Robot Delta ba bậc tự do là loại robot song song có phạm vi sử dụng khá rộng trong các ngành công nghiệp như in 3D, robot hàn, robot gấp thuốc trong các nhà máy sản xuất thuốc tây,… Bài viết này đưa ra phân tích, so sánh và đánh giá giải thuật điều khiển tự chỉnh định FUZZY-PID cho bộ điều khiển PID kinh điển để có được hiệu suất tốt hơn của hệ điều khiển vòng kín.
TNU Journal of Science and Technology 227(02): 44 - 53 TUNING THE PID CONTROLLER BY FUZZY INFERENCE SYSTEM APPLIED TO 3-DOF DELTA ROBOT Le Minh Thanh1, Nguyen Chien Thang1, Nguyen Chi Ngon2* 1Vinh 2Can Long University of Technology and Education Tho University ARTICLE INFO ABSTRACT Received: 24/11/2021 Three degrees of freedom (3DoF) Delta robot is a parallel robot that has a fairly wide range of uses in industries like 3D printing, welding robots, etc… The robot has attracted many researchers to develop control methods for tracking its trajectories, in which PID controller is a suitable choice for controlling the Delta robot because of its low design and experimental costs However, arm parameters such as weight, joints, and friction can change and affect to the operation of the whole system, where the fixed-PID controller may be no longer maintaining traction control Therefore, this paper presents the analysis, comparison, and evaluation of a fuzzy self-tuning algorithm for the classical PID controller to get better performance of the closed-loop control system Simulation results in MATLAB/Simulink demonstrate the effectiveness of the control algorithm with a settling time of 0.658 (s) and an overshoot of about 3.75% Revised: 20/01/2022 Published: 11/02/2022 KEYWORDS PID FUZZY-PID Delta robot Reference trajectory Closed-cloop control CHỈNH ĐỊNH BỘ ĐIỀU KHIỂN PID BẰNG HỆ MỜ ÁP DỤNG CHO ROBOT DELTA BA BẬC TỰ DO Lê Minh Thành1, Nguyễn Chiến Thắng1, Nguyễn Chí Ngơn2* 1Trường 2Trường Đại học Sư phạm Kỹ thuật Vĩnh Long Đại học Cần Thơ THÔNG TIN BÀI BÁO TÓM TẮT Ngày nhận bài: 24/11/2021 Robot Delta ba bậc tự loại robot song song có phạm vi sử dụng rộng ngành công nghiệp in 3D, robot hàn, robot gấp thuốc nhà máy sản xuất thuốc tây,… Vì vậy, để điều khiển bám quỹ đạo robot Delta có nhiều phương pháp điều khiển, điều khiển PID chọn lựa phù hợp cho điều khiển robot Delta chi phí thiết kế thực nghiệm thấp Tuy nhiên, tham số cánh tay trọng lượng, khớp ma sát thay đổi ảnh hưởng đến hoạt động hệ, mà điều khiển PID khơng cịn trì điều khiển bám theo quỹ đạo Vì vậy, báo đưa phân tích, so sánh đánh giá giải thuật điều khiển tự chỉnh định FUZZY-PID cho điều khiển PID kinh điển để có hiệu suất tốt hệ điều khiển vịng kín Các kết mơ MATLAB/Simulink chứng minh hiệu giải thuật điều khiển với thời gian xác lập 0,658 (s) độ điều chỉnh nhỏ 3,75 % Ngày hoàn thiện: 20/01/2022 Ngày đăng: 11/02/2022 TỪ KHÓA PID FUZZY-PID Robot Delta Quỹ đạo tham chiếu Điều khiển vịng kín DOI: https://doi.org/10.34238/tnu-jst.5290 * Corresponding author Email: ncngon@ctu.edu.vn http://jst.tnu.edu.vn 44 Email: jst@tnu.edu.vn TNU Journal of Science and Technology 227(02): 44 - 53 Giới thiệu Điều khiển robot song song chủ đề mà nhiều nhà nghiên cứu phát triển Với chế linh hoạt lợi tốc độ, lực độ xác, robot Delta trở nên phổ biến sử dụng rộng rãi công nghiệp [1] Robot song song bắt đầu vào năm 1939, Pollard xây dựng robot điều khiển vị trí súng phun [2] Trong bối cảnh này, robot khác có kiến trúc thực Chẳng hạn, [3] tác giả phân tích cấu khơng gian làm việc, từ tính toán động học robot Trong [4], tác giả xây dựng cấu trúc khí, từ thiết lập điều khiển cho robot Delta Dựa mơ hình robot này, kiến trúc thực theo đặc tính cần thiết mơt trường cơng nghiệp Điển hình robot với độ xác cao, có khả xác định di chuyển đối tượng theo màu sắc sản phẩm [5] Robot Delta ứng dụng phổ biến dây chuyền sản xuất đại, tự động địi hỏi mơi trường làm việc Tuy nhiên, việc thiết kế kiểm sốt quỹ đạo robot mơ hình thực vấn đề quan tâm Các nhà nghiên cứu đề xuất phương pháp điều khiển bám quỹ đạo cho robot chỉnh định điều khiển mờ giải thuật bầy đàn PSO [6] Trong [7], tác giả thiết kế điều khiển mờ để điều khiển bám quỹ đạo robot Delta Tuy nhiên, việc thiết kế điều khiển bám quỹ đạo robot Delta mơ hình thực hạn chế nghiên cứu thực Vì vậy, báo đưa phân tích, so sánh đánh giá giải thuật điều khiển tự động chỉnh định FUZZY-PID nhằm mục đích tìm giá trị Kp, Kd, Ki tối ưu để tiến hành so sánh với điều khiển PID kinh điển [8], [9] để có hiệu suất tốt hệ thống vịng kín, đồng thời phương pháp nghiên cứu thực nghiệm phần mềm MATLAB/Simulink thực nghiệm điều khiển PID mơ hình robot Delta thực điều khiển góc quay ba động AC Servo Motor Three-Phase 200V Bài báo tổ chức gồm phần, sau: Giới thiệu trình bày phần 1, phần trình bày mơ hình động lực học mơ hình điều khiển robot Delta, chỉnh định điều khiển PID hệ mờ trình bày phần 3, phần trình bày kết mô thực nghiệm, kết luận phần Mơ hình động lực học mơ hình điều khiển robot Delta 2.1 Xây dựng mơ hình động lực học robot 2.1.1 Mơ hình robot Delta Tác giả nghiên cứu, thiết kế vẽ [10] mô chuyển động robot Delta solid works trình bày video [11], đồng thời sử dụng phương trình Lagrange dạng nhân tử để thiết lập phương trình chuyển động robot Delta trình bày Hình (a) (b) Hình Bản vẽ robot Delta: (a) vẽ kỹ thuật robot Delta (b) mơ hình động lực học robot Delta Trong mơ hình này, khâu BiDi mơ hình hóa thành hai chất điểm đặt Bi Di, chất điểm có khối lượng mb nối với cứng, khơng trọng lượng Như vậy, mơ hình động lực học mơ hình bao gồm vật rắn, khâu AiBi (i=1, 2, 3) chuyển động quay quanh trục vng góc với mặt phẳng OAiBi AiBi có khối lượng m1 (khối lượng http://jst.tnu.edu.vn 45 Email: jst@tnu.edu.vn TNU Journal of Science and Technology 227(02): 44 - 53 cánh tay đòn trên) chất điểm đặt điểm Bi có khối lượng mb = m2 / vật rắn lại bàn máy chuyển động (bao gồm ba chất điểm gắn Di) chuyển động tịnh tiến có khối lượng (mP+3mb) Trong đó, m p khối lượng khâu thao tác chuyển động có tâm P Trên khâu AiBi đặt lực phát động i (i = 1, 2,3) Hình thành lập mơ hình động lực học robot tác giả sử dụng phương trình Lagrange dạng nhân tử để thiết lập phương trình chuyển động Tọa độ suy rộng dư chọn để thiết lập phương trình chuyển động robot Delta (1): (1) q = 1 3 xP yP z P 2.1.2 Xây dựng phương trình động lực học robot Delta Để xây dựng mơ hình động lực học robot Delta 3-DOF, tác giả tham khảo tài liệu [12]-[14] bao gồm phương trình chuyển động robot Delta hệ phương trình vi phân – đại số trình bày từ (2) đến (10) (I Iy (I Iy 1 + mb L12 1 = gL1 m1 + mb cos1 + 1 − 21 L1 ( sin1 ( R − r ) − cos1sin1 x p − sin1sin1 y p − cos1 z p ) ) 1 + mb L12 2 = gL1 m1 + mb cos2 + − 21L1 ( sin ( R − r ) − cos sin x p − sin sin y p − cos z p ) 1 I Iy + mb L12 3 = gL1 m1 + mb cos3 + − 23 L1 ( sin3 ( R − r ) − cos3 sin3 x p − sin sin3 y p − cos3 z p ) 2 ) ( ) (m p + 3mb ) x p = − 21 ( cos1 ( R − r ) + L1cos1cos1 − x p ) − 22 ( cos ( R − r ) + L1cos 2cos − x p ) − 23 ( cos ( R − r ) + L1cos 3cos3 − x p ) (m p + 3mb ) y p = − 21 ( sin 1 ( R − r ) + L1 sin 1cos1 − y p ) − 22 ( sin ( R − r ) + L1 sin 2cos − y p ) − 23 ( sin ( R − r ) + L1 sin 3cos3 − y p ) (m (2) (3) (4) (5) (6) + 3mb ) z p = − ( 3mb + m p ) g + 21 ( z p + L1sin1 ) + 22 ( z p + L1sin2 ) + 23 ( z p + L1sin3 ) (7) L22 − ( cos1 ( R − r ) + L1cos1cos1 − x p ) − ( sin1 ( R − r ) + L1sin1cos1 − y p ) − ( L1sin1 + z p ) = (8) L22 − ( cos ( R − r ) + L1cos 2cos2 − x p ) − ( sin ( R − r ) + L1sin cos2 − y p ) − ( L1sin2 + z p ) = (9) L22 − ( cos3 ( R − r ) + L1cos3cos3 − x p ) − ( sin3 ( R − r ) + L1sin3cos3 − y p ) − ( L1sin3 + z p ) = (10) p 2 2 2 2 Các phương trình từ (2) đến (10) viết lại dạng ma trận (11): M ( s ) s + g ( s ) + s ( s) = T (11) f (s) = Trong : I1 y = I y = I y = I Iy ten-xơ quán tính tay trên, với khâu Bi , Di ,(i = 1, 2,3) , m p khối lượng bàn máy động, mb khối lượng gắn m1 khối lượng đặt điểm Ai (i = 1, 2,3) Các biến trạng thái định nghĩa mơ hình: s = 1 3 xp yp z p T (12) Các biến ngõ vào ngõ định nghĩa (13): http://jst.tnu.edu.vn 46 Email: jst@tnu.edu.vn TNU Journal of Science and Technology 227(02): 44 - 53 T u = 1 y = 1 2 3 (13) Từ hệ phương trình chuyển động robot Delta 3-DOF (2) đến (10) tác giả xây dựng mô hình động lực học chuyển động robot MATLAB/Simulink kết cấu khí mơ hình robot thực trình bày Hình Delta Inside 3-DOF Hình Mơ hình động lực học chuyển động robot Delta - DOF xây dựng MATLAB/Simulink kết cấu khí mơ hình robot thực mà tác giả chế tạo phiên 2.2 Mơ hình điều khiển robot Delta Chuyển động khớp robot Delta chuyển động quay điều khiển động riêng, có khớp quay nên có động điều khiển đồng thời Nhóm tác giả thực nghiệm điều khiển chuyển động khớp quay robot Delta sử dụng ba động AC Servo Motor Three-Phase 200V [15] trình bày Hình Hình Sơ đồ khối mơ hình điều khiển động AC Servo Motor Three-Phase 200V robot Delta Quỹ đạo tham chiếu xây dựng từ khối động học ngược [14] để tạo góc tham chiếu 1, 2, đưa vào vi điều khiển DSPC2000 (trong DSPC2000 nạp điều khiển thiết kế tối ưu truyền thông online với máy tính thông qua giao thức UART Communication), ngõ http://jst.tnu.edu.vn 47 Email: jst@tnu.edu.vn TNU Journal of Science and Technology 227(02): 44 - 53 DSPC2000 dạng xung PWM đưa vào Driver YAKAWA Servopack, ngõ Diver Servopack điện áp UAC điều khiển động chuyển động khớp quay cánh tay robot thông qua động AC Servo Motor Three-Phase 200V (tốc độ chiều quay động thay đổi nhanh hay chậm phụ thuộc vào độ rộng xung ngõ DSPC2000), ngõ động đưa hồi ngược tổng sai số lỗi error góc tham chiếu góc thực tế trả điều khiển DSPC2000 thông qua hai Encoder A Encoder B để xác định vị trí chiều quay thuận nghịch động Chỉnh định điều khiển PID hệ mờ 3.1 Bộ điều khiển PID Thuật toán điều khiển áp dụng cho điều khiển chân dẫn động robot Delta thuật toán điều khiển vi tích phân tỷ lệ PID lý tưởng xác định [9] trình bày cơng thức (14) uPID ( t ) = K P e ( t ) + K D de ( t ) dt + K I e ( t ) dt (14) Trong đó, u tín hiệu điều khiển e sai lệch điều khiển Tín hiệu điều khiển tổng thành phần: tỉ lệ, vi phân tích phân Nhiệm vụ người thiết kế điều khiển PID xác định (14), chọn lựa ba giá trị {Kp, Kd, Ki} thỏa mãn yêu cầu chất lượng điều khiển trình bày sơ đồ điều khiển Hình Hình Sơ đồ điều khiển dùng PID Trong sơ đồ điều khiển có khối động học ngược [14] để chuyển đổi từ vị trí tham chiếu x1ref , y1ref , z1ref , , ,sang góc tham chiếu 1ref 2ref 3ref ngõ robot Delta có khối động học , , thuận [14] để chuyển đổi góc thực 1act 2act 3act sang vị trí thực tâm P chuyển xP _ act , yP _ act , z P _ act động Theo phương pháp Z-N phương pháp auto-tuning q trình mơ phỏng, thơng số thuật tốn điều khiển PID tác giả chọn thông số điều khiển PID cơng trình Luận án Tiến sĩ tác giả Nguyễn Đình Dũng cơng bố mơ hình robot [16] để điều khiển bám quỹ đạo robot so sánh kết đạt thuật toán điều khiển PID so với điều khiển FUZZY-PID 3.2 Bộ điều khiển tự điều chỉnh FUZZY – PID Điều khiển PID tự điều chỉnh mờ dựa điều khiển PID kinh điển sử dụng quy tắc suy luận mờ để làm cho tham số PID tự chỉnh định dựa sai lệch E(t) đạo hàm De(t) Mục đích chính giải thuật tìm giá trị Kp, Kd, Ki tối ưu thỏa mãn mơ hình tốn điều khiển PID (14) Nguyên tắc minh họa Hình Hình Sơ đồ điều khiển dùng thuật tốn FUZZY-PID http://jst.tnu.edu.vn 48 Email: jst@tnu.edu.vn TNU Journal of Science and Technology 227(02): 44 - 53 Trên hình 5, biến đầu vào điều khiển mờ sai lệch E(t) vị trí quỹ đạo mong muốn vị trí quỹ đạo thực tế đạo hàm De(t) Trong đầu hệ thống điều khiển mờ tham số chỉnh định cho PID tương ứng với K p , Ki , Kd Đồng thời Ke, Ket, k , k2 , k3 hệ số tiền xử lí hậu xử lí cho điều khiển FUZZY-PID để thuận tiện cho việc thiết kế chỉnh định Ngõ điều khiển PID chính ngõ điều khiển FUZZY-PID Các tham số cuối FUZZY-PID tính theo công thức dựa vào tài liệu tham khảo [17] sau: K p = K p + K p k1 (15) K i = K i + K i k2 K = K + K k d0 d d Trong đó: K p , Ki , K d : giá trị ban đầu điều khiển PID, K , K , K : giá trị đầu p i d điều khiển FUZZY, K p , Ki , K d : tham số chỉnh định mong muốn cuối Việc xây dựng hàm liên thuộc, khoảng giá trị biến vật lí biến ngơn ngữ dựa kinh nghiệm chỉnh định tham khảo [18] sau: E(t)={âm nhiều, âm vừa, âm ít, zero, dương ít, dương vừa, dương nhiều} E(t)={NB, NM, NS, ZO, PS, PM, PB} De(t)={âm nhiều, âm vừa, âm ít, zero, dương ít, dương vừa, dương nhiều} De(t)={NB, NM, NS, ZO, PS, PM, PB} Các tập mờ cho hệ số đầu vào E(t) De(t) trình bày Hình 6, ngõ hệ số K p , K i , K d cấu trúc điều khiển mờ tác giả sử dụng mơ hình Mamdani minh họa Hình Bảng mô tả chi tiết luật hợp thành mờ hệ số E(t), De(t) K p , Ki , K d Hình Ngõ hệ số K p , Ki , K d Hình Tập mờ cho biến vào E(t) De(t) cấu trúc điều khiển mờ Bảng Chi tiết luật hợp thành mờ hệ số e(t), de(t) K p , Ki , K d K P / Kd E(t) / Ki De(t) NB NM NS ZO PS PM PB NB NM NS ZO PS PM PB PB/PS/NB PB/PS/NB ZO/PM/NB ZO/PM/NB ZO/PS/NM PB/PS/NS PB/ZO/ZO PS/PS/NB PB/PB/NB NS/PM/NM NS/PM/NB ZO/PS/NM NS/ZO/NS PM/ZO/ZO NB/PM/NM NB/PM/NM NM/PM/NS NS/PS/NS ZO/ZO/ZO PS/NS/PS PM/NM/PS NM/PM/NM NM/PS/NS NM/ZO/NS NS/NS/ZO ZO/NS/PS PS/NM/PS PM/NM/PM NB/ZO/NS NM/ZO/NS NS/NS/ZO NS/NM/PS ZO/NM/PS PS/NM/PM PS/NB/PM NM/ZO/ZO NS/ZO/ZO NS/NS/PS NS/NM/PM ZO/NM/PM PS/NM/PB PS/NB/PB PS/ZO/ZO ZO/NS/ZO ZO/NS/PS ZO/NM/PM ZO/NM/PB PB/NB/PB PB/NB/PB http://jst.tnu.edu.vn 49 Email: jst@tnu.edu.vn TNU Journal of Science and Technology 227(02): 44 - 53 Nguyên tắc chung để tìm giá trị K p , Ki , K d mong muốn bắt đầu với giá trị K p , Ki , K d theo [16], sau dựa vào đáp ứng thay đổi dần Ảnh hưởng tham số PID tác động lên chất lượng điều khiển [19] sở để xây dựng luật mờ Để rút ngắn thời gian, ta cần chọn tín hiệu điều khiển mạnh, chọn: Kp lớn, KD nhỏ Ki lớn; để tránh vọt lố lớn đáp ứng gần đạt đến giá trị tham khảo, chọn Kp nhỏ, KD lớn KI nhỏ Kết mô thực nghiệm Mơ hình điều khiển FUZZY-PID xây dựng MATLAB/Simulink để so sánh đánh giá chất lượng hai điều khiển mơ hình robot Delta trình bày Hình thơng số robot Delta trình bày Bảng Hình Bộ điều khiển FUZZY-PID xây dựng MATLAB/Simulink Bảng Các thông số robot Delta Ký hiệu Đơn vị A1/A2/A3 0/ 4 Ý nghĩa 2 / rad / s Góc lệch tay 1/2/3 so với trục Ox cố định m1 _ m2 _ = m2 _ = m1 _ = m2 _ = m1 _ = 2mb 0,42 kg Khối lượng chân I ( i =1,2 ,3 ) y mp f/e R/r L1/L2 =I y [x0 P , y0 P g , z0 P ] 0,1 kg 0,75 kg 481/2,5mm 200/30 mm 0,3/0,8m 0,084 kg.m2 [0,31, 0,36, 0,69] 9,81 m/s2 Khối lượng chân Khối lượng chuyển động Chiều dài tam giác đĩa trên/ Bán kính cố định/ chuyển động Chiều dài chân trên/ Ten xơ quán tính tay Vị trí ban đầu chuyển động Gia tốc trọng trường Trong nghiên cứu này, tham số điều khiển PID chọn theo cơng trình nghiên cứu tác giả Nguyễn Đình Dũng cơng bố [16], để so sánh với điều khiển mờ mà nhóm nghiên cứu đề xuất, mơ hình robot Delta với thông số PID cụ thể sau: KP = diag (800,800,800), KD = diag (100,100,100), KI = diag (150,150,150) Các tham số giải thuật FUZZY báo chọn lựa thông qua mô sau: Ke=30, Ket=1, k1=1, k2=50, k3=1, Kp0=800, Ki0=150, Kd0=100 Trong báo này, nhóm tác giả thực nghiệm hai quỹ đạo khác để đánh giá tính ổn định hệ thống vịng kín Quỹ đạo tham chiếu tác giả chọn quỹ đạo đường cong Astroid mô tả phương trình (16) đạt kết Hình 9, 10; đồng thời kết mơ trình bày video [20] http://jst.tnu.edu.vn 50 Email: jst@tnu.edu.vn TNU Journal of Science and Technology 227(02): 44 - 53 x(t) = 0.17*sin(t)*sin(t)*sin(t)+0.3 y(t) = 0.17*cos(t)*cos(t)*cos(t)+0.2 z = -0.7 Hình Đáp ứng góc tín hiệu điều khiển đường cong Astroid (16) Hình 10 Đáp ứng quỹ đạo Astroid robot Delta không mang tải mang tải 1,5 kg Quỹ đạo tham chiếu số quỹ đạo đường Hypocycloid mơ tả phương trình (17) đạt kết mơ Hình 11, 12 x(t) = 0.12*cos(t)+0.07*cos(1.714*t)+0.3 y(t) = 0.12*sin(t)-0.07*sin(1.714*t)+0.2 (17) z = -0.7 http://jst.tnu.edu.vn 51 Email: jst@tnu.edu.vn TNU Journal of Science and Technology 227(02): 44 - 53 Hình 12 Đáp ứng quỹ đạo Hypocycloid robot Delta không mang tải mang tải 1,5 kg Hình 11 Đáp ứng góc tín hiệu điều khiển đường Hypocycloid Sau tiến hành cải tiến điều khiển PID sử dụng thuật toán điều khiển FUZZY-PID Kết mô cho thấy rằng, đáp ứng thuật toán FUZZY-PID tốt so với điều khiển PID với chỉ tiêu chất lượng trình bày Bảng 3; đồng thời nhóm thực nghiệm điều khiển vịng hở mơ hình robot Delta thật phiên trình bày video [21] Bảng Bảng so sánh tiêu chất lượng Tiêu chuẩn chất lượng PID FUZZY-PID Độ Vọt lố (%) 5,87 3,75 Thời gian xác lập (s) 9,5248 0,6580 Sai số xác lập (rad/s) 0,0186 0,0003 Kết luận Việc chế tạo điều khiển thành công robot Delta bậc tự do, theo yêu cầu công nghiệp, hạn chế nghiên cứu cơng bố Bài báo trình bày giải pháp thiết kế điều khiển tự chỉnh định Fuzzy-PID để điều khiển bám quỹ đạo robot Delta Kết mô cho thấy, tiêu chuẩn chất lượng hệ thống cải thiện đạt giá trị tốt so với điều khiển PID kinh điển Giải thuật đề xuất có tính ổn định, đáp ứng nhanh, độ điều chỉnh khơng đáng kể có sai số xác lập nhỏ trình điều khiển chuyển động robot Delta bậc tự hệ thống vòng kín Đồng thời, điều khiển đề xuất nhóm tác giả áp dụng mơ hình robot Delta thật, nhóm chế tạo Minh họa q trình thực nghiệm robot Delta thật phiên điều khiển vịng kín trình bày video [22] báo TÀI LIỆU THAM KHẢO/ REFERENCES [1] J Merlet, “Parallel Robots, Solid Mechanics and Its Applications,” Ebook ISBN 978-1-4020-41334, P.O Box 17, Dordrecht, The Netherlands: Kluwer Academic, Springer, 2000 [2] W L V Pollard, “Position-controlling apparatus,” Patent US2 286 571 A, Jun 16, 1942 [3] C Liu, G Cao, and Y Qu, “Workspace Analysis of Delta Robot Based on Forward Kinematics Solution,” 3rd IEEE International Conference on Robotics and Automation Sciences (ICRAS), 2019, pp 1-5, doi: 10.1109/ICRAS.2019.8808987 [4] C Tsai, A Yao, N Radakovic, H Wei, C Zhong and Z Zhou, "Design and Simulation of a Delta Type Robot,” International Symposium on Computer, Consumer and Control (IS3C), 2016, pp 370373, doi: 10.1109/IS3C.2016.102 [5] J Daniel Martinez Reyes, G G Badillo, V E E López and G G Mora, “Objects color classification and repositioning operated by a delta robot,” XVIII Congreso Mexicano de Robotica, 2016, pp 1-5, doi: 10.1109/COMROB.2016.7955157 [6] X Lu and M Liu, “A Fuzzy logic Controllers Tuned with PSO for Delta robot Trajectory Control,” 41st Annual Conference of the IEEE Industrial Electronics Society, 2015, pp 4345-4351, doi: 10.1109/IECON.2015.7392776 [7] J Zhang and C L Ruizhen Lihong, “3-Degree of freedom parallel robot control based fuzzy theory,” International Conference on Intelligent Human -Machine Systems and Cybernetics, 2010, pp 221-224, doi: 10.1109/IHMSC.2010.62 http://jst.tnu.edu.vn 52 Email: jst@tnu.edu.vn TNU Journal of Science and Technology 227(02): 44 - 53 [8] L Wang, “Basics of PID Control,” in PID Control System Design and Automatic Tuning using MATLAB/Simulink, IEEE, pp 1-30, 2020, doi: 10.1002/9781119469414.ch1 [9] M A Johnson and M H Moradi, PID Control - New Identification and Design Methods, SpringerVerlag London Ltd ISBN-10:1-85233-702-8, Chapter 8, pp 297-337, 2005 [10] Aftzar Arrahman, “Design technical drawings in 3D space of 3-DOF robot Delta,” grabcad.com, Dec 23, 2019 [Online] Available: https://grabcad.com/library/delta-robot-15 [Accessed Sept 16, 2021] [11] C.T Nguyen, “Design technical drawings, Simulate movement in 3D space of 3-DOF robot Delta,” Vinh Long University of Technology and Education, Nov 19, 2021 [Online] Available: https://www.youtube.com/watch?v=SmBMu18UeTE [Accesssed Dec 12, 2021] [12] V K Nguyen and A T Luong, “On the sliding mode control of redundant parallel robots using neural networks,” Proceedings of the 3rd IFToMM International Symposium on Robotics and Mechatronics, Singapore, 2013, pp 168-177 [13] V K Nguyen and A T Luong, “About a numerical method to solve the inverse kinematic problem, the inverse kinematics of a parallel residual driven robot,” Proceeding of the 4th national conference on mechanical science & technology, 2013, pp 1291-1299 [14] M T Le, H T Luong, T T Pham, C T Pham, and C N Nguyen, “Trajectory tracking control of 3DOF Delta robot using Fuzzy-PID Algorithm,” Journal of Automation Today - Special issue on Measurement, Control and Automation, vol 22, no 1, pp 23-30, 2019 [15] Yaskawa Electric Corporation Technical Staff, Sigma II Series Servo System User’s Manual, Yaskawa Electric Corporation, 2002 [16] D D Nguyen, “Inverse dynamics and spatial delta parallel robot control,” Ph.D thesis, Graduated from the University of Scienceand Technology, Vietnam Academy of Science and Technology, 2018 [17] F C Liu, L H Liang, and J J Gao, “Fuzzy PID Control of Space Manipulator for Both Ground Alignment and Space Applications,” International Journal of Automation and Computing, vol 11, pp 353-360, 2014, doi: 10.1007/S11633-014-0800-Y [18] M Namazov, “DC motor position control using fuzzy proportional-derivative controllers with different defuzzification methods,” Cumhuriyet University, Faculty of Engineering, Department of Electrical & Electronics Engineering, 2010 [19] R Tipsuwanporn, T Runghimmawan, and S Intajag, “Fuzzy Logic PID controller based on FPGA for process control,” IEEE International Symposium on Industrial Electronics, vol 2, pp 1495-1500, 2004, doi: 10.1109/ISIE.2004.1572035 [20] C T Nguyen, “Delta robot PID tuning by fuzzy Algorithm,” Vinh Long University of Technology and Education, Sept 12, 2021 [Online] Available: https://www.youtube.com/watch?v=P8AhLmaydhw [Accesssed Sept 25, 2021] [21] M T Le, “Delta robot 3-DOF programing design, build and simulate,” Vinh Long University of Technology and Education, July 27, 2021 [Online] Available: https://www.youtube.com/watch?v=vu_VAc7B6uI&t=25s [Accesssed Aug 25, 2021] [22] M T Le, “Experimenting with three PID controllers to control the real Delta robot online,” Vinh Long University of Technology and Education, Dec 31, 2021 [Online] Available: https://www.youtube.com/watch?v=VBWqVXd2FlM [Accesssed Jan 01, 2022] http://jst.tnu.edu.vn 53 Email: jst@tnu.edu.vn ... điều khiển bám quỹ đạo robot so sánh kết đạt thuật toán điều khiển PID so với điều khiển FUZZY -PID 3.2 Bộ điều khiển tự điều chỉnh FUZZY – PID Điều khiển PID tự điều chỉnh mờ dựa điều khiển PID. .. trả điều khiển DSPC2000 thông qua hai Encoder A Encoder B để xác định vị trí chiều quay thuận nghịch động Chỉnh định điều khiển PID hệ mờ 3.1 Bộ điều khiển PID Thuật toán điều khiển áp dụng cho. .. xuất phương pháp điều khiển bám quỹ đạo cho robot chỉnh định điều khiển mờ giải thuật bầy đàn PSO [6] Trong [7], tác giả thiết kế điều khiển mờ để điều khiển bám quỹ đạo robot Delta Tuy nhiên,