Thiết kế bộ điều khiển trượt thích nghi cho robot song song 4 DOF
Số trang: 5
Loại file: pdf
Dung lượng: 749.90 KB
Lượt xem: 14
Lượt tải: 0
Xem trước 2 trang đầu tiên của tài liệu này:
Thông tin tài liệu:
Bài viết "Thiết kế bộ điều khiển trượt thích nghi cho robot song song 4 DOF" đề xuất hai thuật toán điều khiển SMC (Sliding Mode Control) và SMCNN (Sliding Mode Control Neural Network) cho robot song song 4DOF. Chất lượng của hệ thống được sử dụng lý thuyết lyapunop để chứng minh tính ổn định. Kết quả mô phỏng của hai thuật toán điều khiển với các thành phần bất định khác nhau được so sánh với nhau cho thấy sự hiệu quả của phương pháp điều khiển mới ứng dụng cho robot song song 4DOF. Mời các bạn cùng tham khảo!
Nội dung trích xuất từ tài liệu:
Thiết kế bộ điều khiển trượt thích nghi cho robot song song 4 DOF Hội nghị Quốc gia lần thứ 26 về Điện tử, Truyền thông và Công nghệ Thông tin (REV-ECIT2023) Thiết Kế Bộ Điều Khiển Trượt Thích Nghi Cho Robot Song Song 4 DOF Trần Trung Kiên1* , Ngô Mạnh Tiến2, Nguyễn Mạnh Cường2, Đỗ Quang Hiệp3, Nguyễn Thiên Tân3, Lê Công Minh4 1 Viện Tự động hóa KTQS-Viện KH&CN Quân sự, 2Viện Vật lý-Viện Hàn lâm KHCN Việt Nam, 2Viện Vật lý- Viện Hàn lâm KHCN Việt Nam, 3Trường Đại học Kinh tế- Kỹ thuật Công nghiệp, 3Trường Điện – Điện tử, Đại Học Bách Khoa Hà Nội. Email: Kienttcapit@gmail.com, tieniop@gmail.com, dqhiep@uneti.edu.vn Abstract— Mô hình robot song song 4 bậc tự do Khái niệm đầu tiên về điều khiển trượt cho hệ (4DOF) được sử dụng trong rất nhiều lĩnh vực và thống bậc hai được nghiên cứu bởi Emelyanov vào đặc biệt hiệu quả với các hệ thống có tải trọng nhỏ. cuối những năm 1960 [3-5]. Sau đó phương pháp này Nghiên cứu này, nhóm tác giả đề xuất hai thuật đã được nhiều nhà khoa học quan tâm hơn vì tính bền toán điều khiển SMC (Sliding Mode Control) và vững và tính ổn định ngay cả khi có sự tác động của SMCNN (Sliding Mode Control Neural Network) nhiễu cũng như sự thay đổi thông số của mô hình. cho robot song song 4DOF. Chất lượng của hệ Các thuật toán PID truyền thống được sử dụng [10] thống được sử dụng lý thuyết lyapunop để chứng và cho thấy hiệu quả tuy nhiên với hệ phi tuyến mạnh minh tính ổn định. Kết quả mô phỏng của hai thuật như robot song song 4DOF cho thấy những hàn chế toán điều khiển với các thành phần bất định khác của PID. Đã có các đề xuất bộ điều khiển phi tuyến nhau được so sánh với nhau cho thấy sự hiệu quả thông thường như trượt SMC hoặc Backstepping của phương pháp điều khiển mới ứng dụng cho [11,13] đã được đề xuất sử dụng, tuy nhiên có những robot song song 4DOF. hạn chế trong việc cải thiện hiệu suất kiểm soát vì việc xác định mô hình chính xác robot song song 4DOF là Keywords- robot song song, động học và động lực khó khăn, đặc biệt khi mô hình có tham số bất định học, mô hình 4 DOF, cấu trúc song song. hoặc thay đổi khí hoạt động. bên cạnh đó là hiện tượng chattering khi sử dụng SMC cũng là hạn chế lớn. Logic I. GIỚI THIỆU mờ đã được đề xuất như một phương pháp để loại bỏ ảnh hưởng của hiện tượng chattering bằng cách tạo ra Mô hình robot song song được sử dụng trong rất mức tăng chuyển mạch dựa trên về giá trị từ mặt trượt nhiều lĩnh vực như: mô hình tập lái máy bay, tập lái ô [12] tuy nhiên cũng cũng chưa tăng hiệu suất điều tô, kiểm tra lốp ô tô, trong môi trường thực tại ảo... Có khiển của hệ thống. nhiều kiểu mô hình mô phỏng đã được chế tạo dựa trên những ưu điểm của cấu trúc song song như: mô men Để có được bộ điều khiển trượt, người thiết kế cần quán tính thấp, khả năng chịu tải cao, khả năng truyền xác định chính xác mô hình của đối tượng. Tuy nhiên, trong thực tế việc xác định mô hình không phải lúc nào lực tốt... Có thể kế đến mô hình mô phỏng có 6 DOF dựa trên cấu trúc Stewart-Gough [1-2], cấu trúc này có cũng thực hiện được. Do đó để giải quyết vấn đề này, khả năng chịu tải tốt, tuy nhiên nó cần phải dùng tới 06 mạng nơron hàm cơ sở xuyên tâm RBFNN (Radial Basis Function neural network) được dùng để ước cơ cấu dẫn động dẫn đến phức tạp trong điều khiển. Đối với các mô hình có tải trọng nhỏ, hiện nay robot lượng các hàm phi tuyến trong luật điều khiển trượt song song 4DOF tỏ ra hiệu quả hơn nhờ sự linh hoạt dựa trên mô hình của đối tượng. Độ lợi trước hàm sign trong luật điều khiển trượt được tính toán theo tiêu cũng như giá thành giảm. Hiện nay, có nhiều phương pháp điều khiển đã được công bố và được áp dụng chuẩn ổn định Lyapunov. Độ lợi này nếu không được thành công cho các bài toán điều khiển robot song song lựa chọn thích hợp rất dễ gây ra hiện tượng dao động [6,9]. 4DOF, nhất là cho các đối tượng có mô hình xác định hoặc mô hình có tham số bất định kiểu hằng số. Nhưng Trong nghiên cứu này, phần I các tác giả tập trung đến nay, bài toán điều khiển cho mô hình robot song xây dựng thuật toán điều khiển trượt thích nghi cho mô hình robot song song 4DOF. Trong phần II, chúng tôi song 4DOF luôn dành được nhiều sự quan tâm của các nhà khoa học nghiên cứu giải quyết để cải thiện hơn miêu tả mô hình đề xuất phát triển thuật toán điều nữa chất lượng động học, động lực học của robot song khiển SMCNN và phần III so sánh kết quả ...
Nội dung trích xuất từ tài liệu:
Thiết kế bộ điều khiển trượt thích nghi cho robot song song 4 DOF Hội nghị Quốc gia lần thứ 26 về Điện tử, Truyền thông và Công nghệ Thông tin (REV-ECIT2023) Thiết Kế Bộ Điều Khiển Trượt Thích Nghi Cho Robot Song Song 4 DOF Trần Trung Kiên1* , Ngô Mạnh Tiến2, Nguyễn Mạnh Cường2, Đỗ Quang Hiệp3, Nguyễn Thiên Tân3, Lê Công Minh4 1 Viện Tự động hóa KTQS-Viện KH&CN Quân sự, 2Viện Vật lý-Viện Hàn lâm KHCN Việt Nam, 2Viện Vật lý- Viện Hàn lâm KHCN Việt Nam, 3Trường Đại học Kinh tế- Kỹ thuật Công nghiệp, 3Trường Điện – Điện tử, Đại Học Bách Khoa Hà Nội. Email: Kienttcapit@gmail.com, tieniop@gmail.com, dqhiep@uneti.edu.vn Abstract— Mô hình robot song song 4 bậc tự do Khái niệm đầu tiên về điều khiển trượt cho hệ (4DOF) được sử dụng trong rất nhiều lĩnh vực và thống bậc hai được nghiên cứu bởi Emelyanov vào đặc biệt hiệu quả với các hệ thống có tải trọng nhỏ. cuối những năm 1960 [3-5]. Sau đó phương pháp này Nghiên cứu này, nhóm tác giả đề xuất hai thuật đã được nhiều nhà khoa học quan tâm hơn vì tính bền toán điều khiển SMC (Sliding Mode Control) và vững và tính ổn định ngay cả khi có sự tác động của SMCNN (Sliding Mode Control Neural Network) nhiễu cũng như sự thay đổi thông số của mô hình. cho robot song song 4DOF. Chất lượng của hệ Các thuật toán PID truyền thống được sử dụng [10] thống được sử dụng lý thuyết lyapunop để chứng và cho thấy hiệu quả tuy nhiên với hệ phi tuyến mạnh minh tính ổn định. Kết quả mô phỏng của hai thuật như robot song song 4DOF cho thấy những hàn chế toán điều khiển với các thành phần bất định khác của PID. Đã có các đề xuất bộ điều khiển phi tuyến nhau được so sánh với nhau cho thấy sự hiệu quả thông thường như trượt SMC hoặc Backstepping của phương pháp điều khiển mới ứng dụng cho [11,13] đã được đề xuất sử dụng, tuy nhiên có những robot song song 4DOF. hạn chế trong việc cải thiện hiệu suất kiểm soát vì việc xác định mô hình chính xác robot song song 4DOF là Keywords- robot song song, động học và động lực khó khăn, đặc biệt khi mô hình có tham số bất định học, mô hình 4 DOF, cấu trúc song song. hoặc thay đổi khí hoạt động. bên cạnh đó là hiện tượng chattering khi sử dụng SMC cũng là hạn chế lớn. Logic I. GIỚI THIỆU mờ đã được đề xuất như một phương pháp để loại bỏ ảnh hưởng của hiện tượng chattering bằng cách tạo ra Mô hình robot song song được sử dụng trong rất mức tăng chuyển mạch dựa trên về giá trị từ mặt trượt nhiều lĩnh vực như: mô hình tập lái máy bay, tập lái ô [12] tuy nhiên cũng cũng chưa tăng hiệu suất điều tô, kiểm tra lốp ô tô, trong môi trường thực tại ảo... Có khiển của hệ thống. nhiều kiểu mô hình mô phỏng đã được chế tạo dựa trên những ưu điểm của cấu trúc song song như: mô men Để có được bộ điều khiển trượt, người thiết kế cần quán tính thấp, khả năng chịu tải cao, khả năng truyền xác định chính xác mô hình của đối tượng. Tuy nhiên, trong thực tế việc xác định mô hình không phải lúc nào lực tốt... Có thể kế đến mô hình mô phỏng có 6 DOF dựa trên cấu trúc Stewart-Gough [1-2], cấu trúc này có cũng thực hiện được. Do đó để giải quyết vấn đề này, khả năng chịu tải tốt, tuy nhiên nó cần phải dùng tới 06 mạng nơron hàm cơ sở xuyên tâm RBFNN (Radial Basis Function neural network) được dùng để ước cơ cấu dẫn động dẫn đến phức tạp trong điều khiển. Đối với các mô hình có tải trọng nhỏ, hiện nay robot lượng các hàm phi tuyến trong luật điều khiển trượt song song 4DOF tỏ ra hiệu quả hơn nhờ sự linh hoạt dựa trên mô hình của đối tượng. Độ lợi trước hàm sign trong luật điều khiển trượt được tính toán theo tiêu cũng như giá thành giảm. Hiện nay, có nhiều phương pháp điều khiển đã được công bố và được áp dụng chuẩn ổn định Lyapunov. Độ lợi này nếu không được thành công cho các bài toán điều khiển robot song song lựa chọn thích hợp rất dễ gây ra hiện tượng dao động [6,9]. 4DOF, nhất là cho các đối tượng có mô hình xác định hoặc mô hình có tham số bất định kiểu hằng số. Nhưng Trong nghiên cứu này, phần I các tác giả tập trung đến nay, bài toán điều khiển cho mô hình robot song xây dựng thuật toán điều khiển trượt thích nghi cho mô hình robot song song 4DOF. Trong phần II, chúng tôi song 4DOF luôn dành được nhiều sự quan tâm của các nhà khoa học nghiên cứu giải quyết để cải thiện hơn miêu tả mô hình đề xuất phát triển thuật toán điều nữa chất lượng động học, động lực học của robot song khiển SMCNN và phần III so sánh kết quả ...
Tìm kiếm theo từ khóa liên quan:
Kỷ yếu Hội nghị Quốc gia Kỷ yếu Hội nghị REV-ECIT2023 Bộ điều khiển trượt thích nghi Robot song song 4 DOF Mô hình 4 DOF Cấu trúc song songGợi ý tài liệu liên quan:
-
Thiết kế bộ điều khiển trượt thích nghi cho hệ thống an toàn thông tin
8 trang 114 0 0 -
Thiết kế mạch Analog-Front-End thu nhận dữ liệu trên công nghệ GlobalFoundries 180nm
7 trang 69 0 0 -
Cải tiến hiệu năng mã hóa video cho các ứng dụng Học máy với chuẩn VVC kết hợp ROI Coding
6 trang 27 0 0 -
Thể mệnh lệnh và cấu trúc song song
5 trang 26 0 0 -
Đánh giá độ ẩn danh của một tweet khi miền dữ liệu blog công khai
6 trang 24 0 0 -
Thực thi bộ tạo số ngẫu nhiên thực sử dụng hàm băm mật mã
5 trang 23 0 0 -
Mô phỏng giao thức trao đổi khóa SIDH
4 trang 21 0 0 -
Thực thi thuật toán Shor phân tích thừa số của số nguyên trên IBM quantum Lab
5 trang 19 0 0 -
6 trang 18 0 0
-
6 trang 18 0 0