CHƯƠNG 4: MÔ PHỎNG VÀ ĐÁNH GIÁ KẾT QUẢ
4.2. Mô phỏng hệ thống điều khiển tay máy Robot công nghiệp 2 bậc tự do hoạt động với thuật toán điều khiển trượt bậc 2 (SOSMC – Second order Sliding Mode Control)
Giá trị của các tham số của thuật toán điều khiển điều khiển trượt bậc 2:
[ ] *
+
Hình 4.26. Tín hiệu điều khiển của khớp 1
Hình 4.27. Zoom tín hiệu điều khiển của khớp 1
Hình 4.28. Tín hiệu điều khiển của khớp 2
Hình 4.29. Zoom tín hiệu điều khiển của khớp 2
Hình 4.26 và 4.28 thể hiện kết quả tín hiệu mô men điều khiển truyền động cho khớp 1 và khớp 2. Hình phóng đại của các tín hiệu này được thể hiện ở hình 4.27 và 4.29 kết quả cho thấy hiện tượng chattering giảm rất nhiều, so với trượt truyền thống.
Hình 4.30. Góc quay mong muốn và góc quay thực tế của khớp 1
Hình 4.31. Góc quay mong muốn và góc quay thực tế của khớp 2
Đồ thị ở hình 4.30 và hình 4.31 thể hiện góc quay của khớp 1 và khớp 2 đường nét liền màu xanh lá là góc quay mong muốn, đường nét liền màu xanh dương là góc quay thực tế của khớp 1 và khớp 2 do thuật toán điều khiển đạt được. Qua đó chúng ta nhận thấy sau một khoảng thời gian quá độ, góc quay thực tế được điều khiển bám sát với góc quay mong muốn.
Hình 4.32. Góc quay mong muốn và góc quay thực tế của khớp 1
Hình 4.33. Góc quay mong muốn và góc quay thực tế của khớp 2
Đồ thị ở hình 4.30 và hình 4.31 thể hiện góc quay của khớp 1 và khớp 2 khi tải m1=3kg, m2=3,5kg. Như đồ thị ở hình 4.32 và hình 4.33 thể hiện góc quay của khớp 1 và khớp 2 khi tải m1=3kg, m2=6kg. Qua 2 bộ đồ thị sau này cho ta biết khi tăng tải lên thì ta nhận thấy thời gian góc quay thực tế bám sát với góc quay mong muốn trể hơn so với khi tải nhỏ.
Hình 4.34. Sai số góc quay mong góc quay thực tế của khớp 1
Hình 4.35. Sai số góc quay mong góc quay thực tế của khớp 2
Đồ thị ở hình 4.34 và hình 4.35 thể hiện Sai số góc quay mong góc quay thực tế của khớp 1 và khớp 2. Qua đó chúng ta nhận thấy thuật toán điều khiển bậc 2 sau một khoảng thời gian quá độ ban đầu, sai số tín hiệu điều khiển gần như bằng không.
Hình 4.36. Mặt trượt S1_SOSMC
Hình 4.37. Zoom mặt trượt S1_SOSMC
Hình 4.38. Mặt trượt S2_SOSMC
Hình 4.39. Zoom mặt trượt S2_SOSMC
Hình 4.36 và hình 4.38 thể hiện kết quả mặt trượt S1 và mặt trượt S2. Hình phóng đại của các mặt trượt này được thể hiện ở hình 4.37 và hình 4.39. Của thuật toán điều khiển bậc 2. Cho ta thấy kết quả là mặt trượt S về 0 và không xảy ra hiện tượng chattering.
Nhận xét: Với kết quả cho thấy mô phỏng ở thuật toán điều khiển tay máy robot công nghiệp 2 bậc tự do hoạt động với thuật toán điều khiển trượt bậc 2. Thì cho ta kết quả rất tốt mặc dầu ở đây ta mới dùng hàm dấu sign.
4.3. So sánh kết quả hoạt động điều khiển ta má robot công nghiệp 2 bậc tự do giữa 2 trường hợp sử dụng thuật toán BLM và SOSMC:
Hình 4.40. Sai số momen góc quay của khớp 1
Hình 4.41. Zoom Sai số momen góc quay của khớp 1
Hình 4.42. Sai số momen góc quay của khớp 2
Hình 4.43. Zoom Sai số momen góc quay của khớp 2
Đồ thị ở hình 4.40 và hình 4.42 thể hiện sai số góc quay của khớp 1 và khớp 2.
Hình phóng đại của các tín hiệu này được thể hiện ở hình 4.41 và hình 4.43 đường nét màu xanh là của thuật toán điều khiển trượt truyền thống và đường nét màu đỏ là của thuật toán điều khiển trượt bậc 2. So sánh hai tín hiệu này ta nhận thấy rằng tín hiệu của thuật toán điều khiển trượt truyền thống sai số rất nhiều so với vị trí số 0 so với của thuật toán điều khiển trượt bậc 2.
Hình 4.44. So sánh momen của khớp 1
Hình 4.45. Zoom So sánh momen của khớp 1
Hình 4.46. So sánh momen của khớp 2
Hình 4.47. Zoom so sánh momen của khớp 2
Đồ thị ở hình 4.44 và hình 4.46 thể hiện momen của khớp 1 và khớp 2. Đường nét đứt màu xanh dương là điều khiển trượt truyền thống và đường nét đứt màu đỏ là điều khiển trượt bậc 2. Hình phóng đại của các tín hiệu này được thể hiện ở hình 4.45 và hình 4.47. Qua sự mô phỏng đó chúng ta nhận thấy momen thuật toán điều khiển trượt truyền thống lúc khởi động cần momen lớn hơn rất nhiều lần so với momen của thuật toán điều khiển bậc 2. Hiện tượng này có thể làm cho bộ điều khiển trượt tuyền thống không thể hoạt động được.
Hình 4.48. So sánh góc quay của khớp 1
Hình 4.49. Zoom so sánh góc quay của khớp 1
Hình 4.50. So sánh góc quay của khớp 2
Hình 4.51. Zoom so sánh góc quay của khớp 2
Đồ thị ở hình 4.48 và hình 4.50 thể hiện góc quay của khớp 1 và khớp 2. Hình phóng đại của các tín hiệu này được thể hiện ở hình 4.49 và hình 4.51. Đường nét màu xanh lá là quỹ đạo yêu cầu đường nét màu xanh dương là tín hiệu điều khiển trượt truyền thống, đường nét màu đỏ là tín hiệu điều khiển trượt bậc 2. Qua đó ta nhận thấy tín hiệu điều khiển trượt bậc 2 bám sát quỹ đạo rất tốt so với tín hiệu thuật toán điều khiển truyền thống.
Kết luận: So sánh giữa hai thuật toán. Giữa tín hiệu điều khiển trượt truyền thống và tín hiệu điều khiển trượt bậc 2 mặc dầu tác giả đang sử dụng điều khiển trượt bậc 2 theo hàm dấu sign. Còn tín hiệu trượt truyền thống thì dùng theo lớp biên.
Nhưng qua mô phỏng ở tín hiệu điều khiển trượt bậc 2 cho ra tín hiệu đạt kết quả rất cao: như thời gian quá độ ngắn nhanh đi đến xác lập, momen ban đầu rất nhỏ, tín hiệu điều khiển bám sát với quỹ đạo mong muốn, hiện tượng chattering giảm nhiều hầu như không còn so với tín hiệu điều khiển trượt truyền thống.
KẾT LUẬN VÀ KIẾN NGHỊ
1. Kết luận :
- Luận văn đã giải quyết được nhiệm vụ đặt ra của đề tài.
- Luận văn đã hoàn thành những nội dung quan trọng.
+ Xây dựng được thuật toán điều khiển trượt bậc hai.
+ Đã mô phỏng kiểm nghiệm phân tích và so sánh của hai kết quả của thuật toán điều khiển trượt truyền thống và điều khiển trượt bậc hai trên tay máy Robot hai bậc tự do.
+ Kết quả về chất lượng điều khiển. Qua những nghiên cứu thiết kế thành công của việc thiết kế bộ điều khiển trượt bậc 2 cho tay máy Robot công nghiệp hai bậc tự do.
- Ưu điểm: Thuật toán điều khiển trượt bậc 2 cho ta tín hiệu tốt hơn nhiều so với thuật toán điều khiển trượt bậc một.
- Nhược điểm: Thuật toán điều khiển trượt bậc hai khó d ng hơn thuật toán điều khiển bậc một. Chỉ nên sử dụng cho các thiết bị chất lượng cao.
+ Ta nên nghiên cứu thêm để áp dụng điều khiển trượt bậc 2 vào thực tế cho tay máy robot công nghiệp của Việt Nam.
2. Hướng phát triển :
- Ứng dụng trí tuệ nhân tạo để bổ sung vào thuật toán điều khiển bậc 2 nhằm bù các thành phần bất định.
- Kiểm nghiệm trên Robot thật.
DANH MỤC TÀI LIỆU THAM KHẢO
Tiếng Việt
[1] Nguyễn Phùng Quang (2004), Matlab & Simulink dành cho kỹ sư điều khiển tự động, NXB Khoa Học Kỹ Thuật.
[2] Nguyễn Doãn Phước (2012), Phân tích và điều khiển hệ phi tuyến, NXB Bách Khoa - Hà Nội.
[3] Phạm Đăng Phước, Giáo trình Robot Công Nghiệp.
Tiếng Anh
[4] Claudio Urrea and John Kern (2011), “A New Model for Analog Servo Motors.
Simulation and Experimental Results”, Canadian Journal on Automation, Control and Intelligent Systems, Vol. 2, No. 2, March 2011.
[5] Kamal, S.; Moreno, J.A.; Chalanga, A.; Bandyopadhyay, B.; Fridman, L.M.
(2016), “Continuous terminal sliding-mode controller”, Automatica 2016, doi:10.1016/j.automatica.2016.02.001.
[6] C. Min-Shin, H. Yean-Ren, and M. Tomizuka (2002), "A state-dependent boundary layer design for sliding mode control," Automatic Control, IEEE Transactions on, vol. 47, pp. 1677-1681.
[7] N. Sadati and R. Ghadami (2008) "Adaptive multi-model sliding mode control of robotic manipulators using soft computing," Neurocomputing, vol. 71, pp. 2702- 2710.
[8] J.-J. E. Slotine and W. Li. (1991), Applied nonlinear control.: New Jersey: Prentice hall.
[9] J.J. E. Slotine and W. Li (1991), Applied Nonlinear Control, Prentice Hall.
[10] Tien Dung Le, K. Hee-Jun., and S. Young-Soo (2012), "A Tracking Controller Using RBFNs for Closed-Chain Robotic Manipulators", Emerging Intelligent Computing Technology and Applications, vol. 304, D.-S. Huang, P. Gupta, X.
Zhang, and P. Premaratne, Eds., ed: Springer Berlin Heidelberg, pp. 428-434.
[11] Tien Dung Le, Hee-Jun Kang, and Y.-S. Suh (2013), "Chattering-Free Neuro- Sliding Mode Control of 2-DOF Planar Parallel Manipulators," International journal of advanced robotic systems, vol. 10.
[12] Utkin, V. (2016), “Discussion aspects of high-order sliding mode control”, IEEE Transactions on automatic control 2016, 61, 829–833.
[13] Van, M.; Mavrovouniotis, M.; Ge, S.S. (2018), “An Adaptive Backstepping Nonsingular Fast Terminal Sliding Mode Control for Robust Fault Tolerant
Control of Robot Manipulators”, IEEE Transactions on Systems, Man, and Cybernetics: Systems.
[14] Vo, A.T.; Kang, H.-J. (2018), “An Adaptive Neural Non-Singular Fast-Terminal Sliding-Mode Control for Industrial Robotic Manipulators”, Applied Sciences 2018, 8, 2562.
[15] Vo, A.T.; Kang, H. (2018), “An Adaptive Terminal Sliding Mode Control for Robot Manipulators with Non-singular Terminal Sliding Surface Variables”, IEEE Access 2018, 1, doi:10.1109/ACCESS.2018.2886222.
[16] K. D. Young, V. I. Utkin, and U. Ozguner (1999), "A control engineer's guide to sliding mode control"m Control Systems Technology, IEEE Transactions on, vol.
7, pp. 328-342.
[17] G. Yuzheng and W. Peng-Yung (2003), "An adaptive fuzzy sliding mode controller for robotic manipulators," Systems, Man and Cybernetics, Part A:
Systems and Humans, IEEE Transactions on, vol. 33, pp. 149-159.
[18] Zhang, M.; Ma, X.; Song, R.; Rong, X.; Tian, G.; Tian, X.; Li, Y. (2018),
“Adaptive proportional-derivative sliding mode control law with improved transient performance for underactuated overhead crane systems”, IEEE/CAA Journal of Automatica Sinica, 5, 683–690.