Thiết kế bộ điều khiển mờ kết hợp với bộ điều khiển LQR điều khiển giàn cần cẩu 2D

Giàn cần cẩu hoạt động như một robot ở nhiều nơi như nhà xưởng và bến cảng để vận chuyển tất cả các loại hàng hóa có trọng lượng lớn. Khi giàn cần cẩu hoạt động, các dao động của tải trọng dẫn đến việc xác định vị trí thiếu chính xác.

NGHIÊN CỨU KHOA HỌC THIẾT KẾ BỘ ĐIỀU KHIỂN MỜ KẾT HỢP VỚI BỘ ĐIỀU KHIỂN LQR ĐIỀU KHIỂN GIÀN CẦN CẨU 2D DESIGN OF FUZZY CONTROLLER COMBINED WITH LQR CONTROLLER TO CONTROL 2D GANTRY CRANE Tóm tắt Nguyễn Văn Trung1,2, Nguyễn Trọng Các1, Phạm Thị Thảo1, Chenglong Du2 Email: nguyenvantrung.10@gmail.com Trường Đại học Sao Đỏ, Việt Nam Trường Đại học Trung Nam, Trung Quốc Ngày nhận bài: 02/6/2017 Ngày nhận sửa sau phản biện: 23/9/2017 Ngày chấp nhận đăng: 26/9/2017 Giàn cần cẩu hoạt động robot nhiều nơi nhà xưởng bến cảng để vận chuyển tất loại hàng hóa có trọng lượng lớn Khi giàn cần cẩu hoạt động, dao động tải trọng dẫn đến việc xác định vị trí thiếu xác Chủ đề báo thiết kế điều khiển mờ kết hợp với điều khiển LQR (linear quadratic regulator) để kiểm sốt vị trí giàn cần cẩu, đồng thời kiểm sốt góc nghiêng tải trọng suốt q trình di chuyển theo hai chiều giàn cần cẩu Các điều = 4,2 s, khiển thiết kế kiểm tra thông qua mô Matlab/Simulink Kết mô = s, = 0,07 rad cho thấy sử dụng điều khiển mờ kết hợp với điều khiển LQR, chất lượng điều khiển tốt sử dụng điều khiển LQR Đặc biệt kết thay đổi thông số hệ thống tác động nhiễu vào hệ thống cho thấy giàn cần cẩu 2D đạt chất lượng điều khiển tốt Từ khóa: Giàn cần cẩu; điều khiển mờ; điều khiển LQR; điều khiển vị trí; điều khiển dao động Abstract Gantry crane works as a robot in many places such as factory and harbors to transport all kinds of heavy goods When the gantry crane works, load fluctuations lead to locate inaccurate positioning The subject of this paper is the design of the fuzzy controller combined with the LQR (linear quadratic regulator) controller to control the position of the crane while controlling the angle of inclination of the load during the travel in both directions of the gantry crane Design controllers are tested through = 4.2 s, = s, = 0.07 rad show that Matlab /Simulink simulations Simulation results using a fuzzy controller combined with a quality LQR controller is better controlled using an LQR controller Particularly the results of changing system parameters and interference effects on the system indicate that the 2D crane is still good quality control Keywords: Gantry crane; fuzzy control; LQR control; position control; oscillation control ĐẶT ĐỀCHUNG GIỚI VẤN THIỆU tác cẩu ứng đóng cứu kịp thời cácrấttàu, thuyền Cơng cần Giàn vai trò quan trọng đánh cá cơng suất vừa nhỏ (khoảng < 45 công nghiệp Chúng sử dụng mã lực) tham gia đánh bắt thủy hải sản toàn hàng chuyển, vùng biểngiới cách bờ 50 đếnngàn 70kmbãi [1]vận bị gặp nạn công trường xây dựng, nhà máy thép nhanh chóng, kịp thời, giảm thiểu thiệt hại khu công [5] Việc vận thiết chuyển người nghiệp khác yêu cầu cấp nay.ráp Các thuyền an chủtoàn, yếu hiệu đượcquả, trang lắp cáctàu loại hàng hóa kịp bị hệlàthống vơ tuyến đơn nên gặp nạn thời cần thiết Vì lý giản này, kỹ sư việc phát tín hiệu ứng cứu khó khăn, tìm cách nâng cao tính dễ sử dụng, tăng đặc hiệu biệt gặp bão Thuật toán MUSIC ứng hoạt động giàn cần cẩu dụng định hướng sóng đến mảng anten xếp theo hình giúp định hướng Về mặtsắp cấu trúc, đặctròn điểm chung sóng tốt Thuật tốn MUSIC thuật tốn cần cẩu khơng tải trọng chúng dựa tập tín hiệu thu từ không hỗ trợ thông treo, gian mà khơng cầnqua phảicáp qt búpcáp sóng củatreo hệ antenxetheo [1] góc khơng gian Dựađược trên nâng Các cấu trúc này, việchiện khai triển ma trận tự Các tương quan uu= thể hình [5] chức năngRcủa H ] với u tập tín hiệu thu từ E[uu cần cẩu không nâng, hạ di chuyển, phần tử mảng anten tính thể số thách thức Theo [1] nhóm giả đãcủa nghiên cứu Chính góc lắc tác tự nhiên tải trọng, vốnđề xuất ứng dụng thuật toán MUSIC cho hệ thống chuyển động kiểu lắc [2] Góc lắc tự ULA Theo [2] tác giả làm rõ đề xuất nhiên củapháp tải trọng không nguy hiểm phương TFBMP đểchỉ xácgâyđịnh hướng giảm định vị cho an toàn mà làm sóng đến cho hai hệ thống UCA ULA Theo Cácnghiên nhà vận códụng kinh [3] tácxác giả cứuhành đềcần xuấtcẩu ứng thuật toán hệ thống vàbằng giải nghiệm có MUSIC thể loại cho bỏ chuyểnUCA động tốn góc tới góc bù, cách di chuyển xe nâng với gia số nhỏ nhiên chưa góc tới nhỏ điều phải dẫn đến bất lợi hệ thống phân biệt tỉ số tín 36 Tạp chí Nghiên cứu khoa học - Đại học Sao Đỏ, ISSN 1859-4190 Số 3(58).2017 LIÊN NGÀNH ĐIỆN - ĐIỆN TỬ - TỰ ĐỘNG HĨA hiệu [3] Do đó, số nghiên cứu lớn sử dụng để điều khiển hoạt động cần cẩu tự động có độ xác cao, góc lắc nhỏ, thời gian vận chuyển ngắn độ an tồn cao điều khiển thích nghi [3], hình dạng đầu vào [4], điều khiển chế độ trượt [5], điều khiển PID [6] Ngoài ra, kỹ thuật điều khiển mờ cho thấy kết thành công áp dụng vào thực tế sống bao gồm hệ thống giàn cẩu [7] Trong [8] chọn hai điều khiển mờ tách rời để đơn giản hóa quy tắc kiểm sốt tính tốn hệ thống có ưu điểm đạt góc lắc nhỏ, nhiên tồn độ điều chỉnh lớn thời gian đạt vị trí mong muốn lớn Một điều khiển mở PD kép để điều khiển hệ thống giàn cần cẩu [9] điều khiển mờ kiểm sốt vị trí xe nâng, điều khiển mờ thứ hai ngăn chặn góc lắc tải trọng có ưu điểm đạt vị trí mong muốn nhanh, góc lắc tải trọng nhỏ phải điều khiển với khoảng cách nhỏ Trong [10] thiết kế điều khiển mờ để điều chỉnh trượt cho cần cẩu không gian hai chiều có ưu điểm đạt vị trí mong muốn nhanh nhiên góc lắc tải trọng lớn MƠ HÌNH ĐỘNG LỰC CỦA HỆ THỐNG GIÀN CẦN CẨU 2D Một hệ thống giàn cần cẩu thể hình [10], với thơng số giá trị lấy theo tỷ lệ với giá trị thực tế trình bày bảng Hệ thống mơ hình hóa xe nâng với khối lượng giàn cần cẩu di chuyển theo phương X giàn cần cẩu di xe lớn với khối lượng chuyển theo phương Y Một lắc gắn liền với có trọng tải khối lượng , chiều dài cáp treo tải trọng, , góc lắc lắc tương ứng với phương X, Y, ̇ , ̇ vận tốc góc tải trọng tương ứng với phương X, Y Hình Sơ đồ hệ thống giàn cần cẩu 2D Bảng Ký hiệu giá trị thông số giàn cần cẩu 2D Ký hiệu Hình Hình ảnh giàn cần cẩu Trong báo đề xuất điều khiển mờ kết hợp với kiểm soát tối ưu LQR để điều khiển vị trí cần trục kiểm sốt góc lắc tải trọng Các điều khiển kiểm tra thông qua mô Matlab/Simulink đạt kết làm việc tốt Phần lại viết tổ chức sau Phần mơ hình động lực hệ thống giàn cần cẩu 2D Thiết kế điều khiển mờ kết hợp với điều khiển LQR trình bày phần Mơ tả kết mơ trình bày phần Phần kết luận Mô tả Giá trị Đơn vị Khối lượng xe lớn di chuyển theo phương Y 30 kg Khối lượng xe nâng di chuyển theo phương X 10 kg Chiều dài cáp treo tải trọng 1,1 m Khối lượng tải trọng 10 kg Hằng số hấp dẫn 9,8 m/s Hệ số ma sát theo phương Y 0,24 N/m/s Hệ số ma sát theo phương X 0,2 N/m/s Theo phương trình Lagrangian: Tạp chí Nghiên cứu khoa học - Đại học Sao Đỏ, ISSN 1859-4190 Số 3(58).2017 37 NGHIÊN CỨU KHOA HỌC ̇ − + = (1) Trong đó: P: hệ thống; qi: hệ tọa độ suy rộng; i: số bậc tự hệ thống; Qi: lực bên ngoài; T: động hệ thống: = =1 Bài báo đề xuất điều khiển mờ kết hợp với điều khiển LQR (Mờ-LQR) để điều khiển vị trí xe nâng xe lớn thời gian ngắn đạt vị trí mong muốn, đồng thời kiểm sốt góc lắc tải trọng nhỏ (2) Từ hình áp dụng phương trình Lagrangian tính phương trình phi tuyến tính chuyển động hệ thống giàn cần cẩu [10] sau: ̈ ̇2 − ( + ̈ − = − + ̇ −2 − ̇ ̈ + ̈ + − ̈ ̇ (4) ̈ ̈ ̇2 − ̇2 − (3) ̈ ) ̈+ −2 ̇ ̇2 =0 ̇ + =0 (5) (6) Tuyến tính hóa quanh trạng thái cân bằng, góc lắc tải trọng theo phương X, Y nhỏ, ≈ , ≈ , ≈ theo [10] ta có: ≈ 1, ≈ 0, ̇ ≈ 0, ̇ ≈ 1, ̇ ̇ ≈ Khi phương trình phi tuyến chuyển động hệ thống giàn cần cẩu đơn giản hóa với mơ hình tuyến tính hóa sau: ̈ = − ( + ) ̈+ ̇ ̈ + ̈+ ( =0 ̈ = ) ̈+ + ̈ + ̈+ =0 (7) − THIẾT KẾ BỘ ĐIỀU KHIỂN MỜ KẾT HỢP VỚI BỘ ĐIỀU KHIỂN LQR ̇ ( 8) Từ (7), (8) ta thu hệ phương trình tuyến tính theo phương X, Y sau: ⎧ ̈= − ̇+ ⎪ (9) + ) ⎨ ̈ =− ( + ̇− ⎪ ⎩ ⎧ ̈= − ̇+ ⎪ (10) + ) ⎨ ̈ =− ( + ̇ − ⎪ ⎩ Trong đó: , tương ứng lực bên , tương tác động vào hệ thống ứng hệ số ma sát theo phương X, Y Bộ điều khiển mờ kết hợp với điều khiển LQR điều khiển thiết bị điều khiển gồm hai thành phần: thành phần điều khiển tuyến tính LQR thành phần điều khiển thơng minh mờ Bộ điều khiển mờ kết hợp với điều khiển LQR thiết lập dựa tín hiệu sai lệch e(t) đạo hàm e’(t) Bộ điều khiển mờ có đặc tính tốt vùng sai lệch lớn, đặc tính phi tuyến tạo phản ứng động nhanh Khi trình hệ tiến gần đến điểm đặt (sai lệch e(t) đạo hàm e’(t) xấp xỉ 0), vai trò điều khiển mờ bị hạn chế nên điều khiển làm việc với điều chỉnh LQR Sơ đồ điều khiển mờ kết hợp với điều khiển LQR cho hệ thống mơ tả hình 3, hình Hình Sơ đồ cấu trúc Matlab điều khiển mờ kết hợp với điều khiển LQR cho hệ thống cần cẩu di chuyển theo phương X Hình Sơ đồ cấu trúc Matlab điều khiển mờ kết hợp với điều khiển LQR cho hệ thống cần cẩu di chuyển theo phương Y 38 Tạp chí Nghiên cứu khoa học - Đại học Sao Đỏ, ISSN 1859-4190 Số 3(58).2017 LIÊN NGÀNH ĐIỆN - ĐIỆN TỬ - TỰ ĐỘNG HÓA 3.1 Thiết kế điều khiển LQR với thông số hệ thống bảng Ma trận thông tin phản hồi LQR tính sau 3.1.1 Bộ điều khiển LQR theo phương X Hệ phương trình tuyến tính hệ thống lắc điều khiển theo phương X, từ (9) ta có: ̇ ̈ ̇ ̈ ⎡0 − ⎢0 =⎢ 0 ⎢ ⎣ ( − [ ] = [ 10 00 01 00] ̇ + ) + ̇ 0⎤ 0⎥ 1⎥ ⎥ ⎦ ⎡ ̇ ⎢ +⎢ ⎢ ̇ − ⎣ [ 00] ⎤ ⎥ ⎥ ⎥ ⎦ ) ( ) + (12) Trong đó: Q ma trận bán xác định dương, R ma trận xác định dương Tín hiệu điều khiển tối ưu u là: ( )=− ( ), = −1 (13) Với P nghiệm bán xác định dương phương trình đại số Ricatti: + −1 − + =0 (14) Do đó, thiết kế điều khiển LQR điều quan trọng chọn ma trận trọng số thích hợp, từ xác định ma trận thông tin phản hồi tối ưu Nhóm tác giả chọn ma trận trọng số sau: = 1,1 , 2,2 , 3,3 , , ) , (16) = [31.6228,34.8625,5.5132,13.1911] (11) ∞ ( , di chuyển theo phương X thể hình Hiệu suất hệ thống theo số J tốt [11] Chỉ tiêu chất lượng dạng toàn phương là: ( Bộ điều khiển LQR cho hệ thống giàn cần cẩu Trong đó: , ̇ , , ̇ tương ứng đại diện cho dịch chuyển xe nâng, vận tốc xe nâng, góc tải trọng vận tốc góc tải trọng giàn cần cẩu điều khiển theo phương X = = 4,4 (15) Hình Sơ đồ cấu trúc Matlab điều khiển LQR cho hệ thống giàn cần cẩu di chuyển theo phương X 3.1.2 Bộ điều khiển LQR theo phương Y Hệ phương trình tuyến tính hệ thống lắc điều khiển theo phương Y, từ (10) ta có: ̇ ⎡ ̈ ⎤ ⎡0 − ⎢ ⎥ = ⎢0 ⎢ ⎢ ̇ ⎥ ⎢0 ⎣ ̈ ⎦ ⎣0 − [ ] = [ 10 00 01 00] ( ̇ ̇ + ) + 0⎤ 0⎥ 1⎥ ⎥ ⎦ ⎡ ̇ ⎢ +⎢ ⎢ ̇ − ⎣ ⎤ ⎥ ⎥ ⎥ ⎦ [ 00] (17) Chọn ma trận trọng số sau: = (4000, 0, 2000, 0) (18) Chọn ma trận trọng số đầu vào RY = Kết ma trận thông tin phản hồi LQR là: KY = [63.2456,71.5859,-7.1749,7.7927] Bộ điều khiển LQR cho hệ thống giàn cần cẩu di chuyển theo phương Y thể hình Trong đó: Vị trí trọng số vận tốc trọng số xe nâng chọn QX1,1 = 1000, QX2,2 = 0, góc trọng số vận tốc góc trọng số tải trọng QX3,3 = 500, QX4,4 = Chọn ma trận trọng số đầu vào RX = rX11 = Áp dụng phần mềm Matlab Toolbox để thiết kế tối ưu tuyến tính điều chỉnh tồn phương [12] Hình Sơ đồ cấu trúc Matlab điều khiển LQR cho hệ thống giàn cần cẩu di chuyển theo phương Y Tạp chí Nghiên cứu khoa học - Đại học Sao Đỏ, ISSN 1859-4190 Số 3(58).2017 39 NGHIÊN CỨU KHOA HỌC Bước 2: Mờ hóa biến ngơn ngữ vào/ra Bước 3: Xây dựng luật điều khiển (luật mờ IF-THEN) Bước 4: Chọn ngun tắc giải mờ Bước 5: Tối ưu hệ thống: Mơ hình hóa mô hệ thống để kiểm tra kết Bộ điều khiển mờ thiết kế cho hệ thống giàn cần cẩu di chuyển theo hai phương X, Y ta sử dụng bốn biến ngôn ngữ đầu vào biến ngôn ngữ đầu với miền xác định phân khoảng bảng Bảng Phạm vi biến ngôn ngữ đầu vào đầu Loại biến Tên biến Giới hạn Input lỗi vị trí xe nâng, xe lớn Input vận tốc xe nâng, xe lớn Input góc lắc lắc Input vận tốc góc tải trọng Output1 e ( ) = ( )− _ [−100 100] e ( ) = ( )− _ [−100 100] ̇( ) ̇( ) ( ) ( ) PO 0.5 -100 1NE Input1 (a) ZE 100 PO 0.5 -50 1NH Input3 (c) NB NM 50 NS 1NE ZE PO Input2 (b) ZE 200 0.5 -200 1NE PO 0.5 ZE -50 PS Input4 (d) PM PB 50 PH 0.5 -30 -20 -10 Output (e) 10 20 30 Hình Các hàm liên thuộc biến đầu vào đầu điều khiển mờ [−200 200] [−50 50] [−50 50] [−60 60] ̇ ( ) [−60 60] ℎ ( ) ZE [−200 200] ̇ ( ) ℎ ( ) 1NE Degree of membership Degree of membership Bước 1: Khảo sát đối tượng thực tế, sau định nghĩa biến ngơn ngữ vào, phạm vi chúng Degree of membership Degree of membership Để điều khiển hệ thống giàn cần cẩu cần dựa kinh nghiệm điều khiển mờ (luật mờ IFTHEN) Để tổng hợp điều khiển mờ cho hoạt động cách hồn thiện cần thực qua năm bước sau: dụng chín tập mờ để mô tả Negative High (NH), Negative Big (NB), Negative Medium (NM), Negative Small (NS), Zero (ZE), Positive Small (PS), Positive Medium (PM), Positive Big (PB), and Positive High (PH) Degree of membership 3.2 Thiết kế điều khiển mờ [−30 30] [−30 30] Tất hàm liên thuộc sử dụng hệ thống mờ hàm liên thuộc có hình dạng tam giác thể hình Các biến ngơn ngữ đầu vào sử dụng ba tập mờ để mô tả Negative (NE), Zero (ZE), Positive (PO) biến ngơn ngữ đầu sử Hình Luật mờ IF-THEN điều khiển mờ Từ biến ngôn ngữ đầu vào, đầu hàm thành viên để mô tả biến, tổng cộng = 81 luật mờ sử dụng để điều khiển hệ thống giàn cần cẩu 2D Trong luật mờ từ đến 11 đưa thể hình Quan hệ vào, điều khiển mờ không gian hiển thị hình 40 Tạp chí Nghiên cứu khoa học - Đại học Sao Đỏ, ISSN 1859-4190 Số 3(58).2017 LIÊN NGÀNH ĐIỆN - ĐIỆN TỬ - TỰ ĐỘNG HÓA xe nâng góc lắc tải sử dụng điều khiển mờ kết hợp với điều khiển LQR điều = 0%, = khiển hệ thống, có POT = 5%, 4, s, = 0,07 rad = s Kết mô giàn cần cẩu di chuyển theo phương Y hiển thị hình 11 Trong đó: y-LQR, θ -LQR tương ứng đường đặc tính đáp ứng vị trí xe lớn góc lắc tải sử dụng điều khiển LQR điều khiển hệ = 0%, = 7,5 s, thống, có POT = 5%, = 0,075 rad = 18 s; x- LQR-MO, KẾT QUẢ MÔ PHỎNG Bộ điều khiển thiết kế phần mô phần mềm Matlab/ Simulink Các tham số hệ thống sử dụng mơ có bảng 1, vị trí xe nâng xe lớn mong muốn _ = 0,5 m, _ = 0,5 m 0.5 Swing angle (rad) x-LQR x-LQR-MO 10 Time (s) (a) 15 0.1 20 θ-LQR θ-LQR-MO -0.1 10 Time (s) (b) 15 20 Hình 10 Đường đặc tính đáp ứng vị trí xe nâng góc lắc tải trọng giàn cần cẩu di chuyển theo phương X Kết mô trường hợp giàn cần cẩu di chuyển theo phương X hiển thị hình 10 Trong đó: x-LQR, θ-LQR tương ứng đường đặc tính đáp ứng vị trí xe nâng góc lắc tải trọng sử dụng điều khiển LQR điều khiển hệ thống, vị trí xe nâng có độ q điều chỉnh (POT) 5%, sai số xác lập ( ) 0%, thời gian xác lập vị trí ) 7,5 s, góc lắc tải trọng có ( ) 0,08 rad thời gian xác góc lớn ( lập góc lắc ( ) 14,5 s; x-LQR-MO, θ-LQR-MO tương ứng đường đặc tính đáp ứng vị trí y-LQR y-LQR-MO 0.5 Swing angle (rad) Position (m) θ-LQR-MO tương ứng đường đặc tính đáp ứng vị trí xe lớn góc lắc tải trọng sử dụng điều khiển mờ kết hợp với điều khiển LQR điều khiển hệ thống, có POT = 6%, = 0%, = 4,5 s , = 0,071 rad = 10 s Position (m) Hình Cửa sổ quan hệ vào, điều khiển mờ không gian 10 Time (s) (a) 0.1 15 20 θ-LQR θ-LQR-MO 0.05 -0.05 -0.1 10 Time (s) (b) 15 20 Hình 11 Đường đặc tính đáp ứng vị trí lớn góc lắc tải trọng giàn cần cẩu di chuyển theo phương Y Bằng cách so sánh kết điều khiển thấy điều khiển đạt hiệu kiểm soát tốt Nhưng điều khiển mờ kết hợp với điều khiển LQR có khả thích ứng mạnh mẽ chất lượng điều khiển tốt đạt vị trí xác thời gian ngắn hơn, đồng thời đàn áp góc lắc tải trọng nhỏ Trong thực tế sản xuất, hệ thống giàn cần cẩu hoạt động thơng số qng đường di chuyển, chiều dài cáp treo tải trọng trọng lượng tải trọng liên tục thay đối Để bám sát với tình hình thực tế nghiên cứu tác Tạp chí Nghiên cứu khoa học - Đại học Sao Đỏ, ISSN 1859-4190 Số 3(58).2017 41 NGHIÊN CỨU KHOA HỌC y-TH3 x-TH2 0.4 y-TH2 x-TH1 0.2 Position (m) x-N1 y-N1 0.5 x-TH1 y-TH1 0 0.1 Time (s) (a) 10 15 θx-TH3 0.05 θy-TH3 θx-TH2 θy-TH2 θx-TH1 -0.05 -0.1 θy-TH1 Time (s) (b) 10 Kết mô hiển thị hình 12 Trong đó: x-TH1, θx -TH1, y -TH1, θy -TH1, x - TH2, θ x-TH2, y-TH2, θy-TH2, x-TH3, θx-TH3, y-TH3, θy-TH3 tương ứng đường đặc tính đáp ứng vị trí xe nâng, xe lớn góc lắc tải trọng ba trường hợp Có thể thấy thơng số hệ thống thay đổi, đường đặc tính TH2, TH3 bám sát với TH1 Hệ thống giàn cần cẩu đạt vị trí xác thời gian ngắn khống chế góc lắc tải trọng nhỏ Ngoài ra, hệ thống giàn cần cẩu hoạt động có nhiễu bên ngồi tác động vào hệ thống để kiểm tra độ tin cậy điều khiển, nhóm tác giả đưa giả thiết bước tín hiệu nhiễu [8] tác động vào hệ thống cụ thể sau: Nhiễu thứ (N1) di chuyển giàn cần cẩu sai so với vị trí mong muốn với bước tín hiệu nhiễu giả thiết sau: Thời gian bước = s, phạm vi = 0,8 m, thời gian = s; 10 Time (s) (a) 15 20 θx-N1 0.05 θy-N1 θx-TH1 -0.05 -0.1 θy-TH1 10 Time (s) (b) 15 20 Hình 13 Đường đặc tính đáp ứng vị trí xe nâng, xe lớn góc lắc tải trọng có N1 0.8 15 Hình 12 Đường đặc tính đáp ứng vị trí xe nâng, xe lớn góc lắc tải trọng có xáo trộn hệ thống giàn cần cẩu 2D 0.1 y-TH1 Position (m) Swing angle (rad) x-TH3 0.6 x-N2 0.6 y-N2 0.4 x-TH1 0.2 Swing angle (rad) Position (m) 0.8 Nhiễu thứ hai (N2) gió làm tải trọng dao động với bước tín hiệu nhiễu giả thiết sau: Thời gian bước = s, góc lệch = 0,1 rad, thời gian = s Swing angle (rad) động điều khiển, thay đổi thông số cụ thể sau: Trường hợp (TH1) thay đổi quãng đường di chuyển theo hai phương X, Y với vị trí xe nâng xe lớn mong muốn _ = 0,6 m, _ = 0,4 m, thông số hệ thống bảng khơng đổi TH2 vị trí xe nâng xe lớn mong muốn giống TH1 tăng chiều dài cáp treo tải trọng l = 2,2 m, thơng số khác khơng đổi TH3 vị trí xe nâng xe lớn mong muốn giống TH1 tăng khối lượng tải trọng m = 20 kg, thông số khác không đổi y-TH1 0.1 10 Time (s) (a) 15 20 θx-N2 0.05 θy-N2 θx-TH1 -0.05 -0.1 θy-TH1 10 Time (s) (b) 15 20 Hình 14 Đường đặc tính đáp ứng vị trí xe nâng, xe lớn góc lắc tải trọng có N2 Kết mơ hiển thị hình 13, hình 14 Trong đó: x-N1, θx-N1, x-N2, θx-N2, y-N1, θy-N1, y-N2, θy-N2 tương ứng đường đặc tính đáp ứng vị trí xe nâng, xe lớn góc lắc tải trọng có nhiễu tác động vào hệ thống giàn cần cẩu 2D Có thể thấy có nhiễu tác động, hệ thống kiểm soát dao động tải trọng nhỏ đạt vị trí mong muốn thời gian ngắn Để làm rõ tính vượt trội giải pháp, nhóm tác giả tiến hành so sánh Mờ-LQR với phương pháp điều khiển khác công bố bảng 42 Tạp chí Nghiên cứu khoa học - Đại học Sao Đỏ, ISSN 1859-4190 Số 3(58).2017 LIÊN NGÀNH ĐIỆN - ĐIỆN TỬ - TỰ ĐỘNG HÓA Bảng So sánh Mờ-LQR với phương pháp điều khiển khác công bố Ký hiệu MờLQR MờTrượ t [10] MờPD [9] PSOPID [6] Mờ đôi [8] x_ref 0,5 m 1,2 m 0,4 m 0,4 m 1m POT 5% 0% 0% 0% 13% 0% 0% 0% 0% 0% 4,2 s 4,3 s 5,5 s 2,5 s 35 s 4s 4,2s 5,2 s ∞ 26 s 0,07 rad 0,14 rad 0,13 rad 0,09 rad 0,02 rad rad rad rad 0,03 rad rad Căn vào kết bảng thấy điều khiển có hiệu nhỏ kiểm sốt tốt Trong đó: Mờ đơi [8] có nhất, nhiên tồn POT lớn, , lớn , nhỏ, nhiên PSO-PID [6] có , nhỏ tiến tới ∞ Mờ-PD [9] có lớn Mờ-Trượt [10] có , nhiên nhỏ, nhiên lớn Mờ-LQR có POT, , , nhỏ Vì vậy, với đối tượng giàn cần cẩu mà nhóm tác giả nghiên cứu sử dụng điều khiển Mờ-LQR tối ưu KẾT LUẬN Trong báo này, nhóm tác giả thiết kế điều khiển mờ kết hợp với điều khiển LQR để điều khiển vị trí xe nâng, xe lớn, đồng thời kiểm sốt góc lắc tải trọng Các điều khiển thiết kế kiểm tra thông qua mô Matlab /Simulink Kết mô sử dụng điều khiển Mờ-LQR điều = khiển giàn cần cẩu theo phương X có 4,2 s, = 0,07 rad, = s theo phương Y có = 4,5 s, = 0,071 rad, = 10 s cho thấy điều khiển Mờ-LQR điều khiển giàn cần cẩu 2D có chất lượng điều khiển tốt sử dụng điều khiển LQR Để kiểm tra độ tin cậy phương pháp điều khiển, nhóm tác giả mô thông số hệ thống thay đổi có nhiễu tác động vào hệ thống Kết cho thấy giàn cần cẩu 2D di chuyển đến vị trí mong muốn nhanh khống chế dao động tải trọng nhỏ TÀI LIỆU THAM KHẢO [1] J Smoczek (2013) Interval arithmetic-based fuzzy discrete-time crane control scheme design Bull Pol Ac.: Tech 61 (4), 863 -870 [2] N Sun, Y.C Fang, and X.B Zhang (2013) Energy coupling output feedback control of 4-DOF underactuated cranes with saturated inputs Automatica 49 (5), 1318 -1325 [3] Y.C Fang, B.J Ma, P.C Wang, and X.B Zhang, (2012) A motion planning-based adaptive control method for an underactuated crane system IEEE Trans on Control Systems Technology 20 (1), 241- 248 [4] Khalid L Sorensen, William Singhose, Stephen Dickerson (2007) A controller enabling precise positioning and sway reduction in bridge and gantry cranes Control Engineering Practice 15, 825- 837 [5] M.S Park, D Chwa, and M Eom (2014) Adaptive sliding-mode antisway control of uncertain overhead cranes with high-speed hoisting motion IEEE Trans on Fuzzy Systems 22 (5), 1262- 1271 [6] Mohammad Javad Maghsoudi, Z Mohamed, A.R Husain, M.O Tokhi (2016) An optimal performance control scheme for a 3D crane Mechanical Systems and Signal Processing 66-67, 756- 768 [7] I.S Shaw (2013) Fuzzy Control of Industrial Systems: heory and Applications Springer, Berlin, Germany [8] Lifu Wang, Hongbo Zhang, Zhi Kong (2015) Antiswing Control of Overhead Crane Based on Double Fuzzy Controllers IEEE Chinese Control and Decision Conference (CCDC), 978-1-47997016-2/15/$31.00 [9] Naif B Almutairi and Mohamed Zribi (2016) Fuzzy Controllers for a Gantry Crane System with Experimental Verifications Article in Mathematical Problems in Engineering, January, DOI: 10.1155/ 1965923 [10] Diantong Liu, Jianqiang Yi, Dongbin Zhao, Wei Wang (2005) Adaptive sliding mode fuzzy control for a two-dimensional overhead crane Mechatronics 15, 505 - 522 [11] Zhe Sun, Ning Wang, Yunrui Bi, Jinhui Zhao (2015) A DE based PID controller for two dimensional overhead crane Proceedings of the 34th Chinese Control Conference July 28-30 Hangzhou, China [12] Mohammad Javad Maghsoudi, Z Mohamed, A.R Husain, M.O Tokhi (2016) An optimal performance control scheme for a 3D crane Mechanical Systems and Signal Processing 66-67, 756-768 Tạp chí Nghiên cứu khoa học - Đại học Sao Đỏ, ISSN 1859-4190 Số 3(58).2017 43 ... Y Bộ điều khiển mờ kết hợp với điều khiển LQR điều khiển thiết bị điều khiển gồm hai thành phần: thành phần điều khiển tuyến tính LQR thành phần điều khiển thông minh mờ Bộ điều khiển mờ kết hợp. .. trò điều khiển mờ bị hạn chế nên điều khiển làm việc với điều chỉnh LQR Sơ đồ điều khiển mờ kết hợp với điều khiển LQR cho hệ thống mơ tả hình 3, hình Hình Sơ đồ cấu trúc Matlab điều khiển mờ kết. .. Mờ- LQR có POT, , , nhỏ Vì vậy, với đối tượng giàn cần cẩu mà nhóm tác giả nghiên cứu sử dụng điều khiển Mờ- LQR tối ưu KẾT LUẬN Trong báo này, nhóm tác giả thiết kế điều khiển mờ kết hợp với điều