Ứng dụng điều khiển trượt mạng nơ ron để điều khiển cánh tay robot hai bậc tự do

Header Page 1 of 126.

1

BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO
ĐẠI HỌC ĐÀ NẴNG

2
CÔNG TRÌNH ĐƯỢC HOÀN THÀNH TẠI
ĐẠI HỌC ĐÀ NẴNG

Người hướng dẫn khoa học: TS. Nguyễn Anh Duy
VÕ VĂN PHƯƠNG
Phản biện 1:...............................................................

ỨNG DỤNG ĐIỀU KHIỂN TRƯỢT VÀ
MẠNG NƠ RON ĐỂ ĐIỀU KHIỂN
CÁNH TAY ROBOT HAI BẬC TỰ DO

Phản biện 2:...............................................................

Chuyên ngành : Tự ñộng hóa
Mã số
: 60.52.60
Luận văn sẽ ñược bảo vệ trước Hội ñồng chấm Luận văn Thạc sĩ Kỹ
thuật họp tại Đại học Đà Nẵng vào ngày 10 tháng 09 năm 2011.

TÓM TẮT LUẬN VĂN THẠC SĨ KỸ THUẬT

Đà Nẵng - Năm 2011

Footer Page 1 of 126.

Có thể tìm hiểu Luận văn tại:
- Trung tâm Thông tin – Học liệu, Đại học Đà Nẵng
- Trung tâm Học liệu, Đại học Đà Nẵng.


Header Page 2 of 126.

3
MỞ ĐẦU

LÝ DO CHỌN ĐỀ TÀI
Khái niệm ñầu tiên về phương pháp ñiều khiển trượt (Sliding

4
MỤC ĐÍCH NGHIÊN CỨU
- Nghiên cứu phương pháp ñiều khiển trượt.
- Nghiên cứu mạng nơ ron nhân tạo.

mode control: SMC) ñược Emelyanov nêu ra cho hệ thống bậc hai

- Nghiên cứu Phương pháp nhận dạng dùng mạng nơ ron.

vào những năm cuối thập niên 1960 [9]. Kể từ ñó, phương pháp này

- Mô phỏng hệ thống ñiều khiển trượt bám cho cánh tay máy

ñã nhận ñược khá nhiều sự quan tâm của các nhà nghiên cứu áp dụng
trong rất nhiều ứng dụng như ñiều khiển vị trí, ñiều khiển robot, ñiều

khiển quá trình, ngành khoa học vũ trụ, biến ñổi ñiện năng,…
Sở dĩ phương pháp ñiều khiển trượt ñược áp dụng phổ biến
như vậy là do nó hoạt ñộng tốt với các hệ phi tuyến và sự bền vững
ñối với các yếu tố chưa chắc chắn và các yếu tố nhiễu từ môi trường.
Tuy nhiên, vì sự cần thiết phải hiểu rõ các ñặc tính ñộng học của hệ
thống ñể tính toán tín hiệu ñiều khiển ñầu vào, nên nó rất khó áp
dụng ñể ñiều khiển các hệ thống có ñặc tính ñộng học quá phức tạp
hoặc các hệ thống có ñặc tính ñộng học không rõ ràng. Do ñó Việc
thiết kế hệ thống ñiều khiển trượt ñòi hỏi phải xác ñịnh các mô hình
của ñối tượng ñiều khiển.
Trong trường hợp không xác ñịnh mô hình toán của hệ phi

Robot 2 bậc tự do.
- Mô phỏng hệ thống ñiều khiển trượt dùng mạng nơ ron cho
cánh tay máy Robot 2 bậc tự do.
- Nhận xét, so sánh, ñánh giá kết quả.
ĐỐI TƯỢNG VÀ PHẠM VI NGHIÊN CỨU
Tay máy Robot hai bậc tự do.
PHẠM VI NGHIÊN CỨU
- Mô phỏng hệ thống ñiều khiển trượt cho cánh tay máy Robot
2 bậc tự do.
- Mô phỏng hệ thống ñiều khiển trượt dùng mạng nơ ron cho
cánh tay máy Robot 2 bậc tự do.
- Nhận xét, so sánh, ñánh giá kết quả.
PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU

tuyến, hoặc mô hình có yếu tố không chắc chắn bằng cách giải bài

- Nghiên cứu lý thuyết.

toán nhận dạng hệ thống ta có thể xác ñịnh mô hình toán của ñối

- Sử dụng phần mền Matlab/Simulink ñể mô phỏng.

tượng và sử dụng thông tin này ñể thiết kế hệ thống ñiều khiển.

Ý NGHĨA KHOA HỌC VÀ THỰC TIỀN CỦA ĐỀ TÀI

Trong luận văn này là dùng mạng nơ ron ñể nhận dạng hệ thống.
Trên cơ sở sử dụng mô hình mạng nơ ron, tác giả sẽ xây dựng
các luật ñiều khiển trượt cho ñối tượng phi tuyến và ñã chọn ñề tài “
ỨNG DỤNG ĐIỀU KHIỂN TRƯỢT VÀ MẠNG NƠ RON ĐỂ

- Ứng dụng mạng nơ ron ñể thiết kế bộ ñiều khiển trượt cho
tay máy hai bậc tự do.
- Nghiên cứu lý thyết, làm cơ sở ñể triển khai thực tế
BỐ CỤC LUẬN VĂN

ĐIỀU KHIỂN CÁNH TAY ROBOT HAI BẬC TỰ DO” ñể làm

- Chương 1: GIỚI THIỆU TỔNG QUAN

ñề tài nghiên cứu.

- Chương 2: GIỚI THIỆU PHƯƠNG PHÁP ĐIỀU KHIỂN
TRƯỢT

Footer Page 2 of 126.

Header Page 3 of 126.

5

- Chương 3: NHẬN DẠNG HỆ THỐNG DÙNG MẠNG NƠ
RON

6
mô hình của ñối tượng ñiều khiển dùng mạng nơ ron truyền thẳng,
giải thuật lan truyền ngược. So với các phương pháp nhận dạng phi

- Chương 4: MÔ HÌNH ĐỐI TƯỢNG VÀ KẾT QUẢ MÔ
PHỎNG

tuyến truyền thống, phương pháp này có ưu ñiểm là nhận dạng chính
xác cấu trúc của mô hình. Trên cơ sở sử dụng mô hình mạng nơ ron,

Chương 1

tác giả sẽ xây dựng các luật ñiều khiển trượt cho ñối tượng phi tuyến.

GIỚI THIỆU TỔNG QUAN

Chương 2

Trong vài năm gần ñây, cùng với sự phát triển của khoa học kỹ
thuật. Điều khiển trượt nhận ñược sự quan tâm nhiều bởi các nhà
nghiên cứu trong lĩnh vực ñiều khiển vì khả năng ñiều khiển của nó
ñối với các ñối tượng phi tuyến và sự ổn ñịnh ñối với các yếu tố
nhiễu tác ñộng, cùng với sự phát triển của phần cứng (tốc ñộ chuyển

mạch của linh kiện ngày càng cao) nên việc ứng dụng ñiều khiển
trượt ngày càng rộng rãi. Ngoài ra cánh tay robot ñược ứng dụng
trong nhiều lĩnh vực (sản xuất mạch ñiện tử, thiết kế robot,…), nhiều

GIỚI THIỆU PHƯƠNG PHÁP ĐIỀU KHIỂN TRƯỢT
2.1 ĐIỀU KHỂN BÁM MỤC TIÊU (TRACKING)
Xét hệ thống ñộng phi tuyến biểu diễn bởi phương trình vi
phân sau:

 x ( n ) = f ( X ) + g ( X ).u

y = x
Trong ñó:

giải thuật ñã ñược ñưa ra ñể ñiều khiển chính xác và ổn ñịnh chuyển

X = [x

ñộng của cánh tay, trong ñó có phương pháp ñiều khiển trượt.

u là tín hiệu ñiều khiển,

Trong thực tế, phương pháp ñiều khiển trượt truyền thống có
các khuyết ñiểm. Đầu tiên là hiện tượng chattering, ñó là các dao

(2.1)

x&

...

x ( n −1) ]T là vectơ trạng thái,

y là tín hiệu ra,
n là bậc của hệ thống.

ñộng ở tần số cao của tín hiệu ñiều khiển. Hiện tượng này có thể kích

Các hàm f = f ( X ) , g = g ( X ) là các hàm phi tuyến không

ñộng các mode tần số cao không ñược mô hình hóa và gây ra sự mất

biết trước, nhưng biết trước các chặn trên và dưới của chúng

ổn ñịnh. Thứ hai là ñiều khiển trượt có thể cần tín hiệu ñiều khiển lớn

f min ≤ f ≤ f max , 0 < g min ≤ g ≤ g max

ñể có thể ñáp ứng tốt với các sự thay ñổi của thông số mô hình. Thứ

Gọi r là tín hiệu ñặt. Giả thiết r có ñạo hàm theo t ñến cấp n.

ba là việc tính toán các giá trị ñiều khiển cần phải biết ñược các

Định nghĩa:

thông số chính xác của mô hình
Như ñã nói ở trên, việc thiết kế hệ thống ñiều khiển trượt ñòi
hỏi phải xác ñịnh các mô hình của ñối tượng ñiều khiển. Trong thực
tế không phải lúc nào người thiết kế cũng có ñược mô hình chính xác

của ñối tượng. Để giải quyết vấn ñề này, tác giả ñề nghị nhận dạng

Footer Page 3 of 126.

X

d

 xd 
 r 
 x (1 ) 
 (1 ) 
 =  r

=  d
 ... 
 ... 
 ( n −1 ) 
 ( n −1 ) 
r

 xd


(2.2)


Header Page 4 of 126.

E = X − X

d

7
e

 x − xd

 x& − x&

 (1 ) 
d
 = e

= 
 ...

 ...

 ( n −1 ) 
 ( n −1 )

( n −1)
− xd
 x

 e


8

(2.3)

Mục tiêu ñiều khiển là xác ñịnh luật ñiều khiển u sao cho E→0
khi t → ∞ .

1, S > 0

với k > 0 và sign( S ) = 0, S = 0
−1, S < 0

Ta ñược luật ñiều khiển:
u =−

Định nghĩa hàm trượt:

S = e( n −1) + an − 2e( n− 2) + ... + a1e(1) + a0 e

(2.4)

Các hệ số a0 , a1 ,..., an − 2 phải ñược chọn sao cho phương trình

1
 f (X) −xd(n) +an−2(x(n−1) − xd(n−1) ) +...+a1(x(2) − xd(2) ) +a0(x& − x&d ) +k.sign(S) (2.10)
g(X) 

Luật ñiều khiển u (2.10) ñưa quỹ ñạo pha của hệ thống về mặt
trượt và duy trì một cách bền vững trên mặt trượt này.

ñặc trưng của phương trình vi phân (2.4):

p n −1 + an − 2 p n − 2 + ... + a1 p + a0 = 0

(2.5)

Reaching phase

có tất cả các nghiệm với phần thực âm.
Phương trình S = 0 xác ñịnh một mặt cong ñược gọi là mặt
trượt (sliding surface). Trong không gian trạng thái n chiều.

Sliding phase

Sử dụng phương pháp Lyapunov, chọn một hàm xác ñịnh

Hình 2.3. Hình chiếu của quỹ ñạo pha

dương V có dạng:

V=

1 2
S
2

Suy ra: V& = SS&

(2.7)
(2.8)

tức thời ngay tại thời ñiểm giao nhau với mặt trượt S = 0 . Do ñó với

sgn(S) = -1, do vậy tín hiệu u > 0 lại ñược ñẩy về mặt trượt S = 0,

Khi S > 0 thì S& < 0

sau ñó tiếp tục ñi qua phần mặt S > 0, lúc ñó sgn(S) = 1. Vậy kết quả

Khi S < 0 thì S& > 0

là quỹ ñạo pha tiếp tục vượt qua khỏi mặt trượt sau khi chạm vào nó

Khi S = 0 thì S& = 0
Đây là ñiều kiện ñể hệ thống luôn ổn ñịnh tiệm cận toàn thể tại
S= 0.

Footer Page 4 of 126.

Điều khiển trượt lý tưởng ñòi hỏi luật ñiều khiển phải thay ñổi
Luật ñiều khiển u ở trên, thì khi tín hiệu qua phần mặt S < 0 thì

Để V& xác ñịnh âm cần chọn luật ñiều khiển u sao cho:

Ta có thể chọn: S& = − k .sign( S )

2.2. HIỆN TƯỢNG CHATTERING

và gây nên hiện tượng quỹ ñạo pha dao ñộng quanh mặt trượt (hiện
tượng chattering)
Người ta luôn tìm biện pháp ñể làm giảm thiểu hoặc loại trừ

(2.9)

hiện tượng này và làm nhẵn tín hiệu ñiều khiển gián ñoạn trong một


Header Page 5 of 126.

9

lớp biên mỏng, người ta thay hàm Signum bằng hàm bảo hòa (Sat)

10
4.1. GIỚI THIỆU MÔ HÌNH ĐỐI TƯỢNG ĐIỀU KHIỂN

[1].
Phương pháp lớp biên dùng hàm bão hòa (sat) có các ñặc ñiểm
sau:
+ Giảm ñược hiện tượng rung do bước chuyển bị giảm thiểu.
+ Gây ra sai lệch tĩnh cho tín hiệu ra, quỹ ñạo chỉ nằm trong lớp
biên, nhưng không bám trên mặt trượt.
+ Không giảm thời gian tìm về mặt trượt..
Chương 3
NHẬN DẠNG HỆ THỐNG DÙNG MẠNG NƠ RON
3.1. GIỚI THIỆU MẠNG NƠ RON NHÂN TẠO

Hình 4.1. Cánh tay robot 2 bậc tự do
4.2. ĐIỀU KHIỂN TRƯỢT BÁM MỤC TIÊU

3.1.1. Khái niệm nơ ron sinh học

4.2.1 Thiết kế

3.1.2. Mạng nơ ron nhân tạo là gì?

Phương trình ñộng lực của cánh tay máy là:

H (q )q&& + C (q )q& + G (q) = τ

3.1.3. Mô hình kết nối
3.1.4. Luật học
3.2. NHẬN DẠNG HỆ THỐNG DUNG MẠNG NƠ RON
3.2.1. Tại sao phải nhận dạng?
3.2.2.Nhận dạng hệ thống
3.2.3. Nhận dạng hệ thống dùng mạng nơ ron
3.2.4. Mạng truyền thẳng nhiều lớp với giải thuật lan
truyền ngược
3.2.5. Các thông số học
3.3. NHẬN DẠNG HỆ THỐNG ĐỘNG DÙNG MẠNG NƠ RON
3.3.1. Hệ thống ñộng
3.3.2. Mô hình vào ra
3.3.3. Mô hình không gian trạng thái
Chương 4
MÔ HÌNH ĐỐI TƯỢNG VÀ KẾT QỦA MÔ PHỎNG

Footer Page 5 of 126.

Ta sẽ tìm luật ñiều khiển cho moment

(4.1)

τ ñặt lên 2 cánh tay sao

cho 2 góc q1 , q2 bám theo tín hiệu ñặt.
Khai triển (4.1), ta có:

 h11 h12   q&&1   Tq&2 T (q&1 + q&2 )   q&1   g1  τ 1 
h
  q&&  +  −Tq&
  q&  +  g  = τ  (4.2)
h
0
 21 22   2  
1
 2  2  2
Trong ñó:
q1 , q2 : lần lượt là 2 góc quay của cánh tay 1 và 2

τ 1 ,τ 2 : lần lượt là moment của 2 cánh tay 1 và 2. Ta ñặt:
u1 = τ 1 , u2 = τ 2 là 2 tín hiệu ñiều khiển moment cho 2 cánh tay.
Nhiệm vụ ñiều khiển là xác ñịnh các tín hiệu ñiều khiển

u1 , u2 sao cho 2 góc q1 , q2 của cánh tay bám theo tín hiệu ñặt.
Đặt:


Header Page 6 of 126.

11

12

x1 = q1 (rad): góc quay của khớp thứ nhất
x2 = q2 (rad): góc quay của khớp thứ hai
x3 = x&1 (rad/s) : vận tốc góc khớp thứ nhất
x4 = x&2 (rad/s) : vận tốc góc khớp thứ hai

Áp dụng lý thuyết ñiều khiển trượt ta chọn mặt trượt:

λ1
S=
0

Từ phương trình toán ta có phương trình trạng thái tương

(4.12)

f 2 ( x) =

1
 h21 (Tx42 + 2Tx3 x4 + g1 ) − h11 (−Tx32 + g 2 )  (4.14)
DH

g1 ( x) =

1
h22
DH

(4.27)

u2 =[g3(x)K1sign(S1) − g1(x)K2sign(S2) +λ2g1(x)(q&2d − x4) −λ1g3(x)(q&1d − x3) +

(4.28)
g1(x)q&&2d − g3(x)q&&1d − f2 (x)g1(x) + g3(x) f1(x)]/[g1(x)g4 (x) − g2(x)g3(x)]

4.2.2. Kết quả mô phỏng

(4.15)

1
h12
DH

1
h11
DH

(4.16)

(4.17)

Các giá trị từ bảng thông số của ñối tượng (Bảng 4.1).
Nhiệm vụ ñiều khiển là xác ñịnh các tín hiệu ñiều khiển

u1 , u2 sao cho 2 góc q1 , q2 của cánh tay bám theo tín hiệu ñặt.
Footer Page 6 of 126.

Với K i < 0

u1 = [λ1 (q&1d − x3 ) + q&&1d − f1 (x) − g2 (x)u2 − K1sign(S1 )] / g1 (x)

1

 − h22 (Tx42 + 2Tx3 x4 + g1 ) + h12 (−Tx32 + g 2 )  (4.13)
f1 ( x) =
DH

g 4 ( x) = −

0   q&1d − q&1   q&&1d − q&&1   K 1 sign( S1 ) 
=
(4.22)
+
λ2  q& 2 d − q& 2  q&&2 d − q&&2   K 2 sign( S 2 )

Ta tính ñược luật ñiều khiển:

Với:

g 2 ( x) = g3 ( x) = −

(4.18)

Chọn:

 S&1  λ1
& =
S 2   0

ñương của ñối tượng:

x&1 = x3



x&2 = x4


 x&3 = f1 ( x) + g1 ( x)u1 + g 2 ( x)u2
 x&4 = f 2 ( x) + g 3 ( x)u1 + g 4 ( x)u2

0
e + e&
λ 2 

Hình 4.2. Mô hình hệ thống ñiều khiển trượt bám cánh tay robot
2 bậc tự do
4.2.2.1. Trường hợp hệ thống danh ñịnh


Header Page 7 of 126.

13

14
Tin hieu dieu khien u1

Tin hieu dat q1d

20

4

10

q1d

u1

3

0

2

-10

1
0

0

5

10

15

10

15

time(s)
Tin hieu dieu khien u2

0

5

10

4

15

time(s)
Tin hieu dat q2d

u2

2

3

0
-2

2
q2d

-4

0

5
time(s)

Hình 4.8. Tín hiệu ñiều khiển u1 và u2

1

0

0

5

10

15

time(s)

Hình 4.5. Tín hiệu ñặt q1d và q2d
Tin hieu ra q1
4

q1

3
2

Hình 4.9. Hình chiếu quỹ ñạo trượt 1 và 2
Nhận xét

1
0

0

5

10

15

time(s)
Tin hieu ra q2

- Bộ ñiều khiển trượt bám cho ñáp ứng nhanh

3

- Các tín hiệu ra ñược ñiều khiển bám khá sát tín hiệu ñặt.

q2

2

1

0

- Reaching mode: Thời gian quỹ ñạo trạng thái ñi về mặt trượt:

0

5

10

15

time(s)

S1, S2 nhanh khoảng 0.005 giây.

Hình 4.6. Tín hiệu ra q1 và q2

- Sliding mode: Thời gian tượt về gốc tọa ñộ khoảng 1,5 giây.
- Tín hiệu ñiều khiển u1 và u2 có các gai nhọn giá trị lớn tại các

0
-500
S1

thời ñiểm chuyển trạng thái.

-1000

-1500

0

0.005

0.01

0.015

0.02

0.025
time(s)

0.03

0.035

0.04

0.045

- Hiện tượng chattering trên mặt trượt có biên ñộ không lớn

0.05

4.2.2.2. Tính bền vững với sự thay ñổi thông số của ñối

0

tượng

S2

-500

• Khối lượng của vật nặng mt tăng 50%

-1000

-1500

0

0.005

0.01

0.015

0.02

0.025
time(s)

0.03

0.035

0.04

Hình 4.7. Tín hiệu S1 và S2

Footer Page 7 of 126.

0.045

0.05


Header Page 8 of 126.

15

16

Tin hieu ra q1
4

0
-500
S1

q1

3
2

-1000

1
-1500

0

0

5

10

0

0.005

0.01

0.015

0.02

0.025
time(s)

0.03

0.035

0.04

0.045

0.05

0

0.005

0.01

0.015

0.02

0.025
time(s)

0.03

0.035

0.04

0.045

0.05

15

time(s)
Tin hieu ra q2

0

3
S2

-500

2
q2

-1000

1

0

-1500

0

5

10

15

time(s)

Hình 4.10. Tín hiệu ra q1 và q2 khi mt tăng 50%

Xét ảnh hưởng của nhiễu ngõ ra có min=- 0.02, max= 0.02

0

S1

Hình 4.15. Tín hiệu S1 và S2 khi mt giảm 50%
4.2.2.3. Tính bền vững ñối với nhiễu
Tin hieu ra q1

-500

4

0

0.005

0.01

0.015

0.02

0.025
time(s)

0.03

0.035

0.04

0.045

q1

3
-1000

0.05

2
1

0

S2

0

0

5

10

15

10

15

time(s)
Tin hieu ra q2

-500

3

0

0.005

0.01

0.015

0.02

0.025
time(s)

0.03

0.035

0.04

0.045

2

0.05

q2

-1000

1

Hình 4.11. Tín hiệu S1 và S2 khi mt tăng 50%

0

0

5
time(s)

• Khối lượng của vật nặng mt giảm 50%

Hình 4.18. Tín hiệu q1,q2 của hệ thống khi có nhiễu ngõ ra

Tin hieu ra q1
4
3
q1

0

2

0

S1

1

0

5

10

-500

15

time(s)
Tin hieu ra q2

-1000

3

2

0

0.005

0.01

0.015

0.02

0.025
time(s)

0.03

0.035

0.04

0.045

0.05

0

0.005

0.01

0.015

0.02

0.025

time(s)

0.03

0.035

0.04

0.045

0.05

q2

0

0

S2

1

0

5

10

-500

15

time(s)

Hình 4.14. Tín hiệu q1, q2 khi mt giảm 50%

-1000

Hình 4.19. Tín hiệu S1 và S2 khi có nhiễu ngõ ra

Footer Page 8 of 126.


Header Page 9 of 126.

17

18

4.2.2.4. Khảo sát bộ ñiều khiển trượt với hàm Sat

Tin hieu dieu khien u1
10
5

Tin hieu ra q1

u1

4

0

3
q1

-5
2

-10
1
0

0

5

10

15

10

15

time(s)
Tin hieu dieu khien u2
0

5

10

15

4

time(s)
Tin hieu ra q2

2
u2

3

0

1

-2

q2

2

0

5
time(s)

0

0

5

10

15

time(s)

Hình 4.25. Tín hiệu ñiều khiển u1 và u2 Với hàm sat
Hình 4.22. Tín hiệu ra khi sử dụng hàm sat

- Khi sử dụng hàm sat ta thấy, hiện tượng chattering giảm ñi rất

S1

0

nhiều

-500

-1000

- Tín hiệu ñiều khiển u1 và u2 xuất hiện gai nhọn tại thời ñiểm
0

0.005

0.01

0.015

0.02

0.025
time(s)

0.03

0.035

0.04

0.045

0.05

S2

chuyển trạng thái.
- Kết quả ñiều khiển tương ñương khi ta sử dụng hàm sign ở các

0

trường hợp thông số mô hình thay ñổi và khi có nhiễu, tuy nhiên biên

-500

-1000

Nhận xét

0

0.005

0.01

0.015

0.02

0.025
time(s)

0.03

0.035

0.04

0.045

0.05

Hình 4.23. Tín hiệu S1 và S2 khi sử dụng hàm sat

ñộ của tín hiệu ñiều khiển sẽ lớn hơn.
4.3. NHẬN DẠNG MÔ HÌNH CÁNH TAY MÁY 2 BẬC TỰ DO
DÙNG MẠNG TRUYỀN THẲNG, GIẢI THUẬT LAN
TRUYỀN NGƯỢC
Để thiết kế luật ñiều khiển trượt bám dùng mạng nơ ron cho hệ
cánh tay máy 2 bậc tự do, ta tiến hành nhận dạng hệ thống dùng
mạng truyền thẳng với giải thuật học lan truyền ngược.
Dữ liệu vào và ra dùng ñể huấn luyện mạng nơ ron ñược thu
thập từ mô hình hệ thống ñiều khiển trượt bám ñã trình bày ở trên.

Hình 4.24. Hình chiếu quỹ ñạo trượt 1 và 2 khi sử dụng hàm sat

Kết quả chạy mô phỏng hệ thống ñiều khiển trượt ta thu ñược
các tín hiệu x1 , x2 , x3 , x4 , f1d , f 2 d , g1d , g 2 d , g 3 d , g 4 d , là các dữ liệu

Footer Page 9 of 126.


Header Page 10 of 126.

19

20

vào ra dùng ñể huấn luyện mạng nơ ron, trong ñó x1 , x2 , x3 , x4 là các

4.4. ĐIỀU KHIỂN TRƯỢT DÙNG MẠNG NƠ RON

tín hiệu vào mạng và f1d , f 2 d , g1d , g 2 d , g 3 d , g 4 d là các tín hiệu ra

mong muốn của mạng.
Ta chọn cấu trúc các mạng nơ ron là có 4 nơ ron lớp vào, 1 lớp
ẩn với 10 nơ ron hoăc 15 nơ ron, lớp ra với 1 nơ ron.

4.4.1. Thiết kế
Khi ñó các luật ñiều khiển u1, u2 ñược thiết kế lại như sau:
uˆ2 =[gˆ3(x)K1sign(S1) − gˆ1(x)K2sign(S2) +λ2gˆ1(x)(q&2d −x4) −λ1gˆ3(x)(q&1d − x3) +
(4.29)
gˆ (x)q&& −gˆ (x)q&& − fˆ (x)gˆ (x) + gˆ (x) fˆ (x)]/[gˆ (x)gˆ (x) − gˆ (x)gˆ (x)]
1

Sau khi huấn luyện, ta có kết quả xấp xỉ các hàm f1 ( x) , f 2 ( x ) ,

g1 ( x) ,
g 2 ( x) ,
g3 ( x) ,
g 4 ( x)
là
các
hàm
ˆf ( x) , fˆ ( x) , gˆ ( x) , gˆ ( x) , gˆ ( x) , gˆ ( x) tương ứng. Khi ñó ta
1
2
1
2
3
4

2d

[

3

1d

2

1

3

1

1

4

2

3

]

uˆ1 = λ1 (q&1d − x3 ) + q&&1d − fˆ1 ( x) − gˆ 2 ( x)u 2 − K 1 sign( S1 ) / gˆ 1 ( x) (4.30)
4.4.2. Kết quả mô phỏng

có kết quả nhận dạng của hệ thống:
Sau khi huấn luyện, ta có kết quả nhận dạng hệ thống:
Tin hieu x*3 va x3>-NN

200
X>3
X*3

150

100

50

0

-50

Hình 4.41. Hệ thống ñiều khiển trượt dùng mạng nơ ron

-100

-150

0

0.01

0.02

0.03

0.04

0.05
time(s)

0.06

0.07

0.08

0.09

0.1

4.4.2.1. Trường hợp hệ thống danh ñịnh

Hình 4.39. Tín hiệu: x&3 và x&ˆ3

Tin hieu ra q1-NN
4

Tin hieu x*4 va x4>-NN

3
X>4
x*4

300

q1

400

2
1

200

0
100

0

5

10

15

10

15

time(s)
Tin hieu ra q2-NN

0

3

-100

q2

2
-200

1
-300

0

0.01

0.02

0.03

0.04

0.05
time(s)

0.06

0.07

0.08

x&
x&ˆ

Hình 4.40. Tín hiệu: 4 và 4
Footer Page 10 of 126.

0.09

0.1

0

0

5
time(s)

Hình 4.43. Tín hiệu ra q1, q2-NN của hệ thống


Header Page 11 of 126.

21

22
- Reaching mode: Thời gian quỹ ñạo trạng thái về mặt trượt:

0

S1

-500

S1và S2 nhanh khoảng 0.005 giây.

-1000

- Sliding mode: Thời gian trượt về gốc tọa ñộ khoảng 1.5 giây

-1500
-2000

0

0.005

0.01

0.015

0.02

0.025
time(s)

0.03

0.035

0.04

0.045

0.05

0

thời ñiểm chuyển trạng thái.

-500
S2

- Tín hiệu ñiều khiển u1 và u2 có các gai nhọn giá trị lớn tại các
- Hiện tượng chattering trên mặt trượt có biên ñộ không lớn

-1000
-1500
-2000

0

0.005

0.01

0.015

0.02

0.025
time(s)

0.03

0.035

0.04

0.045

4.4.2.2. Tính bền vững với sự thay ñổi thông số của ñối

0.05

tượng
Hình 4.44. Tín hiệu S1 và S2-NN

•

Khối lượng vật nặng mt giảm 50%
Tin hieu ra q1-NN
4

q1

3
2
1
0

0

5

10

15

10

15

time(s)
Tin hieu ra q2-NN
3

q2

2

Hình 4.45. Hình chiếu quỹ ñạo trượt 1 và 2-NN

1

Tin hieu dieu khien u1-NN

0

20

0

5

time(s)

u1

10
0

Hình 4.47. Tín hiệu ra q1,q2-NN của hệ thống khi mt giảm 50%

-10
-20

0

5

10

15

time(s)
Tin hieu dieu khien u2-NN

0

4

-500

u2

S1

2

-1000

0

-1500
-2

-2000
-4

0

5

10

0

0.005

0.01

0.015

0.02

0.025
time(s)

0.03

0.035

0.04

0.045

0.05

0

0.005

0.01

0.015

0.02

0.025
time(s)

0.03

0.035

0.04

0.045

0.05

15

time(s)

0

Hình 4.46. Tín hiệu ñiều khiển u1 và u2-NN
S2

-500

Nhận xét
- Bộ ñiều khiển trượt dùng mạng nơ ron cho ñáp ứng nhanh
- Các tín hiệu ra ñược ñiều khiển bám theo tín hiệu ñặt tốt, vọt
lố ít.

Footer Page 11 of 126.

-1000
-1500
-2000

Hình 4.48. Tín hiệu S1 và S2-NN khi mt giảm 50%

Header Page 12 of 126.
•

23

24

Khối lượng mt tăng 50%

0

Tin hieu ra q1-NN
4

S1

-500

q1

3

-1000

2

-1500

1

-2000

0

0

5

10

0

0.005

0.01

0.015

0.02

0.025
time(s)

0.03

0.035

0.04

0.045

0.05

0

0.005

0.01

0.015

0.02

0.025
time(s)

0.03

0.035

0.04

0.045

0.05

15

time(s)
Tin hieu ra q2-NN

0

3

S2

-500

q2

2

-1000
-1500

1

0

-2000

0

5

10

15

time(s)

Hình 4.51. Tín hiệu ra của hệ thống khi mt tăng 50%

Hình 4.56. Tín hiệu S1 và S2-NN khi có nhiễu ngõ ra
4.4.2.4. Khảo sát với hàm sat

0

Tin hieu ra q1-NN
4
3

-1000
q1

S1

-500

-1500
-2000

2
1

0

0.005

0.01

0.015

0.02

0.025
time(s)

0.03

0.035

0.04

0.045

0.05
0

0

5

10

15

10

15

time(s)
Tin hieu ra q2-NN

0
3

-1000

2
q2

S2

-500

-1500

1
-2000

0

0.005

0.01

0.015

0.02

0.025
time(s)

0.03

0.035

0.04

0.045

0.05
0

Hình 4.52. Tín hiệu S1 và S2-NN khi và mt tăng 50%
4.4.2.3. Tính bền vững ñối với nhiễu
Với biên ñộ min=-0.02, max=0.02

Hình 4.59. Tín hiệu raq1,q2-NN của hệ thống với hàm sat
0

Tin hieu ra q1-NN

S1

-500

3
q1

5
time(s)

4

2

-1000
-1500

1
0

0

-2000
0

5

10

0

0.005

0.01

0.015

0.02

0.025
time(s)

0.03

0.035

0.04

0.045

0.05

0

0.005

0.01

0.015

0.02

0.025

time(s)

0.03

0.035

0.04

0.045

0.05

15

time(s)
Tin hieu ra q2-NN

0

3

-500
q2

S2

2

1

0

-1000
-1500
-2000

0

5

10

15

time(s)

Hình 4.55. Tín hiệu ra q1,q2-NN của hệ thống khi có nhiễu ngõ ra

Footer Page 12 of 126.

Hình 4.60. Tín hiệu S1 và S2-NN với hàm sat


Header Page 13 of 126.

25

26
- Các bộ ñiều khiển trượt kinh ñiển và dùng mạng nơ ron ñều
cho ñáp ứng tốt với sự thay ñổi của thông số ñối tượng và nhiễu.

- Dạng tín hiệu ñiều khiển có các gai nhọn lớn tại thời ñiểm
thay ñổi tín hiệu ñặt.
KẾT LUẬN VÀ KIẾN NGHỊ

Hình 4.61. Hình chiếu quỹ ñạo trượt 1 và 2-NN với hàm sat
Tin hieu dieu khien u1-NN

Luận văn ñã thực hiện ñược các việc sau
1.Tìm hiểu mô hình toán học của hệ thống cánh tay robot 2 bậc

20

tự do và xây dựng mô hình mô phỏng cho hệ thống này.

10
u1

2.Tìm hiểu phương pháp ñiều khiển trượt bám mục tiêu và áp

0

-10

0

5

10
time(s)
Tin hieu dieu khien u2-NN

15

Mô phỏng hệ thống danh ñịnh, hệ thống khi có nhiễu tác ñộng và khi

4

thông số ñối tượng thay ñổi.

2
u2

dụng ñể thiết kế bộ ñiều khiển trượt bám cho hệ thống cánh tay robot.

0

3.Tìm hiểu các phương pháp nhận dạng mô hình ñối tượng phi

-2
-4

0

5

10

15

time(s)

Hình 4.62. Tín hiệu ñiều khiển u1 và u2q1,q2-NN với hàm sat
4.5 NHẬN XÉT, SO SÁNH, ĐÁNH GIÁ KẾT QUẢ
- Hệ thống ñiều khiển trượt bám cho kết quả tín hiệu ra ñáp
ứng khá nhanh. Các tín hiệu ra ñược ñiều khiển bám theo tin hiệu ñặt
tốt. Tín hiệu S1 và S2 tiến về 0 nhanh, vọt lố ít tại những thời ñiểm
giá trị thay ñổi. Sai số này có thể khắc phục bằng cách tăng hệ số (k1,
k2), tuy nhiên, lúc ñó giá trị của tín hiệu ñiều khiển u1,u2 sẽ lớn (cũng
như khi sử dùng hàm sat thay cho hàm sign trong bộ ñiều khiển),
không có lợi cho hệ thống.
- Hệ thống ñiều khiển trượt bám dùng mạng nơ ron cho tín
hiệu ra khá sát kết quả mô phỏng bộ ñiều khiển trượt bám kinh ñiển,
các tín hiệu u1, u2, S1, S2 có sai số không ñáng kể, sai số xảy ra là do
sai số trong nhận dạng ñối tượng.

Footer Page 13 of 126.

tuyến ñộng dùng mạng nơ ron (mạng truyền thẳng với giải thuật học
lan truyền ngược) và áp dụng nhận dạng ñối tượng cánh tay robot 2
bậc tự do.
4.Thiết kế và mô phỏng bộ ñiều khiển trượt bám mục tiêu dùng
mạng nơ ron cho hệ thống cánh tay máy 2 bậc tự do. Mô phỏng hệ
thống danh ñịnh, hệ thống khi có nhiễu tác ñộng và khi thông số ñối
tượng thay ñổi. So sánh kết quả mô phỏng bộ ñiều khiển trượt bám
mục tiêu dùng mạng nơ ron và kết quả mô phỏng bộ ñiều khiển trượt
bám mục tiêu kinh ñiển.
Các kết quả mô phỏng cho thấy hệ thống ñiều khiển trượt bám
dùng mạng nơ ron có chất lượng tương ñương với hệ thống ñiều
khiển trượt lý tưởng. Ưu ñiểm của phương pháp này là người thiết kế
không cần biết mô hình phi tuyến chính xác của ñối tượng trong khi

ñể thiết kế hệ thống ñiều khiển trượt kinh ñiển, người thiết kế phải
biết mô hình phi tuyến chính xác của ñối tượng ñó.