Sử dụng thuật toán mờ nơ ron điều khiển cân bằng con lắc ngược

1 BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO ĐẠI HỌC ĐÀ NẴNG Công trình ñược hoàn thành ĐẠI HỌC ĐÀ NẴNG Header Page of 126 NGUYỄN HỮU MỸ SỬ DỤNG THUẬT TOÁN MỜ NƠ RON ĐIỀU KHIỂN CÂN BẰNG CON LẮC NGƯỢC Người hướng dẫn khoa học: TS Nguyễn Quốc Định Phản biện 1: TS Nguyễn Hoàng Mai Phản biện 2: TS Võ Bình Chuyên ngành: Tự ñộng hóa Mã số: 60.52.60 Luận văn ñược bảo vệ hội ñồng chấm luận văn tốt nghiệp thạc sĩ kỹ thuật họp Đại học Đà Nẵng vào ngày 10 tháng năm 2011 TÓM TẮT LUẬN VĂN THẠC SĨ KỸ THUẬT Đà Nẵng – Năm 2011 Có thể tìm hiểu luận văn tại: - Trung tâm Thông tin – Học liệu, Đại học Đà Nẵng - Trung tâm Học liệu, Đại học Đà Nẵng Footer Page of 126 1 Header Page of 126 MỞ ĐẦU - Tìm hiểu ñiều khiển mờ; - Tìm hiểu lý thuyết mạng nơ ron; LÝ DO CHỌN ĐỀ TÀI - Nghiên cứu kết hợp lý thuyết mờ mạng nơ ron ñể ñiều Trong thập niên gần ñây, lý thuyết tập mờ mạng nơ ron nhân tạo ñã phát triển nhanh ña dạng Công nghệ mờ khiển cân hệ thống xe – lắc ngược; - Mô hệ thống phần mềm Matlab - Simulink công nghệ mạng nơ ron ñã cung cấp công nghệ cho ngành công nghiệp làm nhiều sản phẩm thông minh, ñáp ứng nhu ĐỐI TƯỢNG VÀ PHẠM VI NGHIÊN CỨU cầu thị trường cần có ñiều khiển linh hoạt hơn, thiết Đối tượng nghiên cứu: bị “biết” làm việc với toán khó, phải xử lý nhiều loại thông - Hệ xe – lắc ngược; tin mập mờ, chưa ñầy ñủ thiếu xác - Bộ ñiều khiển PID, ñiều khiển mờ nơ ron Phạm vi nghiên cứu: Với logic mờ, trí tuệ nhân tạo phát triển mạnh mẽ năm gần ñây tạo sở xây dựng hệ chuyên gia, hệ có - Xây dựng mô hình toán học cho hệ thống xe – lắc ngược; khả cung cấp “kinh nghiệm ñiều khiển hệ thống” hay gọi - Điều khiển cân hệ thống ñiều khiển kinh ñiển hệ trợ giúp ñịnh Trí tuệ nhân tạo ñược xây dựng dựa mạng nơron nhân tạo Sự kết hợp logic mờ mạng nơ ron thiết kế hệ thống ñiều khiển tự ñộng khuynh hướng hoàn toàn mới, phương hướng thiết kế hệ ñiều khiển thông minh, hệ PID; - Điều khiển cân hệ thống ñiều khiển mờ nơ ron học thông số ANFIS; - Mô hệ thống phần mềm Matlab - Simulink, ñánh thống mà ñiều khiển có khả tư não giá kết người, tức có khả tự học hỏi, tự chỉnh ñịnh lại cho phù PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU hợp với thay ñổi không lường ñược trước ñối tượng ñiều Nghiên cứu lý thuyết: khiển - Nghiên cứu xây dựng mô hình lắc ngược; Từ nguyên nhân trên, ñịnh chọn ñề tài “SỬ DỤNG THUẬT TOÁN MỜ NƠ RON ĐIỀU KHIỂN CÂN BẰNG CON LẮC NGƯỢC” nhằm nghiên cứu kỹ lý thuyết mờ, mạng nơ ron kết hợp chúng ñể tạo ñiều khiển - Nghiên cứu ñiều khiển PID ñiều khiển cân lắc ngược; - Nghiên cứu kết hợp thuật toán mờ nơ ron ñể ñiều khiển cân lắc ngược thông minh Phương pháp thực nghiệm: MỤC ĐÍCH NGHIÊN CỨU Sử dụng phần mềm Matlab – Simulink làm công cụ xây dựng - Tìm hiểu lắc ngược phương pháp ñiều khiển cân nó; Footer Page of 126 mô hình mô hệ thống 3 Header Page of 126 Ý NGHĨA KHOA HỌC VÀ THỰC TIỄN CỦA ĐỀ TÀI Con lắc ngược sở ñể tạo hệ thống tự cân như: xe hai bánh tự cân bằng, tháp vô tuyến, giàn khoan, công trình biển… CHƯƠNG TỔNG QUAN VỀ CON LẮC NGƯỢC 1.1 MÔ HÌNH CON LẮC NGƯỢC Khi lý thuyết ñiều khiển ñại ngày hoàn Xét hệ thống lắc ngược hình 1.1 Con lắc ngược ñược thiện lắc ngược ñối tượng ñược áp gắn vào xe kéo ñộng ñiện Chúng ta xét toán hai chiều, dụng ñể kiểm tra lý thuyết ñó nghĩa lắc di chuyển mặt phẳng Con lắc ngược không CẤU TRÚC LUẬN VĂN thể ổn ñịnh ngã xuống trừ có lực tác ñộng thích hợp MỞ ĐẦU Chương 1: Giả sử khối lượng lắc tập trung ñầu hình vẽ TỔNG QUAN VỀ CON LẮC NGƯỢC (khối lượng không ñáng kể) Lực ñiều khiển u tác ñộng vào xe Đưa mô hình lắc ngược, xây dựng mô hình toán Yêu cầu toán ñiều khiển vị trí xe giữ cho lắc ngược học, mô hình hóa Matlab - Simulink thẳng ñứng (con lắc cân bằng) Chương 2: LÝ THUYẾT MỜ Chương trình bày lý thuyết ñiều khiển mờ ñể làm sở cho chương sau xây dựng ñiều khiển mờ - nơron Chương 3: l sin θ MẠNG NƠ RON VÀ KẾT HỢP MẠNG NƠ RON VỚI HỆ MỜ θ l cosθ Trình bày sở lý thuyết mạng nơron kết hợp mạng nơron với hệ mờ Chương 4: ĐIỀU KHIỂN CÂN BẰNG CON LẮC NGƯỢC SỬ DỤNG BỘ ĐIỀU KHIỂN PID Trình bày sở lý thuyết xây dựng ñiều khiển PID ñiều khiển cân lắc ngược Chương 5: Hình 1.1: Mô hình lắc ngược ỨNG DỤNG HỆ LOGIC MỜ NƠ RON ĐIỀU KHIỂN CÂN BẰNG CON LẮC NGƯỢC Chú thích: Xây dựng ñiều khiển mờ nơ ron ANFIS ñiều khiển cân l: chiều dài lắc ngược (m) lắc ngược Mô so sánh kết g: gia tốc trọng trường (m/s ) u: lực tác ñộng vào xe (N) ñiều khiển mờ nơ ron PID m: khối lượng lắc (kg) x: vị trí xe (m) KẾT LUẬN VÀ KIẾN NGHỊ Footer Page of 126 M: khối lượng xe (kg) θ: góc lắc ngược phương thẳng ñứng (rad) Header Page of 126 1.2 MÔ HÌNH TOÁN HỌC CỦA HỆ CON LẮC NGƯỢC Gọi xG, yG tọa ñộ vật nặng ñầu lắc, ta có: u cosθ − ( M + m)g.sin θ + M l cosθ sinθ θ&2 m.l(cosθ )2 − ( M + m)l (1.10) xG = x + l.sinθ (1.1) Chúng ta thấy hệ lắc ngược hệ phi tuyến, ñể yG = l cos θ (1.2) ñiều khiển hệ lắc ngược ñiều khiển PID cần Áp dụng ñịnh luật II Newton cho chuyển ñộng theo phương x, ta có: u= M 2 d x d x + m 2G dt dt (1.3) Thay x G = x + l sin θ vào (1.3) ta ñược: u= M d2x d2 + ( x + l sin θ ) m dt dt u = ( M + m) &x& − m.l(sin θ )θ& + m.l(cos θ )θ&& (1.4) (1.5) lắc quanh trục ta ñược: d xG d yG m l cos θ − m l sin θ = m.g.l sin θ (1.6) dt dt Thay xG = x + l sin θ yG = l cos θ vào (1.6) ta ñược:  d   d  m ( x + l sin θ ) l cos θ − m (l cos θ ) l sin θ = m.g.l sin θ  dt   dt  (1.7) Khai triển ñạo hàm biểu thức (1.7) rút gọn ta ñược: m.&x& cos θ + m.l.θ&& = m.g sin θ (1.8) Từ (1.5) (1.8) ta suy ra: u + m.l(sin θ )θ&2 − m.g cos θ sin θ M − m − m(cosθ )2 Footer Page of 126 Giả sử góc θ nhỏ ñể xấp xỉ sin θ ≈ 0; cos θ ≈ & θ ≈ Với ñiều kiện trên, tuyến tính hóa phương trình (1.5) (1.8) thành phương trình: u m.g − θ M M u M+m θ&& = − + g.θ M l M l (1.12) (1.13) (1.14) 1.2.1 Hàm truyền lắc ngược 1.2.1.1 Quan hệ θ u Chuyển ñổi Laplace vế phương trình (1.14) ta ñược: s Φ ( s) = − U ( s) M + m + g.Φ(s) M l M l (1.15) Biến ñổi (1.15) ta ñược: Φ ( s) M l = G1 (s) = U ( s) s2 − M + m g M l − 1.2.1.2 Quan hệ x u (1.9) (1.11) Từ (1.11) (1.12) ta suy ra: &x& = Mặt khác, áp dụng ñịnh luật II Newton cho chuyển ñộng quay tuyến tính hóa mô hình toán học ( M + m)&x& + m.l.θ&& = u m.&x& + m.l.θ&& = m.g.θ Khai triển ñạo hàm (1.4) rút gọn ta ñược: &x& = θ&& = Từ (1.13) ta có: &x& m.g θ = − u M M u (1.16) Header Page of 126 Chuyển ñổi Laplace phương trình ta ñược: 1.3.2 Mô hình lắc ngược phi tuyến s X (s) m.g Φ(s) = − U ( s) M M F ( s) (1.17) Từ (1.16) (1.17) ta suy ra:  m.g M + m  s − − g X (s) M M l M l   = G2 (s) = M +m U ( s) s4 − g.s M l (1.18) Từ phương trình: u + m.l(sin θ )θ& − m.g cos θ sin θ &x& = M − m − m(cos θ ) θ&& = u cos θ − ( M + m)g sin θ + M l cos θ sin θ θ& m.l(cos θ ) − ( M + m)l xây dựng mô hình lắc ngược phi tuyến Simulink 1.2.2 Phương trình trạng thái lắc 1.3 MÔ HÌNH CỦA HỆ CON LẮC NGƯỢC TRÊN MATLAB – SIMULINK 1.3.1 Mô hình lắc ngược tuyến tính Từ phương trình: &x& = u m.g − θ; M M θ&& = − u M+m + g.θ M l M l ta xây dựng mô hình lắc ngược tuyến tính Simulink Hình 1.3: Mô hình lắc ngược phi tuyến 1.4 KẾT LUẬN Bằng cách áp dụng ñịnh luật Newton ta thành lập ñược mô hình toán học cho lắc ngược Sử dụng phần mềm Matlab – Simulink xây dựng ñược mô hình lắc ngược tuyến tính, phi tuyến Ứng dụng lý thuyết ñiều khiển tự ñộng có ñược hàm truyền phương trình trạng thái Các phương trình toán học, mô hình lắc ngược sở cho việc xây dựng ñiều khiển chương sau Hình 1.2: Mô hình lắc ngược tuyến tính Footer Page of 126 9 10 Header Page of 126 CHƯƠNG LÝ THUYẾT MỜ 2.1 TỔNG QUAN VỀ LOGIC MỜ 2.5.6.1 Luật hợp thành hai mệnh ñề hợp thành 2.5.6.2 Luật hợp thành nhiều mệnh ñề hợp thành 2.6 GIẢI MỜ 2.1.1 Quá trình phát triển logic mờ 2.6.1 Phương pháp cực ñại 2.1.2 Cơ sở toán học logic mờ 2.6.2 Phương pháp ñiểm trọng tâm 2.2 KHÁI NIỆM VỀ TẬP MỜ 2.6.2.1 Phương pháp ñiểm trọng tâm cho luật hợp thành SUM- 2.2.1 Tập kinh ñiển MIN 2.2.2 Định nghĩa tập mờ 2.6.2.2 Phương pháp ñộ cao 2.2.3 Các thông số ñặc trưng cho tập mờ 2.2.4 Các dạng hàm liên thuộc tập mờ 2.3 CÁC PHÉP TOÁN TRÊN TẬP MỜ 2.3.1 Phép hợp hai tập mờ 2.7 MÔ HÌNH BỘ ĐIỀU KHIỂN MỜ Bộ ñiều khiển mờ có mô hình cấu trúc hình 2.14 e e& &e& 2.3.1.1 Hợp hai tập mờ có sở 2.3.1.2 Hợp hai tập mờ khác sở 2.3.2 Phép giao hai tập mờ Hình 2.14: Mô hình ñiều khiển mờ 2.3.2.1 Giao hai tập mờ sở Khối mờ hóa: Đầu vào khối thông thường tín 2.3.2.2 Giao hai tập mờ khác sở hiệu môi trường ngoài: sai lệch, tích phân ñạo hàm cấp 2.3.3 Phép bù tập mờ 2.4 BIẾN NGÔN NGỮ VÀ GIÁ TRỊ CỦA BIẾN NGÔN NGỮ 2.5 LUẬT HỢP THÀNH MỜ 2.5.1 Mệnh ñề hợp thành 2.5.2 Luật hợp thành mờ 2.5.3 Các cấu trúc luật hợp thành 2.5.4 Luật hợp thành ñơn có cấu trúc SISO sai lệch có giá trị rõ Khối biến ñổi tín hiệu nói thành giá trị mờ x* hàm liên thuộc Khối luật hợp thành: Sử dụng luật hợp thành mờ có nhiệm vụ liên kết giá trị mờ x* ñầu vào theo cấu trúc luật hợp thành ñịnh ñể tìm giá trị mờ tín hiệu ñiều khiển u* Khối giải mờ: Có nhiệm vụ biến ñổi giá trị mờ tín hiệu ñiều khiển u* thành giá trị rõ tín hiệu ñiều khiển u ñể ñiều khiển ñối 2.5.4.1 Luật hợp thành MIN tượng cho sai lệch e cực tiểu 2.5.4.2 Luật hợp thành PROD 2.8 KẾT LUẬN 2.5.5 Luật hợp thành ñơn có cấu trúc MISO 2.5.6 Luật nhiều mệnh ñề hợp thành Footer Page of 126 Chương trình bày lý thuyết ñiều khiển mờ ñể làm sở cho chương sau xây dựng ñiều khiển mờ nơ ron 11 12 Header Page of 126 CHƯƠNG MẠNG NƠ RON VÀ KẾT HỢP MẠNG NƠ RON VỚI HỆ MỜ 3.1 MẠNG NƠ RON 3.1.1 Mô hình mạng nơ ron nhân tạo 3.1.1.1 Khái niệm 3.1.1.2 Mô hình nơ ron a) Nơ ron ñơn giản b) Nơ ron với nhiều ñầu vào (véc tơ vào) j j j IF x1 is A1 AND x2 is A AND … AND xn is A n THEN n   f j = µ j  p 0j + ∑ p ij  i =1   (3.54) j với xi biến ñầu vào (i = 1, 2, …, n); y biến ñầu ra; A i biến ngôn ngữ mờ biến ñầu vào xi; µ A j (x i ) hàm liên thuộc i j biến ngôn ngữ mờ ñầu vào (j = 1, 2, …, M); p i ∈ R hệ số hàm tuyến tính fj(x1, x2, …, xn) ANFIS có cấu trúc hình 2.37 gồm lớp sau: 3.1.1.3 Cấu trúc mạng A11 a) Mạng lớp µ A1 (x1 ) j A b) Mạng nhiều lớp R1 µ1 µ1 A1M c) Mạng hồi quy µ1f1 A1j 3.1.2 Huấn luyện mạng Rj A ij 3.1.2.1 Nguyên tắc huấn luyện mạng AM i 3.1.2.2 Huấn luyện mạng truyền thẳng lớp (Mạng Adeline) A1n 3.1.2.3 Huấn luyện mạng MLP truyền thẳng A nj a) Nguyên tắc huấn luyện chung AM n µj µj ∑ µ M fM RM µM µM µ A M (x n ) n b) Thuật toán lan truyền ngược với mạng hai lớp 3.2 KẾT HỢP MẠNG NƠ RON VỚI HỆ MỜ 3.2.1 So sánh ưu, nhược ñiểm hệ mờ mạng nơ ron 3.2.2 Giới thiệu tổng quan hệ lai 3.2.3 Các ñiều khiển mờ nơ ron học thông số 3.2.3.1 Bộ ñiều khiển mờ nơ ron với luật mờ 3.2.3.2 ANFIS Mạng thích nghi dựa sở hệ suy luận mờ (Adaptive Network base Fuzzy Inference System – ANFIS), ñược Jang ñề xuất Hình 3.22: Sơ ñồ cấu trúc ANFIS Lớp 1: Là ñầu vào, nơ ron thứ i có tín hiệu vào xi Lớp 2: Mỗi phần tử hàm liên thuộc µ j (x i ) có dạng Ai hàm tam giác, hàm Gauss hàm hình chuông, … Trong ñó thông số dạng hàm liên thuộc lớp thông số ñiều chỉnh Lớp 3: Mỗi phần tử Π tương ứng thực luật thứ j: n µ j = ∏ µ A ( xi ) j năm 1992 Sử dụng luật mờ dạng TSK sau: Footer Page of 126 i =1 i (3.55) 13 14 Header Page of 126 Lớp 4: Mỗi phần tử N tương ứng thực tính toán: µj = µj j =1 4.2 ĐIỀU KHIỂN GIỮ CON LẮC CÂN BẰNG (3.56) M ∑µ 4.1.2.3 Phương pháp Chien-Hrones-Reswick 4.2.1 Vị trí ñiều khiển PID ñiều khiển giữ lắc cân j 4.2.2 Tác ñộng PID ñiều khiển góc lệch lên vị trí xe Lớp 5: Mỗi phần tử j thực tính toán giá trị:   f j = µ j  p0j + ∑ pij xi  i =1   n với 4.2.3 Điều khiển vị trí giữ lắc cân dùng PID (3.57) µ j giá trị ñầu lớp {p , p , p , , p , , p j j j j i j n } thông số ñiều chỉnh Lớp 6: Chỉ phần tử thực phép tổng tính giá trị ñầu ra: M ∑µ y= j =1 M j fj ∑µ j =1 j M = ∑ µj fj (3.58) j =1 3.3 KẾT LUẬN 4.2.4 Kết mô Với thông số lắc phần phụ lục Thông số ñiều khiển PID: Bộ PID 1: KP = 50 KI = 110 KD = 3.5 Bộ PID 2: KP = 10 KI = 0.0001 KD = 4.2.4.1 Tín hiệu vào vị trí xe (xe di chuyển m) Ban ñầu giữ lắc cân bằng, tín hiệu vào vị trí ñặt ñể xe di chuyển ñến ñích cách vị trí ban ñầu m theo phương nằm ngang Thực mô ta ñược kết sau: Chương trình bày lý thuyết mạng nơron kết hợp mạng nơron với hệ mờ Trên sở ñó ta thiết kế ñược ñiều khiển mờ nơ ron Trong luận văn, ñiều khiển mờ nơ ron ñược sử dụng ñể ñiều khiển cân lắc ngược CHƯƠNG ĐIỀU KHIỂN CÂN BẰNG CON LẮC NGƯỢC SỬ DỤNG BỘ ĐIỀU KHIỂN PID 4.1 TỔNG QUAN VỀ BỘ ĐIỀU KHIỂN PID 4.1.1 Khái quát 4.1.2 Các phương pháp xác ñịnh tham số ñiều khiển PID 4.1.2.1 Phương pháp Ziegler-Nichols thứ 4.1.2.2 Phương pháp Ziegler-Nichols thứ hai Footer Page of 126 Hình 4.12: Đáp ứng hệ cho xe di chuyển m 15 16 Header Page of 126 4.2.4.2 Tín hiệu vào có dạng xung vuông ñể xe chạy phía 4.3 KẾT LUẬN Phương thức ñiều khiển PID cho ñiều khiển tốt với hệ trước, phía sau m thống SISO Điều có nghĩa ñầu vào ñược ñiều Kết mô khiển PID thời ñiểm Tuy nhiên, PID ñược sử dụng ñiều khiển vị trí xe giữ lắc cân ñồng thời, nên cần sử dụng ñiều khiển PID Các PID ñã ñiều khiển ñược hệ lắc ngược CHƯƠNG ỨNG DỤNG HỆ LOGIC MỜ NƠ RON ĐIỀU KHIỂN CÂN BẰNG CON LẮC NGƯỢC 5.1 ỨNG DỤNG BỘ ĐIỀU KHIỂN MỜ NƠ RON HỌC Hình 4.14: Kết ñiều khiển theo vị trí với tín hiệu vào có dạng xung vuông 4.2.4.3 Tín hiệu ban ñầu góc lệch theta Ban ñầu cho lắc lệch góc pi/6, thực mô ta ñược kết sau: THÔNG SỐ ANFIS TRONG ĐIỀU KHIỂN CON LẮC NGƯỢC 5.1.1 Xây dựng tập liệu Với mô hình lắc ngược trên, chọn giá trị ngõ biến trạng thái sau: Vị trí (x) [-0.3 0.3]; Góc lệch (θ) [-3 3]; Vận tốc ( x& ) [-1 1] Vận tốc góc ( θ& ) [-3 3] Ứng với ñoạn lấy ñiểm cách ñều Như số trường hợp biến trạng thái có với ñiểm vừa chọn 6×6×6×6 = 1296 Hay có tất 1296 vectơ trạng thái [ θ ,θ&, x , x& ] 5.1.2 Chuẩn hóa số liệu huấn luyện mạng ANFIS Từ tập liệu thô ñã ñược xây dựng gồm 1296 mẫu học: Hình 4.15: Kết ñiều khiển theo góc lệch theta Footer Page of 126 -0.0003355991907 -0.0012978667240 -0.0028230041768 -0.0048510318065 -0.0073256269394 -0.0659894851294 -0.1254011011992 -0.1786269845279 -0.2260400361750 -0.2679993000061 1.500000000000 1.5002237050140 1.5008648089195 1.5018798419521 1.5032273289264 1.5048677406771 0.0439819347845 0.0835145033329 0.1188009233824 0.1500376973088 0.1774178175018 4.74341826442187 4.27631489476515 3.83012285117832 3.40392416176481 2.99729415215622 2.60998609094850 17 18 Header Page 10 of 126 Ta tiến hành chuẩn hóa số liệu sau: Chọn giá trị nằm khoảng [0.05 0.95] ' Áp dụng công thức: X t = 0.95( X t − a) + 0.05 A−a với: Xt: giá trị ban ñầu; A: giá trị max Xt; a: giá trị Xt; X’t: giá trị ñã chuẩn hóa Sau chuẩn hóa ta ñược tập liệu mới: 0.525029732 0.524978653 0.524832194 0.524600066 0.524291397 0.52391476 0.524858346 0.511011608 0.49854512 0.4873766 0.477427801 0.468623384 0.600690884 0.600702172 0.600734523 0.600785743 0.600853739 0.600936516 0.524858342 0.534087181 0.542382399 0.549786636 0.556341126 0.562086365 0.76435765 0.740787055 0.718271671 0.696765175 0.676246138 0.65670211 Hình 5.2: Cấu trúc suy diễn mờ Tập liệu sau ñược chuẩn hóa gồm 1296 mẫu ñược chia làm hai phần: 1200 mẫu ñược sử dụng ñể huấn mạng ANFIS, 96 mẫu lại dùng ñể kiểm tra mạng ANFIS sau ñược huấn luyện Hình 5.3: Sai lệch trình huấn luyện mạng ANFIS sử dụng thuật toán lan truyền ngược với 1000 chu kỳ huấn luyện Hình 5.1: Tập liệu ñược ñưa vào huấn luyện mạng ANFIS Footer Page 10 of 126 19 20 Header Page 11 of 126 5.1.3 Kết mô Mô với thông số lắc phần phụ lục 5.1.3.1 Điều khiển xe theo vị trí Hình 5.7: Kết ñiều khiển ñặt lắc lệch góc pi/6 thời ñiểm ban ñầu Không có lực tác ñộng bên Hình 5.4: Mô hình ñiều khiển ANFIS ñiều khiển xe theo vị trí Tín hiệu ñặt dạng xung vuông ñể xe chạy phía trước, phía sau m Bộ ñiều khiển ñưa xe ñến vị trí giữ lắc cân 5.1.3.3 Điều khiển theo lực tác ñộng vào xe Cho lực tác ñộng ngẫu nhiên vào xe, ñiều khiển có nhiệm vụ giữ lắc cân Ta có kết mô Hình 5.11:Kết ñiều khiển ñặt lực tác ñộng ngẫu nhiên vào hệ - góc lệch lắc vị trí xe Hình 5.5: Kết ñiều khiển theo vị trí tín hiệu vào có dạng xung vuông 5.1.3.2 Điều khiển theo góc lệch theta Ban ñầu cho lắc lệch góc pi/6 Thực mô ta ñược kết sau: Footer Page 11 of 126 5.2 SO SÁNH BỘ ĐIỀU KHIỂN MỜ NƠ RON VÀ PID 5.2.1 So sánh ñiều khiển mờ nơ ron PID ñiều khiển theo góc lệch Ban ñầu cho lắc lệch khỏi vị trí cân góc pi/6 Thực mô ta có kết sau: 21 22 Header Page 12 of 126 5.2.3 So sánh ñiều khiển mờ nơ ron PID ñiều khiển ñồng thời vị trí xe góc lệch ban ñầu lắc Ban ñầu cho lắc lệch góc pi/6, cho xe di chuyển m theo phương nằm ngang Ta có kết mô sau: Hình 5.12: So sánh ñiều khiển mờ nơ ron PID ñiều khiển theo góc lệch ban ñầu 5.2.2 So sánh ñiều khiển mờ nơ ron PID ñiều khiển theo vị trí xe Ban ñầu giữ lắc cân bằng, cho xe di chuyển m theo phương nằm ngang Thực mô ta ñược kết sau: Hình 5.15: So sánh ñiều khiển mờ nơ ron PID ñiều khiển ñồng thời vị trí góc lệch – vị trí xe Hình 5.14: So sánh ñiều khiển mờ nơ ron PID ñiều khiển Hình 5.16: So sánh ñiều khiển mờ nơ ron PID ñiều khiển theo vị trí xe – góc lệch ñồng thời vị trí góc lệch – góc lệch Footer Page 12 of 126 23 24 Header Page 13 of 126 KẾT LUẬN VÀ KIẾN NGHỊ 5.2.4 So sánh ñiều khiển mờ nơ ron PID cho lực tác ñộng ngẫu nhiên Những ñóng góp luận văn Khi cho lực tác ñộng ngẫu nhiên vào xe có biên ñộ lớn khoảng N, ta ñược kết mô sau: Trên thực tế có nhiều ñối tượng cần ñiều khiển ñủ tham số cần thiết, nên việc thiết kế ñiều khiển dựa lý thuyết kinh ñiển gặp nhiều khó khăn Chính lý ñòi hỏi phải ứng dụng lý thuyết ñiều khiển ñại vào thực tế Luận văn trọng nghiên cứu xây dựng hệ ñiều khiển mờ nơ ron cho hệ lắc ngược dựa tảng lý thuyết ñiều khiển cao cấp Với kết thu ñược từ mô phỏng, ñã ñóng góp ñược vấn ñề sau: - Đã xây dựng ñược ñiều khiển mờ nơ ron cho hệ lắc Hình 5.18: So sánh ñiều khiển mờ nơ ron PID cho lực tác ñộng ngẫu nhiên vào xe – góc lệch 5.3 KẾT LUẬN ngược; - Với ñiều khiển mờ nơ ron mà luận văn ñã xây dựng, thông số chất lượng ñiều chỉnh ñộ ñiều chỉnh, thời gian - Sử dụng ñiều khiển ANFIS ñiều khiển cân ñộ, số lần dao ñộng hệ truyền ñộng… ñều tốt Như vậy, lắc ngược cho kết tốt Con lắc trở vị trí cân ñiều khiển ñã nghiên cứu luận văn hoàn toàn ñáp ứng ñược có lực tác ñộng ngẫu nhiên vào xe cho xe chạy tới, chạy lui … yêu cầu chất lượng ñiều khiển cho ñiều khiển lắc ngược - Sau so sánh ñiều khiển PID mờ nơ ron ñiều khiển cân lắc ngược, ta rút kết luận sau: • • Như vậy, trình thực luận văn này, tác giả ñã giải ñược vấn ñề ñã ñặt Tuy nhiên, với thời gian nghiên cứu hạn chế Khi ñiều khiển theo góc lệch ban ñầu, theo vị trí xe theo phạm vi giới hạn vấn ñề ñã ñặt ra, luận văn chưa ñề cập lực tác ñộng ngẫu nhiên vào xe ñiều khiển mờ nơ ron ñến việc nhận dạng thông số lắc ngược mà chọn cho kết ñiều khiển tốt ñiều khiển PID lắc ngược với thông số biết trước Đây vấn ñề cần ñược Khi ñiều khiển ñồng thời vị trí xe góc lệch ban ñầu nghiên cứu phát triển lắc ñiều khiển PID cho kết ñiều khiển tốt Những kiến nghị hướng phát triển Nhận dạng thông số lắc ngược, từ ñó thiết kế ñiều khiển cho lắc ngược Footer Page 13 of 126  ... mạng n ron kết hợp mạng n ron với hệ mờ Trên sở ñó ta thiết kế ñược ñiều khiển mờ nơ ron Trong luận văn, ñiều khiển mờ nơ ron ñược sử dụng ñể ñiều khiển cân lắc ngược CHƯƠNG ĐIỀU KHIỂN CÂN BẰNG CON. .. thời, nên cần sử dụng ñiều khiển PID Các PID ñã ñiều khiển ñược hệ lắc ngược CHƯƠNG ỨNG DỤNG HỆ LOGIC MỜ NƠ RON ĐIỀU KHIỂN CÂN BẰNG CON LẮC NGƯỢC 5.1 ỨNG DỤNG BỘ ĐIỀU KHIỂN MỜ NƠ RON HỌC Hình... DỤNG BỘ ĐIỀU KHIỂN PID Trình bày sở lý thuyết xây dựng ñiều khiển PID ñiều khiển cân lắc ngược Chương 5: Hình 1.1: Mô hình lắc ngược ỨNG DỤNG HỆ LOGIC MỜ NƠ RON ĐIỀU KHIỂN CÂN BẰNG CON LẮC NGƯỢC