Điều khiển thông minh đối tượng phi tuyến trần quang vinh

Đại Học Quốc Gia Tp Hồ Chí Minh TRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA TRẦN QUANG VINH ĐIỀU KHIỂN THÔNG MINH ĐỐI TƯỢNG PHI TUYẾN Chuyên ngành : Tự động hóa LUẬN VĂN THẠC SĨ TP HỒ CHÍ MINH, tháng 11 năm 2007 CƠNG TRÌNH ĐƯỢC HỒN THÀNH TẠI TRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA ĐẠI HỌC QUỐC GIA TP HỒ CHÍ MINH Cán hướng dẫn khoa học : TS.Nguyễn Đức Thành (Ghi rõ họ, tên, học hàm, học vị chữ ký) Cán chấm nhận xét : (Ghi rõ họ, tên, học hàm, học vị chữ ký) Cán chấm nhận xét : (Ghi rõ họ, tên, học hàm, học vị chữ ký) Luận văn thạc sĩ bảo vệ HỘI ĐỒNG CHẤM BẢO VỆ LUẬN VĂN THẠC SĨ TRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA, ngày tháng năm 2007 TRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA PHÒNG ĐÀO TẠO SĐH CỘNG HÒA XÃ HỘI CHỦ NGHĨA VIỆT NAM ĐỘC LẬP – TỰ DO – HẠNH PHÚC Tp HCM, ngày tháng năm 2007 NHIỆM VỤ LUẬN VĂN THẠC SĨ Họ tên học viên: TRẦN QUANG VINH Phái: Nam Ngày, tháng, năm sinh: 18/02/1982 Nơi sinh: Quảng Nam Chuyên ngành: Tự động hóa MSHV: 01505338 I- TÊN ĐỀ TÀI: ĐIỀU KHIỂN THÔNG MINH ĐỐI TƯỢNG PHI TUYẾN II- NHIỆM VỤ VÀ NỘI DUNG: - Tìm hiểu đối tượng phi tuyến cánh tay mềm dẻo hai bậc tự - Nghiên cứu thiết kế điều khiển thông minh để điều khiển cánh tay mềm dẻo hai bậc tự dùng giải thuật nơron thích nghi trực tiếp III- NGÀY GIAO NHIỆM VỤ : IV- NGÀY HOÀN THÀNH NHIỆM VỤ: V- CÁN BỘ HƯỚNG DẪN : TS Nguyễn Đức Thành CÁN BỘ HƯỚNG DẪN TS Nguyễn Đức Thành CN BỘ MÔN QL CHUYÊN NGÀNH TS Nguyễn Đức Thành Nội dung đề cương luận văn thạc sĩ Hội đồng chun ngành thơng qua TRƯỞNG PHỊNG ĐT – SĐH Ngày tháng năm 2007 TRƯỞNG KHOA QL NGÀNH LỜI CẢM ƠN Em xin tỏ lòng biết ơn sâu sắc đến thầy TS Nguyễn Đức Thành Thầy tận tình dạy, hướng dẫn để em hồn thành luận văn thạc sĩ Em xin cảm ơn tất quý thầy cô khoa Điện - Điện tử, phòng Đào tạo sau đại học trường đại học Bách khoa Tp HCM nhiệt tình dạy dỗ, tạo điều kiện thuận lợi cho em thời gian học tập nghiên cứu trường Em xin chân thành cảm ơn thầy cô, anh chị đồng nghiệp quan công tác khoa Điện - Điện tử viễn thông trường đại học Giao thông vận tải Tp HCM động viên, giúp đỡ em thời gian qua Xin chân thành cảm ơn bạn học viên lớp Cao học K2005 quan tâm giúp đỡ bạn trình học tập Em xin gủi lịng biết vơ hạn đến cha mẹ, anh chị em, người thân gia đình người bạn thân Tp HCM, ngày 25/11/2007 Học viên Trần Quang Vinh ABSTRACT Intelligent control for nonlinear plants becomes a used topic today It can solve highly nonlinear control problems In this thesis, a direct adaptive neural controller is used to control a two-degree of freedom flexible link The on-line neural network RBF is designed to evaluate system parameters in the adaptive controller The intention is to control the tip position while reducing oscillations caused by the flexibility in the structure With unknown mathematical models, the scheme is designed for controlling the trajectory of the plant under conditions of disturbances and noise The test trajectories are circle shape and geometric shape The result is given in simulation model and real-time model The technique explored here should be applicable to a wide variety of nonlinear control problems TÓM TẮT Ngày nay, điều khiển thông minh đối tượng phi tuyến trở thành đề tài hữu ích Nó giải vấn đề điều khiển phi tuyến cao Trong luận văn này, điều khiển nơron thích nghi trực tiếp sử dụng để điều khiển cánh tay mềm dẻo hai bậc tự Mạng nơron RBF, mạng hàm sở xuyên tâm, thiết kế để ước lượng thông số hệ thống điều khiển thích nghi Mục đích điều khiển vị trí đầu mút cánh tay mềm dẻo cho giảm thiểu dao động gây độ mềm dẻo cấu trúc Với mô hình toán trước, cần điều khiển đối tượng bám theo quỹ đạo ảnh hưởng nhiễu Quỹ đạo kiểm tra hình tròn dạng hình tem thư Kết thực chế độ mô mô hình tuyến tính gần mô hình thực Kỹ thuật điều khiển cần ứng dụng rộng rãi cho vấn đề điều khiển phi tuyến khác MỤC LỤC CHƯƠNG I : TỔNG QUAN VỀ ĐỀ TÀI NGHIÊN CỨU 1.1 Toång quan 1.2 Giới thiệu đề tài 1.3 Một số nghiên cứu giới CHƯƠNG II : MẠNG NƠRON – MẠNG RBF 2.1 Nơron sinh vật 2.1.1 Caáu trúc nơron 2.1.2 Các tín hiệu điện nơron 11 2.2 Mô hình nơron nhân taïo 14 2.3 Mạng nơron nhân tạo 17 2.3.1 Cấu trúc mạng nơron 17 2.3.2 Phaân loại mạng nơron 17 2.3.3 Mạng nơron truyền thẳng 18 2.4 Maïng RBF (Radial Basis Function Networks) 22 2.5 Moät số ứng dụng mạng nơron nhân tạo 26 CHƯƠNG III : ĐIỀU KHIỂN THÍCH NGHI 32 3.1 Giới thiệu 32 3.2 Lịch sử hình thành phát triển lý thuyết điều khiển thích nghi 34 3.3 Hồi tiếp tuyến tính hóa hệ phi tuyến 38 3.4 Điều khiển thích nghi gián tiếp 43 3.5 Điều khiển thích nghi trực tiếp 50 CHƯƠNG IV :ĐỐI TƯNG PHI TUYẾN CÁNH TAY MỀM DẺO HAI BẬC TỰ DO 56 4.1 Giới thiệu 56 4.2 Thoâng số hệ thống 57 4.3 Sự lắp ráp dây 58 4.4 Kieåm tra 60 4.5 Mô hình toán 60 CHƯƠNG V : ĐIỀU KHIỂN CÁNH TAY MỀM DẺO DÙNG GIẢI THUẬT ĐIỀU KHIỂN NƠRON THÍCH NGHI TRỰC TIẾP 67 5.1 Giải thuật chương trình điều khiển 68 5.1.1 Sơ đồ khối hệ thống 68 5.1.2 Thiết kế điều khiển nơron thích nghi trực tiếp 69 5.2 Kết đạt 80 5.2.1 Keát mô mô hình tuyến tính gần 80 5.2.2 Kết điều khiển mô hình thực 84 5.3 Nhận xét 87 KẾT LUẬN VÀ HƯỚNG PHÁT TRIỂN ĐỀ TAØI 89 KẾT LUẬN 89 HƯỚNG PHÁT TRIỂN ĐỀ TÀI 89 TÀI LIỆU THAM KHẢO 90 LÝ LỊCH TRÍCH NGANG 91 CHƯƠNG I TỔNG QUAN VỀ ĐỀ TÀI NGHIÊN CỨU 1.1 Tổng quan Sự phát triển khoa học kó thuật năm gần đạt nhiều thành tựu đáng kể Công nghệ thông tin, tự động hóa … đưa văn minh người lên tầm cao mới, góp phần thúc đẩy phát triển sản xuất mang lại nhiều lợi ích Chính khoa học động lực phát triển sản xuất, phải kể đến lónh vực tự động hoá mà diện robot, người máy Ngày có nhiều robot, người máy đời Những công việc lặp lặp lại có robot làm thay người với hiệu kinh tế cao Ở nơi nguy hiểm, robot thông minh làm việc mà người trực tiếp làm Thế hệ robot sau hoàn thiện hệ trước Con người chế tạo thành công nhiều robot công nghiệp robot gắp phôi, lắp ráp linh kiện … , đến robot massage, robot giúp việc nhà robot thám hiểm mặt trăng để gửi hình ảnh thông tin Hỏa hay robot làm việc trạm vũ trụ không gian Trong tương lai, với phát triển vũ bão khoa học kó thuật cộng với lòng say mê nghiên cứu tìm tòi, người hoàn toàn chế tạo robot, người máy ưu việt, hoàn thiện giúp ích nhiều cho sống CHƯƠNG : TỔNG QUAN VỀ ĐỀ TÀI NGHIÊN CỨU Trong nhà máy, xí nghiệp lớn đại, ngày xuất nhiều robot phục vụ trình sản xuất Những cánh tay máy to khoẻ thao tác nhanh gọn dây chuyền sản xuất tự động Độ xác cao hiệu công việc chất lượng sản phẩm tốt, nâng cao sức cạnh tranh sản phẩm thị trường Đặc biệt, cánh tay mềm dẻo có độ linh hoạt cao ngày tỏ phù hợp Cho đến nay, giới có nhiều công trình nghiên cứu đề tài Có nhiều loại cánh tay mềm dẻo bậc tự hay robot cánh tay mềm dẻo đơn (Single Flexible Link Robot) Robot có làm chất liệu nhẹ (nhôm ) thiết kế dài mỏng độ rung theo trục đứng bỏ qua (hình 1.1) Bên cạnh có loại cánh tay mềm dẻo hai bậc tự (Flexible Link Manupulators with Two degrees of Vibration) phát triển đại học Waterloo (hình 1.2 ) Hình 1.1: Cánh tay mềm dẻo bậc tự CHƯƠNG : TỔNG QUAN VỀ ĐỀ TÀI NGHIÊN CỨU Hình 1.2 : Tay máy mềm dẻo hai bậc tự 1.2 Giới thiệu đề tài Điều khiển thông minh cánh tay mềm dẻo đề tài nghiên cứu Cùng với phát triển kinh tế, khoa học kỹ thuật không ngừng phát triển nước ta năm qua Chúng ta cần phải tiếp cận lónh vực giới, với giúp đỡ TS Nguyễn Đức Thành, định chọn đề tài nghiên cứu “Điều khiển thông minh đối tïng phi tuyến” – cánh tay mềm dẻo hai bậc tự Trong luận văn trước hết xin giới thiệu kết cấu phần cứng robot cánh tay mềm dẻo phòng thí nghiệm để hiểu rõ đối tượng điều khiển phi tuyến Đây mô hình mà đề tài tập trung nghiên cứu điều khiển Từ thành CHƯƠNG : TỔNG QUAN VỀ ĐỀ TÀI NGHIÊN CỨU 77 Hình 5.12: Khối tính ξ (x) từ biến trạng thái Hình 5.13 : Khối tính hàm Gauss CHƯƠNG : ĐIỀU KHIỂN CÁNH TAY MỀM DẺO DÙNG GIẢI THUẬT ĐIỀU KHIỂN NƠRON THÍCH NGHI TRỰC TIẾP 78 Hình 5.14 : Khối đo analog Khối Bias Removal: Ban đầu, xung Clock1 = nên không thỏa điều kiện u2>= threshold = 0.005 nên Switch đóng với in_1 Do khối Memory lấy giá trị ban đầu in_1 Sau đó, xung Clock1 > công tắc Switch đóng với khối Memory Do đó, ngõ khối Bias Removal chứa giá trị độ lệch trừ dao động trước Hình 5.15: Sơ đồ simulink khối Bias Removal • Khối Safety x, Safety y: Dùng để giới hạn góc quay động từ − π / đến π / CHƯƠNG : ĐIỀU KHIỂN CÁNH TAY MỀM DẺO DÙNG GIẢI THUẬT ĐIỀU KHIỂN NƠRON THÍCH NGHI TRỰC TIẾP 79 Hình 5.16 : Khối safety • Khối Output: Dùng để quan sát vị trí thực đầu mút (tip) Hình 5.17: Sơ đồ simulink khối Output CHƯƠNG : ĐIỀU KHIỂN CÁNH TAY MỀM DẺO DÙNG GIẢI THUẬT ĐIỀU KHIỂN NƠRON THÍCH NGHI TRỰC TIẾP 80 Hàm S_funtion rob2d_f phương trình động học thuận dùng để chuyển tín hiệu ngõ vào dạng góc quay (rad) sang vị trí hệ tọa độ vuông góc (tính inch) 5.2 Kết đạt 5.2.1 Kết mô mô hình tuyến tính gần • Tín hiệu đặt dạng hình tròn: Hình 5.18: Kết mô dạng hình tròn CHƯƠNG : ĐIỀU KHIỂN CÁNH TAY MỀM DẺO DÙNG GIẢI THUẬT ĐIỀU KHIỂN NƠRON THÍCH NGHI TRỰC TIẾP 81 Hình 5.19: Sai số mô Ex với dạng hình tròn Hình 5.20: Sai số mô Ey với dạng hình tròn CHƯƠNG : ĐIỀU KHIỂN CÁNH TAY MỀM DẺO DÙNG GIẢI THUẬT ĐIỀU KHIỂN NƠRON THÍCH NGHI TRỰC TIẾP 82 • Tín hiệu đặt dạng geometric: Hình 5.21: Kết mô dạng hình tem thư CHƯƠNG : ĐIỀU KHIỂN CÁNH TAY MỀM DẺO DÙNG GIẢI THUẬT ĐIỀU KHIỂN NƠRON THÍCH NGHI TRỰC TIẾP 83 Hình 5.22: Sai số mô Ex với dạng hình tem thư Hình 5.23: Sai số mô Ey với dạng hình tem thư CHƯƠNG : ĐIỀU KHIỂN CÁNH TAY MỀM DẺO DÙNG GIẢI THUẬT ĐIỀU KHIỂN NƠRON THÍCH NGHI TRỰC TIẾP 84 5.2.2 Kết điều khiển mô hình thực • Tín hiệu đặt dạng hình tròn: Hình 5.24: Kết điều khiển mô hình thực tốt với dạng hình tròn CHƯƠNG : ĐIỀU KHIỂN CÁNH TAY MỀM DẺO DÙNG GIẢI THUẬT ĐIỀU KHIỂN NƠRON THÍCH NGHI TRỰC TIẾP 85 Hình 5.25: Sai số điều khiển thực Ex với dạng hình tròn Hình 5.26: Sai số điều khiển thực Ey với dạng hình tròn CHƯƠNG : ĐIỀU KHIỂN CÁNH TAY MỀM DẺO DÙNG GIẢI THUẬT ĐIỀU KHIỂN NƠRON THÍCH NGHI TRỰC TIẾP 86 • Tín hiệu đặt dạng geometric: Hình 5.27: Kết điều khiển mô hình thực tốt với dạng hình tem thư Hình 5.28: Sai số điều khiển thực Ex với dạng hình tem thư CHƯƠNG : ĐIỀU KHIỂN CÁNH TAY MỀM DẺO DÙNG GIẢI THUẬT ĐIỀU KHIỂN NƠRON THÍCH NGHI TRỰC TIẾP 87 Hình 5.29: Sai số điều khiển thực Ey với dạng hình tem thư 5.3 Nhận xét • Kết mô mô hình toán tuyến tính gần tốt, sai lệch tín hiệu đặt tín hiệu từ thực tế tương đối nhỏ : o Đối với tín hiệu đặt dạng hình tròn: Tín hiệu bám tốt, gần trùng với tín hiệu đặt o Đối với tín hiệu đặt dạng geometric (hình tem thư): Tín hiệu bám tốt, sai số đáng kể • Kết chạy mô hình thực tế có sai số lớn so với trường hợp mô mô hình toán: o Đối với tín hiệu đặt dạng hình tròn: Tín hiệu sai lệch nhiều dạng hình tem thư nhìn chung kết điều khiển chấp nhận , độ rung đầu mút cánh tay mềm dẻo vị trí gốc Kết điều khiển phụ thuộc nhiều vào việc chọn thông số điều khiển Ở hình CHƯƠNG : ĐIỀU KHIỂN CÁNH TAY MỀM DẺO DÙNG GIẢI THUẬT ĐIỀU KHIỂN NƠRON THÍCH NGHI TRỰC TIẾP 88 trên, kết điều khiển thưc với thông số k1= 20, Qu = 2000*eye(9) , σ = 0.9 o Đối với tín hiệu đặt dạng hình tem thư geometric : Sai số tín hiệu đặt với tín hiệu thực nhỏ Tuy không tốt mô nhìn chung tốt Tại vị trí mút hình có dao động Việc điều chỉnh để giảm nhỏ loại bỏ dao động thực cách thay đổi thông số k1 Qu chủ yếu, song có thực tế qua nhiều lần thử nghiệm cho thấy dao động vọt lố đầu mút bị loại bỏ sai số lại tăng lên Do đó, kết tốt dung hòa hai tiêu chí Ở hình trên, kết điều khiển thưc với thông số k1= 40, Qu = 2000*eye(9) , σ = 0.9 • Nguyên nhân gây khác biệt lớn kết chạy mô mô hình toán kết chạy mô hình thực yếu tố sau: o Do mô hình thực có độ rung lớn mô không o Do quán tính motor tương đối lớn gây khó khăn lúc điều khiển o Có tín hiệu nhiễu từ môi trường bên tác động vào điều khiển mô hình thực tế o Có ảnh hưởng tác động qua lại hai motor hoạt động làm gia tăng độ rung đầu mút cánh tay • Nhìn chung, kết chạy mô hình thực tương đối tốt dùng điều khiển nơron thích nghi trực tiếp CHƯƠNG : ĐIỀU KHIỂN CÁNH TAY MỀM DẺO DÙNG GIẢI THUẬT ĐIỀU KHIỂN NƠRON THÍCH NGHI TRỰC TIẾP 89 KẾT LUẬN VÀ HƯỚNG PHÁT TRIỂN ĐỀ TÀI KẾT LUẬN - Điều khiển thông minh đối tượng phi tuyến đề tài nghiên cứu giới Đây đề tài mẻ mở triển vọng việc điều khiển đối tượng phi tuyến phức tạp mà ta mô hình toán đối tượng - Điều khiển thông minh hoàn toàn tự động chỉnh định đáp ứng tốt thông số đối tượng thay đổi ảnh hưởng từ môi trường nhiệt độ, nhiễu hay thông số tải thay đổi - Kết mô cánh tay mềm dẻo vẽ số hình tốt dùng giải thuật điều khiển thông minh nơron thích nghi trực tiếp - Kết điều khiển mô hình thực dùng điều khiển cho kết khả quan, mở triển vọng lớn cho việc áp dụng triển khai thực tế HƯỚNG PHÁT TRIỂN ĐỀ TÀI - Tiếp tục nghiên cứu thử nghiệm để tìm thông số tối ưu cho điều khiển nơron thích nghi kết hợp với thuật toán điều khiển thông minh khác giải thuật di truyền để chỉnh định điều khiển cho tốt - Dùng thêm điều khiển thông minh khác để tìm điều khiển tốt cho toán - Mở rộng nghiên cứu với robot cánh tay mềm dẻo nhiều bậc tự 90 TÀI LIỆU THAM KHẢO [1] Giáo trình “ Điều khiển tối ưu” – Nguyễn Thị Phương Hà – ĐHBK Tp.HCM [2] Giáo trình “ Điều khiển thông minh” – Huỳnh Thái Hoàng – ĐHBK Tp.HCM [3] “Matlab ứng dụng điều khiển” – Nguyễn Đức Thành – ĐHBK Tp HCM [4] File “2DFLE Manual – harmonic” datasheet of Two degree of freedom flexible link [5] E R Garcia-Benitez, J M Watkins and S Yurkovich, "Nonlinear Control with Acceleration Feedback for a Two-Link Flexible Robot," IFAC Control Engineering Practice, Vol 1, no 6, pp 989-997, 1993 [6] K L Hillsley and S Yurkovich, "Vibration Control of a Two-Link Flexible Robot Arm," Dynamics and Control, Vol 3, pp 261-280, 1993 [7] E R Garcia-Benitez, S Yurkovich and K Passino, "Rule-Based Supervisory Control of a Two-Link Flexible Manipulator," Journal of Intelligent and Robotic Systems, Vol 7, pp 195-213, 1993 [8] “Flexible Link Control Using Multiple Forward Paths, Multiple RBF Neural Networks in a Direct Control Application” - Daniel K Wedding and Adel Eltimsahy, Member IEEE 91 LÝ LỊCH TRÍCH NGANG Họ tên : TRẦN QUANG VINH Sinh ngày : 18/02/1982 Hộ thường trú : Thôn 5, Quế Phú, Quế Sơn, Quảng Nam Quá trình học tập : o Từ 2000 – 2005: học đại học, chuyên ngành Điều khiển tự động, thuộc khoa Điện – Điện tử trường đại học Bách Khoa Tp HCM o Từ 2005 đến nay: học cao học, chuyên ngành Tự động hóa, thuộc khoa Điện – Điện tử trường đại học Bách Khoa Tp HCM Quá trình công tác : o Từ 04/2005 đến nay: giảng dạy môn Tự động hóa công nghiệp, thuộc khoa Điện – Điện tử viễn thông trường đại học Giao thông vận tải Tp HCM ... nay, điều khiển thông minh đối tượng phi tuyến trở thành đề tài hữu ích Nó giải vấn đề điều khiển phi tuyến cao Trong luận văn này, điều khiển nơron thích nghi trực tiếp sử dụng để điều khiển. .. số sơ đồ điều khiển thích nghi hệ phi tuyến dựa kỹ thuật hồi tiếp tuyến tính hoá Theo lý thuyết điều khiển phi tuyến, biết xác đặc tính phi tuyến đối tượng biến đổi quan hệ vào hệ phi tuyến thành... lượng thông số đối tượng khối chỉnh định tính toán thông số điều khiển theo mô hình đối tượng ta có sơ đồ điều khiển thích nghi gián tiếp, ngược lại khối nhận dạng ước lượng thông số điều khiển