I. Giới thiệu
Luận văn thạc sĩ này tập trung vào việc điều khiển bám quỹ đạo cho tay máy sử dụng giải thuật dự báo. Nghiên cứu nhằm mục đích cải thiện hiệu suất và độ chính xác của hệ thống điều khiển trong các ứng dụng robot công nghiệp. Mô hình dự báo được xây dựng dựa trên thuật toán điều khiển hiện đại, kết hợp với mạng thần kinh cơ sở xuyên tâm (RBF) để ước lượng thông số mô hình. Nghiên cứu này không chỉ giải quyết các vấn đề về bám quỹ đạo robot mà còn đưa ra các giải pháp thực tiễn cho điều khiển tự động trong công nghiệp.
1.1 Mục tiêu và đối tượng nghiên cứu
Mục tiêu chính của luận văn thạc sĩ là thiết kế một bộ điều khiển dự báo mới để bám quỹ đạo cho tay máy. Nghiên cứu sử dụng mạng thần kinh RBF để ước lượng các thông số mô hình, từ đó cải thiện hiệu suất của hệ thống điều khiển. Đối tượng nghiên cứu là robot công nghiệp với các khớp chuyển động phức tạp.
1.2 Nhiệm vụ cụ thể
Nhiệm vụ bao gồm phân tích động học và động lực học của tay máy, xây dựng bộ điều khiển dự báo, và áp dụng mạng thần kinh RBF để ước lượng thông số. Nghiên cứu cũng thực hiện mô phỏng và thực nghiệm để đánh giá hiệu quả của giải thuật điều khiển đề xuất.
II. Cơ sở lý thuyết
Phần này trình bày các lý thuyết cơ bản về điều khiển bám quỹ đạo, giải thuật dự báo, và mạng thần kinh RBF. Mô hình dự báo được xây dựng dựa trên phương trình toán học của hệ thống, kết hợp với thuật toán tối ưu hóa để dự đoán các tín hiệu điều khiển tương lai. Mạng thần kinh RBF được sử dụng để mô hình hóa các thông số động học và động lực học của tay máy, giúp tăng độ chính xác của hệ thống điều khiển.
2.1 Động học và động lực học tay máy
Nghiên cứu phân tích động học thuận và động học nghịch của tay máy, cũng như các phương trình động lực học để hiểu rõ hành vi của hệ thống. Các phương trình này là cơ sở để thiết kế bộ điều khiển dự báo.
2.2 Giải thuật dự báo
Giải thuật dự báo được sử dụng để dự đoán các tín hiệu điều khiển tương lai dựa trên mô hình toán học của hệ thống. Nghiên cứu đề xuất một phương pháp mới để tối ưu hóa quá trình dự báo, giúp cải thiện độ chính xác và tốc độ đáp ứng của hệ thống điều khiển.
III. Kết quả và đánh giá
Phần này trình bày các kết quả mô phỏng và thực nghiệm của bộ điều khiển dự báo đề xuất. Nghiên cứu đã áp dụng giải thuật điều khiển trên mô hình tay máy và đánh giá hiệu suất thông qua các thí nghiệm với quỹ đạo chuyển động cố định và thay đổi liên tục. Kết quả cho thấy bộ điều khiển đề xuất có độ chính xác cao và ổn định trong các điều kiện khác nhau.
3.1 Mô phỏng kiểm chứng
Nghiên cứu thực hiện mô phỏng trên mô hình tay máy để kiểm chứng tính khả thi của giải thuật điều khiển. Kết quả mô phỏng cho thấy bộ điều khiển dự báo có khả năng bám quỹ đạo chính xác và ổn định.
3.2 Thực nghiệm trên mô hình thực tế
Nghiên cứu áp dụng bộ điều khiển trên mô hình robot tay máy thực tế để đánh giá hiệu suất. Kết quả thực nghiệm cho thấy hệ thống điều khiển đề xuất có khả năng ứng dụng cao trong các ứng dụng robot công nghiệp.
IV. Kết luận và hướng phát triển
Luận văn thạc sĩ đã đề xuất một giải thuật điều khiển dự báo mới để bám quỹ đạo cho tay máy, kết hợp với mạng thần kinh RBF để ước lượng thông số mô hình. Nghiên cứu đã chứng minh tính khả thi và hiệu quả của phương pháp đề xuất thông qua mô phỏng và thực nghiệm. Hướng phát triển trong tương lai bao gồm tối ưu hóa thuật toán điều khiển và mở rộng ứng dụng cho các hệ thống robot phức tạp hơn.
4.1 Kết quả đạt được
Nghiên cứu đã thiết kế thành công bộ điều khiển dự báo cho tay máy, đạt được độ chính xác cao và ổn định trong các điều kiện khác nhau. Mạng thần kinh RBF đã chứng minh hiệu quả trong việc ước lượng thông số mô hình.
4.2 Hướng phát triển
Hướng phát triển trong tương lai bao gồm cải tiến thuật toán điều khiển, tích hợp các công nghệ điều khiển thông minh, và mở rộng ứng dụng cho các hệ thống robot đa dạng hơn.
