Phát triển các thuật toán thông minh điều khiển chuyển động của hệ thống robot dạng tay máy đôi TT

BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA HÀ NỘI ——————— * ——————— LƯU THỊ HUẾ PHÁT TRIỂN CÁC THUẬT TỐN THƠNG MINH ĐIỀU KHIỂN CHUYỂN ĐỘNG CỦA HỆ THỐNG ROBOT DẠNG TAY MÁY ĐÔI Ngành: Kỹ thuật điều khiển tự động hóa Mã số: 9520216 TÓM TẮT LUẬN ÁN TIẾN SĨ KỸ THUẬT ĐIỀU KHIỂN VÀ TỰ ĐỘNG HĨA Hà Nội - 2021 Cơng trình hoàn thành tại: Trường Đại học Bách khoa Hà Nội Người hướng dẫn khoa học: PGS TS Nguyễn Phạm Thục Anh TS Dương Minh Đức Phản biện 1: Phản biện 2: Phản biện 3: Luận án bảo vệ trước Hội đồng đánh giá luận án tiến sĩ cấp Trường họp Trường Đại học Bách khoa Hà Nội Vào hồi giờ, ngày tháng năm Có thể tìm hiểu luận án thư viện: Thư viện Tạ Quang Bửu - Trường ĐHBK Hà Nội Thư viện Quốc gia Việt Nam MỞ ĐẦU Tính cấp thiết đề tài Ngày nay, hệ thống đa robot nghiên cứu rộng rãi robot dạng tay máy đôi mô đơn giản hệ thống Nhìn chung, robot dạng tay máy đơi thiết kế với hai tay máy xếp theo kiểu đối ngẫu để phối hợp làm việc Những hệ thống đảm đương hầu hết nhiệm vụ mà người làm sống Ở đó, robot dạng tay đơi sử dụng để thay hồn tồn cho người mơi trường độc hại nhà máy điện hạt nhân, cứu hỏa, mơi trường có nhiệt độ, độ phóng xạ cao Song song với việc nâng cao độ xác khâu lắp ghép khí điều khiển vấn đề quan trọng để nâng cao khả phối hợp tay máy hệ, cải thiện chất lượng làm việc tay máy Hiện có nhiều phương pháp điều khiển cho hệ thống robot dạng tay máy đôi phối hợp chuyển động công bố áp dụng vào thực tiễn hệ thống biết xác thơng số robot đối tượng Nhưng hệ thống robot dạng tay máy đơi – đối tượng có tính phi tuyến, tham số bất định, đồng thời chịu nhiều tác động nhiễu ngồi Vì vấn đề đặt cần nghiên cứu phát triển điểu khiển nhằm giữ chất lượng hệ thống ổn định, có nhiễu khơng mong muốn tác động vào hệ thống khơng biết xác tham số robot đối tượng điều khiển Đồng thời q trình điều khiển có trạng thái robot đối tượng không đo cảm biến, dùng cảm biến đo cho kết không tin cậy Do cần nghiên cứu quan sát để quan sát, ước lượng trạng thái Vì vậy, luận án tập trung vào nghiên cứu phát triển thuật tốn thơng minh để nâng cao chất lượng điều khiển cho hệ thống robot dạng tay máy đôi phối hợp chuyển động đối tượng chung Mục tiêu, đối tượng, phạm vi nghiên cứu phương pháp nghiên cứu Mục tiêu nghiên cứu: Nghiên cứu ứng dụng điều khiển thông minh cho hệ thống robot dạng tay máy đôi để nâng cao chất lượng điều khển Đối tượng nghiên cứu: Hệ thống robot dạng tay máy đơi, tay máy có cấu hình phối hợp chuyển động mang đối tượng mơ tả tốn học hệ phương trình trạng thái phi tuyến ràng buộc chuyển động hệ Phạm vi nghiên cứu: − Thiết kế điều khiển cho hệ thống robot dạng tay máy đôi di chuyển đối tượng rắn mặt phẳng − Điều khiển chuyển động cho hệ thống tay máy đôi - đối tượng điều kiện vị trí cuối tĩnh Phương pháp nghiên cứu: − Nghiên cứu lý thuyết: Xây dựng cấu hình động lực học, thiết kế luật điều khiển cho hệ thống robot dạng tay máy đôi − Mơ kiểm chứng − Xây dựng mơ hình thực nghiệm Ý nghĩa khoa học thực tiễn đề tài Ý nghĩa khoa học: − Góp phần phát triển điều khiển không cần sử dụng đến số loại cảm biến − Góp phần phát triển giải pháp điều khiển hệ tay máy đôi phối hợp chuyển động với mơ hình bất định Ý nghĩa thực tiễn: Các kết có luận án mở khả phát triển ứng dụng điều khiển thích nghi sử dụng mạng NN quan sát cho hệ tay máy đôi phối hợp chuyển động đối tượng Cấu trúc nội dung luận án Ngoài phần mở đầu, kết luận hướng phát triển đề tài Luận án chia làm năm chương: Chương trình bày đối tượng nghiên cứu, phương pháp điều khiển hệ thống robot dạng tay máy đôi Tiếp theo đó, sở phân tích nghiên cứu chương đưa định hướng nghiên cứu luận án Chương thực mơ hình hóa đối tượng Nội dung xây dựng mối quan hệ ràng buộc tay máy với đối tượng Dựa phương pháp EulerLagrange sử dụng phương trình Lagrange dạng nhân tử phương trình động lực học hệ tay máy đôi – đối tượng thiết lập Chương trình bày số thuật tốn, ước lượng lực điểm tiếp xúc cho hệ tay máy đôi- đối tượng dựa giả định rõ tham số động học, động lực học tay máy đối tượng.Tiếp thuật tốn, quan sát mô phần mềm Matlab/Simulink Chương đề xuất phát triển số thuật toán điều khiển nâng cao cho hệ thống với mơ hình động lực học bất định Mạng NNRBF sử dụng để bù thành phần bất định hệ thống Bộ quan sát thích nghi NN ước lượng lực sử dụng để ước lượng vận tốc đối tượng, ước lượng lực điểm tiếp xúc theo đối tượng Chương xây dựng thực nghiệm hệ thống tay máy đơi – đối tượng Tiếp mơ thử nghiệm thuật tốn điều khiển tựa mơ hình chương cho hệ thống phần mềm ControlDesk card DS 1103 Chương TỔNG QUAN VỀ CÁC PHƯƠNG PHÁP ĐIỀU KHIỂN CHO HỆ THỐNG ROBOT DẠNG TAY MÁY ĐƠI Trong chương này, tác giả trình bày tổng quan tình hình nghiên cứu giới phương pháp điều khiển cho hệ thống robot dạng tay máy đôi 1.1 Tổng quan hệ thống robot dạng tay máy đôi ứng dụng Việc xác định thao tác tay máy đôi vấn đề vô đa dạng phức tạp, không phụ thuộc vào động lực học robot mà phụ thuộc vào nhu cầu nhiệm vụ giao [1] cung cấp định nghĩa phân cấp cho thao tác robot dạng tay máy đơi, Hình 1.1 Theo định nghĩa, thao tác hai tay máy phân Hình 1.1: Định nghĩa phân cấp thao tác robot dạng tay máy đôi loại theo thao tác không phối hợp thao tác phối hợp Thao tác không phối hợp tình chuyển động độc lập định cho tay máy, giống người cầm tách cà phê cánh tay trái vẽ tranh cánh tay phải Thao tác phối hợp chia thành hai loại, thao tác phối hợp theo mục tiêu thao tác phối hợp chuyển động Thao tác phối hợp theo mục tiêu đề cập đến tình hai tay máy thực nhiệm vụ, hai cánh tay định chuyển động độc lập, giống người gõ bàn phím tay trái tay phải Thao tác phối hợp chuyển động hai tay máy biểu thị tình hai tay máy phối hợp tác động đồng thời lên đối tượng dạng đối xứng dạng không đối xứng, đối tượng giữ ổn định, di chuyển từ nơi tới nơi khác, đối tượng tay máy thao tác đối tượng rắn đồng chất, đối tượng rắn khơng đồng chất đối tượng đàn hồi – bề mặt đối tượng bị biến dạng chịu tác động lực từ tay máy Hình 1.2 ví dụ hệ thống robot dạng tay máy đôi phối hợp thao tác đối tượng, đối tượng giữ ổn định Hình 1.2: Hệ thống robot dạng tay máy đơi phối hợp : Mục tiêu phối hợp hệ thống robot dạng tay máy đơi • Chia sẻ tải tay máy • Thay đổi vị trí khơng gian đối tượng (chuyển từ nơi đến nơi khác) • Theo dõi vị trí hướng định đối tượng • Thực số công việc đối tượng đứng yên chyển động Hệ tay máy đôi ứng dụng để thay người làm công việc nặng nhọc, độc hại, hay nhàm chán nhiều ngành: − Trong cơng nghiệp: dùng sử lý hàng hóa phóng xạ, lắp ráp vận chuyển vật nặng − Dùng hỗ trợ người: thăm dị biển sâu, hay hỗ trợ phi hành đồn sứ mệnh thám hiểm không gian − Được phát triển để cung cấp dịch vụ chăm sóc hỗ trợ cho người 1.2 Tổng quan cơng trình nghiên cứu phương pháp điều khiển hệ thống robot dạng tay máy đôi Các phương pháp điều khiển phối hợp chuyển động cho hệ thống robot dạng tay máy đôi phân cách thành phương pháp điều khiển phương pháp điều khiển nâng cao 1.2.1 Các phương pháp điều khiển 1.2.1.1 Bộ điều khiển chủ/tớ (master/slave) Một tay máy (chủ) áp đặt chuyển động tuyệt đối đối tượng cho tay máy phụ (tớ) Ưu điểm: Hệ thống điều khiển đơn giản, tay máy đóng vai trị điều khiển dẫn hướng chuyển động cho tay máy lại Nhược điểm: Khơng có chia sẻ điều khiển tay máy hệ, gây áp lực điều khiển cho tay máy 1.2.1.2 Điều khiển PD lực/vị trí Luật điều khiển đưa dựa PD với cấu trúc bù trọng trường Phương pháp điều khiển khơng gian khớp robot Do cần xác định động lực học ngược hệ thống Vì có trạng thái xảy góc khớp tay máy rơi vào vị trí mà khơng xác định ma trận nghịch đảo 1.2.1.3 Phương pháp tuyến tính hóa đầu vào – Phương pháp tuyến tính hóa đầu vào – cho phối hợp chuyển động hệ tay máy đôi cho phép điều khiển lực làm tăng yêu cầu thiết kế làm phát sinh điểm kỳ dị ma trận tách 1.2.1.4 Điều khiển lai lực/vị trí điều khiển trở kháng − Điều khiển lai lực/vị trí: Điều khiển đồng thời vị trí, hướng đối tượng lực giữ Điều khiển lực vị trí tách riêng thông qua ma trận lựa chọn Luôn đảm bảo khơng gian vị trí lực trực giao suốt trình chuyển động − Điều khiển trở kháng: Điều khiển vị trí lực thơng qua mối quan hệ gọi trở kháng, thể thơng số qn tính, giảm chấn độ cứng Các phương pháp điều khiển cho hệ thống robot dạng tay máy đơi nói riêng có chung đặc điểm: − Bộ điều khiển phải xác định xác tham số động học, động lực học tay máy – đối tượng − Các thông tin trạng thái robot đối tượng cần phải đo xác Tuy nhiên số biến trạng thái khó đo xác cảm biến thơng tin đo khơng xác 1.2.2 Điều khiển thích nghi 1.2.2.1 Điều khiển thích nghi có cấu trúc Các tham số bất định robot, đối tượng ước lượng để từ ước lượng mơ hình động lực robot cách gián tiếp Bộ điều khiển làm việc hiệu tham số robot, đối tượng biến đổi, phải biết rõ tham số biến đổi phải xác định ma trận hồi quy 1.2.2.2 Điều khiển thích nghi khơng có cấu trúc Sử dụng logic mờ mạng NN để ước lượng động lực học bù thành phần bất định hệ thống Bộ điều khiển làm việc với giả thiết tất trạng thái của hệ thống đo trực tiếp từ cảm biến 1.3 Bộ quan sát Một số cơng trình nghiên cứu cho robot đơn không dùng tới số cảm biến điều khiển nhằm: giảm chi phí, giảm trọng lượng cho robot Các quan sát phi tuyến thông thường áp dụng cho hệ thống có mơ hình biết xác Đề xuất phương hướng thực nghiên cứu: Nhiệm vụ luận án phát triển thuật tốn thơng minh điều khiển chuyển động phối hợp hệ thống robot dạng tay máy đôi Để thực nội dung này, luận án tập trung vào nghiên cứu số vấn đề: − Mơ hình hóa: Việc mơ hình hóa xây dựng mơ hình mơ sở phân tích mơ hình tốn học để thể động lực học tay máy đôi - đối tượng − Vấn đề điều khiển lực: Thường khơng đo khó đo cảm biến lực cần nghiên cứu phát triển quan sát nhằm ước lượng lực điều khiển lực − Trong trình vận hành hệ thống phát sinh yếu tố bất định cần nghiên cứu phát triển thuật toán điều khiển thích nghi, bù thành phần bất định mơ hình động lực học hệ thống − Hệ thống vừa phát sinh yếu tố bất định vận hành, vừa phát sinh số trạng thái khó đo khơng đo cảm biến Vì cần nghiên cứu phát triển thuật tốn điều khích nghi dựa quan sát thích nghi noron, vừa bù thành phần bất định mơ hình động lực học, vừa ước lượng trạng thái khó đo trực tiếp cảm biến hệ thống Chương ĐỘNG HỌC VÀ ĐỘNG LỰC HỌC CỦA HỆ TAY MÁY ĐÔI 2.1 Nguyên lý cấu tạo làm việc hệ tay máy đôi Hệ tay máy đôi nghiên cứu gồm hai tay máy phẳng giống thao tác với đối tượng hình hộp chữ nhật rắn Tại điểm tiếp xúc Ei tồn lực tương tác Fi Hình 2.1: Mơ hình tay máy đơi thao tác đối tượng phân tích thành hai thành phần: thành phần fi có hướng pháp tuyến với bề mặt đối tượng; thành phần λi có phương tiếp tuyến với bề mặt đối tượng 2.2 Các ràng buộc hình học để giữ liên lạc khâu tác động cuối robot với đối tượng 2.2.1 Mối quan hệ tay máy thứ đối tượng   x = x01 + lv cos θ + Y1 sin θ, y 2.2.2 lv = y01 + sin θ − Y1 cos θ, (2.1) Mối quan hệ tay máy thứ hai đối tượng   x = x02 − lv cos θ + Y2 sin θ, y lv = y02 − sin θ − Y2 cos θ, (2.2) 2.2.3 Mối quan hệ gữa vị trí đối tượng khâu tác động cuối tay máy Hệ phương trình ràng buộc hình học khâu tác động cuối tay máy đôi với đối tượng, nhằm đảm bảo tiếp xúc tay máy đôi đối tượng: lv Q1 = (x − x01 ) cos θ + (y − y01 ) sin θ − Q2 = −(x − x02 ) cos θ − (y − y02 ) sin θ − =0 lv (2.4) = Từ giả thiết không xảy trượt điểm tiếp xúc, có phương trình ràng buộc sau:     R1 = Y1 − C1 + r1 ( θ1j − θ) = j=1 (2.7)   θ2j ) =  R2 = Y2 − C2 + r2 (π + θ − j=1 2.3 Động lực học hệ thống Phương trình động lực học hệ tay máy - đối tượng xây dựng dựa vào phương trình Lagrange dạng nhân tử Hàm Lagrange xác định: (2.8) L = K − P, đó: K tổng động hệ; P tổng hệ Áp dụng phương trình Lagrange dạng nhân tử, phương trình động lực học tay máy đôi – đối tượng thiết lập [99] (chương 5, trang 254) d τ = dt T ∂L ∂ q˙ − ∂L ∂q T − fi i=1 T ∂Qi ∂q − λi i=1 T ∂Ri ∂q (2.9) Hệ phương trình động lực học hệ thống tay máy đôi – đối tượng sau:                                                            = H1 (q1 )qă1 + C1 (q1 , q1 ).q˙1 + g1 (q1 ) + J01 T   + J01 T sin θ − cos θ 1 cos θ sin θ   sinθ − cos θ  + r2 1 λ2   = cos θ (−1)i+1 fi  sin θ  −    i=1  −Yi λi   i=1 f2 (2.15) ˙ z) + gz (z) Hz (z)ză + Cz (z, f1 r1 1 λ1   sin θ   τ2 = H2 (q2 )qă2 + C2 (q2 , q2 ).q2 + g2 (q2 ) − J02 T + J02 T cos θ − sin θ  cosθ   (−1)i (lv /2 − ri ) 1.4 0.3 1.38 0.25 1.36 0.2 1.34 1.32 0.15 1.3 0.1 1.28 0.05 1.26 10 15 0 Hình 3.5: Vị trí đối tượng chuyển động theo trục y 10 15 Hình 3.6: Hướng đối tượng Dựa vào Hình 3.1- Hình 3.6 thấy vị trí hướng đối tượng bám với vị trí hướng đặt đối tượng, với sai lệch tĩnh không Tại vị trí cân đối tượng giữ ổn định 3.2 Thiết kế điều khiển cho hệ tay máy đôi dựa mơ hình quan sát GPI 3.2.1 Thiết kế quan sát GPI cho hệ tay máy đôi Định nghĩa biến trạng thái sau: x13 z q x1i = = i , x3 = x23 z˙ q˙i x2i xi = (3.28) Định nghĩa biến Zi Zi (−1)i Hi −1 (x1i )J T 0i (x1i ) cos θ sin θ fi Bộ quan sát GPI phát triển;  ˆ˙ 1i = x ˆ 2i + κ2i x ˜ 1i x     ˆi + κ1i x  ˆ˙ 2i = Hi −1 (x1i ) (τi − Ci (x ˆ 2i , x1i )x ˆ 2i ) + Z ˜ 1i x      ˆ˙ 13 = x ˆ 23 + κ23 x ˜ 13 x      ˆ˙ 23 x         ˆ˙ Zi =− cos θ (3.37) ˜ 13 (−1)i Hi −1  sin θ fˆi + κ13 x  i=1 (3.33)  −Yi ˜ 1i = κ0i x Giá trị Zi ước lượng ˆi Z T (−1)i Hi −1 (x1i )J0i (x1i ) cos θ ˆ f cos θ i (3.41) Do ước lượng lực fi xác định: ˆi , fˆi = Bi+ Hi (qi )Z 11 (3.42) 3.2.2 Phân tích kẹp ổn định đối tượng robot tay máy đôi Thuật toán điều khiển lực, mà lực điểm tiếp xúc tay máy đối tượng ước lượng τf i = − (−1)i J0i T cos θ fd − Kvi qˆ˙ i sin θ t sin θ (Y1 − Y2 ) fd + KIi − (−1)i J0i T − cos θ lv ∆fˆi dt (3.43-3.44) Sơ đồ tổng quan hệ thống cộng quan sát cộng điều khiển mơ tả Hình 3.7 Hình 3.7: Sơ đồ khối hệ thống, điều khiển quan sát 3.2.3 Mô điều khiển cho hệ tay máy đôi dùng quan sát GPI 0.1 0 -0.05 -0.1 -0.1 10 15 -0.15 0.1 0.2 0.1 -0.1 10 15 10 15 10 15 -0.2 10 15 -0.1 0.1 0.2 0.1 -0.1 -0.2 10 15 -0.1 Hình 3.8: Vận tốc khớp tay máy thứ ước lượng chúng Hình 3.9: Vận tốc khớp tay máy thứ hai ước lượng chúng 12 a) 0.05 11 10.5 10 -0.05 10 15 b) 9.5 0.02 0 5 Time [s] 10 15 10 15 -0.02 10 15 c) 11 0.6 0.4 10.5 0.2 10 0 10 15 9.5 Hình 3.10: Vận tốc đối tượng ước lượng chúng Time [s] Hình 3.11: Lực tiếp xúc ước lượng chúng Hình 3.8 – Hình 3.11 thấy vận tốc ước lượng khớp tay máy đối tượng bám xác với vận tốc thực Lực ước lượng bám xác với lực tiếp xúc thực đối tượng khâu tác động cuối tay máy khoảng giây 13 Chương NGHIÊN CỨU ĐIỀU KHIỂN THÔNG MINH CHO HỆ TAY MÁY ĐÔI Chương nghiên cứu điều khiển thích nghi dựa mạng noron xuyên tâm (RBFNN) để bù thành phần bất định mơ hình động lực học hệ thống tay máy đôi – đối tượng 4.1 Điều khiển thích nghi cho hệ tay máy đơi sử dụng mạng noron xuyên tâm 4.1.1 Thuật toán điều khiển Phương trình động lực học hệ mơ tả: ˙ = , H0 ză + C0 z + G0 + ∆f (z, z) (4.10) ˙ chứa thành phần không xác định xác mơ hình với ∆f (z, z) Bộ điều khiển xây dựng cho mơ hình thực hệ thống có bù thêm thành phần bất định hệ thống Luật điều khiển đề xuất: τ = f0 (ep , e˙ p ) + ∆fˆ(ep , e˙ p ) + Ks ξ, (4.16) ∆fˆ(ep , e˙ p ) thành phần xấp xỉ cho sai lệch mơ hình thực mơ hình lý tưởng 4.1.2 Thiết kế mạng noron RBF Cấu trúc RBFNN gồm ba lớp với nhiều đầu vào, nhiều đầu Hình 4.2: Cấu trúc RBFNN RBFNN tính gần với hàm liên tục với độ xác tùy ý Đầu mạng ước lượng ˆ T φ(x), ¯ =W ¯ ∆fˆ(x) (4.20) Hàm ∆fˆ(ep , e˙ p ) ước lượng hàm ∆f (ep , e˙ p ), dựa vào phương trình (4.20) biểu diễn sau: ˆ T φ(x) ¯ ∆fˆ(ep , e˙ p ) = W (4.22) 14 4.1.3 Xây dựng luật cập nhật trọng số Xem xét hệ thống ổn định theo tiêu chuẩn Lyapunov, hàm Lyapunov đề xuất: 1 ˜ T Γ−1 W ˜ ), V = sT Hs + tr(W 2 (4.25) Đạo hàm hàm Lyapunov: ˜ T Γ−1 W ˜˙ ) + (A s)T W ˜ T φ(x) ¯ V˙ = −(A s)T Ks (A s) + tr(W Để hệ ổn định đạo hàm hàm Lyapunov phải làm hàm xác định âm nghĩa nghĩa V˙ ≤ Luật cập nhật trọng số mạng xác định được: ˆ˙ = Γφ(x)(A ¯ W s)T 4.1.4 (4.26) Mô kiểm chứng Khi điều khiển có sử dụng mạng noron RBF để bù thành phần bất định điều khiển khơng có bù thành phần bất định ∗ Sai lệch mơ hình 20% ∆Hp = 20%H0 ; ∆Cp = 20%C0 ; ∆Gp = 20%G0 Các kết mơ điều khiển vị trí góc xoay đối tượng theo quỹ đạo đặt cho trước sai lệch mơ hình 20% thể Hình 4.6 – Hình 4.8 1.2 1.9 1.1 1.8 1.7 0.9 1.6 0.8 1.5 0.7 1.4 0.6 0.5 1.3 0.5 1.5 2.5 3.5 4.5 Hình 4.6: Quỹ đạo chuyển động vị trí theo trục x đối tượng 0.5 1.5 2.5 3.5 4.5 Hình 4.7: Quỹ đạo chuyển động vị trí theo trục y đối tượng 0.04 0.35 0.03 0.3 0.02 0.25 0.01 0.2 -0.01 0.15 -0.02 0.1 -0.03 khơng có bù có bù 0.05 -0.04 -0.05 -0.06 -0.05 0.5 1.5 2.5 3.5 4.5 0.5 1.5 2.5 3.5 a) Quỹ đạo góc xoay b) Sai số góc xoay Hình 4.8: Quỹ đạo chuyển động xoay đối tượng 15 4.5 Các kết mô cho thấy điều khiển khơng có bù thành phần bất định mơ hình bị ổn định Bộ điều khiển sử dụng mạng noron RBF để bù thành phần bất định mơ hình hoạt động tốt ổn định, mạng noron RBF bù thành phần bất định mô hình Quỹ đạo vị trí góc xoay đối tượng bám với quỹ đạo đặt 4.2 Điều khiển thích nghi lai lực/ vị trí 4.2.1 Thiết kế lực tác động lên đối tượng Lực mong muốn tạo ước lượng mơ hình tham chiếu đối tng xem [68] z zăr + Cz (z, z˙ r )z˙ r + gˆz = Y0 (z, z˙ r , zăr ) 0, Fz d = H (4.28) Luật cập nhật tham số động lực học đối tượng dựa theo Li-Slotine [116] đưa sau: ˆ˙ = −Γ0 Y0T (z, z˙ r , zăr )s0 , (4.29) Lc thit k tỏc dụng lên đối tượng điểm tiếp xúc đưa sau: F d = E + Fz d 4.2.2 (4.30) Điều khiển lai lực/ vị trí Bộ điều khiển lai lực/ vị trí mà khơng phải sử dụng cảm biến đo lực điểm tiếp xúc đề xuất sau: τ = f0 (ep , e˙ p ) + ∆fˆ(ep , e˙ p ) + JBT F d + Ks ξ (4.31) Hệ thống coi ổn định theo tiêu chuẩn Lyapunov, hàm Lyapunov đề xuất: 1 ˜ T Γ−1 W ˜ ) + sT Hz s0 + ∆σ T Γ−1 ∆σ0 , V = sT H s + tr(W 0 2 2 (4.33) Luật cập nhật trọng số mạng noron xác định: ˆ˙ = Γφ(x)(A ¯ W s)T 4.2.3 (4.36) Mô kiểm chứng Mô hệ thống với sai lệch mô hình 30% cho điều khiển có sử dụng mạng noron RBF để bù thành phần bất định, điều khiển khơng có bù thành phần bất định Kết mơ thuật tốn điều khiển thích nghi lai lực/vị trí, với quỹ đạo chuyển động đối tượng thiết kế lực thiết kế theo đối tượng thể Hình 4.9 – Hình 4.12 Kết mô cho thấy điều khiển khơng có bù thành phần bất định ổn định Bộ điều khiển sử dụng mạng noron RBF để bù bất định mơ hình hoạt động tốt ổn định, mạng RBF bù thành phần bất định mơ hình thực Quỹ đạo vị trí hướng đối tượng bám với quỹ đạo đặt Tại vị trí cân tổng lực mơ men tác động lên đối tượng không 16 1.9 1.2 1.8 1.1 1.7 0.9 1.6 0.8 1.5 0.7 1.4 0.6 1.3 0.5 0.5 1.5 2.5 3.5 0.5 1.5 2.5 3.5 Hình 4.10: Quỹ đạo chuyển động đối tượng theo trục y Hình 4.9: Quỹ đạo chuyển động đối tượng theo trục x 4.5 0.35 3.5 0.3 0.25 2.5 0.2 0.15 1.5 0.1 0.5 0.05 0 -0.5 -0.05 0.5 1.5 2.5 3.5 1.5 2.5 3.5 Hình 4.12: Tổng lực mơ men tâm đối tượng điều khiển có bù thành phần bất định Hình 4.11: Quỹ đạo góc xoay đối tượng 4.3 0.5 Điều khiển thích nghi lai lực/vị trí sử dụng quan sát thích nghi 4.3.1 Thiết kế quan sát thích nghi Vận tốc đối tượng, vận tốc chuyển động khớp (z˙ , q˙) lực tiếp xúc đo trực tiếp khó đo trực tiếp Một quan sát thích nghi thiết kế để ước lượng trạng thái (z˙ , q˙) ước lượng lực 4.3.1.1 Thiết kế quan sát: Để xây dựng quan sát, biến trạng thái định nghĩa sau ˙ x1 = z; x2 = z (4.37) Thay phương trình (4.37) vào phương trình động lực học (4.10), ta nhận được:    x˙ = x2 ,  y = x1 x˙ = H0−1 (τ − C0 (x1 , x2 )x2 − G0 ) − H0−1 ∆f (x1 , x2 ), (4.38) Phương trình trạng thái hệ thống biểu diễn dạng sau: X˙ ˆ2) = Ao X0 + B0 u + N0 (X0 ) + F0 (x1 , x y = C X0 , 17 (4.41) ˆ ) hàm xấp xỉ Hàm phi tuyến N0 (X0 ) xấp xỉ mạng noron RBF, Nˆ0 (X ˆ ) mô tả: N0 (X0 ), Nˆ0 (X ˆ ) ˆ0 (X0 ) = W ˆ T φ(X N (4.42) 4.3.1.2 Quan sát thích nghi: ˆ = (x ˆ1, x ˆ ) ước lượng X0 Dựa phương trình (4.41), phương trình X (4.42), phương trình trạng thái hệ thống viết lại theo biến quan sát: ˆ˙ X yˆ ˆ + B0 u + F0 (x1 , x ˆ ) + G(y − C X ˆ ) + υ0 ˆ φ(X ˆ2) + W = A0 X ˆ 0, = CX (4.43) 4.3.1.3 Phân tích ổn định: Xem xét tính ổn định hệ thống theo tiêu chuẩn ổn định Lyapunov, hàm Lyapunov đề xuất sau: ˜T ˜ + tr(W ˜ T K −1 W ˜ ), V = X R X 0 2 (4.45) Luật cập nhật mạng đề xuất: ˆ )˜ ˆ˙ =K0 φ(X W y T C P0 (4.48) 4.3.2 Điều khiển thích nghi lai lực/vị trí dựa quan sát thích nghi noron Các tín hiệu vận tốc khớp vận tốc chuyển động đối tượng lấy từ NAO đưa vào điều khiển 4.3.2.1 Điều khiển vị trí Thuật tốn điều khiển vị trí dựa quan sát thích nghi thiết kế sau: ˆ ˆ˙ p ) + ∆fˆ(ˆ ˆ˙ p ) + Ks ξ ep , e τ = f0 (ˆ ep , e (4.58) ˆ˙ p ) thành phần phi tuyến bất định, ước lượng mạng noron ∆f (ˆ ep , e ˆ T φc (ˆ ˆ (ˆ ˆ˙ p ) = W ˆ˙ p ) ep , e ∆f ep , e c (4.59) Từ phương trình (4.59), thuật tốn điều khiển (4.58) mơ tả: ˆ cT φc (ˆ ˆ˙ p ) + W ˆ˙ p ) + Ks A sˆ τ = f0 (ˆ ep , e ep , e (4.60) 4.3.2.2 Thiết kế lực tác động lên đối tượng: Lực mong muốn tạo ước lượng mơ hình tham chiếu đối tng: ă r + Cz (z, ă r ) zz ˆ z ˆ˙ r )z ˆ˙ r + gˆz = Y0 (z, ˆ z ˆ˙ r , z ˆ Fˆzd = H (4.62) Luật cập nhật tham số động lc hc ca i tng: ă r ) s0 , ˆ˙ = −Γ0 Y0T (z, ˆ z ˆ˙ r , z σ (4.63) Lực mong muốn điểm tiếp xúc: Fˆ d = E + Fˆzd (4.64) Bộ điều khiển lai lực/ vị trí dựa quan sát thích nghi mà khơng cần sử dụng tới cảm biến đo lực điểm tiếp xúc: ˆ T φc (ˆ ˆ˙ p ) + W ˆ˙ p ) + JBT Fˆ d + Ks A sˆ + υc , τ = f0 (ˆ ep , e ep , e c 18 (4.65) 4.3.2.3 Xây dựng luật cập nhật trọng số mạng Hệ thống coi ổn định theo tiêu chuẩn Lyapunov, hàm Lyapunov đề xuất chọn sau: V = 1 ˜ T Γ−1 W ˜ c ) + sˆT Hz sˆ0 + ∆σ T Γ−1 ∆σ0 (s + s˜)T H (s + s˜) + tr(W c 0 2 2 (4.68) Luật cập nhật trọng số mạng là: ˆ˙ c = Γ φc (ˆ ˆ˙ p ) (A sˆ)T W ep , e (4.73) 4.3.2.4 Kết mô a) Kết mô với sai lệch mơ hình 10%: ∆Hp = 10%H0 ; ∆Cp = 10%C0 ; ∆Gp = 10%G0 Kết mơ điều khiển thích nghi lai lực/vị trí dựa quan sát thích nghi noron đối tượng thể Hình 4.21–Hình 4.26 0.5 0.6 0.4 0.5 0.4 0.3 0.3 0.2 0.2 0.1 0.1 0 -0.1 -0.1 0.5 1.5 2.5 3.5 Hìn 4.21: Vận tốc chuyển động đối tượng dọc theo trục x 0.5 1.5 2.5 3.5 Hình 4.22: Vận tốc chuyển động đối tượng dọc theo trục y 0.6 0.4 0.5 0.3 0.4 0.3 0.2 0.2 0.1 0.1 0 -0.1 -0.1 -0.2 -0.2 -0.3 -0.3 0.5 1.5 2.5 3.5 Hình 4.23: Vận tốc xoay đối tượng 0.5 1.5 2.5 3.5 4 Hình 4.26: Tổng hợp lực mơ men tâm đối tượng Kết mô cho thấy điều khiển làm việc tốt ổn định, mạng noron RBF bù thành phần bất định mơ hình thực Vị trí góc xoay đối tượng hội tụ với quỹ đạo thiết kế; quỹ đạo quan sát hội tụ với quỹ đạo thực, với độ điều chỉnh không sai lệch tĩnh không 19 Chương THỰC NGHIỆM 5.1 Thiết kế chế tạo mơ hình thực nghiệm tay máy đơi Hình ảnh thiết kế khí tay máy đơi Hình 5.1 Hình 5.1: Thiết kế khí tay máy đơi 5.2 Động lực học hệ tay máy đôi - đối tượng thực nghiệm Ma trận H1 (q1 ); C1 (q1 , q˙1 ); g1 (q1 ); J01 xác định sau: H1 (q1 ) = H11 H12 C11 C12 g J J ; C1 (q1 , q˙1 ) = ; g1 (q1 ) = 11 ; J01 = 111 121 H21 H22 C21 C22 g22 J211 J221 Các thành phần phương trình động lực học tay máy thứ hai xác định tương tự thành phần phương trình động lực hoạc tay máy thứ 5.3 Kết mô với tay máy đôi – đối tượng, tay máy có hai bậc tự a) Điều khiển hỗn hợp lực, vị trí chuyển động theo trục x: b) Điều khiển hỗn hợp lực, vị trí chuyển động theo trục y : c) Điều khiển hỗn hợp lực, hướng chuyển động đối tượng: d) Điều khiển hỗn hợp lực, vị trí chuyển động theo trục x, hướng chuyển động đối tượng: Kết thể Hình 5.8 Hình 5.9 e) Điều khiển hỗn hợp lực, vị trí chuyển động theo trục y, hướng chuyển động đối tượng: f) Điều khiển hỗn hợp lực, vị trí chuyển động theo trục x trục y đối tượng: 20 0.13 0.125 0.12 0.115 0.11 0.105 0.1 0.095 0.09 0 10 15 20 25 -1 Hình 5.8: Quỹ đạo chuyển động đối tượng dọc theo trục x 10 15 20 25 Hình 5.9: Quỹ đạo hướng chuyển động đối tượng 0.17 0.57 0.16 0.565 0.15 0.56 0.14 0.555 0.13 0.55 0.12 0.545 0.11 0.54 0.1 0.535 0.09 0.53 0.525 0.08 10 15 20 25 30 35 40 Hình 5.12: Quỹ đạo chuyển động theo trục x đối tượng 10 15 20 25 30 35 40 Hình 5.13: Quỹ đạo chuyển động theo trục y đối tượng Kết mô thể Hình 5.12 Hình 5.13 Từ kết mơ Hình 5.3 – Hình 5.13 thấy điều khiển làm việc tốt ổn định Đối tượng giữ chặt chắn trình di chuyển, kết có quỹ đạo vị trí hướng đối tượng bám với quỹ đạo đặt 5.4 Cấu trúc hoạt động hệ thống thực nghiệm Hình 5.14: Sơ đồ khối hệ thống thực nghiệm 21 5.5 Mô hình thực nghiệm tồn hệ thống 5.6 Thử nghiệm hệ thống 5.6.1 Điều khiển hỗn hợp lực vị trí đối tượng chuyển động theo trục x Kết thực nghiệm điều khiển hỗn hợp lực, vị trí theo trục x thể Hình 5.16 0.56 0.16 0.55 0.54 0.14 0.53 0.12 0.52 0.51 0.1 0.5 0.08 0.49 0.48 0.06 0.47 0.04 0.46 10 15 20 Hình 5.16: Quỹ đạo chuyển động theo trục x đối tượng 5.6.2 10 12 Hình 5.20: Quỹ đạo chuyển động theo trục y đối tượng Điều khiển hỗn hợp lực vị trí đối tượng chuyển động theo trục y Kết thực nghiệm điều khiển hỗn hợp lực, vị trí theo trục y thể Hình 5.20 5.6.3 Điều khiển hỗn hợp lực hướng đối tượng 5.6.4 Điều khiển hỗn hợp lực, vị trí chuyển động theo trục x hướng đối tượng Kết thể Hình 5.25 Hình 5.26 0.13 0.125 0.12 0.115 0.11 0.105 0.1 0.095 0.09 0.085 -1 0.08 10 15 20 25 10 15 20 25 Time [s] Hình 5.26: Quỹ đạo hướng chuyển động đối tượng Hình 5.25: Quỹ đạo chuyển động đối tượng dọc theo trục x 5.6.5 Điều khiển hỗn hợp lực, vị trí chuyển động theo trục y hướng đối tượng Kết thể Hình 5.27 Hình 5.28 22 0.575 0.57 0.565 0.56 0.555 0.55 0.545 0.54 0.535 0.53 -1 0.525 10 15 20 25 30 Hình 5.27: Quỹ đạo chuyển động đối tượng dọc theo trục y 5.6.6 10 15 20 25 30 Hình 5.28: Quỹ đạo hướng chuyển động đối tượng Điều khiển hỗn hợp lực, vị trí chuyển động theo trục x trục y đối tượng Kết Hình 5.29 Hình 5.30 0.17 0.57 0.16 0.565 0.15 0.56 0.14 0.555 0.13 0.55 0.12 0.545 0.11 0.54 0.1 0.535 0.09 0.53 0.525 0.08 10 15 20 25 30 35 40 10 15 20 25 30 35 40 Hình 5.30: Quỹ đạo chuyển động đối tượng dọc theo trục y Hình 5.29: Quỹ đạo chuyển động đối tượng dọc theo trục x Các kết thực nghiệm cho thấy điều khiển làm việc tốt ổn định Đối tượng giữ chặt chắn q trình di chuyển Tại vị trí cân sai lệch tĩnh số, chứng tỏ đối tượng giữ ổn định vị trí cân Như thuật tốn tựa mơ hình đề xuất cho kết thực nghiệm tốt Kế mơ Hình 5.3 – Hình 5.13 kết thực nghiệm Hình 5.16 – Hình 5.30 cho thấy kết mơ thực nghiệm chạy thử nghiệm phương pháp điều khiển tựa mơ hình có kết tương đồng Dạng đồ thị quỹ đạo sai số chuyển động theo trục x, trục y hướng chuyển động đối tượng mơ thực nghiệm có dạng giống 23 KẾT LUẬN CHUNG CỦA LUẬN ÁN Trong nội dung luận án giải đầy đủ nhiệm vụ đặt nghiên cứu: - Xây dựng mơ hình động lực học hệ thống nghiên cứu - Xây dựng thuật toán điều khiển bản, quan sát lực cho hệ thống với giả định rõ mơ hình động lực học hệ thống Các kết mô có cho thấy điều khiển, quan sát thiết kế cho chất lượng tốt, làm việc ổn định - Các thuật toán điều khiển nâng cao, quan sát thông minh xây dựng giải vấn đề mơ hình bất định hệ thống không cần sử dụng cảm biến đo số trạng thái hệ thống - Hệ thống thực nghiệm xây dựng nhằm thử nghiệm số thuật tốn đề xuất Những đóng góp luận án: 1) Xây dựng ước lượng lực tiếp xúc tay máy đối tượng xét tới điều kiện mơ hình khác nhau: mơ hình giả định rõ mơ hình bất định Sử dụng quan sát GPI với mơ hình giả định rõ, luật cập nhật Li-Slotine mơ hình bất định 2) Phát triển điều khiển thích nghi vị trí điều khiển thích nghi lai lực/ vị trí sở bù thành phần bất định hệ thống Luật điều khiển thích nghi xây dựng sử mạng noron RBF Lực tiếp xúc xác định ước lượng lực đề xuất 3) Phát triển quan sát thích nghi sử dụng mạng noron RBF thiết kế điều khiển thích nghi lai lực/vị trí cho hệ tay máy đôi - đối tượng sở quan sát đề xuất Các kết nghiên cứu lý thuyết kiểm chứng phần mơ hình thực nghiệm Đó sở để thấy thuật tốn mà luận án đề xuất có tính khả thi đưa vào hệ thống thực tế Hướng phát triển luận án: - Xây dựng lại hệ thống khí tay máy đơi nhằm linh hoạt hoạt động không gian ba chiều Từ thực nghiệm thuật tốn cịn lại mà luận án đề xuất: điều khiển thích nghi vị trí, điều khiển thích nghi lai lực / vị trí, điều khiển thích nghi lai lực/vị trí dựa quan sát thích nghi noron - Phát triển thuật tốn điều khiển cho hệ tay máy đôi phối hợp chuyển động đối tượng điều kiện vị trí cuối khơng tĩnh 24 DANH MỤC CÁC CƠNG TRÌNH ĐÃ CƠNG BỐ CỦA LUẬN ÁN 1) Lưu Thị Huế, Nguyễn Phạm Thục Anh, “Ứng dụng quan sát lực điều khiển lực tay máy đôi” , Chuyên san Đo lường, Điều khiển Tự động hóa, 21, số 2, pp.19-25, ISSN 1859-0551, 2018 2) Nguyen Pham Thuc Anh , Luu Thi Hue, “Using force estimator to control a dualarm robot in manipulating an object ” , VJST 2019 Vietnam – Japan Science And Technology Symposium, Ha Noi, pp.32-37, 2019 3) Luu Thi Hue, Nguyen Pham Thuc Anh, Duong Minh Duc, “Adaptive force/ posi- tion control for dual-arm systembased on neural network radial basis function without using a force sensor” , Journal of Science and Technology - DaNang University, vol.18, no.12.1, pp.1-7, ISSN 1859-1531, 2020 4) Luu Thi Hue, Nguyen Pham Thuc Anh, Duong Minh Duc, “Adaptive Hybrid Force/Position Control Using Neuro-Adaptive Observer For Dual-Arm Robot” , International Review of Automatic Control (I.RE.A.CO.), vol.13, no.6, pp.313-328, ISSN 1974-6059, https://doi.org/10.15866/ireaco v13i6.20017 (Scopus-Q3), 2020 5) Luu Thi Hue, Nguyen Pham Thuc Anh, “Adaptive Control for Dual-Arm Robotic System Based on Radial Basis Function Neural Network” , JST: Smart Systems and Devices, vol 1, no.1, May 2021, pp 50-58, ISSN: 2734-9373, 2021 ... dụng điều khiển thông minh cho hệ thống robot dạng tay máy đôi để nâng cao chất lượng điều khển Đối tượng nghiên cứu: Hệ thống robot dạng tay máy đơi, tay máy có cấu hình phối hợp chuyển động. .. −Yi (−1) (lv /2 − ri ) 3.1.1 Điều khiển lực cho hệ tay máy đôi Vấn đề điều khiển lực thực trước tiên toán điều khiển phối hợp chuyển động hai tay máy Thuật toán điều khiển lực đề xuất: τf i = −... tượng bị biến dạng chịu tác động lực từ tay máy Hình 1.2 ví dụ hệ thống robot dạng tay máy đôi phối hợp thao tác đối tượng, đối tượng giữ ổn định Hình 1.2: Hệ thống robot dạng tay máy đôi phối hợp