1 PHẦN MỞ ĐẦU 1- LÝ DO CHỌN ĐỀ TÀI: - Nghiên cứu các bộ điều khiển nâng cao Mờ và Nơron: Đánh giá ưu nhược điểm của hai bộ điểu khiển - Ứng dụng bộ điều khiển Mờ và Nơron để điều khiển các hệ phi tuyến - Kết hợp ưu điểm hai bộ điều khiển Mờ và Nơron (NEFCON) - Khảo sát đánh giá bộ điều khiển NEFCON mô hình tay máy Robot 2- MỤC ĐÍCH NGHIÊN CỨU: Xây dựng điều khiển NEFCON cho cánh tay robot đảm bảm yêu cầu chất lượng So sánh với chất lượng điều khiển tay máy dung điều khiển kinh điển Kiểm chứng thuật tốn mơ thực nghiệm 3- ĐỐI TƯỢNG NGHIÊN CỨU: Điều khiển cánh tay robot theo điều khiển NEFCON 4- Ý NGHĨA KHOA HỌC VÀ Ý NGHĨA THỰC TIẾN CỦA ĐỀ TÀI a) Ý nghĩa khoa học - Xây dựng điều khiển NEFCON - Ứng dụng điều khiển NEFCON điều khiển hệ thống phi tuyến với thông số chưa xác định - Đánh giá hoạt động điều khiển NEFCON việc điều khiển đối tượng phi tuyến đặc biệt điều khiển cánh tay robot b) Ý nghĩa thực tiễn - Nâng cao chất lượng điều khiển hệ điều khiển cánh tay Robot NỘI DUNG CỦA ĐỀ TÀI CHƯƠNG 1: TỔNG QUAN VỀ HỆ NƠRON - MỜ (NEFCON) Tổng quan về điều khiển mờ: - Giới thiệu - Cấu trúc hệ điều khiển mờ - Nguyên lý xây dựng hoạt động điều khiển mờ Tổng quan về điều khiển Nơron: - Giới thiệu - Cấu trúc hệ điều khiển Nơron - Nguyên lý xây dựng hoạt động điều khiển Nơron Kết hợp điều khiển Nơron – Mờ (NEFCON): - Tiêu chí kết hợp hai điều khiển - Cấu trúc điều khiển Nơron – Mờ (NEFCON) - Một vài ứng dụng điều khiển NEFCON6 Bộ điều khiển Mờ * Cấu trúc hệ điều khiển mờ Giao diện vào Mờ hoá Thiết bị hợp thành Giải mờ Giao diện Hình 1.1: Các khối chức điều khiển mờ Bộ điều khiển Nơron 2.1 Cấu trúc mạng Nơron nhân tạo a) Mạng nơron sinh học Nhánh Khớp nối Thân Sợi trục Hình 1.12: Mơ hình nơron sinh học b) Mạng nơ ron nhân tạo X1 W1 Y X2 X3 W2 Σ W3 Hình 1.13: Mơ hình nơron đơn giản Hình 1.14: Mạng nơron lớp 2.2 Mơ hình nơron a) Nơron đơn giản: Vào Khơng có độ dốc w p n Vào a f p a = f(wp) a) b) có độ dốc w Σ n f a b a = f(wp+b) Hình 1.15 a,b: Mơ hình nơron đơn giản b) Nơron với nhiều đầu vào (véc tơ vào) p1 p2 p3 pR w1,1 w1,2 w1,R n Σ f a b a = f(WP+b) Hình 1.16: Nơron với R đầu vào Hình 1.17: Ký hiệu noron với R đầu vào 2.3 Cấu trúc mạng a) Mạng lớp Vào Các nơron w1,1 n1 p1 f nS f Σ p3 pR a2 b2 Σ wS,R a1 b1 p2 f n2s Σ aS bS a = f(WP+b) Hình 1.18 Cấu trúc mạng nơron lớp Vào Nơron P Rx1 R W SxR b Sx1 n + f Sx1 a 1x1 S a = f(WP+b) Hình 1.19: Ký hiệu mạng R đầu vào S nơron b) Mạng nhiều lớp Lớp (lớp ẩn) Lớp 1(lớp vào) Vào n Σ p1 1 f a12 b f f n 22 Σ n 1S Σ n21 Σ b12 pR a11 a 21 n31 Σ n 12 Σ p3 f b11 p2 1 Lớp (lớp ra) a1S f n 2S Σ f a 2S b b S a1 = f1(W1,1P+b1) n3S Σ b1S a32 b32 n32 Σ b22 f3 b31 a 22 f a31 3 f S a3 = f3(W3,2a2+b3) a2 = f2(W2,1a1+b2) Hình 1.21: Cấu trúc mạng nơron lớp Vào P IW1, Rx 11 Sx R b1 R Lớp Lớp S1x + n a1 LW2 S1x ,1 f1 x S1 S2 b S1 S2x Lớp a1 LW3 n S2x1 ,2 f2 + S3x Sx S2 b3 S S3x a2 = f2(LW2,1a1+b2) a1 = f1(IW1,1P+b1) + a3 = y S3x1 f3 n S3x S3 a3 = f3(LW3,2a2+b3) a3 = f3(LW3,2f2(LW2,1f1(IW1,1P+b1)+b2)+b3 =y Hình 1.22: Ký hiệu tắt mạng nơron lớp 2.4 Huấn luyện mạng Đích Vào Hàm trọng lượng (weights) nơron Điều chỉnh So sánh a3S Hình 1.23: Cấu trúc huấn luyện mạng nơron Bộ điều khiển Nơron – Mờ (NEFCON) 3.1 Cấu trúc chung hệ nơron mờ Hình 1.25: Mơ hình hệ nơron mờ Các hệ thống điều khiển dùng nơron mờ nước giới Hình 1.27: Mơ hệ thống điều khiển SVC dùng nơron mờ - Ứng dụng mạng nơron mờ với lắc nghịch đảo: - Ứng dụng mạng nơron mờ để xác định độ hút mong muốn - Ứng dụng mạng nơron mờ cho việc điều khiển nhiệt độ dùng quang phổ dạng TSK Hình 1.29: Mơ hình điều khiển noron mờ KẾT LUẬN CHƯƠNG I Chương I giải vấn đề sau: - Cấu trúc điều khiển mờ, phương pháp giải mờ tìm hiểu phương pháp giải mờ nâng cao - Cấu trúc mạng nơ ron, mạng nơ ron lớp mạng nơ ron nhiều lớp phương pháp huấn luyện mạng nơ ron - Một số cơng trình nghiên cứu hệ nơ ron mờ nước giới 9 CHƯƠNG II: KHẢO SÁT VÀ XÂY DỰNG MƠ HÌNH TỐN HỌC ROBOT 2.1 Sơ lược trình phát triển robot công nghiệp 2.2 Ứng dụng robot công nghiệp 2.3 Các cấu trúc robot công nghiệp 2.3.1 Cấu trúc chung Hình 2.1: Sơ đồ cấu trúc chung robot cơng nghiệp Hình 2.2: Sơ đồ cấu trúc chung hệ thống cảm biến 2.3.2 Kết cấu tay máy Hình 2.3: Sơ đồ kết cấu tay máy 10 2.4 Lựa chọn sơ đồ điều khiển hệ điều khiển robot Hình 2.4 Sơ đồ cấu trúc robot nối 2.4.1 Thiết lập phương trình động học r0 = Biri 2.4.2 Vận tốc chuyển động thứ i i ∂B   V = r0 = ∑ i q s ri s= ∂ s q 2.4.3 Gia tốc chuyển động thứ i i i  i ∂B i  ∂ Bi   s + ∑∑    a = v i = r0 = ∑ q q s q  ri  s =i ∂q s  s =i s =i ∂q s ∂q   2.5 Thành lập phương trình động lực học 2.5.1 Xây dựng phương trình tính động hệ 2   R m1ϕ1 + m l cos ϕ2 (ϕ1 + ϕ2 ) 2 1 2 2 + ( m 3l3 cos 2ϕ3 − m 3l l3 cos ϕ3 )ϕ3 + [ m 3l3 cos(2ϕ3 − 2ϕ2 8 1 2 2 − [ m 3l l3 cos ϕ3 + m 3l cos 2ϕ3 − m 3l l3 cos(ϕ3 − 2ϕ2 )](ϕ1 + ϕ2 ) 4 1 2 2 2 + ( m 3l3 + m 3l )(ϕ1 + ϕ2 + ϕ3 )  1 2 + [ m 3l3 + m 3l + m 3l3 cos(2ϕ3 − 2ϕ2 ) 4 1   − m 3l l3 cos ϕ3 − m 3l l3 cos(ϕ3 − 2ϕ2 ) + m 3l cos 2ϕ2 ]ϕ1ϕ2 2 2 1 2 + [ m 3l3 cos(2ϕ3 − ϕ2 ) + m 3l3 cos 2ϕ2 − m 3l l3 cos(ϕ3 − ϕ2 ) 4   +m l cos ϕ2 − m 3l l3 cos(ϕ3 + ϕ2 )]ϕ1ϕ3 1 2 + [ m 3l3 cos ϕ2 − m 3l l3 cos(2ϕ3 − ϕ2 ) + m 3l3 cos(2ϕ3 − ϕ2 ) 4 1 2   − m 3l3 cos(2ϕ3 − 2ϕ2 ) + m 3l3 cos ϕ2 − m 3l l3 cos(ϕ3 + ϕ2 )]ϕ2 ϕ3 4 = 11 2.5.2 Xây dựng phương trình tính hệ P = + + P P P3 = 1gd + g (l1 − sin ϕ) + m m d m g[l1 + sin ϕ − sin(ϕ 3ϕ) l2 d − 2 2.6 Mơ tả tốn học hệ điều khiển chuyển động phương trình vi phân 2.6.1 Thành lập hàm Lagrange 2   L = W − P = R m1ϕ1 + (m l cos ϕ2 )(ϕ1 + ϕ2 ) + 2 1 2 2 + [ m 3l3 cos 2ϕ3 − m 3l l3 cos ϕ3 )ϕ3 + ( m 3l3 cos(2ϕ3 − 2ϕ2 ) − 8 1 2 2 − m 3l l3 cos ϕ3 + m 3l cos 2ϕ3 − m 3l l3 cos(ϕ3 − 2ϕ2 )](ϕ1 + ϕ2 ) + 4 1 2 2 2 + ( m 3l3 + m 3l )(ϕ1 + ϕ2 + ϕ3 ) +  1 2 + [ m 3l3 + m 3l + m 3l3 cos(2ϕ3 − 2ϕ2 ) + 4 1   − m 3l l3 cos ϕ3 − m 3l l3 cos(ϕ3 − 2ϕ2 ) + m 3l cos 2ϕ2 ]ϕ1ϕ2 − 2 2 1 2 + [ m 3l3 cos(2ϕ3 − ϕ2 ) + m 3l3 cos 2ϕ2 − m 3l l3 cos(ϕ3 − ϕ2 ) + 4 + m 3l cos ϕ2 − m 3l l3 cos(ϕ3 + ϕ2 )]ϕ1ϕ3 + 1 2 + [ m 3l3 cos ϕ2 − m 3l l3 cos(2ϕ3 − ϕ2 ) + m 3l3 cos(2ϕ3 − ϕ2 ) + 4 1 2 − m 3l3 cos(2ϕ3 − 2ϕ2 ) + m 3l3 cos ϕ2 − m 3l l3 cos(2ϕ3 − ϕ2 ) + 4 − m1gd1 − m g ( l1 − d sin ϕ2 ) + m 3g (l1 − l sin ϕ2 + d sin ϕ3 ) 2.6.2 Mơ tả phương trình Lagrage bậc hai d  ∂L  ∂L  − = Qi   dt  ∂ϕ i  ∂ϕ i  a) Thành lập phương trình vi phân với chuyển động quay I          M11ϕ1 + M12 ϕ2 + M13ϕ3 + N111ϕ1ϕ2 + N112 ϕ1ϕ3 + N113ϕ2 ϕ3 2 + H112 ϕ2 + H113ϕ3 = Q1 12 b) Thành lập phương trình vi phân với chuyển động quay II 2     1  2 1 M 21ϕ +M 22 ϕ +M 23ϕ +N 212 ϕϕ +N 213ϕ ϕ +H 211ϕ 2 2 3 +H 212 ϕ +H 213ϕ +G =Q 2 c) Thành lập phương trình vi phân với chuyển động quay III     2 M 31ϕ1 + M 32 ϕ2 + M 33ϕ3 + N 312 ϕ1ϕ3 + H 311ϕ1 2 2 + H 312 ϕ2 + H 313ϕ3 + G = Q3 d) Thành lập phương trình vi phân mơ tả sau:          2 2 M 11ϕ1 + M12ϕ + M13ϕ + N111ϕ 1ϕ + N112ϕ 1ϕ + N113ϕ 3ϕ + H112ϕ + H113ϕ = Q1         2 2 M 21ϕ + M 22ϕ + M 23ϕ + N 212ϕ 1ϕ + N 213ϕ 2ϕ + H 211ϕ 12 + H 212ϕ + H 313ϕ + G2 = Q2       2 2 M 31ϕ1 + M 32ϕ + M 33ϕ + N312ϕ 1ϕ + H 311ϕ 12 + H 312ϕ + H 313ϕ + G3 = Q3 2.7 Mô tả hệ điều khiển chuyển động phương trình trạng thái  Q1  M11M12 M13 ϕ  K1  Q  = M M M ϕ  + K      21 22 23     Q  M 31M 32 M 33 ϕ3  K         2.7.1 Các biến trạng thái phương trình trạng thái −1 −1  X12  K1 M11M12 M13  u1 M11M12 M13          X 22  = −K M 21M 22 M 23  + u M 21M 22 M 23  X   K M 31M 32 M 33  u M 31M 32 M 33         32  2.7.2 Phương trình trạng thái chuyển động I  X11 = X12 X12 = ( M 33 M 22 −M 23 M 32 ) u1 ( M13 M 32 −M 33 M12 ) u + + MS1 MS1 + ( M12 M 23 −M13 M 22 ) u ( M 23 M 32 −M 33 M 22 ) K1 + + MS1 MS1 + ( M 33 M12 −M13 M 32 ) K ( M13 M 22 −M 23 M12 ) K + MS1 MS1 13 2.7.3 Phương trình trạng thái chuyển động II  X 21 = X 22 ( M 23 M 31 − M 21M 33 ) u1 (M 33 M11 − M 31M13 )u  X 22 = + + MS2 MS2 + (M 21M13 − M11M 23 )u (M 21M 33 − M 23 M 31 )K1 + + MS2 MS2 (M 31M13 − M 33 M11 )K (M11M 23 − M 21M13 )K + MS2 MS2 2.7.4 Phương trình trạng thái chuyển động III +  X 31 = X 32 (M 21M 32 − M 31M 22 )u1 (M11M 32 − M 31M12 )u  X 32 = + + MS3 MS3 + (M11M 22 − M12 M 21 )u (M 31M 22 − M 21M 32 )K1 + + MS3 MS3 + (M11M 32 − M 31M12 )K (M12 M 21 − M11M 22 )K + MS3 MS3 KẾT LUẬN CHƯƠNG II Chương II: "Khảo sát xây dựng mô hình tốn học robot" giải qut số vấn đề sau: - Tìm hiểu sơ lược lịch sử phát triển, ứng dụng, cấu trúc robot cơng nghiệp - Thành lập phương trình động lực học cho tay máy ba bậc tự - Thành lập phương trình động lực học cho tay máy ba bậc tự - Mô tả tốn học hệ điều khiển chuyển động phương trình vi phân - Mô tả hệ điều khiển chuyển động phương trình trạng thái 14 CHƯƠNG 3: BỘ ĐIỀU KHIỂN NEFCON 3.1 Mô hình tay máy bậc tự Hình 3.1.a Mơ hình cấu trúc đối tượng phần mềm Matlab Hình 3.1.b Mơ hình cấu trúc đối tượng phần mềm Matlab Hình 3.2 Mơ hình cấu trúc điều khiển phần mềm Matlab 15 Hình 3.3 Mơ hình cấu trúc lọc đầu vào phần mềm Matlab Hình 3.4 Sơ đồ cầu trúc mơ hệ điều khiển Robot bậc tự Hình 3.5 Đáp ứng đầu biến khớp Robot 16 Hình 3.6 Sai lệch tín hiệu đặt tín hiệu thực biến khớp Hình 3.7 Tín hiệu điều khiển biến khớp Robot Hình 3.8 Đáp ứng nhiễu hệ thống có điều khiển PD 3.2 Thiết kế điều khiển NEFCON cho tay máy bậc tự Bước 1: Ta lấy mẫu tập liệu vào bao gồm đầu vào đầu dùng để huấn luyện mạng neuron Tiến hành thu thập 9766 mẫu liệu sau: 17 Hình 3.9: Tập mẫu bao gồm đầu vào đầu để huấn luyện mạng neron Bước 2: Chọn dạng hàm liên thuộc cho hai đầu vào Hình 3.10: Dạng HLT cho đầu vào Hình 3.11:HLT cho đầu vào Hình 3.12: Đường cong nội suy thể mối quan hệ đầu đầu vào 18 Bước 3: Chọn cấu trúc phương pháp huấn luyện mạng neuron Hình 3.13:Cấu trúc mạng neuron Hình 3.14: Sai lệch trình huấn luyện Hình 3.15: Quá trình kiểm tra liệu huấn luyện liệu kiểm tra Bước 4: Kết chỉnh định dạng hàm liên thuộc sau huấn luyện Hình 3.16:Dạng HLT cho đầu vào Hình 3.17:Dạng HLT cho đầu vào Hình 3.18: Đường cong nội suy thể mối quan hệ đầu đầu vào 19 Bước 5: Chạy mô với kết hàm liên thuộc sau chỉnh định Hình 3.19 Quỹ đạo bám cánh tay Robot Hình 3.20 Sai lệch quỹ đạo bám cánh tay Robot 20 Hình 3.21 Tin hiệu điều khiển quỹ đạo bám cánh tay Robot Nhận xét: Bộ điều khiển NEFCON cho đáp ứng đầu hệ thống tốt nhiều so với Bợ điều khiển PD (Hình 3.19) với thay đổi tín hiệu vào có dạng bậc thang qua lọc có dạng Hình 3.19, cụ thể sai lệch tín hiệu đặt tín hiệu thực hai biến khớp nhỏ tầm biểu thị Hình 3.20 Đồng thời tín hiệu điều khiển cho hai biến khớp cụ thể cung cấp giá trị điện áp đầu vào cho hai động để quay hai biến khớp thể Hình 3.21 3.3 Thực nghiệm Robot sử dụng điều khiển NEFCON Máy tính cài đặt phần mềm Matlab Simulink Mơ hình Cánh tay robot bậc tự Mạch công suất điều khiển động cánh tay robot Card Arduino Board kết nối với Simulink Hình 3.22 Sơ đồ khối chạy thực nghiệm 21 Hình 3.23: Sơ đồ khối chạy thực nghiệm Hình 3.24 Cấu hình cổng kết nối Hình 3.27 Cấu hình xuất tín hiệu PWM Hình 3.25 Cấu hình thời gian thực Hình 3.25 Cấu hình đọc encoder Hình 3.28 Điều khiển tốc độ chiều quay động Hình 3.29 Cấu hình đầu số 22 Sơ đồ khối điều khiển NEFCON phần mềm Matlab – Simulink: Hình 3.30 Tin hiệu điều khiển quỹ đạo bám cánh tay Robot Hình 3.31 Tin hiệu điều khiển quỹ đạo bám cánh tay Robot 23 Nhận xét: Bộ điều khiển NEFCON cho kết tốt chu kỳ chạy thực nghiệm, một, hai chu kỳ đầu sai lệch quỹ đạo thực quỹ đạo đặt biến khớp điều khiển khoảng 0.05, chu kỳ quỹ đạo robot điều khiển ổn định thể hình 3.30 hình 3.31 Sử dụng điều khiển NEFCON khắc phục tượng giật quỹ đạo theo chiều xuống khơng cịn sai lệch tĩnh theo quỹ đạo lên Robot Điều minh chứng tính ổn định tối ưu điều khiển theo phương pháp NEFCON 24 KẾT LUẬN Đề tài: "Nghiên cứu ứng dụng hệ nơron mờ để cải thiện nhận dạng hệ phi tuyến" hoàn thành yêu cầu đặt thu số kết sau: - Nghiên cứu lý thuyết hệ mờ mạng nơron; phân tích ưu nhược điểm loại việc kết hợp chúng thành hệ nơron mờ nhằm phát phát huy ưu điểm điều khiển mờ mạng nơron điều khiển hệ thống phi tuyến; - Xây dựng mơ hình tốn học robot bậc tự do; mô robot Matlab; xây dựng hệ điều khiển chuyển động robot qui luật điều khiển kinh điển, đồng thời tiến hành mô với quĩ đạo chuyển động khác để thấy rõ mối quan hệ tác động ảnh hưởng qua lại chuyển động đến chất lượng độ xác điều khiển vị trí robot; - Xây dựng điều khiển nơron mờ (NEFCON) cho mạch vịng điều khiển khớp Các kết mơ cho thấy điều khiển nơron mờ làm việc theo chế thích nghi cho phép khắc phục phần ảnh hưởng chuyển động khớp đến khớp Bộ điều khiển linh hoạt áp dụng để điều khiển hệ thống thực - Tiến hành thí nghiệm mô hình thực tại Phòng thí nghiệm trường Đại học Kỹ thuật Công nghiệp với Bộ điều khiển NEFCON và cho các kết quả rất tốt, chứng minh được tính đúng đắn của lý thuyết về bộ điều khiển này