Hcmute điều khiển mờ trượt cho hệ thống pendubot

BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƯỜNG ĐẠI HỌC SƯ PHẠM KỸ THUẬT THÀNH PHỐ HỒ CHÍ MINH CƠNG TRÌNH NGHIÊN CỨU KHOA HỌC CẤP TRƯỜNG ĐIỀU KHIỂN MỜ TRƯỢT CHO HỆ PENDUBOT MÃ SỐ: T2018-01NCS SKC 0 Tp Hồ Chí Minh, tháng 12/2018 Luan van BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƯỜNG ĐẠI HỌC SƯ PHẠM KỸ THUẬT THÀNH PHỐ HỒ CHÍ MINH BÁO CÁO TỔNG KẾT ĐỀ TÀI KH&CN CẤP TRƯỜNG TRỌNG ĐIỂM ĐIỀU KHIỂN MỜ TRƯỢT CHO HỆ PENDUBOT Mã số: T2018-01NCS Chủ nhiệm đề tài: Thạc Sĩ Huỳnh Xuân Dũng TP HCM, 12/2018 Luan van TRƯỜNG ĐẠI HỌC SƯ PHẠM KỸ THUẬT THÀNH PHỐ HỒ CHÍ MINH KHOA ĐIỆN-ĐIỆN TỬ BÁO CÁO TỔNG KẾT ĐỀ TÀI KH&CN CẤP TRƯỜNG TRỌNG ĐIỂM ĐIỀU KHIỂN MỜ TRƯỢT CHO HỆ PENDUBOT Mã số: T2018-01NCS Chủ nhiệm đề tài: ThS Huỳnh Xuân Dũng Thành viên đề tài: PGS.TS Nguyễn Minh Tâm ThS Nguyễn Phong Lưu ThS Lê Thị Thanh Hoàng TP HCM, 12/2018 Luan van DANH SÁCH NHỮNG THÀNH VIÊN THAM GIA NGHIÊN CỨU ĐỀ TÀI VÀ ĐƠN VỊ PHỐI HỢP CHÍNH THÀNH VIÊN THAM GIA NGHIÊN CỨU ĐỀ TÀI STT HỌ VÀ TÊN Huỳnh Xuân Dũng Nguyễn Minh Tâm Nguyễn Phong Lưu Lê Thị Thanh Hoàng GHI CHÚ ĐƠN VỊ PHỐI HỢP CHÍNH (Khơng có) Luan van MỤC LỤC Nội dung Trang MỞ ĐẦU - Tổng quan tình hình nghiên cứu thuộc lĩnh vực đề tài nước - Tính cấp thiết - Mục tiêu - Cách tiếp cận .2 - Phương pháp nghiên cứu - Đối tượng phạm vi nghiên cứu - Nội dung nghiên cứu .3 Chương TỔNG QUAN 1.1 Giới thiệu 1.2 Mô hình cánh tay Pendubot .5 Chương CƠ SỞ LÝ THUYẾT 2.1 Tổng quan điều khiển phi tuyến 2.2 Lý thuyết điều khiển trượt 2.2.1 Giới thiệu điều khiển trượt .9 2.2.2 Khái niệm mặt trượt 10 2.2.3 Luật điều khiển chuyển mạch xấp xỉ liên tục 17 2.3 Giới thiệu logic mờ .21 2.3.1 Khái niệm tập mờ: .21 2.3.3 Luật hợp thành mờ 26 2.3.4 Giải mờ: 31 2.3.5 Ứng dụng logic mờ điều khiển 33 Chương 43 THIẾT KẾ HỆ THỐNG MỜ TRƯỢT CHO HỆ PENDUBOT .43 3.1 Phương trình động học hệ pendubot 43 3.2 Thiết kế điều khiển trượt 46 3.3 Thiết kế điều khiển mờ trượt 47 Chương 49 Luan van KẾT QUẢ MÔ PHỎNG VÀ THỰC NGHIỆM .49 4.1 Thiết lập thơng số mơ hình 49 4.2 Kết mô 51 4.3 Kết thực nghiệm 52 KẾT LUẬN VÀ KIẾN NGHỊ .56 - Kết đạt .56 - Kiến nghị .56 - Định hướng nghiên cứu tương lai 56 TÀI LIỆU THAM KHẢO 57 Luan van DANH MỤC BẢNG BIỂU Tên Bảng Trang Bảng 3.1: Thông số hệ thống Pendubot 43 Bảng 3.2: Bảng luật mớ 48 Luan van DANH MỤC CÁC TỪ VIẾT TẮT 1 : góc thứ so với trục x 2 : góc thứ hai so với thứ m1: khối lượng thứ m2 : khối lượng thứ hai l1: chiều dài thứ l2 : chiều dài thứ hai lc1: khoảng cách từ tâm đến khớp lc : khoảng cách từ tâm hai đến khớp I1 : mơ men qn tính thứ I2 : mơ men qn tính thứ hai g : gia tốc trọng trường  : lực tác dụng L : hàm Lagrange (Lagrange function) T : động hệ thống (kinetic energy ） V : hệ thống (potential energy） Q : lực tác dụng (generalized forces) q : tọa độ suy rộng (generalized coordinates) D(θ): ma trận quán tính C(θ,θ): ma trận lực hướng tâm G(θ): ma trận trọng lực X : vector biến trạng thái x1 , x2 , x3 , x4 : biến trạng thái bi(X ), fi(X ): hàm phi tuyến biến trạng thái e : tín hiệu sai lệch s1, S1 : mặt trượt hệ thống thứ s2 , S2 : mặt trượt hệ thống thứ hai s1 , S1 : đạo hàm mặt trượt hệ thống thứ s2 , S2 : đạo hàm mặt trượt hệ thống thứ hai ueq1: luật điều khiển tương đương hệ thống thứ Luan van ueq2 : luật điều khiển tương đương hệ thống thứ hai usm1 : điều khiển chuyển mạch hệ thống thứ usm2 : điều khiển chuyển mạch hệ thống thứ hai u1 : luật điều khiển tổng quát hệ thống thứ u2 : luật điều khiển tổng quát hệ thống thứ hai c1 , c2 , k1, 1,  , k2 , 2 : số dương V1(t), V2(t): hàm Lyapunov V1(t), V2(t): đạo hàm hàm Lyapunov Pendubot: Pendulum Robot SIMO: Single Input Multi Output SMC: Slidling mode control FSMC: Fuzzy Sliding mode control Luan van TRƯỜNG ĐẠI HỌC SƯ PHẠM KỸ THUẬT THÀNH PHỐ HỒ CHÍ MINH CỘNG HỒ XÃ HỘI CHỦ NGHĨA VIỆT NAM Độc lập - Tự - Hạnh phúc KHOA ĐIỆN-ĐIỆN TỬ Tp HCM, Ngày tháng năm THƠNG TIN KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU Thơng tin chung: - Tên đề tài: ĐIỀU KHIỂN MỜ TRƯỢT CHO HỆ PENDUBOT - Mã số: 20202 - Chủ nhiệm: Huỳnh Xuân Dũng - Cơ quan chủ trì: Trường ĐH Sư Phạm Kỹ Thuật TP HCM - Thời gian thực hiện: 1/2018 đến 12/2018 Mục tiêu: Mục tiêu đề tài xây dựng phương pháp điều khiển mờ trượt cho hệ Pendubot Các kết kiểm chứng phương pháp thể thông qua mô thực nghiệm mơ hình thực sinh viên khoa Điện-điện tử chế tạo Từ đó, tác giả tổng kết kết lý thuyết, thực nghiệm để viết 01 báo tạp chí quốc tế Các kết nghiên cứu tổng kết để viết thành tài liệu báo cáo, bổ sung cho phịng thí nghiệm điều khiển tự động – khoa điện-điện tử Tính sáng tạo: Nhóm tác giả sử dụng giải thuật mờ trượt (Fuzzy Sliding Mode Control-FSMC) để giải toán cân vị trí TOP mơ hình pendubot Ý tưởng phương pháp sử dụng giải thuật mờ kết hợp với giải thuật di truyền để lựa chọn thông số điều khiển cho điều khiển trượt (Sliding Mode Control – SMC) Chất lượng điều khiển sử dụng FSMC tốt sử dụng SMC kết chứng minh thông qua mô Matlab/Simulink thực nghiệm Kết nghiên cứu: Nghiên cứu khẳng định lại phương pháp điều khiển SMC cho hệ SIMO nói chung Sau đó, nhóm tác giả ứng dụng giải thuật mờ việc tối ưu thông số điều khiển, hạn chế tượng “chattering” điêu khiển SMC gây Kết mô thực nghiệm chứng minh điều khiển FSMC điều khiển tốt hệ pendubot điều khiển SMC đơn Do thực tế, việc điều khiển tránh khỏi tác động nhiễu nên kết thực nghiệm có khác biệt so với mơ Luan van Hình 3.1, X đặt sau: X1 = x1 −  ; X = x2 ; X = x3 ; X = x4 Thay x1 = X1 +  , 2 x2 = X 2, x3 = X3, x4 = X vào f ( x ) , b ( x ) , f ( x ) , b ( x ) ta f ( X ) , b ( X ) , f ( X ) 1 2 ,b ( X ) 3.2 Thiết kế điều khiển trượt Mở đầu [15] mô tả phương pháp điều khiển giải thuật trượt tổng quát cho hệ thống SIMO Xét hệ thống SIMO có phương trình tốn học dạng: X = f ( X ) + b( X )u Với X =  X  X X X (3.11) T   f ( X ) =  X f1 X4 T f  T b ( X ) =  b1 b2  u điện áp điều khiển Hệ thống điều khiển tốt xung quanh vị trí X = Sự ổn định đảm bảo toán học Hình 3.3 Mặt trượt phân cấp Ta có mặt trượt: s1 = c1X1 + X (3.12) s2 = c2 X3 + X (3.13) với c1, c2 > Đạo hàm theo thời gian, ta được: s1 = c1X + f1 + b1u (3.14) 46 Luan van s2 = c2 X + f + b2u (3.15) Tín hiệu điều khiển tương ứng là: ueq1 = −(c1X + f1) b1 (3.16) ueq2 = −(c2 X + f ) b2 (3.17) Đặt: S1 = a1s1 ; S2 = a2s2 + s1 Suy luật điều khiển cho hệ pendubot là: u= (a1a2 )b1ueq1 + a2b1ueq2 − (k2S2 +2sign(S2 )) (a1a2 )b1 + a2b1 (3.18) Để đạt chất lượng điều khiển tốt, thông số điều khiển a1; a2; c1; c2; k2;2 cần phải lựa chọn phù hợp thơng qua giải thuật tìm kiếm phương pháp thử sai 3.3 Thiết kế điều khiển mờ trượt Theo luật điều khiển mục 3.2, tượng “chattering” bị ảnh hưởng nhiều thông số điều khiển 2 Nếu thông số nhỏ, thời gian độ chậm “chattering” nhỏ ngược lại Vì thế, hướng giải cho trường hợp dùng giải thuật mờ tạo luật thay đổi thông số 2 theo giá trị tuyệt đối mặt trượt S2 Hàm liên thuộc ngõ vào |S2 | ngõ 2 thể Hình 3.4 Hình 3.5 ZE SM ME BI 0.66 |S2| 0.33 Hình 3.4 Hàm liên thuộc ngõ vào 47 Luan van ZE SM ME BI 0.66 2 0.33 Hình 3.5 Hàm liên thuộc ngõ Bảng 3.2 Bảng luật mờ Rule |S2| 2 ZE ZE SM SM ME ME BI BI Do hàm liên thuộc ngõ vào ngõ chuẩn hóa miền giá trị [0; 1] Hình 3.4 Hình 3.5, nên để thích ứng với dãy giá trị thay đổi đầu vào đầu ra, việc thêm khối tiền xử lý hậu xử lý cần thiết (như Hình 3.6) T1 T2 chọn dựa vào giải thuật di truyền phương pháp thử sai Output Input T1 T2 Hình 3.6 Sơ đồ khối điều khiển mờ 48 Luan van Chương KẾT QUẢ MÔ PHỎNG VÀ THỰC NGHIỆM 4.1 Thiết lập thơng số mơ hình Dựa vào mơ hình thực tế bên dưới, ta có thơng số hệ thống sau: m1 = 0,137; m2 = 0,042; l1 = 0,2; l2 = 0,22; lc1 = 0,1016; lc2 = 0,1052; Kb = 0,0649; Kt = 0,0649; Rm = 6,835; Jm = 0,0001; Cm = 0,00005; g = 9,80665; I1 = 0,0017; I2 = 0,0001477; Đơn vị Bảng 3.1 Để tìm thơng số điều khiển, ta sử dụng giải thuật di truyền (GA) Thông số GA lựa chọn sau: - Số hệ tối đa: 100; - Số lượng cá thể: 100; - Hệ số lai ghép: 0,8; - Hệ số đột biến: 0,2, - Kiểu mã hóa: mã hóa nhị phân; - Chọn hàm mục tiêu: n J =  [X1(i)XT1(i)+X3(i)XT3(i)] i=1 Giá trị J phụ thuộc vào X1 X3 theo thời gian mô Hệ thống ổn định, X1 X3 nhỏ, tương ứng J nhỏ 49 Luan van Bắt đầu Tính giá trị hàm thích nghi Tạo cá thể Đ J < Jmin? Jmin = J Lưu lại thông số điều khiển S S Trải qua 100 hệ ? Đ Kết thúc Hình 4.1 Lưu đồ giải thuật di truyền Sau trải qua 100 hệ, thông số điều khiển lựa chọn sau: a1 = 2,0609; a2 = 5,243; c1 = 8,4092; c2 = 9,9184; k2= 3,8071; 2 = 7,5734; T1 = 0,535; T2 = 0,044 50 Luan van 4.2 Kết mô Kết mô thể Hình 4.2 -4.11 Hình 4.2 So sánh góc link vị trí TOP Hình 4.3 So sánh góc link vị trí TOP Hình 4.4 Tín hiệu điều khiển SMC 51 Luan van Hình 4.5 Tín hiệu điều khiển FSMC Qua Hình 4.1-4.3, ta thấy độ vọt lố FSMC nhỏ so với SMC Ở Hình 4.4, tượng “chattering” làm cho điện áp dao động xung quanh vị trí 0V Hình 4.5, tượng “chattering” bị loại bỏ hoàn toàn 4.3 Kết thực nghiệm Mơ hình pendubot thực tế xây dựng Hình 4.6 a) Trạng thái nghỉ b) Trạng thái ổn định vị trí TOP Hình 4.6 Mơ hình pendubot thực tế Kết thực nghiệm thể Hình 4.7-4.12 52 Luan van Hình 4.7 Góc link SMC Hình 4.8 Góc link FSMC Hình 4.9 Góc link SMC 53 Luan van Hình 4.10 Góc link FSMC Hình 4.11 Tín hiệu điều khiển SMC Hình 4.12 Tín hiệu điều khiển FSMC So sánh Hình 4.7-4.8 4.9-4.10, ta thấy biên độ dao động link link FSMC nhỏ SMC Cụ thể, Hình 4.7, link SMC dao động xung quanh vị 54 Luan van trí cân    với biên độ 0.03 radian lớn dao động link FSMC - dao 2 động với biên độ 0.02 radian - Hình 4.8 Đồng thời, Hình 4.9, link SMC dao động với biên độ 0.05 radian lớn link - ứng với FSMC dao động với biên độ 0.03 radian - Hình 4.10 Ngồi ra, Hình 4.11 cho thấy tín hiều điều khiển SMC tập trung nhiều biên ( 20 V) Ở Hình 4.12, tín hiệu điều khiển FSMC tập trung hai biên SMC Do đó, tín hiệu điều khiển FSMC ổn định dao động tín hiệu điều khiển SMC Do thực tế, encoder sử dụng cho link link có độ phân giải 200 xung nên sai số đo lường link link 0.5 1 nên đáp ứng ngõ hệ thống dao động nhỏ quanh vị trí cân 55 Luan van KẾT LUẬN VÀ KIẾN NGHỊ - Kết đạt Báo cáo khẳng định lại phương pháp điều khiển SMC cho hệ SIMO nói chung Sau đó, nhóm tác giả ứng dụng giải thuật mờ việc tối ưu thông số điều khiển, hạn chế tượng “chattering” điêu khiển SMC gây Kết mô thực nghiệm chứng minh điều khiển FSMC điều khiển tốt hệ pendubot điều khiển SMC đơn Do thực tế, việc điều khiển tránh khỏi tác động nhiễu nên kết thực nghiệm có khác biệt so với mô - Kiến nghị Kết nghiên cứu dùng để tham khảo cho việc nâng cao chất lượng điều khiển đối tượng phi tuyến nói chung hệ SIMO nói riêng điều khiển cánh tay robot, điều khiển cần trục, lắc ngược… - Định hướng nghiên cứu tương lai Áp dụng phương pháp FSMC vào đối tượng phi tuyến khác để mở rộng vùng điều khiển Kết hợp thêm với phương pháp điều khiển khác mạng nơ ron điều khiển thích nghi… để nâng cao chất lượng điều khiển 56 Luan van TÀI LIỆU THAM KHẢO TIẾNG VIỆT [1] Nguyễn Thị Phương Hà Huỳnh Thái Hoàng, Lý thuyết điều khiển tự động, NXB ĐHQG Tp HCM, 2002 [2] Huỳnh Thái Hoàng, Hệ thống điều khiển thông minh, NXB ĐHQG TPHCM, 2006 [3] Nguyễn Doãn Phước, Phan Xuân Minh Hán Thành Trung, Lý thuyết điều khiển phi tuyến, NXB Khoa Học Kỹ Thuật, Hà Nội 2006 Nguyễn Phùng Quang, MATLAB & Simulink dành cho kỹ sư điều khiển tự động, NXB Khoa Học Kỹ Thuật, Hà Nội 2006 [4] Nguyễn Văn Thơm, Điều khiển cân Pendubot dung điều khiển mờ, thạc sĩ Đại học bách khoa TPHCM, 2015 [5] Phan Việt Hùng, Nghiên cứu điều khiển cánh tay robot thiếu dẫn động hai bậc tự – Pendubot, Luận văn Thạc sĩ tự động hóa, Đại học Đà Nẵng, 2013 [6] Nguyễn Quốc Hoàng, Điều khiển hệ pendubot Labview, luận văn thạc sĩ ngành Kĩ thuật Điện, Đại học Kĩ thuật công nghệ, 2013 TIẾNG ANH [7] Xiao Qing Ma, Fuzzy Control for an Under-actuated Robotic Manipulator, Master Thesis of Mechanical Engineering, Concordia University, Canada, 2001 [8] Joseph Constantin, Chaiban Nasr and Denis Hamad, Control of a robot manipulator and Pendubot system using artificial neural networks, Journal of Robotica, Cambridge University Press, Vol 23, pp 781—784, 2005 [9] Dong Sang Yoo, Balancing Control for the Pendubot using Sliding Mode, 44th International Symposium on Robotics (ISR), IEEE, 2013 [10] Michael Kwapisz, Control of an Inverted Pendulum, Master Thesis of Automatic Control, Lund Institute of Technology, Sweden, 2005 [11] P Sanposh, T J Tarn, D Cheng, Theory and experimental results on output regulation for nonlinear systems, Proceeding of American Control Conference, 2002 [12] Daniel Jerome Block, Mechanical design and Control of Pendubot, Master thesis of Science in General Engineering, University of Illinois at Urbana-Champaign, 1996 [13] Jen-Hsing Li, Ming-Fang Wu and Wen-Chin Lin, Fuzzy Control of the DSP-based 57 Luan van Pendubot at Mid Position, International Conference on Advanced Information Technologies (AIT), 2008 [14] Jie-Ren Hong, Balance Control of a Car-Pole Inverted Pendulum System, National Cheng Kung University, 2003 [15] Tomohiro Henmi, Mingcong Deng, Akira Inoue, “Nonlinear control of the underactuated two-link manipulator using the sliding-mode type partial linearisation method”, Int J Computer Applications in Technology, Vol 41, No 3/4, 2011, pp 230235 58 Luan van PHỤ LỤC 59 Luan van S K L 0 Luan van ... luật điều khiển tương đương hệ thống thứ hai usm1 : điều khiển chuyển mạch hệ thống thứ usm2 : điều khiển chuyển mạch hệ thống thứ hai u1 : luật điều khiển tổng quát hệ thống thứ u2 : luật điều khiển. .. luật điều khiển trượt, mờ cho hệ pendubot Sau đó, tìm cách kết hợp hai điều khiển trượt mờ để điều khiển tối ưu hơn, kết hợp ưu điểm điều khiển tuyến tính điều khiển phi tuyến Chứng minh kết điều. .. : mặt trượt hệ thống thứ s2 , S2 : mặt trượt hệ thống thứ hai s1 , S1 : đạo hàm mặt trượt hệ thống thứ s2 , S2 : đạo hàm mặt trượt hệ thống thứ hai ueq1: luật điều khiển tương đương hệ thống