Nghiên cứu, thiết kế thay thế bộ điều khiển mô hình cánh tay Robot tại phòng thí nghiệm của trường Đại học Kỹ thuật Công nghiệp Thái Nguyên

73 435 0
Nghiên cứu, thiết kế thay thế bộ điều khiển mô hình cánh tay Robot tại phòng thí nghiệm của trường Đại học Kỹ thuật Công nghiệp Thái Nguyên

Đang tải... (xem toàn văn)

Tài liệu hạn chế xem trước, để xem đầy đủ mời bạn chọn Tải xuống

Thông tin tài liệu

ĐẠI HỌC THÁI NGUYÊN TRƢỜNG ĐẠI HỌC KỸ THUẬT CÔNG NGHIỆP TRẦN QUẾ SƠN NGHIÊN CỨU, THIẾT KẾ THAY THẾ BỘ ĐIỀU KHIỂN MƠ HÌNH CÁNH TAY ROBOT TẠI PHÕNG THÍ NGHIỆM CỦA TRƢỜNG ĐẠI HỌC KỸ THUẬT CƠNG NGHIỆP THÁI NGUYÊN LUẬN VĂN THẠC SĨ KỸ THUẬT CHUYÊN NGÀNH KỸ THUẬT ĐIỆN TỬ Thái Nguyên - 2015 Số hóa Trung tâm Học liệu - ĐHTN http://www.lrc-tnu.edu.vn/ LỜI CAM ĐOAN Tên là: Trần Quế Sơn Sinh ngày07 tháng05 năm 1986 Học viên lớp cao học khoá 14–Kỹ thuật điện tử - Trường đại học kỹ thuật Công nghiệp Thái Nguyên Hiện công tác Trường đại học kỹ thuật Công nghiệp Thái Nguyên Xin cam đoan luận văn “Nghiên cứu, thiết kế thay điều khiển mơ hình cánh tay robot phịng thí nghiệm trường ĐH KTCN ” thầy giáo PGS.TS Nguyễn Thanh Hà hướng dẫn cơng trình nghiên cứu riêng tơi Tất tài liệu tham khảo có nguồn gốc, xuất xứ rõ ràng Tác giả xin cam đoan tất nội dung luận văn nội dung đề cương yêu cầu thầy giáo hướng dẫn Nếu có vấn đề nội dung luận văn tác giả xin hoàn toàn chịu trách nhiệm với lời cam đoan Thái Nguyên, ngày tháng năm 2015 Học viên Trần Quế Sơn Số hóa Trung tâm Học liệu - ĐHTN http://www.lrc-tnu.edu.vn/ LỜI CẢM ƠN Sau thời gian nghiên cứu, làm việc khẩn trương hướng dẫn tận tình giúp đỡ thầy giáo PGS.TS Nguyễn Thanh Hà, luận văn với đề tài “Nghiên cứu, thiết kế thay điều khiển mơ hình cánh tay robot phịng thí nghiệm trường ĐH KTCN” hoàn thành Tác giả xin bày tỏ lòng biết ơn sâu sắc tới: Thầy giáo hướng dẫn PGS.TS Nguyễn Thanh Hà tận tình dẫn, giúp đỡ tác giả hồn thành luận văn Thầy giáoPGS.TS.Nguyễn Duy Cương – Bộ môn Kỹ thuật điện tử - Khoa Điện tử, giáo viên Trường Đại học kỹ thuật công nghiệp Thái Nguyên số đồng nghiệp, quan tâm động viên, giúp đỡ tác giả suốt trình học tập để hoàn thành luận văn Mặc dù cố gắng hết sức, song hạn chế điều kiện thời gian kinh nghiệm thực tế thân nên đề tài khơng thể tránh khỏi thiếu sót Vì vậy, tác giả mong nhận đóng góp ý kiến thầy giáo, cô giáo bạn bè đồng nghiệp Tôi xin chân thành cảm ơn! Số hóa Trung tâm Học liệu - ĐHTN http://www.lrc-tnu.edu.vn/ MỤC LỤC LỜI CAM ĐOAN i LỜI CẢM ƠN .iii DANH MỤC CÁC KÝ HIỆU VIẾT TẮT vi DANH MỤC HÌNH VẼ vii LỜI NÓI ĐẦU ix CHƢƠNG 10 TỔNG QUAN VỀ PID, LEARNING FEED FORWARD CONTROL (LFFC) VÀ MODEL REFERENCE ADAPTIVE SYSTEMS (MRAS), BỘ ĐIỀU KHIỂN PID CHO MƠ HÌNH CÁNH TAY ROBOT RD5NT 10 1.1 Tổng quan PID 10 1.2 Tổng quan Learning Feed-forward Control (LFFC) 12 1.2.1 Điều khiển học (Learning Control - LC) .12 1.2.2 Bộ điều khiển học sử dụng sai lệch phản hồi (Feedback Error Learning FEL) .16 1.2.3 Learning Feed forward Control (LFFC) 21 1.3 Lý thuyết điều khiển thích nghi theo mơ hình mẫu (MRAS) .21 1.3.1 Lịch sử phát triển hệ điều khiển thích nghi 21 1.3.2 Khái quát hệ điều khiển thích nghi 23 1.3.3 Cơ chế thích nghi – thiết kế điều khiển thích nghi dựa vào luật MIT 28 1.3.4 Phương pháp độ nhạy 30 1.3.5 Phương pháp ổn định Liapunov 32 1.4 Bộ điều khiển LFFC sở MRAS 35 1.4.1 Khái niệm chung 36 1.4.2 MRAS dựa điều khiển feed - forward 37 1.4.3 Luật điều khiển thích nghi 39 CHƢƠNG 46 CÁC KHÁI NIỆM CƠ BẢN, CƠ SỞ MƠ HÌNH TỐN, PHƢƠNG TRÌNH ĐỘNG LỰC HỌC CỦA CÁNH TAY ROBOT HAI BẬC TỰ DO, THIẾT KẾ VÀ MÔ PHỎNG HỆ THỐNG 46 2.1 Cấu tạo Robot công nghiệp 46 2.2 Tay máy 47 2.3 Bậc tự tay máy 48 2.4 Phương trình động học robot hai bậc tự .50 2.5 Thiết kế hệ thống điều khiển 53 2.5.1 Chọn mơ hình mẫu 53 2.5.2 Xác định đầu vào phần feed – forward 54 2.5.3 Xác định cấu trúc phần feed – forward 55 2.5.4 Giải phương trình Lyapunov 56 2.5.5 Chọn hệ số thích nghi 57 2.5.6 Huấn luyện LFFC 57 2.6 Mô hệ thống 58 CHƢƠNG 60 Số hóa Trung tâm Học liệu - ĐHTN http://www.lrc-tnu.edu.vn/ KẾT QUẢ THỰC NGHIỆM VÀ KẾT LUẬN 60 3.1 Sơ đồ khối hệ thống: .60 3.2 Sơ đồ kết nối phần cứng 61 3.2.1 Giới thiệu tổng quan khối hệ thống thực nghiệm 62 3.3 Kết thực nghiệm 67 Kết thực nghiệm tiến hành robot RD5NT Phịng thí nghiệm Điện – Điện tử Khoa điện tử - Trường ĐH Kỹ thuật công nghiệp Thái Nguyên 67 3.4 Kết luận hướng phát triển đề tài 70 TÀI LIỆU THAM KHẢO 71 Số hóa Trung tâm Học liệu - ĐHTN http://www.lrc-tnu.edu.vn/ DANH MỤC CÁC KÝ HIỆU VIẾT TẮT LFFC: Learning FeedForward Control MRAS: Model Reference Adaptive System am: Tham số điều khiển thích nghi bm: Tham số điều khiển thích nghi cm: Tham số điều khiển thích nghi dm: Tham số điều khiển thích nghi : Vecto góc khớp nối M(): ma trận mơ men qn tính C():mơ hình lực coriolis qn tính ly tâm D:hệ số ma trận đường chéo ma sát nhớt S: hệ số ma trận đường chéo ma sát Coulomb G(): Trọng lực u: mô men xoắn khớp i1,2: Độ dài cánh tay 1,2 r1,2: Tỷ số truyền động 1,2 d1,2: Ma sát nhớt khớp 1, s1,2: Là ma sát coulomb khớp 1,2 p21: Thành phần ma trận P p22: Thành phần ma trận P Ap1: Mơ hình phụ thuộc vào mơ hình khớp Ap2: Mơ hình phụ thuộc vào mơ hình khớp αa: Tham số điều khiển thích nghi αb: Tham số điều khiển thích nghi αc: Tham số điều khiển thích nghi αd: Tham số điều khiển thích nghi J1,2: Mơ men qn tính khớp 1, Số hóa Trung tâm Học liệu - ĐHTN http://www.lrc-tnu.edu.vn/ DANH MỤC HÌNH VẼ Hình 1.1: Sơ đồ khối điều khiển PID với lọc bậc Hình 1.2: Cực tiểu cục kỹ thuật học Hình 1.3: Cấu trúc điều khiển phản hồi sai lệch Hình 1.4: Học theo sai số phản hồi Hình 1.5a: Hệ thích nghi tham số Hình 1.5b: Hệ thích nghi tín hiệu Hình 1.6 Điều khiển cấp cấp Hình 1.7: Mơ hình đối tượng mơ hình mẫu Hình 1.8: Hệ thống điều khiển thích nghi dựa mơ hình độ nhậy Hình 1.9a: MRAS cho thích nghi tham số điều khiển Hình 1.9b: MRAS với mơ hình hiệu chỉnh cho nhận dạng tham số Hình 1.9c: Cấu trúc MRAS với khâu khởi tạo tín hiệu đặt Hình 1.10: Nhận dạng mơ hình ngược đối tượng Hình 1.11: Bộ điều khiển LFFC Hình 2.1 Các thành phần robot cơng nghiệp Hình 2.2 : Mơ hình robot bậc tự Hình 2.3: Cấu trúc điều khiển phần feed forward Hình 2.4: Sơ đồ mơ hệ thống điều khiển Hình 2.5a: Đáp ứng khớp Hình 2.5b: Đáp ứng khớp Hình 3.1: Sơ đồ khối hệ thống điều khiển khớp mơ hình Hình 3.2: Sơ đồ kết nối tổng thể hệ thống thực nghiệm Hình 3.3: Mơ hình robot RD5NT Hình 3.4: Bộ điều khiển Dspace 1103 Hình 3.5: Giao diện phần mềm giám sát điều khiển Control Desk Hình 3.6: Sơ đồ nguyên lý mạch cầu H sử dụng IC L298 Hình 3.7: Mạch in mạch cầu H điều khiển động Hình 3.8: Bản vẽ nguyên lý mạch nguồn Hình 3.9: Sơ đồ mạch in mạch nguồn Hình 3.10: Hệ thống thực nghiệm lắp đặt Phịng thí nghiệm Điện – Điện tử Hình 3.11a: Đáp ứng thực nghiệm khớp Số hóa Trung tâm Học liệu - ĐHTN http://www.lrc-tnu.edu.vn/ Hình 3.11b: Đáp ứng thực nghiệm khớp Số hóa Trung tâm Học liệu - ĐHTN http://www.lrc-tnu.edu.vn/ LỜI NÓI ĐẦU Ngày nay, dây chuyền sản xuất với mức độ tự động hóa cao, robot cơng nghiệp đóng vai trị quan trọng việc giảm cường độ lao động cho người lao động, tăng suất độ xác gia công, giảm giá thành sản phẩm Mục tiêu ứng dụng kỹ thuật Robot công nghiệp nhằm nâng cao suất dây chuyền công nghệ, nâng cao chất lượng khả cạnh tranh sản phẩm, đồng thời cải thiện điều kiện lao động Sự cạnh tranh hàng hóa đặt vấn đề thời để hệ thống tự động hóa sản xuất phải có tính linh hoạt nhằm đáp ứng với biến động thường xuyên thị trường hàng hóa Robot công nghiệp phận cấu thành thiếu hệ thống sản xuất tự động linh hoạt Gần nửa kỷ có mặt sản xuất Robot cơng nghiệp có lịch sử phát triển hấp dẫn Ngày nay, Robot công nghiệp ứng dụng rộng rãi nhiều lĩnh vực sản xuất Điều xuất phát từ ưu điểm loại Robot lựa chọn đúc kết qua năm ứng dụng nhiều nước.Ở nước ta trước năm 1990 chưa du nhập kỹ thuật Robot Từ năm 1990 nhiều sở công nghiệp bắt đầu nhập ngoại nhiều loại Robot thực nhiệm vụ riêng tháo lắp dụng cụ cho trung tâm CNC, lắp ráp linh kiện điện tử, hàn vỏ xe ô tô, xe máy phun phủ bề mặt … Có nơi bắt đầu thiết kế, chế tạo lắp ráp Robot Có thể nói, Robot đóng vai trị quan trọng cơng tự động hóa sản xuất Trong lĩnh vực Robot nay, phần khí (Robot Mechanics), hệ thống Điều khiển (Robot Control) hệ thống lập trình (Programming system) coi thành phần độc lập nhà sản xuất chào bán độc lập Trên giới nói chung nước ta nói riêng, năm gần đây, hoạt động nghiên cứu, phát triển Robot không ngừng phát triển có nhiều cơng trình nghiên đưa phương pháp để điều khiển cánh tay robot Có thể kể đến như: - Nguyễn Văn Minh Trí, Lê Văn Mạnh, “Thiết kế điều khiển PID bền vững cho hệ thống phi tuyến bậc hai nhiều đầu vào – Nhiều đầu ứng dụng điều khiển tay máy cơng nghiệp”, Tạp chí Khoa học Công nghệ, Đại học Đà Nẵng , số 4(39).2010 Số hóa Trung tâm Học liệu - ĐHTN http://www.lrc-tnu.edu.vn/ - Nguyễn Manh Hùng, Ngô Thanh Quyền, “Thiết kế điều khiển mờ đầu vào cho cánh tay robot”, Tạp Chí Đại Học Cơng Nghiệp, số 9(06).2011 - Nguyễn Manh Hùng, Ngô Thanh Quyền, “Điều khiển bám đuổi mạng neural thích nghi cho cánh tay robot bao gồm động lực học cấu truyền động” Tạp Chí Đại Học Công Nghiệp, số 9(06).2011 - Asgari, Pouya, Zarafshan, Payam ; Moosavian, S.Ali A.“Dynamics modelling and stable motion control of a Ballbot equipped with a manipulator”, IEEE Conference Publications - Publication Year: 2013 , Page(s): 259 – 264 - YaoNan Wang, ThanhQuyen Ngo, ThangLong Mai, ChengZhong Wu “Adaptive Recurrent Wavelet Fuzzy CMAC Tracking Control for De-icing Robot Manipulator”, Proceedings of World Congress on Engineering and Computer Science 2012 Vol I WCECS 2012, October 24-26, 2012, San Francisco, USA Các phương pháp nhiều giải khó khăn điều khiển robot hệ có cấu trúc phi tuyến, tham số bất định, thay đổi, ảnh hưởng nhiễu…Với luận văn tác giả dự định áp dụng thuật toán LFFC (Leaning Feedforward Control) dựa MRAS (Model Reference Adaptive System) để điều khiển tay máy robto RD5NT với mong muốn điều khiển LFFC có khả tự học giải ảnh hưởng tham số bất định nhiễu đến chất lượng bám quỹ đạo tay máy robot, cho phép cải thiện chất lượng điều khiển bám quỹ đạo Vì học viên chọn đề tài “Nghiên cứu, thiết kế thay điều khiển mơ hình cánh tay robot phịng thí nghiệm trường ĐH KTCN” đề tài nghiên cứu cho luận văn thạc sỹ mình, trước hết với mục đích thiết kế điều khiển cho bậc cánh tay Robot bậc tự RD5NT Mơ hình thí nghiệm Cánh tay Robot bậc tự do, nhãn hiệu RD5NT nói riêng mơ hình thí nghiệm trường học, mơ hình hóa cánh tay Robot bậc tự phổ biến dây chuyền sản xuất Mơ hình Cánh tay Robot bậc tự RD5NT có khớp, khớp hoạt động động điện chiều.Sự thành công phương pháp điều khiển thích nghi bám quỹ đạo cho robot RD5NT sử dụng thuật toán LFFC dựa MRAS kỳ vọng mang lại khả chống nhiễu tốt, chất lượng bám quỹ đạo nâng cao Đối tượng đề tài robot RD5NT phịng thí nghiệm trường ĐH KTCN với mục tiêu thiết kế điều khiển cho bậc mơ hình cánh tay robot từ thay cho điều khiển cũ, phục vụ cho cơng tác thí nghiệm nhà trường Số hóa Trung tâm Học liệu - ĐHTN http://www.lrc-tnu.edu.vn/ 57 Tính thơng số: am  bm  cm  dm  a b c   p   p   p d  e  p22 e  dt  am 0 21  e  p22 e  dt  bm 0 21 e  p22 e  dt  cm 0 21  [( p e  p22 e) sgn()]dt  d m (0) 21 Chọn am(0)=bm(0)=cm(0)=dm(0)=0 Chọn d b c a  0.2  0.000032  0.5  0.02 Từ thông số ta tìm am, bm, cm, dm ta quan tâm đến lực tác động vào hệ thống lực viscous lực coulomb Vì ta quan tâm đến thơng số bm dmlà thành phần để bù2 thành phần lực 2.5.5 Chọn hệ số thích nghi Các hệ số khuếch đại thích nghi mà định tốc độ thích nghi, lý thuyết lựa chọn tự Tuy nhiên, thực tế động học hệ thống khơng mơ hình hóa giới hạn giá trị 2.5.6 Huấn luyện LFFC Một phần tử nhánh feed – forward đào tạo thời điểm Các chuyển động mẫu lựa chọn cho tín hiệu feed – forward mong muốn phần tử không đào tạo trở thành chủ đạo Chỉ tham số Số hóa Trung tâm Học liệu - ĐHTN http://www.lrc-tnu.edu.vn/ 58 phần tử tương ứng cập nhận suốt chu kỳ, tham số phần tử khác giữ không đổi 2.6 Mô hệ thống Dựa vào thiết kế trình bày ta có sơ đồ mơ hệ thống phần mềm matlab sau: Từ xây dựng mơ hình cánh tay robot bậc tự sau: Hình 2.4: Sơ đồ mơ hệ thống điều khiển Kết mô phỏng: khớp khớp 2, theo thứ tự là: tín hiệu đặt, sai số tín hiệu thực: Khớp 1: Số hóa Trung tâm Học liệu - ĐHTN http://www.lrc-tnu.edu.vn/ 59 Hình 2.5a: Đáp ứng khớp Khớp 2: Hình 2.5b: Đáp ứng khớp - Qua kết mô có kết luận: Hệ thống hoạt động ổn định thời gian lâu dài; Tín hiệu thực bám với tín hiệu đặt cho tín hiệu đặt biến đổi (sai số nhỏ) Tín hiệu bám tốt, với nhiễu đo tác động vào hệ thống, điều Số hóa Trung tâm Học liệu - ĐHTN http://www.lrc-tnu.edu.vn/ 60 khiển LFFC sở MRAS tạo tín hiệu bù phù hợp để khử tín hiệu nhiễu Kết luận Chƣơng 2: Trong chương 2, tác giả đề cập đến khái niệm robot cơng nghiệp, đồng thời, trình bày sở lý thuyết để xây dựng mơ hình tốn cánh tay robot bậc tự do, từ thực mô hệ thống điều khiển cánh tay robot bậc tự áp dụng thuật toán Learning Feedforward dựa Hệ thống thích nghi mơ hình mẫu Kết mô này, sở để tác giả áp dụng cho mơ hình thực nghiệm mà trình bày Chương CHƢƠNG KẾT QUẢ THỰC NGHIỆM VÀ KẾT LUẬN 3.1 Sơ đồ khối hệ thống: Số hóa Trung tâm Học liệu - ĐHTN http://www.lrc-tnu.edu.vn/ 61 Hình 3.1: Sơ đồ khối hệ thống điều khiển khớp mơ hình Theo sơ đồ kết nối hệ thống minh họa Hình 3.1, card Dspace 1103 đóng vai trị khâu trung gian, đảm nhận truyền tín hiệu điều khiển từ khối điều khiển trung tâm (Phần mềm điều khiển giám sát ControlDesk máy tính) tới mạch điều khiển động (Mạch cầu H), đồng thời, tín hiệu phản hồi vị trí thu từ biến trở gắn với khớp thông qua Dspace 1103 gửi máy tính 3.2 Sơ đồ kết nối phần cứng Hệ thống thí nghiệm dựa mơ hình thực kết nối theo nguyên tắc trình bày sơ đồ khối hệ thống phần trước Cụ thể, hệ thống bao gồm thành phần: Mơ hình Robot RD5NT, máy tính, kết nối qua DSPace1103 với phần mềm kèm Control desk, mạch cầu H, card LPT Hình 3.2: Sơ đồ kết nối tổng thể hệ thống thực nghiệm Số hóa Trung tâm Học liệu - ĐHTN http://www.lrc-tnu.edu.vn/ 62 3.2.1 Giới thiệu tổng quan khối hệ thống thực nghiệm 3.2.1.1 Mơ hình Robot RD5NT Hình 3.3: Mơ hình robot RD5NT Robot RD5NT mơ hình cánh tay máy bậc tự do, thiết kết hãng Didacta – Italia Mỗi khớp mơ hình RD5NT truyền động động điện chiều điện áp 12V, thiết kế chế tạo hãng Maxon – Thụy Sỹ Mỗi động điện mơ hình tích hợp biến trở để thực phản hồi vị trí khớp mơ hình Tồn tín hiệu điều khiển mơ hình RD5NT thực thơng qua cổng kết nối LPT Tay máy có bốn khả chuyển động quay (bốn bậc tự do) phận gắp Chuyển động quay thứ chuyển động quay quanh trụ Ba chuyển động quay lại chuyển động quay quanh lề Chuỗi động học tay máy mơ tả hình vẽ Số hóa Trung tâm Học liệu - ĐHTN http://www.lrc-tnu.edu.vn/ 63 3.2.1.2 Bộ điều khiển Dspace 1103 - Đặt vấn đề: Các hệ thống điều khiển thường thiết kế mô phần mềm Matlab/Simulink, trước cài đặt xuống vi xử lý, vi điều khiển điều khiển công nghiêp Quá trình mơ cho biết qui luật đáp ứng đầu qui luật lỗi, thay đổi đầu vào tham số điều khiển Tuy nhiên, nhiều hệ thống phức tạp việc lập trình cài đặt thuật tốn điều khiển khơng đơn giản tốn nhiều thời gian Vì thế, năm 1991 cơng ty dSPACE Đức (sau mở rộng sang Mỹ) bắt đầu nghiên cứu điều khiển cho phép người sử dụng dịch cài đặt trực tiếp thuật toán từ Matlab/Simulink xuống điều khiển với kích chuột Bơ điều khiển có tên dSPACE, với hai phiên sử dụng rộng rãi dSPACE 1103 dSPACE 1104 Các điều khiển dSPACE thực chất tích hợp chíp điều khiển tốc độ cao DSP, phần mềm giao diện vào đơn giản, giúp cho dịch chạy chương trình trực tiếp từ Matlab/Simulink Đi kèm với điều khiển dSPACE phần mềm điều khiển giám sát với tên gọi ControlDesk Phần mềm chạy máy tình bàn máy tính xách tay để giao tiếp với điều khiển dSPACE thông qua card PCI Đây phần mềm rât đơn giản người sử dụng việc dùng chuột gắp khối cần thiết để thị thay đổi biến thuật toán điều khiển Như vậy, với điều khiển dSPACE phần mềm ControlDesk, người sử dụng không cần phải viết code, mà chủ yếu sử dụng chuột để thiết kế, điều khiển giám sát hoạt động hệ thống Các phần bên giới thiệu điều khiển dSPACE 1103, dSPACE 1104 phần mềm ControlDesk - Bộ điều khiển Dspace 1103: Đây phiên điều khiển dSPACE, với xử lý lên đến 1GB tần số Bus 133 MHz Nó cung cấp số lượng lớn giao diện vào ra, giúp cho việc điều khiển hệ thống phức tạp thực cách đơn giản Hình 3.4: Bộ điều khiển Dspace 1103 Số hóa Trung tâm Học liệu - ĐHTN http://www.lrc-tnu.edu.vn/ 64 Các tài nguyên điều khiển dSPACE 1103 liệt kê sau: - Có 20 đầu vào tương tự ADC với chân cắm trực tiếp vỏ hộp điều khiển mở rộng thêm 16 ADC khác Những ADC để đọc giá trị đo từ cảm biến hệ thống điều khiển - Có đầu tương tự DAC với chân cắm trực tiếp vỏ hộp điều khiển Đầu DAC điện áp đưa tới khuếch đại công suất (Driver) để điều khiển động - Có encoder cắm trực tiếp vỏ hộp điều khiển để đo vị trí trục động - Số lượng đầu vào số (Digital I/O) cố định 32 mở rộng thêm 18 Digital I/O khác (những I/O bị chia sẻ tài nguyên với giao diện khác, nghĩa sử dụng làm I/O, ADC, PWM ngắt) - Có PWM pha PWM ba pha Những PWM sử dụng để điều khiển động Như với 8DAC PWM, dSPACE 1103 điều khiển tới 12 động - Với ngắt ngồi (External interrtupt) sử dụng để tạo thêm encoder - Với định thời gian (Timer) kết hợp với I/O để tạo thêm nhiều giao diện encoder khác - Với cổng RS232 cổng RS422, dSPACE 1103 giao tiếp với máy tính điều khiển khác cách dễ dàng - Bộ điều khiển dSPACE 1103 có nhiều ưu điểm nên sử dụng rộng rãi nước phát triển Mỹ, Hàn Quốc,…Tuy nhiên giá thành trở ngại để phổ biến Việt Nam 3.2.1.3 Phần mềm giám sát điều khiển Control Desk Phần mềm Control Desk sử dụng với phiên dSPACE 1103 dSPACE 1104 Các biến chương trình điều khiển, lưu vào file thư mục làm việc sau dịch chương trình từ Matlab/Simulink xuống dSPACE Cái file mở phần mềm ControlDesk để giao tiếp với điều khiển dSPACE Số hóa Trung tâm Học liệu - ĐHTN http://www.lrc-tnu.edu.vn/ 65 Hình 3.5: Giao diện phần mềm giám sát điều khiển Control Desk Phần mềm ControlDesk cung cấp khối đồ họa để thị thay đổi giá trị biến điều khiển dSPACE Các khối đồ họa đồng hồ thị, trượt, đồ thị, …, gắn với biến điều khiển thông qua hành động gắp thả chuột Nói chung, phần mềm ControlDesk làm đơn giản hóa thao tác người sử dụng, giúp cho việc tiếp cận làm việc với dễ dàng 3.2.1.4.Mạch cầu H điều khiển động Để thực điều khiển động chiều mơ hình cánh tay robot RD5NT, tác giả tự thiết kế mạch điều khiển dựa nguyên lý cầu H, sử dụng IC L298 sẵn có thị trường Mạch thiết kế có tích hợp cổng LPT để kết nối với mơ hình RD5NT Số hóa Trung tâm Học liệu - ĐHTN http://www.lrc-tnu.edu.vn/ 66 Hình 3.6: Sơ đồ nguyên lý mạch cầu H sử dụng IC L298 - Bản thiết kế mạch in: Hình 3.7: Mạch in mạch cầu H điều khiển động Số hóa Trung tâm Học liệu - ĐHTN http://www.lrc-tnu.edu.vn/ 67 - Nguyên lý hoạt động: Đầu vào mạch điều khiển tín hiệu điều khiển lấy từ điều khiển trung tâm đưa qua mạch logic chuẩn hóa tín hiệu sau đưa vào mạch cầu H IC L298 Các IC có tác dụng xuất tín hiệu điều khiển tới động cách tay robot Điều khiển đảo chiều thay đổi tốc độ động để cách tay robot di chuyển theo quỹ đạo mà người điều khiển mong muốn 3.2.1.5 Mạch nguồn cung cấp cho IC Thiết kế mạch nguồn chiều sử dụng IC 7812 7805 để cung cấp nguồn chiều điện áp 5V 12V cho hệ thống Dưới sơ đồ nguyên lý mạch nguồn sơ đồ mạch in Hình 3.8: Bản vẽ nguyên lý mạch nguồn Hình 3.9: Sơ đồ mạch in mạch nguồn 3.3 Kết thực nghiệm Kết thực nghiệm tiến hành robot RD5NT tạiPhịng thí nghiệm Điện – Điện tử Khoa điện tử - Trường ĐH Kỹ thuật công nghiệp Thái Nguyên Số hóa Trung tâm Học liệu - ĐHTN http://www.lrc-tnu.edu.vn/ 68 Hình 3.10: Hệ thống thực nghiệm lắp đặt Phịng thí nghiệm Điện – Điện tử Kết thực nghiệm với hai khớp robot quan sát phần mềm Control Desk: Hình 3.11a: Đáp ứng thực nghiệm khớp Số hóa Trung tâm Học liệu - ĐHTN http://www.lrc-tnu.edu.vn/ 69 Hình 3.11b: Đáp ứng thực nghiệm khớp Nhận xét: Kết thu từ thực nghiệm, tín hiệu đặt tín hiệu thực khớp robot bám sai lệch nhỏ Cụ thể, thơng qua 20 lần thực thí nghiệm, kết thu trung bình chung sai lệch khớp nhỏ Hình 3.10a 3.10b thể đáp ứng tương ứng khớp khớp lần thí nghiệm, sai lệch đo khớp tương đối nhỏ, với sở lý thuyết phân tích Đồng thời, sai lệch hệ thống trì nhỏ so sánh với trường hợp sử dụng điều khiển có dựa thuật tốn PID (Chương 1), qua nâng cao hiệu suất làm việc hệ thống Số hóa Trung tâm Học liệu - ĐHTN http://www.lrc-tnu.edu.vn/ 70 KẾT LUẬN VÀ HƢỚNG PHÁT TRIỂN CỦA ĐỀ TÀI Luận văn hoàn thành yêu cầu đặt ứng dụng điều khiển Learning FeedForward (LFFC) dựa Hệ thống thích nghi mơ hình mẫu (MRAS) để điều khiển vị trí cánh tay robot Các đóng góp luận văn: - Đã tổng hợp khái niệm learning feedforward, điều khiển thích nghi theo mơ hình mẫu ứng dụng để có nhìn tổng quan kết cấu, luật học phương pháp ứng dụng learning feedforward sở điều khiển thích nghi theo mơ hình mẫu - Bằng phương pháp phân tích, tổng hợp luận văn tính tốn xây dựng mơ hình động học robot bâc tự do, thiết kế điều khiển, khảo sát mô cho cánh tay robot bậc tự ứng dụng learning feedforward sở điều khiển thích nghi theo mơ hình mẫu Qua nâng cao độ xác nâng cao chất lượng điều khiển điều khiển cánh tay robot bậc tự - Từ kết mô phỏng, áp dụng cho robot RD5NT điều khiển khớp, cho kết tương đối xác - Từ sở lý thuyết thực nghiệm thu được, ta hồn tồn phát triển theo hướng để điều khiển toàn năm khớp robot Số hóa Trung tâm Học liệu - ĐHTN http://www.lrc-tnu.edu.vn/ 71 TÀI LIỆU THAM KHẢO 1J.G Starrenburg, W.T.C van Luenen, W Oelen, J van Amerongen, “Learning Feed-forward Control for a Mobile Robot Vehicle”, PII:S0967-0661(96)00128-1 2Simon Leonard, “Learning Feed-forward Control for Vision-guided Robotics”, University of Alberta Edmonton, Alta., Canada 2008 3Wubbe Jan Roelf Velthuis, “Learning Feed-forward Control: Theory, Design and Applications”, University of Twente, Faculty of Electrical Engineering, 2000 4Nguyễn Văn Minh Trí, Lê Văn Mạnh, “Thiết kế điều khiển PID bền vững cho hệ thống phi tuyến bậc hai nhiều đầu vào – Nhiều đầu ứng dụng điều khiển tay máy cơng nghiệp”, Tạp chí Khoa học Cơng nghệ, Đại học Đà Nẵng , số 4(39).2010 5Ali, S Saad Azhary, Fouad M Al-Sunniz, Muhammad Shafiqz and Bakhashwain, Jamil M, “Learning feedforward control of mimo nonlinear systems using u-model”,King Fahd University of Petroleum & Minerals Dhahran 31261, Saudi Arabia 6Nguyễn Manh Hùng, Ngô Thanh Quyền, “Điều khiển bám đuổi mạng neural thích nghi cho cánh tay robot bao gồm động lực học cấu truyền động”Tạp Chí Đại Học Cơng Nghiệp, số 9(06).2011 7Asgari, Pouya, Zarafshan, Payam ; Moosavian, S.Ali A.“Dynamics modelling and stable motion control of a Ballbot equipped with a manipulator”, IEEE Conference Publications - Publication Year: 2013 , Page(s): 259 – 264 8YaoNan Wang, ThanhQuyen Ngo, ThangLong Mai, ChengZhong Wu“Adaptive Recurrent Wavelet Fuzzy CMAC Tracking Control for De-icing Robot Manipulator”,Proceedings of World Congress on Engineering and Computer Science 2012 Vol I WCECS 2012, October 24-26, 2012, San Francisco, USA 9Nguyễn Thị Liên Anh “Nghiên cứu hệ thống điều khiển MIMO ứng dụng cho Robot” Luận văn thạc sĩ khoa học, Đại học Bách khoa Hà Nội, 2000 10Nguyễn Doãn Phước “Lý thuyết điều khiển nâng cao” NXB khoa học kỹ thuật, 2005 Số hóa Trung tâm Học liệu - ĐHTN http://www.lrc-tnu.edu.vn/ ... 1986 Học viên lớp cao học khoá 14? ?Kỹ thuật điện tử - Trường đại học kỹ thuật Công nghiệp Thái Nguyên Hiện công tác Trường đại học kỹ thuật Công nghiệp Thái Nguyên Xin cam đoan luận văn ? ?Nghiên cứu,. .. đích thiết kế điều khiển cho bậc cánh tay Robot bậc tự RD5NT Mô hình thí nghiệm Cánh tay Robot bậc tự do, nhãn hiệu RD5NT nói riêng mơ hình thí nghiệm trường học, mơ hình hóa cánh tay Robot bậc tự... - Bộ điều khiển Đối tượng y Bộ điều khiển + Thích nghi Mơ hình mẫu Hình 1.5a: Hệ thích nghi tham số u + - Bộ điều khiển + - Đối tượng Bộ điều khiển Thích nghi y + Mơ hình mẫu Hình 1.5b: Hệ thích

Ngày đăng: 07/03/2016, 11:06

Từ khóa liên quan

Tài liệu cùng người dùng

Tài liệu liên quan