Trang phụ bìa . . .i
LỜI CAM ĐOAN .ii
LỜI CẢM ƠN. iii
MỤC LỤC .iv
DANH MỤC CÁC KÝ HIỆU VÀ CHỮ VIẾT TẮT.vii
BẢNG CÁC KÝ HIỆU CÁC THAM SỐ.viii
DANH MỤC CÁC BẢNG.ix
DANH MỤC HÌNH VẼ .xi
MỞ ĐẦU. .1
CHƯƠNG 1. TỔNG QUAN VỀ ROBOT TỰ HÀNH .6
BỐN BÁNH ĐA HƯỚNG .6
1.1. Robot tự hành di chuyển bằng bánh đa hướng.6
1.2. Bài toán điều khiển bám quỹ đạo .8
1.2.1. Giai đoạn lập phương án chuyển động.8
1.2.2. Giai đoạn thiết kế quỹ đạo.8
1.2.3. Điều khiển bám theo quỹ đạo chuyển động. .9
1.3. Tổng quan tình hình nghiên cứu trong và ngoài nước. .9
1.3.1. Tình hình nghiên cứu trong nước.9
1.3.2. Tình hình nghiên cứu ngoài nước .11
1.4. Kết luận chương 1 .16
CHƯƠNG 2. MÔ HÌNH HÓA VÀ THUẬT TOÁN ĐIỀU KHIỂN BÁM
QUỸ ĐẠO CHO ROBOT TỰ HÀNH BỐN BÁNH ĐA HƯỚNG.17
2.1. Xây dựng mô hình động học, động lực học cho robot tự hành bốn bánh
đa hướng. .17
2.1.1. Bánh xe Omni .17
2.1.2. Mô hình động học robot tự hành bốn bánh đa hướng [41], [42] .19
2.1.3. Mô hình động lực học robot tự hành bốn bánh đa hướng [41], [42] .22
2.1.4. Mô phỏng kiểm chứng các kết quả mô hình hóa mô hình robot. .23
2.2. Một số thuật toán điều khiển bám quỹ đạo cho robot tự hành bốn bánh
đa hướng thông dụng. .24
2.2.1. Bộ điều khiển PID cho FWOMR.25
127 trang |
Chia sẻ: honganh20 | Ngày: 03/03/2022 | Lượt xem: 477 | Lượt tải: 0
Bạn đang xem trước 20 trang tài liệu Luận án Điều khiển mặt động thích nghi bám quỹ đạo cho robot tự hành bốn bánh đa hướng, để xem tài liệu hoàn chỉnh bạn click vào nút DOWNLOAD ở trên
S S K S
S K S
(2.30)
- Chọn hàm Lyapunov thứ nhất
2
1 1
1
2
V S (2.31)
Dựa vào (2.26) và (2.28) ta tính đạo hàm của 1V :
2
1 1 1 1 2 1 1 1 2 1 1( )
V S S S S K S S S K S (2.32)
- Chọn hàm Lyapunov thứ hai
2 2
2 1 2
1
( )
2
V S S (2.33)
Dựa vào (2.27) và (2.29) ta tính đạo hàm của 2V :
1 2 2 2 2 1 2
2 2
2 1 1 1
V S S S S K K SS SS (2.34)
- Chọn 21
1
2
KK K ta có: 0K , và:
22
2 2 2 2
2 1 1 1 2
2
1 2
2
1
( ) 2
1
2
1
2
V KS KS S S S S
S S KV
(2.35)
Hệ kín ổn định theo tiêu chuẩn Lyapunov.
30
2.2.3.2. Áp dụng cho đối tượng FWOMR
- Xét hệ robot tự hành bốn bánh đa hướng
1 2
2 2 2sgn( ) d
x Hx
Mx Cx G x τ Bτ
(2.36)
Với 1
x
y
x và 2
x
y
v
v
x
- Xét mặt trượt
11
1 12 1 1
13
d
S
S
S
S x x
(2.37)
- Đạo hàm 1S kết hợp với hệ phương trình (2.36) ta có
1 1 1 2 1
d d S x x Hx x
(2.38)
Chọn tín hiệu điều khiển ảo
1
2 1 1 1( )d dK
x H S x (2.39)
- Chọn hàm Lyapunov thứ nhất
1 1 1
1
2
TV S S
(2.40)
- Đạo hàm 1V kết hợp với (2.38) và (2.39)
1 1 1 1 1
1 2 2 1 2
1
1 2 1 1 1 1
1 2 1 1 1 1
1 1 2 1 1 1
( . )
= ( . . . )
= ( . ( ))
= ( )
T T
2 d
T
d d d
T
d d
T
d d
T T
V
K
K
V K
S S S H x x
S H x H x x H x
S S x H H S x
S S x S x
S S S S
(2.41)
- Với 2S là mặt trượt thứ hai
2 2 2 )( d S x xH (2.42)
- Xét đạo hàm 2S
2 2 2 2 2
1
2 2 2 2 2
( ) ( )
( ( sgn( )) ) ( )
d d
d d
S H x x H x x
H M Bτ Cx G x x H x x
(2.43)
Kết hợp (2.39), (2.40), (2.43) và (2.44), ta có:
31
1 2 1 1H K S S S
(2.44)
- Chọn tín hiệu điều khiển:
1 1
2 2 2 2 2 2 2( ) ( ( ( ) ) ) sgn( ) )
T T
d d K
τ B BB M H H x x x Cx G x S (2.45)
- Khi đó, ta có:
2 2 2K S S
(2.46)
- Chọn hàm Lyapunov thứ hai
2 1 1 2 2
1 1
2 2
T TV S S S S
(2.47)
- Đạo hàm 2V kết hợp với (2.44), (2.45), (2.46) và (2.47)
2 22 1 1 1 1 1 12 2 2 2
T T TV K K S S S S S SS S S S (2.48)
- Ta có
2
2 2 2
2
2 1 1 1V K K SS S S
(2.49)
- Chọn 21
1
2
KK K ta có: 0K , và:
2 2
2 1 1 1
2
1 1
2 2
2 2 2
2 2
2 2
1 1
2
1
(
2
2
)
V K K
K K
S SS S S
S S
S
S S
Vậy 2V
chính là hàm Lyapunov của hệ kín
Một nhược điểm của phương pháp này là chính ở chỗ phải tính đạo hàm của
đầu vào ảo 2dx vì đầu vào này phụ thuộc vào mặt trượt và các biến trạng thái của hệ
(2.43). Đó cũng chính là khó khăn khi sử dụng phương pháp MSSC.
2.2.4. Mô phỏng kiểm chứng các thuật toán
2.2.4.1. Kết quả mô phỏng sử dụng bộ điều khiển PID điều khiển bám quỹ đạo cho
FWOMR
+ Với các tham số chọn cho bộ điều khiển PID: 5, 0.5p IK K
+ Tham số chọn cho mô hình: m=10kg, J=0.56kgm2, d=0.3m, r=0.06m
Xét trường hợp khi có nhiễu tác động.
32
a. Quỹ đạo đường tròn với hệ phương trình
cos( ); sin( );
15 15 15 2
x t y t t
Hình 2.12. Quỹ đạo bám đường tròn
với bộ điều khiển PID
Hình 2.13. Sai lệch bám các thành phần
, y ,e e ex với bộ điều khiển PID
b. Quỹ đạo gấp khúc với hệ phương trình
Hình 2.14. Quỹ đạo bám đường gấp
khúc với bộ điều khiển PID
Hình 2.15. Sai lệch bám các thành phần
đường gấp khúc , y ,e e ex với bộ điều
khiển PID
2.2.4.2. Kết quả mô phỏng sử dụng bộ điều khiển SMC điều khiển bám quỹ đạo cho
FWOMR
+ Với các tham số chọn cho bộ điều khiển SMC: 35, 100K
+ Tham số chọn cho mô hình: m=10kg, J=0.56kgm2, d=0.3m, r=0.06m
a. Quỹ đạo đường tròn với hệ phương trình:
33
b.
5cos( ); 5sin( );
15 15 15 2
x t y t t
Hình 2.16. Quỹ đạo bám đường tròn
với bộ điều khiển SMC
Hình 2.17. Sai lệch bám các thành phần
, y ,e e ex của bộ điều khiển SMC
b. Quỹ đạo gấp khúc với hệ phương trình:
1 1 1 2 2 2
5 55 3* , 1, tan( ); 5 3* , , tan( )
3 3
x t y a x t y t a
Bộ tham số điều khiển SMC: 16, 16K
Hình 2.18. Quỹ đạo bám đường gấp
khúc với bộ điều khiển SMC
Hình 2.19. Sai lệch bám các thành phần
đường gấp khúc , y ,e e ex (SMC)
2.2.4.3. Kết quả mô phỏng sử dụng thuật toán điều khiển đa mặt trượt (MSSC) điều
khiển bám quỹ đạo cho FWOMR
Một số kết quả xây dựng quỹ đạo mô phỏng trên bộ điều khiển MSSC
34
a. Quỹ đạo đường zich zắc với hệ phương trình:
1 1 1 2 2 2
5 55 3* , 1, tan( ); 5 3* , , tan( )
3 3
x t y a x t y t a
Bộ tham số điều khiển MSSC:
11 12 13 1 14, 5 3* , 1,k k k k x t y
Hình 2.20. Quỹ đạo bám đường gấp
khúc với bộ điều khiển MSSC
Hình 2.21. Sai lệch bám các thành phần
đường gấp khúc , y ,e e ex (MSSC)
b. Quỹ đạo đường tròn với hệ phương trình:
5cos( ); 5sin( );
15 15 15 2
x t y t t
Bộ tham số điều khiển MSSC: 11 12 13 3.5k k k k
Hình 2.22. Quỹ đạo bám đường tròn
với bộ điều khiển MSSC
Hình 2.23. Sai lệch bám các thành phần
đường tròn , y ,e e ex (MSSC)
35
2.3. Kết luận chương 2
Với các kết quả đã đạt được qua việc tính toán và chứng minh bằng lý thuyết,
cùng với các kết quả xây dựng mô hình mô phỏng kiểm chứng trên Matlab
Simulink trong chương 2, luận án đã thu được các kết quả như sau:
Mô hình hóa robot tự hành đa hướng với cấu trúc như đã chọn, xây dựng
các phương trình động học và động lực học và phân tích động lực học của FWOMR
dựa trên mô phỏng số.
Nghiên cứu một số thuật toán điều khiển bám tiêu biểu đã được ứng dụng
cho FWOMR và khảo sát đánh giá ưu nhược điểm của các phương pháp điều khiển
này bằng phần mềm Matlab/Simulink như:
Bộ điều khiển PID
Điều khiển trượt
Điều khiển đa mặt trượt
Điều khiển trượt được sử dụng nhiều bởi tính bền vững và khả năng kháng
nhiễu tốt. Bộ điều khiển trượt có thể đáp ứng cho một hệ phi tuyến với độ bền vững
cho các tham số bất định. Tuy nhiên, hạn chế của thuật toán SMC, MSSC chính là
hiện tượng chattering và bị ảnh hưởng khi có nhiễu tác động. Để khắc phục hiện
tượng chattering phương pháp DSC sẽ được nghiên cứu và phát triển trong chương
3.
36
CHƯƠNG 3. THIẾT KẾ BỘ ĐIỀU KHIỂN THÍCH NGHI BÁM QUỸ ĐẠO
CHO ROBOT TỰ HÀNH BỐN BÁNH ĐA HƯỚNG
Chương 2 NCS đã xây dựng các bộ điều khiển bám quỹ đạo cho FWOMR
như SMC, MSSC. Để tính toán được các tham số của bộ điều khiển này thì yêu cầu
mô hình toán học của đối tượng phải chính xác. Do đó, trong một số tình huống, để
đơn giản và lý tưởng hóa, một số tham số của mô hình FWOMR được bỏ qua như:
ma sát, momen, khối lượng... Tuy nhiên trong thực tế các tham số này có ảnh hưởng
lớn đến chất lượng của bộ điều khiển.
Trong chương 3, thuật toán điều khiển mới được đề xuất cho FWOMR.
Thuật toán điều khiển này được phát triển trên nền tảng kỹ thuật DSC. Thuật toán
DSC bám quĩ đạo thích nghi bằng hệ logic mờ và mạng nơ ron nhân tạo cho
FWOMR nhằm khắc phục nhược điểm của DSC và mở rộng miền ứng dụng cho
FWOMR có mô hình phi tuyến bất định và chịu ảnh hưởng của nhiễu. Thuật toán
DSC thích nghi được mô phỏng đánh giá bằng phần mềm Matlab/Simulink.
Những nghiên cứu trong chương 3 đề xuất thuật toán thích nghi mới AFDSC
và AFNNDSC để giải bài toán điều khiển bám quĩ đạo cho FWOMR trong trường
hợp xét đến các thành phần bất định trong mô hình robot cũng như ảnh hưởng của
nhiễu. Equation Chapter 3 Section 3
3.1. Thuật toán điều khiển mặt trượt động.
3.1.1. Xây dựng thuật toán điều khiển bám quĩ đạo mặt trượt động cho FWOMR
Kỹ thuật điều khiển hiện đại hướng tới việc xây dựng các bộ điều khiển phi
tuyến nhằm nâng cao chất lượng điều khiển cho hệ thống, đặc biệt là khi hệ thống
có chứa các thành phần phi tuyến bất định. Việc cải tiến các bộ điều khiển
Backstepping, bộ điều khiển trượt, hay bộ điều khiển đa mặt trượt để tăng tính thích
ứng của hệ thống khi tồn tại các tham số bất định hay các tham số mô hình thay đổi
trong quá trình vận hành cũng đã và đang được được tập trung nghiên cứu. Như
phân tích ở chương 2, MSSC sẽ tiếp tục được nghiên cứu phát triển trong chương
này.
Kỹ thuật DSC được phát triển dựa trên MSSC và kỹ thuật backstepping.
Không những giữ lại ưu điểm khi xử lý với các thành phần bất định trong mô hình
hệ thống mà DSC còn khắc phục nhược điểm của hai phương pháp này thông qua
việc tích hợp thêm vào bộ điều khiển một bộ lọc thông thấp [64], [65].
37
Trước hết, mục tiêu của việc thiết kế bộ điều khiển là robot có thể bám quỹ
đạo nhanh và chính xác, đồng thời đảm bảo tính ổn định của hệ thống. Bộ điều
khiển DSC cho FWOMR được tập trung nghiên cứu thiết kế. Để đơn giản cho việc
tính toán và chứng minh tính ổn định của hệ thống điều khiển, các biến trạng thái
của hệ thống được đặt như sau:
1
2
[ ]
[ ]
T
T
x y
x y
v v
x q
x v
(3.1)
Từ đó thu được hệ phương trình của robot tự hành bốn bánh đa hướng
2
1 2
2 2 sgn d
x Hx
Mx Cx G τ Bτx
(3.2)
Với giả thiết mô hình biết trước, dτ được xem như nhiễu bên ngoài tác động
chưa biết, mô hình FWOMR không xét đến ảnh hưởng của nhiễu có dạng như sau:
1 2
22 2 sgn
x Hx
Mx Cx G Bτx
(3.3)
Trước tiên, đặt 1 1 1d e x x là véc tơ sai lệch bám, ở đó
1
T
d d d dx y x là quỹ đạo đặt. Mục tiêu điều khiển là đảm bảo 1x đạt được
giá trị 1dx hay nói cách khác 1e tiến tới 0.
Đạo hàm 1e
1 1 1 2 1d d e x x Hx x (3.4)
Giả sử rằng fα là tín hiệu điều khiển ảo trong việc thiết kế bộ điều khiển
DSC.α là đầu vào của bộ lọc thông thấp bậc nhất có biểu thức
1 1 1 1dc
H e xα (3.5)
Với
1
1 1
1
0 0
0 0
0 0
x
y
c
c c
c
là giá trị ma trận hằng số đường chéo phù hợp chứa
các phần tử là các giá trị dương.
Sau khi tính toán luật điều khiển ảo, α được đưa qua bộ lọc thông thấp bậc
nhất để tính toán giá trị đạo hàm cho tín hiệu điều khiển ảo.
T f fα α α (3.6)
Với T được chọn đủ nhỏ để không làm tăng thời gian tính toán của DSC.
38
( )
( ) ,
1
s
s
Ts T
f
f f
α α α
α α
Để chứng minh tính khả dụng của tín hiệu điều khiển ảo, hàm ứng viên
Lyapunov thứ nhất được đề xuất
1 1 1
1
2
TV e e (3.7)
Xét đạo hàm của 1V
1 1 1 1 2 1 1 1 1 1 1 1 2 1
T T T T
d dV c c e e e Hx x e e e e Hx x
(3.8)
nếu coi 2x α là thì 1 1 1 1 1 1 1 1( )
T TV c c e e e e e
Có thể thấy từ biểu thức (3.8) với giá trị điều khiển ảo từ (3.5),
1 1 1 1 0
TV c e e và điều kiện 1 1 1 1 0
TV c e e được thoả mãn.
Tiếp theo, kỹ thuật điều khiển trượt được thiết kế để thu được tín hiệu điều
khiển của hệ thống. Tín hiệu điều khiển này cũng phải đảm bảo tín hiệu điều khiển
ảo đạt được giá trị lý tưởng. Định nghĩa sai lệch tín hiệu điều khiển ảo của hệ thống.
2 2 fe x α (3.9)
Chọn mặt trượt
1 2 S e He (3.10)
Với là hệ số của mặt trượt.
Đạo hàm của S được tính
11 2 2 1 2 22 sgn f S e He He e He H M C G Bτ αxx (3.11)
Như đã đề cập ở phần trên, một trong những ưu điểm của bộ điều khiển DSC
là khả năng tránh được hiện tượng “bùng nổ các điều khoản” xảy ra khi việc tính
toán đạo hàm của tín hiệu điều khiển ảo được lặp lại ở mỗi chu kỳ. Do đó, giá trị
của fα thu được từ bộ lọc bậc nhất (3.6). Để đảm bảo tính ổn định của hệ thống và
tính toán tín hiệu điều khiển, hàm ứng viên Lyapunov thứ hai được chọn
2
1
2
TV S S (3.12)
Tín hiệu điều khiển của hệ thống sẽ được tính toán có dạng của bộ điều khiển
trượt để tăng thêm tính bền vững với nhiễu cho hệ. Do đó, tín hiệu điều khiển sẽ
bao gồm hai thành phần eqτ và swτ
39
eqτ là tín điều khiển để giữ trạng thái hệ thống trên mặt trượt. eqτ thu được
từ điều kiện 0S .
11 2 2 21 2( ) sgndT Teq G e He x Cτ B BB xM xH (3.13)
Tuy nhiên, eqτ chỉ có tác dụng khi hệ thống đã nằm trên mặt trượt. Do đó,
tín hiệu điều khiển swτ được sử dụng, nó có khả năng lái trạng thái của hệ thống tiến
về mặt trượt. Biểu thức của swτ được chọn như sau:
1 3w 1 2( ) sgnT Ts c c τ B BB M SH S (3.14)
với
2
2 2
2
0 0
0 0
0 0
x
y
c
c c
c
và
3
3 3
3
0 0
0 0
0 0
x
y
c
c c
c
là các ma trận hệ số xác
định dương. Cuối cùng, tín hiệu điều khiển của hệ là tổng của eqτ và swτ :
eq sw τ τ τ (3.15)
Định lý 3.1: FWOMR được mô tả bằng mô hình (2.8) được điều khiển bằng
(3.15) với eqτ được xác định bởi (3.13) và swτ (3.14) đảm bảo hệ kín ổn định và sai
lệch bám tiến về 0.
Chứng minh: Đạo hàm 2V
2
TV SS (3.16)
Sử dụng (3.11), 2V
trở thành
12 1 2 2 2sgn TV fS e He H M Cx G Bτx α (3.17)
Với tín hiệu điều khiển (3.13) và (3.9) thì 2d fx α , đạo hàm của 2V có thể
được viết lại thành:
2 2 3sgn
T TV c c SS S S (3.18)
Giá trị nhiễu dτ bị chặn dτ là giá trị nhiễu bất định nên không xuất hiện
trong biểu thức của bộ điều khiển. Bằng việc lựa chọn 2c và 3c phù hợp, ta có
2 2 3sgn 0
T TV c c S SS S (3.19)
Điều này thoả mãn tiêu chuẩn ổn định Lyapunov, định lý 1 đã được chứng
minh!
40
Ưu điểm của phương pháp DSC là tăng khả năng thích ứng của hệ thống và
giảm khối lượng tính toán bộ điều khiển. Tín hiệu điều khiển được sử dụng có chứa
thành phần trượt, do đó tính ổn định bền vững của SMC. Bộ lọc thông thấp được sử
dụng vừa có tác dụng lọc nhiễu tần số cao nội sinh vừa cung cấp thông tin về đạo
hàm tín hiệu điều khiển ảo. Do vậy, việc tính toán đạo hàm của tín hiệu điều khiển
ảo trở nên không cần thiết nữa, điều này loại bỏ được nhược điểm của MSSC và kỹ
thuật backstepping. Tuy nhiên, phương pháp chỉ áp dụng được khi sai lệch mô hình
và nhiễu tác động nhỏ, mặt khác hiện tượng chattering do cấu trúc bộ điều khiển
trượt gây nên là không thể tránh khỏi. Hơn thế nữa, chất lượng điều khiển của hệ
thống phụ thuộc khá nhiều vào việc lựa chọn tham số của bộ điều khiển, đặc biệt là
tham số ảnh hưởng trực tiếp đến việc kéo hệ thống về mặt trượt. Mô phỏng sử dụng
thuật toán điều khiển mặt trượt động (DSC) và so sánh với các thuật toán MSSC và
SMC
3.1.2. Mô phỏng kiểm chứng kết quả thuật toán
Sơ đồ khối mô phỏng cấu trúc hệ thống và bộ điều khiển DSC:
Hình 3.1. Cấu trúc mô phỏng hệ thống điều khiển sử dụng bộ điều khiển DSC
Hình 3.2. Cấu trúc mô phỏng bộ điều khiển DSC
41
3.1.2.1. Kết quả mô phỏng sử dụng thuật toán điều khiển DSC trong trường hợp
không có nhiễu tác động.
a. Quỹ đạo đường tròn: 5cos( ), 5sin( ),
15 15 15 2
x t y t t
Bộ tham số điều khiển DSC: 11 12 13 13k k k k
Hình 3.3. Quỹ đạo bám và sai lệch bám khi sử dụng DSC với quỹ đạo tròn
Giai đoạn ban đầu, khi vị trí của robot chưa nằm trên quỹ đạo, bộ điều khiển
DSC tác động để đưa robot tiến tới quỹ đạo với tốc độ nhanh và thành phần quá độ
là không đáng kể. Chất lượng bám quỹ đạo tốt cùng với sai lệch được giữ ở giá trị
rất nhỏ, khoảng 2.10-2(m/s) với sai lệch tịnh tiến và 6.10-3 (rad/s) với sai lệch góc
khi hệ thống ở trạng thái xác lập.
b. Quỹ đạo đường gấp khúc
1 1 1 2 2 2
5 55 3* , 1, tan( ); 5 3* , , tan( )
3 3
x t y a x t y t a
Bộ tham số điều khiển DSC: 11 12 13 13k k k k
Hình 3.4. Quỹ đạo bám và sai lệch bám khi sử dụng DSC với quỹ đạo gấp khúc
Kết quả cho thấy bộ điều khiển DSC có thể đáp ứng được chất lượng điều
khiển với các quỹ đạo khác nhau.
42
c. So sánh quỹ đạo bám khi không có nhiễu tác động đến robot của bộ điều
khiển SMC, MSSC, và DSC.
Hình 3.5. Kết quả so sánh quỹ đạo bám khi không có nhiễu tác động đến robot của
bộ điều khiển SMC, MSSC và DSC.
Với giá trị quỹ đạo đặt theo thời gian, các thuật toán được mô phỏng kiểm
chứng và so sánh đánh giá chất lượng. Có thể thấy, bộ điều khiển DSC cho kết quả
với chất lượng đầu ra đáp ứng được yêu cầu của bài toán điều khiển bám tốt nhất.
Khả năng giảm khối lượng tính toán do loại bỏ được hiện tượng “explosion of
terms” do đó thời gian đáp ứng của bộ điều khiển DSC nhanh hơn so với bộ đa mặt
trượt và SMC. Sai lệch ở trạng thái xác lập của bộ DSC và bộ đa mặt trượt gần như
bằng 0, trong khi đó bộ điều khiển trượt vẫn còn tồn tại sai lệch khá rõ rệt.
3.1.2.2. So sánh quỹ đạo bám khi có nhiễu tác động đến robot của bộ điều khiển
SMC, MSSC, và DSC.
43
Như đã trình bày ở phần thiết kế thuật toán điều khiển, thành phần dτ không
xuất hiện trong biểu thức của bộ điều khiển khi thiết kế với mô hình toán học (3.3).
Tuy nhiên trong thực tế thành phần nhiễu này vẫn tác động vào hệ thống và chưa có
phương pháp đo được chính xác giá trị này. Để kiểm chứng hiệu quả, trong phần
mô phỏng thuật toán điều khiển, thành phần dτ này sẽ xuất hiện trong hệ thống để
đánh giá và so sánh tính kháng nhiễu của các bộ điều khiển.
Trong phần này giả sử nhiễu tác động là các số có giá trị ngẫu nhiên tác động
vào hệ thống và thoả mãn điều kiện là nhiễu bị chặn dτ .
Hình 3.6. Kết quả so sánh quỹ đạo bám khi có nhiễu tác động đến robot của bộ điều
khiển SMC, MSSC và DSC.
Nhận xét kết quả:
- Với bộ điều khiển SMC tồn tại hiện tượng “chattering” đồng thời bị ảnh
hưởng bởi nhiễu tác động do đặc tính của bộ điều khiển bị giới hạn trong việc loại
44
bỏ tác động của nhiễu bất định, sai lệch bám tồn tại và thời gian quá độ khá lớn.
- Với bộ điều khiển MSSC đã làm giảm hiện tượng “chattering” nhưng vẫn
còn bị ảnh hưởng bởi nhiễu tác động, sai lệch bám cơ bản triệt tiêu và thời gian quá
độ là nhỏ hơn so với SMC.
- Với bộ điều khiển DSC không chỉ làm giảm mạnh hiện tượng “chattering”
mà còn làm giảm ảnh hưởng của nhiễu cũng như thời gian phản hồi nhanh hơn bởi
sử dụng các bộ lọc thông thấp đầu vào, sai lệch bám được triệt tiêu và thời gian quá
độ nhỏ nhất.
Với các kết quả mô phỏng, có thể thấy ưu điểm vượt trội của DSC so với
MSSC và SMC. Do vậy, DSC được lựa chọn làm nền tảng để xây dựng các bộ điều
khiển thích nghi. Để giảm được hiện tượng chattering do nhiễu, tác động của hàm
sign() gây ra khi hệ thống có chứa các là thành phần bất định sẽ được xấp xỉ bằng
mạng nơ ron nhân tạo trực tuyến và bù trong luật điều khiển. Một DSC thích nghi
mới cho FWOMR trên cơ sở hệ logic mờ và mạng nơ ron nhân tạo khắc phục được
những nhược điểm của DSC.
3.2. Thuật toán điều khiển mặt trượt động thích nghi mờ điều khiển bám quỹ
đạo cho FWOMR
3.2.1. Thuật toán điều khiển mặt trượt động thích nghi mờ.
Điểm mạnh của bộ điều khiển DSC là sự ổn định với những thông số hệ
thống không cố định (thông số bất định thay đổi trong giới hạn), nhưng điểm mạnh
này chỉ phát huy được khi trạng thái của hệ thống nằm trên mặt trượt hoặc vùng lân
cận của mặt trượt. Sơ đồ cấu trúc hệ thống DSC mờ được được biểu diễn ở hình 3.7.
Hình 3.7. Cấu trúc hệ thống điều khiển mặt trượt động thích nghi mờ cho FWOMR
45
Dựa trên các kết quả mô phỏng DSC cho FWOMR ta nhận thấy chất lượng
của hệ thống phụ thuộc rất nhiều vào việc lựa chọn các tham số 1 2 3( , , )c c c của DSC.
Trong đó, 1c là tham số ảnh hưởng trực tiếp đến chất lượng bám quỹ đạo của robot,
2c và 3c ảnh hưởng đến tốc độ tiến đến mặt trượt của trạng thái hệ thống cũng như
khả năng giữ trạng thái hệ thống nằm trên mặt trượt. Ở mỗi trạng thái, nếu lựa chọn
được bộ tham số phù hợp thì hệ thống sẽ đạt được chất lượng, đặc biệt là khi hệ
thống chịu tác động bởi nhiễu. Vì vậy trong phần này, một DSC chỉnh định tham số
mờ được nghiên cứu đề xuất cho FWOMR.
Đầu vào của bộ chỉnh định mờ là sai lệch của bám của quỹ đạo robot 1e và
đạo hàm theo thời gian của nó 1e (hình 3.7). Các tập mờ cho biến ngôn ngữ đầu vào
được biểu diễn ở hình 3.8 và hình 3.9.
-10 -5 -0.01 0 0.01 5 10
NB NS Z PS PB
Hình 3.8. Các tập mờ cho đầu vào 1e
-25 -12 -0.06 0 0.06 12 25
NB NS Z PS PB
Hình 3.9. Các tập mờ cho đầu vào 1e
Với các dữ liệu giữa đầu vào và đầu ra thu được khi tiến hành mô phỏng bộ
điều khiển DSC cho FWOMR ở hình (3.3), (3.4), (3.6), các tập mờ của biến ngôn
ngữ đầu vào cũng như các giá trị đầu ra và các luật hợp thành cho bộ chỉnh mờ
được xây dựng dựa trên mô hình mờ Sugeno.
Bảng 3.1. Các tập mờ của biến ngôn ngữ đầu vào
Biến ngôn ngữ 1e Biến ngôn ngữ 1e Ý nghĩa
NB NB Khoảng âm lớn
NS NS Khoảng âm nhỏ
Z Z Khoảng 0
PS PS Khoảng dương nhỏ
PB PB Khoảng dương lớn
1e
μ
1e
μ
46
Các tập mờ cho biến ngôn ngữ đầu vào 1e và 1e có dạng hàm tam giác và
đầu ra 1 2 3, ,c c c được lựa chọn thông qua thực nghiệm. Tên gọi các tập mờ và ý
nghĩa được biểu diễn ở bảng 3.1. Các giá trị đầu ra của bộ chỉnh định mờ được thể
hiện trong bảng trong bảng 3.2.
Bảng 3.2. Các giá trị của đầu ra
Biến đầu ra Ý nghĩa Giá trị đầu ra
cho 1c
Giá trị đầu ra cho
2c và 3c
VS Rất nhỏ 1.5 20
S Nhỏ 4.25 25
M Trung bình 6.5 30
B Lớn 8 35
VB Rất lớn 10 40
Hệ luật suy diễn cho đầu ra thứ nhất 1c của bộ chỉnh định mờ được biểu diễn
trong bảng 3.3.
Bảng 3.3. Hệ luật suy diễn cơ sở cho đầu ra 1c
1e 1e
NB NS Z PS PB
NB M S VS S M
NS B M S M B
Z VS B M B VS
PS B M S M B
PB M S VS S M
Từ công thức (3.14) ta thấy thành phần 2 3( , )c c là tham số ảnh hưởng đến tốc
độ tiến đến mặt trượt và lái trạng thái của hệ thống nằm trên mặt trượt, để đơn giản
cho việc lựa chọn giá trị cho tập mờ và giảm khối lượng tính toán không cần thiết
nên các đầu ra 2 3( , )c c được chọn bằng nhau và hệ luật suy diễn cơ sở của bộ chỉnh
định mờ cho hai đầu ra này được biểu diễn ở bảng 3.4.
47
Bảng 3.4. Hệ luật suy diễn cơ sở cho đầu ra 2c ( 3c )
1e
1e
NB NS Z PS PB
NB M B VB B M
NS S M B M S
Z VB S M S VB
PS S M B M S
PB M B VB M M
3.2.2. Mô phỏng kiểm chứng thuật toán.
Kết quả mô phỏng với mô hình robot tự hành bốn bánh đa hướng bằng công
cụ Matlab/Simulink. Để minh chứng cho hiệu quả của thuật toán AFDSC được đề
xuất, nhiễu ngẫu nhiên ngoài được thêm vào mô hình có dạng như sau:
Hình 3.10. Nhiễu ngoài
Tiến hành mô phỏng và đánh giá thuật toán mới đề xuất với quỹ đạo hình
tròn, FWOMR sẽ di chuyển từ một điểm ban đầu bên trong đường tròn trong hệ tọa
độ gốc. Quỹ đạo để robot bám theo theo hệ tọa độ gốc được cho bởi:
0
0
cos( )
sin( )
r
r
r
x r t
y r t
Trong đó, những tham số của FWOMR và bộ điều khiển được chọn như
trong bảng sau:
48
Bảng 3.5. Các tham số của hệ thống và tham số của bộ điều khiển
Tham số mô hình động học
210 ; J=0.56 kgm ; 0.3 ; 0.06 m kg d m r m
Tham số quỹ đạo
00 15, 10t r m
Tham số bộ điều khiển
(10,10,10) diag
Hình 3.11. Chuyển động theo trục x
Hình 3.12. Chuyển động theo trục y
Hình 3.13. Sự thay đổi góc quay theo thời gian
Những hình trên mô tả chuyển động bám quĩ đạo của FWOMR với bộ DSC
và AFDSC. Có thể thấy rằng cả hai bộ điều khiển đều đảm bảo FWOMR bám quĩ
đạo đặt nhưng AFDSC cho chất lượng bám tốt hơn. Cụ thể, với cùng một điều kiện
khởi tạo, FWOMR với bộ AFDSC tiếp cận quỹ đạo tham chiếu sau khoảng 0.2
giây, trong khi đó với bộ DSC mất gần 0.6 giây. Các quy tắc mờ được thiết kế để
cập nhật các tham số của DSC trực tuyến mỗi khi có sự thay đổi ở hai đầu vào bộ
chỉnh định mờ là sai lệch và đạo hàm sai lệch. Bộ AFDSC được đề xuất mới đảm
49
bảo chất lượng bám quĩ đạo đặt trước của hệ thống hơn so với bộ DSC: Thời gian
tiến đến quĩ đạo đặt nhanh hơn và sai lệch bám cũng nhỏ hơn.
Các tham số 1 2 3( , , )c c c của AFDSC chỉnh định trực tuyến được biểu diễn
trong các hình 3.14, hình 3.15 và hình 3.16.
Hình 3.14. Tham số 1c
Hình 3.15. Tham số 2c
Hình 3.16. Tham số 3c
Hình 3.17 mô tả chuyển động của FWOMR với hệ tọa độ hai chiều, có thể
thấy rõ sự hiệu quả của thuật toán khi quỹ đạo của robot đã bám rất sát với quỹ đạo
đặt.
Hình 3.17. Chuyển động của FWOMR với quỹ đạo tròn
50
3.3. Thuật toán điều khiển mặt trượt động thích nghi nơ ron mờ điều khiển
bám quỹ đạo cho FWOMR.
AFDSC đã là một đề xuất phù hợp để cải thiện chất lượng bám cho FWOMR
trong trường hợp sai lệch mô hình và nhiễu tác động với biên độ nhỏ. Nhưng trong
trường hợp sai lệch mô hình lớn thì chất lượng điều khiển không còn đảm bảo nữa.
Chính vì vậy, việc ước lượng sai lệch mô hình và bù trong thành phần bộ điều khiển
sẽ đảm bảo nâng cao chất lượng của bộ điều khiển này. Như vậy, chỉnh định tham
số của bộ điều khiển kết hợp với bù bất định trực tuyến chắc chắn sẽ cải thiện đáng
kể chất lượng hệ thống điều khiển FWOMR. Hình 3.18 là sơ đồ cấu trúc của hệ
thống điều khiển bám AFNNDSC.
Hình 3.18. Cấu trúc hệ thống AFNNDSC cho FWOMR
3.3.1. Xấp xỉ thành phần bất định mô hình FWOMR sử dụng mạng nơ ron bán
kính xuyên tâm.
Gần đây, mạng nơ ron đang được tập trung phát triển và ứng dụng cho rất
nhiều các lĩnh vực như mô hình hoá, xử lý tín hiệu, nhận dạng mẫu, đặc biệt là ứng
dụng trong các hệ thống điều khiển. Một trong nhữ
Các file đính kèm theo tài liệu này:
- luan_an_dieu_khien_mat_dong_thich_nghi_bam_quy_dao_cho_robot.pdf