Luận Văn Thạc Sĩ Về Hệ Nơron Mờ và Ứng Dụng Cho Robot 5 Bậc Tự Do

Luận văn thạc sĩ phân tích hay hệ nơron mờ và ứng dụng cho robot 5 bậc tự do, đánh giá thực trạng, chỉ ra hạn chế, đề xuất giải pháp khả thi cho thực tiễn.

Người đăng

Ẩn danh

Thể loại

Luận văn thạc sĩ

2017

81
4
0

Phí lưu trữ

30 Point

Mục lục chi tiết

LỜI MỞ ĐẦU

LỜI CAM ĐOAN

1. CHƯƠNG 1: XÂY DỰNG MÔ HÌNH TOÁN HỌC ROBOT 5 BẬC TỰ DO

1.1. TỔNG QUAN VỀ ROBOT CÔNG NGHIỆP

1.1.1. Sơ lược quá trình phát triển của robot công nghiệp

1.1.2. Cấu trúc cơ bản của robot công nghiệp

1.1.3. Cơ cấu robot 5 bậc tự do toàn khớp quay

1.2. ĐỘNG HỌC ROBOT

1.2.1. Bảng thông số DH

1.2.2. Tính toán ma trận mô tả quan hệ khâu i đối với hệ tọa độ gốc

1.3. ĐỘNG LỰC HỌC ROBOT

2. CHƯƠNG 2: TỔNG QUAN VỀ HỆ NƠRON MỜ

2.1. TỔNG QUAN VỀ ĐIỀU KHIỂN MỜ

2.1.1. Cấu trúc của bộ điều khiển mờ

2.1.2. Thiết kế bộ điều khiển mờ

2.2. TỔNG QUAN VỀ MẠNG NƠRON

2.2.1. Mạng nơron sinh học

2.2.2. Mạng nơron nhân tạo

2.2.3. Cấu trúc mạng

2.3. HỆ NƠRON MỜ

2.3.1. Sự kết hợp giữa logic mờ và mạng nơron

2.3.2. Cấu trúc chung của hệ mờ và mạng nơron

2.3.3. Huấn luyện mạng nơron mờ

3. CHƯƠNG 3: ỨNG DỤNG NƠRON MỜ ĐIỀU KHIỂN TAY MÁY 5 DOF

3.1. MÔ PHỎNG ĐỐI TƯỢNG ĐIỀU KHIỂN

3.1.1. Cơ cấu robot 5 DOF

3.1.2. Mô hình cơ cấu chấp hành

3.2. THIẾT KẾ BỘ ĐIỀU KHIỂN PID ĐIỀU KHIỂN ĐỐI TƯỢNG

3.2.1. Tổng hợp vòng điều chỉnh động cơ

3.2.2. Thiết kế bộ điều khiển PID điều khiển đối tượng

3.2.3. Kết quả mô phỏng dùng PID

3.3. BỘ ĐIỀU KHIỂN NƠ RON MỜ ĐIỀU KHIỂN ROBOT 5 DOF

3.3.1. Thu thập bộ dữ liệu để huấn luyện mạng

3.3.2. Cấu trúc hệ nơron mờ

3.3.3. Huấn luyện mạng nơron mờ

3.3.4. Kết quả mô phỏng dùng NEFCON

KẾT LUẬN VÀ KIẾN NGHỊ

TÀI LIỆU THAM KHẢO

Tóm tắt

I. Tổng quan về Hệ Nơron Mờ và Robot 5 Bậc Tự Do

Hệ nơron mờ là một công nghệ tiên tiến trong lĩnh vực điều khiển và tự động hóa. Nó kết hợp giữa logic mờ và mạng nơron nhân tạo, cho phép xử lý thông tin không chắc chắn và tự học hỏi. Robot 5 bậc tự do là một trong những ứng dụng nổi bật của công nghệ này, giúp nâng cao khả năng hoạt động và linh hoạt trong môi trường làm việc phức tạp.

1.1. Định nghĩa và nguyên lý hoạt động của Hệ Nơron Mờ

Hệ nơron mờ (Fuzzy Neural Network) là sự kết hợp giữa mạng nơron và logic mờ. Nó cho phép xử lý thông tin không chắc chắn và đưa ra quyết định dựa trên các quy tắc mờ. Nguyên lý hoạt động của nó dựa trên việc huấn luyện mạng nơron để nhận diện và phản ứng với các tín hiệu đầu vào không rõ ràng.

1.2. Cấu trúc và chức năng của Robot 5 Bậc Tự Do

Robot 5 bậc tự do có khả năng thực hiện các chuyển động linh hoạt trong không gian ba chiều. Cấu trúc của nó bao gồm các khớp quay và khớp trượt, cho phép robot thực hiện nhiều thao tác phức tạp. Chức năng chính của robot này là thực hiện các nhiệm vụ tự động trong các môi trường sản xuất và dịch vụ.

II. Thách thức trong việc ứng dụng Hệ Nơron Mờ cho Robot 5 Bậc Tự Do

Mặc dù Hệ nơron mờ mang lại nhiều lợi ích, nhưng việc ứng dụng nó trong robot 5 bậc tự do cũng gặp phải nhiều thách thức. Các vấn đề như độ chính xác trong điều khiển, khả năng xử lý thông tin nhanh chóng và hiệu quả vẫn cần được giải quyết.

2.1. Độ chính xác trong điều khiển robot

Độ chính xác là yếu tố quan trọng trong điều khiển robot. Hệ nơron mờ cần được huấn luyện để giảm thiểu sai số trong quá trình hoạt động. Việc tối ưu hóa các tham số điều khiển là cần thiết để đảm bảo robot hoạt động hiệu quả.

2.2. Khả năng xử lý thông tin trong thời gian thực

Robot cần có khả năng xử lý thông tin nhanh chóng để phản ứng kịp thời với các thay đổi trong môi trường. Hệ nơron mờ phải được thiết kế để hoạt động hiệu quả trong các tình huống thực tế, nơi mà thời gian phản hồi là rất quan trọng.

III. Phương pháp thiết kế Hệ Nơron Mờ cho Robot 5 Bậc Tự Do

Thiết kế Hệ nơron mờ cho robot 5 bậc tự do bao gồm nhiều bước quan trọng. Từ việc xác định cấu trúc mạng nơron đến việc huấn luyện và tối ưu hóa các tham số điều khiển, mỗi bước đều ảnh hưởng đến hiệu suất của robot.

3.1. Xác định cấu trúc mạng nơron

Cấu trúc mạng nơron cần được xác định dựa trên các yêu cầu cụ thể của robot. Việc lựa chọn số lượng nơron và các lớp trong mạng là rất quan trọng để đảm bảo khả năng học hỏi và xử lý thông tin của hệ thống.

3.2. Huấn luyện và tối ưu hóa tham số điều khiển

Quá trình huấn luyện mạng nơron mờ bao gồm việc sử dụng dữ liệu thực tế để cải thiện độ chính xác. Tối ưu hóa các tham số điều khiển giúp nâng cao hiệu suất hoạt động của robot trong các tình huống khác nhau.

IV. Ứng dụng thực tiễn của Hệ Nơron Mờ trong Robot 5 Bậc Tự Do

Hệ nơron mờ đã được ứng dụng rộng rãi trong nhiều lĩnh vực, từ sản xuất đến y tế. Robot 5 bậc tự do sử dụng công nghệ này có thể thực hiện các nhiệm vụ phức tạp với độ chính xác cao, góp phần nâng cao hiệu quả công việc.

4.1. Ứng dụng trong sản xuất công nghiệp

Robot 5 bậc tự do được sử dụng để thực hiện các nhiệm vụ như lắp ráp, hàn và kiểm tra chất lượng sản phẩm. Hệ nơron mờ giúp robot tự động điều chỉnh các tham số để phù hợp với từng nhiệm vụ cụ thể.

4.2. Ứng dụng trong lĩnh vực y tế

Trong y tế, robot 5 bậc tự do có thể hỗ trợ trong các ca phẫu thuật hoặc chăm sóc bệnh nhân. Hệ nơron mờ giúp robot nhận diện và phản ứng với các tình huống khẩn cấp, đảm bảo an toàn cho bệnh nhân.

V. Kết luận và Tương lai của Hệ Nơron Mờ trong Robot 5 Bậc Tự Do

Hệ nơron mờ đang mở ra nhiều cơ hội mới cho việc phát triển robot 5 bậc tự do. Tương lai của công nghệ này hứa hẹn sẽ mang lại những cải tiến đáng kể trong khả năng tự động hóa và điều khiển robot.

5.1. Triển vọng phát triển công nghệ

Công nghệ Hệ nơron mờ sẽ tiếp tục được nghiên cứu và phát triển, với mục tiêu nâng cao khả năng tự học và tự điều chỉnh của robot. Điều này sẽ giúp robot hoạt động hiệu quả hơn trong các môi trường phức tạp.

5.2. Tác động đến ngành công nghiệp và xã hội

Sự phát triển của robot 5 bậc tự do sử dụng Hệ nơron mờ sẽ có tác động lớn đến ngành công nghiệp và xã hội. Nó không chỉ nâng cao năng suất lao động mà còn cải thiện chất lượng cuộc sống của con người.

18/07/2025
Luận văn thạc sĩ hay hệ nơron mờ và ứng dụng cho robot 5 bậc tự do

Trích đoạn nội dung tài liệu

CHƯƠNG 1 XÂY DỰNG MÔ HÌNH TOÁN HỌC ROBOT 5 BẬC TỰ DO 1.1 TỔNG QUAN VỀ ROBOT CÔNG NGHIỆP 1.1 Sơ lược quá trình phát triển của robot công nghiệp Cùng với sự phát triển của khoa học công nghệ robot ngay càng được ứng dụng rộng rãi trong các lĩnh vực của đời sống xã hội.Thuật ngữ Robot xuất phát từ tiếng Séc (Czech) "Robota" có nghĩa là công việc tạp dịch trong vở kịch Romssum's Universal Robots của Karel Capek vào năm 1921. Trong vở kịch Rossum và con trai của ông đã chế tạo ra những chiếc máy gần giống con người để phục vụ con người. Có lẽ đó là một gợi ý ban đầu cho các nhà sáng chế kỹ thuật về những cơ cấu, máy móc bắt chước các hoạt động cơ bắp của con người. Đầu thập kỷ 60, công ty Mỹ AMF (American Machine and Foundy Company) quảng cáo một loại máy tự động vạn năng và gọi là "Người máy công nghiệp" (Industrial Robot).

Ngày nay người ta đã đặt tên người máy công nghiệp cho những loại thiết bị có dáng dấp và một vài chức năng như tay người được điều khiển tự động để thực hiện một số thao tác sản xuất. Về mặt kỹ thuật, những robot công nghiệp ngày nay có nguồn gốc từ hai lĩnh vực kỹ thuật ra đời sớm hơn đó là các cơ cấu điều khiển từ xa (Teleoperators) và các máy công cụ điều khiển số. Dưới đây chúng ta sẽ điểm qua một số thời điểm lịch sử phát triển của người máy công nghiệp. Một trong những robot công nghiệp đầu tiên được chế tạo là robot Versatran của công ty AMF, Mỹ.

Cũng vào khoảng thời gian này ở Mỹ xuất hiện loại robot Unimate -1900 được dùng đầu tiên trong kỹ nghệ ô tô. Tiếp theo Mỹ, các nước khác bắt đầu sản xuất robot công nghiệp: Anh -1967, Thụy Điển và Nhật - 1968 theo bản quyền của Mỹ, CHLB Đức - 1971, Pháp -1972, … Tính năng làm việc của robot ngày càng được nâng cao nhất là khả năng nhận biết và xử lý. Năm 1967 trường Đại học Tổng hợp Stanford (Mỹ) đã chế tạo ra mẫu robot hoạt động theo mô hình mắt-tay, có khả năng định hướng và nhận biết bàn kẹp theo vị trí vật kẹp nhờ các cảm biến. Năm 1974 công ty Mỹ Cincinnati đưa ra loại robot được điều khiển bằng máy vi tính gọi là robot T3 (The Tomorrow).

Robot này có khả năng nâng được vật có khối lượng lên đến 40kg. Có thể nói Robot là sự tổ hợp khả năng hoạt động linh hoạt của cơ cấu điều khiển từ xa với mức độ tri thức ngày càng phong phú của hệ thống điều LUAN VAN CHAT LUONG download : add luanvanchat@agmail.com 4 khiển theo chương trình số cũng như kỹ thuật chế tạo các bộ cảm biến, công nghệ lập trình và các phát triển của trí không nhân tạo, hệ chuyên gia… Trong những năm sau này việc nâng cao tính năng hoạt động của robot không ngừng được phát triển cùng với những thành tựu to lớn trong lĩnh vực Tin học- Điện tử.2 Cấu trúc cơ bản của robot công nghiệp Một robot công nghiệp thường bao gồm các thành phần như hình 1.1 Môi trường Phần công -Đối tượng tác -Lực, mômen Cảm biến Truyền động cơ giám sát khí trạng thái hệ thống Cảm biến giám sát Cơ cấu chấp thông số hành môi trường Hệ thống điều khiển Giao diện Người - Máy Hinh 1.1 Các thành phần chính của hệ thống robot Tay Máy: (Manipulator) là cơ cấu cơ khí gồm các khâu, khớp. Chúng hình thành cánh tay (arm) để tạo các chuyển động cơ bản. Cổ tay (Wrist) tạo nên sự khéo léo, linh hoạt và bàn tay (Hand) hoặc phần công tác (End Effector) để trực tiếp hoàn thành các thao tác trên đối tượng.2 Sơ đồ kết cấu tay máy LUAN VAN CHAT LUONG download : add luanvanchat@agmail.com 5 Cơ cấu chấp hành: Tạo chuyển động cho các khâu của tay máy.

Nguồn động lực của các cơ cấu chấp hành là động cơ các loại: Điện, thuỷ lực, khí nén hoặc kết hợp giữa chúng. Hệ thống cảm biến: Gồm các sensor và thiết bị chuyển đổi tín hiệu khác. Các robot cần hệ thống sensor trong để nhận biết trạng thái của bản thân các cơ cấu của robot và các sensor ngoài để nhận biết trạng thái của môi trường. Hệ thống điều khiển (controller): Hiện nay thường là hệ thống điều khiển số có máy tính để giám sát và điều khiển hoạt động của robot.3 Cơ cấu robot 5 bậc tự do toàn khớp quay Để robot có thể hoạt động trong môi trường và thực hiện tốt các chức năng của nó thì robot phải có một chương trình điều khiển.

Chương trình này sẽ hướng dẫn robot di chuyển từ vị trí ban đầu tới đích sao cho tránh được những va chạm trên đường đi và có thể nâng được đối tượng tới vị trí khác mong muốn. Các khâu của robot thường thực hiện hai chuyển động cơ bản: - Chuyển động tịnh tiến theo hướng x, y, z trong không gian Descarde, thông thường tạo nên các hình khối, các chuyển dộng này thường ký hiệu là T (Translation) hoặc P (Prismatic) - Chuyển động quay quanh trục x, y, z ký hiệu là R (Rotation) - Tùy thuộc vào số khâu và sự tổ hợp chuyển động (R và T) mà tay máy có kết cấu khác nhau với vùng làm việc khác nhau. Trong luận văn này tác giả xét một cơ cấu robot 5 bậc tự do toàn khớp quay (RRRRR) như hình 1.3 LUAN VAN CHAT LUONG download : add luanvanchat@agmail.3 Sơ đồ tay máy robot 5 DOF 1.2 ĐỘNG HỌC ROBOT Trong mô phỏng robot, phân tích hệ thống là cần thiết như là phân tích động học, mục đích là mang lại những hiểu biết của những chuyển động của từng phần cơ khí robot và mối quan hệ giữa chúng. Phân tích động học được chia thành động học thuận và động học ngược.

Động học thuận bao gồm tìm ra vị trí cuối trong không gian chuyển động của các khớp là F 1 ,2 , ,n    x, y, z, R và động học ngược bao gồm xác định thông số các biến khớp để có được vị trí cuối và hướng mong muốn F 1 ,2 , ,n    x, y, z, R .4 biểu diễn sơ đồ khối đơn giản của động học robot. Động học thuận Chuyển động các khớp Thông số hình Vị trí và hướng của học điểm cuối Động học ngược Hình 1.4 Sơ đồ khối động học LUAN VAN CHAT LUONG download : add luanvanchat@agmail.com 7 Một phương pháp phổ biến sử dụng thuận tiện cho việc chọn lựa khung tham chiếu trong ứng dụng robot là phương pháp Denavit-Hartenberg hoặc phương pháp D-H biểu diễn như hình 1.5 ai i zi yi Oi xi di i xi 1 zi 1 Oi 1 yi 1 Hình 1.5 Minh họa phương pháp DH - ai: khoảng cách theo phương xi từ Oi đến giao điểm của các trục xi và zi-1. - di: khoảng cách theo phương zi-1 từ Oi-1 đến giao điểm của các trục xi và zi-1 ,di thay đổi khi khớp i là khớp trượt. -  i : là góc quay quanh trục xi từ zi-1 đến zi.

-  i : là góc quay quanh trục zi-1 từ xi-1 đến xi. Bảng thông số DH Bước 1: Chọn hệ tọa độ cơ sở, gắn các hệ tọa độ mở rộng lên các khâu: - Giả định vị trí ban đầu của robot. - Xác định các trục khớp và đặt tên tương ứng z 0 … z n 1. - Xác định hệ tọa độ nền.

Đặt gốc của hệ tọa độ này tại bất kỳ điểm nào trên trục z 0. Các trục x0 và y0 được chọn thỏa qui tắc tam diện thuận. LUAN VAN CHAT LUONG download : add luanvanchat@agmail.com 8 - Chọn gốc tọa độ O i là giao điểm của đường vuông góc chung giữa z i và z i 1 với z i. Nếu z i giao với z i 1 , đặt O i tại điểm này.

Nếu z i song song với z i 1 , đặt O i tại bất kỳ vị trí nào trên z i sao cho thuận tiện. - Xác định x i đi qua O i và dọc theo đường vuông góc chung giữa z i 1 và z i. Trong trường hợp các trục khớp cắt nhau thì trục x i chọn theo hướng vuông góc với mặt phẳng tạo bởi z i 1 và z i. - Xác định y i thỏa quy tắc tam diện thuận.

Bước 2: Lập bảng thông số Denavit – Hartenberg (D-H) cho các khâu trên robot. Bước 3: Dựa vào bảng thông số D-H xác định các ma trận A i bằng cách thay các thông số ở bước 2. Trường hợp đang xét ở đây là khớp quay thì  i là biến, còn di  const. Bảng thông số DH như sau: Bảng 1.1 Khâu Khớp nối  i i di ai 1 0-1 1 1 d1 a1 2 1-2 2 2 d2 a2 ….

n (n-1)-n n n dn an LUAN VAN CHAT LUONG download : add luanvanchat@agmail.com 9 Dựa vào bảng thông số DH, mỗi ma trận chuyển đổi thuần nhất Ai được trình bày như là tích của 4 chuyển đổi cơ bản sử dụng thông số của khâu i và khớp nối (i-1 và i). Ai  Rot  z,i  Trans  z, di Trans  x, ai  Rot  x,i  (1.1) Ký hiệu Rot  x, ai  viết tắt quay quanh trục xi một góc  i. Trans  x, ai  là dịch chuyển theo trục xi một khoảng ai. Giải thích tương tự Rot  z,i  và Trans  z, di  c i  s i 0 0  1 0 0 0  1 0 0 ai  1 0 0 0 s c i 0 0  0 1 0 0  0 1 0 0  0 c i  s i 0  Ai    i 0 0 1 0  0 0 1 di  0 0 1 0  0 s i c i 0      0 0 0 1  0 0 0 1  0 0 0 1  0 0 0 1 (1.2) c i  s i c i s i s i ai c i  s c i c i c i s i ai s i  Ai    i 0 s i c i di    0 0 0 1  Đối với một khâu đi theo một khớp quay thì i , di , ai là hằng số.

Như vậy ma trận Ai của khớp quay là một hàm số của biến khớp  i 1.2 Tính toán ma trận mô tả quan hệ khâu i đối với hệ tọa độ gốc 0Ti Như ta đã trình bày trong mục 1.1 ma trận Ai mô tả vi trí và hướng của khâu thứ i so với khâu thứ i-1. Như vậy tích của các ma trận Ai là ma trận 0Ti mô tả vị trí và hướng của khâu thứ i so với phần đế cố định.

Nội dung được bảo vệ bản quyền — Tải xuống đầy đủ

Tài liệu "Hệ Nơron Mờ và Ứng Dụng Trong Robot 5 Bậc Tự Do" cung cấp cái nhìn sâu sắc về cách mà hệ nơron mờ có thể được áp dụng trong việc điều khiển robot với 5 bậc tự do. Tác giả phân tích các nguyên lý cơ bản của hệ nơron mờ và cách chúng giúp cải thiện khả năng điều khiển và tự động hóa của robot, từ đó nâng cao hiệu suất làm việc và độ chính xác trong các ứng dụng thực tiễn.

Đối với những ai quan tâm đến lĩnh vực robot và tự động hóa, tài liệu này không chỉ mang lại kiến thức lý thuyết mà còn mở ra hướng đi mới cho việc phát triển các hệ thống robot thông minh. Để tìm hiểu thêm về các ứng dụng cụ thể trong thiết kế robot, bạn có thể tham khảo tài liệu Đồ án thiết kế hệ thống cơ khí cho robot scara, nơi trình bày chi tiết về thiết kế cơ khí cho robot.

Ngoài ra, tài liệu Đồ án tốt nghiệp ngành điện tự động công nghiệp thiết kế mô hình mô phỏng tay máy 3 bậc tự do cũng sẽ giúp bạn hiểu rõ hơn về mô phỏng và ứng dụng của robot trong dây chuyền sản xuất.

Cuối cùng, nếu bạn muốn khám phá thêm về khảo sát động lực học trong robot, tài liệu Khảo sát động lự họ robot cấu trúc song song sẽ là một nguồn tài liệu hữu ích. Những tài liệu này không chỉ giúp bạn mở rộng kiến thức mà còn cung cấp những góc nhìn đa dạng về công nghệ robot hiện đại.