Ứng dụng điều khiển trượt và mạng nơron để điều khiển cánh tay robot hai bậc tự do

1 BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO ĐẠI HỌC ĐÀ NẴNG VÕ VĂN PHƯƠNG ỨNG DỤNG ĐIỀU KHIỂN TRƯỢT VÀ MẠNG NƠ RON ĐỂ ĐIỀU KHIỂN CÁNH TAY ROBOT HAI BẬC TỰ DO Chuyên ngành : Tự động hĩa Mã số : 60.52.60 TĨM TẮT LUẬN VĂN THẠC SĨ KỸ THUẬT Đà Nẵng - Năm 2011 2 CƠNG TRÌNH ĐƯỢC HỒN THÀNH TẠI ĐẠI HỌC ĐÀ NẴNG Người hướng dẫn khoa học: TS. Nguyễn Anh Duy Phản biện 1:............................................................... Phản biện 2:............................................................... Luận văn sẽ được bảo vệ trước Hội đồng chấm Luận văn Thạc sĩ Kỹ thuật họp tại Đại học Đà Nẵng vào ngày 10 tháng 09 năm 2011. Cĩ thể tìm hiểu Luận văn tại: - Trung tâm Thơng tin – Học liệu, Đại học Đà Nẵng - Trung tâm Học liệu, Đại học Đà Nẵng. 3 MỞ ĐẦU
LÝ DO CHỌN ĐỀ TÀI Khái niệm đầu tiên về phương pháp điều khiển trượt (Sliding mode control: SMC) được Emelyanov nêu ra cho hệ thống bậc hai vào những năm cuối thập niên 1960 [9]. Kể từ đĩ, phương pháp này đã nhận được khá nhiều sự quan tâm của các nhà nghiên cứu áp dụng trong rất nhiều ứng dụng như điều khiển vị trí, điều khiển robot, điều khiển quá trình, ngành khoa học vũ trụ, biến đổi điện năng,… Sở dĩ phương pháp điều khiển trượt được áp dụng phổ biến như vậy là do nĩ hoạt động tốt với các hệ phi tuyến và sự bền vững đối với các yếu tố chưa chắc chắn và các yếu tố nhiễu từ mơi trường. Tuy nhiên, vì sự cần thiết phải hiểu rõ các đặc tính động học của hệ thống để tính tốn tín hiệu điều khiển đầu vào, nên nĩ rất khĩ áp dụng để điều khiển các hệ thống cĩ đặc tính động học quá phức tạp hoặc các hệ thống cĩ đặc tính động học khơng rõ ràng. Do đĩ Việc thiết kế hệ thống điều khiển trượt địi hỏi phải xác định các mơ hình của đối tượng điều khiển. Trong trường hợp khơng xác định mơ hình tốn của hệ phi tuyến, hoặc mơ hình cĩ yếu tố khơng chắc chắn bằng cách giải bài tốn nhận dạng hệ thống ta cĩ thể xác định mơ hình tốn của đối tượng và sử dụng thơng tin này để thiết kế hệ thống điều khiển. Trong luận văn này là dùng mạng nơ ron để nhận dạng hệ thống. Trên cơ sở sử dụng mơ hình mạng nơ ron, tác giả sẽ xây dựng các luật điều khiển trượt cho đối tượng phi tuyến và đã chọn đề tài “ ỨNG DỤNG ĐIỀU KHIỂN TRƯỢT VÀ MẠNG NƠ RON ĐỂ ĐIỀU KHIỂN CÁNH TAY ROBOT HAI BẬC TỰ DO” để làm đề tài nghiên cứu. 4
MỤC ĐÍCH NGHIÊN CỨU - Nghiên cứu phương pháp điều khiển trượt. - Nghiên cứu mạng nơ ron nhân tạo. - Nghiên cứu Phương pháp nhận dạng dùng mạng nơ ron. - Mơ phỏng hệ thống điều khiển trượt bám cho cánh tay máy Robot 2 bậc tự do. - Mơ phỏng hệ thống điều khiển trượt dùng mạng nơ ron cho cánh tay máy Robot 2 bậc tự do. - Nhận xét, so sánh, đánh giá kết quả.
ĐỐI TƯỢNG VÀ PHẠM VI NGHIÊN CỨU Tay máy Robot hai bậc tự do.
PHẠM VI NGHIÊN CỨU - Mơ phỏng hệ thống điều khiển trượt cho cánh tay máy Robot 2 bậc tự do. - Mơ phỏng hệ thống điều khiển trượt dùng mạng nơ ron cho cánh tay máy Robot 2 bậc tự do. - Nhận xét, so sánh, đánh giá kết quả.
PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU - Nghiên cứu lý thuyết. - Sử dụng phần mền Matlab/Simulink để mơ phỏng.
Ý NGHĨA KHOA HỌC VÀ THỰC TIỀN CỦA ĐỀ TÀI - Ứng dụng mạng nơ ron để thiết kế bộ điều khiển trượt cho tay máy hai bậc tự do. - Nghiên cứu lý thyết, làm cơ sở để triển khai thực tế
BỐ CỤC LUẬN VĂN - Chương 1: GIỚI THIỆU TỔNG QUAN - Chương 2: GIỚI THIỆU PHƯƠNG PHÁP ĐIỀU KHIỂN TRƯỢT 5 - Chương 3: NHẬN DẠNG HỆ THỐNG DÙNG MẠNG NƠ RON - Chương 4: MƠ HÌNH ĐỐI TƯỢNG VÀ KẾT QUẢ MƠ PHỎNG Chương 1 GIỚI THIỆU TỔNG QUAN Trong vài năm gần đây, cùng với sự phát triển của khoa học kỹ thuật. Điều khiển trượt nhận được sự quan tâm nhiều bởi các nhà nghiên cứu trong lĩnh vực điều khiển vì khả năng điều khiển của nĩ đối với các đối tượng phi tuyến và sự ổn định đối với các yếu tố nhiễu tác động, cùng với sự phát triển của phần cứng (tốc độ chuyển mạch của linh kiện ngày càng cao) nên việc ứng dụng điều khiển trượt ngày càng rộng rãi. Ngồi ra cánh tay robot được ứng dụng trong nhiều lĩnh vực (sản xuất mạch điện tử, thiết kế robot,…), nhiều giải thuật đã được đưa ra để điều khiển chính xác và ổn định chuyển động của cánh tay, trong đĩ cĩ phương pháp điều khiển trượt. Trong thực tế, phương pháp điều khiển trượt truyền thống cĩ các khuyết điểm. Đầu tiên là hiện tượng chattering, đĩ là các dao động ở tần số cao của tín hiệu điều khiển. Hiện tượng này cĩ thể kích động các mode tần số cao khơng được mơ hình hĩa và gây ra sự mất ổn định. Thứ hai là điều khiển trượt cĩ thể cần tín hiệu điều khiển lớn để cĩ thể đáp ứng tốt với các sự thay đổi của thơng số mơ hình. Thứ ba là việc tính tốn các giá trị điều khiển cần phải biết được các thơng số chính xác của mơ hình Như đã nĩi ở trên, việc thiết kế hệ thống điều khiển trượt địi hỏi phải xác định các mơ hình của đối tượng điều khiển. Trong thực tế khơng phải lúc nào người thiết kế cũng cĩ được mơ hình chính xác của đối tượng. Để giải quyết vấn đề này, tác giả đề nghị nhận dạng 6 mơ hình của đối tượng điều khiển dùng mạng nơ ron truyền thẳng, giải thuật lan truyền ngược. So với các phương pháp nhận dạng phi tuyến truyền thống, phương pháp này cĩ ưu điểm là nhận dạng chính xác cấu trúc của mơ hình. Trên cơ sở sử dụng mơ hình mạng nơ ron, tác giả sẽ xây dựng các luật điều khiển trượt cho đối tượng phi tuyến. Chương 2 GIỚI THIỆU PHƯƠNG PHÁP ĐIỀU KHIỂN TRƯỢT 2.1 ĐIỀU KHỂN BÁM MỤC TIÊU (TRACKING) Xét hệ thống động phi tuyến biểu diễn bởi phương trình vi phân sau: ( ) ( ) ( ).nx f X g X u y x  = +  = (2.1) Trong đĩ: ( 1)[ ... ]n TX x x x −= & là vectơ trạng thái, u là tín hiệu điều khiển, y là tín hiệu ra, n là bậc của hệ thống. Các hàm ( )f f X= , ( )g g X= là các hàm phi tuyến khơng biết trước, nhưng biết trước các chặn trên và dưới của chúng maxmin fff ≤≤ , maxmin0 ggg ≤≤< Gọi r là tín hiệu đặt. Giả thiết r cĩ đạo hàm theo t đến cấp n. Định nghĩa: (1 ) (1 ) ( 1 ) ( 1 ) . . . . . . d d d n n d x r x r X x r − −            = =            (2.2) 7 (1 ) ( 1 ) ( 1 ) ( 1 ) . . . . . . d d d n n n d x x e x x e E X X x x e − − − −       −    = − = =       −       & & (2.3) Mục tiêu điều khiển là xác định luật điều khiển u sao cho E→0 khi ∞→t . Định nghĩa hàm trượt: ( 1) ( 2) (1) 2 1 0... n n n S e a e a e a e− − − = + + + + (2.4) Các hệ số 210 ,...,, −naaa phải được chọn sao cho phương trình đặc trưng của phương trình vi phân (2.4): 0... 01 2 2 1 =++++ − − − apapap nn n (2.5) cĩ tất cả các nghiệm với phần thực âm. Phương trình 0=S xác định một mặt cong được gọi là mặt trượt (sliding surface). Trong khơng gian trạng thái n chiều. Sử dụng phương pháp Lyapunov, chọn một hàm xác định dương V cĩ dạng: 2 2 1 SV = (2.7) Suy ra: SSV && = (2.8) Để V& xác định âm cần chọn luật điều khiển u sao cho: Khi 0>S thì 0<S& Khi 0S& Khi 0=S thì 0=S& Đây là điều kiện để hệ thống luơn ổn định tiệm cận tồn thể tại S= 0. Ta cĩ thể chọn: . ( )S k sign S= −& (2.9) 8 với k > 0 và 1, 0 ( ) 0, 0 1, 0 S sign S S S >  = =  − < Ta được luật điều khiển: ( ) ( 1) ( 1) (2) (2) 2 1 0 1 ( ) ( ) ... ( ) ( ) . ( )( ) n n n d n d d du f X x a x x a x x a x x ksign Sg X − − −  =− − + − + + − + − + & & (2.10) Luật điều khiển u (2.10) đưa quỹ đạo pha của hệ thống về mặt trượt và duy trì một cách bền vững trên mặt trượt này. Hình 2.3. Hình chiếu của quỹ đạo pha 2.2. HIỆN TƯỢNG CHATTERING Điều khiển trượt lý tưởng địi hỏi luật điều khiển phải thay đổi tức thời ngay tại thời điểm giao nhau với mặt trượt 0=S . Do đĩ với Luật điều khiển u ở trên, thì khi tín hiệu qua phần mặt S < 0 thì sgn(S) = -1, do vậy tín hiệu u > 0 lại được đẩy về mặt trượt S = 0, sau đĩ tiếp tục đi qua phần mặt S > 0, lúc đĩ sgn(S) = 1. Vậy kết quả là quỹ đạo pha tiếp tục vượt qua khỏi mặt trượt sau khi chạm vào nĩ và gây nên hiện tượng quỹ đạo pha dao động quanh mặt trượt (hiện tượng chattering) Người ta luơn tìm biện pháp để làm giảm thiểu hoặc loại trừ hiện tượng này và làm nhẵn tín hiệu điều khiển gián đoạn trong một Sliding phase Reaching phase 9 lớp biên mỏng, người ta thay hàm Signum bằng hàm bảo hịa (Sat) [1]. Phương pháp lớp biên dùng hàm bão hịa (sat) cĩ các đặc điểm sau: + Giảm được hiện tượng rung do bước chuyển bị giảm thiểu. + Gây ra sai lệch tĩnh cho tín hiệu ra, quỹ đạo chỉ nằm trong lớp biên, nhưng khơng bám trên mặt trượt. + Khơng giảm thời gian tìm về mặt trượt.. Chương 3 NHẬN DẠNG HỆ THỐNG DÙNG MẠNG NƠ RON 3.1. GIỚI THIỆU MẠNG NƠ RON NHÂN TẠO 3.1.1. Khái niệm nơ ron sinh học 3.1.2. Mạng nơ ron nhân tạo là gì? 3.1.3. Mơ hình kết nối 3.1.4. Luật học 3.2. NHẬN DẠNG HỆ THỐNG DUNG MẠNG NƠ RON 3.2.1. Tại sao phải nhận dạng? 3.2.2.Nhận dạng hệ thống 3.2.3. Nhận dạng hệ thống dùng mạng nơ ron 3.2.4. Mạng truyền thẳng nhiều lớp với giải thuật lan truyền ngược 3.2.5. Các thơng số học 3.3. NHẬN DẠNG HỆ THỐNG ĐỘNG DÙNG MẠNG NƠ RON 3.3.1. Hệ thống động 3.3.2. Mơ hình vào ra 3.3.3. Mơ hình khơng gian trạng thái Chương 4 MƠ HÌNH ĐỐI TƯỢNG VÀ KẾT QỦA MƠ PHỎNG 10 4.1. GIỚI THIỆU MƠ HÌNH ĐỐI TƯỢNG ĐIỀU KHIỂN Hình 4.1. Cánh tay robot 2 bậc tự do 4.2. ĐIỀU KHIỂN TRƯỢT BÁM MỤC TIÊU 4.2.1 Thiết kế Phương trình động lực của cánh tay máy là: ( ) ( ) ( )H q q C q q G q τ+ + =&& & (4.1) Ta sẽ tìm luật điều khiển cho moment τ đặt lên 2 cánh tay sao cho 2 gĩc 1 2,q q bám theo tín hiệu đặt. Khai triển (4.1), ta cĩ: 11 12 1 2 1 2 1 1 1 21 22 2 1 2 2 2 ( ) 0 h h q Tq T q q q g h h q Tq q g τ τ +            + + =            −            && & & & & && & & (4.2) Trong đĩ: 1 2,q q : lần lượt là 2 gĩc quay của cánh tay 1 và 2 1 2,τ τ : lần lượt là moment của 2 cánh tay 1 và 2. Ta đặt: 1 1 2 2,u uτ τ= = là 2 tín hiệu điều khiển moment cho 2 cánh tay. Nhiệm vụ điều khiển là xác định các tín hiệu điều khiển 1 2,u u sao cho 2 gĩc 1 2,q q của cánh tay bám theo tín hiệu đặt. Đặt: 11 1 1x q= (rad): gĩc quay của khớp thứ nhất 2 2x q= (rad): gĩc quay của khớp thứ hai 3 1x x= & (rad/s) : vận tốc gĩc khớp thứ nhất 4 2x x= & (rad/s) : vận tốc gĩc khớp thứ hai Từ phương trình tốn ta cĩ phương trình trạng thái tương đương của đối tượng: 1 3 2 4 3 1 1 1 2 2 4 2 3 1 4 2 ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) x x x x x f x g x u g x u x f x g x u g x u =  =  = + +  = + + & & & & (4.12) Với: 2 2 1 22 4 3 4 1 12 3 2 1( ) ( 2 ) ( ) H f x h Tx Tx x g h Tx g D  = − + + + − +  (4.13) 2 2 2 21 4 3 4 1 11 3 2 1( ) ( 2 ) ( ) H f x h Tx Tx x g h Tx g D  = + + − − +  (4.14) 1( )g x = 22 1 H h D (4.15) 2 ( )g x = 3( )g x = 12 1 H h D − (4.16) 4 ( )g x = 11 1 H h D − (4.17) Các giá trị từ bảng thơng số của đối tượng (Bảng 4.1). Nhiệm vụ điều khiển là xác định các tín hiệu điều khiển 1 2,u u sao cho 2 gĩc 1 2,q q của cánh tay bám theo tín hiệu đặt. 12 Áp dụng lý thuyết điều khiển trượt ta chọn mặt trượt: eeS &+      = 2 1 0 0 λ λ (4.18) Chọn:       =      − − +      − −       =      )( )( 0 0 22 11 22 11 22 11 2 1 2 1 SsignK SsignK qq qq qq qq S S d d d d &&&& &&&& && && & & λ λ (4.22) Với 0iK < Ta tính được luật điều khiển: [ ] )(/)()()()( 11122113111 xgSsignKuxgxfqxqu dd −−−+−= &&&λ (4.27) )]()()()(/[)]()()()()()( ))(())(()()()()([ 324113121321 313142122211132 xgxgxgxgxfxgxgxfqxgqxg xqxgxqxgSsignKxgSsignKxgu dd dd −+−− +−−−+−= &&&& && λλ (4.28) 4.2.2. Kết quả mơ phỏng Hình 4.2. Mơ hình hệ thống điều khiển trượt bám cánh tay robot 2 bậc tự do 4.2.2.1. Trường hợp hệ thống danh định 13 0 5 10 15 0 1 2 3 4 Tin hieu dat q1d q 1 d time(s) 0 5 10 15 0 1 2 3 Tin hieu dat q2d q 2 d time(s) Hình 4.5. Tín hiệu đặt q1d và q2d 0 5 10 15 0 1 2 3 4 Tin hieu ra q1 q 1 time(s) 0 5 10 15 0 1 2 3 Tin hieu ra q2 q 2 time(s) Hình 4.6. Tín hiệu ra q1 và q2 0 0.005 0.01 0.015 0.02 0.025 0.03 0.035 0.04 0.045 0.05 -1500 -1000 -500 0 time(s) S 1 0 0.005 0.01 0.015 0.02 0.025 0.03 0.035 0.04 0.045 0.05 -1500 -1000 -500 0 time(s) S 2 Hình 4.7. Tín hiệu S1 và S2 14 0 5 10 15 -10 0 10 20 Tin hieu dieu khien u1 u 1 time(s) 0 5 10 15 -4 -2 0 2 4 Tin hieu dieu khien u2 u 2 time(s) Hình 4.8. Tín hiệu điều khiển u1 và u2 Hình 4.9. Hình chiếu quỹ đạo trượt 1 và 2 Nhận xét - Bộ điều khiển trượt bám cho đáp ứng nhanh - Các tín hiệu ra được điều khiển bám khá sát tín hiệu đặt. - Reaching mode: Thời gian quỹ đạo trạng thái đi về mặt trượt: S1, S2 nhanh khoảng 0.005 giây. - Sliding mode: Thời gian tượt về gốc tọa độ khoảng 1,5 giây. - Tín hiệu điều khiển u1 và u2 cĩ các gai nhọn giá trị lớn tại các thời điểm chuyển trạng thái. - Hiện tượng chattering trên mặt trượt cĩ biên độ khơng lớn 4.2.2.2. Tính bền vững với sự thay đổi thơng số của đối tượng • Khối lượng của vật nặng mt tăng 50% 15 0 5 10 15 0 1 2 3 4 Tin hieu ra q1 q 1 time(s) 0 5 10 15 0 1 2 3 Tin hieu ra q2 q 2 time(s) Hình 4.10. Tín hiệu ra q1 và q2 khi mt tăng 50% 0 0.005 0.01 0.015 0.02 0.025 0.03 0.035 0.04 0.045 0.05 -1000 -500 0 time(s) S 1 0 0.005 0.01 0.015 0.02 0.025 0.03 0.035 0.04 0.045 0.05 -1000 -500 0 time(s) S 2 Hình 4.11. Tín hiệu S1 và S2 khi mt tăng 50% • Khối lượng của vật nặng mt giảm 50% 0 5 10 15 0 1 2 3 4 Tin hieu ra q1 q 1 time(s) 0 5 10 15 0 1 2 3 Tin hieu ra q2 q 2 time(s) Hình 4.14. Tín hiệu q1, q2 khi mt giảm 50% 16 0 0.005 0.01 0.015 0.02 0.025 0.03 0.035 0.04 0.045 0.05 -1500 -1000 -500 0 time(s) S 1 0 0.005 0.01 0.015 0.02 0.025 0.03 0.035 0.04 0.045 0.05 -1500 -1000 -500 0 time(s) S 2 Hình 4.15. Tín hiệu S1 và S2 khi mt giảm 50% 4.2.2.3. Tính bền vững đối với nhiễu Xét ảnh hưởng của nhiễu ngõ ra cĩ min=- 0.02, max= 0.02 0 5 10 15 0 1 2 3 4 Tin hieu ra q1 q 1 time(s) 0 5 10 15 0 1 2 3 Tin hieu ra q2 q 2 time(s) Hình 4.18. Tín hiệu q1,q2 của hệ thống khi cĩ nhiễu ngõ ra 0 0.005 0.01 0.015 0.02 0.025 0.03 0.035 0.04 0.045 0.05 -1000 -500 0 time(s) S 1 0 0.005 0.01 0.015 0.02 0.025 0.03 0.035 0.04 0.045 0.05 -1000 -500 0 time(s) S 2 Hình 4.19. Tín hiệu S1 và S2 khi cĩ nhiễu ngõ ra 17 4.2.2.4. Khảo sát bộ điều khiển trượt với hàm Sat 0 5 10 15 0 1 2 3 4 Tin hieu ra q1 q 1 time(s) 0 5 10 15 0 1 2 3 Tin hieu ra q2 q 2 time(s) Hình 4.22. Tín hiệu ra khi sử dụng hàm sat 0 0.005 0.01 0.015 0.02 0.025 0.03 0.035 0.04 0.045 0.05 -1000 -500 0 time(s) S 1 0 0.005 0.01 0.015 0.02 0.025 0.03 0.035 0.04 0.045 0.05 -1000 -500 0 time(s) S 2 Hình 4.23. Tín hiệu S1 và S2 khi sử dụng hàm sat Hình 4.24. Hình chiếu quỹ đạo trượt 1 và 2 khi sử dụng hàm sat 18 0 5 10 15 -10 -5 0 5 10 Tin hieu dieu khien u1 u 1 time(s) 0 5 10 15 -2 0 2 4 Tin hieu dieu khien u2 u 2 time(s) Hình 4.25. Tín hiệu điều khiển u1 và u2 Với hàm sat Nhận xét - Khi sử dụng hàm sat ta thấy, hiện tượng chattering giảm đi rất nhiều - Tín hiệu điều khiển u1 và u2 xuất hiện gai nhọn tại thời điểm chuyển trạng thái. - Kết quả điều khiển tương đương khi ta sử dụng hàm sign ở các trường hợp thơng số mơ hình thay đổi và khi cĩ nhiễu, tuy nhiên biên độ của tín hiệu điều khiển sẽ lớn hơn. 4.3. NHẬN DẠNG MƠ HÌNH CÁNH TAY MÁY 2 BẬC TỰ DO DÙNG MẠNG TRUYỀN THẲNG, GIẢI THUẬT LAN TRUYỀN NGƯỢC Để thiết kế luật điều khiển trượt bám dùng mạng nơ ron cho hệ cánh tay máy 2 bậc tự do, ta tiến hành nhận dạng hệ thống dùng mạng truyền thẳng với giải thuật học lan truyền ngược. Dữ liệu vào và ra dùng để huấn luyện mạng nơ ron được thu thập từ mơ hình hệ thống điều khiển trượt bám đã trình bày ở trên. Kết quả chạy mơ phỏng hệ thống điều khiển trượt ta thu được các tín hiệu 1 2 3 4 1 2 1 2 3 4, , , , , , , , ,d d d d d dx x x x f f g g g g , là các dữ liệu 19 vào ra dùng để huấn luyện mạng nơ ron, trong đĩ 1 2 3 4, , ,x x x x là các tín hiệu vào mạng và 1 2 1 2 3 4, , , , ,d d d d d df f g g g g là các tín hiệu ra mong muốn của mạng. Ta chọn cấu trúc các mạng nơ ron là cĩ 4 nơ ron lớp vào, 1 lớp ẩn với 10 nơ ron hoăc 15 nơ ron, lớp ra với 1 nơ ron. Sau khi huấn luyện, ta cĩ kết quả xấp xỉ các hàm 1( )f x , 2( )f x , 1( )g x , 2 ( )g x , 3( )g x , 4 ( )g x là các hàm 1 ˆ ( )f x , 2ˆ ( )f x , 1ˆ ( )g x , 2ˆ ( )g x , 3ˆ ( )g x , 4ˆ ( )g x tương ứng. Khi đĩ ta cĩ kết quả nhận dạng của hệ thống: Sau khi huấn luyện, ta cĩ kết quả nhận dạng hệ thống: 0 0.01 0.02 0.03 0.04 0.05 0.06 0.07 0.08 0.09 0.1 -150 -100 -50 0 50 100 150 200 Tin hieu x*3 va x3>-NN time(s) X>3 X*3 Hình 4.39. Tín hiệu: 3x& và 3xˆ& 0 0.01 0.02 0.03 0.04 0.05 0.06 0.07 0.08 0.09 0.1 -300 -200 -100 0 100 200 300 400 Tin hieu x*4 va x4>-NN time(s) X>4 x*4 Hình 4.40. Tín hiệu: 4x& và 4xˆ & 20 4.4. ĐIỀU KHIỂN TRƯỢT DÙNG MẠNG NƠ RON 4.4.1. Thiết kế Khi đĩ các luật điều khiển u1, u2 được thiết kế lại như sau: )](ˆ)(ˆ)(ˆ)(ˆ/[)](ˆ)(ˆ)(ˆ)(ˆ)(ˆ)(ˆ ))((ˆ))((ˆ)()(ˆ)()(ˆ[ˆ 324113121321 313142122211132 xgxgxgxgxfxgxgxfqxgqxg xqxgxqxgSsignKxgSsignKxgu dd dd −+−− +−−−+−= &&&& && λλ (4.29) [ ] )(ˆ/)()(ˆ)(ˆ)(ˆ 11122113111 xgSsignKuxgxfqxqu dd −−−+−= &&&λ (4.30) 4.4.2. Kết quả mơ phỏng Hình 4.41. Hệ thống điều khiển trượt dùng mạng nơ ron 4.4.2.1. Trường hợp hệ thống danh định 0 5 10 15 0 1 2 3 4 Tin hieu ra q1-NN q 1 time(s) 0 5 10 15 0 1 2 3 Tin hieu ra q2-NN q 2 time(s) Hình 4.43. Tín hiệu ra q1, q2-NN của hệ thống 21 0 0.005 0.01 0.015 0.02 0.025 0.03 0.035 0.04 0.045 0.05 -2000 -1500 -1000 -500 0 time(s) S 1 0 0.005 0.01 0.015 0.02 0.025 0.03 0.035 0.04 0.045 0.05 -2000 -1500 -1000 -500 0 time(s) S 2 Hình 4.44. Tín hiệu S1 và S2-NN Hình 4.45. Hình chiếu quỹ đạo trượt 1 và 2-NN 0 5 10 15 -20 -10 0 10 20 Tin hieu dieu khien u1-NN u 1 time(s) 0 5 10 15 -4 -2 0 2 4 Tin hieu dieu khien u2-NN u 2 time(s) Hình 4.46. Tín hiệu điều khiển u1 và u2-NN Nhận xét - Bộ điều khiển trượt dùng mạng nơ ron cho đáp ứng nhanh - Các tín hiệu ra được điều khiển bám theo tín hiệu đặt tốt, vọt lố ít. 22 - Reaching mode: Thời gian quỹ đạo trạng thái về mặt trượt: S1và S2 nhanh khoảng 0.005 giây. - Sliding mode: Thời gian trượt về gốc tọa độ khoảng 1.5 giây - Tín hiệu điều khiển u1 và u2 cĩ các gai nhọn giá trị lớn tại các thời điểm chuyển trạng thái. - Hiện tượng chattering trên mặt trượt cĩ biên độ khơng lớn 4.4.2.2. Tính bền vững với sự thay đổi thơng số của đối tượng • Khối lượng vật nặng mt giảm 50% 0 5 10 15 0 1 2 3 4 Tin hieu ra q1-NN q 1 time(s) 0 5 10 15 0 1 2 3 Tin hieu ra q2-NN q 2 time(s) Hình 4.47. Tín hiệu ra q1,q2-NN của hệ thống khi mt giảm 50% 0 0.005 0.01 0.015 0.02 0.025 0.03 0.035 0.04 0.045 0.05 -2000 -1500 -1000 -500 0 time(s) S 1 0 0.005 0.01 0.015 0.02 0.025 0.03 0.035 0.04 0.045 0.05 -2000 -1500 -1000 -500 0 time(s) S 2 Hình 4.48. Tín hiệu S1 và S2-NN khi mt giảm 50% 23 • Khối lượng mt tăng 50% 0 5 10 15 0 1 2 3 4 Tin hieu ra q1-NN q 1 time(s) 0 5 10 15 0 1 2 3 Tin hieu ra q2-NN q 2 time(s) Hình 4.51. Tín hiệu ra của hệ thống khi mt tăng 50% 0 0.005 0.01 0.015 0.02 0.025 0.03 0.035 0.04 0.045 0.05 -2000 -1500 -1000 -500 0 time(s) S 1 0 0.005 0.01 0.015 0.02 0.025 0.03 0.035 0.04 0.045 0.05 -2000 -1500 -1000 -500 0 time(s) S 2 Hình 4.52. Tín hiệu S1 và S2-NN khi và mt tăng 50% 4.4.2.3. Tính bền vững đối với nhiễu Với biên độ min=-0.02, max=0.02 0 5 10 15 0 1 2 3 4 Tin hieu ra q1-NN q 1 time(s) 0 5 10 15 0 1 2 3 Tin hieu ra q2-NN q 2 time(s) Hình 4.55. Tín hiệu ra q1,q2-NN của hệ thống khi cĩ nhiễu ngõ ra 24 0 0.005 0.01 0.015 0.02 0.025 0.03 0.035 0.04 0.045 0.05 -2000 -1500 -1000 -500 0 time(s) S 1 0 0.005 0.01 0.015 0.02 0.025 0.03 0.035 0.04 0.045 0.05 -2000 -1500 -1000 -500 0 time(s) S 2 Hình 4.56. Tín hiệu S1 và S2-NN khi cĩ nhiễu ngõ ra 4.4.2.4. Khảo sát với hàm sat 0 5 10 15 0 1 2 3 4 Tin hieu ra q1-NN q 1 time(s) 0 5 10 15 0 1 2 3 Tin hieu ra q2-NN q 2 time(s) Hình 4.59. Tín hiệu raq1,q2-NN của hệ thống với hàm sat 0 0.005 0.01 0.015 0.02 0.025 0.03 0.035 0.04 0.045 0.05 -2000 -1500 -1000 -500 0 time(s) S 1 0 0.005 0.01 0.015 0.02 0.025 0.03 0.035 0.04 0.045 0.05 -2000 -1500 -1000 -500 0 time(s) S 2 Hình 4.60. Tín hiệu S1 và S2-NN với hàm sat 25 Hình 4.61. Hình chiếu quỹ đạo trượt 1 và 2-NN với hàm sat 0 5 10 15 -10 0 10 20 Tin hieu dieu khien u1-NN u 1 time(s) 0 5 10 15 -4 -2 0 2 4 Tin hieu dieu khien u2-NN u 2 time(s) Hình 4.62. Tín hiệu điều khiển u1 và u2q1,q2-NN với hàm sat 4.5 NHẬN XÉT, SO SÁNH, ĐÁNH GIÁ KẾT QUẢ - Hệ thống điều khiển trượt bám cho kết quả tín hiệu ra đáp ứng khá nhanh. Các tín hiệu ra được điều khiển bám theo tin hiệu đặt tốt. Tín hiệu S1 và S2 tiến về 0 nhanh, vọt lố ít tại những thời điểm giá trị thay đổi. Sai số này cĩ thể khắc phục bằng cách tăng hệ số (k1, k2), tuy nhiên, lúc đĩ giá trị của tín hiệu điều khiển u1,u2 sẽ lớn (cũng như khi sử dùng hàm sat thay cho hàm sign trong bộ điều khiển), khơng cĩ lợi cho hệ thống. - Hệ thống điều khiển trượt bám dùng mạng nơ ron cho tín hiệu ra khá sát kết quả mơ phỏng bộ điều khiển trượt bám kinh điển, các tín hiệu u1, u2, S1, S2 cĩ sai số khơng đáng kể, sai số xảy ra là do sai số trong nhận dạng đối tượng. 26 - Các bộ điều khiển trượt kinh điển và dùng mạng nơ ron đều cho đáp ứng tốt với sự thay đổi của thơng số đối tượng và nhiễu. - Dạng tín hiệu điều khiển cĩ các gai nhọn lớn tại thời điểm thay đổi tín hiệu đặt. KẾT LUẬN VÀ KIẾN NGHỊ Luận văn đã thực hiện được các việc sau 1. Tìm hiểu mơ hình tốn học của hệ thống cánh tay robot 2 bậc tự do và xây dựng mơ hình mơ phỏng cho hệ thống này. 2. Tìm hiểu phương pháp điều khiển trượt bám mục tiêu và áp dụng để thiết kế bộ điều khiển trượt bám cho hệ thống cánh tay robot. Mơ phỏng hệ thống danh định, hệ thống khi cĩ nhiễu tác động và khi thơng số đối tượng thay đổi. 3. Tìm hiểu các phương pháp nhận dạng mơ hình đối tượng phi tuyến động dùng mạng nơ ron (mạng truyền thẳng với giải thuật học lan truyền ngược) và áp dụng nhận dạng đối tượng cánh tay robot 2 bậc tự do. 4. Thiết kế và mơ phỏng bộ điều khiển trượt bám mục tiêu dùng mạng nơ ron cho hệ thống cánh tay máy 2 bậc tự do. Mơ phỏng hệ thống danh định, hệ thống khi cĩ nhiễu tác động và khi thơng số đối tượng thay đổi. So sánh kết quả mơ phỏng bộ điều khiển trượt bám mục tiêu dùng mạng nơ ron và kết quả mơ phỏng bộ điều khiển trượt bám mục tiêu kinh điển. Các kết quả mơ phỏng cho thấy hệ thống điều khiển trượt bám dùng mạng nơ ron cĩ chất lượng tương đương với hệ thống điều khiển trượt lý tưởng. Ưu điểm của phương pháp này là người thiết kế khơng cần biết mơ hình phi tuyến chính xác của đối tượng trong khi để thiết kế hệ thống điều khiển trượt kinh điển, người thiết kế phải biết mơ hình phi tuyến chính xác của đối tượng đĩ.