Thiết kế robot di chuyển và đo lường thông số trạm biến áp tự hành

ĐẠI HỌC ĐÀ NẴNG TRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA KHOA ĐIỆN ĐỒ ÁN LIÊN MÔN 4 NGÀNH KỸ THUẬT ĐIỀU KHIỂN TỰ ĐỘNG HOÁ ĐỀ TÀI THIẾT KẾ ROBOT DI CHUYỂN VÀ ĐO LƯỜNG THÔNG SỐ TRẠM BIẾN ÁP TỰ HÀNH Người hướng dẫn TS.

ĐẠI HỌC ĐÀ NẴNG TRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA KHOA ĐIỆN ĐỒ ÁN LIÊN MÔN NGÀNH: KỸ THUẬT ĐIỀU KHIỂN & TỰ ĐỘNG HOÁ ĐỀ TÀI: THIẾT KẾ ROBOT DI CHUYỂN VÀ ĐO LƯỜNG THÔNG SỐ TRẠM BIẾN ÁP TỰ HÀNH Người hướng dẫn: TS NGUYỄN HỒNG MAI Nhóm thực hiện: NHÓM 1_18NH37B Sinh viên thực hiện: Lê Hữu Trường Cao Khả Tiến Nguyễn Hoàng Gia Tuấn Bạch Hải Nam Nguyễn Cơng Sinh Nguyễn Hịa Hưng Đà Nẵng, 12/2021 Đồ án liên mơn Nhóm GVHD: Nguyễn Hồng Mai MỤC LỤC HÌNH LỜI NÓI ĐẦU CHƯƠNG 1: TỔNG QUAN VỀ ĐỀ TÀI 1.1 Tính cấp thiết đề tài 1.2 Mục tiêu nghiên cứu 1.3 Đối tượng phạm vi nghiên cứu 1.4 Cách tiếp cận phương pháp nghiên cứu 1.5 Giới thiệu robot giám sát trạm biến áp CHƯƠNG 2: MÔ HÌNH ĐỘNG HỌC, ĐỘNG LỰC HỌC CỦA ĐỐI TƯỢNG 11 2.1 Mơ hình động học Mobile Robot 12 2.1.1 Mơ hình bánh xe robot 12 2.1.2 Phương trình động học Mobile Robot 13 2.2 Mơ hình động học, động lực học cánh tay robot 15 2.2.1 Đặc điểm kĩ thuật cánh tay robot 15 2.2.2 Các phương trình động học thuận 15 2.2.3 Các phương trình động học ngược 17 2.2.4 Các phương trình động lực học tay máy 19 CHƯƠNG 3: KĨ THUẬT ĐỊNH VỊ VÀ THUẬT TOÁN ĐIỀU KHIỂN MOBILE ROBOT 28 3.1 Tổng quan kĩ thuật định vị cho Mobile Robot 28 3.2 Phương pháp Dead - reckoning 29 3.2.1 Nguyên lý 30 3.2.2 Những lưu ý sử dụng phương pháp Dead-reckoning 31 3.3 Thuật toán điều khiển robot tự hành 33 3.3.1 Nguyên lý điều khiển sử dụng thuật toán Pure Pursuit 33 3.3.2 Ảnh hưởng LookAheadDistance đến thuật toán Pure Pursuit 35 3.3.3 Hạn chế thuật toán Pure Pursuit 37 3.4 Lưu đồ điều khiển robot trạm biến áp 37 3.4.1 Lưu đồ thuật toán tổng quát 37 3.4.2 Lưu đồ thuật tốn Arduino điều khiển vị trí Robot vị trí tay máy 39 3.4.3 Mơ Matlab Simulink 39 Đồ án liên môn Nhóm GVHD: Nguyễn Hồng Mai CHƯƠNG 4: THIẾT KẾ PHẦN CỨNG HỆ THỐNG 42 4.1 Tổng quan thiết kế 42 4.1.1 Cơ sở thiết kế 42 4.1.2 Chọn thiết bị điều khiển truyền động cho robot 42 4.1.3 Chọn phần mềm lập trình điều khiển, thu thập xử lý liệu 43 4.2 Thiết kế phần cứng 43 4.2.1 Máy vi tính 44 4.2.2 Camera 45 4.2.3 Bộ truy cập không dây WiFi (Router) 46 4.2.4 Module ESP8266-12E 47 4.2.5 Module Arduino UNO Modulê Micro Step Driver 48 4.2.6 Modul CNC Shield V3 50 4.2.7 Cảm biến siêu âm HY-SRF05 50 4.2.8 Cảm biến nhiệt độ ES1C-A40 51 4.2.9 Mudule la bàn HMC5883L 52 4.2.10 Encoder 53 4.2.11 Động 54 4.2.12 Pin 55 CHƯƠNG 5: THIẾT KẾ BỘ ĐIỀU KHIỂN TAY MÁY 57 5.1 Bộ điều khiển mờ 57 5.1.1 Lịch sử phát triển 57 5.1.2 Điều khiển mờ 58 5.1.3 Thiết kế điều khiển mờ 59 5.1.4 Kết mô 61 5.1.5 Nhận xét 64 5.2 Bộ điều khiển Neural (ANN) 64 5.3 Bộ điều khiển mờ PID (FLC-PID) 68 5.3.1 Sơ đồ điều khiển sử dụng Mờ PID 68 5.3.2 Luật chỉnh định PID 69 5.3.3 Các bước thiết kế điều khiển Mờ 70 Đồ án liên môn Nhóm GVHD: Nguyễn Hồng Mai 5.3.4 Kết mơ 71 5.3.5 Nhận xét 75 5.4 Bộ điều khiển Neural PID (ANN-PID) 75 5.4.1 Thiết kế điều khiển 75 5.4.2 Quá trình thu thập liệu 76 5.4.3 Kết mô 79 5.4.4 Nhận xét 81 5.5 Bộ điều khiển Neural mờ PID (ANN-FLC-PID) 82 5.5.1 Khối mờ 82 5.5.2 Khối PID 86 5.5.3 Khối Noron – Mạng Noron RBF 87 5.5.4 Kết mô 92 5.6 Bộ điều khiển mờ neural PID (FLC-ANN-PID) 96 5.6.1 Kết mô 103 5.7 So sánh, đánh giá chất lượng điều khiển 108 Đồ án liên mơn Nhóm GVHD: Nguyễn Hồng Mai Mục lục hình Hình 1: Mơ tả tổng quan Robot Hình 1: Mơ hình bánh xe lý tưởng hóa 12 Hình 2: Hệ quy chiếu mobile robot 13 Hình 3: Tay máy robot bậc tự 15 Hình 1: Sơ đồ nguyên lý khâu định vị mobile robot 28 Hình 2: Sơ đồ nguyên lý mơ hình NEWT 30 Hình 3: Thuật tốn Pure Pursuit 34 Hình 4: Quan hệ hình học 34 Hình 5: LookAheadDistance 36 Hình 6: LookAheadDistance nhỏ 36 Hình 7: LookAheadDistance lớn 36 Hình 8: Lưu đồ thuật tốn tổng qt 38 Hình 9: Lưu đồ thuật tốn Arduino 39 Hình 10: Mơ hình mơ 40 Hình 11: Kết mô mobile robot 40 Hình 12: Sai số mô mobile robot 41 Hình 1: Sơ đồ trạm biến áp 42 Hình 2: Tổng quan sơ đồ thiết kế phần cứng điều khiển robot 44 Hình Raspberry Pi 45 Hình 4: Camera Basler acA3800-10gm 46 Hình 5: Edup AZ800 Wifi Router 47 Hình 6: Modul ESP8266-12E 48 Hình 7: Modul Arduino Uno 49 Hình 8: Modul Micro Step Driver 49 Hình 9: Modul CNC Shield V3 50 Hình 10: Cảm biến siêu âm UltraSonic HY-SRF05 51 Hình 11: Ảnh mơ cảm diện tích khoảng cách đặt cảm biến 52 Đồ án liên mơn Nhóm GVHD: Nguyễn Hồng Mai Hình 12: Mudul la bàn HMC5883L 53 Hình 13: Encoder 53 Hình 14: Động bước 55 Hình 15: Ắc quy Đồng Nai 12v/40Ah 56 Đồ án liên mơn Nhóm GVHD: Nguyễn Hồng Mai LỜI NĨI ĐẦU Cùng với phát triển khơng ngừng ngành khoa học kỹ thuật, ngành cơng nghiệp phát triển nhanh chóng Việc áp dụng máy móc đại vào sản suất yêu cầu thiếu nhà máy nhằm tăng suất, tăng chất lượng giảm giá thành sản phẩm Song song với phát triển đó, cơng nghệ chế tạo Robot phát triển nhanh chóng đặc biệt nước phát triển nhằm đáp nhu cầu sản xuất, sinh hoạt, quốc phịng…Robot thực cơng việc mà người khó thực chí khơng thực như: làm cơng việc địi hỏi độ xác cao, làm việc mơi trường nguy hiểm (như lị phản ứng hạt nhân, dị phá mìn qn sự, thám hiểm không gian vũ trụ…) Trong họ Robot, không nhắc đến TAY MÁY ROBOT ROBOT TỰ HÀNH với đặc thù, ứng dụng rộng rãi khắp nước thay người làm công việc môi trường độc hại hay chế tạo Robot khác với độ xác mà người làm tay Sau thời gian làm việc, nghiên cứu, tham khảo chúng em hoàn thành đề tài “Robot tự hành giám sát trạm biến áp” Em xin chân thành cảm ơn thầy Nguyễn Hoàng Mai giúp em hoàn thành đồ án Đồ án liên mơn Nhóm GVHD: Nguyễn Hoàng Mai CHƯƠNG 1: TỔNG QUAN VỀ ĐỀ TÀI 1.1 Tính cấp thiết đề tài Hiện nhà máy điện, trạm biến áp lưới điện phát triển nhanh chóng số lượng, quy mơ chất lượng dẫn tới việc quản lý vận hành hệ thống điện lớn địi hỏi phải có số lượng nhân cơng lớn làm tăng chi phí Hơn nữa, nhiều hạng mục công việc bắt buộc phải tự động hóa hồn tồn đáp ứng u cầu kỹ thuật Vì vậy, việc ứng dụng hệ thống thông tin, đo lường, điều khiển để tự động hóa hệ thống điện hướng tất yếu Ở Việt Nam nay, phần lớn trạm biến áp vận hành theo kiểu truyền thống, điều khiển thơng qua tủ bảng, sử dụng khóa điều khiển Chức giám sát trạm từ trung tâm điều độ thực thông qua hệ thống thu thập thông tin xa (RTU) Tuy nhiên hình HMI (Human Machine Interface) trung tâm điều khiển từ xa thể trạng thái logic đóng cắt thiết bị khơng thể trạng thái vật lý hay tình trạng thực thiết bị, mà theo quy trình quy phạm bắt buộc phải có, ví dụ phải thấy rõ trạng thái dao cách ly mở/ đóng sau thao tác, tình trạng hỏng hóc sau bão, sau thảm họa thiên nhiên … Một số trạm biến áp đuợc tự động hóa phải đảm bảo số luợng cơng nhân trực vận hành để theo dõi thiết bị trạng thái thiết bị theo nhu quy trình quy phạm quy định Một số trạm biến áp lắp đặt camera, camera giúp giám sát tình trạng chung trạm, giám sát an ninh tránh đột nhập từ bên ngoài, chưa có khả giám sát chi tiết tình trạng thiết bị Từ phân tích nên trên, đưa yêu cầu sử dụng loại robot tự động (Robot giám sát trạm biến áp) để thu thập hình ảnh, thông tin trạng thái thiết bị trạm biến áp Robot giám sát trạm biến áp tự động di chuyển trạm theo hệ thống dẫn hướng đến vị trí định trước (vị trí máy cắt, dao cách ly, máy biến áp, góp, vị trí khác cần theo dõi, thu thập theo yêu cầu thực tế đặt ra), thu thập hình ảnh trạng thái thiết bị đưa trung tâm, thiết bị trạm từ góc độ khác truyền trung tâm điều khiển 1.2 Mục tiêu nghiên cứu Đồ án liên mơn Nhóm GVHD: Nguyễn Hoàng Mai Nghiên cứu chế tạo Robot tự động di chuyển với tốc độ 0,4 - m/s trạm biến áp để thay ngƣời, thu thập xử lý hình ảnh, thơng tin thông qua cảm biến trạng thái dao cách ly, máy cắt, đồng hồ nhiệt độ dầu MBA, đồng hồ nhiệt độ cuộn cao áp MBA, đồng hồ nhiệt độ cuộn trung áp MBA, từ góc độ khác truyền trung tâm điều khiển 1.3 Đối tượng phạm vi nghiên cứu − Nghiên cứu khảo sát trạm biến áp giả định theo mơ hình xây dựng từ trạm biến áp thực tế − − − − Nghiên cứu thiết kế, chế tạo hệ thống điều khiển phù hợp cho robot trạm biến áp Nghiên cứu chế tạo robot tự động mang camera giám sát, Nghiên cứu thiết kế, chế tạo hệ thống cấp nguồn cho robot, Nghiên cứu chế tạo hệ thống truyền liệu từ robot phòng vận hành trạm biến áp 1.4 Cách tiếp cận phương pháp nghiên cứu Đối tượng nghiên cứu đề tài mơ hình động lực, mơ hình điều khiển robot, phương thức truyền liệu, xử lý hình ảnh Ngồi cấu trúc trạm biến áp thiết bị cần giám sát trạm biến áp khảo sát 1.5 Giới thiệu robot giám sát trạm biến áp Robot giám sát trạm biến áp công cụ tiên tiến để kiểm tra sở hạ tầng trạm biến áp từ xa, kết hợp với việc lập đồ không gian quy mô nhỏ giúp kiểm tra nhiệt độ phát ăn mòn với độ nhạy cao Với cụm cảm biến bao gồm: cảm biến lidar, máy ảnh nhiệt máy ảnh quang phổ, Robot kiểm tra cách trực quan để đánh giá tình trạng thiết bị sở định lượng Các cảm biến gắn Robot giám sát trạm biến áp có khả thực việc quan sát lặp lại hầu hết môi trường trạm biến áp, với nhiều loại địa hình điều kiện thời tiết với định vị lặp lại phạm vi 10 cm Robot phát hầu hết mối nguy hiểm tiềm ẩn để đánh giá tình trạng thiết bị Đồ án liên mơn Nhóm GVHD: Nguyễn Hoàng Mai Dữ liệu từ cảm biến robot sử dụng để phát hư hỏng dấu hiệu xuống cấp (các vết nứt, rò điện, oxy hóa) lập đồ thể thay đổi vật lý máy biến áp, công tắc, dây dẫn thiết bị khác Trạm biến áp không người trực giải pháp hợp lý cho hệ thống điện quản lý vận hành cách tự động, nâng cao suất lao động, giảm tối đa nhân lực Trong tương lai, hàng loạt trạm biến áp không người trực, vận hành tự động, điều khiển từ xa ngành Điện đưa vào vận hành Công nghệ Robot tự động xây dựng chương trình giám sát trạm biến áp tiên tiến đạt Robot giám sát trạm biến áp thiết bị lý tưởng để khảo sát khu vực nguy hiểm cho người trạm biến áp, hầm mỏ địa điểm chứa vật liệu nguy hiểm Thiết bị vơ thích hợp cho việc giám sát khu vực để đánh giá thay đổi mơi trường theo thời gian Hình 1: Mô tả tổng quan Robot Thông tin hệ thống: Đồ án liên mơn Nhóm GVHD: Nguyễn Hồng Mai Kết mơ đầu theta khơng có nhiễu điều khiển Kết ISE Kết ITSE 95 Đồ án liên môn GVHD: Nguyễn Hồng Mai Nhóm 5.6 Bộ điều khiển mờ neural PID (FLC-ANN-PID) Là kết hợp điều khiển Fuzzy mạng Neural PID Sự kết hợp không mang lại cho mạng Nơron xây dựng có khả làm việc điều khiển PID truyền thống, mà đem lại khả tự động điều chỉnh thông số PID, thông qua việc cập nhật trọng số mạng nơron từ luật hợp thành mờ trình điều khiển Đây điều khiển thích nghi 5.6.1 Khối mờ Các bước thiết kế điều khiển Fuzzy Bước 1: Xác định biến ngôn ngữ - Đầu vào: Gồm biến + Sai lệch: E = Giá trị đặt – Giá trị đo + Tốc độ tăng DE = - - E(i +1) − E(i) t Đầu ra: biến + ΔE: Độ biến thiên sai lệch + ΔDE: Độ biến thiên tốc độ tăng Số lượng biến ngôn ngữ E = {âm nhiều, âm vừa, âm ít, zero, dương ít, dương vừa, dương nhiều} E = {N3, N2, N1, ZE, P1, P2, P3} DE = { âm nhiều, âm vừa, âm ít, zero, dương ít, dương vừa, dương nhiều} DE = {N31, N21, N11, ZE1, P11, P21, P31} ΔE = { zero, nhỏ, trung bình, lớn, lớn}={Z, S , M, L, U} ΔDE = { mức 1, mức 2, mức 3, mức 4, mức 5}= {L1, L2, L3, L4, L5} Bước 2: Luật hợp thành Luật chỉnh định: ΔE ΔE E N3 N2 N1 ZE N31 U L M Z N21 U L M Z N11 U L M Z DE ZE1 P11 U U L L M M Z Z P21 U L M Z P31 U L M Z 96 Đồ án liên mơn GVHD: Nguyễn Hồng Mai Nhóm P1 P2 P3 M L U M L U M L U M L U M L U M L U M L U DE ZE1 P11 U U M M M M Z Z M M M M U U P21 U L M Z M L U P31 U L M Z M L U Luật chỉnh định: ΔDE ΔDE E N3 N2 N1 ZE P1 P2 P3 N31 U L M Z M L U N21 U L M Z M L U N11 U M M Z M M U Bước 3: Chọn luật giải mờ + Chọn luật hợp thành theo quy tắc Max-Min + Giải mờ theo phương pháp trọng tâm Mơ hình Fuzzy cho cánh tay robot bậc tự Mơ hình Fuzzy có đầu vào đầu ΔE ΔDE trình bày phần - Mơ hình Fuzzy cho cánh tay 1: 97 Đồ án liên mơn - Mơ hình Fuzzy cho cánh tay 2: - Mơ hình Fuzzy cho cánh tay 3: Nhóm GVHD: Nguyễn Hồng Mai 98 Đồ án liên mơn Nhóm GVHD: Nguyễn Hồng Mai 5.5.2 Khối PID Giống điều khiển ANN-FLC-PID 5.6.2 Khối Nơ-ron RBF Các bước xây dựng mạng nơron Bước 1: Chọn điều khiển có đầu đáp ứng yêu cầu đề tài Ở ta chọn điều khiển Fuzzy_PID 99 Đồ án liên mơn Nhóm GVHD: Nguyễn Hồng Mai Bước 2: Thu thập số đầu vào đầu q trình điều khiển tay máy, thơng số chọn bám sát quỹ đạo đầu vào mong muốn Ở ta muốn đầu vào e de cho i1, i2, i3 đầu Kp, Ki Kd cho o1, o2, o3 để điều khiển PID Bước 3: Ta tiến hành trình huấn luyện liệu Sau chạy thử với điều khiển đáp ứng với mong muốn, ta thu thập thông số sau: Bước 4: Vào Command Window -> gõ lệnh “ nnstart ‘’ Matlab xuất cửa sổ Neural Network -> Chọn “ Fitting app “ Bước 5: Chọn thông số khớp muốn huấn luyện Ở ta chọn thông số khớp Theta1 -> Next * Lưu ý: Tương tự cho khớp Theta2 Theta3 100 Đồ án liên môn Nhóm GVHD: Nguyễn Hồng Mai Bước 6: Chọn số nơ-ron lớp ẩn -> Next 101 Đồ án liên mơn Nhóm GVHD: Nguyễn Hồng Mai Bước 7: Chọn thuật toán huấn luyện ( Levenberg – Marquardt ) -> Train Bước 8: Sau train xong -> Chọn “’ Simulink Diagram “ để đưa khối ANN -> Next -> Finish 102 Đồ án liên mơn Nhóm GVHD: Nguyễn Hoàng Mai Bước 9: Coppy khối ANN vừa tạo -> Paste vào điều khiển Giải thuật tối ưu điều khiển PID mạng nơ-ron RBF từ Fuzzy Mơ hình điều khiển động sử dụng mạng nơ-ron RBF trình bày Hình Trong đó, tham số điều chỉnh Kp, Ki, Kd cập nhật dựa mạng nơ-ron RBF thông số từ mạng noron RBF lấy từ e de Mờ Mơ hình tối ưu điều khiển PID mạng nơ-ron từ mờ 5.6.3 Kết mô 103 Đồ án liên môn Nhóm GVHD: Nguyễn Hồng Mai Mơ hình tổng qt Mơ hình tổng quất đề tài Mơ hình điều khiển 104 Đồ án liên mơn Nhóm GVHD: Nguyễn Hồng Mai Mơ hình điều khiển Fuzzy_Neural_PID Kết Mơ có nhiễu Kết mơ đầu Theta có nhiễu điều khiển 105 Đồ án liên mơn Nhóm GVHD: Nguyễn Hồng Mai Kết ISE Kết ITSE Mô không nhiễu 106 Đồ án liên mơn Nhóm GVHD: Nguyễn Hồng Mai Kết mơ đầu theta khơng có nhiễu điều khiển Kết ISE Kết ITSE 107 Đồ án liên môn GVHD: Nguyễn Hồng Mai Nhóm 5.7 So sánh, đánh giá chất lượng điều khiển Các kết thu điều khiển cho thấy điều khiển thích nghi cho kết tốt hẳn chất lượng xác lập, độ vọt vố thấp khơng có độ lọt vố so với điều khiển kinh điển có khả bền vững với biến thiên nhiễu tham số Các quỹ đạo thu khơng có đột biến sai số, tượng rung xác lập hạn chế rõ nhìn thấy trực quan đồ thị Giữa điều khiển khơng có khác biệt nhiều thời gian độ thời gian xác lập Ngồi ta nhận thấy hạn chế điều khiển FLC phụ thuộc nhiều vào kinh nghiệm việc xây dựng luật hợp thành khó thay tốt vấn đề mà điều khiển kinh điển làm tốt Để thấy rõ tiêu chất lượng mơ hình, nhóm sử dụng tiêu chuẩn tích phân bình phương sai lệch để đánh giá trình độ xác lập điều khiển, theo kết mô 10s ta có: Bảng so sánh tiêu chuẩn tích phân bình phương sai lệch Bộ điều khiển Jq độ + Jxác lập Khơng nhiễu Có nhiễu Tổng FLC 9,78910 9,74930 19.5384 ANN 0.14300 0.07246 0,21546 FLC-PID 0.00905 0.01450 0.02355 ANN-PID 0.00856 0.04863 0.05719 ANN-FLC-PID 0.00968 0.06785 0.07753 FLC-ANN-PID 0.08095 0.01168 0.09263 Qua bảng so sánh ta thấy điều khiển FLC-PID có tích phân bình phương sai lệch thấp 108 Đồ án liên mơn Nhóm GVHD: Nguyễn Hoàng Mai 109 ... trúc trạm biến áp thiết bị cần giám sát trạm biến áp khảo sát 1.5 Giới thiệu robot giám sát trạm biến áp Robot giám sát trạm biến áp công cụ tiên tiến để kiểm tra sở hạ tầng trạm biến áp từ xa, kết... hình ảnh, thông tin trạng thái thiết bị trạm biến áp Robot giám sát trạm biến áp tự động di chuyển trạm theo hệ thống dẫn hướng đến vị trí định trước (vị trí máy cắt, dao cách ly, máy biến áp, góp,... đưa vào vận hành Công nghệ Robot tự động xây dựng chương trình giám sát trạm biến áp tiên tiến đạt Robot giám sát trạm biến áp thiết bị lý tưởng để khảo sát khu vực nguy hiểm cho người trạm biến