Hcmute điều khiển cân bằng tại chỗ cho hệ bánh quay con lắc ngược

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 CÂN BẰNG TẠI CHỖ CHO HỆ BÁNH QUAY CON LẮC NGƯỢC MÃ SỐ: T2019-01HVCH SKC 0 Tp Hồ Chí Minh, tháng 12/2019 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 DÀNH CHO HỌC VIÊN CAO HỌC ĐIỀU KHIỂN CÂN BẰNG TẠI CHỖ CHO HỆ BÁNH QUAY CON LẮC NGƯỢC Mã số: T2019-01HVCH Chủ nhiệm đề tài: HV Nguyễn Bình Hậu Thành viên đề tài: PGS TS Nguyễn Minh Tâm ThS Lê Thị Thanh Hoàng TP HCM, 12/2019 Luan van DANH SÁCH CÁC THÀNH VIÊN THAM GIA ĐỀ TÀI VÀ ĐƠN VỊ PHỐI HỢP CHÍNH Danh sách thành viên đề tài  HV Nguyễn Bình Hậu  PGS TS Nguyễn Minh Tâm  ThS Lê Thị Thanh Hoàng Đơn vị phối hợp chính:  Trường Đại học Sư phạm kĩ thuật TPHCM i Luan van MỤC LỤC DANH SÁCH CÁC THÀNH VIÊN THAM GIA ĐỀ TÀI VÀ ĐƠN VỊ PHỐI HỢP CHÍNH i MỤC LỤC ii DANH MỤC BẢNG BIỂU v DANH SÁCH CÁC HÌNH vi DANH SÁCH CÁC CHỮ VIẾT TẮT .ix MỞ ĐẦU .1 CHƯƠNG 1: TỔNG QUAN .4 1.1 Đặt vấn đề : 1.2 Lý chọn đề tài : 1.3 Đối tượng nghiên cứu : .6 1.4 Dàn ý nghiên cứu CHƯƠNG 2: PHƯƠNG TRÌNH TỐN HỌC 2.1 Xác định thông số mô hình hệ thống: 2.1.1 Mơ hình thiết kế phần mềm Inventor : 2.1.2 Mơ hình thiết kế thực tế : .9 2.1.3 Mơ hình 2D mơ tả thơng số: 2.1.4 Xây dưng mơ hình hóa cơng thức tốn học: 10 2.2 Mơ hình hóa motor bánh quay: 14 2.3 Phương trình tốn học hệ thống: 18 2.4 Thông số thực hệ thống thực : 19 CHƯƠNG 3: PHƯƠNG PHÁP ĐIỀU KHIỂN 19 3.1 Cơ sở kiến thức chung Lý thuyết điều khiển Linear Quadratic Regulation (LQR) 20 3.2 Lý thuyết điều khiển logic mờ : 23 3.2.1 Giới thiệu điều khiển mờ : 23 3.2.2 Cấu trúc điều khiển mờ trực tiếp 23 3.2.3 Phân loại điều khiển mờ 25 3.2.4 Các quy tắc mờ phổ biến : 26 ii Luan van 3.2.5 Bộ điều khiển mờ trực tiếp cho hệ Reaction Wheel 28 3.3 Lý thuyết hệ mờ - nơron (Sugeno Fuzzy-Neural) 29 3.3.1 Sự kết hợp logic mờ Sugeno Fuzzy mạng nơron 29 3.3.2 Kết hợp điều khiển mờ mạng nơron 31 3.3.3 Nơron mờ 32 3.3.4 Huấn luyện mạng Nơron mờ 33 3.3.5 Công cụ ANFIS để thiết kế hệ mờ - nơron 34 3.3.6 Sơ đồ khối điều khiển mờ ANFIS cho hệ bánh quay lắc ngược : 37 3.4 Lý thuyết giải thuật Genetic Algorithms (GA) 38 3.4.1 Giải toán dùng GA .38 3.4.2 Lưu đồ giải thuật 39 3.4.3 Mã hóa – giải mã 40 3.4.4 Mã hóa nhị phân mã hóa thập phân .40 3.4.5 Mã hóa số thực 41 3.4.6 Lai ghép nhiễm sắc thể mã số thực .42 3.4.7 Đột biến mã số thực 44 3.4.8 Chọn lọc tự nhiên .46 3.4.9 Chọn lọc tỷ lệ (proportional selection, roulete wheel selection) 47 3.4.10 Chọn lọc hạng tuyến tính (Linear Ranking Selection) 48 3.4.11 Chọn lọc hạng lũy thừa 49 3.5 Thuật toán bầy đàn – PSO (Practicale Swarm Optimization) 50 3.5.1 Tổng quan giải thuật bầy đàn (PSO) .50 3.5.2 Lưu đồ giải thuật thuật toán PSO 53 Chương KẾT QUẢ MÔ PHỎNG 55 4.1 Mô hệ thống bánh quay lắc ngược: 55 4.2 Xây dựng điều khiển LQR cho mơ hình mơ hệ Reaction Wheel .58 4.2.1 Tìm trọng số LQR dựa vào cơng thức tính tốn : 58 4.2.2 Tìm trọng số LQR dựa vào phương pháp GA : 63 4.2.3 Tìm trọng số LQR dựa vào phương pháp PSO : 66 4.3 Mô hoạt động điều khiển SUGENO FUZZY kết hợp giải thuật tối ưu thông minh 68 iii Luan van 4.3.1 Mô SUGENO FUZZY 81 Luật cho hệ thống bánh quay lắc ngược dựa vào ANFIS Fuzzy Matlab: Đầu tiên ta xây dựng nhận dạng : .68 4.3.2 Mô Sugeno Fuzzy thỏa hiệp luật cho hệ thống bánh quay lắc ngược dựa vào ANFIS Fuzzy Matlab: 72 4.3.3 Mô hoạt động điều khiển Mamdani Fuzzy: .75 4.4 Xây dựng điều khiển thực 78 4.4.1 Mơ hình khí: 78 4.4.2 Phần điều khiển: 79 4.4.3 Phần kết nối điều khiển với mơ hình: 81 4.4.4 Xây dựng Lưu đồ giải thuật điều khiển bánh quay lắc ngươc điều khiển thực : 82 4.4.5 Xây dựng chương trình Matlab cho điều khiển LQR: 83 4.4.6 Xây dựng chương trình Matlab cho điều khiển Sugeno Fuzzy 2x9 rule : 84 4.4.7 Xây dựng chương trình Matlab cho điều khiển Mamdani Fuzzy: .85 4.5 Kết thực nghiệm : 86 CHƯƠNG 5: KẾT LUẬN VÀ KIẾN NGHỊ .88 5.1 Kết Luận 88 5.2 Kiến Nghị 88 iv Luan van DANH MỤC BẢNG BIỂU Bảng Các thông số ước lượng tính tốn 21 Bảng Các thông số thực hệ thống 29 Bảng So sánh Mạng nơron Logic mờ 42 Bảng Luật mờ điều khiển Fuzzy 85 Bảng Luật mờ điều khiển Fuzzy 85 v Luan van DANH SÁCH CÁC HÌNH Hình 1.1 Mơ hình hệ phi tuyến tính ……………………………………….5 Hình 1.2 Mơ hình hệ bánh quay qn tính lắc ngược ……………….6 Hình 2.1 Mơ hình 3D mơ bánh quay lắc ………………………….8 Hình 2.2 Mơ hình thực tế …………………………………………………… Hình 2.3 Mơ hình 2D mơ tả thơng số ……………………………………9 Hình 2.4 Mối liên hệ e v …………………………………………… 14 Hình 2.5 Sơ đồ trạng thái DC motor …………………………………………16 Hình 2.6 Sơ đồ khối DC motor …………………………………………… 16 Hình 3.1 Sơ đồ khối hệ thống điều khiển mờ ……………………………… 24 Hình 3.2 Sự hạn chế đường đặc tính …………………………………… 27 Hình 3.3 Ngõ điều khiển sử dụng quy tắc Sugenolà nội suy hàm kết luận quy tắc ………………………………………….28 Hình 3.4 Cấu trúc điều khiển mờ với sáu ngõ vào, ngõ ………… 29 Hình 3.5 Mơ hình hệ mờ - nơron …………………………………………… 31 Hình 3.6 Mạng nơron …………………………………………………………32 Hình 3.7 Biến ngơn ngữ ………………………………………………………34 Hình 3.8 Sơ đồ khối hệ thống điều khiển mờ cho hệ lắc ngược hai bậc tự …………………………………………………………………………… 37 Hình 3.9 Phương pháp giải tốn dùng GA ……………………………….38 Hình 3.10 Lưu đồ giải thuật di truyền tốn kỹ thuật ……………….39 Hình 3.12 Lai ghép rời rạc ( cha mẹ, ) ………………………………42 Hình 3.13 Lai ghép BLX-  ………………………………………………….43 Hình 3.14 Lai ghép số học …………………………………………………….43 Hình 3.15 Lai ghép đường thẳng …………………………………………… 44 Hình 3.16 Lai ghép trực giác ………………………………………………….44 Hình 3.17 Đột biến ngẫu nhiên……………………………………………… 44 Hình 3.18 Đột biến khơng đồng ……………………………………… 45 Hình 3.19 Cường độ chọn lọc hạng tuyến tính ………………………… 49 Hình 3.20 Khái niệm thay đổi điểm tìm kiếm PSO ……………….50 Hình 3.21 Lưu đồ giải thuật PSO …………………………………………… 53 Hình 4.1 Mơ hình bánh quay lắc ngược tự Matlab …………….55 vi Luan van Hình 4.2 Phương trình tốn học mơ ………………………………56 Hình 4.3 Góc lắc hệ thống hở ……………………………………….57 Hình 4.4 Góc bánh đà hệ thống hở …………………………………………57 Hình 4.5 Mơ hệ thống bánh quay lắc cơng thức tốn học ….61 Hình 4.6 Sơ đồ khối LQR ……………………………………………………61 Hình 4.7 Điện áp đầu vào hệ thống bánh quay lắc với LQR – CT……… 62 Hình 4.8 Góc lắc hệ thống bánh quay lắc với LQR – CT………… 62 Hình 4.9 Góc bánh đà hệ thống bánh quay lắc với LQR – CT ………… 62 Hình 4.10 Mơ hệ thống bánh quay lắc cho giải thuật GA ……… 63 Hình 4.11 Hệ số J tìm qua hệ giải thuật GA ……………………64 Hình 4.12 Điện áp đầu vào hệ bánh quay lắc ……………………………64 Hình 4.13 Góc lắc hệ bánh quay lắc …………………………….65 Hình 4.14 Góc bánh đà hệ bánh quay lắc …………………………… 65 Hình 4.15 Mơ hệ thống bánh quay lắc cho giải thuật PSO …… 66 Hình 4.16 Điện áp vào hệ thống bánh quay lắc giải thuật PSO……… 67 Hình 4.17 Góc lắc hệ thống bánh quay lắc giải thuật PSO …… 67 Hình 4.18 Góc bánh đà hệ thống bánh quay lắc giải thuật PSO ………67 Hình 4.19 Mơ nhận dạng Sugeno Fuzzy …………………………… 68 Hình 4.20 Nhận dạng Sugeno Fuzzy qua ANFIS Fuzzy ……………………69 Hình 4.21 Các inputs Sugeno Fuzzy …………………………………………69 Hình 4.22 Bộ luật Sugeno Fuzzy …………………………………………….70 Hình 4.23 Mơ Fuzzy hệ thống bánh quay lắc ……………………70 Hình 4.24 Điện áp ngõ vào Sugeno Fuzzy 81 luật ………………………… 70 Hình 4.25 Góc Thanh lắc Sugeno Fuzzy 81 luật …………………………….71 Hình 4.26 Góc Thanh lắc Sugeno Fuzzy 81 luật …………………………….71 Hình 4.27 Mơ nhận dạng Sugeno FUZZY thỏa hiệp luật ………72 Hình 4.28 ANFIS nhận dạng Sugeno Fuzzy thỏa hiệp 2x9 luật ………… 73 Hình 4.29 Mơ Sugeno Fuzzy thỏa hiệp 2x9 luật ………………….73 Hình 4.30 Điện áp ngõ vào Sugeno FUZZY thỏa hiệp 2x9 luật ……….74 Hình 4.31 Góc Thanh lắc Sugeno Fuzzy thỏa hiệp 2x9 luật ……………74 Hình 4.32 Góc Bánh đà Sugeno Fuzzy thỏa hiệp 2x9 luật ………………74 Hình 4.33 : Mơ hệ thống bánh quay lắc cho giải thuật Mamdani Fuzzy ………………………………………………………………………… 76 Hình 4.34 Điện áp đầu vào LQR Mamdani Fuzzy ……………………… 77 vii Luan van Hình 4.35 Góc lắc LQR Mamdani Fuzzy ……………………… 77 Hình 4.36 Góc bánh đà LQR Mamdani Fuzzy ………………………….77 Hình 4.37 Mơ hình thực tế hệ thống bánh quay lắc…………………… 78 Hình 4.38 Board điều khiển STM32F407 Discovery ………………………79 Hình 4.39 Board cầu Hbr-H động lực ………………………………………80 Hình 4.40 Sơ đồ kết nối phần cứng điều khiển …………………………… 81 Hình 4.41 Lưu đồ giải thuật điều khiển bánh quay lắc điều khiển Thực ……………………………………………………………………………82 Hình 4.42 Simulink LQR cho STM32 …………………………………… 83 Hình 4.43 Simulink Sugeno Fuzzy 2x9 rule cho STM32 ………………….84 Hình 4.44 Simulink Mamdani Fuzzy GA STM32 ………………………85 Hình 4.45 Kết so sánh góc lắc giải thuật LQR-CT với LQR-GA ………………………………………………………………………………….86 Hình 4.46 Kết so sánh góc bánh đà giải thuật LQR-CT với LQR-GA ………………………………………………………………………………….86 Hình 4.47 Kết so sánh góc lắc giải thuật LQR-Ga với LQR-PSO ………………………………………………………………………………….87 Hình 4.48 Kết so sánh góc bánh đà giải thuật LQR-Ga với LQR-PSO ………………………………………………………………………………….87 Hình 5.1 Các ứng dụng thực tiễn …………………………………………… 88 viii Luan van Kết mô ta được: Điện áp đầu vào: Hình 4.34 Góc lắc : Điện áp đầu vào LQR Mamdani Fuzzy Hình 4.35 Góc lắc LQR Mamdani Fuzzy Góc bánh đà : Hình 4.36 Góc bánh đà LQR Mamdani Fuzzy Nhận xét: Với thông số giải thuật Mamdani kết hợp GA nhận dạng tối ưu ta thấy thời gian đáp ứng bánh đà, lắc điện áp nhanh nhiều so với PID thông thường, độ overshoot không cao thời gian xác lập ổn định nhanh 77 Luan van 4.4 Xây dựng điều khiển thực 4.4.1 Mơ hình khí: Hình 4.37 Mơ hình thực tế hệ thống bánh quay lắc Trong đó: Bánh đà Bệ mơ hình Mô tơ Bộ nguồn 24vdc Thanh lắc Board điều khiển Ổ trục Trục quay Encoder 78 Luan van 4.4.2 Phần điều khiển: Ở học viên kết hợp board điều khiển STM32F4 discovery mạch cầu H (Module Hbr-H)  Kit STM32F407 Discovery : Hình 4.38 Board điều khiển STM32F407 Discovery Hiện loại kit sử dụng nhiều trường đại học giảng dạy vi điều khiển ARM, so sánh ngoại vi sức mạnh STM32 so với dịng ARM hãng khác tầm giá, ARM ST vượt trội cấu hình ngoại vi nhiều Vi điều khiến chính: STM32F407VGT6 microcontroller featuring 32-bit ARM CortexM4F core, MB Flash, 192 KB RAM in an LQFP100 package Tích hợp sẵn mạch nạp Debug ST-LINKA/2 with selection mode switch to use the kit as a standalone ST-LINKA/2 (with SWD connector for programming and debugging) Nguồn cấp từ cổng Mini USB qua IC nguồn chuyến thành 3v3 để cấp cho MCU Có sẵn chân nguồn: V and V 79 Luan van Có sẵn cảm biến gia tốc: LIS302DL, ST MEMS motion sensor, 3-axis Có sẵn xử lý âm thanh: MP45DT02, ST MEMS audio sensor, omni-directional digital microphone Có sẵn bộ: CS43L22, audio DAC with integrated class D speaker driver Có sẵn Led Có Led thơng báo trạng thái nguồn Có nút nhấn nút Reset tích hợp Có cồng Micro USB OTG DSP Application  Module Hbr-H Hình 4.39 Board cầu Hbr-H động lực - Tính năng: o Điện áp vận hành - 40V o Ngõ vào điều khiển cách ly quang o Dịng điện liên tục lên tới 85A 25oC, Cơng suất lớn 400W o Dòng điện xung 240A, duty