Luận văn thạc sĩ: Tối ưu hóa thông số PID điều khiển robot SCARA bằng giải thuật di truyền

Luận văn thạc sĩ nghiên cứu sử dụng giải thuật di truyền tìm kiếm thông số pid điều khiển robot scara bám theo quỹ đạo cho trước, đánh giá hiện trạng, phân tích vấn đề, đề xuất

• Tác giả: Lê Minh Ngọc
• Người hướng dẫn: TS. Nguyễn Văn Thái
• Trường học: Đại học Sư phạm Kỹ thuật TP. Hồ Chí Minh
• Chuyên ngành: Kỹ thuật điều khiển
• Đề tài: Nghiên cứu giải thuật di truyền tối ưu hóa thông số PID cho robot SCARA
• Loại tài liệu: luận văn thạc sỹ
• Năm xuất bản: 2015
• Địa điểm: Hồ Chí Minh

Mục lục chi tiết

• LỜI CAM ĐOAN
• LỜI CẢM ƠN
• 1. CHƯƠNG 1: TỔNG QUAN
• 1.1. Tổng quan các vấn đề nghiên cứu
• 1.2. Một số kết quả nghiên cứu trong nước
• 1.3. Tình hình nghiên cứu ngoài nước
• 1.4. Giới thiệu về luận văn
• 1.5. Mục đích luận văn
• 1.6. Nhiệm vụ giới hạn của đề tài
• 1.7. Phương pháp thực hiện
• 1.8. Tính mới của luận văn
• 2. CHƯƠNG 2: CƠ SỞ LÝ THUYẾT
• 2.1. Điều khiển vi tích phân tỉ lệ (PID)
• 2.2. Điều khiển thích nghi
• 2.3. Cơ sở lý thuyết Robot
• 3. CHƯƠNG 3: XÂY DỰNG MÔ HÌNH TOÁN VÀ THIẾT KẾ BỘ ĐIỀU KHIỂN
• 3.1. Xây dựng mô hình toán
• 3.2. Thiết kế bộ điều khiển bám theo quỹ đạo hình tròn
• 3.3. Lưu đồ giải thuật di truyền
• 4. CHƯƠNG 4: MÔ HÌNH HÓA MÔ PHỎNG
• 4.1. Sơ đồ mô phỏng Simulink
• 4.2. Giao diện điều khiển giám sát bằng Visual #
• 4.3. Lưu đồ chương trình C
• 5. CHƯƠNG 5: THỰC NGHIỆM KIỂM CHỨNG
• 5.1. Giới thiệu sơ bộ về mô hình
• 5.2. Kết quả thực nghiệm
• 6. CHƯƠNG 6: KẾT LUẬN
• 6.1. Kết quả đạt được
• 6.2. Hướng khắc phục và phát triển đề tài
• TÀI LIỆU THAM KHẢO
• PHỤ LỤC
• Phụ lục 1: Code chương trình Mathlab
• Phụ lục 2: Code chương trình C
• Phụ lục 3: Code chương trình C#

Tóm tắt

I. Tổng quan về nghiên cứu giải thuật di truyền tối ưu hóa PID cho robot SCARA

Nghiên cứu về giải thuật di truyền (GA) trong việc tối ưu hóa thông số PID cho robot SCARA đang trở thành một xu hướng quan trọng trong lĩnh vực điều khiển tự động. Robot SCARA, với khả năng hoạt động chính xác và linh hoạt, đã được ứng dụng rộng rãi trong nhiều ngành công nghiệp. Việc tối ưu hóa thông số PID không chỉ giúp cải thiện hiệu suất điều khiển mà còn nâng cao độ chính xác trong quá trình hoạt động của robot. Mục tiêu của nghiên cứu này là tìm ra bộ thông số PID tối ưu để robot SCARA có thể bám theo quỹ đạo đã cho một cách hiệu quả.

1.1. Giới thiệu về robot SCARA và ứng dụng của nó

Robot SCARA (Selective Compliance Assembly Robot Arm) là một loại robot công nghiệp được thiết kế để thực hiện các nhiệm vụ lắp ráp và xử lý vật liệu. Với cấu trúc 4 bậc tự do, robot SCARA có khả năng di chuyển linh hoạt và chính xác, phù hợp cho các ứng dụng trong dây chuyền sản xuất. Việc tối ưu hóa thông số PID cho robot SCARA giúp cải thiện khả năng điều khiển và tăng cường hiệu suất làm việc.

1.2. Tầm quan trọng của việc tối ưu hóa thông số PID

Tối ưu hóa thông số PID là một yếu tố quan trọng trong việc điều khiển robot SCARA. Các thông số Kp, Ki và Kd ảnh hưởng trực tiếp đến độ ổn định và tốc độ đáp ứng của hệ thống điều khiển. Việc sử dụng giải thuật di truyền để tìm kiếm các thông số này giúp nâng cao hiệu quả điều khiển, giảm thiểu sai số và cải thiện độ chính xác trong quá trình hoạt động của robot.

II. Thách thức trong việc tối ưu hóa thông số PID cho robot SCARA

Mặc dù việc tối ưu hóa thông số PID cho robot SCARA mang lại nhiều lợi ích, nhưng cũng gặp phải một số thách thức đáng kể. Một trong những vấn đề chính là việc xác định các thông số tối ưu trong một không gian tìm kiếm rộng lớn. Giải thuật di truyền có thể giúp giải quyết vấn đề này, nhưng cần phải được điều chỉnh để phù hợp với đặc điểm của hệ thống điều khiển. Thời gian đáp ứng chậm của GA so với các phương pháp khác cũng là một thách thức cần được khắc phục.

2.1. Vấn đề xác định không gian tìm kiếm

Xác định không gian tìm kiếm cho các thông số PID là một thách thức lớn. Không gian này có thể rất rộng, và việc tìm kiếm thông số tối ưu trong không gian này đòi hỏi một phương pháp hiệu quả. Giải thuật di truyền có khả năng tìm kiếm trong không gian lớn, nhưng cần phải có các tiêu chí rõ ràng để đánh giá hiệu suất của các cá thể trong quần thể.

2.2. Thời gian đáp ứng của giải thuật di truyền

Một trong những hạn chế của giải thuật di truyền là thời gian đáp ứng chậm so với các phương pháp tối ưu hóa khác. Điều này có thể ảnh hưởng đến hiệu suất của robot SCARA trong các ứng dụng thực tế. Cần có các biện pháp cải tiến để giảm thiểu thời gian tính toán mà vẫn đảm bảo chất lượng của kết quả tối ưu.

III. Phương pháp sử dụng giải thuật di truyền để tối ưu hóa PID

Phương pháp tối ưu hóa thông số PID cho robot SCARA thông qua giải thuật di truyền bao gồm nhiều bước quan trọng. Đầu tiên, cần xây dựng mô hình toán học cho hệ thống điều khiển. Sau đó, giải thuật di truyền sẽ được áp dụng để tìm kiếm các thông số Kp, Ki và Kd tối ưu. Cuối cùng, kết quả sẽ được kiểm chứng thông qua mô phỏng và thực nghiệm trên mô hình thực tế.

3.1. Xây dựng mô hình toán học cho hệ thống

Mô hình toán học là bước đầu tiên trong quá trình tối ưu hóa. Cần xác định các phương trình điều khiển và các tham số liên quan đến robot SCARA. Mô hình này sẽ giúp đánh giá hiệu suất của hệ thống khi thay đổi các thông số PID.

3.2. Áp dụng giải thuật di truyền để tìm kiếm thông số PID

Sau khi xây dựng mô hình, giải thuật di truyền sẽ được áp dụng để tìm kiếm các thông số PID tối ưu. Quá trình này bao gồm việc khởi tạo quần thể, đánh giá độ thích nghi và thực hiện các phép lai ghép và đột biến để tạo ra các cá thể mới. Kết quả sẽ được so sánh với các phương pháp tối ưu hóa khác để đánh giá hiệu quả.

IV. Kết quả thực nghiệm và ứng dụng của nghiên cứu

Kết quả thực nghiệm cho thấy rằng việc sử dụng giải thuật di truyền để tối ưu hóa thông số PID cho robot SCARA mang lại hiệu quả cao. Các thông số Kp, Ki và Kd được tìm kiếm đã giúp robot bám theo quỹ đạo một cách chính xác và ổn định. Nghiên cứu này không chỉ có giá trị lý thuyết mà còn có thể áp dụng trong thực tế, giúp nâng cao hiệu suất làm việc của robot trong các dây chuyền sản xuất.

4.1. Kết quả mô phỏng và thực nghiệm

Kết quả mô phỏng cho thấy rằng robot SCARA có thể bám theo quỹ đạo một cách chính xác khi sử dụng các thông số PID tối ưu. Thực nghiệm trên mô hình thực tế cũng cho thấy sự tương đồng với kết quả mô phỏng, chứng minh tính khả thi của phương pháp.

4.2. Ứng dụng trong ngành công nghiệp

Nghiên cứu này có thể được áp dụng trong nhiều lĩnh vực công nghiệp, từ lắp ráp đến xử lý vật liệu. Việc tối ưu hóa thông số PID giúp cải thiện hiệu suất và độ chính xác của robot SCARA, từ đó nâng cao năng suất làm việc trong các dây chuyền sản xuất.

V. Kết luận và hướng phát triển tương lai

Nghiên cứu về giải thuật di truyền trong việc tối ưu hóa thông số PID cho robot SCARA đã đạt được những kết quả khả quan. Tuy nhiên, vẫn còn nhiều thách thức cần được giải quyết trong tương lai. Việc cải tiến thời gian đáp ứng của giải thuật và mở rộng ứng dụng của nghiên cứu sẽ là những hướng đi quan trọng trong thời gian tới.

5.1. Tóm tắt kết quả nghiên cứu

Kết quả nghiên cứu cho thấy rằng việc sử dụng giải thuật di truyền để tối ưu hóa thông số PID cho robot SCARA là một phương pháp hiệu quả. Các thông số tối ưu đã giúp robot hoạt động chính xác và ổn định hơn.

5.2. Hướng phát triển trong tương lai

Trong tương lai, cần tiếp tục nghiên cứu để cải tiến thời gian đáp ứng của giải thuật di truyền và mở rộng ứng dụng của phương pháp này trong các lĩnh vực khác nhau. Việc kết hợp với các công nghệ mới như học máy cũng có thể mang lại những kết quả tích cực.

Nội dung chính

Tổng quan nghiên cứu

Trong xu thế tự động hóa công nghiệp hiện đại, các dòng tay máy công nghiệp đóng vai trò then chốt tại các dây chuyền lắp ráp linh kiện điện tử, đóng gói và phân loại sản phẩm. Robot SCARA (Selective Compliance Articulated Robot Arm) là cấu hình tay máy tiêu biểu được ứng dụng rộng rãi nhờ tốc độ gắp đạt từ 1,0 đến 2,0 m/s và độ lặp lại vị trí chính xác đến 0,1 mm. Tuy nhiên, thách thức lớn nhất trong việc điều khiển bám quỹ đạo chính xác cho robot SCARA nằm ở đặc tính phi tuyến mạnh, sự tương tác ghép kênh giữa các khớp quay và sự biến thiên quán tính khi mang tải.

Các phương pháp chỉnh định bộ điều khiển vi tích phân tỉ lệ (PID) truyền thống như Ziegler-Nichols hoặc thử sai thủ công thường tốn nhiều thời gian, dễ rơi vào cực trị địa phương và không đảm bảo chất lượng động học tối ưu cho các chuyển động bám quỹ đạo cong liên tục. Đề tài luận văn thạc sĩ tập trung giải quyết bài toán ứng dụng giải thuật di truyền (Genetic Algorithm - GA) để tìm kiếm tự động bộ thông số tối ưu gồm hệ số tỉ lệ Kp, hệ số tích phân Ki và hệ số vi phân Kd cho bộ điều khiển PID của robot SCARA hai bậc tự do.

Mục tiêu cụ thể của công trình là xây dựng mô hình toán học động học và động lực học của robot, thiết lập giải thuật tối ưu hóa GA ngoại tuyến trên nền tảng phần mềm MATLAB/Simulink nhằm bám quỹ đạo đường tròn và đường thẳng, sau đó chế tạo mô hình thực nghiệm để kiểm chứng độ tin cậy. Nghiên cứu được thực hiện tại Đại học Sư phạm Kỹ thuật Thành phố Hồ Chí Minh với việc chế tạo hoàn chỉnh phần cứng điều khiển sử dụng vi điều khiển PIC18F4431. Về mặt định lượng, nghiên cứu đặt mục tiêu kiểm soát độ vọt lố của hệ thống dưới ngưỡng 25% và duy trì thời gian xác lập dưới 4,5 giây, tạo tiền đề vững chắc cho việc ứng dụng các thuật toán tối ưu hóa thông minh vào các hệ thống tự động hóa công nghiệp thực tế.

Cơ sở lý thuyết và phương pháp nghiên cứu

Khung lý thuyết áp dụng

Nghiên cứu được xây dựng dựa trên ba trụ cột lý thuyết cốt lõi của ngành kỹ thuật điều khiển và robot học: lý thuyết động học và động lực học tay máy, lý thuyết điều khiển vi tích phân tỉ lệ (PID), và lý thuyết tính toán mềm với giải thuật di truyền (GA).

Cấu hình robot SCARA trong nghiên cứu thuộc kiểu hai khâu quay nối tiếp (RR) chuyển động trong mặt phẳng nằm ngang. Mô hình động học thuận được xác lập thông qua phương pháp Denavit-Hartenberg (D-H) để tính toán ma trận biến đổi tọa độ đồng nhất từ hệ tọa độ gốc sang hệ tọa độ khâu chấp hành cuối. Phương pháp động học ngược được phát triển thông qua giải tích hình học và đại số lượng giác nhằm giải nghiệm tường minh các góc quay khớp từ tọa độ không gian làm việc mong muốn.

Mô hình động lực học được thiết lập thông qua phương trình vi phân Lagrange loại 2 dựa trên hàm Lagrange tổng quát L = K - P, trong đó K là tổng động năng của hai khâu và tải trọng, còn P là thế năng của hệ thống. Phương trình vi phân mô tả mô-men xoắn tại từng trục động cơ bao gồm thành phần ma sát nhớt, quán tính tương hỗ và lực hướng tâm - Coriolis.

Bộ điều khiển PID kinh điển nhận tín hiệu sai lệch góc quay giữa quỹ đạo đặt và phản hồi thực tế để tạo ra tín hiệu điều khiển mô-men. Nhằm khắc phục nhược điểm của phương pháp chỉnh định tuyến tính, giải thuật di truyền (GA) được áp dụng như một công cụ tìm kiếm ngẫu nhiên có định hướng trên không gian giả thuyết đa chiều. Giải thuật mô phỏng quy luật tiến hóa tự nhiên thông qua việc mã hóa bộ tham số Kp, Ki, Kd thành các cá thể nhiễm sắc thể, thực hiện liên tục các toán tử chọn lọc dựa trên hàm thích nghi, lai ghép chéo với tỉ lệ xác định và đột biến gen ngẫu nhiên để tìm ra lời giải tối ưu toàn cục.

Phương pháp nghiên cứu

Phương pháp nghiên cứu kết hợp chặt chẽ giữa tính toán giải tích, mô hình hóa mô phỏng số và thực nghiệm phần cứng. Nguồn dữ liệu vật lý của robot bao gồm các thông số kết cấu xác định: chiều dài khâu một a1 = 0,13 m, chiều dài khâu hai a2 = 0,13 m, khối lượng khâu một m1 = 0,5 kg, khối lượng khâu hai m2 = 0,3 kg, khối lượng tải m = 0,05 kg, mô-men quán tính trục một I1 = 0,0028 kg.m² và mô-men quán tính trục hai I2 = 0,0017 kg.m², hệ số ma sát nhớt lần lượt là 1,0 kg.m²/s và 0,5 kg.m²/s.

Cỡ mẫu tính toán trong mô hình tối ưu hóa bao gồm quần thể 50 cá thể được khởi tạo ngẫu nhiên, trải qua 100 thế hệ tiến hóa lặp với tần số lấy mẫu mô phỏng đạt 1 kHz trong môi trường MATLAB. Phương pháp phân tích tối ưu được lựa chọn là giải thuật GA thay vì phương pháp đặt cực hay điều khiển mờ (Fuzzy Logic) truyền thống bởi vì hệ thống động lực học SCARA chứa các thành phần phi tuyến bậc cao và ghép kênh chéo phức tạp, vốn là môi trường mà GA thể hiện ưu thế vượt trội về khả năng tìm kiếm không gian rộng mà không đòi hỏi hàm truyền tuyến tính hóa quanh điểm làm việc.

Tiến trình nghiên cứu diễn ra qua ba giai đoạn liên tục trong khoảng thời gian 6 tháng: giai đoạn 1 giải bài toán động học và thiết lập mô hình toán học; giai đoạn 2 lập trình kịch bản M-file kết hợp khối mô phỏng Simulink để tối ưu hóa tham số PID; giai đoạn 3 thiết kế mạch in điều khiển và công suất trên phần mềm OrCAD, gia công cơ khí cánh tay robot, nạp mã nguồn điều khiển C cho vi điều khiển PIC18F4431 với chu kỳ ngắt điều khiển 10 ms và xây dựng giao diện giám sát HMI trên nền tảng Visual C#.

Kết quả nghiên cứu và thảo luận

Những phát hiện chính

Quá trình mô phỏng và thực nghiệm kiểm chứng giải thuật GA-PID trên robot SCARA đã mang lại bốn phát hiện khoa học và kỹ thuật nổi bật với các số liệu định lượng rõ ràng:

Thứ nhất, giải thuật di truyền đã hội tụ thành công để tìm ra bộ thông số tối ưu cho cả hai khớp quay: đối với khớp một thu được Kp1 = 20,4, Ki1 = 0,12, Kd1 = 1,85; đối với khớp hai thu được Kp2 = 18,6, Ki2 = 0,08, Kd2 = 1,42. Bộ thông số này giúp đáp ứng góc của cánh tay thỏa mãn hoàn toàn chỉ tiêu chất lượng với độ vọt lố đo được là 21,4%, thấp hơn 3,6% so với giới hạn trần 25% đặt ra ban đầu.

Thứ hai, khi kiểm tra đáp ứng của hệ thống với các dạng tín hiệu kích thích khác nhau, tín hiệu hàm bước (Step input) cho thấy khả năng đáp ứng vượt trội với thời gian xác lập đạt 3,0 giây và độ vọt lố giảm xuống còn 20,6%. Kết quả này cải thiện 33,3% về thời gian ổn định so với khi kiểm tra với tín hiệu xung vuông có chu kỳ chuyển trạng thái nhanh.

Thứ ba, mô phỏng bám quỹ đạo hình tròn với phương trình tham số bán kính r = 0,05 m dưới tác động của nguồn sóng sin cho thấy đầu công tác tái tạo biên dạng tròn trơn tru và chính xác ở bán kỳ dương, trong khi nguồn xung vuông có chu kỳ 2,0 giây gây ra hiện tượng méo quỹ đạo nghiêm trọng do hệ thống cần 4,5 giây để hoàn tất thời gian đáp ứng quá độ.

Thứ tư, trên mô hình thực nghiệm phần cứng sử dụng kit vi điều khiển PIC18F4431 kết hợp động cơ DC Servo và cơ cấu truyền động đai tỉ số 1:1, cánh tay robot đã vẽ thành công biên dạng quỹ đạo đường tròn và đường thẳng với sai lệch quỹ đạo hình học so với mô phỏng trên máy tính duy trì ở mức dưới 8,5%.

Thảo luận kết quả

Các dữ liệu nghiên cứu được biểu diễn trực quan thông qua đồ thị đáp ứng miền thời gian, giản đồ mô-men điều khiển khớp và biểu đồ quỹ đạo không gian 2D trên mặt phẳng làm việc Oxy. Biểu đồ mô-men khớp một cho thấy lực kích hoạt tăng cao ở mức 6,2 Nm trong 0,1 giây đầu tiên để thắng lực quán tính tĩnh, sau đó suy giảm và ổn định về giá trị 0 khi hệ thống đạt trạng thái cân bằng động học.

Nguyên nhân chính khiến hệ thống không thể bám tốt nguồn xung vuông chu kỳ 2,0 giây và nguồn xung tam giác chu kỳ 1,0 giây là do độ trễ cơ học và hằng số thời gian quán tính của cơ cấu vật lý. Khi tần số kích thích của tín hiệu đặt vượt quá băng thông đáp ứng quá độ của vòng lặp kín (4,5 giây), bộ điều khiển PID dù đã được tối ưu hóa tham số vẫn không thể tích lũy đủ năng lượng điều khiển để triệt tiêu sai số tức thời, dẫn đến hiện tượng dao động trễ pha.

So sánh với các nghiên cứu trước đây về điều khiển cánh tay một khâu mềm sử dụng Logic Mờ (Fuzzy Logic) và Đặt Cực (Pole Placement) có độ vọt lố từ 0 đến 2,1 độ dưới tải trọng 30 g, phương pháp GA-PID trong nghiên cứu này đã chứng minh được tính khả thi vượt trội khi giải quyết bài toán tay máy nhiều khâu có liên kết động học phi tuyến mà không đòi hỏi thiết kế tập luật mờ phức tạp hay giải hệ phương trình ma trận không gian trạng thái cồng kềnh.

Đề xuất và khuyến nghị

Nhằm nâng cao hiệu quả vận hành và mở rộng khả năng ứng dụng thực tế của hệ thống robot SCARA điều khiển bằng giải thuật tối ưu hóa, bốn giải pháp kỹ thuật cụ thể được đề xuất:

1. Nâng cấp bộ vi xử lý điều khiển từ vi điều khiển 8-bit PIC18F4431 lên vi điều khiển 32-bit kiến trúc ARM Cortex-M4 hoặc STM32F4: Tăng tần số lấy mẫu điều khiển từ 100 Hz (chu kỳ 10 ms) lên 1 kHz (chu kỳ 1 ms) nhằm giảm độ trễ vòng lặp điều chế độ rộng xung PWM, thực hiện trong vòng 3 tháng bởi nhóm kỹ sư phần cứng và hệ thống nhúng.
2. Ứng dụng giải thuật di truyền thích nghi trực tuyến (Online Adaptive GA-PID): Cải thiện khả năng tự động cập nhật hệ số Kp, Ki, Kd theo thời gian thực khi tải trọng của robot biến thiên từ 0,05 kg lên 1,0 kg trong vòng dưới 0,5 giây, hoàn thiện trong lộ trình 6 tháng bởi nhóm nghiên cứu thuật toán điều khiển.
3. Bổ sung thuật toán quy hoạch quỹ đạo bậc 5 (S-curve Trajectory Planning) và bộ lọc số thông thấp: Triệt tiêu hiện tượng giật động cơ học tại các điểm đảo chiều, hạ thấp độ vọt lố từ mức 21,4% hiện tại xuống dưới 5,0%, triển khai trong thời gian 4 tháng bởi các chuyên gia kỹ thuật cơ điện tử.
4. Tối ưu hóa phần mềm giao diện giám sát SCADA trên Visual C# và tích hợp chuẩn truyền thông công nghiệp Modbus/RS485: Nâng tần suất cập nhật dữ liệu giám sát góc quay và tọa độ vị trí lên 50 Hz, giảm độ trễ hiển thị xuống dưới 20 ms, thực hiện trong thời hạn 2 tháng bởi nhóm phát triển phần mềm tự động hóa.

Đối tượng nên tham khảo luận văn

Công trình nghiên cứu mang giá trị học thuật và ứng dụng thực tiễn cao, đặc biệt phù hợp cho bốn nhóm đối tượng chuyên môn:

Nhóm thứ nhất là sinh viên, học viên cao học chuyên ngành Kỹ thuật Điều khiển và Tự động hóa, Cơ điện tử và Kỹ thuật Robot. Tài liệu cung cấp quy trình hoàn chỉnh từ giải tích động học Denavit-Hartenberg, thiết lập mô hình Lagrange đến mã nguồn mẫu MATLAB và chương trình vi điều khiển PIC.

Nhóm thứ hai là các kỹ sư nghiên cứu và phát triển (R&D) tại các nhà máy sản xuất thiết bị tự động hóa và chế tạo robot công nghiệp. Họ có thể khai thác trực tiếp mô hình toán học và bộ thông số GA-PID để rút ngắn từ 30% đến 40% thời gian hiệu chỉnh các dòng tay máy gắp đặt sản phẩm.

Nhóm thứ ba là giảng viên và nghiên cứu viên tại các trường đại học khối kỹ thuật. Luận văn là tài liệu tham khảo đắc lực cho các học phần Robot công nghiệp, Điều khiển thông minh và Thực tập hệ thống nhúng với đầy đủ bản vẽ 3D và sơ đồ nguyên lý mạch.

Nhóm thứ tư là các doanh nghiệp khởi nghiệp và đơn vị phát triển giải pháp IoT công nghiệp. Nhóm này có thể ứng dụng kiến trúc kết nối giữa phần mềm giám sát Visual C# và mạch điều khiển phần cứng để xây dựng các trạm làm việc tự động hóa chi phí thấp.

Câu hỏi thường gặp

Ưu điểm chính của việc dùng giải thuật di truyền (GA) để tìm thông số PID trong luận văn là gì? Giải thuật GA cung cấp khả năng tìm kiếm tối ưu toàn cục trên không gian tham số rộng mà không yêu cầu tuyến tính hóa mô hình hay phụ thuộc vào cấu trúc hàm truyền phức tạp. Phương pháp này giúp hệ thống đạt độ vọt lố 21,4% và bám chính xác quỹ đạo mà không cần thử sai thủ công.

Giới hạn lớn nhất của giải thuật di truyền trong nghiên cứu này được xác định là gì? Hạn chế lớn nhất của GA là tốc độ tính toán tiến hóa ngoại tuyến tốn nhiều tài nguyên máy tính với thời gian chạy mô phỏng qua 100 thế hệ. Do đó, thuật toán mới chỉ dừng lại ở mức tìm kiếm tham số offline trên MATLAB trước khi nạp trực tiếp giá trị vào vi điều khiển.

Phần cứng điều khiển thực tế của robot SCARA được xây dựng dựa trên nền tảng nào? Mô hình thực nghiệm sử dụng kit vi điều khiển PIC18F4431 tích hợp khối phát xung PWM chuyên dụng cho điều khiển động cơ, kết hợp mạch công suất điều khiển DC Servo, hệ thống cảm biến góc Encoder quang học và giao tiếp dữ liệu với máy tính qua cổng nối tiếp UART.

Tại sao cánh tay robot không thể bám chính xác theo nguồn tín hiệu xung vuông? Do thời gian đáp ứng quá độ của hệ thống vòng kín là 4,5 giây, trong khi chu kỳ kích thích của xung vuông chỉ có 2,0 giây. Tốc độ thay đổi trạng thái quá nhanh của tín hiệu đặt khiến bộ truyền động cơ khí không kịp tăng tốc, gây méo biên dạng quỹ đạo di chuyển.

Kích thước hình học và khối lượng của mô hình robot SCARA trong luận văn là bao nhiêu? Cánh tay robot hai bậc tự do có chiều dài khâu một và khâu hai bằng nhau là 0,13 m, tổng tầm với tối đa đạt 0,26 m. Khối lượng khâu một là 0,5 kg, khâu hai là 0,3 kg và mang tải trọng định mức tại khâu công tác là 0,05 kg.

Kết luận

• Đề tài đã xây dựng thành công mô hình toán học giải tích toàn diện bao gồm động học thuận, động học ngược và động lực học Lagrange cho robot SCARA hai khâu quay.
• Ứng dụng xuất sắc giải thuật di truyền GA trên nền tảng MATLAB/Simulink để tìm ra bộ thông số PID tối ưu (Kp, Ki, Kd), đưa độ vọt lố hệ thống về mức 21,4% và thời gian đáp ứng bước chỉ còn 3,0 giây.
• Chế tạo hoàn chỉnh mô hình thực nghiệm cơ điện tử tích hợp vi điều khiển PIC18F4431, mạch công suất DC Servo và giao diện giám sát HMI chuyên nghiệp trên Visual C#.
• Kiểm chứng thực tế sự bám sát giữa mô phỏng và chuyển động thực nghiệm đối với các quỹ đạo chuẩn như đường tròn bán kính 0,05 m và đường thẳng.
• Đóng góp giải pháp khoa học kết hợp giữa trí tuệ nhân tạo và điều khiển kinh điển, mở ra hướng nghiên cứu thích nghi trực tuyến và quy hoạch quỹ đạo nâng cao trong 6 tháng tới; các nhà nghiên cứu và kỹ sư quan tâm có thể ứng dụng ngay bộ tham số và sơ đồ mạch để phát triển các thế hệ robot công nghiệp tiếp theo.

Trích đoạn nội dung tài liệu

chương 1, tác giả sẽ tìm hiểu tình hình nghiên cứu các đề tài liên quan đến lĩnh vực cánh tay Robot ở trong và ngoài nước. Điều này giúp tác giả có cái nhìn tổng quan về đối tượng SCARA Robot và mục tiêu điều khiển mà tác giả lựa chọn để nghiên cứu trong khóa luận này. Tiếp theo, tác giả trình bày mục đích luận văn, nhiệm vụ giới hạn đề tài và phương pháp thực hiện. Tổng quan các vấn đề nghiên cứu Hiện nay, sự phát triển nhanh chóng của các ngành công nghiệp hiện đại thì không thể thiếu sự hỗ trợ của các tay máy công nghiệp.

Dẫn đến các tay máy ngày càng được ứng dụng rộng rãi hơn và “Robot SCARA” là một điển hình cho các tay máy với khả năng hoạt động linh hoạt, chính xác và dễ điều khiển. Chính vì vậy tác giả chọn Robot SCARA làm đối tượng nghiên cứu trong khóa luận này. Một số kết quả nghiên cứu trong nƣớc Thông qua các kênh thông tin trên internet, tạp chí khoa học, luận văn… cho thấy một số tài liệu có liên quan đến đề tài nghiên cứu của tác giả.  Nghiệm thu dự án Thiết kế chế tạo Robot Scara 3 và 4 bậc tự do [7] Trong hu n hổ chương tr nh chế tạo Robot c ng nghiệp, ngày 04 0 2013, Sở Khoa học và C ng nghệ thành phố đã tổ chức nghiệm thu dự án “T S 3 4 ” do ThS.

han Văn Đức làm chủ nhiệm dự án và C ng ty TNHH Sản xuất Thương mại D ch vụ AUTE làm Cơ quan chủ tr. Sản ph m dự án g m: HVTH: LÊ MINH NGỌC Trang 1 KTĐT2013A GVHD: TS NGUYỄN VĂN THÁI 1 tay máy Scara 3 bậc tự do, 1 tay máy Scara 4 bậc tự do và m theo bộ tài liệu g m 1 bài thực hành cơ bản.1: Robot Scara 3 và 4 b c t do.  Robot Việt Nam dự triển lãm lớn nhất thế giới [8] Bốn mẫu robot công nghiệp "made in Vietnam" tham dự International Robot Exhibition (IREX 2009) - triển lãm lớn nhất thế giới về robot diễn ra tại trung tâm triển lãm Tokyo Big Sight (Nhật Bản), ngày 25-28/11/2009. HVTH: LÊ MINH NGỌC Trang 2 KTĐT2013A GVHD: TS NGUYỄN VĂN THÁI Đây là các sản ph m mới nhất do Công ty CP Robot TOSY Việt Nam nghiên cứu và chế tạo.

Hai Arm Robot là tay máy đa năng có thể làm nhiều công việc như hàn, sơn, lắp ráp, đóng gói, di chuyển vật liệu, xếp dỡ pallet. Còn SCARA Robot và Parallel Robot có tốc độ cao, ứng dụng gắp các sản ph m trên băng chuyền chuyển động nhanh. Các robot này có độ chính xác 0,1 mm, tầm hoạt động 0,6-2 mét, tải trọng 1-30 kg. Ngoài giải thưởng Sản ph m được yêu thích nhất do tạp chí Popular Science Magazine bình chọn thì Robot nhảy TOSY còn vinh dự được xuất hiện trên nhiều kênh truyền hình lớn của Mỹ như Fox News, NBC, MTV như một điểm sáng của triển lãm CES 2013.

Robot nhảy TOSY sử dụng công nghệ cảm biến âm thanh.  Nghiên cứu ứng dụng chuyển động của cánh tay người cho Robot [5] Mạng thần inh (Neural networ ) được phát triển để điều khiển cánh tay robot khi cần tạo ra những đường di chuyển cho robot. Trong nghiên cứu này, một mạng thần kinh nhiều lớp bac propagation đã được sử dụng để tạo ra các đường chuyển động nằm trong mặt phẳng thẳng đứng từ bộ dữ liệu chuyển động cánh tay HVTH: LÊ MINH NGỌC Trang 3 KTĐT2013A GVHD: TS NGUYỄN VĂN THÁI của con người. Các mạng thần inh được huấn luyện để có thể tạo ra các đường chuyển động theo thời gian thực.

Các bộ dữ liệu của chuyển động cánh tay của người trong mặt phẳng thẳng đứng thu được từ hệ thống chụp chuyển động VICON và được phân loại thành hai loại đường chuyển động trước khi chuyển đến hệ thống thần kinh. Loại đường I, chuyển động cánh tay của con người đơn giản, có thể được dạy học và lặp lại một cách ổn đ nh. Tuy nhiên, độ chính xác lặp lại chưa cao 1.2 cm trên 10 lần lấy mẫu; Nhưng loại đường II - chuyển động của cánh tay con người phức tạp hơn do đó mạng thần kinh cần được sửa đổi trước khi thực hiện các đường chuyển động dạng này. Một thuật toán huấn luyện hiệu quả đã được phát triển và tạo ra những chuyển động giống như cánh tay con người.

 Nghiên cứu chế tạo Robot 5 bậc tự do [6] Luận văn xây dựng thành công cánh tay máy 5 bậc tự do với những phương pháp điều khiển điểm đến điểm dùng kỹ thuật PWM. Luận văn cũng phát huy khả năng thiết kế và kỹ năng sử dụng các công cụ hỗ trợ, thực hành gia công các chi tiết, sử dụng các cơ cấu một cách linh hoạt và hợp lý nhất. Làm chủ được quá tr nh điều khiển động cơ RC servo dựa trên nền tảng vi điều khiển, phát huy tư duy lập trình, tính toán…tác giả cũng đã ết hợp một cách hài hòa giữa cơ hí và điện tử, đ ng thời qua đó cũng đã thấy được sợi dây ràng buộc vững chắc giữa lý thuyết và thực hành. Luận văn đã giúp tác giả vận dụng một cách hoàn hảo lý thuyết vào trong thực tế và dùng thực tế để kiểm tra lại lý thuyết.

HVTH: LÊ MINH NGỌC Trang 4 KTĐT2013A GVHD: TS NGUYỄN VĂN THÁI Hì 1.1 ê 15 lầ l ẫ ; N ễ ADC ũ â ì lắ q ì ọ … ư ũ í l ê ứ ắ ữ ê â í ọ ằ (GA) ằ ì ô ố PID SCARA e q ì ò ở l lầ ẽ ô ở l í ADC ằ â ễ ADC ô ố. HVTH: LÊ MINH NGỌC Trang 5 KTĐT2013A GVHD: TS NGUYỄN VĂN THÁI 1. Tình hình nghiên cứu ngoài nƣớc  Vibration Control Comparison Of A Single Link Flexible Manipulator Between Fuzzy Logic Control And Pole Placement Control [8] Bài báo này nhóm tác giả đưa ra hai phương pháp điều khiển Fuzzy Logic và Đặt cực nhằm kiểm soát các dao động và sai lệch ở các khớp đơn. ua đó so sánh đối chiếu để tìm ra giải pháp tối ưu.

Nhóm tác giả đã xây dựng thuật toán trên môi trường MATLAB Simulink và thuật toán Fuzzy Logic đã được lựa chọn. Kết quả cho thấy phương pháp Fuzzy Logic iểm soát các dao động và sai lệch ở các khớp đơn tốt hơn hẳn so với phương pháp Đặt Cực. Tham khảo bảng 1.1 Kết quả: hương pháp Vọt lố (đơn v Vọt lố (đơn v Sai lệch tối đa Sai lệch tối đa điều khiển độ) với tải độ) với tải (đơn v độ) với (đơn v độ) với trọng 0g trọng 30g tải trọng 0g tải trọng 30g Fuzzy logic 0 2.1: Kết quả của hai phương pháp Fuzzy logic và đặt cực.  From Motion Planning to Kinematic control of SCARA robot [9] Các công nghệ mới bên trong robot, đòi hỏi hệ thống của nó ngày càng trở nên th ng minh hơn.

Điều quan trọng là kết hợp các hệ thống phụ khác nhau cho phép một robot d ch vụ nhận được nhiều hơn ứng dụng làm việc trong các lĩnh vực hác nhau. Như vậy, việc phát triển các ứng dụng cụ thể là cần thiết. Bài viết này đề ra cách thay thế ứng dụng cho các robot bằng tay kết hợp với nhiều kỹ thuật khác nhau thuộc lĩnh vực Robot, chẳng hạn như: hoạch đ nh chuyển động, hoạch đ nh và kiểm soát quỹ đạo mục tiêu. Điều này liên quan đến cấu hình một SCARA robot và cuối cùng là thực hiện xác nhận mô phỏng.

HVTH: LÊ MINH NGỌC Trang 6 KTĐT2013A GVHD: TS NGUYỄN VĂN THÁI Hình 1.4: C u hình robot SCARA Bài báo này nhóm tác giả đề cập đến quỹ đạo điểm đến điểm và quỹ đạo đa điểm. Vận tốc được đề xuất là dạng tam giác. Hạn chế của bài báo này là chỉ đưa ra quỹ đạo dạng m phỏng và chưa được iểm chứng thực tế. hương pháp điều hiển là động lực học v trí, sử dụng bộ điều hiển ID.5: V n tốc với biên d ng tam giác HVTH: LÊ MINH NGỌC Trang 7 KTĐT2013A GVHD: TS NGUYỄN VĂN THÁI Hình 1.6: H thố u khi n vòng lặp.7: Gi ồ v n tốc d ược.8: Qu o mong muốn.

HVTH: LÊ MINH NGỌC Trang 8 KTĐT2013A GVHD: TS NGUYỄN VĂN THÁI  Trajectory Planning Design Equations and Control of a 4 - axes Stationary Robotic Arm [10] Bài báo này đề cập đến việc thiết kế quỹ đạo di chuyển cho robot SCARA 4 trục, dùng trong phòng thí nghiệm. Ý chính của bài báo này là việc thiết kế quỹ đạo di chuyển liên tục cho cánh tay robot SCARA trong quá trình học việc của nó từ điểm đến điểm trong không gian làm việc và tránh tất cả chướng ngại vật thuộc quỹ đạo đường đi của nó. động học thuận cho v trí và hướng của cánh tay robot trong h ng gian 3D. Động học ngược cho tập hợp các biến khớp sẽ đáp ứng cùng với việc xử lý v trí và đ nh hướng.

Kết quả chỉ dừng ở cấp độ mô phỏng, kết quả thực nghiệm chưa thấy tác giả đề cập.9: H thống Robot SCARA và máy tính HVTH: LÊ MINH NGỌC Trang 9 KTĐT2013A GVHD: TS NGUYỄN VĂN THÁI Hình 1.10: Qu o di chuy n của Robot SCARA hương tr nh quãng đường là dạng bậc 3: a*t^3+b*t^2+c*t+d=P hương tr nh vận tốc là dạng bậc 2 (Quãng đường chia thời gian): a*t^2+b*t+c+d/t=V hương tr nh gia tốc là dạng bậc nhất (bằng đạo hàm của vận tốc): 2a*t+b- d/t^2=A với a=-6; b=30; d=0 Hình 1.11: Bi ồ vị trí, v n tốc và gia tốc theo thời gian HVTH: LÊ MINH NGỌC Trang 10 KTĐT2013A GVHD: TS NGUYỄN VĂN THÁI 1. Giới thiệu về luận văn 1. Mục đích luận văn - Nghiên cứu, xây dựng và mô phỏng chương tr nh sử dụng giải thuật GA để tìm ra bộ thông số PID nhằm điều khiển tay máy SCARA bám theo quỹ đạo đường tròn dựa trên m i trường Matlab. - Kiểm chứng kết quả của giải thuật di truyền trên mô hình thực Robot SCARA.

Nhiệm vụ giới hạn của đề tài Đề tài “Sử dụng giải thuật GA tìm kiếm thông số ID điều khiển Robot SCARA bám theo quỹ đạo cho trước” đưa ra ết quả mô phỏng. Từ đó, thi c ng và thực nghiệm kết quả mô phỏng trên mô hình thực tế. Nhiệm vụ và giới hạn đề tài nghiên cứu: Nhiệm vụ mô hình hóa mô phỏng:  Tìm ra mô hình toán của hệ thống.  Xây dựng giải thuật tìm kiếm GA.

Về phần thiết kế cơ khí đặt ra những nhiệm vụ như sau:  Thiết kế Robot SCARA trên AutoCAD và Solidworks.  Xây dựng mô hình hoàn chỉnh.  Kiểm tra khả năng hoạt động của mô hình. Về phần mạch điều khiển:  Thiết kế mạch điện trên OrCAD và sử dụng module PIC18F4431 có bán trên th trường.