Tóm tắt luận án Tiến sĩ Kỹ thuật điện, Điện tử và Viễn thông: Điều khiển mặt động thích nghi bám quỹ đạo cho robot tự hành bốn bánh đa hướng

Chia sẻ: _ _ | Ngày: | Loại File: PDF | Số trang:27

Thêm vào BST

Báo xấu

38
lượt xem 6
download

Download Vui lòng tải xuống để xem tài liệu đầy đủ

Mục tiêu của đề tài là nghiên cứu, đề xuất thuật toán điều thích nghi bám quỹ đạo mới cho FWOMR có mô hình phi tuyến bất định, đặc biệt chú ý đến sự thay đổi của các tham số của robot và tác động của nhiễu khi hoạt động trên mặt phẳng khác nhau; xây dựng mô hình vật lý cho FWOMR, chế tạo bộ điều khiển trên cơ sở vi điều khiển và kỹ thuật lập trình nhúng cho FWOMR nhằm chạy thử nghiệm các thuật toán mới đề xuất.

Chủ đề:

Bình luận(0) Đăng nhập để gửi bình luận!

Lưu

Nội dung Text: Tóm tắt luận án Tiến sĩ Kỹ thuật điện, Điện tử và Viễn thông: Điều khiển mặt động thích nghi bám quỹ đạo cho robot tự hành bốn bánh đa hướng

BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO VIỆN HÀN LÂM KHOA HỌC VÀ CÔNG NGHỆ VIỆT NAM HỌC VIỆN KHOA HỌC VÀ CÔNG NGHỆ ------------------------------- HÀ THỊ KIM DUYÊN ĐIỀU KHIỂN MẶT ĐỘNG THÍCH NGHI BÁM QUỸ ĐẠO CHO ROBOT TỰ HÀNH BỐN BÁNH ĐA HƯỚNG Chuyên ngành: Kỹ thuật điều khiển và tự động hóa Mã số: 9 52 02 16 KỸ THUẬT ĐIỆN, ĐIỆN TỬ VÀ VIỄN THÔNG Hà Nội – 2020
Công trình được hoàn thành tại: Học viện Khoa học và Công nghệ - Viện Hàn lâm Khoa học và Công nghệ Việt Nam Người hướng dẫn khoa học 1: GS.TS. Phan Xuân Minh Người hướng dẫn khoa học 2: TS. Phạm Văn Bạch Ngọc Phản biện 1: Phản biện 2: Phản biện 3: Luận án được bảo vệ trước Hội đồng chấm luận án tiến sĩ, họp tại Học viện Khoa học và Công nghệ - Viện Hàn lâm Khoa học và Công nghệ Việt Nam vào hồi … giờ, ngày … tháng … năm 2020 Có thể tìm hiểu luận án tại: - Thư viện Học viện Khoa học và Công nghệ - Thư viện Quốc gia Việt Nam
DANH MỤC CÔNG TRÌNH CỦA TÁC GIẢ TẠP CHÍ KHOA HỌC 1. Ha Thi Kim Duyen, Ngo Manh Tien, Pham Ngoc Minh, Quang Vinh Thai, Phan Xuan Minh, Pham Tien Dung, Nguyen Duc Dinh, Hiep Do Quang, “Fuzzy Adaptive Dynamic Surface Control for Omnidirectional Robot”, the Springer-Verlag book series “Computational Intelligence” indexed in Scopus and Compendex (Ei). ISSN 1860-9503 (electronic), ISBN 978-3-030-49536-7 (eBook). https://doi.org/10.1007/978-3-030- 49536-7. (2020) 2. Duyen Ha Thi Kim, Tien Ngo Manh, Cuong Nguyen Manh, Nhan Duc Nguyen, Manh Tran Van, Dung Pham Tien, Minh Phan Xuan. “Adaptive Control for Uncertain Model of Omni-directional Mobile Robot Based on Radial Basis Function Neural Network”. International Journal of Control, Automation, and Systems (SCI-E Q2, Impact Factor: 2.7) (Accepted 2020) 3. Hà Thị Kim Duyên, Phạm Thị Thanh Huyền, Trương Bích Liên, Ngô Mạnh Tiến, Lê Việt Anh, Nguyễn Mạnh Cường, “Điều khiển bám quỹ đạo đối thượng Robot tự hành bằng thuật toán điều khiển trượt theo hàm mũ”, Tạp chí Nghiên cứu KH&CN quân sự, Số Đặc san ACMEC, 07 – 2017. ISSN 1859 - 1043 4. H Thị im D n, Ngô Mạnh Tiến, Phan Xuân, Minh Lê Xuân Hải, Vũ Đức Thuận, Nguyễn Minh Huy, “Điều khiển bám quỹ đạo Omni robot bốn bánh bằng phương pháp thích nghi mờ trượt”. Tạp chí Nghiên cứu Khoa học và Công nghệ quân sự. Số đặc san ACMEC 07-2017. ISSN 1859 - 1043 5. Ngo Manh Tien, Nguyen Nhu Chien, Do Hoang Viet, Ha Thi Kim Duyen “Research And Development Artificial Intelligence To Track Trajectory And Automatically Path Planning For Auto Car”. Journal of Military Science and Technology; ISSN 1859 – 1043. 11/2018 6. Duyen – Ha Thi Kim, Tien – Ngo Manh, Chien – Nguyen Nhu, Viet – Do Hoang, Huong-Nguyen Thi Thu Kien-Phung Chi, “Tracking Control For Electro-Optical System In Vibration Enviroment Based On Self-Tuning Fuzzy Sliding Mode Control”, Journal of Computer Science and Cybernetics, Vol 02, 6.2019. HỘI NGHỊ KHOA HỌC 7. Ngô Mạnh Tiến, Nguyễn Như Chiến, Đỗ Hoàng Việt, H Thị im D n, Nguyễn Tuấn Nghĩa, “Trajectory Tracking Control for Four Wheeled Omnidirectional Mobile Robots using Adaptive Fuzzy Dynamic Surface Control Algorithm”, Proceedings the 4th Vietnam International Conference and Exhibition on Control and Automation VCCA- 2017; ISBN 978-604-73-5569-3 8. Duyen Ha Thi Kim, Tien Ngo Manh, Tuan Pham Duc and Ngoc Pham Van Bach, “Trajectory Tracking Control for Omnidirectional Mobile Robots Using Direct Adaptive Neural Network Dynamic Surface Controller”. The 2019 First International Symposium on Instrumentation, Control, Artificial Intelligence, and Robotics. 1/2019. NSPEC Accession Number: 18473513, DOI: 10.1109/ICA-SYMP.2019.8646146. 9. Ha Thi Kim Duyen, Cuong Nguyen Manh, Hoang Thuat Vo, Manh Tran Van, Dinh Nguyen Duc, Anh Dung Bui, “Trajectory tracking control for four wheeled Omni- directional mobile Robot using backstepping technique aggregated with sliding mode control”, The 2019 First International Symposium on Instrumentation, Control, Artificial Intelligence, and Robotics. 1/2019. INSPEC Accession Number: 18473501, DOI: 10.1109/ICA-SYMP.2019.8646041. 10. Ngô Mạnh Tiến, Nguyễn Mạnh Cường, H Thị im D n, Phan Sỹ Thuần, Nguyễn Ngọc Hải, Trần Văn Hoàng, Nguyễn Văn Dũng, “Giám sát định vị, bản đồ hóa và điều hướng cho robot tự hành đa hướng sử dụng hệ điều hành lập trình ROS”, Hội nghị Quốc gia lần thứ XXII về Điện tử, Truyền thông và Công nghệ Thông tin lần thứ 22, 2019.
MỞ ĐẦU 1. Tính cấp thiết của luận án Robot tự hành đa hướng (OMR) là dạng robot holonomic, có sử dụng bánh xe Omni, hoặc Mecanum, có khả năng di chuyển theo bất kỳ hướng nào mà không cần phải thay đổi vị trí và góc quay. Với cấu trúc bánh xe, cách bố trí bánh xe khác biệt tạo ra ưu điểm về khả năng di chuyển vượt trội trong các điều kiện môi trường hẹp, khó thay đổi vị trí nên OMR đang được ứng dụng, phát triển một cách rộng rãi không chỉ trong nghiên cứu mà đã nhanh chóng được sử dụng nhiều trong các lĩnh vực sản xuất và đời sống. Trong điều khiển robot, các vấn đề về điều khiển bám quỹ đạo, kiểm soát quỹ đạo, xử lý khi gặp tác động nhiễu ngoại sinh, hay khi hệ thống tồn tại các thành phần bất định như khối lượng, momen, ma sát, … đang là các nội dung được quan tâm nghiên cứu. Việc đạt được độ chính xác cao trong chuyển động robot thường rất khó khăn bởi những yếu tố phi tuyến, bất định luôn tồn tại trong mô hình robot… 2. Mục tiêu nghiên cứu của luận án - Nghiên cứu, đề xuất thuật toán điều thích nghi bám quỹ đạo mới cho FWOMR có mô hình phi tuyến bất định, đặc biệt chú ý đến sự thay đổi của các tham số của robot và tác động của nhiễu khi hoạt động trên mặt phẳng khác nhau. - Xây dựng mô hình vật lý cho FWOMR, chế tạo bộ điều khiển trên cơ sở vi điều khiển và kỹ thuật lập trình nhúng cho FWOMR nhằm chạy thử nghiệm các thuật toán mới đề xuất. 3. Đối tượng nghiên cứu và phạm vi nghiên cứu. Đối tượng nghiên cứu của luận án: là OMR dạng holonomic, trong đó đi sâu vào nghiên cứu xây dựng mô hình toán học, thuật toán điều khiển thích nghi bám quỹ đạo cho FWOMR. Phạm vi nghiên cứu: Tổng hợp bộ điều khiển thích nghi cho FWOMR có chứa thành phần bất định hoạt động trong môi trường phẳng chịu ảnh hưởng bởi ma sát bề mặt và tác động của nhiễu bất kỳ bị chặn. 4. Ý nghĩa khoa học và đóng góp mới của luận án 1. Đề xuất thuật toán điều khiển bám quỹ đạo mặt trượt động thích nghi mờ (AFDSC) cho robot tự hành bốn bánh đa hướng. Thuật toán này được xây dựng dựa trên cơ sở thuật toán DSC. Để phát huy ưu điểm, hiệu quả của DSC, AFDSC đã sử dụng một hệ logic mờ để chỉnh định thích nghi các tham số của DSC nhằm đảm bảo chất lượng bám quĩ đạo khi tham số FWOMR thay đổi và chịu ảnh hưởng của nhiễu tác động không biết trước. Cho đến thời điểm này, DSC với bộ chỉnh định mờ chưa được cài đặt trên bất cứ robot nào ở trong và ngoài nước. AFDSC có tính linh hoạt cao, cấu trúc đơn giản, dễ dàng cho việc lập trình cài đặt trên vi điều khiển, có khả năng thích nghi do vậy phát huy tối đa hiệu quả của DSC. Các kết quả mô phỏng và thực nghiệm cho thấy: AFDSC đặc biệt thích hợp cho FWOMR. 2. Đề xuất thuật toán điều bám quỹ đạo mặt trượt động thích nghi mờ Nơ ron(AFNNDSC) cho FWOMR có tham số bất định và chịu tác động bởi nhiễu. Đây cũng là thuật toán được phát triển dựa trên nền DSC, cấu trúc điều khiển thích nghi dựa trên sự kết hợp giữa mạng nơ ron bán kính xuyên tâm (RBFNN) và hệ logic mờ. Trong đó, mạng 1
RBFNN được sử dụng để xấp xỉ các tham số bật định của FWMOR, còn hệ logic mờ để chỉnh định đồng thời các tham số của bộ điều khiển AFNNDSC. Tính ổn định của hệ kín được được chứng minh dựa trên tiêu chuẩn Lyapunov. Các kết quả mô phỏng, chạy thử nghiệm cho thấy tính đúng đắn của các phân tích lý thuyết, hiệu quả của bộ điều khiển đề xuất và khả năng ứng dụng trong thực tế. AFNNDSC chưa được cài đặt trên bất cứ robot nào trước đó trong và ngoài nước. AFNNDSC có tính linh hoạt cao, khả năng thích nghi khi có nhiễu tác động đồng thời hoặc khi tham số mô hình của robot thay đổi mở rộng được phạm vi hoạt động cho FWMOR. Các thuật toán này đã được cài đặt, thử nghiệm thành công trên robot tự hành bốn bánh đa hướng. Robot được chế tạo có phần cứng và mạch điều khiển xử lý hiệu năng cao và phần mềm hỗ trợ lập trình trên nền hệ điều hành ROS 5. Bố cục của luận án bao gồm 4 chương: Chương 1: Tổng quan về robot tự hành bốn bánh đa hướng. Nghiên cứu tổng quan về FWOMR, tình hình nghiên cứu trong và ngoài nước, phân tích chi tiết cụ thể ưu và nhược điểm các công trình đã nghiên cứu trước đó theo nội dung đối tượng, phạm vi nghiên cứu của luận án, từ đó rút ra các hướng nghiên cứu thích hợp cho luận án Chương 2: "Mô hình hóa và thuật toán điều khiển bám quỹ đạo cho robot tự hành bốn bánh đa hướng. Xây dựng mô hình động học, động lực học cho FWOMR. Trình bày một số thuật toán điều khiển bám quỹ đạo điển hình cho FWOMR, mô phỏng đánh giá và phân tích các kết quả của từng thuật toán này để từ đó đánh giá và rút ra các bài học kinh nghiệm trong việc nghiên cứu đề xuất thuật toán điều khiển bám quỹ đạo thích nghi mới. Chương 3: "Thiết kế bộ điều khiển thích nghi bám quỹ đạo cho robot tự hành đa hướng bốn bánh”. Đây là đóng góp chính của luận án. Trong chương này, trình bày thuật toán điều khiển bám quỹ đạo cho robot tự hành bốn bánh đa hướng sử dụng mặt trượt động.Thuật toán DSC là nền tảng cho đề xuất cải tiến bộ điều khiển bám quỹ đạo thích nghi mới cho FWOMR. Bộ điều khiển mặt trượt động được kết hợp thêm với mạng nơ ron bán kính xuyên tâm (RBFNN) và hệ logic mờ (FLS) tạo ra một bộ điều khiển DSC thích nghi mới được đề xuất trong luận án. Chương 4: “Chế tạo robot tự hành bốn bánh đa hướng và chạy thử nghiệm thuật toán điều khiển”: Thiết kế và chế tạo mô hình robot tự hành bốn bánh đa hướng. Lập trình, và chạy thử nghiệm các thuật toán đề xuất kiểm chứng và đánh giá khả năng ứng dụng thực tế của các thuật toán “Kết luận” trình bày tóm tắt các đóng góp chính của luận án và hướng phát triển. CHƯƠNG 1. TỔNG QUAN VỀ ROBOT TỰ HÀNH BỐN BÁNH ĐA HƯỚNG Robot tự hành đa hướng (OMR) có khả năng di chuyển theo bất kỳ hướng nào mà không cần phải thay đổi vị trí và góc quay. Với cấu trúc bánh khác biệt và ưu điểm về khả năng di chuyển vượt trội trong điều kiện môi trường di chuyển hẹp, khó thay đổi vị trí, … Hiện nay, OMR đang được ứng dụng một cách rộng rãi không chỉ trong nghiên cứu mà còn trong các lĩnh vực sản xuất và đời sống nhờ khả năng di chuyển linh hoạt, hiệu quả. 1.1. Robot tự hành di chuyển bằng bánh đa hướng. Trong phạm vi luận án, robot tự hành có dạng holonomic được xây dựng dựa trên bốn 2
bánh đa hướng Omni với kết cấu bánh xe Omni có thể đảm bảo cho cả di chuyển tịnh tuyến theo phương ngang trong hệ robot. 1.2. Bài toán điều khiển bám quỹ đạo Cấu trúc của điều khiển chuyển động cho OMR, có thể chia ra 3 giai đoạn: - Lập phương án chuyển động. - Thiết kế quỹ đạo chuyển động mong muốn - Điều khiển bám quỹ đạo chuyển động mong muốn 1.3. Tổng quan tình hình nghiên cứu trong và ngoài nước. 1.3.1. Tình hình nghiên cứu trong nước. Viện CNTT, Viện Cơ học -Viện Hàn lâm KHCN Việt Nam có khá nhiều công trình công bố về nghiên cứu robot tự hành, như [1] trình bày về các phương pháp điều khiển mới để bù trượt cho robot di động khi tồn tại trượt bánh xe, bất định mô hình, và nhiễu ngoài cho robot di động 03 bánh xe, [2] trình bày về việc thiết kế và điều khiển robot tự hành dạng non-holonomic ứng dụng trong kho bãi. Viện Vật lý- Viện Hàn lâm KHCN Việt Nam cũng là một nhóm nghiên cứu có nhiều công trình công bố về robot tự hành, [3] trình bày về hướng nghiên cứu cho điều khiển bám quỹ đạo cho robot tự hành dạng non-holonomic, trong đó có tích hợp công nghệ xử lý ảnh trong nhận dạng một số thông số và bám mục tiêu. [4] nghiên cứu ứng dụng thuật toán điều khiển bám quỹ đạo cho robot tự hành dạng non-holonomic sử dụng thích nghi theo hàm mẫu. Hiện tại các công trình nghiên cứu trong nước về OMR còn khá ít, trong đó có [5] là công trình điều khiển OMR tránh vật cản xử dụng công nghệ xử lý ảnh Kinect, công trình này tập trung vào xử lý ảnh nhiều hơn về các nội dung đi vào điều khiểm bám quỹ đạo cho OMR. Các công bố về thuật toán điều khiển bám quỹ đạo cho robot tự hành bốn bánh đa hướng sử dụng bánh Ommi hiện tại ở Việt Nam chưa có nhiều. 1.3.2. Tình hình nghiên cứu ngoài nước Robot được mô hình hóa bằng mô hình động học và mô hình động lực học. Việc mô hình hoá robot được tập trung nghiên cứu dựa trên nguyên lý Euler-Lagrange, sử dụng các phương pháp thực nghiệm hoặc lý thuyết [31], [32], [33], [34], [35], [36], [37], [38], [39], [40]. Một vài nghiên cứu đã tập trung xem xét vị trí điều hướng của robot tự hành cũng như điều khiển theo mô hình động học của OMR [43], [44], [45], và [46]. Điều khiển bám quỹ đạo cho OMR bốn bánh cũng đã được áp dụng thuật toán PID trong [43] và [44]. Tuy nhiên các nghiên cứu gần đây đều xét đến cả mô hình động học và mô hình động lực học để tăng độ chính xác trong chuyển động cho robot [42] và [43]. Việc thiết kế thuật toán điều khiểm bám quỹ đạo cho OMR có tính đến đủ các mô hình động học và động lực học đã được xem xét trong [39]. Mô hình động lực học được xây dựng trong [47] và [48], theo sau là một số thuật toán điều khiển bám cho mô hình đầy đủ này ở [49], và [50]. Các nghiên cứu đã sử dụng bộ điều khiển PI để tối ưu bám quỹ đạo [43] và [44]. Mặt khác, thuật toán sử dụng mô hình dự báo cũng đã được đề cập trong [51]. Ngày càng có nhiều nghiên cứu tập trung vào các phương pháp điều khiển phản hồi cho mô hình phi tuyến [52], [53], [54], [55], [56], và [57]. Phương pháp phản hồi cuốn chiếu 3
Backstepping là một giải pháp khả thi để giải quyết các mô hình toán học phi tuyến truyền ngược [58] và [59]. Tuy vậy, với các hệ phi tuyến bậc cao thì khối lượng tính toán lớn, phức tạp và mất nhiều thời gian tính toán do việc phải tính toán đạo hàm trong từng bước lặp. Bộ điều khiển chế độ trượt (SMC) cũng đã được sử dụng [60], [61], [62] và [63] vì các đặc tính vượt trội trong trường hợp hệ bị tác động bởi nhiễu. Tuy nhiên, hạn chế của thuật toán SMC chính là hiện tượng chattering và muốn giảm hiện tượng này đòi hỏi mô hình đối tượng phải chính xác. Điều này lại đi ngược với các tính chất của mô hình robot, đó là bất định tham số. Để cải thiện chất lượng điều khiển cũng như các hạn chế một số nhược điểm của bộ điều khiển Backstepping và bộ điều khiển trượt, bộ điều khiển mặt trượt động (DSC) được giới thiệu trong [64] và [65]. Các bước thiết kế tương tự với các bước thiết kế bộ Backstepping, tuy vậy để tránh phải lấy đạo hàm ở các bước lặp cho tín hiệu điều khiển ảo DSC đã đưa thêm bộ lọc thông tần thấp, vừa là để có thông tin về đạo hàm vừa để lọc các nhiễu nội tần số cao xuất hiện trong đối tượng điều khiển [65]. Đối với OMR, khó có thể xây dựng được mô hình toán học chính xác vì các yếu tố như ma sát, tải trọng thay đổi cho đến sự thay đổi điều kiện môi trường đều không thể biết trước. Do đó, các phương pháp thiết kế hiện đại hiệu quả trong trường hợp này là sử dụng các thuật toán thích nghi để chỉnh định tham số của bộ điều khiển sử dụng logic Mờ hoặc xấp xỉ tham số bất định của đối tượng sử dụng mạng nơ ron. Bộ điều khiển thích nghi theo kiểu này cải thiện đáng kể chất lượng của hệ thống động lực phi tuyến [60], [61], [62], [66], [68], [69], [70], [71] và [72]. Với các tham khảo, phân tích như trên, một cấu trúc điều khiển thích nghi mới dựa trên mạn nơ ron xuyên tâm (RBFNN) và hệ logic mờ cho bộ điều khiển bám quỹ đạo FWOMR được nghiên cứu phát triển trên nền tảng thuật toán điều khiển mặt trượt động (DSC). Bộ điều khiển thích nghi mờ nơ ron mới với RBFNN để xấp xỉ các tham số phi tuyến bất định của FWOMR và logic mờ để chỉnh định thích nghi tham số của bộ điều khiển được đề xuất trong luận án. 1.4. Kết luận Chương 1 Chương 1 đã trình bày nghiên cứu tổng quan về phân loại robot, robot tự hành, trong đó tập trung vào robot tự hành bốn bánh đa hướng (FWOMR), đối tượng nghiên cứu chính của luận án. Chương 1 cũng đã tập trung vào nghiên cứu tổng quan tình hình nghiên cứu trong và ngoài nước về mô hình hóa OMR và các thuật toán điều khiển bám quỹ đạo cho OMR đã công bố, phân tích ưu nhược điểm của các phương pháp này để từ đó rút ra các hướng nghiên cứu thích hợp cho luận án. CHƯƠNG 2. MÔ HÌNH HÓA VÀ THUẬT TOÁN ĐIỀU KHIỂN BÁM QUỸ ĐẠO CHO ROBOT TỰ HÀNH BỐN BÁNH ĐA HƯỚNG Xây dựng hệ phương trình động học, động lực học cho OMR là bài toán đầu tiên cần thiết phục vụ cho việc tổng hợp bộ điều khiển bám quĩ đạo. Trong luận án này, đối tượng nghiên cứu được xét đến là robot tự hành bốn bánh đa hướng sử dụng bánh xe dạng Omni (FWOMR), chuyển động trên mặt phẳng chịu ảnh hưởng của lực ma sát. 2.1. Xây dựng mô hình động học, động lực học cho robot tự hành bốn bánh đa hướng 4
2.1.1. Bánh xe Omni Bánh xe Omni được bố trí vuông góc theo trục của động cơ, các bánh được đặt cách nhau một góc 3600/n. Bánh xe Omni được ứng dụng nhiều trong robot tự hành vì nó cho phép robot di chuyển ngay đến một vị trí trên mặt phẳng mà không phải quay trước. Hơn nữa, chuyển động tịnh tiến dọc theo một quỹ đạo thẳng có thể kết hợp với chuyển động quay làm cho robot di chuyển tới vị trí mong muốn với góc định hướng chính xác. 2.1.2. Mô hình động học robot tự hành bốn bánh đa hướng [41], [42] Phương trình biểu diễn mối quan hệ này cũng là phương trình động học của robot cosθ -sinθ 0  q  Hv   sinθ cosθ 0  v (2.1)    0 0 1 cosθ -sinθ 0  Trong đó: H =  sinθ cosθ 0  là ma trận chuyển hệ trục toạ độ.    0 0 1 Từ phương trình động học (2.1), ta tính được phương trình thể hiện mỗi quan hệ giữa vị trí của robot và vận tốc quay của các bánh xe:  1   x     y   g ( ) 2  với g ( )  HH   2 (2.4) 3      4  2.1.3. Mô hình động lực học robot tự hành bốn bánh đa hướng [41], [42] Mô hình động học và động lực học cho FWOMR được xây dựng dựa trên mô hình với bánh xe Omni được bố trí lệch so với tọa độ động một góc 450, các bánh được đặt cách nhau một góc 900 Từ đó ta có phương trình động lực học của robot có dạng như sau M (q) v  Cv  Gsgn( v)  τ d  Bτ (2.8) Với: v  [ vx vy  ]T là véc tơ vận tốc của robot  2 2 2 2     2r 2r 2r 2r   2 2 2 2 B    là ma trận hệ số điều khiển.  2 r 2 r 2 r 2 r   d d d d   r r r r    m 0 0  M (q)   0 m 0  Là ma trận với m là khối lượng và J là momen quán tính của  0 0 J  robot. 5
 Bx 0 0 C x 0 0 C   0 By 0  và G   0  Cy 0  lần lượt là ma trân hệ số ma sát nhớt và  0 0 B   0 0 C  ma sát Coulomb. 2.2. Một số thuật toán điều khiển bám quỹ đạo cho robot tự hành bốn bánh đa hướng thông dụng. 2.2.1. Bộ điều khiển PID cho FWOMR Bộ điều khiển PID cho FWOMR được đề xuất trong [43] và [44]. Các nghiên cứu này đã thiết kế bộ điều khiển PID dựa trên mô hình động học của OMR. Do đó các tác động của các ngoại lực tác động lên hệ trong phương trình động lực học của robot đã không được xét đến.  1   x (t )   xd     xd  e1   y (t )    y d   g ( )  2    y d  (2.11)     3        d   (t )   d  4  Ta cần tìm véc tơ vận tốc góc của các bánh xe để bộ điều khiển vòng kín ổn định.  t     xe d    1   0      xe   t   2   g T ( )( g ( ) g T ( ))1    K P  ye   K I  ye d   3     0   (2.12)    e  t  4     d      0 e   Với K P , K I là các ma trận đường chéo và xác định dương. 2.2.2. Bộ điều khiển trượt cơ bản cho FWOMR Điều khiển trượt [60], [61], [62] và [63]. Thường được sử dụng cho các hệ robot nói chung và cho FWOMR nói riêng bởi ưu điểm bền vững với các tác động của nhiễu. x  q Từ phương trình động học (2.1) và phương trình động lực học (2.8), đặt  1 , ta có x 2  v hệ phương trình trạng thái: x 1  Hx 2  (2.19) Mx 2  Cx 2  Gsgn( x 2 )  τ d  Bτ Với τ d là thành phần nhiễu bất định và không đo được chính xác nên thành phần này sẽ không xuất hiện trong quá trình tính toán các bộ điều khiển SMC, MSSC. Xác định mặt trượt cơ bản với các điều kiện và giả thiết  e  x1  x1d Định nghĩa sai số  1 với x1d là giá trị quỹ đạo đặt x 2d  H 1x 1d là giá trị e  2  x 2  x 2d đặt cho vận tốc của robot. Chọn mặt trượt S  e1  e1 (2.20) 6
Với  >0 là hệ số mặt trượt. Đạo hàm mặt trượt ta có: S  He   He  e  H (M 1 (Bτ  Cx  Gsgn(x ))  x  (  H 1H 2 2 1 2 2 2d  )e ) 2 (2.21) Chọn hàm Lyapunov 1 V  S2 (2.22) 2 Đạo hàm hàm Lyapunov theo thời gian, ta có V  SS  SH (M 1 (Bτ  Cx2  Gsgn(x 2 ))  x 2 d  (  H -1H  )e ) 2 (2.23) Với tín hiệu điều khiển được chọn như sau: τ  BT (BBT )1 (M ((  H 1H  )e  x )  Cx  Gsgn(x )  K sgn(S)) (2.24) 2 2d 2 2 1  Khi đó V  SK sgn(S)  0 thỏa mãn định lý ổn định Lyapunov. 1 Bộ điều khiển trượt (2.24) được thiết kế tính ổn định bền vững khi hệ thống tồn tại sai lệch mô hình và có nhiễu tác đông. Hàm V trong công thức (2.22) với luật điều khiển (2.24) cho hệ FWOMR là hàm Lyapunov của hệ kín. 2.2.3. Bộ điều khiển đa mặt trượt cho FWOMR - Xét hệ robot tự hành bốn bánh đa hướng x 1  Hx 2  (2.36) Mx 2  Cx 2  Gsgn(x 2 )  τ d  Bτ x  vx  Với x1   y  và x 2  v y       - Xét mặt trượt  S11  S1   S12   x1  x1d (2.37)  S13  - Đạo hàm S1 kết hợp với hệ phương trình (2.37) ta có S  x  x  Hx  x 1 1 1d 2 1d (2.38) Chọn tín hiệu điều khiển ảo x 2 d  H 1 ( K1S1  x 1d ) (2.39) - Chọn hàm Lyapunov thứ nhất 1 (2.40) V1  S1T S1 2 - Đạo hàm V1 kết hợp với (2.38) và (2.39) V  ST S  ST K S 1 1 2 1 1 1 (2.41) - Với S 2 là mặt trượt thứ hai S 2  H(x 2  x 2 d ) (2.42) - Xét đạo hàm S 2 S 2  H(x 2  x 2 d )  H  (x  x ) 2 2d (2.43)  (x  x )  H (M 1 (Bτ  Cx 2  Gsgn(x 2 ))  x 2 d )  H 2 2d 7
Kết hợp (2.39), (2.40), (2.43), và (2.44), ta có: S 1  HS 2  K1S1 (2.44) - Chọn tín hiệu điều khiển: τ  BT (BBT )1 (M (H 1H  (x  x ) )  x )  Cx  Gsgn(x )  K S ) (2.45) 2 2d 2d 2 2 2 2 -Khi đó, ta có: S 2   K 2S 2 (2.46) - Chọn hàm Lyapunov thứ hai 1 1 (2.47) V2  S1T S1  ST2 S 2 2 2 - Đạo hàm V2 kết hợp với (2.45), (2.46), (2.47) và (2.48) V  S S  S S   K ST S  K ST S  ST S 2 1 1 2 2 1 1 1 2 2 2 1 2 (2.48) - Ta có V2   K1 S1  K 2 S 2  S1 S 2 2 2 (2.49) 1 - Chọn K1  K 2  K  ta có: K  0 , và: 2 1 1 V2   K S1  K S 2  S1  S 2  S1 S 2 2 2 2 2 2 2 2 2 1   K S1  K S 2  ( S1  S 2 )2 2  - Vậy V2 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 x 2d 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. 2.3. Kết luận chương 2 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:  Thuật toán điều khiển PID  Điều khiển trượt  Điều khiển đa mặt trượt Dựa trên các phân tích lý thuyết và kết quả mô phỏng, phương pháp điều khiển đa mặt trượt (MSSC) sẽ được tiếp tục nghiên cứu phát triển trong chương sau. 8
CHƯƠNG 3. THIẾT KẾ BỘ ĐIỀU KHIỂN THÍCH NGHI BÁM QUỸ ĐẠO CHO ROBOT TỰ HÀNH BỐN BÁNH ĐA HƯỚNG Trong chương 3, một thuật toán điều khiển mới được đề xuất cho FWOMR. Thuật toán điều khiển này được phát triển trên nền tảng kỹ thuật DSC, một kỹ thuật được phát triên trên cơ sở MSSC kết hợp với kỹ thuật Backstepping. Một DSC bám quỹ đạo thích nghi bằng hệ 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. 3.1. Thuật toán điều khiển mặt trượt động. Xây dựng thuật toán điều khiển bám quĩ đạo mặt trượt động cho FWOMR. 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: x1  q  [ x y  ]T  (3.1) x 2  v  [ vx v y  ] T Từ đó thu được hệ phương trình của robot tự hành bốn bánh đa hướng x 1  Hx 2  (3.2) Mx 2  Cx 2  Gsgn  x 2   τ d  Bτ Với giả thiết mô hình biết trước, τ d được xem như nhiễu bên ngoài tác động chưa biết, mô hình FWOMR không xét đến ảnh hưởng của nhiễu có dạng như sau: x 1  Hx 2 (3.3)  Mx 2  Cx 2  Gsgn  x 2   Bτ T Trước tiên, đặt e1  x1  x1d là véc tơ sai lệch bám, ở đó x1d   xd yd  d  là quỹ đạo đặt. Mục tiêu điều khiển là đảm bảo x1 đạt được giá trị x1d hay nói cách khác e1 tiến tới 0. Đạo hàm e1 e1  x 1  x 1d  Hx2  x 1d (3.4) Giả sử rằng αf 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 α   H 1  c1e1  x 1d  (3.5)  c1x 0 0  Với c1   0 c1 y 0  là giá trị ma trận hằng số đường chéo phù hợp chứa các phần   0 0 c1   tử là các giá trị dương. α được đưa qua bộ lọc thông thấp bậc nhất Tα f  αf  α (3.6) Với T được chọn đủ nhỏ để không làm tăng thời gian tính toán của DSC. Hàm ứng 9
viên Lyapunov thứ nhất được đề xuất 1 V1  e1T e1 (3.7) 2 Xét đạo hàm của V1 V1  e1T e1  e1T  Hx 2  x 1d   e1T c1e1  e1T  c1e1  Hx 2  x 1d  (3.8) Có thể thấy từ biểu thức (3.8) với giá trị điều khiển ảo từ (3.5), V1  e c e  0 và T 1 1 1 điều kiện V  e T c e  0 được thoả mãn. 1 1 1 1 Định nghĩa sai lệch tín hiệu điều khiển ảo của hệ thống. e2  x2  α f (3.9) Chọn mặt trượt S  e1  He 2 (3.10) ở đó  là hệ số của mặt trượt. Đạo hàm của S được tính S  e1  He 2  He   e  He 2 1   H M 1  Cx  Gsgn  x   Bτ   α 2 2  2 f  (3.11) Hàm ứng viên Lyapunov thứ hai được chọn 1 V2  ST S (3.12) 2 Tín hiệu điều khiển sẽ bao gồm hai thành phần τ eq và τ sw τ eq giữ trạng thái hệ thống trên mặt trượt τ eq thu được từ điều kiện S  0 .      x  Cx  Gsgn  x  τ eq  BT (BBT ) 1 M H 1  e1  He 2 2d 2 2   (3.13) Biểu thức của τ sw được chọn như sau: τ sw  BT (BBT ) 1 MH 1  c2sgn  S   c3S  (3.14)  c2 x 0 0   c3 x 0 0  với c2   0 c2 y 0  và c3   0 c3 y 0  là các ma trận hệ số xác định     0 0 c2   0 0 c3    dương. Cuối cùng, tín hiệu điều khiển của hệ là tổng của τ eq và τ sw : τ  τ eq  τ sw (3.15) Định lý 3.1: FWOMR được mô tả bằng mô hình (2.3) được điều hiển bằng (3.15) với τ eq được xác định bởi (3.13) và τ sw (3.14) đảm bảo hệ kín ổn định và sai lệch bám tiến về 0. Chứng minh Đạo hàm V2 V2  ST S (3.16) Sử dụng (3.11), V2 trở thành V2  ST e1  He    H M 1  Cx  Gsgn  x  Bτ   α 2  2 2 f  (3.17) Với tín hiệu điều khiển (3.13), đạo hàm của V2 có thể được viết lại thành V  ST c sgn  S   ST c S 2 2 3 (3.18) Bằng việc lựa chọn c2 và c3 phù hợp, ta có V2  ST c2 sgn  S   ST c3S  0 (3.19) 10
Điều này thoả mãn tiêu chuẩn ổn định Lyapunov, định lý 1 đã được chứng minh! 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 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 (c1 , c2 , c3 ) của DSC. Trong đó, c1 là tham số ảnh hưởng trực tiếp đến chất lượng bám quỹ đạo của robot, c2 và c3 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 chon được bộ tham số phù hợp 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 e1 và đạo hàm theo thời gian của nó e1 (hình 3.7). Các tập mờ cho biến ngôn ngữ đầu vào được biểu diễn ở hình 3.8 và hình 3.9. NB NS Z PS PB NB NS Z PS PB -10 -5 -0.01 0 0.01 5 10 -25 -12 -0.06 0 0.06 12 25 Hình 3.8. Các tập mờ cho đầu vào e1 Hình 3.9. Các tập mờ cho đầu vào e1 Với các dữ liệu giữa đầu vào và đầu ra thu được khi tiến hành mô phỏng bộ điều khiển DSC, 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. Các tập mờ cho biến ngôn ngữ đầu vào e1 và e1 có dạng hàm tam giác và đầu ra c1 , c2 , c3 được lựa chọn thông qua thực nghiệm. Tên gọi các tập mờ và ý nghĩa được biểu diễn ở bảng 3.1. Các giá 11
trị đầu ra của bộ chỉnh định mờ được thể hiện trong bảng trong bảng 3.2. Bảng 3.1. Các tập mờ của biến ngôn ngữ đầu Bảng 3.2. Các giá trị của đầu ra vào Biến Ý nghĩa Giá trị Giá trị đầu ra đầu ra đầu ra cho c2 và c3 Biến ngôn Biến ngôn Ý nghĩa cho c1 ngữ e1 ngữ e1 VS Rất nhỏ 1.5 0 NB NB Khoảng âm lớn S Nhỏ 4.25 25 NS NS Khoảng âm nhỏ M Trung 6.5 30 Z Z Khoảng 0 bình PS PS Khoảng dương nhỏ B Lớn 8 35 VB Rất lớn 10 40 PB PB Khoảng dươn lớn Bảng 3.3. Hệ luật cơ sở cho đầu ra c1 Bảng 3.4. Hệ luật suy diễn cơ sở cho e1 e1 c2 ( c3 ) NB NS Z PS PB e1 e1 N M S VS S M NB NS Z PS PB NS B M S M B NB M B VB B M Z VS B M B VS NS S M B M S PS B M S M B Z VB S M S VB PB M S VS S M PS S M B M S PB M B VB M M 3.2.2. Mô phỏng kiểm chứng thuật toán. Nhiễu ngẫu nhiên ngoài được thêm vào mô hình có dạng như sau: Hình 3.10. Nhiễu ngoài Quỹ đạo để robot bám theo theo hệ tọa độ gốc được cho bởi: xr  r0 cos(t ) yr  r0 sin(t ) r   Trong đó, những tham số của FWOMR và bộ điều khiển được chọn như trong bảng 3.5 Bảng 3.5. Các tham số của hệ thống và bộ điều khiển Tham số mô hình động học m  10kg ; J=0.56 kgm 2 ; d  0.3m; r  0.06m Tham số quỹ đạo 0  t  15, r0  10m Tham số bộ điều khiển   diag (10,10,10); b  25 12
Hình 3.11. Chuyển động theo Hình 3.12. Chuyển động Hình 3.13. Sự thay đổi góc quay trục x theo trục y theo thời gian Có thể thấy rằng cả bộ điều khiển đều đảm bảo FWOMR bám quĩ đạo đặt nhưng AFDSC cho chất lượng bám tốt hơn. Các tham số (c1 , c2 , c3 ) của AFDSC chỉnh định trực tuyến được biểu diễn trong các hình 3.14, 3.15, 3.16. Hình 3.14. Tham số c1 Hình 3.15. Tham số c2 Hình 3.16. Tham số c3 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 WFOMR với quỹ đạo tròn 3.3. Thuật toán điều khiển mặt trượt động thích nghi nơ ronmờ 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. 13
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. Mô hình FWOMR có chứa nhiều các thành phần bất định được biểu diễn bằng τ d trong công thức (2.8). Do đó, tín hiệu điều khiển τ đã tính toán ở phần trước có thể không đạt chất lượng tốt trong nhiều trường hợp. Ngoài ra nó còn tồn tại các thành phần bất định khác làm cho bộ AFDSC khó có thể thực hiện được. Luận án đề xuất bổ sung bộ xấp xỉ sử dụng mạng nơ ron RBF cho các thành phần bất định có trong bộ điều khiển AFDSC. Các thành phần bất định được biểu diễn qua biểu thức: Θ  M 1  Cx 2  Gsgn  x 2   τ d  (3.20) là giá trị véc tơ có chiều (3x1) chứa các thành phần bất định của FWOMR. Hệ phương trình mô tả FWOMR được viết lại thành: x 1  Hx 2  (3.21) x 2  Θ  M Bτ 1 Tiến hành các bước tính toán tương tự như phần trước cho việc thiết kế bộ điều khiển, đạo hàm của mặt trượt trở thành S  e1  He 2  He   e  He  H Θ  M 1Bτ  x 2 1  2 2d  (3.22) Tín hiệu điều khiển của hệ τ  τ eq  τ sw (3.23) với     x  Θ τ eq  BT (BBT )1 M H 1  e1  He ˆ  (3.24) 2 2d τ sw  BT (BBT ) 1 MH 1  c2sgn  S   c3S  (3.25) Ở đó Θˆ được huấn luyện online để xấp xỉ các thành phần bất định của hệ thống. Mạng nơ ronbán kính xuyên tâm gồm 3 lớp: lớp đầu vào, lớp ẩn, và lớp đầu ra. Hình 3.19. Mạng nơ ronbán kính xuyên tâm 14
ˆ Lựa chọn các giá trị để tính toán luật thích nghi cho Θ Θ  RT γ  ε (3.26 ˆ R Θ ˆ Tγ (3.27) Với Θ là giá trị lý tưởng của thành phần bất định của hệ thống. Trong khi đó Θˆ là giá trị đầu ra của mạng nơ-ron, cũng là giá trị được sử dụng cho bộ điều khiển. Tiếp đó R   R R ˆ được định nghĩa là ma trận sai lệch trọng số. Đầu ra lớp ẩn γ được tính toán bởi hàm bán kính xuyên tâm có dạng  x1  1i 2  x 2   2i 2  γ i  exp   2  (3.28)     i  Ở đó x1 và x 2 là các giá trị véc tơ đầu vào của mạng RBFNN. 1i và  2i là các véc tơ tâm của nhân nơ-ron, i đặc trưng cho độ lệch chuẩn của hàm. Với cấu trúc mạng nơ ronđã thiết kế, luật cập nhật được chọn có dạng ˆ R    γST H   S R ˆ  (3.29) ở đó  là ma trận vuông xác định dương cấp n với n là số nhân nơ-ron.  là tốc độ học của mạng, được chọn trong khoảng (0,1) . Định lý 3.2: FWOMR có mô hình (3.2), với tín hiệu điều khiển (3.23), luật chỉnh định thích nghi (3.29), và thỏa mãn điều kiện 2 R F N   (3.30) S  4 c3min thì tính ổn định Lyapunov của hệ thống được đảm bảo. Chứng minh Xét hàm ứng viên Lyapunov: 1 1  T  1R V2  ST S  tr R 2 2   (3.31) Xét đạo hàm của V2 ˆ V2  ST S  tr R   T  1R )  (3.32) Sử dụng đạo hàm mặt trượt (3.22) kết hợp với tín hiệu điều khiển (3.23), đạo hàm V2 trở thành ˆ V  ST c sgn  S   ST c S  ST H(Θ  Θ 2 2 3  T  1R ˆ )  tr R   (3.33) Đạo hàm V2 sử dụng (3.22), (3.24), và (3.25), ta có ˆ  T γ  tr R V2  ST c2sgn  S   ST c3S  ST Hε  ST HΘ   T  1R  (3.34) Sau một vài bước tính toán, đạo hàm của của V2 trở thành ˆ  γST HM 1    T  1R V2  ST c2sgn  S   ST c3S  ST H  tr R  (3.35) Với luật cập nhật cho mạng Nơ ron (3.29), V2 được viết lại thành  T R R V  ST c sgn  S   ST c S  ST Hε   S tr R     (3.36) 2 2 3 Áp dụng bất đẳng thức Cauchy-Schwarz 15
 T R R   tr R     R R   R 2 (3.37) F F F ta thu được: V2  ST c2sgn  S   ST c3S  S  N   S  R F R F   R 2 F  (3.38) với điều kiện chặn (3.30), V2 trở thành 2   1  V2  ST c2sgn  S    S  R  R F (3.39)  F 2  V2  0 và điều cần chứng minh đã được chứng minh! 3.3.2. Xây dựng luật mờ cho AFNNDSC Bộ chỉnh định mờ có cấu trúc như đã mô tả trong mục 3.21. Đầu vào của chỉnh định mờ e1x , e1 y , e1 và đạo hàm bảng 3.6. Tập mờ cho các biến ngôn ngữ đầu vào được biểu diễn ở hình 3.20. Các giá trị đầu ra của bộ chỉnh định mờ được biểu diễn ở bẳng 3.7. Đầu ra thứ nhất của bộ mờ là tham số c1i  i  x, y,  và nó cũng là một tham số của mặt trượt. Đầu ra còn lại là tham số c2i  i  x, y,  và c3i  i  x, y,  . Để giảm bớt độ phức tạp của AFNNDSC, các tham số còn lại này được chọn bằng nhau. Hệ luật suy diễn cơ sở được biểu diễn ở bảng 3.6. Hình 3.20. Hàm đầu vào của bộ mờ Bảng 3.6. Hệ luật mờ cơ sở cho c1i (c2i ) Bảng 3.7. Giá trị đầu ra c1i (c2i ) của e1 e1 bộ chỉnh định mờ NB NS Z PS PB VS 3.0 (5) NB M(M) S(B) VS(VB) S(B) M(M) S 4.15 (10) NS B(S) M(M) S(B) M(M) B(S) M 4.56 (20) Z VS(VB) B(S) M(M) B(S) VS(VB) B 7.5 (25) PS B(S) M(M) S(B) M(M) B(S) VB 12 (30) PB M(M) S(B) VS(VB) S(B) M(M) 3.3.3. Kết quả mô phỏng. Trong phần này, các mô phỏng được thực hiện trong môi trường Matlab/Simulink. 3.3.3.1. Mô hình robot chịu tác động bởi các nhiễu bên ngoài Thêm vào đó, quỹ đạo đặt cho FWOMR là quỹ đạo tròn với phương trình chuyển động như sau: Trong đó r0  5m là bán kính của quỹ đạo tròn; 0  t  10 ; với các thông số của 16
mô hình robot được cho như sau: m=10kg, J=0.56kgm2, d=0.3m, r=0.06m. Vị trí ban đầu của robot ( x; y )  (2;2) Trong trường hợp này, chất lượng của bộ điều khiển tác động tới hệ thống được kiểm chứng và đánh giá trong điều kiện các động cơ của robot chịu tác động trực tiếp bởi các momen nhiễu bên ngoài là nhiễu Gauss, trong đó bỏ qua sự ảnh hưởng của lực ma sát. Hệ số của mặt trượt được lựa chọn là:   diag 10,10,10  Hình 3.21. Nhiễu momen (Nm) Dưới đây là các kết quả mô phỏng. Các hình 3.22, hình 3.23 và hình 3.24 so sánh các sai lệch bám trong chuyển động của FWOMR so với quỹ đạo đặt khi sử dụng lần lượt các bộ điều khiển DSC, bộ điều khiển DSC kết hợp với mạng Nơ ronvà bộ điều khiển DSC kết hợp với mạng Nơ ronvà hệ logic mờ. Hình 3.24. Sai lệch góc Hình 3.22. Sai số trên trục x Hình 3.23. Sai số trên trục y Từ các hình 3.22, 3.23, 3.24 có thể thấy cả 3 bộ điều khiển đều có thể đảm bảo được sai lệch của hệ thống so với các quỹ đạo đặt trong điều kiện robot bị ảnh hưởng bởi các momen nhiễu bên ngoài là không quá lớn và được giữ trong 1 khoảng cho phép. Tuy nhiên vẫn có sự khác biệt về chất lượng giữa các bộ điều khiển trong các kết quả trên, khi kết hợp thuật toán DSC với mạng nơ ronvà hệ logic mờ bộ điều khiển cho thấy chất lượng tốt hơn hẳn so với bộ điều khiển sử dụng thuật toán DSC thông thường. Các tham số của bộ điều khiển được tối ưu hóa dựa trên luật thích nghi mờ giúp trạng thái của hệ thống tiến nhanh hơn đến mặt trượt, các tham số điều khiển đươc cập nhật liên tục trong suốt quá trình chuyển động của hệ thống. Trong thời gian đầu khi robot chưa tiến gần quỹ đạo đặt, sai lệch bám của robot lớn do đó các tham số điều khiển cần có giá trị đủ 17