Thạc Sĩ Thiết kế bộ điều khiển Learning FeedForward cho các hệ thống chuyển động điện cơ

Lời núi đầu

Điều khiển chuyển động (motion control) liên quan việc sử dụng lực để điều khiển sự di chuyển của đối tãợng điều khiển trong một hệ thống cơ và đãợc sử dụng rộng rãi trong các ứng dụng công nghiệp nhã đóng gói, in, dệt, hàn, cũng nhã nhiều ứng dụng khác. Hiện nay, phần lớn các loại hình điều khiển chuyển động đãợc thực hiện bằng cách sử dụng các động cơ điện, và đây chính là điều quan tâm chính của chúng tôi trong thiết kế. Các hệ điều khiển chuyển động có thể là phức tạp vì có nhiều vấn đề khác nhau cần đãợc xem xét, ví dụ nhã:
- Giảm thiểu ảnh hãởng của nhiễu hệ thống.

- Suy yếu tác động xấu của nhiễu đo

- Sự thay đổi thông số và cấu trúc không rõ của đối tãợng điều khiển.

Rất khó để tìm ra các phãơng pháp thiết kế mà có thể giải quyết đồng thời tất cả các vấn

đề nêu trên, đặc biệt đối với các phãơng pháp điều khiển truyền thống mà ở đó các thiết kế điều khiển liên quan tới sự thãơng thảo giữa các mục tiêu mang tính đối ngãợc. Để khắc phục khó khăn đã nêu, bộ điều khiển Learning FeedForward (LFF) sẽ đãợc giới thiệu trong nghiên cứu này.
Thực hiện luận văn tốt nghiệp trong khuụn khổ chương trỡnh đào tạo Thạc sỹ ngành tự động húa của trường Đại học Kỹ thuật Cụng nghiệp Thỏi Nguyờn, Tụi được giao đề tài:

’’ Thiết kế bộ điều khiển Learning FeedForward cho các hệ thống chuyển động điện cơ”

Luận văn phõn tớch cỏc quỏ trỡnh động học đối tượng thụng qua mụ hỡnh toỏn học từ đú đưa ra và chứng minh tớnh phự hợp của cỏc phương ỏn điều khiển, cuối cựng là tiến kiểm chứng trờn phần mềm mụ phỏng 20-sim.
Luận văn được trỡnh bày trong 4 chương:

Chương 1: GIỚI THIỆU

Tổng quan về Learning control

Chương 2: PHÂN TÍCH ĐỘ ỔN ĐỊNH CỦA HỆ THỐNG LFFC PHỤ THUỘC THỜI GIAN
Trong chương này đề cập đến bộ điều khiển LFFC phụ thuộc thời gian và phõn tớch tớnh

ổn định của hệ thống phụ thuộc vào thời gian. Từ đú tỡm ra cụng thức tớnh giỏ trị nhỏ nhất của độ rộng mạng B-Spline
Chương 3: THIẾT KẾ ỨNG DỤNG

Trong cỏc chương trước, một số vấn đề về LFFC đó được đề cập đến. Ở chương này sẽ sử dụng cỏc kiến thức cú được nhằm thực hiện thiết kế một bộ LFFC thực tế. Chương 4: KẾT LUẬN
Sau thời gian thực hiện, đến nay bản luận văn của tụi đó hoàn thành. Trước thành cụng này tụi xin gửi lời cảm ơn chõn thành tới thầy TS. Nguyễn Duy Cương, người đó trực tiếp hướng dẫn, giỳp đỡ tụi hoàn thành đề tài này, tụi cũng xin được bày tỏ lũng biết ơn tới
cỏc anh cỏc chị trong trường đại học Kỹ Thuật Cụng Nghiệp cũng như gia đỡnh, bạn bố đó tạo điều kiện giỳp đỡ tụi trong quỏ trỡnh làm luận văn.





MỤC LỤC


Chương 1: Giới thiệu

1.1. Tổng quan về Learning Control (LC) 1

1.2. Learning Control (LC) là gì 2

1.3. Phản hồi sai số tự học . 7

1.3.1. Một số ví dụ về ma sát độc lập 8

1.4. Điều khiển truyền thẳng tự học 13

1.4.1. Đầu vào của mạng BSN . . 14

1.4.2. Sự phân bố B-Spline trên đầu vào của mạng BSN 14

1.4.3. Sự lựa chọn các cơ cấu học. 15

1.4.4. Sự lựa chọn tốc độ học. 15

1.5. Ứng dụng minh hoạ: Hệ thống động cơ chyển động tuyến tính . 18

1.6. Bố cục luận văn . 21

Chương 2: Các chuyển động lặp . 22

2.1. Giới thiệu . . 22

2.2. Các giả định .22

2 3. Độ rộng của nội suy B-Spline . . . 27

Thuật toán 2.2.1. (Tính toán giá trị ổn định nhỏ nhất của d dựa trên mô hình chi tiết của hệ thống điều khiển) .27
Chương 3: Thiết kế ứng dụng . . .34

3.1. Giới thiệu . . 34

3.1.1. Bộ điều khiển phản hồi .34

3.1.2.Các đầu vào của khâu truyền thẳng 34

3.1.3.Cấu trúc của khâu truyền thẳng .35

3.1.4. Phân bố B-Spline . 35

3.1.5. Tỷ lệ học . 35

3.1.6. Luyện các chuyển động 36


3.2. LiMMS . 36

3.2.1. Thiết lập . 36

3.2.2. Thủ tụ thiết kế một hệ thống Time-indexed LFFC . 37

3.2.3. Các thí nghiệm kiểm chứng cho hệ thống Time-indexed LFFC . .40

3.2.4. Thiết kế một LFFC tối giản . .48

3.2.5. Kết luận 62

3.3. Kết quả mô phỏng bằng phần mềm 20-sim 63

3.3.1. Mạng FeedBack .64

3.3.2. LFFC khi có ViscouNeural . 65

3.3.3. LFFC khi có CoulombNeural và ViscouNeural .66

3.3.4. LFFC khi có CoulombNeural, ViscouNeural, CoggingNeural 68

3.3.5. LFFC khi có CoulombNeural, ViscouNeural, CoggingNeural, InertialNeural 69

Chương 4: Kết luận . .71


Tài liệu tham khảo

[1] Learning feed – Forward Control Theory, Design and Applications Wubbe Jan

Roelf Velthuis - 1970

[2] Function Approximation for Learning Control, a key sample based approach

B.J. de Kruif - 1976

[3] Intelligent Control part 1 – MRAS Author prof. Dr.ir Job van Amerongen –

March 2004

[4] Advanced Controllers for Electromechanical Motion Systems Dr. Nguyen Duy

Cuong. University of Twente, March, 2008