nghiên cứu ứng dụng điều khiển mờ thích nghi cho tay máy robot hai bậc tự do

Vì vậy, áp dụng bộ điều khiển mờ thích nghi trong bài toán điều khiển cánh tay robot sẽ hứa hẹn là một giải pháp hiệu quả góp phần nâng cao hiệu quả làm việc của robot nhờ khả năng di ch

Số hóa bởi Trung tâm Học liệu http://www.lrc-tnu.edu.vn/

TRƯỜNG ĐẠI HỌC KỸ THUẬT CÔNG NGHIỆP

NGUYỄN THỊ HÕA

NGHIÊN CỨU ỨNG DỤNG ĐIỀU KHIỂN MỜ THÍCH NGHI CHO TAY MÁY ROBOT

HAI BẬC TỰ DO

LUẬN VĂN THẠC SĨ KỸ THUẬT

THÁI NGUYÊN – 2014

ĐẠI HỌC THÁI NGUYÊN TRƯỜNG ĐẠI HỌC KỸ THUẬT CÔNG NGHIỆP

LUẬN VĂN THẠC SĨ KỸ THUẬT

NGƯỜI HƯỚNG DẪN KHOA HỌC: PGS.TS NGUYỄN THANH HÀ

THÁI NGUYÊN – 2014

LỜI CAM ĐOAN

Tôi xin cam đoan các kết quả trình bày trong luận văn này là của bản thân thực hiện, chưa được sử dụng cho bất kỳ một khóa luận tốt nghiệp nào khác Theo hiểu biết cá nhân, chưa có tài liệu khoa học nào tương tự được công

bố, trừ những thông tin tham khảo được trích dẫn

Thái nguyên, tháng 5 năm 2014

Học viên

Nguyễn Thị Hòa

MỤC LỤC

Trang

Trang bìa phụ

Lời cam đoan i

Mục lục ii

Danh mục ký hiệu, chữ viết tắt iv

Danh các hình ảnh (Hình vẽ, ảnh chụp, đồ thị) v

LỜI NÓI ĐẦU 1

PHẦN MỞ ĐẦU 2

1 Lý do chọn đề tài 2

2 Mục đích nghiên cứu 2

3 Đối tượng nghiên cứu 2

4 Ý nghĩa khoa học, ý nghĩa thực tiễn của đề tài 2

a) Ý nghĩa khoa học 2

b) Ý nghĩa thực tiễn 2

Chương 1 TỔNG QUAN VỀ ROBOT CÔNG NGHIỆP VÀ TAY MÁY 4

1.1 Lịch sử phát triển 4

1.2 Robot công nghiệp và các ứng dụng 7

1.3 Ứng dụng robot công nghiệp 8

1.4 Cấu trúc cơ bản của robot công nghiệp 8

1.5 Kết cấu tay máy 9

1.6 Kết luận 11

Chương 2 TỔNG QUAN VỀ CÁC HỆ ĐIỀU KHIỂN 12

2.1 Các hệ điều khiển kinh điển 12

2.1.1 Tổng hợp bộ điều khiển tuyến tính 12

2.1.2 Tổng hợp bộ điều khiển phi tuyến 12

2.2 Logic mờ và điều khiển mờ 14

2.2.1 Giới thiệu 14

2.2.2 Cấu trúc của hệ điều khiển mờ 16

2.3 Điều khiển thích nghi : 28

2.3.1 Lịch sử phát triển của hệ điều khiển thích nghi 28

2.3.2 Khái quát về hệ điều khiển thích nghi 29

2.3.3 Cơ chế thích nghi – thiết kế bộ điều khiển thích nghi dựa vào luật MIT: 35

2.3.4 Phương pháp ổn định của Lyapunov 37

2.4 Kết luận 40

Chương 3 THIẾT KẾ HỆ THÓNG ĐIỀU KHIỂN MỜ THÍCH NGHI CHO CÁNH TAY ROBOT HAI BẬC TỰ DO VÀ MÔ PHỎNG 41

3.1 Mô hình toán học cánh tay robot 43

3.2 – 43

3.3 Kết luận 55

Chương 4 THỰC NGHIỆM BỘ ĐIỀU KHIỂN MỜ THÍCH NGHI TRÊN ROBOT RD5NT 56

4.1 Thực nghiệm trên Robot sử dụng bộ điều khiển Fuzzy-PI 56

4.2 Thiết kế bộ điều khiển DAFC (Direct Adaptive Fuzzy Controller) cho tay máy 2 bậc tự do 58

4.3 Thực nghiệm trên Robot sử dụng bộ điều khiển DAFC 66

4.4 Kết luận 66

Kết luận chung và kiến nghị 66

TÀI LIỆU THAM KHẢO 70

DANH MỤC CÁC TỪ VIẾT TẮT

KÝ HIỆU Ý NGHĨA

DANH MỤC CÁC HÌNH

Trang

Hình 1.1 Tay máy kiểu tọa độ Đề các 9

Hình 1.2 Tay máy kiểu tọa độ trụ 10

Hình 1.3 Tay máy kiểu tọa độ cầu 10

Hình 1.4 Tay máy kiểu tọa độ góc 11

Hình 1.5 Tay máy kiểu SCARA 11

Hình 2.1 Các khối chức năng của bộ điều khiển mờ 16

Hình 2.2 Các hàm liên thuộc của một biến ngôn ngữ 17

Hình 2.3 Hàm liên thuộc vào-ra theo luật hợp thành Max-min 20

Hình 2.5 Hàm liên thuộc vào-ra theo luật hợp thành sum-min 22

Hình 2.6 Hàm liên thuộc vào-ra theo luật hợp thành sum-prod 24

Hình 2.7 Giải mờ bằng nguyên tắc trung bình 25

Hình 2.8 Giải mờ bằng nguyên tắc cận trái 25

Hình 2.9 Giải mờ bằng nguyên tắc cận phải 26

Hình 2.10 Giải mờ bằng phương pháp điểm trọng tâm 27

Hình 2.11 So sánh các phương pháp giải mờ 27

Hình 2.13 Hệ thích nghi tín hiệu 33

Hình 2.14 Điều khiển ở cấp 1 và cấp 2 35

Hình 3.1 Mô hình cấu trúc đối tượng trong phần mềm Matlab 45

Hình 3.2 Mô hình cấu trúc bộ điều khiển PI - Fuzzy trong phần mềm Matlab 45

Hình 3.3 Mô hình cấu trúc bộ lọc đầu vào trong phần mềm Matlab 46

Hình 3.4 Mô hình cấu trúc mô phỏng điều khiển trong phần mềm Matlab 46

Hình 3.5 Định nghĩa các biến vào ra của bộ điều khiển mờ 1 47

Hình 3.6 Định nghĩa các biến vào ra của bộ điều khiển mờ 2 47

Hình 3.7 Định nghĩa các tập mờ cho biến ET của bộ điều khiển mờ 49

Hình 3.8 Định nghĩa các tập mờ cho biến dET của bộ điều khiển mờ 49

Hình 3.9 Định nghĩa các tập mờ cho biến U của bộ điều khiển mờ 50

Hình 3.10 Xây dựng các luật điều khiển cho bộ điều khiển mờ 51

Hình 3.11 Quan sát tín hiệu vào ra của bộ mờ 52

Hình 3.12 Bề mặt đặc trưng cho quan hệ vào ra của bộ điều khiển mờ 52

Hình 3.13 Quỹ đạo bám của biến khớp1 sử dụng bộ điều khiển mờ 54

Hình 3.14 Quỹ đạo bám của biến khớp2 sử dụng bộ điều khiển mờ 54

Hình 3.15 Sai lệch tín hiệu đặt và tín hiệu bám của biến khớp 1 và 2 55

56

Hình 4.2 Sơ đồ khối chạy thực nghiệm 57

Hình 4.3 Sơ đồ khối chạy thực nghiệm 57

Hình 4.4 Kết quả chạy thực nghiệm cho một biến khớp 57

Hình 4.5 Kết quả chạy thực nghiệm cho một biến khớp 58

Hình 4.6 Bộ điều khiển mờ thích nghi trực tiếp 59

Hình 4.7 Hàm thuộc của sai lệch e(t) 60

Hình 4.8 Hàm thuộc của đạo hàm sai lệch de(t) 60

Hình 4.9 Quỹ đạo bám của cánh tay Robot 63

Hình 4.10 Tin hiệu điều khiển quỹ đạo bám của cánh tay Robot 63

Hình 4.11 Sai lệch quỹ đạo bám của cánh tay Robot 64

Hình 4.12 So sánh đáp ứng đầu ra của hai bộ điều khiển 65

Hình 4.13 Tham số thích nghi cua hàm thuộc đầu ra của bộ điều khiển mờ 1,2 66

Hình 4.14 Tin hiệu điều khiển quỹ đạo bám của cánh tay Robot 67

Hình 4.15 Tin hiệu điều khiển quỹ đạo bám của cánh tay Robot 67

LỜI NÓI ĐẦU

Robot là đối tượng phi tuyến nên rất khó xác định được chính xác các thông số

đo lường tại các thời điểm nhất định Do vậy, bài toán điều khiển cánh tay robot là bài toán khá phức tạp Vì vậy, áp dụng bộ điều khiển mờ thích nghi trong bài toán điều khiển cánh tay robot sẽ hứa hẹn là một giải pháp hiệu quả góp phần nâng cao hiệu quả làm việc của robot nhờ khả năng di chuyển chính xác đối tượng trong các môi trường làm việc

Hiện nay trong nước và trên thế giới đã có một số nghiên cứu điều khiển cánh tay robot Tuy nhiên, vẫn chưa thu được các kết quả như mong muốn Chính vì lý do trên tác giả quyết định chọn đề tài:

“Nghiên cứu ứng dụng điều khiển mờ thích nghi cho tay máy robot hai bậc tự do”

Luận văn chia làm 4 chương:

Chương 1: Tổng quan về Robot công nghiệp và tay máy

Chương 2: Tổng quan về các hệ điều khiển

Chương 3: Thiết kế hệ thống điều khiển mờ thích nghi cho cánh tay robot hai bậc tự

do và mô phỏng

Chương 4: Thực nghiệm bộ điều khiển mờ thích nghi trên robot RD5NT

Mặc dù hết sức nỗ lực song do quỹ thời gian và kinh nghiệm khoa học còn nhiều hạn chế nên bản luận văn không tránh khỏi những thiếu sót, rất mong nhận được sự đóng góp của các thầy cô và các bạn đồng nghiệp!

Tôi xin chân thành cảm ơn Thầy giáo hướng dẫn PGS TS Nguyễn Thanh Hà và các

thầy cô khác đã tận tình giúp đỡ, định hướng và giúp tôi hoàn thành bản luận văn này!

Và qua đây xin dành lời biết ơn sâu sắc đến người thân đã hết lòng động viên, giúp đỡ tôi trong suốt quá trình học tập và hoàn thành bản luận văn này!

Thái Nguyên, tháng 5 năm 2014

Tác giả

Nguyễn Thị Hòa

PHẦN MỞ ĐẦU

1 Lý do chọn đề tài

Việc nâng cao chất lượng điều khiển tay máy luôn là vấn đề cấp thiết được nhiều nhà khoa học trong và ngoài nước quan tâm Các hệ thống điều khiển tay máy hiện nay chủ yếu dùng phương pháp điều khiển kinh điển và được thiết kế theo phương pháp tuyến tính hóa gần đúng Khi thông số của hệ thống thay đổi thì thống số của bộ điều khiển giữ nguyên dẫn đến làm giảm độ chính xác điều khiển ảnh hưởng đến chất lượng sản phẩm

Với sự ra đời của lý thuyết điều khiển hiện đại (điều khiển thích nghi, điều khiển

mờ, mạng nơron…) đã tạo điều kiện cho việc xây dựng các bộ điều khiển thông minh đáp ứng yêu cầu công nghệ ngày càng cao của nền sản xuất hiện đại Trong mấy năm gần đây đã có nhiều đề tài nghiên cứu ứng dụng hệ mờ để điều khiển các đối tượng phi tuyến Song phần lớn các nghiên cứu chưa đạt được kết quả như mong muốn Trong đề tài này tác giả nghiên cứu và ứng dụng hệ mờ thích nghi để điều khiển tay máy hai bậc tự do

Trên đây là lý do tác giả chọn đề tài: "Nghiên cứu ứng dụng điều khiển mờ

thích nghi cho tay máy robot hai bậc tự do"

2 Mục đích nghiên cứu

Xây dựng bộ điều khiển mờ thích nghi cho cánh tay robot đảm bảm các yêu cầu chất lượng

3 Đối tượng nghiên cứu

Điều khiển cánh tay robot hai bậc tự do theo mờ thích nghi

4 Ý nghĩa khoa học, ý nghĩa thực tiễn của đề tài

a) Ý nghĩa khoa học

Bộ điều khiển mờ thích nghi đang nổi lên như một công cụ điều khiển các hệ thống phi tuyến với các thông số chưa xác định Điều này có ý nghĩa rất lớn về mặt khoa học trong việc điều khiển các đối tượng phi tuyến

Đề tài này sẽ đề cập đến ứng dụng của mờ thích nghi trong việc điều khiển đối tượng phi tuyến đặc biệt là điều khiển cánh tay robot

b) Ý nghĩa thực tiễn

Việc điều khiển cánh tay robot ứng dụng mờ thích nghi có ý nghĩa thực tiễn rất lớn Bởi vì robot được áp dụng rộng rãi trong nhiều lĩnh vực khác nhau, chúng buộc phải có khả năng làm việc trong các môi trường không xác định trước và thay đổi Đặc biệt chúng phải nhạy cảm với môi trường làm việc và thực hiện thao tác bất chấp

sự có mặt của vật cản trong vùng làm việc Việc nâng cao chất lượng điều khiển robot

sẽ góp phần nâng cao chất lượng sản phẩm, nâng cao năng suất và hiệu quả lao động

Chương 1 TỔNG QUAN VỀ ROBOT CÔNG NGHIỆP VÀ TAY MÁY

Robot công nghiệp là thuật ngữ có nhiều quan điểm khác nhau Có thể định nghĩa là: Robot công nghiệp là một cơ cấu cơ khí có thể lập trình được và có thể thực hiện những công việc có ích một cách tự động không cần sự giúp đỡ trực tiếp của con người Theo ISO thì “Robot công nghiệp là một tay máy đa mục tiêu, có một số bậc

tự do, dễ dàng lập trình, điều khiển tự động, dùng để tháo lắp phôi, dụng cụ và các vật dụng khác”

Do chương trình thao tác có thể thay đổi, thực hiện nhiều nhiệm vụ đa dạng nên

có thể nói robot công nghiệp được hiểu là những thiết bị tự động, linh hoạt, bắt chước được các chức năng lao động của con người Theo đó, robot công nghiệp cũng là một

hệ thống tự động hóa lập trình được, giống như NC, CNC, DNC và AC Điểm khác biệt giữa robot và NC là NC điều khiển các chuyển động trên bề mặt, theo các trục của hệ tọa độ thì robot điều khiển các chuyển động trong không gian

Yếu tố đa chức năng nhấn mạnh robot có khả năng thực hiện nhiều chức năng, phụ thuộc vào chương trình và công cụ làm việc Ví dụ trong dây chuyền sản xuất ô

tô, một robot có thể được gắn mỏ hàn để thực hiện công nghệ hàn trong một phân xưởng Tại phân xưởng khác, robot có cấu hình tương tự với khâu tác động cuối thay thế mỏ hàn bằng các bàn kẹp có thể được điều khiển để vận chuyển các chi tiết và lắp ráp nó vào các vị trí yêu cầu Ứng với mỗi chức năng khác nhau, chương trình điều khiển của robot sẽ được lập trình lại cho phù hợp Yếu tố đa chức năng là một trong những điểm chính để phân biệt robot với các máy tự động đang sử dụng trong sản xuất hiện nay

người, nhưng không có cảm tính, cảm giác như con người đồng nghĩa robot phải thoả mãn ba nguyên tắc cơ bản sau:

- Robot không được xúc phạm con người và không gây tổn hại cho con người

- Hoạt động của robot phải tuân theo các quy tắc do con người đặt ra, quy tắc này không vi phạm nguyên tắc thứ nhất

- Robot phải bảo vệ sự sống của mình nhưng không vi phạm hai nguyên tắc trên

Các nguyên tắc trên trở thành nền tảng cho việc thiết kế robot, từ sự hư cấu này khoa học viễn tưởng robot được giới kỹ thuật hình dung như chiếc máy đặc biệt để thay thế mình trong một số công việc lặp đi lặp lại, nhàm chán, nặng nhọc, vận chuyển, lắp ráp, trong môi trường khắc nghiệt như ngoài khoảng không vũ trụ, trong lòng đất, lò phản ứng hạt nhân…

Về mặt kỹ thuật, những robot công nghiệp ngày nay có nguồn gốc từ hai lĩnh vực

kỹ thuật ra đời sớm hơn đó là các cơ cấu điều khiển từ xa (Teleoperators) và các máy công cụ điều khiển số (NC-Numerically Controlled machine tool) Năm 1952, mẫu máy điều khiển số đầu tiên được trưng bày ở Viện Công Nghệ Massachuasetts sau một vài năm nghiên cứu chế tạo

Các cơ cấu điều khiển từ xa (hay các thiết bị kiểu chủ-tớ) đã phát triển mạnh trong Chiến tranh thế giới lần thứ II nhằm nghiên cứu các vật liệu phóng xạ Người thao tác được tách biệt khỏi khu vực phóng xạ bởi một bức tường có một hoặc vài cửa quan sát để có thể nhìn thấy được công việc bên trong Các cơ cấu điều khiển từ

xa thay thế cho cánh tay của người thao tác; nó gồm có một bộ kẹp ở bên trong (tớ)

và hai tay cầm ở bên ngoài (chủ) Cả hai, tay cầm và bộ kẹp, được nối với nhau bằng một cơ cấu sáu bậc tự do để tạo ra các vị trí và hướng tùy ý của tay cầm và bộ kẹp

Cơ cấu dùng để điều khiển bộ kẹp theo chuyển động của tay cầm

Vào khoảng năm 1949, các máy công cụ điều khiển số ra đời, nhằm đáp ứng yêu cầu gia công các chi tiết trong nghành chế tạo máy bay Những robot đầu tiên thực chất là sự nối kết giữa các khâu cơ khí của cơ cấu điều khiển từ xa với khả năng lập trình của máy công cụ điều khiển số

Một trong những robot công nghiệp đầu tiên được chế tạo là robot Versatran của công ty AMF của Mỹ vào năm 1960 Cũng vào khoảng thời gian này ở Mỹ xuất hiện loại robot Unimate được dùng đầu tiên trong kỹ nghệ ô tô

Tiếp theo Mỹ, các nước khác bắt đầu sản xuất robot công nghiệp: Anh-1967, Thụy Điển và Nhật-1968 theo bản quyền của Mỹ; CHLB Đức-1971; Pháp-1972; Ý-1973…

Tính năng làm việc của robot ngày càng được nâng cao, nhất là khả năng nhận biết và xử lý Năm 1968, trường đại học tổng hợp Stanford (Mỹ) đã chế tạo ra mẫu robot hoạt động theo mô hình “mắt-tay”, có khả năng nhận biết và định hướng bàn kẹp theo vị trí vật kẹp nhờ các cảm biến

Năm 1974, Công ty Cincinnati của Mỹ đã đưa ra loại robot được điều khiển bằng máy vi tính, gọi là robot T3 (The Tomorrow Tool: Công cụ của tương lai) Robot này

có thể nâng được vật có khối lượng đến 40kg

Năm 1976, cánh tay robot đầu tiên trong không gian trên tàu thám hiểm Viking của cơ quan không gian Nasa Hoa Kỳ để lấy mẫu đất trên sao Hỏa

Từ những năm 70, việc nghiên cứu nâng cao tính năng của robot đã chú ý nhiều đến sự lắp đặt thêm các cảm biến để nhận biết môi trường làm việc Tại trường đại học tổng hợp Stanford người ta đã tạo ra loại robot dùng để lắp ráp tự động và được điều khiển bằng máy vi tính trên cơ sở xử lý thông tin từ các cảm biến lực và thị giác Cũng vào thời gian này công ty IBM đã chế tạo loại robot có các cảm biến xúc giác

và cảm biến lực, điều khiển bằng máy tính để lắp ráp các máy in gồm 20 cụm chi tiết Năm 1990, có hơn 40 công ty của Nhật Bản trong đó có những công ty khổng lồ như công ty Hitachi và công ty Mitsubishi đã đưa ra thị trường quốc tế nhiều loại robot nổi tiếng

Trong những năm sau này, việc nâng cao tính năng hoạt động của robot không ngừng phát triển Các robot được trang bị thêm các loại cảm biến khác nhau để nhận biết môi trường xung quanh, cùng với những thành tựu to lớn trong lĩnh vực Tin học-Điện tử đã tạo ra các thế hệ robot với nhiều tính năng đặc biệt Có thể nói robot là sự

tổ hợp khả năng hoạt động linh hoạt của các cơ cấu điều khiển từ xa với mức độ “tri thức” ngày càng phong phú của hệ thống điều khiển theo chương trình số cũng như

kỹ thuật chế tạo các bộ cảm biến, công nghệ lập trình và các phát triển của trí không nhân tạo, hệ chuyên gia…

Số lượng robot ngày càng gia tăng, giá thành ngày càng giảm Nhờ vậy, robot công nghiệp đã có vị trí quan trọng trong các dây chuyền sản xuất hiện đại

1.2 Robot công nghiệp và các ứng dụng

Kỹ thuật tự động hoá (TĐH) đã đạt tới trình độ rất cao như trong công nghiệp sản xuất kỹ thuật điện tử, kỹ thuật điều khiển tự động trong đó có sử dụng máy tính

- Tự động hoá cũng được hình thành dưới dạng thiết bị hoặc dây chuyền chuyên môn hoá theo đối tượng nó áp dụng cho sản xuất hàng khối với khối lượng lớn các sản phẩm cùng loại

- Tự động hoá khả trình được ứng dụng chủ yếu trong sản xuất hàng loại vừa, nhỏ đáp ứng phần lớn nhu cầu sử dụng Sản phẩm công nghiệp dạng này có thể lập trình hàng loạt để thay đổi chủng loại sản phẩm

- Tự động hoá linh hoạt là dạng phát triển của TĐH khả trình nó thích hợp với công nghệ sản xuất với kỹ thuật điều khiển bằng máy tính, có thể thay đổi đối tượng sản xuất mà không cần sự can thiệp của con người TĐH linh hoạt được biểu diễn dưới 2 dạng tế bào sản xuất linh hoạt và hệ thống linh hoạt

- Hai đặc trưng cơ bản của robot công nghiệp:

+ Thiết bị vạn năng được tự động hoá theo chương trình và có thể lập trình lại để đáp ứng một cách linh hoạt khéo léo các nhiệm vụ khác

+ Được ứng dụng trong những trường hợp mang tính công nghiệp đặc trưng nh- xếp dỡ nguyên vật liệu, láp ráp…

- Định nghĩa robot công nghiệp

Robot công nghiệp là tay máy tự động được đạt cố định hoặc di động bao gồm thiết bị dạng tay máy có số bậc tự do hoạt động và thiết bị điều khiển theo

chương trình, có thể tái lập trình để hoàn thành các chức năng hoạt động và điều khiển trong quá trình sản xuất

1.3 Ứng dụng robot công nghiệp

- Một trong các lĩnh vực đó là kỹ nghệ đúc Thường trong các phân xưởng đúc công việc rất đa dạng, điều kiện làm việc nóng bức, bụi bặm, mặt hàng luôn luôn thay đổi…

- Trong ngành gia công áp lực điều kiện làm việc cũng khá nặng nề, dễ gây mệt mỏi nhất là ở trong các phân xưởng rèn dập nên đòi hỏi sớm áp dụng robot công nghiệp

- Trong ngành hàn và nhiệt luyện bao gồm nhiều công việc nặng nhọc, độc hại và ở nhiệt độ cao Do vậy ngành này cũng nhanh chóng ứng dụng robot công nghiệp

- Ngành gia công và lắp ráp thường sử dụng robot vào các việc tháo lắp phôi và sản phẩm trong các máy gia công bánh răng, máy khoan, máy tiện bán tự động…

1.4 Cấu trúc cơ bản của robot công nghiệp

- Robot công nghiệp được cấu hình bởi các yếu tố sau:

+ Tay máy là cơ cấu cơ khí gồm các khâu khớp chúng hình thành cánh tay để tạo các chuyển động cơ bản, cổ tay tạo nên sự khéo léo linh hoạt, bàn tay hoàn thành thao tác trên đối tượng

+ Cơ cấu chấp hành tạo chuyển động cho các khâu cổ tay máy, động cơ là nguồn động lực của các cơ cấu chấp hành

+ Hệ thống cảm biến gồm các cảm biến và các thiết bị chuyển đổi tín hiệu cần thiết khác, các robot cần hệ thống cảm biến trong để nhận biết trạng thái của bản thân, các cơ cấu của robot và các cảm biến ngoài để nhận biết trạng thái của môi trường

+ Hệ thống điều khiển hiện nay thường là máy tính để giám sát và điều khiển hoạt động của robot

1.5 Kết cấu tay máy

Tay máy là phần cơ sở quyết định khả năng làm việc của Robot công nghiệp, đó

là thiết bị đảm bảo cho robot khả năng làm việc như nâng hạ vật Ban đầu người ta chế tạo tay máy phỏng theo tay người còn hiện nay tay máy rất đa dạng và nhiều loại khác xa tay người tuy nhiên vẫn sử dụng thuật ngữ như vai, cánh tay, cổ tay, bàn tay

và khớp để chỉ các bộ phận của nó Trong thiết kế tay máy người ta quan tâm đến các thông số ảnh hưởng khả năng làm việc

- Sức nâng, độ cứng vững lực kẹp của tay

- Tầm với của vùg làm việc

- Khả năng định vị, định hướng phần công tác

Chúng có đặc điểm chung sau:

Kết cấu gồm các khâu được nối với nhau bằng các khớp để hình thành một chuỗi động học hở các khớp chủ yếu là khớp quay và khớp trượt tuỳ theo cách bố chí mà các khớp có thể tạo ra tay máy có toạ độ đề các, tọa độ trụ, tọa độ cầu, tọa độ goác và SCARA

+ Tay máy kiểu tọa độ Đề các: Là tay máy có 3 chuyển động cơ bản tịnh tiến theo phương của các hệ tọa độ gốc (cấu hình T.T.T) Trường công tác có dạng khối chữ nhật

Do kết cấu đơn giản, loại tay máy này có độ cứng vững cao, độ chính xác cơ khí dễ đảm bảo vì vậy nó thường dung để vận chuyển phôi liệu, lắp ráp, hàn trong mặt phẳng…

Hình 1.1 Tay máy kiểu tọa độ Đề các

+ Tay máy kiểu tọa độ trụ: Vùng làm việc của robot có dạng hình trụ rỗng Thường khớp thứ nhất chuyển động quay Ví dụ robot 3 bậc tự do, cấu hình R.T.T như hình vẽ 1.2 Có nhiều robot tọa độ trụ như: Robot Versatran của hang AMF (Hoa Kỳ)

Hình 1.2 Tay máy kiểu tọa độ trụ

+ Tay máy kiểu tọa độ cầu: Vùng làm việc của robot có dạng hình cầu, thường độ cứng vững của loại robot này thấp hơn so với hai loại trên Ví dụ robot 3 bậc tự do, cấu hình R.R.R hoặc R.R.T làm việc theo kiểu tọa độ cầu (Hình 1.3)

Hình 1.3 Tay máy kiểu tọa độ cầu

+ Robot kiểu tọa độ góc: Đây là kiểu robot được dung nhiều hơn cả Ba chuyển động đầu tiên là các chuyển động quay, trục quay thứ nhất vuông góc với hai trục kia Các chuyển động định hướng khác cũng là các chuyển động quay Vùng làm việc của tay máy này gần giống một phần khối cầu Tất cả các khâu đều nằm trong mặt phẳng thẳng đứng nên các tính toán cơ bản lầ bài toán phẳng, ưu điểm nổi bật của các loại robot hoạt động theo hệ tọa độ góc là gọn nhẹ, tức là có vùng làm việc tương đối lớn

so với kích cỡ của bản than robot, độ linh hoạt cao

Hình 1.4 Tay máy kiểu tọa độ góc

+ Tay máy kiểu SCARA: Robot SCARA ra đời năm 1979 tại trường đại học Yamanashi (Nhật Bản) là một kiểu robot mới nhằm đáp ứng sự đa dạng của các quá trình sản xuất tên gọ SCARA là viết tắt của “Selective Compliant Articulated Robot Arm”: Tay máy mềm dẻo tùy ý Loại robot này thường dùng trong công việc lắp ráp nên SCARA đôi khi được giải thích là “Selective Compliance Assembly Robot Arm” Ba khớp đầu tiên của kiểu Robot này có cấu hình R.R.T, các trục khớp đều theo phương thẳng đứng Sơ đồ của robot SCARA như hình 1.5

Hình 1.5 Tay máy kiểu SCARA 1.6 Kết luận

Chương I: "Tổng quan về Robot công nghiệp và tay máy" đã nêu một số vấn đề sau:

- Lịch sử phát triển;

- Robot công nghiệp và các ứng dụng;

- Ứng dụng robot công nghiệp

- Cấu trúc cơ bản của robot công nghiệp

- Kết cấu tay máy

Chương 2 TỔNG QUAN VỀ CÁC HỆ ĐIỀU KHIỂN 2.1 Các hệ điều khiển kinh điển

Trong các hệ thống điều khiển phân cấp hiện đại cũng như các hệ thống điều khiển đa cấp, hệ điều chỉnh tự động là khâu cuối cùng tác động lên đối tượng điều khiển Chất lượng của các quá trình này ảnh hưởng trực tiếp đến chất lượng của các quá trình công nghệ bao gồm: chất lượng sản phẩm, năng suất lao động và các chỉ tiêu khác của dây chuyền công nghệ…

Chất lượng của hệ thống điều khiển tự động được đánh giá bởi tính ổn định

và các chỉ tiêu khác của quá trình xác lập và quá độ Ổn định mới chỉ là chỉ tiêu nói lên rằng hệ thống có thể làm việc được hay không, còn chất lượng của quá trình quá

độ mới nói tới việc hệ thống có được sử dụng hay không Vì vậy việc nâng cao chất lượng hệ thống điều khiển tự động luôn là đề tài được nhiều tác giả trong và ngoài nước quan tâm

Lý thuyết điều khiển kinh điển ra đời rất sớm và đã có nhiều đóng góp trong các lĩnh vực của điều khiển học kỹ thuật như: trong lĩnh vực điện, điện tử, quốc phòng, hàng hải…Việc tổng hợp các hệ điều khiển kinh điển có thể chia thành 2 loại: Tổng hợp hệ điều khiển mờ tuyến tính và hệ điều khiển phi tuyến

2.1.1 Tổng hợp bộ điều khiển tuyến tính

Các bộ điều chỉnh PID tuyến tính (bao gồm P, PI, PD và PID) đã được nghiên cứu và phát triển tới mức hoàn thiện Để xác định được thông số tối ưu (Kp, Ki, Kd) của PID

ta có thể dùng phương pháp môdul tối ưu, phương pháp môdul đối xứng và các phần mềm chuyên dụng (ví dụ MATLAB) để tự động xác định tối ưu các thông số PID Đặc điểm của phương pháp này là cần phải biết chính xác mô hình của đối tượng

2.1.2 Tổng hợp bộ điều khiển phi tuyến

Thực tế các hệ thống và các đối tượng vật lý ít nhiều đều có tính phi tuyến, chúng chỉ tuyến tính trong 1 vùng làm việc nào đó Vì vậy việc nghiên cứu tổng hợp hệ phi tuyến có ý nghĩa phổ biến và thực tiễn Các phương pháp phân tích và tổng hợp hệ phi tuyến không tiến bộ nhanh như hệ tuyến tính và hiện nay còn đang trong giai

đoạn phát triển, hệ phi tuyến có những đặc điểm riêng khác hẳn hệ tuyến tính, ví dụ tính tạo tần, tính phi tuyến Vì vậy để phân tích và tổng hợp hệ phi tuyến ta phải dùng các phương pháp gần đúng, các phương pháp gần đúng thường dùng là:

- Phương pháp tuyến tính hoá gần đúng: được áp dụng cho các hệ gần tuyến tính, lúc đó sai lệch so với tuyến tính không quá lớn Khi hệ thống làm việc ở lân cận một điểm nào đó ta có thể coi vùng làm việc đó của hệ là tuyến tính

- Phương pháp tuyến tính hoá điều hoà: là phương pháp khảo sát hệ thống trong miền tần số gần giống với tiêu chuẩn Naiquyt, phương pháp này còn được gọi là phương pháp hàm mô tả Việc dùng hàm mô tả là một cố gắng để mở rộng gần đúng hàm truyền của hệ tuyến tính sang hệ phi tuyến

Hàm mô tả (hay hệ số khuếch đại phức) của khâu phi tuyến là tỉ số giữa thành cơ bản của đáp ứng đầu ra với kích thích hình sin ở đầu vào Nếu một hệ có chứa nhiều khâu phi tuyến ta phải gộp tất cả chúng lại để được hàm mô tả tổ hợp

Phương pháp tuyến tính điều hoà cho phép đưa ra kết quả hợp lý và có thể dùng cho các hệ thống bậc bất kỳ, nhưng vì là phương pháp gần đúng nên ta phải kiểm tra lại độ chính xác bằng các kỹ thuật khác hoặc bằng mô phỏng trên máy tính

- Phương pháp tuyến tính hoá từng đoạn: Từ đặc tuyến phi tuyến của hệ ta chia thành nhiều đoạn nhỏ, mỗi đoạn nhỏ coi là đoạn thẳng và được mô tả bởi phương trình tuyến tính Phương pháp này có ưu điểm là tạo ra lời giải tương đối chính xác cho hệ phi tuyến bất kỳ Phương trình vi phân dẫn ra trên mỗi phân đoạn là tuyến tính

và có thể giải được dễ dàng bằng các kỹ thuật tuyến tính thông dụng

- Phương pháp mặt phẳng pha: Tiện dùng cho các hệ phi tuyến bậc 2

Trong điều khiển kinh điển, sự tác động của máy điều chỉnh được phân thành 2 vùng: vùng tác động lớn và vùng tác động nhỏ Vùng tác động lớn tồn tại khi hệ thống ở xa trạng thái cân bằng, khi có tác động lớn hệ thống sẽ nhanh chóng dịch chuyển về trạng thái cân bằng, với tốc độ dịch chuyển lớn như vậy hệ thống dễ dàng

vượt qua trạng thái cân bằng và gây độ quá điều chỉnh lớn, điều này không mong muốn Vì vậy khi hệ thống gần đến trạng thái cân bằng, cần phải chuyển sang vùng tác động nhỏ để giảm độ quá điều chỉnh Xuất phát từ ý tưởng đó các bộ điều chỉnh

có cấu trúc thay đổi ra đời phát triển đã đáp ứng phần nào yêu cầu nâng cao chất

lượng hệ điều khiển phi tuyến

Tóm lại trong một thời gian dài kể từ khi ra đời, lý thuyết điều khiển kinh điển đã

có nhiều đóng góp để giải quyết hàng loạt bài toán điều khiển đặt ra trong thực tế Tuy nhiên chất lượng của hệ thống cũng chỉ đạt được ở mức độ khiêm tốn, nhất là đối với hệ phi tuyến Với sự ra đời của các lý thuyết điều khiển hiện đại như điều khiển thích nghi, điều khiển mờ, mạng nơron…đã tạo điều kiện thuận lợi để các nhà kỹ thuật nghiên cứu ứng dụng nhằm ngày càng nâng cao chất lượng của hệ thống điều khiển tự động, nhất là đối với các hệ thống lớn, hệ có tính phi tuyến mạnh và khó mô hình hoá

2.2 Logic mờ và điều khiển mờ

Với sự phát triển mạnh mẽ của công nghệ thông tin nhất là kỹ thuật vi xử lý và công nghệ phần mềm đã đặt nền móng cho việc ứng dụng hệ thống điều khiển thông minh vào các nghành công nghiệp Các hệ thống điều khiển thông minh được xây dựng trên cơ sở trí tuệ nhân tạo đã giúp con người có khả năng khống chế những đối tượng mà trước kia tưởng chừng như không điều khiển được như trong rất nhiều bài toán điều khiển khi đối tượng không thể mô tả bởi mô hình toán học, hoặc mô hình của nó quá phức tạp, cồng kềnh…

Trong thực tế khi thiết kế bộ điều khiển kinh điển thường bị bế tắc khi gặp những bài toán có độ phức tạp của hệ thống cao, độ phi tuyến lớn, thường xuyên thay đổi trạng thái hoặc cấu trúc của đối tượng…

Phát hiện thấy nhu cầu tất yếu ấy, năm 1965 L.A.Zadeh - tại trường đại học Berkelye bang California -Mỹ đã sáng tạo ra lý thuyết điều khiển mờ (Fuzzy Sets Theory) và đặt nền móng cho việc xây dựng một loạt các lý thuyết quan trọng dựa trên cơ sở lý thuyết tập mờ Đây là một trong những phát minh quan trọng có tính bùng nổ và đang hứa hẹn giải quyết được nhiều vấn đề phức tạp và to lớn của thực tế Năm 1970 tại trường Marry Queen London - Anh, Ebrahim Mamdani đã dùng logic mờ để điều khiển một máy hơi nước mà ông không thể điều khiển được bằng kỹ thuật cổ điển Tại Đức Hann Zimmermann đã dùng logic mờ cho các hệ ra quyết định Tại Nhật logic mờ được ứng dụng vào nhà máy xử lý nước của Fụi Electrinic vào năm 1983, hệ thống xe điện ngầm của Hitachi vào năm 1987, đường sắt Sendai Các ứng dụng đã và đang được phát triển với các vấn đề theo vết, điều chỉnh, nội suy, phân loại, chữ viết tay, nhận dạng lời nói, ổn định hình dạng trong các máy quay video, máy giặt, máy hút bụi, điều hòa, quạt điện, Một thí nghiệm con lắc ngược đã được chứng minh vào năm 1987 với “các đáp ứng cân bằng được sinh ra gần 100 lần ngắn hơn những đáp ứng của bộ điều khiển PID truyền thống”

Lý thuyết mờ ra đời ở Mỹ, ứng dụng đầu tiên ở Anh nhưng phát triển mạnh mẽ nhất ở Nhật Trong lĩnh vực tự động hóa logic mờ ngày càng được ứng dụng rộng rãi,

nó thực sự hữu dụng với các đối tượng phức tạp mà ta chưa biết rõ hàm truyền, phức tạp, không xác định, logic mờ có thể giải quyết các vấn đề mà điều khiển kinh điển không làm được

Phương pháp điều khiển mờ chính là nhằm vào việc xây dựng các phương pháp

có khả năng bắt chước cách thức con người điều khiển Vì đối tượng điều khiển là một hệ thống phức tạp, bản chất chưa rõ, không thể hiển thị bằng các mô hình toán lý Nên dưới dạng mô hình mờ một tập các mệnh đề IF …THEN (các luật) với các dữ liệu ngôn ngữ mô tả mối quan hệ giữa các biến vào, các biến ra đã ra đời Ta lấy một

ví dụ phận biệt cá voi có tính khoa học Ở những trường tiểu học, nhiều điều làm mọi người ngạc nhiên, rằng cá voi là động vật có vú bởi vì: nó là loại máu nóng, đẻ con, nuôi con bằng sữa mẹ, và cũng mọc lông Hệ thống phân biệt này là một ví dụ hoàn hảo của logic hai trị truyền thống mà thống trị khoa học suốt nhiều thế kỷ Mặc dù

thực tế là nó trông giống cá, nó bơi giống cá, nó có mùi cá, và cứ ba học sinh lại có một người nghi ngờ khi nói rằng cá voi không phải là cá, cá voi 100% động vật có vú,

0 % là cá Nếu một nhà logic mờ phân biệt cá voi, ông ta sẽ cho cá voi thuộc về cả hai bộ động vật có vú và bộ cá, tới mức độ tự nhiên

So với phương pháp điều khiển truyền thống thì phương pháp tổng hợp hệ thống điều khiển bằng điều khiển mờ có những ưu điểm sau:

Điểm mạnh nổi trội cơ bản của điểu khiển mờ so với kỹ thuật điều khiển kinh điển

là nó áp dụng rất hiệu quả và linh hoạt trong các quá trình điều khiển ở điều kiện chưa xác định rõ và thiếu thông tin

Nguyên lý điều khiển mờ đã cho phép con người tự động hóa được điều khiển cho một quá trình, một thiết bị…và mang lại chất lượng mong muốn

Với nguyên tắc mờ bộ điều khiển tổng hợp được có cấu trúc đơn giản so với bộ điều khiển kinh điển khác có cùng chức năng Sự đơn giản đó đã đóng vai trò quan trọng trong việc tăng độ tin cậy cho thiết bị, giảm giá thành sản phẩm

Điều khiển mờ là những cải tiến liên tiếp của kỹ thuật vi xử lý, một cầu nối không thể thiếu giữa kết quả nghiên cứu của lý thuyết điều khiển mờ với thực tế

2.2.2 Cấu trúc của hệ điều khiển mờ

a) Sơ đồ khối: Sơ đồ các khối chức năng của hệ điều khiển mờ được chỉ ra trên

hình 1.1 Trong đó các khối chính của bộ điều khiển mờ là khối mờ hóa, khối thiết bị hợp thành và khối giải mờ Ngoài ra cò có giao diện vào và giao diện ra để đưa tín hiệu vào bộ điều khiển và xuất tín hiệu từ ngõ ra bộ điều khiển đến cơ cấu chấp hành

Hình 2.1 Các khối chức năng của bộ điều khiển mờ

vào

b) Giao diện vào, ra: Hệ mờ là một hệ điều khiển số do đó tín hiệu đưa vào bộ

điều khiển mờ phải là tín hiệu số Giao diện vào có nhiệm vụ chuẩn hóa tín hiệu tương tự thu nhận được từ đối tượng điều khiển và chuyển đổi thành tín hiệu số Giao diện ra có nhiệm vụ biến đổi tín hiệu số thành tương tự, khuyếch đại tín hiệu điều khiển cho phù hợp với đối tượng cụ thể Trong thực tế, giao diện vào, ra được tích hợp trong một CARD xử lý số chuyên dụng hoặc lắp thêm vào khe cắm mở rộng của máy tính

c) Khối mờ hóa: Là khối đầu tiên của bộ điều khiển mờ có chức năng chuyển

mỗi giá trị rõ của biến ngôn ngữ đầu vào thành véc tơ µ có số chiều bằng số tập mờ đầu vào Số tập mờ đầu vào do người thiết kế qui định tùy thuộc đối tượng cụ thể, nhưng thông thường không chọn quá 9 tập mờ Hình dạng các hàm liên thuộc cũng được tùy chọn theo hình tam giác, hình thang, hàm Gaus … Mỗi loại hàm liên thuộc

có ưu, nhược điểm riêng Hiện nay vẫn chưa có nghiên cứu nào chỉ rõ dùng dạng hàm liên thuộc nào là tốt nhất Hình 1.2 minh họa phương pháp mờ hóa biến điện áp trong khoảng từ 100V - 300V bằng 5 tập mờ dạng hàm Gaux Khi đó ứng với mỗi giá trị rõ

x0 ta có véc tơ

) (

) (

) (

) (

) (

0 0 0 0 0

x x x x x

Hình 2.2 Các hàm liên thuộc của một biến ngôn ngữ

d) Khối thiết bị hợp thành:

Khối thiết bị hợp thành còn được gọi là cơ cấu suy diễn hay động cơ suy diễn có chức năng biến mỗi giá trị rõ (x0) ở đầu vào thành tập mờ µB' (x 0) trên cơ sở các luật

điều khiển, khối này gồm 2 phần chính: Luật điều khiển (hợp thành) và suy diễn mờ

Luật điều khiển bao gồm một số mệnh đề hợp thành là các mệnh đề đơn hoặc

mệnh đề phức được liên hệ với nhau bởi toán tử "Hoặc" có dạng tổng quát:

R 1 : Nếu X1 = A1 và X2 = B1 và … thì Y1 = C1 và Y2 = D1 … hoặc

R 2 : Nếu X1 = A2 và X2 = B2 và ….thì Y1 = C2 và Y2 = D2 … hoặc

………

R n : Nếu X1 = An và X2 = Bn và … thì Y1 = Cn và Y2 = Dn …

Tùy theo số mệnh đề điều kiện và số mệnh đề kết luận trong mỗi mệnh đề hợp thành

mà người ta có các cấu trúc điều khiển khác nhau:

Cấu trúc SISO (một vào, một ra): Chỉ có một mệnh đề điều kiện và một mệnh đề kết luận

Là nguyên tắc xây dựng ma trận hợp thành chung (R) từ các mệnh đề hợp thành

Rk Trong điều khiển mờ người ta đưa ra 4 nguyên tắc xây dựng ma trận hợp thành là: Max-min, Max-prod, Sum-min, Sum-prod Theo thói quen ta thường gọi là các luật hợp thành Max-min; luật hợp thành Max-prod; luật hợp thành Sum-min và luật hợp thành Sum-prod

- Luật hợp thành Max-min: Nếu (y); (y); (y)

3 2

Min còn phép hợp thực hiện theo luật Max

Luật hợp thành MIN là tên gọi mô hình (ma trận) R của mệnh đề hợp thành A B

Xét luật hợp thành đơn có cấu trúc SISO:

m 1 11

m n R 1

n R

m 1 R 1

1 R

r

r

r

r

y,x

y,x

y,x

m 1 11

r

Hình 2.3 Hàm liên thuộc vào-ra theo luật hợp thành Max-min

Luật hợp thành MAX-PROD: Nếu (y); (y); (y)

3 2

PROD còn phép hợp thực hiện theo luật Max

m 1 11

m n R 1

n R

m 1 R 1

1 R

r

r

r

r

y , x

y , x

y , x

m 1 11

r

Bước 4: Xác định B’(y) theo công thức: B’(y) = (l1, l2, , lm)

Để xây dựng R, trước tiên hai hàm liên thuộc A(x) và B(y) được rời rạc hoá với tần số rời rạc đủ nhỏ để không bị mất thông tin

Ta tiến hành xây dựng luật hợp thành MAX-PROD:

Hình 2.4 Hàm liên thuộc vào- ra theo luật hợp thành max-prod

Luật hợp thành SUM-MIN: Nếu (y); (y); (y)

3 2

Min còn phép hợp thực hiện theo luật SUM

Xét luật điều khiển R gồm p mệnh đề hợp thành:

Gọi hàm liên thuộc của Ak và Bk là Ak(x) và Bk(y) với k = 1, 2, , p

Thuật toán triển khai: R = R1 R2 Rp được thực hiện theo các bước sau:

Bước 1: Rời rạc hoá X tại n điểm (x1, x2, x3, , xn) và Y tại m điểm (y1, y2, , ym)

Bước 2: Xác định các véctơ Ak và Bk (k = 1, 2, ,p) tại các điểm rời rạc theo biểu thức:

R , 1 min

Ta tiến hành xây dựng luật hợp thành SUM-MIN:

Hình 2.5 Hàm liên thuộc vào-ra theo luật hợp thành sum-min

-Luật hợp thành SUM - PROD: Nếu (y); (y); (y)

3 2

lấy PROD còn phép hợp thực hiện theo Lukasiewicz

Xét luật điều khiển R gồm p mệnh đề hợp thành:

Thuật toán triển khai: R = R1 R2 Rp được thực hiện theo các bước sau:

Bước 1: Rời rạc hoá X tại n điểm (x1, x2, x3, , xn) và Y tại m điểm (y1, y2, , ym)

Bước 2: Xác định các véctơ Ak và Bk (k = 1, 2, ,p) tại các điểm rời rạc theo biểu thức:

TAk = { Ak(x1), Ak(x2), , Ak(xn)}

TBk = { Bk(y1), Bk(y2), , Bk(yn)}

Bước 3: Xác định mô hình (ma trận) Rk cho mệnh đề thứ k

Rk = Ak TBk = rijk , i =1, 2, , n và j = 1, 2, ,m Trong đó phép (.) sử dụng phép nhân bình thường khi sử dụng nguyên tắc SUM-PROD

Bước 4: Xác định luật hợp thành p

1 k k

R , 1 min

Hình 2.6 Hàm liên thuộc vào-ra theo luật hợp thành sum-prod

e) Khối giải mờ (rõ hoá)

Giải mờ là quá trình xác định một giá trị rõ y0 nào đó có thể chấp nhận được từ

hàm liên thuộc B’(y) của giá trị mờ B’ (tập mờ B’)

Có hai phương pháp giải mờ chính là phương pháp cực đại và phương pháp điểm

trọng tâm

*Phương pháp cực đại

Để giải mờ theo phương pháp cực đại, ta cần thực hiện theo hai bước:

Bước 1: Xác định miền chứa giá trị rõ y0 (miềnG): Đó là miền mà tại đó hàm liên

thuộc B’(y) đạt giá trị cực đại (độ cao H của tập mờ B’), tức là miền:

G = {y | B’(y) = H} ;

Bước 2: Xác định y0 có thể chấp nhận được từ G theo ba nguyên tắc : Nguyên tắc

trung bình; nguyên tắc cận trái và nguyên tắc cận phải

Nguyên tắc trung bình : Giá trị rõ y0 sẽ là trung bình cộng của y1 và y2:

Hình 2.7 Giải mờ bằng nguyên tắc trung bình

Nguyên tắc cận trái : Giá trị rõ y0 được lấ y bằng cận trái y1 của G Với

Ví dụ giải mờ khi sử dụng nguyên tắc cận trái cho luật hợp thành MAX-MIN:

Hình 2.8 Giải mờ bằng nguyên tắc cận trái

Nguyên tắc cận phải: Giá trị rõ y0 được lấ y bằng cận phải y2 của G

Hình 2.9 Giải mờ bằng nguyên tắc cận phải

*Phương pháp điểm trọng tâm

Giải mờ theo phương pháp điểm trọng tâm sẽ cho ra kết quả y' là hoành độ của điểm trọng tâm miền được bao bởi trục hoành và đường B’(y)

Công thức xác định y0 theo phương pháp điểm trọng tâm như sau:

y’ =

S ' B S ' B

dy ) y (

dy ) y ( y

Với S là miền xác định của tập mờ B'

* Phương pháp điểm trọng tâm cho luật hợp thành SUM-MIN

Giả sử có q luật điều khiển được triển khai Khi đó mỗi giá trị mờ B' tại đầu ra của

bộ điều khiển sẽ là tổng của q giá trị mờ đầu ra của từng luật hợp thành Ký hiệu giá trị mờ đầu ra của luật điều khiển thứ k là B’k(y) với k =1,2, ,q Với quy tắc SUM-MIN, hàm liên thuộc B’(y) sẽ là:

B’(y) =

q

1 k k '

B ( y )

Sau khi biến đổi, ta có:

y’ =

S q

1 k k ' B S q

1 k k ' B

dy ) y (

dy )]

y ( y

q

1

k ' B

] dy ) y ( [

] dy ) y ( y [

= q

1 k k

q

1 k k

A M

S k '

B ( y ) dy

S k '

B ( y ) dy

Ví dụ sử dụng phương pháp điểm trọng tâm cho luật hợp thành SUM-MIN:

Hình 2.10 Giải mờ bằng phương pháp điểm trọng tâm

* Phương pháp độ cao

Sử dụng công thức:

y’ =

S q

1 k k ' B S q

1 k k ' B

dy ) y (

dy )]

y ( y

q

1

k ' B

] dy ) y ( [

] dy ) y ( y [

= q

1 k k

q

1 k k

A M

cho cả hai luật hợp thành MAX-MIN và SUM-MIN với thêm một giả thiết là mỗi tập mờ B’k(y) được xấp xỉ bằng một cặp giá trị (yk, Hk) duy nhất (singleton), trong đó Hk là độ cao của B’k(y) và yk là một điểm mẫu trong miền giá trị của

B’k(y).Ta có: B’k(y) = Hk và y' = q

1 k k

q

1 k k k

H

H y

Hình 2.11 So sánh các phương pháp giải mờ

2.3 Điều khiển thích nghi :

2.3.1 Lịch sử phát triển của hệ điều khiển thích nghi

Điều khiển thích nghi (ĐKTN) ra đời năm 1958 để đáp ứng yêu cầu của thực tế

mà các hệ điều khiển truyền thống không thoả mãn được Trong các hệ điều khiển truyền thống, các xử lý điều khiển thường dùng những mạch phản hồi là chính Vì vậy, chất lượng ra của hệ bị thay đổi khi có nhiễu tác động hoặc tham số của hệ thay đổi Trong hệ ĐKTN cấu trúc và tham số của bộ điều khiển có thể thay đổi được vì vậy chất lượng ra của hệ được đảm bảo theo các chỉ tiêu đã định

Điều khiển thích nghi khởi đầu là do nhu cầu về hoàn thiện các hệ thống điều khiển máy bay Do đặc điểm của quá trình điều khiển máy bay có nhiều tham số thay đổi và có nhiều yếu tố ảnh hưởng đến quá trình ổn định quỹ đạo bay, tốc độ bay Ngay từ năm 1958, trên cơ sở lý thuyết về chuyển động của Boócman, lý thuyết điều khiển tối ưu… hệ thống điều khiển hiện đại đã ra đời Ngay sau khi ra đời lý thuyết này đã được hoàn thiện nhưng chưa được thực thi vì số lượng phép tính quá lớn mà chưa có khả năng giải quyết được Ngày nay, nhờ sự phát triển mạnh mẽ của công nghệ thông tin, điện tử, máy tính… cho phép giải được những bài toán đó một cách thuận lợi nên hệ thống ĐKTN được ứng dụng đáng kể vào thực tế

Hệ ĐKTN có mô hình mẫu MRAS (Model Reference Adaptive Systems) đã được Whitaker đề xuất khi giải quyết vấn đề điều khiển lái tự động máy bay năm 1958 Phương pháp độ nhậy và luật MIT đã được dùng để thiết kế luật thích nghi với mục đích đánh giá các thông số không biết trước trong sơ đồ MRAS

Thời gian đó việc điều khiển các chuyến bay do còn tồn tại nhiều hạn chế như: thiếu phương tiện tính toán, xử lý tín hiệu và lý thuyết cũng chưa thật hoàn thiện Đồng thời những chuyến bay thí nghiệm bị tai nạn là cho việc nghiên cứu về lý thuyết điều khiển thích nghi) bị lắng xuống vào cuối thập kỷ 50 và đầu năm 1960 Thập kỷ 60 là thời kỳ quan trọng nhất trong việc phát triển các lý thuyết tự động, đặc biệt là lý thuyết ĐKTN Kỹ thuật không gian trạng thái và lý thuyết ổn định dựa theo luật Liapunov đã được phát triển Một loạt các thuyết như: Điều khiển đối ngẫu, điều khiển ngẫu nhiên, nhận dạng hệ thống, đánh giá thông số … ra đời cho phép tiếp

tục phát triển và hoàn thiện lý thuyết ĐKTN Vào năm 1966 Park và các đồng nghiệp

đã tìm được phương pháp mới để tính toán lại luật thích nghi sử dụng luật MIT ứng dụng vào các sơ đồ MRAS của những năm 50 bằng cách ứng dụng lý thuyết của Liapunov

Tiến bộ của các lý thuyết điều khiển những năm 50 cho phép nâng cao hiểu biết

về ĐKTN và đóng góp nhiều vào đổi mới lĩnh vực này Những năm 70 nhờ sự phát triển của kỹ thuật điện tử và máy tính đã tạo ra khả năng ứng dụng lý thuyết này vào điều khiển các hệ thống phức tạp trong thực tế

Tuy nhiên những thành công của thập kỷ 70 còn gây nhiều tranh luận trong ứng dụng ĐKTN Đầu năm 1979 người ta chỉ ra rằng những sơ đồ MRAS của thập kỷ 70 dễ mất ổn định do nhiễu tác động Tính bền vững trong ĐKTN trở thành mục tiêu tập trung nghiên cứu của các nhà khoa học vào năm 1980

Những năm 80 nhiều thiết kế đã được cải tiến, dẫn đến ra đời lý thuyết ĐKTN bền vững Một hệ ĐKTN được gọi là bền vững nếu như nó đảm bảo chất lượng ra cho một lớp đối tượng trong đó có đối tượng đang xét Nội dung của bài toán bễn vững trong ĐKTN là điều khiển những đối tượng có thông số không biết trước và biến đổi theo thời gian Cuối thập kỷ 80 có các công trình nghiên cứu về hệ thống ĐKTN bền vững, đặc biệt là MRAS cho các đối tượng có thông số biến thiên theo thời gian Các nghiên cứu của những năm 90 đến nay tập trung vào đánh giá kết quả của nghiên cứu những năm 80 và nghiên cứu các lớp đối tượng phi tuyến có tham số bất định Những cố gắng này đã đưa ra một lớp sơ đồ MRAS xuất phát từ lý thuyết hệ thống phi tuyến

2.3.2 Khái quát về hệ điều khiển thích nghi

Trong luận văn này một vài dạng của hệ thống thích nghi mô hình tham chiếu đã được bàn tới Chúng ta bắt đầu với một phương pháp trực quan, phương pháp này chỉ

ra rằng ý tưởng phản hồi cơ bản giúp tìm ra các thuật toán cho việc chỉnh định tham

số Ta thấy phát sinh hai câu hỏi: Đầu tiên là có cách nào để tìm ra những tín hiệu phù hợp mà chỉnh định đúng tham số tại đúng thời điểm thích hợp; Điều thứ hai là làm cách nào đảm bảo ổn định cho hệ thống thích nghi mà bản thân nó vốn là phi tuyến

do sự đa dạng có mặt trong hệ thống Cái nhìn rõ nét trong câu hỏi đầu tiên đạt được bởi việc xem xét phương pháp mô hình độ nhậy Trạng thái ổn định có thể được đảm bảo bằng việc sử dụng lý thuyết ổn định của Liapunov cho việc thiết kế hệ thống thích nghi

* Mục đích của việc nghiên cứu

Sau khi hoàn tất những điều vừa lưu ý trên dự kiến ta sẽ biết được:

+ Những tín hiệu phù hợp nào đóng vai trò trong hệ thống thích nghi

+ Bằng cách nào mà hệ thống thích nghi có thể được thiết kế dựa trên phương pháp độ nhậy

+ Bằng cách nào mà hệ thống thích nghi có thể được thiết kế dựa trên phương pháp (trạng thái ổn định) Liapunov

* Giới thiệu:

Có một vài cấu trúc mà có thể đưa ra một hệ thống điều khiển có khả năng phản ứng với sự biến đổi những tham số của bản thân nó hoặc phản ứng với những biến đổi đặc tính của nhiễu (hệ thống) Một hệ thống phản hồi thông thường mặc dù có mục đích là giảm nhỏ sự nhạy cảm đối với những loại thay đổi này Tuy nhiên, khi những biến đổi thậm chí với cả một hệ thống có phản hồi mà hệ số khuếch đại tốt vẫn không thỏa mãn Lúc đó một cấu trúc điều khiển phức tạp hơn được cần đến và tính chất thích nghi chắc chắn phải được đưa vào (giới thiệu) Một hệ thống thích nghi có thể được định nghĩa như sau

“Một hệ thống thích nghi là một hệ thống mà trong bản thân nó đã bổ sung vào cấu trúc (phản hồi) cơ bản, kết quả đo chính xác được đưa vào để bù lại một cách tự động đối với những thay đổi trong mọi điều kiện hoạt động, với những thay đổi trong những quá trình động học, hoặc với những biến đổi do nhiễu hệ thống, nhằm để duy trì một quá trình thực hiện tối ưu cho hệ thống”

Nhiều định nghĩa khác đã được đưa ra trong lĩnh vực điều khiển Hầu hết trong số

đó chỉ miêu tả một vài phân loại tiêu biểu của hệ thống thích nghi

Định nghĩa đưa ra ở đây giả sử như là một chuẩn cấu trúc phản hồi thông thường cho phản ứng cơ bản đối với những thay đổi của nhiễu (hệ thống) và tham số Cấp thứ hai là một cơ cấu thích nghi hiệu chỉnh hệ số khuyếch đại của bộ điều khiển gốc,

thay đổi cấu trúc bản thân cơ cấu thích nghi và tạo ra các tín hiệu bổ sung v.v Trong một hệ thống thích nghi, việc thiết lập như vậy được chỉnh định bởi người sử dụng ở cấp thứ 2

* Lịch trình hệ số, các dạng chuyển đổi

Theo định nghĩa quá trình biến đổi tự động từ một chế độ làm việc này tới một chế độ làm việc khác được xem xét như một tính chất (đặc điểm) thích nghi Dùng kiến thức về ảnh hưởng của biến ngoài tác động đến hành vi của hệ thống cũng được hiểu là một đặc điểm thích nghi Loại thích nghi này có thể được thực hiện theo hai cách khác nhau: hoặc bằng cách đo từng nhiễu và tạo ra các tín hiệu để bù lại cho chúng (điều khiển feedforward) Hoặc là hiệu chỉnh hệ số bộ điều khiển phản hồi theo một lịch trình lập sẵn dựa trên sự hiểu biết về ảnh hưởng của những thay đổi tham số của hệ thống (lịch trình hệ số) Khả năng khác là sử dụng một ngân hàng của bộ điều khiển và chọn bộ điều khiển tốt nhất gần như tương tự với phương pháp lịch trình hệ

số Cách làm này được gọi là mô hình chuyển mạch Sự thay đổi có dựa trên ý tưởng này là phương pháp mô hình đa chiều Các kết quả đầu ra trong mô hình mẫu được so sánh với đầu ra của đối tượng để đưa vào điều khiển Bộ điều khiển có thể được thiết

kế và cài đặt dựa trên mô hình mẫu khi đầu ra của mô hình có sự giống nhất với đầu

ra của đối tượng

Trong thực tế không thể áp dụng “lịch trình hệ số” hoặc áp dụng bộ điều khiển

feedforward cho nhiều thay đổi khác nhau Một vài loại hệ thống thích nghi, theo một nghĩa hẹp hơn, đã được phát triển Nó cho phép một hệ thống được tối ưu hoá mà không cần bất kỳ sự hiểu biết gì về nguyên nhân sinh ra những biến đổi quá trình động học Thông thường, khái niệm điều khiển thích nghi bị hạn chế bởi mỗi loại hệ thống thích nghi Không có sự phân biệt rõ giữa điều khiển thích nghi và điều khiển học Khái niệm điều khiển học thường được dùng cho nhiều hệ thống phức tạp hơn, nơi nhiều sự nhớ là phức tạp và có cả những vấn đề không thể được giải quyết bằng

bộ điều khiển tiêu chuẩn, dựa trên hàm truyền, bởi vì chúng cần một dạng khác biểu diễn sự hiểu biết Ví dụ giống như cấu trúc hệ thống mạng nơron, những điều ghi chú trong luận văn này nói về 1 loại điều khiển thích nghi đặc biệt, nó được biết đến là bộ điều khiển thích nghi theo mô hình tham chiếu