Luận án Nghiên cứu tính đặc thù và những khó khăn khi tổng hợp hệ thống thao tác từ xa, từ đó đề xuất cấu trúc và phương pháp điều khiển đảm bảo ổn định tiệm cận cho Robot

.1. Động lực học của hệ Teleoperation-SMSS Theo [94] và không mất tính tổng quát, xét hệ Teleoperation-SMSS là hệ gồm 2 Robot hai bậc tự do cấu hình giống nhau có sơ đồ nguyên lý như Hình 2.13. Hình 2.13. Robot 2 bậc tự do dạng tay nối tiếp theo phương ngang Trong đó: iq : góc quay khớp i im : khối lượng khâu i il : chiều dài khâu i i : mô men quán tính với tâm đi qua trọng tâm của khâu i ir : là khoảng cách từ tâm khớp đến trọng tâm của khâu i i : là momen tác động vào k hớp i 58 iF : là ngoại lực đặt tại khớp i iB : là độ giảm chấn của khớp i 2.3.1.1. Phương trình động lực học Robot chủ Giả sử bỏ qua lực trọng trường và động lực học ma sát tác động lên Robot. Áp dụng định nghĩa hàm Lagrange ta có: L = K - Π (2.111) Trong đó: L là hàm Lagrange K là tổng động năng của hệ thống Π là tổng thế năng * Đối với khâu 1: 2 2 2 2 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 ( ) 2 2 2 m v m r q   K   (2.112) 1 0Π * Đối với khâu 2: Về tọa độ: 2 1 1 2 1 2cos cos( )x l q r q q   2 1 1 2 1 2sin sin( )y l q r q q   Về vận tốc: 2 2 2 2 2 2v x y   Trong đó: 2 2 1 1 1 2 1 2 1 2sin sin( )( ) dx x l q q r q q q q dt          2 2 1 1 1 2 1 2 1 2cos cos( )( ) dy y l q q r q q q q dt          Thay vào ta có: 59 2 2 2 2 2 2 2 2 1 1 2 1 1 2 2 1 2 2 2 1 2( 2 ) 2 cos ( )v l q r q q q q l r q q q q             Suy ra: 2 2 2 2 2 2 2 1 1 2 2 m v  K  2 2 2 2 2 2 2 2 2 1 1 2 1 1 2 2 1 2 2 2 1 2 2 1 2 1 1( 2 ) 2 cos ( ) ( ) 2 2 m l q r q q q q l r q q q q q q         K           (2.113) 2 0Π Hàm Lagrange có dạng: 1 2 1 2( ) ( )   L K K Π Π (2.114) 2 2 2 2 2 2 2 2 2 1 1 1 1 2 1 1 2 1 1 2 2 1 2 2 2 1 2 2 1 2 1 1 1( ) ( 2 ) 2 cos ( ) ( ) 2 2 2 m r q m l q r q q q q l r q q q q q q           L             Xét khâu 1: 2 2 2 2 1 1 2 1 1 1 2 2 2 1 2 2 1 2 2 2 1 2 2 2 2 1 2 1 ( ) ( 2 cos ) ( cos ) ( )m r m l q m r m l r q q m r m l r q q q q q            L         2 2 2 1 1 2 1 1 1 2 2 2 1 2 2 1 2 1 2 1 2 1 2 2 2 2 1 2 2 2 2 1 2 2 2 2 1 2 ( ) ( 2 cos ) 2 sin ( 2 cos ) sin ( ) d m r m l q m r m l r q q m l r q q dt q m r m l r q q m l r q q q q               L            1 0 q    L Vậy: 2 2 2 1 1 1 2 1 1 2 1 2 2 2 1 2 2 1 2 1 2 1 2 1 1 2 2 2 2 1 2 2 2 2 2 1 2 2 2 2 2 2 2 1 1 2 1 1 2 1 2 2 2 1 2 2 1 2 2 2 1 2 2 2 ( ) ( 2 cos ) 2 sin ( cos ) sin ( ) ( 2 cos ) ( cos ) d m r m l q m r m l r q q m l r q q dt q q m r m l r q q m l r q q m r m l q m r m l r q q m r m l r q                           L LF                2 2 1 2 2 2 2 1 2 2 1 2 2sin sin ( ) q m l r q q m l r q q q q        Xét khâu 2: 60 2 2 2 2 1 2 2 1 2 2 1 2 ( )( ) cosm r q q m l r q q q       L      2 2 2 1 1 2 2 1 2 2 1 2 1 2 2 1 2 2 ( )( ) cos sind m r q q m l r q q m l r q q q dt q        L        2 1 2 2 1 1 2 2 sin ( )m l r q q q q q      L    Vậy: 2 2 2 2 2 2 1 2 2 1 2 2 1 2 1 2 2 1 2 2 ( )( ) cos sind m r q q m l r q q m l r q q dt q q           L LF       Đặt: 1 2 2 2 1 1 2 1 2 1 2( )m m r m l r    M   (2.115) 2 2 2 2 1m m r M  (2.116) 2 1 2 m m l rR (2.117) Ta có: 1 21 2 1 2 2 2 1 2 2 1 2 2 ( 2 cos ) ( cosq ) sin sin ( )m m m m m mq q q q q q q q q q      F M R M R R R       (2.118) 2 2 2 2 2 1 2 2 1( cos ) sinm m m mq q q q q   F M R M R   (2.119) Phương trình động lực học của Robot chủ được viết lại dưới dạng sử dụng hàm Lagrange như sau : ( ) ( , ) Tm m m m m m m m m opq q q q q   M C J F   (2.120) Trong đó: 1 2 q q q       (2.121) 1 2 2 2 2 2 2 2 cos cos cos m m m m m m m m q q q         M R M R M M R M (2.122) 61 2 2 2 1 2 2 1 sin sin ( ) sin 0 m m m m q q q q q q q        R R C R     (2.123) Do đó ma trận Jacobi có dạng : 1 1 2 1 2 2 1 2 1 1 2 1 2 2 1 2 sin sin( ) sin( ) cos cos( ) cos( )m l q l q q l q q l q l q q l q q            J (2.124) 2.3.1.2. Phương trình động lực học Robot tớ Do Robot chủ và Robot tớ có cấu hình giống nhau nên tương tự ta có phương trình động lực học của Robot tớ được viết lại dưới dạng sử dụng hàm Lagrange như sau: ( ) ( , ) Ts s s s s s s s s eq q q q q   M C J F   (2.125) Trong đó: 1 2 q q q       1 2 2 2 2 2 2 2 cos cos cos s s s s s s s s q q q         M R M R M M R M (2.126) 2 2 2 1 2 2 1 sin sin ( ) sin 0 s s s s q q q q q q q        R R C R     (2.127) Do đó ma trận Jacobi có dạng : 1 1 2 1 2 2 1 2 1 1 2 1 2 2 1 2 sin sin( ) sin( ) cos cos( ) cos( )s l q l q q l q q l q l q q l q q            J (2.128) 62 2.3.2. Cấu hình của Robot chủ và Robot tớ Xét hệ thống thao tác từ xa (Teleoperation – SMSS) với cấu hình Robot chủ và Robot tớ giống nhau và được minh họa như Hình 2.13. và các thông số mô phỏng như Bảng 1. Thông số l1 l2 r1 r2 Giá trị 0.2 (m) 0.2 (m) 0.1 (m) 0.082 (m) Thông số m1 m2  1  2 Giá trị 0.72 (kg) 0.48 (kg) 0.005 (kg.m2) 0.003 (kg.m2) Bảng 1. Thông số vật lý mô phỏng của Robot chủ/Robot tớ 2.3.3. Mô phỏng minh họa thuật toán tổng hợp luật điều khiển bền vững thích nghi kháng nhiễu sử dụng chế độ trượt cho Robot tớ Để thấy rõ được tính ưu việt cũng như sự chính xác của thuật toán ước lượng nhiễu và cấu trúc điều khiển cho Robot tớ, luận án sử dụng phần mềm Matlab-simulink với thông số điều khiển cho như sau:  Thông số bộ điều khiển cho Robot tớ: 1.5; 0.5; [10 0;0 10]; [0.01 0;0 0.01]Ip sK A      Thông số quỹ đạo đặt và nhiễu tác động lên Robot tớ: - Trường hợp nhiễu tác động dạng hình sin: *10sin(1.5 ) 10sin(5 ); 8sin(0.5 ) 4sin(2 )d e t t q τ t t                - Trường hợp nhiễu tác động dạng bất kỳ: *10sin(1.5 ) 10sin(5 ); ( , ) 0.5 1.5 8sin(0.5 ) 4sin(2 )d e s s s s t t q τ f q q q q t t                     63  Cấu trúc mô phỏng trên Matlab Simulink Hình 2.14. Sơ đồ cấu trúc điều khiển cho Robot tớ trên Matlab Simulink 64 Hình 2.15. Khối bộ điều khiển Slave Hình 2.16. Khối Us trong bộ điều khiển Slave 65 Hình 2.17. Khối ước lượng nhiễu tác động lên Robot tớ (ULNS) Hình 2.18. Khối xử lý nhiễu tác động lên Robot tớ (XLNS) 66 Hình 2.19. Khối Slave 67  Kết quả mô phỏng ước lượng nhiễu và môi trường tác động lên Robot tớ: Hình 2.20. Thành phần nhiễu *1eτ dạng sin Hình 2.21. Thành phần nhiễu *2eτ dạng sin Hình 2.22. Thành phần nhiễu *1eτ dạng bất kỳ 68 Hình 2.23. Thành phần nhiễu *2eτ dạng bất kỳ  Kết quả mô phỏng quỹ đạo của Robot tớ: Hình 2.24. Quỹ đạo q1 của Robot tớ khi không bù nhiễu *eτ Hình 2.25. Quỹ đạo q2 của Robot tớ khi không bù nhiễu *eτ 69 Hình 2.26. Quỹ đạo q1 của Robot tớ khi đã bù nhiễu *eτ Hình 2.27. Quỹ đạo q2 của Robot tớ khi đã bù nhiễu *eτ Nhận xét: Qua kết quả mô phỏng từ Hình 2.20. đến Hình 2.27. đã khẳng định được tính đúng đắn của thuật toán ước lượng nhiễu cũng như phương pháp điều khiển quỹ đạo với sai lệch xấp xỉ 0 cho Robot tớ đảm bảo tính thích nghi bền vững với nhiễu. 2.3.4. Mô phỏng minh họa thuật toán tổng hợp luật điều khiển ISS thích nghi kháng nhiễu cho Robot chủ  Thông số bộ điều khiển cho Robot chủ: [2.5 0;0 2.5]; [75 0;0 75]Dp     Thông số quỹ đạo đặt và nhiễu tác động lên Robot chủ: - Trường hợp nhiễu tác động dạng bất kỳ: 1sin 0.3 4sin(2.5 ) ; ( , ) 2.5 3 2sin 0.4 1.5sin(5 )d Nm m m s s t t q τ f q q q q t t                     70  Cấu trúc mô phỏng trên Matlab Simulink Hình 2.28. Sơ đồ cấu trúc điều khiển Robot chủ trên Matlab Simulink 71 Hình 2.29. Khối bộ điều khiển Master Hình 2.30. Khối ước lượng nhiễu tác động lên Robot chủ (ULNM) 72 Hình 2.31. Khối xử lý nhiễu tác động lên Robot chủ (XLNM) 73 Hình 2.32. Khối Master 74  Kết quả mô phỏng quỹ đạo Robot chủ Hình 2.33. Quỹ đạo q1 của Robot chủ khi không bù nhiễu Nmτ Hình 2.34. Quỹ đạo q2 của Robot chủ khi không bù nhiễu Nmτ Hình 2.35. Quỹ đạo q2 của Robot chủ khi đã bù nhiễu Nmτ 75 Hình 2.36. Quỹ đạo q2 của Robot chủ khi đã bù nhiễu Nmτ Nhận xét: Qua kết quả mô phỏng từ Hình 2.33. đến Hình 2.36. đã cho thấy được tính ổn định và chính xác của cấu trúc điều khiển quỹ đạo cho Robot chủ thích nghi bền vững kháng nhiễu với sai số xấp xỉ 0. 76 2.3.5. Cấu trúc điều khiển hệ thao tác từ xa (Teleoperation SMSS) trên Matlab Simulink Thông số bộ điều khiển mô phỏng hệ thống thao tác từ xa (Teleoperation - SMSS) với cấu trúc Hình 2.12. được cho trong Bảng 2. và Bảng 3. Bộ điều khiển, quỹ đạo đặt và nhiễu tác động lên R obot chủ Thông số Giá trị q _đặt 2.5sin1.5 2.0sin1.5 t t        Nmτ 0.03sin 2.5 0.012sin t t        KP  5 0;0 5 KD  100 0;0 100 Gm  0; 0 Bảng 2. Thông số mô phỏng của bộ điều khiển Robot chủ B ộ điều khiển và nhiễu tác động lên R obot tớ Thống số Giá trị P 1 I 0.25 Ks  10 0;0 10 A  0.005 0;0 0.005 sNτ 0.5sin 2.5 0.3sin 4 t t        eτ 2sin 0.5 1sin 0.2 t t        Bảng 3. Thông số mô phỏng của bộ điều khiển Robot tớ 77 Hình 2.37. Sơ đồ cấu trúc điều khiển hệ thao tác từ xa (Teleoperation-SMSS) trên Matlab-Simulink 78 2.3.6. Kết quả mô phỏng thuật toán điều khiển hệ thao tác từ xa và nhận xét * Kết quả mô phỏng ước lượng tác động của môi trường lên Robot tớ *eτ Hình 2.38. Thành phần tác động của môi trường *1ˆeτ Hình 2.39. Thành phần tác động của môi trường *2ˆeτ * Kết quả mô phỏng quỹ đạo Robot chủ và Robot tớ khi không trễ kênh truyền Trường hợp 1: Khi chưa bù trừ ảnh hưởng của thành phần *eτ phía Robot tớ Hình 2.40. Thành phần quỹ đạo q1 79 Hình 2.41. Thành phần quỹ đạo q2 của Robot Trường hợp 2: Khi đã bù trừ ảnh hưởng của thành phần *eτ phía Robot tớ Hình 2.42. So sánh quỹ đạo q1 của Robot chủ và Robot tớ khi đã bù trừ thành phần *ˆeτ Hình 2.43. So sánh quỹ đạo q2 của Robot chủ và Robot tớ khi đã bù trừ thành phần *ˆeτ 80 - Kết quả mô phỏng so sánh opτ trong trường hợp có và không có mạch vòng phản hồi thành phần *ˆeτ phía Robot chủ Hình 2.44. Thành phần mômen 1opτ Hình 2.45. Thành phần mômen 2opτ * Kết quả mô phỏng quỹ đạo Robot chủ và Robot tớ với trễ kênh truyền T=2 (s) Hình 2.46. Thành phần quỹ đạo q1 của Robot 81 Hình 2.47. Thành phần quỹ đạo q2 của Robot * Nhận xét: Thông qua kết quả mô phỏng Hình 2.38 và Hình 2.39 cho ta thấy thuật toán đánh giá nhiễu và tác động của môi trường lên Robot chủ/ Robot tớ đề xuất theo cấu trúc Hình 2.12 hoàn toàn chính xác làm cơ sở cho việc bù trừ tín hiệu điều khiển giảm thiểu ảnh hưởng của nhiễu lên hệ thống. Kết quả mô phỏng từ Hình 2.40 đến Hình 2.43 cho ta thấy quỹ đạo Robot tớ bám hoàn toàn đồng nhất về dạng quỹ đạo, biên độ, pha với Robot chủ trong trường hợp trễ trên kênh truyền T=0 (s), còn Hình 2.46 và Hình 2.47 khi trễ T=2 (s) thì quỹ đạo Robot tớ chỉ lệch pha nhưng vẫn đồng nhất về dạng quỹ đạo với Robot chủ. Mặt khác kết quả mô phỏng Hình 2.44 và Hình 2.45 so sánh opτ trong trường hợp có và không có mạch vòng phản hồi thành phần *ˆeτ phía Robot chủ để cho ta thấy khi có tác động của môi trường gây sức cản lên Robot tớ thì người thao tác có khả năng cảm nhận được sức cản đó để đưa ra quyết định cần tăng thêm thành phần opτ như thế nào để thắng được sức cản đó, giúp việc thao tác phía Robot tớ vẫn đảm bảo bám quỹ đạo chính xác và ổn định. 2.4. Kết luận Chương 2 Hệ thao tác từ xa (Teleoperation-SMSS) được xem như là hệ phi tuyến có trễ chịu tác động của nhiễu, đã và đang được ứng dụng rộng rãi trong nhiều lĩnh vực. Vì vậy việc xây dựng cấu trúc điều khiển cho hệ thao tác từ xa thích nghi bền vững kháng nhiễu trên cơ sở nhiễu tác động lên các Robot đã được đánh giá thực sự có ý nghĩa quan trọng. Chương 2 của luận án đã tập trung vào xây dựng thuật toán điều khiển cho hệ thao tác từ xa với những đóng góp mới sau đây: 82 1. Đã xây dựng được thuật toán ước lượng nhiễu cũng như tác động của môi trường lên Robot chủ và Robot tớ, từ đó làm cơ sở cho việc tổng hợp bộ điều khiển thích nghi kháng nhiễu cho từng Robot trong hệ thống thao tác từ xa (Teleoperation-SMSS). 2. Đã phát biểu và chứng minh được ba định lý về các điều kiện đủ, từ đó đưa ra cấu trúc điều khiển cho Robot chủ và Robot tớ hoạt động ổn định với các đặc thù và yêu cầu về kỹ thuật điều khiển riêng cho từng Robot. Cụ thể: với Robot tớ phải có khả năng thích nghi kháng nhiễu bền vững bám chính xác quỹ đao của Robot chủ và ổn định tiệm cận; Robot chủ vừa phải tạo quỹ đạo cho Robot tớ theo ý định của người thao tác điều khiển lại vừa phải bám ngược trở lại quỹ đạo của Robot tớ, ngoài ra cũng có khả năng kháng nhiễu tốt và ổn định thực tế ISS. Đồng thời đảm bảo cho cả hệ thống thao tác từ xa trên cơ sở ghép Robot chủ và Robot tớ thông qua kênh truyền với trễ là hằng số ổn định thực tế ISS thỏa mãn được các yêu cầu về kỹ thuật như: điều khiển quỹ đạo chính xác giữa Robot chủ và Robot tớ, giúp cho người thao tác cảm nhận thực được lực cũng như vị trí các thao tác phía Robot tớ với môi trường thông qua Robot chủ. Những đóng góp trên đây vừa có ý nghĩa khoa học, vừa có giá trị thực tiễn và có thể áp dụng cho rộng rãi các hệ thao tác từ xa với số lượng Robot chủ và Robot tớ lớn trong các lĩnh vực công nghiệp và đời sống sản xuất. 83 CHƯƠNG 3 MÔ HÌNH THỰC NGHIỆM KIỂM CHỨNG THUẬT TOÁN ĐIỀU KHIỂN ĐÃ ĐỀ XUẤT CHO HỆ THAO TÁC TỪ XA (TELEOPERATION-SMSS) Equation Chapter 3 Section 1 Equation Section (Next)Equation Section (Next) 3.1. Sơ đồ khối ghép nối điều khiển hệ thống thao tác từ xa qua máy tính và Card DSP1103 Mô hình thực nghiệm điều khiển hệ Teleoperation SMSS trong luận án sử dụng là hệ hai cánh tay Robot 2 bậc tự do có cấu hình giống nhau và tín hiệu truyền thông giữa hai Robot qua dây dẫn (xem như đường truyền hữu tuyến với trễ T=const), cụ thể Robot chủ gồm các động cơ servo một chiều DC1, DC2 (hay M1, M2) và Robot tớ gồm các động cơ servo một chiều DC3, DC4 (hay S1, S2), mỗi động cơ này đều đã được tích hợp khâu phản hồi vị trí encoder gắn ở đầu trục mỗi động cơ và chúng được đặt tại các khớp của cánh tay Robot, để thực hiện phần truyền động cho mỗi khớp thông qua hộp số. Việc giao tiếp giữa hệ thống SMSS với máy tính và con người được thực hiện thông qua các thiết bị đo tín hiệu dòng, Card điều khiển DSP1103, phần mềm Matlab Simulink và phần mềm Control Desk được minh họa trên Hình 3.1. Kết quả thực nghiệm được quan sát trên các đường đặc tính hiển thị trên phần mềm Controldesk. Hình 3.1. Sơ đồ ghép nối điều khiển hệ SMSS qua máy tính và Card DSP1103 DC3 (S1) CARD DSP1103 DC1 (M1) DC2 (M2) DC4 (S2) MASTER SLAVE MÁY TÍNH (Phần mềm Matlab + Control Desk) 84 3.2. Sơ đồ kết nối vật lý cho một khớp (1 động cơ) của Robot chủ/Robot tớ với Card DSP1103 Do việc ghép nối vật lý của từng khớp của các Robot chủ và Robot tớ là như nhau, nên trong Hình 3.2 luận án chỉ minh họa sơ đồ ghép nối vật lý cho một khớp của Robot. Hình 3. 1. Sơ đồ khối ghép nối vật lý cho một khớp của Robot với Card DSP1103 Hình 3.2. Sơ đồ ghép nối vật lý cho một khớp của Robot với Card DSP1103 3.3. Sơ đồ nguyên lý điều khiển hệ Teleoperation-SMSS Sơ đồ nguyên lý và nguyên tắc hoạt động của các linh kiện điện tử sử dụng trong thực nghiệm được trình bày trong phần phụ lục. Tham số vật lý thực của từng Robot cho trong Bảng 4 dưới đây: Thông số l1 l2 r1 r2 Giá trị 0.2 (m) 0.2 (m) 0.1 (m) 0.082 (m) Thông số m1 m2 λ1 λ2 Giá trị 0.72 (kg) 0.48 (kg) 0.005 (kg.m2) 0.003 (kg.m2) Bảng 4. Thông số vật lý thực của Robot chủ/Robot tớ 85 Thông số bộ điều khiển thực nghiệm cho hệ thống thao tác từ xa (Teleoperation - SMSS) với cấu trúc Hình 2.12. được cho trong Bảng 5. và Bảng 6. B ộ điều khiển R obot chủ Thông số Giá trị KP  13,5 0;0 13,5 KD  100 0;0 100 Gm  0; 0 Bảng 5. Thông số thực nghiệm của bộ điều khiển Robot chủ B ộ điều khiển R obot tớ Thống số Giá trị P 1 I 0.25 Ks  5,5 0;0 5,5 A  0.05 0;0 0.05 Bảng 6. Thông số thực nghiệm của bộ điều khiển Robot tớ Sơ đồ nguyên lý của hệ thống được thiết kế trên Hình 3.3. 86 V C C L V C C H 1Y 1 1Y 2 1E 2E2Y 1 2Y 1 1E N 1A 1 1A 2 2E N 2A 1 2A 2 G N D 19 9S C8 GND U O T IN DS 1103 IN C 1 IN C 3 IN C 2 IN C 4 EN C O D ER D C 3 EN C O D ER D C2 EN C O D ER D C4 EN C O D ER D C1 Slave I/O ADC5 ADC6 ADC7 ADC8 ADC1 ADC2 ADC3 ADC4 ADC17 ADC18 ADC19 ADC20 ADC13 ADC14 ADC15 ADC16 37 19 18 36 17 35 16 34 15 33 14 32 13 31 12 30 11 29 10 28 9 27 8 26 25 7 6 24 5 23 4 3 21 2 20 1 22 GND VCC VCC VCC VCCGND GND GNDGND ADC17 GND GND GND GND VCC VCC VCC SU N 1 SU N 2 D4 D3 D2 D1 D8 D7 D6 D5 V S 19 9S C 8 V S GND VCC LM 78 05 2 3 1 1 2 5 1 26 3 48 7 1 2 1 2 4 8 7 6 51 3 2 6 4 5 8 10 9 11 13 12 3 1 2 9 4 2 3 1 13 14 15 6 5 7 11 10 12 8 V C C L V C C H 1Y 1 1Y 2 1E 2E2Y 1 2Y 1 1E N 1A 1 1A 2 2E N 2A 1 2A 2 G N D 19 9S C8 GND VCC VCC VCC VCCGND GND GNDGND GND GND GND GND GND VCC VCC VCC SU N 3 SU N 4 D4 D3 D2 D1 D8 D7 D6 D5 V S 19 9S C 8 5 1 26 3 48 7 1 2 1 2 4 8 7 6 51 3 2 6 4 5 8 10 9 11 13 12 3 1 2 9 4 2 3 1 13 14 15 6 5 7 11 10 12 8 GND U O T IN V S GND VCC LM 78 05 2 3 1 1 2L 2 98 L 29 8 IC2D GND DIV1 PWM1 PWM2 DIV2 A D C 18 A D C1 9 ADC20 PWM4 PWM3 DIV3 DIV4 Hình 3.3. Sơ đồ nguyên lý điều khiển cho hệ Teleoperation-SMSS qua card DSP1103 và máy tính 87 3.4. Sơ đồ các khối ghép nối trên Matlab Simulink kết nối với DSP1103 và hệ Teleoperation-SMSS thực Hình 3.4. Sơ đồ ghép nối trên Matlab Simulink kết nối với DSP1103 và hệ SMSS thực Hình 3.5. Khối bộ điều khiển Slave 88 Hình 3.6. Khối bộ điều khiển Master Hình 3.7. Khối xuất tín hiệu PWM cho mạch điều khiển và đo dòng điện động cơ tại các khớp 89 Hình 3.8. Khối thu thập dữ liệu động học thực của Master Hình 3.9. Khối thu thập dữ liệu động học thực của Slave 90 3.5. Sơ đồ ghép nối thực điều khiển hệ thống Teleoperation SMSS qua máy tính Hình 3.10. Mô hình ghép nối thực giữa hệ SMSS với DSP1103 và mạch điều khiển Hình 3.11. Mạch đo tín hiệu dòng và mạch điều khiển tốc độ động cơ 91 3.6. Kết quả điều khiển thực hệ SMSS qua card DSP1103 và phần mềm Control Desk  Kết quả ước lượng tác động của môi trường *eτ lên Robot tớ Hình 3.12. Kết quả ước lượng thành phần nhiễu *eτ khi Robot tớ không mang tải Hình 3.13. Kết quả ước lượng thành phần nhiễu *eτ khi Robot tớ mang tải Nhận xét: Việc ước lượng nhiễu đóng vai trò quan trọng trong quá trình điều khiển, góp phần bù trừ tín hiệu điều khiển do thành phần nhiễu gây ra lên hệ thống. Hình 3.13 và Hình 3.14 cho ta thấy được các thành phần nhiễu đánh giá trong trường hợp không tải và có tải. 92  So sánh quỹ đạo Robot chủ và Robot tớ với trễ kênh truyền T=0 (s) + Trường hợp 1: Robot tớ không mang tải và chưa bù trừ nhiễu nội NSτ Hình 3.14. So sánh quỹ đạo q1 của Robot chủ và Robot tớ khi chưa bù trừ nhiễu NSτ Hình 3.15. So sánh quỹ đạo q2 của Robot chủ và Robot tớ khi chưa bù trừ nhiễu NSτ + Trường hợp 2: Robot tớ không mang tải và đã bù trừ nhiễu nội NSτ Hình 3.16. So sánh quỹ đạo q1 của Robot chủ và Robot tớ khi đã bù trừ nhiễu NSτ 93 Hình 3.17. So sánh quỹ đạo q2 của Robot chủ và Robot tớ khi đã bù trừ nhiễu NSτ + Trường hợp 3: Robot tớ có mang tải và chưa bù trừ nhiễu *eτ Hình 3.18. So sánh quỹ đạo q1 của Robot chủ và Robot tớ khi chưa bù trừ nhiễu *eτ Hình 3.19. So sánh quỹ đạo q2 của Robot chủ và Robot tớ khi chưa bù trừ nhiễu *eτ 94 + Trường hợp 4: Robot tớ có mang tải và đã bù trừ nhiễu *eτ Hình 3.20. So sánh quỹ đạo q1 của Robot chủ và Robot tớ khi đã bù trừ nhiễu *eτ Hình 3.21. So sánh quỹ đạo q2 của Robot chủ và Robot tớ khi đã bù trừ nhiễu *eτ  So sánh quỹ đạo Robot chủ và Robot tớ khi chưa bù trừ nhiễu *eτ với trễ kênh truyền T≠0. + Trường hợp: Trễ kênh truyền T=0.2s Hình 3.22. So sánh quỹ đạo q1 của Robot chủ và Robot tớ với trễ T=0.2 (s) 95 Hình 3.23. So sánh quỹ đạo q2 của Robot chủ và Robot tớ với trễ T=0.2 (s)  So sánh quỹ đạo Robot chủ và Robot tớ khi đã bù trừ nhiễu *eτ với trễ kênh truyền T≠0. + Trường hợp 1: Trễ kênh truyền T=0.1s Hình 3.24. So sánh quỹ đạo q1 của Robot chủ và Robot tớ với trễ T=0.1 (s) Hình 3.25. So sánh quỹ đạo q2 của Robot chủ và Robot tớ với trễ T=0.1 (s) 96 + Trường hợp 2: Trễ kênh truyền T=0.2s Hình 3.26. So sánh quỹ đạo q1 của Robot chủ và Robot tớ với trễ T=0.2 (s) Hình 3.27. So sánh quỹ đạo q2 của Robot chủ và Robot tớ với trễ T=0.2 (s) + Trường hợp 3: Trễ kênh truyền T=0.5 s Hình 3.28. So sánh quỹ đạo q1 của Robot chủ và Robot tớ với trễ T=0.5 (s) 97 Hình 3.29. So sánh quỹ đạo q2 của Robot chủ và Robot tớ với trễ T=0.5 (s) Nhận xét: Thông qua các kết quả thực nghiệm từ Hình 3.14 đến Hình 3.21 cho ta thấy, trong trường hợp trễ kênh truyền T=0 (s) thì việc việc đánh giá chính xác các thành phần nhiễu tác động lên hệ thống và từ đó bù trừ tín hiệu điều khiển tại các khớp giúp quỹ đạo Robot tớ bám chính xác theo quỹ đạo của Robot chủ với sai số xấp xỉ 0. Tuy nhiên nếu nhiễu quá lớn sẽ gây ra sự sai lệch phần nào quỹ đạo giữa Robot chủ và Robot tớ. Từ Hình 3.22 đến Hình 3.29 với trễ trên kênh truyền lần lượt là T=0.1(s); T=0.2(s); T=0.5(s) (ở đây xem đường truyền là hữu tuyến) ta thấy cấu trúc điều khiển hệ thống đã đề xuất ở chương 2 vẫn đảm bảo được tính ổn định cũng như yêu cầu về chất lượng đồng nhất giữa quỹ đạo Robot chủ và Robot tớ và chỉ lệch pha. Tuy nhiên khi thời gian trễ tăng lên thì chất lượng của hệ thống cũng giảm, một phần cũng do kết cấu cơ khí của đối tượng làm thực nghiệm cũng chưa thực sự chính xác nên tồn tại hiện tượng rung giật trong vận hành. 3.7. Kết luận chương 3 Bằng thực nghiệm đã kiểm tra được tính đúng đắn, ưu việt của thuật toán ước lượng nhiễu và cấu trúc điều khiển đã đề xuất. Đã khẳng định được hệ thỏa mãn được các yêu cầu về kỹ thuật điều khiển bám quỹ đạo và giúp người thao tác cảm nhận được sự tương tác lực giữa Robot tớ với môi trường. 98 KẾT LUẬN VÀ KIẾN NGHỊ  Kết luận Luận án đã đạt được: Luận án đã có những đóng góp mới sau: 1. Đã đề xuất phương pháp đánh giá nhiễu và tác động của môi trường lên Robot chủ và Robot tớ; đưa ra giải pháp bù trừ nhiễu và tác động bên ngoài lên hệ thống. 2. Đã tổng hợp được các bộ điều khiển bền vững, thích nghi kháng nhiễu trên cơ sở đánh giá, bù nhiễu và sử dụng điều khiển mode trượt cho Robot tớ, đảm bảo ổn định tiệm cận, phù hợp với yêu cầu đặc thù đối với Robot tớ. 3. Đã tổng hợp được bộ điều khiển bền vững, thích nghi kháng nhiễu, đảm bảo ổn định thực tế (ISS), phù hợp với yêu cầu đặc thù đối với Robot chủ. 4. Đã chứng minh được điều kiện đủ để toàn bộ hệ thống ổn định thực tế (ISS) đáp ứng các yêu cầu đặt ra đối với hệ thao tác từ xa dưới tác động của nhiễu bất định từ bên ngoài và tồn tại hiệu ứng trễ trên kênh truyền thông.  Hướng nghiên cứu tiếp theo của luận án và kiến nghị  Triển khai áp dụng kết quả nghiên cứu cho các hệ SMMS và MMMS.  Luận án đã đề cập đến phân tích và tổng hợp hệ thống thao tác từ xa (Teleoperation-SMSS) với cấu hình Robot chủ và Robot tớ giống nhau và trễ trên kênh truyền là hằng số. Cần tiếp tục nghiên cứu cho các trường hợp trễ trênh kênh truyền thay đổi không đối xứng và cấu hình Robot chủ và Robot tớ khác nhau. 99 DANH MỤC CÔNG TRÌNH KHOA HỌC CÓ LIÊN QUAN ĐẾN LUẬN ÁN 1. Đặng Ngọc Trung, Đỗ Trung Hải (12/2015), " Một phương pháp điều khiển Robot dưới tác động của nhiễu bên ngoài ", Chuyên san điều khiển và Tự động hóa, số 14, ISSN 1859 - 0551, tr. 15 -19. 2. Đặng Ngọc Trung, Đỗ Đức Nam (8/2016), “Chiến lược điều khiển Robot chịu ảnh hưởng của nhiễu bất định và các thành phần không mô hình hóa được dựa trên phương pháp tính mômen kết hợp với ước lượng và và bù trừ nhiễu”, Tạp chí Khoa học & Công nghệ - Đại học Thái Nguyên, Tập 155 - số 10, ISSN 1859 - 2171, tr. 209 -214. 3. Đặng Ngọc Trung, Đỗ Trung Hải, Đỗ Đức Nam (08/2016), "Tổng hợp bộ điều khiển thích nghi bền vững cho hệ thao tác từ xa với trễ trên kênh truyền là hằng số", Chuyên san điều khiển và Tự động hóa, số 16, ISSN 1859 - 0551, tr. 69 -76. 4. Đặng Ngọc Trung (11/2016), “Phân tích những đặc thù và đề xuất hướng nghiên cứu khi tổng hợp bộ điều khiển hệ Teleoperation SMSS”, Tạp chí Khoa học & Công nghệ - Đại học Thái Nguyên, Tập 159 - số 14, ISSN 1859 - 2171, tr. 187 -192. 100 TÀI LIỆU THAM KHẢO Tiếng Việt 1. Cao Tiến Huỳnh (2002), “Tổng hợp hệ điều khiển trượt, thích nghi cho các đối tượng có trễ”, Tuyển tập các báo cáo khoa học Hội nghị toàn quốc lần thứ V về Tự động hóa, Hà Nội, tr. 181 - 186. 2. Cao Tiến Huỳnh (2005), “Tổng hợp hệ điều khiển thích nghi cho các đối tượng có trễ”, Tuyển tập các báo cáo khoa học hội nghị toàn quốc lần thứ VI về Tự động hóa, Hà Nội, tr. 288 - 293. 3. Đỗ Đức Nam (2010), “Điều khiển cộng tác trong hệ thống Teleoperation với bốn kênh phản hồi lực”, Luận án tiến sĩ, Kanazawa University, Japan. 4. Nguyễn Doãn Phước (2012), Phân tích và điều khiển hệ phi tuyến, Nhà xuất bản Bách Khoa Hà Nội. 5. Nguyễn Xuân Thuận, Lâm Thế Kiên, Nguyễn Công Khoa, Đỗ Đức Nam (2013), “Động lực học và đề xuất điều khiển cho hệ thống Teleoperation sử dụng phương pháp PD kết hợp với bộ thông số trở kháng”, Kỷ yếu hội nghị khoa học và công nghệ toàn quốc về cơ khí lần thứ 3, Nhà xuất bản khoa học và kỹ thuật, tr. 1154-1161. 6. Nguyễn Xuân Thuận, Đỗ Đức Nam (2012), “Điều khiển song phương của hệ thống Teleoperation sử dụng phương pháp Scattering & Virtual Damping với trễ trên kênh truyền thông”, Tuyển tập công trình Hội nghị cơ điện tử toàn quốc lần thứ 6, Hà Nội, tr. 429-435. Tiếng Anh 7. A. Achhammer, C. Weber, A. Peer, M. Buss (2010), “Improvement of modelmediated teleoperation using a new hybrid environment estimation technique”, In Proceedings of the IEEE International Conference on Robotics and Automation, pp. 5358 – 5363. 8. A. Alfi, M. Farrokhi (2008), “Force Reflecting Bilateral Control of Master – Slave Systems in Teleoperation”, J. Intell. Robot systems, Vol. 52, pp. 209 – 232. 101 9. A. Jafari, S. M. Rezaei, S. S. Ghidary, M. Zareinejad, K. Baghestan, M. R. Dehghan (2012), “A Stable Perturbation Estimator in Force – Reflecting Passivity – Based Teleoperation”, Trans. Of the Institute of Measurement and Control, pp. 147 – 156. 10. A. Smith, K. Hashtrudi Zaad (2006), “Smith-predictor based predictive control architectures for time-delayed teleoperation systems”, Int. J. Robot. Res., Aug, Vol. 25(8), pp. 797 – 818. 11. Alexandre Seuret, Thierry Floquet, Jean-Pierre Richard, Sarah K. Spurgeon (2007), “A sliding mode observer for linear systems with unknown time varying delay”, IEEE Proceedings of the American Control Conference, Marriott Marquis Hotel at Times Square New York City, USA, July 11 – 13, pp. 4558 – 4563. 12. Ali Jazayeri, Mahdi Tavakoli (2010), “Stability Analysis of Sampled-Data Teleoperation Systems”, 49th IEEE Conference on Decision and Control, December 15-17,Hilton Atlanta Hotel, Atlanta, GA, USA, pp. 3608 – 3613. 13. Ali Shahdi (2005), “Multiple Model Control for Teleoperation under Time –delay”, A thesis, Submited to the Department of Electrical & Computer Engineering, MC Master University, Hamilton, Ontario, Canada. 14. Ali Shahdi, Shahin Sirouspour (2009), “Adaptive/Robust Control for Time-Delay Teleoperation”, IEEE Transaction on Robotics, Vol. 25(1), February , pp. 196 – 205. 15. Amir Haddadi (2011), A thesis of Stability, Performance, and Implementation Issues in Bilateral Teleoperation Control and Haptic Simulation Systems, Queen’s University Kingston, Ontario, Canada. 16. Amir Haddadi, Keyvan Hashtrudi-Zaad (2013), “Robust Stability of Teleoperation Systems with Time Delay: A New Approach”, IEEE Transaction on Haptics, Vol. 6(2), April - June, pp. 229 – 241. 17. Asier Ibeas (2006), “A Robust Multiestimation Based Stable Adaptive Control Scheme for a Tandem of Master-Slave Robotic Manipulators with Force Reflection”, IEEE Proceedings of the American Control Conference, Minneapolis, Minnesota, USA, June 14-16, pp. 3215 – 3220. 18. C. Nguan, Miller C., R. V. Patel, P. Luke, C. M. Schlachta (2008), “Pre-clinical remote telesurgery trial of a da Vinci telesurgery prototype”, Int. Jour. of Medical Robotics and Computer Assisted Surgery, Vol. 4(4), pp. 304 –309. 102 19. Christopher Edwards, Sarah K. Spurgeon (1998), Sliding Mode Control: Theory and Applications, CRC Press, Taylor & Francis Ltd. 20. D. A. Lawrence (1992), “Designing teleoperator architectures for transparency”, In Robotic and Auto., Proceedings IEEE Int. Conf. on, Nice, France, May, pp. 1406 – 1411. 21. D. A. Lawrence (1993), “Stability and transparency in bilateral teleoperation”, IEEE Trans. on Robot. and Auto., October, Vol. 9(5), pp. 624 – 637. 22. Dongjun Lee, Mark W. Spong (2005), “Passive bilateral control of teleoperators under constant time-delay”, IFAC Proceedings Volumes, Vol. 38(1), pp. 109 – 114. 23. Dongjun Lee, M. W. Spong (2006), “Passive bilateral teleoperation with constant time delay”, IEEE Trans. on Robot., April, Vol. 22(2), pp. 269 – 281. 24. D. W. Hainsworth (2001), “Teleoperation user interfaces for mining robotics”, Autonomous Robots, Vol. 11(1), pp. 19 – 28. 25. D. Yoerger, J. J. Slotine (1987), “Supervisory control architecture for underwater teleoperation”, In Proceedings of the IEEE International Conference on Robotics and Automation, Vol. 4, pp. 2068 – 2073. 26. E. Nuno, L. Basanez, R. Ortega (2011), “Passivity – Based Control for Bilateral Teleoperation”, A Tutorial, Automatica, Vol. 47, pp. 485 – 495. 27. Fernando O. Souza, Reinaldo M. Palhares, Eduardo Mendes, Leonardo Torren (2008), “Robust H∞ Control for Master – Slave Synchronization of Lur’e Systems with time- delay feedback control”, International Journal of Bifurcation and Chaos, Vol. 18(4), pp. 1161 – 1173. 28. Gantmacher F. R. (2000), The theory of Matrices, America. 29. G. M. H. Leung, B. A. Francis (1994), “Robust Nonlinear Control of Bilateral Teleoperators”, Proceedings of the American Control Conference, pp. 2119 – 2123. 30. G. M. H. Leung, B. A. Francis, J. Apkarian (1995), “Bilateral controller for teleoperators with time delay via µ-synthesis”, IEEE Trans. on Robot and Auto., February, Vol. 11(1), pp. 105 – 116. 31. G. Niemeyer, J. J. E. Slotline (1991), “Stable adaptive teleoperation”, IEEE J. Oceanic Eng., January, Vol. 16(1), pp. 152 – 162. 103 32. G. Niemeyer, J. E. Slotine (1998), “Towards Force Reflecting Teleoperation Over Internet”, International Conference on Robotics and Automation, pp. 1909 – 1915. 33. H. Kazerooni, T. I. Tsay, K. Hollerbach (1993), “A controller design framework for telerobotic systems”, IEEE Trans. on Trans. Cont. Sys. Tech., March, Vol. 1(1), pp. 50 – 62. 34. H. C. Cho, J. H. Park (2005), “Impedance control with variable damping for bilateral teleoperation under time delay”, JSME Int. J. Series C, Vol. 48(4), pp. 695 – 703. 35. Ilhan Polat (2011), “An IQC Formulation of Stability Analysis for Bilateral Teleoperation Systems with Time Delays”, IEEE World Haptics Conference, 21-24 June, Istanbul, Turkey, pp. 505 – 509. 36. Ilia G. Polushin, A. Tayebi, Horacio J. Marquez (2005), “Adaptive Schemes for Stable Teleoperation with Communication Delay Based on IOS Small Gain Theorem”, AACC Proceedings of the American Control Conference, Portland, OR, USA, pp. 4143 – 4148. 37. I. Font, S.Weiland, M. Franked, M. Steinhuchl, L. Rovers (2004), “Haptic feedback design in Teleoperation systems for minimal invasive surgery”, IEEE Int.Conf. on system, Man and Cybernetics Hague, Netherland, pp. 2513-2518. 38. Jordi Artigas, Jee-Hwan Ryu, Carsten Preusche (2010), “Time Domain Passivity Control for Position-Position Teleoperation Architectures”, The Massachusetts Institute of Technology, Presence, Vol. 19(5), October, pp. 482 – 497. 39. Joao Rebelo, Andre Schiele (2013), “Time domain passivity controller for 4-channel time-delay bilateral teleoperation”, IEEE Transactions on Haptics, Vol. 8(1), pp. 79 – 89. 40. John M. Daly, David W. L. Wang (2009), “Bilateral Teleoperation Using Unknown Input Observers for Force Estimation”, American Control Conference, Hyatt Regency Riverfront, St. Louis, MO, USA June 10-12, pp. 89 – 106. 41. J. E. Colgate (1993), “Robust impedance shaping telemanipulation”, IEEE Trans. Robotic Automat., August, Vol. 9(4), pp. 374 – 384. 42. J. H. Park, H. C. Cho (1999), “Sliding-Mode Controller for Bilateral Teleoperation with Varying Time Delay”, International Conference on Advanced Intelligent Mechatronics, pp. 311 – 316. 104 43. J. H. Ryu, D. S. Kwon, B. Hannaford (2004), “Stable teleoperation with time domain passivity control”, IEEE Trans. on Robot. and Auto., April, Vol. 20(2), pp. 365 – 373. 44. J. Yan, S. E. Salcudean (1996), “Teleoperation Controller design using H Optimization with Application to Motion-Scaling”, IEEE Trans. On Control System Technology, Vol. 4(3), pp. 244 – 258. 45. Keivan Baghestan, Seyed Mehdi Rezaei, Heidar Ali Talebi, Mohammad Zareinejad (2014), “A controller-observer scheme for nonlinear bilateral teleoperation systems”, Proceedings of the Institution of Mechanical Engineers, Part I: Journal of Systems and Control Engineering published, pp. 1 – 11. 46. K. Hashtrudi Zaad, S.E. Salcudean (2000), “Analysis and evaluation of stability and performance robustness for teleoperation control architectures”, In Proc. of the IEEE Int. Conf. on Robotic and Auto., April, Vol. 4, pp. 3107 – 3113. 47. K. Hashtrudi Zaad, S. E. Salcudean (2001), “Analysis of control architectures for teleoperation systems with impedance/admittance master and slave manipulators”, Int. J. Robot. Res., Vol. 20(6), pp. 419 – 445. 48. K. Hashtrudi Zaad (2000), Design Implementation and Evaluation of stable bilateral teleoperation Control Architectures for enhanced telepresence, PhD thesis, The University of British Colombia, BC, Canada. 49. K. Hashtrudi Zaad, S. E. Salcudean (1996), “Adaptive transparent impedance reflecting teleoperation”, In Proc. IEEE Int. Conf. Robotic Auto., Minneapolis, Minnesota, pp. 1369 – 1373. 50. K. Natori, T. Tsuji, K. Ohnishi, A. Hace, K. Jezernik (2004), “Robust Bilateral Control with Internet Communication”, Conference of the IEEE Industrial Electronics Society, pp. 2321 – 2326. 51. K. Natori, K. Ohnishi (2006), “Time Delay Compensation in Bilateral Teleoperation Systems”, IEEE 3rd International Conference of Mechatronics, pp. 601 – 606. 52. L. Basanez, J. Rosell, L. Palomo, Emmanuel Nuno, H. Portilla (2011), “A Framework for Robotized Teleoperated Tasks”, Escuela Superior de Ingenieros de la Universidad de Sevilla, pp. 573 – 580. 53. L. G. Garcıa-Valdovinos, V. Parra-Vega, M. A. Arteaga (2006), “Bilateral Cartesian Sliding PID Force/Position Control for Tracking in Finite Time of Master-Slave 105 Systems”, Proceedings of the American Control Conference, Minneapolis, Minnesota, USA, June 14-16, pp. 369 – 375. 54. L. G. Garcia-Valdovinos, V. Parra-Vega, M. A. Arteaga (2007), “Observer-based Sliding Mode Impedance Control of bilateral Teleoperation under constant unknown time delay”, Robotics and Autonomous Systems 55, pp. 609 – 617. 55. L. Panait, E. Akkary, R. L. Bell, K. E. Roberts, S. J. Dudrick, A. J. Duffy (2009), “The role of haptic feedback in laparoscopic simulation training”, The Journal of Surgical Research, Vol. 156(2), pp. 312 – 316. 56. Lin W. S, Chen C. S (2002), “Robust adaptive Sliding mode control using fuzzy modelling for a class of uncertain MIMO nonlinear systems”, IEEE Proc. Control Theory Application, Vol. 149(3), pp. 193 – 201. 57. Lauis I, Whitcomb, Alfred A. Rizzi and Daniel E. Koditschek (1993), “Comparative Experiments with a new adaptive Controlrer for Robot arms”, IEEE Transaction on Robotics and Automation, Vol.9, No.1, pp.59-70. 58. Mehrzad Namvar and Farhad Aghili (2006), “Adaptive Force Control of Robots in Presence of Uncertainty in Environment”, IEEE Proceedings of the American Control Conference, Minneapolis, Minnesota, USA, June 14 -16, pp. 3253 – 3258. 59. M. Tavakoli, A. Mohammadi, H. J. Marquez (2011), “Disturbance Observer Based Control of Nonlinear Haptic Teleoperation Systems”, IET Control Theory & Applications, Vol. 5(18), Dec, pp. 2063 – 2074. 60. M. Motaharifar, I. Sharifi, H. A. Talebi (2011), “An Adaptive Observer-Based Controller Design for Time-Delay Teleoperation with Uncertainty in Environment and Parameters”, American Control Conference, On O'Farrell Street, San Francisco, CA, USA June 29 - July 01, pp. 3710 – 3715. 61. M. W. Hirche, S. Chopra, N. Spong, M. Buss (2003), “Bilateral teleoperation over the internet”, The time varying delay problem. In Proc. of American Control Conf, Jun, pp. 155 – 160. 62. M. W. Ortega, R. Chopra, N. Spong, N. E. Barabanov (2006), “On tracking performance in bilateral teleoperation”, IEEE Trans. on Robot, vol 22(4), pp. 861 – 866. 106 63. M. Sadeghi, H. R. Momeni, R. Amirifa (2008), “H∞ and LI control of a Teleoperation systems via LMIs, J. Appl. Math. Comput, vol 206, No.1, pp. 669-677. 64. Nam Duc Do, Toru NameriKawa (2009), “Impedance Cotrol Force – Reflecting Teleoperation With Communication Delays Based on IOS Small Gain Theorem”, Proceedings of ICCAS - SICE International Joint Conference, Fukuoka, Japan, pp. 4079 – 4086. 65. Nam Do Duc, Toru Namerikawa (2011), “Cooperative Control Based on Force- Reflection with Four – chanel Teleoperation system”, IEEE Conference on Decision and Control and European Control Conference, Orlando, FL, USA, pp. 4879 – 4884. 66. N. Berestesky, P. Chopra, M.W. Spong (2003), “Discrete time passivity in bilateral teleoperation over the internet”, In Proc. of the IEEE Int. Conf. on Robot and Auto, New Orleans, LA, USA, pp. 155 – 160. 67. N. Chopra, P. Berestesky, M. W. Spong (2008), “Bilateral Teleoperation Over Unreliable Communication Networks”, IEEE Transactions on Control Systems Techology, pp. 304 – 313. 68. N. Chopra, Mark W. Spong, Rogelio Lozano (2008), “Synchronization of bilateral teleoperators with time delay”, Automatica 44, pp. 2142 – 2148. 69. N. Chopra, Mark W. Spong, Romeo Ortega, Nikita E, Barabanov (2006), “On Tracking Performance in Bilateral Teleoperation”, IEEE Transaction on Robotics, Vol. 22(4), August, pp. 861 – 866. 70. N. Hogan (1985), “On position Tracking in Bilateral Teleoperation”, Procceding of the American Control Conference, pp. 5244 – 5249. 71. O. Sename, A.Fattouh (2005), “Robust H Control of Bilateral Teleoperation Systems under Communication time-delay”, In Applications of Time Delay Systems, 16th Triennial World Congress, pp. 231 – 236. 72. Ortega J. M. (1987), Matrix Theory, Plenum Press, New York. 73. P. Arcara, C. Melchiorri (2002), “Control schemes for teleoperation with time delay”, Robotics and Autonomous Systems, Vol. 38(1), pp. 49 – 64. 74. Peter F. Hokayem, Mark W. Spong (2006), “Bilateral teleoperation: An historical survey”, Automatica 42, pp. 2035 – 2057. 107 75. R. J. Anderson, M. W Spong (1989), “Bilateral control of Teleoperators with Time Delay”, IEEE Trans on Automatic Control, Vol. 43(5), pp. 494 – 501. 76. R. Lozano, N. Chopra, M. W. Spong (2002), “Passivation of Force Reflecting Bilateral Teleoperators with Time Delay”, Proceedings of the 8 Mechatronics Forum, pp. 954 – 962. 77. S. E. Salcudean, S. Ku, G. Bell (1997), “Performance measurement in scaled teleoperation for microsurgery”, In CVRMed-MRCAS’97, pp. 789 – 798. 78. S. E. Salcudean, N. Wong, R. Hollis (1995), “Design and Control of a Force-Reflecting Teleoperation System with Magnetically Levitated Master and Wrist”, IEEE Transaction on Robotics and Automation, December ,Vol 11(6), pp. 844 – 858. 79. S. I. Niculescu, D. Taoutaou, R. Lozano (2002), “On the closed-loop stability of a teleoperation control scheme subject to communication time-delays”, Proc. IEEE Conf. on Decision and Control, December ,Vol. 2, pp. 1790 – 1795. 80. S. Sirouspour, Ali Shahdi (2006), “Model Predictive Control for Transparent Teleoperation Under Communication Time Delay”, IEEE Transaction on Robotics, Vol. 22(6), pp. 1131 – 1145. 81. S. Tabatabaee, Sayed Mohsen Sayed Mosavi (2011), “Robust H-infinity Takagi- Sugeno Fuzzy Controller Design for a Bilateral Tele-operation System via LMIs”, Majlesi Journal of Electrical Engineering, Vol. 5(2), June, pp. 1 – 9. 82. T. B. Sheridan (1993), “Space teleoperation through time delay: review and prognosis”, IEEE Trans. on Robotic and Auto, October, Vol. 9(5), pp. 592 – 606. 83. T. Nef, M. Mihelj, R. Riener. ARMin (2007), “A robot for patient-cooperative arm therapy”, Medical and Biological Engineering and Computing, Vol. 45(9), pp. 887 – 900. 84. T. Nozaki, Takahiro Mizoguchi, Kouhei Ohnishi (2014), “Decoupling Strategy for Position and Force Control Based on Modal Space Disturbance Observer”, IEEE Transactions on Industrial Electronics, Vol. 61(2), February, pp. 1022 – 1032. 85. Toru Namerikawa (2009), “Bilateral Control with Constant Feedback Gains for Teleoperation with Time Varying Delay”, IEEE Conference on Decision and Control, Shanghai, P.R. China, December 16 - 18. pp. 7527 – 7532. 108 86. Tugba Lebleb, Berk Calli, Mustafa Unel, Asif Sabanovic, Seta Bogosyan, Metin Gokasan (2011), “Delay compensation in bilateral control using a sliding mode observer”, Turk J Elec Eng & Comp Sci, Vol. 19(6), pp. 851 – 859. 87. Utkin V.I (1992), Sliding mode in Control Optimation, Spinger – Verlag, Berlin. 88. Vinay Chawda, Marcia K. O’Malley (2015), “Position Synchronization in Bilateral Teleoperation Under Time-Varying Communication Delays”, IEEE Transaction on Mechatronics , pp. 1083 – 4435. 89. W. R. Ferrell (1965), “Remote manipulation with transmission delay”, PhD thesis, Massachusetts Institute of Technology, Nasa Technical Note. 90. W. Wei, Y. Kui (2004), “Teleoperated manipulator for leak detection of sealed radioactive sources”, In Proceedings of the IEEE International Conference on Robotics and Automation, Vol. 2, pp. 1682 – 1687. 91. Young K. D., Utkin V. I., Ozguner U. (1999), “A control engineer’s guide to sliding mode control”, IEEE Trans. Control Syst. Technol, Vol. 7(3), pp. 328 – 342. 92. Y. Yokokohji, T. Imaida, T. Yoshikawa (2000), “Bilateral control with energy balance monitoring under time-varyingcommunication delay”. In Proc. of the IEEE Int. Conf. on Robotic and Auto., San Francisco, CA, USA, Vol. 3, pp. 2684 – 2689. 93. Y. Yokokohji, T. Yoshikawa (1994), “Bilateral control of master-slave manipulators for ideal kinesthetic coupling-formulation and experiment”, IEEE Trans. On Robot and Auto, 10(5), October, pp. 605 – 620. 94. Zhijun Li, Yuanqing Xia (2013), “Adaptive neural network control of bilateral teleoperation with unsymmetrical stochastic delays and unmodeled dynamics”, International Journal of Robust and Nonlinear control. DOI:10.1002/rnc.2950, pp. 1 – 25. 109 PHỤ LỤC Phụ lục 1: Card DSP1103  Tính năng của Master DSP Đơn vị xử lý chính của DS1103 bao gồm: • Bộ xử lý PowerPC 750GX (master PPC), trên đó các mô hình điều khiển được thực thi. • Xung nhịp 1GHz (CPU clock). • 2 bộ nhớ cache level 1 (32KB) cho lệnh và dữ liệu. • Một bộ nhớ cache 1MB level 2. • Bộ điều khiển ngắt. • Các Timer. • Giao tiếp host ISA. Khả năng vào/ra của master PPC: • Bộ chuyển đổi ADC. • Bộ chuyển đổi DAC. • Vào/ra dạng bit. • Giao tiếp Encoder. • Giao tiếp nối tiếp. • Vào/ra đồng bộ. Master DSP ADC Đơn vị ADC trên master PPC của DS1103 gồm hai loại: • 4 bộ chuyển đổi A/D song song (ADC1 ADC4), mỗi bộ chuyển đổi tích hợp 4 đầu vào (ADCH1 ADCH16). Tín hiệu vào của mỗi bộ chuyển đổi được chọn bởi một bộ dồn kênh 4:1. Các bộ chuyển đổi A/D có đặc điểm: - Độ phân giải 16 bit. - Điện áp vào +- 10V. - Offset +-5mV - Sai số +-0.25%. - Tỉ số tín hiệu trên tạp âm (SNR) >83 dB. 110 • Bốn bộ chuyển đổi A/D song song (ADC5 ADC8), mỗi bộ chuyển đổi có một đầu vào( ADCH17 ADCH20). Đặc điểm: - Độ phân giải 16 bit. - Điện áp vào +- 10V. - Offset +-5mV - Sai số +-0.25%. - Tỉ số tín hiệu trên tạp âm (SNR) >83 dB Master DSP DAC Có một bộ chuyển đổi D/A trên master PPC. Đặc điểm: - Tám kênh DAC song song (DACH1 DACH8) - Độ phân giải 16 bit. - Điện áp ra +-10V. - Offset +-1mV - Sai số +-0.2% - Tỉ số SNR > 83 dB. - Chế độ transparent và latched. Giao diện Encoder (Incremental Encoder) • Hỗ trợ hai loại encoder ( một loại từ kênh 1 5, và kênh 6,7 cho loại 2). • Hỗ trợ tín hiệu dạng TTL và tín hiệu vi sai RS422. • Kênh 7 mã hóa analog (1Vpp hoặc 11uApp). • Bộ đếm vị trí 24bit. • Tần số tối đa 1.65 MHz (kênh 16) và 600kHz (kênh 7). • Hỗ trợ đầu cuối cho các đầu vào vi sai. • Nguồn cấp encoder (5V, 1A).  Tính năng của Slave DSP Hệ con Slave DSP của DS1103 chứa bộ xử lý tín hiệu số DSP TMS320F240 của Texas Instruments, xung nhịp 20 MHz: + Bộ nhớ chương trình 64-Kword. + Bộ nhớ dữ liệu 28-Kword. + Bộ nhớ cổng kép (dual port memory) 4-Kword, dùng cho truyền thông với master PPC. 111 Khả năng vào/ra của slave DSP + Slave DSP ADC. + Slave DSP bit I/O. + Slave DSP Timing I/O. + Slave DSP Serial Peripheral Interface. + Slave DSP Communication Interface. Slave DSP ADC: Slave DSP trên DS1103 có bộ biến đổi ADC với 16 kênh: + Độ phân giải 10bit. + Điện áp vào: 05V. Các chân kết nối của Slave DSP ADC. Tạo các tín hiệu PWM: • Tín hiệu PWM 1 phase: có thể thay đổi được: giá trị Duty cycles, tần số PWM, cực tính, chế độ phát PWM đối xứng hoặc bất đối xứng. • Tín hiệu PWM 3 phase với các đầu ra đảo và không đảo, có thể thay đổi được giá trị duty cycles, tần số sóng PWM, deadband. • Tín hiệu PWM điều chế vecto không gian (bao gồm các đầu ra đảo và không đảo): giá trị T1, T2; góc của vector, tần số sóng PWM, deadband. Cổng kết nối Encoder (CP32CP37, CP39): 112 Cổng kết nối Slave I/O (CP31): 113 Phụ lục 2: Sơ đồ nguyên lý đo dòng điện động cơ servo sử dụng IC1999CS10 Cảm biến dòng LT1999CS10 làm việc dựa trên nguyên lý đo gián tiếp dòng điện động cơ thông qua điện trở Shunt Rs mắc nối tiếp với phần ứng của động cơ, tạo ra một điện áp thể hiện được cả độ lớn cũng như chiều của dòng cần đo. Sơ đồ nguyên lý đo dòng điện động cơ servo dùng IC1999CS10 Thông thường IC LT1999CS10 mục đích được dùng để lấy tín hiệu dòng của động cơ trong hệ điều khiển động cơ với mạch cầu H, tín hiệu đầu ra của IC dòng là điện áp đã được khuếch đại với giá trị lớn hơn trong khoảng 5mV đến 250mV. Phụ lục 3: Nguyên tắc hoạt động của Encoder Để điều khiển vận tốc, vị trí động cơ thì chúng ta phải đọc được góc quay của motor. Trong hệ thống này chúng ta sử dụng Encoder được tích hợp sẵn trong động cơ. Encoder bao gồm một nguồn phát quang (thường là hồng ngoại – infrared), một cảm biến quang và một đĩa có chia rãnh. Cấu tạo của Encoder 114 Encoder thường có 3 kênh (3 đầu ra) bao gồm kênh A, kênh B và kênh I (Index). Trên hình có một lỗ nhỏ bên phía trong của đĩa quay và một cặp phát-thu dành riêng cho lỗ nhỏ này. Đó là kênh I của encoder. Cứ mỗi lần motor quay được một vòng, lỗ nhỏ xuất hiện tại vị trí của cặp phát-thu, hồng ngoại từ nguồn phát sẽ xuyên qua lỗ nhỏ đến cảm biến quang, một tín hiệu xuất hiện trên cảm biến. Như thế kênh I xuất hiện một “xung” mỗi vòng quay của động cơ. Bên ngoài đĩa quay được chia thành các rãnh nhỏ và một cặp thu-phát khác dành cho các rãnh này. Đây là kênh A của encoder. Hoạt động của kênh A cũng tương tự kênh I, điểm khác nhau là trong 1 vòng quay của motor, có N “xung” xuất hiện trên kênh A. N là số rãnh trên đĩa và được gọi là độ phân giải (resolution) của encoder. Mỗi loại encoder có độ phân giải khác nhau. Để điều khiển động cơ, ta phải biết độ phân giải của encoder đang dùng. Độ phân giải ảnh hưởng đến độ chính xác điều khiển và cả phương pháp điều khiển. Ngoài ra encoder còn có một cặp thu phát khác được đặt trên cùng đường tròn với kênh A nhưng lệch một chút (lệch M+0,5 rãnh), đây là kênh B của encoder. Tín hiệu xung từ kênh B có cùng tần số với kênh A nhưng lệch pha 900. Bằng cách phối hợp kênh A và B người đọc sẽ biết chiều quay của động cơ. Hai kênh A và B trong Encoder 115 Phụ lục 4: Sơ đồ Driver của động cơ servo Driver cho động cơ là một mạch cầu H tiếp điểm bán dẫn để điều khiển tốc độ động cơ quay theo chiều thuận, ngược. Trong luận án này sử dụng chip driver L298D để làm mạch lực cho động cơ. L298D là một chip tích hợp hai mạch cầu H trong gói 15 chân. Tất cả các mạch kích, mạch cầu đều được tích hợp sẵn. L298D có điện áp danh nghĩa cao (lớn nhất 50V) và dòng điện danh nghĩa lớn hơn 2A nên rất thích hợp cho các các ứng dụng công suất nhỏ như các động cơ một chiều loại nhỏ và vừa. Trong hệ thống này dùng chip L298D để làm driver cho động cơ. Cấu tạo bên trong của L298D