Nghiên cứu hệ thống nơ ron mờ anfis để điều khiển tay máy

1 ĐẠI HỌC THÁI NGUYÊN TRƢỜNG ĐẠI HỌC KỸ THUẬT CÔNG NGHIỆP LUẬN VĂN THẠC SĨ KỸ THUẬT NGHIÊN CỨU ỨNG HỆ NƠ RON MỜ (ANFIS) ĐỂ ĐIỀU KHIỂN TAY MÁY Ngành : TỰ ĐỘNG HÓA Mã số : TNU088625260014 Học viên : NGUYỄN THỊ NGỌC LINH Hƣớng dẫn khoa học: PGS.TS LẠI KHẮC LÃI THÁI NGUYÊN, NĂM 2010 Số hóa Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên http://www.lrc-tnu.edu.vn LỜI CAM ĐOAN Tôi tên Nguyễn Thị Ngọc Linh lớp CHK11-TĐH xin cam đoan luận văn: "Nghiên cứu, ứng dụng hệ nơron mờ để điều khiển tay máy" tự tổng hợp nghiên cứu, không photo, coppy Trong luận văn có sử dụng số nguồn tài liệu tham khảo rõ ràng nhƣ nêu phần tài liệu tham khảo Tôi xin chịu trách nhiệm tơi khai trƣớc nhà trƣờng hội đồng khoa học! Thái nguyên, tháng 10 năm 2010 Tác giả luận văn Nguyễn Thị Ngọc Linh Số hóa Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên http://www.lrc-tnu.edu.vn LỜI NÓI ĐẦU Robot đối tƣợng phi tuyến nên khó xác định đƣợc xác thơng số đo lƣờng thời điểm định Do vậy, toán điều khiển cánh tay robot toán phức tạp Vì vậy, ứng dụng hệ nơron mờ (anfis) toán điều khiển cánh tay robot hứa hẹn giải pháp hiệu góp phần nâng cao hiệu làm việc robot nhờ khả di chuyển xác đối tƣợng mơi trƣờng làm việc Hiện nƣớc giới có số nghiên cứu ứng dụng hệ nơron mờ toán điều khiển cánh tay robot Tuy nhiên, lĩnh vực mẻ đƣợc quan tâm nhƣng chƣa đƣợc ứng dụng rộng rãi Chính lý tác giả định chọn đề tài: “Nghiên cứu ứng dụng mạng nơron mờ (ANFIS) để điều khiển tay máy” Luận văn chia làm chƣơng: Chƣơng 1: Tổng quan hệ mờ mạng nơron Chƣơng 2: Khảo sát xây dựng mô hình tốn học robot Chƣơng 3: Xây dựng thuật tốn điều khiển cánh tay robot Mặc dù nỗ lực song quỹ thời gian kinh nghiệm khoa học cịn nhiều hạn chế nên luận văn khơng tránh khỏi thiếu sót, mong nhận đƣợc đóng góp thầy bạn đồng nghiệp! Tôi xin chân thành cảm ơn Thầy giáo hƣớng dẫn PGS TS Lại Khắc Lãi thầy cô khác tận tình giúp đỡ, định hƣớng giúp tơi hồn thành luận văn này! Và qua xin dành lời biết ơn sâu sắc đến ngƣời thân hết lịng động viên, giúp đỡ tơi suốt q trình học tập hồn thành luận văn này! Thái Nguyên, tháng 10 năm 2010 Tác giả Nguyễn Thị Ngọc Linh Số hóa Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên http://www.lrc-tnu.edu.vn MỤC LỤC LỜI NĨI ĐẦU MỤC LỤC………………………………………………………………………….3 DANH MỤC CÁC HÌNH VẼ VÀ ĐỒ THỊ….……………………………….……4 PHẦN MỞ ĐẦU…………………………….……………………………….…… Lý chọn đề tài…………………………………………………………………6 Mục đích nghiên cứu……………………………………………………….….…6 Đối tƣợng nghiên cứu……………………………………………………… … Phạm vi nghiên cứu………………………………………………………….… ý nghiã khoa học ý nghĩa thực tiễn đề tài……………………………… Chƣơng I: TỔNG QUAN VỀ HỆ NƠRON MỜ (ANFIS) 10 1.1 Đặt vấn đề 10 1.2 Tổng quan điều khiển mờ 10 1.2.1 Giới thiệu 10 1.2.2 Cấu trúc hệ điều khiển mờ 13 1.3 Tổng quan mạng nơron 25 1.3.1 Giới thiệu 25 1.3.2 Lịch sử phát triển mạng nơron nhân tạo 25 1.3.3 Cấu trúc mạng nơron nhân tạo 26 1.3.4 Mô hình nơron 29 1.3.5 Cấu trúc mạng 30 1.4 Sự kết hợp mạng nơron logic mờ 34 1.4.1 Vài nét lịch sử phát triển 34 1.4.2 Logic mờ 34 1.4.3 Mạng nơron 35 1.4.4 Sự kết hợp mạng nơron logic mờ 35 1.5 Các hệ thống điều khiển dùng nơron mờ nƣớc giới……… 37 KẾT LUẬN CHƢƠNG I 40 Chƣơng II: KHẢO SÁT VÀ XÂY DỰNG MƠ HÌNH TỐN HỌC ROBOT… 41 2.1 Sơ lƣợc trình phát triển robot công nghiệp……………………… .41 2.2 ứng dụng robot công nghiệp…………………….…………………………42 2.3 Các cấu trúc robot công nghiệp……………………………………43 2.3.1 Cấu trúc chung…………………………….………… ………………….43 2.3.2 Kết cấu tay máy 45 2.4 Lựa chọn sơ đồ điều khiển hệ điều khiển robot……………………….……….45 2.4.1 Thiết lập phƣơng trình động học 47 2.4.2 Vận tốc chuyển động thứ i…………………………………….………… 48 2.4.3 Gia tốc chuyển động thứ i……………….……………………………….49 2.5 Thành lập phƣơng trình động lực học………….………………………………49 2.5.1 Xây dựng phƣơng trình tính động hệ……………… ………… 49 2.5.2 Xây dựng phƣơng trình tính hệ…………………… ……… 54 2.6 Mơ tả tốn học hệ điều khiển chuyển động phƣơng trình vi phân…… 55 2.6.1 Thành lập hàm Lagrange 55 2.6.2 Mơ tả phƣơng trình Lagrage bậc hai………… ………………… 56 2.7 Mô tả hệ điều khiển chuyển động phƣơng trình trạng thái …………… 65 Số hóa Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên http://www.lrc-tnu.edu.vn KẾT LUẬN CHƢƠNG II………………….………………………………………68 Chƣơng III: XÂY DỰNG THUẬT TỐN ĐIỀU KHIỂN CÁNH TAY ROBOT 69 3.1 Mơ cánh tay robot………………………………………………………69 3.2 Thiết kế điều khiển kinh điển để điều khiển cánh tay robot……………… 72 3.3 Xây dựng điều khiển nơron mờ…………………………………………….76 3.3.1 Xây dựng tập liệu huấn luyện…………………….……………………76 3.3.2 Cấu trúc hệ nơron mờ 77 3.3.3 Huấn luyện điều khiển 80 3.3.4 Kết mô 81 KẾT LUẬN CHƢƠNG III 83 KẾT LUẬN .84 TÀI LIỆU THAM KHẢO……………………………………………………… 88 Số hóa Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên http://www.lrc-tnu.edu.vn DANH MỤC CÁC HÌNH VẼ, ĐỒ THỊ Hình Tên hình Trang Hình 1.1 Các khối chức điều khiển mờ 11 Hình 1.2 Các hàm liên thuộc biến ngơn ngữ 12 Hình 1.3 Hàm liên thuộc vào-ra theo luật hợp thành max-min 15 Hình 1.4 Hàm liên thuộc vào-ra theo luật hợp thành max-prod 16 Hình 1.5 Hàm liên thuộc vào -ra theo luật hợp thành sum-min 18 Hình 1.6 Hàm liên thuộc vào-ra theo luật hợp thành sum-prod 19 Hình 1.7 Giải mờ theo nguyên tắc trung bình 20 Hình 1.8 Giải mờ nguyên tắc cận trái 21 Hình 1.9 Giải mờ nguyên tắc cận phải 21 Hình 1.10 Giải mờ phƣơng pháp điểm trọng tâm 23 Hình 1.11 So sánh phƣơng pháp giải mờ 23 Hình 1.12 Mơ hình nơron sinh học 26 Hình 1.13 Mơ hình nơron đơn giản 27 Hình 1.14 Mạng nơ ron lớp 28 Hình 1.15 Mơ hình nơron đơn giản 28 Hình 1.16 Nơron với R đầu vào 29 Hình 1.17 Ký hiệu nơ ron với R đầu vào 29 Hình 1.18 Cấu trúc mạng nơ ron lớp 30 Hình 1.19 Ký hiệu mạng R đầu vào S 31 Hình 1.20 Ký hiệu lớp mạng 31 Hình 1.21 Cấu trúc mạng nơron lớp 32 Hình 1.22 Ký hiệu tắt mạng nơ ron lớp 32 Hình 1.23 Cấu trúc huấn luyện mạng 33 Hình 1.24 Kiến trúc kiểu mẫu hệ nơron mờ 37 Hình 1.25 Mơ hình hệ nơ ron mờ 37 Hình 1.26 Cấu trúc chung hệ nơron mờ 37 Hình 1.27 Mơ hệ thống điều khiển SVC dùng nơron mờ 38 Hình 1.28 Hệ thống hút tích hợp với cánh tay robot 39 Hình 1.29 Mơ hình điều khiển nơron mờ 40 Số hóa Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên http://www.lrc-tnu.edu.vn Hình 2.1 Sơ đồ cấu trúc chung robot cơng nghiệp 44 Hình 2.2 Sơ đồ cấu trúc chung hệ thống cảm biến 44 Hình 2.3 Sơ đồ kết cấu tay máy 45 Hình 2.4 Sơ đồ cấu trúc robot nối 46 Hình 3.1 Sơ đồ khối hệ điều khiển tay máy bậc tự 69 Hình 3.2 Sơ đồ cấu trúc hệ điều khiển tốc độ khớp 1, khớp 2, khớp 70 Hình 3.3 Sơ đồ mơ hệ học robot 71 Hình 3.4 Sơ đồ cấu trúc hệ điều khiển tốc độ khớp 72 Hình 3.5 Sơ đồ cấu trúc hệ điều khiển tốc độ khớp 73 Hình 3.6 Sơ đồ cấu trúc hệ điều khiển khớp 74 Hình 3.7 Sơ đồ cấu trúc hệ thống điều khiển tay máy PID kinh điển 75 Hình 3.8 Đặc tính động khớp điều khiển PID kinh điển 75 Hình 3.9 Sơ đồ cấu trúc điều khiển mờ 81 Hình 3.10 Hàm liên thuộc đầu vào điềukhiển nơron mờ sau huấn luyện 82 Hình 3.11 Hàm liên thuộc đầu vào điềukhiển nơron mờ sau huấn luyện 83 Hình 3.12 Dữ liệu vào anfis sau huấn luyện 84 Hình 3.13 Sơ đồ mơ hệ thống điều khiển tay máy nơ ron mờ 85 Hình 3.14 Đặc tính động khớp điều khiển khớp anfis 85 Hình 1.15 Qũi đạo khớp điều khiển khớp anfis 86 Bảng 1.1 So sánh mạng nơron logic mờ 36 Bảng 3.1 Tập liệu huấn luyện 77 Số hóa Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên http://www.lrc-tnu.edu.vn PHẦN MỞ ĐẦU Lý chọn đề tài Việc nâng cao chất lƣợng điều khiển tay máy vấn đề cấp thiết đƣợc nhiều nhà khoa học nƣớc quan tâm Các hệ thống điều khiển tay máy chủ yếu dùng phƣơng pháp điều khiển kinh điển đƣợc thiết kế theo phƣơng pháp tuyến tính hóa gần Khi thơng số hệ thống thay đổi thống số điều khiển giữ nguyên dẫn đến làm giảm độ xác điều khiển ảnh hƣởng đến chất lƣợng sản phẩm Với đời lý thuyết điều khiển đại (điều khiển thích nghi, điều khiển mờ mạng nơron…) tạo điều kiện cho việc xây dựng điều khiển thông minh đáp ứng yêu cầu công nghệ ngày cao sản xuất đại Trong năm gần có nhiều đề tài nghiên cứu ứng dụng hệ mờ mạng nơron để điều khiển đối tƣợng phi tuyến [7], [8], [12], [16] Song phần lớn nghiên cứu tập trung khai thác hệ mờ, nơron mờ nơron đề tài quan tâm đến việc xây dựng hệ nơron mờ Trong đề tài tác giả dự kiến nghiên cứu ứng dụng hệ nơron mờ để nhận dạng điều khiển tay máy ba nối, vấn đề chƣa có cơng bố Việt Nam Trên lý tác giả chọn đề tài: "Nghiên cứu, ứng dụng hệ nơron mờ để điều khiển tay máy" Mục đích nghiên cứu Xây dựng điều khiển noron mờ cho cánh tay robot đảm bảm yêu cầu chất lƣợng Đối tƣợng nghiên cứu Điều khiển tay robot theo hệ noron mờ Ý nghĩa khoa học, ý nghĩa thực tiễn đề tài a) Ý nghĩa khoa học Hệ thống noron mờ lên nhƣ công cụ điều khiển hệ thống phi tuyến với thông số chƣa xác định Việc kết hợp phƣơng pháp noron phƣơng pháp mờ đem lại khả tuyệt vời cho linh hoạt học theo thao tác ngƣời Điều có ý nghĩa lớn mặt khoa học việc điều khiển đối tƣợng phi tuyến Số hóa Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên http://www.lrc-tnu.edu.vn Đề tài đề cập đến ứng dụng no ron mờ việc điều khiển đối tƣợng phi tuyến đặc biệt điều khiển cánh tay robot b) Ý nghĩa thực tiễn Việc điều khiển cánh tay robot ứng dụng hệ noron mờ có ý nghĩa thực tiễn lớn Bởi robots đƣợc áp dụng rộng rãi nhiều lĩnh vực khác nhau, chúng buộc phải có khả làm việc mơi trƣờng không xác định trƣớc thay đổi Đặc biệt chúng phải nhạy cảm với môi trƣờng làm việc thực thao tác bất chấp có mặt vật cản vùng làm việc Việc nâng cao chất lƣợng điều khiển robot góp phần nâng cao chất lƣợng sản phẩm, nâng cao suất hiệu lao động Số hóa Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên http://www.lrc-tnu.edu.vn 10 Chƣơng I: TỔNG QUAN VỀ HỆ NƠRON MỜ (ANFIS) 1.1 Đặt vấn đề Từ năm 20, lý thuyết tập mờ mạng noron nhân tạo phát triển nhanh đƣợc quan tâm Với logic mờ, trí tuệ nhân tạo phát triển mạnh mẽ tạo sở xây dựng hệ chuyên gia, hệ có khả cung cấp kinh nghiệm điều khiển hệ thống Trí tuệ nhân tạo đƣợc xây dựng dựa mạng noron nhân tạo Sự kết hợp logic mờ mạng noron thiết kế hệ thống điều khiển tự động khuynh hƣớng hoàn tồn mới, phƣơng hƣớng thiết kế hệ điều khiển thơng minh, hệ thống mà điều khiển có khả tƣ nhƣ não ngƣời, tức có khả tự học, tự chỉnh định lại cho phù hợp với thay đổi không lƣờng đƣợc trƣớc đối tƣợng Nhƣ biết hệ mờ mạng nơron có khả làm việc hệ thống khơng ổn định, khơng xác điều kiện môi trƣờng khắc nhiệt Hệ thống mờ mạng nơron có nhiều ví dụ thực đánh giá so sánh chúng Ngày nhà thiết kế áp dụng cách rộng rãi có hệ thống logic mờ mạng nơron lĩnh vực điều khiển học Ý tƣởng triệt tiêu nhƣợc điểm đạt đƣợc ƣu điểm hai công nghệ, điều có nghĩa hai cơng nghệ kết hợp để tối đa hóa điểm mạnh cơng nghệ bổ sung nhƣợc điểm để hợp thành hệ thống tối ƣu Hệ thống hợp có ƣu điểm hai: Mạng nơron (khả học, khả tối ƣu hoá, kết nối cấu trúc) hệ mờ (sự thông minh ngƣời qua luật mờ if - then, thuận lợi việc am hiểu kiến thức chuyên môn cách chặt chẽ chuyên gia) 1.2 Tổng quan điều khiển mờ 1.2.1 Giới thiệu Trong lịch phát triển cơng nghệ đại, đóng góp điều khiển lơgic to lớn Nó đóng vai trị quan trọng khơng ngành khoa học tự nhiên mà môn khoa học thiếu đƣợc khoa học xã hội suy luận đời thƣờng Ngày nay, lơgic tốn học kinh điển tỏ cịn nhiều hạn chế tốn nảy sinh từ công việc nghiên cứu thiết kế Số hóa Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên http://www.lrc-tnu.edu.vn 72 - Động có hàm số truyền là: 1.496 0.000094  0.000514s 18 0.0033s  - Bộ biến đổi động có hàm truyền là: - Khâu phản hồi dịng điện có Ki = 1.6 - Khâu phản hồi tốc độ có Kn= 0.0033 - Mạch vòng dòng điện điều khiển theo quy luật tỉ lệ tích phân với Kp = 2, Ki = 0.5 - Mạch vịng tốc độ điều khiển theo qui luật tích phân tỉ lệ với với Kp=3.5, Ki= 0.6 Gắn động vào robot ta xây dựng đƣợc sơ đồ mơ hệ thống điều khiển vị trí khớp tay máy PID kinh điển ta có sơ đồ mô hệ thống điều khiển tay máy PID kinh điển nhƣ hình 3.7 Robot Scope1 Fi1'' K1 Fi1" Out1 Dat vi tri khop PID VT1 Fi1' Vi tri1 Q1 Fi1' Out1 t Kh1 Clock DC1 Fi2'' Fi2" Out1 Dat vi tri khop PID VT1 Fi2' Vi tri2 Fi2 Q1 Fi2' Kh2 DC2 Out2 Scope K2 Fi2 Fi3" Out1 Dat vi tri khop PID VT1 Fi3' Vi tri Fi3'' Fi3 Q1 Kh3 DC3 Fi3' Out3 Scope2 f i3 K3 Hình 3.7: Sơ đồ mơ hệ thống điều khiển tay máy PID kinh điển Số hóa Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên http://www.lrc-tnu.edu.vn 73 Sau chạy mô ta có kết mơ nhƣ hình 3.8 1.4 Khớp Khớp 1.2 0.8 Khớp 0.6 0.4 0.2 0 0.2 0.4 0.6 0.8 1.2 Thoi gian (s) 1.4 1.6 1.8 Nhận xét:3.8: Đặc tính động khớp điều khiển PID kinh điển Hình Trong q trình mơ ta thấy ba chuyển động khớp liên quan đến Do vậy, thay đổi quỹ đạo khớp quỹ đạo khớp khác thay đổi theo, đặc biệt quỹ đạo khớp chịu ảnh hƣởng lớn thay đổi quỹ đạo khớp khớp 2, chí ổn định tốc độ dịch chuyển khớp lớn Vì để đảm bảo chất lƣợng hệ thống chế độ làm việc cần phải có chế thay đổi thông số điều khiển vị trí quỹ đạo tốc độ chuyển động khớp thay đổi Điều thực đƣợc sử dụng điều khiển thích nghi phi tuyến đƣợc xây dựng sở lý thuyết điều khiển đại 3.3 Xây dựng điều khiển nơron mờ Nhƣ nhận xét trên, khớp khớp linh động dễ chịu ảnh hƣởng chuyển động khác Để khắc phục phần ảnh hƣởng luận văn tác giả xây dựng điều khiển nơron mờ thay vào PID vị trí khớp Qúa trình thiết kế đƣợc thực theo bƣớc sau: - Bƣớc 1: Xây dựng tập liệu huấn luyện mạng cách sử dụng điều khiển thích nghi thay vào PID vị trí khớp 3, chạy mô với quỹ đạo khớp 1, khớp khác ta thu đƣợc tập liệu nhƣ bảng 3.1; - Bƣớc 2: Sử dụng phần mềm ANFIS Matlab để thiết kế điều khiển nơron mờ huấn luyện theo tập liệu có đạt sai số cho phép Số hóa Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên http://www.lrc-tnu.edu.vn 74 Trong trình huấn luyện sai số chƣa đạt yêu cầu cần phải tăng số kỳ huấn luyện thay đổi cấu trúc mạng cách thay đổi số nơron thay đổi phƣơng pháp huấn luyện mạng 3.3.1 Xây dựng tập liệu huấn luyện Tập liệu huấn luyện (còn gọi tập đích) tập thơng số vào/ra tối ƣu dùng để điều khiển hệ thống Việc xây dựng tập liệu huấn luyện có ảnh hƣởng định đến chất lƣợng điều khiển Để xây dựng đƣợc tập liệu huấn luyện cho điều khiển vị trí ta cần mơ hệ thống chƣa có điều khiển để lấy liệu nhƣ đầu ra, sai lệch đạo hàm Sau dựa vào kinh nghiệm điều khiển số thủ tục gia cơng khác để chọn tập liệu đích cho điều khiển Với điều khiển nơron mờ có cấu trúc nhƣ hình 3.12, tập liệu huấn luyện bao gồm cột: e, de, Ura (bảng 3.1) Bảng 3.1: Tập liệu huấn luyện e de Uđk 1.0 0.0 11.0 0.95605 -27.016 9.9777 0.65433 -80.496 5.5905 0.29078 -54.584 2.1104 0.14652 -14.048 1.3345 0.082478 -14.869 0.61376 0.0025415 -14.072 -0.24954 -0.020026 0.5962 -0.20443 -0.0047946 2.305 -0.0027261 -0.0080232 -1.8187 -0.12072 -0.011815 0.54073 -0.11526 -0.0030518 1.8371 0.0070519 Số hóa Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên http://www.lrc-tnu.edu.vn 75 7.5948E-5 -0.18008 0.0011119 -0.00238 -0.23455 -0.026995 -9.8427E-4 0.54519 0.0039499 6.5883E-4 0.082305 0.012767 -3.6346E-4 -0.24674 -0.0050593 -6.7612E-4 0.020139 -0.0031619 -3.6852E-5 0.108 0.0056267 -1.922E-4 -0.067772 4.0234E-4 -5.0332E-4 -0.032026 -0.0023056 -0.0024819 -0.57944 -0.03502 -0.0069407 -0.91827 -0.09085 -0.010208 -0.49435 -0.11833 -0.011641 -0.24683 -0.12915 -0.012722 -0.21212 -0.14037 -0.013417 -0.10344 -0.14586 -0.013459 0.014501 -0.14399 -0.013403 0.0016938 -0.14365 -0.013448 -0.0087631 -0.14437 -0.013394 0.018708 -0.14325 -0.013305 0.015394 -0.14235 -0.01329 -3.4518E-4 -0.14252 -0.01328 0.0042253 -0.14234 -0.013244 0.007274 -0.14191 -0.013227 0.0015506 -0.14185 -0.013222 0.0013299 -0.14182 Số hóa Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên http://www.lrc-tnu.edu.vn 76 -0.013205 0.0040065 -0.14159 -0.013187 0.0030223 -0.14144 -0.013176 0.0020831 -0.14136 -0.013163 0.0030557 -0.14122 -0.042842 -7.9724 -0.62723 -0.10528 -12.483 -1.4043 -0.14869 -6.9938 -1.7723 -0.16868 -3.414 -1.9208 -0.18425 -2.9497 -2.083 -0.19334 -1.3747 -2.1519 -0.19372 0.22694 -2.1243 -0.19321 0.0050806 -2.1234 -0.19378 -0.071153 -2.1314 -0.1929 0.26456 -2.1154 -0.19174 0.18765 -2.1044 -0.19156 -0.0011179 -2.1065 -0.19135 0.062563 -2.1032 -0.19085 0.092045 -2.0975 -0.19062 0.030629 -2.0965 -0.19052 0.030922 -2.0956 -0.19026 0.05557 -2.0925 -0.19002 0.0378 -2.0906 -0.18986 0.032995 -2.0891 -0.18965 0.044139 -2.087 -0.17891 3.4181 -1.9015 Số hóa Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên http://www.lrc-tnu.edu.vn 77 -0.15658 4.5254 -1.634 -0.1411 2.0978 -1.5125 -0.13389 1.2181 -1.451 -0.12811 1.1219 -1.3896 -0.12461 0.45764 -1.3645 -0.12427 -0.02244 -1.3706 -0.12421 0.070594 -1.3683 -0.12377 0.081711 -1.3634 -0.12388 -0.060437 -1.3676 -0.12409 -0.028007 -1.3695 -0.12394 0.044554 -1.3665 -0.1238 0.017899 -1.3657 -0.12377 0.0076127 -1.3658 -0.12388 -0.060437 -1.3676 -0.12409 -0.028007 -1.3695 -0.12394 0.044554 -1.3665 -0.1238 0.017899 -1.3657 -0.12377 0.0076127 -1.3658 -0.12364 0.034054 -1.364 -0.12346 0.032309 -1.3623 -0.12335 0.021416 -1.3614 3.3.2 Cấu trúc hệ nơron mờ Bộ điều khiển nơron mờ xây dựng theo nhiều cấu trúc khác nhau, đề tài tác giả chọn điều khiển nơron mờ có cấu trúc nhƣ hình 3.9 Số hóa Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên http://www.lrc-tnu.edu.vn 78 Hình 3.9: Sơ đồ cấu trúc điều khiển nơron mờ Trong sơ đồ cấu trúc điều khiển nơron mờ có đầu vào đầu Mỗi đầu vào có nơron mô tả hàm liên thuộc dạng hàm Gauss (hình 3.10; hình 3.11) Số hóa Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên http://www.lrc-tnu.edu.vn Hình 2.12: Sơ đồ mô hệ thống điều khiển tay máy ANFIS 79 Hình 3.10: Hàm liên thuộc đầu vào điều khiển nơron mờ sau huấn luyện Số hóa Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên http://www.lrc-tnu.edu.vn 80 Hình 3.11: Hàm liên thuộc đầu vào điều khiển nơron mờ sau huấn luyện 3.3.3 Huấn luyện điều khiển Sau 30 kỳ huấn luyện ta thu đƣợc điều khiển nơron mờ với sai số liệu vào đích liệu vào mạng 1.74.10-3 (hình 3.15 ), sai số chấp nhận đƣợc Hình 3.12 sai số tập liệu mạng nơron tập liệu đích Số hóa Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên http://www.lrc-tnu.edu.vn 81 Hình 3.12: Dữ liệu vào Anfis sau huấn luyện 3.3.4 Kết mô Sau thiết điều khiển nơron mờ lắp ghép vào hệ thống ta có sơ đồ mơ nhƣ hình 3.13 Các kết mơ đƣợc hình 3.14; hình 3.15 hình 3.14 với tín hiệu đặt hàm 1(t), hình 3.15 có tín hiệu đặt có dạng biến thiên Số hóa Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên http://www.lrc-tnu.edu.vn 82 Robot Scope1 K1 Fi1'' Fi1" PID Out1 VT1 Fi1' Vi tri Dat vi tri khop Q1 t Kh1 Fi1' DC1 Fi2" PID Out1 VT1 Fi2'' Fi2' Vi tri2 Dat vi tri khop Out1 Clock Fi2 Q1 Kh2 Fi2' DC2 Out2 Scope K2 Fi2 Fi3" Out1 VT1 Dat vi tri khop du/dt Fuzzy Logic Controller Fi3' Fi3'' Fi3 Q1 Kh3 DC3 Fi3' Out3 f i3 Scope2 K3 Hình 3.13: Sơ đồ mô hệ thống điều khiển tay máy nơron mờ 1.4 1.2 0.8 0.6 0.4 0.2 0 0.5 1.5 Thoi gian (s) 2.5 Hình 3.14: Đặc tính động khớp điều khiển khớp Anfis Số hóa Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên http://www.lrc-tnu.edu.vn 83 1.4 1.2 Qui dao 0.8 0.6 0.4 0.2 0 Thoi gian (s) Hình 3.15: Quĩ đạo khớp điều khiển khớp Anfis Kết mô cho thấy với điều khiển nơron mờ thay đổi quỹ đạo 0.1, 0.2 khớp thay đổi nhƣng đảm bảo đƣợc chất lƣợng đặt KẾT LUẬN CHƢƠNG III Chƣơng III: "Xây dựng thuật toán điều khiển cánh tay robot" giải số vấn đề sau: - Xây dựng mơ hình tốn học robot bậc tự do; mô Matlab; xây dựng hệ điều khiển chuyển động robot qui luật điều khiển kinh điển, đồng thời tiến hành mô với quĩ đạo chuyển động khác - Xây dựng điều khiển nơron mờ (Anfis) cho mạch vòng điều khiển khớp Qua kết mô cho thấy sử dụng hệ nơron mờ để điều khiển cánh tay robot bậc tự đạt đƣợc hiệu độ xác cao Có thể áp dụng phƣơng pháp để điều khiển đối tƣợng phi tuyến phức tạp Số hóa Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên http://www.lrc-tnu.edu.vn 84 KẾT LUẬN Đề tài: "Nghiên cứu ứng dụng hệ nơron mờ để điều khiển tay máy" hoàn thành yêu cầu đặt thu đƣợc số kết sau: - Nghiên cứu lý thuyết hệ mờ mạng nơron; phân tích ƣu nhƣợc điểm loại việc kết hợp chúng thành hệ nơron mờ nhằm phát phát huy ƣu điểm điều khiển mờ mạng nơron điều khiển hệ thống phi tuyến; - Xây dựng mơ hình tốn học robot bậc tự do; mơ robot Matlab; xây dựng hệ điều khiển chuyển động robot qui luật điều khiển kinh điển, đồng thời tiến hành mô với quĩ đạo chuyển động khác để thấy rõ mối quan hệ tác động ảnh hƣởng qua lại chuyển động đến chất lƣợng độ xác điều khiển vị trí robot; - Xây dựng điều khiển nơron mờ (Anfis) cho mạch vòng điều khiển khớp khớp linh động nhất, bị chi phối nhiều chuyển chuyển động khác Các kết mô cho thấy điều khiển nơron mờ làm việc theo chế thích nghi cho phép khắc phục phần ảnh hƣởng chuyển động khớp khớp đến khớp Bộ điều khiển linh hoạt áp dụng để điều khiển hệ thống thực Do thời gian trình độ có hạn nên việc xây dựng tập liệu huấn luyện cho mạng nơron chƣa làm đƣợc chi tiết, chủ yếu dựa vào kết điều khiển thích nghi có sẵn [5] chất lƣợng điều khiển chƣa đƣợc nhƣ mong muốn Để hoàn thiện nâng cao chất lƣợng điều khiển tay máy điều khiển nơron mờ, tác giả có số kiến nghị sau: - Tìm kiếm phƣơng pháp để thu nhận đƣợc tập liệu huấn luyện nhanh sát với hệ thống thực; - Tiếp tục xây dựng điều khiển nơron mờ cho chuyển động tay máy TÀI LIỆU THAM KHẢO Số hóa Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên http://www.lrc-tnu.edu.vn 85 [1] Nguyễn Nhƣ Hiển, Lại Khắc Lãi (2006), Hệ mờ mạng nơ ron kỹ thuật điều khiển, NXB Khoa học tự nhiên Công nghệ [2] Bùi Cơng Cƣờng, Nguyễn Dỗn Phƣớc (2006), Hệ mờ mạng nơ ron ứng dụng, NXB Khoa học Kỹ thuật [3] Phan Xuân Minh, Nguyễn Doãn Phƣớc (2006), Lý thuyết điều khiển mờ, NXB Khoa học Kỹ thuật [4] Nguyễn Trọng Thuần (2000), Điều khiển logic ứng dụng, NXB Khoa học Kỹ thuật [5] Nguyễn Doãn Phƣớc, Phan Xuân Minh, Hán Thành Trung (2003), Lý thuyết điều khiển phi tuyến, NXB Khoa học Kỹ thuật [6] Nguyễn Phùng Quang (2004), Matlab Simulink, NXB Khoa học Kỹ thuật [7] Vũ Thanh Du (2005), Nghiên cứu ứng dụng mạng nơron để nhận dạng điều khiển hệ thống phi tuyến, Luận văn thạc sỹ kỹ thuật [8] Trần Thanh Hà (2008), ứng dụng anfis để nhận dạng điều khiển robot hai nối, Luận văn thạc sỹ kỹ thuật [9] Nikos C Tsourveloudis, Ramesh Kolluru, Kimon P Valavanis and Denis Gracanin, 1999, Suction Control of a Robotic Gripper: A Neuro Fuzzy Approach, Robotics and Automation Laboratory, The Center for Advanjced Computer Studies and A-CIM Center, University of Louisiana at Lafayette, Lafayette, LA, USA; [10] Cheng-Jian Lin, Cheng-Hung Chen, Chi-Yung Lee, 2006, A TSK-Type Quantum Neural Fuzzy Network for Temperature Control”, International Mathematical Forum, 1, 2006, no 18, 853-866 [11] S M Yang, Y J Tung, and Y C Liu, 2005, A Neuro fuzzy system design methodology for vibration control, Asian Journal of Control, Vol 7, No 4, pp 393400 [12] C Altrock and B Krause, "Fuzzy Logic and Neurofuzzy Technologies in Embedded Automotive Applications", Proceedings of Fuzzy Logic '93, pp A113-1 A113-9 [13] R Lea, Y Jani, and H Berenji, "Fuzzy Logic Controller with Reinforcement Learning for Proximity Operations and Docking", Fifth IEEE International Symposium on Intelligent Control, 1990 Số hóa Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên http://www.lrc-tnu.edu.vn 86 [14] D Nauck, F Klawonn and R Kruse, "Combining Neural Networks and FuzzyControllers" Fuzzy Logic in Artificial Intelligence (FLAI93), ed Klement, Erich Peter and Slany, Wolfgang, pp 35-46, 1993 [15] W Pedrycz, "Fuzzy Sets and Neurocomputations: Knowledge Representation and Processing in Intellingent Controllers", Fifth IEEE International Symposium on Intelligent Control, 1990, pp 626 - 630 [16] K P Archer and S Wang, "Fuzzy Set Representation of Neural Network Classification Boundaries", IEEE Transactions on Systems, Man, and Cybernetics, (July/August, 1991), pp 735-742 [17] A Blanco and M Delgado, "A Direct Fuzzy Inference Procedure By Neural Networks", Fuzzy Sets and Systems, (September 1993), pp 133-141 [18] J M Keller and D J Hunt, "Incorporating Fuzzy Membership Functions into the Perceptron Algorithm", IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, (November, 1985), pp 693-699 [19] W Pedrycz, "Fuzzy Neural Networks and Neurocomputations", Fuzzy Sets and Systems, Vol 56, (May 1993), pp 1-28 [120] Berenji, Hamid R and Khedkar, Pratap "Learning and Tuning Fuzzy Logic Controllers Through Reinforcements" IEEE Transactions on Neural Networks Vol pp 724 - 740, 1992 [21] J M Keller, R R Yager, and H Tahani, "Neural Network Implementation of Fuzzy Logic" Fuzzy Sets and Systems (Vol 45), pp 1-12, 1992 [22] Đồn Quang Vinh, Trần Đình Tân, ứng dụng mạng nơron mờ để điều khiển bù tĩnh, Khoa Điện, trƣờng Đại học Bách Khoa, Đại học Đà Nẵng Số hóa Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên http://www.lrc-tnu.edu.vn ... lớn nghiên cứu tập trung khai thác hệ mờ, n? ?ron mờ n? ?ron đề tài quan tâm đến việc xây dựng hệ n? ?ron mờ Trong đề tài tác giả dự kiến nghiên cứu ứng dụng hệ n? ?ron mờ để nhận dạng điều khiển tay máy. .. tài: "Nghiên cứu, ứng dụng hệ n? ?ron mờ để điều khiển tay máy" Mục đích nghiên cứu Xây dựng điều khiển noron mờ cho cánh tay robot đảm bảm yêu cầu chất lƣợng Đối tƣợng nghiên cứu Điều khiển tay. .. điều khiển noron mờ KẾT LUẬN CHƢƠNG I Chƣơng I: "Tổng quan hệ mờ mạng n? ?ron" giải đƣợc số vấn đề sau: - Nghiên cứu lý thuyết hệ mờ mạng n? ?ron; - Giới thiệu số cơng trình nghiên cứu hệ n? ?ron mờ