Nhận dạng và Điều khiển Quỹ Đạo Chuyển Động Robot SCARA - Đồ án tốt nghiệp

Nhận diện và điều khiển quỹ đạo chuyển động robot SCARA. Tìm hiểu phương pháp, thuật toán tối ưu để điều khiển robot SCARA chính xác, hiệu quả.

Người đăng

Ẩn danh

Thể loại

Đồ án tốt nghiệp

2023

98
1
0

Phí lưu trữ

35 Point

Mục lục chi tiết

LỜI CAM KẾT

LỜI CẢM ƠN

TÓM TẮT ĐỒ ÁN

ABSTRACT

MỤC LỤC

DANH MỤC BẢNG BIỂU

DANH MỤC SƠ ĐỒ, HÌNH VẼ

DANH MỤC TỪ VIẾT TẮT

1. CHƯƠNG 1: TỔNG QUAN NGHIÊN CỨU ĐỀ TÀI

1.1. Tính cấp thiết của đề tài

1.2. Ý nghĩa khoa học và thực tiễn của đề tài

1.3. Mục tiêu nghiên cứu của đề tài

1.4. Đối tượng và phạm vi nghiên cứu

1.4.1. Đối tượng nghiên cứu

1.4.2. Phạm vi nghiên cứu

1.5. Phương pháp nghiên cứu

1.5.1. Cơ sở phương pháp luận

1.5.2. Các phương pháp nghiên cứu cụ thể

1.6. Kết cấu của đồ án tốt nghiệp

2. CHƯƠNG 2: ROBOT CÔNG NGHIỆP

2.1. Robot công nghiệp

2.2. Robot SCARA và ứng dụng

2.3. Đặc tính của hệ thống

2.4. Kết cấu hệ thống

2.4.1. Cơ cấu truyền động

2.4.2. Thông số hệ dẫn động

2.4.3. Các thiết bị khác

2.5. Các nghiên cứu liên quan đến đề tài

2.5.1. Các nghiên cứu ngoài nước

2.5.2. Các nghiên cứu trong nước

2.5.3. Các tồn tại của hệ thống

2.6. Các kiến thức liên quan về robot

2.6.1. Bậc tự do của robot

2.6.3. Không gian công tác

2.6.3. Động lực học

2.6.2. Phương trình Lagrange -Euler

2.6.5. Phương pháp Least Squares

3. CHƯƠNG 3: BÀI TOÁN ĐỘNG HỌC VÀ ĐỘNG LỰC HỌC

3.1. Động học robot

3.1.1. Động học thuận

3.1.2. Động học nghịch

3.2. Động lực học robot

3.2.1. Xác định thông số động học

3.2.2. Jacobian và vận tốc đầu công tác

3.2.3. Phương trình Lagrange - Euler

4. CHƯƠNG 4: NHẬN DẠNG VÀ QUY HOẠCH QUỸ ĐẠO CHUYỂN ĐỘNG ROBOT

4.1. Yêu cầu của đề tài

4.2. Phương hướng và giải pháp thực hiện

4.3. Lựa chọn phương án

4.4. Trình tự công việc tiến hành

4.5. Nhận dạng thông số robot

4.5.2. Quỹ đạo khớp tối ưu

4.5.3. Mô hình nhận dạng thông số

4.5.4. Bộ dự báo hồi quy tuyến tính

4.5.5. Phương pháp Least Squares

4.6. Quy hoạch quỹ đạo chuyển động robot

4.6.1. Quy hoạch quỹ đạo theo đường thẳng

4.6.2. Thiết kế quỹ đạo theo đường cung tròn

5. CHƯƠNG 5: TÍNH TOÁN THIẾT KẾ HỆ THỐNG ĐIỀU KHIỂN ROBOT

5.1. Sơ đồ hệ thống điều khiển

5.2. Các thiết bị sử dụng trong hệ thống

5.2.1. Động cơ AC Servo

5.2.2. Driver Servo và hệ thống mạng SSCNET III

5.2.3. Bộ điều khiển lập trình PLC Mitsubishi Q series

5.2.4. Các module hỗ trợ

5.3. Hệ thống trạm PLC

5.3.1. Các thiết bị liên quan

5.4. Cài đặt thông số cho module QD75MH4

5.4.1. Cài đặt tham số cho bộ điều khiển Servo

5.4.2. Cài đặt tham số của bộ truyền động điện tử (Electronic gear)

5.4.3. Giới hạn tốc độ (Speed limit value)

5.4.4. Các tham số khác

5.6. Thiết kế giao diện người dùng

5.6.1. Cấu hình giao thức kết nối PLC và Visual Studio

5.6.2. Kết nối SQL Server với Visual Studio

5.6.3. Giao diện ứng dụng điều khiển robot SCARA

5.6.4. Màn hình chính

5.6.5. Màn hình chế độ JOG

5.6.6. Màn hình chế độ tự động

5.6.7. Màn hình quản lý người dùng

6. CHƯƠNG 6: THỰC NGHIỆM – ĐÁNH GIÁ

6.1. Chạy thực nghiệm quỹ đạo

6.1.1. Quỹ đạo đường thẳng

6.1.2. Quỹ đạo cung tròn

6.1.3. Quỹ đạo kết hợp

6.2. Nhận xét – đánh giá kết quả

6.2.1. Kết quả đạt được

7. CHƯƠNG 7: KẾT LUẬN – ĐỀ NGHỊ

TÀI LIỆU THAM KHẢO

Tóm tắt

I. Khám phá toàn cảnh về điều khiển quỹ đạo Robot SCARA

Robot SCARA (Selective Compliance Assembly Robot Arm) là một thành phần cốt lõi trong tự động hóa dây chuyền sản xuất hiện đại. Với cấu trúc đặc trưng gồm các khớp xoay song song với mặt phẳng làm việc, cánh tay robot này mang lại tốc độ và độ chính xác vượt trội cho các tác vụ lắp ráp, gắp thả và đóng gói. Tuy nhiên, để khai thác tối đa tiềm năng của chúng, việc điều khiển quỹ đạo Robot SCARA một cách chính xác là yếu tố tiên quyết. Điều khiển quỹ đạo không chỉ đơn thuần là di chuyển từ điểm A đến điểm B. Nó là quá trình hoạch định và thực thi một đường đi liên tục, mượt mà và tối ưu trong không gian công tác (cartesian space). Quá trình này đòi hỏi sự hiểu biết sâu sắc về động học robotđộng lực học robot. Một hệ thống điều khiển hiệu quả phải đảm bảo khâu tác động cuối (end-effector) bám sát quỹ đạo mong muốn với sai số tối thiểu, ngay cả khi hoạt động ở tốc độ cao. Theo nghiên cứu của Quảng Đại Minh Vượng và cộng sự (2023), việc phát triển các quỹ đạo phức tạp hơn thay vì chỉ di chuyển điểm-điểm truyền thống mở ra nhiều ứng dụng mới, đòi hỏi các phương pháp lập trình robot SCARA tiên tiến và linh hoạt hơn.

1.1. Giới thiệu vai trò của Robot SCARA trong công nghiệp 4.0

Trong bối cảnh Công nghiệp 4.0, robot công nghiệp loại SCARA đóng vai trò không thể thiếu. Chúng là giải pháp lý tưởng cho các ngành công nghiệp yêu cầu tốc độ cao và độ lặp lại chính xác như điện tử, thực phẩm và dược phẩm. Khả năng tuân thủ có chọn lọc (Selective Compliance) cho phép robot cứng vững theo phương thẳng đứng nhưng linh hoạt theo phương ngang, rất phù hợp cho các tác vụ lắp ráp chốt vào lỗ. Sự nhỏ gọn và dễ dàng tích hợp giúp robot SCARA trở thành lựa chọn hàng đầu để tối ưu hóa không gian nhà xưởng và nâng cao năng suất.

1.2. Tầm quan trọng của việc lập trình Robot SCARA chính xác

Chất lượng sản phẩm và hiệu suất dây chuyền phụ thuộc trực tiếp vào độ chính xác của quỹ đạo robot. Việc lập trình robot SCARA không chính xác có thể dẫn đến sai sót sản phẩm, va chạm, hoặc giảm tuổi thọ cơ cấu. Một chương trình điều khiển quỹ đạo tốt cần tính toán đến các yếu tố như vận tốc, gia tốc, và các điểm gián đoạn để tạo ra chuyển động mượt mà. Điều này không chỉ cải thiện độ chính xác mà còn giảm thiểu rung động và hao mòn cơ khí, đảm bảo cánh tay robot hoạt động ổn định và bền bỉ trong thời gian dài.

II. Thách thức cốt lõi trong nhận dạng và điều khiển robot

Việc điều khiển robot để bám theo một quỹ đạo phức tạp không phải là một nhiệm vụ đơn giản. Thách thức lớn nhất đến từ sự khác biệt giữa mô hình lý thuyết và hệ thống thực tế. Các thông số của robot như khối lượng, momen quán tính của các khâu, hay hệ số ma sát tại các khớp thường không được nhà sản xuất cung cấp đầy đủ hoặc bị sai lệch do quá trình vận hành. Sự không chắc chắn này làm cho bộ điều khiển dựa trên mô hình hoạt động kém hiệu quả. Đồ án của nhóm sinh viên Trường ĐH Sư phạm Kỹ thuật TP.HCM nhấn mạnh rằng, "việc xác định thông số robot gặp nhiều khó khăn do thông tin bị sai lệch hay không được cung cấp đầy đủ". Đây chính là lúc bài toán nhận dạng hệ thống trở nên cấp thiết. Nếu không có một mô hình động lực học chính xác, việc thiết kế một bộ điều khiển PID hay các bộ điều khiển tiên tiến hơn như điều khiển thích nghi sẽ không đạt được hiệu quả mong muốn, dẫn đến sai số quỹ đạo lớn và ảnh hưởng đến chất lượng công việc.

2.1. Phân tích bài toán động học và động lực học robot phức tạp

Bài toán động học robot (kinematics) và động lực học robot (dynamics) là nền tảng của mọi thuật toán điều khiển. Động học thuận robot SCARA xác định vị trí khâu cuối từ giá trị các biến khớp, trong khi động học ngược robot SCARA thực hiện điều ngược lại. Tuy nhiên, bài toán động lực học robot, mô tả mối quan hệ giữa lực/momen tác động và chuyển động của robot, lại phức tạp hơn nhiều. Nó bao gồm các thành phần phi tuyến như lực Coriolis, lực ly tâm và trọng lực. Việc xây dựng chính xác các phương trình này là một thách thức lớn, đặc biệt với các robot nhiều bậc tự do.

2.2. Vấn đề sai lệch thông số và sự cần thiết của nhận dạng hệ thống

Sự sai lệch giữa mô hình toán học và robot thực tế là không thể tránh khỏi. Các yếu tố như ma sát, độ rơ cơ khí, và sự thay đổi tải trọng trong quá trình làm việc đều ảnh hưởng đến hoạt động của robot. Do đó, nhận dạng hệ thống là quá trình sử dụng dữ liệu thực nghiệm (như vị trí, vận tốc, và momen khớp) để ước lượng các thông số động lực học chưa biết. Một mô hình được nhận dạng chính xác sẽ là cơ sở vững chắc để xây dựng các thuật toán điều khiển hiệu suất cao, giúp robot bám quỹ đạo tốt hơn và phản ứng linh hoạt với các thay đổi.

III. Phương pháp mô hình hóa Robot SCARA Nền tảng điều khiển

Để điều khiển một hệ thống phức tạp như Robot SCARA, bước đầu tiên và quan trọng nhất là xây dựng một mô hình toán học chính xác. Quá trình mô hình hóa robot SCARA bao gồm hai phần chính: mô hình động học và mô hình động lực học. Mô hình động học mô tả mối quan hệ hình học của robot, cho phép chuyển đổi giữa không gian khớp (joint space)không gian công tác (cartesian space). Trong khi đó, mô hình động lực học lại đi sâu vào các lực và momen gây ra chuyển động. Nghiên cứu tham khảo đã áp dụng các phương pháp kinh điển và hiệu quả để thực hiện công việc này. Bằng cách thiết lập hệ tọa độ và xác định các thông số hình học, bài toán động học được giải quyết một cách có hệ thống. Tiếp theo, việc áp dụng các nguyên lý vật lý cơ bản cho phép xây dựng phương trình động lực học, tạo tiền đề cho việc thiết kế bộ điều khiển và thực hiện nhận dạng thông số ở các bước sau.

3.1. Xây dựng động học thuận và động học ngược Robot SCARA

Bài toán động học thuận robot SCARAđộng học ngược robot SCARA được giải quyết dựa trên quy ước tham số Denavit-Hartenberg (D-H). Phương pháp này cung cấp một cách tiếp cận có hệ thống để gán các hệ tọa độ cho từng khâu của robot. Từ đó, các ma trận biến đổi đồng nhất được thiết lập để mô tả vị trí và hướng của mỗi khâu so với khâu trước đó. Bằng cách nhân chuỗi các ma trận này, vị trí của khâu tác động cuối trong hệ tọa độ gốc được xác định. Bài toán động học ngược, mặc dù phức tạp hơn, có thể được giải quyết bằng các phương pháp hình học hoặc đại số để tìm ra các góc khớp cần thiết để đạt được một vị trí và hướng cho trước trong không gian làm việc.

3.2. Áp dụng phương trình Lagrange Euler cho động lực học robot

Để mô tả động lực học robot, phương pháp Lagrange-Euler được lựa chọn vì tính hệ thống và khả năng cung cấp một cái nhìn sâu sắc về cấu trúc của mô hình. Phương pháp này dựa trên việc tính toán động năng và thế năng của toàn bộ hệ thống robot. Bằng cách áp dụng phương trình Lagrange, một hệ phương trình vi phân bậc hai mô tả chuyển động của robot được rút ra. Phương trình này có dạng M(q)q'' + C(q,q')q' + G(q) = τ, trong đó M(q) là ma trận quán tính, C(q,q') là ma trận chứa các thành phần lực Coriolis và ly tâm, G(q) là vector trọng lực, và τ là vector momen/lực tại các khớp. Đây là phương trình nền tảng cho cả mô phỏng và thiết kế bộ điều khiển robot.

IV. Bí quyết nhận dạng thông số robot bằng bình phương tối thiểu

Sau khi có mô hình động lực học, bước tiếp theo là xác định giá trị thực của các thông số trong mô hình. Đồ án đã đề xuất và chứng minh tính hiệu quả của phương pháp nhận dạng hệ thống dựa trên thuật toán bình phương tối thiểu (Least Squares). Nguyên lý của phương pháp này là tìm một bộ thông số sao cho tổng bình phương của sai số giữa momen đo được từ thực tế và momen được tính toán từ mô hình là nhỏ nhất. Để phương pháp này hoạt động hiệu quả, dữ liệu đầu vào phải đủ "giàu thông tin". Điều này đạt được thông qua việc thiết kế một quỹ đạo kích thích tối ưu. Thay vì di chuyển ngẫu nhiên, robot được điều khiển để chạy theo một quỹ đạo được thiết kế đặc biệt để kích thích tất cả các chế độ động học của hệ thống. Dữ liệu thu thập được từ quá trình này sau đó được xử lý để ước lượng các thông số động lực học, tạo ra một mô hình toán học phản ánh chính xác nhất hoạt động của robot thực tế.

4.1. Quy hoạch quỹ đạo khớp tối ưu bằng chuỗi Fourier và MATLAB

Để thu thập dữ liệu chất lượng cho việc nhận dạng, quy hoạch quỹ đạo kích thích là bước không thể thiếu. Nghiên cứu đã sử dụng chuỗi Fourier để tham số hóa quỹ đạo của từng khớp. Ưu điểm của phương pháp này là quỹ đạo được biểu diễn dưới dạng một tổng hữu hạn của các hàm sin và cos, giúp dễ dàng tính toán vận tốc và gia tốc. Các hệ số của chuỗi Fourier sau đó được tối ưu hóa bằng công cụ Optimization Toolbox trong MATLAB/Simulink cho robot. Mục tiêu tối ưu là để "kích thích" đầy đủ các thông số động lực học trong khi vẫn đảm bảo các ràng buộc về giới hạn vị trí, vận tốc và gia tốc của khớp.

4.2. Triển khai thuật toán bình phương tối thiểu để ước lượng

Một ưu điểm quan trọng của phương trình động lực học Lagrange-Euler là nó có thể được viết lại dưới dạng tuyến tính theo các thông số động lực học: Y(q, q', q'')Φ = τ. Trong đó, Y là ma trận hồi quy (regressor matrix) chứa thông tin về chuyển động của robot, và Φ là vector chứa các thông số cần nhận dạng. Với dạng tuyến tính này, thuật toán bình phương tối thiểu có thể được áp dụng trực tiếp để tìm vector thông số Φ. Nghiệm của bài toán được tính bằng công thức Φ_est = (Y^T * Y)^-1 * Y^T * τ. Kết quả là một bộ thông số ước lượng, giúp mô hình toán học bám sát nhất với dữ liệu thực nghiệm thu thập được.

V. Ứng dụng thực tiễn Điều khiển quỹ đạo robot chính xác cao

Lý thuyết và mô phỏng chỉ là một phần của câu chuyện. Giá trị thực sự của nghiên cứu nằm ở việc triển khai thành công trên hệ thống thực tế. Dựa trên mô hình đã nhận dạng, một hệ thống điều khiển hoàn chỉnh đã được thiết kế và thi công. Hệ thống này sử dụng các thiết bị công nghiệp tiêu chuẩn, cho thấy khả năng ứng dụng cao trong môi trường sản xuất. Cụ thể, bộ điều khiển trung tâm là PLC dòng Q của Mitsubishi, kết hợp với các module điều khiển chuyển động chuyên dụng để ra lệnh cho động cơ AC servo. Giao diện người dùng trên PC được phát triển để giúp việc vận hành, giám sát và nhập liệu quỹ đạo trở nên trực quan và dễ dàng. Kết quả thực nghiệm cho thấy cánh tay robot có khả năng bám theo các quỹ đạo đặt trước như đường thẳng và cung tròn với độ chính xác cao. Việc so sánh giữa kết quả mô phỏng trên MATLAB/Simulink cho robot và kết quả thực tế đã khẳng định tính đúng đắn của phương pháp nhận dạng và thiết kế điều khiển.

5.1. Thiết kế hệ thống điều khiển PLC và giao diện người dùng

Hệ thống điều khiển được xây dựng quanh bộ điều khiển lập trình PLC Mitsubishi Q series. Module QD75MH4 được sử dụng để điều khiển vị trí chính xác cho các động cơ AC servo qua mạng SSCNET III. Giao diện người dùng được thiết kế trên Visual Studio, giao tiếp với PLC thông qua phần mềm MX Component. Giải pháp này cho phép người vận hành dễ dàng chuyển đổi giữa các chế độ hoạt động (JOG, tự động), nhập thông số cho các quỹ đạo mong muốn và theo dõi trạng thái của robot công nghiệp trong thời gian thực.

5.2. Kết quả thực nghiệm quỹ đạo đường thẳng và cung tròn

Để kiểm chứng hiệu quả, robot đã được cho chạy thực nghiệm theo hai quỹ đạo cơ bản: đường thẳng và cung tròn. Quá trình nội suy quỹ đạo được thực hiện bởi bộ điều khiển để tạo ra các điểm vị trí trung gian, đảm bảo chuyển động mượt mà. Dữ liệu về vị trí góc thực tế của các khớp được ghi lại và so sánh với giá trị mong muốn từ mô phỏng. Kết quả cho thấy sai số vị trí là rất nhỏ, chứng tỏ hệ thống điều khiển và mô hình đã được nhận dạng có độ chính xác cao, đáp ứng được yêu cầu của các ứng dụng công nghiệp.

VI. Tương lai của tự động hóa Xu hướng điều khiển robot SCARA

Nghiên cứu về điều khiển quỹ đạo Robot SCARA và nhận dạng thông số đã đạt được những kết quả đáng khích lệ, tạo ra một nền tảng vững chắc cho các ứng dụng thực tiễn. Nó không chỉ giải quyết bài toán điều khiển chính xác cho một mô hình cụ thể mà còn chứng minh một quy trình chuẩn hóa từ mô hình hóa, nhận dạng đến triển khai thực tế. Hướng đi này mở ra nhiều tiềm năng phát triển trong tương lai. Các kỹ thuật điều khiển tiên tiến hơn có thể được tích hợp để cải thiện hơn nữa hiệu suất của robot. Ví dụ, việc áp dụng các bộ điều khiển thông minh có khả năng tự học hỏi và thích ứng với sự thay đổi của môi trường hoặc tải trọng sẽ giúp robot trở nên linh hoạt và mạnh mẽ hơn. Sự phát triển của các nền tảng như Robot Operating System (ROS) cũng hứa hẹn sẽ đơn giản hóa quá trình lập trình và tích hợp robot, thúc đẩy sự phổ biến của tự động hóa dây chuyền đến nhiều lĩnh vực hơn nữa.

6.1. Tổng kết kết quả và ý nghĩa khoa học của nghiên cứu

Đề tài đã hoàn thành xuất sắc các mục tiêu đề ra: xây dựng thành công phương trình động học và động lực học, đề xuất và kiểm chứng phương pháp nhận dạng thông số bằng bình phương tối thiểu, thi công hệ thống điều khiển hoàn chỉnh và điều khiển robot bám chính xác quỹ đạo. Ý nghĩa khoa học của nghiên cứu nằm ở việc cung cấp một quy trình toàn diện và có hệ thống để phân tích và điều khiển robot. Đây là tài liệu tham khảo quý giá cho các nghiên cứu và ứng dụng trong lĩnh vực robot công nghiệp tại Việt Nam.

6.2. Hướng phát triển với điều khiển thích nghi và mạng nơ ron

Trong tương lai, hệ thống có thể được nâng cấp bằng các thuật toán điều khiển cao cấp hơn. Điều khiển thích nghi (Adaptive Control) có thể được sử dụng để tự động điều chỉnh các thông số của bộ điều khiển khi tải trọng hoặc các đặc tính của robot thay đổi. Ngoài ra, việc sử dụng mạng nơ-ron trong điều khiển để học và bù trừ các thành phần phi tuyến, khó mô hình hóa trong động lực học robot là một hướng đi đầy hứa hẹn. Những cải tiến này sẽ giúp robot SCARA hoạt động thông minh hơn, chính xác hơn và đáng tin cậy hơn trong các ứng dụng công nghiệp phức tạp.

21/09/2025

Trích đoạn nội dung tài liệu

CHƯƠNG 1.1 Tính cấp thiết của đề tài Robot là một phần không thể thiếu trong dây chuyền công nghiệp hiện đại, sự ra đời của robot là một bước tiến lớn thúc đẩy nền kinh tế và góp phần thay đổi lực lượng lao động truyền thống sang hệ thống tự động hóa. Ưu điểm của robot nằm ở sự chính xác, tính bền bỉ và tạo ra được hiệu suất cao trong công việc. Hiện nay các tác vụ mà robot thực hiện rất đa dạng và hoạt động trong vùng không gian khác nhau, vì thế tinh linh động và hệ thống điều khiển chính xác được coi là yếu tố quan trọng để nâng cao tính ứng dụng của robot. Một trong những phương pháp rất được ưa chuộng là phương pháp điều khiển dựa trên mô hình.

Robot thực tế được tiến hành xác định các thông số liên quan và chuyển hóa thành mô hình toán học. Mô hình này sau đó được ứng dụng để xây dựng thuật toán và phục vụ cho việc phân tích, đánh giá robot trước khi thực hiện thử nghiệm trên robot thực. Tuy nhiên trong thực tế, việc xác định thông số robot gặp nhiều khó khăn do thông tin bị sai lệch hay không được cung cấp đầy đủ từ nhà sản xuất, từ đó không đảm bảo được tính chính xác trong quá trình thực hiện. Việc phát triển các phương pháp nhận dạng thông số là một giải pháp tối ưu để giải quyết vấn đề này.

Phương pháp nhận dạng tiến hành chạy thử nghiệm robot để tính toán, tìm ra các thông số quan trọng ảnh hưởng đến quá trình hoạt động. Việc này giúp loại bỏ được các yếu tố không cần thiết hay không ảnh hướng quá nhiều đến robot giảm bớt độ phức tạp và giúp dễ dàng hơn trong tính toán. Các thông số sau đó sẽ được tích hợp để hình thành nên mô hình toán học, từ đó có thể ứng dụng vào việc xây dựng hệ thống điều khiển nhằm đánh giá sâu hơn và kiểm soát được tốt hơn hiệu suất hoạt động của robot. Đồng thời hỗ trợ trong quá trình xây dựng thuật toán điều khiển quỹ đạo để robot có thể di chuyển thực hiện theo đúng các tác vụ mong muốn, linh hoạt trong chuyển động, có thể di chuyển đến nhiều vị trí khác nhau trong không gian hoạt động với tốc độ và và độ chính xác cao.

Trên cơ sở đó, đề tài “Nhận dạng và điều khiển quỹ đạo chuyển động Scara Robot” được thực hiện nhằm áp dụng những kiến thức, kỹ thuật đã được học để xây dựng một mô hình điều khiển cho robot có thể ứng dụng làm mô hình để thực hành trong các môn học liên quan đến robot, điều khiển tự động trong tương lai.2 Ý nghĩa khoa học và thực tiễn của đề tài Đề tài “Nhận dạng và điều khiển quỹ đạo chuyển động Scara robot” được thực hiện mang ý nghĩa khoa học và tính thực tiễn, cụ thể: Ý nghĩa khoa học: - Ứng dụng được các phương pháp nhận dạng thông số robot: việc áp dụng phương pháp nhận dạng thông số robot giúp hiểu rõ hơn về robot, cũng như tạo tiền đề để xây dựng 1 nên hệ thống đánh giá, phân tích sâu hơn các kết quả và trạng thái của robot khi được vận hành. - Mô phỏng thử nghiệm robot trên Matlab: Đề tài sử dụng phần mềm Matlab và các công cụ hỗ trợ để phục vụ cho việc mô phỏng, xây dựng thuật toán cho robot. Việc mô phỏng giúp tiết kiệm thời gian hơn trong quá trình tính toán, hoàn thiện mô hình. - Xây dựng được hệ thống điều khiển robot: hệ thống điều khiển robot mang tính linh họa và có độ chính xác cao được thực hiện giúp tăng được độ chính xác, an toàn cũng như hiệu suất khi hoạt động.

Ý nghĩa thực tiễn: - Tăng tính linh hoạt trong điều khiển robot: Robot được xây dựng một giao diện người dùng, giúp người dùng dễ dàng hơn trong việc sử dụng, điều khiển robot. - Tăng độ chính xác trong điều khiển robot: hệ thống giúp thử nghiệm được robot trong các chế độ khác nhau từ đó dễ dàng điều chỉnh phục vụ cho các tác vụ và hoạt động được yêu cầu.3 Mục tiêu nghiên cứu của đề tài - Xây dựng phương trình động học và động lực học cho robot. - Đề xuất phương pháp nhận dạng thông số động học. - Thiết kế và thi công tủ điện điều khiển sử dụng PLC và module điều khiển vị trí.

- Quy hoạch quỹ đạo chuyển động của robot. - Mô phỏng trong Matlab để kiểm chứng các phương pháp đã nghiên cứu 1.4 Đối tượng và phạm vi nghiên cứu 1.1 Đối tượng nghiên cứu - Robot SCARA 4 bậc tự do - Các tài liệu liên quan về robot.2 Phạm vi nghiên cứu - Nghiên cứu thiết kế hệ thống điều khiển robot SCARA bằng bộ điều khiển PLC dòng Q và xây dựng giao diện người dùng trên PC, giao tiếp với PLC thông qua phần mềm MX Component.5 Phương pháp nghiên cứu 1.1 Cơ sở phương pháp luận - Phương pháp điều khiển robot dựa trên mô hình toán học (động học và động lực học): động học và động lực học phục vụ cho việc điều khiển và phân tích hoạt động của tay máy robot. - Phương pháp kiểm chứng và đánh giá: kiểm chứng kết quả robot chạy thực tế so với tính toán.2 Các phương pháp nghiên cứu cụ thể - Nghiên cứu mô hình robot thực tế, đánh giá sơ bộ về khả năng vận hành của robot. 2 - Nghiên cứu lý thuyết về điều khiển robot công nghiệp - Nghiên cứu phương pháp xây dựng mô hình robot giữa Matlab và SolidWorks.

- Tìm hiểu về phương pháp nhận dạng thông số của robot. - Nghiên cứu phương pháp đánh giá hiệu suất, độ chính xác của robot.6 Kết cấu của đồ án tốt nghiệp Đồ án tốt nghiệp gồm 7 chương, trong đó: - Chương 2 trình bày tổng quan các vấn các khái niệm, định nghĩa, kiến thức liên quan đến đề tài nghiên cứu. Nêu ra các nghiên cứu trong và ngoài nước có liên quan đến đề tài và xác định nhiệm vụ thực hiện trong đề tài. - Chương 3 trình bày cơ sở lý thuyết, các phương pháp, kiến thức cần thiết để thực hiện đề tài.

- Chương 4 xây dựng phương trình động học và động lực học robot để làm cơ sở tính toán cho phần nhận dạng và quy hoạch quỹ đạo cho robot. - Chương 5 phân tích yêu cầu từ đó đưa ra các phương án, giải pháp để lựa chọn và xác định các công việc cần triển khai để hoàn thành đề tài, đồng thời tiến hành nhận dạng thông số động học. Trong chương này cũng trình bày cách quy hoạch quỹ đạo cho robot. - Chương 6 nghiên cứu, thiết kế hệ thống điều khiển robot, trình bày sơ đồ điện, hệ thống PLC, đồng thời xây dựng giao diện cho người dùng.

- Chương 7 tiến hành chạy thực nghiệm quỹ đạo cho robot, thu thập dữ liệu và đưa ra nhận xét, đánh giá kết quả đã đạt được. TỔNG QUAN NGHIÊN CỨU ĐỀ TÀI 2.1 Robot công nghiệp Robot là một thành phần không thể thiếu trong ngành công nghiệp hiện nay. Nhờ vào khả năng linh hoạt, đa dạng trong việc thực hiện các nhiệm vụ khác nhau. robot đem lại nguồn lợi nhuận không hề nhỏ, đồng thời cũng giúp ích cho quá trình phát triển sản xuất, giảm thiểu tai nạn lao động.

Theo tiêu chuẩn ISO [21] “Robot công nghiệp là một loại máy móc được điều khiển tự động và lập trình sẵn, sử dụng vào nhiều mục đích khác nhau, có khả năng vận động nhiều hơn ba trục và có thể cố định hoặc di động theo những ứng dụng của nó trong công nghiệp tự động”. Robot công nghiệp có khả năng linh hoạt cao nhờ vào số bậc tự do của chúng. Để hoàn thành nhiều tác vụ khác nhau robot thường được gắn các cơ cấu chấp hành cho phép thích ứng nhanh và thao tác đơn giản khi nhiệm vụ sản xuất thay đổi. Hiện nay robot đang dần thay thế con người trong nhiều công việc từ sản xuất đến an ninh, thám hiểm hay nghiên cứu không gian.

Có thể thấy việc ứng dụng robot là một bước tiến cần thiết để giúp con người tiếp cận gần hơn với những bước tiến mới trong tương lai. 1 Hệ thống robot lắp ráp trong nhà máy của Vinfast [20] 2.2 Robot SCARA và ứng dụng SCARA là một loại robot công nghiệp thường được sử dụng trong công việc lắp ráp, lựa chọn, sắp xếp, kiểm tra và đóng gói. Robot SCARA thường có 4 bậc tự do và có cấu trúc khớp song song (parallel axis), cho phép robot hoạt động dễ dàng trong không gian hai chiều (X, Y). Robot SCARA thường có tốc độ nhanh hơn các hệ thống robot Cartesian, và có kích thước nhỏ gọn, điều này giúp việc lắp đặt dễ dàng hơn.

SCARA được phát triển vào năm 1981 dưới sự hướng dẫn của giáo sư Hiroshi Makino, trường đại học Yamanashi, Nhật Bản. Nhờ vào tốc độ và kích thước nhỏ gọn, SCARA robot được ứng dụng rộng rãi trong nhiều ngành công nghiệp: 4 - Ứng dụng trong ngành công nghiệp điện tử: Robot SCARA được sử dụng để lắp ráp các linh kiện điện tử nhỏ và nhạy cảm, như mạch in, chip, LED. các công việc đòi hỏi tốc độ và độ chính xác cao. 2 Sắp xếp Pin và kiểm tra mối hàn sử dụng robot SCARA [19] [10] - Ứng dụng trong việc đóng gói thực phẩm và sản xuất hàng tiêu dùng.

3 Đóng gói bánh kẹo và sản xuất khăn ướt sử dụng robot SCARA Bên cạnh đó, SCARA cũng có các điểm hạn chế: - Không gian làm việc hạn chế: Robot SCARA chỉ có thể hoạt động hiệu quả trong không gian hai chiều (XY), không phù hợp với các ứng dụng yêu cầu di chuyển theo trục Z. - Khả năng chịu tải hạn chế: Robot SCARA chỉ có thể gắp và di chuyển các vật liệu nhẹ và nhỏ, không phù hợp với các ứng dụng yêu cầu chịu tải nặng hoặc kích thước lớn. - Độ phức tạp cao: Robot SCARA yêu cầu một hệ thống điều khiển và lập trình phức tạp, đòi hỏi kỹ thuật viên có kỹ năng cao để vận hành và bảo trì.2 Đặc tính của hệ thống SCARA là loại robot khá phổ biến trong công nghiệp vì tính linh hoạt và khả năng thích ứng được với nhiều tác vụ khác nhau của chúng. Tùy vào từng hệ thống robot SCARA khác nhau mà các đặc tính có thể thay đổi, các đặc tính cơ bản của robot SCARA được thực hiện trong đề tài: - Cấu trúc robot: Gồm 4 bậc tự do trong đó có ba khớp xoay và 1 khớp tịnh tiến.

Robot có khả năng di chuyển theo trục x, y và cả trục z. 5 - Ứng dụng của robot: Robot SCARA thường được ứng dụng trong các công việc lắp ráp đòi hỏi tính chính xác cao như gắp đặt linh kiện, đóng gói sản phẩm.

Nội dung được bảo vệ bản quyền — Tải xuống đầy đủ