Khảo sát ưu nhược điềm của các giải thuật tuyến tính phi tuyến thông minh trong việc ổn định cân bằng cho hệ acrobot

BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƯỜNG ĐẠI HỌC SƯ PHẠM KỸ THUẬT THÀNH PHỐ HỒ CHÍ MINH CƠNG TRÌNH NGHIÊN CỨU KHOA HỌC CỦA SINH VIÊN KHẢO SÁT ƯU NHƯỢC ĐIỂM CỦA CÁC GIẢI THUẬT TUYẾN TÍNH/ PHI TUYẾN/THƠNG MINH TRONG VIỆC ỔN ĐỊNH CÂN BẰNG CHO HỆ ACROBOT S K C 0 9 MÃ SỐ: SV2022 - 130 CHỦ NHIỆM ĐỀ TÀI: DƯƠNG TRƯỜNG GIANG S KC 0 Tp Hồ Chí Minh, tháng 6/2022 BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƯỜNG ĐH SƯ PHẠM KỸ THUẬT TPHCM BÁO CÁO TỔNG KẾT ĐỀ TÀI NGHIÊN CỨU KHOA HỌC CỦA SINH VIÊN KHẢO SÁT ƯU NHƯỢC ĐIỂM CỦA CÁC GIẢI THUẬT TUYẾN TÍNH/ PHI TUYẾN/THƠNG MINH TRONG VIỆC ỔN ĐỊNH CÂN BẰNG CHO HỆ ACROBOT SV2022-130 Thuộc nhóm ngành khoa học: Điều khiển tự động SV thực hiện: Dương Trường Giang Nam, Nữ: Nam Dân tộc: Kinh Lớp, khoa: Khoa Đào tạo chất lượng cao Năm thứ: 3/Số năm đào tạo: Ngành học: Công nghệ Kĩ thuật điều khiển tự động hóa Người hướng dẫn: PGS TS Nguyễn Minh Tâm TP Hồ Chí Minh, 6/2022 ii MỤC LỤC MỤC LỤC iii DANH MỤC HÌNH ẢNH iv DANH MỤC BẢNG BIỂU vii DANH MỤC CHỮ VIẾT TẮT viii THÔNG TIN KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU CỦA ĐỀ TÀI CHƯƠNG DẪN NHẬP 1.1 Đặt vấn đề 1.1 Lý chọn đề tài 1.2 Đối tượng nghiên cứu 1.2 Phương pháp nghiên cứu 1.3 Giới hạn đề tài 1.4 Dàn ý nghiên cứu 1.4.1 Cấu trúc hệ Acrobot 1.4.2 Giải thuật LQR, Fuzzy, Sliding Mode 1.4.3 Phần mềm 1.3 Ý nghĩa thực tiễn CHƯƠNG TỔNG QUAN VỀ CẤU TRÚC HỆ THỐNG 2.1 Giới thiệu hệ Acrobot 2.2 Phương Trình tốn học hệ Acrobot 12 CHƯƠNG GIẢI PHÁP ĐIỀU KHIỂN HỆ ACROBOT 16 3.1 Giải thuật tuyến tính 17 3.2 Giải thuật thông minh 17 3.3 Giải thuật phi tuyến 18 3.4 Xây dựng điều khiển LQR 22 3.5 Xây dựng điều khiển FUZZY cho hệ dựa công cụ Anfis từ điều khiển LQR 25 3.6 Xây dựng điều khiển trượt 31 CHƯƠNG KẾT QUẢ MÔ PHỎNG 34 iii 4.1 Kiểm tra tính điều khiển hệ thống 35 4.2 Bộ điều khiển LQR 35 4.3 Bộ điều khiển Fuzzy 41 4.4 Bộ điều khiển trượt 45 CHƯƠNG KẾT LUẬN VÀ HƯỚNG PHÁT TRIỂN 50 5.1 Kết luận 51 5.2 Hướng phát triển 51 iv DANH MỤC HÌNH ẢNH Hình 2.1: Hệ reaction wheel inverted pedulum Hình 2.2: Hệ bóng trục Hình 2.3: Hệ lắc ngược xe 10 Hình 2.4: Hệ cần trục 10 Hình 2.5: Vị trí TOP Acrobot 11 Hình 2.6: Acrobot thực tế 12 Hình 2.7: Mơ hình tốn học hệ Acrobot 2-Link 12 Hình 3.1 Cấu trúc điều khiển LQR 17 Hình 3.2: Cấu trúc điều khiển mờ 18 Hình 3.3: Sơ đồ điều khiển trượt 19 Hình 3.4: Giải thuật trượt 21 Hình 3.5: Quỹ đạo thực tế hệ trượt 21 Hình 3.6: Khối mô hệ Acrobot 24 Hình 3.7: Mô hình mô điều khiển LQR với hệ Acrobot 24 Hình 3.8: Khối thu thập liệu 25 Hình 3.9: Tín hiệu ngõ vào(Random Number) tác động vào điều khiển LQR 25 Hình 3.10: Dữ liệu xuất workspace tín hiệu ngõ vào tác động vào điều khiển LQR 26 Hình 3.11: Dữ liệu xuất workspace tín hiệu ngõ điều khiển LQR 26 Hình 3.12: Dữ liệu workspace data 27 Hình 3.13: Dữ liệu data anfis 27 Hình 3.14: Lựa chọn hàm liên thuộc 28 Hình 3.15: Sai số với chu kỳ 28 Hình 3.16: Sai số với chu kỳ 29 Hình 3.17: Toolbox Fuzzy 29 Hình 3.18: 81 luật mờ 30 Hình 3.19: Ngõ vào thứ 30 iv Hình 3.20: Ngõ vào thứ 30 Hình 3.21: Ngõ vào thứ 31 Hình 3.22: Ngõ vào thứ 31 Hình 3.23: Khối mô điều khiển trượt với hệ Acrobot 33 Hình 3.24: Bên điều khiển trượt 33 Hình 4.1: Kết nhập vào Matlab 35 Hình 4.2: Kết góc lệnh link với Q ma trận đơn vị 36 Hình 4.3: Kết góc lệnh link với Q ma trận đơn vị 36 Hình 4.4: Kết vận tốc góc link với Q ma trận đơn vị 37 Hình 4.5: Kết vận tốc góc link với Q ma trận đơn vị 37 Hình 4.6: Kết góc lệch link với Q ma trận đơn vị so với Q(3,3)=300 38 Hình 4.7: Kết góc lệch link với Q ma trận đơn vị so với Q(1,1)=400 39 Hình 4.8: Kết vận tốc góc link với Q ma trận đơn vị so với Q(2,2)=400 39 Hình 4.9: Kết tín hiệu điều khiển với Q R ma trận đơn vị 40 Hình 4.10 Kết tín hiệu điều khiển với R=100 41 Hình 4.11: Tín hiệu ngõ vào (Random Number) điều khiển LQR với thời gian thu thập giây 42 Hình 4.12: Tín hiệu ngõ điều khiển LQR với thời gian giây 42 Hình 4.13: Bộ điều khiển mờ học chu kì số hàm liên thuộc cho ngõ vào 3 3 42 Hình 4.14: So sánh góc lệch link điều khiển LQR Fuzzy 43 Hình 4.15: So sánh góc lệch link điều khiển LQR Fuzzy 43 Hình 4.16: Tín hiệu ngõ vào (Random Number) điều khiển LQR với thời gian thu thập 50 giây 43 Hình 4.17: Tín hiệu ngõ điều khiển LQR với thời gian 50 giây 44 Hình 4.18: Bộ điều khiển mờ học chu kì số hàm liên thuộc cho ngõ vào 44 v Hình 4.19: So sánh góc lệch link điều khiển LQR Fuzzy cải thiện 44 Hình 4.20: So sánh góc lệch link điều khiển LQR Fuzzy cải thiện 45 Hình 4.21: Góc lệch link với a1=alpha=1 dùng hàm sign 45 Hình 4.22: Tín hiệu điều khiển điều khiển trượt dùng hàm sign 46 Hình 4.23: Góc lệch link với a1=alpha=1 dùng hàm saturation 46 Hình 4.24: Tín hiệu điều khiển điều khiển trượt dùng hàm saturation 47 Hình 4.25: Góc lệch link alpha=10 a1=1 47 Hình 4.26: Góc lệch link alpha=50 a1=1 48 Hình 4.27: Góc lệch link alpha=500 a1=1 48 vi DANH MỤC BẢNG BIỂU Bảng 2-1: Các thông số hệ thống 13 Bảng 3-1: Thông số hệ thống 23 vii DANH MỤC CHỮ VIẾT TẮT STT CHỮ VIẾT TẮT HCMUTE LQR GIẢI THÍCH Ho Chi Minh city University of Technology and Education – Đại học Sư phạm kĩ thuật TPHCM Linear Quadratic Regulator viii BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƯỜNG ĐH SƯ PHẠM KỸ THUẬT TPHCM THÔNG TIN KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU CỦA ĐỀ TÀI Thông tin chung: - Tên đề tài: KHẢO SÁT ƯU NHƯỢC ĐIỂM CỦA CÁC GIẢI THUẬT TUYẾN TÍNH/ PHI TUYẾN/THƠNG MINH TRONG VIỆC ỔN ĐỊNH CÂN BẰNG CHO HỆ ACROBOT - Chủ nhiệm đề tài: Dương Trường Giang - Lớp: 19151CL2A Mã số SV:19151116 Khoa: Đào Tạo Chất Lượng Cao - Thành viên đề tài: Stt Họ tên MSSV Lớp Dương Thành Huy 19151023 19151CL2A Võ Đình Tuấn 19151195 19151CL2A Nguyễn Nhật Trường 19151187 19151CL3B Trịnh Duy Khánh 19151141 19151CL3B Khoa Đào Tạo Chất Lượng Cao Đào Tạo Chất Lượng Cao Đào Tạo Chất Lượng Cao Đào Tạo Chất Lượng Cao - Người hướng dẫn: PGS.TS Nguyễn Minh Tâm Mục tiêu đề tài: Thơng qua đề tài, nhóm xây dựng dạng giải thuật điều khiển (tuyến tính/ phi tuyến/ thông minh) để cân ổn định cho acrobot Các giải thuật thiết kế chuẩn mơ hình thơng số mơ hình nên kết điều khiển so sánh với Từ đó, nhóm rút ưu khuyết điểm gỉai thuật với Mục tiêu đề tài tài liệu tham khảo tốt cho sinh viên/ học viên cao học/nghiên cứu sinh việc điều khiển đối tượng SIMO có dạng thức cấu chấp hành đặt khâu thụ động Bên cạnh đó, mục tiêu đề tài đóng góp CHƯƠNG KẾT QUẢ MÔ PHỎNG Hình 4.7: Kết góc lệch link với Q ma trận đơn vị so với Q(1,1)=400 Ta thấy sau tinh chỉnh thơng số Q trên, góc lệch link sau khoảng 1.6s, nhanh trường hợp góc lệch link Q ma trận đơn vị 3.4s Sau đó, ta tiếp tục thực thêm khảo sát với Q K sau: 1 0  0 400 0  Q 0 0   0 0 1 K   -692.1528 -98.4015 -88.6032 ( 4.8 ) -15.5442 ( 4.9 ) Hình 4.8: Kết vận tốc góc link với Q ma trận đơn vị so với Q(2,2)=400 39 CHƯƠNG KẾT QUẢ MÔ PHỎNG Ta thấy hình trên, dù tăng Q(2,2) =400 để ưu tiên điều khiển vận tốc góc, thời gian để vận tốc góc link giảm chút so với trường hợp Q ma trận đơn vị Qua khảo sát ta thấy tinh chỉnh thông số Q ứng với biến trạng thái điều khiển ưu tiên điều khiển biến so với biến trạng thái khác Đồng thời, ta nhận thấy góc link link ảnh hưởng lẫn nên ưu tiên điều khiển góc link góc link điều khiển nhanh khảo sát  Khảo sát ảnh hưởng ma trận R đến tín hiệu điều khiển Vẫn với điều kiện ban đầu trên, ta quan sát tín hiệu điều khiển sau chọn ma trận Q R sau: 1 0 Q 0  0 0 0 0 0  0  1 R 1 Hình 4.9: Kết tín hiệu điều khiển với Q R ma trận đơn vị Sau đó, ta tiến hành tinh chỉnh R= 100 quan sát tín hiệu điều khiển: 40 ( 4.10 ) CHƯƠNG KẾT QUẢ MÔ PHỎNG Hình 4.10 Kết tín hiệu điều khiển với R=100 Ở hình đầu tín hiệu điều khiển lên tới chỉnh R=100, tín hiệu điều khiển cịn lại 0.25 Từ hình trên, ta thấy chỉnh R lớn hơn, điều khiển tối ưu mặt lượn tín hiệu điều khiển Qua khảo sát ảnh hưởng ma trận Q đến biến trạng thái ma trận R đến tín hiệu điều khiển Ta thấy ma trận Q ảnh hương đến ưu tiên điều khiển LQR ma trận R ưu tiên tối ưu mặt lượng tín hiệu điều khiển 4.3 Bộ điều khiển Fuzzy Nhóm tiến hành lấy mẫu (thu thập liệu vào ra) điều khiển LQR Sau đó, nhóm dùng cơng cụ anfis học điều khiển mờ Fuzzy với ngõ vào ngõ có từ liệu lấy mẫu thu thập Sau vài khảo sát nhóm điều khiển fuzzy học từ điều khiển LQR với thời gian lấy mẫu số chu kì khác  Ngõ vào Random Number với thời gian thu thập liệu giây Khảo sát với ngõ vào tác động vào điều khiển LQR random number với thời gian lấy mẫu 0.01s thời gian thu thập liệu 1s 41 CHƯƠNG KẾT QUẢ MÔ PHỎNG Hình 4.11: Tín hiệu ngõ vào (Random Number) điều khiển LQR với thời gian thu thập giây Hình 4.12: Tín hiệu ngõ điều khiển LQR với thời gian giây Ta tiến hành dùng công cụ anfis edit tạo điều khiển fuzzy học từ điều khiển mờ với số chu kì số hàm liên thuộc cho tín hiệu vào sau: Hình 4.13: Bộ điều khiển mờ học chu kì số hàm liên thuộc cho ngõ vào 3 3 42 CHƯƠNG KẾT QUẢ MƠ PHỎNG Hình 4.14: So sánh góc lệch link điều khiển LQR Fuzzy Hình 4.15: So sánh góc lệch link điều khiển LQR Fuzzy Ta thấy ngõ góc lệch link link điều khiển có chênh lệch Đối với điều khiển Fuzzy, góc lệch link link chưa tiến hẳn Điều cải thiện cách tăng thời gian lấy mẫu số chu kì học lênh sau: Hình 4.16: Tín hiệu ngõ vào (Random Number) điều khiển LQR với thời gian thu thập 50 giây 43 CHƯƠNG KẾT QUẢ MÔ PHỎNG Hình 4.17: Tín hiệu ngõ điều khiển LQR với thời gian 50 giây Hình 4.18: Bộ điều khiển mờ học chu kì số hàm liên thuộc cho ngõ vào Hình 4.19: So sánh góc lệch link điều khiển LQR Fuzzy cải thiện 44 CHƯƠNG KẾT QUẢ MÔ PHỎNG Hình 4.20: So sánh góc lệch link điều khiển LQR Fuzzy cải thiện Ta thấy ta tăng số chu kì học thời gian lấy mẫu lên, điều khiển Fuzzy cho chất lượng điều khiển gần tiệm cận với điều khiển LQR Ta tiếp tục cải thiện chất lượng cách tăng số hàm liên thuộc ứng với ngõ vào Fuzzy thay đổi thời gian lấy mẫu 4.4 Bộ điều khiển trượt Trong mô này, nhằm đảm bảo tính tốn học hệ phương trình acrobot, nhóm sử dụng phương trình khác trình bày phần thiết kế điều khiển trượt để thực mơ Ta giả sử góc lệch link độ, ta cần điều khiển hệ ổn định vị trí mid(góc lệch link 1- độ, góc lệch link - π) Ban đầu ta chọn thông số a1 alpha điều khiển trượt Ta thu kết sau: Hình 4.21: Góc lệch link với a1=alpha=1 dùng hàm sign 45 CHƯƠNG KẾT QUẢ MÔ PHỎNG Hình 4.22: Tín hiệu điều khiển điều khiển trượt dùng hàm sign Thơng qua hình trên, ta nhận thấy điều khiển trượt thành công việc điều khiển góc lệch link vị trí π, đưa hệ ổn định vị trí mid Nhưng ta thấy đáp ứng ngõ góc lệch tín hiệu điều khiển bị tượng chattering, nhằm khắc phục tình trạng ta thay hàm sign() hàm saturation để nâng cao chất lượng tín hiệu điều khiển Hình 4.23: Góc lệch link với a1=alpha=1 dùng hàm saturation 46 CHƯƠNG KẾT QUẢ MÔ PHỎNG Hình 4.24: Tín hiệu điều khiển điều khiển trượt dùng hàm saturation Ta thấy tượng chattering bị loại bỏ hoàn toàn, tín hiệu điều khiển sau điều khiển link vị trí pi Ta tiến hành tăng thông số alpha điều khiển trượt để khảo sát: Hình 4.25: Góc lệch link alpha=10 a1=1 47 CHƯƠNG KẾT QUẢ MÔ PHỎNG Hình 4.26: Góc lệch link alpha=50 a1=1 Hình 4.27: Góc lệch link alpha=500 a1=1 Từ kết khảo sát trên, ta nhận thấy tăng thông số alpha điều khiển trượt lớn thì đáp ứng ngõ hệ thống ổn định nhanh hơn, thời gian xác lập giảm xuống Thế tăng thơng số alpha 48 CHƯƠNG KẾT QUẢ MƠ PHỎNG lớn hệ thống xảy tượng chattering dùng hàm sign Do ta cần tinh chỉnh thông số alpha mức phù hợp để có chất lượng điều khiển tốt 49 CHƯƠNG KẾT LUẬN VÀ HƯỚNG PHÁT TRIỂN 50 5.1 Kết luận Trong đề tài, nhóm khảo sát thành cơng giải thuật tuyến tính, phi tuyến thơng minh để cân ổn định cho hệ acrobot để từ rút ưu nhược giải thuật, ảnh hưởng hiệu chỉnh thông số tới đáp ứng ngõ hệ thống Thông qua việc thực mơ phỏng, nhóm trang bị thêm kiến thức Matlab/Simulink, cách tuyến tính hóa quanh điểm làm việc, tính tốn thơng số thu thập liệu cách sử dụng công cụ anfis edit để tạo điều khiển mờ học từ Fuzzy Kết đề tài tài liệu tham khảo tốt cho sinh viên/ học viên cao học/ nghiên cứu sinh việc điều khiển đối tượng SIMO có dạng thức cấu chấp hành đặt khâu thụ động 5.2 Hướng phát triển Với kết điều khiển thành công hệ thống mơ Simulink/Matlab, tiền đề để nhóm phát triển lên thực mô hình điều khiển thực tế Trong báo cáo này, nhóm cịn khuyết điểm điều khiển trượt phải giả định điều kiện để điều khiển hệ ổn định vị trí mid, nhóm nghiên cứu khắc phục vấn đề thời gian tới Đồng thời, đề tài nhóm điều khiển hệ acrobot bậc, chưa thực với hệ acrobot nhiều bậc Hệ acrobot hệ thống kinh điển ngành điều khiển tự, việc điều khiển thành công hệ thống điều khiển LQR, Fuzzy, Sliding mode cho thấy khả ứng dụng điều khiển đặt vào hệ thống đơn giản hiệu 51 TÀI LIỆU THAM KHẢO [1] Tran Hoang Chinh, Tran Vi Do, Le Thi Thanh Hoang, Nguyen Minh Tam, Nguyen Van Dong Hai, Genetic Algorithm Implementation for Optimizing Linear Quadratic Algorithm to Control Acrobot Robotic System, International Journal of Robotics & Management, No 23, Vol 1, June-2018 [2] Hà Mạnh Quân, Thiết kế hệ thống điều khiển cho Acrobot, Luận văn Thạc sĩ kĩ thuật, Đại học Thái Nguyên, 2014 [3] Nguyễn Nguyên Hoàng Minh, Điều khiển cân hệ acrobot, luận văn thạc sĩ Đại học Sư phạm Kĩ thuật TPHCM, 2020 [4] Lâm Minh Nhật, Trần Thế Vinh, Thiết kê, mô điều khiển mơ hình acrobot, luận văn đại học, Đại học Sư phạm kĩ thuật TPHCM, 2019 [5] Nguyễn Đức Minh, Điều khiển trượt thích nghi hệ thống phi tuyến, Luận Án Tiến Sĩ Kỹ Thuật - Đại học Bách Khoa Thành Phố Hồ Chí Minh [6] Nguyễn Phong Lưu, Điều khiển bám quỹ đạo cho hệ lắc ngược xe, đề tài cấp trường SPKT, TPHCM, 2020 [7] Nguyen Cong Danh (Cambodian), Adjusting LQG with Noise Signals, PID Controller for Acrobot System, Mathematical Problems in Engineering, Hindawi, 2021 [8] S A Hussain and M B Kadri, Control of under-actuated two-link ROBOT with Linear Quadratic Regulator and fuzzy controller, 15th International Multitopic Conference (INMIC), pp 120-124, 2012 [9] Mohammed Y Hassan, Amjad J Humaidi, Mohammed K Hamza, On the Design of Backstepping Controller for Acrobot System Based on Adaptive Observer, International Review of electrical Engineering, Vol 15, No 4, 2020 [10] Wang, Zhonghua, Yang, Jie, Cheng, Jin, Yong, Zhang, Sliding mode control of Acrobot robot with external disturbance, Technical Report, Journal of Southwest Jiaotong University, 2011 [11] M H Smith, M A Lee and W A Gruver, Designing a fuzzy controller for the Acrobot to compensate for external disturbances, IEEE International Conference on Systems, Man, and Cybernetics Computational Cybernetics and Simulation, pp 22642268 vol.3, 1997 52 S K L 0 ... PHẠM KỸ THUẬT TPHCM BÁO CÁO TỔNG KẾT ĐỀ TÀI NGHIÊN CỨU KHOA HỌC CỦA SINH VIÊN KHẢO SÁT ƯU NHƯỢC ĐIỂM CỦA CÁC GIẢI THUẬT TUYẾN TÍNH/ PHI TUYẾN/THƠNG MINH TRONG VIỆC ỔN ĐỊNH CÂN BẰNG CHO HỆ ACROBOT. .. Thông tin chung: - Tên đề tài: KHẢO SÁT ƯU NHƯỢC ĐIỂM CỦA CÁC GIẢI THUẬT TUYẾN TÍNH/ PHI TUYẾN/THƠNG MINH TRONG VIỆC ỔN ĐỊNH CÂN BẰNG CHO HỆ ACROBOT - Chủ nhiệm đề tài: Dương Trường Giang - Lớp:... Trình tốn học hệ Acrobot 12 CHƯƠNG GIẢI PHÁP ĐIỀU KHIỂN HỆ ACROBOT 16 3.1 Giải thuật tuyến tính 17 3.2 Giải thuật thông minh 17 3.3 Giải thuật phi tuyến