Đang tải... (xem toàn văn)
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.
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 BẬC TỰ DO Chuyên ngành: Kỹ thuật điều khiển tự động hóa Mã số: 852.02.16 TĨM TẮT LUẬN VĂN THẠC SỸ KỸ THUẬT Đà Nẵng – Năm 2020 Cơng trình hoàn thành 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 bảo vệ Hội đồng chấm Luận văn tốt nghiệp thạc sỹ ứng dụng họp 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 MỞ ĐẦU Lý chọn đề tài: Ngày nay, cách mạng công nghiệp xanh thơng minh đóng vai trị ngày quan trọng kinh tế Từ ngành sản xuất nông nghiệp, thủy sản, y dược, chế biến hế biến thực phẩm, bảo vệ mơi trường, lượng hố tái tạo, hoá học vật liệu ngành chế tạo máy, công nghệ chế tạo ô tô, ngành công nghệ cao v.v… Cuộc cách mạng tạo mơi trường mà máy tính, tự động hóa người làm việc theo cách thức hoàn toàn Tại đây, robot loại máy móc sử dụng thuật tốn để điều khiển mà không cần can thiệp người Áp dụng Robot trình sản xuất tốn sức người liệu thu thập đầy đủ Chất lượng sản phẩm đảm bảo kiểm soát từ khâu nguyên vật liệu thành hình chuyển đến tay người tiêu dùng Hơn nữa, người trực tiếp làm việc môi trường làm việc nguy hiểm, giảm tỷ lệ tử vong, bệnh tật trình lao động Do Robot có tầm quan trọng lớn lĩnh vực nghiên cứu hàng đầu thời đại ngày Ở nước ta, nhiều sở bắt đầu nhập ngoại nhiều loại Robot phục vụ công việc học tập, nghiên cứu sản xuất, có nơi bắt đầu thiết kế chế tạo lắp ráp Robot Với ý nghĩa to lớn Robot công nghiệp, chắn ngành công nghiệp chế tạo ứng dụng Robot phát triển mạnh tương lai Ngoài vấn đề điều khiển tay máy, cánh tay Robot lĩnh vực cần quan tâm Vấn đề nghiên cứu nhiều nơi giới cho đời sản phẩm ứng dụng, nhiên việc áp dụng lý thuyết điều khiển nâng cao chất lượng cho hệ thống vấn đề cần nghiên cứu chế tạo, đáp ứng nhu cầu thị trường thiết bị tự động hóa Qua thời gian học tập nghiên cứu chương trình thạc sĩ tự động hóa Đại học Đà Nẵng, tơi thấy lĩnh vực nghiên cứu ứng dụng robot lĩnh vực mẻ, đặc biệt robot tự động Vì tơi định chọn đề tài "Ứng dụng điều khiển mờ kết hợp xử lý ảnh cho hệ tay máy bậc tự do" Thông qua luận văn khảo sát, nghiên cứu điều khiển tay máy bậc tự hệ thống điều khiển vị trí theo quỹ đạo sử dụng phương pháp điều khiển PID mờ để gắp vật cố định mặt phẳng với giúp đỡ Camera xác định tọa độ vật Mục đích nghiên cứu: - Nghiên cứu lý thuyết tay máy lý thuyết mờ - Nghiên cứu Image Processing Toolbox MATLAB cho việc xử lý ảnh kết nối mô - Ứng dụng điều khiển mờ điều khiển tay máy bậc tự gắp vật theo vị trí quỹ đạo đặt trước - Phân tích đánh giá kết đạt qua mô tay máy Đối tượng phạm vị nghiên cứu: 3.1 Đối tượng nghiên cứu: - Mô tay máy bậc tự Matlab Simulink Solidworks - Điều khiển tay máy bậc tự - Phương pháp dùng máy tính để xử lý ảnh 3.2 Phạm vi nghiên cứu: - Đề tài dừng lại việc mô phỏng, điều khiển vị trí tay máy theo quỹ đạo đặt trước lấy camera - Tín hiệu camera xử lý để lấy góc lệch khoảng cách từ camera tới vật, xác định vật có hay khơng Phương pháp nghiên cứu: - Tìm hiểu sở lý thuyết tay máy, xử lý ảnh, qua thơng qua báo, internet, sách… - Tìm hiểu lý thuyết xây dựng thuật toán điều khiển mờ tay máy bậc tự theo quỹ đạo định sẵn - Tìm hiểu phương pháp mơ tay máy phần mềm Matlab Simulink Solidworks - Nghiên cứu thiết kế giao diện xác định tọa độ vật Camera Ý nghĩa khoa học thực tiễn đề tài: Về khoa học: - Việc nghiên cứu thiết kế điều khiển mờ nhằm nâng cao chất lượng điều khiển, tăng độ mềm dẻo linh hoạt truyền động sản xuất, cụ thể điều khiển tay máy bậc tự vấn đề có ý nghĩa cao khoa học - Ứng dụng thành công công nghệ xử lý ảnh vào điều khiển thiết bị thông minh - Việc xử lý ảnh điều khiển mờ tay máy bậc tự tạo tiền đề cho nghiên cứu tương lai Về thực tiễn: - Tích hợp điều khiển mờ vào điều khiển mở triển vọng việc khai thác, áp dụng cho hệ thống điều khiển công nghiệp để thay đổi công nghệ sản xuất việc tự động hóa việc điều khiển, giảm vốn đầu tư, nâng cao chất lượng hệ thống điều khiển, đưa lại nhiều sản phẩm chất lượng tốt với giá thành thấp, cạnh tranh - Ứng dụng xử lý ảnh vào công nghiệp sản xuất tự động, điều khiển robot làm trực quan hóa q trình giám sát điều khiển - Ứng dụng cơng nghệ điều khiển mờ xử lý ảnh góp phần thúc đẩy cách mạng công nghiệp Bố cục luận văn: Luận văn có phần mở đầu giới thiệu nội dung, mục lục, danh mục bảng, hình vẽ, kết luận kiến nghị bao gồm chương nghiên cứu cụ thể: Chương 1: Cơ sở lý thuyết Chương 2: Xử lý ảnh ứng dụng Matlab xử lý ảnh Chương 3: Xây dựng mơ hình tốn học cho tay máy bậc tự Chương 4: Thiết kế điều khiển PID mờ điều khiển tay máy bậc tự Chương 5: Mô hoạt động tay máy đánh giá kết Chương – CƠ SỞ LÝ THUYẾT 1.1 Tổng quan Robot: 1.1.1 Lịch sử phát triển robot Thuật ngữ “Robot” xuất phát từ tiếng Sec (Czech) “Robota” có nghĩa cơng việc tạp dịch kịch Rossum’s Universal Robotscủa Karel Capek, vào năm 1921 Trong kịch này, Rossum trai ông ta chế tạo máy gần giống với người để phục vụ người Có lẽ gợi ý ban đầu cho nhà sáng chế kỹ thuật cấu, máy móc bắt chước hoạt động bắp người Đầu thập kỷ 60, công ty Mỹ AMF (American Machine and Foundry Company) quảng cáo loại máy tự động vạn gọi “Người máy công nghiệp” (Industrial Robot) Ngày người ta đặt tên người máy công nghiệp (hay robot công nghiệp) cho loại thiết bị có dáng dấp vài chức tay người điều khiển tự động để thực số thao tác sản xuất Về mặt kỹ thuật, robot cơng nghiệp ngày nay, có nguồn gốc từ hai lĩnh vực kỹ thuật đời sớm cấu điều khiển từ xa (Teleoperators) máy công cụ điều khiển số (NC Numerically Controlled machine tool) Các cấu điều khiển từ xa (hay thiết bị kiểu chủ-tớ) phát triển mạnh chiến tranh giới lần thứ hai nhằm nghiên cứu vật liệu phóng xạ Người thao tác tách biệt khỏi khu vực phóng xạ tường có vài cửa quan sát để nhìn thấy cơng việc bên Các cấu điều khiển từ xa thay cho cánh tay người thao tác; gồm có kẹp bên (tớ) hai tay cầm bên (chủ) Cả hai, tay cầm kẹp, nối với cấu sáu bậc tự để tạo vị trí hướng tuỳ ý tay cầm kẹp Cơ cấu dùng để điều khiển kẹp theo chuyển động tay cầm Vào khoảng năm 1949, máy công cụ điều khiển số đời, nhằm đáp ứng yêu cầu gia công chi tiết ngành chế tạo máy bay Những robot thực chất nối kết khâu khí cấu điều khiển từ xa với khả lập trình máy cơng cụ điều khiển số Dưới điểm qua số thời điểm lịch sử phát triển người máy công nghiệp Một robot công nghiệp chế tạo robot Versatran công ty AMF, Mỹ Cũng vào khoảng thời gian nầy Mỹ xuất loạirobot Unimate -1900 dùng kỹ nghệ ôtô Tiếp theo Mỹ, nước khác bắt đầu sản xuất robot công nghiệp : Anh -1967, Thuỵ Điển Nhật -1968 theo quyền Mỹ; CHLB Đức -1971; Pháp - 1972; ý- 1973 Tính làm việc robot ngày nâng cao, khả nhận biết xử lý Năm 1967 trường Đại học tổng hợp Stanford (Mỹ) chế tạo mẫu robot hoạt động theo mơ hình “mắttay”, có khả nhận biết định hướng bàn kẹp theo vị trí vật kẹp nhờ cảm biến Năm 1974 Công ty Mỹ Cincinnati đưa loại robot điều khiển máy vi tính, gọi robot T3 (The Tomorrow Tool: Công cụ tương lai) Robot nầy nâng vật có khối lượng đến 40 KG Có thể nói, Robot tổ hợp khả hoạt động linh hoạt cấu điều khiển từ xa với mức độ “tri thức” ngày phong phú hệ thống điều khiển theo chương trình số kỹ thuật chế tạo cảm biến, cơng nghệ lập trình phát triển trí khơn nhân tạo, hệ chun gia Trong năm sau này, việc nâng cao tính hoạt động robot khơng ngừng phát triển Các robot trang bị thêm loại cảm biến khác để nhận biết môi trường chung quanh, với thành tựu to lớn lĩnh vực Tin học - Điện tử tạo hệ robot với nhiều tính đăc biệt, số lượng robot ngày gia tăng, giá thành ngày giảm Nhờ vậy, robot cơng nghiệp có vị trí quan trọng dây chuyền sản xuất đại 1.1.2 Ứng dụng robot sản xuất 1.1.3 Các khái niệm định nghĩa robot công nghiệp 1.1.4 Phân loại robot công nghiệp 1.1.5 Cấu trúc robot công nghiệp 1.2 Tổng quan điều khiển mờ: 1.2.1 Lịch sử phát triển: Từ năm 1965 đời lý thuyết lý thuyết tập mờ (Fuzzy set theory) đo giáo sư Lofti A Zadeh trường đại học Califonia - Mỹ đưa Từ lý thuyết đời phát triển mạnh mẽ qua cơng trình khoa học nhà khoa học như: Năm 1972 GS Terano Asai thiết lập sở nghiên cứu hệ thống điều khiển mờ Nhật, năm 1980 hãng Smith Co bắt đầu nghiên cứu điều khiển mờ cho lò Những năm đầu thập kỷ 90 hệ thống điều khiển mờ mạng nơron (Fuzzy system and neural network) nhà khoa học, kỹ sư sinh viên lĩnh vực khoa học kỹ thuật đặc biệt quan tâm ứng dụng sản xuất đời sống Tập mờ lôgic mờ dựa thông tin "không đầy đủ, đối tượng để điều khiển đầy đủ đối tượng cách xác Các công ty Nhật bắt đầu dùng lôgic mờ vào kỹ thuật điều khiển từ năm 1980 Nhưng phần cứng chuẩn tính tốn theo giải thuật 1ôgic mờ nên hầu hết ứng dụng dùng phần cứng chuyên lôgic mờ Một ứng dụng dùng logic mờ nhà máy xử lý nước Fuji Electric vào năm 1983, hệ thống xe điện ngầm Hitachi vào năm 1987 1.2.2 Điều khiển mờ 1.2.3 Hệ điều khiển mờ nâng cao 1.3 Kết luận Chương – XỬ LÝ ẢNH VÀ ỨNG DỤNG MATLAB TRONG XỬ LÝ ẢNH 2.1 Tổng quan camera 2.2 Xử lý ảnh 2.2.1 Tổng quan xử lý ảnh 2.2.2 Các trình xử lý ảnh: 2.2.3 Ảnh biểu diễn ảnh 2.2.4 Các loại tệp xử lý ảnh 2.3 Ứng dụng Matlab xử lý ảnh Trong luận văn sử dụng công cụ Image Processing Toolbox dùng cho việc xử lý ảnh lấy từ Camera để xác định tọa độ vật 2.3.1 Các kiểu ảnh, thao tác ảnh Toolbox 2.3.2 Phân tích ảnh 2.4 Kết luận 10 Hình 3.1 Các hệ tọa độ tay máy bậc 3.2.2.2 Lập bảng thông số D-H (Denavit Hartenberg) 3.2.2.3 Xác định ma trận đặc trưng cho khâu 3.2.1.4 Tính ma trận biến đổi T 3.2.2 Động học nghịch cánh tay Robot DOF 3.2.3 Thành lập phương trình động lực học tay máy DOF 3.2.4 Mơ tả tốn học tay máy DOF phương trình vi phân: Dưới dạng ma trận, phương trình chuyển động hay phương trình động lực học hệ tay máy biểu diễn chung dạng sau: ̂ (𝜃)𝜃̈ + 𝐶̂ (𝜃, 𝜃̇ )𝜃̇ + 𝐺̂ (𝜃) = 𝜏 𝑀 Với: 𝑚11 0 ̂ (𝜃) = ( 𝑚22 𝑚23 ) ; 𝑀 𝑚32 𝑚33 𝐶11 𝐶12 𝐶13 𝐶̂ (𝜃, 𝜃̇ ) = (𝐶21 𝐶22 𝐶23 ) ; 𝐶31 𝐶32 𝐶33 Vậy ta có: 𝑔1 𝐺̂ (𝜃) = (𝑔2 ) 𝑔3 𝜃̈1 𝜃̇1 𝐶11 𝐶12 𝐶13 𝑔1 𝑚11 𝜏1 ( 𝑚22 𝑚23 ) (𝜃̈ ) + (𝐶21 𝐶22 𝐶23 ) (𝜃̇ ) + (𝑔2 ) = (𝜏2 ) 2 𝜏3 𝑔3 𝐶31 𝐶32 𝐶33 𝑚32 𝑚33 𝜃̈3 𝜃̇3 11 Trong đó: 𝑚11 = 𝑚1 𝑅2 + 𝑚3 𝑙32 𝑐23 + 2𝑚3 𝑙2 𝑙3 𝑐2 𝑐23 + (𝑚2 + 𝑚3 )𝑙22 𝑐22 𝑚22 = (𝑚2 + 𝑚3 )𝑙22 + 2𝑚3 𝑙2 𝑙3 cos 𝜃3 + 𝑚3 𝑙32 𝑚23 = 𝑚32 = 𝑚3 𝑙32 + 𝑚3 𝑙2 𝑙3 cos 𝜃3 𝑚33 = 𝑚3 𝑙32 𝐶11 = −(𝑚2 + 𝑚3 )𝑙22 𝑠2 𝑐2 𝜃̇2 − 𝑚3 𝑙32 𝑠23 𝑐23 (𝜃̇2 + 𝜃̇3 ) − 𝑚3 𝑙2 𝑙3 𝑠2 𝑐23 𝜃̇2 − 𝑚3 𝑙2 𝑙3 𝑐2 𝑠23 (𝜃̇2 + 𝜃̇3 ) { 𝐶12 = −(𝑚2 + 𝑚3 )𝑙22 𝑠2 𝑐2 𝜃̇1 − 𝑚3 𝑙32 𝑠23 𝑐23 𝜃1̇ − 𝑚3 𝑙2 𝑙3 𝑠2 𝑐23 𝜃1̇ − 𝑚3 𝑙2 𝑙3 𝑐2 𝑠23 𝜃1̇ 𝐶13 = −𝑚3 𝑙32 𝑠23 𝑐23 𝜃1̇ − 𝑚3 𝑙2 𝑙3 𝑐2 𝑠23 𝜃1̇ 𝐶21 = (𝑚2 + 𝑚3 )𝑙22 𝑠2 𝑐2 𝜃̇1 + 𝑚3 𝑙32 𝑠23 𝑐23 𝜃̇1 + 𝑚3 𝑙2 𝑙3 𝑠2 𝑐23 𝜃̇1 + 𝑚3 𝑙2 𝑙3 𝑐2 𝑠23 𝜃̇1 {𝐶22 = −𝑚3 𝑙2 𝑙3 𝑠3 𝜃̇3 𝐶23 = −𝑚3 𝑙2 𝑙3 𝑠3 𝜃̇3 − 𝑚3 𝑙2 𝑙3 𝑠3 𝜃̇2 𝐶31 = 𝑚3 𝑙32 𝑠23 𝑐23 𝜃̇1 + 𝑚3 𝑙2 𝑙3 𝑐2 𝑠23 𝜃̇1 { 𝐶32 = 𝑚3 𝑙2 𝑙3 𝑠3 𝜃̇2 𝐶33 = 𝑔1 = { 𝑔2 = (𝑚2 + 𝑚3 )𝑔𝑙2 𝑐2 + 𝑚3 𝑔𝑙3 𝑐23 𝑔3 = 𝑚3 𝑔𝑙3 𝑐23 3.3 Kết luận: - Hoạt động tay máy robot ba khớp không gian việc kết hợp chuyển động riêng ba khớp lại với - Tay máy hoạt động ln có thay đổi vị trí, tốc độ nên thơng số động học tay máy thay đổi theo, chịu ảnh hưởng thơng số bên ngồi làm cho sai lệch lớn - Với phương trình trạng thái khớp tay máy ba bậc ta thấy tay máy ba bậc hệ có tính phi tuyến mạnh 12 Chương – THIẾT KẾ BỘ ĐIỀU KHIỂN PID MỜ ĐIỀU KHIỂN TAY MÁY BẬC TỰ DO 4.1 Đặt vấn đề: 4.2 Tổng hợp hệ điều khiển PID 4.2.1 Các phương pháp thiết kế PID 4.2.2 Tổng hợp điều khiển PID: Để tổng hợp điều chỉnh vị trí, ta tiến hành tổng hợp điều khiển vị trí động theo ba vịng kín sau: - Vòng điều chỉnh dòng điện - Vòng thứ hai điều chỉnh tốc độ động - Vịng ngồi điều chỉnh vị trí * Các thơng số ban đầu: Căn vào công thức, số liệu tính tốn tài liệu [10], [11], ta có thơng số sau: - Bộ chỉnh lưu: Hàm truyền chỉnh lưu có dạng: 𝐾𝑐𝑙 𝑊𝑐𝑙 = (1 + 𝑇𝑑𝑘 𝑝)(1 + 𝑇𝑣 𝑝) - Biến dòng: Hàm truyền biến dòng: 𝐾𝑖 𝑊𝑖 = 𝑇𝑖 𝑝 + - Máy phát tốc: Hàm truyền máy phát tốc có dạng: 𝐾𝜔 𝑊𝜔 = 𝑇𝜔 𝑝 + - Cảm biến vị trí: Hàm truyền cảm biến vị trí có dạng: 𝐾𝜑 𝑊𝜑 = 𝑇𝜑 𝑝 + * Tổng hợp mạch vòng điều chỉnh dòng (RI): Ta có hàm truyền điều chỉnh dịng điện theo tiêu chuẩn modul tối ưu: 13 (1 + 𝑝𝑇𝑢 )𝑅𝑢 𝑅𝑢 𝑇𝑢 = (1 + ) 2𝐾𝑐𝑙 𝐾𝑖 𝑇𝑠𝑖 𝑝 2𝐾𝑐𝑙 𝐾𝑖 𝑇𝑠𝑖 𝑝𝑇𝑢 𝑅𝑖 (𝑝) = 𝑘𝑝 (1 + ) 𝑝𝑇𝐼 Đây khâu tỷ lệ - tích phân PI với tham số: 𝑘𝑝 = 𝑅𝑖 (𝑝) = 𝑅𝑢 𝑇𝑢 2𝐾𝑐𝑙 𝐾𝑖 𝑇𝑠𝑖 𝑇𝐼 = 𝑇𝑢 * Tổng hợp mạch vòng điều chỉnh tốc độ (R): Ta có hàm truyền điều chỉnh tốc độ theo tiêu chuẩn modul tối ưu: 𝐾𝑖 (1 + 𝑇𝑠𝜔 𝑝)𝑗𝑝 2𝐾𝜔 𝐾𝜙(1 + 𝜏𝜎 𝑝)𝜏𝜎 𝑝 Sau tính tốn chọn 𝜏𝜎 = 𝑇𝑠𝜔 ta tìm điều chỉnh tốc độ khâu tỉ lệ P: 𝐾𝑖 𝑗 𝑅𝜔 (𝑝) = 2𝐾𝜔 𝐾𝜙𝑇𝑠𝜔 * Tổng hợp mạch vịng điều chỉnh vị trí (R): Hàm truyền điều chỉnh vị trí theo tiêu chuẩn tối ưu xứng: 𝐾𝜔 (2𝑇𝜑 + 𝑇𝜔 ) 𝐾𝜔 𝑇𝜔 𝑅𝜑 (𝑝) = + 𝑝 𝐾𝜑 𝑇𝜑 4𝐾𝜑 𝑇𝜑2 𝑅𝜔 (𝑝) = Vậy hàm truyền điều chỉnh vị trí khâu tỉ lệ - vi phân PD 4.3 Tổng hợp mơ hình điều khiển PID mờ: 4.3.1 Ngun tắc chuyển đổi PID thành FUZZY PID: Từ cấu trúc điều khiển PID hệ thống Fuzzy chuyển đổi thông số PID vào thời gian thực, hệ thống Fuzzy cấu trúc từ nguyên tắc IF-THEN phải chọn thông số PID phù hợp với nguyên tắc Để hỗ trợ cho vấn đề phải xác định dãy (Kpmin, Kpmax) R (Kdmin, Kdmax) R, Kp (Kpmin, Kpmax) Kd (Kdmin, Kdmax) Các đầu vào cho điều khiển chọn theo tiêu chí sau: Bộ điều khiển phải xác định tư thể cánh tay 14 robot để di chuyển cách, thiết bị truyền động theo hướng mong muốn Với điều thiết kế, liệt kê tham số đầu vào cho điều khiển mờ chỉnh định tham số cho PID: 1) ‘e’ sai lệch góc quay khớp 2) ‘edot’ thay đổi sai lệch, xác định thay đổi sai lệch góc quay khớp 3) DeltaKp thay đổi thông số Kp điều khiển PID 4) DeltaKi thay đổi thông số Ki điều khiển PID 5) DeltaKd thay đổi thông số Kd điều khiển PID Giá trị thông số đầu vào xác định 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’ xác định sai lệch góc đặt (giá trị tín hiệu đặt đưa vào điều khiển) góc thực (tín hiệu cảm biến nhận trình tay máy hoạt động), thay đổi sai lệch ‘edot’ xác định giá trị tín hiệu sai lệch góc ‘e’ trước trừ sai lệch góc ‘e’ sau Dải giá trị DeltaKp, DeltaKi, DeltaKd xác định thông qua thực nghiệm mô tay máy hoạt động dùng điều khiển PID đáp ứng sai số theo yêu cầu 4.3.2 Xây dựng luật điều khiển 4.3.3 Xây dựng quy tắc mờ Matlab – Simulink 15 Chương – MÔ PHỎNG HOẠT ĐỘNG TAY MÁY VÀ ĐÁNH GIÁ KẾT QUẢ 5.1 Mô tay máy với solidwork 5.2 Giải thuật xử lý ảnh tạo quỹ đạo cho tay máy hoạt động 5.3 Mô hình phân tích hệ tay máy bậc tự do: 5.3.1 Sơ đồ khối mơ hình phân tích: Hình 5.14 Sơ đồ khối mơ hình phân tích Sau thực chương trình xử lý ảnh, ta lấy tọa độ tâm vật, chương trình tạo quỹ đạo cần cho robot hoạt động, truyền tín hiệu vào biến “theta0” đưa vào điều khiển, tín hiệu vị trí góc đặt qđặt Tín hiệu sai lệch “e” đưa vào điều khiển PID sai lệch qđặt tín hiệu vị trí góc qra đưa vào robot Bộ điều khiển PID điều khiển động thông qua biến đổi vịng điều chỉnh Tín hiệu vị trí góc qra đưa vào cho khâu robot, robot phản hồi momen tải trở lại động nhiễu tính vào trục động 5.3.2 Sơ đồ mơ hình: Hình 5.15 Sơ đồ mơ hình phân tích tay máy bậc dùng PID 16 Hình 5.16 Sơ đồ mơ hình phân tích tay máy bậc dùng PID mờ 5.3.3 Kết mô phỏng: Thực chương trình xử lý ảnh với ảnh vật có kích thước [492;493] pixel tọa độ tâm vật [299,48; 171,08] Chương trình thực quỹ đạo tính tốn đưa thơng số vào biến “theta0”, ta kết mô sau: Đồ thị so sánh quỹ đạo khớp quay 1: Hình 5.17 Đồ thị quỹ đạo góc thực - PID Hình 5.18 Đồ thị quỹ đạo góc thực – PID mờ Hình 5.19 Sai lệch góc quay - PID Hình 5.20 Sai lệch góc quay – PID mờ Đồ thị so sánh quỹ đạo khớp quay 2: 17 Hình 5.21 Đồ thị quỹ đạo góc thực - PID Hình 5.22 Đồ thị quỹ đạo góc thực – PID mờ Hình 5.23 Sai lệch góc quay - PID Hình 5.24 Sai lệch góc quay – PID mờ Đồ thị so sánh quỹ đạo khớp quay 3: Hình 5.25 Đồ thị quỹ đạo góc thực - PID Hình 5.26 Đồ thị quỹ đạo góc thực – PID mờ Hình 5.27 Sai lệch góc quay - PID Hình 5.28 Sai lệch góc quay – PID mờ Từ đồ thị đồ thị quỹ đạo sai lệch quỹ đạo khớp mơ hình phân tích, ta nhận thấy rằng: 18 - Biên độ sai lệch hai mơ hình gần nhau, mơ hình PID mờ có biên độ sai lệch nhanh - Ở mơ hình PID mờ thời điểm robot đổi quỹ đạo, hay dừng đột ngột, làm thay đổi chiều quay robot, dẫn đến dao động tín hiệu trước xác lập Tuy nhiên biên độ dao động tín hiệu đầu nhỏ - Bởi biên độ sai lệch đầu vào thay đổi với hạn chế mơ hình phân tích nên tín hiệu mơ hình PID mờ khơng tốt điều khiển PID - Mơ hình phân tích với sai lệch q trình tính tốn động cơ, mạch vịng biến đổi, robot kết đầu bị ảnh hưởng khác với robot làm thực tế Do đó, ta xây dựng mơ hình mơ hệ tay máy bậc tự phần sau 5.4 Mơ hình Simulink mơ hệ tay máy bậc tự do: 5.4.1.Sơ đồ khối mơ hình mơ phỏng: Hình 5.29 Sơ đồ khối mơ hình mơ Tương tự với mơ hình phân tích, khác điều khiển PID điều khiển cấu chấp hành đầu vào (động cơ), cấu chấp hành kết nối trục với robot khâu phản hồi vị trí, cho vị trí góc qra phản hồi tạo sai lệch “e” để đưa tín hiệu vào PID 19 5.4.2 Sơ đồ mơ hình: Hình 5.30 Sơ đồ mơ hình mô tay máy bậc dùng điều khiển PID Hình 5.31 Sơ đồ mơ hình mơ tay máy bậc dùng điều khiển PID 5.4.2 Kết mơ phỏng: Thực chương trình xử lý ảnh với ảnh vật có kích thước [492;493] pixel tọa độ tâm vật [299,48; 171,08] Chương trình thực quỹ đạo tính tốn đưa thơng số vào biến “theta0”, ta kết mô sau: Đồ thị so sánh quỹ đạo khớp quay 1: 20 Hình 5.32 Đồ thị quỹ đạo góc - PID Hình 5.33 Đồ thị quỹ đạo góc – PID mờ Hình 5.34 Sai lệch góc quay - PID Hình 5.35 Sai lệch góc quay – PID mờ Đồ thị so sánh quỹ đạo khớp quay 2: Hình 5.36 Đồ thị quỹ đạo góc - PID Hình 5.37 Đồ thị quỹ đạo góc – PID mờ Hình 5.38 Sai lệch góc quay - PID Hình 5.39 Sai lệch góc quay – PID mờ Đồ thị so sánh quỹ đạo khớp quay 3: 21 Hình 5.40 Đồ thị quỹ đạo góc - PID Hình 5.41 Đồ thị quỹ đạo góc – PID mờ Hình 5.42 Sai lệch góc quay - PID Hình 5.43 Sai lệch góc quay – PID mờ Từ đồ thị đồ thị quỹ đạo sai lệch quỹ đạo khớp mơ hình mô phỏng, ta nhận thấy rằng: - Biên độ sai lệch hai mơ hình gần nhau, mơ hình PID mờ có biên độ sai lệch thấp mơ hình PID, tần số dao động sai lệch mơ hình PID mờ cao mơ hình PID - Ở mơ hình mơ ta thấy sai lệch dao động chi tiết mơ hình phân tích, từ điều chỉnh thơng số PID xác 5.5 Kết luận chung: Từ việc đánh giá kết mơ hai mơ hình phân tích mơ hình mơ phỏng, ta có số kết luận: - Mơ hình phân tích tính tốn làm rõ thông số động cơ, robot thuận tiện cho việc nghiên cứu cấu tạo, hoạt động động cơ, điều chỉnh thông số động đạt mức tối ưu, nhiên mơ hình phân tích khơng thể sai lệch thực tế mà robot gặp phải - Ở mơ hình mơ cấu chấp hành, robot, phản hồi vị trí phần mềm matlab tự động tính tốn tiêu chuẩn nên đạt 22 xác tối ưu phù hợp với thực tế, nên mơ hình mơ ta quan tâm đến việc thiết kế điều khiển, điều chỉnh thông số PID để robot đạt đáp ứng tốt nhất, mà không gặp phải vấn đề sai lệch động robot hay cảm biến vị trí Nói chung, xây dựng mơ hình mơ phù hợp với việc thiết kế điều khiển so với mơ hình phân tích 23 KẾT LUẬN VÀ KIẾN NGHỊ Kết luận: - Việc xây dựng điều khiển cho đối tượng có tính phi tuyến cao cần thiết lĩnh vực tự động hóa q trình cơng nghiệp nhưhiện nay, tay máy robot đối tượng có tính phi tuyến cao, đặc biệt tay máy có nhiều bậc tự khác nhau, thếviệc kết hợp ứng dụng phương pháp điều khiển đại khác cần thiết cho đối tượng có tính phi tuyến mạnh biến đổi lớn luận văn nghiên cứu xây dựng đạt kết quả: - Tổng quan tay máy robot công nghiệp, robot ba bậc tự do, lý thuyết điều khiển mờ Tính tốn thiết kế điều khiển kinh điển PID cho hệ dẫn động tay máy ba bậc tự do, nghiên cứu thiết kế điều khiển PID mờ để điều khiển trình chuyển động tay máy di chuyển quỹ đạo đặt trước Thiết kế chương trình mơ simulink cho kết quỹ đạo, sai lệch quỹ đạo, quỹ đạo tổng tay máy có kết đáp ứng tốt Với kết giúp cho việc khảo sát, đánh giá hiệu chỉnh nâng cao chất lượng hệ thống điều khiển cánh tay robot tốt - Luận văn nghiên cứu lựa chọn điều khiển PID mờ với thông số để nâng cao chất lượng điều khiển cánh tay Robot chuyển động theo quỹ đạo đặt trước, giúp cho việc tạo quỹ đạo đáp ứng thực tốt, với hệ thống điều khiển chất lượng bám theo quỹ đạo cánh tay Robot nâng lên nhiều so với hệ điều khiển PID kinh điển - Khi thực việc thiết kế điều khiển PID mờ cho đối tượng không phụ thuộc vào đặc điểm mơ hình đối tượng, 24 trình xây dựng nên điều khiển PID mờ với nguyên tắc điều khiển cho đối tượng có đặc tính khác hồn tồn giống Kiến nghị: Việc xây dựng nghiên cứu điều khiển cho tay máy ba bậc với điều kiện thời gian, sở vật chất hạn chế không cho phép nên luận văn dừng lại phần xây dựng lý thuyết kết mô phần mêm Matlab simulink Chưa làm mô hình thực tế tay máy robot ba bậc tự sử dụng điều khiển mờ tích hợp để điều khiển, phần cịn hạn chế mà luận văn chưa thể hoàn thiện Tuy nhiên kết mô simulink kiểm chứng cho thấy tính đắn đề tài cần nghiên cứu Để phát triển tiến hành nghiên cứu thiết kế chế tạo mơ hình tay máy ba bậc tự dùng điều khiển mờ tích hợp để điều khiển luận văn hoàn thiện ... ? ?3
