I. Hướng dẫn thiết kế hệ thống điều khiển robot SCARA tại HUST
Việc thiết kế và chế tạo robot công nghiệp là một trong những nhiệm vụ trọng tâm tại các viện nghiên cứu và trường đại học kỹ thuật hàng đầu. Đề tài Thiết Kế Hệ Thống Điều Khiển Robot SCARA là một ví dụ điển hình cho hoạt động nghiên cứu khoa học sinh viên tại Đại học Bách Khoa Hà Nội. Dự án này không chỉ là một đồ án tốt nghiệp robot mà còn là nền tảng để sinh viên ngành cơ điện tử Bách Khoa áp dụng kiến thức lý thuyết vào thực tiễn. Mục tiêu chính là xây dựng một hệ thống điều khiển tự động hoàn chỉnh cho một cánh tay robot SCARA 3 bậc tự do, có khả năng thực hiện các tác vụ công nghiệp cơ bản như gắp và thả sản phẩm. Quá trình thiết kế bao gồm từ việc phân tích động học, mô hình hóa hệ thống, thiết kế bộ điều khiển cho đến mô phỏng và đánh giá hiệu năng. Công cụ chính được sử dụng là phần mềm MATLAB-Simulink, cho phép mô phỏng chi tiết hoạt động của robot trước khi chế tạo vật lý. Dự án đặt ra các yêu cầu kỹ thuật cụ thể về tầm với, tải trọng, và độ chính xác, mô phỏng theo các mẫu robot công nghiệp thực tế như DENSO HM-G Series, nhằm đảm bảo tính ứng dụng và khả thi. Thành công của dự án này mở ra nhiều cơ hội cho việc phát triển các hệ thống robot phức tạp hơn tại phòng thí nghiệm tự động hóa HUST.
1.1. Vai trò của robot SCARA trong nền sản xuất công nghiệp
Robot SCARA (Selective Compliance Assembly Robot Arm) là một loại robot công nghiệp được sử dụng rộng rãi nhờ cấu trúc độc đáo, cho phép robot có độ cứng vững cao theo phương thẳng đứng nhưng lại linh hoạt theo phương ngang. Cấu trúc này bao gồm hai khớp quay và một khớp tịnh tiến, rất lý tưởng cho các nhiệm vụ lắp ráp, gắp và thả sản phẩm (pick-and-place) với tốc độ cao và độ chính xác lặp lại tốt. Trong các dây chuyền sản xuất hiện đại, cánh tay robot SCARA đóng vai trò quan trọng trong việc tự động hóa các công đoạn lặp đi lặp lại, từ đó tăng năng suất, cải thiện chất lượng sản phẩm và giảm chi phí lao động. Việc nghiên cứu và làm chủ công nghệ này là bước đi cần thiết để Việt Nam có thể cạnh tranh trong cuộc cách mạng công nghiệp 4.0.
1.2. Mục tiêu của đồ án tốt nghiệp robot tại Bách Khoa Hà Nội
Đồ án "Thiết kế hệ thống điều khiển robot SCARA" được giao cho sinh viên Nguyễn Long Nhật thuộc ngành Kỹ thuật Cơ điện tử, với sự hướng dẫn của TS. Trần Đình Long. Mục tiêu chính của đồ án là giúp sinh viên làm quen với quy trình thiết kế một hệ thống điều khiển tự động hoàn chỉnh. Các nhiệm vụ cụ thể bao gồm: mô hình hóa hệ thống, mô phỏng robot trên Matlab-Simulink, thiết kế bộ điều khiển để đảm bảo các chỉ tiêu chất lượng, và lựa chọn các phần tử cơ điện tử phù hợp. Đề tài này là một học phần bắt buộc, giúp sinh viên củng cố kiến thức đã học và chuẩn bị cho vai trò kỹ sư trong tương lai, đặc biệt trong lĩnh vực tự động hóa và robot.
1.3. Các thông số kỹ thuật chính của cánh tay robot SCARA
Mô hình cánh tay robot SCARA trong đồ án được thiết kế với các thông số cụ thể để đảm bảo hiệu suất hoạt động. Robot có 3 bậc tự do, với chiều dài hai khâu quay lần lượt là L1 = 350mm và L2 = 350mm. Khâu tịnh tiến có hành trình từ 0 đến 400mm. Tải trọng tối đa của robot là 2 kg, phù hợp cho các ứng dụng robot gắp thả sản phẩm nhẹ. Một trong những yêu cầu quan trọng là độ chính xác lặp lại, được đặt ra ở mức ±0.1 độ. Các thông số này được lựa chọn dựa trên tham khảo từ robot SCARA DENSO HM-G Series, đảm bảo mô hình thiết kế có tính thực tiễn cao và có thể so sánh, đối chiếu với các sản phẩm thương mại.
II. Giải mã bài toán điều khiển động học robot SCARA phức tạp
Nền tảng của bất kỳ hệ thống điều khiển robot nào là việc giải quyết thành công bài toán động học và động lực học. Đây là giai đoạn phức tạp nhất, đòi hỏi sự kết hợp giữa kiến thức cơ học và toán học ứng dụng. Bài toán điều khiển động học robot bao gồm hai phần chính: động học thuận và động học ngược. Động học thuận giúp xác định vị trí và hướng của khâu tác động cuối (end-effector) khi biết giá trị các biến khớp. Ngược lại, động học ngược (Inverse Kinematics) là bài toán quan trọng hơn trong điều khiển, giúp tìm ra bộ giá trị biến khớp cần thiết để đưa robot đến một vị trí mong muốn trong không gian làm việc. Đồ án này sử dụng phương pháp Denavit-Hartenberg để thiết lập hệ tọa độ và tính toán ma trận biến đổi. Bên cạnh đó, bài toán động lực học cũng được xem xét kỹ lưỡng để tính toán momen cần thiết tại mỗi khớp, từ đó làm cơ sở để lựa chọn động cơ servo phù hợp. Việc giải quyết chính xác các bài toán này là điều kiện tiên quyết để xây dựng một bộ điều khiển hiệu quả và ổn định.
2.1. Phân tích động học thuận Forward Kinematics và ngược
Trong đồ án, bài toán động học thuận (Forward Kinematics) được giải quyết bằng phương pháp Denavit-Hartenberg (D-H). Phương pháp này cho phép thiết lập một cách hệ thống các ma trận biến đổi giữa các hệ tọa độ gắn trên từng khâu của robot. Từ đó, vị trí của điểm tác động cuối được xác định chính xác trong hệ tọa độ gốc. Bài toán động học ngược (Inverse Kinematics) phức tạp hơn, nhưng với cấu trúc phẳng của robot SCARA, nó có thể được giải quyết bằng phương pháp hình học. Kết quả của bài toán này cung cấp các giá trị góc quay cho khớp 1, khớp 2 và giá trị tịnh tiến cho khớp 3, là tín hiệu đầu vào cho bộ điều khiển vị trí.
2.2. Tính toán động lực học và lựa chọn nguồn động lực
Bài toán động lực học sử dụng phương trình Lagrange để xây dựng mô hình toán học mô tả chuyển động của robot dưới tác dụng của các lực và momen. Phương trình có dạng M(q)q'' + C(q,q')q' + G(q) = τ, trong đó M là ma trận quán tính, C là ma trận Coriolis, G là vector trọng lực, và τ là vector momen/lực tại các khớp. Dựa trên kết quả tính toán momen cực đại yêu cầu tại mỗi khớp (ví dụ, 28.5 Nm cho khâu 1), đồ án đã tiến hành lựa chọn các động cơ servo DC phù hợp. Cụ thể, các động cơ được chọn có công suất lần lượt là 1800W, 1200W và 500W cho khâu 1, 2 và 3, đảm bảo cung cấp đủ công suất và momen cho robot hoạt động ổn định dưới tải trọng tối đa.
2.3. Thiết kế quỹ đạo chuyển động cho robot gắp thả sản phẩm
Để robot di chuyển mượt mà và hiệu quả giữa các điểm, việc thiết kế quỹ đạo là vô cùng quan trọng. Đồ án lựa chọn phương pháp quy hoạch quỹ đạo theo hàm đa thức bậc 3 trong không gian khớp. Phương pháp này đảm bảo tính liên tục về vị trí và vận tốc tại các điểm đầu và cuối của quỹ đạo, tránh các xung giật đột ngột có thể gây hại cho cơ cấu cơ khí và động cơ servo. Quá trình này giúp tạo ra một đường đi tối ưu cho nhiệm vụ robot gắp thả sản phẩm, đồng thời tính toán được các giá trị vận tốc và gia tốc tức thời tại mỗi khớp, cung cấp dữ liệu quan trọng cho quá trình mô phỏng và điều khiển.
III. Phương pháp mô hình hóa hệ thống điều khiển tự động robot
Mô hình hóa là bước chuyển đổi một hệ thống vật lý thành các phương trình toán học và sơ đồ khối, cho phép phân tích và mô phỏng trên máy tính. Đối với dự án thiết kế hệ thống điều khiển robot SCARA, quá trình này được thực hiện chi tiết trong môi trường MATLAB-Simulink. Mỗi thành phần của hệ thống điều khiển tự động, từ động cơ servo DC, hộp giảm tốc, đến cơ cấu truyền động trục vít me – đai ốc bi, đều được mô hình hóa bằng các hàm truyền tương ứng. Hàm truyền là một công cụ toán học biểu diễn mối quan hệ giữa tín hiệu đầu vào và đầu ra của một hệ thống trong miền tần số. Việc xây dựng một mô hình chính xác giúp dự đoán hành vi của robot, đánh giá tính ổn định và quan trọng nhất là làm cơ sở để thiết kế bộ điều khiển PID. Đồ án cũng tích hợp mô hình CAD 3D từ SolidWorks vào Simulink thông qua Simscape Multibody, tạo ra một môi trường mô phỏng robot trên Matlab trực quan và toàn diện, kết hợp cả khía cạnh điều khiển và cơ khí.
3.1. Xây dựng hàm truyền cho động cơ servo DC và các khâu
Mỗi trục chuyển động của robot được điều khiển bởi một động cơ servo DC. Mô hình toán học của động cơ được xây dựng dựa trên các phương trình về điện (mạch phần ứng) và cơ (cân bằng momen trên trục). Từ đó, hàm truyền của động cơ, biểu diễn quan hệ giữa điện áp đầu vào và góc quay đầu ra, được xác định. Đối với khâu 3, hàm truyền của cơ cấu trục vít me - đai ốc bi cũng được xây dựng để mô tả quá trình chuyển đổi từ chuyển động quay của động cơ sang chuyển động tịnh tiến. Việc xác định chính xác các hàm truyền này là nền tảng cho việc phân tích và thiết kế mạch điều khiển động cơ.
3.2. Mô hình hóa toàn bộ hệ thống trên MATLAB Simulink
Sau khi có hàm truyền của từng thành phần, chúng được kết nối với nhau trong môi trường Simulink để tạo thành mô hình hoàn chỉnh cho từng khâu. Điểm đặc biệt của đồ án là việc sử dụng Simscape Multibody để nhập trực tiếp mô hình CAD 3D của cánh tay robot SCARA từ SolidWorks. Điều này cho phép tạo ra một "bản sao số" (digital twin) của robot, nơi các khối điều khiển trong Simulink có thể tương tác trực tiếp với mô hình cơ khí 3D. Phương pháp này giúp việc mô phỏng robot trên Matlab trở nên trực quan hơn và kết quả mô phỏng phản ánh chính xác hơn hành vi của robot thực tế.
3.3. Đánh giá tính ổn định ban đầu qua tiêu chuẩn Nyquist
Trước khi thiết kế bộ điều khiển, việc đánh giá tính ổn định của hệ thống hở là bắt buộc. Đồ án đã sử dụng tiêu chuẩn ổn định Nyquist để phân tích hàm truyền của từng khâu. Kết quả phân tích đồ thị Nyquist cho cả ba khâu cho thấy hệ thống kín đều ổn định. Tuy nhiên, phân tích đáp ứng quá độ (step response) cho thấy hệ thống có thời gian xác lập rất lớn (ví dụ, 149 giây cho khâu 1), nghĩa là robot đáp ứng rất chậm. Phát hiện này khẳng định sự cần thiết phải thiết kế một bộ điều khiển để cải thiện chất lượng đáp ứng, đặc biệt là tốc độ và độ chính xác.
IV. Bí quyết thiết kế bộ điều khiển PID tối ưu cho robot SCARA
Để giải quyết vấn đề đáp ứng chậm của hệ thống, việc thiết kế một bộ điều khiển hiệu quả là nhiệm vụ cốt lõi. Bộ điều khiển PID (Tỷ lệ - Tích phân - Vi phân) là lựa chọn hàng đầu trong các ứng dụng robot công nghiệp nhờ sự đơn giản, hiệu quả và đáng tin cậy. Nguyên lý của PID là tính toán sai lệch giữa giá trị đặt (vị trí mong muốn) và giá trị thực tế, sau đó tạo ra một tín hiệu điều khiển để giảm thiểu sai lệch này về không. Khâu tỷ lệ (P) giúp tăng tốc độ đáp ứng, khâu tích phân (I) giúp triệt tiêu sai lệch xác lập, và khâu vi phân (D) giúp giảm độ vọt lố và cải thiện tính ổn định. Thách thức lớn nhất là việc lựa chọn bộ ba thông số Kp, Ki, Kd sao cho tối ưu. Đồ án này đã áp dụng một phương pháp hiện đại và hiệu quả để giải quyết vấn đề này, thay vì dò dẫm thủ công, giúp đạt được hiệu năng điều khiển vượt trội cho cánh tay robot SCARA.
4.1. Nguyên lý và vai trò của bộ điều khiển PID trong robot
Tín hiệu điều khiển của bộ điều khiển PID được tính bằng tổng của ba thành phần. Thành phần Tỷ lệ (Proportional) tạo ra tín hiệu điều khiển tỷ lệ với sai số hiện tại. Thành phần Tích phân (Integral) dựa trên tổng tích lũy của sai số theo thời gian, giúp hệ thống loại bỏ sai lệch ở trạng thái ổn định. Thành phần Vi phân (Derivative) dự đoán hành vi tương lai của sai số dựa trên tốc độ thay đổi của nó, có tác dụng giảm dao động. Sự kết hợp của ba thành phần này giúp hệ thống điều khiển tự động của robot vừa nhanh, vừa chính xác và ổn định, đáp ứng được yêu cầu khắt khe của các ứng dụng công nghiệp.
4.2. Sử dụng công cụ PID Tuner trên MATLAB để tối ưu thông số
Việc tìm ra bộ thông số PID tối ưu có thể tốn nhiều thời gian và công sức. Để tự động hóa và tăng hiệu quả cho quá trình này, đồ án đã sử dụng công cụ PID Tuner được tích hợp sẵn trong MATLAB. Công cụ này cho phép người dùng nhập hàm truyền của đối tượng (trong trường hợp này là từng khâu của robot) và tự động tính toán các giá trị Kp, Ki, Kd để đạt được các chỉ tiêu chất lượng mong muốn như thời gian đáp ứng nhanh và độ vọt lố thấp. Giao diện trực quan của PID Tuner cũng cho phép tinh chỉnh và so sánh các đáp ứng khác nhau một cách dễ dàng, giúp tìm ra bộ thông số phù hợp nhất cho hệ thống điều khiển động học robot.
4.3. Đánh giá chất lượng hệ thống sau khi tích hợp PID
Kết quả sau khi áp dụng bộ điều khiển PID được thiết kế từ PID Tuner là cực kỳ ấn tượng. Theo đồ án, "thời gian xác lập đã giảm cực kỳ đáng kể". Cụ thể, đối với khâu 1, thời gian xác lập giảm từ 149 giây xuống chỉ còn 0,0956 giây. Đối với khâu 2, thời gian xác lập là 0,12 giây và khâu 3 là 0,0273 giây. Mặc dù hệ thống xuất hiện một độ vọt lố nhỏ (khoảng 7-10%), đây là điều có thể chấp nhận được để đổi lấy tốc độ đáp ứng nhanh. Những con số này chứng minh rằng bộ điều khiển PID đã cải thiện thành công chất lượng hệ thống, giúp robot hoạt động hiệu quả và chính xác hơn rất nhiều.
V. Kết quả mô phỏng robot trên Matlab và ứng dụng thực tiễn
Giai đoạn cuối cùng của quá trình thiết kế là mô phỏng toàn bộ hệ thống để xác minh kết quả. Việc mô phỏng robot trên Matlab và Simulink cho phép kiểm tra hoạt động của cánh tay robot SCARA dưới sự điều khiển của bộ điều khiển PID đã thiết kế. Các kịch bản mô phỏng được xây dựng dựa trên một quỹ đạo gắp-thả sản phẩm cụ thể. Kết quả thu được dưới dạng các đồ thị về vị trí, vận tốc và sai số của từng khớp, cũng như quỹ đạo 3D của điểm tác động cuối. Các kết quả này không chỉ chứng minh tính đúng đắn của mô hình và bộ điều khiển mà còn cung cấp cái nhìn trực quan về hiệu suất của robot. Dựa trên những phân tích này, các kỹ sư có thể tự tin tiến hành lựa chọn phần cứng và xây dựng mạch điều khiển động cơ cho robot vật lý, giảm thiểu rủi ro và chi phí trong quá trình chế tạo. Đây là cầu nối quan trọng giữa lý thuyết thiết kế và ứng dụng robot công nghiệp trong thực tế.
5.1. Phân tích đồ thị đáp ứng sai số và vận tốc các biến khớp
Các đồ thị kết quả mô phỏng cho thấy giá trị thực tế của các biến khớp bám rất sát giá trị đặt theo quỹ đạo mong muốn. Đồ thị sai số của cả ba khâu đều nhanh chóng tiến về không, chứng tỏ độ chính xác cao của hệ thống điều khiển. Sai số lớn nhất chỉ xuất hiện trong thoáng chốc tại các thời điểm thay đổi gia tốc và nhanh chóng được triệt tiêu bởi bộ điều khiển PID. Đồ thị vận tốc cũng cho thấy các khớp chuyển động mượt mà, không có sự thay đổi đột ngột, đảm bảo độ bền cho các cơ cấu cơ khí và động cơ servo.
5.2. Quỹ đạo 3D của robot gắp thả sản phẩm trong không gian
Simulink cho phép xuất ra đồ thị 3D biểu diễn quỹ đạo chuyển động của điểm tác động cuối trong không gian làm việc. Hình ảnh mô phỏng quỹ đạo trong các mặt phẳng XY, XZ và không gian 3D cho thấy robot di chuyển chính xác theo đường đi đã được hoạch định. Hình ảnh này là bằng chứng trực quan nhất, xác nhận rằng các bài toán động học thuận (Forward Kinematics) và động học ngược (Inverse Kinematics) đã được giải quyết chính xác, và toàn bộ hệ thống điều khiển tự động hoạt động đồng bộ, hiệu quả cho tác vụ robot gắp thả sản phẩm.
5.3. Xây dựng mạch điều khiển động cơ và lựa chọn phần cứng
Mặc dù đồ án tập trung vào mô phỏng, nó cũng đề cập đến cấu trúc phần cứng cần thiết để hiện thực hóa hệ thống. Sơ đồ khối nguyên lý điều khiển robot được trình bày, bao gồm máy tính (hoặc vi điều khiển STM32, PLC), các bộ khuếch đại công suất (driver), động cơ servo và các cảm biến phản hồi (encoder). Đồ án cũng đưa ra sơ đồ đấu nối ví dụ giữa driver động cơ Maxsine và một bộ lập trình PLC. Đây là những chỉ dẫn quan trọng, giúp chuyển đổi từ mô hình mô phỏng sang việc xây dựng một mạch điều khiển động cơ và hệ thống vật lý hoàn chỉnh.
VI. Tương lai robot SCARA Tích hợp PLC và ROS tại HUST
Đồ án Thiết Kế Hệ Thống Điều Khiển Robot SCARA đã hoàn thành xuất sắc các mục tiêu đề ra, từ việc xây dựng mô hình toán học, thiết kế bộ điều khiển hiệu năng cao đến việc xác minh kết quả qua mô phỏng chi tiết. Đây là một thành công tiêu biểu của hoạt động nghiên cứu khoa học sinh viên tại khoa cơ điện tử Bách Khoa, thể hiện khả năng áp dụng lý thuyết vững chắc vào giải quyết bài toán kỹ thuật thực tế. Tuy nhiên, công trình này cũng mở ra nhiều hướng phát triển tiềm năng trong tương lai. Để đưa robot từ môi trường mô phỏng ra ứng dụng trong sản xuất, việc tích hợp các công nghệ điều khiển công nghiệp như PLC và HMI là bước đi tất yếu. Xa hơn nữa, việc áp dụng các nền tảng tiên tiến như ROS (Robot Operating System) sẽ giúp robot trở nên thông minh và linh hoạt hơn, sẵn sàng cho các thách thức của nhà máy thông minh và tự động hóa toàn diện.
6.1. Tổng kết thành công của đồ án nghiên cứu khoa học sinh viên
Dự án đã chứng minh một quy trình thiết kế hệ thống điều khiển tự động bài bản và khoa học. Sinh viên đã làm chủ được các công cụ phần mềm mạnh như MATLAB, Simulink, Simscape và áp dụng thành công các phương pháp điều khiển kinh điển như PID. Kết quả mô phỏng cho thấy hệ thống đạt được tốc độ đáp ứng rất nhanh và độ chính xác cao. Thành công của đồ án tốt nghiệp robot này không chỉ mang ý nghĩa học thuật mà còn là một minh chứng về chất lượng đào tạo kỹ sư tại Đại học Bách Khoa Hà Nội, sẵn sàng đáp ứng nhu cầu nhân lực chất lượng cao cho ngành tự động hóa và robot.
6.2. Hướng phát triển Lập trình PLC và giao diện người máy HMI
Để biến mô hình robot thành một robot công nghiệp thực thụ, bước tiếp theo là phát triển hệ thống điều khiển cấp cao. Việc sử dụng và lập trình PLC (Programmable Logic Controller) sẽ giúp quản lý các chu trình hoạt động của robot một cách tuần tự và đáng tin cậy, dễ dàng tích hợp vào một dây chuyền sản xuất lớn hơn. Bên cạnh đó, việc thiết kế một giao diện người máy HMI (Human-Machine Interface) sẽ cho phép người vận hành dễ dàng giám sát, điều khiển và cài đặt các tác vụ cho robot. Đây là những kỹ năng thiết yếu mà một kỹ sư tự động hóa cần có.
6.3. Tiềm năng ứng dụng ROS Robot Operating System cho robot
Trong tương lai, để nâng cao khả năng của robot, việc tích hợp ROS (Robot Operating System) là một hướng đi đầy hứa hẹn. ROS là một framework mã nguồn mở cung cấp các thư viện và công cụ mạnh mẽ để xây dựng các ứng dụng robot phức tạp. Với ROS, robot có thể được trang bị các khả năng như xử lý ảnh, nhận dạng vật thể, lập kế hoạch chuyển động thông minh và tương tác với các robot khác. Việc nghiên cứu và ứng dụng ROS tại các phòng thí nghiệm tự động hóa HUST sẽ giúp bắt kịp xu hướng công nghệ robot tiên tiến trên thế giới, mở ra cánh cửa cho các thế hệ robot tự hành và thông minh hơn.
