Luận án Tiến sĩ Kỹ thuật: Nghiên cứu phát triển giải thuật điều khiển thông minh dựa trên mạng nơ ron mờ hồi quy ứng dụng điều khiển hệ phi tuyến

Chia sẻ: _ _ | Ngày: | Loại File: PDF | Số trang:169

Thêm vào BST

Báo xấu

56
lượt xem 2
download

Download Vui lòng tải xuống để xem tài liệu đầy đủ

Luận án Tiến sĩ Kỹ thuật "Nghiên cứu phát triển giải thuật điều khiển thông minh dựa trên mạng nơ ron mờ hồi quy ứng dụng điều khiển hệ phi tuyến" trình bày các nội dung chính sau: Điều khiển PID thích nghi dựa trên mạng nơ-ron mờ hồi quy để điều khiển hệ phi tuyến; Điều khiển giám sát kết hợp RFNN-PID dựa trên bộ nhận dạng mạng nơ-ron mờ hồi quy để điều khiển hệ phi tuyến; Nghiên cứu chế tạo và thực nghiệm điều khiển trên hệ phi tuyến.

Chủ đề:

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

Lưu

Nội dung Text: Luận án Tiến sĩ Kỹ thuật: Nghiên cứu phát triển giải thuật điều khiển thông minh dựa trên mạng nơ ron mờ hồi quy ứng dụng điều khiển hệ phi tuyến

TRƯỜNG ĐẠI HỌC GIAO THÔNG VẬN TẢI THÀNH PHỐ HỒ CHÍ MINH LÊ MINH THÀNH NGHIÊN CỨU PHÁT TRIỂN GIẢI THUẬT ĐIỀU KHIỂN THÔNG MINH DỰA TRÊN MẠNG NƠ-RON MỜ HỒI QUY ỨNG DỤNG ĐIỀU KHIỂN HỆ PHI TUYẾN LUẬN ÁN TIẾN SĨ Ngành: Kỹ thuật điều khiển và tự động hóa Mã số: 9520216 Thành phố Hồ Chí Minh, tháng 3 năm 2024
TRƯỜNG ĐẠI HỌC GIAO THÔNG VẬN TẢI THÀNH PHỐ HỒ CHÍ MINH LÊ MINH THÀNH NGHIÊN CỨU PHÁT TRIỂN GIẢI THUẬT ĐIỀU KHIỂN THÔNG MINH DỰA TRÊN MẠNG NƠ-RON MỜ HỒI QUY ỨNG DỤNG ĐIỀU KHIỂN HỆ PHI TUYẾN LUẬN ÁN TIẾN SĨ Ngành: Kỹ thuật điều khiển và tự động hóa Mã số: 9520216 NGƯỜI HƯỚNG DẪN: 1. PGS. TS. NGUYỄN CHÍ NGÔN 2. TS. NGUYỄN QUANG SANG Thành phố Hồ Chí Minh, tháng 3 năm 2024
i LỜI CAM ĐOAN Tôi xin cam đoan luận án tiến sĩ với đề tài: “Nghiên cứu phát triển giải thuật điều khiển thông minh dựa trên mạng nơ-ron mờ hồi quy ứng dụng điều khiển hệ phi tuyến” là công trình khoa học do chính tôi nghiên cứu độc lập. Các kết luận và kết quả trình bày trong luận án mang tính trung thực, không thực hiện sao chép dưới bất kỳ hình thức nào và từ bất kỳ nguồn tài liệu nào. Nội dung tham khảo từ các tài liệu đều đã được trích dẫn và ghi nguồn tài liệu tham khảo đúng theo quy định. Thành phố Hồ Chí Minh, ngày 19 tháng 3 năm 2024 Nghiên cứu sinh Lê Minh Thành
ii LỜI CẢM ƠN Trong thời gian nghiên cứu và thực hiện luận án, em đã nhận được sự quan tâm và giúp đỡ tận tình của Trường Đại học Giao thông vận tải Thành phố Hồ Chí Minh, Viện Đào tạo Sau Đại học, Khoa Điện - ĐTVT, quý Thầy (Cô), gia đình và bạn bè. Với lòng biết ơn sâu sắc, em xin chân thành cảm ơn: - Quý Thầy, Cô Viện Đào tạo Sau đại học, Khoa Điện – ĐTVT Trường Đại học Giao thông vận tải Thành phố Hồ Chí Minh đã tận tình hỗ trợ em trong việc hoàn thành các thủ tục hồ sơ kịp thời và đã tạo điều kiện thuận lợi cho em được tham gia nghiên cứu tại trường hiệu quả. - Đặc biệt, PGS.TS. Nguyễn Chí Ngôn và TS. Nguyễn Quang Sang – những người Thầy đáng kính đã tận tình hướng dẫn, giúp đỡ em rất nhiều trong suốt thời gian nghiên cứu học tập. - Cảm ơn Quý Thầy (Cô) Khoa Điện - Điện tử trường Đại học Sư phạm Kỹ thuật Vĩnh Long đã hỗ trợ và tạo điều kiện cho em trong quá trình nghiên cứu học tập. - Cảm ơn gia đình, bạn bè đã luôn động viên, khuyến khích để em yên tâm nghiên cứu và hoàn thành luận án. Xin chân thành cảm ơn tất cả! Nghiên cứu sinh Lê Minh Thành
iii TÓM TẮT Luận án này nhằm mục tiêu nghiên cứu phát triển giải thuật điều khiển thông minh dựa trên mạng nơ-ron mờ hồi quy (Recurrent Fuzzy Neural Networks) để áp dụng trong điều khiển hệ phi tuyến, mà cụ thể là hệ robot song song 3 bậc tự do, gọi là robot Delta. Tiếp cận đầu tiên của luận án là xây dựng mô hình động học và mô hình động lực học của robot Delta để phục vụ cho hoạt động khảo sát đặc tính của nó thông qua mô phỏng. Kỹ thuật điều khiển PID truyền thống và điều khiển mờ đã được kiểm nghiệm trước tiên để đánh giá khả năng kiểm soát robot. Tuy nhiên, việc tìm kiếm các bộ tham số cho bộ điều khiển PID cũng như bộ điều khiển mờ bằng phương pháp thử sai tỏ ra kém hiệu quả đối với mô hình MIMO phi tuyến của robot. Vì vậy, giải thuật di truyền GA (genetic algorithm) đã được áp dụng với mong muốn tìm được tham số tối ưu cho bộ điều khiển PID nhờ khả năng tìm kiếm nghiệm tối ưu toàn cục của giải thuật. Mặc dù giải thuật GA hoàn toàn có khả năng đáp ứng được kỳ vọng, nhưng với kỹ thuật tìm kiếm nghiệm off-line tốc độ chậm, việc áp dụng trong điều khiển robot không phù hợp. Đồng thời, GA chỉ có thể tìm được bộ nghiệm tối ưu để cài đặt cho bộ điều khiển tại thời điểm ban đầu. Nếu trong quá trình vận hành, thông số của robot hay có sự tác động của các yếu tố bất định khác như nhiễu, phương pháp này bắt buộc phải tìm lại bộ nghiệm tối ưu mới bằng cách chạy lại giải thuật. Một vấn đề lớn đặt ra là có thể hiệu chỉnh tham số tối ưu của bộ điều khiển một cách trực tuyến hay không? Để trả lời cho câu hỏi này, mạng nơ-ron mờ hồi quy đã được áp dụng trong luận án. Mạng nơ-ron mờ hồi quy đã được nhiều nhóm nghiên cứu vận dụng trong kỹ thuật điều khiển thích nghi cho hệ phi tuyến. Tuy nhiên, kỹ thuật điều khiển này tồn tại một hạn chế cơ bản là phụ thuộc vào việc lựa chọn bộ tham số ban đầu của mạng. Việc lựa chọn bộ tham số ban đầu không phù hợp sẽ gây ra tốc độ hội tụ chậm của giải thuật, làm cho đáp ứng quá độ của đối tượng bị kéo dài. Để khắc phục hạn chế này, luận án đã kết hợp giải thuật điều khiển giám sát dùng bộ điều khiển PID để mang năng lượng chủ đạo và dùng mạng nơ-ron mờ hồi quy để hiệu chỉnh bù một cách trực tuyến cho đối tượng. Nhờ sự kết hợp này, tham số của bộ điều khiển PID không cần thiết phải cài đặt lại khi đối tượng hay môi trường điều khiển thay đổi, mà chính mạng nơ-ron mờ hồi quy sẽ cung cấp tín hiệu điều khiển bù cho những tác động đó. Kết quả mô phỏng trên MATLAB/Simulink cho thấy giải thuật điều khiển giám sát dùng mạng nơ-ron mờ hồi quy đã đáp ứng được yêu cầu thiết kế bộ điều khiển thông minh cho hệ phi tuyến.
iv Nhằm kiểm chứng các giải thuật điều khiển đã mô phỏng, mô hình thực nghiệm robot Delta cũng được luận án thiết kế và chế tạo thử nghiệm. Về cơ bản, bộ điều khiển được xây dựng trên máy tính và truyền thông tín hiệu điều khiển cùng với các cảm biến góc khớp của robot thông qua card giao tiếp C2000 của Texas Instrument. Kết quả thực nghiệm trên mô hình robot thật cho thấy giải thuật đáp ứng đúng như thiết kế và mô phỏng. Tuy nhiên, do hạn chế về cơ khí chính xác và độ cứng vững của mô hình robot Delta đã được chế tạo mà đầu mút của robot vẫn bị rung nhẹ khi chạy trên quỹ đạo đặt, mặc dù các góc khớp vẫn cho tín hiệu đúng. Do không có đủ thời gian và kinh phí để chế tạo lại mô hình robot, nghiên cứu này đã thực nghiệm giải thuật điều khiển giám sát dùng mạng nơ-ron mờ hồi quy trên hệ ổn định lưu lượng chất lỏng RT020 của hãng Gunt-Hamburg có sẵn. Kết quả thực nghiệm trên hệ RT020 cho thấy kỹ thuật điều khiển đã đề xuất hoàn toàn phù hợp và có khả năng kiểm soát tốt đáp ứng lưu lượng của thiết bị. Trong thời gian tới, giải thuật điều khiển đề xuất sẽ được tiếp tục kiểm nghiệm trên robot Delta sau khi nhóm nghiên cứu cải tiến lại phần cánh tay và bộ khung của robot. Từ khóa: mạng nơ-ron mờ hồi quy, giải thuật di truyền, điều khiển mờ, điều khiển giám sát, nhận dạng hệ thống, hệ phi tuyến.
v ABSTRACT This thesis aims to study and develop intelligent control algorithms based on Recur- rent Fuzzy Neural Networks to apply in nonlinear system control, especially in parallel robot control, also called Delta robot. The first approach of the study is to build a kinematic model and a dynamic model of the Delta robot to investigate its characteristics through simulation. Traditional PID control techniques and fuzzy control have been tested first to evaluate robot controlla- bility. However, finding the parameter sets for the PID controller as well as the fuzzy controller by trial-and-error method has proved ineffective for the nonlinear MIMO model of the robot. Therefore, the genetic algorithm GA (Genetic Algorithm) has been applied with the desire to find the optimal parameters for the PID controller thanks to its algorithm’s ability in finding the global optimal solution. Although the GA algorithm completely meets the expectations with a slow speed off-line searching technique, its application in robot control is not suitable. At the same time, GA can only find the op- timal PID’s parameters for initial time. If during operation, the robot's parameters are affected by other uncertain factors such as noise, this method is required to find a new set of optimal parameters by running the GA algorithm again. A big question is whether it is possible to calibrate the controller's optimal parameter online? To answer this ques- tion, the study has continued to approach recurrent fuzzy neural networks. Recurrent fuzzy neural networks have been applied by many research groups in adaptive control techniques for nonlinear systems. However, this control technique has a fundamental limitation in that it depends on the selection of the initial parameter set of the network. The inappropriate selection of the initial parameter set may get a slow convergence of the algorithm, causing longer transient response of the controlled object. To overcome this limitation, the thesis has combined a supervisory control algorithm using PID controllers to generate main control signals and using recurrent fuzzy neural networks to online compensate of control signals. Thanks to this combination, parame- ters of PID controllers does not need to be re-install when the control object or environ- ment changes, because the recurrent fuzzy neural networks will provide compensative control signals for the changes. The simulation results on MATLAB/Simulink show that the supervisory control algorithm using recurrent fuzzy neural networks has met the requirements of designing intelligent controllers for nonlinear systems.
vi To verify proposed control algorithms, the Delta robot experimental model has also been designed and tested by the thesis. Basically, the controller is built on the computer and communicates the control signal along with the joint angle sensors of the robot through the Texas Instrument C2000 interface card. Experimental results on the real robot model show that the algorithm responds exactly as designed and simulated. How- ever, due to the limitations of precision mechanics and rigidity of the Delta robot model, the robot's arm tip still vibrates slightly when running on its trajectory, although the joint angles still give the correct signal. Due to the lack of time and funds to re-create the robot model, this study has tested the supervisory control algorithm using recurrent fuzzy neural networks on the liquid flow control system RT020 of the Gunt - Hamburg. Experimental results on the RT020 system show that the proposed control technique is completely suitable and has good control of the liquid flow response of the device. The proposed control algorithms should be further tested on the Delta robot after the research team improves the arm and frame of the robot. Keywords: recurrent fuzzy neural network, genetic algorithm, fuzzy control, super- vised control, system recognition, nonlinear system.
vii MỤC LỤC LỜI CẢM ƠN ........................................................................................................... ii TÓM TẮT ................................................................................................................ iii ABSTRACT .............................................................................................................. v MỤC LỤC ............................................................................................................... vii DANH MỤC CÁC CHỮ VIẾT TẮT ..................................................................... xi DANH MỤC CÁC HÌNH VẼ ................................................................................ xii DANH MỤC CÁC BẢNG BIỂU ......................................................................... xvii TỔNG QUAN ............................................................................................................ 1 1. Tính cấp thiết của luận án ................................................................................... 1 2. Tổng quan về vấn đề nghiên cứu......................................................................... 1 3. Luận điểm khoa học cần giải quyết trong luận án ............................................ 4 4. Mục tiêu của luận án ............................................................................................ 4 4.1. Mục tiêu tổng quát ......................................................................................... 4 4.2. Mục tiêu cụ thể .............................................................................................. 5 5. Phương pháp nghiên cứu, cách tiếp cận ............................................................. 5 6. Đối tượng và phạm vi nghiên cứu ....................................................................... 6 7. Ý nghĩa khoa học và thực tiễn ............................................................................. 6 7.1. Ý nghĩa khoa học ........................................................................................... 6 7.2. Ý nghĩa thực tiễn ........................................................................................... 7 8. Những đóng góp của luận án về mặt khoa học .................................................. 7 8.1. Về mặt lý thuyết ............................................................................................ 7 8.2. Về mặt thực tiễn ............................................................................................ 7 9. Bố cục của luận án ................................................................................................ 8 CHƯƠNG 1. ĐIỀU KHIỂN PID THÍCH NGHI DỰA TRÊN MẠNG NƠ-RON MỜ HỒI QUY ĐỂ ĐIỀU KHIỂN HỆ PHI TUYẾN ........................................... 12 1.1. Giới thiệu........................................................................................................ 12 1.2. Sơ lược tình hình nghiên cứu ......................................................................... 13 1.2.1. Tình hình nghiên cứu ở Việt Nam ........................................................... 13
viii 1.2.2. Tình hình nghiên cứu ngoài nước ............................................................ 14 1.3. Mục tiêu ......................................................................................................... 15 1.4. Mô hình hóa đối tượng phi tuyến MIMO-robot Delta 3-DOF ...................... 15 1.4.1. Mô hình động học của robot Delta 3-DOF .............................................. 16 1.4.2. Xây dựng mô hình động lực học chuyển động robot Delta 3-DOF không gian 3RUS .......................................................................................................... 17 1.5. Điều khiển bám quỹ đạo robot sử dụng bộ điều khiển FUZZY-PID............. 24 1.5.1. Thiết kế bộ điều khiển FUZZY-PID cho robot Delta 3-DOF ................. 24 1.5.2. Kết quả mô phỏng và đánh giá ................................................................ 26 1.6. Điều khiển bám quỹ đạo robot Delta sử dụng giải thuật di truyền ................ 35 1.6.1. Thiết kế giải thuật GA-PID cho robot Delta 3-DOF ............................... 35 1.6.2. Lưu đồ giải thuật di truyền ...................................................................... 36 1.6.3. Kết quả mô phỏng và đánh giá ................................................................ 38 1.7. Điều khiển bám quỹ đạo robot Delta sử dụng bộ điều khiển PID thích nghi dựa trên cơ sở bộ nhận dạng mạng nơ-ron mờ hồi quy............................... 42 1.7.1. Cơ sở lý thuyết điều khiển PID thích nghi .............................................. 42 1.7.2. Thiết kế bộ điều khiển PID thích nghi dựa trên cơ sở mạng nơ-ron mờ hồi quy ..................................................................................................................... 45 1.7.3. Kết quả mô phỏng và đánh giá ................................................................ 46 1.8. So sánh kết quả của 3 bộ điều khiển: PID thích nghi trên cơ sở mạng nơ-ron mờ hồi quy với GA-PID và FUZZY-PID ứng dụng điều khiển bám quỹ đạo robot Delta 3-DOF ....................................................................................... 49 CHƯƠNG 2. ĐIỀU KHIỂN GIÁM SÁT KẾT HỢP RFFN-PID DỰA TRÊN BỘ NHẬN DẠNG MẠNG NƠ-RON MỜ HỒI QUY ................................................ 50 2.1. Giới thiệu........................................................................................................ 50 2.2. Sơ lược tình hình nghiên cứu ......................................................................... 51
ix 2.2.1. Tình hình nghiên cứu ở Việt Nam ........................................................... 51 2.2.2. Tình hình nghiên cứu ngoài nước ............................................................ 52 2.3. Mục tiêu ......................................................................................................... 55 2.4. Thiết kế bộ điều khiển giám sát kết hợp RFNN-PID ..................................... 55 2.4.1. Cơ sở lý thuyết ......................................................................................... 55 2.4.2. Điều khiển bám quỹ đạo robot Delta sử dụng bộ điều khiển giám sát kết hợp RFNN-PID .................................................................................................. 59 CHƯƠNG 3. NGHIÊN CỨU CHẾ TẠO VÀ THỰC NGHIỆM ĐIỀU KHIỂN TRÊN HỆ PHI TUYẾN MIMO - SISO ............................................................... 68 3.1. Xây dựng mô hình thực nghiệm trên hệ phi tuyến ........................................ 68 3.2. Thiết kế và gia công khung cơ khí hệ MIMO là robot Delta 3-DOF ............ 68 3.3. Thiết kế và gia công tủ điện điều khiển robot Delta 3-DOF .......................... 73 3.3.1. Sơ đồ nguyên lý và hoạt động của mạch điều khiển ............................... 73 3.3.2. Vi điều khiển DSP C2000 TMS320F28379D ......................................... 74 3.4. Thiết kế bản vẽ mạch điều khiển, gia công lắp mạch và lắp tủ điều khiển ... 77 3.4.1. Thiết kế bản vẽ mạch điện điều khiển ..................................................... 77 3.4.2. Gia công lắp ráp các linh kiện mạch điều khiển ...................................... 79 3.4.3. Lắp tủ điều khiển robot Delta .................................................................. 79 3.5. Thiết kế và xây dựng các thuật toán điều khiển trên MATLAB/Simulink .... 80 3.5.1. Sơ đồ điều khiển ...................................................................................... 80 3.5.2. Các khối chức năng trên MATLAB/Simulink ........................................ 81 3.6. Kết quả thực nghiệm robot Delta 3-DOF phiên bản 3 ................................... 84 3.6.1. Thực nghiệm và kết quả trên quỹ đạo đường tròn ................................... 85 3.6.2. Thực nghiệm và kết quả trên quỹ đạo đường số 8................................... 88 3.7. Kết quả thực nghiệm trên hệ phi tuyến SISO ................................................ 90
x 3.7.1. Mô hình thực nghiệm trên hệ ổn định lưu lượng chất lỏng RT020 ......... 90 3.7.2. Nguyên lý điều khiển giám sát ................................................................ 91 3.7.3. Sơ đồ bố trí thực nghiệm ......................................................................... 92 3.7.4. Thực nghiệm và so sánh đánh giá kết quả ............................................... 92 KẾT LUẬN VÀ ĐỀ NGHỊ ................................................................................... 97 Kết quả đạt được ................................................................................................... 97 Đánh giá nhược điểm ............................................................................................ 98 Đề nghị hướng nghiên cứu trong tương lai ........................................................... 98 DANH MỤC CÔNG TRÌNH TÁC GIẢ ĐÃ CÔNG BỐ .................................... 99 TÀI LIỆU THAM KHẢO.................................................................................... 102 CÁC VIDEO THỰC NGHIỆM TRONG LUẬN ÁN ....................................... 123 MỘT SỐ HÌNH ẢNH TRONG QUÁ TRÌNH GIA CÔNG CƠ KHÍ, THI CÔNG MẠCH ĐIỀU KHIỂN VÀ NGHIÊN CỨU CỦA TÁC GIẢ ............................ 124 Các minh chứng Tạp chí, Hội nghị, Viết sách và Các công trình Nghiên cứu khoa học tác giả đã công bố ................................................................................. 127 PHỤ LỤC .............................................................................................................. 133 Phần 1 : Các linh kiện sử dụng trong mạch điều khiển .................................... 133 Phần 2 : Chương trình điều khiển được thực hiện trên MATLAB/Simulink 138
xi DANH MỤC CÁC CHỮ VIẾT TẮT Viết tắt Tiếng Anh Tiếng Việt DOF Degrees of Freedom Bậc tự do DC Direct Current Dòng điện một chiều AC Alternating Current Dòng điện xoay chiều CB Circuit Breaker Ngắt mạch RUS Revolute Universal Spherical Vòng quay hình cầu phổ quát enhanced Quadrature Encoder Khối đọc xung Encoder mã hoá cầu eQEP Modulator phương ePWM enhanced Pulse Width Modulator Khối điều chế độ rộng xung DSP Digital Signal Processor Khối xử lý tín hiệu số IPC Inter-Processor Communications Giao tiếp giữa các bộ xử lý Universal Asynchronous Khối truyền nhận không đồng bộ UART Receiver/Transmitter phổ thông CAN Controller Area Network Điều khiển truyền thông mạng SPI Serial Peripheral Interface Giao tiếp ngoại vi nối tiếp SCI Serial Communications Interface Giao tiếp truyền thông nối tiếp DMA Direct Memory Access Truy cập bộ nhớ trực tiếp PID Proportional Integral Derivative Đạo hàm tích phân tỷ lệ LQR Linear Quadratic Regulator Bộ điều chỉnh tuyến tính bậc hai MPC Model Predictive Control Mô hình điều khiển dự đoán RBF Radial Basic Functions Các hàm cơ bản xuyên tâm PSO Particle Swarm Optimization Giải thuật bầy đàn GA Genetic Algorithm Thuật toán di truyền NN Neuron Network Mạng nơ-ron Recurrent Fuzzy Neural Network RFNNI Nhận dạng mạng nơ-ron mờ hồi quy Identifier Recurrent Fuzzy Neural Network RFNNC Điều khiển mạng nơ-ron mờ hồi quy Controller VLSI Very Large Scale Integrated Quy mô rất lớn được tích hợp SISO Single Input Single Output Một ngõ vào một ngõ ra MIMO Multiple Input Multiple Output Nhiều ngõ vào nhiều ngõ ra SNA- Single Neural Adaptive PID Bộ điều khiển PID thích nghi nơ-ron PID Integral of the Absolute Tích phân giá trị tuyệt đối biên độ IAE Magnitude of the Error sai số Hệ điều khiển ổn định lưu lượng RT020 chất lỏng của hãng Gunt Humburg
xii DANH MỤC CÁC HÌNH VẼ Hình 1.1: Cấu tạo và mô hình của robot .......................................................................16 Hình 1.2: Mô hình động lực học robot ..........................................................................17 Hình 1.3: Tọa độ suy rộng định vị .................................................................................17 Hình 1.4: Mô hình 1 robot 3 RUS ................................................................................19 Hình 1.5: Mô hình 2 robot 3RUS ................................................................................19 Hình 1.6: Mô hình động lực học của robot Delta 3-DOF xây dựng trong MATLAB/Simulink và mô hình robot thật mà tác giả chế tạo .....................................24 Hình 1.7: Sơ đồ điều khiển dùng thuật toán FUZZY-PID ............................................25 Hình 1.8: Tập mờ cho biến vào e(t), de(t) .....................................................................26 Hình 1.9: Ngõ ra các hệ số K p , Ki , K d và cấu trúc bộ điều khiển mờ ..........................26 Hình 1.10: Bộ điều khiển FUZZY-PID xây dựng trong MATLAB/Simulink ..............28 Hình 1.11: Cấu trúc bên trong của bộ FUZZY-PID ......................................................28 Hình 1.12: Sơ đồ mô tả chi tiết các tham số của bộ điều khiển FUZZY-PID...............28 Hình 1.13: Đáp ứng các góc theta với quỹ đạo đường tròn ..........................................29 Hình 1.14: Tín hiệu điều khiển với quỹ đạo đường tròn ...............................................29 Hình 1.15: Đáp ứng quỹ đạo đường tròn.......................................................................30 Hình 1.16: Đáp ứng quỹ đạo đường tròn khi robot mang tải thêm 1.5 kg ....................30 Hình 1.17: Đáp ứng các góc theta với quỹ đạo đường cong số 8..................................31 Hình 1.18: Tín hiệu điều khiển với quỹ đạo đường cong số 8 ......................................31 Hình 1.19: Đáp ứng quỹ đạo đường cong số 8 ..............................................................31 Hình 1.20: Đáp ứng quỹ đạo đường cong số 8 khi robot mang tải thêm 1.5 kg ...........32 Hình 1.21: Đáp ứng các góc theta với quỹ đạo đường Astroid .....................................32 Hình 1.22: Tín hiệu điều khiển với quỹ đạo đường Astroid .........................................32 Hình 1.23: Đáp ứng quỹ đạo đường Astroid .................................................................33 Hình 1.24: Đáp ứng quỹ đạo đường Astroid khi robot mang tải thêm 1.5 kg ...............33 Hình 1.25: Đáp ứng các góc theta với quỹ đạo đường Hypocycloid ............................34 Hình 1.26: Tín hiệu điều khiển với quỹ đạo đường Hypocycloid .................................34
xiii Hình 1.27: Đáp ứng quỹ đạo đường Hypocycloid ........................................................34 Hình 1.28: Đáp ứng quỹ đạo đường Hypocycloid khi robot mang tải thêm 1.5 kg ......35 Hình 1.29: Mô hình bộ điều khiển GA-PID ..................................................................36 Hình 1.30: Lưu đồ giải thuật di truyền để xác định thông số bộ điều khiển PID .........36 Hình 1.31: Bộ điều khiển GA-PID xây dựng trong MATLAB/Simulink .....................38 Hình 1.32: Đáp ứng các góc với quỹ đạo đường tròn ...................................................39 Hình 1.33: Tín hiệu điều khiển với quỹ đạo đường tròn ...............................................39 Hình 1.34: Đáp ứng quỹ đạo đường tròn.......................................................................40 Hình 1.35: Đáp ứng quỹ đạo đường tròn khi robot Delta mang tải thêm 0.6 kg...........40 Hình 1.36: Đáp ứng các góc với quỹ đạo Astroid .........................................................40 Hình 1.37: Tín hiệu điều khiển với quỹ đạo Astroid .....................................................41 Hình 1.38: Đáp ứng quỹ đạo Astroid ............................................................................41 Hình 1.39: Đáp ứng quỹ đạo Astroid khi robot Delta mang tải thêm 0.6 kg ................41 Hình 1.40: Cấu trúc bộ điều khiển PID thích nghi dựa trên mạng nơ-ron mờ hồi quy [52] .......................................................................................................................................45 Hình 1.41: Sơ đồ mô phỏng bộ điều khiển PID thích nghi trên cơ sở bộ nhận dạng mạng nơ-ron mờ hồi quy [52] .................................................................................................46 Hình 1.42: Đáp ứng các góc của hai bộ điều khiển PID và PID thích nghi mạng nơ-ron .......................................................................................................................................47 Hình 1.43: Đáp ứng sai số của hai bộ điều khiển ..........................................................47 Hình 1.44: Đáp ứng quỹ đạo hai bộ điều khiển PID và PID thích nghi mạng nơ-ron ..48 Hình 1.45: Đáp ứng quỹ đạo của hai bộ điều khiển PID và PID thích nghi mạng nơ-ron khi tải trọng của robot Delta 3-DOF tăng thêm 0,9 Kg .................................................48 Hình 2.1: Sơ đồ khối điều khiển vòng kín hệ thống ......................................................56 Hình 2.2: Sơ đồ cấu trúc bộ nhận dạng RFNN ..............................................................56 Hình 2.3: Mô hình robot Delta 3-DOF được nhận dạng trên MATLAB/Simulink ......59 Hình 2.4: Cấu trúc của bộ nhận dạng bốn lớp để nhận dạng mô hình robot Delta .......59 Hình 2.5: Sơ đồ hệ thống điều khiển giám sát kết hợp RFNN-PID ..............................60 Hình 2.6: Bộ điều khiển RFNN-PID xây dựng trong MATLAB/Simulink ..................63 Hình 2.7: Đáp ứng các góc của theta 1 của ba bộ điều khiển .......................................63
xiv Hình 2.8: Đáp ứng các góc của theta 2 của ba bộ điều khiển .......................................64 Hình 2.9: Đáp ứng các góc của theta 3 của ba bộ điều khiển .......................................64 Hình 2.10: Đáp ứng của các sai số ................................................................................64 Hình 2.11: Điều khiển bám quỹ đạo PID truyền thống và bộ điều khiển PID thích nghi nơ-ron và bộ điều khiển RFNN-PID .............................................................................65 Hình 2.12: Đáp ứng của ba bộ điều khiển khi thay đổi tăng tải trọng của robot Delta 3- DOF từ 4.71 kg đến 7.05 kg ..........................................................................................65 Hình 2.13: Điều khiển bám quỹ đạo hình số 8 ..............................................................66 Hình 3.1: Bản vẽ tấm nền cố định và thông số kỹ thuật................................................69 Hình 3.2: Tấm nền cố định sau khi gia công hoàn chỉnh ..............................................69 Hình 3.3: Bản vẽ chi tiết bệ đỡ gắn động cơ .................................................................70 Hình 3.4: Bản vẽ chi tiết và sản phẩm khi gia công cánh tay đòn trên .........................70 Hình 3.5: Ống Carbon Fiber ..........................................................................................71 Hình 3.6: Cánh tay đòn dưới khi gia công hoàn chỉnh. .................................................71 Hình 3.7: Bản vẽ chi tiết tấm nền di động .....................................................................72 Hình 3.8: Tấm nền di động sau khi gia công hoàn chỉnh ..............................................72 Hình 3.9: Các phiên bản 1, 2 và 3 của robot mà nhóm đã chế tạo và thực nghiệm ......73 Hình 3.10: Sơ đồ khối điều khiển robot Delta 3-DOF ..................................................73 Hình 3.11: Sơ đồ cấu trúc phần cứng điều khiển robot Delta thực tế. ..........................73 Hình 3.12: Sơ đồ khối TMS320F28x7x ........................................................................75 Hình 3.13: Chi tiết sơ đồ chân DSP TMS320F2837xD ................................................76 Hình 3.14: Chi tiết sơ đồ mạch DSP TMS320F2837xD ...............................................76 Hình 3.15: Chi tiết sơ đồ đấu dây DSP TMS320F2837xD ..........................................76 Hình 3.16: Sơ đồ chân DSP TMS320F837xD - J1, J3 .................................................76 Hình 3.17: Sơ đồ chân DSP TMS320F837xD – J4, J2 ................................................77 Hình 3.18: Sơ đồ chân DSP TMS320F837xD – J5, J7 ................................................77 Hình 3.19 Sơ đồ chân DSP TMS320F837xD – J8, J6 .................................................77 Hình 3.20: Sơ đồ tổng thể các chân input/output .........................................................77 Hình 3.21: Sơ đồ nguyên lý mạch điều khiển thiết kế trên phần mềm Protues ...........78
xv Hình 3.22: Sản phẩm mạch in và mạch điều khiển sau khi hoàn thiện ........................79 Hình 3.23: Bố trí các linh kiện trên khung của tủ điện và mặt trước của tủ điện.........80 Hình 3.24: Sơ đồ điều khiển thời gian thực robot Delta 3-DOF ..................................81 Hình 3.25: Khối tạo ra quỹ đạo tham chiếu .................................................................81 Hình 3.26: Khối chuyển đổi vị trí x, y, z ra các góc theta 1, 2, 3 .................................82 Hình 3.27: Sơ đồ khối phát xung và các cấu hình bên trong của khối ePWM ............83 Hình 3.28: Sơ đồ khối đọc Encoder và các cấu hình bên trong của khối eQEP ..........83 Hình 3.29: Thông số của 3 bộ điều khiển .....................................................................84 Hình 3.30: Ứng dụng giải thuật điều khiển thông minh trên hệ thực nghiệm robot Delta 3-DOF phiên bản 3 ........................................................................................................85 Hình 3.31: Đáp ứng góc Theta_1 quỹ đạo đường tròn .................................................87 Hình 3.32: Đáp ứng góc Theta_2 quỹ đạo đường tròn .................................................87 Hình 3.33: Đáp ứng góc Theta_3 quỹ đạo đường tròn .................................................87 Hình 3.34: Kết quả thực nghiệm quỹ đạo đặt và quỹ đạo thực của đường tròn...........88 Hình 3.35: Đáp ứng góc Theta_1 của quỹ đạo đường số 8 ..........................................89 Hình 3.36: Đáp ứng góc Theta_2 của quỹ đạo đường số 8 ..........................................89 Hình 3.37: Đáp ứng góc Theta_3 của quỹ đạo đường số 8 ..........................................89 Hình 3.38: Kết quả thực nghiệm quỹ đạo đặt và quỹ đạo thực của đường số 8 ..........90 Hình 3.39: Hệ thực nghiệm RT020 ...............................................................................91 Hình 3.40: Nguyên lý điều khiển dùng mạng RFNN cho hệ RT020 ............................91 Hình 3.41: a) Sơ đồ điều khiển giám sát hệ RT020; b) Bố trí thực nghiệm..................92 Hình 3.42: Kết quả thực nghiệm #1 ..............................................................................93 Hình 3.43: a) Tín hiệu điều khiển thực nghiệm #1; b) Kết quả nhận dạng thực nghiệm #1 ...................................................................................................................................93 Hình 3.44: Kết quả thực nghiệm #2 ..............................................................................95 Hình 3.45: a) Tín hiệu điều khiển thực nghiệm #2; b) Kết quả nhận dạng thực nghiệm #2 ...................................................................................................................................95 Hình PL.1: Driver Yakawa Sigma II ...........................................................................133 Hình PL.2: Sơ đồ điều khiển chạy chế độ thay đổi tốc độ ..........................................134 Hình PL.3: Sơ đồ điều khiển chạy chế độ vị trí ..........................................................135
xvi Hình PL.4: Cách cài đặt số xung Encoder từ Driver YAKAWA................................136 Hình PL.5: Module chuyển mức tín hiệu SN74LVC245A .........................................136 Hình PL.6: Mạch giảm áp AMS1117 ..........................................................................137 Hình PL.7: Module ổn áp LM2596_3A ......................................................................137 Hình PL.8: Mạch opto cách ly TLP281.......................................................................138
xvii DANH MỤC CÁC BẢNG BIỂU Bảng 1.1: Chi tiết các luật hợp thành mờ các hệ số e(t), de(t) và K p , Ki , K d ..............26 Bảng 1.2: Các thông số bản vẽ kỹ thuật của robot Delta 3-DOF ..................................27 Bảng 1.3: Các tham số của giải thuật FUZZY tham khảo trong [13], [60]...................27 Bảng 1.4: So sánh các chỉ tiêu chất lượng hệ thống PID và FUZZY-PID ....................35 Bảng 1.5: Các tham số giải thuật di truyền ...................................................................38 Bảng 1.6: So sánh các chỉ tiêu chất lượng hệ thống PID và GA ...................................42 Bảng 1.7: Các tham số của bộ điều khiển PID thích nghi mạng nơ-ron [52] ...............46 Bảng 1.8: Chỉ tiêu chất lượng điều khiển [52] ..............................................................48 Bảng 1.9: Chỉ tiêu chất lượng điều khiển của 3 bộ điều khiển .....................................49 Bảng 2.1: Các thông số của bộ điều khiển RFNNC ......................................................61 Bảng 2.2: So sánh tiêu chuẩn chất lượng điều khiển của cả hệ thống ..........................66 Bảng 3.1: Các thông số của robot Delta 3-DOF phiên bản 3 ........................................86 Bảng 3.2: Các thông số của 3 bộ PID với quỹ đạo đường tròn. ....................................86 Bảng 3.3: Các thông số của 3 bộ PID với quỹ đạo đường số 8 .....................................88 Bảng PL.1: Bảng chuyển đổi mức logic 2 kênh ..........................................................136
1 TỔNG QUAN 1. Tính cấp thiết của luận án Cách mạng công nghiệp 4.0 đã và đang thúc đẩy sự phát triển nhanh chóng của công nghiệp, mà ở đó ngày càng phát sinh nhiều thiết bị phi tuyến, khó kiểm soát. Các kỹ thuật điều khiển phổ biến và đã được công nghiệp hoá như điều khiển PID đã không còn đủ linh hoạt để đáp ứng yêu cầu. Dù vậy, bộ điều khiển PID công nghiệp hiện vẫn được dùng phổ biến. Vấn đề cấp thiết đã và đang đặt ra là nhu cầu xây dựng các giải thuật đủ linh động để cập nhật tham số bộ điều khiển PID hay bù tín hiệu điều khiển một cách thông minh và linh hoạt. Trong khi đó, những thập niên gần đây, công nghệ trí tuệ nhân tạo đang được nhiều quốc gia trên thế giới quan tâm, ứng dụng. Một nhánh quan trọng của trí tuệ nhân tạo được quan tâm nhiều là ứng dụng mạng nơ-ron nhân tạo. Từ đó, lý thuyết điều khiển phi tuyến cũng đã hướng đến việc sử dụng các thuật toán điều khiển thông minh, dựa trên mạng nơ-ron nói chung và mạng nơ-ron mờ hồi quy nói riêng. Hướng nghiên cứu và ứng dụng mạng nơ-ron mờ hồi quy có ưu điểm với cơ chế cập nhật trực tuyến bộ điều khiển phi tuyến này một cách hiệu quả. Tuy nhiên, các công bố cho thấy bộ điều khiển này dù đã được triển khai thành công, nhưng chủ yếu thông qua mô phỏng trên máy tính. Nhằm tận dụng độ ổn định và tin cậy cao của bộ điều khiển PID, kết hợp với tính ưu việt của bộ điều khiển dùng mạng nơ-ron mờ hồi quy, nghiên cứu này hướng đến việc xây dựng kỹ thuật điều khiển giám sát (supervisory control), thông qua việc kết hợp bộ điều khiển PID và bộ điều khiển dùng mạng nơ-ron mờ hồi quy đã đề cập. Giải thuật điều khiển được kiểm nghiệm trên mô hình đối tượng phi tuyến là robot Delta và thiết bị công nghiệp là hệ ổn định lưu lượng chất lỏng RT020. Bằng việc ứng dụng các mạng nơ-ron mờ hồi quy để nhận dạng không tham số mô hình đối tượng và để điều khiển bù cho bộ PID, giải thuật đề xuất có tính linh động cao, cải thiện được chất lượng của cả hệ thống và nhất là đáp ứng được nhu cầu cấp thiết đã và đang đặt ra nhằm kiểm soát hệ điều khiển vòng kín các đối tượng phi tuyến hiện nay. 2. Tổng quan về vấn đề nghiên cứu Các bài toán điều khiển trong thực tế, đa phần là sử dụng hệ phi tuyến. Vì thế, nhiều nhà nghiên cứu và nhà thiết kế đã quan tâm tích cực trong việc phát triển và ứng dụng của các phương pháp điều khiển phi tuyến bởi những lý do sau [1]: 1) Cải thiện hệ thống điều khiển hiện có; 2) Phân tích các đặc tính phi tuyến khó; 3) Xử lý sự không chắc chắn của mô hình; 4) Thiết kế đơn giản. Các kỹ thuật học cơ bản về thiết kế và