Môn Điều khiển thông minh bài tập 5 mô phỏng bộ Điều khiển hồi tiếp trạng thái và bộ Điều khiển nội

Chương 1: Lý thuyết và mô phỏng1.1 Điều khiển mô hình nội 1.1.1 Lý thuyết Nhiễu tác động lên quá trình, nên nhiễu đo được và mô hình không còn khớp với đối tượng, tạo sai lệch giữa ngõ r

BỘ GIÁO DỤC & ĐÀO TẠO

TRƯỜNG ĐẠI HỌC SƯ PHẠM KỸ THUẬT TP HỒ CHÍ MINH

KHOA ĐIỆN – ĐIỆN TỬ

BỘ MÔN TỰ ĐỘNG ĐIỀU KHIỂN - ∆ - ⸙ ⸙

MÔN ĐIỀU KHIỂN THÔNG MINH

BÀI TẬP 5

MÔ PHỎNG BỘ ĐIỀU KHIỂN HỒI TIẾP TRẠNG

THÁI VÀ BỘ ĐIỀU KHIỂN NỘI GVHD: PGS.TS Nguyễn Minh Tâm

SVTH: Báo Ngọc Đăng Khoa

MSSV: 21151408

Tp Hồ Chí Minh, tháng 05 năm 2024

MỤC LỤC

Chương 1: Lý thuyết và mô phỏng 3

1.1 Điều khiển mô hình nội 3

1.1.1 Lý thuyết 3

1.1.2 Mô phỏng và đánh giá kết quả 4

1.2 Bộ điều khiển hồi tiếp trạng thái 6

1.2.1 Lý thuyết 6

1.2.2 Mô phỏng và đánh giá kết quả 8

DANH MỤC HÌNH ẢNH

Hình 1 Sơ đồ điều khiển dùng mô hình nội IMC 3

Hình 2 Mô phỏng trên Matlab Simulink 4

Hình 3 Phản hồi trạng thái 5

Hình 4 Mô hình bộ quan sát Kalman 5

Hình 5 Sơ đồ khối biểu diễn không gian trạng thái 6

Hình 6 Mô phỏng trên Matlab Simulink 6

Chương 1: Lý thuyết và mô phỏng

1.1 Điều khiển mô hình nội

1.1.1 Lý thuyết

Nhiễu tác động lên quá trình, nên nhiễu đo được và mô hình không còn khớp với đối tượng, tạo sai lệch giữa ngõ ra mô hình và đối tượng Trong điều khiển vòng hở, điều này làm sai số giữa tín hiệu tham chiếu và ngõ ra của quá trình Sơ đồ điều khiển dùng mô hình nội tại IMC (Economou, et al., 1986) là một phương thức để bổ chính sai số này Hình dưới minh họa sơ đồ IMC, gồm ba khâu: khâu điều khiển lấy từ mô hình ngược của đối tượng, và bản thân mô hình, cùng với khâu lọc phản hồi Khâu điều khiển (đường vạch) có hai ngõ vào, tín hiệu tham chiếu và đo lường tại ngõ ra của quá trình và một ngõ ra là tín hiệu điều khiển

Hình 1 Sơ đồ điều khiển dùng mô hình nội IMC

Mục đích của mô hình mắc song song với đối tượng điều khiển là nhằm trừ bớt ảnh hưởng của tác động điều khiển từ ngõ ra của quá trình Nếu ngõ ra dư báo và ngõ ra của quá trình bằng nhau, thì sai số e bằng không và bộ điều khiển hoạt động theo cấu hình vòng hở Nếu nhiễu d tác động lên ngõ ra của quá trình, tín hiệu phản hồi e là bằng với ảnh hưởng của nhiễu và không ảnh hưởng lên tác động điều khiển Tín hiệu này bị trừ với tín hiệu tham chiếu Khi có mô hình đối tượng hoàn hảo, thì sơ đồ IMC có khả năng tiệt

tiêu ảnh hưởng của nhiễu cộng tại ngõ vào chưa đo được

Bộ lọc phản hồi được đưa vào nhằm lượt bỏ nhiễu đo lường được và ổn định vòng thông qua việc giảm bớt độ lợi vòng tại vùng tần số cao Trong các hệ thống phi tuyến và

mô hình, bộ lọc này phải được thiết kế dùng kinh nghiệm

Trong đó:

+ Bộ lọc ta có công thức chung như sau:

, với và n là thông số

1.1.2 Mô phỏng và đánh giá kết quả

Hình 2 Mô phỏng trên Matlab Simulink

Khai báo các khối Matlab Transfer Fcn:

Hình 3 Hàm truyền ở khối đối tượng điều khiển

Hình 4 Hàm truyền ở khối mô hình của đối tượng

Hình 5 Hàm truyền ở khối mô hình ngược của đối tượng

Hình 6 Hàm truyền ở khối bộ lọc

Quan sát dữ liệu ngõ ra ta thấy được đáp ứng ngõ ra bám theo tín hiệu đặt như chúng ta mong muốn

Hình 7 Dữ liệu ngõ ra khối Scope

1.2 Bộ điều khiển hồi tiếp trạng thái

1.2.1 Lý thuyết

Đặt vấn đề:

Xác định ma trận hàm truyền G(s) của hệ từ mô hình trạng thái thì các điểm cực của hệ chính là giá trị riêng của ma trận A

Chất lượng hệ thống lại phụ thuộc nhiều vào vị trí của các điểm cực trong mặt phẳng phức

→ Vì vậy, để chất lượng hệ thống điều khiển như mong muốn, ta tìm cách can thiệp (thiết kế bộ điều khiển) sao cho các điểm cực của hệ kín ở vị trí tương ứng với chất lượng điều khiển mong muốn

Biểu diễn không gian trạng thái, đối với hệ thống SISO có dạng dưới đây:

Trong đó:

+ x là vectơ biểu thị các biến trạng thái của hệ thống, 

+ u là đại lượng vô hướng biểu thị đầu vào

+ y là đại lượng vô hướng biểu thị đầu ra

+ Các ma trận  (n x n),  (n x 1) và  (1 x n) xác định mối quan hệ giữa các biến trạng thái

và đầu vào và đầu ra

Hình 8 Phản hồi trạng thái

Hình 9 Mô hình bộ quan sát Kalman

Bộ điều khiển được xây dựng trên cơ sở tính đến tác động của nhiễu ngẫu nhiên nx

và ny Bộ điều khiển phản hồi trạng thái LQG còn được gọi là điều khiển tối ưu hàm mục tiêu dùng bộ lọc Kalman Đây là sự kết hợp giữa bộ điều chỉnh toàn phương tuyến tính LQR (Linear Quadratic Regulator) và bộ lọc Kalman, có nhiệm vụ ước lượng tốc độ động

cơ, tốc độ tải, mô men xoắn, mô men tải Với mô hình ta ứng dụng không quan tâm Kalman

Hình 10 Sơ đồ khối biểu diễn không gian trạng thái

1.2.2 Mô phỏng và đánh giá kết quả

Hình 11 Mô phỏng trên Matlab Simulink

Khai báo và viết chương trình trên Matlab:

Các khối để ở dạng ma trận để biến đổi thích hợp qua không gian trạng thái quan sát được.

Quan sát dữ liệu ngõ ra có đáp ứng ngõ ra có độ vọt lố trong khoảng thời gian nhất định sau đó xác lập.

Hình 12 Dữ liệu ngõ ra khối Scope