ỨNG DỤNG PHƯƠNG PHÁP HỌC THÔNG SỐ CỰC TIỂU VÀ MẠNG NƠ-RON NHÂN TẠO TRONG ĐIỀU KHIỂN TAY MÁY

Tóm tắt

Nghiên cứu này thiết kế và thực hiện bộ điều khiển trượt thích nghi bền vững dựa vào mạng nơ-ron RBF với phương pháp học thông số cực tiểu cho hệ tay máy. Đây là hệ thống đã được triển khai trong các ngành sản xuất vật liệu xây dựng, luyện kim, chế tạo cơ khí và công nghiệp đóng tàu. Bộ điều khiển trượt thích nghi bền vững dựa vào mạng nơ-ron RBF được thiết kế để đảm bảo vị trí các khớp của tay máy bám theo vị trí tham chiếu trong thời gian hữu hạn. Các trọng số của mạng nơ-ron RBF được cập nhật trực tuyến bằng giải thuật Quasi Newton căn cứ theo các luật thích nghi bền vững nhằm mục đích điều khiển đầu ra của hệ tay máy bám theo một quỹ đạo nhất định. Phương pháp học thông số cực tiểu được sử dụng trong nghiên cứu này để hệ thống chỉ còn một thông số thích nghi trực tuyến, giảm gánh nặng tính toán. Tính ổn định của hệ thống được chứng minh bằng lý thuyết Lyapunov. Các kết quả mô phỏng với MATLAB/Simulink cho thấy hiệu quả của bộ điều khiển đề xuất với thời gian tăng, thời gian xác lập, độ quá điều chỉnh, sai số xác lập của thanh 1 lần lượt là 0,0747(s), 0,1376(s), 0,002 (%), 0(rad) và của thanh 2 là 0,0844(s), 0,152(s), 0(%), 0(rad).