Thiết kế bộ điều khiển thích nghi trượt bền vững sử dụng mạng nơron cho robot công nghiệp

LIÊN NGÀNH ĐIỆN - ĐIỆN TỬ - TỰ ĐỘNG HÓA<br /> <br /> <br /> Thiết kế bộ điều khiển thích nghi trượt bền vững sử dụng<br /> mạng nơron cho robot công nghiệp<br /> Design a robust adaptive sliding mode controller using neural<br /> network for industrial robot manipulator<br /> 1, 2 1<br /> Vũ Thị Yến , Nguyễn Hữu Quảng , Lê Đức Thân3<br /> Email: havi2203@gmail.com<br /> 1<br /> Trường Đại học Sao Đỏ, Việt Nam<br /> 2<br /> Trường Đại học Hồ Nam, Trung Quốc<br /> 3<br /> Trường Đại học Tài chính - Quản trị kinh doanh<br /> Ngày nhận bài: 6/9/2018<br /> Ngày nhận bài sửa sau phản biện: 22/12/2018<br /> Ngày chấp nhận đăng: 27/12/2018<br /> Tóm tắt<br /> Bài báo này đưa ra bộ điều khiển bền vững thích nghi mạng nơron cho robot công nghiệp để cải thiện<br /> độ chính xác cao của điều khiển bám. Để giả quyết các kiến thức chưa biết của hệ thống robot, bộ điều<br /> khiển ARNNs được sử dụng để xấp xỉ động lực học chưa biết mà không yêu cầu kiến thức trước đó.<br /> Ngoài ra, bộ điều khiển trượt SMC được xây dựng để tối ưu các tham số vectơ, bù sai lệch xấp xỉ. Tất<br /> cả các tham số của bộ điều khiển đưa ra được xác định bằng thuyết ổn định Lyapunov. Vì thế, khả năng<br /> ổn định, bền vững và hiệu quả bám yêu cầu của ARNNs cho IRMs được đảm bảo. Hơn thế nữa, mô<br /> phỏng được thực hiện trên robot ba bậc tự do đưa ra so sánh với bộ điều khiển PID và bộ điều khiển<br /> mờ thích nghi (AF) để chứng minh tính bền vững và hiệu quả của bộ điều khiển ARNNs.<br /> Từ khóa: Điều khiển trượt; mạng nơron; điều khiển thích nghi bền vững; robot công nghiệp.<br /> Abstract<br /> This paper proposed an adaptive robust neural networks (ARNNs) control for industrial robot manipulators<br /> to improve high accuracy of the tracking control. In order to deal with the unknown knowledge of the<br /> robot system problems, the ARNNs are used to approximate the unknown dynamics without the<br /> requirement of prior knowledge. In addition, the robust SMC is constructed to optimize parameter<br /> vectors, compensate the approximation error. All the parameters of the proposed control system are<br /> determined by Lyapunov stability theorem. Therefore, the stability, robustness and desired tracking<br /> performance of ARNNs for IRMs are guaranteed. Moreover, the simulations performed on three-link<br /> IRMs are proposed in comparison with proportional integral differential (PID) and adaptive Fuzzy (AF)<br /> control to prove the robustness and efficiency of the ARNNs.<br /> Keywords: Sliding mode control; neural networks; robust adaptive control; robot industrial manipulator.<br /> Chữ viết tắt:<br /> SMC: Sliding Mode Control (Điều khiển trượt)<br /> ARNNs: Adaptive Robust Neural Networks (Điều khiển thích nghi bền vững mạng nơron)<br /> PID: Proportional Integral Derivative (Điều khiển khuếch đại tích phân vi phân)<br /> AF: Adaptive Fuzzy (Điều khiển mờ thích nghi)<br /> <br /> 1. GIỚI THIỆU CHUNG công nghiệp là một đối tượng phi tuyến nhiều<br /> <br /> Ngày nay, với sự phát triển của công nghiệp 4.0 và biến vào ra. Trong quá trình làm việc, robot công<br /> các dây chuyền sản xuất thông minh, robot công nghiệp chịu tác động của nhiều yếu tố như tín hiệu<br /> nghiệp đóng một vai trò to lớn. Tuy nhiên, robot nhiễu, sự thay đổi của trọng lượng tải, ma sát phi<br /> tuyến,… Do đó để thiết kế một bộ điều khiển phù<br /> hợp là một thách thức lớn cần được giải quyết.<br /> Người phản biện: 1. PGS.TS. Trần Vệ Quốc Để giải quyết thách thức đó, đã có rất nhiều bộ<br /> 2. TS. Đỗ Văn Đỉnh điều khiển đã được nghiên cứu và đưa ra như bộ<br /> <br /> <br /> Tạp chí Nghiên cứu khoa học - Đại học Sao Đỏ, ISSN 1859-4190 Số 4(63).2018 35<br />  NGHIÊN CỨU KHOA HỌC<br /> <br /> điều khiển PID, bộ điều khiển thích nghi, bộ điều<br /> l2<br /> khiển trượt,... được đưa ra trong các tài liệu [1- Z0 Z1<br /> <br /> sử 4].<br /> dụng bộ điều<br /> Trong những khiển<br /> thậptrượt đã được<br /> kỷ trước, xấp xỉ quan tâm phi<br /> tín hiệu 0 1<br /> X0 02 X2<br /> [3- tuyến<br /> 5]. Đặc dụng cốt<br /> sử điểm lõi của<br /> bộ điều khiểnphương<br /> trượt đãpháp được điềuquan<br /> 00 01<br /> X1<br /> khiển trượt là khả năng đảm bảo tính<br /> tâm [3-5]. Đặc điểm cốt lõi của phương pháp điều bền vững<br /> l3 Z2<br /> và khiển<br /> ổn định trượtcholà hệ<br /> khảthống đảm khiển<br /> năng điều bảo tínhtuy bềnnhiên vững l1<br /> 03 X3<br /> mộtvàkhó khăn chính trong việc thiết<br /> ổn định cho hệ thống điều khiển, tuy nhiên mộtkế bộ điều<br /> khiển khănlàchính<br /> khótrượt tất cả các việc<br /> trong thông số kế<br /> thiết giớibộhạn điềutrên<br /> khiển Z3<br /> và trượt<br /> giới làhạn dưới của các của các<br /> tất cả các thông số giới hạn trên và giớithông số<br /> không xác định phải được xác định trước khi<br /> hạn dưới của các thông số không xác định phải<br /> thiết kế bộ điều khiển. Do đó đối với các hệ<br /> được xác định trước khi thiết kế bộ điều khiển. Do<br /> thống điều khiển có nhiều tham số không xác<br /> đó, đối với các hệ thống điều khiển có nhiều tham Hình 1. Robot ba bậc tự do<br /> định thì việc thiết kế hệ thống điều khiển trượt<br /> số không xác định thì việc thiết kế hệ thống điều<br /> trở nên phức tạp. Để giải quyết khó khăn này, Ở đây (