I. Giới thiệu
Luận án này nghiên cứu phát triển giải thuật điều khiển thông minh dựa trên mạng nơ ron mờ hồi quy cho hệ thống phi tuyến. Mục tiêu chính là áp dụng các phương pháp này vào việc điều khiển robot Delta, một loại robot song song 3 bậc tự do. Để thực hiện điều này, trước tiên, mô hình động học và động lực học của robot Delta được xây dựng nhằm khảo sát các đặc tính của nó thông qua mô phỏng. Kỹ thuật điều khiển PID truyền thống và điều khiển mờ đã được kiểm nghiệm để đánh giá khả năng kiểm soát robot. Tuy nhiên, việc tìm kiếm các bộ tham số cho bộ điều khiển PID và bộ điều khiển mờ bằng phương pháp thử sai đã cho thấy hiệu quả kém đối với mô hình MIMO phi tuyến của robot.
1.1. Mô hình hóa hệ thống
Mô hình hóa hệ thống là bước quan trọng trong nghiên cứu này. Mô hình động học của robot Delta 3-DOF được xây dựng để xác định các thông số cần thiết cho việc điều khiển. Mô hình động lực học cũng được phát triển để mô tả các lực và mô men tác động lên robot trong quá trình hoạt động. Việc xây dựng mô hình chính xác giúp cho việc áp dụng các giải thuật điều khiển trở nên hiệu quả hơn. Các mô hình này được kiểm nghiệm thông qua các bài thử nghiệm trên MATLAB/Simulink, cho thấy tính khả thi của các phương pháp điều khiển được đề xuất.
II. Phương pháp nghiên cứu
Phương pháp nghiên cứu trong luận án này bao gồm việc áp dụng giải thuật di truyền (GA) để tìm kiếm các tham số tối ưu cho bộ điều khiển PID. Mặc dù GA có khả năng tìm kiếm nghiệm tối ưu toàn cục, nhưng việc áp dụng nó trong điều khiển robot không phù hợp do tốc độ tìm kiếm chậm. Do đó, nghiên cứu đã chuyển sang sử dụng mạng nơ ron mờ hồi quy để hiệu chỉnh tham số điều khiển một cách trực tuyến. Kỹ thuật này cho phép điều chỉnh tham số PID mà không cần phải cài đặt lại khi có sự thay đổi trong môi trường điều khiển.
2.1. Kỹ thuật điều khiển PID
Kỹ thuật điều khiển PID là một trong những phương pháp phổ biến nhất trong điều khiển tự động. Tuy nhiên, việc tìm kiếm các tham số tối ưu cho bộ điều khiển PID trong hệ thống phi tuyến là một thách thức lớn. Nghiên cứu đã chỉ ra rằng việc sử dụng phương pháp thử sai để tìm kiếm tham số không mang lại hiệu quả cao. Do đó, việc áp dụng mạng nơ ron để tự động điều chỉnh tham số PID là một giải pháp khả thi, giúp cải thiện hiệu suất điều khiển trong các hệ thống phi tuyến.
III. Kết quả thực nghiệm
Kết quả thực nghiệm cho thấy giải thuật điều khiển giám sát kết hợp với mạng nơ ron mờ hồi quy đã đáp ứng được yêu cầu thiết kế bộ điều khiển thông minh cho hệ phi tuyến. Mô hình thực nghiệm robot Delta đã được thiết kế và thử nghiệm, cho thấy rằng bộ điều khiển hoạt động chính xác như mong đợi. Tuy nhiên, một số hạn chế về độ chính xác và độ cứng của mô hình robot đã dẫn đến hiện tượng rung nhẹ khi robot hoạt động trên quỹ đạo đặt. Điều này cho thấy cần có thêm nghiên cứu để cải thiện mô hình robot và tối ưu hóa các tham số điều khiển.
3.1. Thực nghiệm trên hệ thống RT020
Nghiên cứu cũng đã thực hiện các thí nghiệm trên hệ thống ổn định lưu lượng chất lỏng RT020. Kết quả cho thấy kỹ thuật điều khiển đã hoàn toàn phù hợp và có khả năng kiểm soát tốt phản ứng lưu lượng của thiết bị. Điều này chứng tỏ rằng các giải thuật điều khiển được phát triển có thể áp dụng rộng rãi trong các hệ thống thực tế, không chỉ giới hạn trong điều khiển robot Delta.
IV. Kết luận và hướng nghiên cứu tiếp theo
Luận án đã chứng minh tính khả thi của việc áp dụng mạng nơ ron mờ hồi quy trong điều khiển hệ phi tuyến. Các kết quả thực nghiệm cho thấy rằng việc kết hợp giữa giải thuật điều khiển giám sát và mạng nơ ron có thể cải thiện đáng kể hiệu suất điều khiển. Hướng nghiên cứu tiếp theo sẽ tập trung vào việc cải tiến mô hình robot Delta và mở rộng ứng dụng của các giải thuật điều khiển trong các hệ thống phức tạp hơn.
4.1. Đề xuất nghiên cứu trong tương lai
Nghiên cứu trong tương lai có thể mở rộng ra các lĩnh vực khác như điều khiển tự động trong công nghiệp, robot tự hành, và các ứng dụng trong lĩnh vực y tế. Việc phát triển các giải thuật điều khiển thông minh sẽ giúp nâng cao hiệu quả và độ chính xác trong các hệ thống tự động hóa, từ đó đáp ứng tốt hơn nhu cầu thực tiễn.
