1 Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên http://www.lrc-tnu.edu.vn ĐẠI HỌC THÁI NGUYÊN TRƢỜNG ĐẠI HỌC KỸ THUẬT CÔNG NGHIỆP LUẬN VĂN THẠC SĨ KỸ THUẬT NGHIÊN CỨU ỨNG HỆ NƠ RON MỜ (ANFIS) ĐỂ ĐIỀU KHIỂN TAY MÁY Ngành : TỰ ĐỘNG HÓA Mã số : TNU088625260014 Học viên : NGUYỄN THỊ NGỌC LINH Hƣớng dẫn khoa học: PGS.TS LẠI KHẮC LÃI THÁI NGUYÊN, NĂM 2010 2 Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên http://www.lrc-tnu.edu.vn LỜI CAM ĐOAN Tôi tên là Nguyễn Thị Ngọc Linh lớp CHK11-TĐH tôi xin cam đoan bản luận văn: "Nghiên cứu, ứng dụng hệ nơron mờ để điều khiển tay máy" là do tôi tự tổng hợp và nghiên cứu, không photo, coppy của ai. Trong luận văn có sử dụng một số nguồn tài liệu tham khảo rõ ràng nhƣ đã nêu trong phần tài liệu tham khảo. Tôi xin chịu trách nhiệm về những gì tôi khai trƣớc nhà trƣờng và hội đồng khoa học! Thái nguyên, tháng 10 năm 2010 Tác giả luận văn Nguyễn Thị Ngọc Linh 3 Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên http://www.lrc-tnu.edu.vn LỜI NÓI ĐẦU Robot là đối tƣợng phi tuyến nên rất khó xác định đƣợc chính xác các thông số đo lƣờng tại các thời điểm nhất định. Do vậy, bài toán điều khiển cánh tay robot là bài toán khá phức tạp. Vì vậy, ứng dụng của hệ nơron mờ (anfis) trong bài toán điều khiển cánh tay robot sẽ hứa hẹn một giải pháp hiệu quả góp phần nâng cao hiệu quả làm việc của robot nhờ khả năng di chuyển chính xác đối tƣợng trong các môi trƣờng làm việc. Hiện nay trong nƣớc và trên thế giới đã có một số nghiên cứu ứng dụng hệ nơron mờ trong bài toán điều khiển cánh tay robot. Tuy nhiên, lĩnh vực này còn khá mới mẻ và đang rất đƣợc quan tâm nhƣng chƣa đƣợc ứng dụng rộng rãi. Chính vì lý do trên tác giả quyết định chọn đề tài: “Nghiên cứu ứng dụng mạng nơron mờ (ANFIS) để điều khiển tay máy”. Luận văn chia làm 3 chƣơng: Chƣơng 1: Tổng quan về hệ mờ và mạng nơron Chƣơng 2: Khảo sát và xây dựng mô hình toán học robot Chƣơng 3: Xây dựng thuật toán điều khiển cánh tay robot Mặc dù hết sức nỗ lực song do quỹ thời gian và kinh nghiệm khoa học còn nhiều hạn chế nên bản luận văn không tránh khỏi những thiếu sót, rất mong nhận đƣợc sự đóng góp của các thầy cô và các bạn đồng nghiệp! Tôi xin chân thành cảm ơn Thầy giáo hƣớng dẫn PGS TS Lại Khắc Lãi và các thầy cô khác đã tận tình giúp đỡ, định hƣớng và giúp tôi hoàn thành bản luận văn này! Và qua đây xin dành lời biết ơn sâu sắc đến ngƣời thân đã hết lòng động viên, giúp đỡ tôi trong suốt quá trình học tập và hoàn thành bản luận văn này! Thái Nguyên, tháng 10 năm 2010 Tác giả Nguyễn Thị Ngọc Linh 4 Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên http://www.lrc-tnu.edu.vn MỤC LỤC LỜI NÓI ĐẦU MỤC LỤC………………………………………………………………………….3 DANH MỤC CÁC HÌNH VẼ VÀ ĐỒ THỊ….……………………………….……4 PHẦN MỞ ĐẦU…………………………….……………………………….…… 6 1. Lý do chọn đề tài…………………………………………………………………6 2. Mục đích nghiên cứu……………………………………………………….….…6 3. Đối tƣợng nghiên cứu……………………………………………………… … 6 4. Phạm vi nghiên cứu………………………………………………………….… 6 5. ý nghiã khoa học và ý nghĩa thực tiễn của đề tài……………………………… 6 Chƣơng I: TỔNG QUAN VỀ HỆ NƠRON MỜ (ANFIS) 10 1.1 Đặt vấn đề 10 1.2 Tổng quan về điều khiển mờ 10 1.2.1. Giới thiệu 10 1.2.2. Cấu trúc của hệ điều khiển mờ 13 1.3 Tổng quan về mạng nơron 25 1.3.1 Giới thiệu 25 1.3.2 Lịch sử phát triển của mạng nơron nhân tạo 25 1.3.3 Cấu trúc mạng nơron nhân tạo 26 1.3.4 Mô hình nơron 29 1.3.5 Cấu trúc mạng 30 1.4 Sự kết hợp giữa mạng nơron và logic mờ 34 1.4.1 Vài nét về lịch sử phát triển 34 1.4.2 Logic mờ 34 1.4.3 Mạng nơron 35 1.4.4 Sự kết hợp giữa mạng nơron và logic mờ 35 1.5 Các hệ thống điều khiển dùng nơron mờ trong nƣớc và trên thế giới……… 37 KẾT LUẬN CHƢƠNG I 40 Chƣơng II: KHẢO SÁT VÀ XÂY DỰNG MÔ HÌNH TOÁN HỌC ROBOT… 41 2.1 Sơ lƣợc quá trình phát triển của robot công nghiệp……………………… 41 2.2 ứng dụng của robot công nghiệp…………………….…………………………42 2.3 Các cấu trúc cơ bản của robot công nghiệp……………………………………43 2.3.1 Cấu trúc chung…………………………….………… ………………….43 2 2 . . 3 3 . . 2 2 . . K K ế ế t t c c ấ ấ u u t t a a y y m m á á y y 45 2.4 Lựa chọn sơ đồ điều khiển hệ điều khiển robot……………………….……….45 2.4.1 Thiết lập các phƣơng trình động học cơ bản 47 2.4.2 Vận tốc chuyển động thứ i…………………………………….………… 48 2.4.3 Gia tốc của chuyển động thứ i……………….……………………………….49 2.5 Thành lập phƣơng trình động lực học………….………………………………49 2.5.1 Xây dựng phƣơng trình tính động năng của hệ……………… ………… 49 2.5.2 Xây dựng phƣơng trình tính thế năng của hệ…………………… ……… 54 2.6 Mô tả toán học hệ điều khiển chuyển động bằng phƣơng trình vi phân…… 55 2.6.1 Thành lập hàm Lagrange. 55 2.6.2 Mô tả bằng phƣơng trình Lagrage bậc hai………… ………………… 56 2.7 Mô tả hệ điều khiển chuyển động bằng phƣơng trình trạng thái …………… 65 5 Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên http://www.lrc-tnu.edu.vn KẾT LUẬN CHƢƠNG II………………….………………………………………68 Chƣơng III: XÂY DỰNG THUẬT TOÁN ĐIỀU KHIỂN CÁNH TAY ROBOT 69 3.1 Mô phỏng cánh tay robot………………………………………………………69 3.2 Thiết kế bộ điều khiển kinh điển để điều khiển cánh tay robot……………… 72 3.3 Xây dựng bộ điều khiển nơron mờ…………………………………………….76 3.3.1 Xây dựng tập dữ liệu huấn luyện…………………….……………………76 3.3.2 Cấu trúc hệ nơron mờ 77 3.3.3 Huấn luyện bộ điều khiển 80 3.3.4 Kết quả mô phỏng 81 KẾT LUẬN CHƢƠNG III 83 KẾT LUẬN 84 TÀI LIỆU THAM KHẢO……………………………………………………… 88 6 Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên http://www.lrc-tnu.edu.vn DANH MỤC CÁC HÌNH VẼ, ĐỒ THỊ Hình Tên hình Trang Hình 1.1 Hình 1.2 Hình 1.3 Hình 1.4 Hình 1.5 Hình 1.6 Hình 1.7 Hình 1.8 Hình 1.9 Hình 1.10 Hình 1.11 Hình 1.12 Hình 1.13 Hình 1.14 Hình 1.15 Hình 1.16 Hình 1.17 Hình 1.18 Hình 1.19 Hình 1.20 Hình 1.21 Hình 1.22 Hình 1.23 Hình 1.24 Hình 1.25 Hình 1.26 Hình 1.27 Hình 1.28 Hình 1.29 Các khối chức năng của bộ điều khiển mờ Các hàm liên thuộc của một biến ngôn ngữ Hàm liên thuộc vào-ra theo luật hợp thành max-min Hàm liên thuộc vào-ra theo luật hợp thành max-prod Hàm liên thuộc vào -ra theo luật hợp thành sum-min Hàm liên thuộc vào-ra theo luật hợp thành sum-prod Giải mờ theo nguyên tắc trung bình Giải mờ bằng nguyên tắc cận trái Giải mờ bằng nguyên tắc cận phải Giải mờ bằng phƣơng pháp điểm trọng tâm So sánh các phƣơng pháp giải mờ Mô hình 2 nơron sinh học Mô hình nơron đơn giản Mạng nơ ron 3 lớp Mô hình nơron đơn giản Nơron với R đầu vào Ký hiệu nơ ron với R đầu vào Cấu trúc mạng nơ ron 1 lớp Ký hiệu mạng R đầu vào và S Ký hiệu một lớp mạng Cấu trúc mạng nơron 3 lớp Ký hiệu tắt của mạng nơ ron 3 lớp Cấu trúc huấn luyện mạng Kiến trúc kiểu mẫu của một hệ nơron mờ Mô hình hệ nơ ron mờ Cấu trúc chung của hệ nơron mờ Mô phỏng hệ thống điều khiển SVC dùng nơron mờ Hệ thống hút tích hợp với cánh tay robot Mô hình bộ điều khiển nơron mờ 11 12 15 16 18 19 20 21 21 23 23 26 27 28 28 29 29 30 31 31 32 32 33 37 37 37 38 39 40 7 Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên http://www.lrc-tnu.edu.vn Hình 2.1 Hình 2.2 Hình 2.3 Hình 2.4 Hình 3.1 Hình 3.2 Hình 3.3 Hình 3.4 Hình 3.5 Hình 3.6 Hình 3.7 Hình 3.8 Hình 3.9 Hình 3.10 Hình 3.11 Hình 3.12 Hình 3.13 Hình 3.14 Hình 1.15 Bảng 1.1 Bảng 3.1 Sơ đồ cấu trúc chung của robot công nghiệp Sơ đồ cấu trúc chung của hệ thống cảm biến Sơ đồ kết cấu tay máy Sơ đồ cấu trúc robot 3 thanh nối Sơ đồ khối hệ điều khiển tay máy 3 bậc tự do Sơ đồ cấu trúc hệ điều khiển tốc độ khớp 1, khớp 2, khớp 3 Sơ đồ mô phỏng hệ cơ học của robot Sơ đồ cấu trúc hệ điều khiển tốc độ khớp 1 Sơ đồ cấu trúc hệ điều khiển tốc độ khớp 2 Sơ đồ cấu trúc hệ điều khiển khớp 3 Sơ đồ cấu trúc hệ thống điều khiển tay máy bằng PID kinh điển Đặc tính động các khớp khi điều khiển bằng PID kinh điển Sơ đồ cấu trúc bộ điều khiển mờ Hàm liên thuộc đầu vào 1 của bộ điềukhiển nơron mờ sau huấn luyện Hàm liên thuộc đầu vào 1 của bộ điềukhiển nơron mờ sau huấn luyện Dữ liệu vào ra của anfis sau huấn luyện Sơ đồ mô phỏng hệ thống điều khiển tay máy bằng nơ ron mờ Đặc tính động các khớp khi điều khiển khớp 3 bằng anfis Qũi đạo các khớp khi điều khiển khớp 3 bằng anfis So sánh mạng nơron và logic mờ Tập dữ liệu huấn luyện 44 44 45 46 69 70 71 72 73 74 75 75 81 82 83 84 85 85 86 36 77 8 Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên http://www.lrc-tnu.edu.vn PHẦN MỞ ĐẦU 1. Lý do chọn đề tài Việc nâng cao chất lƣợng điều khiển tay máy luôn là vấn đề cấp thiết đƣợc nhiều nhà khoa học trong và ngoài nƣớc quan tâm. Các hệ thống điều khiển tay máy hiện nay chủ yếu dùng phƣơng pháp điều khiển kinh điển và đƣợc thiết kế theo phƣơng pháp tuyến tính hóa gần đúng. Khi thông số của hệ thống thay đổi thì thống số của bộ điều khiển giữ nguyên dẫn đến làm giảm độ chính xác điều khiển ảnh hƣởng đến chất lƣợng sản phẩm. Với sự ra đời của lý thuyết điều khiển hiện đại (điều khiển thích nghi, điều khiển mờ mạng nơron…) đã tạo điều kiện cho việc xây dựng các bộ điều khiển thông minh đáp ứng yêu cầu công nghệ ngày càng cao của nền sản xuất hiện đại. Trong mấy năm gần đây đã có nhiều đề tài nghiên cứu ứng dụng hệ mờ và mạng nơron để điều khiển các đối tƣợng phi tuyến [7], [8], [12], [16]. Song phần lớn các nghiên cứu tập trung khai thác các hệ mờ, nơron hoặc mờ nơron ít đề tài quan tâm đến việc xây dựng hệ nơron mờ. Trong đề tài này tác giả dự kiến nghiên cứu và ứng dụng hệ nơron mờ để nhận dạng và điều khiển tay máy ba thanh nối, đây là vấn đề mới chƣa có công bố nào ở Việt Nam. Trên đây là lý do tác giả chọn đề tài: "Nghiên cứu, ứng dụng hệ nơron mờ để điều khiển tay máy" 2. Mục đích nghiên cứu Xây dựng bộ điều khiển noron mờ cho cánh tay robot đảm bảm các yêu cầu chất lƣợng. 3. Đối tƣợng nghiên cứu Điều khiển tay robot theo hệ noron mờ 4. Ý nghĩa khoa học, ý nghĩa thực tiễn của đề tài a) Ý nghĩa khoa học Hệ thống noron mờ đang nổi lên nhƣ một công cụ điều khiển các hệ thống phi tuyến với các thông số chƣa xác định. Việc kết hợp giữa phƣơng pháp noron và phƣơng pháp mờ đem lại khả năng tuyệt vời cho sự linh hoạt và học theo thao tác của con ngƣời. Điều này có ý nghĩa rất lớn về mặt khoa học trong việc điều khiển các đối tƣợng phi tuyến. 9 Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên http://www.lrc-tnu.edu.vn Đề tài này sẽ đề cập đến ứng dụng của no ron mờ trong việc điều khiển đối tƣợng phi tuyến đặc biệt là điều khiển cánh tay robot. b) Ý nghĩa thực tiễn Việc điều khiển cánh tay robot ứng dụng hệ noron mờ có ý nghĩa thực tiễn rất lớn. Bởi vì robots đƣợc áp dụng rộng rãi trong nhiều lĩnh vực khác nhau, chúng buộc phải có khả năng làm việc trong các môi trƣờng không xác định trƣớc và thay đổi. Đặc biệt chúng phải nhạy cảm với môi trƣờng làm việc và thực hiện thao tác bất chấp sự có mặt của vật cản trong vùng làm việc. Việc nâng cao chất lƣợng điều khiển robot sẽ góp phần nâng cao chất lƣợng sản phẩm, nâng cao năng suất và hiệu quả lao động. 10 Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên http://www.lrc-tnu.edu.vn Chƣơng I: TỔNG QUAN VỀ HỆ NƠRON MỜ (ANFIS) 1.1 Đặt vấn đề Từ những năm 20, lý thuyết tập mờ và mạng noron nhân tạo đã phát triển rất nhanh và đƣợc quan tâm. Với logic mờ, trí tuệ nhân tạo phát triển mạnh mẽ tạo cơ sở xây dựng các hệ chuyên gia, những hệ có khả năng cung cấp kinh nghiệm điều khiển hệ thống. Trí tuệ nhân tạo đƣợc xây dựng dựa trên mạng noron nhân tạo. Sự kết hợp giữa logic mờ và mạng noron trong thiết kế hệ thống điều khiển tự động là một khuynh hƣớng hoàn toàn mới, phƣơng hƣớng thiết kế hệ điều khiển thông minh, một hệ thống mà bộ điều khiển có khả năng tƣ duy nhƣ bộ não con ngƣời, tức là nó có khả năng tự học, tự chỉnh định lại cho phù hợp với sự thay đổi không lƣờng đƣợc trƣớc của đối tƣợng. Nhƣ đã biết hệ mờ và mạng nơron đều có khả năng làm việc trong những hệ thống không ổn định, không chính xác và điều kiện môi trƣờng khắc nhiệt. Hệ thống mờ và mạng nơron đã có nhiều ví dụ thực hiện đánh giá và so sánh chúng. Ngày nay các nhà thiết kế đã áp dụng một cách rộng rãi và có hệ thống logic mờ và mạng nơron trong lĩnh vực điều khiển học. Ý tƣởng là triệt tiêu các nhƣợc điểm và đạt đƣợc các ƣu điểm của cả hai công nghệ, điều này có nghĩa là hai công nghệ kết hợp để tối đa hóa điểm mạnh của từng công nghệ và bổ sung những nhƣợc điểm để hợp thành một hệ thống mới tối ƣu hơn. Hệ thống hợp nhất này sẽ có ƣu điểm của cả hai: Mạng nơron (khả năng học, khả năng tối ƣu hoá, sự kết nối về cấu trúc) và hệ mờ (sự thông minh của con ngƣời qua luật mờ if - then, sự thuận lợi của việc am hiểu kiến thức chuyên môn một cách chặt chẽ của các chuyên gia). 1.2 Tổng quan về điều khiển mờ 1.2.1. Giới thiệu Trong lịch phát triển của công nghệ hiện đại, sự đóng góp của điều khiển lôgic là cực kỳ to lớn. Nó đã đóng vai trò rất quan trọng không chỉ trong các ngành khoa học tự nhiên mà còn là một môn khoa học không thể thiếu đƣợc đối với khoa học xã hội ngay cả trong suy luận đời thƣờng. Ngày nay, lôgic toán học kinh điển đã tỏ ra còn nhiều hạn chế trong những bài toán nảy sinh từ công việc nghiên cứu và thiết kế [...]... phƣơng pháp điều khiển truyền thống thì phƣơng pháp tổng hợp hệ thống điều khiển bằng điều khiển mờ có những ƣu điểm sau: Điểm mạnh nổi trội cơ bản của điểu khiển mờ so với kỹ thuật điều khiển kinh điển là nó áp dụng rất hiệu quả và linh hoạt trong các quá trình điều khiển ở điều kiện chƣa xác định rõ và thiếu thông tin Nguyên lý điều khiển mờ đã cho phép con ngƣời tự động hóa đƣợc điều khiển cho một... tập mờ với mạng n ron đã đánh dấu sự ra đời của bộ điều khiển n ron mờ Phát triển trên nền công trình đó, năm 1971 đã xuất hiện thiết bị tự động với cơ chế suy diễn mờ theo nguyên lý mạng n ron, tuy nhiên vẫn còn ở mức độ thấp Thập kỷ 80-90 đƣợc xem là thời kỳ nở rộ của các công trình n ron mờ với những ứng dụng trong nhận dạng ảnh, trong hệ thống hỗ trợ quyết định, trong cơ chế suy diễn n ron mờ Nguyên... trúc của hệ điều khiển mờ a) Sơ đồ khối: Sơ đồ các khối chức năng của hệ điều khiển mờ đƣợc chỉ ra trên hình 1.1 Trong đó các khối chính của bộ điều khiển mờ là khối mờ hóa, khối thiết bị hợp thành và khối giải mờ Ngoài ra cò có giao diện vào và giao diện ra để đƣa tín hiệu vào bộ điều khiển và xuất tín hiệu từ ngõ ra bộ điều khiển đến cơ cấu chấp hành Giao diện vào Mờ hoá Thiết bị hợp thành Giải mờ Giao... đƣợc thực hiện theo nhiều cách khác nhau và mỗi cách ghép nối sẽ có một giá trị riêng cho một hệ thống điều khiển nhất định nào đó Một kỹ thuật ghép nối giữa điều khiển mờ và mạng n ron đã mang lại nhiều thành công trong kỹ thuật điều khiển đó là hệ thống suy luận n ron mờ 1.4.5 Cấu trúc chung của hệ n ron mờ Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên http://www.lrc-tnu.edu.vn ... mỗi n ron chỉ có một tín hiệu vào Mỗi n ron ở lớp ẩn đƣợc nối với tất cả các n ron lớp vào và lớp ra Các n ron ở lớp ra có đầu vào đƣợc nối với tất cả các n ron ở lớp ẩn, chúng là đầu Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên http://www.lrc-tnu.edu.vn 29 ra của mạng Cần chú ý rằng một mạng n ron cũng có thể có nhiều lớp ẩn Các mạng n ron trong mỗi n ron chỉ đƣợc liên hệ với tất cả các n ron. .. những ƣu điểm đó mạng n ron vẫn còn tồn tại một số nhƣợc điểm cơ bản là khó giải thích rõ ràng hoạt động của mạng n ron nhƣ thế nào Do vậy, việc chỉnh sửa trong mạng n ron rất khó khăn [1] 1.4.4 Sự kết hợp giữa mạng n ron và logic mờ Một số tiêu chí cơ bản trợ giúp cho ngƣời thiết kế ở logic mờ và mạng n ron (Bảng 1.1) Bảng 1.1: So sánh mạng n ron và logic mờ Tiêu chí Mạng n ron Số hóa bởi Trung tâm... những hệ thống phức tạp Đặc biệt là những lĩnh vực cần sử dụng trí tuệ nhân tạo hay trong công việc điều khiển và vận hành các hệ thống lớn có độ phức tạp cao cần sự giúp đỡ của hệ các chuyên gia Với sự phát triển mạnh mẽ của công nghệ thông tin nhất là kỹ thuật vi xử lý và công nghệ phần mềm đã đặt nền móng cho việc ứng dụng hệ thống điều khiển thông minh vào các nghành công nghiệp Các hệ thống điều khiển. .. của mạng n ron ra đời cùng với các mạng theo kiểu máy Boltlzmannn Giai đoạn 4: Tính từ năm 1987 đến nay mạng n ron đã tìm và khẳng định đƣợc vị trí của mình trong rất nhiều ứng dụng khác nhau: điều khiển, bài toán tối ƣu, … 1.3.3 Cấu trúc mạng n ron nhân tạo a) Mạng n ron sinh học * Cấu tạo: N ron là phần tử cơ bản tạo nên bộ não con ngƣời Sơ đồ cấu tạo của một n ron sinh học đƣợc chỉ ra nhƣ trong hình... hoặc gọi tắt là n ron 1.3.2 Lịch sử phát triển của mạng n ron nhân tạo Mạng n ron đƣợc xây dựng từ những năm 1940 nhằm mô phỏng một số chức năng của bộ não con ngƣời Dựa trên quan điểm cho rằng bộ não ngƣời là bộ điều khiển Mạng n ron nhân tạo đƣợc thiết kế và có khả năng giải quyết hàng loạt các bài toán tối ƣu, điều khiển, công nghệ robot… Qua quá trình nghiên cứu và phát triển n ron nhân tạo có... nhiều n ron và có nhiều lớp Để đơn giản ta sử dụng ký hiệu nhƣ hình 1.29 N ron Vào P W Rx1 1xR 1 b n + a f 1x1 1x1 1x1 R a = f(WP+b) Hình 1.17: Ký hiệu n ron với R đầu vào 1.3.5 Cấu trúc mạng Nhiều n ron kết hợp với nhau tạo thành mạng n ron, mạng n ron có thể có một lớp hoặc nhiều lớp a) Mạng một lớp Một cấu trúc mạng 1 lớp với R đầu vào và S n ron đƣợc chỉ ra trên hình 1.30 Vào w1,1 p1 Các n ron  . mạng n ron 3 lớp Ký hiệu tắt của mạng nơ ron 3 lớp Cấu trúc huấn luyện mạng Kiến trúc kiểu mẫu của một hệ n ron mờ Mô hình hệ nơ ron mờ Cấu trúc chung của hệ n ron mờ Mô phỏng hệ thống điều. " ;Nghiên cứu, ứng dụng hệ n ron mờ để điều khiển tay máy& quot; 2. Mục đích nghiên cứu Xây dựng bộ điều khiển noron mờ cho cánh tay robot đảm bảm các yêu cầu chất lƣợng. 3. Đối tƣợng nghiên. đề tài nghiên cứu ứng dụng hệ mờ và mạng n ron để điều khiển các đối tƣợng phi tuyến [7], [8], [12], [16]. Song phần lớn các nghiên cứu tập trung khai thác các hệ mờ, n ron hoặc mờ n ron ít