Theo quá trình phát triển của xã hội, nhu cầu nâng cao sản xuất và chất lượng sản phẩm ngày càng đòi hỏi ứng dụng rộng rãi các phương tiện tự động hóa sản xuất. Xu hướng tạo ra những dây chuyền và thiết bị tự động có tính linh hoạt cao đã hình thành và phát triển mạnh mẽ. Vì thế ngày càng tăng nhanh nhu cầu ứng dụng người máy để tạo ra các hệ sản xuất tự động linh hoạt.
Trang 1TRƯỜNG ĐẠI HỌC GIAO THÔNG VẬN TẢI TP HỒ CHÍ MINH
KHOA ĐIỆN – ĐIỆN TỬ VIỄN THÔNG
*****
BÀI BÁO NGHIÊN CỨU ROBOT CÔNG NGHIỆP RRP
Giảng viên hướng dẫn : LÊ CÔNG DANH
Sinh viên thực hiện : Nhóm 02
1 Phạm Trung Hiếu 2051050114 (C)
2 Lê Thành Dự 2051050083
3 Nguyễn Khoa Điền 2051050095
4 Nguyễn Chí Trung Nguyên 2051050031
5 Đào Duy Hải 2051050103
6 Nguyễn Hải Trường An 2051050060
TP Hồ Chí Minh 27/03/2023
Trang 2LỜI MỞ ĐẦU
Theo quá trình phát triển của xã hội, nhu cầu nâng cao sản xuất và chất lượng sản phẩm ngày càng đòi hỏi ứng dụng rộng rãi các phương tiện tự động hóa sản xuất Xu hướng tạo ra những dây chuyền và thiết bị tự động có tính linh hoạt cao đã hình thành và phát triển mạnh mẽ Vì thế ngày càng tăng nhanh nhu cầu ứng dụng người máy để tạo ra các hệ sản xuất tự động linh hoạt
Robot ứng dụng rộng rãi và đóng vai trò quan trọng trong sản xuất cũng như trong đời sống Robot là cơ cấu đa chức năng có khả năng lập trình được dùng để di chuyển nguyên vật liệu, các chi tiết, các dụng cụ thông qua các truyền động được lập trình trước Robot đóng vai trò quan trọng trong tự động hoá linh hoạt như công tác vận chuyển bổ trợ cho máy CNC, trong dây chuyền lắp ráp, sơn hàn tự động, trong các thao tác lặp đi lặp lại, trong các vùng nguy hiểm Một robot có thể chuyển động từ vị trí này sang vị trí khác để cung cấp chi tiết đồng thời vẫn giao tiếp với các thiết bị ngoại vi như bộ PLC, bàn điều khiển hoặc hệ thống mạng truyền thông công nghiệp Ưu điểm quan trọng nhất của kỹ thuật robot là tạo nên khả năng linh hoạt hóa sản xuất
Điển hình là cơ cấu robot RRP được ứng dụng nghiều phục vụ cho sản xuất công nghiệp, y tế, vận chuyển Dó là lý do nhóm em chọn đề tài nghiên cứu và thiết kế chế tạo robot công nghiệp cơ cấu RRP Làm nền tảng để phát triển các ứng dụng trong tương lai
Do thời gian và trình độ có hạn nên bản đồ án tốt nghiệp của em không tránh khỏi những thiếu sót Em rất mong nhận được sự đóng góp ý kiến của các thầy cô và bạn bè để bản đồ án tốt nghiệp của em được hoàn thiện hơn
Em xin chân thành cảm ơn!
Trang 3Bài báo nghiên cứu Robot
1 Ứng dụng chip STM32
1.1 Giới thiệu sơ lược
STM32 là một trong những dòng chip phổ biến của ST với nhiều họ thông dụng như F0,F1,F2,F3,F4… Stm32f103 thuộc họ F1 với lõi là ARM COTEX M3 STM32F103 là vi điều khiển 32 bit, tốc độ tối đa là 72Mhz Giá thành cũng khá rẻ so với các loại vi điều khiển có chức năng tương tự Mạch nạp cũng như công cụ lập trình khá đa dạng và dễ sử dụng
Hình 1.1 Chip xử lí STM32
1.2 Một ᴠài đặc điểm nổi bật của STM32
ST đã đưa ra thị trường 4 dòng vi điều khiển STM32, một bước tiến quan trọng về mặt chi phí và hiệu suất, với giá chỉ gần 1 Euro với số lượng lớn STM32 có 14 biến thể khác nhau, được phân thành hai dòng là Performance và Access, với tần số hoạt động của CPU lên đến 72MHz và 36MHz tương ứng Các biến thể STM32 trong hai nhóm này tương thích hoàn toàn về cách bố trí chân (pin) và phần mềm, đồng thời kích thước bộ nhớ FLASH ROM có thể lên tới 512K và 64K SRAM STM32 có nhiều ứng dụng chính như thiết bị ngoại vi chơi game, các ứng dụng trong công nghiệp, thiết bị lập trình PLC, biến tần, máy in, máy quét, hệ thống cảnh báo, thiết bị liên lạc nội bộ …
Trang 4Hình 1.2 Cánh tay robot
2 ENCODER TỪ AS5600
2.1 Giới thiệu chung
AS5600 là cảm biến quay hồi chuyển góc với độ phân giải cao sử dụng giao tiếp I2C, được sản xuất bởi công ty Austria Microsystems Nó có tính năng
đo được góc quay với độ chính xác cao lên đến 0.087 độ và độ phân giải 12 bit Cảm biến AS5600 được sử dụng rộng rãi trong các ứng dụng điện tử, đặc biệt là trong các hệ thống điều khiển động cơ, robot và các thiết bị tự động hóa công nghiệp
I2C là một giao thức truyền thông đồng bộ được sử dụng để kết nối các thiết bị điện tử với nhau Nó được phát triển bởi Philips Semiconductor vào năm
1980 Giao thức I2C sử dụng hai dây truyền thông là SDA (Serial Data) và SCL (Serial Clock) để truyền dữ liệu giữa các thiết bị
Trang 5Bài báo nghiên cứu Robot
Hình 2.1 Encoder từ AS5600
Vcc Nguồn cấp, 5V.3V GND Chân nối đất
OUT Chân Output (Đầu ra), dùng để xuất tín hiệu sóng PWM/sóng Analog
DIR
Hướng quay (Nếu chân DIR nối với chân GND (DIR = 0), quay cùng chiều kim đồng
hồ, giá trị góc quay tăng Nếu chân DIR nối với chân VCC (DIR = 1), quay ngược chiều kim đồng hồ, giá trị góc quay giảm)
SCL Serial Clock: đường truyền xung Clock để đồng bộ và chỉ theo 1 hướng của giao thức SDA Serial Data: đường truyền dữ liệu 2 hướng của giao thức
GPO
Chân lựa chọn chế độ (Bắt đầu lập trình để đặt
vị trí ban đầu và kết thúc của góc quay)
Bảng 1 Bảng mô tả sơ đồ chân Encoder từ AS5600
2.2 Nguyên lý hoạt động
Encoder AS5600 là cảm biến đo góc quay bằng việc cảm nhận từ trường của nam châm gắn trên trục quay Cách thức đo góc quay được minh hoạ như trên hình Khi viên nam châm quay, từ trường cũng thay đổi theo góc quay
Trang 6tương ứng và từ đó cảm biếm có thể xác định được qóc quay Do độ phân giải
12 bit nên nó trả về 4096 giá trị từ 0 đến 4095, tương ứng với góc quay từ 0° đến 360°
Hình 1.2 Cách thức đo góc quay sử dụng cảm biến AS5600
Như vậy, sử dụng vi điều khiển, ta sẽ đọc được giá trị nguyên n (từ 0 đến
4095) mà cảm biến trả về và từ đó tính ra được góc quay (độ) thực tế theo công thức:
2.3 STM32 giao tiếp với Encoder
AS5600 có thể kết nối với STM32 qua giao tiếp I2C Điều này giúp đơn giản hóa việc đo góc quay trong các ứng dụng điện tử và robot Việc kết nối giữa hai thiết bị có thể được thực hiện dễ dàng bằng các thư viện hỗ trợ và các hàm đơn giản Kết quả đo được có thể sử dụng cho các ứng dụng khác nhau như
đo vận tốc quay hoặc xác định vị trí
3 Logic mờ (Fuzzy logic) là gì?
Lý thuyết fuzzy logic được Zadeh, L.A nêu ra lần đầu tiên vào năm 1965
Lý thuyết này giải quyết các bài toán rất gần với cách tư duy của con người Tới nay, lý thuyết logic mờ đã phát triển rất mạnh mẽ và được ứng dụng trong nhiều lĩnh vực của cuộc sống
Giá trị của các biến trong biểu thức logic mờ không phải là các con số mà
là các khái niệm, ví dụ như “nhanh”, “trung bình”, “chậm” hay “nóng”, “vừa”,
“lạnh” Chính vì vậy cách giải quyết các bài toán trong logic mờ rất gần với cách tư duy của con người
Trang 7Bài báo nghiên cứu Robot
Hình 3.1 Hệ thống mờ điều khiển nhiệt độ.
4 Nguyên lý hoạt động của bộ điểu khiển logic mờ
Bộ điều khiển logic mờ được cấu tạo gồm các Membership Functions (MF) đầu vào, đầu ra cùng một loạt các qui tắc liên hệ giữa chúng Từ một giá trị cụ thể của đầu vào, bộ điều khiển tiến hành việc “mờ hoá” tại các MF đầu vào, tức
là đánh giá xem tín hiệu đó thuộc vào mức nào trong các mức đã định nghĩa trước Sau khâu này,tín hiệu đầu vào được chuyển sang các giá trị dạng khái niệm như “nhanh”, “chậm”, “lớn”, “nhỏ”
Hình 4.1 Nguyên lí của điều khiển mờ
Một ứng dụng cơ bản có thể có đặc điểm là các khoảng con của một biến liên tục Ví dụ, một đo đạc nhiệt độ cho phanh (anti-lock brake) có thể có một
Trang 8vài hàm liên thuộc riêng biệt xác định các khoảng nhiệt độ cụ thể để điều khiển phanh một cách đúng đắn Mỗi hàm ánh xạ cùng một số đo nhiệt độ tới một chân giá trị trong khoảng từ 0 đến 1 Sau đó các chân giá trị này có thể được dùng để quyết định các phanh nên được điều khiển như thế nào
5 Xây dựng bộ điều khiển tốc độ động cơ DC Servo trên Matlab
E Độ sai lệch tốc
độ so với giá trị
đặt U Độ sai chênh điện áp cấp vào độngcơ khi ngõ vào thay đổi DET Đạo hàm độ sai
lệch theo thời gian
Bảng 2 bộ điều khiển tốc độ động cơ DC Servo trên Matlab
Sau đây là bảng luật mờ :
DE
T
Bảng 3 Luật mờ
Xây dựng bộ điều khiển mờ trên MALAB theo các ngõ vào ra và bảng luật
mờ được thành lập ở trên:
Trang 9Bài báo nghiên cứu Robot
Hình 5.1 Ngõ vào E
Hình 5.2 Ngõ vào DET
Trang 10Hình 5.3 Ngõ vào U
*Sau khi xây dựng được bộ điều khiển mờ ta tiến hành mô phỏng trên Simulink:
Chúng ta sẽ giả sử rằng đầu vào của hệ thống là nguồn điện áp (V) được đặt vào phần ứng của động cơ, trong khi đầu ra là tốc độ quay của trục (thetadot) Các tham số vật lý cho ví dụ của chúng tôi là:
(J) mômen quán tính của rôto 0,01 kg.m^2
(b) hằng số ma sát nhớt của động cơ 0,1 N.m.s
(Ke) hằng số suất điện động 0,01 V/rad/giây
(Kt) hằng số mô-men xoắn động cơ 0,01 N.m/Amp
(R) điện trở 1 Ohm
(L) điện cảm 0,5 H
J*thetadotdot + b*thetadot = K *i
L*idot + R*i = V- K* thetadot
thetadotdot=1/J*(K*i - b*thetadot)
Trang 11Bài báo nghiên cứu Robot
Hình 5.4 Mô phỏng Simulink
Hình 5.5 Mô phỏng Simulink ngõ ra
Trang 12Sau khi tiến hành mô phỏng, chúng ta có được ngõ ra như sau:
Hình 5.5 Kết quả mô phỏng ngõ ra
Do tín hiệu vào của chúng ta là khối SineWave, cho được ngõ ra gần như
đã đáp ứng được yêu cầu của hệ thống
6 Động học thuận Robot
6.1 Sơ đồ động học
Hình 6.1 Sơ đồ động học cơ cấu RRP
Trang 13Bài báo nghiên cứu Robot 6.2 Bảng DH
Hình 6.2 Bảng D-H robot RRP
6.3 Xây dựng động học thuận bằng Matlab:
H_0_3=
[cos(theta0)*cos(theta1) - sin(theta0)*sin(theta1), cos(theta0)*sin(theta1) + cos(theta1)*sin(theta0), 0, a2*cos(theta0) + a3*cos(theta0)*cos(theta1) -
a3*sin(theta0)*sin(theta1)]
[cos(theta0)*sin(theta1) + cos(theta1)*sin(theta0), sin(theta0)*sin(theta1) - cos(theta0)*cos(theta1), 0, a2*sin(theta0) + a3*cos(theta0)*sin(theta1) +
a3*cos(theta1)*sin(theta0)]
[ 0, 0, -1, -d3]
[ 0, 0, 0, 1]
Trang 147 Động học nghịch Robot
Hình 7.1 Động học nghịch RRP
Trang 15Bài báo nghiên cứu Robot
8 Kết luận
Tổng kết bài nghiên cứu về thiết kế robot công nghiệp RRP cho thấy rằng việc thiết kế và phát triển robot công nghiệp RRP là một giải pháp hữu hiệu để cải thiện hiệu suất và độ chính xác trong quá trình sản xuất Thông qua bài nghiên cứu, nhóm em đã tiếp cận được với lý thuyết động học thuận, động học nghịch để thiết kế ra một cơ cấu robot Đồng thời, áp dụng bộ điều khiển Fuzzy
để điều khiển tốc độ động học của cơ cấu
Nhờ sử dụng cơ cấu RRP, robot có thể di chuyển nhanh hơn và linh hoạt hơn trong các ứng dụng công nghiệp Đồng thời, việc sử dụng các giải pháp điều khiển và phần mềm điều khiển thích ứng giúp tăng độ chính xác và giảm thời gian dừng máy
Mặc dù bài nghiên cứu tập trung vào thiết kế robot RRP với mục đích ứng dụng trong ngành sản xuất, tuy nhiên, các kết quả nghiên cứu có thể được áp dụng rộng rãi trong các lĩnh vực khác như y tế, dịch vụ và quản lý kho
Tuy nhiên, còn nhiều thách thức và khó khăn trong việc triển khai robot RRP trong thực tế, bao gồm chi phí đầu tư ban đầu cao, khó khăn trong việc tích hợp và đồng bộ hóa các hệ thống, và nhu cầu đào tạo nhân lực để sử dụng và bảo trì robot
Tổng quan, việc thiết kế robot công nghiệp RRP mang lại nhiều lợi ích cho ngành sản xuất và các lĩnh vực khác Tuy nhiên, cần có sự đầu tư và nỗ lực để giải quyết các thách thức còn tồn đọng để robot RRP có thể được áp dụng rộng rãi trong thực tế
Trang 169 Tài liệu đính kèm
9.1 Đo tốc độ từ encoder AS5600
CODE
#include <Wire.h>
#include <AS5600.h>
AS5600 encoder;
unsigned long last_time;
float last_angle = 0;
float current_angle = 0;
float current_speed = 0;
void setup() {
Serial.begin(9600);
Wire.begin();
encoder.init();
last_time = millis();
}
void loop() {
current_angle = encoder.getRawAngle();
unsigned long current_time = millis();
float time_delta = (current_time - last_time) / 1000.0;
float angle_delta = current_angle - last_angle;
current_speed = angle_delta / time_delta;
last_angle = current_angle;
last_time = current_time;
Serial.print("Current Speed: ");
Serial.println(current_speed);
delay(100);
Trang 17Bài báo nghiên cứu Robot
9.2 Xây dựng phương trình động học thuận bằng Matlab.
syms theta0 theta1 a1 a2 a3 d3
H_0_1 = [cos(theta0) -sin(theta0)*cos(0) sin(theta0)*sin(0) a2*cos(theta0); sin(theta0) cos(theta0)*cos(0) -cos(theta0)*sin(0)
a2*sin(theta0);
0 sin(0) cos(0) 0;
0 0 0 1]
H_1_2 = [cos(theta1) -sin(theta1)*cos(pi) sin(theta1)*sinpi(1) a3*cos(theta1); sin(theta1) cos(theta1)*cos(pi) -cos(theta1)*sinpi(1)
a3*sin(theta1);
0 sinpi(1) cos(pi) 0;
0 0 0 1]
H_2_3 = [cos(0) -sin(0)*cos(0) sin(0)*sin(0) 0*cos(0);
sin(0) cos(0)*cos(0) -cos(0)*sin(0) 0*sin(0);
0 sin(0) cos(0) d3;
0 0 0 1]
((H_1_2)*(H_2_3))*(H_0_1)
9.3 Kết quả Matlab
H_0_1 =
[cos(theta0), -sin(theta0), 0, a2*cos(theta0)]
[sin(theta0), cos(theta0), 0, a2*sin(theta0)]
[ 0, 0, 1, 0]
[ 0, 0, 0, 1]
H_1_2 =
[cos(theta1), sin(theta1), 0, a3*cos(theta1)]
[sin(theta1), -cos(theta1), 0, a3*sin(theta1)]
[ 0, 0, -1, 0]
[ 0, 0, 0, 1]
H_2_3 =
[1, 0, 0, 0]
[0, 1, 0, 0]
[0, 0, 1, d3]
[0, 0, 0, 1]
ans =
[cos(theta1), sin(theta1), 0, a3*cos(theta1)]
[sin(theta1), -cos(theta1), 0, a3*sin(theta1)]
Trang 18[ 0, 0, -1, -d3]
[ 0, 0, 0, 1]
>> H_0_1*ans
H_0_3=
[cos(theta0)*cos(theta1) - sin(theta0)*sin(theta1), cos(theta0)*sin(theta1) + cos(theta1)*sin(theta0), 0, a2*cos(theta0) + a3*cos(theta0)*cos(theta1) -
a3*sin(theta0)*sin(theta1)]
[cos(theta0)*sin(theta1) + cos(theta1)*sin(theta0), sin(theta0)*sin(theta1) - cos(theta0)*cos(theta1), 0, a2*sin(theta0) + a3*cos(theta0)*sin(theta1) + a3*cos(theta1)*sin(theta0)]
Trang 19Bài báo nghiên cứu Robot
10 Tài liệu tham khảo
‒ Lí thuyết điều khiển hiện đại – Nguyễn Thị Phương Hà – NXB Đại học Quốc Gia Tp Hồ Chí Minh
‒ Giáo trình Kỹ thuật Robot - Trường ĐH công nghiệp 2008 - Bùi Thư Cao, Trần Hữu Toàn
‒ Matlab và Simulink dành cho kỹ sư điều khiển tự động - Nguyễn Phùng Quang - Nhà xuất bản khoa học và kỹ thuật
‒ Nghiên cứu ứng dụng cảm biến để cải tiến chất lượng đặc tính của các động cơ bước cỡ nhỏ - Ths Nguyễn Đức Sang
https://www.mouser.vn/new/seeed-studio/seeed-studio-grove-as5600-encoder/
b/blog/posts/hall-sensor-as5600-for-game-wheel
AS5600.html
http://www.nguyenvankhoa.com/2019/12/thiet-ke-bo-ieu-khien-fuzzy-logic-cho.html