0
Tải bản đầy đủ (.doc) (120 trang)

So sánh quỹ đạo giữa PID và chỉnh định mờ tham số bộ điều khiển PID

Một phần của tài liệu TÓM TẮT LUẬN VĂN THẠC SĨ KỸ THUẬT TÍCH HỢP BỘ ĐIỀU KHIỂN MỜ VÀO PLC S7 300 ĐỂ ĐIỀU KHIỂN TAY MÁY 2 BẬC TỰ DO (Trang 99 -99 )

3.8.1. Trường hợp Mt = 0kg, Jt=0 kg.m2.

3.8.1.1. Sai lệch quỹ đạo tay máy.

0 2 4 6 8 10 12 14 16 18 20 0 0.005 0.01 0.015 0.02 0.025

DO THI SAI LECH QUY DAO TRONG KHONG GIAN

Thoi gian [s] s a i le c h q u y d a o [m ]

Sai lech quy dao PID Sai lech quy dao FUZZY

Hình 3.68: Sai lệch quỹ đạo dùng PID và Fuzzy

Dựa vào đồ thị so sánh hai sai lệch quỹ đạo khi dùng PID và dùng bộ chỉnh định mờ các tham số bộ điều khiển PD, ta thấy rằng độ sai lệch quỹ đạo ở cả hai trường hợp gần bằng nhau. Tuy nhiên biên độ dao động ở các thời gian quá độ ở bộ chỉnh định mờ giảm so với bộ điều khiển PID.

Luận văn thạc sĩ kỹ thuật 100 Chuyên ngành: Tự động hóa

3.8.1.2. Sai lệch góc quay hai khớp của tay máy.

0 2 4 6 8 10 12 14 16 18 20 -0.05 0 0.05 0.1 0.15 0.2 0.25 0.3

DO THI GOC QUAY KHOP 1

Thoi gian [s] g o c q u a y [ ra d ]

Tin hieu goc quay dat Tin hieu goc quay thuc PID Tin hieu goc quay thuc Fuzzy

Hình 3.69: Đồ thị góc quay khớp 1 giữa giá trị đặt, PID và Fuzzy

0 2 4 6 8 10 12 14 16 18 20 -0.05 0 0.05 0.1 0.15 0.2

DO THI GOC QUAY KHOP 2

Thoi gian [s] g o c q u a y [ ra d ]

Tin hieu goc quay dat Tin hieu goc quay thuc PID Tin hieu goc quay thuc Fuzzy

Luận văn thạc sĩ kỹ thuật 101 Chuyên ngành: Tự động hóa 0 2 4 6 8 10 12 14 16 18 20 -0.02 -0.01 0 0.01 0.02 0.03 0.04

DO THI SAI LECH GOC QUAY KHOP 1

Thoi gian [s] g o c s a i le c h [ ra d ]

Sai lech q1 PID Sai lech q1 FUZZY

Hình 3.71: Đồ thị sai lệch góc quay khớp 1 giữa PID và Fuzzy

0 2 4 6 8 10 12 14 16 18 20 -4 -2 0 2 4 6 8 10x 10

-3 DO THI SAI LECH GOC QUAY KHOP 2

Thoi gian [s] g o c s a i le c h [ ra d ]

Sai lech q2 PID Sai lech q2 FUZZY

Hình 3.72: Đồ thị sai lệch góc quay khớp 2 giữa PID và Fuzzy

Sai lệch góc ở hai khớp trong cả hai trường hợp PID, bộ chỉnh định mờ là gần bằng nhau. Biên độ dao động ở trường hợp bộ chỉnh định mờ nhỏ hơn trường hợp PID.

Luận văn thạc sĩ kỹ thuật 102 Chuyên ngành: Tự động hóa

3.8.1.3. Sai lệch tốc độ góc quay hai khớp của tay máy.

0 2 4 6 8 10 12 14 16 18 20 -0.4 -0.3 -0.2 -0.1 0 0.1 0.2 0.3

DO THI SAI LECH TOC DO QUAY QUAY KHOP 1

Thoi gian [s] to c d o s a i le c h [ ra d ]

Sai lech toc do q1 PID Sai lech toc do q1 FUZZY

Hình 3.73: Đồ thị sai lệch tốc độ góc khớp 1 giữa PID và Fuzzy

0 2 4 6 8 10 12 14 16 18 20 -0.04 -0.03 -0.02 -0.01 0 0.01 0.02 0.03 0.04 0.05

DO THI SAI LECH TOC DO QUAY QUAY KHOP 2

Thoi gian [s] to c d o s a i le c h [ ra d ]

Sai lech toc do q2 PID Sai lech toc do q2 FUZZY

Luận văn thạc sĩ kỹ thuật 103 Chuyên ngành: Tự động hóa

3.8.2. Trường hợp Mt = 1kg, Jt=0,5 kg.m2.3.8.2.1. Sai lệch quỹ đạo tay máy. 3.8.2.1. Sai lệch quỹ đạo tay máy.

0 5 10 15 20

0 0.01 0.02 0.03

DO THI SAI LECH QUY DAO TRONG KHONG GIAN

Thoi gian [s] s a i le c h q u y d a o [m ]

Sai lech quy dao PID Sai lech quy dao FUZZY

Hình 3.75: Sai lệch quỹ đạo dùng PID và Fuzzy

Trong trường hợp khối lượng tải Mt tăng lên 1kg, Jt=0,5 kg.m2 thì ta thấy rõ hơn tính ưu việt của bộ chỉnh định mờ so với bộ điều khiển PID khi tải tăng trong việc hạn chế biên độ dao động, tăng khả năng bám theo quỹ đạo.

3.8.2.2. Sai lệch góc quay hai khớp của tay máy.

0 5 10 15 20 -0.05 0 0.05 0.1 0.15 0.2

DO THI GOC QUAY KHOP 1

Thoi gian [s] g o c q u a y [ ra d ]

Tin hieu goc quay dat Tin hieu goc quay thuc PID Tin hieu goc quay thuc Fuzzy

Luận văn thạc sĩ kỹ thuật 104 Chuyên ngành: Tự động hóa

Hình 3.77: Đồ thị góc quay khớp 2 giữa giá trị đặt, PID và Fuzzy

Luận văn thạc sĩ kỹ thuật 105 Chuyên ngành: Tự động hóa

Hình 3.79: Đồ thị sai lệch góc quay khớp 2 giữa PID và Fuzzy

3.8.2.3. Sai lệch tốc độ góc quay hai khớp của tay máy.

Luận văn thạc sĩ kỹ thuật 106 Chuyên ngành: Tự động hóa

Hình 3.81: Đồ thị sai lệch tốc độ góc khớp 2 giữa PID và Fuzzy

3.9. Kết luận Chương 3

- Việc áp dụng lô-gic mờ đã cho tạo ra các bộ điều khiển mờ, mờ lai, ... với những tính chất khá tốt nhằm đáp ứng yêu cầu trong điều khiển tự động, ví dụ điều khiển các đối tượng phức tạp. Ngoài ra, các bộ điều khiển mờ cho phép lặp lại các tính chất của các bộ điều khiển kinh điển. Việc thiết kế bộ điều khiển mờ cũng rất đa dạng, qua việc tổ chức các nguyên tắc điều khiển và chọn tập mờ cho các biến ngôn ngữ cho phép người ta thiết kế các bộ điều khiển mờ khác nhau.

- Khối lượng công việc cần thực hiện khi thiết kế một bộ điều khiển mờ không phụ thuộc vào đặc tính của đối tượng. Điều này có nghĩa là quá trình xử lý của một bộ điều khiển mờ với những nguyên tắc điều khiển cho các đối tượng có đặc tính động học khác nhau là hoàn toàn như nhau.

- Khi cánh tay máy chuyển động theo quỹ đạo, ta chọn vị trí ban đầu phải thích hợp để cơ cấu không sinh ra lực cản lớn, momen cản lớn.

Luận văn thạc sĩ kỹ thuật 107 Chuyên ngành: Tự động hóa

- Sai lệch tốc độ trong quá trình chuyển động của cánh tay Robot so với tốc độ của quỹ đạo đặt là tốt (gần bằng 0) so với khi dùng bộ PID. Biên độ dao động tại các thời điểm quá độ và sai lệch quỹ đạo được giảm.

- Khi chọn các tập giá trị mờ và luật điều khiển thích hợp thì luật điều khiển mờ giúp cho hệ đạt được độ chính xác khá cao, ngay cả với giá trị đặt rất nhỏ.

- Hệ thống mô phỏng đã được xét các trường hợp cánh tay Robot mang các phụ tải khác nhau, điều đó càng chứng tỏ tính bền vững cao của hệ điều khiển.

Như vậy hệ thống làm việc ở chế độ không tải hoặc có tải, bộ điều khiển mờ chỉnh định tham số bộ PID đảm bảo được chất lượng tĩnh và động tốt hơn khi dùng bộ điều khiển PID kinh điển.

Luận văn thạc sĩ kỹ thuật 108 Chuyên ngành: Tự động hóa

CHƯƠNG 4

TÍCH HỢP BỘ ĐIỀU KHIỂN MỜ VÀO PLC S7 300 4.1. Phương pháp tích hợp bộ điều khiển mờ vào PLC S7 300 4.1.1. Chương trình phần mềm tích hợp FCPA

4.1.1.1. Chuẩn bị một Project khai báo bộ điều khiển mờ bằng FCPA

Chương trình FCPA (Fuzzy Control Parameter Assignment) là phần mềm hỗ trợ việc tạo lập bộ điều khiển mờ cho PLC Simatic S7-300. Nó được tích hợp vào PLC S7-300 để điều khiển đối tượng theo trình tự các bước như sau:

• Định nghĩa tất cả các biến ngôn ngữ vào/ra • Định nghĩa tập mờ cho các biến vào/ra • Xây dựng luật điều khiển

• Chọn động cơ suy diễn • Chọn phương pháp giải mờ

Bộ điều khiển mờ được tổng hợp với FCPA có dạng một khối dữ liệu (DB). Khối DB được tạo ra bởi FCPA được gọi là khối DB mờ và được sử dụng cùng với FB Fuzzy Control có trong Project FuzConEx khi cài đặt chương trình Fuzzy/FB với tên mặc định là FB30.

4.1.1.2. Khai báo các biến vào ra và viết chương trình

Khởi động chương trình vào menu chọn New/ xuất hiện cửa sổ chọn số lượng biến ngôn ngữ vào/ra cho cho bộ điều khiển mờ thiết kế

Đối với bộ điều khiển mờ ta thiết kế thì chọn 2 vào, 2 ra như hình 4.1

Sau đó ta soạn thảo các luật hợp thành cho bộ điều khiển mờ như hình 4.2

Luận văn thạc sĩ kỹ thuật 109 Chuyên ngành: Tự động hóa

Hình 4.1: Chọn biến ngôn ngữ vào/ ra

Hình 4.2: Cửa sổ soạn thảo biến ngôn ngữ vào/ ra và luật hợp thành Miền giá trị của biến đầu vào (sai lệch ) được chọn là:

et1 = {-3,14 3,14}; (đơn vị tính: rad)

et2 = {-3,14 3,14}; (đơn vị tính: rad) Ta chọn 7 tập giá trị ngôn ngữ như sau:

et = {âm nhiều, âm vừa, âm ít , không, dương ít, dương vừa, dương nhiều} et1 = { NB, NM, NS, ZE, PS, PM, PB}.

et2 = { NB, NM, NS, ZE, PS, PM, PB}.

Miền giá trị của biến đầu vào đạo hàm của sai lệch det được chọn là: det1 = et1 = {-3.14, 3.14} (đơn vị tính: rad/s) det2 = et2 = {-3.14, 3.14} (đơn vị tính: rad/s)

Ta cũng chọn 7 tập giá trị ngôn ngữ như trên, ta viết lại tập giá trị ngôn ngữ của biến sai lệch vị trị det cho hai khớp như sau:

Biến ngôn ngữ đầu vào Biến ngôn ngữ đầu ra Luật hợp thành

Luận văn thạc sĩ kỹ thuật 110 Chuyên ngành: Tự động hóa

det1 = { NB, NM, NS, ZE, PS, PM, PB}. det2 = { NB, NM, NS, ZE, PS, PM, PB}.

Miền giá trị của biến đầu ra HesoHesokp và HesoHesokd được chuẩn hóa là:

Hesokp = Hesokd = {0, 1}

Ta chọn 4 tập giá trị ngôn ngữ như sau: {nhỏ , nhỏ vừa, vừa , lớn}. Với ký hiệu: S = nhỏ, MS = nhỏ vừa, M = vừa, B = lớn, ta viết lại tập giá trị ngôn ngữ của biến sai lệch vị trị et cho hai khớp như sau:

Hesokp = { S, MS, M, B }. Hesokd = { S, MS, M, B }.

Luận văn thạc sĩ kỹ thuật 111 Chuyên ngành: Tự động hóa

Hình 4.4: Cửa sổ soạn thảo các hàm liên thuộc của đầu vào det1

Luận văn thạc sĩ kỹ thuật 112 Chuyên ngành: Tự động hóa

Hình 4.6: Cửa sổ soạn thảo các hàm liên thuộc của đầu ra HesoKD1

Hình 4.7: Màn hình soạn thảo luật điều khiển Trong này ta soạn 49 luật điều khiển cho hai hệ số KP và KD

Luận văn thạc sĩ kỹ thuật 113 Chuyên ngành: Tự động hóa

Hình 4.8: Bảng ma trận luật điều khiển của hệ số KP1

Luận văn thạc sĩ kỹ thuật 114 Chuyên ngành: Tự động hóa

Hình 4.10: Quan hệ vào/ra của bộ điều khiển mờ dạng hình khối (HesoKP1)

Luận văn thạc sĩ kỹ thuật 115 Chuyên ngành: Tự động hóa

4.2. Tiến hành tích hợp bộ điều khiển mờ vào PLC

Sau khi đã thiết kế xong bộ điều khiển mờ ta download vào CPU của PLC thông qua chương trình SIMATIC V5.4 trong đó có các khối chức năng như OB100, OB35, FB30... như hình 4.12. Mỗi khối có một chức năng khác nhau và tuân theo quy tắc bộ điều khiển mờ, các thông số đầu vào ra được yêu cầu theo quy luật điều khiển mờ và bất kỳ ngõ vào ra không sử dụng thì không kết nối trong chương trình

Hình 4.12: Kết nối các khối trong Simatic đến module mờ (Fuzzy module)

4.2.1. Sử dụng DB mờ với FB30 (Fuzzy control)

Bộ điều khiển mờ được soạn thảo xong cần phải được cất giữ vào Project bằng lệnh File/save. Nó sẽ được lưu trữ vào Project dưới dạng một khối DB mà ta đặt tên. Khối dữ liệu mờ này được sử dụng cùng với khối hàm FB30 đã được lấy từ Project FuzConEx trong thư viện Simatic Manager. Bởi vậy khi sử dụng khối dữ liệu mờ ta phải kết thúc FCPA và quay lại Simatic Manager. Ta sử dụng cấu trúc sau: CALL FB30 ,DBx

Trong đó: DBx: Là khối dữ liệu mờ

FB30 (tên hình thức Fuzzy Control) có 8 đầu vào INPUT1÷ INPUT8, kiểu số thực, 4 biến ra OUTPUT1÷ OUTPUT4 cũng kiểu số thực và INFO kiểu byte. Khi thực hiện lệnh gọi như trên thì toàn bộ 8 biến đầu vào và 4 biến hình thức đầu ra sẽ hiện trên màn hình chờ truyền tham trị:

Luận văn thạc sĩ kỹ thuật 116 Chuyên ngành: Tự động hóa

CALL FB 30 , DB_FUZZY_CONTROL INPUT1 := et1 // vị trí sai lệch của động cơ 1

INPUT2 := det1 // đạo hàm sai lệch vị trí của động cơ 1 INPUT3 := et2 // vị trí sai lệch của động cơ 2

INPUT4 := det2 // đạo hàm sai lệch vị trí của động cơ 2 INPUT5 := // Không sử dụng

INPUT6 := // ---// INPUT7 := // --- // INPUT8 := // --- //

OUTPUT1 := HesoKP1 // Hệ số chỉnh định KP cho bộ PID1 OUTPUT2 := HesoKD1 // Hệ số chỉnh định KD cho bộ PID1 OUTPUT3 := HesoKP2 // Hệ số chỉnh định KP cho bộ PID2 OUTPUT4 := HesoKD2 // Hệ số chỉnh định KD cho bộ PID2 INFO := // Thanh ghi báo trạng thái của FB30

4.2.2. Thanh ghi báo trạng thái làm việc của FB30

Giá trị trả về có tên INFO với kích thước một byte là mã báo trạng thái thực hiện công việc của khối hàm FB30. Nó được quy định như sau:

- B#16#00 Khối hàm FB30 đã thực hiện bình thường

- B#16#01 Khối hàm FB30 không được thực hiện. Giá trị trả về ở đầu ra vẫn là giá trị cũ

- B#16#11 Không tìm thấy khối DB mờ đã chỉ thị. Có thể khối DB mờ này không được đổ vào CPU

- B#16#21 Khối dữ liệu DB mờ được gọi theo hàm FB30 không cùng kích thước về biến vào ra. START_STOP trong DB mờ đã được soạn thảo bằng chương trình FCPA, từ kép này có tác dụng như một biến điều kiện để thực hiện lệnh:

Luận văn thạc sĩ kỹ thuật 117 Chuyên ngành: Tự động hóa

CALL FB30, DB_FUZZY_CONTROL

- Nếu START_STOP= W#16#0000 lệnh sẽ thực hiện

- Ngược lại khi START_STOP ≠ W#16#0000 thì lệnh không được thực hiện.

KẾT LUẬN VÀ KIẾN NGHỊ 1. KẾT LUẬN.

Luận văn thạc sĩ kỹ thuật 118 Chuyên ngành: Tự động hóa

+ Khảo sát tổng quan về PLC S7 300 các module điều khiển như PID, Fuzzy…, tổng quan về tay máy hai bậc tự do, tính toán thiết kế bộ điều khiển PID, điều khiển mờ chỉnh định tham số PID để điều khiển quá trình chuyển động của tay máy di chuyển trong quỹ đạo đặt trước. Thiết kế chương trình mô phỏng trên simulink cho các kết quả quỹ đạo, sai lệch quỹ đạo, sai lệch tốc độ, đáp ứng dòng điện, tốc độ, momen có kết quả đáp ứng tốt. Với các kết quả này giúp cho việc khảo sát, đánh giá và hiệu chỉnh nâng cao chất lượng hệ thống điều khiển cánh tay robot.

+ Để nâng cao chất lượng của cánh tay Robot chuyển động theo quỹ đạo đặt trước, bản luận văn đã nghiên cứu và ứng dụng bộ điều khiển mờ chỉnh định tham số PID, với hệ thống điều khiển này chất lượng bám theo quỹ đạo của cánh tay Robot được nâng lên nhiều so với hệ điều khiển PID kinh điển: Làm giảm biên độ dao động ở các thời điểm quá độ giảm sai lệch quỹ đạo thực so với quỹ đạo đặt (<1%), giảm sai lệch tốc độ của chuyển động về gần bằng 0.

+ Trong luận văn có đưa ra phương pháp tích hợp bộ điều khiển mờ vào PLC S7-

Một phần của tài liệu TÓM TẮT LUẬN VĂN THẠC SĨ KỸ THUẬT TÍCH HỢP BỘ ĐIỀU KHIỂN MỜ VÀO PLC S7 300 ĐỂ ĐIỀU KHIỂN TAY MÁY 2 BẬC TỰ DO (Trang 99 -99 )

×