Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên

ĐẠI HỌC THÁI NGUYÊN
TRƢỜNG ĐẠI HỌC KỸ THUẬT CÔNG NGHIỆP LUẬN VĂN THẠC SĨ KỸ THUẬT

NGHIÊN CỨU VÀ ỨNG DỤNG BỘ ĐIỀU KHIỂN MỜ
CHO HỆ ĐIỀU KHIỂN CHUYỂN ĐỘNG CÁNH TAY
ROBOT TRONG MẶT PHẲNG THEO QUỸ ĐẠO
ĐƢỢC NHẬN DẠNG TRƢỚC
Ngành : TỰ ĐỘNG HÓA


LUẬN VĂN THẠC SĨ KỸ THUẬT
NGÀNH: TỰ ĐỘNG HÓA
TÊN ĐỀ TÀI
NGHIÊN CỨU VÀ ỨNG DỤNG BỘ ĐIỀU KHIỂN MỜ CHO HỆ ĐIỀU
KHIỂN CHUYỂN ĐỘNG CÁNH TAY ROBOT TRONG MẶT PHẲNG
THEO QUỸ ĐẠO ĐƢỢC NHẬN DẠNG TRƢỚC
Học viên : Hà Xuân Vinh
Lớp : Cao học K11-TĐH
Cán bộ HDKH: PGS.TS Nguyễn Nhƣ Hiển

CÁN BỘ HƢỚNG DẪN KHOA HỌC

PGS.TS Nguyễn Nhƣ Hiển

HỌC VIÊN
Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên

4
MỤC LỤC
LỜI CAM ĐOAN 3
MỤC LỤC 4
DANH MỤC CÁC BẢNG 8
DANH MỤC CÁC HÌNH VẼ, ĐỒ THỊ 9
MỞ ĐẦU 13
CHƢƠNG 1: TỔNG QUAN VỀ ROBOT VÀ ĐIỀU KHIỂN MỞ 15
1.1 Tổng quan về Robot 15
1.1.1 Lịch sử phát triển 15
1.1.2 Hệ truyền động trong Robot 16
1.1.2.1 Truyền động điện 16
1.1.2.2 Truyền động khí nén và thuỷ lực 17
1.1.3 Vần đề điều khiển cánh tay Robot 17
1.1.3.1 Khái quát 17
1.1.3.2 Vấn đề điều khiển cánh tay Robot 18
1.1.3.3 Động học của cánh tay Robot 2DOF 20
1.2 Giớ i thiệ u về lý thuyết điều khiển logic mờ 23
1.2.1 Lịch sử phát triển Logic mờ 23

R

): 45
2.2.4 Tổng hợp mạch vòng điều chỉnh vị trí (
R

). 47
2.2.5 Tính phi tuyến của bộ điều khiển vị trí. 51
2.3 Xây dựng bộ điều khiển mờ chỉnh định tham số bộ điều khiển PID để điều chỉnh vị
trí cho cánh tay Robot 2DOF. 53
2.3.1 Đặt vấn đề 53

Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên

6
2.3.2 Bộ điều khiển mờ chỉnh định tham số bộ điều khiển PID 54
2.3.3 Tổng hợp mô hình bộ điều khiển mờ chỉnh định bộ tham số PD. 56
2.3.3.1 Biến ngôn ngữ và miền giá trị của nó 58
2.3.3.2 Xác định hàm liên thuộc (membership function). 59
2.3.3.3 Xây dựng các luật điều khiển 62
2.3.3.4 Luật hợp thành 64
2.4 Kết luận Chƣơng 2 65
CHƢƠNG 3 : MÔ PHỎNG VÀ ĐÁNH GIÁ CHẤT LƢỢNG HỆ THỐNG 66
3.1 Mô phỏng hệ thống điều khiển chuyển động cánh tay Robot sử dụng bộ điều chỉnh
PID. 66
3.1.1 Mô hình simulink hệ thống điều khiển chuyển động cánh tay Robot sử dụng bộ
điều chỉnh PID. 66
3.1.2 Kết quả mô phỏng điều khiển vị trí của cánh tay Robot dùng bộ hiệu chỉnh
PID(với trƣờng hợp khối lƣợng tải Mt=0; moment quán tính tải Jt=0). 68
3.2 Mô phỏng hệ thống điều khiển chuyển động cánh tay Robot sử dụng bộ chỉnh định


Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên

9
DANH MỤC CÁC HÌNH VẼ, ĐỒ THỊ
Hình 1.1: Sơ đồ minh hoạ cánh tay robot n khâu 18
Hình 1.2: Sơ đồ cánh tay robot 2DOF 19
Bảng 1.2: Thông số vật lý của cánh tay robot 2DOF 20
Hình 1.3: Sơ đồ khối chức năng của bộ điều khiển mờ 26
Hình 1.4: Sơ đồ xá c định trung bì nh tâm 29
Hình 2.1: Sơ đồ thay thế động cơ điện một chiều kích từ độc lập 36
Hình 2.2: Cấu trúc của động cơ điện một chiều khi từ thông không đổi. 39
Hình 2.3. Sơ đồ khối mạch chỉnh lƣu có điều khiển. 39
Hình 2.4: Sơ đồ mạch vòng điều chỉnh dòng điện. 41
Hình 2.5 42
Hình 2.6: Sơ đồ cấu trúc của hệ điều chỉnh vị trí. 44
Hình 2.7 45
Hình 2. 8 48
Hình 2. 9 49
Hình 2.10: Sơ đồ cấu trúc của hệ điều chỉnh vị trí 51
Hình 2.11. Quan hệ giữa  và . 52
Hình 2.12: Phƣơng pháp chỉnh định mờ tham số bộ điều khiển PID 55
Hình 2.13: Bên trong bộ chỉnh định mờ 56
Hình 2.14: Sơ đồ bộ điều khiển mờ 56
Hình 2.15: Cấu trúc bộ chỉnh định mờ khớp 1 57
Hình 2.16: Cấu trúc bộ chỉnh định mờ khớp 2 57
Hình 2.17: Mô hình rời rạc hóa hàm liên thuộc trapmf của biến et, det 59
Hình 2.18: Mô hình hàm liên thuộc trapmf của biến Hesokp , Hesokd 60

Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên

11
Hình 3.22: Moment khớp 2 73
Hình 3.23: Mô hình hệ thống sử dụng bộ điều khiển mờ chỉnh định tham số bộ điều khiển
PD 74
Hình 3.24: Mô hình bộ điều khiển 1 74
Hình 3.25: Mô hình bộ điều khiển 2 75
Hình 3.26: Kết quả mô phỏng bằng RuleWiewer FLC1 75
Hình 3.27: Kết quả mô phỏng bằng RuleWiewer FLC2 76
Hình 3.28: Đồ thị quỹ đạo đặt và quỹ đạo Robot dùng Fuzzy 76
Hình 3.29: Đồ thị sai lệch quỹ đạo dùng Fuzzy 76
Hình 3.30: Đồ thị so sánh quỹ đạo góc đặt và quỹ đạo góc ra của khớp 1 77
Hình 3.31: Sai lệch góc của khớp 1 77
Hình 3.32: Tốc độ sai lệch góc của khớp 1 77
Hình 3.33: Dòng điện Động cơ 1 78
Hình 3.34: Tốc độ Động cơ 1 78
Hình 3.35: Moment khớp 1 78
Hình 3.36: Đồ thị so sánh quỹ đạo góc đặt và quỹ đạo góc ra của khớp 2 79
Hình 3.37: Sai lệch quỹ đạo góc khớp 2 79
Hình 3.38: Tốc độ sai lệch quỹ đạo góc khớp 2 79
Hình 3.39: Dòng điện Động cơ 2 80
Hình 3.40: Tốc độ Động cơ 2 80
Hình 3.41: Moment khớp 2 80
Hình 3.42: Sai lệch quỹ đạo dùng PID và Fuzzy 81
Hình 3.43: Đồ thị góc quay khớp 1 giữa giá trị đặt, PID và Fuzzy 81
Hình 3.44: Đồ thị góc quay khớp 2 giữa giá trị đặt, PID và Fuzzy 82
Hình 3.45: Đồ thị sai lệch góc quay khớp 1 giữa PID và Fuzzy 82

Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên

12

Robot đóng vai trò quan trọng trong tự động hoá linh hoạt nhƣ công tác vận
chuyển bổ trợ cho máy CNC, trong dây chuyền lắp ráp, sơn hàn tự động, trong các
thao tác lặp đi lặp lại, trong các vùng nguy hiểm. Ƣu điểm quan trọng nhất của kỹ
thuật robot là tạo nên khả năng linh hoạt hóa sản xuất.
Để hệ điều khiển Robot (ĐKRB) có độ tin cậy, độ chính xác cao, giá thành
hạ và tiết kiệm năng lƣợng thì nhiệm vụ cơ bản là hệ ĐKRB phải đảm bảo giá trị
yêu cầu của các đại lƣợng điều chỉnh và điều khiển. Khi thiết kế hệ ĐKRB mà trong
đó sử dụng các hệ điều chỉnh tự động truyền động, cần phải đảm bảo hệ thực hiện
đƣợc tất cả các yêu cầu về công nghệ, các chỉ tiêu chất lƣợng và các yêu cầu kinh
tế Đối với hệ ĐKRB, việc lựa chọn sử dụng các bộ biến đổi, các loại động cơ điện,
các thiết bị đo lƣờng, cảm biến, các bộ điều khiển và đặc biệt là phƣơng pháp điều
khiển có ảnh hƣởng rất lớn đến chất lƣợng điều khiển bám chính xác quỹ đạo của
hệ.
Đặc điểm cơ bản của hệ thống ĐKRB là thực hiện đƣợc điều khiển bám theo
một quỹ đạo phức tạp đặt trƣớc trong không gian, tuy nhiên khi dịch chuyển thì
trọng tâm của các chuyển động thành phần và mômen quán tính của hệ sẽ thay đổi,
điều đó dẫn đến thông số động học của hệ cũng thay đổi theo quỹ đạo chuyển động
và đồng thời xuất hiện những lực tác động qua lại, xuyên chéo giữa các chuyển
động thành phần trong hệ với nhau. Các yếu tố trên tác động sẽ làm cho hệ ĐKRB
mang tính phi tuyến, gây cản trở rất lớn cho việc mô tả và nhận dạng chính xác hệ
thống ĐKRB.

Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên

14
Căn cứ vào những nhận xét, đánh giá trên, tôi chọn đề tài: “Nghiên cứu và
ứng dụng bộ Điều khiển mờ cho hệ điều khiển chuyển động cánh tay Robot
trong mặt phẳng theo quỹ đạo đƣợc nhận dạng trƣớc ” để làm đề tài nghiên
cứu.
Nội dung của luận văn đƣợc chia thành 3 chƣơng:

Đầu thập kỷ 60 của thế kỷ XX, công ty AMF của Mỹ đã quảng cáo một loại
máy tự động vạn năng và gọi là ―Ngƣời máy công nghiệp‖. Ngày nay, các thiết bị
đƣợc điều khiển tự động thực hiện các chức năng thay thế con ngƣời để tiến hành
các thao tác trong sản xuất hoặc các nhiệm vụ khác đƣợc gọi là robot.
`Robot đã và đang đƣợc ứng dụng rộng rãi trong đời sống con ngƣời, nhất là
trong sản xuất và trong các nhiệm vụ đặc biệt khác. Về kỹ thuật, sự ra đời của robot
có nguồn gốc từ hai lĩnh vực là các cơ cấu điều khiển từ xa và các máy công cụ điều
khiển số [p].
Vào những năm giữa thế kỷ XX, sự ra đời của các máy công cụ điều khiển số
đã đáp ứng yêu cầu gia công các chi tiết trong ngành chế tạo máy bay. Những robot
đầu tiên ra đời từ đó, thực chất là việc kết hợp giữa các khâu cơ khí của cơ cấu điều
khiển từ xa với khả năng lập trình của máy công cụ điều khiển số.
Sau đó, cùng với các tiến bộ của khoa học trong lĩnh vực điện tử, nhất là việc
chế tạo đƣợc các vi xử lý có khả năng tính toán và xử lý số liệu phức tạp một cách
nhanh chóng, robot đƣợc phát triển để sử dụng trong nhiều lĩnh vực sản xuất công
nghiệp (nhƣ sản xuất ô-tô), thực hiện các tác nghiệp dịch vụ, với những tính năng
ngày càng nâng cao và gần gủi với con ngƣời hơn.
Càng ngày, sự phát triển của các loại robot càng mạnh với mức độ ―tri thức‖
càng cao, hệ thống điều khiển đƣợc số hoá và ứng dụng các lý thuyết về trí tuệ nhân
tạo, tính toán mềm,

Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên

16
Trong các ―bộ phận‖ cấu thành robot, cánh tay robot (robot arm) đóng một
vai trò hết sức quan trọng. Nó đƣợc thiết kế và điều khiển linh hoạt, ổn định, càng
cao thì khả năng ứng dụng càng lớn.
Cùng với sự phát triển không ngừng của lý thuyết điều khiển, cũng nhƣ nhu
cầu sử dụng robot trong công nghiệp, ngƣời ta đã nghiên cứu và ứng dụng trong
thực tế các phƣơng pháp điều khiển robot và cánh tay robot, ví dụ nhƣ:

đơn giản hơn. Hệ truyền động khí nén cũng tƣơng đối gọn nhẹ, dễ sử dụng, dễ đảo
chiều, Tuy vậy cũng có nhƣợc điểm nhƣ: chuyển động của chất khí thƣờng kèm
dao động do tính nén đƣợc của nó, cần trang bị lọc bụi, dầu bôi trơn, giảm ồn,
Đối với hệ truyền động thuỷ lực thì ƣu điểm là khả năng vận hành với tải
trọng lớn, quán tính ít và dễ điều khiển tự động, dễ thay đổi chuyển động. Nhƣợc
điểm của hệ này là đòi hỏi bộ nguồn nhiều nhƣ thùng dầu, bơn thuỷ lực, thiết bị
lọc, bình tích dầu, các van điều chỉnh, đƣờng ống, làm cho hệ truyền động-robot
khá cồng kềnh so với các hệ truyền động khác.
1.1.3 Vần đề điều khiển cánh tay Robot
1.1.3.1 Khái quát
Cấu trúc của robot thƣờng bao gồm các thành phần chính nhƣ:
- Cánh tay robot,
- Hệ thống,
- Dụng cụ gắn trên khâu chấp hành cuối,
- Các cảm biến,
- Các bộ điều khiển,
- Các phần mềm lập trình,
Cánh tay robot là một hệ thống bao gồm các khâu (links) đƣợc liên kết với
nhau bằng các khớp nối động (joints). Các khớp nối thƣờng gồm hai loại: khớp nối
cứng và khớp nối mềm. Trong thiết kế và sử dụng cánh tay robot, ta cần quan tâm
đến số bậc tự do (DOF), trƣờng công tác, độ chính xác, khả năng nâng tải,

Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên

18
Cánh tay robot là thành phần quan trọng, nó quyết định khả năng làm việc
của robot. Mô hình cấu trúc chung của cánh tay robot gồm n khâu nhƣ Hình 1.1.


z
1

z
2

z
3

z
n

khâu 1
khâu 2
khâu n
z
0

x
0

y
0

khớp 1
khớp 2
q
1


y
2
l
2
l
g2

1

2

y

xCP
PTP
Sự dịch
chuyển
Vị trí bắt đầu và kết thúc và
đƣờng dịch chuyển từ điểm bắt
đầu đến điểm kết thúc rất quan
trọng
Vị trí bắt đầu và kết thúc là
quan trọng nhƣng đƣờng dịch
chuyển từ điểm bắt đầu đến
điểm kết thúc là không
Ví dụ ứng
dụng

Hình 1.2: Sơ đồ cánh tay robot 2DOF
Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên

20
Thông số
Ký
hiệu
Giá trị
Đơn vị
tính
Chiều dài khâu 1
l
1
0,26
m
Chiều dài khâu 2
l
2
0,26
m
Khoảng cách đến trọng tâm của khâu 1
l
g1
0,0983

9,81
m/s
2
Bảng 1.2: Thông số vật lý của cánh tay robot 2DOF
1.1.3.3 Động học của cánh tay Robot 2DOF
Nghiên cứu động lực học robot là cần thiết để phục vụ cho việc phân tích và
tổng hợp quá trình điều khiển chuyển động. Có nhiều phƣơng pháp nghiên cứu nhƣ:
sử dụng các định luật Newton-Euler hoặc nguyên lý D’Alembert, nhƣng thƣờng
dùng hơn cả là phƣơng pháp cơ học Lagrange, cụ thể là phƣơng trình Lagrange-
Euler [PĐP].
Xét cánh tay robot 2DOF nhƣ Hình 1.2, gọi


là véc-tơ vị trí của hai khớp,
khi đó:


= [

1


2
]
T
.
Chọn miền xác định của

1
,


21
với Robot 2DOF nhƣ Hình 1.2, ta có:
1 1 2 1 2
sin( ) sin( )x l l
  
  

1 1 2 1 2
os( ) os( )y l c l c
  
  

Từ hai phƣơng trình trên ta có thể xác định đƣợc:

.
11
1 1 2 1 2 2 1 2
. . .
1 1 2 1 2 2 1 2
22
os( ) os( + ) l os( + )
( ).
sin( ) sin( + ) l sin( + )
x
l c l c c
J
ll
y




đƣợc gọi là Ma trận Jacobi của robot.
b. Động học ngược
Mô hình động học ngƣợc của robot là rất quan trọng trong việc thiết kế điều
khiển. Mô hình này cho phép xác định vị trí biến khớp

từ toạ độ (x, y) cho trƣớc
hoặc mong muốn. Đối với robot 2DOF đã nêu, ta có:

 
2
1
1
,xy









Để xác định vị trí của các khớp trên toàn mặt phắng oxy, ta thay hàm arctan
bằng hàm atan2 đƣợc định nghĩa : atan2(y,x)=arg(x+jy) ; với x+jy là số phức biểu
diễn trên mặp phẳng oxy.
Với điều kiện quỹ đạo tay Robot thoả mãn: (l
1
—l

   
22
2 2 2 2 2 2 4 4
1 1 2 1 2
k = 2x y l l x y l l

      

2 2 2 2
2 1 2
k =x y l l  Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên

22

2 2 2 2
3 1 2
k =x y l l  

c. Động lực học cánh tay robot 2DOF
Phƣơng trình Lagrange – Euler
Trong trƣờng hợp tổng quát, ta xét tay Robot mang tải với khối lƣợng m
t
và
môn ment quán tính J

      
     


22
2 2 2 2 1 2
11
K = ( )
22
m v J




T 1 1 2 1 2
1 1 2 1 2
x cos cos( )
y sin sin( )
T
ll
ll
  
  
  
  

2 2 2 2 2 2 2 2
T 1 1 2 1 2 1 2 2 1 1 2
v ( ) 2 cos ( )
TT

  
 
3 1 1 2 1 2
P = sin sin( )
t
m g l l
  


Áp dụng định lý Lagrance, ta xác định moment các khớp 1, 2:

Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên

23

i
M =
ii
d L L
dt





; i=1, 2
Rút gọn và viết dƣới dạng tổng quát:

D=
DD
DD




2 2 2 2 2
11 1 1 1 2 1 1 1 2 2 2 1 2 1 2 2
D = lg ( lg 2 lg ) ( ) 2
t t t
J m m l l C J J m l l ml l C        

22
12 21 2 2 1 2 2 2 2
D = D = (lg lg )
tt
m l C J J ml   

22
22 2 2 2 2
D = lg
tt
m J J m l  

2 1 2 1 2 2
H = ( lg )
t
m l m l l S


12 1 2
S =sin( + )


1.2 Giớ i thiệ u về lý thuyết điều khiển logic mờ
1.2.1 Lịch sử phát triển Logic mờ
Từ đầu những năm 1990 đến nay hệ điều khiển mờ và mạng nơron (fuzzy

Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên

24
system và neural network) đƣợc các nhà khoa học, các kỹ sƣ trong các lĩnh vực khoa
học kỹ thuật quan tâm nghiên cứu và ứng dụng vào sản xuất.
Việc nghiên cứu thuật điều khiển tiếp cận với tƣ duy của con ngƣời đƣợc gọi
là điều khiển trí tuệ nhân tạo, đây là lĩnh vực khá mới mẽ. Những ứng dụng gần đây
về điều khiển mờ đã mang lại hiệu quả đáng kể trong các hệ điều khiển hiện đại.
1.2.2 Bộ điều khiển mờ lý tƣởng
Logic mờ (Fuzzy logic) là dựa trên thông tin không đƣợc đầy đủ hoặc không
chính xác, con ngƣời suy luận đƣa ra cách xử lý và điều khiển chính xác hệ thống
phức tạp hoặc đối tƣợng mà trƣớc đây chƣa giải quyết đƣợc.
Điều khiển mờ sử dụng kinh nghiệm vận hành đối tƣợng và xử lý điều khiển
của các chuyên gia trong thuật toán điều khiển, do vậy hệ điều khiển mờ là một
bƣớc tiến gần hơn tới tƣ duy của con ngƣời.
Điều khiển mờ thƣờng đƣợc sử dụng trong các hệ thống sau đây:
 Hệ thống điều khiển phi tuyến, hệ thống điều khiển mà các thông tin đầu
vào hoặc đầu ra là không đầy đủ, không xác định đƣợc chính xác, hệ thống điều
khiển không xác định đƣợc mô hình đối tƣợng.
Về nguyên lý, hệ thống điều khiển mờ cũng gồm các khối chức năng tƣơng
tự nhƣ các hệ điều khiển truyền thống, điểm khác biệt duy nhất ở đây sử dụng bộ
điều khiển mờ.

1.2.3 Điều khiển mờ cơ bản
Sơ đồ khối của bộ điều khiển gồm có 4 khối: khối mờ hóa (fuzzifiers), khối
hợp thành, khối luật mờ và khối giải mờ (defuzzifiers) nhƣ hình .