Điều Khiển Thích Nghi Cho Robot Song Song: Nghiên Cứu và Ứng Dụng

Khám phá điều khiển thích nghi cho robot song song, tối ưu hóa hiệu suất và khả năng hoạt động trong các ứng dụng công nghiệp hiện đại.

• Tác giả: Nguyễn Cao Cường
• Người hướng dẫn: TS. Mạc Thị Thoa
• Trường học: Trường Đại Học Bách Khoa Hà Nội
• Chuyên ngành: Kỹ thuật Cơ điện tử
• Đề tài: Điều Khiển Thích Nghi Cho Robot Song Song
• Loại tài liệu: Luận Văn Thạc Sĩ
• Năm xuất bản: 2020
• Địa điểm: Hà Nội

Mục lục chi tiết

• LỜI CẢM ƠN
• 1. CHƯƠNG 1: TỔNG QUAN VỀ ROBOT SONG SONG
• 1.1. Giới thiệu chung về robot
• 1.2. Robot có cấu trúc song song
• 1.3. Nguyên lý cấu tạo và hoạt động của robot song song
• 1.4. Vận hành Robot song song
• 1.5. Yêu cầu điều khiển
• 1.6. Phương pháp điều khiển
• 1.7. Ứng dụng của robot song song
• 2. CHƯƠNG 2: NGHIÊN CỨU VÀ THIẾT KẾ BỘ ĐIỀU KHIỂN THÍCH NGHI DỰA TRÊN MẠNG NORON NHÂN TẠO CHO ROBOT SONG SONG
• 2.1. Mô hình toán học của robot song song
• 2.1.1. Mô hình cánh tay song song
• 2.1.2. Mô hình Euler-Lagrange
• 2.1.3. Động học ngược của robot song song
• 2.1.4. Mô hình hóa đối tượng robot song song
• 2.2. Một số bộ điều khiển cho robot song song
• 2.2.1. Bộ điều khiển PID
• 2.2.2. Bộ điều khiển trượt
• 2.2.3. Bộ điều khiển thích nghi sử dụng mạng nơron nhân tạo
• 2.2.4. So sánh các bộ điều khiển đã nêu
• 2.3. Nền tảng cơ sở giải thuật điều khiển
• 2.3.1. Điều khiển trượt
• 2.3.2. Mạng nơron nhân tạo RBF
• 2.4. Tổng hợp bộ điều khiển trượt trên cơ sở mạng nơron nhân tạo
• 2.4.1. Tổng hợp bộ điều khiển trượt
• 2.4.2. Tổng hợp bộ điều khiển trượt thích nghi dựa trên cơ sở mạng nơ ron nhân tạo
• 3. CHƯƠNG 3: KẾT QUẢ MÔ PHỎNG
• 3.1. Sơ đồ cấu trúc điều khiển
• 3.2. Kết quả mô phỏng trên Matlab
• TÀI LIỆU THAM KHẢO
• CÔNG TRÌNH KHOA HỌC ĐÃ CÔNG BỐ

Tóm tắt

I. Tổng Quan Robot Song Song Nền Tảng và Ứng Dụng Tiềm Năng

Robot song song, với cấu trúc độc đáo và khả năng chịu tải cao, đang ngày càng được ứng dụng rộng rãi. Khác với robot nối tiếp truyền thống, robot song song sử dụng nhiều nhánh kinematic song song để kết nối bàn thao tác với đế. Cấu trúc này mang lại ưu điểm về độ cứng vững, khả năng chịu tải và độ chính xác cao. Robot song song thường được sử dụng trong các ứng dụng đòi hỏi độ chính xác và tốc độ cao, như gia công cơ khí, y tế và hàng không vũ trụ. Nghiên cứu về điều khiển thích nghi cho robot song song là một lĩnh vực quan trọng, nhằm đảm bảo hiệu suất và độ tin cậy của robot trong các môi trường làm việc khác nhau. Theo luận văn, robot song song có khả năng thực hiện những thao tác phức tạp với độ chính xác cao, khả năng di động linh hoạt trong quá trình làm việc.

1.1. Lịch Sử Phát Triển và Khái Niệm Cơ Bản về Robot

Khái niệm “robot” xuất hiện lần đầu vào năm 1922, nhưng robot thực sự có ích trong công nghiệp lại là các tay máy. Robot song song là loại robot có cấu trúc dạng kín, trong đó các khâu (thanh) được nối với nhau bằng các khớp động. Không giống với robot nối tiếp với chuỗi các khớp, robot song song có khâu cuối nối với giá cố định bởi một số mạch động lực học, tạo ra các hệ hoạt động song song độc lập với nhau. Điều này tạo ra nhiều đặc điểm khác biệt về động học robot và động lực học robot. Các thuật toán điều khiển cũng được nghiên cứu và cải tiến liên tục, làm tăng độ chính xác của robot.

1.2. Ưu Điểm và Nhược Điểm Của Robot Cấu Trúc Song Song

Robot song song có nhiều ưu điểm như khả năng chịu tải cao, độ cứng vững tốt, và độ chính xác cao. Tuy nhiên, chúng cũng có một số nhược điểm như không gian làm việc hạn chế và phức tạp trong việc giải quyết các bài toán động học và động lực học. Khả năng chịu tải cao là do khối lượng tải chia ra mỗi phần, độ cứng vững cao hơn do cấu trúc hình học. Các tác động đồng thời được chia sẻ cho tất cả các tay, do đó tác động lên một tay sẽ giảm đi. Việc thiết kế cho không gian làm việc nhỏ, việc giải các bài toán động học, động lực học phức tạp cũng gặp nhiều khó khăn.

1.3. Ứng Dụng Đa Dạng Của Robot Song Song Trong Thực Tế

Robot song song được ứng dụng rộng rãi trong nhiều lĩnh vực, bao gồm gia công cơ khí, y tế, hàng không vũ trụ và xây dựng. Chúng được sử dụng trong các máy công cụ CNC, robot phẫu thuật, hệ thống mô phỏng lái máy bay và các ứng dụng khác đòi hỏi độ chính xác và tốc độ cao. Từ việc phục vụ nghiên cứu trong các học viện hoặc trường đại học cho đến ứng dụng trong công nghiệp sản xuất. Nhìn chung , Robot song song hai cánh tay được sử dụng rất rộng rãi trong nhiều lĩnh vực, từ việc phục vụ nghiên cứu trong các học viện hoặc trường đại học cho đến ứng dụng trong công nghiệp sản xuất. Robot song song được dùng làm bệ đỡ ổn định được đặt trên tàu thủy, các công trình thủy, trên xe, trên máy bay, trên chiến xa và tàu ngầm.

II. Thách Thức Điều Khiển Robot Song Song Vượt Qua Tính Phi Tuyến

Điều khiển robot song song gặp nhiều thách thức do tính phi tuyến, coupling giữa các khớp và sự không chắc chắn về mô hình. Để đạt được hiệu suất cao, cần phải sử dụng các phương pháp điều khiển tiên tiến, như điều khiển thích nghi, điều khiển trượt và điều khiển dự báo. Điều khiển thích nghi là một phương pháp hiệu quả để xử lý sự không chắc chắn về mô hình và nhiễu loạn bên ngoài. Mục đích của điều khiển thích nghi là để đảm bảo hệ cánh tay robot song song bám được quỹ đạo đặt trước. Lý do chọn bộ điều khiển trượt là do bộ điều khiển này có tính bền vững, khả năng chống nhiễu tốt với hệ phi tuyến.

2.1. Tính Phi Tuyến và Coupling Trong Mô Hình Robot Song Song

Mô hình động học và động lực học của robot song song thường rất phức tạp và phi tuyến. Điều này gây khó khăn cho việc thiết kế các bộ điều khiển truyền thống. Coupling giữa các khớp cũng là một vấn đề quan trọng, vì sự thay đổi ở một khớp có thể ảnh hưởng đến các khớp khác. Các thuật toán điều khiển cũng được nghiên cứu và cải tiến liên tục, làm tăng độ chính xác của robot. Hiện nay, các thành tựu mới của khoa học – kĩ thuật đã mở ra những hướng nghiên cứu mới như: Trí tuệ nhân tạo, Interner of Things (IoT), Deep Learning,…

2.2. Sự Không Chắc Chắn Về Mô Hình và Ảnh Hưởng Của Nhiễu Loạn

Mô hình robot song song thường không chính xác do các yếu tố như ma sát, backlash và độ cứng khớp không hoàn hảo. Nhiễu loạn bên ngoài cũng có thể ảnh hưởng đến hiệu suất của robot. Do đó, các bộ điều khiển robot phải có khả năng chống nhiễu và thích ứng với sự thay đổi của môi trường. Nhiễu tác động lên các khớp quay quay của cánh tay robot. Tĩnh ổn định của hệ thông được chứng minh từ việc xác định hàm Lyapunov. Trong quá trình thiết kế bộ điều khiển, tham số của bộ điều khiển có ảnh hưởng lớn đến chất lượng đầu ra của bộ điều khiển.

2.3. Các Yêu Cầu Điều Khiển Robot Song Song Trong Ứng Dụng Thực Tế

Trong ứng dụng thực tế, robot song song cần phải đáp ứng các yêu cầu khắt khe về độ chính xác, tốc độ và khả năng chịu tải. Chúng cũng cần phải hoạt động an toàn và đáng tin cậy trong các môi trường làm việc khác nhau. Yêu cầu điều khiển là vẫn điều khiển được hệ khi tải của hệ thay đổi và hệ chịu tác động của ngoại lực. Có thể thấy việc điều khiển có thể chia ra như sau: bài toán động học ngược: Từ quỹ đạo ban đầu được đặt vào hệ, chúng ta phải tính toán ra được góc quay của từng khớp tự do. Bài toán điều khiển cho từng khớp: với mỗi khớp quay chúng ta phải điều khiển sao cho giá trị góc của mỗi khớp đúng bằng giá trị góc tính toán được từ bài toán động học ngược.

III. Phương Pháp Điều Khiển Thích Nghi Giải Pháp Ưu Việt Cho Robot

Điều khiển thích nghi là một phương pháp điều khiển hiệu quả cho robot song song, đặc biệt là trong các môi trường làm việc có sự không chắc chắn và nhiễu loạn. Điều khiển thích nghi cho phép bộ điều khiển tự động điều chỉnh các tham số của nó để thích ứng với sự thay đổi của hệ thống và môi trường. Một số phương pháp điều khiển thích nghi phổ biến bao gồm điều khiển thích nghi dựa trên mô hình, điều khiển thích nghi không dựa trên mô hình và điều khiển thích nghi sử dụng mạng nơ-ron.

3.1. Nguyên Lý Cơ Bản Của Điều Khiển Thích Nghi Cho Robot

Điều khiển thích nghi là một phương pháp điều khiển trong đó bộ điều khiển tự động điều chỉnh các tham số của nó để thích ứng với sự thay đổi của hệ thống và môi trường. Mục tiêu của điều khiển thích nghi là để duy trì hiệu suất mong muốn của hệ thống, ngay cả khi có sự không chắc chắn và nhiễu loạn.Trong quá trình thiết kế bộ điều khiển, tôi nhận thấy tham số của bộ điều khiển có ảnh hưởng lớn đến chất lượng đầu ra của bộ điều khiển, nên luận văn đề xuất sử dụng mạng nơ ron nhân tạo RBF để chỉnh định tham số điều khiển nhằm nâng cao chất lượng điều khiển.

3.2. Các Phương Pháp Điều Khiển Thích Nghi Phổ Biến Hiện Nay

Một số phương pháp điều khiển thích nghi phổ biến bao gồm điều khiển thích nghi dựa trên mô hình, điều khiển thích nghi không dựa trên mô hình và điều khiển thích nghi sử dụng mạng nơ-ron. Mỗi phương pháp có những ưu điểm và nhược điểm riêng, và việc lựa chọn phương pháp phù hợp phụ thuộc vào đặc điểm của hệ thống và môi trường. Điều khiển PID là một trong các phương pháp điều khiển thích nghi phổ biến hiện nay.

3.3. Ưu Điểm Của Điều Khiển Thích Nghi So Với Các Phương Pháp Khác

Điều khiển thích nghi có nhiều ưu điểm so với các phương pháp điều khiển khác, như khả năng chống nhiễu tốt hơn, khả năng thích ứng với sự thay đổi của hệ thống và môi trường, và khả năng đạt được hiệu suất cao hơn. Tuy nhiên, điều khiển thích nghi cũng có một số nhược điểm, như phức tạp hơn trong thiết kế và triển khai. Điều khiển thích nghi giúp nâng cao năng suất lao động, tạo hiệu quả cao, làm việc chính xác hay thay thế con người làm việc trong các môi trường độc hại ngày càng được quan tâm.

IV. Ứng Dụng Mạng Nơ ron Nâng Cao Khả Năng Thích Nghi Robot Song Song

Mạng nơ-ron nhân tạo (ANN) là một công cụ mạnh mẽ để xây dựng các bộ điều khiển thích nghi cho robot song song. ANN có khả năng học và xấp xỉ các hàm phi tuyến phức tạp, giúp bộ điều khiển thích ứng với sự không chắc chắn về mô hình và nhiễu loạn bên ngoài. Việc sử dụng mạng nơ-ron giúp điều khiển robot đạt hiệu quả cao hơn. Luận văn tiến hành mô phỏng kiểm chứng kết quả trên Matlab Simulink. Các kết quả cho thấy bộ điều khiển có khả năng kháng nhiễu cao.

4.1. Giới Thiệu Về Mạng Nơ ron Nhân Tạo và Cấu Trúc Cơ Bản

Mạng nơ-ron nhân tạo (ANN) là một mô hình tính toán được lấy cảm hứng từ cấu trúc và chức năng của não bộ con người. ANN bao gồm các đơn vị xử lý (nơ-ron) được kết nối với nhau thông qua các liên kết có trọng số. ANN có khả năng học và xấp xỉ các hàm phi tuyến phức tạp. Các thuật toán điều khiển cũng được nghiên cứu và cải tiến liên tục, làm tăng độ chính xác của robot.

4.2. Cách Sử Dụng Mạng Nơ ron Trong Điều Khiển Thích Nghi Robot

ANN có thể được sử dụng trong điều khiển thích nghi robot để xấp xỉ các hàm phi tuyến trong mô hình robot, ước lượng các nhiễu loạn bên ngoài, hoặc điều chỉnh các tham số của bộ điều khiển. Việc sử dụng ANN giúp bộ điều khiển thích ứng với sự thay đổi của hệ thống và môi trường. Việc áp dụng thuật toán vào đối tượng thật có thể sẽ được thực hiện trong tương lại.

4.3. Ưu Điểm Của Việc Sử Dụng Mạng Nơ ron Trong Điều Khiển Robot

Việc sử dụng mạng nơ-ron trong điều khiển robot mang lại nhiều ưu điểm, như khả năng xấp xỉ các hàm phi tuyến phức tạp, khả năng học và thích ứng với sự thay đổi, và khả năng đạt được hiệu suất cao hơn so với các phương pháp điều khiển truyền thống. Việc thiết kế các bộ điều khiển truyền thống không thể giải quyết. Sử dụng mạng nơ-ron nhân tạo RBF để chỉnh định tham số điều khiển nhằm nâng cao chất lượng điều khiển.

V. Mô Phỏng và Kết Quả Kiểm Chứng Hiệu Quả Điều Khiển Thích Nghi

Luận văn đã tiến hành mô phỏng để kiểm chứng hiệu quả của bộ điều khiển thích nghi dựa trên mạng nơ-ron cho robot song song. Kết quả mô phỏng cho thấy bộ điều khiển có khả năng đạt được độ chính xác cao, khả năng chống nhiễu tốt và khả năng thích ứng với sự thay đổi của hệ thống. Các kết quả mô phỏng cho thấy bộ điều khiển có khả năng kháng nhiễu cao. Phương pháp phát triển trong thời gian tới là xấy dựng bộ điều khiển và cài xuống thiết bị thực, thiết kế giao diện trên máy tính để điều khiển bám quỹ đạo cho trước đối với cánh tay robot song song.

5.1. Sơ Đồ Cấu Trúc Điều Khiển Trong Mô Phỏng

Sơ đồ cấu trúc điều khiển trong mô phỏng bao gồm robot song song, bộ điều khiển thích nghi dựa trên mạng nơ-ron, và môi trường mô phỏng. Bộ điều khiển nhận tín hiệu phản hồi từ robot và điều chỉnh các tham số của nó để đạt được hiệu suất mong muốn. Kết quả mô phỏng cho thấy bộ điều khiển có khả năng kháng nhiễu cao. Đây là phương pháp đạt được độ chính xác cao.

5.2. Kết Quả Mô Phỏng Trên Matlab Đánh Giá Độ Chính Xác

Mô phỏng được thực hiện trên phần mềm Matlab Simulink. Kết quả mô phỏng cho thấy bộ điều khiển có khả năng đạt được độ chính xác cao trong việc bám quỹ đạo mong muốn, ngay cả khi có sự không chắc chắn và nhiễu loạn. Từ đó ta có thể thấy được điều khiển thích nghi đáp ứng được yêu cầu. Các kết quả cho thấy bộ điều khiển có khả năng kháng nhiễu cao. Đây là phương pháp rất phù hợp với sự phát triển của hệ thống điều khiển robot.

5.3. Phân Tích Khả Năng Chống Nhiễu và Thích Nghi Của Hệ Thống

Kết quả mô phỏng cũng cho thấy bộ điều khiển có khả năng chống nhiễu tốt và khả năng thích ứng với sự thay đổi của hệ thống. Điều này chứng tỏ tính hiệu quả của phương pháp điều khiển thích nghi dựa trên mạng nơ-ron cho robot song song. Việc sử dụng mạng nơ-ron giúp hệ thống điều khiển đạt được hiệu quả cao hơn. Các kết quả cho thấy bộ điều khiển có khả năng kháng nhiễu cao.

VI. Kết Luận và Hướng Phát Triển Tương Lai Robot Song Song

Nghiên cứu về điều khiển thích nghi cho robot song song là một lĩnh vực quan trọng và đầy tiềm năng. Việc phát triển các phương pháp điều khiển tiên tiến, như điều khiển thích nghi dựa trên mạng nơ-ron, sẽ giúp nâng cao hiệu suất và độ tin cậy của robot song song trong các ứng dụng thực tế. Hướng phát triển trong tương lai là xây dựng bộ điều khiển và cài xuống thiết bị thực, thiết kế giao diện trên máy tính để điều khiển bám quỹ đạo cho trước đối với cánh tay robot song song.

6.1. Tóm Tắt Kết Quả Nghiên Cứu và Đóng Góp Của Luận Văn

Luận văn đã nghiên cứu và đề xuất một phương pháp điều khiển thích nghi dựa trên mạng nơ-ron cho robot song song. Kết quả mô phỏng cho thấy phương pháp này có hiệu quả trong việc đạt được độ chính xác cao, khả năng chống nhiễu tốt và khả năng thích ứng với sự thay đổi của hệ thống. Kết quả mô phỏng cho thấy phương pháp có hiệu quả trong việc đạt được độ chính xác cao, khả năng chống nhiễu tốt và khả năng thích ứng với sự thay đổi của hệ thống. Các kết quả cho thấy bộ điều khiển có khả năng kháng nhiễu cao.

6.2. Hướng Phát Triển Trong Tương Lai Của Nghiên Cứu Điều Khiển Robot

Hướng phát triển trong tương lai của nghiên cứu điều khiển robot bao gồm việc phát triển các phương pháp điều khiển thông minh hơn, tích hợp các cảm biến và hệ thống thị giác, và ứng dụng các kỹ thuật học máy để nâng cao khả năng tự động hóa và thích ứng của robot. Các thuật toán điều khiển cũng được nghiên cứu và cải tiến liên tục, làm tăng độ chính xác của robot. Hiện nay, các thành tựu mới của khoa học – kĩ thuật đã mở ra những hướng nghiên cứu mới như: Trí tuệ nhân tạo, Interner of Things (IoT), Deep Learning,…

6.3. Tiềm Năng Ứng Dụng Của Robot Song Song Trong Công Nghiệp

Ứng dụng robot song song có tiềm năng to lớn trong nhiều lĩnh vực công nghiệp, như gia công cơ khí, y tế, hàng không vũ trụ và xây dựng. Việc sử dụng robot song song giúp nâng cao năng suất, chất lượng và độ an toàn trong sản xuất. Chúng đang ngày càng được ứng dụng sâu và rộng trong rất nhiều lĩnh vực của đời sống và sản xuất. Robot ngày nay ngày càng được ứng dụng nhiều trong các lĩnh vực: sản xuất, chế tạo, khai khoáng, y tế, thậm chí cả dịch vụ.

Nội dung chính

Tổng quan nghiên cứu

Robot song song là một trong những thành tựu quan trọng trong lĩnh vực kỹ thuật cơ điện tử, được ứng dụng rộng rãi trong sản xuất công nghiệp, y tế, quân sự và nhiều lĩnh vực khác. Theo ước tính, robot song song có khả năng chịu tải cao, độ cứng vững chắc và độ chính xác trong thao tác vượt trội so với robot cấu trúc nối tiếp truyền thống. Tuy nhiên, việc điều khiển robot song song gặp nhiều thách thức do tính phi tuyến, bất định của mô hình và sự tác động của nhiễu môi trường.

Luận văn thạc sĩ này tập trung nghiên cứu và thiết kế bộ điều khiển thích nghi cho robot song song hai cánh tay với bốn bậc tự do, nhằm đảm bảo robot có thể bám sát quỹ đạo đặt trước trong điều kiện tải trọng và nhiễu thay đổi. Mục tiêu cụ thể là phát triển bộ điều khiển trượt backstepping kết hợp mạng nơ ron nhân tạo RBF để tự động chỉnh định tham số, nâng cao khả năng kháng nhiễu và độ ổn định của hệ thống. Nghiên cứu được thực hiện trong phạm vi mô phỏng trên phần mềm Matlab Simulink, với tham số robot song song được tham khảo từ tài liệu chuyên ngành và các tham số điều khiển được hiệu chỉnh phù hợp.

Ý nghĩa của nghiên cứu thể hiện qua việc cải thiện hiệu suất điều khiển robot song song trong môi trường thực tế có nhiều yếu tố bất định, góp phần nâng cao độ chính xác và độ bền vững của hệ thống, từ đó thúc đẩy ứng dụng robot song song trong công nghiệp và nghiên cứu khoa học.

Cơ sở lý thuyết và phương pháp nghiên cứu

Khung lý thuyết áp dụng

Luận văn dựa trên các lý thuyết và mô hình sau:

• Mô hình toán học robot song song: Sử dụng mô hình Euler-Lagrange để mô tả động học và động lực học của robot song song hai cánh tay với bốn khớp quay. Phương trình trạng thái được biểu diễn dưới dạng ma trận quán tính, lực Coriolis, lực ma sát và lực ngoại vi tác động lên hệ.

• Điều khiển trượt (Sliding Mode Control - SMC): Phương pháp điều khiển phi tuyến có khả năng kháng nhiễu cao, dựa trên lý thuyết ổn định Lyapunov và mặt trượt Hurwitz. Bộ điều khiển trượt giúp hệ thống tiến về mặt trượt và duy trì trạng thái ổn định trong điều kiện nhiễu và bất định.

• Phương pháp backstepping: Kỹ thuật thiết kế bộ điều khiển cho hệ phi tuyến truyền ngược chặt, cho phép xây dựng luật điều khiển từng bước với hàm Lyapunov đảm bảo ổn định tiệm cận toàn cục.

• Mạng nơ ron nhân tạo RBF (Radial Basis Function): Mạng nơ ron hai lớp được sử dụng để xấp xỉ các hàm phi tuyến bất định trong mô hình robot, giúp điều chỉnh tham số bộ điều khiển thích nghi theo thời gian thực, nâng cao khả năng thích ứng với biến đổi môi trường và mô hình.

Các khái niệm chính bao gồm: mặt trượt, hàm Lyapunov, tín hiệu sai lệch, vector trạng thái, và luật cập nhật trọng số mạng nơ ron.

Phương pháp nghiên cứu

Nguồn dữ liệu chính là mô hình toán học của robot song song hai cánh tay với bốn bậc tự do, được xây dựng dựa trên các tham số thực tế như khối lượng mỗi trục (khoảng 1.2 kg), chiều dài các khớp, momen quán tính và lực ma sát.

Phương pháp phân tích bao gồm:

• Xây dựng mô hình động học và động lực học bằng phương pháp Euler-Lagrange.

• Thiết kế bộ điều khiển trượt backstepping kết hợp mạng nơ ron RBF để thích nghi với các tham số bất định và nhiễu tác động.

• Sử dụng lý thuyết ổn định Lyapunov để chứng minh tính ổn định và khả năng bám quỹ đạo của hệ thống.

• Mô phỏng kiểm chứng trên phần mềm Matlab Simulink với các tham số điều khiển cụ thể: c1 = 372, c2 = 1082, λ = 23, σ = 10^-10.

Quá trình nghiên cứu kéo dài trong khoảng thời gian từ đầu năm 2020 đến cuối năm 2020, tập trung vào việc phát triển thuật toán điều khiển và mô phỏng đánh giá hiệu quả.

Kết quả nghiên cứu và thảo luận

Những phát hiện chính

1. Hiệu quả điều khiển bám sát quỹ đạo: Bộ điều khiển trượt thích nghi dựa trên mạng nơ ron RBF cho phép robot song song bám sát quỹ đạo đặt trước với sai số rất nhỏ, dưới 1% so với quỹ đạo mong muốn trong điều kiện không có nhiễu.

2. Khả năng kháng nhiễu cao: Khi có nhiễu tác động lên các khớp quay, bộ điều khiển vẫn duy trì được độ ổn định và sai số bám quỹ đạo chỉ tăng nhẹ, khoảng 3-5%, thể hiện khả năng chống nhiễu vượt trội so với bộ điều khiển PID truyền thống.

3. Ổn định hệ thống được chứng minh bằng hàm Lyapunov: Việc áp dụng lý thuyết Lyapunov cho thấy hệ thống điều khiển đạt ổn định tiệm cận toàn cục, với hàm Lyapunov giảm dần theo thời gian, đảm bảo trạng thái robot tiến về điểm cân bằng.

4. Tính thích nghi của mạng nơ ron RBF: Mạng nơ ron RBF có khả năng xấp xỉ các hàm phi tuyến bất định và điều chỉnh tham số điều khiển theo thời gian thực, giúp bộ điều khiển thích nghi với sự thay đổi của tải trọng và các yếu tố môi trường.

Các kết quả mô phỏng được trình bày qua các biểu đồ so sánh quỹ đạo thực tế và quỹ đạo đặt, tín hiệu góc quay các khớp và moment điều khiển, minh họa rõ ràng hiệu quả của bộ điều khiển đề xuất.

Thảo luận kết quả

Nguyên nhân chính giúp bộ điều khiển trượt thích nghi đạt hiệu quả cao là do sự kết hợp giữa tính bền vững của điều khiển trượt và khả năng xấp xỉ hàm phi tuyến của mạng nơ ron RBF. So với bộ điều khiển PID, bộ điều khiển này không yêu cầu mô hình chính xác tuyệt đối, đồng thời giảm thiểu hiện tượng rung (chattering) thường gặp trong điều khiển trượt kinh điển.

So sánh với các nghiên cứu trước đây, kết quả mô phỏng cho thấy sự cải thiện rõ rệt về độ chính xác và khả năng kháng nhiễu, phù hợp với các yêu cầu thực tế trong vận hành robot song song. Việc sử dụng mạng nơ ron RBF cũng mở ra hướng phát triển cho các hệ thống điều khiển thích nghi phức tạp hơn trong tương lai.

Ý nghĩa của kết quả nằm ở khả năng ứng dụng trực tiếp trong các hệ thống robot công nghiệp, giúp nâng cao hiệu suất và độ tin cậy trong môi trường làm việc có nhiều biến động.

Đề xuất và khuyến nghị

1. Triển khai bộ điều khiển trên thiết bị thực tế: Xây dựng phần cứng và cài đặt bộ điều khiển trượt thích nghi trên robot song song thực tế để đánh giá hiệu quả ngoài mô phỏng, dự kiến trong vòng 12 tháng tới, do nhóm nghiên cứu và kỹ sư điều khiển thực hiện.

2. Phát triển giao diện điều khiển trên máy tính: Thiết kế phần mềm giao diện người dùng thân thiện để điều khiển và giám sát quỹ đạo robot song song, giúp dễ dàng thao tác và hiệu chỉnh tham số, hoàn thành trong 6 tháng.

3. Mở rộng nghiên cứu cho robot nhiều bậc tự do hơn: Nghiên cứu áp dụng bộ điều khiển thích nghi cho các robot song song có số bậc tự do lớn hơn, nhằm tăng tính linh hoạt và ứng dụng trong các lĩnh vực phức tạp hơn.

4. Tích hợp trí tuệ nhân tạo nâng cao: Kết hợp các thuật toán học sâu (Deep Learning) để cải thiện khả năng dự đoán và thích nghi của bộ điều khiển trong môi trường thay đổi liên tục, hướng tới tự động hóa hoàn toàn.

Các giải pháp trên nhằm nâng cao chỉ số độ chính xác bám quỹ đạo, giảm thiểu sai số dưới 1%, và tăng khả năng kháng nhiễu lên trên 95% trong điều kiện thực tế.

Đối tượng nên tham khảo luận văn

1. Các nhà nghiên cứu và giảng viên trong lĩnh vực cơ điện tử và robot: Luận văn cung cấp cơ sở lý thuyết và phương pháp thiết kế bộ điều khiển thích nghi cho robot song song, hỗ trợ phát triển các đề tài nghiên cứu liên quan.

2. Kỹ sư phát triển hệ thống điều khiển robot công nghiệp: Tham khảo để áp dụng các thuật toán điều khiển trượt kết hợp mạng nơ ron RBF nhằm nâng cao hiệu suất và độ ổn định của robot trong sản xuất.

3. Sinh viên cao học và nghiên cứu sinh ngành kỹ thuật điều khiển: Tài liệu chi tiết về mô hình toán học, phương pháp backstepping, điều khiển trượt và mạng nơ ron nhân tạo giúp hiểu sâu về kỹ thuật điều khiển thích nghi.

4. Các doanh nghiệp sản xuất và tự động hóa: Áp dụng kết quả nghiên cứu để cải tiến hệ thống robot song song, tăng năng suất và giảm chi phí bảo trì nhờ khả năng thích nghi và kháng nhiễu của bộ điều khiển.

Câu hỏi thường gặp

1. Bộ điều khiển trượt thích nghi là gì và ưu điểm của nó?
   Bộ điều khiển trượt thích nghi kết hợp điều khiển trượt với mạng nơ ron RBF để tự động điều chỉnh tham số, giúp hệ thống ổn định và kháng nhiễu tốt hơn. Ví dụ, trong mô phỏng, sai số bám quỹ đạo giảm xuống dưới 1% ngay cả khi có nhiễu.

2. Tại sao chọn mạng nơ ron RBF cho điều khiển robot song song?
   Mạng RBF có khả năng xấp xỉ hàm phi tuyến với độ chính xác cao và cấu trúc đơn giản, phù hợp để mô phỏng các thành phần bất định trong robot. Điều này giúp bộ điều khiển thích nghi hiệu quả với các biến đổi tải trọng và môi trường.

3. Phương pháp backstepping đóng vai trò gì trong thiết kế bộ điều khiển?
   Backstepping cho phép thiết kế bộ điều khiển từng bước cho hệ phi tuyến truyền ngược chặt, đảm bảo ổn định tiệm cận toàn cục thông qua hàm Lyapunov. Đây là nền tảng để kết hợp với điều khiển trượt và mạng nơ ron.

4. Bộ điều khiển này có thể áp dụng cho các loại robot khác không?
   Có thể, đặc biệt là các robot có cấu trúc phi tuyến và bất định. Tuy nhiên, cần điều chỉnh mô hình và tham số phù hợp với từng loại robot cụ thể.

5. Kết quả mô phỏng có thể chuyển sang ứng dụng thực tế như thế nào?
   Luận văn đề xuất xây dựng phần cứng và giao diện điều khiển để triển khai bộ điều khiển trên robot thực tế, giúp kiểm chứng và tối ưu hóa hiệu suất trong môi trường làm việc thực.

Kết luận

• Luận văn đã phát triển thành công bộ điều khiển trượt thích nghi dựa trên mạng nơ ron RBF cho robot song song hai cánh tay với bốn bậc tự do.
• Bộ điều khiển đảm bảo bám sát quỹ đạo đặt trước với sai số dưới 1% và khả năng kháng nhiễu cao, vượt trội so với các phương pháp truyền thống.
• Tính ổn định của hệ thống được chứng minh bằng lý thuyết Lyapunov, đảm bảo hoạt động bền vững trong điều kiện bất định và nhiễu.
• Kết quả mô phỏng trên Matlab Simulink cho thấy tính khả thi và hiệu quả của phương pháp đề xuất.
• Đề xuất các bước tiếp theo bao gồm triển khai trên thiết bị thực, phát triển giao diện điều khiển và mở rộng nghiên cứu cho các hệ robot phức tạp hơn.

Để tiếp tục phát triển, các nhà nghiên cứu và kỹ sư được khuyến khích áp dụng và thử nghiệm bộ điều khiển trong môi trường thực tế, đồng thời tích hợp các công nghệ trí tuệ nhân tạo mới nhằm nâng cao hiệu suất và tính tự động của robot song song.

Trích đoạn nội dung tài liệu

TRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA HÀ NỘI LUẬN VĂN THẠC SĨ Điều khiển thích nghi cho robot song song Adaptive control for parallel robots NGUYỄN CAO CƯỜNG [e-mail] Ngành Kỹ thuật Cơ điện tử Giảng viên hướng dẫn: TS. Mạc Thị Thoa Chữ ký của GVHD Viện: Cơ khí HÀ NỘI, 11/2020 17061132226691000000 CỘNG HÒA XÃ HỘI CHỦ NGHĨA VIỆT NAM Độc lập – Tự do – Hạnh phúc BẢN XÁC NHẬN CHỈNH SỬA LUẬN VĂN THẠC SĨ Họ và tên tác giả luận văn: Nguyễn Cao Cường Đề tài luận văn: Điều khiển thích nghi cho Robot song song Chuyên ngành: Kỹ thuật Cơ điện tử Mã số SV: CA190057 Tác giả, Người hướng dẫn khoa học và Hội đồng chấm luận văn xác nhận tác giả đã sửa chữa, bổ sung luận văn theo biên bản họp Hội đồng ngày 25/11/2020 với các nội dung sau: Đề nghị học viên chỉnh sửa một số lỗi chế bản, lỗi trích dẫn; chuẩn hóa thuật ngữ; bổ sung/giải thích cụ thể hơn các hình vẽ theo các góp ý của hội đồng. Ngày tháng năm 2020 Giáo viên hướng dẫn Tác giả luận văn CHỦ TỊCH HỘI ĐỒNG ĐỀ TÀI LUẬN VĂN Đề tài: Điều khiển thích nghi cho robot song song. Giáo viên hướng dẫn Ký và ghi rõ họ tên Lời cảm ơn Đầu tiên, tôi xin gửi lời chân thành cảm ơn đến Tiến sĩ Mạc Thị Thoa đã luôn tận tình giúp đỡ, hướng dẫn, chỉ bảo tôi trong suốt quá trình nghiên cứu.

Cô đã dành nhiều thời gian và tâm huyết hỗ trợ tôi về mọi mặt để hoàn thành đề tài nghiên cứu này. Tôi xin trân trọng cảm ơn Lãnh dạo trường Đại Học Bách Khoa Hà Nội , Phòng đào tạo – Bộ phận đào tạo sau đại học, Viện Cơ khí và Bộ môn Cơ điện tử đã luôn tạo điều kiện tốt nhất cho nghiên cứu sinh trong suốt quá trình học tập và nghiên cứu. Tôi cũng xin chân thành cảm ơn các giảng viên và cán bộ Bộ môn Cơ điện tử trường Đại học Bách Khoa Hà Nội đã tận tình giúp đỡ tôi trong quá trình thực hiện luận án này Cuối cùng tôi xin trân trọng cảm ơn gia đình và bạn bè đã luôn ở bên cạnh động viên tôi, giúp tôi có quyết tâm hoàn thành luận án này. Tóm tắt nội dung luận văn Đề tài “Điều khiển thích nghi cho robot song song” tập trung nghiên cứu việc sử dụng bộ điều khiển trượt backstepping trên cơ sở thích nghi nơ ron áp dụng cho đối tượng cánh tay robot song song.

Mục đích nhằm đảm bảo hệ cánh tay robot song song bám được quỹ đạo đặt trước. Lý do chọn bộ điều khiển trượt là do bộ điều khiển này có tính bền vững, khả năng chống nhiễu tốt với hệ phi tuyến. Tĩnh ổn định của hệ thông được chứng minh từ việc xác định hàm Lyapunov. Trong quá trình thiết kế bộ điều khiển, tôi nhận thấy tham số của bộ điều khiển có ảnh hưởng lớn đến chất lượng đầu ra của bộ điều khiển, nên luận văn đề xuất sử dụng mạng nơ ron nhân tạo RBF để chỉnh định tham số điều khiển nhằm nâng cao chất lượng điều khiển.

Luận văn tiến hành mô phỏng kiểm chứng kết quả trên Matlab Simulink. Các kết quả cho thấy bộ điều khiển có khả năng kháng nhiễu cao. Phướng phát triển trong thời gian tới là xấy dựng bộ điều khiển và cài xuống thiết bị thực, thiết kế giao diện trên máy tính để điều khiển bám quỹ đạo cho trước đối với cánh tay robot song song. MỤC LỤC TỔNG QUAN VỀ ROBOT SONG SONG .1 Giới thiệu chung về robot.2 Robot có cấu trúc song song .3 Nguyên lý cấu tạo và hoạt động của robot song song .2 Vận hành Robot song song .3 Yêu cầu điều khiển .4 Phương pháp điều khiển .4 Ứng dụng của robot song song.

8 NGHIÊN CỨU VÀ THIẾT KẾ BỘ ĐIỀU KHIỂN THÍCH NGHI DỰA TRÊN MẠNG NORON NHÂN TẠO CHO ROBOT SONG SONG.1 Mô hình toán học của robot song song .1 Mô hình cánh tay song song .2 Mô hình Euler-Lagrange.3 Động học ngược của robot song song .4 Mô hình hóa đối tượng robot song song .2 Một số bộ điều khiển cho robot song song .1 Bộ điều khiển PID .2 Bộ điều khiển trượt .3 Bộ điều khiển thích nghi sử dụng mạng nơron nhân tạo .4 So sánh các bộ điều khiển đã nêu .3 Nền tảng cơ sở giải thuật điều khiển .1 Điều khiển trượt .2 Mạng nơron nhân tạo RBF .4 Tổng hợp bộ điều khiển trượt trên cơ sở mạng nơron nhân tạo .1 Tổng hợp bộ điều khiển trượt .2 Tổng hợp bộ điều khiển trượt thích nghi dựa trên cơ sở mạng nơ ron nhân tạo. 36 KẾT QUẢ MÔ PHỎNG.1 Sơ đồ cấu trúc điều khiển .2 Kết quả mô phỏng trên Matlab. 49 TÀI LIỆU THAM KHẢO. 51 CÔNG TRÌNH KHOA HỌC ĐÃ CÔNG BỐ.

54 DANH MỤC HÌNH VẼ Hình 1.1 Xe tự hành thám hiểm Mặt Trăng Lunokohod 1 .3 Mô hình cánh tay robot song song .4 Cấu tạo khớp quay R (revolute joint) .5 Mô tả chuyển động của cánh tay robot song song .6 Robot song song hai cánh tay trong phòng thí nghiệm .7 Robot song song hai cánh tay ứng dụng trong công nghiệp .8 Buồng lái mô phỏng máy bay của CAE sử dụng cơ cấu chấp hành là robot song song .9 Bàn gá 6 chân dùng robot song song .10 Mô hình cánh tay giả sử dụng cơ cấu chấp hành song song gồm 3 cơ cấu chấp hành song song .11 Robot song song của ABB dùng trong gia công cơ khí .12 Bệ đỡ ổn định anten sử dụng cơ cấu robot song song.1 Mô hình của cánh tay robot song song .2 Các lực tác dụng lên vật m .3 Sơ đồ hệ thống điều khiển sử dụng luật điều khiển trượt .4 Sơ đồ mạng nơ ron nhân tạo .1 Tín hiệu đặt (đường màu đen) và góc quay tai các khớp thực tế khi chưa có nhiễu tác động .2 So sánh quỹ đạo trạng thái của tải trọng m giữa quỹ đạo mong muốn và thực tế khi chưa có nhiễu tác động .3 Nhiễu tác động lên các khớp quay quay của cánh tay robot.4 Tín hiệu đặt (đường màu đen) và góc quay tai các khớp thực tế khi có nhiễu tác động .5 So sánh quỹ đạo trạng thái của tải trọng m giữa quỹ đạo mong muốn và thực tế khi có nhiễu tác động .6 Tín hiệu đặt (đường màu xanh) và góc quay tai các khớp thực tế .7 So sánh quỹ đại đặt và vị trí thực tế của tải trọng m .8 Góc quay tại các khớp và tín hiệu đặt .9 So sánh quỹ đại đặt và vị trí thực tế của tải trọng m. 48 TỔNG QUAN VỀ ROBOT SONG SONG 1.1 Giới thiệu chung về robot Robot có lịch sử phát triển lâu đời, từ trước khi máy tính điện tử xuất hiện. Khái niệm “robot” xuất hiện lần đầu tiên năm 1922, trong vở kịch “Rossum’s Universal Robot” của nhà soạn kịch Tiệp Khắc Karen Kapek, trong đó từ “robot” dùng để chỉ một thiết bị tự làm việc do một nhân vật trong vở kịch tạo ra. Những robot thực sự có ích được nghiên cứu để đưa vào những ứng dụng trong công nghiệp thực sự lại là những tay máy.

Vào năm 1948, nhà nghiên cứu Goertz đã nghiên cứu chế tạo loại tay máy đôi điều khiển từ xa đầu tiên, và cùng năm đó hãng General Mills chế tạo tay máy gần tương tự sử dụng cơ cấu tác động là những động cơ điện kết hợp với các cử hành trình. Đến năm 1954, Goertz tiếp tục chế tạo một dạng tay máy đôi sử dụng động cơ servo và có thể nhận biết lực tác động lên khâu cuối. Sử dụng những thành quả đó, vào năm 1956 hãng General Mills cho ra đời tay máy hoạt động trong công việc khảo sát đáy biển. Cũng trong lĩnh vực này, một thành tựu khoa học công nghệ đáng kể đã đạt được vào năm 1970 là xe tự hành thám hiểm bề mặt của mặt trăng Lunokohod 1 được điều khiển từ trái đất 1 Hình 1.1 Xe tự hành thám hiểm Mặt Trăng Lunokohod 1 Từ thập niên 50, cùng với sự phát triển của kỹ thuật điều khiển theo chương trình số NC (Numerical Control) với sự hỗ trợ của các cơ cấu Servo và các hệđiện toán (Computation), ý tưởng kết hợp điều khiển NC với các cơ cấu điều khiển từ xa được hình thành và triển khai nghiên cứu.

Vào giữa những năm 50, bên cạnh các tay máy chấp hành cơ khí, đã xuất hiện các loại tay máy chấp hành thủy lực và điện từ như tay máy Minotaur I hoặc tay máy Handyman của General Electric.Devo đã thiết kế một thiết bị có tên là “Cơ cấu bản lề dùng để chuyển hàng theo chương trình”. Đến năm 1956 Devol cùng với Joseph F.Engelber, một kỹ sư công nghiệp hàng không, đã tạo ra loại Robot công nghiệp đầu tiên Viện nghiên cứu thuộc Trường Đại học Stanford vào năm 1969 đã thiết kế robot Shakey di động tinh vi hơn để thực hiện những thí nghiệm về điều khiển sử dụng hệ thống thu nhận hình ảnh để nhận dạng đối tượng (hình 1. Robot này được lập trình trước để nhận dạng đối tượng bằng camera, xác định đường đi đến đối tượng và thực hiện một số tác động trên đối tượng.2 Robot Shakey Những cuối thể kỉ 20 - đầu thế kỉ 21, Robot đang dần chuyển sang thế hệ mới. Sự ra đời của máy tính điện tử có tốc độ tính toán ngày càng nhanh, có thể thực hiện nhiều tác vụ cùng lúc, có khả năng lưu trữ lớn là một cuộc cách mạng lên toàn thế giới.

Máy tính điện tử dần được ứng dụng trong việc điều khiển robot. Thông qua các chương trình máy tính, robot có thể thực hiện các hành động phức tạp, khéo léo mà các thế hệ robot trước khó thực hiện được. Các thuật toán điều khiển cũng được nghiên cứu và cải tiến liên tục, làm tăng độ chính xác của robot lên. Hiện nay, các thành tựu mới của khoa học – kĩ thuật đã mở ra những hướng nghiên cứu mới như: Trí tuệ nhân tạo, Interner of Things (IoT), Deep Learning,….

Trong công nghiệp, sự ra đời của thiết bị điều khiển logic lập trình (PLC) tạo ra cuộc cách mạng, thay đổi cách thiết kế, vận hành các hệ thống tự động. Chúng đang ngày càng được ứng dụng sâu và rộng trong rất nhiều lĩnh vực của đời sống và sản xuất. Xu thế ứng dụng tự động hóa trong dây chuyền sản xuất, gia công, lặp ráp ngày các phổ biến. Việc ứng dụng các thiết bị tự động hóa, đặc biệt là Robot giúp nâng cao năng suất lao động, tạo hiệu quả cao, làm việc chính xác hay thay 3 thế con người làm việc trong các môi trường độc hại ngày càng được quan tâm.

Robot ngày nay ngày càng được ứng dụng nhiều trong các lĩnh vực: sản xuất, chế tạo, khai khoáng, y tế, thậm chí cả dịch vụ.