Điều khiển robot bằng phương pháp tính momen

Ngành Khoa học - Kỹ thuật,Tự động hoá
  Đánh giá    Viết đánh giá
 48      526      0
Phí: Tải Miễn phí
Mã tài liệu
fstntq
Danh mục
Ngành Khoa học - Kỹ thuật,Tự động hoá
Thể loại
TÍnh momen điều khiển robot
Ngày đăng
9/12/2013
Loại file
pdf
Số trang
6
Dung lượng
0.40 M
Lần xem
526
Lần tải
48
  DOWNLOAD
File đã kiểm duyệt an toàn

HƯỚNG DẪN DOWNLOAD TÀI LIỆU

Bước 1:Tại trang tài liệu thuvienmienphi bạn muốn tải, click vào nút Download màu xanh lá cây ở phía trên.
Bước 2: Tại liên kết tải về, bạn chọn liên kết để tải File về máy tính. Tại đây sẽ có lựa chọn tải File được lưu trên thuvienmienphi
Bước 3: Một thông báo xuất hiện ở phía cuối trình duyệt, hỏi bạn muốn lưu . - Nếu click vào Save, file sẽ được lưu về máy (Quá trình tải file nhanh hay chậm phụ thuộc vào đường truyền internet, dung lượng file bạn muốn tải)
Có nhiều phần mềm hỗ trợ việc download file về máy tính với tốc độ tải file nhanh như: Internet Download Manager (IDM), Free Download Manager, ... Tùy vào sở thích của từng người mà người dùng chọn lựa phần mềm hỗ trợ download cho máy tính của mình  

NỘI DUNG TÀI LIỆU

Điều khiển robot bằng phương pháp tính momen

 

HÌNH ẢNH DEMO
Tài liệu Điều khiển robot bằng phương pháp tính momen slide 1

Tài liệu Điều khiển robot bằng phương pháp tính momen slide 2

Tài liệu Điều khiển robot bằng phương pháp tính momen slide 3

Tài liệu Điều khiển robot bằng phương pháp tính momen slide 4

Tài liệu Điều khiển robot bằng phương pháp tính momen slide 5


Chỉ xem 5 trang đầu, hãy download Miễn Phí về để xem toàn bộ

&&
&& &

i i
&
q
&&
u
&
&
&
~
~ ~ ~ ~
~
( ) ( )
~ ~
&&
&
&& &

& & &
~
&
~
&
Sử dụng bộ điều khiển nơron được tối ưu bằng giải thuật di truyền trong mạch truyền
thẳng điều khiển robot bằng phương pháp tính momen.
Tác giả:
Nguyễn Trần Hiệp - Học viện Kỹ thuật Quân sư.
Phạm Thượng Cát - Viện Công nghệ Thông tin.
Tóm tắt:
Phương pháp tính momen
là một phương pháp phổ biến trong điều khiển robot hiện đại. Nó cho phép loại bỏ
được tất cả các thành phần phi tuyến và liên kết chéo trong robot. Nhược điểm của phương pháp này là các tham số
phi tuyến thường không được ước lượng chính xác và quá trình tính toán phức tạp đòi hỏi thời gian thực. Vì vậy
trong thực tế dao động và quá chỉnh thường xuyên xuất hiện khi điều khiển bằng phương pháp tính momen. Mạng
nơron và thuật di truyền có thể cho phép khắc phục được những nhược điểm này. Bài báo này giới thiệu việc sử
dụng mạng nơron được tối ưu bằng thuật di truyền thực hiện tính toán chính xác các tham số phi tuyến và liên kết
chéo của hệ robot. Hệ điều khiển được kiểm chứng bằng MATLAB SIMULINK 6.0 trên cánh tay máy hai bậc tự do.
Abstract:
The computed torque method is very popular in modern in ro
ot control. The computed torque method involes
computation and cancellation of all non-linearities and cross-coupling terms. The disadvantage of this method is the
misestimation of non – linear parametes and the computation complexity of the real-time implementation. In practice
oscillation and overshoot always occurs when computed torque method applicated. The drawbacks of this method
are overcome by Neural network and genetic algorithm. This paper presents a neural netwokr optimied by genetic
algorithm to co
ect computation of all non-linearities and cross-coupling terms.. The controller was tested through
simulation by MATLAB simulink 6.0 on the 2 – DOF manipulator.
và robot sẽ được điều khiển bám sát quỹ đạo mong
1. Đặt vấn đề.
muốn. Vì ma trận H là xác định dương và khả đảo
Phương pháp tuyến tính hoá phản hồi hay còn
nên từ hình 1 và công thức 1.1 vòng điều khiển kín có
được gọi là phương pháp tính momen là một phương
pháp điều khiển hiện đại trong công nghiệp robot. Bộ
dạng:
q=u
(1.3)
điều khiển được thực hiện trên cơ sở tách riêng mô
hình động lực học của robot thanh hai phần tuyến tính
và phi tuyến, do đó các thành phần như trọng lực, lực
ma sát, momen hướng tâm, lực Coriolis .v.v. sẽ được
ù đủ [18] [20]. Khi đó, bộ điều khiển PD hay PID
được sử dụng để điều khiển vị trí của robot tiệm cận
với quỹ đạo mong muốn. Sơ đồ hệ điều khiển tính
momen được biểu diễn như sau:
Như vậy hệ kín có dạng là n tích phân riêng biệt
điều khiển độc lập n khớp và tín hiệu điều khiển độc
lập tại mỗi khớp sẽ là:
u =q +k e + k t e (τ)dτ+k e (1.4)
di Pi Ii i Di i
0
Khi ma trận H và vector h giả thiết được xác định
chính xác, hệ thống sẽ là ổn định tiệm cận nếu các hệ
qd
qd
&&d
qd +KP e+
+KI edt+KDe
Tính:
H(q)u+h(q,q)
Robot
q
q
số kDi, kPi, kIi và thậm chí không còn xuất hiện dao
động và độ quá chỉnh trong hệ thống [18]. Thực tế,
ma trân H và vector h không thể biết được chính xác
mà chúng ta chỉ nhận được một giá trị ước lượng H
và h (HH ;hh ). Thay thế các giá trị ước lượng H
và h vào phương trình động lực học của robot ta
Hình 1: Phương pháp điều khiển tính momen
nhận được:
q= H-1H u+H-1 h-h (1.5)
Rõ ràng phương trình này khác với phương trình
Dựa vào sơ đồ trên ta viết được phương trình:
τ=H(q)u+h(q,q) (11)
u=q +K e+ K te(τ)dτ+K e (1.2)
d P I D
0
Trong đó e = qd – q; e=qd q
KI , KP, KD là các ma trận đường chéo xác định
dương. Nếu ma trận H và vector h được xác định
chính xác thì momen cũng được xác định chính xác
1.3 và vì vậy luật điều khiển tính momen như trên sẽ
gây ra sai số. Trong thực tế phương pháp này phần
nào khắc phục được tính không xác định của mô hình
vì hệ thống đã tính đến các thành phần phi tuyến của
đối tượng điều khiển và sai số của điều khiển phụ
thuộc vào mức độ sai lệch giữa H() và H(θ) ; h(q,q)
và h(q,q) . Một khó khăn nữa của phương pháp tính
momen là đòi hỏi thực hiện ở chế độ thời gian thực.
Việc tính toán như vậy đòi hỏi những hệ tính toán
1
~
~
&
~
~
&
&& &
[ ]
2
1
[
T
( )


2 2 2
l



2


2
~
~
&
&
&
e
& & &
&
q
&&
&
&
&
phức tạp và đắt tiền. Để nâng cao chất lượng của điều
khiển theo phương pháp phản hồi tuyến tính trong kỹ
2. Điều khiển robot hai bậc tự do sử dụng ANN
thuật điều khiển nói chung hay trong điều khiển robot
được tối ưu bằng GAs theo phương pháp tính
nói riêng đã có nhiều nghiên cứu được đề xuất. Chủ
momen.
yếu tập trung vào việc tính toán một cách chính xác
và nhanh chóng các giá trị ước lượng H(θ) , h(q,q) và
các hệ số KP, KI, KD của bộ điều khiển. Chẳng hạn
như Keigo và Mohamad sử dụng ANN hay như đề
xuất của Nguyễn Công Định sử dụng GAs và Fuzzy
để xác định các hệ số KP, KI, KD tối ưu của bộ điều
khiển [20]. Một phương pháp nữa là sử dụng ANN để
xác định chính xác các giá trị ước lượng H(θ) , h(q,q)
mà M.Rodi và R.Safaric đã sử dụng [7][16][17]. Các
phương pháp sử dụng ANN như đã trình bày ở trên
đều sử dụng thuật học BP. Vấn đề chính là ở chỗ
thuật học BP và các thuật học khác sử dụng nguyên lý
gradient suy giảm không có khả năng hội tụ toàn cục.
Chỉ có giải thuật di truyền (GAs) mới có khả năng
làm cho quá trình học của ANN tiến tới hội tụ toàn
Xét một mô hình robot hai bậc tự do được mô tả
như hình 1.3.
Phương trình chuyển động của robot hai bậc tự do
có sơ đồ như hình 1.3 được viết như sau:
H()+h(,)=τ (1.6)
τ= , T R2 là momen của khớp robot.
θ= 1,2 ] R2 Biểu diễn góc quay của khớp robot.
H()R2x2 là ma trận quán tính của robot có các phần
tử được cho như sau:
H11 =I1+I2+m1 g1+m2ln1+lg2+2ln1lg2cos θ2 (1.7)
H12 =H21 =I2 +m2 lg2 +2ln1lg2cos(2 ) (1.8)
H22 =I2 +m2lg2 (1.9)
cục. Bài báo này đề xuất một phương pháp sử dụng
mạng nơron nhân tạo (ANN) được học bằng GAs để
xác định chính xác các tham số phi tuyến H và h(q,q)
khi điều khiển robot bằng phương pháp tính momen.
Khi đó đối tượng điều khiển (robot) được coi như là
một hệ tuyến tính và các hệ số KP, KI, KD, đảm bảo
cho hệ ổn định và có tốc độ hội tụ nhanh trong
trường hợp này có thể được xác định như với hệ điều
I1, I2 là momen quán tính của khớp thứ nhất và khớp
thứ hai
lg1, lg2 ;ag khoảng cách từ khớp thứ nhất và khớp thứ
hai đến trọng tâm của khớp một và hai.
ln1; ln2 là chiều dài của khớp một và khớp hai.
m1; m2 là khối lượng của khớp một và khớp hai.
mm1; mm2 là khối lượng của động cơ khớp một và
khớp hai.
khiển PID cho các đối tượng tuyến tính. Hình 1.2 mô
tả hệ điều khiển tính momen có sử dụng ANN được
tối ưu tham số bằng GAs để bù các thành phần không
Vector h(q,q)R2 biểu diễn thành phần của lực
y
xác định của đối tượng.
Số đầu vào của ANN như trên hình 1.2 chính là
các biến trạng thái và đạo hàm của chúng, tín hiệu u
khớp
I2, m2
trên đầu ra của bộ lấy tích phân, tín hiệu điều khiển
tác động lên đối tượng được tạo ra trên đầu ra của
ANN. Thuật di truyền (GAs) đóng vai trò giám sát sẽ
thay đổi các trọng số liên kết của ANN để tìm được
ln1
I1, m1
2
lg2
ln2
tập hợp trọng số tối ưu sao cho chất lượng của điều
khiển là tốt nhất.
lg1
1
khớp
e
e
&&
Hệ số KP, KI, KD
Thuật học
(GAs)
Chỉnh trọng số wij
x
Hình 1.3: Biểu diễn robot hai bậc tự do
Coriolis và trọng lực của hai khớp:
h1 =m2ln1lg2sin(2 )(21 +2 )2 (1.10)
qd
qd
&&d
qd +KP e+
+KI edt+KDe
Mạng Nơron
(ANN)
Robot
q
q
h2 =m2ln1lg2sin(2 )1
Với các tham số của robot được cho như sau:
(1.11)
Khớp thứ
Khớp thứ
nhất
hai
Hình 2: H ệ điều khiển tính momen d ùng
ANN v à thuật học G As
Trọng lượng khớp mij [kg]
Trọng lượng của động cơ
50.0
5.0
50.0
5.0
mmi [kg]
2
&
&
&&
&
&&
&
&&
& &&
~ ~
&& &
~
~
&
&

&& &&
&
~
~
&
&
q
&
q
&
t
&& &
[ ]
& &
[ ]
Quán tính
[kg.m2]
của
khớp
Ili
10.0
10.0
1.4 số lượng các liên kết của ANN sẽ là (7x8) + (9x2)
= 74. Hàm tác động của các nơron tại đầu vào là hàm
tuyến tính, tại lớp ẩn là hàm sigmoid lưỡng cực và
Quán tính của động cơ Imi
[kg.m2]
0.01
0.01
của nơron tại lớp ra là hàm dấu bão hoà[10].
Hệ thống điều khiển robot trong trường hợp này có
sơ đồ cấu trúc như sau:
Khoảng cách li [m]
1.0
1.0
Khoảng cách lgi [m]
0.5
0.5
Hệ số giảm tốc của hộp số
100
100
+
u1
Chỉnh trọng
kri
e
KD1
+ +
Quỹ đạo mong muốn của robot được giả thiết là
hàm thời gian của vị trí, vận tốc và gia tốc góc [21]:
Quỹ đạo
mong
KP1
+
+
+
d1(t) = 0.5 cos (t);
d1(t)=0.5sin(t);
d1(t)=0.52 cos(t);
d2(t) = 0.5 sin (t) + 1.0
d2 (t)=0.5cos(t)
d2 (t)=0.52 sin(t)
muốn
θd1,θd1
θd1,θd2
θd2,θd2
edt
edt
KP2
KI1
KI2
+ +
ANN
Ro
ot
GAs
Mục đích của bài toán điều khiển là tìm momen tác
động lên các khớp của robot để robot chuyển động
đến vị trí mong muốn thoả mãn các yêu cầu của quá
trình điều khiển. Sai số của mô hình robot, sự thay
đổi các tham số của robot, vị trí và đạo hàm của tín
KD2
+
+
+
+
u2
Chỉnh trọng
hiệu phản hồi được dùng để tính toán chính xác tín
hiệu điều khiển tác động lên robot. Do tính không xác
định của mô hình robot nên phương trình 1.6 được
viết:
H()+h(,)=τ (1.12)
H(θ) và h(q,q) là các giá trị ước lượng của H() và
Hình 1.4: Bộ điều khiển tính momen sử dụng ANN và
thuật học GAs
Cấu trúc mạng nơron được biểu diễn như sau:
h(q,q) . Kết hợp 1.8; 1.9; 1.10và 1.11 ta có:
θ=θd +Kde+KPe+Ki t edt (1.13)
0
Tín hiệu e = [e1, e2]T = [d - ] là các giá trị
sai lệch.
Khi H(θ) và h(q,q) hoàn toàn giống như
qd
qd
&&d
Thuật học GAs
Chỉnh trọng
số Wi j
q
q
&&
H() và h(q,q) thì phương trình của vector sai lệch sẽ
1
thoả mãn phương trình tuyến tính sau:
e+KDe+KPe+KI edt=0
0
(1.14)
1
Z2
1
Như vậy ta có thể chọn KP, KI, KD để hệ thống
này ổn định như mong muốn.
Hệ điều khiển khi đó được coi như là một hệ tuyến
tính, các hệ số KP, KI, KD lúc đó được chọn như khi
thiết kế bộ điều khiển PID với đối tượng tuyến tính
cho hệ nhiều đầu vào/ra. Các hệ số này có thể chọn
Z3
Z4
Z5
Z6
2
theo phương pháp dễ dàng nhất như phương pháp đặt
điểm cực.
Z7
Wi j
Với ANN có cấu trúc 6-8-2 tức là có 6 nơron trên
lớp vào u1,1,1,u2 ,2 ,2 , 8 nơron tại lớp ẩn và 2
nơron trên đầu ra 1,2 . Với cấu trúc như trên hình
Lớp đầu ra
Lớp đầu vào Lớp ẩn
Hình 1.5: Cấu trúc ANN và thuật học GAs
3

Nguồn: thuvienmienphi

 

Bạn phải gởi bình luận/ đánh giá để thấy được link tải

Nếu bạn chưa đăng nhập xin hãy chọn ĐĂNG KÝ hoặc ĐĂNG NHẬP
 
 

BÌNH LUẬN


Nội dung bậy bạ, spam tài khoản sẽ bị khóa vĩnh viễn, IP sẽ bị khóa.
Đánh giá(nếu muốn)
 BÌNH LUẬN

ĐÁNH GIÁ


ĐIỂM TRUNG BÌNH

0
0 Đánh giá
Tài liệu rất tốt (0)
Tài liệu tốt (0)
Tài liệu rất hay (0)
Tài liệu hay (0)
Bình thường (0)
Thành viên
Nội dung đánh giá

 
LINK DOWNLOAD

Dieu-khien-robot-bang-phuong-phap-tinh-momen.pdf[0.40 M]

File đã kiểm duyệt
     Báo vi phạm bản quyền
Pass giải nén (Nếu có):
thuvienmienphi.com
DOWNLOAD
(Miễn phí)

Tài liệu tương tự