Điều khiển robot scara sử dụng giải thuật mờ-nơron
Email tác giả liên hệ:
ncngon@ctu.edu.vnTừ khóa:
Robot SCARA, Điều khiển PID, Điều khiển mờ, Điều khiển PID mờ, Mạng thích nghi dựa trên cơ chế suy luận mờTóm tắt
Bài báo này nhằm mục tiêu kiểm chứng khả năng học hành vi điều khiển của chuyên gia dựa trên cơ chế suy diễn mờ-nơron thích nghi (adaptive neuro fuzzy inference systems - ANFIS). Để giả lập hành vi điều khiển của chuyên gia, bộ điều khiển fuzzy-PID cho robot SCARA đã được xây dựng. Bằng cơ chế huấn luyện, sau khi học được từ dữ liệu điều khiển của chuyên gia, bộ điều khiển ANFIS có thể hoạt động độc lập. Đối tượng được chọn lựa để kiểm chứng là robot SCARA. Đây là một hệ phi tuyến nhiều ngõ vào nhiều ngõ ra (multi inputs multi outputs – MIMO) tương đối khó điều khiển. Kết quả mô phỏng trên phần mềm MATLAB cho thấy bộ điều khiển dùng ANFIS hoàn toàn có thể sử dụng để học dữ liệu điều khiển của chuyên gia, tạo nền tảng cho xây dựng các bộ điều khiển có khả năng học theo hành vi của con người.
Tải xuống: 0
Tài liệu tham khảo
Thái Hữu Nguyên, Điều khiển thích nghi phi tuyến robot công nghiệp trên cở sở mạng nơron nhân tạo, Luận án tiến sĩ, 2014.
Salami M. and G. Cain, An adaptive PID controller based on genetic algorithm processor, IEEE Conf. Publ, pp. 88-93, 1995.
Kwok DP and Wang P, Fine-tuning of classical PID Controllers based on Genetic Algorithms, IEEE Inter, Workshop on Emerging Technologies and Factory Automation, pp. 37-43, 1992.
Zhu Q, Ma Z and Warwick, Neural network enhanced generalised minimum variance self-tuning controller for nonlinear discrete-time systems, IEE Proc, Control Theory Appl, 146(4): 319–326, 1999.
Leonid Reznik, Fuzzy Controllers, Newnes, 1997.
Nguyễn Chí Ngôn, Điều khiển trượt mạng nơron hệ nâng vật bằng từ trường, Tạp chí khoa học Đại học Cần Thơ, 17b: 140-147, 2011.
Frank L.Lewis, Robot manipulator control theory and practice, Springer, 2004
Tải xuống
Đã Xuất bản
Cách trích dẫn
Số
Chuyên mục
Categories
Giấy phép
Tác phẩm này được cấp phép theo Giấy phép quốc tế Creative Commons Attribution-NonCommercial 4.0 .
Bản quyền thuộc về JTE.
