(Luận văn thạc sĩ hcmute) nghiên cứu ứng dụng mạng nơron trong sa thải phụ tải hệ thống điện

BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƯỜNG ĐẠI HỌC SƯ PHẠM KỸ THUẬT THÀNH PHỐ HỒ CHÍ MINH LUẬN VĂN THẠC SĨ TRẦN THIỆN PHÚC ỨNG DỤNG FUZZY TRONG TỐI ƯU HÓA BỘ ĐIỀU KHIỂN PID CHO HỆ CON LẮC NGƯỢC NGÀNH: KỸ THUẬT CƠ ĐIỆN TỬ 60520114 S K C0 2 Tp Hồ Chí Minh, tháng 4/2017 Luan van BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƢỜNG ĐẠI HỌC SƢ PHẠM KỸ THUẬT THÀNH PHỐ HỒ CHÍ MINH LUẬN VĂN THẠC SĨ TRẦN THIỆN PHÚC ỨNG DỤNG FUZZY TRONG TỐI ƢU HÓA BỘ ĐIỀU KHIỂN PID CHO HỆ CON LẮC NGƢỢC NGÀNH: KỸ THUẬT CƠ ĐIỆN TỬ 60520114 Tp Hồ Chí Minh, tháng 4/2017 Luan van BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƢỜNG ĐẠI HỌC SƢ PHẠM KỸ THUẬT THÀNH PHỐ HỒ CHÍ MINH LUẬN VĂN THẠC SĨ TRẦN THIỆN PHÚC ỨNG DỤNG FUZZY TRONG TỐI ƢU HÓA BỘ ĐIỀU KHIỂN PID CHO HỆ CON LẮC NGƢỢC NGÀNH: KỸ THUẬT CƠ ĐIỆN TỬ - 60520114 Hƣớng dẫn khoa học: TS.NGUYỄN MINH TÂM Tp Hồ Chí Minh, tháng 4/2017 Luan van Luan van Luan van LÝ LỊCH KHOA HỌC I LÝ LỊCH SƠ LƢỢC: Họ & tên: Trần Thiện Phúc Giới tính:Nam Ngày, tháng, năm sinh: 03/11/1984Nơi sinh:Tiền Giang Quê quán: Tiền GiangDân tộc:Kinh Chỗ riêng địa liên lạc:Bình Dƣơng Điện thoại quan: Điện thoại riêng:0937679833 Fax: E-mail:tranphuc84@yahoo.com II QUÁ TRÌNH ĐÀO TẠO: Trung học chuyên nghiệp: Hệ đào tạo: Nơi học (trƣờng, thành phố): Ngành học: Thời gian đào tạo từ …/… đến …/ Đại học: Hệ đào tạo: Chính QuyThời gian đào tạo từ …/2003 đến …/ 2008 Nơi học (trƣờng, thành phố):Đại Học Sƣ Phạm Kỹ Thuật TPHCM Ngành học: Cơ Điện Tử Tên đồ án, luận án môn thi tốt nghiệp:điều khiển mức, áp suất, lƣu lƣợng, nhiệt độ lò Ngày & nơi bảo vệ đồ án,luận án thi tốt nghiệp: ĐHSPKT Ngƣời hƣớng dẫn: Nguyễn Xn Quang III Q TRÌNH CƠNG TÁC CHUYÊN MÔN KỂ TỪ KHI TỐT NGHIỆP ĐẠI HỌC: Thời gian Nơi công tác Công việc đảm nhiệm 04/2008-03/2009 CT TNHH ĐIỆN TỬ SUNCHING Kỹ Sƣ Điện Tử 03/2009-9/2015 CT CP CNTĐ TÂN TIẾN Kỹ sƣ 4/2016 – đến TRƢỜNG CAO ĐẲNG KỸ THUẬT CAO THẮNG Giáo viên i Luan van LỜI CAM ĐOAN Tôi cam đoan cơng trình nghiên cứu tơi.Các số liệu, kết nêu luận văn trung thực chƣa đƣợc cơng bố cơng trình khác Tp Hồ Chí Minh, ngày22tháng 04 năm 2017 (Ký tên ghi rõ họ tên) Trần Thiện Phúc ii Luan van CẢM TẠ Để hoàn thành luận văn này, xin gởi lời cảm ơn tới thầy giáo ngƣời tận tình hƣớng dẫn, giảng dạy định hƣớng cho tơi suốt q trình học tập, rèn luyện trƣờng Đại học Sƣ Phạm Kỹ Thuật Tp HCM Tôi xin gửi lời cảm ơn sâu sắc đến thầy TS Nguyễn Minh Tâm Thầy Nguyễn Văn Đơng Hải ngƣời tận tình hƣớng dẫn tơi suốt q trình thực đề tài, góp ý thầy kiến thức quý báu nguồn động viên lớn cho tơi hồn thành luận văn Tôi gửi lời cảm ơn tới gia đình ngƣời bạn, đồng nghiệp xung quanh đãđóng góp nhiều tinh thần nhƣ góp ý quý giá gặp khó khăn Mặc dù cố gắng nỗ lực mình, song chắn luận văn tránh khỏi thiếu sót.Mong đƣợc bảo tận tình Q thầy Tp HCM, ngày 22tháng 04năm 2017 Học viên Trần Thiện Phúc iii Luan van TÓM TẮT Đề tài luận văn tác giả nghiên cứuvề ứng dụng Fuzzy(bộ điều khiển mờ) nhằm tối ƣu hóa điều khiển PID cho điều khiển hệ lắc ngƣợc.Hệ lắc ngƣợc đƣợc chọn Pendubot có độ phi tuyến cao, khó điều khiển nhƣ chế tạo mơ hình phần cứng cần độ xác cao nhƣng đƣợc ứng dụng phổ biến thí nghiệm điều khiển hệ thống phi tuyến Kết thực nghiệm hệ Pendubot đƣợc ứng dụng vào số hệ thống tự cân nhƣ:cân trọng tâm cho robot, ổn định cần cẩu hàng Thuật toán PID-Fuzzy mờđƣợc viết phần mềm mơ MatlabSimulink,thuật tốn đƣợc mơ phần mềm Matlab Simulink trƣớc tải chƣơng trình xuống card DSP, kit DSP TMS320F28335 đƣợc xem thiết bị trung gian Matlab Simulink thiết bị nhƣ động cơ, encoder…làm cho việc lập trình trở nên nhanh chóng, đơn giản, dễ hiểu nhúng thêm ngơn ngữ C vào khối lập trình cách linh hoạt Giá trị góc đo thực tế từ encoder 1(q1)vàthanh 2(q2)đƣợc hiển thị trênphần mềm Hyperterminal, số công cụ hỗ trợ đƣợc sử dụng để vẽ đồ thị khảo sát đáp ứng hệ thống Pendubot có 2, động đƣợc nối trực tiếp vào 1, đầu cuối đƣợc nối với 2, để đảm bảo cho Pendubot cân động cần phải đƣợc đảo chiều nhanh liên tục Kết có đƣợc từ luận văn cho thấy sử dụng thuật toán PID-Fuzzy để điều khiển hệ Pendubot tự cân bằng, PID thành phần điều khiển chính, cịn Fuzzy thực việc tinh chỉnh hệ thống hệ ổn định hơn,luận văn ứng dụng thuật toán GA nhằm tìm thơng số tối ƣu cho điều khiển fuzzy PID iv Luan van ABSTRACT This essay subject researchs about the application of the fuzzy set (fuzzy controller) to optimize the PID controller for controlling the inverted pendulum.Pendubot isis highly nonlinear, difficult to control and make hardware because of requiring high precision but it is widely used in experiments on nonlinear control systems Experimental resultswith Pendubot such as robot center balance, stable crane PIDfuzzy controlling- algorithm is written in Matlab Simulink, which is simulated on the Matlab - Simulink software before downloading the program to the DSP card DSP kit TMS320F28335 is considered as an intermediate device between Matlab Simulink and devices such as motors, encoders, which makes programming fast, simply, easily to understand and can be embedded C language into the programming block in a flexible way Hyperterminal softwarereceived data from matlab to display q1, q2 value There are many tools are used to assist in graph the response survey of the system The Pendubot has link 1,2 The motor, it is connected directly to the link the end of the link is connected to the link 2, to ensure a balanced Pendubot while motoris reversed quickly and continuously The results ofthis essay show that PID-Fuzzy algorithms, it can be used to control the Pendubot for self-balancing, with PID controller is the main component and Fuzzy performs small regulating for system is more stable The GA algorithm is used in this essayto find the optimal parameters of fuzzy, PID controllers v Luan van Hình 5.9 chƣơng trình nhằm mơ pendubot đƣợc viết phần mềm matlab simulink với tải subsystem, subsystem1, kết mô đƣợc so sánh điều khiển PID-fuzzy điều khiển PID Hình 5.10:Bộ điều khiển PID3, PID4, PID5 Các thông số Ki,Kp,Kd PID đƣợc tìm dựa vào giải thuật truyền Hình 5.11: Giá trị Ki, K d K p PID-Fuzzy 43 Luan van Hình 5.11 điều khiển mờ đƣợc thiết kế phần mềm matlab simulink với thông số K1, K2, K3, K4, K5, K6 tiền xử lý hậu xử lý điều khiển mờ Hình 5.12: Kết so sánh góc q1 điều khiển PID PID– Fuzzy(q1:PID,q2:PID-Fuzzy) Kết mô cho thấy giá trị góc q1 điều khiển PID - Fuzzy có biên độ dao động quanh điểm cân nhỏ nhanh đạt đến giá trị cân điều khiển PID Hình 5.13: Góc q2 điều khiển PID PID-Fuzzy (q1:PID,q2:PID-Fuzzy) Kết mô cho thấy giá trị góc q2 điều khiển PID - Fuzzy có biên độ dao động quanh điểm cân nhỏ nhanh đạt đến giá trị cân điều khiển PID 44 Luan van 5.2.3 Thanh 1, Thanh đƣợc điều khiển PID – Fuzzy (Fuzzy hybrid) Sơ đồ khối[12] Hình 5.14: q1,q2 đƣợc điều khiển Fuzzy Hybrid Các thông số tiền xử lý, hậu xử lý, PID điều khiển Fuzzy Hybrid đƣợc tìm dựa vào thuật tốn gen truyền để tìm thơng số tối ƣu cho điều khiển 45 Luan van Hình 5.15: Bộ điều khiển PID Fuzzy hybrid Hình 5.15 chƣơng trình nhằm mô pendubot đƣợc viết phần mềm matlab simulink với tải subsystem, subsystem1, kết mô đƣợc so sánh điều khiển Fuzzy hybrid điều khiển PID Hình 5.16: Bộ PID Các thơng số Kp,Ki,Kd PID đƣợc tìm dựa vào giải thuật truyền 46 Luan van Hình 5.17: Giá trị K p Ki, K d PID - Fuzzy Hình 5.17 điều khiển mờ đƣợc thiết kế phần mềm matlab simulink với thông số K1, K2, K3, K4, K5, K6 tiền xử lý hậu xử lý điều khiển mờ Hình 5.18: Kết so sánh góc q1 điều khiển PID Fuzzy hybrid Kết mô cho thấy giá trị góc q1 điều khiển Fuzzy Hybridnhanh đạt đến giá trị cân (khoảng 1s) dao động hơn điều khiển PID 47 Luan van Hình 5.19: góc q2 điều khiển PID Fuzzy Hybrid Kết mô cho thấy giá trị góc q2 điều khiển Fuzzy Hybridnhanh đạt đến giá trị cân dao động hơn điều khiển PID 5.3 So sánh các kết mô phỏng[12] Hình 5.20: So sánh góc lê ̣ch q1 điề u khiể n 48 Luan van Hình 5.21: So sánh góc lê ̣ch q2 điều khiển Với yêu cầu đặt để điều khiển hệ pendubot cân vị trí với giá trị đặt,q1 = pi/2, q2 = 0bộ điều khiển mờ lai cho chất lƣợng điều khiển vƣợt trội so với điều khiển PID kinh điển điều khiển mờ  Thời gian quáđộ trƣớc đƣa hệ thống trạng thái ổn định cân giảm khoảng 1s  Độ vọt lố thấp số điều khiển  Hệ thống ổn định cân vị trí khơng cịn dao động xung quanh vị trí cân nhƣ điều khiển mờ  Khi chọn tập giá trị mờ luật điều khiển thích hợp thi luật điều khiển mờ giúp cho hệ đạt đƣợc độ xác cao, với giá trị đặt nhỏ  Nhƣ hệ thống đảm bảo đƣợc chất lƣợng tĩnh vàđộng tốt dùng hệ PID kinh điển 5.4Kết thực nghiệm 5.4.1Giới thiệu sơ lƣợc cách thực Trong nội dung trình bày phƣơng pháp điều khiển hệ thống Pendubot, chƣơng trình đƣợc viết ngơn ngữ Matlab Chƣơng trình điều khiển đƣợc lập trình phần mềm Matlab simulink, giá trị tín hiệu điều khiển từ chƣơng trình đƣợc DSP chuyển đổi sang giá trị điện áp xuất mơ hình thực Đây phƣơng pháp dễ thực Cách có ƣu điểm tiết kiệm đƣợc thời gian thiết kế, cho 49 Luan van phép ngƣời sử dụng có nhìn trực quan điều khiển học, tận dụng đƣợc hàm toán học phần mềm nhƣ khả tính tốn lƣu trữ mạnh máy tính 5.4.2Xây dựng mơ hình điều khiển cân phần mềm Matlab Xây dựng chƣơng trình điều khiển mờ cho hệ Pendubot Matlab/Simulink nhƣ hình sau Hình 5.22Bộ điều khiển fuzzy hybrid phần mềm Simulink Matlab Khối PID-fuzzy 50 Luan van Hình 5.23 Sơ đồ khối khối PID - Fuzzy Khối PID-fuzzy1 Hình 5.24: Sơ đồ khối khối PID - Fuzzy 5.4.3 Kế t quả góc lêch ̣ q1,q2 điện áp đặt lên động Góc lệch q1 51 Luan van Hình 5.25: So sánh đáp ứng góc q1 điều khiển PID điều khiển Fuzzy Hybrid Nhận xét  Góc 1điều khiển thời gian thực phƣơng pháp mờ lai giữ đƣợc cân vị trí 90  (π/2) nhƣng đáp ứng chƣa nhanh, nhiễu phạm vi -8  đến  bám theo tín hiệu đặt nhiên dao động  Giải thuật PID tƣơng ứng cho điều khiển góc q1 dao động quanh vị trí cân với độ lệch -10  đến 10  , cho chất lƣợng điều khiển giải thuật mờ lai  Lƣu ý giá trị góc q1 đƣợc đƣa từ rad độ, độ lệch sau trừ π/2 đƣợc so sánh vị trí Góc lệch q2 52 Luan van Hình 5.26: So sánh đáp ứng góc q2 điều khiển PID điều khiển Fuzzy Hybrid Nhận xét  Góc 2điều khiển thời gian thực phƣơng pháp mờ lai giữ đƣợc cân vị trí nhƣng đáp ứng chƣa nhanh, nhiễu phạm vi -6.9  đến  bám theo tín hiệu đặt nhiên dao động  Giải thuật PID tƣơng ứng cho điều khiển góc q2 dao động quanh vị trí cân với độ lệch -8  đến 8.1  , cho chất lƣợng điều khiển nhiều so với giải thuật mờ lai  Lƣu ý giá trị góc q2 đƣợc đƣa từ rad độ 53 Luan van Chƣơng 6: KẾT LUẬN 6.1 Kết luận Các thông số chất lƣợng điều chỉnh nhƣ sai lệch tĩnh, độ quáđiều chỉnh, thời gian quáđộ, số lần dao động trình tốt nhiều so với việc dùng điều khiển PID Nhƣ hệ điều khiển mờ lai hoàn toàn đáp ứng đƣợc yêu cầu chất lƣợng cao cho hệ pendubot Hệ pendubot cho đáp ứng điều khiển thực tế không tốt nhƣ mô phỏng, nguyên nhân sau đây: thi công khí chƣa tốt khí hệ pendubot địi hỏi tài cao đáp ứng đƣợc(các sở gia cơng khí có độ xác cao thƣờng có chi phí cao), cần khắc phục độ rung động pendubot đảo chiều liên tục ; bỏ qua ma sát tính tốn, nhƣng thực tế có tồn ma sát khớp xoay vàthanh ; hai làm nhôm nhƣng không đảm bảo đồng chất, trọng lƣợng không phân bố phải gắn encoder đầu dẫn tới tính tốn moment I khơng xác; nhiễu điện áp dây dẫn kết nối từ PC tới board điều khiển dẫn tới điện áp điều khiển khơng xác theo mong muốn,… 6.2 Kết đạt đƣợc Trong luận văn học viên hồn thành cơng việc sau  Hồn thiện mơ hình lắc ngƣợc Pendubot 54 Luan van  Hồn thiện mơ PID-Fuzzy mờ cho 1, Pendubot  Hoàn thiện chạy thực nghiệm cho Pendubot cân 6.3 Hƣớng phát triển đề tài  Tiếp tục xây dựng swing - up cho hệ thống TÀI LIỆU THAM KHẢO Tài liệu tham khảo tiếng Anh [1] Xiao Qing Ma and Chun- Yi Su, “A New Fuzzy Approach for Swing up Control of Pendubot”, Department of Mechanical Engineering, Concordia University, 2002 [2] Jen-Hsing Li, Ming-Fang Wu and Wen- Chin Lin,” Fuzzy Control of the DSPbased Pendubot at Mid Position”, Electrical Engineering Department, Kun Shan University, 2008 [3] Mark W Spongl, Daniel J Block, “The Pendubot: A Mechatronic Systemfor Control Research and Education”, Coordinated Science LaboratoryUniversity of Illinois at Urbana-Champaign, 1995 [4] Jen- Hsing Li, “SUPERVISORY FUZZY CONTROL OF DSP-BASED PENDUBOT”, Department of Electrical Engineering, 2010 [5] Chia-Ju Wu, Tsong-Li Lee, Yu-Yi Fu, Li- Chun Lai,” Auto-Tuning Fuzzy PID Control of a Pendubot System”, National Yunlin University of Science and Technology and Automation Engineering Nan Kai Institute of Technology, 2007 [6] Mitsuo Gen, Runwei Cheng, “Genetic Algorithms And Engineering Design”, John Wiley & Sons, 1997 [7] Block, D.J “Mechanical Design & Control of thePendubot,” SAE Earthmoving Industry Conference, Peoria, IL, April 45, 1995 55 Luan van [8] Zhang M.J., Tarn T.J, “Hybrid control of the Pendubot”, IEEE/ASME Transactions on Mechatronics, vol 7, 2002, pp.79–86 Tài liệu tham khảo tiếng Việt [9] Phùng Khánh Vinh, “Giữ cân hệ Pendubot sử dụng điều khiển fuzzy PID cải tiến”, Luận văn tốt nghiệp Thạc sỹ trƣờng ĐH GTVT TP.HCM, 2014 [10] Nguyễn Hồng Phúc, “Điều khiển hệ Pendubot dùng kỹ thuật điều khiển trƣợt”, Luận văn tốt nghiệp thạc sỹ trƣờng ĐH CÔNG NGHỆ TP.HCM, 2013 [11] Đỗ Minh Thƣ, “Mơ hình điều khiển cân Pendubot”, Luận văn tốt nghiệp Thạc sỹ trƣờng ĐH GTVT TP.HCM, 2015 [12] Đoàn Tuệ Tâm, “Thiết kế điều khiển mờ lai ổn định cân hệ Pendubot”, Luận văn tốt nghiệp Thạc sỹ trƣờng ĐH GTVT TP.HCM, 2016 [13] Nguyễn Phùng Quang, “Matlab & Simulink dành cho kỹ sƣ điện tự động”, NXB khoa học kỹ thuật, 2006 [14] Nguyễn Thị Phƣơng Hà, “Lý Thuyết điều khiển đại”, tài liệu lƣu hành nội trƣờng Đại học Bách Khoa TP.HCM, 2008 [15] Huỳnh Thái Hoàng “Lý Thuyết điều khiển thông minh”, NXB đại học Quốc Gia 2006 56 Luan van S K L 0 Luan van ... hàng nhiều ứng dụng khác nhằm mang lại lợi ích cho ngƣời 1.3 Xác định mục đích nghiên cứu, khách thể đối tƣợng nghiên cứu 1.3.1 Mục đích nghiên cứu  Tính tốn xây dựng mơ hình tốn học hệ thống ... nghiên cứu nƣớc .2 1.1.3 Những vấn đề tồn luận văn tập trung giải 1.2 Ý nghĩa khoa học sở thực tiễn đề tài nghiên cứu 1.3 Xác định mục đích nghiên cứu, khách thể đối tƣợng nghiên cứu. .. Pendubot ? ?Ứng dụng Fuzzy tối ƣu hóa điều khiển PID cho hệ lắc ngƣợc” 1.1.2Các kết nghiên cứu ngồi nƣớc Đã có nhiều cơng trình nghiên cứu khoa học, báo ngồi nƣớc thực cơng việc nghiên cứu pendubot