Dùng điều khiển mờ và mạng thần kinh điều khiển hệ thống chống bó cứng phanh (ABS) sử dụng thuật toán học chế độ trượt

Dùng điều khiển mờ và mạng thần kinh điều khiển hệ thống chống bó cứng phanh (ABS) sử dụng thuật toán học chế độ trượt

LẠI MINH PHỤNG – 1570371

NGUYỄN DIỆP LÊ NGUYÊN - 1570369

(tạm dịch) DÙNG ĐIỀU KHIỂN MỜ VÀ MẠNG THẦN KINH ĐIỀU KHIỂN HỆ THỐNG CHỐNG BÓ CỨNG PHANH (ABS)

SỬ DỤNG THUẬT TOÁN HỌC CHẾ ĐỘ TRƯỢT

Neuro-fuzzy control of antilock braking

system (ABS) using sliding mode incremental learning algorithm

Giới thiệu đề tài

 Đề tài ứng dụng hệ Neuro-Fuzzy kết hợp với lý thuyết điều khiển trượt để cảitiến hiệu suất của hệ thống chống bó cứng phanh

 Mô hình điều khiển truyền thống:

 Xây dựng mô hình toán học mô tả động học của hệ ABS

 Sử dụng bộ điều khiển PD thực hiện điều khiển

 -> Hạn chế:

 Mô hình toán học không chính xác vì độ phi tuyến cao.

 Hệ thống điều khiển thiếu chính xác vì điều kiện vận hành hệ thống thay đổi nhiều và liên tục -> sai số hệ thống lớn

Giới thiệu đề tài

 Đề tài ứng dụng hệ Neuro-Fuzzy kết hợp với lý thuyết điều khiển trượt để cảitiến hiệu suất của hệ thống chống bó cứng phanh

 Bài báo sử dụng một số khái niệm:

 Hệ thống chống bó cứng phanh (ABS)

 Điều khiển chế độ trượt (Sliding mode control)

 Thuật toán đệ quy bình phương cực tiểu (recursive least squares method)

 Hàm Lyapunov

Hệ thống chống bó cứng phanh (ABS)

 Hệ thống chống bó phanh (Anti-lock Braking System) được dịch từ tiếng

Đức Antiblockiersystem) là một hệ thống trên ô tô giúp cho bánh xe của

phương tiện luôn quay và bám đường trong khi phanh (phanh trượt), chống lại việc bánh xe bị trượt trên mặt đường do má phanh bó cứng tăng

phanh hoặc đĩa phanh

Trích Wikipedia

-Hệ thống chống bó cứng phanh (ABS)

 Chức năng của hệ thống ABS: (nguồn internet)

Cấu tạo gồm 4 thành phần chính

 Cảm biến

 Bộ điều khiển ECU

 Bơm thuỷ lực và các van điều khiển

Điều khiển chế độ trượt (Sliding mode control)

 Trong hệ thống điều khiển, Sliding mode control là phương thức điều khiển phi

tuyến thay thế động học của hệ thống phi tuyến bằng cách áp dụng tín hiệu

điều khiển không liên tục để hệ thống “trượt” trong khe giới hạn trạng thái

bình thường của hệ thống

Tạm dịch từ Wikipedia

- Phương thức điều khiển này được ứng dụng cho hệ có độ phi tuyến cao hoặc

độ không ổn định cao (bị chi phối bởi nhiều yếu tố không kiểm soát hoặc đolường được)

Điều khiển chế độ trượt (Sliding mode control)

 Mô tả Sliding mode control:

 Theo hình ảnh bên dưới, hệ thống được điều khiển có độ phi tuyến cao,

luôn dao động quanh một phương trình tuyến tính

 Nếu hệ được điều khiển dao động trong vùng Sliding surface boundary layer thì được coi là ổn định, nếu vượt ra ngoài vùng đó được coi là bất ổnđịnh

Điều khiển chế độ trượt (Sliding mode control)

 Theo trình bày của bài báo:

 Việc đưa ra mô hình toán học chính xác cho hệ động học của ABS là

không khả thi, vì điểm làm việc ổn định của hệ thống là không ổn định, nghĩa là nó thay đổi tùy theo điều kiện vận hành của hệ thống

 Ví dụ hệ số ma sát, vận tốc góc của bánh xe bị ảnh hưởng lớn từ yếu tố

khách quan: độ trơn trợt của mặt đường (độ ẩm trên mặt đường, chất liệu

bề mặt…), độ căng hơi của lốp xe…những yếu tố này luôn thay đổi theothời gian và không thể đo lường được

Điều khiển chế độ trượt (Sliding mode control)

 Chính vì vậy Sliding mode control được lựa chọn để đảm bảo tính bền vững

của hệ thống tránh được sự thay đổi của điều kiện vận hành

Thuật toán đệ quy bình phương cực tiểu.

 Theo trình bày của bài báo:

 Để đo được vận tốc tuyệt đối của xe cần phải tính toán tốc độ vòng quay của bánh xe, nhưng khi bánh xe bị khóa do lực phanh quá lớn thì việc tínhtoán tốc độ vòng quay của bánh xe là không khả thi

 Thuật toán bình phương cực tiểu (Least square method) được lựa chọn đểnội suy tốc độ thực tế của xe theo thời gian thực

Hàm Lyapunov

 Hàm Lyapunov là một hàm vô hướng dùng để chứng minh tính ổn định thế cân

bằng (equilibrium) của một phương trình vi phân toàn phần (ordinary

differental equation – ODE)

 Hàm Lyapunov đóng vai trò quan trọng trong lý thuyết ổn định (Stability

theory) và lý thuyết điều khiển (Control theory)

 Trong bài báo, tính ổn định của hệ thổng được đảm bảo khi bộ điều khiển được

thiết kế tuân theo hàm Lyapunov

Giới thiệu bộ điều khiển

 Do đặc tính động học khá phức tạp, phi tuyến cao, phụ thuộc vào điều kiện đường xá, động học khác nhau

 Để thiết kế, Unsal và Kachroo đã test và thử nghiệm ở nhiều điều kiện khác nhau để thu thập dữ liệu nhằm mô phỏng hệ thống ABS.

 Các bộ điều khiển được áp dụng cho thiết kế như:

Giới thiệu bộ điều khiển

 Vì mô hình động học của hệ thống ABS không thể mô tả dưới dạng phương

trình toán học nên nhóm nghiên cứu:

 Thực hiện thực nghiệm để lấy dữ liệu động học của ABS

 Dùng Neuro network để học lại đặc tính động học của ABS và thay thế cho

mô hình động học ABS thực tế trong quá trình điều khiển

Giới thiệu bộ điều khiển

 Fuzzy logic dùng để xác định điều kiện mặt đường -> bộ điều khiển sẽ điều

chỉnh lực thắng dựa trên giá trị hiện tại và quá khứ của tốc độ bánh xe và ápsuất thắng

 Genetic Algorithms: điều chỉnh các thông số của hệ mờ.

Giới thiệu bộ điều khiển

 Bộ điều khiển thích nghi kết hợp neuro-fuzzy được sử dụng thay thế cho hệđộng học phi tuyến, hệ động học không xác định (unknown dynamics), môhình hóa độ lệch (modeling errors), nhiễu, bộ điều khiển độ trượt của bánh xe

 Kết hợp neuro-fuzzy để học lại thuật toán điều khiển Sliding mode

Bộ điều khiển Neuro – Fuzzy



Bộ điều khiển Neuro – Fuzzy



Bộ điều khiển Neuro – Fuzzy

 Nguyên tắc điều kiện phần tử Rij trong bộ mờ

 Thông số tế bào ở lớp ẩn thứ Wij

Bộ điều khiển Neuro – Fuzzy



Thuật toán học hệ số trượt



Kết quả mô phỏng

 Ứng với các thông số, ta có kết quả mô phỏng hệ số trượt

 Tín hiệu điều khiển và tốc độ do bộ PD và NFFC tạo ra ứng với các điều kiện mặt đường khác nhau

 Biểu đồ phase

 Hàm liên thuộc của bộ điều khiển Fuzzy

Kết quả thực nghiệm thu được

 Mô hình thực nghiệm

 Đồ thị hệ số trượt và tín hiệu điều khiển thực nghiệm

Kết luận

 Kết quả mô phỏng và thực nghiệm cho thấy, việc kết hợp bộ điều khiển PD và bộ điều khiển thích nghi neuro-fuzzy có thể xác định trước độ trượt có thể xảy ra nếu các thông

số của bộ điều khiển neuro-fuzzy được điều chỉnh phù hợp.

 Theo đánh giá của nhóm nghiên cứu phương pháp này làm cho việc tính toán đơn giản hơn rất nhiều so với phương pháp truyền thống.

HẾT