Hình 3.6 Tổc độ hội tụ khi ước lượng mơ hình NNARX, thay địi s/ Bang 3.4 Chất lượng nhận dạng hộ phi tuyến A dùng MDE-NNARX
SI
MSE Thôi gian
(giây) Trung bình Tot nhẩt Huấn luyện Xâu nhát Trung bình Đánh giá Trung bình
5 1.26e-6 2.95e-6 1.76e6 1.8ÚC-6 69.2 6 Ị78C-6 3.01C-6 2.24C-6 2.57C-6 77.4 7 Ị3IC-6 4.9ŨC-6 2.91e-6 3.l6e-6 84.6 8 1.68e-6 3.9ÓC-6 2.57C-6 2.82C-6 87.7 9 l.39e-6 6. lle-6 2.91c-6 3.7IC-6 94.2 10 2.20C-6 1.7IC-5 6.21C-6 6.50C-6 __ JPJL4 _
Dựa vào kết quá mô là ở Báng 3.4, chúng la thấy được tác động của số nơ rôn lớp ấn đến thời gian tính tốn và chất lượng nhận (lạng của mơ hình MDE-NNARX. Khi so nơ rơn lớp ẩn tăng lên thì thời gian tính tốn tăng lên trong khi chất lượng nhận (lạng giâm đị sổ nơ rôn lớp ẩn trong khoảng 16-91 cho chắt lượng nhận dạng khú lương đồng với nhau và tốt nhất khi số nơ rôn lớp ẩn SI = 5.
Trường hựp 2: Thay đổi kích thước quần thể NP - (}.5D, ID, 2D, 3D và 5D; chọn
thông số SI = 5, số the hệ GEN = 2000, hệ số học ợ, = 0.0001 và số lần lặp itet\ - 20. Trong đó, D là tổng sổ trọng số cùa mơ hình nhận dạng NNARX. Với SI = 5 thì mơ hình nhận dạng NNARX có D = 31. Hình 3.5 mơ tà tốc độ hội tụ của thuật toán MDE dựa vào giá trị trung bình sai số MSE trong q trình huấn luyện mơ hình NNARX. Bảng 3.5 mơ tả chất lượng và chi phí thời gian thực hiện nhận dạng hệ phi luyến A dùng mơ hình MDE-NNARX.
Hình 3.7 Tốc độ hội lụ khi ước lương mơ hình NNARX, thay dổi NP Bàng 3.5 Chất lượng nhận dạng dùng ỈV1DE-NNARX. thay dơi NP
NP
MSE Thời gian
(giây)__ Trung bình Huấn luyện Đánh giá
Tổt nhất Xấu nhất Trung bình Trung bình
0.5D 2.65C-6 2.95C-6 2.09c-> 6.88C-6 34.8 1D 8.31e-7 2.77e-6 2.05C-6 Ị93C-6 48.3 2D «.96e-7 2.07e-6 1.47C-6 1.73e-6 76 3D 6.98e-7 2.89C-6 1 73c-6 1,93e-6 103.4 5D 1.07e-6 Ị88C-6 1,48e-6 l.49e-6 158.2
Dựa vào kết quâ mô (ã ở bâng 3.5. chúng ta thấy được lác động của kích thước quẩn thể đen chi phí thời gian tính lốn và chất lượng nhận dạng của mơ hình MDE- NNARX. Khi kích thước quần the tăng lên thì chi phí thời gian tính tốn sẽ tâng lên khá nhiềụ Cụ thế với NP = 0.5D thì chi phí thơi gian tính tốn trung bình 34.8 giây, nhưng khi NP = 5D thì chi phí thời gian tính tốn trung bình tăng lân 158.2 giây, về tiêu chí chất lượng nhận dạng, nếu tham số số N'P được lựa chọn trong khoáng ID-5D thì chất lượng nhận dạng dùng mơ hình MDE-NNARX cho kết quà xấp XI bằng nhaụ Ngồi ra, chúng la cũng có the dùng phương pháp đánh giá mơ hình bao gồm mơ phỏng mơ hình NNARX đà nhận dạng với tập dừ liệu đẩu vào không dùng ở bước ước lượng và so sánh tín hiệu ra của mơ hình NNARX với tín hiệu ra thực nghiệm, như mơ tà ờ hình 3.8. Kết quà so sánh chất lượng nhận dạng dùng mơ hình MDE-NNARX với phương pháp đánh giá dự báo và mô phông trong trường hợp tham số Sỉ = 5 và
NP = 2Đđược trình bày ờ hình 3.9.
Hình 3.8 Mơ phịng đánh giá chất lượng mơ hình NNARX
(a) (b)
100 120 140 160 180 200 100 120 140 160 180 200 time [secị time (sec)
Tóm lại việc lựa chọn tham số kích thước quẩn thể NP và số nơ rôn lớp ẩn Sỉ lác động lớn đen thời gian tính tốn và chất lượng nhận dạng của mơ hình MDE-NNARX. Tùy theo mục đích của bài toán, chúng ta sẽ lựa chọn các tham số NP, Sỉ một cách phù hợp nhất có thẹ
3.5.2 Thí nghiệm 2
Trong thí nghiệm này, tác già thực hiện khảo sát chất lượng nhận dạng hệ phi tuyến SISO A và B dùng mơ hình MDE-NNARX và thực hiện so sánh chất lượng của thuật toán học MDE với các thuật toán học khác như BP, DE, HDE và ODE ờ bài báo |21|.
3.5.2. J Hệ ph i luyến A
Cấu trúc mơ hình nhận dạng NNARX là sự kết hợp cùa mạng nơ rôn truyền thẳng 3 lớp MLP và mơ hình hồi quy phi tuyến NARX bậc 2. các trọng số mơ hình đưực tối ưu bởi các thuật toán học BP, DE, HDE và MDẸ Thơng sổ của các thuật tốn học được mô tả ở bàng 3.4. Trong đó số no rơn lớp ẩn Sl = 5, kích thước quần the NP = 2D, sổ the hệ huấn luyện GEN = 2000, hệ sổ học Tjt =7J, =ĩj3 =0.0001 và số lần lặp itert= 2000,
iler2 = 10, iterỊ - 20.
Quá trình huấn luyện và đánh giá mơ hình NNARX được thực thị Hình 3.10 mơ tà tốc độ hội tụ của các thuật toán BP, DE, HDE và MDE dựa vào giá trị trung bình sai số MSE trong q trình huấn luyện mơ hình NNARX. Báng 3.6 mô tá chi tiết chất lượng nhận dạng hệ phi tuyến A dùng mơ hình NNARX.
Bàng 3.6 Chắl lượng nhận dạng dùng mơ hình NNARX, với (3.5) Phiromg
pháp
MSE Thời gian
(giây) Huan luyện Dánh giá
Tốt nhất Xấu nhắt Trung bình Trung bình Trung bình MDE 8.9ĨC-7 2.07C-6 1.47e-6 1.73C-6 76
HDE 2.7ÓC-6 1,84e-5 9.88e-6 6.85C-6 654 DE l.l0e-5 1.64e-4 3.81e-5 2.9le-5 75.76 BP 8.87e-4 _ 0.0013 0.0011 00012 7.44
Dựa vào kết quả nhận dạng, chúng ta thấy ràng mơ hình nhận dạng NNARX với các trọng số dược tối ưu bởi thuật toán HDE cho chất lượng nhận dạng gần tương đương với thuật toán MDE và tốt hơn khi so sánh vởi thuật toán BP và thuật toán DẸ Tuy nhiên, VC tiều chí thời gian tính tốn thì thuật tốn hợc MDE lị ra trội hơn khi so với thuật toán học HDẸ Cụ the đề đạt chầl lượng nhận dạng tót như thuật tốn MDE thi thuật tốn HDE có chi phí tính tốn trung bình là 654 giây gấp khống 10 lẳn chi phí tính tốn thuật tốn MDE (76 giây).
3.5.2.2 Hệ phi luyến B
Trước tiên, hệ phi luyến mơ tả ở (3.6) dược lập trình m file trên cơng cụ Matlab đề mơ phóng thí nghiện) thu ihập dử liệu vào ra của hệ thống. Tập dữ liệu dùng đế ước lượng và đánh giá mơ hình được trình bày ở hình 3.11.
Hình 3.11 Dữ liệu dùng ước lượng và đánh giá mơ hình NNARX với (3.6) Cấu trúc mơ hình nhạn dạng NNARX là sự kết hợp cùa mạng nơ rôn truyền thẳng 3 lớp MLP và mơ hình hồi quy phi tuyển NARX bậc 2, các trọng số mơ hình được lối ưu
bởi các thuật (oán học BP, DE, HĐE, ODE và MDE, được mơ tà ở hình 3.12. Thơng sổ cúa các thuật tốn hục được mơ tà ở hảng 3.4. Trong đó so nơ rơn lớp ẩn s/ = 7, kích thước quần thề NP = 50, số the hệ huấn luyện GEN = 2000, hệ số học
ự, = 7J2 =ĩJj =0.00001 và số lẩn lặp iter/- 2000, iỉer2= 10; iterj = 20.
Hình 3.12 Mơ hình NNARX nhận dạng hệ phi tuyến B
Cuối cùng, quá trình ước lượng và đánh giá mơ hình dược thực thi đe xác định mơ hình dự báo NNARX. Hình 3.13 mơ tả tốc độ hội tụ của các thuật toán BP. DẸ HDE và MDE dựa vào giá trị trung bình sai số MSE trong quá trình huấn luyện. Bàng 3.7 mơ tá chất lượng nhận dạng dùng mơ hình NNARX với các thuật tốn huấn luyện BP. DẸ HDE và MDẸ Dựa vào kết quà nhận dạng, chúng ta thấy ràng chất lượng nhận dạng dùng mơ hình NNARX với thuật tốn huấn luyện MDE cho kết quả tốt về tiêu chí sai số nhận dạng và thời gian tính tốn. Hình 3.14 biểu dien ket q nhận dạng và giá trị sai sổ giừa ngõ ra thực và ngõ ra dự báo dùng mơ hình MDE-NNARX.
Generation
Bàng 3.7 Chất lượng nhận dạng cùa mơ hình NNARX, với (3.6)
Phương pháp
MSE Thòi gian
(gị&L—
Huân luyện Đánh giá
Tốt nhất Xấu nhất Trung bình Trung bình Trung bình MDE 2.93C-4 9.00C-4 5.376-4 6.41e-4 110.5
HDE 3.45C-4 6.45C-4 4.99e-4 7.49e-4 826.14 DE 0.0058 0.0168 0.0093 0.0182 75.62
BP 0.0114 0.0189 0.0150 0.0171 8.06
time [sec] time [sec]
i 0.2 0 /•'p' 0.2 0 ' ■ ' ĩ ■■ ị 1 Ị Ị J : -Ọ2 10 20 30 40 50 c„ -0-2. 10 Á 30 1 40 50
Hình 3.14 Đánh giá mơ hình cho hệ (3.7): (a) dự báo, (b) mơ phông
Tác giả Subudhi và các cộng sự ở bài báo 116| đã đề xuất sư dụng thuật toán ODE (Opposition based Differential Evolution) đề huấn luyện mạng nơ rôn truyền thẳng ứng dụng trong nhận dạng hệ phi tuyến mô tả (3.7). Sai số nhận dạng dùng mơ hình ODE-NNARX dược mỏ tã ở hình 3.15. Kct q nhận dạng dùng thuật tốn MDE trong bài báo này tốt hơn khá nhiều khi so sánh với phương pháp ODE ờ bài báo 116].
3.5.3 Nhận xét
Kct quã kiểm chứng mơ hình nhận dạng NNARX trên một số hộ phi (uyển cho chúng ta (háy rang:
- Chất lượng nhận dạng của mơ hình NNARX phổi hựp với thuật tốn tiến hóa vi sai bị rác động bởi các yếu lổ như số no rôn lớp án, giá trị khởi tạo và giá trị ngưỡng của các trọng so mụng, kích thước quan thể NP, số thế hệ huấn luyện GEN.
- Mơ hình NNARX phối hợp với thuật tốn tiến hóa vi sai dã nhận dạng thành công cho các hệ phi luyến SISC) khác nhaụ Đây là cơ sờ cho việc sử dụng mơ hình này đe nhận dạng, dự báo đặc tính dộng học của các đổi lượng phi luyến trong ihực tiền mà chi cần biết trước các thông tin về tín hiệu vào-ra của hệ thống.
- Thuật tốn MDE đã cài thiện chất lưựng huấn luyện mơ hình NNARX ứng dụng trong nhận dạng hộ phi tuyến một cách đáng ke khi so sánh với phiên bàn thuật toán lien hóa vi sai cơ bán DẸ Riêng về tiêu chí thời gian tính tốn thì thuậl tốn MDE cho kếl quã vượt trội khi so sánh với thuật toán HDẸ Thuật tốn MDE huẩn luyện mơ hình nhận ạng NNARX cho kết quà lốt hơn khi so sánh với các thuật toán huấn luyện khác như BP. DẸ HDE và ODE [16].
- Mơ hình NNARX phối hợp với thuật tốn tiến hóa vi sai thực sự rất tốt khi dùng để dự báo đặc tính của hệ phi tuyến dựa trên tín hiệu vào ra trong quá khử. Điều này dã dược chứng tó qua các kết quã dự báo chính xác trong việc đánh giá mơ hình nhận dạng dùng phương pháp dự báọ
3.6 Kot luận
Chương 3 đã trình bày cấu trúc mơ hình nơ rơn MLP và các thuật tốn tiến hóa dược sứ dụng đề huấn luyện mạng như DE và MDẸ Sau đó, mơ hình dự báo NNARX trên cơ sờ kết hợp mạng MLP và mơ hình hồi quy NARX được sử dụng đề nhận dạng hệ phi tuyến. Các kết quá kiềm chứng nhận dạng cho các hệ phi tuyến SISO đã chửng tị hiệu q cùa mơ hình đề xuất. Chương tiếp theo sè sử dụng khả năng dự báo cùa mơ hình NNARX đề xác định mơ hình ngược dự báo trong thiết ke bộ điều khiển thích nghi cho hệ phi tuyến.
CHƯƠNG 4 OIÈƯ KHIẾN VỊ TRÍ GĨC QUAY TAY MÁY PAM
4.1 Tay máy PAM
4. í. I Giới thiệu
Sợi cơ nhân tạo PAM - Pneumatic Artificial Muscle được sứ dụng rộng rãi với vai trò là thiết bị truyền động trong nhiều ứng dụng khác nhau như người máy - humanoid robot [18]; robot cá - Aqua Ray dược phát triển bởi công ty Festo: robot trợ lực - cxoskclclon,[216ị; công nghiệp hàng không [211 và các ứng dụng khác |22], [23]. Sợi PAM được phát triển lần đẩu vào năm 1950 với tên gọi McKibben Artificial Muscles được sử dụng trong các chi nhân tạo |24|. Năm 1988 công ty Bridgestone Rubber - Nhật Bàn đã thương mại hóa sợi PAM ứng dụng trong lĩnh vực robotic [25]. Gần đáy, thiết bị truyền động dùng sợi cơ nhân tạo PAM cùa hãng Festo đà được sử dụng rộng rãi trong các ứng dụng về người máy, hình 4.1. Người máy thuộc họ robot song song là một cấu trúc gồm nhiều chuồi động kín với một nhóm các trục và cơ cấu lác động cuoi mac song song nhaụ
Hình 4.1 Sợi cơ nhân tạo Feslo-PAM ứng dụng người máy
Cấu tạo sợi PAM gồm một ống rồng được bao quanh bời một lớp võ bện lưới, mô tả chi tiết ở hình 4.2. Dưới tác động cùa khí nén, sựi PAM sổ co gián giống như sự đàn hồi của lị xọ Với cấu hình vật lý như trên, sợi PAM sờ hừu đặc lính phi luyến, có lính
đàn hồi thụ động, hình dạng vật lý thay đổi linh hoạt và trọng lượng khá nhẹ khi so sánh với các loại thiết bị truyền động khác.
1C00 500? 1500 0. 1 I*’ Ịù.Miĩisniiìĩ •5 3 0 10 15 20 ■ + ob*( * o I ter ' o 2 ter ' • A J ter • iter 1 V $ ter ‘ 0 6 ter • Ỵ- ♦ • - - ã ã ô - A ã ãã ã A • rĩ Ị ’ • • • & Ã ị 25 30 M%] 0 Ị 5
Hình 4.2 Cấu tạo sợi cơ nhân tạo Festo-MAS-20, [261
Hiện nay, có nhiêu nghiên cứu khác nhau quan tâm đen việc điêu khiên chính xác chuyển động cơ cấu chắp hành dùng sợi PAM. Các bộ diều khiển thiết ke dựa trên mơ hình tốn học như [27], dựa trên mó hình tuyến tính với các tham sơ dược nhận dạng dựa trên dữ liệu vào-ra thực nghiệm [281, [291 đã được phát triển đế điều khiển cơ cáu chấp hành PAM. Tuy nhiên, sợi PAM có đặc tính phi tuyến mạnh và nhạy với các lác dộng của môi trường làm việc như nguồn áp xuất, nhiệt độ nên các bộ điều khiển này bị giới hạn trong vùng làm việc nhất định. De khắc phục các nhược điểm này, các bộ điều khiển dựa trên kỳ thuật lính tốn mềm được quan tâm nghiên cứụ Chẳng hạn như bộ điều khiển dựa vào mạng nơ rôn (30|, [31], bộ điều khiển PID nâng cao với các tham số được chinh định bới mạng nơ rôn [32], bộ điều khiến mờ thích nghi [33], [34], bộ điểu khiển lai nơ rơn-mờ [35|-137| đã được sư dụng đe kiểm sốt chuyển động cùa cơ cấu chấp hành dùng sợi PAM.
4.1.2 Mơ hình thực nghiệm
Sơ đồ khối mơ hình thực nghiệm hệ tay máy song song PAM dược mơ lả như hình 4.3, hình ảnh thực te mơ hình được trình bày Ư hình 4.4. cấu tạo mơ hình tay máy song song PAM bao gồm 2 sợi cơ nhân tạo Hesto-MAS-20 phối hợp với 2 Bias Spring tạo các khớp quay tay máy, 2 van li lệ EV-2500-008 cung cấp áp điều khiển sợi PAM, 2 encoder tương đối xác định góc quay lay máy, card thu thập dữ liệu và dicu khiên NI
PCI 6221, nguồn cấp khí nén và máy lính có cài đặt phần mcm Matlab. Các thơng số thiết bj của mơ hình thực nghiệm tay máy PAM được mơ tả ở bâng 4.1.
Hình 4.3 Sơ đồ khối mơ hình tay máy song song PAM
Hình 4.4 Sư đồ khối mơ hình tay máy song song PAM
* Z A • * t * —
Bâng 4.1 Thơng sơ các thict bị mơ hình tay máy song song PAM
TT Thiết bị Thông số
1 Festo MAS 20
- Chiều dài sợi PAM: 22 cm - Áp lực: 0-8 bar
- Kha năng co giãn cực đại: 5.5 cm 2 Rotary
encoder
- Encoder tương đoi ROD 426 của cóng ty Heidenhain Companỵ
- Độ phân giãi: 2500 xung/vỏng quay - Nguồn cấp: 5Vi 10%
3 Van li lệ EV- 2500-008
- Nguồn cáp: 0-24 V
- Điện áp điều khiển: 0-10 V
- Tầm áp suất hoạt động: 0-0.49 Mpa - Độ phân giải: 0.5% F.S
Mơ hình lay máy song song PAM là hệ phi luyến MIMO với 2 ngõ vào là điện áp cấp