Đặt vấn đề Ngày nay, với sự phát triển mạnh mẽ của khoa học kỹ thuật, các nước trên thế giới đã và đang đẩy mạnh sự nghiệp công nghiệp hóa và hiện đại hóa vào trong quá trình sản xuất nhằm nâng cao năng suất, chất lượng, giảm giá thành sản phẩm và giảm thiểu sức lao động của con người. Đặc biệt là trong các môi trường nặng nhọc, nguy hiểm như: sự nóng bức tại các lò hơi, sự lây lan của các bệnh hiểm nghèo tại các cơ sở y tế, sự ô nhiễm không khí ở các hầm mỏ, sự nguy hiểm ở duới đáy đại dương và trên không gian vũ trụ… Để đáp ứng được những vấn đề trên, các nước có nền sản xuất phát triển đã đưa các robot công nghiệp vào các dây chuyền sản xuất của mình. Robot ngày càng được nâng cao về tính năng cũng như lĩnh vực hoạt động. Chúng trở nên thông minh hơn, linh hoạt hơn, chính xác hơn và đáp ứng nhanh hơn.
Vì vậy để có thể khai thác, sử dụng một cách hiệu quả các robot đã được trang bị, cũng như để có thể tiến hành nghiên cứu, chế tạo các robot mới đáp ứng được nhu cầu đòi hỏi ngày càng cao của nền công nghiệp hiện đại thì việc nghiên cứu Robot đang là vấn đề được các cơ sở sản xuất, các nhà khoa học, các trường học đại học, cao đẳng rất quan tâm. Trong đó, giải quyết bài toán động học ngược cho tay máy là điều kiện tiên quyết để điều khiển tay máy theo quỹ đạo cho trước. Hơn thế nữa, việc tìm ra một phương pháp chung hiệu quả để giải cho tay máy n bậc tự do đang là thách thức đối với những nhà nghiên cứu trên toàn thế giới. Nhiệm vụ của bài toán động học ngược là xác định các giá trị của biến khớp qi, (i=1,…,n) khi biết trước vị trí và hướng của bàn kẹp tay máy.
Theo truyền thống, có ba phương pháp thường được sử dụng để giải bài toán động học ngược cho tay máy đó là: Phương pháp giải tích, phương pháp hình học và phương pháp lặp[10]. Mỗi một phương pháp đều có điểm hạn chế riêng. Phương pháp giải tích không đảm bảo nhận được nghiệm tường minh [10]. Trường hợp giải theo phương pháp Luan van hình học, thì nghiệm tường minh cho ba khớp đầu tiên phải tồn tại về phương diện hình học.
Bên cạnh đó, nghiệm tường minh của một loại tay máy không thể dùng cho loại tay máy có dạng hình học khác [10]. Phương pháp lặp hội tụ tới một lời giải duy nhất, nó phụ thuộc vào vị trí ban đầu[10]. Nếu số bậc tự do của tay máy tăng lên thì việc giải bài toán động học ngược bằng các phương pháp truyền thống này sẽ tốn rất nhiều thời gian, đôi khi không hội tụ đến lời giải cuối cùng vì vậy việc nghiên cứu đưa ra một phương pháp chung sử dụng có hiệu quả để giải quyết vấn đề động học ngược cho tay máy là một đề tài có giá trị thực tiễn cao.2 Giới thiệu chung về robot công nghiệp Robot công nghiệp có thể được hiểu là những thiết bị tự động linh hoạt, bắt chước được các chức năng lao động công nghiệp của con người [1]. Những chiếc robot công nghiệp đầu tiên được chế tạo vào năm 1956 bởi công ty Unimation của George Devol và Joseph F.
Các robot này chủ yếu được dùng để vận chuyển các vật thể trong một phạm vi nhỏ.1 Các bộ phận cấu thành robot công nghiệp Cấu tạo của robot công nghiệp thông thường như trên hình 1.1[1] gồm các bộ phận chủ yếu sau: Tay máy: là cơ cấu cơ khí gồm các khâu, khớp. Chúng hình thành cánh tay để tạo các chuyển động cơ bản và bàn kẹp để trực tiếp thao tác trên đối tượng. Tay máy gồm có các bộ phận cơ bản sau: Đế (1), thân (2), cánh tay trên (3), cánh tay dưới (4), bàn kẹp (5). Hệ thống truyền dẫn động: là bộ phận chủ yếu tạo nên sự chuyển dịch các khớp động.
Hệ thống điều khiển:đảm bảo sự hoạt động của robot theo các thông tin đặt trước hoặc nhận biết trong quá trình làm việc. 2 Luan van Hình 1.1Các bộ phận cấu thành robot công nghiệp Hệ thống cảm biến tín hiệu:thực hiện việc nhận biết và biến đổi thông tin về hoạt động của bản thân robot (cảm biến nội tín hiệu) và của môi trường, đối tượng mà robot phục vụ (cảm biến ngoại tín hiệu).2 Bậc tự do của tay máy Để định vị và định hướng bàn kẹp một cách tùy ý trong không gian ba chiều tay máy cần có 6 bậc tự do, trong đó 3 bậc tự do để định vị và ba bậc tự do để định hướng. Một số công việc như nâng hạ, xếp dỡ, … chỉ cần số bậc tự do ít hơn 6. Tay máy hàn, sơn thường có 6 bậc tự do.
Trong một số trường hợp như cần sự khéo léo, linh hoạt hoặc khi cần tối ưu hóa quỹ đạo,… người ta có thể dùng tay máy có số bậc tự do lớn hơn 6. Thông thường các khâu của cơ cấu tay máy được nối ghép với nhau bằng các khớp quay hoặc khớp tịnh tiến, chúng đều thuộc khớp động học loại 5. Trong cơ cấu tay máy các khâu nối liên tiếp với nhau gọi là cơ cấu hở và thông thường mỗi khâu gắn liền với nguồn lực riêng, cho nên đối với các loại cơ cấu dùng các khớp động loại 5 thì số bậc tự do của cơ cấu bằng số khâu động. 3 Luan van Trong trường hợp chung có thể tính toán số bậc tự do theo công thức thông dụng trong Nguyên lý máy [1]: n W 6n ipi (1.1) i 1 Trong đó: - n : số khâu động - Pi : số khớp loại i 1.4 Tổng quan về tình hình nghiên cứu bài toán động học ngƣợc Ở nước ta, việc nghiên cứu giải bài toán động học ngược cho tay máy đã được nhiều nhà nghiên cứu quan tâm [8], [9].
Tuy nhiên chưa có công trình nghiên cứu nào ứng dụng mạng nơron để giải bài toán động học ngược cho tay máy. Cho đến nay, trên thế giới đã có nhiều công trình nghiên cứu về lĩnh vực này và đã đạt được những kết quả nhất định được công bố trong các tài liệu tham khảo như: [10], [11],[12],[13],[14],[19]. Điều này mở ra một hướng mới để giải quyết vấn đề động học ngược cho các tay máy nhiều bậc tự do mà cho đến nay vẫn chưa có một phương pháp chung nào thực sự hiệu quả. Raşit Kokör , Cemil Öz, Tarik Çakar, Hüseyin Ekiz [11] đã ứng dụng mạng nơron để giải bài toán động học ngược cho tay máy 3 bậc tự do sử dụng mạng truyền thẳng với giải thuật lan truyền ngược (Back propagation) cập nhật trọng số theo qui tắc giảm dốc nhất (gradient descent learning algorith).
Bằng phương pháp kinh nghiệm, nhóm nghiên cứu đã thiết kế được mô hình mạng gồm 40 nơron trong lớp ẩn, 3 nơron ở lớp vào và 3 nơron ở lớp ra. Mô hình này có sai số là 0,000121 với 5000 mẫu và thực hiện 3000000 bước lặp. J[12] đã xây dựng phương pháp để giải bài toán động học ngược cho tay máy dựa trên mạng nơron mờ. Trong đó sử dụng hệ thống suy luận nơron mờ thích nghi (ANFIS) để huấn luyện cho tay máy 2 và 3 bậc tự do.
Kết quả mô phỏng trên máy tính đã cho thấy phương pháp này có thể ứng dụng để giải quyết vấn đề động học ngược cho tay máy. Shah, Rattan và Nakra [13] đã ứng dụng mạng nơron để giải bài toán động học ngược cho tay máy 3 bậc tự do phẳng. Kết quả cho thấy, giải pháp này hoàn 4 Luan van toàn có thể sử dụng với sai số bằng không. Các tác giả khẳng định rằng mạng nơron có thể trở thành một phương pháp thay thế để giải quyết bài toán ánh xạ động học thuận và nghịch.
Raşit Kokör [14] đã đề xuất phương pháp giải bài toán động học ngược bằng phương pháp kết hợp mạng nơron với giải thuật di truyền. Trong bài báo này Ông cũng khẳng định mạng nơron có thể thực hiện với sai số chấp nhận được. Hơn nữa, khi kết hợp với giải thuật di truyền, sai số vị trí có thể đạt tới mức micromet. Panchanand Jha[19] đã giải bài toán động học ngược cho tay máy ba bậc tự do với hai mạng khác nhau.
Mạng nơron truyền thẳng nhiều lớp (MLP) sử dụng thuật toán back propagation, cập nhật trọng số theo quy tắc giảm dốc nhất và mạng nơron tiền xử lí đa thức(PPN). Kết quả cho thấy mạng MLP cho kết quả chính xác hơn so với mạng PPN.3 Mục đích của đề tài. Nghiên cứu vàđưa ra được một phương pháp mới hiệu quả, có tính tổng quát cao đó là ứng dụng mạng nơron để giải bài toán động học ngược cho tay máy. Phương pháp này có thể ứng dụng để giải bài toán động học ngược cho các tay máy có số bậc tự do lớn mà sẽ gặp khó khăn khi giải bằng các pháp truyền thống.4 Nhiệm vụ của đề tài và giới hạn đề tài.
- Nghiên cứu bài toán động học tay máy. - Nghiên cứu các phương pháp giải bài toán động học ngược. - Nghiên cứu lý thuyết mạng nơron, nghiên cứu neural network toolbox của phần mềm Matlab. - Giải bài toán động học thuận và động học ngược cho tay máy Scorbot ER7.
- Xây dựng dữ liệu để huấn luyện mạng. - Xác định mạng nơron thích hợp để giải bài toán động học ngược cho tay máy. - Đánh giá kết quả nghiên cứu và phương hướng phát triển của đề tài .5 Phƣơng pháp nghiên cứu. Nghiên cứu lý thuyết, ứng dụng toolbox của phần mềm Matlab để xác định cấu trúc và bộ trọng số của mạng nơron để giải bài toán động học ngược cho tay máy Scorbot ER7.
So sánh kết quả của phương pháp giải bài toán động học ngược bằng mạng nơron với phương pháp giải tích, từ đó rút ra kết luận. KẾT LUẬN CHƢƠNG 1 Trong chương này, tác giả đã giới thiệu một cách khái quát về robot công nghiệp, các công trình nghiên cứu và thành tựu đạt được của các nhà nghiên cứu trên thế giới về lĩnh vực ứng dụng mạng nơron để giải bài toán động học ngược cho tay máy. Trên cơ sở đó khẳng định được tầm quan trọng và tính cấp thiết của luận văn này. 6 Luan van Chƣơng 2 CƠ SỞ LÝ THUYẾT 2.1 Động học tay máy Tay máy thường là một cơ cấu hở gồm một chuỗi các khâu nối với nhau bằng các khớp quay hoặc các khớp tịnh tiến.
Một đầu của chuỗi được gắn lên thân, đầu còn lại thường là bàn kẹp hoặc khâu gắn liền với dụng cụ làm việc.