PID অ্যালগরিদম (STM MC) ব্যবহার করে সেলফ ব্যালেন্সিং রোবট: Ste টি ধাপ

2024 লেখক: John Day | [email protected]. সর্বশেষ পরিবর্তিত: 2024-01-30 08:02

সাম্প্রতিক সময়ে বস্তুর স্ব -ভারসাম্যে অনেক কাজ হয়েছে। স্ব -ভারসাম্যের ধারণাটি উল্টানো পেন্ডুলামের ভারসাম্য দিয়ে শুরু হয়েছিল। এই ধারণাটি বিমানের নকশায়ও বিস্তৃত। এই প্রকল্পে, আমরা পিআইডি (আনুপাতিক, ইন্টিগ্রাল, ডেরিভেটিভ) অ্যালগরিদম ব্যবহার করে স্ব -ব্যালেন্সিং রোবটের একটি ছোট মডেল ডিজাইন করেছি। তারপর থেকে, এই পদ্ধতিটি শিল্প প্রক্রিয়া নিয়ন্ত্রণ ব্যবস্থার নতুন মুখ। এই প্রতিবেদনে বস্তুর স্ব -ভারসাম্য রক্ষার পদ্ধতি পর্যালোচনা করা হয়েছে। এই প্রকল্পটি একটি সেমিস্টার প্রকল্প হিসাবে পরিচালিত হয়েছিল যাতে বিভিন্ন শিল্প প্রক্রিয়ার দক্ষতার উপর পিআইডির পারস্পরিক সম্পর্ক বোঝা যায়। এখানে আমরা শুধুমাত্র PID নিয়ন্ত্রণের কার্যকারিতা এবং প্রয়োগের উপর একটি সংক্ষিপ্ত পর্যালোচনা প্রদানের দিকে মনোনিবেশ করি। এই গবেষণাপত্রটি প্রকল্পের প্রেরণার পাশাপাশি নিয়ন্ত্রণ ব্যবস্থা এবং সংশ্লিষ্ট পরিভাষার সংক্ষিপ্ত পরিচিতি প্রদান করে তৈরি করা হয়েছে। পরীক্ষা -নিরীক্ষা এবং পর্যবেক্ষণ নেওয়া হয়েছে, ভবিষ্যতে উন্নতি সমাপ্তির সাথে বর্ণনা করা যোগ্যতা এবং ত্রুটিগুলি। নিয়ন্ত্রণ ব্যবস্থার বিশ্বে পিআইডির কার্যকারিতা বোঝার জন্য স্ব -ভারসাম্যপূর্ণ রোবটের একটি মডেল তৈরি করা হয়েছিল। কিছু কঠোর পরীক্ষা এবং পরীক্ষা -নিরীক্ষার মধ্য দিয়ে, পিআইডি নিয়ন্ত্রণ ব্যবস্থার গুণাবলী এবং ত্রুটিগুলি আবিষ্কার করা হয়েছিল। দেখা গেছে যে অতীতের পদ্ধতিগুলির উপর পিআইডি নিয়ন্ত্রণের অনেক সুবিধা থাকা সত্ত্বেও, এই ব্যবস্থার অনেক উন্নতি প্রয়োজন। এটা আশা করা যায় যে পাঠক স্ব -ভারসাম্য বজায় রাখার গুরুত্ব, পিআইডি নিয়ন্ত্রণের কার্যকারিতা এবং অসুবিধা সম্পর্কে ভাল ধারণা পাবেন

ধাপ 1: ভূমিকা

কম্পিউটারের আবির্ভাব এবং প্রক্রিয়ার শিল্পায়নের সাথে সাথে, মানুষের ইতিহাস জুড়ে, সর্বদা প্রক্রিয়াগুলিকে পুনfiপ্রতিষ্ঠিত করার উপায়গুলি বিকাশের জন্য গবেষণা করা হয়েছে এবং সবচেয়ে গুরুত্বপূর্ণভাবে, স্বয়ংক্রিয়ভাবে মেশিনগুলি ব্যবহার করে সেগুলি নিয়ন্ত্রণ করার জন্য। উদ্দেশ্য হচ্ছে এই প্রক্রিয়ায় মানুষের সম্পৃক্ততা হ্রাস করা, যার ফলে এই প্রক্রিয়ায় ত্রুটি হ্রাস করা। অতএব, "কন্ট্রোল সিস্টেম ইঞ্জিনিয়ারিং" এর ক্ষেত্রটি বিকশিত হয়েছিল। কন্ট্রোল সিস্টেম ইঞ্জিনিয়ারিংকে একটি প্রক্রিয়া বা একটি ধ্রুবক এবং পছন্দসই পরিবেশের রক্ষণাবেক্ষণ নিয়ন্ত্রণের জন্য বিভিন্ন পদ্ধতি ব্যবহার করে নির্ধারণ করা যেতে পারে, তা ম্যানুয়াল বা স্বয়ংক্রিয়।

একটি সাধারণ উদাহরণ হতে পারে একটি ঘরে তাপমাত্রা নিয়ন্ত্রণ করা। ম্যানুয়াল কন্ট্রোল মানে এমন একজন ব্যক্তির উপস্থিতি যে সাইটে বর্তমান অবস্থা (সেন্সর) পরীক্ষা করে, এটিকে পছন্দসই মান (প্রক্রিয়াকরণ) এর সাথে তুলনা করে এবং কাঙ্ক্ষিত মান (অ্যাকচুয়েটর) পাওয়ার জন্য যথাযথ ব্যবস্থা নেয়। এই পদ্ধতির সমস্যা হল যে এটি খুব নির্ভরযোগ্য নয় কারণ একজন ব্যক্তি তার কাজে ত্রুটি বা অবহেলার প্রবণ। এছাড়াও, আরেকটি সমস্যা হল যে অ্যাকচুয়েটর দ্বারা শুরু করা প্রক্রিয়াটির হার সর্বদা অভিন্ন নয়, যার অর্থ কখনও কখনও এটি প্রয়োজনের চেয়ে দ্রুত ঘটতে পারে বা কখনও কখনও এটি ধীর হতে পারে। এই সমস্যার সমাধান ছিল সিস্টেমকে নিয়ন্ত্রণ করার জন্য একটি মাইক্রো-কন্ট্রোলার ব্যবহার করা। মাইক্রো কন্ট্রোলার হল

প্রদত্ত স্পেসিফিকেশন অনুসারে প্রক্রিয়াটি নিয়ন্ত্রণ করার জন্য প্রোগ্রাম করা হয়েছে, একটি সার্কিটে সংযুক্ত (পরে আলোচনা করা হবে), কাঙ্ক্ষিত মান বা শর্তগুলি খাওয়ানো এবং এর মাধ্যমে কাঙ্ক্ষিত মান বজায় রাখার জন্য প্রক্রিয়াটি নিয়ন্ত্রণ করে। এই প্রক্রিয়ার সুবিধা হল যে এই প্রক্রিয়ায় কোন মানুষের হস্তক্ষেপের প্রয়োজন নেই। এছাড়াও, প্রক্রিয়ার হার অভিন্ন

বেসিক কন্ট্রোল সিস্টেম

পূর্ববর্তী চিত্রটি একটি নিয়ন্ত্রণ ব্যবস্থার একটি খুব সহজ সংস্করণ দেখায়। মাইক্রোকন্ট্রোলার যেকোনো কন্ট্রোল সিস্টেমের কেন্দ্রবিন্দুতে থাকে। এটি একটি খুব গুরুত্বপূর্ণ উপাদান তাই, নির্বাচনের পছন্দটি সিস্টেমের প্রয়োজনীয়তার উপর ভিত্তি করে সাবধানে করা উচিত। মাইক্রো-কন্ট্রোলার ব্যবহারকারীর কাছ থেকে একটি ইনপুট গ্রহণ করে। এই ইনপুটটি সিস্টেমের কাঙ্ক্ষিত অবস্থা নির্ধারণ করে। মাইক্রো-কন্ট্রোলার সেন্সর থেকে একটি প্রতিক্রিয়া ইনপুট পায়। এই সেন্সরটি সিস্টেমের আউটপুটের সাথে সংযুক্ত, যার তথ্য ইনপুটকে ফেরত দেওয়া হয়। মাইক্রোপ্রসেসর, তার প্রোগ্রামিং এর উপর ভিত্তি করে, বিভিন্ন গণনা করে এবং অ্যাকচুয়েটরকে একটি আউটপুট দেয়। আউটপুটের উপর ভিত্তি করে অ্যাকচুয়েটর উদ্ভিদকে নিয়ন্ত্রণ করে সেই অবস্থা বজায় রাখার চেষ্টা করে। একটি উদাহরণ একটি মোটর চালক হতে পারে একটি মোটর চালানো যেখানে মোটর চালক অ্যাকচুয়েটর এবং মোটর হল উদ্ভিদ। মোটর, এইভাবে একটি নির্দিষ্ট গতিতে আবর্তিত হয়। সংযুক্ত সেন্সরটি বর্তমান সময়ে উদ্ভিদের অবস্থা পড়ে এবং এটিকে মাইক্রো-কন্ট্রোলারের কাছে ফিরিয়ে দেয়। মাইক্রো-কন্ট্রোলার আবার তুলনা করে, গণনা করে এবং এইভাবে, চক্রটি নিজেই পুনরাবৃত্তি করে। এই প্রক্রিয়াটি পুনরাবৃত্তিমূলক এবং অবিরাম যার ফলে মাইক্রো-কন্ট্রোলার পছন্দসই অবস্থার রক্ষণাবেক্ষণ করে

ধাপ 2: পিআইডি ভিত্তিক নিয়ন্ত্রণ ব্যবস্থা

পিআইডি অ্যালগরিদম একটি নিয়ন্ত্রণ ব্যবস্থা ডিজাইন করার একটি কার্যকর পদ্ধতি।

সংজ্ঞা

পিআইডি মানে আনুপাতিক, ইন্টিগ্রাল এবং ডেরিভেটিভ। এই অ্যালগরিদমে, প্রাপ্ত ত্রুটি সংকেত ইনপুট। এবং নিম্নলিখিত সমীকরণ ত্রুটি সংকেত প্রয়োগ করা হয়

U (t) = Kp -e (t) + Kd -d/dt (e (t)) + Ki ∗ integral (e (t)) (1.1)

সংক্ষিপ্ত বর্ণনা

উপরের সমীকরণে দেখা যায়, ত্রুটি সংকেতগুলির অবিচ্ছেদ্য এবং ডেরিভেটিভ গণনা করা হয়, তাদের নিজ নিজ ধ্রুবকগুলির সাথে গুণিত হয় এবং ধ্রুবক Kp এর সাথে যোগ করা হয় e (t) দিয়ে। আউটপুটটি তখন অ্যাকচুয়েটরকে খাওয়ানো হয় যা সিস্টেমটি চালায়। এখন ফাংশনের প্রতিটি অংশ ঘুরে দেখা যাক। এই ফাংশনটি সরাসরি উত্থানের সময়, পতনের সময়, শিকারের উপর শিখর, স্থায়ী সময় এবং স্থিতিশীল ত্রুটিকে সরাসরি প্রভাবিত করে।

• আনুপাতিক অংশ: আনুপাতিক অংশ বৃদ্ধি সময় হ্রাস করে এবং স্থিতিশীল অবস্থা ত্রুটি হ্রাস করে। এর মানে হল যে সিস্টেমটি তার সর্বোচ্চ মান পৌঁছাতে কম সময় নেবে এবং যখন এটি তার স্থিতিশীল অবস্থায় পৌঁছাবে, স্থির অবস্থা ত্রুটি কম হবে। যাইহোক, এটি শিখর ওভারশুট বৃদ্ধি করে।

Er ডেরিভেটিভ পার্ট: ডেরিভেটিভ পার্ট ওভারশুট এবং সেটেলিং টাইম কমায়। এর মানে হল যে সিস্টেমের ক্ষণস্থায়ী অবস্থা আরও স্যাঁতসেঁতে হবে। এছাড়াও, সিস্টেমটি কম সময়ে তার স্থিতিশীল অবস্থায় পৌঁছাবে। যাইহোক, এটি বৃদ্ধি সময় বা স্থিতিশীল অবস্থা ত্রুটি কোন প্রভাব নেই।

• অবিচ্ছেদ্য অংশ: অবিচ্ছেদ্য অংশ উত্থানের সময় হ্রাস করে এবং স্থির অবস্থা ত্রুটি সম্পূর্ণরূপে দূর করে। যাইহোক, এটি শিখর ওভারশুট এবং নিষ্পত্তির সময় বৃদ্ধি করে।

• টিউনিং: একটি ভাল কন্ট্রোল সিস্টেমে কম উত্থানের সময়, নিষ্পত্তির সময়, সর্বোচ্চ ওভারশুট এবং স্থিতিশীল অবস্থা ত্রুটি থাকবে। অতএব, একটি ভাল নিয়ন্ত্রণ ব্যবস্থা অর্জনের জন্য উপরের উপাদানগুলির অবদান সমন্বয় করার জন্য Kp, Kd, Ki- কে সুসংগতভাবে টিউন করা প্রয়োজন।

পিআইডি অ্যালগরিদমে বিভিন্ন প্যারামিটার পরিবর্তনের প্রভাব দেখিয়ে চিত্র সংযুক্ত করা হয়েছে।

ধাপ 3: সেলফ ব্যালেন্সিং রোবট

একটি স্ব-ভারসাম্যপূর্ণ রোবট একটি বহু স্তরের, দুই চাকা রোবট।

রোবট যে কোন অসম বল প্রয়োগের ক্ষেত্রে নিজেকে ভারসাম্যপূর্ণ করার চেষ্টা করবে। এটি রোবটের উপর বাহিনীর ফলস্বরূপ বিরোধী শক্তির প্রয়োগের মাধ্যমে নিজেকে সামঞ্জস্য করবে।

স্ব -ভারসাম্যের পদ্ধতি

রোবটের স্ব -ভারসাম্যের চারটি পদ্ধতি রয়েছে। এগুলি নিম্নরূপ:

দুটি আইআর টিল্ট সেন্সর ব্যবহার করে সেলফ ব্যালেন্সিং

এটি রোবটকে ভারসাম্যপূর্ণ করার সবচেয়ে নিষ্ঠুর উপায় কারণ এটির জন্য খুব কম হার্ডওয়্যার এবং অপেক্ষাকৃত সহজ অ্যালগরিদম প্রয়োজন। এই পদ্ধতিতে, দুটি কাত করা আইআর সেন্সর মাটি এবং রোবটের মধ্যে দূরত্ব পরিমাপ করতে ব্যবহৃত হয়। গণনা করা দূরত্বের উপর ভিত্তি করে, পিআইডি সেই অনুযায়ী রোবটকে ভারসাম্য বজায় রাখতে মোটর চালাতে ব্যবহার করা যেতে পারে। এই পদ্ধতির একটি অসুবিধা হল যে IR সেন্সর কিছু রিডিং মিস করতে পারে। আরেকটি সমস্যা হল দূরত্ব গণনার জন্য একটি বাধা এবং লুপ প্রয়োজন যা অ্যালগরিদমের সময় জটিলতা বৃদ্ধি করে। সুতরাং, রোবটের ভারসাম্য রক্ষার এই পদ্ধতিটি খুব বেশি কার্যকর নয়।

অ্যাকসিলেরোমিটার ব্যবহার করে সেলফ ব্যালেন্সিং

অ্যাকসিলরোমিটার আমাদের শরীরের 3 অক্ষের ত্বরণ দেয়। Y- অক্ষ (wardর্ধ্বমুখী) এবং x- অক্ষ (সামনের) -এর ভিত্তিক ত্বরণ আমাদের মাধ্যাকর্ষণের দিক গণনা করার পরিমাপ দেয় এবং তাই প্রবণতার কোণ গণনা করে। নিম্নরূপ কোণ গণনা করা হয়:

θ = arctan (Ay/Ax) (1.2)

এই পদ্ধতি ব্যবহার করার অসুবিধা হল যে রোবটের গতি চলাকালীন, অনুভূমিক ত্বরণ এছাড়াও রিডিংয়ে যোগ করা হবে যা একটি উচ্চ ফ্রিকোয়েন্সি শব্দ। অতএব, প্রবণতার কোণটি ভুল হবে।

Gyroscope ব্যবহার করে সেলফ ব্যালেন্সিং

একটি জাইরোস্কোপ তিনটি অক্ষ বরাবর অ্যাংগ্লুয়ার বেগ গণনা করতে ব্যবহৃত হয়। নিম্নোক্ত সমীকরণ ব্যবহার করে প্রবণতার কোণ পাওয়া যায়।

θp (i) = θp (i -1) + 1/6 (vali − 3 + 2vali − 2 + 2vali − 1 + vali) (1.3)

জাইরোস্কোপ ব্যবহারের একটি বড় অসুবিধা হল এটিতে একটি ছোট ডিসি বায়াস রয়েছে যা কম ফ্রিকোয়েন্সি শব্দ এবং কিছু সময়ের মধ্যে ফেরত আসা মানগুলি সম্পূর্ণ ভুল। এটি, ইন্টিগ্রেশনের পরে, শূন্য বিন্দুকে দূরে সরিয়ে দেবে। এর ফলস্বরূপ, রোবটটি কিছু সময়ের জন্য তার উল্লম্ব অবস্থানে থাকবে এবং ড্রিফট আসার পরে পড়ে যাবে।

অ্যাকসিলরোমিটার এবং জাইরোস্কোপ উভয় ব্যবহার করে সেলফ ব্যালেন্সিং

উপরে আলোচনা করা হয়েছে, শুধুমাত্র অ্যাকসিলরোমিটার বা জাইরোস্কোপ ব্যবহার করলে আমাদের ঝোঁকের সঠিক কোণ পাওয়া যাবে না। এর জন্য হিসাব করতে, অ্যাকসিলরোমিটার এবং জাইরোস্কোপ উভয়ই ব্যবহার করা হয়। এই উভয় MPU6050 এম্বেড করা হয়। এতে আমরা তাদের উভয়ের কাছ থেকে ডেটা গ্রহণ করি এবং তারপর কলম্যান ফিল্টার বা পরিপূরক ফিল্টার ব্যবহার করে তাদের ফিউজ করি।

• কালম্যান ফিল্টার: কলম্যান ফিল্টার গোলমাল পরিমাপ থেকে একটি গতিশীল সিস্টেমের অবস্থার সর্বোত্তম অনুমান গণনা করে, অনুমানের গড় বর্গ ত্রুটি কমিয়ে দেয়। এটি সিস্টেমের গতিবিদ্যা বর্ণনা করে পৃথক স্টোকাস্টিক সমীকরণ প্রদত্ত, ভবিষ্যদ্বাণী এবং সংশোধন দুটি পর্যায়ে কাজ করে। যাইহোক, এটি বিশেষ করে একটি মাইক্রোকন্ট্রোলারের সীমিত হার্ডওয়্যারে প্রয়োগ করা একটি খুব জটিল অ্যালগরিদম।

• পরিপূরক ফিল্টার: এই অ্যালগরিদম প্রাথমিকভাবে জাইরোস্কোপ থেকে প্রাপ্ত ডেটা ব্যবহার করে এবং প্রবণতার কোণ পেতে সময়ের সাথে এটি সংহত করে। এটি অ্যাক্সিলারোমিটার রিডিংয়ের একটি ছোট অনুপাত ব্যবহার করে। পরিপূরক ফিল্টার, প্রকৃতপক্ষে, অ্যাকসিলরোমিটারের উচ্চ ফ্রিকোয়েন্সি শব্দ এবং জাইরোস্কোপের কম ফ্রিকোয়েন্সি শব্দকে কমিয়ে দেয় এবং তারপরে ঝোঁকের সর্বোত্তম সঠিক কোণ দিতে তাদের ফিউজ করে।

ধাপ 4: রোবটের ডিজাইন

আমরা MPU6050 এর জন্য পরিপূরক ফিল্টার দ্বারা প্রয়োগ করা আনুপাতিক ডেরিভেটিভ কন্ট্রোলার ব্যবহার করে একটি স্ব -ভারসাম্যপূর্ণ রোবট ডিজাইন করেছি। সেলফ ব্যালেন্সিং রোবটের এই ছোট মডেলটি আমাদের রোবটের সেলফ ব্যালেন্সিং -এ কন্ট্রোল সিস্টেমের উপযোগিতা তুলে ধরবে।

সিস্টেম বাস্তবায়ন:

সিস্টেমটি একটি স্ব -ভারসাম্যপূর্ণ রোবট। এটি পিআইডি কন্ট্রোলার ব্যবহার করে প্রয়োগ করা হয় যা একটি আনুপাতিক ইন্টিগ্রাল ডেরিভেটিভ কন্ট্রোলার। আমরা রোবটটির ভারসাম্য বজায় রেখে তার চাকাগুলিকে তার পতনের দিকে চালাই। এটি করার সময়, আমরা রোবটের মাধ্যাকর্ষণ কেন্দ্রকে পিভট পয়েন্টের উপরে রাখার চেষ্টা করছি। চাকাগুলি তার পতনের দিকে চালানোর জন্য, আমাদের জানা উচিত যে রোবটটি কোথায় পড়ছে এবং যে গতিতে এটি পড়ছে। এই ডেটা MPU6050 ব্যবহার করে পাওয়া যায় যার একটি অ্যাকসিলরোমিটার এবং একটি জাইরোস্কোপ রয়েছে। MPU6050 প্রবণতার কোণ পরিমাপ করে এবং এর আউটপুট মাইক্রো-কন্ট্রোলারকে দেয়। MP26050 I2C এর মাধ্যমে STM বোর্ডের সাথে ইন্টারফেস করা হয়। I2C তে, একটি তারের ঘড়ির জন্য যা এসসিএল নামে পরিচিত। অন্যটি ডাটা ট্রান্সফারের জন্য যা SDA। এতে মাস্টার স্লেভ কমিউনিকেশন ব্যবহার করা হয়। ঠিকানা শুরু এবং শেষ ঠিকানা ঠিকানা থেকে নির্দিষ্ট করা হয় যে ডেটা কোথা থেকে শুরু হচ্ছে এবং কোথায় শেষ হচ্ছে। আমরা এখানে MPU6050 এর জন্য পরিপূরক ফিল্টার প্রয়োগ করেছি যা অ্যাকসিলরোমিটার এবং জাইরোস্কোপের আউটপুটগুলিকে একত্রিত করার জন্য একটি গণিত ফিল্টার। MPU6050 থেকে তথ্য পাওয়ার পর, মাইক্রোকন্ট্রোলার এটি কোথায় পড়ছে তা জানতে গণনা করবে। গণনার উপর ভিত্তি করে, এসটিএম মাইক্রো-কন্ট্রোলার মোটর চালককে নির্দেশ দিবে যে গাড়িগুলো পড়ার দিকে চালাতে হবে যা রোবটের ভারসাম্য বজায় রাখবে।

ধাপ 5: প্রকল্পের উপাদান

স্ব -ব্যালেন্সিং রোবট প্রকল্পে নিম্নলিখিত উপাদানগুলি ব্যবহার করা হয়েছিল:

STM32F407

এসটি মাইক্রোইলেক্ট্রনিক্স দ্বারা ডিজাইন করা একটি মাইক্রো-কন্ট্রোলার। এটি এআরএম কর্টেক্স-এম আর্কিটেকচারে কাজ করে।

মোটর ড্রাইভার L298N

এই আইসি মোটর চালানোর জন্য ব্যবহৃত হয়। এটি দুটি বাহ্যিক ইনপুট পায়। মাইক্রোকন্ট্রোলার থেকে একটি যা এটি একটি PWM সংকেত সরবরাহ করে। নাড়ির প্রস্থ সমন্বয় করে মোটরের গতি সামঞ্জস্য করা যায়। এর দ্বিতীয় ইনপুট হল মোটর চালানোর জন্য প্রয়োজনীয় ভোল্টেজ উৎস যা আমাদের ক্ষেত্রে 12V ব্যাটারি।

ডিসি মোটর

একটি ডিসি মোটর একটি ডিসি সরবরাহে চলে। এই পরীক্ষায়, ডিসি মোটর মোটর চালকের সাথে সংযুক্ত অপটোকপলার ব্যবহার করে চলছে। মোটর চালানোর জন্য আমরা মোটর ড্রাইভ L298N ব্যবহার করেছি।

MPU6050

MPU6050 রোবটটি কোথায় পড়ছে সে সম্পর্কে তথ্য পেতে ব্যবহৃত হয়। এটি শূন্য প্রবণতা বিন্দুর ক্ষেত্রে ঝোঁকের কোণ পরিমাপ করে যা প্রোগ্রাম চলতে শুরু করলে MPU6050 এর অবস্থান।

MPU6050 এর একটি 3-অক্ষের অ্যাকসিলরোমিটার এবং একটি 3-অক্ষের জাইরোস্কোপ রয়েছে। অ্যাকসিলরোমিটার তিনটি অক্ষ বরাবর ত্বরণ পরিমাপ করে এবং জাইরোস্কোপ তিনটি অক্ষের কৌণিক হার পরিমাপ করে। আউটপুট একত্রিত করার জন্য, আমাদের অবশ্যই উভয়ের আওয়াজ বের করতে হবে। আওয়াজ ফিল্টার করার জন্য, আমাদের আছে কলমান এবং পরিপূরক ফিল্টার। আমরা আমাদের প্রকল্পে পরিপূরক ফিল্টার প্রয়োগ করেছি।

Opto Couple 4N35

অপটোকপলার হল একটি যন্ত্র যা কম ভোল্টেজ অংশ এবং সার্কিটের উচ্চ ভোল্টেজ অংশকে আলাদা করতে ব্যবহৃত হয়। নাম অনুসারে, এটি আলোর ভিত্তিতে কাজ করে। যখন কম ভোল্টেজ অংশটি একটি সংকেত পায়, তখন উচ্চ ভোল্টেজ অংশে কারেন্ট প্রবাহিত হয়

ধাপ 6: রোবটের গঠন

রোবটের গঠন নিম্নরূপ ব্যাখ্যা করা হয়েছে:

শারীরিক গঠন

স্ব-ভারসাম্যপূর্ণ রোবটটি স্বচ্ছ প্লাস্টিকের কাচের তৈরি দুটি স্তর নিয়ে গঠিত। দুটি স্তরের বিবরণ নীচে দেওয়া হল:

প্রথম স্তর

প্রথম স্তরের নিচের অংশে, আমরা STM বোর্ডে পাওয়ারের জন্য একটি সেল স্থাপন করেছি। এছাড়াও 4 ভোল্টের দুটি মোটর রোবটকে সরানোর জন্য প্রতিটি পাশে টায়ার সংযুক্ত করা হয়েছে। প্রথম স্তরের উপরের অংশে, মোটর চালানোর জন্য প্রতিটি 4 ভোল্টের দুটি ব্যাটারি (মোট 8 ভোল্ট) এবং মোটর ড্রাইভার আইসি (L298N) স্থাপন করা হয়েছে।

দ্বিতীয় স্তর

রোবটের উপরের স্তরে আমরা এসটিএম বোর্ডকে পারফ বোর্ডে রেখেছি। 4 টি অপটো কাপলারের আরেকটি পারফ বোর্ড উপরের স্তরে স্থাপন করা হয়েছে। জাইরোস্কোপ নিচের দিক থেকে রোবটের উপরের স্তরেও রাখা হয়। উভয় উপাদানই মাঝের অংশে স্থাপন করা হয়েছে যাতে মাধ্যাকর্ষণ কেন্দ্রটি যতটা সম্ভব কম রাখা হয়।

রোবটের মাধ্যাকর্ষণ কেন্দ্র

মাধ্যাকর্ষণ কেন্দ্রটি যতটা সম্ভব কম রাখা হয়। এই উদ্দেশ্যে, আমরা নীচের স্তরে ভারী ব্যাটারি এবং উপরের উপাদানগুলিতে STM বোর্ড এবং অপটোকুপলারগুলির মতো হালকা উপাদান স্থাপন করেছি।

ধাপ 7: কোড

কোড Atollic TrueStudio এ সংকলিত হয়েছিল। এসটিএম স্টুডিও ডিবাগিং উদ্দেশ্যে ব্যবহৃত হয়েছিল।

ধাপ 8: উপসংহার

অনেক পরীক্ষা -নিরীক্ষা এবং পর্যবেক্ষণের পর, আমরা শেষ পর্যন্ত সেই পর্যায়ে এসেছি যেখানে আমরা আমাদের ফলাফল সংক্ষিপ্ত করে এবং আলোচনা করি যে আমরা সিস্টেমের কার্যকারিতা বাস্তবায়নে এবং কাজ করতে কতদূর সফল হয়েছি।

সাধারণ পর্যালোচনা

পরীক্ষার সময়, পিআইডি অ্যালগরিদম ব্যবহার করে মোটরের গতি সফলভাবে নিয়ন্ত্রণ করা হয়েছিল। তবে বক্ররেখাটি ঠিক একটি মসৃণ সরলরেখা নয়। এর অনেক কারণ আছে:

Pass সেন্সর যদিও কম পাস ফিল্টারের সাথে সংযুক্ত তবুও নির্দিষ্ট fi নাইট ডিবাউন্সিং প্রদান করে; এইগুলি রৈখিক প্রতিরোধের কারণে এবং এনালগ ইলেকট্রনিক্সের কিছু অনিবার্য কারণে।

Small মোটর ছোট ভোল্টেজ বা PWM এর অধীনে মসৃণভাবে ঘোরে না। এটি এমন ঝাঁকুনি সরবরাহ করে যা সিস্টেমে খাওয়ানো কিছু ভুল মানগুলির কারণ হতে পারে।

W নড়বড়ে হওয়ার কারণে, সেন্সর উচ্চ মান প্রদানকারী কিছু স্লিট মিস করতে পারে। Errors ত্রুটির আরেকটি প্রধান কারণ হতে পারে এসটিএম মাইক্রোকন্ট্রোলারের মূল ঘড়ির ফ্রিকোয়েন্সি। এসটিএম মাইক্রোকন্ট্রোলারের এই মডেলটি 168MHz এর একটি মূল ঘড়ি সরবরাহ করে। যদিও এই প্রকল্পে এই সমস্যাটি মোকাবেলা করা হয়েছে, এই মডেল সম্পর্কে একটি সামগ্রিক ধারণা রয়েছে যে এটি ঠিক তেমন উচ্চ ফ্রিকোয়েন্সি সরবরাহ করে না।

ওপেন লুপ স্পিড খুব অপ্রত্যাশিত মান সহ একটি খুব মসৃণ লাইন সরবরাহ করে। পিআইডি অ্যালগরিদমও কাজ করছে - মোটরের একটি খুব কম স্থায়ী সময় প্রদান করে। মোটরের PID অ্যালগরিদম বিভিন্ন ভোল্টেজের অধীনে পরীক্ষা করা হয়েছিল রেফারেন্স স্পিড স্থির রেখে। ভোল্টেজ পরিবর্তন মোটরের গতি পরিবর্তন করে না যা দেখায় যে পিআইডি অ্যালগরিদম কাজ করছে

কার্যকারিতা

এখানে আমরা পিআইডি নিয়ামকের কার্যকারিতা নিয়ে আলোচনা করেছি যা আমরা পরীক্ষার সময় পর্যবেক্ষণ করেছি।

সহজ বাস্তবায়ন

আমরা পরীক্ষা এবং পর্যবেক্ষণ বিভাগে দেখেছি যে একটি পিআইডি নিয়ামক বাস্তবায়ন করা খুব সহজ। এটির জন্য কেবলমাত্র তিনটি পরামিতি বা ধ্রুবক প্রয়োজন যা একটি গতি নিয়ন্ত্রণ ব্যবস্থা রাখার জন্য সেট করতে হবে

লিনিয়ার সিস্টেমের জন্য অতুলনীয় দক্ষতা

লিনিয়ার পিআইডি কন্ট্রোলার কন্ট্রোলারদের পরিবারের মধ্যে সবচেয়ে কার্যকর কারণ লজিক খুবই সহজ এবং লিনিয়ার বা মোটামুটি লিনিয়ার অ্যাপলিকেশনের ক্ষেত্রে প্রয়োগ ব্যাপক।

সীমাবদ্ধতা

আমরা এই ব্যবস্থার সীমাবদ্ধতা সম্পর্কে বিমূর্তভাবে ব্যাখ্যা করেছি। এখানে আমরা তাদের কয়েকটি আলোচনা করেছি যা আমরা পর্যবেক্ষণ করেছি।

ধ্রুবক নির্বাচন

আমরা দেখেছি যে, যদিও একটি পিআইডি নিয়ামক বাস্তবায়ন করা সহজ, তবুও এটি সিস্টেমের একটি বড় ত্রুটি যে ধ্রুবকের মান নির্বাচন করার ধাপটি একটি শ্রমসাধ্য; যেমন একজনকে বিভেদ গণনা করতে হবে। অন্য উপায় হিট এবং ট্রায়াল পদ্ধতি কিন্তু এটিও কার্যকর নয়।

ধ্রুবক সবসময় ধ্রুব থাকে না

পরীক্ষামূলক ফলাফল দেখিয়েছে যে মোটরের রেফারেন্স গতির বিভিন্ন মানগুলির জন্য, পিআইডি নিয়ামক পিআইডি ধ্রুবকগুলির একই মানের জন্য ত্রুটিযুক্ত। ভিন্ন গতির জন্য, ধ্রুবকগুলি আলাদাভাবে নির্বাচন করতে হয়েছিল এবং এটি গণনীয় খরচ দ্রুত বৃদ্ধি করে।

অ রৈখিক

আমাদের ক্ষেত্রে ব্যবহৃত পিআইডি নিয়ামক রৈখিক, অতএব, এটি শুধুমাত্র রৈখিক সিস্টেমে প্রয়োগ করা যেতে পারে। নন-লিনিয়ার সিস্টেমের জন্য, কন্ট্রোলারকে আলাদাভাবে প্রয়োগ করতে হবে। যদিও PID- এর বিভিন্ন অ -রৈখিক পদ্ধতিগুলি পাওয়া যায়, সেগুলি নির্বাচন করার জন্য আরো প্যারামিটার প্রয়োজন। উচ্চ গণনীয় খরচের কারণে এটি আবার সিস্টেমটিকে অবাঞ্ছিত করে তোলে।

প্রাথমিক ধাক্কা প্রয়োজন

আমরা পরীক্ষা বিভাগে দেখিয়েছি যে মোটামুটি ছোট রেফারেন্স স্পিডের জন্য যেখানে শুরুতে ত্রুটি মোটামুটি ছোট, PID দ্বারা সরবরাহ করা PWM এত ছোট যে এটি মোটরের জন্য প্রয়োজনীয় স্টার্ক টর্ক তৈরি করে না। তাই কিছু পরীক্ষায় মোটর চলবে না বা অন্যান্য পরীক্ষায় একটি বড় ওভারশুট এবং একটি দীর্ঘ নিষ্পত্তি সময় প্রদান করে।

ধাপ 9: বিশেষ ধন্যবাদ

আমার গ্রুপের সদস্যদের বিশেষ ধন্যবাদ যারা আমাকে এই প্রকল্পের মাধ্যমে সাহায্য করেছেন।

আমি শীঘ্রই ভিডিওটির লিঙ্ক আপলোড করব।

আমি আশা করি আপনি এই নির্দেশযোগ্য আকর্ষণীয় পাবেন।

এটি তাহের উল হক UET থেকে সাইন অফ করে। চিয়ার্স !!!