ThiÕt kÕ m« h×nh ®IỊu khiĨn th«ng minh

Th¸i ThÞ Thu Hµ - Vâ Anh Huy
Khoa C¬ khÝ - Tr−êng §¹i häc B¸ch Khoa TP.HCM

Tãm T¾t:
BµI b¸o tr×nh bµy m« h×nh thiÕt bÞ ®IỊu khiĨn th«ng minh gåm nhiỊu module ghÐp l¹i ®Ĩ ®IỊu khiĨn nhanh vµ
chÝnh x¸c mét bµn m¸y dÞch chun theo hai ph−¬ng X vµ Y. M« h×nh nµy cã cÊu tróc më vỊ kÕt cÊu còng nh−
®iỊu khiĨn.
ABSTRACT :
The paper describled an intelligent control model with a great deal module connected, sothat the model have
fast control and accurate on table machine moving with X and Y axis. The model has open structure as
control.
I. KH¸I NIƯM VỊ §IỊU KHIĨN TH¤NG MINH

Kh¸i niƯm ®iỊu khiĨn th«ng minh ®−ỵc Gi¸o s− Albus J.S ®−a ra th¶o ln ë c¸c héi
th¶o tõ nh÷ng n¨m 1980. Sau ®ã vµo n¨m 1985 t¹i Héi th¶o vỊ ®iỊu khiĨn th«ng minh T.S
Saridis G.N ®· ®−a ra kh¸i niƯm vỊ ®iỊu khiĨn th«ng minh lµ phÇn giao nhau gi÷a lý thut
®iỊu khiĨn, trÝ t nh©n t¹o vµ vËt trï häc(h×nh 1)

H×nh 1

§Ĩ ®¸nh gi¸ hƯ thèng th«ng minh hay kh«ng John M.Evan vµ Elena Nessina t¹i Héi
th¶o vµo th¸ng 4 n¨m 2000 ®· ®−a ra c¸c tiªu chÝ nh− thÝch nghi, tù tèi −u, tù chÈn ®o¸n, tù
b¶o tr× vµ chÝnh x¸c trong mäi thêi ®iĨm kh¸c nhau.
HƯ thèng th«ng minh th−êng phøc t¹p h¬n v× bao gåm nhiỊu thµnh phÇn h¬n. Hui-
min Huang cđa viƯn NiST ®· ®−a ra cÊu tróc më vµ ®iỊu khiĨn theo nhiỊu cÊp bËc kh¸c
nhau trong thêi gian thùc vµ cã nhiỊu gi¶I ph¸p
Cßn T.S Mohammad Teshnehleb cđa §¹i häc Tossi Teheran Iran l¹i nghiªn cøu
®iỊu khiĨn th«ng minh dùa trªn c¬ së Neural Network linh ho¹t.
Trong ngµnh chÕ t¹o m¸y kh¸i niƯm vỊ hƯ thèng ®−ỵc c¸c gi¸o s− viƯn c«ng nghƯ

cao GINTIC Singapore quan niƯm lµ c¸c hƯ thèng gia c«ng th«ng minh cã cÊu tróc më,
thùc hiƯn trong thêi gian thùc vµ ®Ỉc biƯt lµ c¸c sensor ®Ĩ xư lý c¸c t×nh hng kh¸c nhau
trong qu¸ tr×nh gia c«ng.
VỊ bé ®iỊu khiĨn th«ng minh cã rÊt nhiỊu c¸c c«ng tr×nh nghiªn cøu kh¸c nhau.
Ch¼ng h¹n John Michloski (NIST) nghiªn cøu ph©n tÝch c¸c mo®un cđa bé ®iỊu khiĨn cho
Lí thuyết
điều khiển
Vận trù
Trí tuệ
nhân tạo
các máy CNC, các bộ điều khiển theo cấp bậc trong môi trờng liên kết. Nó ứng dụng
nhiều trong các hệ thống máy công cụ CNC tiện, phay nhiều trục, mài và Robot.
John Hort lại nghiên cứu các bộ điều khiển của máy đo tọa độ CMM. Nó có cấu
trúc mở theo mođun, điều khiển phản hồi, trong thời gian thực và đặc biệt là có các cảm
biến nhận tín hiệu đo lờng.
Dr. Huang của viện công nghệ cao GINTIC đặc biệt quan tâm đến các bộ điều
khiển thông minh của các quá trình đánh bóng các bề mặt tự do phức tạp. Trong các bộ
điều khiển có các cảm biến có khả năng tự thích nghi, tự đáp ứng trên quan điểm tiếp cận
Mechatronics. Còn Dr.Gang Zhiniens thì nghiên cứu áp dụng các bộ điều khiển CNC cho
các quá trình gia công vật liệu thông minh.
Tại Hội thảo quốc tế về áp dụng công nghệ thông tin trong hàn đợc tổ chức tại San
Francisco năm 1997 DR.Ripply W.G và Falro.Ja đã báo cáo các kết quả nghiên cứu về thiết
bị tự động hóa mà trong đó các tác giả có đề cập đến cụm điều khiển bao gồm bộ điều
khiển robot và bộ điều khiển thông minh quá trình hàn. Một trong những thành phần cơ bản
của bộ điều khiển thông minh này là cảm biến.
Tại Hội thảo quốc tế về Hệ thống thông minh đợc tổ chức tại Boston tháng 11 năm
2000, Frederick Procter, John Michaloski của NIST và hãng General Motor đã phân tích
những yêu cầu đối với bộ điều khiển thông minh là cần có cấu trúc mở, mođun, nhiều trục,
nhiều quy luật điều khiển, có liên hệ phản hồi. Các bộ điều khiển này cấu tạo trên nền tảng
các cảm biến đặc trng cho các máy CNC và Robot.

Trong các báo cáo về bộ điều khiển thông minh nhiều thành phần cho robot thì các
tác giả J.Albus. Alacafe và Meystel đã giới thiệu cấu trúc của bộ điều khiển thông minh.
Và ngời ta cũng cho rằng hệ thống thông minh có thể đợc coi là khái niệm mở rộng hơn
so với điều khiển thông minh Hệ thống bao gồm nhiều thành phần nh sự thu nhận, mô
phỏng quá trình hoặc giá trị điều chỉnh.
Tại Hội thảo quốc tế về điều khiển và ra quyết định tổ chức tại Kobe Nhật Bản
tháng 12 năm 1996 Dr.Hui Min Huang (GINTIC) đã trình bày bộ điều khiển nhiều mức:
Mức thứ 1 là servo (actuor).
Mức thứ 2 là primitive (dynamic)
Mức thứ 3 là elementary (kinetics)
Mức thứ 4 là equipement (robot, CNC,...)
Mức thứ 5 là workstation.

II. MÔ HìNH THí NGHIệM ĐIềU KHIểN THÔNG MINH
Để nghiên cứu những đặc tính của máy tính thông minh cũng nh để hoàn thiện nó
phảI có mô hình thí nghiệm. Nhng chọn mô hình nh thế nào để đáp ứng đợc các yêu
cầu về đIều khiển thông minh là phảI cân nhắc kỹ lỡng.
Trong những máy công cụ hiện đại ngày càng có yêu cầu cao về độ chính xác cũng
nh tốc độ cao chính vì lẽ đó cần phảI nghiên cứu các chuyển động của bàn máy theo
những tọa độ X & Y khác nhau.
Mô hình có cấu trúc mở về kết cấu nh thay đổi kiểu truyền động cũng nh module
chức năng làm việc. Về việc truyền động có thể dùng vitme đai ốc bi hoặc dùng động cơ
tuyến tính. Nh chúng ta đều biết về đặc điểm độ chính xác yêu cầu rất cao cho nên hầu hết
các máy CNC đều dùng truyền động vitme đai ốc bi. Tuy nhiên trong nhiều máy mới hiện
đại ngoài yêu cầu về độ chính xác vị trí còn có yêu cầu về tốc độ cao mà truyền động vitme
đai ốc bi khó đáp ứng đợc cho nên ngời ta chuyển sang dùng động cơ tuyến tính.
P1
CONNECTOR DB25
13
25

12
24
11
23
10
22
9
21
8
20
7
19
6
18
5
17
4
16
3
15
2
14
1
Trong m« h×nh nµy b−íc ®Çu chóng t«i dïng bé trun vitme ®ai èc bi vµ giai ®o¹n
kÕ tiÕp sÏ dïng ®éng c¬ tun tÝnh. §èi víi ơ dao còng cã thĨ g¸ l¾p nh÷ng dơng cơ kh¸c
nhau nh− ®Çu khoan, ®Çu phay, hc ®Çu c¾t laser.
Bé phËn ®iỊu khiĨn còng cã cÊu tróc më b»ng 2 c¸ch : cã liªn hƯ ph¶n håi (feedback) hc
®iỊu khiĨn dÉn tiÕp (feedforward).
M¸y thiÕt kÕ cã cÊu tróc cđa m¸y ®−ỵc thĨ hiƯn trªn h×nh 2











H×nh 2
HỆ THỐNG ĐIỀU KHIỂN
Mô hình được điều khiển bằng máy tính và giao tiếp qua cổng máy in
mà sơ đồ chân cổng máy in như sau:


Chân Kí hiệu Vào/Ra Chức năng
1 STROBE(-
)
Ra (output ) Byte được in
2…9 D0…D7 Ra Đường dữ
liệu
10 ACK Vào(Input) Xác nhận
11 BUSY(-) Vào Máy in bận
12 PE Vào Hết giấy
13 SLCT Vào Select
14 AF(-) Vào Auto feed
15 ERROR(-) Vào Lỗi
16 INIT Ra 0:đặt lại
máy in
17 SLCTINT(-

)
Ra Selext in
18..25 GND Nối đất

Mạch giao tiếp được trình bày ở hình 3 và mạch công suất được giới thiệu ở
hình 4




Hình3




















Hình 4






III. KÕt qu¶
Chóng t«i ®· thiÕt kÕ vµ chÕ t¹o mét m« h×nh vµ b¶n vÏ l¾p ®−îc tr×nh bµy trªn
h×nh2
R2
1k
2
1
D7
1
2
R13
21
1
U6A
7404
1
2
JP6
HEAD ER 4
1
2
3
4

R3
21
J5
OUT2
Q7
D718
3
2
1
R7
2
1
D6
1
2
Q8
H1061
3
2
1
R5
2
1
R11
2
1
J3
R10
2
1

U1A
74LS08
1
2
3
U4
4N35
16
2
5
4
R9
2
1
R4
21
U3
4N35
1 6
2
5
4
Q10
C828
3
2
1
R12
2
1

D5
1
2
R6
2
1
J2
U1D
74LS08
12
13
11
D3
1
2
J4
OUT1
J1
U1C
74LS08
9
10
8
Q1
A671
3
2
1
Q3
B688

3
2
1
R1
1k
21
R8
2
1
Q9
C828
3
2
1
Q2
B688
3
2
1
Q4
A671
3
2
1
U1B
74LS08
4
5
6
U5

4N35
16
2
5
4Q5
H1061
3
2
1
U2
4N35
1 6
2
5
4
D8
1
2
R14
2
1
D4
1
2
Q6
D718
3
2
1
Kích thớc của máy nh sau : 800x700x750 mm

Truyền động ở đây là đai ốc bi với hành trình bàn máy nh sau:
Lx = 500 mm
Ly = 300 mm
Mô hình có cấu trúc mở về kết cấu nh thay đổi kiểu truyền động cũng nh module
chức năng làm việc
Trong mô hình này bớc đầu chúng tôi dùng bộ truyền vitme đai ốc bi và giai đoạn
kế tiêp sẽ dùng động cơ tuyến tính.
Bớc đầu thử nghiệm điều khiển thông minh mức 1 là có liên hệ phản hồi.
Qua các thử nghiệm bàn máy chạy êm và ổn định.
Bớc nghiên cứu kế tiếp là chúng tôI sẽ sử dụng phơng pháp điều khiển dẫn tiếp
(feedforward) để nâng cao độ chính xáccũng nh dùng truyền động động cơ tuyến tính để
nâng cao tốc độ dịch chuyển của bàn máy.

IV. Ti liệu tham khảo

[1]. YUSUF ALTINTAS, (2000) Manufacturing Automation, Cambringe University Press.
[2]. GEORGE TLUSTY, (1999) Manufacturing processes and Equipment, Prentice Hall.
[3]. HUI-MIN HUANG, (1996) An architecture and a methodology for intelligent control.
[4]. J.ALBUS, Multiresolutional intelligent controller for baby robot.
[5]. FRED PROCTOR, A Methodlogy for intergrating sensor feedback in machine tool
controller.