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

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.

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.

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.

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,…

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.

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.

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.

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.

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.

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.

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.

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.

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.

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.

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.

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.

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,…

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.