Mô tả nhiệm vụ công nghệ Nghiên cứu và phát triển thuật toán: Đề tài này đóng góp vàoviệc nghiên cứu và phát triển các thuật toán điều khiển vị trí động cơ sử dụng cảm biến MPC.Việc nghi
TỔNG QUAN VỀ HỆ THỐNG
Lịch sử nghiên cứu
1.2 Mục tiêu của đề tài
1.4 Giới hạn, phạm vi nghiên cứu
Chương 2: Cơ sở lý thuyết điều khiển vị trí động cơ sử dụng bộ điều khiển MPC
Chương 3: Tính toán, thiết kế hệ thống
3.1 Tính toán, thiết kế hệ thống cơ khí
3.2 Tính toán, thiết kế hệ thống điện
3.3 Thiết kế hệ thống phần mềm điều khiển
Chương 4: Kết luận và hướng phát triển
Trong thời đại công nghệ hiện đại ngày nay, sự phát triển của các hệ thống điều khiển đang ngày càng đóng vai trò quan trọng trong việc cải thiện hiệu suất và độ chính xác của các quá trình công nghiệp và tự động hóa Bộ điều khiển dựa trên Mô hình Dự đoán và Điều khiển (MPC) đã được chứng minh là một công cụ mạnh mẽ để giải quyết các vấn đề điều khiển phức tạp, nhất là trong các ứng dụng yêu cầu sự chính xác cao và tốc độ phản ứng nhanh.
Báo cáo này tập trung vào nghiên cứu và ứng dụng của bộ điều khiển MPC trong việc điều khiển vị trí động cơ Điều này bao gồm việc phát triển mô hình động cơ, thiết kế và triển khai bộ điều khiển MPC, cũng như đánh giá hiệu suất của hệ thống điều khiển được xây dựng Báo cáo cũng đề cập đến các thách thức trong quá trình thực hiện và giải pháp để cải thiện hiệu suất của hệ thống.
Qua báo cáo này, chúng tôi hy vọng có thể cung cấp cái nhìn tổng quan và chi tiết về quá trình nghiên cứu và áp dụng bộ điều khiển MPC trong điều khiển vị trí động cơ, đồng thời đóng góp vào việc khai thác tiềm năng của công nghệ này trong các ứng dụng thực tế.
Chân thành cảm ơn sự hướng dẫn và hỗ trợ của giảng viên cũng như sự đóng góp của các thành viên nhóm trong quá trình thực hiện đồ án này.
CHƯƠNG 1: TỔNG QUAN VỀ HỆ THỐNG
- Xuất phát từ lý thuyết điều khiển tổng thể (1960s - 1970s): Điều khiển tổng thể (Model Predictive Control - MPC) đã xuất hiện trong những năm 1960 và 1970 dưới dạng điều khiển tổng thể dựa trên mô hình dự báo (model predictive control) Ban đầu, nó được phát triển để giải quyết các vấn đề điều khiển trong các quá trình hóa học và công nghiệp.
- Ứng dụng trong điều khiển động cơ và động cơ điện (1980s - 1990s):
Trong những năm 1980 và 1990, các nghiên cứu bắt đầu mở rộng áp dụng MPC vào điều khiển động cơ và động cơ điện Điều này bao gồm việc phát triển các mô hình động cơ chi tiết hơn và áp dụng các kỹ thuật dự báo để cải thiện hiệu suất điều khiển vị trí của các hệ thống này.
- Phát triển mô hình và thuật toán (2000s - 2010s):
Trong những năm 2000, sự phát triển vượt bậc của công nghệ máy tính và thuật toán đã giúp MPC trở thành một công cụ mạnh mẽ hơn cho điều khiển vị trí động cơ Các nghiên cứu tập trung vào việc phát triển thuật toán tối ưu hóa và phân tích dự báo để đảm bảo sự ổn định và hiệu quả của hệ thống điều khiển.
- Ứng dụng trong các ngành công nghiệp và công nghệ cao (hiện đại):
Hiện nay, MPC đã trở thành một công cụ phổ biến trong các ngành công nghiệp và ứng dụng công nghệ cao như tự động hóa công nghiệp, robot hợp tác, xe tự lái, và nhiều hệ thống điện tử tiên tiến khác Các nghiên cứu tiếp tục tối ưu hóa và mở rộng phạm vi áp dụng của MPC để đáp ứng các yêu cầu ngày càng khắt khe về hiệu suất và độ chính xác trong điều khiển.
- Thách thức và hướng phát triển tương lai:
Trong tương lai, các nghiên cứu về MPC trong điều khiển vị trí động cơ sẽ tiếp tục tập trung vào khai thác tiềm năng của trí tuệ nhân tạo và học máy để cải thiện dự báo và tối ưu hóa điều khiển. Đồng thời, việc tích hợp MPC với các công nghệ mới như Internet of Things (IoT) và machine learning sẽ mở ra nhiều cơ hội mới cho ứng dụng thực tiễn.
Thông qua quá trình này, lịch sử nghiên cứu về điều khiển vị trí động cơ sử dụng bộ điều khiển MPC đã chứng kiến sự phát triển vượt bậc và đóng góp quan trọng vào việc cải tiến các hệ thống điều khiển trong công nghiệp hiện đại.
Giới hạn, phạm vi nghiên cứu
Chương 2: Cơ sở lý thuyết điều khiển vị trí động cơ sử dụng bộ điều khiển MPC
Chương 3: Tính toán, thiết kế hệ thống
3.1 Tính toán, thiết kế hệ thống cơ khí
3.2 Tính toán, thiết kế hệ thống điện
3.3 Thiết kế hệ thống phần mềm điều khiển
Chương 4: Kết luận và hướng phát triển
Trong thời đại công nghệ hiện đại ngày nay, sự phát triển của các hệ thống điều khiển đang ngày càng đóng vai trò quan trọng trong việc cải thiện hiệu suất và độ chính xác của các quá trình công nghiệp và tự động hóa Bộ điều khiển dựa trên Mô hình Dự đoán và Điều khiển (MPC) đã được chứng minh là một công cụ mạnh mẽ để giải quyết các vấn đề điều khiển phức tạp, nhất là trong các ứng dụng yêu cầu sự chính xác cao và tốc độ phản ứng nhanh.
Báo cáo này tập trung vào nghiên cứu và ứng dụng của bộ điều khiển MPC trong việc điều khiển vị trí động cơ Điều này bao gồm việc phát triển mô hình động cơ, thiết kế và triển khai bộ điều khiển MPC, cũng như đánh giá hiệu suất của hệ thống điều khiển được xây dựng Báo cáo cũng đề cập đến các thách thức trong quá trình thực hiện và giải pháp để cải thiện hiệu suất của hệ thống.
Qua báo cáo này, chúng tôi hy vọng có thể cung cấp cái nhìn tổng quan và chi tiết về quá trình nghiên cứu và áp dụng bộ điều khiển MPC trong điều khiển vị trí động cơ, đồng thời đóng góp vào việc khai thác tiềm năng của công nghệ này trong các ứng dụng thực tế.
Chân thành cảm ơn sự hướng dẫn và hỗ trợ của giảng viên cũng như sự đóng góp của các thành viên nhóm trong quá trình thực hiện đồ án này.
CHƯƠNG 1: TỔNG QUAN VỀ HỆ THỐNG
- Xuất phát từ lý thuyết điều khiển tổng thể (1960s - 1970s): Điều khiển tổng thể (Model Predictive Control - MPC) đã xuất hiện trong những năm 1960 và 1970 dưới dạng điều khiển tổng thể dựa trên mô hình dự báo (model predictive control) Ban đầu, nó được phát triển để giải quyết các vấn đề điều khiển trong các quá trình hóa học và công nghiệp.
- Ứng dụng trong điều khiển động cơ và động cơ điện (1980s - 1990s):
Trong những năm 1980 và 1990, các nghiên cứu bắt đầu mở rộng áp dụng MPC vào điều khiển động cơ và động cơ điện Điều này bao gồm việc phát triển các mô hình động cơ chi tiết hơn và áp dụng các kỹ thuật dự báo để cải thiện hiệu suất điều khiển vị trí của các hệ thống này.
- Phát triển mô hình và thuật toán (2000s - 2010s):
Trong những năm 2000, sự phát triển vượt bậc của công nghệ máy tính và thuật toán đã giúp MPC trở thành một công cụ mạnh mẽ hơn cho điều khiển vị trí động cơ Các nghiên cứu tập trung vào việc phát triển thuật toán tối ưu hóa và phân tích dự báo để đảm bảo sự ổn định và hiệu quả của hệ thống điều khiển.
- Ứng dụng trong các ngành công nghiệp và công nghệ cao (hiện đại):
Hiện nay, MPC đã trở thành một công cụ phổ biến trong các ngành công nghiệp và ứng dụng công nghệ cao như tự động hóa công nghiệp, robot hợp tác, xe tự lái, và nhiều hệ thống điện tử tiên tiến khác Các nghiên cứu tiếp tục tối ưu hóa và mở rộng phạm vi áp dụng của MPC để đáp ứng các yêu cầu ngày càng khắt khe về hiệu suất và độ chính xác trong điều khiển.
- Thách thức và hướng phát triển tương lai:
Trong tương lai, các nghiên cứu về MPC trong điều khiển vị trí động cơ sẽ tiếp tục tập trung vào khai thác tiềm năng của trí tuệ nhân tạo và học máy để cải thiện dự báo và tối ưu hóa điều khiển. Đồng thời, việc tích hợp MPC với các công nghệ mới như Internet of Things (IoT) và machine learning sẽ mở ra nhiều cơ hội mới cho ứng dụng thực tiễn.
Thông qua quá trình này, lịch sử nghiên cứu về điều khiển vị trí động cơ sử dụng bộ điều khiển MPC đã chứng kiến sự phát triển vượt bậc và đóng góp quan trọng vào việc cải tiến các hệ thống điều khiển trong công nghiệp hiện đại.
- Đo vị trí động cơ bằng encoder và cảm biến đo dòng điện.
- Điều khiển vị trí động cơ điện một chiều bằng giao diện máy tính.
- Thiết lập vị trí đặt và thông số bộ điều khiển trên giao diện máy tính.
- Hiển thị và vẽ đồ thị trạng thái của vị trí theo thời gian thực trên giao diện máy tính.
- Hiển thị vị trí và dòng điện đo được lên màn hình LCD.
1.3.1 Phương pháp nghiên cứu lý thuyết
- Dựa vào kiến thức đã học được, tìm hiểu qua internet, sách vở và tham khảo ý kiến của bạn bè, thầy cô, tìm ra giải pháp thực hiện bằng hình thức làm việc nhóm.
- Tìm hiểu những hệ thống đo tốc độ trên thực tế phổ biến để học hỏi cách thiết kế chi tiết, cấu tạo tối ưu nhất có thể.
- Tìm hiểu phương pháp xây dựng hệ thống điều khiển và chương trình điều khiển.
- Tìm hiểu các phần mềm lập trình để hỗ trợ cho việc thiết kế và hoàn thiện sản phẩm.
1.3.2 Phương pháp nghiên cứu thực nghiệm
- Thực hiện hoàn thiện từng thành phần của hệ thống: bộ phận cảm biến, bộ phận hiển thị số liệu tốc độ, bộ phận nhập tốc độ giới hạn, bộ phận vi điều khiển.
- Mô hình hóa, tính toán thiết kế mô hình cơ khí cho hệ thống đảm bảo độ chính xác và độ bền cần thiết đáp ứng nhu cầu hệ thống.
- Sử dụng phần mềm Matlab-Simulink thiết lập chương trình điều khiển.
- Kiểm tra chương trình code cho hệ cho hệ thống điều khiển.
- Tính toán, thiết kế và nghiên cứu độ an toàn và độ chính xác của hệ thống để lựa chọn những thiết bị phù hợp như: Động cơ điện 1 chiều, …
- Cho hệ thống hoạt động và chỉnh sửa những chi tiết chưa phù hợp.
1.4 Giới hạn, phạm vi nghiên cứu
- Nghiên cứu động cơ có gắn sẵn encoder, động cơ không gắn sẵn encoder.
- Arduino Mega 2560, bộ điều khiển động cơ JGA25, PWM thông qua các kiến thức đã học và tìm hiểu được qua thư viện, sách báo và trên internet.
- Áp dụng bộ điều khiển dự báo mô hình (MPC) để điều khiển vị trí động cơ một cách linh hoạt, sáng tạo, và khoa học Sử dụng các mô hình mô phỏng để kiểm tra và tối ưu hóa hệ thống, tạo tiền đề cho việc chế tạo mô hình thực tế của hệ thống.
CƠ SỞ LÝ THUYẾT ĐIỀU KHIỂN VỊ TRÍ ĐỘNG CƠ SỬ DỤNG BỘ ĐIỀU KHIỂN MPC
Cơ sở lý thuyết
Chương 3: Tính toán, thiết kế hệ thống
3.1 Tính toán, thiết kế hệ thống cơ khí
3.2 Tính toán, thiết kế hệ thống điện
3.3 Thiết kế hệ thống phần mềm điều khiển
Chương 4: Kết luận và hướng phát triển
Trong thời đại công nghệ hiện đại ngày nay, sự phát triển của các hệ thống điều khiển đang ngày càng đóng vai trò quan trọng trong việc cải thiện hiệu suất và độ chính xác của các quá trình công nghiệp và tự động hóa Bộ điều khiển dựa trên Mô hình Dự đoán và Điều khiển (MPC) đã được chứng minh là một công cụ mạnh mẽ để giải quyết các vấn đề điều khiển phức tạp, nhất là trong các ứng dụng yêu cầu sự chính xác cao và tốc độ phản ứng nhanh.
Báo cáo này tập trung vào nghiên cứu và ứng dụng của bộ điều khiển MPC trong việc điều khiển vị trí động cơ Điều này bao gồm việc phát triển mô hình động cơ, thiết kế và triển khai bộ điều khiển MPC, cũng như đánh giá hiệu suất của hệ thống điều khiển được xây dựng Báo cáo cũng đề cập đến các thách thức trong quá trình thực hiện và giải pháp để cải thiện hiệu suất của hệ thống.
Qua báo cáo này, chúng tôi hy vọng có thể cung cấp cái nhìn tổng quan và chi tiết về quá trình nghiên cứu và áp dụng bộ điều khiển MPC trong điều khiển vị trí động cơ, đồng thời đóng góp vào việc khai thác tiềm năng của công nghệ này trong các ứng dụng thực tế.
Chân thành cảm ơn sự hướng dẫn và hỗ trợ của giảng viên cũng như sự đóng góp của các thành viên nhóm trong quá trình thực hiện đồ án này.
CHƯƠNG 1: TỔNG QUAN VỀ HỆ THỐNG
- Xuất phát từ lý thuyết điều khiển tổng thể (1960s - 1970s): Điều khiển tổng thể (Model Predictive Control - MPC) đã xuất hiện trong những năm 1960 và 1970 dưới dạng điều khiển tổng thể dựa trên mô hình dự báo (model predictive control) Ban đầu, nó được phát triển để giải quyết các vấn đề điều khiển trong các quá trình hóa học và công nghiệp.
- Ứng dụng trong điều khiển động cơ và động cơ điện (1980s - 1990s):
Trong những năm 1980 và 1990, các nghiên cứu bắt đầu mở rộng áp dụng MPC vào điều khiển động cơ và động cơ điện Điều này bao gồm việc phát triển các mô hình động cơ chi tiết hơn và áp dụng các kỹ thuật dự báo để cải thiện hiệu suất điều khiển vị trí của các hệ thống này.
- Phát triển mô hình và thuật toán (2000s - 2010s):
Trong những năm 2000, sự phát triển vượt bậc của công nghệ máy tính và thuật toán đã giúp MPC trở thành một công cụ mạnh mẽ hơn cho điều khiển vị trí động cơ Các nghiên cứu tập trung vào việc phát triển thuật toán tối ưu hóa và phân tích dự báo để đảm bảo sự ổn định và hiệu quả của hệ thống điều khiển.
- Ứng dụng trong các ngành công nghiệp và công nghệ cao (hiện đại):
Hiện nay, MPC đã trở thành một công cụ phổ biến trong các ngành công nghiệp và ứng dụng công nghệ cao như tự động hóa công nghiệp, robot hợp tác, xe tự lái, và nhiều hệ thống điện tử tiên tiến khác Các nghiên cứu tiếp tục tối ưu hóa và mở rộng phạm vi áp dụng của MPC để đáp ứng các yêu cầu ngày càng khắt khe về hiệu suất và độ chính xác trong điều khiển.
- Thách thức và hướng phát triển tương lai:
Trong tương lai, các nghiên cứu về MPC trong điều khiển vị trí động cơ sẽ tiếp tục tập trung vào khai thác tiềm năng của trí tuệ nhân tạo và học máy để cải thiện dự báo và tối ưu hóa điều khiển. Đồng thời, việc tích hợp MPC với các công nghệ mới như Internet of Things (IoT) và machine learning sẽ mở ra nhiều cơ hội mới cho ứng dụng thực tiễn.
Thông qua quá trình này, lịch sử nghiên cứu về điều khiển vị trí động cơ sử dụng bộ điều khiển MPC đã chứng kiến sự phát triển vượt bậc và đóng góp quan trọng vào việc cải tiến các hệ thống điều khiển trong công nghiệp hiện đại.
- Đo vị trí động cơ bằng encoder và cảm biến đo dòng điện.
- Điều khiển vị trí động cơ điện một chiều bằng giao diện máy tính.
- Thiết lập vị trí đặt và thông số bộ điều khiển trên giao diện máy tính.
- Hiển thị và vẽ đồ thị trạng thái của vị trí theo thời gian thực trên giao diện máy tính.
- Hiển thị vị trí và dòng điện đo được lên màn hình LCD.
1.3.1 Phương pháp nghiên cứu lý thuyết
- Dựa vào kiến thức đã học được, tìm hiểu qua internet, sách vở và tham khảo ý kiến của bạn bè, thầy cô, tìm ra giải pháp thực hiện bằng hình thức làm việc nhóm.
- Tìm hiểu những hệ thống đo tốc độ trên thực tế phổ biến để học hỏi cách thiết kế chi tiết, cấu tạo tối ưu nhất có thể.
- Tìm hiểu phương pháp xây dựng hệ thống điều khiển và chương trình điều khiển.
- Tìm hiểu các phần mềm lập trình để hỗ trợ cho việc thiết kế và hoàn thiện sản phẩm.
1.3.2 Phương pháp nghiên cứu thực nghiệm
- Thực hiện hoàn thiện từng thành phần của hệ thống: bộ phận cảm biến, bộ phận hiển thị số liệu tốc độ, bộ phận nhập tốc độ giới hạn, bộ phận vi điều khiển.
- Mô hình hóa, tính toán thiết kế mô hình cơ khí cho hệ thống đảm bảo độ chính xác và độ bền cần thiết đáp ứng nhu cầu hệ thống.
- Sử dụng phần mềm Matlab-Simulink thiết lập chương trình điều khiển.
- Kiểm tra chương trình code cho hệ cho hệ thống điều khiển.
- Tính toán, thiết kế và nghiên cứu độ an toàn và độ chính xác của hệ thống để lựa chọn những thiết bị phù hợp như: Động cơ điện 1 chiều, …
- Cho hệ thống hoạt động và chỉnh sửa những chi tiết chưa phù hợp.
1.4 Giới hạn, phạm vi nghiên cứu
- Nghiên cứu động cơ có gắn sẵn encoder, động cơ không gắn sẵn encoder.
- Arduino Mega 2560, bộ điều khiển động cơ JGA25, PWM thông qua các kiến thức đã học và tìm hiểu được qua thư viện, sách báo và trên internet.
- Áp dụng bộ điều khiển dự báo mô hình (MPC) để điều khiển vị trí động cơ một cách linh hoạt, sáng tạo, và khoa học Sử dụng các mô hình mô phỏng để kiểm tra và tối ưu hóa hệ thống, tạo tiền đề cho việc chế tạo mô hình thực tế của hệ thống.
Cấu trúc các thành phần hệ thống
2.2.1 Động cơ a, Động cơ DC servo giảm tốc GA25 12V/130RPM
Hình 2.2.1 Động Cơ DC Servo Giảm Tốc GA25
- Động cơ DC servo giảm tốc GA25 12V/130RPM là một loại động cơ được thiết kế cho các ứng dụng yêu cầu điều khiển chính xác và có tốc độ thấp Đây là một mô hình điển hình của động cơ DC servo có tích hợp hệ thống giảm tốc để giảm tốc độ quay của động cơ và tăng mô-men xoắn đầu ra
- Động cơ DC Servo thực tế là động cơ DC thường có gắn thêm phần Encoder để có thể trả xung về vi điều khiển giúp xác định vị trí, vận tốc, Về cách điều khiển thì động cơ DC Servo sử dụng Driver như động cơ DC thường để điều khiển công suất động cơ, tốc độ và đảo chiều: L298, L293, , chỉ có điểm khác biệt là có thêm phần encoder để có thể hồi tiếp (feedback) xung về Vi điều khiển, từ đó vi điều khiển tác động lại động cơ qua mạch công suất sử dụng các thuật toán điều khiển như PID, để điều khiển tốc độ, vị trí, b, Thông số kỹ thuật
- Điện áp hoạt động (12V DC ): Đây là điện áp cung cấp cho động cơ Việc cung cấp điện áp đúng mức là rất quan trọng để đảm bảo động cơ hoạt động đúng cách và đạt được hiệu suất tối ưu.
- Tốc độ quay: 130 RPM (Revolutions Per Minute): Đây là tốc độ quay của động cơ sau khi đã giảm tốc Tốc độ này thấp hơn so với tốc độ của động cơ gốc (trước khi giảm tốc), cho phép động cơ hoạt động với mô-men xoắn cao hơn và điều khiển chính xác hơn.
- Mô-men xoắn: Thông số mô-men xoắn cụ thể có thể khác nhau tùy vào thiết kế và hệ số giảm tốc của động cơ, nhưng thường đạt được giá trị cao hơn so với động cơ không giảm tốc,giúp thực hiện các ứng dụng cần lực lớn hơn.
- Hệ thống giảm tốc: Giảm tốc: Động cơ GA25 thường tích hợp một hệ thống giảm tốc để giảm tốc độ quay và tăng mô-men xoắn Hệ thống này có thể bao gồm các bánh răng hoặc hộp số với tỷ lệ giảm tốc cụ thể.
- Kích thước và trọng lượng: Kích thước và trọng lượng của động cơ GA25 có thể dao động, nhưng động cơ này thường có kích thước nhỏ gọn, phù hợp cho các ứng dụng yêu cầu không gian hạn chế.
- Encoder: Nếu động cơ có trang bị encoder, nó cung cấp phản hồi chính xác về vị trí và tốc độ của rotor Encoder có thể có độ phân giải từ 1000 PPR đến 5000 PPR hoặc cao hơn.
- Công suất: Thông số công suất của động cơ có thể không được cung cấp chi tiết trong thông số kỹ thuật cơ bản, nhưng thường sẽ dao động trong khoảng từ 20W đến 50W hoặc hơn, tùy thuộc vào thiết kế.
- Nhiệt độ hoạt động: Thường từ -10°C đến 60°C Để đảm bảo hoạt động ổn định, động cơ cần được sử dụng trong khoảng nhiệt độ này.
- Ứng dụng: Được sử dụng trong các ứng dụng yêu cầu điều khiển chính xác với mô-men xoắn lớn và tốc độ thấp, chẳng hạn như trong máy móc công nghiệp, robot, hệ thống tự động hóa, và thiết bị điều khiển chính xác.
Thông số kỹ thuật chi tiết:
Điện áp cấp cho động cơ hoạt động : 3 - 12VDC
Điện áp cấp cho Encoder hoạt động: 3.3VDC
Đĩa Encoder 11 xung, hai kênh A-B.
Tỷ số truyền khi qua
Đường kính động cơ: 25mm.
Đường kính trục : 4mm Tốc độ không tải : 130 rpm
Tốc độ có tải : 284 rpm
Dòng khi có tải : 600mA
Dòng khi động cơ bị giữ : 2.29A
Mô men khi bị giữ : 7.96 kgf.cm c, Ưu Điểm của Động Cơ DC Servo GA25 12V/130RPM
- Điều khiển chính xác: Nhờ vào tốc độ thấp và mô-men xoắn cao, động cơ có thể điều khiển chính xác các chuyển động.
- Tích hợp giảm tốc: Giảm tốc giúp động cơ đạt được mô-men xoắn lớn hơn mà không cần sử dụng hộp số ngoài.
- Tương thích với 12V DC: Điện áp 12V DC dễ dàng tương thích với nhiều hệ thống điện áp thấp và dễ dàng sử dụng. d, Ví dụ ứng dụng
- Robot: Được sử dụng để điều khiển các cánh tay robot hoặc các bộ phận di động với tốc độ thấp và lực lớn.
- Hệ Thống Tự Động: Thích hợp cho các băng chuyền hoặc các thiết bị tự động hóa cần sự điều khiển chính xác và bền bỉ.
- Máy CNC: Trong các ứng dụng máy CNC cần tốc độ thấp và mô-men xoắn cao.
- Encoder là một bộ phận rất quan trọng trong sơ đồ cấu tạo của máy CNC Có thể dễ hình dung rằng nó giống như bộ phận công tơ mét ở xe máy hay ô tô, nó sẽ đo đạc và hiển thị các thông số về tốc độ của máy cho người sử dụng biết thông qua hệ thống giám sát của máy tính điều khiển
- Encoder ở các hệ thống điều khiển tự động là bộ phận để đo lường dịch chuyển thẳng hoặc góc, đồng thời chuyển đổi góc, vị trí thẳng mà nó ghi nhận được thành tín hiệu nhị phân
- Encoder có nhiều xuất xứ và chủng loại khác nhau, nhóm sẽ phân loại chúng thành 2 loại chính:
Encoder tuyệt đối Encoder tương đốiKhái niệm Tín hiệu ta nhận Có tín hiệu tăng dần hoặc theo được từ Encoder cho biết chính xác vị trí của Encoder mà người sử dụng không phải xử lý thêm gì cả. chu kỳ.
Số bit Đĩa quay 8 bit hay
8 dãy rãnh, cho ngõ ra dạng mã kỹ thuật số(BCD), Binary (nhị phân), Gray code Đĩa 2 bit, cho ngõ ra dạng xung vuông pha AB, hoặc ABZ hoặc ABZA|B|Z| (đọc là A đảo, B đảo, Z đảo) Loại Encoder có 2 tín hiệu xung A và B là phổ biến nhất Tín hiệu khe Z là tín hiệu để xác định động cơ quay được một vòng. Ưu điểm
Giữ được giá trị tuyệt đối khi Encoder mất nguồn.
Chế tạo đơn giản, giá thành rẻ, xác định tốc độ, hướng, xử lý tín hiệu trả về dễ dàng.
Giá thành cao vì chế tạo phức tạp, đọc tín hiệu khó.
Cần thiết lập 1 điểm tham chiếu, dễ bị sai lệch về xung khi trả về Sẽ tích lũy sai số khi hoạt động lâu dài.
Bảng 2.2.2a So sánh encoder tuyệt đối và encoder tương đối
Hình 2.2.2b: Cấu tạo của đĩa encoder
- Đĩa quang tròn có rảnh nhỏ quay quanh trục: Trên đĩa được đục lỗ (rãnh), khi đĩa này quay và chiếu đèn led trên mặt đĩa thì sẽ có sự ngắt quãng xảy ra Các rãnh trên đĩa chia vòng tròn 360 độ thành các góc bằng nhau Và trong đĩa có thể có nhiều dãy rãnh tính từ tâm tròn.
- Bộ cảm biến thu, và nguồn sáng (photosensor, Light source)
TÍNH TOÁN, THIẾT KẾ HỆ THỐNG
Thiết kế hệ thống phần mềm điều khiển
Chương 4: Kết luận và hướng phát triển
Trong thời đại công nghệ hiện đại ngày nay, sự phát triển của các hệ thống điều khiển đang ngày càng đóng vai trò quan trọng trong việc cải thiện hiệu suất và độ chính xác của các quá trình công nghiệp và tự động hóa Bộ điều khiển dựa trên Mô hình Dự đoán và Điều khiển (MPC) đã được chứng minh là một công cụ mạnh mẽ để giải quyết các vấn đề điều khiển phức tạp, nhất là trong các ứng dụng yêu cầu sự chính xác cao và tốc độ phản ứng nhanh.
Báo cáo này tập trung vào nghiên cứu và ứng dụng của bộ điều khiển MPC trong việc điều khiển vị trí động cơ Điều này bao gồm việc phát triển mô hình động cơ, thiết kế và triển khai bộ điều khiển MPC, cũng như đánh giá hiệu suất của hệ thống điều khiển được xây dựng Báo cáo cũng đề cập đến các thách thức trong quá trình thực hiện và giải pháp để cải thiện hiệu suất của hệ thống.
Qua báo cáo này, chúng tôi hy vọng có thể cung cấp cái nhìn tổng quan và chi tiết về quá trình nghiên cứu và áp dụng bộ điều khiển MPC trong điều khiển vị trí động cơ, đồng thời đóng góp vào việc khai thác tiềm năng của công nghệ này trong các ứng dụng thực tế.
Chân thành cảm ơn sự hướng dẫn và hỗ trợ của giảng viên cũng như sự đóng góp của các thành viên nhóm trong quá trình thực hiện đồ án này.
CHƯƠNG 1: TỔNG QUAN VỀ HỆ THỐNG
- Xuất phát từ lý thuyết điều khiển tổng thể (1960s - 1970s): Điều khiển tổng thể (Model Predictive Control - MPC) đã xuất hiện trong những năm 1960 và 1970 dưới dạng điều khiển tổng thể dựa trên mô hình dự báo (model predictive control) Ban đầu, nó được phát triển để giải quyết các vấn đề điều khiển trong các quá trình hóa học và công nghiệp.
- Ứng dụng trong điều khiển động cơ và động cơ điện (1980s - 1990s):
Trong những năm 1980 và 1990, các nghiên cứu bắt đầu mở rộng áp dụng MPC vào điều khiển động cơ và động cơ điện Điều này bao gồm việc phát triển các mô hình động cơ chi tiết hơn và áp dụng các kỹ thuật dự báo để cải thiện hiệu suất điều khiển vị trí của các hệ thống này.
- Phát triển mô hình và thuật toán (2000s - 2010s):
Trong những năm 2000, sự phát triển vượt bậc của công nghệ máy tính và thuật toán đã giúp MPC trở thành một công cụ mạnh mẽ hơn cho điều khiển vị trí động cơ Các nghiên cứu tập trung vào việc phát triển thuật toán tối ưu hóa và phân tích dự báo để đảm bảo sự ổn định và hiệu quả của hệ thống điều khiển.
- Ứng dụng trong các ngành công nghiệp và công nghệ cao (hiện đại):
Hiện nay, MPC đã trở thành một công cụ phổ biến trong các ngành công nghiệp và ứng dụng công nghệ cao như tự động hóa công nghiệp, robot hợp tác, xe tự lái, và nhiều hệ thống điện tử tiên tiến khác Các nghiên cứu tiếp tục tối ưu hóa và mở rộng phạm vi áp dụng của MPC để đáp ứng các yêu cầu ngày càng khắt khe về hiệu suất và độ chính xác trong điều khiển.
- Thách thức và hướng phát triển tương lai:
Trong tương lai, các nghiên cứu về MPC trong điều khiển vị trí động cơ sẽ tiếp tục tập trung vào khai thác tiềm năng của trí tuệ nhân tạo và học máy để cải thiện dự báo và tối ưu hóa điều khiển. Đồng thời, việc tích hợp MPC với các công nghệ mới như Internet of Things (IoT) và machine learning sẽ mở ra nhiều cơ hội mới cho ứng dụng thực tiễn.
Thông qua quá trình này, lịch sử nghiên cứu về điều khiển vị trí động cơ sử dụng bộ điều khiển MPC đã chứng kiến sự phát triển vượt bậc và đóng góp quan trọng vào việc cải tiến các hệ thống điều khiển trong công nghiệp hiện đại.
- Đo vị trí động cơ bằng encoder và cảm biến đo dòng điện.
- Điều khiển vị trí động cơ điện một chiều bằng giao diện máy tính.
- Thiết lập vị trí đặt và thông số bộ điều khiển trên giao diện máy tính.
- Hiển thị và vẽ đồ thị trạng thái của vị trí theo thời gian thực trên giao diện máy tính.
- Hiển thị vị trí và dòng điện đo được lên màn hình LCD.
1.3.1 Phương pháp nghiên cứu lý thuyết
- Dựa vào kiến thức đã học được, tìm hiểu qua internet, sách vở và tham khảo ý kiến của bạn bè, thầy cô, tìm ra giải pháp thực hiện bằng hình thức làm việc nhóm.
- Tìm hiểu những hệ thống đo tốc độ trên thực tế phổ biến để học hỏi cách thiết kế chi tiết, cấu tạo tối ưu nhất có thể.
- Tìm hiểu phương pháp xây dựng hệ thống điều khiển và chương trình điều khiển.
- Tìm hiểu các phần mềm lập trình để hỗ trợ cho việc thiết kế và hoàn thiện sản phẩm.
1.3.2 Phương pháp nghiên cứu thực nghiệm
- Thực hiện hoàn thiện từng thành phần của hệ thống: bộ phận cảm biến, bộ phận hiển thị số liệu tốc độ, bộ phận nhập tốc độ giới hạn, bộ phận vi điều khiển.
- Mô hình hóa, tính toán thiết kế mô hình cơ khí cho hệ thống đảm bảo độ chính xác và độ bền cần thiết đáp ứng nhu cầu hệ thống.
- Sử dụng phần mềm Matlab-Simulink thiết lập chương trình điều khiển.
- Kiểm tra chương trình code cho hệ cho hệ thống điều khiển.
- Tính toán, thiết kế và nghiên cứu độ an toàn và độ chính xác của hệ thống để lựa chọn những thiết bị phù hợp như: Động cơ điện 1 chiều, …
- Cho hệ thống hoạt động và chỉnh sửa những chi tiết chưa phù hợp.
1.4 Giới hạn, phạm vi nghiên cứu
- Nghiên cứu động cơ có gắn sẵn encoder, động cơ không gắn sẵn encoder.
- Arduino Mega 2560, bộ điều khiển động cơ JGA25, PWM thông qua các kiến thức đã học và tìm hiểu được qua thư viện, sách báo và trên internet.
- Áp dụng bộ điều khiển dự báo mô hình (MPC) để điều khiển vị trí động cơ một cách linh hoạt, sáng tạo, và khoa học Sử dụng các mô hình mô phỏng để kiểm tra và tối ưu hóa hệ thống, tạo tiền đề cho việc chế tạo mô hình thực tế của hệ thống.
