1.2.2.1. Điều khiển thích nghi có cấu trúc.
Vấn đề thiết kế bộ điều khiển thích nghi cho hệ tay máy đôi phối hợp chuyển động đảm bảo đối tượng được giữ ổn định theo một quỹ đạo xác định đã được các nhà nghiên cứu quan tâm trong nhiều năm. Sự phát triển của các bộ điều khiển thích nghi là một bước quan trọng đối với các ứng dụng robot tốc độ cao, chính xác. Ngay cả hệ thống có cấu trúc công nghiệp tốt, robot vẫn đối mặt với sự bất định liên quan đến các tham số mô tả các tính chất động lực học của robot, của đối tượng (ví dụ không biết khối lượng, mô men quán tính). Vì các thông số này khó xác định được chính xác, chúng hạn chế khả năng robot thao tác chính xác trên vật thể và có thể làm hệ thống mất ổn định. Một số nghiên cứu đã giải quyết một phần những bất ổn trên. Như trong [58] đã mở rộng luật thích nghi được suy ra từ thuyết Popov Hyperstability để tính toán trực tiếp các thông số không chính xác của robot và tải trọng. Một bộ điều khiển thích nghi hiệu quả cho hai tay máy giữ một đối tượng không xác định với bộ tham số đầy đủ của mô hình động lực học của các tay máy [59]. Hay phương pháp điều khiển cấu trúc thay đổi (Variable structure control (VSC)) cho chuyển động, nội lực, và ngoại lực của hai tay máy giữ chặt một đối tượng [60]. Để giải quyết sự bất định tham số này nhiều nghiên cứu đã đề xuất bộ điều khiển thích nghi cho hệ thống tay máy đôi như điều khiển thích nghi vị trí, điều khiển thích nghi lực, điều khiển thích nghi lai lực/vị ví, v.v. Một bộ điều khiển thích nghi vị trí sử dụng động học ngược của hệ đa robot đã được đề xuất trong [61]. Bộ điều khiển trượt thích nghi cho hệ tay máy đôi phẳng để nắm và di chuyển đối tượng, đồng thời phân phối lực tối ưu để giảm thiểu tổng năng lượng tiêu thụ bởi các bộ truyền động đã được đề xuất trong [62]. Bộ điều khiển thích nghi lai lực/vị trí cho hai tay máy phẳng phối hợp để di chuyển một đối tượng mà không cần biết tham số động lực học của chúng và ước lượng trọng tâm của đối tượng và lực tiếp xúc được trình bày trong [63, 64, 65, 66, 67]. Ngoài ra, bộ điều khiển thích nghi lai lực/ vị trí cho hệ đa robot gắp một đối tượng chung, với tham số của cả đối tượng và các tay máy được ước lượng, đồng thời không cần sử dụng cảm biến để đo lực và mô men tại điểm tiếp xúc được trình bày trong [68]. Bộ điều khiển thích nghi bền vững để phối hợp hai tay máy phẳng giữ một đối tượng, các thông số bất định của các tay máy được ước lượng với luật cập nhật được
xác định dựa trên nguyên lý ổn định Lyapunov được trình bày trong [69]. Bằng cách sử dụng kỹ thuật điều khiển trượt bậc hai (second-order sliding mode control (SOSMC)) kết hợp với điều khiển thích nghi tham chiếu mô hình (model-reference adaptive control (MRAC)) để ước lượng các tham số không xác định được chính xác của các tay máy trong hệ tay máy đôi [70]. Kết luận:
− Các tham số bất định của robot, đối tượng đã được ước lượng để từ đó ước lượng mô hình động lực robot một cách gián tiếp.
− Bộ điều khiển làm việc hiệu quả ngay cả khi tham số robot, đối tượng biến đổi, nhưng phải biết rõ tham số nào biến đổi và phải xác định được ma trận hồi quy.
1.2.2.2. Điều khiển thích nghi không có cấu trúc.
Các thuật toán thích nghi tham số cần xác định chính xác các tham số bất định, nhằm tách ra được ma trận hồi quy không phụ thuộc vào tham số bất định của mô hình. Việc sử dụng ma trận hồi quy để xây dựng luật cập nhật, đòi hỏi lượng tính toán lớn. Ngoài ra, các thuật toán này chỉ tập trung vào bất định có cấu trúc (structured uncertainties) mà không xem xét tới bất định không có cấu trúc (unstructured uncertainties). Gần đây, các thuật toán thông minh nhân tạo như mạng noron (NN), mờ, v.v. đã cho thấy tính khả thi đối với bù bất định. Một hệ thống mờ được sử dụng để tính gần đúng các hàm phi tuyến chưa biết đã được đề xuất trong [71]. Điều khiển vị trí và nội lực cho hệ thống đa robot trong phối hợp chuyển động với mô hình động lực học và nhiễu ngoài chưa biết được trình bày trong [72, 73, 74]. Trong các nghiên cứu này, bộ điều khiển được thiết kế với cấu trúc logic mờ để ước lượng tất cả các thành phần phi tuyến của hệ thống không biết cả trong mô hình và nhiễu ngoài. Bộ điều khiển thích nghi noron để theo dõi quỹ đạo lực và vị trí của robot khi tiếp xúc với bề mặt phẳng với các thông số bất định đã được đề xuất trong [75]; bộ điều khiển đảm bảo sai số vị trí và lực nhỏ tùy ý. Thuật toán trượt thích nghi dựa trên mạng noron đã được phát triển trong [76, 77] để điều khiển các tay máy, mạng noron đã được sử dụng để ước lượng các thông số bất định và nhiễu ngoài. Bộ điều khiển lai lực/vị trí dựa trên NN cho robot khớp mềm được trình bày trong [78]. Bộ điều khiển đảm bảo độ chính xác theo dõi vị trí và khả năng theo dõi lực bất kể lực mong muốn là trơn hay không trơn. Bộ điều khiển H∞ sử dụng NN đã được đề xuất trong [79] để xấp xỉ các tham số bất định của hệ thống đa robot phối hợp chuyển động. Sai số vị trí và lực được kiểm soát chặt chẽ ngay cả khi một khớp không được kích hoạt, điều này đã được kiểm chứng bằng thực nghiệm. Bộ điều khiển thích nghi NN lai lực/vị trí đã được phát triển cho hệ thống điều khiển đa robot phối hợp với mô hình động lực học không biết; một mạng noron truyền thẳng đã được sử dụng để ước lượng động lực không biết [80]. Trong [81, 82, 83], mô hình động học ngược của hệ thống robot tay máy đôi đã được sử dụng để thiết kế bộ điều khiển và NN được đề xuất để xấp xỉ động lực học bất định. Bộ điều khiển trượt thích nghi sử dụng mạng noron xuyên tâm (RBFNN) cho các tay máy song song với mô hình bất định, ma sát và nhiễu ngoài được trình bày trong [84]; luật học trực tuyến của NN và kỹ thuật trượt
phi tuyến đã làm giảm hiện tượng chatterring. Bộ điều khiển lực đồng bộ NN dựa trên vị trí cho các tay máy phối hợp khi hệ thống xem xét tới ma sát khớp, nhiễu ngoài được trình bày trong [85], trong đó động lực học bất định của hệ thống được bù bởi mạng noron truyền thẳng (FFNN).
− Mạng NN đã ước lượng được động lực học của hệ thống, bộ điều khiển thích nghi NN làm việc ổn định ngay cả khi có nhiễu tác động.
− Bộ điều khiển làm việc với giả thiết tất các trạng thái của của hệ thống có thể đo được trực tiếp từ các cảm biến.