Luận văn Ứng dụng giải thuật PID neural điều khiển cần trục tháp (Phần 1)

Nội dung text: Luận văn Ứng dụng giải thuật PID neural điều khiển cần trục tháp (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 VĂN THUỶ ỨNG DỤNG GIẢI THUẬT PID NEURAL ĐIỀU KHIỂN CẦN TRỤC THÁP NGÀNH: KỸ THUẬT ĐIỆN – 605250 S K C0 0 4 6 3 1 Tp. Hồ Chí Minh, tháng 10/2015
2. BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƯỜNG ĐẠI HỌC SƯ PHẠM KỸ THUẬT THÀNH PHỐ HỒ CHÍ MINH LUẬN VĂN THẠC SĨ TRẦN VĂN THUỶ ỨNG DỤNG GIẢI THUẬT PID NEURAL ĐIỀU KHIỂN CẦN TRỤC THÁP NGÀNH KỸ THUẬT ĐIỆN- 605250 Hướng dẫn khoa học : TS. NGUYỄN MINH TÂM TP. Hồ Chí Minh ,tháng 10 năm 2015.
3. LÝ LỊCH KHOA HỌC I. LÝ LỊCH SƠ LƢỢC: Họ & tên: Trần Văn thuỷ Giới tính:Nam Ngày, tháng, năm sinh: 04/11/1986 Nơi sinh: Nghệ An Quê quán: nghi xá-nghi lộc-nghệ an Dân tộc: Kinh Chỗ ở riêng hoặc địa chỉ liên lạc: số 20 khu k57/17 hoàng diệu -vĩnh nguyên- nha trang- khánh hoà Điện thoại: 0902 322 629 E-mail:thuytranvanspkt12@gmail.com II. QUÁ TRÌNH ĐÀO TẠO: 1. Đại học: Hệ đào tạo: chính quy Thời gian đào tạo từ 10/2007 đến 3/ 2012 Nơi học (trƣờng, thành phố):đại Học sƣ phạm kỹ thuật TP HCM Ngành học: điện công nghiệp Tên đồ án, luận án hoặc môn thi tốt nghiệp: chuyên đề cung cấp điện , chuyên đề truyền động điện , chuyên đề tốt nghiệp DKC Ngày & nơi bảo vệ đồ án, luận án hoặc thi tốt nghiệp: tháng 8/2011 III. QUÁ TRÌNH CÔNG TÁC CHUYÊN MÔN KỂ TỪ KHI TỐT NGHIỆP ĐẠI HỌC: Thời gian Nơi công tác Công việc đảm nhiệm 3/2012 đến Trung cấp nghề số 22 vàđi làmcho Giảng viên, nhân viên nay các công ty Trang i
4. Lời cam đoan Em xin cam đoan đây là công trình nghiên cứu của học em. 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, ngày tháng . năm 2015 (Ký tên và ghi rõ họ tên) Trần văn thuỷ Trang ii
5. Lời cảm ơn Trong thời gian thực hiện luận văn này, học viên xin chân thành cám ơn Thầy TS. Nguyễn Minh Tâm đã hƣớng dẫn và giúp đỡ học viên hoàn thành luận văn. Đồng thời, sự trợ giúp của quí Thầy trong bộ môn Tự động hóa trƣờng Đại học Sƣ phạm Kỹ thuật Thành phố Hồ Chí Minh về các tài liệu điều khiển tự động và các thiết bị đo kiểm. Học viên xin cảm ơn quí Thầy. Ngoài ra, học viên xin cám ơn các bạn học viên ngành Kỹ thuật điện tử trƣờng Đại học Sƣ phạm Kỹ thuật Thành phố Hồ Chí Minh đã đóng góp ý kiến trong quá trình thực hiện. Xin chân thành cám ơn! Trang iii
6. TÓM TẮT Luận văn này trình bày phương pháp điều khiển chống lắc tải cho hệ thống cần trục tháp tự động. Mô hình toán học được thiết lập và bộ điều khiển chống lắc cho hệ thống này có sử dụng cảm biến góc và encoder dựa trên các bộ điều khiển PID. Tuy nhiên, các bộ điều khiển PID này chưa phải là tối ưu nhất . Do đó, bộ điều khiển PID neural được đề xuất trong bài báo này. Kết quả mô phỏng và thực nghiệm cho thấy phương pháp điều khiển chống lắc có thêm bộ PID neural có kết quả rất tốt. ABSTRACT This thesisshown methods of anti shaking load control for tower crane system automatically. Mathematical model is set up and anti-swing control system that uses angle sensors and encoder based on the PID controller. However, the PID controller is not yet optimal. Therefore, the controller PID neural is proposed in this paper. The simulation results and the experiment showed anti-swing control method have more PID neural that have very good results. Trang iv
7. PHỤ LỤC LÝ LỊCH KHOA HỌC i Lời cam đoan ii Lời cảm ơn iii Danh sách các từ viết tắt vii DANH SÁCH CÁC HÌNH viii DANH SÁCH CÁC BẢNG x Chƣơng 1 1 TỔNG QUAN 1 1.1 Giới thiệu 1 1.2 Mục tiêu của đề tài 3 1.3 Nhiệm vụ của đề tài và giới hạn đề tài 3 1.4 Phƣơng pháp tiếp cận đề tài 4 1.5 Nội dung đề tài 5 Chƣơng 2 CƠ SỞ LÝ THUYẾT 6 2.1 Giới thiệu sơ lƣợc về hệ thống cần trục tháp 6 2.2 Mô hình hóa cần trục tháp 8 2.3 mô hình toán học hệ thống cần trục tháp 14 2.4.Mô hình hóa động cơ servo 16 2.5 Nơron sinh học và nơron nhân tạo 22 2.5.1. Nơron sinh học 22 2.5.2. Nơron nhân tạo 23 2.5.3 Mô hình mạng neural 25 2.5.3.1. Các kiểu mô hình mạng nơron 26 2.3.3.2. Perceptron 28 2.5.3.3. Mạng nhiều tầng truyền thẳng (MLP) 29 2.4. Huấn luyện và xây dựng mạng nơron 30 2.4.1 Huấn luyện mạng nơron 30 a. Các phương pháp học 31 b. Học có giám sát trong các mạng nơron 32 c. Thuật toán lan truyền ngƣợc 33 Trang v
8. 2.5.1. Dùng neural điều khiển hệ thống 35 2.6 Sơ lƣợc về thuật toán PID 35 Chƣơng 3 37 THUẬT TOÁN ĐIỀU KHIỂN CÂN BẰNG CẦN TRỤC THÁP 37 3.1 Khảo sát hệ thống cần trục tháp trong Simulink Matlab 37 3.1 Khảo sát đáp ứng của hệ thống cần trục tháp trong Simulink Matlab 40 Khi có thêm khối điều khiển PID. 40 3.2 . xây dựng mô hình cần trục tháp với PID neural . 46 Chƣơng 4 53 Kết quả thực nghiệm 53 4.1 Mô hình cần trục tháp thực 53 4.1.1 Xây dựng chƣơng trình điều khiển trên Simulink 55 4.2 kết quả điều khiển giảm dao động của tải trên cần trục tháp . 56 Chƣơng 5 64 Kết Luận và Hƣớng Phát Triển Đề Tài 64 5.1Kết quả đạt đƣợc của đề tài 64 5.2 Hƣớng phát triển của đề tài 65 TÀI LIỆU THAM KHẢO 66 PHỤ LỤC 67 Trang vi
9. Danh sách các từ viết tắt ADC Analog to Digital Convertor DL Delay PWM Pulse Width Modulation QEP Quadrature Encoder Pulse Trang vii
10. DANH SÁCH CÁC HÌNH Hình 1.1: Hình ảnh cần trục tháp trong thực tế 3 Hình 2.1: Mô hình cần trục tháp 7 Hình 2.2: Mô hình cần trục tháp thực 8 Hình 2.3: Hệ trục tọa độ của cần trục 9 Hình 2.3.1 ngoại lực trên cánh tay đòn 13 Hình 2.4: Khối động cơ DC 17 Hình 2.5.1 . Cấu trúc của một nơron sinh học điển hình 22 Hình 2.5.2 nơron nhân tạo 23 Hình 2.5.3.1 Mạng tự kết hợp 26 Hình 2.5.3.2 Mạng kết hợp khác kiểu 27 Hình 2.5.3.3 Mạng truyền thẳng 27 Hình 2.5.3.4 Mạng phản hồ 28 Hình 2.5.3.5 Perceptron 28 Hình 2.5.3.6 Mạng MLP tổng quát 29 Hình 3.1 mô hình đơn giản cần trục tháp 37 Hình 3.2 hệ thống trong khối cần trục tháp 38 Hình 3.3 kết quả vị trí x trên hệ thống đơn giản chƣa có khâu điều khiển 38 Hình 3.3 kết quả góc xoay 휓 trên hệ thống đơn giản 39 Hình 3.3 kết quả góc lắc ngang α trên hệ thống đơn giản 39 Hình 3.3 kết quả góc lắc xoay β trên hệ thống đơn giản 39 Hình 3.4: Sơ đồ mô phỏng hệ cần trục tháp với bộ PID đơn giản 40 Hình 3.5: Bộ điều khiển PID xe chạy 41 Hình 3.6: Bộ điều khiển PID trục xoay 42 Hình 3.7 Vị trí của tải khi có PID sau 40 giây 44 Hình 3.8 Góc xoay có PID sau 40s 45 Hình 3.9 góc lắc ngang có PID sau 40s 45 Hình 3.9.1 Góc lắc xoay khi có PID sau 40s 46 Trang viii
11. Hình 3.9.2. Sơ đồ khối tế bào thần kinh nhân tạo 47 Hình 3.9.3. Bộ điều khiển PID-neuron 48 Hình 3.9.2 sơ đồ khối PID neural trong Simulink matlab 49 Hinh 3.9.2 mô hình cần trục có khâu lựa chọn bộ PID 50 Hình 3.9.5 vị trí x của tải 50 Hình 3.9.6 góc xoay của cánh tay đòn 51 Hình 3.9.7 góc lắc ngang của tải 51 Hình 3.9.8 góc lắc xoay của tải 52 Hình4.2. Sơ đồ nguyên lý mô hình cần trục tháp 53 Hình 4.1 Mô hình cần trục tháp thực 54 Hình 4.2: Chƣơng trình Matlab lập trình điều khiển 55 Hình 4.3: Đáp ứng vị trí của xe 56 Hình 4.4: Đáp ứng góc xoay 휓 57 Hình 4.5: Đáp ứng góc lắc ngang α 57 Hình 4.6: Đáp ứng góc lắc xoay β 58 Hình 4.7: Điện áp của động cơ xe chạy 58 Hình 4.8: Điện áp của động cơ trục xoay 58 Trang ix
12. DANH SÁCH CÁC BẢNG bảng 2.5.2 một số hàm truyền thông dụng 25 Bảng 3.1 thông số hệ thống 43 Bảng 3.2 thông số PID ban đầu 43 Trang x
13. Chƣơng 1 TỔNG QUAN 1.1 Giới thiệu Các cần trục tháp đƣợc sử dụng rộng rãi để vận chuyển vật nặng và vật liệu độc hại trong các nhà máy hạt nhân, xí nghiệp, đóng tàu, xây dựng nhà cao tầng. Trong quá trình di chuyển, tải dao động tự do giống nhƣ dao động của con lắc. Thông thƣờng, một ngƣời điều khiển cần trục giỏi sẽ thực hiện công việc này để đảm bảo tải không đƣợc dao động quá mức và thời gian thực hiện nhanh. Nếu nhƣ dao động vƣợt quá giới hạn thích hợp, nó cần phải đƣợc giảm dao động hoặc phải dừng hoạt động lại cho đến khi dao động không còn. Nhƣ vậy sẽ tốn thời gian và hiệu suất làm việc của cần trục. Những khó khăn này thúc đẩy nhiều nhà nghiên cứu phát triển thuật toán điều khiển cho điều khiển cần trục tháp tự động. Điều khiển cần trục đƣợc chia làm năm bƣớc: kẹp giữ (gripping) vật cần di chuyển, nâng lên, di chuyển, hạ xuống, thả ra. Trong đó bƣớc di chuyển vật cần phải chống dao động trên tải, phụ thuộc nhiều tham số chiều dài dây cáp, tải trọng. Do đó làm sao để cho tải luôn giữ đƣợc cân bằng trong khi di chuyển tải là yếu tố quan trọng để điều khiển cần trục. Vấn đề xác định góc dao động của tải ,vị trí của tải để hệ thống đƣa ra tín hiệu điều khiển đƣa tải về vị trí cân bằng.Những nghiên cứu điều khiển cần trục đã đƣợc nhiều ngƣời thực hiện bằng những phƣơng pháp sau. Phƣơng pháp điều khiển trong vòng lặp và dao động của tải đƣợc điều chỉnh Năm 2001, Henry và Masoud đã thêm bộ giảm xóc bằng phản hồi góc dao động, tốc độ của tải, phản hồi khâu trễ của góc dao động, phản hồi này làm tăng thêm quỹ đạo khi điều khiển bởi ngƣời điều khiển. Cách thứ hai, Robinett thực hiện 1999, đã bỏ kích thích tải gần với tần số tự nhiên của tải bằng cách thêm bộ lọc để loại bỏ tần số từ ngõ vào. Thời gian delay đƣợc thêm vào giữa bộ điều khiển và ngõ Trang 1
14. vào của hệ thống, điều này làm khó khăn cho ngƣời điều khiển. Cách thứ ba, Balachandran thực hiện 1999, thêm một bộ giảm sóc cơ khí vào cấu trúc của cần trục. Để thực hiện phƣơng pháp này cần xem xét lại số lƣợng nguồn, để làm điều này thì không thực tế. Phƣơng pháp điều khiển loại bỏ vòng lặp, điều khiển tự động đƣợc thực hiện bằng nhiều kỹ thuật khác nhau. Kỹ thuật thứ nhất, dựa trên quỹ đạo để di chuyển tải tới đích với dao động nhỏ nhất. Quỹ đạo đạt đƣợc bằng kỹ thuật biên dạng ngõ vào hoặc điều khiển tối ƣu. Phƣơng pháp kỹ thuật thứ hai, dựa vào phản hồi vị trí và góc dao động. Phƣơng pháp kỹ thuật thứ ba phân chia bộ điều khiển thành hai phần: bộ điều khiển chống dao động và bộ điều khiển bám (tracking). Bộ điều khiển tracking đã đƣợc thực hiện bằng nhiều phƣơng pháp nhƣ: bộ điều khiển PD (Proportional-Derivative) của Henry thực hiện 1999 và Masoud thực hiện 2000, điều khiển Fuzzy của Yang thực hiện 1996. Bộ điều khiển chống dao động cũng đƣợc đƣợc Henry (1999) và Masoud (2000) bằng phƣơng pháp phản hồi vị trí. Điều khiển bằng Fuzzy cũng đƣợc thực hiện bởi Nalley và Trabia vào năm 1994. Năm 2011 anh Hoan có sự dụng thuật toán GA chỉnh bộ PID để điều khiển cần trục tháp , phƣơng pháp này sự dụng giải thuật GA và dựa vào thông số hệ thống chạy giải thuật và tìm bộ PID cho hệ thống . Trong đề tài này, học viên sự dụng bộ PID neural áp dụng điều khiển hệ cần trục tháp. Trang 2
15. Hình 1.1: Hình ảnh cần trục tháp trong thực tế 1.2 Mục tiêu của đề tài Mục tiêu chính của đề tài nàylà thiết kếbộ điều khiểnđể điều khiển cho cần trục tháp. Bộ điều khiểnđƣợc thiết kế đểgiữ cân bằng tảichống dao động . Dùng giải thuật neural để chỉnh thông số PID cho hệ thống. Thuật toán đƣợc thực hiện trên mô hình cần trục tháp thực 1.3 Nhiệm vụ của đề tài và giới hạn đề tài Thiết kế và thi công mô hình hệ thống cần trục tháp Dùng giải thuật neural để lựa chọn bộ điều khiển PID Thiết kế giải thuật điều khiển cần trục , tiến hành mô phỏng và áp dụng lên trên mô hình. Tiến hành chạy thử và phân tích đáp ứng của hệ thống. Trang 3
16. Giới hạn của đề tài chỉ thiết kế và điều khiển tải cân bằng trên mô hình cần trục tháp. 1.4 Phƣơng pháp tiếp cận đề tài Đề tài đƣợc tiếp cận dựa trên các phƣơng pháp sau: Phƣơng pháp khảo sát tài liệu, tìm hiểu các tài liệu liên quan đến đến đề tài nhƣ điều khiển cần trục, điều khiển phi tuyến Phƣơng pháp khảo sát các cần trục thực tế và các mô hình cần trục thƣờng đƣợc sử dụng trong phòng thí nghiệm. Phƣơng pháp thực nghiệm tiến hành xây dựng các thuật toán điều khiển chống dao động tải trên cần trục. Trang 4
17. 1.5 Nội dung đề tài Nội dung phần còn lại của đề tài gồm các chƣơng nhƣ sau: Chương 2: Cơ sở lý thuyết Nội dung chƣơng 2 trình bày về các bƣớc xây dựng mô hình toán học cần trục tháp đƣợc thiết lập dựa trên các thuộc tính động học. Lý thuyết điều khiển PID và giải thuật neural Chương 3: Thuật toán điều khiển cân bằng cần trục tháp. Nội dung chƣơng ba trình bày bộ điều khiển PID điều khiển khối xe chạy (trolley) và cánh tay xoay tròn (arm). Chọn bộ điều khiển PID dùng giải thuật neural. Trình bày các kết quả mô phỏng hoạt động cần trục tháp với các bộ khác nhau tìm đƣợc từ giải thuật neural Chương 4: Kết quả thực nghiệm Trình bày kết quả thực nghiệm về thuật toán PID điều khiển cần trục tháp Chương 5: Kết luận và hướng phát triển của đề tài Nội dung chƣơng 5 trình bày tóm tắt các kết quả mà đề tài đã đạt đƣợc và hƣớng phát triển để khắc phục những giới hạn nhằm hoàn thiện đề tài tốt hơn. Trang 5
18. Chƣơng 2CƠ SỞ LÝ THUYẾT Chƣơng này giới thiệu sơ lƣợc về hệ thống cần trục tháp, quá trình xây dựng mô hình toán học của hệ thống cần trục tháp tuyến tính và phi tuyến. 2.1 Giới thiệu sơ lƣợc về hệ thống cần trục tháp Cần trục tháp là một hệ thống cơ khí điện tử phi tuyến hoạt động phức tạp. Cần trục tháp cơ bản gồm có 3 phần chính sau: Chân đế cần trục: giữ cho cần trục đứng thẳng, chịu toàn bộ sức nặng trên cần trục Thân cần trục: là chiều cao của cần trục Cánh tay xoay tròn: đƣợc gắn trên đầu cần trục, bao gồm động cơ, hộp số làm cho cần trục xoay tròn. Khối cánh tay xoay tròn bao gồm 2 phần chính: Cánh tay đòn: một thanh dài để mở rộng chiều ngang cần trục Xe chạy (trolley): chạy đọc theo cánh tay đòn và di chuyển tải Trang 6
19. Hình 2.1: Mô hình cần trục tháp Phần cơ khí: chân đế cần trục bằng sắt giữ cho cần trục đứng thẳng, phần thân cần trục bằng sắt cao 1.3 m có gắn động cơ DC dùng để điều khiển xoay tròn cánh tay đòn, cảm biến encoder để đo góc 휓xoay tròn của cánh tayvà cánh tay đòn đƣợc gắn trên thân cần trục. Cánh tay đòn dài 1.2 m đƣợc gắn xe chạy (trolley) chạy dọc theo cánh tay đòn, động cơ DC điều khiển xe chạy, cảm biến encoder để xác định vị trí xe chạy trên cánh tay đòn và đối trọng khối lƣợng 0.3 kg để cân bằng cánh tay đòn. Xe chạy đƣợc làm bằng mica chạy dọc theo cánh tay đòn, xe có gắn động cơ DC đƣợc nối với tải bằng sợi dây cáp để nâng tải lên xuống và hai cảm biến góc quay (Rotation Angle Sensor Potentionmeter) dùng để đo góc α, β của tải. Trang 7
20. Vị trí xe Động cơ điều x khiển xe chạy, encoder xác định vị trí xe Xe chạy Cảm biến Động cơ góc điều khiển trục xoay 휓 Góc Hình 2.2: Mô hình cần trục tháp thực Phần điện tử: gồm cảm biến đo vị trí xe, góc xoay cần trục và góc dao động của tải, mạch khuếch đại công suất và mạch điều khiển. Trong đề tài này học viên sử dụng Bộ mã hóa vòng quay(Rotary Encorder) có độ phân giải cao để đo góc xoay cánh tay đòn và vị trí của xe. Tín hiệu từ Bộ mã hóa vòng quay sẽ đƣợc kết nối vào module ngoại vi eQEP(Enhanced Quadrature Encorder Pulse) của DSP. Tùy thuộc vào tín hiệu từ các Bộ mã hóa vòng quay(Rotary Encorder) mà DSP đƣợc lập trình để xuất tín hiệu ngõ ra điều khiển động cơ DC Servo qua một mạch khuếch đại công suất. Để đo góc dao động của tải, học viên chọn cảm biến góc quay (Rotation Angle Sensor Potentionmeter) tín hiệu đƣợc kết nối vào ADCIN của DSP để đọc giá trị góc của tải. Chƣơng trình: chƣơng trình điều khiển cần trục tháp học viên không viết trực tiếp trên Code Composer Studio mà kết hợp với Matlab2012bthôngqua thƣ viện Target Support Package TC2 để tận dụng các hàm tính toán mạnh có sẵn trong Matlab. Ƣu điểm của cách viết này là đơn giản, tiết kiệm thời gian và nhƣợc điểm là chƣơng trình sẽ nặng và không tối ƣu. 2.2 Mô hình hóa cần trục tháp Trang 8
21. Hệ thống cần trục tháp bao gồm tải có khối lƣợng m, đƣợc nối với dây dẫn có chiều dài L có thể dao động tự do góc α, β, xe chạy có khối lƣợng M chạy dọc theo cánh tay đòn và vị trí trên xe chạy trên cánh tay đòn là x, cần trục có thể xoay với góc 휓. Hệ trục tọa độ cần trục đƣợc thể hiện ở hình 2.3 x α β 휓 Hình 2.3: Hệ trục tọa độ của cần trục Tải có thể quay tròn xung quanh trục tháp góc 3600. Theo phƣơng trình Euler-Lagrange, ta có: L d q L Q Và L=T-V (2.2.0) dt q L: hàm Lagrange T: động năng Trang 9
22. S K L 0 0 2 1 5 4