So sánh các phương pháp điều khiển tuyến tính thông minh trong trường hợp hệ bóng thanh trục giữa

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 SO SÁNH CÁC PHƯƠNG PHÁP ĐIỀU KHIỂN TUYẾN TÍNH/ THƠNG MINH TRONG TRƯỜNG HỢP HỆ BĨNG THANH TRỤC GIỮA: MƠ PHỎNG VÀ THỰC NGHIỆM MÃ SỐ: SV2022 - 131 CHỦ NHIỆM ĐỀ TÀI: NGUYỄN HỒNG PHI KHƠI SKC007685 Tp Hồ Chí Minh, tháng 6/2022 TIEU LUAN MOI download : skknchat123@gmail.com 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 SO SÁNH CÁC PHƯƠNG PHÁP ĐIỀU KHIỂN TUYẾN TÍNH/ THƠNG MINH TRONG TRƯỜNG HỢP HỆ BĨNG THANH TRỤC GIỮA: MƠ PHỎNG VÀ THỰC NGHIỆM SV2022-131 Thuộc nhóm ngành khoa học: Điều khiển tự động SV thực hiện: Nguyễn Hồng Phi Khơi 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: TS Nguyễn Văn Đơng Hải TP Hồ Chí Minh, 6/2022 ii MỤC LỤC MỤC LỤC iii DANH MỤC HÌNH ẢNH DANH MỤC BẢNG BIỂU DANH MỤC CHỮ VIẾT TẮT THÔNG TIN KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU CỦA ĐỀ TÀI MỞ ĐẦU Error! Bookmark not defined CHƯƠNG 1: DẪN NHẬP 1.1Đặt vấn đề 10 1.2 Lý chọn đề tài 10 1.3 Đối tượng nghiên cứu 11 1.4 Phương pháp nghiên cứu 11 1.5 Giới hạn đề tài 11 1.6 Dàn ý nghiên cứu 12 1.7Ý nghĩa thực tiễn 12 CHƯƠNG 2: TỔNG QUAN VỀ CẤU TRÚC HỆ THỐNG 14 2.1 Giới thiệu hệ B&B 15 2.2 Mơ tả tốn học hệ B&B 15 2.3 Các thông số hệ thống 19 CHƯƠNG 3: GIẢI PHÁP ĐIỀU KHIỂN HỆ B&B .21 3.1 Giới thiệu điều khiển LQR 22 3.2 Giới thiệu điều khiển Fuzzy 22 3.3 Xây dựng điều khiển LQR cho hệ B&B 23 3.4 Xây dựng điều khiển FUZZY cho hệ dựa công cụ Neuro-Fuzzy Designer từ điều khiển LQR 23 CHƯƠNG 4: PHẦN CỨNG VÀ PHẦN MỀM 27 4.1 Phần cứng 28 4.2 Phần mềm 37 4.3 Chương trình điều khiển hệ thống 38 iii CHƯƠNG 5: KẾT QUẢ MÔ PHỎNG VÀ THỰC NGHIỆM 40 5.1 Kết mô 41 5.1.1 Kết mô điều khiển hệ thống LQR .41 5.1.2 Kết mô điều khiển hệ thống Fuzzy 42 5.1.3 So sánh kết mô điều khiển LQR Fuzzy 43 5.2 Kết thực nghiệm 43 5.2.1 Kết thực nghiệm điều khiển hệ thống LQR .45 5.2.2 Kết thực nghiệm điều khiển hệ thống Fuzzy 46 5.2.3 So sánh kết thực nghiệm điều khiển LQR Fuzzy 47 CHƯƠNG 6: KẾT LUẬN VÀ HƯỚNG PHÁT TRIỂN 49 6.1 Kết luận 50 6.2 Hướng phát triển 50 TÀI LIỆU THAM KHẢO 51 iv DANH MỤC HÌNH ẢNH Hình 2.1 Mơ hình dự kiến thực Hình 2.2 Cấu trúc mơ hình B&B Hình 2.3 Mơ tả tốn học động Servo DC Hình 3.1 Sơ đồ khối hệ thống sử dụng điều khiển LQR Hình 3.2 Sơ đồ khối điều khiển mờ Hình 3.3 Sơ đồ khối hệ thống sử dụng điều khiển Fuzzy Hình 3.4 Sơ đồ mơ hệ thống B&B với điều khiển LQR Hình 3.5 Cấu trúc điều khiển mờ với bốn ngõ vào, ngõ Hình 3.6 Sơ đồ thu thập liệu điều khiển LQR với ngõ vào giá trị random Hình 3.7 Dữ liệu sau thu thập sử dụng để training Hình 3.8 Sơ đồ mô hệ thống B&B với điều khiển Fuzzy Hình 4.1 Đế giữ trục beam phía trái phải Hình 4.2 Để giữ trục beam Hình 4.3 Đế gắn trục động vào tâm beam Hình 4.4 Đế giữ động cở Servo DC Hình 4.5 Đế giữ mơ hình Hình 4.6 KIT STM32F407 DISCOVERY Hình 4.7 Sơ đồ cấu trúc phần cứng KIT STM32F407 DISCOVERY Hình 4.8 Động Servo DC 24V Hình 4.9 Encoder tích hợp với động Hình 4.10 Cầu H H216 V2 Hình 4.11 Sơ đồ chân cầu H-BRIDGE H216 V2 Hình 4.12 Ball (viên bi) Hình 4.13 Dây điện trở quấn dạng lo xo Hình 4.14 Cài đặt thư viện Waijung Blockset Hình 4.15 Giao diện phần mềm Terminal version 1.9b Hình 4.16 Chương trình điều khiển hệ thống B&B với điều khiển LQR Hình 4.17 Chương trình điều khiển hệ thống B&B với điều khiển Fuzzy Hình 5.1 Kết mơ vị trí viên bi với điều khiển LQR Hình 5.2 Kết mơ góc lệch beam với điều khiển LQR Hình 5.3 Kết mơ vị trí viên bi với điều khiển Fuzzy Hình 5.4 Kết mơ góc lệch beam với điều khiển Fuzzy Hình 5.5 Kết mơ vị trí viên bi điều khiển LQR Fuzzy Hình 5.6 Kết mơ góc lệch beam điều khiển LQR Fuzzy Hình 5.7 Mơ hình thực tế tự thiết kế Hình 5.7 Hình 5.8 Kết thực tế điều khiển vị trí viên bi điều khiển LQR Hình 5.9 Kết thực tế điều khiển góc lệch beam điều khiển LQR 45 Hình 5.10 Kết thực tế điều khiển vị trí viên bi điều khiển Fuzzy 46 Hình 5.11 Kết thực tế điều khiển góc lệch beam điều khiển Fuzzy 46 Hình 5.12 Kết thực tế điều khiển vị trí viên bi điều khiển LQR Fuzzy 47 Hình 5.13 Kết thực tế điều khiển góc lệch beam điều khiển LQR Fuzzy 47 DANH MỤC BẢNG BIỂU Bảng 2.1 Giá trị thơng số mơ hình thực tế 19 Bảng 2.2 Giá trị thông số động 19 Bảng 4.1 Thông số động Servo DC 33 Bảng 4.2 Thông số Encoder 36 DANH MỤC CHỮ VIẾT TẮT STT CHỮ VIẾT TẮT HCMUTE B&B 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: SO SÁNH CÁC PHƯƠNG PHÁP ĐIỀU KHIỂN TUYẾN TÍNH/ THƠNG MINH TRONG TRƯỜNG HỢP HỆ BĨNG THANH TRỤC GIỮA: MƠ PHỎNG VÀ THỰC NGHIỆM - Chủ nhiệm đề tài: Nguyễn Hồng Phi Khơi Mã số SV:19151145 - Lớp: 19151CL2BKhoa: Đào Tạo Chất Lượng Cao - Thành viên đề tài: Stt Họ tên Phan Trọng Tấn Vũ Văn Quang Nguyễn Hữu Hưng Hoàng Thị Thủy - Người hướng dẫn: TS.Nguyễn Văn Đông Hải Mục tiêu đề tài: Mục tiêu đề tài đóng góp tài liệu mang tính học thuật để hướng dẫn, đào tạo cho SV ngành điều khiển tự động giải thuật khác nhau, mô thực nghiêm Bên cạnh đó, thơng qua kết thực nghiệm, đề tài đóng góp thiết kế mơ hình chuẩn thực nghiệm bóng trục lệch Mơ hình nhận rộng áp dụng giải thuật, vốn đảm bào toán học phụ thuộc lớn vào hệ phương trình động lực học, việc nghiên cứu SV/HVCH Bên cạnh đó, mục tiêu đề tài đóng góp báo khoa học SV cho thành tích chung HCMUTE Tính sáng tạo: Trong nước: Hệ bóng trục hệ kinh điển điều khiển tự động Đã có nhiều nghiên cứu thực nước như: điều khiển LQR , trượt, fuzzy Tuy nhiên, nghiên cứu trên, giải thuật thực riêng rẽ đối tượng khác đưa kết luận chung giải thuật ổn định hệ thống Ở cơng trình nghiên cứu, hệ phương trình tốn học có đơi chút khác nhau: số cơng trình xác định tín hiệu ngõ vào momen động thay điện áp cấp cho động cơ; số cơng trình bỏ qua ma sát hệ thống số mơ hình khơng Do đó, hướng so sánh giải thuật với để đưa so sánh phương pháp, hướng ứng dụng phương pháp ứng dụng cụ thể Để giải thuật so sánh với giải thuật cần khảo sát cần hệ phương trình tốn đồng Do đó, cơng trình tổng quan so sánh giải thuật khác loại với cần thiết, đặc biệt giải thuật so sánh mơ thực nghiệm Ngồi nước: Bóng trục hệ kinh điển giới áp dụng nhiều nghiên cứu khác thực nghiệm mô phỏng: PID, LQR, mờ, lai-fuzzy PID… Tuy nhiên, nghiên cứu sâu vào việc ổn định thành công hệ thống bên cạnh việc chứng minh tính ổn định thơng qua tốn học Trong đó, việc so sánh ưu khuyết điểm giải thuật chưa thật sâu Cũng tương tự cơng trình nước, hệ phương trình tốn học dù gần gũi với quy ước hệ thống có khác biệt nên giải thuật điều khiển báo không so sánh ưu khuyết điểm với Do đó, cơng trình tổng qt, so sánh giải thuật với để đúc kết ưu khuyết điểm, hướng sử dụng trường hợp cần thiết Kết nghiên cứu: - Chương trình ổn định thành công hệ thống mô dùng giải thuật tuyến tính (như PID hay LQR) mơ - Chương trình ổn định thành cơng hệ thống mơ dùng giải thuật tuyến tính (như PID hay LQR) thực nghiệm - Chương trình mơ ổn định hệ thống dùng giải thuật thông minh (như fuzzy hay neuron) mơ Hình 4.15 Giao diện phần mềm Terminal version 1.9b 4.3 Chương trình điều khiển hệ thống Sau thi cơng mơ hình phần cứng cài đặt phần mềm, người thực lập trình nhúng cho hệ thống kỹ thuật lập trình nhúng Matlab Hình 4.16 Chương trình điều khiển hệ thống B&B với điều khiển LQR 38 Hình 4.17 Chương trình điều khiển hệ thống B&B với điều khiển Fuzzy 39 CHƯƠNG 5: KẾT QUẢ MÔ PHỎNG VÀ THỰC NGHIỆM 40 5.1 Kết mô Để khảo sát ổn định hệ thống B&B trước áp dụng điều khiển lên mơ hình thực tế, người thực xây dựng hệ thống công cụ Matlab/Simulink để tiến hành mô Xem lại sơ đồ mô mục 3.3 3.4 5.1.1 Kết mô điều khiển hệ thống LQR Hình 5.1 Kết mơ vị trí viên bi với điều khiển LQR Hình 5.2 Kết mơ góc lệch beam với điều khiển LQR Sau mô hệ thống khoảng thời gian 50 giây với điều khiển LQR, ta nhận thấy ngõ hệ thống dao động biên độ lớn thời gian đầu Sau sau hệ thống ổn định, trạng thái xác lập vị trí viên bi góc lệch beam tiến (điễm tĩnh) 41 5.1.2 Kết mô điều khiển hệ thống Fuzzy Hình 5.3 Kết mơ vị trí viên bi với điều khiển Fuzzy Hình 5.4 Kết mơ góc lệch beam với điều khiển Fuzzy Cịn mơ hệ thống khoảng thời gian 50 giây với điều khiển Fuzzy, ta nhận thấy ngõ hệ thống tương tự kết từ điều khiển LQR Nghĩa ngõ hệ thống dao động biên độ lớn thời gian đầu sau hệ thống ổn định Sở dĩ kết mô hai điều khiển tương tự đơn giản người thực tạo điều khiển Fuzzy cách học lại điều khiển LQR Bộ điều khiển Fuzzy trường hợp điều khiển Fuzzy Cho nên, kết mô tương tự điều dễ hiểu 42 5.1.3 So sánh kết mô điều khiển LQR Fuzzy Hình 5.5 Kết mơ vị trí viên bi điều khiển LQR Fuzzy Hình 5.6 Kết mơ góc lệch beam điều khiển LQR Fuzzy 5.2 Kết thực nghiệm Sau có kết mơ ổn định hệ thống Người thực tiến hành xây dừng mơ hình B&B thực tế nhằm kiểm tra tính xác thực từ kết mơ 43 Hình 5.7 Mơ hình thực tế tự thiết kế Hình 5.8 Chi tiết cấu kiện phần cứng 1- Nguồn tổ ong DC 24V 2- Động DC NISCA 3- Cầu H công suất 4- Board STM32F4 5- Cáp nạp kết nối STM32F4 máy tính 6- Phần beam quấn dây masor 7- Hịn bi sắt (hay bóng) 8- Board truyền nhận tín hiệu CP2102 để truyền liệu từ STM32F4 lên máy tính 9- Bệ mơ hình MICA Kết đạt hệ thống cân vị trí viên bi beam với sai số nhỏ Cụ thể, kết đạt sau 44 5.2.1 Kết thực nghiệm điều khiển hệ thống LQR Hình 5.9 Kết thực tế điều khiển vị trí viên bi điều khiển LQR Hình 5.10 Kết thực tế điều khiển góc lệch beam điều khiển LQR Với điều khiển tối ưu LQR, động Servo DC điều khiển beam giúp đưa viên bi vị trí -3cm vị trí 0cm Khi hệ thống xác lập, vị trí viên bi đồ thị vào khoảng 1cm Như vậy, thấy hệ thống xác lập với sai số vị trí viên bi hệ thống |0,9|cm Cịn góc lệch beam hệ thống gần sai số 45 5.2.2 Kết thực nghiệm điều khiển hệ thống Fuzzy Hình 5.11 Kết thực tế điều khiển vị trí viên bi điều khiển Fuzzy Hình 5.12 Kết thực tế điều khiển góc lệch beam điều khiển Fuzzy Với điều khiển Fuzzy, động Servo DC điều khiển beam giúp đưa viên bi vị trí 4cm vị trí 0cm Khi hệ thống xác lập, vị trí viên bi đồ thị vào khoảng 2cm Như vậy, thấy hệ thống xác lập với sai số vị trí viên bi hệ thống |2|cm Còn sai số góc lệch beam độ 46 5.2.3 So sánh kết thực nghiệm điều khiển LQR Fuzzy Hình 5.13 Kết thực tế điều khiển vị trí viên bi điều khiển LQR Fuzzy Hình 5.14 Kết thực tế điều khiển góc lệch beam điều khiển LQR Fuzzy Thơng qua đồ thị hình trên, ta thấy rằng: Đối với điều khiển LQR, ngõ độ hệ thống (là vị trí viên bi góc lệch beam) lớn so với điều khiển Fuzzy Tuy nhiên, hệ thống xác lập, điều khiển LQR cho kết gần với giá trị mong muốn Cụ thể: 47 Với vị trí viên bi -3cm điều khiển LQR điều khiển viên bi vị trí 0,9cm Với vị trí viên bi 3cm điều khiển Fuzzy điều khiển viên bi vị trí 2cm So sánh góc lệch beam điều khiển cho kết tương tự Góc lệch beam điều khiển LQR dao động mạnh đoạn đầu, nhiên hệ thống xác lập, góc beam gần độ thay độ điều khiển Fuzzy 48 CHƯƠNG 6: KẾT LUẬN VÀ HƯỚNG PHÁT TRIỂN 49 6.1 Kết luận Sau khoảng thời gian thực đề tài, người thực đạt số kết định Việc nghiên cứu điều khiển hệ thống B&B mang lại kiến thức phân tích hệ thống dựa phương trình tốn học kế thừa Các kỹ lập trình nhúng Matlab sử dụng board điều khiển STM, kiến thức xử lý tín hiệu analog, tín hiệu từ encoder, điều xung pwm,…cũng củng cố thêm cho người thực 6.2 Hướng phát triển Với kết ổn định hệ thống mô thực nghiệm, xem tiền đề để người thực phát triển thêm sau Với kết điều khiển LQR Fuzzy mà người thực sử dụng điều khiển ổn định hệ thống, nhiên chất lượng chưa cao sai số 0,9 cm so với vị trí đặt 1cm, cần phải áp dụng thêm phương pháp khác giải thuật di truyền GA [7], xử lý tín hiệu nhận biết viên bi cách khác Hệ thống B&B hệ thống phi tuyến bất ổn định, việc điều khiển thành công hệ thống điều khiển LQR, Fuzzy cho thấy khả ứng dụng điều khiển đặt vào hệ thống đơn giản hiệu Sau thực thành công đề tài, người thực mong muốn áp dụng giải thuật điều khiển vào nghiên cứu lĩnh vực giáo dục sản xuất 50 TÀI LIỆU THAM KHẢO [1] Tuan Nguyen: “Stabilizing B&B by fuzzy logic”, Master Thesis of Electrical Engineering, Ho Chi Minh University of Technology Education (HCMUTE), Vietnam, 2015 [2] Dang Ngoc Trung, Tran Thi Thanh Hai: “Researching and Applying Optimal LQR Control Method for B&B system”, Proceeding Confrence of Thai Nguyen University of technology, Vietnam, pp 90-932014 [3] Wei Wang: “ Control of a B&B System” , Master Thesis, University of Adelaide South Australia, 2005 [4] Umar Farooq, Jason Gu, Muhammad Usman Asad, “An interval type-2 Fuzzy PD controller for B&B system”, Conference Paper, Septemper 2013 [5] Carlos G Bolivar-Vincenty, Gerson BeauchampBaez, “Modelling the Ball-and- Beam System from Newtonian Mechanics and from Lagrange Methods”, Twelfth LACCEI Latin American and Caribbean Conference for Engineering and Technology (LACCEI’2014) ”Excellence in Engineering To Enhance a Country’s Productivity”, Ecuador, July-2014 [6] Amjad, Muhammad & Ishaque, Kashif & Abdullah, S & Shareef, Zeeshan: “Fuzzy logic control of B&B system”, 2nd International Conference on Education Technology and Computer, Vol 3, pp 489-493, 2010 [7] Max K Gutierrez, David M Choi, Hossein Jula: “Using genetic Algoritms to Optimize Control of a Balland-Beam System”, Green Energy and Smart Systems Conference (IGESSC), IEEE, 2020 [8] Tran Hoang Chinh, Huynh Xuan Dung, Le Thi Thanh Hoang, Nguyen Minh Tam, Nguyen Van Dong Hai, “Controlling Real Self-Balancing Bicycle Model Using Genetic Algorithm For Optimizing Lqr Controller”, Journal of Technical Education Science, 54, 09/2019 51 TIEU LUAN MOI download : skknchat123@gmail.com ... KỸ THUẬT TPHCM THÔNG TIN KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU CỦA ĐỀ TÀI Thông tin chung: - Tên đề tài: SO SÁNH CÁC PHƯƠNG PHÁP ĐIỀU KHIỂN TUYẾN TÍNH/ THƠNG MINH TRONG TRƯỜNG HỢP HỆ BĨNG THANH TRỤC GIỮA: MÔ PHỎNG... ? ?SO SÁNH CÁC PHƯƠNG PHÁP ĐIỀU KHIỂN TUYẾN TÍNH/ THƠNG MINH TRONG TRƯỜNG HỢP HỆ BĨNG THANH TRỤC GIỮA: MƠ PHỎNG VÀ THỰC NGHIỆM” nhằm nghiên cứu kỹ lý thuyết mờ, ứng dụng Logic mờ điều khiển hệ có... TẠO TRƯỜNG ĐH SƯ PHẠM KỸ THUẬT TPHCM BÁO CÁO TỔNG KẾT ĐỀ TÀI NGHIÊN CỨU KHOA HỌC CỦA SINH VIÊN SO SÁNH CÁC PHƯƠNG PHÁP ĐIỀU KHIỂN TUYẾN TÍNH/ THƠNG MINH TRONG TRƯỜNG HỢP HỆ BĨNG THANH TRỤC GIỮA: