i Số hóa bởi Trung tâm Học liệu http://www.lrc-tnu.edu.vn/ ĐẠI HỌC THÁI NGUYÊN TRƢỜNG ĐẠI HỌC KỸ THUẬT CÔNG NGHIỆP NGUYỄN XUÂN LỘC NGHIÊN CỨU ỨNG DỤNG NƠRON MỜ ĐỂ CẢI THIỆN NHẬN DẠNG HỆ PHI TUYẾN Chuyên ngành: Kỹ thuật điều khiển và Tự động hóa Mã số: 60520216 LUẬN VĂN THẠC SĨ KỸ THUẬT Ngƣời hƣớng dẫn khoa học PGS.TS. Lại Khắc Lãi THÁI NGUYÊN – 2014 ii Số hóa bởi Trung tâm Học liệu http://www.lrc-tnu.edu.vn/ LỜI CAM ĐOAN Tên tôi là: Nguyễn Xuân Lộc Sinh ngày : 02 tháng 10 năm 1984 Học viên lớp cao học khóa 14 - Tự động hóa - Trường Đại Học Kỹ Thuật Công Nghiệp Thái Nguyên - Đại Học Thái Nguyên. Hiện đang công tác tại: Phòng Kinh tế và Hạ tầng huyện Đà Bắc Tôi xin cam đoan đây là công trình nghiên cứu của riêng tôi. Các số liệu nêu trong luận văn là trung thực. Những kết luận khoa học của luận văn chưa từng được ai công bố trong bất kỳ công trình nào. Tôi xin cam đoan rằng mọi thông tin trích dẫn trong luận văn đều chỉ rõ nguồn gốc. Ngƣời thực hiện Nguyễn Xuân Lộc iii Số hóa bởi Trung tâm Học liệu http://www.lrc-tnu.edu.vn/ LỜI CẢM ƠN Trong thời gian thực hiện luận văn, tác giả đã nhận được sự quan tâm rất lớn của nhà trường, các khoa, phòng ban chức năng, các thầy cô giáo và đồng nghiệp. Tác giả xin chân thành cảm ơn Ban giám hiệu, Khoa sau đại học, các giảng viên đã tạo điều kiện cho tôi hoàn thành luận văn này. Tác giả xin bày tỏ lời cảm ơn chân thành nhất đến PGS.TS Lại Khắc Lãi, Trường đại học Thái Nguyên đã tận tình hướng dẫn trong quá trình thực hiện luận văn này. Tác giả cũng xin chân thành cảm ơn đến các thầy cô giáo ở phòng thí nghiệm đã giúp đỡ và tạo điều kiện để tác giả hoàn thành thí nghiệm trong điều kiện tốt nhất. Mặc dù đã rất cố gắng, song do trình độ và kinh nghiệm còn hạn chế nên có thể luận văn còn những thiếu sót. Tác giả rất mong nhận được những ý kiến đóng góp từ các thầy cô giáo và các bạn đồng nghiệp để luận văn được hoàn thiện và có ý nghĩa ứng dụng trong thực tế. Xin chân thành cảm ơn! Ngƣời thực hiện Nguyễn Xuân Lộc iv Số hóa bởi Trung tâm Học liệu http://www.lrc-tnu.edu.vn/ MỤC LỤC LỜI CAM ĐOAN i LỜI CẢM ƠN iii MỤC LỤC iv DANH MỤC CÁC CHỮ VIẾT TẮT vi DANH MỤC BẢNG BIỂU vii PHẦN MỞ ĐẦU x CHƢƠNG I: TỔNG QUAN VỀ HỆ NƠRON - MỜ (NEFCON) 1 1.1. Đặt vấn đề 1 1.2. Tổng quan về điều khiển mờ 1 1.2.1. Giới thiệu 1 1.2.2. Cấu trúc của hệ điều khiển mờ 3 1.3 Tổng quan về mạng nơron 14 1.3.1. Giới thiệu 14 1.3.3 Lịch sử phát triển của mạng nơron nhân tạo 15 1. 3.4. Cấu trúc mạng nơron nhân tạo 16 1.3.4. Mô hình nơron 18 1.3.5. Cấu trúc mạng 19 1.3.6 Huấn luyện mạng 22 1.4 Sự kết hợp giữa mạng nơron và logic mờ 23 1.4.1. Vài nét về lịch sử phát triển 23 1.4.2. Logic mờ 23 1.4.3. Mạng nơron 24 1.4.4 Sự kết hợp giữa mạng nơron và logic mờ 24 1.4.5 Cấu trúc chung của hệ nơron mờ 25 1.4.5 Cấu trúc chung của hệ nơron mờ 26 1.4 Các hệ thống điều khiển dùng nơron mờ trong nước và trên thế giới 26 1.4.1 Ứng dụng mạng nơron để điều khiển bộ bù tĩnh 26 1.4.2 Ứng dụng mạng nơron mờ với con lắc nghịch đảo: 27 1.4.3 Ứng dụng mạng nơron mờ để xác định độ hút mong muốn: (phụ thuộc vào dữ liệu thu thập từ thực nghiệm và các đặc tính của máy) - Nikos et al (1999) 27 1.4.4 Ứng dụng mạng nơron mờ cho việc điều khiển nhiệt độ dùng quang phổ dạng TSK - Cheng, Chen, Lee (2006) 28 v Số hóa bởi Trung tâm Học liệu http://www.lrc-tnu.edu.vn/ 1.4.5 Ứng dụng mạng nơron điều khiển thích nghi các hàm thành phần mờ và tối ưu hóa động học các luật mờ ngôn ngữ cho hệ thống điều khiển dao động - Yang, Tung & Liu (2005) 28 KẾT LUẬN CHƢƠNG I 29 Chƣơng II: KHẢO SÁT VÀ XÂY DỰNG MÔ HÌNH TOÁN HỌC ROBOT 30 2.1 Sơ lược quá trình phát triển của robot công nghiệp 30 2.2 Ứng dụng của robot công nghiệp 31 2.3 Các cấu trúc cơ bản của robot công nghiệp 32 2.3.1 Cấu trúc chung 32 2.3.2. Kết cấu tay máy 34 2.4 Lựa chọn sơ đồ điều khiển hệ điều khiển robot 34 2.4.1 Thiết lập các phương trình động học cơ bản 36 2.4.2 Vận tốc chuyển động thứ i. 37 2.4.3 Gia tốc của chuyển động thứ i. 37 2.5 Thành lập phương trình động lực học 38 2.5.1 Xây dựng phương trình tính động năng của hệ 38 2.5.2 Xây dựng phương trình tính thế năng của hệ. 42 2.6 Mô tả toán học hệ điều khiển chuyển động bằng phương trình vi phân 43 2.6.1 Thành lập hàm Lagrange. 43 2.6.2 Mô tả bằng phương trình Lagrage bậc hai 44 2.7 Mô tả hệ điều khiển chuyển động bằng phương trình trạng thái 51 2.7.1 Các biến trạng thái và phương trình trạng thái 52 2.7.2 Phương trình trạng thái chuyển động I 53 2.7.3 Phương trình trạng thái chuyển động II 53 2.7.4 Phương trình trạng thái chuyển động III 53 KẾT LUẬN CHƢƠNG II 54 CHƢƠNG 3: BỘ ĐIỀU KHIỂN NEFCON 55 55 3.2. Thiết kế điều khiển NEFCON cho tay máy 2 bậc tự do 61 3.3. Thực nghiệm trên Robot sử dụng bộ điều khiển NEFCON 69 KẾT LUẬN 75 TÀI LIỆU THAM KHẢO 76 vi Số hóa bởi Trung tâm Học liệu http://www.lrc-tnu.edu.vn/ DANH MỤC CÁC CHỮ VIẾT TẮT SISO Sinle in put – Single output MISO Mult input – Single output MIMO Mlti in put – Mult out put CMM Coor dinate mea suring ma chine vii Số hóa bởi Trung tâm Học liệu http://www.lrc-tnu.edu.vn/ DANH MỤC BẢNG BIỂU Hình 1.1: Các khối chức năng của bộ điều khiển mờ 3 Hình 1.2: Các hàm liên thuộc của một biến ngôn ngữ 4 Hình 1.3: Hàm liên thuộc vào-ra theo luật hợp thành Max-min 6 Hình 1.4: Hàm liên thuộc vào-ra theo luật hợp thành MAX-PROD 8 Hình 1.5. Hàm liên thuộc vào-ra theo luật hợp thành SUM-MIN 9 Hình 1.6. Hàm liên thuộc vào-ra theo luật hợp thành SUM – PROD 10 Hình 1.7: Giải mờ bằng nguyên tắc trung bình 11 Hình 1.8: Giải mờ bằng nguyên tắc cận trái 12 Hình 1.9: Giải mờ bằng nguyên tắc cận phải 12 Hình 1.10: Giải mờ bằng phương pháp điểm trọng tâm 13 Hình 1.11: So sánh các phương pháp giải mờ 14 Hình 1.12: Mô hình 2 nơron sinh học 16 Hình 1.13: Mô hình nơron đơn giản 17 Hình 1.14: Mạng nơron 3 lớp 18 Hình 1.15a,b: Mô hình nơron đơn giản 18 Hình 1.16: Nơron với R đầu vào 19 Hình 1.17: Ký hiệu noron với R đầu vào 19 Hình 1.18 Cấu trúc mạng nơron 1 lớp 20 Hình 1.19: Ký hiệu mạng R đầu vào và S nơron 20 Hình 1.20: Ký hiệu một lớp mạng 20 Hình 1.21: Cấu trúc mạng nơron 3 lớp 21 Hình 1.22: Ký hiệu tắt của mạng nơron 3 lớp 21 Hình 1.23: Cấu trúc huấn luyện mạng nơron 22 Hình 1.24: Kiến trúc kiểu mẫu của một hệ nơron mờ 25 Hình 1.25: Mô hình hệ nơron mờ 25 Hình 1.26: Cấu trúc chung của hệ nơ ron mờ 26 Hình 1.27: Mô phỏng hệ thống điều khiển SVC dùng nơron mờ 27 viii Số hóa bởi Trung tâm Học liệu http://www.lrc-tnu.edu.vn/ Hình 1.28: Hệ thống hút tích hợp với cánh tay robot 28 Hình 1.29: Mô hình bộ điều khiển noron mờ 28 Hình 2.1: Sơ đồ cấu trúc chung của robot công nghiệp 32 Hình 2.2: Sơ đồ cấu trúc chung của hệ thống cảm biến 33 Hình 2.3: Sơ đồ kết cấu tay máy 34 Hình 2.4 Sơ đồ cấu trúc robot 3 thanh nối 35 Hình 3.1.a Mô hình cấu trúc đối tượng trong phần mềm Matlab 56 Hình 3.1.b Mô hình cấu trúc đối tượng trong phần mềm Matlab Mô hình cấu trúc bộ điều khiển 57 Hình 3.2. Mô hình cấu trúc bộ điều khiển trong phần mềm Matlab 57 Hình 3.3. Mô hình cấu trúc bộ lọc đầu vào trong phần mềm Matlab 58 Hình 3.4. Sơ đồ cầu trúc mô phỏng hệ điều khiển Robot 2 bậc tự do 58 Hình 3.5. Đáp ứng đầu ra của các biến khớp Robot 59 Hình 3.6. Sai lệch giữa tín hiệu đặt và tín hiệu thực của các biến khớp 59 Hình 3.7. Tín hiệu điều khiển các biến khớp của Robot 60 Hình 3.8. Đáp ứng nhiễu của hệ thống có bộ điều khiển PD 60 Hình 3.9: Tập mẫu bao gồm 2 đầu vào và 1 đầu ra để huấn luyện mạng neron 62 Hình 3.10: Dạng hàm liên thuộc cho đầu vào 1 62 Hình 3.11: Dạng hàm liên thuộc cho đầu vào 2 63 Hình 3.12: Đường cong nội suy thể hiện mối quan hệ giữa đầu ra và đầu vào 63 Hình 3.13: Cấu trúc của mạng neuron 64 Hình 3.14: Sai lệch của quá trình huấn luyện 64 Hình 3.15: Quá trình kiểm tra giữa dữ liệu huấn luyện và dữ liệu kiểm tra 64 Hình 3.16: Dạng hàm liên thuộc cho đầu vào 1 65 Hình 3.17: Dạng hàm liên thuộc cho đầu vào 2 65 Hình 3.18: Đường cong nội suy thể hiện mối quan hệ giữa đầu ra và đầu vào 66 Hình 3.19. Quỹ đạo bám của cánh tay Robot 67 Hình 3.20. Sai lệch quỹ đạo bám của cánh tay Robot 67 ix Số hóa bởi Trung tâm Học liệu http://www.lrc-tnu.edu.vn/ Hình 3.21. Tin hiệu điều khiển quỹ đạo bám của cánh tay Robot 68 3.22. Sơ đồ khối chạy thực nghiệp 69 Hình 3.23: Sơ đồ khối chạy thực nghiệm 70 Hình 3.24. Cấu hình cổng kết nối 70 Hình 3.25. 71 3.26 Cấu hình đọc encoder 71 3.27 Cấu hình xuất tín hiệu PWM 72 3.28 Điều khiển tốc độ và chiều quay động cơ 72 3.29 Cấu hình đầu ra số 72 Hình 3.30. Tin hiệu điều khiển quỹ đạo bám của cánh tay Robot 73 Hình 3.31. Tin hiệu điều khiển quỹ đạo bám của cánh tay Robot 73 x Số hóa bởi Trung tâm Học liệu http://www.lrc-tnu.edu.vn/ PHẦN MỞ ĐẦU 1. Lý do chọn đề tài Việc nâng cao chất lượng điều khiển tay máy luôn là vấn đề cấp thiết được nhiều nhà khoa học trong và ngoài nước quan tâm. Khi bắt đầu nhận luận văn nghiên cứu điều khiển tay máy, dưới dự hướng dẫn nhiệt tình của thầy giáo hướng dẫn PGS.TS Lại Khắc Lãi, tác giả đã tìm hiểu nhiều công trình đã công bố trước đây và nhận thấy, các hệ thống điều khiển tay máy chủ yếu dung phương pháp điều khiển kinh điển và được thiết kế theo phương pháp tuyến tính hóa gần dung. Khi thông số của hệ thống thay đổi thì thông số của bộ điều khiển giữ nguyên dẫn đến làm giảm độ chính xác điều khiển ảnh hưởng đến chất lượng sản phẩm. Rất may cho tác giả khi thực hiện luận văn này là gần đây việc ứng dụng các lý thuyết điều khiển hiện đại (điều khiển thích nghi, điều khiển mờ, mạng nơron…) đã được áp dụng cho rất nhiều các ứng dựng và thu được kết quả rất tốt, do đó đã thúc đẩy tác giả xây dựng các bộ điều khiển hiện đại cho điều khiển tay máy. Có nhiều nghiên cứu đã công bố trong mấy năm gần đây về ứng dụng hệ mờ, Nơron để điều khiển đối các đối tượng phi tuyến [7], [8], [12], [16] cũng như tay máy. Song phần lớn các nghiên cứu chưa đề cập đến áp dụng hệ điều khiển NEFCON (Nơron mờ) và hầu hết các công trình đó mới đạt được những kết quả nhất định. Xuất phát từ quan điểm trên và để nâng cao hiểu biết về hệ điều khiển NEFCON cho bản thân nên tôi đã chọn đề tài: "Nghiên cứu ứng dụng nơron mờ để cải thiện nhận dạng hệ phi tuyến". 2. Mục đích nghiên cứu Xây dựng bộ điều khiển NEFCON cho cánh tay robot đảm bảm các yêu cầu chất lượng, so sánh với chất lượng khi điều khiển tay máy dung bộ điều khiển kinh điển. Kiểm chứng thuật toán bằng mô phỏng và thực nghiệm. 3. Đối tƣợng nghiên cứu Điều khiển cánh tay robot theo bộ điều khiển NEFCON [...]... 1970, Lee nghiên cứu về mối liên quan giữa lý thuyết tập mờ với mạng nơron đã đánh dấu sự ra đời của bộ điều khiển nơron 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 nơron, tuy nhiên vẫn còn ở mức độ thấp Thập kỷ 80-90 được xem là thời kỳ nở rộ của các công trình nơron mờ với những ứng dụng trong nhận dạng ảnh, trong hệ thống... 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 tưởng là mất các nhược điểm và đạt được các ưu điểm của cả hai công nghệ tức là hai công nghệ này đã kết hợp để tối đa hóa điểm mạnh của từng công nghệ và bổ sung những nhược điểm để hợp thành một hệ thống mới tối ưu hơn Hệ thống hợp nhất này sẽ có ưu điểm của cả hai: Mạng nơron (khả năng học,... phẩm Điều khiển mờ là những cải tiến liên tiếp của kỹ thuật vi xử lý, một cầu nối không thể thiếu giữa kết quả nghiên cứu của lý thuyết điều khiển mờ với thực tế 1.2.2 Cấu trúc của hệ điều khiển mờ a) Sơ đồ khối: Sơ đồ các khối chức năng của hệ điều khiển mờ được chỉ ra trên hình 1.1 Bao gồm khối mờ hóa, khối thiết bị hợp thành và khối giải mờ Ngoài ra còn có giao diện vào và giao diện ra để đưa tín hiệu... các hệ thống phi tuyến với các thông số chưa xác định Điều này có ý nghĩa rất lớn về mặt khoa học trong việc điều khiển các đối tượng phi tuyến Đề tài này sẽ đề cập đến ứng dụng của NEFCON trong việc điều khiển đối tượng phi tuyến đặc biệt là điều khiển cánh tay robot b) Ý nghĩa thực tiễn Việc điều khiển cánh tay robot ứng dụng điều khiển NEFCON có ý nghĩa thực tiễn rất lớn Bởi vì robots được áp dụng. .. 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 nơron đã mang lại nhiều thành công trong kỹ thuật điều khiển đó là hệ thống suy luận nơron- mờ Hình 1.24: Kiến trúc kiểu mẫu của một hệ nơron mờ Hình 1.25: Mô hình hệ nơron mờ Số hóa bởi Trung tâm Học liệu http://www.lrc-tnu.edu.vn/ ... mạng nơron gồm 3 lớp: lớp vào, lớp ẩn và lớp ra Hình 1.14: Mạng nơron 3 lớp Các nơron lớp vào trực tiếp nhận tín hiệu ở đầu vào, ở đó mỗi nơron chỉ có một tín hiệu vào Mỗi nơron ở lớp ẩn được nối với tất cả các nơron lớp vào và lớp ra Các nơron ở lớp ra có đầu vào được nối với tất cả các nơron ở lớp ẩn, chúng là đầu ra của mạng Cần chú ý rằng một mạng nơron cũng có thể có nhiều lớp ẩn Các mạng nơron. .. mạng nơron nhiều lớp nhằm giải bài toán mà mạng khác không thực hiện được Nhiều ứng dụng mạnh mẽ của mạng nơron ra đời cùng với các mạng theo kiểu máy Boltlzmannn Giai đoạn 4: Tính từ năm 1987 đến nay mạng nơron đã tìm và khẳng định được vị trí của mình trong rất nhiều ứng dụng khác nhau: điều khiển, bài toán tối ưu, … Mạng nơron bắt đầu xuất hiện từ những năm 50 nhưng mới chỉ tìm thấy các ứng dụng. .. London - Anh, Ebrahim Mamdani đã dùng logic mờ để điều khiển một máy hơi nước mà ông không thể điều khiển được bằng kỹ thuật cổ điển Tại Đức Hann Zimmermann đã dùng logic mờ cho các hệ ra quyết định Tại Nhật logic mờ được ứng dụng vào nhà máy xử lý nước của Fụi Electrinic vao 1983, hệ thống xe điện ngầm của Hitachi vào năm 1987, đường sắt Sendai Các ứng dụng đã và đang được phát triển với các vấn đề... HỆ NƠRON - MỜ (NEFCON) 1.1 Đặt vấn đề Từ những năm 20, lý thuyết tập mờ và mạng noron nhân tạo đã phát triển rất nhanh và được 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 được xây dựng dựa trên mạng noron nhân tạo Sự kết hợp giữa logic mờ và mạng noron trong thiết kế hệ. .. Mạng nơron có khả năng học hỏi; Ta có thể huấn luyện mạng để xấp xỉ một hàm phi tuyến bất kỳ, đặc biệt khi đã biết một tập dữ liệu vào/ra Song nhược điểm cơ bản của mạng nơron là khó giải thích rõ ràng hoạt động của mạng nơron như thế nào Do vậy việc chỉnh sửa trong mạng nơron rất khó khăn 1.4.4 Sự kết hợp giữa mạng nơron và logic mờ Một số tiêu chí cơ bản trợ giúp cho người thiết kế ở logic mờ và . NEFCON cho bản thân nên tôi đã chọn đề tài: " ;Nghiên cứu ứng dụng nơron mờ để cải thiện nhận dạng hệ phi tuyến& quot;. 2. Mục đích nghiên cứu Xây dựng bộ điều khiển NEFCON cho cánh tay robot. dùng nơron mờ trong nước và trên thế giới 26 1.4.1 Ứng dụng mạng nơron để điều khiển bộ bù tĩnh 26 1.4.2 Ứng dụng mạng nơron mờ với con lắc nghịch đảo: 27 1.4.3 Ứng dụng mạng nơron mờ để xác. TRƢỜNG ĐẠI HỌC KỸ THUẬT CÔNG NGHIỆP NGUYỄN XUÂN LỘC NGHIÊN CỨU ỨNG DỤNG NƠRON MỜ ĐỂ CẢI THIỆN NHẬN DẠNG HỆ PHI TUYẾN Chuyên ngành: Kỹ thuật điều khiển và Tự động hóa Mã số: