1 Luận văn thạc sĩ kỹ thuật ĐẠI HỌC THÁI NGUYÊN TRƯỜNG 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 Hướng dẫn khoa học: PGS.TS LẠI KHẮC LÃI THÁI NGUYÊN, NĂM 2010 Nguyễn Thị Ngọc Linh Cao học K11-TĐH 2 Luận văn thạc sĩ kỹ thuật 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 như đã nêu trong phần tài liệu tham khảo. Tôi xin chịu trách nhiệm về những gì tôi khai trước nhà trường và hội đồng khoa học! Thái nguyên, tháng 10 năm 2010 Tác giả luận văn Nguyễn Thị Ngọc Linh Nguyễn Thị Ngọc Linh Cao học K11-TĐH 3 Luận văn thạc sĩ kỹ thuật LỜI NÓI ĐẦU Robot là đối tượng phi tuyến nên rất khó xác định được chính xác các thông số đo lường 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 tượng trong các môi trường làm việc. Hiện nay trong nước 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 được quan tâm nhưng chưa được 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 chương: Chương 1: Tổng quan về hệ mờ và mạng nơron Chương 2: Khảo sát và xây dựng mô hình toán học robot Chương 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 được sự đóng góp của các thầy cô và các bạn đồng nghiệp! Tôi xin chân thành cảm ơn Thầy giáo hướng dẫn PGS TS Lại Khắc Lãi và các thầy cô khác đã tận tình giúp đỡ, định hướng và giúp tôi hoàn thành bản luận văn này! Và qua đây xin dành lời biết ơn sâu sắc đến người thân đã hết lòng động viên, giúp đỡ tôi trong suốt quá trình học tập và hoàn thành bản luận văn này! Nguyễn Thị Ngọc Linh Cao học K11-TĐH 4 Luận văn thạc sĩ kỹ thuật Thái Nguyên, tháng 10 năm 2010 Tác giả Nguyễn Thị Ngọc Linh Nguyễn Thị Ngọc Linh Cao học K11-TĐH 5 Luận văn thạc sĩ kỹ thuật 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 tượng nghiên cứu……………………………………………………… … 6 4. Phạm vi nghiên cứu………………………………………………………….… 6 5. ý nghiã khoa học và ý nghĩa thực tiễn của đề tài……………………………… 6 KẾT LUẬN CHƯƠNG I 43 2.3.2. Kết cấu tay máy 49 2.4.1 Thiết lập các phương trình động học cơ bản 51 3.3.2 Cấu trúc hệ nơron mờ 84 3.3.3 Huấn luyện bộ điều khiển 87 3.3.4 Kết quả mô phỏng 88 KẾT LUẬN CHƯƠNG III 90 KẾT LUẬN 91 TÀI LIỆU THAM KHẢO……………………………………………………… 88 Nguyễn Thị Ngọc Linh Cao học K11-TĐH 6 Luận văn thạc sĩ kỹ thuật 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 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 phương pháp điểm trọng tâm So sánh các phương 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 11 12 15 16 18 19 20 21 21 23 23 26 27 28 28 29 29 30 31 31 32 32 33 37 Nguyễn Thị Ngọc Linh Cao học K11-TĐH 7 Luận văn thạc sĩ kỹ thuật Hình 1.25 Hình 1.26 Hình 1.27 Hình 1.28 Hình 1.29 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 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 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 37 37 38 39 40 44 44 45 46 69 70 71 72 73 74 75 75 81 82 83 84 85 85 86 36 77 Nguyễn Thị Ngọc Linh Cao học K11-TĐH 8 Luận văn thạc sĩ kỹ thuật 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. Các hệ thống điều khiển tay máy hiện nay chủ yếu dùng phương pháp điều khiển kinh điển và được thiết kế theo phương 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 hưởng đến chất lượng 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 tượng 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 chưa 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 lượng. 3. Đối tượng 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 như một công cụ điều khiển các hệ thống phi tuyến với các thông số chưa xác định. Việc kết hợp giữa phương pháp noron và phương pháp mờ đem lại khả năng tuyệt vời cho sự linh hoạt và học theo thao tác Nguyễn Thị Ngọc Linh Cao học K11-TĐH 9 Luận văn thạc sĩ kỹ thuật của con người. 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 no ron mờ 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 hệ noron mờ có ý nghĩa thực tiễn rất lớn. Bởi vì robots được áp dụng rộng rãi trong nhiều lĩnh vực khác nhau, chúng buộc phải có khả năng làm việc trong các môi trường không xác định trước và thay đổi. Đặc biệt chúng phải nhạy cảm với môi trường làm việc và thực hiện thao tác bất chấp sự có mặt của vật cản trong vùng làm việc. Việc nâng cao chất lượng điều khiển robot sẽ góp phần nâng cao chất lượng sản phẩm, nâng cao năng suất và hiệu quả lao động. Nguyễn Thị Ngọc Linh Cao học K11-TĐH 10 Luận văn thạc sĩ kỹ thuật Chương 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 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 thống điều khiển tự động là một khuynh hướng hoàn toàn mới, phương hướng thiết kế hệ điều khiển thông minh, một hệ thống mà bộ điều khiển có khả năng tư duy như bộ não con người, tức là nó có khả năng tự học, tự chỉnh định lại cho phù hợp với sự thay đổi không lường được trước của đối tượng. Như 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 trường 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 tưởng là triệt tiêu các nhược điểm và đạt được các ưu 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 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, khả năng tối ưu hoá, sự kết nối về cấu trúc) và hệ mờ (sự thông minh của con người 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 Nguyễn Thị Ngọc Linh Cao học K11-TĐH [...]... sản 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 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... 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 người Sơ đồ cấu tạo của một n ron sinh học được chỉ ra như trong hình 1.23 Một n ron điển hình có 3 phần chính: thân n ron, các nhánh và sợi trục Nhánh Khớp nối Thân Sợi trục Hình 1.12: Mô hình 2 n ron sinh học - Thân n ron (soma): Được giới hạn trong một màng membran và trong cùng là nhân Thân n ron có... trực tiếp nhận tín hiệu ở đầu vào, ở đó mỗi n ron chỉ có một tín hiệu vào Mỗi n ron ở lớp ẩn được nối với tất cả các n ron lớp vào và lớp ra Các n ron ở lớp ra có đầu vào được nối với tất cả các n ron ở lớp ẩn, chúng là đầu 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 được liên hệ với tất cả các n ron ở lớp kế tiếp và tất cả các mối liên kết... để đưa 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 diện ra Hình 1.1: Các khối chức năng của bộ điều khiển mờ b) Giao diện vào, ra: Hệ mờ là một hệ điều khiển số do đó tín hiệu đưa vào bộ điều khiển mờ phải là tín hiệu số Giao diện vào có nhiệm vụ chuẩn hóa tín hiệu tương tự thu nhận được từ đối tượng điều. .. 27 Luận văn thạc sĩ kỹ thuật tạo đó không phải tất cả các chức năng của bộ não con người đều được tái tạo, mà chỉ có những chức năng cần thiết Bên cạnh đó còn có những chức năng mới được tạo ra nhằm giải quyết một bài toán điều khiển đã định trước Các phần tử biến đổi của mạng n ron nhân tạo được gọi là các n ron nhân tạo hoặc gọi tắt là n ron 1.3.2 Lịch sử phát triển của mạng n ron nhân tạo Mạng n ron. .. ngược nổi tiếng để huấn luyện mạng n ron nhiều lớp Nguyễn Thị Ngọc Linh Cao học K11-TĐH 28 Luận văn thạc sĩ kỹ thuật nhằm giải bài toán mà mạng khác không thực hiện được Nhiều ứng dụng mạnh mẽ 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 được vị trí của mình trong rất nhiều ứng dụng khác nhau: điều khiển, bài toán... 13 Luận văn thạc sĩ kỹ thuật Nguyên lý điều khiển mờ đã cho phép con người tự động hóa được điều khiển cho một quá trình, một thiết bị…và mang lại chất lượng mong muốn Với nguyên tắc mờ bộ điều khiển tổng hợp được có cấu trúc đơn giản so với bộ điều khiển kinh điển khác có cùng chức năng Sự đơn giản đó đã đóng vai trò quan trọng trong việc tăng độ tin cậy cho thiết bị, giảm giá thành sản phẩm Điều khiển. .. logic mờ phân biệt cá voi, ông ta sẽ cho cá voi thuộc về cả hai bộ động vật có vú và bộ cá, tới mức độ tự nhiên So với phương pháp điều khiển truyền thống thì phương pháp tổng hợp hệ thống điều khiển bằng điều khiển mờ có những ưu 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... mạng nhiều lớp truyền thẳng (perceptrons) 1.3.4 Mô hình n ron a) N ron đơn giản: Xét một n ron với một đầu vào vô hướng và không có độ dốc Nguyễn Thị Ngọc Linh Cao học K11-TĐH 31 Luận văn thạc sĩ kỹ thuật Vào p Không có độ dốc n w f Vào a có độ dốc w p n Σ f a b a) 1 a = f(wp) b) a = f(wp+b) Hình 1.15 a,b: Mô hình n ron đơn giản b) N ron với nhiều đầu vào (véc tơ vào) N ron với véc tơ vào gồm R phần tử... nhiều lớp Để đơn giản ta sử dụng ký hiệu như hình 1.29 Nguyễn Thị Ngọc Linh Cao học K11-TĐH 32 Luận văn thạc sĩ kỹ thuật Vào N ron P W Rx1 1xR 1 b + n 1x1 a f 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 được