Tối ưu hóa hình học và thiết kế bộ điều khiển Fuzzy PID cho robot Delta.PDF

ĐẠI HỌC ĐÀ NẴNG TRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA TRẦN THANH HẢI TUẤN TỐI ƯU HĨA HÌNH HỌC VÀ THIẾT KẾ BỘ ĐIỀU KHIỂN FUZZY PID CHO ROBOT DELTA C C R UT.L D Chuyên ngành: KỸ THUẬT CƠ ĐIỆN TỬ Mã số: 85.20.11.4 TÓM TẮT LUẬN VĂN THẠC SĨ KỸ THUẬT Đà Nẵng - Năm 2020 Cơng trình hoàn thành TRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA Người hướng dẫn khoa học: TS VÕ NHƯ THÀNH Phản biện 1: TS LÊ HOÀI NAM Phản biện 2: TS ĐOÀN LÊ ANH C C R UT.L Luận văn bảo vệ trước Hội đồng chấm Luận văn tốt nghiệp thạc sĩ kỹ thuật họp Trường Đại học Bách khoa vào ngày 08 tháng 07 năm 2020 D Có thể tìm hiểu luận văn tại:  Trung tâm Học liệu truyền thông, Trường ĐH Bách khoa Đại học Đà Nẵng  Thư viện Khoa Cơ khí, Trường ĐH Bách khoa – ĐHĐN MỞ ĐẦU Lý chọn đề tài Ngày nay, loại robot ngày phát triển phục vụ trực tiếp nhu cầu thực tiễn người Robot song song đời nhằm khắc phục số nhược điểm loại robot cổ điển kiểu chuỗi Robot Delta loại robot song song có nhiều ưu điểm: khả chịu tải lớn, độ cứng vững cao, tốc độ di chuyển nhanh, suất làm việc lớn… Robot Delta sử dụng rộng rãi nhiều lĩnh vực: dây chuyền lắp ráp, gắp thả công nghiệp; y học; quân sự; phịng thí nghiệm phục vụ giảng dạy, nghiên cứu C C R UT.L Với nhu cầu tiết kiệm vật liệu chi phí q trình thiết kế chế tạo robot đảm bảo khả làm việc D robot độ cứng độ bền, việc sử dụng phương pháp tối ưu hóa hình học thiết kế giải pháp giải vấn đề Ngồi ra, với mong muốn nâng cao khả hoạt động mô hình robot Delta Viện Cơ khí Tự động hóa, Đại học Bách khoa, Đại học Đà Nẵng, việc thiết kế điều khiển Fuzzy PID để điều khiển chuyển động giải pháp Với lý trên, tác giả lựa chọn đề tài: “Tối ưu hóa hình học thiết kế điều khiển Fuzzy PID cho robot Delta” Mục tiêu nghiên cứu  Tìm hiểu cấu trúc robot Delta;  Phân tích lực tác dụng lên cánh tay để tối ưu hóa hình học;  Xây dựng điều khiển Fuzzy PID cho robot Delta Đối tượng phạm vi nghiên cứu Robot song song Delta ba bậc tự RUU Phương pháp nghiên cứu Kết hợp nghiên cứu nghiên cứu lý thuyết mô phỏng:  Nghiên cứu lý thuyết: o Tổng hợp nghiên cứu tài liệu toán động học, động lực học, trường làm việc robot; o Tổng hợp nghiên cứu tài liệu phương pháp tối ưu hóa hình học thiết kế khí; o Tổng hợp nghiên cứu tài liệu phương pháp điều khiển robot  C C R UT.L Mô phỏng: o Mô thiết kế tối ưu hóa hình học cho cánh tay D robot Delta sử dụng phần mềm Altair SolidThinking Inspire; o Mô kết đáp ứng robot Delta sử dụng điều khiển Fuzzy PID phần mềm MATLAB/ Simulink SimMechanics Ý nghĩa khoa học thực tiễn đề tài  Ý nghĩa khoa học: o Ứng dụng phương pháp tối ưu hóa hình học thiết kế, góp phần cải thiện suất làm việc robot Delta; o Sử dụng điều khiển Fuzzy PID góp phần cải thiện độ ổn định, xác tăng thời gian đáp ứng robot Delta  Ý nghĩa thực tiễn: o Tạo tiền đề cho việc tiết kiệm vật liệu trình chế tạo robot; o Phương pháp điều khiển robot Fuzzy PID nhằm nâng cao hiệu làm việc robot Delta theo ứng dụng cụ thể; o Góp phần tạo mơ hình robot song song kiểu Delta để phục vụ công tác giảng dạy, nghiên cứu… Bố cục luận văn Ngoài phần mở đầu kết luận, luận văn gồm phần sau: Chương 1: Tổng quan Chương 2: Thiết kế lại cánh tay robot Delta sử dụng C C R UT.L phương pháp tối ưu hóa hình học Chương 3: Thiết kế điều khiển Fuzzy PID cho robot Delta D CHƯƠNG 1: TỔNG QUAN 1.1 Lịch sử phát triển 1.1.1 Robot có cấu trúc song song Do ứng dụng rộng rãi nên robot phát triển đa dạng phong phú Khái niệm robot có cấu trúc song song Gough Whitehall đưa vào năm 1962 [1] ứng dụng khởi động Stewart vào năm 1965 Ngày nay, robot song song có phát triển vượt bậc có khả đạt bậc tự Robot có cấu trúc song song thường gồm có đế di động nối với giá cố định, dẫn động theo nhiều nhánh song song gọi cánh tay Thường số cánh tay số bậc tự do, điều khiển C C R UT.L nguồn phát động đặt giá cố định cánh tay D Hình 1.1 Cấu trúc robot song song Robot Delta [2] dạng robot song được sáng chế Reymond Clavel vào đầu thập niên 1980 Robot Delta bao gồm ba cánh tay nối với khớp quay bệ cố định Đặc điểm thiết kế sử dụng hình bình hành cánh tay, giúp trì định hướng phận đầu cuối 1.1.2 So sánh robot chuỗi robot song song Robot STT Tính chuỗi Độ xác Thấp Khơng gian làm việc Lớn Độ cứng vững Thấp Tỉ số tải/khối lượng Thấp Tải trọng quán tính Lớn Tốc độ làm việc Thấp Độ phức tạp thiết kế/điều Đơn giản khiển Robot song song Cao Nhỏ Cao Cao Nhỏ Cao Phức tạp 1.1.3 Ứng dụng robot song song Robot song song ứng dụng rộng rãi sống Một số ứng dụng cụ thể bao gồm: C C R UT.L a Ứng dụng công nghiệp D Cơ cấu song song Gough, robot Delta,… b Ứng dụng mô Cơ cấu song song Stewart, Bộ mô xe đạp Viện KAIST, sản phẩm Caren Motek,… c Ứng dụng y học Sản phẩm SuriScope, Robot CRIGOS,… d Các ứng dụng khác 1.2 Một số nghiên cứu robot song song nước 1.2.1 Các nghiên cứu nước 1.2.2 Các nghiên cứu nước CHƯƠNG 2: THIẾT KẾ LẠI CÁNH TAY TRÊN CỦA ROBOT DELTA SỬ DỤNG PHƯƠNG PHÁP TỐI ƯU HĨA HÌNH HỌC 2.1 Phương pháp tối ưu hóa hình học 2.1.1 Giới thiệu Tối ưu hóa hình học (Topology Optimisation) hay cịn gọi tối ưu hóa tơ-pơ phương pháp giải vấn đề phân bố vật liệu cách tối ưu cấu trúc hình học bên vật liệu Mục tiêu tối ưu hóa hình học xác định phân bố vật liệu cách tính C C R UT.L toán ràng buộc độ bền phần tử vật liệu bên sau loại bỏ phần tử vật liệu không chịu tác dụng lực hay ứng D suất bên phần tử bé Phần lại sau loại bỏ phần tử ta cấu trúc tối ưu hóa hình học 2.1.2 Thuật tốn tối ưu hóa Để tìm lời giải cho tốn tối ưu, có nhiều phương pháp thuật tốn đề xuất Trong đó, thuật tốn SIMP thuật tốn đơn giản lập trình Chương trình viết ngơn ngữ lập trình Python, Matlab, Mathematica C đơn giản ngắn gọn Hơn nữa, thuật tốn SIMP sử dụng tích hợp nhiều phần mềm thương mại tối ưu hóa hình học Abaqus, Ansys, Altair, Autodesk 2.1.3 Phân tích phần từ hữu hạn Tất phương pháp hay thuật tốn tối ưu hóa hình học phụ thuộc vào kết bước phân tích phần tử hữu hạn để đánh giá thay đổi ứng xử kết cấu Phân tích phần tử hữu hạn làm việc cách mô đối tượng thực tế thành số lượng lớn phần tử phần tử lục diện hay tứ diện Những phần tử gọi lưới Mỗi phần tử lưới gán với tính chất vật liệu tải trọng áp dụng lên kết cấu gồm lưới phần tử 2.2 Phần mềm hỗ trợ thiết kế tối ưu hóa hình học C C R UT.L Hiện nay, thị trường có nhiều phần mềm hỗ trợ lập trình tối ưu hóa hình học với nhiều giao diện người dùng thân thiện D dễ sử dụng Trong đó, phải kể đến phần mềm công ty lớn như: Altair, Dassault Système, TOSCA, Siemens, Ansys 2.3 Trình tự thiết kế lại cánh tay robot Delta Hình 2.1 Trình tự thiết kế lại chi tiết sử dụng phương pháp tối ưu hóa hình học 2.3.1 Phân tích lực Mơ hình động học thiết kế 3D robot Delta phát triển Viện Cơ khí Tự động hóa, trường Đại học Bách khoa, Đại học Đà Nẵng biểu diễn Hình 2.2 C C R UT.L (b) Thiết kế 3D D (a) Mơ hình động học Hình 2.2 Mơ hình động học (a) thiết kế 3D (b) robot Delta 10 (a) Tấm đế di động (b) Khâu bị dẫn (c) Khâu phát động Hình 2.5 Lực tác dụng lên khâu cánh tay số C C R UT.L Áp dụng phương trình cân lực cho khâu ta hệ phương trình (1), (2) D XP = (1) { YP1 = PP YA1 = Pl1 + YP1 Pl1 cos α (2) { + YP1 (Pl1 + YP1 ) cos α1 − Pl1 2 X A1 = = sin α1 tan α1 Sau đó, tác giảtiến hành dời trục tọa độ để đưa toán dầm đầu ngàm (điểm 𝐵1 ), đầu tự (điểm 𝐴1 ) thể Hình 2.6 Hình 2.6 Chuyển hệ tọa độ lực tác dụng lên khâu phát động 11 Trong đó: ⃗⃗⃗⃗⃗⃗ ⃗⃗⃗⃗⃗⃗ X A1 , Y A1 lực ban đầu tác dụng lên khâu phát động ⃗,Y ⃗ lực sau chuyển hệ tọa độ tác dụng lên khâu phát động X ⃗,Y ⃗ là: Khi đó, ta có giá trị X Pl1 + YP1 Pl1 + YP1 X= ( − ) sin θ1 tan α1 cos θ1 { Pl1 + YP1 Pl1 + YP1 Y= ( + ) cos θ1 tan α1 sin θ1 (3) Từ hệ phương trình (1), (2), (3), ta cần tìm góc 𝜃1 ⃗ |, |Y ⃗ | lớn Bằng phương pháp vector, ta thu hệ 𝛼1 để |X C C R UT.L D phương trình (4) sB sP −l cos α1 + L cos θ1 + − = (4) { 2 l sin α1 + L sin θ1 = Bài toán trở thành toán tối ưu hóa cực đại với hàm mục tiêu (5): Pl1 + YP1 Pl1 + YP1 max f(θ1 , α1 ) = ( − ) sin θ1 tan α1 cos θ1 { Pl1 + YP1 Pl1 + YP1 max f(θ1 , α1 ) = ( + ) cos θ1 tan α1 sin θ1 (5) Kết tốn tối ưu hóa 𝜃1 = −15° 𝛼1 = 75° Tại vị trí lực tác dụng lên khâu phát động lớn 12 2.3.2 Q trình tối ưu hóa phần mềm Solidthinking Inspire a) Định nghĩa không gian thiết kế không gian cố định b) Định nghĩa vật liệu tải trọng c) Định nghĩa ràng buộc khác d) Định nghĩa kích cỡ phần tử hữu hạn Sau thực q trình tối ưu hóa hình học, phần mềm cho ta kết cuối (Hình 2.12) C C R UT.L Hình 2.12 Một số kết tối ưu hóa phần mềm D e) Vẽ lại chi tiết Tiếp theo, chọn kết tối ưu phù hợp với điều kiện ràng buộc ban đầu để tiến hành vẽ lại cơng cụ PolyNURBS phần mềm sau tối ưu bề mặt chi tiết tương đối gồ ghề, sử dụng để chế tạo q trình rời rạc hóa phương pháp phần từ hữu hạn Chi tiết hoàn chỉnh cánh tay robot Delta thể Hình 2.13 Hình 2.13 Chi tiết hoàn chỉnh cánh tay robot Delta 13 Hình ảnh thực tế sau in 3D chi tiết thể Hình 2.14 Hình 2.14 Chi tiết cánh tay robot Delta sau in 3D CHƯƠNG 3: THIẾT KẾ BỘ ĐIỀU KHIỂN FUZZY PID CHO ROBOT DELTA 3.1 Tổng quan điều khiển chuyển động C C R UT.L 3.1.1 Giới thiệu chung D 3.1.2 Bài tốn điều khiển khơng gian khớp 3.1.3 Bài tốn điều khiển khơng gian thao tác 3.2 Giới thiệu điều khiển PID Fuzzy PID Bộ điều khiển PID được dùng phổ biến hệ điều khiển công nghiệp đáp ứng yêu cầu đặt Hàm truyền đạt điều khiển PID là: KI + KDs s Trong KP, KI, KD hệ số tỷ lệ, tích phân, đạo hàm G(s) = K P + Nếu viết theo hàm thời gian tín hiệu điều khiển PID là: 14 u(t) = K P [e(t) + t de(t) ∫ e(τ)dτ + TD ] TI dt Trong đó: - e(t) tín hiệu đầu vào - u(t) tín hiệu đầu - TI số tích phân - KP hệ số khuếch đại - TD số vi phân Cấu trúc điều khiển PID thể Hình 3.3 C C R UT.L D Hình 3.3 Cấu trúc hệ thống sử dụng điều khiển PID Chất lượng hệ thống phụ thuộc vào tham số KP, TI, TD điều khiển PID Nhưng hệ số điều khiển PID tính tốn cho chế độ làm việc cụ thể hệ thống với tham số đối tượng xác định Vì trình làm việc, tham số hệ thống thay đổi lượng hệ thống thay đổi, nghĩa điều khiển PID khơng cịn đảm bảo chất lượng hệ mong muốn Các hệ cần điều khiển thực tế chủ yếu hệ phi tuyến, có chứa tham số trước, tham số hệ thường biến thiên theo thời gian, chí chứa phần tử phi tuyến khơng thể mơ hình hố được, đồng thời trình làm việc hệ 15 chịu ảnh hưởng nhiễu đến hệ từ mơi trường Vì thiết kế điều khiển PID cho hệ thực thường người ta phải giả thiết: - Các tham số đối tượng là xác định không đổi - Khơng có phần khơng mơ hình hố - Trong q trình làm việc hệ khơng chịu nhiễu tác động Để thực việc điều chỉnh tự động tham số PID người ta có nhiều phương pháp Một phương pháp sử dụng điều khiển PID mờ (Fuzzy PID) Cấu trúc hệ điều khiển Hình 3.4 C C R UT.L D Hình 3.4 Cấu trúc hệ thống sử dụng điều khiển PID mờ Nhiệm vụ điều khiển mờ sơ đồ tự động chỉnh định tham số KP, KI, KD điều khiển PID cho phù hợp với thay đổi tham số hệ, đảm bảo chất lượng mong muốn 16 3.3 Thiết kế điều khiển Fuzzy PID phần mềm MATLAB/ Simulink SimMechanics 3.3.1 Mơ hình robot Delta Sau tối ưu, chi tiết cánh tay robot Delta lắp ghép với chi tiết khác phần mềm SolidWorks® để tạo thành mơ hình 3D hồn chỉnh Khối lượng mơmen qn tính chi tiết phụ thuộc vào loại vật liệu chọn Trong luận văn này, vật liệu sử dụng để chế tạo robot chủ yếu nhôm cho phận Thiết kế hoàn chỉnh robot phần mềm SolidWorks® thể Hình 3.5 C C R UT.L D Hình 3.5 Mơ hình 3D robot Delta sau tối ưu hóa cánh tay Mơ hình SimMechanics robot Delta thể Hình 3.6 17 Hình 3.6 Mơ hình SimMechanics robot Delta 3.3.2 Thiết kế điều khiển PID mờ Cấu trúc điều khiển mờ chỉnh định tham số PID thể Hình 3.7: C C R UT.L D Hình 3.7 Cấu trúc điều khiển chỉnh định tham số PID Bộ điều khiển bên dùng PID truyền thống, cịn bên ngồi dùng điều khiển mờ để tự động chỉnh định tham số PID Mơ hình mờ: Ở ta áp dụng mơ hình mờ Mamdani Giả thiết tín hiệu vào điều khiển mờ e(t), e’(t)= de/dt, cấu trúc điều khiển mờ Hình 3.8 18 Hình 3.8 Cấu trúc điều khiển PID mờ Bộ điều khiển PID mờ gồm hai biến đầu vào (e(t) de/dt) ba biến đầu (K P , K D , α) Chọn số lượng tập mờ cho biến đầu vào biến C C R UT.L đầu 5, sau: D - e(t)  {NB, N, Z, P, PB} - de/dt  {NB, N, Z, P, PB} - K P  {S, MS, M, MB, B} - α  {S, MS, M, MB, B} - K D  {S, MS, M, MB, B} Trong đó: - NB – Âm nhiều; N – Âm; Z – Zero - PB – Dương nhiều; P – Dương - S – Nhỏ; MS – Nhỏ vừa; M – Vừa; MB – Lớn vừa; B – Lớn 19 Bảng 3.1 Luật điều khiển cho hệ số K P 𝐊𝐏 NB N Z P PB e(t) NB S S S M M N S MS MS MB MB de/dt Z S MS M MB B P MS MS MB MB B PB M M B B B Bảng 3.2 Luật điều khiển cho hệ số K D 𝐊𝐃 NB N Z P PB e(t) NB B B MB M M N B MB MS MB MS de/dt Z B MB M MS S P MS M MS MS S C C R UT.L D PB S S S S S Bảng 3.3 Luật điều khiển cho hệ số α 𝛂 e(t) NB N Z P PB NB S S MS M M N S MS MS MS MB de/dt Z S MS M MB B P MB M MB MB B PB B B B B B 3.3.3 Kết mô Quỹ đạo làm việc mong muốn robot cấu chấp hành di chuyển mặt phẳng Oxy theo đường tròn có bán kính 20 cm Giả sử cho xung tác động (giống có lực tác động tức thời điểm vào khung robot làm lệch khỏi quỹ đạo chạy), xem kết đáp ứng hai trường hợp: sử 20 dụng điều khiển PID sử dụng điều khiển PID mờ Các kết thể Hình 3.20-3.22 Hình 3.20 Đặc tính điều chỉnh PID Fuzzy PID động điều khiển cánh tay thứ robot Delta chịu tác dụng ngoại lực C C R UT.L D Hình 3.21 Đặc tính điều chỉnh PID Fuzzy PID động điều khiển cánh tay thứ hai robot Delta chịu tác dụng ngoại lực 21 Hình 3.22 Đặc tính điều chỉnh PID Fuzzy PID động điều khiển cánh tay thứ ba robot Delta chịu tác dụng ngoại lực Trong đó: C C R UT.L - e giá trị trước chỉnh định - u giá trị sau chỉnh định D Nhận xét: Từ đặc tính điều chỉnh, ta thấy độ sai lệch quỹ đạo sử dụng điều khiển PID điều khiển PID mờ gần Tuy nhiên, sai lệch tĩnh, độ điều chỉnh, thời gian độ điều khiển PID mờ tốt so với điều khiển PID 22 Hình 3.23 Biên độ chuyển động cấu chấp hành chịu tác dụng ngoại lực C C R UT.L Ta thấy, kể từ sau thời điểm t= 5s (thời điểm có ngoại lực tác động vào robot) đồ thị chuyển động cấu chấp hành D bắt đầu tuần hoàn biên độ suy giảm Nguyên nhân suy giảm tác giả điều khiển để cấu chấp hành bám theo hai trục Ox, Oy chưa bám theo trục Oz 3.4 Kết luận Chương trình bày sở lý thuyết bước thiết kế điều khiển PID mờ Từ đó, ứng dụng điều khiển PID mờ điều khiển động robot Delta Từ đặc tính mô ta thấy sử dụng điều khiển PID mờ tạo sai lệch tĩnh, độ điều chỉnh, thời gian độ, số lần dao động hệ truyền động tốt nhiều so với việc dùng điều khiển PID, độ điều chỉnh thời gian độ nhỏ Như vậy, điều khiển PID mờ có ưu điểm nội bật điều khiển PID 23 KẾT LUẬN VÀ TRIỂN VỌNG Kết thu sau thực đề tài “Tối ưu hóa hình học thiết kế điều khiển Fuzzy PID cho robot Delta”: - Nghiên cứu tổng quát robot song song nói chung robot Delta nói riêng vấn đề thiết kế điều khiển - Nghiên cứu phương pháp tối ưu hóa hình học ứng dụng Từ đó, chi tiết cánh tay robot Delta tối ưu cách sử dụng phương pháp tối ưu hóa hình học Chi tiết sau tối ưu giảm lượng vật liệu sử dụng trình chế tạo đảm bảo khả C C R UT.L làm việc - D Nghiên cứu luật điều khiển PID điều khiển PID mờ Từ đó, điều khiển PID mờ để điều khiển động cho robot Delta xây dựng Bên cạnh đó, tác giả so sánh kết mô điều khiển PID PID mờ để chứng minh lý thuyết ưu điểm điều khiển PID mờ so với điều khiển PID Do thời gian có hạn, luận văn dừng lại việc mô điều kiện làm việc cánh tay robot Delta sau tối ưu hóa chưa thể chế tạo mơ hình thực tế Ngồi ra, tác giả tổng hợp xây dựng điều khiển PID mờ để điều khiển động mà chưa thể kết hợp với phương pháp điều khiển tiên tiến mờ-trượt, mờ- Nơron Vì vậy, để phát triển tiến hành sử dụng điều khiển thông minh mờ-Nơron mơ hình thực tế gồm 24 phận tối ưu hóa hình học robot Delta để phát huy tốt khả làm việc robot D C C R UT.L ... dùng điều khiển PID, độ điều chỉnh thời gian độ nhỏ Như vậy, điều khiển PID mờ có ưu điểm nội bật điều khiển PID 23 KẾT LUẬN VÀ TRIỂN VỌNG Kết thu sau thực đề tài ? ?Tối ưu hóa hình học thiết kế điều. .. ? ?Tối ưu hóa hình học thiết kế điều khiển Fuzzy PID cho robot Delta” Mục tiêu nghiên cứu  Tìm hiểu cấu trúc robot Delta;  Phân tích lực tác dụng lên cánh tay để tối ưu hóa hình học;  Xây dựng điều. .. PID điều khiển PID mờ Từ đó, điều khiển PID mờ để điều khiển động cho robot Delta xây dựng Bên cạnh đó, tác giả so sánh kết mô điều khiển PID PID mờ để chứng minh lý thuyết ưu điểm điều khiển PID