Tối ưu hóa hình học và thiết kế bộ điều khiển Fuzzy PID cho robot Delta.PDF

ĐẠI HỌC ĐÀ NẴNG
TRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA

TRẦN THANH HẢI TUẤN

TỐI ƯU HĨA HÌNH HỌC VÀ THIẾT KẾ BỘ ĐIỀU KHIỂN
FUZZY PID CHO ROBOT DELTA

C
C
R
UT.L

D

Chuyên ngành: KỸ THUẬT CƠ ĐIỆN TỬ
Mã số: 85.20.11.4

TÓM TẮT LUẬN VĂN THẠC SĨ KỸ THUẬT

Đà Nẵng - Năm 2020


Cơng trình được hồn thành tại
TRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA

Người hướng dẫn khoa học: TS. VÕ NHƯ THÀNH

Phản biện 1: TS. LÊ HOÀI NAM
Phản biện 2: TS. ĐOÀN LÊ ANH

C
C
R
UT.L

Luận văn sẽ được bảo vệ trước Hội đồng chấm Luận văn tốt nghiệp
thạc sĩ kỹ thuật họp tại Trường Đại học Bách khoa vào ngày 08
tháng 07 năm 2020

D

Có thể tìm hiểu luận văn tại:
 Trung tâm Học liệu và truyền thông, Trường ĐH Bách khoa Đại
học Đà Nẵng
 Thư viện Khoa Cơ khí, Trường ĐH Bách khoa – ĐHĐN


1
MỞ ĐẦU
Lý do chọn đề tài
Ngày nay, các loại robot đang ngày càng phát triển và phục vụ
trực tiếp các nhu cầu thực tiễn của con người. Robot song song ra đời
nhằm khắc phục một số nhược điểm của các loại robot cổ điển kiểu
chuỗi. Robot Delta là loại robot song song có rất nhiều ưu điểm: khả
năng chịu tải lớn, độ cứng vững cao, tốc độ di chuyển nhanh, năng
suất làm việc lớn…
Robot Delta được sử dụng rộng rãi trong nhiều lĩnh vực: các dây
chuyền lắp ráp, gắp thả trong cơng nghiệp; y học; qn sự; trong các
phịng thí nghiệm phục vụ giảng dạy, nghiên cứu.

C
C
R
UT.L

Với nhu cầu tiết kiệm vật liệu và chi phí trong q trình thiết kế
và chế tạo robot nhưng vẫn đảm bảo được các khả năng làm việc của

D

robot như độ cứng và độ bền, việc sử dụng phương pháp tối ưu hóa
hình học trong thiết kế là một giải pháp có thể giải quyết vấn đề trên.
Ngoài ra, với mong muốn nâng cao khả năng hoạt động của mơ
hình robot Delta tại Viện Cơ khí và Tự động hóa, Đại học Bách khoa,
Đại học Đà Nẵng, việc thiết kế bộ điều khiển Fuzzy PID để điều khiển
chuyển động là một giải pháp khả dĩ.
Với các lý do trên, tác giả đã lựa chọn đề tài: “Tối ưu hóa hình
học và thiết kế bộ điều khiển Fuzzy PID cho robot Delta”.
Mục tiêu nghiên cứu


Tìm hiểu cấu trúc robot Delta;



Phân tích lực tác dụng lên cánh tay để tối ưu hóa hình học;



Xây dựng bộ điều khiển Fuzzy PID cho robot Delta.

2
Đối tượng và phạm vi nghiên cứu
Robot song song Delta ba bậc tự do RUU.
Phương pháp nghiên cứu
Kết hợp nghiên cứu giữa nghiên cứu lý thuyết và mô phỏng:


Nghiên cứu lý thuyết:
o Tổng hợp và nghiên cứu tài liệu về bài toán động học, động
lực học, trường làm việc của robot;
o Tổng hợp và nghiên cứu tài liệu về phương pháp tối ưu hóa
hình học trong thiết kế cơ khí;
o Tổng hợp và nghiên cứu tài liệu về các phương pháp điều
khiển robot.



C
C
R
UT.L

Mô phỏng:

o Mô phỏng và thiết kế tối ưu hóa hình học cho cánh tay của

D

robot Delta sử dụng phần mềm Altair SolidThinking
Inspire;

o Mô phỏng các kết quả đáp ứng của robot Delta sử dụng bộ
điều khiển Fuzzy PID bằng phần mềm MATLAB/
Simulink và SimMechanics.
Ý nghĩa khoa học và thực tiễn của đề tài


Ý nghĩa khoa học:
o Ứng dụng phương pháp tối ưu hóa hình học trong thiết kế,
góp phần cải thiện năng suất làm việc của robot Delta;
o Sử dụng bộ điều khiển Fuzzy PID góp phần cải thiện độ ổn
định, chính xác và tăng thời gian đáp ứng của robot Delta.



Ý nghĩa thực tiễn:
o Tạo tiền đề cho việc tiết kiệm vật liệu trong quá trình chế


3
tạo robot;
o Phương pháp điều khiển robot bằng Fuzzy PID nhằm nâng
cao hiệu quả làm việc của robot Delta theo từng ứng dụng
cụ thể;
o Góp phần tạo ra mơ hình robot song song kiểu Delta để
phục vụ trong công tác giảng dạy, nghiên cứu…
Bố cục của luận văn
Ngoài phần mở đầu và kết luận, luận văn gồm những phần chính sau:

Chương 1: Tổng quan
Chương 2: Thiết kế lại cánh tay trên của robot Delta sử dụng

C
C
R
UT.L

phương pháp tối ưu hóa hình học.

Chương 3: Thiết kế bộ điều khiển Fuzzy PID cho robot Delta.

D


4
CHƯƠNG 1: TỔNG QUAN
1.1. Lịch sử phát triển
1.1.1. Robot có cấu trúc song song
Do được ứng dụng rộng rãi nên robot được phát triển rất đa
dạng và phong phú. Khái niệm robot có cấu trúc song song được
Gough và Whitehall đưa ra vào năm 1962 [1] và ứng dụng của nó được
khởi động bởi Stewart vào năm 1965. Ngày nay, robot song song đã
có những sự phát triển vượt bậc và có khả năng đạt được 6 bậc tự do.
Robot có cấu trúc song song thường gồm có tấm đế di động
được nối với giá cố định, dẫn động theo nhiều nhánh song song còn
gọi là cánh tay. Thường số cánh tay bằng số bậc tự do, được điều khiển

C
C

R
UT.L

bởi nguồn phát động đặt trên giá cố định hoặc ngay trên cánh tay.

D

Hình 1.1. Cấu trúc robot song song
Robot Delta [2] là một dạng của robot song được được sáng
chế bởi Reymond Clavel vào đầu thập niên 1980. Robot Delta bao
gồm ba cánh tay được nối với các khớp quay ở bệ cố định. Đặc điểm
thiết kế chính của nó là sử dụng hình bình hành trong các cánh tay,
giúp duy trì sự định hướng của bộ phận đầu cuối.


5
1.1.2. So sánh robot chuỗi và robot song song
Robot
STT
Tính năng
chuỗi
1
Độ chính xác
Thấp hơn
2
Khơng gian làm việc
Lớn hơn
3
Độ cứng vững
Thấp hơn

4
Tỉ số tải/khối lượng
Thấp hơn
5
Tải trọng quán tính
Lớn hơn
6
Tốc độ làm việc
Thấp hơn
Độ phức tạp thiết kế/điều
7
Đơn giản
khiển

Robot song
song
Cao hơn
Nhỏ hơn
Cao hơn
Cao hơn
Nhỏ hơn
Cao hơn
Phức tạp

1.1.3. Ứng dụng của robot song song
Robot song song đã được ứng dụng rộng rãi trong cuộc sống.
Một số ứng dụng cụ thể bao gồm:

C
C

R
UT.L

a. Ứng dụng trong công nghiệp

D

Cơ cấu song song Gough, robot Delta,…
b. Ứng dụng trong mô phỏng

Cơ cấu song song Stewart, Bộ mô phỏng xe đạp của Viện
KAIST, sản phẩm Caren của Motek,…
c. Ứng dụng trong y học
Sản phẩm SuriScope, Robot CRIGOS,…
d. Các ứng dụng khác


6
1.2. Một số nghiên cứu về robot song song ở trong và ngoài nước
1.2.1. Các nghiên cứu ngoài nước
1.2.2. Các nghiên cứu trong nước
CHƯƠNG 2: THIẾT KẾ LẠI CÁNH TAY TRÊN CỦA ROBOT
DELTA SỬ DỤNG PHƯƠNG PHÁP TỐI ƯU HÓA HÌNH HỌC
2.1. Phương pháp tối ưu hóa hình học
2.1.1. Giới thiệu
Tối ưu hóa hình học (Topology Optimisation) hay cịn gọi là
tối ưu hóa tơ-pơ là phương pháp giải quyết vấn đề phân bố vật liệu
bằng cách tối ưu các cấu trúc hình học bên trong của vật liệu. Mục tiêu
của tối ưu hóa hình học là xác định phân bố của vật liệu bằng cách tính

C
C
R
UT.L

tốn các ràng buộc về độ bền của từng phần tử vật liệu bên trong sau
đó sẽ loại bỏ những phần tử vật liệu khơng chịu tác dụng lực hay ứng

D

suất bên trong của phần tử rất bé. Phần còn lại sau khi loại bỏ những
phần tử đó ta được một cấu trúc đã được tối ưu hóa hình học.
2.1.2. Thuật tốn tối ưu hóa
Để có thể tìm được lời giải cho bài tốn tối ưu, có nhiều
phương pháp và thuật tốn được đề xuất. Trong đó, thuật tốn SIMP
là thuật tốn khá đơn giản trong lập trình. Chương trình viết trên các
ngơn ngữ lập trình như Python, Matlab, Mathematica và C là khá đơn
giản và ngắn gọn. Hơn nữa, thuật toán SIMP được sử dụng và tích hợp
trong nhiều phần mềm thương mại về tối ưu hóa hình học như Abaqus,
Ansys, Altair, Autodesk...


7
2.1.3. Phân tích phần từ hữu hạn
Tất cả các phương pháp hay thuật tốn tối ưu hóa hình học
đều phụ thuộc vào kết quả của bước phân tích phần tử hữu hạn để đánh
giá sự thay đổi của ứng xử kết cấu.
Phân tích phần tử hữu hạn làm việc bằng cách mô phỏng một
đối tượng trong thực tế thành một số lượng lớn các phần tử như phần
tử lục diện hay tứ diện... Những phần tử này được gọi là lưới. Mỗi

phần tử trong lưới này được gán với một tính chất vật liệu và một tải
trọng sẽ được áp dụng lên kết cấu gồm các lưới phần tử này.
2.2. Phần mềm hỗ trợ thiết kế tối ưu hóa hình học

C
C
R
UT.L

Hiện nay, trên thị trường có rất nhiều phần mềm hỗ trợ lập
trình tối ưu hóa hình học với nhiều giao diện người dùng thân thiện và

D

dễ sử dụng. Trong đó, phải kể đến các phần mềm của các cơng ty lớn
như: Altair, Dassault Système, TOSCA, Siemens, Ansys.
2.3. Trình tự thiết kế lại cánh tay trên của robot Delta

Hình 2.1. Trình tự thiết kế lại chi tiết sử dụng phương pháp tối ưu
hóa hình học


8
2.3.1. Phân tích lực
Mơ hình động học cũng như thiết kế 3D của robot Delta đang
được phát triển tại Viện Cơ khí và Tự động hóa, trường Đại học Bách
khoa, Đại học Đà Nẵng được biểu diễn ở Hình 2.2.

C
C

R
UT.L
(b) Thiết kế 3D

D

(a) Mơ hình động học
Hình 2.2. Mơ hình động học (a) và thiết kế 3D (b) của robot Delta


9
Chi tiết dùng để tái thiết kế là khâu phát động (cánh tay trên),
nối giữa tấm đế cố định và khâu bị dẫn (cánh tay dưới). Hình dạng của
chi tiết được thể hiện ở Hình 2.3.

Hình 2.3. Bản vẽ CAD chi tiết cánh tay trên của robot Delta
Tác giả sử dụng phương pháp tách vật để tiến hành giải phóng
các liên kết giữa các khâu trong robot Delta. Vì việc phân tích động

C
C
R
UT.L

lực học của robot Delta trong khơng gian ba chiều rất phức tạp nên để
đơn giản hóa, tác giảsử dụng mơ hình robot Delta trong mặt phẳng
(Hình 2.4).

D

Hình 2.4. Mơ hình các cánh tay robot Delta trong mặt phẳng
Từng khâu ở mỗi cánh tay sẽ được tách thành các vật riêng
biệt. Lực tác dụng lên từng khâu gắn với cánh tay: tấm đế di động,
khâu bị dẫn, khâu phát động được thể hiện trong Hình 2.5.


10

(a) Tấm đế di động

(b) Khâu bị dẫn

(c) Khâu phát
động

Hình 2.5. Lực tác dụng lên các khâu của cánh tay số 1

C
C
R
UT.L

Áp dụng phương trình cân bằng lực cho từng khâu ta được các
hệ phương trình (1), (2).

D

XP = 0
(1)
{ 1

YP1 = PP
YA1 = Pl1 + YP1
Pl1
cos α
(2)
{
+ YP1
(Pl1 + YP1 ) cos α1 − Pl1 2 1
2
X A1 =
=
sin α1
tan α1
Sau đó, tác giảtiến hành dời trục tọa độ để đưa về bài toán dầm
một đầu ngàm (điểm 𝐵1 ), một đầu tự do (điểm 𝐴1 ) được thể hiện trong
Hình 2.6.

Hình 2.6. Chuyển hệ tọa độ các lực tác dụng lên khâu phát động


11
Trong đó:
⃗⃗⃗⃗⃗⃗
⃗⃗⃗⃗⃗⃗
X A1 , Y
A1 là lực ban đầu tác dụng lên khâu phát động
⃗,Y
⃗ là lực sau khi chuyển hệ tọa độ tác dụng lên khâu phát động
X
⃗,Y

⃗ là:
Khi đó, ta có giá trị của X
Pl1
+ YP1
1 Pl1 + YP1
X= (
− 2
)
2
sin θ1
tan α1 cos θ1

{

Pl1
+ YP1
1 Pl1 + YP1
Y= (
+ 2
)
2 cos θ1
tan α1 sin θ1

(3)

Từ các hệ phương trình (1), (2), (3), ta cần tìm các góc 𝜃1 và
⃗ |, |Y
⃗ | lớn nhất. Bằng phương pháp vector, ta thu được hệ
𝛼1 để |X

C
C
R
UT.L

D

phương trình (4).

sB sP
−l cos α1 + L cos θ1 + − = 0
(4)
{
2
2
l sin α1 + L sin θ1 = 0
Bài toán trở thành bài tốn tối ưu hóa cực đại với hàm mục
tiêu (5):
Pl1
+ YP1
1 Pl1 + YP1
max f(θ1 , α1 ) = (
− 2
)
2
sin θ1
tan α1 cos θ1

{

Pl1
+ YP1
1 Pl1 + YP1
max f(θ1 , α1 ) = (
+ 2
)
2 cos θ1
tan α1 sin θ1

(5)

Kết quả của bài tốn tối ưu hóa này là 𝜃1 = −15° và 𝛼1 =
75°. Tại vị trí này thì lực tác dụng lên khâu phát động là lớn nhất.


12
2.3.2. Q trình tối ưu hóa trên phần mềm Solidthinking Inspire
a) Định nghĩa không gian thiết kế và không gian cố định
b) Định nghĩa vật liệu và tải trọng
c) Định nghĩa các ràng buộc khác
d) Định nghĩa về kích cỡ phần tử hữu hạn
Sau khi thực hiện quá trình tối ưu hóa hình học, phần mềm sẽ
cho ta kết quả cuối cùng (Hình 2.12).

C
C
R
UT.L

Hình 2.12. Một số kết quả tối ưu hóa trong phần mềm

D

e) Vẽ lại chi tiết

Tiếp theo, chúng ta sẽ chọn kết quả tối ưu phù hợp với các
điều kiện ràng buộc ban đầu để tiến hành vẽ lại bằng cơng cụ
PolyNURBS trong phần mềm vì sau khi tối ưu bề mặt của chi tiết
tương đối gồ ghề, không thể sử dụng để chế tạo ngay được do q trình
rời rạc hóa của phương pháp phần từ hữu hạn.
Chi tiết hoàn chỉnh cánh tay trên của robot Delta được thể hiện
trong Hình 2.13.

Hình 2.13. Chi tiết hồn chỉnh cánh tay trên của robot Delta


13
Hình ảnh thực tế sau khi được in 3D của chi tiết được thể hiện
trong Hình 2.14.

Hình 2.14. Chi tiết cánh tay trên của robot Delta sau khi được in 3D
CHƯƠNG 3: THIẾT KẾ BỘ ĐIỀU KHIỂN FUZZY PID CHO
ROBOT DELTA
3.1. Tổng quan về điều khiển chuyển động

C
C
R
UT.L

3.1.1. Giới thiệu chung

D

3.1.2. Bài tốn điều khiển trong khơng gian khớp

3.1.3. Bài tốn điều khiển trong khơng gian thao tác
3.2. Giới thiệu về bộ điều khiển PID và Fuzzy PID
Bộ điều khiển PID được được dùng phổ biến trong các hệ
điều khiển công nghiệp và đáp ứng được các yêu cầu đặt ra. Hàm
truyền đạt của bộ điều khiển PID là:
KI
+ KDs
s
Trong đó KP, KI, KD là các hệ số tỷ lệ, tích phân, đạo hàm.
G(s) = K P +

Nếu viết theo hàm thời gian thì tín hiệu ra của bộ điều khiển
PID là:


14
u(t) = K P [e(t) +

1 t
de(t)
∫ e(τ)dτ + TD
]
TI 0
dt

Trong đó:
- e(t) là tín hiệu đầu vào

- u(t) là tín hiệu đầu ra

- TI là hằng số tích phân

- KP là hệ số khuếch đại

- TD là hằng số vi phân
Cấu trúc của bộ điều khiển PID được thể hiện trên Hình 3.3.

C
C
R
UT.L

D

Hình 3.3. Cấu trúc của hệ thống sử dụng bộ điều khiển PID
Chất lượng của hệ thống phụ thuộc vào các tham số KP, TI, TD
của bộ điều khiển PID. Nhưng vì các hệ số của bộ điều khiển PID chỉ
được tính tốn cho một chế độ làm việc cụ thể của hệ thống với các
tham số của đối tượng là xác định được. Vì vậy trong quá trình làm
việc, nếu tham số của hệ thống thay đổi thì lượng ra của hệ thống cũng
thay đổi, nghĩa là bộ điều khiển PID khơng cịn đảm bảo chất lượng ra
của hệ như mong muốn được nữa.
Các hệ cần điều khiển trong thực tế chủ yếu là các hệ phi
tuyến, có chứa các tham số khơng biết trước, các tham số của hệ

thường biến thiên theo thời gian, thậm chí chứa phần tử phi tuyến
khơng thể mơ hình hố được, đồng thời trong quá trình làm việc hệ


15
chịu ảnh hưởng của nhiễu đến hệ từ môi trường. Vì vậy khi thiết kế bộ
điều khiển PID cho hệ thực thường người ta phải giả thiết:
-

Các tham số của đối tượng là là xác định được và không đổi.

-

Không có phần khơng mơ hình hố được.

-

Trong q trình làm việc hệ không chịu nhiễu tác động.
Để thực hiện việc điều chỉnh tự động các tham số của PID

người ta có nhiều phương pháp. Một trong các phương pháp trên là sử
dụng bộ điều khiển PID mờ (Fuzzy PID). Cấu trúc của hệ điều khiển
trên Hình 3.4.

C
C
R
UT.L

D

Hình 3.4. Cấu trúc của hệ thống sử dụng bộ điều khiển PID mờ
Nhiệm vụ của bộ điều khiển mờ trong sơ đồ là tự động chỉnh
định tham số KP, KI, KD của bộ điều khiển PID cho phù hợp với sự
thay đổi tham số của hệ, đảm bảo chất lượng ra như mong muốn.


16
3.3. Thiết kế bộ điều khiển Fuzzy PID bằng phần mềm MATLAB/
Simulink và SimMechanics
3.3.1. Mơ hình robot Delta
Sau khi được tối ưu, chi tiết cánh tay trên của robot Delta được
lắp ghép với các chi tiết khác trong phần mềm SolidWorks® để tạo
thành mơ hình 3D hồn chỉnh. Khối lượng và mơmen qn tính của
từng chi tiết phụ thuộc vào loại vật liệu được chọn. Trong luận văn
này, vật liệu được sử dụng để chế tạo robot chủ yếu là nhơm cho các
bộ phận. Thiết kế hồn chỉnh của robot trong phần mềm SolidWorks®
được thể hiện ở Hình 3.5.

C
C
R
UT.L

D

Hình 3.5. Mơ hình 3D của robot Delta sau khi đã được tối ưu hóa
cánh tay trên
Mơ hình SimMechanics của robot Delta được thể hiện trong
Hình 3.6.

17

Hình 3.6. Mơ hình SimMechanics của robot Delta
3.3.2. Thiết kế bộ điều khiển PID mờ
Cấu trúc bộ điều khiển mờ chỉnh định tham số PID được thể
hiện trong Hình 3.7:

C
C
R
UT.L

D

Hình 3.7. Cấu trúc bộ điều khiển chỉnh định tham số PID
Bộ điều khiển bên trong dùng PID truyền thống, còn bên ngoài
dùng bộ điều khiển mờ để tự động chỉnh định tham số của bộ PID.
Mơ hình mờ: Ở đây ta áp dụng mơ hình mờ Mamdani.
Giả thiết tín hiệu vào của bộ điều khiển mờ là e(t), e’(t)= de/dt,
thì cấu trúc bộ điều khiển mờ như Hình 3.8.


18

Hình 3.8. Cấu trúc bộ điều khiển PID mờ
Bộ điều khiển PID mờ gồm hai biến đầu vào (e(t) và de/dt) và
ba biến đầu ra (K P , K D , α).
Chọn số lượng tập mờ cho mỗi biến đầu vào là 5 và mỗi biến

C
C
R
UT.L

đầu ra là 5, như sau:

D

- e(t)  {NB, N, Z, P, PB}

- de/dt  {NB, N, Z, P, PB}

- K P  {S, MS, M, MB, B}

- α  {S, MS, M, MB, B}

- K D  {S, MS, M, MB, B}
Trong đó:
- NB – Âm nhiều; N – Âm; Z – Zero.
- PB – Dương nhiều; P – Dương.
- S – Nhỏ; MS – Nhỏ vừa; M – Vừa; MB – Lớn vừa; B – Lớn.


19
Bảng 3.1. Luật điều khiển cho hệ số K P
𝐊𝐏
NB
N

Z
P
PB

e(t)

NB
S
S
S
M
M

N
S
MS
MS
MB
MB

de/dt
Z
S
MS
M
MB
B

P
MS

MS
MB
MB
B

PB
M
M
B
B
B

Bảng 3.2. Luật điều khiển cho hệ số K D
𝐊𝐃
NB
N
Z
P
PB

e(t)

NB
B
B
MB
M
M

N

B
MB
MS
MB
MS

de/dt
Z
B
MB
M
MS
S

P
MS
M
MS
MS
S

C
C
R
UT.L

D

PB
S

S
S
S
S

Bảng 3.3. Luật điều khiển cho hệ số α
𝛂

e(t)

NB
N
Z
P
PB

NB
S
S
MS
M
M

N
S
MS
MS
MS
MB

de/dt
Z
S
MS
M
MB
B

P
MB
M
MB
MB
B

PB
B
B
B
B
B

3.3.3. Kết quả mô phỏng
Quỹ đạo làm việc mong muốn của robot là cơ cấu chấp hành
di chuyển trong mặt phẳng Oxy theo một đường trịn có bán kính 20
cm. Giả sử cho một xung tác động (giống như có một lực tác động tức
thì tại một thời điểm vào khung robot làm nó lệch ra khỏi quỹ đạo
đang chạy), chúng ta sẽ xem kết quả đáp ứng trong hai trường hợp: sử

20
dụng bộ điều khiển PID và sử dụng bộ điều khiển PID mờ. Các kết
quả được thể hiện trong các Hình 3.20-3.22.

Hình 3.20. Đặc tính điều chỉnh PID và Fuzzy PID đối với động cơ
điều khiển cánh tay thứ nhất của robot Delta khi chịu tác dụng của
ngoại lực

C
C
R
UT.L

D

Hình 3.21. Đặc tính điều chỉnh PID và Fuzzy PID đối với động cơ
điều khiển cánh tay thứ hai của robot Delta khi chịu tác dụng của
ngoại lực


21

Hình 3.22. Đặc tính điều chỉnh PID và Fuzzy PID đối với động cơ
điều khiển cánh tay thứ ba của robot Delta khi chịu tác dụng của
ngoại lực
Trong đó:

C
C
R

UT.L

-

e là giá trị trước khi chỉnh định

-

u là giá trị sau khi chỉnh định

D

Nhận xét: Từ các đặc tính điều chỉnh, ta thấy độ sai lệch quỹ đạo khi
sử dụng bộ điều khiển PID và bộ điều khiển PID mờ gần bằng nhau.
Tuy nhiên, sai lệch tĩnh, độ quá điều chỉnh, thời gian quá độ ở bộ điều
khiển PID mờ tốt hơn so với bộ điều khiển PID.


22

Hình 3.23. Biên độ chuyển động của cơ cấu chấp hành khi chịu tác
dụng của ngoại lực

C
C
R
UT.L

Ta có thể thấy, kể từ sau thời điểm t= 5s (thời điểm có ngoại
lực tác động vào robot) thì đồ thị chuyển động của cơ cấu chấp hành

D

bắt đầu tuần hoàn nhưng biên độ suy giảm hơn. Nguyên nhân của sự
suy giảm này là do tác giả chỉ điều khiển để cơ cấu chấp hành bám
theo hai trục Ox, Oy chứ chưa bám theo trục Oz.
3.4. Kết luận
Chương này đã trình bày cơ sở lý thuyết và các bước thiết kế
bộ điều khiển PID mờ. Từ đó, ứng dụng bộ điều khiển PID mờ điều
khiển động cơ của robot Delta.
Từ đặc tính mơ phỏng ta thấy sử dụng bộ điều khiển PID mờ
tạo ra sai lệch tĩnh, độ quá điều chỉnh, thời gian quá độ, số lần dao
động của hệ truyền động đều tốt hơn rất nhiều so với việc dùng bộ điều
khiển PID, nhất là độ quá điều chỉnh và thời gian quá độ rất nhỏ. Như
vậy, bộ điều khiển PID mờ có ưu điểm nội bật hơn bộ điều khiển PID.


23
KẾT LUẬN VÀ TRIỂN VỌNG
Kết quả thu được sau khi thực hiện đề tài “Tối ưu hóa hình học
và thiết kế bộ điều khiển Fuzzy PID cho robot Delta”:
-

Nghiên cứu tổng quát về robot song song nói chung và robot
Delta nói riêng về các vấn đề thiết kế và điều khiển.

-

Nghiên cứu về phương pháp tối ưu hóa hình học và ứng dụng
của nó. Từ đó, chi tiết cánh tay trên của robot Delta đã được

tối ưu bằng cách sử dụng phương pháp tối ưu hóa hình học.
Chi tiết sau khi được tối ưu đã giảm được một lượng vật liệu
sử dụng trong quá trình chế tạo nhưng vẫn đảm bảo được khả

C
C
R
UT.L

năng làm việc.
-

D

Nghiên cứu về luật điều khiển PID và điều khiển PID mờ. Từ
đó, bộ điều khiển PID mờ để điều khiển động cơ cho robot
Delta đã được xây dựng. Bên cạnh đó, tác giả đã so sánh kết
quả mô phỏng giữa bộ điều khiển PID và PID mờ để chứng
minh lý thuyết cũng như ưu điểm của bộ điều khiển PID mờ
so với bộ điều khiển PID.
Do thời gian có hạn, luận văn mới dừng lại ở việc mô phỏng

điều kiện làm việc cánh tay trên của robot Delta sau tối ưu hóa chứ
chưa thể chế tạo mơ hình thực tế. Ngồi ra, tác giả chỉ mới tổng hợp
và xây dựng bộ điều khiển PID mờ để điều khiển động cơ mà chưa thể
kết hợp với các phương pháp điều khiển tiên tiến hơn như mờ-trượt,
mờ- Nơron. Vì vậy, để phát triển hơn nữa có thể tiến hành sử dụng các
bộ điều khiển thông minh như mờ-Nơron trên mơ hình thực tế gồm