Thiết kế bộ điều khiển logic mờ dùng giải thuật di truyền đa mục tiêu cho máy bay không người lái

Đại Học Quốc Gia Tp Hồ Chí Minh TRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA NGƠ ĐÌNH TRÍ THIẾT KẾ BỘ ĐIỀU KHIỂN LOGIC MỜ DÙNG GIẢI THUẬT DI TRUYỀN ĐA MỤC TIÊU CHO MÁY BAY KHÔNG NGƯỜI LÁI Chuyên ngành : TỰ ĐỘNG HÓA LUẬN VĂN THẠC SĨ TP HỒ CHÍ MINH, tháng 12 năm 2009 CƠNG TRÌNH ĐƯỢC HỒN THÀNH TẠI TRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA ĐẠI HỌC QUỐC GIA TP HỒ CHÍ MINH Cán hướng dẫn khoa học :TS Huỳnh Thái Hoàng PGS TS Lê Thị Minh Nghĩa Cán chấm nhận xét : TS Nguyễn Đức Thành Cán chấm nhận xét : TS Trương Đình Châu Luận văn thạc sĩ bảo vệ HỘI ĐỒNG CHẤM BẢO VỆ LUẬN VĂN THẠC SĨ TRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA, ngày 08 tháng 01 năm 2010 TRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA KHOA ĐIỆN – ĐIỆN TỬ CỘNG HOÀ XÃ HỘI CHỦ NGHIÃ VIỆT NAM Độc Lập - Tự Do - Hạnh Phúc -oOo Tp HCM, ngày tháng năm NHIỆM VỤ LUẬN VĂN THẠC SĨ Họ tên học viên: NGƠ ĐÌNH TRÍ Phái: Nam Ngày, tháng, năm sinh: 05/12/1982 Chuyên ngành: Tự Động Hóa MSHV: 01508352 Nơi sinh: TP Nha Trang – Khánh Hòa 1- TÊN ĐỀ TÀI: Thiết kế điều khiển logic mờ dùng giải thuật di truyền đa mục tiêu cho máy bay không người lái 2- NHIỆM VỤ LUẬN VĂN: - Mơ hình hóa nhận dạng hệ thống máy bay - Thiết kế điều khiển logic mờ cho máy bay bay tự động theo quỹ đạo cho trước - Chỉnh định tối ưu điều khiển logic mờ dùng giải thuật di truyền đa mục tiêu 3- NGÀY GIAO NHIỆM VỤ : 02/02/2009 4- NGÀY HOÀN THÀNH NHIỆM VỤ : 30/11/2009 5- HỌ VÀ TÊN CÁN BỘ HƯỚNG DẪN: TS HUỲNH THÁI HOÀNG PGS TS LÊ THỊ MINH NGHĨA Nội dung đề cương Luận văn thạc sĩ Hội Đồng Chuyên Ngành thông qua CÁN BỘ HƯỚNG DẪN (Họ tên chữ ký) CHỦ NHIỆM BỘ MÔN QUẢN LÝ CHUYÊN NGÀNH (Họ tên chữ ký) KHOA QL CHUYÊN NGÀNH (Họ tên chữ ký) LỜI CẢM ƠN Em xin bày tỏ lịng biết ơn sâu sắc đến Thầy Cơ - Bộ môn Điều Khiển Tự Động, trường Đại Học Bách Khoa Tp.HCM Bên cạnh việc truyền đạt kiến thức quý báu Kỹ Thuật Điều Khiển Tự Động, Thầy Cơ cịn cho em phương pháp tự học nghiên cứu hiệu quả, giúp ích nhiều cho em đường nghiên cứu khoa học hôm mai sau Em xin đặc biệt cảm ơn Cô Nguyễn Thị Phương Hà, Thầy Huỳnh Thái Hoàng giảng dạy em kiến thức Mơ Hình Hóa Nhận Dạng Hệ Thống, Điều Khiển Tối Ưu, Điều Khiển Thích Nghi, Điều Khiển Thông Minh, Giải Thuật Di Truyền Những kiến thức đặc biệt có ý nghĩa hướng chuyên môn mà em tâm theo đuổi suốt đời – Flight Automation & Control Em xin đặc biệt cảm ơn Cô Lê Thị Minh Nghĩa - Bộ mơn Kỹ Thuật Hàng Khơng - có dẫn, giúp đỡ quý báu sống, học tập nghiên cứu khoa học Cô tạo điều kiện thuận lợi để em thực ước mơ nghiên cứu, thiết kế chế tạo máy bay không người lái Tôi xin cảm ơn Viện Khoa Học Cơng Nghệ Tính Tốn Tp.HCM hỗ trợ việc sử dụng workstation 10 CPU Core Duo 2.4GHz tính tốn song song chương trình chỉnh định tối ưu điều khiển mờ giải thuật di truyền đa mục tiêu Tôi muốn gởi đến Ba Má lời cảm ơn, lịng biết ơn sâu sắc tình yêu thương vô bờ bến Ba Má hỗ trợ mặt tinh thần, vật chất để thực ước mơ, hoài bão, đam mê lĩnh vực Kỹ Thuật Hàng Không Cuối muốn gởi lời cảm ơn đặc biệt đến Thầy Huỳnh Văn Kiểm bạn nhóm nghiên cứu, thiết kế & chế tạo máy bay không người lái KATA Những người đồng hành, hỗ trợ, dẫn bước đường nghiên cứu khoa học đầy gian lao, thử thách tràn đầy nhiệt huyết tuổi trẻ Tp Hồ Chí Minh , ngày 20 tháng 12 năm 2009 Ngơ Đình Trí TĨM TẮT ĐỀ TÀI NGHIÊN CỨU Máy bay không người lái (UAV-Unmanned Air Vehicle) loại khí cụ bay tự động theo chương trình điều khiển lập sẵn mà khơng cần có phi hành đồn máy bay UAV lần nghiên cứu từ Thế Chiến Thứ Nhất với mục đích dùng làm máy bay thám phục vụ cho chiến tranh Kỷ nguyên UAV bắt đầu vào năm 70, UAV trang bị camera gởi hình ảnh tức thời trạm mặt đất Sự lớn mạnh công nghệ điều khiển, điện tử, truyền tin, viễn thám động lực quan trọng UAV phát triển nhanh mở rộng lĩnh vực ứng dụng thời gian gần UAV đạt tiến vượt bậc khả tự động, khả thực nhiệm vụ phức tạp khả tự định Những ứng dụng to lớn UAV lĩnh vực dân thấy nhiều như: tìm kiếm cứu nạn-cứu hộ; giám sát tình hình giao thông, cháy rừng, thiên tai; kiểm tra đường ống dẫn dầu, đường dây truyền tải điện xuyên quốc gia; flying camera phục vụ cho giải trí; dự báo thời tiết; tuần tra biên giới/hải đảo; nghiên cứu khoa học trái đất; ứng dụng nông lâm ngư nghiệp … Đề tài nghiên cứu “Thiết kế điều khiển logic mờ dùng giải thuật di truyền đa mục tiêu cho máy bay không người lái” thực nhằm mục đích thiết kế điều khiển logic mờ cho máy bay KATA chế tạo bay tự động theo quỹ đạo cho trước Điều khiển logic mờ chỉnh định tối ưu giải thuật di truyền đa mục tiêu để máy bay bay theo quỹ đạo cho trước, trì độ cao vận tốc bay, biên độ tốc độ thay đổi bề mặt điều khiển phạm vi cho phép, ổn định điều kiện có nhiễu động từ mơi trường (nhiễu động khơng khí, gió giật ) việc thay đổi chế độ bay (bay thẳng, cua vòng, tăng giảm độ cao) Bằng cách đánh giá hàm thích nghi dựa vào kết bay mơ với mơ hình toán máy bay (MB), giải thuật di truyền chỉnh định tối ưu thông số điều khiển mờ Do tầm quan trọng việc có mơ hình tốn đắn thiết kế điều khiển mờ giải thuật di truyền, việc mơ hình hóa nhận dạng hệ thống MB từ liệu bay thử nghiệm nghiên cứu kỹ lưỡng Hệ thống MB KATA mơ hình hóa với thơng số ổn định điều khiển, nhận dạng từ liệu bay phương pháp Equation Error & Maximum Likelihood Cấu trúc mơ hình tốn xác định phương pháp Stepwise Regression (SWR) Tín hiệu điều khiển trình bay thử nghiệm thiết kế: xung vng 3-2-2-1 tín hiệu điều khiển tối ưu (dùng phương pháp qui hoạch động Bellman) Các đặc tính ổn định điều khiển MB KATA phân tích phương pháp phân tích cấu trúc vector riêng (eigenstructure analysis) Điều cung cấp kiến thức cho việc phân tích thiết kế điều khiển bay tự động Các đặc tính bao gồm: ổn định, đáp ứng MB bề mặt điều khiển, đáp ứng MB miền tần số Một số phân tích điều khiển tự động thường gặp MB trình bày Bộ điều khiển bay tự động cho MB KATA thiết kế bao gồm mode điều khiển: mode dọc trục mode ngang/hướng Mode dọc trục sử dụng điều khiển PI để trì độ cao vận tốc MB Các độ lợi điều khiển PI chỉnh định dễ dàng phương pháp thử sai Mode ngang/hướng sử dụng điều khiển mờ để điều khiển MB bay theo quỹ đạo điểm-điểm cho trước độ cao định Luật điều khiển mờ thiết lập dựa vào kinh nghiệm, kiến thức từ trình bay thử nghiệm q trình phân tích đặc tính ổn định điều khiển MB Các thông số điều khiển mờ chỉnh định giải thuật di truyền thông i thường (GA) giải thuật di truyền đa mục tiêu (MOGA) Sự kết hợp điều khiển đủ để MB bay tự động theo quỹ đạo cho trước Quyết định thành công giải thuật di truyền mức độ hiệu việc lựa chọn hàm thích nghi Hàm thích nghi cho phép lựa chọn cá thể tốt quần thể để xếp hạng, tiến hóa gìn giữ qua hệ Hiện có đề tài nghiên cứu đưa phương pháp tổng quát để chọn hàm thích nghi cho hiệu mà tùy vào đối tượng điều khiển cụ thể mà người ta chọn hàm thích nghi thích hợp Đối với MB KATA, kiểu hàm thích nghi sử dụng behavior fitness function, aggregate fitness function Các phân tích cách thức lựa chọn hàm thích nghi cho MB KATA đưa dựa vào mức độ ứng xử MB cố gắng thực nhiệm vụ, mức độ hoàn thành nhiệm vụ MB Các kết thiết kế điều khiển bay tự động sử dụng GA MOGA cho thấy MB có khả bay tự động theo quỹ đạo cho trước dạng điểm-điểm, với độ bám quỹ đạo tốt trường hợp không có/có ảnh hưởng gió, có khả trì độ cao & vận tốc bay, khả bay (level flight), bề mặt điều khiển có biên độ tốc độ thay đổi không nhiều trình bay Điều khiển bay tự động đựơc mơ phần mềm Matlab/Aerosim Do tốn tối ưu hóa đa mục tiêu có khối lượng tính tốn lớn nên phép tính song sử dụng, cho phép chia toán thành nhiều tác vụ, tác vụ thực thi máy tính riêng biệt Trong đề tài này, toolbox Matlab Distributed Computing sử dụng để chạy chương trình tính tốn song song chỉnh định tối ưu thông số điều khiển workstation gồm 10 CPU Core Duo 2.4GHz Tóm lại đề tài đưa giải quy trình thiết kế điều khiển logic mờ cho UAV dùng giải thuật di truyền đa mục tiêu với bước: a Mô hình hóa nhận dạng hệ thống MB từ liệu bay b Xây dựng cấu trúc điều khiển bay tự động có khối điều khiển logic mờ c Mã hóa tập mờ, luật điều khiển mờ, cách giải mờ thành chuỗi gen d Thiết lập giải thuật di truyền đa mục tiêu với thông số nó: phân tích lựa chọn hàm thích nghi, số hệ, số cá thể, tỉ lệ đột biến, lai ghép, phương pháp chọn lọc e Thiết lập chương trình tính song song thiết kế tối ưu điều khiển bay tự động f Mô bay tự động dùng Matlab/Aerosim cung cấp giá trị hàm thích nghi cho giải thuật di truyền g Kiểm tra chất lượng bay mô phỏng, khả bám mục tiêu, độ ổn định hệ thống điều kiện bay có gió Máy bay KATA ii MỤC LỤC Tóm tắt đề tài nghiên cứu i Danh sách bảng iv Danh sách hình iv Chương 1: Giới thiệu 1.1 Tổng quan đề tài 1.2 Đặt vấn đề 11 1.3 Tóm tắt nội dung nghiên cứu 11 Chương 2: Mơ hình hóa nhận dạng hệ thống 15 2.1 Mơ hình hóa máy bay KATA 15 2.2 Nhận dạng hệ thống MB từ liệu bay thử nghiệm 17 2.3 Phân tích đặc tính ổn định điều khiển MB 25 Chương 3: Thiết kế điều khiển mờ cho máy bay KATA 31 3.1 Các yêu cầu điều khiển bay tự động 31 3.2 Cấu trúc điều khiển bay tự động MB KATA 31 3.3 Chỉnh định điều khiển mờ dùng giải thuật di truyền 36 3.4 Phân tích lựa chọn hàm thích nghi 43 Chương 4: Các kết thiết kế đánh giá 47 4.1 Chỉnh định điều khiển mờ dùng giải thuật di truyền đa mục tiêu 48 4.2 Chỉnh định điều khiển mờ dùng giải thuật di truyền thông thường 53 4.3 Kết thiết kế điều khiển 55 Chương 5: Kết luận hướng phát triển 63 Tài liệu tham khảo 65 Lý lịch trích ngang 69 Phụ lục 70 A Một số hệ thống điều khiển bay tự động thường gặp MB 70 B Các báo đăng kỷ yếu hội nghị, tạp chí khoa học 75 Ngơ Đình Trí, Lê Thị Minh Nghĩa, “Ước lượng tham số ổn định điều khiển máy bay từ liệu bay thử nghiệm”, Tạp chí Tin học Điều khiển học, 2008, Vol 24 - No - p.256-268 - ISSN 1813-9663 Ngo Dinh Tri, Huynh Thai Hoang and Le Thi Minh Nghia (2009), “Design of Fuzzy Controller for Unmanned Air Vehicle using Multi-objective Genetic Algorithm”, The 2009 International Forum on Strategic Technologies (IFOST2009), Ho Chi Minh City, Vietnam, 21-23 October 2009 iii Ngơ Đình Trí, Lê Thị Minh Nghĩa, “Flight Control of Unmanned Air Vehicle using Fuzzy Logic”, Kỷ yếu Hội nghị Cơ Học Tồn quốc 2009, Hà Nội Ngơ Đình Trí, Lê Thị Minh Nghĩa, “Ước lượng tham số ổn định điều khiển máy bay từ liệu bay thử nghiệm”, Kỷ yếu Hội nghị Cơ điện tử Tồn quốc 2008, Đà Nẳng Ngơ Đình Trí, Lê Thị Minh Nghĩa, “Thiết kế tín hiệu điều khiển tối ưu cho trình bay thử nghiệm để nhận dạng máy bay”, Kỷ yếu Hội nghị Cơ điện tử Toàn quốc 2008, Đà Nẳng DANH SÁCH BẢNG Bảng 1.1: Tỷ lệ ứng dụng UAV dân cho lĩnh vực Bảng 2.1: Đặc tính kỹ thuật máy bay KATA 15 Bảng 2.2: Các thông số máy bay ước lượng phương pháp (tín hiệu thử xung vuông) 21 Bảng 2.3: Các thông số máy bay ước lượng phương pháp (tín hiệu thử tối ưu) 22 Bảng 2.4: Các thông số máy bay ước lượng phương pháp (tín hiệu thử xung vng) 23 Bảng 2.5: Các thông số máy bay ước lượng phương pháp (tín hiệu điều khiển tối ưu) 25 Bảng 2.6: Các mode động lực học dọc trục 26 Bảng 2.7: Các mode động lực học ngang/hướng 26 Bảng 3.1: Các yêu cầu giải thuật điều khiển bay tự động 31 Bảng 3.2: Các hàm mục tiêu sử dụng thiết kế điều khiển mờ 45 DANH SÁCH HÌNH Hình 1.1: Hình ảnh Mini-Sniffer III Hình 1.2: Hình ảnh Altus II Hình 1.3: Hình ảnh Yamaha RMAX phun thuốc bảo vệ thực vật Hình 1.4: Hình ảnh UAV Bat III Hình 1.5: Ảnh khu vực suối cạn Khu bảo tồn Quốc gia Volcano Bat III chụp Hình 1.6: Một ảnh hàng không (bằng UAV) chụp với công nghệ LIDAR Hình 1.7: Mơ hình hệ thống quản lí giao thơng Hình 1.8: Hình ảnh theo dõi giao thơng đường cao tốc Hình 1.9: Sơ đồ hệ thống UAV Hình 1.10: Sơ đồ thiết kế điều khiển logic mờ dùng MOGA Hình 2.1: Máy bay KATA hệ trục tọa độ gắn với (body axes system) Hình 2.2: Sơ đồ nhận dạng hệ thống máy bay Hình 2.3: Tín hiệu điều khiển rudder, aileron đáp ứng MB, khơng có gió giật Hình 2.4: Hàm mật độ phổ rudder aileron dùng bay thử nghiệm Hình 2.5: Tín hiệu điều khiển tối ưu đáp ứng MB, khơng có gió giật Hình 2.6: Tín hiệu điều khiển xung vng đáp ứng MB, có gió giật 30km/h Hình 2.7: Tín hiệu ngõ đo ngõ ước lượng (stdv = 10%) – PP ML iv 3 4 14 15 17 20 21 22 23 24 Hình 2.8: Tín hiệu điều khiển tối ưu đáp ứng MB, có gió giật 30km/h Hình 2.9: Các bề mặt điều khiển máy bay KATA Hình 2.10: Đáp ứng elevator Hình 2.11: Đáp ứng cần ga Hình 2.12: Góc cán lái hướng cua vịng Hình 2.13: Góc cánh lái liệng cua vịng Hình 2.14: Góc cánh lái độ cao cua vịng Hình 2.15: Đáp ứng α elevator Hình 2.16: Đáp ứng θ elevator Hình 2.17: Đáp ứng U elevator Hình 2.18: Đáp ứng q elevator Hình 2.19: Đáp ứng β aileron Hình 2.20: Đáp ứng Φ aileron Hình 2.21: Đáp ứng p aileron Hình 2.22: Đáp ứng p rudder Hình 2.23: Đáp ứng β rudder Hình 2.24: Đáp ứng Φ rudder Hình 3.1: Sơ đố khối hệ thống điều khiển bay tự động UAV Hình 3.2: Phương pháp hiệu chỉnh đường bay Hình 3.3:Điều chỉnh góc hướng MB thơng qua góc bank Hình 3.4: Điều khiển góc nghiêng MB (bank angle) Hình 3.5: Các hàm thuộc tín hiệu vào/ra điều khiển mờ Hình 3.6: Điều chỉnh vận tốc độ cao MB elevator cần ga Hình 3.7: Cấu trúc nhiễm sác thể Hình 3.8: Giải thuật di truyền Hình 3.9: Mặt tối ưu Pareto cho tốn tối ưu mục tiêu f1, f2 Hình 3.10: Khoảng cách tụ tập Hình 3.11: Lời giải Pareto qua hệ – KUR Hình 3.12: Lời giải Pareto (500 cá thể, 200 hệ) – MOP7 Hình 3.13: Giản đồ NSGA-II Hình 3.14: Quỹ đạo bay từ điểm xuất phát đến điểm Hình 3.15: Lưu đồ thiết kế điều khiển bay tự động MOGA Hình 4.1: Sơ đồ trình thiết kế tối ưu điều khiển mờ Hình 4.2: Các giai đoạn thực thi job Hình 4.3: Sơ đồ hệ thống điều khiển bay tự động cho MB KATA Matlab/AeroSim Hình 4.4: Bộ định giá trị hàm mục tiêu (fitness function) AeroSim Hình 4.5: Mặt Pareto tối ưu (pop = 50, gen = 50, Ts = 0.4s, tol = 0.5 độ) Hình 4.6: Quỹ đạo bay – Góc nghiêng (độ) – Góc điều khiển cánh lái liệng (độ) Hình 4.7: Mặt Pareto tối ưu (pop = 50, gen = 100, Ts = 1s, tol = 0.5 độ) Hình 4.8: Quỹ đạo bay – Góc nghiêng (độ) – Góc điều khiển cánh lái liệng (độ) Hình 4.9: Mặt Pareto tối ưu (pop = 50, gen = 50, Ts = 1s, tol = 0.1độ) Hình 4.10: Quỹ đạo bay – Góc nghiêng (độ) – Góc điều khiển cánh lái liệng (độ) Hình 4.11: Mặt Pareto tối ưu (pop = 50, gen = 50, Ts = 1s, tol = độ) Hình 4.12: Quỹ đạo bay – Góc nghiêng (độ) – Góc điều khiển cánh lái liệng (độ) Hình 4.13: Mặt Pareto tối ưu (pop = 50, gen = 100, Ts = 1s, tol = 0.5 độ, Rmin = 500m) Hình 4.14: Quỹ đạo bay – Góc nghiêng (độ) – Góc điều khiển cánh lái liệng (độ) Hình 4.15: Giá trị hàm mục tiêu Zmin qua 50 hệ v 24 27 27 27 28 28 28 29 29 29 29 30 30 30 30 30 30 32 33 33 34 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 45 46 46 47 48 48 49 49 49 50 50 51 51 52 52 53 Hình 4.16: Giá trị hàm f1, f2, f3 tối ưu qua 50 hệ Hình 4.17: Quỹ đạo bay – Góc nghiêng – Góc điều khiển cánh lái liệng, wind = 30km/h Hình 4.18: Giá trị hàm mục tiêu Zmin qua 50 hệ Hình 4.19: Mặt Pareto tối ưu (pop = 50, gen = 100, Ts = 1s, tol = 0.5 độ, Rmin = 200m) Hình 4.20: Một mặt điều khiển mờ Hình 4.21: Hàm thuộc tín hiệu vào Hình 4.22: Hàm thuộc tín hiệu vào Hình 4.23: Hàm thuộc tín hiệu Hình 4.24: Quỹ đạo bay dùng để mơ Hình 4.25: Quỹ đạo bay MB khơng có gió Hình 4.26: Góc nghiêng MB Hình 4.27: Góc điều khiển cánh lái liệng Hình 4.28: Góc nghiêng & góc cánh lái liệng MB điểm quỹ đạo số Hình 4.29: Độ cao MB (trung bình 200m) Hình 4.30: Góc điều khiển cánh lái độ cao Hình 4.31: Vận tốc MB (trung bình 24.5m/s) Hình 4.32: Mức điều khiển cần ga (trung bình 70%) Hình 4.33: Quỹ đạo bay MB có gió với vận tốc gió trung bình 30km/h Hình 4.34: Các thành phần vận tốc gió thay đổi theo chu kì 50s Hình 4.35: Góc nghiêng MB Hình 4.36: Góc điều khiển cánh lái liệng Hình 4.37: Góc nghiêng & góc cánh lái liệng MB điểm quỹ đạo số Hình 4.38: Độ cao MB (trung bình 200m) Hình 4.39: Góc điều khiển cánh lái độ cao Hình 4.40: Vận tốc MB (trung bình 24.5m/s) Hình 4.41: Mức điều khiển cần ga (trung bình 75%, trường hợp có gió 30km/h) Hình 4.42: Vận tốc & cần ga MB điểm quỹ đạo số Hình 4.43: Bay lượn vịng quanh điểm Hình 4.44: Quỹ đạo bay hình số Hình 4.45: Quỹ đạo bay ZIG-ZAG Hình 4.46: Quỹ đạo bay hình lược vi 53 54 54 55 55 55 55 55 56 56 56 56 57 57 57 57 58 58 58 59 59 59 59 59 60 60 60 61 61 61 61 Tính tham số CY Nếu dùng phương pháp bình phương cực tiểu thơng thường ta có kết sau (hình 4, bảng 2) Bảng Equation-Error Parameter Estimation 0.08 flight data regression model 0.06 CY 0.04 0.02 -0.02 -0.04 -0.06 10 12 14 16 18 20 -4 x 10 Bảng 0.5 re sid ual -0.5 -1 -1.5 -2 10 time (sec) 12 14 16 18 20 Hình : Kết ước lượng ngõ CY với sai số Ta thấy sai số độ lệch chuẩn so với giá trị ước lượng tham số Cyp, Cyr lớn (345.6 49.5%) Điều cho thấy cấu trúc mơ hình tốn tính khơng xác Để giải điều ta dùng phương pháp SWR để tìm cấu trúc mơ hình tốn xác Kết đạt cho bảng 3, p(1) = CYβ, p(2) = Cyδa, p(3) = CYδr, p(4) = Cyo Tương tự ta dùng SWR để tìm tham số ước lượng Cl, Cn Do phương pháp EE sử dụng phương trình để ước lượng cách riêng rẽ nên ngõ ước lượng cho phương trình dùng để tính Xem xét sai số tham số ước lượng so với tham số thực bảng 6, ta thấy, với giả thiết tín hiệu đo khơng có nhiễu, tham số ước lượng thu thiếu xác so với tham số thực bảng Bởi vậy, phương pháp EE nên dùng để ước lượng tham số dùng làm liệu ban đầu cho phương pháp ML, số mẫu liệu lớn phương pháp EE cho kết tin cậy Tính phương pháp ML   [CY Cl a Cn r Cl Cl p Clr Cl a Cl r Cn Cn p Cnr Cn a Cn r ]T Tín hiệu ngõ : y   p r  a y  chịu nhiễu đo cấp độ 2%, 5%, 10% Trạng thái : x  [ u v w   p q r x E x N h  m f ] (20) Giá trị ước lượng ban đầu để thực chương trình nhận dạng phương pháp ML thu từ tham số ước lượng phương pháp EE The 2008 National Conference on Mechatronics, Danang, Vietnam b eta (r a d )  Nhiễu đo cấp 2% Sau 14 lần lặp, thời gian khoảng phút, ta thu ước lượng tất tham số mode ngang sau (hình 5, bảng 4) Bảng Output-Error Modeling 0.1 data model -0.1 p ( rp s) -1 r (r p s) 0.5 p hi ( rad ) -0.5 -1 a y (g ) 0.2 -0.2 10 time (sec) 12 14 16 18 20 Hình : Kết ước lượng ngõ (stdv = 2%) beta (rad) Trong Error sai số độ lệch chuẩn(Std Error) tham số ước lượng (Estimate).Clδr có sai số lớn giá trị nhỏ khơng quan trọng mơ hình tốn học MB Thơng thường thiết kế MB, rudder đóng vai trị tạo yawing moment nên roll moment tạo nhỏ, tham số đạo hàm rolling moment theo rudder (Clδr) không đáng kể Tương tự cho Cnδa  Nhiễu đo cấp 10% Sau 15 lần lặp, thời gian khoảng phút, , ta thu ước lượng tất tham số mode ngang sau (hình 6, bảng 5) Bảng Output-Error Modeling 0.1 data model -0.1 p (rps) -1 r (rps) phi (rad) -1 -1 ay (g) 0.2 -0.2 10 time (sec) 12 14 16 18 20 Hình : Kết ước lượng ngõ (stdv = 10%) The 2008 National Conference on Mechatronics, Danang, Vietnam Kết luận Các tham số ước lượng mode ngang so với giá trị thực tóm tắt bảng Căn vào bảng ta có số nhận xét sau đây:  Nếu không kể hai tham số khơng quan trọng nói (Cnδa, Clδr), tham số ước lượng có sai số so với giá trị thực MB dùng phương pháp Maximum Likelihood STDV Square Inputs 2% < 6.1% 5% < 4.7% 10% < 10.3% với phương pháp Equation Error sai số lớn 18.7% điều kiện khơng có nhiễu đo Tuy nhiên phương pháp EE dễ sử dụng, khơng địi hỏi thời gian chạy chương trình lớn, đưa tóan nhận dạng phức tạp toán nhỏ, đơn giản  Trong khoảng nhiễu đo có cấp độ nhỏ 10% giá trị đo, phương pháp ML cho kết ước lượng tốt  Phương pháp EE thích hợp để nhận dạng mơ hình tuyến tính (6) Phương pháp đơn giản, khơng địi hỏi dùng phép lặp, dễ thực cho phương trình động lực học MB riêng rẽ mà không cần phải giải lúc hệ phương trình MB Như ta chẻ toán nhận dạng phức tạp thành nhiều toán nhỏ đơn giản Nhược điểm phương pháp này, thứ thích hợp cho mơ hình tuyến tính, thứ hai giả thiết phần tử hồi quy (trạng thái, tín hiệu điều khiển) đo mà khơng có nhiễu Tuy nhiên thực tế biến trạng thái đo thường bị nhiễu (ví dụ góc máy bay đo có nhiễu lớn), dẫn đến việc tham số ước lượng bị phân cực Song, sử dụng dụng cụ đo tốt tiến hành đo cách cẩn thận vấn đề trở nên khơng đáng kể  Phương pháp Maximum Likelihood thích hợp để nhận dạng mơ hình mà tín hiệu có quan hệ phi tuyến với tham số, mơ hình phi tuyến Đây ưu điểm phương pháp ML so với phương pháp EE Phương pháp ML sử dụng rộng rải việc ước lượng tham số MB Tài liệu tham khảo [1] [2] [3] Lê Thị Minh Nghĩa, Ngơ Đình Trí, Design of Optimal Inputs for Aircraft System Identification, Đà Nẵng VCM2008 Vladislav Klein, Eugen A.Morelli, Aircraft System Identification-Theory and Practice, AIAA, 2006 Randall D.Grove, Roland L Bowles, Stanley C Mayhew, A procedure for estimating stability and control parameters from flight test data using maximum likelihood methods, Nasa Technical Note 1972 The 2008 National Conference on Mechatronics, Danang, Vietnam Bảng 6: Các tham số máy bay ước lượng phương pháp EE & ML (Tín hiệu thử xung vng) Maximum Likelihood (Aerosonde_lat_data1.mat) Square Inputs Equation Error Parameter True Value Calculated Standard Cal Error (%) STDV Value Deviation Value stdv = 2% stdv = 5% Error Cal STDV Value stdv = 10% Error Cal STDV Value Error CYbeta -0.8300 -0.8793 6.20E-05 5.9 -0.8282 2.53E-03 0.2 -0.8278 6.47E-03 0.3 -0.8370 1.43E-02 0.8 CYda -0.0750 -0.0747 3.76E-05 0.4 -0.0711 1.47E-03 5.2 -0.0719 3.68E-03 4.1 -0.0827 7.51E-03 10.3 CYdr 0.1914 0.1912 7.89E-05 0.1 0.1926 2.80E-03 0.6 0.1824 7.68E-03 4.7 0.1858 1.45E-02 2.9 CYo 0.0000 0.0000 6.45E-07 0.0 0.0000 0.00E+00 0.0 0.0000 0.00E+00 0.0 0.0000 0.00E+00 0.0 Clbeta -0.1300 -0.1543 6.96E-04 18.7 -0.1297 1.01E-03 0.2 -0.1303 1.52E-03 0.2 -0.1341 3.42E-03 3.1 Clp -0.5051 -0.5020 1.96E-03 0.6 -0.5048 2.90E-03 0.1 -0.5023 4.02E-03 0.6 -0.5127 7.09E-03 1.5 Clr 0.2519 0.2518 1.66E-03 0.0 0.2540 2.29E-03 0.8 0.2514 4.07E-03 0.2 0.2622 8.05E-03 4.1 Clda -0.1695 -0.1709 5.75E-04 0.9 -0.1689 1.03E-03 0.4 -0.1682 1.41E-03 0.8 -0.1736 2.60E-03 2.4 Cldr 0.0024 0.0079 4.14E-04 231.0 0.0024 7.61E-04 0.6 0.0019 1.48E-03 20.3 0.0032 3.74E-03 35.2 Clo 0.0000 0.0000 1.54E-05 0.0 0.0000 0.00E+00 0.0 0.0000 0.00E+00 0.0 0.0000 0.00E+00 0.0 Cnbeta 0.0726 0.0767 6.27E-07 5.6 0.0711 2.94E-04 2.0 0.0715 4.66E-04 1.5 0.0724 9.77E-04 0.3 Cnp -0.0690 -0.0690 2.22E-06 0.0 -0.0732 1.11E-03 6.1 -0.0715 1.71E-03 3.6 -0.0667 3.45E-03 3.3 Cnr -0.0946 -0.0946 1.20E-06 0.0 -0.0922 5.25E-04 2.5 -0.0938 1.31E-03 0.8 -0.0941 2.40E-03 0.6 Cnda 0.0108 0.0112 7.01E-07 3.5 0.0093 3.45E-04 13.7 0.0099 5.33E-04 8.7 0.0113 1.11E-03 4.8 Cndr -0.0693 -0.0703 4.16E-07 1.4 -0.0692 2.24E-04 0.2 -0.0694 5.08E-04 0.1 -0.0689 1.11E-03 0.6 Cno 0.0000 0.0000 4.20E-09 0.0 0.0000 0.00E+00 0.0 0.0000 0.00E+00 0.0 0.0000 0.00E+00 0.0 ∑σ2 7.57E-06 3.45E-05 1.59E-04 6.42E-04 Ghi chú: ∑σ2 tổng bình phương độ lệch chuẩn (giới hạn Cramer-Rao) tham số ước lượng, đặc trưng cho độ xác tham số ước lượng Error sai số giá trị ước lượng so với giá trị thực The 2008 National Conference on Mechatronics, Danang, Vietnam 10 Thiết Kế Tín Hiệu Điều Khiển Tối Ưu Cho Quá Trình Bay Thử Nghiệm Để Nhận Dạng Máy Bay Lê Thị Minh Nghĩa, Ngơ Đình Trí Viện Khoa Học Cơng Nghệ Tính Tóan Tp.HCM ltmnghia2@yahoo.com, tri_ngodinh@yahoo.com Tóm tắt Trong báo này, tín hiệu điều khiển tối ưu cho trình nhận dạng máy bay thiết kế phương pháp quy hoạch động Bellman Khi dùng tín hiệu tối ưu này, liệu bay thử nghiệm giàu thơng tin Do đó, độ xác tham số MB cải thiện đáng kể Giới hạn Cramer-Rao sử dụng để đánh giá độ xác Một phép so sánh kết việc dùng tín hiệu điều khiển tối ưu với tín hiệu điều khiển truyền thống (xung vng) trình bày báo Một kết thú vị khác ta thiết kế tín hiệu điều khiển tối ưu cho trình nhận dạng hệ nhiều đầu vào nhiều đầu (MIMO) Từ khóa: aircraft system identification, maximum likelihood, dynamic programing, optimal control Giới thiệu Mục đích việc thiết kế tín hiệu thử cho q trình bay thử nghiệm để nhận dạng tham số MB: (a) Xác định mối quan hệ liệu bay thử nghiệm với đặc tính khí động lực học MB thu từ thí nghiệm hầm gió tính tốn lý thuyết khí động lực học (b) Thu mơ hình MB đủ tốt để phân tích thiết kế hệ thống điều khiển MB (c) Ước lượng xác đáp ứng MB mơ hình tốn học, bao gồm mơ bay (d) Kiểm tra qui trình bay thử nghiệm có khả thi hay khơng Để thu tham số MB ước lượng xác địi hỏi tập liệu bay thu thập để nhận dạng phải giàu thông tin Độ giàu/nghèo thông tin thể qua ma trân thông tin M, mà phần tử kết hợp đạo hàm riêng đáp ứng ngõ theo tham số MB Một cách nhìn khác phương diện sai số ước lượng, độ lệch chuẩn sai số ước lượng nhỏ giới hạn Cramer-Rao [1] Giới hạn Cramer-Rao lại phụ thuộc vào ma trận thông tin Bởi giới hạn Cramer-Rao quan trọng để thiết kế tín hiệu điều khiển tối ưu cho q trình bay thử nghiệm Điều chứng minh qua nhiều chuyến bay thử nghiệm để nhận dạng tham số MB, tín hiệu điều khiển tỏ hiệu Một vấn đề gặp phải để đánh giá giới hạn Cramer-Rao đòi hỏi phải biết trước cấu trúc mơ hình MB với tham số MB Vấn đề tạo “vòng luẩn quẩn” Nghĩa là, muốn nhận dạng tham số MB phải có tín hiệu điều khiển bay để thu thập liệu bay, mà muốn có tín hiệu điều khiển tối ưu cần phải đánh giá giới hạn Cramer-Rao, lại phải cần biết trước tham số MB Để giải vấn đề ta phải thực phép tính lặp nhiều lần sau: Bước 1: ban đầu cho trước tham số MB (thu từ việc thí nghiệm khí động lực học hầm gió, hay tính tốn số động lực học lưu chất-CFD) Bước 2: thiết kế tối ưu tín hiệu điều khiển bay thử nghiệm Sau dùng phương pháp nhận dạng MB Equation Error, Maximum Likelihood để thu tham số ước lượng Bước 3: cập nhận tham số MB vừa tính được, quay lại bước Thực kết hội tụ dừng Trong báo thực bước Bộ tham số MB dùng để thiết kế tối ưu tín hiệu điều khiển tham số thực MB Phương pháp quy hoạch động Bellman dùng để thiết kế tối ưu tín The 2008 National Conference on Mechatronics, Danang, Vietnam hiệu điều khiển bay thử nghiệm, phần mềm MATLAB sử dụng để lập trình giải thuật tối ưu Kết thông số ước lượng dùng tín hiệu điều khiển tối ưu so sánh với tín hiệu điều khiển thơng thường (tín hiệu 3-2-1-1, đơi xung vng-doublet input…) điều kiện bay Kết chứng minh tính hữu ích dùng tín hiệu điều khiển bay thử nghiệm tối ưu, lý thú thiết kế tín hiệu điều khiển tối ưu cho hệ MIMO Phương pháp giải tốn tối ưu hóa tín hiệu điều khiển bay thử nghiệm Hàm mục tiêu định nghĩa tổng bình phương giới hạn Cramer-Rao sai số ước lượng np J    2j  tr[ M 1 ]  Tr[ D ] (1) j 1 D ma trận phân ly, D = M-1 Vậy toán tối ưu đặt cực tiểu hóa hàm mục tiêu J với ràng buộc tín hiệu điều khiển, trạng thái MB bay 2.1 Một số vấn đề quan tâm toán tối ưu Để chọn phương pháp giải toán tối ưu trên, ta xem xét số vấn đề liên quan đến yêu cầu bay thử nghiệm để nhận dạng MB  Ràng buộc biên độ, dạng tín hiệu điều khiển Biên độ tín hiệu điều khiển (elevator, aileron, rudder) giới hạn phạm vi cho phép đảm bảo đặc tính khí động lực học, đảm bảo tốc độ đáp ứng actuator, lượng điều khiển u j (t )   j t, j  1,2, , m (2) Để liệu bay thu giàu thơng tin tín hiệu ngõ nên biến đổi nhiều theo thời gian, lúc đặc tính khí động lực MB thể nhiều Để thực điều tín hiệu điều khiển nên đạt giá trị giá trị cực đại, cực tiểu Tín hiệu xung vng thích hợp với u cầu này, lúc biên độ tín hiệu điều khiển tồn âm toàn dương khoảng thời gian thử nghiệm (hình 1) ele0 power spectrum -2 10 Power Spectral Density 0.2 0.1 0 0.5 1.5 frequency (Hz) 2.5 Hình 1: Tín hiệu điều khiển xung vuông Một số lý chọn dạng tín hiệu điều khiển tốn tối ưu xung vng [2]:  Khơng chọn tín hiệu điều khiển hình sin mật độ phổ tần số xung vng giàu so với tín hiệu sin, có phổ cơng suất bao quanh vùng tần số mong muốn mode động học MB, dễ dàng kích hoạt mode động học mong muốn MB làm cho liệu thu thập giàu thơng tin  Với xung vng, phi cơng dễ dàng thực thao tác lặp lặp lại nhiều lần dễ dàng mà tốn sức The 2008 National Conference on Mechatronics, Danang, Vietnam  Dễ thực khâu động lực học hệ thống điều khiển (ví dụ: khâu trễ) Điều trình bày cụ thể phần sau  Việc tối thiểu hóa thời gian bay thử nghiệm đảm bảo hàm tiêu J tối ưu giải điều khiển bang-bang  Trải qua nhiều chuyến bay thử nghiệm, tín hiệu điều khiển truyền thống sử dụng xung vuông 3-2-1-1 cho thấy ưu điểm loại tín hiệu điều khiển khác  Việc lập trình giải thuật tối ưu với xung vng đơn giản  Ràng buộc ngõ hệ thống Ngõ MB phải trì phạm vi xác định Điều quan trọng, trước hết đảm bảo an tồn cho phi công MB Khi ngõ lớn, phi công phục hồi lại trạng thái bay ban đầu dẫn đến việc rơi MB, kết cấu MB bị hư hỏng gia tốc lớn…Thứ hai, mơ hình tốn học MB phạm vi ngõ định, vượt khỏi phạm vi phải dùng mơ hình tốn học khác thay (bộ tham số MB thay đổi theo điều kiện bay khác nhau), mà liệu bay thu khơng cịn giá trị Ràng buộc ngõ cho dạng sau y k (t )   k k , j  1,2, , q (3)  Tối thiểu hóa thời gian bay thử nghiệm Việc thực chuyến bay thử nghiệm tốn kém, nguồn lực (con người, kinh phí, máy móc) có hạn Thêm vào đó, trường hợp bay thử nghiệm góc lớn, MB bị tượng stall gây giảm độ cao bay, đòi hỏi thời gian thử nghiệm phải nhanh không MB rơi Bởi cần thiết phải tối thiểu hóa thời gian bay thử nghiệm Ta thấy để giải vấn đề này, phương pháp quy hoạch động Bellman thích hợp dễ dàng thỏa mãn điều kiện ràng buộc tín hiệu vào/ra (2) (3)  Cực đại hóa độ xác tham số ước lượng khoảng thời gian bay cố định Trong thực tế, thường cần phải thiết kế tín hiệu điều khiển tối ưu cho khoảng thời gian bay thử nghiệm cố định cho trước Nguyên lý qui hoạch động áp dụng cho trường hợp tốt, cho kết tối ưu toàn cục với hàm mục tiêu J phương trình (1) với ràng buộc (2) (3) 2.2 Bài toán quy hoạch động Bellman Nguyên lý quy hoạch động Bellman: Một chiến lược tối ưu có tính chất khơng phụ thuộc vào định trước (ví dụ luật điều khiển) song định lại phải cấu thành nên chiến lược tối ưu có liên quan với kết định trước [5] Qui hoạch động công cụ hữu hiệu để giải toán tối ưu chuỗi phân cấp theo thời gian Trên hình 2a, nút tượng trưng cho trạng thái hệ Thời gian rời rạc hóa thành cấp đánh số từ tới Các đoạn thẳng tượng trưng cho luật điều khiển lựa chọn để chuyển từ trạng thái đầu đến trạng thái sau Mỗi bước chuyển trạng thái tương ứng với chi phí cần thiết (giá trị cho đoạn thẳng) Trạng thái (stage = 1) cho trước, xác định trạng thái cuối cho chi phí di chuyển thấp Bài toán giải từ trái qua phải, tương ứng với thời gian tiếp diễn Kết trạng thái (nút) nối với trạng thái đầu đoạn đậm nét hình 2b với chi phí thấp Đối với tốn đa chiều (mỗi trạng thái có nhiều chiều) nút hình tương ứng với hình (bài tốn chiều) Và cách giải tương tự toán chiều Bài tốn chiều trở lên nút thay hộp chứa chiều vector trạng thái.Trở lại toán tối ưu cho MB, điều kiện bay định (trim condition) , tìm luật điều khiển The 2008 National Conference on Mechatronics, Danang, Vietnam cho trạng thái thời điểm có bước chuyển trạng thái tối ưu (chi phí thấp nhất) Việc giải tìm luật điều khiển trạng thái tối ưu giống tốn hình 2a Hình 2: a) Mạng qui hoạch động rời rạc b) Lời giải cho mạng qui hoạch động a) Hình : Mạng qui hoạch động có ràng buộc 2.3 Hình 4: Khơng gian qui hoạch động chiều Các phương trình cần thiết để tối ưu hố tín hiệu điều khiển bay thử nghiệm Hệ phương trình chuyển động MB x (t )  f ( x, u,  , t ) y = h(x,u,θ,t) Các ràng buộc ngõ vào/ra Tính độ nhạy ngõ ra/vào u j (t )   j t, j  1,2, , m y k (t )   k k , j  1,2, , q y (   j )  y (   j ) y   j  j x A B d  x  A  x u,    j  j  j dt   j  x (0) 0  j The 2008 National Conference on Mechatronics, Danang, Vietnam Giới hạn Cramer-Rao sai số ước lượng  k  d kk , k  1,2, , p djk phần tử ma trận phân ly D, p số tham số cần ước lượng D = [djk], j = 1,2,…,p , k = 1,2,…,p Tín hiệu điều khiển xung vng (đã phân tích phần trên), có giá trị cho phép Uj = { +μj, -μj } Như vậy, với m ngõ vào tín hiệu điều khiển, vector điều khiển m chiều cho phép chứa 2m phần tử, U = { w1, w2, …, w2m} Hàm giá trị (value function) thời điểm thứ k với luật điều khiển   i ( )    p k 1 ki  k   k giới hạn Cramer-Rao cần đạt Ma trận phân li (dispersion matrix) cập nhật dạng sau Di 1  y (i  1)   Di  Di      T 1  y (i  1)   y (i  1)  T   y (i  1)    R   Di   Di            Để khởi động trị ban đầu ma trận phân li giải thuật tối ưu, D1 ma trận đường chéo [pxp] có phần tử đường chéo lớn, mục đích để khơng ảnh hường đến việc cập nhật Di+1 lần D1 = 10000(Ip) Nếu hộp không gian trạng thái ngõ kí hiệu j, ny(i) số hộp ngõ tiến đến tầng thứ i Khi hộp có hàm mục tiêu, hàm giá trị tối ưu Đối với toán cực tiểu hóa thời gian bay thử nghiệm hàm mục tiêu J = T = (Tstage)i với  ki   k , k  1,2, , p hàm giá trị tối ưu hộp  i*   i  *j     j {1,2, ,ny ( i )} Thời gian bay cực tiểu nmax = i  i*    n* max   n max  *j *( n max)  Đối với tốn tối ưu có thời gian bay thử nghiệm cố định (T)  k = 0, k Khi hộp, hàm mục tiêu J hàm giá trị (value function)       , J i  * j   i  * j   i   jU j j  1,2, , n y (i ) Quá trình tối ưu dừng số tầng đạt đến giá trị nmax n max  T Tstage The 2008 National Conference on Mechatronics, Danang, Vietnam 2.4  Các bước chuẩn bị để giải toán tối ưu Rời rạc hóa khơng gian ngõ Việc lựa chọn kích thước hộp khơng gian ngõ địi hỏi thỏa hiệp vấn đề kích thước hộp nhỏ số hộp khơng gian ngõ tăng, độ xác toán tối ưu tăng lên Tuy nhiên việc tăng số hộp gặp phải trở ngại đòi hỏi nhớ lớn, thời gian xử lý tăng Số hộp không gian ngõ xác định cách làm mịn không gian ngõ lời giải tối ưu không thay đổi tăng số hộp lên Kích thước chiều thứ k hộp khơng gian ngõ kí hiệu εk, 2  k  k , k  1,2, , q n yk q số ngõ ra, n yk số phần tử rời rạc hóa từ ngõ thứ k (hay cịn gọi số phần tử chiều thứ k), k biên độ giới hạn ngõ thứ k Để xác định số hộp không gian ngõ ra, ta gọi i, j, k, l, m,… số hộp tương ứng với chiều thứ 1, 2, 3, 4, 5,… Gọi nyi, nyj, nyk, nyl,…là số phần tử chiều thứ 1, 2, 3, 4,…Khi số hộp Cijklm = i + (j-1)nyi + (k-1)nyinyj + (l-1)nyinyjnyk + (m-1)nyinyjnyknyl + …  Giới hạn tần số tín hiệu điều khiển Nếu tín hiệu điều khiển tối ưu thiết kế để phi cơng thực nó, tần số tín hiệu phải giới hạn khả thực người (trong khoảng 0.3-10rad/s, gh = 10rad/s) Để giới hạn tần số ta giới hạn khoảng thời gian lần thay đổi tín hiệu điều khiển (tmp), nghĩa tmp   gh 2 Số tầng mà tín hiệu điều khiển (+μ –μ ) cần phải trải qua trước thay đổi sang (μ +μ ) t mp 1 n mp  (4) Tstage  Động lực học hệ thống điều khiển Đáp ứng actuator khơng tức thời, mà có thời gian trễ Do để thiết kế tín hiệu điều khiển bay thực nghiệm nên đưa khâu trễ vào xung vuông Giả thiết ta dùng khâu trễ bậc tín hiệu sau hiệu chỉnh có trễ hình rudder -5 time (s) Hình 5: tín hiệu điều khiển tối ưu (có trễ) Tín hiệu điều khiển khoảng thời gian tầng thứ i (i-1) u (t )  (u new  uold ).(1  e   )u old  t  ( i 1) Tstage /  với uold, unew giá trị xung vuông (+μ –μ ) tầng (i-1) i The 2008 National Conference on Mechatronics, Danang, Vietnam  Thiết lập giá trị đầu/cuối biên độ tín hiệu điều khiển bay thử nghiệm uopt(t) Tín hiệu điều khiển tối ưu uopt(t) thêm vào tín hiệu điều khiển uo(t) MB bay (trim condition) để tạo liệu bay tối ưu cần thiết cho việc nhận dạng MB, u(t) = uo(t) + uopt(t) Như tín hiệu uopt(t) phải có giá trị zero thời điểm bắt đầu kết thúc việc tạo liệu bay tối ưu hình sau aileron 0.2 0.1 0 10 time (s) 15 20 Hình 6: Tín hiệu điều khiển tối ưu uopt(t) thêm vào tín hiệu điều khiển uo(t) = 0.1 Điều đảm bảo an toàn cho chuyến bay, giúp cho phi cơng phục hồi trạng thái bay ban đầu Cần phải ý thêm kết thúc uopt(t), điều kiện nmp (4) phải thỏa mãn Nghĩa đạt đến thời gian yêu cầu kết thúc uopt(t) mà có tín hiệu điều khiển có số tầng tác động chưa đạt nmp cho phép kéo dài thêm số tầng nửa để (4) thỏa mãn Sau uopt(t) phép trở zero  Hiệu chỉnh biên độ tín hiệu điều khiển Có hai lý dẫn đến việc hiệu chỉnh (giảm) biên độ tín hiệu điều khiển :  Ở tầng thứ i, khơng có luật điều khiển (+μ –μ ) đưa MB đến hộp nằm không gian ngõ thõa điều kiện ràng buộc  Hàm tiêu không tăng MB từ tầng thứ i đến i+1 Biên độ giảm theo cách sau  j   j   j  j   j ,    Thiết kế tín hiệu điều khiển nhiều ngõ vào Việc thiết kế tín hiệu điều khiển nhiều ngõ vào để bay thử nghiệm nhận dạng MB thường gặp khó khăn thực tế phi cơng bay thử nghiệm gặp phải vấn đề lúc điều khiển nhiều tín hiệu (cần ga, elevator, aileron, rudder…) Để giải vấn đề này, giải thuật tối ưu đưa khoảng thời gian chuyển (tsw) cho tín hiệu điều khiển, khoảng thời gian có tín hiệu điều khiển phép thay đổi, tín hiệu cịn lại giữ ngun (tham khảo thêm phần Thiết kế tín hiệu điều khiển nhiều ngõ vào [1]) t n sw  sw Tstage r(deg) -5 10 15 20 10 15 20 a(deg) -5 Hình 7: Thứ tự điều khiển rudder aileron The 2008 National Conference on Mechatronics, Danang, Vietnam Các kết tính tốn nhận xét beta(deg) ail(deg) -5 10 15 -2 10 15 r(deg/s) -0.1 10 15 10 15 10 15 20 10 15 20 10 15 20 10 15 20 20 -20 20 phi(deg) alt(m) 195 -20 205 200 20 20 0.1 ay(g) -5 20 p(deg/s) rdr(deg) 0 20 -20 20 Hình 8: đáp ứng MB tín hiệu điều khiển xung vuông 3-2-1-1 Optimal Input and Output Variables for Lateral Maneuver (deg) IOPTU 2 -5 p(deg/s) a(deg) -5 10 15 -2 10 15 10 15 20 10 15 20 10 15 20 10 15 20 -20 20 -20 20 (deg) ay(g) 20 0.1 20 20 r(deg/s) r(deg) 0 -0.1 -20 10 15 20 Hình 9: đáp ứng MB tín hiệu điều khiển tối ưu (số lượng tham số cần ước lượng : 13, số tầng (stages) : 70, số ngõ : 5, số box không gian ngõ ra: 85 = 32768 boxes) The 2008 National Conference on Mechatronics, Danang, Vietnam Căn vào bảng ta có số nhận xét sau đây:  Với tín hiệu điều khiển tối ưu, độ xác tham số ước lượng tăng thêm 17% so với việc dùng tín hiệu xung vng (stdv = 2%), 6% (stdv = 5%, 10%)  Nếu không kể hai tham số khơng quan trọng nói (Cnδa, Clδr), tham số ước lượng có sai số so với giá trị thực MB STDV 2% 5% 10% Square Inputs < 6.1% < 4.7% < 10.3% Optimal Inputs < 2.1% < 4.2 % < 8.4 %  Trong khoảng nhiễu đo có cấp độ nhỏ 10% giá trị đo, phương pháp ML cho kết ước lượng tốt dùng tín hiệu xung vng hay tín hiệu điều khiển tối ưu Kết luận Trong báo ảnh hưởng dạng tín hiệu vào đến độ xác tham số ước lượng nghiên cứu tín hiệu điều khiển sóng vng 3-2-1-1 tín hiệu điều khiển tối ưu Bằng so sánh ta thấy tín hiệu điều khiển tối ưu giúp làm giảm 17% sai số ước lượng so với dùng tín hiệu 3-2-1-1 (nhiễu đo cấp độ 2%), 6% (nhiễu đo cấp độ 5%, 10%) Kết tín hiệu điều khiển sóng vng 3-2-1-1 cho ước lượng tốt song tín hiệu điều khiển tối ưu lại thích hợp trường hợp cần phải giới hạn ngõ vào đáp ứng MB, đảm bảo tính bền vững so với nhiễu động Tài liệu tham khảo [1] [2] [3] [4] [5] Lê Thị Minh Nghĩa, Ngơ Đình Trí, Estimating Aircraft Stability and Control Parameters from Flgiht Test Data, Đà Nẵng VCM2008 Vladislav Klein, Eugen A.Morelli, Aircraft System Identification-Theory and Practice AIAA, 2006 Randall D.Grove, Roland L Bowles, Stanley C Mayhew, A procedure for estimating stability and control parameters from flight test data using maximum likelihood methods Nasa Technical Note, 1972 Eugene A Morelli, Practical Input Optimization for Aircraft Parameter Estimation Experiments, Nasa Technical Note, 1997 Frank Lewis, Vassilis Syrmos, Optimal Control, John Wiley & Sons, 1995 Bảng 1: Các tham số MB ước lượng phương pháp EE & ML (xung vuông) Square Inputs Paramete True r Value Equation Error Maximum Likelihood (Aerosonde_lat_data1.mat) stdv = 2% stdv = 5% Standar Standar Calculate d Erro Cal Erro Cal d Erro d STDV Deviatio r (%) Value r Value Deviatio r Value n n -0.8793 6.20E-05 5.9 0.8282 2.53E-03 0.2 0.8278 6.47E-03 0.3 -0.0747 3.76E-05 0.4 0.0711 1.47E-03 5.2 0.0719 3.68E-03 4.1 stdv = 10% Cal Erro STDV Value r 0.8370 1.43E-02 0.8 0.0827 7.51E-03 10.3 CYbeta -0.8300 CYda -0.0750 CYdr 0.1914 CYo 0.0000 Clbeta -0.1300 Clp -0.5051 7.89E-05 0.1 0.1926 2.80E-03 0.00E+0 0.0000 6.45E-07 0.0 0.0000 -0.1543 6.96E-04 18.7 0.1297 1.01E-03 -0.5020 1.96E-03 0.6 0.5048 2.90E-03 Clr 0.2519 0.2518 Clda -0.1695 1.66E-03 0.0 0.2540 2.29E-03 0.8 0.2514 4.07E-03 0.2 0.2622 8.05E-03 4.1 -0.1709 5.75E-04 0.9 0.1689 1.03E-03 0.4 0.1682 1.41E-03 0.8 0.1736 2.60E-03 2.4 Cldr 0.0024 0.0079 Clo 0.0000 0.0000 Cnbeta 0.0726 0.0767 Cnp -0.0690 Cnr -0.0946 6.27E-07 5.6 0.0711 2.94E-04 2.0 0.0715 4.66E-04 1.5 0.0724 9.77E-04 0.3 -0.0690 2.22E-06 0.0 0.0732 1.11E-03 6.1 0.0715 1.71E-03 3.6 0.0667 3.45E-03 3.3 -0.0946 1.20E-06 0.0 0.0922 5.25E-04 2.5 0.0938 1.31E-03 0.8 0.0941 2.40E-03 0.6 Cnda 0.0108 0.0112 Cndr -0.0693 Cno 0.0000 ∑σ 0.1912 0.6 0.1824 7.68E-03 4.7 0.1858 1.45E-02 0.00E+0 0.0 0.0000 0.00E+00 0.0 0.0000 0.2 0.1303 1.52E-03 0.2 0.1341 3.42E-03 0.1 0.5023 4.02E-03 0.6 0.5127 7.09E-03 2.9 0.0 3.1 1.5 4.14E-04 231.0 0.0024 7.61E-04 0.6 0.0019 1.48E-03 20.3 0.0032 3.74E-03 35.2 0.00E+0 0.00E+0 1.54E-05 0.0 0.0000 0.0 0.0000 0.00E+00 0.0 0.0000 0.0 7.01E-07 3.5 0.0093 3.45E-04 13.7 0.0099 5.33E-04 8.7 0.0113 1.11E-03 4.8 -0.0703 4.16E-07 1.4 0.0692 2.24E-04 0.2 0.0694 5.08E-04 0.1 0.0689 1.11E-03 0.6 0.00E+0 0.00E+0 0.0000 4.20E-09 0.0 0.0000 0.0 0.0000 0.00E+00 0.0 0.0000 0.0 7.57E-06 3.45E-05 1.59E-04 6.42E-04 Bảng 2: Các tham số MB ước lượng phương pháp EE & ML (Tín hiệu tối ưu) Optimal Inputs Paramete True r Value Equation Error Maximum Likelihood (Aerosonde_lat_opt_data2.mat) stdv = 2% stdv = 5% Standar Calculate d Erro Cal Erro Cal Erro d STDV STDV Deviatio r (%) Value r Value r Value n -0.8784 1.01E-04 5.8 0.8254 2.28E-03 0.6 0.8323 4.85E-03 0.3 -0.0746 1.16E-04 0.5 0.0736 1.96E-03 1.8 0.0755 5.24E-03 0.7 stdv = 10% Cal Value STDV Erro r 0.8180 1.04E-02 1.4 0.0752 9.67E-03 0.3 CYbeta -0.8300 CYda -0.0750 CYdr 0.1914 CYo 0.0000 Clbeta -0.1300 Clp -0.5051 1.42E-04 0.2 0.1922 2.24E-03 0.4 0.1933 6.42E-03 1.0 0.1753 1.27E-02 0.00E+0 -0.0008 1.68E-06 0.0 0 0.0 0 0.0 0.0000 -0.1516 1.75E-03 16.6 0.1307 9.88E-04 0.5 0.1294 1.98E-03 0.5 0.1318 4.44E-03 -0.4925 5.98E-03 2.5 0.5109 2.86E-03 1.1 0.5040 5.73E-03 0.2 0.5148 1.08E-02 Clr 0.2519 0.2571 Clda -0.1695 2.98E-03 2.1 0.2515 1.27E-03 0.1 0.2500 2.52E-03 0.8 0.2572 6.01E-03 2.1 -0.1679 1.68E-03 1.0 0.1708 8.23E-04 0.8 0.1687 1.72E-03 0.5 0.1706 3.38E-03 0.7 Cldr 0.0024 0.0095 0.1910 8.4 0.0 1.4 1.9 9.79E-04 296.9 0.0008 7.03E-04 65.1 0.0005 1.47E-03 81.2 0.0047 3.48E-03 95.7 0.0000 0.0002 Cnbeta 0.0726 0.0767 Cnp -0.0690 Cnr -0.0946 1.26E-06 5.6 0.0716 4.39E-04 1.3 0.0708 7.99E-04 2.5 0.0708 1.63E-03 2.4 -0.0690 4.03E-06 0.0 0.0704 1.48E-03 2.1 0.0719 2.68E-03 4.2 0.0727 5.55E-03 5.4 -0.0946 2.25E-06 0.0 0.0935 4.80E-04 1.2 0.0926 9.41E-04 2.1 0.0926 2.06E-03 2.2 Cnda 0.0108 0.0112 Cndr -0.0693 Cno 0.0000 ∑σ % change 5.70E-05 0.0 0 0.0 0 0.0 0.0000 0.00E+0 0.0 Clo 1.33E-06 3.5 0.0104 4.56E-04 3.9 0.0096 8.29E-04 10.8 0.0104 1.63E-03 3.3 -0.0703 8.90E-07 1.4 0.0690 2.09E-04 0.5 0.0685 4.17E-04 1.2 0.0693 8.43E-04 0.0 0.00E+0 0.00E+0 0.00E+0 0.0001 1.71E-08 0.0 0.0000 0.0 0.0000 0.0 0.0000 0.0 5.15E-05 2.88E-05 1.50E-04 6.02E-04 -17 -6 -6 Ghi chú: ∑σ2 tổng bình phương độ lệch chuẩn (giới hạn Cramer-Rao) tham số ước lượng, đặc trưng cho độ xác tham số ước lượng % change phần trăm thay đổi ∑σ2 (tín hiệu điều khiển tối ưu) so với ∑σ2 (tín hiệu điều khiển xung vng) Error sai số giá trị ước lượng so với giá trị thực ... nghiên cứu ? ?Thiết kế điều khiển logic mờ dùng giải thuật di truyền đa mục tiêu cho máy bay không người lái? ?? thực nhằm mục đích thiết kế điều khiển logic mờ cho máy bay KATA chế tạo bay tự động... TÀI: Thiết kế điều khiển logic mờ dùng giải thuật di truyền đa mục tiêu cho máy bay không người lái 2- NHIỆM VỤ LUẬN VĂN: - Mơ hình hóa nhận dạng hệ thống máy bay - Thiết kế điều khiển logic mờ cho. .. 4.1 Chỉnh định điều khiển mờ dùng giải thuật di truyền đa mục tiêu 48 4.2 Chỉnh định điều khiển mờ dùng giải thuật di truyền thông thường 53 4.3 Kết thiết kế điều khiển 55 Chương 5: Kết luận hướng