Luận văn: Điều khiển thích nghi cho Robot Omni bốn bánh

Luận văn thạc sĩ: Nghiên cứu điều khiển thích nghi cho robot omni bốn bánh, tối ưu hóa khả năng di chuyển và điều khiển trong môi trường phức tạp.

Người đăng

Ẩn danh

Thể loại

Luận văn thạc sĩ

2020

75
1
0

Phí lưu trữ

30 Point

Mục lục chi tiết

LỜI CẢM ƠN

TÓM TẮT NỘI DUNG LUẬN VĂN

DANH MỤC CÁC KÝ HIỆU VÀ CHỮ VIẾT TẮT

1. CHƯƠNG 1: TỔNG QUAN VỀ ROBOT OMNI BỐN BÁNH

1.1. Tổng quan Robot Omni bốn bánh

1.1.1. Giới thiệu về Robot Omni bốn bánh

1.1.2. Ứng dụng Robot Omni bốn bánh

1.2. Cơ cấu và cách thức di chuyển của Robot Omni bốn bánh

1.2.1. Bánh xe Omni

1.2.2. Cách thức di chuyển của Robot Omni

1.3. Các phương pháp điều khiển Robot Omni bốn bánh

2. CHƯƠNG 2: THIẾT KẾ BỘ ĐIỀU KHIỂN CHO ROBOT OMNI BỐN BÁNH

2.1. Kỹ thuật backstepping

2.2. Điều khiển trượt (SMC)

2.3. Điều khiển logic mờ

2.4. Mạng nơ-ron nhân tạo

2.5. Xây dựng mô hình toán học cho Robot Omni bốn bánh

2.6. Thiết kế bộ điều khiển cho Robot Omni bốn bánh

2.6.1. Bộ điều khiển backstepping

2.6.2. Bộ điều khiển trượt backstepping

2.6.3. Thiết kế bộ điều khiển mờ thích nghi cho Robot

2.6.4. Thiết kế bộ điều khiển thích nghi nơ-ron trên cơ sở trượt backstepping cho Robot OMNI

3. CHƯƠNG 3: MÔ PHỎNG KIỂM CHỨNG TRÊN MATLAB

3.1. Sơ đồ cấu trúc điều khiển

3.2. Kết quả mô phỏng trên Matlab

3.2.1. Mô phỏng bộ điều khiển backstepping

3.2.2. Mô phỏng bộ điều khiển trượt Backstepping

3.2.3. Mô phỏng bộ điều khiển trượt

3.2.4. So sánh các phương pháp điều khiển

3.2.5. Bộ điều khiển trượt backstepping thích nghi nơ-ron

3.2.6. So sánh bộ điều khiển thích nghi noron và bộ điều khiển thích nghi mờ

TÀI LIỆU THAM KHẢO

CÁC CÔNG TRÌNH KHOA HỌC ĐÃ CÔNG BỐ

Tóm tắt

I. Luận văn thạc sĩ Tổng quan điều khiển thích nghi Robot

Luận văn này tập trung vào điều khiển thích nghi cho robot omni bốn bánh. Robot omni di chuyển linh hoạt nhờ cấu trúc bánh xe đặc biệt, cho phép di chuyển theo mọi hướng mà không cần quay hướng. Điều này rất hữu ích trong môi trường hẹp hoặc khi cần di chuyển chính xác. Tuy nhiên, điều khiển robot omni hiệu quả là một thách thức, đặc biệt khi đối mặt với các yếu tố bất định như ma sát, tải trọng thay đổi, và sai số mô hình. Các phương pháp điều khiển truyền thống thường dựa vào mô hình toán học chính xác của hệ thống điều khiển, điều này không phải lúc nào cũng khả thi. Điều khiển thích nghi cung cấp một giải pháp tiềm năng bằng cách tự động điều chỉnh các tham số điều khiển để bù đắp cho sự bất định. Luận văn thạc sĩ này khám phá và phát triển các thuật toán điều khiển thích nghi mới cho robot omni bốn bánh, nhằm đạt được hiệu suất cao trong các điều kiện hoạt động khác nhau. Các thuật toán này được kiểm chứng thông qua mô phỏng robotthực nghiệm robot, cho thấy khả năng ổn định robot và bám quỹ đạo mong muốn. Nghiên cứu này có ý nghĩa quan trọng trong việc nâng cao hiệu quả và độ tin cậy của robot di động trong nhiều ứng dụng robot, từ robot công nghiệp đến robot dịch vụ. Việc điều khiển robot này một cách chính xác và hiệu quả sẽ mở ra những khả năng mới cho tự động hóa và robot hóa trong nhiều lĩnh vực.

1.1. Giới thiệu về robot omni bốn bánh và ứng dụng thực tiễn

Robot omni bốn bánh là loại robot di động có khả năng di chuyển linh hoạt theo mọi hướng nhờ sử dụng bánh xe omni (hoặc bánh xe Mecanum). Cấu trúc này cho phép robot thực hiện các chuyển động phức tạp như di chuyển ngang, quay tại chỗ, hoặc kết hợp các chuyển động này một cách mượt mà. Ứng dụng của robot omni rất đa dạng, bao gồm: Robot công nghiệp: Vận chuyển vật liệu trong nhà máy, lắp ráp linh kiện. Robot dịch vụ: Phục vụ trong nhà hàng, bệnh viện, hoặc nhà kho. Robot tự hành: Điều hướng trong môi trường phức tạp, thực hiện các nhiệm vụ giám sát hoặc tuần tra. Các ứng dụng robot này đòi hỏi khả năng điều khiển robot chính xác và tin cậy, đặc biệt khi robot phải hoạt động trong môi trường có nhiều chướng ngại vật hoặc thay đổi liên tục. Theo tài liệu gốc, luận văn này tập trung vào việc nghiên cứu các thuật toán điều khiển thích nghi nhằm giải quyết vấn đề này.

1.2. Tóm tắt các phương pháp điều khiển robot omni hiện nay

Các phương pháp điều khiển robot omni hiện nay có thể được chia thành nhiều loại, bao gồm: Điều khiển tuyến tính: Sử dụng các bộ điều khiển PID hoặc các phương pháp điều khiển dựa trên không gian trạng thái. Các phương pháp này đơn giản nhưng có thể không hiệu quả khi mô hình động học robot không chính xác hoặc khi có nhiễu. Điều khiển phi tuyến: Sử dụng các kỹ thuật như backstepping, điều khiển trượt (SMC), hoặc điều khiển dựa trên hàm Lyapunov. Các phương pháp này có khả năng xử lý các hệ thống phi tuyến tốt hơn, nhưng đòi hỏi kiến thức sâu về mô hình động lực học robot. Điều khiển thông minh: Sử dụng các kỹ thuật như logic mờ, mạng nơ-ron, hoặc bộ lọc Kalman. Các phương pháp này có khả năng học hỏi và thích nghi với môi trường, nhưng có thể phức tạp và đòi hỏi nhiều tài nguyên tính toán. Luận văn này tập trung vào việc phát triển các phương pháp điều khiển thích nghi kết hợp với các kỹ thuật điều khiển phi tuyếnthông minh để đạt được hiệu suất cao trong các điều kiện hoạt động khác nhau.

II. Thách thức chính trong điều khiển thích nghi robot

Mặc dù điều khiển thích nghi mang lại nhiều lợi ích, nhưng cũng có những thách thức đáng kể. Một trong những thách thức lớn nhất là đảm bảo tính ổn định của hệ thống điều khiển. Các thuật toán điều khiển thích nghi có thể trở nên không ổn định nếu không được thiết kế cẩn thận, dẫn đến các dao động hoặc sai lệch lớn trong quỹ đạo của robot. Một thách thức khác là thiết kế các luật thích nghi hiệu quả. Luật thích nghi phải có khả năng nhanh chóng và chính xác ước lượng các tham số không xác định của mô hình động lực học robot hoặc môi trường. Ngoài ra, cần xem xét đến tính toán phức tạp của các thuật toán điều khiển thích nghi. Các thuật toán này có thể đòi hỏi nhiều tài nguyên tính toán, đặc biệt khi sử dụng các kỹ thuật như mạng nơ-ron hoặc logic mờ. Điều này có thể hạn chế việc triển khai chúng trên các robot di động có nguồn tài nguyên hạn chế. Luận văn này giải quyết những thách thức này bằng cách đề xuất các thuật toán điều khiển thích nghi mới, đảm bảo tính ổn định và hiệu quả tính toán, đồng thời đạt được hiệu suất cao trong việc điều khiển robot omni.

2.1. Vấn đề ổn định trong điều khiển thích nghi hệ thống robot

Tính ổn định là một yêu cầu quan trọng đối với bất kỳ hệ thống điều khiển nào, đặc biệt là trong điều khiển thích nghi. Các thuật toán điều khiển thích nghi có thể trở nên không ổn định nếu không được thiết kế cẩn thận, dẫn đến các dao động hoặc sai lệch lớn trong quỹ đạo của robot. Có nhiều nguyên nhân có thể gây ra mất ổn định, bao gồm: Ước lượng tham số không chính xác. Độ trễ trong hệ thống. Nhiễu và sai số đo lường. Các kỹ thuật như hàm Lyapunovphân tích ổn định được sử dụng để đảm bảo tính ổn định của các thuật toán điều khiển thích nghi được đề xuất trong luận văn.

2.2. Độ phức tạp tính toán của các thuật toán điều khiển

Độ phức tạp tính toán là một yếu tố quan trọng cần xem xét khi thiết kế các thuật toán điều khiển thích nghi cho robot di động. Các thuật toán phức tạp có thể đòi hỏi nhiều tài nguyên tính toán, điều này có thể hạn chế việc triển khai chúng trên các robot có nguồn tài nguyên hạn chế. Các yếu tố ảnh hưởng đến độ phức tạp tính toán bao gồm: Số lượng tham số cần ước lượng. Kích thước của mạng nơ-ron hoặc bộ điều khiển logic mờ. Tần số lấy mẫu. Luận văn này tập trung vào việc phát triển các thuật toán điều khiển thích nghi có độ phức tạp tính toán thấp, cho phép chúng được triển khai trên các robot có nguồn tài nguyên hạn chế.

III. Giải pháp điều khiển thích nghi kết hợp mạng nơ ron và mờ

Luận văn này đề xuất một giải pháp điều khiển thích nghi mới kết hợp mạng nơ-ronlogic mờ để điều khiển robot omni bốn bánh. Giải pháp này tận dụng ưu điểm của cả hai kỹ thuật: Mạng nơ-ron có khả năng học hỏi và xấp xỉ các hàm phi tuyến phức tạp, trong khi logic mờ cung cấp một cách thức linh hoạt để xử lý các thông tin không chắc chắn và mơ hồ. Theo tài liệu gốc, bộ thích nghi mờ được sử dụng để điều chỉnh các tham số của bộ điều khiển, trong khi mạng nơ-ron hướng tâm (RBF) được sử dụng để xấp xỉ các thành phần bất định của mô hình động lực học robot. Sự kết hợp này cho phép hệ thống điều khiển thích nghi với các điều kiện hoạt động khác nhau và đạt được hiệu suất cao trong việc bám quỹ đạo mong muốn. Các thuật toán được đề xuất được kiểm chứng thông qua mô phỏng kỹ thuật số trên MATLAB Simulink, cho thấy khả năng ổn định và bám quỹ đạo chính xác của robot omni.

3.1. Thiết kế bộ điều khiển thích nghi mờ cho robot omni

Thiết kế bộ điều khiển thích nghi mờ bao gồm các bước sau: Xác định các biến đầu vào và đầu ra của bộ điều khiển. Chọn các hàm liên thuộc phù hợp cho các biến đầu vào và đầu ra. Xây dựng các luật logic mờ để xác định mối quan hệ giữa các biến đầu vào và đầu ra. Sử dụng các phương pháp giải mờ để chuyển đổi các giá trị mờ thành các giá trị rõ ràng. Các tham số của bộ điều khiển logic mờ được điều chỉnh trực tuyến bằng cách sử dụng một luật thích nghi, đảm bảo rằng hệ thống điều khiển có thể thích nghi với các điều kiện hoạt động khác nhau.

3.2. Ứng dụng mạng nơ ron trong điều khiển thích nghi

Mạng nơ-ron có thể được sử dụng để xấp xỉ các hàm phi tuyến phức tạp trong hệ thống điều khiển, chẳng hạn như mô hình động lực học robot hoặc các thành phần bất định của môi trường. Luận văn này sử dụng mạng nơ-ron hướng tâm (RBF) để xấp xỉ các thành phần bất định của mô hình động lực học robot. Các tham số của mạng nơ-ron được điều chỉnh trực tuyến bằng cách sử dụng một luật học, đảm bảo rằng mạng nơ-ron có thể học hỏi và thích nghi với các điều kiện hoạt động khác nhau.

IV. Mô phỏng và thực nghiệm điều khiển thích nghi trên MATLAB

Để kiểm chứng hiệu quả của các thuật toán điều khiển thích nghi được đề xuất, các mô phỏng robot đã được thực hiện trên phần mềm MATLAB Simulink. Các mô phỏng bao gồm các tình huống hoạt động khác nhau, chẳng hạn như bám quỹ đạo đường tròn, đường thẳng, và đường cong phức tạp. Kết quả mô phỏng cho thấy rằng các thuật toán điều khiển thích nghi có khả năng đạt được hiệu suất cao trong việc bám quỹ đạo, ngay cả khi có sự bất định và nhiễu. Theo tài liệu gốc, các kết quả mô phỏng cho thấy chất lượng bám quỹ đạo thỏa mãn các yêu cầu đặt ra. Các kết quả này chứng minh tính khả thi và hiệu quả của các thuật toán điều khiển thích nghi được đề xuất trong luận văn.

4.1. Thiết lập mô phỏng robot omni bốn bánh trên MATLAB

Việc thiết lập mô phỏng robot omni bốn bánh trên MATLAB bao gồm các bước sau: Xây dựng mô hình động học robot trong Simulink. Thiết kế bộ điều khiển thích nghi trong Simulink. Cài đặt các tham số của robot và môi trường. Chạy mô phỏng và thu thập dữ liệu. Các công cụ và thư viện của MATLAB được sử dụng để đơn giản hóa quá trình mô phỏng và phân tích kết quả.

4.2. Đánh giá hiệu suất của thuật toán điều khiển thích nghi

Hiệu suất của các thuật toán điều khiển thích nghi được đánh giá bằng cách sử dụng các chỉ số sau: Sai số bám quỹ đạo. Thời gian hội tụ. Độ ổn định của hệ thống điều khiển. Các kết quả mô phỏng cho thấy rằng các thuật toán điều khiển thích nghi có khả năng đạt được hiệu suất cao trong việc bám quỹ đạo, ngay cả khi có sự bất định và nhiễu.

V. So sánh hiệu quả các phương pháp điều khiển thích nghi Robot

Luận văn so sánh hiệu quả của các phương pháp điều khiển thích nghi khác nhau, bao gồm điều khiển thích nghi mờ, điều khiển thích nghi nơ-ron, và điều khiển thích nghi kết hợp cả hai kỹ thuật. So sánh được thực hiện dựa trên các tiêu chí như độ chính xác, độ ổn định, và độ phức tạp tính toán. Kết quả so sánh cho thấy rằng điều khiển thích nghi kết hợp mạng nơ-ronlogic mờ có khả năng đạt được hiệu suất cao nhất trong việc điều khiển robot omni bốn bánh. Phương pháp này có khả năng thích nghi với các điều kiện hoạt động khác nhau và đạt được độ chính xác cao trong việc bám quỹ đạo mong muốn.

5.1. Ưu và nhược điểm của điều khiển thích nghi mờ

Điều khiển thích nghi mờ có những ưu điểm sau: Dễ thiết kế và triển khai. Khả năng xử lý thông tin không chắc chắn và mơ hồ. Tuy nhiên, điều khiển thích nghi mờ cũng có những nhược điểm sau: Hiệu suất có thể không cao trong các hệ thống phức tạp. Đòi hỏi kinh nghiệm trong việc thiết kế các luật logic mờ.

5.2. Ưu và nhược điểm của điều khiển thích nghi nơ ron

Điều khiển thích nghi nơ-ron có những ưu điểm sau: Khả năng học hỏi và xấp xỉ các hàm phi tuyến phức tạp. Hiệu suất cao trong các hệ thống phức tạp. Tuy nhiên, điều khiển thích nghi nơ-ron cũng có những nhược điểm sau: Khó thiết kế và triển khai. Đòi hỏi nhiều tài nguyên tính toán. Có thể gặp vấn đề về ổn định.

VI. Kết luận và hướng phát triển luận văn điều khiển Robot

Luận văn thạc sĩ này đã trình bày một nghiên cứu về điều khiển thích nghi cho robot omni bốn bánh. Các thuật toán điều khiển thích nghi được đề xuất đã được kiểm chứng thông qua mô phỏng robot và cho thấy khả năng đạt được hiệu suất cao trong việc bám quỹ đạo. Kết quả nghiên cứu này có ý nghĩa quan trọng trong việc nâng cao hiệu quả và độ tin cậy của robot di động trong nhiều ứng dụng robot. Hướng phát triển trong tương lai có thể bao gồm việc triển khai các thuật toán điều khiển thích nghi trên robot thực tế, nghiên cứu các phương pháp điều khiển cho nhiều robot omni và khám phá các ứng dụng mới của robot omni trong các lĩnh vực khác nhau.

6.1. Tổng kết những đóng góp của luận văn

Luận văn này đã đóng góp vào lĩnh vực điều khiển robot bằng cách: Đề xuất các thuật toán điều khiển thích nghi mới cho robot omni bốn bánh. Kết hợp mạng nơ-ronlogic mờ để đạt được hiệu suất cao trong việc bám quỹ đạo. Chứng minh tính khả thi và hiệu quả của các thuật toán thông qua mô phỏng robot.

6.2. Đề xuất các hướng nghiên cứu tiếp theo

Các hướng nghiên cứu tiếp theo có thể bao gồm: Triển khai các thuật toán điều khiển thích nghi trên robot thực tế. Nghiên cứu các phương pháp điều khiển cho nhiều robot omni. Khám phá các ứng dụng mới của robot omni trong các lĩnh vực khác nhau. Nghiên cứu điều khiển lựcđiều khiển vị trí kết hợp.

11/09/2025

Trích đoạn nội dung tài liệu

CHƯƠNG 1. TÔNG QUAN VẺ ROBOT OMNI BÓN BÁNH 1.1 Tổng quan Robot Omni bén bảnh.11 Giới thiệu về Rebot Omni bền bánh.12 Ứng dụng Robot Omni bên bánh.2 Cơ cầu và cách thức dị chuyển của Robot Omimi bốn bánh.1 Bánh xe Omni.2 Cach thie di chuyén etia Robot Omi.3 Cae phương pháp điều khiển Robol Omni bốn bánh 4 CHƯƠNG 2. THIẾT KẾ BỘ ĐIÊU KHIỂN CHO ROBOT OMNT BON BANH.1 Kỹ thuật backstepping 6 3.2 Điều khiễn trượt (SMC),.3 Điều khiến logic ma 12 3.4 Mạng nơ-ron nhân tạo.- se sexcee AB 2.5 Xây dựng mô hình toán học cho Robot Ommi bến bánh a 2.2 Thiết kế bộ điều khiến cho Robot Omni bon bảnh.1 Ré điều khiển baekstepping 24 2.2 Ré điều khiển Irượi backstcpping. 26 Thiết kế bộ điều khiển mờ thích nghỉ cho Robo.4 Thiết kế bộ điều khiển thíchnghi nơ-ron trên cơ sở trượt backstepping cho Robot OMNI.M6 PHONG KIEM CHUNG TREN MATLAB.1 Sơ đỗ cáu trúc diễu khiên.2 Kết quả mỏ phòng trên Matlab.1 Mô phông bộ điều khiển backslepping.2 Mô phông bộ diều khiển trượt Backstcpping.3 Mô phông bộ điều khiển trượi.4 So sánh các phương pháp điều khiển.14: Quỹ đạo bộ điều khiển trượt Baekstepping mờ quỹ đạo đặt hình sin43 Hình 3.15: Quỹ đạo bộ điều khiển Lrượi Backstepping mở quỹ đạo đặt hình sin44 Hình 3.16: Quỹ đạo bộ điều khiển trượt Baoksteppins mở trường, hợp cỏ nhiều⁄44 Hình 3.17: Sai lệch bé diéu khién trượt Backstepping mờ trường hợp có nhiễu 45 1ĩình 3.18: Quỹ đạo xe.ienrereeiriirirririaeeaerersorue AG Hình 3.19: Sai lệch phương x.20: Sai lệch phương y _ - _ ¬.

sàn nneriririririreaorosu đ7 Hình 3.23: Quy đạo bệ điều khiên Backstepping.24: Quỹ đạo xe.25: Sai lệch phương x.26: Sai lệch phương v. oi ST THình 3.27: Sai lệch gỏa.28: Nhiều ngoại tácđộng lên l ôn (hành phả điển khi 52 Hinh 3.29: So sánh quỹ đạo thực và quỹ đạo đặt robot với quỹ đạo đặt hinh elip Ilinh 3.30: 8o sảnh quỹ đạo thực và quỹ đạo đặt robot với quỹ đạo ặt xoắn óc 53 Tình 3.31: 3o sánh quỹ đạo thục và quỹ đạo đặt robot với quỹ đạo đặt hình sao 53 1ĩình 3.32: Sai lệch giữa quỹ đạo thực và quỹ đạo đặt. 3: So sánh quỹ đạo của bệ điều khiển thích nghĩ mmờ và thích shnghi no-ron 1 54 Ilinh 3.34: So sánh sai lệch phương x của bộ điều khiển thích nghi mờ và thịch nghi ne-ron 55 Hình 3.35: 8o sánh sai lệch phương v của bộ diều khiển thích nghĩ mờ và thích nghỉ nơ-ron a) Hình 3.36: So sánh sai lệch góc của bộ điều khiển — mo va — TƠ-TÔN,. ÖÒ 56 Lii cam on Để hoàn thiện luận vẫn, tôi xia được gi lời cảm ơn tới các thầy cô trong Bộ môn Cơ học vật liệu và két cấu, Viện Cơ khí đã tạo điều kiện cho tôi học lập và nghiên cứu trong thời gian qua.

Đặc biệt tôi xin được gửi lời cảm ơn sâu sắc tới PGS, TS. Bui [di Lê đã giúp đỡ tôi để tôi hoàn thành luận văn “Điều khiển thích nghỉ cho Robot Omni bên bánh” Tóm tắt nội dung luận văn Để lài “Điều khiển thichnghi cho ReboLOmmi bốn bảnh” luận vẫn lập trung. nghiên cứa về thuật toán điều khiến thích nghĩ cho Robot Ommi bến bánh. Trước đây, các công trình công bổ đựa trên điều khiển tối tà Iaản phuong (.

Nhược điển cơ bản của các phương pháp này là phải biết chính xác mô hỉnh toán học của hệ thông Robot Omm. Những năm gần đây phát triển mạnh. mẽ hưởng nghiên cứu về điểu khiển phi tuyén, đặc trưng là ứng dụng ham điều khiển và hàm điều lchiên thích nghị Lyapunoy cho Robot Omni. Hướng nghiền cửu này mang lại nhiều thành công trong điều khiển các đổi tượng phi tuyển có mô hình bát định kiểu hằng số, đổi tượng luôn có thành phan bat định kiéu hing số và chịu ãnh hưởng của nhiều từ môi trường không biết trước (ma sát, lực tác động.

Trên phương hướng đó, luận văn đặtra hai nhiệm vụ chỉnh sau. Thứ nhất, nghiên cửa phương pháp điều khién phi tuyén cho Robot Omni nhubackstepping, trượi backstepping, phântích ưa nhược điểm của các phương pháp đó làm nên tăng phát triển những đóng góp mới của ÌL m. Thứ hai, nghiên gửu xây dựng thuật toàn điều khiển thích nghỉ trên cơ sẽ kết hợp với các phương pháp điều khiển phi tuyên. Thương pháp điều khiển thích nghỉ luận văn sử đụng là thích nghỉ mỡ và thích nghĩ noron áp dụng cho hệ thống Robot Omni véi mé ta bing mé hinh phi tuyển bắt định, tham số thay đổi đảm bảo hé kin én định và bám quỹ đạo đặt.

Bộ thích nghỉ mỡ cỏ vai tro chĩnh dịnh tham số bộ diều khiên. Bộ thích nghỉ noron sử đụng mạng no-ron hưởng tâm để xắp xĩ các thành phản bắt định, Cáo giải thuật đề xuất dược kiểm chúng thông qua mô phông kỹ thuật số trên phan mém Matlab Simulink. Cac kết quả mô phông cho thấy chất lượng bám quỹ đạo thỏa mãn các đt truốc. ANH MỤC CÁC KỶ HIỆU VÀ CHỮ VIẾT TAT CLE Control Lyapunov Funtion Ham Lyapunov SISO Single Input Single Ouput Hệ 1 dầu vào 1 dẫu ra SMC Sliding Mode Control Tiểu khiển trượt RBF Radial Basis Function Mạng noron hướng tâm: MNNs Multiple Neural Networks Mang noron nhiéu lép MIMO Multiple Input Multiple Ouput TIệ nhiều đâu vào nhiều đầu ra DANH MỤC HÌNH VẼ Hinh 1.1: Mé hinh Robot Omni bén bánh thực tê.2: Mét s6 load bankaxe OMmni.

es enensesenenennisnenaniminnentieneD Tinh 1.3: Cach bé trí cáo bánh của Robot Omni.1: Sơ đỗ luật điều khiển trượt. Cau true hé logic me. - 12 : Mô tả hàm liên thuộc của luật hợp thành.4: Gia trị rõ y, theo nguyên lý Irung binh - 16 Tình 2.5: Giá trị rõ yạ theo nguyên lý cận trai. 16 Tình 26: Giá trị rõ y, theo nguyên lý cận phải.7: Giá trị rõ y, phương pháp điểm trọng tâm.

T7 Tình 28: So sảnh các phương pháp giải mờ.9: Xấp xi hàm bát định bằng mạng noron nhân tạo RBE 30 THình 2.10: Mồ hình hóa Robot. Omni Irong hệ lọa đó.11: Ham lign thuộc đầu vào sai lệch e.12: Hàm liên thuộc dẫu vào sai lệch e_ đọt.13: Sơ đỗ cầu trúc điều khièn.14; Cau trac mang noron nhân tạo RBE dược sử dụng trong luận văn.1: Sø đồ cấu trúc điều khiển. woe dS Hinh 3.2: Quỹ đạo bộ điều khiến Backstepping quỹ a đạo đặt hình sao điểm đặt bên.3: Sai lệch bệ điều khiển Backstepping trường hợp quỹ đạo đãi. hình sao điểm đặt bên trong 36 Hình 3.4: Quỹ đạo bộ điều khiển Backstepping quỹ đạo đặt hình sao điểm đặt bên ngoài.5: Sai lệch bộ điều khiển Backstepping trường hợp quỹ đạo đặt hình sao điểm đặt bên ngoải.6: Quỹ đạo bộ diều khiển trượtọt Bacotrpping quỹ dạo đặt hình tròn.7 Søi lệch bộ điều khiển Irượi Backstcpping quỳ đạo dặt hình tròn.8: Quỹ đạo bộ điều khiển trượt Backstepping quỹ đạo đặt hình sao.9: Sai lệch bộ điều khiển trượt Backstepping quỹ đạo đặt hình sao.10: Quỹ đạo bộ điều khin trượt Jackstepping trường hợp có nhiễn.11: Sai lệch bệ điều khiển trượt Backstepping trường hợp có nhiễu.12: Quy đạo bộ điều khiêntrượt Backstepping mờ quỹ đạo đặt đường thẳng, _ AZ Hinh 3.13: Sại lệch bộ điều khiểnntrugt Backstepping inme quy dao dat§tđường thẳng 42 TỤC DANH MỤC HÌNH VẼ DANH MỤC BẰNG BIẾU DANH MỤC CÁC KÝ HIỆU VÀ CHỮ VIÉT TAT CHƯƠNG 1.

TÔNG QUAN VẺ ROBOT OMNI BÓN BÁNH 1.1 Tổng quan Robot Omni bén bảnh.11 Giới thiệu về Rebot Omni bền bánh.12 Ứng dụng Robot Omni bên bánh.2 Cơ cầu và cách thức dị chuyển của Robot Omimi bốn bánh.1 Bánh xe Omni.2 Cach thie di chuyén etia Robot Omi.3 Cae phương pháp điều khiển Robol Omni bốn bánh 4 CHƯƠNG 2. THIẾT KẾ BỘ ĐIÊU KHIỂN CHO ROBOT OMNT BON BANH.1 Kỹ thuật backstepping 6 3.2 Điều khiễn trượt (SMC),.3 Điều khiến logic ma 12 3.4 Mạng nơ-ron nhân tạo.- se sexcee AB 2.5 Xây dựng mô hình toán học cho Robot Ommi bến bánh a 2.2 Thiết kế bộ điều khiến cho Robot Omni bon bảnh.1 Ré điều khiển baekstepping 24 2.2 Ré điều khiển Irượi backstcpping. 26 Thiết kế bộ điều khiển mờ thích nghỉ cho Robo.4 Thiết kế bộ điều khiển thíchnghi nơ-ron trên cơ sở trượt backstepping cho Robot OMNI.M6 PHONG KIEM CHUNG TREN MATLAB.1 Sơ đỗ cáu trúc diễu khiên.2 Kết quả mỏ phòng trên Matlab.1 Mô phông bộ điều khiển backslepping.2 Mô phông bộ diều khiển trượt Backstcpping.3 Mô phông bộ điều khiển trượi.4 So sánh các phương pháp điều khiển. 45 DANH MUC BANG BIRT Bang 2-1 Lign hé gitta gia tri daura ¢,v6i hai du va0 ¢ VA ở.3Ũ Bang 3-1: Théng số mô hình và bộ điểu khiển 35 Bang 3-3; Sai lệch phương y với bộ điều khiển backsteppig.

Bảng 3-3: Sai lệch phương x với bộ diễu khiến backstcpping. Bảng 3-4: Sai lệch góc với bộ điều khiển backstepping,. sec Bảng 3-5: Sai lệch phương x với bộ điều khiến trượt backstepping,. Bảng 3-6: Sai lệch phươngy với bộ diễu khiển trượt backstcpping,.

se Bang 3-7: Sai lệch góc với bộ điều khiển trượt backsiepping.-- Bang 3-8: Sai lệch phương x bệ điều khiển thích nghị mờ. Bang 3-9: Sai lệch phươngy bộ điều khiển thích nghị mờ. Bảng 3-10: 8ai lệc góc bộ điều khiên thích nghỉ mờ. Bảng 3-11: 8o sảnh sai lệch phươngx của ba bộ điểu khiền.

Bảng 3-12: 8o sánh sai lệch phương y của ba bộ điều khiển. Bang 3-13: 8o sảnh sai lệch góc của ba bộ diều khiên - AB Bang 3-14: Sai lệch phương x của bộ điểu khiển thích nghỉ mờ và thính nghĩ TIØ-TGN. 56 Bang 3-15: Sai lệch ch phương ýy của bộ điều khiển thíchh nghĩ mờ và thíchh nghị TIỢ-TON. - 56 Bang 3-16: Sai lệch góc của bộ điều khiển thíchhnghí mmồ và thích nghỉ.56 TỤC DANH MỤC HÌNH VẼ DANH MỤC BẰNG BIẾU DANH MỤC CÁC KÝ HIỆU VÀ CHỮ VIÉT TAT CHƯƠNG 1.

TÔNG QUAN VẺ ROBOT OMNI BÓN BÁNH 1.1 Tổng quan Robot Omni bén bảnh.11 Giới thiệu về Rebot Omni bền bánh.12 Ứng dụng Robot Omni bên bánh.2 Cơ cầu và cách thức dị chuyển của Robot Omimi bốn bánh.1 Bánh xe Omni.2 Cach thie di chuyén etia Robot Omi.3 Cae phương pháp điều khiển Robol Omni bốn bánh 4 CHƯƠNG 2. THIẾT KẾ BỘ ĐIÊU KHIỂN CHO ROBOT OMNT BON BANH.1 Kỹ thuật backstepping 6 3.2 Điều khiễn trượt (SMC),.3 Điều khiến logic ma 12 3.4 Mạng nơ-ron nhân tạo.- se sexcee AB 2.5 Xây dựng mô hình toán học cho Robot Ommi bến bánh a 2.2 Thiết kế bộ điều khiến cho Robot Omni bon bảnh.1 Ré điều khiển baekstepping 24 2.2 Ré điều khiển Irượi backstcpping. 26 Thiết kế bộ điều khiển mờ thích nghỉ cho Robo.4 Thiết kế bộ điều khiển thíchnghi nơ-ron trên cơ sở trượt backstepping cho Robot OMNI.M6 PHONG KIEM CHUNG TREN MATLAB.1 Sơ đỗ cáu trúc diễu khiên.2 Kết quả mỏ phòng trên Matlab.1 Mô phông bộ điều khiển backslepping.2 Mô phông bộ diều khiển trượt Backstcpping.3 Mô phông bộ điều khiển trượi.4 So sánh các phương pháp điều khiển.5 Bộ điều khiến trượt backstepping thích nghĩ nơ-ron 42 3.6 So sánh bộ điều khiển thích nghỉ noron và bộ điều khiển thích nghĩ ma. TAT LIEU THAM KHAO.

CAC CONG TRINH KHOA HOC BA CONG BO. DANH MỤC HÌNH VẼ Hinh 1.

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