. rôbôt hai khâu
3.5. KẾT LUẬN CHUNG VÀ HƯỚNG PHÁT TRIỂN CỦA ĐỀ TÀ
3.5.1. Kết luận
- Luận văn đã hoàn thành những yêu cầu đặt ra là khảo sát về phương pháp ứng dụng mạng nơron Elman nhận dạng đối tượng phi tuyến có thơng số thay đổi là vị trí rơbơt hai khâụ
3.5.2. Các đóng góp chính và hư ớng phát triển của đề tài nghiên cứu:
- Luận văn đã tổng hợp được các tài liệu về mạng nơron và các ứng dụng của nó để có cái nhìn tổng quan về kết cấu, các luật học và các phương pháp ứng dụng mạng nơron trong nhận dạng.
- Bằng phương pháp phân tích, so sánh về cấu trúc, các luật học và khả năng ứng dụng thực tiễn của các loại mạng nơron, luận văn này đã chọn mạng nơron Elman là mạng có nhiều ưu điểm về cấu trúc và luật học để tập trung nghiên cứu ứng dụng nó trong bài tốn nhận dạng vị trí rơbơt hai khâụ
- Do thời gian nghiên cứu có hạn trong khn khổ luận văn này mới chỉ tìm hiểu được giai đoạn 1 bài tốn là: ứng dụng mạng nơron Elman để nhận dạng đối tượng, giai đoạn thứ 2 của bài toán là:
+ Giải quyết bài toán vừa nhận dạng vừa điều khiển (on – line). + Nghiên cứu các thuật toán tăng tốc độ học của mạng nơron.
Vì vậy luận văn này là một hướng nghiên cứu mở, có thể phát triển tiếp tục hướng nghiên cứu này ở các cơng trình khoa học cấp cao hơn.
Gi¶i thÝch ký hiƯu, c«ng thøc _
_
Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên phtt :// www .l r c -tnụ e d ụ v n
Gi¶i thÝch ký hiƯu, công thức
STT Ký hiu Din giải
1 neti (t) Tổng trọng lượng
2 yj Các đầu ra của các nơron
3 ui (t) C¸c đầu vào từ bên ngồi tơng ứng vi trng
số W vàW* ij ik 4 i Ngỡng ca nơron thø ị 5 ặ) Hàm chuyển đổi 6 Wij Ma trËn träng sè 7 r TÝn hiƯu häc 8 xi(t) C¸c biÕn trạng thái 9 yi(t) Các đầu ra của hÖ
10 u(.), x(.), y(.) Các biến ở dạng rời rạc
11 αi, βj C¸c h»ng sè cha biÕt 12 ∧ α i (k) (i=0,1,...,n-1); ∧ β j (k) (j=0,1,...,m1); ∧ y p (k+1) Các thơng sè nhËn d¹ng 13 ∆wi Gia sè cđa vÐc t¬ wi
14 x(t) TÝn hiƯu đầu vào:
15 η H»ng sè häc
16 A, B, C Các ma trận tơng ứng cấp (n×n), (n×p), (m×n)
17 x(k) Vectơ mẫu đầu vào
18 y(k) Vectơ mẫu đầu ra
19 e(k) TÝn hiƯu sai lƯch gi÷a bộ mẫu đầu ra d(k) và tín hiu ra thực tế y(k)
_
Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên phtt :// www .l r c -tnụ e d ụ v n
Gi¶i thÝch ký hiƯu, c«ng thøc _
STT Ký hiƯu DiƠn gi¶i
21 IW1,1 Kích thước ma trận thơng số vào của lớp phản hồi
22 X Kích thước ma trận của các đầu vào
23 LW1,1 Kích thước ma trận thơng số hiện tại
24 a1(k -1) Đầu ra của lớp hồi qui tại bước nhảy thứ
( k – 1)
25 b2 Bias của lớp ra
26 f2 Sự chuyển chức năng của lớp ra
27 a2 Đầu ra của lớp ra
28 yttmau Đầu ra hiện tại của những mẫu N
29 gmau Đầu vào hiện tại của những mẫu N
30 b1 Bias của lớp hồi qui
31 f1 Chức năng chuyển đổi của lớp hồi qui
32 a1(k) Đầu ra của lớp hồi qui ở bước nhảy k
33 LW2,1 Kích thước ma trận thơng số từ lớp hồi qui tới
lớp rạ
34 qi Vị trí khâu thứ i
35 τi Mơmen điều khiển khâu thứ i rôbôt hai khâu
36 li Độ dài của khâu thứ i rôbôt hai khâu
37 lci Độ dài từ điểm nối khâu thứ i đến trọng tâm
của khâu đó
38 Ii Mơmen qn tính khâu thứ i
39 m3 Khối lượng phụ tải
Danh mơc c¸c hình vẽ, đồ thị _
_
Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên phtt :// www .l r c -tnụ e d ụ v n
Danh mơc các hình vẽ, đồ thị
STT Ký hiƯu Diễn giải tên hình vẽ
1 Hình 1 Sơ đồ khối điều khiển thích nghi rơbơt hai khâu
2 Hình 2. Mơ hình nhận dạng vị trí rơbơt hai khâu
3 Hình 1.1 Mạng nơron đơn giản gồm 2 nơron
4 Hình 1.2 Nơron nhiều đầu vào
5 Hình 1.3 Mạng noron 3 lớp
6 Hình 1.4 Sơ đồ cấu trúc các loại mạng nơron.
7 Hình 1.5. Cấu trúc huấn luyện mạng
8 Hình 1.6 Mơ hình học có giám sát và học củng cố
9 Hình 1.7 Mơ hình học khơng có giám sát
10 Hình 1.8 Sơ đồ cấu trúc chung của quá trình học
11 Hình 1.9 Mạng nơron truyền thẳng một lớp.
12 Hình 1.10 Mạng nơron truyền thẳng nhiều lớp
13 Hình 1.11 Sơ đồ cấu trúc của mạng Jordan
14 Hình 1.12 Sơ đồ cấu trúc mạng nơron hồi quy đơn giản
15 Hình 2.1 Điều khiển theo nguyên tắc phản hồi đầu ra
16 Hình 2.2 Sơ đồ tổng quát nhận dạng thơng số mơ hình 17 Hình 2.3 Nhận dạng theo phương pháp gradient
18 Hình 2.4 Mơ hình dạng 1
19 Hình2.5 Mơ hình dạng 2
20 Hình 2.6 Mơ hình dạng 3
21 Hình 2.7 Mơ hình dạng 4
22 Hình 2.8 Mơ hình nhận dạng kiểu truyền thẳng
23 Hình 2.9 Mơ hình nhận dạng kiểu song song
24 Hình 2.10 Mơ hình nhận dạng kiểu nối tiếp - song song
_
Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên phtt :// www .l r c -tnụ e d ụ v n
Danh môc các hình vẽ, đồ thị _
STT Ký hiƯu Diễn giải tên hình vẽ
26 Hình 2.12 Mơ hình 1
27 Hình 2.13 Mơ hình 2
28 Hình 2.14 Mơ hình 3
29 Hình 2.15 Mơ hình 4
30 Hình 3.1 Sơ đồ cấu trúc mạng Elman
31 Hình 3.2 Lược đồ mạng Elman
32 Hình 3.3 Sơ đồ động học rơbơt hai khâu
33 Hình 3.4 Sơ đồ ứng dụng mạng nơron Elman nhận dạng rơbơt hai khâu 34 Hình 3.5 Sơ đồ mơ phỏng g1 trên matlab/ simulink
35 Hình 3.6 Sơ đồ mơ phỏng g2 trên matlab/ simulink
36 Hình 3.7 Sơ đồ mơ phỏng h trên matlab/ simulink
37 Hình 3.8 Sơ đồ mơ phỏng H11 trên matlab/simulink
38 Hình 3.9 Sơ đồ mơ phỏng H22 trên matlab/ simulink
39 Hình 3.10 Sơ đồ mơ phỏng H12 trên matlab/simulink
40 Hình 3.11 Mơ hình tính tốn dữ liệu vào-ra của vị trí rơbơt hai khâu
trên matlab/simulink
41 Hình 3.12 Mơ hình tính tốn dữ liệu vào-ra của vị trí rơbơt hai khâu sau khi sử dụng Subsystem
42 Hình 3.13 Sơ đồ cấu trúc của mạng nơron Elman
43 Hình 3.14 Đồ thị khối lượng của tải m3
44 Hình 3.15 Đồ thị sai lệch E giai đoạn học
45 Hình 3.16 Đồ thị mơmen τ1 giai đoạn học
46 Hình 3.17 Đồ thị mômen τ2 giai đoạn học
_
Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên phtt :// www .l r c -tnụ e d ụ v n
Danh mục các hình vẽ, đồ thÞ _
STT Ký hiệu Diễn giải tên hình vẽ
48 Hình 3.19 Đồ thị q2(nét đứt) và đồ thị q ∧2 (nét liền) giai đoạn học
49 Hình 3.20 Đồ thị 3 chiều mô tả quan hệ(τ1,m3, q∧1 ) giai đoạn học
50 Hình 3.21 Đồ thị 3 chiều mô tả quan hệ(τ2,m3, q ∧2 ) giai đoạn học
51 Hình 3.22 Đồ thị mơmen τ1 giai đoạn kiểm tra
52 Hình 3.23 Đồ thị mơmen τ2 giai đoạn kiểm tra
53 Hình 3.24 Đồ thị q1(nét đứt) và đồ thị q∧1 (nét liền) giai đoạn kiểm tra
54 Hình 3.25 Đồ thị q2(nét đứt) và đồ thị q ∧2 (nét liền) giai đoạn kiểm tra
55 Hình 3.26 Đồ thị 3 chiều mô tả quan hệ(τ1,m3, q∧1 ) giai đoạn kiểm tra
Danh mơc c¸c chữ viết tắt, tiếng nớc ngoài _