Điều khiển thích nghi cho robot song song Adaptive control for parallel robots Điều khiển thích nghi cho robot song song Adaptive control for parallel robots Điều khiển thích nghi cho robot song song Adaptive control for parallel robots luận văn tốt nghiệp,luận văn thạc sĩ, luận văn cao học, luận văn đại học, luận án tiến sĩ, đồ án tốt nghiệp luận văn tốt nghiệp,luận văn thạc sĩ, luận văn cao học, luận văn đại học, luận án tiến sĩ, đồ án tốt nghiệp
TRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA HÀ NỘI LUẬN VĂN THẠC SĨ Điều khiển thích nghi cho robot song song Adaptive control for parallel robots NGUYỄN CAO CƯỜNG Cuongktz179@gmail.com Ngành Kỹ thuật Cơ điện tử Giảng viên hướng dẫn: TS Mạc Thị Thoa Viện: Cơ khí HÀ NỘI, 11/2020 Chữ ký GVHD CỘNG HÒA XÃ HỘI CHỦ NGHĨA VIỆT NAM Độc lập – Tự – Hạnh phúc BẢN XÁC NHẬN CHỈNH SỬA LUẬN VĂN THẠC SĨ Họ tên tác giả luận văn: Nguyễn Cao Cường Đề tài luận văn: Điều khiển thích nghi cho Robot song song Chuyên ngành: Kỹ thuật Cơ điện tử Mã số SV: CA190057 Tác giả, Người hướng dẫn khoa học Hội đồng chấm luận văn xác nhận tác giả sửa chữa, bổ sung luận văn theo biên họp Hội đồng ngày 25/11/2020 với nội dung sau: Đề nghị học viên chỉnh sửa số lỗi chế bản, lỗi trích dẫn; chuẩn hóa thuật ngữ; bổ sung/giải thích cụ thể hình vẽ theo góp ý hội đồng Ngày Giáo viên hướng dẫn tháng năm 2020 Tác giả luận văn CHỦ TỊCH HỘI ĐỒNG ĐỀ TÀI LUẬN VĂN Đề tài: Điều khiển thích nghi cho robot song song Giáo viên hướng dẫn Ký ghi rõ họ tên Lời cảm ơn Đầu tiên, xin gửi lời chân thành cảm ơn đến Tiến sĩ Mạc Thị Thoa ln tận tình giúp đỡ, hướng dẫn, bảo tơi suốt q trình nghiên cứu Cơ dành nhiều thời gian tâm huyết hỗ trợ mặt để hoàn thành đề tài nghiên cứu Tôi xin trân trọng cảm ơn Lãnh dạo trường Đại Học Bách Khoa Hà Nội , Phòng đào tạo – Bộ phận đào tạo sau đại học, Viện Cơ khí Bộ môn Cơ điện tử tạo điều kiện tốt cho nghiên cứu sinh suốt trình học tập nghiên cứu Tơi xin chân thành cảm ơn giảng viên cán Bộ môn Cơ điện tử trường Đại học Bách Khoa Hà Nội tận tình giúp đỡ tơi q trình thực luận án Cuối xin trân trọng cảm ơn gia đình bạn bè ln bên cạnh động viên tơi, giúp tơi có tâm hồn thành luận án Tóm tắt nội dung luận văn Đề tài “Điều khiển thích nghi cho robot song song” tập trung nghiên cứu việc sử dụng điều khiển trượt backstepping sở thích nghi nơ ron áp dụng cho đối tượng cánh tay robot song song Mục đích nhằm đảm bảo hệ cánh tay robot song song bám quỹ đạo đặt trước Lý chọn điều khiển trượt điều khiển có tính bền vững, khả chống nhiễu tốt với hệ phi tuyến Tĩnh ổn định hệ thông chứng minh từ việc xác định hàm Lyapunov Trong q trình thiết kế điều khiển, tơi nhận thấy tham số điều khiển có ảnh hưởng lớn đến chất lượng đầu điều khiển, nên luận văn đề xuất sử dụng mạng nơ ron nhân tạo RBF để chỉnh định tham số điều khiển nhằm nâng cao chất lượng điều khiển Luận văn tiến hành mô kiểm chứng kết Matlab Simulink Các kết cho thấy điều khiển có khả kháng nhiễu cao Phướng phát triển thời gian tới xấy dựng điều khiển cài xuống thiết bị thực, thiết kế giao diện máy tính để điều khiển bám quỹ đạo cho trước cánh tay robot song song MỤC LỤC TỔNG QUAN VỀ ROBOT SONG SONG 1.1 Giới thiệu chung robot 1.2 Robot có cấu trúc song song 1.3 Nguyên lý cấu tạo hoạt động robot song song 1.3.1 Tổng quan 1.3.2 Vận hành Robot song song 1.3.3 Yêu cầu điều khiển 1.3.4 Phương pháp điều khiển 1.4 Ứng dụng robot song song NGHIÊN CỨU VÀ THIẾT KẾ BỘ ĐIỀU KHIỂN THÍCH NGHI DỰA TRÊN MẠNG NORON NHÂN TẠO CHO ROBOT SONG SONG 13 2.1 Mơ hình tốn học robot song song 13 2.1.1 Mơ hình cánh tay song song 13 2.1.2 Mơ hình Euler-Lagrange 16 2.1.3 Động học ngược robot song song 19 2.1.4 Mơ hình hóa đối tượng robot song song 20 2.2 Một số điều khiển cho robot song song 22 2.2.1 Bộ điều khiển PID 22 2.2.2 Bộ điều khiển trượt 22 2.2.3 Bộ điều khiển thích nghi sử dụng mạng nơron nhân tạo 22 2.2.4 So sánh điều khiển nêu 23 2.3 Nền tảng sở giải thuật điều khiển 23 2.3.1 Điều khiển trượt 24 2.3.2 Mạng nơron nhân tạo RBF 31 2.4 Tổng hợp điều khiển trượt sở mạng nơron nhân tạo 33 2.4.1 Tổng hợp điều khiển trượt 33 2.4.2 Tổng hợp điều khiển trượt thích nghi dựa sở mạng nơ ron nhân tạo 36 KẾT QUẢ MÔ PHỎNG 40 3.1 Sơ đồ cấu trúc điều khiển 40 3.2 Kết mô Matlab 40 KẾT LUẬN 49 TÀI LIỆU THAM KHẢO 51 CƠNG TRÌNH KHOA HỌC ĐÃ CÔNG BỐ 53 PHỤ LỤC 54 DANH MỤC HÌNH VẼ Hình 1.1 Xe tự hành thám hiểm Mặt Trăng Lunokohod Hình 1.2 Robot Shakey Hình 1.3 Mơ hình cánh tay robot song song Hình 1.4 Cấu tạo khớp quay R (revolute joint) Hình 1.5 Mô tả chuyển động cánh tay robot song song Hình 1.6 Robot song song hai cánh tay phịng thí nghiệm Hình 1.7 Robot song song hai cánh tay ứng dụng cơng nghiệp Hình 1.8 Buồng lái mô máy bay CAE sử dụng cấu chấp hành robot song song 10 Hình 1.9 Bàn gá chân dùng robot song song 10 Hình 1.10 Mơ hình cánh tay giả sử dụng cấu chấp hành song song gồm cấu chấp hành song song 11 Hình 1.11 Robot song song ABB dùng gia cơng khí 11 Hình 1.12 Bệ đỡ ổn định anten sử dụng cấu robot song song 12 Hình 2.1 Mơ hình cánh tay robot song song 13 Hình 2.2 Các lực tác dụng lên vật m 14 Hình 2.3 Sơ đồ hệ thống điều khiển sử dụng luật điều khiển trượt 29 Hình 2.4 Sơ đồ mạng nơ ron nhân tạo 32 Hình 3.1 Tín hiệu đặt (đường màu đen) góc quay tai khớp thực tế chưa có nhiễu tác động 41 Hình 3.2 So sánh quỹ đạo trạng thái tải trọng m quỹ đạo mong muốn thực tế chưa có nhiễu tác động 42 Hình 3.3 Nhiễu tác động lên khớp quay quay cánh tay robot (Nm) 43 Hình 3.4 Tín hiệu đặt (đường màu đen) góc quay tai khớp thực tế có nhiễu tác động 43 Hình 3.5 So sánh quỹ đạo trạng thái tải trọng m quỹ đạo mong muốn thực tế có nhiễu tác động 44 Hình 3.6 Tín hiệu đặt (đường màu xanh) góc quay tai khớp thực tế 45 Hình 3.7 So sánh quỹ đại đặt vị trí thực tế tải trọng m 46 Hình 3.8 Góc quay khớp tín hiệu đặt 47 Hình 3.9 So sánh quỹ đại đặt vị trí thực tế tải trọng m 48 Trường hợp 2: Nhiễu tác động Trong phần này, yếu tố nhiễu tác động chọn moment ngoại lực tác dụng trực tiếp lên khớp quay robot Hình 3.3 Nhiễu tác động lên khớp quay quay cánh tay robot Đơn vị (Nm) Hình 3.4 Tín hiệu đặt (đường màu đen) góc quay tai khớp thực tế có nhiễu tác động Nhận xét: Các góc quay khớp nhanh chóng tiến đến tín hiệu đặt Góc θ1 bám giá trị đặt sau 0.4s Góc θ2 bám giá trị đặt sau 0.3s Góc θ3 bám giá trị đặt gần tức thời Góc θ4 bám giá trị đặt sau 0.2s 43 Các góc quay khơng có sai lệch tĩnh so với tín hiệu đặt, khơng có độ q điều chỉnh Hình 3.5 So sánh quỹ đạo trạng thái tải trọng m quỹ đạo mong muốn thực tế có nhiễu tác động Từ kết mơ cho thấy, quỹ đạo robot bám theo quỹ đạo mong muốn tác động nhiễu chưa biết Sau thời gian độ, quỹ đạo robot khơng có sai lệch tĩnh Điều chứng tỏ điều khiển hoạt động tốt tác động nhiễu ngoại không xác định được, thỏa mãn yêu cầu đề 44 Khi thử với quỹ đạo khác nhau: Trường hợp 1: Hình 3.6 Tín hiệu đặt (đường màu xanh) góc quay tai khớp thực tế Các góc quay khớp nhanh chóng tiến đến tín hiệu đặt Góc θ1 bám giá trị đặt sau 1.9s Góc θ2 bám giá trị đặt sau 1.8s Góc θ3 bám giá trị đặt sau 1s Góc θ4 bám giá trị đặt sau 1s Các góc quay khơng có sai lệch tĩnh so với tín hiệu đặt, 45 Hình 3.7 So sánh quỹ đại đặt vị trí thực tế tải trọng m Nhận xét: So với trường hợp trước, góc quay khớp cánh tay robot nhiều thời gian để bám giá trị đặt Điều vị trí ban đầu tải trọng nằm xa vị trí bắt đầu quỹ đạo đặt hơn, robot thời gian để đưa tải trọng vị trí bắt đầu quỹ đạo Sau trình này, tải trọng di chuyển quỹ đạo đặt, khơng có sai lệch tĩnh 46 Trường hợp 2: Hình 3.8 Góc quay khớp tín hiệu đặt Các góc quay khớp nhanh chóng tiến đến tín hiệu đặt Góc θ1 bám giá trị đặt sau 1.9s Góc θ2 bám giá trị đặt sau 1.8s Góc θ3 bám giá trị đặt sau 1s Góc θ4 bám giá trị đặt sau 1s 47 Hình 3.9 So sánh quỹ đại đặt vị trí thực tế tải trọng m Nhận xét: Tương tự trường hợp 1, góc quay khớp cánh tay robot thời gian để bám giá trị đặt Tuy nhiên thời gian độ giảm xuống, vị trí ban đầu tải trọng gần với vị trí bắt đầu quỹ đạo 48 KẾT LUẬN Các robot song song hệ nhiều vật có cấu trúc mạch vịng phức tạp Việc nghiên cứu động lực học điều khiển hệ nhiều vật khơng gian có cấu trúc mạch vịng tốn phức tạp mang tính thời Luận án tổng hợp lịch sử hình thành phát triển robot, đặc biệt robot song song; cấu trúc, nguyên lí hoạt động ứng dụng robot song song Các phương pháp điều khiển robot song song trình bày làm sở để xây dựng điều khiển trượt thích nghi mạng nơ ron cho robot song song Luận án trình bày việc xây dựng mơ hình động lực học robot song song sử dụng phương trình Lagrange Trong có sử dụng phương trình Lagrange loại loại từ rút phương trình mơ hình robot song song Bên cạnh luận án nêu sở lý thuyết tổng quát phương pháp điều khiển trượt mạng nơ ron nhân tạo RBF, từ áp dụng cho đối tượng cánh tay robot song song Việc áp dụng phương pháp điều khiển trượt cho hệ rút công thức tín hiệu điều khiển, nhiên cơng thức có chứa thành phần bất định Nghiên cứu sử dụng mạng nơ ron nhân tạo RBF để xấp xỉ thành phần bất định này, từ tính tín hiệu điều khiển đặt vào khớp quay cánh tay robot Thông qua việc chọn hàm Lyapunov chứng minh hàm Lyapunov hệ xác định dương, có đạo hàm âm miền xác định, hệ chứng minh có tính ổn định Lyapunov Ta thấy việc thiết kế điều khiển cho hệ robot có ưu điểm ứng dụng môi trường làm việc đặc biệt robot song song cánh tay đồ án cần thiết giai đoạn phát triển Trong luận án này, đạt kết sau: - Đề xuất mơ hình tốn học cho cánh tay robot song song dựa mơ hình động lực học - Tổng hợp điều khiển trượt sở kỹ thuật Backsteping; điều khiển thích nghi cho cánh tay robot song song - Kiểm chứng hệ thống mô đề cập đến trường hợp thường phát sinh thực tế việc robot hoạt động môi trường chịu ảnh 49 hưởng từ tác động không mong muốn môi trường, hay yếu tố bất định thân cấu robot, phát sinh nhiều thông số robot khó đo đạc thực tế, hay yếu tố khó kiểm sốt q trình thiết kế cấu khí Tuy vậy, luận án cịn số tồn sau: - Nội dung luận án chưa trình bày rõ cách giải tốn động học ngược cho robot - Các mô chưa thực hiên với quỹ đạo phức tạp Để khắc phục hạn chế này, cần có thêm nghiên cứu cụ thể mơ hình tốn động học, nâng cao khả lập trình chuyển động cánh tay theo quỹ đạo dựa sở nội suy từ chuyển động thẳng chuyển động cong Tác giả có dự định triển khai mơ hình thực tế cánh tay robot song song, sau cài đặt thuật tốn để kiểm chứng kết thực tế Bên cạnh đó, tiếp tục phát triển thuật toán điều khiển luật thích nghi nhằm nâng cao chất lượng điều khiển Việc cải tiến dựa việc tìm tham số thích hợp kết hợp với phương pháp điều khiển khác Đồng thời xây dựng điều khiển sở với hệ thống khác tàu thuyền, cần cẩu, nhằm đánh giá khả hoạt động điều khiển hoàn cảnh khác 50 TÀI LIỆU THAM KHẢO [1] Nguyen Truong Giang, Bui Thanh Lam, Cao Tan Minh, PhamViet Hung,Dao Minh Hien, Phung The Tai, Pham Hai Quan, Le Xuan Hai, "Adaptive fuzzy sliding mode controlfor dual arm robots," Tạp chí nghiên cứu khoa học công nghệ quân sự, 11/2019 [2] War War Naing, Kyi Zar Aung, Aung Thike “Position control of – DOF Ariculated Robot Arm using PID controller,” International Journal of Science and Engineering Applications, pp 254 – 259, 2018 [3] C I a W J, "Layered neural networks as universal approximators," Computational Intelligence theory and Applications, pp pp 411-415, 1997 [4] Cotter N E, "The Stone-Weierstrass theorem and its application to neural net works", IEEE Transactions on Neural Networks, vol 1, pp 290-295,1990 [5] P M R D a M C Panchapakesan C., "Effects of moving the center's in an RBF network," IEEE Transactions on Neural Networks, pp vol 13, pp.1299-1307., 2002 [6] Nguyễn Dỗn Phước, “Lí thuyết điều khiển tuyến tính”,Nhà xuất khoa học kỹ thuật, 2010 [7] Nguyễn Dỗn Phước, “Phân tích điều khiển hệ phi tuyến”, Nhà xuất bách khoa, 2012 [8] Nguyễn Doãn Phước, “Điều khiển trượt nâng cao”, Seminar 21.2.2014 [9] Yagiz, Nurkan & Hacioglu, Yuksel & Arslan, Yunus Ziya “Load transportation by dual arm robot using sliding mode control.” Journal of Mechanical Science and Technology, pp 1177-1184, 2010 [10] Strumiłło.P, Kamiński.W (2003) “Radial Basis Function Neural Networks: Theory and Applications” , Neural Networks and Soft Computing Advances in Soft Computing, vol 19 Physica, Heidelberg 2003" [11] Shi-Lu Dai, Cong Wang, Fei Luo ”Identification and Learning Control of Ocean” IEEE Transaction on Industrial Informatics, November 2012 [12] M.I.D.Powell (n.d.) ”The theory of radial basis function approximation”, Advances in Numerical Analysis, 1990 [13] Annaswamy, K S “Stable Adaptive Systems.” Upper Saddle River, 1989 [14] Le, Tien & Kang, Hee-Jun & Suh, Young-Soo, Chattering-Free NeuroSliding Mode Control of 2-DOF Planar Parallel Manipulators International Journal of Advanced Robotic Systems 10 10.5772/55102, 2013 51 [15] F Piltan, A Jahed, H Rezaie, and B Boroomand, “Methodology of Robust Linear On-line High Speed Tuning for Stable Sliding Mode Controller: Applied to Nonlinear System,” Int J Control Autom., vol 5, no 3, p 20, 2012 52 CƠNG TRÌNH KHOA HỌC ĐÃ CƠNG BỐ (1) A Comparison of Fuzzy-PID Controller, Fuzzy logic Controller and PID Controller of an Autonomous Robot, Thi Thoa Mac*, Nguyen Cao Thanh, Nguyen Cao Cuong, Nguyen Cong Hoang Springer Proceedings Indexed by Scopus (Lecture Notes in Mechanical Engineering (LNME)), 2020 53 PHỤ LỤC Phần phụ lục trình bày sơ đồ mơ Matlab Simulink khối sử dụng Khối khởi tạo vị trí đặt: function [xm,ym] = fcn(t) xm_initial=-0.4;ym_initial=1.4; xm_final=0.4;ym_final=1.4; phi_initial=-pi; phi_final=0; r=0.4; phi=phi_final+(phi_initial-phi_final)*exp(-10*(t2)^2); if(t