BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA HÀ NỘI - BÙI THỊ BÌNH ĐIỀU KHIỂN BÁM VỊ TRÍ CHO TAY MÁY ROBOT MỀM CÓ TÍNH ĐẾN ĐỘNG HỌC CỦA CƠ CẤU CHẤP HÀNH LUẬN VĂN THẠC SĨ ĐIỀU KHIỂN VÀ TỰ ĐỘNG HÓA Hà Nội - 2015 BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA HÀ NỘI - BÙI THỊ BÌNH ĐIỀU KHIỂN BÁM VỊ TRÍ CHO TAY MÁY ROBOT MỀM CÓ TÍNH ĐẾN ĐỘNG HỌC CỦA CƠ CẤU CHẤP HÀNH LUẬN VĂN THẠC SĨ ĐIỀU KHIỂN VÀ TỰ ĐỘNG HÓA NGƯỜI HƯỚNG DẪN KHOA HỌC TS.NGUYỄN TÙNG LÂM Hà Nội - 2015 LỜI CAM ĐOAN Em xin cam đoan luận văn kết nghiên cứu riêng em, không chép Các số liệu, kết nêu luận văn trung thực chưa công bố công trình khác Nội dung luận văn có tham khảo sử dụng tài liệu, thông tin đăng tải tạp chí, báo trang web theo danh mục tài liệu tham khảo luận văn Học viên Bùi Thị Bình LỜI CẢM ƠN Em xin bày tỏ lòng kính trọng biết ơn sâu sắc tới TS.Nguyễn Tùng Lâm giảng viên Bộ môn Tự động hóa XNCN - Viện Điện - Trường Đại học Bách khoa Hà Nội, Thầy tận tình hướng dẫn em suốt trình thực luận văn Em xin bày tỏ lời cảm ơn chân thành tới Ban Giám hiệu, Ban lãnh đạo Viện Đào tạo sau Đại học, Viện Điện Thư viện Tạ Quang Bửu giảng viên trường Đại Học Bách Khoa Hà Nội truyền đạt cho em kiến thức quý báu, tạo điều kiện cho em hoàn thành đề tài Em xin gửi lời cảm ơn tới cán hành Viện Điện Viện sau Đại Học giúp em hoàn thành thủ tục trình học tập trường Để có ngày hôm em không nhắc đến người thân gia đình tạo hậu phương vững giúp em yên tâm hoàn thành xong khóa học luận văn tốt nghiệp Cuối em xin gửi lời cảm ơn đến toàn thể bạn bè, đồng nghiệp giúp đỡ em nhiều công việc, dành cho em tình cảm tốt đẹp lời đóng góp chân thành suốt thời gian làm việc, học tập nghiên cứu đề tài Học viên Bùi Thị Bình MỤC LỤC LỜI CAM ĐOAN LỜI CẢM ƠN DANH MỤC HÌNH PHẦN MỞ ĐẦU CHƯƠNG 1: MÔ HÌNH HÓA CÁNH TAY ROBOT MỀM 1.1 Một số mô hình cánh tay robot mềm 1.1.1 Mô hình phân bố khối lượng 1.1.2 Mô hình tập trung khối lượng 1.1.3 Mô hình bỏ qua khối lượng liên kết momen quay nặng 1.1.4 Mô hình khối lượng cánh tay tập trung trung điểm không bỏ qua quán tính nặng 1.1.5 Mô hình cánh tay mềm với độ cong lớn 1.2 Mô hình cánh tay robot mềm trường hợp đồng khối lượng 1.2.1 Mô hình động servo 1.2.2 Mô hình không gian trạng thái cánh tay robot mềm 11 1.2.3 Mô hình phi tuyến cánh tay mềm 14 1.3 Kết luận 17 CHƯƠNG 2: XÂY DỰNG BỘ ĐIỀU KHIỂN PHẢN HỒI TRẠNG THÁI GÁN ĐIỂM CỰC CHO MÔ HÌNH CÁNH TAY ROBOT MỀM 18 2.1 Ảnh hưởng vị trí điểm cực đến trình điều khiển: 18 2.2 Bộ điều khiển phản hồi trạng thái gán điểm cực 19 2.2.1 Sơ lược phương pháp gán điểm cực 19 2.2.2 Phương pháp Ackermann cho đối tượng có dạng chuẩn điều khiển 21 2.2.2 Phương pháp Ackermann cho đối tượng dạng chuẩn điều khiển 24 2.3 Mô hệ thống robot cánh tay mềm: 27 2.3.1 Thiết kế điều khiển gán điểm cực theo phương pháp Ackermann 27 2.3.2 Mô hình mô điều khiển gán điểm cực cho robot cánh tay mềm 28 2.4 Kết luận 29 CHƯƠNG 3: XÂY DỰNG BỘ ĐIỀU KHIỂN TRƯỢT CHO HỆ THỐNG CÁNH TAY ROBOT MỀM 30 3.1 Cở sở lý thuyết điều khiển thay đổi cấu trúc VSC 30 3.1.1 Khái niệm VSC 31 3.1.2 Các vấn đề VSC 35 3.1.3 Lý thuyết 35 3.1.4 Lịch sử phát triển VSC 40 3.2 VSC cho hệ thống tuyến tính 41 3.2.1 Các định nghĩa 42 3.2.2 Sơ đồ chuyển trạng thái 44 3.2.3 Các điều kiện đạt chế độ đạt 46 3.2.4 Luật điều khiển 47 3.3 Thiết kế điều khiển trượt 50 3.4 Xây dựng mô hình mô điều khiển trượt cho cánh tay robot mềm 55 3.4.1 Thiết kế điều khiển trượt cho cánh tay robot 55 3.4.2 Mô điều khiển trượt cho cánh tay robot mềm 57 CHƯƠNG 4: KẾT LUẬN 65 TÀI LIỆU THAM KHẢO 67 PHỤ LỤC DANH MỤC HÌNH Hình 1.1 Cánh tay mềm bậc tự phân bố khối lượng Hình 1.2 Thanh liên kết có số hữu hạn điểm có khối lượng Hình 1.3 Mô hình bỏ qua khối lượng quán tính nặng Hình 1.4 Mô hình tính toán đến khối lượng quán tính nặng Hình 1.5 Độ cong lớn lắc ngàm phía Hình 1.6 Mô hình động servo Hình 1.7 Cánh tay robot mềm 11 Hình 2.1 Phương pháp gán điểm cực phản hồi trạng thái 20 Hình 2.2 Phương pháp gán điểm cực phản hồi tín hiệu 21 Hình 2.3 Mô hình mô cánh tay robot mềm 28 Hình 2.4 Đáp ứng góc   28 Hình 2.5 Đáp ứng góc  tốc độ góc  29 Hình 3.1 Sơ đồ khối hệ thống bậc hai (3.1) 31 Hình 3.2 Định nghĩa vùng chuyển trạng thái 32 Hình 3.3 Quỹ đạo tạng thái 33 Hình 3.4 Khái niệm hình học phương pháp 39 Hình 3.5 Mô hình mô điều khiển trượt cho hệ thống cánh tay robot mềm 57 Hình 3.6 Đáp ứng góc   58 Hình 3.7 Đáp ứng góc   59 Hình 3.8 Tín hiệu điều khiển 59 Hình 3.9 Đáp ứng góc   60 Hình 3.10 Đáp ứng góc   61 Hình 3.11 Tín hiệu điều khiển 61 Hình 3.12 Đáp ứng góc   62 Hình 3.13 Đáp ứng góc   63 Hình 3.14 Tín hiệu điều khiển 63 PHẦN MỞ ĐẦU Điều khiển vị trí cánh tay robot mềm vấn đề phức tạp mô hình cánh tay robot mềm có tải thể dạng phương trình vi phân với điều kiên biên, điều kiện ràng buộc phức tạp Mô hình sau thành lập sử dụng phương pháp xấp xỉ số phương pháp phần tử hữu hạn để đưa mô hình tuyến tính Tuy nhiên xét trường hợp đơn giản cánh tay robot tải lại giống mềm với độ cong trình chuyển động mô hình thu xét đến động học cấu truyền động lại mô hình tuyến tính Luận văn nghiên cứu xây dựng điều khiển phản hồi trạng thái gán điểm cực dựa phương pháp Ackermann Bộ điều khiển nhạy với nhiễu thay đổi thông số mô hình luận văn nghiên cứu xây dựng điều khiển trượt dựa phương pháp đặt cực bền vững với nhiễu biến động thông số mô hình Luận văn gồm chương: Chương 1: Mô hình hóa cánh tay robot mềm Chương 2: Xây dựng điều khiển phản hồi trạng thái gán điểm cực cho mô hình cánh tay robot mềm Chương 3: Xây dựng điều khiển trượt cho cánh tay robot mềm Chương 4: Kết luận kiến nghị CHƯƠNG 1: MÔ HÌNH HÓA CÁNH TAY ROBOT MỀM Trên thực tế tay máy rô bốt cấu tạo cấu khí nặng nề, cồng kềnh dẫn đến việc vận chuyển, lắp đặt phức tạp khó khăn Hơn bị lỗi phần khí việc điều chỉnh tay máy không xác Động điều khiển tay máy cần phải có công suất lớn kéo theo biến đổi lớn Để giảm trọng lượng, kích thước tay máy công suất động điều khiển rô bốt cánh tay mềm hoàn toàn khắc phục nhược điểm Tuy nhiên tính mềm đặt không thách thức trình mô hình hóa điều khiển Mô hình hệ thống cánh tay robot mềm biểu diễn dạng phương trình vi phân đạo hàm riêng với điều kiện biên phức tạp Để giải nghiệm phương trình vi phân dạng đòi hỏi phải sử dụng phương pháp số phương pháp phần tử hữu hạn để tìm nghiệm xấp xỉ Tuy nhiên, bước đầu nghiên cứu mô hình cánh tay robot mềm người ta giả thiết cánh tay robot đồng với độ cong xác định Với giả thiết hoàn toàn thành lập mô hình không gian trạng thái cánh tay robot mềm Trong luận văn cánh tay robot với liên kết đồng khối lượng sử dụng động servo để truyền động nghiên cứu thành lập mô hình 1.1 Một số mô hình cánh tay robot mềm Mô hình hóa cánh tay robot mềm nhiệm vụ khó khăn dao động lúc di chuyển thanh, phân bố không đồng khối lượng dẫn đến phương trình phi tuyến mạnh Một số mô hình cánh tay robot mềm nghiên cứu sau 1.1.1 Mô hình phân bố khối lượng Có nhiều mô hình xem xét mềm giống miền liên tục.Tính toán giải phương trình vi phân cục biểu diễn đặc tính hệ thống thu qua thay đổi khoảng cách đặc tính biến dạng Đặc tính biến dạng để mô hình hóa cánh tay mềm Bắt đầu từ phương trình Euler - Bernouilli, với giả thiết có vô hạn số với tần số tự nhiên, để thu mô hình với n trạng thái dao động Sử dụng mô hình có tần số nhỏ mô hình quan trọng (biên độ lớn nhất) động học hệ thống Mô hình hiểu là, dịch chuyển sinh hai thành phần: + Thành phần đặc biệt (hàm trạng thái - modal functions i ( x) ) + Thành phần thay đổi theo thời gian (tọa độ tổng quát, qi (t ) ) biểu diễn phương trình sau: w( x, t )  i ( x)qi ( x) i Hàm trạng thái phải đảm bảo đủ ba điều kiện sau:  Phảỉ có hệ trục toạ độ để biểu diễn dịch chuyển tất điểm  Phải thỏa mãn điều kiện biên hình học  Phải khả vi miền xác định, bậc lớn phương trình vi phân bậc mô hình Ngoài hàm trạng thái cần có thêm số điều kiện bổ sung để đơn giản hóa mô hình Để tính toán hàm trạng thái có hai cách: + Cách thứ thông qua phương trình Lagrange + Cách thứ hai thông qua phương trình Newton – Euler Lúc luật điều khiển không liên tục là: usm  M sign(s) Trong lựa chọn M  0.0012 3.4.2 Mô điều khiển trượt cho cánh tay robot mềm Mô hình mô hệ thống cánh tay robot mềm sử dụng điều khiển trượt đưa Hình 3.5 Hình 3.5 Mô hình mô điều khiển trượt cho hệ thống cánh tay robot mềm Kết mô điều khiển trượt so sánh với điều khiển gán điểm cực ba trường hợp nhiễu, có nhiễu tác động thông số mô hình thay đổi Trong tất trường hợp đường màu xanh kết mô sử dụng điều khiển phản hồi trạng thái gán điểm cực theo phương pháp Akermann, đường màu đỏ kết mô sử dụng điều khiển trượt theo phương pháp gán điểm cực Akermann 57 a Trường hợp 1: Không có nhiễu điều khiển DAP UNG x1 1.4 x1-AKM x1-AKMT 1.2 rad 0.8 0.6 0.4 0.2 0 THOI GIAN(s) 10 DAP UNG x3 0.6 x3-AKM x3-AKMT 0.5 Rad/s 0.4 0.3 0.2 0.1 -0.1 THOI GIAN(s) Hình 3.6 Đáp ứng góc   58 10 -3 DAP UNG x2 x 10 x2-AKM x2-AKMT 0.5 rad -0.5 -1 -1.5 -2 -3 4 THOI GIAN(s) 10 DAP UNG x4 x 10 x4-AKM x4-AKMT Rad/s -2 -4 -6 THOI GIAN(s) 10 Hình 3.7 Đáp ứng góc   TIN HIEU DIEU KHIEN 0.3 u-AKM u-AKMT 0.25 N/m 0.2 0.15 0.1 0.05 -0.05 THOI GIAN(s) Hình 3.8 Tín hiệu điều khiển 59 10 Nhận xét: Kết mô cho thấy đáp ứng hai phương pháp hoàn toàn giống điều chứng tỏ việc áp dụng thiết kế điều khiển trượt theo phương pháp Ackermann hoàn toàn xác Tuy nhiên kết mô hình 3.8 cho thấy tín hiệu điều khiển có đập mạch, tượng chattering đặc điểm cố hữu điều khiển trượt b Trường hợp 2: Khi có nhiễu Nhiễu xuất tác động giả sử biết trước giới hạn, phần mô tín hiệu nhiễu giả sử f (t )  0.001sin 3t DAP UNG x1 1.4 1.2 Rad 0.8 0.6 0.4 0.2 x1-AKM x1-AKMT THOI GIAN(s) 10 DAP UNG x3 x3-AKM x3-AKMT 0.8 Rad/s 0.6 0.4 0.2 -0.2 -0.4 THOI GIAN(s) Hình 3.9 Đáp ứng góc   60 10 -3 DAP UNG x2 x 10 x2-AKM x2-AKMT Rad/s -1 -2 -3 THOI GIAN(s) 10 DAP UNG x4 0.01 x4-AKM x4-AKMT Rad/s 0.005 -0.005 -0.01 THOI GIAN(s) 10 Hình 3.10 Đáp ứng góc   TIN HIEU DIEU KHIEN 0.5 u-AKM u-AKMT 0.4 0.3 Nm 0.2 0.1 -0.1 -0.2 THOI GIAN(s) Hình 3.11 Tín hiệu điều khiển 61 10 Kết luận: Khi có tín hiệu nhiễu tác động vào hệ thống điều khiển phản hồi trạng thái gán điểm cực không điều khiển hệ thống, điều khiển trượt giữ cho hệ thống có đáp ứng mong muốn điều chứng tỏ điều khiển trượt bền vững với nhiễu tác động vào hệ thống c Trường hợp 3: Thông số mô hình thay đổi Gỉa sử trường hợp ta xét khối lượng robot bị thay đổi không xác ban đầu tổng hợp điều khiển giá trị m  0.005( Kg ) Kết mô thu sau: DAP UNG x1 1.4 1.2 Rad 0.8 0.6 0.4 0.2 x1-AKM X1-AKMT THOI GIAN(s) 10 DAP UNG x3 0.8 x3-AKM x3-AKMT 0.6 Rad/s 0.4 0.2 -0.2 -0.4 -0.6 THOI GIAN(s) Hình 3.12 Đáp ứng góc   62 10 -3 DAP UNG x2 x 10 x2-AKM x2-AKMT Rad -1 -2 -3 -4 -3 THOI GIAN(s) 10 DAP UNG x4 x 10 x4-AKM x4-AKMT Rad/s -2 -4 -6 -8 THOI GIAN(s) 10 Hình 3.13 Đáp ứng góc   TIN HIEU DIEU KHIEN 0.5 u-AKM u-AKMT 0.4 0.3 Nm 0.2 0.1 -0.1 -0.2 -0.3 THOI GIAN(s) Hình 3.14 Tín hiệu điều khiển 63 10 Kết luận: Khi thông số mô hình thay đổi điều khiển phản hồi trạng thái gán điểm cực không khả điều khiển hệ thống theo lượng đặt mong muốn điều khiển trượt đảm bảo đáp ứng động học hệ thống Điều chứng tỏ điều khiển trượt bền vững với sai lệch mô hình 3.5 Kết luận Chương 3, xây dựng điều khiển trượt cho mô hình cánh tay robot mềm Bộ điều khiển trượt thiết kế dựa nguyên tắc điều khiển gán điểm cực Mô hình kiểm chứng qua ba trường hợp: Trường hợp điều kiện bình thường điều khiển trượt thiết kế theo nguyên tắc gán điểm cực Akarmenn cho đáp ứng tương đương điều khiển gán điểm cực theo phương pháp Ackermann xây dựng chương Tuy nhiên, trường hợp nhiễu điều khiển thông số mô hình thay đổi điều khiển trượt điều khiển mô hình cánh tay robot mềm theo giá trị mong muốn điều khiển gán điểm cực theo phương pháp Ackermann không điều khiển mô hình cánh tay robot mềm 64 CHƯƠNG 4: KẾT LUẬN Luận văn nghiên cứu phương pháp điều khiển vị trí cho cánh tay robot mềm tính đến động học cấu truyền động Luận văn đạt kết sau Xây dựng mô hình cánh tay robot mềm Trong luận văn nghiên cứu mô hình cánh tay robot mềm với độ cong nhỏ, cánh tay robot mềm giả sử đồng điểm khối lượng đầu thanh, điều tương đương với cánh tay robot chạy trường hợp không tải Mô hình xây dựng mô hình tuyến tính Xây dựng điều khiển phản hồi trạng thái gán điểm cực theo phương pháp Ackermann Bộ điều khiển gán điểm cực theo phương pháp Ackermann thuộc lớp phương pháp phản hồi trạng thái Thiết kế điều khiển gán điểm cực theo phương pháp có nghĩa tìm ma trận K để đưa điểm cực hệ kín điểm cực cho trước Việc thiết kế ma trận K phân chia làm hai trường hợp, trường hợp mô hình không gian trạng thái hệ dạng chuẩn điều khiển mô hình không gian trạng thái hệ dạng chuẩn điều khiển Kết hợp hai trường hợp ta đưa công thức tổng quát để tìm ma trận K sau k T  eT P(A)  eT  A  1I  A  2I   A  nI  Để thuận tiện sử dụng lệnh Matlab K = acker(A, B, P)để tính trực tiếp ma trận K Kết mô cho thấy, điều khiển gán điểm cực theo phương pháp Ackermann có khả điều khiển vị trí cánh tay Robot mềm theo đáp ứng động học mong muốn Xây dựng điều khiển trượt Để khắc phục nhược điểm phương pháp điều khiển gán điểm cực nhạy với nhiễu bất định mô hình Luận văn xây dựng 65 điều khiển trượt để điều khiển Robot cánh tay mềm Luật điều khiển trượt u bao gồm hai thành phần, thành phần ua thành phần điều khiển liên tục, thành phần usm thành phần điều khiển không liên tục u  ua  usm Thành phần điều khiển liên tục ua thiết kế theo phương pháp gán điểm cực Ackermann ua  k T x Luật điều khiển không liên tục usm theo luật đạt có tốc độ không đổi usm  M sgn(s) Trong s mặt trượt thiết kế sau c*T  eT  A  1I  A  2I   A  n1I  Kết mô cho thấy điều khiển trượt thiết kế theo phương pháp đặt cực Ackermenn lại bền vững với nhiễu thay đổi thông số mô hình Luận văn dừng lại việc mô hình hóa cánh tay robot mềm trường hợp không tải lúc coi chúng mềm Mô hình cánh tay robot mềm trở lên phức tạp nhiều kể đến điểm đầu có khối lượng Khi độ cong lớn độ võng xuất hiện, phương trình vi phân với điều kiện ràng buộc dùng để mô hình hóa cánh tay robot trường hợp cần nghiên cứu Ngoài ra, hạn chế phương pháp phản hồi trạng thái phải phản hồi tất trạng thái hệ thống, điều thường thực khó khăn thực tế, quan sát trạng thái cần nghiên cứu thêm để đưa vào mô hình điều khiển 66 TÀI LIỆU THAM KHẢO [1] M Tzu and Y W Tu, “Pid controller design for flexible-link manipulator,”44th IEEE Conference on Decision and Control and the EuropeanControl Conference 2005, pp 6841 – 6846, Dec 2005 [2] D K Wedding and A Eltimsahy, “Flexible link control using multiple forward paths, multiple rbf neural networks in a direct control application,” pp 2619–2624, Feb 2000 [3] J Lee and G Vukovich, “Fuzzy logic control of flexible link manipulators demonstrations - controller design and experimental demonstrations,” IEEE Symposium on Computational Intelligence in Robotics andAutomation, pp 2002–2007, 1988 [4] D Hisseine and B Lohmann, “Robust control for a flexible-link manipulator using sliding mode techniques and nonlinear h∞ control design methods,” International Conference on Robotics and Automation,Seoul,Korea, pp 3865–3870, May 2001 [5] S Atashzar, H Talebi, F Towhidkhah, and M Shahbazi, “Tracking control of flexible-link manipulators based on environmental force disturbance observer,” 49th IEEE Conference on Decision and Control, pp 3584– 3589, Dec 2010 [6] M Moallem and R Patel, “Vibration control of flexible-link manipulators using generalized output redefinition,” IEEE InternationalSymposium on Computational Intelligence in Robotics and Automation, pp 23–28, 29 July-1 Aug 2001 [7] S S Ge, K P Tee, I E Vahhi, and F E H Tay, “Tracking and vibration control of flexible robots 67 using shape memory alloys,” IEEE/ASMETransactions on Mechatronics, vol 11, no 6, pp 690–698, Dec 2006 [8] S Choi, C Cheong, and H Shin, “Sliding mode control of vibration in a single-link flexible arm with parameter variation,” Journal of Soundand Vibration, pp 737–748, 1995 [9] V I Utkin and J Gulder, Sliding Mode Control in Electromechanical Systems, 2nd ed CRC Press [10] C Edward and S Spurgeon, Sliding Mode Control: Theory and Applications Taylor and Frank, 1998 [11] J Y Hung, W Gao, and J C Hung, “Variable structure control: A survey,” IEEE Transactions on Industrial Electronics, vol 40, no 1, February 1993 [12] SRV02-Series Flexgage-Rotary Flexible link user manual 68 PHỤ LỤC A Thông số mô cánh tay robot mềm %Thong so dong co Ra=2.6; Km=0.00767; Kt=0.00767; Jm=3.78e-7; Jtach=0.7e-7; Kg=14*5; Beq=4e-3; nmr=0.87; ngb=0.85; n=0.7395; JL=5.2823e-5; Jeq=0.0023; %Thong so cua canh tay robot mem L=0.3810; m=0.065; Jarm=(m*L^2)/3; Jarm1=((m+0.005)*L^2)/3; wfl=6*pi; Kstiff=1.1175; Kgage=1; a32=Kstiff/Jeq; a42=-Kstiff*(Jeq+Jarm)/(Jeq*Jarm); a421=-Kstiff*(Jeq+Jarm1)/(Jeq*Jarm1); a33=-(n*Km^2*Kg^2+Beq*Ra)/(Jeq*Ra); a43=(n*Km^2*Kg^2+Beq*Ra)/(Jeq*Ra); b3=n*Km*Kg/(Jeq*Ra); b4=-n*Km*Kg/(Jeq*Ra); A=[0,0,1,0;0,0,0,1;0,a32,a33,0;0,a42,a43,0]; B=[0;0;b3;b4]; C=[1,0,0,0]; D=0; j=sqrt(-1); P=[-1 -2 -3 -4]; K = acker(A, B, P); Af=A-B*K; x1d=pi/3; x2d=0; x3d=0; x4d=0; I=[1 0 0;0 0;0 0;0 0 1]; AK=inv([B,A*B,A*A*B,A*A*A*B]); k=[0 0 1]*AK*[A+I]*[A+2*I]*[A+3*I]*[A+4*I] c=[0 0 1]*AK*[A+I]*[A+2*I]*[A+3*I] M0=0.0012 B Mô hình mô Hình Mô hình mô hệ thống điều khiển cánh tay robot mềm sử dụng điều khiển gán điểm cực Hình Mô hình cánh tay robot mềm Hình Mô hình mô hệ thống điều khiển cánh tay robot mềm sử dụng điều khiển trượt Hình Mô hình mô điều khiển trượt ... TRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA HÀ NỘI - BÙI THỊ BÌNH ĐIỀU KHIỂN BÁM VỊ TRÍ CHO TAY MÁY ROBOT MỀM CÓ TÍNH ĐẾN ĐỘNG HỌC CỦA CƠ CẤU CHẤP HÀNH LUẬN VĂN THẠC SĨ ĐIỀU KHIỂN VÀ TỰ ĐỘNG HÓA NGƯỜI... việc điều chỉnh tay máy không xác Động điều khiển tay máy cần phải có công suất lớn kéo theo biến đổi lớn Để giảm trọng lượng, kích thước tay máy công suất động điều khiển rô bốt cánh tay mềm. .. Tín hiệu điều khiển 63 PHẦN MỞ ĐẦU Điều khiển vị trí cánh tay robot mềm vấn đề phức tạp mô hình cánh tay robot mềm có tải thể dạng phương trình vi phân với điều kiên biên, điều kiện