Luận văn mô hình hóa và phát triển hệ thống điều khiển cho hệ cần cẩu di động dựa trên kỹ thuật mẫu ảo

TRƯỜNG ĐH CƠNG NGHỆ TP HCM PHỊNG QLKH – ĐTSĐH CỘNG HÒA XÃ HỘI CHỦ NGHĨA VIỆT NAM Độc lập – Tự – Hạnh phúc TP HCM, ngày … tháng … năm 20… NHIỆM VỤ LUẬN VĂN THẠC SĨ Họ tên học viên: NGUYỄN CHÍ THIỆN Ngày, tháng, năm sinh: Giới tính: Nam Nơi sinh: Kiên Giang 1987 Chuyên ngành: KỸ THUẬT CƠ ĐIỆN TỬ MSHV: 1341840019 I- Tên đề tài: MƠ HÌNH HĨA VÀ PHÁT TRIỂN HỆ THỐNG ĐIỀU KHIỂN CHO HỆ CẦN CẨU DI ĐỘNG DỰA TRÊN KỸ THUẬT MẪU ẢO II- Nhiệm vụ nội dung: - Khái niệm cẩu di động cầu cảng phân tích điều kiện hoạt động biển - Phân tích hành vi động lực học mơ hình hóa hệ thống khí cần cẩu - Xây dựng mẫu ảo mô hoạt động hệ cần cẩu di động biển - Thiết kế hệ thống điều khiển cho mơ hình cần cẩu di động biển - Mơ tích hợp mơ hình mẫu ảo hệ thống cần cẩu đánh giá hệ thống điều khiển thiết kế điều kiện hoạt động ngữ cảnh thật III- Ngày giao nhiệm vụ: 23/01/2016 IV- Ngày hoàn thành nhiệm vụ: 23/07/2016 V- Cán hướng dẫn: TS Lê Ngọc Trân CÁN BỘ HƯỚNG DẪN KHOA QUẢN LÝ CHUYÊN NGÀNH i LỜI CAM ĐOAN Tơi xin cam đoan cơng trình nghiên cứu riêng Các số liệu, kết nêu Luận văn trung thực chưa cơng bố cơng trình khác Tơi xin cam đoan giúp đỡ cho việc thực Luận văn cảm ơn thơng tin trích dẫn Luận văn rõ nguồn gốc Học viên thực Luận văn Nguyễn Chí Thiện ii LỜI CẢM ƠN Trước hết tơi xin chân thành cảm ơn Phòng Quản Lý Khoa Học Và Đào Tạo Sau Đại Học, Khoa Cơ – Điện – Điện Tử, trường Đại Học Công Nghệ TPHCM cho tơi có điều kiện học tập, tiếp cận với khoa học kỹ thuật làm việc với thầy TS Lê Ngọc Trân thực đề tài luận văn tốt nghiệp Tôi chân thành cảm ơn thầy TS Lê Ngọc Trân tận tình hướng dẫn, bảo suốt thời gian thực đề tài Tôi chân thành cảm ơn quý thầy tận tình giảng dạy, trang bị cho tơi kiến thức quý báu khóa học vừa qua Mặc dù tơi cố gắng hồn thành luận văn phạm vi khả cho phép chắn không tránh khỏi thiếu sót Tơi kính mong nhận thơng cảm tận tình bảo thêm q thầy bạn đồng nghiệp Nguyễn Chí Thiện iii TÓM TẮT Cần cẩu di động cầu cảng (MHC) giải pháp để vận chuyển lượng lớn container từ tàu container mẹ lên bờ tàu khơng có khả neo đậu cảng nhỏ, nước cạn Do điều kiện làm việc biển, hệ thống MHC xuất lắc tải treo gây nhiễu bên ngồi sóng gió Thêm vào đó, thơng số hệ thống (tải, chiều dài dây cáp) thay đổi làm cho hệ thống ổn định, việc điều khiển xác vị trí để gắp thả container khó để thực Luận văn đề xuất kỹ thuật mô ảo thông qua việc xây dựng mẫu ảo mơi trường 3D máy tính để khám phá hành vi động lực học hệ thống MHC cho mục đích nghiên cứu hệ thống này, kỹ thuật sử dụng giải pháp tích hợp phần mềm Solidworks, Adams, Matlab/Simulink Dựa khái niệm hệ thống MHC, hệ thống khí MHC trước tiên mơ hình hóa phần mềm Solidworks, sau mơ hình mẫu ảo tạo phần mềm Adams, điều khiển trượt thích nghi PID mơ hình mơ kết hợp thiết lập Matlab/Simulink để mơ điều khiển vị trí xe đẩy cẩu khống chế góc lắc tải treo Kết mô đặc tính điều khiển ASMP thỏa mãn nhiệm vụ điều khiển bám mục tiêu xác định trước điều kiện làm việc phức tạp biển iv ABSTRACT Mobile Harbour Crane (MHC) is a solution to transport a large number of containers from a large container ship that has restrited to anchor in the shortage capacity ports to their destination Due to working on the sea, the MHC has appeared swing of payload that is induced by external disturbances such as wind and wave In addition, the MHC system paramers always changes (load, rope length) which make the system uncertainly Hence, it is difficult to control the exactly position of a spreader to pick up or release a container This thesis proposed a virtual simulation technology by building the virtual prototype in 3-D environment on computer to investigate the dynamic behaviours of MHC for studying this MHC system This approach uses an integrated software solution, such as SOLIDWORKS, ADAMS, and MATLAB/Simulink Based on the concept of the MHC, a mechanical MHC system was first modeled in Solidworks, then a virtual prototyping model was created in Adams, and the adaptive sliding mode PID control co-simulation model of crane was established in Matlab/Simulink, to simulate and control the crane trolley position and suppress the swing angle of the load Simulation results showed that, the ASMP controller performance is tracking the predetermine objectives in the complex working condition of the sea v MỤC LỤC Lời cam đoan i Lời cảm ơn ii Tóm tắ t iii Mu ̣c lu ̣c v Danh mu ̣c các từ viế t tắ t vii Danh mu ̣c các bảng viii Danh mu ̣c các biể u đồ , đồ thi,̣ sơ đồ , hiǹ h ảnh ix Chương 1: Giới thiê ̣u 01 1.1 Đă ̣t vấ n đề 01 1.2 Tiń h cấ p thiế t của đề tài 02 1.3 Mu ̣c tiêu nghiên cứu của đề tài 03 1.4 Nô ̣i dung nghiên cứu của đề tài 03 1.5 Phương pháp nghiên cứu của đề tài 04 1.5.1 Phương pháp luâ ̣n 04 1.5.2 Phương pháp nghiên cứu 04 1.6 Kế t cấ u luâ ̣n văn 05 1.7 Giới hạn phạm vi nghiên cứu 06 Chương 2: Tổ ng quan về cẩu cầu cảng di động vấn đề cần nghiên cứu 07 2.1 Khái quát về tình hình nghiên cứu cẩu cầu cảng di động 07 2.2 Trình tự bước nghiên cứu cho hệ thống MHC dựa kỹ thuật mẫu ảo 11 Chương 3: Thành phần cấu thành nguyên lý làm việc cẩu cầu cảng di động13 3.1 Thành phần cấu thành hoạt động cẩu cầu cảng di động 13 3.2 Phân tích điều kiện làm việc cẩu cầu cảng di động 15 Chương 4: Mơ hình hóa xây dựng mẫu ảo cho hệ thống cẩu cầu cảng di động 19 4.1 Sự cần thiết phát triển mẫu ảo cho nghiên cứu hệ thống điện tử 19 4.2 Cấu trúc phần mềm cho xây dựng mẫu ảo hệ thống MHC 20 4.3 Mơ hình hóa xây dựng mẫu ảo cho hệ thống MHC 21 vi 4.4 Mô hành vi động lực học mẫu ảo hệ thống MHC 24 4.4.1 Xây dựng mơ mơ hình MHC 24 4.4.2 Xây dựng mơ mơ hình MHC 28 4.4.3 Nhận xét kết mô chuyển động tải treo 31 Chương 5: Xây dựng hệ thống điều khiển chống lắc cho cẩu cầu cảng di động 33 5.1 Tạo mơ hình adams_sys Matlab/simulink 33 5.2 Phân tích động học hệ thống MHC 34 5.3 Thiết kế hệ thống điều khiển cho MHC 36 Chương 6: Kế t mô 42 6.1 Mô kết hợp khí điều khiển 42 6.2 Đánh giá kết mô 46 Chương 7: Kế t luận hướng phát triển đề tài 48 7.1 Kế t luâ ̣n 48 7.2 Hướng phát triể n 48 Tài liê ̣u tham khảo 50 vii DANH MỤC CÁC TỪ VIẾT TẮT MHC Mobile Harbour Crane Cần cẩu cầu cảng di động TL Trolley Xe rùa đẩy cẩu FEA Finite Element Analysis Phân tích phần tử hữu hạn FEM Finite Element Method Phương pháp phần tử hữu hạn ADAMS….Automatic Dynamic Analysis of Mechanical system….Phần mềm phân tích tự động động lực học hệ thống khí viii DANH MỤC CÁC BẢNG Bảng 4.1: Các giá trị thông số cho mô hệ thống MHC 24 Bảng 4.2: Các giá trị thông số cho mô hệ thống MHC 27 Bảng 6.1: Các giá trị thông số hệ thống MHC cho mô 40 Bảng 6.2: So sánh đặc tính vị trí trường hợp mô 44 Bảng 6.3: So sánh đặc tính góc lắc tải trường hợp mô 44 Bảng 6.4: So sánh đặc tính vị trí trường hợp mô 45 Bảng 6.5: So sánh đặc tính góc lắc tải trường hợp mô 45 ix DANH MỤC CÁC BIỂU ĐỒ, ĐỒ THỊ, SƠ ĐỒ, HÌNH ẢNH Hình 1.1: Giải pháp cẩu cầu cảng di động vận chuyển container Hình 1.2: Mơ hình hóa hệ thống MHC gắp container tàu mẹ Hình 2.1: Cần trục giàn bốc xếp container tàu tàu cập cảng Hình 2.2: Cẩu cầu cảng di động vận chuyển container từ tàu mẹ Hình 2.3: Trình tự xây dựng mẫu ảo cho hệ thống cần cẩu di động 10 Hình 3.1: Mơ hình hệ thống cẩu cầu cảng di động 12 Hình 3.2: Cơ chế làm việc hệ thống khung MHC 13 Hình 3.3: Các chuyển động lắc cẩu MHC theo trục 15 Hình 3.4: Một chế cho chống lắc ngang tải container 16 Hình 4.1: Q trình tạo mơ hình mẫu ảo cho MHC 19 Hình 4.2: Cấu trúc phần mềm để tạo mẫu ảo 19 Hình 4.3: Mẫu vật lý hệ thống MHC vẽ Solidworks 21 Hình 4.4: Quy trình tạo mẫu ảo môi trường Adams/View 21 Hình 4.5: Cấu hình hệ thống mẫu ảo MHC Adams/View 22 Hình 4.6: Mơ hình mẫu ảo MHC Adams/View 22 Hình 4.7: Thơng số mơ hình MHC cho mô 23 Hình 4.8: Khoảng dịch chuyển góc lắc tải trường hợp MHC1 24 Hình 4.9: Khoảng dịch chuyển góc lắc tải trường hợp MHC1 25 Hình 4.10: Khoảng dịch chuyển góc lắc tải trường hợp MHC1.26 Hình 4.11: Khoảng dịch chuyển góc lắc tải trường hợp MHC1.26 Hình 4.12: Thơng số mơ hình MHC cho mơ 27 Hình 4.13: Khoảng dịch chuyển góc lắc tải trường hợp MHC2.28 Hình 4.14: Khoảng dịch chuyển góc lắc tải trường hợp MHC2.29 Hình 4.15: Khoảng dịch chuyển góc lắc tải trường hợp MHC2.29 Hình 4.16: Khoảng dịch chuyển góc lắc tải trường hợp MHC2.30 38 ), phương trình khơng gian trạng thái đối tượng viết lại tổng quát sau: x1  x2 x2  f1 ( X )  b1 ( X )u x  d1 (t ) x3  x4 (5.12) x4  f ( X )  b2 ( X )u  d (t ) Trong đó: X=(x1, x2, x3, x4) véc tơ biến trạng thái biểu diễn vị trí, vận tốc xe đẩy, góc lắc vận tốc góc tải treo; f1(X), f2(X), b1(X) b2(X) hàm phi tuyến; d1(t) d2(t) hàm nhiễu bị chặn, hàm bao gồm thay đổi thông số hệ thống nhiễu (nghĩa là, thỏa mãn |d1(t)|≤d1M |d2(t)|≤d2M, d1M, d2M số âm chưa biết), u tín hiệu điều khiển vào để điều khiển vị trí xe đẩy góc lắc tải để đạt mục tiêu mong muốn Từ phương trình (5.12), hệ thống điều khiển MHC phân làm hai hệ thống con, bao gồm: hệ thống điều khiển vị trí xe đẩy, hệ thống điều khiển chống lắc cho tải treo Mặt trượt hai hệ thống định nghĩa sau: sx  ex  x ex s  e   e (5.13) Trong công việc này, tín hiệu điều khiển u thiết kế để điều khiển vị trí xe đẩy đè nén góc lắc tải cách đồng thời, phương pháp thiết kế thiết kế tín hiệu vào điều khiển để điều khiển hai nhiệm vụ đồng thời Do đó, luận văn tơi trình bày phương pháp xây dựng phương trình tốn điều khiển cho trường hợp cụ thể điều khiển vị trí cho xe đẩy, trường hợp điều khiển góc lắc tương tự: Mặt trượt điều khiển xây dựng sau: sx  ex  x ex (5.14) 39 Trong đó: ex  xd  x sai số vị trí, xd vị trí mong muốn; x vị trí đo, x số dương Đạo hàm phương trình (5.14), ta được: sx  ex  x ex  xd  x  x ex (5.15) Thay x2 = x từ phương trình (5.12) vào phương trình (5.15), ta có: sx  xd  f1 ( X )  b1 ( X )ux  d1 (t )  x ex (5.16) Tín hiệu điều khiển u điều khiển PID thiết kế dựa phương trình (5.16): uPID  [ xd  f1 ( X )  d1 (t )  x ex ]  AB   b1 ( X ) Trong đó, A  [ K P K I K D ] : vector gain PID; B  [sx  sx (5.17) dsx T ] : vector dt PID ;  lỗi xấp xỉ Tín hiệu điều khiển ux điều khiển vị trí xác định sau: ˆ u ux  uPID  uh   h (5.18) Trong ˆ giá trị ước tính vector A, ˆ  [ Kˆ P Kˆ I Kˆ D ] ; uh tín hiệu điều khiển điều khiển phụ Thay phương trình (5.18) vào phương trình (5.16), ta được: ˆ  u ]   e  d  b B  b   b u sx  xd  f1  b1[ h x x 1 1 h (5.19) Trong đó:     ˆ sai số ước lượng Để trạng thái ổn định, hàm Lyapunov sử dụng V 2 sx   2 Đạo hàm phương trình (5.20), ta được: (5.20) 40 V  sx sx     sx (b1B  b1  b1uh )   ( sx b1 B     (5.21) )   sx b1  b1uh sx 0 Từ phương trình (5.21), có: ( sx b1 B   )  (5.22) ˆ   s b B Do đó,    x Ba thông số PID gains bao gồm KP, KI, KD cập nhật liên tục dựa luật thích nghi Kˆ P   sx b1sx Kˆ I   sx b1  sx (5.23) ds Kˆ D   sx b1 x dt Khảo sát phương trình (5.21), ta có: V  b1 sx  b1 sgn( sx ) sx  b1 sx  b1 sx  b1 sx (    )     (5.24) Trong đó: uh   sgn( sx ) hàm dấu 1 if sx   sgn( sx )   if sx  1 if s  x  (5.25) Hệ phương trình (5.21) chứng minh mặt phẳng trượt ln ổn định theo lý thuyết ổn định Lyapunov 41 Tín hiệu vào điều khiển cho mơ hình MHC kết hợp điều khiển vị trí đầu vào ux đầu vào điều khiển uθ là: u  u x  u (5.26) 42 CHƯƠNG KẾT QUẢ MÔ PHỎNG 6.1 Mơ kết hợp khí điều khiển: Trong phần này, mô thực mô hình mẫu ảo MHC điều kiện nhiễu sóng biển thơng số hệ thống thay đổi, nhiễu sóng thay đổi độ cao tần số sóng biển, thơng số hệ thống (tải độ giãn dây cáp) thay đổi thay đổi chiều dài khối lượng, giá trị thông số sử dụng cho mô cho bảng Bảng 6.1: Các giá trị thông số hệ thống MHC cho mô Thông số Thời gian mô (t) Giá trị 30 sec Mục tiêu điều khiển: - Vị trí xe đẩy mong muốn (Xd) - Góc lắc tải mong muốn (θd) 2.0 m rad Thơng số mơ hình: - Độ cao cẩu (h) - Chiều dài cáp (l) - Khối lượng xe đẩy (mt) - Khối lượng tải (ml) 3m 1.2 m; 1.5 m 127 kg 148 kg; 350kg Thông số nhiễu: - Độ cao sóng biển (hw) - Tần số sóng biển (fw) Thống số gains điều khiển ASMP: 0.02 m; 0.04 m 1.5 rad/sec; rad/sec - Bám theo vị trí mong muốn   200,   1e  15, b  1/127 - Bám theo góc lắc mong muốn   200,   1e  9, b  Một điều khiển gọi tối ưu chất lượng điều khiển thỏa mãn tiêu chí tài liệu [18]: 43 Đối với điều khiển vị trí cho điều khiển xe đẩy MHC:  Độ vọt lố (Overshoot) ≤ %  Thời gian đáp ứng (Settling time) ≤ s  Sai lệch trạng thái (Steady state error) ≤ ±15 % Đối với điều khiển góc lắc tải treo:  Thời gian đáp ứng (Settling time) ≤ s  Sai lệch góc lắc (Residual swing) ≤ ±0.05 rad Kết mô biểu diễn từ hình 6.1 đến hình 6.12: 1.0 2.5 ASMP control No control ASMP control No control 0.8 0.6 2.0 Sway angle [rad] Trolley position [m] 0.4 1.5 1.0 0.2 0.0 -0.2 -0.4 -0.6 0.5 -0.8 -1.0 0.0 10 15 20 25 30 10 Time [sec] 15 20 25 30 Time [sec] (a) (b) Hình 6.1: Đáp ứng vị trí góc điều khiển ASMP với hw=0.02m, fw=1.5rad/s, l=1.2m, ml=148kg (a) Chuyển động xe; (b) Chuyển động lắc tải 2.5 1.0 ASMP control No control 2.0 0.6 0.4 Sway angle [rad] Trolley position [m] ASMP control No control 0.8 1.5 1.0 0.2 0.0 -0.2 -0.4 0.5 -0.6 -0.8 0.0 -1.0 10 15 Time [sec] 20 25 30 10 15 20 25 30 Time [sec] (a) (b) Hình 6.2: Đáp ứng vị trí góc điều khiển ASMP với hw=0.04m, fw=1.5rad/s, l=1.2m, ml=148kg (a) Chuyển động xe; (b) Chuyển động lắc tải 44 2.5 1.0 ASMP control No control 2.0 0.6 0.4 Sway angle [rad] Trolley position [m] ASMP control No control 0.8 1.5 1.0 0.2 0.0 -0.2 -0.4 0.5 -0.6 -0.8 0.0 -1.0 10 15 20 25 30 10 Time [sec] 15 20 25 30 Time [sec] (a) (b) Hình 6.3: Đáp ứng vị trí góc điều khiển ASMP với hw=0.02m, fw=3rad/s, l=1.2m, ml=148kg (a) Chuyển động xe; (b) Chuyển động lắc tải 2.5 1.0 ASMP control No control 2.0 0.6 0.4 Sway angle [rad] Trolley position [m] ASMP control No control 0.8 1.5 1.0 0.2 0.0 -0.2 -0.4 0.5 -0.6 -0.8 0.0 -1.0 10 15 20 25 30 10 15 Time [sec] 20 25 30 Time [sec] (a) (b) Hình 6.4: Đáp ứng vị trí góc điều khiển ASMP với hw=0.04m, fw=3rad/s, l=1.2m, ml=148kg (a) Chuyển động xe; (b) Chuyển động lắc tải 2.5 1.0 ASMP control No control 2.0 0.6 0.4 Sway angle [rad] Trolley position [m] ASMP control No control 0.8 1.5 1.0 0.2 0.0 -0.2 -0.4 0.5 -0.6 -0.8 0.0 -1.0 10 15 Time [sec] 20 25 30 10 15 20 25 30 Time [sec] (a) (b) Hình 6.5: Đáp ứng vị trí góc điều khiển ASMP với hw=0.02m, fw=1.5rad/s, l=1.5m, ml=350kg (a) Chuyển động xe; (b) Chuyển động lắc tải 45 2.5 1.0 ASMP control No control 2.0 0.6 0.4 Sway angle [rad] Trolley position [m] ASMP control No control 0.8 1.5 1.0 0.2 0.0 -0.2 -0.4 0.5 -0.6 -0.8 0.0 -1.0 10 15 20 25 30 10 Time [sec] 15 20 25 30 Time [sec] (a) (b) Hình 6.6: Đáp ứng vị trí góc điều khiển ASMP với hw=0.04m, fw=1.5rad/s, l=1.5m, ml=350kg (a) Chuyển động xe; (b) Chuyển động lắc tải 2.5 1.0 ASMP control No control 2.0 0.6 0.4 Sway angle [rad] Trolley position [m] ASMP control No control 0.8 1.5 1.0 0.2 0.0 -0.2 -0.4 0.5 -0.6 -0.8 0.0 -1.0 10 15 20 25 30 10 Time [sec] 15 20 25 30 Time [sec] (a) (b) Hình 6.7: Đáp ứng vị trí góc điều khiển ASMP với hw=0.02m, fw=3 rad/s, l=1.5m, ml=350kg (a) Chuyển động xe; (b) Chuyển động lắc tải 2.5 1.0 ASMP control No control 2.0 0.6 0.4 Sway angle [rad] Trolley position [m] ASMP control No control 0.8 1.5 1.0 0.2 0.0 -0.2 -0.4 0.5 -0.6 -0.8 0.0 -1.0 10 15 Time [sec] 20 25 30 10 15 20 25 30 Time [sec] (a) (b) Hình 6.8: Đáp ứng vị trí góc điều khiển ASMP với hw=0.02m, fw=3rad/s, l=1.5m, ml=350kg (a) Chuyển động xe; (b) Chuyển động lắc tải 46 Thông qua so sánh đáp ứng không điều khiển điều khiển với điều khiển ASMP biểu diễn từ hình 6.1-6.8, đồ thị đạt mô mô hình mẫu ảo đánh giá dựa tiêu chí điều khiển Đồ thị vị trí xe đẩy đánh giá theo tiêu chuẩn, độ vọt lố, thời gian đáp ứng độ sai lệch, góc lắc tải treo đánh giá dựa biên độ lắc thời gian đáp ứng 6.2 Đánh giá kết mô phỏng: Bảng 6.2, 6.3, 6.4, 6.5 biểu diễn so sánh đặc tính vị trí xe cẩu góc lắc tải hai trường hợp không điều khiển điều khiển với điều khiển thiết kế ASMP, tất trường hợp nhiễu thông số hệ thống thay đổi Các đánh giá đặt tính vị trí xe cẩu góc lắc tải dựa so sánh chi tiết bảng bên Bảng 6.2: So sánh đặc tính vị trí trường hợp mơ TH1 Mơ Đặc tính Khơng điều khiển Dao động điều hòa với biên độ (m) Điều khiển với ASMP Overshoot (%) Settling time (s) Error (m) Hình Hình Hình Hình 6.1a 6.2a 6.3a 6.4a 0.06 0.12 0.06 0.12 4 1.5 1.5 Bảng 6.3: So sánh đặc tính góc lắc tải trường hợp mơ TH1 Mơ Đặc tính Khơng điều khiển Dao động điều hòa với biên độ (rad) Điều khiển với ASMP Amplitude (rad) Settling time (s) Hình Hình Hình Hình 6.1b 6.2b 6.3b 6.4b 0.1 0.12 0.43 0.75 0.12 2.6 0.12 2.6 0.13 2.6 0.14 2.6 47 Bảng 6.4: So sánh đặc tính vị trí trường hợp mơ TH2 Mơ Đặc tính Khơng điều khiển Dao động điều hòa với biên độ (m) Điều khiển với ASMP Overshoot (%) Settling time (s) Error (m) Hình Hình Hình Hình 6.5a 6.6a 6.7a 6.8a 0.06 0.12 0.06 0.12 1.4 1.8 1.1 1.5 Bảng 6.5: So sánh đặc tính góc lắc tải trường hợp mơ TH2 Mơ Đặc tính Khơng điều khiển Dao động điều hòa với biên độ (rad) Điều khiển với ASMP Amplitude (rad) Settling time (s) Hình Hình Hình Hình 6.5b 6.6b 6.7b 6.8b 0.14 0.18 0.20 0.34 0.13 3.8 0.15 3.8 0.15 3.8 0.16 3.8 Qua kết so sánh trường hợp mô phỏng, nhận thấy: độ vọt lố (overshoot) xuất 2%, thời gian đáp ứng (settling time) trì khoảng 4-5s, lỗi trạng thái (steady state error) xấp xỉ zero Các đáp ứng vị trí xe đẩy bám theo vị trí mong muốn, thành phần lắc dọc tải treo bị loại bỏ Do đó, tơi kết luận điều khiển thiết kế ASMP áp dụng cho trường hợp cẩu cầu cảng di động để điều khiển xác vị trí xe chống lắc cho tải treo Tóm lại, dựa kết đánh giá từ tất trường hợp mô với nhiễu thông số hệ thống thay đổi, tơi kết luận điều khiển thiết kế ASMP điều khiển bền vững tất trường hợp thông số hệ thống nhiễu thay đổi 48 CHƯƠNG KẾT LUẬN VÀ HƯỚNG PHÁT TRIỂN ĐỀ TÀI 7.1 Kế t luâ ̣n: 7.1.1 Các nhiệm vụ hoàn thành: Kỹ thuật mẫu ảo kỹ thuật tiên tiến giúp cho kỹ sư điện tử mơ thực ý tưởng từ khâu thiết kế thành phần khí, phân tích động lực học, thiết kế điều khiển, mô kiểm thử thông số trước triển khai thực tế Việc giúp giảm chi phí kiểm thử mơ hình thực tế, giảm rủi ro hư hỏng, tăng tính linh hoạt thiết kế triển khai nâng cấp hệ thống Đặc biệt, kỹ thuật áp dụng môi trường nghiên cứu giúp cho giảng viên sinh viên ứng dụng học, tập… Dựa các kế t quả phân tích, tính toán, thiế t kế và mô phỏng, luận văn này đã bước đầu giới thiệu quy trình xây dựng mẫu ảo giải quyế t đươ ̣c các vấ n đề sau: Phân tích hoạt động điều kiện làm việc MHC hoạt động biển Mơ hình hóa xây dựng mơ hình mẫu ảo hệ thống khí cho hệ MHC Mơ hành vi động lực học hệ thống khí hệ thống cẩu cầu cảng di động dựa mơ hình mẫu ảo với điều kiện ngữ cảnh thật để khám phá hành vi khí hệ thống Xây dựng hệ thống điều khiển ASMP cho mơ hình mẫu ảo hệ MHC Mô kết hợp hệ thống điều khiển hệ MHC dựa phương pháp điều khiển ASMP thiết lập phần mềm ADAMS MATLAP/Simulink để nghiên cứu đặc tính điều khiển tất trường hợp nhiễu thông số hệ thống thay đổi 7.1.2 Hạn chế: Khi thiết kế hệ thống điều khiển tập trung khống chế chống lắc với thành phẩn lắc dọc tải treo, thực tế hệ thống MHC có thành phần lắc ngang 49 xoáy, luận văn giới thiệu hệ chống lắc khí chưa có giải pháp để kết hợp nghiên cứu 7.2 Hướng phát triể n: Chế tạo mơ hình hệ thống MHC hồn chỉnh mơ hình thu nhỏ để khảo sát cách toàn diện hệ MHC Kết hợp với hệ thống chống lắc điện với hệ khí để tạo thành hệ thống hồn thiện chóng lắc tất trường hợp nhiễu gồm: lắc dọc, lắc ngang, xoay 50 TÀ I LIỆU THAM KHẢO A Z Al-Garni, K A F Moustafa and S S A K Javeed Nizami, “Optimal control of overhead cranes,” Control Eng Practice, vol 3, no 9, pp 12771284, 1995 Y S Kim, H S Seo and S K Sul, “A new anti- sway control scheme for trolley crane system,” Industry applications conference of Thirty-sixth IAS Annual Meeting, vol 1, pp 548-552, Korea, September 2001 K T Hong, C D Huh and K S Hong, “Command Shaping Control for Limiting the Transient Sway Angle of Crane Systems,” International Journal of Control, Automation, and Systems, vol 1, no 1, pp 43-53, 2003 Y S Kim, K S Hong and S K Sul, “Anti-Sway Control of Container Cranes: Inclinometer, Observer, and State Feedback,” International Journal of Control, Automation, and Systems, vol 2, no 4, pp 435-449, 2004 Y Fang, W E Dixon, D M Dawson and E Zergeroglu, “Nonlinear coupling control laws for an underactuated overhead crane system,” Mechatronics, IEEE/ASME Transactions on, vol 8, no 3, pp 418-423, September 2003 H Kawai, Y B Kim and Y W Choi, “Anti-sway system with image sensor for container cranes,” J Mech Sci Technol., vol 23, no 10, pp 2757–2765, 2009 H Park, D Chwa, and K.-S Hong, “A feedback linearization control of container cranes: Varying rope length,” Int J Control Autom Syst., vol 5, no 4, pp 379–387, 2007 Q H Ngo and K S Hong, “Sliding mode antisway control of an offshore container crane,” Mechatronics, IEEE/ASME transactions on, vol 17, no 2, pp 201-209, April 2012 Y Yoshida and H Tabata, “Visual feedback control of an overhead crane and its combination with time-optimal control,” Advanced Intelligent 51 Mechatronics, 2008 IEEE/ASME International Conference, pp 1114-1119, July 2008 10 Y S Kim, H Yoshihara, N Fujioka, H Kasahara, H Shim and S K Sul, “A new vision-sensorless anti-sway control system for container cranes,” Industry Applications conference of 38th IAS Annual Meeting, vol 1, pp 262269, October 2003 11 K R Park and D S Kwon, “Swing-free control of mobile harbour crane with accelerometer feedback,” International Conference on Control, Automation and Systems 2010, pp 1322-1327, Oct 2010 12 Q H Ngo, K S Hong, K H Kim, Y J Shin, and S H Choi, “Skew control of a container crane,” International conference on control, automation and systems, pp 1490-1494, Oct 2008 13 J J Jang, and G J Shinn, “Analysis of maximum wind force for offshore structure design,” Journal of marine science and technology, vol.7, no.1, pp 43-51, 1999 14 P T D Spanos, “Filter approaches to wave kinematics approximations,” Journal of Applied Ocean Research, vol 8, no 1, pp 2-7, Jan 1986 15 W Wang, J Yi, D Zhao and D Liu, “Design of a stable sliding-mode controller for a class of second-order underactuated systems,” IEE Proc.Control Theory Appl., vol 151, no 6, pp 683-690, Nov 2004 16 C alexandru and C pozna, “Dynamic modeling and control of the windshield wiper mechanisms,” Journal WSEAS transactions on systems, vol 8, no 7, pp 825-834, July 2009 17 T C Kuo, Y J Huang, C Y Chen, and C H Chang, “Adaptive sliding mode control with PID tuning for uncertain systems,” Engineering letters, 16:3, EL_16_3_06, 2008 18 M I Solihin, and Wahyudi, “Sensorless anti-swing control for automatic grantry crane system: model-based approach,” International journal of applied engineering research ISSN 0973-4562, vol 2, no 1, pp 147-161, 2007 52 19 D.G Ullman, “The mechanical design process,” McGrow-Hill, Columbus, 1997 20 W Guojun, X Linhong, H Fulun; Z Xia, “Intelligent Systems and Applications,” 2009 ISA 21 Seul Jung, member, IEEE, Huyn-Taek Cho, and T C Hsia, Fellow, “Neural network control for position tracking of a two-axis inverted pendulum system: experimental studies,” IEEE Transactions on neural networks, vol 18, no 4, pp 1042-1048, July 2007 22 Yugang Liu and Yangmin Li, “Dynamic modeling and adaptive neural-fuzzy control for nonholonomic mobile manipulators moving on a slope,” International Journal of Control, Automation and Systems, vol 4, no 2, pp 197-203, April 2006 23 A N K nasir, R M T Raja Ismail, M A Ahmad, “Performance comparision between sliding mode control (SMC) and PD-PID controllers for a nonlinear inverted pendulum system,” World Academy of Science, Engineering and Technology 70 2010, pp 400-405, 2010 ... mẫu ảo cần cẩu di động biển Mô hành vi động lực học hệ thống cẩu dựa mẫu ảo Xây dựng hệ thống điều khiển cho mơ hình cẩu 4 Mơ kết hợp hoạt động khí điều khiển mẫu ảo cần cẩu di động điều kiện... cảng hoạt động biển Mơ hình hóa xây dựng mơ hình mẫu ảo hệ thống khí cho hệ thống cẩu Mơ hành vi động lực học hệ thống khí mẫu ảo Xây dựng hệ thống điều khiển cho mơ hình mẫu ảo hệ thống cẩu Mơ... luận văn giới thiệu kỹ thuật mơ hình hóa xây dựng hệ thống điều khiển cẩu dựa kỹ thuật mẫu ảo máy tính Kỹ thuật cho phép kỹ sư điện tử mơ hình hóa xây dựng mẫu ảo hệ thống cần nghiên cứu, mơ để