Điều khiển con lắc ngược hai bậc tự do dùng FUZZY logic

Luận văn thạc sĩ GVHD: TS Nguyễn Minh Tâm HVTH: Trần Vi Đô Trang xi Danh mc các hình Hình 1.1: Con lcăngc hai bc t do trên xe 3 Hình 1.2: Con lcăngc xoay mt bc t do  trngăĐHăSPKTăTP.HCM 3 Hình 1.3: Con lcăngc hai bc t do caătrngăĐi hcăĐƠăNẵng 2013 4 Hình 2.1: Săđ khi h con lc ngc hai bc t do 9 Hình 2.2: Môăhìnhăđngăc 14 Hình 2.3: Khiăđngăcăsauăkhi phân tích hàm truyn 15 Hình 2.4: Mi quan h gia lcătácăđng và chiu quay các con lc th hai 20 Hình 2.5: Mi quan h gia lcătácăđng và chiu quay các con lc th nht 21 Hình 3.1: Mô hình thc t con lcăngc hai bc t do 22 Hìnhă3.2:ăĐ trtăđc gn encoder 23 Hình 3.3: Encoder gn gia con lc th nht và con lc th hai 24 Hình 3.4: Motor Servo ca hãng Tamagawa vi Seri TS 1983N146E5 25 Hìnhă3.5:ăBoardăđiu khin TMDSF28335 25 Hình 3.6: Board ARM Cotex M3 26 Hìnhă3.7:ăSăđ nguyên lý mch cu H 27 Hình 3.8: Mch cuăHăchoăđngăc 27 Hình 3.9: Quá trình chuynăđi từ Simulink sang ngôn ng C chy trên chip DSP 28 Hình 4.1: Săđ b điu khin LQR 29 Hình 4.2: Săđ khi h thngăđiu khin m. 32 Hình 4.3: Cu trúc b điu khin m vi sáu ngõ vào, mt ngõ ra 35 Hình 4.4: Mô hình h m - nron 37 Hình 4.5: Mngănron 38 Hình 4.6: Bin ngôn ng 40 Hình 4.7: Săđ khi h thngăđiu khin m cho h con lcăngc hai bc t do. 43 Hình 4.8: Cửa s hun luyn Anfis 43 Hình 5.1: Mô hình con lcăngc hai bc t do trong Matlab. 45 Hìnhă5.2:ăSăđ bên trong ca khi mô phng h thng. 46 Hình 5.3: Mô hình Simulink mô phng h con lcăngc hai bc t do 47 Luận văn thạc sĩ GVHD: TS Nguyễn Minh Tâm HVTH: Trần Vi Đô Trang xii Hình 5.4: Bên trong khiăđiu khin dùng LQR 48 Hình 5.5: Bên trong khiăđiu khin dùng Fuzzy 48 Hình 5.6: Góc lch con lc th hai vi b điu khin LQR 51 Hình 5.7: Góc lch con lc th nht vi b điu khin LQR 52 Hình 5.8: V tríăconătrt vi b điu khin LQR 52 Hìnhă5.9:ăĐinăápăđặtăvƠoăđngăcăvi b điu khin LQR 53 Hình 5.10: Góc lch con lc th hai vi b điu khin LQR 54 Hình 5.11: Góc lch con lc th nht vi b điu khin LQR 54 Hình 5.12: V tríăconătrt vi b điu khin LQR 55 Hìnhă5.13:ăĐinăápăđặtăvƠoăđngăcăvi b điu khin LQR 55 Hình 5.14: Góc lch con lc th hai vi b điu khinăLQRătrng hp hai 57 Hình 5.15: Góc lch con lc th nht vi b điu khinăLQRătrng hp hai 57 Hình 5.16: V tríăconătrt vi b điu khinăLQRătrng hp th hai 58 Hìnhă5.17:ăĐinăápăđặtăvƠoăđngăcăvi b điu khinăLQRătrng hp th hai 58 Hình 5.18: Góc lch con lc th hai vi b điu khinăLQRătrng hp hai 59 Hình 5.19: Góc lch con lc th nht vi b điu khinăLQRătrng hp hai 59 Hình 5.20: V tríăconătrt vi b điu khinăLQRătrng hp th hai 60 Hìnhă5.21:ăĐinăápăđặtăvƠoăđngăcăvi b điu khinăLQRătrng hp th hai 60 Hình 5.22: Hàm liên thucătngăng miăngõăvƠoătrc khi hun luyn 61 Hình 5.23: Cửa s hun luyn Anfis 62 Hình 5.24: B điu khin Fuzzy hun luynăđc 63 Hình 5.25: Hàm liên thuc cho mi bin ngõ vào 64 Hình 5.26: Góc lch con lc th hai vi b điu khin Fuzzy 64 lut 65 Hình 5.27: Góc lch con lc th nht vi b điu khin Fuzzy 64 lut 65 Hình 5.28: V tríăconătrt vi b điu khin Fuzzy 64 lut 66 Hìnhă5.29:ăĐinăápăđặtăvƠoăđngăcăvi b điu khin Fuzzy 64 lut 66 Hình 5.30: Hàm liên thucă tngă ng v trí và vn tcă conă trtă trc khi hun luyn 67 Hình 5.31: Hàm liên thucătngăng các bin ca con lcătrc khi hun luyn 67 Hình 5.32: Góc lch con lc th hai vi b điu khin Fuzzy 324 lut 68 Luận văn thạc sĩ GVHD: TS Nguyễn Minh Tâm HVTH: Trần Vi Đô Trang xiii Hình 5.33: Góc lch con lc th nht vi b điu khin Fuzzy 324 lut 68 Hình 5.34: V tríăconătrt vi b điu khin Fuzzy 324 lut 69 Hìnhă5.35:ăĐinăápăđặtăvƠoăđngăcăvi b điu khin Fuzzy 324 lut 69 Hìnhă6.1:ăChngătrìnhăMatlabădùngăđ điu khin 71 Hình 6.2: Góc lch ca con lc th hai vi b điu khin LQR 75 Hình 6.3: Góc lch ca con lc th nht vi b điu khin LQR 75 Hình 6.4: Góc lch ca xe vi b điu khin LQR 76 Hình 6.5: Góc lch ca con lc th hai vi b điu khin Fuzzy 77 Hình 6.6: Góc lch ca con lc th nht vi b điu khin Fuzzy 77 Hình 6.7: V trí xe vi b điu khin Fuzzy 78 Hình 6.8: ĐinăápăđặtăvƠoăđngăcăvi b điu khin Fuzzy 78 Luận văn thạc sĩ GVHD: TS Nguyễn Minh Tâm HVTH: Trần Vi Đô Trang xiv Danh mc các bng Bng 2.1. Bng bin trng thái ca mô hình 9 Bng 2.2. Bng thông s mô hình 9 Bng 2.3. Bng thông s caăđngăc 14 Bng 2.4. Giá tr các thông s caămôăhìnhăđoăđc thc t 18 Bng 2.5. Giá tr các thông s caăđngăc 19 Bng 2.6. Giá tr các thông s ca mô hình tính toán từ thc t 19 Bng 2.7. Giá tr các thông s călng 19 Bng 4.1. So sánh MngănronăvƠăLogicăm 36 Bng 5.1. Chtălng b điu khin LQR caăcôngătrìnhăkhácăđƣăthc hin 70 Bng 5.2. Chtălng b điu khin Fuzzy 324 lut do hc viên thc hin 70 Luận văn thạc sĩ GVHD: TS Nguyễn Minh Tâm HVTH: Trần Vi Đô Trang xv Mc lc NHIM V LUNăVĔNăTHCăSƾ ii LÝ LCH KHOA HC iii LI CMăN v TÓM TT LUNăVĔNăCAOăHC vi LI CAM ĐOAN vii NHN XÉT CA CÁN B HNG DN viii NHN XÉT CA CÁN B PHN BIN 1 ix NHN XÉT CA CÁN B PHN BIN 2 x Danh mc các hình xi Danh mc các bng xiv Mc lc xv CHNGă1 1 TNG QUAN 1 1.1 Đặt vnăđ 1 1.2 Gii thiu con lcăngc hai bc t do 2 1.3 Mt s công trình nghiên cu có liên quan 3 1.4 Mc tiêu và phm vi nghiên cu 5 1.4.1 Mc tiêu 5 1.4.2 Phm vi nghiên cu 5 1.5 Phngăphápănghiênăcu 5 1.6 Cu trúc ca lunăvĕn 6 CHNGă2 8 MÔ HÌNH HÓA VÀ THAM S 8 Luận văn thạc sĩ GVHD: TS Nguyễn Minh Tâm HVTH: Trần Vi Đô Trang xvi 2.1 Mô hình hóa h con lcăngc hai bc t do 8 2.1.1 Mô hình toán hc con lcăngc hai bc t do 8 2.1.2 Mô hình toán hcăđngăc 13 2.1.3 Mô hình toán hc toàn h thng 16 2.2 Các thông s ca h thng 18 2.3 Điu khin cân bằng h con lcăngc hai bc t do 20 CHNGă3 22 GII THIU MÔ HÌNH PHN CNG 22 3.1 Gii thiu mô hình con lc hai bc t do 22 3.2 Phnăcăkhí 23 3.2 Phnăđin 25 3.2.1 Phnăđiu khin 25 3.2.2 Phn công sut 26 3.3 Phnăchngătrình 28 CHNGă4 29 GII THUTăĐIU KHIN 29 4.1 Lý thuyt b điu khin Linear Quadratic Regulation (LQR) 29 4.1.1 Phngăpháp điu khin LQR 29 4.1.2 Phngăpháp điu khin LQR ri rc 31 4.2 Lý thuyt b điu khin logic m 31 4.2.1 Gii thiu b điu khin m 31 4.2.2 Cu trúc b điu khin m trc tip 32 4.2.3 Phân loi b điu khin m 34 4.2.4 B điu khin m trc tip cho h con lcăngc hai bc t do 34 Luận văn thạc sĩ GVHD: TS Nguyễn Minh Tâm HVTH: Trần Vi Đô Trang xvii 4.3 Lý thuyt h m - nronă(Fuzzy-Neural) 35 4.3.1 S kt hp gia logic m và mngănron 35 4.3.2 Nronăm 38 4.3.3 Hun luyn mngăNronăm 39 4.3.4 Công c ANFISăđ thit k h m - nron 40 4.3.5 Săđ khiăđiu khin m Anfis cho h con lcăngc hai bc t do 42 4.3.6 Hun luyn b điu khin m dùng Anfis trong Matlab 43 CHNGă5 45 MÔ PHNG HOTăĐNG B ĐIU KHIN 45 5.1 Xây dng h thng 45 5.2 Mô phng b điu khin LQR 49 5.2.1 Trng hp th nht 50 5.2.2 Trng hp th hai 55 5.3 Mô phng b điu khin m dùng Anfis 61 5.3.1ăTrng hp th nht 61 5.3.2ăTrng hp th hai 66 5.3.3 Nhn xét 69 5.4 So sánh kt qu viăcôngătrìnhăkhácăđƣăthc hin 70 CHNGă6 71 ĐIU KHIN MÔ HÌNH THC T 71 6.1 Xây dngăchngătrìnhăđiu khin trong Simulink 71 6.2 Đápăng ngõ ra thc t khi dùng b điu khin LQR 73 6.3 Đápăng ngõ ra thc t khi dùng b điu khin Fuzzy logic 76 6.4 Nhn xét 79 Luận văn thạc sĩ GVHD: TS Nguyễn Minh Tâm HVTH: Trần Vi Đô Trang xviii CHNGă7 80 KT LUNăVĨăHNG PHÁT TRIN 80 7.1 Kt qu đtăđc 80 7.2 Hng phát trin caăđ tài 81 TÀI LIU THAM KHO 82 PH LC 84 Luận văn thạc sĩ GVHD: TS Nguyễn Minh Tâm HVTH: Trần Vi Đô Trang 1 CHNGă1ă TNG QUAN Chng này trình bày nhng ni dung tngăquanăliênăquanăđn đ tài nói chung, h thng con lcăngc và ng dng trong thc t, các kt qu nghiên cu trong và ngoƠiănc.ăTrênăcăs đó đaăraămc tiêu ca đ tài, kt qu d kin và phngă pháp nghiên cu. 1.1 Đặt vnăđ Cùng vi s phát trin ca khoa hcăkƿăthut,ăcácăphngăphápăđiu khin từ kinh đinăđn hin đi,ă điu khină thôngă minhă raăđi. Hu ht các ng dngănƠyăđu đc gii quyt bi các bài toán nă đnh h thng vi chtă lng tt nht. Các phngăphápănƠyăngƠyăcƠngăđc nghiên cu, phát trin, ng dng rng rãi, góp phnătĕngăchtălng,ăđ năđnh ca h thng.ăĐiu khin dùng Fuzzy logic (logic m) là mtă trongă nhngă phngă phápă điu khină đn gin,ă đt hiu qu cao và thngăđc sử dng nhiu trong các ng dng công nghip.ăKƿăthutăđiu khin này viă uă đim là không cn bit nhiu v thôngă tină điă tng mà dùng kinh nghimăđ đaăraăcácălutăđiu khin tngăng caăngi thit k. B điu khin m btăchc s xử lỦăthôngătinăvƠăđiu khin caăconăngi, vì vy thích hpăđ điu khin nhngăđiă tng phc tpă mƠă cácă phngă phápă kinhăđin không cho đc kt qu mong mun. Con lcăngc là h thng mt vào ậ nhiuăra,ănóăcóăđ bt năđnh cao và lƠăc s đ to ra các h thng t cân bằngănh:ăxeăhaiăbánhăt cân bằng, tháp vô tuyn, giàn khoan, công trình binầă ĐơyălƠăđi tng thngă đc các nhà nghiên cu la chnăđ kim chng nhng thut toán điu khin ca mình, từ nhng thut toán điu khin c đinăđn nhng thut toán điu khin hinăđi,ăđiu khin thông minh. H con lcăngc hai bc t do là vnăđ khó,ăđòiăhi có b điu khin thích hp và Luận văn thạc sĩ GVHD: TS Nguyễn Minh Tâm HVTH: Trần Vi Đô Trang 2 có tcăđ đápăng nhanh,  nc ta vnăchaăđc thc hin thành công trên mô hình thc. Các nghiên cu v điu khin h thng con lcăngcăđƣăđc tin hành khá sm, xut phát từ nhu cu thit k các h thngăđiu khin cân bằng tên lửa trong giai đonăđu phóng. Trênăphngădin nghiên cuăcácăkƿăthutăđiu khin thc, con lc ngcăđi din cho lpăcácăđiătng phi tuyn phc tp. Nhiu gii thutăđƣăđc áp dng thành công cho h con lcăngc hai bc t do,ănhăPIDăchoăconălcăngc mt bc [2] [3] [4], SIRMs da trên logic m [5],ăLQRăđiu khin tiăuăchoăh con lcăngcăđôiă[6], [7]. Tuy nhiên, các gii thut này ch dừng li  vic mô phng h thng. Vicăđiu khin mô hình thc t dùng b điu khin LQR cn có thông s chính xác ca h thng, cân bằng con lcăngc hai bcăđƣăđc thc hin thành công, nhngăở nc ta vnăcònăchaăcóăcôngătrìnhăđtăđc kt qu tt. Sử dng mt b điu khin m duy nhtăđ điu khin h con lcăngc hai bc t do cũngălƠămt vnăđ khó,ăđangăđc nghiên cu. Từ nhng nguyên nhân trên, tôi quytăđnh chnăđ tài ắĐIU KHIN CON LC NGC HAI BC T DO DÙNG FUZZY LOGIC”ănhằm nghiên cu k hn v lý thuyt m, ng dng logic m trongăđiu khin h cóăđ mt năđnh cao. 1.2 Gii thiu con lcăngc hai bc t do Con lcăngc hai bc t do đc phát trin da trên con lcăngc mt bc t do. H con lcăngc  trên là h con lc ngc c đin, bao gm mt con chy có kh nĕngădiăchuynătheoăphngăngangătrênămt thanh ray. Con lcăđc gn trên con chy, có kh nĕngăquayăt do trong mặt phẳng thẳngăđng. Nu gn thêm mt liên kt t do na, h thng tr thành h con lcăngc hai bc t do. Con lcăngc hai bc t do bao gm các thành phn:  Con chy: đc truynăđng bằng đngăc,ăcóămt encoder gnăđng trcăđ xác đnh v trí hin ti ca con chy. Trên con chyăđc gn encoder, encoder [...]... utrỳcc b n c a con l cng Hỡnh 2.1 d c cho c xõy d ng c hai b c t do iy H con l c ng m t con ch y cú kh nngdichuy ntheoph th nh t c mụ hỡnh húa trong lu nvn c hai b c t do c i n, bao g m ngngangtrờnm t thanh ray, con l c c g n trờn con ch y. u cũn l i c a con l c th nh t ck tn iv i con l c th hai, c con l c th nh t v con l c th hai u cú th quay t do trong mt phng vuụng gúc v i mt t C hai con l c ngh... con l c c i n, bao g m m t con ch y cú kh nng di chuy n theo ph thanh ray, con l c th nh t ng ngang trờn m t c g n trờn con ch y. u cũn l i c a con l c th nh t c k t n i v i con l c th hai, c con l c th nh t v con l c th hai u cú th quay t do trong mt phng vuụng gúc v i mt t C hai con l c bng h a c Gi i thi u mụ hỡnh con l c hai b c t do Mụ hỡnh h con l cng c hai b c t do v trớ thng ngh ng lờn nh... mang tớnh h c thu t cao nờn nhi u d ng mụ hỡnh con l c ng c xõy d ng v s d ng t i cỏc phũng thớ nghi m Ngoi h con l c ng b c t do ng c c p ph n trờn cũn cỏc lo i con l c ng c xoay m t b c t do, con l cng c c hai c khỏc nh con l c c xoay hai b c t do, h hai con l cng c xoay Hỡnh 1.1: Con lc ngc hai bc t do trờn Hỡnh 1.2: Con lc ngc xoay mt bc t xe do trng H SPKT TP.HCM HVTH: Trn Vi ụ Trang 3 Lun... cỏc con lc th hai Gi s trong tr ng h p hai con l cthng hng, gúc l ch v gia t c gúc c a con l c th nh tld ng,n u l ctỏc ngd nglmchoxedichuy n sang ph i, con l c th nh tquayng c chi ukim ng h n v trớh ng lờn Tuy nhiờn lỳc ny con l c th hai s quay cựng chi u kim ng h lm cho gúc c a con l c th hai tnglờn Vi ci u khi n cõn bng l r t khú n u c hai con l c nghiờng cựng chi u v con l c th hai l ch nhi uh nconl... g p v i con l c th nh t Con ch y cú th tr ray nm ngang, gi cõn bng cho c hai con l c t trờn m t thanh trờn Con l c th nh t: m t u g n trờn tr cencodert trờn con ch y ukiacng c g n encoder Con l c th hai: g n vo tr c encoder trờn con l c th nh t C con l c th nh t v con l c th hai u cú th xoay t do trong mt phng vuụng gúc v i mt phng ngang 1.3 M t s cụng trỡnh nghiờn c u cú liờn quan Do h con l c... con l c th hai 2 (rad/s 2 ) Gia t c c a con l c th hai 1 Con l c th hai Cỏc thụng s c amụhỡnh 2 c cho trong b ng sau: B ng 2.2 B ng thụng s mụ hỡnh Kớ hi u 0, 1, nv 2 HVTH: Trn Vi ụ Kg ngha Kh il ng tr t, con l c th nh t v con l c th hai Trang 9 Lun vn thc s GVHD: TS Nguyn Minh Tõm m Chi u di con l c th nh t v con l c th hai 1, 2 m Chi u di t tr ngtm n tr c quay con l c th nh t v con l c th hai 1, 2... ng l c m vo xe con l c th hai quay ng c chi ukim ng h n v trớ h nglờntrongkhiúgúc l ch con l c th nh t s tng.K t qu l gúc v v n t c gúc c a con l c th nh tng c d u v i gúc v v n HVTH: Trn Vi ụ Trang 20 Lun vn thc s GVHD: TS Nguyn Minh Tõm t c gúc c a con l c th hai Lỳc ny, qua vi ci u khi n cõn bng gúc v v n t c gúc con l c th hai, c hai con l c s quay v v trớh nglờn .Do ,c hai con l c c gi v trớ... encoder g ntrờn dựng ogúc. u cũn l i c a con l c th nh t c g n v i encoder HVTH: Trn Vi ụ Trang 23 Lun vn thc s GVHD: TS Nguyn Minh Tõm Hỡnh 3.3: Encoder gn gia con lc th nht v con lc th hai Con l c th hai c g n n i ti p v i con l c th nh t C hai con l c cú th xoay t do trong mt phng thng ng Encoder dựng cho hai con l c l encoder 1000 xung/vũng ng c truy n ng cho con tr t l ng c DC SERVO MOTOR c... th hai 1, 2 Kg m 2 Mụmen quỏn tớnh c a con l c th nh t v con l c th hai 1, 2 m/s 2 g 0 , 1 , 2 F Gia t c tr ngtr ng L ctỏc ng vo tr N H s ma sỏt c a xe, con l c th nh t v con l c th hai thu cph ngtrỡnh ng h c c a h th ng con l cng c hai b c t do l r t ph c t p vỡ h th ng cú nhi u b c t do Trong lu nvnny,ph Lagrange l cng c ỏp d ng trong vi cxỏc nhph c hai b c t do d L L = Qq dt q q ngtrỡnhEuler Lagrange:... Thụng s th nh t v con l c th hai 1 v 2 l il Ngoi ra, thụng s h s ma sỏt gi athanhrayvcontr cl t 0 , ma sỏt c a con l c ngkhụngo c Vỡ v y, h c viờn ng thụng cỏc thụng s ny theo b ng giỏ tr sau: B ng 2.7 Giỏ tr cỏc thụng s 0 1 2 HVTH: Trn Vi ụ cl ng 0.001 0.001 0.001 Trang 19 Lun vn thc s 2.3 i u khi n cõn bng h con l cng GVHD: TS Nguyn Minh Tõm c hai b c t do i v i h con l cng c hai b c t do trờn xe, khi . xoay mt bc t do, con lcăngc xoay hai bc t do, h hai con lcăngc xoay ầ Hình 1.1: Con lắc ngược hai bậc tự do trên xe Hình 1.2: Con lắc ngược xoay một bậc tự do ở trường ĐH. h con lc ngc hai bc t do vn là mt thách thcăđi vi các nghiên cuătrongănc ta hin nay. Hình 1.3: Con lắc ngược hai bậc tự do ca trường Đại học Đà Nẵng 2013 Ngoài ra, h con. dng logic m trongăđiu khin h cóăđ mt năđnh cao. 1.2 Gii thiu con lcăngc hai bc t do Con lcăngc hai bc t do đc phát trin da trên con lcăngc mt bc t do. H con