Giải pháp điều khiển mờ cho hệ vận động của robot hỗ trợ người thiểu năng vận động

Hội nghị toàn quốc lần thứ 7 về Cơ Điện tử - VCM-2014<br /> <br /> <br /> Giải pháp điều khiển mờ cho hệ vận động của robot hỗ trợ<br /> người thiểu năng vận động<br /> Fuzzy Logic Control Solution for Motion System of an Assistive Robot<br /> for Mobile Disabled People<br /> Đào Văn Hiệp Đào Trung Kiên Tăng Quốc Nam<br /> HV Kỹ thuật Quân sự Viện MICA, ĐHBK Hà Nội HV Kỹ thuật Quân sự<br /> hdaovan@mta.edu.vn trung-kien.dao@mica.edu.vn tangquocnam@mta.edu.vn<br /> <br /> Tóm tắt<br /> Robot hỗ trợ người thiểu năng vận động là một loại<br /> 1. Đặt vấn đề<br /> Robot hỗ trợ người thiểu năng vận động, sau đây gọi<br /> robot sinh học. Vì vậy, phỏng sinh là hướng tiếp cận<br /> tắt là robot hỗ trợ (RBHT) là một loại robot - bộ<br /> tự nhiên trong thiết kế kết cấu cơ khí và điều khiển<br /> xương ngoài (Robot-Exoskeleton), nhưng chúng có<br /> loại robot này. Theo đó, hệ điều khiển vận động đã<br /> những điểm khác biệt về kết cấu, động lực học và<br /> được thiết kế bằng các phương pháp khác nhau, đặc<br /> điều khiển. Là robot - exoskeleton, chúng được mang<br /> biệt là các phương pháp dựa trên trí tuệ nhân tạo.<br /> trên người, hoạt động đồng bộ với cơ thể, như một bộ<br /> Bài báo này giới thiệu một trong những nghiên cứu<br /> phận mở rộng của cơ thể (Extender) [1][2]. Nhưng<br /> ứng dụng trí tuệ nhân tạo (logic mờ) vào điều khiển<br /> trong khi Robot-Exoskeleton hỗ trợ người lành đi bộ,<br /> hệ vận động của robot sinh học. So sánh đáp ứng của<br /> mang nặng, hầu như không chịu trọng lượng của cơ<br /> bộ điều khiển mờ với các bộ điều khiển được thiết kế<br /> thể, chỉ hỗ trợ một phần năng lượng cho người mang<br /> theo phương pháp truyền thống cho thấy bộ điều<br /> (Quasi-Passive Exoskeleton) [3] thì RBHT phải chịu<br /> khiển mờ có chất lượng tốt hơn, đồng thời thừa hưởng<br /> trọng lượng của cả robot lẫn của người mang và hỗ<br /> được các ưu thế vốn có của logic mờ.<br /> trợ toàn phần năng lượng cho người mang (Fully-<br /> Từ khóa: hệ chấp hành tuyến tính, logic mờ, robot hỗ<br /> Active Exoskeleton). Về khía cạnh điều khiển, robot<br /> trợ, trí tuệ nhân tạo<br /> hỗ trợ người lành hoàn toàn phụ thuộc người mang,<br /> Abstract: chỉ tác động vào từng thời điểm nhất định trong chu<br /> Assistive robot for people with disabilities is one kind kỳ bước, còn RBHT thì chủ động hoàn toàn, tác động<br /> of bio-robots. Therefore, bio-mimetic is a natural cả chu kỳ, người mang hoàn toàn bị động. Hơn nữa,<br /> approach in mechanical design and control of người TNVĐ thường không ổn định về thần kinh và<br /> assistive robots. Following this scheme, many motion thân thể nên robot phải đủ nhạy bén và vững vàng đề<br /> control systems have been designed by different chống trọi với những động thái bất định của người. Vì<br /> methods, especially artificial intelligence (AI) based vậy, thiết kế cơ khí và điều khiển RBHT là những<br /> ones. thách thức lớn.<br /> This paper investigates an application study of using Cơ hệ RBHT là một hệ động lực phức tạp, các tín<br /> AI (fuzzy logic) in the control of bio-robots. hiệu vào có tính phi tuyến và độ bất định cao (không<br /> Comparison of the designed fuzzy controller with ổn định, khó tính toán chính xác, bị nhiễu). Trong<br /> other ones designed by traditional methods shows that điều kiện đó, bộ điều khiển mờ thường ồn định và<br /> the fuzzy controller is of higher performance, while chống nhiễu tốt hơn so với các bộ điều khiển truyền<br /> reveals the advantages of fuzzy logic. thống.<br /> Keywords: linear actuator, fuzzy logic, assistive robot, Mong muốn của nhóm nghiên cứu (thuộc Đề tài<br /> artificial intelligence. KC.03.12/11-15) là thiết lập được một bộ điều khiển<br /> PD mờ đạt được chỉ tiêu chất lượng cơ bản như PID<br /> Chữ viết tắt: truyền thống, đồng thời có được những ưu điểm của<br /> AC Actuation Controller điều khiển mờ. Một bộ PD mờ (Fuzzy PD - FPD) đã<br /> AI Artificial Intelligence được thiết kế, chất lượng của nó được so sánh bộ PD<br /> ANFIS Adaptive Neural Fuzzy Inference System có lọc (PD with Filter - PDF), đã được chứng minh là<br /> ANN Artificial neural network tốt nhất trong số các bộ PID truyền thống [7].<br /> FPD Fuzzy-Proportional-Derivative controller<br /> GPG Gait Pattern Generator 2. Hướng tiếp cận phỏng sinh trong điều<br /> MIT Massachusetts Institute of Technology khiển robot sinh học<br /> MP Motion Planner<br /> 2.1 Sơ lược về hệ thần kinh vận động của người<br /> PD Proportional-Derivative controller<br /> Đi bộ là một dạng vận động có tính tự động, theo chu<br /> PDF Proportional-Derivative with Filter controller<br /> kỳ của cơ thể, chủ yếu do chi dưới thực hiện dưới sự<br /> PID Proportional-Integral-Derivative controller<br /> điều khiển của hệ thần kinh vận động. Đó là một hệ<br /> TC Tracking Controller<br /> điều khiển phân cấp (xem H. 1). Cấp cao nhất là vùng<br /> TNVĐ Thiểu năng vận động<br /> vận động ở vỏ não, có chức năng hoạch định và kiểm<br /> RBHT Robot hỗ trợ<br /> soát chung quá trình vận động, như đích đến, hướng<br /> <br /> <br /> VCM-2014<br /> Hội nghị toàn quốc lần thứ 7 về Cơ Điện tử - VCM-2014<br /> <br /> vận động, xử lý tình huống phát sinh,… Các cấp dưới, trung nói về TC. Hệ chấp hành giữ vai trò như của cơ,<br /> trong đó tiểu não và tủy sống giữ vai trò chủ chốt, làm chuyển động các khớp.<br /> điều khiển trực tiếp quá trình. Tủy sống điều khiển<br /> f<br /> các hoạt động phản xạ, phát tín hiệu điều khiển đến<br /> Hoạch định Người<br /> các cơ, nhận các tín hiệu phản hồi trực tiếp từ các cơ vận động mang<br /> Y(, ,f)<br /> và các giác quan. Tiểu não không trực tiếp sinh ra vận<br /> động, nhưng có nhiệm vụ tiếp nhận và tổng hợp các Tạo quỹ ref ĐK bám u Chấp , Khung<br /> tín hiệu từ các sensor vị trí, gia tốc, hướng,… để định đạo mẫu quỹ đạo hành robot<br /> <br /> hướng, định vị cơ thể và hiệu chỉnh vận động cho  ,<br /> <br /> chính xác và mềm mại, ổn định tư thế,… cũng như H. 2 Cấu trúc của hệ điều khiển vận động<br /> (cùng các bộ phận khác, như hạch cơ sở, nội đồi) tạo<br /> lập và hoàn thiện các chương trình vận động nhờ quá Hệ chấp hành của robot là các động cơ, tạo ra dịch<br /> trình học (Motor Learning). chuyển góc  hay mô-men  tại các khớp. Vì khớp ở<br /> Các cơ chân là phần tử chấp hành, tạo ra chuyển động chân robot và ở chân người đồng trục với nhau nên<br /> cơ học theo lệnh từ tủy sống. Trong cơ và gân có các chuyển động của robot được truyền trực tiếp sang<br /> sensor vị trí (Muscle Spindle) và sensor lực (Golgi người. Hệ chấp hành thường dùng là điện - cơ, thủy<br /> Tendon Organ), sinh tín hiệu phản hồi về vận động. lực hoặc khí nén. Bài báo này chỉ đề cập đến hệ chấp<br /> hành điện - cơ.<br /> Muốn bàn chân bám sát quỹ đạo mẫu thì mỗi khớp<br /> chân phải bám theo góc khớp ref và vận tốc góc khớp<br />  tương ứng (xem H. 3).<br /> d<br /> <br />  ref + e u ,  (t)<br /> Bộ điều Thiết bị<br /> Khớp robot<br /> khiển bám chấp hành<br /> -<br /> <br /> <br /> <br /> H. 3 Cấu trúc của hệ điều khiển khớp<br /> Trên thực tế, đầu vào cho mỗi khớp thường chỉ dùng<br /> góc khớp ref, còn vận tốc được tính theo quan hệ<br />    . Do đó, tín hiệu đo và phản hồi là góc khớp<br /> thực (t).<br /> 3. Điều kiện ban đầu cho thiết kế<br /> 3.1 Chuẩn bị dữ liệu đầu vào<br /> Dữ liệu đầu vào cho RBHT là góc khớp, thường được<br /> đo, ghi bằng thực nghiệm trên người khỏe, hiệu chỉnh<br /> cho phù hợp với tình trạng của người TNVĐ cụ thể.<br /> H. 1 Điều khiển hệ vận động ở người<br /> Một số bộ dữ liệu được sử dụng rộng rãi, như của<br /> Antonie Bogert (2003), Harman (2000) [2], Winter<br /> 2.2 Cấu trúc hệ điều khiển vận động của robot (Canada) [4]. Trên H. 4 là đồ thị góc khớp, đã được sử<br /> Cấu trúc hệ điều khiển của robot được thiết kế theo dụng tại MIT [2].<br /> nguyên tắc phỏng sinh, bắt chước hệ điều khiển vận<br /> động của người, nhưng thực thi các nhiệm vụ đơn<br /> giản hơn, gồm 3 cấp: 1- bộ hoạch định vận động<br /> (Motion Planner - MP), 2- bộ tạo quỹ đạo mẫu (Gait<br /> Pattern Generator - GPG), và 3- bộ điều khiển hệ<br /> chấp hành bám quỹ đạo (Tracking Controller - TC)<br /> như trong H. 2. MP nhận biết ý định của người mang:<br /> đứng lên, ngồi xuống, đi hay dừng,… CPG có nhiệm<br /> vụ chọn chương trình đi tương ứng theo ý định, tạo dữ<br /> liệu về quỹ đạo cho TC. TC có mặt ở từng khớp, điều<br /> khiển góc khớp bám theo góc mẫu do CPG tạo ra.<br /> Như vậy, phối hợp chuyển động các khớp để tạo ra<br /> bước đi theo ý muốn là nhiệm vụ của MP và CPG. TC<br /> đảm bảo điều kiện cần để có bước đi mong muốn. TC<br /> là tên gọi theo phương thức điều khiển (bám). Nó còn<br /> tên nữa, gọi theo chức năng, là bộ điều khiển hệ chấp H. 4 Đồ thị góc khớp khi đi bộ<br /> hành (Actuation Controller - AC). Bài báo này tập<br /> <br /> <br /> VCM-2014<br /> Hội nghị toàn quốc lần thứ 7 về Cơ Điện tử - VCM-2014<br /> <br /> Với mục đích sử dụng làm tín hiệu vào ref cho bộ đảm bảo khả năng làm việc và an toàn, hệ thống được<br /> điều khiển sau khi thiết kế, dữ liệu góc khớp được thiết kế cho một khớp ảo, tập hợp các điều kiện làm<br /> chuyển thành giá trị số rời rạc như H. 5. việc khắt khe nhất trong 3 khớp: dải làm việc rộng<br /> nhất, vận tốc góc cao nhất, mô men lớn nhất, khối<br /> Do thi goc khop<br /> 60<br /> lượng tải trọng lớn nhất. Tuy nhiên, tính toán cho<br /> thấy, tỷ số truyền của hệ chấp hành quá nhỏ (1:1880)<br /> 40<br /> nên ngay cả khối lượng lớn nhất như của đùi (~10kg)<br /> 20 cũng chỉ gây ra mô men quán tính chuyển động quay<br /> quy đổi về trục động cơ bằng 0,15% mô men quán<br /> Goc khop (do)<br /> <br /> <br /> <br /> <br /> 0<br /> tính của chính hệ chấp hành, có thể bỏ qua. Vì vậy mô<br /> -20<br /> men quán tính của tất cả các khớp được tính như nhau<br /> -40 và bằng mô men quán tính J của hệ chấp hành.<br /> -60 Trên cơ sở số liệu kỹ thuật do nhà sản xuất cung cấp,<br /> -80<br /> kết hợp tính toán điều kiện công tác như ở trên, bộ<br /> 0 5 10 15 20 25 30 35 40 45 50 55 60 65 70 75 80 85 90 95 0 thông số kỹ thuật của hệ chấp hành được tổng hợp<br /> K. hong 48 46 42 37 30 22 14 6 0 -6 -7 -3 2 7 15 25 35 42 46 47 48<br /> K. goi 0 -7 -6 0 4 6 9 10 11 12 9 -1 -8 -12 -11 -4 -1 -2 -3 -3 0 trong B.1. Đó là cơ sở để xây dựng mô hình động lực<br /> K. co chan -12 -20 -27 -27 -24 -20 -12 -7 -4 -4 -7 -20 -37 -55 -64 -63 -58 -47 -35 -20 -12<br /> học của đối tượng điều khiển.<br /> H. 5 Giá trị góc khớp được chuyển từ H. 3<br /> B.1 Thông số kỹ thuật của hệ chấp hành<br /> 3.2 Chọn thiết bị chấp hành Thông số Giá trị<br /> Kết cấu cơ khí ở mỗi chân của RBHT có sơ đồ như H. Mô men quán tính J (kgm2) 0,022<br /> 6, trong đó mỗi chân có ba khớp chủ động. Hai loại Hệ số giảm chấn C (Nm/(rad/s)) 0,5.10-3<br /> động cơ chấp hành đã được khảo sát, gồm xi lanh Hệ số mô men KT (Nm/A) 0,06<br /> thủy lực (không trình bày ở đây) và động cơ điện 1 Hệ số điện động Ke (Vs/rad) 1,0<br /> chiều. Để robot có kết cấu gọn nhẹ, chúng tôi đã chọn<br /> Điện trở phần ứng R (Ω) 2,45<br /> hệ chấp hành điện - cơ chuyển động thẳng, có tên<br /> Điện cảm L (H) 0,035<br /> thương mại là Linear Actuator [5] như trong H. 7.<br /> 4. Thiết kế bộ điều khiển<br /> 4.1 Mô hình toán học của hệ thống<br /> Sau khi tính toán động lực học và quy đổi các thông<br /> số hệ thống về động cơ, mô hình hệ chấp hành có<br /> dạng như của động cơ điện một chiều, điều khiển<br /> bằng dòng điện phần ứng, được thể hiện bằng hệ<br /> phương trình cân bằng điện áp và cân bằng mô men:<br />  Lia  Ria  K e  v<br />   (1)<br />   J   C  KT ia  Td<br /> trong đó, v - điện áp; Td - mô men tải; các đại lượng<br /> còn lại như trong B.1.<br /> Hệ có hai tín hiệu vào, hai tín hiệu ra nhưng với bài<br /> toán điều khiển bám vị trí, chỉ cần quan tâm đến hàm<br /> truyền ( s) / V ( s) :<br /> H. 6 Sơ đồ kết cấu của một chân robot ( s ) KT<br />  (2)<br /> V ( s ) ( Ls  R )( Js 2  cs )  KT K e s<br /> k=20:1 Mô hình hệ chấp hành có điều khiển trong H. 3 được<br /> cụ thể hóa trong H. 8, trong đó BĐK là bộ điều khiển<br /> 12V<br /> cần thiết kế.<br /> 45W<br /> Td<br /> -<br /> 260+150<br /> <br /> <br /> <br /> <br /> + E V + Ia Tm - <br /> BĐK K 1/(Ls+R) KT 1/(Js+c) 1/s<br /> r Ve - + <br /> <br /> l=3mm Ke<br /> Motor<br /> <br /> <br /> H. 8 Sơ đồ hệ chấp hành có điều khiển<br /> v=24mm/s<br /> 4.2 Thiết kế bộ điều khiển mờ<br /> H. 7 Hệ chấp hành chuyển động thẳng Cơ sở lý thuyết của điều khiển mờ là logic mờ, một<br /> Tính toán động lực học toàn hệ thống cho thấy mô nhánh của trí tuệ nhân tạo. Khác với mạng nơ ron<br /> men và công suất yêu cầu của các khớp không khác nhân tạo, bắt chước cấu trúc và quá trình vật lý của hệ<br /> nhau nhiều. Điều đó cho phép đơn giản hóa thiết kế, thần kinh, giải thuật gen [6] bắt chước quá trình tiến<br /> chế tạo và sử dụng thiết bị nhờ trang bị cùng một thiết hóa của sinh vật trong tự nhiên, logic mờ bắt chước<br /> bị chấp hành và bộ điều khiển cho tất cả các khớp. Để cách tư duy, phân tích, ra quyết định của con người.<br /> <br /> VCM-2014<br /> Hội nghị toàn quốc lần thứ 7 về Cơ Điện tử - VCM-2014<br /> <br /> Về kỹ thuật tính toán, logic mờ là một nhánh của Bước 1: Thiết lập cấu trúc của hệ thống. Để dễ so<br /> phương pháp tính toán mềm. sánh và đánh giá hiệu quả của giải pháp mờ so với<br /> So với điều khiển truyền thống, các hệ mờ có những giải pháp truyền thống, hệ điều khiển mờ được thiết<br /> ưu điểm sau: kế với cấu trúc tương tự bộ điều khiển PD truyền<br /> - Dễ thiết kế, không đòi hỏi công cụ toán học trừu thống, các hệ số KP, KD sẽ được xác định khi thiết kế.<br /> tượng, tránh được một trong những nhiệm vụ khó Hệ được thiết kế trong Simulink, có sơ đồ như trong<br /> khăn nhất là thiết lập và giải các hệ phương trình vi H. 9. Các phần tử chính trong hệ thống, gồm:<br /> phân phức tạp. Có nhiều trường hợp, thậm chí không - Đối tượng điều khiển là hệ chấp hành điện - cơ, có<br /> cần để ý đến bản chất vật lý của các đại lượng; hàm truyền (2), dạng số như trong hình vẽ;<br /> - Công cụ thiết kế, phân tích hệ mờ rất vạn năng, linh - Bộ điều khiển PD mờ (FPD), điều khiển theo sai<br /> hoạt, dễ sử dụng. Ngôn ngữ diễn tả thuật toán mờ gần lệch góc khớp e và tốc độ biến thiên của e, được tạo<br /> với ngôn ngữ tự nhiên nên dễ hiểu; nhờ khâu vi phân du / dt .<br /> - Do không đòi hỏi thông tin vào thật chính xác, cho - Các phần tử hiển thị, chuyển đổi tín hiệu để kiểm tra<br /> phép tín hiệu vào thay đổi trong phạm vi rộng, làm đáp ứng của hệ thống.<br /> việc dựa trên cơ chế suy luận linh hoạt,... nên trong Tín hiệu vào cơ bản cho FPD là góc khớp cổ chân,<br /> nhiều trường hợp các hệ điều khiển mờ có tính bền như H. 5, tín hiệu ra là điện áp, giá trị có thể thay đổi<br /> vững, tin cậy, ổn định cao. được nhờ hệ số K1. Đáp ứng của toàn hệ thống là góc<br /> Phần sau đây trình bày các bước cơ bản và kết quả khớp thực (t) và vận tốc góc (t).<br /> thiết kế bộ điều khiển mờ cho hệ chấp hành điện cơ Nhờ một chuyển mạch bằng tay, có thể mô phỏng hệ<br /> trong H. 7. thống với tín hiệu vào Step hoặc góc khớp mẫu ref.<br /> <br /> 1/K2 du/dt y<br /> Signal 1<br /> <br /> Step Derivative1<br /> Van toc goc (rad/s) To Workspace<br /> Do-radian Goc co chan<br /> <br /> Manual K2<br /> Switch<br /> Kp Goc khop co chan Rad-do<br /> <br /> Error 0.06<br /> K1<br /> 0.00077s3 +0.5392s2 +0.6122s<br /> Transfer Fcn<br /> du/dt Kd FLC<br /> <br /> Derivative<br /> <br /> <br /> <br /> <br /> H. 9 Sơ đồ cấu trúc của bộ FPD<br /> Bước 2: Thiết kế hệ logic mờ, gồm thiết lập các<br /> modul mờ hóa, suy luận mờ và giải mờ. Hệ logic mờ<br /> ở đây sử dụng hệ suy luận Sugeno, có hai hàm thuộc<br /> đầu vào (Error e và Error-dot e ) kiểu hình thang<br /> (trapmf) và một hàm thuộc đầu ra (điện áp bù) kiểu<br /> tuyến tính<br /> output  a  e  b  e  c (3)<br /> trong đó a, b, c là các hằng số. Các hệ số a, b, c được<br /> chọn tùy theo mức độ nhạy cảm cần có của hệ với sai<br /> số e, tốc độ biến thiên của e và độ mờ. Phương án Công cụ Rule Wiewer (H. 10) cho phép quan sát tổng<br /> được chọn là a = 0,5; b = 1. Giá trị c = (-2, -1, 0, 1, 2) hợp các hàm thuộc, quy tắc suy luận mờ, hợp thành<br /> tương ứng các giá trị hàm thuộc đầu ra (AL, A, K, D, và giải mờ, và kiểm tra quan hệ vào-ra. Ví dụ cho<br /> DL), trong đó A - âm , D - dương, L - lớn, K - không. input = [8,5] (nghĩa là e  8; e  5 ), sẽ nhận được<br /> Hệ quy tắc suy luận mờ được tóm tắt trong B.2. điện áp 6,7V.<br /> B.2 Bảng quy tắc suy luận mờ Bước 3: Xác định các thông số điều khiển. Các thông<br /> E-dot số cần xác định là hệ số tỷ lệ KP, vi phân KD, khuyếch<br /> A K D<br /> E đại K1 (xem H. 9). Các thông số này chi phối chất<br /> A DL D K lượng điều khiển: lượng quá chỉnh, thời gian xác lập<br /> K D K A và độ chính xác tĩnh. Tín hiệu vào thích hợp cho bước<br /> D K A AL này là hàm bậc thang đơn vị.<br /> Sử dụng luật hợp thành max-min, quy tắc suy luận mờ Bật chuyển mạch sang vị trí Step. Trước hết, điều<br /> được thể hiện bởi tập hợp các mệnh đề logic sau: chỉnh KP, KD theo quy tắc vẫn áp dụng cho các hệ PID<br /> truyền thống để hệ ổn định và đạt các đáp ứng đầu ra<br /> tốt nhất có thể. Sau đó, điều chỉnh K1 để nhận được<br /> dải điện áp phù hợp. Cuối cùng, bộ thông số được<br /> <br /> VCM-2014<br /> Hội nghị toàn quốc lần thứ 7 về Cơ Điện tử - VCM-2014<br /> <br /> chọn là KD = 0,27, KP = 2,5, K1 = 200. Đáp ứng Step KC03_FLC/Goc co chan : Group 1<br /> của hệ như trong H. 11: lượng quá chỉnh 2,6%, thời 0<br /> Signal 1<br /> gian xác lập khoảng 1,76s, sai số tĩnh bằng 0. Số liệu -10<br /> này được lấy từ biến y do Simulink xuất sang -20<br /> workspace (H. 9). -30<br /> -40<br /> <br /> -50<br /> -60<br /> -70<br /> 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10<br /> Time (sec)<br /> H. 12 Tín hiệu vào góc khớp cổ chân<br /> Bật chuyển mạch sang tín hiệu thực (Goc co chan),<br /> chạy chương trình, nhận được đáp ứng đầu ra (vẽ<br /> cùng tín hiệu vào) như H. 13. Ta thấy, tín hiệu ra bám<br /> sát tín hiệu vào, sai số lớn nhất khoảng 0,05.<br /> Bước 5: Kết quả mô phỏng cho thấy bộ FPD làm việc<br /> ổn định và có chất lượng tốt. Tuy nhiên, hiệu quả của<br /> giải pháp mờ sẽ thể hiện trực quan hơn khi so sánh<br /> trực tiếp đáp ứng của nó với PDF.<br /> H. 10 Quan sát hệ suy luận mờ Một mô hình mới được thiết lập bằng cách ghép thêm<br /> một bộ PDF (nền xanh), dùng chung tín hiệu vào với<br /> Dap ung Step FPD (xem H. 14).<br /> 1.4<br /> Như đã nói trong mục đặt vấn đề, trong một nghiên<br /> 1.2<br /> cứu khác [7], chúng tôi đã so sánh các bộ PID truyền<br /> X: 1.566 X: 1.759<br /> Y: 1.026 Y: 1.02 thống khi làm việc với cùng một hệ chấp hành trong<br /> 1 H. 9 và nhận thấy bộ PDF, dạng<br /> N<br /> Amplitude<br /> <br /> <br /> <br /> <br /> 0.8 KP  KD (4)<br /> 1 N / s<br /> 0.6 có chất lượng tốt nhất. Trong đó N - hằng số của bộ<br /> lọc, được xác định cùng với KP, KD.<br /> 0.4 Dap ung goc khop co chan<br /> 10<br /> Output<br /> Input<br /> 0.2 0<br /> <br /> -10<br /> 0<br /> 0 0.5 1 1.5 2 2.5 3 -20<br /> Goc khop (do)<br /> <br /> <br /> <br /> <br /> Time, s<br /> -30<br /> H. 11 Đáp ứng Step của bộ FPD<br /> -40<br /> <br /> Bước 4: Thử nghiệm với tín hiệu vào mẫu ref, được -50<br /> lấy từ đồ thị góc khớp cổ chân trong H. 5, đưa vào -60<br /> Simulink dưới dạng đồ thị như H. 12.<br /> -70<br /> 0 2 4 6 8 10<br /> Time, s<br /> <br /> H. 13 Đáp ứng góc khớp cổ chân của FPD<br /> <br /> 1/K2 Signal 1<br /> <br /> Step Do-radian Goc co chan<br /> Manual<br /> Switch<br /> 0.06<br /> In1 Out1<br /> 0.00077s3+0.5392s2 +0.6122s Compari son<br /> PD-Fuzzy Control ler Transfer Fcn<br /> <br /> <br /> K2<br /> <br /> 0.06<br /> PD(s) K2<br /> 0.00077s3+0.5392s2 +0.6122s<br /> PD Controll er Transfer Fcn1 PDF<br /> y<br /> <br /> To Workspace<br /> <br /> H. 14 Mô hình để so sánh FPD với PDF<br /> <br /> <br /> VCM-2014<br /> Hội nghị toàn quốc lần thứ 7 về Cơ Điện tử - VCM-2014<br /> <br /> <br /> <br /> <br /> H. 15 Các thông số của bộ PDF<br /> <br /> Công cụ Tuner của Matlab cho phép hiệu chỉnh các<br /> thông số Bandwidth (bề rộng dải thông), Phase 10<br /> Dap ung goc co chan<br /> <br /> margin (dự trữ ổn định pha), Response time (thời gian PD mo<br /> 0 PDF<br /> đáp ứng) và Peak response (giá trị max) trong chế độ Input<br /> tương tác. Khi hiệu chỉnh tự động, Matlab sẽ dung -10<br /> <br /> hòa các tiêu chí trên và chọn các thông số chất lượng<br /> Gockhop(do)<br /> <br /> <br /> <br /> <br /> -20<br /> là: quá chỉnh 9,56%, thời gian quá độ 1,98s.<br /> -30<br /> <br /> Tổng hợp các thông số của hai bộ điều khiển trong -40<br /> B.3 cho thấy bộ FPD có chất lượng tốt hơn bộ PDF.<br /> -50<br /> Điều này cũng được thể hiện trên H. 16.<br /> -60<br /> B.3 So sánh hai phương án thiết kế<br /> -70<br /> Thông số PDF FPD 0 2 4 6 8 10<br /> Time, s<br /> Hệ số Kp 30,157 2,5<br /> Kd 16,122 0,27 H. 17 Đáp ứng của PD mờ và của PD truyền thống<br /> N 4,828 -<br /> Kết quả trên nhận được với tín hiệu vào của khớp cổ<br /> Lượng quá chỉnh (%) 9,56 2,6<br /> chân. Mô hình hệ điều khiển đồng thời khớp hông và<br /> Thời gian ổn định (s) 1,98 1,76<br /> khớp gối được lập như trong H. 18. Hệ gồm hai bộ<br /> Sai số xác lập 0 0 điều khiển mờ giống nhau, mỗi bộ có tín hiệu vào<br /> riêng, được trích từ H. 5. Đồ thị đáp ứng của chúng<br /> Dap ung Step<br /> 1.4 được vẽ trên cùng hệ tọa độ trên H. 19.<br /> X: 1.504<br /> Ta thấy, đồ thị đáp ứng của khớp cổ chân (xem H. 17)<br /> 1.2 Y: 1.096<br /> và của khớp hông (H. 19) có sai số ban đầu, còn khớp<br /> 1 gối không có. Lý do là góc ban đầu của khớp hông và<br /> X: 1.572<br /> Y: 1.026 khớp cổ chân khác 0, trong khi cơ cấu chấp hành xuất<br /> Amplitude<br /> <br /> <br /> <br /> <br /> 0.8 phát từ vị trí 0. Sai số này có thể được khử dễ dàng<br /> 0.6<br /> bằng cách gán điều kiện đầu thích hợp cho chúng,<br /> hoặc set điểm 0 thích hợp cho phần cứng.<br /> 0.4<br /> PD mo<br /> Goc khop hong Do-rad Bo DK khop hong<br /> 0.2 PDF du/dt<br /> Input Signal 1 1/K2 In1 Out1<br /> Van toc goc<br /> 0<br /> 0 0.5 1 1.5 2 2.5 3<br /> Time, s K2<br /> <br /> Goc khop Rad-do<br /> H. 16 Đáp ứng step của PD mờ và PD truyền thống Signal 1 1/K2 In1 Out1 Hong, Goi<br /> <br /> <br /> Để mô phỏng với đầu vào là góc khớp thực, bật Goc khop goi Do-rad1 Bo DK khop goi<br /> <br /> chuyển mạch sang bên phải (H. 14). Đáp ứng của 2 hệ<br /> được vẽ trên cùng đồ thị như H. 17. Ta thấy, đáp ứng H. 18 Mô hình PD mờ điều khiển khớp hông và khớp gối<br /> của FPD bám sát dữ liệu vào hơn của bộ PDF.<br /> <br /> <br /> <br /> <br /> VCM-2014<br /> Hội nghị toàn quốc lần thứ 7 về Cơ Điện tử - VCM-2014<br /> <br /> <br /> 50<br /> Dap ung goc khop hong va khop goi [4] D. A. Winter: Biomechanics and Motor Control<br /> of Human Movement, 5th Edition. John Wiley &<br /> 40 Sons, New York, 2009.<br /> 30<br /> [5] HIWIN: Linear Actuator LAS Series (2014).<br /> [6] R. L. Haupt, S. E. Haupt: Practical Genetic<br /> Goc khop (do)<br /> <br /> <br /> <br /> <br /> 20 Algorithm, 2nd ed., Wiley-Interscience, 2004.<br /> Hong-ra<br /> Hong-vao [7] Đào Văn Hiệp, Đào Trung Kiên: Tối ưu hóa bộ<br /> 10<br /> Goi-ra<br /> Goi-vao<br /> điều khiển bám quỹ đạo khớp của robot hỗ trợ<br /> 0 người thiểu năng vận động, Chuyên san Điều<br /> khiển & Tự động hóa, số 10 (08-2014).<br /> -10<br /> <br /> <br /> -20<br /> 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10<br /> GS. TS. Đào Văn Hiệp tốt<br /> Time, s nghiệp Học viện Kỹ thuật quân<br /> H. 19 Đáp ứng của hệ FPD ở khớp hông và khớp gối sự, chuyên ngành Cơ khí - Chế<br /> tạo máy vào năm 1977; nhận<br /> 5. Kết luận bằng tiến sĩ Cơ khí năm 1989 tại<br /> So sánh đáp ứng của hệ điều khiển bám cho các khớp Học viện Quân sự (VAAZ) -<br /> của robot dùng FPD và PDF được thiết kế theo Cộng hòa Czech; được Nhà nước<br /> phương pháp truyền thống cho thấy FPD có chất bổ nhiệm Phó giáo sư năm 2005,<br /> lượng tốt hơn. Nhưng sẽ là sai nếu nói rằng "điều Giáo sư năm 2011 ngành Cơ khí-<br /> khiển mờ tốt hơn điều khiển truyền thống". Mong Động lực. Hiện nay, ông là giảng viên tại Khoa Hàng<br /> muốn của chúng tôi là bộ điều khiển mờ có được các không - Vũ trụ, Học viện Kỹ thuật quân sự. Các lĩnh<br /> chỉ tiêu chất lượng tương đương PID truyền thống vực hoạt động chính: Công nghệ chế tạo thiết bị hàng<br /> ngay cả với hệ phi tuyến và dữ liệu vào không thể không, CAD/CAM/CNC, Kỹ thuật Robot, Cơ điện tử<br /> được biểu diễn tường minh bằng toán học, hay nhập trong các hệ thống sản xuất tự động.<br /> nhằng, có biên giới mờ như ở người khuyết tật, và đã<br /> đạt được. Tính ổn định, bền vững của điều khiển mờ TS. Đào Trung Kiên tốt nghiệp<br /> trong điều kiện nói trên không cần phải chứng minh, ngành Công nghệ thông tin của<br /> vì nó nằm trong bản chất của điều khiển mờ. Với các Trường Đại học Cergy-Pontoise,<br /> hệ tuyến tính, có mô hình toán học tường minh thì Pháp vào năm 2004. Anh nhận<br /> giải pháp truyền thống vẫn là lựa chọn hợp lý, nhất là bằng thạc sĩ về Hệ thống phân tán<br /> khi được hỗ trợ bởi các phương pháp thiết kế tiên tiến. của Trường Đại học Paris 6<br /> Nói rộng ra, kết quả khả quan trong nghiên cứu ứng (UPMC), Pháp năm 2006, và bằng<br /> dụng logic mờ và giải thuật gen [7] vào điều khiển tiến sĩ về Cơ khí và Tự động hoá,<br /> RBHT cho phép khẳng định tính khả thi của hướng Trường Đại học Dayeh, Đài Loan năm 2010. Hiện<br /> tiếp cận phỏng sinh. Nhưng còn một điều chúng tôi anh là giảng viên, nghiên cứu viên của Phòng nghiên<br /> tâm đắc nhưng chưa kịp thực hiện, là tạo khả năng cứu Môi trường Cảm thụ và Tương tác, thuộc Viện<br /> học cho bộ tạo quỹ đạo mẫu (Gait pattern generator - nghiên cứu quốc tế MICA, Đại học Bách khoa Hà<br /> GPG) tương tự não người. Về lý thuyết thì có thể thực Nội. Các hướng nghiên cứu chính bao gồm định vị ở<br /> hiện được bằng cách thay bộ điều khiển mờ bằng hệ môi trường trong nhà, tương tác người-hệ thống đa<br /> ANFIS (Adaptive Neural Fuzzy Inference System), phương thức, động lực học và điều khiển.<br /> hoặc đơn giản là gắn thêm modul ANN để xác định<br /> các hệ số KP, KD cho bộ điều khiển mờ. Vấn đề nằm ở TS. Tăng Quốc Nam, tốt nghiệp<br /> chỗ, tạo dữ liệu huấn luyện cho ANN hay ANFIS thế đại học ngành Cơ khí động lực<br /> nào? Chúng tôi rất mong và chân thành cảm ơn những năm 1995 tại Học viện Kỹ thuật<br /> chia sẻ của các bạn đọc. Quân sự, nhận bằng thạc sĩ về Cơ<br /> Công trình này được thực hiện trong khuôn khổ đề tài điện tử tại Viện Công nghệ châu<br /> cấp Nhà nước, mã số KC.03.12/11-15. Á (AIT) - Thái Lan năm 2002 và<br /> bằng tiến sĩ về Cơ học kỹ thuật<br /> Tài liệu tham khảo tại Học viện Kỹ thuật Quân sự<br /> [1] José L. Pons: Wearable Robots: Biomechatronic<br /> năm 2011. Từ năm 1995 đến nay,<br /> Exoskeletons; John Wiley & Sons, 2008.<br /> anh là giảng viên tại bộ môn<br /> [2] Kazerooni, H. and R. Steger: The Berkeley<br /> Robot đặc biệt và Cơ điện tử, khoa Hàng không Vũ<br /> Lower Extremity Exoskeleton, Journal of<br /> trụ, Học viện Kỹ thuật Quân sự. Các hướng nghiên<br /> Dynamic Systems Measurement and Control-<br /> cứu chính bao gồm Cơ điện tử trong khí tài quân sự,<br /> Transactions of the Asme, 2006.<br /> Động lực học và điều khiển robot di động, Định vị và<br /> [3] Andrew Valiente: Design of a Quasi-Passive<br /> xây dựng bản đồ ở môi trường trong nhà, Robot đặc<br /> Parallel Leg Exoskeleton to Augment Load<br /> biệt trong quân sự và thám hiểm, Mô hình hóa và mô<br /> Carrying for Walking; Master’s of Science at<br /> phỏng các hệ động lực.<br /> the MIT; August 2005.<br /> <br /> <br /> VCM-2014<br />