Luận án tiến sĩ kỹ thuật điện tử: Hệ thống điều khiển robot tự hành qua mạng trong môi trường công nghiệp
Luận án tiến sĩ nghiên cứu điều khiển robot tự hành qua mạng trong công nghiệp, ứng dụng trí tuệ nhân tạo tối ưu hóa hoạt động sản xuất.
Năm xuất bản
Số trang
237
Thời gian đọc
36 phút
Lượt xem
1
Lượt tải
0
Phí lưu trữ
50 Point
Tổng quan nhanh
- Chủ đề:
- 1. Điều khiển robot tự hành qua mạng trong công nghiệp
- Số trang:
- 237 trang
- Trường:
- viện nghiên cứu điện tử, tin học, tự động hóa
- Chuyên ngành:
- Kỹ thuật điện tử
- Tác giả:
- Nguyễn Trọng Trung
- Năm:
- 2021
Tóm tắt nội dung luận án
I. Điều khiển robot tự hành qua mạng trong công nghiệp
Hệ thống nhà máy thông minh yêu cầu tự động hóa vận chuyển nội bộ. Robot tự hành công nghiệp (AGV / AMR) đóng vai trò trung tâm trong dây chuyền sản xuất hiện đại. Các thiết bị này di chuyển linh hoạt trong nhà xưởng. Trung tâm điều khiển giám sát toàn bộ hoạt động từ xa. Hệ thống điều khiển qua mạng (Networked Control Systems - NCS) kết nối robot với máy chủ thông qua đường truyền vô tuyến. Cấu trúc này giảm thiểu hệ thống dây cáp phức tạp. Chi phí bảo trì và lắp đặt giảm đáng kể. Tuy nhiên, môi trường công nghiệp có nhiều vật cản kim loại và nhiễu sóng điện từ. Tín hiệu điều khiển dễ bị gián đoạn. Độ tin cậy truyền thông quyết định chất lượng vận hành của robot. Việc nghiên cứu cơ chế điều khiển ổn định là nhu cầu cấp thiết.
1.1. Hệ thống điều khiển qua mạng NCS trong nhà máy
Cấu trúc NCS phân tán tài nguyên tính toán giữa trạm chủ và robot. Bộ điều khiển trung tâm thu thập dữ liệu tọa độ từ nhiều cảm biến. Lệnh điều khiển truyền qua sóng vô tuyến đến cơ cấu chấp hành. Hệ thống này nâng cao khả năng điều phối đội xe. Khả năng mở rộng quy mô sản xuất trở nên dễ dàng hơn. Robot tự hành công nghiệp (AGV / AMR) nhận dữ liệu dẫn đường theo chu kỳ xác định. Độ chính xác vị trí phụ thuộc trực tiếp vào tính liên tục của luồng thông tin. Sự đồng bộ giữa phần cứng và phần mềm là điều kiện tiên quyết. Kiến trúc mạng mở giúp tích hợp nhanh các công nghệ IoT công nghiệp.
1.2. Thách thức trễ truyền thông và mất gói dữ liệu
Đường truyền không dây luôn tiềm ẩn tính bất định. Thời gian trễ vòng lặp (RTT) thay đổi liên tục theo thời gian thực. Gói tin điều khiển có thể đến muộn hoặc thất lạc trên kênh truyền. Hiện tượng này làm suy giảm chất lượng bám quỹ đạo chuyển động. Khi độ trễ vượt ngưỡng cho phép, hệ thống mất ổn định nghiêm trọng. Robot có thể rung lắc hoặc va chạm vào chướng ngại vật. Do đó, giải pháp bù trễ mạng và mất gói dữ liệu (network delay & packet loss compensation) giữ vai trò cốt lõi. Thuật toán điều khiển cần chủ động dự đoán và khắc phục sai số trễ. Việc bảo đảm an toàn đòi hỏi quy trình xử lý tín hiệu nghiêm ngặt.
1.3. Hạ tầng mạng không dây công nghiệp thế hệ mới
Hạ tầng truyền thông hiện đại nâng cao độ tin cậy của mạng công nghiệp. Mạng không dây công nghiệp (Industrial Wireless Networks / Wi-Fi 6 / 5G) cung cấp băng thông lớn cùng độ trễ cực thấp. Công nghệ mạng nhạy thời gian (Time-Sensitive Networking - TSN) bảo đảm tính tiền định cho các luồng dữ liệu quan trọng. Gói tin điều khiển khẩn cấp luôn được ưu tiên phân phối trước. Băng tần chuyên dụng giảm thiểu nguy cơ xung đột tín hiệu trong nhà xưởng. Sự kết hợp giữa chuẩn TSN và mạng không dây tạo nền tảng vững chắc cho hệ thống vật lý ảo. Robot tự hành hoạt động trơn tru ngay cả trong môi trường có mật độ thiết bị dày đặc.
II. Mô hình hóa động học robot tự hành có thời gian trễ
Mô hình toán học mô tả chính xác trạng thái vật lý của robot tự hành. Quá trình thiết kế bộ điều khiển bắt đầu từ việc phân tích chuyển động thực tế. Mô hình chuyển động phi holonomic đặt ra giới hạn khắt khe về hướng di chuyển. Vận tốc góc và vận tốc dài là hai biến điều khiển cơ bản. Hệ thống truyền động chịu ảnh hưởng bởi ma sát và trượt bánh. Độ trễ kênh truyền biến các tín hiệu tức thời thành tín hiệu trễ. Sự sai lệch thời gian gây khó khăn cho việc kiểm soát góc lái. Mô hình hóa đồng thời động học, động lực học và độ trễ là bước đi bắt buộc.
2.1. Mô hình động học phi tuyến của robot tự hành
Robot di động bánh vi sai chịu ràng buộc không trượt dọc và không trượt ngang. Phương trình động học mô tả mối quan hệ giữa vận tốc bánh xe và tọa độ phẳng. Vị trí x, y cùng góc hướng theta xác định tư thế hoàn chỉnh của xe. Tính chất phi tuyến xuất hiện do các hàm lượng giác trong ma trận chuyển đổi. Robot không thể di chuyển tức thời theo phương ngang của thân xe. Biến đổi tọa độ cục bộ sang tọa độ toàn cục giúp đơn giản hóa việc tính toán sai số. Mô hình động học là cơ sở để hoạch định quỹ đạo hình học chuẩn xác.
2.2. Mô hình động lực học và các yếu tố phi định dung
Phương trình Lagrange loại hai mô tả các lực tác động lên cấu trúc cơ khí. Khối lượng thân xe, mô-men quán tính và lực cản môi trường ảnh hưởng trực tiếp đến gia tốc. Động cơ điện một chiều cung cấp mô-men xoắn cho các trục bánh dẫn hướng. Sự thay đổi tải trọng hàng hóa gây ra sai số tham số mô hình. Hiện tượng bão hòa điện áp cơ cấu chấp hành hạn chế khả năng đáp ứng nhanh. Bộ điều khiển phải duy trì tính bền vững trước các nhiễu ngoại cảnh không xác định. Phân tích động lực học giúp ngăn chặn tình trạng quá tải động cơ và trượt bánh.
2.3. Mô hình hóa trễ ngẫu nhiên trên kênh truyền tín hiệu
Độ trễ truyền thông bao gồm trễ tính toán, trễ hàng đợi và trễ truyền sóng. Thời gian trễ ngẫu nhiên xuất hiện trên cả kênh đo lường và kênh điều khiển. Chuỗi thời gian trễ biến đổi liên tục tùy thuộc tải lưu lượng mạng. Mô hình chuỗi Markov hoặc biến ngẫu nhiên chặn trên thường được áp dụng để đặc tả độ trễ. Sự xuất hiện của trễ đầu vào làm chậm pha đáp ứng của hệ kín. Tín hiệu điều khiển đến trễ có thể kích thích các dao động cơ học không mong muốn. Xác định cận trên của độ trễ là điều kiện để thiết lập giới hạn ổn định.
III. Thuật toán bù trễ mạng cho robot tự hành công nghiệp
Bù trễ tín hiệu là chìa khóa bảo đảm độ chính xác điều hướng. Hệ thống điều khiển cần liên tục dự báo trạng thái thực của robot tự hành công nghiệp (AGV / AMR). Lệnh điều khiển được tính toán trước để triệt tiêu khoảng thời gian trôi dữ liệu. Bộ đệm thời gian thực sắp xếp lại các gói tin theo thứ tự tem thời gian. Gói tin bị mất được thay thế bằng giá trị ước lượng gần nhất. Cấu trúc điều khiển phân tầng chia tách tác vụ tính toán nặng về máy chủ. Robot chỉ thực thi các phản hồi cục bộ tốc độ cao. Sự phối hợp này duy trì quỹ đạo chuẩn xác trong mọi tình huống mạng.
3.1. Phương pháp bù trễ mạng và mất gói dữ liệu
Cơ chế bù trễ mạng và mất gói dữ liệu (network delay & packet loss compensation) hoạt động dựa trên tem thời gian của gói tin. Giao thức UDP/IP cho phép truyền dữ liệu tốc độ cao nhưng tiềm ẩn rủi ro rơi gói. Bộ quan sát trạng thái liên tục tái tạo tín hiệu điều khiển bị thiếu. Thuật toán nội suy tuyến tính lấp đầy các khoảng trống dữ liệu tức thời. Khi kết nối đứt đoạn ngắn hạn, robot tự động chuyển sang chế độ dự báo hành trình an toàn. Khi đường truyền phục hồi, bộ điều khiển làm mịn tín hiệu để tránh rung giật cơ khí. Quá trình chuyển đổi diễn ra êm thuận trong vài mili giây.
3.2. Ứng dụng điều khiển dự báo mô hình MPC
Thuật toán điều khiển dự báo mô hình (Model Predictive Control - MPC) giải bài toán tối ưu hóa trong cửa sổ thời gian hữu hạn. MPC tính toán chuỗi tín hiệu điều khiển tương lai dựa trên mô hình hệ thống và độ trễ dự kiến. Chỉ có giá trị điều khiển đầu tiên được gửi xuống cơ cấu chấp hành ở mỗi chu kỳ. Các ràng buộc về vận tốc cực đại và gia tốc giới hạn được xử lý trực tiếp trong hàm mục tiêu. MPC bù trừ hiệu quả hiện tượng trễ pha do đường truyền vô tuyến gây ra. Khả năng bám đường cong mượt mà giúp bảo vệ an toàn cho hàng hóa trên robot.
3.3. Kỹ thuật ước lượng trạng thái và lọc Kalman mở rộng
Cảm biến quán tính IMU và bộ mã hóa encoder cung cấp dữ liệu chuyển động rời rạc. Kỹ thuật ước lượng trạng thái và lọc Kalman mở rộng (Extended Kalman Filter - EKF) dung hợp dữ liệu đa cảm biến với độ chính xác cao. EKF tuyến tính hóa mô hình phi tuyến quanh điểm làm việc hiện tại. Bộ lọc loại bỏ hiệu quả nhiễu đo lường Gauss và trôi góc hướng la bàn. Ngay cả khi gói tin định vị quang học bị trễ, EKF vẫn cung cấp ước lượng trạng thái tin cậy. Dữ liệu trạng thái mượt mà hỗ trợ bộ điều khiển phản hồi kịp thời trước mọi biến đổi.
IV. Thiết kế bộ điều khiển bám quỹ đạo thời gian thực
Nhiệm vụ trọng tâm của xe tự hành là di chuyển chính xác theo lộ trình định trước. Bộ điều khiển bám quỹ đạo thời gian thực (real-time trajectory tracking) cần đáp ứng nhanh và loại trừ sai số xác lập. Cấu trúc thích nghi tự động chỉnh định thông số điều khiển theo sự thay đổi tải trọng và trễ mạng. Hệ thống bù trừ sai lệch vị trí bằng cách điều chỉnh đồng thời vận tốc dài và vận tốc góc. Đường cong chuyển động bao gồm cả đoạn thẳng và khúc cua gấp. Tín hiệu điều khiển phải luôn mượt mà để chống lật và trượt bánh. Độ ổn định toàn cục của hệ kín được bảo đảm bằng các tiêu chuẩn toán học khắt khe.
4.1. Cấu trúc bộ điều khiển thích nghi mô hình tham chiếu
Bộ điều khiển thích nghi theo mô hình tham chiếu (MRAC) định hình đáp ứng mong muốn của hệ thống. Mô hình tham chiếu xác định trước quỹ đạo vị trí và vận tốc lý tưởng. Luật thích nghi tự động cập nhật hệ số khuếch đại dựa trên sai số giữa đầu ra thực tế và mô hình mẫu. Ảnh hưởng của thời gian trễ đầu vào được bù trừ trực tiếp thông qua tín hiệu phản hồi sửa đổi. Cấu trúc này không yêu cầu biết chính xác toàn bộ thông số vật lý của robot. Xe duy trì chất lượng bám quỹ đạo nhất quán khi di chuyển trên các bề mặt sàn có độ ma sát khác nhau.
4.2. Chứng minh ổn định Lyapunov cho hệ thống qua mạng
Tiêu chuẩn ổn định Lyapunov cho hệ thống qua mạng (Lyapunov stability under NCS) bảo đảm sai số bám tiến về 0 khi thời gian tiến ra vô cùng. Hàm Lyapunov-Krasovskii dạng phiếm hàm được xây dựng để bao hàm thành phần trễ thời gian. Đạo hàm của hàm năng lượng được chứng minh luôn âm dọc theo quỹ đạo nghiệm của hệ thống. Phân tích bất đẳng thức ma trận tuyến tính (LMI) cung cấp cận trễ tối đa cho phép mà hệ vẫn giữ vững ổn định. Phương pháp này loại bỏ nguy cơ phân kỳ sai số do tắc nghẽn mạng đột ngột. Kết quả toán học khẳng định tính an toàn tuyệt đối của thuật toán điều khiển.
4.3. Giải thuật điều khiển trượt phi tuyến kháng nhiễu
Thuật toán điều khiển trượt phi tuyến (Sliding Mode Control) tạo ra mặt trượt hấp dẫn sai số trạng thái. Khi trạng thái hệ thống chạm mặt trượt, chuyển động sẽ bám sát bề mặt này bất chấp nhiễu ngoại cảnh. Thành phần điều khiển chuyển mạch triệt tiêu hiệu quả các sai lệch động học chưa mô hình hóa. Kỹ thuật lớp biên hoặc hàm bão hòa liên tục được tích hợp để loại bỏ hiện tượng rung lắc chattering. Sự kết hợp giữa mặt trượt tích phân và hàm bù trễ bảo đảm thời gian hội tụ hữu hạn. Lực kéo bánh xe thích ứng nhanh với các góc ngoặt gấp trên tuyến đường vận chuyển.
V. Đánh giá thực nghiệm hệ thống robot tự hành qua mạng
Kiểm chứng thực nghiệm xác thực hiệu quả của các giải thuật điều khiển đã đề xuất. Nền tảng thử nghiệm kết hợp giữa mô phỏng phần cứng trong vòng lặp và robot thực tế trong nhà xưởng. Các kịch bản thử nghiệm đánh giá độ chính xác bám đường trong nhiều điều kiện truyền thông khác nhau. Trễ mạng được tạo lập nhân tạo và đo đạc trực tiếp trên kênh truyền Wi-Fi công nghiệp. Sai số bám vị trí và góc hướng được ghi nhận theo từng chu kỳ lấy mẫu. Kết quả so sánh làm nổi bật ưu thế vượt trội của cấu trúc bù trễ thích nghi so với các phương pháp kinh điển.
5.1. Thiết lập mô phỏng với các mức trễ mạng biến thiên
Mô phỏng trên nền tảng Matlab/Simulink khảo sát hành vi của xe tự hành với các mức trễ khác nhau. Các kịch bản bao gồm trường hợp lý tưởng không trễ, trễ 10ms, trễ 50ms và trễ 100ms. Thuật toán điều khiển truyền thống bắt đầu mất ổn định và dao động mạnh khi độ trễ vượt quá 50ms. Ngược lại, bộ điều khiển thích nghi duy trì sai số bám quỹ đạo dưới mức 5 centimet ngay cả ở trễ 100ms. Đồ thị sai số vị trí hội tụ nhanh chóng về lân cận điểm không. Khả năng chống chịu trễ lớn khẳng định tính khả thi của giải pháp trong môi trường mạng công nghiệp phức tạp.
5.2. Đo kiểm trễ thực tế ở tầng mạng và tầng ứng dụng
Hệ thống đo kiểm chuyên dụng ghi nhận thời gian trễ một chiều và trễ khứ hồi trên kênh truyền thực tế. Phần mềm đo đạc ở tầng mạng phân tích thời gian truyền gói tin IP và tỷ lệ xung đột sóng vô tuyến. Phần mềm ở tầng ứng dụng đo thời gian xử lý lệnh từ giao diện trung tâm đến vi điều khiển robot. Kết quả đo cho thấy trễ tầng ứng dụng có tính bất định cao hơn do phụ thuộc vào tải của hệ điều hành. Phân phối độ trễ thực nghiệm cung cấp số liệu đầu vào chuẩn xác để hiệu chỉnh bộ bù trễ. Việc nắm bắt đặc tính kênh truyền giúp tối ưu hóa chu kỳ phát lệnh điều khiển.
5.3. Kết quả điều khiển bám quỹ đạo trên robot tự hành
Thử nghiệm trên mô hình robot tự hành công nghiệp (AGV / AMR) ảo và thực thể khẳng định khả năng bám quỹ đạo chính xác. Xe tự hành bám mượt mà theo các quỹ đạo phức tạp gồm đường thẳng, đường cong tròn và đường hình số tám. Sai số vị trí trung bình bình phương (RMSE) giảm hơn 65% so với bộ điều khiển PID không bù trễ. Vận tốc động cơ thay đổi êm dịu, không xảy ra hiện tượng giật cục hay quá dòng. Hệ thống duy trì hoạt động ổn định và an toàn khi kết nối không dây bị nhiễu loạn cục bộ. Nghiên cứu mở ra tiềm năng ứng dụng rộng rãi trong các kho hàng thông minh.
Mục lục chi tiết luận án
Tải xuống file đầy đủ để xem toàn bộ nội dung
Tải đầy đủ (237 trang)Trích đoạn nội dung luận án
Tải xuống để đọc toàn bộBỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO BỘ CÔNG THƯƠNG VIỆN NGHIÊN CỨU ĐIỆN TỬ, TIN HỌC, TỰ ĐỘNG HÓA ---***--- NGUYỄN TRỌNG TRUNG HỆ THỐNG ĐIỀU KHIỂN ROBOT TỰ HÀNH QUA MẠNG TRONG MÔI TRƯỜNG CÔNG NGHIỆP CHUYÊN NGÀNH: KỸ THUẬT ĐIỆN TỬ MÃ SỐ: 9520203 LUẬN ÁN TIẾN SĨ KỸ THUẬT TP Hồ Chí Minh - 2021 luan an LỜI CAM ĐOAN Tôi xin cam đoan rằng nội dung của luận án này là kết quả nghiên cứu của riêng tác giả. Tất cả những tham khảo từ các nghiên cứu liên quan đều được nêu nguồn gốc một cách rõ ràng. Những kết quả nghiên cứu và đóng góp trong luận án chưa được công bố trong bất kỳ công trình khoa học nào khác. Tác giả luận án Nghiên cứu sinh Nguyễn Trọng Trung i luan an LỜI CẢM ƠN Tôi xin bày tỏ lòng biết ơn sâu sắc đến hai Thầy hướng dẫn: PGS.
Nguyễn Thanh Phương và TS. Trần Viết Thắng đã tận tình hướng dẫn tôi thực hiện các công trình nghiên cứu và hoàn thành luận án này. Tôi xin chân thành cảm ơn các Thầy, Cô, Cán bộ, Nhân viên của Viện Nghiên cứu Điện tử, Tin học, Tự động hóa và Phân Viện Nghiên cứu Điện tử, Tin học, Tự động hóa TP.HCM đã nhiệt tình giúp đỡ, tạo điều kiện thuận lợi cho tôi trong suốt thời gian học tập và nghiên cứu. Cuối cùng, xin bày tỏ lòng biết ơn chân thành đến Gia đình của tôi, những người thân đã chia sẻ mọi khó khăn, luôn động viên tôi vượt qua khó khăn để hoàn thành tốt luận án này.
ii luan an MỤC LỤCS LỜI CAM ĐOAN. ii MỤC LỤC. iii DANH MỤC CÁC TỪ VIẾT TẮT. vi DANH MỤC CÁC ĐƠN VỊ ĐO LƯỜNG.
viii DANH MỤC HÌNH VẼ. ix DANH MỤC BẢNG BIỂU. xii DANH MỤC KÍ HIỆU. xiii MỞ ĐẦU.
1 CHƯƠNG 1: TỔNG QUAN VỀ HỆ THỐNG ĐIỀU KHIỂN ROBOT TỰ HÀNH QUA MẠNG. Giới thiệu về hệ thống vật lí ảo cho hệ thống kho vận nội bộ trong môi trường công nghiệp. Giới thiệu về hệ thống điều khiển qua mạng cho robot tự hành. Giới thiệu chung.
Hệ thống điều khiển robot tự hành qua mạng. Các vấn đề cần giải quyết. Tình hình nghiên cứu. Về hệ thống có thời gian trễ.
Về điều khiển robot tự hành có thời gian trễ. 41 CHƯƠNG 2: XÂY DỰNG MÔ HÌNH HÓA ROBOT TỰ HÀNH TRONG SỰ ẢNH HƯỞNG CỦA THỜI GIAN TRỄ. Mô tả hệ thống. Mô hình động học của robot tự hành.
Mô hình động lực học của robot tự hành. Mô hình hóa thời gian trễ. 53 iii luan an 2. Kết luận chương 2.
57 CHƯƠNG 3: THIẾT KẾ BỘ ĐIỀU KHIỂN BÁM THEO QUỸ ĐẠO MONG MUỐN CHO ROBOT TỰ HÀNH VỚI TÍN HIỆU TRỄ ĐẦU VÀO. Thuật toán bám theo quỹ đạo mong muốn. Hệ thống tham chiếu của mô hình ổn định. Bộ điều khiển thích nghi theo hệ thống tham chiếu cho hệ thống một ngõ vào – một ngõ ra.
Bộ điều khiển thích nghi theo hệ thống tham chiếu cho robot tự hành. Kết luận chương 3. 92 CHƯƠNG 4: KẾT QUẢ. Cấu trúc hệ thống.
Cấu hình điều khiển qua mạng. Cấu trúc robot tự hành. Cấu trúc trao đổi dữ liệu qua mạng. Thiết lập mô phỏng.
Kết quả mô phỏng trên Matlab. Trường hợp 1 – Không có thời gian trễ. Trường hợp 2 – Thời gian trễ 0. Trường hợp 3 – Thời gian trễ 0.
Trường hợp 4 – Thời gian trễ 0. Thực nghiệm xác định thời gian trễ. Kết quả thực nghiệm điều khiển robot tự hành ảo qua mạng. Kết luận chương 4.
133 CÔNG TRÌNH CÔNG BỐ TẠP CHÍ. 137 CÔNG TRÌNH CÔNG BỐ HỘI NGHỊ. 138 TÀI LIỆU THAM KHẢO .1 Chương trình mô phỏng hệ thống tham chiếu. 152 iv luan an A.2 Chương trình mô phỏng bộ điều khiển thích nghi theo hệ thống tham chiếu cho hệ thống một ngõ vào – một ngõ ra.3 Chương trình mô phỏng bộ điều khiển thích nghi theo hệ thống tham chiếu cho robot tự hành – Trường hợp không có thời gian trễ .4 Chương trình mô phỏng bộ điều khiển thích nghi theo hệ thống tham chiếu cho robot tự hành – Trường hợp thời gian trễ 10ms .5 Chương trình mô phỏng bộ điều khiển thích nghi theo hệ thống tham chiếu cho robot tự hành – Trường hợp thời gian trễ 50ms .6 Chương trình mô phỏng bộ điều khiển thích nghi theo hệ thống tham chiếu cho robot tự hành – Trường hợp thời gian trễ 100ms .7 Chương trình phần mềm đo thời gian trễ ở tầng mạng .8 Chương trình phần mềm đo thời gian trễ ở tầng ứng dụng – Thành phần nguồn .9 Chương trình phần mềm đo thời gian trễ ở tầng ứng dụng – Thành phần đích .10 Chương trình phần mềm mô phỏng động học/động lực học của robot tự hành .11 Chương trình phần mềm điều khiển và giao diện của bộ điều khiển trung tâm.
211 v luan an DANH MỤC CÁC TỪ VIẾT TẮT AC Alternative current Dòng điện xoay chiều ACK Acknowledgement Hồi đáp AGV Automated guided vehicle Phương tiện tự hành CAN Controlled Area Network Mạng điều khiển nội bộ CSMA/CD Carrier Sense Multiple Access / Collision Detection DC Direct current Dòng điện một chiều DCS Distributed control system Hệ thống điều khiển phân tán FTP File Transfer Protocol Giao thức truyền tải tập tin HMI Human machine interface Giao diện người - máy HTTP Hypertext Transfer Protocol Giao thức truyền tải siêu văn bản HTTPS Hypertext Transfer Protocol Giao thức truyền tải siêu văn bản Secure bảo mật ID Identifier Mã định danh IMU Inertia measurement unit Thiết bị đo lường quán tính IP Internet protocol Giao thức mạng LAN Local Area Network Mạng giao tiếp nội bộ LQR Linear Quadratic Regulator MIMO Multi input multi output Hệ thống nhiều ngõ vào nhiều ngõ ra MRAC Model reference adaptive Bộ điều khiển thích nghi theo mô control hình tham chiếu chuẩn MQTT Message Queuing Telemetry Giao thức truyền thông điệp theo mô Transport hình cung cấp/thuê bao NCS Networked control system Hệ thống điều khiển qua mạng truyền thông NTP Network Time Protocol PC Personal computer Máy tính PI Proportional – Integral Bộ điều khiển tỉ lệ - tích phân PID Proportional – Integral – Bộ điều khiển tỉ lệ - tích phân – vi Derivative phân PLC Programmable logic control Bộ điều khiển khả trình PWM Pulse Width modulation Phương pháp điều chế độ rộng xung SISO Single input single output Hệ thống một ngõ vào một ngõ ra SYN Synchronous Đồng bộ RTS Request to send Yêu cầu để gửi RTT Round trip time Thời gian lặp vòng TCP Transmission Control vi luan an Protocol UART Universal asynchronous receiver transmitter UDP User Datagram Protocol Giao thức dữ liệu người dùng UWB Ultra-wideband Công nghệ radio băng thông siêu rộng WIFI Wireless fidelity Tín hiệu truyền không dây vii luan an DANH MỤC CÁC ĐƠN VỊ ĐO LƯỜNG Khối lượng kilogram kg Chiều dài meter, millimeter m, mm Thời gian second, millisecond s, ms Vận tốc meter per second, round per minute m/s, rpm Tốc độ truyền bit per second bps Công suất Watt W Độ phân giải pulse per round ppr viii luan an DANH MỤC HÌNH VẼ Hình 2.1 Robot tự hành với a) cấu trúc hai bánh vi sai và b) cấu trúc cơ cấu lái43 Hình 2.2 Sơ đồ nguyên lí của robot tự hành với cấu trúc hai bánh xe vi sai .3 Các thao tác chuyển động của robot tự hành .4 Robot tự hành trong hệ tọa độ gốc .5 Sơ đồ vật thể tự do của bánh xe robot tự hành.6 Sơ đồ vật thể tự do của động cơ - hộp số - bánh xe .7 Mạch điện phần ứng của động cơ một chiều .8 Sơ đồ vật thể tự do của robot tự hành .9 Cấu trúc hệ thống điều khiển qua mạng của robot tự hành .10 Cấu trúc trao đổi thông tin tại một robot tự hành và một bộ điều khiển trung tâm .11 Thời gian của một chu trình điều khiển .1 Sai số giữa vị trí robot và quỹ đạo mong muốn .2 Xác định sai số bám theo quỹ đạo mong muốn .3 Đáp ứng của hệ thống tham chiếu với tín hiệu đầu vào hàm nấc.4 Đáp ứng của hệ thống tham chiếu với tín hiệu đầu vào hàm sin .5 Đáp ứng của hệ thống với bộ điều khiển đề xuất và bộ điều khiển MRAC .6 Thông số độ lợi của bộ điều khiển đề xuất .7 Tín hiệu điều khiển của hệ thống với bộ điều khiển đề xuất .1 Sơ đồ cấu hình điều khiển giữa bộ điều khiển trung tâm và robot tự hành qua mạng internet .2 Robot tự hành Pioneer 3DX .3 Kích thước robot tự hành Pioneer 3DX .4 Cấu trúc trao đổi dữ liệu qua mạng giữa bộ điều khiển trung tâm và robot tự hành .5 Đáp ứng vị trí của robot tự hành theo quỹ đạo mong muốn – Trường hợp 1. 103 ix luan an Hình 4.6 Đáp ứng vị trí theo thời gian – Trường hợp 1 .7 Thành phần vận tốc tịnh tiến của đáp ứng động lực học - Trường hợp 1 .8 Thành phần vận tốc góc của đáp ứng động lực học - Trường hợp 1 .9 Thông số độ lợi 𝚯 - Trường hợp 1 .10 Thông số độ lợi 𝝃 - Trường hợp 1 .11 Tín hiệu điều khiển - Trường hợp 1 .12 Đáp ứng vị trí của robot tự hành theo quỹ đạo mong muốn – Trường hợp 2.13 Đáp ứng vị trí theo thời gian – Trường hợp 2 .14 Thành phần vận tốc tịnh tiến của đáp ứng động lực học - Trường hợp 2 .15 Thành phần vận tốc góc của đáp ứng động lực học - Trường hợp 2 110 Hình 4.16 Thông số độ lợi Θ - Trường hợp 2 .17 Thông số độ lợi ξ - Trường hợp 2 .18 Tín hiệu điều khiển - Trường hợp 2 .19 Đáp ứng vị trí của robot tự hành theo quỹ đạo mong muốn – Trường hợp 3.20 Đáp ứng vị trí theo thời gian – Trường hợp 3 .21 Thành phần vận tốc tịnh tiến của đáp ứng động lực học - Trường hợp 3 .22 Thành phần vận tốc góc của đáp ứng động lực học - Trường hợp 3 113 Hình 4.23 Thông số độ lợi Θ - Trường hợp 3 .24 Thông số độ lợi ξ - Trường hợp 3 .25 Tín hiệu điều khiển - Trường hợp 3 .26 Đáp ứng vị trí của robot tự hành theo quỹ đạo mong muốn – Trường hợp 4.27 Đáp ứng vị trí theo thời gian – Trường hợp 4. 116 x luan an Hình 4.28 Thành phần vận tốc tịnh tiến của đáp ứng động lực học - Trường hợp 4 .29 Thành phần vận tốc góc của đáp ứng động lực học - Trường hợp 4 117 Hình 4.30 Thông số độ lợi Θ - Trường hợp 4 .31 Thông số độ lợi ξ - Trường hợp 4 .32 Tín hiệu điều khiển - Trường hợp 4 .33 Thông số độ lợi Θ - Trường hợp cải tiến .
Nội dung được bảo vệ bản quyền — Tải xuống đầy đủ
Trích dẫn luận án này
Nguyễn Trọng Trung (2021). Luận án tiến sĩ điều khiển robot tự hành qua mạng trong công nghiệp [Luận án tiến sĩ, Viện Nghiên cứu Điện tử, Tin học, Tự động hóa]. LuanAn.net. https://luanan.net/ky-thuat-dien-dien-tu/tu-dong-hoa/luan-an-tien-si-he-thong-dieu-khien-robot-tu-hanh-qua-mang-cong-nghiep
Câu hỏi thường gặp
Luận án "Luận án tiến sĩ điều khiển robot tự hành qua mạng trong công nghiệp" nghiên cứu về vấn đề gì?
Luận án tiến sĩ nghiên cứu điều khiển robot tự hành qua mạng trong công nghiệp, ứng dụng trí tuệ nhân tạo tối ưu hóa hoạt động sản xuất.
Luận án "Luận án tiến sĩ điều khiển robot tự hành qua mạng trong công nghiệp" được bảo vệ tại trường nào?
Luận án này được bảo vệ tại Viện Nghiên cứu Điện tử, Tin học, Tự động hóa. Năm bảo vệ: 2021.
Luận án "Luận án tiến sĩ điều khiển robot tự hành qua mạng trong công nghiệp" thuộc chuyên ngành gì?
Luận án "Luận án tiến sĩ điều khiển robot tự hành qua mạng trong công nghiệp" thuộc chuyên ngành Kỹ thuật Điện tử. Danh mục: Tự Động Hóa.
Luận án "Luận án tiến sĩ điều khiển robot tự hành qua mạng trong công nghiệp" có bao nhiêu trang?
Luận án "Luận án tiến sĩ điều khiển robot tự hành qua mạng trong công nghiệp" có 237 trang. Bạn có thể xem trước một phần tài liệu ngay trên trang web trước khi tải về.
Cách tải luận án "Luận án tiến sĩ điều khiển robot tự hành qua mạng trong công nghiệp" về máy như thế nào?
Để tải luận án về máy, bạn nhấn nút "Tải xuống ngay" trên trang này, sau đó hoàn tất thanh toán phí lưu trữ. File sẽ được tải xuống ngay sau khi thanh toán thành công. Hỗ trợ qua Zalo: 0559 297 239.