Luận văn Nghiên cứu thiết kế bộ điều khiển khử rơ kết cấu truyền động cơ khí backlash

Chương 1: TỔNG QUAN.1

1.1. Giới thiệu chung .1

1.2. Các phương án khử rơ .1

1.2.1. Khử rơ bằng cách hiệu chỉnh thiết kế cơ khí hoặc điều chỉnh hành

trình.1

1.2.2. Khử rơ bằng giải thuật điều khiển: .2

1.3. Tính cấp thiết của đề tài.3

1.4. Tổng quan về lĩnh vực nghiên cứu .4

1.4.1. Tình hình nghiên cứu trên thế giới .4

1.4.2. Tình hình nghiên cứu trong nước .7

1.5. Mục tiêu và nội dung nghiên cứu của đề tài.7

Chương 2: PHÂN TÍCH, THIẾT KẾ BỘ ĐIỀU KHIỂN KHẢ THI CHO HỆ

THỐNG .9

2.1. Phân tích thiết kế bộ điều khiển.9

2.1.1. Hàm rơ, hàm rơ ngược và phương pháp xác định hàm rơ.10

2.1.2. Thiết kế hệ thống điều khiển .13

2.2. Điều khiển đáp ứng.17

Chương 3: NHẬN DẠNG HỆ THỐNG VÀ MÔ PHỎNG.22

3.1. Nhận dạng hệ thống .22

3.2. Mô phỏng nhận dạng hệ thống .25

3.3. Mô phỏng bộ điều khiển thích nghi.29

3.3.1. MRAS sử dụng luật MIT cho hệ bậc 2.29

3.3.2. Mô hình hóa hệ thống tổng hợp:.30

pdf94 trang | Chia sẻ: honganh20 | Ngày: 25/02/2022 | Lượt xem: 312 | Lượt tải: 0download
Bạn đang xem trước 20 trang tài liệu Luận văn Nghiên cứu thiết kế bộ điều khiển khử rơ kết cấu truyền động cơ khí backlash, để xem tài liệu hoàn chỉnh bạn click vào nút DOWNLOAD ở trên
hiện đơn giản, có thể quy đổi thành câu lệnh tự động và tốn ít tài nguyên điều khiển, không cần biết trƣớc thông số hàm truyền hệ thống. Hạn chế của phƣơng pháp hình học là chỉ có thể đo đƣợc độ rơ có biên độ lớn so với biên độ của nhiễu hệ thống, thông số đo đƣợc chỉ áp dụng đƣợc cho công thức của hàm rơ thuần (Pure Backlash) theo [16]. 2.1.2. Thiết kế hệ thống điều khiển Mô hình cơ bản của hệ truyền động cơ khí đang khảo sát đƣợc thể hiện nhƣ sau: Hình 2.5. Mô hình cơ bản của hệ thống Trong đó là vị trí cần điều khiển, là góc quay của động cơ phát động. là hàm truyền của hệ thống. Thông thƣờng, nhà sản xuất đã tính toán, lƣờng trƣớc sai số, nhiễu nội và nhiễu ngoại có thể tác động lên hệ thống. Do đó hàm truyền có thể φ x Hộp đen G(.) 14 xem nhƣ Hộp trắng, có thể tìm thấy hoặc tính toán từ Datasheet của máy gia công. Tuy nhiên, khi máy vƣợt quá thời gian đề nghị sử dụng hoặc gặp sự cố, các thông số của bị biến đổi, hàm truyền biến đổi thành Hộp xám với dạng hàm vẫn xác định, hoặc Hộp đen nếu thông tin thu đƣợc không đủ để xây dựng lại hàm truyền. Trong khuôn khổ đề tài, hàm truyền của hệ thống đƣợc tách ra thành hai thành phần: Hàm rơ Backlash và hộp đen . Ngoài ra còn có sự tồn tại của nhiễu nội và nhiễu ngoại. Nhiệm vụ của để tài là tìm hiểu và xây dựng giải thuật để giảm thiểu sai số của hệ thống vừa đƣợc nêu. Dựa vào phƣơng án đã đặt ra trong phần lựa chọn phƣơng án, trình tự thiết kế thiết kế kế giải thuật đƣợc thực hiện nhƣ sau: Hình 2.6 Trình tự thiết kế giải thuật Hệ thống đƣợc xem nhƣ hộp đen, có rơ và có nhiễu: Bao gồm nhiễu nội và nhiễu ngoại (sẽ gây nên sai lệch khác nhau trong những lần vận hàng khác nhau). Bƣớc đầu tiên của bài toán là xác định thành phần hàm rơ tổng cộng trong hệ thống, và áp dụng hàm rơ ngƣợc để loại bỏ tác động của hàm rơ này. Sau khi khử rơ cho hệ thống, các sai số còn lại bao gồm: Sai số của việc khử rơ không hoàn hảo và sai số do nhiễu. Áp dụng bộ điều khiển thích nghi theo hàm mẫu cho hệ thống để giảm thiểu các sai số này. Hàm mẫu của bộ điều khiển thích nghi không phải làm một hàm truyền đƣợc xây 15 dựng từ trƣớc, mà là hàm truyền tổng cộng của hệ thống sau khi khử rơ (bỏ qua tác động của nhiễu ngoại), đƣợc xác định bằng phƣơng pháp nhận diện hệ thống. Với hƣớng nghiên cứu đã vạch ra, hệ thống điều khiển đƣợc xây dựng từng bƣớc nhƣ sau: a) Nhận dạng thông số hàm rơ Hệ thống có độ rơ cơ bản đƣợc trình bày nhƣ hình: Hàm rơ B(.) v yu Hàm truyền G(.) Hộp đen Hình 2.7 Hệ thống cơ bản Với là đầu vào và đầu ra của hệ thống. Hệ thống đƣợc coi nhƣ hộp đen bao gồm hàm rơ và hàm truyền không xác định trƣớc. Đề tài đƣa ra một phƣơng pháp đơn giản để nhận diện thông số độ rơ, sau đó dùng các thông số này để xây dựng hàm rơ ngƣợc [9]. Nhắc lại hàm rơ lý tƣởng của Gang Tao B(.) theo [2]: ̇ { ̇ ̇ ̇ (2.3) Với là tín hiệu đầu vào, tín hiệu đầu ra; là các thông số của hàm rơ. Cách xác định thông số độ rơ bằng hình học: Sử dụng đầu vào là tín hiệu biên độ lớn dạng sóng tam giác, tín hiệu đầu ra của hệ thống trong hình 2.8 sẽ có dạng sóng hình thang. Sai số vị trí do độ rơ xuất hiện mỗi lần quỹ đạo đảo chiều. Không làm thay đổi nguyên lý của các hệ truyền động cơ khí đang đƣợc xét, ta có thể quy ƣớc rằng , sau đó sử dụng tính toán hình học để xác định thông số độ rơ tại mỗi vị trí đảo chiều của quỹ đạo. 16 (cr – cl)/2 t2 – t1 Hệ số góc Tín hiệu đầu ra bị rơ Tín hiệu đầu ra lý tưởng Hình 2.8 Tính toán hình học để xác định thông số độ rơ Công thức xây dựng: (2.4) Với là mốc thời gian giữa tại hai vị trí gãy khúc của tín hiệu đầu ra, có thể đo đƣợc. Hệ số góc có thể đo đƣợc. Dựa vào quan hệ đã quy ƣớc ở trên, từ đó có thể xác định . b) Backlash Inverse – Hàm rơ ngược Thông số của hàm rơ đã đƣợc nhận diện ở trên đƣợc sử dụng để xây dựng hàm rơ ngƣợc . B(.) ud yu G(.) Hộp đen BI(.) v Hình 2.9 Hệ thống đƣợc khử rơ bằng hàm rơ ngƣợc Nhắc lại hàm rơ ngƣợc theo Gang Tao: 17 ̇ { ̇ ̇ ̇ ̇ ̇ ̇ (2.5) Với là đầu vào, là đầu ra; là cùng bộ thông số của hàm rơ. Về lý thuyết, hàm rơ ngƣợc sẽ giúp khử hoàn toàn hàm rơ nếu rơ trong hệ thống tuân theo hàm rơ lý tƣởng, tuy nhiên xuất hiện độ sai lệch trong việc khử rơ bằng hàm rơ ngƣợc. Điều khiển đáp ứng 2.2. Theo trên mô hình của một hệ truyền động cơ khí có dạng nhƣ sau: Ta có thể viết lại nhƣ sau: (2.6) Trong đó, các thông số giảm chấn và lò xo là không xác định đƣợc. Sự ảnh hƣởng của hai thông số này ảnh hƣởng đến hệ thống thời gian đáp ứng và sai số điều khiển khi bám quỹ đạo. Bộ điều khiển thích nghi đƣợc áp dụng để điều khiển chính xác đối với các hệ thống truyền động cơ khí khác nhau. Theo phƣơng pháp điều khiển thích nghi, ngoài việc thích nghi với sự khác nhau của thông số lò xo và giảm chấn, các yếu tố ảnh hƣởng của nhiễu cũng đƣợc xem xét. Phƣơng pháp điều khiển thích nghi theo mô hình tham chiếu MRAS (Model reference adaptive systems) đƣợc sử dụng. Mô hình điều khiển thích nghi theo mô hình tham chiếu: 18 Bộ điều khiển Đối tƣợng Cơ cấu hiệu chỉnh Mô hình Tham số điều khiển uuc ym Hình 2.10 Mô hình điều khiển thích nghi theo mô hình tham chiếu Mô hình chuẩn sẽ cho đáp ứng ngõ ra mong muốn đối với tín hiệu đặt (là tín hiệu quỹ đạo yêu cầu). Hệ thống có một vòng hồi tiếp thông thƣờng bao gồm đối tƣợng và bộ điều khiển. Sai lệch là sai lệch giữa ngõ ra của hệ thống và mô hình chuẩn . Bộ điều khiển có thông số thay đổi dựa vào sai số này. Hệ thống có hai vòng hồi tiếp: hồi tiếp trong là vòng hồi tiếp thông thƣờng và vòng hồi tiếp bên ngoài hiệu chỉnh tham số cho vòng hồi tiếp bên trong. Vòng hồi tiếp bên trong đƣợc giả sử là nhanh hơn vòng hồi tiếp bên ngoài. a) Luật MIT Chúng ta chọn hệ thống điều khiển đáp ứng theo luật MIT [18] để giải quyết vấn đề, theo luật hàm đánh giá đƣợc định nghĩa nhƣ sau: (2.7) Với e là sai số giữa tín hiệu đầu ra và tín hiệu mong muốn, và là hệ số hiệu chỉnh. Hệ số đƣợc điều chỉnh sao cho hàm đánh giá tiến về 0. Do đó thông số có dấu ngƣợc với gradient của : (2.8) Với là hàm độ nhạy của hệ thống. b) Thiết kế bộ điều khiển thích nghi 19 Hệ thống có mô hình điều khiển nhƣ trên. Mô hình tham chiếu, hàm truyền bậc hai đƣợc lựa chọn: (2.9) Luật điều khiển: ̇ (2.10) Suy ra: (2.11) (2.12) Từ đó sai số nhƣ sau: ( ) (2.13) Tính đạo hàm riêng của sai số theo từng biến ta đƣợc: ( ) ̇ 20 Bởi vì các thông số quá trình không đƣợc xác định, do đó các phƣơng trình không đƣợc sử dụng. Phép xấp xỉ bên dƣới đƣợc yêu cầu để loại bỏ các thông số này. Khi hàm truyền đạt của hệ thống đạt tới hàm truyền đạt mong muốn thì phƣơng trình (34) sẽ đạt tới phƣơng trình mong muốn, tức là (2.14) Từ đó suy ra luật điều chỉnh nhƣ sau: ( ) (2.15) ( ) (2.16) ( ̇ ) (2.17) Với là thông số độ lợi thích nghi. Với hàm truyền đã đƣợc nhận dạng và đƣợc dùng nhƣ hàm mục tiêu, bộ điều khiển thích nghi đƣợc xây dựng dựa theo lý thuyết về điều khiển đáp ứng của [18]. Hình 2.11 Sơ đồ MRAS Tóm lại, hệ thống điều khiển khi hoạt động đƣợc chia thành nhiều giai đoạn: 21  Giai đoạn 1: Nhận dạng thông số của hàm rơ và xây dựng hàm rơ ngƣợc. Hàm rơ ngƣợc này đƣợc dùng để biến đổi đầu vào của hệ thống, sao cho khi tín hiệu đi qua hàm rơ sẽ trở lại tín hiệu mong muốn ban đầu.  Giai đoạn 2: Nhận dạng hàm tổng (bao gồm hàm truyền lý tƣởng của hệ thống, hàm rơ bên trong hệ thống và hàm rơ ngƣợc đƣợc đƣa thêm vào ở giai đoạn 1). Hàm đƣợc nhận dạng đƣợc sẽ đƣợc dùng làm hàm mục tiêu cho bộ điều khiển thích nghi ở giai đoạn tiếp theo.  Giai đoạn 3: Trong khi hai giai đoạn trƣớc là các bƣớc chạy rà và kiểm tra thông số của hệ thống, giai đoạn 3 là giai đoạn đƣa hệ thống vào hoạt động. Với một hệ thống đã đƣợc khử rơ tín hiệu vào, bộ điều khiển thích nghi có nhiệm vụ giảm thiểu sai số hệ thống (gây ra bởi sai số trong các khâu ở giai đoạn trên, và sai số do nhiễu nội, nhiễu ngoại xuất hiện trong quá trình hệ thống hoạt động). 22 Chƣơng 3: NHẬN DẠNG HỆ THỐNG VÀ MÔ PHỎNG Cơ cấu đƣợc sử dụng để mô phỏng dựa trên hệ thống truyền động của một máy CNC thông thƣờng. Cơ cấu bao gồm bộ truyền vít me-đai ốc, động cơ, hộp số, đai truyền. Hàm truyền hệ thống là tuyến tính, nhƣng bị ảnh hƣởng bởi nhiễu nội (giảm chấn và đàn hồi) và nhiễu ngoại (ngẫu nhiên). Nhận dạng hệ thống 3.1. Bƣớc nhận dạng hệ thống dùng để xác định hàm truyền của hệ thống, dựa vào hàm truyền này để thiết kế bộ điều khiển cho hệ thống. Hệ thống là đối tƣợng trong đó các biến tƣơng tác với nhau tạo ra tín hiệu quan sát (Ljung, 1999). Mô hình của một hệ thống là quan hệ giả thiết giữa các tín hiệu quan sát đƣợc của hệ thống đó. Mô hình toán học là các biểu thức toán học mô tả quan hệ vào ra của hệ thống. Mô hình toán học có thể xây dựng bằng cách: Mô hình hóa (đối với mô hình hộp trắng), nhận dạng hệ thống (đối với mô hình hộp đen) hoặc kết hợp (mô hình hộp xám). Hàm truyền G(.) trong hình 2.1 đƣợc xem nhƣ là hộp đen. Về lý thuyết, các bƣớc cần thực hiện để nhận dạng hệ thống là: thí nghiệm thu thập số liệu, chọn cấu trúc mô hình, ƣớc lƣợng thông số, đánh giá mô hình. Trong khuôn khổ đề tài, hàm tổng bao gồm có thể đƣợc ƣớc lƣợng tƣơng đƣơng một hàm bậc : ̇ ̈ (3.1) Với là tín hiệu vào, ra của hàm, ta có thể nhận dạng hàm bằng toolbox System Identification của phần mềm Matlab. Hàm ƣớc lƣợng từ đƣợc dùng nhƣ hàm mong muốn của hệ thống, để tính toán tín hiệu vào sao cho tín hiệu ra thỏa điều kiện: . ( ) khi ( ). (3.2) 23 Các bƣớc thực nghiệm nhận dạng hệ thống nhƣ sau: a) Sơ đồ khối các bước nhận dạng hệ thống Hình 3.1 Các bƣớc nhận dạng hệ thống b) Các vấn đề liên quan đến thí nghiệm thu thập số liệu  Xác định ngõ vào, ngõ ra của hệ thống cần nhận dạng. Ngõ vào của hệ thống là vị trí mong muốn, ngõ ra của hệ thống và vị trí thực tế của hệ thống.  Chọn tín hiệu vào. Dạng tín hiệu vào ảnh hƣởng rất lớn đến dữ liệu quan sát. Tín hiệu vào quyết định điểm làm việc của hệ thống, bộ phận nào và chế độ làm việc nào của hệ thống đƣợc kích thích trong thí nghiệm.  Xác định chu kỳ lấy mẫu.  Xác định số mẫu dữ liệu cần thu thập. c) Tiền xử lý tín hiệu Dữ liệu thu thập khi thí nghiệm thƣờng không thể sử dụng ngay trong các thuật toán nhận dạng hệ thống do các khiếm khuyết sau:  Nhiễu tần số cao trong tập dữ liệu thu thập đƣợc.  Tập dữ liệu bị gián đoạn, thiếu dữ liệu, hoặc có các giá trị đo sai (outlier). 24  Nhiễu tần số thấp, trôi (drift), độ lệch không (offset). d) Sử dụng “ident” toolbox (identification system) trong matlab để nhận dạng hệ thống Để dễ dàng cho quá trình nhận dạng thì trong matlab có toolbox: system identification toolbox để giúp chúng ta thực hiện dễ dàng trực quan , nhanh chóng. Tuy nhiên để sử dụng tốt công cụ này chúng ta cần phải hiểu rõ các phƣơng pháp nhận dạng, phạm vi sử dụng và ƣu nhƣợc điểm của từng phƣơng pháp cộng với khả năng về phân tích hệ thống thông qua các đặc tính thu đƣợc. Trong hộp thoại Estimate ta có các mô hình nhận dạng nhƣ sau:  Transfer Function Models  State space Models  Process Models  Polynomial Models  Nonlinear Models  Spectral Models  Corelation Models  Refine Existing Models Trong nội dung nghiên cứu này chỉ tập trung vào phần nhận dạng hàm truyền hệ thống : Transfer Function Models. Transfer Function Models (mô hình hàm truyền) mô tả mối quan hệ giữa đầu vào và đầu ra của một hệ thống sử dụng một tỷ lệ của các đa thức. Bậc của mô hình bằng với bậc của đa thức mẫu số. Nghiệm của đa thức mẫu số đƣợc gọi là cực. Nghiệm của đa thức tử số đƣợc gọi là zero. Các thông số của một mô hình hàm truyền là các cực của nó, zero và thời gian trễ. Có thể ƣớc lƣợng mô hình hàm truyền từ dữ liệu có đặc điểm sau:  Dữ liệu dạng số thực hoặc số phức  Dữ liệu một đầu ra hoặc nhiều đầu ra 25  Dữ liệu trong miền thời gian hoặc miền tần số Lƣu ý rằng bạn không thể sử dụng dữ liệu chuỗi thời gian để nhận dạng mô hình hàm truyền. Cấu trúc hàm truyền trong hệ thời gian liên tục: Với là đa thức có độ dài tùy ý xác định mối quan hệ giữa đầu ra và đầu vào. là biến đổi Laplace của tín hiệu đầu ra, đầu vào và nhiễu. Cấu trúc hàm truyền trong hệ thời gian gián đoạn: Cấu trúc hàm truyền trong hệ trễ Trong đó là thời gian trì hoãn. Trong hệ thời gian gián đoạn: Mô phỏng nhận dạng hệ thống 3.2. Dựa vào số liệu thực tế, ta đƣa ra một bộ thông số mô phỏng nhƣ sau: Bƣớc vít , hệ số giảm tốc , hiệu suất hệ thống , hệ số đàn hồi , hệ số giảm chấn , thông số hàm rơ Mô phỏng đƣợc thực hiện bằng Matlab script và Matlab Simulate Model. a) Hàm rơ: 26 Tín hiệu vào dạng sóng tam giác biên độ 65Rad, tần số 0.145Hz. Hình 3.2 Đồ thị đáp ứng hệ thống khi không có rơ và khi có rơ . (Tín hiệu vào dạng sóng tam giác) Tín hiệu vào dạng sóng sin: Rad. 0 1000 2000 3000 4000 5000 6000 7000 8000 9000 10000 -22 -18 -13 -9 -4 0 4 9 13 18 22 t(ms) u1 u2 (mm) Hình 3.3 Đồ thị đáp ứng hệ thống khi không có rơ và khi có rơ . (Tín hiệu vào dạng sóng sin) b) Hàm rơ ngược: 27 Thông số mô phỏng không đổi; là đầu vào, đầu ra hệ thống. Ta mô phỏng hệ thống có rơ, và sau khi khử rơ bằng hàm rơ ngƣợc. 0 1000 2000 3000 4000 5000 6000 7000 8000 9000 10000 -22.9 -17.1 -11.4 -5.7 0 5.7 11.4 17.1 22.9 Tín hiệu ra không khử rơ Tín hiệu ra có khử rơ Tín hiệu ra mong muốn t (ms) (mm) Hình 3.4 Đồ thị khử rơ Tín hiệu ra của hệ thống đƣợc khử rơ bằng hàm rơ ngƣợc bị trễ 100ms nhƣng độ chính xác về biên độ đạt 99.4% so với tín hiệu mong muốn. Trƣờng hợp trên áp dụng cho hàm khử rơ ngƣợc. Tuy nhiên, trong thực tế thì tín hiệu khử rơ ngƣợc không thể đáp ứng đƣợc điều kiện giá trị tiến tới vô cùng trong khoảng thời gian vô cùng nhỏ mà bị giới hạn đầu ra. Do đó, ta xem xét quá trình khử rơ đối với hệ thực tế bị giới hạn đầu vào. c) Nhận dạng hàm truyền: Để nhận dạng hàm truyền của một cặp tín hiệu đầu vào và đầu ra, có thể sử dụng toolbox System identification của Matlab. Dữ liệu cung cấp cho toolbox bao gồm: tín hiệu đầu vào đầu ra (dƣới dạng vector) của hàm truyền cần nhận dạng, chu kỳ lấy mẫu, tín hiệu liên tục hay rời rạc, lựa chọn phƣơng pháp nhận dạng. Sau khi tiến hành nhận dạng, tín hiệu đầu ra của hàm nhận dạng đƣợc tự động tính toán độ chính xác so sánh 28 với tín hiệu đầu ra chuẩn, hàm nhận dạng có thể đƣợc xuất sang workspace của matlab để lấy thông số thực hiện các bƣớc tiếp theo. Phƣơng pháp nhận dạng hàm truyền G(.) phù hợp bao gồm: ƣớc lƣợng hàm truyền dựa vào số cực và số zero cho trƣớc, hoặc nhận dạng hàm truyền dựa theo mô hình Hammersteinp-Wierner. Dữ liệu không đổi từ mô phỏng của phần trƣớc, ta nhận dạng hàm truyền G(.) với và là đầu vào và đầu ra. ( là tín hiệu đã đi qua hàm rơ ngƣợc, là tín hiệu đã qua khử rơ). 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 -20 -15 10 -5 0 5 10 15 20 t (s) (mm) B Hammerstein-Wierner – Chính xác 99.75% (A) và 64.01% (B) Discrete-time transfer function 20 poles, 10 zeros Chính xác 98.11% (A) và 92.96% (B) Output x2 Hình 3.5 Đồ thị nhận dạng hàm truyền Độ chính xác của phƣơng pháp Hammerstein-Wierners là khá cao trong trƣờng hợp A, tuy nhiên, khi kiểm nghiệm nhiều dạng quỹ đạo và hàm truyền khác nhau, cụ thể là trƣờng hợp B, phƣơng pháp Hammerstein-Wierners cho kết quả có độ chính xác không ổn định: 64.01%. Do đó, ta chọn phƣơng pháp ƣớc lƣợng hàm truyền rời rạc, bởi độ chính xác của phƣơng pháp này tƣơng đối ổn định và có thể tác động bằng cách thay đổi số cực và số zero cho trƣớc. 29 Mô phỏng bộ điều khiển thích nghi 3.3. 3.3.1. MRAS sử dụng luật MIT cho hệ bậc 2 Hình 3.6 Mô hình hóa hệ thống điều khiển đáp ứng theo luật MIT Chúng ta áp dụng MRAS cho hệ bậc 2, với , là tín hiệu sóng vuông với biên độ tần số 0.2 . Nhiễu ngẫu nhiên bị chặn trong khoảng mm tác động tới hệ thống sau mỗi 0 5000 10000 20000 0 0.5 ym y -0.5 1 1.5 2 2.5 3 ynon 15000 ms mm Hình 3.7 Kết quả mô phỏng của MRAS hiệu chỉnh bởi luật MIT 30 là tín hiệu ra không điều khiển, là tín hiệu mong muốn và là tín hiệu đã đƣợc điều khiển. Thông số càng cao, tín hiệu ra càng đáp ứng nhanh. Tuy nhiên độ vọt lố tăng lên. Sai số tín hiệu điều khiển giảm sau mỗi chu kỳ làm việc. 3.3.2. Mô hình hóa hệ thống tổng hợp: Mô hình hóa hệ thống đầy đủ bao gồm hàm rơ, đƣợc khử rơ bằng hàm rơ ngƣợc và sau cùng đƣợc giảm thiểu sai số bằng bộ điều khiển đáp ứng theo hàm mẫu sử dụng luật MIT có hiệu chỉnh. Thông số vật lý đƣợc dùng cho mô phỏng vẫn giữ nguyên so với các mô phỏng trên. Đối với bộ điều khiển đáp ứng, chu kỳ lấy mẫu là Trình tự thực hiện giải thuật trong mô phỏng là:  Chạy rà để xác định thông số hàm rơ, từ thông số hàm rơ xây dựng hàm rơ ngƣợc để khử rơ cho tín hiệu đầu vào trƣớc khi đƣa vào gia công.  Từ quỹ đạo mong muốn, hàm truyền tính toán từ thông số cơ khí của hệ thống, kết hợp với hàm rơ và hàm rơ ngƣợc đã đƣợc xây dựng, ta tính toán đƣợc tín hiệu đầu vào phù hợp.  Sử dụng tín hiệu đầu vào này áp dụng lên hệ thống thực tế (ở đây vẫn là hệ thống trong mô phỏng, nhƣng có sự xuất hiện các thông số giảm chấn, đàn hồi, nhiễu ngoại, và có thêm sự sai lệch về thông số cơ khí so với cơ cấu lý tƣởng ban đầu), ta thu đƣợc quỹ đạo đầu ra sai lệch với quỹ đạo mong muốn. Từ tín hiệu đầu ra này, và tín hiệu đầu vào vừa đƣợc sử dụng, ta tiến hành nhận dạng hệ thống để ƣớc lƣợng hàm tổng cộng của hệ thống dƣới hạng hàm truyền bậc 2. Hàm bậc 2 này đƣợc xem nhƣ hàm mong muốn, sử dụng để làm hàm mẫu cho việc điều khiển đáp ứng tiếp theo.  Điều khiển đáp ứng theo luật MIT cho hệ bậc 2, với hàm truyền mẫu đƣợc đƣa ra ở bƣớc trên. Quá trình mô phỏng có sự điều chỉnh để các thông số hệ thống bị khác đi so với thông số nhận dạng, để kiểm nghiệm khả năng của bộ điều khiển. Quỹ đạo đƣợc dùng để kiểm nghiệm hệ thống mô phỏng là quỹ đạo hình vuông có cạnh 50mm và quỹ đạo hình tròn có đƣờng kính 50mm, vận tốc tối đa của đầu công 31 tác là 2mm/s. Lý do lựa chọn hai quỹ đạo này vì đây là hai dạng cơ bản và thông dụng trong gia công nghiệp. Các ký hiệu quy ƣớc trong mô phỏng:  “Perfect” là tín hiệu lý tƣởng.  “Reference” hoặc "y," là tín hiệu nhận dạng hệ thống, dùng để làm hàm truyền mong muốn trong bộ điều khiển đáp ứng.  “BI” hoặc "ynon" là tín hiệu bị sai lệch, nếu hệ thực tế bị biến đổi thông số so với hệ nhận dạng.  “All” hoặc "y" là tín hiệu sau khi điều khiển.  “error-perfect-ref” là sai số giữa quỹ đạo lý tƣởng và quỹ đạo đáp ứng của hàm nhận dạng.  “error-ref-AC” là sai số giữa quỹ đạo mẫu và quỹ đạo điều khiển đáp ứng. 0 10 20 30 40 50 60 70 0 10 20 30 40 50 60 perfect reference BI All mm mm Hình 3.8 Kết quả mô phỏng của MRAS hiệu chỉnh bởi luật MIT 32 0 0.5 1 1.5 2 2.5 3 3.5 4 4.5 0 0.05 0.1 0.15 0.2 0.25 0.3 error-perfect-ref error-ref-AC error (mm) time x 10 5 (ms) Hình 3.9 Sai số trong quỹ đạo điều khiển y non y ym 60 50 40 30 20 10 0 0 50 100 150 200 250 300 350 400 450 y non y ym 60 50 40 30 20 10 0 0 50 100 150 200 250 300 350 400 450 Hình 3.10 Quỹ đạo từng trục X và Y 33 Sai số lớn xuất hiện tại các vị trí mà quỹ đạo đảo chiều hoặc bẻ góc, tối đa lến đến . Sai số này nhỏ hơn sai số nếu không khử rơ hoặc nếu chỉ khử rơ mà không điều khiển đáp ứng, tuy nhiên vẫn lớn hơn so với yêu cầu. Sai số tại các vị trí mà quỹ đạo trục X đứng yên nhỏ hơn . Sai số tại các vị trí mà quỹ đạo trục X có hệ số gốc âm nhỏ hơn . Sai số tại các vị trí quỹ đạo trục X có hệ số gốc dƣơng nhỏ hơn . Sai số nghiêm trọng nhất là tại các vị trí điểm hoạt động đi qua đỉnh hình vuông. Quỹ đạo hình tròn -30 -20 -10 0 10 20 30 -30 -20 -10 0 10 20 30 mm mm perfect reference BI All Hình 3.11 Kết quả mô phỏng của MRAS hiệu chỉnh bởi luật MIT 34 0 0.02 0.04 0.06 0.08 0.1 0.12 error-perfect-ref error-ref-AC error (mm) time x 10 5 (ms) 0 0.5 1 1.5 2 2.5 3 Hình 3.12 Sai số trong quỹ đạo điều khiển y non y ym 30 20 10 0 0 50 100 150 200 250 300 -10 -20 -30 y non y ym 30 20 10 0 0 50 100 150 200 250 300 -10 -20 -30 Hình 3.13 Quỹ đạo từng trục X và Y 35 Các vị trí quỹ đạo của trục Y đảo chiều, sai số dƣới 60um. Các vị trí còn lại, sai số nhỏ hơn 36 Chƣơng 4: THỰC NGHIỆM TRÊN HỆ CHUYỂN ĐỘNG TUYẾN TÍNH Hệ thống điều khiển thực nghiệm 4.1. Phần cứng điều khiển đƣợc xây dựng nhƣ sau: MÁY TÍNH Vi điều khiển ARM STM32F407VG Servopack Động cơ Encoder RS232 Xung TTL Card thu thập dữ liệu DAQ USB A,B,Z BÀN MÁY Thƣớc quang Hình 4.1 Sơ đồ đồ khối hệ thống thực nghiệm Hệ thống điều khiển bao gồm:  Card DAQ USB-6343 là sản phẩm của NI đƣợc sử dụng để giao tiếp giữa máy tính và seropack và thƣớc quang. Phần mềm đƣợc sử dụng để lập trình và giao tiếp là Labview với toolbox DAQmx.  Thƣớc quang Mitutoyo độ phân giải 5 , tín hiệu đầu ra dạng ABZ. 37  Vi điều khiển Arm STM32F407VG nhận lệnh từ máy tính điều khiển động cơ servo pack. 4.1.1. Điều khiển trên máy tính Phƣơng pháp thực hiện thu thập dữ liệu và chƣơng trình thực hiện trên máy tính: Vấn đề lập trình Card thu thập dữ liệu trên C++ Card thu thập dữ liệu NI USB 6343 DAQ đƣợc hỗ trợ sử dụng trên phần mềm Lab view dùng để thu thập dữ liệu. Tuy nhiên, khi sử dụng card thu thập dữ liệu này trên Labview ta gặp các vấn đề khi xuất xung điều khiển động cơ servo và thu thập dữ liệu nhƣ sau. Xuất xung điều khiển động cơ: sử dụng một trong hai phƣơng pháp: truyền dữ liệu dữ liệu qua bộ nhớ đệm hoặc cấu hình số xung và tần số xuất tín hiệu. Phƣơng pháp truyền dữ liệu qua bộ nhớ đệm: dữ liệu là thời gian mở và đóng của chân counter. Nhƣ vậy, một dữ liệu nhƣ là một biến cấu trúc bao gồm thời gian mở và đóng. Các biến cấu trúc này đƣợc khai báo tạo thành một mảng, chính mảng thời gian này quyết định số xung và tần số xuất xung điều khiển động cơ. Tuy nhiên phƣơng pháp pháp này không phù hợp vì hai lý do sau. Thứ nhất, dữ liệu truyền là một mảng dữ liệu kết hợp với tần số xuất xung của động cơ servo cao khoảng 400Khz nên kích thƣớc dữ liệu lớn. Ƣớc lƣợng kích thƣớc dữ liệu vào khoảng 108 byte = 100 MB để cho động cơ hoạt động đƣợc 100s. Điều này làm tốn nhiều tài nguyên của máy tính trên bộ nhớ tạm. Một vấn đề nữa xảy ra khi kích thƣớc dữ liệu lớn là thời gian truyền dữ liệu này từ máy tính xuống bộ nhớ đệm của card điều khiển tốn thời gian, làm mất tính điều khiển thời gian thực của hệ thống. Thứ hai, dữ liệu đƣợc truyền xuống là dữ liệu chạy cho toàn bộ hành trình, do đó quá trình can thiệp liên tục để áp dụng các luật điều khiển không thực hiện đƣợc. Những điều này khiến cho phƣơng pháp truyền dữ liệu thông qua bộ nhớ đệm không thực hiện đƣợc. Phƣơng pháp thứ hai: cài đặt số xung và xuất tín hiệu theo thời gian mẫu. Phƣơng pháp này khắc phục đƣợc việc không can thiệp đƣợc luật điều khiển của phƣơng pháp truyền dữ liệu. Tuy nhiên, việc cài đặt số xung và xuất tín hiệu theo mẫu cho card tốn thời khoảng 1ms cho một lần cài đặt. Trong thời gian cài đặt này card 38 không thể xuất xung điều khiển động cơ. Do đó, nhƣợc điểm của phƣơng pháp này mắc phải là tính thời gian thực. ton toff Hình 4.2 Sơ đồ xung thời gian Phương án được sử dụng để điều khiển: Chƣơng trình đƣợc lập trình trên Visual C++, sử dụng card NI DAQ để đọc giá trị vị trí từ thƣớc quang. Dựa vào giá trị đọc đƣợc này, chƣơng trình thực hiện giải thuật tính ra số xung cần điều khiển trong thời gian mẫu. Sau đó, dữ liệu này đƣợc truyền xuống cho một vi điều khiển thực hiện công việc xuất xung. Chuẩn điều khiển và frame điều khiển đƣợc trình bày ở phần sau. Phương pháp lập trình trên máy tính: ngôn ngữ lập trình C++ trên Visual 2010. Thƣờng để giải quyết bài toán nào đó, ta thƣờng dùng giải thuật tuần tự nhờ tính dễ hiểu, dễ kiểm soát của nó. Chƣơng trình dùng giải thuật tuần tự khi chạy trở thành process mono-process hay tiến trình tuần tự. Process tuần tự hoạt động không hiệu quả vì không lợi dụng triệt để đƣợc các CPU xử lý trên máy tính vật lý.Trong khi các máy tính hiện nay đều dùng CPU đa nhân. Việc không sử dụng tối đa đƣợc tài nguyên của máy tính làm cho chƣơng trình thực hiện tuần tự trở nên mất thời gian, không ứng dụng đƣợc trong các hệ điều khiển cần thời gian lấy mẫu rất nhỏ. Cụ thể trong hệ thống thực nghiệm cần thời gian lấy mẫu nhanh ( ) trong khi chƣơng trình phải thực hiện các công việc tốn thời gian. Trong khoảng thời gian lấy mẫu này chƣơng trình phải đồng thời thực hiện các công việc sau: đọc dữ liệu từ card thu thập dữ liệu DAQ, dữ liệu đƣợc đọc này qua một chƣơng trình thực hiện giải thuật điều khiển, sau đó dữ liệu ra đƣợc truyền xuống vi điều khiển. Trong đó, hai công việc tốn nhiều thời gian nhất là đọc dữ liệu từ card thu thập dữ liệu ( ) và truyền dữ liệu ( ) vì hai chƣơng trình này phải giao tiếp với ngoại v

Các file đính kèm theo tài liệu này:

  • pdfluan_van_nghien_cuu_thiet_ke_bo_dieu_khien_khu_ro_ket_cau_tr.pdf
Tài liệu liên quan