Nghiên cứu điều khiển cánh tay robot Pendubot hai bậc tự do tại HCMUTE

• Tác giả: Trần Minh Đức
• Người hướng dẫn: PGS. Nguyễn Minh Tâm
• Trường học: Trường Đại Học Sư Phạm Kỹ Thuật Thành Phố Hồ Chí Minh
• Chuyên ngành: Công Nghệ Kỹ Thuật Điều Khiển Và Tự Động Hóa
• Đề tài: Nghiên Cứu Điều Khiển Cánh Tay Robot Thiếu Dẫn Động Hai Bậc Tự Do - Pendubot
• Loại tài liệu: luận văn
• Năm xuất bản: 2020
• Địa điểm: Thành Phố Hồ Chí Minh

• LỜI CẢM ƠN
• LỜI NÓI ĐẦU
• TÓM TẮT
• PHẦN MỞ ĐẦU
• 0.1. Đặt vấn đề
• 0.2. Lý do chọn đề tài
• 0.3. Đối tượng nghiên cứu
• 0.4. Phương pháp nghiên cứu
• 1. CHƯƠNG 1: TỔNG QUAN VỀ HỆ PENDUBOT
• 1.1. Giới thiệu về hệ pendubot
• 1.2. Mô tả toán học hệ Pendubot
• 1.2.1. Cơ sở khoa học
• 1.2.2. Thành lập phương trình động học cho hệ Pendubot
• 1.3. Yêu cầu điều khiển hệ pendubot ở các vị trí bất ổn định
• 1.3.1. Xét tính điều khiển được ở vị trí TOP
• 1.3.2. Xét tính điều khiển được ở vị trí MID
• 2. CHƯƠNG 2: GIỚI THIỆU PHẦN CỨNG VÀ PHẦN MỀM
• 2.1. Module giao tiếp UART sử dụng IC CP2102
• 3. CHƯƠNG 3: MÔ HÌNH HÓA VÀ NHẬN DẠNG HỆ THỐNG PENDUBOT
• 3.1. Phân tích đáp ứng quá độ bằng phương pháp phân tích đáp ứng xung
• 3.2. Phân tích đáp ứng quá độ bằng phương pháp phân tích đáp ứng nấc
• 3.2.1. Nhiễu DC=0; VAR=0.3
• 3.2.2. Nhiễu DC=0; VAR=0.3
• 3.3. Phân tích đáp ứng quá độ bằng phương pháp phân tích tương quan
• 3.3.1. Nhiễu DC=0; VAR=0.3
• 3.3.2. Nhiễu DC=0; VAR=0.5
• 3.4. Nhận xét cho phân tích đáp ứng quá độ bằng phương pháp phân tích tương quan
• 3.5. Phân tích đáp ứng tần số bằng phương pháp kiểm tra sóng sin
• 3.5.1. Khảo sát tại link 1 của đối tượng
• 3.5.2. Khảo sát tại link 2 của đối tượng
• 3.5.3. Nhận xét phương pháp
• 3.6. Phân tích tần số bằng phương pháp tương quan
• 3.7. Phương trình hàm truyền của hệ thống Pendubot
• 3.8. Nhận dạng mô hình có tham số khi không nhiễu
• 3.8.1. Cấu trúc ARX
• 3.8.2. Cấu trúc ARMAX
• 3.8.3. Cấu trúc OE
• 3.8.4. Cấu trúc BJ
• 3.8.5. Nhận xét các mô hình khi không có nhiễu
• 3.9. Nhận dạng mô hình có tham số khi có nhiễu
• 3.9.1. Nhiễu DC=0; AC=0
• 3.9.2. Nhiễu DC=0; AC=0
• 4. CHƯƠNG 4: CƠ SỞ LÝ THUYẾT
• 4.1. Giới thiệu giải thuật điều khiển tuyến tính dạng toàn phương LQR
• 4.2. Giới thiệu giải thuật Swing up
• 4.2.1. Thiết kế bộ điều khiển swing-up vị trí top ( 𝒒𝟏 = 𝝅𝟐 và 𝒒𝟐 = 𝟎 )
• 4.2.2. Thiết kế bộ điều khiển swing-up vị trí middle ( 𝒒𝟏 = −𝝅𝟐 và 𝒒𝟐 = 𝝅 )
• 4.3. Giới thiệu giải thuật di truyền GA
• 4.3.1. Lưu đồ giải thuật của thuật toán di truyền
• 4.4. Giới thiệu phần mềm Matlab của Matworks
• 5. CHƯƠNG 5 ĐÁP ỨNG THỰC TẾ KHI ĐIỀU KHIỂN
• 5.1. Kết quả mô phỏng bộ điều khiển swing up (top+middle) và cân bằng LQR
• 6. CHƯƠNG 6: KẾT LUẬN
• 6.1. Kết quả đạt được
• 6.2. Hướng phát triển
• DANH MỤC BẢNG BIỂU
• DANH MỤC CÁC BIỂU ĐỒ, SƠ ĐỒ, HÌNH ẢNH
• DANH MỤC TỪ VIẾT TẮT

I. Giới thiệu về Nghiên cứu Điều khiển Cánh tay Robot Pendubot tại HCMUTE

Nghiên cứu này tập trung vào điều khiển robot cụ thể là điều khiển cánh tay robot hai bậc tự do Pendubot tại Trường Đại học Công nghệ TP.HCM (HCMUTE). Đây là một hệ thống robot học điển hình, thuộc loại hệ thống phi tuyến và hệ thống thiếu dẫn động (underactuated system), đặt ra nhiều thách thức trong việc thiết kế thuật toán điều khiển. Nghiên cứu sinh HCMUTE đã áp dụng nhiều phương pháp điều khiển tiên tiến để giải quyết vấn đề điều khiển robot học này. Mục tiêu chính là thiết kế và thực nghiệm một hệ thống điều khiển hiệu quả cho pendubot, bao gồm cả giai đoạn đưa lên (swing-up control) và giai đoạn giữ thăng bằng (stabilization control). Nghiên cứu này có ý nghĩa lớn đối với cả lý thuyết và thực tiễn trong lĩnh vực điều khiển robot HCMUTE và nghiên cứu robot nói chung. Nghiên cứu điều khiển cánh tay robot Pendubot hai bậc tự do tại HCMUTE mang lại những đóng góp đáng kể cho lĩnh vực điều khiển tự động.

1.1 Mô hình hóa và Nhận dạng Hệ thống Pendubot

Một phần quan trọng của nghiên cứu là mô hình hóa pendubot. Mô hình Pendubot được xây dựng dựa trên phương trình động học, bao gồm cả động học thuận (forward kinematics) và động học nghịch (inverse kinematics). Để có thể điều khiển hệ thống một cách hiệu quả, cần phải hiểu rõ các đặc tính động lực học của hệ thống. Nghiên cứu đã sử dụng các phương pháp nhận dạng hệ thống, bao gồm cả phương pháp có tham số và không tham số, để xác định chính xác các thông số của mô hình pendubot. Các phương pháp như ARX, ARMAX, OE, và BJ được sử dụng và so sánh. Kết quả nhận dạng được dùng để xây dựng mô phỏng robot trên phần mềm Matlab/Simulink, tạo điều kiện cho việc thiết kế và kiểm tra các thuật toán điều khiển trước khi áp dụng lên hệ thống thực tế. Việc mô phỏng robot cho phép đánh giá hiệu quả của các thuật toán điều khiển trong các điều kiện khác nhau, từ đó tối ưu hóa hiệu suất của hệ thống. Phân tích đáp ứng tần số và phân tích đáp ứng quá độ được thực hiện để đánh giá độ chính xác của mô hình.

1.2 Thiết kế và Thực nghiệm Thuật toán Điều khiển

Nghiên cứu tập trung vào việc thiết kế các thuật toán điều khiển cho cánh tay robot hai bậc tự do. Các thuật toán được nghiên cứu bao gồm điều khiển PID, điều khiển LQR (Linear Quadratic Regulator), và điều khiển Swing-up. Điều khiển Swing-up được sử dụng để đưa pendubot từ trạng thái ban đầu đến vị trí thẳng đứng. Điều khiển LQR sau đó được sử dụng để ổn định hệ thống ở vị trí này. Việc lựa chọn các thuật toán này dựa trên tính chất phi tuyến và thiếu dẫn động của hệ thống. Nghiên cứu cũng đã xem xét điều khiển tối ưu và điều khiển học sâu như những hướng phát triển tiềm năng. Quá trình thiết kế robot được thực hiện dựa trên nền tảng vi điều khiển LAUNCHXL-F28379D, kết hợp với phần mềm Matlab/Simulink thông qua Embedded Coder Support Package for Texas Instrument C2000 Processors. Kết quả thực nghiệm trên hệ thống thực tế cho thấy hiệu quả của các thuật toán điều khiển đã được thiết kế. Điều khiển hệ thống phi tuyến luôn là một thách thức, và nghiên cứu này đã chứng minh được khả năng điều khiển thành công hệ thống Pendubot phức tạp.

1.3 Đóng góp và Ứng dụng Thực tiễn

Nghiên cứu này có nhiều đóng góp quan trọng. Về mặt học thuật, nghiên cứu cung cấp một ví dụ thực tế về việc thiết kế và điều khiển một hệ thống robot học phức tạp. Về mặt thực tiễn, kết quả nghiên cứu có thể được áp dụng trong nhiều lĩnh vực, bao gồm tự động hóa, robot công nghiệp, và điều khiển chuyển động chính xác. Điều khiển robot hiệu quả có thể cải thiện hiệu suất và năng suất trong các ứng dụng công nghiệp. Việc sử dụng vi điều khiển cho phép tích hợp hệ thống vào các ứng dụng nhúng. Nghiên cứu điều khiển robot HCMUTE đã tạo ra một nền tảng vững chắc cho các nghiên cứu tiếp theo. Nghiên cứu cũng đóng góp vào việc đào tạo sinh viên trong lĩnh vực điều khiển tự động và robotics research. HCMUTE research trong lĩnh vực này sẽ đóng góp vào sự phát triển của công nghệ trong nước.

Tổng quan nghiên cứu

Trong bối cảnh cuộc cách mạng Công nghiệp 4.0, lĩnh vực điều khiển tự động và robot ngày càng phát triển mạnh mẽ, đóng vai trò quan trọng trong sản xuất và nghiên cứu khoa học kỹ thuật. Hệ thống Pendubot, một cánh tay robot thiếu dẫn động hai bậc tự do, là mô hình điển hình được ứng dụng rộng rãi trong các phòng thí nghiệm để thử nghiệm các giải thuật điều khiển thông minh và hiện đại. Nghiên cứu này tập trung xây dựng phương trình động học cho hệ Pendubot dựa trên động học thuận – nghịch, nhận dạng mô hình hệ thống bằng các phương pháp có tham số và không tham số, đồng thời mô phỏng và thực nghiệm điều khiển hệ thống bằng giải thuật LQR và Swing-up.

Mục tiêu cụ thể của đề tài là phát triển mô hình toán học chính xác, lập trình điều khiển trên nền tảng Matlab/Simulink kết hợp vi xử lý LAUNCHXL-F28379D, thực hiện điều khiển Swing-up và cân bằng hệ thống ở các vị trí bất ổn định như TOP và MID. Phạm vi nghiên cứu tập trung vào mô hình cánh tay robot hai bậc tự do, thực hiện tại Trường Đại học Sư phạm Kỹ thuật Thành phố Hồ Chí Minh trong năm 2020. Ý nghĩa nghiên cứu thể hiện qua việc hỗ trợ giảng dạy, nâng cao hiệu quả học tập và nghiên cứu khoa học trong ngành Công nghệ Kỹ thuật Điều khiển và Tự động hóa, đồng thời mở rộng ứng dụng cho các hệ thống SIMO tương tự.

Cơ sở lý thuyết và phương pháp nghiên cứu

Khung lý thuyết áp dụng

Luận văn dựa trên các lý thuyết và mô hình sau:

• Phương trình động học Lagrange: Sử dụng định luật Lagrange loại 1 để mô tả động học hệ Pendubot, kết hợp tổng động năng và thế năng của hệ, từ đó xây dựng phương trình vi phân mô tả chuyển động của hai bậc tự do.
• Mô hình động cơ DC: Phân tích hệ thống động cơ DC gắn trên link 1, mô hình hóa mối quan hệ giữa điện áp đầu vào và momen động cơ, từ đó liên kết với phương trình động học của hệ.
• Giải thuật điều khiển tuyến tính toàn phương (LQR): Áp dụng để thiết kế bộ điều khiển tối ưu nhằm ổn định hệ Pendubot ở các vị trí cân bằng bất ổn định.
• Giải thuật Swing-up bằng phương pháp năng lượng: Thiết kế bộ điều khiển đưa hệ từ vị trí cân bằng thấp lên vị trí cân bằng cao (TOP và MID).
• Giải thuật di truyền (GA): Tối ưu hóa tham số điều khiển nhằm nâng cao hiệu quả điều khiển.
• Phương pháp nhận dạng mô hình có tham số và không tham số: Bao gồm các cấu trúc ARX, ARMAX, OE, BJ và các phương pháp phân tích đáp ứng xung, đáp ứng nấc, phân tích tương quan, kiểm tra sóng sin để xây dựng mô hình chính xác cho hệ.

Các khái niệm chính bao gồm: hệ underactuated, phương trình Lagrange, mô hình động cơ DC, bộ điều khiển LQR, giải thuật Swing-up, giải thuật di truyền, nhận dạng mô hình ARX và ARMAX.

Phương pháp nghiên cứu

Nguồn dữ liệu thu thập bao gồm tín hiệu ngõ vào và ngõ ra của hệ Pendubot trong các điều kiện nhiễu khác nhau (nhiễu DC, nhiễu AC, kết hợp cả hai), dữ liệu thực nghiệm từ mô hình phần cứng và mô phỏng trên Matlab/Simulink. Cỡ mẫu dữ liệu thu thập lên đến 40 lần thử nghiệm cho mỗi phương pháp nhận dạng.

Phương pháp phân tích gồm:

• Xây dựng mô hình toán học dựa trên động học thuận – nghịch và mô hình động cơ DC.
• Nhận dạng mô hình bằng các phương pháp có tham số (ARX, ARMAX, OE, BJ) và không tham số (phân tích đáp ứng xung, đáp ứng nấc, tương quan, kiểm tra sóng sin).
• Mô phỏng điều khiển trên Matlab/Simulink với bộ điều khiển LQR và Swing-up.
• Thiết kế và lắp ráp mô hình thực nghiệm sử dụng vi điều khiển LAUNCHXL-F28379D, encoder Omron 1000PPR, động cơ 24VDC và mạch công suất MOSFET IRF3205.
• Đánh giá kết quả thực nghiệm so sánh với mô phỏng để kiểm chứng hiệu quả điều khiển.

Timeline nghiên cứu kéo dài trong năm 2020, bắt đầu từ xây dựng mô hình, nhận dạng, mô phỏng đến thực nghiệm và đánh giá.

Kết quả nghiên cứu và thảo luận

Những phát hiện chính

1. Xây dựng thành công phương trình động học hệ Pendubot: Phương trình Lagrange được thiết lập chính xác, mô tả đầy đủ động học hai bậc tự do với các tham số vật lý như trọng lượng, chiều dài, momen quán tính và ma sát. Mối quan hệ giữa điện áp đầu vào và momen động cơ DC cũng được xác định rõ ràng.

2. Nhận dạng mô hình hiệu quả bằng phương pháp có tham số ARX: Với cấu trúc ARX bậc [4,4,1], giá trị best fit đạt 96.31%, cho thấy mô hình nhận dạng gần sát với hệ thực tế. Các phương pháp ARMAX, OE cũng cho kết quả tốt với best fit trên 95%, trong khi BJ thấp hơn khoảng 89%.

3. Phương pháp nhận dạng không tham số có hiệu quả khi không có nhiễu: Phân tích đáp ứng xung và đáp ứng nấc cho kết quả tín hiệu ngõ ra bám sát tín hiệu ngõ vào với sai số nhỏ nhất khoảng 4x10^-6. Tuy nhiên, khi có nhiễu AC hoặc kết hợp nhiễu DC và AC, chất lượng nhận dạng giảm đáng kể.

4. Phương pháp phân tích tần số bằng kiểm tra sóng sin cho kết quả nhận dạng tốt: Giản đồ Bode pha và biên sau khi thu thập dữ liệu 40 lần tương đối giống giản đồ Bode thực của hệ, chứng tỏ khả năng nhận dạng mô hình cao, đặc biệt khi nhiễu DC được đưa vào hệ thống.

Thảo luận kết quả

Kết quả nhận dạng mô hình có tham số ARX và ARMAX cho thấy tính khả thi và độ chính xác cao trong việc mô phỏng hệ Pendubot, phù hợp với các nghiên cứu trước đây về hệ underactuated. Việc giảm biên độ sau nhận dạng phản ánh sự ảnh hưởng của các yếu tố nhiễu và sai số đo đạc, điều này được thể hiện rõ qua các đồ thị sai số và giản đồ Bode.

Phương pháp nhận dạng không tham số như đáp ứng xung và nấc có ưu điểm đơn giản, dễ thực hiện nhưng hạn chế trong môi trường có nhiễu phức tạp, do đó cần kết hợp với các phương pháp khác hoặc cải tiến thuật toán để nâng cao độ bền vững.

Phương pháp kiểm tra sóng sin thể hiện ưu thế trong việc nhận dạng đặc tính tần số của hệ, giúp thiết kế bộ điều khiển LQR và Swing-up hiệu quả hơn. Kết quả thực nghiệm trên mô hình phần cứng với vi điều khiển LAUNCHXL-F28379D đã chứng minh tính ứng dụng thực tế của các giải thuật điều khiển, với góc và vận tốc các link đạt độ ổn định cao ở vị trí TOP và MID.

Các biểu đồ góc, vận tốc, điện áp cấp cho động cơ trong mô phỏng và thực nghiệm cho thấy sự tương đồng, minh chứng cho tính chính xác của mô hình và hiệu quả của bộ điều khiển. So sánh với các nghiên cứu trong ngành, đề tài đã phát triển thêm phần mô hình thực nghiệm và ứng dụng giải thuật di truyền để tối ưu tham số điều khiển, góp phần nâng cao hiệu quả điều khiển hệ underactuated.

Đề xuất và khuyến nghị

1. Tăng cường ứng dụng giải thuật di truyền (GA) trong tối ưu tham số điều khiển: Đề xuất triển khai GA để tìm kiếm tham số tối ưu cho bộ điều khiển trượt và LQR, nhằm nâng cao độ ổn định và giảm sai số điều khiển. Thời gian thực hiện trong 6 tháng, do nhóm nghiên cứu và giảng viên hướng dẫn đảm nhận.

2. Phát triển mô hình nhận dạng kết hợp đa phương pháp: Kết hợp phương pháp nhận dạng có tham số và không tham số để tăng khả năng khử nhiễu và cải thiện độ chính xác mô hình trong môi trường thực tế có nhiều nhiễu. Thời gian nghiên cứu 4-5 tháng, phù hợp cho các đề tài nghiên cứu sinh viên và nhóm nghiên cứu.

3. Mở rộng ứng dụng mô hình và giải thuật điều khiển cho các hệ SIMO khác: Áp dụng mô hình và giải thuật đã phát triển cho các hệ con lắc ngược quay, con lắc hai bậc trên xe, nhằm đa dạng hóa ứng dụng và nâng cao tính thực tiễn. Thời gian triển khai 1 năm, phối hợp giữa các khoa kỹ thuật và trung tâm nghiên cứu robot.

4. Nâng cấp phần cứng và giao tiếp vi điều khiển: Cải tiến hệ thống phần cứng với các vi điều khiển có hiệu năng cao hơn, tích hợp cảm biến đa dạng và giao tiếp nhanh hơn để tăng độ chính xác và tốc độ phản hồi của hệ thống. Thời gian thực hiện 6 tháng, do phòng thí nghiệm và nhóm kỹ thuật đảm nhiệm.

Đối tượng nên tham khảo luận văn

1. Giảng viên và sinh viên ngành Công nghệ Kỹ thuật Điều khiển và Tự động hóa: Luận văn cung cấp kiến thức nền tảng về mô hình hóa, nhận dạng và điều khiển hệ underactuated, hỗ trợ giảng dạy và nghiên cứu khoa học.

2. Nhà nghiên cứu và kỹ sư phát triển robot: Tài liệu chi tiết về phương trình động học, giải thuật điều khiển LQR, Swing-up và ứng dụng giải thuật di truyền giúp phát triển các hệ robot tương tự.

3. Các trung tâm nghiên cứu và phát triển công nghệ tự động hóa: Tham khảo để áp dụng mô hình và giải thuật điều khiển trong các dự án thực tế, nâng cao hiệu quả và độ ổn định hệ thống.

4. Sinh viên và học viên cao học chuyên ngành điều khiển tự động: Là tài liệu tham khảo quý giá cho các đề tài luận văn, nghiên cứu sâu về điều khiển phi tuyến và nhận dạng mô hình.

Câu hỏi thường gặp

1. Hệ Pendubot là gì và tại sao được nghiên cứu nhiều?
   Hệ Pendubot là cánh tay robot thiếu dẫn động hai bậc tự do, có tính phi tuyến và underactuated, rất phù hợp để thử nghiệm các giải thuật điều khiển thông minh do tính chất khó điều khiển và ứng dụng rộng rãi trong nghiên cứu.

2. Phương pháp nhận dạng mô hình nào cho kết quả tốt nhất?
   Phương pháp nhận dạng có tham số ARX với cấu trúc [4,4,1] đạt giá trị best fit 96.31%, cho kết quả mô hình sát với hệ thực tế nhất trong các phương pháp được áp dụng.

3. Giải thuật LQR và Swing-up có vai trò gì trong điều khiển Pendubot?
   LQR giúp ổn định hệ ở vị trí cân bằng bất ổn định, còn Swing-up dùng để đưa hệ từ vị trí cân bằng thấp lên vị trí cân bằng cao, kết hợp tạo thành bộ điều khiển toàn diện cho hệ.

4. Tại sao cần sử dụng giải thuật di truyền trong nghiên cứu này?
   Giải thuật di truyền được dùng để tối ưu tham số điều khiển, giúp bộ điều khiển đạt hiệu quả cao nhất, giảm sai số và tăng độ ổn định trong điều kiện thực tế có nhiều nhiễu.

5. Mô hình thực nghiệm sử dụng phần cứng nào?
   Mô hình thực nghiệm sử dụng vi điều khiển LAUNCHXL-F28379D, encoder Omron 1000PPR, động cơ 24VDC và mạch công suất MOSFET IRF3205, kết nối với Matlab/Simulink qua giao tiếp UART.

Kết luận

• Đã xây dựng thành công phương trình động học và mô hình toán học chính xác cho hệ Pendubot hai bậc tự do.
• Nhận dạng mô hình bằng phương pháp ARX đạt độ chính xác cao với best fit trên 96%, phù hợp cho mô phỏng và điều khiển.
• Thiết kế và mô phỏng bộ điều khiển LQR và Swing-up hiệu quả, được kiểm chứng qua thực nghiệm trên mô hình phần cứng.
• Giải thuật di truyền được áp dụng để tối ưu tham số điều khiển, nâng cao hiệu quả và độ ổn định của hệ thống.
• Đề xuất mở rộng nghiên cứu và ứng dụng cho các hệ SIMO khác, đồng thời nâng cấp phần cứng để tăng tính thực tiễn và hiệu quả điều khiển.

Tiếp theo, cần triển khai tối ưu tham số điều khiển bằng giải thuật di truyền, mở rộng mô hình cho các hệ tương tự và nâng cấp phần cứng thực nghiệm. Mời các nhà nghiên cứu và sinh viên quan tâm áp dụng và phát triển thêm các giải thuật điều khiển thông minh cho hệ underactuated.