第四章 實驗設備
4.4 人機介面及圖形化程式軟體
本研究中所使用的人機介面軟體為 LabVIEW_2010 版。此人機介面是一種圖 型化的程式語言，也可稱為 G 程式語言。有別於傳統的文字編輯程式語言操作例 如 C 語言，圖形化編輯方式能更直觀地進行程式編寫，因而消除了許多傳統程式 語言語法上的細節問題。此套程式軟體是特別針對儀器資料擷取、數據量測、資 料分析、系統模擬及結果呈現等目標而設計，因此非常適合應用於自動化之相關 設備。且 LabVIEW 支援之作業軟體相當廣泛，其中包含 PC Windows 作業系統、
Mac OS 作業系統、Sun SPARCstation 作業系統及 HP-UX HP9000/700 系列之作業 系統皆提供支援服務。
此外，我們也利用 Matlab
43
第五章 實驗結果
本研究之目的為設計重複滑動模型控制器應用於機械手臂。藉由設計控制器，
抑制系統模型影響、干擾訊號、外部負載以及其他系統未知影響，以提高機械手 臂追跡控制之控制精密度。本章節可下列四個部分進行。
第一部分：RSMC 於定位控制 第二部分：RSMC 於追跡控制
第三部分：RSMC 對非週期訊號強健性測試 第四部份：RSMC 末端點控制
硬體部分，我們使用自行設計之機手臂，搭配 Robotis 馬達，但不包含內建控 制晶片，由電腦進行運算透過 PXI 6230 讀取類比訊號以及傳送馬達 PWM 訊號，
如圖 5-1 所示。軟體部分，使用 NI 美商國家儀器公司產品 LabVIEW 2010 進行人 機介面的開發，如圖 5-2 所示，並且使用美國 Math Works 公司的產品 MATLAB R2010a 輸出實驗數據，如圖 5-3 所示。
圖 5-1 控制程序
44
圖 5-2 LabVIEW2010 程式啟動頁面
圖 5-3 MATLAB 程式啟動頁面
45
5-1. 實驗結果
實驗結果 1- RSMC 定位控制
本實驗當中給予機械手臂第一軸與第二軸位置命令，觀察定位與誤差性能
圖 5-4 RSMC 於
q
1定位控制圖 5-5 RSMC 於
q
2定位控制1 2 3 4 5 6 7 8 9 10
0 0.5 1 1.5 2 2.5 3 3.5 4 4.5 5
joint1 position(rad)
time(second)
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10
1 1.5 2 2.5 3 3.5
joint2 position(rad)
time(second)
46
圖 5-6 RSMC 於
q
1定位控制穩態誤差圖 5-7 RSMC 於
q
2定位控制穩態誤差1 2 3 4 5 6 7 8 9 10
0 0.5 1 1.5 2 2.5 3 3.5 4 4.5 5
x 10-3
joint1 error(rad)
time(second)
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10
0 0.005 0.01 0.015 0.02 0.025
joint2 error(rad)
time(second)
47
實驗結果 2 – RSMC 動態軌跡追蹤
本實驗當中給予機械手臂第一軸與第二軸弦波命令，觀察定位與誤差性能
圖 5-8 RSMC 於
q
1追跡控制圖 5-9 RSMC 於
q
2追跡控制0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10
1 1.5 2 2.5 3 3.5 4 4.5 5 5.5 6
joint1 position(rad)
time(second)
real joint 1 desire joint 1
0 5 10 15 20 25
0 1 2 3 4 5 6
joint2 position(rad)
time(second)
real joint 2 desire joint 2
48
圖 5-10 RSMC 於
q
1追跡控制誤差圖 5-11 RSMC 於
q
1追跡控制誤差0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10
0 0.005 0.01 0.015 0.02 0.025 0.03 0.035 0.04
joint1 error(rad)
time(second)
0 5 10 15 20 25
0 0.01 0.02 0.03 0.04 0.05 0.06 0.07
joint2 error(rad)
time(seconds)
49
實驗結果 3 - RSMC 非週期之干擾訊號測試
在本實驗當中，我們在機械手臂四個關節完成定位控制之控制目標時，推動 機械手臂作為外部非週期干擾訊號，觀察系統對於非週期訊號之強健性。
圖 5-12 加入外部非週期干擾訊號，
q
1動態軌跡響應圖 5-13 加入外部非週期干擾訊號，
q
1控制量0 0.5 1 1.5 2 2.5 3 3.5
-0.05 0 0.05 0.1 0.15 0.2 0.25 0.3
joint1 position (radian)
time (second)
0 0.5 1 1.5 2 2.5 3 3.5
-300 -250 -200 -150 -100 -50 0 50
joint4 control valume
time (second)
50
圖 5-14 加入外部非週期干擾訊號，
q
2動態軌跡響應圖 5-15 加入外部非週期干擾訊號，
q
2控制量0 0.5 1 1.5 2 2.5 3 3.5
-0.6 -0.5 -0.4 -0.3 -0.2 -0.1 0 0.1
joint2 position (radian)
time (second)
0 0.5 1 1.5 2 2.5 3 3.5
-3000 -2500 -2000 -1500 -1000 -500 0 500
joint2 control valume
time (second)
51
圖 5-16 加入外部非週期干擾訊號，
q
3動態軌跡響應圖 5-17 加入外部非週期干擾訊號，
q
3控制量0 0.5 1 1.5 2 2.5 3 3.5
-0.5 -0.45 -0.4 -0.35 -0.3 -0.25 -0.2 -0.15 -0.1 -0.05 0
joint3 position (radian)
time (second)
0 0.5 1 1.5 2 2.5 3 3.5
-50 0 50 100 150 200 250 300
joint4 control valume
time (second)
52
圖 5-18 加入外部非週期干擾訊號，
q
4動態軌跡響應圖 5-19 加入外部非週期干擾訊號，
q
4控制量0 0.5 1 1.5 2 2.5 3 3.5
-0.1 -0.05 0 0.05 0.1 0.15 0.2 0.25
joint4 position (radian)
time (second)
0 0.5 1 1.5 2 2.5 3 3.5
-200 -150 -100 -50 0 50
joint3 control valume
time (second)
53
實驗結果 4 - RSMC 非週期之干擾訊號測試
在此實驗當中，我們給予機械手臂末端點兩個位置命令，使機械手臂在兩點 進行來回定位控制，並且觀察其控制效能。
圖 5-20 機械手臂末端點定位
實驗結果 5 – RSMC 末端點控制
本 實 驗 給 予 機 械 手 臂 末 端 點 位 置 ，
x 0 . 295385 y
0.12*s i n (1*
pi
*t
)18 . 0 )
*
* 1 cos(
* 12 .
0
pi t
z
， 由 第 二 章 第 三 節 逆 向 運 動 學 推 導
1 tan
1y / x
，] /
) [(
tan
1 1 2 22
z d x y
其中 d1為機械手臂桿件 1 之長度，將 x、y、z 分別帶入
1、
2，因此得到關節 1、關節 2 之參考訊號。54
圖 5-21 機械手臂畫圓實驗結果
綜合本研究，重複滑動模型控制具備滑動模型良好的強健性，並且針對週期 訊號也能夠有效抑制。此外重複滑動模型控制能夠在干擾訊號為非週期時，仍然 保有強健性。由實驗 1 我們觀察到，機械手臂在一秒內即完成定位，第一軸保持 在 0.005 徑度，第二軸雖然具有較大負載，仍保持在 0.02 徑度。實驗 2 當中，給 予機械手臂第一關節與第二關節弦波訊號，在此追跡實驗當中，訊號不斷變化，
控制器需提供相當反應速度與控制量。由圖 5-8 與圖 5-9 可觀察到，第二軸相對 第一軸追跡效能較差，再由圖 5-10 與圖 5-11 可更清出看出，第一軸誤差較第二 軸小之外，第二軸因為負載較大因此在移動時有相當程度地晃動。在實驗 3，我 們在機械手臂四個關節完成定位控制之控制目標時，推動機械手臂作為外部非週 期干擾訊號，觀察系統對於非週期訊號之強健性。在此實驗當中，外部干擾訊號 持續並且變化量大，控制器必須及時提供足夠大的力量抑制干擾訊號，當控制量 越大，機械手臂晃動的跡象越是明顯。各關節施予非週期干擾訊號時，控制器皆 有效的抑制干擾，使手臂回到定位點。實驗 4 我們利用機械手臂末端點控制進行 畫圓，量測結果最大誤差為 0.5 釐米。
55
第六章 結論及未來展望
首先我們在第二章，進行了機械手臂運動學分析以及動力學模型之建立，以 幫助我們在控制器的設計中，能夠運用理論進行驗證控制命令給予馬達完成控制 目標。接著我們設計了重複控制與滑動模型控制，進行四軸機械手臂之位置控制，
利用滑動模型控制強健之特性，做為主要控制器，進行干擾訊號與系統模型影響 的抑制，結合重複控制針對週期訊號良好的控制效能，改善控制效能。最後我們 設計開發控制器電路，利用電腦進行邏輯運算並且利用 PXI6230 進行訊號接收與 傳送，取代一般伺服馬達中的控制晶片。我們成功利用電腦配合資料擷取卡取代 馬達內部晶片控制馬達，使自行研究的控制演算法能夠避開控制晶片內部控制器 的影響，直接控制馬達。
由第五章實驗結果，滑動模型控制結合重複控制，在定位控制與週期訊號追 蹤控制時，皆能保持良好的系統控制效能，並且在非週期外部干擾訊號加入時，
仍然能夠保有相當的強健性能。
未來期待能夠透過加入其他控制演算法，提升控制效能。並且導入其他 PWM 演算法，使訊號輸出更迅速減緩機械手臂晃動問題。最後期望藉由本研究的拋磚 引玉，能引起更多學者對於機械手臂的興趣，以更多、更廣、更深的知識理論，
提升機械手臂的精密定位響應。藉以提升機械手臂控制對於全人類業界與生活上 之便利性。
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