1. Trang chủ
  2. » Kỹ Thuật - Công Nghệ

Nghiên cứu ứng dụng luật điều khiển thích nghi mờ trượt trong hệ bám sát vị trí điện thủy lực

8 568 1

Đang tải... (xem toàn văn)

THÔNG TIN TÀI LIỆU

Thông tin cơ bản

Định dạng
Số trang 8
Dung lượng 395,07 KB

Nội dung

Bài báo trình bày phương pháp tổng hợp bộ điều khiển hệ truyền động điện thủy lực bám sát vị trí khi tính đến các yếu tố không xác định, phương trình động học của hệ là hệ phi tuyến bậc 3. Luật điều khiển được xây dựng trên cơ sở kết hợp các luật điều khiển trượt mờ thích nghi nhằm giảm thiểu dao động trên mặt trượt, nâng cao tính bền vững với các thành phần không xác định chính xác của mô hình. Thuật toán tổng hợp được kiểm chứng mô phỏng trên MatlabSimulink.

Hội nghị toàn quốc lần thứ Điều khiển Tự động hoá - VCCA-2015 DOI: 10.15625/vap.2015.0003 Nghiên cứu ứng dụng luật điều khiển thích nghi mờ trượt hệ bám sát vị trí điện thủy lực Research and application of Adaptive fuzzy sliding mode controller for electro-hydraulic tracking position servo systems Nguyễn Thanh Tiên – Học viện Kỹ thuật Quân E-Mail: ngttienktd@gmail.com Nguyễn Công Định – Học viện Kỹ thuật Quân E-Mail: dinhnc@mta.edu.vn Nguyễn Trọng Thanh – Trường cao đẳng Điện tử - Điện lạnh Hà nội E-Mail: trongthanhcddtdl@yahoo.com Tóm tắt Bài báo trình bày phương pháp tổng hợp điều khiển hệ truyền động điện thủy lực bám sát vị trí tính đến yếu tố không xác định, phương trình động học hệ hệ phi tuyến bậc Luật điều khiển xây dựng sở kết hợp luật điều khiển trượt mờ thích nghi nhằm giảm thiểu dao động mặt trượt, nâng cao tính bền vững với thành phần không xác định xác mô hình Thuật toán tổng hợp kiểm chứng mô Matlab-Simulink Từ khóa: Điều khiển trượt, hệ bám sát điện thủy lực, đánh giá mờ thích nghi với phương pháp điều khiển thông thường Ngày nay, công trình nghiên cứu phương pháp điều khiển dựa lý thuyết điều khiển đại ngày nhiều, với mục tiêu nâng cao chất lượng hoạt động điều kiện thiếu thông tin đo lường, tác động nhiễu loạn…, cụ thể như: điều khiển thích nghi, điều khiển trượt, phương pháp backstepping tích hợp; trượt mờ thích nghi, [1,2,3,4,6,7] Trong báo này, nhóm tác giả tập trung nghiên cứu, ứng dụng tổng hợp điều khiển trượt kết hợp với luật mờ thích nghi có tính đến yếu tố không xác định, nhằm nâng cao chất lượng hệ thống, tăng tính bền vững giảm dao động mặt trượt Abstract: This article presents a method of Nội dung synthesizing controller for tracking position electrohydraulic systems when taking into account factors not identified, dynamical equations is the third order nonlinear system Controller is built on the basis of combining the fuzzy sliding mode controller adapted to minimize fluctuations in the sliding surface, enhance sustainability with not determined components of the model Synthesis algorithm was tested on Matlab-Simulink simulation Keywords: Sliding mode control, Electro-hydraulic Position Servo System, Adaptive Approximation Fuzzy 2.1 Mô hình hệ truyền động bám sát vị trí điện thủy lực Xét mô hình hệ truyền động điện thủy lực ổn định độ cao hệ với chân kích thủy lực mô tả hình Mô hình hoá hệ thống xây dựng sở phương trình sau [1,9]: - Phần động học hệ van: Cơ cấu điện từ van phân phối khuếch đại thủy lực Đầu vào điện áp điều khiển, đầu lưu lượng Cơ sở xây dựng phương trình động học trình bày [9] Khi đảm bảo tuyến tính điện áp điều khiển góc quay phần ứng van mô hình toán học hệ mô tả phương trình sau: ( ps  pL ) (1) QL  Cd wxv  g ( pL )u  Phần mở đầu Hệ truyền động điện thủy lực đóng vai trò quan trọng số hoạt động ngành công nghiệp, quân sự…, lựa chọn phù hợp cho hệ thống truyền động có yêu cầu mật độ công suất lớn Một ưu điểm hệ thống truyền động điện thủy lực khả chịu tải, trường hợp thiết bị truyền động điện bị hạn chế sinh nhiệt mức Tuy nhiên, động học hệ thống điện thủy lực có tính phi tuyến cao kích thước lớn Trong thực tế, việc thiết kế điều khiển cho hệ thống khó khăn đối VCCA-2015 g ( pL )  K x Cd w ( ps  pL )  (2) Trong đó: QL - Lưu lượng dầu thủy lực chảy qua van; Cd - Hệ số lưu lượng; w - Tiết diện mặt cắt dẫn dầu van; xv - Dịch chuyển trượt thân van; ps - Áp suất dầu thủy lực nguồn cung cấp; pL Hiệu áp suất dầu vào hai ngăn xy-lanh để sinh 13 Hội nghị toàn quốc lần thứ Điều khiển Tự động hoá - VCCA-2015 dịch chuyển cho piston;  - Khối lượng riêng dầu thủy lực [kg/ m3] Dịch chuyển trượt sinh lực điện từ cuộn dây van, ta mong muốn dịch chuyển tỷ lệ thuận với điện áp tác động vào cuộn dây Khi tín hiệu điện áp chọn tín hiệu điều khiển u ta có: xv  K x u - Động lực học chuyển động Piston xy lanh: Phương trình cân lực tác động vào Piston d2 y dy (3) M  pL A  Bc  K L y  FL dt dt Phương trình cân lưu lượng dy V dpL QL  Ctc p L +A + t (4) dt 4e dt DOI: 10.15625/vap.2015.0003 Diện tích hiệu dụng Piston; Vt - Hệ số thể 4 e tích mô đun đàn hồi tổng dầu thủy lực thành xy lanh; M - Tổng khối lượng tác động lên Piston; Bc - Hệ số lực cản nhớt; K L - Hệ số cứng triển khai; FL - Phản lực tương tác Đặt biến trạng thái : x1  y - Độ dịch chuyển dọc trục piston ép xuống bề mặt; x  x3  dy - Tốc độ dịch chuyển; dt d2y - Gia tốc dịch chuyển dt Trong đó: y - Dịch chuyển Piston; Ctc - Hệ số rò rỉ dầu thủy lực qua Piston xy lanh; A Bộ điều khiển van servo Điện áp điều khiển u p0 ps P y H.1 Mô hình hệ truyền động điện thủy lực xy lanh – van servo Trên sở phương trình (1)-(4) ta thu được:  x x  x2  x3  x3   4e K L Ctc x1  MVt  4e Ctc Bc  K LVt  4e A2 x2  MVt  4e Ctc M  Vt Bc 4 C F dFL x3  g ( pL )u  e tc L  MVt MVt M dt (5) Đặt : f ( x)    d (t )   4e K L Ctc x1  MVt 4e Ctc Bc  K LVt  4e A2 4 C M  Vt Bc x2  e tc x3 MVt MVt 4e Ctc FL dFL  MVt M dt Trong thành phần d (t ) có chứa thành phần lực cản ngoại lực FL , tốc độ biến thiên Thành phần trước, không đo d (t ) xem thành phần nhiễu loạn không xác định tác động lên hệ thống Trong thực tế, VCCA-2015 hệ thống vũ khí, khí tài đặt xe động, triển khai chiến đấu chân kích thủy lực sử dụng để đảm bảo cân cho hệ thống vũ khí Các tác động ngoại lực lực rung động trình làm việc động cơ, thiết bị, ảnh hưởng gió, độ nghiêng không cân bằng, ảnh hưởng xung lực phát bắn, Từ chất vật lý nguồn ngoại lực có giới hạn lượng, nên d (t ) hàm nhiễu loạn không xác định bị chặn d (t )  D   (6) Trong D số xác định Giá trị D ta tính toán dựa điều kiện cụ thể thiết bị điều kiện làm việc Thành phần hàm f ( x1 , x2 , x3 , e , Ctc , KL ,Vt , Bc ) có giá trị phụ thuộc vào biến số x1 , x2 , x3 hệ số làm việc hệ thống e , Ctc , KL ,Vt , Bc Các hệ số xác định thực nghiệm biến thiên trình làm việc [9] Theo [1] không tải, g(pL) xác định: 14 Hội nghị toàn quốc lần thứ Điều khiển Tự động hoá - VCCA-2015 g ( pL )  4e A Kq K x MVt (7) Điều kiện :  g ( x)  4e max Amax K q max U Nguon M minVt (8) Trong đó: U Nguon biên độ điện áp nguồn khuếch đại điện tử điều khiển van, thường U Nguon  24V Ta có hệ phương trình không gian trạng thái hệ sau :  x1  x2 ;  (9) x2  x3 ;  x3  f ( x)  g ( x)u  d (t ) Trong đó, thành phần f ( x), g ( x), d (t ) hàm phi tuyến không xác định, nhiễu loạn với ràng buộc (6), (7), (8) 2.2 Tổng hợp luật điều khiển Trong [11, 12] đề cập đến việc biến đổi hệ (9) hệ sai số với biến sai số phụ thuộc tư tưởng tổng hợp điều khiển chiếu, luật điều khiển cuối xây dựng sở điều khiển trượt Trong nội dung nghiên cứu này, nhóm tác giả tập trung vào việc giảm thiểu dao động mặt trượt cách: Xây dựng đánh giá thích nghi thành phần số bất định, xấp xỉ hóa hàm không xác định lô gíc mờ sở mô hình mờ T-S để xây dựng luật điều khiển bù; xây dựng hàm tiệm cận hàm dấu điều khiển trượt lý tưởng hàm bão hòa dùng lô gíc mờ Biến đổi hệ (9) dạng sai số: Sai số bám sát định nghĩa: e1  x1  x1d , gọi   e  e1 e2 e3   e1 e1 e1  , với lim e1     , T T t T0 Trong  số nhỏ tùy ý, T0 khoảng thời gian xác định trước Trong trường hợp lý tưởng lim e1  Khi đó, hệ (11) chuyển hệ sai số [8] t  có dạng :  e1  e2 ;  e2  e3 ;  e3  f (e, x1d )  g (e, x1d )u  d (t )   d x1 (10) Bài toán bám sát đặt tìm cấu trúc tín hiệu điều khiển u để cho tín hiệu đầu x1 bám sát theo tín hiệu đặt tính toán trước x1d Không tính tổng quát ta giả thiết hàm f (e, x1d ), g (e, x1d ) hàm trơn d(t) hàm trơn bị chặn Chọn mặt trượt sau [5]: VCCA-2015 DOI: 10.15625/vap.2015.0003 S (e)  C1e1  C2e2  e3 (11) Với C1, C2 số chọn cho đa thức đặc trưng phương trình S(e)=0 Hurwitz Vi phân hai vế mặt trượt (11) ta có :  S (e)  C1e2  C2 e3  f (e, x1d )   g (e, x1d )u  d (t )   d x1 (12) Trong trường hợp lý tưởng ta hoàn toàn biết chọn luật điều khiển sau : g (e, x1d )u  C1e2  C2 e3  f (e, x1d )  d (t )   ksign( S )   d x1  Thay vào (12) ta được: S (e)  ksign(S ) , phương trình vi phân có vế phải gián đoạn Nếu chọn k  số dương, SS  Như S (e)  sai số e1  0, e2  0, e3  [11] Theo phương thức tổng hợp điều khiển trượt [5], luật điều khiển phân chia thành hai thành phần: u [  C1e2  C2 e3  f (e, x1d )  d (t )   d  x1 g (e, x1d )  ksign( S )] (13 =ueq  u N ) Với : ueq  [  C1e2  C2 e3  f (e, x1d )  d (t )   d ] x1 g (e, x1d ) uN  (ksign( S )) g (e, x1d ) Trong : ueq - tín hiệu điều khiển tương đương uN - tín hiệu điều khiển gián đoạn Trong thực tế, f ( x), g ( x), d (t ) hàm có chứa yếu tố bất định chưa biết ta thực luật điều khiển (13) Tuy nhiên ta xây dựng luật điều khiển tiệm cận luật (13) sở giá trị đánh giá hàm [10] Để có đánh giá ta sử dụng phương pháp đánh ˆ ˆ ˆ giá mờ thích nghi f ( x), g ( x), h( x) , với sai số đánh ˆ ˆ giá nhỏ tùy ý, f ( x)  f ( x)  0, g ( x)  g ( x)  0, ˆ d (t )  h( x)  Để nâng cao độ xác ta đưa ˆ ˆ ˆ vào đánh giá f ( x), g ( x) h( x) số tự  f , g , h Các số đánh giá thông qua luật thích nghi [10] ˆ ˆ f ( x)  f ( x  f ); ˆ ˆ g ( x)  g ( x g ); (14) ˆ ˆ h( x)  h( x h ) tín hiệu điều khiển tương đương ueq có dạng : 15 Hội nghị toàn quốc lần thứ Điều khiển Tự động hoá - VCCA-2015 ˆ ueq  Từ (15) (23) ta có : ˆ ˆ [  C1e2  C2 e3  f ( x  f )  h( x h )+ d ] x1 ˆ g ( x g )  cách: Định nghĩa S S biến đầu vào [1], hệ điều khiển lô gíc mờ kết hợp luật Nếu-Thì cho dạng sau :  ˆ R( j ) : IF S A1j S A2j THEN ueq p j  j  1, 2, , N  ˆ Trong đó, ueq biến đầu hàm liên thuộc Biến đầu vào hệ lô gíc mờ hàm liên thuộc  S S xác định sau :  ˆ  h( x h )  d (t )  ksign( S ) (16) (24) Tồn sai số hàm phi tuyến thực tế đánh giá xấp xỉ hàm sở đánh giá mờ thích nghi [10]: ˆ w   f (e, x1d )  f ( x * )  f   (25) *  ˆ ˆ   g (e, x1d )  g ( x g ) ueq   Thành phần nhiễu loạn d (t ) chế áp việc lựa chọn:   * ˆ h x h  k sign(S ) Trong đó, k j (26) tham số thiết kế để chế áp thành phần nhiễu bất định Khi (24) viết lại sau:   *  ˆ ˆ ˆ ˆ ˆ S (e)  f ( x * )  f ( x  f )  g ( x g )  g ( x g ) ueq  f j Sử dụng luật hợp thành tích, mờ hóa Singleton, giải mờ theo phương pháp trung bình-trọng số, ta có :  ˆ ueq  T  ( S , S ) (17)   ˆ ˆ ˆ  h( x  )  h( x h )  h( x  )  w  d (t )  ksign( S ) * h * h (21) vào ta : *    ˆ S (e)  (*   f )T  f ( S , S )  (g  g )T g ( S , S )ueq  f * * ˆ  (h  h )T h ( S )  h( x h )  w  d (t )  ksign( S ) Trong đó,       [p1 , p2 , , pN ]T ,  (S , S )  1 (S , S ),  (S , S ), ,  N (S , S )     (S , S )   A ( S ).A ( S ) j j N T (18)  A (S ).A (S ) j j 1 f f  ˆ g ( x g )    ( S , S ); (19) T ˆ h( x h )  h h ( S )  Giả thiết hàm  (S , S ) biết Do  f , g , h thay đổi liên tục, ta cần tìm  f , g , h để cực tiểu hóa sai số hệ thống Định nghĩa tham số tối ưu hệ mờ:   ˆ *  arg  sup f ( x  f )  f (x )  f     R  p  x R f i1   ˆ  sup g ( x g )  g ( x )   xR3  g  R qi i1   * ˆ h  arg  sup h( x h )  d (t )     R  r  x R  * g  arg h i1 i (20) (21) (22) Khi đó, phương trình vi phân mặt trượt (12) chuyển sang luật điều khiển mờ thích nghi tìm sở:  ˆ S (e)  C1e2  C2 e3  f (e, x1d )  g (e, x1d )ueq   d (t )   d  g (e, x1d )u N x1 (28) Mục tiêu ta cần tìm luật điều khiển thích nghi để chỉnh định  f , g h cho cực tiểu hóa sai số đánh giá tham số * *  f  *   f , g  g  g , h  h  h f Xét hàm xác định dương: V i vào (27) ta có: * ˆ  h( x h )  w  d (t )  ksign( S ) f T g g (27) * * Đặt:  f  *   f , g  g  g , h  h  h f T    ˆ S (e)  T  f ( S , S )  T g ( S , S )ueq  h h ( S )  f g j (14) viết lại sau: ˆ  f ( x  )  T  ( S , S ); VCCA-2015   ˆ ˆ ˆ S (e)  f (e, x1d )  f ( x  f )  g (e, x1d )  g ( x g ) ueq  (15) Để xây dựng luật điều khiển (15), ta phải xác ˆ ˆ ˆ định hàm f ( x  f ), g ( x g ), h( x h ) ,    j   S  c1     A ( S )  exp    j   ,          j    S  c2       A ( S )  exp       2j      DOI: 10.15625/vap.2015.0003 (23) T 1 T ( S   f  f   T  g  h  h ) g r1 r2 r3 (29) Vi phân hai vế phương trình (29) ta có:   ˆ   V  ST  f ( S , S )  T  f  ST  g ( S , S )ueq  f f g r1  T T T   g g  Sh h ( S )  h h  r2 r3  * ˆ  S h( x h )  w  d (t )  ksign( S )  (30)       Trong đó,  f   f , g  g , h  h , (30) viết lại sau: 16 Hội nghị toàn quốc lần thứ Điều khiển Tự động hoá - VCCA-2015             ˆ  V  T S  f ( S , S )   f   T S g ( S , S )ueq  g     f  g     r1  r2              T  h S h ( S )  h      r3      ˆ  S h( x * )  w  d (t )  ksign( S )  Trong đó, hàm liên thuộc biến đầu vào S xác định sau: S S _ PL    , S _ PS  1 S _ PL          h s (35) (31) S S _ NL     , S _ NS  1 S _ NL      s    Ta chọn luật thích nghi sau:     r S  (S , S ) ; f DOI: 10.15625/vap.2015.0003 f   ˆ  g  r2 S g ( S , S )ueq ; h  r3 S h (S ) uˆ (32) Trong (31), để * ˆ S h( x h )  w  d (t )  ksign( S )  ta chọn   hệ số sau: Theo tính chất bị chặn sai số đánh giá xấp xỉ hàm phi tuyến bất định (định lý Stone-Weierstrass) [10], ta có: w  , với  số biết trước Như từ (26) ta có:  * ˆ S h( x h )  w  d (t )  ksign( S )   w.S  d (t ).S  (k  k ) S (33)  [(k  k )  (  D)] S Thay (32), (33) vào (31) ta được:  V  [(k  k )  (  D)] S  Để: V  0, Thì: N _ NL uˆ N _ PL u ˆ N _ NS (36) 1 u N   m ˆ   ,  0 u N   m ˆ   1 u N   m ˆ    0 u N   m ˆ   1 uN  ˆ    uN _ PS    0 uN  ˆ   (37) (38) ˆ Biến đầu uN :  S _ PL ( m )  S _ PS   ,S    S _ PL  S _ PS   ˆ uN    S _ NL ( m )  S _ NS   ,S 0    S _ NL  S _ NS   (39) Như vậy, ta nhận dạng hàm thành (34) (k  k )  ( D) Như vậy, chọn số (k  k ) thỏa mãn điều phần điều khiển gián đoạn: S ˆ uN   m          s kiện (34) hệ (10) ổn định tiệm cận theo Lyapunov gốc, tức e1  0, e2  0, e3  Nói cách khác Với: luật điều khiển (13) với đánh giá mờ thich nghi cho m  thành phần điều khiển tương đương (15), luật cập (40)   n1   ˆ   Ci ei  x1nd  f max  D  u N ; i  1, 2,3    g  i1   nhật thích nghi (32), đảm bảo hệ (10) ổn định tiệm Trong f max giá trị giới hạn hàm f ( x) cận theo Lyapunov gốc nhận từ giới hạn biến vị trí, tốc độ 2.3 Vấn đề giảm tượng dao động Hạn chế phương pháp điều khiển theo chế độ gia tốc thực tế hệ trượt tượng dao động mặt trượt Hiện (40) ta thấy việc tiếp cận mặt trượt hàm tượng dao động mặt trượt thành phần điều bão hòa giảm tần số thay đổi dấu tín khiển gián đoạn sinh Để giảm tượng ta hiệu điều khiển Như giảm số lần cắt xấp xỉ thành phần chuyển mạch hàm liên qua mặt trượt hệ thống tác động điều khiển tục biến mặt trượt [1] Cụ thể, với S biến đầu ˆ vào uN biến đầu ra, ta định nghĩa: ˆ Nếu S dương nhỏ (PS) Thì uN dương nhỏ (PS) giảm tượng dao động Nếu S ZERO Nếu S âm lớn (NL) Nếu S âm nhỏ (NS) ˆ Thì uN ZERO ˆ Thì uN âm lớn (NL) ˆ Thì uN âm nhỏ (NS) Với việc xấp xỉ luật điều khiển gián đoạn (13) mặt trượt [5] Trên sở nội dung xây dựng, tổng hợp ta xây dựng sơ đồ khối điều khiển hệ thống điều khiển bám sát hình ˆ Nếu S dương lớn (PL) Thì uN âm lớn (NL) VCCA-2015 17 Hội nghị toàn quốc lần thứ Điều khiển Tự động hoá - VCCA-2015 DOI: 10.15625/vap.2015.0003 Mô hình động học chuyển động (5) m g ( x) ˆ uN  x3  f ( x)  g ( x)u  d (t ) u   ˆ ueq đương ˆ ueq (15)   x1  x2  x1d  d (t ) ˆ ueq Điều khiển tương  x2  x3 Mờ hóa đánh giá hàm (19), (32) ˆ  f ( x  f )    f ( S , S ); T f T  ˆ g ( x g )  g g ( S , S ); f ( x) e1 Xây dựng mặt trượt (11) e2 S (e)  C1e1  C2e2  e3 T ˆ h( x h )  h h ( S ) Điều chỉnh chuyển mạch Bám sát vị trí e1  x1  x1d e3 Tạo luật điều khiển S ˆ u N   m tanh( ) (40) s H.2 Mô hình vòng điều khiển bám sát vị trí với luật điều khiển kết hợp trượt mờ thích nghi 2.4 Mô Simulink matlab Xét thông số hệ thống [1]: Áp suất dầu thủy lực nguồn cung cấp: Ps=1 (MPa) Hệ số dòng chảy: KxKq=2,15.10-4 (m3s-1A-1) Diện tích hiệu dụng piston: A=1,86.10-3 (m2) Tổng thể tích dầu: Vt=6,528.10-4 (m3) Tổng hệ số rò rỉ hệ thống:Ctc=2,58.10-12(m3s-1Pa1 ) Hệ số đặc trưng cho hệ thống: e =700 Khối lượng tác động lên piston: M=51.05 (Kg) Hệ số lực cản nhớt : Bc=60.9,8=588 (Nsm-1)  =860 (kgm-3) Khối lượng riêng dầu thủy lực: (a) Sai số bám sát e1 Hệ số cứng nền: KL=0.1 (Nm-1) Giả thiết chọn thông số mặt trượt C=[1 1] tín hiệu đầu vào xd (t )  1sin(t   / 2) , hệ số cập nhật thích nghi r1=5, r2=10, r3=2, ta xét trường hợp mô sau: Trường hợp 1: Xét f(x), g(x), d(t) hàm xác định Trong trường hợp ta hoàn toàn có đủ thông tin để tạo luật điều khiển theo (13) Kết mô nhận hình Từ hình 3a, 3b với luật điều khiển (13) chọn hệ thống ổn định tiệm cận gốc, nhiên luật điều khiển có sử dụng hàm sign nên gây tượng dao động tần số cao mặt trượt (hình 3b) điện áp điều khiển có dạng hàm chuyển mạch (hình 3c) VCCA-2015 (b) Trạng thái hệ không gian pha (e1,e2,e3) (c) Tín hiệu điều khiển u H.3 Kết mô trường hợp 18 Hội nghị toàn quốc lần thứ Điều khiển Tự động hoá - VCCA-2015 Trường hợp 2: Xét f(x), g(x) hàm phi tuyến không xác định, d(t) dạng nhiễu loạn trước, bị chặn với d (t )  sử dụng luật mờ thích nghi (19), (32) để đánh giá hàm đó, thêm khâu xử lý mờ (40) thay hàm sign để giảm dao động Xây dựng mờ (16), (17): Mờ hóa mặt trượt S(x): Hàm liên thuộc với tập mờ Hàm liên thuộc đầu (18): Giải mờ phương pháp trọng tâm, ta kết mô hình DOI: 10.15625/vap.2015.0003 Kết luận Với hướng tiếp cận tổng hợp điều khiển bám sát vị trí điện thủy lực báo mở hướng tổng hợp điều khiển hệ phi tuyến bậc với cấu trúc phân tầng có xét đến thành phần bất định Luật điều khiển tổng hợp dựa sở điều khiển trượt có kết hợp đánh giá mờ thích nghi hàm phi tuyến không xác định, đảm bảo tính ổn định tiệm cận theo tiêu chuẩn Lyapunov Với kết ta ứng dụng vào tổng hợp điều khiển cho đối tượng điện thủy lực với độ xác cho trước, có tính bền vững, có nhiều triển vọng ứng dụng xây dựng thiết bị, khí tài quân Tài liệu tham khảo [1] (a)Sai số bám sát e1 (b) Trạng thái hệ không gian pha (e1, e2,e3) (c) Tín hiệu điều khiển u H.4 Kết mô trường hợp Từ hình 4a, 4b, với luật điều khiển (15) luật đánh giá hàm số bất định mờ thích nghi (32) chọn, hệ thống ổn định tiệm cận gốc, dao động dạng chuyển mạch tín hiệu điều khiển giảm (hình 4c), đảm bảo tính hội tụ sai số lớp biên xác định, tùy thuộc vào việc thiết kế hàm mờ xấp xỉ So sánh kết mô hai trường hợp ta thấy: - Dạng sai số bám sát trường hợp có thành phần bất định, nhiễu loạn không khác so với trường hợp biết rõ hoàn toàn nhiễu - Trạng thái hệ không gian pha (e1,e2,e3) trường hợp có dao động nhiều trường hợp thay hàm dấu hàm bão hòa - Tín hiệu điều khiển trường hợp có dạng hàm dấu, tần số cao Dạng tín hiệu điều khiển trường hợp dạng gần liên tục Thông qua kết mô ta thấy chất lượng điều khiển bám sát trường hợp có thành phần bất định nhiễu loạn đảm bảo tương đương trường hợp lý tưởng, thể tính bền vững kháng nhiễu luật điều chỉnh VCCA-2015 Yitong Bai, Ping Li Adaptive fuzzy sliding mode control for electro-hydraulic position servo systems, Control and Decision Conference (CCDC), 2010 Chinese [2] Jinkun Liu, Fuchun Sun, Chattering free adaptive fuzzy terminal sliding mode control for second order nonlinear system, Control theory and Applications, Vol 4, 385-391, 2006 [3] Wallace Moreira Bessa, Max Suell Dutra, and Edwin Kreuzer Adaptive fuzzy sliding mode control for electro-hydraulic position servo systems, Proceedings of the XIII International Symposium on Dynamic Problems of Mechanics (DINAME 2009) [4] H M Chen, J P Su, J C Renn, A novel sliding mode control of an elctro-hydraulic position servo system, IEEE Trans Ind Electron, Vol.85, 1928-1936, 2002 [5] V I Utkin,… Sliding Mode Control in Electromechanical System, Taylor Francis, London, UK, 1999 [6] J Wang, A B Rad, P Chan, Indirect adaptive fuzzy sliding mode control: Part I: fuzzy switching, Fuzzy sets and systems, Vol.122, No.1, 21-30, 2001 [7] Guan and S Pan Adaptive sliding mode control of electro-hydraulic system with nonlinear unknown parameters Control Engineering Practice, 16:1275–1284, 2008a [8] Juntuan Zhang and Defu Cheng, Yunfeng Liu and Guangliang Zhu Adaptive Fuzzy Sliding Mode Control for Missile Electro-hydraulic Servo Mechanism, 978-1-4244-2114-5/08/$25.00 © 2008 IEEE [9] Herbert E Merritt, Hydraulic control systems John Wiley & Sons, inc USA 1991 [10] Jay A Farrell, Marios M Polycarpou Adaptive Approximation Based Control Jonh Wiley & Sons, INC., Publication 2006 [11] Nguyễn Thanh Tiên, Nguyễn Trọng Thanh Tổng hợp điều khiển cho hệ bám điện sở phương pháp Backstepping kết hợp điều khiển chế độ trượt Hội nghị toàn quốc Điều khiển Tự động hoá - VCCA-2011 19 Hội nghị toàn quốc lần thứ Điều khiển Tự động hoá - VCCA-2015 DOI: 10.15625/vap.2015.0003 [12] Nguyễn Thanh Tiên, Nguyễn Trọng Thanh Tổng hợp điều khiển cho hệ điện thủy lực phi tuyến cấu trúc phân tầng có thành phần bất định sở phương pháp phân khối kết hợp điều khiển trượt Tạp chí Khoa học Kỹ thuật.-Số 138 (8-2011) - Học viện KTQS GS.TSKH Nguyễn Công Định sinh năm 1963, nhận Tiến sỹ chuyên ngành “Điều khiển hệ thống kỹ thuật” năm 1991 viện hàn lâm khoa học Udơbekitxtan (Liên Xô cũ), TSKH chuyên ngành “Phân tích Hệ thống Điều khiển tự động” năm 1995 Đại học Tổng hợp kỹ thuật Tasken (Liên Xô cũ), nhận Học hàm GS ngành Tự động hóa năm 2012 GS.TSKH Nguyễn Công Định Giám đốc Học viện KTQS, hướng nghiên cứu là: Điều khiển thích nghi hệ thống phi tuyến, điều khiển thông minh, Mô hình hóa, mô TS Nguyễn Thanh Tiên Sinh năm 1973 Nhận Kỹ sư Điện – điện tử Học viện Kỹ thuật Quân năm 1995 Thạc sỹ tự động hóa điều khiển từ xa Học viện KTQS năm 2004, nhận Tiến sỹ Kỹ thuật Điều khiển Viện vấn đề điều khiển, Viện hàn lâm khoa học Liên bang Nga năm 2008 Hiện giảng viên Khoa Kỹ thuật điều khiển – Học viện KTQS Lĩnh vực nghiên cứu: Điều khiển hệ điện cơ, Hệ thống có cấu trúc thay đổi, Điều khiển phi tuyến Nguyễn Trọng Thanh sinh năm 1981 Hà nội nhận đại học ngành điện tử viễn thông trường đại học Bách khoa Hà nội năm 2005, nhận cao học ngành Tự động hóa Học viện KTQS năm 2009 Hiện làm việc NCS Bộ môn Kỹ thuật Điện - Khoa Kỹ thuật Điều khiển - Học viện KTQS Lĩnh vực nghiên cứu: Điều khiển phi tuyến, truyền động điện, điều khiển thông minh VCCA-2015 20

Ngày đăng: 08/07/2016, 17:09

TỪ KHÓA LIÊN QUAN

TÀI LIỆU CÙNG NGƯỜI DÙNG

TÀI LIỆU LIÊN QUAN