Nghiên cứu ứng dụng bộ điều khiển hiện đại cho hệ điều khiển các chuyển động của robot theo quỹ đạo phẳng

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

Mã số :
Học viên : ĐÀO QUỐC CHÍNH
Cán bộ HDKH : PGS.TS. NGUYỄN NHƯ HIỂN












THÁI NGUYÊN - 2010

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

ĐẠI HỌC THÁI NGUYÊN
TRƢỜNG ĐHKT CÔNG NGHIỆP
*****
CỘNG HÒA XÃ HỘI CHỦ NGHĨA VIỆT NAM
Độc lập – Tự do – Hạnh phúc

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

Đào Quốc Chính
BAN GIÁM HIỆU




KHOA SAU ĐẠI HỌC

1
Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên


LỜI CAM ĐOAN

Tôi xin cam đoan luận văn này là công trình do tôi tự làm và nghiên cứu,
trong luận văn có sử dụng một số tài liệu tham khảo như đã nêu trong phần tài liệu
tham khảo.

Tác giả luận văn

Đào Quốc Chính

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

1.2.2 Bộ điều khiển mờ lý tưởng 20
1.2.3 Điều khiển mờ cơ bản 21
1.2.3.1 Khối mờ hóa 22
1.2.3.2 Khối hợp thành 22
1.2.3.3 Khối luật mờ 23
1.2.3.4 Khối giải mờ 23
1.2.4 Tính ổn định của hệ điều khiển mờ 25
1.2.4.1 Những điểm cần lưu ý 25
1.2.4.2 Khảo sát tính ổn định của hệ mờ 27
1.2.5 Tối ưu 28
1.2.6 Kết luận về điều khiển mờ 29
3
Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên


1.2.6.1 Ưu điểm 29
1.2.6.2 Khuyết điểm 30
1.3. Hệ điều khiển mờ lai (F - PID) 31
1.3.1 Khái niệm .31
1.3.2 Các dạng hệ mờ lai phổ biến 32
1.3.2.1. Hệ lai không thích nghi có bộ điều khiển kinh điển 32
1.3.2.2 Hệ mờ lai Cascade 33
1.3.2.3 Điều khiển công tắc thích nghi bằng khóa mờ 33
CHƢƠNG 2 34
THIẾT KẾ BỘ ĐIỀU KHIỂN MỜ LAI CASCADE ĐỂ ĐIỀU KHIỂN CHUYỂN
ĐỘNG ROBOT 2DOF THEO QUỸ ĐẠO PHẲNG 34
2.1 Khái quát 34
2.2 Tổng hợp bộ điều chỉnh vị trí PID cho động cơ điện một chiều 35
2.2.1 Các thông số ban đầu 35
2.2.1.1 Động cơ điện một chiều. 35

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

PID. 58
3.1.1 Mô hình simulink hệ thống điều khiển chuyển động cánh tay Robot sử dụng bộ
điều chỉnh PID. 58
3.1.2 Kết quả mô phỏng điều khiển vị trí của cánh tay Robot dùng bộ hiệu chỉnh PID
(với trường hợp khối lượng tải Mt=0; mô men quán tính tải Jt=0). 60
3.2 Mô phỏng hệ thống điều khiển chuyển động cánh tay Robot sử dụng bộ mờ lai. 66
3.2.1 Mô hình simulink hệ thống điều khiển chuyển động cánh tay Robot sử dụng bộ
mờ lai. 66
3.2.2 Kết quả mô phỏng điều khiển vị trí của cánh tay Robot dùng bộ mờ lai (với
trường hợp khối lượng tải Mt = 0; mô men quán tính tải Jt = 0). 66
3.3 So sánh quỹ đạo giữa PID và Mờ lai. 73
3.3.1 Trường hợp Mt = 0, Jt = 0. 73
3.3.2 Trường hợp Mt = 1, Jt = 0.5. 76
3.3.3 Trường hợp Mt=2, Jt = 0.5. 79
KẾT LUẬN VÀ KIẾN NGHỊ 84
1.Kết luận. 84
2. Kiến nghị. 84
TÀI LIỆU THAM KHẢO 85
5
Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên


DANH MỤC CÁC BẢNG
Bảng 1.1: Dịch chuyển theo quĩ đạo và theo điểm đến điểm của cánh tay Robot 15
Bảng 1.2: Thông số vật lý của cánh tay Robot 2DOF 16
Bảng 2.1: Các thông số của động cơ điện một chiều 36
Bảng 2.2: Luật điều khiển deltaU
dk
56
Bảng 2.3: Luật điều khiển xây dựng bằng MATLAB 57

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 3.2 Mô hình khối điều khiển dòng điện và tốc độ động cơ 1 58
Hình 3.3 Mô hình khối điều khiển dòng điện và tốc độ động cơ 2 59
Hình 3.4 Mô hình khối subsystem1 59
Hình 3.5 Mô hình khối subsystem2 59
Hình 3.6 Mô hình khâu phản hồi vị trí 1 59
Hình 3.7 Mô hình khâu phản hồi vị trí 2 59
Hình 3.8 Mô hình Robot 2DOF 60
Hình 3.9 Đồ thị quỹ đạo đặt và quỹ đạo thực của Robot dùng PID 60
7
Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên


Hình 3.10 Đồ thị sai lệch quỹ đạo dùng PID 61
Hình 3.11 So sánh quỹ đạo góc đặt và quỹ đạo góc ra của khớp 1 62
Hình 3.12 Sai lệch góc của khớp 1 62
Hình 3.13 Tốc độ sai lệch góc của khớp 1 62
Hình 3.14 Dòng điện Động cơ 1 63
Hình 3.15 Tốc độ của Động cơ 1 63
Hình 3.16 So sánh quỹ đạo góc đặt và quỹ đạo góc ra của khớp 2 63
Hình 3.17 Sai lệch quỹ đạo góc khớp 2 64
Hình 3.18 Tốc độ sai lệch quỹ đạo góc khớp 2 64
Hình 3.19 Dòng điện Động cơ 2 65
Hình 3.20 Tốc độ Động cơ 2 65
Hình 3.21 Mô hình hệ thống sử dụng bộ mờ lai 66
Hình 3.22 Kết quả mô phỏng bằng RuleWiewer FLC1 66
Hình 3.23 Kết quả mô phỏng bằng RuleWiewer FLC2 67
Hình 3.25 Đồ thị sai lệch quỹ đạo dùng Fuzzy 68
Hình 3.26 Đồ thị so sánh quỹ đạo góc đặt và quỹ đạo góc ra của khớp 1 68
Hình 3.27 Sai lệch góc của khớp 1 69
Hình 3.28 Tốc độ sai lệch góc của khớp 1 69

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

Hình 3.56 Đồ thị sai lệch tốc độ góc khớp 2 giữa PID và Fuzzy 82

9
Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên


MỞ ĐẦU
Đất nước ta đang trong giai đoạn công nghiệp hóa hiện đại hóa, trong một
tương lai không xa một số lĩnh vực hoạt động phải được trang bị lại để tiến kịp các
nước trong khu vực và thế giới, tiếp cận các công nghệ hiện đại để đẩy nhanh quá
trình phát triển của đất nước.
Kỹ thuật Robot đã và đang được ứng dụng rất rộng rãi trong nhiều lĩnh vực ở
nhiều nước, nó đã đem lại hiệu quả to lớn trong sản xuất công nghiệp, trong quốc
phòng, y tế, xã hội, thám hiểm vũ trụ…
Có thể nói rằng, Robot là một ngành khoa học tổng hợp đòi hỏi nhiều kiến
thức của nhiều ngành khác liên quan như: Toán học, Cơ học, Cơ khí, Điện tử, Điều
khiển tự động, Tin học, trí tuệ nhân tạo,…Trong đó lĩnh vực điều khiển tự động, là
ngành khoa học đóng vai trò quan trọng, là động lực thúc đẩy sự phát triển của khoa
học về Robot. Tuy vậy vào thời điểm hiện tại, lĩnh vực này được xem là còn khá
mới mẻ.
Từ khi mới ra đời, Robot được áp dụng trong nhiều lĩnh vực dưới góc độ
thay thế sức người. Nhờ vậy các dây chuyền sản xuất được tổ chức lại, năng suất và
hiệu quả sản xuất tăng lên rõ rệt.
Cũng như khoa học về Robot, khoa học về các phương pháp điều khiển hiện
đại đã và đang được phát triển hoàn thiện. Từ những ngày đầu mới hình thành, các
phương pháp điều khiển hiện đại được nhiều nhà khoa học quan tâm và đã được áp
dụng điều khiển nhiều hệ thống khác nhau trong công nghiệp, đặc biệt là các hệ
chuyển động Robot nhằm nâng cao chất lượng của hệ thống.
Với ý nghĩa đó, tôi đã chọn đề tài “NGHIÊN CỨU ỨNG DỤNG BỘ ĐIỀU
KHIỂN HIỆN ĐẠI CHO HỆ ĐIỀU KHIỂN CÁC CHUYỂN ĐỘNG CỦA

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

11
Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên


CHƢƠNG 1
TỔNG QUAN VỀ ROBOT VÀ CÁC PHƢƠNG PHÁP
ĐIỀU KHIỂN HIỆN ĐẠI
1.1 Tổng quan về Robot
1.1.1 Lịch sử phát triển
Thuật ngữ ―Robot‖ có nguồn gốc từ chữ ―Robota‖, tiếng Czech, nghĩa là
công việc tạp dịch.
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 ―Người máy công nghiệp‖. Ngày nay, các thiết bị
được điều khiển tự động thực hiện các chức năng thay thế con người để tiến hành
các thao tác trong sản xuất hoặc các nhiệm vụ khác được gọi là Robot.
Robot đã và đang được ứng dụng rộng rãi trong đời sống con người, 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.
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 được các vi xử lý có khả năng tính toán và xử lý số liệu phức tạp một cách
nhanh chóng, Robot được phát triển để sử dụng trong nhiều lĩnh vực sản xuất công
nghiệp (như sản xuất ô-tô), thực hiện các tác nghiệp dịch vụ, với những tính năng
ngày càng nâng cao và gần gủi với con người hơn.
Càng ngày, sự phát triển của các loại Robot càng mạnh với mức độ ―tri thức‖

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

điện xoay chiều vì sẽ rất thuận lợi vì phổ biến, giá thành thấp, không cần trang bị
bộ nguồn một chiều, ) và động cơ điện một chiều không chổi góp (DCBLM –
Direct Current Brushless Motor).
13
Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên


1.1.2.2 Truyền động khí nén và thuỷ lực
Ngoài truyền động điện, người ta cũng thường dùng các loại truyền động khí
nén và/hoặc thuỷ lực trong kỹ thuật điều khiển Robot.
Đối với truyền động khí nén cũng có những thuận lợi như: tận dụng các hệ
thống khí nén sẵn có trong các nhà máy, phân xưởng nên thiết bị nguồn động lực sẽ
đơn giản hơn. Hệ truyền động khí nén cũng tương đối gọn nhẹ, dễ sử dụng, dễ đảo
chiều, Tuy vậy cũng có nhược điểm như: chuyển động của chất khí thường kèm
dao động do tính nén được của nó, cần trang bị lọc bụi, dầu bôi trơn, giảm ồn,
Đối với hệ truyền động thuỷ lực thì ưu điểm là khả năng vận hành với tải
trọng lớn, quán tính ít và dễ điều khiển tự động, dễ thay đổi chuyển động. Nhược
điểm của hệ này là đòi hỏi bộ nguồn nhiều như thùng dầu, bơn thuỷ lực, thiết bị
lọc, bình tích dầu, các van điều chỉnh, đường 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 thường bao gồm các thành phần chính như:
- 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) được liên kết với

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
]

T

(q R
n
).
1.1.3.2 Vấn đề điều khiển cánh tay Robot
Tuỳ mục đích ứng dụng mà việc điều khiển cánh tay Robot nhằm thực hiện
một tác vụ nào đó, khâu tác động cuối có dịch chuyển theo một trong hai phương
thức: dịch chuyển theo một quĩ đạo (CP-Continuous Path) hoặc từ điểm này đến
điểm khác (PTP-Point To Point) theo yêu cầu. Bảng 1.1 minh họa đặc điểm của hai
chuyển động đó.
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

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

J
1
m
1
m
2
J
2
x
2
y
2
l
2
l
g2

1

2

y

x



CP
PTP
Sự dịch

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,


n
].
Trong phạm vi đề tài này, tác giả tập trung vào việc nghiên cứu điều khiển
cánh tay Robot với những giới hạn sau:
- Điều khiển cánh tay Robot hai khâu quay (Hình 1.2) hai bậc tự do (2DOF)
với thông số cho ở Bảng 1.2.
- Hệ dẫn động gồm hai động cơ điện một chiều kích từ độc lập dùng để tạo
ra mô men quay cho hai khớp của Robot.
- Phương thức dịch chuyển theo quỹ đạo.




Hình 1.2: Sơ đồ cánh tay Robot 2DOF
16
Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên



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
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

kg.m
2
Mô men quán tính của khâu thứ nhất
I
1
0,1213
kg.m
2
Gia tốc trọng trường
g
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 phương pháp nghiên cứu như:
sử dụng các định luật Newton-Euler hoặc nguyên lý D’Alembert, nhưng thường
dùng hơn cả là phương pháp cơ học Lagrange, cụ thể là phương trình Lagrange-
Euler.
Xét cánh tay Robot 2DOF như Hình 1.2, gọi


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


= [

1


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

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


 
12
,
x
y
  





Với Robot 2DOF như 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 phương trình trên ta có thể xác định được:

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


   

Ở đây,
 
 
22x
JR






được gọi là Ma trận Jacobi của Robot.
b. Động học ngược
Mô hình động học ngược 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 trước
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 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( , )

tan 2( , )
a y x a k k
a k k








18
Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên


Với :
   
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  

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( )

y sin l sin( )
l
l
  
  
  
  

2 2 2 2 2 2 2 2
2 2 2 1 1 2 1 2 1 2 2 1 1 2
v l ( ) 2 l cos ( )x y l l
      
      
     


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

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

Ta có:

1 2 3
P=P +P +P


1 1 1 1
P = lg sinmg



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

19
Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên



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

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

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
   

   

   

   
   

   
   
 
(1-1)
Với :
11 12
21 22
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 m l 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 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


22
C =cos


22
S =sin


12 1 2
C =cos( + )


12 1 2
S =sin( + )


20
Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên


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
system và neural network) được các nhà khoa học, các kỹ sư 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 tư duy của con người được 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 được đầy đủ hoặc không

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

trạng thái và cấu trúc của đối tượng
Bộ điều khiển được thiết kế dựa trên cơ sở logic mờ giải quyết được vấn đề
trên và càng đơn giản hơn trong việc thực hiện giải pháp này.
Ưu điểm
 Khối lượng công việc thiết kế giảm đi nhiều do không cần sử dụng mô
hình đối tượng trong việc tổng hợp hệ thống.
 Bộ điều khiển mờ dễ hiểu hơn so với các bộ điều khiển khác (cả về kỹ
thuật) và dễ dàng thay đổi.
 Đối với các bài toán thiết kế có độ phức tạp cao, giải pháp dùng bộ điều
khiển mờ cho phép giảm khối lượng tính toán và giá thành sản phẩm.
 Trong nhiều trường hợp bộ điều khiển mờ làm việc ổn định hơn, bền vững
(robust) hơn và chất lượng điều khiển cao hơn.
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) như hình .
22
Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên



Hình 1.3: Sơ đồ khối chức năng của bộ điều khiển mờ
Trong đó, các khối có các chức năng sau:
1.2.3.1 Khối mờ hóa
Có nhiệm vụ biến đổi các giá trị rõ đầu vào X thành một miền các giá trị mờ
với hàm liên thuộc đã chọn ứng với biến ngôn ngữ đầu vào đã được định nghĩa.
Ở đây mờ hóa được định nghĩa như là ánh xạ phi tuyến (tương ứng) từ các
giá trị thực (rõ) của các biến vào-ra thành tập các giá trị mờ (ngôn ngữ) của chúng.
Hệ thống mờ như là một bộ xấp xỉ vạn năng. Nguyên tắc chung việc thực hiện mờ
hóa là:
 Từ tập giá trị thực đầu vào sẽ tạo ra tập mờ với hàm liên thuộc có giá trị đủ

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.

 Sử dụng công thức Lukasiewics có luật sum-MIN, sum-PROD.
 Sử dụng tổng Einstein.
 Sử dụng tổng trực tiếp
1.2.3.3 Khối luật mờ
Bao gồm các tập luật nếu-thì, dựa vào các luật mờ cơ sở theo quan hệ mờ
vào-ra. Đây là khối chính vì nó có khả năng mô phỏng những suy đoán của con
người để đạt được mục tiêu điều khiển mong muốn.
Dựa vào kinh nghiệm của người vận hành khi đã biết rõ về đối tượng thì ta
xây dựng khối luật mờ bằng cách đặt ra các mối quan hệ vào ra theo quy luật nếu-
thì. Khi chưa biết rõ về đối tượng thì phương pháp chuyên gia (đo lường các giá trị
vào ra) để xây dựng bộ điều khiển theo phương pháp lập bảng dữ liệu, chọn cấu trúc
trước và chỉnh định tham số.
1.2.3.4 Khối giải mờ
Biến đổi các giá trị mờ đầu ra thành giá trị rõ để điều khiển đối tượng. Để mở
rộng cho các bài toán điều khiển, người ta còn bổ sung thêm vào bộ điều khiển mờ
các khâu điều khiển kinh điển khác như PID, feedforward…
Khi chọn phương pháp giải mờ phải lưu ý:
 Tính hợp lý của kết quả.
 Việc tính toán đơn giản.
 Tính liên tục.