THIẾT kế bộ điều KHIỂN PIPD mờ dựa TRÊN GIẢI THUẬT DI TRUYỀN điều KHIỂN hệ THỐNG TREO TÍCH cực ¼ XE KIỂU MACPHERSON

NHIỆM VỤ VÀ NỘI DUNG: - Nghiên cứu các phương pháp điều khiển mô hình hệ thống treo - Thiết kế bộ điều khiển PI/PD mờ dựa trên giải thuật di truyền nhằm nâng cao hai chỉ tiêu chất lượng

PHAN VĂN DƯƠNG

THIẾT KẾ BỘ ĐIỀU KHIỂN PI/PD MỜ DỰA TRÊN GIẢI THUẬT DI TRUYỀN ĐIỀU KHIỂN HỆ THỐNG TREO TÍCH CỰC ¼ XE

Cán bộ chấm nhận xét 1 :

Cán bộ chấm nhận xét 2 :

Luận văn thạc sĩ được bảo vệ tại Trường Đại học Bách Khoa, ĐHQG TPHCM

ngày 16 tháng 07 năm 2012

Thành phần Hội đồng đánh giá luận văn thạc sĩ gồm:

(Ghi rõ họ, tên, học hàm, học vị của Hội đồng chấm bảo vệ luận văn thạc sĩ )

NHIỆM VỤ LUẬN VĂN THẠC SĨ

Họ tên học viên: Phan Văn Dương MSHV: 10390692

Ngày, tháng, năm sinh: 01/12/1983 Nơi sinh: Quảng Ngãi

Chuyên ngành: Kỹ thuật Cơ Điện Tử Mã số : 605268

I TÊN ĐỀ TÀI:

Thiết kế bộ điều khiển PI/PD mờ dựa trên giải thuật di truyền điều khiển hệ thống treo tích cực ¼ xe kiểu Macpherson

II NHIỆM VỤ VÀ NỘI DUNG:

- Nghiên cứu các phương pháp điều khiển mô hình hệ thống treo

- Thiết kế bộ điều khiển PI/PD mờ dựa trên giải thuật di truyền nhằm nâng cao hai chỉ tiêu chất lượng chính của hệ thống treo là nâng cao sự thỏa mái cho hành khách

và đảm bảo khả năng bám mặt đường của xe

- Mô phỏng kết quả của bộ điều khiển đã thiết kế bằng Matlab/Simulink, so sánh kết quả với bộ điều khiển PID tuyến tính và với hệ thống bị động

III NGÀY GIAO NHIỆM VỤ : Ngày tháng năm

IV NGÀY HOÀN THÀNH NHIỆM VỤ: Ngày tháng năm

V CÁN BỘ HƯỚNG DẪN: TS Lưu Thanh Tùng

Để hoàn thành luận văn này, ngoài nổ lực của bản thân là sự đóng góp công sức và tâm sức của rất nhiều người Lời đầu tiên tôi xin tỏ lòng thành kính biết ơn đến Cha, đến Mẹ, đến vợ và đến những người thân trong gia đình đã hỗ trợ và tạo điều kiện tốt trong quá trình thực hiện luận văn

Tôi cũng xin gởi lời cảm ơn chân thành đến Thầy Nguyễn Tấn Tiến và các quý Thầy bộ môn Cơ điện tử, khoa Cơ Khí, Trường Đại học Bách Khoa TpHCM đã giảng dạy, truyền đạt những kiến thức quý báu và giúp đỡ tận tình trong quá trình học cao học cũng như khi thực hiện luận văn

Tôi xin bày tỏ sự biết ơn sâu sắc đến Thầy Lưu Thanh Tùng, người Thầy luôn động viên, hướng dẫn và luôn mang đến những gợi mở quan trong giúp tôi hoàn thành luận văn thạc sỹ này

Tôi cũng xin cám ơn các bạn học cùng lớp cao học cơ điện tử đã góp phần giúp đỡ tối hoàn thành luận văn này

TpHCM, ngày 29 tháng 06 năm 2012

Học viên

Phan Văn Dương

Mục tiêu của đề tài này là thiết kế bộ điều khiển PI/PD mờ dựa trên giải thuật di truyền tối ưu hóa đa mục tiêu nhằm đáp ứng hai chỉ tiêu chất lượng chính của hệ thống treo là nâng cao sự thỏa mái của hành khách và đảm bảo tiếp xúc tốt giữa bánh xe và mặt đường, áp dụng điều khiển mô hình hệ thống treo tích cực ¼ xe kiểu Macpherson Đáp ứng của các bộ điều khiển PI/PD mờ đối với các biên dạng mặt đường khác nhau sẽ được so sánh với đáp ứng của bộ điều khiển PID tuyến tính và với hệ thống bị động Các kết quả mô phỏng bằng Matlab/Simulink sẽ chứng minh

sự ưu việt của các bộ điều khiển PI/PD mờ vừa được thiết kế

ASTRACT

The objective of this thesis is to design a fuzzy PI/PD controller based on Multiobjective Genetic Algorithm to improve the two main performance indexs of vehicle suspension system controller: ride quality and road-handling performance Then apply the designed controller to control the Macpherson quarter car suspension system model Responses of designed controller according to different road surfaces then compare with responses of linear PID controller and of passive system The simulation results by using Matlab/Simulink will demonstrate an improvement performance index of the designed controller

Tôi xin cam đoan luận văn thạc sĩ “Thiết kế bộ điều khiển PI/PD mờ dựa trên giải thuật di truyền điều khiển hệ thống treo tích cực ¼ xe kiểu Macpherson” là công trình nghiên cứu của cá nhân tôi với sự hướng dẫn của TS Lưu Thanh Tùng, các kết quả, số liệu công bố trong luận văn là hoàn toàn trung thực

TpHCM, ngày 29 tháng 06 năm 2012

Phan Văn Dương

Học viên cao học khoá 2010 Chuyên ngành: Kỹ thuật Cơ điện tử Trường Đại học Bách Khoa TpHCM – ĐHQG TPHCM

Hình 1.1 Phân loại các hệ thống treo 4

Hình 1.2 Hệ thống treo kiểu Macpherson 7

Hình 1.3 Sơ đồ khối của bộ điều khiển theo [16] 9

Hình 1.4 Sơ đồ khối của bộ điều khiển theo [8] 9

Hình 1.5 Điều khiển hệ thống treo tích cực kiểu Macpherson 11

Hình 1.6 Cấu trúc bộ điều khiển PID mờ điều khiển hệ thống treo 13

Hình 2.1 Sơ đồ khối hệ thống treo 20

Hình 3.1 Biên chứa các lời giải không trội và thứ hạng tương ứng 27

Hình 3.2 Tính khoảng cách quy tụ quanh lời giải không bị trội Các điểm tô đen cùng thuộc trên một biên 29

Hình 3.3 Giải thuật di truyền NSGA-II 33

Hình 3.4 Cấu trúc chung của bộ điều khiển mờ 35

Hình 3.5 Chỉnh định bộ điều khiển mờ bằng GA 36

Hình 3.6 Điều chỉnh bộ thông số 37

Hình 3.7 Chỉnh định hệ quy tắc mờ sau đó chỉnh bộ thông số 38

Hình 3.8 Chỉnh định đồng thời hệ quy tắc mờ và bộ thông số 39

Hình 3.9 Bộ điều khiển PID tuyến tính 39

Hình 3.10 Các dạng bộ điều khiển PID mờ tác động trực tiếp 42

Hình 3.11 Bộ điều khiển PID mờ dạng điều chỉnh độ lợi trực tuyến 44

Hình 3.12 Ma trận hệ quy tắc mờ cho KP,KI,KD 47

Hình 3.13 Hàm thuộc ngõ vào ngõ ra của bộ điều khiển PID mờ điều chỉnh độ lợi49 Hình 4.1 Biên dạng mặt đường ngõ vào để điều chỉnh bộ điều khiển PID mờ 50

Hình 4.2 Hàm liên thuộc ngõ vào 54

Hình 4.3 Hàm liên thuộc các ngõ ra 55

Hình 4.4 Đáp ứng các bộ điều khiển cho Kp, Ki, Kd 56

Hình 4.5 So sánh đáp ứng gia tốc thẳng đứng của thân xe 57

Hình 4.6 So sánh đáp ứng độ biến dạng của lốp xe 58

Hình 4.7 So sánh đáp ứng độ biến dạng của hệ thống treo 59

Hình 4.8 So sánh đáp ứng chuyển vị thẳng đứng của thân xe 60

Hình 4.9 So sánh đáp ứng góc quay của tay điều khiển 61

Hình 4.10 So sánh đáp ứng lực điều khiển 62

MỤC LỤC

CHƯƠNG 1 GIỚI THIỆU 3

1.1 Giới thiệu hệ thống treo trong xe hơi 3

1.1.1 Hệ thống treo bị động 4

1.1.2 Hệ thống treo tích cực (active) 4

1.1.3 Hệ thống treo bán tích cực 5

1.1.4 Hệ thống treo kiểu Macpherson 6

1.2 Mục tiêu nghiên cứu của đề tài 7

1.2.1 Tổng quan về các phương pháp điều khiển hệ thống treo tích cực 7

1.2.2 Mục tiêu nghiên cứu của đề tài 9

CHƯƠNG 2 MÔ HÌNH HÓA HỆ THỐNG TREO ¼ XE KIỂU MACPHERSON 14

2.1 Mô hình hóa hệ thống treo tích cực kiểu Macpherson 14

2.1.1 Giới thiệu mô hình 14

2.1.2 Phương trình chuyển động 16

2.2 Mô hình hóa biên dạng mặt đường 21

2.3 Chất lượng bộ điều khiển mô hình hệ thống treo ¼ xe 21

2.3.1 Chỉ tiêu về sự thỏa mái của hành khách 22

2.3.2 Chỉ tiêu về khả năng bám đường của xe (road-holding) 22

CHƯƠNG 3 BỘ ĐIỀU KHIỂN PID MỜ - ĐIỀU CHỈNH BỘ ĐIỀU KHIỂN MỜ DỰA TRÊN GIẢI THUẬT DI TRUYỀN 24

3.1 Giải thuật di truyền tối ưu hóa đa mục tiêu bằng thuật toán sắp xếp không trội 24 3.1.1 Khái quát về giải thuật di truyền 24

3.1.2 Giải thuật di truyền tối ưu hóa đa mục tiêu 26

3.1.3 Các phương pháp thiết kế bộ điều khiển mờ dựa vào giải thuật di truyền 33

3.2 Các dạng bộ điều khiển PID mờ 39

3.2.1 Bộ điều khiển PID mờ dạng tác động trực tiếp 40

3.2.2 Bộ điều khiển PID mờ dạng điều chỉnh độ lợi 43

3.3 Thiết kế các bộ điều khiển PID mờ điều chỉnh độ lợi dựa trên giải thuật di truyền tối ưu hóa đa mục tiêu 45

3.3.1 Xác định bộ thông số của bộ điều khiển mờ 45

3.3.2 Xác định hệ quy tắc 46

3.3.3 Mã hóa bộ thông số và hệ quy tắc 47

3.3.4 Xác định các hàm mục tiêu 49

CHƯƠNG 4 KẾT QUẢ MÔ PHỎNG 50

4.1 Kết quả mô phỏng bộ điều khiển PID mờ 50

4.1.1 Biên dạng mặt đường đầu vào 50

4.1.2 Bộ điều khiển PID tuyến tính 50

4.2 So sánh chung giữa các bộ điều khiển PID mờ với bộ điều khiển PID tuyến tính Error! Bookmark not defined. CHƯƠNG 5 ĐÁNH GIÁ 64

5.1 Những vấn đề đã thực hiện được 64

5.2 Những mặt hạn chế 64

Tài liệu tham khảo 65

CHƯƠNG 1 GIỚI THIỆU

1.1 Giới thiệu hệ thống treo trong xe hơi

Hệ thống treo xe là cơ cấu ngăn cách giữa thân xe và các bánh xe Hiệu suất của hệ thống treo theo thời gian đã được nâng cao nhằm nâng cao khả năng tải của xe

Hệ thống treo tốt là hệ thống treo có khả năng điều chỉnh chuyển động của thân xe, điều chỉnh chuyển động của hệ thống treo và phân phối lực Một cách lý tưởng, hệ thống treo sẽ cách ly thân xe đối với các nhiễu loạn của mặt đường và các nhiễu loạn quán tính sinh ra trong quá trình xe quanh và hãm hoặc gia tốc Hệ thống treo cũng phải có khả năng cực tiểu lực theo phương thẳng đứng tác động vào hành khách để tạo sự thoải mái cho họ

Khi thiết kế một hệ thống treo, cần đạt được các mục tiêu kép là cực tiểu lực thẳng đứng tác dụng lên hành khách và cực đại sự tiếp xúc bánh xe – mặt đường vì mục tiêu điều khiển và an toàn Sự thỏa mái của hành khách liên quan rất nhiều đến lực thẳng đứng truyền từ thân xe Mục tiêu này có thể đạt được bằng cách cực tiểu gia tốc thẳng đứng của thân xe Một chuyển động quá xa khỏi mặt đường của bánh xe sẽ dẫn đến sự bám đường không tốt và khó điều khiển xe Hơn nữa, để điều khiển xe tốt,

sự tiếp xúc tối ưu giữa bánh xe và mặt đường phải được duy trì trên cả bốn bánh xe Trong những hệ thống treo thông thường, các đặc tính này mâu thuẩn với nhau và không đáp ứng được tất cả các điều kiện

Hệ thống treo có thể được chia làm 3 nhóm:

 Hệ thống treo bị động (passive) (Hình 1.1a)

 Hệ thống treo tích cực (acitive) (Hình 1.1b)

 Hệ thống treo bán tích cực (semi-active) (Hình 1.1c)

Hình 1.1 Phân loại các hệ thống treo

1.1.1 Hệ thống treo bị động

Hệ thống treo bị động bao gồm một phần tử tiêu tán năng lực là giảm chấn, và một phần tử tích lũy năng lượng là lò xo Như thế hai phần tử này không thể nạp thêm năng lượng vào hệ thống nên hệ thống treo này được gọi là bị động

1.1.2 Hệ thống treo tích cực (active)

Trong hệ thống treo tích cực, một cơ cấu tác động sinh lực được đặt song song với hệ thống bị động Trong hệ thống này, các cảm biến được dùng để đo gia tốc của phần được treo (sprung mass) và của phần không được treo (unsprung mass)

và tín hiệu analog từ các cảm biến sẽ được gởi tới bộ điều khiển Bộ điều khiển sẽ tạo

ra tín hiệu điều khiển để điều khiển cơ cấu tác động sinh ra một lực theo đúng yêu cầu Đây là hệ thống điều khiển vòng kín trong khi đó hệ thống treo bị động là hệ thống vòng hở Chú ý rằng hệ thống treo tích cực cần nguồn năng lượng ngoài để vận hành, và có sự bất lợi cần quan tâm đó là sự phức tạp, độ tin cậy, giá thành và trọng lượng

Ngày nay, hệ thống treo bị động không thể đáp ứng các nhu cầu mâu thuẩn nhau nữa, đã đến lúc phải giới thiệu các hệ thống treo tích cực và bán tích cực trong ứng dụng thực tế

Các hệ thống treo tích cực đã được giới thiệu trong những năm 1970 để khắc phục những nhược điểm của hệ thống treo thụ động, đó là sự cân đối giữa hai chỉ tiêu chất lượng: nâng cao sự thỏa mái của hành khách (ride quality) và khả năng bám đường của (handling performance) Những nghiên cứu trong hơn 30 năm qua đã chứng minh rằng hệ thống treo tích cực đã đem đến những cải thiện rất có ý nghĩa trong chất lượng lái và khả năng điều khiển

Mặc dù các nghiên cứu tạo ra nhiều cải tiến trong hệ thống treo tích cực, các hệ thống này vẫn còn phức tạp, kềnh càng, và giá thành cao và thường không phải là những lựa chọn trong các sản phẩm xe hơi Hơn nữa, các hệ thống này đòi hỏi năng lượng từ bên ngoài và có trọng lượng lớn đặt lên Một sự ngoại lệ cần được lưu ý nữa

là công nghệ của cơ cấu tác động cơ-điện cho phép sinh ra năng lượng nhưng lại cũng tiêu hao năng lượng do sự phát nhiệt Thêm nữa, các thách thức trong việc thiết kế và điều khiển hệ thống treo tích cực vẫn chưa được giải quyết hoàn toàn Các thách thức này bao gồm sự phi tuyến của cơ cấu tác động, ma sát, giới hạn băng thông

(banthwith), tuổi thọ và bảo trì Ứng dụng của hệ thống treo tích cực do đó chỉ giới hạn trong các loại mặt đường phức tạp, trong quân đội, và trong xe đua

Hệ thống treo bán tích cực giải quyết được nhiều hạn chế của hệ thống treo tích cực, mặc dù chất lượng lái và khả năng điều khiển bị giảm nhưng qua nhiều nghiên cứu đã cho thấy sự giảm này là tương đối nhỏ Hệ thống treo bán tích cực có hiệu quả hơn về chi phí, nhỏ gọn hơn, và đơn giản hơn về chức năng, chúng chỉ yêu cầu một giảm chấn điều chỉnh được và một vài cảm biến để đạt được chức năng mong muốn Các hệ thống treo bán tích cực thông thường dựa trên các van giảm chấn được điều khiển servo (servo-controlled) để đạt được “giảm chấn thay đổi liên tục” (continuously variable damping) Điểm bất lợi chính của những hệ thống kiểu này chính là số lượng chi tiết cơ khí lớn Những hệ thống này chịu đựng đươc nhiều băng tần, cải thiện các hạn chế về tuổi thọ và bảo trì của hệ thống tích cực Dù vậy hệ thống treo bán tích cực vẫn chưa được phổ biến trong thương mại Các loại giảm chấn từ chất lỏng magnetorheological (MR) đã giúp cho hệ thống treo bán tích cực có khả năng sinh ra lực giảm chấn hầu như là tức thời với rất ít chi tiết cơ khí So với những

hệ thống treo bị động điển hình, công nghệ bán tích cực cho phép tạo ra sự giảm chấn mềm hơn khi cần thiết và cũng có thể tạo ra sự giảm chấn cứng hơn trong các tình huống có nhu cầu

1.1.4 Hệ thống treo kiểu Macpherson

Trong mô hình cổ điển, chỉ có chuyển động lên xuống của khối treo và khối không treo được xét đến Mô hình hệ thống treo theo K S Hong [10] như Hình 1.2 trong đó chuyển động quay của khối không treo và khối treo đều được xét đến Mô hình này có tính tổng quát hơn và gần hơn với nhu cầu của công nghiệp ôtô

Hệ thống treo kiểu Macpherson có nhiều giá trị, như việc sử dụng một bộ giảm chấn độc lập và khả năng giữ hướng của bánh xe theo hướng của camber Tay điều khiển (control arm) đóng vai trò quan trọng: nó nâng hệ thống treo, hoàn thiện cấu

trúc của hệ thống treo và cho phép khối không treo chuyến động quay Tuy nhiên, chức năng của tay điều khiển bị bỏ qua hoàn toàn trong các mô hình cổ điển

Hình 1.2 Hệ thống treo kiểu Macpherson

1.2 Mục tiêu nghiên cứu của đề tài

1.2.1 Tổng quan về các phương pháp điều khiển hệ thống treo tích cực

Hệ thống treo tích cực đã được nghiên cứu từ hơn 30 năm nay, có thể tạm chia các nghiên cứu thành 3 hướng: phương pháp điều khiển tuyến tính, điều khiển phi tuyến và điều khiển thông minh

Phương pháp điều khiển tuyến tính chủ yếu dựa trên lý thuyết điều khiển tối ưu như là LQR, LQG, LTR và H-infinitiy, các phương pháp này cực tiểu một chỉ tiêu

𝐙

𝐘

chất lượng nào đó, tuy nhiên, các phương pháp này không có khả năng áp dụng cho

hệ thống có thông số thay đổi cũng như sự thay đổi của hình dạng mặt đường

Phương pháp điều khiển phi tuyến như điều khiển thích nghi và điều khiển mặt trượt Thông thường trong các ứng dụng sử dụng phương pháp này, điều khiển thích nghi được kết hợp với phương pháp điều kiển tối ưu để đưa ra một chỉ tiêu chất lượng chấp nhận được Điều khiển mặt trượt có khả năng cải thiện sự cân đối giữa hai chỉ tiêu chất lượng lái và khả năng bám mặt đường Hơn nữa các phương pháp phi tuyến rất bền vững đối với các yếu tố chưa chắc chắn

Phương pháp điều khiển thông minh có khả năng thỏa mãn cả chất lượng lái và khả năng bám mặt đường của hệ thống treo tích cực Tuy nhiên, các phương pháp này gặp vấn đề là tính ổn định Thông thường các bàn luận về tính ổn định bị bỏ qua trong các thiết kế theo phương pháp này

Một số nghiên cứu về hệ thống treo tích cực mô hình ¼ xe

 Theo [1], các tác giả đề xuất bộ điều khiển LQR dựa trên giải thuật di truyền Nhưng trong hệ thống treo, việc đo đầy đủ các trạng thái của hệ thống nhúng là rất khó khăn và không thực tế

 Theo [16], các tác giả đề xuất bộ điều khiển PID mờ điều khiển trực tiếp

mô hình hệ thống treo tích cực ¼ xe, trong đó có xét đến tính phi tuyến của

hệ thống treo Nhưng ở đây hệ quy tắc được lập dựa trên những tri thức của các chuyên gia và kinh nghiệm của người vận hành về hệ thống treo

Hệ thống treo −

𝑒

Hình 1.3 Sơ đồ khối của bộ điều khiển theo [16]

 Theo [8], các tác giả đề xuất bộ điều khiển PI/PD mờ dựa trên giải thuật di truyền để điều khiển mô hình hệ thống treo tích cực thông thường (tuyến tính) nhằm tăng sự thỏa mái của hành khách mà chưa xét đến khả năng bám đường của bánh xe Ở đây giải thuật di truyền được dùng để tìm hệ quy tắc điều khiển tối ưu, trong khi đó giá trị của các giá trị ngôn ngữ (hàm liên thuộc) chưa được tối ưu và cần phải dùng phương pháp thử và sai Bộ điều khiển mờ còn lại được đầu vào là ̇ là chưa hợp lý vì cần phải có giải thuật để dự đoán hay đo chuyển vị mặt đường , điều này tác giả chưa trình bày Hơn nữa, cấu trúc của bộ điều khiển này được đưa ra dựa vào phương pháp thử và sai

Hình 1.4 Sơ đồ khối của bộ điều khiển theo [8]

1.2.2 Mục tiêu nghiên cứu của đề tài

Hầu hết các nghiên cứu được tiến hành trên mô hình ¼ xe thông thường, trong

đó chỉ xét đến chuyển động thẳng đứng của khối được treo và khối không được treo

Fuzzy

PD

𝑆𝑐𝑒

𝑑𝑑𝑡

Hệ thống treo

hệ quy tắc

𝑧̇𝑟

1 − 𝑤

𝑤 Fuzzy

và bỏ qua vai trò của tay điều khiển Từ quan điểm này, một mô hình mới (Hình 1.2) trong đó xét đến chuyển động quay của tay điều khiển sẽ được giới thiệu [10]

Như đã nêu ở trên, mục tiêu của điều khiển hệ thống treo là cải thiện sự thoải mái khi lái và khả năng bám mặt đường của xe khi hoạt động trên các điều kiện mặt đường khác nhau Sự thỏa mái của hành khách liên quan đến dao động theo phương thẳng đứng của thân xe, và khả năng bám đường được xác định bởi độ biến dạng của lốp xe (tire deflection) Để có một hệ thống treo tốt, việc làm giảm dao động thẳng đứng của thân xe và giữ độ biến dạng của lốp xe ở một mức độ thích hợp để đảm bảo tiếp xúc giữa bánh xe và mặt đường là rất quan trọng Một phần lớn các phương pháp thiết kế cho hệ thống treo tích cực xe hơi dựa vào chiến lược điều khiển tối ưu Hệ thống treo được tối ưu tương ứng với dao động thẳng đứng của thân xe, độ biến dạng của hệ thống treo và độ biến dạng của lốp xe Mặc dù được tối ưu hóa, độ lợi hồi tiếp

cố định (LQR) không thể hiệu chỉnh khi các điều kiện nhiễu loạn xảy ra Khác với lý thuyết điều khiển tối ưu, bộ điều khiển mờ xuất hiện như một phương pháp thích hợp hơn để thiết kế cho hệ thống treo tích cực Hạt nhân của bộ điều khiển mờ là tập hợp các luật điều khiển ngôn ngữ để mô phỏng suy nghĩ của con người và tổ chức sự xấp

xỉ để đưa ra các quyết định điều khiển cho các quá trình Đã có rất nhiều nghiên cứu

mô tả sự kết luận tính hiệu quả của bộ điều khiển mờ đối với các quá trình phức tạp hay mập mờ

Một điểm rất quan trọng trong việc áp dụng bộ điều khiển mờ cho hệ thống treo tích cực là xác định các luật điều khiển sao cho hiệu năng của hệ thống treo tích cực được thỏa mãn với các hình dạng đường khác nhau Đồng thời các giá trị của các biến mờ và các hàm thuộc cần được xác định một cách tối ưu Hai thành phần này của

bộ điều khiển mờ thông thường thường được đưa ra bởi tri thức và kinh nghiệm của các chuyên gia hay người vận hành hệ thống, nói cách khác, chúng phụ thuộc vào con người và có thể không được tối ưu Nhiều nghiên cứu đã cho thấy giải thuật di truyền

có khả năng giải quyết vấn đề này của bộ điều khiển mờ thông thường

Bên cạnh đó, thiết kế bộ điều khiển cho hệ thống treo là giải quyết một bài toán

với hai mục tiêu chính mâu thuẫn nhau Do vậy, giải thuật di truyền tối ưu hóa đa mục

tiêu là một giải pháp rất thích hợp để giải quyết hai mục tiêu này

Đề tài này sẽ nghiên cứu thiết kế bộ điều khiển PID mờ điều khiển mô hình hệ

thống treo ¼ xe kiểu Macpherson, trong đó các thông số, hệ quy tắc mờ được tối ưu

một cách tự động dựa vào giải thuật di truyền tối ưu hóa đa mục tiêu Các chỉ tiêu chất

lượng của bộ điều khiển PID mờ đối với các biên dạng mặt đường khác nhau sẽ được

so sánh với bộ điều khiển PID tuyến tính và với hệ thống bị động

Hình 1.5 Điều khiển hệ thống treo tích cực kiểu Macpherson

Cảm biến gia tốc 𝒛 𝒔

𝒛̇𝒔

Tóm lại, mục tiêu nghiên cứu của đề tài được tóm tắt như sau:

1 Nghiên cứu mô hình ¼ xe hệ thống treo tích cực kiểu Macpherson

2 Thiết kế bộ điều khiển PID mờ dựa trên giải thuật di truyền đa mục tiêu nhằm đáp ứng hai chỉ tiêu chất lượng là tăng sự thỏa mái cho hành khách

và tăng khả năng bám mặt đường của xe So sánh đáp ứng của bộ điều khiển này với với bộ điều khiển PID tuyến tính và với hệ thống bị động Luận văn sẽ được trình bày theo cấu trúc sau: Chương 2 trình bày phần mô hình hóa của mô hình, các chỉ tiêu đánh giá chất lượng bộ điều khiển hệ thống treo và

mô hình hóa các biên dạng mặt đường Chương 3 nêu lên cơ sở lý thuyết của giải thuật di truyền tối ưu hóa đa mục tiêu NSGA-II, các phương pháp chỉnh định bộ điều khiển mờ bằng giải thuật di truyền, tiếp đó xem xét qua các dạng bộ điều khiển PID

mờ thường gặp qua đó chọn một bộ điều khiển PID mờ để điều khiển mô hình hệ thống treo Cuối chương 3 là quy trình thiết kế cụ thể đối bộ điều khiển PID mờ đã chọn

Chương 4 nêu lên các kết quả mô phỏng của bộ điều khiển đã thiết kế, đồng thời so sánh đáp ứng của nó với đáp ứng của bộ điều khiển PID tuyến tính và hệ thống

bị động

Chương 5 sẽ bàn luận các kết quả đã đạt được cũng như những hạn chế của đề tài và hướng giải quyết các hạn chế đó

Hình 1.6 Cấu trúc bộ điều khiển PID mờ điều khiển hệ thống treo

Hệ thống treo

𝑦(𝑡) +

Các bộ điều khiển mờ

𝑆𝑒

𝑆𝑐𝑒

𝑑𝑑𝑡

𝐾𝑃(𝑡) 𝐾𝐷(𝑡)

𝐾𝐼(𝑡)

GA Chỉnh định hệ quy tắc

CHƯƠNG 2 MÔ HÌNH HÓA HỆ THỐNG TREO ¼ XE KIỂU

MACPHERSON

2.1 Mô hình hóa hệ thống treo tích cực kiểu Macpherson

2.1.1 Giới thiệu mô hình

Mô hình trên Hình 1.2 có 4 bậc tự do Với các giả thiết sau đây hệ chỉ còn 2 bậc tự do:

 Chuyển động theo phương ngang của khối được bỏ qua, có nghĩa là chỉ chuyển động theo phương thẳng đứng với chuyển vị là

 Khối liên kết với theo 2 cách: một là qua giảm chấn và một qua tay điều khiển Góc là góc quay của tay điều khiển

 Giá trị của và được đo từ vị trí cân bằng của hệ

 và được xem là những chất điểm

 Khối lượng và độ cứng của tay điều khiển được bỏ qua

 Biến dạng của lò xo, của lốp xe và lực giảm chấn được xem là tuyến tính trong phạm vi hoạt động của nó

Các thông số mô hình:

= = 1 = 1 0

= = 1 = 0

= 0 = 0 = 0 Với ( ), ( ) và ( ) là các toạn độ của các điểm A, B và C khi hệ thống ở vị trí cân bằng Giả sử tịnh tiến về phía trên một đoạn và quay một góc ngược chiều kim đồng hồ

Với là góc quay ban đầu của tay điều khiển tại vị trí cân bằng so với phương

y Đặt = + Trong tam giác OAB ta có các quan hệ sau:

= ( + − ) = ( − ) (2.6)

= ( + − ( − )) = ( − ( − )) (2.7) Với là khoảng cách ban đầu giữa A và B tại trạng thái cân bằng, và là khoảng cách giữa chúng khi tay điều khiển quay một góc Do đó, biến dạng của lò

xo, vận tốc tương đối của giảm chấn và biến dạng của lốp xe tương ứng là:

= ( − )

= − ( + ( − ))

− { − ( + ( − ))+ ( − )}

(2.8)

̇ = ̇ − ̇ = ( − ) ̇

( ) = − = + ( ( − ) − (− )) − (2.10)

Với = + =

2.1.2 Phương trình chuyển động

Áp dụng phương trình Lagrange để viết phương trình chuyển động của hệ Giả

sử T, V và D lần lượt là động năng, thế năng và năng lượng hao phí do lực nhớt Ta có:

( + ) + ( − ) − ( − ) ̇

+ ( + ( ( − ) − (− )) − ) = 0 (2.17)

( − ) + + ( − ) ̇

( − ( − ))+ ( − ) (

= − 1 { ( − ) ( − ) + ( + ) ( )

−1( + ) ( − ) ( )+ ( − ) ( ) + ( + ) }

̇ = ( ) + ( ) + ( ), (0) = (2.20) Với

=

[

]

= [0

0

] =

[

0 (− )+ (− )0

( + ) + (− )]

= [0

0

] =

[

0 (− )+ (− )0

(− )+ (− )]

], = [

0

0 0

], = [

0 −0 00 0 10

Dùng bộ lọc để lọc tín hiệu gia tốc thành tín hiệu vận tốc Bộ lọc có hàm truyền như sau [9]

2.2 Mô hình hóa biên dạng mặt đường

Xét hai dạng mặt đường

 Biên dạng mặt đường kiểu tín hiệu bước

( ) = { 0 [m] 0 0 (2.25)

 Biên dạng kiểu hình sin

Biên dạng của một đường vệt đơn dọc theo bề mặt của đường có thể mô tả một cách xấp xỉ bằng mật độ phổ năng lượng (Power Spectral Density –PSD) ( ) tại số sóng ( e ) [17] như sau:

( ) = [

Trong đó là các hằng số biểu thị sự tính chất ghồ ghề của mặt đường Số sóng = , là tần số dao động và là vận tốc xe Như vậy, bằng phép biến đổi Fourier ngược ta có thể xác định biên dạng của mặt đường trong miền thời gian Xét mặt đường cơ bản với = 00 10 = và chỉ xét thành phần hình sin với tần số là tần số dao động tự nhiên của thân xe thì biên dạng đường trong miền thời gian được viết như sau:

2.3 Chất lượng bộ điều khiển mô hình hệ thống treo ¼ xe

Khi nghiên cứu chất lượng của một mô hình hệ thống treo mới hay một giải thuật điều khiển mới, người ta quan tâm đến hai chỉ tiêu chính [4]

 Chỉ tiêu về sự thỏa mái của hành khách (ride comfort)

 Chỉ tiêu về khả năng bám mặt đường của xe (road-holding)

2.3.1 Chỉ tiêu về sự thỏa mái của hành khách

Chỉ tiêu về sự thỏa mái của hành khách liên quan đến những cảm giác, nhận định mang tính chủ quan của con người, nó là tổng hợp của nhiều yếu tố khác nhau như là:

Trạng thái của người lái xe (như là cảm giác, tuổi tác, tình trạng sức khỏe, v.v…) và môi trường (như thời tiết), đây là các yếu tố không thể điều khiển được

Dao động của thân xe, các nhiễu, v.v , đây là các yếu tố có thể điều khiển được bằng một hệ thống treo có cấu trúc thích hợp hoặc bằng một giải thuật điều khiển tốt

Đối với một hệ thống treo ¼ xe, chỉ tiêu về sự thỏa mái được biểu thị bằng biên

độ dao động thẳng đứng của thân xe đối với tác động của các dạng mặt đường khác nhau Như vậy, để nâng cao sự thỏa mái của hành khách ta cần cực tiểu hóa biên độ của dao động thẳng đứng của thân xe: (| |)

2.3.2 Chỉ tiêu về khả năng bám đường của xe (road-holding)

Khả năng bám đường của xe là khả năng của xe đảm bảo sự tiếp xúc tốt giữa bánh xe và mặt đường đối với các dạng đường khác nhau và trong tình huống có sự thay đổi của tải Chỉ tiêu này liên quan lớn đến nhiều yếu tố như lực dọc và lực ngang tác động lên xe Tuy nhiên, khi xét đến mô hình hệ thống treo ¼ xe, người ta xét tải trọng danh định theo phương thẳng đứng tác động lên điểm tiếp giữa bánh xe và mặt đường, , định nghĩa bởi biểu thức

thống treo hay bộ điều khiển hệ thống treo cần phải xem xét đến giới hạn hành trình của hệ thống treo, tức là độ biến dạng tương đối của hệ thống treo: = , độ biến dạng này phải luôn nằm trong một giới hạn, được quyết định bởi kỹ thuật chế tạo ra

hệ thống treo đó, có nghĩa là:

Với , là các giới hạn hành trình của hệ thống treo

CHƯƠNG 3 BỘ ĐIỀU KHIỂN PID MỜ - ĐIỀU CHỈNH BỘ

ĐIỀU KHIỂN MỜ DỰA TRÊN GIẢI THUẬT DI TRUYỀN

3.1 Giải thuật di truyền tối ưu hóa đa mục tiêu bằng thuật toán sắp xếp

không trội

3.1.1 Khái quát về giải thuật di truyền

Giải thuật di truyền (Genetic Algorithm – GA) được đưa ra và phát triển bởi John Holland và các đồng nghiệp trong những năm 1970 là giải thuật tìm kiếm lời giải tối ưu trên nguyên tắc phỏng theo quá trình tiến hóa và quy luật di truyền của sinh vật trong tự nhiên Trong tự nhiên, sự tiến hóa của các loài được duy trì nhờ hai quá trình

cơ bản: sinh sản và chọn lọc tự nhiên, các thế hệ mới luôn được sản sinh ra để bổ sung, thay thế thế hệ cũ Cá thể nào phát triển hơn, thích ứng hơn với môi trường sẽ

có nhiều khả năng tồn tại và di truyền các đăc tính tốt của chúng cho các thể hệ tiếp theo Cá thể nào không thích ứng được với môi trường sẽ bị đào thải Đôi khi, trong quá trình tiến hóa xảy ra những sự biến đổi một cách ngẫu nhiên trong bộ gen của cá thể để tạo ra các cá thể mới Nếu biến đổi này mang đến những đặc tính tốt hơn các cá thể cũ, nó sẽ thay thế các cá thể cũ, ngược lại nếu những biến đổi này mang đến những đặc tính không tốt bằng các cá thể hiện tại, nó sẽ bị đào thải

Trong thuật ngữ của GA, một vectơ lời giải được gọi là một cá thể hay một nhiễm sắc thể Mỗi nhiễm sắc thể được tạo thành từ các gen Mỗi gen điều khiển một hay nhiều thành phần của nhiễm sắc thể Một tập hợp các cá thể, gọi là quần thể Trong GA, các gen được biểu diễn bởi các số nhị phân, thập phân, số thực hay số nguyên, v.v… Thông thường, một nhiễm sắc thể tương ứng với một lời giải duy nhất trong không gian lời giải Điều này cần phải có một phép ánh xạ giữa không gian lời giải và các nhiễm sắc thể Phép ánh xạ này được gọi là sự mã hóa Trong thực tế,

GA làm việc trên vấn đề đã được mã hóa chứ không phải trên vấn đề đó

GA sử dụng hai quá trình chính để tạo ra các cá thể mới từ các cá thể hiện tại: quá trình lai ghép và quá trình đột biến Quá trình lai ghép là quá trình quan trọng nhất của GA Trong quá trình lai ghép, thông thường hai cá thể được chọn từ quần thể hiện tại dựa vào độ thích nghi tốt hơn của chúng, gọi là cá thể bố mẹ, được lai ghép với nhau để tạo ra các cá thể mới, gọi là cá thể con Các cá thể con được thừa hưởng các gen tốt từ các cá thể bố mẹ Qua quá trình lai ghép lặp đi lặp lại, ngày càng có nhiều cá thể trong quần thể mang những đặc tính tốt gần giống như nhau, điều này cuối cùng đưa đến việc tìm ra được một lời giải tốt nhất có thể

Quá trình đột biến tạo ra các biến đổi ngẫu nhiên trong các gen của các cá thể Thông thường tỷ lệ đột biến là rất thấp, do đó cá thể mới được sinh ra do đột biến không khác mấy so với cá thể gốc Đột biến đóng vai trò rất quan trọng trong GA Như đã nói ở trên, quá trình lai ghép làm quần thể hội tụ bằng cách làm cho các cá thể trong quần thể mang các đặc tính tốt giống nhau Trong khi đó, quá trình đột biến lại mang lại sự đa dạng của quần thể và giúp cho sự tìm kiếm lời giải tránh được sự tối

ưu cục bộ

Sau khi lai ghép và đột biến, các cá thể được chọn lọc lại để tạo quần thể mới ở thế hệ tiếp theo Trong hầu hết các trường hợp, độ thích nghi của cá thể sẽ xác định xác suất tồn tại của nó trong thế hệ tiếp theo Có nhiều phương pháp chọn lọc khác nhau, trong đó phương pháp chọn lọc tỷ lệ (Proportional Selection), chọn lọc đấu vòng (Tournament Selection), chọn lọc xếp hạng tuyến tính (Linear Ranking Selection) là phổ biến nhất

Quy trình chung của GA được cho như sau:

 ướ 1 Gá = 1 K ở ạ ẫu ê ờ ả để ạ ê uầ ể đầu Đá á độ í ủ á ờ ả trong

 Bước 2 Lai ghép: tạo quần thể con như sau:

2.1 ọ ờ ả và ừ ự ê á á ị í

3.1.2 Giải thuật di truyền tối ưu hóa đa mục tiêu

Bài toán thiết kế bộ điều khiển PID mờ cho hệ thống treo là bài toán tối ưu hóa hai mục tiêu mâu thuẫn nhau, đó là giảm dao động thẳng đứng của thân xe và tăng sự tiếp xúc giữa bánh xe và mặt đường Như vậy việc tìm một phương án thỏa mãn tất cả các mục tiêu đặt ra một cách lý tưởng là hầu như không khả thi Do đó ta chuyển sang tìm một phương án thỏa hiệp sẽ thỏa mãn các mục tiêu đặt ra ở một mức độ chấp nhận tối đa có thể được Giải thuật di truyền tối ưu hóa đa mục tiêu là một lựa chọn hợp lý

để giải quyết bài toán này Trong luận văn này, giải thuật được sử dụng là giải thuật di truyền tối ưu hóa đa mục tiêu dùng thuật toán sắp xếp không bị trội (NSGAII - Non-dominated Sorting Genetic Algorithm-II) [15]

Một bài toán tối ưu đa mục tiêu được phát biều như sau:

Cho một vector các biến quyết định = { } trong không gian lời giải

X, tìm một vector x* để cực tiểu một tập gồm hàm mục tiêu ( ) = { ( ) ( )}

được gọi là trội hơn y ký hiệu nếu và chỉ nếu ( ) ( ) với = 1 K và ( ) ( ) với ít nhất một giá trị j nào đó Một lời giải được gọi là tối

ưu Pareto nếu nó không bị trội hơn bởi bất kỳ một lời giải khác trong không gian lời giải Tập hợp tất cả các lời giải không bị trội khả thi trong X được gọi là tập hợp tối

ưu Pareto, và với một tập hợp tối ưu Pareto cho trước, các giá trị của hàm mục tiêu tương ứng trong không gian mục tiêu được gọi là biên Pareto

3.1.2.1 Biên chứa các lời giải không trội và thứ hạng

 Lời giải hay cá thể nào nằm trên biên thứ nhất - thì có độ thích nghi cao nhất và tất cả các lời giải này được gán là hạng thứ 1

 Tất cả các lời giải nằm trên cùng một biên chứa các lời giải không trội thì

có cùng độ thích nghi và chúng có cùng thứ hạng

Hình 3.1 Biên chứa các lời giải không trội và thứ hạng tương ứng

𝑓

𝑓𝑟𝑎𝑛𝑘 = 1

𝑟𝑎𝑛𝑘 =

𝑟𝑎𝑛𝑘 =

Giải thuật sắp xếp nhanh như sau [15]

( )

e p với mỗi phần tử trong quần thể

= chứa tất cả các phần tử bị trội bởi

= 0 số phần tử trội hơn

e với mỗi cá thể trong

(p ) e nếu p trội hơn

= { } thêm vào tập các lời giải bị trội bởi

e e ( p) e nếu trội hơn

= + 1 tăng biến đếm trội của = 0 e không có cá thể nào trội hơn , thuộc biên

thứ nhất;

p = 1 gán hạn của bằng 1, =1

= {p} thêm vào biên

= { } thêm vào = + 1 tăng biến đếm biên thêm 1

= là biên tiếp theo

3.1.2.2 Tính khoảng cách quy tụ (Crowding distance)

Quá trình chọn lọc sẽ dựa vào hạng và khoảng cách quy tụ của cá thể, do vậy, quần thể sau khi được sắp xếp không trội sẽ được gán khoảng cách quy tụ

Khoảng cách quy tụ của một lời giải là mật độ các lời giải xung quanh nó trong quần thể Để tính khoảng cách quy tụ của một lời giải, ta tính khoảng cách trung bình của hai điểm về các phía của lời giải đó dọc theo mỗi hàm mục tiêu

Hình 3.2 Tính khoảng cách quy tụ quanh lời giải không bị trội Các điểm tô đen cùng

thuộc trên một biên