Điều khiển hệ thống cần trục theo phương pháp không cảm biến

Nội dung text: Điều khiển hệ thống cần trục theo phương pháp không cảm biến

1. Đại học Sư phạm Kỹ thuật Thành phố Hồ Chí Minh Điều Khiển Hệ Thống Cần Trục Theo Phƣơng Pháp Không Cảm Biến TS.Ngô Văn Thuyên Đoàn Xuân Nam Trường Đại học SPKT.TPHCM Trường Đại học SPKT .TPHCM TÓM TẮT Trong điều khiển chống dao động hệ thống cần trục,cảm biến thường được dùng để đo lường vị trí và góc dao động của tải. Hai tín hiệu đo lường này sẽ được phản hồi về hai bộ điều khiển riêng biệt để điều khiển xe chạy tới đúng vị trí và đảm bảo cho góc dao động luôn ổn định và dập tắt khi xe chạy đến vị trí đặt. Tuy nhiên, cảm biến đo lường góc dao động tải trong các hệ thống thực tế có những trở ngại: chi phí đầu tư cao, khó lắp đặt nhất là với những cần trục có cơ cấu nâng hạ, thường xuyên bảo trì sữa chữa Do đó, phương pháp điều khiển không cảm biến được đề xuất.Lúc này, tín hiệu phản hồi về bộ điều khiển góc sẽ không sử dụng cảm biến thực nữa, nó sẽ được thay thế bởi phần mềm cảm biến góc.Phần mềm cảm biến này sẽ được xây dựng bằng mạng nơron. Bên cạnh đó, dòng điện làm việc của động cơ cũng phải được điều chỉnh trong phạm vi dòng định mức cho phép. Điều này được thực hiện bởi thêm một vòng điều khiển dòng điện bên trong cùng. Tiến hành mô hình hóa mô phỏng và thí nghiệm trên mô hình thực, những kết quả thu được đã cho thấy rằng phương pháp đề xuất cho kết quả tương tự như điều khiển có cảm biến.Việc thêm vòng điều khiển dòng cho phép điều chỉnh linh hoạt dòng làm việc cũng như dòng khởi động của động cơ. ABSTRACT In anti-swing feedback control of automatic gantry crane system, sensors are normally employed to detect trolley position and payload swing angle. Two measurement signals will be feedback on two separate controllers to control the trolley to the correct position, ensure swing angle stability, and extinguish when driving to the location. However, the sensors measure the payload swing angle in real systems there are obstacles: the high investment costs, difficult to install especially with the crane lifting structure, difficult to maintenance and repair, etc. Therefore, sensorless anti-swing control method for automatic gantry crane system is proposed in this study. The anti-swing control is performed in feedback control scheme without using real swing angle sensor. Instead, soft sensor approach is used to substitute the real swing angle sensor. The soft sensor is designed based on Neural Network as a state estimator. In addition, the motor working current always be adjusted in the range of the rated current to avoid increase excessive when overloading. This is done by adding an inner current control loop. The simulation and experimental results on real models showed that using soft-sensor by neural networks similar to real sensors. Loop current controller allows adjustment of flexible motor working current, as well as the motor starting current. 1
2. Đại học Sư phạm Kỹ thuật Thành phố Hồ Chí Minh I. GIỚI THIỆU II. MÔ HÌNH TOÁN HỌC CỦA HỆ Cần trục được sử dụng rộng rãi để vận THỐNG CẦN TRỤC chuyển vật nặng và vật liệu độc hại trong Mô hình cần trục được miêu tả như sau: xí nghiệp đóng tàu, nhà máy hạt nhân, xây dựng nhà cao tầng . với nhiệm vụ chuyển tải từ vị trí này tới vị trí mong muốn. Trong hệ thống cần trục, việc mất kiểm soát dao động của tải có thể gây ra những hậu quả nghiêm trọng cho con người và môi trường xung quanh, nhất là khi xảy ra hiện tượng dao động cộng hưởng.Do đó, điều khiển sao cho cần trục chuyển tải Hình 1. Mô hình cần trục nhanh đồng thời dao động phát sinh trong quá trình di chuyển phải được dập tắt tại vị Mô hình được cấu tạo với một xe dịch trí đến. chuyển trên mặt phẳng ngang, được truyền động bởi một động cơ thông qua hệ thống Đã có rất nhiều công trình nghiên cứu để tự bánh răng và dây dai, tải trọng gắn với xe động hóa quá trình điều khiển cần thông qua dây cáp. trục.Hướng đầu tiên là điều khiển dạng vòng hở của các tác giả Singhose Mô hình thực nghiệm sử dụng trong bài (1997)[1], Mason (1982)[2] Kết quả của báo này được truyền động bởi động cơ DC điều khiển vòng hở, làm cho nó nhạy cảm với dòng định mức là 1.5(A). với các nhiễu loạn bên ngoài và thông số 1. Mô hình động cơ DC biến đổi.Hướng tiếp cận thứ hai là điều Phương trình mô tả động cơ DC: khiển vòng kín.Vị trí và góc dao động được điều khiển thông qua hai bộ điều d va (t) L i(t) Ri(t) Kb(t) (1) khiển riêng biệt. Bộ điều khiển thiết kế dt bằng các phương pháp khác nhau như PID d J (t) K (t) K i(t) (2) của Omar (2003)[3], Yang (1996) [4]sử dt f m dụng logic mờ (fuzzy logic) Điều khiển Với R là điện trở (Ω), L là điện cảm (H), vòng kín cho kết quả rất tốt đối với hệ K là hệ số sức điện động, K hệ số phần thống cần trục. b m ứng, Kflà hệ số tuyến tính gần đúng của ma Tuy nhiên, tất các các phương pháp nêu sát và J là quán tính tải (kg.m/s2) trên đều phải có tín hiệu phản hồi góc dao Thực hiện biến đổi Laplace (1), (2) và rút động từ cảm biến thực.Phương pháp điều gọn được phương trình (3) như sau: khiển không cảm biến do tác giả M.I. (s) K Solihin and Wahyudi [5, 6] đưa ra nhằm m (3) V (s) JLs2 (LK RJ)s RK K K thay thế cảm biến thực bằng cảm biến phần a f f m b mềm. Mạng nơron nhân tạo được coi là một công cụ mạnh, mềm dẻo để giải quyết các bài toán có tính phi tuyến, phức tạp và đặc biệt trong các trường hợp mà mối quan hệ giữa các quá trình không dễ thiết lập một cách Hình 2.Sơ đồ khối động cơ DC tường minh.Chính vì những lý do trên, việc xây dựng phần mềm cảm biến bằng mạng nơron là hoàn toàn có thể xây dựng được. 2
3. Đại học Sư phạm Kỹ thuật Thành phố Hồ Chí Minh 2. Mô hình xe d 2 (l cos) d 2 (x l sin) m sin m cos mgsin Phương trình chuyển động quay: dt2 dt2 T  Fv (4) (13) puli puli xe Trong đó: Với puli là vận tốc góc của puli, Tpuli là d 2 (x lsin) moment của puli, F là lực tác động lên xe x lcos l2 sin (14) dt2 và vxe là vận tốc của xe. d 2 (l cos) Vận tốc của xe thì bằng với vận tốc của lsin l2 cos (15) puli: dt 2 Thế (14), (15) vào biểu thức (12) và (13): vxe v puli (5) m M x ml cos 2 sin F (16) v puli  pulirpuli (6) xcos l g sin 0 (17) Với rpuli là bán kính của puli, v puli là vận tốc của puli. Điều kiện để tuyến tính: Từ (5) và (6) thì phương trình (4) được viết cos 1; sin  (18) lại như sau: Phương trình (16) và (17) được viết lại T dưới dạng tuyến tính như sau: F puli (7) r puli m M x ml F (19) Tpuli Eff puliTmotor (8) x l g 0 (20) VớiTmotor là moment của động cơ, Eff puli là Thực hiện biến đổi Laplace phương trình hiệu suất của puli. (19) và (20), hàm truyền hệ thống được mô tả như sau: Moment động cơ có phương trình như sau:  1 d (21) T J (9) F lMs 2 g(m M ) motor dt V (s2l g) Với J là moment quán tính,  vận tốc góc. (22) F s Mls 2 (m M )g Thế (8), (9) vào (7): Hệ thống cần trục được mô tả bởi các d Eff puliJ phương trình (3), (11), (21) và (22) như dt F (10) trong Hình 3. rpuli Suy ra, hàm truyền trong miền Laplace: F Eff J s puli (11)  r puli 3. Mô hình tải Hình 3.Sơ đồ mô tả hệ thống cần trục Dựa vào vị trí của tải, chiếu các lực lên các Kết quả chạy mô phỏng mô hình với tín phương quy chiếu: hiệu đặt là hàm bước được thể hiện trong + Theo phương ngang: Hình 4 và 5. d 2 x d 2 (x l sin) M m F (12) dt2 dt2 + Theo phương thẳng đứng: 3
4. Đại học Sư phạm Kỹ thuật Thành phố Hồ Chí Minh Bảng 1. Thông số các bộ điều khiển Bộ điều khiển Hệ số Vị trí Góc Dòng điện KP 20 30 0.8 KI 0 0.5 0.005 KD 5 2.5 0 Bảng 2. Thông số mô phỏng Thông số của hệ thống R 1.5 Ω Điện trở động cơ L 0.005 H Điện cảm động cơ Kb 0.6 Hệ số sức điện động Hình 4. Đáp ứng vị trí Km 0.7 Hệ số moment xoắn J 0.01 kg.m/s2 Moment quán tính Effpuli 0.98 Hiệu suất puli rpuli 0.03 m Bán kính puli m 3 kg Khối lượng tải M 2 kg Khối lượng xe l 0.5m Độ dài cáp g 9.81 m/s2 Gia tốc trọng trường Kf 0.1 Hệ số tuyến tính gần đúng của ma sát Hình 5. Đáp ứng góc dao động III. PHƢƠNG PHÁP ĐIỀU KHIỂN Mô hình điều khiển cổ điển hệ thống cần Hình 8.So sánhkết quả mô phỏng vị trí trục thường gồm hai bộ điều khiển riêng biệt để điều khiển góc và vị trí như Hình 6. Hình 6. Điều khiển PID cổ điển Hình 9.So sánhkết quả mô phỏng góc Mô hình cổ điển không có khả năng kiểm soát được dòng điện làm việc động cơ.Khi có quá tải, dòng làm việc tăng quá mức cho phép có thể gây nguy hại đến động cơ. Do đó, mô hình điều khiển dòng điện được đề xuất như Hình 7. Hình 10.So sánhkết quả mô phỏng dòng Mô phỏng trong Matlab Simulink với các thông số ở Bảng 1 và 2.Kết quả được trình bày trong Hình 8÷10 cho thấy rằng cả hai phương pháp đều cho kết quả điều khiển Hình 7. Điều khiển dòng điện tốt cả vị trí lẫn và góc dao động.Nhưng 4
5. Đại học Sư phạm Kỹ thuật Thành phố Hồ Chí Minh phương pháp điều khiển dòng mới điều chỉnh được dòng làm việc ổn định ở 1.5A (dòng định mức của động cơ) cùng với dòng khởi động không quá lớn (cỡ 2-3 lần dòng định mức). IV. PHƢƠNG PHÁP ĐIỀU KHIỂN KHÔNG CẢM BIẾN Hình 13.Kết quả mô phỏng vị trí của điều Công thức (20)qua phép biến đổi Laplace khiển không cảm biến mạng nơron ta rút ra được mối quan hệ giữa góc dao động và vị trí của xe như sau: s 2 (s) X (s) (23) ls 2 g Góc dao động và vị trí có mối quan hệ với nhau thông qua công thức (23).Góc dao động phát sinh chủ yếu trong quá trình chuyển tải, mỗi hoạt động tăng tốc hay Hình 14.Kết quả mô phỏng góc của điều giảm tốc đều ảnh hưởng tới góc dao động khiển không cảm biến mạng nơron này. Do đó, phần mềm cảm biến bằng mạng nơron truyền thẳng được xây dựng với các tập thông số vào là giá trị vị trí hiện tại và trước dó. Về bản chất hai tập thông số này thể hiện vị trí và vận tốc xe trong lúc chuyển tải, mạng nơron sẽ ước tính được góc dao động tương ứng tại thời điểm đó. Hình 15.Kết quả mô phỏng dòngđiện của điều khiển không cảm biến mạng nơron V. ĐIỀU KHIỂN HỆ THỐNG THỰC Hệ thống cần trục được điều khiển giao tiếp với máy tính thông qua card DSP- F28335. Hình 11.Sơ đồ huấn luyện mạng nơron Hình 16.Sơ đồ điều khiển mô hình thực Hình 12. Điều khiển không cảm biến Phương pháp điều khiển không cảm biến cho kết quả Hình 13÷15 giống với điều khiển có cảm biến. Hình 17. Mô hình thực nghiệm 5
6. Đại học Sư phạm Kỹ thuật Thành phố Hồ Chí Minh điều khiển dòng có ưu điểm hơn là khả năng điều chỉnh được dòng làm việc và dòng khởi động động cơ. Phương pháp điều khiển không cảm biếncũng cho kết quả điều khiển giống với điều khiển có cảm biến. Hình 18. Giải thuật điều khiển Khi có tín hiệu đặt vào, bộ điều khiển vị trí có tác dụng xuất tín hiệu để điều khiển xe chạy nhanh tới vị trí đặt. Góc dao động sinh ra trong quá trình xe chạy từ vị trí ban đầu cho đến vị trí đặt. Tại vị trí đặt, bộ điều khiển góc sẽ phát huy hết tác dụng để dập Hình 22.Kết quả thực nghiệm vị tríđiều tắt dao động phát sinh trong lúc di chuyển khiển không cảm biến mạng nơron tải. Hình 23.Kết quả thực nghiệm góc củađiều Hình 19.Kết quả thực nghiệm vị trí của khiển không cảm biến mạng nơron điều khiển PID và điều khiển dòng Hình 20.Kết quả thực nhiệm góc dao động Hình 24.Kết quả thực nghiệm dòng điện của điều khiển PID và điều khiển dòng điều khiển không cảm biến mạng nơron VI. KẾT LUẬN Bài báo trình bày phương pháp điều khiển không cảm biến hệ thống cần trục.Cảm biến thực sẽ được thay thế bởi phần mềm cảm biến bằng mạng nơron truyền thẳng. Dựa vào mô tả toán hệ thống cần trục, bài báo đã xây dựng thành công 3 phương Hình 21.Kết quả thực nghiệm dòng điện pháp điều khiển: điều khiển PID cổ điển, của điều khiển PID và điều khiển dòng điều khiển có thêm khâu điều khiển dòng Cả hai phương pháp điều khiển PID cổ điện và phương pháp điều khiển không điển và điều khiển có thêm khâu điều khiển cảm biến. Kết quả mô phỏng cho thấy mô dòng đều thỏa mãn được yêu cầu về góc hình điều khiển có thêm khâu điều khiển dao động và vị trí.Tuy nhiên, phương pháp dòng mang lại nhiều ưu điểm hơn so với 6
7. Đại học Sư phạm Kỹ thuật Thành phố Hồ Chí Minh điều khiển PID cổ điển.Phương pháp điều Dynamic Recurrent Neural Network- khiển không cảm biến bằng mạng nơron based soft sensor, Int. J. Intelligent cho kết quả điều khiển tương tự như điều Systems Technologies and khiển có cảm biến thực.Điều này có ý Applications, Vol. 6. nghĩa rất quan trọng trong việc loại bỏ [7] Omar, H. M. and Nayfeh, A. H., hoàn toàn cảm biến thực và thay thế bằng 2001, “A simple adaptive feedbac k phần mềm cảm biến mạng nơron.Như controller for tower cranes,” in chúng ta đã biết, cảm biến thực trong thực ASME 2001 Design Engineering tế có mang lại không ít phiền toái: chi phí Technical Conference and Com- cao, khó lắp đặt, khó bảo trì và sữa chữa puters and Information in Engineering Tác giả cũng đã tiến hành kiểm tra bằng Conference, Pittsburgh, PA, thực nghiệm trên mô hình thí nghiệm thực September 9-12, DETC2001/VIB- để đánh giá lý thuyết đưa ra trước đó. Kết 21606. quả thực nghiệm thu được cũng tương tự [8] Stefan Bruins, 2010, “Comparison of như kết quả mô phỏng. Điều đó cho thấy lý Different Control Algorithms for a thuyết đưa ra là đúng đắn. Do đó, phương Gantry Crane System”, Intelligent pháp điều khiển hệ thống cần trục không Control and Automation, 68-81. cảm biến là hoàn toàn có thể thực hiện được trong thực tế. Tài liệu tham khảo [1] Singhose, W. E., Porter, L. J., and Seering, W., 1997, “Input shaped of a planar gantry crane with hoisting,” in Proceedings of the American Control Conference, Albuquerque, NM, pp. 97–100. [2] Manson, G. A., 1982, “Time-optimal control of an overhead crane model”, Optimal Control Applications and Methods 3, 115–120. [3] Omar, H.M, 2003, “Control of gantry and tower cranes”. Ph.D. Thesis, M.S. Virginia Tech. [4] Yang, H., Kinouch, Y., and Sugio, N., 1996, “Anti-swing fuzzy control of overhead cranes referring a velocity pattern”, Control and Cybernetics 25(2), 209-281. [5] Mahmud Iwan Solihin and Wahyudi,2007, “Sensorless Anti- Swing Control Strategy for Automatic Gantry Crane System: Soft Sensor Approach”, International Conference on Intelligent and Advanced Systems. [6] Mahmud Iwan Solihin and Wahyudi, 2009, “Sensorless anti-swing control of automatic gantry crane using 7
8. BÀI BÁO KHOA HỌC THỰC HIỆN CÔNG BỐ THEO QUY CHẾ ĐÀO TẠO THẠC SỸ Bài báo khoa học của học viên có xác nhận và đề xuất cho đăng của Giảng viên hướng dẫn Bản tiếng Việt ©, TRƯỜNG ĐẠI HỌC SƯ PHẠM KỸ THUẬT TP. HỒ CHÍ MINH và TÁC GIẢ Bản quyền tác phẩm đã được bảo hộ bởi Luật xuất bản và Luật Sở hữu trí tuệ Việt Nam. Nghiêm cấm mọi hình thức xuất bản, sao chụp, phát tán nội dung khi chưa có sự đồng ý của tác giả và Trường Đại học Sư phạm Kỹ thuật TP. Hồ Chí Minh. ĐỂ CÓ BÀI BÁO KHOA HỌC TỐT, CẦN CHUNG TAY BẢO VỆ TÁC QUYỀN! Thực hiện theo MTCL & KHTHMTCL Năm học 2016-2017 của Thư viện Trường Đại học Sư phạm Kỹ thuật Tp. Hồ Chí Minh.