  HOÀNG NGUYÊN THO U KHIN H PHI TUYN DÙNG NG    -     PGS.TS.B TS. N      05 tháng 05  * Có thể tìm hiểu luận văn tại: - Trung tâm Thông tin -  -  1  1. Lý do chọn đề tài Nhn dng h phi tuyn là công c rt quan trng trong vic thiêt k b u khi u khing có tính phi tuyn. Vic nhn dng h phi tuyn có th thc hin theo nhi pháp khác nhau. Chng h    nhn dng h phi tuyn là s d     hình toán ct s tác gi u. Tuy nhiên vic phân tích mô hình toán cu khin là rt phc tp vì do tính phi tuyn cng. i vi h phi tuyn thì tín hiu khin t b u khin logic M nh bc tính cu khin ch không phi là phân tích mô hình trng thái cu n mnh rng b u khin M mang li mt kt qu u khi vng . Ý ng này dn thành lp mô hình tp hng vi cnh bng cách vch rõ mt s ng c 1) Oscillation (0.0< <0.2) 2) Strong overdamping (0.2< <0.4) 3) Overdamping (0.4< <0.6) 4) Appropriate (xp x) (0.6< <0.8) 5) Underdamping (0.8< <1.3) 2 6) Strong underdamping (1.3< <3.0)  a ch ĐIỀU KHIỂN HỆ PHI TUYẾN DÙNG PHƯƠNG PHÁP MÔ HÌNH HÓA ĐẶC TÍNH ĐỘNG 2. Mục đích của đề tài P  u khin d    ng ca h thng nên mt thut toán tc tiêu s c tính toán chui tín hiu khin sao cho sai lng tín hiu o hàm sai lch tín hiu là nh nht. 3. Đối tượng và phạm vi nghiên cứu  vào vic la ch tài, tác gi la chng u khin là h phi tuyn s dc  ng, mô hình trong lu      i các      tham kh    tp chí khoa hc IEEE. -   phân long, mc bin là thit k h thu khin M-PID. Xây du khin M-PID da trên mô ng. Cu xuc s d thit k b u khin bng cho tay máy robot. 3 4. Ý nghĩa thực tiễn của đề tài a. Ý nghĩa khoa học   b. Ý nghĩa thực tiễn                 tài nghiên cu vi mong mn t  áp g ngõ ra và các  tính ca hthng iu khitha mãn nhanh chóng và chính xác các yêu  ã  5. Cấu trúc của luận văn Ngoài phn m u, kt lun, tài liu tham kho và ph lc trong lu   N D U KHIN TAY MÁY ROBOT                    O TAY MÁ DO 4   ROBOT 1.1. LỊCH SỬ PHÁT TRIỂN 1.2. CÁC ĐỊNH NGHĨA 1.3. KẾT CẤU CỦA TAY MÁY ROBOT 1.3.1 H thng dng 1.3.2. H thng sensors 1.4. KẾT LUẬN 5  U KHIN TAY MÁY ROBOT 2.1. GII THIU CHUNG V NHN DNG 2.2. GII THIU CHUNG V U KHIN TAY MÁY ROBOT 6 2.3. CÁC B U KHIN 2          Error) 2          Derivative) 2.3.3.      -   Propotional Integral Derivative) 2.3.4.      - Torque Controller) 2.4. CÁC B U KHIN THÔNG MINH 2.4.1. B u khin N 2.4.2.  Thích Nghi (Adaptive control) u khin bn vng (Robust control) 2.4.4. B u khin M (Fuzzy controller) 2.4.5. H u khin M lai PID 2.5. KT LUN 7    TAY MÁY ROBOT   Thit lng hc ca tay máy robot[ Robot  Hình 3.1. Mô hình tay máy robot và các h trc ta . l 1 l 2 m 1 , I 1 m 2 , I 2 y x q 2 q 1 8  3.2.1.  ng hc thun robot là vinh to  cm tác ng cu    góc quay ca trc khp. T   nh [x, y] thông qua [q 1 , q 2 ]. 3.2.2.  ng hc ngc ca robot là rt quan trng trong vic thit k u khi    nh v trí bin khp q t to  (x, y) c hoc mong mui vi    yx q q , 1 2 1          (3.4) 3.2.3. -Euler:  ng lc hc nhc bng cách áp dng  i q L q L dt d              11  (3.11) T  (3.12)             2 22212212212 222212 2 22 1212212 2 22 2 12 2 111 sinsin2 cos cos2 qqllmqqqllm qIqllmlm qIIqllmlmlmlm        [...]... khiển bằng phương pháp mô hình hóa đặc tính động cho tay máy ro ot Qua đó Bộ điều khiển h phi tuyến sử dụng phương pháp mô hình hóa đặc tính động đưa ra sẽ gi m được vi c tính toán phức tạp của các h thống phi tuyến - Kết qu mô phỏng bộ điều khiển Mờ-PID trên tay máy 2 bậc tự do đã cho ta thấy h thống tay máy ổn định nhanh, sai l ch bám của h thống nhanh tiến về 0 2 Hướng Phát tri n của đ tài: Vì điều ki... khâu 1 theo bộ điều khiển PID Hình 4.6 Mô men khâu 2 theo bộ điều khiển PID 19 4.2 NHẬN DẠNG Hình 4.7 Nhận dạng đối tượng 4.3 MÔ PHỎNG VỚI BỘ ĐIỀU KHIỂN MỜ-PID Hình 4.8 Chuyển động bám khâu 1 theo bộ điều khiển Mờ-PID 20 Hình 4.9 Chuyển động bám của khâu q2 qua bộ điều khiển Mờ-PID Hình 4.10 Vận tốc khâu 1 của bộ điều khiển Mờ-PID 21 Hình 4.11 Vận tốc khâu 2 của bộ điều khiển Mờ-PID Hình 4.12.Momen... qu được mô t ở phần mô phỏng chương 4 16 CHƯƠNG 4 – KẾT QUẢ MÔ PHỎNG 4.1 MÔ PHỎNG VỚI BỘ ĐIỀU KHIỂN PID: Hình 4.1 Chuyển động bám của khâu 1 theo bộ điều khiển PID Hình 4.2 Chuyển động bám của khâu 2 theo bộ điều khiển PID tốc ận Vận tốc V 17 Thời gian T Vận tốc Hình 4.3 Vận tốc hời giantheo bộ điều khiển PID khâu 1 Thời gian Thời gian Hình 4.4 Vận tốc khâu 2 theo bộ điều khiển PID 18 Hình 4.5 Mô men... qu mô phỏng trên ta thấy được sự tối ưu của bộ điều khiển mô hình đặc tính động hơn hẳn bộ điều khiển PID 24 KẾT LUẬN VÀ KIẾN NGHỊ 1 Kết quả nghiên cứu của đ tài: Qua vi c phân tích lý thuyết và mô phỏng h thống điều khiển tay máy robot trên Matlab, mà luận văn này đã nghiên cứu và phân tích đã góp phần vào gi i quyết được một số vấn đề sau - Luận văn đã nêu được phương pháp xây dựng được bộ điều khiển. .. của hàm liên thuộc Tính toán giá trị f(k*) bằng thuật toán tối ưu Nelder and Mead’s được miêu t trong bài báo (AJ A Nelder and R Mead, “A simplex method for function minimization,” Comp J., vol 7, pp 308–313, 1965.) 15 3.3.6 Mô hỏng ay máy b 3.4 KẾT LUẬN Chương này đã giới thi u được mô hình tay máy robot và cách xây dựng bộ điều khiển h phi tuyến bằng phương pháp mô hình hóa đặc tính động, áp dụng cho... bộ điều khiển Mờ-PID Hình 4.12.Momen Khâu 1 của bộ điều khiển Mờ-PID 22 Hình 4.13.Momen Khâu 2 của bộ điều khiển Mờ-PID Hình 4.14 So sánh Góc quay khâu 1 giữa 2 bộ điều khiển Hình 4.15 So sánh Góc quay khâu 2 giữa 2 bộ điều khiển Nhận xét: Bộ điều khiển Mờ-PID cho chuyển động bám của các khâu rất nhanh 23 4.4 KẾT LUẬN Kết qu mô phỏng cho thấy sự tác động nhanh, sự hội tụ và sai l ch bám của h thống... Phát tri n của đ tài: Vì điều ki n thời gian, nên luận văn chỉ dừng lại ở mức độ xây dựng được bộ điều khiển h phi tuyến bằng phương pháp mô hình đặc tính động áp dụng cho vi c mô phỏng Vi c xây dựng bộ điều khiển để áp dụng cho tay máy robot trong công nghi p để phù hợp với môi trường làm vi c khắc nghi t như nhi t độ, sự rung lắc, nhiễu ên ngoài tác động, là c một quá trình nghiên cứu và thử nghi... một biến điều khiển Mờ đầu ra (hình dưới đây) Mỗi biến được chia thành nhiều giá trị Mờ Chọn hàm thuộc dạng tam giác cho một biến đầu vào và một biến đầu ra, mô hình bộ điều khiển như sau: 12 Hình 3.9: Mô hình bộ điều chỉnh Mờ 2 vào một ra Chọn 5 biến ngôn ngữ cho biến đầu vào (e),(e.) và 5 biến ngôn ngữ cho biến đầu ra như sau: e = e = uf = {NB, NS, ZO, PS, PB}, Hình 3.10: Hàm thuộc (e) Hình 3.11... 11 u 2  M 21u1  M 12 C11 x2  M 21C12 x5  M 11C12 x2 M 22 M 11  M 12 M 21 (3.25) 3.3 XÂY DỰNG BỘ ĐIỀU KHIỂN MÔ HÌNH TAY MÁY ROBOT 3.3.1 Sơ đồ ấu  l s   ú động ơ 1 h u Km E T1  K MĐ T1 R T (3.47) Trong đó: l là mô men để điều khiển tay máy robot, Km là hằng số mô men, R là đi n trở phần ứng động cơ đi n một chiều, T = 1/f là chu kỳ của bộ PWM, 11 E là đi n áp một chiều đặt lên các van mạch... TD  0,12Tth 3.3.3 Nhận ng mô hình đặ nh động Chất lượng đặc tính động được mô t bằng các h số a1,a2,b1,b2 của phương trình rời rạc theo thời gian như sau: y(k )  a1 y(k  1)  a2 y(k  2)  b1u(k  1)  b2u(k  2)  e(k ) (3.49) Trong đó e(k) phụ thuộc vào các h số a1,a2,b1,b2 Tiêu chuẩn đánh giá được diễn t : J N  e( k ) k n 1 3.3.4 Th ế (3.50) ế bộ đ u h n mờ Bộ điều khiển Mờ gồm hai biến trạng . <3.0)  a ch ĐIỀU KHIỂN HỆ PHI TUYẾN DÙNG PHƯƠNG PHÁP MÔ HÌNH HÓA ĐẶC TÍNH ĐỘNG 2. Mục đích của đề tài P . robot. Kt qu c mô t  phn mô ph 16   KT QU MÔ PHNG 4.1. MÔ PHỎNG VỚI BỘ ĐIỀU KHIỂN PID: Hình 4.1. Chuyng