Nghiên cứu ứng dụng bộ điều khiển hiện đại cho hệ điều khiển các chuyển động của robot theo quỹ đạo phẳng

Từ những ngày đầu mới hình thành, các phương pháp điều khiển hiện đại được nhiều nhà khoa học quan tâm và đã được áp dụng điều khiển nhiều hệ thống khác nhau trong công nghiệp, đặc biệt

LUẬN VĂN THẠC SĨ KỸ THUẬT

NGHIÊN CỨU ỨNG DỤNG BỘ ĐIỀU KHIỂN HIỆN ĐẠI CHO HỆ ĐIỀU KHIỂN CÁC CHUYỂN ĐỘNG

CỦA ROBOT THEO QUỸ ĐẠO PHẲNG

Ngành : TỰ ĐỘNG HÓA

Mã số : Học viên : ĐÀO QUỐC CHÍNH Cán bộ HDKH : PGS.TS NGUYỄN NHƯ HIỂN

LUẬN VĂN THẠC SĨ KỸ THUẬT

NGÀNH: TỰ ĐỘNG HÓA

TÊN ĐỀ TÀI

NGHIÊN CỨU ỨNG DỤNG BỘ ĐIỀU KHIỂN HIỆN ĐẠI CHO HỆ

ĐIỀU KHIỂN CÁC CHUYỂN ĐỘNG CỦA ROBOT

THEO QUỸ ĐẠO PHẲNG

LỜI CAM ĐOAN

Tôi xin cam đoan luận văn này là công trình do tôi tự làm và nghiên cứu, trong luận văn có sử dụng một số tài liệu tham khảo như đã nêu trong phần tài liệu tham khảo

Tác giả luận văn

MỤC LỤC

LỜI CAM ĐOAN 1

MỤC LỤC 2

DANH MỤC CÁC BẢNG 5

DANH MỤC CÁC HÌNH VẼ, ĐỒ THỊ 6

MỞ ĐẦU 9

CHƯƠNG 1 : TỔNG QUAN VỀ ROBOT VÀ CÁC PHƯƠNG PHÁP 11

ĐIỀU KHIỂN HIỆN ĐẠI 11

1.1 Tổng quan về Robot 11

1.1.1 Lịch sử phát triển 11

1.1.2 Hệ truyền động trong Robot 12

1.1.2.1 Truyền động điện 12

1.1.2.2 Truyền động khí nén và thuỷ lực 13

1.1.3 Vần đề điều khiển cánh tay Robot 13

1.1.3.1 Khái quát 13

1.1.3.2 Vấn đề điều khiển cánh tay Robot 14

1.1.3.3 Động học của cánh tay Robot 2DOF 16

1.2 Giới thiệu về lý thuyết điều khiển logic mờ 20

1.2.1 Lịch sử phát triển Logic mờ 20

1.2.2 Bộ điều khiển mờ lý tưởng 20

1.2.3 Điều khiển mờ cơ bản 21

1.2.3.1 Khối mờ hóa 22

1.2.3.2 Khối hợp thành 22

1.2.3.3 Khối luật mờ 23

1.2.3.4 Khối giải mờ 23

1.2.4 Tính ổn định của hệ điều khiển mờ 25

1.2.4.1 Những điểm cần lưu ý 25

1.2.4.2 Khảo sát tính ổn định của hệ mờ 27

1.2.5 Tối ưu 28

1.2.6 Kết luận về điều khiển mờ 29

1.2.6.1 Ưu điểm 29

1.2.6.2 Khuyết điểm 30

1.3 Hệ điều khiển mờ lai (F - PID) 31

1.3.1 Khái niệm 31

1.3.2 Các dạng hệ mờ lai phổ biến 32

1.3.2.1 Hệ lai không thích nghi có bộ điều khiển kinh điển 32

1.3.2.2 Hệ mờ lai Cascade 33

1.3.2.3 Điều khiển công tắc thích nghi bằng khóa mờ 33

CHƯƠNG 2 34

THIẾT KẾ BỘ ĐIỀU KHIỂN MỜ LAI CASCADE ĐỂ ĐIỀU KHIỂN CHUYỂN ĐỘNG ROBOT 2DOF THEO QUỸ ĐẠO PHẲNG 34

2.1 Khái quát 34

2.2 Tổng hợp bộ điều chỉnh vị trí PID cho động cơ điện một chiều 35

2.2.1 Các thông số ban đầu 35

2.2.1.1 Động cơ điện một chiều 35

2.2.1.2 Bộ chỉnh lưu 38

2.2.1.3 Biến dòng: 39

2.2.1.4 Máy phát tốc: 39

2.2.1.5 Cảm biến vị trí: 39

2.2.2 Tổng hợp mạch vòng điều chỉnh dòng (RI): 40

2.2.3 Tổng hợp mạch vòng điều chỉnh tốc độ (R): 43

2.2.4 Tổng hợp mạch vòng điều chỉnh vị trí ( R) 46

2.2.5 Tính phi tuyến của bộ điều khiển vị trí 49

2.3 Xây dựng bộ điều khiển mờ lai cascade để điều chỉnh vị trí cho cánh tay Robot 2DOF 51

2.3.1 Đặt vấn đề 51

2.3.2 Bộ điều khiển mờ lai cascade 52

2.3.2.1 Biến ngôn ngữ và miền giá trị của nó 53

2.3.2.2 Xác định hàm liên thuộc (membership function) 54

2.3.2.3 Xây dựng các luật điều khiển 56

2.3.2.4 Luật hợp thành 57

2.4 Kết luận Chương 2 57

CHƯƠNG 3 58

MÔ PHỎNG VÀ ĐÁNH GIÁ CHẤT LƯỢNG HỆ THỐNG 58

3.1 Mô phỏng hệ thống điều khiển chuyển động cánh tay Robot sử dụng bộ điều chỉnh PID 58

3.1.1 Mô hình simulink hệ thống điều khiển chuyển động cánh tay Robot sử dụng bộ điều chỉnh PID 58

3.1.2 Kết quả mô phỏng điều khiển vị trí của cánh tay Robot dùng bộ hiệu chỉnh PID (với trường hợp khối lượng tải Mt=0; mô men quán tính tải Jt=0) 60

3.2 Mô phỏng hệ thống điều khiển chuyển động cánh tay Robot sử dụng bộ mờ lai 66

3.2.1 Mô hình simulink hệ thống điều khiển chuyển động cánh tay Robot sử dụng bộ mờ lai 66

3.2.2 Kết quả mô phỏng điều khiển vị trí của cánh tay Robot dùng bộ mờ lai (với trường hợp khối lượng tải Mt = 0; mô men quán tính tải Jt = 0) 66

3.3 So sánh quỹ đạo giữa PID và Mờ lai 73

3.3.1 Trường hợp Mt = 0, Jt = 0 73

3.3.2 Trường hợp Mt = 1, Jt = 0.5 76

3.3.3 Trường hợp Mt=2, Jt = 0.5 79

KẾT LUẬN VÀ KIẾN NGHỊ 84

1.Kết luận 84

2 Kiến nghị 84

TÀI LIỆU THAM KHẢO 85

DANH MỤC CÁC BẢNG

Bảng 1.1: Dịch chuyển theo quĩ đạo và theo điểm đến điểm của cánh tay Robot 15

Bảng 1.2: Thông số vật lý của cánh tay Robot 2DOF 16

Bảng 2.1: Các thông số của động cơ điện một chiều 36

Bảng 2.2: Luật điều khiển deltaU dk 56

Bảng 2.3: Luật điều khiển xây dựng bằng MATLAB 57

DANH MỤC CÁC HÌNH VẼ, ĐỒ THỊ

Hình 1.1: Sơ đồ minh hoạ cánh tay Robot n khâu 14

Hình 1.2: Sơ đồ cánh tay Robot 2DOF 15

Hình 1.3: Sơ đồ khối chức năng của bộ điều khiển mờ 22

Hình 1.4: Sơ đồ xác định trung bình tâm 25

Hình 2.1: Sơ đồ thay thế động cơ điện một chiều kích từ độc lập 35

Hình 2.2: Cấu trúc của động cơ điện một chiều khi từ thông không đổi 38

Hình 2.3 Sơ đồ khối mạch chỉnh lưu có điều khiển 38

Hình 2.4: Sơ đồ mạch vòng điều chỉnh dòng điện 40

Hình 2.5 41

Hình 2.6: Sơ đồ cấu trúc của hệ điều chỉnh vị trí……….41

Hình 2.7: 43

Hình 2.8 44

Hình 2 9 47

Hình 2.10: Sơ đồ cấu trúc của hệ điều chỉnh vị trí 49

Hình 2 11: Quan hệ giữa  và  50

Hình 2 12: Sơ đồ cấu trúc bộ mờ lai 52

Hình 2.13: Cấu trúc bộ mờ lai khớp 1 52

Hình 2.14: Cấu trúc bộ mờ lai khớp 2 53

Hình 2.15 Xác định tập mờ cho biến vào eq1 55

Hình 2.16 Xác định tập mờ cho biến vào deq1 55

Hình 2.17 Xác định tập mờ cho biến đầu ra deltaUdk 56

Hình 3.1 Mô hình hệ thống sử dụng bộ điều khiển PID 58

Hình 3.2 Mô hình khối điều khiển dòng điện và tốc độ động cơ 1 58

Hình 3.3 Mô hình khối điều khiển dòng điện và tốc độ động cơ 2 59

Hình 3.4 Mô hình khối subsystem1 59

Hình 3.5 Mô hình khối subsystem2 59

Hình 3.6 Mô hình khâu phản hồi vị trí 1 59

Hình 3.7 Mô hình khâu phản hồi vị trí 2 59

Hình 3.8 Mô hình Robot 2DOF 60

Hình 3.9 Đồ thị quỹ đạo đặt và quỹ đạo thực của Robot dùng PID 60

Hình 3.10 Đồ thị sai lệch quỹ đạo dùng PID 61

Hình 3.11 So sánh quỹ đạo góc đặt và quỹ đạo góc ra của khớp 1 62

Hình 3.12 Sai lệch góc của khớp 1 62

Hình 3.13 Tốc độ sai lệch góc của khớp 1 62

Hình 3.14 Dòng điện Động cơ 1 63

Hình 3.15 Tốc độ của Động cơ 1 63

Hình 3.16 So sánh quỹ đạo góc đặt và quỹ đạo góc ra của khớp 2 63

Hình 3.17 Sai lệch quỹ đạo góc khớp 2 64

Hình 3.18 Tốc độ sai lệch quỹ đạo góc khớp 2 64

Hình 3.19 Dòng điện Động cơ 2 65

Hình 3.20 Tốc độ Động cơ 2 65

Hình 3.21 Mô hình hệ thống sử dụng bộ mờ lai 66

Hình 3.22 Kết quả mô phỏng bằng RuleWiewer FLC1 66

Hình 3.23 Kết quả mô phỏng bằng RuleWiewer FLC2 67

Hình 3.25 Đồ thị sai lệch quỹ đạo dùng Fuzzy 68

Hình 3.26 Đồ thị so sánh quỹ đạo góc đặt và quỹ đạo góc ra của khớp 1 68

Hình 3.27 Sai lệch góc của khớp 1 69

Hình 3.28 Tốc độ sai lệch góc của khớp 1 69

Hình 3.29 Dòng điện Động cơ 1 70

Hình 3.30 Tốc độ Động cơ 1 70

Hình 3.31 Đồ thị so sánh quỹ đạo góc đặt và quỹ đạo góc ra của khớp 2 71

Hình 3.32 Sai lệch quỹ đạo góc khớp 2 71

Hình 3.33 Tốc độ sai lệch quỹ đạo góc khớp 2 72

Hình 3.34 Dòng điện Động cơ 2 72

Hình 3.35 Tốc độ Động cơ 2 73

Hình 3.36 Sai lệch quỹ đạo dùng PID và Fuzzy 73

Hình 3.37 Đồ thị góc quay khớp 1 giữa giá trị đặt, PID và Fuzzy 74

Hình 3.38 Đồ thị góc quay khớp 2 giữa giá trị đặt, PID và Fuzzy 74

Hình 3.39 Đồ thị sai lệch góc quay khớp 1 giữa PID và Fuzzy 75

Hình 3.40 Đồ thị sai lệch góc quay khớp 2 giữa PID và Fuzzy 75

Hình 3.41 Đồ thị sai lệch tốc độ góc khớp 1 giữa PID và Fuzzy 76

Hình 3.42 Đồ thị sai lệch tốc độ góc khớp 2 giữa PID và Fuzzy 76

Hình 3.43 Đồ thị góc sai lệch quỹ đạo giữa PID và Fuzzy 77

Hình 3.44 Đồ thị góc quay khớp 1 giữa giá trị đặt, PID và Fuzzy 77

Hình 3.45 Đồ thị góc quay khớp 2 giữa giá trị đặt, PID và Fuzzy 78

Hình 3.46 Đồ thị sai lệch góc quay khớp 1 giữa PID và Fuzzy 78

Hình 3.47 Đồ thị sai lệch góc quay khớp 2 giữa PID và Fuzzy 78

Hình 3.48 Đồ thị sai lệch tốc độ góc khớp 1 giữa PID và Fuzzy 79

Hình 3.50 Đồ thị sai lệch quỹ đạo giữa PID và Fuzzy 80

Hình 3.51 Đồ thị góc quay khớp 1 giữa giá trị đặt, PID và Fuzzy 80

Hình 3.52 Đồ thị góc quay khớp 2 giữa giá trị đặt, PID và Fuzzy 81

Hình 3.53 Đồ thị sai lệch góc quay khớp 1 giữa PID và Fuzzy 81

Hình 3.54 Đồ thị sai lệch góc quay khớp 2 giữa PID và Fuzzy 81

Hình 3.55 Đồ thị sai lệch tốc độ góc khớp 1 giữa PID và Fuzzy 82

Hình 3.56 Đồ thị sai lệch tốc độ góc khớp 2 giữa PID và Fuzzy 82

MỞ ĐẦU

Đất nước ta đang trong giai đoạn công nghiệp hóa hiện đại hóa, trong một tương lai không xa một số lĩnh vực hoạt động phải được trang bị lại để tiến kịp các nước trong khu vực và thế giới, tiếp cận các công nghệ hiện đại để đẩy nhanh quá trình phát triển của đất nước

Kỹ thuật Robot đã và đang được ứng dụng rất rộng rãi trong nhiều lĩnh vực ở nhiều nước, nó đã đem lại hiệu quả to lớn trong sản xuất công nghiệp, trong quốc phòng, y tế, xã hội, thám hiểm vũ trụ…

Có thể nói rằng, Robot là một ngành khoa học tổng hợp đòi hỏi nhiều kiến thức của nhiều ngành khác liên quan như: Toán học, Cơ học, Cơ khí, Điện tử, Điều khiển tự động, Tin học, trí tuệ nhân tạo,…Trong đó lĩnh vực điều khiển tự động, là

ngành khoa học đóng vai trò quan trọng, là động lực thúc đẩy sự phát triển của khoa

học về Robot Tuy vậy vào thời điểm hiện tại, lĩnh vực này được xem là còn khá mới mẻ

Từ khi mới ra đời, Robot được áp dụng trong nhiều lĩnh vực dưới góc độ thay thế sức người Nhờ vậy các dây chuyền sản xuất được tổ chức lại, năng suất và hiệu quả sản xuất tăng lên rõ rệt

Cũng như khoa học về Robot, khoa học về các phương pháp điều khiển hiện đại đã và đang được phát triển hoàn thiện Từ những ngày đầu mới hình thành, các phương pháp điều khiển hiện đại được nhiều nhà khoa học quan tâm và đã được áp dụng điều khiển nhiều hệ thống khác nhau trong công nghiệp, đặc biệt là các hệ chuyển động Robot nhằm nâng cao chất lượng của hệ thống

Với ý nghĩa đó, tôi đã chọn đề tài “NGHIÊN CỨU ỨNG DỤNG BỘ ĐIỀU

KHIỂN HIỆN ĐẠI CHO HỆ ĐIỀU KHIỂN CÁC CHUYỂN ĐỘNG CỦA ROBOT THEO QUỸ ĐẠO PHẲNG ” để làm đề tài nghiên cứu.

Nội dung của luận văn được chia thành 3 chương:

Chương 1: Tổng quan về Robot và các bộ điều khiển hiện đại

Chương 2: Thiết kế bộ điều khiển mờ lai cascade để điều khiển chuyển động của Robot 2DOF trong mặt phẳng

Chương 3: Mô phỏng và đánh giá chất lượng hệ thống

Các kết luận và kiến nghị

Tôi xin trân trọng bày tỏ lòng biết ơn sâu sắc đến thầy PGS TS Nguyễn

Nhƣ Hiển – người đã hướng dẫn tận tình và giúp đỡ tôi hoàn thành luận văn thạc sĩ

này

Tôi xin chân thành cám ơn các thầy cô ở Khoa Điện – Trường Đại học Kỹ thuật Công nghiệp đã đóng góp nhiều ý kiến và tạo điều kiện thuận lợi cho tôi hoàn thành luận văn

Tôi xin chân thành cám ơn Khoa sau Đại học, xin chân thành cám ơn Ban Giám Hiệu Trường Đại Học Kỹ Thuật Công Nghiệp đã tạo những điều kiện thuận lợi nhất về mọi mặt để tôi hoàn thành khóa học

Tôi xin chân thành cám ơn!

Thái Nguyên, ngày tháng năm 2010

Người thực hiện

Đào Quốc Chính

CHƯƠNG 1 TỔNG QUAN VỀ ROBOT VÀ CÁC PHƯƠNG PHÁP

ĐIỀU KHIỂN HIỆN ĐẠI 1.1 Tổng quan về Robot

Robot đã và đang được ứng dụng rộng rãi trong đời sống con người, nhất là trong sản xuất và trong các nhiệm vụ đặc biệt khác Về kỹ thuật, sự ra đời của

Robot có nguồn gốc từ hai lĩnh vực là các cơ cấu điều khiển từ xa và các máy công

cụ điều khiển số

Vào những năm giữa thế kỷ XX, sự ra đời của các máy công cụ điều khiển số

đã đáp ứng yêu cầu gia công các chi tiết trong ngành chế tạo máy bay Những Robot đầu tiên ra đời từ đó, thực chất là việc kết hợp giữa các khâu cơ khí của cơ cấu điều khiển từ xa với khả năng lập trình của máy công cụ điều khiển số

Sau đó, cùng với các tiến bộ của khoa học trong lĩnh vực điện tử, nhất là việc chế tạo được các vi xử lý có khả năng tính toán và xử lý số liệu phức tạp một cách nhanh chóng, Robot được phát triển để sử dụng trong nhiều lĩnh vực sản xuất công nghiệp (như sản xuất ô-tô), thực hiện các tác nghiệp dịch vụ, với những tính năng ngày càng nâng cao và gần gủi với con người hơn

Càng ngày, sự phát triển của các loại Robot càng mạnh với mức độ ―tri thức‖ càng cao, hệ thống điều khiển được số hoá và ứng dụng các lý thuyết về trí tuệ nhân tạo, tính toán mềm,

Trong các ―bộ phận‖ cấu thành Robot, cánh tay Robot (Robot arm) đóng một vai trò hết sức quan trọng Nó được thiết kế và điều khiển linh hoạt, ổn định, càng cao thì khả năng ứng dụng càng lớn

Cùng với sự phát triển không ngừng của lý thuyết điều khiển, cũng như nhu cầu sử dụng Robot trong công nghiệp, người ta đã nghiên cứu và ứng dụng trong thực tế các phương pháp điều khiển Robot và cánh tay Robot, ví dụ như:

- Các phương pháp điều khiển kinh điển, sử dụng các bộ điều khiển PID nhằm đảm bảo cho điểm tác động cuối (end-effector) của tay máy dịch chuyển bám theo một quỹ đạo định trước;

- Các phương pháp điều khiển hiện đại: điều khiển tối ưu, điều khiển thích nghi, điều khiển bền vững (điều khiển mờ, điều khiển trượt, …)

1.1.2 Hệ truyền động trong Robot

Robot có thể được điều khiển bằng các hệ truyền động như: truyền đồng điện, truyền động thuỷ lực, truyền động thuỷ khí,

1.1.2.1 Truyền động điện

Với nhiều ưu điểm như: đơn giản, có thể không cần các bộ biến đổi phụ, không gây ô nhiễm môi trường đáng kể, có thể lắp trực tiếp trên các khớp, hệ truyền động điện được sử dụng phổ biến trong kỹ thuật Robot

Mặc dù vậy, hệ truyền động điện cũng có nhiều nhược điểm như thường cần hộp giảm tốc, công suất thấp,

Về nguyên tắc, có thể dùng tất cả các loại động cơ điện khác nhau để dẫn động (điều khiển) Robot Nhưng do có nhiều ưu điểm nổi bật, động cơ điện một chiều (DCM) và động cơ bước được sử dụng nhiều hơn cả Cùng với sự tiến bộ của khoa học điều khiển, ngày nay người ta cũng đang có xu hướng sử dụng động cơ điện xoay chiều vì sẽ rất thuận lợi vì phổ biến, giá thành thấp, không cần trang bị

bộ nguồn một chiều, .) và động cơ điện một chiều không chổi góp (DCBLM – Direct Current Brushless Motor)

Đối với hệ truyền động thuỷ lực thì ưu điểm là khả năng vận hành với tải trọng lớn, quán tính ít và dễ điều khiển tự động, dễ thay đổi chuyển động Nhược điểm của hệ này là đòi hỏi bộ nguồn nhiều như thùng dầu, bơn thuỷ lực, thiết bị lọc, bình tích dầu, các van điều chỉnh, đường ống, làm cho hệ truyền động-Robot khá cồng kềnh so với các hệ truyền động khác

1.1.3 Vần đề điều khiển cánh tay Robot

Cánh tay Robot là thành phần quan trọng, nó quyết định khả năng làm việc

của Robot Mô hình cấu trúc chung của cánh tay Robot gồm n khâu như Hình 1.1

Hình 1.1: Sơ đồ minh họa cánh tay Robot n khâu Mỗi khớp của cánh tay Robot thường được điều khiển độc lập thông qua các

bộ dẫn động (là động cơ điện, hệ thống thuỷ lực hoặc khí, ) có thể được gắn trực tiếp tại vị trí khớp hoặc thông qua hệ truyền động với hệ số truyền động thích hợp

Khi dịch chuyển, mỗi khớp sẽ quay một góc hoặc tính tiến một đoạn thích hợp nào đó nhằm đạt được mục tiêu thiết kế và sử dụng Các cảm biến đo lường gắn trên bộ dẫn động có nhiệm vụ truyền tín hiệu ví trí dịch chuyển được về hệ thống điều khiển để xử lý và đưa ra quyết định Do vậy, để phân tích và đánh giá và điều khiển cánh tay Robot, ta cần quan tâm đến véc-tơ dịch chuyển q = [q1, q2, , qn]T(q Rn)

1.1.3.2 Vấn đề điều khiển cánh tay Robot

Tuỳ mục đích ứng dụng mà việc điều khiển cánh tay Robot nhằm thực hiện một tác vụ nào đó, khâu tác động cuối có dịch chuyển theo một trong hai phương thức: dịch chuyển theo một quĩ đạo (CP-Continuous Path) hoặc từ điểm này đến điểm khác (PTP-Point To Point) theo yêu cầu Bảng 1.1 minh họa đặc điểm của hai chuyển động đó

Vị trí bắt đầu và kết thúc là quan trọng nhưng đường dịch chuyển từ điểm bắt đầu đến điểm kết thúc là không

Ví dụ

ứng dụng

Robot làm việc có đòi hỏi về

độ chính xác bề mặt như: mạ, mài,

Robot làm việc tại các công đoạn lắp ráp, nâng hạ,

Bảng 1.1: Dịch chuyển theo quĩ đạo và theo điểm đến điểm của cánh tay Robot Điều khiển Robot nói chung và cánh tay Robot nói riêng, đó là việc điều khiển các hệ thống dẫn động (Actuators) Hệ thống dẫn động có nhiệm vụ tạo ra lực hoặc mô men để làm dịch chuyển các khâu tương ứng Ta gọi lực hoặc mô men cần tạo ra để điều khiển Robot là véc-tơ  = [1 , 2, .n]

Trong phạm vi đề tài này, tác giả tập trung vào việc nghiên cứu điều khiển cánh tay Robot với những giới hạn sau:

- Điều khiển cánh tay Robot hai khâu quay (Hình 1.2) hai bậc tự do (2DOF) với thông số cho ở Bảng 1.2

- Hệ dẫn động gồm hai động cơ điện một chiều kích từ độc lập dùng để tạo

ra mô men quay cho hai khớp của Robot

- Phương thức dịch chuyển theo quỹ đạo

Hình 1.2: Sơ đồ cánh tay Robot 2DOF

Thông số hiệu Ký Giá trị Đơn vị

tính

Bảng 1.2: Thông số vật lý của cánh tay Robot 2DOF

1.1.3.3 Động học của cánh tay Robot 2DOF

Nghiên cứu động lực học Robot là cần thiết để phục vụ cho việc phân tích và tổng hợp quá trình điều khiển chuyển động Có nhiều phương pháp nghiên cứu như:

sử dụng các định luật Newton-Euler hoặc nguyên lý D’Alembert, nhưng thường dùng hơn cả là phương pháp cơ học Lagrange, cụ thể là phương trình Lagrange-Euler

Xét cánh tay Robot 2DOF như Hình 1.2, gọi  là véc-tơ vị trí của hai khớp, khi đó:

 = [1 2]T Chọn miền xác định của 1 , 2 là: - /2 < 1< /2; - /2 < 2 < /2

a Động học thuận

Động học thuận Robot 2DOF là việc xác định toạ độ của điểm tác động cuối trên cơ sở góc quay của trục khớp Tức là xác định [x, y] thông qua [1, 2] Giả sử quan hệ của chúng được thể hiện thông qua hàm , khi đó ta viết:

 2

Với điều kiện quỹ đạo tay Robot thoả mãn: (l1—l2)2  x2+y2(l1+l2)2, ta xác định được phương trình động học ngược như sau:

c Động lực học cánh tay Robot 2DOF

Phương trình Lagrange – Euler

Trong trường hợp tổng quát, ta xét tay Robot mang tải với khối lượng mt và

mô men quán tính Jt Áp dụng phương trình Lagrance, tính L = K - P Với:

1.2 Giới thiệu về lý thuyết điều khiển logic mờ

1.2.1 Lịch sử phát triển Logic mờ

Từ đầu những năm 1990 đến nay hệ điều khiển mờ và mạng nơron (fuzzy system và neural network) được các nhà khoa học, các kỹ sư trong các lĩnh vực khoa học kỹ thuật quan tâm nghiên cứu và ứng dụng vào sản xuất

Việc nghiên cứu thuật điều khiển tiếp cận với tư duy của con người được gọi

là điều khiển trí tuệ nhân tạo, đây là lĩnh vực khá mới mẽ Những ứng dụng gần đây

về điều khiển mờ đã mang lại hiệu quả đáng kể trong các hệ điều khiển hiện đại

1.2.2 Bộ điều khiển mờ lý tưởng

Logic mờ (Fuzzy logic) là dựa trên thông tin không được đầy đủ hoặc không chính xác, con người suy luận đưa ra cách xử lý và điều khiển chính xác hệ thống phức tạp hoặc đối tượng mà trước đây chưa giải quyết được

Điều khiển mờ sử dụng kinh nghiệm vận hành đối tượng và xử lý điều khiển của các chuyên gia trong thuật toán điều khiển, do vậy hệ điều khiển mờ là một bước tiến gần hơn tới tư duy của con người

Điều khiển mờ thường được sử dụng trong các hệ thống sau đây:

 Hệ thống điều khiển phi tuyến, hệ thống điều khiển mà các thông tin đầu vào hoặc đầu ra là không đầy đủ, không xác định được chính xác, hệ thống điều khiển không xác định được mô hình đối tượng

Về nguyên lý, hệ thống điều khiển mờ cũng gồm các khối chức năng tương

tự như các hệ điều khiển truyền thống, điểm khác biệt duy nhất ở đây sử dụng bộ điều khiển mờ

Các nguyên lý điều khiển mờ tuy chúng có thể khác nhau về các mệnh đề điều kiện, nhưng đều có một cấu trúc:

―Nếu thì ‖ theo một hay nhiều điều kiện

Vậy bản chất nguyên lý điều khiển mờ là xây dựng mô hình, xây dựng thuật toán để điều khiển theo nguyên lý điều khiển mờ, nói cách khác là làm cách nào để

có thể tổng quát hóa chúng thành một nguyên lý điều khiển mờ chung và từ đó áp dụng cho các quá trình tương tự

Điều khiển mờ chiếm một vị trí rất quan trọng trong điều khiển học kỹ thuật hiện đại

khiển nhiệt độ , điều khiển giao thông vận tải , điều khiển trong công nghiệ p và dân dụng

Trong thực tế, bộ điều khiển kinh điển thường bị bế tắc khi gặp những bài toán có độ phức tạp của hệ thống cao, độ phi tuyến lớn, sự thường xuyên thay đổi trạng thái và cấu trúc của đối tượng

Bộ điều khiển được thiết kế dựa trên cơ sở logic mờ giải quyết được vấn đề trên và càng đơn giản hơn trong việc thực hiện giải pháp này

1.2.3 Điều khiển mờ cơ bản

Sơ đồ khối của bộ điều khiển gồm có 4 khối: khối mờ hóa (fuzzifiers), khối hợp thành, khối luật mờ và khối giải mờ (defuzzifiers) như hình

Hình 1.3: Sơ đồ khối chức năng của bộ điều khiển mờ

Trong đó, các khối có các chức năng sau:

1.2.3.1 Khối mờ hóa

Có nhiệm vụ biến đổi các giá trị rõ đầu vào X thành một miền các giá trị mờ với hàm liên thuộc đã chọn ứng với biến ngôn ngữ đầu vào đã được định nghĩa

Ở đây mờ hóa được định nghĩa như là ánh xạ phi tuyến (tương ứng) từ các

giá trị thực (rõ) của các biến vào-ra thành tập các giá trị mờ (ngôn ngữ) của chúng

Hệ thống mờ như là một bộ xấp xỉ vạn năng Nguyên tắc chung việc thực hiện mờ hóa là:

 Từ tập giá trị thực đầu vào sẽ tạo ra tập mờ với hàm liên thuộc có giá trị đủ rộng tại các điểm rõ

 Nếu có nhiễu ở đầu vào thì việc mờ hóa sẽ góp phần khử nhiễu

 Việc mờ hóa phải tạo điều kiện đơn giản cho tính toán

Thông thường có 3 phương pháp mờ hóa: mờ hóa đơn trị, mờ hóa Gause (Gaussian fuzzifier) và mờ hóa hình tam giác (Triangular fuzzifier) Thường sử dụng mờ hóa Gause hoặc mờ hóa hình tam giác vì hai phương pháp này không những cho phép tính toán tương đối đơn giản mà còn đồng thời có thể khử nhiễu đầu vào

Giải mờ (Defuzzifiers)

Khối luật mờ

Đầu vào

Y

Theo ngôn ngữ toán học thì nhiệm vụ của khối hợp thành là thực hiện ánh xạ tập mờ đầu vào thành tập mờ đầu ra theo các luật mờ đã có

Có thể chọn thiết bị hợp thành theo những nguyên tắc sau:

Dựa vào kinh nghiệm của người vận hành khi đã biết rõ về đối tượng thì ta xây dựng khối luật mờ bằng cách đặt ra các mối quan hệ vào ra theo quy luật nếu-thì Khi chưa biết rõ về đối tượng thì phương pháp chuyên gia (đo lường các giá trị vào ra) để xây dựng bộ điều khiển theo phương pháp lập bảng dữ liệu, chọn cấu trúc trước và chỉnh định tham số

1.2.3.4 Khối giải mờ

Biến đổi các giá trị mờ đầu ra thành giá trị rõ để điều khiển đối tượng Để mở rộng cho các bài toán điều khiển, người ta còn bổ sung thêm vào bộ điều khiển mờ các khâu điều khiển kinh điển khác như PID, feedforward…

Khi chọn phương pháp giải mờ phải lưu ý:

 Tính hợp lý của kết quả

 Việc tính toán đơn giản

 Tính liên tục

Như vậy giải mờ là quá trình xác định một giá trị rõ ở đầu ra theo hàm liên thuộc hợp thành đã tìm được từ các luật hợp thành và điều kiện đầu vào Có 3 phương pháp giải mờ thường dùng là: phương pháp cực đại, phương pháp trọng tâm

và phương pháp trung bình trọng tâm

a Phương pháp cực đại

Hay còn gọi là phương pháp độ cao, chỉ dùng cho loại tập mờ ra có đỉnh nhọn

Giải mờ theo phương pháp cực đại gồm 2 bước:

 Xác định miền chứa giá trị rõ y’ Giá trị rõ y’ là giá trị rõ mà tại đó hàm liên thuộc đạt giá trị cực đại (độ cao H của tập mờ B’), tức là miền

G = yYB’(y) = H (1.9) Xác định y’ có thể chấp nhận được từ G

B

dy y

dy y y y

)(

)(





(1.10)

Trong đó S là miền xác định của tập mờ

Phương pháp trọng tâm có ưu điểm là có tính đến ảnh hưởng của tất cả các luật điều khiển đến giá trị đầu ra, tuy vậy cũng có nhược điểm là khi gặp các dạng

hàm liên thuộc hợp thành như trên

c Phương pháp lấy trung bình tâm

Vì tập mờ hợp thành thường là hợp hoặc giao của M tập mờ, do vậy ta có thể tính gần đúng giá trị y là trung bình theo trọng số tâm của M tập mờ hợp thành

Hình 1.4: Sơ đồ xác định trung bình tâm

2 1

2 2 1

h h

h y h y y

1.2.4 Tính ổn định của hệ điều khiển mờ

Điều kiện quan trọng nhất khi thiết kế hệ thống là phải đảm bảo tính ổn định của hệ thống Một hệ thống điều khiển không thể không ổn định, vì khi hệ thống đã không ổn định thì không thể khảo sát được các chất lượng khác của hệ thống như chất lượng động, chất lượng tĩnh…

1.2.4.1 Những điểm cần lưu ý

Mục đích của khảo sát tính ổn định của hệ thống mờ dựa trên các tiêu chuẩn xét ổn định kinh điển như tiêu chuẩn Lyapunov, Popov, phương pháp cân bằng điều hòa, … Khi đối tượng và bộ điều khiển vẫn được coi là tuyến tính hay nói một cách khác là có thể bỏ qua các đặc tính phi tuyến của hệ thống thì có thể kiểm tra tính ổn định của hệ dựa trên các tiêu chuẩn đại số và tần số tuyến tính quen biết Nhưng khi

đã sử dụng bộ điều khiển mờ để điều khiển đối tượng, các tiêu chuẩn cho hệ tuyến tính không còn sử dụng được nữa

Như đã biết, bộ điều khiển mờ luôn luôn là một bộ điều khiển phi tuyến, do vậy khi sử dụng nó để điều khiển đối tượng thì chính bộ điều khiển này sẽ làm tăng thêm tính phi tuyến của hệ thống Muốn kiểm tra tính ổn định của hệ điều khiển mờ,

h1

h2

phải sử dụng các tiêu chuẩn ổn định dành cho hệ phi tuyến và điều này không dễ chịu chút nào vì:

 Với hệ phi tuyến không tồn tại khái niệm ổn định toàn cục Thực chất, các

hệ phi tuyến có nhiều điểm cân bằng với các tính chất ổn định khác nhau Các kết luận về tính ổn định của hệ phi tuyến thường chỉ đúng cho lân cận một điểm cân bằng nhất định của hệ thống

 Tính ổn định của hệ tuyến tính là tính ổn định tuyệt đối, có nghĩa là mọi chuyển động trong hệ thống đều ổn định hay nói một cách khác nếu tín hiệu vào bị chặn thì tín hiệu ra cũng bị chặn (quan điểm ổn định BIBO) Còn trong lý thuyết về

hệ phi tuyến các khái niệm về ổn định hoàn toàn mang ý nghĩa khác hẳn và khác nhau

 Tính phi tuyến mang lại cho hệ thống những đặc tính động học phong phú, cho nên các tiêu chuẩn xét ổn định cho hệ thống phi tuyến thường chỉ cho các loại đặc tính phi tuyến nhất định và trước đó đã xác định được đặc tính phi tuyến Trong thực tế thì các đặc tính phi tuyến lại thường không xác định trước được một cách đầy đủ

 Các tiêu chuẩn xét ổn định cho hệ thống phi tuyến rất phức tạp và khó áp dụng Thường chúng chỉ được ứng dụng cho các hệ bậc thấp

Việc xét tính ổn định một hệ mờ phụ thuộc rất nhiều vào phương thức tích hợp giữa đối tượng và bộ điều khiển Khảo sát tính ổn định của hệ thống với bộ điều khiển mờ và đối tượng mô tả được theo phương pháp kinh điển tương đối đơn giản,

vì trong lý thuyết hệ thống điều khiển phi tuyến đã tồn tại rất nhiều tiêu chuẩn trong miền thời gian cũng như trong miền tần số để kiểm tra tính ổn định của các hệ thống này Còn các trường hợp hệ có bộ điều khiển mờ lai hoặc mô hình đối tượng cũng

mờ thì chỉ có thể dự đoán được tính ổn định của hệ thống Đặc biệt là cho đến nay vẫn chưa tồn tại tiêu chuẩn nào có thể khảo sát được tính ổn định cho các hệ có mô hình của đối tượng là mô hình mờ

1.2.4.2 Khảo sát tính ổn định của hệ mờ

Phân tích hệ thống điều khiển tự động phi tuyến bằng phương pháp không gian trạng thái là một trong những phương pháp thông dụng từ trước đến nay Quỹ đạo trạng thái được xây dựng bằng phương pháp đồ thị, đường biểu diễn chuyển động của hệ thống trong không gian trạng thái được gọi là quỹ đạo trạng thái Đặc tính động và các tính chất ổn định của hệ thống được xác định từ quỹ đạo trạng thái của hệ thống Quỹ đạo của hệ thống có hai biến trạng thái biểu diễn trong không gian hai chiều không có biến thời gian được gọi là quỹ đạo pha và không gian hai

chiều L 2, lúc này trở thành R2, được gọi là mặt phẳng pha Tính chất phi tuyến của

bộ điều khiển cũng như của đối tượng có thể bất kỳ, nhưng mô hình toán học của đối tượng phải biết trước Đặc tính động học được xác định từ quỹ đạo pha được xây dựng xung quanh điểm làm việc của hệ thống, nhưng cũng có thể quan sát được điểm cân bằng của hệ thống và trạng thái ổn định của hệ thống tại điểm cân bằng

đó

Để phân tích tính ổn định của một hệ thống có bộ điều khiển mờ với hai đầu vào, việc đầu tiên là chia mặt phẳng pha bằng một lưới đủ chứa hết các điểm trạng thái ban đầu cần quan tâm, sau đó xây dựng quỹ đạo của hai biến ngôn ngữ đầu vào của bộ điều khiển trong các ô kín này của lưới Mỗi một ô kín tương ứng với một nguyên tắc điều khiển trong ma trận quan hệ Giới hạn giữa các ô kín được chọn sao cho giá trị rõ của tín hiệu vào nằm trọn trong một ô và nguyên tắc điều khiển tương ứng với giá trị có độ thỏa mãn H cao nhất

Nếu hệ ổn định tại một điểm cân bằng thì kể từ một điểm thời gian nào đó quỹ đạo pha sẽ không ra khỏi ô có chứa điểm cân bằng đó và ô này có tên gọi là ô cân bằng

Ngược lại khi mọi quỹ đạo pha có phần cuối nằm gọn trong một ô cân bằng thì hệ ổn định (tuyệt đối) Cách biểu diễn quỹ đạo pha trên lưới mặt phẳng pha như

vậy còn cho biết thêm những luật điều khiển R nào đã tham gia vào điều khiển quỹ

đạo pha đó Do vậy ứng với mỗi một quỹ đạo pha của hệ thống là một quỹ đạo ngôn ngữ gồm các luật điều khiển của các ô kín mà quỹ đạo pha lần lượt đã đi qua

Kết quả mô phỏng của quỹ đạo pha không những cho biết trạng thái ổn định của hệ thống điều khiển mà còn cho những kinh nghiệm về cách chọn độ phân giải cho biến đầu vào Nên chọn độ phân giải sao cho lưới mặt phẳng pha đủ mịn để các

quỹ đạo ngôn ngữ đi qua nhiều giá trị mờ đầu vào khác nhau

 Phương pháp cân bằng điều hòa :

Các hệ phi tuyến nói chung thường có những đường quỹ đạo trạng thái khép kín, tức là nhũng quỹ đạo mà nếu xuất phát từ một điểm trạng thái trên đó thì sau một khoảng thời gian hữu hạn sẽ quay lại về điểm ban đầu Các quỹ đạo trạng thái

khép kín này được gọi là quỹ đạo giới hạn và được mô tả toán học bởi những

nghiệm tuần hoàn của phương trình trạng thái

1.2.5 Tối ƣu

Sau khi bộ điều khiển mờ đã được tổng hợp, có thể ghép nối nó với đối tượng điều khiển thực hoặc với một số đối tượng mô phỏng để thử nghiệm

Trong quá trình thử nghiệm cần đặc biệt kiểm tra xem có tồn tại ―lỗ hổng‖ nào trong quá trình làm việc hay không, tức là phải xem các luật điều khiển có được xây dựng đầy đủ hay không Nguyên nhân của sai sót có thể do việc thiết lập các nguyên tắc điều khiển chung quanh điểm làm việc không phủ hoàn toàn lên nhau, hoặc có một số kết quả sai trong quá trình thiết lập, cũng có thể là bộ điều khiển làm việc không ổn định …

Sau khi đã đảm bảo bộ điều khiển làm việc ổn định và không có các ―lỗ hổng‖, bước tiếp theo là tối ưu các trạng thái làm việc của nó theo các chỉ tiêu khác nhau, chủ yếu được thực hiện thông qua việc hiệu chỉnh các hàm liên thuộc và thiết lập thêm các nguyên tắc điều khiển bổ sung hoặc sửa đổi các nguyên tắc điều khiển

đã có Việc chỉ định này rất có kết quả nếu như được thực hiện trên các hệ kín

Khi xử lý các kết quả chỉnh định cần đặc biệt để ý khi các hệ thống không phụ thuộc vào thời gian hoặc các hệ thống có hằng số thời gian trễ lớn Những tính chất này của hệ sẽ làm cho các biến đổi khi chỉnh định thường khó nhận biết Trong trường hợp đó tốt hơn là nên thực hiện từng bước và ghi lại biên bản cho từng trường hợp

1.2.6 Kết luận về điều khiển mờ

1.2.6.1 Ưu điểm

toán lớn và phức tạp trong khâu thiết kế như các loại điều khiển cổ điển như PID, điều chỉnh sớm trễ pha

 Có thể tổng hợp bộ điều khiển với hàm truyền đạt phi tuyến bất kỳ

 Giải quyết được các bài toán điều khiển phức tạp, các bài toán mà trước đây chưa giải quyết được như hệ điều khiển thiếu thông tin, thông tin không chính xác hay những thông tin mà sự chính xác của nó chỉ nhận thấy giữa các quan hệ của chúng với nhau và cũng chỉ có thể mô tả được bằng ngôn ngữ Như vậy điều khiển

mờ đã sao chụp được phương thức xử lý thông tin của con người và ta có thể tận

dụng được các tri thức, kinh nghiệm của con người vào trong quá trình điều khiển

1.2.6.2 Khuyết điểm

 Cho đến nay, các lý thuyết nghiên cứu về điều khiển mờ vẫn còn chưa được hoàn thiện Vì vậy việc tổng hợp bộ điều khiển mờ hoạt động một cách hoàn thiện thì không đơn giản

tựu của lý thuyết hệ tuyến tính cho hệ mờ Và vì thế những kết luận tổng quát cho

hệ mờ hầu như khó đạt được

Từ những ưu khuyết điểm của bộ điều khiển mờ ta rút ra kết luận:

 Không bao giờ thiết kế bộ điều khiển mờ để giải quyết một bài toán tổng hợp mà có thể dễ dàng thực hiện bằng các bộ điều khiển kinh điển thoả mãn yêu cầu đặt ra

còn bị hạn chế do yêu cầu chất lượng và mục đích của hệ thống chỉ có thể xác định

và đạt được qua thực nghiệm

 Bộ điều khiển mờ phải được phát triển qua thực nghiệm

 Do có khả năng điều chỉnh được tính ổn định và bền vững khi lượng thông tin thu thập không chính xác nên các bộ cảm biến có thể chọn loại rẻ tiền và không cần độ chính xác cao

1.3 Hệ điều khiển mờ lai (F - PID)

1.3.1 Khái niệm

Bộ điều khiển mà trong quá trình làm việc tự điều chỉnh thông số của nó cho phù hợp với sự thay đổi của đối tượng được gọi là bộ điều khiển thích nghi Một hệ thống điều khiển thích nghi, cho dù có hay không sự tham gia của hệ mờ, là hệ thống phát triển cao và có tiềm năng đặc biệt, song gắn liền với những ưu điểm đó

là khối lượng tính toán thiết kế rất lớn

Thực tế ứng dụng kỹ thuật mờ cho thấy: không phải là cứ thay một bộ điều khiển mờ vào chỗ bộ điều khiển kinh điển thì sẽ có một hệ thống tốt hơn Trong nhiều trường hợp, để hệ thống có đặc tính động học tốt và bền vững cần phải thiết

kế thiết bị điều khiển lai giữa bộ điều khiển mờ và bộ điều khiển kinh điển

Hệ mờ lai (viết tắt là F-PID) là một hệ thống điều khiển tự động trong đó thiết bị điều khiển bao gồm hai thành phần:

 Thành phần điều khiển kinh điển

 Thành phần điều khiển mờ

1.3.2 Các dạng hệ mờ lai phổ biến

1.3.2.1 Hệ lai không thích nghi có bộ điều khiển kinh điển

Hãy quan sát hình 1.5a của một hệ lai có bộ tiền xử lý mờ Nhiệm vụ điều khiển được giải quyết bằng bộ điều khiển kinh điển và các thông số của bộ điều khiển không được chỉnh định thích nghi Hệ mờ được sử dụng để điều chế tín hiệu chủ đạo cho phù hợp với hệ thống điều khiển Về nguyên tắc, tín hiệu chủ đạo là một hàm thời gian bất kỳ và phụ thuộc vào những ứng dụng cụ thể Một cấu trúc cụ thể của hệ mờ lai có bộ tiền xử lý mờ như vậy được biểu diễn trong hình 1.5b

Tín hiệu chủ đạo đạo x đưa vào hệ thống được điều chế qua bộ mờ Tín hiệu

Hình 1.5a Bộ điều khiển mờ lai có khâu tiền xử lý mờ

Hình 1.5b Hệ mờ với bộ lọc mờ cho tín hiệu chủ đạo x

của nó được đưa vào đầu vào bộ lọc mờ tạo ra một lượng hiệu chỉnh x, tín hiệu chủ đạo đã được lọc có giá trị x + x Tác dụng của bộ lọc mờ trong toàn bộ hệ thống là làm cho hệ thống có đặc tính động tốt hơn và nâng cao khả năng bền vững của hệ khi các thông số trong hệ biến đổi

có thể sử dụng các đại lượng khác của đối tượng cũng như sử dụng các nhiễu xác định được

1.3.2.3 Điều khiển công tắc thích nghi bằng khóa mờ

Điều khiển theo kiểu chuyển đổi khâu điều khiển có tham số và cấu trúc phù hợp với điểm làm việc của đối tượng đòi hỏi thiết bị điều khiển phải chứa đựng tất

cả các khâu có cấu trúc và tham số khác nhau cho từng trường hợp (Hình 1.7) Hệ thống sẽ tự chọn khâu điều khiển có tham số phù hợp với đối tượng Điều khiển công tắc chuyển đổi vị trí để chọn khâu điều khiển phù hợp được thực hiện bằng khóa mờ

Hình 1.7 - Chọn bộ điều khiển thích nghi bằng khóa mờ Thông thường thì các khâu điều khiển được dùng trong trường hợp này là các khâu có cấu trúc như nhau nhưng tham số khác nhau Khác với việc chỉnh định thông số thích nghi trong các hệ tự chỉnh, các thông số ở đây được chỉnh định cứng qua công tắc chuyển đổi Ưu điểm chính của hệ thống này là các bộ điều khiển làm việc độc lập với nhau, do vậy có thể kiểm tra tính ổn định của hệ ứng với từng trường hợp riêng biệt Các đại lượng vào của hệ mờ được xác định theo từng ứng dụng cụ thể

CHƯƠNG 2 THIẾT KẾ BỘ ĐIỀU KHIỂN MỜ LAI CASCADE ĐỂ ĐIỀU KHIỂN CHUYỂN ĐỘNG ROBOT 2DOF THEO QUỸ ĐẠO PHẲNG

2.1 Khái quát

Để tổng hợp bộ điều chỉnh vị trí, chúng ta tiến hành tổng hợp điều khiển vị trí động cơ theo ba vòng kín sau:

- Vòng trong cùng điều chỉnh dòng điện,

- Vòng thứ hai điều chỉnh tốc độ động cơ,

- Vòng ngoài cùng điều chỉnh vị trí

Khi tổng hợp các vòng điều chỉnh để xác định các thông số của bộ điều chỉnh, chúng ta có thể sử dụng các phương pháp thiết kế như: phương pháp tối ưu Modul, phương pháp tối ưu đối xứng, phương pháp Zieger-Nichols,

Nhằm thực hiện hoàn thành nhiệm vụ của đề tài đã đặt ra, tác giả thực hiện trình tự các bước sau:

- Tổng hợp mạch vòng điều chỉnh dòng điện, mạch vòng điều chỉnh tốc độ bằng các bộ điều chỉnh PID theo phương pháp tối ưu đối xứng và tối ưu Modun

- Tổng hợp mạch vòng điều chỉnh vị trí cho hai trường hợp: PID và bộ điều khiển mờ

- So sánh kết quả để đánh giá và kết luận

Tất cả các quá trình tổng hợp ban đầu đều được thực hiện cho hai động cơ điện một chiều sử dụng cho hai trục khớp của Robot Dể đơn giản hoá việc tính

toán, chúng ta giả sử tỉ số truyền r = 1, hay nói cách khác, xem trục động cơ chính

là trục khớp của cánh tay (động cơ có thể được xem là gắn trực tiếp tại khớp quay của Robot)

Một điều cần chú ý nữa là, trong các vòng điều chỉnh đều có phản hồi Để có được tín hiệu phản hồi, chúng ta sử dụng các bộ cảm biến dòng (cho phản hồi dòng), máy phát tốc (cho phản hồi tốc độ) và cảm biến vị trí có thể dùng encoder,

Tất cả các bộ cảm biến để có tín hiệu phản hồi đều được đặc trưng bởi hàm truyền quán tính bậc nhất với các hằng số thời gian trễ cho trước

Ngoài ra, khi tổng hợp vòng điều khiển tốc độ và vị trí cho động cơ điện một chiều, tín hiệu phản hồi được lấy từ đầu ra vận tốc và vị trí của động cơ, nhưng khi đưa mô hình Robot 2DOF vào hệ thống, các tín hiệu này được lấy từ tốc độ và vị trí góc quay của cánh tay Robot

2.2 Tổng hợp bộ điều chỉnh vị trí PID cho động cơ điện một chiều

2.2.1 Các thông số ban đầu

2.2.1.1 Động cơ điện một chiều

a Động cơ điện một chiều

Động cơ điện một chiều đã và đang được sử dụng rất phổ biến trong các hệ thống truyền động điện vì có nhiều ưu điểm Ngoài ra, đây là loại động cơ đa dụng

và linh hoạt, có thể đáp ứng yêu cầu mômen, tốc độ và vị trí Sơ đồ mạch điện thay thế như (Hình 2.1)

Hình 2.1: Sơ đồ thay thế động cơ điện một chiều kích từ độc lập Trong đó:

 ua: điện áp phần ứng (V)

 ia: dòng điện phần ứng (A)

 Ra, La: điện trở và điện cảm phần ứng (; H)

 : mô men quay trên trục động cơ (kg.m2

)

 L: mô men cản (tải) (kg.m2)

 q: góc dịch chuyển (rad)

 : vận tốc góc của trục động cơ (rad/s)

 gia tốc góc của trục động cơ (rad/s2)

hiệu (1) Giá trị Đơn vị tính

Bảng 2.1: Các thông số của động cơ điện một chiều

b Các phương trình mô tả động cơ điện một chiều

Khi đặt lên dây quấn kích từ một điện áp u kt nào đó sẽ tạo ra trong dây quấn

kích từ dòng điện i kt và do đó mạch từ của máy sẽ có từ thông Φ Tiếp đó, đặt một

giá trị điện áp u a lên mạch phần ứng thì trong dây quấn phần ứng sẽ có dòng điện i a

chạy qua Tương tác giữa dòng điện phần ứng và từ thông kích từ tạo thành mô men điện từ

Các phương trình toán học mô tả động cơ điện một chiều như sau:

dt

di L i R

q K

K

I R u

q 

Phương trình chuyển động của động cơ là:

q J dt

q J

L    



Trong tính toán, ta giả thiết L  0 (L là tổng mô men tải và mô men ma sát)

và biến đổi Laplace , ta được:

Từ các công thức trên sau khi biến đổi Laplace, ta có:

K K

u u

L T R

 gọi là hằng số thời gian cơ và hằng số thời gian điện của động cơ Hệ số kd = 1/Kb là hằng số của động cơ

c Sơ đồ cấu trúc của động cơ điện một chiều

Từ các kết quả trên, động cơ điện một chiều kích từ độc lập với từ thông không đổi và bỏ qua mô men ma sát trên trục động cơ có sơ đồ cấu trúc như sau:

Hình 2.2: Cấu trúc của động cơ điện một chiều khi từ thông không đổi Đây là sơ đồ cơ bản để làm cơ sở thiết kế các bộ điều chỉnh như: điều chỉnh dòng điện, điều chỉnh tốc độ, điều chỉnh vị trí của động cơ điện một chiều

2.2.1.2 Bộ chỉnh lưu

Sơ đồ khối bộ chỉnh lưu có điều khiển như trên hình 2.3:

Hình 2.3 Sơ đồ khối mạch chỉnh lưu có điều khiển

Để điều chỉnh điện áp cấp cho phần ứng của động cơ điện một chiều (qua đó điều chỉnh tốc độ động cơ) chúng ta cần có bộ biến đổi Ở đây, ta sử dụng bộ biến đổi chỉnh lưu điều khiển đối xứng với các tham số sau:

Uđk: Điện áp điều khiển đầu vào

Ud: Điện áp một chiều ở đầu ra để đưa vào phần ứng của động cơ (Ua)

Uđk có nhiệm vụ thay đổi góc mở  của các van tiristo và có giá trị rất bé so với Ud, nên bộ chỉnh lưu chính là bộ khuếch đại với hệ số khuếch đại Kcl Chọn

10

dm d