Lựa chọn cơ cấu công tác
Phương án 1: cơ cấu gắp:
Hình 2.15 Phương án 1 cơ cấu tay gắp Đặc điểm:
- Ưu điểm: Điều khiển dễ dàng, có thể gắp chip nhanh gọn.
- Nhược điểm: Dễ bị va chạm với các bộ phận khác trong mô hình.
Phương án 2: Sử dụng hút chân không:
Hình 2.16 Phương án 2 sử dụng hút chân không Đặc điểm:
- Ưu điểm: Cơ cấu nhỏ gọn, hút được những vật nhỏ, gọn, nhẹ như là chip một cách dễ dàng.
- Nhược điểm: Phải sử dụng thêm máy bơm chân không để đi kèm với giác hút chân không.
Lựa chọn phương án 2 để hút chip từ khay chứa chip tới board mạch giúp giảm thiểu va chạm với các bộ phận khác của mô hình, nhờ vào quỹ đạo hút chân không chỉ theo đường thẳng.
2.6 Lựa chọn cơ cấu cấp mạch:
Hình 2.17 Cơ cấu cấp mạch
Cơ cấu hoạt động của hệ thống được thiết kế đơn giản: mạch được gắn vào đồ gá ở đầu hành trình, sau đó động cơ di chuyển mạch vào trong Khi mạch đạt đến cuối hành trình, nó sẽ được nâng lên để bắt đầu quá trình gắn chip Ưu điểm của cơ cấu này là tính đơn giản, cho phép động cơ dễ dàng điều khiển mạch lên xuống.
2.7 Mô phỏng ứng suất và chuyển vị:
Sử dụng mô-đun Simulation của Solidworks, người dùng có thể thiết lập các điều kiện biên và tải trọng thử nghiệm trên kết cấu máy để tính toán độ bền và xác định các điểm có ứng suất nguy hiểm Qua đó, có thể đưa ra phương án thay thế và cải thiện các bộ phận máy Trong bài viết này, chúng tôi chỉ tập trung vào việc phân tích ứng suất và chuyển vị của máy trong trạng thái tĩnh tại một vị trí cố định, với các chi tiết cụ thể như thanh nhôm PROFILE 20 x 20, bao gồm trục x, y và chân đế, trong khi trục Z có cấu tạo phức tạp không thể phân tích.
+ Nhôm PROFILE 20x20 ( Dùng làm chân đế ):
Hình 2.18 Ứng suất của của chân đế
Thanh nhôm PROFILE 20 x 20 có chiều dài 150 mm được dùng làm chân đế của máy Ứng suất max là 702772 N/m 2 và ứng suất min là 337071 N/m 2 Chuyển vị U = 0.000223654 (mm).
+ Nhôm PROFILE 20 x 20 ( Dùng làm trục Y):
Hình 2.20 Ứng suất của nhôm PROFILE 20 x 20 (Trục Y)
Hình 2.21 Chuyển vị của nhôm PROFILE 20 x 20(Trục Y)
Thanh nhôm PROFILE 20 x 20 có chiều dài 500mm, được cố định ở hai đầu, với ứng suất tối đa đạt 6.54969e + 6 N/m² và ứng suất tối thiểu là 3078.31 N/m² Chuyển vị trong máy được ghi nhận là tương đối nhỏ, chỉ U = 0.0125595 mm như thể hiện trong Hình 2.31.
+ Nhôm PROFILE 20 x 20 ( Dùng làm trục X ):
Hình 2.22 Ứng suất của nhôm PROFILE 20 x 20(Trục X)
Hình 2.23 Chuyển vị của nhôm PROFILE 20 x 20
Thanh nhôm PROFILE 20 x 20 có chiều dài 412mm được dùng làm trục X của máy, cố định 2 đầu Ứng suất max là 5.07635e +6 N/m 2 và ứng suất min là 4086.63 N/m 2 Chuyển vị U = 0.00727121 (mm).
Bảng số liệu của các trục sau khi mô phỏng ứng với lực phải chịu là 100 (N).
Bảng 2.2 Số liệu về ứng suất, chuyển vị, chiều dài của các bộ phận khung máy
Dựa vào số liệu từ bảng 2.2, độ chuyển vị của các trục rất nhỏ so với chiều dài của chúng, do đó các trục sẽ không bị ảnh hưởng trong quá trình hoạt động Hơn nữa, ứng suất tối đa mà các trục có thể chịu đựng cũng rất lớn.
Kết luận: Có thể sử dụng các trục trên.
+ Phần đồ gá chịu lực nhiều nhất:
Hình 2.24 Mô phỏng ứng suất
Hình 2.25 Mô phỏng chuyển vị Đồ gá được sử dụng có bề dày 5 mm, mô phỏng ứng suất và chuyển vị như
Hình 2.24 và Hình 2.25 Ứng suất max là 2.72054e+7 N/m 2 và ứng suất min là 1624.29 N/m 2 Chuyển vị U = 1.662e-1 (mm).
Với các số liệu thu được sau khi mô phỏng, ta thấy được độ chuyển vị của độ gá động cơ là vô cùng nhỏ.
Kết luận: có thể sử dụng đồ gá này.
2.8 Tính toán thông số các bộ truyền:
2.8.1 Chọn động cơ cho trục Z:
Dùng bộ truyền vít-me đai ốc ma sát trượt để tịnh tiến đầu giác hút lên xuống.
Vì chip có khối lượng rất nhỏ nên ta giả định khối lượng của đầu công tác là: 0,5 kg.
Khối lượng nhỏ của chip giúp tốc độ đầu công tác không bị ảnh hưởng, giữ nguyên tốc độ như khi có chip Bên cạnh đó, với tải trọng nhẹ, chúng ta có thể lựa chọn động cơ trước và sau đó kiểm tra độ bền của trục.
+ Chiều dài trục vít : 120 mm.
+ vít me – đai ốc ma sát trượt
Với thông số trục vít đã chọn, động cơ đã được chọn đó là: NEMA 17 JAPAN. Động cơ đã chọn phù hợp với yêu cầu về tải trọng.
Thông số kỹ thuật của động cơ:
+ Điện áp cung cấp: 12-36VDC.
+ Góc tương ứng với 1 bước: 1.8 °.
+ Kích thước động cơ: 42 x 42 mm.
+ Chiều dài – động cơ: 37.5mm.
2.8.2 Chọn động cơ cho trục X:
Chuyển động bằng hệ bánh răng – dây đai.
Công suất cần thiết với: Vmax = 0,16 m/s.
Hiệu suất nói trục: nt =1.
Hiệu suất của bánh răng – dây đai: br =0,95.
Hiệu suất chung của bộ truyền: x = nt br = 1 x 0,95 = 0,0,95.
Công suất cần thiết cho động cơ:
P dc Chọn động cơ có công suất tối thiểu 10 W.
2.8.3 Chọn động cơ cho trục Y:
Chuyển động bằng hệ bánh răng – dây đai.
Công suất cần thiết với: Vmax = 0,16 m/s.
Hiệu suất nối trục: nt = 1.
Hiệu suất của bánh răng – dây đai: br =0,95.
Hiệu suất chung của bộ truyền: qt = gt br = 1 x 0,95 = 0,95.
Công suất cần thiết cho động cơ:
Chọn động cơ có công suất tối thiểu 10 W.
2.9 Lựa chọn loại động cơ:
Chọn động cơ bước NEMA 17 JAPAN và mạch điều khiển RAMPS 1.4 kết hợp với mạch điều khiển động cơ bước A4988.
Hình 2.26 Động cơ bước NEMA 17 JAPAN
Hình 2.27 Board điều khiển máy in 3D RAMPS 1.4
Thông số kỹ thuật của mạch RAMPS 1.4:
- Tích hợp 3 ngõ ra mosfet để điều khiển hotbed, fan và thermistor bằng PWM.
- Tích hợp cầu chì tự phục hồi 5A bảo vệ toàn bộ hệ thống mạch.
- Tích hợp cầu chì tự phục hồi 10A cho hotbed
Điều khiển 5 động cơ bước thông qua 5 socket Driver, trong đó có 2 socket dành riêng cho 2 động cơ bước ở trục Z nối song song Hệ thống được trang bị jumper để điều chỉnh dòng ra cho từng động cơ một cách linh hoạt.
- Có ngõ ra cho giao tiếp I2C và SPI và kết nối với LCD và SD Card.
Board RAMPS 1.4 có khả năng kết nối với nhiều thành phần của máy, bao gồm quạt tản nhiệt cho bộ điều khiển và điều khiển động cơ cho các trục.
3Chương 4: ĐỘNG HỌC VÀ ĐỘNG LỰC HỌC CỦA MÁY
Chương 4 này sẽ đề cập đến việc tính toán động học và động lực học của máy, để điều khiển chính xác vị trí của đầu công tác.
Máy máy gắn chip được trang bị ba khớp tịnh tiến theo các trục X, Y, Z, giúp di chuyển đầu tạo nhiệt một cách linh hoạt Để giải quyết bài toán động học, phương pháp Denavit-Hartenberg được áp dụng, đây là một phương pháp nổi bật trong việc mô hình hóa các chuyển động.
Mô hình hóa Denavit - Hartenberg (phương pháp D-H) là một cách đơn giản để biểu diễn các khâu và khớp của robot, áp dụng cho mọi cấu hình robot, từ đơn giản đến phức tạp Phương pháp này có thể sử dụng cho bất kỳ hệ trục tọa độ nào, bao gồm Decard, trụ, và cầu Kết quả thu được từ phương pháp D-H còn được ứng dụng trong các bài toán như Jacobi và phân tích lực.
Hình 3.1 Mô hình hóa máy gắn chip dưới mô hình robot
Bảng 3.1 Bảng tham số DEVANIT – HARTENBERG
Trong đó: + L: khoảng cách giữa giao điểm trục z i-1 và x i với gốc tọa độ hệ trục thứ i dọc theo trục x i
+ d: là khoảng cách từ gốc tạo độ thứ i-1 tới giao điểm của trục
+ : là góc quay của trục z i-1 tới z i xung quanh trục x i + : góc quay từ trục x i-1 tới x i xung quanh trục z i-1
Các tham số bốn ma trận chuyển ma trận:
DEVANIT – HARTENBERG được chỉ ra ở Bảng 4.1, ta có vị từ hệ trục tham chiếu bằng cách thay các tham số D-H vào cos n 1 n T sin n 1
Vị trí đầu công tác được xác định bằng ba khớp tịnh tiến theo ba trục X, Y, Z trong không gian, cho phép xác định chính xác vị trí so với hệ trục tham chiếu.
3.2 Động học vận tốc và động lực học của máy:
Máy cần điều khiển chính xác vị trí và vận tốc tại mọi điểm trên quỹ đạo di chuyển Trong phần này, chúng ta sẽ làm rõ mối quan hệ giữa vận tốc đầu công tác và vận tốc biến khớp Ma trận Jacobi là công cụ toán học quan trọng trong việc phân tích và điều khiển chức năng của robot và các máy dạng robot.
Khi các bộ phận của máy hoạt động, đầu công tác di chuyển trong không gian của nó Vectơ vị trí của đầu tạo nhiệt được biểu diễn dưới dạng véc tơ r với ba tọa độ vị trí và ba góc định hướng, cụ thể là: r = [P x , P y , P z , , , ] T Véc tơ vận tốc của đầu công tác được xác định bởi: dP x dP y dP z T.
Các giá trị vận tốc trên các trục X, Y, Z thể hiện sự tịnh tiến trong không gian, do đó vận tốc của đầu công tác được xác định bởi các công thức: dP x / dt, dP y / dt, và dP z / dt.
Vậy ta có phương trình vec tơ vận tốc:
V = [ dl dt3 , dl dt1 , dl dt4
Ma trận Jacobi, ký hiệu là J, có kích thước phụ thuộc vào chiều không gian làm việc và số lượng bậc tự do Số hàng của ma trận J tương ứng với kích thước không gian làm việc, trong khi số cột tương ứng với số khớp của máy.
4 CHƯƠNG 5: HỆ THỐNG ĐIỀU KHIỂN – HỆ THỐNG ĐIỆN CỦA
4.1.1 Nguồn chính của hệ thống:
4.1.2 Bộ điều khiển trung tâm:
Bao gồm có: Arduino Mega 2560.
4.1.3 Driver và động cơ bước(Motor):
Gồm có 5 bộ driver A4988 Xanh + động cơ, để điều khiển cho 3 trục của hệ thống và 1 trục vit me:
+ Trục vít me Nguồn cung cấp:
4.1.4 Bộ điều khiển trung gian:
Bộ điều khiển trung gian là mạch điều khiển RAMPS 1.4.
4.1.5 Bơm hút chân không SMT (Vacuums):
Thiết bị gia công bằng từ trường của hệ thống.
4.2 Mạch điện của hệ thống:
Hình 4.1 Sơ đồ điện của hệ thống
Chú thích các khối trong sơ đồ: (Hình 4.2)
- Cung cấp nguồn 12 VDC cho mạch điều khiển RAMPS 1.4.
Tính toán thông số các bộ truyền
Động học của máy
Máy gắn chip được trang bị 3 khớp tịnh tiến theo 3 trục X, Y, Z, giúp di chuyển đầu tạo nhiệt trong không gian Để giải quyết bài toán động học, phương pháp Denavit-Hartenberg được áp dụng, đây là phương pháp phổ biến trong việc mô hình hóa chuyển động.
Mô hình hóa Denavit - Hartenberg (phương pháp D-H) là một kỹ thuật đơn giản để biểu diễn cấu trúc các khâu và khớp của robot, áp dụng cho mọi loại hình robot từ đơn giản đến phức tạp Phương pháp này có thể được sử dụng để mô tả bất kỳ hệ trục tọa độ nào, bao gồm Decard, trụ và cầu Kết quả thu được từ phương pháp D-H còn hỗ trợ trong việc giải quyết các bài toán như Jacobi và phân tích lực.
Hình 3.1 Mô hình hóa máy gắn chip dưới mô hình robot
Bảng 3.1 Bảng tham số DEVANIT – HARTENBERG
Trong đó: + L: khoảng cách giữa giao điểm trục z i-1 và x i với gốc tọa độ hệ trục thứ i dọc theo trục x i
+ d: là khoảng cách từ gốc tạo độ thứ i-1 tới giao điểm của trục
+ : là góc quay của trục z i-1 tới z i xung quanh trục x i + : góc quay từ trục x i-1 tới x i xung quanh trục z i-1
Các tham số bốn ma trận chuyển ma trận:
DEVANIT – HARTENBERG được chỉ ra ở Bảng 4.1, ta có vị từ hệ trục tham chiếu bằng cách thay các tham số D-H vào cos n 1 n T sin n 1
Vị trí đầu công tác được xác định thông qua ba khớp tịnh tiến theo các trục X, Y và Z trong không gian Điều này cho phép xác định vị trí của đầu công tác so với hệ trục tham chiếu một cách chính xác.
Động học vận tốc và động lực học của máy
Máy cần điều khiển chính xác vị trí và vận tốc tại mọi điểm trên quỹ đạo di chuyển Bài viết sẽ làm rõ mối quan hệ giữa vận tốc đầu công tác và vận tốc biến khớp Ma trận Jacobi là công cụ toán học thiết yếu cho việc phân tích và điều khiển chức năng, hoạt động của robot và máy dạng robot.
Khi máy hoạt động, đầu công tác di chuyển trong không gian với vectơ vị trí được biểu diễn dưới dạng véc tơ r gồm 3 tọa độ và 3 góc định hướng, cụ thể là r = [P x , P y , P z , , , ] T Đồng thời, vectơ vận tốc của đầu công tác được xác định bởi dP x dP y dP z T.
Các giá trị vận tốc trên các trục X, Y, Z trong không gian thể hiện sự tịnh tiến, do đó vận tốc theo các trục của đầu công tác được biểu diễn bằng công thức: dP x / dt, dP y / dt, dP z / dt.
Vậy ta có phương trình vec tơ vận tốc:
V = [ dl dt3 , dl dt1 , dl dt4
Ma trận Jacobi, ký hiệu là J, có kích thước phụ thuộc vào chiều không gian làm việc và số lượng bậc tự do Số hàng của ma trận J tương ứng với kích thước không gian làm việc, trong khi số cột phản ánh số khớp của máy.
4 CHƯƠNG 5: HỆ THỐNG ĐIỀU KHIỂN – HỆ THỐNG ĐIỆN CỦA
Các thiết bị điện
Nguồn chính của hệ thống
Bộ điều khiển trung tâm
Bao gồm có: Arduino Mega 2560.
Driver và động cơ bước(Motor)
Gồm có 5 bộ driver A4988 Xanh + động cơ, để điều khiển cho 3 trục của hệ thống và 1 trục vit me:
+ Trục vít me Nguồn cung cấp:
Bộ điều khiển trung gian
Bộ điều khiển trung gian là mạch điều khiển RAMPS 1.4.
Bơm hút chân không SMT (Vacuums)
Thiết bị gia công bằng từ trường của hệ thống.
Mạch điện của hệ thống
Hình 4.1 Sơ đồ điện của hệ thống
Chú thích các khối trong sơ đồ: (Hình 4.2)
- Cung cấp nguồn 12 VDC cho mạch điều khiển RAMPS 1.4.
The device serves as an intermediary, facilitating connections between various components such as Arduino and LCD, power supply and Arduino/LCD devices, as well as Arduino and drivers for vacuums.
Hệ thống điều khiển tiếp nhận và xử lý tín hiệu từ màn hình và các nút nhấn, tích hợp với màn hình LCD Sau đó, nó tương tác với màn hình LCD và xuất tín hiệu điều khiển đến các driver.
+ Vacuums (máy bơm chân không):
- Thực hiện nhiệm vụ tạo lực hút chân không để đầu giác hút hút chip.
- Tích hợp cùng với các nút nhấn để cài đặt thông số vị trí, nhận tín hiệu từ Arduino.
- Nhận tín hiệu điều khiển từ Arduino thông qua mạch điều khiển RAMPS, xuất tín hiệu điều khiển động cơ (Motor).
- Dùng để truyền động cho hệ thống.
Cấu trúc của bộ điều khiển
Phương pháp nội suy
Nội suy là một yếu tố quan trọng trong máy CNC, giúp tạo ra dữ liệu chuyển động trục từ khối dữ liệu do trình biên dịch sinh ra, đồng thời phản ánh độ chính xác của máy.
Máy CNC với hơn hai trục điều khiển cho phép gia công các hình dạng phức tạp thông qua hai phương pháp điều khiển chính Phương pháp điều khiển điểm-đến-điểm giúp di chuyển trục đến vị trí mong muốn, trong khi phương pháp điều khiển chu tuyến hỗ trợ di chuyển dọc theo các đường cong Để thực hiện hiệu quả các phương pháp này, chuyển động của đầu từ cần được phân chia thành các thành phần tương ứng với từng trục, và quỹ đạo của đầu từ được tạo ra thông qua sự kết hợp của các dịch chuyển riêng lẻ của mỗi trục.
Khi đầu từ di chuyển từ vị trí P1 đến P2 với tốc độ Vf trong mặt phẳng XY, như minh họa trong Hình 2.4.8, bộ nội suy sẽ phân chia chuyển động thành các dịch chuyển riêng lẻ theo trục X và trục Y dựa trên tốc độ di chuyển của đầu từ Cuối cùng, các khối câu lệnh điều khiển vận tốc cho hai trục sẽ được tạo ra.
Hình 4.4 Khái niệm cơ bản của nội suy
Bộ nội suy được phân loại thành bộ nội suy phần cứng và bộ nội suy phần mềm do phương pháp thực thi.
Bộ nội suy phần cứng, bao gồm các thiết bị điện đa dạng, đã được sử dụng phổ biến trước khi máy CNC ra đời Hiện nay, trong các hệ thống CNC hiện đại, bộ nội suy chủ yếu được thực hiện thông qua phần mềm, cho thấy sự tiến bộ trong công nghệ chế tạo.
Bộ nội suy phần mềm là khái niệm phát triển từ bộ nội suy phần cứng, với khả năng điều khiển các hệ thống phức tạp hơn so với bộ nội suy phần cứng, vốn chỉ giới hạn trong việc điều khiển những hệ thống đơn giản.
*Phương pháp xác định quỹ đạo:
Việc xác định quỹ đạo tương đối của dao với phôi có thể dùng hai phương pháp:
+Phương pháp gần đúng với lượng di động tuần tự theo hướng x,y gọi là phương pháp bậc thang.
+Phương pháp gần đúng với lượng di động phối hợp đồng thời theo hướng x và y gọi là phương pháp dây cung.
4.3.1.2 Giải thuật nội suy cho quá trình:
Thuật toán nội suy được thực hiện dựa trên phương pháp dây cung trước khi máy hoạt động, giúp đảm bảo rằng thời gian thực không bị ảnh hưởng Khi máy tính vừa tính toán vừa điều khiển máy, yêu cầu về thời gian thực rất cao, do đó các phép nội suy thường không sử dụng hàm lượng giác Sin và Cos, đặc biệt trong trường hợp nội suy các cung tròn, vì chúng đòi hỏi nhiều thời gian thực thi.
Mặc dù tính toán của phần mềm không bị ảnh hưởng bởi thời gian thực, việc sử dụng các phép tính Sin, Cos và phương trình đường tròn để nội suy là cần thiết Để di chuyển một trục, cần xác định rõ vị trí đích và vận tốc của trục đó Do đó, bất kể dữ liệu hình học là đường thẳng hay cung tròn, việc cung cấp đầy đủ tọa độ đích và vận tốc cho mỗi trục là rất quan trọng.
Khi nút nhấn điều khiển quỹ đạo của đầu công tác là đường thẳng :
+ Điểm đầu đường thẳng là điểm hiện tại.
+ Điểm cuối đường thẳng là điểm khi ta thả nút điều khiển hoặc là một khoảng cách nhất định so với vị trí ban đầu.
Nhấn nút đi thẳng khiến động cơ hoạt động với tốc độ tối đa của trục, yêu cầu di chuyển nhanh chóng để đạt vị trí xác định, từ đó nâng cao năng suất máy Để đạt được điều này, cần thiết kế trục với đoạn đường di chuyển lớn hơn và tốc độ cao nhất Tốc độ của trục còn lại được tính toán để đảm bảo tỷ lệ vận tốc phù hợp với hệ số góc của đường thẳng.
Các dữ liệu về vị trí và vận tốc sẽ được nhân với hệ số quy đổi để chuyển đổi thành đơn vị thích hợp Cụ thể, đơn vị vị trí sẽ được chuyển từ [mm] sang [số xung], trong khi đó, đơn vị vận tốc của mỗi trục sẽ được chuyển từ [mm/s] sang [tần số cấp xung].
Cuối cùng, dữ liệu được chuyển đổi sang các đơn vị phù hợp và lưu trữ trong mảng để xuất cho vi điều khiển Arduino xử lý.
Sử dụng thuật toán Midpoint vẽ đoạn thẳng: - Nội dung thuật toán:
Xác định những đoạn thẳng theo phương bất kì.
Cho 2 điểm đầu mút M1(x1, y1), và M2(x2, y2) Phương trình đưởng thẳng đi qua
Tại bước k+1, chúng ta tăng giá trị x lên một đơn vị và xác định y theo x với các số nguyên Gọi S và P là các điểm có tọa độ là trung điểm của đoạn thẳng SP.
Điểm Q cần tìm phụ thuộc vào vị trí của nó so với điểm M Nếu Q nằm dưới M, ta sẽ chọn điểm S; nếu không, ta chọn điểm P.
Ta có : Điểm M thuộc M1M2 F(M) = 0. Điểm M nằm phía trên M1M2 F(M)< 0. Điểm M nằm phía dưới M1M2 F(M) > 0. Để xác định vị trí của M, ta xét :
+ Nếu P k < 0 , M nằm phía trên M1M2 khi đó Q nằm dưới M , ta lấy điểm S, tức là y = y k
+Nếu P k 0 , M thuộc hoặc nằm dưới M1M2 khi đó Q nằm trên M , ta lấy điểm P, tức là y = y k +1.
Giá trị ban đầu P1 được tính toán, với ưu điểm nổi bật của thuật toán là khả năng xây dựng đường thẳng một cách đơn giản hơn so với các thuật toán khác.
Phương pháp nội suy đường tròn là sử dụng trực tiếp phương trình đường tròn:
Các giá trị có thể được tính toán thông qua việc giải các phương trình đã cho Đặc biệt, với dữ liệu có bán kính R, phương trình bậc hai có thể cho hai nghiệm tọa độ x, y của tâm đường tròn Để vẽ đường tròn, chúng ta sẽ áp dụng thuật toán Bresenham.
Sử dụng thuật toán Bresenham vẽ đường tròn:
Trong hệ tọa độ Descartes, phương trình đường tròn bán kính R có dạng:
Trong hệ tọa độ cực :
Do đường tròn C có tính đối xứng, chúng ta chỉ cần vẽ 1/8 cung tròn, sau đó thực hiện đối xứng qua hai trục tọa độ và hai đường phân giác để hoàn thiện hình vẽ của toàn bộ đường tròn.
Hình 4.6 Điểm tròn với các điểm đối xứng
Bộ điều khiển dùng trong hệ thống
Giới thiệu tổng quan
Hình 4.8 Sơ đồ tổng quan của một mạch điều khiển
Sơ đồ khối tổng quan của mạch điều khiển:
The MCU (Microcontroller Unit) serves as the core processor of the system, receiving signals from sensors and buttons It processes these signals and subsequently outputs control signals to the drivers.
Sensor (Cảm biến): các cảm biến hành trình của mô hình.
Button ( Nút nhấn): dùng để điều khiển đầu công tác chạy theo ý mình muốn Bao gồm Start, Stop,
LCD: dùng để hiển thị các thông số hiện tại của đầu công tác.
4.4.1.1 Giới thiệu chung về Arduino: a Giới thiệu chung:
Arduino đã tạo ra một cơn sốt trong cộng đồng DIY toàn cầu, tương tự như Apple trong lĩnh vực thiết bị di động Sự phổ biến của Arduino đã thu hút một lượng lớn người dùng đa dạng, từ học sinh phổ thông đến sinh viên đại học, khiến ngay cả những người sáng lập cũng phải bất ngờ về mức độ lan tỏa của nó.
Arduino là một nền tảng mã nguồn mở được nhiều sinh viên và nhà nghiên cứu tại các trường đại học hàng đầu như MIT, Stanford và Carnegie Mellon ưa chuộng Nền tảng này còn nhận được sự hỗ trợ từ Google thông qua bộ kit Arduino Mega ADK, giúp phát triển các ứng dụng Android tương tác với cảm biến và thiết bị khác.
Arduino là một bo mạch vi xử lý cho phép lập trình tương tác với các thiết bị phần cứng như cảm biến, động cơ và đèn Điểm nổi bật của Arduino là môi trường phát triển dễ sử dụng và ngôn ngữ lập trình dễ học, phù hợp với cả những người không có nhiều kiến thức về điện tử Sự phổ biến của Arduino đến từ mức giá thấp, chỉ khoảng $30, và tính chất nguồn mở từ phần cứng đến phần mềm, cho phép người dùng sở hữu một board Arduino với 20 ngõ I/O để điều khiển nhiều thiết bị.
Arduino được phát triển tại thị trấn Ivrea, Ý, và mang tên vua Arduin từ thế kỷ thứ 9 Sản phẩm này chính thức ra mắt vào năm
2005 như là một công cụ khiêm tốn dành cho các sinh viên của giáo sư Massimo
Banzi, một trong những nhà phát triển Arduino tại trường Interaction Design Institute Ivrea (IDII), đã góp phần quan trọng vào sự phát triển của nền tảng này Mặc dù không được tiếp thị rộng rãi, nhưng Arduino đã nhanh chóng lan tỏa nhờ những phản hồi tích cực từ người dùng đầu tiên Hiện nay, Arduino đã trở thành một biểu tượng nổi tiếng, thu hút nhiều du khách đến thị trấn Ivrea chỉ để chiêm ngưỡng nơi đã sản sinh ra sản phẩm công nghệ này.
Một hệ thống Arduino có thể cung cấp cho bạn rất nhiều sự tương tác với môi trường xung quanh với: b Giới thiệu về board Arduino Mega 2560
Arduino Mega 2560 là một bo mạch được thiết kế với vi điều khiển AVR Atmega2560 làm bộ xử lý trung tâm Cấu trúc chính của Arduino Mega 2560 bao gồm nhiều thành phần quan trọng.
Cổng USB là giao tiếp quan trọng giúp tải code từ máy tính lên vi điều khiển và đồng thời cũng là giao tiếp serial cho việc truyền dữ liệu giữa vi điều khiển và máy tính.
Để cung cấp nguồn cho Arduino, bạn có thể sử dụng cổng USB, tuy nhiên, không phải lúc nào cũng có sẵn kết nối với máy tính Trong những trường hợp này, bạn cần sử dụng nguồn điện từ 9V đến 12V để đảm bảo hoạt động của thiết bị.
- Có 54 chân vào/ra số đánh số thứ tự từ 0 đến 13, ngoài ra có một chân nối đất (GND) và một chân điện áp tham chiếu (AREF).
Vi điều khiển AVR là bộ xử lý trung tâm của bo mạch Arduino, với mỗi mẫu Arduino sử dụng một loại chip khác nhau Cụ thể, Arduino Mega2560 được trang bị chip ATMega2560.
Vi điều khiển Điện áp hoạt động Điện áp đầu vào (được đề nghị)
Dòng điện DC với chân
54 (trong đó có 15 cung cấp sản lượng PWM)
256 KB trong đó có 8 KB sử dụng bởi bộ nạp khởi động
Bảng 4.1 Thông số kỹ thuật của Arduino Mega 2560
Mega 2560 có 16 đầu vào tương tự với độ phân giải 10 bit, cho phép đo 1024 giá trị khác nhau Mặc định, các đầu vào này đo từ 0 đến 5 volts, nhưng có thể điều chỉnh phạm vi trên bằng cách sử dụng chân Aref và chức năng analogReference.
Atmega 2560 có 256 KB bộ nhớ flash để lưu trữ mã, trong đó 8 KB được dành cho bộ nạp khởi động Nó cũng bao gồm 8 KB SRAM và 4 KB EEPROM Cấu trúc và nguyên lý hoạt động cơ bản của Arduino Mega 2560 cho phép thực hiện các ứng dụng phức tạp với khả năng lưu trữ lớn.
-Vi điều khiển trong Arduino Mega 2560
Arduino có thể được cấp nguồn 5V qua cổng USB hoặc từ nguồn ngoài với điện áp khuyên dùng là 7-12V DC, giới hạn từ 6-20V Sử dụng pin vuông 9V là lựa chọn hợp lý nếu không có nguồn từ cổng USB Lưu ý rằng việc cấp nguồn vượt quá giới hạn sẽ gây hỏng board Arduino GND (Ground) là cực âm của nguồn điện cấp cho Arduino và cần phải nối với nhau khi sử dụng thiết bị với nguồn điện riêng biệt Chân 5V cung cấp điện áp 5V đầu ra, với dòng tối đa cho phép tại chân này.
Arduino cung cấp một số chân quan trọng để cấp nguồn và đo điện áp Chân 3.3V cho phép đầu ra điện áp 3.3V với dòng tối đa 50mA Chân Vin được sử dụng để cấp nguồn ngoài cho Arduino, kết nối cực dương với chân này và cực âm với chân GND Chân IOREF đo điện áp hoạt động của vi điều khiển, luôn là 5V, nhưng không nên lấy nguồn từ chân này Cuối cùng, chân RESET cho phép khởi động lại vi điều khiển khi nhấn nút Reset, tương đương với việc nối chân RESET với GND qua một điện trở 10KΩ.
Vi điều khiển Atmega2560 tiêu chuẩn cung cấp cho người dùng:
Bộ nhớ Flash 32KB trong vi điều khiển sẽ lưu trữ các đoạn lệnh bạn lập trình Mặc dù khoảng vài KB sẽ được sử dụng cho bootloader, bạn thường không cần quá 20KB cho các ứng dụng của mình.
Giới thiệu về mạch điều khiển động cơ bước A4988
4.4.2.1 Lý do chọn mạch điều khiển động cơ bước A4988:
Việc lựa chọn driver phù hợp phụ thuộc vào loại và công suất của động cơ cần điều khiển Các mạch điều khiển như A4988 và DRV8825 thường được sử dụng cho các động cơ nhỏ với công suất thấp, chẳng hạn như trong máy photo hoặc máy in 3D Trong khi đó, TB6560 và TB6600 thích hợp cho các động cơ lớn hơn, thường thấy trong máy CNC mini Đối với các động cơ có kích thước lớn, người ta thường sử dụng MA860H hoặc các driver công suất cao hơn.
Việc sử dụng IC TB6560 hoặc TB6600 để điều khiển mô hình có tải trọng nhỏ là không hiệu quả và lãng phí Thêm vào đó, mạch điều khiển động cơ bước A4988 có kích thước nhỏ hơn nhiều, chỉ bằng 10 lần so với TB6560 và 20 lần so với MA860H.
Vì vậy ta chon mạch điều khiển động cơ bước A4988 để sử dụng làm mạch điều khiển động cơ bước cho mô hình.
Hình 4.9 Dirver điều khiển động cơ bước A4988
A4988 là một driver điều khiển động cơ bước nhỏ gọn, hỗ trợ nhiều chế độ hoạt động như Full, Half, 1/4, 1/8 và 1/16 Nó cho phép điều chỉnh dòng ra cho động cơ và tự động ngắt điện khi nhiệt độ quá cao, đảm bảo an toàn và hiệu suất tối ưu cho động cơ bước lưỡng cực.
- Điện áp điều khiển (VMOT) 8v - 35v.
- chế độ điều khiển động cơ bước: full, 1/2, 1/4, 1/8, 1/16.
- Công suất ngõ ra lên tới 35V, dòng đỉnh 2A.
- Có 5 chế độ: full bước, 1/2 bước, 1/4 bước, 1/8 bước, 1/16 bước.
- Điểu chỉnh dòng ra bằng triết áp, nằm bên trên Current Limit = VREF × 2.5.
- Tự động ngắt điện khi quá nhiệt.
Tuy với kích thước nhỏ gọn nhưng module có thể điều khiển được động cơ bước cỡ lớn với dòng điện áp điều khiển cho moto (VMOT) là 8v - 35v.
Hình 4.10 Sơ đồ kết nối của mạch điều khiển A4988
Khi lựa chọn chế độ full, 1/2 hoặc 1/4, bạn sẽ sử dụng ba pin MS1, MS2 và MS3 Tôi thường kết nối trực tiếp ba pin này với công tắc bit 3p để thuận tiện trong việc thiết lập từ phần cứng.
Lưu ý: Nếu thả nổi 3 pin này tức là mode full step.
- Bật tắt động cơ thì thông qua pin ENABLE, mức LOW là bật module, mức HIGH là tắt module.
- Điều khiển chiều quay của động cơ thông qua pin DIR.
- Điều khiển bước của động cơ thông qua pin STEP, mỗi xung là tương ứng với 1 bước ( hoặc vi bước).
- Hai chân Sleep với Reset luôn nối với nhau.
- Kết nối giữa một vi điều khiển nói chung với A4988.
- Kết nối giữa A4899 với Board Arduino.
