Ứng dụng mạng nơron trong điều khiển chuyển động robot hai bậc tự do

BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA HÀ NỘI  LUẬN VĂN THẠC SĨ KHOA HỌC NGÀNH: TỰ ĐỘNG HÓA ỨNG DỤNG MẠNG NƠRON TRONG ĐIỀU KHIỂN CHUYỂN ĐỘNG ROBOT HAI BẬC TỰ DO DƯƠNG ĐỨC ANH HÀ NỘI - 2009 BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA HÀ NỘI  LUẬN VĂN THẠC SĨ KHOA HỌC NGÀNH: TỰ ĐỘNG HÓA ỨNG DỤNG MẠNG NƠRON TRONG ĐIỀU KHIỂN CHUYỂN ĐỘNG ROBOT HAI BẬC TỰ DO DƯƠNG ĐỨC ANH NGƯỜI HƯỚNG DẪN KHOA HỌC: TS NGUYỄN PHẠM THỤC ANH HÀ NỘI - 2009 Luận văn cao học CHƯƠNG ROBOT VÀ CÁC ỨNG DỤNG CỦA ROBOT TRONG CÔNG NGHIỆP 1.1 Robot công nghiệp Vào năm 1922, kịch nhà văn Carel Capek người Tiệp Khắc dụng đến thuật ngữ”Robota”0 Trong ơng mơ tả “nhân vật” ứng xử người, có khả làm việc khỏe gấp đơi người, khơng có cảm tính, cảm giác ngưới Sự phát triển lĩnh vực robot 40 năm sau Vào năm đầu kỷ 20, điều khiển số cấu điều khiển từ xa hai công nghệ quan trọng phát triển robot Điều khiển số phát triển cho máy công cụ vào cuối năm 1940, đầu năm 1950 Năm 1952, Viện Massachusetts ( MIT, Mỹ) trình diễn máy phay ba trục điều khiển số Lĩnh vực điều khiển xa liên quan tới việc sử dụng cấu điều khiển xa (Teleoperator) Đó cấu khí thực chuyển động khoảng cách xa điều khiển người Các cấu tự động chế tạo sử dụng để mang vác vật chất độc hại chất phóng xạ năm 1940 Robot định nghĩa dạng khía cạnh khác Robot coi tay máy có vài bậc tự do, điều khiển máy tính Một định nghĩa khác robot công nghiệp chấp nhận là: Robot cơng nghiệp cấu khí lập trình thực cơng việc có ích cách tự động khơng cần giúp đỡ trực tiếp người Hiệp hội nhà chế tạo-nhà sử dụng đưa định nghĩa robot sau : Robot thiết bị thực chức bình thường người hợp tác với cách thơng minh để có trí tuệ người Trong Bách Khoa toàn thư (phiên 7.0 1995) viết: “ Robot có Dương Đức Anh Ngành: Tự động hóa Luận văn cao học thể định nghĩa mộ thiết bị điều khiển hoàn toàn bao gồm phận điện tử , khí, ” Các xu phát triển Robot công nghiệp - Trong giai đoạn đầu phát triển người ta quan tâm đến việc tạo cấu tay máy nhiều bậc tự do, trang bị nhiều loại cảm biến (sensor) để thực cơng việc phức tạp - Khi tìm địa ứng dụng cơng nghiệp đơn giản hóa kết cấu để tăng độ xác định vị giảm giá thành đầu tư lại yêu cầu thực tế thi trường hàng hóa cạnh tranh Ngày có nhiều cải tiến quan trọng kết cấu phận chấp hành, tăng độ tin cậy thiết bị điều khiển, tăng mức thuận tiện dễ dàng lập trình - Để mở rộng phạm vi ứng dụng cho Robot công nghiệp nhằm thay lao động nhiều loại công việc ngày rõ nét xu tăng cường khả nhận biết xử lý tín hiệu từ mơi trường làm việc, thành tựu khoa học tiến kỹ thuật Laser, kỹ thuật tia hồng ngoại, kỹ thuật xử lý ảnh… - Cùng với xu trên, Robot công nghiệp luôn định hướng tăng cường lực xử lý công việc để trở thành robot tinh khôn nhờ kết nghiên cứu hệ điều khiển Nơron trí khơn nhân tạo Robot đại kết hợp kỹ thuật điều khiển số cấu tự động điều khiển từ xa Thực vậy, robot cấu khí với chuyển động điều khiển kỹ thuật lập trình tương tự sử dụng máy điều khiển số Cyril Walter Kenward (Anh) lad nhà phát minh đăng ký cho thiết bị robot vào tháng 3/1954 phát minh ông thực vào năm 1957 Người thứ hai nhà phát minh George C.Devol (Mỹ) có hai phát minh góp phần vào phát triển robot đại ngày Đó thiết bị ghi tín hiệu điện từ hóa sử dụng cho điều khiển máy Thiết bị chế tạo công bố vào năm 1952 Phát minh thứ hai “Thiết bị truyền báo lập trình” công bố vào năm 1961 Với hợp tác nghiên cứu Joseph Engelberger chủ tịch Công Ty Unimate Dương Đức Anh Ngành: Tự động hóa Luận văn cao học G.C Devol , robot Unimate robot công nghiệp xuất thị trường năm 1962 Mỹ Những năm sau đó, nhiều đóng góp giá trị ngơn ngữ lập trình cho robot đánh dấu bước phát triển quan trọng robot đại Đó cơng trình nghiên cứu ngơn ngữ lập trình hướng đối tượng cho robot viện nghiên cứu Stanford : Ngôn ngữ thực nghiệm WAVE (1973) ngôn ngữ AL (1974) Ngôn ngữ VAL cơng ty Unimate ngơn ngữ lập trình robot thương mại 1.2 Các phận cấu thành Robot cơng nghiệp Một robot thơng thường có ba phần chính: - Tay máy - Bộ phận dẫn động - Bộ phận điều khiển - Cảm biến 1.2.1 Tay máy Tay máy công nghiệp phận khí quan trọng đóng vai trị phận chấp hành robot Tay máy mô giống bàn tay người nên có phận sau: - Cánh tay robot - Khớp robot - Bàn tay robot - Khuỷa tay cẳng tay - Bậc tư robot - Bàn tay robot - Cơ cấu kẹp Cánh tay nối với chân đế khớp vai, bàn tay nối với cảnh tay khớp cổ tay Như vậy, bàn tay chân đế có nhiều khâu khớp trung gian, số lượng khâu khớp để tạo nên tay máy tùy thuộc vào chức năng, nhiệm vụ robot mà cấu tạo tay máy khác Dương Đức Anh Ngành: Tự động hóa Luận văn cao học Vì thế, tay máy cấu phẳng hay khơng gian Tay máy có nhiều bậc tự có khả thực thao tác mặt phẳng không gian với phạm vi định Không gian hoạt động tay máy gọi trường hoạt động tay máy Tùy thuộc vào yêu cầu loại robot mà người ta thường đưa thông số kĩ thuật để đánh giá khả hoạt động robot Một số thông số thường gặp robot: - Khả mang tải robot - Trường hoạt động robot có ý nghĩa phạm vi khơng gian mà khả robot với tới - Độ phân giải không gian khả dịch chuyển bé khớp bao gồm chuyển dịch góc quay chuyển dịch tính tiến - Độ xác: khả robot đạt 1.2.2 Bộ phận dẫn động Bộ phận dẫn động robot thông thường động cơ: - Động điện chiều - Động điện xoay chiều - Động bước - Động khí nén thủy lực Động khí nén thủy lực sử dụng trường hợp yêu cầu công suất lớn, tốc độ chậm mà loại động điện không đáp ứng Tuy nhiên, sử dụng hệ thống dẫn động robot thủy lực kết cấu robot cồng kềnh phức tạp so với dùng động điện 1.2.3 Bộ phận điều khiển Để điều khiển hoạt động robot, điều khiên robot giữ vai trò quan trọng não người Bộ phận điều khiển thường thực thông qua hệ thống chương trình điều khiển – chương trình đảm nhiệm nhiệm vụ cụ thể Tùy thuộc vào đặc điểm làm việc robot mà chương trình điều khiển nói xây dựng khác cho phù hợp Dương Đức Anh Ngành: Tự động hóa Luận văn cao học Bộ phận điều khiển có nhiệm vụ cung cấp chuỗi logic cho chương trình vận hành tay máy Ngồi điều khiển cịn có nhiệm vụ giải tốn lý thuyết cần cho bước chương trình liên tục đo đạc, xử lý sai số vị trí thực robot tọa độ tính tốn trình chuyển động dạng: điểm – điểm, theo quỹ đạo liên tục - Động học thuận: Có chức thiết lập giải tốn động học, sở tham số đầu vào bao gồm góc quay độ dịch chuyển tịnh tiến biến khớp Lưu trữ chuyển giao: có chức tiếp nhận chuyển giao kết vừa giải động học thuận robot Cụm lập trình có chức lập trình để cho quỹ đạo robot qua điểm định trước hay thực trọn vẹn quỹ đạo yêu cầu đặt 1.2.4 Cảm biến Cảm biến robot chia làm hai loại: cảm biến trạng thái bên cảm biến trạng thái bên Cảm biến trạng thái bên có chức đo lường biến, tham số như: vị trí hay tốc độ khớp sử dụng cho mạch hệ thống điều khiển robot Cảm biến trạng thái bên đo lường biến khoảng cách, mức, tiếp xúc Sử dụng cảm biến bên ngồi cho phép robot tiếp xúc với mơi trường cách mềm dẻo thông minh Với cảm biến bên ngồi, robot nhìn cảm giác để thực nhiệm vụ phức tạp cần cấu điều khiển robot lập trình sẵn Đồng thời robot có khả thích nghi với cơng việc khác nhau, đạt độ van cao 1.3 Đặc tính Robot cơng nghiệp 1.3.1 Tải trọng Tải trọng trọng lượng robot mang giữ đảm bảo số đặc tính Tải trọng lớn lớn tải trọng định mức nhiều, robot mang tải trọng lớn định mức Tải trọng robot thông thường nhỏ so với trọng lượng robot Ví dụ: robot LR Mate hãng Dương Đức Anh Ngành: Tự động hóa Luận văn cao học Fanuc óc trọng lượng 40 Kg mang tải trọng Kg, robot M-16i có trọng lượng 269 Kg mang tải trọng 18.5 Kg 1.3.2 Độ phân giải không gian Độ phân giải khơng gian gia tăng nhỏ robot thực di chuyển không gian Độ phân giải phụ thuộc vào độ phân giải điểu khiển độ xác khí Độ phân giải điều khiển xác định độ phân giải hệ thống điều khiển vị trí hệ thống phản hồi : tỷ số phạm vi di chuyển số bước di chuyển khớp địa hóa điều khiển robot: Với n – Số bit nhớ Độ di chuyển robot tổng dich chuyển thành phần Do độ phân giải robot tổng độ phân giải khớp robot Dương Đức Anh Ngành: Tự động hóa Luận văn cao học Hình 1.1 Hình dạng điển hình phận robot công nghiệp 1.3.3 Tầm với Tầm với khoảng cách lớn mà robot vươn tới phạm vi làm việc Tầm với hàm phụ thuộc vào cấu trúc robot 1.3.4 Độ xác Độ xác đánh giá độ xác vị trí tay robot đạt Độ xác định nghĩa theo độ phân giải cấu chấp hành Độ xác di chuyển đến vị trí mong muốn phụ thuộc vào độ dịch chuyển nhỏ Dương Đức Anh Ngành: Tự động hóa Luận văn cao học khớp Khi coi cấu khí có độ xác cao, định nghĩa sơ độ xác nửa độ phân giải điều khiển minh họa hình 1.5 `Độ xác thay đổi tùy thuộc vào phạm vi di chuyển tay robot: Phạm vi di chuyển xa bệ robot, độ xác giảm độ xác khí lớn Độ xác robot cải thiện di chuyển robot giới hạn phạm vi cho phép Tải trọng ảnh hưởng đến độ xác, tải trọng lớn gây độ xác khí thấp làm giảm độ xác di chuyển Thơng thường độ xác di chuyển robot cơng nghiệp đạt 0,025 mm Đích Điểm địa hóa Độ xác Điểm địa hóa Độ phân giải điều Hình 1.2 Minh họa độ xác độ phân giải điều khiển 1.3.5 Độ lặp lại Độ lặp lại đánh giá độ xác robot di chuyển để với tới điểm nhiều lần hoạt động (Ví dụ: 100 lần) Do số yếu tố mà robot với tới điểm nhiều lần hoạt động, mà điểm mà điểm với robot nằm vòng tròn với tâm điểm đích mong muốn Bán kính đường trịn độ lặp lại Độ lặp lại đại lượng có ý nghĩa quan trọng độ xác Độ xác đánh giá sai số cố định, sai số cố định phán đốn hiệu chỉnh chương trình Nhưng sai số ngẫu Dương Đức Anh Ngành: Tự động hóa Luận văn cao học 78 Để khảo sát ảnh hưởng nhiễu hệ thống, đưa nhiễu ma sát nhớt vào mơ hình Hàm ma sát nhớt sau: K D sign(q ) + K p q Out1 Tham so1 qd In1 In2 qd' In3 Out1 In1 Out1 In4 Set point M In2 PDe q q' x2 Neural1 q'1 Robot Scope1 -KSaturation Gain Saturation1 -KGain1 Hình 5.15 Mơ hình có ảnh hưởng nhiễu Dương Đức Anh Ngành: Tự động hóa Luận văn cao học 79 Momen khop 60 50 Mo men 40 30 20 10 0 0.5 1.5 Thoi gian 2.5 3.5 3.5 Mo men khop 20 18 16 14 Mo men 12 10 0 0.5 1.5 Thoi gian 2.5 Hình 5.16 Mơmen điều khiển nhiễu khớp Dương Đức Anh Ngành: Tự động hóa Luận văn cao học 80 Sai lech co nhieu data1 data2 0.5 Sai lech 0.4 0.3 Khop 0.2 Khop 0.1 0 0.5 1.5 Thoi gian 2.5 3.5 Hình 5.17 Sai lệch điều khiển có nhiễu Kết mơ phỏng: Ta thấy mơ hình dùng mạng nơ ron : Như mơ hình dùng mạng nơ ron mơ hình có khả thích nghi cao , ổn định bền vững Dương Đức Anh Ngành: Tự động hóa Luận văn cao học 81 Mục lục CHƯƠNG ROBOT VÀ CÁC ỨNG DỤNG CỦA ROBOT TRONG CÔNG NGHIỆP 1.1 Robot công nghiệp 1.2 Các phận cấu thành Robot công nghiệp 1.2.1 Tay máy 1.2.2 Bộ phận dẫn động 1.2.3 Bộ phận điều khiển 1.2.4 Cảm biến 1.3 Đặc tính Robot cơng nghiệp 1.3.1 Tải trọng 1.3.2 Độ phân giải không gian 1.3.3 Tầm với 1.3.4 Độ xác 1.3.5 Độ lặp lại 1.3.6 Độ nhún 1.4 Phân loại robot 1.4.1 Phân loại theo không gian hoạt động tay máy 1.4.2 Phân loại theo phương pháp điều khiển 10 1.4.3 Phân loại theo hệ thống truyền động 12 1.5 Ứng dụng Robot công nghiệp 13 1.5.1 Mục tiêu ứng dụng Robot cơng nghiệp 13 1.5.2 Tình hình ứng dụng robot cơng nghiệp giới 13 1.5.3 Ứng dụng Robot công nghiệp 14 CHƯƠNG HỆ THỐNG ĐIỀU KHIỂN ROBOT 15 CÔNG NGHIỆP 15 2.1 Hệ thống điều khiển Robot công nghiệp 15 2.1.1 Bài toán điều khiển quỹ đạo 16 2.1.2 Bài toán điều khiển lực 18 2.2 Một số phương pháp điều khiển robot 19 2.2.1 Phương pháp điều khiển mơ men tính tốn 20 2.2.2 Phương pháp điều khiển trượt 21 2.2.3 Phương pháp điều khiển lai lực vị trí 23 2.2.4 Phương pháp điều khiển robot sử dụng mạng nơron 26 CHƯƠNG TỔNG QUAN VỀ MẠNG NƠRON 28 3.1 Khái niệm chung 28 3.2 Mơ hình mạng Nơron nhân tạo 29 3.3 Phân loại 33 3.4 Các thành phần mạng nơron nhân tạo 35 3.4.1 Phần tử xử lý 35 Dương Đức Anh Ngành: Tự động hóa Luận văn cao học 82 3.4.2 Mơ hình kết nối mạng nơron nhân tạo 35 3.4.3 Các luật học 37 3.5 Mơ hình tốn học mạng nơron truyền thẳng hồi quy 42 3.5.1 Mạng nơron truyền thẳng 42 3.6.1 Mạng nơron hồi quy 46 3.7 Quá trình huấn luyện mạng nơron nhiều lớp 48 3.7.1 Quá trình thực 49 3.7.2 Quy tắc chuỗi 50 3.7.3 Biến thể lan truyền ngược 51 3.8 Các phương pháp ứng dụng mạng nơron điều khiển 51 3.8.1 Bộ điều khiển đảm bảo tính ổn định bền vững 52 3.8.2 Bộ điều khiển thích nghi trực tiếp 52 3.8.3 Điều khiển phi tuyến mô hình 54 3.8.4 Điều khiển dự báo 54 3.8.5 Điều khiến thích nghi theo mơ hình mẫu (MRAC) 55 3.8.6 Điều khiển thích nghi tự chỉnh 56 3.8.7 Điều khiển thích nghi mạng nơron hồi quy tuyến tính 57 3.8.8 Điều khiển thích nghi ổn định trực tiếp 57 3.8.9 Điều khiển tối ưu 58 3.8.10 Phương pháp bảng tra 58 3.8.11 Điều khiển lọc 59 Chọn lựa phương pháp điều khiển 59 CHƯƠNG MẠNG NƠRON ĐIỀU KHIỂN ROBOT 60 DỰA THEO PHƯƠNG PHÁP MƠ MEN TÍNH TỐN 60 4.1 Mô tả robot hai bậc tự Planar 60 4.2 Phương pháp mơ hình mơmen tính tốn điều khiển robot Planar 61 4.3 Sử dụng mạng Nơron điều khiên robot dựa theo phương pháp mơmen tính tốn 63 4.4 Thiết kế mạng Nơron 64 CHƯƠNG THỰC HIỆN MÔ PHỎNG 68 5.1 Thực mơ mơ hình robot planar 68 5.2 Thực mơ mơ hình mơ men tính tốn 69 5.3 Thực mô mơ hình điều khiển sử dụng mạng nơ ron 75 Dương Đức Anh Ngành: Tự động hóa Luận văn cao học 83 DANH MỤC HÌNH VẼ Hình 1.1 Hình dạng điển hình phận robot cơng nghiệp Hình 1.2 Minh họa độ xác độ phân giải điều khiển Hình 1.3 Khớp tịnh tiến robot Hình 1.4 Khớp quay robot Hình 2.1 Các toán điều khiển robot 16 Hình 2.2 Sơ đồ khối hệ thống điều khiển không gian khớp 17 Hình 2.3 Sơ đồ hệ thống điều khiển tọa độ Đề - Các 18 Hình 2.4 Đường trượt mặt phẳng e − e 22 Hình 2.5 Sơ đồ khối hệ thống điều khiển động học ngược thích nghi 24 Hình 3.1.Cấu trúc Nơron sinh học 28 Hình 3.2 Mơ hình mạng Nơron nhân tạo 29 Hình 3.3 Hàm tuyến tính 31 Hình 3.4 Hàm Sigmoidal 31 Hình 3.5 Đồ thị số hàm kích hoạt 32 Hình 3.6 Mơ hình mạng nơron ba lớp 32 Hình 3.7 Một số loại cấu trúc mạng nơ ron 34 Hình 3.8 Cấu trúc mạng nơron tiến 36 Hình 3.9 Cấu trúc huấn luyện mạng nơ ron 38 Hình 3.10 Mơ hình học có giám sát học củng cố 39 Hình 3.11 Mơ hình học khơng có giám sát 40 Hình 3.12 Sơ đồ cấu trúc cấu trình học 41 Hình 3.13 Cấu trúc mạng nơron lớp 42 Hình 3.14 Biểu diễn tóm tắt mạng nơron lớp R đầu vào S đầu 44 Hình 3.15 Biểu diễn lớp mạng 45 Hình 3.16 Cấu trúc mạng nơ ron ba lớp 46 Hình 3.17 Sơ đồ ngắn gọn mạng nơron ba lớp 46 Hình 3.18 Mạng nơron lớp hồi quy 48 Hình 3.19 Mạng nơron nhiều lớp hồi quy 48 Dương Đức Anh Ngành: Tự động hóa Luận văn cao học 84 Hình 3.20 Sơ đồ cấu trúc điều khiển ổn định bền vững 52 Hình 3.21 Sơ đồ cấu trúc hệ điều khiển thích nghi ngược 52 Hình 3.22 Bộ điều khiển thích nghi trực tiếp 53 Hình 3.23 Sơ đồ điều khiển mơ hình 54 Hình 3.24 Sơ đồ cấu trúc điều khiển dự báo 55 Hình 3.25 Sơ đồ cấu trúc điều khiển theo mơ hình mẫu 56 Hình 3.26 Sơ đồ khối hệ thống điều khiển thích nghi tự chỉnh 56 Hình 3.27 Sơ đồ điều khiển thích nghi sử dụng mạng hồi quy tuyến tính 57 Hình 3.28 Sơ đồ điều khiển thích nghi ổn định trực tiếp 58 Hình 4.1 Cấu hình robot Planar 60 Hình 4.2 Sơ đồ cấu trúc hệ điều khiển mơ men tính tốn 62 Hình 4.3 Cấu trúc điều khiển dùng mạng nơ ron thay mơ hình mơ men tính tốn 64 Hình 4.4 Cấu trúc mạng nơron dùng 65 Hình 5.1 Mơ hình Simulink robot hai khâu 68 Hình 5.2 Mơ hình robot hai khâu 69 Hình 5.3 Mơ hình mơ mơ hình Mơmen tính tốn 70 Hình 5.4 Quỹ đạo khớp 71 Hình 5.5 Sai lệch vị trí khớp 71 Hình 5.6 Kết mơ với mơ hình mơmen tính tốn 72 Hình 5.7 Sơ đồ mơ men tính tốn có nhiễu ma sat 73 Hình 5.8 Mơmen điều khiển mơmen nhiễu 73 Hình 5.9 Quỹ đạo khớp có nhiễu 74 Hình 5.10 Sai lêch vị trí khớp mơ hình mơmen tính tốn có nhiễu 74 Hình 5.11 Sơ đồ mơ mạng nơ ron 75 Hình 5.12 Sơ đồ khối mơ mô hệ thống điều khiển dùng mạng nơ ron 76 Hình 5.13 Sai lệch điều khiển 77 Hình 5.14 Momen chưa có nhiễu 77 Hình 5.15 Mơ hình có ảnh hưởng nhiễu 78 Hình 5.16 Mơmen điều khiển nhiễu khớp 79 Hình 5.17 Sai lệch điều khiển có nhiễu 80 Dương Đức Anh Ngành: Tự động hóa Luận văn cao học 85 DANH MỤC CÁC KÝ HIỆU qd : giá trị đặt khớp robot qd : giá trị vận tốc đặt khớp robot q : góc quay thực tế khớp robot q : vận tốc thực tế khớp robot τ : Momen khớp robot e : Vectơ sai lệch giá trị đặt giá trị thực khớp e : Vectơ sai lệch giá trị tốc độ thực tốc độ đặt khớp s: Toán tử Laplace wij : hàm trọng lượng f: hàm kích hoạt mạng nơron x: đầu vào mạng nơron y: đầu mạng nơron η : tốc độ học tập mạng nơron α : hệ số động lượng Dương Đức Anh Ngành: Tự động hóa Luận văn cao học Ma trận tính D 86 PHỤ LỤC -1 m1=in(5); m2=in(6); mt=in(7); a1=in(8); a2=in(9); h11=m1*a1*a1+(m2+mt)*(a1^2+a2^2+2*a1*a2*cos(in(4))); h12=(m2+mt)*(a2^2+a1*a2*cos(in(4))); h22=(m2+mt)*a2*a2; out(1)=h11*in(1)+h12*in(2); out(2)=h12*in(1)+h22*in(2); Tính tốn ma trận H function out=maxh(in) m1=in(5); m2=in(6); mt=in(7); a1=in(8); a2=in(9); h=-(m2+mt)*a1*a2*sin(in(2)); g1=m1*9.8*a1*cos(in(1))+(m2+mt)*9.8*(a1*cos(in(1))+a2*cos(in(1)+in(2))); g2=(m2+mt)*9.8*a2*cos(in(1)+in(2)); out(1)=-h*in(4)*in(4)-2*h*in(3)*in(4)+g1; out(2)=h*in(3)*in(3)+g2; Tính hàm trọng lượng function out=weight(in) n=0.01; a=0.9; w1=[in(1) in(2) in(3) in(4);in(5) in(6) in(7) in(8);in(9) in(10) in(11) in(12);in(13) in(14) in(15) in(16);in(17) in(18) in(19) in(20);in(21) in(22) in(23) in(24)]; b1=[in(25) in(26) in(27) in(28)]; w2=[in(29) in(30);in(31) in(32);in(33) in(34);in(35) in(36)]; b2=[in(37) in(38)]; v=[in(39) in(40)]; x=[in(41) in(42) in(43) in(44) in(45) in(46)]; dw1=[0 0 0;0 0 0;0 0 0;0 0 0;0 0 0;0 0 0]; dw2=[0 0;0 0;0 0;0 0]; db1=[0 0 0]; db2=[0 0]; y=x*w1+b1; ym=(1+exp(-y)); y1=[1/ym(1) 1/ym(2) 1/ym(3) 1/ym(4)]; for m=1:4 db1(m)=-1/10*n*y1(m)*(1y1(m))*(v(1)*w2(m,1)+v(2)*w2(m,2))+a*db1(m); dw2(m,1)=a*dw2(m,1)+n*v(1)*y1(m); dw2(m,2)=a*dw2(m,2)+n*v(2)*y1(m); for k=1:6 dw1(k,m)=-n*y1(m)*(1y1(m))*x(k)*(v(1)*w2(m,1)+v(2)*w2(m,2))+a*dw1(k,m); end; Dương Đức Anh Ngành: Tự động hóa Luận văn cao học 87 end; db2(1)=a*db2(1)+n*v(1); db2(2)=a*db2(2)+n*v(2); w1=w1+dw1; w2=w2+dw2; b1=b1+db1; b2=b2+db2; out=[w1(1,:) w1(2,:) w1(3,:) w1(4,:) w1(5,:) w1(6,:) b1 w2(1,:) w2(2,:) w2(3,:) w2(4,:) b2]; Tính tốn mạng Nơron function out=neural(in) w1=[in(1) in(2) in(3) in(4);in(5) in(6) in(7) in(8);in(9) in(10) in(11) in(12);in(13) in(14) in(15) in(16);in(17) in(18) in(19) in(20);in(21) in(22) in(23) in(24)]; b1=[in(25) in(26) in(27) in(28)]; w2=[in(29) in(30);in(31) in(32);in(33) in(34);in(35) in(36)]; b2=[in(37) in(38)]; x=[in(39) in(40) in(41) in(42) in(43) in(44)]; y=x*w1+b1; ym=(1+exp(-y)); y1=[1/ym(1) 1/ym(2) 1/ym(3) 1/ym(4)]; y2=y1*w2+b2; out=y2; Dương Đức Anh Ngành: Tự động hóa Luận văn cao học 88 KẾT LUẬN Sau trình nghiên cứu với nhiệm vụ: “Ứng dụng mạng nơron điều khiển chuyển động robot hai bậc tự do”, tông hợp lượng kiến thức mạng nơron phương pháp điều khiển robot Tôi xin chân thành cảm ơn hướng dẫn tận tình giáo TS.Nguyễn Phạm Thục Anh, thầy cô môn Tự động hóa XNCN, Viện đào tạo sau đại học tồn thể bạn bè, đồng nghiệp gia đình giúp đỡ, động viên tơi hồn thành luận văn Những kết cụ thể luận văn sau: - Thiết kế hệ thống điều khiển robot hai bậc tự sử dụng mạng nơron có khả thích nghi cao, chống nhiễu, ổn định bền vững có khả điều khiển đối tượng có mơ hình với tham số khác nhau, chí biến thiên - Xây dựng thành cơng mơ hình mô hệ thống điều khiển Matlab – Simulink, kiểm nghiệm đắn lý thuyết đặt Định hướng mở rộng luận văn: - Thiết kế mơ hình thực hệ thống - Nâng cao tốc độ sử lý hệ thống - Nghiên cứu thiết kế thêm số mạng nơron khác - Mở rộng sử dụng mạng nơron điều khiển đối tượng khác Do hạn chế thời gian kiến thức thân luận văn chắn nhiều thiếu sót, tơi mong nhận ý kiến phê bình, đóng góp nội dung chưa hồn thiện luận văn thầy cô đồng nghiệp Xin chân thành cảm ơn! Hà nội, ngày 14 tháng 11 năm 2009 Học viên thực Dương Đức Anh Dương Đức Anh Ngành: Tự động hóa Luận văn cao học 89 LỜI NÓI ĐẦU Thuật ngữ robot xuất lần năm 1921 để nhân vật viễn tưởng có khả làm việc mềm dẻo khỏe gấp nhiều lần người Nhân vật thực hiên vào năm 1960 năm 1961 Robot công nghiệp ứng dụng công nghiệp Trong dây chuyền sản xuất với mức độ tự động hóa cao, robot cơng nghiệp đóng vai trị quan trọng việc giảm cường độ lao động cho người lao động, tăng suất độ xác gia cơng, góp phần tăng chất lượng, số lượng giảm giá thành sản phẩm Luận văn với nhiệm vụ: “ Ứng dụng mạng nơron điều khiển chuyển động robot hai bậc tự do” có nội dung phân tích, thiết lập mơ hình tốn học, phân tích cấu trúc điều khiển sử dụng mạng nơron, mô hệ thống hệ thống robot hai bậc tự Matlab – Simulink Luận văn trình bày thành chương xắp xếp theo trình tự hợp lý, có nội dung lĩnh vực robot cơng nghiệp Trình tự sau: Chương – Robot ứng dụng robot cơng nghiệp: Trình bày cách tổng quan lịch sử phát triển, đặc tính robot ứng dụng robot công nghiệp Chương – Hệ thống điều khiển robot cơng nghiệp: Trình bày hệ thống điều khiển robot bản, số phương pháp điều khiển robot Chương – Tổng quan mạng nơron: Trình bày tổng quan mạng nơron, thành phần mạng nơron, mơ hình tốn học ứng dụng mạng nơron điều khiển Chương – Mạng nơron điều khiển robot dựa theo phương pháp momen tính tốn: Mơ tả robot hai bậc tự do, nội dung phương pháp sử dụng mạng nơron điều khiển robot thiết kế mạng nơron cho hệ thống Dương Đức Anh Ngành: Tự động hóa Luận văn cao học 90 Chương – Thực mô phỏng: Mô hệ thống robot sử dụng hai trường hợp: Mơ phương pháp mơmen tính tốn thơng thường mô sử dụng mạng nôron, rút nhận xét Tơi xin bày tỏ lịng biết ơn chân thành hướng dẫn tận tình cô giáo hướng dẫn TS.Nguyễn Phạm Thục Anh Tôi xin cảm ơn thầy cô giáo môn Tự động hóa XNCN, Viện đào tạo sau đại học – Trường đại học Bách Khoa Hà Nội, bạn bè đồng nghiệp gia đình đóng góp động viên tơi hồn thành luận văn Tuy dành nhiều thời gian để thực hiện, kiến thức cịn hạn chế luận văn khơng thể tránh khỏi thiếu sót Tơi xin chân thành cảm ơn mong nhận góp ý thầy giáo bạn bè đồng nghiệp Hà nội ngày 15 tháng 11 năm 2009 Học viên thực Dương Đức Anh Dương Đức Anh Ngành: Tự động hóa TĨM TẮT LUẬN VĂN Cùng với phát triển không ngừng khoa học kĩ thuật, ngày robot nghiên cứu phát triển rộng rãi để đáp ứng yêu cầu sản xuất tự động hóa cao giới Robot hệ thống ràng buộc phi tuyến với tham số động lực học biến đổi mơmen qn tính tải trọng Phương pháp mơmen tính tốn phương pháp phổ biến điều khiển robot Phương pháp cho phép loại bỏ thành phần phi tuyến liên kết chéo robot Khi điều khiển PD hay PID sử dụng để điều khiển quỹ đạo robot tiệm cận quỹ đạo mong muốn Tuy nhiên để điều khiển xác, cần biết xác mơ hình robot Trong thực tế mơ hình robot ln tồn yếu tố bất định Dựa theo phương pháp momen tính tốn, luận văn đề xuất việc sử dụng mạng Nơron thành phần hệ điều khiển để điều khiển robot đồng thời bù sai lệch phi tuyến liên kết chéo mơ hình robot Ưu điểm phương pháp điều khiển sử dụng mạng Nơron dựa theo phương pháp mơmen tính tốn hệ thống hồn tồn học on – line Độ ổn định toàn cục hệ thống điều khiển có thêm thành phần bù sai lệch tham số thực tham số ước lượng robot mang Nơron Kết mô Matlab-Simulink cho robot bậc tự thực để minh chứng tính đắn phương pháp Từ khóa: Mơmen tính tốn, tiệm cận, quỹ đạo, mơ hình robot, mạng nơron, bù sai lệch Tóm tắt luận văn SUMMARY OF THESIS With the ongoing development of science and technology, today's robots are being researched and developed extensively to meet the requirements of the highly automated production in the world Robot is a system with constraints and nonlinear dynamics parameters such as moment of inertia variation and load Moment calculation method is a method common in robot control Method for removal of non-linear components and the cross-link robot When the PD or PID controller used to control robot trajectory asymptotic orbit desired However, for precise control, to know the exact model of the robot In fact the model of robot exists elements uncertain Based torque calculation methods, thesis proposed the use of neural networks in the components of control systems to control robots at the same time compensate the nonlinear distortions and cross-link robot model Advantages of the method of control using neural network based method of moment calculation is complete system can learn on - line Global stability of the control system further complement the difference between actual parameter and the parameter estimates of the robot is brought neurons Simulation results on MatlabSimulink for two degrees of freedom robot is made to demonstrate the correctness of calculation methods Key words: Moment calculation method, Proximity, orbit, model robot, neural network, compensation misleading ... NGÀNH: TỰ ĐỘNG HÓA ỨNG DỤNG MẠNG NƠRON TRONG ĐIỀU KHIỂN CHUYỂN ĐỘNG ROBOT HAI BẬC TỰ DO DƯƠNG ĐỨC ANH NGƯỜI HƯỚNG DẪN KHOA HỌC: TS NGUYỄN PHẠM THỤC ANH HÀ NỘI - 2009 Luận văn cao học CHƯƠNG ROBOT. .. hệ điều khiển Nơron trí khơn nhân tạo Robot đại kết hợp kỹ thuật điều khiển số cấu tự động điều khiển từ xa Thực vậy, robot cấu khí với chuyển động điều khiển kỹ thuật lập trình tương tự sử dụng. .. Phương pháp điều khiển thích nghi Hình 2.1 Các toán điều khiển robot Điều khiển chuyển động thơ hay điều khiển quỹ đạo thực hệ tọa độ khớp hay tọa độ Decac Điều khiển chuyển động tinh điều khiển lực,