zunia.vn

Tuyển sinh 2024 dành cho Gen-Z

zunia.vn

» Kỹ Thuật - Công Nghệ

» Tự động hoá

Kết hợp điều khiển trượt và mạng nơ ron để điều khiển xe tự cân bằng

Chia sẻ: _ _ | Ngày: | Loại File: PDF | Số trang:3

Báo xấu

22
lượt xem 4
download

Download Vui lòng tải xuống để xem tài liệu đầy đủ

Để điều khiển cho xe tự cân bằng thì hiện nay có rất nhiều phương pháp hiệu quả như điều khiển trượt, điều khiển PID, LQR, BackStepping... Bản thân cá nhân bộ điều khiển trượt hoặc sử dụng mạng nơ ron làm bộ điều khiển cũng thu được kết quả rất tốt. Trong bài viết này, tác giả không sử dụng bộ điều khiển nơ ron làm bộ điều khiển chính, mà sử dụng khả năng nhận dạng đối tượng của mạng nơ ron, nhằm mục đích nhận dạng các thành phần nhiễu xuất hiện ngẫu nhiên trong hệ.

Chủ đề:

Bình luận(0) Đăng nhập để gửi bình luận!

Lưu

Nội dung Text: Kết hợp điều khiển trượt và mạng nơ ron để điều khiển xe tự cân bằng

Tuyển tập Hội nghị Khoa học thường niên năm 2021. ISBN: 978-604-82-5957-0 KẾT HỢP ĐIỀU KHIỂN TRƯỢT VÀ MẠNG NƠ RON ĐỂ ĐIỀU KHIỂN XE TỰ CÂN BẰNG Nguyễn Đức Minh Trường Đại học Thủy lợi, email: minhnd@tlu.edu.vn 1. GIỚI THIỆU tự cân bằng được minh họa trên Hình 1. Đây Để điều khiển cho xe tự cân bằng thì hiện là rô bốt 3 bậc tự do với 3 biến khớp lần lượt là biến di chuyển x, biến góc quay δ và biến nay có rất nhiều phương pháp hiệu quả như góc nghiêng θ. điều khiển trượt, điều khiển PID, LQR, BackStepping... Bản thân cá nhân bộ điều khiển trượt hoặc sử dụng mạng nơ ron làm bộ điều khiển cũng thu được kết quả rất tốt. Tuy nhiên trong trường hợp nhiễu bất định xuất hiện thì các phương pháp trên có những hạn chế nhấn định. Trong bài báo này, tác giả không sử dụng bộ điều khiển nơ ron làm bộ điều khiển chính, mà sử dụng khả năng nhận dạng đối tượng của mạng nơ ron, nhằm mục đích nhận dạng các thành phần nhiễu xuất hiện ngẫu nhiên trong hệ. Khi đó bộ điều khiển trượt sẽ làm tốt nhiệm vụ còn lại khi hệ được lý tưởng hóa sau khi bù nhiễu bằng mạng nơ ron. Việc sử dụng mạng nơ ron để nhận dạng nhiễu và bù nhiễu thường dựa trên kinh Hình 1. Cấu trúc của xe tự cân bằng. nghiệm lựa chọn mạng và số nơ ron trên mỗi lớp mạng, trong nghiên cứu này, tác giả sẽ 2.2. Phương trình Lagrange đưa ra kết quả lựa chọn của mình từ kinh  J  x&l2  x&r2 m  M  x&l  x&r  2 nghiệm của các nghiên cứu trước đó trong L   mw  wy     r2  2 2  2  phương án lựa chọn luật điều khiển hoặc  x& x&r  & 1   cos( )+ 2 ( ML  J p  J c )  (1) phương án bù nhiễu. Từ đó áp dụng vào điều  ML  l 2 &2  2  khiển và bù nhiễu cho xe hai bánh tự cân 2 bằng có dặc tính động học phi tuyến. 1  x&l  x&r   Jv  mgl cos( ) 2  D  2. CẤU TRÚC VÀ MÔ HÌNH ĐỘNG HỌC Trong đó xl , xr là khoảng dịch chuyển của CỦA XE TỰ CÂN BẰNG bánh trái, bánh phải dọc theo trục x, D là 2.1. Mô hình của xe tự cân bằng. hoảng cách giữa 2 bánh xe theo trục z Thông thường, mô hình động học của rô Cấu trúc bộ điều khiển PID: bốt được xây dựng bằng phương pháp Euler- K u ( s )  ( K p  i  sKd )e( s ) (2) Lagrange. Cấu trúc mô hình của xe hai bánh s 267
Tuyển tập Hội nghị Khoa học thường niên năm 2021. ISBN: 978-604-82-5957-0 3. MÔ PHỎNG VÀ PHÂN TÍCH Các thông số của mô hình được lựa chọn trong mô phỏng như sau: Chọn chu kỳ trích mẫu Tsp = 0.01 để nhận dạng thành phần nhiễu bất định có trong hệ. mw = 0.3kg; M = 1kg; m = 2kg; L = 0.1m; Sau khi huấn luyện ta được kết quả như sau: D = 0.2m; g = 10 m*s-2; r = 0.035m Sai lệch mse giữa đầu ra của mô hình Ta đặt một nhiễu hình sin với tham số mạng nơ ron và đối tượng là 2,5*10-12. Sai ngẫu nhiên vào hệ và thu được lực tác động lệch lớn nhất giữa đầu ra của mô hình mạng vào hai bánh như sau: nơ ron và cánh tay rô bốt là 6*10-5. Số lần fl = - fr = 2.85sin(((2t) + rank) N huấn luyện là 1350. Đáp ứng Mô men trên hai bánh lúc đó có Tham số của hàm Gaussian sử dụng để mô dạng như Hình 4. phỏng được tác giả lựa chọn như sau: 1  1.2; 2  1.2; c1  0.01; c2  0.01 Tỷ lệ học  = 0.1 và  = 2. Đáp ứng vào, ra của mô hình mẫu, đầu ra của đối tượng và đáp ứng của mô hình mẫu của bộ điều khiển nơ ron được mô phỏng trong Hình 2 và 3. Hình 4. Đáp ứng moment trên hai bánh Các trạng thái ban đầu của hệ rô bốt tự cân bằng được lựa chọn như sau: [x;x&; ;&]   0;0.001; 0.0005;0 Với lựa chọn về mạng nơ ron, luật điều khiển, tham số hệ Gaussian như trên, đáp ứng của hệ lần lượt được biểu diễn trên các hình 5, 6, 7 và 8. Quan sát trên các đáp ứng ta thấy hệ thống được ổn định tốt, theo đúng thiết kế với hiệu suất cao. Các thông số về vị trí, tốc Hình 2. Tín hiệu vào và ra mẫu độ, góc quay và vận tốc góc đều nhanh chóng trở về vị trí cân bằng sau không quá 1 giây. Điều đó chứng tỏ phương pháp điều khiển do nhóm tác giả đề suất đã hoạt động hiệu quả. -3 Position [m] x 10 3 2.5 2 1.5 1 0.5 0 -0.5 0 0.5 1 1.5 2 2.5 3 3.5 4 Hình 3. Đầu ra của NN model, sai lệch giữa đầu ra của NN model và đối tượng Hình 5. Đáp ứng vị trí của rô bốt 268
Tuyển tập Hội nghị Khoa học thường niên năm 2021. ISBN: 978-604-82-5957-0 4. KẾT LUẬN Các kết quả mô phỏng cho thấy bộ điều khiển hoạt động tốt và đạt mục tiêu đề ra, các tham số mạng noron được tính toán cập nhật online để luôn đảm bảo cho sự ổn định khi gặp sự biến thiên của nhiễu. 5. TÀI LIỆU THAM KHẢO Hình 6. Đáp ứng tốc độ của rô bốt [1] Minh Nguyen-Duc, Wang Wei, Zhuang -4 2 x 10 Angle [rad] Yan. Consensus of Multi-Agent Systems 1 with Euler-Lagrange System Using Neural 0 Networks Controller. ICIC Express Lett. -1 2016, 10, pp. 1697-1704. -2 [2] Minh Nguyen-Duc, Thang Nguyen-Trong. -3 Sliding Surface in Consensus Problem of -4 Multi-Agent Rigid Manipulators with -5 0 0.5 1 1.5 2 2.5 3 3.5 4 Neural Network Controller. Energies, 2017,10.12: 2127. Hình 7. Đáp ứng góc quay của rô bốt Hình 8. Đáp ứng vận tốc góc của rô bốt 269

CÓ THỂ BẠN MUỐN DOWNLOAD

LV.15: Bộ Đồ Án Tốt Nghiệp Chuyên Ngành Cơ Khí

65 tài liệu

2431 lượt tải

THÔNG TIN

TRỢ GIÚP

HỖ TRỢ KHÁCH HÀNG

Theo dõi chúng tôi

Chịu trách nhiệm nội dung:

Nguyễn Công Hà - Giám đốc Công ty TNHH TÀI LIỆU TRỰC TUYẾN VI NA

LIÊN HỆ

Địa chỉ: P402, 54A Nơ Trang Long, Phường 14, Q.Bình Thạnh, TP.HCM

Hotline: 093 303 0098

Email: support@tailieu.vn

Giấy phép Mạng Xã Hội số: 670/GP-BTTTT cấp ngày 30/11/2015 Copyright © 2022-2032 TaiLieu.VN. All rights reserved.