Điều khiển mô hình hệ thống nâng hạ vật bằng từ trường

ĐẠI HỌC ĐÀ NẴNG TRƢỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA ĐẶNG THANH THƢ ĐIỀU KHIỂN MƠ HÌNH HỆ THỐNG NÂNG HẠ VẬT BẰNG TỪ TRƢỜNG Chuyên ngành: KỸ THUẬT ĐIỀU KHIỂN VÀ TỰ ĐỘNG HÓA Mã số: 8.52.02.16 TÓM TẮT LUẬN VĂN THẠC SĨ KỸ THUẬT Đà Nẵng - Năm 2018 Cơng trình đƣợc hồn thành TRƢỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA Ngƣời hƣớng dẫn khoa học: TS TRẦN ĐÌNH KHƠI QUỐC Phản biện 1: TS Nguyễn Hoàng Mai Phản biện 2: TS.Trần Kim Quyên Luận văn đƣợc bảo vệ trƣớc Hội đồng chấm Luận văn tốt nghiệp thạc sĩ kỹ thuật điều khiển tự động hóa họp Trƣờng Đại học Bách khoa Đà Nẵng vào ngày 29 tháng 12 năm 2018 * Có thể tìm hiểu luận văn tại: - Trung tâm Học liệu, Đại học Đà Nẵng Trƣờng Đại học Bách khoa -Thƣ viện Khoa điện, Trƣờng Đại học Bách MỞ ĐẦU Lý chọn đề tài Cơng nghệ thay đổi vị trí vật từ trƣờng giải pháp tối ƣu cho hệ thống chuyển động nhờ ƣu điểm vƣợt trội giảm ma sát khơng có tiếp xúc nhƣ không gây ô nhiễm Công nghệ di chuyển vật từ trƣờng đƣợc áp dụng vào số lĩnh vực nhƣ tàu đệm từ hệ thống giao thông công cộng, hệ thống bi từ để giảm ma sát hệ thống truyền động hệ thống chống rung khác… Mơ hình điều khiển đĩa sắt lực điện từ mơ hình phổ biến phòng thí nghiệm, thực hành viện, trƣờng học giới để mô hoạt động cơng nghệ thay đổi vị trí vật từ trƣờng Phƣơng pháp điều khiển chủ yếu đƣợc áp dụng PID, trƣợt, MPC… cho kết điều khiển với chất lƣợng chấp nhận đƣợc Qua nghiên cứu, nhận thấy hệ thống di chuyển vật từ trƣờng hệ phi tuyến tác giả thƣờng tuyến tính hóa quanh vị trí cân để xây dựng mơ hình Nhằm kiểm nghiệm hƣớng điều khiển để so sánh với phƣơng pháp điều khiển nêu, đề xuất phƣơng pháp điều khiển mơ hình phƣơng pháp điều khiển số R-S-T theo mẫu, điều khiển LQR vòng kín có sử dụng quan sát Trong phạm vi đề tài, tơi sử dụng mơ hình nhƣ thơng số lấy từ báo khoa học “Modeling and control for a magnetic levitation system based on SIMLAB platform in real time” nhƣ tài liệu tham khảo [1] Trong báo này, tác giả sử dụng giá trị thực nghiệm để xây dựng phƣơng trình trạng thái đối tƣợng đƣa đƣợc kết điều khiển PID, LQR sở tốt cho việc so sánh kết phƣơng pháp điều khiển 2 Mục tiêu nghiên cứu Mục tiêu đề tài nghiên cứu phƣơng pháp điều khiển số RST theo mẫu điều khiển LQR vòng kín có sử dụng quan sát để điều khiển mơ hình vị trí đĩa sắt từ trƣờng Đối tƣợng phạm vi nghiên cứu Đối tƣợng mơ nghiên cứu mơ hình nâng, hạ đĩa sắt lực từ đƣợc lấy từ tạp chí khoa học Results in Physics (2018) 153– 159 “Modeling and control for a magnetic levitation system based on SIMLAB platform in real time”, Mundher H.A Yaseen, Haider J Abd, gồm có cuộn hút đƣợc cấp từ nguồn điện chiều; đĩa sắt, sensor vị trí Khi thay đổi điện áp đặt vào cuộn hút vị trí đĩa thay đổi theo phƣơng thẳng đứng Các điều khiển nghiên cứu đề tài có nhiệm vụ đảm bảo đĩa chuyển động đến vị trí mong muốn với dao động chấp nhận đƣợc Phƣơng pháp nghiên cứu Xây dựng mơ hình xác định tham số mơ hình hệ thống nâng hạ vật từ trƣờng Phƣơng pháp điều khiển hệ thống nâng hạ vật từ trƣờng dùng PID Nghiên cứu thiết kế điều khiển số RST theo mơ hình chuẩn điều khiển RST thích nghi theo mơ hình chuẩn để điều khiển cho hệ thống nâng hạ vật từ trƣờng Phƣơng pháp điều khiển nâng hạ vật từ trƣờng dùng điều khiển LQR hai vòng kín có sử dụng quan sát Mô kiểm tra kết MATLAB Cấu trúc luận văn Ngoài phần mở đầu, kết luận kiến nghị luận văn gồm có chƣơng tất luận văn đƣợc trình bày phạm vi 78 trang A4 Tổng quan tài liệu nghiên cứu Tài liệu nghiên cứu tác giả dựa vào nguồn tài liệu sau: Các báo khoa học điều khiển hệ thống nâng hạ vật từ trƣờng (magnetic levitation system) - Các báo, tài liệu khoa học điều khiển RST, điều khiển thích nghi, điều khiển tối ƣu, ƣớc lƣợng thông số, lọc Kalman - CHƢƠNG GIỚI THIỆU VỀ CÔNG NGHỆ DI CHUYỂN VẬT BẰNG TỪ TRƢỜNG 1.1 CÔNG NGHỆ DI CHUYỂN VẬT BẰNG TỪ TRƢỜNG Hệ thống nâng hạ vật từ trƣờng (tên tiếng anh Magnetic levitation system viết tắt Maglev) có nhiều ứng dụng thực tế với ƣu điểm vƣợt trội giảm đƣợc ma sát Các hệ thống đƣợc ứng dụng nhiều ngành công nghiệp, giao thông vận tải, đặc biệt sử dụng công nghệ chế tạo tàu đệm từ trƣờng; ổ bi từ (Maglev bearing); ngành công nghiệp chế tạo loa (magnetic levitation speaker) …Trong phần tìm hiểu ứng dụng cơng nghệ Maglev, tác giả xin giới thiệu qua ứng dụng tàu đệm từ ổ bi không tiếp xúc 1.1.1 Tàu đệm từ Tàu đệm từ có tên tiếng Anh Magnetic levitation transport (rút ngắn thành maglev), phƣơng tiện giao thông đƣợc vận hành cách nâng tàu lên khỏi mặt đất khoảng cách định, dẫn lái di chuyển tàu lực từ lực điện từ Hình ảnh thực tế tàu đệm từ đƣợc thể nhƣ Hình 1.1 Hình 1.1: Hình ảnh tàu đệm từ Kỹ thuật vận hành tàu đệm từ khác biệt với vận hành tàu truyền thống đặc biệt không sử dụng bánh xe đƣờng ray để di chuyển Do không sử dụng chung sở hạ tầng có, tàu đệm từ phải đƣợc thiết kế với hệ thống giao thơng hồn tồn Thuật ngữ "tàu đệm từ" không đơn đến phƣơng tiện chuyên chở mà bao gồm tƣơng tác tàu đƣờng dẫn; chúng đƣợc thiết kế đặc biệt tƣơng thích lẫn để tạo lực nâng điều khiển xác việc nâng lên đẩy tới lực điện từ Hình 1.2 Hình 1.3 cho ta thấy đƣợc chế hoạt động việc nâng tàu đẩy tàu lực từ nhƣ Hình 1.2: Cơ chế nâng tàu lên lực từ Hình 1.3: Cơ chế đẩy tàu lực từ Kỹ thuật tàu đệm từ bị rào cản vận tốc lực cản khơng khí khiến khơng thể nhanh máy bay Ngƣời ta nghĩ phƣơng án thiết kế Vactrain – Maglev, nghĩa sử dụng tàu đệm từ chạy đƣờng ống chân không để loại bỏ lực cản khơng khí tăng đƣợc tốc độ di chuyển tàu Hình 1.4: Hình ảnh mơ tàu đệm từ chạy chân không 1.1.2 Ổ bi từ (levitation bearing) Ổ bi từ loại ổ bi đỡ tải lực từ không tiếp xúc (magnetic levitation) Trục quay nằm lơ lửng vòng bi quay với ma sát nhỏ hầu nhƣ không bị mài mòn Hình 1.5: Hình ảnh ổ bi từ Các nam châm điện nam châm vĩnh cửu đặt phần quay phần tĩnh ổ bi tạo lực hút đẩy lẫn làm cho phần quay phần tĩnh ổ bi không tiếp xúc với 1.2 CÁC PHƢƠNG PHÁP ĐIỀU KHIỂN ĐÃ ÁP DỤNG ĐỐI VỚI HỆ THỐNG NÂNG HẠ VẬT BẰNG TỪ TRƢỜNG - Trong [2], hệ thống thực đƣợc điều khiển cách sử dụng điều khiển PID - Trong [3], điều khiển dự đoán kết hợp nơ ron đƣợc sử dụng cho mơ hình hóa hệ thống, việc điều khiển tự học hỏi điều khiển đƣợc diễn đồng thời - Điều khiển mạng nơ ron kết hợp nhận dạng đƣợc trình bày nhƣ [4] - Điều khiển thích nghi đƣợc đề cập nhƣ [5, 6] Trong [7], điều khiển nơ ron ổn định hệ khơng tuyến tính đƣợc thiết kế - Trong [8], chƣơng trình thích nghi lặp lại dựa điều khiển tối ƣu đƣợc đề xuất thử nghiệm - Điều khiển mờ đƣợc thực với [9] - Các phƣơng pháp khác cho điều khiển PI đƣợc thiết kế thử nghiệm nhƣ [10-13] KẾT LUẬN CHƢƠNG CHƢƠNG MƠ HÌNH CỦA HỆ THỐNG NÂNG HẠ ĐĨA SẮT BẰNG TỪ TRƢỜNG 2.1 CÁC PHƢƠNG TRÌNH ĐỘNG HỌC Hệ thống mơ hình thực nghiệm nhƣ Hình 2.1 bên dƣới Hệ thống gồm nam châm điện dùng để cung cấp lực điện từ nhằm đảm bảo đĩa sắt từ cân từ trƣờng, đĩa vuông cứng với nam châm vĩnh cửu góc sensor theo hiệu ứng Hall để xác định vị trí vật trƣờng Điện áp đặt vào nam châm điện Va Hình 2.1: Hệ thống mơ hình thực nghiệm [1] Các nam châm điện cuộn sắt từ có điện cảm 15 mH điện trở 2Ω Các sensor theo hiệu ứng Hall sensor đo tuyến tính với 50 V/T Nam châm vĩnh cửu loại nam châm đĩa N25 có đƣờng kính 12.70 mm dày 6.35 mm Đĩa loại đĩa crylic suốt với kích thƣớc 152.4 mm x 152.4 mm x 3.175 mm Khung đƣợc làm gỗ Để đơn giản, việc mơ hình hóa sử dụng 1/4 hệ thống Mơ hình đƣợc trình bày nhƣ Hình 2.2: Hình 2.2: Mơ ¼ hệ thống [1] Bảng 2.1: Thông số hệ thống mô điểm cân STT Đối tƣợng Thông số Đơn vị Giá trị β 5.64 x 10-4 V.m2 γ 0.31 V/A α 2.48 V i0 A d0 20 mm C 2.4 x 10-6 Kgm5/s2A R Ω L 15 x 10-3 H m = M/4 0.02985 Kg Sensor Điểm làm việc Nam châm điện Lực điện từ tác động lên đối tƣợng [14]: 10 ( ) ( (2.13) ) Thay giá trị hệ thống điểm cân vào công thức (2.13) ta đƣợc hàm truyền đạt hệ thống: (2.14) 2.2.2 Sơ đồ khối hệ thống 2.2.2.1 Sơ đồ nguyên gốc Hình 2.2: Sơ đồ nguyên gốc hệ thống 2.2.2.2 Sơ đồ phản hồi đơn vị 11 Hình 2.3: Sơ đồ phản hồi đơn vị 2.3 MƠ TẢ HỆ THỐNG DƢỚI DẠNG MƠ HÌNH KHƠNG GIAN TRẠNG THÁI Phƣơng trình khơng gian trạng thái có dạng: (2.15) Phƣơng trình khơng gian trạng thái sau tuyến tính hóa (2.13) đƣợc biểu diễn: ̇ [ ̇ ] ̇ [ ] [ [ ] (2.16) ] Giá trị đầu y đƣợc xác định từ việc đơn giản hóa cơng thức (2.12) Ta đƣợc: [ ][ ] (2.17) Các giá trị số học phƣơng trình khơng gian trạng thái nhƣ sau: ̇ [ ̇ ] ̇ [ ][ ] (2.18) [ ] Và: [ ][ ] (2.19) 12 Hình 2.4: Mơ hình khơng gian trạng thái 2.4 PHÂN TÍCH ĐÁNH GIÁ HỆ THỐNG Hệ hở có điểm cực nằm bên phải mặt phẳng phức nên hệ thống hở không ổn định Áp dụng tiêu chuẩn ổn định Nyquist để xác kiểm tra tính ổn định hệ kín phản hồi đơn vị Đƣờng cong Nyquist hệ hở: Hình 2.8: Đường cong Nyquist hệ hở Do đƣờng cong nyquist không bao quanh điểm (-1,j0) mà hệ hở khơng ổn định nên hệ kín khơng ổn định KẾT LUẬN CHƢƠNG 13 CHƢƠNG GIỚI THIỆU VỀ CÁC BỘ ĐIỀU KHIỂN ÁP DỤNG CHO HỆ THỐNG NÂNG HẠ VẬT BẰNG TỪ TRƢỜNG 3.1 LÝ THUYẾT VỀ BỘ ĐIỀU KHIỂN PID [16] Hình 3.1 Sơ đồ khối điều khiển PID Trong đề tài này, tác giả sử dụng tham số PID [1] để mô lại điều khiển PID 3.2 BỘ ĐIỀU KHIỂN RST 3.2.1 Lý thuyết điều khiển RST [17] Bộ điều khiển RST điều khiển đa thức bao gồm hai mức độ tự Sự diện hai điều khiển; điều khiển feedforward điều khiển phản hồi làm cho điều khiển RST có hai mức độ tự Bộ điều khiển RST dựa kết công thức Diophantine Hình 3.3 : Mơ hình điều khiển số RST Hàm truyền hệ kín là: 14 (3.8) Bộ điều khiển điều khiển tốt với cần hai yêu cầu điều khiển [17]: (3.9) (3.10) Công thức Diophantine [18]: (3.11) 3.2.2 Giới thiệu số hiệu suất ITEA [19] Trong số hiệu suất số hiệu suất ITAE đƣợc xem lựa chọn tốt giảm đƣợc mức độ ảnh hƣởng sai lệch ban đầu ITAE đƣợc chọn để đƣa vào mơ hình mẫu đề tài Hàm truyền đạt tổng quát để tối thiểu số hiệu suất ITAE có dạng: s s (3.21) Các hệ số tối ƣu T(s) dựa tiêu chí đƣợc thể nhƣ Bảng 3.3 Các hệ số tối ưu T(s) dựa tiêu chí ITAE Trong đề tài, mơ hình chuẩn để sử dụng để điều khiển RST có dạng nhƣ phƣơng trình (3.21) với hệ số đƣợc tối ƣu 3.2.3 Xây dựng điều khiển RST theo mơ hình chuẩn [20] Đối tƣợng điều khiển: (3.25) Luật điều khiển tuyến tính tổng quát: 15 (3.26) Yêu cầu cần thiết kế R, S, T để đáp ứng hệ kín bám theo mơ hình chuẩn: (3.27) Hình 3.6 : Sơ đồ hệ thống điều khiển theo mơ hình chuẩn Phƣơng trình Diophantine Dạng tổng qt phƣơng trình Diophantine (3.38) Phƣơng trình Diophantine có vơ số nghiệm Nếu nghiệm phƣơng trình Diophantine thì: (3.39) (3.40) nghiệm phƣơng trình Diophantine với Q đa thức 3.2.4 Bộ điều khiển RST thích nghi theo mơ hình chuẩn [20] 16 Hình 3.7: Sơ đồ khối hệ thích nghi theo mơ hình chuẩn Với điều khiển ta cần sử dụng luật MIT Chọn tiêu chất lƣợng: (3.46) Cần tìm luật cập nhật thơng số cho: Luật MIT (do Massachusetts Institude of Technology đề xuất): (3.47) Với luật MIT, ta có: ̇ [ ] [ ] [ ] [ ] (3.48) Suy ra: J giảm dần theo thời gian đến giá trị cực tiểu LÝ THUYẾT ĐIỀU KHIỂN ĐIỀU CHỈNH TỒN PHƢƠNG TUYẾN TÍNH 3.3.1 Điều khiển LQR [22] Điều khiển tồn phƣơng tuyến tính LQR (Linear Quadratic Regulator) phƣơng pháp điều khiển tối ƣu để tối thiểu hóa hàm mục tiêu dạng tồn phƣơng Đối tƣợng tuyến tính đƣợc mơ tả phƣơng trình trạng thái: ̇ u (3.62) 3.3 17 Bộ điều khiển tính tốn tín hiệu điều khiển u để tối thiểu hóa hàm mục tiêu dạng tồn phƣơng: ∫ (3.63) Trong đó: Q ma trận bán xác định dƣơng R > chứa hệ số ngƣời thiết kế chọn trƣớc Tín hiệu điều khiển tối ƣu: (3.73) Trong đó: với P(t) nghiệm bán xác định dƣơng phƣơng trình vi phân Ricatti: ̇ (3.74) 3.3.1 Xác định giá trị L, Q, R 3.3.2 Điều khiển LQR vòng kín [24] Tín hiệu cần điều khiển : (3.75) Đặt thêm biến trạng thái (3.76) Sơ đồ mơ điều khiển LQR vòng kín đƣợc mơ tả nhƣ Hình 3.9 Hình 3.9 Sơ đồ điều khiển LQR vòng kín Từ Hình 3.9 tín hiệu điều khiển tác động đến vật cần điều khiển có vòng kín là: (3.77) 18 Ta viết lại phƣơng trình trạng thái hệ thống vòng phản hồi nhƣ sau: (3.78) [ ] [ ][ ] [ ] Đặt: ̄ [ ], ̄ ], ̄ [ [ ], ̄ Phƣơng trình viết thành ̄ ̄̄ ̄ { ̄ ̄ [ ] (3.79) 3.4 BỘ LỌC KALMAN (KALMAN FILTER) 3.4.1 Bộ lọc Kalman thời gian rời rạc [25] Công thức ƣớc lƣợng trạng thái lọc Kalman: ̂ ̂ ̂ (3.88) Ma trận K công thức đƣợc chọn để tối thiểu công thức (3.82) (3.89) 3.4.2 Bộ lọc Kalman thời gian liên tục [26] Lọc Kalman thời gian liên tục lấy dựa theo lọc Kalman thời gian rời rạc với thời gian lấy mẫu tiến đến ̇ (3.101) Khi , ta có: (3.107) Và: ̂̇ ̂ u [ ̂] (3.108) 19 KẾT LUẬN CHƢƠNG CHƢƠNG THIẾT KẾ BỘ ĐIỀU KHIỂN CHO HỆ THỐNG NÂNG HẠ ĐĨA SẮT BẰNG TỪ TRƢỜNG 4.1 GIỚI THIỆU CHUNG 4.2 MÔ PHỎNG BỘ ĐIỀU KHIỂN PID Sử dụng thông số PID nhƣ [1], kết mô đáp ứng đầu (Delta e) biến thiên điện áp đặt vào đối tƣợng (Delta v) nhƣ Hình 4.2 4.4 Hình 4.2 Kết mơ hệ thống điều khiển PID Hình 4.4 Kết mơ điện áp đặt vào đối tượng với điều khiển PID Kết luận: điều khiển PID có thời gian đáp ứng nhanh, độ điều chỉnh nhỏ nhƣng gặp hạn chế biến thiên 20 điện áp đặt vào đối tƣợng lại lớn, vƣợt khả đối tƣợng Do đó, điều khiển PID khơng mang lại đáp ứng tốt cho hệ này, có ý nghĩa mô 4.3 THIẾT KẾ BỘ ĐIỀU KHIỂN RST THEO MƠ HÌNH CHUẨN Sử dụng mơ hình chuẩn theo ITAE3, tính tốn đa thức R, S, T tiến hành mơ phỏng, ta có kết đáp ứng Delta e Deta v nhƣ Hình 4.7 Hình 4.9 Hình 4.7 Kết mơ Delta e điều khiển RST theo mơ hình chuẩn Hình 4.9 Kết mô Delta V, điều khiển RST theo mơ hình chuẩn Kết luận: Nhƣ vậy, điều khiển RST theo mơ hình chuẩn cho đáp ứng nhanh, độ điều chỉnh thấp biến thiên điện áp đặt 21 vào đối tƣợng nhỏ thay đổi tín hiệu đặt So với điều khiển PID, điều khiển RST theo mơ hình chuẩn có chất lƣợng điều khiển tốt 4.4 THIẾT KẾ BỘ ĐIỀU KHIỂN RST THÍCH NGHI THEO MƠ HÌNH CHUẨN Kết mơ cho thấy hệ thống không ổn định điều khiển RST thích nghi theo mơ hình chuẩn Hình 4.13 Kết mơ RST thích nghi theo mẫu 4.5 THIẾT KẾ BỘ ĐIỀU KHIỂN LQR 4.5.1 Bộ điều khiển LQR Chọn số Q, R để kiểm tra đáp ứng đầu Kết nhƣ Hình 4.15 Trong hai trƣờng hợp cho thấy hệ thống ổn định xung quanh điểm cân bằng, khả đáp ứng hệ thống nhanh Tuy vậy, thay đổi Q R đáp ứng đầu có thay đổi 22 Hình 4.15 Đáp ứng đầu điều khiển LQR Kết hợp điều khiển vị trí điều khiển LQR [23] Sử dụng điều khiển LQR vòng kín, ta đƣợc kết đầu Delta e biến thiên điện áp đặt vào đối tƣợng Delta v nhƣ sau: 4.5.2 Hình 4.18 Kết mơ Delta e điều khiển LQR vòng kín 23 Hình 4.20 Kết mơ Delta V điều khiển LQR vòng kín Kết luận: khiển LQR vòng kín cho kết điều khiển tốt đặc tính đầu có dao động nhỏ xung quanh vị trí cân 4.5.3 Điều khiển LQR với quan sát Kalman Thêm quan sát trạng thái kết hợp loc nhiễu vào điều khiển LQR, ta có kết nhƣ Hình 4.22 Hình 4.22 Kết mô LQR kết hợp lọc Kalman Kết luận: mơ cho thấy mơ hình ổn định với thời gian đáp ứng nhanh, độ điều chỉnh thấp biến thiên điện áp đặt vào đối tƣợng nhỏ 24 KẾT LUẬN CHƢƠNG KẾT LUẬN VÀ KIẾN NGHỊ Mục tiêu hệ thống điều khiển ngày nâng cao chất lƣợng hệ thống điều khiển tự động thông qua việc áp dụng phƣơng pháp điều khiển khác để xác định phƣơng pháp điều khiển phù hợp Bài báo [1] “Modeling and control for a magnetic levitation system based on SIMLAB platform in real time” giới thiệu số phƣơng pháp điều khiển cho mơ hình nâng hạ vật từ trƣờng nhƣ PID LQR Với mục đích tìm hiểu thử nghiệm phƣơng pháp điều khiển khác cho mô hình báo [1] này, luận văn đạt đƣợc kết nhƣ sau: - Mô lại theo báo [1] phƣơng pháp điều khiển PID LQR với kết nhƣ báo nêu có đánh giá thêm điện áp đặt thực tế lên đối tƣợng áp dụng điều khiển Kết đánh giá cho thấy biến thiên điện áp đặt vào đối tƣợng lớn nhiều so với thực tế thiết bị điểm cân nên điều khiển PID có mang tính chất mơ - Thiết kế điều khiển RST theo mô hình chuẩn với chất lƣợng điều khiển tốt Thiết kế điều khiển LQR hai vòng hồi tiếp LQR kết hợp lọc Kalman với chất lƣợng điều khiển chấp nhận đƣợc, thời gian đáp ứng nhanh, độ điều chỉnh thấp biến thiên điện áp đặt vào đối tƣợng nhỏ nhƣng có dao động vị trí xác lập Mặc dù có nhiều cố gắng nghiên cứu, tìm hiểu, nhƣng hạn chế mặt thời gian nhƣ kiến thức học thuật, đề tài thiếu sót cần đƣợc khắc phục bổ sung thêm nhƣ điều khiển đƣợc đối tƣợng xung quanh vị trí cân chƣa thiết kế thành cơng điều khiển RST thích nghi theo mơ hình chuẩn để điều khiển cho đối tƣợng Hƣớng nghiên cứu tác giả nghiên cứu thêm điều khiển thích nghi để điều khiển cho đối tƣợng ... mơ hình xác định tham số mơ hình hệ thống nâng hạ vật từ trƣờng Phƣơng pháp điều khiển hệ thống nâng hạ vật từ trƣờng dùng PID Nghiên cứu thiết kế điều khiển số RST theo mơ hình chuẩn điều khiển. .. thích nghi theo mơ hình chuẩn để điều khiển cho hệ thống nâng hạ vật từ trƣờng Phƣơng pháp điều khiển nâng hạ vật từ trƣờng dùng điều khiển LQR hai vòng kín có sử dụng quan sát Mô kiểm tra kết MATLAB... VỚI HỆ THỐNG NÂNG HẠ VẬT BẰNG TỪ TRƢỜNG - Trong [2], hệ thống thực đƣợc điều khiển cách sử dụng điều khiển PID - Trong [3], điều khiển dự đoán kết hợp nơ ron đƣợc sử dụng cho mơ hình hóa hệ thống,