Tổng quan nghiên cứu

Hexapod, một loại cơ cấu tay máy song song với 6 bậc tự do (6-DOFs), được ứng dụng rộng rãi trong các lĩnh vực đòi hỏi độ chính xác cao như công nghiệp chế tạo, y sinh và hàng không vũ trụ. Theo ước tính, Hexapod có khả năng chịu tải lớn với độ cứng cao, tuy nhiên phạm vi làm việc của nó bị giới hạn bởi các vùng kỳ dị (singularity) gây mất kiểm soát chuyển động. Nghiên cứu này tập trung vào hai vấn đề chính: lập kế hoạch quỹ đạo tối ưu đa mục tiêu và thiết kế bộ điều khiển trượt thích nghi cho mô hình Hexapod với cấu trúc tay máy song song loại RSS (Revolute-Spherical-Spherical).

Mục tiêu cụ thể của luận văn là phát triển thuật toán lập kế hoạch quỹ đạo dựa trên đường cong B-spline kết hợp với thuật toán tối ưu bầy đàn đa mục tiêu (MOPSO), nhằm giảm thiểu thời gian chuyển động, chiều dài quỹ đạo và mô-men xoắn trung bình của các động cơ servo. Đồng thời, xây dựng bộ điều khiển trượt thích nghi (Adaptive Sliding Mode Controller - ASMC) để theo dõi chính xác quỹ đạo tối ưu, giảm hiện tượng chattering và tăng độ ổn định hệ thống. Phạm vi nghiên cứu được thực hiện từ tháng 2/2020 đến tháng 6/2021, với mô hình Hexapod được thiết kế và mô phỏng tại Trường Đại học Bách Khoa TP. Hồ Chí Minh.

Nghiên cứu có ý nghĩa quan trọng trong việc nâng cao hiệu suất điều khiển và tối ưu hóa chuyển động của các hệ thống tay máy song song phức tạp, góp phần thúc đẩy ứng dụng Hexapod trong các ngành công nghiệp hiện đại. Các chỉ số hiệu quả như sai số vị trí theo dõi quỹ đạo, thời gian hội tụ và mức độ chattering được cải thiện rõ rệt qua các kết quả mô phỏng.

Cơ sở lý thuyết và phương pháp nghiên cứu

Khung lý thuyết áp dụng

Luận văn dựa trên hai khung lý thuyết chính:

  1. Lý thuyết lập kế hoạch quỹ đạo đa mục tiêu: Sử dụng đường cong B-spline để mô tả quỹ đạo chuyển động mượt mà, kết hợp với thuật toán tối ưu bầy đàn đa mục tiêu (Multi-Objective Particle Swarm Optimization - MOPSO) nhằm đồng thời tối ưu hóa ba mục tiêu: thời gian chuyển động, chiều dài quỹ đạo và mô-men xoắn động cơ. Các hàm mục tiêu được xây dựng dựa trên mô hình động học và động lực học của Hexapod, đồng thời tuân thủ các ràng buộc về giới hạn góc quay, vận tốc, gia tốc và mô-men xoắn của các khớp.

  2. Lý thuyết điều khiển trượt thích nghi (Adaptive Sliding Mode Control - ASMC): Kết hợp bộ điều khiển trượt truyền thống với bộ điều khiển PD có hệ số điều chỉnh trực tuyến, nhằm giảm hiện tượng chattering và tăng độ chính xác theo dõi quỹ đạo. Phương pháp này dựa trên mô hình động học và động lực học của Hexapod, sử dụng các ma trận quán tính, ma trận Coriolis và ma trận trọng lực để thiết kế luật điều khiển đảm bảo tính ổn định tiệm cận.

Các khái niệm chính bao gồm: mô hình kinematics và dynamics của Hexapod, đường cong B-spline, thuật toán MOPSO, bề mặt trượt (sliding surface), luật điều khiển trượt, và luật thích nghi của bộ điều khiển PD.

Phương pháp nghiên cứu

Nguồn dữ liệu chính là mô hình CAD của Hexapod được thiết kế trên phần mềm SOLIDWORKS và xuất sang MATLAB/Simulink qua thư viện Simscape. Cỡ mẫu nghiên cứu bao gồm 100 cá thể trong thuật toán MOPSO với 200 vòng lặp, đảm bảo độ hội tụ và đa dạng giải pháp. Phương pháp chọn mẫu là lựa chọn ngẫu nhiên trong không gian tham số quỹ đạo, tuân thủ các ràng buộc kỹ thuật.

Phân tích dữ liệu được thực hiện bằng mô phỏng số trên MATLAB/Simulink, đánh giá hiệu suất qua các chỉ số sai số vị trí, vận tốc, gia tốc và mô-men xoắn. Timeline nghiên cứu kéo dài từ tháng 2/2020 đến tháng 6/2021, bao gồm các giai đoạn: xây dựng mô hình, phát triển thuật toán lập kế hoạch quỹ đạo, thiết kế bộ điều khiển, mô phỏng và đánh giá kết quả.

Kết quả nghiên cứu và thảo luận

Những phát hiện chính

  1. Phạm vi làm việc của Hexapod: Qua phân tích không gian làm việc (workspace analysis), phạm vi giới hạn của Hexapod được xác định trong khoảng: $$ -122 \leq x \leq 122, \quad -122 \leq y \leq 122, \quad -72 \leq z \leq 362 $$ và góc quay Euler: $$ -30^\circ \leq \phi, \theta, \psi \leq 30^\circ $$ đảm bảo không vượt quá giới hạn cơ học và tránh vùng kỳ dị.

  2. Hiệu quả thuật toán MOPSO trong lập kế hoạch quỹ đạo: Thuật toán MOPSO với 100 cá thể và 200 vòng lặp đã tìm được tập Pareto các giải pháp tối ưu đa mục tiêu. Giải pháp trung bình trên tập Pareto giảm thời gian chuyển động xuống khoảng 3.5 giây, chiều dài quỹ đạo giảm 15% so với phương pháp truyền thống, đồng thời mô-men xoắn trung bình giảm 10%, đảm bảo các ràng buộc kỹ thuật.

  3. Hiệu suất bộ điều khiển trượt thích nghi (ASMC): So với bộ điều khiển trượt truyền thống (SMC), ASMC giảm sai số vị trí theo dõi quỹ đạo trung bình từ 0.005 m xuống còn 0.001 m, giảm hiện tượng chattering rõ rệt, đồng thời tăng tốc độ hội tụ sai số xuống dưới 0.2 giây. Mô phỏng với các trường hợp có và không có nhiễu bên ngoài cho thấy ASMC duy trì độ ổn định và độ chính xác cao hơn 20% so với SMC.

  4. Độ nhạy với thay đổi khối lượng nền tảng: Khi khối lượng nền tảng tăng gấp 2 lần, hệ thống vẫn duy trì sai số vị trí dưới 0.002 m và mô-men xoắn servo không vượt quá giới hạn cho phép, chứng tỏ tính thích nghi và ổn định của bộ điều khiển.

Thảo luận kết quả

Kết quả phân tích không gian làm việc phù hợp với các nghiên cứu trước đây về Hexapod, đồng thời cung cấp giới hạn chính xác cho việc lập kế hoạch quỹ đạo. Việc sử dụng đường cong B-spline kết hợp MOPSO giúp giải quyết hiệu quả bài toán đa mục tiêu, cân bằng giữa thời gian, quãng đường và năng lượng tiêu thụ.

Bộ điều khiển trượt thích nghi với luật điều chỉnh PD trực tuyến đã khắc phục được nhược điểm chattering của SMC truyền thống, đồng thời tăng khả năng chống nhiễu và thích nghi với thay đổi tải trọng. Các biểu đồ sai số vị trí, vận tốc và mô-men xoắn trong mô phỏng minh họa rõ sự cải thiện này.

So sánh với các nghiên cứu trước, phương pháp đề xuất có ưu điểm về tính toán hiệu quả, dễ triển khai trên hệ thống nhúng và không yêu cầu tính toán động lực học trực tuyến phức tạp. Điều này mở ra hướng ứng dụng thực tế cho các hệ thống Hexapod trong công nghiệp.

Đề xuất và khuyến nghị

  1. Triển khai thực nghiệm trên mô hình cơ khí thực tế: Để đánh giá hiệu quả thực tiễn, cần xây dựng mô hình Hexapod vật lý và áp dụng thuật toán lập kế hoạch quỹ đạo cùng bộ điều khiển ASMC, theo dõi các chỉ số sai số và độ ổn định trong điều kiện thực tế.

  2. Mở rộng thuật toán tối ưu đa mục tiêu: Nghiên cứu thêm các thuật toán tiến hóa khác như NSGA-II hoặc MOEA/D để so sánh hiệu quả và khả năng hội tụ, từ đó lựa chọn thuật toán phù hợp nhất cho bài toán phức tạp.

  3. Tối ưu hóa tham số bộ điều khiển thích nghi: Áp dụng các phương pháp học máy hoặc tối ưu hóa tham số để tự động điều chỉnh hệ số PD trong ASMC, nhằm nâng cao hiệu suất điều khiển trong các điều kiện vận hành khác nhau.

  4. Phát triển giao diện người dùng và tích hợp hệ thống: Xây dựng phần mềm giao diện trực quan cho phép người vận hành dễ dàng thiết lập quỹ đạo, giám sát trạng thái và điều chỉnh tham số điều khiển, tăng tính ứng dụng trong công nghiệp.

Các giải pháp trên nên được thực hiện trong vòng 12-18 tháng tiếp theo, phối hợp giữa nhóm nghiên cứu và các đối tác công nghiệp để đảm bảo tính khả thi và hiệu quả ứng dụng.

Đối tượng nên tham khảo luận văn

  1. Các nhà nghiên cứu và sinh viên ngành Cơ điện tử, Tự động hóa: Luận văn cung cấp nền tảng lý thuyết và phương pháp thực nghiệm về điều khiển tay máy song song, giúp phát triển các đề tài nghiên cứu liên quan.

  2. Kỹ sư thiết kế và phát triển robot công nghiệp: Áp dụng thuật toán lập kế hoạch quỹ đạo và bộ điều khiển thích nghi để nâng cao hiệu suất và độ chính xác của các hệ thống robot Hexapod.

  3. Doanh nghiệp sản xuất thiết bị tự động hóa: Tận dụng kết quả nghiên cứu để cải tiến sản phẩm, giảm chi phí vận hành và tăng độ bền cho các thiết bị tay máy song song.

  4. Các trung tâm nghiên cứu và phát triển công nghệ cao: Tham khảo để phát triển các hệ thống điều khiển robot phức tạp, đặc biệt trong lĩnh vực hàng không, y tế và chế tạo chính xác.

Câu hỏi thường gặp

  1. Hexapod là gì và tại sao lại quan trọng trong tự động hóa?
    Hexapod là cơ cấu tay máy song song với 6 bậc tự do, có độ cứng cao và khả năng chịu tải lớn. Nó được sử dụng rộng rãi trong các ứng dụng đòi hỏi độ chính xác và độ bền cao như lắp ráp chính xác, mô phỏng chuyển động và kiểm tra chất lượng.

  2. Tại sao cần lập kế hoạch quỹ đạo đa mục tiêu cho Hexapod?
    Lập kế hoạch quỹ đạo đa mục tiêu giúp cân bằng giữa các yếu tố như thời gian chuyển động, quãng đường di chuyển và năng lượng tiêu thụ, đồng thời đảm bảo các giới hạn kỹ thuật của cơ cấu, từ đó nâng cao hiệu quả và tuổi thọ hệ thống.

  3. Ưu điểm của thuật toán MOPSO so với các thuật toán khác là gì?
    MOPSO có khả năng hội tụ nhanh, dễ triển khai và xử lý tốt các bài toán đa mục tiêu phức tạp. Thuật toán này tận dụng thông tin từ tập giải pháp Pareto để tìm kiếm các giải pháp tối ưu đa dạng và hiệu quả.

  4. Bộ điều khiển trượt thích nghi (ASMC) khác gì so với bộ điều khiển trượt truyền thống?
    ASMC kết hợp bộ điều khiển trượt với bộ điều khiển PD có hệ số điều chỉnh trực tuyến, giúp giảm hiện tượng chattering, tăng độ chính xác theo dõi và khả năng chống nhiễu, trong khi bộ điều khiển trượt truyền thống thường gặp nhược điểm chattering và khó điều chỉnh tham số.

  5. Nghiên cứu này có thể áp dụng trong thực tế như thế nào?
    Kết quả nghiên cứu có thể được áp dụng để thiết kế các hệ thống tay máy Hexapod trong công nghiệp chế tạo, y tế và hàng không, giúp nâng cao độ chính xác, giảm tiêu hao năng lượng và tăng độ bền thiết bị thông qua các thuật toán lập kế hoạch quỹ đạo và điều khiển thích nghi.

Kết luận

  • Đã xây dựng thành công mô hình kinematics và dynamics cho Hexapod loại RSS với 6 bậc tự do, xác định phạm vi làm việc và vùng tránh kỳ dị.
  • Phát triển thuật toán lập kế hoạch quỹ đạo đa mục tiêu dựa trên đường cong B-spline và MOPSO, tối ưu đồng thời thời gian, quãng đường và mô-men xoắn.
  • Thiết kế bộ điều khiển trượt thích nghi kết hợp PD điều chỉnh trực tuyến, giảm chattering và tăng độ chính xác theo dõi quỹ đạo.
  • Mô phỏng chứng minh hiệu quả của các giải pháp trong điều kiện có và không có nhiễu, cũng như khi thay đổi tải trọng nền tảng.
  • Đề xuất các hướng nghiên cứu tiếp theo bao gồm thực nghiệm mô hình vật lý, mở rộng thuật toán tối ưu và phát triển giao diện người dùng.

Để tiếp tục phát triển, nhóm nghiên cứu khuyến khích triển khai thực nghiệm thực tế và hợp tác với các doanh nghiệp công nghiệp nhằm ứng dụng rộng rãi các kết quả nghiên cứu. Độc giả quan tâm có thể liên hệ để nhận bản đầy đủ luận văn và trao đổi chuyên sâu về kỹ thuật.