Tóm tắt luận văn Nghiên cứu ứng dụng hệ nơron mờ để cải thiện nhận dạng hệ phi tuyến

PHẦN MỞ ĐẦU
1- LÝ DO CHỌN ĐỀ TÀI:
- Nghiên cứu các bộ điều khiển nâng cao Mờ và Nơron: Đánh giá ưu
nhược điểm của hai bộ điểu khiển
- Ứng dụng bộ điều khiển Mờ và Nơron để điều khiển các hệ phi tuyến
- Kết hợp ưu điểm hai bộ điều khiển Mờ và Nơron (NEFCON)
- Khảo sát đánh giá bộ điều khiển NEFCON trên mô hình tay máy Robot
2- MỤC ĐÍCH NGHIÊN CỨU:
Xây dựng bộ điều khiển NEFCON cho cánh tay robot đảm bảm các yêu
cầu chất lượng
So sánh với chất lượng khi điều khiển tay máy dung bộ điều khiển kinh điển.
Kiểm chứng thuật toán bằng mô phỏng và thực nghiệm.
3- ĐỐI TƯỢNG NGHIÊN CỨU:
Điều khiển cánh tay robot theo bộ điều khiển NEFCON
4- Ý NGHĨA KHOA HỌC VÀ Ý NGHĨA THỰC TIẾN CỦA ĐỀ TÀI
a) Ý nghĩa khoa học
- Xây dựng bộ điều khiển NEFCON
- Ứng dụng bộ điều khiển NEFCON điều khiển các hệ thống phi tuyến
với các thông số chưa xác định.
- Đánh giá hoạt động của bộ điều khiển NEFCON trong việc điều khiển
đối tượng phi tuyến đặc biệt là điều khiển cánh tay robot.
b) Ý nghĩa thực tiễn
- Nâng cao chất lượng điều khiển trong hệ điều khiển cánh tay Robot
1
NỘI DUNG CỦA ĐỀ TÀI
CHƯƠNG 1: TỔNG QUAN VỀ HỆ NƠRON - MỜ (NEFCON)
1. Tổng quan về điều khiển mờ:
- Giới thiệu
- Cấu trúc của hệ điều khiển mờ
- Nguyên lý xây dựng và hoạt động bộ điều khiển mờ
2. Tổng quan về điều khiển Nơron:

- Giới thiệu
- Cấu trúc của hệ điều khiển Nơron
- Nguyên lý xây dựng và hoạt động bộ điều khiển Nơron
3. Kết hợp bộ điều khiển Nơron – Mờ (NEFCON):
- Tiêu chí kết hợp hai bộ điều khiển
- Cấu trúc bộ điều khiển Nơron – Mờ (NEFCON)
- Một vài ứng dụng bộ điều khiển NEFCON6
2
1. Bộ điều khiển Mờ
* Cấu trúc của hệ điều khiển mờ
2. Bộ điều khiển Nơron
2.1 Cấu trúc của mạng Nơron nhân tạo
a) Mạng nơron sinh học
b). Mạng nơ ron nhân tạo

Hình 1.13: Mô hình nơron đơn giản
Mờ hoá
Thiết bị hợp
thành
Giải mờ
Hình 1.1: Các khối chức năng của bộ điều khiển mờ
Giao diện
ra
Giao diện
vào
Nhánh
Khớp nối
Sợi trục
Hình 1.12: Mô hình 2 nơron sinh học
Thân

W
1
W
2
W
3
X
1
X
2
X
3
Y
Σ
3

Hình 1.14: Mạng nơron 3 lớp
2.2 Mô hình nơron
a) Nơron đơn giản:
b) Nơron với nhiều đầu vào (véc tơ vào)


Hình 1.17: Ký hiệu noron với R đầu vào
f
Vào Không có độ dốc
p
w
n
a
a = f(wp)

f
Vào có độ dốc
p
w n a
a = f(wp+b)
Σ
b
Hình 1.15 a,b: Mô hình nơron đơn giản
1
a) b)

w
1,2
f
p
1
w
1,1
n
a
a = f(WP+b)
Σ
b
1
p
2
p
3
p
R

w
1,R
4
Hình 1.16: Nơron với R đầu vào
2.3 Cấu trúc mạng
a) Mạng một lớp
.


Hình 1.19: Ký hiệu mạng R đầu vào và S nơron
a = f(WP+b)
p
1
w
1,1
1
f
n
1
a
1
Σ
b
1
p
2
p
3
p
R

w
S,R
1
f
n
2s
a
2
Σ
b
2
1
f
n
S
a
S
Σ
b
S
Vào Các nơron
P
a = f(WP+b)
f
n
W
1
R
b
+

Sx1
a
1x1
Sx1
SxR
Vào Nơron
Rx1
S
5
Hình 1.18 Cấu trúc mạng nơron 1 lớp
b) Mạng nhiều lớp
2.4. Huấn luyện mạng
1
Hình 1.21: Cấu trúc mạng nơron 3 lớp
a
1
= f
1
(W
1,1
P+b
1
)
f
1
n
1
1
Σ
b

1
1
1
f
1
n
1
2
Σ
b
1
2
1
f
1
n
1
S
Σ
b
1
S
p
1
1
p
2
p
3
p

R
Vào Lớp 1(lớp vào)
a
2
= f
2
(W
2,1
a
1
+b
2
)
f
2
n
2
1
a
2
1
b
2
1
1
f
2
n
2
2

a
2
2
b
2
2
1
f
2
n
2
S
a
2
S
b
2
S
Lớp 2 (lớp ẩn)
a
3
= f
3
(W
3,2
a
2
+b
3
)

1
n
3
1
Σ
b
3
1
1
n
3
2
Σ
b
3
2
1
n
3
S
Σ
b
3
S
f
3
a
3
1
f

3
a
3
2
f
3
a
3
S
Lớp 3 (lớp ra)
a
1
1
a
1
2
a
1
S
Σ
Σ
Σ
S
2
x1
a
1
a
1
a

3
= y
P
Hình 1.22: Ký hiệu tắt của mạng nơron 3 lớp
1
R
S
1
a
1
= f
1
(IW
1,1
P+b
1
)
n
1
IW
1,
1
b
1
+
S
1
x
1
S

1
x
1
S
1
x
R
Vào Lớp 1
Rx
1
S
2
a
2
= f
2
(LW
2,1
a
1
+b
2
)
f
2
n
2
b
2
+

S
2
x
1
S
2
x
1
S
2
x
S
1
Lớp 2
LW
2
,1
1
f
1
S
3
a
3
= f
3
(LW
3,2
a
2

+b
3
)
f
3
n
3
b
3
+
S
3
x
1
S
3
x
1
S
3
x
S
2
Lớp 3
LW
3
,2
S
3
x1

1
a
3
= f
3
(LW
3,2
f
2
(LW
2,1
f
1
(IW
1,1
P+b
1
)+b
2
)+b
3

=y
Đích
Hàm trọng lượng
(weights)
giữa các nơron
Vào
Điều chỉnh
So sánh

6
Hình 1.23: Cấu trúc huấn luyện mạng nơron
3. Bộ điều khiển Nơron – Mờ (NEFCON)
3.1. Cấu trúc chung của hệ nơron mờ
Hình 1.25: Mô hình hệ nơron mờ
Các hệ thống điều khiển dùng nơron mờ trong nước và trên thế giới
Hình 1.27: Mô phỏng hệ thống điều khiển SVC dùng nơron mờ
- Ứng dụng mạng nơron mờ với con lắc nghịch đảo:
- Ứng dụng mạng nơron mờ để xác định độ hút mong muốn
- Ứng dụng mạng nơron mờ cho việc điều khiển nhiệt độ dùng quang phổ
dạng TSK
7

Hình 1.29: Mô hình bộ điều khiển noron mờ
KẾT LUẬN CHƯƠNG I
Chương I đã giải quyết các vấn đề sau:
- Cấu trúc của bộ điều khiển mờ, phương pháp giải mờ và tìm hiểu về các
phương pháp giải mờ nâng cao.
- Cấu trúc mạng nơ ron, mạng nơ ron một lớp và mạng nơ ron nhiều lớp
và phương pháp huấn luyện mạng nơ ron.
- Một số công trình nghiên cứu về hệ nơ ron mờ trong nước và trên thế
giới.
8
CHƯƠNG II: KHẢO SÁT VÀ XÂY DỰNG MÔ HÌNH TOÁN HỌC
ROBOT
2.1 Sơ lược quá trình phát triển của robot công nghiệp
2.2 Ứng dụng của robot công nghiệp
2.3 Các cấu trúc cơ bản của robot công nghiệp
2.3.1 Cấu trúc chung
Hình 2.1: Sơ đồ cấu trúc chung của robot công nghiệp

Hình 2.2: Sơ đồ cấu trúc chung của hệ thống cảm biến
2.3.2. Kết cấu tay máy
Hình 2.3: Sơ đồ kết cấu tay máy
9
2.4 Lựa chọn sơ đồ điều khiển hệ điều khiển robot

Hình 2.4 Sơ đồ cấu trúc robot 3 thanh nối
2.4.1 Thiết lập các phương trình động học cơ bản
r0 = Biri
2.4.2 Vận tốc chuyển động thứ i.

∑
=
∂
∂
==
i
1s
is
s
i
0
rq
q
B
rV

2.4.3 Gia tốc của chuyển động thứ i.
i
i

is
i
is
i
is
1s
1s
i
2
s
s
i
0i
rqq
qq
B
q
q
B
rva








∂∂
∂

+
∂
∂
===
∑ ∑∑
= = =


2.5 Thành lập phương trình động lực học
2.5.1 Xây dựng phương trình tính động năng của hệ
32233232
2
3323
2
33
23
2
33233232
2
33
31233232
2
23
233232
2
3323
2
33
212
2

23233233323
23
2
33
2
23
2
33
2
3
2
2
2
1
2
23
2
33
2
2
2
1233233
2
233323
23
2
33
2
333233
2

33
2
212
22
22
2
11
2
1
)]cos(llm
4
1
coslm)22cos(lm
4
1
)2cos(lm
4
1
)2cos(llmcoslm
4
1
[
)]cos(llm
4
1
coslm
)cos(llm
4
1
2coslm

4
1
)2cos(lm
4
1
[
]2coslm
2
1
)2cos(llm
2
1
cosllm
2
1
)22cos(lm
4
1
lm
2
1
lm
4
1
[
))(lm
4
1
lm
8

1
(
))](2cos(llm
4
1
2coslm
4
1
cosllm
4
1
[
22cos(lm
8
1
[)cosllm
2
1
2coslm
8
1
(
)(coslm
6
1
mR
2
1
ϕϕϕ+ϕ−ϕ+ϕ−ϕ−
ϕ−ϕ+ϕ−ϕ−ϕ+

ϕϕϕ+ϕ−ϕ+
ϕ−ϕ−ϕ+ϕ−ϕ+
ϕϕϕ+ϕ−ϕ−ϕ−
ϕ−ϕ+++
ϕ+ϕ+ϕ++
ϕ+ϕϕ−ϕ−ϕ+ϕ−
ϕ−ϕ+ϕϕ−ϕ+
ϕ+ϕϕ+ϕ=







10
2.5.2 Xây dựng phương trình tính thế năng của hệ.
)3sin(dsinll[gm
)sindl(gmgdm
P3 P PP
232213
221211
21
ϕ−ϕ−ϕ+
+ϕ−+=
++=
2.6 Mô tả toán học hệ điều khiển chuyển động bằng phương trình vi
phân
2.6.1 Thành lập hàm Lagrange.
( )

)sindsinll(gmsindlgmgdm
)2cos(llm
4
1
coslm)22cos(lm
4
1
)2cos(lm
4
1
)2cos(llmcoslm
4
1
[
)]cos(llm
4
1
coslm
)cos(llm
4
1
2coslm
4
1
)2cos(lm
4
1
[
]2coslm
2

1
)2cos(llm
2
1
cosllm
2
1
)22cos(lm
4
1
lm
2
1
lm
4
1
[
))(lm
4
1
lm
8
1
(
))](2cos(llm
4
1
2coslm
4
1

cosllm
4
1
)22cos(lm
8
1
()cosllm
2
1
2coslm
8
1
[
))(coslm(
6
1
mR
2
1
PWL
322213221211
233232
2
3323
2
33
23
2
33233232
2

33
31233232
2
23
233232
2
3323
2
33
212
2
23233233323
23
2
33
2
23
2
33
2
3
2
2
2
1
2
23
2
33
2

2
2
1233233
2
233323
23
2
33
2
333233
2
33
212
22
22
2
11
2
1
ϕ+ϕ−+ϕ−−−
+ϕ−ϕ−ϕ+ϕ−ϕ−
+ϕ−ϕ+ϕ−ϕ−ϕ+
+ϕϕϕ+ϕ−ϕ+
+ϕ−ϕ−ϕ+ϕ−ϕ+
−ϕϕϕ+ϕ−ϕ−ϕ−
+ϕ−ϕ+++
+ϕ+ϕ+ϕ++
+ϕ+ϕϕ−ϕ−ϕ+ϕ−
−ϕ−ϕ+ϕϕ−ϕ+
+ϕ+ϕϕ+ϕ=−=






2.6.2 Mô tả bằng phương trình Lagrage bậc hai

i
ii
Q
LL
dt
d
=
∂
∂
−








∂
∂
ϕϕ

a) Thành lập phương trình vi phân với chuyển động quay I

13113
2
2112
321133111221111313212111
QHH
NNNMMM
=ϕ+ϕ+
ϕϕ+ϕϕ+ϕϕ+ϕ+ϕ+ϕ


11
b) Thành lập phương trình vi phân với chuyển động quay II
22
2
3213
2
2212
2
1211
2
3
2
221331212323222121
QGHH
HNNMMM
=+ϕ+ϕ+
ϕ+ϕϕ+ϕϕ+ϕ+ϕ+ϕ


c) Thành lập phương trình vi phân với chuyển động quay III

33
2
3313
2
2312
2
131131312333232131
QGHH
HNMMM
=+ϕ+ϕ+
ϕ+ϕϕ+ϕ+ϕ+ϕ


d) Thành lập phương trình vi phân mô tả như sau:
2.7 Mô tả hệ điều khiển chuyển động bằng phương trình trạng thái











+











ϕ
ϕ
ϕ










=











3
2
1
3
2
1
33
23
13
3231
2221
1211
3
2
1
K
K
K
M
M
M
MM
MM
MM
Q
Q
Q




2.7.1 Các biến trạng thái và phương trình trạng thái
1
333231
232221
131211
3
2
1
1
333231
232221
131211
3
2
1
32
22
12
MMM
MMM
MMM
u
u
u
MMM
MMM
MMM
K
K

K
X
X
X
−−




















+





















−=














2.7.2 Phương trình trạng thái chuyển động I
1
312232213
1
232131233
1
122333223
1
322132312
1
212333213
1
132232233
12
1211
MS
K)MMMM(
MS
K)MMMM(
MS
K)MMMM(
MS
u)MMMM(
MS
u)MMMM(
MS
u)MMMM(
X
XX
−

+
−
+
+
−
+
−
+
+
−
+
−
=
=

12
2 2
11 1 12 2 13 3 111 1 2 112 1 3 113 3 2 112 2 113 3 1
2 2 2
21 1 22 2 23 3 212 1 3 213 2 3 211 1 212 2 313 3 2 2
2
31 1 32 2 33 3 312 1 3 311 1
M M M N N N H H Q
M M M N N H H H G Q
M M M N H H
ϕ ϕ ϕ ϕ ϕ ϕ ϕ ϕ ϕ ϕ ϕ
ϕ ϕ ϕ ϕ ϕ ϕ ϕ ϕ ϕ ϕ
ϕ ϕ ϕ ϕ ϕ ϕ
+ + + + + + + =
+ + + + + + + + =

+ + + + +
          
         
     
2 2
312 2 313 3 3 3
H G Q
ϕ ϕ
+ + =
 
2.7.3 Phương trình trạng thái chuyển động II

2
313212311
2
211331331
2
131233321
2
323111321
2
213311133
2
133213123
22
2221
MS
K)MMMM(
MS
K)MMMM(

MS
K)MMMM(
MS
u)MMMM(
MS
u)MMMM(
MS
u)MMMM(
X
XX
−
+
−
+
+
−
+
−
+
+
−
+
−
=
=


2.7.4 Phương trình trạng thái chuyển động III
3
322112112

3
212313211
3
132212231
3
321122211
3
212313211
3
122313221
32
3231
MS
K)MMMM(
MS
K)MMMM(
MS
K)MMMM(
MS
u)MMMM(
MS
u)MMMM(
MS
u)MMMM(
X
XX
−
+
−
+

+
−
+
−
+
+
−
+
−
=
=


KẾT LUẬN CHƯƠNG II
Chương II: "Khảo sát và xây dựng mô hình toán học robot" đã giải quyêt
được một số vấn đề cơ bản sau:
- Tìm hiểu sơ lược về lịch sử phát triển, ứng dụng, cấu trúc của robot
công nghiệp
- Thành lập được phương trình động lực học cơ bản cho tay máy ba bậc tự do
- Thành lập được phương trình động lực học cho tay máy ba bậc tự do
- Mô tả toán học hệ điều khiển chuyển động bằng phương trình vi phân
- Mô tả hệ điều khiển chuyển động bằng phương trình trạng thái
13
CHƯƠNG 3: BỘ ĐIỀU KHIỂN NEFCON
3.1. Mô hình tay máy 2 bậc tự do

Hình 3.1.a Mô hình cấu trúc đối tượng trong phần mềm Matlab
Hình 3.1.b Mô hình cấu trúc đối tượng trong phần mềm Matlab
Hình 3.2. Mô hình cấu trúc bộ điều khiển trong phần mềm Matlab
14

Hình 3.3. Mô hình cấu trúc bộ lọc đầu vào trong phần mềm Matlab
Hình 3.4. Sơ đồ cầu trúc mô phỏng hệ điều khiển Robot 2 bậc tự do
Hình 3.5. Đáp ứng đầu ra của các biến khớp Robot
15
Hình 3.6. Sai lệch giữa tín hiệu đặt và tín hiệu thực của các biến khớp
Hình 3.7. Tín hiệu điều khiển các biến khớp của Robot
Hình 3.8. Đáp ứng nhiễu của hệ thống có bộ điều khiển PD
3.2. Thiết kế điều khiển NEFCON cho tay máy 2 bậc tự do
Bước 1: Ta lấy mẫu các tập dữ liệu vào ra bao gồm 2 đầu vào và 1 đầu ra
dùng để huấn luyện mạng neuron. Tiến hành thu thập 9766 mẫu dữ liệu như
sau:
16
Hình 3.9: Tập mẫu bao gồm 2 đầu vào và 1 đầu ra để huấn luyện mạng neron
Bước 2: Chọn dạng hàm liên thuộc cho hai đầu vào

Hình 3.10: Dạng HLT cho đầu vào 1 Hình 3.11:HLT cho đầu vào 2

Hình 3.12: Đường cong nội suy thể hiện mối quan hệ giữa đầu ra và đầu vào
17
Bước 3: Chọn cấu trúc và phương pháp huấn luyện mạng neuron

Hình 3.13:Cấu trúc của mạng neuron

Hình 3.14: Sai lệch của quá Hình 3.15: Quá trình kiểm tra .
trình huấn luyện giữa dữ liệu huấn luyện và dữ liệu kiểm tra
Bước 4: Kết quả chỉnh định dạng hàm liên thuộc sau khi huấn luyện

Hình 3.16:Dạng HLT cho đầu vào 1 Hình 3.17:Dạng HLT cho đầu vào 2

Hình 3.18: Đường cong nội suy thể hiện mối quan hệ giữa đầu ra và đầu vào
18
Bước 5: Chạy mô phỏng với kết quả các hàm liên thuộc sau khi đã chỉnh định
Hình 3.19. Quỹ đạo bám của cánh tay Robot
Hình 3.20. Sai lệch quỹ đạo bám của cánh tay Robot
19
Hình 3.21. Tin hiệu điều khiển quỹ đạo bám của cánh tay Robot
Nhận xét:
Bộ điều khiển NEFCON cho đáp ứng đầu ra của hệ thống tốt hơn nhiều so
với Bộ điều khiển PD (Hình 3.19) với sự thay đổi tín hiệu vào có dạng bậc
thang qua bộ lọc có dạng như Hình 3.19, cụ thể sai lệch giữa tín hiệu đặt và
tín hiệu thực của hai biến khớp 1 và 2 là khá nhỏ tầm được biểu thị trên Hình
3.20. Đồng thời tín hiệu điều khiển cho hai biến khớp cụ thể ở đây là cung
cấp giá trị điện áp đầu vào cho hai động cơ để quay hai biến khớp được thể
hiện như Hình 3.21.
3.3. Thực nghiệm trên Robot sử dụng bộ điều khiển NEFCON
Hình 3.22. Sơ đồ khối chạy thực nghiệm
Mô hình Cánh
tay robot 5 bậc
tự do
Card Arduino
Board kết nối với
Simulink
Mạch công suất
điều khiển động
cơ cánh tay
robot
Máy tính cài đặt
phần mềm Matlab -
Simulink

20
Hình 3.23: Sơ đồ khối chạy thực nghiệm

Hình 3.24. Hình 3.25. Hình 3.25.
Cấu hình cổng kết nối. Cấu hình thời gian thực. Cấu hình đọc encoder


Hình 3.27 Hình 3.28 Hình 3.29
Cấu hình Điều khiển tốc độ Cấu hình
xuất tín hiệu PWM và chiều quay động cơ đầu ra số
21
Sơ đồ khối bộ điều khiển NEFCON trong phần mềm Matlab – Simulink:
Hình 3.30. Tin hiệu điều khiển quỹ đạo bám của cánh tay Robot
Hình 3.31. Tin hiệu điều khiển quỹ đạo bám của cánh tay Robot
22
Nhận xét:
Bộ điều khiển NEFCON cho kết quả khá tốt trong 7 chu kỳ chạy thực
nghiệm, trong một, hai chu kỳ đầu sai lệch giữa quỹ đạo thực và quỹ đạo đặt
của biến khớp điều khiển khoảng 0.05, trong các chu kỳ tiếp theo quỹ đạo
robot được điều khiển ổn định thể hiện trên hình 3.30 và hình 3.31.
Sử dụng bộ điều khiển NEFCON đã khắc phục được hiện tượng giật trong
quỹ đạo theo chiều xuống và hầu như không còn sai lệch tĩnh theo quỹ đạo đi
lên của Robot. Điều này minh chứng tính ổn định và tối ưu của bộ điều khiển
theo phương pháp NEFCON.
23
KẾT LUẬN
Đề tài: "Nghiên cứu ứng dụng hệ nơron mờ để cải thiện nhận dạng hệ phi
tuyến" đã hoàn thành yêu cầu đặt ra và thu được một số kết quả sau:
- Nghiên cứu lý thuyết về hệ mờ và mạng nơron; phân tích ưu nhược
điểm mỗi loại và việc kết hợp chúng thành hệ nơron mờ nhằm phát phát huy ưu

điểm của điều khiển mờ và mạng nơron trong điều khiển các hệ thống phi tuyến;
- Xây dựng mô hình toán học robot 3 bậc tự do; mô phỏng robot trên
Matlab; xây dựng hệ điều khiển các chuyển động của robot bằng các qui luật
điều khiển kinh điển, đồng thời tiến hành mô phỏng với các quĩ đạo chuyển
động khác nhau để thấy rõ mối quan hệ và tác động ảnh hưởng qua lại giữa các
chuyển động đến chất lượng và độ chính xác điều khiển vị trí robot;
- Xây dựng bộ điều khiển nơron mờ (NEFCON) cho mạch vòng điều
khiển 2 khớp. Các kết quả mô phỏng cho thấy bộ điều khiển nơron mờ làm việc
theo cơ chế thích nghi đã cho phép khắc phục một phần ảnh hưởng của các
chuyển động khớp 1 đến khớp 2. Bộ điều khiển này rất linh hoạt và có thể áp
dụng để điều khiển hệ thống thực.
- Tiến hành thí nghiệm trên mô hình thực tại Phòng thí nghiệm trường Đại
học Kỹ thuật Công nghiệp với Bộ điều khiển NEFCON và cho các kết quả rất
tốt, chứng minh được tính đúng đắn của lý thuyết về bộ điều khiển này
24