Thiết kế thí nghiệm bộ điều khiển thích nghi observer backstepping cho rô bốt công nghiệp

Bài báo trình bày một phương pháp thiết kế thích nghi observer backstepping điều khiển cánh tay rô bốt có khớp nối mềm. Sử dụng bộ đo lường quán tính (IMU) trên cơ sở cảm biến MEMs và bộ lọc Kalman mở rộng, đo góc quay không liên kết cơ khí với trục của cánh tay rô bốt. Thực hiện điều khiển bán tự nhiên kiểm tra thuật toán điều khiển và khả năng sử dụng IMU ứng dụng công cụ mô phỏng thời gian thực của MATLAB và card kết nối PCI1711.
Nội dung trích xuất từ tài liệu:
Thiết kế thí nghiệm bộ điều khiển thích nghi observer backstepping cho rô bốt công nghiệp Kỹ thuật điều khiển THIẾT KẾ THÍ NGHIỆM BỘ ĐIỀU KHIỂN THÍCH NGHI OBSERVER BACKSTEPPING CHO RÔ BỐT CÔNG NGHIỆP Trần Xuân Kiên1*, Bùi Hồng Huế2, Trần Đức Thuận3 Tóm tắt: Bài báo trình bày một phương pháp thiết kế thích nghi observer backstepping điều khiển cánh tay rô bốt có khớp nối mềm. Sử dụng bộ đo lường quán tính (IMU) trên cơ sở cảm biến MEMs và bộ lọc Kalman mở rộng, đo góc quay không liên kết cơ khí với trục của cánh tay rô bốt. Thực hiện điều khiển bán tự nhiên kiểm tra thuật toán điều khiển và khả năng sử dụng IMU ứng dụng công cụ mô phỏng thời gian thực của MATLAB và card kết nối PCI1711. Từ khóa: Thích nghi observer backstepping, Bộ đo lường quán tính, Bộ lọc Kalman mở rộng. 1. ĐẶT VẤN ĐỀ Cánh tay robot có thể coi là một tập hợp các khâu gắn liền với các khớp nếu bằng cách nào đó (dùng encoder chẳng hạn) để đo các góc quay tương đối giữa hai khâu có chung khớp thì tác sẽ xác định được ma trận cô sin chỉ phương của từng khớp. Tuy nhiên, sẽ có nhược điểm sau: - Việc lắp đặt quá nhiều các encoder sẽ tốn kém và gặp trở ngại trong quá trình lắp đặt, nối dây và bo điều khiển - Độ chính xác sẽ giảm do tích lũy sai số ở việc xác định góc quay của từng khâu, do vấn đề đàn hồi (sự biến dạng của trục quay và của các khâu), khe hở (độ rơ của các khớp). Thực tế không dễ dàng thiết kế thiết bị cơ khí hay điện tử để đo được tất cả các trạng thái của hệ thống, với mục đích thiết kế bộ điều khiển thỏa mãn các yêu cầu trên nhóm tác giả sử dụng phương pháp thiết kế bộ điều khiển thích nghi observer backstepping cho hệ thống rô bốt công nghiệp với cánh tay có khớp nối mềm, thuật toán trình bày trong phần 3 của bài báo, trình bày chi tiết về thiết kế thuật toán backstepping observer trong tài liệu [2]. Việc áp dụng IMU trong việc đo góc quay của các cánh tay rô bốt công nghiệp có rất nhiều ưu điểm do không cần liên kết với trục quay của rô bốt như sử dụng encoder tuyệt đối, giảm được giá thành mà vẫn đảm bảo được độ chính xác trong đo góc quay. Phần 2 của bài báo trình bầy về bộ đo lường quán tính (IMU) sử dụng cảm biến MEMs và thuật toán lọc KALMAN mở rộng, chi tiết về thuật toán được trình bày trong các tài liệu [3]. Phần 4 trong bài báo trình bày kết quả mô phỏng bán tự nhiên (online - thời gian thực) bộ điều khiển observer backstepping và cảm biến đo góc quay IMU điều khiển cánh tay rô bốt có khớp nối mềm. Thuật toán điều khiển được đưa vào model của Simulink, chạy thời gian thực nhờ công cụ Real Time Window Target, Real 164 Tr. X. Kiên, B.H. Huế, Tr.Đ.Thuận, “Thiết kế thí nghiệm … rô bốt công nghiệp.” Nghiên cứu khoa học công nghệ Time Workshop, liên kết với thế giới vật lý bên ngoài nhờ card PCI1711 của Advantech. 2. THIẾT KẾ BỘ ĐO LƯỜNG QUÁN TÍNH DÙNG BỘ LỌC KALMAN VÀ CẢM BIẾN TỪ CÓ HIỆU CHỈNH 2.1. Hiệu chỉnh từ trường Do có nhiễu địa vật tác động nên cảm biến từ trường sẽ đưa ra thông tin sai lệch về góc. Tài liệu [3] đưa ra phương pháp hiệu chỉnh các cảm biến từ, các giá trị từ kế hiệu chỉnh Bxhc , Byhc , Bzhc theo các trục được biểu diễn như sau: B xh c  S x B x  B 0 x B yh c  S y B y  B 0 y B zh c  S z B z  B 0 z (1) Trong đó Sx, Sy, Sz là hệ số tỉ lệ, B0x, B0y, B0z là độ lệch dọc theo ba trục của trường từ và Bx , By , Bz là các hệ số đo các từ trường thành phần. Hệ số tỉ lệ và độ lệch có thể tìm được theo phương trình sau:  By max  By min Bz max  Bz min  B  B x min  Sx  MAX 1, ,  B0 x   x m ax  B x m ax  .S x  B B  x max x min Bx max  Bx min   2  (2)  B B B B   B y m ax  B y min  Sy  MAX 1, x max x min , z max z min  B0 y     B y m ax  .S y   By max  By min By max  By min  2      B B B B  B  B z min  Sz  MAX 1, y max y min , x max x min  B0 z   z m ax  B z m ax  .S z  B B  2  z max z min Bz max  Bz min  ;   Bx max , By max , Bz max , Bx min , By min , Bz min là các giá trị lớn nhất, nhỏ nhất đo được của từ trường theo các trục x, y, z. Để hiệu chuẩn từ trường sử dụng phương trình (1), phải quay cảm biến từ 360 độ và xác định các giá trị đo như bảng 1. Chuyển từ Bx , y , z hình dạng méo sang Bxhc, y , z có dạng hình cầu. Bảng 1 là kết quả các giá trị đo, và tính toán các hệ số tỉ lệ và độ lệch của cảm biến từ loại HMC5883L, được đưa vào khối bộ lọc Kalman trong mô dul thiết kế trên Simulink trình bầy tại phần 2.2 [3]. Bảng 1. Tham số hiệu chỉnh cho cảm biến HMC5883L. Bx m ax Bx min By max B y min Bz m ax Bz min -3130 (nT) 3070 (nT) -2750 (nT ...