Luận văn thạc sĩ Kỹ thuật cơ điện tử: Thiết kế và điều khiển hệ thống lái tàu tự động cho mô hình tàu thủy

Luận văn này tập trungvào thiết kế và mô phỏng bộ điều khiến sử dụng giải thuật mạng nơ-ron sử dụngphương pháp huấn luyện tương tác thích nghi Adaptive Neural Network AdaptiveInteraction

ĐẠI HỌC QUOC GIA TP HCM

TRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA TP HCM

NGUYEN HOÀNG THIÊN AN

DESIGN AND CONTROL AUTOPILOT SYSTEM FOR

CÔNG TRÌNH ĐƯỢC HOÀN THÀNH TẠITRƯỜNG ĐẠI HOC BACH KHOA —DHQG —HCM

Cán bộ hướng dẫn khoa hoc: PGS TS Nguyễn Duy Anh

(Ghi rõ ho, tên, học hàm, học vi và chữ ký)Cán bộ chấm nhận xét I: TS.Phạm CôngBằng —

(Ghi rõ ho, tên, học hàm, học vi và chữ ký)Cán bộ chấm nhận xét 2: TS Võ Hoang Duy _

(Ghi rõ ho, tên, học hàm, học vi và chữ ký)Luận văn thạc sĩ được bảo vệ tại Trường Đại học Bách Khoa, ĐHỌG Tp.HCM ngày 21 tháng 12 năm 2017.Thành phần Hội đồng đánh giá luận văn thạc sĩ gồm:(Ghi rõ họ, tên, học hàm, học vi của Hội đồng cham bảo vệ luận văn thạc sĩ)1 PGS TS Nguyễn Phùng Hưng

2 TS Lê Thanh Hải

3.T§.PhạmCôngBằng _

A.TS V6 Hoàng Duy —

5 TS Ngô Ha Quang Thịnh —

Xác nhận của Chủ tịch Hội đồng đánh giá LV và Trưởng Khoa quản lý

chuyền ngành sau khi luận văn đã được sửa chữa (nêu có).

CHỦ TỊCH HỘI ĐÔNG TRƯỞNG KHOA CƠ KHÍ

ĐẠI HỌC QUỐC GIA TP.HCM CỘNG HÒA XÃ HOI CHỦ NGHĨA VIỆTTRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁCH NAM Độc lập - Tự do - Hạnh phúc

KHOA

NHIEM VỤ LUẬN VAN THẠC SĨ

Họ tên học viên: NGUYÊN HOANG THIEN AN MSHV: 1570344

Ngày, tháng, năm sinh: 26/06/1990 Nơi sinh: TP.HCM

Chuyên ngành: Kỹ Thuật Cơ Điện Tử Mã số : 60520114I TÊN ĐÈ TÀI :

Thiết kế và điều khiến hệ thống lái tự động cho mô hình tàu thủyIl NHIEM VỤ VÀ NỘI DUNG:

- Tìm hiểu động lực học con tàu, mô hình tuyến tính Nomoto điều khiến sóc

mỗi tau (Heading angle).

- Ap dụng giải thuật mang no-ron thiết kế bộ điều khiến góc mũi tau.- Ap dụng giải thuật Line-of-Sight thiết kế bộ dẫn hướng tau bám quỹ đạo cho

Tp HCM, ngày thang năm 20

CÁN BO HƯỚNG DAN CHỦ NHIỆM BỘ MÔN ĐÀO TẠO

(Họ tên và chữ ký) (Họ tên và chữ ký)

TRƯỞNG KHOA CƠ KHÍ

(Họ tên và chữ ký)

LỜI CÁM ƠN

Xin được gửi lời cảm ơn chân thành và sâu sac đến quý Thây, Cô, đặc biệt nhất làThây Nguyễn Duy Anh, đã tận tình hướng dẫn, truyền đạt những kiến thức và kinhnghiệm quý báu giúp tôi vững vàng hoàn thành dé tai này Đồng thời tạo nền tang trithức giúp tôi tiếp tục nghiên cứu và làm việc

Xin cảm ơn Thầy Nguyễn Phùng Hưng, đã cho phép và tạo điều kiện cho tôi trongsuốt thời gian thực nghiệm luận văn nay

Xin cảm ơn những bạn bẻ và đồng nghiệp luôn quan tâm và giúp đỡ tôi trong suốtquá trình học tập và nghiên cứu đề tải

Xin cam ơn Gia đình đã luôn bên cạnh tôi.Trân trọng cảm on!

Tp HCM, ngày 4 tháng 12 năm 2017

Nguyễn Hoàng Thiên An

TÓM TẮT LUẬN VĂN

Hệ thống lái tự động có giá tri cho nhiều ứng dụng như là: hải dương học,quân sự, vận chuyển hang hải những ứng dụng này thường yêu cầu khả năng tựthích nghỉ tốt và giảm chỉ phí so với hệ thống thông thường Luận văn này tập trungvào thiết kế và mô phỏng bộ điều khiến sử dụng giải thuật mạng nơ-ron sử dụngphương pháp huấn luyện tương tác thích nghi Adaptive Neural Network AdaptiveInteraction (ANNAT) kết hợp với thuật toán chỉ đường Line-of-Sight (LOS) nhằm timra sự điều khiến tối ưu cho bánh lái giúp con tau đi theo một quỹ đạo xác định trướcvà được kiểm chứng băng mô phỏng Matlab và thực nghiệm trên mô hình thực tế.Kết quả xác thực hiệu quả của thuật toán

ABSTRACT

Autopilot system are valuable for many applications, such as:oceanographic, military purposes, maritime transport, which offer greater self-adaptive capacity and cost-effectiveness compared to traditional systems This thesisfocus on design and simulation a Adaptive Neural Network Adaptive Interaction(ANN) course-keeping autopilot of an USV with the Line of Sight (LOS) guidancelaw The ANNAI-controller for USV is verified by Matlab simulation and realexperiment.

LỜI CAM ĐOAN

Tôi xin cam đoan : Luận văn thạc sĩ với dé tài “THIET KE VA DIEU KHIEN HETHONG LAI TỰ ĐỘNG CHO MÔ HÌNH TAU THUY” là công trình nghiên cứucủa cá nhân tôi dưới sự hướng dẫn của PGS TS Nguyễn Duy Anh

Các nội dung nghiên cứu, kết quá trong dé tài này là trung thực Những số liệutrong các bảng biéu phục vu cho việc phân tích, nhận xét và đánh giá được thu thậptừ các nguồn khác nhau có ghi rõ trong phan tài liệu tham khảo

Tôi xin chịu hoàn toàn trách nhiệm về công trình nghiên cứu của mình!

Tp HCM, ngày 4 tháng 12 năm 2017.

Nguyễn Hoàng Thiên An

MỤC LỤC

CHUONG 1 TONG QUAN 102 ăăằăằăằằằằ ta |1.1 Ly do chọn để tài ác s tt T3 E1 E1 12151 1 1 ET111111111 11T T111 1E Tre ren |1.2 Giới thiệu chung về máy lái tự động tàu thỦy - St xxx EEEEEEEESrErkskererrrees 2

I.3 Tinh hình nghiên CỨU - - - 22 1111222211111 252211111 55531 1111155111 111cc vn 3V3.1 NS i00) 0iiitttiiỎ Ố 4IEXZ J0: 5/9922 Ả 5

1.4 Mục tiêu, nội dung cu thé của để tài Ta HT HT TH ng THY TH TH Hee nrưyn: 61.5 Đối tượng, phạm vi và phương pháp nghiên cứu -¿ ¿2xx cxvEvEtErtzxsrrrrree 71.5.1 Đối tượng nghiên CỨU: - 5c 2 1 1t 1E EEEE1 11x E1 EEEETE TH re 7

1.5.2 Pham vi nghién na 7

1.5.3 Giới hạn của đề tai: ooccccccccccccccccccccceccsseccsssevessssessessesevassesassesatsevassesacsevessevatsecassees 7

1.5.4 Phương pháp nghiên CỨU: - c2 E22 22231111135531 1111155111111 98 1 ke 7

1.6 Ý nghĩa khoa học và thực tiễn của dé tài - 2-5: t2 1xx E12 EEEerrrrrrereren 8CHƯƠNG 2 XÂY DUNG MO HÌNH 25222522222 2212211221221 ctrree 92.1 Giới thiệu thành phần hệ thống lái tự động: - 27-55 222222211 ssheeeeg 9

2.2 Phân tích động hoc — động lực học con tau 25 <2 2S S2222E£+czseeeeeesa 9

2.2.1 Các hệ trục toa độ tham Chi ccccccccccccccccceccsssccsssecscsecsteccecsevacsecacsecetsecseseveesees 92.2.2 Sự chuyên đổi giữa hệ trục body va Ned oo cececescsesscscsesecesesesscevseseseseeeveesen 12

2.2.4 Thuy 00:58) 14

2.3 Lý thuyết điều động tàu - St n1 11v E2 E111 1x7 T111 egr gen 162.3.1 Mô hình điều động tàu mặt phang ngang (3-DOP) 0.0.0.c.cccecceceseseseeseseseseseeeees l62.3.2 Tuyến tính hoá mô hình điều động tàu - 5-5 SE SE‡E‡EvEEEvEErkrerreree 17CHƯƠNG 3 HE THONG PID VÀ NƠ-RON THÍCH NGHI PID CHO VIỆC DIEU KHIỂN

TAU THEO QUY DAO 5 20

3.1 Bo di@u 0n ẦỐ 203.1.1 TỔng Quan ooo eceeccccccccccscsesececesevecevsesececscevsvevsesesusecavevsvevsvsusevavevevsvsvensaseveveveveaen 203.1.2 Han chế của khâu vi phân D oo eececcccecccscsescsesesececscsesesesececscevevsvensesesevevevsesen 21

3.1.3 Hiện tượng windup do khâu tích phân Ì - +5 55222 **£ 2+2 eeeec+szeexxs2 21

3.1.4 Bộ điều khiển PID rời 1aC occ ccccccccseesesseesesseeseesseeseeseestessecsiestesesseesneaseeses 223.1.5 Ước lượng thong số của mô hình tau thi nghiệm sử dung Matlab Identification

System 8919100122727 —ẪnẪẪẪm 23

3.2 Bộ điều khiển ANNAI, 22.22: 22221221221221211221 2212221111211 243.2.1 Giới thiệu bộ điều khiển nơ-ron thích nghi tương tác (ANNAI) 24

3.2.2 Hệ thống điều khiến tàu theo quỹ đạo kết hợp giữa bộ điều khiển ANNAI vathuật tốn LOS (chưa đến khoảng cách dịch ngang) - 75c ccss sex szez 253.2.3 Ảnh hưởng của ngoại cảnh đến quỹ đạo của tàu ccccccecxsxcxerrrec: 293.2.4 Hệ thống điều khiến tau theo quỹ đạo kết hợp giữa bộ điều khiển ANNAI và

thuật tốn LOS (cĩ tính dén khoảng cách dịch ngang) - - 30

3.3 Bộ điều khiển ANNAI kết hợp với PID ¿+ +3 E2 E131 EEEEEEEEEEErkerererrrees 34CHƯƠNG 4 MƠ PHỞỊỎNG 222223222 2211211211221122122112212111112112111112112 re 374.1 Mơ phỏng đáp ứng bộ điều khiển PID 5 SE S12E SE 3 EEEEEEEEEEESEEEEErrrrrerrkd 374.1.1 Mơ hình tốn hệ thống mơ hình tàu thủy cho mơ phỏng 2 ¿55s s52 374.1.2 Mơ phỏng tìm hệ số bộ điều khiển PIID ¿S2 22t SE2ESEEEEEEEEEEEEEsErrrrerree 384.2 Mơ phỏng sự kết hợp giữa bộ điều khiển PID và thuật tốn LOS 394.3 Mơ phỏng sự kết hợp giữa bộ điều khiển ANNAI và thuật tốn LOS (chưa tính đến

5.1.1 Trạm điều khiển trên bờ Sa SE S113 E91 18 5811515515111 E515 18155 E151 EEEE Ea 48

5.1.2 Tram đặt trên con fàu - - - LG c G1111 2111 TS TS TT nu 49

5.2 Thực nghiệm bộ điều khiển PID kết hợp thuật tốn LOS eee 505.2.1 Thực nghiệm ước lượng mơ hình thơng số con tau thực nghiệm bang Matlab

System Identification 'TOỌDOX + - 211232222311 11133311 111112851111 kg 50

5.2.2 Kết quả ước lượng mơ hình hàm truyền Nomoto s5 ssssx+zcxszvzee: 525.2.3 Kết quả thực nghiệm bộ PID kết hợp thuật tốn LOS 2- scccczczec: 535.3 Mơ phỏng kết hợp bộ điều khiển PID kết hợp ANNAI 5c cccccrsszxseez 565.4 Tổng kết thực nghiệm oo ccccccccececcsscevscscsesecececevscevsussesecevecsvsnsvesavevecevevsvensecesees 58TÀI LIEU THAM KHẢO Sa S n1 101515515131 11 151115111 1555151 1115511551851 rei 59

Hinh 2.1: Cac thanh phan co ban cua mot hé thống lái tự động - 9Hình 2.2: Các hệ toa độ tham chiẾu ¿ c:5cc+cxtsrxtsrttrrrtrrrrrrrrrrrrrrrrrrrrre 10

Hình 2.3: Hệ trục toa độ và các đại lượng 11 ng 11

Hình 2.4: Mô hình điều động tau trên mặt phăng ngang - 55s sec: 17

Hinh 3.1: Cau trúc bộ điều khiển PID -¿-5c++cxt+rxtsrxsrrtrrtrsrrrrrrrrrrrrrreg 20

Hình 3.2: PID với tracking antTWindUup - - - -ccc 11111311 1111111118 11111 ngư 22

Hinh 3.3: Mô tả kết quả rời rac khâu I theo 3 phương pháp rời rac khác nhau 22

Hinh 3.4: Giao diện Matlab System Identification ToolBOx -‹‹ss++++<<<<s 24

Hinh 3.5: Cấu trúc mạng nơ-ron điều khiến ANNAI 2 2 25s +s+x+x+esrerered 25Hinh 3.6: Hệ thống điều khiến tau theo quỹ đạo kết hợp giữa bộ điều khiển ANNAI

0160:0177 =Ằ 32

Hinh 3.12: Cau trúc hệ thống điều khiến tàu theo quỹ đạo sử dụng khoảng cách dichchuyển ngang va thành phan vi, tích phân - - - + + +EE*EEEE+E+k£E+E+EeeeEeeeeseee 34

Hình 4.1: Máy lái tự động dùng bộ điều khiển PID - 2 2 +s+E+EE+EeEerxzxez 37

Hình 4.2: Mô hình bánh lái 2-5-2 S2 EEE£E+EE£E#EEEESEEEEEEEEEEEEEEEEEEEEEErErrkrkrre 37

Hình 4.3: So đồ Simulink xác định Ky vả Ty ecccccscssssessssesessssesessssesessssessssesseeseseees 38

Hình 4.4: Xác định T\ - << <1 E111 E3 E E9 KH ng 38

Hình 4.5: Dap ứng bộ điều khiển PID 2-2 k+E+ESEE£E+E#ESESEEEErErEerrererered 39Hình 4.6: Bam quỹ đạo bộ điều khiến PID kết hợp LOS - - 2 2 cs+s+s2 40Hình 4.7: Điều khiến hướng bộ điều khiến PID kết hợp LOS 5-52 40Hình 4.8: Góc bánh lái bộ điều khiển PID kết hợp LOS - 5 2s + sex: 41

Hình 4.9: Bam quỹ đạo ANNAI + LOS HH HH HH HH ng 1v ng 4]

Hình 4.10: Điều khiển hướng ANNAI kết hop LOS - - + + x+xsesEsrereree 42Hình 4.11: Góc bánh lái ANNAI kết hop LOS - - + + + + xxx ck+keveeeeeeeree 42Hình 4.12: Bam quỹ đạo ANNAI kết hợp LOS có dịch ngang - - 5s: 43Hình 4.13: Điều khiển hướng ANNAI kết hop LOS có dịch ngang - 43Hình 4.14: Góc bánh lái ANNAI kết hợp LOS có dịch ngang - 5-5-5: 43

Hinh 4.15: Dich ngang li grrdddtdt 44

Hình 4.16: Vận tốc dòng Chay cccccccccccssscsssssssssscscsesesesssssscscesessvsvevevsvevsvevseseeeeen 44

Hình 4.17: Dòng chảy va 210 0111 S S1 ng 00011 11k kh re 44

Hình 4.18: Bam quỹ đạo bộ điều khiến PID kết hợp ANNAI 5-5-s-s¿ 45Hình 4.19: Điều khiến hướng bộ điều khiến PID kết hợp ANNAI - 45Hình 4.20: Góc bánh lái bộ điều khiển PID keeys hợp ANNAI -<s: 45Hình 4.21: Dịch ngang bộ điều khiến PID kết hợp ANNAI - 5 55255552 46Hình 4.22: Vận tốc dòng chảy bộ điều khiến PID kết hợp ANNAI 46Hình 4.23: Vận tốc dòng chảy và gió bộ điều khiển PID kết hợp ANNAI 46

Hình 5.1: Hệ thống thực nghiệm - +52 21t EEEEEEE211111E1E711112E11 E171 EEErtrr 48Hình 5.2: Giao diện điều khiến trạm trên bờ - + Sa S1 SE S133 1515318158 155551151 11551 Ex2 49

Hình 5.3: Mô hình tàu thực nghiệm 221222222311 311235311 1111358211111 118811 ng gk 49

Hình 5.4: Lưu đồ các bước thực nghiệm ước lượng -i- s2 SE+EcEeEvEeEerkrkrkereree 51

Hình 5.5: File thu thập dữ liệu trong thực nghiệm - - +5 52225 << <*++2zeeeeecezse2 51

Hình 5.6: Điều động Zigzag -20/+20 của mô hình tàu thực nghiệm với ngõ ra là hướng mũi

0 cece cece cece cecceccesueeeeeeseeceececcccecesessusuesusueaeeessesseeeecessecesessussusuuaeaeesssesseeeeseceesess 52

Hình 5.7: Kiểm tra Best Fits của các mô hình ước lượng + +s+xeEvEeEezEzxzxrrerrrees 52Hình 5.8: Phương pháp xác định quỹ đạo tham chiếu - + 2s k‡ESEE2E£EEEEEzkerrreea 53

Hình 5.9: File dữ liệu quỹ đạo dưới dạng vĩ độ, kinh độ thông qua định vi GPS khi dùng bộ

điều khiển PID kết hợp LOS 5c +21 E23 EEEEE 2111511151 1 EEETEEETESErrerrreeo 54Hình 5.10: Bam quỹ đạo PID kết hợp LOS ¿5-5 s1 3É E211 1E112111E11112111 1x11 xe 54Hình 5.11: Điều khiển hướng bộ điều khiển PID kết hợp LOS 5-5 cczczzs 55Hình 5.12: Góc bánh lái bộ điều khiển PID kết hợp LOS -5- 5 ccvE‡EvEE£EzErxerrree: 55Hình 5.13: Dịch ngang bộ điều khiển PID kết hop LOS - - 2 + SEE2E£EvEExcxe 55Hình 5.14: Dữ liệu qui đạo dưới dang vĩ độ, kinh độ thông qua GPS khi dùng bộ điều khién

ANNAI kết hợp PID và LOS ST E1 3 v2 E3 E211 11215111 EEEEEEErrrrsre 56Hình 5.15: Bam quỹ đạo bộ điều khiển PID kết hợp ANNAI - - ¿22x 56Hình 5.16: Điều hiển hướng bộ điều khiên PID kết hợp ANNAI - -cccscxcse 57Hình 5.17: Góc bánh lái bộ điều khiển PID kết hop ANNAI c- 2s zszcxsxcxerrree: 57Hình 5.18: Dịch ngang bộ điều khiển PID kết hop ANNAI 5-55 2 x2 58

DANH MỤC BANG BIEU

Bảng 2.1: Ký hiệu của SNAME (1950) đối với tàu biỂn: -s sec 11

Bang 4 1: Xác định các hệ số bộ điều khiển PID 2-5-5 6 +5 v+EsEezxzxsrred 39Bảng 4.2: so sánh kết quả mô phỏng - + s6 +E‡E#E£E£E+ESESESEEEEvkrerrerees 47

Bang 5 1: So sánh trường hợp PID kết hợp LOS và PID kết hợp ANNAI 58

CHƯƠNG 1 TÔNG QUAN1.1 Ly do chọn dé tài

Mỗi ngày, trên thế giới có một lượng hàng hóa lớn được vận chuyển qua đườngbiển, các con tàu vận chuyển hang hóa Ngành công nghiệp hang hải chiếm vị tríquan trọng trong phát triển kinh tế và là ngành công nghiệp được phát triển sớm nhất.Tàu biển ngày càng có trọng tải lớn và hiện đại, đáp ứng ngày càng nhiều nhu cầucủa con người như vận chuyển hàng hóa, du lịch, quốc phòng Trong thời buổi côngnghệ ngày càng tiên tiễn, điều khiển tự động cho tàu biển cũng ngày càng phát triểnvới những hệ thống điều khiển phức tạp, có khả năng đáp ứng những tác vụ cao cấpthay thế cho con người

Máy lái tự động trong ngành công nghiệp hàng hải chiếm giữ vai trỏ quan trọngtrong điều khiến tàu biển, được dùng dé điều khiến giữ hướng di chuyền của tàu biểntheo hướng di chuyên đặt trước Một may lái tự động tốt sẽ giảm các thao tac vậnhành của thủy thủ, giảm nhiên liệu sử dụng và rút ngắn hành trình vận chuyền trênbiển

Với những đặc tinh ưu việc của chế độ điều khiến tự động như trên, kết hợp vớisự phát triển mạnh mẽ của việc truyền dữ liệu không dây thì yêu cầu điều khiển đượcnâng cao hơn, đó chính là điều khiển chế độ tự động và giám sát từ xa g1úp cho ngườiđiều khiến có thé trực tiếp điều khién tau từ xa hoặc thiết lập các thông số từ xa chochế độ tự động điều khiến của tàu Yêu cầu nay đặc biệt cần thiết đối với các tàu điđo đạc, khảo sát các địa hình biển phức tap, khó khăn mà con người khó tiếp cận trựctiếp hoặc những khu vực nguy hiểm, hoặc xa hơn nữa là một tương lai trên các phươngtiện di chuyển dưới nước không cần phải có mặt của con người

Từ chiếc máy lái tự động tàu thuỷ đầu tiên lắp đặt trên tàu dầu J.A Moffet năm1920 đến nay, kỹ thuật điều khiến áp dụng trong hệ thống lái tự động đã tiễn đượcmột bước dài Cho đến năm 1970, các bộ điều khiến chủ yếu là loại PID hoặc PIDkết hợp với các phương pháp bồ sung khác Một hệ thống lái tự động kinh điển bangthuật toán PID có ưu điểm là đơn giản, dễ áp dụng Tuy nhiên một bộ hệ số PID dùchất lượng tốt cũng chỉ hoạt động tối ưu trong một điều kiện làm việc nhất định vàtrong quá trình vận chuyên, các đặc tính này liên tục thay đối bên cạnh các tác động

từ môi trường Do đó bộ điều khiến PID còn rất hạn chế khi áp dụng vào hệ thống lái

tàu tự động.

Cho đến thập ky 80, với sự ra đời va phát triển của máy tinh va vi điều khiến,nhiều lý thuyết mới được áp dụng và cho ra đời nhiều loại bộ điều khiển khác nhaunhư bộ điều khiến ứng dụng Fuzzy logic, ứng dụng mạng nơron, hệ thống chuyêngia đã từng bước giải quyết giải quyết vấn đề trên Vì vậy, việc nghiên cứu và ứngdụng các kỹ thuật điều khiến hiện đại vào hệ thống lái tàu tự động trong các điều kiệnlàm việc thay đối là hết sức cần thiết

1.2 Giới thiệu chung về máy lái tự động tàu thủyVề tong quan, các nghiên cứu và sự phát triển của điều khiến tàu biến với haimục đích chính: điều khiến tàu biển một cách an toàn và một cách kinh tế Trong đó,điều khiến tàu một cách an toàn yêu cầu máy lái phải có khả năng lái tàu tránh vachạm, 6n định tránh tàu bi chim và mắc cạn Và một máy lái kinh tẾ sẽ giảm các thaotác vận hành của thủy thủ, giảm nhiên liệu sử dụng và rút ngăn thời gian cũng như

hành trình vận chuyên trên biên.

Trong lịch sử phát triển của tàu thủy, những con tàu đầu tiên của con người lànhững chiếc thuyén nhỏ, được làm bang các tấm gỗ ghép lại Dé di chuyến được,người ta dùng mái chèo hoặc dùng sức gió bằng những cánh buém Như vậy, bộ phậnmáy lái đầu tiên cho tàu thủy là mái chèo và cánh buồm

Sau đó là sự ra đời của một máy lái đơn giản là một tam g6 đặt giữa ở đuôithuyén và nối với một tay cầm Khi đó, muốn điều khién thuyền sang trái thì phải đâytắm gỗ sang trái và ngược lại Với máy lái này, sẽ rất vat vả cho thủy thủ khi lái conthuyền lớn nên vô lăng lái được thiết kế sau đó

Vào cuối thé ky 18 và dau thế ky 19, sự xuất hiện của máy hơi nước va máyphát điện kéo theo sự ra đời của tàu thủy cỡ lớn bằng sắt Sự phát triển từ thuyềnbuồm băng gỗ sang tàu sắt chạy máy hơi nước đã nảy sinh nhu cầu phát triển hệ thonglái tốt hơn và phương pháp xác định vi trí tàu tốt hơn Thiết bị bánh da quay trên vòng

các đăng này được gọi là con quay (gyroscope) Qua thí nghiệm Foucault phát hiện

ra đặc điểm quan trọng của con quay là khi nó tự quay nó vẫn duy trì hướng ban đầucủa nó trong không gian mà không phụ thuộc vào chiều quay của trái đất Từ thínghiệm nay đã mở dau cho phát minh ra la ban con quay điện vào năm 1890 do G.M

Hopkins.

La ban con quay ra đời đã kích thích các nhà nghiên cứu tiếp tục phát minh ramáy lái tự động cho tàu sắt Chiếc máy lái tự động (autopilot) đầu tiên do Sperry chếtạo đã ra đời vào năm 1911 với tên gọi "Metal Mike" Chiếc máy lái tự động đầu tiên

này của Sperry được gọi là may lái tự động do con quay chỉ đạo (gyroscope-guidedautopilot).

Sau đó hơn 10 năm, vào năm 1922, Nicholas Minorsky (1885-1970) đã trình

bày phân tích chỉ tiết cho hệ thống điều khiến phản hồi vị tri mà ông gọi là luật điềukhiển ba số hạng, ngày nay chúng ta gọi là điều khiến tỷ lệ tích phân vi phân (PID)

vào ứng dụng giữ hướng con tau trong may lai tự động.

Desired Heading Actual by öghodó 5

network, nôi trội là một sô nghiên cứu sau đây:

1.3.1 Ngoài nước:

Đề tai “Controller Design for an Unmanned Surface Vessel” của Geir Beinset

va Jarle Sag Blomhoff năm 2007 tại trường dai hoc Norwegian University of Scienceand Technology 6 Nauy.

Các tác giả đã trình bày lý thuyết và thực nghiệm nhận dạng đặc tính tàu thuỷbăng phương pháp thu thập dữ liệu kết hợp cùng Matlab System IdentificationToolbox, thiết kế và thực nghiệm bộ điều khiển PID trên tau Kassboll 19 (Hình 1.3).Đề tài đã thành công xác định các thông số mô hình tàu bằng thực nghiệm, mô phỏngvà điều khiến thành công hệ thống lái sử dụng PID của mình

Đề tai “Modeling, Identification, and Control of an Unmanned SurfaceVehicle” của Christian R Sonnenburg với nhận dang các thông số mô hình tau, thiếtkế bộ điều khiến Backstepping so sánh với bộ điều khiến PD kinh điển được thực

nghiệm trên con tàu Ribcraft (Hình 1.4).

Hình 1.4: Con tàu không người lái Ribcraft USV

Một số bài báo khoa học ứng dụng điều khiến hiện đại cho hệ thống lái tự động,tiêu biểu “A fuzzy track-keeping autopilot for ship steering” của E Omerdic, G NRoberts & Z Vukic Với yêu cầu điều khiến góc mũi tau, các tác giả đã sử dung môhình toán của Nomoto với các thông số mô phỏng của con tàu lớp Mariner, thiết kếbộ điều khiển Fuzzy dé thực hiện tac vụ bám quỹ đạo đã định sẵn Tuy nhiên, bai báochỉ dừng lại ở việc mô phỏng Chưa nêu các kết quả ứng dụng thực nghiệm của các

thuật toán đã néu.Bài báo “Design and experiment of a fuzzy PID track-keeping ship autopilot”của Sin-Der Lee, Ching-Yaw Tzeng va Ber-Jin Chen của trường đại hoc NationalTaiwan Ocean University Keelung Cac tác gia cũng su dung mô hình tau Nomoto,

bén canh su dung Internal Model Control dé thiét ké b6 diéu khién PID cho con tau,với các thông số PID được thay đối bởi bộ điều khiến Fuzzy Bộ điều khién trên được

mô phỏng và thực nghiệm thành công dựa trên mô hình tàu FRP (Hình 1.5).

Hình 1.5: Mô hình tàu FRP của trường đại học NTOU1.3.2 Trong nước:

Các đề tài về thiết kế bộ điều khiến tự động lái không nhiều, tiêu biểu có Luậnvăn Thạc sĩ “Thiết kế bộ điều khiến số cho máy lái tự động” của tác giả Nguyễn LêNhật Thắng do PGS.TS Nguyễn Phùng Hưng hướng dẫn

Dé tài mang lại một số kết quả đáng kể:o Sử dụng thuật toán ước lượng bình phương tối thiểu đệ quy trực tuyến được

áp dung dé ước lượng mô hình toán con tau, bên cạnh kết quả mô hình từ

Matlab Identification Toolbox.

o Máy lái tự động PID cho kết qua mô phỏng tốt hơn so với thực nghiệm

o Máy lái tự động thích nghi PID cho kết qua mô phỏng tốt, nhưng thực nghiệmlại chưa tốt.

o Máy lái tự động thích nghi gián tiếp dùng thuật toán điều khiến tối ưu đượcthiết kế, mô phỏng và thực nghiệm thành công trên mô hình

o Đề tài mang tính thực nghiệm va có khả năng áp dụng thực tế cao

Bài báo khoa học có “Design and simulate a Fuzzy autopilot for an Unmanned

Surface Vessel” do Đỗ Nhật Minh thực hiện dưới sự hướng dẫn của PGS TS NguyễnDuy Anh và PGS TS Nguyễn Phùng Hưng Bài báo thực hiện thiết kế một bộ điềukhiển Fuzzy cho mô hình tau Nomoto sử dụng các thông số của con tau lớp Mariner.Bên cạnh đó, một luật dẫn đường Line-of-Sight được thiết kế để con tàu có thể bámtheo quỹ đạo đã định san Tuy nhiên, các kết quả chỉ dừng lại ở việc mô phỏng thànhcông Do đó, luận văn này sẽ tiếp theo đó thực hiện nhận dạng thông số của một môhình con tàu và áp dụng bộ điều khiến PID và PID kết hợp ANNAI, thực hiện tác vụ

bám quỹ đạo dựa trên luật LOS.

1.4 Mục tiêu, nội dung cụ thé cia đề tài1.4.1 Mục tiêu cụ thé của đề tài

Mục tiêu dé tài áp dụng các kiến thức đã học về điện và các lý thuyết điều khiếnthiết kế và hiện thực bộ điều khiến PID và kết hợp ANNAI cho hệ thống tự động lái

mô hình tàu thủy.

Thiết kế hệ thống dẫn đường và thực hiện mô phỏng dựa trên luật

Line-of-Sight giúp con tau bam theo quỹ đạo cho trước.

Thực nghiệm trên mô hình con tau thu nhỏ dé kiểm chứng góc mũi tàu với kết

quả mô phỏng.

1.4.2 Nội dung nghiên cứu cụ thể của đề tảiTìm hiểu động lực học con tàu, mô hình tuyến tính Nomoto điều khiển øóc mũi

tàu (Heading angle).

Áp dụng giải thuật mang nơ-ron thiết kế bộ điều khiến góc mũi tau (Heading

angle).

Áp dụng giải thuật Line-of-Sight thiết kế bộ dẫn hướng tàu bám quỹ đạo cho

Hệ thống lái tự động cho đáp ứng góc mũi tàu tối ưu và bộ dẫn hướng bám quỹ

đạo cho con tàu.1.5.2 Phạm vi nghiên cứu:

Nghiên cứu nay chỉ giới hạn trong phạm vi đưa ra giải thuật PID và ANNAI

điều khiển góc mũi tàu của với vận tốc tiến của tàu là có định Mô phỏng va thực hiệnkiểm chứng đáp ứng góc mũi tàu của bộ điều khiển trên mô hình tàu container thunhỏ Bên cạnh đó, giải thuật Line-of-Sight được áp dụng cho bộ điều khiển dẫn

hướng tàu bám quỹ đạo Mô phỏng quá trình bám quỹ đạo của tàu dựa trên toạ độ các

điểm đích (Waypoint) được cho trước.1.5.3 Giới hạn của dé tài:

Thiết kế và chế tạo hệ thống lái tự động cho mô hình thực nghiệm tau containerthu nhỏ, mô hình được sử dụng dé thực nghiệm kém chứng lý thuyết

Thiết bị la bàn số được sử dụng cho sai số từ 1° đến 2°.Vận tốc tiến của tàu là cô định (V < 0.5 m/s)

Thiết bị truyền nhận dữ liệu cho phép khoảng cách tàu hoạt động trong phạm

vi 100m.1.5.4 Phương pháp nghiên cứu:

Tìm hiểu các tài liệu liên quan.Ước lượng thông số tàu sử dụng Matlab Identification Toolbox.Đặc tính cơ bản của tàu là mối quan hệ giữa góc bẻ của bánh lái và góc mũi củatau là phi tuyến Trong khi đó, để điều khiển mô hình chính xác thì rất cần ngõ vàophải tuyến tính Với mô hình điều khiến mạng nơ-ron thì không những mô tả linh

hoạt hệ thống mà còn tao được tín hiệu ngõ ra cực tiểu hóa sai số Ứng dụng phanmềm Matlab mô phỏng đáp ứng mũi tàu của bộ điều khiến PID và ANNAL

Thực nghiệm trên mô hình thực tế: sử dụng phần mềm Keil C thông qua vi điềukhiển STM32F4 DISCOVERY để giao tiếp và điều khiến giữa máy tinh và driverđộng cơ, kiểm tra và hiệu chỉnh giải thuật điều khiến

1.6 Y nghĩa khoa học và thực tiễn của đề tài

Vận tải hàng hải nói chung và các ứng dụng tàu không người lái nói riêng cho

mục đích quân sự, thăm dò địa chất đang ngày càng là nhu cầu hết sức cần thiết,do vậy việc ứng dụng các hệ thống lái và dẫn đường tự động đòi hỏi phải ngày cànghiện đại, tối ưu và linh hoạt, dẫn đến việc nghiên cứu điều khiến và thực thi ứng dụngvào thực tiễn của đề tải Trong lĩnh vực điều khiến va dẫn đường tàu thuỷ, các hệthống lái tự động đã có những sản phâm công nghiệp hiện đại trên thé giới Tuy nhiên,nội dung của các hệ thống lái nay là bí mật công nghệ, việc nghiên cứu các hệ thonglái tự động ở các trường đại học còn hạn chế và đặc biệt ở Việt Nam

Luận văn sẽ đóng góp một phần nhỏ để xây dựng lĩnh vực này, xây dựng bộđiều khiển tự động lái dựa trên lý thuyết điều khiến hiện đại, cụ thé là Fuzzy logic.Bên cạnh đó, luận văn sử dụng một mô hình tàu thuy thu nhỏ để kiểm nghiệm bộ điềukhiến từ lý thuyết, mô phỏng cho đến thực tiễn Việc áp dụng thành công hệ thống láitự động PID kết hợp ANNAI sẽ giúp nâng cao hiệu suất làm việc, giảm các sai sót

chủ quan và tiệt kiệm nhiên liệu cho tàu biên.

CHƯƠNG 2 XÂY DỰNG MÔ HÌNH

2.1 _ Giới thiệu thành phan hệ thống lái tự động:

Một hệ thống tự động lái bao gồm 3 thành phân cơ bản như Hình 2.1:

Weather routing Weather data

Guidance System Control System Navigation System

Hình 2.1: Các thành phan co ban của một hệ thống lái tự độngTrong đó, Guidance System là hệ thống tạo dữ liệu hành trình với đầu vào làdữ liệu thời tiết và các thông tin vị trí, hướng mũi tàu từ hệ thống định vi (NavigationSystem) Dữ liệu hành trình của khối này là đầu vào cho Hệ thống điều khiến chính(Control System) Khối lái tự động Autopilot bên trong Control System sẽ sử dụngdt liệu vi trí, phương hướng hiện tại và dữ liệu hành trình để tạo ra mệnh lệnh chokhói lái tàu và hệ thống động lực

2.2 Phân tích động học — động lực học con tàu

2.2.1 Các hệ trục toạ độ tham chiếu

Khi phân tích chuyên động tổng quát của một con tàu, người ta thường sử dụnghệ trục toạ độ gan với trai đất NED và hệ trục toa độ gắn với thân của vật rắn đang

xét như hình 2.2.

Hệ toa độ ECEF {e} là hệ trục toa độ chuẩn địa tâm, có tâm trùng với tâm trái

dat và quay cùng với trai dat Hướng các trục của {e} được xác định như sau: trục Ox

vị trọng hệ tọa độ này.

Hệ tọa độ Body {b} là hệ toa độ tham chiếu chuyên động gắn với USV/ASV

Như qui định chung, trục x của hệ này chi từ phía sau theo trục dọc của USV/ASV,

trục y điểm từ công vào mạn và z từ trên xuống dưới; nó có phù hợp dé biéu diễn vậntốc của USV/ASV trong hệ tọa độ này

Theo SNAME, 1950, các hệ trục toa độ dùng dé biéu diễn chuyén dong cuaphương tiện dưới nước bao gồm ca hệ trục có định trên trái đất (ECEF va NED) vàhệ trục cố định trên con tau (BODY) được biểu diễn bởi ký hiệu như Bảng 2.1 và

Hình 2.3

Inertial Frame

Pitch¬—~ 4 M

mà Sway———Ê Ty Yo, v,Y

Body-fixed frame

Hình 2.3: Hệ trục toa độ và các đại lượng

Bảng 2.1: Ký hiệu của SNAME (1950) đối với tàu biến:Bậc tự do: Chuyên động Lực và mômen | Vận téc VỊ trí

| Trượt dọc (Surge) X u X2 Trượt ngang (Sway) Y V y

3 Truot ding (Heave) VÀ W Z

4 Lac doc (Roll) K p ,5 Lac ngang (Pitch) M q 0

m;: moment cua O,, biéu dién trong {n}

©, : góc Euler giữa {n} va {b}

Các đại lượng ở Bang 2.1, định nghĩa boi SNAME (1950), có thé được biểudiễn ở dạng vector theo:

Chuyén dong co ban cua con tau 6 bac tu do voi O, la sốc toạ độ được mồ tả

bởi các vector sau:

2.2.2 Su chuyền đối giữa hệ trục body va ned

Vector vận tốc dài y° có thé được biểu diễn trong {n} bởi

Poin = By Ons Mon (2.1)

Với R/(@,,) là tích cua ba ma trận xoay quanh các trục z, y va x

lc/c9_ —sựcÓ+cWsÓsó sựsó+cựcÓsó |

Ry (Ow) = RyRy oR =| SCO cự/cộ+sVsØsộ —cysp+ sựsØcó

—s8 cOsp cOcp

À A LẠ b x A A ˆ oA KX Ae

Vector van toc góc @,,, =| g | và toc độ Euler ©, =| Ø | được biêu diễn môi

liên quan bang ma trận chuyên doi 7, (© „) bởi công thức:

©, JoL 05, I (O,,) | Opin |

2.2.3 Dong luc hoc vat ran con tau

Phương trình động luc học con tau có thê được biéu diễn bởi Fossen, 1991

M,„V+C, (VV = Tap (2.5)T L4 ok 4

Trong đó v= | Vi, O, N =[u.v,w,p,q.r[' là vector vận tôc biêu diễn trong

{bs

b bye T 4 , ` , 4a

Tap = | tf, TM, | =[X, Y,Z,K,M, N] là vector ngoại lực và moment tác động

Có thê phân tích trở thành: z„„ =), + Tying wave + 7

M,, là ma trận khôi lượng và moment quán tinh của con tàu, cho bởi:

m 0 0 0 -mz, -my, | (2.6)

0 m 0 —mZ, 0 mX,va 0 0 m my, —mx 0

> 0 -mz my, I, I, -l¿

mZ, 0 _mX, —l,, I I,—my, mx, 0 -L„¿ lL, L

C„„(⁄) là ma trận lực Coriolis và hướng tâm dựa vào chuyên động quay của

hệ trục BODY so với hệ trục NED

0 0 0 (2.7)

0 0 00 0 0

ree OO) niyq+zt) m(y,p+w) — m2p—v)

m(x,q-w) -m(z,r+x,p) m(Z,q+u)m(x,r+ v) m(y,r—u) —m(x ,p+y,q)

m(y,q+Z,r) —m(x,q — Ww) —m(x,r—v)—m(y,p+w) m(Z,r+x,p) —m(y, r—u)

—m(Z, p— W) —m(Z, q+ u) m(x,p+y,q)0 -lzq-lup+lr l,qt+l,p—lyq1q + 1p - lr 0 —L¿r 1q + lịP-l„q-lyP+lýq l¿ur+lq—l¿p 0

2.2.4 Thuy dong luc hoc

Trong phân tích thuỷ động lực học, thông thường người ta giả định rang lựcvà moment thuỷ động tác động lên con tàu có thé áp dụng nguyên lý xếp chong tuyên

tính (Faltinsen 1990)

_ _ wy _ _ _ _ 2.8

TH =?hyd * Ths = Mave (Ca @,)v,— DWV, — 807) ~ 80 (2.8)

Hydrodynamic forces Hydrostatic forces

Trong đó: M, =M,'la khối lượng tang thêm thuỷ động lực Có thé xem nhưlà một khối lượng ảo được cộng thêm và con tàu vì trong quá trình gia tốc con tàuphải rẽ một lượng nước xung quanh để có thể vượt qua Vì tính chất đối xứng trụcqua xz của thân tàu, do vậy khối lượng tăng thêm thuỷ động lực có thể được cho bởi

(2.9):

X, 0 0 0 0 0 (2.9)

0 Y, 0 VY, 0 Y,0 0 Z 0 Z 0

YA= l0 K 0 K, 0 0

0 0 My 0 M, 00 N, 0 N, 0N,

Đối với con tàu di chuyền trên một chat lỏng lý tưởng, lực thuỷ động Coriolis

và quan tính hướng tamC, (v,)=—C,"(v,) được cho bởi (2.10):

-O 0 0 0 -a, a, (2.10)

0 a, QO -a,C.w)= 0 0 QO -a, a, 0

‘ 0 -a, a, 0 -b, b,

a, O a b, 0 -b,ra, a, 0 -b, b OFa=XutXvt+X,w+X ptxXqrx,rd,=YutYv+¥wt+yY,pt+Yqt+yrVới ad, =Z,M+⁄2Vy+ZyW+Z,p+Z,q+2r

ƠI:

b= Kyut+Kvt+K,w+K,p+K,q+K,rb,=Mju+Mv+M,w+M ,p+M,q+M,rb,=Nut+Nv+N,wt+N,p+N,q+N,r

Luc giam chan thuy dong hoc đối với con tau có thé được cho bởi (2.10), matrận giảm chan thuỷ động lực D(v,) là tong hợp của thành phân tuyến tính D và thànhphân phi tuyên D, (v,):

Mô hình của Abkowitz [Abkowitz,1964], kết hợp giữa các phương trình độnglực học vật rắn trên mặt phăng với khai triển bậc 3 chuỗi Taylor của các lực vàmoment thuỷ động học về các chuyền động thang và 6n định.

Mô hình của Norrbin [Norrbin, 1970], kêt hợp giữa các phương trình động lực

học vật ran trên mặt phang với các thông số lực và moment thuỷ động lực được dobăng thực nghiệm, dựa trên một mô hình thực nghiệm thu nhỏ của tow-tank Mô hìnhcủa Norrbin cũng đã bao gồm mô hình hoá của góc bánh lái hiệu quả cũng như môhình hoá chân vịt một cách tong quát, điều mà thiếu sót có ở mô hình của Abkowitz

Một phiên ban rút gọn khác của Norrbin được mô tả bởi Blanke[ Blanke, 196] |

Mô hình của Nomoto và các đồng nghiệp [Nomoto et al.,1957], đây là mô hìnhđơn giản và thông dụng nhất được sử dụng trong các hệ thông tự động lái

2.3.1 Mô hình điêu động tàu mặt phang ngang (3-DOF)Nhắc lại phương trình tong quát:

MppY +C,„(V)V = Tep (2.13)

Mô hình điều động mặt phăng ngang bao gồm 3 chuyển động Surge — Sway —Yaw, do đó các vector trạng thái được chọn là v =[u,v,r]' và ø=[x,y.wJ' Giả địnhrang con tàu phân bố khói lượng đồng nhất và đối xứng mặt phăng x-z, [=1 „=0 ;Map =M,„' là ma trận khối lượng vật răn được rút gon cho 3 bậc Surge, Swayvà Yaw Đặt gốc hệ trục toa độ BODY trên đường tâm con tàu tại điểm CO, y,=0

Crp =—C„,' là ma trận luc Coriolis và hướng tam dựa vào chuyển động quay

của hệ trục BODY so với hệ trục NEDTừ những giả định trên, ma trận (2.9) và (2.10) được đơn giản hoá trở thành

rm «(OO 0` 0 0 M(x r+Y)My, =|0— m mm, ; Cap) = 0 0 mu

mx, Ủ mx r +) —mu 0

Tòða=7; ,+7RB hyd hs ‘7 wind * "wave T7

Vớihyd

Rigid —body force Hydrodynamic force Hydrostatic forces

2.3.2 Tuyên tính hoa mô hình điêu động tàu

` ° A 2 L4 A ` ` A ° 2 2 °

Con tàu di chuyên ở toc độ hành trình cô định, U = Vu’ +vˆ xu=const Khi lực

phục hồi được bỏ qua, các lực Coriolis và quán tính hướng tâm được tuyến tinh hoá

M N

Cac biêu thức C’,, va C7, được tinh bởi ma trận lựa chon:

0000 0 0| (2.16)

0000 0 1000 0 -1 0

L=

0000 0 00000 0 00000 0 0

00 0 00 O0O- (2.17)C„„=UM,„L=|0 0 mU |C,=UM,L=|0 0 -Y,U

0 0 mx,U I0 -Y,U|Do vậy:

‘m-X, 0 0 fa] (2.18)

0 m—-Y, mx,~Y; || V| 0 mx,-N, L-N, ||

TT+(T.+T,)i+r=Kổ+KTổ (2.20)

Với

((mxg —Y,)u-N,)Y,-(m(u- Y,)-Y,)N,Từ (2.20), biến đỗi Laplace, ta có:

s) — K(+Ts) (2.21)

3) (1+Ts)1+T,s)(4.21) là phương trình Nomoto bậc 2, là hàm truyền giữa toc độ quay mũi tau(Yaw rate) r và góc bánh lái ổ Với K là hăng số bánh lái, T¡, T› và T3 là các hằng số

thời gian.Vol w=r (wv: Góc mũi tàu) (2.20) trở thành:

y(s)_ K(+Ts) (2.22)

6(s) s(+Ts)\(1I+T,s)

ự(s) K (2.23)

ổ(s)_ s(I+Ts)Với yêu cau điều khiển góc mũi tàu, phương trình (2.23) là hàm truyền thông

dụng nhât cho các hệ thông tự động lái bởi vì sự đơn giản và độ chính xác của nó.

CHUONG 3 HỆ THONG PID VÀ NƠ-RON THÍCH NGHI PID

CHO VIỆC DIEU KHIEN TAU THEO QUY ĐẠOTrong chương nay trình bay các giải thuật khác nhau kết hợp với thuật toánchỉ đường Line-of-Sight (LOS) nhằm tìm ra sự điều khiến tối ưu cho bánh lái giúp

con tàu đi theo một quỹ đạo xác định trước:

- _ Bộ điều khiến PID truyền thống.- Bộ điều khiển nơ-ron sử dụng phương pháp huấn luyện tương tác thích

nghĩ: ANNAI.

- _ Bộ điều khién ANNAI kết hợp với PID

3.1 Bộ điều khiến PID3.1.1 Tổng quan

Trong bộ điều khiến PID gồm có 3 thành phan: khâu khếch đại P, khâu tích

phân I và khâu vi phân D với câu trúc như sau:

Tp - hang số vi phân3.1.2 Hạn chế của khâu vi phân D

Khâu D được tính dựa trên đạo hàm của sai số, nếu trong trường hợp có nhiềutại bước do đạt cảm biến (nhiễu bao gồm anh hướng từ sóng biến, gió và dòng chảy)sẽ dẫn đến up(t) > © và khi đó hệ kín sẽ bị pha vỡ

up(s) = sT,E(s) > U,(s) =

1+

3.1.3 Hiện tượng windup do khâu tích phan I

Khâu tích phân I trong bộ điều khiến PID sẽ tiễn đến vô cùng trong trường hopngõ vào là hang số trong một khoảng thời nhất định và khi đó bộ điều khiển vòng kinbị phá vỡ Trong ứng dụng thực tế, tất cả cơ cầu chấp hành đều có giới hạn làm việc.Vi dụ banh lái tàu thủy trong nội dung luận văn, giới han làm việc trong [-20 độ trai, +20 độ phải] Dé triệt tiêu hiện tượng nay, ta dùng phương pháp tracking antiwindupvới cau trúc như hình (3.2)

Roi rac khâu P

Việc rời rạc khâu P đơn giản nhất vì đó là quan hệ tuyến tính với sai số e

Trong đó: tk thời điểm tại lúc lấy mau

Roi rac khâu I

Công thức tinh ngõ ra cua khâu I như sau (chưa gồm anti-windup)

(#+ÙT Timer T (k+I)T Timer T (FT Times

Forward Difference Backward DifferenceTrapezoidal Approximation

Hình 3.3: Mô ta kết qua rời rac khâu I theo 3 phương pháp rời rac khác nhau

Công thức (3.7) được rời rạc theo 3 phương pháp khác nhau như sau

Forward diference: u(k +1) = u(k) + e(k)T (3.8)Backward diference: u(k +1) ~ulk)+e(k+ YT (3.9)

3.1.5 Ước lượng thông số của mô hình tàu thí nghiệm sử dung Matlab

Identification System Toolbox

Dé đánh giá được tác động của bộ PID lên việc điều khiển quỹ dao thì việcxác định hàm truyền của tàu là điều cần thiết Ở đây tác giả sử dụng công cụ Toolboxcủa Matlab nhằm ước lượng được hàm truyền của tàu

Matlab Idenfication System Toolbox là công cụ có sẵn đi kèm với phần mềmMablab Công cụ này xây dựng phương trình toán của đối tượng từ bộ tín hiệu vào-ra được cung cấp từ người sử dụng

Dữ liệu thu thập được từ thực nghiệm, bao gồm tín hiệu vao là góc bánh lái vàtín hiệu ra là tốc độ thay đối góc yaw (yaw rate) hoặc góc hướng di chuyền, sẽ được

đưa vào công cụ thực hiện nhận dạng mô hình toan theo quy trình như sau:

Bước 1: Import data _ nap dữ liệu ngõ vao-ra vào workplace cua Matlab, sau

do dua vao Matlab Identification System Toolbox.

Bước 2: Preprocess _ xử ly đữ liệu trước khi bắt đầu thực hiện nhận dạng-ướclượng, bao gồm: lọc nhiễu dữ liệu, chọn dãy dữ liệu cho quá trình ước lượng(estimation data) va dãy dữ liệu cho quá trình xác nhận kiểm chứng kết qua

(validation data).

Bước 3: Estimate _ chọn loại mô hình toan ước lượng Trong nội dung luận

văn nay, mô hình Nomoto bậc 2 được chon su dụng.

Bước 4: Validation _ kiểm chứng kết qua mô hình đã được ước lượng