Đồ án liên mơn 4 Nhóm 1 GVHD: Nguyễn Hồng Mai
Vì vậy tùy thuộc vào ứng dụng của robot mà ta điều chỉnh tham số này hợp lý.
3.3.3 Hạn chế của thuật toán Pure Pursuit
Thuật tốn Pure Pursuit có một vài hạn chế như sau:
• Như đã nói, bộ điều khiển khơng thể bám một cách chính xác đường dẫn trực tiếp, tham số phải được điều chỉnh thích hợp để tối ưu khả năng bám hội tụ của robot theo thời gian.
• Thuật tốn khơng ổn định với robot tại một điểm cố định, ta nên đặt một ngưỡng khoảng cách cụ thể đối với một điểm kết thúc của robot.
3.4 Lưu đồ điều khiển robot trạm biến áp
3.4.1 Lưu đồ thuật toán tổng quát
Đồ án liên mơn 4 Nhóm 1 GVHD: Nguyễn Hồng Mai
3.4.2 Lưu đồ thuật tốn trên Arduino điều khiển vị trí Robot và vị trí tay máy
Hình 3. 9: Lưu đồ thuật tốn trên Arduino
3.4.3 Mơ phỏng trên Matlab Simulink
Ta cho trước các điểm mong muốn đi qua trong bản đồ, việc này được thực hiện thủ cơng.
Từ lí thuyết đã nêu ở trên, chọn LookAheadDistance = 0.1, ta có mơ hình mơ phỏng như sau:
Hình 3. 10: Mơ hình mơ phỏng
Kết quả mơ phỏng:
Đồ án liên mơn 4 Nhóm 1 GVHD: Nguyễn Hồng Mai
Hình 3. 12: Sai số mơ phỏng mobile robot
Nhận xét:
• Mơ hình chạy ổn định, robot bám khá sát các điểm mong muốn
CHƯƠNG 4: THIẾT KẾ PHẦN CỨNG HỆ THỐNG
4.1 Tổng quan thiết kế
4.1.1 Cơ sở thiết kế
Với mục tiêu đã đặt ra trong đề tài là giám sát các trạng thái thiết bị trong trạm biến áp dựa vào việc thu thập và xử lý dữ liệu. Nhóm đã đưa ra các vị trí giám sát theo sơ đồ trạm biến áp giả định như sau:
• Giám sát thơng số trạng thái nhiệt độ dầu của MBA.
• Giám sát thơng số trạng thái nhiệt độ cuộn dây cao áp 110kV của MBA.
• Giám sát thơng số trạng thái nhiệt độ cuộn dây trung áp 22kV của MBA.
• Giám sát thông số trạng thái dao cách ly 3 pha.
• Giám sát thơng số trạng thái dao máy cắt 3 pha.
Hình 4. 1: Sơ đồ trạm biến áp
Đồ án liên mơn 4 Nhóm 1 GVHD: Nguyễn Hoàng Mai
Với các ứng dụng điều khiển vị trí u cầu độ chính xác cao, nhóm đã chọn hệ truyền động sử dụng động cơ bước (Step Motor) để truyền động cho mobile robot và tay máy.
4.1.3 Chọn phần mềm lập trình điều khiển, thu thập và xử lý dữ liệu
Phần mềm LabView là môi trường ngôn ngữ đồ họa hiệu quả trong việc giao tiếp đa kênh giữa con người, thuật toán và các thiết bị. LabView hỗ trợ nhiều chuẩn giao tiếp phần cứng như chuẩn giao tiếp RS232, chuẩn USB, chuẩn giao tiếp mạng TCP/IP, UDP. Giao diện ngôn ngữ đồ họa dễ sử dụng, hỗ trợ mạnh trong việc xây dựng các thuật toán, kết nối các thiết bị điều khiển, phát triển các ứng dụng một cách nhanh chóng và hiệu quả.
4.2 Thiết kế phần cứng
Hình 4. 2: Tổng quan sơ đồ thiết kế phần cứng điều khiển robot
4.2.1 Máy vi tính
Nhóm thiết kế đã sử dụng 02 máy vi tính cho việc điều khiển và thu thập dữ liệu. Một máy tính đặt trong robot di chuyển và một máy tính đặt cố định trong nhà điều hành của TBA.
Với máy tính đặt trên Robot, yêu cầu kích thước phải nhỏ gọn, tốc độ xử lý nhanh, điện năng tiêu thụ thấp và có đủ các cổng giao tiếp cần thiết cho các thiết bị ngoại vi. Nhóm sử dụng máy tính Raspberry pi 4 với các thông số như sau:
Đồ án liên mơn 4 Nhóm 1 GVHD: Nguyễn Hồng Mai
Máy tính Raspberry pi 4
− Thơng số: Broadcom BCM2711, Quad core Cortex-A72 (ARM v8) 64-bit SoC 1.5GHz
− RAM: 8GB LPDDR4-2400 SDRAM
− Wifi chuẩn 2.4 GHz và 5.0 GHz IEEE 802.11ac. Bluetooth 5.0, BLE
− Cổng mạng Gigabit Ethernet
− 2 cổng USB 3.0 và 2 cổng USB 2.0
− Chuẩn 40 chân GPIO, tương thích với các phiên bản trước
− Hỗ trợ 2 cổng ra màn hình chuẩn Micro HDMI với độ phân giải lên tới 4K
− Cổng MIPI DSI
− Cổng MIPI CSI
− Cổng AV 4 chân
− H.265 (4kp60 decode), H264 (1080p60 decode, 1080p30 encode)
− OpenGL ES 3.0 graphics
− Khe cắm Micro-SD cho hệ điều hành và lưu trữ
− Nguồn điện DC 5V – 3A DC chuẩn USB-C
− 5V DC via GPIO header (minimum 3A*)
Hình 4. 3 Raspberry Pi 4
Yêu cầu kỹ thuật đặt ra cho Camera thu thập hình ảnh là phải có độ phân giải cao để hình ảnh thu được phải sắc nét, phải có thiết bị điều chỉnh khoảng cách chụp (thiết bị Zoom quang học).
Từ cơ sở này nhóm thiết kế đã chọn Camera của hãng National Instrument với thông số kỹ thuật như sau:
Mã số thiết bị: Basler acA3800-10gm
− Độ phân giải: 3480 x 2748 pixel (Chuẩn hình ảnh độ phân giải 4K)
− Tốc độ : 30 khung hình / giây.
− Bộ điều khiển zoom quang học với khoảng cách sử dụng từ 40cm đến 300cm.
− Chuẩn giao tiếp Gigabit Ethernet 1000Mbps.
− Công suất tiêu thụ tối đa : 3,7 Wats
− Điện áp làm việc 12 – 24 VDC
− Kích thước : 42 x 29 x 29 mm
− Khối lượng: 90 gam (Chưa kể khối lượng thiết bị Zoom quang học)
Hình 4. 4: Camera Basler acA3800-10gm
4.2.3 Bộ truy cập không dây WiFi (Router)
Nhóm thiết kế đã chọn thiết bị bộ phát Wifi 4G công nghiệp Edup AZ800 Wifi Router 300Mbps với các thông số cơ bản như sau:
− Tốc độ truyền / nhận dữ liệu: 300Mbps
Đồ án liên mơn 4 Nhóm 1 GVHD: Nguyễn Hoàng Mai
− Tần số mạng: 2.4GHz
− Cổng LAN: 3 cổng
− Giao tiếp mạng: 4G, WiFi
Hình 4. 5: Edup AZ800 Wifi Router
4.2.4 Module ESP8266-12E
Để truyền nhận dữ liệu trong mạng khơng dây với giao thức TCP/IP. Nhóm thiết kế đã chọn Modul ESP8266-12E làm nhiệm vụ này.
Thông số kỹ thuật:
− IC chính: ESP-12E
− Điện áp hoạt động: 3.0 ~ 3.6VDC
− Dòng điện hoạt động: trung bình ~80mA
− Giao tiếp: UART/ADC/GPIO/PWM
− Cổng nối tiếp: 300 ~ 4608000 bps
Hình 4. 6: Modul ESP8266-12E
4.2.5 Module Arduino UNO và Modulê Micro Step Driver
a. Module Arduino Uno
Module sử dụng dòng vi điều khiển họ 8 bit Atmega328 với các thông số kỹ thuật như sau: Modul được thiết kế nhỏ gọn, có tích hợp bộ chuyển đổi chuẩn giao tiếp RS232 to COM để truyền nhận dữ liệu với máy tính.
Thơng số kỹ thuật:
− Chip điều khiển chính: ATmega328P
− Chip nạp và giao tiếp UART: ATmega16U2
− Nguồn nuôi mạch: 5VDC từ cổng USB hoặc nguồn ngồi cắm từ giắc trịn DC
− Số chân Digital I/O: 14 (trong đó 6 chân có khả năng xuất xung PWM).
− Số chân PWM Digital I/O: 6
− Số chân Analog Input: 6
− Dòng điện DC Current trên mỗi chân I/O: 20 mA
− Dòng điện DC Current chân 3.3V: 50 mA
− Flash Memory: 32 KB (ATmega328P), 0.5 KB dùng cho bootloader.
− SRAM: 2 KB (ATmega328P)
Đồ án liên mơn 4 Nhóm 1 GVHD: Nguyễn Hồng Mai
− Clock Speed: 16 MHz
Hình 4. 7: Modul Arduino Uno
b. Modul Micro Step Driver:
Là modul điều khiển động cơ bước. Thông số kỹ thuật gồm:
− Điện áp cực đại: 40 VDC
− Dịng điện cực đại 3.5 A
− Tích hợp chân Reset và Enable.
− Tích hợp chân điều khiển đảo chiều quay động cơ DIR
− Tích hợp chân phát xung PUL để điều khiển tốc độ và vị trí.
− Tính năng bảo vệ quá áp, quá nhiệt.
4.2.6 Modul CNC Shield V3
Là bo mạch được thiết kế cho các ứng dụng điều khiển các máy CNC có cơng suất bé.
Chân cắm mở rộng của bo mạch được thiết kế để kết hợp với modul vi điều khiển Arduino UNO.
Bo mạch CNC Shield V3 có thể gắn với 4 modul điều khiển động cơ bước DRV8255 cho phép điều khiển tối đa 3 trục X, Y, Z và thêm một tùy chọn ở trục thứ 4 trên máy CNC.
Hình 4. 9: Modul CNC Shield V3
4.2.7 Cảm biến siêu âm HY-SRF05
Cảm biến siêu âm UltraSonic HY-SRF05 được sử dụng để nhận biết khoảng cách từ vật thể đến cảm biến nhờ sóng siêu âm, cảm biến có thời gian phản hồi nhanh, độ chính xác cao, phù hợp cho các ứng dụng phát hiện vật cản, đo khoảng cách bằng sóng siêu âm.
Thơng số kỹ thuật:
− Điện áp hoạt động: 5VDC
− Dòng tiêu thụ: 10~40mA
− Tín hiệu giao tiếp: TTL
− Chân tín hiệu: Echo, Trigger (thường dùng) và Out (ít dùng).
Đồ án liên mơn 4 Nhóm 1 GVHD: Nguyễn Hồng Mai
− Tần số phát sóng: 40Khz
− Khoảng cách đo được: 2~450cm (khoảng cách xa nhất đạt được ở điều khiện lý tưởng với không gian trống và bề mặt vật thể bằng phẳng, trong điều kiện bình thường cảm biến cho kết quả chính xác nhất ở khoảng cách <100cm).
− Sai số: 0.3cm (khoảng cách càng gần, bề mặt vật thể càng phẳng sai số càng nhỏ).
− Kích thước: 43mm x 20mm x 17mm
Hình 4. 10: Cảm biến siêu âm UltraSonic HY-SRF05
4.2.8 Cảm biến nhiệt độ ES1C-A40
Thiết bị giúp đo nhiệt độ, phân tích nhiệt độ bề mặt từ xa khoảng cách đo xa lên đến 1 m, đường kính bề mặt đo lên đến 12 cm, 8cm, 5cm... hoặc nhỏ hơn tùy theo vị trí lắp đặt cảm biến.
Cảm biến nhiệt độ hồng ngoại không tiếp xúc, đo nhiệt độ trong dải từ -20 đến 500 độ ngõ ra dạng tín hiệu analog 4-20mA, tương thích hầu hết với các bộ điều khiển, hiện thị, plc, bộ ghi dữ liệu…
Thông số kỹ thuật:
− Nguồn cấp: 24 vdc
− Bước sóng hồng ngoại: 8-14um (đo được những vật phát ra bước sóng hồng ngoại trong phạm vi 8-14um)
− Tỉ lệ khoảng cách/tiết diện: 20/1
− Tốc độ đọc: 200ms
− Sai số: 0.1 độ
− Nhiệt độ làm việc: 0-60 độ C
− Nhiệt độ đo: 0-500 độ C
− Ngõ ra: 4-20mA, kết nối 2 dây
Hình 4. 11: Ảnh mơ phỏng cảm diện tích và khoảng cách đặt cảm biến
4.2.9 Mudule la bàn HMC5883L
Cảm biến la bàn số HMC5883L có kích thước nhỏ gọn sử dụng giao tiếp I2C, được dùng để đo từ trường của trái đất nhằm xác định phương hướng với độ chính xác lên đến 1 hoặc 2 độ, cảm biến có cách đo riêng biệt cho từng trục và có thể kết hợp lại để tính tốn 3D.
Cảm biến la bàn số HMC5883L cịn có thể dùng để đo từ trường thơ hoặc các nguồn từ trường mạnh hơn gần nó, cảm biến có thể cảm nhận được nguồn từ trường xung quanh nó như của nam châm hoặc điện trường, khi phát hiện được từ trường từ bên ngồi, nó có thể xác định được khoảng cách tương đối hoặc chiều đến vật phát ra từ trường đó.
Đồ án liên mơn 4 Nhóm 1 GVHD: Nguyễn Hồng Mai
Hình 4. 12: Mudul la bàn HMC5883L
4.2.10 Encoder
Sử dụng Encoder 600 xung để đo tốc độ bánh xe và đo góc cho từng khớp của tay máy.
Thơng số kỹ thuật:
− Tiêu chuẩn với cáp 1,5 m
− Hiệu suất: 600 xung / vòng.
− Điện áp hoạt động: DC5-24V
− Tốc độ cơ khí tối đa 6000 vòng / phút
− Tần số đáp ứng điện 20K / giây
4.2.11 Động cơ
Động cơ bước thực chất là một động cơ đồng bộ. Có khả năng cố định roto vào những vị trí cần thiết. Động cơ bước được ứng dụng trong các lĩnh vực điều khiển vị trí.
Tính chọn động cơ, đối với cơ cấu di chuyển của robot, lực cản tĩnh phụ thuộc vào khối lượng của robot, trạng thái đường đi (cong, thẳng, ổ gà, dốc...). Do vậy lực cản được tính theo cơng thức sau:
Trong đó:
F = (Gx)g
(𝛽 ⋅ r
Rb ct + f)[N]
Gx - khối lượng của xe, kg Rb - bán kính bánh xe, m
β - hệ số ma sát trượt, (8.10−4 ÷ 15.10−4) rct - bán kính cổ trục bánh xe, m
f - hệ số ma sát lăn (5.10−3)
Mô men của động cơ sinh ra để thắng lực cản chuyển động đó bằng:
F ⋅ Rb Trong đó: M = i ⋅ 𝜂 [ N. m ] F - lực cản chuyển động, N i - tỉ số truyền từ trục động cơ đến bánh xe η - hiệu suất của cơ cấu
Công suất của động cơ khi di chuyển có tải bằng: P = F. v ⋅ 10−3[ kW]
𝜂
Thực tế ta có được:
Gx - khối lượng của robot: 50( kg)
Rb - bán kính bánh xe: 300( mm) = 0.3( m)
𝛽 - hệ số ma sát trượt: 8.10−4
rct - bán kính cổ trục bánh xe: 5( mm) = 0,005( m) f - hệ số ma sát lăn: 5.10−3
Đồ án liên mơn 4 Nhóm 1 GVHD: Nguyễn Hồng Mai 𝐹 = (Gx)g (𝛽 ⋅ r Rb ct + f)[N] Với: 𝐹 = (50)9.81 (8 ⋅ 10−4 ⋅ 0,005 + 5 ⋅ 10−3) = 8,18[ N] 0.3 F - lực cản chuyển động = 8,18 [N] i - tỉ số truyền từ trục động cơ đến bánh xe = 10
𝜂 - hiệu suất của cơ cấu = 0,9
Mô men sinh ra để thắng lực cản chuyển động:
𝑀 = 𝐹 ⋅ 𝑅𝑏
𝑖 ⋅ 𝜂
8,18 ⋅ 0,3
=
10 ⋅ 0,9 = 0,0273 [N. m]
Với vận tốc 5( km/h) Công suất cần thiết của động cơ khi di chuyển trong chế độ xác lập bằng: F. v P = 𝜂 ⋅ 10 −3[ kW] = 8.18 ⋅ 5 ⋅ 10−3 = 0,05125[KW] = 51,25[ W] 0.8
Công suất động cơ được lựa chọn dựa trên các thông số lớn nhất do yêu cầu đặt ra. Trong lúc hoạt động xe chịu nhiều ảnh hưởng bởi các lực cản bên ngồi (địa hình, khơng khí).
Vì vậy để đảm bảo cơng suất cho robot nên chọn 2 động cơ có cơng suất
30( W),24( V). Vừa đáp ứng được yêu cầu về tốc độ cũng như khả năng chịu quá tải nhưng
vẫn đảm bảo tính kinh tế cho sản phẩm.
Hình 4. 14: Động cơ bước
4.2.12 Pin
Để đảm bảo yêu cầu chạy trong trạm biến áp phải đáp ứng được quá trình sử dụng bình ắc quy trong thời gian 6 h làm việc. Cơng thức tính thời lượng dùng ắc quy được tính như sau:
Trong đó:
Ah. U. pt T =
P [ giờ ]
T-thời gian cần có điện trong hệ thống, giờ;
Ah -dung lượng bình ắc quy, Ah;
U - hiệu điện thế của ắc quy, V; pt - hiệu suất của hệ thống: 0,8
𝑃 - công suất tiêu thụ của tải, W;
Vậy đối với loại bình ắc quy 12VDC để đáp ứng được yêu cầu làm việc 4 h thì dung lượng ắc quy cần thiết sẽ là:
Ah = T. P
U. pt
6 ⋅ 60 =
12 ⋅ 0,8 = 37.5[Ah]
Đồ án liên mơn 4 Nhóm 1 GVHD: Nguyễn Hoàng Mai
CHƯƠNG 5: THIẾT KẾ BỘ ĐIỀU KHIỂN TAY MÁY
5.1 Bộ điều khiển mờ
5.1.1 Lịch sử phát triển
Lý thuyết logic mờ (fuzzy sets theory) bắt đầu xuất hiện từ năm 1965 khi giáo sư Lotfi Zadeh đăng cơng trình nghiên cứu “Fuzzy sets” trên tạp chí “Information and control”. Từ “Fuzzy” - tiếng việt nghĩa là “Mờ”, được đưa vào lý thuyết mới này nhằm mục đích phân định sự khác nhau với mơn tốn chính xác truyền thống với những khái niệm như: “thuộc – không thuộc”, “đúng - sai”
Khái niệm tập hợp mờ của Zadeh được định nghĩa như: “Những khái niệm khơng thể giải thích bằng phương pháp tốn học thơng thường và chỉ được lý giải bằng trí tuệ nhân tạo ví dụ trong những hệ thống phức tạp với sự có mặt của con người ”
Logic mờ được ứng dụng đầu tiên vào năm 1975 khi Mamdani và Assilian thiết kế bộ điều khiển mờ (Fuzzy controler) để điều khiển động cơ hơi nước. Năm 1982 Holmblad và Osregaad đã chế tạo ra bộ điều khiển mờ công nghiệp và được ứng dụng trong điều khiển ấu trình nung chảy xi măng ở nhà máy Đan Mạch. Nhờ có sáng chế này mà việc nghiên cứu giải thuật mờ được thúc đẩy mạnh mẽ. Sau đó một thời gian Bart Kosko đã chứng minh “định lý xấp sỉ mờ” (Fuzzy Approximation Theorem). Theo định lý này bất cứ một hệ thống nào có thể biến thành hệ thống xấp xỉ dựa trên nguyên tắc logic mờ. Nói