NHIEM VU VA NOI DUNG:- Thiết kế máy lái động tàu thủy dùng thuật điều khiến PID.- Thiết kế máy lái tự động tàu thủy dùng thuật điều khiển thích nghi.- Mô phỏng thuật điều khiển trên máy
MỞ DAU1.1 Ly do chọn đề tài:
Mỗi ngày, trên thế giới có một lượng hàng hóa lớn được vận chuyển qua đường biến, các con tau vận chuyên hàng hóa Ngành công nghiệp hang hải chiếm vị trí quan 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 cầu của con người như vận chuyển hàng hóa, du lịch, quốc phòng Trong thời budi công nghệ ngày càng tiên tiến, điều khiến tự động cho tàu biển cũng ngày cảng phát triển với những hệ thống điều khiển phức tạp, có khả năng đáp ứng những tác vụ cao cấp thay thế cho con người.
Máy lái tự động trong ngành công nghiệp hàng hải chiếm giữ vai trò quan trọng trong điều khiến tàu biển, được dùng để điều khiến giữ hướng di chuyển của tàu biển theo hướng di chuyển đặt trước Một máy lái tự động tốt sẽ giảm các thao tác vận hành của thủy thủ, giảm nhiên liệu sử dụng và rút ngắn hành trình vận chuyển trên biển.
Máy lái tự động băng bộ điều khiển kinh kiến băng thuật toán PID có ưu điểm là đơn giản va dé áp dụng vào thực tiễn, tuy nhiên trong quá trình vận chuyển thì đặc tính của con tàu bị thay đổi Điểm bat lợi của bộ điều khiến PID là các hệ số Kp, Kd và Ki phải tự diéu chỉnh bang tay cho phù hợp với từng điều kiện hoạt động cụ thé, thật khó đạt chất lượng tốt khi mà môi trường biến có rất nhiều yếu tố ảnh hương chưa biết, thay đồi liên tục và chúng không có một ràng buộc rõ rang nao.
Vì vậy, việc nghiên cứu và ứng dung máy lái tự động có khả năng thích nghi với đặc tính thay đổi của tàu thủy trong quá trình vận hành là hết sức can thiết.
1.2 Mục tiêu, đối tượng và phạm vi nghiên cứu:
Mục tiêu là nghiên cứu thiết kế và chế tạo bộ điều khiến máy lái tự động cho tàu thủy có khả năng thích nghi với đặc tinh thay đối của con tau.
Các thuật toán điều khiến cho máy lái tự động được thiết kế và mô phỏng trên phần mềm Matlab.
Chế tạo hệ thống mô hình máy lái tự động số cho mô hình tàu thủy thu nhỏ thực nghiệm, mô hình này được sử dụng dé thực nghiệm và chứng minh tính đúng dan của lý thuyết.
1.3 Ý nghĩa khoa hoc và thực tiễn:
Công nghiệp vận tải biển ngày càng phát triển, việc ứng máy lái tự động đòi hỏi phải ngày càng hiện đại, tối ưu và linh hoạt, dẫn đến việc nghiên cứu điều khiển và thực thi ứng dụng vào thực tiễn của đề tài Trong lĩnh vực điều khiển tàu thủy, các máy lái tự động đã có những sản phẩm công nghiệp hiện đại trên thế giới Tuy nhiên, giải pháp công nghệ thường được giữ kín, việc nghiên cứu máy lái tự động ở các ở trường đại học còn hạn chế, đặc biệt là ở Việt Nam.
Luận văn sẽ góp một phần nhỏ để xây dựng lĩnh vực này, đặc biệt việc thiết kế gia công một hệ thông mô hinh tàu thủy thu nhỏ thực nghiệm hoàn chỉnh, độ tin cậy cao Góp phân thực thi các thuật điều khiển từ lý thuyết đến thực tiễn trong lĩnh vực nghiên cứu điều khiến hàng hải Cùng với ứng dụng của thuật điều khiến thích nghỉ vào thực nghiệm trong lĩnh vực thiết kế may lái tự động.
Việc áp dụng thành công máy lái tự động thích nghi vào thực tiễn sẽ giúp nâng cao nang suất vận tai bién, giảm nhiên liệu vận hành và tránh các sai sót con người do sự vận hành của thủy thủ.
TONG QUAN2.1 Giới thiệu chung về máy lái tự động tàu thủy Về tông quan, các nghiên cứu và sự phát triển của điều khiến tàu biển với hai mục đích chính: điều khiển tàu biển một cách an toàn và một cách kinh tế Trong đó, điều khiển tàu một cách an toàn yêu cau máy lái phải có khả năng lái tàu tránh va chạm, 6n định tránh tau bị chìm va mắc cạn Và một máy lái kinh tẾ sẽ giam các thao tác vận hành của thủy thủ, giảm nhiên liệu sử dụng và rút ngăn thời gian cũng như hành trình vận chuyền trên biển.
Trong lịch sử phát triển của tàu thủy, những con tàu đâu tiên của con người là những chiếc thuyền nhỏ, được làm bang các tắm gỗ ghép lại Dé di chuyên được, người ta dùng mái chèo hoặc dùng sức gió bằng những cánh buôm Nhu vậy, bộ phận máy lái dau tiên cho tau thủy là mái chèo và cánh buôm.
Sau đó là sự ra đời của một máy lái đơn giản là một tắm gỗ đặt giữa ở đuôi thuyền và nối với một tay cầm Khi đó, muốn điều khiến thuyén sang trái thì phải đây tâm gỗ sag trái và ngược lại Với máy lái này, sẽ rất vất vả cho thủy thủ khi lái con thuyền lớn nên vô lăng lái được thiết kế sau đó.
Vào cuối thế kỷ 18 và đâu thế kỷ 19, sự xuất hiện của máy hơi nước và máy phát điện kéo theo sự ra đời của tàu thủy cỡ lớn băng sắt Sự phát triển từ thuyền buém băng gỗ sang tàu sắt chạy máy hơi nước đã nảy sinh nhu cau phát triển hệ thống lái tốt hơn và phương pháp xác định vị trí tàu tốt hơn Thiết bị bánh đà 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 đầu của nó trong không gian mà không phụ thuộc vao chiều quay của trai đất Từ thí nghiệm nay đã mở dau cho phát minh ra la ban con quay điện vào năm 1890 do G.M Hopkins.
La bàn con quay ra đời đã kích thích các nhà nghiên cứu tiếp tục phát minh ra máy lái tự động cho tau sat Chiếc máy lái tự động (autopilot) dau tiên do Sperry chế tạo đã ra đời vào năm 1911 với tên gọi "Metal Mike" Chiếc máy lái tự động đầu tiên này của Sperry được gọi làmáy lái tự động do con quay chỉ đạo (gyroscope-guided autopilot).
Sau đó hon 10 năm, vào năm 1922, Nicholas Minorsky (1885-1970) đã trình bay phân tích chi tiết cho hệ thống điều khiển phan hỏi vị trí mà ông gọi là luật điều khiển ba số hang, ngày nay chúng ta gọi là điều khiển tỷ lệ tích phân vi phân (PID) vào ứng dụng gitt hướng con tau trong máy lái tự động.
Desired Heading Actual rudder-angle
BELT ORES Aah ak EA ~ t maxes U ÔNG G1 si xa lkosi=0.995.
33 Ước lượng thông số của mô hình tau thí nghiệm sử dụng Matlab
Matlab Idenfication System Toolbox là công cụ có sẵn đi kèm với phan mềm Mablab Công cụ này xây dựng phương trình toán của đối tượng từ bộ tín hiệu vao- ra được cung câp từ người sử dụng.
Dữ liệu thu thập được từ thực nghiệm, bao gồm tín hiệu vào là góc bánh lái và tín 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 toán theo quy trình như sau:
Bước 1: Import data _ nap dữ liệu ngõ vào-ra vào workplace cua Matlab, sau đó đưa vào Matlab Identification System Toolbox.
Bước 2: Preprocess _ xử ly dữ liệu trước khi bắt đầu thực hiện nhận dạng-ước lượng, bao gôm: lọc nhiễu dữ liệu, chọn dãy dữ liệu cho quá trình ước lượng (estimation data) và dãy dữ liệu cho quá trình xác nhận kiểm chứng kết qua
Bước 3: Estimate _ chọn loại mô hình toán ước lượng Trong nội dung luận văn này, mô hình SISO ARX được chọn sử dụng.
Bước 4: Validation _ kiểm chứng kết quả mô hình đã được ước lượng. Ế = —— ơ
File Options Window Help import data xv import models x 4 Operations 4
Time ploi Workspace || LT) Viewer Model output Transient rest Nonfnear ARX
Daia spectra Model resids Gquency resp Ham ef
Validation Data Status line is here
Hinh 3.2 Giao dién Matlab System Identification ToolBox
Phan thực nghiệm ở chương 6 sẽ trình bay phan kết qua của việc sử dung toolbox nay dé nhận dạng mô hình toán đối tượng con tàu.
MAY LAI TỰ DONG PID VA MAY LAI TỰ ĐỘNGDIEU KHIEN TOI UU 4.1 Bộ điều khiến PID
4.1.1 Tống quan Trong bộ điều khiển PID gồm có ba thành phan: khâu khếch đại P, khâu tích phân I và khâu vi phân D Có cấu trúc như sau:
control ị Hình 4.1 Cau trúc bộ PID noi tiép
Ngõ ra của bộ điều khiến PID: u(t) = up(t)+u,(t) +up(t) (4.1)
Trong đó: kp— hệ số khuếch đại T¡ — hang số tích phân Tp - hằng số vi phân
4.1.2 Hạn chế của khâu vi phân DKhâu D được tính dựa trên đạo hàm của sai số, nếu trong trường hợp có nhiễu tại bước do đạt cảm biến (nhiễu bao gồm ảnh hưởng từ sóng biển, gió va dòng chảy) sẽ dẫn đến up(t) -> © và khi đó hệ kin sẽ bị phá vỡ. de(t) — _ dt Đề khử hiện tượng trên, trong thực tế hệ số N (N được chon từ 3 đến 20) như up()= KĨ, (4.3) trong biểu thức (4.4) được sử dụng dé hạn chế đi tín hiệu tần số cao tại khâu D.
4.1.3 Hiện tượng windup do khâu tích phan I
Khâu tích phân trong bộ điều khiển PID sẽ tiến đến vô cùng trong trường hợp ngõ vào là hang số trong một khoảng thời nhất định và khi đó bộ điều khiến vòng kin bị phá vỡ Trong ứng dụng thực tế, tất cả cơ cầu chấp hành đều có giới hạn làm việc Ví dụ bánh lái tàu thủy trong nội dung luận văn, giới hạn làm việc trong [-20 độ trái , +20 độ phải].
Dé triệt tiêu hiện tượng nay, ta dùng phương pháp tracking antiwindup với cau trúc như hình (4.2).
Hình 4.2 PID với tracking antiwindup
Hệ số Tt chon từ 0.1*T; ->0.5*T; hoặc bằng T; trong một số trường hợp.
4.1.4 Bộ điều khiến PID rời rac Thuật toán PID cho máy lái tự động tàu thủy sẽ được thực thi trên vi điều khiển, cho nên bộ điều khiển PID phải được rời rạc hóa. a Rời rạc khâu P Việc rời rac khâu P đơn giản nhât vì đó là quan hệ tuyên tính với sai sô e.
Trong đó: tị thời điểm tại lúc lay mẫu. b Roi rac khâu I
Công thức tinh ngõ ra của khâu I như sau (chưa gồm anti-windup).
Hình 4.3 Mô tả kết quả rời rac khâu I theo 3 phương pháp rời rac khác nhau.
Công thức (4.7) được rời rạc theo 3 phương pháp khác nhau như sau:
Phương pháp xấp xi Tustin được dùng rời rac khâu I trong bộ điều khiển PID trong luận văn này.
„(k+1)=1)+kr 4-1 =— ek) = (sar(v) — v) (4.11) t ec Rời rạc khâu DNgõ ra khâu D được rời rạc theo phương pháp Backward difference
4.2 Ứng dụng giải thuật di truyền tối ưu hệ số bộ điều khiến PID cho máy lái tự động tàu thủy
4.2.1 Tong quan Giải thuật di truyền (Genetic Algorithm GA) là kỹ thuật chung giúp giải quyết van dé-bai toán bang cách mô phỏng sự tiễn hóa của con người hay sinh vật nói chung (dựa trên thuyết tiễn hóa muôn loài của Darwin) GA là một thuật giải và mục tiêu của GA không nhăm đưa ra lời giải chính xác tối ưu mà là đưa ra lời giải tương đối tối ưu Thuật giải di truyền gồm có bốn quy luật cơ bản là lai ghép, đột biên, sinh sản và chọn lọc tư nhiên. a Quá trình lai ghép
Quá trình này diễn ra bằng cách ghép một hay nhiều đoạn gen từ hai nhiễm sắc thé cha-me để hình thành nhiễm sắc thé mới mang đặc tính của cả cha lẫn mẹ.
Phép lai này có thé mô tả như sau:
Chọn ngẫu nhiên hai hay nhiều cá thể trong quân thể Giả sử chuỗi nhiễm sắc thé của cha và mẹ đều có chiều đài là m.
Tìm điểm lai ghép băng cách tạo ngẫu nhiên một con số từ 1 đến m-1 Như vậy, điểm lai này sẽ chia hai chuỗi nhiễm sac thể cha-me thành hai nhóm nhiễm sắc thé con là m1 và m2 Hai nhiễm sắc thé con lúc này sẽ là m11+m22 và m21+m12. b Quá trình đột biến (phép đột biến) Quá trình tiến hóa được gọi là quá trình đột biến khi một hoặc một số tính trạng của con không được thừa hưởng từ hai chuỗi nhiễm sắc thể cha-mẹ Phép đột biến xảy ra với xác suất thấp hơn rất nhiều lần so với xác suất xảy ra phép lai Phép đột biến có thể mô tả như sau:
Chọn ngẫu nhiên một số k từ khoảng 1 >k>m.
Thay đổi giá trị của gen thứ k. c Quá trình sinh sản và chọn lọc
Phép tái sinh là quả trình các cá thé được sao chép dựa trên độ thích nghi của nó Độ thích nghi là một hàm được gán các giá trị thực cho các cá thể trong quần thể của nó Phép tái sinh có thể mô phỏng như sau:
Tính độ thích nghi của từng cá thé trong quân thể, lập bảng cộng dồn các cá thé thích nghi đó (theo giá trị gan cho từng cá thể) ta được tổng độ thích nghi Giả sử quan thể có n cá thé Gọi độ thích nghi của cá thé thir i là Fi, tong dồn thứ i là Ft.
Tổng độ thích nghi là Fm Tạo số ngẫu nhiên F có giá trị trong đoạn từ 0 đến Fm Chọn cá thé k dau tiên thỏa mãn F >= Ft đưa vào quan thé của thế hệ mới.
Phép chọn: là quá trình loại bỏ các cá thé xấu và dé lại những cá thé tốt Phép chọn được mô tả như sau:
- Sắp xếp quan thé theo thứ tự độ thích nghi giảm dân.
- Loại bỏ các cá thê cudi day, chi đê lại n ca thê tot nhat. d Lưu đồ giải thuật GA cho bài toán tối ưu:
While (not(diéu kiện dừng)) do ‡
Lai ghép P(t); | Giải mã | Đột biến P(t); [ + giá |
Giải ma P(t); x ị Đánh giá P(t); Hội tu —> j ( Kétthuc )
4.2.2 Ứng dụng giải thuật di truyền tối ưu hệ số bộ điều khiến PID cho máy lái tự động tàu thủy a Khởi tạo
Khởi tạo quan thé dau tiên:
- Quan thé gồm 30 cá thé (nhiễm sắc thé) - Mỗi cá thé chứa đựng 3 thông số Kp, Ti va Td.
- Khởi tạo một cách ngẫu nhiên trong khoảng:
+ Td€ [0,5] b Đánh gia độ thích nghỉ
La hàm đánh giá các hệ số tìm được tối ưu hay không Mục đích điều khiển là sai số nhỏ nhất, giảm thời gian xác lập, vọt 16 và tối thiểu năng lượng điều khiển.
Nên hàm thích nghi là hàm theo sai số e và góc bánh lái điều khiển u Hàm đánh giá độ thích nghi (ham fitness) tiêu chuẩn bình phương như sau: re) œ N N
J = | e*(t)dt +p | u?(t)dt —> fitness = 1Š e?(k)+ py wb)
Mã hóa mỗi hệ số Kp, Ti va Td thành chuỗi nhị phân 16bit.
Công thức biéu diễn sang số nhị phân:
Trong đó: a> peewee lR "ma | eee eee
Hình 6.16 Đáp ứng của con tau với bộ điều khiến thích nghỉ PID có P(0)1 3.3 và 0(0) = (0.0.0)
Ong SO b0,al và a2 được ước lượng theo thời gian Hình 6.17 Ba thô
Hình 6.18 Ngõ ra điều khiến góc bánh lái và sai s6 error
Thông số tPs t50s tu0s t0s ay -0.506 -0.5671 -1.3513 -1.6507 ap -0.494 -0.433 0.3513 0.6507 bọ -0.0687 -0.0671 -0.0304 -0.0164
Bang 6.4 T hong kê sự hội tu cua các giả tri ước lượng c May lái tự động dùng bộ điều khiến thích nghỉ gián tiếp PID có
: Chu ky lây mẫu h=0.1 giây.
100 Ú LJ Ú LJ Ú LJ Ú Ú LJ ee ee ees eee
Hình 6.19 Dap ứng của con tàu với bộ điều khién thích nghĩ PID có P(0O)0013x3
Hình 6.20 Ba thông số b0,al và a2 được ước lượng theo thời gian= ` nh" mm ee ee ew: an an yer: “ — ' ' ' ' ' ' | @ T T T T T T T
Hình 6.21 Ngõ ra điêu khiển góc bánh lái và sai số error
Thông số tPs t50s te0s t0s a -0.705 -1.474 -1.713 -1.73 ao -0.295 0.474 0.713 0.7305 bọ -0.06 -0.025 -0.013 -0.0127
Bang 6.5 T hong kê sự hội tu cua các giả tri ước lượng d Máy lái tự động dùng bộ điều khiến thích nghi gián tiếp PID có P(0)1;,; và ỉ(0) = (0,-1.7,0.7)
: Chu ky lây mẫu h=0.1 giây.
80 eee Soo boooobod | SS66656d 5556666e OSS 500! Booobood fIS6665660 556656565 s===s-al=====a=
— @ AQ H -++ -4¢ -l} - BB Bb0OO! | SS 655000: =.aaa-alm=manaa h==== a.-. .— i=)
TT -LL -O -H -— P -1L -H - Sees | een ol a LÔ | LÔ | L |
Time (s) Hình 6.22 Dap ung của con tau với BDK thích nghĩ PID có P(O)13x3 và
I) ee a oe et ne eee eee I £ —— a2 tr wi = Em - xỈ =— - lr~ - 1“~ -ơr - r~ ~ - os betienttiontinetiontiontion! ee ee xÍ“ -ơr - ơ
Hình 6.23 Ba thông số b0, al và a2 được ước lượng theo thời gian
2} eee ee ae Da eee ees ee
Hình 6.24 Ngõ ra diéu khiển góc bánh lái và sai s6 error
Thông số tPs t50s te0s t0s ay -1.7 -1.701 -1.7125 -1.729 đa 0.7 0.701 0.7125 0.729 bọ -0.014 -0.0141 -0.0135 -0.013
Bang 6.6 T hong kê sự hội tu cua các giả tri ước lượng
- Mô phỏng (b), (c) và (đ) mô phỏng đáp ứng của hệ thống với giá trị đặt thay đổi 90-0-90-0-90-0-90-0-90-0 độ của bộ điều khiến thích nghi gián tiếp PID, với giá trị Q=0.5 và €=0.9 (như đã trình bay trong mô phỏng (a) ) Mô phỏng (b), (c) và (d) lần lượt được thực hiện với các gia tri cua vector Covariance tại thời diém 0, P(O), và vector thông số hôi quy tại điểm 0, 20) khác nhau.
- — Ởmụ phỏng (b), ỉ(0) = (0,0,0) (đối tượng mà người thiết kế khụng biết trước đặc tính), P(0) được chọn là 101 Qua biểu đồ ở hình (6.16) thay được răng, kẻ từ thời điểm t = 700 giây trở đi hệ thông đáp ứng rat tốt (thời gian xác lập 20 giây, không vot 16, không dao động), đó là vì ké từ thời điểm nay, các thông số ước lượng được ước lượng gân đúng với thông số thật của đối tượng.
- Ở mô phỏng (c), được thực hiện cùng một điều kiện với mô phỏng (b) với sự khác biệt duy nhất là vector P(0) = 10001 Qua biểu đồ ở hình (6.19), thay được rằng, ké từ thời điểm t 0 giây trở di hệ thống dap ứng rat tốt (thời gian xác lập 20 giây, không vọt lố, không dao động) Cũng tương tự nhận xét trên đối với mô phỏng (b), các thông số ước lượng tiến gan đến giá trị thật của thông số đối tượng ké từ thời điểm này.
- — Mô phỏng (d) được thực hiện với giả thiết người thiết kế biết trước đặc tính của đối tượng (con tàu) và cài đặt giỏ trị ban đầu ỉ(0) gần băng với giỏ trị thật của thụng số đối tượng ỉ(0) = (0,-1.7,0.7) và giỏ trị vecto P(0) = 101 Qua biểu dộ ở hình (6.22) thay được rang gan như hệ thong đáp ứng tốt ké từ thời điểm t = 0.
- Qua mô phỏng (b), (c) va (d) thay được rang giá trị vecto P(0) càng lớn thì giá tri cac thong SỐ ưỚC lượng càng nhanh hội tụ về gia tri thật.
- Trong ứng dụng thực té, trong bai toan diéu khién thich nghi, đối tượng thường không được biết rõ trước về đặc tính Vì vậy, vecto P(0) thường được chọn với g1a tri lớn, vecto P(0) = 1000L hoặc lớn hơn phụ thuộc vào thực nghiệm. e May lái tự động dùng bộ điều khiến thích nghỉ gián tiếp PID khi đặc tinh con tàu thay đỗi trong quá trình mô phỏng
: Chu ky lây mẫu h=0.1 giây.
- A = 0.999 : Thời điểm t=0 -> 1400 giây, phương trình đặc tính con tàu là:
Thời điểm t = 1401 -> 3000 giây, phương trình đặc tính con tàu là:
20| | we ơm 5 ee cứ ln Đ C-i-| - "
Hình 6.25 Dap ứng của con tau với bộ điều khiến thích nghi PID khi đặc tinh con tàu thay đổi trong quá trình di chuyển
Hình 6.26 Ba thông số b0,al và a2 được ước lượng theo thời gian
Bang 6.7 T hong kê sự hội tu của các gid trị ước lượng
-| os poe oo oe oe Sore c‡ ~ô-ll==- :
Hình 6.27 Ngõ ra diéu khiển góc bánh lái và sai s6 error
Nhận xét kết quả mô phỏng:
- Tại thời điểm t
