(TIỂU LUẬN) điều KHIỂN XE đạp tự cân BẰNG DÙNG GIẢI THUẬT FUZZY LQR

ĐẠI HỌC QUỐC GIA TP HCM TRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA NGUYỄN HUY HOÀNG ĐIỀU KHIỂN XE ĐẠP TỰ CÂN BẰNG DÙNG GIẢI THUẬT FUZZY-LQR Chuyên ngành: Kỹ Thuật Điều Khiển Và Tự Động Hóa Mã số: 60520216 LUẬN VĂN THẠC SĨ TP HỒ CHÍ MINH, tháng 07, năm 2018 CƠNG TRÌNH ĐƯỢC HỒN THÀNH TẠI TRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA –ĐHQG -HCM Cán hướng dẫn khoa học: PGS.TS Huỳnh Thái Hoàng Cán chấm nhận xét 1: TS Phạm Việt Cường Cán chấm nhận xét 2: PGS.TS Võ Công Phương Luận văn thạc sĩ bảo vệ Trường Đại học Bách Khoa, ĐHQG Tp HCM ngày 12 tháng 07 năm 2018 Thành phần Hội đồng đánh giá luận văn thạc sĩ gồm: TS Nguyễn Trọng Tài TS Nguyễn Lê Dũng TS Phạm Việt Cường PGS.TS Võ Công Phương TS Trần Ngọc Huy Xác nhận Chủ tịch Hội đồng đánh giá LV Trưởng Khoa quản lý chuyên ngành sau luận văn sửa chữa (nếu có) CHỦ TỊCH HỘI ĐỒNG TRƯỞNG KHOA ĐIỆN - ĐIỆN TỬ ĐẠI HỌC QUỐC GIA TP.HCM TRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA CỘNG HÒA XÃ HỘI CHỦ NGHĨA VIỆT NAM Độc lập - Tự - Hạnh phúc NHIỆM VỤ LUẬN VĂN THẠC SĨ Họ tên học viên: NGUYỄN HUY HOÀNG MSHV:1670333 Ngày, tháng, năm sinh: 29/12/1992 Nơi sinh: Nghệ An Chuyên ngành: Kỹ Thuật Điều Khiển Và Tự Động Hóa Mã số : 60520216 I TÊN ĐỀ TÀI: ĐIỀU KHIỂN XE ĐẠP TỰ CÂN BẰNG DÙNG GIẢI THUẬT FUZZY-LQR II NHIỆM VỤ VÀ NỘI DUNG: Trong luận văn này, mục tiêu điều khiển để giữ cân cho hệ xe đạp dùng bánh đà quán tính xe đứng yên di chuyển thẳng Mục tiêu cụ thể sau : - Thiết kế điều khiển toàn phương tuyến tính LQR điều khiển Fuzzy-LQR, áp dụng cho đối tượng xe đạp tự cân dùng bánh đà qn tính Lập trình Matlab, tiến hành mơ so sánh kết điều khiển cân hệ xe đạp - Xây dựng mơ hình thực tế hệ xe đạp tự cân - Xây dựng chương trình nhúng cho vi điều khiển STM32F4 - Điều khiển cân hệ xe đạp mơ hình thực tế xây dựng đánh giá kết III NGÀY GIAO NHIỆM VỤ : 10/07/2017 IV NGÀY HOÀN THÀNH NHIỆM VỤ: 17/06/2018 V CÁN BỘ HƯỚNG DẪN: PGS.TS Huỳnh Thái Hoàng Tp HCM, ngày tháng năm 2018 CÁN BỘ HƯỚNG DẪN CHỦ NHIỆM BỘ MÔN ĐÀO TẠO (Họ tên chữ ký) (Họ tên chữ ký) TRƯỞNG KHOA ĐIỆN – ĐIỆN TỬ (Họ tên chữ ký) LỜI CẢM ƠN Đầu tiên xin gởi đến Thầy PGS.TS Huỳnh Thái Hoàng lời cảm ơn chân thành sâu sắc Nhờ hướng dẫn bảo tận tình Thầy suốt thời gian qua thực đề cương đề tài tiếp tục hoàn thành luận văn Thạc Sĩ Những lời nhận xét, góp ý hướng dẫn tận tình Thầy giúp tơi có định hướng đắn suốt trình thực đề tài Đồng thời, xin trân trọng cảm ơn Thầy Cơ Trường Đại Học Bách Khoa nói chung khoa Điện – Điện Tử nói riêng dạy dỗ suốt thời gian hai kỳ cao học Những lời giảng Thầy Cô bục giảng trang bị cho kiến thức giúp tơi tích lũy thêm ý tưởng hay bổ ích Tôi xin chân thành cảm ơn Thầy Nguyễn Văn Đơng Hải, bạn Đình Đạt (trường Đại học Sư Phạm Kỹ Thuật TPHCM), bạn Tuấn Kiệt, Đình Huân (Đại học Bách Khoa TPHCM) hỗ trợ cho góp ý, tư vấn quý giá Bên cạnh đó, tơi xin chân thành cảm ơn q Thầy Cô đồng nghiệp Bộ môn Vật lý điện tử, Khoa Vật lý- Vật lý kỹ thuật, Trường ĐH Khoa học tự nhiên quan tâm giúp đỡ, tạo điều kiện thuận lợi q trình cơng tác để tơi tập trung hồn thành khóa học luận văn Thạc Sĩ Cuối xin chân thành cám ơn gia đình cha mẹ ln động viên, ủng hộ tinh thần cho Sự quan tâm lo lắng hi sinh lớn lao cha mẹ động lực để cố gắng phấn đấu đường học tập nghiệp Hồ Chí Minh, ngày 18 tháng 06 năm 2018 Thân Học viên NGUYỄN HUY HỒNG TĨM TẮT LUẬN VĂN THẠC SĨ Ngày nay, nhu cầu lại người ngày tăng cao, phương tiện di chuyển nghiên cứu hoàn thiện thêm để đáp ứng nhu cầu Trong đó, xe tự cân xu hướng nghiên cứu nhiều năm gần Xe tự cân nghiên cứu phát triển nhằm mục đích hỗ trợ an tồn cho người sử dụng trình di chuyển Trong luận văn, tác giả thực thiết kế, thi công, điều khiển cân cho hệ xe đạp tự cân dựa nguyên lý lắc ngược bánh đà qn tính Hệ xe đạp mơ hình hóa mô điều khiển Matlab/Simulink với giải thuật LQR FuzzyLQR Các điều khiển sau thiết kế lý thuyết mô kiểm nghiệm thực tế với mơ hình thực ABSTRACT These days, travel demand of people is increasing, and the means of travel are further researched to meet that need In particular, self-balancing vehicles have been a trend studied in recent years Self-balancing vehicles are researched and developed for the purpose of safeguarding the user when driving In the thesis, the author performs the thesis to design, implement and balance the selfbalancing bicycle system based on the principle of the inertial reaction wheel pendulum The Self-balancing bicycle are modeled and simulated on Matlab / Simulink with LQR and Fuzzy-LQR controllers Controllers, after being theoretical design and simulated, have been tested with the real model LỜI CAM ĐOAN Tôi xin cam đoan cơng trình nghiên cứu riêng hướng dẫn khoa học PGS TS Huỳnh Thái Hoàng Các nội dung nghiên cứu, kết đề tài trung thực chưa cơng bố hình thức trước Nếu phát có gian lận tơi xin hồn tồn chịu trách nhiệm nội dung luận văn Trường Đại học Bách Khoa TP HCM khơng liên quan đến vi phạm (nếu có) tác quyền, quyền gây q trình thực TP Hồ Chí Minh, ngày 18 tháng 06 năm 2018 Tác giả NGUYỄN HUY HOÀNG MỤC LỤC CHƯƠNG - TỔNG QUAN VỀ ĐỀ TÀI XE ĐẠP TỰ CÂN BẰNG 1.1 Giới thiệu đề tài 1.2 Một số công trình nghiên cứu liên quan .4 1.3 Mục tiêu đề tài 10 1.4 Phương pháp nghiên cứu 10 1.4.1 Phân tích lý thuyết .10 1.4.2 Mơ máy tính 10 1.4.3 Áp dụng kết vào thực nghiệm 10 1.5 Sơ lược nội dung luận văn 11 CHƯƠNG - THIẾT KẾ VÀ MÔ HÌNH HĨA XE ĐẠP TỰ CÂN BẰNG .12 2.1 Thiết kế xe đạp tự cân 12 2.1.1 Phần khí 12 2.1.2 Phần mạch điện 14 2.2 Mơ hình hóa hệ xe xe đạp tự cân .18 2.3 Xác định thông số hệ thống 23 2.3.1 Các thơng số khí mơ hình 23 2.3.2 Thông số động 25 CHƯƠNG - THIẾT KẾ BỘ ĐIỀU KHIỂN CHO HỆ XE ĐẠP TỰ CÂN BẰNG 32 3.1 Bộ điều khiển LQR .32 3.1.1 Cơ sở lý thuyết 32 3.1.2 Thiết kế điều khiển LQR cho hệ xe đạp tự cân 33 3.1.3 Chương trình Matlab/Simulink mơ điều khiển LQR 34 3.2 Bộ điều khiển Fuzzy-LQR 35 3.2.1 Cơ sở lý thuyết điều khiển mờ .35 3.2.2 Thiết kế điều khiển Fuzzy-LQR cho hệ xe đạp tự cân 38 3.2.3 Chương trình Matlab/Simulink mơ điều khiển Fuzzy-LQR .43 CHƯƠNG - THIẾT KẾ BỘ ĐIỀU KHIỂN THỰC NGHIỆM 44 4.1 Đọc liệu góc nghiêng từ cảm biến MPU6050 44 4.1.1 IMU (Inertial Measurement Unit) – thiết bị đo lường quán tính 44 4.1.2 Lý thuyết lọc Kalman 45 4.1.3 Xây dựng lọc Kalman cho MPU6050 46 4.2 Xây dựng chương trình điều khiển .49 4.2.1 Chương trình nhúng cho STM32F4 49 4.2.2 Giao diện điều khiển máy tính 57 CHƯƠNG - KẾT QUẢ VÀ HƯỚNG PHÁT TRIỂN 58 5.1 Kết mô .58 5.1.1 Kết mô điều khiển LQR .58 5.1.2 Kết mô điều khiển Fuzzy-LQR 59 5.2 Kết thực nghiệm 61 5.2.1 Kết kiểm nghiệm lọc Kalman 61 5.2.2 Kết kiểm nghiệm thuật toán LQR 63 5.2.3 Kết kiểm nghiệm thuật toán Fuzzy-LQR 63 5.2.4 Kết luận .64 5.3 Đánh giá kết đạt hướng phát triển 64 5.3.1 Kết đạt 64 5.3.2 Hướng phát triển 65 TÀI LIỆU THAM KHẢO 66 DANH MỤC HÌNH ẢNH Hình 1.1: Mơ hình xe đạp tự cân dùng mass balancer nghiên cứu Masaki Yamakita Atsuo Utano [1] Hình 1.2: Mơ hình xe đạp tự cân dùng phương pháp điều khiển góc lái kết hợp với cân khối lượng [2] Hình 1.3: Mơ hình xe đạp tự cân dùng CMG Hình 1.4: Murata Boy – Robot lái xe đạp ứng dụng bánh đà qn tính Hình 1.5: Mơ hình xe đạp tự cân nghiên cứu [4] Hình 1.6: Mơ hình xe đạp tự cân nghiên cứu [5] Hình 1.7: Mơ hình xe máy tự cân nghiên cứu [6] Hình 1.8: Cấu trúc điều khiển LQR nghiên cứu [7] Hình 1.9: Cấu trúc điều khiển PID nghiên cứu [8] Hình 1.10: Mơ hình xe đạp tự cân nghiên cứu [9] .7 Hình 1.11: Mơ hình xe đạp tự cân nghiên cứu [10] .7 Hình 1.12: Cấu trúc điều khiển nghiên cứu [11] .8 Hình 1.13: Mơ hình xe đạp tự cân nghiên cứu [12] .8 Hình 1.14: Cấu trúc điều khiển Fuzzy-LQR nghiên cứu [18] Hình 2.1: Thiết kế khí mơ hình xe đạp tự cân dùng phần mềm SolidWorks 12 Hình 2.2: Mơ hình xe đạp tự cân sau hoàn thành 12 Hình 2.3: Động DC – 775 encoder 100 xung .13 Hình 2.4: Động DC GA12 .13 Hình 2.5: Sơ đồ khối phần mạch điện xe đạp tự cân 14 Hình 2.6: KIT SMT32F4 – DISCOVERY 14 Hình 2.7: Cảm biến MPU6050 .15 Hình 2.8: Mạch công suất điều khiển động HI216 15 Hình 2.9: Mạch cơng suất điều khiển động VNH2SP30 16 Hình 2.10: Module HC05 .17 Hình 2.11: Pin lipo 3s 17 Hình 2.12: Mơ hình xe đạp tự cân dùng bánh đà quán tính 18 Hình 2.13: Mơ hình động DC 21 Hình 2.14: Nhập thuộc tính vật liệu vào phần mềm SolidWorks 23 Hình 2.15: Cửa số Mass Properties 24 Hình 2.16: Mơ hình tổng quát động DC 25 Hình 2.17: Chương trình thí nghiệm cho động hoạt động với tín hiệu điều khiển khác 26 Hình 2.18: Chương trình mơ đáp ứng động với tín hiệu khác 27 Hình 2.19: Sơ đồ bên khối DC motor 27 Hình 2.20: Chọn chức Parameter Estimation 28 55 4.2.1.3 Khối MPU READ - Khối MPU READ dùng để đọc tín hiệu từ cảm biến MPU6050, từ tính tốn góc nghiêng, tốc độ thay đổi góc nghiêng hệ xe đạp - Bên khối MPU Read gồm trình giao tiếp đọc liệu thô (raw data) từ MPU6050 qua giao tiếp I2C lọc Kalman để ước lượng góc nghiêng Hình 4.12: Đọc liệu từ MPU6050 kết hợp lọc Kalman 4.2.1.4 Khối PC-COMMUNICATION - Khối PC – COMMUNICATION dùng để nhận tín hiệu điều khiển gửi liệu trạng thái hoạt động xe đạp cho máy tính Trong liệu gửi lên máy tính để quan sát góc nghiêng xe (theta), điện áp điều khiển (U) vận tốc góc bánh đà (phidot_rpm) Hình 4.13: Khối PC-COMMUNICATION 56 4.2.1.5 Khối CONTROLLER - Khối CONTROLLER chứa thuật tốn điều khiển gồm LQR Fuzzy-LQR Hình 4.14: Khối CONTROLLER - Trong khối LQR Controller Fuzzy Controller thiết kế chi tiết hình dưới: Hình 4.15: Thiết kế bên khối LQR Controller 57 Hình 4.16: Thiết kế bên khối Fuzzy-LQR Controller 4.2.2 Giao diện điều khiển máy tính Giao diện điều khiển tác giả lập trình ngơn ngữ C# phần mềm Visual Studio Từ giao diện, người sử dụng quan sát trạng thái hoạt động hệ xe đạp góc nghiêng, điện áp điều khiển, vận tốc quay bánh đà qn tính đồng thời điều khiển chuyển động thẳng xe đạp Hình 4.17: Giao diện điều khiển máy tính 58 CHƯƠNG - KẾT QUẢ VÀ HƯỚNG PHÁT TRIỂN 5.1 Kết mô 5.1.1 Kết mô điều khiển LQR Tiến hành mô hệ xe đạp tự cân bằng phần mềm Matlab/Simulink với điều kiện ban đầu khác nhau, ta thu kết sau: Trường hợp 1: Góc nghiêng ban đầu  = ; vận tốc góc ban đầu  s Hình 5.1: Kết mô với  =  = 0rad / s Trường hợp 2: Góc nghiêng ban đầu  = −2 ; vận tốc góc ban đầu  s Hình 5.2: Kết mơ với  = −2  s 1rad / 1ra / 59 Trường hợp 3: Góc nghiêng ban đầu  = ; vận tốc góc ban đầu  = 0rad / s Hình 5.3: Kết mơ với  =  = 0rad / s Kết luận: Kết mơ cho thấy thuật tốn điều khiển LQR điều khiển tốt hệ thống, đáp ứng hệ thống tương đối nhanh, vọt lố ổn định 5.1.2 Kết mô điều khiển Fuzzy-LQR Trường hợp 1: Góc nghiêng ban đầu  =2 ; vận tốc góc ban đầu  0rad s Hình 5.4: Kết mô với  =  = 0rad / s 60 Trường hợp 2: Góc nghiêng ban đầu  =−2 ; vận tốc góc ban đầu  =1rad / s Hình 5.5: Kết mơ với  = −2  1rad / s Trường hợp 3: Góc nghiêng ban đầu  =8 ; vận tốc góc ban đầu  =0rad / s Hình 5.6: Kết mô với  =  0rad s Kết luận: Kết mô cho thấy thuật tốn điều khiển Fuzzy-LQR điều khiển tốt hệ thống 61 ➢ So sánh đáp ứng cân hệ xe đạp với điều kiện góc nghiêng ban đầu  = vận tốc góc ban đầu  = 0rad / s : Hình 5.7: So sánh đáp ứng cân xe đạp điều khiền LQR Fuzzy-LQR Nhận xét: Bộ điều khiển Fuzzy-LQR cho đáp ứng tốt không nhiều so với điều khiển LQR, với thời gian xác lập độ vọt lố nhỏ so với điều khiển LQR Trong q trình làm thực nghiệm, điều chỉnh hàm liên thuộc hệ mờ, hệ số chuẩn hóa KE, KEC, KU để có kết điều khiển tốt 5.2 Kết thực nghiệm 5.2.1 Kết kiểm nghiệm lọc Kalman Cố định cảm biến MPU6050 tiến hành đọc góc nghiêng quanh trục x ta kết sau: Kết góc nghiêng quanh trục x trước sau qua lọc Kalman: 62 Hình 5.8: Đồ thị góc nghiêng quanh trục x Kết vận tốc góc nghiêng quanh trục x trước sau qua lọc Kalman: Hình 5.9: Đồ thị vận tốc góc nghiêng quanh trục x Nhận xét: Góc nghiêng vận tốc góc nghiêng thu tốt sử dụng lọc Kalman 63 5.2.2 Kết kiểm nghiệm thuật toán LQR Kết điều khiển cho xe đạp khởi động từ vị trí góc nghiêng 7.8o Hình 5.10: Đồ thị góc nghiêng điện áp điều khiển điều khiển LQR 5.2.3 Kết kiểm nghiệm thuật toán Fuzzy-LQR Kết điều khiển cho xe đạp khởi động từ vị trí góc nghiêng -7.8o Hình 5.11: Đồ thị góc nghiêng điện áp điều khiển điều khiển Fuzzy-LQR 64 5.2.4 Kết luận - Từ kết thực nghiệm ta thấy giá trị góc nghiêng vận tốc góc nghiêng đạt tốt sử dụng lọc Kalman - Khi điều khiển cho xe đạp khởi động từ góc nghiêng miền từ 0o-8o, hai điều khiển cho kết điều khiển tương đồng với chất lượng điều khiển tốt o Hệ xe đạp xác lập vị trí cân sau khoảng giây o Vọt lố 0.5o – 1o o Khi cân bằng, xe đạp dao động khoảng ±0.5° theo phương thẳng đứng o Khi tác động ngoại lực làm thay đổi góc nghiêng xe xe trở lại cân ổn định 5.3 Đánh giá kết đạt hướng phát triển 5.3.1 Kết đạt Các vấn đề nghiên cứu thực luận văn gồm: - Nghiên cứu mơ hình tốn mơ tả hệ xe đạp tự cân bằng, từ xây dựng phương trình tuyến tính hóa hệ, làm sở để xây dựng thuật toán điều khiển - Xây dựng thuật toán LQR Fuzzy-LQR áp dụng cho việc điều khiển cân hệ xe đạp - Mơ thuật tốn điều khiển phần mềm Matlab/Simulink Hai điều khiển cho kết tốt mô Nhưng điều khiển Fuzzy-LQR cho kết tốt - Xây dựng lọc Kalman để ước lượng tối ưu góc nghiêng hệ xe đạp từ liệu cảm biến gia tốc cảm biến vận tốc góc MPU6050 - Thiết kế mơ hình thực nghiệm phần mềm SolidWorks, qua giúp xác định thơng số khí mơ hình - Áp dụng thuật toán điều khiển thiết kế để áp dụng vào đối tượng thực cách xây dựng chương trình nhúng cho vi điều khiển SMT32F4 để kiểm 65 chứng Kết thực nghiệm cho thấy hai điều khiển điều khiển tốt hệ xe đạp tự cân với chất lượng điều khiển tương đồng Bên cạnh đó, luận văn cịn số hạn chế sau: - Về mơ hình thực tế: mơ hình chưa thiết kế phần điều khiển góc lái - Về thuật tốn điều khiển: thơng số cho thuật toán điều khiển Fuzzy-LQR tiến hành theo phương pháp thử sai nên thông số chọn chưa phải tối ưu 5.3.2 Hướng phát triển - Thiết kế mơ hình xe đạp có khả điều khiển góc lái, qua điều khiển quỹ đạo chuyển động xe - Xây dựng thuật toán bền vững, đồng thời phát triển giải thuật tìm kiếm thơng số tối ưu cho thuật toán điều khiển giải thuật di truyền 66 TÀI LIỆU THAM KHẢO [1] A Utano, M Yamakita, A Utano and M Yamakita, "Automatic control of bicycles with a balancer," Proceedings, 2005 IEEE/ASME International Conference on Advanced Intelligent Mechatronics., Monterey, CA, 2005, pp 1245-1250 [2] L Keo and M Yamakita, “Controller design of an autonomous bicycle with both steering and balancer controls” 2009 IEEE Control Applications, (CCA) & Intelligent Control, (ISIC), Saint Petersburg, 2009, pp 1294-1299 [3] Spong, Mark W, Corke, Peter, & Lozano, Rogelio (2001), “Nonlinear control of the Reaction Wheel Pendulum” Automatica, 37(11), 2001, pp 1845-1851 [4] Adam Owczarkowski, Piotr Kozierski, Marcin Lis, “Mathematical modeling of the bicycle robot with the reaction wheel” Journal of Automation, Mobile Robotics & Intelligent Systems VOLUME 9, N◦ 2015 DOI: 10.14313/JAMRIS_3-2015/19 [5] Bayraktaroglu, Zeki & F Argin, Omer “Modelling, Control System Design and Simulation of an Autonomous Bicycle” Proceedings of the IASTED International Conference on Modelling, Identification and Control, 2014, pp 809-007 [6] MAVROS G, “Enhanced motorcycle roll stability by use of a reaction wheel actuator” Proceedings of the 10th International Symposium on Advanced Vehicle Control (AVEC), Loughborough, UK, 22nd-26th August, 2010, pp 532 - 537 [7] Kang, Seok-Won & Park, Kyung-Il & Lee, Jangmyung “LQR Controller Design for Balancing and Driving Control of a Bicycle Robot”, Journal of Institute of Control, Robotics and Systems, (2014) 20(5):551-556 [8] H W Kim, J W An, H d Yoo and J M Lee, "Balancing control of bicycle robot using PID control" 2013 13th International Conference on Control, Automation and Systems (ICCAS 2013), Gwangju, 2013, pp 145-147 67 [9] M Prasad, N.W Nirwan, “Design and Fabrication of Automatic Balancing Bicycle,” International Journal of Science, Engineering and Technology Research., vol 5, no 2, 2016, pp 532-536 [10] Y Kim, H Kim and J Lee, “Stable control of the bicycle robot on a curved path by using a reaction wheel”, Journal of Mechanical Science and Technology, 29 (5) (2015) 2219–2226 [11] N Noroozi, F Shabani Nia “Stabilization of Autonomous Bicycle by an Intelligent Controller” First Joint Congress on Fuzzy and Intelligent Systems Ferdowsi University of Mashhad, Iran, 29-31 Aug 2007 [12] Adam Owczarkowski, Dariusz Horla “Robust LQR and LQI control with actuator failure of a 2DOF unmanned bicycle robot stabilized by an inertial wheel” International Journal of Applied Mathematics and Computer Science 2016, Vol 26, No 2, pp 325– 334 [13] Kiattisin Kanjanawanishkul “LQR and MPC controller design and comparison for a stationary self-balancing bicycle robot with a reaction wheel” Kybernetika, Vol 51 (2015), No 1, 173–191 [14] Isabelle Fantoni and Rogelio Lozano, “Non-linear Control for Underactuated Mechanical Systems” Springer-Verlag Berlin, Heidelberg, 2001, pp 89-104 [15] Z X Liu, C Yuan, Y M Zhang and J Luo, "A learning-based fuzzy LQR control scheme for height control of an unmanned quadrotor helicopter," 2014 International Conference on Unmanned Aircraft Systems (ICUAS), Orlando, FL, 2014, pp 936-941 [16] R Yazdanpanah, M Mahjoob, and E Abbasi, “Fuzzy LQR Controller for Heading Control of an Unmanned Surface Vessel” in International Conference in Electrical and Electronics Engineering, 2013, pp 73–78 [17] Trinh Luong Mien “DESIGN OF FUZZY SELF-TUNING LQR CONTROLLER FOR BUS ACTIVE SUSPENSION” International Journal of 68 Mechanical Engineering and Technology (IJMET) vol 7, November–December 2016, pp.493–501 [18] W Luhao and S Zhanshi, “LQR-Fuzzy Control for Double Inverted Pendulum” 2010 International Conference on Digital Manufacturing & Automation, ChangSha, 2010, pp 900-903 [19] Narinder Singh Bhangal “Design and Performance of LQR and LQR based Fuzzy Controller for Double Inverted Pendulum System” Journal of Image and Graphics Vol 1, No 3, 2013, pp 143-146 69 PHẦN LÝ LỊCH TRÍCH NGANG Họ tên: NGUYỄN HUY HOÀNG Ngày, tháng, năm sinh: 29/12/1992 Nơi sinh: Nghệ An Địa liên lạc: 227, Nguyễn Văn Cừ, Q5, TPHCM Q TRÌNH ĐÀO TẠO • Từ 2011-2015: Học đại học trường Đại học Khoa Học Tự Nhiên TPHCM – Khoa Vật Lý – Vật Lý Kỹ Thuật • Từ 2016 đến nay: Học thạc sĩ trường Đại học Bách Khoa TPHCM – chuyên ngành Kỹ thuật điều khiển Tự động hóa QUÁ TRÌNH CƠNG TÁC Từ 2016 – nay: Làm việc trường Đại học Khoa Học Tự Nhiên TPHCM– Khoa Vật Lý – Vật Lý Kỹ Thuật ... TÊN ĐỀ TÀI: ĐIỀU KHIỂN XE ĐẠP TỰ CÂN BẰNG DÙNG GIẢI THUẬT FUZZY- LQR II NHIỆM VỤ VÀ NỘI DUNG: Trong luận văn này, mục tiêu điều khiển để giữ cân cho hệ xe đạp dùng bánh đà quán tính xe đứng yên... tử để tự động cân điều khiển cho xe đạp Ý tưởng xe đạp tự cân dùng cảm biến để đo góc lệch xe đạp so với phương thẳng đứng dùng cấu tác động để đưa vị trí cân Dựa ý tưởng có loại xe đạp tự cân. .. nghiên cứu [7], [12] [13] dùng điều khiển LQR điều khiển cho hệ xe đạp tự cân bằng, học viên đề xuất sử dụng giải thuật điều khiển Fuzzy- LQR, vector hồi tiếp K (kết tốn LQR) đóng vai trò hệ số