Điều khiển hệ thống cần trục không cảm biến

iii Tóm Tắt Luận Văn Cần trục được sử dụng rộng rãi để vận chuyển vật nặng và vật liệu độc hi trong các nhà máy ht nhân, xí nghiệp như đóng tàu, xây dựng nhà cao tầng…Việc vận chuyển bằng cần trục đòi hỏi phi nhanh chóng và để đm boan toàn thì dao động  ti không quá lớn trong suốt quá trình vận chuyển. Trong điều khiển chống dao động hệ thống cần trục, cm biến thưng được dùng để đo lưng vị trí và góc dao động của ti. Hai tín hiệu đo lưng này sẽ được phn hồi về hai bộ điều khiển riêng biệt để điều khiển xe chy tới đúng vị trí và đm bo cho góc dao động luôn ổn định và dập tắt khi xe chy đến vị trí đặt. Tuy nhiên, cm biến đo lưng góc dao động ti trong các hệ thống thực tế có những tr ngi: chi phí đầu tư cao, khó lắp đặt nhất là với những cần trục có cơ cấu nâng h, thưng xuyên bo trì sữa chữa… Mục tiêu của đề tài là không dùng cm biến đo lưng góc mà vẫn điều khiển tự động được hệ thống cần trục hot động theo đúng yêu cầu. Ngoài ra, dòng điện làm việc của động cơ luôn được điều chỉnh trong phm vi dòng điện định mức để tránh hiện tượng quá ti làm cho dòng này tăng quá mức cho phép. Mô hình toán học của cầu trục được xây dựng dựa trên các phương trình vật lý và định luật Newton thông qua phép biến đổi Laplace.Mô hình này được sử dụng để mô phỏng đáp ứng của cần trục theo các phương pháp điều khiển: điều khiển với hai bộ PID, điều khiển với hai bộ PID có điều khiển dòng điện, điều khiển không cm biến bằng mng nơron. Các kết qu mô phỏng và thí nghiệm trên mô hình thựccho thấy rằng phương pháp điều khiển không cm biến bằng mng nơroncókết qu tương tự như điều khiển có cm biến thực.Khâu điều khiển dòng điện cho phép điều chỉnh linh hot dòng làm việc cũng như dòng khi động của động cơ. iv Abstract Cranes are widely used in various applications such as heavy loads transportation and hazardous materials handling in shipyards, in factories, in nuclear installations and in high building constructions. The transportation by crane requires as fastas possible and, at the same time, the load swing is kept small during the transfer process andcompletely vanishes at the load destination. In anti-swing feedback control of automatic gantry crane system, sensors are normally employed to detect trolley position and payload swing angle. Two measurement signals will be feedback on two separate controllers to control the trolley to the correct position, ensure swing angle stability, and extinguish when driving to the location. However, the sensors measure the payload swing angle in real systems there are obstacles: the high investment costs, difficult to install especially with the crane lifting structure, difficult to maintenance and repair, etc. The goal of thesis is sensor-less anti-swing control method for automatic gantry crane system. In addition, the motor working current always be adjusted in the range of the rated current to avoid increase excessive when overloading. Mathematical model of the gantry crane is based on the physical equations and Newton's laws through the Laplace transform. This model is used to simulate the response of the gantry crane control methods: two PID controllers, two PID controllers with current controller, sensor-lesscontrol using soft sensor by neural networks. The simulation and experimental results on real models showed that using soft- sensor by neural networks similar to real sensors. Loop current controller allows adjustment of flexible motor working current, as well as the motor starting current. v Mục Lục Trang Trang tựa Quyết Định Giao Đề Tài Lý Lịch Khoa Học Lời Cam Đoan i Lời Cảm n ii Mục Lục v Danh Sách Các Hình ix Chưng 1. Tổng Quan 1 1.1. Giới thiệu chung 1 1.2. Phương pháp tiếp cận điều khiển cần trục 3 1.3. Mục tiêu và giới hn của đề tài 6 1.4. Phương pháp nghiên cứu 6 1.5. Nội dung luận văn 6 Chưng 2. C Sở Lý Thuyết 7 2.1. Mô t hệ thống sử dụng 7 2.2. Mô hình toán học của hệ thống cần trục 8 2.2.1. Mô hình động cơ DC 9 2.2.2. Mô hình xe 9 2.2.3. Mô hình của ti 10 2.3. Mô hình mô phỏng của hệ thống cần trục 12 vi 2.4. Mng nơron nhân to (Artifical Neural Networks_ ANN) 13 2.4.1. Hàm tổng hợp 14 2.4.2. Hàm kích hot 15 2.4.3. Gii thuật lan truyền ngược 16 2.4.4. Minh họa gii thuật lan truyền ngược trong huấn luyện mng nơron nhiều lớp 18 Chưng 3. Các Phưng Pháp Điều Khiển 24 3.1. Phương pháp điều khiển với hai khâu PID 24 3.2. Phương pháp điều khiển với hai khâu PID có điều khiển dòng điện 27 3.3. Phương điều khiển không cm biến 31 3.3.1. Phương pháp luận 31 3.3.2. Xây dựng phần mềm cm biến bằng mng nơron 32 Chưng 4. Điều Khiển Hệ Thống Thực 41 4. 1. Sơ lược về mô hình thí nghiệm hệ thống thực 41 4. 2. Thiết kế phần cứng 42 4. 3. Điều khiển với hai khâu PID 45 4.3.1. Thiết kế bộ điều khiển PID góc dao động 46 4.3.2. Thiết kế bộ điều khiển PID vị trí 47 4.3.3. Kết qu thực nghiệm 48 4. 4. Điều khiển với hai khâu PID có điều khiển dòng 50 4. 5. Điều khiển không cm biến mng nơron 53 4. 6. Giao diện đồ họa 57 Chưng 5. Kết Luận VƠ Hướng Phát Triển Đề tƠi 59 vii 5.1. Kết luận 59 5.2. Hướng phát triển đề tài 60 TƠi Liệu Tham Khảo 61 Phụ Lục 64 viii Danh Sách Các Chữ Viết Tắt PID : Bộ điều khiển PID (Proportional Integral Derivative) PWM : Phương pháp điều rộng xung (Pulse width modulation) BPA : Gii thuật lan truyền ngược (Back propagation algorithm) ANN : Mng nơron nhân to (Artifical Neural Networks) ix Danh Sách Các Hình Hình Trang Hình 1.1. Cần trục giàn 2 Hình 1.2. Cần trục quay 2 Hình 2.1. Mô hình cần trục 8 Hình 2.2. Mô hình động cơ DC 8 Hình 2.3. Sơ đồ khối động cơ DC 9 Hình 2.4. Sơ đồ khối điều khiển vòng h hệ thống cần trục 12 Hình 2.5. (a) kết qu mô phỏng vị trí xe, (b) kết qu mô phỏng góc dao động ti. 12 Hình 2.6. Cấu trúc một nơron sinh học 13 Hình 2.7. Cấu trúc mng nơron nhân to 14 Hình 2.8. Cấu trúc một nơron nhân to 14 Hình 2.9. Cấu trúc mng với 3 nơron lớp vào, 2 nơron lớp ẩn và 1 nơron lớp ra 18 Hình 2.10. Mô t tín hiệu vào ra ti một nơron 18 Hình 2.11. Tính toán dữ liệu ti lớp vào 19 Hình 2.12. Tính toán dữ liệu ti lớp ẩn 19 Hình 2.13. Tính toán dữ liệu ti lớp ra 20 Hình 2.14. Tính toán sai số đầu ra mng nơron 20 Hình 2.15. Mô t quá trình lan truyền ngược sai số sang lớp ẩn 21 Hình 2.16. Mô t quá trình lan truyền ngược sai số sang lớp vào 21 Hình 2.17. Quá trình cập nhập li trọng số lớp vào 22 Hình 2.18. Quá trình cập nhập li trọng số lớp ẩn 23 x Hình 2.19. Quá trình cập nhập li trọng số lớp ra 23 Hình 3.1. Điều khiển cần trục với hai khâu PID 24 Hình 3.2. Gii thuật điều khiển 25 Hình 3.3. Kết qu mô phỏng vị trí điều khiển với hai khâu PID 26 Hình 3.4. Kết qu mô phỏng góc dao động điều khiển với hai khâu PID 26 Hình 3.5. Kết qu mô phỏng dòng làm việc điều khiển với hai khâu PID 27 Hình 3.6. Điều chỉnh dòng điện thông qua điều chỉnh PWM 28 Hình 3.7. Động cơ DC với vòng điều khiển dòng điện 28 Hình 3.8. Mô hình điều khiển với hai khâu PID có điều khiển dòng 29 Hình 3.9. So sánh kết qu mô phỏng vị trí giữa hai phương pháp điều khiển 30 Hình 3.10. So sánh kết qu mô phỏng góc giữa hai phương pháp điều khiển 30 Hình 3.11. So sánh kết qu mô phỏng dòng điện giữa hai phương pháp điều khiển 31 Hình 3.12. Điều khiển không dùng cm biến góc 32 Hình 3.13. Sử dụng mng nơron nhận dng phần mềm cm biến 33 Hình 3.14. Cấu trúc mng nơron hai ngõ vào một ngõ ra, 30 nơron lớp ẩn 34 Hình 3.15. Sơ đồ mô phỏng điều khiển không cm biến phương án 1 34 Hình 3.16. Sơ đồ mô phỏng điều khiển không cm biến phương án 2 34 Hình 3.17. Sơ đồ mô phỏng điều khiển không cm biến phương án 3 35 Hình 3.18. Sơ đồ mô phỏng điều khiển không cm biến phương án 4 35 Hình 3.19. So sánh kết qu mô phỏng vị trí giữa điều khiển không cm biến phương án 1 và điều khiển hai khâu PID có điều khiển dòng điện 36 Hình 3.20. So sánh kết qu mô phỏng vị trí và góc dao động giữa điều khiển không cm biến phương án 1 và điều khiển hai khâu PID có điều khiển dòng điện 36 xi Hình 3.21. So sánh kết qu mô phỏng vị trí giữa điều khiển không cm biến phương án 2 và điều khiển hai khâu PID có điều khiển dòng điện 37 Hình 3.22. So sánh kết qu mô phỏng góc dao động giữa điều khiển không cm biến phương án 2 và điều khiển hai khâu PID có điều khiển dòng điện 37 Hình 3.23. So sánh kết qu mô phỏng vị trí giữa điều khiển không cm biến phương án 3 và điều khiển hai khâu PID có điều khiển dòng điện 38 Hình 3.24. So sánh kết qu mô phỏng vị trí giữa điều khiển không cm biến phương án 3 và điều khiển hai khâu PID có điều khiển dòng điện 38 Hình 3.25. So sánh kết qu mô phỏng vị trí và góc dao động giữa điều khiển không cm biến phương án 4 và điều khiển hai khâu PID có điều khiển dòng điện 39 Hình 3.26. So sánh kết qu mô phỏng vị trí và góc dao động giữa điều khiển không cm biến phương án 4 và điều khiển hai khâu PID có điều khiển dòng điện 39 Hình 3.27. So sánh kết qu mô phỏng dòng điện giữa điều khiển không cm biến phương án 3, 4 và điều khiển hai khâu PID có điều khiển dòng điện 40 Hình 4.1. Mô hình cần trục thực nghiệm 41 Hình 4.2. Nguyên lý mô hình thí nghiệm hệ thống thực 42 Hình 4.3. Các phương pháp đo dòng điện 43 Hình 4.4. Nguyên lý mch đo dòng dùng IC INA139 44 Hình 4.5. Điều chỉnh tốc độ động cơ theo nguyên tắc PWM 44 Hình 4.6. Chương trình điều khiển với hai khâu PID 45 Hình 4.7. Khâu PID điều khiển góc dao động 46 Hình 4.8. Sai số góc do kết cấu cơ khí 47 Hình 4.9. Khâu PID điều khiển vị trí 48 Hình 4.10. Ví dụ về một đồ thị đáp ứng của hệ thống 48 Hình 4.11. Kết qu thực nghiệm vị trí điều khiển với hai khâu PID 49 xii Hình 4.12. Kết qu thực nghiệm góc dao động điều khiển với hai khâu PID 49 Hình 4.13. Kết qu thực nghiệm dòng điện điều khiển với hai khâu PID 50 Hình 4.14. Nguyên lý điều khiển dòng điện 51 Hình 4.15. Chương trình điều khiển có thêm khâu điều khiển dòng 51 Hình 4.16. Kết qu thực nghiệm vị trí điều khiển hai khâu PID có điều khiển dòng 51 Hình 4.17. Kết qu thực nghiệm góc dao động điều khiển hai khâu PID có điều khiển dòng điện 52 Hình 4.18. Kết qu thực nghiệm dòng điện điều khiển hai khâu PID có điều khiển dòng điện 52 Hình 4.19. So sánh kết qu dòng điện giữa điều khiển hai khâu PID và điều khiển hai khâu PID có điều khiển dòng điện 53 Hình 4.20. Chương trình điều khiển không cm biến 54 Hình 4.21. Kết qu thực nghiệm vị trí điều khiển không cm biến 54 Hình 4.22. Kết qu thực nghiệm góc điều khiển không cm biến 55 Hình 4.23. Kết qu thực nghiệm dòng điện điều khiển không cm biến 55 Hình 4.24. So sánh kết qu thực nghiệm vị trí giữa điều khiển không cm biến và điều khiển có cm biến 56 Hình 4.25. So sánh kết qu thực nghiệm góc giữa điều khiển không cm biến và điều khiển có cm biến 56 Hình 4.26. So sánh kết qu thực nghiệm dòng điện giữa điều khiển không cm biến và điều khiển có cm biến 57 Hình 4.27. Giao diện đồ họa chương trình điều khiển 57 [...]... t hệ thống cần trục cần nghiên cứu Chương 3.Các phương pháp điều khiển Nội dung của chương giới thiệu về các phương pháp: điều khiển với hai khâu PID, điều khiển với hai khâu PID có điều khiển dòng điện, điều khiển không c m biến m ng nơron.Mô phỏng trong Matlab Simulink các phương pháp điều khiển và đánh giá kết qu đ t được Chương 4 .Điều khiển hệ thống thực Giới thiệu về mô hình thực nghiệm hệ thống. .. phương pháp điều khiển Chư ng 3 Các Phư ng Pháp Điều Khiển Trước khi tiến hành thử nghiệm trên mô hình thực, mô phỏng gi i thuật điều khiển hệ thống bằng phần mềm để kiểm tra tính hiệu qu của phương pháp đưa ra.Nội dung của chương 3 là trình bày các phương pháp điều khiển hệ thống cần trục: điều khiển với hai khâu PID, điều khiển với hai khâu PID có điều khiển dòng điện, điều khiển không c m biến m ng... hai chuyển động một chiều 1 1 Tổng quan Hình 1.1 Cần trục giàn b) Cần trục hình tháp a) Cần trục tay với Hình 1.2 Cần trục quay Cần trục quay có thể được chia thành hai lo i: cần trục tay với thư ng được dùng trong nhà máy đóng tàu, và cần trục hình tháp được sử dụng trong xây dựng (Hình 1.2) 2 1 Tổng quan 1.2 Phư ng pháp tiếp cận điều khiển cần trục Cần trục được sử dụng để di chuyển vật nặng từ điểm... c m biến bằng m ng nơron truyền thẳng Xây dựng mô hình mô phỏng trên Matlab Simulink các phương pháp điều khiển: điều khiển với hai khâu PID, điều khiển với hai khâu PID có điều khiển dòng điện, điều khiển không c m biến m ng nơron So sánh các kết qu đ t được giữa các phương pháp với nhau để thấy được ưu, nhược điểm của từng phương pháp 3.1 Phư ng pháp điều khiển với hai khâu PID Hệ thống cần trục. .. góc dao động bằng không t i đầu mỗi quá trình, và không thể nhận ra được góc thực tế lúc đó.Để tránh những bất lợi của điều khiển vòng h , nhiều nhà nghiên cứu [12, 13]đã điều khiển thông qua hồi tiếp vòng kín Điều khiển hồi tiếp ít nh y c m với các nhiễu lo n và các thông số biến đổi Do đó, nó là phương pháp thiết kế điều khiển phổ biến cho cần trục Ridout [14] đã phát triển bộ điều khiển hồi tiếp vị... 2.1 Các thông số mô phỏng hệ thống .12 B ng 3.1 Các thông số của bộ điều khiển 26 B ng 3.2 Các thông số của bộ điều khiển 30 B ng 3.3 Kết qu mô phỏng điều khiển không c m biến m ng nơron 35 B ng 4.1 Các thông số của bộ điều khiển 49 B ng 4.2 Các thông số của bộ điều khiển 53 xiii 1 Tổng quan Chư ng 1 TổngQuan 1.1 Giới thiệu chung Cần trục được sử dụng rộng rãi... công nghệ c m biến 1.3 Mục tiêuvƠ giới hạn của đề tƠi Mục tiêu đề tài là điều khiển tự động hệ thống cần trục không c m biến C m biến thực đo lư ng góc dao động t i được thay thế b i phần mềm c m biến bằng m ng nơron Ngoài ra, dòng điện làm việc của động cơ luôn được điều chỉnh trong ph m vi dòng điện định mức để tránh hiện tượng quá t i làm cho dòng này tăng quá mức cho phép Thiết kế điều khiển trên... chương 2 giới thiệu sơ lược về hệ thống cần trục được sử dụng làm đối tượng nghiên cứu trong đề tài, trình bày các bước xây dựng mô hình toán mô t hệ thống cần trục dựa trên các phương trình vật lý và định luật Newton thông qua phép biến đổi Laplace, lý thuyết cơ s m ng nơron.Mô phỏng trong Matlab Simulink để thấy được đáp ứng của hệ thống khi điều khiển vòng h 2.1 Mô tả hệ thống sử dụng 7 2 Cơ sở lý... Cơ sở lý thuyết Tùy mục đích sử dụng, hệ thống cần trục được chia thành: cần trục giàn (Hình 1.1), cần trục quay (Hình 1.2).Giới h n của đề tài chỉ nghiên cứu trên mô hình cần trục giàn.D ng cần trục này, có thể dịch chuyển trên mặt phẳng nằm ngang T i trọng gắn với xe b i dây cáp, chiều dài có thể thay đổi được b i một cơ cấu nâng h T i với cáp được xem như một hệ con lắc dao động một bậc tự do Xe... hiện phép biến đổi Laplace (2.21) và (2.22),hàm truyền hệ thống được mô t như sau: 11 2 Cơ sở lý thuyết  1 lMs  g (m  M ) (2.23) V ( s 2l  g )  F s Mls 2  (m  M ) g (2.24) F  2   2.3 Mô hình mô phỏng của hệ thống cần trục Sử dụng các khối Transfer Fcn trong Matlab Simulink để khai báo hàm truyền bằng các biểu thức (2.5), (2.13), (2.23) và (2.24).Sơ đồ mô phỏng hệ thống cần trục điều khiển vòng . giữa điều khiển không cm biến phương án 3 và điều khiển hai khâu PID có điều khiển dòng điện 38 Hình 3.24. So sánh kết qu mô phỏng vị trí giữa điều khiển không cm biến phương án 3 và điều khiển. điều khiển không cm biến phương án 1 và điều khiển hai khâu PID có điều khiển dòng điện 36 xi Hình 3.21. So sánh kết qu mô phỏng vị trí giữa điều khiển không cm biến phương án 2 và điều. điều khiển không cm biến phương án 4 và điều khiển hai khâu PID có điều khiển dòng điện 39 Hình 3.27. So sánh kết qu mô phỏng dòng điện giữa điều khiển không cm biến phương án 3, 4 và điều