Luận văn thạc sĩ Kỹ thuật cơ điện tử: Nghiên cứu hiệu chỉnh sai số tay đo

Trong luận văn này, mục tiêu đặt ra là nghiên cứu các sai số của thiết bị, từ đó đề ra phương pháp thực nghiệm, nhằm nâng cao độ chính xác của kết quả đo.. Hình 1-2 Một tay đo của Romer

TỔNG QUAN VỀ THIẾT BỊ TAY ĐO TỌA ĐỘ

Giới thiệu tay đo tọa độ

Để sản phẩm có sức cạnh tranh, cần đảm bảo độ chính xác, mẫu mã đa dạng, chi phí thấp Máy CNC giúp tự chế tạo sản phẩm phức tạp trong thời gian ngắn, thay đổi mẫu mã linh hoạt Đo kiểm kích thước hình học rất quan trọng, cần thiết có thiết bị xác định tọa độ chính xác, đo đạc linh hoạt, dễ sử dụng với giá thành hợp lý.

Một trong những kĩ thuật đang được sử dụng rộng rãi hiện nay là kĩ thuật đo tọa độ (Coordinate Measuring Technique) Ưu điểm của kỹ thuật đo tọa độ là các thông số, các điểm đo được số hóa vào máy tính, tạo điều kiện để tính toán các thông số hình học không thể đo trực tiếp(độ vuông góc, độ phẳng v.v ) một cách dễ dàng, tích hợp cao với các phần mềm thiết kế CAD

Máy đo tọa độ CMM là thiết bị đo tọa độ phổ biến hiện nay, được biết đến với độ chính xác cực cao ở cấp độ micromet hoặc nhỏ hơn Nhờ tính linh hoạt có thể vận hành bằng tay hoặc tự động, máy CMM có thể lập trình để đo hàng loạt sản phẩm, mang lại hiệu suất cao và độ tin cậy tối ưu.

GVHD: TS Võ Tường Quân 6 HVTH: Huỳnh Thanh Quang

Hình 1-1: CMM kích thước trung bình

Tuy nhiên, máy CMM có nhược điểm là chỉ đo được các bề mặt song song với trục chuyển động của máy Để đo các bề mặt phức tạp hoặc lỗ nghiêng so với trục máy, cần có đầu dò hoặc đồ gá chuyên dụng Máy CMM cũng đòi hỏi bàn map lớn và cứng vững để đảm bảo độ chính xác, dẫn đến thiết bị cồng kềnh và kém cơ động Ngoài ra, giá thành của các máy CMM cũng khá cao.

Tay đo tọa độ ACMM (Articular Coordinate Measuring Arm), thiết bị đo tọa độ ra đời đạt được sự cân đối giữa ưu và nhược điểm của máy CMM, tạo ra khả năng đo lường linh hoạt, độ chính xác và giá thành chấp nhận được

Hình 1-2 Một tay đo của Romer

Nguyên lý hoạt động: Tay đo tọa độ xác định dữ liệu về tọa độ của điểm trên biên dạng vật đo thông qua việc xác định giá trị các góc xoay tại mỗi khớp, sau đó tọa độ được tính thông qua bài toán động học thuận Dữ liệu về tọa độ điểm sau khi được tính toán được gửi về máy tính Máy tính sẽ thực hiện nhiệm vụ xử lý dữ liệu, liên kết các điểm nhận được thành đám mây điểm, hoặc một đối tượng đồ họa khác như các bề mặt hoặc các khối rắn Giống với một máy CMM, tay đo tọa độ tạo ra mô hình 3D của vật mẫu, có ra khả năng liên kết với các phần mềm CAD, CAM để tạo mô hình 3D

Khi đo, người vận hành dùng tay điều khiển để đầu dò tiếp cận với bề mặt cần đo, tay đo sẽ xác định tọa độ ba chiều của vị trí đo so với gốc tọa độ của nó và số hóa kích thước này lên máy tính

Sơ đồ nguyên lý như hình vẽ dưới đây

Hình 1-3: Sơ đồ nguyên lý tay đo

Mẫu phát minh đầu tiên 18/4/1974, có số hiệu 3,994,798 với tay đo có đầu dò vật có biên dạng ống, do Homer Eaten phát minh

Hình 1-4 Mẫu tay đo đầu tiên

Hiện nay trên thế giới có nhiều nhà sản xuất máy tay đo nhưng lớn nhất là hai hãng FARO và ROMER Ngoài ra còn một số hãng khác như: Immersion; TRIMAQS; ScanWorks; Metris; Mitutoyo…

Ưu nhược điểm của tay đo tọa độ

- Gọn nhẹ, cơ động, dễ dàng di chuyển

- Kết cấu cơ khí linh hoạt giúp đầu dò tiếp cận với bề mặt có biên dạng phức tạp như các đường rãnh, các lỗ nhỏ có đường trục không vuông góc với bề mặt vật đo dễ dàng, không yêu cầu gá đặt chuyên dụng Đây là ưu điểm của Tay Đo so với các máy CMM

- Độ chính xác không cao do đặc thù kết cấu

- Tăng độ chính xác và vùng hoạt động sẽ làm tăng đáng kể giá thành

- Không có chức năng tự động kiểm tra hàng loạt như các máy CMM

Ngày nay, việc phát triển công nghệ cao tích hợp cho các tay đo nhằm khắc phục những nhược điểm cũng như phát huy lợi thế của tay đo đang được nghiên cứu và phát triển

- Tay đo tích hợp hệ thống quét bằng laser

- Tay đo có hệ thống đầu dò dùng cảm biến chạm kích

Hình 1-5 Tay đo của hãng Faro có sử dụng cảm biến laser

Phân loại tay đo tọa độ theo kết cấu

Tay được nhận biết với 3 khớp trượt mà các trục của chúng vuông góc lần lượt với nhau, tay máy có dạng tọa độ Decarte đòi hỏi có độ cứng vững cao Độ chính xác của việc định vị trí của phần cổ tay là hằng số với mọi điểm trong không gian hoạt động của tay Vùng hoạt động của tay có dạng là một hình hộp chữ nhật Tuy nhiên với các ứng dụng đòi hỏi độ chính xác cao, kết cấu này không đáp ứng được do bị giới

GVHD: TS Võ Tường Quân 11 HVTH: Huỳnh Thanh Quang hạn về độ linh hoạt ,vì sử dụng các khớp trượt Đây cũng chính là kết cấu của máy đo hệ trục tọa độ (hay còn gọi tắt là máy CMM) Qua đây ta thấy được hạn chế của máy đo hệ trục tọa độ

Loại này gồm 3 khớp nối: khớp đầu tiên là khớp xoay, 2 khớp còn lại là khớp lăng trụ mỗi khớp chuyển động ứng với mỗi bậc tự do Cấu trúc cơ khí dạng này có độ cứng vững tốt Vùng làm việc của dạng này là hình trụ hình vành khăn

Loại này khác với loại cầu là khớp nối thứ 2 được thay thế bằng khớp nối xoay trong hệ tọa độ cầu, mỗi chuyển động của mỗi khớp tương ứng với một bậc tự do Đối với loại này độ cững vững thấp hơn loại dạng cầu trên và có cấu trúc cơ khí phức tạp hơn Vùng không gian làm việc có dạng hình cầu

Hình 1-7: Thiết bị đo tay máy dạng trụ (trái) và dạng cầu (phải)

Loại thiết bị này có 2 khớp nối xoay và 1 khớp nối lăng trụ, các trục của khớp nối song song với nhau

1.3.5 Thiết bị đo tay máy dạng người

Loại tay máy hình dạng người (Scriber) có 3 khớp nối xoay, trục quay đầu tiên của khớp nối thứ nhất là trục gốc và trục của 2 khớp nối còn lại thì song song với nhau

Sơ đồ động học của thiết bị mô phỏng theo cấu trúc cánh tay người, với khớp nối thứ hai tương ứng với khớp vai và khớp nối thứ ba tương ứng với khớp khuỷu tay.

Hình 1-8: Thiết bị đo tay máy dạng SCARA (trái) và dạng tay người (phải) Ưu điểm của thiết bị đo tọa độ dạng tay máy là khả nằng di chuyển đầu dò linh hoạt, nhưng thiết bị có độ chính xác không cao Cùng với việc phát triển mẫu mã, nhu cầu đo bề mặt có biên dạng phức tạp ngày càng cao Để đáp ứng nhu cầu này, trên thị trường thế giới đã xuất hiện thiết bị đo bề mặt 5 khâu chứa toàn khớp bản lề.

Ứng dụng của tay đo tọa độ

Tay đo được áp dụng rộng rãi trong công nghiệp thiết kế, chế tạo và đo lường: thiết kế ngược, phát triển kiểu dáng sản phẩm v.v… và đem lại hiệu quả kinh tế cao

Hình 1-9: Tay đo dùng để số hóa khung sườn chi tiết mẫu và thiết kế ngược

Hình 1-10 Dùng tay đo để xây dựng bề mặt từ các mô hình

1.5 Một số sản phẩm trên thị trường

MICROSCRIBE: sử dụng phương pháp tiếp xúc

Bảng 1.1: Thông số và giá tay đo Microscribe

Tên thiết bị Tầm hoạt động Độ chính xác Giá thành

MicroScribe G2LX -5DOF 1656mm 0.31 mm $ 8 495

MicroScribe G2LX -6 DOF 1670 mm 0.31 mm $ 10 495

(Nguồn:http://www.3d-microscribe.com, cập nhật ngày 10/6/2012 )

FARO: sử dụng cảm biến tiếp xúc hoặc laser, độ chính xác cao (0.02-0.01 mm) giá thành dao động từ $40 000 đến $80 000

(Nguồn: http://www.dirdim.com/prod_digitizers.htm , ngày 10/6/2012)

Bảng 1.2: Thông số tay đo Faro

Tên thiết bị Tầm hoạt động Độ chính xác

Faro GAGE PLUS 120 cm 0.005 mm

Hình 1-11: Các dòng sản phẩm của Microscribe

Hình 1-12: Tay đo của Faro (trái) và Mitutoyo(phải)

Ngoài ra còn một số hãng khác như: ScanWorks, Metris, Mitutoyo, ROMER Ở nước ta đã bắt đầu áp dụng thiết bị này, song hầu hết các doanh nghiệp phải mua thiết bị đo của nước ngoài với chi phí giá thành cao Vì vậy việc nghiên cứu thiết kế và chế tạo tay đo là cần thiết

1.6 Định hướng nghiên cứu của đề tài Đối tượng nghiên cứu

Lấy mẫu thiết bị là tay đo tọa độ 05 bậc tự do được thiết kế và chế tạo tại PTN Trọng Điểm Điều khiển số & Kỹ thuật hệ thống Hiện tại thiết bị đo có sai lệch khá lớn: 0.5 -2 mm trên độ dài đo 200mm tùy thuộc vào vị trí đo so với gốc tọa độ Như vậy có thể thấy thiết bị không có độ ổn định và không có độ chụm (precision) cần thiết Sai số này xuất phát từ nhiều nguyên nhân:

• Hệ thống cơ khí: đặc tính như độ cứng vững, giãn nở nhiệt, sai số động học, do các thanh bị biến dạng trong quá trình vận hành máy

Hệ thống cảm biến có thể cung cấp các tín hiệu đo có giá trị không chính xác do nhiễu từ tín hiệu bên ngoài hoặc lỗi hiệu chuẩn của chính cảm biến Những lỗi này có thể làm sai lệch kết quả đo, ảnh hưởng đến độ chính xác và độ tin cậy của dữ liệu được thu thập Vì vậy, đảm bảo hiệu chỉnh cảm biến và giảm thiểu nhiễu là điều cần thiết để đảm bảo chất lượng tín hiệu đo được.

• Các yếu tố môi trường: Sự thay đổi nhiệt độ, rung động v.v… Để cải thiện độ chính xác cũng như độ chụm của thiết bị tay đo tọa độ, cần tiến hành hiệu chuẩn thiết bị Thao tác hiệu chuẩn (calibration) là quá trình tinh chỉnh thiết bị (ở đây là thiết bị đo) thông qua việc so sánh kết quả đo với một mẫu chuẩn có thông số kích thước chính xác biết trước, và tìm cách tối thiểu sai số kết quả của thiết bị cần hiệu chuẩn và thiết bị chuẩn Hiệu chuẩn là một phạm vi rộng, và có thể áp dụng lên toàn bộ hệ thống: hệ cơ, hệ điện-cảm biến và phần mềm tính toán kết quả

Với đặc thù của tay đo tọa độ là thiết bị vận hành bằng tay, sai số cơ khí là không đáng kể, các yếu tố môi trường có thể được loại trừ thông qua điều kiện vận hành thiết bị phù hợp Mục tiêu của luận văn là đưa ra một phương pháp thực nghiệm nhằm hiệu chỉnh giá trị các cảm biến góc quay của tay đo, nâng cao độ chính xác trong kết quả đo đạt 0.5 mm, tương đương với sản phẩm Microscribe G2L trên thị trường

MỘT SỐ NGHIÊN CỨU VỀ HIỆU CHỈNH TAY ĐO TỌA ĐỘ

Khái niệm về hiệu chuẩn (calibration)

Hiệu chuẩn robot được định nghĩa là quy trình cải thiện độ chính xác của robot, chủ yếu can thiệp bằng phần mềm hơn là thay đổi cấu trúc cơ khi hoặc thiết kế của robot [1, 2] Vì robot cũng như các dạng máy móc khác, có thể bị ảnh hưởng khi lắp ráp, trôi điểm chuẩn, sai số và khi bảo trì, thay thế v.v… nên calibration có thể giảm thiểu việc sửa đổi toàn bộ robot do các nguyên nhân nói trên

2.1.1 Quy trình hiệu chuẩn và cách phân loại các cấp độ hiệu chuẩn

Tổng quát, tiến trình hiệu chuẩn bao gồm 4 bước chính:

- Chọn một hàm liên hệ phù hợp mô tả mối quan hệ giữa đầu vào và đầu ra

- Thu thập một số dữ liệu đo để xem xét quan hệ thực tế giữa đầu vào và đáp ứng đầu ra

- Tính toán dựa trên dữ liệu thu thập được nhằm xác định sai số các thông số hoặc nhiễu của quy trình đo

- Tích hợp kết quả hiệu chỉnh được vào phần mềm nhằm hiệu chỉnh kết quả đo/điều khiển

Về phân loại, có thể phân các loại hiệu chỉnh thành 2 [2] hoặc 3 cấp độ [1] Cách phân loại thành 3 cấp được mô tả như sau:

Cấp độ 1: hiệu chuẩn khớp (joint level calibration): Mục đích của quy trình này là xác định chính xác mối liên hệ giữa giá trị dịch chuyển được cảm biến báo về và giá trị dịch chuyển thực tế Mối quan hệ thường được biểu diễn ở dạng tổng quát: θ i = h i (η i , γ i ) (1) Trong đó hi là hàm biểu diễn liên hệ theo tham số γi giữa đầu vào thực tế θi và giá trị cảm biến ηi hi được xác định tùy thuộc vào loại cảm biến được sử dụng Quy trình hiệu chuẩn nhằm xác định thông số γi để qua đó tính được θi

Phương pháp hiệu chuẩn phổ biến là đưa về một điểm home biết trước Với vị trí đó, các khâu của thiết bị cần nằm ở vị trí duy nhất, tức là θi xác định, với hàm hi đã có ta sẽ tính được γi

Hiệu chuẩn cấp độ 1 được thực hiện một lần trong quá trình sản xuất và chỉ được lặp lại khi thiết bị bị hỏng hoặc mất độ chuẩn xác Trong khi đó, hiệu chuẩn cảm biến ở một số thiết bị khác (như thiết bị sử dụng bộ mã hóa tương đối) được thực hiện mỗi khi sử dụng thông qua điểm gốc được chỉ định trước (điểm home).

Cấp độ 2: cấp độ động học (kinematic model calibration level): Mục đích của cấp độ này là nâng cao độ chính xác của các thông số động học của thiết bị cũng như mỗi liên hệ về góc của giữa các khâu Do đó cấp độ 2 có liên hệ mật thiết với cấp độ 1 Trong cấp độ này, các khâu của thiết bị xem như cứng, không biến dạng, các cảm biến xoay xem như xoay quanh trục của mình mà không biến dạng, không bị rơ Cấp độ 2 chỉ quan tâm đến mối quan hệ động học giữa các khâu, khớp x= g i (η, γ,a) (2)

Trong đó, hàm g mô tả động học thể hiện mối liên hệ giữa vị trí thực tế (và hướng) của điểm chấp hành (End Effector) với giá trị cảm biến thu nhận được (η), thông số của hàm động học (γ) và thông số của mô hình động học (a) Để xác định η, γ và a, cần lựa chọn hàm g dựa trên mô hình thực tế của thiết bị.

Trình tự bốn bước hiệu chuẩn trong cấp độ này bao gồm: xác định hàm động học của thiết bị thông qua ma trận biến đổi thuần nhất Denavit - Hartenberg [3] hoặc một số phương pháp khác Sau đó tiến hành đo thực nghiệm một số điểm trên không gian hoạt động của thiết bị, từ đó xác định chính xác các tham số cần thiết thông qua một hàm đánh giá (thường sử dụng bình phương cực tiểu), cuối cùng tiến hành hiệu chỉnh với các thông số tìm được

Cấp độ 3: cấp độ phi – động học (non-kinematic level/nongeometric calibration level): Sai số trong điểm chấp hành được xem xét dưới tác động của các tác nhân “phi

GVHD: TS Võ Tường Quân 19 HVTH: Huỳnh Thanh Quang động học” như biến dạng khâu,khớp, độ rơ cơ khí, lực ma sát Ngoài ra, khi thiết bị được điều khiển động lực học (thay vì động học), thì sự thay đổi động lực học sẽ gây ra sai số và thiết bị cần hiệu chỉnh ở cấp độ này x= l(η, γ,a,ẋ,ẍ,à) (3)

2 thụng số ẋ,ẍ là vận tốc và gia tốc của điểm cụng tỏc (End Effector), và à là bộ thông số động lực học mô tả chuyển động của robot Để tìm được hàm liên hệ l là việc phức tạp Ngay cả khi các khâu được xem như tuyệt đối cứng, việc điều khiển theo moment cũng làm cho công tác hiệu chuẩn – bù trừ trở nên rất khó khăn Do đó có ít nghiên cứu về cấp độ này [1,2]

Phân loại hiệu chuẩn gồm 2 cấp: hiệu chuẩn tham số dựa trên mô hình (Model-based parametric calibration) và hiệu chuẩn không tham số (Model non-parametric calibration) Phân loại dựa trên cấu trúc động học của robot Trong mỗi cấp gồm 4 bước hiệu chuẩn: xác định các thành phần sai số, thiết kế bộ lọc cho các thông số của mô hình sai số, đánh giá các thành phần sai số và cập nhật ước lượng sai số.

2.1.2 Lợi ích của công tác hiệu chuẩn

Việc hiệu chuẩn thiết bị robot mang lại nhiều lợi ích [1] v Cho phép sử dụng khả năng lập trình offline cho các tác vụ của robot, giúp tiết kiệm thời gian, chi phí và rủi ro cho việc thực nghiệm trên robot thật Khi hiệu chỉnh tốt, kết quả mô phỏng sẽ chính xác, nếu không kết quả lập trình offline không có nhiều ý nghĩa v Cải thiện khả năng điều khiển và mô phỏng hoạt động của thiết bị, các vấn đề về trọng lượng, lực ma sát v.v được quan tâm nhằm tăng độ chính xác khi điều khiển v Kiểm nghiệm quy trình sản xuất thiết bị v Giám sát các thành phần của thiết bị, từ đó kiểm định hoạt động và đưa ra các phương án bảo trì, thay thế

Tay đo tọa độ là thiết bị có cấu trúc của cả tay máy và robot, do đó tay đo tọa độ thừa hưởng phương pháp hiệu chuẩn từ 2 loại thiết bị này.

Một số nghiên cứu trên thế giới về hiệu chỉnh tay đo tọa độ

Có nhiều nghiên cứu về vấn đề hiệu chỉnh tay đo đã được thực hiện

Một phương pháp phổ biến là sử dụng căn mẫu, mà phổ biến là tấm cầu chuẩn (ball plates) và thanh cầu (ball bar – thường dùng với các máy có điều khiển NC) được dùng như vật mẫu để đo Thông qua xác định tâm của quả cầu chuẩn trên các căn mẫu này, sai số của thiết bị được tính toán

Hình 2-1: Ball plates và ball bar

Khi hiệu chuẩn tay đo, việc sử dụng tọa độ 3D giúp thể hiện đầy đủ hơn so với tọa độ 2D Do đó, tấm cầu 3D (3DBP) được sử dụng Tấm cầu này có các quả cầu với chiều cao khác nhau, cho phép kiểm tra khoảng cách trong không gian 3D hiệu quả hơn.

Hình 2-2: Một số dạng bố trí 3D Ball Plates

Ken Shimojima [9] và đồng sự đưa ra phương pháp hiệu chuẩn máy tay đo sử dụng 3DBP

Phương pháp thực nghiệm: Hiệu chuẩn kết quả đo thông qua hiệu chỉnh các tham số động học trong ma trận Denavit–Hartenberg (D-H) Đầu dò của tay đo được thay thế bằng đầu cone để định tâm quả cầu chỉ bằng một lần đo Dựa trên số thông số động học của tay đo để tính số lần đo tối thiểu và áp dụng phương pháp bình phương cực tiểu để tìm các thông số động học của thiết bị Thực nghiệm đo ở nhiều vị trí khác nhau nhằm khảo sát độ chính xác của tay đo ( Hình 2-3)

Các thông số được quan tâm để hiệu chuẩn: Φ,d,a, α trong mô hình D-H

Hình 2-3: Kích thước 3DBP và vị trí đo [9]

Một dụng cụ hiệu chuẩn được Hamana, H và đồng nghiệp đề xuất [5] là sử dụng hai vũng bi khớp cầu (spherical bearing) cú độ rơ thấp (2.5àm) để hiệu chuẩn Thiết bị đề xuất gọi là Double Spherical Bearing Bar (DSBB)

Hình 2-4: Vòng bi khớp cầu

Mô hình thực nghiệm: gắn DSBB vào CMM thay cho hệ thống đầu dò và một đầu vào đầu dò của tay đo DSBB có khoảng cách giữa 2 tâm quả cầu r đã biết Di chuyển đầu CMM mỗi 100mm trong một không gian 400 x 400 x 400 mm, tổng cộng

125 điểm được đo, mỗi điểm 10 lần Sau đó lặp lại quy trình này với các vùng nhỏ hơn: 200 x 200 x 200 mm, 100 x 100 x 100 mm Bố trí thí nghiệm đo được thiết kế như Hình 2-5 Ưu điểm của cách thực nghiệm này là khả năng đánh giá sai số trên từng vùng không gian của tay đo

Các thông số được quan tâm để hiệu chuẩn: Φ,d,a, α trong mô hình D-H của thiết bị

Thông qua phép đo khoảng cách giữa tay đo và điểm chuẩn, sai số của tay đo được xác định Sau đó, điểm công tác của tay đo được tìm ra bằng phương pháp bình phương cực tiểu phi tuyến Kết quả này được so sánh với giá trị đo được từ máy CMM để đánh giá độ chính xác của tay đo.

Hình 2-5: Thiết lập DBSS để hiệu chỉnh ACMM [5]

Trong [10,11], R Furutani và đồng sự phân tích và đề xuất phương pháp bố trí các quả cầu trên căn mẫu nhằm hiệu chỉnh thông số động học của tay đo tọa độ Trong bài viết, R Furutani phân loại căn mẫu thành 2 loại là đơn giản và phức tạp, từ đó đề xuất phương pháp kết hợp các căn mẫu đơn giản để áp dụng trong việc thực nghiệm Căn mẫu đơn giản có từ 1 đến 3 quả cầu kết hợp Căn mẫu với 3 quả cầu vừa đủ để xác định một hệ trục không gian tọa độ Căn mẫu có từ 4 quả cầu trở lên được xem là căn mẫu phức tạp

Hình 2-6: căn mẫu đơn giản a,b và phức tạp c [10]

Bài viết cũng trình bày phương pháp tính số phép đo tối thiểu ứng với mỗi loại căn mẫu được sử dụng khi dùng bình phương cực tiểu để tính thông số tay đo

Hình 2-7: Bố trí các quả cầu để thực nghiệm hiệu chỉnh [10]

G Gao và đồng nghiệp [12] trình bày phương pháp hiệu chuẩn thông số động học của tay đo tọa đồ sử dụng thuật toán tối ưu bầy đàn (Particle Swarm Optimization)

Phương pháp thực nghiệm: cố định đầu dò vào một lỗ côn, sau đó thay đổi vị trí các khâu của ACMM Đây là phương pháp tự hiệu chỉnh ACMM mà không cần căn mẫu ngoài

Phương pháp hiệu chuẩn quan tâm đến độ giá trị góc tại vị trí ban đầu của tay đo Các thông số d,a, α xem như đúng

Phương pháp tính toán: Sử dụng giải thuật Particle Swarm Optimization (PSO) để tìm bộ thông số tối ưu của các góc tại vị trí ban đầu, từ đó tăng lặp đơn điểm của đầu dò Các thông số của PSO được chọn theo kinh nghiệm Sai số của độ lặp được

GVHD: TS Võ Tường Quân 25 và HVTH: Huỳnh Thanh Quang xác định sai số của ACMM bằng cách thực hiện cho N điểm và tính trung bình sai số E, độ lệch chuẩn σ Từ đó, họ tính sai số của ACMM là E + 3σ.

Hình 2-8: Hiệu chỉnh thông qua khảo sát độ lặp đơn điểm của tay đo [12]

Phương pháp này có ưu điểm là thực nghiệm đơn giản, tuy nhiên thông số duy nhất được khảo sát là độ chụm đơn điểm của tay đo Giá trị khoảng cách không được xem xét mà chỉ là một yếu tố dùng để kiểm tra lại kết quả hiệu chỉnh độ chụm

T.V Light và đồng nghiệp [13] trình bày phương pháp hiệu chỉnh thông số động học của tay đo bằng giải thuật di truyền (Genetic Algorithm) Mục tiêu của tác giả là tối ưu giá trị của các góc tại vị trí reset và độ dài các khâu của tay đo Cả 2 nhóm thông số này được xem xét và tối ưu đồng thời khi thực hiện GA

Kết luận

Từ một số nghiên cứu trình bày ở trên có thể tổng hợp những phương pháp phổ biến để hiệu chỉnh tay đo như sau:

-Cấp độ hiệu chuẩn: Phần lớn áp dụng cấp độ 2 để hiệu chỉnh thiết bị [4-13] Vì thiết bị tay đo được vận hành bằng tay, hầu như không có tải nào ngoài chính khối lượng của các khâu và khớp nên việc áp dụng hiệu chuẩn cấp độ 3 là phức tạp và không cần thiết, mặc dù không thể phủ nhận thiết bị vẫn bị các yếu tố phi động học tác động Mức độ ảnh hưởng của các yếu tố phi động học này đến vị trí của điểm công tác trong các nghiên cứu cũng khác nhau, trong khoảng từ 5 đến 10% tổng sai số của thiết bị[1]

- Mục tiêu hiệu chuẩn: độ lặp đơn điểm khi đo, khoảng cách giữa các điểm, và vị trí điểm khởi động (điểm home/reset)

- Mô hình hiệu chỉnh: Sử dụng một dạng căn mẫu biết trước kích thước, hoặc tự hiệu chỉnh thông qua phương pháp cố định đầu dò và mục tiêu hiệu chuẩn là tối ưu độ lặp đơn điểm của đầu dò này

- Phương pháp gá đầu dò để đo: dùng đầu dò côn để định tâm quả cầu chuẩn, gắn đầu dò vào một khớp cầu và cố định khớp cầu trên bàn từ, cố định đầu dò vào một lỗ côn

- Thông số động học được chọn là một phần hoặc toàn bộ thông số động học D-

Phương pháp phổ biến để tính toán thông số động học là Dựa Trên Chuỗi Số Nhỏ Nhất (tuyến tính và phi tuyến), ngoài ra còn có thể sử dụng các giải thuật thông minh khác.

Số điểm đo là yếu tố quan trọng quyết định hiệu quả của mô hình dự báo Trong hồi quy tuyến tính chuẩn (LSF), số điểm đo được tính toán cụ thể để đảm bảo tính nhất quán Nếu phương pháp LSF không khả thi, thì số điểm đo có thể được lựa chọn dựa trên kinh nghiệm trong các phương pháp trí tuệ nhân tạo hoặc học máy.

- Phương pháp đánh giá sai số sau hiệu chỉnh: hầu hết sử dụng độ lệch chuẩn tối đa của thiết bị so với giá trị trung bình hoặc đo ngẫu nhiên các kích thước đã biết để kết luận về độ chính xác sau hiệu chuẩn Hiện nay trên thế giới, có 2 chuẩn để đánh giá tay đo [7] là ASME B89.4.22-2004 và VDI guideline 2617 9:2009 là 2 quy trình hướng dẫn đánh giá sai số của tay đo.

Xác định phương pháp nghiên cứu

Trên cơ sở các nghiên cứu đã tìm hiểu và tổng hợp, phương án hiệu chuẩn được xác định như sau:

- Cấp độ hiệu chuẩn: cấp độ 2: hiệu chỉnh các thông số động học

- Các thông số được quan tâm để hiệu chuẩn: d, a, trong mô hình D-H của thiết bị và giá trị góc Φ tại vị trí home

- Mục tiêu hiệu chuẩn: độ lặp đơn điểm và kết quả các kích thước đo đoạn thẳng của thiết bị

- Phương pháp hiệu chuẩn các thông số: Sử dụng giải thuật di truyền để tạo ra các bộ thông số khả dĩ cho tay đo Hàm mục tiêu được xây dựng và sử dụng để đánh giá độ phù hợp của mỗi bộ thông số này Bộ thông số có hàm mục tiêu phù hợp với các yêu cầu đề ra sẽ được chọn làm bộ thông số hiệu chuẩn

- Mô hình thực nghiệm: Đo độ lặp và khoảng cách trên một bộ mẫu có kích thước biết trước.

Điểm home và hiệu chỉnh cấp độ 1

Như đã trình bày, hiệu chỉnh cấp 2 đã bao gồm hiệu chỉnh cấp 1 cho cảm biến Tuy nhiên với việc sử dụng encoder tương đối, việc hiệu chỉnh cấp 1 cần được xem xét để có thể sử dụng giá trị từ các cảm biến này Thông thường có thể sử dụng một điểm home biết trước vị trí để từ đó tìm lại bộ thông số cảm biến cho thiết bị tại vị trí home Tuy nhiên điều này là khó khăn vì vị trí tọa độ của điểm home tùy thuộc vào vị trí điểm gốc tọa độ của tay đo, là một điểm tưởng tượng trong một thiết bị cơ khí

Phương pháp đề xuất là xác định tương đối chính xác vị trí điểm home thông qua đo trực tiếp trên tay đo (vị trí gốc tọa độ được xác định gần đúng) Mục đích của phương pháp này là khởi tạo một vùng giá trị ban đầu cho các encoder trên thiết bị Từ các giá trị này sẽ tiến hành hiệu chỉnh để tìm bộ thông số tốt nhất Sau khi quá trình hiệu chỉnh hoàn tất, đặt đầu dò vào vị trí điểm home để lấy giá trị chính thức cho encoder

CƠ SỞ LÝ THUYẾT HIỆU CHUẨN TAY ĐO TỌA ĐỘ

Phân tích động học tay đo tọa độ

3.1.1 Phân tích mẫu tay đo được sử dụng

Hình 3-1: Tay đo tọa độ DCSELAB

Tay đo tọa độ được chế tạo tại Phòng Thí Nghiệm Trọng Điểm Điều khiển số 7

Kỹ thuật hệ thống có các thông số chế tạo như sau:

- Kết cấu 2-1-2 theo phân loại [14]

- Vật liệu chế tạo: Nhôm 7075

- Cảm biến khớp quay: Encoder Sony Magnetic Rotary EncoderRE90B- 2048C , độ phân giải 2048 xung/vòng

- Mạch đọc cảm biến sử dụng PIC

- Đầu dò kim nhọn bằng kim loại

- Độ chính xác đăng ký: 0.5 mm

- Tín hiệu kích hoạt thu nhận dữ liệu được là pedal đạp chân

Kết cấu cơ khí tổng quát của tay đo được thể hiện ở các hình bên dưới

Hình 3-2 Bản vẽ lắp tay đo tọa độ

Bản vẽ chi tiết các khớp:

3.1.2 Mô hình động học của tay đo

Ta có sơ đồ động của tay máy 5 bậc tự do gồm các khớp xoay được biểu diễn như hình dưới đây:

Hình 3-7: Sơ đồ động học tay đo

Sơ đồ động học của tay máy bao gồm hệ trục tọa độ đặt tại các khớp theo quy tắc Denavite- Hartenberg Qua cách đặt hệ tọa độ như trên ta có được bảng thông số dưới đây:

Bảng 3.1: Bảng thông số Denavite- Hartenberg

Với: ai: khoảng cách dọc trục xi từ gốc tọa độ Oi tới giao điểm của trục xi và zi−1 di:khoảng cách dọc trục zi−1 từ gốc tọa độ Oi−1 tới giao điểm của trục xi và zi−1 αi: góc giữa trục tzi−1 và zi đoc theo xi i: góc giữa xi−1 và xi đo theo góc zi−1

Từ đó ta thu được các ma trận chuyển giữa các hệ tọa độ như sau:

0 1 Để giản tiện, kí hiệu c i cho 𝑐𝑜𝑠 !" và s i cho 𝑠𝑖𝑛 !" , ta có:

Ta có ma trận thuần nhất A ! ! =A ! ! A ! ! A ! ! A ! ! A ! !

Cột thứ nhất của kết quả :

0 Cột thứ hai của kết quả :

0 Cột thứ ba của kết quả :

0 Cột thứ tư của kết quả :

Được coi như hệ tọa độ gốc hay hệ tọa độ gốc thứ không, tọa độ tiếp điểm đầu dò được đưa về hệ trục thứ 5 ngay tại gốc tọa độ, giúp xác định tọa độ điểm tiếp xúc của đầu dò so với hệ tọa độ gốc.

Z= 𝑑 ! 𝑠 ! 𝑠 ! −𝑐 ! 𝑐 ! +𝑑 ! +𝑎 ! 𝑠 ! +𝑎 ! 𝑠 ! 𝑐 ! 𝑐 ! −𝑠 ! 𝑠 ! +𝑎 ! 𝑐 ! 𝑐 ! 𝑐 ! 𝑠 ! +𝑐 ! 𝑠 ! (6) a, D, α là các thông số phụ thuộc vào quá trình chế tạo và lắp ráp, 𝜃 là giá trị góc xoay đọc từ cảm biến

Trong các nghiên cứu hiệu chuẩn, độ chính xác của cảm biến được chọn theo kinh nghiệm Trong [9], độ không chắc (uncertainty) của các cảm biến encoder được chọn là 3 xung Các nghiên cứu khác không đề cập đến sai số này.

Phương pháp hiệu chuẩn

3.2.1 Mô hình thực nghiệm Để hiệu chỉnh tay đo tọa độ, phương pháp hiệu chỉnh với kích thước chuẩn được sử dụng Tuy nhiên kích thước chuẩn không được lấy từ căn mẫu mà lấy trực tiếp từ máy đó tọa độ 3 chiều CMM có độ chính xác cao hơn thông qua khớp nối cố định đầu dò của tay đo vào CMM Thông qua việc di chuyển đầu dò của máy CMM, đầu dò của tay đo được di chuyển theo với khoảng cách là khoảng cách đọc từ CMM Với phương pháp này, không cần đo lại khoảng cách của các quả cầu chuẩn, rút ngắn thời gian đo đạc và giảm chi phí

Sau khi đầu dò của tay đo được gắn cố định vào máy CMM thông qua đồ gá, quá trình thực nghiệm được thực hiên qua các bước sau:

- Bước 1: Với mỗi vị trí i, ghi nhận giá trị tọa độ trên CMM

- Bước 2: Thay đổi vị trí các khâu của tay đo m lần trong khi giữ cố định đầu dò của tay đo, ghi nhận các giá trị tọa độ này

- Bước 3: Điều khiển CMM di chuyển sang điểm tiếp theo trong sơ đồ đo

- Bước 4: Tiến hành bước 1 và 2 cho vị trí mới

Sau bước 4 ta sẽ có các giá trị thực nghiệm gồm:

- n bộ thông số từ n điểm đo để khảo hiệu chỉnh độ chụm đơn điểm Mỗi bộ thông số gồm m giá trị đo

- n vị trí đầu dò trong không gian được lấy từ CMM Các khoảng cách này được sử dụng trong hiệu chỉnh độ chính xác khoảng cách cho tay đo

Xây dựng hàm mục tiêu hiệu chuẩn

Hàm mục tiêu được xây dựng để đánh giá độ phù hợp của từng bộ thông số S(k) được tạo ra

3.3.1 Giá trị danh nghĩa mỗi điểm đo và độ lặp đơn điểm

Tọa độ đo đạc từ máy đo tọa độ tại vị trí đo thứ i được tính bằng giá trị trung bình của m phép đo khi áp dụng bộ thông số S(k).

Với 𝑋(𝑘) !" là giá trị tọa độ X tại vị trí đo thứ i của đo lần thứ j

𝑋(𝑘) ! là giá trị trung bình của tọa độ X tại vị trí đo thứ i, và xem như là giá trị đo được bởi tay đo tại vị trí này Độ lặp đơn điểm của mỗi vị trí đo được đánh giá bằng độ lệch chuẩn tối đa của mỗi điểm đo:

Tương tự ta có 𝑌(𝑘) ! , 𝑍(𝑘) ! 2𝜎(𝑘) ! ! và 2𝜎(𝑘) ! ! cho hai tọa độ còn lại

3.3.2 Đánh giá độ chính xác khoảng cách đo Độ chính xác khoảng cách đo được xác định bằng hiệu khoảng cách giữa 2 điểm đo bởi tay đo và cũng 2 điểm này đo bởi máy CMM

Khoảng cách giữa 2 điểm i và j đo bởi tay đo:

Khoảng cách giữa 2 điểm i và j đo bởi máy CMM:

Từ đó tính ra sai số trong khoảng cách giữa 2 điểm i và j của tay đo so với khoảng cách chuẩn đo bằng máy CMM là:

3.3.3 Hàm mục tiêu đánh giá độ chính xác của tay đo

Hàm mục tiêu được lựa chọn dựa theo [7] và có công thức như sau:

Với 𝐸(𝑘) !" là sai số khoảng cách được xác định theo (11)

2𝜎 !"# ,2 𝜎 !"# , 2𝜎 !"# là độ lệch chuẩn tối đa của mỗi vị trí đo theo (8)

Với hàm mục tiêu này, độ lặp đơn điểm và độ chính xác đo khoảng cách đều được quan tâm với trọng số như nhau

Mục tiêu là tìm ra bộ thông số S(k) làm cho 𝜃(𝑘) cực tiểu.

Giải thuật di truyền trong tính toán bộ thông số

3.4.1 Giới thiệu giải thuật di truyền

Thuật toán di truyền (Genetic Algorithms - GA) là kỹ thuật giúp giải quyết bài toán bằng cách mô phỏng theo sự tiến hóa của con người hay của sinh vật nói chung (dựa trên thuyết tiến hóa muôn loài của Darwin) trong điều kiện luôn thay đổi của môi trường sống Thuật toán di truyền là một hướng tiếp cận tính toán gần đúng, nghĩa là mục tiêu của thuật toán di truyền không nhằm đưa ra lời giải chính xác tối ưu mà là đưa ra lời giải “gần” tối ưu Thuật toán di truyền về bản chất là thuật toán tìm kiếm dựa theo quy luật của quá trình tiến hóa tự nhiên Giải thuật kết hợp sự sống sót của cấu trúc khỏe nhất trong số các cấu trúc biểu diễn các nhiễm sắc thể với một sự trao đổi thông tin được lựa chọn ngẫu nhiên để tạo thành một thuật toán tìm kiếm Thuật toán di truyền nằm trong lĩnh vực tính toán tiến hóa, sử dụng các biểu diễn nhị phân và các sơ đồ để mô hình hóa sự chọn lọc, lai ghép và đột biến

Quá trình phát triển: Giải thuật di truyền có thể được chỉ ra qua các mốc thời gian sau :

- 1960 : Ý tưởng đầu tiên về Tính toán tiến hoá được Rechenberg giới thiệu trong công trình "Evolution Strategies" (Các chiến lược tiến hoá) Ý tưởng này sau đó được nhiều nhà nghiên cứu phát triển

- 1975 : Giải thuật gen do John Holland phát minh và được phát triển bởi ông cùng với các đồng nghiệp và những sinh viên Cuốn sách "Adaption in Natural and Artificial Systems" (Sự thích nghi trong các hệ tự nhiên và nhân tạo) xuất bản năm 1975 đã tổng hợp các kết quả của quá trình nghiên cứu và phát triển đó

- 1992 : John Koza đã dùng GA để xây dựng các chương trình giải quyết một số bài toán và gọi phương pháp này là " lập trình gen"

Trong bối cảnh hiện đại, thuật toán di truyền (Genetic Algorithm - GA) đóng vai trò hết sức quan trọng, đặc biệt trong lĩnh vực tối ưu hóa Lĩnh vực này nổi tiếng với những bài toán phức tạp và có nhiều ứng dụng thực tiễn, nhưng lại thường khó tìm ra giải pháp hiệu quả GA nổi trội với khả năng giải quyết những bài toán hóc búa như vậy.

- Ít rơi vào các lời giải tối ưu cục bộ như những phương pháp khác

- Dễ thực hiện, chúng ta chỉ phải biểu diễn lại các NST mới cho các bài toán khác nhau và nếu bài toán nào có phương pháp mã hóa NST thì ta viết lại hàm số tính độ thích nghi cho bài toán đó mà thôi

- Thuật toán di truyền duy trì một tập hợp các lời giải có thể do đó có nhiều cách để chọn lời giải thích hợp

- Giúp tìm ra lời giải tối ưu trong điều kiện ràng buộc về khả năng chấp nhận của lời giải như ràng buộc về thời gian, sai số cho phép v.v

- Xét toàn bộ các lời giải của vấn đề, thay vì chỉ để ý đến lời giải chính xác và duy nhất

- Lời giải của GA chỉ đạt được ở mức “gần tối ưu”, chưa phải là lời giải tối ưu tuyệt đối

- Thuật toán di truyền cổ điển đòi hỏi biểu diễn lời giải dưới dạng mã hóa (chuỗi nhị phân, thập phân v.v ) Trong khi đó, lời giải của các bài toán trong thực tế thường có cấu trúc tự nhiên

Trong thuật toán di truyền, các cá thể trong quần thể chỉ đơn giản là các chuỗi Điều này gây khó khăn khi áp dụng thuật toán cho các bài toán trong không gian nhiều chiều, đòi hỏi các NST có độ dài rất lớn.

3.4.2 Các khái niệm thông số trong GA

Trong giải thuật di truyền, một cá thể thể hiện một giải pháp của bài toán Khái niệm cá thể và nhiễm sắc thể trong giải thuật di truyền tương đương nhau, mặc dù trong tự nhiên, một cá thể có nhiều nhiễm sắc thể còn trong giải thuật di truyền, một cá thể được quan niệm chỉ có một nhiễm sắc thể duy nhất.

Một NST được tạo thành từ nhiều gen, mỗi gen có thể có các giá trị khác nhau để quy định một tính trạng nào đó Trong GA, một gen được coi như một phần tử trong chuỗi NST

Quần thể:Quần thể là một tập hợp các cá thể có cùng một số đặc điểm nào đấy

Trong giải thuật di truyền ta quan niệm quần thể là một tập các lời giải của một bài toán

Chọn lựa:Trong tự nhiên, quá trình chọn lọc và đấu tranh sinh tồn đã làm thay đổi các cá thể trong quần thể Những cá thể tốt, thích nghi được với điều kiện sống thì có khả năng đấu tranh lớn hơn, do đó có thể tồn tại và sinh sản Các cá thể không thích nghi được với điều kiện sống thì dần mất đi Dựa vào nguyên lý của quá trình chọn lọc và đấu tranh sinh tồn trong tự nhiên, chọn lựa các cá thể trong GA chính là cách chọn các cá thể có độ thích nghi tốt để đưa vào thế hệ tiếp theo hoặc để cho lai ghép, với mục đích là sinh ra các cá thể mới tốt hơn Có nhiều cách để lựa chọn nhưng cuối cùng đều nhằm đáp ứng mục tiêu là các cá thể tốt sẽ có khả năng được chọn cao hơn

Lai ghép: Lai ghép trong tự nhiên là sự kết hợp các tính trạng của bố mẹ để sinh ra thế hệ con Trong giải thuật di truyền, lai ghép được coi là một sự tổ hợp lại các tính chất (thành phần) trong hai lời giải cha mẹ nào đó để sinh ra một lời giải mới mà có đặc tính mong muốn là tốt hơn thế hệ cha mẹ Đây là một quá trình xảy ra chủ yếu trong giải thuật di truyền

Đột biến là sự biến đổi ở gen hoặc nhiễm sắc thể, có tỷ lệ xảy ra thấp hơn lai ghép Đột biến có thể tạo ra cá thể mới tốt hơn hoặc tệ hơn, nhưng trong thuật toán di truyền, mục tiêu là tạo ra các đột biến cải thiện chất lượng giải pháp qua các thế hệ.

3.4.3 Phương pháp xây dựng giải giải thuật di truyền

Các bước tiến hành của một giải thuật GA gồm các bước sau:

- Tạo một quần thể ban đầu từ các tham số mô tả bài toán (các biến) , hàm mục tiêu Điều kiện dừng cũng được mô tả, thường là sự kết hợp giữa điều kiện của hàm mục tiêu, và điều kiện dừng giải thuật trong trường hợp hàm mục tiêu chưa thỏa mãn trong một quá trình lặp đủ nhiều

- Với quần thể này, đánh giá thích nghỉ của quần thể với hàm mục tiêu

- Nếu trong quần thể hiện tại tồn tại một cá thể đáp ứng được điều kiện dừng, thì lời giải được xác định

- Trong trường hợp không tìm được cá thể phù hợp yêu cầu, tiến hành lặp các quá trình: chọn cặp sinh sản, tiến hành lai ghép để tạo các cá thể mới, đột biến cá thể Kết quả của quá trình này là bộ quần thể mới được dùng để đánh giá bởi hàm mục tiêu nhằm tìm ra cá thể đáp ứng điều kiện dừng Quá trình sẽ lặp lại cho đến khi điều kiện dừng được thỏa

Sơ đồ chung của giải thuật di truyền gồm các bước sau:

Áp dụng giải thuật di truyền trong việc tìm bộ thông số phù hợp của tay đo

Các thông số trong giải thuật di truyền được lựa chọn như sau:

Số lượng biến, khoảng giá trị và độ chính xác của biến

Các biến được tối ưu gồm,𝛷 ! ,𝛷 ! ,𝛷 ! ,𝛷 ! ,𝑑 ! , 𝑎 ! ,𝑎 ! trong mô hình D-H của thiết bị tương ứng đặt là:𝑣 ! , i=1 7

Trị danh nghĩa của các biến độ dài và góc được tính từ mô hình thiết kế Khoảng giá trị của các biến được chọn như sau:

Kích thước độ dài được đo trực tiếp bằng thực nghiệm Sai số trong khoảng ± 3mm

Kích thước góc được đo trực tiếp bằng thực nghiệm Sai số trong khoảng ±

2 0 Với encoder có độ phân giải 8192 xung/vòng, giá trị khả dĩ xung ứng với ± 2 0 là ±

Số lượng cá thể: 50 Theo [12] số lượng cá thể tối ưu nằm trong khoảng bình phương của số lượng biến

Xác suất lai ghép: Pc=0.8

Xác suất đột biến:Pm=0.05

Lưu trữ giá trị tốt nhất Pelitism =1 Điều kiện dừng: chạy được 2000 đời, hoặc sự chênh lệch giữa 500 đời không quá 0.001

Hàm đánh giá được chọn như (12) Độ phân giải của các biến góc quay được chọn 1 xung, và cho kích thước khâu là 0.01 mm

MÔ HÌNH THỰC NGHIỆM

Xây dựng mô hình thực nghiệm

4.1.1 Đo các thông số đầu vào

Thông số thực tế của tay đo được xác định trực tiếp bằng cách sử dụng thước cặp để đo các kích thước khâu Kết quả đo cho biết kích thước hiệu chỉnh và phạm vi giá trị của mỗi thông số, được sử dụng để xây dựng Giới hạn dung sai chung (GA).

Bảng 4.1: Giá trị đầu vào của các tham số hiệu chuẩn

Biến Ký hiệu Giá trị nhỏ nhất

Giá trị lớn nhất Độ phân giải (Độ chính xác)

4.1.2 Thiết lập mô hình đo

Mô hình được thiết lập là một máy CMM Mitutoyo Apex 504 có độ chính xác 3+L/1000àm Trờn mỏy gắn bộ gỏ nhằm cố định một khớp cầu, và trờn khớp cầu gắn với đầu dò của tay đo

Tiến hành đo các giá trị của tay đo tại từng vị trí của CMM Sau đó tiến hành di chuyển đầu đo CMM qua vị trí khác theo sơ đồ và lặp lại quá trình trên cho đến khi hoàn thành tất cả các vị trí đo

Vị trí các điểm đo được chọn trên hai mặt phẳng vuông góc với nhau nhằm khảo sát kích thước theo cả 3 phương và được bố trí như hình bên dưới:

Hình 4-1 Sơ đồ phân bố vị trí đo đơn điểm

Vị trí của những điểm đo này được ghi nhận trực tiếp từ máy CMM

Khớp nối cầu được sử dụng là loại IKO – LHS 8 có thông số kỹ thuật như sau

Hình 4-2:Kích thước khớp nối cầu IKO LHS 8

S=M10x1.5; V=8mm; D$mm; B=9mm; LHmm; L16mm; L2mm; Wmm; lDmm; Pmm; l3mm

Hình 4-3 Khớp nối cầu IKO LHS 8

Khớp cầu được lắp vào tay đo bằng ren để lắp đầu dò của tay đo Do đó độ dài danh nghĩa của khâu đầu dò sẽ thay đổi:

𝑎 ! =𝑎 ! +𝐿 ! −𝑙 ! Với L 1 là độ dài từ mặt bắt vít đến tâm xoay của khớp cầu, và l b là chiều dài của đầu dò Vì đoạn 𝐿 ! ,𝑙 ! đã biết, nên thông số a5 sau hiệu chỉnh có thể sử dụng với các loại đầu dò khác nhau, chỉ cần khai báo lại thông số l b tương ứng và hiệu chỉnh với quả cầu chuẩn là có thể sử dụng được

Khớp nối cầu được kẹp chặt vào tấm gá Tấm gá được lắp chặt vào trục Z của máy CMM Như vậy khoảng di chuyển của đầu đo trên máy CMM cũng là khoảng di chuyển của tổ hợp tấm gá, khớp cầu và đầu dò của tay đo

Hình 4-4: Bản vẽ đồ gá đầu dò tay đo vào đầu dò CMM

Sau khi lắp đặt mô hình thực nghiệm hoàn chỉnh như hình dưới đây:

Hình 4-5 Thao tác thực nghiệm trên máy CMM

Phương pháp tiến hành

Các bước thực hiện tuần tự như sau:

Bước 1: Đặt tay đo ở vị trí tự hiệu chuẩn (vị trí home) để ghi nhận các giá trị ban đầu cho các encoder

Bước 2: khởi động máy CMM

Bước 3: lắp đầu dò của tay đo vào khớp cầu Lắp khớp cầu vào tấm gá và gá chặt tấm này vào trục di chuyển Z của máy CMM

Bước 4: Tiến hành di chuyển máy CMM theo sơ đồ các điểm ở hình 4.2

Hình 4-6 Thay đổi các vị trí khác nhau cho tay đo

Vị trí tương quan của các điểm được đo do máy CMM chuyển được miêu tả ở bảng sau:

Bảng 4.2: Vị trí các điểm đo Điểm X Y Z

Với các giá trị thu thập được, giá trị hiệu chuẩn các biến sau khi hiệu chuẩn được trình bày ở bảng bên dưới

Bảng 4.3: Kết quả thực hiện giải thuật di truyền

Biểu đồ giá trị hàm mục tiêu có dạng như hình bên dưới

Hình 4-7: Biểu đồ giá trị hàm mục tiêu qua các thế hệ di truyền

Thông số được lựa chọn là:

Kết quả của quá trình hiệu chỉnh thể hiện ở các biểu đồ so sánh bên dưới:

Hình 4-8: Kết quả hiệu chỉnh

So sánh khoảng cách giữa các điểm trước và sau hiệu chỉnh:

Khoảng cách thực tế lấy từ CMM:

Bảng 4.4: Kết quả khoảng cách giữa các vị trí đo từ CMM (mm)

Bảng 4.5: So sánh sai lệch khoảng cách so với khoảng cách đo của CMM trước và sau hiệu chuẩn (mm):

Tổng bình phương sai lệch khoảng cách trước hiệu chỉnh là 33.01213

Tổng bình phương sai lệch khoảng cách sau hiệu chỉnh là 6.0275

Giá trị khoảng cách sai lệch lớn nhất trước hiệu chuẩn là 1.65 mm

Giá trị khoảng cách sai lệch lớn nhất sau hiệu chuẩn là 0.91587 mm

Bảng 4.6: Độ lệch chuẩn giá trị tọa độ trước và sau hiệu chuẩn (mm)

5.977574 2.438135 Độ lệch chuẩn của hầu hết các vị trí đo đã giảm

Qua các kết quả trên, nhận xét độ chính xác của thiết bị đã được cải thiện hầu hết ở cả độ lặp đơn điểm và độ chính xác khoảng cách.

Hiệu chỉnh hàm đánh giá

Hàm đánh giá hiện tại lựa chọn theo (12) có trọng số cho độ lệch chuẩn đơn điểm và độ chính xác khoảng cách là như nhau Khảo sát với hàm mục tiêu ưu tiên độ chính xác khoảng cách, (12) được chọn lại như sau:

Thực hiện lại giải thuật di truyền cho bảng kết quả bên dưới

Bảng 4.7: Kết quả giải thuật di truyền sau khi hiệu chỉnh hàm mục tiêu

Hàm mục tiêu trong các lần thực hiện giải thuật di truyền có đặc điểm hình chữ U ngược Ban đầu, giá trị hàm mục tiêu thường cao, nhưng sau đó nhanh chóng giảm về giá trị cực tiểu có thể đạt được trong quá trình giải quyết.

Hình 4-9: Biểu đồ thực hiện giải thuật di truyền với hàm đánh giá cải tiến

Thông số cuối cùng được lựa chọn là v ! =−35; v ! ; v ! ); v ! F v ! =1 43; v ! =1.43; v ! = -1.13;

Với các thông số này, ta tính lại các giá trị của các điểm đo và so sánh như sau:

So sánh độ lệch chuẩn giữa hàm hiệu chỉnh (12) và hàm (19)

Bảng 4.8: Độ lệch chuẩn giá trị tọa độ giữa hàm mục tiêu (12) và (19) (mm)

Tác động của hàm (19) làm tăng độ lệch chuẩn đo đơn điểm

So sánh khoảng cách sai lệch so với khoảng cách chuẩn giữa hàm (12) và (19):

Bảng 4.9: Độ lệch chuẩn giá trị tọa độ giữa hàm mục tiêu (12) và (19) (mm)

Tổng bình phương sai lệch khoảng cách của hàm 12 là 6.02753

Tổng bình phương sai lệch khoảng cách của hàm 19 là 4.493983

Tác động của hàm (19) làm giảm độ lệch chuẩn trong đo khoảng cách

Hàm mục tiêu đánh giá đóng vai trò quan trọng trong kết quả thu được của thuật toán di truyền Khi sử dụng hàm đánh giá hiệu chỉnh theo công thức (19), kết quả đo khoảng cách được cải thiện, song kết quả độ lặp đơn điểm lại thấp hơn so với hàm đánh giá đã được lựa chọn trước đó.

Với hàm mục tiêu (12) đã lựa chọn, kết quả đo đã được cải thiện tổng thể về độ lặp từng điểm đo cũng như khoảng cách giữa các điểm

Tuy nhiên ở từng vị trí, đặc biệt là vị trí 6, sai số tăng chứ không giảm Nguyên nhân có thể do là điểm cuối cùng được đo, sai số trong quá trình tiến hành thực nghiệm tích lũy nhiều nhất, ảnh hưởng đến kết quả đo

Tiêu đề	Nghiên cứu hiệu chỉnh sai số tay đo
Tác giả	Huỳnh Thanh Quang
Người hướng dẫn	TS Võ Tường Quân
Trường học	Đại học Quốc gia Thành phố Hồ Chí Minh
Chuyên ngành	Kỹ thuật cơ điện tử
Thể loại	Luận văn thạc sĩ
Năm xuất bản	2012
Thành phố	Thành phố Hồ Chí Minh

Định dạng
Số trang	75
Dung lượng	12,35 MB