Tích hợp bộ điều khiển mờ vào PLC s7 300 để điều khiển tay máy 2 bậc tự do

Việc nghiên cứu thiết kế bộ điều khiển mờ và tích hợp chúng vào PLC S7- 300 để điều khiển và nâng cao chất lượng, tăng độ mềm dẻo và độ linh hoạt của bộ truyền động trong các dây chuyền

Trang 1

đại học

LUẬN VĂN THẠC SĨ KỸ THUẬT

TÍCH HỢP BỘ ĐIỀU KHIỂN MỜ VÀO PLC S7-300

ĐỂ ĐIỀU KHIỂN TAY MÁY 2 BẬC TỰ DO

Chuyờn ngành : TỰ ĐỘNG HểA

Mó số : 605260 Người thực hiện : NGUYỄN VĂN SUM Cỏn bộ HD khoa học : PGS.TS LẠI KHẮC LÃI

Trang 2

***** -

LUẬN VĂN THẠC SĨ KỸ THUẬT

NGÀNH: TỰ ĐỘNG HÓA

TÊN ĐỀ TÀI

TÍCH HỢP BỘ ĐIỀU KHIỂN MỜ VÀO PLC S7-300

ĐỂ ĐIỀU KHIỂN TAY MÁY 2 BẬC TỰ DO

Học viên : Nguyễn Văn Sum Lớp : Cao học K11-TĐH Cán bộ HDKH : PGS.TS Lại Khắc Lãi

Trang 4

LỜI CAM ĐOAN

Tôi xin cam đoan luận văn này là công trình do tôi tổng hợp và nghiên cứu

Trong luận văn có sử dụng một số tài liệu tham khảo nhƣ đã nêu trong phần tài liệu tham khảo

Tác giả luận văn

Nguyễn Văn Sum

Trang 5

MỤC LỤC

LỜI CAM ĐOAN 1

MỤC LỤC 2

DANH MỤC CÁC BẢNG 5

DANH MỤC CÁC HÌNH VẼ, ĐỒ THỊ 5

MỞ ĐẦU 8

CHƯƠNG 1 11

TỔNG QUAN VỀ PLC S7-300 11

1.1 Lịch sử phát triển của PLC 11

1.2 Phân loại 12

1.3 Giới thiệu các ngôn ngữ lập trình 13

1.4 Cấu trúc phần cứng PLC S7-300 15

1.4.1 Module nguồn PS307 của S7-300 16

1.4.2 Khối xử lí trung tâm (CPU Hình 1.10) 17

1.4.3 Module mở rộng cổng tín hiệu 17

1.4.4 Module ghép nối 18

1.4.5 Module mềm PID (Hình 1.13) 18

1.4.6 Module mờ (Fuzzy hình 1.13) 19

1.5 Tập lệnh của S7-300 21

1.6 Phạm vi ứng dụng và các ưu nhược điểm 23

1.6.1 Phạm vi ứng dụng 23

1.6.2 Ưu nhược điểm 23

1.7 Kết luận Chương 1 24

CHƯƠNG 2 24

TỔNG QUAN VỀ ĐIỀU KHIỂN MỜ VÀ BỘ ĐIỀU KHIỂN PID 24

2.1 Lịch sử phát triển 24

2.2 Điều khiển mờ 25

2.2.1 Sơ đồ khối của hệ điều khiển mờ 25

2.2.1.1 Khối mờ hoá 26

2.2.1.2 Khối hợp thành (Inference Mechanism) 27

2.2.1.3 Khối luật mờ (Rule-base) 27

2.2.1.4 Khối giải mờ (Defuzzifier) 27

Trang 6

2.2.2 Phân loại điều khiển mờ 29

2 3 Điều khiển mờ nâng cao 32

2.3.1 Hệ điều khiển thích nghi mờ 32

Hệ điều khiển thích nghi mờ là hệ điều khiển thích nghi được xây dựng trên cơ sở của hệ mờ 32

2.3.2 Hệ điều khiển mờ lai PID 33

2.3.2.1 Bộ điều khiển mờ lai kinh điển 34

2.3.2.2 Bộ điều khiển mờ chỉnh định tham số bộ điều khiển PID 35

CHƯƠNG 3 38

THIẾT KẾ BỘ ĐIỀU KHIỂN MỜ CHỈNH ĐỊNH PID ĐỂ ĐIỀU KHIỂN TAY MÁY HAI BẬC TỰ DO 38

3.1 Khái quát 38

3.2 Xây dựng phương trình động học cánh tay robot 2 bậc tự do 38

3.2.1 Khái quát 38

3.2.2 Vấn đề điều khiển cánh tay Robot 39

3.2.3 Động học của cánh tay Robot 2DOF 41

3.2.3.1 Động học thuận 42

3.2.3.2 Động học ngược 42

3.2.3.3 Động lực học cánh tay robot 2DOF 43

3.3 Tổng hợp hệ điều khiển PID cho cánh tay robot hai bậc tự do 44

3.3.1 Thuật toán điều khiển tỉ lệ (P) có phản hồi tốc độ và điều khiển PD 45

3.3.2 Thuật toán điều khiển PD có bù gia tốc trọng trường 46

3.3.3 Thuật toán điều khiển PID 46

3.3.4 Nhận xét chung 46

3.4 Tổng hợp bộ điều khiển vị trí PID cho động cơ điện một chiều 48

3.4.1 Các thông số ban đầu 49

3.4.1.1 Động cơ điện một chiều 49

3.4.1.2 Bộ chỉnh lưu 52

3.4.1.3 Biến dòng 53

3.4.1.4 Máy phát tốc 53

3.4.1.5 Cảm biến vị trí 54

3.4.2 Tổng hợp mạch vòng điều chỉnh dòng (RI) 54

Trang 7

3.4.3 Tổng hợp mạch vòng điều chỉnh tốc độ (R) 57

3.4.4 Tổng hợp mạch vòng điều chỉnh vị trí (R) 59

3.5 Tính phi tuyến của bộ điều khiển vị trí 62

3.6 Xây dựng hệ điều khiển mờ chỉnh định tham số bộ điều khiển PID để điều chỉnh cánh tay Robot 2DOF 63

3.6.1 Đặt vấn đề 63

3.6.2 Tổng hợp mô hình bộ điều khiển mờ chỉnh định bộ tham số PID 64

3.6.2.1 Biến ngôn ngữ và miền giá trị của nó 65

3.6.2.2 Xác định hàm liên thuộc (membership function) 67

3.6.2.3 Xây dựng các luật điều khiển 71

3.6.2.4 Luật hợp thành 74

3.7 Kết quả mô hình hóa, mô phỏng 76

3.7.1 Hệ thống điều khiển tay máy sử dụng bộ điều khiển PID 76

3.7.1.1 Mô hình simulink của hệ thống 76

3.7.1.2 Kết quả mô phỏng hệ thống điều khiển tay máy hai bậc tự do dùng PID 78

(Với trường hợp khối lượng tải Mt=0; moment quán tính tải Jt=0) 78

3.7.2 Hệ thống điều khiển tay máy sử dụng hệ điều khiển mờ chỉnh định thông số bộ PID 85

3.7.2.1 Mô hình simulink hệ thống bộ điều khiển mờ (Fuzzy logic) 85

3.7.2.2 Kết quả mô phỏng hệ thống điều khiển tay máy hai bậc tự do dùng bộ điều khiển mờ (Fuzzy logic).(Với trường hợp khối lượng tải Mt=0; moment quán tính tải Jt=0) 88

3.8 So sánh quỹ đạo giữa PID và chỉnh định mờ tham số bộ điều khiển PID 94

3.8.1 Trường hợp Mt = 0kg, Jt=0 kg.m 2 94

3.8.1.1 Sai lệch quỹ đạo tay máy 94

3.8.1.2 Sai lệch góc quay hai khớp của tay máy 95

3.8.1.3 Sai lệch tốc độ góc quay hai khớp của tay máy 97

3.8.2 Trường hợp Mt = 1kg, Jt=0,5 kg.m 2 98

3.8.2.1 Sai lệch quỹ đạo tay máy 98

3.8.2.2 Sai lệch góc quay hai khớp của tay máy 98

3.8.2.3 Sai lệch tốc độ góc quay hai khớp của tay máy 100

CHƯƠNG 4 103

Trang 8

TÍCH HỢP BỘ ĐIỀU KHIỂN MỜ VÀO PLC S7 300 103

4.1 Phương pháp tích hợp bộ điều khiển mờ vào PLC S7 300 103

4.1.1 Chương trình phần mềm tích hợp FCPA 103

4.1.1.1 Chuẩn bị một Project khai báo bộ điều khiển mờ bằng FCPA 103

4.1.1.2 Khai báo các biến vào ra và viết chương trình 103

4.2 Tiến hành tích hợp bộ điều khiển mờ vào PLC 110

4.2.1 Sử dụng DB mờ với FB30 (Fuzzy control) 110

4.2.2 Thanh ghi báo trạng thái làm việc của FB30 111

KẾT LUẬN VÀ KIẾN NGHỊ 112

1 KẾT LUẬN 112

2 KIẾN NGHỊ 113

TÀI LIỆU THAM KHẢO 113

DANH MỤC CÁC BẢNG Bảng 1.1: Thông số của module mờ 21

Bảng 3.1: Dịch chuyển theo quĩ đạo của cánh tay robot 39

Bảng 3.2: Thông số vật lý của cánh tay robot 2DOF 41

Bảng 3.3: Các thông số của động cơ điện một chiều 50

Bảng 3.4: Luật điều khiển Hesokp 71

Bảng 3.5: Luật điều khiển Hesokd 71

Bảng 3.6: Luật điều khiển xây dựng bằng MATLAB 71

DANH MỤC CÁC HÌNH VẼ, ĐỒ THỊ Hình 1.1: Sơ đồ khối của PLC 12

Hình 1.2: Hệ thống điều khiển sử dụng PLC 12

Hình.1.3 13

Hình 1.4 13

Hình 1.5 14

Hình 1.6 14

Hình 1.7: Ngôn ngữ được phát triển từ ngôn ngữ GRAPH 15

Hình 1.8: Cấu trúc của PLC S7- 300 16

Hình 1.9 16

Hình 1.10 17

Hình 1.11 17

Hình 1.12 18

Trang 9

Hình 1.13 18

Hình 1.14 Module Fuzzy giao tiếp với PLC S7-300 20

Hình 2.1: Sơ đồ khối bộ điều khiển mờ 26

Hình 2.2: Sơ đồ xác định trung bình tâm 29

Hình 2.3: Các bộ điều khiển mờ 29

Hình 2.3a, b: Hệ điều khiển mờ theo luật PI 30

Hình 2.4: Hệ điều khiển mờ theo luật PD 31

Hình 2.5: Hệ điều khiển mờ theo luật PID 31

Hình 2.6: Cấu trúc phương pháp điều khiển thích nghi trực tiếp 32

Hình 2.7: Cấu trúc phương pháp điều khiển thích nghi gián tiếp 33

Hình 2.9: Mô hình bộ điều khiển mờ lai kinh điển 35

Hình 2.8: Hệ điều khiển mờ lai 34

Hình 2.10: Phương pháp chỉnh định mờ tham số bộ điều khiển PID 36

Hình 2.11: Bên trong bộ chỉnh định mờ 37

Hình 3.1: Sơ đồ minh hoạ cánh tay robot n khâu 39

Hình 3.2: Sơ đồ cánh tay robot 2DOF 40

Hình 3.4: Điều khiển tỉ lệ (P) có phản hồi tốc độ 45

Hình 3.5: Điều khiển PD 45

Hình 3.6: Điều khiển PD có bù gia tốc trọng trường 46

Hình 3.7: Sơ đồ cấu trúc điều khiển PID 46

Hình 3.8: Cấu trúc robot + các hệ dẫn động 47

Hình 3.9: Sơ đồ của DCM làm bộ dẫn động cho robot 47

Hình 3.10: Sơ đồ thay thế động cơ điện một chiều kích từ độc lập 49

Hình 3.11: Cấu trúc của động cơ điện một chiều khi từ thông không đổi 52

Hình 3.12: Sơ đồ khối mạch chỉnh lưu có điều khiển 52

Hình 3.13: Sơ đồ mạch vòng điều chỉnh dòng điện 54

Hình 3.14 55

Hình 3.15: Sơ đồ cấu trúc của hệ điều chỉnh vị trí 56

Hình 3.16: mạch vòng điều chỉnh tốc độ 57

Hình 3.17: mạch vòng điều chỉnh vị trí 59

Hình 3.18 60

Hình 3.19 : Sơ đồ cấu trúc của hệ điều chỉnh vị trí 61

Hình 3.20: Quan hệ giữa  và  63

Hình 3.21: Sơ đồ bộ điều khiển mờ 64

Hình 3.22: Cấu trúc bộ chỉnh định mờ khớp 1 65

Hình 3.23: Cấu trúc bộ chỉnh định mờ khớp 2 65

Hình 3.24: Mô hình rời rạc hóa hàm liên thuộc trapmf của biến et, det 67

Hình 3.25: Mô hình hàm liên thuộc trapmf của biến Hesokp , Hesokd 67

Hình 3.26: Xác định tập mờ cho biến vào et 68

Hình 3.27: Xác định tập mờ cho biến vào det 68

Hình 3.28: Xác định tập mờ cho biến ra Hesokp 69

Hình 3.29: Xác định tập mờ cho biến ra Hesokd 69

Hình 3.30: Luật hợp thành đối với tín hiệu vào ra trên mặt phẳng 70

Trang 10

Hình 3.31: Luật hợp thành đối với tín hiệu vào ra trên hình khối 70

Hình 3.32: Mô hình hệ thống sử dụng bộ điều khiển PID 76

Hình 3.33: Mô hình khối điều khiển dòng điện và tốc độ động cơ 1 77

Hình 3.34: Mô hình khối điều khiển dòng điện và tốc độ động cơ 2 77

Hình 3.35: Mô hình khối HT1 và HT2 77

Hình 3.36: Mô hình khâu phản hồi vị trí 1 và 2 77

Hình 3.37: Mô hình tay máy 2DOF 78

Hình 3.38: Đồ thị quỹ đạo đặt và quỹ đạo thực của tay máy dùng PID 78

Hình 3.39: Đồ thị sai lệch quỹ đạo dùng PID 79

Hình 3.40: Đồ thị sai lệch quỹ đạo góc đặt và góc ra của khớp 1 dùng PID 80

Hình 3.41: Đồ thị sai lệch góc của khớp 1 dùng PID 80

Hình 3.42: Đồ thị sai lệch tốc độ góc của khớp 1 dùng PID 81

Hình 3.43: Đồ thị tốc độ động cơ 1 dùng PID 81

Hình 3.44: Đồ thị moment khớp 1 dùng PID 82

Hình 3.45: Đồ thị sai lệch quỹ đạo góc đặt và góc ra của khớp 2 dùng PID 82

Hình 3.46: Đồ thị sai lệch góc của khớp 2 dùng PID 83

Hình 3.47: Đồ thị sai lệch tốc độ góc của khớp 2 dùng PID 83

Hình 3.48: Đồ thị tốc độ động cơ 2 dùng PID 84

Hình 3.49: Đồ thị moment khớp 2 dùng PID 84

Hình 3.50: Mô hình hệ thống sử dụng bộ điều khiển Fuzzy 85

Hình 3.51: Mô hình bộ điều khiển 1 86

Hình 3.52: Mô hình bộ điều khiển 2 86

Hình 3.53: Kết quả mô phỏng bằng RuleWiewer FLC1, FLC2 87

Hình 3.54: Bảng các luật điều khiển FLC1, FLC2 87

Hình 3.55: Luật hợp thành của FLC1, FLC2 với tín hiệu vào ra trên hình khối 87

Hình 3.56: Đồ thị quỹ đạo đặt và quỹ đạo thực của tay máy dùng Fuzzy 88

Hình 3.57: Đồ thị sai lệch quỹ đạo dùng Fuzzy 88

Hình 3.58: Đồ thị sai lệch quỹ đạo góc đặt và góc ra của khớp 1 dùng Fuzzy 89

Hình 3.59: Đồ thị sai lệch góc của khớp 1 dùng Fuzzy 89

Hình 3.60: Đồ thị sai lệch tốc độ góc của khớp 1 dùng Fuzzy 90

Hình 3.61: Đồ thị tốc độ động cơ 1 dùng Fuzzy 90

Hình 3.62: Đồ thị moment khớp 1 dùng Fuzzy 91

Hình 3.63: Đồ thị sai lệch quỹ đạo góc đặt và góc ra của khớp 2dùng Fuzzy 91

Hình 3.64: Đồ thị sai lệch góc của khớp 2 dùng Fuzzy 92

Hình 3.65: Đồ thị sai lệch tốc độ góc của khớp 2 dùng Fuzzy 92

Hình 3.66: Đồ thị tốc độ động cơ 2 dùng Fuzzy 93

Hình 3.67: Đồ thị moment khớp 2 dùng Fuzzy 93

Hình 3.68: Sai lệch quỹ đạo dùng PID và Fuzzy 94

Hình 3.69: Đồ thị góc quay khớp 1 giữa giá trị đặt, PID và Fuzzy 95

Hình 3.71: Đồ thị sai lệch góc quay khớp 1 giữa PID và Fuzzy 96

Hình 3.73: Đồ thị sai lệch tốc độ góc khớp 1 giữa PID và Fuzzy 97

Trang 11

Hình 3.75: Sai lệch quỹ đạo dùng PID và Fuzzy 98

Hình 4.1: Chọn biến ngôn ngữ vào/ ra 103

Hình 4.2: Cƣ̉a sổ soạn thảo biến ngôn ngƣ̃ vào/ ra và luật hợp thành 104

Hình 4.3: Cƣ̉a sổ soạn thảo các hàm liên thuộc của đầu vào et 1 105

Hình 4.4: Cƣ̉a sổ soạn thảo các hàm liên thuộc của đầu vào det 1 106

Hình 4.5: Cƣ̉a sổ soạn thảo các hàm liên thuộc của đầu ra HesoKP 1 106

Hình 4.6: Cƣ̉a sổ soạn thảo các hàm liên thuộc của đầu ra HesoKD 1 107

Hình 4.7: Màn hình soạn thảo luật điều khiển 107

Hình 4.8: Bảng ma trận luật điều khiển của hệ số KP 1 108

Hình 4.9: Bảng ma trận luật điều khiển của hệ số KD 1 108

Hình 4.10: Quan hệ vào/ra của bộ điều khiển mờ dạng hình khối (HesoKP1) 109

Hình 4.11: Quan hệ vào/ra của bộ điều khiển mờ dạng hình khối (HesoKD1) 109

Hình 4.12: Kết nối các khối trong Simatic đến module mờ (Fuzzy module) 110

MỞ ĐẦU

Trang 12

Ngày nay với sự phát triển của khoa học kỹ thuật các ngành công nghệ thông tin, điện tử viễn thông, tự động hóa… đã có một bước tiến rất lớn, nhiều công trình khoa học, các sản phẩm được ra đời nhằm đáp ứng nhu cầu của con người như: máy rút tiền tự động (ATM), thiết bị nhận dạng vân tay, robot giúp việc nhà, người máy Asimo có khả năng giao tiếp giống như người và chỉ huy dàn nhạc…

Các cơ cấu tay máy 2 bậc tự do được sử dụng rộng rãi trong nhiều lĩnh vực, như

hệ thống quay ra đa, điều chỉnh tầm và hướng pháo cao xạ, tên lửa; Điều chỉnh hướng pin mặt trời… việc ―thông minh‖ hóa các hệ thống điều khiển này đang nhiều nhà khoa học quan tâm nghiên cứu

Việc nghiên cứu thiết kế bộ điều khiển mờ và tích hợp chúng vào PLC S7- 300

để điều khiển và nâng cao chất lượng, tăng độ mềm dẻo và độ linh hoạt của bộ

truyền động trong các dây chuyền sản xuất, cụ thể là điều khiển tay máy hai bậc tự

do là một vấn đề mới có ý nghĩa cao về khoa học

Việc tích hợp điều khiển mờ vào PLC S7-300 mở ra triển vọng mới trong việc khai thác, áp dụng module mở rộng của PLC cho các hệ thống điều khiển trong công nghiệp nhằm khai thác triệt để năng lực của PLC, giảm vốn đầu tư, nâng cao

Trong thời gian của khóa học cao học, chuyên ngành Tự Động Hóa tại trường Đại

Học Kỹ Thuật Công Nghiệp Thái Nguyên, được sự giúp đỡ của nhà trường và thầy

giáo PGS.TS Lại Khắc Lãi tôi đã chọn đề tài “Tích hợp điều khiển mờ vào PLC

S7- 300 để điều khiển tay máy 2 bậc tự do” để làm đề tài nghiên cứu

Nội dung của luận văn được chia thành 4 chương:

CHƯƠNG 1: TÌM HIỂU PLC S7-300

Trang 13

CHƯƠNG 2: TỔNG QUAN VỀ ĐIỀU KHIỂN MỜ VÀ BỘ ĐIỀU KHIỂN PID CHƯƠNG 3: THIẾT KẾ BỘ ĐIỀU KHIỂN MỜ CHỈNH ĐỊNH PID ĐỂ ĐIỀU KHIỂN TAY MÁY HAI BẬC TỰ DO

CHƯƠNG 4: TÍCH HỢP BỘ ĐIỀU KHIỂN MỜ VÀO PLC S7 300

CÁC KIẾN NGHỊ VÀ KẾT LUẬN

Tôi xin trân trọng bày tỏ lòng biết ơn sâu sắc đến thầy PGS.TS Lại Khắc Lãi

người đã hướng dẫn tận tình và giúp đỡ tôi hoàn thành luận văn thạc sĩ này

Tôi xin chân thành cảm ơn quý thầy cô ở Khoa Điện, khoa sau Đại học, Ban Giám Hiệu – Trường Đại học Kỹ thuật Công nghiệp đã đóng góp nhiều ý kiến và tạo điều kiện thuận lợi cho tôi hoàn thành luận văn

Dù có nhiều nỗ lực cố gắng, xong bản luận văn không tránh khỏi những thiếu sót và hạn chế Tôi rất mong nhận được sự góp ý của quý thầy và các độc giả để bản luận văn hoàn thiện hơn

Tôi xin chân thành cảm ơn!

Thái Nguyên, ngày 10 tháng 09 năm 2010

Người thực hiện

Nguyễn Văn Sum

Trang 14

CHƯƠNG 1 TỔNG QUAN VỀ PLC S7-300 1.1 Lịch sử phát triển của PLC

- Bộ điều khiển lập trình PLC (Programmable Logic Controller) được sáng tạo

ra từ ý tưởng ban đầu của một nhóm kỹ sư thuộc hãng General Motors vào năm

1968 nhằm thay thế những mạch điều khiển bằng Rơle và thiết bị điều khiển rời rạc cồng kềnh

- Đến giữa thập niên 70, công nghệ PLC nổi bật nhất là điều khiển tuần tự theo chu kỳ và theo bit trên nền tảng của CPU Thiết bị AMD 2901 và AMD 2903 trở nên ngày càng phổ biến Lúc này phần cứng cũng phát triển: bộ nhớ lớn hơn, số lượng ngõ vào/ra nhiều hơn, nhiều loại module chuyên dụng hơn Vào năm 1976, PLC có khả năng điều khiển các ngõ vào/ra ở xa bằng kỹ thuật truyền thông, khoảng 200 mét

- Đến thập niên 80, bằng sự nỗ lực chuẩn hóa hệ giao tiếp với giao diện tự động hóa, hãng General Motors cho ra đời loại PLC có kích thước giảm, có thể lập trình bằng biểu tượng trên máy tính cá nhân thay vì thiết bị lập trình đầu cuối chuyên dụng hay lập trình bằng tay

- Đến thập niên 90, những giao diện phần mềm mới có cấu trúc lệnh giảm và cấu trúc của những giao diện được cung cấp từ thập niên 80 đã được đổi mới

- Cho đến nay những loại PLC có thể lập trình bằng ngôn ngữ cấu trúc lệnh (STL), sơ đồ hình thang (LAD), sơ đồ khối (FBD)

- Hiện nay có rất nhiều hãng sản xuất PLC như: Siemens, Allen-Bradley, General Motors, Omron, Mitsubishi, Festo, LG, GE Fanuc, Modicon…

- PLC của Siemens gồm có các họ: Simatic S5, Simatic S7, Simatic S500/505 Mỗi họ PLC có nhiều phiên bản khác nhau, chẳng hạn như: Simatic S7 có S7-200, S7-300, S7-400… Trong đó mỗi loại S7 có nhiều loại CPU khác nhau như S7-300

có CPU 312, CPU 314, CPU 316, CPU 315-2DP, CPU 614…

Trang 15

- Để có thể thực hiện được một chương trình điều khiển, tất nhiên PLC phải có tính năng như một máy tính, nghĩa là nó phải có một bộ vi xứ lý (CPU), một hệ điều hành, bộ nhớ để lưu trữ chương trình điều khiển, dữ liệu và các cổng vào/ra để giao tiếp với các dối tượng điều khiển và trao đổi thông tin với môi trường xung quanh

Hình 1.1: Sơ đồ khối của PLC

Hình 1.2: Hệ thống điều khiển sử dụng PLC

1.2 Phân loại

PLC được phân loại theo 2 cách sau:

Trang 16

 Hãng sản xuất: Gồm các nhãn hiệu như Siemen, Omron, Misubishi, Alenbratlay …

 Version:

Ví dụ : PLC Siemen có các dòng: Logo, Zen, S7-200, S7-300, S7-400

PLC Misumishi có các dòng: Fx, Fx0, Fx ON

1.3 Giới thiệu các ngôn ngữ lập trình

Các loại PLC nói chung thường có nhiều ngôn ngữ lập trình nhằm phục vụ các đối tượng sử dụng khác nhau PLC S7-300 có 5 loại ngôn ngữ lập trình cơ bản

 Ngôn ngữ ―hình thang‖, ký hiệu LAD (Ladder logic)

Hình.1.3 Đây là ngôn ngữ đồ họa thích hợp với những người quen thiết kế mạch logic

 Ngôn ngữ ―liệt kê lệnh‖, ký hiệu STL (Statement List)

Hình 1.4 Đây là ngôn ngữ lập trình thông thường của máy tính Một chường trình được ghép bởi nhiều câu lệnh theo một thuật toán nhất định, mỗi lệnh chiếm mỗi hàng và điều có cấu trúc chung là ―tên lệnh‖ + ― toán hạng‖

Trang 17

 Ngôn ngữ ― hình khối‖, ký hiệu là FBD (Function Block Diagram)

Hình 1.5 Đây là ngôn ngữ đồ họa thích hợp với người quen thiết kế mạch điều khiển số

Đây là ngôn ngữ lập trình cấp cao dạng đồ họa Cấu trúc chương trình rỏ ràng, chương trình ngắn gọn Thích hợp với người trong ngành cơ khí vốn quen với giản đồ Grafcet của khí nén

Hình 1.6

Trang 18

Hình 1.7: Ngôn ngữ đƣợc phát triển từ ngôn ngữ GRAPH

1.4 Cấu trúc phần cứng PLC S7-300

PLC S7-300 đƣợc thiết kế theo kiểu module Các module này sử dụng cho nhiều ứng dụng khác nhau Việc xây dựng PLC theo cấu trúc module rất thuận tiện cho việc thiết kế các hệ thống gọn nhẹ và dễ dàng cho việc mở rộng hệ thống Số các module đƣợc sử dụng nhiều hay ít tùy theo từng ứng dụng, song tối thiểu bao giờ cũng có một module chính là module CPU Các module còn lại là những module truyền và nhận tín hiệu với đối tƣợng điều khiển bên ngoài, các module chức năng chuyên dụng… Chúng đƣợc gọi chung là các module mở rộng

Các module mở rộng gồm có:

 Module mở rộng cổng tín hiệu vào/ra (SM), gồm có: DI, DO, DI/DO,

AI, AO, AI/AO

 Module chức năng điều khiển riêng (FM)

 Module phục vụ truyền thông (CP)

Trang 19

Hình 1.9

M COIL VALE

PS CPU IM SM:DI SM:DO SM:AI SM:AO FM CP

Hình 1.8: Cấu trúc của PLC S7- 300

1.4.1 Module nguồn PS307 của S7-300 (Hình 1.9)

Module PS307 có nhiệm vụ chuyển đổi nguồn xoay chiều

120/230V thành nguồn một chiều 24V để cung cấp cho các

module khác của PLC Ngoài ra còn có nhiệm vụ cung cấp

nguồn cho các cảm biến và các cơ cấu tác động có công suất

nhỏ

Module nguồn thường được lắp đặt bên trái hoặc phía

dưới của CPU tùy theo cách lắp đặt theo bề ngang hoặc theo

chiều dọc

Module nguồn PS307 có 3 loại: 2 A, 5A và 10 A

Mặt trước của module nguồn gồm có:

 Một đèn Led báo hiệu trạng thái điện áp ra 24 V

 Một công tắc dùng để bật / tắt điện áp ra

 Một nút dùng để chọn điện áp đầu vào là 120 VAC hoặc 230VAC

- Mặt sau của module gồm có các lỗ dùng để nhận điện áp vào và ra

Trang 20

Hình 1.11

Hình 1.10

1.4.2 Khối xử lí trung tâm (CPU Hình 1.10)

Module CPU là loại module có chứa bộ vi xử lý, hệ

điều hành, bộ nhớ, các bộ định thời, bộ đếm và cổng truyền

thông (RS485)… và có thể có một vài cổng vào/ra số Các

cổng vào ra số này đƣợc gọi là cổng vào ra onboard

Trong họ PLC S7-300 các module CPU đƣợc đặt tên

theo bộ vi xử lí có trong nó, nhƣ : module CPU312, module

CPU314, module CPU315,…

Ngoài ra còn có các module đƣợc tích hợp sẵn cũng nhƣ

các khối hàm đặt trong thƣ viện của hệ điều hành phục vụ cho việc sử dụng các cổng vào /ra onboard, đƣợc phân biệt bằng cụm chữ cái IFM (Intergrated Function Module) Ví dụ module CPU312 IFM, module CPU314 IFM… Bên cạnh đó còn có loại CPU với hai cổng truyền thông, trong đó cổng thứ hai có chức năng chính là phục vụ nối mạng phân tán và kèm theo phần mềm tiện dụng tích hợp sẵn trong hệ điều hành Các loại module CPU này đƣợc phân biệt bằng cách thêm cụm từ DP (Distributed port) trong tên gọi Ví dụ: module CPU315-2DP, module CPU316-2DP

1.4.3 Module mở rộng cổng tín hiệu (Hình 1.11)

- Digital Input Module: Module mở rộng các cổng vào số, có nhiệm vụ nhận các tín hiệu số từ các thiết bị ngoại vi vào vùng đệm để xử lí, gồm có các module sau:

Trang 21

1.4.4 Module ghép nối (Interface module-IM: Hình 1.12)

- Là loại module chuyên dụng có nhiệm vụ

ghép nối từng nhóm module mở rộng lại với

nhau thành một khối và được quản lý chung

bởi một module CPU Một module CPU

S7-300 có thể làm việc trực tiếp với nhiều nhất 4

racks và các racks này phải được nối với nhau

bằng module IM Module IM gồm có các

loại:

 IM 360 , IM 361, IM 365

1.4.5 Module mềm PID (Hình 1.13)

Trong phần mềm Step7 cung cấp các module mềm

PID để điều khiển các đối tượng có mô hình liên tục như

lò, động cơ, mức … Đầu ra của đối tượng được đưa vào

đầu vào của bộ điều khiển thông qua các cổng vào tương

tự của module tương tự của S7-300 Tín hiệu ra của bộ

điều khiển có nhiều dạng và được đưa đến các cơ cấu

chấp hành qua các module vào ra khác nhau như hình 13

 Qua cổng ra tương tự của module ra tương tự (AO)

 Qua cổng ra số của module ra số (DO)

 Qua các cổng phát ra xung tốc độ cao

Trang 22

Phụ thuộc vào cơ cấu chấp hành, người sử dụng có thể chọn được module mềm PID tương thích Ba module được tích hợp trong phần mềm Step7 phù hợp với

ba kiểu cơ cấu chấp hành sau:

1) Điều khiển liên tục với module mềm FB41 (tên hình thức CONT_C)

2) Điều khiển bước với module mềm FB42 (tên hình thức CONT_S)

3) Điều khiển kiểu phát xung với khối hàm hổ trợ FB43 (tên hình thức PULSEGEN)

Mỗi module mềm PID đều có một khối dữ liệu riêng (DB) để lưu trữ các dữ liệu để phục vụ cho chu trình tính toán thực hiện luật điều khiển Các khối hàm FB của module mềm PID đều cập nhật được những khối dữ liệu này ở mọi thời điểm

Module mềm FB ―PULSEGEN‖ được sử dụng kết hợp với module mềm FB

―CONT_C‖ nhằm tạo ra bộ điều khiển có tín hiệu ra dạng xung tốc độ cao thích ứng với cơ cấu chấp hành kiểu tỷ lệ

Một bộ điều khiển PID mềm được hoàn thiện thông qua các khối hàm FB nhiều chức năng tạo ra tính linh hoạt cao trong thiết kế Người sử dụng có thể chọn chức năng này hoặc loại bỏ các chức năng không cần c ho một hệ thống Các chức năng

cơ bản khác như xử lý tín hiệu chủ đạo tín hiệu quá trình và tính toán các biến khác cùng với bộ điều khiển theo luật điều khiển PID cũng được tích hợp sẵn trong một module điều khiển mềm

1.4.6 Module mờ (Fuzzy hình 1.13)

Trong PLC S7 300 cung cấp module fuzzy để điều khiển các đối tượng có mô hình phi tuyến cần độ chính xác cao như : robot, động cơ trong các dây chuyền sản xuất công nghiệp… Đầu ra của đối tượng được đưa vào đầu vào của bộ điều khiển thông qua các cổng vào tương tự của module tương tự của S7-300 Tín hiệu ra của bộ điều khiển có nhiều dạng và được đưa đến các cơ cấu chấp hành qua các module vào ra khác nhau như:

 Qua cổng vào tương tự của module mờ (FUZZY_AI)

Trang 23

 Qua cổng ra tương tự của module mờ (FUZZY_AO)

Trong module Fuzzy được thiết kế giao tiếp với PLC S3- 300 có 8 ngõ vào với bảy ngôn ngữ hợp thành, 4 ngõ ra với chín ngôn ngữ hợp thành như hình 1.14

Hình 1.14 Module Fuzzy giao tiếp với PLC S7-300 Trong hình 1-14 sử dụng một ứng dụng mờ trong một hệ thống điều khiển đóng hoặc mở vòng lặp sẽ được hiển thị ở dạng sơ đồ mạch Cấu trúc này với việc

sử dụng tối đa bằng các yếu tố đầu vào và đầu ra sẵn cho chúng ta cái nhìn tổng quan về các cấu hình của module fuzzy Cấu hình một ứng dụng mờ có thể được chia thành ba bước:

- Xác định các biến đầu vào và đầu ra

- Xác định giá trị ngôn ngữ

- Thiết lập các luật mờ

Tất cả các bước được thực hiện trên phần mềm Fuzzy con trol Bằng việc xác định các biến vào ra ta có thể tạo ra một mảng đa chiều vòng lặp trong hệ thống điều khiển các đối tượng phi tuyến với độ chính xác khá cao

Trang 24

Bảng 1.1: Thông số của module mờ

Trang 25

3 ) Dùng để đóng ngoặc biểu thức đã mỡ ngoặc trước đó, lệnh

này không có đối tượng

4 +AR1 n Cộng nội dung của ACCUI hoặc nội dung tại con trỏ n với

nội dung có địa chỉ ở thanh ghi 1

5 +AR2 n Cộng nội dung của ACCUI hoặc nội dung tại con trỏ n với

nội dung có địa chỉ ở thanh ghi 2

ở ACCU1

ACCU1 kết quả để ở ACCU1

ở ACCU1

ACCU1 kết quả để ở ACCU1

nhau không

11 <> D So sánh hai số nguyên 32 bit ở ACCU1 và ACCU2 có khác

nhau không

12 > D So sánh số nguyên 32 bit ở ACCU2 có lớn hơn số nguyên

32 bit ở ACCU1 không

Trang 26

32 bit ở ACCU1 không

14 >▪D So sánh số nguyên 32 bit ở ACCU2 có lớn hơn hay bằng số

nguyên 32 bit ở ACCU1 không

1.6.3 So sánh hệ điều khiển rơle và hệ điều khiển PLC như sau

 Hệ điều khiển rơle

 Nhiều bộ phận đã được chuẩn hóa

 Ít nhạy cảm với nhiễu

 Kinh tế với hệ thống nhỏ

 Thời gian lắp đặt lâu

 Thay đổi khó khăn

 Khó theo dõi và kiểm tra các hệ thống lớn phức tạp

 Cần bảo quản thường xuyên

 Kích thước lớn

Trang 27

CHƯƠNG 2 TỔNG QUAN VỀ ĐIỀU KHIỂN MỜ VÀ BỘ ĐIỀU KHIỂN PID

2.1 Lịch sử phát triển

Từ những năm của đầu thập niên 90 cho đến nay, hệ điều khiển mờ và mạng noron (Fuzzy system and neural network) được các nhà khoa học và các kỹ sư trong lĩnh vực khoa học kỹ thuật đặc biệt quan tâm nghiên cứu và ứng dụng vào sản xuất

Trang 28

Tập mờ và logic mờ dựa trên các suy luận của con người về các thông tin ―không chính xác‖ hoặc ―không đầy đủ‖ về hệ thống để hiểu biết và điều khiển hệ thống một cách không chính xác Điều khiển mờ chính là bắt chước cách xử lý thông tin

và điều khiển của con người đối với các đối tượng, do vậy điều khiển mờ đã giải quyết thành công các vấn đề điều khiển phức tạp mà trước đây giải quyết chưa được

Lịch sử của điều khiển mờ bắt đầu từ năm 1965, khi giáo sư Lofti A Zadeh ở

Mỹ đã đưa ra khái niệm về lý thuyết mờ (Fuzzy set theory) Từ đó trở đi các nghiên cứu lý thuyết và ứng dụng tập mờ phát triển một cách mạnh mẽ

 Năm 1972 hai giáo sư Terano và Asai đã thiết lập ra cơ sở nghiên cứu hệ thống

mờ ở Nhật

 Năm 1974 Mamdani đã nghiên cứu điều khiển mờ cho lò hơi

 Năm 1980 hãng Smidth Co Đã bắt đầu nghiên cứu điều khiển mờ cho lò xi măng

 Năm 1984 Hiệp hội hệ thống mờ quốc tế (IFSA) được thành lập

 Năm 1989 phòng thí nghiệm quốc tế nghiên cứu ứng dụng kỹ thuật mờ đầu tiên được thành lập

Cho đến nay có rất nhiều tài liệu nghiên cứu lý thuyết và các kết quả ứng dụng

lý thuyết mờ trong điều khiển hệ thống Tuy vậy tính nhất loạt cho các ứng dụng thực tế của logic mờ vẫn còn đang thu hút nhiều tranh luận sôi nổi và hứa hẹn sự phát triển mạnh mẽ

2.2 Điều khiển mờ

2.2.1 Sơ đồ khối của hệ điều khiển mờ

Một bộ điều khiển mờ có bốn khối cơ bản (Hình 2.1) gồm:

- Mờ hoá (Fuzzifier),

- Hợp thành (Inference Mechanism),

Trang 29

- Luật mờ (Rule-base),

- Giải mờ (Defuzzifier)

Trong các khối trên, khối luật mờ và khối hợp thành là phần cốt lõi của bộ điều khiển Nó mô phỏng những suy đoán của con người nhằm đạt được mục tiêu điều khiển mong muốn

Mờ hoá được định nghĩa như sự ánh xạ từ tập các giá trị thực * n

x  U R thành tập các giá trị mờ A’ ở trong U Nguyên tắc chung việc thực hiện mờ hoá là:

- Từ tập giá trị thực x đầu vào sẽ tạo ra tập mờ A’ với hàm thuộc có giá trị đủ rộng tại các điểm rõ x*

- Nếu có nhiễu ở đầu vào thì việc mờ hoá sẽ góp phần khử nhiễu

- Việc mờ hoá phải tạo điều kiện đơn giản cho tính toán sau này

Có ba phương pháp mờ hóa thường dùng gồm: mờ hóa đơn trị, mờ hóa Gaus

và mờ hóa hình tam giác Trong đó, mờ hóa Gaus hoặc mờ hóa hình tam giác dùng nhiều vì hai phương pháp này cho phép tính toán tương đối đơn giản và có thể khử nhiễu đầu vào

 Mờ hoá đơn trị (Singleton Fuzzifier)

Trang 30

Mờ hoá đơn trị là từ các điểm giá trị thực lấy các giá trị đơn trị của tập

mờ A’, nghĩa là hàm liên thuộc dạng:

(2.1)

 Mờ hoá Gaus (Gaussian Fuzzifier)

Mờ hoá Gaus là từ các điểm giá trị thực lấy các giá trị trong tập mờ A’ với hàm thuộc Gaus

định độ rộng của hàm thuộc

 Mờ hoá hình tam giác (Triangular Fuzzifier)

Mờ hoá hình tam giác là từ các điểm giá trị thực lấy các giá trị trong tập mờ A’ với hàm thuộc dạng hình tam giác hoặc hình thang

2.2.1.2 Khối hợp thành (Inference Mechanism)

Dùng để biến đổi các giá trị mờ hoá của biến ngôn ngữ đầu vào thành các giá trị

mờ của biến ngôn ngữ đầu ra theo các luật hợp thành nào đó

2.2.1.3 Khối luật mờ (Rule-base)

Bao gồm tập các luật ―Nếu Thì ‖ dựa vào các luật mờ cơ sở do người thiết

kế xây dựng thích hợp cho từng biến và giá trị của các biến ngôn ngữ theo quan hệ

mờ Vào/Ra

2.2.1.4 Khối giải mờ (Defuzzifier)

Biến đổi các giá trị mờ đầu ra thành giá trị rõ để điều khiển đối tượng Để

mở rộng cho các bài toán điều khiển, người ta còn bổ sung thêm vào bộ điều khiển

mờ các khâu điều khiển kinh điển khác như PID, feedforward…

Khi chọn phương pháp giải mờ phải lưu ý:

Tính hợp lý của kết quả, việc tính toán đơn giản, tính liên tục

Trang 31

Như vậy giải mờ là quá trình xác định một giá trị rõ ở đầu ra theo hàm liên thuộc

hợp thành đã tìm được từ các luật hợp thành và điều kiện đầu vào Có 3 phương

pháp giải mờ thường dùng là: phương pháp cực đại, phương pháp trọng tâm và

phương pháp trung bình trọng tâm

a Phương pháp cực đại

Hay còn gọi là phương pháp độ cao, chỉ dùng cho loại tập mờ ra có đỉnh nhọn

Giải mờ theo phương pháp cực đại gồm 2 bước:

 Xác định miền chứa giá trị rõ y’ Giá trị rõ y’ là giá trị rõ mà tại đó hàm

liên thuộc đạt giá trị cực đại (độ cao H của tập mờ B’), tức là miền

G = yYB’(y) = H (2.2)

Xác định y’ có thể chấp nhận được từ G

b Phương pháp trọng tâm:

Lúc này giá trị rõ đầu ra được lấy theo điểm trọng tâm của hình bao bởi hàm

liên thuộc hợp thành và trục hoành

Công thức tính giá trị y như sau:





S B S B

dy y

dy y y y

)(



(2.3)

Trong đó S là miền xác định của tập mờ

Phương pháp trọng tâm có ưu điểm là có tính đến ảnh hưởng của tất cả các

luật điều khiển đến giá trị đầu ra, tuy vậy cũng có nhược điểm là khi gặp các dạng

hàm liên thuộc hợp thành như trên

c Phương pháp lấy trung bình tâm

Vì tập mờ hợp thành thường là hợp hoặc giao của M tập mờ, do vậy ta có thể

tính gần đúng giá trị y là trung bình theo trọng số tâm của M tập mờ hợp thành

Trang 32

Hình 2.2: Sơ đồ xác định trung bình tâm

2 1

2 2 1

h h

h y h y y

2.2.2 Phân loại điều khiển mờ

Cũng giống nhƣ bộ điều khiển kinh điển, bộ điều khiển mờ đƣợc phân loại dựa trên các quan điểm khác nhau

 Theo số lƣợng đầu vào và đầu ra

+ Bộ điều khiển mờ một vào một ra ( SISO - hình 2.3 a)

+ Bộ điều khiển mờ nhiều vào một ra (MISO- hình 2.3 b)

+ Bộ điều khiển mờ nhiều vào nhiều ra ( MIMO- hình 2.3 c)

Trang 33

đầu ra Vì vậy bộ điều khiển MIMO chỉ có ý nghĩa về mặt lý thuyết, trong thực tế không dùng Theo bản chất của tín hiệu đưa vào bộ điều khiển

+ Bộ điều khiển mờ tĩnh

+ Bộ điều khiển mờ động

2.2.3 Cấu trúc cơ bản của bộ điều khiển mờ

Các bộ điều khiển mờ hay dùng hiện nay là bộ điều khiển mờ theo luật tỉ lệ tích phân (PI), tỉ lệ vi phân (PD) và tỉ lệ vi tích phân (PID) Một bộ điều khiển mờ theo luật I có thể thiết kế từ một bộ mờ theo luật P (bộ điều khiển mờ tuyến tính) bằng cách mắc nối tiếp một khâu tích phân vào trước hoặc sau khối mờ đó Do tính phi tuyến của hệ mờ, nên việc mắc khâu tích phân trước hay sau hệ mờ hoàn toàn khác nhau (hình 2.3 a, b)

Hình 2.3a, b: Hệ điều khiển mờ theo luật PI Khi mắc thêm một khâu vi phân ở đầu vào của bộ điều khiển mờ theo luật tỉ lệ sẽ được một bộ điều khiển mờ theo luật tỉ lệ vi phân PD (hình 2.4)

Trang 34

Hình 2.4: Hệ điều khiển mờ theo luật PD

Các thành phần của bộ điều khiển này cũng giống như bộ điều khiển theo luật PD thông thường bao gồm sai lệch giữa tín hiệu chủ đạo và tín hiệu ra của hệ thống e và đạo hàm của sai lệch e’ Thành phần vi phân giúp cho hệ thống phản ứng chính xác hơn những biến đổi lớn của sai lệch theo thời gian

Trong kỹ thuật điều khiển kinh điển, bộ điều khiển PID được biết đến như là một giải pháp đa năng và có miền ứng dụng rộng lớn Định nghĩa về bộ điều khiển theo luật PID kinh điển trước đây vẩn có thể sử dụng cho một bộ điều khiển mờ theo luật PID Bộ điều khiển mờ theo luậy PID được thiết kế theo hai thuật toán:

- Thuật toán chỉnh định PID

- Thuật toán PID tốc độ

Bộ điều khiển PID mờ được thiết kế trên cơ sở của bộ điều khiển PD mờ bằng cách mắc nối tiếp ở đầu ra của bộ điều khiển PD mờ một khâu tích phân (hình 2.5)

Hình 2.5: Hệ điều khiển mờ theo luật PID

Hiện nay đã có rất nhiều cấu trúc khác nhau của PID mờ đã được nghiên cứu Các dạng cấu trúc này thường được thiết lập trên cơ sở tách bộ điều chỉnh PID này thành hai bộ điều chỉnh PD và PI (hoặc I) Việc phân chia này chỉ nhằm mục đích thiết lập các hệ luật cho PD và PI (hoặc I) gồm hai hoặc một biến vào, một biến ra, thay vì phải thiết lập ba biến vào Hệ luật cho bộ điều chỉnh PID mờ kiểu này thường dựa trên ma trận do Mac Vicar- Whelan đề xuất Cấu trúc này không làm giảm số luật

mà chỉ đơn giản cho việc tính toán

Trang 35

2 3 Điều khiển mờ nâng cao

2.3.1 Hệ điều khiển thích nghi mờ

Hệ điều khiển thích nghi mờ là hệ điều khiển thích nghi được xây dựng trên cơ sở

của hệ mờ

 Phân loại hệ điều khiển thích nghi mờ

Hệ điều khiển thích nghi mờ được phân thành hai loại

+ Bộ điều khiển mờ tự chỉnh là bộ điều khiển mờ có khả năng chỉnh định các tham số của các tập mờ (các hàm liên thuộc)

+ Bộ điều khiển mờ tự thay đổi cấu trúc là bộ điều khiển mờ có khả năng chỉnh định lại các luật điều khiển

 Các phương pháp điều khiển thích nghi mờ

Các bộ điều khiển thích nghi mờ được xây dựng trên cơ sở của hai phương pháp + Phương pháp trực tiếp

Hình 2.6: Cấu trúc phương pháp điều khiển thích nghi trực tiếp

Phương pháp trực tiếp thực hiện thông qua việc nhận dạng thường xuyên các tham số của đối tượng trong hệ kín Quá trình nhận dạng thông số của đối tượng có thể thực hiện thường xuyên do trạng thái của các tín hiệu vào/ra của đối tượng, chọn một thuật toán hợp lý trên cơ sở đối tượng đã biết trước hoặc mô hình mờ

+ Phương pháp gián tiếp

Trang 36

Phương pháp này thực hiện thông qua các phiếm hàm mục tiêu của hệ kín xây dựng trên các chỉ tiêu chất lượng Phiếm hàm mục tiêu có thể được xây dựng trên

cơ sở các chỉ tiêu chất lượng động của hệ thống, như quá độ điều chỉnh , thời gian quá độ hay các chỉ tiêu tích phân sai lệch

 So với những hệ điều khiển thích nghi kinh điển, hệ điều khiển thích nghi mờ

có miền tham số chỉnh định rất lớn Bên cạnh các tham số K T T p, I, D giống như bộ điều khiển PID thông thường, ở bộ điều khiển ta còn có thể chỉnh định các tham số khác như hàm liên thuộc, các luật hợp thành, các phép toán OR, AND, NOT, nguyên lý giải mờ vv

Trong thực tế, hệ điều khiển thích nghi được sử dụng ngày càng nhiều vì nó có các ưu điểm nổi bật so với các hệ điều khiển thông thường khác Với khả năng tự chỉnh định lại các tham số của bộ điều chỉnh cho phù hợp với đối tượng chưa biết rõ

đã đưa hệ thích nghi mờ thành một hệ điều khiển thông minh

2.3.2 Hệ điều khiển mờ lai PID

Trong điều khiển, mỗi hệ điều khiển có những ưu điểm riêng Để phát huy các

ưu điểm của bộ điều khiển mờ và bộ điều khiển rõ, người ta dùng các hệ điều khiển kết hợp giữa bộ điều khiển truyền thống và bộ điều khiển mờ và có được hệ điều khiển mờ lai

Hệ điều khiển mờ lai (Fuzzy- hybrid) là một hệ thống điều khiển tự động trong

đó thiết bị điều khiển bao gồm hai thành phần:

Cơ cấu thích nghi

Trang 37

- Thiết bị điều khiển rõ (thường là bộ điều khiển PID kinh điển)

- Thiết bị điều khiển mờ

Xét hệ thống điều khiển có hai cấu trúc vòng, một trong hai vòng điều khiển

sử dụng bộ điều khiển mờ Hệ có hai cách kết hợp (xem hình 2.8)

(1) Cách 1: bộ điều khiển mờ dùng ở vòng thứ nhất, vòng thứ hai là bộ điều khiển PID;

(2) Cách 2: bộ điều khiển PID dùng ở vòng thứ nhất, vòng thứ hai là bộ điều khiển mờ Bộ điều khiển mờ lai xây dựng theo phương pháp này được gọi

là bộ điều khiển mờ lai chỉnh định mờ tham số bộ điều khiển PID

2.3.2.1 Bộ điều khiển mờ lai kinh điển

Trước hết ta thiết kế bộ điều khiển mờ ở mạch vòng trong mà chưa cần quan tâm đến điều kiện ổn định của hệ thống Sau đó, thiết kế bộ điều khiển PID ở mạch vòng ngoài (cần xét đến vấn đề ổn định của hệ) Như vậy, bộ điều khiển PID ở mạch vòng ngoài sẽ thực hiện chức năng giám sát ổn định của hệ thống, bộ điều khiển mờ ở mạch vòng trong sẽ đảm bảo chất lượng điều chỉnh cho hệ thống

Bộ điều khiển PID ở vòng ngoài thực hiện chức năng giám sát: nếu bộ điều khiển mờ ở mạch vòng trong hoạt động tốt, tức là đảm bảo chất lượng điều chỉnh cho hệ thống thì bộ điều khiển PID ở vòng ngoài không tham gia vào việc điều

PID

Bộ điều

khiển mờ điều khiển Đối tượng

Bộ điều khiển mờ

điều khiển Hình 2.8: Hệ điều khiển mờ lai

Trang 38

chỉnh Nếu bộ điều khiển mờ ở vòng trong hoạt động không tốt, có khuynh hướng gây mất ổn định cho hệ thống thì bộ điều khiển PID ở mạch vòng ngoài có nhiệm

vụ can thiệp nhằm đưa hệ thống về trạng thái ổn định

Bộ điều khiển PID

Đối tượng điều khiển

Thiết bị đo lường

khiển mờ

-

e

Hình 2.9: Mô hình bộ điều khiển mờ lai kinh điển

2.3.2.2 Bộ điều khiển mờ chỉnh định tham số bộ điều khiển PID

Cơ sở của phương pháp này là dựa vào việc phân tích sai lệch e(t) và đạo hàm của sai lệch (de(t)), các tham số HESOKP , TI, TD của bộ điều khiển PID sẽ được tự động chỉnh định theo phương pháp chỉnh định mờ của Zhao, Tomizuka và Isaka

Bộ điều khiển PID kinh điển được thiết kế dựa trên các phương pháp đã biết như phương pháp tổng hợp hệ thống Ziegler-Nichols, phương pháp tối ưu độ lớn, phương pháp tối ưu đối xứng, Một bộ điều khiển PID với đầu vào e(t), đầu ra u(t)

có mô hình toán học như sau:

K

R

D DKK

Trang 39

Hình 2.10: Phương pháp chỉnh định mờ tham số bộ điều khiển PID

Các tham số KR, TI, TD hay KR, KI, HESOKD của bộ điều khiển PID được chỉnh định trên cơ sở phân tích tín hiệu chủ đạo và tín hiệu ra của hệ thống, chính

xác hơn là sai lệch e(t) và đạo hàm của sai lệch Có nhiều phương pháp chỉnh định các tham số cho bộ điều khiển PID như chỉnh định trực tiếp, song phương án đơn giản nhưng dễ áp dụng hơn cả là phương pháp chỉnh định mờ của Zhao, Tomizuka và Isaka Với giả thiết các tham số HESOKP , HESOKD bị chặn, tức là

Trang 40

Hình 2.11: Bên trong bộ chỉnh định mờ

2.4 Kết luận Chương 2

Việc áp dụng lô-gic mờ đã cho tạo ra các bộ điều khiển mờ, mờ lai, với những tính chất khá tốt nhằm đáp ứng yêu cầu trong điều khiển tự động, ví dụ điều khiển các đối tượng phức tạp Ngoài ra, các bộ điều khiển mờ cho phép lặp lại các tính chất của các bộ điều khiển kinh điển Thiết kế bộ điều khiển mờ cũng rất đa dạng, qua việc tổ chức các nguyên tắc điều khiển và chọn tập mờ cho các biến ngôn ngữ cho phép người ta thiết kế các bộ điều khiển mờ khác nhau

Khối lượng công việc cần thực hiện khi thiết kế một bộ điều khiển mờ không phụ thuộc vào đặc tính của đối tượng Điều này có nghĩa là quá trình xử lý của một

bộ điều khiển mờ với những nguyên tắc điều khiển cho các đối tượng có đặc tính động học khác nhau là hoàn toàn như nhau

Định dạng
Số trang	118
Dung lượng	2,4 MB