Bài báo này trình bày phương pháp bù sai số phi hình học sử dụng mạng neural nhân tạo (ANN). Trước tiên tham số hình học được mô hình và nhận diện bằng phương pháp nhận diện tham số có sử dụng mô hình toán của tay máy robot, sau đó sai số phi hình học được bù bằng mạng ANN. Mời các bạn cùng tham khảo! | ỨNG DỤNG MẠNG NEURAL NHÂN TẠO BÙ SAI SỐ PHI HÌNH HỌC CHO TAY MÁY ROBOT Nguyễn Hoài Nhân Viện Kỹ thuật HUTECH trƣờng Đại học Công nghệ HUTECH Email TÓM TẮT Bài báo này trình bày phƣơng pháp bù sai số phi hình học hay còn gọi phi tuyến sử dụng mạng neural nhân tạo ANN . Trƣớc tiên tham số hình học đƣợc mô hình và nhận diện bằng phƣơng pháp nhận diện tham số có sử dụng mô hình toán của tay máy robot sau đó sai số phi hình học đƣợc bù bằng mạng ANN. Mạng ANN đƣợc dùng cho bù sai số vị trí còn lại đƣợc cho là gây ra bởi các nguồn sai số phi hình học. 1. GIỚI THIỆU Tay máy đƣợc sử dụng rộng rãi trong một số ứng dụng cần độ chính xác cao nhƣ lập trình ngoại tuyến gia công cơ khí phẫu thuật xƣơng vv. Vì một số nguyên do ch ng hạn nhƣ dung sai chế tạo dung sai lắp ghép tay máy cho nên tay máy đƣợc chế tạo và mô hình động học tƣơng ứng của nó trong bộ điều khiển có sự khác biệt và nó làm giảm độ chính xác vị trí của tay máy. Do đó các tay hiệu chỉnh để nâng cao độ chính xác vị trí. Một trong những phƣơng pháp hiệu chỉnh độ chính vị trí xác của robot là xây dựng mô hình động học của tay máy robot đƣa vào mô hình các tham số động học nếu nó là nguồn gốc gây gây sai số vị trí của robot 1-3 . Tuy nhiên không phải lúc nào cũng xác định đƣợc nguồn sai số này một cách rõ ràng nhất là các yếu tố phi tuyến. Vì vậy sử dụng mạng ANN để học quy luật phi tuyến của mối quan hệ giữa đầu vào là giá trị góc khớp va đầu ra là vị trí của điểm thao tác trên khâu cuối tay máy sẽ khắc phục đƣợc khó khăn hạn chế của phƣơng pháp hiệu chỉnh sử dụng mô hình toán. Phƣơng pháp nâng cao độ chính xác vị trí tay máy robot mà không cần sử dụng mô hình toán đƣợc phát triển bởi các nghiên cứu 4 - 11 . Phƣơng pháp này xấp xỉ mối quan hệ giữa vị trí góc khớp và sai số vị trí khâu tác động cuối tay máy hoặc giữa vị trí khâu cuối và sai số vị trí. Để xấp xỉ các mối quan hệ này mô t số nghiên cứu đã sử dụng mạng mạng hƣớng tâm cơ sở RBFN 4 giải thuật logic hàm mờ 5 và mạng ANN 6 7 .
