Thiết kế hệ thống điều khiển tốc độ động cơ DC sử dụng bộ điều khiển PID và PID mờ (fuzzy PID)

ĐẠI HỌC BÁCH KHOA HÀ NỘI Trung tâm Đào tạo Tài Chất lượng cao ĐỒ ÁN I Đề tài: Thiết kế hệ thống điều khiển tốc độ động DC sử dụng điều khiển PID PID mờ (Fuzzy-PID) Giảng viên hướng dẫn: TS Nguyễn Cảnh Quang Sinh viên thực hiện: Đặng Đức Công – 20101181 Đặng Thái Giáp – 20101443 Lớp: KSTN – ĐKTĐ – K55 Hà Nội, tháng năm 2013 MỤC LỤC Trang Danh mục bảng hình vẽ Lời cảm ơn Tóm tắt đồ án Chương I: Khái quát đề tài 1.1 Đặt vấn đề 1.2 Hướng giải Chương II: Động điện chiều phương pháp điều khiển tốc độ 2.1 Đặc tính động điện chiều 2.1.1 Mơ hình toán học động dc sử dụng nam châm vĩnh cửu 2.1.2 Phương pháp nhận dạng trực tuyến mô hình động 2.2 Phương pháp điều khiển tốc độ động 10 Chương III: Bộ điều khiển PID kinh điển điều khiển Fuzzy-PID 11 3.1 Bộ điều khiển PID 11 3.1.1 Lý thuyết điều khiển pid 11 3.1.2 Chỉnh định tham số điều khiển PID 13 3.1.3 Bộ điều khiển PID số 15 3.2 Bộ điều khiển Fuzzy-PID 16 3.2.1 Lý thuyết điều khiển mờ 16 3.2.2 Bộ điều khiển Fuzzy-PID 21 Chương IV: Thiết kế hệ thống điều khiển 29 4.1 Phần cứng chuẩn bị phần mềm sử dụng 29 4.1.1 Mạch phần cứng 29 4.1.2 Chương trình phần mềm 30 4.2 Giải vấn đề điều khiển 30 4.2.1 Định hướng chương trình 30 4.2.2 Phác thảo giải thuật 31 4.3 Kết mạch chạy thực 36 Chương V: Kết luận hướng phát triển 37 5.1 Kết thu 37 5.2 Một số đề xuất hướng phát triển đề tài 37 Tài liệu tham khảo Tài liệu đính kèm 39 Danh mục bảng hình vẽ Hình 2.1 Động DC sử dụng nam châm vĩnh cửu Hình 2.2 Nguyên lý điều chế độ rộng xung PWM Hình 3.1 Sơ đồ khối hệ điều khiển vịng kín Hình 3.2: Xác định tham số đặc tính tính Bảng 3.1: Lựa chọn tham số PID theo Ziegler-Nichols Hình 3.3: Miền xác định miền tin cậy tập mờ Hình 3.4: Một số dạng hàm thuộc Hình 3.5: Ví dụ liên hệ biến môn ngữ biến vật lý Hình 3.6: Giải mờ theo phương pháp cực đại Hình 3.7: Sơ đồ cấu trúc điều khiển mờ Hình 3.8: Sơ đồ cấu trúc điều khiển mờ-PID Hình 3.9: Cấu trúc khối mờ Hình 3.10: Các hàm thuộc sai lệch e(t) Hình 3.11: Các hàm thuộc vi phân sai lệch de(t) Hình 3.12: Các hàm thuộc biến 𝐾𝑃′ , 𝐾𝐼′ , 𝐾𝐷′ Hình 3.13: Bảng luật hợp thành mờ Hình 3.14: Bảng luật hợp thành mờ Hình 3.15: Sơ đồ khối điều khiển F – PID Hình 3.16: So sánh đáp ứng PID(Z-N1) F – PID Hình 3.17: So sánh đáp ứng PID(Tuning Toolbox) F – PID Hình 3.18: Bảng đánh giá chất lượng điều khiển Hình 4.1: Sơ đồ nguyên lý mạch phần cứng Hình 4.2: Đọc Encoder Hình 4.3: Lưu đồ giải thuật điều chế xung PWM Hình 4.4: Chương trình quét phím ma trận Hình 4.5: Thuật tốn Fuzzy-PID Hình 4.6: Ví dụ xây dựng hàm thuộc cho tập mờ e(t) Hình 4.7: Ví dụ luật hợp thành Hình 4.8: Ví dụ phương pháp giải mờ cực đại LỜI CẢM ƠN Kính gửi đến thầy NGUYỄN CẢNH QUANG lời cảm ơn chân thành sâu sắc, cảm ơn thầy tận tình giúp đỡ, dạy chúng em suốt q trình hồn thành đồ án mơn học Chân thành cảm ơn quý thầy cô trường Đại học Bách Khoa Hà Nội nói chung, Viện Điện mơn Điều Khiển Tự Động nói riêng tận tình giảng dạy, trạng bị cho chúng em kiến thức bổ ích, quý báu Hà Nội, tháng năm 2013 Nhóm thực đồ án TÓM TẮT ĐỒ ÁN Nhiệm vụ đề tài sử dụng giải thuật PID Fuzzy-PID ứng dụng vi điều khiển để điều chỉnh, ổn định tốc độ động cơ, đồng thời so sánh lý thuyết chất lượng thực tế hai điều khiển Đề tài thực sau: Trước tiên, sử dụng giải thuật PID số, ứng dụng vi điều khiển 8-bit AT89S52 nhân điều khiển trung tâm, MATLAB chương trình xử lý trung gian, phần cơng suất sử dụng Driver tích hợp L298 để điều chỉnh tốc độ động đạt giá trị đặt (Set point) nhập vào từ trước, khơng tải có tải Cụ thể, Encoder quang đưa xung phản ánh tốc độ động vi điều khiển, sau vi điều khiển tính tốn tốc độ để hiển thị thực giải thuật điều khiển PID để điều chế độ rộng xung (PWM – Pulse Width Modulation) điều khiển động thông qua driver L298 Cũng với cách thực tương tự trên, sử dụng giải thuật Fuzzy-PID cho điều khiển Ngoài nội dung trên, ta cần xây dựng thư viện hàm cho điều khiển dựa lý thuyết Logic mờ (Fuzzy Logic) để điều chỉnh tham số cho điều khiển Kết đạt thỏa mãn tốt yêu cầu đề ra: + Xây dựng điều khiển PID Fuzzy-PID vi điều khiển 8-bit AT89S52 + Đo, điều chỉnh ổn định tốc độ động DC Đáp ứng tốc độ nhanh khởi động, khơng tải có tải + Hệ thống ổn định, thời gian đáp ứng nhanh, độ điều chỉnh nhỏ Kiến thức cần có: Lý thuyết điều khiển kinh điển, Lý thuyết điều khiển đại, Điện tử bản, Vi điều khiển, Điện tử cơng suất, Mơ MATLAB, Kỹ thuật lập trình ngơn ngữ C CHƯƠNG I: KHÁI QUÁT ĐỀ TÀI 1.1 Đặt vấn đề Lĩnh vực điều khiển tự động ngày phát triển, đặc biệt điều khiển xác, trở thành phần thiếu cơng nghiệp đại Phần lớn loại máy móc, thiết bị dân dụng hay công nghiệp sử dụng động điện, từ động điện máy công cụ, máy CNC, cánh tay robot,… đến thiết bị gia dụng máy giặt, điều hòa, máy hút bụi, máy vi tính Những thiết bị yêu cầu độ xác cao, tiết kiệm lượng, tuổi thọ chu kì bảo dưỡng dài Một yêu cầu cần đáp ứng để đạt tiêu điều khiển tốc độ động điện cách ổn định, đáp ứng nhanh, vận hành trơn tru xác lập thay đổi trạng thái Việc ứng dụng thuật toán kinh điển vào vấn đề điều khiển tốc độ động đạt nhiều kết khả quan Ví dụ sử dụng điều khiển PI, PID cho kết tốt số đối tượng động Chỉnh định tham số cho điều khiển PID kinh điển có nhiều phương pháp Tuy nhiên, với thuật toán, phương pháp kinh điển, ta phải biết xác đối tượng, mơ hình hóa tương đối chi tiết đối tượng Một điểm trình vận hành, đối tượng thay đổi hệ thống ổn định chất lượng điều khiển khơng cịn đáp ứng yêu cầu Do đó, auto-tuning hướng khả quan điều khiển tự động Trong điều khiển đại, lý thuyết mờ cung cấp cho ta hướng mới, xây dựng hệ điều khiển mờ túy hệ mờ lai với mục đích nâng cao chất lượng điều khiển kinh điển, điều khiển đối tượng chưa biết khó nhận dạng Trong khn khổ Đồ án, em xin trình bày thuật tốn PID, Fuzzy-PID; xây dựng điều khiển vi điều khiển AT89S52; kết thu hướng phát triển đề tài Do hạn chế thời gian thiết bị hỗ trợ, việc so sánh chất lượng hai điều khiển không đưa Đồ án 1.2 Hướng giải - Tìm hiểu động điện chiều (DC), sử dụng nam châm vĩnh cửu; đặc tính, phương pháp điều khiển tốc độ động DC - Sử dụng mơ hình động mẫu, xây dựng mơ hình điều khiển kinh điển (PID) đại (Fuzzy-PID) phần mềm mô MATLAB-Simulink, đánh giá sơ kết thu đối tượng động DC: yêu cầu chất lượng điều khiển tính ổn định, thời gian đáp ứng, sai lệch tĩnh, đáp ứng tải thay đổi tốn điều chỉnh - Thiết kế, thi cơng mạch phần cứng điều khiển động DC thực - Xây dựng giải thuật viết chương trình điều khiển, ứng dụng thuật toán điều khiển lên vi điều khiển, trực tiếp điều khiển động thực CHƯƠNG II: ĐỘNG CƠ ĐIỆN MỘT CHIỀU VÀ PHƯƠNG PHÁP ĐIỀU KHIỂN TỐC ĐỘ 2.1 Đặc tính động điện chiều 2.1.1 Mơ hình tốn học động DC sử dụng nam châm vĩnh cửu Hình 2.1 Động DC sử dụng nam châm vĩnh cửu Trong hình 2.1, 𝐽 mơmen qn tính rơto động cơ, 𝐵 hệ số tải, 𝜔𝑚 tốc độ động (rpm), 𝐸𝑚 , 𝐼𝑚 theo thứ tự điện áp dòng điện nguồn cấp cho động Ta có: Mơmen phát sinh trục động 𝑇𝑚 là: 𝑇𝑚 = 𝐾 𝐼𝑚 (2.1) Lại có 𝐸𝑚 = 𝐼𝑚 𝑅0 (2.2) với 𝑅0 điện trở phần ứng rơto Từ định luật Newton II ta có: 𝐽 𝑑𝜔𝑚 + 𝐵𝜔𝑚 = 𝑇𝑚 (2.3) 𝑑𝑡 Thay (2.1),(2.2) vào (2.3) → 𝐽 𝑑𝜔𝑚 𝑑𝑡 + 𝐵𝜔𝑚 = 𝐾𝐸𝑚 𝑅0 (2.4) Sử dụng biến đổi Laplace cho phương trình (2.4) ta thu được: 𝐾 𝜔𝑚 (𝑠) 𝑅 𝐽 = (2.5) 𝐸𝑚 (𝑠) 𝑆 + 𝐵 𝐽 Phương trình (2.5) biểu thị mơ hình hàm truyền động DC Đặt: 𝐺 (𝑠) = 𝜔𝑚 (𝑠) 𝐸𝑚 (𝑠) thực phép biến đổi Laplace ngược vế phương trình (2.5) ta có: 𝐺 (𝑡) = 𝑎1 𝑒 −𝑎2 𝑡 (2.6) với 𝑎1 = 𝐾/𝑅0𝐽 ; 𝑎2 = 𝐵/𝐽 Như từ phương trình (2.5), để xác định đáp ứng tốc độ động dạng mơ hình hàm truyền đạt dạng hàm theo thời gian, ta cần xác định thông số động 𝐾 (hệ số khuếch đại tĩnh động cơ), 𝐵, 𝐽 𝑅0 Từ ta xác định Hệ số khuếch đại số thời gian mơ hình động 2.1.2 Phương pháp nhận dạng trực tuyến mơ hình động Ta sử dụng encoder để chuyển đổi từ số vòng quay động thành số xung với hệ số tỉ lệ đó, phụ thuộc vào độ phân giải encoder Các xung đưa vào vi xử lý truyền lên máy tính, vẽ đồ thị đáp ứng vịng hở mơ hình động Từ việc phân tích đồ thị, sử dụng phương pháp nhận dạng lý thuyết điều khiển, ta có mơ hình xấp xỉ hàm truyền động Vì lí thời gian có hạn, nên phương pháp nhận dạng trực tuyến không đề cập Tuy nhiên, động sử dụng Đồ án động nam châm vĩnh cửu, loại Hitachi D04A321E, sử dụng điện áp định mức 24V, công suất 21W, encoder quang 100 xung/vòng, kết nhận dạng lấy từ [1] – Trang 244 Mơ hình hàm truyền xấp xỉ động cơ: 𝐺 (𝑠) = 138.508386 6.001311 = (2.7) 𝑠 + 23.079689 + 0.0433281𝑠 𝑎1 = 138.508386; 𝑎2 = 23.079689 2.2 Phương pháp điều khiển tốc độ động Động DC dùng nam châm vĩnh cửu ta coi có từ thơng khơng đổi Phương trình (2.4) biểu diễn quan hệ tốc độ động với điện áp đặt vào hai đầu cuộn dây phần ứng Mặt khác, tác động mặt học động tương đối nhanh Do ta sử dụng phương pháp điều khiển điện áp phần ứng để thay đổi tốc độ động DC, cụ thể sử dụng phương pháp điều chế độ rộng xung (PWM – Pulse Width Modulation) Hình 2.2 Nguyên lý điều chế độ rộng xung PWM Giá trị trung bình điện áp tải: 𝑈𝑡 = 𝑈𝑚𝑎𝑥 𝑇𝑜𝑛 𝐷𝑢𝑡𝑦 𝑐𝑦𝑐𝑙𝑒 = 𝐴𝑚𝑝𝑙𝑖𝑡𝑢𝑑𝑒 ∗ (2.8) 𝑇𝑜𝑓𝑓 𝑃𝑒𝑟𝑖𝑜𝑑 Ta thấy giá trị điện áp tải phụ thuộc vào tỉ số 𝛾 = 𝐷𝑢𝑡𝑦 𝑐𝑦𝑐𝑙𝑒/𝑃𝑒𝑟𝑖𝑜𝑑, ứng với tần số xung, ta điều chỉnh 𝐷𝑢𝑡𝑦 𝑐𝑦𝑐𝑙𝑒 để điều chỉnh điện áp Đối với vi điều khiển 89s52 sử dụng Thạch anh 12MHz, ta có timer 16 bit, theo lý thuyết, ta tạo xung vng nằm dải tần số từ 15Hz – 1MHz Tuy nhiên, để tạo xung PWM, ta cần điều khiển thông qua giá trị 𝑑𝑢𝑡𝑦 𝑐𝑦𝑐𝑙𝑒 nên dải tần số thu hẹp lại, phụ thuộc vào dải điều chỉnh 𝑑𝑢𝑡𝑦 𝑐𝑦𝑐𝑙𝑒 Ví dụ: Nếu ta lấy 𝑑𝑢𝑡𝑦 𝑐𝑦𝑐𝑙𝑒 có giá trị khoảng từ − 255 dải tần số xung PWM xuất khoảng 15Hz – 4kHz Khi lựa chọn tần số xung PWM, ta cần lựa chọn cho đáp ứng học động đủ mịn để khơng có cảm giác bị vấp điện áp thay đổi 10 [−4; 4] Khoảng nhỏ mục đích điều khiển tốn điều chỉnh toán đặt tự động chỉnh định để có tham số PID phù hợp Hình 3.11: Các hàm thuộc vi phân sai lệch de(t) Khoảng giá trị biến vật lý cho hàm thuộc vi phân sai lệch 𝑑𝑒(𝑡) ta lấy tương tự 𝑒(𝑡) Tuy nhiên có ý khoảng giá trị phụ thuộc thời gian lấy mẫu 𝑇𝑠 (đối với vi điều khiển) Ở đây, với thời gian lấy mẫu 25,6ms 𝑑𝑒(𝑡) ta lấy khoảng [−156; 156] Các đầu 𝐾𝑃′ , 𝐾𝐼′ , 𝐾𝐷′ có dạng giống dạng chuẩn, nên hàm thuộc ta lấy dạng hình 3.12 Khoảng giá trị biến tắc [0; 1] 𝐾𝑃′ , 𝐾𝐼′ , 𝐾𝐷′ = {𝑆𝑚𝑎𝑙𝑙, 𝑀𝑒𝑑𝑆𝑚𝑎𝑙𝑙, 𝑀𝑒𝑑, 𝑀𝑒𝑑𝐵𝑖𝑔, 𝐵𝑖𝑔} Hình 3.12: Các hàm thuộc biến 𝐾𝑃′ , 𝐾𝐼′ , 𝐾𝐷′ Xây dựng luật hợp thành Các luật hợp thành có dạng chung sau: If 𝑒(𝑡) is 𝑁𝑒𝑔𝐵𝑖𝑔 and 𝑑𝑒(𝑡) is 𝐷𝑒𝑐𝐹𝑎𝑠𝑡, then 𝐾𝑃′ , 𝐾𝐼′ , 𝐾𝐷′ is 𝑆𝑚𝑎𝑙𝑙 25 Tổng kết lại ta có bảng luật hợp thành hình 3.13 3.14 𝑑𝑒(𝑡)\𝑒(𝑡) 𝑁𝑒𝑔𝐵𝑖𝑔 𝑁𝑒𝑔𝑆𝑚𝑎𝑙𝑙 𝑍𝑒𝑟𝑜 𝑃𝑜𝑠𝑆𝑚𝑎𝑙𝑙 𝑃𝑜𝑠𝐵𝑖𝑔 𝐷𝑒𝑐𝐹𝑎𝑠𝑡 𝑆𝑚𝑎𝑙𝑙 𝑆𝑚𝑎𝑙𝑙 𝑀𝑒𝑑𝑆𝑚𝑎𝑙𝑙 𝑀𝑒𝑑𝑆𝑚𝑎𝑙𝑙 𝑀𝑒𝑑 𝐷𝑒𝑐𝑆𝑙𝑜𝑤 𝑆𝑚𝑎𝑙𝑙 𝑀𝑒𝑑𝑆𝑚𝑎𝑙𝑙 𝑀𝑒𝑑𝑆𝑚𝑎𝑙𝑙 𝑀𝑒𝑑 𝑀𝑒𝑑𝐵𝑖𝑔 𝑀𝑎𝑖𝑛𝑡𝑎𝑖𝑛 𝑀𝑒𝑑𝑆𝑚𝑎𝑙𝑙 𝑀𝑒𝑑𝑆𝑚𝑎𝑙𝑙 𝑀𝑒𝑑 𝑀𝑒𝑑𝐵𝑖𝑔 𝑀𝑒𝑑𝐵𝑖𝑔 𝐼𝑛𝑐𝑆𝑙𝑜𝑤 𝑀𝑒𝑑𝑆𝑚𝑎𝑙𝑙 𝑀𝑒𝑑 𝑀𝑒𝑑𝐵𝑖𝑔 𝑀𝑒𝑑𝐵𝑖𝑔 𝐵𝑖𝑔 𝐼𝑛𝑐𝐹𝑎𝑠𝑡 𝑀𝑒𝑑 𝑀𝑒𝑑𝐵𝑖𝑔 𝑀𝑒𝑑𝐵𝑖𝑔 𝐵𝑖𝑔 𝐵𝑖𝑔 Hình 3.13: Bảng luật hợp thành mờ Hình 3.14: Bảng luật hợp thành mờ 26 Kết mơ Hình 3.15: Sơ đồ khối điều khiển F-PID Hình 3.16: So sánh đáp ứng PID(Z-N1) F-PID Ở đây, mô hình hàm truyền đối tượng động mơ hình (2.7) Tham số PID chọn theo Ziegler – Nichols (Bảng 3.1) Các tham số, hàm thuộc, luật hợp thành F-PID lựa chọn phân tích (Phần 3.2.2.2) 27 Sau sử dụng công cụ PID Tuning Toolbox, ta so sánh đáp ứng PID với F – PID (Hình 3.18) Hình 3.17: So sánh đáp ứng PID (Tuning toolbox) F-PID Đánh giá chất lượng điều khiển thông qua mô Từ đáp ứng PID F – PID (Hình 3.17), ta thấy rõ chất lượng đáp ứng F – PID hẳn PID (Z – N 1), chất lượng có tốt chút so với PID (Tuning toolbox) số tiêu Cụ thể bảng (Hình 3.19) Chỉ tiêu Thời gian đáp ứng Độ điều chỉnh Sai lệch tĩnh F – PID Nhanh, khoảng 0.2s Nhỏ, khoảng 1% PID (Z – N 1) Khá chậm, khoảng 2.8s PID (Tuning toolbox) Khá nhanh, khoảng 0.35s Rất nhỏ, khoảng 0.1% Rất nhỏ, khoảng 0.01% Không tồn Không tồn Không tồn Ổn định với nhiễu Ổn định với nhiễu Ổn định với nhiễu q Tính ổn định q trình trình trình Hình 3.18: Bảng đánh giá chất lượng điều khiển 28 CHƯƠNG IV: THIẾT KẾ HỆ THỐNG ĐIỀU KHIỂN 4.1 Phần cứng chuẩn bị phần mềm sử dụng 4.1.1 Mạch phần cứng Hình 4.1: Sơ đồ nguyên lý mạch phần cứng Bao gồm: + Mạch phát triển ứng dụng MUC AT89S52 (Gồm MCU, LCD, Keyboard module khác) + Mạch công suất điều khiển động cơ, sử dụng IC L298 + Động 12V DC có gắn Encoder quang, độ phân giải 100 xung/vòng + Bộ nguồn 12V DC, 5V DC 29 4.1.2 Chương trình phần mềm Các phần mềm sử dụng: + Keil for 8051 (uVision – tools c51 + a51) + MATLAB 2013a (Simulink; toolbox PID Tuning, Fuzzy Logic Design, System Identification) + Proteus Professional (Mô mạch) + PROGISP 1.68 (Nạp song song cho MCU) 4.2 Giải vấn đề điều khiển 4.2.1 Định hướng chương trình Muốn điều khiển động vịng kín, có phản hồi: (i) (ii) (iii) (iv) Đề tài sử dụng encoder quang để phản hồi vận tốc Nhiệm vụ phải đọc giá trị vận tốc Dự kiến sử dụng đọc Encoder sử dụng ngắt timer để đếm số xung khoảng thời gian mẫu Số xung tỉ lệ với vận tốc động Điện áp đặt vào hai đầu động thay đổi làm vận tốc động thay đổi Do tín hiệu điều khiển đưa vào mạch cơng suất có tác động đến tốc độ động Nhiệm vụ xây dựng chương trình điều chế xung điều khiển đưa vào mạch công suất Giá trị vận tốc đặt lệnh từ bàn phím keyboard mạch điều khiển Nhiệm vụ phải xây dựng chương trình nhập giá trị từ bàn phím Xây dựng menu điều khiển Ở menu đơn giản đi, mục đích giải thuật điều khiển Muốn động trì vận tốc mong muốn, bám theo tín hiệu chủ đạo cho trước, phải có khâu điều khiển Ở ta sử dụng giải thuật Fuzzy – PID Nhiệm vụ chuyển thuật toán từ lý thuyết lên vi điều khiển, chỉnh định tham số điều khiển Việc xác định thông số cho PID sử dụng tool box PID Tuning 30 4.2.2 Phác thảo giải thuật 4.2.2.1 Đọc Encoder Về bản, để đọc giá trị vận tốc, ta có thể: (i) Tính số sườn xuống thời gian 𝑇𝑠 (sampling time) để suy vận tốc trung bình động (𝑥𝑢𝑛𝑔/𝑇𝑠) (ii) Tìm thời gian xuất sườn xuống liên tiếp Encoder, từ suy vận tốc Hình 4.2: Đọc Encoder Phân tích: - Nếu sử dụng phương án (i), ta cần timer để định khoảng thời gian counter sử dụng biến đếm để đếm xung Dùng phương pháp bị giới hạn mặt đáp ứng Encoder gây Nếu số xung lớn gây tràn Counter nhớ Nếu encoder độ phân giải thấp phải tăng thời gian lấy mẫu 𝑇𝑠 để giảm thiểu sai số đo - Nếu sử dụng phương án (ii), ta cần sử dụng timer để đếm khoảng thời gian sườn xuống Khi thời gian thực thi chiếm hầu hết thời gian hoạt động MCU Do đó, phương án không khả quan Đề phương án tối ưu: Ta sử dụng phương án 1, sử dụng timer với ngắt ngồi biến đếm Encoder có độ phân giải lớn, phù hợp với tốc độ định mức động hợp lý Tuy nhiên, với encoder sử dụng encoder 100 xung/vòng nhỏ, ta cần thỏa hiệp điều kiện để đạt mục đích điều khiển Tức ta tăng thời gian lấy mẫu lên mức vừa phải để giảm sai số đo Ở đây, ta lấy thời gian lấy mẫu 25.6ms, sử dụng timer2 chế độ 16bit, autoreload Xung từ Encoder đưa MCU chân ngắt INT1 Số xung đếm lưu vào biến 𝑐𝑜𝑢𝑛𝑡 𝑝𝑟𝑒_𝑐𝑜𝑢𝑛𝑡 Vận tốc thực tỉ lệ với (𝑐𝑜𝑢𝑛𝑡 − 𝑝𝑟𝑒_𝑐𝑜𝑢𝑛𝑡) Nếu quy đổi vận tốc đơn vị 𝑣ị𝑛𝑔/𝑝ℎú𝑡 ảnh hưởng sai số đo làm cho kết xác, nên hiển thị số xung đếm thời gian 𝑇𝑠 so sánh với 𝑠𝑒𝑡𝑝𝑜𝑖𝑛𝑡, thực thuật toán điều khiển 31 4.2.2.2 Điều chế xung PWM Vi điều khiển dịng AT89S52 khơng có chân xuất PWM trực tiếp, ta phải dùng Timer để tạo xung PWM, đưa vào mạch công suất Vấn đề đặt tạo xung có tần số phù hợp với chu kì lấy mẫu 𝑇𝑠 để sau thời gian 𝑇𝑠 , MCU thực cập nhật thơng số tính tốn lại lượt Khi đó, ta thực cập nhật phần trăm xung đồng với chu kì chương trình sai số điều khiển giảm bớt đáng kể Đồng thời, tần số xung PWM phải thích hợp để tránh trường hợp động thay đổi tốc độ không trơn tru, linh hoạt Chu kì chương trình ta lấy 𝑇𝑠 = 25.6(𝑚𝑠) Ta lấy chu kì xung PWM thời gian 𝑇𝑠 Do vậy, Timer sử dụng để tạo xung ta chọn Timer1 chế độ 16bit Ta dùng biến 𝑝𝑤𝑚 để làm biến điều khiển, có kiểu 𝑢𝑛𝑠𝑖𝑔𝑛𝑒𝑑 𝑐ℎ𝑎𝑟 Giá trị nằm khoảng – 255 Do vậy, để thỏa mãn xung có chu kì 𝑇𝑠 biến độ rộng xung 𝑑𝑢𝑡𝑦 quy đổi từ 𝑝𝑤𝑚 sang, ta phải nhân với hệ số 100 Dưới lưu đồ phác thảo giải thuật điều chế xung PWM (Hình 4.3) Hình 4.3: Lưu đồ giải thuật điều chế xung PWM 32 4.2.2.3 Quét phím nhập vào từ keyboard Ma trận phím 4x4 kết nối với Port MCU Giải thuật quét phím là: - Quét hàng: + Cho hàng 1, cột + Kiểm tra hàng có phím ấn Chuyển sang qt cột - Qt cột: + Cho hàng 0, cột + Kiểm tra cột có phím ấn Suy phím ấn Sau xác định hàng cột có phím ấn Ta suy phím ấn, từ trả giá trị gán cho phím Một ý tốn qt phím vấn đề chống nhiễu (nhảy phím, dính phím) Ngồi phương pháp chống nhiễu phần cứng (sử dụng tụ điện trở) sử dụng phương pháp chống nhiễu phần mềm (dựa vào trễ truyền đạt) Dưới chương trình qt phím ma trận, có chống nhiễu phần mềm (Hình 4.4) Hình 4.4: Chương trình qt phím ma trận 33 4.2.2.4 Bộ điều khiển Fuzzy – PID Hình 4.5: Thuật tốn Fuzzy-PID Về cấu trúc Fuzzy – PID: xem lại phần 3.2.2.2 Phần nói cách xây dựng tập mờ, hàm thuộc phương pháp giải mờ đối tượng vi điều khiển AT89S52 Dưới ví dụ xây dựng hàm thuộc (Hình 4.6) Ứng với khoảng [0,1] giá trị trả nằm [0,255] Hình 4.6: Ví dụ xây dựng hàm thuộc cho tập mờ e(t) 34 Luật hợp thành sử dụng luật Min – Max: Hình 4.7: Ví dụ luật hợp thành Giải mờ theo phương pháp cực đại, lấy giá trị trung bình: Hình 4.8: Ví dụ phương pháp giải mờ cực đại 35 4.3 Kết mạch chạy thực tế Do vi điều khiển thực phép toán miền số thực hạn chế, nên giải thuật, hầu hết quy xử lý số nguyên Do gây số ảnh hưởng tới chất lượng điều khiển Vì lý thời gian có hạn, khơng xây dựng phần mềm giám sát nên việc so sánh chất lượng hai điều khiển khó khăn Kết nhận dừng mức chấp nhận Cụ thể là: + Động bám giá trị đặt trước nhập từ bàn phím chạy ổn định tốc độ Tuy nhiên, dải tốc độ đặt hai PID F – PID khác + Tốc độ đáp ứng nhanh, thời gian độ nhỏ Theo quan sát, hai PID F – PID đạt đến trạng thái ổn định sau khoảng 2s + Độ điều chỉnh mức chấp nhận được: Khoảng 5% (Theo quan sát 3/60 xung thời gian lấy mẫu 25.6ms) + Khi có tải (chạm tay) tốc độ động có giảm xuống sau bám lại giá trị đặt Tốc độ đáp ứng có tải nhanh (cũng tầm 2s) + Vẫn tồn sai lệch nhiễu đo Nguyên nhân sau khoảng 1s, vi điều khiển phải thực hiển thị tốc độ lên LCD Do gây sai lệch + Phần chống bão hịa thành phần tích phân làm chưa tốt, khâu giới hạn tín hiệu Khi chạy chế độ bình thường tải nhỏ hoạt động tốt Tuy nhiên tải có qn tính lớn thời gian chịu tải dài (ví dụ giữ tay động phải dừng giữ lâu sau nhả ra) phải khoảng thời gian điều khiển hoạt động tốt 36 CHƯƠNG V: KẾT LUẬN VÀ HƯỚNG PHÁT TRIỂN 5.1 Các kết đạt - Đã thiết kế chạy thành công mô Simulink điều khiển PID F – PID, so sánh chất lượng điều khiển - Xây dựng hoàn thiện phần cứng gồm module mạch điều khiển, mạch cơng suất giải tốn điều chỉnh tốc độ động với chất lượng tốt với hai giải thuật PID Fuzzy – PID: Thời gian đáp ứng thời gian độ tương đối nhanh, Độ điều chỉnh nhỏ, sai lệch tĩnh nhỏ, có tải hay số tốc độ đặt khác Một số hạn chế: - Động sử dụng có tốc độ định mức khoảng 2400 vịng/phút nhỏ Encoder sử dụng có độ phân giải 100 xung/vòng nhỏ Vi điều khiển sử dụng có dung lượng RAM, ROM khơng lớn, vậy, chất lượng điều khiển chưa mong đợi Dải điều chỉnh bị thu hẹp lại - Hạn chế thời gian công cụ phục vụ cho việc nhận dạng trực tuyến nên chưa xây dựng chương trình nhận dạng cho đối tượng động Các kết dựa mơ hình tham khảo Tuy nhiên, chất lượng chấp nhận 5.2 Một số đề xuất hướng phát triển đề tài Để nâng cao chất lượng toán điều khiển, cụ thể với đối tượng động báo cáo này, đề xuất số giải pháp sau: - Về phần cứng: + Tăng độ phân giải encoder nhằm giảm thiểu sai số đo, từ rút ngắn thời gian lấy mẫu làm tăng tốc độ đáp ứng hệ thống Ngồi ra, nên chọn động có tốc độ định mức phù hợp với độ phân giải encoder + Sử dụng vi điều khiển mạnh PIC,AVR,… phục vụ cho việc tính tốn triển khai giải thuật 37 - Về phần mềm, thuật toán: + Thay đổi dạng hàm thuộc, số lượng hàm thuộc + Sử dụng luật hợp thành khác + Sử dụng phương pháp giải mờ khác + Giảm thời gian lấy mẫu vi điều khiển nhằm cải thiện tốc độ đáp ứng + Sử dụng công cụ tối ưu hóa toolbox MATLAB làm phương tiện xử lý trung gian nhằm thu thơng số tối ưu Ngồi ra, cịn phải thực nhiều lần, thu thập kết quả, so sánh để có thêm kinh nghiệm chỉnh định Từ nâng cao chất lượng điều khiển Hướng phát triển đề tài: + Xây dựng thêm menu chương trình điều khiển + Ứng dụng vào điều khiển tốc độ loại động khác, có thơng số kỹ thuật khác nhau, công suất lớn + Kết hợp giao thức truyền thông nhằm đồng tốc độ động cơ, xây dựng phần mềm vận hành, giám sát + Ứng dụng Logic mờ thuật toán PID số vào toán khác điều khiển đường rơbốt, điều khiển vị trí, điều khiển góc quay sử dụng vi điều khiển 38 Tài liệu tham khảo [1] System Identification Algorithm for Systems with Interval Coefficients, Mustaffa Mohammed Basil, Journal of Engineering, 18 February 2012 [2] PID Controllers: Theory, Design, and Tuning 2nd Edition; K Astrom and T Hagglund; Instrument Society of America, 1994 [3] Fuzzy Logic in Embedded Microcomputers and Control Systems, Walter Banks and Gordon Hayward, Byte Craft Limited, 2002 [4] Application of Self-Tuning Fuzzy Pid Controller on Industrial Hydraulic Actuator using System Identification Approach, Zulfatman and M F Rahmat, International Journal on Smart Sensing and Intelligent Systems, Vol 2, No 2, June 2009 [5] Giáo trình Lý thuyết điều khiển đại, Chương Điều khiển mờ, PGS.TS Nguyễn Thị Phương Hà Tài liệu đính kèm [6] Project Keil uVision 4: project.zip bao gồm chương trình thư viện tự tạo kèm [7] File mô nguyên lý Proteus [8] File mô MATLAB: Bộ PID, Bộ F – PID file FuzzyPID.fis 39 ... pháp điều khiển tốc độ động 10 Chương III: Bộ điều khiển PID kinh điển điều khiển Fuzzy -PID 11 3.1 Bộ điều khiển PID 11 3.1.1 Lý thuyết điều khiển pid 11 3.1.2 Chỉnh định tham số điều khiển PID. .. khiển PID 13 3.1.3 Bộ điều khiển PID số 15 3.2 Bộ điều khiển Fuzzy -PID 16 3.2.1 Lý thuyết điều khiển mờ 16 3.2.2 Bộ điều khiển Fuzzy -PID 21 Chương IV: Thiết kế hệ thống điều khiển 29 4.1 Phần... động điện chiều (DC) , sử dụng nam châm vĩnh cửu; đặc tính, phương pháp điều khiển tốc độ động DC - Sử dụng mơ hình động mẫu, xây dựng mơ hình điều khiển kinh điển (PID) đại (Fuzzy -PID) phần mềm