Ngày nay, hệ thống điều khiển kỹ thuật hiện đại là một lĩnh vực rất quan trọng trong công nghiệp và tự động hóa và đóng góp rất nhiều trong sự tiến bộ của khoa học kỹ thuật. Việc nghiên cứu và thiết kế hệ thống điều khiển con lắc ngược để duy trì sự ổn định ở trạng thái thẳng đứng đang là một trong những chủ đề quan trọng và yêu thích cho những người đam mê hệ thống điều khiển. Đề tài này đã xây dựng được mô hình toán học của hệ thống con lắc ngược quay. Sau đó, sẽ thiết kế bộ điều khiển dựa trên 2 phương pháp mờ (Fuzzy Control) thích nghi trực tiếp và Nơ ron (Neuron Control) và mô phỏng bằng cách sử dụng MATLAB 2009 Simulink và kiểm chứng với thực tế. Căn cứ trên các kết quả cho thấy hệ thống con lắc ngược quay được điều khiển để đạt được sự ổn định và duy trì sự ổn định đó ở vị trí thẳng đứng sau khi sử dụng bộ điều khiển đã được thiết kế. Luận văn thực hiện các nội dung nghiên cứu sau: Chương 1: Tổng quan Tìm hiểu về tình hình nghiên cứu …. ở nước ta cũng như các nước khác trên thế giới. Trình bày lý do chọn đề tài, mục đích và đối tượng nghiên cứu trong đề tài, ý nghĩa thực tiễn của đề tài, giới hạn của đề tài, và phương pháp nghiên cứu. Chương 2: Cơ sở lý thuyết Trình bày cơ sở lý thuyết điều khiển mờ (Fuzzy logic control), mạng nơ ron (Neuron network), ... Nghiên cứu và xây dựng thuật toán điều khiển mờ, mạng nơ ron cho hệ phi tuyến liên tục trên cơ sở lý thuyết Chương 3: Mô hình toán học Xây dựng mô hình toán học cho con lắc ngược quay Khảo sát các trạng thái cân bằng của con lắc ngược quay,... Xây dựng thuật toán swing up Mô phỏng bằng phương pháp điều khiển mờ thích nghi, trực tiếp và mạng neural So sánh, đánh giá kết quả mô phỏng Thiết kế bộ điều khiển mờ và điều khiển nơron cho hệ con lắc. Chương 4: Thi công Các thông số kỹ thuật cho con lắc ngược quay Thi công phần cơ khí Thi công phần mạch điện Sơ đồ khối mạch điều khiển và các encoder Chương 5: Kết luận Đánh giá kết quả của đề tài Hướng phát triển của đề tài.
MỤC LỤC Nội dung Trang Lời cam đoan Mục lục Danh mục ký hiệu, chữ viết tắt Danh mục đồ thị, hình vẽ, bảng Tóm tắt 10 Chƣơng 1: Tổng Quan 12 1.1 Các ứng dụng hệ thống lắc ngược 13 1.1.1 Ứng dụng lĩnh vực giải trí 13 1.1.2 Trong công nghiệp 14 1.2 Tầm quan trọng nghiên cứu 15 1.3 Phạm vi phương pháp nghiên cứu đề tài 15 1.4 Mục tiêu đề tài 15 1.5 Bố cục chương mục đề tài 15 Chƣơng 2: Cơ Sở Lý Thuyết 16 2.1 Logic mờ 16 2.1.1 Tập mờ 16 2.1.1.1 Định nghĩa tập hợp kinh điển 16 2.1.1.2 Định nghĩa tập mờ 17 2.1.2 Các phép toán tập mờ 18 2.1.2.1 Phép hợp hai tập mờ 18 2.1.2.2 Phép giao hai tập mờ 19 2.1.3 Biến ngôn ngữ 21 2.1.4 Luật hợp thành mờ 22 2.1.4.1 Mệnh đề hợp thành 22 2.1.4.2 Mô tả mệnh đề hợp thành 23 2.1.4.3 Luật hợp thành mờ 23 2.2 Giải mờ 28 2.3 Mô hình mờ Sugeno 30 2.4 Hệ điều khiển mờ 31 2.5 Hệ thống điều khiển thích nghi 34 2.5.1 Hệ điều khiển thích nghi theo phương pháp lịch trình độ lợi 35 2.5.2 Hệ thích nghi sử dụng mô hình tham chiếu – MRAS 36 2.5.3 Hệ tự chỉnh định STR 37 2.6 Hệ điều khiển mờ - thích nghi trực tiếp 38 2.6.1 Đối tượng phi tuyến tính toán điều khiển thích nghi 38 2.6.2 Luật điều khiển đối tượng 41 2.6.3 Bộ điều khiển mờ 42 2.6.4 Luật thích nghi 46 2.6.4.1 Tiêu chuẩn ổn định Lyapunov 46 2.6.4.2 Luật thích nghi cho hệ điều khiển mờ trực tiếp 48 2.6.4.3 Tính ổn định hệ mờ thích nghi trực tiếp 50 2.6.5 Trình tự thiết kế điều khiển DAF 51 2.7 Mạng neural 52 2.7.1 Cấu trúc mạng 52 2.7.2 Giải thuật học lan truyền ngược 54 2.7.3 Thông số học mạng truyền thẳng nhiều lớp với giải thuật lan truyền ngược 59 2.7.4 Nhận dạng hệ thống động truyền thẳng nhiều lớp 64 2.7.4.1 Mô hình vào hệ thống động 64 2.7.4.2 Mô hình không gian trạng thái 64 2.7.4.3 Nhận dạng hệ thống động dùng mạng truyền thẳng 65 2.7.4.4 Nhận dạng hệ thống động dùng mạng truyền thẳng với mô hình thuận 66 2.7.4.5 Nhận dạng mô hình không gian trạng thái sử dụng mạng truyền thẳng nhiều lớp 71 Chƣơng 3: Mô hình toán học thiết kế điều khiển 74 3.1 Hệ thống lắc ngược quay 74 3.2 Mô hình toán học lắc ngược quay 76 3.3 Thuật toán điều khiển 78 3.3.1 Thuật toán swing-up 78 3.3.2 Thuật toán điều khiển cân theo phương pháp điều khiển mờ thích nghi gián tiếp dùng mô hình trượt 78 3.3.3 Thiết kế điều khiển nơ ron dùng mạng truyền thẳng lớp 83 3.4 Kết mô 85 Chƣơng 4: Thi công 87 4.1 Phần khí … 87 4.2 Phần điều khiển… 90 4.3 Kết mô phỏng… 97 4.3.1 Sơ đồ khối dùng điều khiển mờ… 97 4.3.2 Sơ đồ khối dùng điều khiển neural… 99 4.3.3 So sánh kết … 101 Chƣơng 5: Kết luận hƣớng phát triển đề tài 102 5.1 Kết luận 102 5.2 Hướng phát triển đề tài 103 Tài liệu tham khảo 104 DANH MỤC CÁC KÝ HIỆU, CÁC CHỮ VIẾT TẮT Danh mục ký hiệu m: khối lượng lắc l1: chiều dài cánh tay lắc o : góc lệch vị trí lắc vị trí cân lắc theo phương đứng (trục y) 1 : góc lệch ngang vị trí cân ngang theo phương nằm ngang (trục x) g: gia tốc trọng trường J1: quán tính lắc C1: hệ số ma sát K1: số tỉ lệ u: tín hiệu ngõ vào điều khiển (điện áp cấp cho motor) Danh mục chữ viết tắt Direct adaptive fuzzy control (DAFC) mờ thích nghi trực tiếp Indirect adaptive fuzzy control (IAFC) mờ thích nghi gián tiếp Rất chậm (RC) Chậm (C) Trung bình (TB) Nhanh (N) Rất nhanh (RN) Self Tunig Regulator (STR) hệ tự chỉnh định Model Reference Adaptive System (MRAS) hệ thích nghi trực tiếp có sử dụng mô hình tham chiếu 10 Gain Scheduling (GS) hệ hoạch định độ lợi 11 LUT (Look up table) 12 Fuzzy Logic Controller (FLC) 13 Multil Input Multil Output (MIMO) 14 Single Input Single Output (SISO) DANH MỤC CÁC HÌNH VẼ, ĐỒ THỊ Hình 1.1: Hệ thống lắc ngược loại tuyến tính Hình 1.2: Hệ thống lắc ngược loại quay Hình 1.3: Ứng dụng giải trí Hình 1.4: Ứng dụng công nghiệp - Cần cẩu máy Hình 2.1: Hàm liên thuộc µ(x) Hình 2.2: Hàm thuộc Hình 2.3: Giải mờ Hình 2.4: Cấu trúc hệ thống mờ đơn giản Hình 2.5: Sơ đồ khối hệ điều khiển thích nghi Hình 2.6: Mộ hình lịch trình độ lợi Hình 2.7: Sơ đồ khối hệ thống thích nghi MRAS Hình 2.8: Mô hình tự chỉnh định STR Hình 2.9: Hệ điều khiển mờ thích nghi Hình 2.10: Sơ đồ khối hệ thống điều khiển DAF Hình 2.11: Mạng perceptron đa lớp (MLP) Hình 2.12: Sơ đồ khối mô hình nhận dạng thuận Hình 2.13: Sơ đồ khối mô hình nhận dạng đảo Hình 2.14: Cấu hình nhận dạng mô hình vào-ra hệ thống Hình 2.15: Sơ đồ khối nhận dạng nối tiếp Hình 2.16: Sơ đồ cấu trúc mạng nhận dạng nối tiếp Hình 2.17: Sơ đồ khối nhận dạng song song Hình 2.18: Sơ đồ cấu trúc mạng nhận dạng song song Hình 2.19: Cấu trúc nhận dạng mô hình không gian trạng thái Hình 3.1: Mô hình lắc ngược quay Hình 3.2: Mô hình lắc ngược PP-300 Hình 3.3: Thiết kế simulink cho mô hình lắc ngược quay Hình 3.4: Tập mờ Hình 3.5: Sơ đồ điều khiển mờ thích nghi mô hình trượt cho hệ thống lắc ngược quay Hình 3.6: Mạng neuron đầu vào lớp (lớp ẩn có neuron) Hình 3.7: Mô hình simulink mạng neuron Hình 3.8: Mô hình simulink hệ thống điều khiển dùng mạng neuron Hình 3.9: Mô hình điều khiển lắc ngược quay Hình 3.10: Kết điều khiển mờ thích nghi trực tiếp Hình 3.11: Kết có điều khiển mờ thích nghi trực tiếp Hình 4.1: Phần thiết kế chân đế lắc Hình 4.2: Phần chân đế lắc hoàn thành có kích thước 450 X 350 X 30 (mm) Hình 4.3: Phần thiết kế thân lắc (a) phần thiết kế thân lắc hoàn thành (b) có kích thước 10 X 10 X 30 (mm) Hình 4.4: Phần thiết kế khớp nối thân lắc cánh tay lắc (a), phần thiết kế thực tế hoàn thành (b, c, d) Hình 4.5: Cánh tay lắc thiết kế Hình 4.6: Cánh tay thật lắc có kích thước X 30 X 0.1(mm) Hình 4.7: Thiết kế lắc Hình 4.8: chiều dài thật lắc X 28 X 0.08(mm) Hình 4.9: Matlab 2009b Hình 4.10: Phần mềm Code Composer Studio V3.3 Hình 4.11: Bộ điều khiển DSP (Digital …) Hình 4.12: Phần giao tiếp đọc Encoder Hình 4.13: Bộ nguồn 24VDC Hình 4.14: Encoder Omron E6C2-CWZ5B 2500prm Hình 4.15: Encoder Omron E6B2-CWZ1X Hình 4.16: động Servo DC motor Hình 4.17: Hộp điều khiển nhìn bên Hình 4.18: Hộp điều khiển bên Hình 4.19: Mô hình tổng quát hệ thống lắc quay Hình 4.20: Sơ đồ kết nối Hình 4.21: Bộ điều khiển mờ Hình 4.22: Sơ đồ kết nối Simulink điều khiển mờ Hình 4.23: Kết mô điều khiển mờ (Fuzzy) Hình 4.24: Bộ điều khiển Nơ ron Hình 4.25: Sơ đồ simulink điều khiển Nơ ron Hình 4.26: Kết mô điều khiển Nơ ron TÓM TẮT LUẬN VĂN THẠC SĨ Ngày nay, hệ thống điều khiển kỹ thuật đại lĩnh vực quan trọng công nghiệp tự động hóa đóng góp nhiều tiến khoa học kỹ thuật Việc nghiên cứu thiết kế hệ thống điều khiển lắc ngược để trì ổn định trạng thái thẳng đứng chủ đề quan trọng yêu thích cho người đam mê hệ thống điều khiển Đề tài xây dựng mô hình toán học hệ thống lắc ngược quay Sau đó, thiết kế điều khiển dựa phương pháp mờ (Fuzzy Control) thích nghi trực tiếp Nơ ron (Neuron Control) mô cách sử dụng MATLAB 2009/ Simulink kiểm chứng với thực tế Căn kết cho thấy hệ thống lắc ngược quay điều khiển để đạt ổn định trì ổn định vị trí thẳng đứng sau sử dụng điều khiển thiết kế Luận văn thực nội dung nghiên cứu sau: Chƣơng 1: Tổng quan Tìm hiểu tình hình nghiên cứu … nước ta c ng nước khác giới Trình bày lý chọn đề tài, mục đích đối tượng nghiên cứu đề tài, ý nghĩa thực ti n đề tài, giới hạn đề tài, phương pháp nghiên cứu Chƣơng 2: Cơ sở lý thuyết Trình bày sở lý thuyết điều khiển mờ (Fuzzy logic control), mạng nơ ron (Neuron network), Nghiên cứu xây dựng thuật toán điều khiển mờ, mạng nơ ron cho hệ phi tuyến liên tục sở lý thuyết Chƣơng 3: Mô hình toán học Xây dựng mô hình toán học cho lắc ngược quay Khảo sát trạng thái cân lắc ngược quay, Xây dựng thuật toán swing up Mô phương pháp điều khiển mờ thích nghi, trực tiếp mạng neural So sánh, đánh giá kết mô Thiết kế điều khiển mờ điều khiển nơ-ron cho hệ lắc Chƣơng 4: Thi công Các thông số kỹ thuật cho lắc ngược quay Thi công phần khí Thi công phần mạch điện Sơ đồ khối mạch điều khiển encoder Chƣơng 5: Kết luận Đánh giá kết đề tài Hướng phát triển đề tài Hình 4.9 Matlab 2009b Hình 4.10: Phần mềm Code Composer Studio V3.3 Phần cứng: Card DSP giao tiếp USB Khối điều khiển đọc, xuất xung Hình 4.11: Bộ điều khiển DSP (Digital …) Khối đọc xung encoder Hình 4.12: Phần giao tiếp đọc Encoder Bộ nguồn 24VDC Hình 4.13: Bộ nguồn 24VDC Encoder1- gắn với động DC 24V Hình 4.14: Encoder Omron E6C2-CWZ5B 2500prm Đặc tính kỹ thuật: Điện áp cung cấp: VDC Đầu ra: A, B, Z, A, B, Z Đầu loại: NPN-NO Số vòng quay: 2500 rpm Phương pháp mã hóa: gia tăng Đáp ứng tần số tối đa: 100 KHz Encoder2 – gắn lắc Hình 4.15: Encoder Omron E6B2-CWZ1X Đặc tính kỹ thuật: Điện áp cung cấp: VDC Đầu ra: A, B, Z, A, B, Z Đầu loại: NPN-NO Số vòng quay: 2000 rpm Phương pháp mã hóa: gia tăng Đáp ứng tần số tối đa: 100 KHz Động servo DC24V Hình 4.16: động Servo DC motor Đặc tính kỹ thuật: Động DC 24V ,70W tốc độ 2500rpm Chiều dài L = 45mm Khối lượng 760g Kích thước hộp điều khiển: (40 x 20 x 10cm) Hình 4.17: Hộp điều khiển nhìn bên Hình 4.18: Hộp điều khiển bên Mô hình chung hệ thống Hình 4.19: Mô hình tổng quát hệ thống lắc quay Sơ đồ kết nối Hình 4.20: Sơ đồ kết nối 4.3 Kết mô phỏng: 4.3.1 Sơ đối khối dùng điều khiển mờ (Fuzzy): Hình 4.21: Bộ điều khiển mờ Sơ đồ kết nối Simulink mô Enable In1 -1 Out1 K1 beta z-1 In1Out1 z Difference K2 beta Fuzzy Logic Controller1 beta beta_dot beta_dot In1Out1 alpha Goc_anpha In1 Out1 Data Store Read K3 Data alpha K5 SCI XMT SCI Transmit1 alpha_dot alpha_dot pendulum_R1 U dieu khien z-1 In1 Out1 z Difference1 K4 -1 single 2single Swing_up Controller1 theta0 Switch V beta beta cond Condition Hình 4.22: Sơ đồ kết nối Simulink điều khiển mờ C280x/C28x3x alpha u 1/1 Kết mô Hình 4.23: Kết mô điều khiển mờ (Fuzzy) 4.3.2 Sơ đối khối dùng điều khiển Nơ ron: Hình 4.24: Bộ điều khiển Nơ ron Sơ đồ simulink mô Enable In1 -1 Out1 K1 beta z-1 z Difference beta beta In1Out1 K2 beta_dot beta_dot In1Out1 alpha Goc_anpha In1 Out1 Data Store Read K3 alpha_dot z-1 z Difference1 Data alpha alpha_dot K5 alpha_dot Neural Model pendulum_R1 In1Out1 K4 -1 single 2single Swing_up Controller1 theta0 Switch V beta beta C280x/C28x3x alpha u 1/1 beta_dot cond Condition Hình 4.25: Sơ đồ simulink điều khiển Nơ ron SCI XMT SCI Transmit1 Kết mô Hình 4.26: Kết mô điều khiển Nơ ron 4.3.3 So sánh đánh giá kết mô phỏng: Thời gian swing up: Thời gian swing up dùng thuật toán điều khiển Neuron đáp ứng nhanh thuật toán điều khiển mờ (Fuzzy) Góc Alpha: Góc alpha thuật toán điều khiển Neuron thay đổi góc alpha dùng thuật toán điều khiển mờ (Fuzzy) Góc Beta: Góc beta thuật toán điều khiển Neuron thay đổi góc beta dùng thuật toán điều khiển mờ (Fuzzy) Độ ổn định lắc ngược quay dùng thuật toán điều khiển Neuron tốt thuật toán điều khiển mờ (Fuzzy) Chƣơng KẾT LUẬN VÀ HƢỚNG PHÁT TRIỂN CỦA ĐỀ TÀI 5.1 Kết luận: Con lắc ngược quay đối tượng điều khiển đáng quan tâm, đại diện cho lớp đối tượng điều khiển có độ phi tuyến phức tạp, đồng thời đặc tính động học hệ thống lắc ngược quay lại gần với trình vật lý trình phóng tên lửa hoạt động cần cẩu chuyển động nâng vật nặng… Đề tài thực mục tiêu, yêu cầu nhiệm vụ luận văn đưa là: Xây dựng mô hình toán cho hệ thống lắc ngược quay Thuật toán swing up hoạt động tốt Thiết kế điều khiển mờ Thiết kế điều khiển thích nghi trực tiếp dùng mạng neuron để ổn định lắc Duy trì trạng thái ổn định lắc quay theo phương thẳng đứng Đặt góc alpha cho lắc ngược quay Đồng thời mô tả mô kết đạt hệ thống Matlab/Simulink tốt Hệ thống phần cứng đáp ứng tốt cho hoạt động liên tục hệ thống Kết đạt cho thấy, việc sử dụng điều khiển thích nghi trực tiếp dùng mạng neuron với luật điều khiển thông số chỉnh định thiết kế mang lại hiệu tốt Mô đáp ứng đầu cho thấy hệ thống trì trạng thái ổn định vị trí thẳng đứng mong muốn độ ổn định cao 5.2 Hƣớng phát triển đề tài: Tuy đạt kết khả quan đáp ứng yêu cầu nhiệm vụ luận văn, đề tài số hạn chế cần phải hoàn thiện cấu khí phần phát triển thêm thuật toán khác để có đánh giá xác kết thực nghiệm Thay thiết kế kết nối trục động cánh tay lắc cổ góp để lắc quay xung quanh trục động nhằm tăng tính ổn định, tránh trường hợp dây encoder bị xoắn lắc quay xung quay trục động Bên cạnh đó, việc kiểm chứng qua thực tế chất lượng c ng độ tin cậy hệ thống điều khiển c ng cần phải thực khối lượng m khác để có đánh giá xác thích nghi thuật toán TÀI LIỆU THAM KHẢO [1] Trần Hoài An, Lý thuyết điều khiển mờ [2] Nguy n Thị Phương Hà, Lý thuyết điều khiển đại, Nhà xuất Đại học Quốc Gia TP.HCM, 2007 [3] Huỳnh Thái Hoàng, Lý thuyết điều khiển thông minh, Nhà xuất Đại học Quốc Gia TP.HCM, 2006 [4] Nguy n Doãn Phước, Lý thuyết điều khiển nâng cao, Nhà xuất Khoa học Kỹ thuật [5] Nguy n Phùng Quang – Matlab & Simulink dành cho kỹ sư điều khiển tự động – NXB Khoa học kỹ thuật [6] Nguy n Đức Thành, Mathlab ứng dụng điều khiển, Nhà xuất Đại học Quốc Gia TP.HCM 2004 [7] Nguy n Thiện Thành, Trí tuệ nhân tạo, Nhà xuất Đại học Quốc Gia TP.HCM [8] Christian Wachinger, Michacl Pock Simulation of the inverted pendulum TU Munchen, 2004 [9] Christofer Mayhew, Robust Control of An Inverted Pendulum University of California, Santa Barbara, 93106-9560 [10] Frank L Lewis, Vassilis L Syrmos Optimal control John Wiley & Sons, INC, 2005 [11] I Zamani, M.H Zarif Nonlinear controller for fuzzy model of double inverted pendulum International journal of Mechanical systems science and Engineering vol1, No 1, 2006 [12] James A Fruch, Linear quadratic optimal learning control INT J control, vol73, No10, 2002 [13] J.K Tar, I.J Rudas Adaptive control of the double inverted pendulum base on Novel principles of soft computing International Conference, Hungary 2003 [14] Karim Kemih - Omar Tekkour - Salim Filali, “Constrained Generalised Predictive Control With Estimation By Genetic Algorith For A Magnetic Levitation System”, Mentouri Constantine University, 2005 [15] Katsuhiko Ogata, Modern Control Engineering (Third Edition), Prentical Hall, 1997 [16] Marwan Abbadi, “Modeling And Control Of A Magnetic Levitation System”, Bradley University, 2002 [17] Roger Jang-Ned Gulley, Matlab Fuzzy Logic Toolbox, Berkeley, 1995 [18] Yi Xie, “Mechatronics Examples For Teaching Modeling, Dynamics, And Control”, Massachusets Institute Of Technology, 2003 [19] Walter Banks – Gordon Hayward - Fuzzy Logic In Embedded System, Byte Craft, 2003 ... luật hợp thành hệ thống mờ 2.4 Hệ điều khiển mờ: Điều khiển mờ dựa sở lý thuyết logic mờ, có vai trò quan trọng hệ điều khiển đại ưu điểm: + Hệ thống điều khiển sử dụng điều khiển mờ có tính khả... lắc ngược quay, Xây dựng thuật toán swing up Mô phương pháp điều khiển mờ thích nghi, trực tiếp mạng neural So sánh, đánh giá kết mô Thiết kế điều khiển mờ điều khiển nơ-ron cho hệ lắc. .. toán điều khiển PID kinh điển, mạng nơron, điều khiển mờ Hình 1.1: Hệ thống lắc ngược loại tuyến tính Hình 1.2: Hệ thống lắc ngược loại quay 1.1 Các ứng dụng hệ thống lắc ngƣợc: 1.1.1 Ứng dụng