Nhận dạng tham số trong hệ thống điều khiển số tốc độ động cơ một chiều (LV thạc sĩ)

Nhận dạng tham số trong hệ thống điều khiển số tốc độ động cơ một chiềuNhận dạng tham số trong hệ thống điều khiển số tốc độ động cơ một chiềuNhận dạng tham số trong hệ thống điều khiển số tốc độ động cơ một chiềuNhận dạng tham số trong hệ thống điều khiển số tốc độ động cơ một chiềuNhận dạng tham số trong hệ thống điều khiển số tốc độ động cơ một chiềuNhận dạng tham số trong hệ thống điều khiển số tốc độ động cơ một chiềuNhận dạng tham số trong hệ thống điều khiển số tốc độ động cơ một chiềuNhận dạng tham số trong hệ thống điều khiển số tốc độ động cơ một chiềuNhận dạng tham số trong hệ thống điều khiển số tốc độ động cơ một chiềuNhận dạng tham số trong hệ thống điều khiển số tốc độ động cơ một chiềuNhận dạng tham số trong hệ thống điều khiển số tốc độ động cơ một chiềuNhận dạng tham số trong hệ thống điều khiển số tốc độ động cơ một chiềuNhận dạng tham số trong hệ thống điều khiển số tốc độ động cơ một chiềuNhận dạng tham số trong hệ thống điều khiển số tốc độ động cơ một chiềuNhận dạng tham số trong hệ thống điều khiển số tốc độ động cơ một chiều

Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – ĐHTN http://www.lrc.tnu.edu.vn

TRƯỜNG ĐẠI HỌC KỸ THUẬT CÔNG NGHIỆP

-o0o -

TRẦN MỸ HẠNH

NHẬN DẠNG THAM SỐ TRONG HỆ THỐNG ĐIỀU KHIỂN SỐ TỐC ĐỘ ĐỘNG CƠ MỘT CHIỀU

LUẬN VĂN THẠC SĨ KỸ THUẬT

Chuyên ngành: Kỹ thuật điều khiển và Tự động hóa

Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – ĐHTN http://www.lrc.tnu.edu.vn

TRƯỜNG ĐẠI HỌC KỸ THUẬT CÔNG NGHIỆP

-o0o -

TRẦN MỸ HẠNH

NHẬN DẠNG THAM SỐ TRONG HỆ THỐNG ĐIỀU KHIỂN SỐ TỐC ĐỘ ĐỘNG CƠ MỘT CHIỀU

LUẬN VĂN THẠC SĨ KỸ THUẬT

Chuyên ngành: Kỹ thuật điều khiển và Tự động hóa

Mã số: 60520216

TS NGUYỄN THỊ MAI HƯƠNG

Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – ĐHTN http://www.lrc.tnu.edu.vn

Tác giả xin bày tỏ lời cảm ơn chân thành nhất đến TS Nguyễn Thị Mai Hương, Đại

học Kỹ thuật Công nghiệp Thái Nguyên đã tận tình hướng dẫn trong quá trình thực hiện luận văn này

Mặc dù đã rất cố gắng, song do trình độ và kinh nghiệm còn hạn chế nên có thể luận văn còn những thiếu sót Tác giả rất mong nhận được những ý kiến đóng góp từ các thầy cô giáo và các bạn đồng nghiệp để luận văn được hoàn thiện và có ý nghĩa ứng dụng trong thực tế

Xin chân thành cảm ơn!

NGƯỜI THỰC HIỆN

Trần Mỹ Hạnh

Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – ĐHTN http://www.lrc.tnu.edu.vn

LỜI CAM ĐOAN

Sau 2 năm học tập, rèn luyện và nghiên cứu tại trường em lựa chọn thực hiện

đề tài tốt nghiệp: "Nhận dạng tham số trong hệ thống điều khiển số tốc độ động

cơ một chiều"

Được sự giúp đỡ và hướng dẫn tận tình của cô giáo TS Nguyễn Thị Mai

Hương và sự nỗ lực của bản thân đề tài đã được hoàn thành

Em xin cam đoan đây là công trình nghiên cứu của cá nhân em Nội dung luận

văn chỉ tham khảo và trích dẫn các tài liệu đã được ghi trong danh mục tài liệu tham

khảo và không sao chép hay sử dụng bất kỳ tài liệu nào khác

Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – ĐHTN http://www.lrc.tnu.edu.vn

MỤC LỤC

LỜI CẢM ƠN i

LỜI CAM ĐOAN ii

MỤC LỤC iii

DANH MỤC BẢNG BIỂU VÀ HÌNH VẼ vi

MỞ ĐẦU 1

CHƯƠNG 1 NGHIÊN CỨU HỆ THỐNG ĐIỀU KHIỂN SỐ ĐỘNG CƠ MỘT CHIỀU 3

1.1 Mô hình động cơ một chiều 3

1.2 Bộ điều khiển PID kinh điển 4

1.2.1 Khái niệm 4

1.2.2 Dạng sai phân 6

1.2.3 Dạng rời rạc 6

1.3 Hàm nhạy và hàm bù nhạy 7

1.4 Các quy luật điều chỉnh 8

1.4.1 Quy luật điều chỉnh P 9

1.4.2 Quy luật điều chỉnh PI 11

1.4.3 Quy luật điều chỉnh PD 12

1.4.4 Quy luật điều chỉnh PID 12

1.5 Quy trình chỉnh định tham số PID 13

1.5.1 Chỉnh định tham số PID theo kinh nghiệm 13

1.5.2 Chỉnh định tham số PID theo phương pháp thực nghiệm 14

1.5.2.1 Chỉnh định tham số PID theo Ziegler-Nichols 14

1.6 Sơ đồ khối bộ điều chỉnh PID động cơ một chiều bằng DSP - TMS320F28069 15

1.7 Giới thiệu TMS320F28069 16

CHƯƠNG 2.TỔNG QUAN VỀ CÁC PHƯƠNG PHÁP NHẬN DẠNG TRONG HỆ THỐNG ĐIỀU KHIỂN SỐ TỐC ĐỘ ĐỘNG CƠ MỘT CHIỀU 24

Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – ĐHTN http://www.lrc.tnu.edu.vn

2.1 Những khái niệm cơ bản về nhận dạng 24

2.1.1 Tại sao phải nhận dạng 24

2.1.2 Khái niệm nhận dạng trong hệ thống điều khiển 26

2.2 Phân loại bài toán nhận dạng 26

2.2.1 Phân loại theo tín hiệu vào/ra 26

2.2.2 Phân loại theo điều kiện tiến hành nhận dạng 26

2.2.3 Phân loại theo lớp mô hình thích hợp 27

2.2.4 Phân loại theo sai số giữa mô hình và mô hình thực 27

2.2.5 Lớp mô hình thích hợp của đối tượng điều khiển 29

2.3 Các phương pháp nhận dạng 29

2.3.1 Nhận dạng mô hình hệ thống bằng phương pháp quy hoạch thực nghiệm 29

2.3.1.1 Các khái niệm cơ bản về nhận dạng bằng quy hoạch thực nghiệm 29

2.3.1.2 Nhận dạng mô hình thống kê bằng phương pháp bình phương cực tiểu 31

2.3.1.3 Nhận dạng mô hình thống kê tuyến tính 1 biến số 32

2.3.2 Nhận dạng mô hình liên tục, tuyến tính có tham số từ mô hình không tham số 37

2.3.2.1 Những kết luận tổng quát để xác định tham số mô hình từ hàm quá độ h(t) 38

2.3.2.2 Các mô hình đối tượng, hệ thống điều khiển thường gặp 42

2.3.2.3 Xác định tham số cho mô hình PT1 43

2.3.2.4 Xác định tham số cho mô hình IT1 và ITn 45

2.3.3 Nhận dạng mô hình tham số mô hình ARMA 46

2.3.3.1 Bài toán nhận dạng mô hình ARMA 46

2.3.3.2 Bài toán tương đương mô hình chuẩn 47

2.3.3.3 Nhận dạng tham số mô hình AR theo phương pháp Yule –Walker 48

2.3.3.3 Nhận dạng tham số mô hình MA 49

2.3.3.4 Nhận dạng tham số mô hình ARMA 50

2.4 Điều khiển phản hồi 53

2.4.1 Mô hình động cơ một chiều có bộ điều khiển hồi tiếp 53

Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – ĐHTN http://www.lrc.tnu.edu.vn

2.4.2 Điều khiển dòng điện 56

2.4.3 Bộ điều khiển tốc độ 58

2.4.3.1 Ước lượng tốc độ 59

CHƯƠNG 3 XÂY DỰNG THUẬT TOÁN NHẬN DẠNG CHO HỆ THỐNG ĐIỀU KHIỂN SỐ ĐỘNG CƠ MỘT CHIỀU 64

3.1 Phương pháp ước lượng tham số DMS-COL 64

3.1.1Bài toán ước lượng tham số đối với hệ phương trình đại số vi phân 64

3.1.2 Phương pháp dò đa điểm trực tiếp (Direct Multiple Shooting - DMS) 65

3.1.3 Phương pháp xắp đặt các phần tử hữu hạn (Collocation on finite elements- CFE) 67

3.1.4 Kết hợp phương pháp DMS và sắp xếp (DMS-COL) 67

CHƯƠNG 4: KẾT QUẢ 70

4.1 Ước lượng tham số động cơ một chiều bằng phương pháp bình phương tối thiểu 70 4.2 Áp dụng phương pháp DMS-COL trong ước lượng tham số động cơ điện một chiều: 74

KẾT LUẬN VÀ HƯỚNG PHÁT TRIỂN CỦA ĐỀ TÀI 77

TÀI LIỆU THAM KHẢO 78

Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – ĐHTN http://www.lrc.tnu.edu.vn

DANH MỤC BẢNG BIỂU VÀ HÌNH VẼ

Hình 1.1: Mạch vòng điều khiển kinh điển 5

Hình 1.2: Mô hình mô phỏng với bộ điều khiển PID kinh điển 9

Hình 1.3: Đáp ứng của bộ điều khiển kiểu P 10

Hình 1.4: Đáp ứng của bộ điều khiển kiểu P với độ lợi lớn 11

Hình 1.5: Đáp ứng của bộ điều khiển kiểu PI 12

Hình 1.6: Đáp ứng của bộ điều khiển kiểu PD 12

Hình 1.7: Đáp ứng của bộ điều khiển kiểu PID 13

Hình 1.8: Đáp ứng của bộ điều khiển kiểu P 15

Hình 1.9: Sơ đồ khối hệ thống điều khiển 16

Hình 1.10: Vi mạch TMS320F28069 – Texas Instruments 17

Hình 1.11: PN/ PFP 80 chân 18

Bảng 1.1: Tính năng TMS320F28069 19

Hình 1.12: Sơ đồ khối Kit TMS320F28069 20

Hình 1.13: Các khối ngoại vi 22

Hình 2.1: Hệ thống chưa biết cấu trúc (hộp đen) 24

Hình 2.2 Sơ đồ cấu trúc hệ thống 25

Hình 2.3: Sai lệch đầu ra 27

Hình 2.4: Sai lệch tổng quát 28

Hình 2.5: Sai lệch đầu vào 28

Hình 2.6: Đường cong hồi quy thực nghiệm cần tìm 33

Hình 2.7: Các hàm quá độ của các hệ thống điều khiển 39

Hình 2.8: Hàm quá độ h(t) 43

Hình 2.9: Cách xác định T 45

Hình 2.10: Hàm quá độ h(t) 46

Hình 2.12: Tách mô hình ARMA 51

Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – ĐHTN http://www.lrc.tnu.edu.vn

Hình 2.13: Sơ đồ nhận dạng bị động mô hình ARMA 51

Hình 2.14 Cấu trúc hở của động cơ một chiều (optical Encoder: Encoder quang học, Counter: bộ đếm) 53

Hình 2.16 (a) Đầu ra của đầu đo cho trường hợp quay theo chiều kim đồng hồ (b) Trường hợp quay ngược chiều kim đồng hồ 55

Hình 2.17 Đồ thị θ(t) và đầu ra của encoder (2π/2000)N(t) 56

Hình 2.18 Các khối của động cơ một chiều 57

Hình 2.19 Mô hình giảm bậc của động cơ một chiều 58

Hình 2.20 Bộ điều khiển tốc độ đơn giản sử dụng cho động cơ một chiều 58

Hình 2.21 Đồ thị tốc độ được tính toán bằng phương pháp sai phân lùi Giới hạn sai số là ( 2π/2000)/(0.0005)=6.28 rad/s 61

Hình 3.1 Phương pháp kết hợp DMS-COL 68

Bảng 4.1: Kết quả sau khi chạy chương trình như sau: 73

Hình 4.1 Điện áp phần ứng (V) 75

Hình 4.2 Biến đại số Y1ước lượng theo phương pháp DMS-COL 75

Hình 4.3 Biến đại số Y1 ước lượng theo phương pháp bình phương tối thiểu 76

Hình 4.4 Biến đại số Y2 ước lượng theo phương pháp DMS-COL 76

Hình 4.5 Biến đại số Y2 ước lượng theo phương pháp bình phương tối thiểu 77

Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – ĐHTN http://www.lrc.tnu.edu.vn

MỞ ĐẦU

Điều chỉnh tốc độ là một yêu cầu không thể thiếu được của hệ thống truyền động điện Về phương diện điều chỉnh tốc độ, động cơ điện một chiều có một số ưu điểm so với loại động cơ khác, không những nó có khả năng điều chỉnh tốc độ dễ dàng mà cấu trúc mạch lực, mạch điều khiển đơn giản hơn đồng thời có thể đạt chất lượng điều chỉnh cao trong dải điều chỉnh tốc độ rộng Thực tế, có các phương pháp điều chỉnh tốc độ động cơ điện một chiều như sau:

- Điều chỉnh điện áp cấp cho mạch phần ứng động cơ

- Điều chỉnh điện trở mạch phần ứng động cơ

- Điều chỉnh điện áp cấp cho mạch kích từ động cơ

Cấu trúc phần lực của hệ truyền động điều chỉnh tốc độ động cơ điện một chiều bao giờ cũng cần bộ biến đổi Các bộ biến đổi này cấp cho mạch phần ứng động cơ hoặc mạch kích từ động cơ

Khi sử dụng hệ truyền động động cơ một chiều thường sử dụng hai mạch vòng điều chỉnh (dòng điện, tốc độ), mặt khác các bộ điều khiển PID có thể được dùng trong trường hợp này và thường đạt kết quả như ý mà không cần bất kỳ cải tiến hay thậm chí điều chỉnh nào.Tuy nhiên, khó khăn cơ bản của điều khiển PID đó là: nó một hệ thống phản hồi, với các thông số không đổi điều này khó phù hợp với các hệ thống trong thực tế để cho chất lượng điều khiển là tối ưu Bởi vậy để đạt được kết quả tốt hơn có thể sử dụng bộ điều khiển PID số, vì trong bộ PID số của mạch vòng dòng điện là loại tự chỉnh (autotuning)

Vấn đề đặt ra ở đây là khi sử dụng PID số là cần phải nhận dạng được các tham số Với yêu cầu cấp thiết trên, em xây dựng đề tài: ‟ Nhận dạng tham số trong

hệ thống điều khiển số tốc độ động cơ một chiều”

Mục tiêu nghiên cứu

Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – ĐHTN http://www.lrc.tnu.edu.vn

Mục tiêu chính của đề tài là nhận dạng tham số trong hệ thống điều khiển số tốc độ động cơ một chiều

Mục tiêu cụ thể là:

- Nghiên cứu hệ thống điều khiển số động cơ một chiều

- Xây dựng thuật toán nhận dạng cho hệ thống điều khiển số tốc độ động cơ một chiều, thuật toán nhận dạng được phát triển trong đề tài này sẽ được cài đặt trong bộ vi xử lý TMS320F28069

- Tiến hành mô phỏng để phân tích đánh giá chất lượng thực của hệ thống nhằm tiếp tục phát triển hoàn thiện

Nội dung nghiên cứu

- Phần mở đầu

- Chương 1: Nghiên cứu hệ thống điều khiển số động cơ một chiều

- Chương 2: Tổng quan về các phương pháp nhận dạng trong hệ thống điều khiển tốc độ động cơ một chiều

- Chương 3: Xây dựng thuật toán nhận dạng cho hệ thống điều khiển số tốc

độ động cơ một chiều

- Chương 4: Kết quả

Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – ĐHTN http://www.lrc.tnu.edu.vn

CHƯƠNG 1 NGHIÊN CỨU HỆ THỐNG ĐIỀU KHIỂN SỐ ĐỘNG CƠ MỘT CHIỀU

Trong chương 1, tác giả sẽ đi trình bày về đối tượng điều khiển là động cơ điện một chiều, đặc biệt là mô hình toán của đối tượng nhằm phục vụ cho việc áp dụng các thuật toán điều khiển để điều khiển đối tượng Đồng thời tác giả sẽ nghiên cứu

hệ thống điều khiển số động cơ một chiều

1.1 Mô hình động cơ một chiều

Gọi góc quay của động cơ điện một chiều là θ, từ thông động cơ là Ф=const, n

là tốc độ động cơ, J là mômen quán tính, B là hệ số ma sát, R là điện trở phần ứng,

L là điện cảm phần ứng, Em là sức phản điện động của động cơ, Km là hệ số tỷ lệ mômen, Ke là hệ số sức điện động và bằng hằng số Ta có:

Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – ĐHTN http://www.lrc.tnu.edu.vn

(1.4) (1.5) Khử i(s) từ các phương trình trên ta có:

(1.6) Lưu ý là tốc độ góc của động cơ, ta có hàm truyền:

(1.7)

Phương trình không gian trạng thái

Đặt , , ta có:

Phương trình trạng thái có dạng:

Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – ĐHTN http://www.lrc.tnu.edu.vn

Hình 1.1: Mạch vòng điều khiển kinh điển

Trong đó: Kc bộ điều khiển, , Gp đối tượng điều khiển, e(t) là sai số giữa tín hiệu mong muốn (reference value), r(t) tín hiệu mong muốn, y(t) tín hiệu đo được,

uc(t) tín hiệu điều khiển, d(t) nhiễu

Luật điều khiển là thuật tính toán tín hiệu điều khiển dựa trên các tham số hệ thống và tín hiệu sai số và được biểu diễn như sau

Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – ĐHTN http://www.lrc.tnu.edu.vn

Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – ĐHTN http://www.lrc.tnu.edu.vn

(1.24) Trong đó: và

(1.25) Tính tương tự hàm truyền từ r đến e, không quan tâm đến các đầu vào d và n ta có

(1.26) Như vậy, hàm truyền từ d đến y cũng bằng hàm truyền từ r đến e và bằng S Hàm này đánh giá độ nhạy của đầu ra y đối với đầu vào d hay độ nhạy của đầu ra e với đầu vào r

Nếu kí hiệu hàm truyền từ r đến y là T thì, với cách tính tương tự như trên, các bạn có thể dễ dàng suy ra được hàm truyền này bằng

Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – ĐHTN http://www.lrc.tnu.edu.vn

Hàm này đánh giá độ nhạy của đầu ra y theo đầu vào r

Vì ta có thể dễ dàng suy ra được T +S = 1 nên có thể coi T là hàm bù nhạy của

y (hay e) với d (hay r) Ngược lại, S là hàm bù nhạy của y với r

Trong thực tế người ta thường quan tâm đến độ nhạy của đầu ra y với đầu vào

d nên khi nói "độ nhạy" của hệ thống người ta ngầm hiểu là nói đến S Vì vậy S được nói ngắn gọn là hàm độ nhạy và T được gọi là hàm bù nhạy của S

1.4 Các quy luật điều chỉnh

Để khảo sát ảnh hưởng của các tham số của bộ điều khiển PID trong một mạch vòng điều khiển kinh điển như hình 1, ta xét một ví dụ cho một đối tượng có hàm truyền như sau:

(1.28) Xây dựng một mô hình mô phỏng như hình 1.2

Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – ĐHTN http://www.lrc.tnu.edu.vn

Hình 1.2: Mô hình mô phỏng với bộ điều khiển PID kinh điển

Trên quan điểm về điều khiển thì ta mong có T càng lớn càng tốt để S nhỏ (vì S+T = 1) do S thì biểu thị độ nhạy của đầu vào r đối với sai lệch điều chỉnh e Khi S nhỏ thì cũng đồng nghĩa với sai lệch nhỏ Mà muốn S nhỏ thì L = GpKc phải lớn, hay nói cách khác bộ điều khiển Kc phải có độ lợi lớn

1.4.1 Quy luật điều chỉnh P

Tín hiệu ra của bộ điều khiển có dạng

(1.29) Nghĩa là tín hiệu ra của bộ điều khiển luôn trùng pha với tín hiệu vào

Theo công thức (16) muốn có sai lệch nhỏ thì bộ điều khiển phải có độ lợi lớn, nhưng nếu độ lợi lớn quá thì tính dao động của hệ thống tăng lên và có thể dẫn tới mất ổn định

Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – ĐHTN http://www.lrc.tnu.edu.vn

Để khảo sát đáp ứng của hệ thống với quy luật điều chỉnh kiểu P ta sử dụng một bộ điều khiển với các tham số như sau:

Hình 1.3: Đáp ứng của bộ điều khiển kiểu P

Khi tăng Kp lên 52.14 thì sai lệch tĩnh giảm, nhưng dao động của hệ thống tăng lên như hình 1.4

Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – ĐHTN http://www.lrc.tnu.edu.vn

Hình 1.4: Đáp ứng của bộ điều khiển kiểu P với độ lợi lớn

1.4.2 Quy luật điều chỉnh PI

Để triệt tiêu sai lệch tĩnh ta có thể sử dụng thêm một khâu tích phân để có được một bộ điều khiển Kc với các tham số như sau:

Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – ĐHTN http://www.lrc.tnu.edu.vn

Hình 1.5: Đáp ứng của bộ điều khiển kiểu PI

1.4.3 Quy luật điều chỉnh PD

Để khảo sát đặc tính của hệ thống với bộ điều khiển kiểu PD ta thêm một khâu đạo hàm trong thành phần của bộ điều khiển Kc

Kp = 12.14

Ki = 0

Kd = 1.54

Đáp ứng của hệ thống có dạng như hình 1.6 Trong trường hợp này có thể thấy

hệ thống có đáp ứng khá nhanh và không có dao động Tuy nhiên, hệ thống vẫn còn sai lệch tĩnh khá lớn

Hình 1.6: Đáp ứng của bộ điều khiển kiểu PD

1.4.4 Quy luật điều chỉnh PID

Cuối cùng ta khảo sát đặc tính của hệ thống kín với bộ điều khiển kiểu PID với các thành phần như sau:

Kp = 12.14

Ki = 100

Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – ĐHTN http://www.lrc.tnu.edu.vn

Kd = 1.54

Đáp ứng của hệ thống có dạng như hình 1.7 Hệ thống có đáp ứng khá nhanh, thời gian xác lập ngắn và không có sai lệch tĩnh

Hình 1.7: Đáp ứng của bộ điều khiển kiểu PID

1.5 Quy trình chỉnh định tham số PID

1.5.1 Chỉnh định tham số PID theo kinh nghiệm

Việc chỉnh định các tham số PID theo kinh nghiệm không dựa trên các số liệu

đo đạc vật lý, vì vậy khó có thể đạt được chất lượng mong muốn và tùy thuộc vào kinh nghiệm của người chỉnh Với các phân tích trên đây ta có thể đưa ra quy trình chỉnh định tham số của bộ điều khiển PID theo kinh nghiệm như sau:

Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – ĐHTN http://www.lrc.tnu.edu.vn

• Cho thành phần I tác động và điều chỉnh độ lợi của thành phần này sao cho

hệ thống kín có độ quá điều chỉnh và thời gian xác lập chấp nhận được

1.5.2 Chỉnh định tham số PID theo phương pháp thực nghiệm

Phương pháp này còn được gọi là phương pháp Ziegler-Nichole thứ hai [2] p.297

• Chỉ cho thành phần P tác động

• Chỉnh độ lợi của thành phần P tới giá trị Kpmax sao cho hệ kín có đáp ứng với tín hiệu đặt 1(t) dưới dạng dao động điều hòa với chu kỳ Th (hệ ở trạng thái biên giới ổn định)

• Nếu chỉ dùng bộ điều khiển kiểu P thì chọn Kp = 1/2Kpmax

• Nếu dùng bộ điều khiển kiểu PI thì chọn Kp = 0.45Kpmax và Ki = 0.53Kpmax

• Nếu dùng bộ điều khiển kiểu PID thì chọn Kp = 0.6Kpmax, Ki = 0.9Kpmax và Kd

= 0.054Kpmax

1.5.2.1 Chỉnh định tham số PID theo Ziegler-Nichols

Việc chỉnh định tham số PID theo Ziegler-Nichols còn được gọi là phương pháp tương tác quá trình là phương pháp chỉnh định vòng hở thực nghiệm Phương pháp này được phát triển với mục tiêu sao cho hệ kín có khả năng kháng nhiễu tốt [3]

Phương pháp này áp dụng cho các đối tượng có hàm truyền ổn định và được xấp xỉ bởi một mô hình bậc nhất có trễ:

(1.30)

Nếu đối tượng có đáp ứng quá độ như hình 8 thì việc xác định các tham số của

bộ điều khiển PID được thực hiện như sau:

• Xác định giá trị giới hạn:

(1.31)

• Xác định hoành độ của giao điểm giữa h(t) và tiếp tuyến của nó tại điểm uốn

Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – ĐHTN http://www.lrc.tnu.edu.vn

• T là hoành độ giao điểm của tiếp tuyến với đường thẳng h(t) = k

• Nếu chỉ dùng bộ điều khiển kiểu P thì chọn:

Hình 1.8: Đáp ứng của bộ điều khiển kiểu P

1.6 Sơ đồ khối bộ điều chỉnh PID động cơ một chiều bằng DSP - TMS320F28069

Thuật toán nhâ ̣n da ̣ng tham số trong hê ̣ thống điều hiển số tốc đô ̣ đô ̣ng cơ

một chiều mà tác giả đang xây dựng sẽ được đề xuất để đưa vào hệ thống điều chỉnh tốc độ động cơ một chiều được cài đặt trong bộ vi xử lý TMS320F28069

Sơ đồ khối chức năng hệ thống điều khiển động cơ một chiều bằng DSP – TMS320F28069 như hình 1.9

Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – ĐHTN http://www.lrc.tnu.edu.vn

Hình 1.9: Sơ đồ khối hệ thống điều khiển

Hệ thống lấy giá trị đặt nref do người sử dụng thiết lập từ lập trình Giá trị thực

tế của động cơ đo được là tốc độ thông qua cảm biến (lấy tín hiệu qua máy phát

tốc), sau đó bộ điều khiển sẽ tính sai lệch e giữa giá trị đặt và giá trị phản hồi để

tính ra đầu ra của bộ điều khiển theo luật PID để xuất tín hiệu điều khiển đối tượng

Hệ thống với thuật toán PID số sẽ có xu hướng luôn đưa sai lệch e về giá trị 0, tức

là giá trị đạt được sau một thời gian sẽ bằng giá trị đặt Do đó tốc độ của động cơ luôn ổn định

1.7 Giới thiệu TMS320F28069

Hiện nay có nhiều giải pháp điều khiển số động cơ một chiều, nhưng nổi bật nhất là sử dụng chip xử lý tín hiệu số - Digital Signal Processor (DSP), việc thực thi thuật toán trên kit DSP cũng có những đặc điểm nổi bật:

- DSP có khả năng thực hiện đa tác vụ từ điều khiển đến xử lý tín hiệu

- Để đạt được hiệu suất tối đa cho FPGA cần nhiều thời gian và kiến thức để tối ưu, trong khi đó tốc độ xử lý của kit DSP chỉ phụ thuộc chủ yếu vào xung nhịp của chip, do đó có thể đạt được hiệu suất cao hơn trong thời gian ngắn

- DSP sử dụng ngôn ngữ lập trình C, ASM tương đối phổ dụng, không đòi hỏi hiểu biết ngôn ngữ mô phỏng phần cứng như FPGA, khi cần thay đổi, lập trình lại,

Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – ĐHTN http://www.lrc.tnu.edu.vn

chip DSP cũng tỏ ra mềm dẻo hơn do chỉ cần chỉnh sửa code, trong khi đó với FPGA gặp khó khăn hơn do phải tái cấu trúc lại các cổng logic

Dựa trên những phân tích trên, cùng với thực tế quá trình làm luận văn trong thời gian ngắn, tập trung vào mục tiêu nghiên cứu, không đòi hỏi tối ưu điện năng tiêu thụ, ta chọn giải pháp thực thi trên chip DSP, cụ thể là kit DSP TMS320F28069 của Texas Instrument

TMS320F28069 DSP là giải pháp tất cả trong một cho việc lập trình trên nền DSP, cụ thể ở đây là lập trình trên chip TMS320F28069 của Texas Instrument Các thành phần của kit bao gồm: bảng mạch sử dụng thiết kế chuẩn cho chip C28xTM

của TI, đĩa phần mềm chứa driver và phần mềm Code Composer Studio (CCS) để lập trình và giao tiếp với chip DSP Hình ảnh tổng quan về kit như hình dưới:

Hình 1.10: Vi mạch TMS320F28069 – Texas Instruments

Họ vi điều khiển F2806x Piccolo ™ cung cấp công suất của lõi C28x ™ và bộ gia tốc luật điều khiển (CLA) kết hợp với thiết bị ngoại vi điều khiển tích hợp cao trong các thiết bị số lượng chân cắm thấp Họ này là tương thích mã với mã dựa trên C28x trước đó, cũng như cung cấp mức độ cao của tích hợp tương tự

Một bộ điều chỉnh điện áp nội bộ cho phép hoạt động theo đường đơn Các cải tiến đã được thực hiện cho modul HRPWM cho phép điều khiển hai sườn (điều chế tần số) Các bộ so sánh tương tự với các giá trị đặt 10-bit nội tại đã được thêm vào

Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – ĐHTN http://www.lrc.tnu.edu.vn

và có thể được chuyển trực tiếp để điều khiển các đầu ra PWM Bộ ADC chuyển đổi từ dải cố định 0-3.3V Giao diện ADC đã được tối ưu cho độ vượt trước/ độ trễ thấp

Hình 1.11: PN/ PFP 80 chân

Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – ĐHTN http://www.lrc.tnu.edu.vn

Bộ xử lý dấu phẩy động - 32 bit

Bộ gia tốc luật điều khiển lập trình

- Hai modul giao tiếp ngoại vi nối tiếp (SPI)

- Một bus (I2C)

- Một bus cổng nối tiếp đệm đa kênh (McBSP)

Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – ĐHTN http://www.lrc.tnu.edu.vn

- Một mạng (eCAN)

Sơ đồ cấu tạo của mạch được miêu tả ở hình vẽ dưới:

Hình 1.12: Sơ đồ khối Kit TMS320F28069

Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – ĐHTN http://www.lrc.tnu.edu.vn

- Trung tâm của bảng mạch là chip xử lý tín hiệu TMS320F28069, chạy ở xung nhịp 80MHz TMS320 là tên chung cho một loạt các bộ xử lý số đến từ Texas Instrument Dòng chip TMS320F28069 của TI là dòng vi xử lý tốc độ cao, sử dụng kiến trúc đặc biệt để đáp ứng các tác vụ xử lý tín hiệu Dựa trên kiến trúc Harvard, TMS320F28069 được coi là dòng chip xử lý tín hiệu mạnh nhất của TI hiện nay

- Bộ biến đổi tín hiệu ADC sử dụng để biến đổi tương tự - số và ngược lại

- Các cổng kết nối tín hiệu vào ra: AIO Mux, GPIO Mux, DMA

- Nguồn cung cấp 3.3 V

Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – ĐHTN http://www.lrc.tnu.edu.vn

Hình 1.13: Các khối ngoại vi

Kết luận Chương 1

Như vậy trong chương 1 tác giả đã nghiên cứu về động cơ một chiều và hệ thống điều khiển số động cơ một chiều, trong chương 2 tác giả sẽ tiến hành tìm hiểu về các phương pháp nhận dạng trong hệ thống điều khiển số tốc độ động cơ một chiều

Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – ĐHTN http://www.lrc.tnu.edu.vn

Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – ĐHTN http://www.lrc.tnu.edu.vn

CHƯƠNG 2

TỔNG QUAN VỀ CÁC PHƯƠNG PHÁP NHẬN DẠNG TRONG HỆ THỐNG ĐIỀU KHIỂN SỐ TỐC ĐỘ ĐỘNG CƠ MỘT CHIỀU

2.1 Những khái niệm cơ bản về nhận dạng

2.1.1 Tại sao phải nhận dạng

- Nhận dạng mô hình hệ thống biểu diễn mối quan hệ giữa lượng vào và lượng ra bằng đường cong hồi quy thực nghiệm

+ Một mô hình hệ thống khi ta chưa biết thông số và cấu trúc của nó gọi là hộp đen, như hình vẽ sau:

Hình 2.1: Hệ thống chưa biết cấu trúc (hộp đen)

Trong đó: Biến vào (lượng vào): x1, x2, , xn

Biến ra (lượng ra): y1, y2, , yn

Nhiễu tác động: 

Để nhận dạng mô hình trên ta thường sử dụng phương pháp quy hoạch thực nghiệm

để tìm đường cong hồi quy thực nghiệm (tức ta biết thông số và cấu trúc mô hình)

+ Bài toán này được ứng dụng trong các hệ thống đo lường tổng hợp tín hiệu

để điều khiển hoặc làm cơ sở để xác định hàm truyền của đối tượng điều khiển bằng phương pháp bị động (là phương pháp khi nhận dạng mô hình hệ thống ta phải đo

cả tín hiệu vào và tín hiệu ra), với việc sử dụng thuật toán Cholesky

- Nhận dạng mô hình hàm truyền của đối tượng điều khiển trực tiếp bằng phương pháp mô hình hoá (mô hình lý thuyết và mô hình thực nghiệm)

Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – ĐHTN http://www.lrc.tnu.edu.vn

+ Bài toán này được sử dụng rộng rãi trong kỹ thuật điều khiển để tổng hợp

và thiết kế bộ điều khiển cho hệ thống điều khiển tự động

+ Xét một bài toán điều khiển theo nguyên tắc phản hồi âm như hình vẽ:

Hình 2.2 Sơ đồ cấu trúc hệ thống

Từ sơ đồ cấu trúc hàm truyền của hệ thống ta thấy:

Để điều khiển được đối tượng thì việc xác định bộ điều khiển là rất quan trọng Trong khi đó việc xác định bộ điều khiển lại phụ thuộc hoàn toàn vào sự hiểu biết về đối tượng (hay phụ thuộc vào mô hình mô tả toán học của đối tượng) Ta không thể điều khiển đối tượng khi không hiểu biết hay hiểu sai lệch về nó, điều đó chắc chắn sẽ làm hệ thống không thể đạt chất lượng yêu cầu Mô hình càng chính xác với mô hình thực thì hiệu suất công việc điều khiển càng cao

Từ những nhận xét trên ta hoàn toàn có thể nói rằng: Nhận dạng đối tượng là cần thiết và rất quan trọng trong lĩnh vực điều khiển tự động

- Việc xây dựng mô hình đối tượng điều khiển (để xác định bộ điều khiển chính xác) được gọi là mô hình hóa Người ta chia phương pháp mô hình hóa ra làm 2 loại:

+ Phương pháp mô hình hóa dựa trên cở sở lý thuyết

+ Phương pháp mô hình hóa bằng thực nghiệm

 Phương pháp lý thuyết là dựa trên mối quan hệ vật lý bên trong của đối tượng cũng như mối quan hệ của đối tượng với bên ngoài theo một quy luật hay phương trình toán học nào đó Từ mối quan hệ đó ta có thể xây dựng được mô hình đối tượng một cách dễ dàng

MHĐT

y(t) u(t)

e(t)

(t)

Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – ĐHTN http://www.lrc.tnu.edu.vn

 Phương pháp thực nghiệm sử dụng để hoàn thiện nốt việc xây dựng

mô hình nếu như bằng phương pháp lý thuyết các mối quan hệ chưa đủ để xác định được mô hình đối tượng một cách hoàn chỉnh, ta chỉ biết được thông tin ban đầu về dạng mô hình

2.1.2 Khái niệm nhận dạng trong hệ thống điều khiển

Nhận dạng hệ thống điều khiển thực chất là phương pháp thực nghiệm nhằm xác định cấu trúc và tham số mô hình của hệ thống điều khiển (đối tượng điều khiển) Hay được hiểu đó là sự bổ sung cho việc mô hình hóa đối tượng dựa trên cơ

sở lý thuyết mà lượng thông tin ban đầu về đối tượng chưa đầy đủ để xác định được

mô hình đối tượng hoàn chỉnh

2.2 Phân loại bài toán nhận dạng

2.2.1 Phân loại theo tín hiệu vào/ra

- Bài toán với tín hiệu vào/ra ở dạng liên tục

- Bài toán với tín hiệu vào/ra ở dạng rời rạc

- Bài toán với tín hiệu vào/ra ở dạng ngẫu nhiên

2.2.2 Phân loại theo điều kiện tiến hành nhận dạng

- Nhận dạng chủ động

Tín hiệu đặt vào thực nghiệm (nhận dạng) có thể được đưa vào quá trình

thực nghiệm một cách chủ động, nghĩa là có thể lựa chọn một tín hiệu đặt vào đối

tượng một cách sao cho phù hợp nhất và khi đó chỉ phải đo tín hiệu ra mà không phải đo tín hiệu đưa vào đối tượng (làm giảm bớt sai số khi đo)

- Nhận dạng bị động

Khi nhận dạng ta phải đo cả tín hiệu vào và tín hiệu ra, không thể lựa chọn tín hiệu đặt vào đối tượng Đối tượng nhận dạng không thể tách khỏi hệ thống mà quá trình nhận dạng phải thực hiện song song cùng với quá trình làm việc của toàn

bộ hệ thống

Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – ĐHTN http://www.lrc.tnu.edu.vn

2.2.3 Phân loại theo lớp mô hình thích hợp

Một hệ thống điều khiển có thể được mô tả bởi một lớp mô hình thích hợp (lớp mô hình là mô hình với các thông số có giá trị bất kỳ), có hai loại:

- Lớp mô hình tuyến tính

- Lớp mô hình phi tuyến

Trong giáo trình ta sẽ chỉ quan tâm tới bài toán nhận dạng với lớp những mô hình tuyến tính

2.2.4 Phân loại theo sai số giữa mô hình và mô hình thực

- Sai lệch đầu ra:

Đây là cách biểu diễn trực quan dễ chấp nhận song hạn chế do tính phức tạp của mô hình sai lệch và sự phi tuyến giữa các tham số cần nhận dạng với đại lượng sai lệch e(t)

Hình 2.3: Sai lệch đầu ra

+ Ứng dụng trong các bài toán nhận dạng có mô hình tĩnh, bài toán xác định điểm lấy mẫu của chuỗi Voltera, bài toán quan sát điểm trạng thái

- Sai lệch tổng quát:

Là loại sai lệch rất được ưa dùng trong các bài toán nhận dạng tham số với

mô hình tuyến tính động Vì loại sai lệch này biểu diễn được quan hệ tuyến tính giữa tham số cần xác định và các giá trị đo được

Đối tượng T

Nhiễu U(s)

A(s)

Y(s)

B(s)

E(s) (-)

Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – ĐHTN http://www.lrc.tnu.edu.vn

A(s,a) a + +a s (2.1) Với:

e(t) biểu diễn thông qua ảnh Laplace của nó là E(s)

E(s) = U(s).B(s,b) - Y(s).A(s,a) (2.2)

- Sai lệch đầu vào:

Hình 2.5: Sai lệch đầu vào

+ Thường dùng trong lớp bài toán nhận dạng không có nhiễu đầu ra

+ Ta cần phải xác định mô hình ngược TM-1 thay vì TM nên có thể những hạn chế, ít được sử dụng

Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – ĐHTN http://www.lrc.tnu.edu.vn

2.2.5 Lớp mô hình thích hợp của đối tượng điều khiển

- Lớp mô hình thích hợp là tập tất cả các mô hình có cùng cấu trúc thỏa mãn yêu cầu về lượng thông tin ban đầu về đối tượng điều khiển mà phương pháp lý thuyết đã đặt ra Lượng thông tin ban đầu này cho ta dạng mô hình mà không thể xây dung được mô hình hoàn chỉnh

- Có hai loại mô hình:

+ Lớp mô hình tuyến tính

+ Lớp mô hình phi tuyến

Trong nội dung học ta chỉ quan tâm tới các bài toán nhận dạng với lớp mô hình tuyến tính bởi vì:

+ Mô hình đơn giản, ít chi phí Các tham số mô hình tuyến tính dễ xác định nhờ nhận dạng mà không cần phải đi từ những phương trình lý hóa phức tạp

+ Tập các phương pháp nhận dạng phong phú, không tốn nhiều thời gian thực nghiệm

+ Cấu trúc đơn giản của mô hình cho phép dễ dàng theo dõi kết quả điều khiển đối tượng và chỉnh định lại mô hình

2.3 Các phương pháp nhận dạng [11]

2.3.1 Nhận dạng mô hình hệ thống bằng phương pháp quy hoạch thực nghiệm 2.3.1.1 Các khái niệm cơ bản về nhận dạng bằng quy hoạch thực nghiệm

- Bài toán đặt ra: Đối tượng cần điều khiển (mọi đối tượng trong đo lường)

mà ta chưa biết cả thông số và cấu trúc

Yêu cầu: Xác định đường cong mô tả mối quan hệ giữa lượng vào và lượng

ra với một sai số cho phép nào đó

- Nội dung của quy hoạch thực nghiệm là:

Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – ĐHTN http://www.lrc.tnu.edu.vn

+ Áp dụng các phương pháp toán học: Phương pháp bình phương cực tiểu, hoặc lý thuyết quy hoạch toán học v.v để lập các phương án thí nghiệm nhằm thu được những số liệu cần thiết nhất về một hệ thống nào đó

+ Xử lý các số liệu đó để xây dựng một mô hình thống kê của hệ thống trong

đó có sự đánh giá về độ tin cậy của các kết quả

- Một hệ thống mà ta chưa biết cấu trúc thì được gọi là hộp đen, thường được mô tả như hình 2.1

Các đại lượng tham gia vào hệ thống như sau:

* Biến vào (Input)

Là các biến điều khiển (độc lập) ký hiệu là x1, x2, , xk Giá trị là các nhân

tố điều khiển

+ Véc tơ nhân tố x = ( x1, x2, ,xk) thuộc X thuộc RK

Trong đó:

X: Gọi là miền điều khiển hay miền thí nghiệm

Mỗi vectơ xi =( xi1, xi2, ,xik) thuộc X gọi là một điểm thí nghiệm (1 kích thích) Nếu thực hiện một bộ n điểm thí nghiệm ta sẽ có một ma trận thí nghiệm X, với dòng thứ i của X là điểm thí nghiệm xi = (xi1, xi2, ,xik)

k k

* Biến ngẫu nhiên  (nhiễu) hoặc véc tơ ngẫu nhiên 

Là biến không điều khiển được

Trong kỹ thuật thường giả thiết các tín hiệu ngẫu nhiên có:

Kỳ vọng toán học: E() = 0 Phương sai: D() = 2

* Biến ra (Out put)

Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – ĐHTN http://www.lrc.tnu.edu.vn

Là biến phụ thuộc hay còn gọi là biến không bị điều khiển: ký hiệu là y Trường hợp tổng quát, ta xét vectơ biến ra: y = (y1, y2, , yn) nhưng ta thường xét các đầu ra không có liên kết chéo với nhau (tức là đầu ra này không là đầu vào của đầu ra kia), vì vậy ta riêng rẽ từng thành phần của vectơ y rồi tổng hợp lại Vậy ta chỉ cần xét một biến ra y là đủ

+ Biến ra y phụ thuộc vào biến vào, vào trạng thái của đối tượng và còn biến ngẫu nhiên  Tuy nhiên  chỉ đóng vai trò nhiễu làm sai lệch một chút

Nên ta có thể viết:

y = (x1, x2, , xn) +  = (x) +  (2.1) + Mỗi điểm kích thích đầu vào: xi = (xi1, xi2 xik) cho ta một phản ứng yi ở đầu ra:

y = (xi) +  = (x1, x2, , xn) + i (2.2) Trong đó i là biến ngẫu nhiên tham gia vào thí nghiệm thứ i (và có thay đổi theo i) Ta vẫn giả thiết E(i) = 0 (i = 1n)

+ Nếu ta thử nghiệm nhiều thí nghiệm trong không gian k chiều ở đầu vào với ma trận thí nghiệm:

Với Y là ma trận cột ngẫu nhiên (vì có chứa các thành phần i)

2.3.1.2 Nhận dạng mô hình thống kê bằng phương pháp bình phương cực tiểu

* Xác định số lượng thí nghiệm của k biến số

- Xét mô hình thống kê một đối tượng cần nhận dạng có k biến đầu vào:

ˆy = a0 + 



m 1 j

k 2 1 j

j f ( x , x , , x )

- Yêu cầu bài toán cần tìm a0, a1, , am của mô hình thống kê bằng phương pháp bình phương cực tiểu