Điều khiển thông minh chuyển động tay máy - nhận dạng động lực học tay máy

358

ĐIỀU KHIỂN THÔNG MINH CHUYỂN ĐỘNG TAY MÁY - NHẬN

DẠNG ĐỘNG LỰC HỌC TAY MÁY

Nguyễn Sỹ Dũng*

Tóm tắt:

Bài báo trình bày phương pháp nhận dạng động lực học tay máy điều khiển theo mô

men tính dựa trên hệ thống suy diễn Neuro-Fuzzy, gồm các nội dung chính như sau. Trước

hết, đề cập tới cơ sở lý thuyết về luật điều khiển theo mô men tính, giới thiệu một thuật toán

về xây dựng cơ sở dữ liệu cho hệ thống nhận dạng, thuật toán mang tên DLND. Tiếp theo, bài

báo đề xuất một thuật toán về nhận dạng đáp ứng động lực học tay máy điều khiển theo mô

men, thuật toán NDMM, được chúng tôi xây dựng dựa trên thật toán DLND và HLM1 của

[3]. Các thí nghiệm kiểm chứng được thực hiện nhằm đánh giá hiệu quả của các thuật toán

trong xác lập tập dữ liệu động lực học tay máy và nhận dạng.

INTELLIGENT CONTROL OF ROBOT MANIPULATORS

PART 1: MANIPULATOR DYNAMIC IDENTIFICATION

Abstract:

This paper presents a manipulator dynamic identification method for computed-torque

controllers. Firstly, we present the theory of computed-torque control law. We propose also

an algorithm, named DLND, used for building data basis of manipulator dynamic

identification system. And then, a manipulator dynamic identification algorithm is proposed,

named NDMM, in which, we use the algorithm DLND and HLM1 – the algorithm used for

establishing adaptive neuro-fuzzy inference systems of [3]. Experiments are performed to

assess the efficiency of the proposed approach.

Keywords: Dynamic identification, computed-torque control law, neuro-fuzzy systems

1. ĐẶT VẤN ĐỀ

Để có thể tác động vào đối tượng một cách có hiệu quả ta cần phải biết mô hình toán

của đối tượng. Đối với các đối tượng có các quá trình diễn ra bên trong có thể xác định đầy đủ

và tường minh bằng các phương trình toán học thì quá trình xây dựng mô hình toán của đối

tượng được gọi là mô hình hóa hệ thống, và mô hình toán nhận được còn được gọi là mô hình

hộp trắng. Trong nhiều trường hợp các quá trình tự nhiên diễn ra bên trong chưa thể xác định

hoặc xác định chưa đầy đủ thì việc xây dựng mô hình toán của đối tượng thường được dựa

vào dữ liệu vào-ra thực nghiệm và những thông tin chưa đầy đủ về đối tượng. Cách này được

gọi là nhận dạng hệ thống, có sơ đồ khối như trên hình 1. Thông tin biết trước có thể là những

hiểu biết không đầy đủ về các quy luật vật lý, hóa học, cơ học… hoặc là các phát biểu ngôn

ngữ mô tả đặc tính của đối tượng. Tùy theo mức độ thông tin biết trước được sử dụng mà ta

có mô hình hộp xám (grey-box) hoặc mô hình hộp đen (black-box).

* TS. Bộ môn Cơ Điện tử, Khoa Cơ khí, Trường ĐHCN Tp. HCM