Nghiên cứu khả năng tự học của robot ứng dụng thiết kế tay máy linh hoạt gắp sản phẩm nhựa lý hảo KHANG

Giới thiệu các hệ điêu khiên kinh điễn: Các hệ điều khiến kinh điền đều có một điểm chung là phải được thiết kế cụ thể cho một hệ thống, mức độ bền vững và đáp ứng của hệ thống phụ thuộ

Trang 1

LUAN VAN TOT NGHIEP

NGHIÊN CỨU KHẢ NĂNG TỰ HỌC CỦA ROBOT

UNG DUNG THIET KE TAY MAY LINH HOẠT

GAP SAN PHAM NHUA

: LE VAN TIEN DUNG

Trang 2

BO GIAO DUC VA DAO TAO CỘNG HÒA XÃ HỘI CHỦ NGHĨA VIỆT NAM

Trường ĐHDL Kỹ Thuật Công Nghệ Độc Lập - Tự Do - Hạnh Phúc

-_ Khoa Cơ Khí Tự Động-Robot fe fe Me ale se ois ote le ke

NHIEM VU DO AN TOT NGHIEP

(Chú ý : Sinh viên phải dán tờ náy vào trang thứ nhất của bân thuyết mình)

HO VA TEN ne laf Tied hom MSSV :

- | abuicdim cho vie he

3- Ngay giao nhiém vu Đồ án: .4⁄9.2ø24.-

4- Ngày hoàn thành nhiệm vụ : " `

5- Họ tên người hướng dẫn : Phần hướng dẫn

_— Gis bentley Cau tad loam | |

CHỦ NHIỆM KHOA NGƯỜI HƯỚNG DÂN CHÍNH (Ký và ghi rõ họ tên)

anh

(Ký và ghi rõ họ tên)

Trang 3

BỘ GIÁO DỤC và ĐÀO TẠO CỘNG HOÀ XÃ HỘI CHỦ NGHĨA VIỆT NAM

Đại Học DL Kỹ Thuật Công Nghệ Tp.HCM Độc lập - Tự do - Hạnh Phúc

PHIEU NHAN XET DO AN TOT NGHIEP

2- Đề tài : Nghiên cứu khả năng tự học của robot, ứng dụng thiết kế tay máy gắp sản phẩm nhựa

3- Tổng quát về bản thuyết minh :

Số tài liệu tham khảo : Phần mềm tính toán Loewe

M6 hinh Leeeeee Thuyét minh bang may tinh :

4- Tổng quát về các bản vẽ :

Tổng số bản vẽ : Bản A0 : Bản AI : Bản A2 : Khô khác :

Số bản vẽ tay : Số bản vẽ trên máy tính :

7- Đề nghị : Được bảo vệ T] Bồ sung thêm để bảo vệ [ Không được bảo vệ L]

Thầy Cô Hướng Dẫn

(Kỹ và ghi rõ họ tên)

Trang 4

Sinh vién thuc hién:

Ly Hao Khang Ứng dụng thiệt kê tay máy gắp sản phẩm nhựa Nghién cứu khả năng tự học của robot

HE THONG DIEU KHIEN

Thiết bị phản hồi tin hiệu

Phương pháp điều khiển

2.2.1 Giới thiệu các bộ điều khiển kinh điển

2.2.4 Giải thuật di chuyển đến vị trí xác định

Thiết bị điều khiển

2.3.1 Các thiết bị điều khiển đơn giản

2.3.1.1 Điều khiển tự động bằng các kết cấu cơ khí 2.3.1.2 Các thiết bị tác động điện

2.3.2 Các thiết bị điều khiển linh hoạt

2.4.1 Thiết kế giải thuật mờ cho tay máy

2.4.1.1 Giải thuật tìm kiếm vị trí xương keo

2.4.1.2 Giải thuật đi đến vị trí xác định

2.4.2 Giao tiếp thiết bị

2.4.2.1 Sơ đồ khối giao tiếp 2.4.2.2 Chỉ tiết giao tiếp giữa các ngoại vi với PLC S7-300 2.4.3 Xây dựng chương trình điều khiển

2.4.3.1 Lưu đồ hoạt động 2.4.3.2 Phân chia các khối chương trình 2.4.3.3 Thực thi xây dựng chương trình PHẢN PHỤ LỤC

Trang 1 Trang 2 Trang 2

Trang 3

Trang 7 Trang 8 Trang 8 Trang 8 Trang 9

Trang 10 Trang 11 Trang 11 Trang 25 Trang 26

Muc luc

Trang 5

Sinh vién thuc hién: Nghiên cứu khả năng tự học của robot

Ly Hao Khang Ứng dụng thiết kế tay máy gặp sản phẩm nhựa

cảm biến liên tục loại tín hiệu tương tự, được lắp theo chiều di chuyển của trục

X Giải thuật điều khiển của chương trình yêu cầu các tham sô vệ bề dày các loại khuôn nên cần có thêm một cảm biến kim loại gắn ở đầu tay máy để thực hiện nhiệm vụ này Như vậy, ta có các cảm biến được bố trí như sau:

se Tịnh tiến trên phương ngang (trục X):

> LSXI: cảm biến hành trình bên trong

> LSX2: cảm biến hành trình bên ngoài

> PSX: cam bién hanh trinh, loai tin hiệu tương tự

e = Tinh tiễn trên phương thẳng đứng (trục Z):

> LSZ1: cảm biến hành trình bên trên

> _ LSZ2: cảm biến hành trình bên dưới

se _ Xoay quanh trục X (góc xoay H):

Trang 6

Lý Hào Khang Ứng dụng thiết kế tay máy gắp sản phẩm nhựa

2.2

Với đặc tính của các loại cảm biến hành trình và cảm biến kim loại là loại thường hở (NO) Cảm biên vị trí là loại xuât tín hiệu tương tự, hoạt động trong

khoảng 0 — 10(v) với hành trình dài 275mm

PHƯƠNG PHÁP ĐIÊU KHIỂN;

2.2.1 Giới thiệu các hệ điêu khiên kinh điễn:

Các hệ điều khiến kinh điền đều có một điểm chung là phải được thiết kế cụ thể cho một hệ thống, mức độ bền vững và đáp ứng của hệ thống phụ thuộc hoàn toàn vào các trường hợp giả định thực tế hoạt động của người thiết kế và thông thường, nó được xác định dựa vào một công thức toán học chung cụ thé

2.2.1.1 Diéu khién déng/mé vong hé:

Hệ thông điệu khiến sự hoạt động cla co cau chap hanh dya vào đữ liệu có sẵn, thông thường là co cau chấp hành thuộc loại tuyến tính hoặc cơ sở đữ liệu điều khiển phải được thành lập dựa trên các thử nghiệm thực tế Đây là giải thuật đơn giản và lâu đời nhất nhưng đồng thời cũng chứa đựng nhiều khiếm khuyết nhất Đặc biệt là độ chính xác điều khiến rất kém do bị ảnh hưởng nhiều bởi các yêu tố môi trường, thêm vào đó, dải điều khiển cũng không liên tục trong trường hợp hệ hoạt động dựa vào dữ liệu lưu trữ sẵn có Các khuyết điểm căn bản trên khiến giải thuật điều khiển này ít được ứng dụng trong môi

trường thực tế, mà đặc biệt là môi trường công nghiệp

2.2.1.2 Điều khiển đóng/mở vòng kín:

Đây là mức cao hơn của điều khiển đóng mở thông thường, trong đó, hệ điều khiển được nhận tín hiệu phản hồi từ các cảm biến hành trình Hệ sẽ điều khiển cho co cầu chấp hành đạt được mức độ yêu cầu ứng với tín hiệu trả về của cảm biến là đúng Loại hệ điều khiển này có thể giải quyết cơ bản các vấn đề tồn tại trong điều khiển đóng mở theo kiểu không nhận tín hiệu tra

về Tuy nhiên, thời gian đáp ứng của hệ thống là khá cao do đó trong nhiều trường hợp là không thé chap nhận được, đặc biệt là đối với các hệ thông có thời gian thay đổi trạng thái chậm như

hệ điều khiển nhiệt độ trong phòng, lò nung Mức độ ứng dụng của giải thuật này trong các hệ điều khiển đơn giản, không yêu cầu chính xác cao và tốc độ đáp ứng nhanh là khá phổ biến

2.2.1.3 Điều khiển PID:

Giải thuật điều khiển PID được nghiên cứu và ra đời nhằm khắc phục các nhược điểm của hệ điều khiển đóng/mớ vòng kín

như vừa trình bày bên trên Điều khiển theo PID dùng các tham

số đầu vào có xét đến các chu kỳ trước và sau đó để đưa ra luật

-Trang 2 -

Trang 7

Sinh viên thực hiện: Nghiên cứu khả năng tự học của robot

Ly Hao Khang Ung dung thiét ké tay may gap san phẩm nhựa

điều khiển phù hợp hơn với trạng thái hiện tại của hệ thống, nhờ

đó có thể giảm bớt thời gian đáp ứng của hệ thống PID được dùng nhiều trong các hệ điều khiển máy chính xác nhờ các ưu điểm nỗi trội về mặt này Tuy nhiên, điêu khiển bằng PID cũng

như các phương pháp điều khiển trình bày bên trên đòi hỏi phải

có thông sô đầu vào cụ thể cho từng biến và hệ thống phải có hàm truyền đạt Mức độ chính xác của hệ phụ thuộc hoàn toàn vào hàm truyền của hệ thống và các biến đầu vào Cũng vì các khuyết điểm trên mà hệ điều khiển kinh điển nói chung không đạt được tính bền vững và linh hoạt cao

2.2.2 Các hệ điều khiến mới và thể mạnh của nó:

Khi điều khiển học phát triển và đối mặt với các điều kiện thực tế thì các phương pháp điều khiển kinh điển bộc lộ rõ những yếu kém về mặt bền vững và xử lý các tình huống thực tế Đặc biệt, các giải thuật điều khiển kinh điển hoạt động không tốt đối với các hệ phi tuyến, các hệ các đầu vào không xác định hay không rõ đầu vào Cùng với sự phát triển

đó, các hệ điều khiển hiện nay đòi hỏi phải có mức độ thông minh để có thể giải các bài toán không biết trước mô hình toán học hay hệ có thể tự thích nghi với các điều kiện thực tế mà chưa được lập trình sẵn

2.2.2.1 Điều khiển dựa theo xúc suất;

Đây là phương pháp điều khiển mà hệ sẽ tham chiếu đến cơ

sở đữ liệu cho từng trường hợp cụ thể Cơ sở dữ liệu này được hình thành dựa trên quá trình thử nghiệm thực tế các trường hợp

có thể có khi hoạt động Bước đâu, phương pháp này có thé khắc phục nhược điểm của các hệ thông không có đặc tả toán học cụ thể và điều khiển khá mềm mại các quá trình do có thé được dựa theo các trường hợp đã được thực tế hoá trước đó Tuy nhiên, đối với các hệ có độ phức tạp tương: đối cao thì phương pháp này tỏ ra không phù hợp Khuyết điểm kế tiếp của giải thuật này là cần phải có mô hình thực tế và cần tốc độ thực hiện cao, điều này làm cho tính khả thi của hệ thống bị giảm đáng kể, nhất là đối với các hệ điều khiển phức tạp

2.2.2.2 Điều khiển mờ:

Đề khắc phục nhược điểm của các phương pháp trước đó,

điều khiến mờ được nghiên cứu và đưa vào sử dụng Các ưu

điểm của điều khiển mờ so với các phương pháp khác cơ bản

như sau:

e Giải thuật mờ đặc biệt thích hợp với những hệ điều khiển không có biến đầu vào hoặc biến đầu vào không xác định và các hệ phi tuyến

-Trang 3 -

Trang 8

Lý Hào Khang Ứng dụng thiết kế tay máy gặp sản phẩm nhựa

e _ Hệ điều khiển kinh điển đòi hỏi các cơ cấu chấp hành

dé điều khiển phải có hàm truyền đạt cụ thể, tức đặc tả

về mặt toán học, mà điều này thường rất khó thực hiện trong tình hình thực tế hiện nay

e Việc dùng bộ điều khiển mờ có thể làm giảm khối lượng tính toán, nhờ đó nâng cao tính khả thi trong trong thiết kế đồng thời tăng tính hiệu quả của hệ thống Do đó, giá thành của các hệ điều khiển phức tạp cũng được giảm đáng kê

e Một ưu điểm rat quan trọng của điều khiến mờ là khả năng giải quyết vẫn đề của hệ thống hoàn toàn dựa vào kinh nghiệm của người thiết kế Điều này mang lại tính thông minh và thích nghỉ tốt cho hệ điều khiển, nhờ đó

có thể mang lại khả năng linh hoạt và bền vững cao hơn

Logic mờ sẽ được trình bày rõ hơn để kiêm chứng cho các

uu diém trên:

% Khái niệm chung về logic mở:

Thông thường toán học đại số Boolean được xem như toán logic để giải quyết các bài toán căn bản Tuy nhiên, cùng với việc phát triển của các thiết bị và hệ thông điều khiển tự động, toán học đã được áp dụng để tạo Ta các giải thuật trong việc giải quyết những bài toán thực tế Do trong thực tế có những vấn đề phức tạp cùng với sự hạn chê cô hữu trong các hệ thống điều khiển là tốc độ tính toán và khối lượng dữ liệu lưu trữ, nên đòi hỏi phải có thêm nhiều

hệ toán học phù hợp với từng điều kiện cụ thê

Logic mờ ra đời để giải quyết một phần các bài toán điều khiến không có công thức chung (hệ phi tuyến) hay các bài toán đòi hỏi một lượng tính toán quá lớn Việc mờ hoá các biến làm cho việc tính toán và xây dựng hệ điều khiển trở nên it phức tạm hơn, nhờ đó sẽ mang đến hiệu quả

cho vấn đề cần giải quyết mà cụ thể nhất là tính khả thi và

kinh tế của ứng dụng với một kết quả chính xác chấp nhận được

Toán học Boolean định nghĩa một biến chỉ mang một trong hai giá trị đúng hoặc sai, do vậy trở nên phức tạp khi dùng để xây dựng các hệ điều khiển không biết rõ các biến đầu vào Trong khi đó, logic mờ định nghĩa một biến mờ tồn tại với một hàm liên thuộc đặc trưng cho mức độ rõ của biến, tức mức độ đúng của biến mờ so với một giá trị xác

-Trang 4 -

Trang 9

định Để có thê hiểu rõ hơn về mờ, ta sẽ xem xét lại các van

để căn bản của đại sô Boolean từ đó liên hệ đên logic mờ

* Cúc mệnh đ hình thành đại số Bool:

Căn bản của một hệ toán học là các phần tử (biến), các

phần tử có các đặc tính giống nhau sẽ được nhóm chung với nhau và ta gọi chúng là một tập hợp Theo qui ước chung, các chữ cái in hoa thường được dùng để kí hiệu các tập hợp

Vi dụ: Gọi K là một tập hợp bat ki va a 1a phần tử duy nhật thuộc tập hợp này được kí hiệu như sau:

và b không là phần tử của K:

béK Như vậy, ta cũng có thể định nghĩa một tập K với các biên có một chỉ sô phụ nhận một trong hai giá trị 0 hoặc 1

dé chỉ định sự có mặt của biên trong tập này

Ví đụ:Như trên nhưng khi đó kí hiệu quan hệ của a và

b đôi với tập K như sau:

K = {a/a,,b/a,}

với a, =l,ơ, =Ohay:

= {a/1,b/0}

Pháp toán căn bản giữa 2 tập hợp gồm có:

e Phép giao: hay còn gọi là phép nhân, ứng với logic AND, tức chỉ đúng khi cả 2 mệnh đề cùng đúng

e_ Phép hợp: hay còn gọi là phép cộng, ứng với logic OR, tức chỉ sai khi cả 2 mệnh đề cùng sai

e© Phép bù: hay còn gọi là phép phủ định, ứng với logic NOT, tức là trường hợp ngược lại của mệnh đề nêu ra

+ Các mệnh đề hình thành logic mờ:

Cũng như đại số Boolean, toán học mờ cũng có các định nghĩa cho các biến mờ và tập mờ Biến mờ được định nghĩa như một biến rõ thông thường với một chỉ sô đặc trưng cho mức độ đúng của biến năm trong miền [0,1] gọi

là hàm liên thuộc của biến đó Do việc mở Tong miễn giá trị cho chỉ số phụ đặc trưng trên, logic mờ có thê dùng dé thé hiện những tham biến của hệ phi tuyến hay làm giảm độ phức tạp trong việc phân chia các trường hợp có thể có của bài toán

-Trang 5 -

Trang 10

Ly Hao Khang Ung dung thiét ké tay may gap san phẩm nhựa

Vi dụ: Kí hiệu quan hệ của các biến a,b trên đối với tập

H là tập mờ của tập rõ K như sau:

=1 (2)),(®/„„ ());a,b e K)}

trong đó /„(2),¿„(b) [0.1] , hàm liên thuộc của 2

biến này có thể nhận giá trị bất kì trong đoạn [0,1] với

qui ước giá trị càng lớn thì mức độ đúng của biến càng

cao

Logic mờ cũng định nghĩa các phép toán giữa 2 tập hợp:

tua, (3) = Min|„ (4), ð„ (a)] hoặc

Hank (@) = My (a)* Hx (a)

sau:

Hig (@) = Max[pty (a), Hy (6)|

By H;, (a) = = (1-4, (a)

e Ung dung thu té của phương D pháp điều khiển mở:

Trong thực ¿ế, ta thường dùng các khái niệm mang tính tương đối mà nếu đùng toán học boolean để biểu diễn là rất phức tạp, khó khăn và trong một số trường hợp cụ thể là không thể biếu điễn được

Ví dụ : Ta thường nói tốc độ xe hiện nay là chậm, vừa hay hơi nhanh, sự mô tả này thường được sự tán đồng của những người đi

cùng nhưng mọi người lại không thể đưa ra một con số chính xác để

phản ánh tộc độ của xe

Đây là trường hợp biến không có một vùng biên xác định, mờ hoá biến sẽ giúp ta xác định được đường biên một cách mềm déc hơn và có thể phản ánh được mức độ chính xác của từng biến ngôn

ngữ

Cần xác định rõ sự khác biệt của logic mờ và bài toán xác suất Việc giải bài toán xác suất thường phải thực nghiệm và đưa ra một bảng biểu các thông số đầu ra và vào có liên quan cho từng trường hợp cụ thể Thêm vào đó, hệ điều khiển sẽ không có được sự linh hoạt trong xử lý các trường hợp đặc biệt hay việc tính toán đối với các đữ liệu nằm ở biên giới của vùng sẽ trở nên không chỉnh xác nếu

có sự chênh lệch nhiều giữa 2 vùng

Logic mờ giải quyết khá tốt các vẫn đề khiểm khuyết trên tuy nhiên mức độ chính xác của hệ điều khiển cũng chỉ tương đối như trong trường hợp giải bằng xác suất thông kê Việc mờ hoá, giải mờ

và thành lập các luật mờ phụ thuộc hoàn toàn vào kinh nghiệm của

Trang 6

Trang 11

-Sinh viên thực hiện: Nghiên cứu khả năng tự học của robot

2.2.3

người thiết kế do đó với mỗi bài toán cụ thể nhưng có thể có tất nhiều hệ mờ có thể đáp ứng được yêu cầu Việc mờ hoá các biến làm cho hệ điều khiển trở nên mềm dẻo hơn và khối lượng tính toán được giảm đáng kể

Tớơm lại, logic mờ là toán học mô tả dựa theo cách suy nghĩ của con người do đó đặc biệt thích hợp với việc xử lý các công việc trong đời sống thực tế

Trong trường hợp cụ thể của bài toán xác định vị trí xương keo của đề tài này, việc thiết kế khuôn ép nhựa chỉ dựa trên những nguyên tắc chung căn bản mà không có công thức cụ thể do thực tế phức tạp của các loại khuôn Ngoài ra, thiết bị điều khiển của tay máy sẽ được chọn là PLC nên không thích hợp để thực hiện các tác

vụ tính toán quá phức tạp Dựa vào những điều vừa phân tích trên, ta

có thể thấy răng việc chọn logic mờ để giải quyết bài toán là hợp lý nhất

2.2.2.3 Điều khiển mang thân kinh (mang neuron):

Hệ điều khiến có thê được phát triển ở một mức cao hơn, cho phép robot có khả năng tư duy và tự thích ứng với điều kiện hoạt động thực tế, hệ điều khiển mô phỏng lối tư đuy của con người và tạo ra khả năng có thể tự chính sửa lại các tập mờ đã định sẵn giúp hệ điều khiển trở nên thích nghi tốt hơn

Giải thuật tìm vị trí xương keo:

Như phân trình bày các phương pháp điều khiển bên trên, ta có thể nhận thấy các ưu điểm của giải thuật mờ đặc biệt phù hợp với điều kiện

của bài toán tìm vị trí xương keo

Độ dài xương keo hay vị trí gắp xương keo hoàn toản không thể xác

định bằng công thức chung do chưa có chuẩn cũng như công thức cụ thé trong việc thiết kế khuôn

Cũng do việc thiết kế khuôn phụ thuộc rất lớn đến kinh nghiệm của người thiết kế nên không có các giá trị cụ thể của bề dày từng tắm khuôn, mà độ dài xương keo được tìm dựa vào các thông sô này, do vậy đây là hệ có biến đầu vào không xác định

Nếu dùng các phương pháp điều khiển kinh điển hay phương pháp xác suất thì tốc độ tính toán và lưu trữ dữ liệu là rất lớn, do vậy hệ điều khiển không khả thi

Hệ điều khiển mờ được xây dựng dựa hoàn toàn trên kinh nghiệm của người thiết kế nên có thể giải quyết tốt bài toán hiện tại, mà cụ thể là dựa vào kinh nghiệm thiết kế khuôn ép phun nhựa để tạo ra các luật để xác định độ dài xương keo Nhờ vậy, hệ điều khiển đạt được độ bền vững trong các quyết định xử lý và tỏ ra thông minh hơn các hệ điều khiển chỉ đựa vào các công thức xác định sẵn

Trang 7

Trang 12

2.3

2.2.4 Giải thuật di chuyển đến vị trí xác định:

Phân điều khiển tay máy cũng được thực hiện với giải thuật mờ do dựa vào các ưu điểm của nó trong thực tế mô hình tay máy gắp sản phẩm nhựa đang thực hiện

Mô hình tay máy được thiết kế theo yêu cầu thực tế và các thiết bị sử dụng cũng không có các hàm truyền cụ thể nên việc điều khiến bằng các phương pháp kinh điển như PID là không mang lại kết quả tốt nhất

Giải thuật mờ giúp cho việc điều khiển tay máy trở nên dễ dàng và ở mức chính xác chấp nhận được Việc xác định chính xác hàm truyện đạt của hệ thống để á áp dụng vào các phương pháp điều khiển khác là rất tốn kém và trong nhiều trường hợp là không thể thực hiện được Trong trường hợp có thể xác định hàm truyền theo các phương pháp thực tế thì tốc độ tính toán của hệ điều khiển cũng là một vân đề khó giải quyết khi phải cân bằng các tiêu chí kinh tế cho đề tài

THIẾT BỊ ĐIỀU KHIỂN:

Trong thời đại ngày nay, có rất nhiều thiết bị điều khiển mới ra đời với nhiều tính năng mạnh mẽ mà các thiết bị trước đó không thể thực hiện được Để

có cái nhìn tổng quát về các loại thiết bị điều khiển, ta sẽ lần lượt tìm hiểu và khảo sát các ưu, khuyết điểm của chúng từ loại đơn giản, chỉ phí thấp đến loại phức tạp và có khá năng mở rộng cao

2.3.1 Các thiết bị điều khiến đơn giản:

2.3.1.1 Điều khiến tư động bằng các kết câu cơ khí:

Ở giai đoạn đâu của các máy móc, viỆc điều khiển không được chuyên biệt như hiện nay Hầu hết các máy móc đều được điều khiến bằng tay và con người phải tham gia trực tiếp vào từng quá trình sản xuất Theo sự phát triển của công nghệ, các máy móc có thể được tự động hoá dựa vào các cơ câu cơ khí đặc biệt có thể điều khiển các quá trình hoạt động theo một chuỗi sự kiện cho trước tạo nên một quy trình chính xác Tuy nhiên, quy trình hoạt động này là cứng nhắc và không thể thay đỗi trừ phi thay đổi cả một hệ thống máy móc cơ khí

2.3.1.2 Các thiết bị tác động điện:

Theo đó, các hệ thông điều khiển tạo nên từ các thiết bị tác động bằng điện ra đời để giải quyết các khiếm khuyết của

hệ điều khiển tự động bằng cơ khí Trong đó, các thiết bị điều

khiển quy trình hoạt động dựa vào sự kết nối của các thiết bị điện như nút nhấn, công tắc, rờ le, cảm biến hành trình nhờ vậy mà không phải thay đổi cá một hệ thống các kết cầu cơ khí, điều này tạo nên khá năng linh hoạt hơn cho hệ thống và giảm chỉ phí đầu tư cũng như thay đôi hệ thống Tuy vậy, các nhà sản

Trang 8

Trang 13

Mạch điện tử logic ra đời dựa hoàn toàn vào cách giải

quyết vấn đề dựa vào các tiên đề và các phép tính của đại số Bool Nó khắc phục được nhược điểm của các hệ điều khiển bằng thiết bị điện là giảm chi phí cho việc thay đổi quá trình Nhưng các mạch số nêu trên vần không giải quyết được các vấn

đề điều khiển và cũng phải mất một khoảng thời gian để thay đổi bộ điều khiển khác

2.3.2.2 Vi điều khiểm:

Vi điêu khiến là thiết bị tích hợp các mạch logic số nêu trên

ở mức độ cao và hỗ trợ việc có thể lập trình lại được, nhờ đó

mà phần cứng điều khiển gần như không thay đổi mà vẫn có thé thay đổi cả một quá trình sản xuất Ngoài ra, thời gian dành cho việc thay đổi này cũng ngắn hơn nhiều

2.3.2.3 Thiết bị điều khiển logic kha trình (PLC):

Sự phát triên của công nghệ luôn kéo theo sự thay đối trong cách thức quản lý và điều khiển hệ thống, đặc biệt là trong các hệ thống điều khiển công nghiệp

PLC là thiết bị số tích hợp có thể lập trình lại được PLC

cũng có các đặc điểm cơ bản như vi điều khiển nhưng được tối

ưu hoá cho việc điều khiển thiết bị, đặc biệt là các cơ cầu chấp hành Đồng thời PLC được thiết kế cho việc hoạt _động trong môi trường công nghiệp nên có khả năng chống nhiễu và chống lại các tác động khác của môi trường rat tot

Sự bùng nỗ trong phát triển máy tính đã cách mạng hoá ngành điều khiển học với sự xuất hiện của PLC vào thập niên

70, và cũng từ đó PLC trở thành sự lựa chọn hàng đầu trong việc thiết kế các hệ thống điều khiến

PLC đã đặt nền móng cho điều khiển thiết bị trong thế hệ mới

bằng tính tru việt của mình:

e Chương trình điều khiển trong PLC có thể thay đổi đễ dàng,

tạo nên tính linh hoạt cho thiết bị được điều khiển Quy trình hoạt

động được thay đổi đễ dàng và nhanh chóng mà đối với các hệ điều khiến trước đây thường phức tạp và tốn kém Đây cũng chính là ưu

điểm của hầu hết các thiết bị điều khiển thế hệ mới

-Trang 9 -

Trang 14

se _ Cách thức quản lý truy cập hệ thống thông qua các ngõ vào/ra được mô đun hoá, tạo sự dễ đàng trong thiết kể, thi công và tiết kiệm chỉ phí do có thể chọn lựa vừa đủ các mô đun thích hợp cho hệ thống

thống các cơ cấu chấp hành do đó tạo sự dé dang trong lập trình và

tối ưu hoá việc điều khiển thiết bị

e _PLC được xem như một giải pháp cho môi trường công nghiệp

do đó nó được thiết kế để có thể hoạt động được trong môi trường

khắc nghiệt và đạt được tính ôn định cũng như độ tin cậy cao

Hiện nay, với sự phát triển của khoa học máy tính, chi phi cla PLC ngày càng giảm và phù hợp hơn đối với phí tổn cần thiết để lắp đặt một

hệ thống điêu khiển

2.3.2.4 Máy tính:

Máy tính cũng là thiết bị có thể lập trình được và cũng có

các chức năng như vi điều khiển nhưng được tối ưu hoá cho các

xử lý tính toán và phát triển theo hướng phục vụ các mục đích

- giải trí và quản lý của con người

2.3.3 Thiết bị điều khiến hoat động của tay máy:

Trong nội dung đê tài này, PLC được chọn sử dụng là PLC S7-300 của hãng $IEMENS Ngoài các ưu điểm vốn có của PLC, PLC 57-300 được chọn do đây là đòng PLC hỗ trợ tạo lập giao diện người dùng dễ dàng bang chương trình PROTOOL/PRO, các tập lệnh rất đa dạng, hỗ trợ hầu hết các tính toán trong hé diéu khién

Giải thuật điều khiển của chương trình dùng logic mờ cũng là một

ly do dé chon S7-300 vi dong PLC nay hỗ trợ việc điều khiển mờ rất tốt Bên cạnh đó, định hướng phát triển của đề tài là thiết kế hệ thống

tự động hoản toàn trong nhà máy, có thể được giám sát và điều khiến tại phòng điều khiển trung tâm của nhà máy, nâng cao hơn nữa tự động hoá

và hiện đại hoá các quy trình sản xuất Trong khi đó, đòng PLC S7-200 không hỗ trợ việc quản trị qua mạng tốt như S7-300

Sở dĩ PUC của hãng SIEMENS được chọn là vì tính thông dụng và

dễ dùng của nó Bên cạnh đó, các dòng PUC này chẳng những hỗ trợ giao tiếp với nhau khá tốt mà còn có khả năng mở rộng hệ điều khiến đến nhiều mức độ phức tạp khác nhau, kể cả giao tiếp qua mạng PROFIBUS và SC4DA, hỗ trợ mở rộng quản lý toàn câu hoá

-Trang 10 -

Trang 15

2.4 THIET KE VA THI CONG:

2.4.1 Thiết kế giải thuật mờ cho tay máy:

2.4.1.1 Giải thuật tìm kiêm vị trí xương keo:

Ngõ ra của modul xử lý mờ sẽ được lấy dé tinh ra toa độ gắp

theo công thức:

G= max((A4 +1 =5" +5)/112)

Trong đó:

G:_ toạ độ ngang với gốc là mặt phẳng lắp tấm khuôn

Ad: độ mở của 2 nửa khuôn khi hết hành trình tách khuôn

L: độ đài xương keo lấy từ modul mờ

b: bề dày tấm khuôn âm

Be day tam Khuôn dương

Bè dây tầm khuôn âm

-Trang ÍI -

Trang 16

Sinh viên thực hiện: „ Nghiên cứu khả năng tự học của robot

, Ã ` ` Ae A ea v4 x

Giải thuật mờ này sử dụng 3 biên đầu vào và 1 bién dau ra

là độ dài xương keo của sản phẩm, các biên lân lượt có tên như

> SprueLength: tập mờ đầu ra đễ giải mờ hoá cho biến

chiều đài xương keo

“J FIS Editer: mouldfuz

> Phép logic AND: dùng phương pháp lấy tích (prod)

> Phép logic OR: dùng phương pháp lấy số lớn (max)

> Giải mờ hoá: dùng phương pháp lấy trị lớn phía bên trái

(som)

Trang 12

Trang 17

-Sinh vién thuc hién: Nghiên cứu khả năng tự học của robot

e Nội dung các biên mờ dẫu vào:

Các tập mờ đâu vào có lân lượt có các biên ngôn ngữ như sau:

> FrontPlateThicknes

«J Membership Function Editor: mouldluz

Fie Edit View

PAO ae eMC as CeO ELE Ea ie

File Edt View

FIS Variables Membership function plots Plt points: | a1

RetMong MongHoMong Vus HoÐay Day RatDey

Trang 18

RatMong MiohgordyuelolDayDay RatDay

File Edt View

FIS Variables Membership function plots Plot points: [787

[réPigte Thickepenelength

08

Trang 19

Đây là tập luật mờ gồm 25 luật, là tập luật mờ không đây đủ

do trong thực tế, không có những loại khuôn thuộc các tổ hợp luật còn lại

“JS Rule Editor: mouldfuz

IE FrontPlateT hichness is atMong) and (CavityPlateThichness is Mong) and (CorePlateThichness is eM

lf (FrontPlateT hichness is Mong) and (CavityPlateT hichness is Mong) and (CorePlateT hichness is Mong] th

I [FrontPlateT hichness is Mong) and (CavityPlateT hichness is Mong) and (CorePlateThichness is HoiMiong

7 If (FrontPlateT hichness is Mong) and {CavityPlateT hichness is Mong] and [CorePlateT hichness is Vua) thei

8 If (FrontPlateT hichness is Mang] and [CavityPlateT hichness is HoiMong] and [CorePlateThichness is Mong

9 IF (FrontPlateThichness is Mong] and (CavityPlateT hichness is HoiMong) and (CorePlateThichness is Hoi +

APL HE Cras Ole nn od mand Xe ff®-ÐlT bệaLkean in 96 vn SỐ”

-Trang 15 -

Trang 20

Sinh vién thuc hién: Nghién cứu khả năng tự học của robot

“3 Rule Editor; mouldfuz

Fi ong) and [CaviyPleteThichness Hoong jong) and {CorePlate Thichness is Hoi sóc

10.If (GronPuteThichress is Mong] and (CaviyPlateThichness is Hoong) and (CorePlateThichness is Vua

«J Rule Editer: mouldfuz

17 If (FrontPlateThichness is Day] and (CaviyPlateThichness is Day] and (CorePlateT hichness is Day) then [ &

18 If (FrortPlateT hichness is RatD ay) and (CavityPlateThichness is RatD ay) and (CorePlateThichness is Rat

19 If (FromtPlateThichness is CucD ay) and (CaviyPlateT hichness is AatMong) and (CorePlateT hichness is A

20 if [FrontPlateThichness is CucD ay) and [CavilyPlateThichness is Rattong) and (CorePlateThichness is M

21 if (FrontPlateThichness is CucD ay] and (CavityPlateThichness is Hatong) and (CorePiateThichness is H

22 |f (FrontPlateThichness is CucDay] and (CavityPlateThichness is RatMong} and (CorePlateT hichness is V

24 lf (FrontPlateThichness is CucDay) and (CavityPlateThichness is Flathiong) and (CorePlate Thichness is H

24 If [FrontPlateThichness is CucD ay) and (CavityPlateT hichness is RatMong) and (CorePlateThichness is D

25 It [FrontPlateThichness is CucDay) and (CavitpPlateT hichness is RatMong) and (CorePlateThichness is F

Trang 16

Trang 21

“J Rule Viewer: mouldfuz

Fie Edt View Options

«$ Rule Viewer: mouldfaz HIẾP 4

File Edi View Options

Trang 22

File Edt View Options

FrortPiateThichness « 68,9 CavityPleteThichness = 27.1 CorePiateThichness = 113 Spruel.ength = 86

SL matin cena Leena Serene] Lets aren mma

;R m2 sung ead Seema a

r7 b—===ee LH Xseeeeseesel Lm s4 eeeee.d

2.4.1.2 Giải thuật đi đến vị trí xác định:

e Sơ đề khối của giải thuật mờ đưa tay máy đến vị trí xác định:

Trang 23

e - Các biên vào/ra và nội dung bộ điều khiên mờ:

Giải thuật mờ này sử dụng 1 biên đâu vào và I biên đâu ra

là tốc độ đi chuyên của xy lanh, các biên lân lượt có tên như sau:

e Saiso: tap md đầu vào của độ sai lệch vị trí

e© Tocdo: tập mờ đâu ra của tốc độ dịch chuyên xy lanh

3 PIS Editor: positinntuz

> Phép logic AND: dùng phương pháp lấy tích (prod)

> Phép logic OR: dùng phương pháp lấy số lớn (max)

> Giải mờ hoá: dùng phương pháp lẫy trị trung bình tâm

(centroid)

Trang 19

Trang 24

-Sinh viên thực hiện: , Nghiên cứu khả năng tự học của robot

Lý Hào Khang Ung dụng thiết kê tay máy gắp sản phâm nhựa

embership Func File Edt View

FIS Variables Membership function plots plot points: Ỉ 181

“} Membership Function [diter: positionfuz i i [x|

File Edt View

FIS Variables Membership function plots Plot points: [181

Vhhanh VWChaivfaiCham = RRatChad?tChem RNhanh MAS

Trang 25

mit (Sas0s VGan) then (Tocdo echo)

IF (Saiso is VRatGan} then (Tocdo is VAatCham] (1)

If [Saiso is RXa} then {Tocdo is RNhanh) [1]

If (Saiso is RGan) then (Todo is RCham) (1)

If (Sais is RRatGan] then (Tocdo is RRatCham) (1)

Trang 26

-Sinh viên thực hiện:

Lý Hào Khang Ứng dụng thiết kế tay máy gắp sản phẩm nhựa Nghiên cứu khả năng tự học của robot

“J Hule Viower: pgsiHonfuz

File Edit View Options

J Rule Viewer: positionfuz

File Edit View Options

Trang 27

-Sinh vién thuc hién: Nghiên cứu khả năng tự học của robot

Fie Edit View Options

Trang 28

Ly Hao Khang Ứng dụng thiết kế tay máy gắp sản phẩm nhựa

Fie Edit View Options

4 Rule Viewer: pusiHonluz l„ PP Xi

Trang 29

2.4.2 Giao tiếp thiết bị:

2.4.2.1 Sơ độ khối giao tiếp:

Trang 30

-Sinh vién thuc hién:

Ly Hao Khang Ứng dụng thiết kê tay máy gặp sản pham nhựa „ Nghiên cứu khả năng tự học của robot

2.4.3 Xây dựng chương trình điều khiến:

Tự động

Sản phẩm cũ

Chọn chế độ thực thi San phâm mới

Lưu đô hoạt động:

2.4.3.2 Phân chia các khỗi chương trình:

Đề thuận tiện trong việc quản lý và nâng cấp, chương trình được phân chia theo từng hàm (FC) đảm nhận những công việc

cu thé Theo đó, các hàm và khối dữ liệu cần dùng là:

¢ FCI (manual_mode): Thuc thi các tác vụ đi chuyển tay máy theo mỗi trục băng những nút nhắn trên màn hình

xác định bằng cách nhập các thông số vị trí vào ô nhập liệu trên

man hinh

để gắp sản phẩm

e FC4 (running): Day la chế độ thực thi chương trình khi đã

xác định xong vị trí găp, tay máy sẽ tự động gắp và thả sản

phẩm ra ngoài dựa theo những đữ liệu lưu lại trong bộ nhớ

e — FC7 (saving): Lưu lại các thông số về sản phẩm để phục

vụ cho các lần thực thi chương trình gắp sản phẩm

-Trang 26 -

Trang 31

Sinh vién thuc hién:

Ly Hao Khang

, Nghiên cứu khả năng tự học của robot Ứng dụng thiết kế tay máy gắp sản phẩm nhựa

2.4.3.3

® - EC2] (fuzzyengine): Ham ding tông hợp các tham số đầu vào, đựa vào logic mờ tính toán thành kết quả đầu ra là chiều đài xương keo

sai lệch vị trí hiện tại đôi với nơi cần đến, dựa vào logic mờ tính toán thành kết quá đầu ra là vận tốc dịch chuyển của xy

Thực thi xây dựng chương trình:

Chương trình được xây dựng hoàn toàn dựa trên bố cục sắp

xếp như phân giải thuật và thiết kế đã trinh bày Tường minh

chương trình được đưa lần lượt vào các phần phụ lục như sau:

e = Phu luc A: Cau trac chương trình điều khiển

e - Phụ lục B: Bảng liệt kê các biến được sử dụng và chức năng của chúng

Phụ lục C: Nội dung khối chương trình chính OBI

Phụ lục D: Nội dung khối chương trình EC1

Phụ lục E: Nội dung khối chương trình FC2

Phu luc F: Nội dung khối chương trình FC3

Phụ lục G: Nội dung khối chương trình FC4

Phu lục H: Nội dung khối chương trình FC5

Phu luc I: Nội dung khối chương trình FC6

Phu luc J: N6i dung khối chương trình FC7

Phụ lục K: Nội dung khối chương trình FC21

Phụ lục L: Nội dung khối chương trình FC22

Phụ lục M: Nội dung khối đữ liệu DB21

Phụ lực N: Nội dung khối dữ liệu DB22

-Trang 27 -

Trang 32

Trang 34

btn_autostart M 2.4 |BOOL starting automatic mode

btn_ES M 0.0 |BOOL emergency stop in protool

btn_ s1 M 4.0 |BOOL save current position to s1

btn_s10 M_ 51 |BOOL save cụrrent position to s10

btn_s2 M_ 41 BOOL save current position to s2

btn_s3 M 42 |BOOL save current position to s3

bin_s4 M 43 |BOOL save current position to s4

btn_s5 M 44 |BOOL save current position to s5

bin_s6 M 45 |BOOL save current position to s6

btn_s7 M 46 |IBOOL save current position to s7

btn_s8 M 4.7 |BOOL save current position to s8

btn_s9 M 5.0 |BOOL save current position to s9

btn_unpick M 3.7 JBOOL unpick product

btn_Whor M 3.5 IBOOL force piston horizontal Wdim

btn_Wwver M 3.4 |BOOL force piston vertical Wdim

;bn_Xin M 3.0 IBOOL force piston go in Xdim

‘btn_Xout M 31 BOOL force piston go out Xdim

btn_Yin M 3.2 |BOOL force piston go in Ydim

btn_Yout M 3.3 |IBOOL force piston go out Ydim

ctrl_pick Q 06 |BOOL set pneumatic piston

ctrl_Whor Q 0.5 |BOOL set piston horizontal Wdim

ctrl_Wver Q 0.4 |BOOL set piston vertical Wdim

ctrl_Xin Q 0.0 |BOOL set piston go in Xdim

ctri_Xout Q 01 |BOOL set piston go out Xdim

ctrl_Xservo PQW 272;|WORD _ janalog digit output

ctri_Yin Q 02 |BOOL set piston go in Ydim

ctrl_Yout Q 0.3 jBOOL set piston go out Ydim

data_dX MD 148 (REAL value to move Xdim

data_f1 MD 152 |REAL fuzzy variable’

data_f2 MD 156 |REAL fuzzy variable2

data_f3 MD 160 {REAL fuzzy variable3

data_finfo MW 164 |WORD info from fuzzy contro! engine

data_finfo2 MW 170 |WORD

data_run MD 166 RREAL Current saved data for running FC

data_s1 MD 104 IREAL 1st product data

data_s10 MD 140 |REAL 10th product data

data_s2 MD 108 REAL 2nd product data

data_s3 MD 112 (REAL 3rd product data

data_s4 MD 116 REAL 4th product data

data_s5 MD 120 [REAL '5th product data

Page

Trang 35

SIMATIC , TTC 300(1)\CPU 315-2 DP\57 Program(l)\Symbols 01/05/2005 9:5:

Symbol Address (Datatype |Comment

data_s8 MD 132 REAL 8th product data

data_s9 MD 136 {REAL 9th product data

data_Xpos MD 144 |REAL current position Xdim

data_Xvel MD 100 jREAL current velocity Xdim

mode_auto M 2.2 |BOOL automatic mode

mode_run M 23 jBOOL running with current parameter mode

mode_semiauto M 2.1 {BOOL semi-automatic mode

Obuffer_Xana MW 12 jINT analog output digit to servo valve

running FC 4 |FC 4

saving FO 7 |FC 7

semiautomatic_mode [FC 2 {FC 2

status_detsen ! 1.0 |BOOL detecting sensor

status_ES 1 00 |BOOL emergency stop switch

status_restart i 0.7 |BOOL restart program after es

status_Wlshor | 06 |BOOL horizontal limit switch of Wdim

Status_Wisver i 05 j|BOOL vertical limit switch of Wdim

status_Xisin I 0.1 BOOL inner limit switch of Xdim

status_XIsout I 02 |BOOL outter limt switch of Xdim

status_Xpos PIW 272 WORD janalog digit input

status_Ylsin ! 03 BOOL inner limit switch of Ydim

status_Yisout | 04 'BOOL outter limt switch of Ydim

Page

Trang 36

Symbol Address Data type ‘Comment

Trang 37

-n of OB 1)

3.0 temp OB1_OB_ NUMBR BYTE 1 (Organization block 1, OB1

4.0 temp OB1 RESERVED 1 | BYTE Reserved for system

6.0 temp OB1_PREV_CYCLE | INT Cycle time of previous OB1 scan (millisecc

' nds)

“10.0 temp OB1 MAX CYCLE = INT Maximum cycle time of OB1 (milliseconds)

EN

"ES"

Trang 40

Network: 6 Whor

[Network: 8 Xin set velocity

| "temp." ROUND MOVE

| "data_Xvel “tempDI1" —IN "Obuffer_X "Obuffer_X "ctrl_Xser

fo" IN OUT; “tempDI1" OUT; ana" ana" OUT- vo"

Định dạng
Số trang	123
Dung lượng	4,4 MB