 (5) i r n 1 đó: ylk ; yrk trọng tâm đầu thứ n cận phải trái ylki , yrki ; n 1, N số lần lặp đảm bảo thuật toán hội tụ; f l i , f ri thể độ phụ thuộc bên phải trái f i f i , f i A i x1 A i x p , A i x1 A i x p p p Từ ylk ; yrk ta giải mờ để xác định đầu điều khiển mờ loại 2: Yk x ylk yrk (6) 2.3.1 Cấu trúc hệ thống điều khiển bám vị trí Sai lệch e * phương trình động lực học robot n bậc tự đưa (1) Hệ thích nghi mờ loại gồm thành phần điều khiển kinh điển thành phần điều khiển mờ loại hình 5, thiết lập dựa tín hiệu sai lệch e đạo hàm e d/dt S Động học ngược * BĐK mờ loại KP eP eI eD + e(t) _ KI KD uP(t) + 1s + uI(t) uD(t) s Cơ cấu u(t) chấp hành + robot DOF Hình Cấu trúc điều khiển thích nghi mờ loại Bộ điều khiển thích nghi mờ loại đề xuất với cấu trúc hình 5, luật điều khiển PID thơng qua tính tốn sai lệch e thành phần vi phân e thực hệ thống suy diễn mờ loại 2; tham số điều khiển PID điều chỉnh theo bảng ma trận luật e * , (7) eP k P e t ; eI k I e t ; eD k D e t (8) Tạp chí Nghiên cứu KH&CN quân sự, Số 60, - 2019 35 Kỹ thuật điều khiển & Điện tử Các hệ số k P ; k I ; k D cập nhật k P k P0 e t eP k P0 e t k P e t k P0 k P e t , 0 (9) k I k I e t eI k I e t k I e t k I k I e t , 0 k D k D e t eD k D e t k D e t k D k D e t , đó, k P0 ; k I0 ; k D0 tham số khởi tạo ban đầu điều khiển PID k P ; k I ; k D thành phần điều chỉnh theo thay đổi thực tế đối tượng tính tốn điều khiên mờ loại Khi đó, luât cho điều khiển PID biểu diễn sau: t u t k P e k I e d K D e t k k P e t k k I e d k D0 k D e P I (10) 2.3.2 Thiết kế điều khiển AIT2F cho robot Trên sở cấu trúc điều khiển hình 5, ta thiết kế điều khiển mờ loại 2, với đầu vào sai lệch e thành phần vi phân e ; đầu thành phần k P ; k I ; k D Mỗi đầu vào/ra có tập mờ loại [NB,NS,ZE, PS,PB]; hàm liên thuộc dạng gaumf; với dải giá trị tập mờ đầu vào e 1 1 e dải giá trị tập mờ đầu eP 1.8 1.8 ; eI 0.6 0.6 ; eD 5 5 Hình Hàm liên thuộc đầu vào e e Các luật điều khiển trình bày theo nguyên tắc: - Nếu sai lệch e lớn eP phải lớn eD nhỏ để hệ thống đáp ứng nhanh, eI cần bị giới hạn; - Nếu sai lệch e trung bình eP phải nhỏ eD lớn để giảm độ điều chỉnh; - Nếu sai lệch e nhỏ eP eI phải lớn để hệ thống nhanh chóng trạng thái ổn định 36 P V Dư, …, Đ V Nam, “Xây dựng giải pháp … cho đối tượng Robot bậc tự do.” Nghiên cứu khoa học công nghệ Bộ điều khiển mờ loại có cấu trúc MISO tương ứng cho đầu eP ; eI ; eD với luật mờ có dạng: e (…) e (…) eP (…) eI (…) eD (…) Với đầu vào có tập mờ ta có bảng ma trận luật điều khiển (5×5) thể bảng 1, 2, Bảng Luật điều khiển eP e e NB NS ZE PS PB NB NS ZE PS PB PB PB PS PS ZE PB PS PS ZE NS PB PS ZE NS NS PS ZE NS NS NB ZE NS NS NB NB Bảng Luật điều khiển eI e e NB NS ZE PS PB NB NS ZE PS PB NB NB NS NB ZE NB NS NS ZE PS NB NS ZE PS PS NS ZE PS PS PB ZE PS PS PB PB Bảng Luật điều khiển eD e e NB NS ZE PS PB NB NS ZE PS PB PS ZE ZE ZE PB NB NB NS ZE PB NB NS NS ZE PS NB NS NS ZE PB PS ZE ZE ZE PB MÔ PHỎNG ĐÁNH GIÁ KẾT QUẢ 3.1 Tham số mô Bảng Bảng thông số robot bậc tự Khâu Khớp nối 0-1 1-2 2-3 3-4 4-5 i 1 2 3 4 5 Tạp chí Nghiên cứu KH&CN quân sự, Số 60, - 2019 i 90 0 90 0 di d1 0 a2 a3 d5 a4 37 Kỹ thuật điều khiển & Điện tử Để đưa kết đánh giá chất lượng điều khiển mờ loại đây, nhóm tác giả sử dụng đối tượng robot bậc tự có thơng số bảng thơng số động làm cấu chấp hành bảng Trong đó: : khoảng cách theo phương xi từ Oi đến giao điểm trục xi zi 1 d i : khoảng cách theo phương zi 1 từ Oi 1 đến giao điểm trục xi zi 1 , d i thay đổi khớp i khớp trượt i : góc quay quanh trục xi từ zi 1 đến zi i : góc quay quanh trục zi 1 từ xi 1 đến xi Bảng Tham số giá trị hệ chấp hành [4] Tham số Giá trị Điện trở phần ứng R 2,1 Điện cảm phần ứng L 0, 24 H Momen quán tính J 0, 052 kgm Hệ số momen kt 1,53 Nm / A Hằng số điện động ke 9.4 Vs / rad 3.2 Kết mô thảo luận Hình So sánh đáp ứng góc PID, AIT1F AIT2F Hình So sánh đáp ứng góc PID, AIT1F AITF Chất lượng điều khiển thích nghi mờ loại (AIT2F) so sánh với điều khiển thích nghi mờ loại (AIT1F) điều khiển kinh điển PID Hình 7,8 so sánh đáp ứng đầu góc sử dụng điều khiển PID, AIT1F AIT2F; Hình thể đáp ứng góc đến sử dụng điều khiển thích nghi mờ loại Với kết mơ ta thấy đáp ứng đầu bám giá trí đặt cho trước, điều khiển thích nghi mờ loại có khả loại bỏ nhiễu loạn khơng lường trước hiệu chất lượng đầu nhiều so với điều khiển loại PID 38 P V Dư, …, Đ V Nam, “Xây dựng giải pháp … cho đối tượng Robot bậc tự do.” Nghiên cứu khoa học cơng nghệ Hình Đáp ứng đầu góc đến điều khiển AIT2F KẾT LUẬN Bài báo trình bày phương pháp thiết kế điều khiển thích nghi mờ loại thử nghiệm cho đối tượng phi tuyến mạnh tay máy robot bậc tự do; thực so sánh với phương pháp thiết kế điều khiển mờ loại 1, PID Kết mô phần mềm Matlab Simulink chứng minh tính bám ổn định góc khớp theo quỹ đạo cho trước, điều khiển AIT2F có khả xử lý khơng chắn động nâng cao chất lượng hệ thống so với điều khiển PID AIT1F TÀI LIỆU THAM KHẢO [1] Nguyễn Mạnh Tiến, “Điều khiển robot công nghiệp”, NXB khoa học kỹ thuật, Hà Nội, 2006 [2] Mendel, J.M, Hani Hagras, Woei-wan Tan, Melek, W.W, Hao Ying “Introduction to type-2 fuzzy logic control : theory and applications” John Wiley & Sons, Inc., 2014 [3] Mendel, J M, “Type-2 fuzzy sets and systems: An overview”, IEEE Comput Intel Magazine, Vol 2, pp.20-29, May 2007 [4] Frank L.Lewis, Darren M.Dawson, Chaouki T.Abdallah, “Robot Manipulator Control Theory and Practice”, Marcel Dekker, Inc., New York, 2009 [5] O Castillo, P Melin, “ A review on interval type-2 fuzzy logic applications in intelligent control ”, Information Sciences , Vol.279 , pp 615–631 ; 2014 [6] Liang, Q.; Mendel, J.M, “Interval type-2 fuzzy logic systems: Theory and design” IEEE Trans Fuzzy Syst 2000, 8, 535–550 [7] Kosko, “Neural networks and fuzzy control”, Prentice Hall, 1991 [8] N N Karnik and J M Mendel, “Centroid of a type-2 fuzzy Set”, Information Sciences, 2001, vol.132, pp.:195-220 Tạp chí Nghiên cứu KH&CN quân sự, Số 60, - 2019 39 Kỹ thuật điều khiển & Điện tử ABSTRACT ADAPTIVE INTEVAL TYPE FUZZY CONTROLLER FOR OBJECT ROBOT DOF This paper presents adaptive interval type fuzzy controller and experiments for robot degree of freedom The controller is based on the ideas that adjusts adaptive parameters of PID controller which base on interval type fuzzy system and improve better performance for nonlinear object with unstructured dynamical and uncertainties Using Matlab Simulink softwave simulates, verifys and compares the results obtained by the methods Keywords: Interval type fuzzy logic controller; Adaptive fuzzy logic control; DoF Robot Nhận ngày 11 tháng 01 năm 2019 Hoàn thiện ngày 20 tháng 02 năm 2019 Chấp nhận đăng ngày 16 tháng năm 2019 Địa chỉ: Trường Đại học Vinh * Email: hoalunguyen@yahoo.com 40 P V Dư, …, Đ V Nam, “Xây dựng giải pháp … cho đối tượng Robot bậc tự do.” ... trình bày phương pháp thiết kế điều khiển thích nghi mờ loại thử nghi m cho đối tượng phi tuyến mạnh tay máy robot bậc tự do; thực so sánh với phương pháp thiết kế điều khiển mờ loại 1, PID Kết... …, Đ V Nam, Xây dựng giải pháp … cho đối tượng Robot bậc tự do. ” Nghi n cứu khoa học công nghệ Bộ điều khiển mờ loại có cấu trúc MISO tương ứng cho đầu eP ; eI ; eD với luật mờ có dạng: e... nhiều so với điều khiển loại PID 38 P V Dư, …, Đ V Nam, Xây dựng giải pháp … cho đối tượng Robot bậc tự do. ” Nghi n cứu khoa học công nghệ Hình Đáp ứng đầu góc đến điều khiển AIT2F KẾT LUẬN Bài