Tom tat - Luan An TIEN SI 10-6-2020

Trong nghiên cứu áp dụng thuật toán mới để xây dựng điều khiển LQIT tự chỉnh, bộ điều khiển này là sự kết hợp thuật toán nhận dạng liên tục trực tuyến từ đối tượng điều khiển với [r]

(1)

1 MỞ ĐẦU 1 Giới thiệu

Đã có 90 triệu xe sản xuất toàn Thế giới năm 2019, xe sản xuất tăng 5% năm [95] Sự phát triển thị trường ô tô mang lại nhiều khía cạnh tiêu cực cần xem xét nghiêm túc ngành công nghiệp ô tô Thứ nhất, động xăng trở thành đối tượng gây ô nhiễm lớn cho môi trường Thứ hai, giá nhiên liệu tăng cao, buộc nhà sản xuất động ứng dụng cơng nghệ cho phép gây nhiễm hiệu

Với mục tiêu giảm thiểu nhiễm khí thải bảo tồn nguồn tài nguyên thiên nhiên, tiết kiệm lượng trở thành chủ đề mang tính tồn cầu Cùng với nảy sinh nhu cầu loại phương tiện giao thông đặc biệt xe ô tô thân thiện với môi trường, áp dụng loại động tiết kiệm nhiên liệu, khí thải độc hại, hãng xe giới Honda, Toyota, Nissan, GMC, Ford nỗ lực áp dụng thành tự khoa học phát triển loại động xăng

2 Tính cấp thiết

Trong phương pháp điều khiển tiết kiệm nhiêu liệu cho động xăng phải kể đến phương pháp điều khiển trực tiếp mô-men động xăng [55] đến [70] Đối với trình phi tuyến mạnh đặc biệt vừa phi tuyến vừa có nhiễu động xăng hệ giới sử dụng động xăng (xe hơi, xe ô tơ tải,…) phương pháp điều khiển PID, FLC chưa mang đến hiệu tối ưu

Từ phân tích trên, ta thấy điều khiển hệ phi tuyến tham số bất định, điều khiển mơ-men động xăng áp dụng thuật tốn đại nhiều vấn đề cần tiếp tục nghiên cứu, hồn thiện

3 Mục đích nghiên cứu

Mục tiêu luận án nghiên cứu giải toán điều khiển ổn định tốc độ động xăng sử dụng xe ô tô, bám mô-men cản đặt vào trục động xăng ô tơ hoạt động chế độ điều khiển hành trình, để giảm lượng nhiên liệu phương pháp LQIT tự chỉnh cho đối tượng động xăng

- Đề xuất thuật toán điều khiển ổn định tốc độ, bám theo giá trị mô-men cản cho trước tác động vào động xăng sử dụng xe ô tô chế độ điều khiển hành trình

(2)

2

nhằm mục tiêu tiết kiệm lượng nhiên liệu tiêu thụ, mô hệ thống kiểm chứng thực nghiệm

4 Đối tượng phạm vi nghiên cứu

Đối tượng nghiên cứu: động xăng sử dụng cho xe ô tơ hoạt động chế độ điều khiển hành trình với đầu vào điều khiển góc mở bướm ga α (bướm gió), đáp ứng đầu tốc độ mô-men trục động

Phạm vi nghiên cứu: Nghiên cứu, thiết kế điều khiển đại LQIT tự chỉnh cho hệ phi tuyến tham số bất định bám theo tín hiệu đầu vào mẫu để điều khiển ổn định tốc độ bám mô-men cản tác động vào động xăng hoạt động xe ô tô chế độ điều khiển hành trình Mô thực nghiệm kiểm chứng kết nghiên cứu lý thuyết phương pháp (HIL) sử dụng KIT Arduino Mega2560 với Matlab – Simulink

5 Phương pháp nghiên cứu

+ Phân tích, đánh giá nghiên cứu công bố báo, tạp chí, tài liệu tham khảo điều khiển động đốt đặc biệt phương pháp điều khiển đại cho động xăng Nghiên cứu, thiết kế điều khiển LQIT tự chỉnh bám ổn định tín hiệu mẫu cho hệ phi tuyến liên tục

+ Mô Matlab – Simulink để nhận lại kết nghiên cứu lý thuyết

+ Xây dựng mơ hình kiểm chứng kết lý thuyết Hardware-in-the-loop (HIL) sử dụng KIT Arduino Mega2560 ghép nối trực tuyến với phần mềm Matlab – Simulink

6 Ý nghĩa khoa học thực tiễn

- Luận án đưa phương pháp luận đề xuất áp dụng mơ hình điều khiển mới, kết hợp thuật toán điều khiển đại LQIT với nhận dạng hệ thống trực tuyến tạo thành hệ thống điều khiển bám tối ưu tự chỉnh cho động xăng

- Thuật toán đề xuất kiểm nghiệm qua mô thực nghiệm điều khiển động xăng phương pháp HIL, qua khẳng định tính khả thi thuật tốn mà luận án đề xuất - Kết nghiên cứu luận án đáp ứng thời gian thực điều khiển hệ phi tuyến, mang lại tính khả thi cao cho việc tiết kiệm nhiên liệu

7 Bố cục luận án

Ngoài phần mở đầu kết luận, nội dung luận án trình bày chương:

(3)

3

kiệm nhiên liệu cho động xăng Trước tiên, nêu nghiên cứu mà tác giả xây dựng thuật toán điều khiển tiết kiệm nhiên liệu cho động xăng khác nhau, nhận xét đánh giá kết nghiên cứu Phân tích, nhận định rút ý nghĩa lý luận, thực tiễn cơng trình đó, đưa vấn đề cần tiếp tục nghiên cứu đề xuất hướng nghiên cứu luận án

Chương Mơ hình hóa nhận dạng động xăng: Trong nội dung tác giả đưa cấu trúc nguyên lý làm việc, mơ hình tốn tổng qt động xăng Từ đó, tín hiệu điều khiển, phương pháp điều khiển khác cho động xăng, xây dựng mô cho hệ phi tuyến động xăng có đầu điều khiển tốc độ mô-men động xăng Trong nội dung tác giả áp dụng phương pháp nhận dạng hồi quy tuyến tính để nhận dạng trực tuyến mơ hình tốn tuyến tính từ mơ hình phi tuyến động xăng, nội dung sở để đưa vào áp dụng điều khiển LQIT tự chỉnh cho động xăng

Chương Điều khiển mô-men động xăng thuật toán điều khiển bám tối ưu LQIT tự chỉnh: Trong nội dung chương tác giả đưa cấu trúc nguyên lý làm việc điều khiển LQIT áp dụng cho điều khiển ổn định tốc độ bám theo mô-men cản động xăng Xây dựng phương pháp luận thiết kế điều khiển LQIT kết hợp với phương pháp nhận dạng trực tuyến cho hệ phi tuyến động xăng, đảm bảo cho hệ ổn định toàn cục cải thiện đáng kể lượng nhiên liệu tiêu thụ

Chương 4: Thực nghiệm kiểm chứng chất lượng thuật toán đề xuất phương pháp HIL: Trên sở lý luận đề xuất chương chương 3, để kiểm chứng kết nghiên cứu lý thuyết, tác giả thiết kế điều khiển LQIT tự chỉnh cho động xăng thông qua mô kiểm chứng phương pháp HIL qua hai KIT Arduino Mega 2560 Luận án đưa chương kết thực nghiệm khẳng định thuật tốn đề xuất hồn tồn đắn điều khiển đối tượng động xăng ảo mô HIL

(4)

4

CHƯƠNG TỔNG QUAN VỀ CÁC PHƯƠNG PHÁP ĐIỀU KHIỂN ĐỘNG CƠ XĂNG

Đặt vấn đề: Điều khiển động xăng đánh lửa trực tiếp (SI) thời gian qua thu hút nhiều tác giả nước nghiên cứu đề cập tài liệu từ [13 - 71] Ngày nay, nghiên cứu điều khiển tiết kiệm nhiên liệu cho động xăng tập trung vào điều khiển tối ưu thành phần động như: tỷ lệ hịa khí nhiên liệu cung cấp đầu vào động cơ, tối ưu góc đánh lửa hay thời điểm đánh lửa, tối ưu thời gian phun nhiên liệu Để phân tích tốn điều khiển cho động xăng, việc phân tích trình phi tuyến thành phần (đường ống nạp, ống xả, động học mô-men, đánh lửa, van biến thiên,…) bên cấu trúc động xăng dẫn đến toán tối ưu cục cho đối tượng, nhiều cơng trình nghiên cứu

1.1 Tổng quan cơng trình nghiên cứu điều khiển tiết kiệm nhiên liệu cho động xăng giới

Để phân tích tốn điều khiển cho động xăng, việc phân tích q trình phi tuyến thành phần (đường ống nạp, ống xả, động học mô-men, đánh lửa, van biến thiên,…) bên cấu trúc động xăng dẫn đến toán tối ưu cục cho đối tượng, nhiều cơng trình nghiên cứu, đề cập:

- Điều khiển tốc độ không tải đề cập [19 - 31]: điều khiển giữ cho động ổn định tốc độ mà không ảnh hưởng tác động nhiễu mô-men cản trục động

- Điều khiển tối ưu tỷ lệ hịa khí nghiên cứu [32 - 43]: cách phân tích q trình động học chất khí đường nạp động từ đưa luật điều khiển giữ cho tỷ lệ hịa khí ổn định động hoạt động

- Điều khiển tối ưu góc đánh lửa đề cập [44 - 49]: điều khiển thời điểm đánh lửa cách phân tích chu kỳ nén động cơ, với tín hiệu đo áp suất cực đại trình nén từ đưa tín hiệu điều khiển đánh lửa thời điểm làm tăng hiệu suất động

- Điều khiển thời gian phun nhiêu liệu nghiên cứu [50 - 54]: phương pháp tối ưu nhiêu liệu dựa vào động lực học chất khí bên xi lanh tốc độ động từ tính tốn thời gian phun nhiên liệu phù hợp

(5)

5

nhất động đáp ứng mô-men xoắn yêu cầu thường xác định người lái xe, động học xe

1.2 Các cơng trình nghiên cứu nước điều khiển tiết kiệm nhiên liệu cho động đốt

Trên giới điều khiển tiết kiệm nhiên liệu cho động đốt nhiều tác giả quan tâm nghiên cứu Ở Việt Nam, vấn đề số nhà khoa học tiếp cận, nghiên cứu khoảng thập niên trở lại Các nghiên cứu chủ yếu theo hai hướng: Một là, áp dụng thuật toán điều khiển động Diesel [11], [13], [14] Hai là, áp dụng thuật toán điều khiển cho điều khiển tỷ lệ nhiên liệu góc đánh lửa cho động xăng [12], [15]

Trong tài liệu [12], tác giả Nguyễn Tiến Hán, Nguyễn Xuân Khoa (2011), đề xuất ứng dụng thuật tốn điều khiển PID vào điều khiển góc đánh lửa động xăng Nội dung luận án có đóng góp bản: Xây dựng phân tích đồ thị áp suất thực nghiệm động xăng Tìm góc đánh lửa tối ưu cho vùng làm việc, theo áp suất buồng đốt động cơ.Xây dựng thuật toán điều khiển PID bám theo giá trị đặt góc đánh lửa mong muốn với đầu phản hồi áp suất động Mục đích điều khiển góc đánh lửa nhanh chóng tiệm cận tới góc đánh lửa mong muốn

Trong tài liệu [15], tác giả Lê Hoài Đức, Nguyễn Thìn Quỳnh (2013), thực xây dựng mơ hình động học nhiên liệu cửa hút động xăng Xây dựng thuật toán điều khiển PID cho điều khiển tỷ lệ hịa khí nhiên liệu Trong nghiên cứu này, tác giả không nghiên cứu ảnh hưởng mô-men động động xăng đến tỷ lệ hịa khí nhiên liệu Trong tài liệu [17], tác giả đã thiết kế chế tạo thành công 01 hệ thống phun nhiên liệu điện tử cung cấp xăng sinh học có tỷ lệ cồn etanol lớn tới 100% cho động xe máy ô tô Nghiên cứu mang tính cục bộ, làm thay đổi kết cấu hệ thống cung cấp nhiên liệu cho động xăng để nâng cao hiệu trình đốt cháy nhiên liệu cho xăng có tỷ lệ cồn etanol Trong tài liệu [18], tác giả nghiên cứu chế tạo hệ thống cung cấp nhiên liệu điều khiển đông nén cháy kiểm sốt hoạt tính nhiên liệu (RCCI) Nghiên cứu mang tính cục bộ, làm thay đổi kết cấu động xăng, điều khiển nhiên liệu tự phát cháy mà không cần đến bugi đánh lửa, phương pháp có ưu điểm khơng xảy tượng trễ cháy lan mà điểm phát cháy xuất đồng buồng đốt, tăng hiệu đốt cháy nhiên liệu

(6)

6

Thông qua việc giới thiệu đánh giá công trình nghiên cứu điều khiển tiết kiệm nhiên liệu cho động xăng, đưa phương pháp giải toán giảm nhiên liệu, phương pháp điều khiển có ưu nhược điểm riêng Mặc dù đạt kết đáng kể lý thuyết ứng dụng thực tiễn, song điều khiển tiết kiệm nhiên liệu việc điều khiển mô-men động xăng số vấn đề tồn tại, cần tiếp tục nghiên cứu hồn thiện là: thực tế động xăng hoạt động thời gian dài, thường xuất hiện tượng lão hóa chuyển động chi tiết khí, giãn nở nhiệt, chất lượng nhiên liệu, chất lượng chất bôi trơn, mô chất làm mát, làm cho thông số động bị thay đổi, nên tham số mơ hình toán thay đổi theo Nếu sử dụng phương pháp thơng thường tuyến tính hóa mơ hình, ước lượng mơ hình phương pháp nhận dạng từ trình thử nghiệm đo đạc số liệu động băng thử dẫn tới tượng tham số mơ hình tốn động vào lúc thử nghiệm, hoạt động tham số mơ hình tốn động bị sai khác Vì vậy, cần đưa phương pháp để vừa điều khiển vừa cập nhật lại tham số mơ hình tốn động xăng thời điểm điều khiển, nâng cao chất lượng hệ điều khiển, đáp ứng đặc tính động học, bám xác giá trị đặt

Hướng nghiên cứu luận án

Trong nội dung luận án này, tác giả đề xuất phương pháp sử dụng thuật toán nhận dạng trực tuyến từ đối tượng phi tuyến, sử dụng mơ hình tốn nhận dạng áp dụng lý thuyết điều khiển đại LQIT, tính toán trực tuyến điều khiển cho đối tượng hướng nghiên cứu luận án là:

Nghiên cứu điều khiển tối ưu ổn định tốc độ, bám mô-men cho động xăng để giảm lượng nhiên liệu tiêu thụ Trong nghiên cứu áp dụng thuật toán để xây dựng điều khiển LQIT tự chỉnh, điều khiển kết hợp thuật toán nhận dạng liên tục trực tuyến từ đối tượng điều khiển với phương pháp điều khiển đại nhằm điều khiển ổn định tốc độ, mô-men động xăng bám theo mô-men cản để giảm lượng tiêu thụ nhiên liệu.

1.4 Kết luận chương

(7)

7

điều khiển mang tính cục bộ, cải thiện kết cấu để nâng cao hiệu làm việc động xăng, khơng phải giải pháp tối ưu có mơ-men tải lớn thay đổi mô-men nhanh Tuy nhiên, phương pháp điều khiển ổn định tốc độ bám theo mô-men cản cho động xăng phương pháp điều khiển mang tính tồn cục, phương pháp chứng minh hiệu phương pháp khác, làm tăng hiệu suất động xăng, tiết kiệm nhiên liệu

Tác giả đề xuất hướng nghiên cứu điều khiển ổn đinh tốc độ bám mô-men cản để giảm lượng nhiên liệu tiêu thụ xe ô tô hoạt động chế đô điều khiển hành trình

CHƯƠNG MƠ HÌNH HĨA VÀ NHẬN DẠNG ĐỘNG CƠ XĂNG

Đặt vấn đề: Động xăng động nhiệt, nhiệt lượng xăng đốt cháy tạo chuyển thành công có ích Động xăng nguồn động lực khơng thể thiếu loại phương tiện giao thông ngày như: ô tô, xe máy, máy bay, máy phát điện, máy bơm, máy công tác khác Đối với toán thiết kế, để thiết kế điều khiển cho động xăng cần phải có mơ hình tốn, mơ hình tốn xác chất lượng điều khiển cao

Một mơ hình tốn đầy đủ động xăng gồm phương trình vi phân thể mối tương quan dòng chảy hỗn hợp khơng khí-nhiên liệu bao gồm: áp suất, nhiệt độ đường ống lưu thông tốc độ chuyển động, mô-men trục khủy động [9] 2.1 Chu trình cơng tác mơ hình hóa động xăng

Trong hình 2.2 trình bày mơ hình hóa động xăng SI hồn chỉnh xét đến thành phần bên cho thấy chuỗi thành phần kết nối với qua ống khối điều khiển [9]

(8)

8

Các phương trình (2.7), (2.15), (2.21) thể mối quan hệ phi tuyến giữa nhiên liệu mfi , khơng khí ma cấp vào động xăng với tốc độ trục động

e

 , mô-men trục động

 

e 

 tính theo theo (2.23) Từ đó, ta có hệ phương trình vi phân phi tuyến động xăng [71] với biến trạng thái



ma

mfi

e









SA



 



















 



1 cos 1,14459 1,06 exp

max 4 .

1 / 1,5 0,05 max 0,1056 15,1

dma Pm Ve M P Va m m

m vol e

dt Patm Vm R Tm

dmfi mfc A F

mfc mfi

dt e m

m t t

d e ao it

CM AFI t tit SI t tst e

dt Je e t tit

                                               

 c

                    

Từ (2.22) ta xây dựng mơ hình động xăng hình 2.14

2.2 Tín hiệu vào-ra động xăng

Để định cấu trúc điều khiển, cần phải có nhiều thơng tin đối tượng, tín hiệu vào-ra đối tượng Đối với động xăng để điều khiển ta lựa chọn tín hiệu vào-ra sau: luồng khơng khí qua họng đường hút (tín hiệu vào), góc đánh lửa (tín hiệu vào), điều khiển tỷ số nén (tín hiệu vào), mơ-men xoắn, tốc độ (tín hiệu ra)

(9)

9

Để đơn giản cho việc điều khiển nghiên cứu này, tác giả lựa chọn tín hiệu đầu vào tác động tới động xăng (hình 2.17): tín hiệu góc mở bướm ga



động xăng tốc độ quay e , mô-men



i

thụ f

2.3 Mô động xăng

Theo [71], [90] ta có thơng số khảo sát động xăng bảng 2.1, thay giá trị bảng 2.1 vào phương trình (2.22) Cho chạy mơ hình 2.18 với điều kiện đầu

100[rad/s]

  , góc mở bướm ga  0 0, 225

 

rad

như hình 2.19

Bảng 2.1 Các thông số khảo sát động xăng [71]

mMAX 0,1843 (kg/s) Δtit 5,48/ω (s)

Vm 0,0038 (m^3) Δtst 1,3/ω (s)

Ve 0,0027 (m^3) Tm 300 (degK)

Je 0,1454 (kg m^2) Ma 28,84 (g/mole)

CM 498636 N m/ (kg/s) R 8314,3(J/mole deg K)

(10)

10

Hình 2.19 Kết mơ hoạt động động xăng 2.4 Nhận dạng mô hình động xăng

(11)

11

tổng hợp điều khiển phụ thuộc nhiều vào mơ hình mơ tả đối tượng Người ta thường sử dụng hai phương pháp mơ hình hóa đối tượng: phương pháp lý thuyết phương pháp nhận dạng [4]

a Nhận dạng mơ hình động xăng thành mơ hình khơng gian trạng thái

Khi có tập tín hiệu đầu vào u t

 

t

y t

 

e

 

t

ta tiến hành bước chọn cấu trúc mơ hình Theo (2.24) biến trạng thái x1ma,x2 mfi,x3 e, tác giả lựa chọn cấu trúc mơ hình nhận dạng mơ hình khơng gian trạng thái có dạng:

x A x B u

y Cx Du

   

 

  (2.56)

Việc ước lượng tham số Matlab thực phương pháp hồi quy, mơ hình cần nhận dạng động xăng dạng phi tuyến phương trình (2.24) nên ta chọn bậc mơ hình bậc Tiến hành nhận dạng liệu chạy mô sơ đồ simulink hình 2.25 ta thu ma trận hệ thống mơ hình khơng gian trạng thái động xăng:

-1,378 1,062 0,05822

-5,586 -3,244 -32,79 14,86 43,8 -238,1 A

 

 

 

 

 

,

0,005911

-1,807 -24,47 B

 

 

 

 

 

,C7267 19,85 -0,8662,D 0

Cho chạy mơ hình 2.26, so sánh mơ hình trạng thái nhận dạng với mơ hình phi tuyến (phương trình 2.22) động xăng ta nhận kết hình 2.27, 2.28, 2.29

Hình 2.27 Kết đánh giá trùng hợp tốc độ mô-men đầu mơ hình trạng thái mơ hình phi tuyến động

(12)

12

b Nhận dạng mơ hình động xăng thành mơ hình ARX

Tương tự phương pháp nhận dạng mơ hình trạng thái, có tập tín hiệu đầu vào  đầu e ta tiến hành bước chọn cấu trúc mô hình, nghiên cứu này, tác giả lựa chọn cấu trúc mơ hình nhận dạng mơ hình ARX có dạng:

Việc ước lượng tham số Matlab thực phương pháp hồi quy, mơ hình cần nhận dạng động xăng dạng phi tuyến phương trình (2.24) nên ta chọn bậc ARX331 (bậc mơ hình nb =3, na=3, ni=1 ) Tiến hành nhận dạng liệu chạy mô sơ đồ simulink hình 2.25 ta thu vector tham số hệ thống mơ hình ARX động xăng

   

1

0,006393 0,01103 0,1154

1

1 2,661 2,343 0,6818

B z z z z

A z z z z

  

  

   

   (2.64)

Cho chạy mơ hình 2.26, so sánh mơ hình ARX nhận dạng với mơ hình phi tuyến (phương trình 2.22) động xăng ta nhận kết hình 2.31, 2.32, 2.33

Hình 2.31 Kết đánh giá trùng hợp tốc độ đầu mơ hình ARX mơ hình phi tuyến động tín hiệu α ngẫu

nhiên

c Nhận dạng mơ hình động xăng trực tuyến theo thời gian thực Việc tiến hành nhận dạng offline cho động xăng tồn nhược điểm sau: xấp xỉ thành mơ hình tuyến tính nên khơng phản ánh tính chất phi tuyến mơ hình đối tượng theo thời gian, dẫn đến tượng đầu mơ hình nhận dạng tồn sai lệch so với mơ hình phi tuyến đối tượng thể hình 2.28, 2.29, 2.32, 2.33 Vì vậy, để nâng cao độ xác mơ hinh tốn hệ thống cần phải tiến hành nhận dạng trực tuyến mô hình động xăng theo thời gian thực

(13)

13

xăng có dạng bậc với hàm truyền (2.65), ta thấy hàm truyền bậc tổng quát cần nhận dạng sau:

 

3

1

b z b z b G z

z a z a z a

 



   (2.64)

trong đó: b1,b2,b3 a1,a2,a3 thông số chưa biết cần nhận dạng Vector tham số cần nhận dạng:

 

T

k a a a b b b

    (2.68)

Bộ dự báo tham số động xăng có dạng:

 

T

   

y k  k  k (2.69)

Thuật tốn ước lượng đệ quy khơng tính nghịch đảo ma trận là:

 

     

ˆ k ˆ k 1 L k k

     (2.77)

Hình 2.37 Kết đánh giá trùng hợp tốc độ đầu mơ hình ARX nhận dạng online mơ hình phi tuyến động tín

hiệu α ngẫu nhiên 2.5 Kết luận chương

Chương luận án giải vấn đề sau:

Một là, phân tích nghiên cứu chu trình làm việc động xăng, tiến hành xây dựng mơ hình tốn khối chức riêng biệt động cơ: cung cấp khơng khí, cung cấp nhiên liệu, phương trình mơ-men thị,

(14)

14

Ba là, áp dụng thuật tốn nhận dạng hồi quy tuyến tính để tiến hành nhận dạng trực tuyến mơ hình tuyến tính động xăng sở tập tín hiệu vào góc mở





e

CHƯƠNG ĐIỀU KHIỂN MÔ-MEN ĐỘNG CƠ XĂNG BẰNG THUẬT TOÁN ĐIỀU KHIỂN BÁM TỐI ƯU LQIT TỰ CHỈNH 3.1 Điều khiển LQIT miền liên tục

Để giảm sai lệch điều khiển ta cần đưa thêm khâu tích phân vào điều khiển tối ưu LQR Tín hiệu bám sai lệch xác định [63]:

 

er t y t r t Cx t (3.34)

trong đó: r t

 

y t

 

ˆ x x e        

 , phương trình trạng thái có dạng:

0 ˆ ˆ

ˆ ˆ ˆ ˆ

0

B

A x

x u Ax Bu

C e                           

 (3.35)

Hàm mục tiêu xác định: 12

ˆ ˆ ˆ ˆ

( T T )

J x Qx u Ru dt



   (3.36)

Nếu hệ thống mô tả điều khiển được, tìm điều chỉnh trạng thái chọn cho

u

thái ˆx

u t

 

Kx t

 

(3.37)

T

K R B p  Kx Ki (3.38)

plà nghiệm phương trình Riccati:

ˆ ˆ ˆ ˆ

T T

P AA PP B R B P  Q (3.39)

 

x

i

x





i

u t  K xK e  u K x x K eu (3.40)





1 1 1

x x i

K x K A CA B r K e CA B r

 

    

      





1

K xx K A B Ix CA B r K ei K xx K rr K ei



 

 

 

         (3.41)

với





1

Kr K A B Ix CA B



 

 

 

  (3.42)

(15)

15

Hình 3.3 Cấu trúc điều khiển bám tối ưu LQIT 3.2 Điều khiển LQIT miền gián đoạn

Tín hiệu bám sai lệch xác định:

d

k k k k C k

e

 

r

y

 

r

x

(3.48)

trong đó:

k

r

y

k

1

ˆ

k

k e

x





Thay (3.48) vào (3.49) ta được:

1

ˆ

k

ˆ

k

Cd

k

x

r

x







Đặt hai biến trung gian

ˆ

k

x



,

1

ˆ

k

x



Khi phương trình trạng thái có dạng [5]:

3 1 1 ˆ ˆ x

k k k k

k k

k k k

r x u x x B x C

A

 



(3.52)

Với:

ˆ

B

k

B

 



,

1

ˆ

k

C

A















Phương trình trạng thái điều khiển bám tối ưu tích phân là:

1

ˆ

k k k

k

k k

x

Ax

Bu

Nr

y

Cx











Tín hiệu điều khiển:

u

k





Kx

k

K

r

(3.54)





k k

T T

x I

K B P B R B P A  K K

 



(3.55)





1

ˆ ˆ ˆ ˆ ˆ

r x

K K A B I CA B

 











(3.56)

(16)

16





ˆ

0

k k k k

T T T T

Q



A P A



A P B

B P B



R

B P A



(3.57)

3.3 Quan sát trạng thái đối tượng lọc Kalman Với đối tượng phi tuyến cần phải sử dụng lọc Kalman mở rộng để quan sát trạng thái đối tượng Tuy nhiên, tính tốn thiết kế lọc Kalman mở rộng tồn số nhược điểm: cần đưa hệ thống dạng tắc (3.71), việc xác định ma trận Jacobian A, H đối tượng khó thực

Trong nghiên cứu này, tác giả đề xuất phương pháp quan sát trạng thái lọc Kalman tuyến tính với tín hiệu đo lường lấy từ mơ hình nhận dạng trực tuyến Trong mục 2.4.3c, thời điểm k = 1,2,… mô hình động xăng xấp xỉ thành mơ hình nhận dạng ARX trực tuyến theo thời gian thực, phản ánh tính phi tuyến hệ, với sai lệch đầu nhỏ, độ xác đầu đạt 98,5% Trên sở đó, tác giả xây dựng hệ thống quan sát trạng thái đối tượng động xăng có cấu trúc hình 3.6, 3.7

(17)

17

(18)

18

Đặc tính nhiên liệu tiêu thụ mơ-men cản 10N thể hình 3.13d thời gian 110 giây cho thấy, áp dụng điều khiển LQIT lượng nhiên liệu tiêu thụ giảm 1,1% so với hệ thống sử dụng điều khiển PID, hình 3.13a cho thấy sai lệch tốc độ Overshoot: 2,64% với điều khiển PID, Overshoot: 6,22% với điều khiển PID, hình 3.13c cho thấy độ bám tổng mô-men với điều khiển LQIT tốt điều khiển PID Đặc tính nhiên liệu tiêu thụ mô-men cản 20N thể hình 3.14d thời gian 110 giây cho thấy, áp dụng điều khiển LQIT lượng nhiên liệu tiêu thụ giảm 1,16% so với hệ thống sử dụng điều khiển PID, đặc tính khác cho thấy điều khiển LQIT tốt PID

3.5 Đề xuất phương pháp điều khiển bám tối ưu LQIT tự chỉnh RHC

3.5.1 Tư tưởng phương pháp điều khiển tự chỉnh RHC

Luận án mở rộng tiếp thành đề xuất phương pháp điều khiển bám tối ưu tự chỉnh LQIT, cập nhật tham số trực tuyến từ mơ hình phi tuyến dọc trục thời gian RHC (Receding Horizon Control) Cấu trúc điều khiển LQIT-RHC thể hình 3.16, 3.17

(19)

19

3.5.2 Mô điều khiển LQIT tự chỉnh RHC cho động xăng

(20)

20

Cho chạy mô hình 3.20 thời gian 110 giây với mơ-men cản tốc độ đặt thay đổi dạng bậc thang có giá trị thay đổi tương tự trường hợp điều khiển LQIT PID, ta thu kết mơ hình 3.21 Kết mơ áp dụng phương pháp điều khiển bám tối ưu LQIT kết hợp với lọc Kalman so sánh với kết sử dụng điều khiển PID (áp dụng phương pháp tổng hợp Cohen-Coonxác định được: Kp= 0,001, Ki = 0,0045, Kd = 0,0005)

Nhận xét, đánh giá kết mô phỏng:

Khi sử dụng điều khiển LQIT tự chỉnh, lượng nhiên liệu tiêu thụ giảm đáng kể so với sử dụng điều khiển LQIT PID, với tốc độ mô-men cản đặt vào động thay đổi dạng bậc thang Cụ thể đặc tính nhiên liệu tiêu thụ thể hình 3.21d thời gian 110 giây cho thấy, áp dụng điều khiển LQIT lượng nhiên liệu tiêu thụ giảm 4,16% so với hệ thống sử dụng điều khiển PID Khả bám tốc độ mô-men cản điều khiển LQIT tự chỉnh tốt LQIT PID, hình 3.21a độ điều chỉnh tốc độ Overshoot: 4,99% với điều khiển LQIT, Overshoot: 11,5% với điều khiển PID, khả bám mơ-men cản thể hình 3.21c với Overshoot: 1,93% với điều khiển LQIT, Overshoot: 21,1% với điều khiển PID Khi áp dụng điều khiển LQIT tự chỉnh giá trị độ điều chỉnh tốc độ mô-men động xăng bị triệt tiêu 3.6 Kết luận chương

Chương luận đề cập tới vấn đề sau:

Một là, sử dụng điều khiển tối ưu tích phân LQIT có nhận dạng trực tuyến thời gian thực mơ hình động xăng theo mơ hình (2.22) để thực điều khiển bám tối ưu mô-men giảm lượng nhiên liệu tiêu thụ.Hai là, sử dụng thuật tốn nhận dạng bình phương cực tiểu trực tuyến sử dụng phương pháp đệ qui để tính tốn trực tuyến điều khiển bám tối ưu LQIT, đề xuất áp dụng lọc Kalman tuyến tính với tín hiệu đo từ mơ hình nhận dạng ARX để điều khiển tốc độ mô-men động xăng Ba là, chứng minh tính bám ổn định phương pháp đề xuất áp dụng điều khiển cho động xăng

CHƯƠNG THỰC NGHIỆM KIỂM CHỨNG CHẤT LƯỢNG CỦA THUẬT TOÁN ĐÃ ĐỀ XUẤT BẰNG PHƯƠNG PHÁP

HIL

(21)

21

Mô Hardware-in-the-loop (HIL) đặc trưng việc ghép nối thành phần thực kết hợp với thành phần mô theo thời gian thực

4.2 Thiết kế, cài đặt điều khiển bám tối ưu LQIT Kit Arduino2560

Xây dựng điều khiển bám tối ưu LQIT tự chỉnh luận án đề xuất để điều khiển cho đối tượng mơ hình thực nghiệm cấu trúc lai mơ thời gian thực

Hình 4.6 Cấu trúc mô HIL cho điều khiển bám mô-men động cơ xăng, (a)-mơ hình điều khiển LQIT tự chỉnh, (b)-mơ hình mơ

phỏng động xăng

Cấu trúc thực nghiệm gồm phần: Máy tính thực nhiệm vụ mơ thời gian thực cho đối tượng điều khiển, đối tượng điều khiển mơ hình động xăng, thể hình 4.6b Máy tính thực nhiệm vụ mô thời gian thực cho điều khiển LQIT tự chỉnh thực thể hình 4.6a

4.3 Kết thực nghiệm

4.3.1 Kết thực nghiệm tốc độ đặt số, mơ-men cản sóng vng

Thực nghiệm với mơ-men cản thay đổi liên tục dạng sóng vng: c  20 Nm

 



d



rad s





d



rad s



 

20 Nm c

(22)

22

300 giây) Cho chạy thí nghiệm hình 4.10 thời gian 330 giây, ta thu kết hình 4.11

4.3.2 Kết thực nghiệm tốc độ đặt mô-men cản dạng bậc thang

Thực nghiệm với mô-men cản tốc độ đặt vào động xăng dạng bậc thang Tiến trình thực nghiệm sau: đặt vào động xăng tốc độ thay đổi d



rad s







c

 

Nm





4.3.3 Nhận xét kết thực nghiệm

Dựa kết chạy thực nghiệm thời gian thực hình 4.10, 4.15 cho thấy áp dụng điều khiển LQIT tự chỉnh cho động

Hình 4.11 Đặc tính tốc độ mơ-men cản dạng sóng vng 20Nm (a)-khi sử dụng điều khiển LQIT tự chỉnh, (b)-khi sử dụng điều khiển PID

(23)

23

xăng, đáp ứng đầu tốc độ trục động xăng bám theo tốc độ đặt (cả tốc độ đặt ổn định tốc độ đặt thay đổi) có đặc tính động tốt sử dụng PID (hình 4.11, 2.16) Các đặc tính góc mở bướm ga alpha (hình 4.12, 4.17), mơ-men (hình 4.13, 4.18) cho thấy sử dụng LQIT tự chỉnh đặc tính động hệ tốt bám mơ-men xác hơn, góc mở bướm ga alpha nhỏ sử dụng phương pháp điều khiển kinh điển PID

Hình 4.19 Đặc tính tiêu thụ nhiên liệu động xăng tốc độ đặt mô-men thay đổi dạng bậc thang

Khi sử dụng điều khiển PID: hình 4.12b, 4.13b cho thấy, thay đổi tín hiệu đặt tốc độ xuất độ điều chỉnh dao động mơ-men, dao động góc mở bướm ga alpha lớn

Trong hình 4.14, 4.19 cho thấy sử dụng điều khiển LQIT tự chỉnh đường đặc tính nhiên liệu tiêu thụ thấp (tiết kiệm nhiên liệu) đường đặc tính nhiên liệu tiêu thụ sử dụng điều khiển PID Điều cho thấy tổng lượng nhiên liệu tiêu thụ khoảng thời gian động xăng hoạt động sử dụng điều khiển LQIT nhỏ so với tổng lượng nhiêu liệu tiêu thụ khoảng thời gian động xăng hoạt động sử dụng điều khiển PID

KẾT LUẬN Những vấn đề giải

(24)

24

toán điều khiển cho đối tượng phi tuyến SISO động xăng, kết nghiên cứu luận án có số kết sau:

1 Xây dựng phương pháp luận để thiết kế điều khiển bám tối ưu cho hệ phi tuyến động xăng, cụ thể là: điều khiển bám tối ưu phương pháp điều khiển tích phân tối ưu tồn phương gián tiếp LQIT tự chỉnh dọc trục thời gian (receding horizon) hệ thống nhận dạng trực tuyến tham số từ mơ hình phi tuyến, tính tốn cập nhật lại giá trị điều khiển LQIT Kết nghiên cứu khắc phục nhược điểm phương pháp điều khiển tối ưu thông thường, nâng cao chất lượng điều khiển (khả ổn định tốc độ đặt, bám mô-men cản động xăng), tốt so với phương pháp điều khiển PID, LQIT, lượng nhiên liệu giảm 4,16% so với phương pháp điều khiển PID Chứng minh tính ổn định hệ thống

2 Quan sát trạng thái đối tượng phi tuyến động xăng lọc Kalman tuyến tính dọc trục thời gian với đầu vào/ra đo lường lấy từ mơ hình nhận dạng ARX Phương pháp quan sát khắc phục nhược điểm lọc Kalman mở rộng phải biết rõ ma trận Jaccobi mơ hình tốn phi tuyến động xăng

3 Bổ sung hồn thiện phương pháp mơ động xăng Matlab-Simulink, mở rộng khả ứng dụng mô đối tượng phức tạp khác cơng nghiệp

4 Cài đặt thuật tốn mà luận án đưa điều khiển LQIT tự chỉnh mơ máy tính thực nghiệm theo phương pháp mô thời gian thực HIL, thơng qua kiểm chứng khẳng định tính khả thi thuật tốn đề xuất cho động xăng với kết đáp ứng đầu động bám xác theo giá trị tốc độ đặt, mô-men động bám mô-men cản, lượng nhiên liệu tiêu thụ giảm so với phương pháp điều khiển kinh điển PID

Hướng nghiên cứu

- Để mở rộng khả ứng dụng điều khiển bám tối ưu LQIT tự chỉnh cho động xăng thực thực tế, hướng nghiên cứu nghiên cứu triển khai ứng dụng, cài đặt thuật toán điều khiển ưu LQIT tự chỉnh vào phần cứng xử lý tín hiệu số DSP

- Tiếp tục nghiên cứu hoàn thiện thuật tốn cho động xăng với mơ hình hệ MIMO có tính đến yếu tố khác ảnh hưởng tới mơ-men tỷ lệ hịa khí nhiên liệu, thời điểm đánh lửa,…