Luận văn thạc sĩ về giải thuật điều khiển tối ưu cho robot SCARA

Lý do chọn đề tài này xuất phát từ nhu cầu ngày càng cao về robot SCARA trong ngành công nghiệp. Các cánh tay robot này thường được sử dụng trong các quy trình sản xuất tự động, nơi mà độ chính xác và hiệu suất là rất quan trọng. Việc tối ưu hóa giải thuật điều khiển không chỉ giúp tiết kiệm năng lượng mà còn nâng cao hiệu suất làm việc của robot cỡ khí. Do đó, nghiên cứu này có ý nghĩa thực tiễn lớn trong việc cải thiện quy trình sản xuất và giảm thiểu chi phí vận hành.

Hệ thống robot SCARA được thiết kế với hai bậc tự do, cho phép thực hiện các thao tác phức tạp trong không gian ba chiều. Mô hình hóa động học và động lực học của robot là rất quan trọng để phát triển các giải thuật điều khiển hiệu quả. Hệ thống này sử dụng mạng nơron để xử lý các tín hiệu và điều khiển các động cơ servo, từ đó giúp robot thực hiện các nhiệm vụ một cách chính xác và hiệu quả. Việc áp dụng công nghệ robot trong sản xuất không chỉ giúp tăng năng suất mà còn giảm thiểu sai sót trong quá trình sản xuất.

Mạng nơron nhân tạo (ANN) là một mô hình toán học mô phỏng hoạt động của não bộ con người. Nó bao gồm các nơron kết nối với nhau qua các trọng số, cho phép mạng học hỏi từ dữ liệu đầu vào. Mạng RBF (Radial Basis Function) là một loại mạng nơron được sử dụng phổ biến trong các bài toán điều khiển. Mạng này có khả năng xử lý các tín hiệu phi tuyến và thích nghi với các thay đổi trong môi trường. Việc áp dụng mạng nơron trong điều khiển robot giúp cải thiện độ chính xác và hiệu suất của hệ thống điều khiển.

Điều khiển tối ưu là một lĩnh vực nghiên cứu quan trọng trong tự động hóa, nhằm tìm ra các luật điều khiển tối ưu cho các hệ thống phi tuyến. Phương pháp H-J-B là một trong những phương pháp hiệu quả nhất trong việc giải quyết bài toán này. Nó cho phép tìm ra luật điều khiển tối ưu bằng cách giải phương trình Riccati, từ đó giúp robot SCARA hoạt động hiệu quả hơn. Việc áp dụng giải thuật điều khiển tối ưu không chỉ giúp tiết kiệm năng lượng mà còn nâng cao hiệu suất làm việc của robot công nghiệp.

Mô hình toán động học của robot SCARA được xây dựng dựa trên các thông số như chiều dài khớp, góc khớp và vị trí của phần công tác. Việc xác định động học thuận và động học ngược là rất quan trọng để điều khiển robot một cách chính xác. Mô hình này giúp xác định vị trí và hướng của phần công tác trong không gian, từ đó tối ưu hóa quá trình điều khiển. Sự chính xác trong mô hình hóa động học sẽ ảnh hưởng trực tiếp đến hiệu suất làm việc của robot tự động.

Bộ điều khiển tay máy được thiết kế dựa trên các giải thuật điều khiển tối ưu kết hợp với mạng nơron. Việc sử dụng mạng nơron giúp bộ điều khiển có khả năng thích nghi với các thay đổi trong môi trường làm việc. Bộ điều khiển này không chỉ giúp robot SCARA thực hiện các thao tác một cách chính xác mà còn tối ưu hóa quá trình tiêu thụ năng lượng. Sự kết hợp giữa giải thuật điều khiển và mạng nơron tạo ra một hệ thống điều khiển thông minh, có khả năng tự điều chỉnh để đạt được hiệu suất tối ưu.

Kết quả khảo sát cho thấy bộ điều khiển tối ưu H-J-B hoạt động hiệu quả trong việc điều khiển robot SCARA. Các chỉ tiêu chất lượng như thời gian phản hồi và độ chính xác đều đạt yêu cầu. Việc áp dụng phương pháp này giúp tối ưu hóa quá trình điều khiển, giảm thiểu sai số và tiết kiệm năng lượng. Điều này chứng tỏ rằng giải thuật điều khiển tối ưu có thể được áp dụng rộng rãi trong các hệ thống robot công nghiệp.

Bộ điều khiển kết hợp mạng nơron cho thấy khả năng thích nghi cao với các thay đổi trong môi trường làm việc. Kết quả mô phỏng cho thấy bộ điều khiển này có thể tự điều chỉnh để đạt được hiệu suất tối ưu. Việc sử dụng mạng nơron giúp cải thiện độ chính xác và hiệu suất của robot SCARA, đồng thời giảm thiểu chi phí vận hành. Điều này chứng tỏ rằng sự kết hợp giữa giải thuật điều khiển và mạng nơron là một hướng đi đúng đắn trong nghiên cứu và phát triển công nghệ robot.

Mô hình vật lý của robot SCARA được xây dựng dựa trên các thông số động học và động lực học đã được xác định. Việc mô phỏng hoạt động của robot trong môi trường thực tế giúp đánh giá hiệu suất của bộ điều khiển. Mô hình này cho phép thực hiện các thử nghiệm và khảo sát để tối ưu hóa quá trình điều khiển, từ đó nâng cao hiệu suất làm việc của robot công nghiệp.