5.4.1 Cơ sở của phương pháp
Trong phần trước, bộđiều khiển trượt truyền thống đã được thiết kế. Hạn chế của nó là tạo nên hiện tượng chattering. Từ phương trình (4.22), có thể thấy rằng smc gây nên hiện tượng chattering do có thành phần -Kssgn( )s . Để khắc phục hạn chế này, bộđiều khiển trượt mờđược thiết kế thay thế cho thành phần sgn( )s . Bằng cách mờ hoá mặt trượt với một khoảng delta. Dựa trên độ lớn của điểm trạng thái so với mặt trượt mà ta có lượng điều khiển tương ứng (Hình 5.20). Mô hình mờđược sử dụng là kiểu Sugeno bậc 0. Mặt trượt được xác định như trong (4.14).
1.66 1.67 1.68 1.69 1.7 1.71 Time [s] 0.517 0.5175 0.518 0.5185 desired SMC FSMC 5.88 5.9 5.92 5.94 5.96 5.98 6 Time [s] 0.7185 0.719 0.7195 0.72 0.7205 desired SMC FSMC 1.66 1.67 1.68 1.69 1.7 1.71 Time [s] 0.517 0.5175 0.518 0.5185 desired SMC FSMC
Hình 5.20: Mờ hóa thành phần sign(s)
Bộ điều khiển trượt cơ bản gặp một nhược điểm lớn đó là hiện tượng Chattering do thành phần -Kssgn( )s sinh ra. Để khắc phục vấn đề này, ý tưởng được đưa ra là thực hiện mờ hóa thành phần sgn( )s bằng logic mờ. Bằng cách mờ hoá mặt trượt với một khoảng delta. Dựa trên độ lớn của điểm trạng thái so với mặt trượt mà ta có lượng điều khiển tương ứng (Hình 5.20). Mô hình mờ được sử dụng là kiểu Sugeno bậc 0. Mặt trượt được xác định như trong (4.14).
Bộ điều khiển có một đầu vào là mặt s và đầu ra là đại lượng điều khiển u. Miền biến thiên và các tập mờ cho các biến vào s như trên (Hình 5.20).
Trong đó: NB– Negative Big, N– Negative, ZE – Zero, P– Positive, PB– Positive Big. Đầu ra gồm các tập mờ dạng singleton được xác định trên miền [-1, 1], bao gồm: NB 1, N 0.65, ZE0,P0.65,PB1
Hệ luật điều khiển được cho như trong bảng sau:
Bảng 5.2: Bảng luật của bộđiều khiển FSMC
s NB N ZE P PB u NB N ZE P PB Các luật trong Bảng 5.2được hiểu như sau:
If s NB , then uNB. If sN , then uN. If s ZE , then u ZE .
Trong bộđiều khiển trượt mờ, thành phần mờđược đưa thêm vào nhằm mục đích khử hiện tượng chattering, một nhược điểm cố hữu của bộđiều khiển trượt. Qua đó góp phần phát huy độ chính xác điều khiển. Để bộđiều khiển đem lại chất lượng
điều khiển tốt hơn nữa, mỗi khi thiết kế các tham số của các thành phần trượt sẽđược tối ưu hóa bằng giải thuật di truyền. Đây là phương pháp tìm kiếm tối ưu ngẫu nhiên phỏng theo quá trình tiến hoá và chọn lọc của các quần thể sinh học trong tự nhiên [79], [80], [123]. Các phép thao tác trong thuật toán dựa trên quá trình tiến hoá bao gồm lai tạo, đột biến và chọn lọc. Mỗi cá thểđược thể hiện đơn giản như một nhiễm sắc gồm nhiều đoạn gen. Mỗi đoạn gen được mã hoá cho một tham số cần tối ưu. Khi đó mỗi cá thể là một lời giải của bài toán với một bộ tham số cần tối ưu. Sau một quá trình tiến hoá đủ lớn thì các cá thể sẽ thích nghi dần tới điều kiện thích nghi được đánh giá bởi hàm thích nghi.
Thực hiện tối ưu hóa các tham số của bộđiều khiển thành phần trượt trong bộ điều khiển FSMC bao gồm: Kpd,l, Ks với hàm mục tiêu được lựa chọn theo tiêu chuẩn tích phân trị tuyệt đối của sai lệch điều khiển (IAE).
1 ( ) min n k fitness e k (5.5)
Trong đó: e k( ) là mẫu dữ liệu sai lệch tại chu kỳ mô phỏng thứ k, n là tổng số mẫu dữ liệu của một lần chạy chương trình mô phỏng. Giới hạn trên/dưới các hệ số cho chương trình tối ưu được chọn như sau:
Kpd[30,50], l[5,10], Ks[3.5,7].
Trong môi trường Matlab, GA là một công cụ sẵn có cho phép chúng ta chỉ việc sử dụng nó một cách dễ dàng. Trong nghiên cứu này, chúng tôi sử dụng hàm
ga() trong Matlab với mã hoá gen bằng số thực kiểu double. Các giá trị thiết lập cho GA gồm:
PopulationSize = 30;
Generation = 3*PopulationSize; TimeLimit = 20000;
Sơđồđiều khiển robot song song dẫn động bằng động cơđiện một chiều được thể hiện theo như (Hình 5.21)
Hình 5.21: Sơđồ khối vòng điều khiển trượt mờ bám quỹđạo
Các tham số nhận được sau quá trình tính toán bằng giải thuật gen sau đó được sử dụng để thiết lập bộđiều khiển thực hiện mô phỏng hoạt động của robot song song 3RRR trong phần sau đây.
5.4.2 Nội dung mô phỏng số
Thực hiện mô phỏng số áp dụng bộđiều khiển trượt vào mô hình robot song song được trình bày trong mục 1.5. Trong các mô phỏng thực hiện, tâm bàn máy động luôn di chuyển trên một quỹ đạo tròn có tâm tại ( ; ) (0.35;0.4)x yc c và bán kính
0.2[ ]
r m , trong khi luôn giữ góc nghiêng 0[rad].
5.4.3 Kết quả mô phỏng số
Giá trị của hàm mục tiêu sau 28 thế hệđược thể hiện trong Hình 5.22 Các tham số tối ưu thu được như sau: Kpd 43.9823,l =9.89874, Ks 6.00263
Hình 5.22: Đồ thị giá trị hàm mục tiêu tương ứng với các thế hệ
Thực hiện các mô phỏng số với bộđiều khiển SMC và bộđiều khiển FSMC với các hệ sốđược tối ưu bằng thuật toán di truyền. Các kết quả mô phỏng được thể hiện trong các hình từHình 5.23đến Hình 5.27 Fitne ss va lue Robot song song Tính , Tính toán Tính Quỹđạo chuyển Fuzzy logic Giải thuật di truyền FSMC
Hình 5.23: Tín hiệu điều khiển với bộđiều
khiển SMC Hình 5.24: Tín hikhiệểu n FSMC điều khiển với bộđiều
Hình 5.25: Sai lệch bám quỹđạo của khớp
chủđộng với bộđiều khiển FSMC Hình 5.26: Sai lchủđộng với bộệch bám quđiều khiển FSMC vỹđạo của khới GA ớp
Hình 5.27: Quỹđạo đáp ứng với quỹđạo mong muốn trong điều khiển bằng FSMC
Các kết quả mô phỏng đã chỉ ra rằng, tín hiệu rung động tần số cao ởđầu ra của bộ điều khiển trong bộ điều khiển SMC truyền thống Hình 5.23 đã bị triệt tiêu bởi bộđiều khiển FSMC Hình 5.24. Hơn nữa, các tham sốđược tối ưu bởi thuật toán GA đã phát huy hiệu quả giúp cho bàn máy động có thể bám theo quỹđạo với thời gian ngắn hơn khi mô phỏng với bộ tham số chưa được tối ưu Hình 5.25, Hình 5.26.
0.15 0.2 0.25 0.3 0.35 0.4 0.45 xc[m] 0.25 0.3 0.35 0.4 0.45 0.5 0.55 Actual Desired
5.5 Kết luận chương 5
Cùng với sự phát triển của xã hội, các robot cũng càng ngày càng được sử dụng rộng rãi và đóng góp nhiều cho nền sản xuất. Cùng với đó, các chiến lược điều khiển robot cũng cần được cải tiến liên tục nhằm nâng cao chất lượng điều khiển đáp ứng tốt hơn các yêu cầu của thời đại mới. Trong chương này, thuật toán điều khiển trượt mờ cho robot song song đã được đề xuất áp dụng. Bộđiều khiển đã đem lại các ưu điểm nổi bật của bộđiều khiển mờ và bộđiều khiển trượt đặc biệt là áp dụng cho các hệ phi tuyến như robot song song. Thuật toán điều khiển được thiết kế dựa trên mô hình động lực của robot song song có bao gồm mô tảđộng cơ dẫn động. Điều này giúp cho quá trình mô phỏng được chính xác hơn, sát với thực tế hơn. Các kết quả mô phỏng số trên Matlab đã cho thấy tính hiệu quả của thuật toán đề xuất.
Các nội dung trình bày trong chương này đã được tác giảđã công bố trong các bài báo khoa học số 10, 11 trong “Danh mục các công trình đã công bố của luận án”.
KẾT LUẬN VÀ KIẾN NGHỊ
1. Nội dung chính của luận án
Động lực học và điều khiển robot song song luôn là một phần giữ vài trò quan trọng quyết định đến độ chính xác đáp ứng vị trí và hướng của bàn máy động trên robot song song. Đây là lĩnh vực đã và đang nhận được nhiều sự quan tâm của các tác giả trên thế giới. Luận án đã sử dụng các lý thuyết cơ bản vềđộng học, động lực học hệ nhiều vật có cấu trúc mạch vòng để phát triển các nội dung nghiên cứu mới cho robot song song.
Quá trình nghiên cứu động lực học cho robot song song, các nhà nghiên cứu thường sử dụng các hệ chương trình tính toán động lực học hệ nhiều vật như Adams hay Simpack tính toán một số dạng bài toán cụ thể của hệ. Hoặc cũng có thể sử dụng phương pháp tổng quát hơn đó là sử dụng các phần mềm số như Maple, Matlab để giải các phương trình vi phân chuyển động của hệ. Đây cũng chính là phương pháp được lựa chọn sử dụng cho các nội dung nghiên cứu của luận án.
Quá trình nghiên cứu điều khiển robot song song, các nhà nghiên cứu vẫn thường sử dụng phương pháp phân tích động lực học kết hợp với các thông tin đo đạc trên hệ thực tế làm cơ sở ra quyết định điều khiển khâu thao tác. Ngoài ra, phương án sử dụng phân tích động học để đưa ra các biến trung gian hỗ trợđiều khiển cũng đã được trình bày.
Luận án gồm năm chương. Chương một trình bày một số vấn đề tổng quan chung và định hướng nghiên cứu. Chương hai trình bày vềđộng học và phân tích kỳ dị robot song song. Trong chương này giải pháp vượt kỳ dịđộng học đã được đưa ra và kiểm chứng qua việc mô phỏng số. Chương ba động lực học robot song song có kểđến ảnh hưởng của động cơ dẫn động được trình bày, việc này đã đưa ra được mô hình động lực học sát với thực tế hơn giúp cho việc điều khiển robot đạt được chất lượng tốt hơn. Chương bốn trình bày về giải pháp điều khiển trượt cho robot song song trong không gian thao tác. Chương năm trình bày về bộ điều khiển trượt mờ nhằm kết hợp các ưu điểm của cả hai dạng điều khiển thuật toán đề xuất. Các tham số của bộđiều khiển đã được tối ưu bằng thuật toán di truyền để đem lại chất lượng điều khiển tốt nhất. Các kết quả mô phỏng số đã chứng minh tính ưu việt của thuật toán đề xuất.
2. Các đóng góp mới của luận án
1. Luận án đã đưa ra cơ sở xây dựng mô hình động lực học của robot song song có kể đến động cơ dẫn động. Các yếu tốđộng lực học của chúng có ảnh hưởng tới chuyển động chung của robot. Việc mô tả này giúp cho mô hình động lực học mô tả sát thực với thực tế hơn, quá trình thiết kế bộđiều khiển và mô phỏng hoạt động của robot chính xác hơn các mô hình không mô tảđầy đủ.
2. Phân tích kỳ dị và giải pháp vượt kỳ dịđộng học, động lực học cho robot song song được tác giảđề xuất và thực nghiệm số. Trong đó, định thức của ma trận Jacobi được tính toán để nhận biết vùng lân cận điểm kỳ dị, sau đó thuật toán đề xuất được áp dụng khi robot đi vào vùng này. Điều này giúp cho robot có thể di chuyển trong không gian làm việc một cách trơn tru.
3. Điều khiển robot song song trực tiếp từ không gian thao tác đã được giải quyết. Đây là dạng điều khiển với các tín hiệu phản hồi là thông tin từ không gian thao tác nên giúp cho việc điều khiển trở nên thuận tiện hơn cho người sử dụng. Nội dung nghiên cứu đã góp phần hoàn thiện hơn nữa cơ sở lý thuyết cho các tiến bộ trong lĩnh vực điều khiển robot song song.
4. Giải pháp ước lượng tham sốđộng học trên robot song song đã được trình bày nhằm thu thập các thông tin về biến khớp bị động trên robot. Trong một số trường hợp, việc thu thập tất cả thông tin thực tế về tọa độ suy rộng dư khó đạt được vì một số vị trí khó lắp đặt cảm biến như encoder, hoặc từ các yêu cầu giảm giá sản phẩm. Giải pháp đem lại cho những nhà thiết kế robot song song thêm một sự lựa chọn hữu ích trong việc thu thập thông tin điều khiển trên robot.
5. Một thuật toán điều khiển trượt mờ cho rô bốt song song đã được trình bày. Sự kết hợp giữa điều khiển trượt và điều khiển mờđã khắc phục được nhược điểm của điều khiển trượt đồng thời duy trì ưu điểm của chúng trong việc điều khiển các hệ thống phi tuyến phức tạp như rô bốt song song. Bộđiều khiển kết hợp trượt mờ có thể khắc phục sự bất định và nhiễu trên rô bốt, đồng thời duy trì chất lượng tốt cho hoạt động của rô bốt song song.
Các thực nghiệm số trên robot song song phẳng 3RRR đã minh chứng cho các nội dung được đề cập tương ứng trong luận án.
3. Kiến nghị những nghiên cứu tiếp theo
Những nghiên cứu trong luận án sẽ là tiền đềđể tác giả có thể phát triển hơn nữa trong các nội dung bao gồm:
1. Nghiên cứu động lực học và điều khiển cho các loại robot song song có khớp mềm.
2. Điều khiển robot song song dựa trên thị giác máy.
3. Nghiên cứu động lực học và điều khiển robot song song có khâu đàn hồi. 4. Điều khiển robot song song không gian, dưđẫn động.
DANH MỤC CÁC CÔNG TRÌNH ĐÃ CÔNG BỐ CỦA LUẬN ÁN
1. Nguyễn Quang Hoàng và Vũ Đức Vương (2015). Ứng dụng thuật giải di truyền
trong bài toán động học ngược robot chuỗi và song song. Hội nghị toàn quốc lần
thứ ba vềĐiều khiển và Tựđộng hóa, p.257-263.
2. Nguyễn Quang Hoàng, VũĐức Vương và Nguyễn Văn Quyền (2016). Mô hình hóa
và điều khiển robot song song dẫn động bằng động cơđiện một chiều trong không gian thao tác. Hội nghị Khoa học toàn quốc lần thứ 2 về Cơ kỹ thuật và Tự động
hóa, Hà Nội, 65–72.
3. N.Q. Hoang, V.D. Vuong, N.V. Quyen (2016). Modeling and Model-Based
Controller Design for 3RRR Planar Parallel Robots Driven by DC Motors in Joint
Space. The 4th International Conference on Engineering Mechanics and
Automation (ICEMA 4), 114–123.
4. Nguyễn Quang Hoàng, VũĐức Vương và Nguyễn Tùng Lâm (2017). Vượt kỳ dị
trong mô phỏng động lực học robot song song sử dụng không gian bù của ma trận
Jacobi. Hội nghị cơ học toàn quốc lần thứ X, 182–192.
5. N.Q. Hoang, V.D. Vuong (2017). Sliding mode control for a Planar parallel robot
driven by electric motors in a task space. Journal of Computer Science and
Cybernetics, 33(4), 325–337.
6. Nguyễn Quang Hoàng, VũĐức Vương và Nguyễn Tùng Lâm (2017). Phân tích động
học và kỳ dị các robot song song phẳng ba bậc tự do. Hội nghị cơ học toàn quốc lần
thứ X, 193–202.
7. Nguyễn Quang Hoàng, VũĐức Vương và Nguyễn Tùng Lâm (2018). Điều khiển robot
song song phẳng 3RRR dựa trên mô hình động lực và bộước lượng động học. Hội
Nghị Khoa Học Và Công Nghệ Toàn Quốc Về Cơ Khí Lần Thứ V - VCME 2018, Hà
Nội, 1192–1202.
8. N.Q. Hoang, V.D. Vuong (2019). Controller design based on a kinematic estimator
for a 3rrr planar parallel robot driven by electric motors. Vietnam Journal of Science
and Technology, 57(4A), 95–106.
9. N.Q. Hoang, V.D. Vuong (2019). Differential Equations of Motion in Matrix Form
of a Multibody System Driven by Electric Motors. Vietnam Journal of Mechanics,
41(4).
10. V.D. Vuong, N.Q. Hoang, N.T. Duy (2019). Control Parallel Robots Driven by DC
Motors Using Fuzzy Sliding Mode Controller and Optimizing Parameters by
Genetic Algorithm. Advances in Engineering Research and Application, 202–214.
11. Nguyễn Quang Hoàng, Nguyễn Tùng Lâm và VũĐức Vương (2019). Điều khiển
robot song song dẫn động bằng động cơ một chiều sử dụng bộđiều khiển trượt mờ.
TÀI LIỆU THAM KHẢO
[1] J. E. Gwinnett (1931), “Amusement device, Patent 1789680.” Google Patents. [2] V. E. Gough (1957), “Contribution to discussion of papers on research in
automobile stability, control and tyre performance,” Proc. of Auto Div. Inst. Mech. Eng., vol. 171, pp. 392–395.
[3] D. Stewart (1965), “A platform with six degrees of freedom,” Proceedings of