Tích hợp bộ điều khiển mờ vào plc s7 300 để điều khiển tay máy 2 bậc tự do

ĐẠI HỌC THÁI NGUYÊN TRƯỜNG ĐẠI HỌC KỸ THUẬT CÔNG NGHIP đại học LUN VN THC S K THUT TCH HỢP BỘ ĐIỀU KHIỂN MỜ VÀO PLC S7-300 ĐỂ ĐIỀU KHIỂN TAY MÁY BẬC TỰ DO Chuyên ngành : TỰ ĐỘNG HÓA Mã số : 605260 Người thực : NGUYỄN VĂN SUM Cán HD khoa học : PGS.TS LẠI KHẮC LÃI Số hóa Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên THÁI NGUYÊN-NĂM 2010 Tai ngay!!! Ban co the xoa dong chu nay!!! http://www.lrc-tnu.edu.vn ĐẠI HỌC THÁI NGUYÊN CỘNG HÕA XÃ HỘI CHỦ NGHĨA VIỆT NAM TRƯỜNG ĐHKT CÔNG NGHIỆP Độc lập – Tự – Hạnh phúc ***** LUẬN VĂN THẠC SĨ KỸ THUẬT NGÀNH: TỰ ĐỘNG HĨA TÊN ĐỀ TÀI TÍCH HỢP BỘ ĐIỀU KHIỂN MỜ VÀO PLC S7-300 ĐỂ ĐIỀU KHIỂN TAY MÁY BẬC TỰ DO Học viên : Nguyễn Văn Sum Lớp : Cao học K11-TĐH Cán HDKH : PGS.TS Lại Khắc Lãi CÁN BỘ HƯỚNG DẪN KHOA HỌC HỌC VIÊN PGS.TS Lại Khắc Lãi Nguyễn Văn Sum BAN GIÁM HIỆU KHOA SAU ĐẠI HỌC Số hóa Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên http://www.lrc-tnu.edu.vn Số hóa Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên http://www.lrc-tnu.edu.vn LỜI CAM ĐOAN Tôi xin cam đoan luận văn cơng trình tơi tổng hợp nghiên cứu Trong luận văn có sử dụng số tài liệu tham khảo nhƣ nêu phần tài liệu tham khảo Tác giả luận văn Nguyễn Văn Sum Số hóa Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên http://www.lrc-tnu.edu.vn MỤC LỤC LỜI CAM ĐOAN MỤC LỤC DANH MỤC CÁC BẢNG DANH MỤC CÁC HÌNH VẼ, ĐỒ THỊ MỞ ĐẦU CHƢƠNG 11 TỔNG QUAN VỀ PLC S7-300 11 1.1 Lịch sử phát triển PLC .11 1.2 Phân loại 12 1.3 Giới thiệu ngôn ngữ lập trình 13 1.4 Cấu trúc phần cứng PLC S7-300 15 1.4.1 Module nguồn PS307 S7-300 16 1.4.2 Khối xử lí trung tâm (CPU Hình 1.10) 17 1.4.3 Module mở rộng cổng tín hiệu 17 1.4.4 Module ghép nối .18 1.4.5 Module mềm PID (Hình 1.13) 18 1.4.6 Module mờ (Fuzzy hình 1.13) 19 1.5 Tập lệnh S7-300 21 1.6 Phạm vi ứng dụng ƣu nhƣợc điểm 23 1.6.1 Phạm vi ứng dụng 23 1.6.2 Ƣu nhƣợc điểm .23 1.7 Kết luận Chƣơng .24 CHƢƠNG 24 TỔNG QUAN VỀ ĐIỀU KHIỂN MỜ VÀ BỘ ĐIỀU KHIỂN PID 24 2.1 Lịch sử phát triển 24 2.2 Điều khiển mờ .25 2.2.1 Sơ đồ khối hệ điều khiển mờ 25 2.2.1.1 Khối mờ hoá 26 2.2.1.2 Khối hợp thành (Inference Mechanism) 27 2.2.1.3 Khối luật mờ (Rule-base) 27 2.2.1.4 Khối giải mờ (Defuzzifier) 27 Số hóa Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên http://www.lrc-tnu.edu.vn 2.2.2 Phân loại điều khiển mờ 29 Điều khiển mờ nâng cao 32 2.3.1 Hệ điều khiển thích nghi mờ 32 Hệ điều khiển thích nghi mờ hệ điều khiển thích nghi đƣợc xây dựng sở hệ mờ 32 2.3.2 Hệ điều khiển mờ lai PID 33 2.3.2.1 Bộ điều khiển mờ lai kinh điển .34 2.3.2.2 Bộ điều khiển mờ chỉnh định tham số điều khiển PID 35 2.4 Kết luận Chƣơng .37 CHƢƠNG 38 THIẾT KẾ BỘ ĐIỀU KHIỂN MỜ CHỈNH ĐỊNH PID ĐỂ ĐIỀU KHIỂN TAY MÁY HAI BẬC TỰ DO 38 3.1 Khái quát 38 3.2 Xây dựng phƣơng trình động học cánh tay robot bậc tự .38 3.2.1 Khái quát 38 3.2.2 Vấn đề điều khiển cánh tay Robot 39 3.2.3 Động học cánh tay Robot 2DOF 41 3.2.3.1 Động học thuận 42 3.2.3.2 Động học ngƣợc .42 3.2.3.3 Động lực học cánh tay robot 2DOF 43 3.3 Tổng hợp hệ điều khiển PID cho cánh tay robot hai bậc tự 44 3.3.1 Thuật tốn điều khiển tỉ lệ (P) có phản hồi tốc độ điều khiển PD .45 3.3.2 Thuật tốn điều khiển PD có bù gia tốc trọng trƣờng .46 3.3.3 Thuật toán điều khiển PID 46 3.3.4 Nhận xét chung .46 3.4 Tổng hợp điều khiển vị trí PID cho động điện chiều 48 3.4.1 Các thông số ban đầu 49 3.4.1.1 Động điện chiều 49 3.4.1.2 Bộ chỉnh lƣu 52 3.4.1.3 Biến dòng 53 3.4.1.4 Máy phát tốc .53 3.4.1.5 Cảm biến vị trí 54 3.4.2 Tổng hợp mạch vòng điều chỉnh dòng (RI) 54 Số hóa Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên http://www.lrc-tnu.edu.vn 3.4.3 Tổng hợp mạch vòng điều chỉnh tốc độ ( R ) 57 3.4.4 Tổng hợp mạch vòng điều chỉnh vị trí ( R ) 59 3.5 Tính phi tuyến điều khiển vị trí .62 3.6 Xây dựng hệ điều khiển mờ chỉnh định tham số điều khiển PID để điều chỉnh cánh tay Robot 2DOF .63 3.6.1 Đặt vấn đề .63 3.6.2 Tổng hợp mơ hình điều khiển mờ chỉnh định tham số PID .64 3.6.2.1 Biến ngôn ngữ miền giá trị 65 3.6.2.2 Xác định hàm liên thuộc (membership function) .67 3.6.2.3 Xây dựng luật điều khiển 71 3.6.2.4 Luật hợp thành 74 3.7 Kết mơ hình hóa, mơ 76 3.7.1 Hệ thống điều khiển tay máy sử dụng điều khiển PID 76 3.7.1.1 Mơ hình simulink hệ thống 76 3.7.1.2 Kết mô hệ thống điều khiển tay máy hai bậc tự dùng PID 78 (Với trƣờng hợp khối lƣợng tải Mt=0; moment quán tính tải Jt=0) .78 3.7.2 Hệ thống điều khiển tay máy sử dụng hệ điều khiển mờ chỉnh định thông số PID 85 3.7.2.1 Mơ hình simulink hệ thống điều khiển mờ (Fuzzy logic) 85 3.7.2.2 Kết mô hệ thống điều khiển tay máy hai bậc tự dùng điều khiển mờ (Fuzzy logic).(Với trƣờng hợp khối lƣợng tải Mt=0; moment quán tính tải Jt=0) 88 3.8 So sánh quỹ đạo PID chỉnh định mờ tham số điều khiển PID 94 3.8.1 Trƣờng hợp Mt = 0kg, Jt=0 kg.m2 94 3.8.1.1 Sai lệch quỹ đạo tay máy 94 3.8.1.2 Sai lệch góc quay hai khớp của tay máy 95 3.8.1.3 Sai lệch tốc độ góc quay hai khớp của tay máy 97 3.8.2 Trƣờng hợp Mt = 1kg, Jt=0,5 kg.m2 98 3.8.2.1 Sai lệch quỹ đạo tay máy 98 3.8.2.2 Sai lệch góc quay hai khớp của tay máy 98 3.8.2.3 Sai lệch tốc độ góc quay hai khớp của tay máy 100 3.9 Kết luận Chƣơng .101 CHƢƠNG 103 Số hóa Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên http://www.lrc-tnu.edu.vn TÍCH HỢP BỘ ĐIỀU KHIỂN MỜ VÀO PLC S7 300 103 4.1 Phƣơng pháp tích hợp điều khiển mờ vào PLC S7 300 103 4.1.1 Chƣơng trình phần mềm tí ch hợp FCPA .103 4.1.1.1 Chuẩn bị Project khai báo điều khiển mờ FCPA .103 4.1.1.2 Khai báo biến vào viết chƣơng trình 103 4.2 Tiến hành tí ch hợp bộ điều khiển mờ vào PLC 110 4.2.1 Sử dụng DB mờ với FB30 (Fuzzy control) 110 4.2.2 Thanh ghi báo trạng thái làm việc FB30 .111 KẾT LUẬN VÀ KIẾN NGHỊ 112 KẾT LUẬN 112 KIẾN NGHỊ 113 TÀI LIỆU THAM KHẢO 113 DANH MỤC CÁC BẢNG Bảng 1.1: Thông số của module mờ 21 Bảng 3.1: Dịch chuyển theo quĩ đạo cánh tay robot 39 Bảng 3.2: Thông số vật lý cánh tay robot 2DOF 41 Bảng 3.3: Các thông số động điện chiều 50 Bảng 3.4: Luật điều khiển Hesokp 71 Bảng 3.5: Luật điều khiển Hesokd 71 Bảng 3.6: Luật điều khiển xây dựng MATLAB 71 DANH MỤC CÁC HÌNH VẼ, ĐỒ THỊ Hình 1.1: Sơ đồ khối PLC 12 Hình 1.2: Hệ thống điều khiển sử dụng PLC 12 Hình.1.3 .13 Hình 1.4 .13 Hình 1.5 .14 Hình 1.6 .14 Hình 1.7: Ngơn ngữ đƣợc phát triển từ ngơn ngữ GRAPH 15 Hình 1.8: Cấu trúc PLC S7- 300 16 Hình 1.9 .16 Hình 1.10 17 Hình 1.11 17 Hình 1.12 18 Số hóa Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên http://www.lrc-tnu.edu.vn Hình 1.13 18 Hình 1.14 Module Fuzzy giao tiếp với PLC S7-300 20 Hình 2.1: Sơ đồ khối điều khiển mờ 26 Hình 2.2: Sơ đồ xác đị nh trung bì nh tâm 29 Hình 2.3: Các điều khiển mờ 29 Hình 2.3a, b: Hệ điều khiển mờ theo luật PI .30 Hình 2.4: Hệ điều khiển mờ theo luật PD 31 Hình 2.5: Hệ điều khiển mờ theo luật PID 31 Hình 2.6: Cấu trúc phƣơng pháp điều khiển thích nghi trực tiếp .32 Hình 2.7: Cấu trúc phƣơng pháp điều khiển thích nghi gián tiếp .33 Hình 2.9: Mơ hình điều khiển mờ lai kinh điển 35 Hình 2.8: Hệ điều khiển mờ lai 34 Hình 2.10: Phƣơng pháp chỉnh định mờ tham số điều khiển PID .36 Hình 2.11: Bên chỉnh định mờ 37 Hình 3.1: Sơ đồ minh hoạ cánh tay robot n khâu 39 Hình 3.2: Sơ đồ cánh tay robot 2DOF 40 Hình 3.4: Điều khiển tỉ lệ (P) có phản hồi tốc độ .45 Hình 3.5: Điều khiển PD 45 Hình 3.6: Điều khiển PD có bù gia tốc trọng trƣờng 46 Hình 3.7: Sơ đồ cấu trúc điều khiển PID 46 Hình 3.8: Cấu trúc robot + hệ dẫn động .47 Hình 3.9: Sơ đồ DCM làm dẫn động cho robot 47 Hình 3.10: Sơ đồ thay động điện chiều kích từ độc lập 49 Hình 3.11: Cấu trúc động điện chiều từ thơng khơng đổi 52 Hình 3.12: Sơ đồ khối mạch chỉnh lƣu có điều khiển 52 Hình 3.13: Sơ đồ mạch vòng điều chỉnh dòng điện .54 Hình 3.14 55 Hình 3.15: Sơ đồ cấu trúc hệ điều chỉnh vị trí .56 Hình 3.16: mạch vịng điều chỉnh tốc độ 57 Hình 3.17: mạch vịng điều chỉnh vị trí 59 Hình 3.18 60 Hình 3.19 : Sơ đồ cấu trúc hệ điều chỉnh vị trí 61 Hình 3.20: Quan hệ   63 Hình 3.21: Sơ đồ điều khiển mờ 64 Hình 3.22: Cấu trúc chỉnh định mờ khớp 65 Hình 3.23: Cấu trúc chỉnh định mờ khớp 65 Hình 3.24: Mơ hình rời rạc hóa hàm liên thuộc trapmf biến et, det 67 Hình 3.25: Mơ hình hàm liên thuộc trapmf biến Hesokp , Hesokd 67 Hình 3.26: Xác định tập mờ cho biến vào et 68 Hình 3.27: Xác định tập mờ cho biến vào det 68 Hình 3.28: Xác định tập mờ cho biến Hesokp 69 Hình 3.29: Xác định tập mờ cho biến Hesokd 69 Hình 3.30: Luật hợp thành tín hiệu vào mặt phẳng 70 Số hóa Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên http://www.lrc-tnu.edu.vn Hình 3.31: Luật hợp thành tín hiệu vào hình khối 70 Hình 3.32: Mơ hình hệ thống sử dụng điều khiển PID 76 Hình 3.33: Mơ hình khối điều khiển dòng điện tốc độ động .77 Hình 3.34: Mơ hình khối điều khiển dòng điện tốc độ động .77 Hình 3.35: Mơ hình khối HT1 HT2 .77 Hình 3.36: Mơ hình khâu phản hồi vị trí 77 Hình 3.37: Mơ hình tay máy 2DOF 78 Hình 3.38: Đồ thị quỹ đạo đặt quỹ đạo thực tay máy dùng PID 78 Hình 3.39: Đồ thị sai lệch quỹ đạo dùng PID 79 Hình 3.40: Đồ thị sai lệch quỹ đạo góc đặt góc khớp dùng PID 80 Hình 3.41: Đồ thị sai lệch góc khớp dùng PID .80 Hình 3.42: Đồ thị sai lệch tốc độ góc khớp dùng PID 81 Hình 3.43: Đồ thị tốc độ động dùng PID 81 Hình 3.44: Đồ thị moment khớp dùng PID 82 Hình 3.45: Đồ thị sai lệch quỹ đạo góc đặt góc khớp dùng PID 82 Hình 3.46: Đồ thị sai lệch góc khớp dùng PID .83 Hình 3.47: Đồ thị sai lệch tốc độ góc khớp dùng PID 83 Hình 3.48: Đồ thị tốc độ động dùng PID 84 Hình 3.49: Đồ thị moment khớp dùng PID 84 Hình 3.50: Mơ hình hệ thống sử dụng điều khiển Fuzzy 85 Hình 3.51: Mơ hình điều khiển 86 Hình 3.52: Mơ hình điều khiển 86 Hình 3.53: Kết mơ RuleWiewer FLC1, FLC2 .87 Hình 3.54: Bảng luật điều khiển FLC1, FLC2 87 Hình 3.55: Luật hợp thành của FLC1, FLC2 với tín hiệu vào hình khối 87 Hình 3.56: Đồ thị quỹ đạo đặt quỹ đạo thực tay máy dùng Fuzzy 88 Hình 3.57: Đồ thị sai lệch quỹ đạo dùng Fuzzy 88 Hình 3.58: Đồ thị sai lệch quỹ đạo góc đặt góc khớp dùng Fuzzy 89 Hình 3.59: Đồ thị sai lệch góc khớp dùng Fuzzy 89 Hình 3.60: Đồ thị sai lệch tốc độ góc khớp dùng Fuzzy 90 Hình 3.61: Đồ thị tốc độ động dùng Fuzzy .90 Hình 3.62: Đồ thị moment khớp dùng Fuzzy 91 Hình 3.63: Đồ thị sai lệch quỹ đạo góc đặt góc khớp 2dùng Fuzzy 91 Hình 3.64: Đồ thị sai lệch góc khớp dùng Fuzzy 92 Hình 3.65: Đồ thị sai lệch tốc độ góc khớp dùng Fuzzy 92 Hình 3.66: Đồ thị tốc độ động dùng Fuzzy .93 Hình 3.67: Đồ thị moment khớp dùng Fuzzy 93 Hình 3.68: Sai lệch quỹ đạo dùng PID Fuzzy 94 Hình 3.69: Đồ thị góc quay khớp giá trị đặt, PID Fuzzy 95 Hình 3.70: Đồ thị góc quay khớp giá trị đặt, PID Fuzzy 95 Hình 3.71: Đồ thị sai lệch góc quay khớp PID Fuzzy .96 Hình 3.72: Đồ thị sai lệch góc quay khớp PID Fuzzy .96 Hình 3.73: Đồ thị sai lệch tốc độ góc khớp PID Fuzzy 97 Số hóa Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên http://www.lrc-tnu.edu.vn 101 Hình 3.81: Đồ thị sai lệch tốc độ góc khớp PID Fuzzy 3.9 Kết luận Chƣơng - Việc áp dụng lô-gic mờ cho tạo điều khiển mờ, mờ lai, với tính chất tốt nhằm đáp ứng yêu cầu điều khiển tự động, ví dụ điều khiển đối tƣợng phức tạp Ngoài ra, điều khiển mờ cho phép lặp lại tính chất điều khiển kinh điển Việc thiết kế điều khiển mờ đa dạng, qua việc tổ chức nguyên tắc điều khiển chọn tập mờ cho biến ngôn ngữ cho phép ngƣời ta thiết kế điều khiển mờ khác - Khối lƣợng công việc cần thực thiết kế điều khiển mờ khơng phụ thuộc vào đặc tính đối tƣợng Điều có nghĩa q trình xử lý điều khiển mờ với nguyên tắc điều khiển cho đối tƣợng có đặc tính động học khác hồn tồn nhƣ - Khi cánh tay máy chuyển động theo quỹ đạo, ta chọn vị trí ban đầu phải thích hợp để cấu không sinh lực cản lớn, momen cản lớn Số hóa Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên http://www.lrc-tnu.edu.vn 102 - Sai lệch tốc độ trình chuyển động cánh tay Robot so với tốc độ quỹ đạo đặt tốt (gần 0) so với dùng PID Biên độ dao động thời điểm độ sai lệch quỹ đạo đƣợc giảm - Khi chọn tập giá trị mờ luật điều khiển thích hợp luật điều khiển mờ giúp cho hệ đạt đƣợc độ xác cao, với giá trị đặt nhỏ - Hệ thống mô đƣợc xét trƣờng hợp cánh tay Robot mang phụ tải khác nhau, điều chứng tỏ tính bền vững cao hệ điều khiển Nhƣ hệ thống làm việc chế độ khơng tải có tải, điều khiển mờ chỉnh định tham số PID đảm bảo đƣợc chất lƣợng tĩnh động tốt dùng điều khiển PID kinh điển Số hóa Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên http://www.lrc-tnu.edu.vn 103 CHƢƠNG TÍCH HỢP BỘ ĐIỀU KHIỂN MỜ VÀO PLC S7 300 4.1 Phƣơng pháp tích hợp điều khiển mờ vào PLC S7 300 4.1.1 Chƣơng trình phần mềm tí ch hợp FCPA 4.1.1.1 Chuẩn bị Project khai báo điều khiển mờ FCPA Chƣơng trình FCPA (Fuzzy Control Parameter Assignment) phần mềm hỗ trợ việc tạo lập điều khiển mờ cho PLC Simatic S7-300 Nó đƣợc tích hợp vào PLC S7-300 để điều khiển đối tƣợng theo trình tự bƣớc nhƣ sau:  Định nghĩa tất biến ngôn ngữ vào/ra  Định nghĩa tập mờ cho biến vào/ra  Xây dựng luật điều khiển  Chọn động suy diễn  Chọn phƣơng pháp giải mờ Bộ điều khiển mờ đƣợc tổng hợp với FCPA có dạng khối liệu (DB) Khối DB đƣợc tạo FCPA đƣợc gọi khối DB mờ đƣợc sử dụng với FB Fuzzy Control có Project FuzConEx cài đặt chƣơng trình Fuzzy/FB với tên mặc định FB30 4.1.1.2 Khai báo biến vào viết chƣơng trình Khởi đợng chƣơng trì nh vào menu chọn New/ xuất hiện cƣ̉a sổ c họn số lƣợng biến ngôn ngƣ̃ vào /ra cho cho bộ điều khiển mờ thiết kế Đối với điều khiển mờ ta th iết kế chọn vào, nhƣ hì nh 4.1 Sau đó ta soạn thảo các luật hợp thành cho điều khiển mờ nhƣ hình 4.2 Hình 4.1: Chọn biến ngơn ngữ vào/ Số hóa Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên http://www.lrc-tnu.edu.vn 104 Biến ngôn ngƣ̃ đầu Biến ngôn ngƣ̃ đầu vào Ḷt hợp thành Hình 4.2: Cƣ̉a sở soạn thảo biến ngôn ngƣ̃ vào/ luật hợp thành Miền giá trị biến đầu vào (sai lệch ) đƣợc chọn là: et1 = {-3,14 3,14}; (đơn vị tính: rad) et2 = {-3,14 3,14}; (đơn vị tính: rad) Ta chọn tập giá trị ngôn ngữ nhƣ sau: et = {âm nhiều, âm vừa, âm , khơng, dƣơng ít, dƣơng vừa, dƣơng nhiều} et1 = { NB, NM, NS, ZE, PS, PM, PB} et2 = { NB, NM, NS, ZE, PS, PM, PB} Miền giá trị biến đầu vào đạo hàm sai lệch det đƣợc chọn là: det1 = et1 = {-3.14, 3.14} (đơn vị tính: rad/s) det2 = et2 = {-3.14, 3.14} (đơn vị tính: rad/s) Ta chọn tập giá trị ngôn ngữ nhƣ trên, ta viết lại tập giá trị ngôn ngữ biến sai lệch vị trị det cho hai khớp nhƣ sau: det1 = { NB, NM, NS, ZE, PS, PM, PB} det2 = { NB, NM, NS, ZE, PS, PM, PB} Số hóa Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên http://www.lrc-tnu.edu.vn 105 Miền giá trị biến đầu HesoHesokp HesoHesokd đƣợc chuẩn hóa là: Hesokp = Hesokd = {0, 1} Ta chọn tập giá trị ngôn ngữ nhƣ sau: {nhỏ , nhỏ vừa, vừa , lớn} Với ký hiệu: S = nhỏ, MS = nhỏ vừa, M = vừa, B = lớn, ta viết lại tập giá trị ngôn ngữ biến sai lệch vị trị et cho hai khớp nhƣ sau: Hesokp = { S, MS, M, B } Hesokd = { S, MS, M, B } Hình 4.3: Cƣ̉a sở soạn thảo các hàm liên thuộc của đầu vào et Số hóa Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Ngun http://www.lrc-tnu.edu.vn 106 Hình 4.4: Cƣ̉a sở soạn thảo các hàm liên tḥc của đầu vào det Hình 4.5: Cƣ̉a sổ soạn thảo các hàm liên thuộc của đầu HesoKP Số hóa Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên http://www.lrc-tnu.edu.vn 107 Hình 4.6: Cƣ̉a sổ soạn thảo các hàm liên thuộc đầu HesoKD1 Hình 4.7: Màn hình soạn thảo luật điều khiển Trong này ta soạn 49 luật điều khiển cho hai hệ sớ KP và KD Số hóa Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên http://www.lrc-tnu.edu.vn 108 Hình 4.8: Bảng ma trận luật điều khiển hệ số KP1 Hình 4.9: Bảng ma trận luật điều khiển của hệ sớ KD1 Số hóa Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên http://www.lrc-tnu.edu.vn 109 Hình 4.10: Quan hệ vào/ra của bộ điều khiển mờ dạng hì nh khới (HesoKP1) Hình 4.11: Quan hệ vào/ra của bợ điều khiển mờ dạng hì nh khới (HesoKD1) Số hóa Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên http://www.lrc-tnu.edu.vn 110 4.2 Tiến hành tí ch hợp bộ điều khiển mờ vào PLC Sau đã thiết kế xong bộ điều khiển mờ ta download vào CPU của PLC thông qua chƣơng trì nh SIMATIC V 5.4 đó có các khối chƣ́c nhƣ OB 100, OB35, FB30 nhƣ hì nh 4.12 Mỗi khối có một chƣ́c khác và tuân theo quy tắc bộ điều khiển mờ , thông số đầu vào đƣợc yêu cầu theo quy luật điều khiển mờ và bất kỳ ngõ vào không sƣ̉ dụng thì không kết nối chƣơng trì nh Hình 4.12: Kết nới các khới Simatic đến module mờ (Fuzzy module) 4.2.1 Sử dụng DB mờ với FB30 (Fuzzy control) Bộ điều khiển mờ đƣợc soạn thảo xong cần phải đƣợc cất giữ vào Project lệnh File/save Nó đƣợc lƣu trữ vào Project dƣới dạng khối DB mà ta đặt tên Khối liệu mờ đƣợc sử dụng với khối hàm FB30 đƣợc lấy từ Project FuzConEx thƣ viện Simatic Manager Bởi sử dụng khối liệu mờ ta phải kết thúc FCPA quay lại Simatic Manager Ta sử dụng cấu trúc sau: CALL FB30 ,DBx Trong đó: DBx: Là khối liệu mờ FB30 (tên hình thức Fuzzy Control) có đầu vào INPUT1÷ INPUT8, kiểu số thực, biến OUTPUT1÷ OUTPUT4 kiểu số thực INFO kiểu byte Khi thực lệnh gọi nhƣ tồn biến đầu vào biến hình thức đầu hình chờ truyền tham trị: Số hóa Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên http://www.lrc-tnu.edu.vn 111 CALL FB 30 , DB_FUZZY_CONTROL INPUT1 := et1 // vị trí sai lệch đợng INPUT2 := det1 // đạo hàm sai lệch vị trí của đợng INPUT3 := et2 // vị trí sai lệch động INPUT4 := det2 // đạo hàm sai lệch vị trí của động INPUT5 := // Không sƣ̉ dụng INPUT6 := // // INPUT7 := // // INPUT8 := // // OUTPUT1 := HesoKP1 // Hệ số chỉ nh đị nh KP cho bộ PID1 OUTPUT2 := HesoKD1 // Hệ số chỉ nh đị nh KD cho bộ PID1 OUTPUT3 := HesoKP2 // Hệ số chỉ nh đị nh KP cho bộ PID2 OUTPUT4 := HesoKD2 // Hệ số chỉ nh đị nh KD cho bộ PID2 INFO := // Thanh ghi báo trạng thái FB30 4.2.2 Thanh ghi báo trạng thái làm việc FB30 Giá trị trả có tên INFO với kích thƣớc byte mã báo trạng thái thực công việc khối hàm FB30 Nó đƣợc quy định nhƣ sau: - B#16#00 Khối hàm FB30 thực bình thƣờng - B#16#01 Khối hàm FB30 không đƣợc thực Giá trị trả đầu giá trị cũ - B#16#11 Khơng tìm thấy khối DB mờ thị Có thể khối DB mờ khơng đƣợc đổ vào CPU - B#16#21 Khối liệu DB mờ đƣợc gọi theo hàm FB30 khơng kích thƣớc biến vào START_STOP DB mờ đã đƣợc soạn thảo bằng chƣơng trì nh FCPA, tƣ̀ kép này có tác dụng nhƣ một biến điều kiện để thƣ̣c hiện lệnh: Số hóa Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên http://www.lrc-tnu.edu.vn 112 CALL FB30, DB_FUZZY_CONTROL - Nếu START_STOP= W#16#0000 lệnh sẽ thƣ̣c hiện - Ngƣợc lại START_STOP ≠ W#16#0000 lệnh khơng đƣợc thực KẾT LUẬN VÀ KIẾN NGHỊ KẾT LUẬN Trong luận văn nghiên cứu khảo sát đạt đƣợc kết nhƣ sau: Số hóa Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên http://www.lrc-tnu.edu.vn 113 + Khảo sát tổng quan về PLC S 300 module điều khiển nhƣ PID , Fuzzy…, tổng quan về tay máy hai bậc tƣ̣ , tính tốn thiết kế điều khiển PID , điều khiển mờ chỉ nh đị nh tham số PID để điều khiển quá trì nh chuyển động của tay máy d i chuyển quỹ đạo đặt trƣớc Thiết kế chƣơng trì nh mô phỏng simulink cho kết quả quỹ đạo , sai lệch quỹ đạo , sai lệch tốc độ, đáp ứng dịng điện, tốc độ, momen có kết đáp ứng tốt Với kết giúp cho việc khảo sát, đánh giá hiệu chỉnh nâng cao chất lƣợng hệ thống điều khiển cánh tay robot + Để nâng cao chất lƣợng cánh tay Robot chuyển động theo quỹ đạo đặt trƣớc, luận văn nghiên cứu ứng dụng điều khiển mờ chỉnh định tham số PID, với hệ thống điều khiển chất lƣợng bám theo quỹ đạo cánh tay Robot đƣợc nâng lên nhiều so với hệ điều khiển PID kinh điển: Làm giảm biên độ dao động thời điểm độ giảm sai lệch quỹ đạo thực so với quỹ đạo đặt (