Tóm tắt Luận án Tiến sĩ Kỹ thuật điều khiển và tự động hóa: Nghiên cứu điều khiển robot phục hồi chức năng chi dưới sử dụng cơ nhân tạo

Chia sẻ: _ _ | Ngày: | Loại File: PDF | Số trang:28

Thêm vào BST

Báo xấu

20
lượt xem 6
download

Download Vui lòng tải xuống để xem tài liệu đầy đủ

Tóm tắt Luận án Tiến sĩ Kỹ thuật điều khiển và tự động hóa "Nghiên cứu điều khiển robot phục hồi chức năng chi dưới sử dụng cơ nhân tạo" với mục tiêu nghiên cứu là robot hai bậc tự do BK-Gait bao gồm khớp hông và khớp gối. Robot sử dụng cơ cấu chấp hành là cơ nhân tạo khí nén có cấu hình đối ngẫu.

Chủ đề:

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

Lưu

Nội dung Text: Tóm tắt Luận án Tiến sĩ Kỹ thuật điều khiển và tự động hóa: Nghiên cứu điều khiển robot phục hồi chức năng chi dưới sử dụng cơ nhân tạo

BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO ĐẠI HỌC BÁCH KHOA HÀ NỘI Đinh Văn Vương NGHIÊN CỨU ĐIỀU KHIỂN ROBOT PHỤC HỒI CHỨC NĂNG CHI DƯỚI SỬ DỤNG CƠ NHÂN TẠO Ngành: Kỹ thuật điều khiển và tự động hóa Mã số: 9520216 TÓM TẮT LUẬN ÁN TIẾN SĨ KỸ THUẬT ĐIỀU KHIỂN VÀ TỰ ĐỘNG HÓA Hà Nội - 2024
Công trình được hoàn thành tại: Đại học Bách khoa Hà Nội NGƯỜI HƯỚNG DẪN KHOA HỌC 1. PGS.TS Dương Minh Đức 2. TS Đào Quý Thịnh Phản biện 1: Phản biện 2: Phản biện 3: Luận án được bảo vệ trước Hội đồng đánh giá luận án tiến sĩ cấp Đại học Bách khoa Hà Nội họp tại Đại học Bách khoa Hà Nội Vào hồi..…giờ..….phút, ngày…….tháng……năm 2024 Có thể tìm hiểu luận án tại thư viện: 1. Thư viện Tạ Quang Bửu - ĐHBK Hà Nội 2. Thư viện Quốc gia Việt Nam
Mở đầu 1. Sự cần thiết của đề tài Ngày nay, hệ thống robot phục hồi chức năng đang được nghiên cứu và phát triển trên toàn thế giới để thay thế dần các nhà vật lý trị liệu. Robot có thể hỗ trợ bệnh nhân một cách có hệ thống trong việc thực hiện các bài tập phục hồi chức năng đã được lập trình sẵn. Đồng thời, robot có thể hỗ trợ tập luyện lâu dài mà không gây mệt mỏi. Tuy nhiên, do robot tương tác trực tiếp với con người nên an toàn luôn được ưu tiên hàng đầu trong việc thiết kế và điều khiển robot phục hồi chức năng. Ngoài ra, các bộ truyền động của robot cũng phải được điều khiển linh hoạt để bệnh nhân cảm thấy thoải mái nhất trong quá trình huấn luyện và tránh gây thương tích cho bệnh nhân. Gần đây, hệ thống phục hồi chức năng sử dụng cơ nhân tạo khí nén đã thu hút nhiều sự quan tâm của các nhà nghiên cứu do sự giống nhau giữa PAM và cơ bắp của con người. PAM nhẹ và có tỷ lệ công suất trên trọng lượng cao hơn các thiết bị truyền động cơ giới. Hơn nữa, PAM khá linh hoạt và phù hợp với các robot tương tác với con người, chẳng hạn như robot phục hồi chức năng. Một số hệ thống nguyên mẫu của robot phục hồi chức năng đã được phát triển tại các trung tâm nghiên cứu trên toàn thế giới. Tuy nhiên, hầu hết các hệ thống trên vẫn đang trong giai đoạn phát triển ban đầu. Tóm lại, tất cả các hệ thống robot phục hồi chức năng sử dụng cơ nhân tạo khí nén trong nước và quốc tế hiện mới chỉ ở dạng thử nghiệm và chưa được thương mại hóa. Vì vậy, tiềm năng nghiên cứu và phát triển là rất lớn. Xuất phát từ thực tế này, chúng tôi chọn đề tài “Nghiên cứu điều khiển robot phục hồi chức năng chi dưới sử dụng cơ nhân tạo”. 2. Mục tiêu nghiên cứu Mục tiêu của luận án này là tập trung vào điều khiển robot phục hồi chức năng chi dưới. 3. Đối tượng và phạm vi nghiên cứu a. Đối tượng nghiên cứu Mục tiêu nghiên cứu là robot hai bậc tự do BK-Gait bao gồm khớp hông và khớp gối. Robot sử dụng cơ cấu chấp hành là cơ nhân tạo khí nén có cấu hình đối ngẫu. 1
b. Phạm vi nghiên cứu Phạm vi nghiên cứu của luận án chỉ tập trung vào nghiên cứu điều khiển robot phục hồi chức năng chi dưới. Do đó, đề tài nghiên cứu được thực hiện dựa trên cơ sở lý thuyết và thực nghiệm: • Các thông số mô hình được thu thập dựa trên mô hình robot hai bậc tự do BK-Gait sử dụng cơ nhân tạo khí nén có cấu hình đối ngẫu. • Tất cả các phép đo, thuật toán điều khiển và kết quả thực nghiệm đều được thực hiện và kiểm chứng bằng thực nghiệm trên mô hình robot phục hồi chức năng chi dưới (BK-Gait) tại Đại học Bách khoa Hà Nội. 4. Phương pháp nghiên cứu Phương pháp nghiên cứu là sự kết hợp giữa nghiên cứu lý thuyết và kiểm chứng thực nghiệm. • Robot sẽ được thiết kế và mô phỏng bằng phần mềm để đảm bảo độ bền. Sau đó nó sẽ được chế tạo cho mục đích thử nghiệm. • Mô hình toán học với hai cơ có cấu hình đối kháng sẽ được xây dựng để mô tả các đặc tính động của hệ thống. Các tham số của mô hình sẽ được xác định thông qua dữ liệu đầu vào/đầu ra của hệ thống bằng thuật toán tối ưu hóa được triển khai trên Matlab/Simulink. • Các thuật toán điều khiển sẽ được áp dụng để xây dựng bộ điều khiển bám quỹ đạo và bộ điều khiển trở kháng cho mô hình cơ kép và Robot. Sau đó sẽ được lập trình trên các bộ điều khiển phù hợp như MyRio của National Instrument. Hiệu quả điều khiển sẽ được kiểm chứng thông qua kết quả thực nghiệm. 5. Ý nghĩa khoa học và thực tiễn của đề tài a. Ý nghĩa khoa học: Ý nghĩa khoa học của luận án này là xây dựng các thuật toán điều khiển vị trí và điều khiển trở kháng cho các bộ truyền động và Robot sử dụng bộ truyền động là cơ nhân tạo khí nén, phù hợp cho các ứng dụng phục hồi chức năng. 2
b. Ý nghĩa thực tiễn: Ý nghĩa thực tiễn của luận án là xây dựng được hệ thống phục hồi chức năng chi dưới của người có chức năng điều khiển bám quỹ đạo và điều khiển trở kháng với độ chính xác cao và có khả năng ứng dụng vào hệ thống phục hồi chức năng trong thực tế. 6. Bố cục của luận án Luận án được kết cấu thành các chương như sau: • Chương 1: Tổng quan về hệ thống phục hồi chức năng: Chương này trình bày tổng quan về hệ thống robot phục hồi chức năng. Tuy nhiên, hầu hết nghiên cứu về hệ thống robot phục hồi chức năng sử dụng cơ nhân tạo mới chỉ giới hạn trong phòng thí nghiệm và chưa được thương mại hóa. Điều này cho thấy tiềm năng để nghiên cứu và phát triển hơn nữa trong lĩnh vực này. • Chương 2: Mô hình hóa và điều khiển PAM: Chương này trình bày tổng quan về cơ nhân tạo khí nén và các phương pháp phổ biến để mô hình hóa cơ nhân tạo. Sau đó, tôi xây dựng mô hình toán học cho mô hình cơ kép với cấu hình đối kháng. Cuối cùng, tôi đề xuất các thuật toán điều khiển nâng cao để xây dựng bộ điều khiển bám quỹ đạo cho bộ truyền động sử dụng PAM. Nhiều kịch bản thử nghiệm sẽ được thực hiện để xác minh tính hiệu quả của các bộ điều khiển này. • Chương 3: Điều khiển bám quỹ đạo cho Robot BK-Gait: Chương này tập trung vào cải tiến hệ thống điều khiển cho Robot phục hồi chức năng chi dưới BK-Gait. Đầu tiên tôi sẽ xây dựng mô hình toán học cho Robot phục hồi chức năng chi dưới BK- Gait. Tiếp theo, tôi sẽ áp dụng các thuật toán điều khiển nâng cao để xây dựng bộ điều khiển bám quỹ đạo cho Robot. Cuối cùng, nhiều kịch bản thử nghiệm sẽ được thực hiện để xác minh tính hiệu quả của các bộ điều khiển được đề xuất. • Chương 4: Điều khiển trở kháng cho Robot BK-Gait: Trong Chương này, một mạng nơron đã được đề xuất để ước tính khả năng phục hồi của bệnh nhân, một yếu tố quan trọng đối với hệ thống robot huấn luyện dáng đi được hỗ trợ bởi cơ nhân tạo khí nén. Sau đó, dữ liệu về khả năng phục hồi của bệnh nhân sẽ được sử dụng để kiểm soát trở kháng của Robot. Từ đó cải thiện độ 3
cứng của khớp, giúp bệnh nhân thoải mái và tự tin hơn khi thực hiện các bài tập phục hồi chức năng. • Chương 5: Kết luận và kiến nghị: Chương này tóm tắt những kết quả đạt được của luận án, những đóng góp chính và đề xuất hướng nghiên cứu tiếp theo. 7. Các đóng góp của luận án Những đóng góp chính của luận án: - Xây dựng hệ robot hai bậc tự do sử dụng cặp cơ nhân tạo đối ngẫu cho phục hồi chức năng chi dưới của người. - Xây dựng thuật toán điều khiển phi tuyến bám quỹ đạo có xét đến sự bất định tham số hệ thống và thay đổi của nhiễu tải cho robot phục hồi chức năng. - Xây dựng thuật toán điều khiển trở kháng sử dụng mạng nơron để xấp xỉ lực tương tác của người với robot. Chương 1. Tổng quan về hệ thống phục hồi chức năng 1.1. Hệ thống phục hồi chức năng chi dưới sử dụng động cơ Dụng cụ chỉnh hình dáng đi (DGO), còn được gọi là LOKOMAT (Hocoma AG, Volketswill Thụy Sĩ), hiện có sẵn trên thị trường và được nghiên cứu rộng rãi ở nhiều trung tâm phục hồi chức năng như một trong những ví dụ điển hình nhất về hệ thống phục hồi chức năng chi dưới. Hệ thống phục hồi chức năng này như Hình 1.1a. Nó bao gồm ba phần chính: hỗ trợ trọng lượng cơ thể, máy chạy bộ và chỉnh hình chân sử dụng động cơ điện. Các thuật toán điều khiển đã được triển khai vào hệ thống này để cải thiện hiệu suất của nó, chẳng hạn như điều khiển vị trí, điều khiển thích nghi, bộ điều khiển trở kháng, v.v. Hình 1.1b cho thấy hệ thống huấn luyện dáng đi trên máy chạy bộ, kết hợp thiết bị dáng đi cơ điện với việc huấn luyện dáng đi trên máy chạy bộ/dáng đi, được gọi là LokoHelp (Nhóm LokoHelp, Đức). LokoHelp sử dụng một hệ thống cơ khí khác với LOKOMAT, hệ thống thực hiện chỉnh hình chi dưới sử dụng động cơ điện. Dụng cụ chỉnh hình chi dưới, "Pedago", sử dụng thiết bị dáng đi cơ điện để cung cấp chuyển động dáng đi trong các buổi tập. Thiết bị điều khiển 4
giúp di chuyển quỹ đạo bàn chân của bệnh nhân với chiều dài bước cố định 400 mm, trong đó chu kỳ dáng đi (GC) tốc độ có thể thay đổi từ 0 đến 5 km/h. Hệ thống robot ReoAmbulator (Motorika Ltd, Hoa Kỳ), còn được gọi là "AutoAmbulato'', là một ví dụ khác về máy tập dáng đi hiện có trên máy chạy bộ cho liệu pháp phục hồi chức năng chi dưới, như thể hiện trong Hình 1.1c. Hệ thống này đã được sử dụng trong các trung tâm nghiên cứu và bệnh viện y tế để điều trị phục hồi chức năng và nghiên cứu giáo dục. Hình 1.1 (a) LOKOMAT, (b) LokoHelp, (c) ReoAmbulator Các hệ thống chỉnh hình phục hồi chức năng cho chi dưới sử dụng động cơ điện đã được đánh giá nêu trên chỉ đại diện cho một phần của các hệ thống chỉnh hình phục hồi chức năng hiện có. Tuy nhiên, có thể tóm tắt từ những ví dụ này rằng sự phát triển của nó đã tiến bộ, nhờ đó nhiều dụng cụ chỉnh hình phục hồi chức năng cho chi dưới sử dụng động cơ điện đã được thương mại hóa. Với tốc độ phát triển trong thiết kế cơ khí và việc triển khai các thuật toán điều khiển nâng cao. 1.2. Hệ thống phục hồi chức năng sử dụng cơ nhân tạo khí nén Gần đây, bộ truyền động sử dụng cơ nhân tạo khí nén (PAM) tự nhiên và chi phí thấp đã được triển khai rộng rãi trong việc phát triển các hệ thống phục hồi chức năng. So với các bộ truyền động thông thường như động cơ điện, bộ truyền động đàn hồi nối tiếp (SEA) và động cơ DC không chổi than, PAM có nhiều ưu điểm, bao gồm tuân thủ tự nhiên, 5
nhẹ và có tỷ lệ trọng lượng trên công suất cao. Bất chấp những hạn chế cố hữu như các đặc tính phi tuyến tính và các tham số mô hình bất định cũng như độ trễ lớn, các ứng dụng của PAM trong các lĩnh vực phục hồi chức năng bằng robot đang tăng lên theo cấp số nhân do nhu cầu về các hệ thống robot có khả năng tuân thủ cao của con người. Dụng cụ chỉnh hình robot đầu tiên được điều khiển bởi PAM được phát triển bởi Claysson B. Vimieiro và cộng sự. vào năm 2004 vì đã hỗ trợ chuyển động gập hông của bệnh nhân. Như được hiển thị trong Hình 1.4, bộ khung ngoài này được thiết kế với hai bộ phận chính: phần thứ nhất là khung xương chậu để mang lại sự ổn định cho robot và phần thứ hai là phần hỗ trợ cho đùi. Kết quả lâm sàng cho thấy bộ xương ngoài không chỉ có thể mang lại sự ổn định cao hơn mà còn mang lại khả năng phục hồi nhanh hơn cho bệnh nhân trong quá trình phục hồi chức năng. Hình 1.4 (a) chỉnh hình khớp hông, (b) chỉnh hình mắt cá chân, (c) chỉnh hình mắt cá chân AFO Tóm lại, có thể thấy hệ thống robot phục hồi chức năng đang được nghiên cứu và phát triển rất nhiều trên toàn thế giới bởi những ưu điểm vượt trội so với các phương pháp phục hồi chức năng truyền thống. Robot có thể hỗ trợ bệnh nhân một cách có hệ thống trong việc thực hiện các bài tập phục hồi chức năng đã được lập trình sẵn. Một số hệ thống nguyên mẫu của robot phục hồi chức năng đã được phát triển tại các trung tâm nghiên cứu trên toàn thế giới. Tuy nhiên, hầu hết các hệ thống trên vẫn đang trong giai đoạn phát triển ban đầu. Chức năng “assist-as-needed” (AAN) là không thể thiếu đối với robot phục hồi 6
chức năng để phục hồi chức năng cho bệnh nhân. Do đó, robot phục hồi chức năng phải có đủ độ cứng để hướng dẫn chi của bệnh nhân theo quỹ đạo được chỉ định và ước tính mức độ khuyết tật của bệnh nhân. 1.3. Hệ thống phục hồi chức năng chi dưới BK-Gait Hình 1.9 Hệ thống phục hồi chức năng chi dưới BK-Gait Hình 1.9 minh họa sơ đồ nguyên lý của hệ thống phục hồi chức năng BK-Gait. Hệ thống phục hồi chức năng tổng thể bao gồm các phần sau: • Phần nâng đỡ trọng lượng cơ thể. • Phần điều khiển máy chạy bộ. • Phần phát triển các bài tập vật lý trị liệu mẫu • Phần điều khiển robot phục hồi chức năng chi dưới. Phạm vi nghiên cứu của luận án này chỉ tập trung nghiên cứu điều khiển robot phục hồi chức năng chi dưới. Vì vậy, dự án nghiên cứu sẽ được thực hiện dựa trên cơ sở lý thuyết và thực nghiệm. Tuy nhiên, có hai bài toán điều khiển đối với robot phục hồi chức năng chi dưới: bài toán điều khiển bám quỹ đạo và bài toán điều khiển trở kháng. Mục đích của luận án là ứng dụng một số thuật toán điều khiển nâng cao để xây dựng bộ điều khiển giải quyết hai bài toán điều khiển trên. 1.4. Hệ thống thực nghiệm Các mô hình thực nghiệm được xây dựng trong phạm vi nghiên cứu của luận án này đều sử dụng cơ nhân tạo khí nén làm cơ cấu truyền động. Có nhiều loại cơ nhân tạo, như minh họa ở Hình 2.1 Mục 2.1.1. Tuy nhiên, nghiên cứu này sẽ sử dụng cơ McKibben. Bởi vì, có khối lượng nhẹ, dễ chế tạo với chi phí thấp, tỷ lệ lực/khối lượng cao và tương tự 7
như hoạt động của cơ người. Mặc dù cơ McKibben cũng đã được thương mại hóa trên thị trường nhưng giá thành của nó rất cao. Vì vậy, trong nghiên cứu này, cơ McKibben sẽ được chế tạo thủ công với nguyên liệu sẵn có và chi phí thấp. 1.4.1. Mô hình thực nghiệm cho cơ cấu chấp hành Hình 1.16 Mô hình thực nghiệm cho cơ cấu chấp hành Mô hình thực nghiệm bao gồm hai PAM tự chế, như Hình 1.16, mỗi PAM có đường kính 25 mm và dài 400 mm, được sắp xếp theo cấu hình đối ngẫu. Hai van điều khiển điện tỷ lệ điều chỉnh áp suất bên trong của PAM. Góc lệch của pulley được đo bằng cảm biến góc (WDD35D5T) với độ chính xác 1%. Nền tảng điều khiển bao gồm một bộ điều khiển nhúng (National Instrument myRIO-1900) có thể được giám sát và tương tác với các thiết bị hiện trường bằng phần mềm LabVIEW. Mô hình thử nghiệm này sẽ kiểm chứng hiệu suất điều khiển của các thuật toán được triển khai ở Chương 2. 1.4.2. Mô hình thực nghiệm cho robot phục hồi chức năng chi dưới BK-Gait Nghiên cứu này xem xét hệ thống phục hồi chức năng chi dưới BK- Gait. Ưu điểm chính của hệ thống là khung treo được gắn trực tiếp vào nhôm định hình sẵn, giúp cố định robot và nâng bệnh nhân lên độ cao mong muốn. Robot nguyên mẫu là robot 2-DOF, điều khiển chi dưới của đối tượng với sự trợ giúp của hai thanh nẹp nhôm gắn vào phần đùi và cẳng chân. Độ dài các liên kết của robot có thể được điều chỉnh dựa trên cơ thể của chủ thể bằng cách sử dụng thanh trượt giữa khớp hông và đầu gối. Khớp hông và khớp gối có thể uốn cong/mở rộng đến góc 8
tối đa lần lượt là −450/+450 và 00/900. Thiết kế của hệ thống cho phép trải nghiệm phục hồi chức năng có thể tùy chỉnh và hiệu quả cho bệnh nhân chi dưới. Hệ thống khung ngoài robot được phát triển được mô tả bằng hình ảnh thực tế trên Hình 1.17. Mô hình thử nghiệm này sẽ kiểm chứng hiệu năng điều khiển của các thuật toán được triển khai ở Chương 3, 4. Hình 1.17 Mô hình thực nghiệm cho robot phục hồi chức năng chi dưới BK-Gait Chương 2. Mô hình hóa và điều khiển cơ nhân tạo khí nén 2.1. Mô hình toán học cho mô hình cơ kép có cấu hình đối ngẫu Để xây dựng mô hình toán học của cơ kép có cấu hình đối ngẫu, như trong Hình 1.16, chúng tôi bắt đầu bằng cách phân tích mô hình toán học của một cơ [73]. Hình 2.8 minh họa nguyên lý làm việc của cấu hình. Ban đầu, cả hai PAM đều có áp suất bằng nhau, dẫn đến cùng mức độ co x0 và góc ban đầu của ròng rọc là θ0 = 00. Bằng cách điều chỉnh chênh lệch áp suất ΔP, trong đó một cơ được tăng áp suất trong khi cơ kia giảm áp suất, độ dài của cơ sẽ thay đổi khác nhau, làm cho pulley quay và dẫn đến thay đổi góc khớp θ. Phương trình sau đây có thể xác định áp suất tác dụng lên các cơ: 9
Hình 2.8 Nguyên lý hoạt động của cấu hình đối kháng  Pe = P0 + P   (2.13)  Pf = P0 − P  Để thu được mô-men xoắn do hai PAM tạo ra, ta sử dụng phương trình sau: total (  = F PAM − F PAM r e f ) (2.14) Phương trình được cung cấp liên quan đến mô hình cấu hình đối kháng của hai PAM, trong đó 𝑟 đại diện cho bán kính của pulley.  FePAM = Fe − Be xe − K e xe   PAM (2.15)  Ff = Ff − B f x f − K f x f  Giả sử hai PAM có tính chất cơ học tương tự nhau, chúng ta có thể sử dụng các phương trình (2.12), (2.13) và (2.16) để thu được mối quan hệ sau:  total = J (t ) = ( FePAM − FfPAM ) r =  2 F1 − 2 K1 x0 − ( B1e − B1 f ) r (t )  r P (t )   (2.17) −  B0 e + B0 f + ( B1e + B1 f ) P0  r 2 (t ) − ( 2 K 0 + 2 K1 P0 ) r 2 (t )   trong đó J là mô men quán tính của ròng rọc. Do đó, trạng thái động của hệ thống có thể được mô tả bằng phương trình sau:  (t ) =  3 (t ) +  2 (t ) + 1P(t ) (2.18) 10
Để thuận tiện hơn trong việc thiết kế bộ điều khiển trong bộ xử lý thời gian thực, việc hình thành mô hình thời gian rời rạc sau đây được xem xét. yk = −a1 yk −1 − a2 yk − 2 + b1uk −1 + b2uk −2 + pk (2.24) 2.2. Điều khiển bám quỹ đạo cho mô hình cơ kép 2.2.1. Bộ điều khiển trượt thích nghi Hình 2.11 Sơ đồ khối của bộ điều khiển đề xuất Trong tiểu mục này, bộ điều khiển trượt thích nghi (ASMC) được đề xuất. Thứ nhất, bộ điều khiển SMC được thiết kế dựa trên lý thuyết mặt trượt. Sau đó, thành phần nhiễu loạn không chắc chắn của hệ thống được ước tính bằng cách sử dụng bộ quan sát tiếng ồn dựa trên luật thích nghi. Hình 2.11 minh họa sơ đồ khối của hệ thống. Tín hiệu điều khiển 𝑢 𝑘 như sau: uk = 1  n m  (2.31)  yk +  ai yk −i −  b j uk − j − pk +  ek −1 − sk −1 + K SW sign(sk )  b1  i =1 j =0  Thành phần 𝑝 𝑘 trong 𝑢 𝑘 là biến của nhiễu hệ thống chưa biết. Do đó, trong phần này tôi đề xuất một bộ quan sát sử dụng luật thích nghi để ước tính thành phần đó. Qua đó, nâng cao hiệu quả của bộ điều khiển chế độ trượt. Cuối cùng, với giá trị ước lượng 𝑝̂ 𝑘 của 𝑝 𝑘 , tín hiệu điều khiển 𝑢 𝑘 được tính như sau: uk = 1  n m  (2.32)  yk +  ai yk −i −  b j uk − j − pk +  ek −1 − sk −1 + K SW sign(sk )  ˆ b1  i =1 j =0  11
2.2.2. Bộ điều khiển mạng nơron hàm cơ sở xuyên tâm Phần này đề xuất bộ điều khiển thích nghi trực tuyến sử dụng thuật toán xấp xỉ mạng nơron RBF để cải thiện độ chính xác của điều khiển và thích ứng với các bất định của tham số mô hình. Hình 2.18 mô tả cấu trúc của hệ thống điều khiển được đề xuất. Hình 2.18 Sơ đồ khối của bộ điều khiển Tín hiệu điều khiển là: 1 u  =  − g ( x ) + yd + M T E  (2.52)   1  Hình 2.19 minh họa sơ đồ ba lớp điển hình của mạng nơron RBF. Hình 2.19 Sơ đồ khối của mạng nơron RBF Từ phần trước, hàm phi tuyến chưa biết 𝑔 𝑥 mà mạng nơ-ron RBF đã biểu diễn. Tín hiệu điều khiển là: 1 u =  − g ( x ) + yd + M T E  ˆ (2.56) 1   trong đó ̂ 𝑥 là tham số ước lượng cho 𝑔 𝑥 : 𝑔 2.2.3. Bộ điều khiển trượt dựa trên luật hàm mũ kết hợp với hàm ràng buộc chất lượng nhằm nâng cao tính an toàn cho hệ thống Phương pháp điều khiển được đề xuất kết hợp chức năng hiệu suất được quy định và điều khiển chế độ trượt thời gian rời rạc để nâng cao 12
hiệu suất điều khiển của hệ thống. Hình 2.23 thể hiện sơ đồ nguyên lý của bộ điều khiển đề xuất. Hình 2.23 Sơ đồ khối của bộ điều khiển Hàm hiệu suất được quy định này đảm bảo rằng lỗi theo dõi quỹ đạo đã đặt sẽ luôn được giới hạn trong một miền nhất định. k +1 (  = 1 −  2  +  2) k  (2.70) Định nghĩa 𝑒 𝑘 là sai số bám của giá trị đo được 𝑦 𝑘 so với giá trị mong muốn của nó 𝑦 ∗ . Từ PPF (2.70), ta có biểu thức cho miền hội tụ của sai 𝑘 số như sau: −k  ek  k (2.71) Tín hiệu điều khiển 𝑢 𝑘 như sau: 1  uk =  yk +1 + a1 yk + a2 yk −1 − b2uk −1 − pk − pk  ˆ b1   (2.86)    +  + k +1  −  b1  1 + e ( k )  Giả sử sai số ước lượng của nhiễu ̃ 𝑘 là đủ nhỏ thì có thể thu được tín 𝑝 hiệu điều khiển như sau: 1  uk =  yk +1 + a1 yk + a2 yk −1 − b2uk −1 − pk  ˆ  b1  (2.87)    +  + k +1   (k ) −  b1  1 + e  13
2.2.4. Kết quả thực nghiệm Trong phần này, bộ điều khiển đề xuất (PPF-ERL-SMC) cũng được so sánh với bộ điều khiển ASMC và bộ điều khiển RBF. Hình 2.25 Kết quả thực nghiệm Hình 2.26 Kết quả thực nghiệm khi không tải. khi có tải. Hình 2.27 Đánh giá định lượng ba bộ điều khiển khi bám quỹ đạo với tín hiệu hình sin 0,5 Hz trong trường hợp không tải và có tải. Các thí nghiệm được thực hiện trong kịch bản đầu tiên được thực hiện mà không cần tải. Mục đích của kịch bản này là đánh giá hiệu suất theo dõi của bộ điều khiển đề xuất đối với tín hiệu hình sin có tần số 0,5 Hz. Kết quả được trình bày ở Hình 2.25. Dựa trên kết quả, có thể suy ra rằng bộ điều khiển dựa trên PPF-ERL được đề xuất trong nghiên cứu này thực hiện hiệu suất điều khiển tốt hơn trong quá trình nhất thời khi khởi động hệ thống. Bộ điều khiển đề xuất thể hiện chất lượng điều khiển vượt trội khi xử lý các hiệu ứng nhiễu có thể gây ra những bất thường trong quá trình phục hồi. Trong kịch bản thứ hai, hệ thống được kiểm tra bằng cách đột ngột bổ sung tải trọng 3 kg sau khi hệ thống đạt đến trạng thái ổn định. Quỹ đạo 14
mong muốn cho thử nghiệm cũng giống như kịch bản đầu tiên. Kết quả thực nghiệm được thể hiện trên Hình 2.26. Dựa trên kết quả thu được từ hai kịch bản thử nghiệm, có thể suy ra rằng bộ điều khiển dựa trên PPF- ERL được đề xuất trong nghiên cứu này thực hiện hiệu suất điều khiển tốt hơn trong quá trình nhất thời khi khởi động hệ thống và khi có tải được áp dụng. Bộ điều khiển đề xuất thể hiện chất lượng điều khiển vượt trội khi xử lý các hiệu ứng nhiễu có thể gây ra sự bất thường trong quá trình phục hồi. Giá trị RMSE và MTE của ba bộ điều khiển được hiển thị trong Hình 2.27. Chương 3. Điều khiển bám quỹ đạo cho Robot BK-Gait 3.1. Mô hình toán học của robot hai bậc tự do BK-Gait Theo phương trình Euler-Lagrange, động lực học của robot với hai khớp quay như sau: T = M ( ) + H  ,  + G ( ) ( ) (3.1) Từ phương trình (2.17) và (3.1) ta có:  = M -1 ( −H − G ) + M -1 A1ΔP (3.3) Bằng cách thêm 𝜔(𝑡), là nhiễu chưa biết tồn tại trong bất kỳ hệ thống nào, mô hình không gian trạng thái của hệ thống động (3.3) như sau: x ( t ) =  ( t )  1   x1 ( t ) = x 2 ( t ) (3.4)  x 2 ( t ) = f ( x1 ( t ) , x 2 ( t ) , ω ( t ) ) +   ( ω ( t ) ) +   u ( t )    3.2. Bộ điều khiển ADRC kết hợp với bộ quan sát phi tuyến Phần này đề xuất bộ điều khiển ADRC phi tuyến tính để điều khiển bám quỹ đạo cho robot hai bậc tự do BK-Gait. Do sử dụng PAM cho bộ truyền động, robot có tính phi tuyến với các tham số bất định của mô hình. Vì vậy, để điều khiển robot một cách hiệu quả, một bộ quan sát trạng thái mở rộng phi tuyến tính (ESO) được thiết lập. Sau đó, bộ điều khiển phản hồi phi tuyến được thiết kế để xử lý hệ thống theo quỹ đạo mong muốn. Ngoài ra, bộ phân biệt theo dõi (TD) cũng được đề xuất để 15
tạo ra quỹ đạo tham chiếu khả thi về mặt vật lý. Hình 3.2 minh họa mô hình bộ điều khiển ADRC. Hình 3.2 Sơ đồ khối bộ điều khiển ADRC. 3.2.1. Bộ vi phân (TD) Bộ vi phân thông thường y(t) của tín hiệu r(t) là: 1 y (t )   r ( t ) − r ( t − Ts ) Ts   (3.5) Xét sai số ước lượng của bộ vi phân như sau:  e1 ( t )   e1  2    = A  e2 ( t )  + Br ( t ) (3.12)  e2       3.2.2. Bộ quan sát trạng thái mở rộng (ESO)    y ( t ) − x1 ( t )  ˆ x1 ( t ) = x 2 ( t ) + 3  ˆ ˆ    2   2 −1   y ( t ) − x1 ( t )  ˆ x 2 ( t ) = x 3 ( t ) + 3  ˆ ˆ  + u (t ) (3.20)    2   3 − 2  x t = 1  y ( t ) − x1 ( t )  ˆ  3( )   ˆ   2   ESO là một sự phát triển được cải tiến dựa trên bộ quan sát trạng thái cơ bản. ESO có thể ước tính cả các biến trạng thái và nhiễu loạn hệ thống. Động lực học của hệ thống không được mô hình hóa, các hệ số 16
điều khiển chưa biết, nhiễu bên ngoài, v.v., có thể gây ra nhiễu loạn hệ thống. Các biến trạng thái của robot dựa trên PAM được đề xuất: 3.2.3. Bộ điều khiển phản hồi Phần quan trọng cuối cùng của phương pháp ADRC là bộ điều khiển phản hồi, được phát triển theo phương trình sau: u (t ) =   1 (3.27) − ( k + 1)  x1 ( t ) − z1 ( t )  − ( k + 1)  x2 ( t ) − z2 ( t )  − x3 ( t ) ˆ  ˆ  ˆ b0 3.3. Bộ điều khiển BSMC Phần này giới thiệu kỹ thuật BSMC được đề xuất. Hình 3.8 mô tả sơ đồ khối điều khiển của phương pháp BSMC. Phương pháp điều khiển bước lùi phân tách mô hình hệ thống bậc hai thành các hệ thống con nhỏ hơn. Ở mỗi giai đoạn, luật điều khiển ảo 𝑦1 (𝑘) và 𝑦2 (𝑘) cho các hệ thống con tương ứng được phát triển bằng cách sử dụng định lý ổn định Lyapunov. Ở bước 3, phương pháp điều khiển chế độ trượt đảm bảo rằng quỹ đạo trạng thái hệ thống chạm đến bề mặt trượt và sai số bám nhiễu hệ thống giảm xuống bằng 0. Hình 3.8 Sơ đồ khối của chiến lược điều khiển đề xuất • Bước 1: Nhằm mục đích thiết lập một vectơ sai số bám để đo sự khác biệt giữa góc quay được điều khiển 𝑦(𝑘) và tín hiệu tham chiếu 𝑦 ∗ (𝑘). Chúng ta có: V1 ( k ) = Ts y1 ( k ) − Ts y1 ( k )  − e 2 ( k ) = Ts2e12 ( k ) − e 2 ( k ) 2   (3.34) • Bước 2: Để đảm bảo sự hội tụ của vectơ 𝑒1 (𝑘) về 0, tôi chọn hàm Lyapunov thứ hai là: 17
V2 ( k ) = Ts y2 ( k ) − Ts y2 ( k )  − (1 − Ts2 ) e12 ( k ) − e 2 ( k )  2   (3.39) = Ts e2 ( k ) − (1 − Ts2 ) e12 ( k ) − e2 ( k ) 2   Bằng cách kiểm tra phương trình (3.39), ∆𝑉2 (𝑘) sẽ trở thành xác định âm nếu 𝑒2 (𝑘) bằng 0. Do đó, giai đoạn tiếp theo là xác định vectơ của 𝑒2 (𝑘) dẫn đến sự hội tụ về 0. • Bước 3: Ở giai đoạn này áp dụng phương pháp điều khiển trượt sau khi hoàn thành 2 bước trong quy trình thiết kế backstepping:  2   V2 ( k )  − s 2 ( k − 1) − e ( k ) + e2 ( k )   2  2  e (k )  − (1 − Ts2 ) e1 ( k ) +  2 2  (3.47)   2 (1 − Ts )     2 2  2 2  −  − − − Ts2  e2 ( k ) 2   4 4 (1 − Ts2 )   Phương trình (3.46) cho phép lựa chọn một tập hợp số ∝, β và γ đảm bảo tính ổn định của hàm Lyapunov. Vì vậy, điều khiển chế độ trượt backstepping được đề xuất đảm bảo tính ổn định của hệ thống. 3.4. Kết quả thực nghiệm Cả hai chiến lược kiểm soát đều thể hiện hiệu suất theo dõi hiệu quả trong trường hợp đầu tiên không tải. Tuy nhiên, bộ điều khiển BSMC hoạt động tốt hơn bộ điều khiển NLESO-ADRC với hiệu suất cao hơn và ít lỗi hơn, như minh họa trong Hình 3.9. Trong kịch bản thứ hai, khi robot phục hồi phải chịu tải trọng bên ngoài, hiệu suất của cả hai bộ điều khiển đều giảm nhưng vẫn đạt được độ chính xác thỏa đáng. Tình huống này rất quan trọng vì robot phục hồi chức năng thường gặp phải các lực và tải trọng bên ngoài trong các ứng dụng thực tế. Tải trọng được đặt tại vị trí của robot khung ngoài chi dưới và lực tác động tối đa sẽ xuất hiện khi chân duỗi về phía trước, như minh họa trong Hình 3.10. Hình 3.11 minh họa việc đánh giá định lượng hai bộ điều khiển khi theo dõi tín hiệu hình sin 0,5 Hz trong hai trường hợp: có tải và không tải. 18