Bộ điều khiển bền vững thích nghi điều khiển cánh tay robot trên cơ sở của mạng nơ ron

Bài báo này đề xuất một bộ điều khiển bền vững thích nghi trên cơ sở mạng nơ ron cho robot công nghiệp. Trong thực tế robot là một hệ phi tuyến và trong quá trình làm việc, chúng thường phải chịu đựng ma sát phi tuyến, sự thay đổi của tải và nhiễu bên ngoài tác động,... Để giải quyết vấn đề này, một bộ điều khiển thông minh đã được thiết kế trên cơ sở kế thừa ưu điểm của bộ điều kiển thích nghi nơ ron và SMC để điều khiển vị trí của một robot công nghiệp. Mời các bạn cùng tham khảo!
Nội dung trích xuất từ tài liệu:
Bộ điều khiển bền vững thích nghi điều khiển cánh tay robot trên cơ sở của mạng nơ ron KHOA HỌC CÔNG NGHỆ P-ISSN 1859-3585 E-ISSN 2615-9619 BỘ ĐIỀU KHIỂN BỀN VỮNG THÍCH NGHI ĐIỀU KHIỂN CÁNH TAY ROBOT TRÊN CƠ SỞ CỦA MẠNG NƠ RON ADAPTIVE ROBUST CONTROLLER BASED ON NEURAL NETWORKS FOR INDUSTRIAL ROBOT MANIPULATOR Vũ Thị Yến1, Phạm Văn Cường1,* TÓM TẮT 1. GIỚI THIỆU CHUNG Bài báo này đề xuất một bộ điều khiển bền vững thích nghi trên cơ sở mạng Điều khiển robot công nghiệp luôn luôn là một mảng nơ ron cho robot công nghiệp. Trong thực tế robot là một hệ phi tuyến và trong nghiên cứu thú vị và thu hút được sự chú ý của nhiều nhà quá trình làm việc, chúng thường phải chịu đựng ma sát phi tuyến, sự thay đổi nghiên cứu. Trong thực tế, Robot công nghiệp là một hệ của tải và nhiễu bên ngoài tác động,… Để giải quyết vấn đề này, một bộ điều thống phi tuyến nhiều biến và rất phức tạp. Chúng luôn luôn khiển thông minh đã được thiết kế trên cơ sở kế thừa ưu điểm của bộ điều kiển chịu tác động của các tín hiệu không rõ trong động lực học, thích nghi nơ ron và SMC để điều khiển vị trí của một robot công nghiệp. Ở đây, như sự tác động của nhiễu, trọng lượng tải thay đổi, ma sát bộ điều khiển ARNNs được sử dụng để xấp xỉ động lực học chưa biết mà không phi tuyến… Để giải quyết vấn đề này, có rất nhiều phương yêu cầu kiến thức trước đó. Ngoài ra, SMC là một hướng điều khiển phi tuyến pháp điều khiển được đưa ra, bao gồm bộ điều khiển PID, được biết đến vì khả năng bền vững của nó. Hàm bền vững đã được chọn như là thích nghi, điều khiển trượt,… đã được đề cập trong các tài một bộ điều khiển phụ để đạt được sự ổn định và bền vững dưới các môi trường liệu [1-6]. Như chúng ta đã biết, điều khiển trượt và điều khác nhau. Luật thích nghi cho các trọng số của ARNNs đã được thiết lập bằng khiển thích nghi là những phương pháp điều khiển phi thuyết ổn định Lyapunov sao cho tính ổn định của bộ điều khiển đưa ra được đảm tuyến đơn giản hiệu quả. Các bộ điều khiển kiểu này cần bảo. Hiệu quả và tính bền vững của phương pháp điều khiển đưa ra được chứng phải biết rõ các thống số của mô hình đối tượng cũng như minh bằng việc so sánh các kết quả mô phỏng. các chặn trên của các thành phần bất định của mô hình. Tuy Từ khóa: Điều khiển thích nghi, điều khiển trượt, mạng nơ ron, hệ thống phi nhiên với các hệ thống phi tuyến lớn và nhiễu tác động thì tuyến, tay máy robot. việc thiết kế hệ thống điều khiển sử dụng bộ điều khiển trượt và điều khiển thích nghi là rất phức tạp. Do đó để giải ABSTRACT quyết vấn đề này, các ứng dụng của bộ điều khiển thông This paper proposed an adaptive robust controller based on neural networks minh trên cơ sở logic mờ và mạng noron để điều khiển vị trí for industrial robot manipulator (IRM). In fact, robot manipulators are a của cánh tay robot được đưa ra. Bộ điều khiển mờ là một nonlinear system and in the working process, they usually bear the nonlinear công cụ hiệu quả trong việc xấp xỉ hệ thống phi tuyến [7-10]. fiction, payload variation external disturbance, etc. To deal with these problems, Trong [8] một bộ điều khiển mờ lai kết hợp giữa công nghệ an intelligent controller which is designed based on inheriting the advantages of Backstepping và phương pháp xấp xỉ mờ đã được đưa ra để the robust adaptive NNs and SMC scheme to investigate to the joint position điều khiển hệ thống phi tuyến với cấu trúc không xác định control of industrial robot manipulator. Here, the ARNNs are used to approximate và có sự tác động của nhiễu bên ngoài. Bộ điều khiển đó đã the unknown dynamics without the requirement of prior knowledge. In addition, đảm bảo được hiệu quả bám và sai lệch bán theo yêu cầu. sliding mode control (SMC) is a well-known nonlinear control strategy because trong [10] một nghiên cứu mới đã được đưa ra bằng việc kết of its robustness. A robust term function is selected as an auxiliary controller to hợp giữa hệ thống logic mờ Takagi-Sugeno với công nghệ guarantee the stability and robustness under various environments. The backstepping. Thuật toán điều khiển bền vững thích nghi adaptation laws for the weights of the ARNNs are adjusted using the Lyapunov mờ cho hệ thống ngoài khuếch đại đầu vào không biết rõ và stability theorem such that the stability of the proposed control systems is thuật toán điều khiển bền vững thích nghi mờ trượt với guaranteed. The effectiveness and robustness of the proposed methods are khuếch đại đầu vào không biết rõ cũng đã được đưa ra. Cả demonstrated by comparative simulation results. hai phương pháp này có thể đảm bảo rằng vòng lặp kín của Keywords: Adaptive control, sliding mode control, neural networks, nonlinear hệ thống làm cho hệ thống ổn định trong giới hạn đưa ra. system, Robot manipulator. Tuy nhiên trong tất cả các tài liệu trên luật của bộ điều khiển mờ được xây dựng dựa trên kinh nghiệm của người thiết kế. 1 ...