GIỚI THIỆU
Tính cấp thiết của đề tài
Robot đóng vai trò quan trọng trong dây chuyền công nghiệp hiện đại, đánh dấu bước tiến lớn trong nền kinh tế và chuyển đổi lực lượng lao động truyền thống sang tự động hóa Với ưu điểm nổi bật về độ chính xác, độ bền và khả năng tạo ra hiệu suất cao, robot đã trở thành một phần không thể thiếu trong sản xuất.
Hiện nay, robot thực hiện nhiều tác vụ đa dạng trong các môi trường khác nhau, do đó, tính linh hoạt và hệ thống điều khiển chính xác là yếu tố quan trọng để nâng cao tính ứng dụng của chúng Một phương pháp phổ biến là điều khiển dựa trên mô hình, trong đó các thông số liên quan được xác định và chuyển hóa thành mô hình toán học Mô hình này sau đó được sử dụng để xây dựng thuật toán, giúp phân tích và đánh giá hiệu suất của robot trước khi tiến hành thử nghiệm thực tế.
Việc xác định thông số robot gặp nhiều khó khăn do thông tin sai lệch hoặc không đầy đủ từ nhà sản xuất, ảnh hưởng đến tính chính xác trong quá trình thực hiện Phát triển các phương pháp nhận dạng thông số là giải pháp tối ưu để khắc phục vấn đề này, thông qua việc chạy thử nghiệm robot để xác định các thông số quan trọng Quá trình này giúp loại bỏ yếu tố không cần thiết, giảm độ phức tạp và đơn giản hóa tính toán Các thông số sau đó được tích hợp để xây dựng mô hình toán học, phục vụ cho việc phát triển hệ thống điều khiển nhằm nâng cao hiệu suất hoạt động của robot Điều này cũng hỗ trợ trong việc xây dựng thuật toán điều khiển quỹ đạo, giúp robot di chuyển linh hoạt, thực hiện các tác vụ mong muốn với tốc độ và độ chính xác cao.
Đề tài “Nhận dạng và điều khiển quỹ đạo chuyển động Scara Robot” được thực hiện nhằm áp dụng kiến thức và kỹ thuật đã học để xây dựng mô hình điều khiển cho robot Mô hình này sẽ phục vụ cho việc thực hành trong các môn học liên quan đến robot và điều khiển tự động trong tương lai.
Ý nghĩa khoa học và thực tiễn của đề tài
Đề tài “Nhận dạng và điều khiển quỹ đạo chuyển động Scara robot” được thực hiện mang ý nghĩa khoa học và tính thực tiễn, cụ thể: Ý nghĩa khoa học:
Việc áp dụng các phương pháp nhận dạng thông số robot không chỉ giúp hiểu rõ hơn về đặc điểm và hoạt động của robot, mà còn tạo nền tảng vững chắc cho việc xây dựng hệ thống đánh giá và phân tích sâu hơn các kết quả cũng như trạng thái hoạt động của robot trong quá trình vận hành.
Mô phỏng thử nghiệm robot trên Matlab là một đề tài quan trọng, sử dụng phần mềm Matlab cùng các công cụ hỗ trợ để xây dựng và tối ưu hóa thuật toán cho robot Quá trình mô phỏng không chỉ giúp tiết kiệm thời gian tính toán mà còn nâng cao hiệu quả trong việc hoàn thiện mô hình robot.
Hệ thống điều khiển robot được xây dựng với tính linh hoạt và độ chính xác cao, góp phần nâng cao hiệu suất, an toàn và độ chính xác trong quá trình hoạt động Việc này không chỉ cải thiện hiệu suất làm việc mà còn đảm bảo an toàn cho người sử dụng và môi trường xung quanh.
Tăng cường tính linh hoạt trong việc điều khiển robot thông qua việc phát triển một giao diện người dùng thân thiện, giúp người sử dụng dễ dàng hơn trong việc thao tác và quản lý robot.
Hệ thống kiểm tra robot giúp tăng độ chính xác trong điều khiển bằng cách thử nghiệm robot trong các chế độ khác nhau Điều này cho phép dễ dàng điều chỉnh robot để phục vụ cho các tác vụ và hoạt động cụ thể được yêu cầu.
Mục tiêu nghiên cứu của đề tài
- Xây dựng phương trình động học và động lực học cho robot
- Đề xuất phương pháp nhận dạng thông số động học
- Thiết kế và thi công tủ điện điều khiển sử dụng PLC và module điều khiển vị trí
- Quy hoạch quỹ đạo chuyển động của robot
- Mô phỏng trong Matlab để kiểm chứng các phương pháp đã nghiên cứu
Đối tượng và phạm vi nghiên cứu
- Robot SCARA 4 bậc tự do
- Các tài liệu liên quan về robot
- Nghiên cứu thiết kế hệ thống điều khiển robot SCARA bằng bộ điều khiển PLC dòng
Q và xây dựng giao diện người dùng trên PC, giao tiếp với PLC thông qua phần mềm
Phương pháp nghiên cứu
1.5.1 Cơ sở phương pháp luận
Phương pháp điều khiển robot dựa trên mô hình toán học, bao gồm động học và động lực học, đóng vai trò quan trọng trong việc phân tích và điều khiển hoạt động của tay máy robot Động học giúp xác định vị trí và chuyển động của robot, trong khi động lực học tập trung vào các lực và mô men tác động lên robot, từ đó nâng cao hiệu quả và độ chính xác trong các ứng dụng robot.
- Phương pháp kiểm chứng và đánh giá: kiểm chứng kết quả robot chạy thực tế so với tính toán
1.5.2 Các phương pháp nghiên cứu cụ thể
- Nghiên cứu mô hình robot thực tế, đánh giá sơ bộ về khả năng vận hành của robot
- Nghiên cứu lý thuyết về điều khiển robot công nghiệp
- Nghiên cứu phương pháp xây dựng mô hình robot giữa Matlab và SolidWorks
- Tìm hiểu về phương pháp nhận dạng thông số của robot
- Nghiên cứu phương pháp đánh giá hiệu suất, độ chính xác của robot.
Kết cấu của đồ án tốt nghiệp
Đồ án tốt nghiệp gồm 7 chương, trong đó:
Chương 2 cung cấp cái nhìn tổng quát về các khái niệm, định nghĩa và kiến thức liên quan đến đề tài nghiên cứu Bài viết cũng trình bày các nghiên cứu liên quan từ trong và ngoài nước, từ đó xác định nhiệm vụ cụ thể cần thực hiện trong đề tài.
- Chương 3 trình bày cơ sở lý thuyết, các phương pháp, kiến thức cần thiết để thực hiện đề tài
- Chương 4 xây dựng phương trình động học và động lực học robot để làm cơ sở tính toán cho phần nhận dạng và quy hoạch quỹ đạo cho robot
Chương 5 tập trung vào việc phân tích yêu cầu và đưa ra các phương án, giải pháp để lựa chọn các công việc cần triển khai nhằm hoàn thành đề tài Đồng thời, chương cũng tiến hành nhận dạng thông số động học và trình bày phương pháp quy hoạch quỹ đạo cho robot.
- Chương 6 nghiên cứu, thiết kế hệ thống điều khiển robot, trình bày sơ đồ điện, hệ thống PLC, đồng thời xây dựng giao diện cho người dùng
- Chương 7 tiến hành chạy thực nghiệm quỹ đạo cho robot, thu thập dữ liệu và đưa ra nhận xét, đánh giá kết quả đã đạt được.
TỔNG QUAN NGHIÊN CỨU ĐỀ TÀI
Giới thiệu
Robot đóng vai trò quan trọng trong ngành công nghiệp hiện đại nhờ vào khả năng linh hoạt và đa dạng trong việc thực hiện nhiều nhiệm vụ khác nhau Chúng không chỉ mang lại lợi nhuận đáng kể mà còn góp phần thúc đẩy sự phát triển sản xuất và giảm thiểu tai nạn lao động.
Theo tiêu chuẩn ISO, robot công nghiệp là máy móc tự động, lập trình sẵn, có khả năng vận động trên nhiều trục và ứng dụng đa dạng trong ngành công nghiệp tự động Với độ linh hoạt cao nhờ số bậc tự do, robot công nghiệp có thể thực hiện nhiều tác vụ khác nhau Để thích ứng nhanh với sự thay đổi trong quy trình sản xuất, các robot thường được trang bị cơ cấu chấp hành, giúp thao tác đơn giản và hiệu quả.
Robot đang ngày càng thay thế con người trong nhiều lĩnh vực như sản xuất, an ninh, thám hiểm và nghiên cứu không gian Việc ứng dụng robot không chỉ là một bước tiến cần thiết mà còn giúp con người tiến gần hơn đến những đổi mới trong tương lai.
Hình 2 1 Hệ thống robot lắp ráp trong nhà máy của Vinfast [20]
2.1.2 Robot SCARA và ứng dụng
Robot SCARA là một loại robot công nghiệp phổ biến, thường được sử dụng cho các nhiệm vụ như lắp ráp, lựa chọn, sắp xếp, kiểm tra và đóng gói Với 4 bậc tự do và cấu trúc khớp song song, robot SCARA hoạt động hiệu quả trong không gian hai chiều (X, Y) Loại robot này có tốc độ nhanh hơn so với hệ thống robot Cartesian và kích thước nhỏ gọn, giúp dễ dàng trong việc lắp đặt SCARA được phát triển vào năm 1981 dưới sự hướng dẫn của giáo sư Hiroshi Makino tại trường đại học Yamanashi, Nhật Bản.
Nhờ vào tốc độ và kích thước nhỏ gọn, SCARA robot được ứng dụng rộng rãi trong nhiều ngành công nghiệp:
Robot SCARA được ứng dụng rộng rãi trong ngành công nghiệp điện tử, chuyên lắp ráp các linh kiện nhỏ và nhạy cảm như mạch in, chip và LED Những công việc này yêu cầu tốc độ và độ chính xác cao, giúp nâng cao hiệu quả sản xuất.
Hình 2 2 Sắp xếp Pin và kiểm tra mối hàn sử dụng robot SCARA [19] [10]
- Ứng dụng trong việc đóng gói thực phẩm và sản xuất hàng tiêu dùng
Hình 2 3 Đóng gói bánh kẹo và sản xuất khăn ướt sử dụng robot SCARA
Bên cạnh đó, SCARA cũng có các điểm hạn chế:
Robot SCARA hoạt động hiệu quả trong không gian hai chiều (XY), nhưng không phù hợp với các ứng dụng yêu cầu di chuyển theo trục Z do hạn chế về không gian làm việc.
Robot SCARA có khả năng chịu tải hạn chế, chỉ có thể gắp và di chuyển các vật liệu nhẹ và nhỏ Điều này khiến chúng không phù hợp cho các ứng dụng yêu cầu chịu tải nặng hoặc kích thước lớn.
Robot SCARA có độ phức tạp cao, đòi hỏi hệ thống điều khiển và lập trình tinh vi Việc vận hành và bảo trì loại robot này cần kỹ thuật viên có tay nghề cao.
Đặc tính của hệ thống
Robot SCARA là một giải pháp phổ biến trong ngành công nghiệp nhờ vào tính linh hoạt và khả năng thích ứng với nhiều tác vụ khác nhau Các đặc tính của robot SCARA có thể thay đổi tùy thuộc vào từng hệ thống cụ thể, nhưng vẫn giữ những đặc điểm cơ bản quan trọng.
- Cấu trúc robot: Gồm 4 bậc tự do trong đó có ba khớp xoay và 1 khớp tịnh tiến Robot có khả năng di chuyển theo trục x, y và cả trục z
Robot SCARA được ứng dụng rộng rãi trong các công việc lắp ráp cần độ chính xác cao, như gắp đặt linh kiện và đóng gói sản phẩm Trong nghiên cứu này, robot được sử dụng để thực hiện chuyển động theo quỹ đạo đã được xác định trước.
- Phạm vi hoạt động nhỏ: Không gian hoạt động của robot khá hạn chế, đề tài áp dụng robot vẽ trong một khoảng không gian cho trước 360 x 510 mm.
Kết cấu hệ thống
Hình 2 4 Mô hình robot SCARA
Robot SCARA có 4 bậc tự do, gồm 3 khớp quay và một khớp tịnh tiến Các khâu liên kết nối tiếp với nhau thông qua các khớp
Cơ cấu truyền động chính được sử dụng ở các khớp như sau:
- Khớp 1 và 2 sử dụng bộ truyền Harmonic gear có tỉ số truyền lần lượt là 80:1 và 50:1
- Khớp 3 sử dụng bộ truyền vít me và puly-đai răng: bước vít p = 20 mm, tỉ số truyền 54:20
- Khớp 4 sử dụng bộ truyền puly-đai răng có tỉ số truyền là 35:20
Bảng 2 1 Thông số kỹ thuật robot SCARA
Tầm với của cánh tay
Phạm vi tối đa 455 [mm]
Khớp 3 (tịnh tiến theo trục z) 0-170 [mm]
Hình 2 5 Các thành phần của hộp số Harmonic
Hộp số Harmonic gồm 3 phần chính:
- Circular Spline (CS) là một bánh răng vành trong
- Flexspline (FS) là một vành răng mềm, có tính đàn hồi
- Wave Generator (WG): bộ tạo sóng có hình elip
Bộ tạo sóng hoạt động bằng cách gắn chặt vào FS, khi quay, các răng của bánh răng mềm khớp với vành răng CS Tỉ số truyền giữa FS và CS tương ứng với tỉ số truyền của hộp số Harmonic.
Công thức tính tỷ số truyền:
• n FS là số răng của FS
• n CS là số răng của CS
• Không có độ rơ giữa các răng
• Khả năng truyền mô-men xoắn lớn
❖ Truyền động vít me bi
Vít me bi là một cơ cấu chuyển động tuyến tính, chuyển đổi chuyển động quay thành chuyển động tịnh tiến Với khả năng chịu lực dọc trục cao, ma sát nội bộ thấp và độ chính xác chế tạo cao, vít me bi rất phù hợp cho các ứng dụng trong máy móc yêu cầu độ chính xác cao.
Hình 2 6 Cấu tạo của Vít me bi
Cụm vít me bi bao gồm vít me, đai ốc và bi, trong đó các rãnh xoắn của vít tạo điều kiện cho các viên bi lăn giữa đai ốc và vít Khi trục vít hoặc đai ốc quay, các viên bi sẽ bị lệch và di chuyển vào hệ thống hồi lưu bi của đai ốc, rồi quay trở lại đầu đối diện theo một đường liên tục Các viên bi sau đó thoát ra khỏi hệ thống hồi thu hồi bi và trở lại rãnh ren của vít me và đai ốc, tạo thành một quá trình tuần hoàn liên tục Ưu điểm của cụm vít me bi này là khả năng hoạt động hiệu quả và độ chính xác cao.
- Ít tổn thất do ma sát, hiệu suất cao
- Không có độ rơ, đảm bảo sự chính xác cao
- Ứng dụng được trong việc truyền động có tốc độ cao
- Khó gia công, chế tạo
Bộ truyền đai răng hoạt động chủ yếu dựa trên nguyên tắc ăn khớp, với ma sát đóng vai trò phụ Khác với các bộ truyền đai khác, lực căng trên đai răng nhỏ hơn Cơ năng được truyền từ bánh đai chủ động (1) sang bánh đai bị động (2) thông qua đai răng (3).
Hình 2 7 Bộ truyền đai răng Ưu điểm:
- Không gây ồn trong quá trình làm việc
- Có thể truyền động với vận tốc lớn
- Tỉ số truyền ổn định
- Không cần căng đai Giảm tải, tăng tuổi thọ
- Phải gắn thêm ít nhất một mặt bích cho bánh răng
- Đai răng được tiêu chuẩn hóa, nên việc lựa chọn bánh đai và đai răng phải đồng bộ
2.3.2 Thông số hệ dẫn động
Trong đề tài này, cơ cấu truyền động trong robot SCARA đã có sẵn Bao gồm:
- Khâu 1 và khâu 2 chuyển động quay, sử dụng hộp giảm tốc Harmonic
- Khâu 3 và khâu 4 sử dụng bộ truyền động vít me và puly-đai răng
Hình 2 8 Bộ truyền đai trục 4
Bàn vẽ và đầu kẹp bút được thiết kế và chế tạo để phù hợp với ứng dụng vẽ quỹ đạo chuyển động của robot
Các nghiên cứu liên quan đến đề tài
2.4.1 Các nghiên cứu ngoài nước
Trên thế giới, vấn đề về nhận dạng thông số robot đã được thực hiện từ lâu và có nhiều bài báo được thực hiện
The article "Modeling and Identification for High-Performance Robot Control: An RRR-Robotic Arm Case Study," authored by D Kostic, Bram de Jager, M Steinbuch, and R Hensen in 2004, outlines the methodology for developing kinematic and dynamic equations tailored for robotic control design This process involves several key steps essential for effective robot performance.
Bước đầu tiên trong nghiên cứu robot là xác định các phương trình động học và động lực học, đồng thời kiểm tra tính chính xác của chúng Các phương trình động học sử dụng ma trận biến đổi đồng nhất, trong khi các phương trình động lực học dựa trên nguyên lý Lagrange Ngoài ra, các tác giả cũng xem xét các yếu tố ảnh hưởng đến động lực học của robot, bao gồm ma sát, mô-men quán tính, lực Coriolis, trọng lực, lực giật và lực giãn nở.
Bước 2 trong nghiên cứu là thực hiện thí nghiệm để nhận dạng các thông số của mô hình robot Các tác giả thiết kế các quỹ đạo thí nghiệm nhằm thu thập dữ liệu về vị trí, vận tốc, gia tốc và mô-men lực của các khớp robot Để ước lượng các thông số này, họ sử dụng phương pháp hồi quy tuyến tính và phương pháp bình phương cực tiểu Đặc biệt, nghiên cứu tập trung vào việc mô hình hóa ma sát và ước lượng các thông số liên quan đến ma sát.
Bước 3 trong quy trình là kiểm tra tính chính xác của mô hình và các thông số đã ước lượng Các tác giả tiến hành so sánh kết quả mô phỏng với kết quả thực nghiệm nhằm đánh giá sai số của mô hình Đồng thời, họ cũng kiểm tra tính nhất quán của các thông số khi thay đổi điều kiện thí nghiệm.
Bước 4: Nhận diện các mô hình robot khác biệt so với mô hình đã xây dựng Các tác giả áp dụng bộ lọc Kalman để ước lượng các sai số không thể quan sát, bao gồm nhiễu và sai số đo lường.
Quy trình này áp dụng cho cánh tay robot RRR với ba khớp xoay và sử dụng động cơ truyền động trực tiếp Các tác giả cho rằng mô hình động học và động lực học có thể được áp dụng trong việc điều khiển phi tuyến tính dựa trên mô hình.
The article "Dynamic Parameter Identification for a Manipulator with Joint Torque Sensors Based on an Improved Experimental Design," authored by Jia, Jidong; Zhang, Minglu; Zang, Xizhe; Zhang, He; and Zhao, Jie in 2019, explores the identification of dynamic parameters for a robot equipped with joint torque sensors This study employs an enhanced experimental design method, which consists of several systematic steps to improve the accuracy of dynamic parameter identification.
Bước đầu tiên trong quá trình tối ưu hóa quỹ đạo thí nghiệm là tạo ra các tín hiệu kích thích cho robot Các tác giả áp dụng chuỗi Fourier để biểu diễn các quỹ đạo và tối ưu hóa các hệ số của chuỗi này dựa trên một tiêu chí kết hợp nhiều yếu tố Tiêu chí này bao gồm ba yếu tố chính: tối đa hóa độ phân biệt của ma trận thông tin Fisher, tối thiểu hóa độ lệch chuẩn của các thông số ước lượng, và tối thiểu hóa độ lớn của mô-men lực.
Bước 2 trong quy trình thí nghiệm liên quan đến việc sử dụng một robot hai bậc tự do trang bị cảm biến mô-men lực tại các khớp để thu thập dữ liệu về vị trí, vận tốc, gia tốc và mô-men lực Để đảm bảo tính chính xác của dữ liệu, các tác giả đã áp dụng các phương pháp loại bỏ nhiễu, bao gồm phương pháp lọc trung bình (mean filter) và phương pháp lọc Savitzky–Golay.
Bước 3 trong quá trình ước lượng các thông số động lực học của robot là sử dụng phương pháp bình phương trọng số (weighted least squares) Các tác giả đã phát triển một hàm chi phí dựa trên sai số giữa mô-men lực thực nghiệm và mô-men lực mô hình, sau đó tối thiểu hóa hàm chi phí để xác định các thông số cần thiết.
Bước 4: Để đảm bảo tính chính xác của các thông số đã ước lượng, cần so sánh kết quả mô phỏng với kết quả thực nghiệm Ngoài ra, các tác giả cũng tiến hành so sánh kết quả của phương pháp đề xuất với các phương pháp khác nhằm đánh giá hiệu quả của phương pháp này.
Phương pháp đề xuất đã chứng minh khả năng giải quyết mâu thuẫn giữa các tiêu chí khác nhau và nâng cao độ bền vững của quá trình xác định so với các phương pháp hiện có Độ lệch chuẩn trung bình của các thông số ước lượng là 0,04 và 0,3, thấp hơn so với tiêu chí F1 và F3, cho thấy nhiễu đã được giảm thiểu hiệu quả Hơn nữa, các đường cong thực nghiệm khớp với mô hình ước lượng, với giá trị hiệu dụng (root mean square) đạt 0,038, chứng tỏ độ chính xác cao của phương pháp này.
The article "Robust Servosystem Design with Two Degrees of Freedom and Its Application to Novel Motion Control of Robot Manipulators," authored by T Umeno, T Kaneko, and Y Hori, presents a method for designing servo systems utilizing a two degrees of freedom (TDOF) controller This innovative approach is specifically applied to enhance the motion control of robotic arms, outlining a systematic design process that improves performance and adaptability in robotic applications.
Bước đầu tiên trong phương pháp này là thiết lập một bộ điều khiển TDOF đơn giản cho hệ thống servo, bao gồm hai hàm truyền chính: hàm truyền từ đầu vào đến lỗi và hàm truyền từ đầu vào đến đầu ra Hai hàm truyền này được điều chỉnh thông qua hai tham số thuộc vòng ổn định và hợp lý, cho phép tinh chỉnh các đặc tính của bộ điều khiển như phản hồi với tín hiệu kích thích, sai số theo dõi, sai số giữ vị trí, khả năng khử nhiễu, và khả năng chịu đựng sự thay đổi của tham số hệ thống.
Bước 2 trong phương pháp tối ưu hóa bộ điều khiển TDOF là điều chỉnh hai tham số chính nhằm đạt được các tiêu chí thiết kế cho hệ thống servo Các tiêu chí này bao gồm việc giảm thiểu sai số theo dõi và sai số giữ vị trí, từ đó nâng cao hiệu suất hoạt động của hệ thống.
CƠ SỞ LÝ THUYẾT
Các kiến thức liên quan về robot
3.1.1 Bậc tự do của robot
Bậc tự do của robot là thuật ngữ chỉ số khả năng chuyển động độc lập trong không gian, bao gồm chuyển động tịnh tiến (dọc, ngang) và chuyển động quay (xoay) Vì cơ hệ của robot là một cơ cấu hở, bậc tự do có thể được tính theo một công thức cụ thể.
Kết cấu của robot bao gồm nhiều khâu liên kết qua các khớp, hình thành một xích động học từ khâu cơ bản cố định, nơi đặt hệ tọa độ gốc Các khâu động được kết nối với các hệ tọa độ trung gian riêng, gọi là hệ tọa độ cục bộ Trong quá trình hoạt động, các tọa độ cục bộ xác định cấu hình của robot thông qua chuyển động dài (khớp tịnh tiến) hoặc chuyển động góc (khớp quay).
Tất cả các hệ tọa độ trên robot đều tuân theo quy tắc bàn tay phải, trong đó sử dụng tay phải để xác định các trục Ngón cái đại diện cho trục z, trong khi ngón trỏ và ngón giữa tương ứng với các trục x và y Điều này tạo ra ba phương vuông góc với nhau, giúp xác định phương và chiều của các trục trong không gian.
Hình 3 1 Quy tắc bàn tay phải 3.1.3 Không gian công tác
Không gian công tác của robot là khu vực mà khâu chấp hành cuối có thể di chuyển trong quá trình thực hiện các chuyển động Tuy nhiên, không gian làm việc này bị giới hạn bởi các thông số hình học của robot và các ràng buộc cơ học của các khớp Chẳng hạn, một khớp quay chỉ có khả năng di chuyển trong khoảng góc nhỏ hơn 360 độ.
Những ràng buộc này đảm bảo rằng robot thực hiện các chuyển động trong phạm vi an toàn và đáng tin cậy.
Động học
Động học nghiên cứu chuyển động của robot mà không xem xét lực và mô-men tác động lên chúng Hai bài toán chính trong động học là động học thuận và động học nghịch Động học thuận tìm ra phương trình mô tả vị trí và định hướng của khâu cuối dựa trên giá trị các biến khớp, trong khi động học nghịch xác định cách tính các biến khớp từ vị trí của khâu cuối Để thực hiện điều này, cần xác định ma trận chuyển vị của các khớp trong robot theo quy tắc Denavit-Hartenberg.
Hình 3 2 Mô hình hóa các khâu và khớp theo quy tắc D-H [5]
Gắn hệ trục tọa độ lên các khâu:
• Trục Z ˆ i − 1 đặt dọc theo trục của khớp i
X i − là tích hữu hướng giữa ˆ 1
• Trục Yˆxác định theo quy tắc bàn tay phải
• Khoảng cách giữa hai trục Z ˆ i và Z ˆ i + 1 theo phương của X ˆ i : a i
• Góc quay quanh X ˆ i giữa hai trục Z ˆ i và Z ˆ i + 1 : a i
• Khoảng cách giữa hai trục ˆ 1
• Góc quay quanh Z ˆ i − 1 giữa hai trục X ˆ i − 1 và X ˆ i : θ i
Ma trận biến đổi từ hệ i-1 sang hệ i:
1 cos θ sin θ cos sin θ sin cosθ sin θ cosθ cos cosθ sin sin θ
Các bước xây dựng phương trình động học:
Bước 1: Đặt hệ trục tọa độ cho robot
Bước 2: Thiết lập bảng DH dựa trên quy tắc Denavit-Hartenberg
Bước 3: Tính toán các ma trận chuyển vị
Bước 4: Dựa vào các ma trận chuyển vị tính toán biến đổi, hình thành nên phương trình động học.
Động lực học
3.3.1 Giới thiệu Động lực học nghiên cứu tìm ra phương trình chuyển động của robot, giúp xác định các giá trị lực và mô-men của từng khớp từ đó kiểm soát được quá trình điều khiển chuyển động Hai phương pháp phổ biến được dùng để tính toán phương trình động lực học là Newton-Euler và phương pháp Lagrange Newton-Euler được thực hiện dựa trên định luật II Newton, mô tả động lực học robot thông qua lực tác động lên từng khâu của robot Phương pháp Lagrange mô tả động lực học robot thông qua động năng và thế năng của hệ
Phương pháp Lagrange, đặc biệt là phương trình Lagrange-Euler, mang lại nhiều ưu điểm nhờ tính dễ dàng trong việc tính toán Phương pháp này cho phép biểu diễn phương trình động lực học dưới dạng phương trình vi phân bậc hai, với các thành phần được mô tả như một hệ thống khép kín.
K : tổng động năng của hệ
U : tổng thế năng của hệ
Trong đó: m i : Tổng khối lượng của khâu thứ i v ci và i w i T : Vận tốc tuyến tính tại trọng tâm của khâu thứ i và vận tốc quay tại khâu thứ i
I i : Mô-men quán tính tại trọng tâm của khâu thứ i o T g : gia tốc trọng trường o
P Ci : vị trí trọng tâm ở khâu thứ i ref i
U : năng lượng thế năng gốc
- Phương trình Lagrange -Euler viết dưới dạng tổng quát: θ θ d L L dt
❖ Các phương trình xác định thông số động học robot:
Hình 3 3 Mô tả hệ trục tọa độ khớp xoay robot [5]
Vận tốc góc của khâu thứ i+1 ở hệ trục (i+1):
Vận tốc dài của điểm gốc ở hệ trục (i+1):
Vận tốc góc của khâu thứ i+1 ở hệ trục (i+1):
Vận tốc dài của điểm gốc ở hệ trục (i+1):
+ : ma trận xoay của hệ trục (i) lên (i+1)
+ : vận tốc góc của khâu thứ (i+1) i w i : vận tốc góc của khâu thứ (i)
θ i+ 1: vận tốc góc tại khớp thứ (i+1)
1 d i + : vận tốc dài tại khớp thứ (i+1)
+ + : vận tốc tuyến tính ở điểm gốc của (i+1) i v i : vận tốc tuyến tính ở điểm gốc của (i)
P i + : vị trí của điểm gốc (i+1) chiếu lên (i)
1 1 1 1 cos θ sin θ 0 sin θ cos cosθ cos sin sin sin θ sin cosθ sin os os
Dạng tổng quát phương trình vi phân robot
Công thức tính các ma trận thành phần
Phương trình động lực học robot
F e : ngoại lực tác động lên robot tại khâu cuối
Chuỗi Fourier
Chuỗi Fourier cho phép chuyển đổi một hàm không chu kỳ thành tổng các thành phần chu kỳ, từ đó đơn giản hóa việc biểu diễn quỹ đạo cho robot Những ưu điểm nổi bật của chuỗi Fourier bao gồm khả năng phân tích và tổng hợp các tín hiệu phức tạp, giúp tối ưu hóa quy trình điều khiển và lập trình cho robot.
Cải thiện tỷ lệ tín hiệu trên tạp âm có thể đạt được bằng cách lấy dữ liệu trung bình trong miền thời gian, giúp xử lý dữ liệu trước khi sử dụng cho nhận dạng Thực tế cho thấy, việc đo đạc tín hiệu dòng thường không đảm bảo độ chính xác và rất nhạy cảm với nhiễu.
- Điều chỉnh được quỹ đạo của robot, bằng cách điều chỉnh giá trị giới hạn của các thông số giới hạn khớp, vận tốc, gia tốc
Tham số hóa quỹ đạo thông qua việc xác định các tham số trong chuỗi Fourier giúp tối ưu hóa quá trình trở nên dễ dàng hơn.
Quỹ đạo của từng khớp được biểu diễn dưới dạng tổng hữu hạn của hàm sine và cosine
1 sin( ) cos( ) cos( ) sin( ) sin( ) cos( ) f f f
N j j j i f i f i N j j j i f f i f f i a b q it it q i i q a it b it q a it b it
• f : tần số góc, = f 2 f o Với f o là tần số cơ bản
• N f : số lượng thành phần chu kỳ
• q q q j , j , j : góc quay, vận tốc, gia tốc khớp của khâu j
Chuỗi Fourier có tất cả 2N f +1 tham số, 2N f là tổng số lượng hệ số Fourier, còn lại là tham số q j 0
Chuỗi Fourier giúp điều chỉnh độ phân giải tần số và băng thông khi tạo ra quỹ đạo khớp tối ưu cho robot Bên cạnh đó, các ràng buộc về giới hạn khớp, vận tốc và gia tốc được áp dụng để đảm bảo robot hoạt động trong phạm vi cho phép.
min max min max min max
T f , T s : chu kỳ của chuỗi Fourier và chu kỳ lấy mẫu, T f = 2 / f
S: không gian hoạt động của robot
( s , ) s q pT : tọa độ đầu công tác của robot có được nhờ phương trình động học.
Phương pháp Least Squares
Phương pháp Least Squares giúp ước lượng các tham số động học của robot thông qua các phương trình tuyến tính nghịch đảo Quy trình thực hiện phương pháp này bao gồm các bước cụ thể để đạt được kết quả chính xác.
- Xây dựng mô hình toán học robot dưới dạng phương trình tuyến tính theo các tham số động lực học
- Biến đổi các tham số động lực học thành một tập hợp các tham số cơ bản
- Xây dựng quỹ đạo khớp tối ưu cho robot để thu thập dữ liệu phục vụ nhận dạng
- Ước tính thông số bằng phương pháp Least Squares
Tiêu chuẩn ước lượng tham số:
Vector ước lượng tham số: ˆθ N = arg min V N (θ, Z N ) (3.22) Đạo hàm bậc 1 theo tham số để tìm giá trị cực tiểu của V N
( (θ, )) 0 θ N N d V Z d Nghiệm của phương trình có dạng
BÀI TOÁN ĐỘNG HỌC VÀ ĐỘNG LỰC HỌC
Động học robot
Hình 4 1 Hệ trục tọa độ gắn thực tế lên Robot SCARA Bảng 4 1 Bảng thông số Denavit-Hartenberg i a i i d i i
Tọa độ điểm P so với hệ trục tọa độ gốc (base-frame):
Trong đó: Các ma trận biến đổi từ hệ (i-1) sang hệ i:
1 cosθ sin θ 0 cosθ sin θ cosθ 0 sin θ
2 cos θ sin θ 0 cosθ sin θ cosθ 0 sin θ
Ma trận chuyển vị từ hệ trục R sang hệ trục i = 4 là:
1 3 cos(θ θ θ ) sin(θ θ θ ) 0 cosθ cos(θ θ ) sin(θ θ θ ) cos(θ θ θ ) 0 sin θ sin(θ θ )
Tọa độ điểm P trên hệ trục R:
Hình 4 2 Phạm vi hoạt động cánh tay robot
Hình 4 3 Khu vực làm việc của robot SCARA trong không gian 4.1.2 Động học nghịch
Từ ma trận (4.9) động học thuận ta có:
2 3 2 1 3 2 1 cos θ cos(θ θ ) cos θ cosθ cosθ sin θ sin θ
3 2 1 2 3 2 1 sin θ sin(θ θ ) sin θ sin θ cosθ sin θ cosθ sin θ cosθ ( cosθ )si θn y y y
(4.14) Áp dụng định lý Cramer:
2 2 3 2 3 cos θ cos θ sin θ sin θ cosθ sin θ cos θ sin θ sin θ cosθ cos θ sin θ
Thay cos 2 từ (4.11) ta được:
1 1 1 sin θ cos θ ( cos θ ) sin θ cos θ cos θ sin θ ( cos θ ) sin θ sin θ θ tan 2(sin θ ,cosθ ) x x y x x y y x y x y x y y y x
là góc quay khâu công tác so với hệ tọa độ gốc – base frame.
Động lực học robot
4.2.1 Xác định thông số động học
0 0 0 1 cos θ sin θ 0 cosθ sin θ 0 sin θ cosθ 0 ; sin θ cosθ 0 ;
0 0 0 1 cos θ sin θ 0 cosθ sin θ 0 sin θ cosθ 0 ; sin θ cosθ 0 ;
- Vận tốc dài tại gốc tọa độ
- Vận tốc tại trọng tâm
- Vận tốc dài tại gốc tọa độ
- Vận tốc tại trọng tâm
1 3 1 2 2 3 1 2 1 2 1 θ sin(θ ) θ sin(θ θ ) θ sin(θ θ ) θ cos(θ θ ) θ cos(θ θ ) θ cos(θ )
- Vận tốc dài tại gốc tọa độ
- Vận tốc tại trọng tâm
3 ˆZ θ sin(θ ) θ sin(θ θ ) θ sin(θ θ ) θ cos(θ θ ) θ cos(θ θ ) θ cos(θ ) c c c c c c v R R R v w P d
4.2.2 Jacobian và vận tốc đầu công tác
Vector vận tốc tổng quát của robot bao gồm v vận tốc dài và w vận tốc góc của đầu công tác
/ / / x y z dP dt v dP dt dP dt
Dựa vào mối liên hệ giữa vận tốc của đầu công tác và chuyển động của các khớp trong quá trình hoạt động, chúng ta có thể tính toán ma trận Jacobi cho robot Ma trận Jacobi đóng vai trò quan trọng trong việc phân tích và điều khiển chuyển động của robot, giúp tối ưu hóa hiệu suất làm việc.
Phương trình tổng quát thể hiện mối liên hệ giữa chuyển động vi phân của khớp và chuyển động vi phân của cánh tay [2]
1 2 3 4 5 6 θ θ θ δx θ θ δy θ δz d dx d dy d dz Robot d Jacobi d d
Trong không gian ba chiều, các chuyển động vi phân của cánh tay được biểu diễn bằng các ký hiệu dx dy dz theo trục x, y, z Đồng thời, các chuyển động vi phân của các góc quay quanh trục x, y, z được thể hiện qua ký hiệu δx δy δz Cuối cùng, ký hiệu D θ biểu thị chuyển động vi phân của các khớp.
Từ công thức (4.9) ta tính được vận tốc dài theo công thức sau:
3 sin θ sin(θ θ ) sin(θ θ ) 0 cosθ cos(θ θ ) cos(θ θ ) 0
Vận tốc góc của đầu công tác:
Vì khớp cuối là khớp tịnh tiến nên vận tốc góc 2 = 3 0, suy ra:
Vecto vận tốc cơ cấu cuối của robot
2 3 4 sin θ sin(θ θ ) sin(θ θ ) 0 0 cosθ cos(θ θ ) cos(θ θ ) 0 0
Từ ma trận (3.27) trên, ta thu được ma trận Jacobi của robot Scara là:
2 1 3 1 2 3 1 2 sin θ sin(θ θ ) sin(θ θ ) 0 0 cosθ cos(θ θ ) cos(θ θ ) 0 0
❖ Phương trình mô-men-lực các khớp
❖ Phương trình vi phân chuyển động của robot có dạng:
Từ công thức (3.14), (3.15), (3.16), ta tính được
2 cos(θ ) 2 cos(θ ) cos(θ ) cos(θ ) cos(θ ) cos(θ ) c c c c c c c c
NHẬN DẠNG VÀ QUY HOẠCH QUỸ ĐẠO CHUYỂN ĐỘNG ROBOT 33
Yêu cầu của đề tài
Các nội dung yêu cầu trong đề tài:
Nhận dạng các thông số động học của robot là quá trình quan trọng giúp đánh giá hiệu quả hoạt động của robot Công việc này bao gồm việc xác định các thông số cần nhận dạng, thu thập dữ liệu một cách chính xác, áp dụng phương pháp tối ưu và xem xét các điều kiện ràng buộc trong hệ thống robot Mục tiêu là đảm bảo tính khả thi và chất lượng trong quá trình thực hiện.
Quy hoạch quỹ đạo chuyển động cho robot yêu cầu thực hiện thao tác theo quỹ đạo đã định, trong đó robot sẽ thực hiện ba chuyển động chính theo trục x, trục y và di chuyển theo trục z để nâng hạ bút Để có thể thực hiện nhiều quỹ đạo khác nhau, quy hoạch quỹ đạo cần được thiết kế tổng quát, đảm bảo tính linh hoạt và không bị phụ thuộc vào một quỹ đạo cụ thể nào.
Phương hướng và giải pháp thực hiện
5.2.1 Phương án 1 Đối với phần nhận dạng thông số có một phương pháp khá phổ biến là phương pháp PSO (Particle Swarm Optimization) nhận dạng thông số robot dựa trên tìm kiếm theo quần thể của các phần tử trong không gian tìm kiếm Mô phỏng hành vi bầy đàn của các phần từ để tìm kiếm giải pháp trong không gian thông số
Quỹ đạo chuyển động của robot được mô tả qua các phương trình riêng biệt, từ đó biến đổi để xác định giá trị góc quay, vận tốc và gia tốc của khớp điều khiển Phương pháp này giúp robot di chuyển mượt mà và liên tục trong quá trình hoạt động Tuy nhiên, nó gặp khó khăn do tính toán phức tạp và tốn thời gian khi phải xử lý nhiều dạng quỹ đạo khác nhau.
Phương pháp bình phương cực tiểu là một kỹ thuật nhận dạng hiệu quả, tập trung vào việc tìm kiếm giá trị nhỏ nhất của tổng bình phương sai số giữa dữ liệu thực tế và mô hình dự đoán Kết quả của phương pháp này cung cấp các giá trị gần nhất cho các thông số của mô hình, dựa trên mức độ khớp giữa mô hình và dữ liệu thực tế.
Quy hoạch quỹ đạo cho robot có thể được thực hiện bằng cách chia nhỏ quỹ đạo thành hai hình cơ bản: đường thẳng và cung tròn Để thực hiện một biên dạng bất kỳ, ta có thể phân tách hình vẽ thành nhiều đoạn đường thẳng và cung tròn nối tiếp, từ đó cung cấp thông số đầu vào để điều khiển robot hiệu quả.
Lựa chọn phương án
Phương pháp Least Squares được sử dụng cho mô hình robot SCARA hiện tại vì có nhiều ưu điểm:
Phương pháp đại số tuyến tính giúp xác định giá trị nhỏ nhất của tổng bình phương sai số, từ đó giải quyết bài toán tối ưu một cách chính xác trong nhiều tình huống khác nhau.
- Độ phức tạp tính toán thấp hơn so với phương pháp PSO phải tính toán vị trí vận tốc của từng phần tử trong quần thể
- Least Squares phù hợp với các mô hình có mối quan hệ tuyến tính
- Các bước để thực hiện nhận dạng thông số bằng phương pháp bình phương cực tiểu:
Dữ liệu mô-men và lực của từng khớp được thu thập từ robot thực tế sau khi thực hiện chạy theo quỹ đạo khớp tối ưu.
Xây dựng phương trình động lực học là bước quan trọng để xác định phương trình chuyển động của robot, từ đó tìm ra các thông số cần nhận dạng Phương trình này biểu diễn mối liên hệ giữa các thông số và dữ liệu đã thu thập, giúp tối ưu hóa quá trình điều khiển và hoạt động của robot.
• Thiết lập hàm mục tiêu: Xác định hàm mục tiêu theo phương pháp bình phương cực tiểu để tìm giá trị nhỏ nhất của hàm
Đánh giá và xác nhận kết quả được thực hiện thông qua việc so sánh giữa kết quả tính toán từ mô hình thực tế và mô hình toán học đã xây dựng Quá trình này giúp điều chỉnh các thông số cho phù hợp Đối với quy hoạch quỹ đạo chuyển động, hai phương án quy hoạch được lựa chọn là đường thẳng và đường cung tròn.
Sử dụng hàm bậc 3 trong thiết kế quỹ đạo chuyển động cho phép kết hợp hai loại chuyển động chính: đường thẳng và đường cung tròn Phương pháp này không chỉ đơn giản hóa quá trình tính toán mà còn mang lại sự linh hoạt trong việc thực hiện nhiều dạng quỹ đạo khác nhau.
Trình tự công việc tiến hành
Sau khi lựa chọn phương án thực hiện, nhóm sẽ lập kế hoạch chi tiết với các mốc thời gian và công việc cụ thể Đầu tiên, cần tiến hành xem xét và đánh giá sơ bộ mô hình robot SCARA hiện có để xác định các yếu tố cần cải tiến.
- Phần điều khiển: các module PLC
- Các linh kiện liên quan
- Xem xét mô hình robot về tình trạng sử dụng b Thiết kế hệ thống điều khiển cho robot
- Thiết kế bản vẽ điện cho robot
- Tiến hành mua linh kiện để chuẩn bị thi công
- Thực hiện thi công tủ điện điều khiển
- Sửa chữa phần hỏng hóc của robot
- Thiết kế bàn vẽ cho robot c Tính toán lý thuyết liên quan đến robot
- Thiết kế quỹ đạo chuyển động cho robot d Thực hiện nhận dạng thông số robot
- Các phương pháp sử dụng để tiến hành nhận dạng
- Tiến hành chạy thử nghiệm robot để thu thập dữ liệu cho phần nhận dạng
- Đánh giá các thông số tính toán được e Tổng kết – nhận xét – đánh giá quá trình thực hiện đề tài
- Tổng kết lại các kết quả đã đạt được trong đề tài vào báo cáo
- Đánh giá và đưa ra nhận xét các vấn đề làm được và chưa làm được
- Đưa ra hướng phát triển trong tương lai
Nhận dạng thông số robot
Nhận dạng thông số động lực học là yếu tố thiết yếu trong việc phát triển hệ thống điều khiển cho robot, đảm bảo độ an toàn và chính xác trong thực hiện nhiều tác vụ khác nhau Việc xác định các thông số này giúp hoàn thiện mô hình robot, từ đó hỗ trợ tính toán và mô phỏng mà không cần thực hiện quá nhiều lần trên mô hình thực tế, góp phần giảm thiểu thời gian, chi phí và nâng cao năng suất hoạt động.
Hình 5 1 Sơ đồ nhận dạng thông số robot
Các bước để tiến hành nhận dạng thông số động lực học robot:
- Xác định phương trình động lực học: Rút gọn phương trình động lực học về dưới dạng phương trình tuyến tính
Quỹ đạo khớp tối ưu là quỹ đạo giúp robot tối ưu hóa thời gian và năng lượng sử dụng, đồng thời đảm bảo các yếu tố như giới hạn mô-men, giới hạn khớp, vận tốc và gia tốc cần thiết.
- Nhận dạng thông số: Tìm ra các tham số ảnh hưởng đến phương trình động lực học của robot
Kiểm nghiệm là quá trình chạy quỹ đạo thử nghiệm trên mô hình và robot thực tế nhằm đánh giá kết quả thu được Qua đó, chúng ta có thể điều chỉnh các thông số cho phù hợp hơn.
5.5.2 Quỹ đạo khớp tối ưu
Quỹ đạo khớp tối ưu được xây dựng bằng cách tìm kiếm quỹ đạo sao cho chỉ số điều kiện (condition number) đạt giá trị nhỏ nhất Chỉ số điều kiện N c là tỷ số giữa giá trị lớn nhất và giá trị nhỏ nhất của ; khi N c càng nhỏ, quỹ đạo sẽ càng được tối ưu hóa.
Sử dụng hàm FMINCON trong Matlab để tối ưu hóa quỹ đạo Các bước thực hiện:
- Sử dụng hàm random ngẫu nhiên các hệ số của chuỗi Fourier a b i j , i j và q j 0
Sử dụng hàm fmincon để xuất ra các thông số điều kiện và tham số tương ứng của chuỗi, từ đó các số liệu đầu ra sẽ được sử dụng làm đầu vào cho lần chạy tiếp theo.
So sánh thông số điều kiện giữa hai lần chạy liên tiếp; nếu giá trị chênh lệch lớn hơn một ngưỡng nhất định, chương trình sẽ tiếp tục chạy Ngược lại, nếu giá trị chênh lệch nhỏ hơn, chương trình sẽ dừng lại Thông số chuỗi Fourier được áp dụng trong quá trình này.
- Số lượng thành phần: N f =5, suy ra tổng tham số cần tìm là 11
- Tần số cơ bản: f o =0.1Hz
- Tốc độ lấy mẫu: 100Hz
❖ Giá trị giới hạn của khớp 1 và khớp 2
Động cơ HF-KP13 có tốc độ tối đa đạt 3000 vòng/phút, tương đương với 13107200 pps Bộ khuếch đại sử dụng cáp kết nối SSCNET III với tốc độ truyền lên đến 50Mbps, đáp ứng hiệu quả nhu cầu của hệ thống.
Giới hạn tốc độ = Quãng đường di chuyển trên mỗi vòng quay x Tốc độ tối đa của động cơ Do đó giới hạn tốc độ của mỗi trục là:
• Gia tốc lớn nhất: Thời gian nhanh nhất để vận tốc tăng từ 0 đến giá trị cực đại là 500[ms] (5.7)
• Gia tốc lớn nhất: Thời gian nhanh nhất để vận tốc tăng từ 0 đến giá trị cực đại là 500[ms]
Quỹ đạo khớp tối ưu được viết bằng chương trình Matlab được mô tả ở Hình 5.3
Hình 5 2 Đồ thị biểu diễn giá trị góc quay và vận tốc của khớp 1 và khớp 2
Các thông số của chuỗi Fourier thu thập được sau khi tối ưu hóa quỹ đạo chuyển động
5.5.3 Mô hình nhận dạng thông số
Mô hình nhận dạng thông số robot được xây dựng trên Matlab, được mô tả ở hình (5.3)
Hình 5 3 Mô hình nhận dạng thông số robot
Các khối trong mô hình:
(1) Quỹ đạo khớp tối ưu và mô-men thu thập từ robot thực tế
(2) Mô hình nhận dạng thông số
Quỹ đạo khớp tối ưu được tính toán sẽ được áp dụng trên robot thực tế để thu thập dữ liệu đầu ra về góc quay, vận tốc và gia tốc từng khớp, cũng như mo-men mà robot tạo ra trong quá trình hoạt động Khối (1) sẽ đọc dữ liệu và chuyển giao cho khối nhận dạng (2) nhằm xác định các thông số động học của robot Những thông số này sẽ được cập nhật liên tục trong quá trình mô phỏng Kết quả cuối cùng sẽ được đưa vào phần kiểm nghiệm để so sánh giữa mô-men thực tế và mô-men tính toán dựa trên các thông số động học đã được xác định.
5.5.4 Bộ dự báo hồi quy tuyến tính
Từ phương trình động lực học robot (4.41) (4.42) và (4.43), ta tiến hành biến đổi để đưa về dạng phương trình tuyến tính:
2 sin(θ )θ θ sin(θ )θ zz r zz zz zz zz
2 I zz 2 I zz 3 cos(θ )θ 2 1 I zz 2 θ 2 I zz 3 (θ )θ 2 1
1 I zz 1 1θ I zz 2θ2 I zz 3 2θ1 θ cos(θ )2 2 θ2 2θ θ sin(θ )1 2 2
Bộ dự báo hồi quy có dạng:
( ) y : vector mô-ment robot p : vector tham số động học robot
: vector hồi quy, các phần tử trong vector được gọi là phần tử hồi quy
Từ bộ dự báo hồi quy công thức (5.23), áp dụng công thức (3.23) thông số động học của robot được xác định theo công thức sau:
( T ) 1 T p= − y= + y với, + là ma trận giả nghịch đảo của (5.26)
Bảng 5 4 Thông số nhận dạng
Thông số Giá trị nhận dạng
Hình 5 4 Đồ thị mô-men thực tế và mô-men nhận dạng khớp 1 và khớp 2
Hình 5 5 Sai số giữa mô-men thực tế và mô-men nhận dạng khớp 1 và khớp 2
Dữ liệu từ đồ thị (5.4) và (5.5) cho thấy sự sai lệch giữa mô-men thực tế và mô-men nhận dạng do nhiều yếu tố khó kiểm soát trong quá trình thu thập và lọc dữ liệu đầu vào Mặc dù vậy, phương pháp này đã xác định được các thông số của robot, qua đó chứng minh được phương trình động lực học và mô hình hóa robot thực tế trong việc kiểm soát quá trình hoạt động của robot.
Quy hoạch quỹ đạo chuyển động robot
5.6.1 Quy hoạch quỹ đạo theo đường thẳng
Bài toán: Thiết kế quỹ đạo của điểm tác động cuối theo đoạn thẳng đi từ A tới B trong thời gian t 0 đếnt f :
Hình 5 6 Quy hoạch quỹ đạo theo đường thẳng
Ta có phương trình đường thẳng từA x y( ; 0 0 )tới B x( f ;y f ) là:
Giả sử quy luật chuyển động của robots là hàm bậc 3 với x= x t ( ) , ta có:
Từ hệ phương trình (5.30),ta tính được:
Thay(5.31) vào (5.12) và (5.13) ta được:
Tương tự, ta rút phương phương trình quỹ đạo theo hướng y:
Từ phương trình vị trí điểm tác động cuối, ta áp dụng phương trình động học ngược để xác định góc quay các khớp 1 và khớp 2, ta có:
Công thức tính toán góc quay khớp 1 và khớp 2 từ phương trình (4.18) và (4.12):
Sử dụng công thức (4.38) để tính vận tốc dài đầu công tác
3 sin θ sin(θ θ ) sin(θ θ ) 0 cosθ cos(θ θ ) cos(θ θ ) 0
5.6.2 Thiết kế quỹ đạo theo đường cung tròn
Bài toán: Thiết kế quỹ đạo của điểm tác động cuối theo đường cung tròn từ 3 điểm A x y( A ; A ), (B x y B ; B ), (C x y C ; C )trong thời gian từ t 0 đến t f
Ta có phương trình quỹ đạo đường tròn dạng tham số: sin( ( )) cos( ( ))
R : bán kính đường tròn qua 3 điểm A, B, C (đường tròn ngoại tiếp ABC)
I x y : Tâm đường tròn ngoại tiếpABC
: hàm góc quay theo thời gian t
Tính giá trị tọa độ tâm I và bán kính R từ hệ phương trình:
Với các điểm A x y( A ; A ), (B x y B ; B ), (C x y C ; C )cụ thể ta giải hệ phương trình tìm được giá trị x y I , I , từ đó tính bán kính R:
Giả sử quy luật chuyển động của robots là hàm bậc 3 với s=s t ( ) , ta có:
Với các điều kiện biên:
0[rad] : Góc quay tại điểm bắt đầu, t =t 0 [s]
0[rad/s] : Vận tốc góc tại điểm bắt đầu, t =t 0 [s]
f [rad] : Góc quay tại điểm kết thúc, t =t f [s]
f [rad/s] : Vận tốc góc điểm kết thúc, t =t f [s]
Giải hệ phương trình (5.44) tính được các hệ số a a a a 0 , , 1 2 , 3 :
Thuật toán xác định góc và chiều quay:
Bài toán quy hoạch quỹ đạo cung tròn từ 3 điểm là A, B, C phân biệt
- Quy ước chiều quay (+) theo chiều ngược chiều kim đồng hồ
- Sử dụng hàm tính gócarctan[rad] với − và tan y
- Trong đó (x, y) là tọa độ điểm trên mặt phẳng Descartes
Ta có các trường hợp sau:
- Với (x, y) thuộc góc phần tư thứ I, 0
- Với (x, y) thuộc góc phần tư thứ II,
- Với (x, y) thuộc góc phần tư thứ III,
- Với (x, y) thuộc góc phần tư thứ IV, 0
Hình 5 7 Đường tròn biểu diễn các giá trị góc quay
Các trường hợp đặc biệt:
= − Để dễ dàng cho việc tính toán, ta chuyển đổi giá trị góc quay về khoảng giá trị [ ;2 ]
- Với (x, y) thuộc góc phần tư thứ III, 3
- Với (x, y) thuộc góc phần tư thứ IV, 3
2 2 Áp dụng để tính toán, ta có:
Tương tự với góc quay tại điểm C
C I y IC = y −y (5.51) tan f IC f arctan IC
Từ phương trình vị trí điểm tác động cuối, ta áp dụng phương trình động học ngược (4.17) và (4.12) để xác định góc quay các khớp 1 và khớp 2:
TÍNH TOÁN THIẾT KẾ HỆ THỐNG ĐIỀU KHIỂN ROBOT
Sơ đồ hệ thống điều khiển
Hệ thống điện sử dụng bộ điều khiển PLC dòng Q kết hợp với module điều khiển vị trí QD75MH4 để điều khiển các AC Servo Các module điều khiển động cơ được kết nối qua PLC bằng cáp quang, sử dụng mạng truyền thông SSCNET III với tốc độ truyền đạt 50 Mbps Sơ đồ kết nối giữa QD75MH4, Driver MR-J3B và AC Servo được thể hiện rõ trong Hình 6.1.
Hình 6 1 Sơ đồ kết nối QD75MH4 – Driver MR-J3B – AC Servo
Hình 6 2 Sơ đồ kết nối driver MR-J3-10B với động cơ AC Servo và PC [11]
Hình 6 3 Tủ điện PLC thiết kế và thực tế
Các thiết bị sử dụng trong hệ thống
Hình 6 4 Động cơ AC Servo [13] Động cơ AC Servo được cấu tạo từ 3 bộ phận chính: Stato, rotor và bộ mã hóa
- Stator: đóng vai trò như một bệ, có chức năng quấn sợi dây xung quanh lõi để cung cấp lực cần thiết xoay rotor
- Rotor: là trục quay sử dụng nam châm vĩnh cửu và nó được liên kết với bộ mã hóa
Bộ mã hóa là thiết bị dùng để xác định vị trí tuyệt đối của động cơ và các thông số khác Nó hoạt động như một cảm biến, chuyển đổi các góc xoay thành tín hiệu điện và xuất ra tín hiệu này để phục vụ cho các ứng dụng điều khiển.
Bảng 6 1 Thông số kỹ thuật động cơ AC Servo
Thông số kỹ thuật Giá trị Điện áp cung cấp 200 V
Tốc độ tối đa 3000 vòng / phút
Cấp độ bảo vệ IP65
Encoder 18-bit, độ phân giải 262144 xung
Động cơ AC Servo hoạt động như một thiết bị dẫn động, nhận lệnh từ bộ khuếch đại servo và gửi giá trị vị trí về thông qua encoder theo cơ chế vòng điều khiển hồi tiếp Bộ khuếch đại (Driver servo) nhận lệnh từ bộ điều khiển trung tâm và truyền lệnh đến động cơ AC Servo.
Hình 6 5 Sơ đồ nguyên lý hệ thống AC Servo
6.2.2 Driver Servo và hệ thống mạng SSCNET III
Bảng 6 2 Thông số driver MR-J3-10B
Thông số kỹ thuật Giá trị
Nguồn cấp 3-phase200 230[ VAC ] hoặc
Dòng điện vào định mức 0.9[ ] A
Tần số biến đổi Tối đa 5%
Dòng điện đầu ra 3-phase 170[ VAC ]
❖ Mạng truyền thông SSCNET III
SSCNET III (System Servo Control Network III) là hệ thống điều khiển mạng servo của riêng hãng Mitsubishi sử dụng cáp kết nối là cáp quang với tốc độ truyền dữ liệu tối đa là
Mạng SSCNET III có khả năng cung cấp tốc độ truyền dữ liệu lên đến 50 Mbps, đảm bảo độ chính xác và độ tin cậy cao trong quá trình truyền Các thiết bị chuyên dụng như QD75MH4, Q172H, Q173H được sử dụng làm bộ điều khiển cho mạng SSCNET III.
6.2.3 Bộ điều khiển lập trình PLC Mitsubishi Q series
PLC Mitsubishi dòng Q cho phép người dùng tối ưu hóa sự kết hợp giữa CPU, mô-đun giao tiếp, các mô-đun thông minh và module I/O cho từng ứng dụng cụ thể Hệ thống có khả năng kết hợp tối đa 4 CPU, bao gồm PLC CPU, Motion CPU và process controllers, thậm chí cả PC Mỗi loại CPU mang lại những lợi thế riêng, phù hợp với nhu cầu ứng dụng khác nhau.
Trong đề tài này, nhóm thực hiện điều khiển chương trình với module Q00UCPU
Bảng 6 3 Thông số kỹ thuật Module Q00UCPU
Thông số kỹ thuật Giá trị
Tốc độ xử lý lệnh 0.08[ s ]
Dung lượng bộ nhớ 10 [ k step ]
Số I/O có thể mở rộng 8192
Cổng truyền thông RS232 hoặc USB
❖ Module điều khiển vị trí QD75MH4
Hình 6 8 Module điều khiển vị trí QD75MH4 [12]
Bảng 6 4 Thông số kỹ thuật Module Q00UCPU
Thông số kỹ thuật Giá trị
Số trục tối đa có thể kiểm soát vận hành 4
Dữ liệu cho định vị vị trí 600 data truc / Đơn vị điều khiển vị trí cho các trục Pulse, mm, inch, degree
Nội suy tuyến tính 4 trục, 2 nội suy tròn
Hỗ trợ mạng truyền thông SSCNET III
Hình 6 9 Sơ đồ chân module Digital Input QX42 [15][17] Bảng 6 5 Thông số kỹ thuật module Digital Input QX42
Thông số kỹ thuật Giá trị Điện áp ngõ vào hoạt động 24[ VDC ]
Thời gian đáp ứng Lên tới 1[ ms ]
Hình 6 10 Sơ đồ chân module Digital Output QY42P [16][17]
Bảng 6 6 Thông số kỹ thuật Module Digital Output QY42P
Thông số kỹ thuật Giá trị Điện áp hoạt động 24[ VDC ]
❖ Module giao tiếp Ethernet Qj71E71 – 100
Hình 6 11 Module giao tiếp Ethernet QJ71E71 – 100 [17] Bảng 6 7 Thông số kỹ thuật Module QJ71E71 – 100
Thông số kỹ thuật Giá trị
Khoảng cách tối đa trên từng phân đoạn 100[ ] m
Số node/connection tối đa 2[tầng]
Số kết nối tương thích cho phép 16
Bộ nhớ ngẫu nhiên 6[ kW ] 1
Dòng điện tiêu hao (với điện áp 5[ ] V ) 0.6[ ] A
Hệ thống trạm PLC
Hình 6 12 Hệ thống trạm PLC sử dụng trong đề tài Bảng 6 1 Hệ thống trạm PLC
STT Vị trí Loại Tên
6.3.1 Các thiết bị liên quan
Hình 6 13 Cấu tạo và sơ đồ nguyên lý bộ lọc nguồn 1 pha [22] Bảng 6 8 Thông số kỹ thuật bộ lọc nguồn 1 pha
Thông số kỹ thuật Giá trị
Dòng điện định mức 20[ ] A Điện áp định mức 250 VAC
Tần số hoạt động 50 / 60 Hz
Cài đặt thông số cho module QD75MH4
6.4.1 Cài đặt tham số cho bộ điều khiển Servo
Hình 6 14 Màn hình thiết lập tham số module QD75MH4 6.4.2 Cài đặt tham số của bộ truyền động điện tử (Electronic gear)
Bộ truyền động điện tử (EG) xác định số vòng quay cần thiết của động cơ để di chuyển máy theo quãng đường đã được lập trình sẵn, bằng cách tính toán số xung tương ứng với mỗi vòng quay.
Hình 6 15 Sơ đồ nguyên lý bộ truyền động điện tử [11]
Khái niệm về bộ truyền động điện tử được thể hiện bằng biểu thức sau:
- Số xung trên một vòng quay (No of pulses per rotation) = AP
- Quãng đường di chuyển trên một vòng quay (Movement amount per rotation) AL
- Hệ số nhân (Magnification Unit) = AM
- Quãng đường di chuyển trên một xung (Movement amount per pulse) = ∆𝑆
Hình 6 16 Cơ cấu truyền động trục 1 [11]
- Do trục 1 quay quanh trục Z nên đơn vị được cài đặt (Unit setting) là độ (2: degree)
- Tỉ số truyền của hộp số Harmonic tại trục 1: n=1: 80
- Động cơ sử dụng: HP-KP13 với encoder có 262144 xung → AP = 262144[ PLS ]
- Góc quay của trục mỗi vòng quay của động cơ:
Thay các hệ số trên vào biểu thức (6.1), ta được:
Hình 6 17 Cơ cấu truyền động trục 2 [11]
- Do trục 2 quay quanh trục Z nên đơn vị được cài đặt (Unit setting) là độ (2: degree)
- Tỉ số truyền của hộp số Harmonic tại trục 2: n=1: 50
- Động cơ sử dụng: HP-KP13 với encoder có 262144 xung → AP = 262144[ PLS ]
- Góc quay của trục tên mỗi vòng quay của động cơ:
Thay các hệ số trên vào biểu thức (6.1), ta được:
Hình 6 18 Cơ cấu truyền động trục 3
- Do trục 3 tịnh tiến theo trục Y nên đơn vị được cài đặt (Unit setting) là mm (3: mm)
- Tỉ số truyền puly đai răng: n : 54, bước vít: p = 20[ mm ]
- Động cơ sử dụng: HP-KP13 với encoder có 262144 xung → AP = 262144[ PLS ]
- Quãng đường trục vít trên mỗi vòng quay của động cơ:
Thay các hệ số trên vào biểu thức (6.1), ta được:
Hình 6 19 Cơ cấu truyền động trục 4
- Do trục 4 quay quanh trục Z nên đơn vị được cài đặt (Unit setting) là độ (2: degree)
- Tỉ số truyền puly đai răng tại trục 4: n : 35
- Động cơ sử dụng: HP-KP13 với encoder có 262144 xung → AP = 262144[ PLS ]
- Góc quay của khâu công tác trên mỗi vòng quay của động cơ:
Thay các hệ số trên vào biểu thức (6.1), ta được:
6.4.3 Giới hạn tốc độ (Speed limit value)
Động cơ HF-KP13 có tốc độ tối đa lên đến 3000 vòng/phút, tương đương với 13107200 pps Bộ khuếch đại sử dụng cáp kết nối SSCNET III với tốc độ truyền đạt 50Mbps, đáp ứng hiệu quả nhu cầu của hệ thống.
Giới hạn tốc độ = Quãng đường di chuyển trên mỗi vòng quay x Tốc độ tối đa của động cơ Do đó giới hạn tốc độ của mỗi trục là:
❖ Giới hạn hành trình (Software stroke upper/lower limit value)
Để bảo vệ phần cứng, hãy thiết lập tham số giới hạn phạm vi hoạt động của trục, đảm bảo rằng giá trị của tham số này nằm trong hành trình của phần cứng.
Hình 6 20 Giới hạn hành trình của trục 1 và 2 Bảng 6 9 Giới hạn hành trình của trục 1 và 2
Giới hạn dưới (lower limit) Giới hạn trên (upper limit)
Phần cứng Phần mềm Phần cứng Phần mềm
Sử dụng tham số giới hạn hành trình (Software stroke limit valid/invalid selection): Chọn valid để sử dụng tham số giới hạn hành trình, invalid để bỏ qua
Tham số điểm gốc (OPR basic parameter)
Bảng 6 10 Tham số điểm gốc (OPR basic parameter)
Trục Địa chỉ điểm gốc (OP address) Tốc độ quay về điểm gốc (OPR speed)
Lưu đồ điều khiển
Hình 6 21 Lưu đồ điều khiển chương trình PLC
Thiết kế giao diện người dùng
6.6.1 Cấu hình giao thức kết nối PLC và Visual Studio Để thiết lập giao tiếp giữa máy tính và PLC, nhóm sử dụng phần mềm MX-Component của hãng Mitsubishi Phần mềm này cho phép truyền và nhận dữ liệu giữa máy tính và PLC thông qua cổng kết nối RS-232C hoặc USB Các bước cài đặt và cấu hình phần mềm MX-Component được mô tả chi tiết trong các bước sau:
Hình 6 22 Giao diện phần mềm MX
Hình 6 23 Chọn thông số trạm muốn cấu hình
Hình 6 24 Chọn giao thức kết nối với máy tính (PC side I/F)
Hình 6 25 Chọn dòng PLC được kết nối
Hình 6 26 Chọn chức năng của PLC trong mạng
Hình 6 27 Hoàn thành thiết lập truyền thông
Hình 6 28 Sơ đồ các bước thêm thư viện ActUtlType vào Visual C#.NET
6.6.2 Kết nối SQL Server với Visual Studio
Hình 6 29 Tạo mới cơ sở dữ liệu
Hình 6 30 Sơ đồ các bước thiết lập truyền thông giữa Visual C# NETvà cơ sở dữ liệu SQL Server
6.6.3 Giao diện ứng dụng điều khiển robot SCARA
Hình 6 31 Giao diện đăng nhập
(1) Account: Nhập tên tài khoản
(2) Password: Nhập mật khẩu để đăng nhập
*: Tài khoản mặc định: admin, mật khẩu: admin
Hình 6 32 Giao diện ứng dụng điều khiển robot SCARA
(1) Function: Chức năng cơ bản của ứng dụng
(2) Account Management: Quản lý tài khoản đăng nhập
(3) Log Out: Đăng xuất tài khoản
(4) Connect to PLC: Kết nối truyền thông giữa PC và PLC
(5) Servo On: Gửi tín hiệu cấp nguồn, bật động cơ Servo
(6) PLC On: Gửi tín hiệu mở module QD75MH4
(7) Auto: Chế độ chạy tự động
(8) JOG: Chế độ jogging, chạy theo độc lập từng trục
(9) Return home: Các khớp trở lại vị trí home (OPR)
6.6.5 Màn hình chế độ JOG
Hình 6 33 Giao diện chế độ chạy theo trục (JOG Mode)
- Điều khiển vị trí từng khâu theo tốc độ, hướng di chuyển lựa chọn trên màn hình
- Hiển thị các thông số góc quay, vận tốc từng khớp và vị trí đầu công tác
Chức năng các nút nhấn:
- Set Speed: cài đặt tốc độ cho từng động cơ
- Forward: điều khiển trục động cơ quay cùng chiều kim đồng hồ
- Reverse: điều khiển trục động cơ quay ngược chiều kim đồng hồ
- Read Data: Đọc các thông số vị trí, vận tốc, dòng điện từ PLC
- Error: Hiển thị bảng kiểm tra lỗi động cơ servo
- Reset: Xóa tất cả các lỗi hiện tại của servo
- Stop: Gửi tín hiệu tắt động cơ servo, dừng đọc giá trị vị trí, vận tốc, dòng điện
6.6.6 Màn hình chế độ tự động
Hình 6 34 : Chế độ chạy tự động
- Điều khiển robot theo quỹ đạo đường thẳng, đường cung tròn, quỹ đạo kết hợp từ dữ liệu tọa độ điểm nhập vào
- Hiển thị vị trí, vận tốc, dòng điện thực tế của các khớp và quỹ đạo mẫu
Chức năng các nút nhấn
- Line: Hiển thị cửa sổ nhập tọa độ điểm bắt đầu A, điểm kết thúc B, thời gian chạy và trục nội suy (theo hướng x hoặc y)
Hình 6 35 Cửa sổ nhập giá trị đầu vào quỹ đạo đường thẳng
- Arc: Hiển thị cửa sổ nhập tọa độ điểm bắt đầu A, điểm giữa B, điểm kết thúc C và thời gian chạy
Hình 6 36 Cửa sổ nhập giá trị đầu vào quỹ đạo đường cung tròn
- Multi Line: Hiển thị cửa sổ nhập tọa độ kết hợp
• Add Value: Hiển thị cửa sổ nhập giá trị đầu vào theo quỹ đạo đường thẳng (Line) hoặc đường cung tròn (Arc)
Hình 6 37 Cửa sổ nhập giá trị tọa độ đầu vào
• End Point: Tích chọn để gửi tín hiệu điều khiển khâu 3, nhấc bút đến điểm bắt đầu đường kế tiếp và hạ bút tiếp tục quỹ đạo
• Complete: Hoàn thành quỹ đạo tại điểm kết thúc của đường được chọn
- Start: Bắt đầu chạy quỹ đạo, gửi tín hiệu đọc giá trị vị trí, vận tốc, dòng điện ở từng động cơ hiển thị lên màn hình
- Stop: Tắt động cơ servo, dừng đọc giá trị vị trí, vận tốc, dòng điện từng động cơ
- Write: Ghi dữ liệu điều khiển vị trí xuống vùng nhớ mô-đun QD75MH4
- Error: Hiển thị cửa sổ kiểm tra lỗi động cơ servo
Hình 6 38 Cửa sổ hiển thị mã lỗi các trục
• Check Error: Đọc giá trị lỗi ở PLC, hiển thị lên màn hình
• View: Hiển thị cửa sổ chi tiết lỗi và giải pháp khắc phục
• Reset: Xóa lỗi hiện tại
Hình 6 39 Cửa sổ hiển thị chi tiết lỗi
6.6.7 Màn hình quản lý người dùng
Hình 6 40 Quản lý người dùng
Chức năng cho phép hiển thị danh sách tài khoản hiện tại, quản lý phân quyền sử dụng, và hỗ trợ thêm, chỉnh sửa hoặc xóa tài khoản cho người dùng có quyền "Teacher".
- ADD: hiển thị cửa sổ thêm tài khoản
- DELETE: xóa tài khoản ở vị trí chỉ định
- EDIT: hiển thị cửa sổ chỉnh sửa tài khoản ở vị trí chỉ định
Hình 6 41 Giao diện cửa sổ thêm, chỉnh sửa tài khoản
THỰC NGHIỆM – ĐÁNH GIÁ
Chạy thực nghiệm quỹ đạo
Tọa độ điểm đầu – điểm cuối đường thẳng: A (0.4, -0.2), B (0.2, -0.2) với thời gian 3s
Giải hệ phương trình (7.2), ta được:
Hình 7 1 Quỹ đạo đường thẳng thực tế và mô phỏng
Hình 7 2 Đồ thị góc quay của khớp 1 và khớp 2 thực tế và mô phỏng
Hình 7 3 Đồ thị vận tốc của khớp 1 và khớp 2 thực tế và mô phỏng
Đồ thị góc quay của khớp 1 vào khớp 2 cho thấy sự sai lệch nhỏ giữa tính toán và thực nghiệm, đảm bảo robot hoạt động chính xác theo quỹ đạo mong muốn Hơn nữa, vận tốc đáp ứng của robot trong quá trình chạy thực tế và tính toán cũng tương đồng, mặc dù còn một số sai số, nhưng robot vẫn hoạt động trơn tru mà không gặp hiện tượng dừng đột ngột.
Bảng 7 1 Sai số vị trí quỹ đạo đường thẳng
Thời gian Mô phỏng Thực nghiệm Sai lệch
PX (m) PY (m) PX (m) PY (m) PX (%) PY (%)
1.6 0.2 -0.2 0.199992 -0.2000105 0.00% 0.01% Độ sai lệch trung bình 0.76% 0.08%
Hình 7 4 Đồ thị vận tốc dài khâu công tác robot quỹ đạo đường thẳng
Hình 7.4 cho thấy sự tương đồng giữa đáp ứng vận tốc dài trong tính toán và mô phỏng, với giá trị đầu và giá trị cuối của vận tốc theo trục x trong thực tế gần bằng 0, đảm bảo robot hoạt động một cách trơn tru.
Quy hoạch quỹ đạo cung tròn từ 3 điểm: A (0.2; -0.1), B (0.3, -0.1414), C (0.4; -0.1) trong khoảng thời gian từ 0 đến 2(s)
❖ Xác định tâm I và bán kính R
Ta có hệ phương trình:
Với tâm I (0.3;0)ta tính được bán kính R
Tính toán giá trị góc quay tại điểm A ( 0 )và điểm C ( f ):
IA IA x y Điểm A thuộc góc phần tư thứ III
IC IC x y Điểm C thuộc góc phần tư thứ IV
Giả sử quy luật chuyển động của robots là hàm bậc 3 với s=s t ( ) , ta có: (7.13)
Với các điều kiện biên:
Giải hệ phương trình tính được các hệ số a a a a 0 , , 1 2 , 3 :
Hình 7 5 Quỹ đạo cung tròn thực tế và mô phỏng
Hình 7 6 Đồ thị góc quay khớp 1 và khớp 2 thực tế và mô phỏng
Hình 7 7 Đồ thị vận tốc khớp 1 và khớp 2 thực tế và mô phỏng
Hình 7.6 và 7.7 cho thấy sự chính xác trong đáp ứng góc quay và vận tốc của khớp 1 và khớp 2 Thực nghiệm chứng minh rằng robot hoạt động liên tục mà không gặp hiện tượng ngắt quãng hay dừng đột ngột, đồng thời tạo ra quỹ đạo chính xác như thể hiện ở hình 7.5.
Bảng 7 2 Sai số vị trí quỹ đạo cung tròn
Thời gian Mô phỏng Thực nghiệm Sai lệch
PX (m) PY (m) PX (m) PY (m) PX (%) PY (%)
1.6 0.4 -0.1 0.4 -0.1 0.00% 0.00% Độ sai lệch trung bình 10.09% 8.10%
Đồ thị 7.8 minh họa sự tương đồng giữa vận tốc dài tính toán và mô phỏng của robot quỹ đạo cung tròn, cho thấy độ sai lệch nhỏ giữa chúng Sai lệch này chủ yếu xuất phát từ sự không chính xác trong giá trị góc quay và gia tốc đáp ứng trong quá trình hoạt động của robot.
Các bước chương trình thực hiện
- Chia quỹ đạo thành các đoạn thẳng và đường cung tròn nhỏ và nhập vào giao diện điều khiển
- Chương trình thực hiện quy hoạch quỹ đạo
- Xuất dữ liệu khớp và vận tốc và nạp vào PLC để điều khiển robot chạy
Hình 7 9 Tọa độ các điểm biểu diễn quỹ đạo UTE
Hình 7 11 Đồ thị góc quay và vận tốc của khớp 1 và khớp 2 quỹ đạo UTE
Quỹ đạo “UTE” bao gồm 8 quỹ đạo đường thẳng và 1 quỹ đạo cung tròn Để thực hiện việc nhấc và đặt bút tại các quỹ đạo rời rạc, nhóm thiết kế đã tạo ra checkbox Endpoint trong bảng nhập tọa độ điểm cho phép người dùng tích chọn Tín hiệu từ các checkbox này sẽ được gửi đến PLC để điều khiển trục 3 di chuyển lên xuống Tương tự, để hoàn tất quá trình nội suy, người dùng chỉ cần tích chọn vào checkbox Complete.
Dựa vào đồ thị hình 7.11, vận tốc góc của khớp 1,2 cho thấy sự tăng dần và giảm dần về 0 trong các quỹ đạo cơ bản, giúp robot hoạt động mượt mà tại các giao điểm của hai quỹ đạo cơ bản nối tiếp.
❖ Vẽ quỹ đạo Bông Hoa
Hình 7 12 Tọa độ các điểm biểu diễn quỹ đạo bông hoa
Hình 7 13 Quỹ đạo bông hoa
Hình 7 14 Đồ thị góc quay và vận tốc khớp 1 và khớp 2 quỹ đạo bông hoa
Hình 7 15 Đồ thị vận tốc dài khâu công tác robot quỹ đạo bông hoa
Dựa vào đồ thị 7.14 và 7.15, giá trị góc khớp chạy đúng theo quỹ đạo bông hoa (hình 7.13) đã được xác định Tuy nhiên, vận tốc của từng khớp và vận tốc dài của khâu công tác chưa được tối ưu, dẫn đến hiện tượng ngắt quãng trong quá trình thực nghiệm Nguyên nhân chính là do quỹ đạo được cấu thành từ nhiều quỹ đạo cung tròn thành phần.
Nhận xét – đánh giá kết quả
Sau quá trình chạy thực nghiệm robot theo các quỹ đạo khác nhau, có thể thấy:
- Robot hoạt động đúng với quỹ đạo được quy hoạch
- Thuật toán quy hoạch quỹ đạo robot có tính linh hoạt cao
- Tại các điểm khớp đổi chiều quay và vị trí hoàn thành quỹ đạo vận tốc được giảm gần về 0 giúp robot hoạt động trơn tru
Hầu hết các quỹ đạo của robot được hình thành từ hai loại đường cơ bản: đường thẳng và đường cung tròn, cho phép robot di chuyển linh hoạt theo nhiều hình dạng khác nhau Đồ thị cho thấy robot có khả năng hoạt động với vận tốc cao mà vẫn duy trì độ chính xác cần thiết.
Sau quá trình thực hiện đồ án, nhóm đã hoàn thành được những nhiệm vụ sau:
- Thiết kế và thi công tủ điện điều khiển robot SCARA
- Thiết kế, chế tạo đồ gá động cơ, đầu công tác và bàn vẽ
- Hoàn thành bản vẽ cơ khí, sơ đồ đấu nối thiết bị điện
- Tính toán động học và động lực học robot
- Thực hiện mô phỏng kiểm chứng động học robot trên phần mềm Matlab
- Quy hoạch quỹ đạo chuyển động và kiểm tra chạy trên robot thực tế
Thiết kế giao diện điều khiển cho robot trên phần mềm PC bao gồm các chế độ như Return Home, Jogging (chạy từng trục), và chạy bám quỹ đạo Single Line và MultiLine Những chế độ này giúp tối ưu hóa việc điều khiển robot, nâng cao hiệu quả hoạt động và đảm bảo tính chính xác trong quá trình thực hiện nhiệm vụ.
Hướng phát triển của đề tài trong tương lai:
- Lắp đặt camera để thực hiện xác định vị trí phục vụ cho việc thiết lập thông số ban đầu và hiệu chỉnh robot chính xác hơn
- Nghiên cứu, áp dụng thuật toán điều khiển thông minh, thuật toán chỉnh định thông số động lực học robot
Phạm Đình Bá, Nguyễn Đình Khiêm và Mai Hùng Tuấn đã áp dụng thuật toán tối ưu hóa bầy đàn PSO để tối ưu hóa các thông số của bộ điều khiển PID cho robot dây song song Nghiên cứu này được công bố trong Tạp chí Khoa học Công nghệ Hàng Hải, số 66, năm 2021, trang 36-40.
[2] Nguyễn Trường Thịnh, KỸ THUẬT ROBOT, NXB Đại học Quốc gia TP.HCM, TP.HCM 2014
[3] D Kostic, Bram de Jager, M Steinbuch, R Hensen, Modeling and identification for high-performance robot control: an RRR-robotic arm case study, pp 904 – 919, Volume: 12, Issue: 6, IEEE Transactions on Control Systems Technology, 2004
[4] Jidong Jia, Minglu Zhang, et al, Dynamic Parameter Identification for a Manipulator with Joint Torque Sensors Based on an Improved Experimental Design, pp 2248 Volume 19, Issue: 10, Sensors and Robot Control, 2019
[5] John J Craig, Introduction to Robotics Mechanics and Control, Pearson Education, ,United States of America, 2005
[6] J Swevers, C Ganseman, J De Schutter, H Van Brussel, EXPERIMENTAL ROBOT IDENTIFICATION USING OPTIMISED PERIODIC TRAJECTORIES, pp 561-
577, Volume 10, Issue 5, Mechanical Systems and Signal Processing, September 1996
[7] Saeed Benjamin Niku, Introduction to Robotics: Analysis, Control, Applications, 2nd Edition, Pearson Education, United States of America, August 2010
[8] T Umeno; T Kaneko; Y Hori, Robust servosystem design with two degrees of freedom and its application to novel motion control of robot manipulators, pp 473-
485, Volume 40, Issue: 5, IEEE Transactions on Industrial Electronics, 1993
[9] Xijie Guo, Lei Zhang and Kai Han, Dynamic parameter identification of robot manipulators based on the optimal excitation trajectory, pp pp 2145-2150, 2018 IEEE
International Conference on Mechatronics and Automation (ICMA), 2018
[10] Delta's Automated Inspection Solutions Ensure Notebook Cooling Fan Quality and Increase Reliability, link https://www.adeltaww.com/en-US/news/12947, 7/2023
[11] Mitsubishi Electric, MR-J3_B Servo Amplifier Instruction manual, link MR-J3-_B SERVO AMPLIFIER INSTRUCTION MANUAL (mitsubishielectric.com), 2014
[12] Mitsubishi Electric, MELSEC-Q QD75MH Positioning Module User's Manual (Details) - Mitsubishi Electric Factory Automation, link https://dl.mitsubishielectric.com/dl/fa/document/manual/ssc/ib0300117/ib0300117b.pdf, 7/2023
[13] Mitsubishi Electric, Catalogue HF-KP13 AC servo, link MELSERVO-J3 (mitsubishielectric.com), 7/2023
[14] Mitsubishi Electric, Q00UCPU - Mitsubishi Electric Factory Automation – EMEA, link Q00UCPU - Mitsubishi Electric Factory Automation - EMEA, 7/2023
[15] Mitsubishi Electric, QX42 - Mitsubishi Electric Factory Automation - EMEA, link QX42 - Mitsubishi Electric Factory Automation - EMEA, 7/2023
[16] Mitsubishi Electric, QY42P - Mitsubishi Electric Factory Automation – EMEA, link QY42P - Mitsubishi Electric Factory Automation - EMEA, 7/2023
[17] Mitsubishi Electric, QJ71E71-100 - Mitsubishi Electric Factory Automation, link QJ71E71-100 - Mitsubishi Electric Factory Automation - EMEA, 7/2023
[18] Mitsubishi Electric, I/O Module Type Building Block User's Manual, link I/O Module Type Building Block User's Manual (mitsubishielectric.com), 7/2023
When considering the right automation solution for your application, SCARA robots offer distinct advantages due to their speed, precision, and ability to handle repetitive tasks efficiently Ideal for assembly, packaging, and material handling, SCARA robots excel in environments requiring high throughput and minimal floor space Assessing factors such as payload capacity, reach, and the specific tasks at hand will help determine if a SCARA robot meets your operational needs Additionally, evaluating integration capabilities with existing systems and the potential for future scalability is crucial in making an informed decision.
Khám phá Nhà máy ô tô VinFast, một trong những nhà máy hiện đại hàng đầu Đông Nam Á, mang đến những công nghệ tiên tiến và quy trình sản xuất tối ưu VinFast không chỉ khẳng định vị thế trong ngành công nghiệp ô tô mà còn góp phần thúc đẩy sự phát triển của cộng đồng VinFast toàn cầu.
[21] Robot definitions at ISO - International Federation of Robotics, link International Federation of Robotics (ifr.org), 7/2023
[22] Thegioiic, CW4L2-20A-R Bộ Lọc Nguồn 1 Pha 20A 115/250V, link CW4L2-20A-
R Bộ Lọc Nguồn 1 Pha 20A 115/250V, Nguồn lọc 115/250 VAC 50/60Hz, 20A (thegioiic.com), 7/2023