Điều khiển cân bằng con lắc ngược kép dùng bộ mờ neural thích nghi

1 Chương TỔNG QUAN HỆ CON LẮC NGƯỢC KÉP Chương trình bày nội dung tổng quan liên quan đến đề tài nói chung, hệ thống lắc ngược ứng dụng thực tế, kết nghiên cứu nước Trên sở đưa mục tiêu đề tài, kết dự kiến phương pháp nghiên cứu 1.1 Đặt vấn đề Cùng với phát triển khoa học kĩ thuật, phương pháp điều khiển từ kinh điển đến đại, điều khiển thông minh đời Hầu hết ứng dụng giải toán ổn định hệ thống với chất lượng tốt Các phương pháp ngày nghiên cứu, phát triển, ứng dụng rộng rãi, góp phần tăng chất lượng, độ ổn định hệ thống Điều khiển dùng Fuzzy logic (logic mờ) phương pháp điều khiển đơn giản, đạt hiệu cao thường sử dụng nhiều ứng dụng công nghiệp Kĩ thuật điều khiển với ưu điểm không cần biết nhiều thông tin đối tượng mà dùng kinh nghiệm để đưa luật điều khiển tương ứng người thiết kế Bộ điều khiển mờ bắt chước xử lý thông tin điều khiển người, thích hợp để điều khiển đối tượng phức tạp mà phương pháp kinh điển không cho kết mong muốn Con lắc ngược hệ thống vào – nhiều ra, có độ bất ổn định cao sở để tạo hệ thống tự cân như: xe hai bánh tự cân bằng, tháp vô tuyến, giàn khoan, công trình biển… Đây đối tượng thường nhà nghiên cứu lựa chọn để kiểm chứng thuật toán điều khiển mình, từ thuật toán điều khiển cổ điển đến thuật toán điều khiển đại, điều khiển thông minh Hệ lắc ngược kép vấn đề khó, đòi hỏi có điều khiển thích hợp có tốc độ đáp ứng nhanh, nước ta chưa thực thành công mô hình thực Các nghiên cứu điều khiển hệ thống lắc ngược tiến hành sớm, xuất phát từ nhu cầu thiết kế hệ thống điều khiển cân tên lửa giai đoạn đầu phóng Trên phương diện nghiên cứu kĩ thuật điều khiển thực, lắc ngược đại diện cho lớp đối tượng phi tuyến phức tạp Nhiều giải thuật áp dụng thành công cho hệ lắc ngược kép, PID cho lắc ngược bậc [1] [2] [3], SIRMs dựa logic mờ [4], LQR điều khiển tối ưu cho hệ lắc ngược đôi [5], [6] Tuy nhiên, giải thuật dừng lại việc mô hệ thống Việc điều khiển mô hình thực tế dùng điều khiển LQR cần có thông số xác hệ thống, cân lắc ngược hai bậc thực thành công, nước ta chưa có công trình đạt kết tốt Sử dụng điều khiển mờ để điều khiển hệ lắc ngược kép vấn đề khó, nghiên cứu Từ nguyên nhân trên, định chọn đề tài “ĐIỀU KHIỂN CÂN BẰNG CON LẮC NGƯỢC KÉP DÙNG BỘ MỜ_NEURON_THÍCH NGHI” nhằm nghiên cứu kỹ lý thuyết mờ, ứng dụng logic mờ điều khiển hệ có độ ổn định cao 1.2 Giới thiệu lắc ngược kép Con lắc ngược kép phát triển dựa lắc ngược bậc tự Hệ lắc ngược hệ lắc ngược cổ điển, bao gồm chạy có khả di chuyển theo phương ngang ray Con lắc gắn chạy, có khả quay tự mặt phẳng thẳng đứng Nếu gắn thêm liên kết tự nữa, hệ thống trở thành hệ lắc ngược kép Con lắc ngược kép bao gồm thành phần:  Con chạy: truyền động động cơ, có encoder gắn đồng trục để xác định vị trí chạy Trên chạy gắn encoder, encoder dùng để gắp với lắc thứ Con chạy trượt ray nằm ngang, giữ cân cho hai lắc  Con lắc thứ nhất: đầu gắn trục encoder đặt chạy Đầu gắn encoder  Con lắc thứ hai: gắn vào trục encoder lắc thứ Cả lắc thứ lắc thứ hai xoay tự mặt phẳng vuông góc với mặt phẳng ngang 1.3 Một số công trình nghiên cứu có liên quan Do hệ lắc ngược hệ ứng dụng nhiều nghiên cứu giải thuật điều khiển mang tính học thuật cao nên nhiều dạng mô hình lắc ngược xây dựng sử dụng phòng thí nghiệm Ngoài hệ lắc ngược kép đề cập phần loại lắc ngược khác như: lắc ngược xoay bậc tự do, lắc ngược xoay hai bậc tự do, hệ hai lắc ngược xoay… Hình 1.1: Con lắc ngược kép xe Hình 1.2: Con lắc ngược xoay bậc tự trường ĐH SPKT TP.HCM Ngoài ra, hệ lắc ngược kép có mối quan hệ tương tự cấu trúc như: hệ cần trục (2D, 3D), hệ xe hai bánh tự cân bằng… đòi hỏi cao mức độ ổn định so với hệ cần trục, hệ thống có độ khó điều khiển cao Mặc dù giới có nhiều công trình thực thành công hệ lắc ngược kép Đây thách thức nghiên cứu nước ta 1.4 Mục tiêu phạm vi nghiên cứu 1.4.1 Mục tiêu Trong luận văn này, mục tiêu điều khiển cân lắc ngược kép vị trí hướng lên, cụ thể là:  Nghiên cứu xây dựng mô hình toán hệ lắc ngược kép  Nghiên cứu nguyên lý cân hệ thống  Thi công tìm hiểu cách cài đặt phần mềm sử dụng vi xử lý DSP 28335  Nghiên cứu phương pháp điều khiển LQR, điều khiển mờ nơron thích nghi, lập trình ngôn ngữ Matlab để mô điều khiển cân hệ lắc ngược kép  Viết chương trình thu thập liệu phần cứng môi trường Matlab/Simulink, nạp cho chip DSP TMS320F28335  Xây dựng mô hình phần cứng hệ lắc ngược kép  Tiến hành điều khiển cân hệ lắc ngược kép mô hình xây dựng  Nhận xét kết mô thực tế 1.4.2 Phạm vi nghiên cứu Ứng dụng điều khiển LQR, điều khiển mờ nơron thích nghi để điều khiển cân hệ lắc ngược kép Việc nghiên cứu thực mô môi trường Matlab/Simulink thực điều khiển cân mô hình thực tế Các kết từ hai điều khiển thu thập so sánh 1.5 Phương pháp nghiên cứu Nghiên cứu lý thuyết: Nghiên cứu xây dựng mô hình toán học lắc ngược Nghiên cứu điều khiển LQR, điều khiển mờ nơron thích nghi để điều khiển cân lắc ngược kép Phương pháp thực nghiệm: Sử dụng phần mềm Matlab/Simulink làm công cụ xây dựng mô hình mô hệ thống Xây dựng mô hình thực tế hệ thống, dùng chip DSP TMS320F28335 để thu thập liệu điều khiển hệ thống thực tế xây dựng 1.6 Cấu trúc luận văn Luận văn tìm hiểu sở lý thuyết điều khiển logic mờ để điều khiển cân lắc ngược kép, lập trình, mô phần mềm Matlab thực thi công mô hình phần cứng Sau đó, tác giả thực nhúng giải thuật điều khiển DSP TMS320F28335 để áp dụng điều khiển lắc ngược kép thực tế Luận văn gồm chương với nội dung cụ thể sau: Chương 1: Tổng quan hệ lắc ngược kép Giới thiệu tổng quan nhằm mục đích giới thiệu đề tài, vấn đề mà đề tài cần giải quyết, công trình liên quan, mục tiêu nghiên cứu, phạm vi nghiên cứu phương pháp nghiên cứu học viên Chương 2: Mô hình hóa tham số hệ lắc ngược kép Khảo sát đối tượng lắc ngược kép, trình bày việc phân tích mô hình toán học hệ lắc ngược kép Xác định thông số toán học đối tượng, biến trạng thái Chương 3: Giới thiệu phần cứng hệ lắc ngược kép Chương trình bày phần khí, điện chương trình mà học viên thực cho hệ thống lắc ngược kép Chương 4: Giải thuật điều khiển hệ lắc ngược kép Trình bày sơ lược sở lý thuyết điều khiển LQR, điều khiển mờ Anfis (mờ nơron thích nghi) – giải thuật áp dụng để điều khiển đối tượng đề tài Chương 5: Mô điều khiển hệ thống lắc ngược kép Chương trình bày cách đưa mô hình toán học hệ lắc ngược kép vào mô Matlab Cách xây dựng giải thuật điều khiển LQR, điều khiển mờ dùng mạng Anfis để điều khiển đối tượng, kết mô hệ thống trình bày phần Chương 6: Điều khiển mô hình thực tế hệ lắc ngược kép Trình bày kết điều khiển thực tế cho thiết kế phần cứng chương trước Các đánh giá nhận xét chất lượng điều khiển trình bày chương Chương 7: Kết luận hướng phát triển Kết luận tóm tắt kết đạt hạn chế hướng phát triển để hoàn thiện hạn chế đề tài gặp phải trình điều khiển Chương MÔ HÌNH HÓA VÀ THAM SỐ HỆ CON LẮC NGƯỢC KÉP Chương trình bày cách xây dựng mô hình toán học hệ lắc ngược kép Các thông số mô hình thu thập phân tích thông số thiếu 2.1 Mô hình hóa hệ lắc ngược kép 2.1.1 Mô hình toán học lắc ngược kép Khi đưa giải pháp cho toán điều khiển, mô hình toán học sở nhiều phương pháp điều khiển đại Càng hiểu đặc tính động hệ thống mô hình toán học xác Mô hình toán học xác cho phép thiết kế điều khiển nhanh hơn, xác hiệu Bởi mô hình toán học cho phép ta thiết kế, kiểm tra phát triển điều khiển nhanh mô Matlab mô hình vật lý chưa xây dựng Cấu trúc lắc ngược kép mô hình hóa luận văn cho Hình 2.1 Hệ lắc ngược kép cổ điển, bao gồm chạy có khả di chuyển theo phương ngang ray, lắc thứ gắn chạy Đầu lại lắc thứ kết nối với lắc thứ hai, lắc thứ lắc thứ hai quay tự mặt phẳng vuông góc với mặt đất Cả hai lắc giữ cân vị trí thẳng đứng hướng lên nhờ lực F tác động vào xe y q2 mg q1 q0 mg F(t) m0 x Hình 2.1:Sơ đồ khối hệ lắc ngượckép Các biến trạng thái mô hình cho bảng sau: Bảng 2.1 Bảng biến trạng thái mô hình Thành phần Đế trượt Con lắc thứ Con lắc thứ hai Biến trạng thái Ý nghĩa (m) Vị trí đế trượt (m/s) Vận tốc đế trượt (m/s ) Gia tốc đế trượt (rad) Góc lắc thứ (rad/s) Vận tốc lắc thứ (rad/s ) Gia tốc lắc thứ (rad) Góc lắc thứ hai (rad/s) Vận tốc lắc thứ hai (rad/s ) Gia tốc lắc thứ hai Các thông số mô hình cho bảng sau: Bảng 2.2 Bảng thông số mô hình Kí hiệu Đơn vị Kg m m Kg m Ý nghĩa Khối lượng đế trượt, lắc thứ lắc thứ hai Chiều dài lắc thứ lắc thứ hai Chiều dài từ trọng tâm đến trục quay lắc thứ lắc thứ hai Mômen quán tính lắc thứ lắc thứ hai g m/s Gia tốc trọng trường F N Lực tác động vào đế trượt Hệ số ma sát xe, lắc thứ lắc thứ hai Để thu phương trình động học hệ thống lắc ngược kép phức tạp hệ thống có nhiều bậc tự Trong luận văn này, phương pháp Euler Lagrange áp dụng việc xác định phương trình động học cho hệ lắc ngược kép Hằng số Lagrange sai lệch động và dùng phương trình Euler – Lagrange sau: Với: T: động hệ thống P: hệ thống : lực tác động q: vecto trạng thái 10 Đối với lắc ngược kép thì: Trọng tâm đế trượt: x0 q0 x1 q0 y0 y1 (2.2) Trọng tâm lắc thứ nhất: x1 q0 y1 l1cosq1 l1sinq1 x1 q0 y1 q1l1sinq1 q1l1cosq1 (2.3) Trọng tâm lắc thứ hai: x2 q0 y2 L1cosq1 L1sinq1 l2 sinq2 l2 cosq2 x2 q0 y2 q1 L1sinq1 q1 L1cosq1 q2l2 cosq2 (2.4) q2l2 sinq2 Động xác định theo công thức: Trong đó: Động đế trượt: T0 m0 q02 (2.5) Động lắc thứ nhất: T1 J1q12 m1v12 J1q12 m1 q0 q1l1cosq1 q1l1sinq1 (2.6) Động lắc thứ hai: T2 J q 22 J q 22 m2 v22 m2 q0 q1 L1cosq1 q2 l2 cosq2 Tổng động hệ lắc ngược kép: q1 L1sinq1 q2 l2 sinq2 (2.7) 69 0.15 Goc lech lac thu hai thuc te dung Fuzzy logic Goc lech lac thu hai (rad) 0.1 -0.1 -0.2 0,5 1,5 Time (s) 2,5 Hình 6.5: Góc lệch lắc thứ hai với điều khiển Fuzzy 0.4 Goc lech lac thu nhat thuc te dung Fuzzy logic Goc lech lac thu nhat (rad) 0.3 0.2 0.1 -0.1 -0.2 -0.3 0.5 1.5 Time (s) Hình 6.6: Góc lệch lắc thứ với điều khiển Fuzzy 2.5 70 0.15 Vi tri xe thuc te dung Fuzzy logic 0.1 Vi tri xe (m) 0.05 -0.05 -0.1 -0.15 -0.2 0.5 1.5 Time (s) 2.5 Hình 6.7: Vị trí xe với điều khiển Fuzzy 20 15 Dien ap dat vao dong co (V) 10 -5 -10 -15 -20 0.5 1.5 Time (s) 2.5 Hình 6.8: Điện áp đặt vào động với điều khiển Fuzzy Với điều khiển Fuzzy, góc lệch lắc thứ hai dao động nhiều quanh vị trí (hình 6.5) Góc lệch lắc thứ dao động lớn, vọt lố lên tới 0.3 rad (hình 6.6), vọt lố mà hệ thống ổn định Vị trí xe trì vị trí khoảng thời gian ngắn, sau lắc thứ dao động lớn nên bị lệch khỏi 71 vị trí từ giây thứ 1,5 (hình 6.7) Hệ thống giữ lắc vị trí hướng lên khoảng thời gian giây (hình 6.7) 6.4 Nhận xét Từ kết điều khiển thực tế, hệ lắc ngược kép học viên thực trì vị trí hướng lên Bộ điều khiển LQR phần 6.2 so với điều khiển Fuzzy phần 6.3 cho kết tốt thời gian trì vị trí hướng lên giây so với giây Tuy nhiên, hai điều khiển chưa tối ưu hóa, góc lệch hai lắc dao động quanh vị trí cân (từ hình 6.2 đến hình 6.7) Ngoài ra, thời gian giữ vị trí cân hướng lên hạn chế, khoảng giây điều khiển LQR khoảng giây điều khiển Fuzzy Tuy nhiên, thành công bước đầu tảng cho bước cải tiến để cân tốt 72 Chương KẾT LUẬN VÀ HƯỚNG PHÁT TRIỂN Chương trình bày tóm tắt kết mà đề tài đạt được, hạn chế tồn mô hình hướng phát triển để khắc phục giới hạn nhằm hoàn thiện đề tài tốt 7.1 Kết đạt Qua việc thực mô chạy thực tế mô hình, đề tài đạt kết sau:  Xây dựng mô hình toán học hệ lắc ngược kép  Xây dựng điều khiển LQR điều khiển cân hệ lắc ngược kép Từ điều khiển LQR điều khiển tốt hệ thống, học viên huấn luyện dùng Anfis tạo điều khiển mờ điều khiển cân hệ thống  Xây dựng mô hình lắc ngược kép  Thuật toán LQR, Fuzzy logic áp dụng mô hình lắc ngược kép  Điều khiển cân lắc ngược kép  Trong trình thực điều khiển mô hình thực tế, học viên nhận thấy: việc điều khiển cân hệ lắc ngược kép dùng điều khiển mờ phức tạp, đòi hỏi am hiểu vấn đề, đáp ứng thông số hệ thống  Khi sử dụng LQR, thông số mô hình quan trọng, thông số mô hình đưa xác đảm bảo hệ thống đứng yên điểm cân Ngược lại, hệ thống dao động quanh điểm cân bằng, điểm hạn chế đề tài điều khiển thực tế mô hình  Vì việc tự tạo điều khiển mờ cho hệ lắc ngược kép phức tạp, nên học viên dùng Anfis để huấn luyện điều khiển Fuzzy dựa vào điều khiển LQR điều khiển hệ thống 73 7.2 Hướng phát triển đề tài Việc điều khiển lắc ngược kép có độ ổn định cao ta cần phát triển đồng thời phần cứng phần mềm mô hình:  Về phần cứng: Mở rộng độ dài trượt, để trượt có thêm không gian hoạt động  Về phần mềm (giải thuật điều khiển): Thiết kế điều khiển khác Neural, tuyến tính hóa vào áp dụng lắc ngược kép để tìm kết điều khiển tốt  Nhận dạng xác thông số hệ thống ước lượng thông số động cơ, áp dụng phương pháp điều khiển LQR  Đề tài điều khiển ổn định hai lắc vị trí cân hướng lên, hướng phát triển khắc phục hạn chế độ dao động hai lắc, trì vị trí trượt vị trí xác định trượt 74 TÀI LIỆU THAM KHẢO [1] Mehdi Yousefi Tabari, Dr Ali Vahidian Kamyad, Design optimal Fractional PID Controller for Inverted Pendulum with Genetic Algorithm, International Journal of Scientific & Engineering, Research Volume 4, Issue 2, February2013 [2] K Chakraborty, Dr J.Mahato, R R Mukherjee, Tuning of PID Controller of Inverted Pendulum Using Genetic Algorithm, The International Journal of Electronics & Communication Technology, Vol 4, Issue SPL-1, Jan – March 2013 [3] Mohammad Reza Dastranj, Kazem Esmaeili Khoshmardan, Faezeh Sayad Sijani, Younes Ghezi, Design Of Optimal PID Controller Using Genetic Algorithm, Australian Journal of Basic and Applied Sciences, 2011 [4] Jianqiang Yi, Naoyoshi Yubazaki, Kaoru Hirota, Stabilization control of seriestype double inverted pendulum system using the SIRMs dynamically connected fuzzy inference model, Artificial Intelligence in Engineering 15 , 2001 [5] Sandeep Kumar Yadav, Sachin Sharma, Mr Narinder Singh, Optimal Control of Double Inverted Pendulum Using LQR Controller, International Journal of Advanced Research in Computer Science and Software Engineering, Volume 2, Issue 2, February 2012 [6] Mandar R Nalavade, Mangesh J Bhagat, Vinay V Patil, Balancing Double Inverted Pendulum on A cart by Linearization Technique, International Journal of Recent Technology and Engineering (IJRTE), ISSN: 2277-3878, Volume-3, Issue-1, March 2014 [7] Huỳnh Thái Hoàng, Hệ thống điều khiển thông minh, NXB Đại học quốc gia Tp.HCM, 2006 [8] Nguyễn Việt Hùng, Nguyễn Tấn Đời, Trương Ngọc Anh, Tạ Văn Phương, Bài giảng Điều khiển thông minh, Trường Đại học sư phạm kỹ thuật Tp.HCM, 2008 75 [9] Texas instruments, TMS320F28335 digital signal controllers Data manual, 2007 [10] Nguyễn Thị Phương Hà, Huỳnh Thái Hoàng “Lý thuyết điều khiểntự động”, Nhà xuất Đại học Quốc gia 2006 [11] Nguyễn Thị Phương Hà, “Lý thuyết điều khiển đại”, Nhà xuất Đại học Quốc gia 2008 [12] Nguyễn Như Hiền, Lại Khắc Lãi, “Hệ mờ Nơron kỹ thuật điều khiển”, Nhà xuất Khoa học Tự nhiên Công nghệ Hà Nội, 2007 76 PHỤ LỤC Hàm S-funtion xử lí tín hiệu encoder đọc giá trị góc lắc thứ hai function y = fcn(u) if ((u= 0)); y = pi*u/4096; else y = pi*(u-8192)/4096; end Hàm S-funtion xử lí tín hiệu encoder đọc giá trị góc lắc thứ function y = fcn(u) if (u0) { out[0]='+'; } else { out[0]='-'; x=-x; } out[6] = x%10+48; 78 x/=10; out[5] = x%10+48; x/=10; out[4] = 46; out[3] = x%10 +48; x/=10; out[2]= x%10 +48; x/=10; out[1]= x%10 +48; Hàm S-funtion Builder điều khiển function [u, sign_u, dienap] = fcn(vr, goc_link2, goc_link1, vitrixe, sign_u_before) if ((goc_link2 < 0.636) && (goc_link2 > -0.636) && (goc_link1 < 0.636) && (goc_link1 > -0.636))%&&(vitrixe0.35)) if((vr>20)||(vr=0) { Serial.print("+"); sprintf(sprintfBuffer,"%05ld",Count); } else { sprintf(sprintfBuffer,"%06ld",Count); } //Serial.print("Encoder Value: "); Serial.print(sprintfBuffer); Serial.println("E"); delay(10); } void EncoderInterrupt() { if (digitalRead(pin_B)==0) { 81 Count++; } else { Count ; } } Phương trình trạng thái hệ lắc ngược hai bậc tự Hệ phương trình trạng thái hệ lắc ngược hai bậc tự có dạng: x f ( x) g ( x)u Với: f ( x) x2 f2 x4 f4 ; x6 f6 Các thành phần g ( x) g2 g4 g6 tính Matlab có công thức sau 82 83 [...]... Mặt khác, một bộ điều khiển mờ có m đầu ra dễ dàng cài đặt thành m bộ điều khiển mờ chỉ có một đầu ra vì vậy bộ điều khiển mờ MIMO chỉ có ý nghĩa về lý thuyết, trong thực tế không dùng  Theo bản chất của tín hiệu đưa vào bộ điều khiển ta phân ra bộ điều khiển mờ tĩnh và bộ điều khiển mờ động Bộ điều khiển mờ tĩnh chỉ có khả năng xử lý các tín hiệu hiện thời, bộ điều khiển mờ động có sự tham gia của... Chương 4 GIẢI THUẬT ĐIỀU KHIỂN HỆ CON LẮC NGƯỢC KÉP Trình bày sơ lược về cơ sở lý thuyết về điều khiển LQR, điều khiển mờ, điều khiển mờ Anfis (mờ nơron thích nghi) – các giải thuật được áp dụng để điều khiển đối tượng trong đề tài 4.1 Lý thuyết bộ điều khiển Linear Quadratic Regulation (LQR) 4.1.1 Khái niệm điều khiển bền vững 4.1.1.1 Sai số mô hình và ổn định bền vững Hệ thống điều khiển bền vững làm... thuyết bộ điều khiển logic mờ Trên cơ sở luận văn phân tích ưu điểm của bộ điều khiển mờ so với bộ điều khiển truyền thống, ta nhận thấy việc áp dụng bộ điều khiển mờ thành công trên đối tượng con lắc ngược kép vẫn còn là một thách thức 4.2.1 Giới thiệu bộ điều khiển mờ Lý thuyết mờ ra đời ở Mỹ, ứng dụng đầu tiên ở Anh nhưng phát triển mạnh mẽ nhất là ở Nhật Trong lĩnh vực tự động hóa, logic mờ ngày... giải mờ và tối ưu hoá Trong điều khiển người ta thường chọn phương pháp giả mờ “thỏa hiệp” như phương pháp trọng tâm, phương pháp trung bình có trọng số… Những lưu ý khi thiết kế bộ điều khiển mờ:  Không bao giờ dùng điều khiển mờ để giải quyết bài toán mà có thể dễ dàng thực hiện bằng bộ điều khiển kinh điển  Không nên dùng bộ điều khiển mờ cho các hệ thống cần độ an toàn cao  Thiết kế bộ điều khiển. .. hình con lắc ngược kép Mô hình hệ con lắc ngược kép được xây dựng trong đề tài là hệ con lắc cổ điển, bao gồm một con chạy có khả năng di chuyển theo phương ngang trên một thanh ray, con lắc thứ nhất được gắn trên con chạy Đầu còn lại của con lắc thứ nhất được kết nối với con lắc thứ hai, cả con lắc thứ nhất và con lắc thứ hai đều có thể quay tự do trong mặt phẳng vuông góc với mặt đất Cả hai con lắc. .. động 4.2.4 Bộ điều khiển mờ trực tiếp cho hệ con lắc ngược kép Đối tượng có một ngõ vào là F nhưng có tới sáu ngõ ra Do đó, để điều khiển hệ thống thực tế ta cần phải tiến hành xây dựng bộ điều khiển mờ trực tiếp có sáu ngõ vào, một ngõ ra có cấu trúc như Hình 4.4 q0 q0 du dt q1 du dt Bộ điều khiển Fuzzy trực tiếp Hệ con lắc ngược hai bậc tự do q2 du dt Hình 4.4: Cấu trúc bộ điều khiển mờ với sáu... khiển mờ phải được thực hiện qua thực nghi m 4.2.3 Phân loại bộ điều khiển mờ Cũng giống như điều khiển kinh điển, bộ điều khiển mờ được phân loại dựa trên các quan điểm khác nhau:  Theo số lượng đầu vào và đầu ra ta phân ra bộ Điều khiển mờ "Một vào một ra" (SISO); "Nhiều vào - một ra" (MISO); "Nhiều vào - nhiều ra" (MIMO) 32  Bộ điều khiển mờ MIMO rất khó cài đặt hệ quy tắc Mặt khác, một bộ điều khiển. .. toán điều khiển động Bộ điều khiển mờ tĩnh chỉ có khả năng xử lý các giá trị tín hiệu hiện thời Để mở rộng miền ứng dụng của chúng vào các bài toán điều khiển động, các khâu động học cần thiết sẽ được nối thêm vào bộ điều khiển mờ tĩnh nhằm cung cấp cho bộ điều khiển các giá trị đạo hàm hay tích phân của tín hiệu Cùng với những khâu động học bổ sung này, bộ điều khiển tĩnh sẽ trở thành bộ Điều khiển mờ. .. bộ điều khiển mờ trực tiếp Hoạt động của một bộ điều khiển mờ phụ thuộc vào kinh nghi m và phương pháp rút ra kết luận theo tư duy của con người sau đó được cài đặt vào máy tính trên cơ sở logic mờ 30 Sơ đồ khối của bộ điều khiển mờ trình bày ở hình 4.3 gồm thành phần chính là bộ điều khiển mờ cơ bản với ba khối chức năng là mờ hóa, hệ quy tắc và giải mờ Thực tế, trong một số trường hợp khi ghép bộ. .. cho bộ điều khiển sẽ trở thành n6 Giả sử mỗi ngõ vào có 3 hàm liên thuộc thì cần có 729 luật, có 4 hàm liên thuộc thì phải có 4096 luật Đây là vấn đề khó khăn rất lớn 4.3 Lý thuyết hệ mờ - nơron (Fuzzy -Neural) Để khắc phục nhược điểm của bộ điều khiển mờ trực tiếp ở trên, học viên đề xuất sử dụng bộ điều khiển mờ Anfis (Adaptive neuro fuzzy inference system – mờ nơ-ron thích nghi) để học một bộ điều khiển ... hành điều khiển cân hệ lắc ngược kép mô hình xây dựng  Nhận xét kết mô thực tế 1.4.2 Phạm vi nghi n cứu Ứng dụng điều khiển LQR, điều khiển mờ nơron thích nghi để điều khiển cân hệ lắc ngược kép. .. đề khó, nghi n cứu Từ nguyên nhân trên, định chọn đề tài “ĐIỀU KHIỂN CÂN BẰNG CON LẮC NGƯỢC KÉP DÙNG BỘ MỜ_NEURON_THÍCH NGHI nhằm nghi n cứu kỹ lý thuyết mờ, ứng dụng logic mờ điều khiển hệ... Chương GIẢI THUẬT ĐIỀU KHIỂN HỆ CON LẮC NGƯỢC KÉP Trình bày sơ lược sở lý thuyết điều khiển LQR, điều khiển mờ, điều khiển mờ Anfis (mờ nơron thích nghi) – giải thuật áp dụng để điều khiển đối tượng