Thiết kế hệ thống điều khiển cho robot Scara

Đề tài được thực hiện trong 3 tháng, dưới sự hướng dẫn của thầy/cô trường Đại học Bách khoa Hà Nội. Ý tưởng của đề tài: Mô hình robot được thiết kế trên SolidWork Sử dụng thư viện, sau đó import vào Matlab. Matlab tiến hành tính toán, mô phỏng chuyển động củ robot sử dụng bộ điều khiển PD Thiết kế giao điện GUI trên MatLab để điều khiển chuyển động của robot

TỔNG QUAN VỀ ROBOT SCARA

Giới thiệu chung về robot SCARA

SCARA, viết tắt của Selective Compliance Assembly Robot Arm, là một khái niệm robot lắp ráp mới được giới thiệu vào năm 1981 bởi Sankyo Seiki, Pentel và NEC dưới sự hướng dẫn của giáo sư Hiroshi Makino tại Đại học Yamanashi Robot này có cấu trúc với 2 khớp quay và 1 khớp tịnh tiến, tất cả đều có trục song song Hai khớp đầu chỉ có thể quay trong mặt phẳng XY, trong khi khớp thứ ba tịnh tiến theo phương Z, điều này tạo điều kiện thuận lợi cho các hoạt động gắp và lắp ráp trên mặt phẳng XY.

Hình 1.1 Một số loại robot SCARA

Ưu nhược điểm của robot SCARA

Tốc độ: Được thiết kế tự động hóa hoạt động và có lập trình sẵn, tốc độ của

Robot SCARA vượt trội hơn hẳn so với tốc độ làm việc của con người, hoạt động hiệu quả trong nhiều điều kiện khắc nghiệt như nhiệt độ cao và môi trường hóa chất Đặc biệt, SCARA mang lại độ chính xác cao, rất phù hợp cho các yêu cầu kiểm soát lực trong ngành cơ khí chế tạo máy và lắp ráp điện tử Trong quy trình lắp ráp, việc căn chỉnh chính xác để chèn chốt đúng cách là một yếu tố quan trọng mà robot SCARA có thể thực hiện một cách xuất sắc.

Robot SCARA có khả năng thao tác chính xác với lực phù hợp, giúp hoàn thành công việc mà không làm hỏng linh kiện hay thiết bị Đặc biệt, robot này có thể khắc phục tình trạng mệt mỏi và chán nản do công việc lặp đi lặp lại gây ra, từ đó cải thiện thái độ làm việc Với những ưu điểm này, robot SCARA ngày càng được nghiên cứu và phát triển để thay thế con người trong các công việc chân tay mang tính tuần hoàn liên tục.

Nhược điểm của SCARA nằm ở độ linh hoạt của trục Z do bị cố định chuyển động của trục Z ở 2 khâu đầu

Một điểm lưu ý nữa là SCARA là robot có tải trọng khá thấp, thường dưới 30 kg.

Nguyên lí hoạt động

Robot SCARA được thiết kế giống như một cánh tay máy, hoạt động theo nguyên lý tương tự như cánh tay con người Nó thực hiện các chuyển động cơ bản, với cổ tay mang lại sự khéo léo và linh hoạt Bàn tay của robot đảm nhiệm việc thực hiện các thao tác trực tiếp trên đối tượng cần tác động.

Robot SCARA hoạt động nhờ vào động cơ, có thể là điện, thủy lực, khí nén, hoặc sự kết hợp của các loại động cơ này Các nhà sản xuất thiết kế robot SCARA với các hệ thống cảm biến khác nhau tùy thuộc vào điều kiện hoạt động Tất cả robot SCARA đều được điều khiển bởi hệ thống điều khiển, bao gồm các máy tính giám sát và điều khiển hoạt động của chúng.

Các yêu cầu của robot trong đồ án

- Không gian làm việc của các khớp:

- Tốc độ tối đa của các khớp

- Ở giai đoạn thiết kế sơ bộ, chúng ta có những điểm sau đây:

• Robot SCARA 3 bậc tự do

• Chiều dài các khâu 1, 2, 3 lần lượt là: L1 = 510mm, L2 = 450mm, L3 = 420mm

• Khối lượng các khâu 1, 2, 3 lần lượt là: m1 = 15kg, m2 = 10kg, m3 = 5kg

• Sử dụng bộ truyền vít me – đai ốc cho khâu tịnh tiến.

Các thành phần trong hệ thống điều khiển

1.5.1 Động cơ Động cơ servo hay còn gọi là servo motor là một loại máy móc chuyên dùng để cung cấp cơ năng cho một thiết bị, dây chuyền hay cơ cấu nào đó trong quá trình sản xuất và chế tạo Chúng có nhiệm vụ cung cấp lực cho các dây chuyền hay các cơ cấu khác hoạt động theo Servo motor có khả nằng điều khiển sự thay đổi nhanh về vị trí và tốc độ Đĩa quay của servo motor có thể thực hiện sự quay liên tục giống với động cơ DC thông thường Ngoài ra còn có servo motor sử dụng dòng điện xoay chiều, khi đó tốc độ quay của motor phụ thuộc vào tần số của dòng xoay chiều.

Cảm biến là thiết bị nhận kích thích từ các đại lượng vật lý và chuyển đổi chúng thành tín hiệu điện Chúng bao gồm một phần tử nhạy cảm với kích thích và một thành phần chuyển đổi tín hiệu, giúp hệ thống đo lường và thu thập dữ liệu xử lý thông tin Đối với các hệ thống phức tạp, nhu cầu sử dụng nhiều cảm biến càng trở nên cần thiết.

Encoder là cảm biến phản hồi cơ bản cho điều khiển động cơ, cung cấp thông tin về vị trí và tốc độ quay của động cơ thông qua xung Khi kết hợp với động cơ servo, encoder đóng vai trò quan trọng trong việc cải thiện khả năng điều khiển robot Công tắc hành trình, hay còn gọi là công tắc giới hạn hành trình, được sử dụng để giới hạn chuyển động của các bộ phận Nó có cấu tạo tương tự như công tắc điện thông thường nhưng có thêm cần tác động để thay đổi trạng thái tiếp điểm bên trong Công tắc hành trình không duy trì trạng thái và sẽ trở về vị trí ban đầu khi không còn tác động.

Cảm biến tiệm cận được sử dụng để giới hạn góc quay của khâu 1, 2 và hành trình của khâu 3 Ưu điểm nổi bật của cảm biến tiệm cận so với công tắc hành trình là khả năng phát tín hiệu mà không cần tiếp xúc, từ đó giúp giảm thiểu va chạm.

Việc điều khiển trực tiếp động cơ servo công suất lớn từ bộ vi điều khiển là không khả thi do nguồn ra của vi điều khiển quá nhỏ Do đó, cần sử dụng một bộ điều khiển (driver) cho servo motor, với nguồn cấp cho driver phải đủ lớn để đảm bảo cường độ dòng ra điều khiển động cơ.

1.5.4 Bộ điều khiển động cơ

Mỗi hãng sản xuất servo motor đều cung cấp bộ driver riêng để điều khiển, bao gồm đầu kết nối với servo motor, rắc cắm cho encoder phản hồi, và các đầu cấp nguồn Ngoài ra, bộ driver còn có các điểm giao tiếp với máy tính hoặc vi điều khiển (RX, TX).

Bộ driver DYN2 AC Servo Drive hãng DMM (Dynamic Motor Motion) – (hình dưới) có một số tính chất như sau:

• Điện áp hoạt động + 60 VDC (nhỏ nhất: 24 VDC, lớn nhất 75 VDC)

• Có khả năng điều khiển theo vị trí, tốc độ, và momen

• Giao tiếp nhanh với absolute encoder

• Giao tiếp RS232 qua cổng UART với máy tính và vi điều khiển

• Có ứng dụng trong máy công cụ nhỏ và vừa, máy CNC, Robotics, …

Hình 1.3 AC servo driver DYN2 (trái) và DYN4 (phải)

1.5.5 Giao tiếp với bộ điều khiển Đối với kết nối qua máy tính: dùng cáp kết nối như RS232 và sử dụng phần mềm để giao tiếp Đối với kết nối qua vi điều khiển: dùng dây nối giữa các chân RX, TX của vi điều khiển với driver, xuất code sang vi điều khiển để driver có thể hoạt động tự động

Ví dụ sử dụng vi điều khiển arduino Mega.

Trong đồ án này, em sử dụng PLC FX-3G-14MT của Mitsubishi để nhận tín hiệu từ cảm biến và điều khiển động cơ PLC được kết nối với máy tính qua cáp USB-SC09.

TÍNH TOÁN ĐỘNG HỌC VÀ ĐỘNG LỰC HỌC

Tính toán động học

2.1.1 Tính toán động học thuận

Thiết lập hệ tọa độ Denavit-Hartenberg

Hình 2.1 Sơ đồ động học robot SCARA 3 bậc tự do Biến khớp: q = [q1 q 2 q 3 ] T

Miền giá trị biến khớp:{ q 1 ∈ [−150 o ; 150 o ] q 2 ∈ [−140 o ; 140 o ] q 3 ∈ [0; 203mm]

Ma trận biến đổi thuần nhất tương đối giữa 2 khâu liên tiếp là:

Hình 2.2 Ma trận biến đổi tọa độ thuần nhất giữa 2 khâu liên tiếp

Nguồn: Slide chương 4_Phương trình động học robot – TS Đinh Hồng Bộ

Dựa vào ma trận trong hình 2.2, thay tương ứng các thông số trong bảng D-H ta được:

A 0 1 = [ cos q 1 − sin q 1 0 a 1 cos q 1 sin q 1 cos q 1 0 a 1 sin q 1

A 1 2 = [ cos q 2 − sin q 2 0 a 2 cos q 2 sin q 2 cos q 2 0 a 2 sin q 2

Ma trận biến đổi thuần nhất của các khâu so với khâu cố định là:

T 1 0 = A 0 1 = [ cos q 1 − sin q 1 0 a 1 cos q 1 sin q 1 cos q 1 0 a 1 sin q 1

T 2 0 = A 0 1 A 1 2 = [ cos q 12 − sin q 12 0 a 2 cos q 12 + a 1 cos q 1 sin q 12 cos q 12 0 a 2 sin q 12 + a 1 sin q 1

T 3 0 = A 0 1 A 1 2 A 2 3 = [ cos q 12 − sin q 12 0 a 2 cos q 12 + a 1 cos q 1 sin q 12 cos q 12 0 a 2 sin q 12 + a 1 sin q 1

Với: q 12 = q 1 + q 2 Toạ độ điểm tác động cuối là: { x = a 2 cos q 12 + a 1 cos q 1 y = a 2 sin q 12 + a 1 sin q 1 z = d 1 + d 2 − q 3

2.1.2 Tính toán động học ngược

Bài toán động học ngược đóng vai trò quan trọng trong lập trình và điều khiển chuyển động của robot, giúp điều khiển tay kẹp di chuyển đến các vị trí nhất định trong không gian thao tác Yêu cầu chính của bài toán là tính toán toạ độ khớp từ toạ độ và góc quay trong không gian thao tác Có nhiều phương pháp để giải bài toán này, từ hình học đến giải tích, nhưng trong báo cáo này, tôi sẽ trình bày phương pháp giải tích Đầu vào của bài toán động học ngược là toạ độ của điểm tác động cuối E trong không gian thao tác: [ x E, y E, z E ].

Theo kết quả bài toán động học thuận, ta có:

Bình phương 2 vế (1) và (2), ta có: x e 2 = a 2 2 cos 2 q 12 + a 1 2 cos 2 q 1 + 2a 1 a 2 cos q 12 cos q 1 y e 2 = a 2 2 sin 2 q 12 + a 1 2 sin 2 q 1 + 2a 1 a 2 sin q 12 sin q 1

Cộng 2 vế 2 phương trình trên ta được:

Biến đổi phương trình (1) và (2) thành hệ phương trình có 2 ẩn là cos q 1 , sin q 1 :

⇔ {(a 2 cos q 2 + a 1 ) cos q 1 − a 2 sin q 2 sin q 1 = x E a 2 sinq 2 cos q 1 + (a 2 cos q 2 + a 1 ) = y E

{ cos q 1 = a 2 (x E cos q 2 + y E sin q 2 ) + a 1 x E x E 2 + y E 2 sin q 1 =a 2 (y E cos q 2 − x E sin q 2 ) + a 1 y E x E 2 + y E 2

= atan 2 (a 2 (y E cos q 2 − x E sin q 2 ) + a 1 y E a 2 (x E cos q 2 + y E sin q 2 ) + a 1 x E )

Từ phương trình (3) ta có: q 3 = −z E + d 2 + d 1

Tính toán động lực học

Để tính toán động lực học của robot, chúng ta cần thiết lập phương trình vi phân chuyển động Phương trình này được xây dựng dựa trên phương trình Lagrange II với dạng tổng quát như sau: \$ \frac{d}{dt} \left( \frac{\partial T}{\partial q_i} \right) - \frac{\partial V}{\partial q_i} = 0 \$, trong đó \$T\$ là động năng và \$V\$ là thế năng của robot.

- qi: Tọa độ suy rộng thứ i

Lực suy rộng qi kt là lực không thế, có đặc điểm là công của lực này không phụ thuộc vào hình dáng đường đi mà chỉ dựa vào vị trí điểm đầu và điểm cuối trong quá trình chuyển động của vật.

13 dụ của lực thế là: Trọng lực, lực đàn hồi,… Trường hợp còn lại chính là lực không thế Ví dụ lực không thế: Lực ma sát,

Trong thiết kế robot, phương trình Lagrange loại II được biểu diễn dưới dạng ma trận để thuận tiện cho việc áp dụng các công cụ toán học và thực hiện mô phỏng trên máy tính Phương trình vi phân mô tả chuyển động của robot có dạng cụ thể.

M(q)q̈ + C(q, q̇)q̇ + G(q) = Q (Phương trình được lấy trong Slide Robotics chương 7 – Thầy Nguyễn Quang Hoàng)

- M(q): Là ma trận khối lượng

- G(q): Là ma trận trọng lượng

- Q = U: Là vector lực suy rộng của các lực không thế

Với U = [ τ 1 τ 2 τ 3 ] ,τ i (i=1, 2, 3) là lực dẫn động của động cơ tại các khớp của các khâu 1, 2 ,3

Khâu Vị trí trọng tâm Khối lượng

Momen quán tính khối xc yc zc I 1 I 2 I 3

Bảng 2.2 Tham số động lực học robot 3 khâu

Ma trận khối lượng được tính theo công thức trong Slide Robotics chương 7 của Thầy Nguyễn Quang Hoàng Công thức này không được ghi số trang cụ thể vì slide thường xuyên được cập nhật và chỉnh sửa bởi các giảng viên trong bộ môn qua từng kỳ học, dẫn đến sự thay đổi về số trang.

M(q) = ∑ 3 k=1 (J Tk T m k J Tk + J Rk T R k 0 I Ck k R 0T k J Rk )

- Tọa độ khối tâm C 1 trong hệ tọa độ R 1 : r C 1 1 = [

], 𝑙 1 là khoảng cách từ khối tâm C1 đến gốc O1

“−𝑙 1 ” vì khối tâm C1 ở phía âm trục x trong hệ tọa độ khâu 1

- Tọa độ khối tâm C 1 trong hệ tọa độ R 0 : r C

+ r O 0 1 = [ a 1 cos q 1 a 1 sin q 1 d 1 ] là tọa độ gốc O1 trong hệ cố định

Ma trận cosin chỉ hướng của khâu 1, ký hiệu là $ R_{0}^{1} $, và vector $ r_{O}^{1} $ được lấy từ ma trận biến đổi tọa độ thuần nhất $ T_{1}^{0} $ của khâu 1 so với khâu cố định Trong đó, $ r_{O}^{1} $ là vector chứa 3 phần tử ở hàng 1, 2, 3 trong cột cuối cùng của ma trận $ T_{1}^{0} $, còn $ R_{0}^{1} $ là ma trận 3x3 chứa 9 phần tử ở 3 hàng và 3 cột đầu của ma trận $ T_{1}^{0} $.

- Ma trận Jacobi tịnh tiến:

Hình 2.3 Công thức tính ma trận Jacobi tịnh tiến

Nguồn: Slide Robotics chương 4 – Thầy Nguyễn Quang Hoàng

Trong bài này, tọa độ của điểm P theo ba phương x, y, z so với hệ cố định được biểu diễn bằng các phần tử trong vector r C 0 1, tương ứng với tọa độ khối tâm C1 trong hệ cố định Bằng cách thay thế các tọa độ này vào công thức trong hình 2.3, ta có được ma trận Jacobi tịnh tiến của khâu 1.

Hình 2.4 Công thức tính ma trận Jacobi quay của khâu i trong hệ cố định

Vận tốc góc của khâu 1 so với khâu cố định được biểu diễn bằng vector \$w_{1}^{0} = [0, 0, \dot{q}_{1}]^{T}\$, trong đó các thành phần tương ứng với các phương x, y, z Khi thay thế các vận tốc góc này vào công thức trong hình 2.4, ta có thể xác định ma trận Jacobi quay của khâu 1 trong hệ cố định.

- Ma trận momen quán tính khối:

Ma trận momen quán tính khối của vật đối với hệ trục Oxyz là một yếu tố quan trọng trong thiết kế robot Để đơn giản hóa quá trình tính toán, các khâu của robot trong đồ án này được thiết kế đối xứng qua hai mặt.

+ Đối xứng qua mặt y-z: I xy = I xz = I yx = I zx = 0

+ Đối xứng qua mặt x-y: I zy = I yz = 0

Lúc này momen quán tính của khối tâm C1 trong hệ tọa độ khâu 1 là:

- Tọa độ khối tâm C 2 trong hệ tọa độ R 2 : r C 2 2 = [

−𝑙 2 00], 𝑙 2 là khoảng cách từ khối tâm C2 đến gốc O2

“−𝑙 2 ” vì khối tâm C2 ở phía âm trục x trong hệ tọa độ khâu 2

- Tọa độ khối tâm C 2 trong hệ tọa độ R 0 : r C 0 2 = r O 0 2 + R 0 2 r C 2 2 = [

] là tọa độ gốc O2 trong hệ cố định

Ma trận cosin chỉ hướng của khâu 2, ký hiệu là $ R_{0}^{2} $, và vector $ r_{O}^{2} $ được lấy từ ma trận biến đổi tọa độ thuần nhất $ T_{2}^{0} $ của khâu 2 so với khâu cố định Trong đó, $ r_{O}^{2} $ là vector chứa 3 phần tử ở cột cuối cùng của ma trận $ T_{2}^{0} $, còn $ R_{0}^{2} $ là ma trận 3x3 chứa 9 phần tử ở 3 hàng và 3 cột đầu của ma trận $ T_{2}^{0} $.

- Ma trận Jacobi tịnh tiến (cách tính tương tự khâu 1):

−(a 2 − 𝑙 2 ) sin q 12 − a 1 sin q 1 −(a 2 − 𝑙 2 ) sin q 12 0 (a 2 − 𝑙 2 ) cos q 12 + a 1 cos q 1 (a 2 − 𝑙 2 ) cos q 12 0

- Ma trận Jacobi quay (cách tính tương tự khâu 1):

Từ hình 2.1, dễ thấy vận tốc góc khâu 2 so với khâu cố định: w 2 0 = [0 0 q̇ 12 ] T

- Ma trận momen quán tính khối (cách tính tương tự khâu 1):

- Tọa độ khối tâm C 3 trong hệ tọa độ R 3 : r C

], 𝑙 3 là khoảng cách từ khối tâm C3 đến gốc O3

“𝑙 3 ” vì khối tâm C3 ở phía dương trục z trong hệ tọa độ khâu 3

- Tọa độ khối tâm C 3 trong hệ tọa độ R 0 : r C 0 3 = r O 0 3 + R 0 3 r C 3 3 = [

] là tọa độ gốc O3 trong hệ cố định

Ma trận cosin chỉ hướng của khâu 3, ký hiệu là $ R_{0}^{3} $, và vector $ r_{O}^{0 3} $ đều được trích xuất từ ma trận biến đổi tọa độ thuần nhất $ T_{3}^{0} $ của khâu 3 so với khâu cố định Trong đó, $ r_{O}^{0 3} $ là vector chứa 3 phần tử 1, 2, 3 nằm ở cột cuối cùng của ma trận $ T_{3}^{0} $, còn $ R_{0}^{3} $ là ma trận 3x3 chứa 9 phần tử được sắp xếp trong 3 hàng và 3 cột đầu của ma trận $ T_{3}^{0} $.

- Ma trận Jacobi tịnh tiến (cách tính tương tự khâu 1):

−(a 2 − 𝑙 2 ) sinθ 12 − a 1 sinθ 1 −(a 2 − 𝑙 2 ) sinθ 12 0 (a 2 − 𝑙 2 ) cosθ 12 + a 1 cosθ 1 (a 2 − 𝑙 2 ) cosθ 12 0

- Ma trận Jacobi quay (cách tính tương tự khâu 1):

Từ hình 2.1, dễ thấy vận tốc góc khâu 3 so với khâu cố định: w 3 0 = [0 0 q̇ 12 ] T

- Ma trận momen quán tính khối (cách tính tương tự khâu 1):

Vậy ma trận khối lượng M được xác định:

M(q) = ∑(J Tk T m k J Tk + J Rk T R 0 k I Ck k R k 0T J Rk )

Sử dụng phần mềm Matlab, ta thu được kết quả tính toán như sau: m 11 (q) = I 1zz + I 2zz + I 3zz + m 1 a 1 2

Ma trận Coriolis C(q, q̇) xác định bởi:

Các phần tử của ma trận này được tính theo công thức Christoffel: c ij (q, q̇) =1

Sử dụng phần mềm Matlab, kết quả tính toán như sau: c 11 (q, q̇) = − (m 2

Chọn gốc thế năng trùng với hệ tọa độ cố định

“-g” vì gia tốc trọng trường ngược chiều với chiều dương trục z trong hệ tọa độ cố định của robot

Ma trận trọng lượng (Công thức ma trận trọng lượng G(q) được lấy trong Slide Robotics chương 7 – Thầy Nguyễn Quang Hoàng)

Tuy nhiên, khi có tải 5kg, robot lúc này sẽ chịu thêm trọng lực do tải tác động vào Lúc này, ma trận trọng lượng G(q) sẽ là:

Lực suy rộng của các lực không thế Q

Trong đồ án, robot được xem như một mô hình lý tưởng, vì vậy lực ma sát và lực cản nhớt được bỏ qua Lực không thế chỉ còn lại là lực dẫn động tại các khớp Do đó, ta có thể biểu diễn lực không thế bằng vector lực suy rộng Q = U = [ τ_1 τ_2 τ_3 ], trong đó τ_i (i = 1, 2, 3) là lực dẫn động của động cơ tại các khớp của khâu 1, 2, 3.

Kết quả của bài toán động lực học:

] = [ τ 1 τ 2 τ 3 ] Hay lực điều khiển tại các khớp:

THIẾT KẾ BỘ ĐIỀU KHIỂN

Tính chọn động cơ

3.1.1 Luật chuyển động của các khâu

Chu kỳ thời gian là khoảng thời gian mà robot thực hiện liên tục các chuyển động, bao gồm di chuyển xuống 168mm, di chuyển ngang 300mm, di chuyển lên 168mm, và sau đó lặp lại để quay về vị trí ban đầu.

Chọn quy luật vận tốc theo biểu đồ hình thang như hình vẽ

Hình 3.1 Quy luật vận tốc Trong đó:

- t i : Là khoảng thời gian tăng tốc

- t f : Là khoảng thời gian giảm tốc

- t c : Là khoảng thời gian vận tốc không thay đổi

- T: Là khoảng thời gian chuyển động

- q̇ max : Là vận tốc lớn nhất

- S: Là quãng đường di chuyển trong thời gian T

- q̈ i : Là gia tốc khi tăng tốc, q̈ f là gia tốc khi giảm tốc

23 Để đơn giản tính toán động học cho các khâu, đặt:

+ Khi đó gia tốc khi tăng tốc và giảm tốc sẽ là: q̈ = q̈ i = q̈ f = q̇ max t i =q̇ max

Ta có phương trình chuyển động như sau:

- Tốc độ tối đa của khâu 3 là: 1200mm/s = 1,2m/s

- Quãng đường dịch chuyển tối đa của khâu 3 là: 203mm

Chọn quãng đường dịch chuyển là: S = 168mm Áp dụng các công thức trên ta có:

Bảng 3.1 Tính toán các đại lượng

3.1.1.2 Khâu 1 và khâu 2 Để phù hợp với bài toán chuyển động theo chu kì thời gian đã nêu ở trên Ta có bài toán di chuyển theo phương ngang 300mm từ A (0,15; 0,3) tới B (-0.15; 0,3) trong khoảng thời gian [0; 0,8s] Với vận tốc tại A và B bằng 0 (khâu 1 và khâu 2 chỉ quan tâm chuyển động theo phương X, Y do đó không đề cập tới tọa độ theo phương Z của 2 điểm A và B) Đại lượng Giá trị

0,7.1200 = 0,2 [s] t 3i = t 3f 0,3T = 0,3.0,2 = 0,06 [s] q̇ 3max 1200 (mm/s) = 1,2 [m/s] q̈ 3 (xuất hiện trong quá trình tăng, giảm tốc) q̇ 3max 0,3T = 1,2

Hình 3.2 Chuyển động của khâu 1 và 2 + Quãng đường dịch chuyển: L AB = AB = 0,3[m]

+ Thiết kế hàm chuyển động: S(t) = a 0 + a 1 t + a 2 t 2 + a 3 t 3

+ Theo điều kiện đầu bài là vận tốc tại 2 điểm A và B bằng 0 m/s Ta có:

Hình 3.3 Các hệ số của hàm quỹ đạo chuyển động

Các thông số trong hình 3.3:

- qi: Là vị trí điểm đầu của hành trình chuyển động

- qf: Là vị trí điểm cuối của hành trình chuyển động

- q̇ i : Là vận tốc tại điểm đầu của hành trình chuyển động

- q̇ f : Là vận tốc tại điểm cuối của hành trình chuyển động

- tf: Là thời gian robot đi từ điểm đầu đến điểm cuối của hành trình

64t 3 + Suy ra luật di chuyển của điểm tác động cuối:

+ Thay vào bài toán động học ngược giải được: q 2 = arccos ( X

2 +Y 2 −a 1 2 −a 2 2 2a 1 a 2 ) q 1 = atan 2 (a 2 (Y cos q 2 − X sin q 2 ) + a 1 Y a 2 (X cos q 2 + Y sin q 2 ) + a 1 X)

3.1.2.1 Tính chọn vít me đai ốc a Các thông số đầu vào:

- Khoảng thời gian chuyển động: 0.2[s]

- Quãng đường dịch chuyển: 168[mm]

- Gia tốc khi tăng (giảm) tốc: 20[m/s 2 ]

- Thời gian tăng (giảm) tốc: 0.06[s]

- Hành trình lớn nhất của khâu 3: 203[mm]

- Tỉ số truyền của bộ truyền đai răng: 1

- Sử dụng vít me-đai ốc loại NS-V của hãng THK

Chiều dài của trục vít cần được lựa chọn dựa trên hành trình yêu cầu là 203 mm Với chiều dài của đai ốc bi là 150 mm, chiều dài tối thiểu của trục vít sẽ được xác định.

Công thức tính toán bước vít theo hãng (catalog NS-V của hãng THK trang 59):

- N m [rpm]: Số vòng quay của động cơ khâu 3

Do loại NS-V của hãng THK chỉ có 3 bước vít là 16mm, 20mm, 25mm Nên ta có bảng so sánh sau:

Tốc độ quay động cơ

Bảng 3.2 Bước vít và tốc độ quay của vít me

 Chọn bộ vít me- đai ốc: NS-2020-V (20mm – 1800rpm) b Tính toán Momen yêu cầu của khâu 3

Các công thức tính toán trong phần b này đều được lấy trong catalog NS-V của hãng THK

Momen khi chuyển động đều (theo catalog NS-V của hãng THK trang 57, 58):

- T t : Momen quay cần thiết cho động cơ [Nm]

- T 1 : Momen quay do lực dọc trục gây ra [Nm]

- T 2 : Momen quay khởi động của đai ốc [Nm] Do loại NS-2020-V có momen quay khởi động của đai ốc rất nhỏ => T 2 = 0[Nm]

- T 4 : Momen quay khác (do ma sát, vòng bi, dầu, …) [Nm] Trong trường hợp này cũng bằng 0 do mô hình robot là lí tưởng => T 4 = 0[Nm]

Lúc này momen khi chuyển động đều của vít me chỉ còn lại thành phần momen do lực dọc trục gây ra: T t = T 1

- T k : Momen cần thiết trong khi tăng tốc [Nm]

- T 3 : Momen cần thiết khi gia tốc [Nm]

- T t : Momen cần thiết trong khi giảm tốc [Nm]

- T 3 : Momen cần thiết khi gia tốc [Nm]

- Momen quay do lực dọc trục gây ra:

- F a : Lực dọc trục do ngoại lực gây ra [N]

- η = 0.98 : Hệ số của bộ vít me- đai ốc

- Momen cần thiết khi gia tốc

2π) 2 10 −6 + J s (Công thức được lấy trong catalog trang 73)

- J: Momen quán tính quy đổi [kg m 2 ]

- m: Khối lượng của tải (bao gồm khối lượng tải và vít me) [kg]

- J s : Momen quán tính của trục vít [kg m 2 ]

- N m : Tốc độ động cơ [rpm]

- t: Thời gian khi gia tốc [s]

Momen quán tính trên mỗi đơn vị chiều dài của trục vít là 1,23 x 10^{-3} kg.cm^{2}/mm Với trục vít có chiều dài 400 mm, momen quán tính của trục vít sẽ được tính toán dựa trên giá trị này.

- Momen hiệu dụng (theo catalog NS-V của hãng THK trang 60):

- T rms : Momen hiệu dụng [Nm]

Khoảng thời gian ứng với từng momen được xác định như sau: t1 = 0,06 [s] là thời gian khi gia tốc tương ứng với momen Tk; t2 = 0,08 [s] là thời gian khi vận tốc đạt giá trị hằng số tương ứng với momen Tt; và t3 = 0,06 [s] là thời gian khi giảm tốc tương ứng với momen Tg.

- t = t 1 + t 2 + t 3 = 0,2 [s]: Tổng thời gian chuyển động tính trong bảng 3.1 Thay số ta có:

3.1.2.2 Chọn động cơ cho khâu 3

Công suất yêu cầu của khâu 3 là:

- P 3 : Công suất yêu cầu của khâu 3 [kW]

- T rms : Momen hiệu dụng của khâu 3 [Nm]

- N m : Tốc độ quay của động cơ [rpm]

- η m = 0,95: Hiệu suất động cơ Servo

Từ những tính toán ở trên, chọn được động cơ cho khâu 3 là: HF-KP 23(B)

Hình 3.4 Thông số 1 số động cơ servo dòng HF-KP

- Momen trung bình 0,64[N.m] > 0,56[N.m] (Momen hiệu dụng)

- Momen lớn nhất của động cơ: 2,23[N.m] > 0,82[N.m]

Hình 3.5 Biểu đồ thông số động học và động lực học của khâu 1 và khâu 2

Trong bộ truyền, công suất không bị ảnh hưởng bởi tỉ số truyền mà chỉ phụ thuộc vào hiệu suất của bộ truyền, tức là mức độ mất mát công suất Ngược lại, tỉ số truyền lại tác động đến momen và số vòng quay, với momen càng lớn khi số vòng quay càng chậm.

Trong chu kì 0,8s đi từ điểm A đến điểm B (xem phần 3.1.1.2) kết hợp với đồ thị khâu 2 (nửa bên phải hình 3.5) ta thấy:

+ Momen lớn nhất của khâu 2 là: Tmax = 8,858[N.m]

+ Công suất lớn nhất của khâu 2 là: Pmax = 10[W]

Momen và công suất tại khớp của khâu 2 cần được truyền qua bộ truyền để động cơ có thể chuyển động Với tỉ số truyền 15 và hiệu suất bộ truyền đạt 90%, ta có thể tính toán các thông số cần thiết.

- Công suất cần thiết của động cơ là: P = Pmax

- Momen cần thiết của động cơ: T = Tmax

Từ 2 yêu cầu trên, chọn được động cơ HF-KP 13(B) với:

Hình 3.6 Thông số 1 số động cơ servo dòng HF-KP

Hình 3.7 Biểu đồ thông số động học và động lực học của khâu 1 và khâu 2

Trong chu kì 0,8s đi từ điểm A đến điểm B (xem phần 3.1.1.2) kết hợp với đồ thị khâu 1 (nửa bên trái hình 3.7) ta thấy:

+ Momen lớn nhất của khâu 1 là: Tmax = 37,39 [N.m]

+ Công suất lớn nhất của khâu 1 là: Pmax = 10 [W]

Momen và công suất tại khớp của khâu 2 cần được truyền qua bộ truyền để động cơ có thể chuyển động Với tỉ số truyền 30 và hiệu suất bộ truyền đạt 90%, ta có thể tính toán các thông số cần thiết.

- Công suất cần thiết của động cơ là: P = Pmax

- Momen cần thiết của động cơ: T = Tmax

Từ 2 yêu cầu trên, chọn được động cơ HF-KP 23(B) với:

Hình 3.8 Thông số 1 số động cơ servo dòng HF-KP

Tìm hàm truyền

3.2.1 Tìm hàm truyền của động cơ

Các đặc tính tốc độ của momen xoắn ứng với các điện áp điều khiển khác nhau được mô tả như sau:

- Kn: Là 1 hằng số dương đại diện cho độ dốc tuyến tính của đặc tính tốc độ momen xoắn

- Ke: Hằng số đại diện cho sự gia tăng tuyến tính của mômen xoắn với sự tăng điện áp điều khiển

- ec: Điện áp điều khiển

Phương trình vi phân động lực học của mômen xoắn và tốc độ góc của động cơ:

- B: Hệ số ma sát nhớt

- J: Mômen quán tính của động cơ

- ω: Tốc độ góc của động cơ

Từ 2 phương trình trên ta có:

 B dθ dt + Jd θ 2 dt 2 = -K n dθ dt + Keec

 Jd θ 2 dt 2 + (B+Kn) dθ dt = Keec

Laplace 2 về phương trình ta được:

B+K n θ s : Góc quay của động cơ

E s : Điện áp cấp cho động cơ

Công thức tính tỉ số truyền từ trục 1 sang cho trục 2 là: u12 = n 1 n 2 = θ 1 θ 2 Trong đó: n1: Số vòng quay của trục 1 n2: Số vòng quay của trục 2

Khi đó: θ 1 θ 2 = 30 (do trong phần chọn động cơ khâu 1 chọn tỉ số truyền là 30) θ 1 = 30 θ 2 Laplace 2 vế ta được: θ 1 (s) = 30 θ 2 (s)

Kết hợp với hàm truyền động cơ: G(s) = θ s

E s = 10 s(Js+1) Và: θ 1 (s) = θ s đều là góc quay của động cơ

J = 0,24.10 -4 [kg.m 2 ] là momen quán tính (Moment of inertia) của động cơ HF-KP 23(B) của khâu 1

𝜃 2 = 15 (do trong phần chọn động cơ khâu 2 chọn tỉ số truyền là 15) θ 1 = 15 θ 2 Laplace 2 vế ta được: θ 1 (s) = 15 θ 2 (s)

E s = 10 s(Js+1) Và: θ 1 (s) = θ s đều là góc quay của động cơ khâu 2

Khi đó: θ 1 θ 2 = 1 (do trong phần chọn động cơ khâu 3 chọn tỉ số truyền là 1) θ 1 = θ 2 Laplace 2 vế ta được: θ 1 (s) = θ 2 (s)

Và: θ 1 (s) = θ s đều là góc quay của động cơ khâu 3

Tuy nhiên đây chưa phải hàm truyền của khâu 3 do khâu 3 còn có thêm bộ truyền vít me – đai ốc bi:

Bộ truyền vít me đai ốc bi cho phép khi vít me hoặc đai ốc quay một vòng, đai ốc hoặc vít me sẽ di chuyển một đoạn tương ứng với bước vít Từ đó, ta có thể xác định mối quan hệ giữa góc quay và chuyển động tịnh tiến.

Trong đó: X là quãng đường dịch chuyển được khi quay 1 góc 2(t)

Với P [mm] = 0.02[m] là bước vít chọn được trong phần chọn động cơ khâu 3

Ta có hàm truyền khâu 3 là:

Kiểm tra độ ổn định và đáp ứng của các khâu

Tiêu chuẩn Nyquyst được sử dụng để kiểm tra tính ổn định của hệ kín, thông qua hàm truyền của các khâu trong hệ hở đã được tính toán trước đó.

Tiêu chuẩn Nyquyst chỉ ra rằng nếu hàm truyền hệ hở \$G_h(s)\$ ổn định hoặc chỉ có điểm cực duy nhất tại \$s = 0\$ không nằm bên trái trục ảo, thì hệ kín sẽ ổn định khi và chỉ khi đường đồ thị Nyquyst của hệ hở không đi qua và không bao điểm \$-1 + 0j\$ Điều này được nêu rõ trong định lý 2.23 của giáo trình ‘Lý thuyết điều khiển tuyến tính’ của thầy Nguyễn Doãn Phước, trang 137.

3.3.1 Kiểm tra độ ổn định và đáp ứng của khâu 1

30s(0,24.10 −4 s+1) a Kiểm tra độ ổn định Đa thức ở mẫu có 2 nghiệm: s = 0 và s = -41666,67 Đồ thị Nyquyst của hàm truyền:

Hàm truyền của hệ hở có một điểm cực duy nhất tại s = 0, không nằm bên trái trục ảo Đồ thị Nyquyst của hệ hở không đi qua và không chạm vào điểm "-1 + 0j", điều này cho thấy hệ thống ổn định.

Hình 3.10 Đáp ứng của khâu 1

- Không có độ vọt lố

- Mất khoảng 18s để tín hiệu ra bám lấy tín hiệu vào là ‘1’

15s(0,088.10 −4 s+1) a Kiểm tra độ ổn định Đa thức ở mẫu có 2 nghiệm: s = 0 và s = -113636 Đồ thị Nyquyst của hàm truyền:

Hàm truyền của hệ hở có một điểm cực duy nhất tại s = 0, không nằm bên trái trục ảo Đồ thị Nyquyst của hệ hở không đi qua và không chạm vào điểm “-1 + 0j”, điều này cho thấy hệ thống ổn định.

- Không có độ vọt lố

- Mất khoảng 8s để tín hiệu ra bám lấy tín hiệu vào ‘1’

2 s(0,24.10 −4 s+1) a Kiểm tra độ ổn định Đa thức ở mẫu có 2 nghiệm: s = 0 và s = -41666,67 Đồ thị Nyquyst của hàm truyền:

Hàm truyền của hệ hở có một điểm cực duy nhất tại s = 0, không nằm bên trái trục ảo Đồ thị Nyquyst của hệ hở không đi qua và không bao điểm “-1 + 0j”, điều này cho thấy hệ thống ổn định Kiểm tra đáp ứng của khâu 3.

Nhận xét: Mất hơn 100s để tín hiệu ra bám lấy tín hiệu vào ‘1’

Thiết kế hệ thống điều khiển sử dụng phần mềm Matlab

3.4.1 Những kiến thức cơ bản về bộ điều khiển PD

Hình 3.15 Điều khiển với bộ điều khiển PD

Bộ điều khiển PD được sử dụng phổ biến trong việc điều khiển hệ thống SISO (1 tín hiệu vào – 1 tín hiệu ra) nhờ vào cấu trúc đơn giản và nguyên lý hoạt động hiệu quả Nhiệm vụ chính của bộ PD là giảm sai lệch tĩnh e(t) của hệ thống về 0, đảm bảo quá trình quá độ đáp ứng các yêu cầu cơ bản về chất lượng.

- Nếu sai lệch e(t) càng lớn thì thông qua thành phần khuếch đại, tín hiệu điều chỉnh u(t) càng lớn (vai trò của khuếch đại k p )

Sự thay đổi lớn của sai lệch e(t) sẽ dẫn đến phản ứng thích hợp của u(t) diễn ra nhanh hơn, nhấn mạnh vai trò quan trọng của thành phần vi phân trong quá trình điều chỉnh.

Bộ điều khiển PD được mô tả bằng mô hình vào ra: u(t) = kp [e(t) + TD de(t) dt ]

Hình 3.16 Mô hình bộ điều khiển PD Trong đó:

- e(t) là tín hiệu đầu vào, u(t) là tín hiệu đầu ra

- Kp là hệ số khuếch đại

- TD là hằng số vi phân a Vai trò của khâu tỉ lệ P

Khâu P tạo ra tín hiệu điều khiển tỷ lệ với sai lệch, thông qua việc nhân sai lệch e với hằng số Kp, hay còn gọi là hằng số tỷ lệ Tuy nhiên, nếu chỉ sử dụng khâu P, sai số sẽ luôn tồn tại trừ khi đầu vào của hệ thống bằng không hoặc đã đạt giá trị mong muốn.

Hình 3.17 Vai trò của khâu tỉ lệ trong bộ điều khiển PD

Nếu giá trị của khâu P (Kp) quá lớn, hệ thống sẽ mất ổn định Tuy nhiên, việc tăng giá trị của khâu P cũng giúp cải thiện tốc độ đáp ứng của hệ thống với tín hiệu vào.

42 b Vai trò của khâu vi phân D

Khâu D kết hợp với tốc độ thay đổi sai số giữa giá trị điều khiển và giá trị thực tế mà robot đạt được Khi sai số thay đổi nhanh, nó sẽ tạo ra các thành phần bổ sung vào giá trị điều khiển, từ đó cải thiện khả năng đáp ứng của hệ thống Điều này giúp hệ thống điều chỉnh nhanh chóng và đạt được giá trị mong muốn một cách hiệu quả.

Khâu D thường đi kèm với khâu P thành bộ PD hoặc với PI thành bộ PID

Hình 3.18 Đáp ứng của khâu D và PD

Nguồn: Tự động hóa PLC S7-1200 với Tia Portal, trang 300 – Trần Văn Hiếu

Bộ PD cho thấy thời gian tăng trưởng nhanh hơn so với bộ P, nhưng nếu giá trị D quá lớn, hệ thống có thể trở nên mất ổn định.

3.4.2 Mô phỏng hệ thống điều khiển bằng matlab Simulink

3.4.2.1 Các sơ đồ khối trong hệ thống điều khiển

Hệ thống điều khiển được tham khảo trong slide Robotics chương 9 – Thầy Nguyễn Quang Hoàng

43 Hình 3.19 Luật điều khiển của mô hình

Hình 3.20 Mô hình hệ thống điều khiển

Hình 3.21 Sơ đồ khối hệ thống trên matalb Simulink

Trong bài toán điều khiển robot, đầu vào là quỹ đạo mong muốn của điểm tác động cuối, được thiết kế theo hình số 7 Phương trình quỹ đạo này được lưu trong khối “Quỹ đạo” Sau khi xác định phương trình, áp dụng kết quả từ bài toán động học ngược, ta có thể thu được các biến khớp phụ thuộc vào tọa độ của điểm tác động cuối, được xử lý trong khối “Động học ngược”.

Hình 3.23 Khối động học ngược

Đầu ra của khối động học ngược là các biến khớp qv, đại diện cho vị trí mà người điều khiển mong muốn robot đạt được, được biểu diễn dưới dạng vector 3 phần tử [q1; q2; q3] Đạo hàm của các biến khớp này cho ra vận tốc mong muốn, và tiếp tục đạo hàm vận tốc sẽ cho ra gia tốc mong muốn.

- Thành phần điều khiển không phụ thuộc vào mô hình được tạo nên từ tổng của các thành phần sau:

+ (Vị trí mong muốn – Vị trí thực tế) x hệ số Kd Với vị trí thực tế được lấy từ phản hồi của cảm biến

Theo hình 3.16, ta có công thức "k d dⅇ dt ( t )", trong đó sai lệch e(t) = qv - q, thể hiện sự khác biệt giữa vị trí mong muốn và vị trí thực tế Tốc độ thay đổi của sai lệch e(t) được tính bằng de(t) dt = (q̇v − q̇), tức là vận tốc mong muốn trừ vận tốc thực tế Từ đó, đầu vào được xác định là "(dqv - q_d).kd", tương đương với (Vận tốc mong muốn – Vận tốc thực tế) nhân với hệ số.

Hình 3.25 minh họa khối động lực học, trong đó tín hiệu điều khiển U được hình thành từ sự kết hợp giữa phương trình động lực học và thành phần điều khiển không phụ thuộc vào mô hình, như thể hiện trong hình 3.20.

Hình 3.26 Một phần của phương trình trong khối động lực học trong Matlab

Trong hình 3.26, tín hiệu điều khiển U được tính toán dưới dạng một vector ba phần tử, trong đó mỗi phần tử tương ứng với tín hiệu điều khiển cấp cho động cơ của khâu 1, khâu 2 và khâu 3.

Hình 3.28 Mô hình robot được thiết kế

Hình 3.29 Khối Mux các biến khớp thực tế

Mô hình robot được thiết kế bằng phần mềm SolidWorks và sau đó được xuất sang Matlab Simulink Tín hiệu điều khiển U, như thể hiện trong hình 3.25, sẽ được truyền đến các khớp của động cơ Các cảm biến sẽ cung cấp tín hiệu thực tế mà robot thực hiện, từ đó phản hồi lại cho bộ điều khiển.

Khối “5*9.81” được sử dụng để giữ cho khâu 3 không bị rơi ra trong quá trình mô phỏng Nếu không có khối này, khâu 3 sẽ bị rơi khỏi robot trong quá trình mô phỏng Trong đó, “5” đại diện cho khối lượng của khâu 3, còn “9.81” là gia tốc trọng trường.

- Khối “Mux các biến khớp thực tế” cho đầu ra gồm:

+ “q”: 1 vector 3 phân từ chứa vị trí thực tế của 3 khớp ứng với 3 khâu theo thứ tự trong vector là [ q1 q2 q3]

+ “q_d”: Đạo hàm “q” ta thu được “q_d” là vận tốc thực tế tại các khâu

+ “q_dd”: Đạo hàm “q_d” ta thu được “q_dd” là gia tốc thực tế tại các khâu

Hình 3.31 Khối Mux các biến khớp

Trong bài toán điều khiển, tôi chỉ tập trung vào vị trí của robot Đầu vào của "Khối so sánh q" bao gồm vị trí mong muốn mà robot cần đạt và vị trí thực tế mà robot đang có, với vị trí thực tế được thu thập từ các cảm biến.

- Khối “Mux các biến khớp” mục đích là nhóm các giá trị cần so sánh của khâu

1, khâu 2, khâu 3 vào 3 nhóm để so sánh từng khâu 1

Khối “q1v, q1” hiển thị quỹ đạo của biến khớp thực tế và biến khớp mong muốn, giúp xác định mức độ bám sát giữa tín hiệu ra và tín hiệu vào, cũng như khả năng đáp ứng nhanh của robot Tương tự, các khối “q2v, q2” và “q3v, q3” cũng thực hiện chức năng tương tự.

-Yêu cầu khi thiết kế robot là robot phải nhanh và chính xác Các khối “e1”, “e2”,

Kiểm tra ổn định của cả hệ

Trong phạm vi của đồ án II này, em chọn bộ điều khiển trong không gian khớp để đơn giản hoá tính toán cũng như đặt các cảm biến

Phương pháp xét tính ổn định được sử dụng trong đồ án này là phương pháp Lyapunov

Hàm điều khiển của robot trong không gian khớp được biểu diễn bởi công thức: \$ u = M(q)[q̈ d + K p ⅇ + K d ⅇ̇] + C(q, q̇)q̇ + g(q) \$ Tuy nhiên, việc kiểm tra hàm điều khiển này đòi hỏi khối lượng tính toán lớn và phức tạp, khiến sinh viên gặp khó khăn trong việc tìm hàm số V(ⅇ, ⅇ̇) phù hợp Nếu chỉ tập trung vào việc điều khiển bám quỹ đạo \$ q d \$ với vận tốc hằng số, ta có thể áp dụng luật điều khiển PD và bù trọng lực như sau: \$ u = K p ⅇ + K d ⅇ̇ + g(q) = K p ⅇ − K d q̇ + g(q) \$ Từ đó, phương trình động học điều khiển có thể được viết lại một cách đơn giản hơn.

Lúc này ta có thể chọn được hàm Lyapunov V(ⅇ, ⅇ̇) xác định dương như sau:

Nên ta có thể viết lại hàm V(ⅇ, ⅇ̇) như sau:

Lấy đạo hàm của V(ⅇ, q̇) đồng thời thay M(q)q̈ = K p ⅇ − K d q̇ − C(q, q̇)q̇ ta có:

Hình 3.40 Tính chất của ma trận phản đối xứng

2q̇ T (Ṁ(q) − 2C(q, q̇)) q̇ = 0 nên V̇ = −q̇ T K d q̇ < 0 khi q̇ ≠ 0 Lúc này dễ thấy hàm V sẽ có xu hướng giảm khi q̇ ≠ 0 Cần chỉ ra thêm khi V(ⅇ, q̇) giảm về 0 thì cả e và q̇ đều giảm về 0

Hình 3.41 Động học sai lệch

- Như đã nêu ở trên, có: ⅇ̇ = q̇ d − q̇ = − q̇ Khi đó theo hình 3.41 ta được: M(q)q̈ − C(q, q̇)q̇ + K p ⅇ − K d q̇ = 0

- Giả sử ⅇ̇ = −q̇ = 0, khi đó sai lệch e= const ≠ 0 Từ phương trình trên ta suy ra:

Như vậy đảm bảo khi "V(ⅇ, q̇) = 1

2q̇ T M(q)q̇" giảm về 0 thì cả e và q̇ đều giảm về 0 (Vì “K p ” và “M(q)” đều là các hằng số khác 0, mà q̇ ≠ 0 và ⅇ ≠

0 đã được chứng minh ở trên do đó muốn V(ⅇ, q̇) giảm về 0 thì bắt buộc q̇ và ⅇ đều phải giảm về 0)

GIAO DIỆN ĐIỀU KHIỂN VÀ BẢN VẼ MẠCH ĐIỆN

Thiết kế giao diện điều khiển

Hình 4.1 Giao diện điều khiển robot SCARA Giao diện gồm:

- 3 thành silder ứng với 3 biến khớp của robot, thiết lập các giá trị biến khớp mong muốn, điều khiển robot đến đúng giá trị biến khớp mong muốn đó

Để thiết lập vị trí mong muốn cho robot, người dùng cần nhập ba tọa độ điểm tác động cuối là Px, Py, Pz Sau khi hoàn tất việc nhập hai tọa độ đầu tiên, hãy nhấn nút “SET” để thực hiện lệnh đưa robot đến tọa độ đã được thiết lập.

- Nút “HOME” đưa robot về vị trí gốc được lập trình sẵn

- Nút “EXIT”: Thoát khỏi giao diện điều khiển

Tiêu đề	Thiết kế hệ thống điều khiển cho robot SCARA
Tác giả	Bùi Đức Minh
Người hướng dẫn	TS. Nguyễn Thái Tất Hoàn
Trường học	Đại học Bách khoa Hà Nội
Chuyên ngành	Cơ điện tử
Thể loại	Đề án
Năm xuất bản	2022
Thành phố	Hà Nội

Định dạng
Số trang	66
Dung lượng	3,14 MB