Nghiên cứu và ứng dụng bộ điều khiển mờ cho hệ thống điều khiển chuyển động cánh tay ROBOT trong mặt phẳng theo quỹ đạo được nhận dạng trước

--- LUẬN VĂN THẠC SĨ KỸ THUẬT NGHIÊN CỨU VÀ ỨNG DỤNG BỘ ĐIỀU KHIỂN MỜ CHO HỆ ĐIỀU KHIỂN CHUYỂN ĐỘNG CÁNH TAY ROBOT TRONG MẶT PHẲNG THEO QUỸ ĐẠO ĐƯỢC NHẬN DẠNG TRƯỚC Ngành : TỰ ĐỘNG HÓ

-

LUẬN VĂN THẠC SĨ KỸ THUẬT

NGHIÊN CỨU VÀ ỨNG DỤNG BỘ ĐIỀU KHIỂN MỜ CHO HỆ ĐIỀU KHIỂN CHUYỂN ĐỘNG CÁNH TAY ROBOT TRONG MẶT PHẲNG THEO QUỸ ĐẠO

ĐƯỢC NHẬN DẠNG TRƯỚC

Ngành : TỰ ĐỘNG HÓA

Mã số : 605260 Học Viên: HÀ XUÂN VINH Cán bộ HDKH : PGS.TS NGUYỄN NHƯ HIỂN

THÁI NGUYÊN - 2010

THEO QUỸ ĐẠO ĐƯỢC NHẬN DẠNG TRƯỚC

LỜI CAM ĐOAN

Tôi xin cam đoan luận văn này là công trình do tôi tự làm và nghiên cứu, trong luận văn có sử dụng một số tài liệu tham khảo nhƣ đã nêu trong phần tài liệu tham khảo

Tác giả luận văn

MỤC LỤC

LỜI CAM ĐOAN 3

MỤC LỤC 4

DANH MỤC CÁC BẢNG 8

DANH MỤC CÁC HÌNH VẼ, ĐỒ THỊ 9

MỞ ĐẦU 13

CHƯƠNG 1: TỔNG QUAN VỀ ROBOT VÀ ĐIỀU KHIỂN MỞ 15

1.1 Tổng quan về Robot 15

1.1.1 Lịch sử phát triển 15

1.1.2 Hệ truyền động trong Robot 16

1.1.2.1 Truyền động điện 16

1.1.2.2 Truyền động khí nén và thuỷ lực 17

1.1.3 Vần đề điều khiển cánh tay Robot 17

1.1.3.1 Khái quát 17

1.1.3.2 Vấn đề điều khiển cánh tay Robot 18

1.1.3.3 Động học của cánh tay Robot 2DOF 20

1.2 Giới thiệu về lý thuyết điều khiển logic mờ 23

1.2.1 Lịch sử phát triển Logic mờ 23

1.2.2 Bộ điều khiển mờ lý tưởng 24

1.2.3 Điều khiển mờ cơ bản 25

1.2.3.1 Khối mờ hóa 26

1.2.3.2 Khối hợp thành 26

1.2.3.3 Khối luật mờ 27

1.2.3.4 Khối giải mờ 27

1.2.4 Tính ổn định của hệ điều khiển mờ 29

1.2.4.1 Những điểm cần lưu ý 29

1.2.4.2 Khảo sát tính ổn định của hệ mờ 31

1.2.5 Tối ưu 33

1.2.6 Kết luận về điều khiển mờ 33

1.2.6.1 Ưu điểm 33

1.2.6.2 Khuyết điểm 34

CHƯƠNG 2: THIẾT KẾ BỘ ĐIỀU KHIỂN MỜ CHỈNH ĐỊNH BỘ THAM SỐ PID ĐỂ ĐIỀU KHIỂN CHUYỂN ĐỘNG ROBOT TRONG MẶT PHẲNG THEO QUỸ ĐẠO ĐƯỢC NHẬN DẠNG TRƯỚC 35

2.1 Khái quát 35

2.2 Tổng hợp bộ điều chỉnh vị trí PID cho động cơ điện một chiều 36

2.2.1 Các thông số ban đầu 36

2.2.1.1 Động cơ điện một chiều 36

2.2.1.2 Bộ chỉnh lưu 39

2.2.1.3 Biến dòng: 40

2.2.1.4 Máy phát tốc: 40

2.2.1.5 Cảm biến vị trí: 40

2.2.2 Tổng hợp mạch vòng điều chỉnh dòng (RI): 41

2.2.3 Tổng hợp mạch vòng điều chỉnh tốc độ (R): 45

2.2.4 Tổng hợp mạch vòng điều chỉnh vị trí ( R) 47

2.2.5 Tính phi tuyến của bộ điều khiển vị trí 51

2.3 Xây dựng bộ điều khiển mờ chỉnh định tham số bộ điều khiển PID để điều chỉnh vị trí cho cánh tay Robot 2DOF 53

2.3.1 Đặt vấn đề 53

2.3.2 Bộ điều khiển mờ chỉnh định tham số bộ điều khiển PID 54

2.3.3 Tổng hợp mô hình bộ điều khiển mờ chỉnh định bộ tham số PD 56

2.3.3.1 Biến ngôn ngữ và miền giá trị của nó 58

2.3.3.2 Xác định hàm liên thuộc (membership function) 59

2.3.3.3 Xây dựng các luật điều khiển 62

2.3.3.4 Luật hợp thành 64

2.4 Kết luận Chương 2 65

CHƯƠNG 3 : MÔ PHỎNG VÀ ĐÁNH GIÁ CHẤT LƯỢNG HỆ THỐNG 66

3.1 Mô phỏng hệ thống điều khiển chuyển động cánh tay Robot sử dụng bộ điều chỉnh PID 66

3.1.1 Mô hình simulink hệ thống điều khiển chuyển động cánh tay Robot sử dụng bộ điều chỉnh PID 66

3.1.2 Kết quả mô phỏng điều khiển vị trí của cánh tay Robot dùng bộ hiệu chỉnh PID(với trường hợp khối lượng tải Mt=0; moment quán tính tải Jt=0) 68

3.2 Mô phỏng hệ thống điều khiển chuyển động cánh tay Robot sử dụng bộ chỉnh định mờ tham số bộ điều khiển PD 74

3.2.1 Mô hình simulink hệ thống điều khiển chuyển động cánh tay Robot sử dụng bộ chỉnh định mờ tham số bộ điều khiển PD 74

3.2.2 Kết quả mô phỏng điều khiển vị trí của cánh tay Robot dùng bộ chỉnh định mờ tham số bộ điều khiển PD(với trường hợp khối lượng tải Mt=0; moment quán tính tải Jt=0) 75

3.3 So sánh quỹ đạo giữa PID và Chỉnh định mờ tham số bộ điều khiển PD 81

3.3.1 Trường hợp Mt = 0 81

3.3.2 Trường hợp Mt = 1 83

3.3.3 Trường hợp Mt=3 86

KẾT LUẬN VÀ KIẾN NGHỊ 91

1.Kết luận 91

2 Kiến nghị 91

TÀI LIỆU THAM KHẢO 92

DANH MỤC CÁC BẢNG

Bảng 1.1: Dịch chuyển theo quĩ đạo và theo điểm đến điểm của cánh tay robot 19

Bảng 1.2: Thông số vật lý của cánh tay robot 2DOF 20

Bảng 2.1: Các thông số của động cơ điện một chiều 37

Bảng 2.2: Luật điều khiển Hesokp 62

Bảng 2.3: Luật điều khiển Hesokd 62

Bảng 2.4: Luật điều khiển xây dựng bằng MATLAB 64

DANH MỤC CÁC HÌNH VẼ, ĐỒ THỊ

Hình 1.1: Sơ đồ minh hoạ cánh tay robot n khâu 18

Hình 1.2: Sơ đồ cánh tay robot 2DOF 19

Bảng 1.2: Thông số vật lý của cánh tay robot 2DOF 20

Hình 1.3: Sơ đồ khối chức năng của bộ điều khiển mờ 26

Hình 1.4: Sơ đồ xác định trung bình tâm 29

Hình 2.1: Sơ đồ thay thế động cơ điện một chiều kích từ độc lập 36

Hình 2.2: Cấu trúc của động cơ điện một chiều khi từ thông không đổi 39

Hình 2.3 Sơ đồ khối mạch chỉnh lưu có điều khiển 39

Hình 2.4: Sơ đồ mạch vòng điều chỉnh dòng điện 41

Hình 2.5 42

Hình 2.6: Sơ đồ cấu trúc của hệ điều chỉnh vị trí 44

Hình 2.7 45

Hình 2 8 48

Hình 2 9 49

Hình 2.10: Sơ đồ cấu trúc của hệ điều chỉnh vị trí 51

Hình 2.11 Quan hệ giữa  và  52

Hình 2.12: Phương pháp chỉnh định mờ tham số bộ điều khiển PID 55

Hình 2.13: Bên trong bộ chỉnh định mờ 56

Hình 2.14: Sơ đồ bộ điều khiển mờ 56

Hình 2.15: Cấu trúc bộ chỉnh định mờ khớp 1 57

Hình 2.16: Cấu trúc bộ chỉnh định mờ khớp 2 57

Hình 2.17: Mô hình rời rạc hóa hàm liên thuộc trapmf của biến et, det 59

Hình 2.18: Mô hình hàm liên thuộc trapmf của biến Hesokp , Hesokd 60

Hình 2.19: Xác định tập mờ cho biến vào et 60

Hình 2.20: Xác định tập mờ cho biến vào det 61

Hình 2.21: Xác định tập mờ cho biến ra Hesokp 61

Hình 2.22: Xác định tập mờ cho biến ra Hesokd 62

Hình 3.1: Mô hình hệ thống sử dụng bộ điều khiển PID 66

Hình 3.2 : Mô hình khối điều khiển dòng điện và tốc độ động cơ 1 66

Hình 3.3: Mô hình khối điều khiển dòng điện và tốc độ động cơ 2 67

Hình 3.4: Mô hình khối subsystem1 67

Hình 3.5: Mô hình khối subsystem2 67

Hình 3.6: Mô hình khâu phản hồi vị trí 1 67

Hình 3.7: Mô hình khâu phản hồi vị trí 2 67

Hình 3.8: Mô hình Robot 2DOF 68

Hình 3.9: Đồ thị quỹ đạo đặt và quỹ đạo thực của Robot dùng PID 68

Hình 3.10: Đồ thị sai lệch quỹ đạo dùng PID 69

Hình 3.11: So sánh quỹ đạo góc đặt và quỹ đạo góc ra của khớp 1 70

Hình 3.12: Sai lệch góc của khớp 1 70

Hình 3.13: Tốc độ sai lệch góc của khớp 1 70

Hình 3.14: Dòng điện Động cơ 1 71

Hình 3.15: Tốc độ của Động cơ 1 71

Hình 3.16: Moment khớp 1 71

Hình 3.17: So sánh quỹ đạo góc đặt và quỹ đạo góc ra của khớp 2 72

Hình 3.18: Sai lệch quỹ đạo góc khớp 2 72

Hình 3.19: Tốc độ sai lệch quỹ đạo góc khớp 2 72

Hình 3.20: Dòng điện Động cơ 2 73

Hình 3.21: Tốc độ Động cơ 2 73

Hình 3.22: Moment khớp 2 73

Hình 3.23: Mô hình hệ thống sử dụng bộ điều khiển mờ chỉnh định tham số bộ điều khiển PD 74

Hình 3.24: Mô hình bộ điều khiển 1 74

Hình 3.25: Mô hình bộ điều khiển 2 75

Hình 3.26: Kết quả mô phỏng bằng RuleWiewer FLC1 75

Hình 3.27: Kết quả mô phỏng bằng RuleWiewer FLC2 76

Hình 3.28: Đồ thị quỹ đạo đặt và quỹ đạo Robot dùng Fuzzy 76

Hình 3.29: Đồ thị sai lệch quỹ đạo dùng Fuzzy 76

Hình 3.30: Đồ thị so sánh quỹ đạo góc đặt và quỹ đạo góc ra của khớp 1 77

Hình 3.31: Sai lệch góc của khớp 1 77

Hình 3.32: Tốc độ sai lệch góc của khớp 1 77

Hình 3.33: Dòng điện Động cơ 1 78

Hình 3.34: Tốc độ Động cơ 1 78

Hình 3.35: Moment khớp 1 78

Hình 3.36: Đồ thị so sánh quỹ đạo góc đặt và quỹ đạo góc ra của khớp 2 79

Hình 3.37: Sai lệch quỹ đạo góc khớp 2 79

Hình 3.38: Tốc độ sai lệch quỹ đạo góc khớp 2 79

Hình 3.39: Dòng điện Động cơ 2 80

Hình 3.40: Tốc độ Động cơ 2 80

Hình 3.41: Moment khớp 2 80

Hình 3.42: Sai lệch quỹ đạo dùng PID và Fuzzy 81

Hình 3.43: Đồ thị góc quay khớp 1 giữa giá trị đặt, PID và Fuzzy 81

Hình 3.44: Đồ thị góc quay khớp 2 giữa giá trị đặt, PID và Fuzzy 82

Hình 3.45: Đồ thị sai lệch góc quay khớp 1 giữa PID và Fuzzy 82

Hình 3.46: Đồ thị sai lệch góc quay khớp 2 giữa PID và Fuzzy 82

Hình 3.47: Đồ thị sai lệch tốc độ góc khớp 1 giữa PID và Fuzzy 83

Hình 3.48: Đồ thị sai lệch tốc độ góc khớp 2 giữa PID và Fuzzy 83

Hình 3.49: Đồ thị góc sai lệch quỹ đạo giữa PID và Fuzzy 83

Hình 3.50: Đồ thị góc quay khớp 1 giữa giá trị đặt, PID và Fuzzy 84

Hình 3.51: Đồ thị góc quay khớp 2 giữa giá trị đặt, PID và Fuzzy 84

Hình 3.52: Đồ thị sai lệch góc quay khớp 1 giữa PID và Fuzzy 85

Hình 3.53: Đồ thị sai lệch góc quay khớp 2 giữa PID và Fuzzy 85

Hình 3.54: Đồ thị sai lệch tốc độ góc khớp 1 giữa PID và Fuzzy 85

Hình 3.55: Đồ thị sai lệch tốc độ góc khớp 2 giữa PID và Fuzzy 86

Hình 3.56: Đồ thị sai lệch quỹ đạo giữa PID và Fuzzy 86

Hình 3.57: Đồ thị góc quay khớp 1 giữa giá trị đặt, PID và Fuzzy 87

Hình 3.58: Đồ thị góc quay khớp 2 giữa giá trị đặt, PID và Fuzzy 87

Hình 3.59: Đồ thị sai lệch góc quay khớp 1 giữa PID và Fuzzy 87

Hình 3.60: Đồ thị sai lệch góc quay khớp 2 giữa PID và Fuzzy 88

Hình 3.61: Đồ thị sai lệch tốc độ góc khớp 1 giữa PID và Fuzzy 88

Hình 3.62: Đồ thị sai lệch tốc độ góc khớp 2 giữa PID và Fuzzy 88

MỞ ĐẦU

Theo quá trình phát triển của xã hội, nhu cầu nâng cao sản xuất và chất lượng sản phẩm ngày càng đòi hỏi ứng dụng rộng rãi các phương tiện tự động hóa sản xuất Xu hướng tạo ra những dây chuyền và thiết bị tự động có tính linh hoạt cao đã hình thành và phát triển mạnh mẽ Vì thế ngày càng tăng nhanh nhu cầu ứng dụng người máy để tạo ra các hệ sản xuất tự động linh hoạt

Robot đóng vai trò quan trọng trong tự động hoá linh hoạt như công tác vận chuyển bổ trợ cho máy CNC, trong dây chuyền lắp ráp, sơn hàn tự động, trong các thao tác lặp đi lặp lại, trong các vùng nguy hiểm Ưu điểm quan trọng nhất của kỹ thuật robot là tạo nên khả năng linh hoạt hóa sản xuất

Để hệ điều khiển Robot (ĐKRB) có độ tin cậy, độ chính xác cao, giá thành

hạ và tiết kiệm năng lượng thì nhiệm vụ cơ bản là hệ ĐKRB phải đảm bảo giá trị yêu cầu của các đại lượng điều chỉnh và điều khiển Khi thiết kế hệ ĐKRB mà trong

đó sử dụng các hệ điều chỉnh tự động truyền động, cần phải đảm bảo hệ thực hiện được tất cả các yêu cầu về công nghệ, các chỉ tiêu chất lượng và các yêu cầu kinh tế Đối với hệ ĐKRB, việc lựa chọn sử dụng các bộ biến đổi, các loại động cơ điện, các thiết bị đo lường, cảm biến, các bộ điều khiển và đặc biệt là phương pháp điều khiển có ảnh hưởng rất lớn đến chất lượng điều khiển bám chính xác quỹ đạo của

hệ

Đặc điểm cơ bản của hệ thống ĐKRB là thực hiện được điều khiển bám theo một quỹ đạo phức tạp đặt trước trong không gian, tuy nhiên khi dịch chuyển thì trọng tâm của các chuyển động thành phần và mômen quán tính của hệ sẽ thay đổi, điều đó dẫn đến thông số động học của hệ cũng thay đổi theo quỹ đạo chuyển động

và đồng thời xuất hiện những lực tác động qua lại, xuyên chéo giữa các chuyển động thành phần trong hệ với nhau Các yếu tố trên tác động sẽ làm cho hệ ĐKRB mang tính phi tuyến, gây cản trở rất lớn cho việc mô tả và nhận dạng chính xác hệ thống ĐKRB

Căn cứ vào những nhận xét, đánh giá trên, tôi chọn đề tài: “Nghiên cứu và ứng dụng bộ Điều khiển mờ cho hệ điều khiển chuyển động cánh tay Robot trong mặt phẳng theo quỹ đạo được nhận dạng trước ” để làm đề tài nghiên

cứu

Nội dung của luận văn được chia thành 3 chương:

Chương 1: Tổng quan về Robot và Điều khiển mờ

Chương 2: Thiết kế bộ điều khiển mờ chỉnh định bộ tham số PID để điều khiển chuyển động cánh tay Robot trong mặt phẳng theo quỹ đạo được nhận dạng trước

Chương 3: Mô phỏng và đánh giá chất lượng hệ thống

Tôi xin chân thành cám ơn Khoa sau Đại học, xin chân thành cám ơn Ban Giám Hiệu Trường Đại Học Kỹ Thuật Công Nghiệp đã tạo những điều kiện thuận lợi nhất về mọi mặt để tôi hoàn thành khóa học

Tôi xin chân thành cám ơn!

Thái Nguyên, ngày 30 tháng 07 năm 2010

Người thực hiện

Hà Xuân Vinh

CHƯƠNG 1 TỔNG QUAN VỀ ROBOT VÀ ĐIỀU KHIỂN MỞ 1.1 Tổng quan về Robot

`Robot đã và đang được ứng dụng rộng rãi trong đời sống con người, nhất là trong sản xuất và trong các nhiệm vụ đặc biệt khác Về kỹ thuật, sự ra đời của robot

có nguồn gốc từ hai lĩnh vực là các cơ cấu điều khiển từ xa và các máy công cụ điều

khiển số [p]

Vào những năm giữa thế kỷ XX, sự ra đời của các máy công cụ điều khiển số

đã đáp ứng yêu cầu gia công các chi tiết trong ngành chế tạo máy bay Những robot đầu tiên ra đời từ đó, thực chất là việc kết hợp giữa các khâu cơ khí của cơ cấu điều khiển từ xa với khả năng lập trình của máy công cụ điều khiển số

Sau đó, cùng với các tiến bộ của khoa học trong lĩnh vực điện tử, nhất là việc chế tạo được các vi xử lý có khả năng tính toán và xử lý số liệu phức tạp một cách nhanh chóng, robot được phát triển để sử dụng trong nhiều lĩnh vực sản xuất công nghiệp (như sản xuất ô-tô), thực hiện các tác nghiệp dịch vụ, với những tính năng ngày càng nâng cao và gần gủi với con người hơn

Càng ngày, sự phát triển của các loại robot càng mạnh với mức độ ―tri thức‖ càng cao, hệ thống điều khiển được số hoá và ứng dụng các lý thuyết về trí tuệ nhân tạo, tính toán mềm,

Trong các ―bộ phận‖ cấu thành robot, cánh tay robot (robot arm) đóng một vai trò hết sức quan trọng Nó được thiết kế và điều khiển linh hoạt, ổn định, càng cao thì khả năng ứng dụng càng lớn

Cùng với sự phát triển không ngừng của lý thuyết điều khiển, cũng như nhu cầu sử dụng robot trong công nghiệp, người ta đã nghiên cứu và ứng dụng trong thực tế các phương pháp điều khiển robot và cánh tay robot, ví dụ như:

- Các phương pháp điều khiển kinh điển, sử dụng các bộ điều khiển PID nhằm đảm bảo cho điểm tác động cuối (end-effector) của tay máy dịch chuyển bám theo một quỹ đạo định trước;

- Các phương pháp điều khiển hiện đại: điều khiển tối ưu, điều khiển thích nghi, điều khiển bền vững (điều khiển mờ, điều khiển trượt, …)

1.1.2 Hệ truyền động trong Robot

Robot có thể được điều khiển bằng các hệ truyền động như: truyền đồng điện, truyền động thuỷ lực, truyền động thuỷ khí,

1.1.2.1 Truyền động điện

Với nhiều ưu điểm như: đơn giản, có thể không cần các bộ biến đổi phụ, không gây ô nhiễm môi trường đáng kể, có thể lắp trực tiếp trên các khớp, hệ truyền động điện được sử dụng phổ biến trong kỹ thuật robot

Mặc dù vậy, hệ truyền động điện cũng có nhiều nhược điểm như thường cần hộp giảm tốc, công suất thấp,

Về nguyên tắc, có thể dùng tất cả các loại động cơ điện khác nhau để dẫn động (điều khiển) robot Nhưng do có nhiều ưu điểm nổi bật, động cơ điện một chiều (DCM) và động cơ bước được sử dụng nhiều hơn cả Cùng với sự tiến bộ của khoa học điều khiển, ngày nay người ta cũng đang có xu hướng sử dụng động cơ điện xoay chiều vì sẽ rất thuận lợi vì phổ biến, giá thành thấp, không cần trang bị

bộ nguồn một chiều, .) và động cơ điện một chiều không chổi góp (DCBLM – Direct Current Brushless Motor)

Đối với hệ truyền động thuỷ lực thì ưu điểm là khả năng vận hành với tải trọng lớn, quán tính ít và dễ điều khiển tự động, dễ thay đổi chuyển động Nhược điểm của hệ này là đòi hỏi bộ nguồn nhiều như thùng dầu, bơn thuỷ lực, thiết bị lọc, bình tích dầu, các van điều chỉnh, đường ống, làm cho hệ truyền động-robot khá cồng kềnh so với các hệ truyền động khác

1.1.3 Vần đề điều khiển cánh tay Robot

Cánh tay robot là thành phần quan trọng, nó quyết định khả năng làm việc

của robot Mô hình cấu trúc chung của cánh tay robot gồm n khâu như Hình 1.1

Hình 1.1: Sơ đồ minh hoạ cánh tay robot n khâu Mỗi khớp của cánh tay robot thường được điều khiển độc lập thông qua các

bộ dẫn động (là động cơ điện, hệ thống thuỷ lực hoặc khí, ) có thể được gắn trực tiếp tại vị trí khớp hoặc thông qua hệ truyền động với hệ số truyền động thích hợp

Khi dịch chuyển, mỗi khớp sẽ quay một góc hoặc tính tiến một đoạn thích hợp nào đó nhằm đạt được mục tiêu thiết kế và sử dụng Các cảm biến đo lường gắn trên bộ dẫn động có nhiệm vụ truyền tín hiệu ví trí dịch chuyển được về hệ thống điều khiển để xử lý và đưa ra quyết định Do vậy, để phân tích và đánh giá và điều khiển cánh tay robot, ta cần quan tâm đến véc-tơ dịch chuyển q = [q1, q2, ., qn]T(q Rn)

1.1.3.2 Vấn đề điều khiển cánh tay Robot

Tuỳ mục đích ứng dụng mà việc điều khiển cánh tay robot nhằm thực hiện một tác vụ nào đó, khâu tác động cuối có dịch chuyển theo một trong hai phương thức: dịch chuyển theo một quĩ đạo (CP-Continuous Path) hoặc từ điểm này đến điểm khác (PTP-Point To Point) theo yêu cầu Bảng 1.1 minh hoạ đặc điểm của hai chuyển động đó

Vị trí bắt đầu và kết thúc là quan trọng nhưng đường dịch chuyển từ điểm bắt đầu đến điểm kết thúc là không

Ví dụ ứng

dụng

Robot làm việc có đòi hỏi về

độ chính xác bề mặt như: mạ, mài,

Robot làm việc tại các công đoạn lắp ráp, nâng hạ,

Bảng 1.1: Dịch chuyển theo quĩ đạo và theo điểm đến điểm của cánh tay robot Điều khiển robot nói chung và cánh tay robot nói riêng, đó là việc điều khiển các hệ thống dẫn động (Actuators) Hệ thống dẫn động có nhiệm vụ tạo ra lực hoặc

mô men để làm dịch chuyển các khâu tương ứng Ta gọi lực hoặc mô ment cần tạo

ra để điều khiển robot là véc-tơ  = [1 , 2, .n]

Trong phạm vi đề tài này, tác giả tập trung vào việc nghiên cứu điều khiển cánh tay robot với những giới hạn sau:

- Điều khiển cánh tay robot hai khâu quay (Hình 1.2) hai bậc tự do (2DOF)

- Hệ dẫn động gồm hai động cơ điện một chiều kích từ độc lập dùng để tạo

ra mô men quay cho hai khớp của robot

- Phương thức dịch chuyển theo quỹ đạo

Hình 1.2: Sơ đồ cánh tay robot 2DOF

Thông số Ký

hiệu

Giá trị Đơn vị

tính

Bảng 1.2: Thông số vật lý của cánh tay robot 2DOF

1.1.3.3 Động học của cánh tay Robot 2DOF

Nghiên cứu động lực học robot là cần thiết để phục vụ cho việc phân tích và tổng hợp quá trình điều khiển chuyển động Có nhiều phương pháp nghiên cứu như:

sử dụng các định luật Newton-Euler hoặc nguyên lý D’Alembert, nhưng thường dùng hơn cả là phương pháp cơ học Lagrange, cụ thể là phương trình Lagrange-Euler [PĐP]

khi đó:

 = [1 2]T Chọn miền xác định của 1 , 2 là: - /2 < 1< /2; - /2 < 2 < /2

với Robot 2DOF như Hình 1.2, ta có:

Mô hình động học ngược của robot là rất quan trọng trong việc thiết kế điều

hoặc mong muốn Đối với robot 2DOF đã nêu, ta có:

 2

Với điều kiện quỹ đạo tay Robot thoả mãn: (l1—l2)2  x2+y2(l1+l2)2, ta xác định được phương trình động học ngược như sau:

2 2 2 2

k =x y  l l

c Động lực học cánh tay robot 2DOF

Phương trình Lagrange – Euler

system và neural network) được các nhà khoa học, các kỹ sư trong các lĩnh vực khoa học kỹ thuật quan tâm nghiên cứu và ứng dụng vào sản xuất

Việc nghiên cứu thuật điều khiển tiếp cận với tư duy của con người được gọi

là điều khiển trí tuệ nhân tạo, đây là lĩnh vực khá mới mẽ Những ứng dụng gần đây

về điều khiển mờ đã mang lại hiệu quả đáng kể trong các hệ điều khiển hiện đại

1.2.2 Bộ điều khiển mờ lý tưởng

Logic mờ (Fuzzy logic) là dựa trên thông tin không được đầy đủ hoặc không chính xác, con người suy luận đưa ra cách xử lý và điều khiển chính xác hệ thống phức tạp hoặc đối tượng mà trước đây chưa giải quyết được

Điều khiển mờ sử dụng kinh nghiệm vận hành đối tượng và xử lý điều khiển của các chuyên gia trong thuật toán điều khiển, do vậy hệ điều khiển mờ là một bước tiến gần hơn tới tư duy của con người

Điều khiển mờ thường được sử dụng trong các hệ thống sau đây:

vào hoặc đầu ra là không đầy đủ, không xác định được chính xác, hệ thống điều khiển không xác định được mô hình đối tượng

Về nguyên lý, hệ thống điều khiển mờ cũng gồm các khối chức năng tương

tự như các hệ điều khiển truyền thống, điểm khác biệt duy nhất ở đây sử dụng bộ điều khiển mờ

Các nguyên lý điều khiển mờ tuy chúng có thể khác nhau về các mệnh đề điều kiện, nhưng đều có một cấu trúc:

―nếu thì ‖ theo một hay nhiều điều kiện

Vậy bản chất nguyên lý điều khiển mờ là xây dựng mô hình, xây dựng thuật toán để điều khiển theo nguyên lý điều khiển mờ, nói cách khác là làm cách nào để

có thể tổng quát hóa chúng thành một nguyên lý điều khiển mờ chung và từ đó áp dụng cho các quá trình tương tự

Điều khiển mờ chiếm một vị trí rất quan trọng trong điều khiển học kỹ thuật hiện đại

khiển nhiệt độ , điều khiển giao thông vận tải , điều khiển trong côn g nghiệp và dân dụng

Trong thực tế, bộ điều khiển kinh điển thường bị bế tắc khi gặp những bài toán có độ phức tạp của hệ thống cao, độ phi tuyến lớn, sự thường xuyên thay đổi trạng thái và cấu trúc của đối tượng

Bộ điều khiển được thiết kế dựa trên cơ sở logic mờ giải quyết được vấn đề trên và càng đơn giản hơn trong việc thực hiện giải pháp này

khiển mờ cho phép giảm khối lượng tính toán và giá thành sản phẩm

(robust) hơn và chất lượng điều khiển cao hơn

1.2.3 Điều khiển mờ cơ bản

Sơ đồ khối của bộ điều khiển gồm có 4 khối: khối mờ hóa (fuzzifiers), khối hợp thành, khối luật mờ và khối giải mờ (defuzzifiers) như hình

Hình 1.3: Sơ đồ khối chức năng của bộ điều khiển mờ

Trong đó, các khối có các chức năng sau:

1.2.3.1 Khối mờ hóa

Có nhiệm vụ biến đổi các giá trị rõ đầu vào X thành một miền các giá trị mờ với hàm liên thuộc đã chọn ứng với biến ngôn ngữ đầu vào đã được định nghĩa

Ở đây mờ hóa được định nghĩa như là ánh xạ phi tuyến (tương ứng) từ các

giá trị thực (rõ) của các biến vào-ra thành tập các giá trị mờ (ngôn ngữ) của chúng

Hệ thống mờ như là một bộ xấp xỉ vạn năng Nguyên tắc chung việc thực hiện mờ hóa là:

 Từ tập giá trị thực đầu vào sẽ tạo ra tập mờ với hàm liên thuộc có giá trị đủ rộng tại các điểm rõ

 Việc mờ hóa phải tạo điều kiện đơn giản cho tính toán

Thông thường có 3 phương pháp mờ hóa: mờ hóa đơn trị, mờ hóa Gause (Gaussian fuzzifier) và mờ hóa hình tam giác (Triangular fuzzifier) Thường sử dụng mờ hóa Gause hoặc mờ hóa hình tam giác vì hai phương pháp này không những cho phép tính toán tương đối đơn giản mà còn đồng thời có thể khử nhiễu đầu vào

Giải mờ (Defuzzifiers)

Khối luật mờ

Đầu vào

Y

Theo ngôn ngữ toán học thì nhiệm vụ của khối hợp thành là thực hiện ánh xạ tập mờ đầu vào thành tập mờ đầu ra theo các luật mờ đã có

Có thể chọn thiết bị hợp thành theo những nguyên tắc sau:

Dựa vào kinh nghiệm của người vận hành khi đã biết rõ về đối tượng thì ta xây dựng khối luật mờ bằng cách đặt ra các mối quan hệ vào ra theo quy luật nếu-thì Khi chưa biết rõ về đối tượng thì phương pháp chuyên gia (đo lường các giá trị vào ra) để xây dựng bộ điều khiển theo phương pháp lập bảng dữ liệu, chọn cấu trúc trước và chỉnh định tham số

1.2.3.4 Khối giải mờ

Biến đổi các giá trị mờ đầu ra thành giá trị rõ để điều khiển đối tượng Để mở rộng cho các bài toán điều khiển, người ta còn bổ sung thêm vào bộ điều khiển mờ các khâu điều khiển kinh điển khác như PID, feedforward…

Khi chọn phương pháp giải mờ phải lưu ý:

 Tính liên tục

Như vậy giải mờ là quá trình xác định một giá trị rõ ở đầu ra theo hàm liên thuộc hợp thành đã tìm được từ các luật hợp thành và điều kiện đầu vào Có 3 phương pháp giải mờ thường dùng là: phương pháp cực đại, phương pháp trọng tâm

và phương pháp trung bình trọng tâm

a Phương pháp cực đại

Hay còn gọi là phương pháp độ cao, chỉ dùng cho loại tập mờ ra có đỉnh nhọn

Giải mờ theo phương pháp cực đại gồm 2 bước:

liên thuộc đạt giá trị cực đại (độ cao H của tập mờ B’), tức là miền

G = yYB’(y) = H (1.9) Xác định y’ có thể chấp nhận được từ G

B

dy y

dy y y y

)(

)(





(1.10)

Trong đó S là miền xác định của tập mờ

Phương pháp trọng tâm có ưu điểm là có tính đến ảnh hưởng của tất cả các luật điều khiển đến giá trị đầu ra, tuy vậy cũng có nhược điểm là khi gặp các dạng hàm liên thuộc hợp thành như trên

c Phương pháp lấy trung bình tâm

Vì tập mờ hợp thành thường là hợp hoặc giao của M tập mờ, do vậy ta có thể tính gần đúng giá trị y là trung bình theo trọng số tâm của M tập mờ hợp thành

Hình 1.4: Sơ đồ xác định trung bình tâm

2 1

2 2 1

h h

h y h y

1.2.4 Tính ổn định của hệ điều khiển mờ

Điều kiện quan trọng nhất khi thiết kế hệ thống là phải đảm bảo tính ổn định của hệ thống Một hệ thống điều khiển không thể không ổn định, vì khi hệ thống đã không ổn định thì không thể khảo sát được các chất lượng khác của hệ thống như chất lượng động, chất lượng tĩnh…

1.2.4.1 Những điểm cần lưu ý

Mục đích của khảo sát tính ổn định của hệ thống mờ dựa trên các tiêu chuẩn xét ổn định kinh điển như tiêu chuẩn Lyapunov, Popov, phương pháp cân bằng điều hòa, … Khi đối tượng và bộ điều khiển vẫn được coi là tuyến tính hay nói một cách khác là có thể bỏ qua các đặc tính phi tuyến của hệ thống thì có thể kiểm tra tính ổn định của hệ dựa trên các tiêu chuẩn đại số và tần số tuyến tính quen biết Nhưng khi

đã sử dụng bộ điều khiển mờ để điều khiển đối tượng, các tiêu chuẩn cho hệ tuyến tính không còn sử dụng được nữa

h1

h2

Như đã biết, bộ điều khiển mờ luôn luôn là một bộ điều khiển phi tuyến, do vậy khi sử dụng nó để điều khiển đối tượng thì chính bộ điều khiển này sẽ làm tăng thêm tính phi tuyến của hệ thống Muốn kiểm tra tính ổn định của hệ điều khiển mờ, phải sử dụng các tiêu chuẩn ổn định dành cho hệ phi tuyến và điều này không dễ chịu chút nào vì:

hệ phi tuyến có nhiều điểm cân bằng với các tính chất ổn định khác nhau Các kết luận về tính ổn định của hệ phi tuyến thường chỉ đúng cho lân cận một điểm cân bằng nhất định của hệ thống

chuyển động trong hệ thống đều ổn định hay nói một cách khác nếu tín hiệu vào bị chặn thì tín hiệu ra cũng bị chặn (quan điểm ổn định BIBO) Còn trong lý thuyết về

hệ phi tuyến các khái niệm về ổn định hoàn toàn mang ý nghĩa khác hẳn và khác nhau

cho nên các tiêu chuẩn xét ổn định cho hệ thống phi tuyến thường chỉ cho các loại đặc tính phi tuyến nhất định và trước đó đã xác định được đặc tính phi tuyến Trong thực tế thì các đặc tính phi tuyến lại thường không xác định trước được một cách đầy đủ

dụng Thường chúng chỉ được ứng dụng cho các hệ bậc thấp

Việc xét tính ổn định một hệ mờ phụ thuộc rất nhiều vào phương thức tích hợp giữa đối tượng và bộ điều khiển Khảo sát tính ổn định của hệ thống với bộ điều khiển mờ và đối tượng mô tả được theo phương pháp kinh điển tương đối đơn giản,

vì trong lý thuyết hệ thống điều khiển phi tuyến đã tồn tại rất nhiều tiêu chuẩn trong miền thời gian cũng như trong miền tần số để kiểm tra tính ổn định của các hệ thống này Còn các trường hợp hệ có bộ điều khiển mờ lai hoặc mô hình đối tượng cũng

mờ thì chỉ có thể dự đoán được tính ổn định của hệ thống Đặc biệt là cho đến nay

vẫn chưa tồn tại tiêu chuẩn nào có thể khảo sát được tính ổn định cho các hệ có mô hình của đối tượng là mô hình mờ

1.2.4.2 Khảo sát tính ổn định của hệ mờ

Phân tích hệ thống điều khiển tự động phi tuyến bằng phương pháp không gian trạng thái là một trong những phương pháp thông dụng từ trước đến nay Quỹ đạo trạng thái được xây dựng bằng phương pháp đồ thị, đường biểu diễn chuyển động của hệ thống trong không gian trạng thái được gọi là quỹ đạo trạng thái Đặc tính động và các tính chất ổn định của hệ thống được xác định từ quỹ đạo trạng thái của hệ thống Quỹ đạo của hệ thống có hai biến trạng thái biểu diễn trong không gian hai chiều không có biến thời gian được gọi là quỹ đạo pha và không gian hai

bộ điều khiển cũng như của đối tượng có thể bất kỳ, nhưng mô hình toán học của đối tượng phải biết trước Đặc tính động học được xác định từ quỹ đạo pha được xây dựng xung quanh điểm làm việc của hệ thống, nhưng cũng có thể quan sát được điểm cân bằng của hệ thống và trạng thái ổn định của hệ thống tại điểm cân bằng

đó

Để phân tích tính ổn định của một hệ thống có bộ điều khiển mờ với hai đầu vào, việc đầu tiên là chia mặt phẳng pha bằng một lưới đủ chứa hết các điểm trạng thái ban đầu cần quan tâm, sau đó xây dựng quỹ đạo của hai biến ngôn ngữ đầu vào của bộ điều khiển trong các ô kín này của lưới Mỗi một ô kín tương ứng với một nguyên tắc điều khiển trong ma trận quan hệ Giới hạn giữa các ô kín được chọn sao cho giá trị rõ của tín hiệu vào nằm trọn trong một ô và nguyên tắc điều khiển tương ứng với giá trị có độ thỏa mãn H cao nhất

Nếu hệ ổn định tại một điểm cân bằng thì kể từ một điểm thời gian nào đó quỹ đạo pha sẽ không ra khỏi ô có chứa điểm cân bằng đó và ô này có tên gọi là ô cân bằng

Ngược lại khi mọi quỹ đạo pha có phần cuối nằm gọn trong một ô cân bằng thì hệ ổn định (tuyệt đối) Cách biểu diễn quỹ đạo pha trên lưới mặt phẳng pha như

đạo pha đó Do vậy ứng với mỗi một quỹ đạo pha của hệ thống là một quỹ đạo ngôn ngữ gồm các luật điều khiển của các ô kín mà quỹ đạo pha lần lượt đã đi qua

Kết quả mô phỏng của quỹ đạo pha không những cho biết trạng thái ổn định của hệ thống điều khiển mà còn cho những kinh nghiệm về cách chọn độ phân giải cho biến đầu vào Nên chọn độ phân giải sao cho lưới mặt phẳng pha đủ mịn để các

quỹ đạo ngôn ngữ đi qua nhiều giá trị mờ đầu vào khác nhau

Các hệ phi tuyến nói chung thường có những đường quỹ đạo trạng thái khép kín, tức là nhũng quỹ đạo mà nếu xuất phát từ một điểm trạng thái trên đó thì sau một khoảng thời gian hữu hạn sẽ quay lại về điểm ban đầu Các quỹ đạo trạng thái

khép kín này được gọi là quỹ đạo giới hạn và được mô tả toán học bởi những

nghiệm tuần hoàn của phương trình trạng thái

Sau khi đã đảm bảo bộ điều khiển làm việc ổn định và không có các ―lỗ hổng‖, bước tiếp theo là tối ưu các trạng thái làm việc của nó theo các chỉ tiêu khác nhau, chủ yếu được thực hiện thông qua việc hiệu chỉnh các hàm liên thuộc và thiết lập thêm các nguyên tắc điều khiển bổ sung hoặc sửa đổi các nguyên tắc điều khiển

đã có Việc chỉ định này rất có kết quả nếu như được thực hiện trên các hệ kín

Khi xử lý các kết quả chỉnh định cần đặc biệt để ý khi các hệ thống không phụ thuộc vào thời gian hoặc các hệ thống có hằng số thời gian trễ lớn Những tính chất này của hệ sẽ làm cho các biến đổi khi chỉnh định thường khó nhận biết Trong trường hợp đó tốt hơn là nên thực hiện từng bước và ghi lại biên bản cho từng trường hợp

1.2.6 Kết luận về điều khiển mờ

1.2.6.1 Ưu điểm

toán lớn và phức tạp trong khâu thiết kế như các loại điều khiển cổ điển như PID, điều chỉnh sớm trễ pha

đây chưa giải quyết được như hệ điều khiển thiếu thông tin, thông tin không chính

xác hay những thông tin mà sự chính xác của nó chỉ nhận thấy giữa các quan hệ của chúng với nhau và cũng chỉ có thể mô tả được bằng ngôn ngữ Như vậy điều khiển

mờ đã sao chụp được phương thức xử lý thông tin của con người và ta có thể tận dụng được các tri thức, kinh nghiệm của con người vào trong quá trình điều khiển

1.2.6.2 Khuyết điểm

 Cho đến nay, các lý thuyết nghiên cứu về điều khiển mờ vẫn còn chưa được hoàn thiện Vì vậy việc tổng hợp bộ điều khiển mờ hoạt động một cách hoàn thiện thì không đơn giản

tựu của lý thuyết hệ tuyến tính cho hệ mờ Và vì thế những kết luận tổng quát cho

hệ mờ hầu như khó đạt được

Từ những ưu khuyết điểm của bộ điều khiển mờ ta rút ra kết luận:

hợp mà có thể dễ dàng thực hiện bằng các bộ điều khiển kinh điển thoả mãn yêu cầu đặt ra

còn bị hạn chế do yêu cầu chất lượng và mục đích của hệ thống chỉ có thể xác định

và đạt được qua thực nghiệm

tin thu thập không chính xác nên các bộ cảm biến có thể chọn loại rẻ tiền và không cần độ chính xác cao

CHƯƠNG 2 THIẾT KẾ BỘ ĐIỀU KHIỂN MỜ CHỈNH ĐỊNH BỘ THAM SỐ PID ĐỂ ĐIỀU KHIỂN CHUYỂN ĐỘNG ROBOT TRONG MẶT PHẲNG THEO QUỸ

ĐẠO ĐƯỢC NHẬN DẠNG TRƯỚC 2.1 Khái quát

Để tổng hợp bộ điều chỉnh vị trí, chúng 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

Khi tổng hợp các vòng điều chỉnh để xác định các thông số của bộ điều chỉnh, chúng ta có thể sử dụng các phương pháp thiết kế như: phương pháp tối ưu Modul, phương pháp tối ưu đối xứng, phương pháp Zieger-Nichols,

Nhằm thực hiện hoàn thành nhiệm vụ của đề tài đã đặt ra, tác giả thực hiện trình tự các bước sau:

- Tổng hợp mạch vòng điều chỉnh dòng điện, mạch vòng điều chỉnh tốc độ bằng các bộ điều chỉnh PID theo phương pháp tối ưu đối xứng và tối ưu Modun

- Tổng hợp mạch vòng điều chỉnh vị trí cho hai trường hợp: PID và bộ điều khiển mờ

- So sánh kết quả để đánh giá và kết luận

Tất cả các quá trình tổng hợp ban đầu đều được thực hiện cho hai động cơ điện một chiều sử dụng cho hai trục khớp của robot Dể đơn giản hoá việc tính toán,

chúng ta giả sử tỉ số truyền r = 1, hay nói cách khác, xem trục động cơ chính là trục

khớp của cánh tay (động cơ có thể được xem là gắn trực tiếp tại khớp quay của robot)

Một điều cần chú ý nữa là, trong các vòng điều chỉnh đều có phản hồi Để có được tín hiệu phản hồi, chúng ta sử dụng các bộ cảm biến dòng (cho phản hồi

dòng), máy phát tốc (cho phản hồi tốc độ) và cảm biến vị trí có thể dùng encoder, Tất cả các bộ cảm biến để có tín hiệu phản hồi đều được đặc trưng bởi hàm truyền quán tính bậc nhất với các hằng số thời gian trễ cho trước

Ngoài ra, khi tổng hợp vòng điều khiển tốc độ và vị trí cho động cơ điện một chiều, tín hiệu phản hồi được lấy từ đầu ra vận tốc và vị trí của động cơ, nhưng khi đưa mô hình robot 2DOF vào hệ thống, các tín hiệu này được lấy từ tốc độ và vị trí góc quay của cánh tay robot

2.2 Tổng hợp bộ điều chỉnh vị trí PID cho động cơ điện một chiều

2.2.1 Các thông số ban đầu

2.2.1.1 Động cơ điện một chiều

a Động cơ điện một chiều

Động cơ điện một chiều đã và đang được sử dụng rất phổ biến trong các hệ thống truyền động điện vì có nhiều ưu điểm Ngoài ra, đây là loại động cơ đa dụng

và linh hoạt, có thể đáp ứng yêu cầu mômen, tốc độ và vị trí Sơ đồ mạch điện thay thế như (Hình 2.1)

Hình 2.1: Sơ đồ thay thế động cơ điện một chiều kích từ độc lập Trong đó:

 gia tốc góc của trục động cơ (rad/s2)

Bảng 2.1: Các thông số của động cơ điện một chiều

b Các phương trình mô tả động cơ điện một chiều

Khi đặt lên dây quấn kích từ một điện áp u kt nào đó sẽ tạo ra trong dây quấn

giá trị điện áp u a lên mạch phần ứng thì trong dây quấn phần ứng sẽ có dòng điện i a

chạy qua Tương tác giữa dòng điện phần ứng và từ thông kích từ tạo thành mômen điện từ

Các phương trình toán học mô tả động cơ điện một chiều như sau:

dt

di L i R

q K

K

I R u

Phương trình chuyển động của động cơ là:

q J dt

q J

L    



Trong tính toán, ta giả thiết L  0 (L là tổng mô men tải và mô men ma sát)

và biến đổi Laplace , ta được:

Từ các công thức trên sau khi biến đổi Laplace, ta có:

Trong đó, u

c

a b

JR T

K K

 ; u

u u

L T R

 gọi là hằng số thời gian cơ và hằng số thời

c Sơ đồ cấu trúc của động cơ điện một chiều

Từ các kết quả trên, động cơ điện một chiều kích từ độc lập với từ thông không đổi và bỏ qua mô men ma sát trên trục động cơ có sơ đồ cấu trúc như sau:

Hình 2.2: Cấu trúc của động cơ điện một chiều khi từ thông không đổi Đây là sơ đồ cơ bản để làm cơ sở thiết kế các bộ điều chỉnh như: điều chỉnh dòng điện, điều chỉnh tốc độ, điều chỉnh vị trí của động cơ điện một chiều

2.2.1.2 Bộ chỉnh lưu

Sơ đồ khối bộ chỉnh lưu có điều khiển như trên hình 2.3:

Hình 2.3 Sơ đồ khối mạch chỉnh lưu có điều khiển

Để điều chỉnh điện áp cấp cho phần ứng của động cơ điện một chiều (qua đó điều chỉnh tốc độ động cơ) chúng ta cần có bộ biến đổi Ở đây, ta sử dụng bộ biến đổi chỉnh lưu điều khiển đối xứng với các tham số sau:

Uđk: Điện áp điều khiển đầu vào

Ud: Điện áp một chiều ở đầu ra để đưa vào phần ứng của động cơ (Ua)

Uđk có nhiệm vụ thay đổi góc mở  của các van tiristo và có giá trị rất bé so với Ud, nên bộ chỉnh lưu chính là bộ khuếch đại với hệ số khuếch đại Kcl. Chọn

10

dm dk

f = 50Hz là tần số điện áp lưới; P là số xung đập mạch)

Hàm truyền của bộ chỉnh lưu có dạng:

I

K W