Điều khiển robot dùng noron mờ

Đại Học Quốc Gia Tp Hồ Chí Minh TRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA - HỒ NGỌC ĐIỀU KHIỂN ROBOT DÙNG NƠRON MỜ CHUYÊN NGÀNH: ĐIỀU KHIỂN HỌC KỸ THUẬT Mà SỐ NGÀNH : 2.05.01 LUẬN VĂN THẠC SĨ TP HỒ CHÍ MINH, tháng 10 năm 2004 CÔNG TRÌNH ĐƯC HOÀN THÀNH TẠI TRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA ĐẠI HỌC QUỐC GIA TP HỒ CHÍ MINH Cán hướng dẫn khoa học: PGS.TS Nguyễn Hữu Phương Cán chấm nhận xét 1: PGS.TS Nguyễn Thị Phương Hà Cán chấm nhận xét 2: TS Nguyễn Thiện Thành Luận văn thạc só bảo vệ HỘI ĐỒNG CHẤM BẢO VỆ LUẬN VĂN THẠC SĨ TRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA, ngày tháng năm 2004 CỘNG HOÀ Xà HỘI CHỦ NGHĨA VIỆT NAM TRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA ĐỘC LẬP – TỰ DO – HẠNH PHÚC PHÒNG ĐÀO TẠO SĐH Tp HCM, ngày tháng năm 2004 NHIỆM VỤ LUẬN VĂN THẠC SĨ Họ tên học viên Ngày, tháng, năm sinh Chuyên nghành : HỒ NGỌC : 17/10/1974 : ĐIỀU KHIỂN KỸ THUẬT Phái: nam Nơi sinh: Khánh koà MSHV: ĐKKT13.010 I- TÊN ĐỀ TÀI: ĐIỀU KHIỂN ROBOT DÙNG NƠRON-MỜ II- NHIỆM VỤ VÀ NỘI DUNG: Nghiên cứu lý thuyết mạng nơron-mờ ứng dụng kỹ thuật MVBFR (meanvalue-based functional reasoning: Lý luận chức dựa sở trị trung tâm ) việc điều khiển robot tự haønh, sử dụng Matlab để mơ Viết báo cáo III NGÀY GIAO NHIỆM VỤ: IV NGÀY HOÀN THÀNH NHỆM VỤ: V CÁN BỘ HƯỚNG DẪN: PGS.TS NGUYỄN HỮU PHƯƠNG CÁN BỘ HƯỚNG DẪN CHỦ NHIỆM NGÀNH CN BỘ MÔN QL CHUYÊN NGÀNH Nội dung đề cương luận văn thạc só Hội Đồng Chuyên Ngành thông qua Ngày … tháng… năm TRƯỞNG PHÒNG ĐT-SĐH TRƯỞNG KHOA QL NGÀNH Lời cám ơn Trước tiên, xin gởi lời cám ơn sâu sắc đến PGS.TS Nguyễn Hữu Phương tận tình hướng dẫn cho hoàn thành luận văn Xin chân thành cám ơn đến tất thầy cô Khoa Điện-Điện tử, Đặc biệt thầy cô môn Điều Khiển Tự Động Đã truyền đạt cho kiến thức qúi báu suốt trình học đại học cao học Xin cám ơn đến tất bạn lớp nhiệt tình trao đổi góp ý hoàn thiện kiến thức qúi giá Xin cám ơn tất người thân gia đình quan tâm lo lắng sống việc học hành Đặc biệt cha mẹ sẳn sàng hy sinh tất có ngày hôn Cuối cùng, gởi lời cám ơn đến người bạn đời quan tâm chăm sóc động viên giúp vượt qua khó khăn để hoàn tất luận văn Tp Hồ Chí Minh ngày 27 tháng 10 năm 2004 Lời nói đầu Ngày chuyên ngành khoa học robot “robotics” trở thành lónh vực rộng khoa học, bao gồm vấn đề cấu trúc cấu động học, động lực học, lập trình quỹ đạo, cảm biến tín hiệu, điều khiển chuyển động.v.v Robot tự hành nhà khoa học phòng thí nghiệm quan tâm đặc biệt Các công trình nghiên cứu tạo robot tự hành ứng dụng việc thăm dò mặt trăng, hoả, đáy biển Đặc biệt loại xe robot (robocar) ứng dụng rộng rãi hoạt động sản xuất tự động linh hoạt Loại đơn giản xe vận chuyển nội phân xưởng điều khiển theo chương trình với quỹ đạo định sẳn Cao cấp xe di chuyển thích nghi với biến đổi môi trường xung quanh Trí tuệ nhân tạo vấn đề quan tâm nghiên cứu với nhiều mục đích khác kỹ thuật robot bước áp dụng kết nghiên cứu trí tuệ nhân tạo đưa vào ứng dụng nhiều lónh vực Trước hết sử dụng hệ chuyên gia, hệ thị giác nhân tạo, mạng nơron, logic mờ v.v Điều khiển mờ chiếm vị trí quan trọng điều khiển học kỹ thuật Phương pháp tổng hợp điều khiển mờ có nhiều ưu điểm sau: không cần sử dụng mô hình việc tổng hợp hệ thống Bộ điều khiển mờ dễ hiểu dễ dàng thay đổi Đối với toán thiết kế có độ phức tạp cao, giải pháp dùng điều khiển mờ cho phép giảm khối lượng tính toán Trong nhiều trường hợp điều khiển mờ làm việc ổn định hơn, bền vững chất lượng điều khiển cao Bên cạnh ưu điểm bật điều khiển mờ, mạng nơron có ý nghóa thực tiễn lớn cho phép tạo thiết bị kết hợp khả song song não với tốc độ tính toán cao máy tính Việc kết hợp kỹ thuật mạng nơron logic mờ cho phép kết hợp ưu điểm hai Một mặt, mạng nơron cung cấp cấu trúc tính toán dựa liên kết khả học cho hệ logic mờ Mặt khác, hệ logic mờ đưa vào mạng nơron chế suy diễn dựa luật if… then, kết hợp tạo nhiều ưu điểm nên việc áp dụng mạng nơron mờ để điều khiển robot di động, mang lại nhiều kết khả quan Và vấn đề thực đề tài Mục lục Trang Chương I: LOGIC MỜ1 1.1 GIỚI THIỆU 1.2 TẬP HP MỜ 1.2.1 Khái niện tập mờ 1.2.2 Hàm liên thuộc 1.2.3 Các phép toán tập mờ 1.2.3.1 Pheùp giao .8 1.2.3.2 Phép hợp 10 1.2.3.3Phép bù 12 1.2.4 Tính chất tập mờ .13 1.2.5 Nguyeân lý mở rộng (Extension principle) 13 1.3 QUAN HỆ MỜ (FUZZY RELATION) 15 1.3.1 Định nghóa 15 1.3.2 Sự hợp thành quan hệ mờ .16 1.4 BIẾN NGÔN NGỮ VÀ GIÁ TRỊ NGÔN NGỮ 19 1.5 LOGIC MỜ 20 1.5.1 Logic kinh điển .20 1.5.1.1 Meänh đề kinh điển 20 1.5.1.2 Các phép toán mệnh đề kinh điển 21 1.5.2 Logic mô .22 1.5.2.1 Mệnh đề mờ (fuzzy proposition) 22 1.5.2.2 Các phép toán mệnh đề mờ 23 1.5.3 Qui tắc mờ (fuzzy rules) 25 1.5.4 Kết hợp qui tắc mờ (fuzzy rules aggregation) .26 1.5.5 Tính chất hệ qui tắc mờ 26 1.5.5.1 Tính liên tục 26 1.5.5.2 Tính quán .27 1.5.5.3 Tính hoàn chỉnh .28 1.6 SUY LUẬN MỜ(FUZZY REASONING) 29 1.6.1 Sự suy diễn qui tắc mờ 29 1.6.1.1 Sự suy diễn hợp thành 29 1.6.1.2 Phương pháp suy diễn MAX-MIN .30 1.6.1.3 Phương pháp suy diễn MAX-PROD 32 1.6.2 Sự suy diễn hệ qui tắc mờ 33 1.6.2.1Suy diễn cục 33 1.6.2.2 Suy diễn toàn cục 35 Chương II: TỔNG QUAN VỀ CÁC MẠNG NƠRON NHÂN TẠO 2.1 MẠNG NƠRON NHÂN TẠO LÀ GÌ? .37 2.2 CÁC THÀNH PHẦN CƠ BẢN CỦA MẠNG NƠRON .39 2.2.1 Đơn vị xử lí 39 2.2.2 Mô hình kết nối .41 2.2.2.1 Moâ hình kết nối mạng nuôi tiến 41 2.2.2.2 Mô hình kết nối mạng nuôi lùi .42 2.2.3 Luật học 44 Chương III: LÝ THUYẾT MẠNG NƠRON MỜ 3.1 MẠNG NƠRON MỜ .50 3.1.1 Keát hợp hệ mờ mạng nơron .50 3.1.1.1 Lý kết hợp hệ mờ mạng nơron 50 3.1.2 Các hệ mờ dựa vào mạng nơron 51 3.1.2.1 Dùng mạng nơron để thực phép toán mờ 51 3.1.2.2 Suy diễn mờ dựa mạng nơron .52 3.1.3 Mạng nơron dựa logic mờ 55 3.1.3.1 Nơron mờ .55 3.1.3.2 Mờ hoá mạng nơron .56 3.2 SO SÁNH MẠNG NƠRON VÀ HỆ MỜ 60 3.2.1 Sự giống mạng nơron hệ mờ 60 3.2.2 Sự khác mạng nơron hệ mờ 60 Chương IV: KỸ THUẬT SUY LUẬN HÀM TRONG VIỆC PHÁT TRIỂN CÁC HỆ THỐNG ĐIỀU KHIỂN MẠNG NƠRON- MỜ DỰA VÀO GIÁ TRỊ TRUNG TÂM 4.1 SƠ ĐỒ SUY LUẬN MỜ 61 4.1.1 Suy luận hàm dựa vào liệu ngõ vào 61 4.1.2 Suy luận đơn giaûn 62 4.1.3 Suy luận hàm dựa vào giá trị trung tâm .64 4.2 THIẾT KẾ PHẦN SAU TRONG SUY LUẬN HÀM 65 4.2.1 Suy luận hàm dựa vào liệu ngõ vào 65 4.2.2 Suy luận hàm dựa vào giá trị trung tâm .66 4.3 CÁC MẠNG NƠRON MỜ GAUSSIAN 67 4.3.1 Cấu trúc 67 4.3.2 Các thông số học 70 4.3.3 Huấn luyện mạng 71 Chương V: ỨNG DỤNG KỸ THUẬT SUY LUẬN HÀM TRONG VIỆC PHÁT TRIỂN CÁC HỆ THỐNG ĐIỀU KHIỂN MẠNG NƠRON MỜ DỰA VÀO GIÁ TRỊ TRUNG TÂM ĐỂ ĐIỀU KHIỂN ROBOT DI ĐỘNG 5.1 MÔ HÌNH VÀ HÀM TRUYỀN CỦA ROBOT DI ĐỘNG 76 5.2 MÔ PHỎNG ỨNG DỤNG .78 5.3 DÙNG MATLAB XÂY DỰNG MÔ HÌNH MÔ PHỎNG 84 5.3.1 Mô hình 84 5.3.2 Bộ điều khiển FGNN1 84 5.3.3 Khối training cho điều khiển FGNN1 .85 5.3.4 Bộ điều khiển FGNN2 86 5.3.5 Khoái training cho điều khiển FGNN2 .87 5.3.6 Khoái Connection net 87 5.3.7 Mô hình robot .89 5.4 KẾT QUẢ MÔ PHỎNG 90 KEÁT LUẬN TÀI LIỆU THAM KHẢO T ài liệu tham khảo [1] A fuzzy Gaussian neural network and its application to a mobile control K.Watanabe J.Tang, M.Nakamura,S.Koga [2] A course in fuzzy systems and control Li-Xin Wang [3] Bài giảng: Điều khiển thông minh Huỳnh Thái Hoàng [4] Control of a robot vehicle using fuzzy Gaussian neural network K.Watanabe and J.Tang [5] Fuzzy Logic and Expert Systems Applications Cornelius T Leondes [6] Fuzzy engineering Bart Kosko [7] Fuzzy controller design using the mean-value-based functional reasoning K.Watanabe,K.Hara and S.G.Tzafestas [8] Hệ mờ mạng nơron & ứng dụng Bùi Công Cường – Nguyễn Doãn Phước [9] Hệ mờ ứng dụng Nguyễn Hoàng Phương- Bùi Công Cường Nguyễn Doãn Phước – Phan Xuân Minh Chu Văn Hỷ [10] Lý thuyết Điều khiển mờ Phan Xuân Minh – Nguyễn Doãn Phước [11] Learning controller based on fuzzy Gaussian neural network K.Watanabe and J.Tang [12] Mạng neuron: Nhận dạng, Dự báo Điều khiển Nguyễn Thiện Thành [13] Matlab & Simulink (dành cho kỹ sư điều khiển tự động) Trang: 93 Nếu ngõ vào µA µA ngõ h14 Nếu ngõ vào µA µA ngõ h15 Nếu ngõ vào µA µA ngõ h16 Nếu ngõ vào µA µA ngõ h17 Nếu ngõ vào µA µA ngõ h18 Nếu ngõ vào µA µA ngõ h19 Nếu ngõ vào µA µA ngõ h20 Nếu ngõ vào µA µA ngõ h21 Nếu ngõ vào µA µA ngõ h22 Nếu ngõ vào µA µA ngõ h23 Nếu ngõ vào µA µA ngõ h24 Nếu ngõ vào µA µA ngõ h25 Nếu ngõ vào µA µA ngõ h26 Nếu ngõ vào µA µA ngõ h27 21 31 31 31 31 31 31 31 41 41 41 41 41 41 72 12 22 32 42 52 62 72 12 22 32 42 52 62 Luận văn thạc só Trang: 94 Nếu ngõ vào µA µA ngõ h28 Nếu ngõ vào µA µA ngõ h29 Nếu ngõ vào µA µA ngõ h30 Nếu ngõ vào µA µA ngõ h31 Nếu ngõ vào µA µA ngõ h32 Nếu ngõ vào µA µA ngõ h33 Nếu ngõ vào µA µA ngõ h34 Nếu ngõ vào µA µA ngõ h35 Nếu ngõ vào µA µA ngõ h36 Nếu ngõ vào µA µA ngõ h37 Nếu ngõ vào µA µA ngõ h38 Nếu ngõ vào µA µA ngõ h39 Nếu ngõ vào µA µA ngõ h40 Nếu ngõ vào µA µA ngõ h41 41 51 51 51 51 51 51 51 61 61 61 61 61 61 72 12 22 32 42 52 62 72 12 22 32 42 52 62 Luận văn thạc só Trang: 95 Nếu ngõ vào µA µA ngõ h42 Nếu ngõ vào µA µA ngõ h43 Nếu ngõ vào µA µA ngõ h44 Nếu ngõ vào µA µA ngõ h45 Nếu ngõ vào µA µA ngõ h46 Nếu ngõ vào µA µA ngõ h47 Nếu ngõ vào µA µA ngõ h48 Nếu ngõ vào µA µA ngõ h49 61 71 71 71 71 71 71 71 72 12 22 32 42 52 62 72 Robot di động với q đạo tròn với bán kính 1.5[m], với vận tốc chuẩn vd =0.25[m/s] giá trị ban đầu biến trạng thái x= [0 0]T NB NM NS ZO PS PM PB 0.5 -6 -4 -2 Hình 5.3: Hàm liên thuộc Gaussian Luận văn thạc só Trang: 96 Chúng ta sử dụng 49 luật điều khiển cho ngõ vào Giá trị trung tâm hàm liên thuộc Wc -6,-4,-2,0,2,4,6 giá trị nghịch đảo phân bố tất hàm liên thuộc tập [-6,6] Chú ý tất giá trị ban đầu ngõ vào thích nghi 104 Các hệ số trọng lượng kết nối Wcn thường cố định 1.0, 1.0, 1,0, -1.0 Tuy nhiên đặc chúng 1.5, 1.5, 5.0, -5.0, có nghóa ngõ uv từ điều khiển FGNN1 nhân với 1.5uv ,và ngõ uo từ điều khiển FGNN2 nhân với 5.0uo 5.3 MÔ PHỎNG MATLAB Sử dụng Simulink để thiết lập mô hình 5.3.1 Mô hình chính: 5.3.2 Bộ điều khiển FGNN1 Thiết kế mô hình dạng vector, giúp cho mô hình dễ nâng cấp sửa chữa Wd1 = [6; 6; 6; 6; 6; 6; 6]; Wd2 = [6; 6; 6; 6; 6; 6; 6]; We1 = [1; 1; 1; 1; 1; 1; 1]; Luận văn thạc só Trang: 97 We2 = [1; 1; 1; 1; 1; 1; 1]; Wc1 = [-6; -4; -2; 0; 2; 4; 6]; Wc2 = [-6; -4; -2; 0; 2; 4; 6]; Wa = [1.5 1.5 1.5 1.5 1.5 1.5 1.5] Wb = [0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5] Hàm Reshape hàm chuyển ma trận thành vector cột Hàm uT hàm chuyển vị subsystem Luận văn thạc só Trang: 98 f(u) = exp(ln(0.5) u2 ) 5.3.3 Khối training cho diều khiển FGNN1 Luận văn thạc só Trang: 99 Trong đó: In1 = hi ; In2 = ni (tốc độ học); In3 = ev (sai lệch ngõ vào ngõ ra); In4=1/∑hi (nghịch đảo tổng hi); Out1 = Wa 5.3.4 Bộ điều khiển FGNN2 OWd1 = [6; 6; 6; 6; 6; 6; 6]; OWd2 = [6; 6; 6; 6; 6; 6; 6]; OWe1 = [1; 1; 1; 1; 1; 1; 1]; OWe2 = [1; 1; 1; 1; 1; 1; 1]; OWc1 = [-pi; -2*pi/3; -pi/3; 0; pi/3; 2*pi/3; pi]; OWc2 = [-pi; -2*pi/3; -pi/3; 0; pi/3; 2*pi/3; pi]; OWa = [1.5 1.5 1.5 1.5 1.5 1.5 1.5] OWb = [0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5] Luận văn thạc só Trang: 100 subsystem f(u) = exp(ln(0.5) u2 ) Luận văn thạc só Trang: 101 5.3.5 Khối training cho diều khiển FGNN2 In1 = hi ; In2 = ni (tốc độ học); In3 = eφ (sai lệch ngõ vào ngõ ra); In4=1/∑hi (nghịch đảo tổng hi); Out1 = Owa 5.3.6 Khối Connection Net với Wc1= 1.5; Wc2 = 1.5; Wc3 = 5; Wc4 = -5; Luận văn thạc só Trang: 102 5.3.7 Hàm truyền robot Mô hình Robot Mô hình Luận văn thạc só Trang: 103 5.4 KẾT QUẢ: Thông số ban đầu Wa = 1.6 , Wb = 0.5 Tốc độ học ni1=0.5(FGNN1) ni2=0.1(FGNN2) Vận tốc đặt 0.15 m/s Vận tốc đặt 0.2 m/s Luận văn thạc só Trang: 104 Vận tốc đặt 0.25 m/s Góc đặt pi/6 (rad) Luận văn thạc só Trang: 105 ¾ Vận tốc đặt trước 0.25(m/s) góc thay đổi từ Ỉ 2π khoảng thời gian 37.68(s) 3.5 2.5 Đường thực tế 1.5 0.5 Đường đặt trước -0.5 -2 -1.5 -1 -0.5 0.5 1.5 Goùc thay đổi theo hình sin phase ban đầu π/2 Giá trị đặt 0.6 0.4 Giá trị thực tế 0.2 -0.2 -0.4 -0.6 -0.8 500 1000 1500 2000 KẾT LUẬN: Luận văn thạc só 2500 Trang: 106 Các phương pháp nghiên cứu cổ điển chủ yếu dựa vào phân tích mô hình toán học Robot, dựa vào để thực phương pháp điều khiển Robot mô hình điều khiển : tối ưu, bền vững, thích nghi… Việc nghiên cứu điều khiển Robot theo hướng gặp nhiều khó khăn phân tích mô hình toán học, cấu trúc vận hành Robot tự hành mặt toán học phức tạp Hơn thực việc điều khiển Robot môi trường này, kết không áp dụng môi trường khác Ứng dụng kỹ thuật điều khiển Robot mạng nơron mờ phương pháp nghiên cứu ứng dụng phối hợp mạng Nơron logic mờ Bộ điều khiển lợi dụng ưu điểm Mạng nơron khả tự học đáp ứng điều khiển mong muốn, ưu điểm điều khiển mờ khả điều khiển không cần mô hình toán học cụ thể, mà vẩn bao quát hàm hệ thống Phương pháp phát triển từ thập niên 90 Trong luận văn giới thiệu kỹ thuật suy luận hàm việc phát triển hệ thống điều khiển mạng nơron mờ dưạ vào giá trị trung tâm để điều khiển robot di động, mà cụ thể Robot tự hành có hai bánh xe độc lập di chuyển mặt phẳng cố định Phương pháp có ưu điểm so với phương pháp cổ điển mạng nơron mờ khác tính linh hoạt, hiệu thông số học giảm đáng kể Luận văn thạc só Tóm tắt lý lịch trích ngang Họ tên: Hồ Ngọc Ngày, tháng, năm sinh: 17/10/1974 Nơi sinh: Khánh Hoà Địa liên lạc: ¾ 109/25/6 đường số 8, khu phố 1, phường Linh Xuân, quận Thủ Đức, Tp Hồ Chí Minh ¾ ÑT: 08 – 7241450 ÑTDÑ: 0918089398 ¾ E-mail: hongoc108@yahoo.com ™ QUÁ TRÌNH ĐÀO TẠO: ¾ 1995 – 2000: Sinh viên trường Đại Học Bách Khoa TP Hồ Chí Minh ¾ 2002 – 2004: Học viên cao học Đại Học Bách Khoa TP.Hồ Chí Minh ™ QUÁ TRÌNH CÔNG TÁC: ¾ 2000 – 2003: Nhân viên Trung Tâm Điện Tử – Máy Tính ĐH.KHTN ¾ 2003 – 2004: Giáo viên trường Cao Đẳng Công Nghiệp IV ... pháp dùng điều khiển mờ cho phép giảm khối lượng tính toán Trong nhiều trường hợp điều khiển mờ làm việc ổn định hơn, bền vững chất lượng điều khiển cao Bên cạnh ưu điểm bật điều khiển mờ, mạng... vượt bậc lónh vực điều khiển Ưu điểm điều khiển mờ so với phương pháp điều khiển kinh điển tổng hợp điều khiển mà trước đặt tính đối tượng cách xác Khác hẳn với kỹ thuật điều khiển kinh điển hoàn... quan hệ mờ tập mờ định nghóa tập sở nhiều chiều Luận văn đề cập đến hợp thành tập mờ với quan hệ mờ hợp thành tập mờ với quan hệ mờ sở toán học việc suy luận mờ, ứng dụng điều khiển mờ Định nghóa: