Luận Văn Thạc Sĩ: Ứng Dụng Mạng Nơron Để Giải Bài Toán Động Học Ngược Cho Tay Máy

• Tác giả: Nguyễn Việt Hùng
• Người hướng dẫn: Ts. Lương Hồng Sâm
• Trường học: Trường Đại học Sư phạm Kỹ thuật
• Chuyên ngành: Động học ngược, Mạng nơ-ron nhân tạo
• Đề tài: Ứng dụng mạng nơ-ron nhân tạo với giải thuật Levenberg-Marquardt để giải bài toán động học ngược cho tay máy 5 bậc tự do Scorbot ER7
• Loại tài liệu: Luận văn
• Năm xuất bản: 2014
• Địa điểm: Hồ Chí Minh

• LỜI CAM ĐOAN
• CẢM TẠ
• TÓM TẮT
• ABSTRACT
• MỤC LỤC
• DANH SÁCH CÁC KÍ HIỆU KHOA HỌC
• DANH SÁCH CHỮ VIẾT TẮT
• DANH SÁCH CÁC BẢNG
• DANH SÁCH CÁC HÌNH
• 1. CHƯƠNG 1: TỔNG QUAN
• 1.1. Đặt vấn đề
• 1.2. Giới thiệu chung về robot công nghiệp
• 1.3. Các bộ phận cấu thành robot công nghiệp
• 1.4. Bậc tự do của tay máy
• 1.5. Tổng quan về tình hình nghiên cứu bài toán động học ngược
• 1.6. Mục đích của đề tài
• 3. CHƯƠNG 3: XÂY DỰNG BỘ DỮ LIỆU ĐỘNG HỌC NGƯỢC CHO TAY MÁY SCORBOT ER7 BẰNG MẠNG NƠRON
• 3.1. Giải bài toán động học thuận tay máy Scorbot ER7
• 3.2. Giải bài toán động học ngược cho tay máy Scorbot ER7
• 3.3. Xây dựng bộ mẫu để huấn luyện mạng giải bài toán động học ngược cho tay máy Scorbot ER7
• 4. HUẤN LUYỆN MẠNG NƠRON VÀ PHÂN TÍCH KẾT QUẢ
• 4.1. Huấn luyện mạng Net1_1
• 4.1.1. Xác định cấu trúc mạng
• 4.1.2. Huấn luyện mạng
• 4.1.3. Đánh giá thông tin huấn luyện và kết quả mô phỏng
• 4.1.4. Ứng dụng mạng Net1_1 để điều khiển tay máy theo quỹ đạo cho trước
• 4.2. Huấn luyện mạng Net2_1
• 4.2.1. Xác định cấu trúc mạng
• 4.2.2. Huấn luyện mạng
• 4.2.3. Đánh giá thông tin huấn luyện và kết quả mô phỏng mạng Net2_1
• 4.2.4. Ứng dụng mạng Net2_1 để điều khiển tay máy theo quỹ đạo cho trước
• KẾT LUẬN VÀ KIẾN NGHỊ
• TÀI LIỆU THAM KHẢO

I. Tổng quan về ứng dụng mạng nơron trong động học ngược

Trong bối cảnh công nghiệp hiện đại, việc ứng dụng mạng nơron vào giải bài toán động học ngược cho tay máy đang trở thành một xu hướng quan trọng. Bài toán này không chỉ giúp tối ưu hóa quy trình sản xuất mà còn nâng cao độ chính xác trong điều khiển tay máy. Mạng nơron, với khả năng học hỏi từ dữ liệu lớn, đã chứng minh được hiệu quả trong việc giải quyết các bài toán phức tạp mà các phương pháp truyền thống không thể đáp ứng.

1.1. Định nghĩa và vai trò của động học ngược

Động học ngược là quá trình xác định các biến khớp của tay máy từ vị trí và hướng của bàn kẹp. Đây là một bước quan trọng trong việc điều khiển tay máy, giúp nó thực hiện các nhiệm vụ chính xác theo quỹ đạo đã định. Việc giải bài toán này có thể gặp nhiều khó khăn, đặc biệt là với tay máy có bậc tự do lớn.

1.2. Lợi ích của việc sử dụng mạng nơron

Mạng nơron mang lại nhiều lợi ích trong việc giải bài toán động học ngược, bao gồm khả năng xử lý dữ liệu lớn, tính linh hoạt trong việc học hỏi và khả năng tối ưu hóa kết quả. Điều này giúp giảm thiểu thời gian và công sức trong quá trình lập trình và điều khiển tay máy.

II. Thách thức trong việc giải bài toán động học ngược

Mặc dù có nhiều phương pháp để giải bài toán động học ngược, nhưng vẫn tồn tại nhiều thách thức lớn. Các phương pháp truyền thống như giải tích hay hình học thường gặp khó khăn trong việc tìm ra nghiệm tường minh, đặc biệt là với tay máy có bậc tự do lớn hơn 6. Điều này dẫn đến việc cần thiết phải tìm ra một phương pháp mới hiệu quả hơn.

2.1. Hạn chế của phương pháp giải tích

Phương pháp giải tích không đảm bảo có nghiệm tường minh cho tất cả các trường hợp. Điều này đặc biệt đúng với các tay máy có cấu trúc phức tạp, nơi mà các biến khớp không thể được xác định một cách rõ ràng.

2.2. Khó khăn trong việc áp dụng phương pháp hình học

Phương pháp hình học yêu cầu nghiệm tường minh cho ba khớp đầu tiên, điều này không phải lúc nào cũng khả thi. Hơn nữa, nghiệm của một loại tay máy không thể áp dụng cho loại tay máy khác, gây khó khăn trong việc phát triển các giải pháp chung.

III. Phương pháp ứng dụng mạng nơron trong động học ngược

Phương pháp sử dụng mạng nơron để giải bài toán động học ngược đã được nghiên cứu và áp dụng thành công. Cụ thể, việc sử dụng giải thuật Levenberg-Marquardt trong mạng nơron giúp tối ưu hóa quá trình huấn luyện và cải thiện độ chính xác của kết quả. Hai mạng nơron được xây dựng cho hai vùng làm việc cụ thể của tay máy, cho phép so sánh và đánh giá hiệu quả của phương pháp này.

3.1. Cấu trúc mạng nơron và giải thuật Levenberg Marquardt

Cấu trúc mạng nơron được thiết kế với nhiều lớp, cho phép xử lý thông tin một cách hiệu quả. Giải thuật Levenberg-Marquardt giúp tối ưu hóa quá trình huấn luyện, giảm thiểu sai số và cải thiện khả năng nhận diện của mạng nơron.

3.2. So sánh với phương pháp giải tích

Kết quả từ mạng nơron gần như trùng khớp với kết quả từ phương pháp giải tích, cho thấy tính đúng đắn và hiệu quả của phương pháp này. Việc so sánh này không chỉ khẳng định tính khả thi mà còn mở ra hướng đi mới cho nghiên cứu trong lĩnh vực động học ngược.

IV. Ứng dụng thực tiễn của mạng nơron trong tay máy

Việc ứng dụng mạng nơron trong tay máy đã mang lại nhiều kết quả tích cực. Các nghiên cứu cho thấy rằng mạng nơron có thể được sử dụng để điều khiển tay máy theo quỹ đạo cho trước một cách chính xác. Điều này không chỉ giúp nâng cao hiệu suất làm việc mà còn giảm thiểu rủi ro trong quá trình sản xuất.

4.1. Kết quả nghiên cứu từ tay máy Scorbot ER7

Nghiên cứu ứng dụng mạng nơron cho tay máy Scorbot ER7 đã cho thấy khả năng giải bài toán động học ngược một cách hiệu quả. Kết quả cho thấy độ chính xác cao và khả năng nhận diện tốt từ mạng nơron.

4.2. Tính khả thi trong các ứng dụng công nghiệp

Mạng nơron không chỉ có thể áp dụng cho tay máy Scorbot ER7 mà còn có thể mở rộng cho nhiều loại tay máy khác. Điều này cho thấy tính khả thi và tiềm năng lớn của mạng nơron trong các ứng dụng công nghiệp hiện đại.

V. Kết luận và triển vọng tương lai của nghiên cứu

Nghiên cứu ứng dụng mạng nơron trong giải bài toán động học ngược cho tay máy đã mở ra nhiều cơ hội mới. Tương lai của nghiên cứu này hứa hẹn sẽ mang lại nhiều giải pháp hiệu quả hơn, giúp tối ưu hóa quy trình sản xuất và nâng cao độ chính xác trong điều khiển tay máy.

5.1. Tương lai của mạng nơron trong công nghiệp

Với sự phát triển không ngừng của công nghệ, mạng nơron sẽ tiếp tục được cải tiến và ứng dụng rộng rãi hơn trong các lĩnh vực công nghiệp. Điều này sẽ giúp nâng cao hiệu suất và giảm thiểu chi phí sản xuất.

5.2. Hướng nghiên cứu tiếp theo

Các nghiên cứu tiếp theo có thể tập trung vào việc cải thiện độ chính xác của mạng nơron, cũng như mở rộng khả năng ứng dụng cho các loại tay máy khác nhau. Điều này sẽ giúp giải quyết các thách thức hiện tại trong lĩnh vực động học ngược.