UNIVERSIDADE FEDERAL DO RIO GRANDE DO NORTE CENTRO DE TECNOLOGIA
PROGRAMA DE PÓS-GRADUAÇÃO EM ENGENHARIA ELÉTRICA E COMPUTAÇÃO
CONSTRUÇÃO E CONTROLE INTELIGENTE DE
UM MANIPULADOR ROBÓTICO COM DOIS
GRAUS DE LIBERDADE
Jobson Francisco da Silva
JOBSON FRANCISCO DA SILVA
CONSTRUÇÃO E CONTROLE INTELIGENTE DE
UM MANIPULADOR ROBÓTICO COM DOIS
GRAUS DE LIBERDADE
Dissertação de Mestrado apresentada ao Programa de Pós-Graduação em Engenharia Elétrica e Computação da Universidade Federal do Rio Grande do Norte (Área de Concentração: Automação e Sistemas) como parte dos requisitos para obtenção do título de Mestre em Ciências de Engenharia Elétrica e Computação.
Orientador: Prof. Dr. Fábio Meneghetti Ugulino de Araújo
Catalogação da Publicação na Fonte / Bibliotecário Raimundo Muniz de Oliveira CRB15-429
Silva, Jobson Francisco da.
Construção e controle inteligente de um manipulador robótico com dois graus de liberdade / Jobson Francisco da Silva. – Natal, RN, 2012.
84 f. : il.
Orientador Fábio Meneghetti Ugulino de Araujo.
Dissertação (Mestrado em Engenharia Elétrica) – Universidade Federal do Rio Grande do Norte. Programa de Pós Graduação em Engenharia Elétrica e Computação.
1. Manipulador Robótico – Dissertação 2.Controle Fuzzy – Dissertação. 3. Controle de posição – Dissertação. Araujo, Fábio Meneghetti Ugulino de. II. Título.
CONTRUÇÃO E CONTROLE INTELIGENTE DE UM MANIPULADOR
ROBÓTICO COM DOIS GRAUS DE LIBERDADE
Jobson Francisco da Silva
Dissertação de Mestrado aprovada em 08 de junho de 2012, pela banca examinadora composta pelos seguintes membros:
____________________________________________________________ Prof. Dr. Fábio Meneghetti Ugulino de Araújo - DCA/UFRN
____________________________________________________________ Prof. Dr. Anderson Luiz de Oliveira Cavalcanti - DCA/UFRN
AGRADECIMENTOS
A Deus, a Jesus Cristo e Sua Mãe, Maria, pela proteção e auxílio nas adversidades. À minha esposa, Maria Cléa, pelo seu carinho, pela sua presença constante e compreensão, e aos não menos amados filhos, Pollyanna, Julianna e Jobson Júnior.
Aos meus pais, João Francisco da Silva e Maria das Neves Gonçalves da Silva (in memoriam).
Ao meu orientador e professor de Sistemas de Controle e Controle Inteligente, Dr. Fábio Meneghetti Ugulino de Araújo, pela paciência, pela sabedoria, pela sua orientação; enfim, pela honra de ser seu orientado.
Ao professor Alberdan Santiago de Aquino, pelas inúmeras horas reservadas em prol do meu trabalho, pelos direcionamentos, conselhos e pela amizade sincera.
Ao professor Arnaldo Vilela, pelo convívio, pelo incentivo, pelas conversas descontraídas, e por compartilhar comigo materiais de estudo e ideias.
Aos professores Carlos Alberto Nóbrega Sobrinho e Luiz Nóbrega Sobrinho, pela ajuda e convivência durante todo o meu trabalho.
Ao meu amigo e colega de mestrado Marcílio de Paiva Onofre Filho, pelas preciosas contribuições para o desenvolvimento desta dissertação.
Aos professores do Projeto MINTER, pelos enriquecedores ensinamentos, essenciais para o desenvolvimento deste trabalho.
Ao professor Benedito Santana de Oliveira, pelas preciosas contribuições para esta dissertação.
Aos colegas de Mestrado e professores João Batista de Oliveira Silva, Francisco Roberto de Castro, José Nedício, Antônio Dália, Leonardo Telino, Fábio Lima, Jailton Moreira, José Aniceto, Milton Medeiros, Rafaelle Feliciano, Márcio Ugulino, Emânuel Guerra, Fernando Hilton, Guilherme Régis e Ivo Oliveira, pelos momentos de estudo e valiosa convivência.
Ao professor Dr. Wilson Guerreiro Pinheiro, pela meticulosa revisão final da dissertação.
RESUMO
O presente trabalho mostra o desenvolvimento e construção de um manipulador robótico de juntas rotativas com dois graus de liberdade, acionado por motores de indução trifásicos. Os posicionamentos do braço e da base são realizados, para efeito de comparação, por um controlador fuzzy e por um controlador PID, implementados no ambiente de programação LabVIEW®. O robô desenvolvido permite movimentação numa área espacial equivalente a um quarto de esfera. Resultados experimentais demonstraram que o controlador fuzzy apresenta desempenho superior ao do controlador PID quando o manipulador robótico executa trajetórias dos tipos degrau variável e degrau unitário com carga e sem carga.
ABSTRACT
The present work shows the development and construction of a robot manipulator with two rotary joints and two degrees of freedom, driven by three-phase induction motors. The positions of the arm and base are made, for comparison, by a fuzzy controller and a PID controller implemented in LabVIEW® programming environment. The robot manipulator moves in an area equivalent to a quarter of a sphere. Experimental results have shown that the fuzzy controller has superior performance to PID controller when tracking single and multiple step trajectories, for the cases of load and no load.
LISTA DE FIGURAS
Figura 1.1 Manipulador robótico de seis graus de liberdade ... 19
Figura 2.1 Elos (vínculos) e junta de um manipulador ... 28
Figura 2.2 Configurações básicas de braços robóticos: (a) junta deslizante; (b) junta rotacional; (c) junta esférica. ... 28
Figura 2.3 Sistema de controle ... 30
Figura 3.1 Manipulador robótico desenvolvido ... 35
Figura 3.2 Braço mecânico desenvolvido ... 36
Figura 3.3 Elementos necessários ao acionamento do braço mecânico... 37
Figura 3.4 Elementos necessários ao acionamento da base ... 37
Figura 3.5 Sistema braço + base montado ... 38
Figura 3.6 Manipulador robótico desenvolvido ... 38
Figura 3.7 Manipulador robótico e sistema de comando ... 39
Figura 3.8 Diagrama esquemático do sistema ... 40
Figura 3.9 Enrolamentos do estator e do rotor de um motor de indução ... 41
Figura 3.10 Modulação PWM controlada por sinal senoidal ... 43
Figura 3.11 Placa de aquisição de dados da NI ... 44
Figura 3.12 Transdutor angular (potenciômetro de 10 kΩ)... 45
Figura 3.13 Transferidor da base ... 46
Figura 3.14 Transferidor do braço ... 46
Figura 3.15 Diagrama de acionamento, comando e proteção do sistema ... 47
Figura 4.1 Diagrama de blocos do controle da base do manipulador robótico ... 48
Figura 4.2 Variável ERRO e seus termos linguísticos ... 52
Figura 4.3 Variável VERRO e seus termos linguísticos ... 52
Figura 4.4 Variável de saída e seus termos linguísticos ... 53
Figura 4.5 Exemplo de regra de estratégia de controle ... 55
Figura 4.6 Fuzzificação para Erro = -1,85 grau... 56
Figura 4.7 Fuzzificação para VERRO = -0,1 grau ... 56
Figura 4.8 Defuzzificação de acordo com o Centro dos Máximos (CoM) ... 58
Figura 4.9 Superfície para variável de controle do manipulador ... 59
Figura 5.1 Resposta ao Degrau Variável – Braço ... 61
Figura 5.2 Variável de controle do controlador fuzzy para o braço ... 61
Figura 5.4 Variável de controle do controlador fuzzy para a base ... 63
Figura 5.5 Deslocamentos do sistema nas situações com carga e sem carga... 65
Figura 5.6 Detalhe do degrau positivo do sistema com carga e sem carga ... 65
Figura 5.7 Detalhe do degrau negativo do sistema com carga e sem carga ... 66
Figura 5.8 Acompanhamento de trajetória cossenoidal – Braço ... 69
Figura 5.9 Variável de controle para acompanhamento de trajetória cossenoidal – Braço ... 69
Figura 5.10 Acompanhamento de trajetória senoidal – Base ... 69
Figura 5.11 Variável de controle para acompanhamento de trajetória senoidal – Base ... 70
Figura 5.12 Resposta do braço submetido à ação do ganho crítico ... 71
Figura 5.13 Resposta da base submetida à ação do ganho crítico ... 72
Figura 5.14 Resposta ao Degrau Variável com diferentes técnicas de controle – Braço ... 73
Figura 5.15 Resposta ao Degrau Variável com diferentes técnicas de controle – Base ... 74
Figura 5.16 Variável de controle do controlador PID para o braço... 74
Figura 5.17 Variável de controle do controlador PID para a base ... 75
LISTA DE TABELAS
Tabela 4.1 Termos linguísticos para o ERRO ... 51
Tabela 4.2 Termos linguísticos para o VERRO ... 51
Tabela 4.3 Base de regras linguísticas para os motores do manipulador robótico ... 54
Tabela 4.4 Análise das quatro regras válidas ... 57
Tabela 4.5 Resultado da inferência fuzzy ... 57
Tabela 4.6 Resultado da defuzzificação ... 58
Tabela 5.1 Índices de desempenho do braço obtidos experimentalmente para degraus de amplitudes variadas ... 63
Tabela 5.2 Índices de desempenho da base obtidos experimentalmente para degraus de amplitudes variadas ... 64
Tabela 5.3 Índices de desempenho experimentais para degrau positivo com carga e sem carga (braço). ... 67
Tabela 5.4 Índices de desempenho experimentais para degrau negativo com carga e sem carga (braço) ... 67
Tabela 5.5 Índices de desempenho experimentais do braço para degraus de amplitudes variadas – Controlador PID ... 75
Tabela 5.6 Índices de desempenho experimentais da base para degraus de amplitudes variadas – Controlador PID ... 76
Tabela 5.7 Índices de desempenho IAE e MSE do braço ... 76
LISTA DE ABREVIATURAS E SIGLAS
AC Alternate Current [= Corrente Alternada]
A/D Conversor Analógico-Digital
APPC Adaptive Pole Placement Control [=Controle Adaptativo por Posicionamento de Polos]
ASME American Society of Mechanical Engineers [= Sociedade Americana de Engenheiros Mecânicos]
BCZM Biblioteca Central Zila Mamede
CA Corrente alternada
CC Corrente contínua
CoA Center of Area [= Centro de Área]
CoM Center of Maximum [= Centro dos Máximos] D/A Conversor Digital-Analógico
Eq. Equação
EUA Estados Unidos da América
IAE Integral Absolute Error [= erro integral absoluto] ICRA International Conference on Robotics and Automation IECON Annual Conference of the IEEE Industrial Electronics Society IEEE Institute of Electrical and Electronic Engineers [= Instituto de
Engenheiros Eletricistas e de Eletrônica]
IET Institution of Engineering and Technology [= Instituição de Engenharia e Tecnologia]
IFPB Instituto Federal de Educação, Ciência e Tecnologia da Paraíba IFR International Federation of Robotics [= Federação Internacional de
Robótica]
ISRR International Symposium of Robotics Research
ISSN International Standard Serial Number [= Número Internacional Normalizado para Publicações Seriadas].
ISSO International Organization for Standardization [= Organização Internacional para Padronização]
ITIC International Technology and Innovation Conference
J. Dyn.Sys.Meas. Journal of Dynamic Systems, Measurement, and Control
J. Physiol. Journal of Physiology
LabVIEW® Laboratory Virtual Instruments Engineering Workbench MINTER Programa de Apoio à Realização de Cursos de Pós-Graduação
Stricto Sensu Interinstitucionais [modalidade Mestrado] MIT Massachusets Institute of Technology
MoM Mean of Maximum [= Média dos Máximos]
MRAC Model Reference Adaptive Control [= Controle Adaptativo por Modelo de Referência]
MSE Mean Square Error [= erro quadrático médio]
n. número
NASA National Aeronautics and Space Administration [= Administração Nacional de Aeronáutica e Espaço]
NES Número de entradas do parafuso sem fim
NG Negativo grande
NI National Instruments®
NM Negativo médio
NMG Negativo médio grande
N.o Número
P Junta deslizante; proporcional
PA Pasadena
PCSPA Pervasive Computing, Signal Processing and Applications
PD Proporcional-Derivativo
PE Estado de Pernambuco
PG Positivo grande
PI Proporcional-Integral; Proporcional-Integrativo
PID Proporcional, Integral e Derivativo; Proporcional-Integrativo-Derivativo
PM Positivo médio
PMG Positivo médio grande
PP Positivo pequeno
pp. Abreviação do inglês pages [= páginas]
PUMA Programmable Universal Machine for Assembly
PWM Pulse-Width Modulation [= modulação por largura de pulso]
R Junta rotacional
RIA Robotics Institute of America [= Instituto de Robótica da América]
RNA Rede Neural Artificial
S Junta esférica; amostra [em inglês, Sample] SAE Society of Automotive Engineers
SC Estado de Santa Catarina
SCARA Selective Compliance Assembly Robot Arm
s.d. Abreviação da locução latina sine data [= sem data (de publicação)] s.l. Abreviação da locução latina sine loco [= sem local (de publicação)] s.n. Abreviação da locução latina sine nomine [= sem nome (do editor)] SSRR Safety, Security and Rescue Robotics
Trans. Transactions
UFRGS Universidade Federal do Rio Grande do Sul UFSC Universidade Federal de Santa Catarina UnB Universidade de Brasília
Univ. University [= Universidade]
USB Universal Serial Bus [= Barramento Serial Universal.]
v. veja; volume
LISTA DE SÍMBOLOS
A, B , C Terminais do transdutor angular (potenciômetro) AO 0 e AO 1 Canais analógicos de saída
AI 1 e AI 4 Entradas analógicas
CV Cavalo-Vapor
Ess Erro percentual de regime permanente
f Frequência
FC_1, FC_2, FC_3, FC_4 Sensores mecânicos de fim de curso
g grama
GB Gigabyte
Gc(s) Função de transferência do controlador PID
GHz Gigahertz
GND Abreviação do inglês ground [= Aterramento; terminal de terra]
Hz hertz
Kd Ganho derivativo
kg quilograma
Ki Ganho integrativo
KM Ganho proporcional quando o sistema entra em oscilação permanente
KMbase Ganho crítico da base
KMbraço Ganho crítico do braço
Kp Ganho proporcional
kS quilosample [= quiloamostra]
kΩ quilo-ohm
K1, K2 Contatores
mm milímetro
N Velocidade do eixo do motor
P Número de polos do motor; junta deslizante
PMbase Período crítico da base
PMbraço Período crítico do braço
PO 0 e PO 1 Saídas digitais
ref(t) Referência do sistema no instante t
rpm rotações por minuto
RPMMotor Número de rotações por minuto do motor
RPMSaída Número de rotações por minuto da saída do redutor
s segundo
S Escorregamento
Ti Parâmetro relativo ao ganho integral do controlador PID
Ts Tempo de assentamento
Up Ultrapassagem percentual
US Tensão trifásica senoidal de referência
UΔ Tensão triangular
V Volt
Vp Tensão fornecida pelo potenciômetro à entrada analógica da placa de aquisição de dados
X Eixo das abscissas
Xi Comando de movimento do eixo X
Yi Comando de movimento do eixo Y
y(t) Resposta do sistema no instante t
Z Número de dentes da engrenagem (coroa)
α, , , θ, φ, Ângulos de movimentação do manipulador robótico de seis graus de liberdade
θbase Ângulo da base do manipulador robótico θbraço Ângulo do braço do manipulador robótico
Frequência angular
Ω
ohmSUMÁRIO
CAPÍTULO 1 INTRODUÇÃO ... 19
1.1 Objetivo da Pesquisa ... 21
1.2 Organização do Trabalho ... 21
CAPÍTULO 2 REVISÃO BIBLIOGRÁFICA ... 22
2.1 Notas Históricas sobre Robôs ... 22
2.1.1 Classificação dos robôs ... 25
2.1.2 Elementos de um manipulador robótico ... 26
2.1.3 Tipos de juntas ... 27
2.1.4 Graus de liberdade e mobilidade ... 29
2. 2 Estrutura de Controle ... 29
2.2.1 Controle clássico ... 30
2.2.2 Controle adaptativo ... 31
2.2.3 Redes neurais ... 32
2.2.4 Lógica fuzzy ... 33
CAPÍTULO 3 DESENVOLVIMENTO E INSTRUMENTAÇÃO DO MANIPULADOR ROBÓTICO ... 34
3.1 Manipulador Robótico com Dois Graus de Liberdade (Estudo, Desenvolvimento e Motivação) ... 34
3.2 Descrição do Manipulador Robótico ... 35
3.2.1 Projeto mecânico ... 35
3.2.2 Sistema de acionamento ... 39
3.2.3 Sistema de aquisição de dados ... 43
3.2.4 Sistema de medição (posicionamento) ... 44
3.2.5 Sistema de comando e proteção ... 46
CAPÍTULO 4 CONTROLE INTELIGENTE DO SISTEMA ... 48
4.1 Controlador ... 48
4.1.1 Fuzzificação ... 50
4.1.2 Inferência fuzzy... 53
4.1.3 Defuzzificação... 54
CAPÍTULO 5 RESULTADOS EXPERIMENTAIS ... 60
5.1 Ensaios de Acionamento do Sistema ... 60
5.1.1 Acionamento do tipo degrau ... 60
5.1.2 Acionamento do braço com carga ... 64
5.1.3 Acionamento com funções circulares ... 67
5.1.4 Ensaios com controlador PID ... 70
CAPÍTULO 6 CONCLUSÕES ... 78
REFERÊNCIAS ... 79
CAPÍTULO 1
INTRODUÇÃO
Nas décadas de 1950 e 1960, os robôs industriais foram introduzidos com a finalidade de substituir o homem na execução de tarefas repetitivas e/ou perigosas, visando a melhorias na qualidade, aumento da produtividade e redução dos custos de produção.
No final da década de 1950, foi desenvolvido o que se pode chamar de primeiro robô automático, um conceito de J. K. Devol, chamado Unimate. (GIRALT, 1997). Tal projeto usava princípios de comando numérico para controlar o manipulador, e era acionado hidraulicamente, características muito semelhantes aos projetos encontrados na atualidade. No ano de 1961, esse robô foi instalado na Ford. A partir de então, a robótica não parou de se desenvolver de maneira acelerada, ao ponto de existirem estudos com robôs que imitam movimentos humanos (KOMAGOME et al., 2007) e robôs sociais presentes em centros comerciais. (SHIOMI, 2009).
Na Fig. 1.1, é representado o arquétipo do robô manipulador, inspirado no braço humano. Através da programação dos três ângulos do braço (α, , ) e da aplicação do comando adequado aos motores das três articulações, é possível levar o atuador a um dado ponto dentro dos limites espaciais de trabalho. De forma análoga, podem-se programar os três ângulos (ψ, θ, φ) e comandar os acionadores do pulso para levar o elemento presente na extremidade do braço a tomar a orientação desejada com base na tarefa a ser realizada. (GIRALT, 1997).
Robôs industriais vêm sendo largamente empregados, devido à sua capacidade de se adaptarem a situações diversas e sua fácil programação. Contudo, para assegurar que a presença do robô seja verdadeiramente satisfatória, faz-se necessária uma boa estratégia de controle. A partir da segunda metade do século XX, com o crescente avanço da automação industrial, tem sido cada vez maior a atenção dispensada ao controle automático de sistemas dinâmicos. Durante esse período, várias técnicas de controle têm sido desenvolvidas, como controle robusto, controle ótimo, controle adaptativo, controle não linear, controle inteligente, entre outros.
Como alternativa ao controle convencional, nos tempos atuais, utilizam-se controles inteligentes, consistindo basicamente de três abordagens, de acordo com Paraskevopoulos (1996): sistemas especialistas baseados em conhecimento, controle por lógica fuzzy e controle por redes neurais.
O controle por lógica fuzzy incorpora a maneira de pensar do homem em um sistema de controle. (SHAW; SIMÕES, 2004). Por meio da tecnologia fuzzy, pode-se capturar a experiência de operadores humanos, que controlam processos e plantas industriais, e incluí-la em controladores computadorizados com desempenho idêntico ou melhor que o humano. O controle fuzzy não necessita da modelagem matemática do processo, e, sim, da modelagem das ações provenientes do conhecimento de um especialista, utilizando, para isso, termos linguísticos, ou seja, descrições verbais. Além disso, os controladores fuzzy tratam igualmente sistemas lineares e não lineares, e são capazes de controlar sistemas multivariáveis complexos, executando estratégias de tomadas de decisão nos mais variados tipos de plantas. Portanto, essa é uma abordagem diferente dos métodos convencionais de controle, que são desenvolvidos via modelagem matemática das plantas, derivando os parâmetros a serem controlados em função do estado do processo. (SHHEIBIA, 2001).
O robô manipulador construído para a realização do presente trabalho apresenta dois graus de liberdade. Os movimentos da estrutura são realizados por meio de dois motores de .indução trifásicos acionados por inversores de freqüência. Além disso, esse sistema é retroalimentado e constituído por circuitos elétricos de condicionamento dos sinais de entrada e de saída.
1.1 Objetivo da Pesquisa
Este trabalho tem como objetivo a construção de um manipulador robótico de dois graus de liberdade alimentado por motores de indução trifásicos, bem como a apresentação de um acionamento automático, utilizando lógica fuzzy para o controle de posição dos elos e acompanhamento de sua trajetória.
O estudo visa contribuir para o avanço nas pesquisas acerca da construção de manipuladores robóticos e do controle neles empregado, tornando-se, assim, uma referência em pesquisas futuras que desejem realizar trabalhos semelhantes ao que foi desenvolvido e aqui descrito.
1.2Organização do Trabalho
O presente trabalho está organizado em seis capítulos, com os seguintes conteúdos: No Capítulo 2, são apresentados uma revisão bibliográfica e um breve histórico sobre os robôs, contemplando sua classificação, os elementos inerentes a um manipulador robótico, os tipos de juntas e as definições de graus de liberdade e mobilidade. Além disso, é apresentada uma revisão a respeito das filosofias de controle utilizadas atualmente.
O Capítulo 3 versa sobre o projeto, o desenvolvimento e a instrumentação do manipulador robótico, contemplando sua descrição mecânica, o sistema de acionamento, o sistema de aquisição de dados e, por fim, o sistema de medição de posição. Esse capítulo apresenta ainda uma nota sobre o tipo de motor de indução trifásico utilizado no projeto, além da justificativa de sua seleção e do princípio de funcionamento dos inversores de frequência.
O Capítulo 4 discursa a respeito da fundamentação teórica da lógica fuzzy e dos princípios necessários ao entendimento dos processos desenvolvidos para os experimentos. Além disso, foi apresentado o desenvolvimento do controlador do manipulador.
O Capítulo 5 mostra os resultados experimentais obtidos em testes realizados em laboratório com as estratégias de controle utilizadas. Testes experimentais apresentados foram obtidos como foco de controle de posição e trajetória para os elos do manipulador robótico.
CAPÍTULO 2
REVISÃO BIBLIOGRÁFICA
Neste capitulo, é apresentado um pequeno histórico sobre robôs, contemplando suas características e alguns tipos de controle utilizados atualmente. Na seção 2.1, é apresentado um histórico sobre os robôs. Nas subseções 2.1.1, 2.1.2, 2.1.3 e 2.2.4, apresentam-se a classificação dos robôs, os elementos dos manipuladores robóticos, os tipos de juntas e as definições de grau de liberdade e mobilidade. Na seção 2.2, mostra-se como se estrutura um sistema de controle. Nas subseções 2.2.1, 2.2.2, 2.2.3 e 2.2.4, fazem-se comentários sobre controles clássico, adaptativo, por redes neurais e por lógica fuzzy.
2.1 Notas Históricas sobre Robôs
O termo robô teve sua origem em 1917, derivado da palavra tcheca robata, que é sinônimo de trabalho escravo ou servidão. Sua primeira aparição foi na obra de ficção científica ―Opilek‖, e três anos depois na peça teatral ―Os Robôs Universais de Rossum‖, ambas do escritor tcheco Karel Čapek (1890-1938). No trabalho artístico, um cientista chamado Rossum, juntamente com seu filho, fabricava humanos artificiais, denominados robôs, cuja existência era destinada à realização de trabalhos escravos. Nos anos que seguiram, os robôs apresentam as mesmas características básicas expostas na obra teatral: a semelhança morfológica com seres humanos e a capacidade de repetir comandos de um operador. Nos países de língua eslava, a palavra robota significa trabalhador, embora nos dias atuais signifique tanto humano quanto mecânico. (SNYDER, 1985).
A partir de 1940, os escritores Isaac Asimov (1920-1992) e John Campbell (1910-1971) publicaram muitas histórias e artigos de ficção científica que ajudaram a difundir o termo robô, descrevendo-o como máquina inteligente e de bom comportamento que segue fielmente as instruções e os comandos sugeridos por humanos. Foi nos trabalhos de Asimov e Campbell que o termo robótica foi aplicado pela primeira vez para definir o estudo de robôs e também que as três leis da robótica foram propostas, a saber:
Primeira Lei – Um robô não fará mal a um ser humano, nem por omissão permitirá que o ser humano seja ferido;
Terceira Lei – Um robô protegerá sua própria existência, até o instante em que tal ação conflite com as duas primeiras leis.
Já no meio científico, o surgimento dos robôs foi resultado de constantes evoluções e inovações nas técnicas de manufatura de dispositivos e de resolução de modelos matemáticos. Os primeiros robôs construídos apresentavam uma constituição que imitava o braço humano. Tratava-se de robôs teleoperados e/ou que utilizavam técnicas semelhantes às máquinas de comando numérico. Esses robôs foram desenvolvidos durante a Segunda Guerra Mundial para manipulação de materiais radioativos. As máquinas CNC (Computer Numerical Control) foram criadas para atender as especificações do processo fabril, como alta precisão, exigidas principalmente pela indústria aeronáutica. (SPONG; VIDYASAGAR, 1989).
Nas décadas de 1950 e 1960, os robôs industriais foram introduzidos com a finalidade de substituir o homem na execução de tarefas repetitivas e/ou perigosas, visando a uma melhoria na qualidade, ao aumento da produtividade e à redução dos custos de produção. Algumas das tarefas mais comuns a que os robôs se destinam são: transporte e manejo de materiais (WAWERLA et al., 2010; ENDO et al., 2008), montagem e manufatura (FEI et al., 2010) , soldagem a arco e a ponto (YANPING et al., 2009; CHEN, H. B. et al., 2008) e pintura (JARVIS, 1973; ASAKAWA et al., 1997; CHEN, H. et al., 2008; GAZEAU et al., 2011).
No final da década de 1950, surgiu o que se pode chamar de primeiro robô automático, um conceito de George Charles Devol (1912-2011), chamado Unimate. Tal projeto usava princípios de comando numérico para controlar o manipulador, e era acionado hidraulicamente, características muito semelhantes aos projetos encontrados na atualidade. No ano de 1961, esse robô foi instalado na Ford. A partir de então, a robótica não parou de se desenvolver de maneira acelerada:
1968 – ―Shakey‖: robô móvel desenvolvido no Standford Research Institute, dotado de câmera de vídeo e sensores de contato;
1971 – Braço de Stanford, desenvolvido pela Universidade de Stanford (braço robótico com acionamento elétrico);
1973 – Surgimento da primeira linguagem de programação para robôs: WAVE; 1978 – Introdução do robô PUMA, pela Unimation;
1983 – Projeto para uma linha de montagem flexível automatizada com aplicação de robôs; 1984 – Muitos sistemas de programação off-line;
1989 – Sistemas de reconhecimento de imagens através da visão;
1996 – Família de robôs móveis Rocky, no Jet Propulsion Laboratory, da NASA, Pasadena, Califórnia (EUA);
1997 – Anúncio do primeiro robô humanoide que sobe escadas, pela Honda (Japão); 2000 – Sistemas de exploração de petróleo por robôs em águas profundas;
2006-2010 – Desenvolvimento de numerosos sistemas para as mais diversas aplicações, como imitar movimentos humanos (KOMAGOME et al., 2007), robôs cognitivos (WANG et al., 2010), robôs sociais em centros comerciais (SHIOMI et al., 2009), e até mesmo robôs para atuarem em resgates após ocorrência de desastres (SATO, 2008).
Os robôs, hoje, convivem de maneira harmoniosa com os humanos nos ambientes fabris. Isso é possível graças à redistribuição das funções, ou seja, o humano programa a máquina, e esta, por sua vez, executa o trabalho programado.
Os robôs industriais são de grande importância econômica e tecnológica. Até o final de 2007, cerca de 1,25 milhão de robôs foram instalados em todo o mundo, desde sua introdução em 1961. Nessa época, no mínimo 995 mil ainda estavam em operação, a maior parte (65% a 80%) em indústrias automotivas e de fabricação de metal. Especialistas estimam que, até o ano de 2011, cerca de 1,2 milhões de robôs industriais serão empregados em todo o mundo. Esse número resulta da estimativa conservadora de que a duração média da vida de um robô é de 12 anos de serviço, enquanto que estudos pilotos indicam que o tempo de vida real é algo próximo de 15 anos de serviço.
Robôs industriais garantem alta precisão para movimentos repetidos, aparentemente de maneira infinita, com alturas e cargas variáveis. (KUKA, 2008). No entanto, sua força e elevada precisão de posicionamento e rigidez vêm junto com uma alta relação de massa-carga, 10:1. Apesar de já se empregarem materiais de fibra de carbono (KUKA, 2008), a relação massa-carga ainda é uma ordem de grandeza pior do que a do braço humano.
2.1.1 Classificação dos robôs
Devido à constante evolução dos robôs, podem ser encontradas diversas definições para o termo robô. Fabricantes e instituições do mundo inteiro projetaram e construíram robôs, e adotaram uma definição própria para sua concepção de robô. Entre as definições atuais na área de robótica, três delas foram originadas de associações importantes, e são bastante utilizadas, a saber:
Segundo a ISO 8373:1994, um robô industrial é definido como um manipulador programável em três ou mais eixos, controlado automaticamente, reprogramável e multifuncional;
Para a Associação Japonesa de Robôs Industriais – em inglês, Japanese Industrial Robot Association (JIRA) –, um robô é um dispositivo com graus de liberdade e que pode ser controlado;
De acordo com o Robotics Institute of America (RIA), um robô pode ser definido como um manipulador reprogramável e multifuncional, projetado para mover e manusear materiais, peças, ferramentas ou dispositivos especiais, capazes de desempenhar uma variedade de tarefas através de movimentos variáveis programados.
De acordo com a JIRA, podem-se classificar os robôs conforme o nível de inteligência do controlador, isto é:
Robôs manipuladores – dispositivos com vários graus de liberdade operados por pessoas;
Robôs de sequência fixa – dispositivos que desempenham sucessivas tarefas de acordo com uma programação predeterminada e imutável, muito difícil de ser modificada;
Robôs de sequência variável – dispositivos manipuladores que desempenham tarefas sucessivas que podem ser modificadas facilmente;
Robôs de controle numérico – robôs cujo operador fornece o programa de movimento, ao invés de ensiná-lo manualmente;
Robôs inteligentes – robôs que percebem e interagem com alterações do ambiente.
Os robôs também podem ser classificados cronologicamente, por gerações:
1.ª geração – Robôs executores – repetem uma sequência de instruções predeterminadas, como a pintura ou a solda;
2.ª geração – Robôs controlados por sensores – dotados de malhas de controle fechadas, realimentadas por sensores, tomam decisões baseados nas informações enviadas por estes; 3.ª geração – Robôs controlados por visão – a malha de controle fechada inclui um
sistema de visão para o processamento de imagens;
4.ª geração – Robôs com controle adaptativo – robôs capazes de reprogramar suas ações com base nos seus sensores;
5.ª geração – Robôs com inteligência artificial – utilizam técnicas de inteligência artificial para tomar suas decisões e até mesmo resolver problemas.
Outra classificação leva em conta o nível de controle presente nos programas do controlador:
Servossistemas – os atuadores controlam os parâmetros do dispositivo utilizando os dados fornecidos pelos sensores nas malhas de controle;
Modo de controle – é feita uma modelagem dos movimentos realizados pelo sistema, incluindo as interações dinâmicas entre os mecanismos. As trajetórias são planejadas, e esse modelo leva à formulação da estratégia de controle;
Inteligência artificial – caracterizada pela decomposição de instruções de alto nível em funções de níveis mais baixos.
2.1.2 Elementos de um manipulador robótico
dos robôs são capazes de se mover de várias formas, devido às suas juntas ou uniões. Os números de juntas podem variar de acordo com o projeto, porém a maioria utiliza entre 3 e 6 juntas. A Fig. 2.1 ilustra a junta de um braço mecânico.
Figura 2.1 Elos (vínculos) e junta de um manipulador [adaptado de Rosário (2005)].
2.1.3 Tipos de juntas
Como descrito anteriormente, os braços mecânicos são constituídos por elos e ligados por juntas, podendo estas ser classificadas em dois grandes tipos: as deslizantes e as rotacionais ou rotativas. As deslizantes (P), cujos elos têm movimento relativo linear, são compostas de dois vínculos alinhados um dentro do outro, e em que um vínculo interno escorrega pelo externo, dando origem ao movimento linear. Nas rotacionais (R), a conexão permite movimentos de rotação entre dois vínculos que são unidos por uma articulação comum, com uma parte podendo mover-se cadenciadamente em relação à outra parte. Existe ainda um terceiro tipo, o da chamada junta esférica (S) que, no fundo, é a combinação de três juntas rotacionais com o mesmo ponto de rotação. (SANTOS, 2004). Os três tipos de juntas são ilustrados na Fig. 2.2.
Vínculo Junta rotativa
(a) (b) (c)
Figura 2.2 Configurações básicas de braços robóticos: (a) junta deslizante; (b) junta rotacional; (c) junta esférica.
Atuador
O atuador é um dispositivo que transmite movimento a uma parte mecânica pelo desenvolvimento de forças, baseado num princípio físico de conversão de energia. O atuador responde a comandos manuais ou automáticos, e podem ser, por exemplo, motores elétricos, cilindros hidráulicos ou pneumáticos, além de eletroímãs.
Sensores
Os sensores são elementos destinados à percepção do mundo exterior, bem como à medição do estado interno do robô. Entre os principais tipos de sensores empregados em manipuladores industriais estão os sensores de posição, de extensão, de velocidade e de proximidade:
Sensores de posição monitoram a posição das juntas: a informação captada por eles é enviada ao sistema de controle, onde é utilizada para determinar a precisão dos movimentos das juntas.
Sensores de extensão medem a distância entre um ponto importante e um ponto de referência, podendo essa medição ser realizada por câmeras.
Sensores de proximidade são utilizados para captar e indicar a presença de algum objeto dentro de um espaço ou distância específica, sem a necessidade de contato físico, podendo ser capacitivos ou indutivos.
Controlador
O controlador é o responsável por gerar as informações que comandarão um ou mais atuadores com base em um algoritmo de controle. É um dispositivo que realiza operações matemáticas sobre o sinal de erro com o objetivo de produzir uma ação corretiva que, ao ser aplicada ao processo, faz com que ele satisfaça determinados critérios de desempenho. Essas operações matemáticas são chamadas de ações de controle. (BAZANELLA; SILVA JR., 2005).
2.1.4 Graus de liberdade e mobilidade
Santos (2004) define graus de liberdade como sendo o número total de movimentos independentes que um dispositivo pode efetuar. Já os graus de mobilidade estão associados ao número de juntas existentes.
Um exemplo de graus de liberdade é um cubo inserido em um espaço de três dimensões, podendo deslocar-se ao longo dos três eixos, e também rodar em torno de cada um deles. Isso totaliza seis graus de liberdade para sua movimentação.
2.2 Estrutura de Controle
Figura 2.3 Sistema de controle.
Um sistema de controle pode ser classificado em sistema de malha aberta e sistema de malha fechada. Num sistema de controle de malha aberta, o sinal de saída não é medido nem realimentado para efetuar-se uma comparação com o sinal de entrada. No controle em malha fechada, a diferença entre a referência e o sinal realimentado é chamada de erro. Esse sinal realimentado pode ser tanto o sinal de saída da planta quanto uma função do próprio sinal de saída e suas derivadas. O sinal de erro é introduzido no controlador a fim de ser minimizado, fazendo, assim, com que o valor da saída atinja um valor desejado. O sistema em malha aberta apresenta sensibilidade a perturbações e incapacidade de corrigir o efeito de tais perturbações, realidade superada pelo sistema em malha fechada.
2.2.1 Controle clássico
No âmbito da teoria do controle clássico, o sinal de controle pode ser calculado de diversas formas, entre as quais se destacam:
Cálculo através da ação proporcional, integral e derivativa (PID) (AKYUZ et al., 2011);
Cálculo através do posicionamento de polos (MUNSHI et al., 1989);
Cálculo através de um compensador em atraso ou em avanço (KIM et al., 1994); Cálculo através da realimentação de estados (PARK et al., 1994).
Esses controladores têm seus parâmetros fixos, sintonizados para um ponto ou região de operação de um processo ou planta. Essa sintonia não é modificada automaticamente, caso seja necessário; por isso, a etapa de modelagem do processo é de grande importância para garantir uma boa sintonia do controlador.
(BAZANELLA; SILVA JR., 2005). Nos controladores PID comercializados, apenas os ganhos de suas ações são ajustados. Tais controladores possuem uma estrutura fixa, e seus projetos podem ser realizados de forma simples e eficiente.
De acordo com a necessidade do projeto, uma ou mais ações do controlador PID podem não ser utilizadas. A ação proporcional é usualmente empregada e, assim, as quatro configurações utilizadas são P, PD, PI e PID, sendo admissível utilizar ações separadas em uma malha ou em diferentes malhas do sistema. (TAKEGAKI et al., 1981; WEN et al., 1990; KELLY, 1993; ARIMOTO et al., 1984).
O sinal de controle em um controlador PID é calculado em função do sinal de erro. (BAZANELLA; SILVA JR., 2005).
2.2.2 Controle adaptativo
O projeto de um controlador, na maioria dos casos, depende do modelo da planta em determinada condição de operação. Contudo, a exatidão de uma modelagem é de extrema dificuldade. Além disso, em inúmeros processos, alguns parâmetros da planta são desconhecidos ou conhecidos com incertezas. Assim, surgiu a necessidade de técnicas de estimação desses parâmetros com o intuito de melhor entender o comportamento da planta.
A motivação da adaptação de um sistema de controle surgiu do desenvolvimento de um piloto automático de alto desempenho, no início da década de 1950. A justificativa de um sistema de controle adaptativo se deveu ao fato de a aeronave operar numa grande faixa de velocidades e alturas, e de ter uma dinâmica não linear e conceitualmente variante no tempo. (IOANNOU et al., 1996).
Uma estrutura de controle adaptativo contém, geralmente, uma malha de realimentação, um estimador de parâmetros e um controlador com ganhos ajustáveis. (IOANNOU et al.,1996).
A estimação de parâmetros pode ser feita de duas formas:
Off-line – após certo tempo, os parâmetros são estimados, através do processamento de dados, e armazenados;
Logo, o controle adaptativo consiste em aplicar alguma técnica de estimação para obter os parâmetros do modelo do processo e de seu meio a partir de medições de sinais da entrada e da saída da planta e usar esse modelo para projetar um controlador. (ÅSTRÖM; WITTENMARK, 1989).
A estrutura de controle adaptativo é classificada em direta e indireta. No controle adaptativo direto, o modelo da planta é parametrizado em termos dos parâmetros do controlador, os quais são estimados on-line diretamente, sem cálculos intermediários envolvendo estimativas dos parâmetros da planta. É também chamado controle adaptativo implícito, por ser baseado na estimação de um modelo implícito da planta. No controle adaptativo indireto ou explícito, os parâmetros da planta são estimados on-line e usados para calcular os parâmetros do controlador. Em ambas as estruturas, os cálculos dos parâmetros do controlador são feitos por leis de adaptação. (IOANNOU et al., 1996).
As principais técnicas de controle adaptativo são:
PID adaptativo (KUC; HAN, 1998; TANG et al., 2010);
Controle Adaptativo por Modelo de Referência (em inglês, Model Reference Adaptive Control, abreviadamente MRAC) (TSAI; TOMIZUKA, 1989);
Controle Adaptativo por Posicionamento de Polos (em inglês, Adaptive Pole Placement Control, abreviadamente APPC) (TAKAGI; UCHIYAMA, 2005; ESAKI et al., 2000);
Controle Adaptativo com Ganhos Ajustáveis (em inglês, Gain Scheduling Adaptive Control) (LIU et al., 2009).
2.2.3 Redes neurais
Uma rede neural artificial (RNA) é um processador paralelamente distribuído, constituído de unidades de processamento simples, que têm a propensão natural para armazenar conhecimento experimental e torná-lo disponível para o uso. (HAYKIN, 2005).
Os neurônios utilizados nos modelos de redes neurais artificiais realizam funções simples, como coletar os sinais existentes em suas entradas, agregá-los de acordo com sua função de entrada e produzir uma saída por intermédio de sua função de saída (função de ativação) inerente. Um modelo matemático de neurônio mais simples, que engloba as principais características de uma rede neural biológica – paralelismo e alta conectividade –, foi proposto em 1943 pelo neurocientista Warren Sturgis McCulloch (1898-1969) e pelo matemático Walter Pitts (1923-[196-]). (MARSALLI, [s.d.]). Esse modelo realiza a soma algébrica ponderada das entradas de um neurônio que, em seguida, serve como entrada para função de ativação, determinada a saída da rede. (HAYKIN, 2005).
2.2.4 Lógica fuzzy
Lógica é o estudo de métodos e princípios de raciocínio em todas as suas possíveis formas. A lógica clássica trabalha com proposições que são verdadeiras ou falsas. A característica especial da lógica fuzzy é a de apresentar uma forma inovadora de tratamento das informações imprecisas, de forma muito distinta da teoria das probabilidades. A lógica fuzzy provê um método de traduzir expressões verbais, vagas, imprecisas e qualitativas, comuns na comunicação humana, em uma forma compreensível para os computadores. Assim, a tecnologia possibilitada pelo enfoque fuzzy tem um imenso valor prático, tornando possível a inclusão da experiência de operadores humanos para um sistema computadorizado, os quais controlam processos e plantas industriais, possibilitando estratégias de tomadas de decisão em problemas complexos. (SHAW; SIMÕES, 1999).
CAPÍTULO 3
DESENVOLVIMENTO E INSTRUMENTAÇÃO DO
MANIPULADOR ROBÓTICO
Neste capitulo, são apresentadas a descrição, a construção mecânica e a instrumentação do sistema do manipulador robótico desenvolvido. Na subseção 3.3.1, é detalhada a construção mecânica do robô de dois graus de liberdade, com apresentação clara do posicionamento dos elementos mecânicos responsáveis pelo acionamento. Nas subseções 3.3.2 e 3.3.3, são abordados o sistema de acionamento e o sistema de aquisição de dados. Por fim, na seção 3.3.4, o sistema de medição é apresentado juntamente com o elemento responsável, o transdutor linear.
3.1 Manipulador Robótico com Dois Graus de Liberdade (Estudo, Desenvolvimento e Motivação)
O projeto do manipulador robótico aqui apresentado é considerado interdisciplinar, tendo em vista que ele engloba o conhecimento das diversas áreas da automação. A engenharia mecânica fornece as metodologias para o estudo de estruturas e mecanismos em aplicações estáticas e dinâmicas. As engenharias elétrica e eletrônica auxiliam nas técnicas para integração de sensores e atuadores, interfaces, além da teoria de controle, que formula e avalia algoritmos ou critérios de inteligência artificial, com o objetivo de realizar movimentos desejados e controlar as interações entre os manipuladores e o processo. Finalmente, a ciência da computação, que proporciona ferramentas para programação desses manipuladores, capacitando-os à realização de tarefas específicas.
Grande parte dos componentes mecânicos (peças) necessários ao funcionamento do manipulador proposto foi confeccionada pelo Autor, como: estrutura metálica, redutor de velocidade — parafuso sem fim + engrenagem (coroa) —, e os demais que serão apresentados no decorrer deste texto. Os componentes eletroeletrônicos empregados no projeto estão todos disponibilizados comercialmente, tendo sido utilizados, entre outros, inversores de frequência, potenciômetros, motores de indução trifásicos, placa de aquisição de dados e sensores fim de curso.
controle, e o código fonte do software não é completamente aberto. A principal parte do código encontra-se em bibliotecas pré-compiladas.
3.2 Descrição do Manipulador Robótico
Os tópicos seguintes apresentam o projeto mecânico, o sistema de acionamento e aquisição de dados e de medição do posicionamento que são utilizados no manipulador robótico.
3.2.1 Projeto mecânico
Como pode ser visto na Fig. 3.1, o manipulador robótico desenvolvido é composto por um braço mecânico e uma base, que são responsáveis pelos movimentos de translação e rotação, respectivamente.
Figura 3.1 Manipulador robótico desenvolvido.
complemento permaneça sempre na posição horizontal, independentemente da posição angular do braço. Essa configuração pode ser observada na Fig. 3.2.
Figura 3.2 Braço mecânico desenvolvido.
O braço mecânico do manipulador robótico é acionado por um motor de indução trifásico de 220/380 volts, 60 Hz, 0,33 CV e 1720 rpm. Tendo em vista que a rotação do motor selecionado para esta aplicação de controle é bastante elevada, foi necessário acoplar ao seu eixo um redutor de velocidade composto por um parafuso sem fim, com uma entrada, confeccionado em aço SAE 1045, posteriormente temperado, sendo acoplado a uma engrenagem (coroa) com 66 dentes, confeccionada em bronze. É importante destacar que ambos (parafuso e coroa) foram fresados com uma ferramenta do tipo Módulo 1,5 N.º 7. Com essa configuração, obteve-se uma redução de 1720 para 26,06 rpm, tendo como referência a Eq. (3.1):
Z
NES x RPM
RPM Motor
Saída (3.1)
onde:
RPMSaída = Número de rotações por minuto da saída do redutor;
RPMMotor = Número de rotações por minuto do motor;
NES = Número de entradas do parafuso sem fim; Z = Número de dentes da engrenagem (coroa).
Aplicando na Eq. (3.1) as relações apresentadas no parágrafo anterior, tem-se:
rpm 06 , 26 66
1 x 1720
O valor de 26,06 rpm encontrado na saída do redutor significa dizer que, quando o inversor de frequência estiver emitindo uma frequência de 60 Hz ao motor, este estará girando nessa rotação.
Além da redução de velocidade de rotação, tal configuração teve como finalidade a amplificação do torque a ser fornecido à carga. A Fig. 3.3 ilustra a disposição dos elementos do braço inseridos no projeto.
Figura 3.3 Elementos necessários ao acionamento do braço mecânico.
A base do manipulador robótico também foi construída de alumínio a fim de se ter um protótipo relativamente leve. Para o acionamento do conjunto, utilizou-se um motor de indução trifásico, com as mesmas características daquele citado anteriormente. A ideia de se utilizar o parafuso sem fim acoplado ao eixo do motor e a uma engrenagem foi mantida na base, com o objetivo de redução da velocidade de rotação e de amplificação do torque. A Fig. 3.4 ilustra a configuração dos elementos da base.
A velocidade de rotação e o sentido de giro do eixo dos motores são controlados por meio de sinais de controle enviados aos inversores de frequência, e os deslocamentos angulares totais da base e do braço são, respectivamente, 120º e 100º. Para proteção do sistema, foram dispostos sensores fim de curso na estrutura mecânica da máquina.
Para melhor ilustrar o projeto e o desenvolvimento do manipulador robótico, as Figuras 3.5 e 3.6 apresentam um esquema representativo do sistema e sua imagem real, respectivamente.
Figura 3.5 Sistema braço + base montado.
Uma estrutura de alumínio foi desenvolvida para proteger os inversores de frequência, as chaves de proteção e as botoeiras, ou seja, todos os elementos necessários ao comando da máquina. A Fig. 3.7 mostra uma foto do protótipo completo.
Figura 3.7 Manipulador robótico e sistema de comando.
3.2.2 Sistema de acionamento
O sistema de acionamento do manipulador robótico pode ser dividido em cinco partes distintas: computador pessoal, placa de aquisição de dados, circuito de condicionamento de sinal, inversor de frequência e motor de indução trifásico.
Sendo os controladores implementados no software computacional LabVIEW®, torna-se possível inserir um sinal de referência de posição a ser alcançado pelo sistema, através da interface com o usuário, também desenvolvida em LabVIEW. Processada a informação, essa rotina compara o valor de referência com o sinal dos potenciômetros, gerando um sinal de erro que será utilizado pelo algoritmo de controle, dispositivo esse que será detalhado na subseção seguinte.
de acordo com o nível de tensão na saída da placa, sendo sua variação de 0 a 5 volts, o que corresponde a uma variação de 0 a 60 Hz na frequência da tensão de saída do inversor. A configuração descrita pode ser observada na Fig. 3.8.
Figura 3.8 Diagrama esquemático do sistema.
Motor de indução trifásico
O princípio de funcionamento do motor de indução trifásico baseia-se nas leis do eletromagnetismo. O campo girante do motor de indução trifásico é gerado a partir de três correntes senoidais, com a mesma amplitude, mas defasadas de 120º, circulando por três bobinas fixas, cujos eixos magnéticos se distanciam de 120º entre si. (SENA, 2008). Na Fig. 3.9, é ilustrada a configuração interna de um motor de indução.
Figura 3.9 Enrolamentos do estator e do rotor de um motor de indução.
Durante o funcionamento do motor, o rotor gira em virtude do torque (conjugado) produzido por uma força magnética aplicada ao rotor. As formas de onda aplicadas às bobinas do estator geram um campo magnético resultante que gira em torno do eixo central do motor. A variação de fluxo desse campo magnético induz uma tensão no rotor, gerando correntes rotóricas. Estas últimas, sob a ação do campo do estator, originam a força magnética geradora do torque no rotor. Em consequência disso, o rotor gira, acompanhando o campo girante, o que diminui a corrente induzida no rotor. O eixo do motor gira a uma frequência próxima da frequência da tensão aplicada, definindo-se como escorregamento a diferença existente entre a velocidade de rotação do eixo do motor e a velocidade do campo girante do estator. A velocidade do eixo do motor, em rotações por minuto, é dada por:
P S) (1 f 120
N (3.2)
onde: N = Velocidade do eixo do motor (rpm) f = Frequência (hertz);
P = Número de polos; S = Escorregamento;
De acordo com a Eq. (3.2), é possível observar que se pode variar a rotação do motor por meio da variação da frequência, uma vez que, para variar o número de polos, é necessário realizar modificações físicas no motor.
seus contatos serem feitos por escovas, que requerem trocas e manutenções periódicas. Outros fatores a serem considerados nesses motores são os arcos e as faíscas devidos à comutação de corrente por elementos mecânicos, o que os impede de ser aplicados em ambientes perigosos. Contudo, esse tipo de motor mantém um torque melhor, mais eficiente e com menores dimensões quando comparado ao motor AC, isto é, um motor AC, para produzir um mesmo torque que um motor DC, precisaria ser mais robusto ou de maior potência.
Apesar do exposto, o custo dos motores de indução trifásicos é muito menor do que um motor CC. Além disso, o uso de motores AC juntamente com o inversor de frequência apresenta mais uma vantagem quando comparado com o motor CC, pois os inversores de frequência atuais disponibilizam uma série de parâmetros sobre o controle de velocidade, precisão e leveza no acionamento.
Inversor de Frequência
Os inversores de frequência são os equipamentos mais adequados para controlar a velocidade de rotação e o torque dos motores de indução. (BORDON, 2004). Através dos inversores são fornecidas tensão e frequência variáveis a esses motores, controlando a relação entre tensão e frequência por meio da modulação por largura de pulso (PWM). Esta consiste de amostras representadas por pulsos de amplitude fixa e largura proporcional ao sinal de tensão no instante da amostragem. Na Fig. 3.10, é apresentado o controle PWM senoidal. A tensão trifásica senoidal de referência, US, é sobreposta por uma tensão triangular, UΔ. A interseção desses sinais gera os pulsos que ligam ou desligam os semicondutores dos inversores de frequência.
Para a variação de velocidade e partidas suaves nos motores de indução trifásicos, é usado nos inversores o controle de velocidade tipo Volts/Hertz ou V/f, conhecido por controle escalar. Nesse princípio de controle, ao variar proporcionalmente a amplitude e a frequência da tensão de alimentação dos motores, o fluxo e, consequentemente, o torque permanecem constantes.
e máxima, respectivamente, em 0 Hz e 40 Hz, a fim de obter um controle de posição rápido para esse tipo de configuração de sistema.
Figura 3.10 Modulação PWM controlada por sinal senoidal.
3.2.3 Sistema de aquisição de dados
provenientes dos potenciômetros e, por fim, duas saídas digitais (PO 0 e PO 1) para indicar o sentido de giro dos motores.
Figura 3.11 Placa de aquisição de dados da NI.
A referida placa de aquisição de dados realiza a interface dos algoritmos de controle com a planta através dos conversores D/A (digital-analógico) e A/D (analógico-digital).
O computador utilizado tinha as seguintes configurações: processador Dual Core de 1,73 GHz, com 2 GB de memória RAM. Com essa configuração, foi possível executar as ações de controle em tempo real.
3.2.4 Sistema de medição (posicionamento)
Para que fosse possível detectar a posição do manipulador robótico, utilizou-se um transdutor de posição angular (potenciômetro), cujo princípio de funcionamento é o mesmo de um transdutor linear, porém o tipo de movimento do seu cursor é rotacional. Nesse caso, o dispositivo converte um dado número de voltas de seu cursor em uma tensão elétrica que é enviada para o sistema de aquisição de dados.
No projeto, utilizaram-se dois potenciômetros multivoltas (um para cada eixo) por causa de sua boa resolução, com uma variação angular de 10 voltas. Esse elemento foi acoplado a um sistema de engrenagem, com a finalidade de ampliar o número de rotações. Sendo assim, o potenciômetro fornece um sinal de ―deslocamento angular‖ do braço e da base.
GND, respectivamente. O terminal C corresponde à tensão de saída, que varia de acordo com a posição do cursor. A Fig. 3.12 ilustra o dispositivo.
Figura 3.12 Transdutor angular (potenciômetro de 10 kΩ).
As Equações (3.3) e (3.4), obtidas a partir de dados coletados em laboratório, representam uma função linear que possibilita relacionar os valores de tensão com os valores do deslocamento angular do eixo do motor.
5,43
407,4 V
x
120 p
base
(3.3)
4,45 507 V x
100 p
braço
(3.4)
onde Vp = tensão fornecida pelo potenciômetro à entrada analógica da placa de aquisição de
dados.
Figura 3.13 Transferidor da base.
Figura 3.14 Transferidor do braço.
3.2.5 Sistema de comando e proteção
Por serem os dispositivos de comando e proteção indispensáveis em instalações elétricas, foram implementados alguns dispositivos no sistema posicionador para evitar que o manipulador robótico saia do seu curso máximo e, consequentemente, provoque possíveis danos por choque mecânico na estrutura.
adotada para que o funcionamento do inversor de frequência não seja interrompido, evitando possíveis paradas frequentes e, consequentemente, o mau uso do dispositivo.
CAPÍTULO 4
CONTROLE INTELIGENTE DO SISTEMA
O controle de posição de um manipulador robótico, que está sujeito a diversas cargas de trabalho, pode ser realizado de diversas formas. Para o modelo experimental adotado neste trabalho, o controle de posição do braço e da base do manipulador robótico é realizado por meio de dois motores trifásicos, sendo um para o deslocamento angular da base e outro para o deslocamento angular do braço.
A ideia principal no controle de posicionamento de um manipulador robótico é fazer com que a diferença entre a posição espacial desejada e a posição final seja zero, no menor tempo possível, e isso pode ser feito de diversas formas, cada qual com suas limitações, conforme comentado no Capítulo II. A estratégia adotada para o controle de sistemas, de maneira geral, é utilizar o sinal de erro e, através dele, enviar um sinal de controle para o atuador.
O diagrama de controle de posição da base do manipulador robótico é mostrado na Fig. 4.1.
Figura 4.1 Diagrama de blocos do controle da base do manipulador robótico.
Neste capítulo, é apresentada a fundamentação teórica da lógica fuzzy juntamente com o projeto do controlador fuzzy desenvolvido para o manipulador robótico. Na seção 4.1, é apresentada a teoria dos controladores fuzzy. Nas subseções 4.1.1, 4.1.2 e 4.1.3, são explicados os processos de fuzzificação, inferência fuzzy e defuzzificação. Na seção 4.2, são feitas as considerações finais do capítulo.
4.1 Controlador
comportar-se conforme o raciocínio dedutivo, isto é, o processo que as pessoas utilizam para chegar a conclusões baseadas em informações que elas já conhecem. (SHAW; SIMÕES, 2004).
Um termo linguístico pode ser definido quantitativamente por um tipo de conjunto fuzzy conhecido como função de pertinência. A função de pertinência, especificamente, define graus de possibilidades baseados em propriedades como deslocamento, posição e tensão, entre outras. Com funções de pertinência definidas para entradas e saídas de sistemas especialistas e de controle, formula-se uma base de regra SE... ENTÃO, que são regras condicionais. Dessa maneira, uma base de regra e uma função de pertinência correspondente são empregadas para analisar as entradas e determinar as saídas de controle pelo processo de inferência da lógica fuzzy.
A estratégia de controle do sistema idealizado consiste em manter a menor diferença modular possível entre a posição desejada ou de referência e a posição final do manipulador robótico através do controle de rotação de dois motores trifásicos. A posição de referência do manipulador robótico é determinada por um operador. Os sinais adotados nas entradas dos controladores fuzzy foram as diferenças entre as referências e as posições angulares do braço e da base do manipulador robótico.
O bloco de construção primário de sistemas de lógica fuzzy é a variável linguística. Uma variável linguística é usada para combinar múltiplas categorias subjetivas que descrevem o mesmo contexto. Essas condições são chamadas condições linguísticas, e representam os possíveis valores das variáveis linguísticas de entrada, que, para o estudo em questão, são o erro de posição angular (ERRO) e a variação do erro (VERRO), normalmente gerada a partir
da diferença entre o erro atual e o erro anterior. O ambiente computacional no qual o controlador fuzzy estará inserido é o LabVIEW, que apresenta uma limitação de utilizar apenas uma saída por cada bloco fuzzy inserido. Sendo assim, serão necessários dois blocos fuzzy: no primeiro bloco, a variável de saída irá controlar o motor da posição angular do braço; no segundo bloco, a saída irá controlar o motor da posição angular do braço.
Cada variável linguística é composta de várias condições linguísticas ou termos que descrevem as diferentes interpretações linguísticas da quantidade característica que é modelada. Cada termo linguístico é definido por uma função de pertinência apropriada (conjunto fuzzy).
transformação, um conjunto de inferência fuzzy é usado para as tomadas de decisões, e, por fim, há uma transformação inversa do ambiente fuzzy para valores numéricos reais, para que ocorra acoplamento entre a saída do algoritmo fuzzy e as variáveis de atuação. (SHAW; SIMÕES, 2004).
A estratégia de controle baseada no conhecimento do sistema com respeito ao controle em malha fechada é implementada por regras linguísticas integradas na base de regras do controlador.
Todos os valores das variáveis de entrada, do erro e da variação do erro são traduzidos em valores de variáveis linguísticas correspondentes. Em seguida, o passo de inferência fuzzy é executado para derivar uma conclusão da base de regra que representa a estratégia de controle. O resultado desse passo é o valor linguístico para a variável de saída.
O passo de defuzzificação traduz o resultado linguístico anterior em um valor real que representa o valor atual da variável de controle.
4.1.1 Fuzzificação
A informação do posicionamento do manipulador é obtida por dois potenciômetros, cada qual instalado no final da redução do eixo de rotação do motor. Essa informação da tensão instantânea do potenciômetro é convertida em um valor em graus. A diferença entre o valor em graus da referência e o valor em graus convertido do potenciômetro forma a variável linguística de entrada, assim como as variações de erro desse sinal. Para o ERRO, são identificadas 9 posições, ou termos linguísticos, para cada bloco fuzzy, cujos erros são definidos como mostrado na Tabela 4.1.
A cada termo é associado um ERRO correspondente: por exemplo, o maior erro positivo foi traduzido para o valor linguístico PMG, que corresponde a um erro acima de 10º.
Para a variação do erro do ângulo (VERRO), os procedimentos adotados são os
Tabela 4.1 Termos linguísticos para o ERRO.
Tabela 4.2 Termos linguísticos para o VERRO.
As Figuras 4.2 e 4.3 mostram as funções de pertinência das variáveis linguísticas de entrada, ERRO e VERRO, com seus respectivos termos linguísticos.
Figura 4.2 Variável ERRO e seus termos linguísticos.
Figura 4.3 Variável VERRO e seus termos linguísticos.
Para a tensão de saída, ou variável de controle, foram utilizados outros termos e a faixa de tensão de 0 a 0,7V para comandar diretamente o inversor de frequência e, consequentemente, controlar a rotação do motor trifásico.
motor trifásico, enquanto que a tensão de 0,7 V corresponde à rotação máxima adotada, na prática, para que o motor responda com partida suave.
Figura 4.4 Variável de saída e seus termos linguísticos.
4.1.2 Inferência fuzzy
Nesta parte, foram definidos os conectivos lógicos usados para estabelecer a relação fuzzy que modela a base de regras. Adotou-se o operador matemático mínimo para o conectivo lógico ―e‖, e o operador máximo para o conectivo lógico ―ou‖. As sentenças ―se... então‖ são modeladas pela operação de mínimo, e o relacionamento entre as regras é modelado pela operação de máximo.
Foram utilizadas nove funções de pertinência para a variável ERRO e cinco funções de pertinência para a variável VERRO, resultando em 45 regras. Isso é disponibilizado para
