Nghiên cứu ứng dụng mạng Nơron Elman nhận dạng vị trí Rôbốt hai khâu

LỜI CAM ĐOAN

Tôi xin cam đoan luận văn này là công trình do tôi tổng hợp và nghiên cứu.

Trong luận văn có sử dụng một số tài liệu tham khảo như đã nêu trong phần tài

liệu tham khảo.

Tác giả luận văn

Nguyễn Việt Hùng

LỜI NÓI ĐẦU

Trong hệ thống điều khiển hiện đại, có rất nhiều phương pháp điều khiển

đảm bảo được tốt chất lượng điều khiển. Trong điều khiển tự động, để điều khiển

chính xác đối tượng khi chưa biết rõ được thông số, trước tiên ta phải hiểu rõ đối

tượng đó. Đặc biệt đối với các đối tượng phi tuyến ta cần nhận dạng được đặc tính

vào-ra của nó để đảm bảo tạo ra tín hiệu điều khiển thích nghi được lựa chọn chính

xác hơn. Ngày nay trên thế giới người ta dựa vào cấu trúc mạng nơron sinh vật để

làm mạng nơron nhân tạo áp dụng vào các ngành khoa học kỹ thuật. Mạng nơron

được ứng dụng ở nhiều lĩnh vực. Mong muốn của chúng ta là nhân tạo hóa các thiết

bị, đặc biệt trong lĩnh vực máy tính, điều khiển và rôbôt vận dụng những đặc tính

trội của nơron thần kinh.

Trong thời gian của khoá học cao học, chuyên ngành Tự động hoá tại trường

Đại học Kỹ thuật Công nghiệp Thái Nguyên, được sự tạo điều kiện giúp đỡ của nhà

trường và Tiến sĩ Phạm Hữu Đức Dục em đã lựa chọn đề tài của mình là:

“Nghiên cứu ứng dụng mạng nơron Elman nhận dạng vị trí rôbôt hai khâu”.

Trong quá trình thực hiện đề tài, được sự hướng dẫn nhiệt tình của Tiến sĩ

Phạm Hữu Đức Dục, sự giúp đỡ của bạn bè cùng với sự nỗ lực, cố gắng của bản

thân đến nay bản luận văn của em đã hoàn thành.

Dù đã có nhiều cố gắng, xong bản luận văn vẫn không tránh khỏi những thiếu

sót và hạn chế, em rất mong nhận được sự góp ý của các thầy để bản luận văn của

em được hoàn thiện hơn.

Em xin trân trọng cảm ơn!

Học viên

Nguyễn Việt Hùng

yi

MỤC LỤC

Trang

Lời cam đoan.

Mục lục

Danh mục các ký hiệu, các chữ viết tắt.

Danh mục các hình vẽ, đồ thị

PHẦN MỞ ĐẦU. 1

Chương I- TÔNG QUAN VỀ MẠNG NƠRON NHÂN TẠO. 6

1.1. Lịch sử phát triển của mạng nơ ron nhân tạo. 6

1.1.1 Mô hình nơron sinh học 6

1.1.1.1 Chức năng, tổ chức và hoạt động của bộ não con người. 6

1.1.1.2 Mạng nơron sinh học 9

1.1.2. Mạng nơ ron nhân tạo. 10

1.1.3. Lịch sử phát triển của mạng nơron nhân tạo 11

1.1.4. Các tính chất của mạng nơron nhân tạo 12

1.2. Cấu tạo mạng noron. 12

1.3. Cấu trúc mạng noron. 14

1.4. Phương thức làm việc của mạng nơron. 16

1.5. Các luật học 18

1.6. Mạng nơron truyền thẳng và mạng nơron hồi quy. 23

1.6.1. Mạng nơron truyền thẳng. 23

1.6.1.1. Mạng một lớp nơron. 23

1.6.1.2. Mạng nhiều lớp nơron. 23

1.6.2. Mạng nơron hồi quy. 24

1.6.2.1. Mạng hồi quy không hoàn toàn 25

1.6.2.2. Mạng các dãy của Jordan 25

1.6.2.3. Mạng hồi quy đơn giản 27

1.7. Các ứng dụng của mạng nơron 28

1.8. Công nghệ phần cứng sử dụng mạng nơron. 31

1.9. So sánh khả năng của mạng nơron với mạch lôgic: 32

1.10. KẾT LUÂN CHƯƠNG I 33

Chương II: CÁC PHƯƠNG PHÁP ỨNG DỤNG MẠNG NƠRON TRONG

NHẬN DẠNG

34

2.1 Khái quát chung 34

2.1.1 Đặt vấn đề 34

2.1.2. Định nghĩa 35

2.1.3. Sơ lược về sự phát triển của các phương pháp nhận dạng 36

2.2. Các phương pháp nhận dạng 37

2.2.1. Nhận dạng On-line. 38

2.2.1.1.Phương pháp lặp bình phương cực tiểu 38

2.2.1.2.Phương pháp xấp xỉ ngẫu nhiên 39

2.2.1.3. Phương pháp lọc Kalman mở rộng 40

2.2.2. Nhận dạng off-line 42

2.2.2.1. Phương pháp xấp xỉ vi phân 43

2.2.2.2 Phương pháp gradient 44

2.2.2.3. Phương pháp tìm kiếm trực tiếp 45

2.2.2.4. Phương pháp tựa tuyến tính 46

2.2.2.5. Phương pháp sử dụng hàm nhạy 47

2.2.3. Nhận dạng theo thời gian thực 47

2.3. Mô tả toán học của đối tượng ở rời rạc 48

2.4. Nhận dang hệ thống sử dụng mạng nơron 52

2.4.1. Mô hình nhận dạng kiểu truyền thẳng 53

2.4.2 Mô hình song song 54

2.4.3 Mô hình nối tiếp - song song 55

2.4.4. Mô hình ngược trực tiếp 57

2.5. Tính gần đúng hàm số dùng mạng nơron. 57

2.6. Mô hình mạng nơron trong nhận dạng. 59

2.7. KẾT LUÂN CHƯƠNG II 61

Chương III: ỨNG DỤNG MẠNG NƠRON ELMAN NHẬN DẠNG VỊ TRÍ

RÔBÔT HAI KHÂU

62

3.1. Mạng nơron Elman: 62

3.1.1. Cấu trúc mạng Elman 62

3.1.2. Giá trị đầu vào của các tham số. 64

3.1.3. Huấn luyện 64

3.2. Động học rôbốt hai khâu 64

3.2.1. Phân tích chọn mạng nơron Elman nhận dạng vị trí rôbôt hai khâu 64

3.2.2. Động học rôbốt hai khâu 66

3.3. Ứng dụng mạng nơron Elman nhận dạng vị trí rôbôt hai khâu 67

3.3.1. Thiết lập sơ đồ nhận dạng 67

3.3.2. Quá trình nhận dạng 69

3.4. KẾT LUÂN CHƯƠNG III 89

3.5. KẾT LUẬN CHUNG VÀ HƯỚNG PHÁT TRIỂN CỦA ĐỀ TÀI 90

Phần mở đầu

Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên http://www.lrc-tnu.edu.vn

1

PHẦN MỞ ĐẦU

1. Tính cấp thiết của đề tài:

Nước ta đang bước vào thời kỳ Công nghiệp hóa- hiện đại hóa đất nước.

Tự động hóa là một nhu cầu cấp bách để tăng năng suất lao động, nâng cao chất

lượng sản phẩm, cải thiện điều kiện làm việc của người lao động thúc đẩy sự

phát triển của nền kinh tế.

Trong các ngành công nghiệp tự động hoá giữ một vai trò quan trọng nó cho

phép tự động hoá các quá trình sản xuất. Nhận dạng hệ thống là một trong những

công việc đầu tiên phải thực hiện khi giải quyết một bài toán điều khiển tự động,

nó quyết định chất lượng và hiệu quả của công việc điều khiển hệ thống về sau.

Tuy ra đời muộn nhưng nhận dạng đã phát triển rất nhanh và đã có những thành

tựu vượt bậc. Nguyên nhân của sự phát triển vượt bậc đó một phần từ yêu cầu

thực tế, song có lẽ phần chính là nhờ có những hỗ trợ tích cực của các ngành

khoa học có liên quan như tin học, lý thuyết điều khiển mờ và mạng nơron.

Để điều khiển chính xác đối tượng khi chưa biết rõ được thông số, trước tiên ta

phải hiểu rõ đối tượng đó. Đối với đối tượng là phi tuyến như rô bôt hai khâu, ta

cần nhận dạng đặc tính vào - ra của nó để đảm bảo tạo tín hiệu điều khiển thích

nghi được lựa chọn chính xác hơn. Hiện nay thường sử dụng logic mờ ( Fuzzy

Logic ), mạng nơron ( Neural Network) và mạng nơron mờ ( Fuzzy Neural

Network) để nhận dạng và điều khiển thích nghi đối tượng có thông số thay đổi.

Trong chương trình khoá học Cao học chuyên ngành Tự động hoá tại trường Đại

học Kỹ thuật Công nghiệp Thái Nguyên, được sự tạo điều khiện giúp đỡ của nhà

trường và Tiến sĩ Phạm Hữu Đức Dục, em đã lựa chọn đề tài tốt nghiệp của

mình là :“ Nghiên cứu ứng dụng mạng nơron Elman nhận dạng vị trí rôbôt hai khâu”.

Phần mở đầu

Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên http://www.lrc-tnu.edu.vn

2

2. Ý nghĩa khoa học và thực tiễn của đề tài.

a. Ý nghĩa khoa học: Với đề tài ứng dụng mạng nơron Elman nhận dạng vị trí

rô bôt hai khâu. Sau khi đã nhận dạng được đối tượng ta có thể thay thế gần đúng

mô hình vị trí rô bôt hai khâu bằng một mạng nơron Elman.

b.Ý nghĩa thực tiễn: Từ các thông số mô phỏng của mạng nơron, ta có thể

tính toán được tín hiệu điều khiển nhằm điều khiển thích nghi rôbôt hai khâu.

3. Mục đích của đề tài

Để điều chỉnh được chính xác một đối tượng, trước tiên ta phải hiểu rõ tất

cả các thông số của đối tượng đó. Đối với đối tượng có thông số tải thay đổi như

vị trí rô bôt 2 khâu, ta cần nhận dạng đặc tính vào - ra của nó để bảo đảm tạo ra

được tín hiệu điều khiển thích nghi được chính xác hơn.

Đề tài này nghiên cứu một ứng dụng mạng nơron Elman nhận dạng vị trí rôbôt 2

khâu. Sơ đồ hình 1 mô tả một mô hình điều chỉnh thích nghi rôbôt hai khâu theo

mô hình mẫu.

Hình 1. Sơ đồ khối điều khiển thích nghi rôbôt hai khâu

Bộ điều

khiển

Rôbôt hai khâu

Mô hình mẫu

Mạng nơron

nhận dạng

xd

ym

-ymh

e2

u

Khoá K

Khoá K

e1

y

ymh

e2

e2

•

e 2

••

…

Phần mở đầu

Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên http://www.lrc-tnu.edu.vn

3

Sơ đồ điều khiển thực hiện theo 2 giai đoạn sau đây:

- Giai đoạn 1:

Sử dụng mạng nơron nhận dạng vị trí rôbôt hai khâu. Khi đó các khóa K

mở. Căn cứ vào sai lệch e1 giữa tín hiệu ra của rôbôt là y và tín hiệu ra của

mạng nơron nhận dạng là ymh, mạng nơron tiến hành “HỌC” để nhận dạng đặc

tính đầu ra y của rô bôt hai khâu, sao cho tín hiệu ra của mạng nơron nhận dạng

ymh bám theo được tín hiệu ra y của rôbôt hai khâu. Với 1 y ymh e = − .

- Giai đoạn 2: Căn cứ vào kết quả nhận dạng ta có được một mạng nơron

có thể thay thế gần đúng rôbôt hai khâu, từ đó tiến hành điều khiển thích nghi rô

bôt hai khâu theo mô hình mẫu. Các khoá K đóng. Dựa vào bộ thông số sai lệch

(e2, e2, e 2,... • ••

) giữa tín hiệu đầu ra của mô hình mẫu ym và tín hiệu đầu ra của

mạng nơron nhận dạng ymh, bộ điều khiển thực hiện các luật học thích nghi tạo ra

tín hiệu điều khiển u với mục đích làm cho tín hiệu đầu ra y mh của mạng nơron

nhận dạng bám theo được tín hiệu đầu ra của mô hình mẫu ym. Với

2 ym ymh e = − và e2 , e 2 ,... • ••

là đạo hàm các cấp của sai lệch e2.

Phần này sử dụng các luật học điều khiển thích nghi vị trí rôbôt hai khâu

sẽ được thực hiện ở các công trình khoa học cấp cao hơn.

4. Đối tượng và phạm vi nghiên cứu của đề tài:

Trong khuôn khổ của luận văn Thạc sĩ Kỹ thuật, với thời gian nghiên cứu có

hạn, luận văn này chỉ đi sâu nghiên cứu ứng dụng mạng nơron nhận dạng vị trí

rô bôt hai khâu (đã trình bày ở giai đoạn 1 tại sơ đồ hình 1). Luận văn này cũng

giới hạn phạm vi nghiên cứu: sử dụng mạng nơron Elman đóng vai trò là mạng

nơron nhận dạng và đối tượng cần nhận dạng là vị trí rôbôt hai khâu.

Phần mở đầu

Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên http://www.lrc-tnu.edu.vn

4

Phần mở đầu

Chương 1. Tổng quan về mạng nơron nhân tạo.

Phân tích tổng quan về mạng nơron bao gồm: phần lịch sử phát triển, kết

cấu của mạng các nơron, ứng dụng của chúng...

Chương 2. Các phương pháp ứng dụng mạng nơron trong nhận dạng.

Chương 2 tập trung trình bày các phươn g pháp ứng dụng mô hình

mạng nơron trong nhận dạng .

Chương 3. Ứng dụng mạng nơron Elman nhận dạng vị trí rôbôt hai khâu.

+ Tổng quan về mạng Elman

+ Phân tích chọn mạng nơron Elman tiến hành nhận dạng vị trí rôbôt hai

khâu

Hình 2. Mô hình nhận dạng vị trí rôbôt hai khâu

Mạng nơron

Elman

Rôbôt hai khâu

( Mô hình tính toán vị trí)

x(h) y(k)

e(k)

-

^

y (k)

+

Luật học của

mạng nơron

Elman

Phần mở đầu

Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên http://www.lrc-tnu.edu.vn

5

+ Động học rôbôt hai khâu

+ Ứng dụng mạng nơron Elman nhận dạng vị trí rôbôt hai khâu

+ Để thấy rõ hơn ưu điểm của việc sử dụng mạng nơron Elman trong nhận

dạng vị trí rôbôt hai khâu tiến hành so sánh cấu trúc và khả năng nhận dạng

của mạng nơron Elman với mạng nơron truyền thẳng khi chúng cùng được

sử dụng nhận dạng vị trí rôbôt hai khâu.