Tổng quan luận án

Hệ thống đa robot nói chung và robot dạng tay máy đôi nói riêng là cấu trúc gồm hai tay máy được bố trí làm việc phối hợp để cùng thực hiện một nhiệm vụ, đặc biệt là mang vác, thao tác trên một đối tượng chung. Mô hình này có khả năng đảm đương các nhiệm vụ thay thế con người trong các môi trường độc hại, nhiệt độ cao, có bức xạ hoặc rủi ro nguy hiểm như nhà máy điện hạt nhân, cứu hỏa và sản xuất công nghiệp nặng.

Về mặt kỹ thuật, hệ thống tay máy đôi thao tác một đối tượng là một hệ thống phi tuyến phức tạp. Trong quá trình vận hành, các tham số động học và động lực học của hệ thống (chiều dài, khối lượng, mô men quán tính của các khâu và đối tượng) thường xuyên biến đổi hoặc không thể xác định hoàn toàn chính xác. Bên cạnh đó, hệ thống còn chịu ảnh hưởng của các thành phần phi tuyến khó mô hình hóa như ma sát tại các khớp, vùng chết của bộ truyền động bánh răng/đai truyền, cùng các tác động từ nhiễu bên ngoài. Mặt khác, một số biến trạng thái quan trọng như vận tốc góc khớp, vận tốc của đối tượng và lực tiếp xúc tại điểm kẹp rất khó đo đạc trực tiếp bằng cảm biến, hoặc việc đo gián tiếp gây ra sai số lớn, tăng chi phí và giảm độ tin cậy.

Khoảng trống nghiên cứu được luận án chỉ ra là: các phương pháp điều khiển truyền thống chủ yếu dựa trên giả định biết chính xác mô hình động lực học và đo được toàn bộ các biến trạng thái bằng cảm biến. Do đó, cần phát triển các giải pháp điều khiển thích nghi thông minh có khả năng bù các thành phần bất định không có cấu trúc, kết hợp với các bộ quan sát để ước lượng trạng thái và lực tiếp xúc mà không cần phụ thuộc vào cảm biến đo trực tiếp.

Mục tiêu, đối tượng và phạm vi nghiên cứu của luận án được xác định cụ thể như sau:

  • Mục tiêu nghiên cứu: Nghiên cứu và ứng dụng điều khiển thông minh cho hệ thống robot dạng tay máy đôi để nâng cao chất lượng điều khiển.
  • Đối tượng nghiên cứu: Hệ thống robot dạng tay máy đôi, các tay máy có cùng cấu hình phối hợp chuyển động cùng mang một đối tượng được mô tả toán học bằng hệ phương trình trạng thái phi tuyến và các ràng buộc chuyển động của hệ.
  • Phạm vi nghiên cứu:
    1. Thiết kế điều khiển cho hệ thống robot dạng tay máy đôi cùng di chuyển đối tượng rắn trên mặt phẳng.
    2. Điều khiển chuyển động cho hệ thống tay máy đôi - đối tượng trong điều kiện vị trí cuối là tĩnh.

Tổng quan tài liệu và vị trí của luận án

Luận án đã phân tích và hệ thống hóa các công trình nghiên cứu trong nước và quốc tế liên quan đến mô hình hóa và điều khiển hệ thống robot tay máy đôi, phân loại theo các nhóm phương pháp chính:

Hướng tiếp cận Tác giả, công trình tiêu biểu trích dẫn trong văn bản Đặc điểm và hạn chế kỹ thuật
Phân loại thao tác & Ứng dụng - C. Smith và cộng sự [1] (định nghĩa phân cấp thao tác).
- FRIDA ABB [16], SMErobotics [17], Motoman DA20 [18], Hitachi Fukushima [19], Stanford [27], RIBA [32, 33], Motoman Yaskawa [34].		 Phân chia thành thao tác không phối hợp, phối hợp theo mục tiêu và phối hợp chuyển động. Khẳng định khả năng ứng dụng từ sản xuất công nghiệp, lắp ráp, gấp vật liệu đến chăm sóc y tế và thám hiểm.
Điều khiển cơ bản - Chủ/tớ (Master/Slave): J. Luh, Y. Zheng [35, 36].
- PD bù trọng trường: [37], [38, 39].
- Tuyến tính hóa đầu vào - ra: T. Tarn và cộng sự [40], [41], [42].
- Lai lực/vị trí: [43-45], N. Xi và cộng sự [46], T. Yoshikawa [47, 48], [49-52].
- Điều khiển trở kháng: [52-55], trở kháng kép [56, 57].		 Yêu cầu phải biết chính xác các tham số mô hình động lực học của robot và đối tượng; đòi hỏi đo đạc trực tiếp các biến trạng thái và lực; dễ gặp điểm kỳ dị ma trận hoặc mất ổn định khi ma trận chuyển mạch thay đổi.
Điều khiển thích nghi có cấu trúc - Popov Hyperstability: [58].
- Điều khiển cấu trúc thay đổi (VSC): [60].
- Thích nghi vị trí/lực/trượt: [61], [62], [63-68], Lyapunov [69].
- SOSMC kết hợp MRAC: [70].		 Ước lượng các tham số bất định gián tiếp; đòi hỏi phải biết rõ tham số nào biến đổi và phải xây dựng ma trận hồi quy, gây khối lượng tính toán lớn; chỉ giải quyết bất định có cấu trúc.
Điều khiển thích nghi không cấu trúc (Thông minh) - Logic mờ: [71], mờ cho hệ đa robot [72-74].
- Mạng nơ-ron (NN): NN tiếp xúc phẳng [75], trượt nơ-ron [76, 77], robot khớp mềm [78], $H_\infty$ nơ-ron [79], thích nghi lai lực/vị trí dùng FFNN [80, 85], động học ngược + NN [81-83], trượt thích nghi RBFNN [84].		 Sử dụng mạng nơ-ron và logic mờ để xấp xỉ các thành phần phi tuyến bất định và bù nhiễu ngoài; tuy nhiên đa số công trình vẫn đặt trên giả thiết đo được đầy đủ mọi trạng thái của hệ thống.
Bộ quan sát trạng thái và lực - Quan sát phi tuyến vận tốc: [86, 87].
- Quan sát lực: [88], đo vị trí liên kết [89].
- Quan sát mờ thích nghi: [90-92].
- Thích nghi Slotine đo vị trí: E. Slotine [93].
- Quan sát nơ-ron: RBFNN trở kháng [94], NN lai lực/vị trí [95], dòng điện [96], Luenberger kết hợp RBFNN [97].		 Ước lượng vận tốc khớp và lực tiếp xúc nhằm giảm cảm biến, giảm chi phí và nâng cao độ bền vững; là cơ sở để phát triển bộ quan sát cho hệ tay máy đôi có mô hình bất định.

Khoảng trống nghiên cứu được luận án lựa chọn giải quyết là: Xây dựng giải pháp điều khiển thích nghi thông minh cho hệ tay máy đôi cùng thao tác một đối tượng, trong đó mạng nơ-ron xuyên tâm (RBFNN) được sử dụng để bù các thành phần bất định không cấu trúc của mô hình động lực học, đồng thời tích hợp các bộ quan sát (bộ quan sát GPI và bộ quan sát thích nghi nơ-ron NAO) nhằm ước lượng vận tốc của đối tượng và lực tiếp xúc tại khâu tác động cuối mà không cần sử dụng cảm biến lực.

Cơ sở lý thuyết và phương pháp nghiên cứu

Cơ sở lý thuyết và công cụ phân tích

  • Phương pháp Euler - Lagrange dạng nhân tử: Sử dụng hàm Lagrange $L = K - P$ (với $K$ là tổng động năng và $P$ là tổng thế năng của hệ thống) kết hợp các vector nhân tử Lagrange tương ứng với lực pháp tuyến $f_i$ và lực tiếp tuyến $\lambda_i$ để thiết lập phương trình vi phân chuyển động cho hệ có ràng buộc kín: $$\frac{d}{dt}\left(\frac{\partial L}{\partial \dot{q}}\right) - \frac{\partial L}{\partial q} = \tau - \sum_{i=1}^{2}\left(\frac{\partial Q_i}{\partial q}\right)^T f_i - \sum_{i=1}^{2}\left(\frac{\partial R_i}{\partial q}\right)^T \lambda_i$$
  • Lý thuyết ổn định Lyapunov và định lý bất biến LaSalle: Được dùng để phân tích và chứng minh tính ổn định tiệm cận của hệ thống kín đối với các luật điều khiển lực, góc xoay, vị trí và các luật cập nhật trọng số nơ-ron thích nghi.
  • Mạng nơ-ron hàm xuyên tâm (RBFNN): Cấu trúc mạng gồm lớp vào, lớp ẩn sử dụng hàm kích hoạt xuyên tâm (Gaussian) và lớp ra tuyến tính, kết hợp thuật toán thích nghi trực tuyến để xấp xỉ các thành phần động lực học chưa biết.
  • Bộ quan sát trạng thái: Bao gồm bộ quan sát tỷ lệ tích phân tổng quát (GPI - Generalized Proportional Integral) và bộ quan sát thích nghi nơ-ron (NAO - Neuro-Adaptive Observer) kết hợp cấu trúc quan sát Luenberger với RBFNN.

Phương pháp nghiên cứu

  1. Nghiên cứu lý thuyết: Xây dựng mô hình toán học giải tích mô tả động học, động lực học và các ràng buộc tiếp xúc không trượt giữa hai tay máy và đối tượng; thiết kế các luật điều khiển cơ bản, điều khiển thích nghi nơ-ron và bộ quan sát trạng thái.
  2. Mô phỏng kiểm chứng: Xây dựng mô hình tính toán, thuật toán điều khiển và các kịch bản mô phỏng trên phần mềm Matlab/Simulink cho hệ hai tay máy 3 bậc tự do (3-DOF) và 2 bậc tự do (2-DOF).
  3. Nghiên cứu thực nghiệm: Thiết kế, chế tạo mô hình phần cứng gồm hai tay máy phẳng (mỗi tay máy có 2 bậc tự do), hệ thống nguồn, mạch đo, bo mạch kết nối trung gian; ghép nối với card xử lý tín hiệu số dSPACE DS1103 và phần mềm điều khiển ControlDesk để kiểm chứng thực tế.
Thông số / Ký hiệu Ý nghĩa trong mô hình toán học
$q_i = [\theta_{i1}, \theta_{i2}, \theta_{i3}]^T$ Vector góc quay các khớp của tay máy thứ $i$ ($i = 1, 2$)
$z = [x, y, \theta]^T$ Vector tọa độ vị trí tâm $(x, y)$ và góc xoay hướng $\theta$ của đối tượng
$d_{ij}, m_{ij}, J_{ij}$ Chiều dài, khối lượng và mô men quán tính của khâu $j$ thuộc tay máy $i$
$M, J_v, l_v$ Khối lượng, mô men quán tính và chiều rộng của đối tượng hình hộp chữ nhật
$r_1, r_2$ Bán kính đầu tiếp xúc của khâu tác động cuối các tay máy ($r_1 + r_2 < l_v$)
$f_i, \lambda_i$ Thành phần lực pháp tuyến và lực tiếp tuyến tại điểm tiếp xúc $E_i$
$H_i(q_i), C_i(\dot{q}_i, q_i), g_i(q_i)$ Ma trận quán tính, ma trận Coriolis/ly tâm và vector trọng trường của tay máy $i$
$J_{0i}$ Ma trận Jacobian của khâu tác động cuối tay máy $i$ ($3 \times 2$)
$H_z(z), C_z(\dot{z}, z), g_z(z)$ Ma trận quán tính, ma trận Coriolis/ly tâm và vector trọng trường của đối tượng
$g$ Gia tốc trọng trường ($g = 9{,}8\text{ m/s}^2$)

Nội dung chính theo từng chương

Chương 1: Tổng quan về các phương pháp điều khiển cho hệ thống robot dạng tay máy đôi

Chương này tổng thuật toàn diện cơ sở khoa học và thực tiễn của hệ thống robot tay máy đôi. Tác giả trình bày định nghĩa phân cấp thao tác theo Smith và cộng sự [1], các ứng dụng điển hình trong công nghiệp, gia đình và y tế (FRIDA ABB, Motoman DA20, robot Hitachi tại Fukushima, robot RIBA).

Chương 1 đi sâu phân tích ưu nhược điểm của các nhóm phương pháp điều khiển: điều khiển chủ/tớ, PD trong không gian khớp/không gian làm việc, tuyến tính hóa vào-ra, lai lực/vị trí và trở kháng. Tiếp đó, các phương pháp nâng cao gồm điều khiển thích nghi có cấu trúc, thích nghi không cấu trúc (mờ, nơ-ron) và các cấu trúc bộ quan sát trạng thái được phân tích chi tiết. Từ việc chỉ ra các giới hạn của nghiên cứu trước (phụ thuộc tham số chính xác, đòi hỏi đo đủ trạng thái, tính toán ma trận hồi quy phức tạp), chương 1 xác lập 4 nhiệm vụ nghiên cứu trọng tâm của luận án: mô hình hóa hệ thống kín, ước lượng lực tiếp xúc, điều khiển thích nghi bù bất định bằng mạng RBFNN, và điều khiển thích nghi lai lực/vị trí sử dụng bộ quan sát thích nghi nơ-ron.

Chương 2: Động học và động lực học của hệ tay máy đôi

Chương 2 thiết lập mô hình toán học giải tích cho hệ thống gồm hai tay máy phẳng 3 bậc tự do đối ngẫu kẹp một đối tượng rắn hình hộp chữ nhật trên mặt phẳng. Khung tọa độ tham chiếu $OXY$ được gắn tại gốc tay máy 1, khung tọa độ $o_v x_v y_v$ gắn tại tâm đối tượng; khoảng cách giữa gốc hai tay máy là $a$.

Hệ tọa độ và liên kết hình học:
- Tay máy 1: q1 = [θ11, θ12, θ13]^T, tọa độ đầu tác động cuối (x01, y01)
- Tay máy 2: q2 = [θ21, θ22, θ23]^T, tọa độ đầu tác động cuối (x02, y02)
- Đối tượng: z = [x, y, θ]^T, chiều rộng lv
- Ràng buộc hình học tiếp xúc Qi = 0 và ràng buộc lăn không trượt Ri = 0

Các phương trình ràng buộc hình học giữ liên lạc giữa đầu tác động cuối và đối tượng được thiết lập: $$Q_1 = (x - x_{01})\cos\theta + (y - y_{01})\sin\theta - \frac{l_v}{2} = 0$$ $$Q_2 = -(x - x_{02})\cos\theta - (y - y_{02})\sin\theta - \frac{l_v}{2} = 0$$

Ràng buộc không xảy ra hiện tượng trượt tại điểm tiếp xúc với bán kính đầu tiếp xúc $r_1, r_2$: $$R_1 = Y_1 - C_1 + r_1 \sum_{j=1}^{3}\theta_{1j} - r_1\theta = 0$$ $$R_2 = Y_2 - C_2 - r_2 \sum_{j=1}^{3}\theta_{2j} + r_2\theta = 0$$ với $Y_i$ là khoảng cách từ điểm tiếp xúc đến trục tọa độ của đối tượng: $$Y_1 = (x - x_{01})\sin\theta - (y - y_{01})\cos\theta$$ $$Y_2 = (x - x_{02})\sin\theta - (y - y_{02})\cos\theta$$

Bằng cách tính tổng động năng $K = K_1 + K_2 + K_v$, thế năng $P = P_1 + P_2 + P_v$ cho từng khâu và áp dụng phương trình Lagrange dạng nhân tử, luận án thu được hệ phương trình động lực học tổng quát của hệ thống:

$$\tau_1 = H_1(q_1)\ddot{q}_1 + C_1(\dot{q}1, q_1)\dot{q}1 + g_1(q_1) + J{01}^T \begin{bmatrix} \cos\theta \ \sin\theta \end{bmatrix} f_1 + \left( J{01}^T \begin{bmatrix} \sin\theta \ -\cos\theta \end{bmatrix} - r_1 \begin{bmatrix} 1 \ 1 \ 1 \end{bmatrix} \right) \lambda_1$$

$$\tau_2 = H_2(q_2)\ddot{q}_2 + C_2(\dot{q}2, q_2)\dot{q}2 + g_2(q_2) - J{02}^T \begin{bmatrix} \cos\theta \ \sin\theta \end{bmatrix} f_2 + \left( J{02}^T \begin{bmatrix} \sin\theta \ -\cos\theta \end{bmatrix} + r_2 \begin{bmatrix} 1 \ 1 \ 1 \end{bmatrix} \right) \lambda_2$$

$$H_z(z)\ddot{z} + C_z(\dot{z}, z)\dot{z} + g_z(z) = \sum_{i=1}^{2} (-1)^{i+1} f_i \begin{bmatrix} \cos\theta \ \sin\theta \ -Y_i \end{bmatrix} - \sum_{i=1}^{2} \lambda_i \begin{bmatrix} -\sin\theta \ \cos\theta \ (-1)^i (l_v/2 - r_i) \end{bmatrix}$$

Chương 3: Thiết kế điều khiển cơ bản cho hệ tay máy đôi

Chương này nghiên cứu tổng hợp bộ điều khiển chuyển động cho hệ thống khi các tham số động học, động lực học được giả định biết rõ và hệ làm việc trên mặt phẳng nằm ngang ($g_1 = g_2 = g_z = 0$).

  1. Thuật toán điều khiển tựa mô hình dựa trên nguyên lý xếp chồng:
    • Điều khiển kẹp ổn định và điều khiển lực: $$\tau_{f1} = J_{01}^T \begin{bmatrix} \cos\theta \ \sin\theta \end{bmatrix} f_d - K_{v1}\dot{q}1 + \frac{1}{l_v} J{01}^T \begin{bmatrix} \sin\theta \ -\cos\theta \end{bmatrix}(Y_1 - Y_2)f_d$$ $$\tau_{f2} = -J_{02}^T \begin{bmatrix} \cos\theta \ \sin\theta \end{bmatrix} f_d - K_{v2}\dot{q}2 - \frac{1}{l_v} J{02}^T \begin{bmatrix} \sin\theta \ -\cos\theta \end{bmatrix}(Y_1 - Y_2)f_d$$ Trong đó $f_d$ là lực đặt mong muốn; thành phần thứ nhất tạo lực ép, thành phần thứ hai triệt tiêu dao động vận tốc, thành phần thứ ba giữ cân bằng chống xoay. Luận án chọn hàm Lyapunov $V = \frac{1}{2}\sum_{i=1}^{2}\dot{q}_i^T H_i \dot{q}i + \frac{1}{2}(M\dot{x}^2 + M\dot{y}^2 + J_v\dot{\theta}^2) + \frac{1}{2l_v}(Y_1 - Y_2)^2 f_d$ với đạo hàm $\dot{V} = -\sum{i=1}^{2}\dot{q}i^T K{vi}\dot{q}_i \le 0$, chứng minh hệ đạt trạng thái ổn định kẹp $f_1, f_2 \to f_d$ và $\dot{q}_i \to 0, \dot{z} \to 0$ theo định lý LaSalle.
    • Điều khiển hướng (góc xoay $\theta$): $$\tau_{\theta 1} = \frac{1}{l_v - r_1 - r_2}\left(\beta_f \Delta\theta - \alpha_f \dot{\theta}\right)\left(J_{01}^T \begin{bmatrix} \sin\theta \ -\cos\theta \end{bmatrix} - r_1 \begin{bmatrix} 1 \ 1 \ 1 \end{bmatrix}\right)$$ $$\tau_{\theta 2} = -\frac{1}{l_v - r_1 - r_2}\left(\beta_f \Delta\theta - \alpha_f \dot{\theta}\right)\left(J_{02}^T \begin{bmatrix} \sin\theta \ -\cos\theta \end{bmatrix} + r_2 \begin{bmatrix} 1 \ 1 \ 1 \end{bmatrix}\right)$$ với sai số góc xoay $\Delta\theta = \theta_d - \theta$. Phân tích Lyapunov mở rộng với số hạng $\frac{1}{2}\beta_f \Delta\theta^2$ chứng minh $\theta \to \theta_d$.
    • Điều khiển vị trí $(x, y)$: Thiết lập luật điều khiển $\tau_{x1}, \tau_{x2}, \tau_{y1}, \tau_{y2}$ kéo tọa độ $(x_a, y_a)$ về vị trí đặt $(x_d, y_d)$ với hệ số độ lợi $\eta_x, \eta_y > 0$.
    • Bộ điều khiển tổng hợp: $\tau_1 = \tau_{f1} + \tau_{\theta 1} + \tau_{x1} + \tau_{y1}$ và $\tau_2 = \tau_{f2} + \tau_{\theta 2} + \tau_{x2} + \tau_{y2}$.
  2. Thiết kế bộ quan sát GPI (Generalized Proportional Integral): Xây dựng bộ quan sát GPI để ước lượng vận tốc các khớp, vận tốc đối tượng và lực tiếp xúc $f_i$ mà không cần cảm biến lực.
  3. Mô phỏng kiểm chứng: Thực hiện trên Matlab/Simulink với các thông số tại Bảng 3.1, 3.2, 3.3; kết quả mô phỏng các hình từ Hình 3.1 đến Hình 3.13 xác nhận sai số bám vị trí, góc xoay và lực tiếp xúc hội tụ về 0, bộ quan sát GPI bám sát giá trị thực.

Chương 4: Nghiên cứu điều khiển thông minh cho hệ tay máy đôi

Chương 4 tập trung giải quyết bài toán điều khiển khi hệ thống có mô hình động lực học bất định và các biến trạng thái không đo được trực tiếp bằng cảm biến.

  1. Điều khiển thích nghi sử dụng mạng nơ-ron xuyên tâm (RBFNN):
    • Mạng RBFNN được thiết kế để xấp xỉ các thành phần hàm phi tuyến bất định trong mô hình động lực học của hai tay máy và đối tượng.
    • Xây dựng luật cập nhật trọng số thích nghi trực tuyến dựa trên sai số trượt $s$ theo tiêu chuẩn ổn định Lyapunov, đảm bảo tất cả các tín hiệu trong hệ kín đều bị chặn và sai số theo dõi bám tiệm cận về lân cận gốc tọa độ.
  2. Điều khiển thích nghi lai lực/vị trí:
    • Tách biệt không gian điều khiển lực kẹp và không gian điều khiển chuyển động vị trí/hướng của đối tượng.
    • Mạng nơ-ron bù thành phần bất định của mô hình lực tương tác và chuyển động quỹ đạo.
    • Mô phỏng kiểm chứng trên Matlab/Simulink (Hình 4.1 đến Hình 4.16) cho thấy hệ thống duy trì chất lượng bám quỹ đạo $x, y, \theta$ và lực ép $f_d$ ổn định khi tham số đối tượng thay đổi và có nhiễu tác động.
  3. Điều khiển thích nghi lai lực/vị trí sử dụng bộ quan sát thích nghi nơ-ron (NAO):
    • Thiết kế bộ quan sát NAO (Neuro-Adaptive Observer) để ước lượng đồng thời vector vận tốc của đối tượng $\dot{z} = [\dot{x}, \dot{y}, \dot{\theta}]^T$ và lực tiếp xúc $f_1, f_2$.
    • Tổng hợp bộ điều khiển thích nghi dựa trên các tín hiệu ước lượng từ NAO thay cho tín hiệu đo từ cảm biến.
    • Kết quả mô phỏng (Hình 4.17 đến Hình 4.35) chứng minh bộ quan sát NAO ước lượng chính xác vận tốc và lực, hệ thống kín bám chính xác quỹ đạo mong muốn.

Chương 5: Thiết kế và chế tạo mô hình thực nghiệm tay máy đôi

Chương 5 hiện thực hóa các giải pháp lý thuyết trên mô hình phần cứng thực nghiệm để kiểm chứng thuật toán.

  1. Xây dựng cấu trúc hệ thống thực nghiệm:
    • Cơ khí: Chế tạo hai tay máy phẳng, mỗi tay máy có 2 bậc tự do (2-DOF), khoảng cách hai gốc tay máy cố định, đầu công tác tiếp xúc đối tượng hình hộp.
    • Phần cứng điều khiển: Sử dụng card xử lý dSPACE DS1103 kết hợp máy tính điều khiển; bo mạch ghép nối trung gian (Board kết nối) để truyền nhận tín hiệu encoder, cấp xung điều khiển động cơ và đo dòng.
    • Phần mềm: Phần mềm ControlDesk giao tiếp thời gian thực kết hợp với mô hình thuật toán xây dựng trên Matlab/Simulink.
  2. Thực nghiệm kiểm chứng: Thực hiện thử nghiệm thuật toán điều khiển hỗn hợp lực/vị trí/hướng với các tham số tại Bảng 5.1 và Bảng 5.2 qua 6 kịch bản chuyển động:
    • Điều khiển hỗn hợp lực và vị trí đối tượng chuyển động theo trục $x$ (Hình 5.3–5.5, 5.16–5.19).
    • Điều khiển hỗn hợp lực và vị trí đối tượng chuyển động theo trục $y$ (Hình 5.6, 5.20–5.22).
    • Điều khiển hỗn hợp lực và hướng của đối tượng (Hình 5.7, 5.23–5.24).
    • Điều khiển hỗn hợp lực, vị trí theo trục $x$ và hướng của đối tượng (Hình 5.8, 5.25–5.26).
    • Điều khiển hỗn hợp lực, vị trí theo trục $y$ và hướng của đối tượng (Hình 5.10, 5.27–5.28).
    • Điều khiển hỗn hợp lực, vị trí theo trục $x$ và trục $y$ của đối tượng (Hình 5.12, 5.29–5.30).

Kết quả thực nghiệm xác nhận hệ thống thực tế hoạt động ổn định, đối tượng được kẹp chặt không bị rơi trượt và chuyển động bám sát các quỹ đạo đặt với sai số vị trí và hướng nằm trong giới hạn cho phép.

Kết quả và những đóng góp mới

Đóng góp mới về mặt lý luận và khoa học

  1. Xây dựng hoàn chỉnh mô hình động lực học giải tích: Thiết lập hệ phương trình động lực học tổng quát cho hệ thống robot dạng tay máy đôi cùng thao tác một đối tượng rắn trên mặt phẳng dựa trên phương pháp Lagrange dạng nhân tử, mô tả đầy đủ các ràng buộc hình học tiếp xúc và ràng buộc không trượt giữa khâu tác động cuối với đối tượng.
  2. Đề xuất thuật toán điều khiển thích nghi thông minh bù bất định: Ứng dụng thành công mạng nơ-ron xuyên tâm (RBFNN) với luật cập nhật trọng số thích nghi trực tuyến để bù các thành phần bất định không cấu trúc và nhiễu trong mô hình động lực học, chứng minh tính ổn định tiệm cận của hệ thống kín theo tiêu chuẩn Lyapunov.
  3. Phát triển các bộ quan sát trạng thái và lực: Thiết kế thành công bộ quan sát tỷ lệ tích phân tổng quát (GPI) và bộ quan sát thích nghi nơ-ron (NAO), cho phép ước lượng chính xác vận tốc chuyển động của đối tượng và lực tiếp xúc tại điểm kẹp, loại bỏ yêu cầu phải trang bị cảm biến lực đắt tiền và phức tạp.

Đóng góp mới về mặt thực tiễn

  1. Thiết kế và chế tạo hoàn chỉnh mô hình thực nghiệm: Xây dựng thành công hệ thống thực nghiệm tay máy đôi phẳng (mỗi tay máy 2-DOF) tích hợp bo mạch kết nối và card dSPACE DS1103.
  2. Kiểm chứng thực tế thuật toán điều khiển: Thử nghiệm thành công 6 kịch bản điều khiển phối hợp lực/vị trí/hướng trên phần mềm ControlDesk, khẳng định tính đúng đắn và khả năng ứng dụng thực tiễn của các thuật toán đề xuất trong việc nâng chuyển và giữ ổn định vật thể.

Kiến nghị và giải pháp đề xuất

  • Ứng dụng cấu trúc điều khiển xếp chồng kết hợp bộ quan sát nơ-ron thích nghi vào các dây chuyền lắp ráp công nghiệp tự động hóa đòi hỏi hai tay máy cùng gắp, định hướng và vận chuyển chi tiết lớn.
  • Sử dụng giải pháp ước lượng lực tiếp xúc không cần cảm biến để giảm giá thành phần cứng và tăng độ tin cậy trong các môi trường làm việc khắc nghiệt (nhiệt độ cao, phóng xạ, hóa chất).

Hạn chế và hướng nghiên cứu tiếp

Hạn chế của luận án

  • Về phạm vi không gian: Luận án mới chỉ khảo sát bài toán điều khiển phối hợp di chuyển đối tượng rắn trên mặt phẳng hai chiều (2D) trong điều kiện vị trí cuối là tĩnh; chưa mở rộng cho chuyển động trong không gian ba chiều (3D).
  • Về đặc tính đối tượng: Đối tượng thao tác được giới hạn là vật thể rắn hình hộp chữ nhật không biến dạng; chưa xét đến đối tượng đàn hồi hoặc có hình dạng phức tạp.
  • Về mô hình thực nghiệm: Mô hình thực nghiệm chế tạo gồm hai tay máy 2 bậc tự do (2-DOF) trên mặt phẳng, trong khi mô hình toán học lý thuyết tổng quát được xây dựng cho hệ tay máy 3 bậc tự do (3-DOF).

Hướng nghiên cứu tiếp

  • Mở rộng thuật toán điều khiển thích nghi thông minh và bộ quan sát cho hệ thống robot tay máy đôi hoạt động trong không gian 3 chiều (3D) với số bậc tự do lớn hơn.
  • Nghiên cứu bài toán điều khiển phối hợp thao tác trên các đối tượng mềm, vật liệu đàn hồi có biến dạng bề mặt khi chịu lực tác động.
  • Triển khai thuật toán điều khiển thích nghi nơ-ron trực tiếp lên phần cứng thực nghiệm với cấu hình tay máy 3-DOF hoặc tay máy công nghiệp nhiều trục.

Giá trị tham khảo

Luận án là tài liệu tham khảo có giá trị chuyên môn cao cho các nhóm đối tượng sau:

  • Nghiên cứu sinh, học viên cao học, giảng viên ngành Kỹ thuật điều khiển và Tự động hóa, Cơ điện tử, Robotics:
    • Tham khảo phương pháp thiết lập phương trình động lực học hệ kín có ràng buộc phức tạp bằng phương trình Lagrange dạng nhân tử (Chương 2).
    • Tham khảo kỹ thuật thiết kế bộ điều khiển xếp chồng (lực, hướng, vị trí) và phương pháp chứng minh ổn định Lyapunov kết hợp định lý LaSalle (Chương 3).
    • Tham khảo cấu trúc mạng nơ-ron RBFNN thích nghi và bộ quan sát thích nghi nơ-ron NAO (Chương 4).
  • Kỹ sư R&D, chuyên gia phát triển hệ thống điều khiển robot công nghiệp:
    • Tham khảo quy trình thiết kế, tích hợp phần cứng thực nghiệm robot với card dSPACE DS1103, phần mềm giám sát ControlDesk và bo mạch ghép nối tín hiệu (Chương 5).
    • Ứng dụng giải pháp điều khiển kẹp ổn định và bám quỹ đạo không dùng cảm biến lực vào các cơ cấu chấp hành công nghiệp.

Câu hỏi thường gặp

1. Phương pháp Euler - Lagrange dạng nhân tử được áp dụng như thế nào để xây dựng phương trình động lực học của hệ tay máy đôi?

Trong Chương 2, luận án xác định tổng động năng $K = K_1 + K_2 + K_v$ và tổng thế năng $P = P_1 + P_2 + P_v$ của toàn hệ thống gồm hai tay máy và đối tượng. Do hệ thống có các ràng buộc tiếp xúc hình học ($Q_1=0, Q_2=0$) và ràng buộc lăn không trượt ($R_1=0, R_2=0$), phương trình Lagrange dạng nhân tử được sử dụng: $$\frac{d}{dt}\left(\frac{\partial L}{\partial \dot{q}}\right) - \frac{\partial L}{\partial q} = \tau - \sum_{i=1}^{2}\left(\frac{\partial Q_i}{\partial q}\right)^T f_i - \sum_{i=1}^{2}\left(\frac{\partial R_i}{\partial q}\right)^T \lambda_i$$ Cách tiếp cận này cho phép tách riêng thành phần lực pháp tuyến $f_i$ và lực tiếp tuyến $\lambda_i$, từ đó thiết lập tường minh hệ 3 phương trình vi phân mô tả chuyển động của tay máy 1, tay máy 2 và đối tượng.

2. Mạng nơ-ron xuyên tâm (RBFNN) đóng vai trò gì trong cấu trúc điều khiển ở Chương 4?

Trong Chương 4, mạng nơ-ron xuyên tâm RBFNN được sử dụng để xấp xỉ các thành phần phi tuyến bất định không có cấu trúc trong mô hình động lực học của hệ thống (do khối lượng, mô men quán tính thay đổi, ma sát phi tuyến hoặc nhiễu tác động). Luật cập nhật trọng số của mạng RBFNN được xây dựng trực tuyến dựa trên nguyên lý ổn định Lyapunov, giúp bù sai lệch mô hình mà không cần phải biết trước ma trận hồi quy hay thông số cụ thể của đối tượng.

3. Bộ quan sát thích nghi nơ-ron (NAO) và bộ quan sát GPI giải quyết vấn đề kỹ thuật nào?

Các bộ quan sát GPI (Chương 3) và NAO (Chương 4) được thiết kế nhằm ước lượng các biến trạng thái vận tốc của đối tượng $(\dot{x}, \dot{y}, \dot{\theta})$ và lực tiếp xúc $f_1, f_2$ tại khâu tác động cuối. Việc sử dụng bộ quan sát giúp loại bỏ hoàn toàn yêu cầu trang bị cảm biến lực tại điểm tiếp xúc, khắc phục tình trạng khó bố trí cảm biến, giảm sai số đo gián tiếp và giảm chi phí phần cứng của hệ thống robot.

4. Hệ thống thực nghiệm trong Chương 5 bao gồm những thành phần phần cứng và phần mềm nào?

Hệ thống thực nghiệm gồm:

  • Cơ khí: Hai tay máy phẳng đối ngẫu, mỗi tay máy có 2 bậc tự do (2-DOF) dẫn động bằng động cơ điện.
  • Phần cứng điều khiển: Card xử lý tín hiệu số dSPACE DS1103, máy tính chủ, bo mạch kết nối (Board kết nối) để thu thập xung encoder và cấp tín hiệu điều khiển công suất.
  • Phần mềm: Phần mềm dSPACE ControlDesk để giao tiếp thời gian thực, hiển thị thông số và điều khiển hệ thống, kết hợp với các khối thuật toán được lập trình trên Matlab/Simulink.

5. Nguyên lý xếp chồng được sử dụng ra sao trong thiết kế bộ điều khiển ở Chương 3?

Luận án thiết kế độc lập các thành phần mô men điều khiển cho từng mục tiêu: $\tau_{fi}$ điều khiển lực ép tiếp xúc và kẹp ổn định đối tượng, $\tau_{\theta i}$ điều khiển góc xoay đối tượng về góc đặt $\theta_d$, và $\tau_{xi}, \tau_{yi}$ điều khiển vị trí tâm đối tượng về tọa độ $(x_d, y_d)$. Mô men tổng tác động lên các khớp của từng tay máy được tổng hợp bằng phép cộng tuyến tính: $$\tau_i = \tau_{fi} + \tau_{\theta i} + \tau_{xi} + \tau_{yi}$$ Tính ổn định của bộ điều khiển tổng hợp xếp chồng này được chứng minh bằng cách xây dựng hàm Lyapunov tổng thể chứa các thành phần năng lượng động lực học, sai số lực kẹp, sai số góc xoay và sai số vị trí.

Kết luận

Luận án tiến sĩ của tác giả Lưu Thị Huế đã giải quyết trọn vẹn bài toán điều khiển chuyển động phối hợp cho hệ thống robot dạng tay máy đôi cùng thao tác một đối tượng trên mặt phẳng. Bằng việc kết hợp phương pháp Euler - Lagrange dạng nhân tử, mạng nơ-ron xuyên tâm RBFNN và các bộ quan sát trạng thái/lực (GPI, NAO), luận án đã đề xuất các thuật toán điều khiển thích nghi thông minh có khả năng bù bất định mô hình và vận hành không cần cảm biến lực. Toàn bộ các kết quả lý thuyết đã được chứng minh chặt chẽ theo tiêu chuẩn Lyapunov, kiểm chứng qua mô phỏng trên Matlab/Simulink và thử nghiệm thành công trên hệ thống phần cứng thực nghiệm tích hợp card dSPACE DS1103 qua 6 kịch bản chuyển động khác nhau.