(Luận văn thạc sĩ) Xác định thông số tối ưu cho bộ Pid bằng giải phẩu thuật đàn kiến ứng dụng điều khiển tốc độ động cơ DC

(Luận văn thạc sĩ) Xác định thông số tối ưu cho bộ Pid bằng giải phẩu thuật đàn kiến ứng dụng điều khiển tốc độ động cơ DC(Luận văn thạc sĩ) Xác định thông số tối ưu cho bộ Pid bằng giải phẩu thuật đàn kiến ứng dụng điều khiển tốc độ động cơ DC(Luận văn thạc sĩ) Xác định thông số tối ưu cho bộ Pid bằng giải phẩu thuật đàn kiến ứng dụng điều khiển tốc độ động cơ DC(Luận văn thạc sĩ) Xác định thông số tối ưu cho bộ Pid bằng giải phẩu thuật đàn kiến ứng dụng điều khiển tốc độ động cơ DC(Luận văn thạc sĩ) Xác định thông số tối ưu cho bộ Pid bằng giải phẩu thuật đàn kiến ứng dụng điều khiển tốc độ động cơ DC(Luận văn thạc sĩ) Xác định thông số tối ưu cho bộ Pid bằng giải phẩu thuật đàn kiến ứng dụng điều khiển tốc độ động cơ DC(Luận văn thạc sĩ) Xác định thông số tối ưu cho bộ Pid bằng giải phẩu thuật đàn kiến ứng dụng điều khiển tốc độ động cơ DC(Luận văn thạc sĩ) Xác định thông số tối ưu cho bộ Pid bằng giải phẩu thuật đàn kiến ứng dụng điều khiển tốc độ động cơ DC(Luận văn thạc sĩ) Xác định thông số tối ưu cho bộ Pid bằng giải phẩu thuật đàn kiến ứng dụng điều khiển tốc độ động cơ DC(Luận văn thạc sĩ) Xác định thông số tối ưu cho bộ Pid bằng giải phẩu thuật đàn kiến ứng dụng điều khiển tốc độ động cơ DC(Luận văn thạc sĩ) Xác định thông số tối ưu cho bộ Pid bằng giải phẩu thuật đàn kiến ứng dụng điều khiển tốc độ động cơ DC(Luận văn thạc sĩ) Xác định thông số tối ưu cho bộ Pid bằng giải phẩu thuật đàn kiến ứng dụng điều khiển tốc độ động cơ DC(Luận văn thạc sĩ) Xác định thông số tối ưu cho bộ Pid bằng giải phẩu thuật đàn kiến ứng dụng điều khiển tốc độ động cơ DC(Luận văn thạc sĩ) Xác định thông số tối ưu cho bộ Pid bằng giải phẩu thuật đàn kiến ứng dụng điều khiển tốc độ động cơ DC(Luận văn thạc sĩ) Xác định thông số tối ưu cho bộ Pid bằng giải phẩu thuật đàn kiến ứng dụng điều khiển tốc độ động cơ DC(Luận văn thạc sĩ) Xác định thông số tối ưu cho bộ Pid bằng giải phẩu thuật đàn kiến ứng dụng điều khiển tốc độ động cơ DC(Luận văn thạc sĩ) Xác định thông số tối ưu cho bộ Pid bằng giải phẩu thuật đàn kiến ứng dụng điều khiển tốc độ động cơ DC

LỜI CAM ĐOAN Tơi cam đoan cơng trình nghiên cứu Các số liệu, kết nêu luận văn trung thực chƣa đƣợc cơng bố cơng trình khác Tp Hồ Chí Minh, ngày 15 tháng 10 năm 2014 (Ký tên ghi rõ họ tên) Võ Quốc Nam GVHD: TS Nguyễn Minh Tâm Trang ii LỜI CẢM TẠ  Trong thời gian thực đề tài,người thực học hỏi nhiều điều bổ ích từ Giáo Viên hướng dẫn anh chị lớp Nhân đây, người thực xin bày tỏ lòng biết ơn sâu sắc đến thầy Nguyễn Minh Tâm cương vị người hướng dẫn đề tài, tận tình hướng dẫn, giúp đỡ tạo điều kiện thuận lợi cho học viên hoàn thành tốt đề tài Người thực xin chân thành cảm ơn thầy, cô khoa Điện - Điện Tử, bạn bè đóng góp ý kiến kinh ngiệm qúy báu trình thực đề tài TP.HỒ CHÍ MINH, Ngày 15 tháng 10 năm 2014 Người thực Võ Quốc Nam GVHD: TS Nguyễn Minh Tâm Trang iii TÓM TẮT LUẬN VĂN Các điều khiển vi- tích phân- tỉ lệ (PID) đƣợc sử dụng rộng rãi điều khiển trình nhằm điều khiển hoạt động nhiều loại hệ thống động khác theo thời gian Các điều khiển đƣợc sử dụng phổ biến có cấu trúc đơn giản tạo đặc tính đáp ứng vịng kín tốt Mặc dù có cấu trúc đơn giản nhƣng khó để tìm đƣợc điều khiển PID riêng cho hệ thống cụ thể Phƣơng pháp Ziegler-Nichols phƣơng pháp nhƣng khó để tìm đƣợc thơng số PID tối ƣu Ngày nay, có nhiều phƣơng pháp đƣợc áp dụng để tìm thơng số điều khiển PID tối ƣu nhƣ Logic mờ, Mạng nơ ron nhân tạo, Thuật toán di truyền, v.v… Trong viết này, áp dụng Thuật Tốn Đàn Kiến để tìm thơng số tối ƣu đa mục tiêu điều khiển PID ứng dụng thuật tốn để tìm thơng số PID tối ƣu cho động điện PMDC có phần cảm nam châm vĩnh cửu, phần ứng cuộn dây đƣợc cung cấp dịng điện thơng qua chổi than cổ góp điện GVHD: TS Nguyễn Minh Tâm Trang iv MASTER ESSAY SUMMARRY Proportional-Integral-Derivative (PID) controllers are frequently used in the control process to generate the time domain behavior of many different types of dynamic plants These controllers are extremely polular because of their simple structure and they can usually provide a good closed loop response characteristic Despite its simple structure it seems so hard to find a proper PID controller Ziegler-Nichols tuning method is the most standard one but it is often difficult to find optimal PID parameters with this method At present, there are many optimization methods to tune the PID controllers such as fuzzy logic, neural network, genetic algorithm, etc In this paper, we developed the Ant Colony Algorithm to find the multiobjective optimization parameters of a PID controller and applied it to control the speed of small, permanent magnet brushed DC motors GVHD: TS Nguyễn Minh Tâm Trang v MỤC LỤC TRANG TRANG TỰA QUYẾT ĐỊNH GIAO ĐỀ TÀI XÁC NHẬN CỦA CÁN BỘ HƢỚNG DẪN LÝ LỊCH KHOA HỌC i LỜI CAM ĐOAN ii LỜI CẢM TẠ iii TÓM TẮT LUẬN VĂN iv MASTER ESSAY SUMMERY v MỤC LỤC vi DANH SÁCH CÁC CHỬ VIẾT TẮT x DANH SÁCH CÁC HÌNH xi DANH SÁCH CÁC BẢNG xiii Chƣơng 1: TỔNG QUAN 1.1 Tổng quan chung lĩnh vực nghiên cứu: 1.1.1 Tổng quan điều khiển PID: 1.1.2 Các kết nghiên cứu nƣớc: 1.2 Mục tiêu, khách thể đối tƣợng nghiên cứu: 1.2.1 Mục tiêu: 1.2.2 Đối tƣợng nghiên cứu: 1.3 Nhiệm vụ đề tài phạm vi nghiên cứu: 1.3.1 Nhiệm vụ: 1.3.2 Phạm vi nghiên cứu: GVHD: TS Nguyễn Minh Tâm Trang vi 1.4 Phƣơng pháp nghiên cứu: 1.5 Nội dung đề tài: 1.6 Ý nghĩa thực tiển đề tài: Chƣơng 2: CƠ SỞ LÝ THUYẾT 10 2.1 Điều khiển PID: 10 2.1.1 Tổng quan điều khiển PID: 10 2.1.2 Các khâu điều khiển PID: 11 2.1.2.1 Khâu tỷ lệ: 11 2.1.2.2 Khâu tích phân: 11 2.1.2.3 Khâu vi phân: 12 2.2 Động PMDC: 12 2.2.1 Tổng quan động điện chiều: 12 2.2.2 Cấu tạo động điện chiều: 13 2.2.3 Hàm truyền động PMDC: 14 2.2.4 Xác định thông số kỹ thuật động PMDC: 19 2.2.4.1 Xác định điện trở phần ứng: 19 2.2.4.2 Xác định điện cảm phần ứng: 19 2.2.4.3 Xác định 𝑲𝒃 𝑲𝒕 : 20 2.2.4.4 Xác định 𝑫𝒎 : 20 2.2.4.4 Xác định 𝑱𝒎 : 20 2.3 Thuật toán đàn kiến: 21 2.3.1 Ý tƣởng mô hành vi đàn kiến tự nhiên: 21 2.3.2 Ứng dụng thuật toán đàn kiến giải tốn TSP: 22 2.3.2.1 Mơ tả tốn TSP: 22 GVHD: TS Nguyễn Minh Tâm Trang vii 2.3.2.2 Ứng dụng thuật toán đàn kiến giải toán TSP: Chƣơng 3: XÁC ĐỊNH BỘ THÔNG SỐ PID TỐI ƢU BẰNG THUẬT 22 25 TOÁN ĐÀN KIẾN 3.1 Phƣơng pháp Ziegler-Nichols: 25 3.2 Xác định thông số tối ƣu PID thuật toán đàn kiến: 26 3.2.1 Tạo nút đƣờng: 26 3.2.2 Hàm mục tiêu thuật toán: 28 3.2.3 Chọn đƣờng theo xác suất: 28 3.2.4 Cập nhật lƣợng mùi: 29 3.2.5 Xác định thông số tối ƣu PID thuật toán đàn kiến: 29 3.2.5.1 Lƣu đồ thuật toán đàn kiến: 30 3.2.5.2 Các bƣớc thực thuật toán: 31 3.3 Các kết ứng dụng thuật tốn đàn kiến tìm thơng số tối ƣu PID: 32 3.3.1 Mơ hình hàm truyền bậc có trể: 32 3.3.1.1 Phƣơng pháp Ziegler-Nichols: 32 3.3.1.2 Thuật toán đàn kiến: 32 3.3.1.3 So sánh hai phƣơng pháp: 32 3.3.2 Mơ hình hàm truyền bậc hai có trể: 34 3.3.2.1 Phƣơng pháp Ziegler-Nichols: 34 3.3.2.2 Thuật toán đàn kiến: 34 3.3.2.3 So sánh hai phƣơng pháp: 34 3.3.3 Mơ hình hàm truyền bậc bốn: 3.3.4 Mơ hình hàm truyền bậc bốn có trể: GVHD: TS Nguyễn Minh Tâm 35 36 Trang viii 3.3.5 Mơ hình hàm truyền bậc bốn: 37 3.3.6 Các yếu tố ảnh hƣởng đến kết thuật toán đàn kiến: 38 3.3.6.1 Thuật tốn đàn kiến thuật tốn tìm kiếm tối ƣu ngẫu nhiên: 38 3.3.6.2 Ảnh hƣởng α β: 38 3.3.6.2.1 Ảnh hƣởng α: 38 3.3.6.2.2 Ảnh hƣởng β: 39 3.3.6.3 Trọng số hàm mục tiêu thuật tốn điều chỉnh để 42 phù hợp với mục đích điều khiển khác nhau: Chƣơng 4: XÁC ĐỊNH BỘ THÔNG SỐ TỐI ƢU PID CHO ĐỘNG CƠ 45 PMDC BẰNG THUẬT TOÁN ĐÀN KIẾN: 4.1 Hàm truyền động PMDC: 45 4.2 Xác định thông số điều khiển PID: 45 4.2.1 Phƣơng pháp Ziegler-Nichols: 46 4.2.2 Thuật toán đàn kiến: 46 4.3 So sánh kết thuật toán đàn kiến (ACO) thuật toán “Modified Ant Colony System Algorithm“ (ACS): 48 Chƣơng 5: KẾT LUẬN 50 5.1 Kết luận: 50 5.1.1 Những mục tiêu đạt đƣợc: 50 5.1.2 Hạn chế đề tài: 50 5.2 Hƣớng phát triển đề tài: 51 TÀI LIỆU THAM KHẢO 52 PHỤ LỤC 53 GVHD: TS Nguyễn Minh Tâm Trang ix DANH SÁCH CÁC CHỮ VIẾT TẮT ACO Ant Colony Algorithm ITAE Integral of Time and Absolute Error IAE Integral Absolute Error PID Proportional Integral Derivative PMDC Permanent Magnet Direct Current PV Panel Value ST Set Point TSP Travelling Salesman Problem ZN Ziegler-Nichols GVHD: TS Nguyễn Minh Tâm Trang x DANH SÁCH CÁC HÌNH HÌNH TRANG Hình 1.1 Tạo nút đƣờng cho kiến thuật tốn tối ƣu sai số ITAE Hình 1.2 Đáp ứng phƣơng pháp tối ƣu sai số ITAE Hình 1.3 Tạo nút đƣờng thuật tốn tối ƣu sai số IAE Hình 1.4 Đáp ứng phƣơng pháp tối ƣu sai số IAE Hình 1.5 Phƣơng pháp dùng hàm đa mục tiêu Hình 1.6 Đáp ứng phƣơng pháp tối ƣu hàm đa mục tiêu Hình 2.1 Mơ hình hệ thống điều khiển PID vịng kín 10 Hình 2.2 Mơ hình hàm truyền hệ thống điều khiển PID 10 Hình 2.3 Động PMDC 13 Hình 2.4 Cấu tạo động PMDC 14 Hình 2.5 Mơ hình cầu đơi 21 Hình 3.1.Biểu diễn thơng số điều khiển PID mặt phẳng tọa độ Oxy 27 Hình 3.2 Lƣu đồ thuật tốn đàn kiến 30 Hình 3.3 Đồ thị đáp ứng bƣớc hai phƣơng pháp ZN va ACO 33 hệ thống có hàm truyền 𝑃 𝑠 = 2𝑒 −𝑠 (5𝑠+1) Hình 3.4 Đồ thị đáp ứng bƣớc hai phƣơng pháp ZN va ACO hệ thống có hàm truyền 𝑃 𝑠 = 𝑒 −0.5𝑠 (𝑠+1)2 Hình 3.5 Đồ thị đáp ứng bƣớc hai phƣơng pháp ZN va ACO GVHD: TS Nguyễn Minh Tâm 34 35 Trang xi Chƣơng 4: XÁC ĐỊNH THÔNG SỐ TỐI ƢU PID CHO ĐỘNG CƠ PMDC BẰNG THUẬT TOÁN ĐÀN KIẾN Chƣơng 4: XÁC ĐỊNH THÔNG SỐ TỐI ƢU PID CHO ĐỘNG CƠ PMDC BẰNG THUẬT TOÁN ĐÀN KIẾN 4.1 Hàm truyền động PMDC: Hàm truyền động DC (hàm truyền vận tốc góc trục động theo điện áp phần ứng động cơ) hàm bậc theo biểu thức: 𝐾𝑡 Ω𝑚 (𝑠) = 𝑉𝑎 (𝑠) 𝑠2 + 𝐽𝑚 𝐿𝑎 𝐽 𝑚 𝑅𝑎 +𝐷𝑚 𝐿𝑎 𝐽 𝑚 𝐿𝑎 𝑠+ 𝑅𝑎 𝐷𝑚 +𝐾𝑡 𝐾𝑏 𝐽 𝑚 𝐿𝑎 đó: - 𝑅𝑎 : điện trở phần ứng (Ω) - 𝐿𝑎 : điện cảm phần ứng (H) - 𝐾𝑡 : số mô-men (𝑁 𝑚 𝐴) - 𝐾𝑏 : số sức điện động phản kháng (𝑁 𝑚 𝐴) - 𝐽𝑚 : mơ-men qn tính rotor ( - 𝐷𝑚 : hệ số ma sát (𝑁 𝑚 𝑠) 𝐾𝑔 𝑚2 𝑠2) Với động điện DC có thơng số [10]: - 𝑅𝑎 = (Ω) 𝐿𝑎 = 0.5 (H) 𝐾𝑔 𝑚2 𝐽𝑚 = 0.01 ( 𝑠2) - 𝐾𝑏 = 𝐾𝑡 = 0.01 (𝑁 𝑚 𝐴) - 𝐷,𝑚 = 0.1(𝑁 𝑚 𝑠) Hàm truyền trở thành: 𝐾𝑡 Ω𝑚 (𝑠) = 𝑉𝑎 (𝑠) 𝑠2 + 𝐽 𝑚 𝑅𝑎 +𝐷𝑚 𝐿𝑎 𝐽 𝑚 𝐿𝑎 𝐽𝑚 𝐿𝑎 𝑠+ 𝑅𝑎 𝐷𝑚 +𝐾𝑡 𝐾𝑏 = 𝑠 + 12𝑠 + 20.02 𝐽 𝑚 𝐿𝑎 4.2 Xác định thông số điều khiển PID: GVHD: TS Nguyễn Minh Tâm Trang 45 Chƣơng 4: XÁC ĐỊNH THÔNG SỐ TỐI ƢU PID CHO ĐỘNG CƠ PMDC BẰNG THUẬT TOÁN ĐÀN KIẾN 4.2.1 Phƣơng pháp Ziegler-Nichols: Với động DC có hàm truyền Ω𝑚 (𝑠) 𝑉𝑎 (𝑠) = 𝑠 +12𝑠+20.02 đáp ứng hệ thống điểu khiển PID vịng kín bắt đầu dao động với tần số 𝑇𝑐 = 0.15𝑠 𝐾𝑐 = 1200, đồ thị đáp ứng hệ thống: 1.8 1.6 1.4 1.2 0.8 0.6 0.4 0.2 0 0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 0.6 0.7 0.8 0.9 Hình 4.1 Hệ thống cân bắt đầu dao động (xác định thông số PID theo phƣơng pháp ZN) Các thông số điều khiển PID hệ thống theo phƣơng pháp PID: - Khâu tỉ lệ: 𝐾𝑝 = 0.6𝐾𝑐 = 720 - Khâu tích phân: 𝐾𝑖 = - Khâu vi phân: 𝐾𝑑 = 𝐾𝑝 𝑇𝑑 = 𝐾𝑝 𝐾𝑝 𝑇𝑖 = 𝐾𝑝 0.5𝑇𝑖 = 9600 𝑇𝑐 = 13.5 4.2.2 Thuật toán đàn kiến:  Khởi tạo thơng số ban đầu cho thuật tốn: GVHD: TS Nguyễn Minh Tâm Trang 46 Chƣơng 4: XÁC ĐỊNH THÔNG SỐ TỐI ƢU PID CHO ĐỘNG CƠ PMDC BẰNG THUẬT TOÁN ĐÀN KIẾN Bộ thơng số PID ban đầu đƣợc tìm từ phƣơng pháp Ziegler-Nichols:𝐾𝑝 = - 720, 𝐾𝑖 = 9600, 𝐾𝑑 = 13.5 Nồng độ vết mùi tất nút thời điểm ban đầu nhau: 𝑐 = - 0.0001(hay số dƣơng nhỏ tùy ý) - Tham số bay hơi: 𝜌 = 0.9 - Hằng số ảnh hƣởng vết mùi thơng tin tìm kiếm: 𝛼 = 1, 𝛽 = - Véc tơ trọng số hàm mục tiêu: 𝑟𝑡 𝑠𝑡 𝑚𝑜 𝐼𝐴𝐸 = [1 1 1] - Số lƣợng kiến: 𝑁𝑎𝑛𝑡 = 200  Áp dụng thuật toán đàn kiến (chạy chƣơng trình Matlab: /NAMFINAL/CODEMATLAB/LUANVAN/main.m), ta đƣợc kết quả: Vịng lặp 𝐾𝑝−𝑡 𝐾𝑖−𝑡 𝐾𝑑 −𝑡 𝑓𝑡 𝑓𝑏 40,876 40,876 𝐾𝑝 −𝑏 𝐾𝑖−𝑏 𝐾𝑑 −𝑏 720 9600 13,5 720 9600 13,5 770 6782 88,424 0,06350 0,06350 770 6782 88,424 860,11 5877 98,324 0,05717 0,05717 860,11 5877 98,324 961,02 2570,3 98,327 0,05276 0,05276 961,02 2570,3 98,327 950,11 2752,3 98,201 0,05323 0,05276 961,02 2570,3 98,327 980,5 1972 98,821 0,05158 0,05158 980,5 1972 98,821 983,01 1821 95,323 0,05198 0,05158 980,5 1972 98,821 960,43 1583,3 88,625 0,05378 0,05158 980,5 1972 98,821 974,01 3652 98,827 0,05276 0,05158 980,5 1972 98,821 970,01 1751 98,624 0,05179 0,05158 980,5 1972 98,821 10 980,02 3672 98,321 0,05271 0,05158 980,5 1972 98,821 11 972,6 1571 98,427 0,05172 0,05158 980,5 1972 98,821 12 960 1673 98,803 0,05206 0,05158 980,5 1972 98,821 13 973,41 1772,3 98,724 0,05167 0,05158 980,5 1972 98,821 14 972,1 1972 98,821 15 982,02 1572 98,622 0,05142 0,05142 982,02 1572 98,622 2582 98,823 0,05231 0,05158 980,5 Bảng 4.1 Kết thuật tốn đàn kiến sau 15 vịng lặp GVHD: TS Nguyễn Minh Tâm Trang 47 Chƣơng 4: XÁC ĐỊNH THÔNG SỐ TỐI ƢU PID CHO ĐỘNG CƠ PMDC BẰNG THUẬT TOÁN ĐÀN KIẾN Trong bảng: - Vịng lăp thứ “0” có giá trị tìm đƣợc từ phƣơng pháp Ziegler-Nichols - 𝐾𝑝−𝑡 , 𝐾𝑖−𝑡 , 𝐾𝑑 −𝑡 : lần lƣợt thơng số tốt PID tìm đƣợc từ vòng lặp - 𝐾𝑝−𝑡 , 𝐾𝑖−𝑡 , 𝐾𝑑 −𝑡 : lần lƣợt thông số tốt PID đến hết vòng lặp Từ đó, ta có thơng số tối ƣu, hàm mục tiêu tối ƣu đồ thị đáp ứng hệ thống điều khiển PID động PMDC: - Bộ thông số PID tối ƣu: 𝐾𝑝 = 1203.1, 𝐾𝑝 = 1611.2, 𝐾𝑑 = 97.134 - Hàm mục tiêu tối ƣu: 𝑓𝑎𝑐𝑜 = 0.05142 - Đồ thị đáp ứng bƣớc hệ thống điều khiển PID: 1.5 ZN Method ACO Method 0.5 0 0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 0.6 0.7 0.8 0.9 Hình 4.2 Đồ thị đáp ứng bƣớc hệ thống điều khiển PID động DC với thơng số điều khiển đƣợc tìm phƣơng pháp Ziegler-Nichols thuật toán đàn kiến GVHD: TS Nguyễn Minh Tâm Trang 48 Chƣơng 4: XÁC ĐỊNH THÔNG SỐ TỐI ƢU PID CHO ĐỘNG CƠ PMDC BẰNG THUẬT TOÁN ĐÀN KIẾN 4.3 So sánh kết thuật toán đàn kiến (ACO) thuật toán “Modified Ant Colony System Algorithm” (ACS) [7]:  Bộ thông số PID:  Thuật toán ACO:𝐾𝑝−𝑎𝑐𝑜 = 1203.1, 𝐾𝑝−𝑎𝑐𝑜 = 1611.2, 𝐾𝑑 −𝑎𝑐𝑜 = 97.134  Thuật toán ACS:𝐾𝑝−𝑎𝑐𝑠 = 982.02, 𝐾𝑝−𝑎𝑐𝑠 = 1572, 𝐾𝑑 −𝑎𝑐𝑠 = 98.622  Đáp ứng điều khiển hai thuật toán: 1.4 ACS Method ACO Method 1.2 0.8 0.6 0.4 0.2 0 0.005 0.01 0.015 0.02 0.025 0.03 0.035 0.04 0.045 0.05 Hình 4.3 Đáp ứng bƣớc điều khiển tốc độ động PMDC với thơng số PID đƣợc tìm từ hai thuật toán ACS ACO Nhận xét: hai thuật toán tìm đƣợc thơng số PID tối ƣu với đáp ứng tốt Tuy nhiên thuật toán viết tìm đƣợc thơng số tối ƣu với đáp ứng nhanh sai số điều khiển nhỏ so với thuật toán “Modified Ant Colony System Algorithm” GVHD: TS Nguyễn Minh Tâm Trang 49 Chƣơng 5: KẾT LUẬN Chƣơng 5: KẾT LUẬN 5.1 KẾT LUẬN: 5.1.1 Những mục tiêu đạt đƣợc:  Đề tài xây dựng thành cơng thuật tốn đàn kiến để tìm thông số tối ƣu cho PID ứng dụng thuật tốn để tìm thơng số tối ƣu cho số hệ thống tiêu biểu với tiêu điều khiển (độ vọt lố, thời gian tăng, thời gian ổn định, sai số tích phân) tốt  Với hàm đa mục tiêu trọng số hàm mục tiêu điều chỉnh đƣợc, thuật tốn áp dụng để tìm thơng số PID tối ƣu phù hợp với mục đích điều khiển khác  Đề tài xây dựng hàm truyền động PMDC ứng dụng thành cơng thuật tốn đàn kiến để tìm thơng số tối ƣu tốc độ động với kết tốt: - Đáp ứng điều khiển thuật toán tốt so với phƣơng pháp tối ƣu “Modified Ant Colony System Algorithm” [7] - Độ vọt lố: Bộ thông số điều khiển PID sử dụng thuật toán đàn kiến không tạo vọt lố điều khiển tốc độ động - Hệ thống đáp ứng nhanh thời gian đạt trạng thái xác lập ngắn (𝑡𝑟−𝑎𝑐𝑜 = 0,016165𝑠, 𝑡𝑠−𝑎𝑐𝑜 = 0,023015) - Sai số tích phân nhỏ:𝑖𝑎𝑒𝑎𝑐𝑜 = 0,012856 5.1.2 Hạn chế đề tài: Chỉ áp dụng thuật tốn để tìm thơng số tối ƣu PID cho hệ thống biết đƣợc hàm truyền Do đó, “hộp đen” hay hệ thống điều khiển có tải thay đổi liên tục thuật tốn khơng thể áp dụng đƣợc GVHD: TS Nguyễn Minh Tâm Trang 50 Chƣơng 5: KẾT LUẬN 5.2 HƢỚNG PHÁT TRIỂN CỦA ĐỀ TÀI: Kết hợp thuật toán với nhận dạng hệ thống để áp dụng thuật toán hệ thống (những hệ thống trƣớc hàm truyền hay hệ thống có mơ men tải thay đổi theo thời gian) GVHD: TS Nguyễn Minh Tâm Trang 51 TÀI LIỆU THAM KHẢO TIẾNG VIỆT PGS.TS Nguyễn Doãn Phƣớc, Lý Thuyết Điều Khiển Tuyến Tính, Nhà Xuất Bản Khoa Học Và Kỹ Thuật, 2009, 452 trang GS.TS Phan Xuân Minh Giáo Trình Lý Thuyết Điều Khiển Tự Động, Nhà Xuất Bản Giáo Dục Việt Nam, 2011, 339 trang PGS.TS Nguyễn doãn phƣớc, lý thuyết điều khiển nâng cao, nhà xuất khoa học kỹ thuật, 2005, 480 trang Đặng Quý Linh, Nghiên Cứu Và Ứng Dụng Giải Thuật Đàn Kiến Để Giải Quyết Bài Toán Người Du Lịch, Đại Học Đà Nẵng, 2013, 24 trang TIẾNG ANH Marco Dorigo and Thomas Stutzule, Ant Colony Optimization, The MIT Press, 2004, 305 pages Ibtissem Chiha, Noureddine Liouane and Pierre Borne, Tunning PID Controller Using Multiobjective Ant Colony Obtimization, Hindawi Publishing Corporation, 2011, pages Quingdong Zeng and Guanzheng Tan, Optimal Design of PID Controller Using Modified Ant Colony System Algorithm, IEEE, 2007, pages Hong He, Fang Liu, Li Li, Jin-Rong Yang, Lei Su, Yi Wu, Study Of PID Control System For Ant Colony Algorithm, IEEE, 2009, pages Gedeon Gouws, Understanding Small, Permanent Magnet Brushed DC Motors, 2008, 14 pages 10 http://ee.sharif/~industrialcontrol/PID_DC_Motor_Speed_Control.pdf, PID Example: DC Motor Speed Control GVHD: TS Nguyễn Minh Tâm Trang 52 PHỤ LỤC Code matlab thuật toán đàn kiến tìm thơng số tối ƣu PID: main.m: %chuong trinh chinh close all;clear all;clc; s=tf('s'); sys=2/(s^2+12*s+20.02);T=10; Nant=200; alpha=1; beta=1; c=0.0001; evapo=.9; A=[1;1;1;1];%[rt st mo IAE] phero=c*ones(10,15); %phuong phap ziegler-nichols; Kp0=720; Ki0=9600; Kd0=13.5; Kp=Kp0; Ki=Ki0; Kd=Kd0; C=pid(Kp,Ki,Kd); closed_loop=feedback(C*sys,1); S=stepinfo(closed_loop,'RiseTimeLimits',[0.05 0.95]); rt=S.RiseTime; st=S.SettlingTime; mo=S.Overshoot; %calculate IAE t=0:T/1000:T; [y,t]=step(closed_loop,t); IAE=0; for i=1:length(y) IAE=IAE+abs(y(i)-1)*T/1000; end format shortg; IAE0=IAE; f=[rt st mo IAE]*A; Q=f; bestf=f; best_para=[Kp,Ki,Kd]; %thuat toan dan kien for l=1:15 separate; visibility; position; parameter; choice_path; update; tempf bestf best_para end [Kp0 Ki0 Kd0] GVHD: TS Nguyễn Minh Tâm Trang 53 f_zn=Q [Kp Ki Kd] f_aco=bestf draw choice_path.m: for i4=1:Nant Kp=para(i4,1); Ki=para(i4,2); Kd=para(i4,3); C=pid(Kp,Ki,Kd); closed_loop=feedback(C*sys,1); S=stepinfo(closed_loop,'RiseTimeLimits',[0.05 0.95]); rt=S.RiseTime; st=S.SettlingTime; mo=S.Overshoot; %calculate IAE t=0:T/1000:T; [y,t]=step(closed_loop,t); IAE=0; for j4=1:length(y) IAE=IAE+abs(y(j4)-1)*(T/1000); end format shortg; f(i4)=[rt st mo IAE]*A; if f(i4)