Nghiên cứu thiết kế hệ thống điều khiển xe hai bánh tự cân bằng

Số hóa Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên i http://www.lrc-tnu.edu.vn/ ĐẠI HỌC THÁI NGUYÊN TRƢỜNG ĐẠI HỌC KỸ THUẬT CÔNG NGHIỆP ––––––––––––––––– MẪN XUÂN HẢI NGHIÊN CỨU THIẾT KẾ HỆ THỐNG ĐIỀU KHIỂN XE HAI BÁNH TỰ CÂN BẰNG Chuyên ngành: Kỹ thuật điều khiển tự động hóa LUẬN VĂN THẠC SỸ KỸ THUẬT Thái Nguyên, năm 2014 Số hóa Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên ii http://www.lrc-tnu.edu.vn/ LỜI CAM ĐOAN Tên là: Mẫn Xuân Hải Sinh ngày 03 tháng 11 năm 1988 Học viên lớp cao học khoá 14 - Tự động hoá - Trƣờng Đại học Kỹ thuật Công nghiệp Thái Nguyên Hiện công tác Công ty Cổ phần Đầu tƣ Bất động sản Hapulico Tôi xin cam đoan: đề tài “Nghiên cứu thiết kế hệ thống điều khiển xe hai bánh tự cân bằng” thầy giáo, TS Nguyễn Duy Cƣơng hƣớng dẫn cơng trình nghiên cứu riêng tơi Tất tài liệu tham khảo có nguồn gốc, xuất xứ rõ ràng Tác giả xin cam đoan tất nội dung luận văn nhƣ nội dung đề cƣơng yêu cầu thầy giáo hƣớng dẫn Nếu sai tơi hồn tồn chịu trách nhiệm trƣớc Hội đồng khoa học trƣớc pháp luật Thái Nguyên, ngày tháng Tác giả luận văn Mẫn Xuân Hải năm 2014 Số hóa Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên iii http://www.lrc-tnu.edu.vn/ LỜI CẢM ƠN Sau sáu tháng nghiên cứu, làm việc khẩn trƣơng, đƣợc động viên, giúp đỡ hƣớng dẫn tận tình thầy giáo hƣớng dẫn TS Nguyễn Duy Cƣơng, luận văn với đề tài “Nghiên cứu thiết kế hệ thống điều khiển xe hai bánh tự cân bằng” hoàn thành Tác giả xin bày tỏ lòng biết ơn sâu sắc đến: Thầy giáo hƣớng dẫn TS Nguyễn Duy Cƣơng tận tình dẫn, giúp đỡ tác giả hoàn thành luận văn Khoa đào tạo Sau đại học, thầy giáo, cô giáo thuộc môn Kỹ thuật điện - Khoa Điện, phịng thí nghiệm Khoa Điện tử - Trƣờng Đại học Kỹ thuật Công nghiệp Thái Nguyên giúp đỡ tác giả suốt trình học tập nhƣ q trình nghiên cứu thực luận văn Tồn thể đồng nghiệp, bạn bè, gia đình ngƣời thân quan tâm, động viên, giúp đỡ tác giả suốt q trình học tập hồn thành luận văn Tác giả luận văn Mẫn Xuân Hải Số hóa Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên iv LỜI CẢM ƠN http://www.lrc-tnu.edu.vn/ Số hóa Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên v http://www.lrc-tnu.edu.vn/ MỤC LỤC CHƢƠNG I GIỚI THIỆU 1.1 Tại phải thiết kế xe hai bánh tự cân [1] 1.2 Nguyên lýcân xe hai bánh (two wheels self balancing) [1] 1.3 Ƣu nhƣợc điểm xe hai bánh tự cân [1] 1.3.1 Ƣu điểm xe hai bánh tự cân 1.3.2 Nhƣợc điểm xe hai bánh tự cân 1.4 Các khó khăn thiết kế điều khiển cho xe hai bánh tự cân 1.4.1 Tính phi tuyến, khả giữ thăng tƣợng xen kênh 1.4.2 Bất định mơ hình [2] 1.5 Tình hình nghiên cứu ngồi nƣớc 1.5.1 Một số dạng xe hai bánh tự cân dùng robot 1.5.1.1 nBot [3] 1.5.1.2 Balance bot I [4] 1.5.1.3 Balancing robot (Bbot [5]) 1.5.1.4 JOE [6] 1.5.1.5Loại Robot phục vụ ngƣời, kiểu rolling phục vụ ngƣời hãng TOYOTA 1.5.1.6 Segway [7] 10 1.5.1.7 Balancing scooter [9] 11 1.5.2 Mơ hình tốn [10] 12 1.5.3 Chiến lƣợc điều khiển 12 1.6 Động lực cho việc sử dụng điều khiểnPID thích nghi trực tiếp dựa sở mơ hình mẫu (Model Reference Adaptive Systems MRAS): 14 1.7 Thiết kế hệ thống điều khiển? Nhiệm vụ tác giả? 15 Kết luận Chƣơng I 16 Chƣơng II: MƠ HÌNH TỐN HỌC 17 Kết luận Chƣơng II 23 Chƣơng III: THIẾT KẾ VÀ MƠ PHỎNG BỘ ĐIỀU KHIỂN PID THÍCH NGHI TRỰC TIẾP DỰA TRÊN CƠ SỞ MƠ HÌNH MẪU ĐỂ ĐIỀU KHIỂN XE HAI BÁNH TỰ CÂN BẰNG 24 3.1 Lý thuyết điều khiển thích nghi theo mơ hình mẫu MRAS 24 Số hóa Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên vi http://www.lrc-tnu.edu.vn/ 3.1.1 Lịch sử phát triển hệ điều khiển thích nghi 24 3.1.2 Khái quát hệ điều khiển thích nghi 26 3.1.3 Cơ chế thích nghi – thiết kế điều khiển thích nghi dựa vào luật MIT: 32 51 52 3.3.1 Tính tốn thơng số cho điều khiển PID 52 3.3.2 Tính tốn thơng số cho điều khiển PID thích nghi 53 3.4 Mô hệ thống 55 Kết luận Chƣơng III 60 61 4.1 Giới thiệu hệ thống xe hai bánh tự cân 61 4.3 Cấu trúc điều khiển hệ thống 64 4.4 Sơ đồ điều khiển kết thực nghiệm 64 KẾT LUẬN – ĐÁNH GIÁ 67 TÀI LIỆU THAM KHẢO 68 Số hóa Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên vii http://www.lrc-tnu.edu.vn/ DANH MỤC HÌNH VẼ Hình 1.1: Trạng thái xe hai bánh đồng trục di chuyển địa hình phẳng, dốc[1]2 Hình 1.2: Mô tả nguyên lý giữ thăng [1] Hình 1.3: Mô tả cách bắt đầu di chuyển [1] Hình 1.4: nBot [3] Hình 1.5: Balance-bot [4] Hình 1.6: Balancing robot [5] Hình 1.7: Hình chụp JOE [6] Hình 1.8:Loại robot, kiểu Rolling TOYOTA 10 Hình 1.9: Segway [7] 11 Hình 1.10: Xe bánh tự cân Trevor Blackwell [9] 12 Hình 2.1: Sơ đồ tự bánh 18 Hình 2.2: Sơ đồ tự khung 20 Hình 3.1a: Hệ thích nghi tham số 30 Hình 3.1b: Hệ thích nghi tín hiệu 30 Hình 3.2: Điều khiển cấp cấp 32 Hình 3.3: Mơ hình đối tƣợng mơ hình mẫu 33 Hình 3.4a: Sự thay đổi tham số bp dẫn tới thay đổi đáp ứng đầu 34 Hình 3.4b: Đáp ứng đầu đối tƣợng (Yp), đáp ứng mơ hình mẫu (Yp1) sai lệch hai đáp ứng đầu (e) thay đổi tham số bp 35 Hình 3.5a: Bộ điều khiển thích nghi dựa vào luật MIT theo tham số Kb 35 Hình 3.5b: Kết việc thích nghi dựa vào luật MIT theo tham số Kb 36 Hình 3.6: Kết việc thích nghi Ka Kb 38 Hình 3.7: Việc chỉnh định Ka Kb với tốcđộ cao thích nghi 39 Hình 3.8: Tính phi tuyến hệ thống điều khiển thích nghi 40 Hình 3.9a: Hệ thống thích nghi đƣợc thiết kế theo phƣơng pháp ổn định Liapunov 47 Hình 3.9.b: Đáp ứng đầu mơ hình mẫu (Ym), mơ hình đối tƣợng (Yp), 48 sai lệch (e), tham số chỉnh định (Ka, Kb) 48 Hình 3.9.c: Hệ thống thích nghi đƣợc thiết kế theo phƣơng pháp ổn định Liapunov có bổ xung khâu tỷ lệ 49 Hình 3.9.d: Các đáp ứng nhận đƣợc tham số Ka, Kbbổ xung khâu tỷlệ 50 Số hóa Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên viii http://www.lrc-tnu.edu.vn/ Hình 3.10: Cấu trúc xe hai bánh tự cân với PID thƣờng 51 kênh 52 56 Hình 3.13: Kết mơ với PID thƣờng khơng có nhiễu 56 Hình 3.14: Kết mơ với PID thƣờng có nhiễu 57 57 58 58 cho góc nghiêng 59 cho độ di chuyển 59 Hình 4.1 Mơ hình thực nghiệm 61 62 4.3: Một số hình ảnh phần cứng 63 4.4: C 64 Hình 4.5: Tín hiệu góc nhận sử dụng không sử dụng lọc Kalman 65 4.6: Tín hiệu đặt tín hiệu phản hồi 65 CHƢƠNG I GIỚI THIỆU 1.1 Tại phải thiết kế xe hai bánh tự cân [1] Với robot di động, chúng thƣờng đƣợc chế tạovới ba bánh: hai bánh lái đƣợc lắp ráp đồng trục bánh nhỏ Có nhiều loại khác nhƣng kiểu thơng dụng Cịn xe bánh, thƣờng đầu xe có hai bánh truyền động đầu xe lại đƣợc gắn hai bánh lái Việc thiết kế ba hay bốn bánh làm cho xe/ robot di động đƣợc thăng ổn định nhờ trọng lƣợng đƣợc chia cho hai bánh lái bánh đi, hay khác để đỡ trọng lƣợng xe Nếu trọng lƣợng đƣợc đặt nhiều vào bánh lái xe/robot khơng ổn định dễ bị ngã, cịn đặt nhiều vào bánh hai bánh khả bám Nhiều thiết kế xe/robot di chuyển tốt địa hình phẳng, nhƣng khơng thể di chuyển lên xuống địa hình lồi lõm (mặt phẳng nghiêng) Khi di chuyển lên đồi, trọng lƣợng xe/robot dồn vào đuôi xe làm bánh lái khả bám trƣợt ngã, bậc thang, chí dừng hoạt động quay trịn bánh xe Khi di chuyển xuống đồi, việc tệ hơn, trọng tâm thay đổi phía trƣớc chí làm xe/robot bị lật úp di chuyển bậc thang Hình 1.1trạng thái xe ba bánh di chuyển với độ dốc 20o Ngƣợc lại, xe dạng hai bánh đồng trục lại thăng linh động di chuyển địa hình phức tạp, thân hệ thống không ổn định Khi leo sƣờn dốc, tự động nghiêng trƣớc giữ cho trọng lƣợng dồn hai bánh lái Tƣơng tự vậy, bƣớc xuống dốc, nghiêng sau giữ trọng tâm rơi vào bánh lái Chính vậy, khơng có tƣợng trọng tâm xe rơi vùng đỡ bánh xe để gây lật úp Hình 1.1: Trạng thái xe hai bánh đồng trục di chuyển địa hình phẳng, dốc[1] Đối với địa hình lồi lõm ứng dụng thực tế, thăng xe hai bánh mang lại nhiều ý nghĩa thực tiễn giới hạn ổn định xe ba bánh truyền thống 1.2 Nguyên lýcân xe hai bánh (two wheels self balancing) [1] Hình 1.2: Mô tả nguyên lý giữ thăng [1] Đối với xe ba hay bốn bánh, việc thăng ổn định chúng nhờ trọng tâm chúng nằm bề mặt chân đế bánh xe tạo Đối với xe bánh có cấu trúc nhƣ xe đạp, việc thăng không di chuyển hồn tồn khơng thể, việc thăng xe dựa tính chất quay hồi chuyển hai bánh xe quay Còn xe hai bánh tự cân bằng, loại xe có hai 56 3.12 xe hai bánh Kết mô với PID thƣờng cho hệ thống xe hai bánh: Hình 3.13: Kết mơ với PID thường khơng có nhiễu 57 Hình 3.14: Kết mơ với PID thường có nhiễu Qua kết mơ góc nghiêng độ dịch chuyển ta thấy rằng, chƣa có nhiễu hệ thống sau thồi gian khoảng 1.5s xe segway trở lại vị trí thăng ổn định, nhiên có nhiễu gần nhƣ khơng thể trở lại đƣợc vị trí cân bằng, điều làm cho xe ổn định, di chuyển khó khăn Để khắc phục điều này, tác giả sử dụng điều khiển PID thích nghi Cấu trúc mơ xe hai bánh tự cân với PID thích nghi: 3.15 58 3.16: 3.17: khơng có nhiễu có nhiễu 59 3.18: PID1 cho góc nghiêng 3.19: cho độ di chuyển 60 Nhƣ vậy, sử dụng điều khiển PID thích nghi cho hệ thống xe hai bánh, kết đầu góc nghiêng độ dịch chuyển ổn định nhanh thăng tốt hơn, đồng thời có nhiễu hệ thống thời gian ổn định nhanh hơn, mức độ dao động bé nhiều so với sử dụng PID thƣờng Kết luận Chƣơng III sở MRAS để điều khiển hệ thống xe hai bánh tự cân Kết điều khiển đƣợc kiểm chứng mô phần mềm Matlab simulink Qua kết mơ có kết luận: - Hệ thống hoạt động ổn định; - Góc nghiêng nhanh chóng 0, giúp cho việc ổn định tốt cho xe hai bánh - Giữ đƣợc độ ổn định tín hiệu bù phù hợp để khử tín hiệu nhiễu Kết so sánh với dùng PID thƣờng tốt hơn, giữ ổn định thăng cho xe tốt - Từ kết mô nhận thấy ƣu điểm hệ điều khiển thích nghi trực tiếp là: thơng số đối tƣợng thay đổi, điều khiển tự động hiệu chỉnh thông số Kp, Ki, Kd sau khoảng thời gian xác định, xe hai bánh nhanh chóng tiến tới ổn định 61 CHƢƠNG IV 4.1 Giới thiệu hệ thống xe hai bánh tự cân Hình 4.1 Mơ hình thực nghiệm Trên mơ hình thực nghiệm trên, hệ thống sử dụng hai động để truyền động cho hai bánh xe trái phải, hai động đƣợc cung cấp điện áp qua mạch công suất Giá trị điện áp đầu mạch công suất đƣợc điều khiển thông qua PWM xuất từ Arduino Board Tín hiệu góc phản hồi từ sensor góc (accelerometer) vận tốc góc (gyroscope) giao tiếp I2C (giao tiếp số) gửi Arduino (mạch điều khiển) Đồng thời mơ hình cịn có mạch logic để tránh trùng dẫn cho mạch cơng suất 4.2 Cấu trúc phần cứng 62 4.2: Microcontroller: Arduino board 63 Sensor: acclerometor gyroscope DC motor: 24V, 500 vịng/ phút, 500W Battery: 12V, 12ah 4.3: Một số hình ảnh phần cứng 64 4.3 Cấu trúc điều khiển hệ thống 4.4: 4.4 Sơ đồ điều khiển kết thực nghiệm 65 Output with kalman filter Output without kalman filter 270 ° Jfdkjffjdkkdjlkajklfj 180 ° 90 ° Hình 4.5: Tín hiệu góc nhận sử dụng khơng sử dụng lọc Kalman 4.6: Tín hiệu đặt tín hiệu phản hồi Với kết hình 4.5 ta thấy rằng, tín hiệu nhận đƣợc sử dụng lọc Kalman tốt nhiều không sử dụng lọc Kalman, điều đảm bảo hệ thống 66 nhận đƣợc tín hiệu phản hồi tốt hơn, tín hiệu điều khiển đƣa xác hơn, giúp cho xe dễ dàng ổn định phản ứng xác với nhiễu Với kết hình 4.6, kết đầu hệ thống sử dụng điều khiển PID, tác giả thực nghiệm đƣợc với điều khiển PID mà chƣa thực đƣợc với điều khiển PID thích nghi việc mã hóa điều khiển chƣa thực đƣợc Khi xe vị trí cân bằng, ta tác động nhiễu tới hệ thống, hệ thống phản ứngđể sau thời gian hệ thống trở lại vị trí cân Kết luận Chƣơng IV Trong Chƣơng IV, tác giả tiến hành thực nghiệm xe hai bánh tự cân đạt đƣợc kết khả quan thực nhận tín hiệu phản hồi qua lọc Kalman sử dụng điều khiển PID Khi có nhiễu tác động đến hệ thống, hệ thống phản ứng để đƣa nhanh hệ thống trạng thái ổn định 67 KẾT LUẬN – ĐÁNH GIÁ Luận văn thực công việc sau: - Đã tìm hiểu đối tƣợng mơ hình xe hai bánh tự cân phịng thí nghiệm trƣờng ĐH KTCN - Thiết kế điều khiển PID kinh điển - Thiết kế điều khiển PID thích nghi - Tiến hành mô sử dụng điều khiển PID kinh điển điều khiển PID thích nghi, tiến hành thực nghiệm điều khiển cho điều khiển xe hai bánh tự cân phịng thí nghiệm trƣờng ĐH KTCN So sánh rút kết luận Đánh giá nội dung đề tài: Đề tài hoàn thành nội dung yêu cầu Kết đề tài sử dụng để thiết kế điều khiển sở mơ hình mẫu để điều khiển hệ thống thực nhƣ hệ thống rađa, máy bay không ngƣời lái… Những kiến nghị nghiên cứu - Xây dựng mơ hình điều khiển hồn thiện với mục đích nâng cao chất lƣợng, tăng khả điều khiển mơ hình xe hai bánh tự cân 68 TÀI LIỆU THAM KHẢO [1] Mai Tuấn Đạt, “Xe hai bánh tự cân di chuyển đia hình phẳng”, Luận văn tốt nghiệp, 2005 [2] Nguyen Duy Cuong, “Advanced Controllers for Electromechanical Motion Systems”, Doctorate dissertation, 2008 [3] http://www.geology.smu.edu/~dpa-www/robo/nbot/index.html [4] http://web.mit.edu/sanghyuk/www/balance_bot.html [5] http://www.wulabs.org/bbot.html [6] http://leiwww.epfl.ch/joe [7] http://www.segway.com [8] Lammerts, Ivonne M M., 1993, “Adaptive Computed Reference Computed Torque Control of Flexible Manipulators”, PhD thesis, Eindhoven University of Technology, Eindhoven, The Netherlands [9] http://www.tbl.org/scooter.html [10] Ayca Gocmen, “Design of two wheeled electrical Vehicle”, Master thesis, 2011 [11] S W Nawawi, M N Ahmad and J H S Osman, “Real-Time Control of a Two-Wheeled Inverted Pendulum Mobile Robot”, World Academy of Science, Engineering and Technology, Issue 39, pp 214-220 2008 [12] S C Lin, C C Tsai and W L Lou, 2007, “Adaptive Neural Network Control of a Self-balancing Two-wheeled Scooter”, The 33rd Annual Conference of the IEEE Industrial Electronics Society (IECON), Nov 5-8 2007, pp 868-873, Taipei, Taiwan [13] W Zhou, “Platform for Ergonomic Steering Methods Ġnvestigation of "Segway-Style" Balancing Scooters”, M.Sc Thesis, University of Waikato, New Zealand, 2008 69 [14] G Chi, J Hausbach and B Hunter, “Segbot”, Senior Design Project, University of Illinois at Urbana-Champaign, USA, 2005 [15] S C Lin, C C Tsai and H C Huang, “Nonlinear Adaptive Sliding-Mode Control Design for Two-Wheeled Human Transportation Vehicle”, Proceedings of the 2009 IEEE International Conference on Systems, Man, and Cybernetics, October 2009, pp.1965-1970, San Antonio, TX, USA, 2009 [16] H Tirmant, M Baloh, L Vermeiren, T M Guerra and M Parent, “B2, An Alternative Two Wheeled Vehicle for an Automated Urban Transportation System”, IEEE Intelligent Vehicle Symposium, June 17-2 2002, pp 594-603 [17] C C Tsai, C K Chan and Y H Fan, “Planned Navigation of a Self-balancing Autonomous Service Robot”, IEEE International Conference on Advanced Robotics and Its Social Impacts, Aug 23-25 2008, Taipei, Taiwan [18] K M Goher and M O Tokhi, “Development, Modeling and Control of a Novel Design of Two-Wheeled Machines”, Cyber Journals Multidisciplinary Journals in Science and Technology, Journal of Selected Areas in Robotics and Control (JSRC), December Edition, 2010 [19] S Sridharan and B Zoghi, “Control System Project: Rfid-Based Access Human Transporter”, American Society for Engineering Education, 2009 Annual Conference & Exposition, 2009 [20] P Pannil, A Klaeoyotha, P Ukakimaparn, T Trisuwannawat, K Tirasesth and N Kominet, “Development of Inverted Pendulum System at KMITL”, International Symposium on Communications and Information Technologies, pp 389-393, 2008 [21] S Burdette, “A Zilog ZNEO based Self-Balancing Robot with PID Control”, Project Report, The George Washington University, USA, 2007 70 [22] L J Butler and G Bright, “Feedback Control of a Self-balancing Materials Handling Robot”, 2008 10th Intl Conf on Control, Automation, Robotics and Vision, 17–20 December 2008, pp 274-278, Hanoi, Vietnam [23] R C Ooi, “Balancing a Two-Wheeled Autonomous Robot”, Final Year Thesis, The University of Western Australia School of Mechanical Engineering, Faculty of Engineering and Mathematical Sciences University of Western Australia, Australia, 2003 [24] X Ruan and J Zhao, “The PWM Servo and LQR Control of a Dual-wheel Upright Self-balancing Robot”, 2008 International Symposiums on Information Processing, pp 586-590 [25] P Oryschuk, A Salerno, A M Al-Husseini and J Angeles, “Experimental Validation of an Underactuated Two-Wheeled Mobile Robot”, IEEE/ASME Transactıons on Mechatronıcs, Vol 14, No 2, April 2009, pp 252-257 [26] S Garg, “Development of Self-Balanced Robot and Its Controller”, B.Sc Thesis, Mechanical Engineering Department National Institute of Technology, Rourkela, India, 2010 [27] S Jeong and T Takahashi, “Wheeled Inverted Pendulum Type Assistant Robot: Inverted Mobile, Standing, and Sitting Motions”, Proceedings of the 2007 IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems, Oct 29 - Nov 2007, pp 1932-1937, San Diego, CA, USA [28] K C R Ho, “Balancing Wheeled Robot”, Research Project, University of Southern Queensland, Australia, 2005 [29] Nguyen Duy Cuong, Gia Thi Dinh, Nguyen Van Lanh, “Direct MRAS based an Adaptive Control System for a Two – Wheel Mobile Robot”, ICCRC 2014 ... phải thiết kế xe hai bánh tự cân [1] 1.2 Nguyên l? ?cân xe hai bánh (two wheels self balancing) [1] 1.3 Ƣu nhƣợc điểm xe hai bánh tự cân [1] 1.3.1 Ƣu điểm xe hai bánh tự cân ... Với mục tiêu Thiết kế, Điều khiển PID thích nghi cho hệ thống xe hai bánh tự cân bằng, tác giả cần tiến hành bƣớc sau: 1- Thiết lập mơ hình tốn học cho hệ thống xe hai bánh tự cân bằng; - Dựa... thuộc tính xe hai bánh tự cân Do việc thiết kế điều khiển phải quan tâm tới vấn đề thách thức thực điều khiển xe hai bánh tự cân 1.4.2 Bất định mơ hình [2] Trong thực tế, hệ thống điều khiển chuyển