Điều khiển thích nghi robot

BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA HÀ NỘI - VŨ QUỐC VIỆT ĐIỀU KHIỂN THÍCH NGHI ROBOT Chuyên ngành: Điều khiển tự động hóa LUẬN VĂN THẠC SĨ KỸ THUẬT ĐIỀU KHIỂN VÀ TỰ ĐỘNG HÓA NGƯỜI HƯỚNG DẪN KHOA HỌC: GS TS Phan Xuân Minh HÀ NỘI – 2015 MỤC LỤC LỜI CAM ĐOAN DANH MỤC CÁC HÌNH VẼ MỞ ĐẦU Chương Mô hình động lực học robot n bậc tự .12 1.1 Mơ hình hóa Robot dựa phương trình Lagrange 12 1.1.1 Phương trình Lagrange tổng quát 12 1.1.2 Phương trình động lực học Robot n nối dựa phương trình Lagrange 13 1.2 Mơ hình trạng thái Robot 20 1.3 Các tính chất 22 1.4 Kết luận chương 25 Chương Điều khiển trượt thích nghi sở mạng nơ ron nhân tạo 26 2.1 Điều khiển trượt 26 2.1.1 Điều khiển đối tượng tích phân kép 26 2.1.2 Nguyên tắc chung điều khiển trượt .30 2.1.3 Đặc tính bền vững điều khiển trượt .31 2.1.4 Hiện tượng rung (chattering) điều khiển trượt 35 2.2 Mạng nơ ron nhân tạo 37 2.2.1 Giới thiêụ chung về ma ̣ng nơ ron 37 2.2.2 Cấ u trúc ma ̣ng nơ ron nhân ta ̣o 40 2.3 Điều khiển trượt thích nghi sở mạng nơron nhân tạo cho robot n bậc tự 48 2.3.1 Đặt toán tổng hợp điều khiển trượt 48 2.3.2 Tổng hợp điều khiển trượt .49 2.3.3 Xấp xỉ hàm bất định mạng nơ ron hướng tâm 50 2.3.4 Phân tích tính ổn định hệ thống .54 2.3.5 Tổng hợp điều khiển trượt nơ ron thích nghi cho robot n bậc tự 56 Trang Chương Áp dụng thuật tốn điều khiển trượt thích nghi sở mạng nơ ron nhân tạo cho robot ba bậc tự .59 3.1 Mơ hình tốn học Robot ba bậc tự 59 3.2 Thiết kế điều khiển trượt thích nghi mạng nơ ron nhân tạo cho robot ba bậc tự 63 3.3 Mô kiểm chứng phần mềm Matlab 64 3.4 Kết luận chương 66 KẾT LUẬN VÀ KIẾN NGHỊ 67 TÀI LIỆU THAM KHẢO 68 Trang LỜI CAM ĐOAN Tơi xin cam đoan luận văn cơng trình nghiên cứu thân đúc kết từ trình nghiên cứu từ việc tập hợp nguồn tài liệu, kiến thức học Mọi giúp đỡ cho việc thực luận văn tác giả cảm ơn thơng tin trích dẫn luận văn rõ nguồn gốc Tác giả Vũ Quốc Việt Trang DANH MỤC CÁC HÌNH VẼ Hình 1.1: Mơ tả điểm nối Hình 2.1: Thiết kế điều khiển trượt cho đối tượng tích phân kép Hình 2.2: Quỹ đạo sai lệch trạng thái tượng trượt gốc tọa độ Hình 2.3: Điều khiển trượt đối theo ngun tắc phản hồi tín hiệu Hình 2.4: Điều khiển trượt bám đối tượng tích phân kép Hình 2.5: Bộ điều khiển trượt ổn định bền vững Hình 2.6: Hiện tượng chattering Hình 2.7: Hàm bão hồ sat(s) Hình 2.8: Định nghĩa lớp biên B(t) Hình 2.9: Cấu trúc nơron sinh học điển hình Hình 2.10: Nơron nhân tạo Hình 2.11: Mơ hình mạng Nơ ron lớp Hình 2.12: Mơ hình mạng Nơ ron nhiều lớp Hình 2.13: Mơ tả mạng nơ ron Percepton Hình 2.14: Mơ tả mạng tuyến tính Hình 2.15: Mơ tả mạng truyền thẳng Hình 2.16: Mơ tả mạng truyền thẳng có thời gian trễ Hình 2.17: Mơ tả mạng Hopefield Hình 2.18: Mơ tả mạng sở xun tâm Hình 2.19: Mơ tả kiến trúc mạng sở xun tâm Hình 3.1: Mơ hình 3D robot Scara bậc tự Hình 3.2: Quỹ đạo sai lệch quỹ đạo khớp Hình 3.3: Quỹ đạo sai lệch quỹ đạo khớp Hình 3.4: Quỹ đạo sai lệch quỹ đạo khớp Hình 3.5: Dạng đặc tính lực ma sát nhiễu tác động lên khớp Hình 3.6: Mơ men lực tác động lên khớp có lực ma sát nhiễu tác động Trang MỞ ĐẦU Robot công nghiệp đối tượng sử dụng phổ biến mang lại hiệu cao sản xuất, sinh hoạt đồng thời đối tượng có tính phi tuyến mạnh, có tham số bất định lớn chịu nhiều tác động nhiễu Song song với việc nâng cao độ xác khâu lắp ghép khí vấn đề điều khiển vấn đề quan trọng để cải thiện đáng kể chất lượng làm việc robot Hiện nay, có nhiều phương pháp điều khiển công bố áp dụng thành công cho robot phương pháp điều khiển tuyến tính, phi tuyến, tối ưu, thích nghi, bền vững phương pháp sử dụng trí tuệ nhận tạo hệ mờ, mạng nơ ron Nhưng điều khiển robot ln tốn nhiều nhà khoa học quan tâm giải với mục đích cải thiện chất lượng động học robot Điều khiển thích nghi tốn thiết kế điều khiển nhằm giữ chất lượng hệ thống ổn định, cho dù có nhiễu khơng mong mn tác động vào hệ thống có thay đổi trước xảy bên đối tượng điều khiển làm thay đổi mơ hình Nguyên tắc hoạt động hệ thống điều khiển thích nghi có thay đổi đối tượng, điều khiển tự thay đổi theo nhằm đảm bảo chất lượng hệ thống không bị thay đổi Luận văn chọn hướng nghiên cứu nâng cao chất lượng hệ thống điều khiển robot dựa lý thuyết điều khiển thích nghi Luận văn nghiên cứu đề xuất thuật tốn điều khiển thích nghi bền vững dựa công cụ điều khiển phi tuyến hàm điều khiển Lyapunov, điều khiển trượt kết hợp với mạng nơ ron nhân tạo Các công cụ nhằm đảm bảo cho robot làm việc với chất lượng không thay đổi tham số phần cấu trúc robot bất định đồng thời chịu ảnh hưởng nhiễu bên tác động Lịch sử nghiên cứu điều khiển robot cơng nghiệp ngồi nước Robot đặt móng từ năm 20 kỷ XX Trải qua gần kỷ kể từ cơng trình nghiên cứu sản phẩm robot công bố phát triển khơng ngừng Chính tính đa lĩnh vực sản phẩm mà cơng trình nghiên cứu đa dạng khó khăn cho người có tham Trang vọng viết tổng quan lĩnh vực robot nói chung tổng quan phương pháp điều khiển robot nói riêng Cũng vậy, kết nghiên cứu gần lĩnh vực điều khiển robot nước đề cập tới luận văn Tình hình nghiên cứu nước Những vấn đề khoa học liên quan đến lĩnh vực nghiên cứu điều khiển, thiết kế chế tạo robot, nước ta nhiều nhóm tham gia nghiên cứu lĩnh vực trường đại học cao đẳng, viện nghiên cứu dân quốc phòng, số có số nhóm nghiên cứu đạt số kết đáng kể như: - Nhóm nghiên cứu PGS.TSKH Phạm Thượng Cát, Viện Công nghệ Thông tin, Viện Hàn lâm Khoa học Công nghệ Việt Nam với số cơng trình như: “Tối ưu hệ số học mạng hàm bán kính sở điều khiển robot theo phương pháp tính momen” Cơng trình đề cập đến việc sử dụng thuật di truyền (GA) thực tối ưu hóa hệ số học cho mạng hàm bán kính sở thành phần điều khiển robot theo phương pháp tính momen Vì hệ số học mạng nơron có ảnh hưởng lớn đến tốc độ hội tụ chất lượng trình điều khiển Trước đây, hệ số chọn kinh nghiệm phải thời gian dài tìm hệ số đáp ứng yêu cầu toán điều khiển - Nhóm nghiên cứu GS.TS Đào Văn Hiệp, PGS.T.S Nguyễn Tăng Cường, Học viện Kỹ thuật Quân với số cơng trình như: nghiên cứu tay máy có kết cấu động học song song - Nhóm nghiên cứu: GS.TSKH Nguyễn Thiện Phúc, GS.TSKH Nguyễn Văn Khang Đại học Bách khoa Hà Nội với số cơng trình như: “Động lực học điều khiển robot phun cát RoPC02” Dựa robot phun cát di động (RoPC02) Viện nghiên cứu KHKT Bảo hộ lao động chế tạo nhóm tác giả xây dựng mơ hình học, xác định tham số động học, động lực học robot Sau sở phương trình động lực học thiết lập, tiến hành mơ Trang số tốn động học ngược, động lực học ngược điều khiển robot phun cát di động - Nhóm nghiên cứu PGS.TS Lê Hồi Quốc, Sở Khoa học Cơng nghệ T.P Hồ Chí Minh với cơng trình: “Mơ hình hố hệ tay máy song song xây dựng trung tâm gia công máy phay CNC trục ảo” Đề xuất sở tính tốn xác định thơng số động học, động lực học mơ hình hố phục vụ cho điều khiển tay máy song song Stewart-Gough Platform (Hexapod), giải mối quan hệ vận tốc, gia tốc chuyển động với chân ứng dụng; quan hệ ngoại lực tác động chuyển động với lực tác động chân hệ Dựa sở đó, hệ tay máy robot song song sáu chân (Hexapod) dựa nguyên lý Gough – Stewart Platform xây dựng cho mục đích hình thành trung tâm gia công máy phay CNC trục ảo “Tối ưu hóa thiết kế tay máy song song dùng thuật toán di truyền kết kợp tập hợp tối ưu Pareto” Tối ưu hóa thiết kế cho tay máy song song kiểu Stewart Platform Ứng dụng phương pháp điều tra không gian tham số PSI (Parameters Space Investigation) tập hợp tối ưu Pareto việc tìm kiếm tối ưu đa tiêu chí cho tay máy song song Đồng thời, thuật toán di truyền GA (Genetic Algorithm) ứng dụng nhằm tìm kiếm cấu hình thiết kế ban đầu cho q trình tối ưu hóa dùng Pareto Nhóm tác giả cho biết phương pháp kết hợp GA-Pareto có kết tối ưu tương đương với dùng tập hợp tối ưu Pareto tuý, cho phép giảm thiểu đáng kể thời gian tính tốn Đồng thời, khắc phục khó khăn chọn lựa cấu hình thiết kế ban đầu phù hợp cho toán dùng PSI tập hợp tối ưu Pareto vùng không gian khảo sát Một số đề tài luận văn tiến sĩ nước đề cập giải là: - Đề tài: “Ứng dụng kỹ thuật máy tính (CAE) kỹ thuật người máy công nghiệp” tác giả Phạm Đăng Phước, Đại học Đà nẵng, năm 2000 Nội dung đặt giải vấn đề tự động hóa q tình tính tốn thiết kế robot, tạo khả thiết kế chương trình điều khiển robot thuận lợi Trang sử dụng Mô hoạt động robot máy tính giúp nhà thiết kế nhanh chóng lựa chọn phương án hình động học robot, đồng thời kiểm tra khả hoạt động robot thực nhiệm vụ công nghệ cụ thể - Đề tài: “Nghiên cứu hệ điều khiển thích nghi-bền vững mode trượt ứng dụng điều khiển tay máy” tác giả Nguyễn Hoàng Mai, Đại học BK Hà Nội, năm 2008 Nội dung tổng quan hệ điều khiển Điều khiển trượt vấn đề chất lượng cho hệ điều khiển tay máy Nâng cao chất lượng hệ điều khiển chuyển động tay máy phương pháp điều khiển thành phần gián đoạn mode trượt Ứng dụng SMAC điều khiển đối tượng thực tế, mô thực nghiệm robot SCO5PLUS - Đề tài: “Nghiên cứu, khảo sát đặc tính làm việc hệ thống chấp hành robot công nghiệp” tác giả Phạm Thành Long, Đại học Thái Nguyên, năm 2009 Nội dung tổng quan đặc tính làm việc hệ thống chấp hành robot cơng nghiệp Bài tốn ngược điều khiển động học robot Phương pháp giải toán ngược xây dựng đặc tính động học biến khớp Tổng hợp động học chế tạo thử nghiệm cấu chấp hành đặc biệt robot - Đề tài: “Một số giải pháp điều khiển nhằm nâng cao chất lượng chuyển động tay máy công nghiệp” tác giả Võ Thu Hà, trường ĐH Bách khoa Hà Nội, năm 2011 Nội dung nghiên cứu sử dụng quan sát trượt áp dụng luật thích nghi Li-Slotine cho robot Almega16 (Nguồn từ thư viện Quốc gia Việt Nam.) Tình hình nghiên cứu nước ngồi - Các cơng trình nhóm nghiên cứu Sao Kawamura, người Nhật Bản, thể rõ tài liệu Sao Kawamura, Mikhail Svinin (Eds) (2006): Advances in Robot Control pringer-Verlag Berlin Heidelberg - Điều khiển thích nghi sở mờ nơ ron áp dụng cho toán điều khiển bám robot Wei Sun, Yaonan Wang (2004): A Recurrent Fuzzy NeuralNetwork Based Trang Adaptive Control and Its Application on Robotic Tracking Control Neural Information Processing-Letters and Reviews, Vol 5, No 1, October 2004 - Dự báo sai lệch dựa bám Jacobian thích nghi cho Robot với thơng số động học động lực học khơng biết xác Hanlei Wang, Yongchun Xie (2009): Prediction Error Based Adaptive Jacobian Tracking of Robots With Uncertain Kinematics and Dynamics IEEE Transaction on Automatic Control, vol 54, no 12 - Phản hồi đầu thích nghi phi tuyến cho chuyển động tay máy robot John M Daly and Howard M Schwartz (2005): Non-Linear Adaptive Output Feedback Control of Robot Manipulators, Carleton University - Thiết kế quỹ đạo điều khiển cho robot Planar với khớp cuối thụ động Ngồi cịn áp dụng tính thụ động mơ hình robot để thiết kế điều khiển dựa đặc tính (Jeffrey T Spooner, Manfredi Maggiore, Rẳl Ordóđez, Kevin M Passino (2002): Stable adaptive control and estimation for nonlinear system copyright by John Wiley & Sons, Inc.), sử dụng quan sát trạng thái (Salim Ibrir (2009): Algebraic observer design for a class of uniformly-observable nonlinear systems: Application to 2-link robotic manipulator, Proceedings of the 7th Asian Control Conference,Hong Kong, China, August 27-29, 2009) - Điều khiển dự báo, sử dụng cơng cụ mờ, mạng noron cơng trình khác luận văn đề cập phần tài liệu tham khảo Tuy lĩnh vực nghiên cứu từ sớm có nhiều kết ứng dụng nhiều vấn đề cần quan tâm nghiên cứu giải tiếp để nâng cao chất lượng phục vụ robot Gần đây, với phát triển nhảy vọt điều khiển phi tuyến ISS hình học vi phân, phương pháp xây dựng điều khiển thích nghi sở tuyến tính hóa xác bổ sung thêm điều khiển bù bất định nhằm điều khiển hệ bám theo mơ hình tuyến tính mẫu có điểm cực đặt trước (nằm bên trái trục ảo) loại trừ nhiễu bất định tác động vào hệ thống khắc phục nhược điểm phương pháp Trang Am , Bm - ma trận với kích thước tương ứng T T Am  A; Bm  B; Fˆ  x   0 Fˆ  x   ; Cm  1 0 Lấy phương trình (2.56) trừ cho phương trình (2.65) ta được: E (t )  Am E (t )  F  x  , (2.66) đó: E (t )  x (t )  xˆ (t ); T F  x   F  x   Fˆ  x   0 F  x   ; (2.67) F  x   F  x   Fˆ  x  Luật hiệu chỉnh thích nghi khối RBFNN phải xác định cho Wi  Wi* , Wi  0, Fˆ  x   F  x  Quá trình hiệu chỉnh thực sở sử dụng véc tơ sai lệch E (t ) đảm bảo để E (t )  0, nghĩa đảm bảo để hệ thống (2.66) ổn định Định lý sau xác định điều kiện đủ để hệ thống (2.46) ổn định tiệm cận 2.3.4 Phân tích tính ổn định hệ thống Định lý 2.1: Đối tượng (2.46) điều khiển RANNSMC (2.54) với xấp xỉ RBFNN (2.61) có luật cập nhật véc tơ trọng số W   ( x )( p12e1  p22e2 ) ổn định tiệm cận Chứng minh Chọn hàm Lyapunov cho hệ (2.66) sau: V ( E,W )  E T PE  W TW (2.68) với P ma trận đối xứng xác định dương Đạo hàm V (.) theo thời gian ta được: V ( E,W )  ET PE  ET PE  W TW  W TW (2.69) Thay (2.66) vào (2.69) ta được: T   V ( E ,W )  E ( A P  PAm ) E   T PE  2W TW  W  ( x )  T T m Am ma trận Hurwitz Trang 54 (2.70) Từ ta có: T    p11 V ( E ,W )  E ( A P  PAm ) E   T   W  ( x )   p12 T T m  p12   e1   2W TW p22  e2   E T ( AmT P  PAm ) E  2W T  ( x )  p12e1  p22e2   W  (2.71) Do Am ma trận Hurwitz nên dễ dàng chọn ma trận P đối xứng xác định dương để có: AmT P  PAm  Q Trong (2.72) ma trận đối xứng xác định dương, thỏa mãn bất phương trình Q Rayleigh: 1 E  E T QE  2 E 2 (2.73) Với luật chỉnh định véc tơ trọng số: W   ( x )( p12 e1  p22e2 ) (2.74) Thay (2.74) vào (2.71) có xem xét đến (2.72) ta có: V ( E,W )  ET ( AmT P  PAm ) E  ET QE  (2.75) Vậy hàm V (.) định nghĩa (2.68) hàm Lyapunov hệ, định lý chứng minh □ Cấu trúc hệ thống điều khiển biểu diễn hình 3.5 SMC (2.54) Đối tượng điều khiển - A RBFNN Cơ cấu chỉnh định Hình 3.5: Cấu trúc điều khiển SMCNN Trang 55 2.3.5 Tổng hợp điều khiển trượt nơ ron thích nghi cho robot n bậc tự 2.3.5.1 Biến đổi mô hình dạng truyền ngược chặt Xét mơ hình động lực học robot n bậc tự do: H (q)q  C (q, q)q  G(q)  Fd (q)  M d  M (2.76) đó: q  R n , q  R n , q  R n véc tơ vị trí, tốc độ gia tốc góc n khớp Ma trận qn tính H (q) ma trận đối xứng xác định dương biết trước C  q, q  , G  q  , Fd  q  hàm bất định trơn, bị chặn Do tính đối xứng, xác định dương biết trước ma trận H  q  nên tồn ma trận nghịch đảo H 1  q  đưa (2.76) dạng sau: q  H 1 (q) C (q, q)q  G(q)  Fd (q)  M d   H 1 (q) M (2.77) ta có: q   H 1 (q) C (q, q)q  G (q)  Fd (q)  M d   H 1 (q) M (2.78) Đặt f  q, q   H 1 (q) C (q, q)q  G(q)  Fd (q)  M d  H 1 (q)  g  q  , ta biểu diễn (2.78) sau: q  f  q, q   g  q  M (2.79) với f (q, q)  [ f1 (q, q), f (q, q), , f n (q, q)]T ; g (q)  [ g1 (q), g2 (q), , gn (q)]T Sử dụng phép đổi biến: 1   H ( q ) M  g (q ) M  u;  1 n   M  H (q )u  g (q )u; u  R (2.80) ta biểu diễn lại phương trình (2.79): q  f  q, q   u (2.81) Đặt qi  xi1 , qi  xi với i  1, 2, , n , ta chuyển mơ hình (2.81) dạng n hệ truyền ngược chặt sau:  xi1  xi x  , với xi   i1  ; i  1, 2, , n   xi  fi ( xi )  ui  xi  (2.82) đó: fi ( xi ) hàm trơn chưa biết bị chặn Qũi đạo đặt (qd , qd ) cho trước Trang 56 Bài toán tổng hợp điều khiển bám cho (2.76) chuyển thành toán tổng hợp ANNC cho n hệ (2.82) bám quỹ đạo đặt trước (qd , qd ) 2.3.5.2 Tổng hợp điều khiển trượt thích nghi sở mạng nơron nhân tạo Cấu trúc điều khiển: Xấp xỉ hàm SMC (2.54) - Phép đổi biến (2.80) Robot (2.76) Hình 3.6: Hệ thống điều khiển robot n bậc tự sử dụng điều khiển RANNSMC Từ sơ đồ cấu trúc hình 3.6 ta thấy nhiệm vụ đặt bao gồm: xấp xỉ thành phần phi tuyến fˆ  q, q  nhờ mạng nơ ron thiết kế điều khiển trượt sở hàm fˆ  q, q  sau xấp xỉ Thiết kế điều khiển trượt Xét mơ hình (2.82) với fi (.) biết trước mặt trượt Si (ei )  ei  ei ;   (2.83) đó: ei  qid  qi với qi , qid quỹ đạo quỹ đạo đặt khâu tay máy robot, i  1, 2, , n tương ứng từ khớp đến khớp n robot Theo bước thiết kế điều khiển mục 2.3.2, ta có điều khiển trượt cho khớp robot sau: uSMCi  K sgn( Si )   qid  qid   qi  fi  qi , qi  ; i  1, 2, , n Trang 57 (2.84) Nhưng thực tế fi  qi , qi  biểu thức (2.84) hàm phi tuyến bất định Do vậy, để sử dụng điều khiển (2.84), luận văn đề xuất sử dụng cấu trúc RBFNN để xấp xỉ hàm fi  qi , qi  Xấp xỉ hàm phi tuyến bất định Các bước xây dựng cấu trúc mạng nơ ron xấp xỉ hàm phi tuyến bất định thực mục 2.3.3 Cấu trúc mạng RBFNN hình 3.3, cấu trúc xấp xỉ hàm F . hình 3.4 biểu thức (2.61) ta có hàm xấp xỉ Fˆi  qi , qi  , với mạng (2.61) luật cập nhật (2.74) ta có biểu thức xác định fˆi  qi , qi  sau: fˆi  qi , qi   Fˆi  qi , qi   (a21qi  a22qi ) ; i  1, 2, , n (2.85) a21  0; a22  tham số chọn trước, lúc ta thay fˆi  qi , qi   fi  qi , qi  vào biểu thức (2.84) ta có điều khiển cho robot n bậc tự phương trình sau: uSMCi  K sgn( Si )   wi  wi   xi  fˆi (qi , qi ) ; i  1, 2, , n Trang 58 (2.86) Chương Áp dụng thuật toán điều khiển trượt thích nghi sở mạng nơ ron nhân tạo cho robot ba bậc tự 3.1 Mơ hình tốn học Robot ba bậc tự Xét robot Scara bậc tự bao gồm có hai khớp quay khớp tịnh tiến, cấu trúc động học thể hình 3.1 Hình 3.1: Mơ hình 3D robot Scara bậc tự Các khâu 1, có khối lượng chiều dài là: m1 , l1; m2 , l2 ; m3 , l3 Đặt hệ trục tọa độ, thiết lập phương trình động học động lực học sau: Áp dụng phương pháp DH ta xây dựng hệ tọa độ cố định O0 X 0Y0 Z0 hệ tọa độ khâu 1: O1 X 1Y1Z1 khâu 2: O2 X 2Y2 Z khâu 3: O2 X 2Y2 Z hình 3.1 Ma trận Tensor qn tính khâu: Trang 59 1      0 12 m3l3 0 0 0  0        1 2      I c1  m1l1 ; Ic2  m2l2 ; I c3  m3l3 0 (3.1)    12   12  12      1 0 0 2  0    ml 0 ml   12 1  12 2    Thông số DH (với ba biến khớp 1 , 2 , d3 ): Khớp di i li i 1 l1 2 l2 d3 0 Bảng 3.1: Thông số động học DH Robot Scara DOF Đặt: q1  1 , q2  2 , q3  d3 q  [q1, q2 , q3 ]T Hệ phương trình động học Robot:  f1  l1 cos  q1   l2 cos  q1  q2   xE    f  l1 sin  q1   l2 sin  q1  q2   yE   f  q  z  E  (3.2) Từ (3.2) ta giải tốn động học thuận tốn động học ngược Phương trình động lực học robot bậc tự do: H (q)q  C (q, q)q  G(q)  Fd (q)  M d  M (3.3) Trong đó: q  R3 , q  R3 , q  R3 véc tơ góc, tốc độ gia tốc khớp Ma trận quán tính H (q) ma trận đối xứng xác định dương biết trước (3.3) viết lại sau: q  H 1 (q) C (q, q)q  G(q)  Fd (q)  M d   H 1 (q)M (3.4) ta có: q   H 1 (q) C (q, q)q  G(q)  Fd (q)  M d   H 1 (q)M (3.5) Ta phương trình: q  f (q, q)  g (q)M (3.6) Với: f (q, q)  [ f1 (q, q), f (q, q), , f n (q, q)]T ; g (q)  [ g1 (q), g2 (q), , gn (q)]T Trang 60 Từ phương trình động lực học tổng quát (3.3) áp dụng cho robot Scara hình 3.7 ta có: H (q)q   (q, q)   d  Fd (q)  M (3.7) Trong đó:  h11 (q ) h12 (q ) h13 (q )    H (q )   h21 (q ) h22 (q ) h23 (q )   h (q) h (q) h (q)  32 33  31  (3.8) Các phần tử ma trận H (q) :  2 h11 (q )  m1l1  l1 (m2  m3 )  l2 ( m2  m3 )  l1l2 cos(q2 )(m2  2m3 )  h (q )  l ( m  m )  l l cos(q )(m  m ) 12  12 2  h (q )  l ( m  m )  l l cos(q )(m  m ) 21 12 3 2   h22 (q )  l2 ( m2  m3 )   h33 (q )  m3  h31 (q )  0; h32 ( q)  0; h13 ( q)  0; h23 ( q )  (3.9)  (q, q)  C (q,q)q  G(q)     T (3.10) Các phần tử  (q, q ) :    l l sin( q )(2 m  m ) q q  l l sin( q )( m  m2 )q2 1 2 2 2       l1l2 sin(q2 )(2m3  m2 )q1     m3 g      F3  ;  d   d  d  d  ; Fd   Fd Fd T T (3.11) Fd  T Đặt: A(q)  H 1 (q)  A11   A21 A  31 A12 A22 A32 (3.12) (3.13) A13   h22 h33  h23h32   A23    h23 h31  h21h33 det( H ) h h h h A33   21 32 22 31 h13h32  h12 h33 h11h33  h13h31 h12 h31  h11h32 Trang 61 h12 h23  h13h22   h13h21  h11h23  h11h22  h12 h21  (3.14) Ta viết lại phương trình (3.7) sau: q  H 1 (q)   (q, q)  M d  Fd  q   M  (3.15)  f1   A11  A12  A13  f   A(q) (q, q)   f     A21  A22  A23   f3   A31  A32  A33  (3.16)  d1   A11M d  A12 M d  A13 M d    d = -A(q) M d =  d     A21M d  A22 M d  A23 M d   d3   A31M d  A32 M d  A33 M d  (3.17)  Fms1   A11 Fd  A12 Fd  A13 Fd    Fms = -A(q) Fd =  Fms     A21Fd  A22 Fd  A23 Fd   Fms   A31 Fd  A32 Fd  A33 Fd  (3.18) u = A(q)  u1   A11M  A12 M  A13 M  = u2    A21M  A22 M  A23 M  u3   A31M  A32 M  A33 M  q1  f1  d1  Fms1  u1  f1  u1  Suy ra: q2  f  d  Fms1  u2  f  u2 q  f  d  F  u  f  u 3 ms1 3  (3.19) (3.20) Sử dụng phép đổi biến: u  H 1 (q ) M  A(q ) M  1  M  H (q )u  A (q )u ; u  Rn (3.21) Như vậy, từ (3.13) đến (3.21) ta biểu diễn robot bậc tự hệ truyền ngược chặt sau: qi  xi1   xi1  qi  xi , với xi    ; i  1, 2,3 q  x  f ( x )  u  xi  i2 i i i  i (3.22) đó: fi ( xi ) hàm trơn chưa biết bị chặn Qũy đạo đặt (qd , qd ) cho trước Biến đổi qi dạng truyền ngược chặt: Trang 62  x11  f11 ( x11 )  g11 ( x11 ) x12   x12  f12 ( x11 , x12 )  g12 ( x11 , x12 ) u1 q  x  11 (3.23)  f11 ( x11 )  0; g11 ( x11 )  1; với:   f12 ( x11 , x12 )  f1 ; g12 ( x11 , x12 )  1; Tương tự với q2 ta có:  x21  f 21 ( x21 )  g 21 ( x21 ) x22   x22  f 22 ( x21 , x22 )  g 22 ( x21 , x22 ) u2 q  x 21  (3.24)  f 21 ( x21 )  0; g 21 ( x21 )  1; với:   f 22 ( x21 , x22 )  f ; g 22 ( x21 , x22 )  1; Tương tự với q3 ta có:  x31  f 31 ( x31 )  g31 ( x31 ) x32   x32  f 32 ( x31 , x32 )  g32 ( x31 , x32 ) u3 q  x 31  (3.25)  f 31 ( x31 )  0; g31 ( x31 )  1; Với:   f 32 ( x31 , x32 )  f ; g 32 ( x31 , x32 )  1; 3.2 Thiết kế điều khiển trượt thích nghi mạng nơ ron nhân tạo cho robot ba bậc tự Các bước thiết kế thực mục 2.3.5.2, ta có: RBFNN xấp xỉ hàm số bất định: Fˆ j  q j , q j   Wˆ ji ji  q j , q j  (3.26) ta có: f j  q j , q j   Fj  q j , q j   a21q j  a22 q j (3.27) Bộ điều khiển trượt: u j  K sgn(S j )  q jd  q jd  q j  f j (3.28) i 1 j  1, 2, , n tương ứng với khớp robot Trang 63 3.3 Mô kiểm chứng phần mềm Matlab Kết mô kiểm chứng thể sau: Hình 3.2: Quỹ đạo sai lệch quỹ đạo khớp Hình 3.3: Quỹ đạo sai lệch quỹ đạo khớp Trang 64 Hình 3.4: Quỹ đạo sai lệch quỹ đạo khớp Hình 3.5: Dạng đặc tính lực ma sát nhiễu tác động lên khớp Trang 65 Hình 3.6: Mơ men lực tác động lên khớp có lực ma sát nhiễu tác động Nhận xét: Qua kết mô cho thấy với thuật toán điều khiển trượt nơ ron thích nghi đề xuất, hệ thống điều khiển RANNSMC đảm bảo bám quỹ đạo đặt trước với sai lệch bám tiến không bù nhiễu từ bên tác động vào robot 3.4 Kết luận chương Chương luận văn đề xuất giải thuật tổng hợp RANNSMC cho đối tượng truyền ngược bất định hàm số, phát biểu định lý 3.1 chứng minh tính ổn định hệ thống kín Tổng hợp điều khiển RANNSMC cho robot n bậc tự mơ kiểm chứng mơ hình robot bậc tự Kết mô khẳng định khả áp dụng giải thuật đề xuất cho đối tượng robot công nghiệp thực tế Trang 66 KẾT LUẬN VÀ KIẾN NGHỊ Kết luận Với nhiệm vụ đặt thiết kế Điều khiển trượt thích nghi sở mạng nơ ron nhân tạo cho đối tượng robot n bâ ̣c tự với mô hình có tính phi tuyến, bất định hàm chịu ảnh hưởng nhiễu tác động sở mạng nơ ron nhân tạo đảm bảo hệ kín ổn định bám quỹ đạo đặt trước, đề tài có đóng góp sau: - Khảo sát mơ hình tốn học robot, phân tích thuộc tính, hướng ứng dụng điều khiển công bố đề xuất chuyển mơ hình robot n DOF dạng truyền ngược chặt để áp dụng phương pháp điều khiển đề xuất đề tài - Thiết kế số thuật toán điều khiển, khảo sát đánh giá lại phương pháp điều khiển cho robot sử dụng - Xây dựng điều khiển thông minh sở trượt nơ ron thích nghi bền vững (RAC) có cấu trúc song song sở kết hợp ANNC SMC, chứng minh tính ổn định cho hệ kín, mơ kiểm chứng RANNSMC robot Scara bất định kiểu hàm số có nhiễu tác động Chất lượng điều khiển RAC so sánh với ANNC RANNSMC, kết mô cho thấy hệ thống RAC cho chất lượng điều khiển tốt Kiến nghị Phát triển thành điều khiển sản phẩm DSP, Vi điều khiển IPC điều khiển cho robot công nghiệp Trang 67 TÀI LIỆU THAM KHẢO Tài liệu Tiếng Việt (Sách) [1] Nguyễn Mạnh Tiến (2007): Điều khiển robot công nghiệp NXB KH&KT [2] Phạm Đăng Phước (2007): Robot công nghiệp NXB Xây dựng [3] Nguyễn Doãn Phước, Phan Xuân Minh, Hán Thành Trung (2006): Lý thuyết điều khiển phi tuyến NXB KH&KT [4] Nguyễn Doãn Phước (2012): Phân tích điều khiển hệ phi tuyến, NXB KH&KT [5] Trịnh Quang Vinh, Nguyễn Đăng Bình, Phan Thành Long (2008): Robot công nghiệp NXB KH&KT Tài liệu Tiếng Việt (Bài báo luận án) [6] Phan Xuân Minh, Nguyễn Doãn Phước, Hán Thành Trung, Nguyễn Tiến Hiếu (2005): Điều khiển thích nghi robot sở mờ VICA6 [7] Thái Hữu Nguyên (2014): Điều khiển thích nghi phi tuyến cho robot công nghiệp sở mạng nơ ron nhân tạo Luận văn tiến sĩ Đại Học Bách Khoa Hà Nội Tài liệu Tiếng nước [8] Frank L.Lewis, Darren M.Dawson, Chaouki T.Abdallah (2004): Robot Manipulator Control (Theory and Practice) Copyright by Marcel Dekker, Inc [9] C Kwan, D.M Dawson, F.L Lewis (2001): Robust Adaptive Control of Robots Using Neural Network: Global Stability Asian Journal of Control, Vol 3, No.2, pp.111-121 [10] Christopher E., Sarah K.: Sliding Mode Control: Theory and Applications Taylor & Francis UK, 1998 Trang 68 ... cho robot làm việc với chất lượng không thay đổi tham số phần cấu trúc robot bất định đồng thời chịu ảnh hưởng nhiễu bên tác động Lịch sử nghi? ?n cứu điều khiển robot công nghi? ??p ngồi nước Robot. .. ron thích nghi cho robot n bậc tự 56 Trang Chương Áp dụng thuật toán điều khiển trượt thích nghi sở mạng nơ ron nhân tạo cho robot ba bậc tự .59 3.1 Mơ hình tốn học Robot ba... pháp điều khiển robot nói riêng Cũng vậy, kết nghi? ?n cứu gần lĩnh vực điều khiển robot nước đề cập tới luận văn Tình hình nghi? ?n cứu nước Những vấn đề khoa học liên quan đến lĩnh vực nghi? ?n cứu điều