Ứng dụng điều khiển trượt mạng nơ ron để điều khiển cánh tay robot hai bậc tự do

13 311 0
Ứng dụng điều khiển trượt mạng nơ ron để điều khiển cánh tay robot hai bậc tự do

Đang tải... (xem toàn văn)

Tài liệu hạn chế xem trước, để xem đầy đủ mời bạn chọn Tải xuống

Thông tin tài liệu

Header Page of 126 BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO ĐẠI HỌC ĐÀ NẴNG CÔNG TRÌNH ĐƯỢC HOÀN THÀNH TẠI ĐẠI HỌC ĐÀ NẴNG Người hướng dẫn khoa học: TS Nguyễn Anh Duy VÕ VĂN PHƯƠNG Phản biện 1: ỨNG DỤNG ĐIỀU KHIỂN TRƯỢT VÀ MẠNG NƠ RON ĐỂ ĐIỀU KHIỂN CÁNH TAY ROBOT HAI BẬC TỰ DO Phản biện 2: Chuyên ngành : Tự ñộng hóa Mã số : 60.52.60 Luận văn ñược bảo vệ trước Hội ñồng chấm Luận văn Thạc sĩ Kỹ thuật họp Đại học Đà Nẵng vào ngày 10 tháng 09 năm 2011 TÓM TẮT LUẬN VĂN THẠC SĨ KỸ THUẬT Đà Nẵng - Năm 2011 Footer Page of 126 Có thể tìm hiểu Luận văn tại: - Trung tâm Thông tin – Học liệu, Đại học Đà Nẵng - Trung tâm Học liệu, Đại học Đà Nẵng Header Page of 126 MỞ ĐẦU LÝ DO CHỌN ĐỀ TÀI Khái niệm ñầu tiên phương pháp ñiều khiển trượt (Sliding MỤC ĐÍCH NGHIÊN CỨU - Nghiên cứu phương pháp ñiều khiển trượt - Nghiên cứu mạng nơ ron nhân tạo mode control: SMC) ñược Emelyanov nêu cho hệ thống bậc hai - Nghiên cứu Phương pháp nhận dạng dùng mạng nơ ron vào năm cuối thập niên 1960 [9] Kể từ ñó, phương pháp - Mô hệ thống ñiều khiển trượt bám cho cánh tay máy ñã nhận ñược nhiều quan tâm nhà nghiên cứu áp dụng nhiều ứng dụng ñiều khiển vị trí, ñiều khiển robot, ñiều khiển trình, ngành khoa học vũ trụ, biến ñổi ñiện năng,… Sở dĩ phương pháp ñiều khiển trượt ñược áp dụng phổ biến hoạt ñộng tốt với hệ phi tuyến bền vững ñối với yếu tố chưa chắn yếu tố nhiễu từ môi trường Tuy nhiên, cần thiết phải hiểu rõ ñặc tính ñộng học hệ thống ñể tính toán tín hiệu ñiều khiển ñầu vào, nên khó áp dụng ñể ñiều khiển hệ thống có ñặc tính ñộng học phức tạp hệ thống có ñặc tính ñộng học không rõ ràng Do ñó Việc thiết kế hệ thống ñiều khiển trượt ñòi hỏi phải xác ñịnh mô hình ñối tượng ñiều khiển Trong trường hợp không xác ñịnh mô hình toán hệ phi Robot bậc tự - Mô hệ thống ñiều khiển trượt dùng mạng nơ ron cho cánh tay máy Robot bậc tự - Nhận xét, so sánh, ñánh giá kết ĐỐI TƯỢNG VÀ PHẠM VI NGHIÊN CỨU Tay máy Robot hai bậc tự PHẠM VI NGHIÊN CỨU - Mô hệ thống ñiều khiển trượt cho cánh tay máy Robot bậc tự - Mô hệ thống ñiều khiển trượt dùng mạng nơ ron cho cánh tay máy Robot bậc tự - Nhận xét, so sánh, ñánh giá kết PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU tuyến, mô hình có yếu tố không chắn cách giải - Nghiên cứu lý thuyết toán nhận dạng hệ thống ta xác ñịnh mô hình toán ñối - Sử dụng phần mền Matlab/Simulink ñể mô tượng sử dụng thông tin ñể thiết kế hệ thống ñiều khiển Ý NGHĨA KHOA HỌC VÀ THỰC TIỀN CỦA ĐỀ TÀI Trong luận văn dùng mạng nơ ron ñể nhận dạng hệ thống Trên sở sử dụng mô hình mạng nơ ron, tác giả xây dựng luật ñiều khiển trượt cho ñối tượng phi tuyến ñã chọn ñề tài “ ỨNG DỤNG ĐIỀU KHIỂN TRƯỢT VÀ MẠNG NƠ RON ĐỂ - Ứng dụng mạng nơ ron ñể thiết kế ñiều khiển trượt cho tay máy hai bậc tự - Nghiên cứu lý thyết, làm sở ñể triển khai thực tế BỐ CỤC LUẬN VĂN ĐIỀU KHIỂN CÁNH TAY ROBOT HAI BẬC TỰ DO” ñể làm - Chương 1: GIỚI THIỆU TỔNG QUAN ñề tài nghiên cứu - Chương 2: GIỚI THIỆU PHƯƠNG PHÁP ĐIỀU KHIỂN TRƯỢT Footer Page of 126 Header Page of 126 - Chương 3: NHẬN DẠNG HỆ THỐNG DÙNG MẠNG NƠ RON mô hình ñối tượng ñiều khiển dùng mạng nơ ron truyền thẳng, giải thuật lan truyền ngược So với phương pháp nhận dạng phi - Chương 4: MÔ HÌNH ĐỐI TƯỢNG VÀ KẾT QUẢ MÔ PHỎNG tuyến truyền thống, phương pháp có ưu ñiểm nhận dạng xác cấu trúc mô hình Trên sở sử dụng mô hình mạng nơ ron, Chương tác giả xây dựng luật ñiều khiển trượt cho ñối tượng phi tuyến GIỚI THIỆU TỔNG QUAN Chương Trong vài năm gần ñây, với phát triển khoa học kỹ thuật Điều khiển trượt nhận ñược quan tâm nhiều nhà nghiên cứu lĩnh vực ñiều khiển khả ñiều khiển ñối với ñối tượng phi tuyến ổn ñịnh ñối với yếu tố nhiễu tác ñộng, với phát triển phần cứng (tốc ñộ chuyển mạch linh kiện ngày cao) nên việc ứng dụng ñiều khiển trượt ngày rộng rãi Ngoài cánh tay robot ñược ứng dụng nhiều lĩnh vực (sản xuất mạch ñiện tử, thiết kế robot,…), nhiều GIỚI THIỆU PHƯƠNG PHÁP ĐIỀU KHIỂN TRƯỢT 2.1 ĐIỀU KHỂN BÁM MỤC TIÊU (TRACKING) Xét hệ thống ñộng phi tuyến biểu diễn phương trình vi phân sau:  x ( n ) = f ( X ) + g ( X ).u  y = x Trong ñó: giải thuật ñã ñược ñưa ñể ñiều khiển xác ổn ñịnh chuyển X = [x ñộng cánh tay, ñó có phương pháp ñiều khiển trượt u tín hiệu ñiều khiển, Trong thực tế, phương pháp ñiều khiển trượt truyền thống có khuyết ñiểm Đầu tiên tượng chattering, ñó dao (2.1) x& x ( n −1) ]T vectơ trạng thái, y tín hiệu ra, n bậc hệ thống ñộng tần số cao tín hiệu ñiều khiển Hiện tượng kích Các hàm f = f ( X ) , g = g ( X ) hàm phi tuyến không ñộng mode tần số cao không ñược mô hình hóa gây biết trước, biết trước chặn chúng ổn ñịnh Thứ hai ñiều khiển trượt cần tín hiệu ñiều khiển lớn f ≤ f ≤ f max , < g ≤ g ≤ g max ñể ñáp ứng tốt với thay ñổi thông số mô hình Thứ Gọi r tín hiệu ñặt Giả thiết r có ñạo hàm theo t ñến cấp n ba việc tính toán giá trị ñiều khiển cần phải biết ñược Định nghĩa: thông số xác mô hình Như ñã nói trên, việc thiết kế hệ thống ñiều khiển trượt ñòi hỏi phải xác ñịnh mô hình ñối tượng ñiều khiển Trong thực tế lúc người thiết kế có ñược mô hình xác ñối tượng Để giải vấn ñề này, tác giả ñề nghị nhận dạng Footer Page of 126 X d  xd   r   x (1 )   (1 )   =  r  =  d      ( n −1 )   ( n −1 )  r   xd  (2.2) Header Page of 126 E = X − X d e   x − xd   x& − x&   (1 )  d  = e  =       ( n −1 )   ( n −1 )  ( n −1) − xd  x   e  (2.3) Mục tiêu ñiều khiển xác ñịnh luật ñiều khiển u cho E→0 t → ∞ 1, S >  với k > sign( S ) = 0, S = −1, S <  Ta ñược luật ñiều khiển: u =− Định nghĩa hàm trượt: S = e( n −1) + an − 2e( n− 2) + + a1e(1) + a0 e (2.4) Các hệ số a0 , a1 , , an − phải ñược chọn cho phương trình  f (X) −xd(n) +an−2(x(n−1) − xd(n−1) ) + +a1(x(2) − xd(2) ) +a0(x& − x&d ) +k.sign(S) (2.10) g(X)  Luật ñiều khiển u (2.10) ñưa quỹ ñạo pha hệ thống mặt trượt trì cách bền vững mặt trượt ñặc trưng phương trình vi phân (2.4): p n −1 + an − p n − + + a1 p + a0 = (2.5) Reaching phase có tất nghiệm với phần thực âm Phương trình S = xác ñịnh mặt cong ñược gọi mặt trượt (sliding surface) Trong không gian trạng thái n chiều Sliding phase Sử dụng phương pháp Lyapunov, chọn hàm xác ñịnh Hình 2.3 Hình chiếu quỹ ñạo pha dương V có dạng: V= S Suy ra: V& = SS& (2.7) (2.8) tức thời thời ñiểm giao với mặt trượt S = Do ñó với sgn(S) = -1, tín hiệu u > lại ñược ñẩy mặt trượt S = 0, Khi S > S& < sau ñó tiếp tục ñi qua phần mặt S > 0, lúc ñó sgn(S) = Vậy kết Khi S < S& > quỹ ñạo pha tiếp tục vượt qua khỏi mặt trượt sau chạm vào Khi S = S& = Đây ñiều kiện ñể hệ thống ổn ñịnh tiệm cận toàn thể S= Footer Page of 126 Điều khiển trượt lý tưởng ñòi hỏi luật ñiều khiển phải thay ñổi Luật ñiều khiển u trên, tín hiệu qua phần mặt S < Để V& xác ñịnh âm cần chọn luật ñiều khiển u cho: Ta chọn: S& = − k sign( S ) 2.2 HIỆN TƯỢNG CHATTERING gây nên tượng quỹ ñạo pha dao ñộng quanh mặt trượt (hiện tượng chattering) Người ta tìm biện pháp ñể làm giảm thiểu loại trừ (2.9) tượng làm nhẵn tín hiệu ñiều khiển gián ñoạn Header Page of 126 lớp biên mỏng, người ta thay hàm Signum hàm bảo hòa (Sat) 10 4.1 GIỚI THIỆU MÔ HÌNH ĐỐI TƯỢNG ĐIỀU KHIỂN [1] Phương pháp lớp biên dùng hàm bão hòa (sat) có ñặc ñiểm sau: + Giảm ñược tượng rung bước chuyển bị giảm thiểu + Gây sai lệch tĩnh cho tín hiệu ra, quỹ ñạo nằm lớp biên, không bám mặt trượt + Không giảm thời gian tìm mặt trượt Chương NHẬN DẠNG HỆ THỐNG DÙNG MẠNG NƠ RON 3.1 GIỚI THIỆU MẠNG NƠ RON NHÂN TẠO Hình 4.1 Cánh tay robot bậc tự 4.2 ĐIỀU KHIỂN TRƯỢT BÁM MỤC TIÊU 3.1.1 Khái niệm nơ ron sinh học 4.2.1 Thiết kế 3.1.2 Mạng nơ ron nhân tạo gì? Phương trình ñộng lực cánh tay máy là: H (q )q&& + C (q )q& + G (q) = τ 3.1.3 Mô hình kết nối 3.1.4 Luật học 3.2 NHẬN DẠNG HỆ THỐNG DUNG MẠNG NƠ RON 3.2.1 Tại 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 thông số học 3.3 NHẬN DẠNG HỆ THỐNG ĐỘNG DÙNG MẠNG NƠ RON 3.3.1 Hệ thống ñộng 3.3.2 Mô hình vào 3.3.3 Mô hình không gian trạng thái Chương MÔ HÌNH ĐỐI TƯỢNG VÀ KẾT QỦA MÔ PHỎNG Footer Page of 126 Ta tìm luật ñiều khiển cho moment (4.1) τ ñặt lên cánh tay cho góc q1 , q2 bám theo tín hiệu ñặt Khai triển (4.1), ta có:  h11 h12   q&&1   Tq&2 T (q&1 + q&2 )   q&1   g1  τ  h   q&&  +  −Tq&   q&  +  g  = τ  (4.2) h  21 22      2  2  2 Trong ñó: q1 , q2 : góc quay cánh tay τ ,τ : moment cánh tay Ta ñặt: u1 = τ , u2 = τ tín hiệu ñiều khiển moment cho cánh tay Nhiệm vụ ñiều khiển xác ñịnh tín hiệu ñiều khiển u1 , u2 cho góc q1 , q2 cánh tay bám theo tín hiệu ñặt Đặt: Header Page of 126 11 12 x1 = q1 (rad): góc quay khớp thứ x2 = q2 (rad): góc quay khớp thứ hai x3 = x&1 (rad/s) : vận tốc góc khớp thứ x4 = x&2 (rad/s) : vận tốc góc khớp thứ hai Áp dụng lý thuyết ñiều khiển trượt ta chọn mặt trượt: λ1 S= 0 Từ phương trình toán ta có phương trình trạng thái tương (4.12) f ( x) =  h21 (Tx42 + 2Tx3 x4 + g1 ) − h11 (−Tx32 + g )  (4.14) DH g1 ( x) = h22 DH (4.27) u2 =[g3(x)K1sign(S1) − g1(x)K2sign(S2) +λ2g1(x)(q&2d − x4) −λ1g3(x)(q&1d − x3) + (4.28) g1(x)q&&2d − g3(x)q&&1d − f2 (x)g1(x) + g3(x) f1(x)]/[g1(x)g4 (x) − g2(x)g3(x)] 4.2.2 Kết mô (4.15) h12 DH h11 DH (4.16) (4.17) Các giá trị từ bảng thông số ñối tượng (Bảng 4.1) Nhiệm vụ ñiều khiển xác ñịnh tín hiệu ñiều khiển u1 , u2 cho góc q1 , q2 cánh tay bám theo tín hiệu ñặt Footer Page of 126 Với K i < u1 = [λ1 (q&1d − x3 ) + q&&1d − f1 (x) − g2 (x)u2 − K1sign(S1 )] / g1 (x)  − h22 (Tx42 + 2Tx3 x4 + g1 ) + h12 (−Tx32 + g )  (4.13) f1 ( x) = DH g ( x) = −   q&1d − q&1   q&&1d − q&&1   K sign( S1 )  = (4.22) + λ2  q& d − q&  q&&2 d − q&&2   K sign( S ) Ta tính ñược luật ñiều khiển: Với: g ( x) = g3 ( x) = − (4.18) Chọn:  S&1  λ1 & = S   ñương ñối tượng: x&1 = x3   x&2 = x4    x&3 = f1 ( x) + g1 ( x)u1 + g ( x)u2  x&4 = f ( x) + g ( x)u1 + g ( x)u2 0 e + e& λ  Hình 4.2 Mô hình hệ thống ñiều khiển trượt bám cánh tay robot bậc tự 4.2.2.1 Trường hợp hệ thống danh ñịnh Header Page of 126 13 14 Tin hieu dieu khien u1 Tin hieu dat q1d 20 10 q1d u1 -10 0 10 15 10 15 time(s) Tin hieu dieu khien u2 10 15 time(s) Tin hieu dat q2d u2 -2 q2d -4 time(s) Hình 4.8 Tín hiệu ñiều khiển u1 u2 0 10 15 time(s) Hình 4.5 Tín hiệu ñặt q1d q2d Tin hieu q1 q1 Hình 4.9 Hình chiếu quỹ ñạo trượt Nhận xét 0 10 15 time(s) Tin hieu q2 - Bộ ñiều khiển trượt bám cho ñáp ứng nhanh - Các tín hiệu ñược ñiều khiển bám sát tín hiệu ñặt q2 - Reaching mode: Thời gian quỹ ñạo trạng thái ñi mặt trượt: 10 15 time(s) S1, S2 nhanh khoảng 0.005 giây Hình 4.6 Tín hiệu q1 q2 - Sliding mode: Thời gian tượt gốc tọa ñộ khoảng 1,5 giây - Tín hiệu ñiều khiển u1 u2 có gai nhọn giá trị lớn -500 S1 thời ñiểm chuyển trạng thái -1000 -1500 0.005 0.01 0.015 0.02 0.025 time(s) 0.03 0.035 0.04 0.045 - Hiện tượng chattering mặt trượt có biên ñộ không lớn 0.05 4.2.2.2 Tính bền vững với thay ñổi thông số ñối tượng S2 -500 • Khối lượng vật nặng mt tăng 50% -1000 -1500 0.005 0.01 0.015 0.02 0.025 time(s) 0.03 0.035 0.04 Hình 4.7 Tín hiệu S1 S2 Footer Page of 126 0.045 0.05 Header Page of 126 15 16 Tin hieu q1 -500 S1 q1 -1000 -1500 0 10 0.005 0.01 0.015 0.02 0.025 time(s) 0.03 0.035 0.04 0.045 0.05 0.005 0.01 0.015 0.02 0.025 time(s) 0.03 0.035 0.04 0.045 0.05 15 time(s) Tin hieu q2 S2 -500 q2 -1000 -1500 10 15 time(s) Hình 4.10 Tín hiệu q1 q2 mt tăng 50% Xét ảnh hưởng nhiễu ngõ có min=- 0.02, max= 0.02 S1 Hình 4.15 Tín hiệu S1 S2 mt giảm 50% 4.2.2.3 Tính bền vững ñối với nhiễu Tin hieu q1 -500 0.005 0.01 0.015 0.02 0.025 time(s) 0.03 0.035 0.04 0.045 q1 -1000 0.05 S2 0 10 15 10 15 time(s) Tin hieu q2 -500 0.005 0.01 0.015 0.02 0.025 time(s) 0.03 0.035 0.04 0.045 0.05 q2 -1000 Hình 4.11 Tín hiệu S1 S2 mt tăng 50% 0 time(s) • Khối lượng vật nặng mt giảm 50% Hình 4.18 Tín hiệu q1,q2 hệ thống có nhiễu ngõ Tin hieu q1 q1 S1 10 -500 15 time(s) Tin hieu q2 -1000 0.005 0.01 0.015 0.02 0.025 time(s) 0.03 0.035 0.04 0.045 0.05 0.005 0.01 0.015 0.02 0.025 time(s) 0.03 0.035 0.04 0.045 0.05 q2 0 S2 10 -500 15 time(s) Hình 4.14 Tín hiệu q1, q2 mt giảm 50% -1000 Hình 4.19 Tín hiệu S1 S2 có nhiễu ngõ Footer Page of 126 Header Page of 126 17 18 4.2.2.4 Khảo sát ñiều khiển trượt với hàm Sat Tin hieu dieu khien u1 10 Tin hieu q1 u1 q1 -5 -10 0 10 15 10 15 time(s) Tin hieu dieu khien u2 10 15 time(s) Tin hieu q2 u2 -2 q2 time(s) 0 10 15 time(s) Hình 4.25 Tín hiệu ñiều khiển u1 u2 Với hàm sat Hình 4.22 Tín hiệu sử dụng hàm sat - Khi sử dụng hàm sat ta thấy, tượng chattering giảm ñi S1 nhiều -500 -1000 - Tín hiệu ñiều khiển u1 u2 xuất gai nhọn thời ñiểm 0.005 0.01 0.015 0.02 0.025 time(s) 0.03 0.035 0.04 0.045 0.05 S2 chuyển trạng thái - Kết ñiều khiển tương ñương ta sử dụng hàm sign trường hợp thông số mô hình thay ñổi có nhiễu, nhiên biên -500 -1000 Nhận xét 0.005 0.01 0.015 0.02 0.025 time(s) 0.03 0.035 0.04 0.045 0.05 Hình 4.23 Tín hiệu S1 S2 sử dụng hàm sat ñộ tín hiệu ñiều khiển lớn 4.3 NHẬN DẠNG MÔ HÌNH CÁNH TAY MÁY BẬC TỰ DO DÙNG MẠNG TRUYỀN THẲNG, GIẢI THUẬT LAN TRUYỀN NGƯỢC Để thiết kế luật ñiều khiển trượt bám dùng mạng nơ ron cho hệ cánh tay máy bậc tự do, ta tiến hành nhận dạng hệ thống dùng mạng truyền thẳng với giải thuật học lan truyền ngược Dữ liệu vào dùng ñể huấn luyện mạng nơ ron ñược thu thập từ mô hình hệ thống ñiều khiển trượt bám ñã trình bày Hình 4.24 Hình chiếu quỹ ñạo trượt sử dụng hàm sat Kết chạy mô hệ thống ñiều khiển trượt ta thu ñược tín hiệu x1 , x2 , x3 , x4 , f1d , f d , g1d , g d , g d , g d , liệu Footer Page of 126 Header Page 10 of 126 19 20 vào dùng ñể huấn luyện mạng nơ ron, ñó x1 , x2 , x3 , x4 4.4 ĐIỀU KHIỂN TRƯỢT DÙNG MẠNG NƠ RON tín hiệu vào mạng f1d , f d , g1d , g d , g d , g d tín hiệu mong muốn mạng Ta chọn cấu trúc mạng nơ ron có nơ ron lớp vào, lớp ẩn với 10 nơ ron hoăc 15 nơ ron, lớp với nơ ron 4.4.1 Thiết kế Khi ñó luật ñiều khiển u1, u2 ñược thiết kế lại sau: uˆ2 =[gˆ3(x)K1sign(S1) − gˆ1(x)K2sign(S2) +λ2gˆ1(x)(q&2d −x4) −λ1gˆ3(x)(q&1d − x3) + (4.29) gˆ (x)q&& −gˆ (x)q&& − fˆ (x)gˆ (x) + gˆ (x) fˆ (x)]/[gˆ (x)gˆ (x) − gˆ (x)gˆ (x)] Sau huấn luyện, ta có kết xấp xỉ hàm f1 ( x) , f ( x ) , g1 ( x) , g ( x) , g3 ( x) , g ( x) hàm ˆf ( x) , fˆ ( x) , gˆ ( x) , gˆ ( x) , gˆ ( x) , gˆ ( x) tương ứng Khi ñó ta 2 2d [ 1d 1 ] uˆ1 = λ1 (q&1d − x3 ) + q&&1d − fˆ1 ( x) − gˆ ( x)u − K sign( S1 ) / gˆ ( x) (4.30) 4.4.2 Kết mô có kết nhận dạng hệ thống: Sau huấn luyện, ta có kết nhận dạng hệ thống: Tin hieu x*3 va x3>-NN 200 X>3 X*3 150 100 50 -50 Hình 4.41 Hệ thống ñiều khiển trượt dùng mạng nơ ron -100 -150 0.01 0.02 0.03 0.04 0.05 time(s) 0.06 0.07 0.08 0.09 0.1 4.4.2.1 Trường hợp hệ thống danh ñịnh Hình 4.39 Tín hiệu: x&3 x&ˆ3 Tin hieu q1-NN Tin hieu x*4 va x4>-NN X>4 x*4 300 q1 400 200 100 10 15 10 15 time(s) Tin hieu q2-NN -100 q2 -200 -300 0.01 0.02 0.03 0.04 0.05 time(s) 0.06 0.07 0.08 x& x&ˆ Hình 4.40 Tín hiệu: Footer Page 10 of 126 0.09 0.1 0 time(s) Hình 4.43 Tín hiệu q1, q2-NN hệ thống Header Page 11 of 126 21 22 - Reaching mode: Thời gian quỹ ñạo trạng thái mặt trượt: S1 -500 S1và S2 nhanh khoảng 0.005 giây -1000 - Sliding mode: Thời gian trượt gốc tọa ñộ khoảng 1.5 giây -1500 -2000 0.005 0.01 0.015 0.02 0.025 time(s) 0.03 0.035 0.04 0.045 0.05 thời ñiểm chuyển trạng thái -500 S2 - Tín hiệu ñiều khiển u1 u2 có gai nhọn giá trị lớn - Hiện tượng chattering mặt trượt có biên ñộ không lớn -1000 -1500 -2000 0.005 0.01 0.015 0.02 0.025 time(s) 0.03 0.035 0.04 0.045 4.4.2.2 Tính bền vững với thay ñổi thông số ñối 0.05 tượng Hình 4.44 Tín hiệu S1 S2-NN • Khối lượng vật nặng mt giảm 50% Tin hieu q1-NN q1 0 10 15 10 15 time(s) Tin hieu q2-NN q2 Hình 4.45 Hình chiếu quỹ ñạo trượt 2-NN Tin hieu dieu khien u1-NN 20 time(s) u1 10 Hình 4.47 Tín hiệu q1,q2-NN hệ thống mt giảm 50% -10 -20 10 15 time(s) Tin hieu dieu khien u2-NN -500 u2 S1 -1000 -1500 -2 -2000 -4 10 0.005 0.01 0.015 0.02 0.025 time(s) 0.03 0.035 0.04 0.045 0.05 0.005 0.01 0.015 0.02 0.025 time(s) 0.03 0.035 0.04 0.045 0.05 15 time(s) Hình 4.46 Tín hiệu ñiều khiển u1 u2-NN S2 -500 Nhận xét - Bộ ñiều khiển trượt dùng mạng nơ ron cho ñáp ứng nhanh - Các tín hiệu ñược ñiều khiển bám theo tín hiệu ñặt tốt, vọt lố Footer Page 11 of 126 -1000 -1500 -2000 Hình 4.48 Tín hiệu S1 S2-NN mt giảm 50% Header Page 12 of 126 • 23 24 Khối lượng mt tăng 50% Tin hieu q1-NN S1 -500 q1 -1000 -1500 -2000 0 10 0.005 0.01 0.015 0.02 0.025 time(s) 0.03 0.035 0.04 0.045 0.05 0.005 0.01 0.015 0.02 0.025 time(s) 0.03 0.035 0.04 0.045 0.05 15 time(s) Tin hieu q2-NN S2 -500 q2 -1000 -1500 -2000 10 15 time(s) Hình 4.51 Tín hiệu hệ thống mt tăng 50% Hình 4.56 Tín hiệu S1 S2-NN có nhiễu ngõ 4.4.2.4 Khảo sát với hàm sat Tin hieu q1-NN -1000 q1 S1 -500 -1500 -2000 0.005 0.01 0.015 0.02 0.025 time(s) 0.03 0.035 0.04 0.045 0.05 0 10 15 10 15 time(s) Tin hieu q2-NN -1000 q2 S2 -500 -1500 -2000 0.005 0.01 0.015 0.02 0.025 time(s) 0.03 0.035 0.04 0.045 0.05 Hình 4.52 Tín hiệu S1 S2-NN mt tăng 50% 4.4.2.3 Tính bền vững ñối với nhiễu Với biên ñộ min=-0.02, max=0.02 Hình 4.59 Tín hiệu raq1,q2-NN hệ thống với hàm sat Tin hieu q1-NN S1 -500 q1 time(s) -1000 -1500 0 -2000 10 0.005 0.01 0.015 0.02 0.025 time(s) 0.03 0.035 0.04 0.045 0.05 0.005 0.01 0.015 0.02 0.025 time(s) 0.03 0.035 0.04 0.045 0.05 15 time(s) Tin hieu q2-NN -500 q2 S2 -1000 -1500 -2000 10 15 time(s) Hình 4.55 Tín hiệu q1,q2-NN hệ thống có nhiễu ngõ Footer Page 12 of 126 Hình 4.60 Tín hiệu S1 S2-NN với hàm sat Header Page 13 of 126 25 26 - Các ñiều khiển trượt kinh ñiển dùng mạng nơ ron ñều cho ñáp ứng tốt với thay ñổi thông số ñối tượng nhiễu - Dạng tín hiệu ñiều khiển có gai nhọn lớn thời ñiểm thay ñổi tín hiệu ñặt KẾT LUẬN VÀ KIẾN NGHỊ Hình 4.61 Hình chiếu quỹ ñạo trượt 2-NN với hàm sat Tin hieu dieu khien u1-NN Luận văn ñã thực ñược việc sau 1.Tìm hiểu mô hình toán học hệ thống cánh tay robot bậc 20 tự xây dựng mô hình mô cho hệ thống 10 u1 2.Tìm hiểu phương pháp ñiều khiển trượt bám mục tiêu áp -10 10 time(s) Tin hieu dieu khien u2-NN 15 Mô hệ thống danh ñịnh, hệ thống có nhiễu tác ñộng thông số ñối tượng thay ñổi u2 dụng ñể thiết kế ñiều khiển trượt bám cho hệ thống cánh tay robot 3.Tìm hiểu phương pháp nhận dạng mô hình ñối tượng phi -2 -4 10 15 time(s) Hình 4.62 Tín hiệu ñiều khiển u1 u2q1,q2-NN với hàm sat 4.5 NHẬN XÉT, SO SÁNH, ĐÁNH GIÁ KẾT QUẢ - Hệ thống ñiều khiển trượt bám cho kết tín hiệu ñáp ứng nhanh Các tín hiệu ñược ñiều khiển bám theo tin hiệu ñặt tốt Tín hiệu S1 S2 tiến nhanh, vọt lố thời ñiểm giá trị thay ñổi Sai số khắc phục cách tăng hệ số (k1, k2), nhiên, lúc ñó giá trị tín hiệu ñiều khiển u1,u2 lớn (cũng sử dùng hàm sat thay cho hàm sign ñiều khiển), lợi cho hệ thống - Hệ thống ñiều khiển trượt bám dùng mạng nơ ron cho tín hiệu sát kết mô ñiều khiển trượt bám kinh ñiển, tín hiệu u1, u2, S1, S2 có sai số không ñáng kể, sai số xảy sai số nhận dạng ñối tượng Footer Page 13 of 126 tuyến ñộng dùng mạng nơ ron (mạng truyền thẳng với giải thuật học lan truyền ngược) áp dụng nhận dạng ñối tượng cánh tay robot bậc tự 4.Thiết kế mô ñiều khiển trượt bám mục tiêu dùng mạng nơ ron cho hệ thống cánh tay máy bậc tự Mô hệ thống danh ñịnh, hệ thống có nhiễu tác ñộng thông số ñối tượng thay ñổi So sánh kết mô ñiều khiển trượt bám mục tiêu dùng mạng nơ ron kết mô ñiều khiển trượt bám mục tiêu kinh ñiển Các kết mô cho thấy hệ thống ñiều khiển trượt bám dùng mạng nơ ron có chất lượng tương ñương với hệ thống ñiều khiển trượt lý tưởng Ưu ñiểm phương pháp người thiết kế không cần biết mô hình phi tuyến xác ñối tượng ñể thiết kế hệ thống ñiều khiển trượt kinh ñiển, người thiết kế phải biết mô hình phi tuyến xác ñối tượng ñó ... NGHIÊN CỨU Tay máy Robot hai bậc tự PHẠM VI NGHIÊN CỨU - Mô hệ thống ñiều khiển trượt cho cánh tay máy Robot bậc tự - Mô hệ thống ñiều khiển trượt dùng mạng nơ ron cho cánh tay máy Robot bậc tự - Nhận... dụng mô hình mạng nơ ron, tác giả xây dựng luật ñiều khiển trượt cho ñối tượng phi tuyến ñã chọn ñề tài “ ỨNG DỤNG ĐIỀU KHIỂN TRƯỢT VÀ MẠNG NƠ RON ĐỂ - Ứng dụng mạng nơ ron ñể thiết kế ñiều khiển. .. không bám mặt trượt + Không giảm thời gian tìm mặt trượt Chương NHẬN DẠNG HỆ THỐNG DÙNG MẠNG NƠ RON 3.1 GIỚI THIỆU MẠNG NƠ RON NHÂN TẠO Hình 4.1 Cánh tay robot bậc tự 4.2 ĐIỀU KHIỂN TRƯỢT BÁM MỤC

Ngày đăng: 20/05/2017, 04:58

Từ khóa liên quan

Tài liệu cùng người dùng

Tài liệu liên quan