điều khiển vị trí bóng chỉnh định các thông số PID theo thuật toán tối ưu bầy đàn

i LỜI CAM ĐOAN Tôi xin cam đoan đây là công trình nghiên cứu của riêng tôi. Các số liệu, kết quả trong luận văn là thực và chưa từng được ai công bố trong bất kỳ các công trình nghiên cứu nào khác. Tác giả luận văn DƯƠNG HỒNG PHƯỚC ii MỤC LỤC Trang TRANG BÌA PHỤ LỜI CAM ĐOAN i MỤC LỤC ii DANH MỤC CÁC KÝ HIỆU v DANH MỤC CÁC BẢNG vi DANH MỤC CÁC HÌNH VẼ vii MỞ ĐẦU 1 1. Lý do chọn đề tài. 1 2. Đối tượng và phạm vi nghiên cứu. 1 3. Phương pháp nghiên cứu. 2 4. Ý nghĩa khoa học và thực tiễn đề tài. 2 5. Cấu trúc luận văn. 3 CHƯƠNG 1: TỔNG QUAN ĐỀ TÀI. 5 1.1 Giới thiệu đề tài. 5 1.2 Mục đích nghiên cứu của đề tài. 7 1.3 Nội dung đề tài. 7 CHƯƠNG 2: LÝ THUYẾT TỐI ƯU BẦY ĐÀN 10 2.1 Thuật toán PSO chuẩn. 10 2.1.1 Mở đầu. 10 2.1.2 Thuật toán tiến hóa PSO. 12 2.1.3 Lưu đồ giải thuật thuật toán tiến hóa PSO. 14 2.2 Cải tiến thuật toán PSO. 17 2.2.1 Mở đầu. 17 2.2.2 Các cải tiến với các tham số. 18 2.2.3 Các cải tiến với hàm mục tiêu. 19 iii CHƯƠNG 3: ĐIỀU KHIỂN VỊ TRÍ QUẢ BÓNG CHỈNH ĐỊNH CÁC THÔNG SỐ PID THEO THUẬT TOÁN TỐI ƯU BẦY ĐÀN 35 3.1 Đối tượng phi tuyến. 35 3.1.1 Mô tả đối tượng. 35 3.1.2 Đặc tính của đối tượng phi tuyến. 36 3.2 Điều khiển PID. 36 3.2.1 Khái quát về bộ điều khiển PID. 36 3.2.2 Các phương pháp xác định tham số bộ điều khiển PID 38 3.2.3 Kết luận và nhận xét. 41 3.3 Sử dụng thuật toán tối ưu bày đàn để chỉnh định các thông số Kp, Ki, Kd. 42 3.3.1 Mô tả phương pháp chỉnh định PSO. 42 3.3.2 Áp dụng PSO trong chỉnh định PID. 43 3.3.3 Thuật toán PSO trong cấu trúc điều khiển 44 3.3.4 Hàm mục tiêu – fitness function. 45 3.3.5 Thuật toán PSO trong cấu trúc điều khiển chỉnh định PID. 46 3.4 Mô hình toán của hệ thống điều khiển vị trí bóng “Ball in tube”. 49 3.4.1 Mô hình “Ball in tube”. 49 3.4.2 Xây dựng mô hình toán trong matlab simulink. 63 3.4.3 Tuyến tính hóa quanh điểm cân bằng. 64 3.5 Kết quả mô phỏng điều khiển PID và chỉnh định các thông số PID theo thuật toán tối ưu bầy đàn. 66 3.5.1 Thông số mô hình. 66 3.5.2 Mô phỏng simulink hàm truyền vòng hở 67 3.5.3 Mô phỏng simulink điều khiển PID. 68 3.5.4 Mô phỏng simulink điều khiển PID – PSO. 71 3.5.5 So sánh phương pháp PID – ZN2 với PID – PSO. 80 iv CHƯƠNG 4: KẾT QUẢ CHẠY TRÊN MÔ HÌNH THỰC 83 4.1 Điều khiển thời gian thực hệ “Ball in tube”. 83 4.1.1 Sơ đồ khối hệ “Ball in tube”. 83 4.1.2 Sơ đồ Simulink điều khiển thời gian thực hệ “Ball in tube”. 85 4.2 Kết quả thực tế hệ thống điều khiển PID – ZN2. 85 4.2.1 Khi tín hiệu đặt là hàm nấc. 87 4.2.2 Khi tín hiệu đặt thay đổi. 88 4.3 Kết quả thực tế hệ thống chỉnh định PID – PSO. 89 4.3.1 Khi tín hiệu đặt là hàm nấc. 90 4.3.2 Khi tín hiệu đặt thay đổi. 91 4.4 So sánh phương pháp PID – ZN2 với PID – PSO điều khiển đối tượng thực. 92 CHƯƠNG 5: KẾT QUẢ – HẠN CHẾ – HƯỚNG PHÁT TRIỂN 93 5.1 Tổng hợp những kết quả đạt được. 93 5.2 Những hạn chế của đề tài. 93 5.3 Đánh giá kiến nghị và hướng nghiên cứu tiếp theo. 94 TÀI LIỆU THAM KHẢO 95 PHỤ LỤC 97 v DANH MỤC CÁC KÝ HIỆU R: điện trở cuộn dây (  ) L: điện cảm cuộn dây ( H ) U 0 : điện áp định mức của động cơ (V) J: mômen quán tính tải ( 2 k g m ) b: hệ số ma sát ( N m s ) K e : hằng số sức phản điện động ( //V rad s ) K t : hằng số từ thông động cơ ( /.N m A ) ()ht :vị trí bóng (m) v: vận tốc không khí trong ống ( /ms ) ()ht : vận tốc bóng ( /ms ) g  : khối lượng riêng không khí (kg/m 3 ) A: diện tích mặt cắt quả bóng (mặt cản lưu chất) ( 2 m ) d C : hệ số nâng phụ thuộc hệ số R e M b : khối lượng bóng (kg) g: gia tốc trọng trường ( 2 /ms ) r: bán kính ball (m) %POT: độ vọt lố e xl : sai số xác lập t xl (2%): thời gian xác lập tiêu chuẩn 2% t r : thời gian lên vi DANH MỤC CÁC BẢNG Bảng 2.1: Phân tích kết quả một vài bài toán tối ưu thông dụng. 31 Bảng 2.2: Kích thước quần thể và miền giá trị khởi tạo cho bài toán tối ưu. . 31 Bảng 3.1: Các tham số PID theo phương pháp Ziegler-Nichols thứ nhất. 40 Bảng 3.2: Các tham số PID theo phương pháp Ziegler-Nichols thứ hai 41 Bảng 3.3: Thông số động cơ BLDC 56 Bảng 3.4: Các thông số khởi tạo quần thể. 71 Bảng 3.5: Bảng so sánh các kết quả giữa PID – ZN2 và PID – PSO. 81 Bảng 4.1: Các thông số khởi tạo quần thể điều khiển thời gian thực. 89 Bảng 4.2: Bảng so sánh các kết quả điều khiển thời gian thực giữa PID – ZN2 và PID – PSO. 92 vii DANH MỤC CÁC HÌNH VẼ Hình 1.1: Các mô hình thí nghiệm “Ball in tube”. 5 Hình 1.2: Các ứng dụng thực tế. 6 Hình 1.3: Các thiết bị sử dụng trong mô hình thí nghiệm “Ball in tube”. 8 Hình 2.1: Khái niệm về sự thay đổi điểm tìm kiếm của PSO. 12 Hình 2.2: Lưu đồ giải thuật thuật toán PSO 15 Hình 2.3: Áp dụng kỹ thuật làm lệch cho hàm (2.8), tại điểm * 4.60095589x  với λ=1. 20 Hình 2.4: Áp dụng kỹ thuật làm lệch cho hàm (2.8), tại điểm * 4.60095589x  với λ=10. 21 Hình 2.5: Áp dụng kỹ thuật làm lệch cho hàm (2.8), tại điểm * 4.60095589x  với λ=0.1. 22 Hình 2.6: Áp dụng kỹ thuật làm lệch cho hàm (2.9), tại điểm * ( 2)x   , với λ=1 23 Hình 2.7: Áp dụng kỹ thuật làm lệch cho hàm (2.9), tại điểm * ( 2)x   , với λ=0.1 24 Hình 2.8: Áp dụng kỹ thuật làm lệch cho hàm (2.9), tại điểm * ( 2)x   , với λ=10 25 Hình 2.9: Đồ thị của hàm Levy No.5 trong khối   2 2,2 . 27 Hình 2.10: Giai đoạn đầu G(x) của kỹ thuật kéo giãn cho hàm Levy No.5 trong khối   2 2,2 . 28 Hình 2.11: Hàm Levy No.5 trong khối   2 2,2 sau giai đoạn hai H(x) của kỹ thuật kéo giãn. 29 Hình 3.1: Cấu trúc bộ điều khiển PID. 37 viii Hình 3.2: Điều khiển hồi tiếp với bộ điều khiển PID. 37 Hình 3.3: Đáp ứng nấc của hệ hở có dạng S. 40 Hình 3.4: Xác định hằng số khuếch đại tới hạn. 41 Hình 3.5: Đáp ứng nấc của hệ kín khi k = k th 41 Hình 3.6: Vị trí của cá thể nhóm bầy trong không gian tìm kiếm 3D. 43 Hình 3.7: Vị trí của thuật toán tối ưu PSO trong hệ thống SISO. 45 Hình 3.8: Sơ đồ khối điều khiển PID sử dụng PSO chỉnh định thông số. 47 Hình 3.9: Lưu đồ giải thuật hệ thống điều khiển PSO – PID. 48 Hình 3.10: Mô hình thí nghiệm “Ball in tube” 50 Hình 3.11: Đối tượng “Ball in tube”. 51 Hình 3.12: Sơ đồ mô hình động cơ DC 51 Hình 3.13: Sơ đồ động cơ Brushless DC. 54 Hình 3.14: Sự chuyển động của không khí trong ống. 57 Hình 3.15: Đường đặc tuyến của quạt . 58 Hình 3.16: Các định luật về quạt. 59 Hình 3.17: Tổng hợp lực tác động lên bóng. 62 Hình 3.18: Sơ đồ simulink hệ mô hình thí nghiệm “Ball in tube” 64 Hình 3.19: Điều khiển vòng hở với tín hiệu đầu vào là hàm nấc 67 Hình 3.20: Đáp ứng vòng hở với tín hiệu vào là hàm nấc đơn vị. 68 Hình 3.21: Điều khiển PID hệ “Ball in tube” 69 Hình 3.22: Đáp ứng ngõ ra khi tín hiệu đặt là hàm nấc (Mb =2.7g) (PID – ZN2). 70 Hình 3.23: Đáp ứng ngõ ra khi tín hiệu đặt là hàm nấc (Mb =4g) (PID – ZN2). 70 Hình 3.24: Kết quá trình tiến hóa quần thể bầy đàn 72 Hình 3.25: Đáp ứng ngõ ra khi tín hiệu đặt là hàm nấc (Mb=2.7g) (PID – PSO). 73 ix Hình 3.26: Tín hiệu tác động lên đối tượng khi tín hiệu đặt là hàm nấc (Mb=2.7g) (PID – PSO). 73 Hình 3.27: Đáp ứng ngõ ra khi tín hiệu đặt là tín hiệu xung vuông (Mb=2.7g) (PID – PSO). 74 Hình 3.28: Tín hiệu tác động lên đối tượng khi tín hiệu đặt là tín hiệu xung vuông (Mb=2.7g) (PID – PSO). 74 Hình 3.29: Đáp ứng ngõ ra khi tín hiệu đặt là tín hiệu sin (Mb=2.7g) (PID – PSO). 75 Hình 3.30: Tín hiệu tác động lên đối tượng khi tín hiệu đặt là tín hiệu sin (Mb=2.7g) (PID – PSO). 75 Hình 3.31: Đáp ứng ngõ ra khi có tín hiệu nhiễu tác động (Mb=2.7g) (PID – PSO). 76 Hình 3.32: Tín hiệu tác động lên đối tượng khi có tín hiệu nhiễu tác động (Mb=2.7g) (PID – PSO). 76 Hình 3.33: Đáp ứng ngõ ra khi tín hiệu đặt là hàm nấc (Mb=4g) (PID – PSO). 77 Hình 3.34: Tín hiệu tác động lên đối tượng khi tín hiệu đặt là hàm nấc (Mb=4g) (PID – PSO). 77 Hình 3.35: Đáp ứng ngõ ra khi tín hiệu đặt là tín hiệu xung vuông (Mb=4g) (PID – PSO). 78 Hình 3.36: Tín hiệu tác động lên đối tượng khi tín hiệu đặt là tín hiệu xung vuông (Mb=4g) (PID – PSO). 78 Hình 3.37: Đáp ứng ngõ ra khi tín hiệu đặt là tín hiệu sin (Mb=4g) (PID – PSO). 79 Hình 3.38: Tín hiệu tác động lên đối tượng khi tín hiệu đặt là tín hiệu sin (Mb=4g) (PID – PSO). 79 [...]... Trình bày tổng quan về lý thuyết tối ưu bầy đàn Trình bày giải thuật tối ưu bầy đàn các thức nâng cao chất lượng của thuật toán Chương 3: Điều khiển vị trí quả bóng chỉnh định các thông số pid theo thuật toán tối ưu bầy đàn Giới thiệu về bộ điều khiển PID và phương pháp chỉnh định kinh điển Giới thiệu về phương pháp tối ưu bầy đàn để chỉnh định các thông số bộ điều khiển PID Mô hình hóa đối tượng nghiên... phương pháp giúp ta chỉnh định các thông số của bộ điều khiển PID tuy nhiên đáp ứng hệ thống đạt một mức độ nhất định Trong đề tài này sẽ đề cập đến 2 cách thức điều khiển, đó là điều khiển PID kinh điển theo Ziegler – Nichols và điều khiển PID với các thông số Kp – Ki – Kd được hiệu chỉnh bằng thuật toán tối ưu bầy đàn (Particle Swarm Optimization – PSO) Giải thuật tối ưu bầy đàn có nhiều ưu thế trong việc... và thuật toán tối ưu bầy đàn để chỉnh định các thông số Kp, Ki, Kd nhằm mục đích cải thiện chất lượng đáp ứng ngõ ra của hệ thống 3 Phương pháp nghiên cứu Để thực hiện đề tài khoa học này cần kết hợp thực hiện các phương pháp nghiên cứu sau: - Phương pháp nghiên cứu lý thuyết: nghiên cứu các vấn đề về điều khiển hệ phi tuyến, thuật toán toán tối ưu theo trí tuệ bầy đàn, các phương pháp chỉnh định thông. .. kỹ thuật PSO và các phương pháp thông thường khác trên mô phỏng và điều khiển thời gian thực 1.2 Mục đích nghiên cứu của đề tài Thực hiện thiết kế và thi công mô hình điều khiển vị trí bóng bám theo giá trị đặt theo thuật toán PID Sử dụng thuật toán tối ưu bầy đàn để chỉnh định các thông số Kp, Ki, Kd nhằm mục đích cải thiện chất lượng đáp ứng ngõ ra của hệ thống So sánh đánh giá chất lượng giữa điều. .. nghiệm bóng trong ống “Ball in tube” là hệ thống phi tuyến điển hình và điều khiển sự ổn định của nó là cách thức giúp ta tìm hiểu rõ về các phương pháp điều khiển một đối tượng phi tuyến Một bộ điều khiển PID thông thường hay một bộ điều khiển hồi tiếp thường được sử dụng để làm cho hệ thống ổn định Những bộ điều khiển nêu trên có thể đạt được sự ổn định tốt nhất nếu thông số bộ điều khiển là tối ưu, ... thống điều khiển nhưng nó yêu cầu đối tượng cần điều khiển phải ổn định hoặc đối tượng không ổn định phải ổn định thông qua hồi tiếp, với hệ thống “Ball in tube” là đối tượng không ổn định và phi tuyến Phần sau đây trình bày cách thiết kế bộ điều khiển với các thông số tối ưu để hệ thống bền vững và ổn định 2 Đối tượng và phạm vi nghiên cứu Đối tượng nghiên cứu và mô hình thí nghiệm điều khiển vị trí bóng. .. giữa điều khiển PID với cách chỉnh định kinh điển và điều khiển PID chỉnh định bằng thuật toán tối ưu bầy đàn 1.3 Nội dung đề tài Mô hình thí nghiệm “Ball in tube” có thể áp dụng trong công nghiệp: chẳng hạn như ngành công nghiệp mỏ dầu Nó được sử dụng nhiều trong phòng thí nghiệm các trường đại học để nghiên cứu công nghệ điều khiển phi tuyến tính Đối tượng điều khiển “Ball in tube” là điều khiển tốc... nghiên cứu Thực hiện mô phỏng và so sánh giữa hai phương pháp chỉnh định thông số bộ điều khiển PID: theo phương pháp Ziegler-Nichols thứ 2 (PID – ZN2) và theo thuật toán tối ưu bầy đàn (PID – PSO) Chương 4: Kết quả mô phỏng chạy trên mô hình thực Thực hiện điều khiển đối tượng theo thời gian thực và so sánh giữa hai phương pháp: (PID – ZN2) và (PID – PSO) 4 Chương 5: Kết quả – Hạn chế – Hướng phát triển... những phương pháp điều chỉnh thông thường thực hiện không đạt yêu cầu khi áp dụng cho các hệ phi tuyến lớn có các tác động gây bất ổn Chính vì lý do này các bộ điều khiển thực tế phải thích ứng để điều chỉnh các hệ thống phi tuyến lớn dựa trên ứng dụng thử nghiệm và hiệu chỉnh sai số Do đó cần phải phát triển một kỹ thuật điều chỉnh phù hợp áp dụng cho các bộ điều khiển mà điều chỉnh thông thường không... particle theo công thức (2.1) Cập nhật vị trí theo công thức (2.2) End For While (chưa đạt đến số thế hệ tối đa cho phép); Thuật toán PSO có thể dùng để tìm tối ưu toàn cục và vị trí mà tại đó hàm thích nghi đạt giá trị tối ưu, cũng như để xác định hiệu suất hội tụ nếu đã biết giá trị tối ưu toàn cục Việc đạt ngưỡng của chỉ số hội tụ ở đây phụ thuộc vào mục đích sử dụng của thuật toán Trong trường hợp thuật . thuyết tối ưu bầy đàn. Trình bày giải thuật tối ưu bầy đàn các thức nâng cao chất lượng của thuật toán. Chương 3: Điều khiển vị trí quả bóng chỉnh định các thông số pid theo thuật toán tối ưu bầy. 17 2.2.2 Các cải tiến với các tham số. 18 2.2.3 Các cải tiến với hàm mục tiêu. 19 iii CHƯƠNG 3: ĐIỀU KHIỂN VỊ TRÍ QUẢ BÓNG CHỈNH ĐỊNH CÁC THÔNG SỐ PID THEO THUẬT TOÁN TỐI ƯU BẦY ĐÀN 35 3.1. hình toán trong matlab simulink. 63 3.4.3 Tuyến tính hóa quanh điểm cân bằng. 64 3.5 Kết quả mô phỏng điều khiển PID và chỉnh định các thông số PID theo thuật toán tối ưu bầy đàn. 66 3.5.1 Thông