Luận văn Ứng dụng fuzzy trong tối ưu hóa bộ điều khiển PID cho hệ con lắc ngược (Phần 1)

Nội dung text: Luận văn Ứng dụng fuzzy trong tối ưu hóa bộ điều khiển PID cho hệ con lắc ngược (Phần 1)

1. BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƯỜNG ĐẠI HỌC SƯ PHẠM KỸ THUẬT THÀNH PHỐ HỒ CHÍ MINH LUẬN VĂN THẠC SĨ TRẦN THIỆN PHÚC ỨNG DỤNG FUZZY TRONG TỐI ƯU HÓA BỘ ĐIỀU KHIỂN PID CHO HỆ CON LẮC NGƯỢC NGÀNH: KỸ THUẬT CƠ ĐIỆN TỬ 60520114 S K C0 0 5 2 2 0 Tp. Hồ Chí Minh, tháng 4/2017
2. BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƢỜNG ĐẠI HỌC SƢ PHẠM KỸ THUẬT THÀNH PHỐ HỒ CHÍ MINH LUẬN VĂN THẠC SĨ TRẦN THIỆN PHÚC ỨNG DỤNG FUZZY TRONG TỐI ƢU HÓA BỘ ĐIỀU KHIỂN PID CHO HỆ CON LẮC NGƢỢC NGÀNH: KỸ THUẬT CƠ ĐIỆN TỬ 60520114 Tp. Hồ Chí Minh, tháng 4/2017
3. BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƢỜNG ĐẠI HỌC SƢ PHẠM KỸ THUẬT THÀNH PHỐ HỒ CHÍ MINH LUẬN VĂN THẠC SĨ TRẦN THIỆN PHÚC ỨNG DỤNG FUZZY TRONG TỐI ƢU HÓA BỘ ĐIỀU KHIỂN PID CHO HỆ CON LẮC NGƢỢC NGÀNH: KỸ THUẬT CƠ ĐIỆN TỬ - 60520114 Hƣớng dẫn khoa học: TS.NGUYỄN MINH TÂM Tp. Hồ Chí Minh, tháng 4/2017
4. LÝ LỊCH KHOA HỌC I. LÝ LỊCH SƠ LƢỢC: Họ & tên: Trần Thiện Phúc Giới tính:Nam Ngày, tháng, năm sinh: 03/11/1984Nơi sinh:Tiền Giang Quê quán: Tiền GiangDân tộc:Kinh Chỗ ở riêng hoặc địa chỉ liên lạc:Bình Dƣơng Điện thoại cơ quan: Điện thoại riêng:0937679833 Fax: E-mail:tranphuc84@yahoo.com II. QUÁ TRÌNH ĐÀO TẠO: 1. Trung học chuyên nghiệp: Hệ đào tạo: Thời gian đào tạo từ / đến / Nơi học (trƣờng, thành phố): Ngành học: 2. Đại học: Hệ đào tạo: Chính QuyThời gian đào tạo từ /2003 đến / 2008 Nơi học (trƣờng, thành phố):Đại Học Sƣ Phạm Kỹ Thuật TPHCM Ngành học: Cơ Điện Tử Tên đồ án, luận án hoặc môn thi tốt nghiệp:điều khiển mức, áp suất, lƣu lƣợng, nhiệt độ trong lò hơi. Ngày & nơi bảo vệ đồ án,luận án hoặc thi tốt nghiệp: ĐHSPKT Ngƣời hƣớng dẫn: Nguyễn Xuân Quang III. QUÁ TRÌNH CÔNG TÁC CHUYÊN MÔN KỂ TỪ KHI TỐT NGHIỆP ĐẠI HỌC: Thời gian Nơi công tác Công việc đảm nhiệm 04/2008-03/2009 CT TNHH ĐIỆN TỬ SUNCHING Kỹ Sƣ Điện Tử 03/2009-9/2015 CT CP CNTĐ TÂN TIẾN Kỹ sƣ TRƢỜNG CAO ĐẲNG KỸ THUẬT CAO 4/2016 – đến nay Giáo viên THẮNG i
5. LỜI CAM ĐOAN Tôi cam đoan đây là công trình nghiên cứu của tôi.Các số liệu, kết quả nêu trong luận văn là trung thực và chƣa từng đƣợc ai công bố trong bất kỳ công trình nào khác Tp. Hồ Chí Minh, ngày22tháng 04 năm 2017 (Ký tên và ghi rõ họ tên) Trần Thiện Phúc ii
6. CẢM TẠ Để hoàn thành luận văn này, tôi xin gởi lời cảm ơn tới các thầy giáo những ngƣời đã tận tình hƣớng dẫn, giảng dạy định hƣớng cho tôi trong suốt quá trình học tập, rèn luyện tại trƣờng Đại học Sƣ Phạm Kỹ Thuật Tp. HCM. Tôi xin gửi lời cảm ơn sâu sắc đến thầy TS. Nguyễn Minh Tâm và Thầy Nguyễn Văn Đông Hải những ngƣời đã tận tình hƣớng dẫn tôi trong suốt quá trình thực hiện đề tài, những góp ý của thầy là những kiến thức quý báu và là nguồn động viên rất lớn cho tôi hoàn thành luận văn. Tôi cũng gửi lời cảm ơn tới gia đình và những ngƣời bạn, đồng nghiệp xung quanh đãđóng góp rất nhiều về tinh thần cũng nhƣ những góp ý hết sức quý giá khi gặp khó khăn Mặc dù đã cố gắng nỗ lực hết sức mình, song chắc chắn luận văn không thể tránh khỏi những thiếu sót.Mong đƣợc sự chỉ bảo tận tình của các Quý thầy Tp. HCM, ngày 22tháng 04năm 2017 Học viên Trần Thiện Phúc iii
7. TÓM TẮT Đề tài luận văn này tác giả nghiên cứuvề ứng dụng của bộ Fuzzy(bộ điều khiển mờ) nhằm tối ƣu hóa bộ điều khiển PID cho điều khiển hệ con lắc ngƣợc.Hệ con lắc ngƣợc đƣợc chọn là Pendubot có độ phi tuyến cao, rất khó điều khiển cũng nhƣ chế tạo mô hình phần cứng vì nó cần độ chính xác cao nhƣng đƣợc ứng dụng phổ biến trong các thí nghiệm về điều khiển hệ thống phi tuyến. Kết quả thực nghiệm về hệ Pendubot đƣợc ứng dụng vào một số hệ thống tự cân bằng nhƣ:cân bằng trọng tâm cho robot, ổn định cần cẩu hàng. Thuật toán PID-Fuzzy mờđƣợc viết trên phần mềm mô MatlabSimulink,thuật toán này đƣợc mô phỏng trên phần mềm Matlab Simulink trƣớc khi tải chƣơng trình xuống card DSP, bộ kit DSP TMS320F28335 đƣợc xem là thiết bị trung gian giữa Matlab Simulink và thiết bị nhƣ động cơ, encoder làm cho việc lập trình trở nên nhanh chóng, đơn giản, dễ hiểu và có thể nhúng thêm ngôn ngữ C vào các khối lập trình một cách linh hoạt. Giá trị góc đo thực tế từ các encoder thanh 1(q1)vàthanh 2(q2)đƣợc hiển thị trênphần mềm Hyperterminal, một số công cụ hỗ trợ đƣợc sử dụng để vẽ đồ thị khảo sát đáp ứng của hệ thống Pendubot có thanh 1 và thanh 2, động cơ đƣợc nối trực tiếp vào thanh 1, và đầu cuối thanh 1 đƣợc nối với thanh 2, để đảm bảo cho Pendubot cân bằng thì động cơ cần phải đƣợc đảo chiều nhanh và liên tục. Kết quả có đƣợc từ luận văn cho thấy có thể sử dụng thuật toán PID-Fuzzy để điều khiển hệ Pendubot tự cân bằng, trong đó PID là thành phần điều khiển chính, còn Fuzzy thực hiện việc tinh chỉnh hệ thống để cho hệ ổn định hơn,luận văn này ứng dụng thuật toán GA nhằm tìm ra các thông số tối ƣu cho bộ điều khiển fuzzy và PID. iv
8. ABSTRACT This essay subject researchs about the application of the fuzzy set (fuzzy controller) to optimize the PID controller for controlling the inverted pendulum.Pendubot isis highly nonlinear, difficult to control and make hardware because of requiring high precision but it is widely used in experiments on nonlinear control systems. Experimental resultswith Pendubot such as robot center balance, stable crane. PIDfuzzy controlling- algorithm is written in Matlab Simulink, which is simulated on the Matlab - Simulink software before downloading the program to the DSP card. DSP kit TMS320F28335 is considered as an intermediate device between Matlab Simulink and devices such as motors, encoders, which makes programming fast, simply, easily to understand and can be embedded C language into the programming block in a flexible way. Hyperterminal softwarereceived data from matlab to display q1, q2 value. There are many tools are used to assist in graph the response survey of the system. The Pendubot has link 1,2. The motor, it is connected directly to the link 1 the end of the link 1 is connected to the link 2, to ensure a balanced Pendubot while motoris reversed quickly and continuously. The results ofthis essay show that PID-Fuzzy algorithms, it can be used to control the Pendubot for self-balancing, with PID controller is the main component and Fuzzy performs small regulating for system is more stable. The GA algorithm is used in this essayto find the optimal parameters of fuzzy, PID controllers. v
9. MỤC LỤC LÝ LỊCH KHOA HỌC i LỜI CAM ĐOAN ii CẢM TẠ iii TÓM TẮT iv ABSTRACT v DANH SÁCH CÁC BẢNG x Chƣơng 1: TỔNG QUAN 1 1.1 Tổngquan 1 1.1.1 Đặt vấn đề 1 1.1.2 Các kết quả nghiên cứu trong và ngoài nƣớc 2 1.1.3 Những vấn đề còn tồn tại luận văn tập trung giải quyết 4 1.2 Ý nghĩa khoa học và cơ sở thực tiễn của đề tài nghiên cứu 5 1.3 Xác định mục đích nghiên cứu, khách thể và đối tƣợng nghiên cứu 5 1.3.1 Mục đích nghiên cứu 5 1.3.2 Đối tƣợng nghiên cứu 5 1.4 Nhiệm vụ nghiên cứu 5 1.5 Phƣơng pháp nghiên cứu 6 Chƣơng 2: CƠ SỞ LÝ THUYẾT 7 2.1 Bộ điều khiển PID 7 2.2 Phƣơng pháp điều khiển Fuzzy (điều khiển mờ) 10 2.3 Trình tự thiết kế một bộ điều khiển mờ 11 Chƣơng 3:MÔ HÌNH HÓA HỆ THỐNG 13 3.1 Cơ sở chung 13 3.2. Phƣơng trình toán hệ thống 14 3.3. Diễn tả không gian trạng thái hệ thống 21 3.4 Tuyến tính hóa phƣơng trình chuyển động 25 Chƣơng 4 PHẦN CỨNG VÀ PHẦN MỀM HỆ THỐNG 30 4.1 Giới thiệu về mô hình Pendubot 30 4.2 Mô tả phần cứng hệ thống 31 4.3 Mô tả phần mềm hệ thống 33 4.3.1 Phần mềm Matlab Simulink 2012b 33 vi
10. 4.3.2 Phần mềm CCS studio v3.3 34 4.3.3 Phần mềm Hyperterminal 35 Chƣơng 5: KẾT QUẢ MÔ PHỎNG VÀ THỰC NGHIỆM 38 5.1 Bộ điều khiển mờ đƣợc sử dụng 38 5.2 Kết quả mô phỏng Matlab 39 5.2.1 Thanh 1, thanh 2 đƣợc điều khiển bởi PID 39 5.2.2 Thanh 1: PID, thanh 2 đƣợc điều khiển bởi PID-fuzzy 41 5.2.3 Thanh 1, 2 đƣợc điều khiển bởi PID – Fuzzy (Fuzzy hybrid) 45 5.3 So sánh các kết quả mô phỏng 48 5.4 Kết quả thực nghiệm 49 5.4.1 Giới thiệu sơ lƣợc cách thực hiện 49 5.4.2 Xây dựng mô hình điều khiển cân bằng trên phần mềm Matlab 50 5.4.3 Kết quả góc lêc̣ h q1, q2 và điện áp đặt lên đôṇ g cơ 51 Chƣơng 6: KẾT LUẬN 54 6.1 Kết luận 54 6.2 Kết quả đạt đƣợc 54 6.3 Hƣớng phát triển đề tài 55 vii
11. DANH SÁCH CÁC HÌNH Hình 2.1: Sơ đồ khối quá trình xử lý mờ 10 Hình 2.2: Các thành phần của bộ điều khiển mờ có hồi tiếp tín hiệu. 11 Hình 2.3: Bộ điều khiển PID - Fuzzy 12 Hình 3.1: Hệ trục tọa độ Pendubot 14 Hình 3.2: Các vị trí cân bằng 25 Hình 4.1: Hệ thống Pendubot 31 Hình 4.2 Thanh 1 của hệ thống 32 Hình 4.3 Thanh 2 của hệ thống 32 Hình 4.4: nguồn 24VDC 33 Hình 4.5: driver cầu H 33 Hình 4.6: Phần mềm Matlab đang biên dịch chƣơng trình 34 Hình 4.7: Phần mềm để điều khiển card DSP F28335. 35 Hình 4.8: Sử dụng phần mềm Hyperterminal để lấy dữ liệu thu thập từ DSP 35 Hình 4.9: Mô hình thật hoàn chỉnh của hệ thống. 36 Hình 4.10: Phác họa sơ đồ kết nối hệ thống Pendubot với thiết bị điều khiển. 36 Hình 5.1: Ngõ vào chuẩn hóa thanh 1, thanh 2 38 Hình 5.2: Tập mờ chuẩn hoá dạng Singleton của biến ngõ ra 39 Hình 5.4 Bộ điều khiển PID - PID 40 Hình 5.5 Bộ điều khiển PID 40 Hình 5.6 Kết quả góc q1 đƣợc điều khiển bởi bộ điều khiển PID 41 Hình 5.7 Kết quả góc q2 đƣợc điều khiển bởi bộ điều khiển PID 41 Hình 5.8: q1 đƣợc điều khiển bởi bộ PID, q2 đƣợc điều khiển bởi bộ PID - Fuzzy42 Hình 5.9: Bộ điều khiển PID và PID - Fuzzy(q1:PID,q2:PID - Fuzzy). 42 Hình 5.10: Bộ điều khiển PID3, PID4, PID5. 43 Hình 5.11: Giá trị Ki , Kd và K p của bộ PID - Fuzzy. 43 Hình 5.12: Gócq1:PID, q2:PID - Fuzzy. 44 Hình 5.13: Góc q2 giữa PID và PID-Fuzzy (q1:PID,q2:PID-Fuzzy) 44 Hình 5.14: q1,q2 đƣợc điều khiển bởi bộ Fuzzy Hybrid .45 Hình 5.15: Bộ điều khiển PID và Fuzzy hybrid 45 Hình 5.16: Bộ PID. 46 Hình 5.17: Giá trị Ki, của bộ PID - Fuzzy. 47 viii
12. Hình 5.18: Kết quả so sánh góc q1 giữa bộ điều khiển PID và Fuzzy hybrid. 47 Hình 5.19: góc q2 giữa bộ điều khiển PID và Fuzzy Hybrid 48 Hình 5.20: So sánh góc lêc̣ h q1 của các bộ điều khiển 47 Hình 5.21: So sánh góc lêc̣ h q2 của các bộ điều khiển 49 Hình 5.22 Bộ điều khiển fuzzy hybrid trên phần mềm Simulink Matlab. 50 Hình 5.23 Sơ đồ khối của khối PID - Fuzzy 51 Hình 5.24: Sơ đồ khối của khối PID - Fuzzy 51 Hình 5.25: q1 của bộ điều khiển PID và bộ điều khiển Fuzzy Hybrid. 52 Hình 5.26: q2 của bộ điều khiển PID và bộ điều khiển Fuzzy Hybrid. 52 ix
13. DANH SÁCH CÁC BẢNG Bảng 2.1: Ký hiệu Kp 7 Bảng 2.2: Ký hiệu Ki 8 Bảng 2.3: Ký hiệu Kd 9 Bảng 3.1: giải thích các ký hiệu 15 Bảng 3.2: Bảng giá trị các thông số của hệ pendubot 21 Bảng 4.1: Tên và chức năng của cầu H 32 Bảng 5.1: Các biến giá trị mờ 38 x
14. Chƣơng1: TỔNG QUAN 1.1 Tổng quan về hƣớng nghiên cứu, tóm tắt các kết quả nghiên cứu trong và ngoài nƣớc, các vấn đề khoa học còn tồn tại cần nghiên cứu để giải quyết hiện nay 1.1.1 Đặt vấn đề Với sự phát triển khoa học kỹ thuật nhanh chóng ngày nay, công nghệ liên tục thay đổi với mục đích đem lại những tiện ích,an toàn nâng cao chất lƣợng cuộc sống của con ngƣời, những công việc nặng nhọc, nguy hiểm mà con ngƣời thực hiện trong môi trƣờng hóa chất dễ cháy nổ, các thao tác phức tạp cần độ chính xác cao dần đƣợc thay thế bởi robot. Robot xuất hiện trong tất cả các lĩnh vực kinh tế, khoa học-kỹ thuật, dân sinh xã hội ngày càng phát triển thì nhu cầu con ngƣời đƣợc tận hƣởng cuộc sống ngày càng tăng, kéo theo sự xuất hiện các robotphục vụ sinh hoạt hằng ngày cho con ngƣờinhƣ robot có thể pha cà phê, quét dọn nhà cửa Việc chế tạo robot cần tổng hợp các kiến thức về cơ khí, điện tử, kỹ thuật điều khiển và công nghệ thông tin.Theo thuật ngữ hiện nay, robot là sản phẩm của ngành cơđiện tử (mechatronic).Ngày nay robot có nhiều tính năng hiện đại nhƣ nhận dạng đƣợc giọng nói, biết đƣợc cảm xúc con ngƣời và có thể đi lại giống con ngƣời. Càng hiện đại thì việc thiết kế càng phức tạp,để giải quyết một công việc khó ngƣời ta thƣờngchia nhỏ ra thành các phần đơn giản để thực hiện từng phần,sau đó tổng hợp lại, cũng vậy để chế tạo một robot thì có rất nhiều vấn đề nghiên cứu trong đó việc giữ thăng bằng cơ thể của robot khi duy chuyển là một phần không thể thiếu trong việc thiết kế robot duy chuyển giống nhƣ con ngƣời. Để duy chuyển đƣợc nhƣ bƣớc chân ngƣời thì robot phải có trọng lƣợng nhẹ,nhỏ gọn nhằm tiêu thụ ít năng lƣợng hơn, một số cơ cấu dẫn động robot đƣợc bỏ bớt nhƣng vẫn đảm bảo sao cho robot hoạt động linh hoạt, duy chuyển tốt, việc mất đi cơ cấu dẫn động sẽ làm cho một số cơ cấu trở thành thiếu dẫn động. Có rất nhiều mô hình đặc trƣng cho hệ thống thiếu cơ cấu truyền động này, Pendubot là một ví dụ điển hình cho hệ thống thiếu cơ cấu truyền động này. Pendubot là một robot có hai bậc tự do hoạt động trong mặt phẳng đứng. Có 1 1
15. cơcấu truyền động nằm ở khớp nối thứ nhất, khớp thứ hai nối với khớp thứ nhất bằng trục liên kết tự do. Khớp thứ nhất đƣợc gắn với cơ cấu truyền động, trong đóđộng cơ sẽ điều khiển mômen. Pendubot có hai bậc tự do đƣợc điều khiểnở vị trí cân bằng dƣới lên vị trí cân bằng trên và đƣợc giữ cân bằng ổn định tại vị trí đó.Pendubot là hệ thống không ổn định và cóđộ phi tuyến rất cao, nó thƣờng đƣợc sử dụng nhiều trong kiểm chứng kỹ thuật điều khiển do đó đƣợc ứng dụng nhiều trong thực tế và đặc tính động học của Pendubot gần giống với quá trình vật lý cụ thể của quá trình phóng tên lửa hoặc duy chuyển của cần cẩu. Cùng với sự phát triển khoa học kỹ thuật, các phƣơng pháp điều khiển thông minh ra đời và đƣợc ứng dụng rộng rãi,Việc kết hợp các phƣơng pháp với nhau để điều khiển cùng một đối tƣợng mang lại hiệu quả hơn so với việc sử dụng từng bộ điều khiển riêng lẽ. Trong luận văn này bộ điều khiển kinh điển PID và bộ điều khiển Fuzzy đƣợc kết hợp với nhau với mục đích làm tăng chất lƣợng điều khiển, bộ điều khiển PID sẽ thực hiện công việc chính điều khiển Pendubot cân bằng, bộ điều khiển Fuzzy đƣợc thêm vào để tinh chỉnh một lƣợng bù vào để hệ ổn định hơn, lƣợng bù này xuất hiện bởi nhiễu, mômen tại các giá trị góc khác nhau nhiệt do động cơ sinh ra , đồng thời ứng dụng thuật toán tối ƣu hóa GA để tìm ra các thông số điều khiển Fuzzy, PID tốt nhất. Do vậy tôi đã chọn đề tài về điều khiển cân bằng Pendubot là “Ứng dụng Fuzzy trong tối ƣu hóa bộ điều khiển PID cho hệ con lắc ngƣợc”. 1.1.2Các kết quả nghiên cứu trong và ngoài nƣớc Đã có nhiều các công trình nghiên cứu khoa học, các bài báo trong và ngoài nƣớc thực hiện công việc nghiên cứu về pendubot. Đặc biệt vấn đề swing-up và cân bằng Pendubot đƣợc các nhà khoa học đang nghiên cứu và cải tiến, có rất nhiều giải thuật đƣợc đề xuất để phát triển đề tài này nhƣ: điều khiển trƣợt, điều khiển PID, điều khiển PID-Fuzzy 2
16. 1.1.2.1 Các kết quả nghiên cứu ngoài nƣớc Các phƣơng pháp đã đƣợc sử dụng để điều khiển Pendubot nhƣ sau: điều khiển tuyến tính hóa hoặc điều khiển tuyến tính hóa từng phần, điều khiển thông minh, điều khiển lai, điều khiển phi tuyến, điều khiển PID, điều khiển trƣợt, thuật toán điều khiển tối ƣu LQR và điều khiển logic mờ Fuzzy, TS Fuzzy.  Tiếp cận thuật toán Fuzzy mới để điều khiển swing- up cho Pendubot[1].Bài báo nghiên cứu về swing-up và điều khiển cân bằng cho Pendubot sử dụng bộ điều khiển mờ, đây là phƣơng pháp tiếp cận mới so với các phƣơng pháp cổ điển trƣớc đó về tính khả thi thành công của bộ điều khiển mờ đối với hệ phi tuyến. Ƣu điểm là dễ tiếp cận, tuy nhiên bài báo này chƣa nói lên đƣợc sự kết hợp giữa bộ điều khiển PID-fuzzy  Điều khiển fuzzy sử dụng card DSP điều khiển Pendubot tại vị trí giữa [2], bài báo nói về việc swing-up và điều khiển cân bằng cho pendubot sử dụng bộ điều khiển mờ, ƣu điểm bài báo này là sử dụng card DSP sẽ giảm đƣợc thời gian lập trình, bài báo này cũng chỉ phân tích bộ điều khiển mờ, chƣa nói lên việc kết hợp giữa bộ điều khiển PID với bộ điều khiển mờ  Pendubot, một hệ thống cơ điện tử cho nghiên cứu điều khiển và học tập [3], ƣu điểm bài báo này tập trung việc thiết kế phần cứng, chƣa phân tích sâu về việc điều khiển cho pendubot 1.1.2.2 Các kết quả nghiên cứu trong nƣớc  Giữ cân bằng hệ Pendubot sử dụng bộ điều khiển Fuzzy PID cải tiến, Phùng Khánh Vinh, 2014[9].Trong luận văn này tác giả đã sử dụngbộ điều khiển PID-fuzzy với bộ Fuzzy đƣợc đặt sau và nối tiếp bộ PID.Ƣu điểm của luận văn này là sử dụng giải thuật di truyền để cải tiến bộ PID - fuzzy.Nhƣợc điểm của bộ điều khiển này là tín hiệu sẽ đƣợc khuếch đại lên giá trị lớn 3
17.  Điều khiển hệ Pendubotdùng kỹ thuật điều khiển trƣợt, Nguyễn Hồng Phúc, 2013[10].Bộ điều khiển trƣợt đa bậc đã đƣợc thiết kế để điều khiển hệ Pendubot di chuyển từ vị trí cân bằng ổn định lên vị trí cân bằng bất ổn định và giữ thăng bằng cho hệ tại điểm bất ổn định đó. Cấu trúc đa bậc của mặt trƣợt đã đƣợc thiết kế dựa trên đặc tính của hệ thống. Luật điều khiển đƣợc đƣa ra và cuối cùng việc ổn định tiệm cận của các mặt trƣợt đƣợc chứng minh trên lý thuyết bằng bổ đề Barbalat. Và ổn định tiệm cận của hai mặt trƣợt con cũng đƣợc chứng minh. Các thông số cận của các mặt trƣợt đƣợc chọn dựa trên các mặt trƣợt cũng đƣợc chứng minh. Kết quả mô phỏng đã kiểm chứng tính khả thi cho việc thiết kế và chiến lƣợc điều khiển cho hệ một cách đúng đắn. Ƣu điểm là hệ thống vẫn ổn định khi bị tác dụng bởi nhiễu với cƣờng độ thấp, khi cƣờng độ của nhiễu lên cao hệ thống không còn ổn định tuy nhiên chƣa đƣợc thi công thực tế để kiểm chứng tính khả thi  Mô hình điều khiển cân bằng Pendubot, Đỗ Minh Thƣ, 2015[11],ƣu điểm là luận văn đã đƣa ra đƣợc cái nhìn tổng quan về các phƣơng pháp điều khiển của các nhà nghiên cứu trƣớc đó cũng nhƣ phƣơng pháp điều khiển cho quá trình Swing-up hệ Pendubot là phƣơng pháp hồi tiếp tuyến tính hóa riêng phần tuy nhiên hệ thống thực nghiệm chỉ swing-up trong 3s và giữ cân bằng tại vị trí trên 1.1.3 Những vấn đề còn tồn tại luận văn tập trung giải quyết 1.1.3.1 Những vấn đề còn tồn đọng Về phần cứng: thiết kế mô hình cơ khí chƣa tốt, rung động nhiều, nhiễu Về phần điều khiển: việc mô phỏng giải thuật PID – Fuzzy trên phần mềm Simulink Matlabtƣơng đối ổn định nhƣng khi đƣa vào mô hình thực tế để điều khiển thì cần hiệu chỉnh lại các thông số để hệ Pendubot cân bằng 1.1.3.2 Mục tiêu đề tài hƣớng đến giải quyết Về phần cứng: thiết kế Pendubot sao cho hạn chế rung động Về phần điều khiển: 4
18.  Tìm hiểu bộ điều khiển PID – fuzzy  So sánh kết kết quả mô phỏng giữa bộ điều khiển PID và PID – fuzzy  Sử dụng bộ điều khiển PID – fuzzy để điều khiển Pendubot cân bằng tại vị trí trên. 1.2 Ý nghĩa khoa học và cơ sở thực tiễn của đề tài nghiên cứu Có nhiều ứng dụng thực tế từ mô hình Pendubot nhƣ: cánh tay máy, giữ cân bằng robot khi duy chuyển, điều khiển xe 2 bánh tự cân bằng, cân bằng phi hành gia trong vũ trụ, ổn định giàn khoan ngoài biển nhằm giảm dao động rung lắc giàn khoan, điều khiển cẩu hàng và nhiều ứng dụng khác nhau nhằm mang lại lợi ích cho con ngƣời. 1.3 Xác định mục đích nghiên cứu, khách thể và đối tƣợng nghiên cứu 1.3.1 Mục đích nghiên cứu  Tính toán xây dựng mô hình toán học của hệ thống  Xác định các thông số của hệ thống  Xây dựng mô hình phi tuyến  Xây dựng các phƣơng pháp điều khiển PID-Fuzzy dựa trên simulink- Matlab và thực nghiệm  Thi công mô hình hệ Pendubot  Giữ ổn định cân bằng Pendubot. 1.3.2 Đối tƣợng nghiên cứu  Hệ thống Pendubot  Bộ điều khiển PID - fuzzy 1.4 Nhiệm vụ nghiên cứu  Xây dựng mô hình toán hệ Pendubot với thanh 1, thanh 2  Thiết kế, mô phỏng bộ điều khiển PID - fuzzy trên phần mềm Simulink Matlab  Thực nghiệm điều khiển hệ Pendubot trên mô hình thực tế  Nhận xét kết quả từ thực nghiệm 5
19. 1.5 Phƣơng pháp nghiên cứu  Tìm kiếm và thu thập thông tin về hệ Pendubot gồm các mô hình toán học, thực tế qua các bài bài báo, luận văn ở trong nƣớc và ngoài nƣớc  Sử dụng kết quả mô phỏng trên phần mềm Matlab – Simulink cho Pendubot để kiểm chứng độ tin cậy của bộ điều khiển đƣợc thiết kế 6
20. S K L 0 0 2 1 5 4