zunia.vn

Tuyển sinh 2024 dành cho Gen-Z

zunia.vn

» Kỹ Thuật - Công Nghệ

» Tự động hoá

Nghiên cứu ứng dụng công nghệ điều khiển cánh tay parallel robot phân loại sản phẩm theo màu sắc

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

Báo xấu

38
lượt xem 4
download

Download Vui lòng tải xuống để xem tài liệu đầy đủ

Bài viết khái quát về các hướng nghiên cứu liên quan đến giải thuật điều khiển cánh tay robot song song như: PID Controller, Neural Network, Learning control dựa trên mô hình thực nghiệm. Trong đó tổng hợp những kiến thức nền tảng cơ bản về phương trình động học, giải thuật điều khiển PID, giải thuật nhận dạng và huấn luyện mạng neuron nhân tạo.

Chủ đề:

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

Lưu

Nội dung Text: Nghiên cứu ứng dụng công nghệ điều khiển cánh tay parallel robot phân loại sản phẩm theo màu sắc

Giải thưởng Sinh viên nghiên cứu khoa học Euréka lần 20 năm 2018 Kỷ yếu khoa học NGHIÊN CỨU ỨNG DỤNG CÔNG NGHỆ ĐIỀU KHIỂN CÁNH TAY PARALLEL ROBOT PHÂN LOẠI SẢN PHẨM THEO MÀU SẮC Nguyễn Tăng Triều*, Lê Minh Thanh, Nguyễn Văn Toàn Trường Đại học Công nghiệp Thực phẩm TP. Hồ Chí Minh *Tác giả liên lạc: nguyentangtrieu162@gmail.com TÓM TẮT Bài viết khái quát về các hướng nghiên cứu liên quan đến giải thuật điều khiển cánh tay robot song song như: PID Controller, Neural Network, Learning control dựa trên mô hình thực nghiệm. Trong đó tổng hợp những kiến thức nền tảng cơ bản về phương trình động học, giải thuật điều khiển PID, giải thuật nhận dạng và huấn luyện mạng neuron nhân tạo. Mô phỏng, kiểm tra và đánh giá kết quả đạt được của các giải thuật điều khiển dự trên mô hình thực nghiệm. Từ kết quả đạt được có thể làm tài liệu tham khảo phù hợp cho những đề tài nghiên cứu liên quan. Từ khóa: PID control, neural network, learning Control, robot manipulator, robot parallel, parallel kinematic machine, pneumatic actuators. APPLIED RESEARCH TECHNOLOGY PARALLEL ROBOT ARMS CONTROL PRODUCT CATEGORY BY COLORS Nguyen Tang Trieu*, Le Minh Thanh, Nguyen Van Toan Ho Chi Minh City University of Food Industry *Corresponding Author: nguyentangtrieu162@gmail.com ABSTRACT Posts overview of research related to the control algorithm parallel robotic arm such as PID controllers, Neural Network, Learning control based on empirical models. Which summarizes the fundamental knowledge about the kinetic equation, PID control algorithm, recognition algorithm and artificial neural network training. Simulation, testing and evaluation of the results achieved by the control algorithm based on empirical models. From the results achieved can make appropriate references to the relevant research topics. Keywords: PID control, neural network, learning control, robot manipulator, parallel robot, parallel kinematic machine, pneumatic actuators. TỔNG QUAN Giải thuật huấn luyện mạng neuron Ngày nay, việc ứng dụng các giải thuật nhận tạo - (Artificial Neural Networks, điều khiển như: Giải thuật di truyền ANN) là một trong những giải thuật GA, tối ưu hóa đàn kiến ACO, huấn mới hiện nay đã và đang được áp dụng luyện mạng neuron, tối ưu hóa bầy đàn nhiều và đạt được kết quả trong lĩnh PSO, điều khiển PID hoặc kết hợp lai vực khác nhau như: Five bar planer ghép giữa các giải thuật với nhau. manipulator simulation and analysis Nhằm mục đích tìm điểm làm việc tối by bond Graph, Neural Networks for ưu của hệ thống. Mỗi giải thuật đều có Identification, Prediction and Control, những ưu điểm và nhược điểm riêng. Robot Manipulator Control Theory Tuy nhiên, việc lựa chọn giải thuật dựa and Practice, Adaptive Neuro-Fuzzy vào đặc điểm của từng hệ thống cụ thể. Inference System, Kinematic 494
Giải thưởng Sinh viên nghiên cứu khoa học Euréka lần 20 năm 2018 Kỷ yếu khoa học Optimization of a Parallel dạng bởi cảm biến màu và xuất tín hiệu Manipulator 5R 2-dof Driven by tọa độ đặt cho hệ thống làm việc. Pneumatic Cylinders, An Adaptive Phương pháp nghiên cứu Iterative Learning Control for Hệ thống điều khiển cánh tay robot Robot Manipulator in Task Space. song song bao gồm phương trình động Trong phạm vi đề tài này, tác giả đề học, vị trí góc quay của động cơ và bộ xuất sử dụng giải thuật nhận dạng và điều khiển sử dụng PID-Control (Hình huấn luyện mạng neuron nhân tạo cho 3). Giải pháp điều khiển hệ thống dựa mô hình cánh tay robot song song vào sự sai số vị trí góc quay của đối (Parallel robot) phân loại sản phẩm tượng từ đó bộ điều khiển PID (PID – theo màu làm việc trong không gian control) xuất tín hiệu moment điều tọa độ định trước. Từ đó, đánh giá kết khiển đối tượng bám theo vị trí đặt. quả đạt được so với mô hình dùng giải Chương trình điều khiển hệ thống dùng thuật truyền thống PID control. bộ điều khiển PID như Hình 4 được thiết kế làm mô hình tham chiếu cho NGUYÊN LIỆU VÀ PHƯƠNG mô hình dùng giải thuật huấn luyện PHÁP NGHIÊN CỨU mạng đã đề xuất. Nguyên liệu Phương pháp huấn luyện mạng Neuron Cánh tay Parallel Robot được thiết kế cho hệ thống phi tuyến là nhận dạng trên chất liệu thép. Các khớp liên kết kiểu hộp đen với một tín hiệu vào và với nhau bởi 5 thanh trong đó có 3 một tín hiệu ra (SISO) được thực hiện khớp tự do và 2 khớp điều khiển. Vị trí dựa trên mô hình tham chiếu (mô hình điểm làm việc được xác lập thông qua dùng bộ điều khiển PID). phương trình động học của hệ thống. Sản phẩm quả bóng bàn được phân loại KẾT QUẢ VÀ THẢO LUẬN theo màu sắc. Sản phẩm này được nhận Thông số kỹ thuật thí nghiệm như sau. Bảng 1. Thông số kỹ thuật của cánh tay robot song song Các biến Thông số Giá trị L0 Chiều dài cố định giữa hai động cơ 11.6 cm L1 Chiều dài của cánh tay {0} - {2} 12.4 cm Chiều dài của cánh tay {1} - {3} L2 Chiều dài của cánh tay {2} – {4} 16.6 cm Chiều dài của cánh tay {3} – {4} Mô hình thực nghiệm của hệ thống như Hình 1. Hình 1. Mô hình thực nghiệm hệ thống 495
Giải thưởng Sinh viên nghiên cứu khoa học Euréka lần 20 năm 2018 Kỷ yếu khoa học Kết quả sử dụng phương pháp nhận KẾT LUẬN dạng và huấn luyện mạng Neuron cho Giải pháp điều khiển cánh tay parallel hệ phi tuyến: Việc mô phỏng và thực robot phân loại sản phẩm theo màu nghiệm mô hình cánh tay máy song sắc làm việc trong không gian định song sử dụng phương pháp nhận dạng trước sử dụng huấn luyện mạng và huấn luyện mạng Neuron cho hệ Neuron đã được nghiên cứu trong bài phi tuyến dựa trên phần mềm Matlab báo nhằm giải quyết vấn đề nhận dạng Simulink. Tập dữ liệu dùng để huấn hệ thống đối tượng phi tuyến,… Kết luyện mạng được lấy dựa vào mô hình quả được kiểm tra trên phần mềm mô tham chiếu (mô hình dùng bộ điều phỏng Matlab Simulink và trên mô khiển PID) với một tín hiệu vào (sai hình thực nghiệm cho thấy giải pháp số góc) và một tín hiệu ra (xung áp đề xuất đáp ứng tốt hơn so với điều điều khiển) thông qua chương trình khiển truyền thống (độ vọt lố ít hơn và giám sát. thời gian xác lập nhanh hơn). TÀI LIỆU THAM KHẢO CORNELIUS T. LEONDES. Fuzzy Logic and Expert Systems Applications. Academic Press, 1998. DUC TRUONG PHAM AND LIU XING. Neural Networks for Identification, Prediction and Control. Springer, 1997. SHENGQI JIAN, CHENG YIN, LUC ROLLAND, LESLEY JAMES. Five bar planer manipulator simulation and analysis by bond Graph. November 14- 20, 2014, Montreal, Quebec, Canada. 496

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.