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 ỨNG DỤNG BỘ ĐIỀU KHIỂN HIỆN
ĐẠI CHO HỆ ĐIỀU KHIỂN CÁC CHUYỂN ĐỘNG
CỦA ROBOT THEO QUỸ ĐẠO PHẲNG

Ngành : TỰ ĐỘNG HÓA

LUẬN VĂN THẠC SĨ KỸ THUẬT
NGÀNH: TỰ ĐỘNG HÓA
TÊN ĐỀ TÀI
NGHIÊN CỨU ỨNG DỤNG BỘ ĐIỀU KHIỂN HIỆN ĐẠI CHO HỆ
ĐIỀU KHIỂN CÁC CHUYỂN ĐỘNG CỦA ROBOT
THEO QUỸ ĐẠO PHẲNG
Học viên : Đào Quốc Chính
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

2
Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên
MỤC LỤC
LỜI CAM ĐOAN 1
MỤC LỤC 2
DANH MỤC CÁC BẢNG 5
DANH MỤC CÁC HÌNH VẼ, ĐỒ THỊ 6
MỞ ĐẦU 9
CHƢƠNG 1:TỔNG QUAN VỀ ROBOT VÀ CÁC PHƢƠNG PHÁP 11
ĐIỀU KHIỂN HIỆN ĐẠI 11
1.1 Tổng quan về Robot 11
1.1.1 Lịch sử phát triển 11
1.1.2 Hệ truyền động trong Robot 12
1.1.2.1 Truyền động điện 12
1.1.2.2 Truyền động khí nén và thuỷ lực 13
1.1.3 Vần đề điều khiển cánh tay Robot 13
1.1.3.1 Khái quát 13
1.1.3.2 Vấn đề điều khiển cánh tay Robot 14
1.1.3.3 Động học của cánh tay Robot 2DOF 16
1.2 Giớ i thiệ u về lý thuyết điều khiển logic mờ 20
1.2.1 Lịch sử phát triển Logic mờ 20

2.2.1.2 Bộ chỉnh lưu. 38
2.2.1.3 Biến dòng: 39
2.2.1.4 Máy phát tốc: 39
2.2.1.5 Cảm biến vị trí: 39
2.2.2 Tổng hợp mạch vòng điều chỉnh dòng (RI): 40
2.2.3 Tổng hợp mạch vòng điều chỉnh tốc độ (
R

): 43
2.2.4 Tổng hợp mạch vòng điều chỉnh vị trí (
R

). 46
2.2.5 Tính phi tuyến của bộ điều khiển vị trí. 49
2.3 Xây dựng bộ điều khiển mờ lai cascade để điều chỉnh vị trí cho cánh tay Robot
2DOF. 51
2.3.1 Đặt vấn đề 51
2.3.2 Bộ điều khiển mờ lai cascade 52
2.3.2.1 Biến ngôn ngữ và miền giá trị của nó 53
2.3.2.2 Xác định hàm liên thuộc (membership function) 54
2.3.2.3 Xây dựng các luật điều khiển 56
2.3.2.4 Luật hợp thành 57
4
Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên 2.4 Kết luận Chương 2 57
CHƢƠNG 3 58
MÔ PHỎNG VÀ ĐÁNH GIÁ CHẤT LƢỢNG HỆ THỐNG 58
3.1 Mô phỏng hệ thống điều khiển chuyển động cánh tay Robot sử dụng bộ điều chỉnh


6
Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên DANH MỤC CÁC HÌNH VẼ, ĐỒ THỊ
Hình 1.1: Sơ đồ minh hoạ cánh tay Robot n khâu 14
Hình 1.2: Sơ đồ cánh tay Robot 2DOF 15
Hình 1.3: Sơ đồ khối chức năng của bộ điều khiển mờ 22
Hình 1.4: Sơ đồ xá c định trung bình tâm 25
Hình 2.1: Sơ đồ thay thế động cơ điện một chiều kích từ độc lập 35
Hình 2.2: Cấu trúc của động cơ điện một chiều khi từ thông không đổi. 38
Hình 2.3. Sơ đồ khối mạch chỉnh lưu có điều khiển. 38
Hình 2.4: Sơ đồ mạch vòng điều chỉnh dòng điện. 40
Hình 2.5. 41
Hình 2.6: Sơ đồ cấu trúc của hệ điều chỉnh vị trí………………………………………….41
Hình 2.7: 43
Hình 2.8 44
Hình 2. 9 47
Hình 2.10: Sơ đồ cấu trúc của hệ điều chỉnh vị trí 49
Hình 2. 11: Quan hệ giữa  và  50
Hình 2. 12: Sơ đồ cấu trúc bộ mờ lai 52
Hình 2.13: Cấu trúc bộ mờ lai khớp 1 52
Hình 2.14: Cấu trúc bộ mờ lai khớp 2 53
Hình 2.15 Xác định tập mờ cho biến vào eq1 55
Hình 2.16 Xác định tập mờ cho biến vào deq1 55
Hình 2.17 Xác định tập mờ cho biến đầu ra deltaU
dk
56
Hình 3.1 Mô hình hệ thống sử dụng bộ điều khiển PID 58

Hình 3.29 Dòng điện Động cơ 1 70
Hình 3.30 Tốc độ Động cơ 1 70
Hình 3.31 Đồ thị so sánh quỹ đạo góc đặt và quỹ đạo góc ra của khớp 2 71
Hình 3.32 Sai lệch quỹ đạo góc khớp 2 71
Hình 3.33 Tốc độ sai lệch quỹ đạo góc khớp 2 72
Hình 3.34 Dòng điện Động cơ 2 72
Hình 3.35 Tốc độ Động cơ 2 73
Hình 3.36 Sai lệch quỹ đạo dùng PID và Fuzzy 73
Hình 3.37 Đồ thị góc quay khớp 1 giữa giá trị đặt, PID và Fuzzy 74
Hình 3.38 Đồ thị góc quay khớp 2 giữa giá trị đặt, PID và Fuzzy 74
Hình 3.39 Đồ thị sai lệch góc quay khớp 1 giữa PID và Fuzzy 75
Hình 3.40 Đồ thị sai lệch góc quay khớp 2 giữa PID và Fuzzy 75
Hình 3.41 Đồ thị sai lệch tốc độ góc khớp 1 giữa PID và Fuzzy 76
Hình 3.42 Đồ thị sai lệch tốc độ góc khớp 2 giữa PID và Fuzzy 76
8
Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên Hình 3.43 Đồ thị góc sai lệch quỹ đạo giữa PID và Fuzzy 77
Hình 3.44 Đồ thị góc quay khớp 1 giữa giá trị đặt, PID và Fuzzy 77
Hình 3.45 Đồ thị góc quay khớp 2 giữa giá trị đặt, PID và Fuzzy 78
Hình 3.46 Đồ thị sai lệch góc quay khớp 1 giữa PID và Fuzzy 78
Hình 3.47 Đồ thị sai lệch góc quay khớp 2 giữa PID và Fuzzy 78
Hình 3.48 Đồ thị sai lệch tốc độ góc khớp 1 giữa PID và Fuzzy 79
Hình 3.50 Đồ thị sai lệch quỹ đạo giữa PID và Fuzzy 80
Hình 3.51 Đồ thị góc quay khớp 1 giữa giá trị đặt, PID và Fuzzy 80
Hình 3.52 Đồ thị góc quay khớp 2 giữa giá trị đặt, PID và Fuzzy 81
Hình 3.53 Đồ thị sai lệch góc quay khớp 1 giữa PID và Fuzzy 81
Hình 3.54 Đồ thị sai lệch góc quay khớp 2 giữa PID và Fuzzy 81
Hình 3.55 Đồ thị sai lệch tốc độ góc khớp 1 giữa PID và Fuzzy 82

ROBOT THEO QUỸ ĐẠO PHẲNG ” để làm đề tài nghiên cứu.
10
Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên Nội dung của luận văn được chia thành 3 chương:
Chương 1: Tổng quan về Robot và các bộ điều khiển hiện đại.
Chương 2: Thiết kế bộ điều khiển mờ lai cascade để điều khiển chuyển
động của Robot 2DOF trong mặt phẳng.
Chương 3: Mô phỏng và đánh giá chất lượng hệ thống.
Các kết luận và kiến nghị.
Tôi xin trân trọng bày tỏ lòng biết ơn sâu sắc đến thầy PGS. TS Nguyễn
Nhƣ Hiển – người đã hướng dẫn tận tình và giúp đỡ tôi hoàn thành luận văn thạc sĩ
này.
Tôi xin chân thành cám ơn các thầy cô ở Khoa Điện – Trường Đại học Kỹ
thuật Công nghiệp đã đóng góp nhiều ý kiến và tạo điều kiện thuận lợi cho tôi hoàn
thành luận văn.
Tôi xin chân thành cám ơn Khoa sau Đại học, xin chân thành cám ơn Ban
Giám Hiệu Trường Đại Học Kỹ Thuật Công Nghiệp đã tạo những điều kiện thuận
lợi nhất về mọi mặt để tôi hoàn thành khóa học.
Tôi xin chân thành cám ơn!
Thái Nguyên, ngày tháng năm 2010
Người thực hiện

Đào Quốc Chính
càng cao, hệ thống điều khiển được số hoá và ứng dụng các lý thuyết về trí tuệ nhân
tạo, tính toán mềm,
12
Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên Trong các ―bộ phận‖ cấu thành Robot, cánh tay Robot (Robot arm) đóng một
vai trò hết sức quan trọng. Nó được 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 như nhu
cầu sử dụng Robot trong công nghiệp, người ta đã nghiên cứu và ứng dụng trong
thực tế các phương pháp điều khiển Robot và cánh tay Robot, ví dụ như:
- Các phương pháp điều khiển kinh điển, sử dụng các bộ điều khiển PID
nhằm đảm bảo cho điểm tác động cuối (end-effector) của tay máy dịch chuyển bám
theo một quỹ đạo định trước;
- Các phương pháp điều khiển hiện đại: điều khiển tối ưu, điều khiển thích
nghi, điều khiển bền vững (điều khiển mờ, điều khiển trượt, …).
1.1.2 Hệ truyền động trong Robot
Robot có thể được điều khiển bằng các hệ truyền động như: truyền đồng
điện, truyền động thuỷ lực, truyền động thuỷ khí,
1.1.2.1 Truyền động điện
Với nhiều ưu điểm như: đơn giản, có thể không cần các bộ biến đổi phụ,
không gây ô nhiễm môi trường đáng kể, có thể lắp trực tiếp trên các khớp, hệ
truyền động điện được sử dụng phổ biến trong kỹ thuật Robot.
Mặc dù vậy, hệ truyền động điện cũng có nhiều nhược điểm như thường cần
hộp giảm tốc, công suất thấp,
Về nguyên tắc, có thể dùng tất cả các loại động cơ điện khác nhau để dẫn
động (điều khiển) Robot. Nhưng do có nhiều ưu điểm nổi bật, động cơ điện một
chiều (DCM) và động cơ bước được sử dụng nhiều hơn cả. Cùng với sự tiến bộ của
khoa học điều khiển, ngày nay người ta cũng đang có xu hướng sử dụng động cơ

nhau bằng các khớp nối động (joints). Các khớp nối thường 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), trường công tác, độ chính xác, khả năng nâng tải,
14
Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên 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 như Hình 1.1.
Hình 1.1: Sơ đồ minh họa cánh tay Robot n khâu
Mỗi khớp của cánh tay Robot thường được điều khiển độc lập thông qua các
bộ dẫn động (là động cơ điện, hệ thống thuỷ lực hoặc khí, ) có thể được gắn trực
tiếp tại vị trí khớp hoặc thông qua hệ truyền động với hệ số truyền động thích hợp.
Khi dịch chuyển, mỗi khớp sẽ quay một góc hoặc tính tiến một đoạn thích
hợp nào đó nhằm đạt được mục tiêu thiết kế và sử dụng. Các cảm biến đo lường gắn
trên bộ dẫn động có nhiệm vụ truyền tín hiệu ví trí dịch chuyển được về hệ thống
điều khiển để xử lý và đưa ra quyết định. Do vậy, để phân tích và đánh giá và điều
khiển cánh tay Robot, ta cần quan tâm đến véc-tơ dịch chuyển q = [q
1
, q
2
, , q
n
]

0

y
0

khớp 1
khớp 2
q
1

q
2

q
3

q
n

15
Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên x
y
z
l
1
l
g1

chuyển
Vị trí bắt đầu và kết thúc và
đường dịch chuyển từ điểm bắt
đầu đến điểm kết thúc rất quan
trọng.
Vị trí bắt đầu và kết thúc là
quan trọng nhưng đường dịch
chuyển từ điểm bắt đầu đến
điểm kết thúc là không.
Ví dụ
ứng dụng
Robot làm việc có đòi hỏi về
độ chính xác bề mặt như: mạ,
mài,
Robot làm việc tại các công
đoạn lắp ráp, nâng hạ,
Bảng 1.1: Dịch chuyển theo quĩ đạo và theo điểm đến điểm của cánh tay Robot
Điều khiển Robot nói chung và cánh tay Robot nói riêng, đó là việc điều
khiển các hệ thống dẫn động (Actuators). Hệ thống dẫn động có nhiệm vụ tạo ra lực
hoặc mô men để làm dịch chuyển các khâu tương ứng. Ta gọi lực hoặc mô men cần
tạo ra để điều khiển Robot là véc-tơ

= [

1
,

2,
m
Chiều dài khâu 2
l
2
0,26
m
Khoảng cách đến trọng tâm của khâu 1
l
g1
0,0983
m
Khoảng cách đến trọng tâm của khâu 2
l
g2
0,0229
m
Khối lượng khâu 1
m
1
6,5225
kg
Khối lượng khâu 2
m
2
2,0458
kg
Mô men quán tính của khâu thứ nhất
I
1
0,1213



2
]
T
.
Chọn miền xác định của

1
,

2
là: - /2 <

1
< /2; - /2 <

2
< /2.
a. Động học thuận
Động học thuận Robot 2DOF là việc xác định toạ độ của điểm tác động cuối
trên cơ sở góc quay của trục khớp. Tức là xác định [x, y] thông qua [

1
,

2
]. Giả sử
quan hệ của chúng được thể hiện thông qua hàm , khi đó ta viết:
17

. . .
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

    

    

   



   



   



   








Để xác định vị trí của các khớp trên toàn mặt phắng oxy, ta thay hàm arctan
bằng hàm atan2 được 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
2
)
2
 x
2
+y
2
(l
1
+l
2
)
2
, ta xác
định được phương trình động học ngược như sau:
1 1 2
2 1 3
tan 2( , ) tan2( , )
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 trường hợp tổng quát, ta xét tay Robot mang tải với khối lượng m
t
và
mô men quán tính J
t
. Áp dụng phương trình Lagrance, tính L = K - P. Với:
1 2 3
K=K +K +K

2 2 2
1 1 1 1 1 1
11
K = lg
22
mJ




2 1 1 2 1 2
2 1 1 2 1 2
x cos l cos( )

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
x y l l l l
      
      
     


22
3 1 2
11
K = ( )
22
t T t
m v J




Ta có:

i
M =
ii
d L L
dt





; i=1, 2
Rút gọn và viết dưới dạng tổng quát:
2
1
11 12 1
1 1 1 2
2
21 22 2
2
21
M (t)
D D g
θ H.θ +2H.θ θ
= × + +
D D g
M (t)
θ Hθ
   

   


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 ml l S

1 1 1 1 2 1 1 2 12 1 1 2 12
g = lg ( lg ) ( )
t
m g C m g l C C m g l C l C   

2 2 2 12 2 12
g = lg
t
m g C m gl C

11
C =cos


11
S =sin



chính xác, con người suy luận đưa ra cách xử lý và điều khiển chính xác hệ thống
phức tạp hoặc đối tượng mà trước đây chưa giải quyết được.
Điều khiển mờ sử dụng kinh nghiệm vận hành đối tượng và xử lý điều khiển
của các chuyên gia trong thuật toán điều khiển, do vậy hệ điều khiển mờ là một
bước tiến gần hơn tới tư duy của con người.
Điều khiển mờ thường được 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 được chính xác, hệ thống điều
khiển không xác định được mô hình đối tượng.
Về nguyên lý, hệ thống điều khiển mờ cũng gồm các khối chức năng tương
tự như các hệ điều khiển truyền thống, điểm khác biệt duy nhất ở đây sử dụng bộ
điều khiển mờ.
Các nguyên lý điều khiển mờ tuy chúng có thể khác nhau về các mệnh đề
điều kiện, nhưng đều có một cấu trúc:
―Nếu thì ‖ theo một hay nhiều điều kiện.
21
Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên Vậy bản chất nguyên lý điều khiển mờ là xây dựng mô hình, xây dựng thuật
toán để điều khiển theo nguyên lý điều khiển mờ, nói cách khác là làm cách nào để
có thể tổng quát hóa chúng thành một nguyên lý điều khiển mờ chung và từ đó áp
dụng cho các quá trình tương tự.
Điều khiển mờ chiếm một vị trí rất quan trọng trong điều khiển học kỹ thuật
hiện đại.
Những ứng dụng trong công nghiệp của điều khiển mờ rộng rãi như : điều
khiển nhiệt độ, điề u khiể n giao thông vận tải , điề u khiể n trong công nghiệ p và dân
dụng
Trong thực tế, bộ điều khiển kinh điển thường bị bế tắc khi gặp những bài
toán có độ phức tạp của hệ thống cao, độ phi tuyến lớn, sự thường xuyên thay đổi

rộng tại các điểm rõ.
 Nếu có nhiễu ở đầu vào thì việc mờ hóa sẽ góp phần khử nhiễu.
 Việc mờ hóa phải tạo điều kiện đơn giản cho tính toán.
Thông thường có 3 phương pháp mờ hóa: mờ hóa đơn trị, mờ hóa Gause
(Gaussian fuzzifier) và mờ hóa hình tam giác (Triangular fuzzifier). Thường sử
dụng mờ hóa Gause hoặc mờ hóa hình tam giác vì hai phương pháp này không
những cho phép tính toán tương đối đơn giản mà còn đồng thời có thể khử nhiễu
đầu vào.
1.2.3.2 Khối hợp thành
Dùng để biến đổi các giá trị mờ hóa của biến ngôn ngữ đầu vào thành các giá
trị mờ của biến ngôn ngữ đầu ra theo các luật hợp thành.
Khối mờ hóa

Khối hợp
thành
Giải mờ
(Defuzzifiers)
Khối luật mờ
Đầu vào
X
Đầu ra
Y
23
Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên Theo ngôn ngữ toán học thì nhiệm vụ của khối hợp thành là thực hiện ánh xạ
tập mờ đầu vào thành tập mờ đầu ra theo các luật mờ đã có.
Có thể chọn thiết bị hợp thành theo những nguyên tắc sau:
 Sử dụng công thức có luật max-MIN, max-PROD.