Trường đại học
Đại học Thái NguyênChuyên ngành
Kỹ thuật điều khiển và tự động hóaNgười đăng
Ẩn danhThể loại
luận văn thạc sĩ2018
Phí lưu trữ
30.000 VNĐMục lục chi tiết
Tóm tắt
Trong bối cảnh công nghiệp hóa hiện đại, tự động hóa đóng vai trò then chốt. Việc ứng dụng robot công nghiệp vào sản xuất giúp nâng cao năng suất, chất lượng và giảm giá thành. Tuy nhiên, để hệ thống tự động hóa thực sự hiệu quả, tính linh hoạt là yếu tố không thể bỏ qua. Robot 2 bậc tự do là một phần quan trọng trong việc xây dựng các hệ thống tự động hóa linh hoạt. Việc nâng cao chất lượng điều khiển robot luôn là vấn đề được quan tâm. Các phương pháp điều khiển truyền thống thường dựa trên tuyến tính hóa gần đúng, dẫn đến giảm độ chính xác khi thông số hệ thống thay đổi. Sự ra đời của các lý thuyết điều khiển hiện đại như điều khiển mờ mở ra hướng đi mới cho việc xây dựng các bộ điều khiển thông minh, đáp ứng yêu cầu ngày càng cao của sản xuất hiện đại. Theo ISO, robot công nghiệp là một tay máy đa mục tiêu, có một số bậc tự do, dễ dàng lập trình, điều khiển tự động, dùng để tháo lắp phôi, dụng cụ và các vật dụng khác.
Từ thế kỷ 1, một số thiết bị máy móc đã có đặc tính làm việc như robot công nghiệp hiện nay. Jacques de Vancanson đã chế tạo "búp bê nhạc sỹ". Năm 1805, Hentri Maillarder chế tạo búp bê cơ khí vẽ tranh. Trong cuộc cách mạng công nghiệp, một số phát minh cơ khí khác trong lĩnh vực dệt cũng đóng góp vào sự phát triển của robot. Robot công nghiệp được ứng dụng rộng rãi trong nhiều lĩnh vực như kỹ thuật đúc, gia công áp lực, hàn, nhiệt luyện và lắp ráp. Mục tiêu là thay thế con người trong các công việc nặng nhọc, độc hại và nguy hiểm.
Robot công nghiệp bao gồm các thành phần chính: tay máy (gồm các khâu, khớp), cơ cấu chấp hành (tạo chuyển động cho các khâu), hệ thống cảm biến (nhận biết trạng thái của robot và môi trường) và hệ thống điều khiển (giám sát và điều khiển hoạt động). Tay máy là yếu tố quyết định khả năng làm việc của robot, đảm bảo khả năng nâng hạ vật. Kết cấu tay máy gồm các khâu nối với nhau bằng các khớp, tạo thành chuỗi động học hở. Các khớp chủ yếu là khớp quay và khớp trượt, tùy theo cách bố trí mà tạo ra các loại tay máy khác nhau.
Việc điều khiển robot 2 bậc tự do gặp nhiều thách thức do tính phi tuyến và phức tạp của hệ thống. Các phương pháp điều khiển truyền thống thường dựa trên mô hình tuyến tính hóa, không thể đảm bảo hiệu suất cao trong mọi điều kiện hoạt động. Sự thay đổi của thông số hệ thống, nhiễu và các yếu tố bên ngoài khác có thể ảnh hưởng đến độ chính xác và ổn định của hệ thống. Do đó, cần có các phương pháp điều khiển tiên tiến hơn để giải quyết những thách thức này. Các hệ thống điều khiển tay máy hiện nay chủ yếu dùng phương pháp kinh điển và được thiết kế theo phương pháp tuyến tính hóa gần đúng. Khi thông số của hệ thống thay đổi thì thông số của bộ điều khiển giữ nguyên dẫn đến làm giảm độ chính xác điều khiển ảnh hưởng đến chất lượng sản phẩm.
Bộ điều khiển PID (Proportional-Integral-Derivative) là một trong những phương pháp điều khiển phổ biến nhất trong công nghiệp. Tuy nhiên, PID có những hạn chế nhất định khi áp dụng cho robot 2 bậc tự do. PID khó điều chỉnh khi hệ thống có tính phi tuyến mạnh hoặc có sự thay đổi thông số. PID cũng dễ bị ảnh hưởng bởi nhiễu và không thể đạt được hiệu suất tối ưu trong mọi điều kiện.
Trong nhiều ứng dụng, robot 2 bậc tự do cần đạt được độ chính xác và ổn định cao. Ví dụ, trong các ứng dụng lắp ráp, robot cần di chuyển đến vị trí mục tiêu một cách chính xác và duy trì vị trí đó một cách ổn định. Điều này đòi hỏi các phương pháp điều khiển phải có khả năng chống nhiễu tốt và có thể thích ứng với sự thay đổi của hệ thống.
Điều khiển mờ là một phương pháp điều khiển thông minh dựa trên lý thuyết tập mờ. Điều khiển mờ có khả năng xử lý các hệ thống phi tuyến và không chắc chắn một cách hiệu quả. Trong điều khiển mờ, kiến thức và kinh nghiệm của con người được biểu diễn dưới dạng các luật mờ, giúp bộ điều khiển có thể đưa ra các quyết định điều khiển phù hợp. Với sự ra đời của lý thuyết điều khiển hiện đại (điều khiển thích nghi, điều khiển mờ, mạng nơron,…) đã tạo điều kiện cho việc xây dựng các bộ điều khiển thông minh đáp ứng yêu cầu công nghệ ngày càng cao của nền sản xuất hiện đại.
Điều khiển mờ có nhiều ưu điểm so với PID khi áp dụng cho robot 2 bậc tự do. Điều khiển mờ có thể xử lý các hệ thống phi tuyến một cách hiệu quả hơn. Điều khiển mờ cũng có khả năng thích ứng với sự thay đổi của hệ thống và chống nhiễu tốt hơn. Ngoài ra, điều khiển mờ dễ dàng tích hợp kiến thức và kinh nghiệm của con người.
Việc thiết kế bộ điều khiển mờ bao gồm các bước sau: xác định các biến đầu vào và đầu ra, xây dựng các tập mờ cho các biến, xây dựng luật điều khiển mờ, chọn phương pháp suy luận mờ và phương pháp giải mờ. Các luật điều khiển mờ thường được xây dựng dựa trên kinh nghiệm của các chuyên gia hoặc dựa trên dữ liệu thu thập được từ hệ thống.
Cấu trúc của bộ điều khiển mờ bao gồm các thành phần chính: khối mờ hóa (fuzzification), khối suy luận mờ (fuzzy inference) và khối giải mờ (defuzzification). Khối mờ hóa chuyển đổi các giá trị đầu vào thành các giá trị mờ. Khối suy luận mờ sử dụng các luật điều khiển mờ để đưa ra các quyết định điều khiển. Khối giải mờ chuyển đổi các giá trị mờ đầu ra thành các giá trị điều khiển thực.
Đại số gia tử là một công cụ toán học mạnh mẽ có thể được sử dụng để cải thiện hiệu suất của điều khiển mờ. Đại số gia tử cho phép biểu diễn và xử lý thông tin không chắc chắn một cách hiệu quả hơn. Trong điều khiển mờ, đại số gia tử có thể được sử dụng để xây dựng các luật điều khiển mờ phức tạp hơn và để cải thiện khả năng suy luận của bộ điều khiển. Trong mấy năm gần đây đã có rất nhiều đề tài nghiên cứu ứng dụng hệ mờ để điều khiển đối tượng phi tuyến. Trong đề tài này, tác giả nghiên cứu về: “Thiết kế bộ điều khiển mờ theo đại số gia tử cho robot 2 bậc tự do”.
Đại số gia tử là một mở rộng của đại số Boolean, cho phép biểu diễn và xử lý thông tin không chắc chắn. Trong đại số gia tử, các biến có thể nhận các giá trị trong khoảng [0, 1], thay vì chỉ 0 hoặc 1 như trong đại số Boolean. Đại số gia tử cung cấp các phép toán như AND, OR và NOT để xử lý các biến gia tử.
Đại số gia tử có nhiều ưu điểm khi áp dụng trong điều khiển mờ. Đại số gia tử cho phép biểu diễn các luật điều khiển mờ một cách tự nhiên và dễ hiểu hơn. Đại số gia tử cũng cung cấp các công cụ để phân tích và thiết kế các bộ điều khiển mờ một cách hiệu quả hơn.
Việc xây dựng bộ điều khiển mờ dựa trên đại số gia tử bao gồm các bước sau: xác định các biến đầu vào và đầu ra, xây dựng các tập mờ cho các biến, xây dựng luật điều khiển mờ bằng đại số gia tử, chọn phương pháp suy luận mờ và phương pháp giải mờ. Các luật điều khiển mờ thường được xây dựng dựa trên kinh nghiệm của các chuyên gia hoặc dựa trên dữ liệu thu thập được từ hệ thống.
Để đánh giá hiệu quả của bộ điều khiển mờ dựa trên đại số gia tử, cần thực hiện mô phỏng trên phần mềm chuyên dụng như Matlab/Simulink. Kết quả mô phỏng sẽ cho thấy khả năng điều khiển vị trí, tốc độ và quỹ đạo của robot 2 bậc tự do. Các chỉ số đánh giá bao gồm thời gian đáp ứng, độ quá điều chỉnh, sai số xác lập và khả năng chống nhiễu. Sau đề tài nghiên cứu này, sẽ thiết kế được một bộ điều khiển để điều khiển robot c 2 2 bậc tự do theo dạng điều khiển hiện đại, tính toán và thiết kế bộ điều khiển trên nền đại số gia tử cho robot 2 bậc tự do, đảm bảo điều khiển các chuyển động của robot một cách chính xác.
Mô hình mô phỏng robot 2 bậc tự do cần bao gồm các thành phần: mô hình động học, mô hình động lực học và mô hình của các bộ truyền động. Mô hình động học mô tả mối quan hệ giữa các khớp và vị trí của robot. Mô hình động lực học mô tả mối quan hệ giữa lực và chuyển động của robot. Mô hình của các bộ truyền động mô tả hoạt động của các động cơ và hộp số.
Kết quả mô phỏng sẽ cho thấy khả năng điều khiển vị trí, tốc độ và quỹ đạo của robot 2 bậc tự do. Các chỉ số đánh giá bao gồm thời gian đáp ứng, độ quá điều chỉnh, sai số xác lập và khả năng chống nhiễu. So sánh kết quả với các phương pháp điều khiển khác (ví dụ: PID) để đánh giá ưu điểm của điều khiển mờ dựa trên đại số gia tử.
Việc áp dụng điều khiển mờ dựa trên đại số gia tử cho robot 2 bậc tự do mang lại nhiều lợi ích, đặc biệt trong việc xử lý các hệ thống phi tuyến và không chắc chắn. Tuy nhiên, vẫn còn nhiều hướng phát triển tiềm năng, bao gồm việc tối ưu hóa các tham số của bộ điều khiển, tích hợp các thuật toán học máy và mở rộng ứng dụng cho các loại robot phức tạp hơn. Bộ điều khiển mờ trên nền đại số gia tử giống như một công cụ điều khiển các hệ thống phi tuyến với các thông số chưa xác định. Điều này có ý nghĩa rất lớn về mặt khoa học trong việc điều khiển các đối tượng phi tuyến.
Nghiên cứu đã trình bày phương pháp thiết kế bộ điều khiển mờ dựa trên đại số gia tử cho robot 2 bậc tự do. Kết quả mô phỏng cho thấy bộ điều khiển có khả năng điều khiển robot một cách chính xác và ổn định, đồng thời có khả năng chống nhiễu tốt.
Trong tương lai, có thể nghiên cứu các phương pháp tối ưu hóa các tham số của bộ điều khiển mờ dựa trên đại số gia tử bằng các thuật toán tối ưu hóa như genetic algorithm. Cũng có thể tích hợp các thuật toán học máy để bộ điều khiển có khả năng tự học và thích ứng với sự thay đổi của hệ thống. Ngoài ra, có thể mở rộng ứng dụng cho các loại robot phức tạp hơn, ví dụ như robot có nhiều bậc tự do hoặc robot di động.
Bạn đang xem trước tài liệu:
Luận văn thạc sĩ thiết kế bộ điều khiển mờ theo đại số gia tử cho robot 2 bậc tự do
Tài liệu "Thiết kế bộ điều khiển mờ cho robot 2 bậc tự do sử dụng đại số gia tử" trình bày một phương pháp thiết kế bộ điều khiển mờ cho robot, giúp cải thiện khả năng điều khiển và linh hoạt trong các ứng dụng thực tiễn. Bằng cách áp dụng đại số gia tử, tài liệu này không chỉ cung cấp lý thuyết cơ bản mà còn hướng dẫn chi tiết về cách triển khai bộ điều khiển, mang lại lợi ích cho các kỹ sư và nhà nghiên cứu trong lĩnh vực robot và tự động hóa.
Để mở rộng kiến thức của bạn về các ứng dụng công nghệ và nghiên cứu liên quan, bạn có thể tham khảo thêm tài liệu Khảo sát dạng khí hóa và thể tích xoang trán trên ct scan mũi xoang tại bệnh viện tai mũi họng thành phố hồ chí minh từ tháng 11, nơi nghiên cứu ứng dụng công nghệ trong y tế. Bên cạnh đó, tài liệu Xây dựng mô hình phân lớp với tập dữ liệu nhỏ dựa vào học tự giám sát và cải thiện biểu diễn đặc trưng sâu cũng sẽ giúp bạn hiểu rõ hơn về các phương pháp học máy hiện đại. Cuối cùng, tài liệu Ứng dụng quan hệ thứ tự và bậc tôpô trong nghiên cứu một số lớp bao hàm thức sẽ cung cấp cái nhìn sâu sắc về các khái niệm toán học có thể áp dụng trong thiết kế hệ thống điều khiển. Những tài liệu này sẽ giúp bạn mở rộng kiến thức và khám phá thêm nhiều khía cạnh thú vị trong lĩnh vực nghiên cứu của mình.