Tài liệu hạn chế xem trước, để xem đầy đủ mời bạn chọn Tải xuống
1
/ 26 trang
THÔNG TIN TÀI LIỆU
Thông tin cơ bản
Định dạng
Số trang
26
Dung lượng
470,96 KB
Nội dung
BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA HÀ NỘI Lê Xuân Hải ĐIỀU KHIỂN THÍCH NGHI CHO HỆ THỐNG CẦN CẨU TREO CĨ TÍNH ĐẾN YẾU TỐ BẤT ĐỊNH Ngành: Kỹ thuật điều khiển tự động hóa Mã số: 9520216 TĨM TẮT LUẬN ÁN TIẾN SĨ KỸ THUẬT ĐIỀU KHIỂN VÀ TỰ ĐỘNG HÓA Hà Nội – 2018 Cơng trình hồn thành tại: Trường Đại học Bách khoa Hà Nội Người hướng dẫn khoa học: TS Vũ Vân Hà GS.TS Phan Xuân Minh Phản biện 1: Phản biện 2: Phản biện 3: Luận án bảo vệ trước Hội đồng đánh giá luận án tiến sĩ cấp Trường họp Trường Đại học Bách khoa Hà Nội Vào hồi …… giờ, ngày … tháng … năm …… Có thể tìm hiểu luận án thư viện: Thư viện Tạ Quang Bửu - Trường ĐHBK Hà Nội Thư viện Quốc gia Việt Nam MỞ ĐẦU Tính cấp thiết đề tài Cần cẩu treo hệ thống sử dụng rộng rãi công nghiệp, phục vụ cho công tác vận chuyển nâng hạ hàng hóa có khối lượng lớn bến cảng, nhà xưởng, công trình xây dựng Nâng cao chất lượng điều khiển đảm bảo an toàn vận hành cho hệ thống cần cẩu treo thách thức, thu hút quan tâm nhà khoa học Hệ thống cần cẩu treo thực chất hệ robot thiếu cấu chấp hành, nghĩa số biến điều khiển ln số bậc tự hệ Bài tốn điều khiển cần cẩu treo ngồi việc điều khiển cho xe bám xác vị trí đặt phải quan tâm đến việc giảm thiểu rung lắc tải trình xe chuyển động Trong năm gần đây, nghiên cứu giải thuật kỹ thuật điều khiển cho hệ thống cần cẩu treo phát triển mạnh mẽ lý thuyết ứng dụng thực tế Nhờ phát triển mạnh mẽ điểu khiển phi tuyến công cụ thông minh hệ mờ, mạng nơ-ron mà việc điều khiển cần cẩu treo với bất định mơ phụ tải, ma sát nhiễu từ bên ngồi tác động vào hệ thống có hướng mở để tiếp tục nghiên cứu phát triển Đó thách thức động lực thúc đẩy việc lựa chọn hướng nghiên cứu luận án: “Điều khiển thích nghi cho hệ thống cần cẩu treo có tính đến yếu tố bất định” Mục tiêu luận án Mục tiêu luận án "Điều khiển thích nghi cho hệ thống cần cẩu treo có tính đến yếu tố bất định" nhằm nghiên cứu đề xuất giải thuật điều khiển thích nghi cho hệ cần cẩu treo có mơ hình bất định Để thực mục tiêu này, luận án đặt bốn nhiệm vụ sau: • Nghiên cứu phương pháp điều khiển thích nghi phi tuyến cơng bố ngồi nước lĩnh vực điều khiển cần cẩu treo, phân tích ưu nhược điểm phương pháp làm tảng để đề xuất đóng góp luận án • Dựa cấu trúc đơn giản, dễ thực thi hệ mờ, luận án tập trung nghiên cứu nhằm đề xuất cấu trúc điều khiển mờ đơn giản dễ thực thi thuật tốn điều khiển thích nghi bền vững dựa kỹ thuật trượt tầng kết hợp với hệ mờ • Luận án nghiên cứu đề xuất thuật tốn phương pháp điều khiển thích nghi bền vững dựa kỹ thuật backstepping, điều khiển trượt kết hợp với mạng nơ-ron nhân tạo xấp xỉ bất định hàm bù bất định tải • Xây dựng bàn thí nghiệm điều khiển cần cẩu treo có khả cài đặt kiểm nghiệm đa thuật toán điều khiển nhằm kiểm tra thực nghiệm đề xuất luận án Đối tượng phạm vi nghiên cứu luận án Đối tượng nghiên cứu luận án dựa kỹ thuật đại kỹ thuật backstepping (BT), điều khiển trượt tầng (HSMC) kết hợp với hệ mờ mạng nơ-ron để xây dựng điều khiển cho hệ cần cẩu treo, phát biểu định lý chứng minh tính ổn định hệ kín Bộ điều khiển chế tạo nên vi điều khiển STM32 có ghép nối với máy tính cá nhân để giám sát thông qua giao diện HMI Ý nghĩa khoa học thực tiễn luận án Luận án đề xuất thuật tốn cấu trúc điều khiển thích nghi phi tuyến sở hệ mờ, mạng nơ-ron nhân tạo áp dụng cho hệ thống cần cẩu treo mơ tả mơ hình phi tuyến bất định, có nhiễu tác động, đảm bảo hệ kín ổn định, bám xác vị trí đặt hạn chế rung lắc cho tải Các điều khiển kiểm chứng thông qua mô kỹ thuật số thực nghiệm phòng thí nghiệm Các kết mơ thực nghiệm cho thấy độ tin cậy điều khiển đề xuất khả ứng dụng thực tế Phương pháp nghiên cứu Để đạt mục tiêu đề ra, phương pháp nghiên cứu luận án • Phân tích tài liệu khoa học, cơng trình nghiên cứu giải thuật thuật điều khiển cho đối tượng cần cẩu treo công bố nước giới thời gian gần để có hiểu biết nhìn tổng quan đối tượng nghiên cứu • Nghiên cứu, xây dựng thuật toán điều khiển dựa kỹ thuật backstepping, điều khiển trượt tầng, logic mờ, mạng nơ-ron nhân tạo nhằm nâng cao chất lượng điều khiển hệ thống cần cẩu treo • Các đề xuất kiểm chứng nghiêm túc qua mô phần mềm Matlab/Simulink cài đặt thực vi điều khiển STM32 cho hệ thống cần cẩu treo phòng thí nghiệm Điểm luận án • Luận án đề xuất điều khiển mờ có cấu trúc hai lớp theo kiểu tách riêng nhiệm vụ điều khiển (FC lớp 1) phối hợp nhiệm vụ theo nguyên tắc thỏa hiệp (FC lớp 2) để điều khiển hệ thống cần cẩu treo 3D đảm bảo bám vị trí đặt, góc rung lắc nhỏ mà khơng cần biết xác mơ hình đối tượng • Luận án đề xuất điều khiển thích nghi cho hệ thống cần cẩu treo sở kỹ thuật trượt tầng kết hợp với logic mờ • Luận án xây dựng điều khiển thích nghi cho hệ thống cần cẩu treo sở điều khiển trượt kết hợp kỹ thuật điều khiển trượt, backstepping mạng nơ-ron Phát biểu chứng minh định lý tính ổn định hệ kín Bố cục luận án Luận án trình bày chương - Chương 1: Tổng quan hệ thống cần cẩu treo phương pháp điều khiển - Chương 2: Điều khiển thích nghi cho cần cẩu treo sở hệ mờ - Chương 3: Điều khiển trượt thích nghi cho cần cẩu treo sở mạng nơ ron nhân tạo - Chương 4: Kiểm chứng thực nghiệm mơ hình cần cẩu treo 2D phòng thí nghiệm - Kết luận kiến nghị CHƯƠNG 1: TỔNG QUAN VỀ HỆ THỐNG CẦN CẨU TREO VÀ CÁC PHƯƠNG PHÁP ĐIỀU KHIỂN Nội dung chương giới thiệu mơ hình cần cẩu treo, phân tích đặc điểm đối tượng cần cẩu treo phương pháp điều khiển áp dụng cho hệ thống Nghiên cứu tổng quan phương pháp điều khiển cơng bố ngồi nước, phân tích ưu nhược điểm nhóm phương pháp, từ rõ định hướng nghiên cứu đóng góp cụ thể luận án lĩnh vực điều khiển hệ thống cần cẩu treo 1.1 Mơ hình tốn học cần cẩu treo Mơ hình cần cẩu treo nghiên cứu luận án mơ hình cần cẩu treo 3D với chiều dài dây treo không thay đổi mơ hình cẩn cẩu treo 2D Mơ hình cần cẩu treo 3D bao gồm xe con, xà đỡ tải trọng chịu hai lực tác động theo hướng x y thể hình 1.1 Mơ hình tốn học cần cẩu treo 3D thu phương pháp Euler-Lagrange thể công thức: (1.11) M ( q ) q + ( C ( q, q ) + D ) q + g ( q ) = u Với M ( q ) ma trận quán tính, C ( q, q ) ma trận Coriolis, D ma trận ma sát, g ( q ) véc-tơ trọng trường u tín hiệu điều khiển Cơng thức (1.11) viết lại dạng phương trình vi phân (1.12), (1.13), (1.14), (1.15) Bằng cách cho cần cẩu treo 3D chạy theo hướng (hướng x hướng y) ta thu mơ hình cần cẩu treo 2D sau: ( M + m ) x + Dx x + ml x cos x − ml x2 sin x = u x (1.16) l x + cos x x + g sin x = Hình 1.1: Mơ hình cần cẩu treo 3D có chiều dài dây treo khơng thay đổi 1.2 Tính hình nghiên cứu nước Điều khiển cần cẩu treo nghiên cứu phát triển từ nhiều năm Do vậy, không ngạc nhiên nước giới có nhiều cơng trình công bố Tổng quan giải pháp trình bày cụ thể tài liệu [10] với ý tưởng chung việc chống rung lắc tách thành hai toán điều khiển, toán thứ điều khiển bám quỹ đạo định trước cho hàng vận chuyển, toán thứ hai giảm dao động hàng trình vận chuyển Phương pháp dùng phổ biến để chống rung lắc cho cần cẩu treo dập dao động đầu vào giới thiệu [11, 12, 16] phiên thích nghi [8, 17] Các cơng trình nước tập trung vào nghiên cứu ứng dụng điều khiển thích nghi bền vững sở hệ mờ, sử dụng điều khiển trượt kết hợp với mạng nơ-ron nhân tạo [1], [2], [3], [5] 1.3 Tổng quan phương pháp điều khiển cần cẩu treo Với lớp mơ hình tốn học hệ cần cẩu treo 2D, đóng góp kết phương pháp điều khiển có nhà nghiên cứu nghiên cứu sinh tổng hợp lại phân chia thành lớp sau:Luật điều khiển (PD), luật điều khiển dựa bình phương lượng động năng, điều khiển tuyến tính hóa phần, điều khiển trượt, điều khiển trượt tầng, điều khiển dựa hệ suy diễn mờ KẾT LUẬN CHƯƠNG 1: Việc sử dụng cần cẩu treo ngày triển khai sử dụng rộng rãi xưởng khí lắp ráp, cảng bốc xếp hàng hóa Điều khiển cần cẩu treo cho xe bám vị trí đặt trước chống rung lắc cho tải trọng để đảm bảo an toàn cho người thiết bị đòi hỏi phải liên tục giải vấn đề có tính học thuật Cần cẩu treo đối tượng điều khiển có số đặc điểm riêng sau: phi tuyến, thiếu cấu chấp hành, số tham số mơ hình mơ tả có tính bất định Từ cách tiếp cận nghiên cứu phát triển phương pháp điều khiển thích nghi dựa kỹ thuật điều khiển phi tuyến hệ thông minh hệ mờ mạng nơ-ron nhân tạo Đó tiền đề để định hướng cho đóng góp thực luận án CHƯƠNG 2: ĐIỀU KHIỂN THÍCH NGHI CHO CHO CẦN CẨU TREO TRÊN CƠ SỞ HỆ LOGIC MỜ Như phân tích chương 1, hệ thống cần cẩu treo phi tuyến khó xác định cách xác thơng số mơ hình chịu ảnh hưởng nhiễu bên tác động vào hệ thống Trong chương này, luận án tập trung vào nghiên cứu giải thuật điều khiển tổng hợp dựa sở mơ hình mờ Đó tổng hợp điều khiển mờ hai lớp điều khiển trượt tầng chỉnh định mờ 2.1 Nền tảng sở cho giải thuật điều khiển Phần trình bày tổng quan lý thuyết về:Mơ hình mờ Sugeno bước xây dựng mơ hình mờ MIMO Phương pháp suy luận tuyến tính Lý thuyết điều khiển trượt tầng 2.2 Tổng hợp điều khiển mờ hai lớp Ý tưởng phương pháp điều khiển mờ hai lớp sau: : Đầu tiên chia nhiệm vụ điều khiển cần cẩu treo 3D thành hai nhiệm vụ điều khiển phương x điều khiển phương y Mỗi phương lại tách riêng thành hai nhiệm vụ điều khiển bám vị trí xe giảm rung lắc cho tải hai điều khiển mờ: Đầu tiên chia nhiệm vụ điều khiển cần cẩu treo 3D thành hai nhiệm vụ điều khiển phương x điều khiển phương y Mỗi phương lại tách riêng thành hai nhiệm vụ điều khiển bám vị trí xe giảm rung lắc cho tải hai điều khiển mờ (lớp 1) Với nhiệm vụ điều khiển theo phương x, điều khiển thứ điều khiển bám cho xe với đầu vào ex ex đầu u1 , u1 tổng hợp cho xe đạt vị trí nhanh, thứ hai điều khiển chống rung lắc cho tải với đầu vào e e đầu x x u2 , u2 tổng hợp với mục đích làm cho góc lắc khơng Tín hiệu hai điều khiển đưa vào điều khiển mờ thứ ba để xác định tín hiệu điều khiển u x cho phương x (lớp 2) Nhiệm vụ điều khiển cho phương y thiết kế hoàn toàn tương tự phương x với đầu u y Các tín hiệu điều khiển u x , u y tổng hợp theo nguyên tắc thỏa hiệp có lợi chống rung thiệt tốc độ xe ngược lại Do để dung hòa tốn chống rung bám vị trí, luận án sử dụng mờ lớp để thực điều Cấu trúc hệ thống điều khiển mờ hai lớp cho cần cẩu treo 3D Error! Reference source not found biểu diễn hình 2.4: Hình 2.4: Cấu trúc hệ thống điều khiển mờ hai lớp Các bước thiết kế cho lớp điều khiển mờ trình bày chi tiết mục 2.2.1 2.2.2 luận án Kết mô thể mục 2.2.3 cho đối tượng cần cẩu treo 3D 2D 10 Hình 2.11: Kết mơ cho điều khiển mờ hai lớp trường hợp khơng có nhiễu tác động cho hệ cần cẩu treo 2D với khối lượng tải (kg) 2.3 Điều khiển trượt thích nghi mờ cho cần cẩu treo Điều khiển trượt thích nghi mờ áp dụng cho đối tượng cần cẩu treo 2D Quá trình thiết kế điều khiển chia làm hai giai đoạn: giai đoạn thứ thiết kế điều khiển trượt tầng (mục 2.3.1) tìm luật điều khiển thích nghi mục (2.3.2) Bộ điều khiển mờ dùng cho việc tìm luật thích nghi dựa phương pháp suy luận tuyến tính Cấu trúc điều khiển hệ trượt tầng thích nghi mờ thể hình 2.19: 12 Hình 2.19: Cấu trúc điều khiển trượt tầng thích nghi mờ Kết mô điều khiển trượt tầng thích nghi mờ: Hình 2.21: Kết mơ cho điều khiển trượt tầng thích nghi mờ trường hợp khơng có nhiễu tác động với khối lượng tải (kg) 13 KẾT LUẬN CHƯƠNG Đối với hệ cần cẩu treo thiếu thông tin đối tượng, áp dụng điều khiển mờ hai lớp ( TLFLC) hoàn toàn phù hợp Bộ điều khiển TLFLC đề xuất chương có ưu điểm cấu trúc đơn giản dễ cài đặt mà đạt yêu cầu tiêu chất lượng đặt trước AHSMC xây dựng dựa kỹ thuật trượt tầng kết hợp với hệ mờ cho thấy khả làm việc bền vững thời gian độ giảm đáng kể so với TLFLC TLFLC AHSMC kiểm chứng mô số sau (chương 4) nhúng vào vi điều khiển STM32 để điều khiển hệ cần cẩu treo phòng thí nghiệm CHƯƠNG 3: ĐIỀU KHIỂN TRƯỢT THÍCH NGHI CHO CẦN CẨU TREO DỰA TRÊN KỸ THUẬT BACKSTEPPING VÀ MẠNG NƠ-RON NHÂN TẠO Điều khiển trượt biết đến phương pháp điều khiển phi tuyến bền vững đơn giản, hiệu Ưu điểm phương pháp nhạy với biến đổi thơng số hệ thống, có khả kháng nhiễu tốt, đáp ứng động học nhanh Tuy nhiên, tín hiệu điều khiển trượt hàm dấu nên để hệ thống chuyển động bám mặt trượt thường tồn tượng quỹ đạo trạng thái hệ dao động với tần số cao quanh mặt trượt Mặt khác thiết kế điều khiển trượt u cầu phải biết trước mơ hình tốn học hệ động học điều kiện biên khác Để khắc phục nhược điểm này, luận án đề xuất phương pháp tổng hợp điều khiển thích nghi bền vững sở điều khiển trượt kết hợp với kỹ thuật backstepping mạng nơ-ron để áp dụng cho hệ thống cần cẩu treo mơ hình bất định kiểu hàm số điều khiển trượt thích nghi nơ – ron bất định tải Bộ điều khiển tổng hợp qua hai bước: - Bước 1: Tổng hợp điều khiển cho cần cẩu treo với giả thiết xác định ( C ( q, q ) , D , g ( q ) biết) 14 - Bước 2: Xấp xỉ véc-tơ hàm có thành phần bất định ma trận C ( q, q ) , D , g ( q ) Cấu trúc hệ thống ANSMC biểu diễn hình 3.1 Hình 3.1: Cấu trúc hệ thống ANSMC 3.1 Nền tảng cho giải thuật điều khiển Phần tóm tắt kỹ thuật điều khiển backstepping cho lớp đối tượng truyền ngược có mơ sau: xi = f i ( x1 , x2 , , xi ) + gi ( x1 , x2 , xn = f n ( x ) + g ( x )u y = x , xi ) xi +1 (3.32) cách thiết kế trình bày chi tiết mục 3.1.1 tổng quan trình phát triển ứng dụng mạng nơ-ron nhân tạo RBF 3.2 Tổng hợp điều khiển trượt backstepping sở mạng nơ – ron nhân tạo 15 3.2.1 Tổng hợp điều khiển trượt backstepping Mơ hình cần cẩu treo (3.32) chuyển dạng mô hinh sai lệch: M ( q ) qe + C ( q, q ) + D qe + g ( q ) = u (3.33) ( ) Với định nghĩa biến (3.35) hệ (3.33) chuyển dạng không gian trạng thái: Z1 = Z −1 Z = M u − g − ( C + D ) Z (3.38) Kỹ thuật backstepping áp dụng cho việc tìm tín hiệu điều khiển ảo cho hệ thứ (3.38) thông qua hàm Lyapunov: T t t 1 V1 = Z1T Z1 + Z1 ( ) d K I Z1 ( ) d 2 0 Tín hiệu điều khiển ảo Z : (3.39) t Z = − K P Z1 − K I Z1 ( ) d (3.41) Sau đó, định nghĩa véc-tơ sai lệch backstepping: T = Z + K P Z1 + K I Z1 ( ) d = 11 12 21 22 (3.43) 2T 1T Sau điều khiển trượt áp dụng để làm cho → từ (3.55) t đến (3.60) để tìm tín hiệu điều khiển sau: 16 u1eq = ( r1M 11 + r2 M 21 ) * −1 ( ) M u − M g + (D + C)Z + K s P1 12 t r1 + − K P21Z11 − K P1 K I Z11 ( ) d + K I 1Z11 M 22 u2 − M g + ( D + C ) Z + K P s2 t r2 − K Z − K K Z d + K Z ( ) P 12 P I 12 I 12 0 ( (3.56) ) u1sw = − ( r1M11 + r2 M 21 ) K3 sat ( s ) + K4 s = u1sw −1 (3.58) 3.2.2 Tổng hợp điều khiển trượt backstepping sở mạng nơ-ron nhân tạo Mô hình cần cẩu treo 3D với chiều dài dây treo không thay đổi Error! Reference source not found với giả thiết C ( q, q ) , D , g ( q ) thành phần bất định Do đó, Error! Reference source not found viết lại: ( ) ( ( ) ) ( ) + M ( q ) q + ( D + C ( q, q ) ) q = u M q qe + C q, q + D qe + g q r (3.61) r Véc-tơ hàm bất định định nghĩa sau: ( ) ( D + C ( q, q ) ) q = C ( q, q ) + D qe + g ( q ) + M ( q ) qr + (3.62) r Với Error! Reference source not Error! Reference source not found trở thành: ( ) M q qe + = u found., (3.63) 17 u với u = Do trước nên luận án sử dụng mạng nơ-ron hướng tâm (RBF) để xấp xỉ véc-tơ hàm bất định Theo kinh nghiệm từ tài liệu tham khảo [7], mạng RBF có khả xấp xỉ hàm phi tuyến với độ xác cao Do vậy, luận án sử dụng mạng RBF để xấp xỉ véc-tơ hàm bất định chứa luật điều khiển Error! Reference source not found Cấu trúc mạng RBF sử dụng luận án mạng nơ-ron lớp thể hình 3.3 ( nội dung luận án) Đầu vào mạng nơ-ron q , q đầu mạng nơ-ron ˆ ước lượng Với mạng nơ-ron tín hiệu điều khiển u1sw khơng thay đổi có tín hiệu u1eq thay đổi viết lại sau: u1eq − M 1ˆ + K P1 s1 − K P21Z11 t r1 + − K P1 K I Z11 ( ) d + K I 1Z11 −1 = − ( r1M 11 + r2 M 21 ) (3.70) ˆ+K s −K Z − M P 2 P 12 t r2 − K P K I Z12 ( ) d + K I Z12 Định lý 1: Bộ điều khiển thích nghi gồm cấu ước lượng thành phần bất định mạng nơ-ron hướng tâm có luật cập nhập: ( Wˆ = − F hs T ( r1M1 + r2 M ) + s Wˆ 18 ) (3.69) F ma trận đối xứng xác định dương, điều khiển trượt: u1eq − M 1ˆ + K P1 s1 − K P21Z11 t r1 + − K P1 K I Z11 ( ) d + K I 1Z11 −1 = − ( r1M 11 + r2 M 21 ) (3.70) ˆ + K s − K2 Z − M P 2 P 12 t r2 − K P K I Z12 ( ) d + K I Z12 u1sw = − ( r1M11 + r2 M 21 ) K3 sat ( s ) + K4 s −1 (3.71) thỏa mãn điều kiện: s − N + W min F (3.72) với: N = ( r1M1 + r2 M ) (3.73) với số dương, min số dương thỏa mãn − s T K4 s −min s T s , đảm bảo hệ thống điều khiển cần cẩu treo Error! Reference source not found ổn định ISS Phần chứng minh ổn định định lý trình bày chi tiết mục 3.3.2 luận án Ngoài luận án đề xuất điều khiển trượt thích nghi bất định tải ( Nội dung trình bày luận án) 3.3 Mơ 19 Hình 3.5: Kết mơ cho ANSMC trường hợp khơng có nhiễu tác động KẾT LUẬN CHƯƠNG Từ kết nêu chương rút kết luận sau: Bài toán điều khiển cần cẩu treo với bất định mơ hình có nhiễu tác động vào hệ thống việc sử dụng kỹ thuật điều khiển trượt backstepping kết hợp với mạng RBF 20 giải pháp hợp lý để xây dựng điều khiển thích nghi Các hàm bất định xấp xỉ mạng RBF hai lớp, ngồi có thành phần bù bất định tải m Các kết mô số cho thấy tính đắn hai điều khiển thích nghi đề xuất chương CHƯƠNG 4: KIỂM CHỨNG BẰNG THỰC NGHIỆM TRÊN MƠ HÌNH CẦN CẨU TREO 2D TRONG PHỊNG THÍ NGHIỆM 4.1 Xây dựng bàn thí nghiệm Q trình xây dựng bàn thí nghiệm bao gồm giai đoạn xây dựng mơ hình vật lý, thiết kế phần cứng điều khiển xây dựng phần mềm • Mơ hình vật lý bảo gồm cần cẩu, động truyền động động không đồng ba pha , động không đồng ba pha ghép nối với biến tần công nghiệp hãng Omron loại 3G3JX, thiết bị đo tốc độ vị trí xe encoder Mơ hình hệ thống điều khiển cần cẩu treo phòng thí nghiệm biểu diễn hình ảnh sau đây: 21 Hình 4.1: Hệ thống điều khiển giám sát cần cẩu treo 2D Phần cứng bao gồm điều khiển cài đặt vi điều khiển STM32F407, cảm biến vị trí cảm biến góc nghiêng Phần mềm hệ thống bao gồm việc thiết kế lọc Kalman cho cảm biến MOU6050 thiết kế giao diện HMI 4.2 Cài đặt số giải thuật điều khiển 4.2.1 Cài đặt thuật toán mờ hai lớp Kết mơ phỏng: 22 Hình 4.6: Kết cài đặt thực nghiệm điều khiển mờ hai lớp với khối lượng tải kg 4.2.2 Cài đặt thuật tốn trượt tầng thích nghi mờ Kết mơ phỏng: Hình 4.8: Kết cài đặt thực nghiệm điều khiển trượt tầng với khối lượng tải kg 23 KẾT LUẬN VÀ KIẾN NGHỊ Kết luận :Tóm lại luận án có đóng góp sau đây: - Đề xuất cấu trúc điều khiển mờ hai lớp để điều khiển hệ thống cần cẩu treo đảm bảo xe bám vị trí đặt, góc rung lắc nhỏ mà khơng cần biết xác mơ hình đối tượng Các kết mơ số thực nghiệm khẳng định tính đắn điều khiển đề xuất Cấu trúc điều khiển cài đặt cho cần cẩu treo làm việc hai chế độ 2D 3D - Đề xuất điều khiển thích nghi cho hệ thống cần cẩu treo sở kỹ thuật trượt tầng kết hợp với logic mờ, đảm bảo bám xe bám vị trí đặt chống rung lắc cho tải trọng kiểm nghiệm thông qua mô số thực nghiệm Cấu trúc điều khiển thích hợp với cần cẩu treo 2D - Cải tiến điều khiển trượt backstepping Tsai, ChinhChih cộng [57] áp dụng cho cần cẩu treo 3D mô hình bất định sở mạng nơ-ron nhân tạo Đồng thời đề xuất điều khiển trượt thích nghi nơ – ron bất định tải Phát biểu chứng minh tính ổn định cho hệ kín mơ kiểm chứng kỹ thuật số - Kiểm chứng chất lượng điều khiển đề xuất luận án hệ thống cần cẩu treo 2D phòng thí nghiệm Các kết thực nghiệm cho thấy độ tin cậy giải thuật đề xuất khả ứng dụng thực tế Kiến nghị :Luận án tập trung nghiên cứu giải thuật điều khiển hệ cần cẩu treo có xe kéo chạy đường ray chưa nghiên cứu cho hệ cần cẩu treo kiểu tháp, hướng nghiên cứu mà tác giả muốn phát triển thêm tương lai Ngoài ra, tác giả mong muốn phát triển chế tạo điều khiển thay cho điều khiển sử dụng cho hệ cần cẩu treo thực tế bị hỏng 24 DANH MỤC CÁC CƠNG TRÌNH ĐÃ CƠNG BỐ CỦA LUẬN ÁN Le Xuan Hai, Nguyen Van Thai, Bui Trong Duong, Vu Thi Thuy Nga, Thai Huu Nguyen, Phan Xuan Minh (2016), “Implementation of a laboratory overhead crane control system”, Tạp chí nghiên cứu khoa học cơng nghệ quân sự, số 44, tr 03-12, ISSN 1859-1043 Le Xuan Hai, Quach Thai Quyen, Le Van Hung, Nguyen Van Thai, Vu Thi Thuy Nga, Phan Xuan Minh (2016), “Improving of control overhead crane quality based on the fuzzy adaptive second order sliding mode control”, Tạp chí nghiên cứu khoa công nghệ quân sự, số 45, , tr 20-27, ISSN 1859-1043 Le Xuan Hai, Bui The Hao, Tran Hai Dang, Nguyen Van Thai, Do Thi Tu Anh, Ha Thi Kim Duyen, Phan Xuan Minh (2016), “Setting up some non-linear control argorithms for 2D overhead crane in the laboratory”, Tạp chí nghiên cứu khoa học cơng nghệ quân sự, số 45, tr 64-72, ISSN 1859-1043 Le Xuan Hai, Thai Huu Nguyen, Tran Gia Khanh, Nguyen Tien Thanh, Bui Trong Duong, Phan Xuan Minh (2017), “Anti-sway tracking control of overhead crane system based on PID and fuzzy sliding mode control”, Journal of Science and Technology, tập 55, ISSN 0866-708X 25 Vu Thi Thuy Nga, Le Xuan Hai, Le Viet Anh, Ta Van Truong, Hoang Nghia Hiep, Ha Thi Kim Duyen, Phan Xuan Minh (2017), “Antisway tracking control for 2D overhead crane using double layer fuzzy logic controlles”, May 2017, Journal of Military Science and Technology, Specical Issue, No 48A, tr 68-77, ISSN 1859-1043 Le Xuan Hai, Nguyen Van Thai, Vu Thi Thuy Nga, Hoang Thi Tu Uyen, Nguyen Thanh Long, Thai Huu Nguyen, Phan Xuan Minh (2017), “High order sliding mode control with anti-sway based on compensation on artificial neural network by PSO algorithm for overhead crane” , Vietnam Joural of science and technology, Vol.55, No.3, ISSN 0866-708X Lê Xuân Hải, Nguyễn Văn Thái, Lê Việt Anh, Hoàng Thị Tú Uyên, Phạm Thị Hương Sen, Nguyễn Quang Minh, Vũ Quốc Doanh, Phan Xuân Minh (2017), “Tổng hợp điều khiển trượt tầng có tham số mặt trượt thay đổi theo thời gian thay đổi phòng thí nghiệm”, Tạp chí nghiên cứu khoa học công nghệ quân sự, Số đặc san ACMEC – ĐH KTCN TN, tr 176-181, ISSN 1859-1043 Hai Le Xuan, Thai Nguyen Van, Anh Le Viet, Nga Vu Thi Thuy, Minh Phan Xuan (2017), “Adaptive backstepping hierarchical sliding mode control for uncertain 3D overhead crane systems”, ICSSE, 2017 International Conference on, Publisher IEEE, ISSN 2325-0925 Hai Le Xuan, Phan Anh Tuan, Nguyen Duc Dinh, Dinh Phong Tuyen, Phan Xuan Minh (2018) , “ Adaptive control using neural network for payload mass” November 2018, Journal of Military Science and Technology, Specical Issue, No 48A Journal of Military Science and Technology, Specical Issue, No 57A Journal of Military Science and 26 Technology, Specical Issue, No 48A Journal of Military Science and Technology ... án: Điều khiển thích nghi cho hệ thống cần cẩu treo có tính đến yếu tố bất định Mục tiêu luận án Mục tiêu luận án "Điều khiển thích nghi cho hệ thống cần cẩu treo có tính đến yếu tố bất định" ... Chương 1: Tổng quan hệ thống cần cẩu treo phương pháp điều khiển - Chương 2: Điều khiển thích nghi cho cần cẩu treo sở hệ mờ - Chương 3: Điều khiển trượt thích nghi cho cần cẩu treo sở mạng nơ ron... đóng góp cụ thể luận án lĩnh vực điều khiển hệ thống cần cẩu treo 1.1 Mơ hình tốn học cần cẩu treo Mơ hình cần cẩu treo nghi n cứu luận án mơ hình cần cẩu treo 3D với chiều dài dây treo không thay