Tóm tắt luận văn Thạc sỹ Kỹ thuật điều khiển và tự động hóa: Ứng dụng bộ điều khiển mờ kết hợp xử lý ảnh cho hệ tay máy 3 bậc tự do

Chia sẻ: _ _ | Ngày: | Loại File: PDF | Số trang:26

Thêm vào BST

Báo xấu

3
lượt xem 1
download

Download Vui lòng tải xuống để xem tài liệu đầy đủ

Mục đích nghiên cứu của đề tài "Ứng dụng bộ điều khiển mờ kết hợp xử lý ảnh cho hệ tay máy 3 bậc tự do" là: Nghiên cứu lý thuyết về tay máy và lý thuyết mờ; nghiên cứu Image Processing Toolbox trong MATLAB cho việc xử lý ảnh và kết nối mô phỏng; ứng dụng điều khiển mờ điều khiển tay máy 3 bậc tự do gặp vật theo vị trí quỹ đạo đặt trước; phân tích đánh giá kết quả đạt được qua mô phỏng tay máy.

Chủ đề:

Bình luận(0) Đăng nhập để gửi bình luận!

Lưu

Nội dung Text: Tóm tắt luận văn Thạc sỹ Kỹ thuật điều khiển và tự động hóa: Ứng dụng bộ điều khiển mờ kết hợp xử lý ảnh cho hệ tay máy 3 bậc tự do

ĐẠI HỌC ĐÀ NẴNG TRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA ____________________ HUỲNH BÁ TẤN ỨNG DỤNG BỘ ĐIỀU KHIỂN MỜ KẾT HỢP XỬ LÝ ẢNH CHO HỆ TAY MÁY 3 BẬC TỰ DO Chuyên ngành: Kỹ thuật điều khiển và tự động hóa Mã số: 852.02.16 TÓM TẮT LUẬN VĂN THẠC SỸ KỸ THUẬT Đà Nẵng – Năm 2020
Công trình được hoàn thành tại TRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA - ĐHĐN Người hướng dẫn khoa học: TS.TRƯƠNG THỊ BÍCH THANH Phản biện 1: PGS. TS. Lê Tiến Dũng Phản biện 2: TS. Hà Xuân Vinh Luận văn sẽ được bảo vệ tại Hội đồng chấm Luận văn tốt nghiệp thạc sỹ ứng dụng họp tại Trường Đại học Bách khoa - Đại học Đà Nẵng vào ngày 18 tháng 01 năm 2020 Có thể tìm hiểu luận văn tại: - Trung tâm Thông tin - Học liệu, Trường ĐHBK - Đại học Đà Nẵng - Thư viện khoa Điện, Trường ĐHBK - Đại học Đà Nẵng
1 MỞ ĐẦU 1. Lý do chọn đề tài: Ngày nay, cách mạng công nghiệp xanh và thông minh đóng vai trò ngày càng quan trọng trong nền kinh tế. Từ những ngành sản xuất nông nghiệp, thủy sản, y dược, chế biến hế biến thực phẩm, bảo vệ môi trường, năng lượng hoá tái tạo, hoá học và vật liệu cho đến các ngành chế tạo máy, công nghệ chế tạo ô tô, các ngành công nghệ cao v.v… Cuộc cách mạng này tạo ra môi trường mà máy tính, tự động hóa và con người sẽ làm việc cùng nhau theo những cách thức hoàn toàn mới. Tại đây, robot và các loại máy móc sẽ sử dụng các thuật toán để điều khiển mà không cần sự can thiệp của con người. Áp dụng Robot trong quá trình sản xuất sẽ tốn ít sức người và dữ liệu được thu thập đầy đủ hơn. Chất lượng sản phẩm được đảm bảo do kiểm soát được từ khâu nguyên vật liệu cho đến khi thành hình và chuyển đến tay người tiêu dùng. Hơn nữa, con người sẽ không phải trực tiếp làm việc ở những môi trường làm việc nguy hiểm, giảm tỷ lệ tử vong, bệnh tật trong quá trình lao động. Do vậy Robot có tầm quan trọng rất lớn và là một trong những lĩnh vực nghiên cứu hàng đầu trong thời đại ngày nay. Ở nước ta, nhiều cơ sở đã bắt đầu nhập ngoại nhiều loại Robot phục vụ các công việc học tập, nghiên cứu và sản xuất, có những nơi đã bắt đầu thiết kế chế tạo và lắp ráp Robot. Với những ý nghĩa to lớn của Robot công nghiệp, chắc chắn ngành công nghiệp chế tạo và ứng dụng Robot sẽ phát triển rất mạnh trong tương lai. Ngoài vấn đề điều khiển tay máy, cánh tay Robot cũng là lĩnh vực cần quan tâm. Vấn đề này đã được nghiên cứu ở nhiều nơi trên thế giới và cho ra đời những sản phẩm ứng dụng, tuy nhiên việc áp dụng lý thuyết điều khiển hiện đại để nâng
2 cao chất lượng cho hệ thống là một vấn đề cần nghiên cứu và chế tạo, đáp ứng nhu cầu thị trường các thiết bị tự động hóa hiện nay. Qua thời gian học tập và nghiên cứu chương trình thạc sĩ tự động hóa tại Đại học Đà Nẵng, tôi thấy lĩnh vực nghiên cứu ứng dụng robot là một lĩnh vực khá mới mẻ, đặc biệt là những robot tự động. Vì vậy tôi quyết định chọn đề tài "Ứng dụng bộ điều khiển mờ kết hợp xử lý ảnh cho hệ tay máy 3 bậc tự do". Thông qua luận văn tôi sẽ khảo sát, nghiên cứu và điều khiển tay máy 3 bậc tự do cùng hệ thống điều khiển vị trí theo quỹ đạo sử dụng phương pháp điều khiển PID mờ để gắp vật cố định trên mặt phẳng với sự giúp đỡ của Camera xác định tọa độ vật. 2. Mục đích nghiên cứu: - Nghiên cứu lý thuyết về tay máy và lý thuyết mờ. - Nghiên cứu Image Processing Toolbox trong MATLAB cho việc xử lý ảnh và kết nối mô phỏng. - Ứng dụng điều khiển mờ điều khiển tay máy 3 bậc tự do gắp vật theo vị trí quỹ đạo đặt trước. - Phân tích đánh giá kết quả đạt được qua mô phỏng tay máy. 3. Đối tượng và phạm vị nghiên cứu: 3.1. Đối tượng nghiên cứu: - Mô phỏng tay máy 3 bậc tự do bằng Matlab Simulink và Solidworks. - Điều khiển tay máy 3 bậc tự do. - Phương pháp dùng máy tính để xử lý ảnh. 3.2. Phạm vi nghiên cứu: - Đề tài chỉ dừng lại ở việc mô phỏng, điều khiển vị trí tay máy theo quỹ đạo đặt trước lấy được bởi camera.
3 - Tín hiệu camera chỉ xử lý để lấy được góc lệch và khoảng cách từ camera tới vật, xác định được vật có hay không. 4. Phương pháp nghiên cứu: - Tìm hiểu cơ sở lý thuyết về tay máy, xử lý ảnh, qua thông qua các bài báo, internet, sách… - Tìm hiểu lý thuyết và xây dựng thuật toán điều khiển mờ tay máy 3 bậc tự do theo quỹ đạo định sẵn. - Tìm hiểu phương pháp mô phỏng tay máy phần mềm Matlab Simulink và Solidworks. - Nghiên cứu thiết kế giao diện xác định tọa độ vật bằng Camera. 5. Ý nghĩa khoa học và thực tiễn của đề tài: Về khoa học: - Việc nghiên cứu và thiết kế bộ điều khiển mờ nhằm nâng cao chất lượng điều khiển, tăng độ mềm dẻo và linh hoạt của bộ truyền động trong các sản xuất, cụ thể điều khiển tay máy 3 bậc tự do là một vấn đề có ý nghĩa cao về khoa học. - Ứng dụng thành công công nghệ xử lý ảnh vào điều khiển các thiết bị thông minh. - Việc xử lý ảnh và điều khiển mờ tay máy 3 bậc tự do tạo tiền đề cho những nghiên cứu tiếp theo trong tương lai. Về thực tiễn: - Tích hợp điều khiển mờ vào điều khiển mở ra triển vọng mới trong việc khai thác, áp dụng cho các hệ thống điều khiển trong công nghiệp để thay đổi công nghệ sản xuất bằng việc tự động hóa việc điều khiển, giảm vốn đầu tư, nâng cao chất lượng hệ thống điều khiển, đưa
4 lại nhiều hơn các sản phẩm chất lượng tốt với giá thành thấp, cạnh tranh hơn. - Ứng dụng xử lý ảnh vào công nghiệp sản xuất tự động, điều khiển robot làm trực quan hóa quá trình giám sát điều khiển. - Ứng dụng công nghệ điều khiển mờ và xử lý ảnh sẽ góp phần thúc đẩy cuộc cách mạng công nghiệp hiện nay. 6. Bố cục luận văn: Luận văn có phần mở đầu giới thiệu về nội dung, mục lục, danh mục các bảng, hình vẽ, kết luận và kiến nghị bao gồm 5 chương được nghiên cứu cụ thể: Chương 1: Cơ sở lý thuyết. Chương 2: Xử lý ảnh và ứng dụng Matlab trong xử lý ảnh. Chương 3: Xây dựng mô hình toán học cho tay máy 3 bậc tự do. Chương 4: Thiết kế bộ điều khiển PID mờ điều khiển tay máy 3 bậc tự do. Chương 5: Mô phỏng hoạt động tay máy và đánh giá kết quả.
5 Chương 1 – CƠ SỞ LÝ THUYẾT 1.1. Tổng quan về Robot: 1.1.1. Lịch sử phát triển của robot Thuật ngữ “Robot” xuất phát từ tiếng Sec (Czech) “Robota” có nghĩa là công việc tạp dịch trong vở kịch Rossum’s Universal Robotscủa Karel Capek, vào năm 1921. Trong vở kịch này, Rossum và con trai của ông ta đã chế tạo ra những chiếc máy gần giống với con người để phục vụ con người. Có lẽ đó là một gợi ý ban đầu cho các nhà sáng chế kỹ thuật về những cơ cấu, máy móc bắt chước các hoạt động cơ bắp của con người. Đầu thập kỷ 60, công ty Mỹ AMF (American Machine and Foundry Company) quảng cáo một loại máy tự động vạn năng và gọi là “Người máy công nghiệp” (Industrial Robot). Ngày nay người ta đặt tên người máy công nghiệp (hay robot công nghiệp) cho những loại thiết bị có dáng dấp và một vài chức năng như tay người được điều khiển tự động để thực hiện một số thao tác sản xuất. Về mặt kỹ thuật, những robot công nghiệp ngày nay, có nguồn gốc từ hai lĩnh vực kỹ thuật ra đời sớm hơn đó là các cơ cấu điều khiển từ xa (Teleoperators) và các máy công cụ điều khiển số (NC - Numerically Controlled machine tool). Các cơ cấu điều khiển từ xa (hay các thiết bị kiểu chủ-tớ) đã phát triển mạnh trong chiến tranh thế giới lần thứ hai nhằm nghiên cứu các vật liệu phóng xạ. Người thao tác được tách biệt khỏi khu vực phóng xạ bởi một bức tường có một hoặc vài cửa quan sát để có thể nhìn thấy được công việc bên trong. Các cơ cấu điều khiển từ xa thay thế cho cánh tay của người thao tác; nó gồm có một bộ kẹp ở bên trong (tớ) và hai tay cầm ở bên ngoài (chủ). Cả hai, tay cầm và bộ kẹp, được
6 nối với nhau bằng một cơ cấu sáu bậc tự do để tạo ra các vị trí và hướng tuỳ ý của tay cầm và bộ kẹp. Cơ cấu dùng để điều khiển bộ kẹp theo chuyển động của tay cầm. Vào khoảng năm 1949, các máy công cụ điều khiển số ra đời, nhằm đáp ứng yêu cầu gia công các chi tiết trong ngành chế tạo máy bay. Những robot đầu tiên thực chất là sự nối kết giữa các khâu cơ khí của cơ cấu điều khiển từ xa với khả năng lập trình của máy công cụ điều khiển số. Dưới đây chúng ta sẽ điểm qua một số thời điểm lịch sử phát triển của người máy công nghiệp. Một trong những robot công nghiệp đầu tiên được chế tạo là robot Versatran của công ty AMF, Mỹ. Cũng vào khoảng thời gian nầy ở Mỹ xuất hiện loạirobot Unimate -1900 được dùng đầu tiên trong kỹ nghệ ôtô. Tiếp theo Mỹ, các nước khác bắt đầu sản xuất robot công nghiệp : Anh -1967, Thuỵ Điển và Nhật -1968 theo bản quyền của Mỹ; CHLB Đức -1971; Pháp - 1972; ở ý- 1973. . . Tính năng làm việc của robot ngày càng được nâng cao, nhất là khả năng nhận biết và xử lý. Năm 1967 ở trường Đại học tổng hợp Stanford (Mỹ) đã chế tạo ra mẫu robot hoạt động theo mô hình “mắt- tay”, có khả năng nhận biết và định hướng bàn kẹp theo vị trí vật kẹp nhờ các cảm biến. Năm 1974 Công ty Mỹ Cincinnati đưa ra loại robot được điều khiển bằng máy vi tính, gọi là robot T3 (The Tomorrow Tool: Công cụ của tương lai). Robot nầy có thể nâng được vật có khối lượng đến 40 KG. Có thể nói, Robot là sự tổ hợp khả năng hoạt động linh hoạt của các cơ cấu điều khiển từ xa với mức độ “tri thức” ngày càng phong phú của hệ thống điều khiển theo chương trình số cũng như kỹ thuật
7 chế tạo các bộ cảm biến, công nghệ lập trình và các phát triển của trí khôn nhân tạo, hệ chuyên gia... Trong những năm sau này, việc nâng cao tính năng hoạt động của robot không ngừng phát triển. Các robot được trang bị thêm các loại cảm biến khác nhau để nhận biết môi trường chung quanh, cùng với những thành tựu to lớn trong lĩnh vực Tin học - Điện tử đã tạo ra các thế hệ robot với nhiều tính năng đăc biệt, số lượng robot ngày càng gia tăng, giá thành ngày càng giảm. Nhờ vậy, robot công nghiệp đã có vị trí quan trọng trong các dây chuyền sản xuất hiện đại. 1.1.2. Ứng dụng robot trong sản xuất 1.1.3. Các khái niệm và định nghĩa về robot công nghiệp 1.1.4. Phân loại robot công nghiệp 1.1.5. Cấu trúc cơ bản của robot công nghiệp 1.2. Tổng quan về điều khiển mờ: 1.2.1. Lịch sử phát triển: Từ năm 1965 đã ra đời một lý thuyết mới đó là lý thuyết tập mờ (Fuzzy set theory) đo giáo sư Lofti A. Zadeh ở trường đại học Califonia - Mỹ đưa ra. Từ khi lý thuyết đó ra đời nó được phát triển mạnh mẽ qua các công trình khoa học của các nhà khoa học như: Năm 1972 GS Terano và Asai thiết lập ra cơ sở nghiên cứu hệ thống điều khiển mờ ở Nhật, năm 1980 hãng Smith Co. bắt đầu nghiên cứu điều khiển mờ cho lò hơi... Những năm đầu thập kỷ 90 cho đến nay hệ thống điều khiển mờ và mạng nơron (Fuzzy system and neural network) được các nhà khoa học, các kỹ sư và sinh viên trong mọi lĩnh vực khoa học kỹ thuật đặc biệt quan tâm và ứng dụng trong sản xuất và đời sống. Tập mờ và lôgic mờ đã dựa trên các thông tin "không đầy đủ, về đối tượng để điều khiển đầy đủ về đối tượng một cách chính xác.
8 Các công ty của Nhật bắt đầu dùng lôgic mờ vào kỹ thuật điều khiển từ năm 1980. Nhưng do các phần cứng chuẩn tính toán theo giải thuật 1ôgic mờ rất kém nên hầu hết các ứng dụng đều dùng các phần cứng chuyên về lôgic mờ. Một trong những ứng dụng dùng logic mờ đầu tiên tại đây là nhà máy xử lý nước của Fuji Electric vào năm 1983, hệ thống xe điện ngầm của Hitachi vào năm 1987. 1.2.2. Điều khiển mờ 1.2.3. Hệ điều khiển mờ nâng cao 1.3. Kết luận Chương 2 – XỬ LÝ ẢNH VÀ ỨNG DỤNG MATLAB TRONG XỬ LÝ ẢNH 2.1. Tổng quan về camera 2.2. Xử lý ảnh 2.2.1. Tổng quan về xử lý ảnh 2.2.2. Các quá trình xử lý ảnh: 2.2.3. Ảnh và biểu diễn ảnh 2.2.4. Các loại tệp cơ bản trong xử lý ảnh 2.3. Ứng dụng Matlab trong xử lý ảnh Trong luận văn này tôi chỉ sử dụng công cụ là Image Processing Toolbox dùng cho việc xử lý ảnh lấy từ Camera để xác định tọa độ vật. 2.3.1. Các kiểu ảnh, các thao tác ảnh cơ bản trong Toolbox 2.3.2. Phân tích ảnh 2.4. Kết luận
9 Chương 3 – XÂY DỰNG MÔ HÌNH TOÁN HỌC CHO TAY MÁY 3 BẬC TỰ DO 3.1. Các phương thức điều khiển cánh tay Robot 3.2. Sơ đồ động học cánh tay Robot 3 bậc tự do 3.2.1. Thông số tay máy: Thông số Ký Giá Đơn vị hiệu trị tính Bán kính khâu 1 R 60 mm Chiều dài khâu 1 (tính từ đế máy đến khớp vai) l1 250 mm Chiều dài khâu 2 (khớp vai đến khớp khuỷu tay) l2 240 mm Chiều dài khâu 3 (khớp khuỷu tay đến cần gắp) l3 360 mm Khối lượng khâu 1 m1 15 kg Khối lượng khâu 2 m2 6 kg Khối lượng khâu 3 m3 4 kg Gia tốc trọng trường g g 9,81 m/s2 Bảng 3.1 Thông số tay máy 3 bậc tự do 3.2.2. Động học thuận của cánh tay Robot 3 DOF: 3.2.2.1. Chọn hệ tọa độ cơ sở và gắn hệ tọa độ mở rộng lên các khâu: - Số bậc tự do (DoF): 3 - Ta giả định vị trí ban đầu và chọn gốc tọa độ O0 của robot như hình 3.1 các trục z đặt cùng phương với trục khớp. - Gắn các hệ tọa độ như hình 3.1.
10 Hình 3.1 Các hệ tọa độ của tay máy 3 bậc 3.2.2.2. Lập bảng thông số D-H (Denavit Hartenberg) 3.2.2.3. Xác định ma trận đặc trưng cho các khâu 3.2.1.4. Tính các ma trận biến đổi thuần nhất T 3.2.2. Động học nghịch của cánh tay Robot 3 DOF 3.2.3. Thành lập phương trình động lực học của tay máy 3 DOF 3.2.4. Mô tả toán học tay máy 3 DOF bằng phương trình vi phân: Dưới dạng ma trận, phương trình chuyển động hay phương trình động lực học của hệ cơ tay máy có thể được biểu diễn chung dưới dạng sau: ̂ (𝜃)𝜃̈ + ̂ (𝜃, 𝜃̇ )𝜃̇ + ̂ (𝜃) = 𝜏 𝑀 𝐶 𝐺 Với: 𝑚11 0 0 ̂ (𝜃) = ( 0 𝑀 𝑚22 𝑚23 ) ; 0 𝑚32 𝑚33 𝐶11 𝐶12 𝐶13 𝑔1 ̂ (𝜃, 𝜃̇ ) = ( 𝐶 𝐶 𝐶22 𝐶23 ) ; ̂ (𝜃) = ( 𝑔2 ) 𝐺 21 𝐶31 𝐶32 𝐶33 𝑔3 Vậy ta có: 𝑚11 0 0 𝜃̈1 𝐶11 𝐶12 𝐶13 𝜃̇1 𝑔1 𝜏1 ( 0 𝑚22 𝑚23 ) ( 𝜃̈ ) + ( 𝐶21 𝐶22 𝐶23 ) ( 𝜃̇ ) + ( 𝑔2 ) = ( 𝜏2 ) 2 2 0 𝑚32 𝑚33 𝐶31 𝐶32 𝐶33 𝑔3 𝜏3 𝜃̈3 𝜃̇3
11 Trong đó: 2 2 2 2 𝑚11 = 𝑚1 𝑅2 + 𝑚3 𝑙3 𝑐23 + 2𝑚3 𝑙2 𝑙3 𝑐2 𝑐23 + (𝑚2 + 𝑚3 )𝑙2 𝑐2 . 2 2 𝑚22 = (𝑚2 + 𝑚3 )𝑙2 + 2𝑚3 𝑙2 𝑙3 cos 𝜃3 + 𝑚3 𝑙3 . 2 𝑚23 = 𝑚32 = 𝑚3 𝑙3 + 𝑚3 𝑙2 𝑙3 cos 𝜃3 . 2 𝑚33 = 𝑚3 𝑙3 . 𝐶11 = −(𝑚2 + 𝑚3 )𝑙2 𝑠2 𝑐2 𝜃̇2 − 𝑚3 𝑙3 𝑠23 𝑐23 (𝜃̇2 + 𝜃̇3 ) − 𝑚3 𝑙2 𝑙3 𝑠2 𝑐23 𝜃̇2 − 𝑚3 𝑙2 𝑙3 𝑐2 𝑠23 (𝜃̇2 + 𝜃̇3 ) 2 2 { 𝐶12 = −(𝑚2 + 𝑚3 )𝑙2 𝑠2 𝑐2 𝜃̇1 − 𝑚3 𝑙3 𝑠23 𝑐23 𝜃1 − 𝑚3 𝑙2 𝑙3 𝑠2 𝑐23 𝜃1 − 𝑚3 𝑙2 𝑙3 𝑐2 𝑠23 𝜃1 2 2 ̇ ̇ ̇ 2 ̇ ̇ 𝐶13 = −𝑚3 𝑙3 𝑠23 𝑐23 𝜃1 − 𝑚3 𝑙2 𝑙3 𝑐2 𝑠23 𝜃1 𝐶21 = (𝑚2 + 𝑚3 )𝑙2 𝑠2 𝑐2 𝜃̇1 + 𝑚3 𝑙3 𝑠23 𝑐23 𝜃̇1 + 𝑚3 𝑙2 𝑙3 𝑠2 𝑐23 𝜃̇1 + 𝑚3 𝑙2 𝑙3 𝑐2 𝑠23 𝜃̇1 2 2 { 𝐶22 = −𝑚3 𝑙2 𝑙3 𝑠3 𝜃̇3 𝐶23 = −𝑚3 𝑙2 𝑙3 𝑠3 𝜃̇3 − 𝑚3 𝑙2 𝑙3 𝑠3 𝜃̇2 𝐶31 = 𝑚3 𝑙3 𝑠23 𝑐23 𝜃̇1 + 𝑚3 𝑙2 𝑙3 𝑐2 𝑠23 𝜃̇1 2 { 𝐶32 = 𝑚3 𝑙2 𝑙3 𝑠3 𝜃̇2 𝐶33 = 0 𝑔1 = 0 { 𝑔2 = (𝑚2 + 𝑚3 )𝑔𝑙2 𝑐2 + 𝑚3 𝑔𝑙3 𝑐23 𝑔3 = 𝑚3 𝑔𝑙3 𝑐23 3.3. Kết luận: - Hoạt động của tay máy robot ba khớp trong không gian là việc kết hợp chuyển động riêng của ba khớp lại với nhau. - Tay máy hoạt động luôn có sự thay đổi về vị trí, tốc độ nên thông số động học của tay máy cũng thay đổi theo, chịu ảnh hưởng của các thông số bên ngoài làm cho sai lệch lớn hơn. - Với các phương trình trạng thái các khớp của tay máy ba bậc trên ta thấy được tay máy ba bậc là hệ có tính phi tuyến mạnh.
12 Chương 4 – THIẾT KẾ BỘ ĐIỀU KHIỂN PID MỜ ĐIỀU KHIỂN TAY MÁY 3 BẬC TỰ DO 4.1. Đặt vấn đề: 4.2. Tổng hợp hệ điều khiển PID 4.2.1. Các phương pháp thiết kế bộ PID 4.2.2. Tổng hợp bộ điều khiển PID: Để tổng hợp bộ điều chỉnh vị trí, ta tiến hành tổng hợp điều khiển vị trí động cơ theo ba vòng kín sau: - Vòng trong cùng điều chỉnh dòng điện. - Vòng thứ hai điều chỉnh tốc độ động cơ. - Vòng ngoài cùng điều chỉnh vị trí. * Các thông số ban đầu: Căn cứ vào các công thức, số liệu và tính toán trong tài liệu [10], [11], ta có các thông số sau: - Bộ chỉnh lưu: Hàm truyền bộ chỉnh lưu có dạng: 𝐾 𝑐𝑙 𝑊 𝑐𝑙 = (1 + 𝑇 𝑑𝑘 𝑝)(1 + 𝑇 𝑣 𝑝) - Biến dòng: Hàm truyền bộ biến dòng: 𝐾𝑖 𝑊𝑖 = 𝑇𝑖 𝑝 + 1 - Máy phát tốc: Hàm truyền của máy phát tốc có dạng: 𝐾𝜔 𝑊𝜔 = 𝑇𝜔 𝑝 + 1 - Cảm biến vị trí: Hàm truyền của cảm biến vị trí có dạng: 𝐾𝜑 𝑊𝜑 = 𝑇𝜑 𝑝 + 1 * Tổng hợp mạch vòng điều chỉnh dòng (RI): Ta có hàm truyền của bộ điều chỉnh dòng điện theo tiêu chuẩn modul tối ưu:
13 (1 + 𝑝𝑇 𝑢 )𝑅 𝑢 𝑅 𝑢 𝑇𝑢 1 𝑅 𝑖 (𝑝) = = (1 + ) 2𝐾 𝑐𝑙 𝐾 𝑖 𝑇 𝑠𝑖 𝑝 2𝐾 𝑐𝑙 𝐾 𝑖 𝑇 𝑠𝑖 𝑝𝑇 𝑢 1 𝑅 𝑖 (𝑝) = 𝑘 𝑝 (1 + ) 𝑝𝑇 𝐼 Đây là khâu tỷ lệ - tích phân PI với các tham số: 𝑘 𝑝 = 𝑅 𝑢 𝑇𝑢 và 𝑇 𝐼 = 𝑇 𝑢 2𝐾 𝑐𝑙 𝐾 𝑖 𝑇 𝑠𝑖 * Tổng hợp mạch vòng điều chỉnh tốc độ (R): Ta có hàm truyền của bộ điều chỉnh tốc độ theo tiêu chuẩn modul tối ưu: 𝐾 𝑖 (1 + 𝑇 𝑠𝜔 𝑝)𝑗𝑝 𝑅 𝜔 (𝑝) = 2𝐾 𝜔 𝐾𝜙(1 + 𝜏 𝜎 𝑝)𝜏 𝜎 𝑝 Sau khi tính toán và chọn 𝜏 𝜎 = 𝑇 𝑠𝜔 ta tìm được bộ điều chỉnh tốc độ là khâu tỉ lệ P: 𝐾𝑖 𝑗 𝑅 𝜔 (𝑝) = 2𝐾 𝜔 𝐾𝜙𝑇 𝑠𝜔 * Tổng hợp mạch vòng điều chỉnh vị trí (R): Hàm truyền của bộ điều chỉnh vị trí theo tiêu chuẩn tối ưu xứng: 𝐾 𝜔 (2𝑇 𝜑 + 𝑇 𝜔 ) 𝐾 𝜔 𝑇𝜔 𝑅 𝜑 (𝑝) = 2 + 𝑝 4𝐾 𝜑 𝑇 𝜑 𝐾 𝜑 𝑇𝜑 Vậy hàm truyền bộ điều chỉnh vị trí là khâu tỉ lệ - vi phân PD 4.3. Tổng hợp mô hình bộ điều khiển PID mờ: 4.3.1. Nguyên tắc chuyển đổi PID thành FUZZY PID: Từ cấu trúc của bộ điều khiển PID hệ thống Fuzzy chuyển đổi các thông số của PID vào thời gian thực, hệ thống Fuzzy là cấu trúc từ nguyên tắc IF-THEN vì vậy phải chọn các thông số PID sao phù hợp với nguyên tắc này. Để hỗ trợ cho vấn đề này chúng ta phải xác định dãy (Kpmin, Kpmax)  R và (Kdmin, Kdmax)  R, vì vậy Kp  (Kpmin, Kpmax) và Kd  (Kdmin, Kdmax). Các đầu vào cho bộ điều khiển được chọn theo tiêu chí sau: Bộ điều khiển phải xác định tư thể hiện tại của cánh tay
14 robot để di chuyển đúng cách, các thiết bị truyền động theo hướng mong muốn. Với điều này trong thiết kế, được liệt kê dưới đây là tham số đầu vào và ra cho bộ điều khiển mờ chỉnh định tham số cho PID: 1) ‘e’ là sai lệch góc quay của các khớp. 2) ‘edot’ là thay đổi sai lệch, được xác định là thay đổi của sai lệch góc quay của các khớp. 3) DeltaKp là thay đổi của thông số Kp của bộ điều khiển PID. 4) DeltaKi là thay đổi của thông số Ki của bộ điều khiển PID. 5) DeltaKd là thay đổi của thông số Kd của bộ điều khiển PID. Giá trị các thông số đầu vào và ra được xác định như sau: + e = {NL, N, Z, P, PL} = [-2 ; 2]. + edot = {NL, N, Z, P, PL} = [-0.35 ; 0.35] + DeltaKp = [10 ; 30]. + DeltaKi = [88.32 ; 265]. + DeltaKd = [0.283 ; 0.849]. Giá trị sai lệch góc quay ‘e’ được xác định là sai lệch giữa góc đặt (giá trị tín hiệu đặt đưa vào bộ điều khiển) và góc thực (tín hiệu cảm biến nhận được trong quá trình tay máy hoạt động), thay đổi sai lệch ‘edot’ được xác định là giá trị tín hiệu sai lệch góc ‘e’ trước trừ đi sai lệch góc ‘e’ sau. Dải giá trị DeltaKp, DeltaKi, DeltaKd được xác định thông qua thực nghiệm mô phỏng tay máy hoạt động dùng bộ điều khiển PID đáp ứng được sai số theo yêu cầu. 4.3.2. Xây dựng luật điều khiển 4.3.3. Xây dựng quy tắc mờ trên Matlab – Simulink
15 Chương 5 – MÔ PHỎNG HOẠT ĐỘNG TAY MÁY VÀ ĐÁNH GIÁ KẾT QUẢ 5.1. Mô phỏng tay máy với solidwork 5.2. Giải thuật xử lý ảnh và tạo quỹ đạo cho tay máy hoạt động 5.3. Mô hình phân tích của hệ tay máy 3 bậc tự do: 5.3.1. Sơ đồ khối mô hình phân tích: Hình 5.14 Sơ đồ khối mô hình phân tích Sau khi thực hiện chương trình xử lý ảnh, ta lấy được tọa độ tâm vật, chương trình tạo ra quỹ đạo cần cho robot hoạt động, truyền tín hiệu vào biến “theta0” đưa vào điều khiển, đây là tín hiệu vị trí góc đặt qđặt. Tín hiệu sai lệch “e” đưa vào bộ điều khiển PID là sai lệch giữa qđặt và tín hiệu vị trí góc qra đưa vào robot. Bộ điều khiển PID điều khiển động cơ thông qua bộ biến đổi và các vòng điều chỉnh. Tín hiệu vị trí góc ra qra đưa vào cho khâu robot, robot sẽ phản hồi momen tải trở lại động cơ như là nhiễu tính vào trục động cơ. 5.3.2. Sơ đồ mô hình: Hình 5.15 Sơ đồ mô hình phân tích tay máy 3 bậc dùng PID
16 Hình 5.16 Sơ đồ mô hình phân tích tay máy 3 bậc dùng PID mờ 5.3.3. Kết quả mô phỏng: Thực hiện chương trình xử lý ảnh với ảnh một vật có kích thước [492;493] pixel và tọa độ tâm vật [299,48; 171,08]. Chương trình thực hiện quỹ đạo đã được tính toán đưa các thông số vào biến “theta0”, ta sẽ được kết quả mô phỏng như sau: Đồ thị so sánh quỹ đạo khớp quay 1: Hình 5.17 Đồ thị quỹ đạo góc thực 1 - PID Hình 5.18 Đồ thị quỹ đạo góc thực 1 – PID mờ Hình 5.19 Sai lệch góc quay 1 - PID Hình 5.20 Sai lệch góc quay 1 – PID mờ Đồ thị so sánh quỹ đạo khớp quay 2:
17 Hình 5.21 Đồ thị quỹ đạo góc thực 2 - PID Hình 5.22 Đồ thị quỹ đạo góc thực 2 – PID mờ Hình 5.23 Sai lệch góc quay 2 - PID Hình 5.24 Sai lệch góc quay 2 – PID mờ Đồ thị so sánh quỹ đạo khớp quay 3: Hình 5.25 Đồ thị quỹ đạo góc thực 3 - PID Hình 5.26 Đồ thị quỹ đạo góc thực 3 – PID mờ Hình 5.27 Sai lệch góc quay 3 - PID Hình 5.28 Sai lệch góc quay 3 – PID mờ Từ đồ thị các đồ thị quỹ đạo và sai lệch quỹ đạo của các khớp trong mô hình phân tích, ta nhận thấy rằng:
18 - Biên độ sai lệch của hai mô hình là gần bằng nhau, mô hình PID mờ có biên độ sai lệch nhanh về 0 hơn. - Ở mô hình PID mờ tại các thời điểm robot đổi quỹ đạo, hay dừng đột ngột, làm thay đổi chiều quay của robot, dẫn đến sự dao động của tín hiệu trước khi xác lập. Tuy nhiên biên độ dao động tín hiệu đầu ra cũng rất nhỏ. - Bởi vì biên độ sai lệch ở đầu vào luôn thay đổi cùng với hạn chế của mô hình phân tích nên tín hiệu của mô hình PID mờ không tốt bằng bộ điều khiển PID. - Mô hình phân tích cùng với sự sai lệch trong quá trình tính toán động cơ, các mạch vòng biến đổi, robot kết quả đầu ra sẽ bị ảnh hưởng khác với robot được làm trong thực tế. Do đó, ta xây dựng mô hình mô phỏng của hệ tay máy 3 bậc tự do như phần sau. 5.4. Mô hình Simulink mô phỏng của hệ tay máy 3 bậc tự do: 5.4.1.Sơ đồ khối mô hình mô phỏng: Hình 5.29 Sơ đồ khối mô hình mô phỏng Tương tự với mô hình phân tích, chỉ khác bộ điều khiển PID điều khiển cơ cấu chấp hành đầu vào (động cơ), cơ cấu chấp hành này kết nối trục với robot và khâu phản hồi vị trí, cho ra vị trí góc qra phản hồi tạo ra sai lệch “e” để đưa tín hiệu vào PID.