Điều khiển robot 5 bậc tự do với cơ cấu tay máy toàn khớp quay trên cơ sở ứng dụng bộ điều khiển mờ nơ ron

Bài viết này trình bày các bước thiết kế và kiểm nghiệm bộ điều khiển mờ - nơ ron (NEFCON) ứng dụng điều khiển cánh tay máy robot 5 bậc tự do (DOF) dựa vào phương pháp điều khiển các khớp độc lập. Bộ điều khiển mờ - nơ ron giúp khắc phục những nhược điểm của bộ điều khiển PID kinh điển.

Nghiên cứu khoa học công nghệ ĐIỀU KHIỂN ROBOT BẬC TỰ DO VỚI CƠ CẤU TAY MÁY TOÀN KHỚP QUAY TRÊN CƠ SỞ ỨNG DỤNG BỘ ĐIỀU KHIỂN MỜ NƠ RON Phan Văn Dư *, Đinh Văn Nam Tóm tắt: Bài báo trình bày bước thiết kế kiểm nghiệm điều khiển mờ - nơ ron (NEFCON) ứng dụng điều khiển cánh tay máy robot bậc tự (DOF) dựa vào phương pháp điều khiển khớp độc lập Bộ điều khiển mờ - nơ ron giúp khắc phục nhược điểm điều khiển PID kinh điển Phần mềm Matlab/SIMULINK sử dụng mô phỏng, kiểm chứng so sánh kết đạt hai phương pháp Từ khóa: Điều khiển mờ nơ ron, Điều khiển robot, Tay máy robot bậc tự ĐẶT VẤN ĐỀ Ngày nay, Robot ngày phổ biến ứng dụng rộng rãi nhiều nghành công nghiệp Việc nghiên cứu thiết kế điều khiển cho robot nhằm đảm bảo yêu cầu chất lượng yêu cầu thiết yếu để robot hoạt động xác Bài báo [8] trình bày số kỹ thuật điều khiển (PID, FLC, Neural Fuzzy Controller) robot DOF, nhiên, kết đạt hạn chế chất lượng, cụ thể độ điều chỉnh lớn (trên 16%) Nội dung báo gồm ba phần chính, phần trình bày động học, động lực học với việc mơ hình hóa cách rõ ràng chi tiết cấu chấp hành cho robot Phần hai thiết kế điều khiển kinh điển PID để điều khiển đối tượng, sở đề xuất phương pháp thiết kế điều khiển mờ - nơron nhằm nâng cao chất lượng hệ thống trình bày phần hai Cuối cùng, kết mơ kiểm chứng có so sánh chi tiết trình bày phần XÂY DỰNG MƠ HÌNH VÀ TỔNG HỢP ĐIỀU KHIỂN 2.1 Khảo sát đối tượng điều khiển 2.1.1 Mơ hình hóa cấu robot bậc tự Hình Sơ đồ tay máy DOF Ta xem xét cấu tay máy DOF toàn khớp quay sơ đồ hình Tài liệu [5] trình bày phương pháp xây dựng phương trình động lực học tổng Tạp chí Nghiên cứu KH&CN quân sự, Số 48, 04 - 2017 27 Kỹ thuật điều khiển & Điện tử quát robot n nối Quá trình tiến hành theo bước: tính tốc độ điểm nối; tính động năng; tính năng; tính hàm Lagrange; tính lực momen khớp Trên sở tác giả đưa phương trình động lực học tay máy robot bậc tự toàn khớp quay Thông số DH [1][3] robot DOF bảng Bảng Khâu i 1 2 3 4 5 Khớp nối 0-1 1-2 2-3 3-4 4-5 i di 900 d1 0 a2 a3 d5 a4 90 0 Trong - : Khoảng cách theo phương xi từ Oi đến giao điểm trục xi zi-1 - di : Khoảng cách theo phương zi-1 từ Oi-1 đến giao điểm trục xi zi-1 -  i : Là góc quay quanh trục xi từ zi-1 đến zi - i : Là góc quay quanh trục zi-1 từ xi-1 đến xi 5 Phương trình động lực học: Fi   Dikk   hikmkm  ci ; i   (1) Hay F  D( )  V ( , )  C ( ) (2) k 1 k 1 m 1 Với robot có bậc tự thì: T   1 , ,3 , ,5  ;   1 ,2 ,3 ,4 ,5  T T ; F  F  F1 , F2 , F3 , F4 , F5  Ma trận D   , ma trận V ( , ) , vecto C ( ) [2]  D11 D  21 D     D31  D41  D51 D12 D13 D14 D15   hi11 hi12 hi13 hi14 hi15   c1       D22 D23 D24 D25  c2  hi 21 hi 22 hi 23 hi 24 hi 25   D32 D33 D34 D35  ; V ( , )   hi 31 hi 32 hi 33 hi 34 hi 35  ; C()  c3       D42 D43 D44 D45  c4  hi 41 hi 42 hi 43 hi 44 hi 45  c   hi 51 hi 52 hi 53 hi 54 hi 55  D52 D53 D54 D55   5 2.1.2 Mơ hình cấu chấp hành Hệ thống chuyển động robot gồm cấu khí hệ thống truyền động Hệ thống khí thơng thường có qn tính lớn so với qn tính hệ thống truyền động điện, đó, sử dụng động chiều kích từ nam châm vĩnh cửu có sơ đồ hình làm cấu chấp hành thể hệ phương trình cân điện áp cân momen 28 P V Dư, Đ V Nam, “Điều khiển robot bậc tự do… ứng dụng điều khiển mờ nơron.” Nghiên cứu khoa học công nghệ  Lia  Ria  K e  u     J  K t ia  Tt Trong đó, u: Điện áp; Tt : Momen tải, thơng số lại bảng (3) Bảng Tham số giá trị hệ chấp hành [4] Tham số Giá trị R  0, 25  Điện trở phần ứng L  0,004 H Điện cảm phần ứng J  0,012 kgm2 Kt  1,53 Nm / A K e  9.4 Vs / rad Momen quán tính Hệ số momen Hằng số điện động Hệ có hai tín hiệu vào, hai tín hiệu với tốn điều khiển bám vị trí, cần quan tâm hàm truyền   s  / V  s  ( bỏ qua trễ điều khiển)  s V s  Kt  Ls  R  Js  Kt K e s (4) Mơ hình cấu chấp hành có vòng điều khiển [5] (dòng điện, tốc độ, vị trí) hình Hình Sơ đồ hệ chấp hành có điều khiển 2.2 Thử nghiệm thiết kế điều khiển PID cho robot Phương trình Lagrange robot DOF tìm (2) phương trình vi phân phi tuyến bậc hai, biến điều khiển đầu vào F lực tác động lên khớp robot chưa biết (ta giả thiết cấu chấp hành robot xem nguồn tạo momen chủ động) Bài toán đặt điều khiển lực tác động lên khớp để đạt vị trí cuối mong muốn Có nhiều kỹ thuật phương pháp điều khiển, loại đơn giản ta xem xét điều khiển khớp nối độc lập [1][3] có sơ đồ hình Mỗi khớp nối tay máy robot xem hệ thống vào ra, ràng buộc khớp coi thành phần nhiễu S *   Hình Sơ đồ điều khiển độc lập khớp nối Tạp chí Nghiên cứu KH&CN quân sự, Số 48, 04 - 2017 29 Kỹ thuật điều khiển & Điện tử Bộ điều khiển PID thử nghiệm biểu diễn sau: t F  K p e  K i  e  d  K d e Với  * vị trí đặt khớp tính tốn từ lượng đặt vị trí tay robot khơng gian làm việc (S) thơng qua khâu tính tốn động học ngược; e sai số giá trị đặt giá trị đầu ra; K p , K i , K d hệ số tỷ lệ, tích phân, vi phân điều khiển PID Hàm truyền điều khiển PID viết dạng: GPID  s   K p  Với TI  KP KI   KI  K D s  K p 1   TD s  s  TI s  ; TD  KD KP số thời gian tích phân vi phân Vòng điều chỉnh dòng điện tốc độ xây dựng theo quy luật PI [4] để nhận sai lệch tĩnh Vòng điều chỉnh vị trí sử dụng cơng cụ PID Tuner phần mềm Matlab/Simulink để tối ưu việc xác định thông số điều khiển PID kinh điển 2.3 Ứng dụng hệ mờ - nơron điều khiển robot Sự kết hợp logic mờ mạng nơron mang lại ưu điểm nhận nhiều ý quan tâm năm gần Logic mờ cho phép thiết kế hệ điều khiển dễ dàng tường minh đặc biệt đối tượng phi tuyến, khơng có mơ hình tốn học tường minh, mạng nơron có khả học thơng qua tập liệu dùng để huấn luyện cho trước Đã có vài phương pháp kết hợp logic mờ mạng nơron nghiên cứu [6][7] Trong báo này, tác giả đề xuất sử dụng mạng nơron cơng cụ mơ hình mờ, cách thay luật hệ mờ nơron huấn luyện, làm tăng tốc độ trình xử lý tập mờ Hệ mờ nơron ứng dụng cho vòng điều khiển vị trí nhằm mục đích cải thiện chất lượng hệ thống mà điều khiển kinh điển PID khơng đáp ứng (nhất khơng có độ q điều chỉnh mạch vòng vị trí), từ nâng cao chất lượng hệ thống 2.3.1 Thu thập liệu để huấn luyện mạng Tập liệu huấn luyện (tập đích) tập thơng số vào/ra tối ưu dùng để điều khiển hệ thống Việc xây dựng tập liệu huấn luyện có ảnh hưởng định đến chất lượng điều khiển Có nhiều cách thu thập liệu huấn luyện, báo này, sử dụng phần mềm tối ưu Matlab để chọn thông số tối ưu PID kinh điển, sau đó, đo tín hiệu vào - ta tập liệu huấn luyện [9] Ở đây, qua nhiều lần (>100 lần) thay đổi, thử sai số mẫu huấn luyện đưa tập huấn luyện với 270 mẫu cho chất lượng tốt bảng Bảng Vào Vào 0.00e+00 0.00e+00 30 Ra 0.00e+00 Vào Vào -1.54e-07 1.07e-09 Ra -1.84e-05 P V Dư, Đ V Nam, “Điều khiển robot bậc tự do… ứng dụng điều khiển mờ nơron.” Nghiên cứu khoa học công nghệ 1.72e-06 1.42e-09 9.89e-04 9.70e-07 2.46e-09 5.70e-04 3.21e-07 2.93e-09 -1.68e-07 1.19e-09 -1.27e-07 8.57e-10 -1.66e-05 2.73e-04 -5.27e-11 1.27e-12 4.43e-08 -1.89e-05 -5.39e-11 1.19e-12 3.91e-08 2.3.2 Thiết kế điều khiển NEFCON cho robot Sơ đồ mô điều khiển robot DOF sử dụng điều khiển mờ - nơron hình Khâu tiền xử lý nhằm mục đích nâng cao chất lượng hệ thống theo nghĩa mở rộng miền tần số mà G  j   , để tìm khâu ta nhận dạng (sử dụng công cụ Identification Matlab) đưa mơ hình hàm truyền hệ kín có điểm khơng, từ lựa chọn khâu tiền xử lý M  s  để loại bỏ thành phần vi phân (điểm không), giảm độ điều chỉnh, M  s    0.006 s  1 Hình Sơ đồ mơ hệ thống điều khiển tay máy nơron mờ Quá trình huấn luyện ANFIS thực qua thủ tục: GENFIS, ANFIS, EVALFIS [10] Bước 1: Tải liệu để huấn luyện mạng, thử kiểm tra cách lựa chọn nút thích hợp phần load data GUI bấm vào Load Data Dữ liệu tải vẽ phần đồ thị hình Bước 2: Thiết lập số lượng hình dạng hàm liên thuộc mạng: chọn số hàm liên thuộc 5, kiểu hàm Gauss2mf, đầu mạng tuyến tính Ta có cấu trúc mạng hình Bước 3: Thiết lập số kỳ huấn luyện: 30 kỳ, sau thực việc huấn luyện mạng Bước 4: Sau huấn luyện mạng, kiểm tra sai số, ta thấy sai số 0,03485 chấp nhận được, liệu kiểm tra liệu huấn luyện trùng khít lên nhau, ta tiến hành ghi file liệu với tên NEFCON.fis Tạp chí Nghiên cứu KH&CN quân sự, Số 48, 04 - 2017 31 Kỹ thuật điều khiển & Điện tử Hình Dữ liệu huấn luyện mạng Hình Cấu trúc mạng MƠ PHỎNG ĐÁNH GIÁ KẾT QUẢ 3.1 Kết mô thảo luận Hình Đáp ứng góc theta PID Hình Đáp ứng góc theta NEFCON 32 P V Dư, Đ V Nam, “Điều khiển robot bậc tự do… ứng dụng điều khiển mờ nơron.” Nghiên cứu khoa học cơng nghệ Hình So sánh đáp ứng góc theta5 PID NEFCON Kết mô cho thấy đáp ứng đầu bám giá trí đặt cho trước Hình 7, thể đáp ứng đầu góc thứ tự từ đến năm sử dụng điều khiển PID, NEFCON; Hình thể đáp ứng góc thứ năm sử dụng điều khiển PID điều khiển mờ Ta thấy rằng, điều khiển NEFCON mang lại chất lượng tốt so sánh với điều khiển PID So sánh tiêu chất lượng (xuất từ câu lệnh stepinfo Matlab) hai điều khiển tóm tắt bảng Bảng Theta Độ điều chỉnh % Thời gian xác lập (s) Sai lệch tĩnh NEFCON 0.395 PID 0.023 NEFCON 0.019 PID NEFCON Theta1 PID 10.81 0 Theta2 0 0.197 0.089 0 Theta3 9.83 0.333 0.099 0.019 0 Theta4 10.73 0.284 0.024 0.019 0 Theta5 10.46 0.355 0.072 0.018 0 KẾT LUẬN Bài báo đưa mơ hình động học, động lực học robot bậc tự dựa vào bảng thơng số DH mơ hình động học động chiều Từ đó, áp dụng kỹ thuật điều khiển đảm bảo tiêu chất lượng hệ thống thời gian xác lập, độ điều chỉnh, sai lệch tĩnh So sánh với việc sử dụng điều khiển kinh điển, tác giả đề xuất giải pháp dùng điều khiển mờ - nơron để điều khiển robot bậc tự toàn khớp quay Các kết mô phần mềm Matlab cho thấy chất lượng hệ thống cải thiện lên nhiều (độ điều chỉnh nhỏ, thời gian xác lập ngắn hơn) so với hệ thống điều khiển kinh điển Tạp chí Nghiên cứu KH&CN quân sự, Số 48, 04 - 2017 33 Kỹ thuật điều khiển & Điện tử TÀI LIỆU THAM KHẢO [1] Spong, M W., Hutchinson, S., and Vidyasagar, M., “Robot Modeling and Control”, John Wiley & Sons, New York, 2009 [2] Nguyễn Thiện Phúc, “Robot công nghiệp”, NXB khoa học kỹ thuật, 2006 [3] Frank L.Lewis, Darren M.Dawson, Chaouki T.Abdallah, “Robot Manipulator Control Theory and Practice”, Marcel Dekker, Inc., New York, 2009 [4] Nguyễn Phùng Quang , “Matlab&Simulink”, NXB khoa học kỹ thuật, Hà Nội, 2006 [5] Nguyễn Mạnh Tiến, “Điều khiển robot công nghiệp”, NXB khoa học kỹ thuật, Hà Nội,2006 [6] Kosko, “Neural networks and fuzzy control”, Prentice Hall, 1991 [7] E Khan, “Fuzzy Logic Design Based on Neural Network Learning”, Springer-Verlag Berlin Heidelberg, 1994 [8] Ch Ravi Kumar,K R Sudha, D V Pushpalatha, “Modelling and control of 5DOF Robot Arm using Neuro-Fuzzy Controller”, IJERT, Vol Issue 7, September – 2012 [9] Martin T Hagan, Howard B Demuth, Mark Hudson Beale, Orlando De Jesús, “Neural Network Design”, 2nd Edition [10] Nguyễn Như Hiển, Lại Khắc Lãi, “Hệ mờ nơron kỹ thuật điều khiển”, NXB Khoa học tự nhiên công nghệ, Hà Nội, 2007 ABSTRACT CONTROLLING ROBOT DOF WITH ALL REVOLUTE JOINT BASE ON APPLYING NEURAL FUZZY CONTROLLER In this paper, a neural fuzzy controller (NEFCON) formanipulating DOF robot arm based on independent joint control method is presented The proposed controller design aims to overcome the drawbacks of classical PID controller Matlab/ Simulink softwave is used for simulation, verifying and comparing the results obtained by the two methods Keywords: Neural Fuzzy Controller, Robot Control, DoF Robot Manipulator Nhận ngày 21 tháng 11 năm 2016 Hoàn thiện ngày 14 tháng 12 năm 2016 Chấp nhận đăng ngày 05 tháng năm 2017 Địa chỉ: Trường Đại học Vinh * Email: duphan29@gmail.com 34 P V Dư, Đ V Nam, “Điều khiển robot bậc tự do… ứng dụng điều khiển mờ nơron.” ... gian xác lập, độ điều chỉnh, sai lệch tĩnh So sánh với việc sử dụng điều khiển kinh điển, tác giả đề xuất giải pháp dùng điều khiển mờ - n ron để điều khiển robot bậc tự toàn khớp quay Các kết mô... logic mờ mạng n ron nghiên cứu [6][7] Trong báo này, tác giả đề xuất sử dụng mạng n ron cơng cụ mơ hình mờ, cách thay luật hệ mờ n ron huấn luyện, làm tăng tốc độ trình xử lý tập mờ Hệ mờ n ron ứng. .. D42 D43 D44 D 45  c4  hi 41 hi 42 hi 43 hi 44 hi 45  c   hi 51 hi 52 hi 53 hi 54 hi 55  D52 D53 D54 D 55   5 2.1.2 Mơ hình cấu chấp hành Hệ thống chuyển động robot gồm cấu khí hệ thống