Điều khiển mô hình nội, mờ đối tượng phi tuyến

ðẠI HỌC QUỐC GIA TP HCM TRƯỜNG ðẠI HỌC BÁCH KHOA TP HỒ CHÍ MINH PHỊNG ðÀO TẠO SAU ðẠI HỌC NGUYỄN HẢI BIÊN ðề tài: “ðIỀU KHIỂN MƠ HÌNH NỘI,MỜ ðỐI TƯỢNG PHI TUYẾN “ Chuyên ngành : TỰ ðỘNG HÓA LUẬN VĂN THẠC SĨ TP.HỒ CHÍ MINH ngày tháng 11 năm 2007 ðẠI HỌC QUỐC GIA TP HCM TRƯỜNG ðẠI HỌC BÁCH KHOA CỘNG HOÀ Xà HỘI CHỦ NGHIà VIỆT NAM ðộc Lập - Tự Do - Hạnh Phúc -oOo Tp HCM, ngày tháng năm NHIỆM VỤ LUẬN VĂN THẠC SĨ Họ tên học viên: NGUYỄN HẢI BIÊN .Giới tính : Nam Ngày, tháng, năm sinh : 03/09/1982 / Nữ Nơi sinh : Quảng Trị Chuyên ngành : TỰ ðỘNG HÓA Khoá (Năm trúng tuyển) : 2005 1- TÊN ðỀ TÀI: ” ðIỀU KHIỂN MƠ HÌNH NỘI, MỜ CHO ðỐI TƯỢNG PHI TUYẾN” 2- NHIỆM VỤ LUẬN VĂN • Nghiên cứu phương pháp điều khiển mơ hình nội, điều khiển mờ việc điều khiển đối tượng phi tuyến • Nghiên cứu hệ thống nâng vật từ trường Ở mơ đối tượng mơ hình nâng hịn bi sắt từ trường • Xây dựng thuật tốn điều khiển mơ hình nội điều khiển mờ để điều khiển mơ hình nâng hịn bi từ trường 3- NGÀY GIAO NHIỆM VỤ : 4- NGÀY HOÀN THÀNH NHIỆM VỤ : 1/11/2007 5- HỌ VÀ TÊN CÁN BỘ HƯỚNG DẪN : TIẾN SĨ HỒNG MINH TRÍ Nội dung đề cương Luận văn thạc sĩ ñã ñược Hội ðồng Chuyên Ngành thông qua CÁN BỘ HƯỚNG DẪN (Họ tên chữ ký) TS HỒNG MINH TRÍ CHỦ NHIỆM BỘ MƠN QUẢN LÝ CHUYÊN NGÀNH (Họ tên chữ ký) CÔNG TRÌNH ðƯỢC HỒN THÀNH TẠI TRƯỜNG ðẠI HỌC BÁCH KHOA ðẠI HỌC QUỐC GIA THÀNH PHỐ HỒ CHÍ MINH - Cán hướng dẫn khoa học : TS HOÀNG MINH TRÍ ………………………………………………………………………………………………… ………………………………………………………………………………………………… ………………………………………………………………………………………………… ………………………………………………………………………………………………… - Cán chấm nhận xét : ……………………………………………………………… ………………………………………………………………………………………………… ………………………………………………………………………………………………… ………………………………………………………………………………………………… ………………………………………………………………………………………………… - Cán chấm nhận xét : …………………………………………………………… ………………………………………………………………………………………………… ………………………………………………………………………………………………… ………………………………………………………………………………………………… ………………………………………………………………………………………………… Luận văn thạc sĩ ñược bảo vệ HỘI ðỒNG BẢO VỆ LUẬN VĂN THẠC SĨ TRƯỜNG ðẠI HỌC BÁCH KHOA, ngày ……….tháng…………năm……… “ðIỀU KHIỂN MÔ HÌNH NỘI, MỜ ðỐI TƯỢNG PHI TUYẾN” LỜI CẢM ƠN LỜI CẢM ƠN Luận văn thạc sĩ kết ñánh giá cuối thân trước hồn thành chương trình thạc sĩ Kết đạt ñược cố gắng, nổ lực học tập nghiên cứu thời gian qua hướng dẫn ,giúp đỡ tạo điều kiện thầy thời gian qua Tơi xin bày tỏ lịng biết ơn sâu sắc đến thầy Bộ mơn Tự động hóa , Khoa ðiện – ðiện tử, trường ðại học Bách Khoa thành phố Hồ Chí Minh tận tình giảng dạy, truyền đạt kiến thức q báu kinh nghiệm để tơi có kết hơm Lịng biết ơn chân thành xin gứi đến TS Hồng Minh Trí, người trực tiếp hướng dẫn tơi thời gian qua để hồn thành luận văn cao học Xin gửi ñến cha mẹ, bạn bè, ñồng nghiệp quan nơi tơi cơng tác động viện, tạo điều kiện cho tơi hồn thành chương trình Nguyễn Hải Biên “ðIỀU KHIỂN MƠ HÌNH NỘI, MỜ ðỐI TƯỢNG PHI TUYẾN” LỜI NĨI ðẦU LỜI NÓI ðẦU Hệ thống nâng vật từ trường hệ thống phi tuyến điển hình điều khiển ổn định kỹ thuật then chối, quan trong việc xây dựng hệ thống xe lửa dùng từ trường Một ñiều khiển PID thơng thường hay điều khiển hồi tiếp thường ñược sử dụng ñể làm cho hệ thống ổn định Những điều khiển nêu ñạt ñược ổn ñịnh sai lệch mơ hình thay đổi điểm làm việc nên hệ thống khơng ổn định Hơn mà việc bám theo tín hiệu đặt, loại bỏ nhiễu ổn ñịnh bền vững liên quan đến tất thơng số hiệu chỉnh, khó điều chỉnh lúc Trong năm gần có nhiều phương pháp điều khiển phi tuyến áp dụng ñiều khiển cho hệ thống nâng vật từ trường, phương pháp khắc phục sai lệch mơ hình chứng minh đặc tính loại bỏ nhiễu bền vững mức ñộ định Phương pháp mơ hình nội (IMC) chứng minh Carcia Morari , ổn ñịnh dựa mơ hình đối tượng điều khiển cấu trúc IMC ñơn giản dễ nhận biết Thơng số IMC liên quan đến thực hệ thống IMC có nhiều ưu việc thiết kế hệ thống điều khiển u cầu ñối tượng cần ñiều khiển phải ổn ñịnh ñối tượng không ổn ñịnh phải ổn ñịnh thông qua hồi tiếp với Hệ thống nâng vật từ tường đối tượng khơng ổn định phi tuyến Phần sau trình bày cách thiết kế điều khiển bền vững ổn định “ðIỀU KHIỂN MƠ HÌNH NỘI, MỜ ðỐI TƯỢNG PHI TUYẾN” MỤC LỤC MỤC LỤC LỜI CẢM ƠN LỜI NÓI ðẦU CHƯƠNG 1: ðIỀU KHIỂN MƠ HÌNH NỘI ( Internal Model Control – IMC) 1.1 Cơ sở lý thuyết điều khiển dùng mơ hình nội IMC 1.1.1 Khái niệm 1.1.2 ðiều kiện ổn ñịnh hệ thống điều khiển dùng mơ hình nội 1.1.3 Liên hệ với hệ thống ñiều khiển truyền thống 1.1.4 Các đặc tính vịng điều khiển IMC 4 1.2 Phương pháp thiết kế hệ thống ñiều khiển IMC cho đối tượng khơng ổn định 1.2.1 Xác định mơ hình ước lượng đối tượng 1.2.2 Phương pháp IMC cho ñối tượng ổn ñịnh 1.2.3 Sự chuyển ñổi phương pháp IMC ñể áp dụng cho ñối tượng phi tuyến 11 CHƯƠNG 2: MÔ HÌNH TỐN HỌC CỦA ðỐI TƯỢNG ðIỀU KHIỂN VÀ MỤC TIÊU ðIỀU KHIỂN 15 2.1 ðối tượng ñiều khiển phi tuyến 15 2.1.1 Mơ tả đối tượng phi tuyến 2.1.2 ðặc tính đối tượng phi tuyến 15 15 2.2 Mơ hình tốn học hệ thống nâng vật từ trường 16 CHƯƠNG 3: THIẾT KẾ HỆ THỐNG ðIỀU KHIỂN MƠ HÌNH NỘI 19 3.1 Cấu trúc hệ thống điều khiển 3.2 Mơ hình tuyến tính hóa hệ thống nâng vật từ trường 3.3 Thiết kế ñiều khiển mơ hình nội 3.4 Phân tích đặc tính hệ thống 3.5 Thiết kế điều khiển mơ hình nội dựa mơ hình tuyến tính hóa 3.6 Sơ đồ mô Simulink kết 19 20 21 23 24 29 CHƯƠNG 4: XÂY DỰNG BỘ ðIỀU KHIỂN MỜ HỆ THỐNG NÂNG VẬT TRONG TỪ TRƯỜNG 45 4.1 Hệ thống điều khiền mờ 45 “ðIỀU KHIỂN MƠ HÌNH NỘI, MỜ ðỐI TƯỢNG PHI TUYẾN” MỤC LỤC 4.1.1 Giới thiệu ñiều khiển mờ 4.1.2 Cấu trúc ñiều khiển mờ 4.1.3 Dạng tập mờ 4.1.4 Các phương pháp giải mờ 4.1.5 qui tắc ñiều khiển mờ 45 46 46 47 48 4.2 Thiết kế hệ thống điều khiển mờ 50 4.3 Sơ đồ mơ Matlab, kết ñiều khiển nhận xét 53 CHƯƠNG 5: SO SÁNH KẾT QUẢ THU THẬP ðƯỢC KHI DÙNG BỘ ðIỀU KHIỂN MƠ HÌNH NỘI MỜ VÀ PHƯƠNG PHÁP PID 60 5.1 Phương pháp ñiều khiển PID 60 5.2 Mơ Matlab thuật tốn điều khiển PID 63 5.3 ðánh giá kết ñiều khiển phương pháp PID 70 5.4 So sánh kết với phương pháp điều khiển mơ hình nội điều khiển mờ 70 KẾT LUẬN VÀ HƯỚNG PHÁT TRIỂN 72 TÀI LIỆU THAM KHẢO 73 “ðIỀU KHIỂN MƠ HÌNH NỘI, MỜ ðỐI TƯỢNG PHI TUYẾN” CHƯƠNG 1: ðIỀU KHIỂN DÙNG MƠ HÌNH NỘI CHƯƠNG ðIỀU KHIỂN DÙNG MƠ HÌNH NỘI ( Internal Model Control – IMC ) 1.1 Cơ sở lý thuyết điều khiển dùng mơ hình nội IMC 1.1.1 Khái niệm : Sơ ñồ khối hệ thống ñiều khiển dùng mơ hình nội trình bày hình 1.1 đó: - G đối tượng điều khiển với u tín hiệu vào y tín hiệu ra, d nhiễu tác ñộng vào hệ thống ñiều khiển: y=Gu + d (1.1) - Gm mô hình đối tượng điều khiển với u tín hiệu vào ym tín hiệu ra: ym=Gm u (1.2) Q điều khiển với r tín hiệu vào u tín hiệu u = Q~ r (1.3) Hình 1.1 : Sơ đồ điều khiển mơ hình nội Tín hiệu mơ hình đựơc so sánh với tín hiệu đối tượng điều khiển tạo nên ~ tín hiệu lệch d dùng làm tín hiệu hối tiếp ~ d = y − y m = (G − Gm ).u + d (1.4) Nếu mơ hình đối tượng điều khiển hồn tồn xác tức G = Gm hệ thống ~ khơng chịu tác động nhiễu tức d=0 tín hiệu hồi tiếp d = hệ thống làm việc chế độ vịng hở y=Q.G.r (1.5) Và hàm truyền đạt từ tín hiệu đặt r đến tín hiệu y xác định tích QG “ðIỀU KHIỂN MƠ HÌNH NỘI, MỜ ðỐI TƯỢNG PHI TUYẾN” CHƯƠNG 1: ðIỀU KHIỂN DÙNG MƠ HÌNH NỘI Trong trường hợp tổng quát (G ≠ Gm d ≠ 0) ta có : y = Gu + d = g (Q ~ r)+d ~ = GQ (r − d ) + d = GQr − GQ ( y − y m ) + d Do (1 + GQ) y = GQr + GQym + d Hay (1 + GQ )Gu + (1 + GQ ) d = GQr + GQy m + d Hay (1 + Q (G − G m ))u = Qr − Qd Tín hiệu vào hệ thống ñược xác ñịnh u= Q Q d r− + Q (G − G m ) + Q (G − G m ) (1.6) Từ ta có tín hiệu hệ thống y = Gu + d = GQ GQ ) r + (1 − + Q (G + G m ) + Q (G − G m ) ⇒ y= − Gm Q GQ r+ d + Q(G − Gm ) + Q(G − Gm ) (1.7) Hàm truyền đạt từ tín hiệu đặt r đến tín hiệu y ( cịn gọi hàm độ nhạy)  − Gm Q S ( s ) =   + Q(G − Gm    (1.8) Ta nhận thấy - Tổng hàm ñộ nhạy hàm ñộ nhạy bù - Khi G=Gm d=0, ta lại có y=G.Q.r nêu - Do điều khiển có sử dụng mơ hình đối tượng Gm nên hệ thống điều khiển hình 1.1 gọi hệ thống điều khiển dùng mơ hình nội IMC 1.1.2 ðiều kiện ổn định hệ thống dùng mơ hình nội IMC ðể khảo sát ổn ñịnh nội hệ thống ñiều khiển IMC hình 1.1 ta xét sơ đồ hình sau Trong r,u1,u2 tín hiệu vào hệ thống y,u ym tín hiệu hệ thống “ðIỀU KHIỂN MƠ HÌNH NỘI, MỜ ðỐI TƯỢNG PHI TUYẾN” CHƯƠNG 1: ðIỀU KHIỂN DÙNG MƠ HÌNH NỘI Hình 1.2 : Sơ đồ điều khiển mơ hình nội Giả sử, mơ hình hồn tồn xác ( G = Gm) tính tốn đơn giản ta thiết lập ñược hàm truyền ñạt từ tín hiệu vào ñến tín hiệu sau:  y   GQ (1 − GQ)G G  r       = − u Q GQ     u1   y   GQ G 2Q G  u   m  (1.9) Hệ thống ñược gọi ổn ñịnh nội tất hàm truyền ñạt biểu thức ổn ñịnh Quan sát hàm truyền ñạt (1.7) ta thấy chúng ổn ñịnh G Q ổn ñịnh Nhận xét phát biểu sau: Giả sử mơ hình hồn tồn xác ( G = Gm ) hệ thống IMC hình có tính ổn định tất ñối tượng ñiều khiển C ñiều khiển Q ñều ổn ñịnh 1.1.3 Liên hệ với phương pháp ñiều khiển truyền thống Bằng cách biến đổi đơn giản ta chuyển sơ đồ điều khiển mơ hình nội thành sơ đồ ñiều khiển truyền thống với ñiều khiển truyền thống tương ñương K = [ I − PGˆ ] −1 P = P[ I − Gˆ P ] −1 Hình : a) Biến đổi sơ đồ điều khiển mơ hình nội b) Thành sơ ñồ ñiều khiển truyền thống “ðIỀU KHIỂN MƠ HÌNH NỘI, MỜ ðỐI TƯỢNG PHI TUYẾN” CHƯƠNG : ðIỀU KHIỂN MỜ - Khi tín hiệu đặt thay đổi đáp ứng lúc thay đổi khơng tốt, kết bám theo tín hiệu đặt có chênh lệch lớn, 59 “ðIỀU KHIỂN MƠ HÌNH NỘI, MỜ ðỐI TƯỢNG PHI TUYẾN” CHƯƠNG : SO SÁNH KẾT QUẢ IMC & PID CHƯƠNG 5: SO SÁNH KẾT QUẢ THU THẬP ðƯỢC KHI DÙNG BỘ ðIỀU KHIỂN MÔ HÌNH NỘI VÀ PHƯƠNG PHÁP PID 5.1 Phương pháp điều khiển PID Phương trình động học hệ thống sau: K m I C2 Fm = − xb2 (5.1) Fg = M b g (5.2) Với F = Mb.g trọng lực, Fm lực từ tạo cuộn dây Theo ñịnh luật Newton ta có M b ∂2 K m I 2c x = − + M b g b ∂t 2 xb2 (5.3) Suy : ∂2 K m I 2c +g xb = − M b xb2 ∂t (5.4) Tại ñiểm cân xb = xb0 − Km I 2c +g =0 M b xb2 Ta tính Ic0 I c0 = 2.M b g xb Km Thay hệ số vào công thức ta tính IC0 = 0.86 A Trong trường hợp điều khiển viên bi đến vị trí cân bằng, tín hiệu vị trí dịng điện vị trí cân bao gồm hai thành phần xb = xb + xb1 I c = I c + I c1 60 “ðIỀU KHIỂN MƠ HÌNH NỘI, MỜ ðỐI TƯỢNG PHI TUYẾN” CHƯƠNG : SO SÁNH KẾT QUẢ IMC & PID xb1và Ic1 tín hiệu vị trí dịng điện xung quanh điểm cân Áp dụng khai triễn Taylor xung quanh ñiểm cân (xb0 ;IC0 ) ta có phương trình tuyến tính hóa sau: K m I C2 xb1 K m I C I C1 K m I c0 ∂2 xb1 = − +g+ − M b xb20 M b xb30 M b xb20 ∂t (5.5) Thay hệ số vào công thức rút gọn gxb1 gI C1 ∂2 x = − b1 ∂t xb IC0 (5.6) Áp dụng phép biến đổi Laplace , ta có hàm truyền vịng hở tín hiệu dịng điện tín hiệu vị trí xb1 (t ) Kbdcωb2 Gb1 ( s) = =− I c1 (t ) s − ωb2 Với Kbdc = xb 0.006 2.g 2.9,81 = = 0.007 ω b = = = 57.2 IC0 0.86 xb 0.006 (5.7) (5.8) Trước điều khiển vị trí hịn bi , ta phải điều khiển dịng điện chạy qua cuộn dây Bộ điều khiển vịng kín dịng điện qua cuộn dây bao gồm điều khiển vịng kín PI có sơ đồ sau: Hình 5.1 : Sơ đồ điều khiền dịng điện cn dây Phương trình hàm truyền bơ điều khiển vịng kín dịng điện Tc ( s ) = K p −c s + K i −c I c (s) = I cdes( s) Lc s + ( Rc + Rs + K p −c ).s + K i −c Phương trình đặc trưng : 61 (5.9) “ðIỀU KHIỂN MƠ HÌNH NỘI, MỜ ðỐI TƯỢNG PHI TUYẾN” CHƯƠNG : SO SÁNH KẾT QUẢ IMC & PID s2 + ( Rc + Rs + K p −c ) Lc s + K i −c =0 Lc (5.10) Thep phương pháp ñặt cực chọn cực pc1 = 0,3 rad/s ; pc2 = -188,4 rad/s suy V  V  K p −c = 66.8 ; K i −c = 23.3   A  sA  (5.11) Ta có sơ ñồ ñiều khiển PID sau: Hình 5.2 : Sơ ñồ ñiều khiển PID hệ thống nâng vật từ trường Phương trình hàm truyền bơ điều khiển vịng kín vị trí hịn bi Tb( s ) = xb ( s) =− xbdes ( s) g (( K ff −b + K p−b ) s + K i −b  gK v−b s  g gK p−b  gK i−b  −).s − I c  s − +  − − I c0 I c0  I c   xb0  Phương trình đặc trưng : gK v−b s  g gK p −b s − +  − − I c0 I c0  x b0  gK i −b −).s − =0  I c0  62 (5.12) “ðIỀU KHIỂN MƠ HÌNH NỘI, MỜ ðỐI TƯỢNG PHI TUYẾN” CHƯƠNG : SO SÁNH KẾT QUẢ IMC & PID Thep phương pháp ñặt cực chọn cực pb1 = -2.5 rad/s ; pb2 = -44.0 rad/s ; pb3 = -51.6 rad/s suy Kp − b = −252.6; K i −b = −248.1; K v −b = −4.3 5.2 Mơ Matlab thuật tốn điều khiển PID Khi chưa có nhiểu tác động a Tín hiệu đặt khơng đổi: Hình 5.3 : Tín hiệu ngõ hệ thống tín hiệu đặt khơng đổi 63 “ðIỀU KHIỂN MƠ HÌNH NỘI, MỜ ðỐI TƯỢNG PHI TUYẾN” CHƯƠNG : SO SÁNH KẾT QUẢ IMC & PID Hình 5.4 : Tín hiệu dịng điện tác động lên đối tượng b Khi tín hiệu đặt thay đổi Hình 5.5 : Tín hiệu ngõ hệ thống tín hiệu đặt thay đổi 64 “ðIỀU KHIỂN MƠ HÌNH NỘI, MỜ ðỐI TƯỢNG PHI TUYẾN” CHƯƠNG : SO SÁNH KẾT QUẢ IMC & PID Hình 5.6 : Tín hiệu dịng điện tác động lên đối tượng Hình 5.7 : Tín hiệu ngõ hệ thống tín hiệu đặt thay đổi 65 “ðIỀU KHIỂN MƠ HÌNH NỘI, MỜ ðỐI TƯỢNG PHI TUYẾN” CHƯƠNG : SO SÁNH KẾT QUẢ IMC & PID Hình 5.8 : Tín hiệu dịng điện tác động lên đối tượng c.Khi khối lượng vật thay đổi: Hình 5.7 : Tín hiệu ngõ hệ thống tín hiệu đặt thay đổi Hình 5.9 : Tín hiệu ngõ hệ thống khối lượng vật thay đổi 66 “ðIỀU KHIỂN MƠ HÌNH NỘI, MỜ ðỐI TƯỢNG PHI TUYẾN” CHƯƠNG : SO SÁNH KẾT QUẢ IMC & PID Hình 5.10 : Tín hiệu dịng điện tác động lên đối tượng Khi có nhiểu tác động: a Khi tín hiệu đặt khơng đổi Hình 5.11 : Tín hiệu ngõ hệ thống tín hiệu đặt khơng đổi 67 “ðIỀU KHIỂN MƠ HÌNH NỘI, MỜ ðỐI TƯỢNG PHI TUYẾN” CHƯƠNG : SO SÁNH KẾT QUẢ IMC & PID Hình 5.12 : Tín hiệu dịng điện tác động lên đối tượng b Khi tín đặt thay đổi Hình 5.13 : Tín hiệu ngõ hệ thống tín hiệu đặt thay đổi 68 “ðIỀU KHIỂN MƠ HÌNH NỘI, MỜ ðỐI TƯỢNG PHI TUYẾN” CHƯƠNG : SO SÁNH KẾT QUẢ IMC & PID Hình 5.14 : Tín hiệu dịng điện tác ñộng lên ñối tượng c Khi khối lượng vật thay đổi : Hình 5.15 : Tín hiệu ngõ hệ thống k.lượng vật thay ñổi 69 “ðIỀU KHIỂN MƠ HÌNH NỘI, MỜ ðỐI TƯỢNG PHI TUYẾN” CHƯƠNG : SO SÁNH KẾT QUẢ IMC & PID Hình 5.16 : Tín hiệu dịng điện tác động lên đối tượng 5.3 ðánh giá kết ñiều khiển phương pháp PID Từ kết mô , phương pháp PID cho kết sau : ðáp ứng tín hiệu vị trí gần với giá trị mong muốn Sai số ngõ nhỏ chấp nhận ñược Thời gian xác lập lớn khoảng s ðộ vọt lố nhỏ bỏ qua tín hiệu vị trí hịn bi nhạy độ vọt lố lớn dễ dẫn đến trường hợp hịn bi bí hút dính lên nam châm điện khơng thể điều khiển ðáp ứng ngõ trì ổn ñịnh bền vững Khi ta thay ñổi khối lượng hịn bi đáp ứng ngỏ tốt Khi có nhiễu tác động, tín hiệu ngõ bị ảnh hưởng nhiều nhiên bám theo tín hiệu ñặt tốt ðáp ứng ngõ bị ảnh hưởng nhiểu ñầu vào biên ñộ ảnh hưởng không lớn 5.4 So sánh kết với phương pháp điều khiển mơ hình nội Với kết đạt ñược từ kết mô Matlab hai phương pháp ñiều khiển cho hệ thống nâng vật từ trường ta nhận thấy số ưu ñiểm khuyết ñiểm phương pháp sau: • Phương pháp mơ hình nội: 70 “ðIỀU KHIỂN MƠ HÌNH NỘI, MỜ ðỐI TƯỢNG PHI TUYẾN” CHƯƠNG : SO SÁNH KẾT QUẢ IMC & PID ðáp ứng ngõ tốt, sai số tín hiêu tín hiệu đặt nhỏ bỏ qua Tín hiệu ngõ không xuất vọt lố ðáp ứng ngõ hệ thống ổn định bền vững, kết điều khiển khơng bị ảnh hưởng nhiều so sai lệch thơng số đối tượng thơng số mơ hình Tuy nhiên thời gian q độ lớn khoảng 1-2s Việc áp dụng phương pháp mơ hình nội áp dụng cho đối tượng ổn định , áp dụng cho ñối tượng phi tuyến cần phải có số biến đổi cấu trúc để hệ thống ñiều khiển tốt ðáp ứng ngõ hệ thống mơ hình nội phụ thuộc nhiều vào sai số mơ hình đối tượng thực tế mơ hình đối tượng ước lượng Nếu khắc phục tốt vấn đề sai số mơ hình kết đạt tốt So với PID mơ hình nội có thiết kế đơn giản , đặc biêt cho ñối tương phi tuyến phức tạp, ñồng thời ñáp ứng tốt vấn ñề ổn ñịnh bền vững thiết kế điều khiển Khi có tác ñộng nhiểu kết IMC bám tốt tín hiệu đặt trì q trình điều khiển điều phương pháp điều khiển PID cho kết tương tự • ðối với phương pháp PID: ðáp ứng ngõ tín hiệu vị trí tốt, sai số nhỏ; Thời gian xác lập nhỏ; Trong q trình điều khiển xuất vọt lố, điều ảnh hưởng ñến vấn ñề ñiều khiển vật thời điểm ban đầu để đưa vật đến vị trí cân Tuy nhiên phương pháp PID lại dễ dàng áp dụng cho ñối tượng phi tuyến Một vấn ñề lớn phương pháp vấn ñề ổn ñịnh bền vững phương pháp áp dụng cho ñối tượng phi tuyến 71 “ðIỀU KHIỂN MƠ HÌNH NỘI, MỜ ðỐI TƯỢNG PHI TUYẾN” KẾT LUẬN KẾT LUẬN Trên sở phương pháp ñiều khiển mơ hình nội cho đối tượng tuyến tính M.Morari E.Zafiriou phát triển, ðề tài ñã ñưa phương pháp, ý tưởng để điều khiển thành cơng cho ñối tượng phi tuyến hệ thống nâng vật từ trường • Kết điều khiển ngõ bám theo tín hiệu mong muốn tốt • Thời gian xác lập nhỏ • Khả loại bỏ ảnh hưởng yếu tố bên ngòai nhiểu tốt Chất lượng điều khiển mơ hình nội cho kết tốt phương pháp ñiều khiển khác Phương pháp mơ hình nội (IMC) chứng minh Carcia Morari , ổn định dựa mơ hình đối tượng điều khiển cấu trúc IMC đơn giản dễ nhận biết Thơng số IMC liên quan ñến thực hệ thống IMC có nhiều ưu việc thiết kế hệ thống điều khiển u cầu đối tượng cần ñiều khiển phải ổn ñịnh ñối tượng khơng ổn định phải ổn định thơng qua hồi tiếp Hướng mở rộng thêm: Mặc dù ñề tài ñã chứng minh ñược kết ñiều khiển tốt, cần phải áp dụng mơ hình thực tế để áp dụng rộng rãi sau Trong ñiều kiện cho phép phần cứng, thuật tốn điều khiển mơ hình nội cần phát triển theo hướng: Do mơ hình đối tượng chủ yếu tuyến tính hóa nên cần phải xem xét vấn đề sai số mơ hình đối tượng.Khảo sát chi tiết việc ước lượng mô hình đối tượng Sử dụng thuật tóan nhận dạng mơ hình online để giảm tối đa sai số mơ hình(điều khiển thích nghi), làm gia tăng chất lượng ñiều khiển thuật toán Sử dụng thuật tốn thơng minh để ước lượng thơng số mơ hình Từ kết ta khẳng đinh phương pháp điều khiển mơ hình nội có ứng dụng cao vào thực tế sau 72 “ðIỀU KHIỂN MƠ HÌNH NỘI, MỜ ðỐI TƯỢNG PHI TUYẾN” DATA TÀI LIỆU THAM KHẢO [1] QIUPING HU and GADE PANDU RANGAIAH, Internal model control with feedback compensation for uncertain non linear systems, INT.J.CONTROL, 2001, VOL 74, NO.14, 1456-1466 [2] Marjan Golob and Boris Tovornik, PID and Fuzzy of Magnetic Suspension System, IEEE [3] Kou Yamada, Modified Internal Model Control for unstable systems, Yamagata University Jonan 4-3-16, Yonezawa 992-8510, JAPAN [4] R BERBER and C BROSILOW, Algorithmic Internal Model Control of unstable systems, 7th Conference on Control and Automation Haifa – June 28-30, 1999 [5] Ming T Tham (2002), Internal Model Control, Part of a set of lecture notes on Introduction to Robust Control [6] DE-SHENG LIU; JIE LI and WEN-SEN CHANG, Internal Model Control for Magnetic Suspension System, The fourth Conference on machine Learning and Cybernetics, GuangZhou, 18-21 August 2005 [7] Phan Xuân Minh, Nguyễn Doãn Phước, Lý thuyết ñiều khiển mờ, Nhà xuất khoa học Kỹ thuật 1997 [8] Chapter 3, One-Degree of freedom Internal Model Control [9] Chapter 4, Two-Degree of freedom Internal Model Control [10] Hannu Koivisto, A Practical Approach to Model based Network Control, Tempere University [11] Hassan K.Khalil, Nonlinear Systems Third Edition, Department of Electrical and Computer Engineering Michigan State University [12] Michael Anthony Pomykalski, Control of class of nonlinear systems subject to periodic exogenous signals, B.S University of Illinois, 1995 [13] Peng Yang, Qiang Zhang, Lianbing Li, Design of Fuzzy Weight Controller in Single – Axis – Magnetic Suspension System, Proceedings of the 4th World Congress on Intelligent Control and Automation [14] David L.Trumper, Linearizing Control of Magnetic Suspension Systems, IEEE Transactions on Control systems technology, Vol 5, No 4, July 1997 [15] J.Van Goethem, F.Weber,G Henneberger, Fuzzy Control of a Magnetic Levitation System for a Linear Drive and Comparison with a State Control, Department of Electrical Machines, Aachen Institude of Technology [16] L.Schnitman, State Feedback for control of nonlinear systems, Instituto Tecnologico de Aeronautico [17] Zi-Jiang Yang, Robust Nonlinear Control of a Feedback Linearizable Voltage – Controlled Magnetic Levitation System, Kyushu University 73 ... NỘI, MỜ ðỐI TƯỢNG PHI TUYẾN” CHƯƠNG : MƠ HÌNH TỐN HỌC CỦA ðỐI TƯỢNG PHI TUYẾN CHƯƠNG MƠ HÌNH TỐN HỌC CỦA ðỐI TƯỢNG PHI TUYẾN 2.1 ðối tượng phi tuyến 2.1.1 Mô tả ñối tượng Trong hệ thống phi tuyến, ... ðỀ TÀI: ” ðIỀU KHIỂN MƠ HÌNH NỘI, MỜ CHO ðỐI TƯỢNG PHI TUYẾN” 2- NHIỆM VỤ LUẬN VĂN • Nghiên cứu phương pháp điều khiển mơ hình nội, ñiều khiển mờ việc ñiều khiển ñối tượng phi tuyến • Nghiên... pháp tuyến tính hóa vào Hình 3.6 : Mơ hình đối tượng sau tuyến tinh hóa 29 “ðIỀU KHIỂN MƠ HÌNH NỘI, MỜ ðỐI TƯỢNG PHI TUYẾN” CHƯƠNG 3: THIẾT KẾ HỆ THỐNG ðIỀU KHIỂN MƠ HÌNH NỘI Hình 3.7 : Sơ đồ điều