Điều khiển pid mờ thích nghi ứng dụng điều khiển máy bay cánh bằng

i LỜI CẢM ƠN Tôi chân thành cảm ơn tất thầy cô môn Điều Khiển Tự Động, người tận tình truyền đạt kiến thức kinh nghiệm cho thời gian học tập trình thực luận văn Xin đặc biệt gửi lời cảm ơn đến TS HUỲNH THÁI HOÀNG trực tiếp truyền đạt kinh nghiệm thực tế kiến thức quý báu giúp hoàn thành luận văn Xin chân thành cảm ơn thầy cô môn Kỹ Thuật Hàng Không, nhiệt tình hướng dẫn tìm hiểu mô hình hoạt động máy bay, đặc biệt TS NGUYỄN ANH THI dẫn kiến thức cách tính toán thông số máy bay mô hình Cảm ơn bạn học khoá Cao Học K15 Học viên khoá trước có góp ý quý giá trình thực Cuối xin gửi lời cảm ơn đến tất người thân gia đình Cảm ơn đến ba mẹ dành cho tình cảm sâu sắc, cho quan tâm, động viên, chăm sóc trình học hoàn thành chương trình học Cao Học Tác giả luận văn TRẦN QUỐC DŨNG ii MỤC LỤC LỜI CẢM ƠN i MUÏC LUÏC ii DANH MỤC CÁC KÝ HIỆU .iv DANH MỤC CÁC HÌNH VẼ viii MỞ ÑAÀU Chương 1: TỔNG QUAN .3 1.1 Nguyên tắc điều khiển bay cánh 1.2 Hệ thống điều khiển bay tự động (autopilot) .6 1.2.1 Hệ thống điều khiển ngang/ hướng .8 1.2.2 Way point tracker 1.2.3 Điều khiển cao độ tốc độ 11 1.3 Mục tiêu luận văn 13 1.4 Tóm tắt nội dung luận vaên 14 Chương 2: ĐIỀU KHIỂN PID MỜ THÍCH NGHI HỆ PHI TUYẾN 15 2.1 Giới thiệu điều khiển PID 15 2.2 Lý thuyết điều khiển mờ 16 2.2.1 Giới thiệu .16 2.2.2 Cấu trúc điều khiển mờ 18 2.2.3 Quy tắc điều khiển mờ 19 2.2.4 Phương pháp thiết kế điều khiển mờ .20 2.3 Lý thuyết điều khiển thích nghi 21 2.4 Điều khiển mờ thích nghi hệ phi tuyến 24 2.5 Điều khiển PID mờ thích nghi hệ phi tuyến .25 iii Chương 3: CƠ SỞ LÝ THUYẾT MÁY BAY CÁNH BẰNG 27 3.1 Giới thiệu 27 3.2 Động lực học máy bay 28 3.2.1 Các hệ tọa độ thường dùng 28 3.2.2 Phương trình chuyển động máy bay 32 3.2.3 Lý thuyết xáo động nhoû .34 3.3 Đặc tính làm việc máy bay 39 3.4 Mô máy bay cánh dùng Simulink 42 Chương 4: ỨNG DỤNG 49 4.1 Điều khiển máy bay dùng điều khiển PID mờ thích nghi 49 4.1.1 Giới thiệu sơ đồ khối điều khiển máy bay 49 4.1.2 Mô hình sau thiết kế hồi tiếp PI: 53 4.1.3 Thiết kế điều khiển PID 55 4.1.4 Thiết kế PID mờ thích nghi 57 4.2 Keát điều khiển máy tính 61 4.2.1 Bộ điều khiển PID: 61 4.2.2 Bộ điều khiển PID mờ thích nghi 63 4.3 So sánh, nhận xét đánh giá 76 Chương 5: KẾT LUẬN 77 5.1 Keát luaän 77 5.2 Đóng góp khoa học luận văn .77 5.3 Hướng phát triển luận văn 78 PHUÏ LUÏC .79 TÀI LIỆU THAM KHẢO 87 iv DANH MUÏC CÁC KÝ HIỆU Ký hiệu chung Ký hiệu Định nghóa Đơn vị a vận tốc âm m/s ac aerodynamic center, tâm khí động m AR aspect ratio cánh - ARt aspect ratio đuôi ngang - ARv aspect ratio đuôi đứng - b sải cánh m bv chiều cao đuôi đứng m c bề rộng cánh m ce bề rộng elevator m cf bề rộng flap m cg vị trí trọng tâm m CD hệ số lực cản máy bay - C Db base drag coefficient - C D0 zero-lift drag coefficient - clα độ dốc đường lực nâng cánh chiều CL hệ số lực nâng máy bay - C Lt hệ số lực nâng đuôi ngang - rad-1 v C L0 lift coefficient for zero angle of attack - C Lw hệ số lực nâng cánh - C Lα độ dốc đường lực nâng máy bay Cm hệ số moment nhào - C m0 hệ số moment nhào góc - D lực cản N Dp đường kính chong chóng m h đuôi ngang (Tailplane) l chiều dài máy bay m lf chiều dài thân m L lực nâng N n hệ số tải lực - S diện tích cánh m2 Swf diện tích cánh tà m2 St diện tích đuôi ngang m2 Sv diện tích đuôi đứng m2 S wet w diện tích ướt cánh m2 U vận tốc máy bay v đuôi đứng (Vertical tail) wf chiều rộng thân lớn m zf vertical height of fuselage at wing root m rad-1 m/s vi zw wing distance to fuselage centerline m Hệ số đạo hàm ổn định C Dα ∂C D / ∂α rad-1 C Lα ∂C L / ∂α rad-1 C mα ∂C m / ∂α rad-1 ∂C mT / ∂α rad-1 C yβ ∂C y / ∂β rad-1 C lβ ∂C l / ∂β rad-1 C nβ ∂C n / ∂β rad-1 C nT ∂C nT / ∂β rad-1 C mT β α Ký hiệu Hy Lạp α góc deg, rad β 1− M - sideslip angle deg, rad γ flight path angle deg, rad ψ heading angle (yaw angle), góc hướng deg, rad θ pitch angle, góc chúc ngóc deg, rad φ bank angle (roll angle), góc nghiêng deg, rad Γ dihedral angle, góc vênh cánh deg, rad vii δ góc điều khiển deg, rad ∆ độ tăng - η hiệu suất, span fraction - λ taper ratio - µ hệ số nhớt - ρ khối lượng riêng không khí σ sidewash angle slug/ft3 viii DANH MỤC CÁC HÌNH VẼ Hình 1.1: Các quy ước chung cho máy bay Hình 1.2: Quy trình đặc thù maùy bay .4 Hình 1.3: Các mặt điều khiển máy bay Hình 1.4: Quan hệ điều khiển-đáp ứng máy bay Hình 1.5: Sơ đồ khối hệ thống điều khiển tự động ngang (lateral autopilot) Hình 1.6: Máy bay chuyển động đổi hướng phối hợp (coordinated turn) 10 Hình 1.7: Nguyên tắc điều khiển hướng 11 Hình 1.8: Sơ đồ khối hệ thống điều khiển tự động dọc (longitudinal autopilot) 12 Hình 2.1: Bộ điều khiển PID 15 Hình 2.2: Điều khiển trực tiếp 16 Hình 2.3: Điều khiển bù nhiễu .17 Hình 2.4: Điều khiển thích nghi mờ .17 Hình 2.5: Điều khiển thích nghi mờ .18 Hình 2.6: Sơ đồ khối điều khiển thích nghi 22 Hình 2.7: Sơ đồ khối điều khiển thích nghi có mô hình mẫu 23 Hình 2.8: Sơ đồ khối điều khiển thích nghi tự chỉnh định .23 Hình 2.9: Điều khiển mờ thích nghi .24 Hình 2.10: Điều khiển PID mờ thích nghi 26 Hình 3.1: Mối quan hệ vận tốc gốc góc quay Euler 30 Hình 3.2: Đồ thị biểu diễn phụ thuộc CL vào góc α 39 Hình 3.3: Đồ thị biểu diễn tỉ số CL C 40 D Hình 3.4: Điều kiện để ổn định dọc tónh 41 ix Hình 3.5: Xét ổn định maùy bay 42 Hình 3.6: Sơ đồ mô tả cấu trúc khối máy bay .43 Hình 3.7: Sơ đồ cấu trúc bên khối mô trạng thái máy bay.44 Hình 3.8: Sơ đồ bên khối mô hình toán máy bay .45 Hình 3.9: Khối Aerosonde UAV mô máy bay hoàn chỉnh 45 Hình 3.10: Khai báo thông số cho máy bay UAV 46 Hình 4.1: Sơ đồ khối điều khiển máy bay .49 Hình 4.2: Độ cao máy bay Spiral Mode 51 Hình 4.3: Góc Bank maùy bay Spiral Mode 51 Hình 4.4: Góc Pitching máy bay Spiral Mode 51 Hình 4.5: Góc Yaw máy bay Spiral Mode 52 Hình 4.6: Vận tốc máy bay Spiral Mode 52 Hình 4.7: Bộ điều khiển PI hồi tiếp cánh lái Aileron .53 Hình 4.8: Bộ điều khiển PID hồi tiếp cánh lái Elevator .56 Hình 4.9: Bộ điều khiển PID 56 Hình 4.10: Sơ đồ mô điều khiển PID mờ thích nghi 57 Hình 4.11: Bộ điều khiển PID 58 Hình 4.12: Bộ điều khiển mờ .58 Hình 4.13: Hàm liên thuộc tín hiệu đặt 59 Hình 4.14: Hàm liên thuộc sai số E .59 Hình 4.15: Sơ đồ mô điều khiển PID mờ thích nghi điều khiển cánh lái Aileron, Elevator Rudder 66 Hình 4.16: Điều khiển máy bay bay lên độ cao 500m .70 Hình 4.17: Điều khiển máy bay bay lên độ cao 1000m .71 Hình 4.18: Điều khiển máy bay bay lên độ cao 1000m, có gió thổi ngang theo phương x, gió thổi xuống theo phương z 72 x Hình 4.19: Điều khiển máy bay bay lên độ cao 1500m .73 Hình 4.20: Điều khiển máy bay bay từ mặt đất lên độ cao 800m, 1200m, 1500m 74 Hình 4.21: Điều khiển máy bay bay lên (Altitude= 700m) quẹo sang phải (Yaw=200), sau bay lên độ cao 1400m sang trái 300 (Yaw=100) 75 76 4.3 So sánh, nhận xét đánh giá Kết cho thấy điều khiển PID mờ thích nghi độ cao máy bay bám theo tín hiệu đặt tốt PID kinh điển, máy bay lên xuống Nhưng điều khiển PID mờ thích nghi đến điểm xác lập máy bay bay xuống, thông số chỉnh nhiều lần Nguyên nhân máy bay lúc bay xuống đáp ứng tốt theo giá trị đặt máy bay lúc lên bị vọt lố không đáp ứng Như điều khiển chưa xác lập xác giá trị đặt, vấn đề kinh nghiệm người thiết kế, thư hai máy bay phi tuyến có nhiều yếu tố khác ảnh hưởng (gió, lực hút trái đất, trái đất xoay,…) nên điều khiển tối ưu mà thiết kế điều khiển với thông số tốt Giải pháp khác để điều khiển tốt nên tăng thêm biến ngôn ngữ đầu vào Mặt khác biến ngõ vào chưa điều khiển Throttle (tay ga) Mixture (tỷ số hòa khí) 77 Chương 5: KẾT LUẬN 5.1 Kết luận Bộ điều khiển PID mờ thích nghi điều khiển ổn định độ cao mà người lái thiết lập Nhờ mà máy bay bay với độ cao thiết đặt Máy bay bay không trung hệ thống có đặc tính thường xuyên thay đổi Sự thay đổi tốc độ không khí, hướng gió, lực hút trái đất thay đổi theo độ cao máy bay… muốn điều khiển xác máy bay cần phải xét đến nhiều yếu tố đầu vào đầu Máy bay hệ phi tuyến MIMO, nhiều đầu vào nhiều đầu (7 đầu vào 15 trạng thái ngõ ra), hệ thống điều khiển máy bay sử dụng điều khiển PID mờ thích nghi để đảm bảo chất lượng điều khiển tốt được, mà cần phải có nhiều điều khiển PID mờ thích nghi khác để điều khiển góc quay cánh lái tay ga với thông số phù hợp với điều kiện làm việc Và điều khiển làm việc cách độc lập mà phải có phụ thuộc vào thay đổi cánh lái hay tay ga ảnh hưởng tới toàn hệ thống Như máy bay bay lượn lên xuống nhẹ nhàng 5.2 Đóng góp khoa học luận văn Bộ điều khiển PID cổ điển sử dụng nhiều điều khiển máy bay máy bay thương mại sử dụng, cần phải có người lái Với mong muốn có máy bay tự động điều khiển 78 ứng với yêu cầu người dùng luận văn đề cập thiết kế điều khiển đáp ứng yêu cầu điều kiện, thay đổi khác hệ thống Trong khuôn khổ luận văn điều khiển toàn hệ thống máy bay Mà luận văn giải yêu cầu chuyển động cân bằng, đảm bảo chuyển động hướng độ cao máy bay 5.3 Hướng phát triển luận văn Thiết kế thêm điều khiển PID mờ thích nghi đáp ứng yêu cầu chuyển động theo phương ngang (qua trái, qua phải),ø đặc biệt thiết kế điều khiển phối hợp tay ga đuôi lái để điều khiển máy bay lúc cất cánh hạ cánh cách an toàn Và cụ thể thiết kế hệ thống điều khiển bay không người lái (UAV) đáp ứng yêu cầu người sử dụng điều kiện làm việc khác Máy bay UAV bay theo quỹ đạo đặt trước 79 PHỤ LỤC ĐẶC TÍNH HÌNH HỌC CỦA MÁY BAY EA-01 % AIRCRAFT CONFIGURATION SCRIPT % FlyExp % Clear workspace clear all; % Name of the MAT-file that will be generated cfgmatfile = 'aerosondecfg'; %%% AERODYNAMICS %%% % Aerodynamic force application point (usually the aerodynamic center)[x y z] rAC = [-0.182 0]; % m %%% Aerodynamic parameter bounds %%% % Airspeed bounds VaBnd = [15 50]; % m/s % Sideslip angle bounds BetaBnd = [-0.5 0.5]; % rad % Angle of attack bounds AlphaBnd = [-0.1 0.3]; % rad %%% Aerodynamic reference parameters %%% 80 % Mean aerodynamic chord MAC = 0.3; % m % Wind span b = 3; % m % Wing area S = 0.9; % m^2 % ALL aerodynamics derivatives are per radian: %%% Lift coefficient %%% % Zero-alpha lift CL0 = 0.176; % alpha derivative CLa = 5.049; % Lift control (flap) derivative CLdf = 0; % Pitch control (elevator) derivative CLde = 0.33743; % alpha-dot derivative CLalphadot = 1.8812; % Pitch rate derivative CLq = 5.874; % Mach number derivative CLM = 0; %%% Drag coefficient %%% % Lift at minimum drag 81 CLmind = 0.9045; % Minimum drag CDmin = 0.0306; % Lift control (flap) derivative CDdf = 0; % Pitch control (elevator) derivative CDde = 0; % Roll control (aileron) derivative CDda = 0; % Yaw control (rudder) derivative CDdr = 0; % Mach number derivative CDM = 0; % Oswald's coefficient osw = 0.85; %%% Side force coefficient %%% % Sideslip derivative CYbeta = -0.1954042; % Roll control derivative CYda = 0; % Yaw control derivative CYdr = 0.1387; % Roll rate derivative CYp = 0; % Yaw rate derivative 82 CYr = 0.15039; %%% Pitch moment coefficient %%% % Zero-alpha pitch Cm0 = 0.0982; % alpha derivative Cma = -1.8567; % Lift control derivative Cmdf = 0.0467; % Pitch control derivative Cmde = -1.2549; % alpha_dot derivative Cmalphadot = -7.0364; % Pitch rate derivative Cmq = -21.89; % Mach number derivative CmM = 0.05; %%% Roll moment coefficient %%% % Sideslip derivative Clbeta = -0.0309; % Roll control derivative Clda = 0.20485;% % Yaw control derivative Cldr = 0.0218; % Roll rate derivative 83 Clp = -0.8415; % Yaw rate derivative Clr = 0.1227; %%% Yaw moment coefficient %%% % Sideslip derivative Cnbeta = 0.07124; % Roll control derivative Cnda =-0.01444;% % Yaw control derivative Cndr = -0.04045; % Roll rate derivative Cnp = -0.05508; % Yaw rate derivative Cnr = -0.05483; %%% PROPELLER %%% %Propulsion force application point (usually propeller hub) [x y z] rHub = [0 0]; % m % Advance ratio vector J = [-1 0.1 0.2 0.3 0.35 0.4 0.45 0.5 0.6 0.7 0.8 0.9 1.2 2]; % Coefficient of thrust look-up table CT = CT(J) CT = [0.0492 0.0286 0.0266 0.0232 0.0343 0.034 0.0372 0.0314 0.0254 0.0117 0.005 -0.0156 -0.0203 -0.0295 -0.04 -0.1115]; % Coefficient of power look-up table CP = CP(J) 84 CP = [0.0199 0.0207 0.0191 0.0169 0.0217 0.0223 0.0254 0.0235 0.0212 0.0146 0.0038 -0.005 -0.0097 -0.018 -0.0273 -0.0737]; % Propeller radius Rprop = 0.254; % m % Propeller moment of inertia Jprop = 0.002; % kg*m^2 %%% ENGINE %%% % Engine rpm vector RPM = [1500 2100 2800 3500 4500 5100 5500 6000 7000]; % rot per % Manifold pressure vector MAP = [60 70 80 90 92 94 96 98 100]; % kPa % Sea-level fuel flow look-up table fflow = fflow(RPM, MAP) % RPM -> rows, MAP -> columns FuelFlow = [ 31 32 46 53 55 57 65 73 82 40 44 54 69 74 80 92 103 111 50 63 69 92 95 98 126 145 153 66 75 87 110 117 127 150 175 190 83 98 115 143 148 162 191 232 246 93 102 130 159 167 182 208 260 310 100 118 137 169 178 190 232 287 313 104 126 151 184 191 206 253 326 337 123 144 174 210 217 244 321 400 408 ]; % g/hr 85 % Sea-level power look-up table P = P(RPM, MAP) % RPM -> rows, MAP -> columns Power = [ 18.85 47.12 65.97 67.54 69.12 67.54 67.54 69.12 86.39 59.38 98.96 127.55 149.54 151.74 160.54 178.13 200.12 224.31 93.83 149.54 187.66 237.5 249.23 255.1 307.88 366.52 398.77 109.96 161.27 245.57 307.88 326.2 351.86 421.5 491.14 531.45 164.93 245.04 339.29 438.25 447.68 494.8 565.49 673.87 772.83 181.58 245.67 389.87 496.69 528.73 571.46 662.25 822.47 993.37 184.31 293.74 403.17 535.64 570.2 622.04 748.75 956.09 1059.76 163.36 276.46 420.97 565.49 609.47 691.15 860.8 1130.97 1193.81 124.62 249.23 417.83 586.43 645.07 762.36 996.93 1246.17 1429.42 ]; % W % Sea-level pressure and temperature at which the data above is given pSL = 102300; % Pa TSL = 291.15; % deg K % Engine shaft moment of inertia Jeng = 0.0001; % kg*m^2 %%% INERTIA %%% % Empty aircraft mass (zero-fuel) mempty = 5; % kg % Gross aircraft mass (full fuel tank) mgross = 10; % kg % Empty CG location [x y z] CGempty = [-0.060 -0.126]; % m 86 % Gross CG location [x y z] CGgross = [-0.108 -0.141]; % m % Empty moments of inertia [Jx Jy Jz Jxz] Jempty = [0.6738 1.124 1.722 -0.0565]; % kg*m^2 % Gross moments of inertia [Jx Jy Jz Jxz] Jgross = [0.6825 1.361 1.959 -0.0719]; % kg*m^2 %%% OTHER SIMULATION PARAMETERS %%% % WMM-2000 date [day month year] dmy = [25 10 2005]; % Save workspace variables to MAT file save(cfgmatfile); % Output a message to the screen fprintf(strcat('\n Aircraft configuration saved as:\t', strcat(cfgmatfile),'.mat')); fprintf('\n'); 87 TÀI LIỆU THAM KHẢO TIẾNG ANH [1] AeroSim, “Aeronautical Simulation Blockset”, User’s Guide, Umanned Dynamics [2] Anthony J Calise Rolf T Rysdyk “Nonlinear Adaptive Flight Control using Neural Networks”, Georgia Institute of Technology School of Aerospace Engineering Atlanta, GA, 30332 [3] Bandu N Pamadi, “Perfoormance, Stability, Dynamics and Control of Airplanes”, AIAA [4] Bernard Etkin, Loyd Duff Reid, “Dynamics of Flight Stability and Control”, John Wiley & Sons, INC [5] Carlos Castillo, Wendy Alvis, Mauricio Castillo-Effen, Kimon Valavanis, Wilfrido Moreno, “Small Scale Helicopter Analysis and Controller Design for Non-Aggressive Flights”, Center for Robot Assisted Search and Rescue Department of CSE and EE, University of South Florida [6] Curtis E Hanson, “A Fuzzy Technique for Performing Lateral-Axis Formation Flight Navigation Using Wingtip Vortices”, NASA Dryden Flight Research Center Edwards, California [7] Dr Robert C.Nelson (1998), “Flight Stability and Automatic Control”, Department of Aerospace And Mechanical Engineering, University Of Notre Dame [8] E L Houngton and N B Carruthers, “Aerodynamics For Engineering Students” 88 [9] EdyBertolissi, Antoine Duchateau, Hugues Bersini, Frank VandenBerghen, “Direct Adaptive Fuzzy Control for MIMO Processes”, IRIDIA, Universit´e Librede Bruxelles [10] Elbrous M Jafarov Ramazan Tasaltin “Robust Sliding-Mode Control for the Uncertain MIMO Aircraft Model F-I8”, Istanbul Technical University [11] Greg Wolodkin, Karen Gondoly, and Pascal Gahinet, “Autopilot Design using Simulink and the Control System Toolbox” [12] Hamid R Berenji, Sujit Saraf, Ping-Wei Chang, and Steven R Swanson, “Pitch Control of the Space Shuttle Training Aircraft”, IEEE Transactions On Control Systems Technology, Vol.9, No.3, May 2001 [13] Jan Roskam (2001), “Airplane Flight Dynamics and Automatic Flight Controls”, DARcorporation, USA [14] Jeffrey T Spooner, Manfredi Maggiore, RaGI Ordbfiez, Kevin M Passino, “Stable Adaptive Control And Estimation For Nonlinear Systems”, A John WILEY & Sons, Inc, Publication [15] Jing Lan, Jeongho Cho, Deniz Erdogmus, Jose´ C Principe, Mark A Motter, Jianwu Xu “Local Linear Pid Controllers For Nonlinear Control”, University of Florida [16] John Brandon,“Theory Of Flight”,www.auf.asn.au/groundschool/index.html [17] Jung Soon Jang and Claire J Tomlin_”Longitudinal Stability Augmentation System Design for the DragonFly UAV Using a Single GPS Receiver”, Stanford University [18] Karl Johan Astrom, Bjorn Wittenmark, “Adaptive Control”, Lund Institute Of Technology [19] Lakhmi C Jain; N.M Martin “Fusion of Neural Networks, Fuzzy Systems and Genetic Algorithms: Industrial Applications” 89 [20] M V Cook, “Flight Dynamics Principles”, BSc, MSc, CEng, CMath, FIMA, Senior Lecturer in the College of Aeronautics, Cranfield University [21] Malcolm J.Abzug, “Computational Flight Dynamics”, AIAA Education Series, Air Fore Institute of Technology, Wright-Patterson Air Fore Base, Ohio [22] Mathlab, “Aerospace Blockset For Use with Simulink”, User’s Guide Mathlab [23] Mierau, Michael Tsai, Jimmy Haintz, Pavel “Helicopter Flight Automation”, Competition Paper Entry 2002 International Aerial Robotics Competition, Simon Fraser University [24] Praveen Joshi and John Valasek “Direct Comparison of Neural Network, MPVSC and Fuzzy Logic Controllers”, Texas A&M University [25] Raul´ Ordo´nez and Kevin M Passino, “Stable Multi-Input Multi-Output Adaptive Fuzzy/Neural Control”, IEEE Transactions On Fuzzy Systems, Vol.7, No.3, June 1999 [26] Roger W Pratt, “Flight Control Systems”, Engineering, Longhborough University, UK [27] Vittorio Cortellessa, Bojan Cukic, DiegoDelGobbo, AliMili,Marcello Napolitano, MarkShereshevsky, HarjinderSandhu “Certifying Adaptive Flight Control Software”, Departmentof Computer Scienceand Electrical Engineering Departmentof Mechanical and Aerospace Engineering West Virginia University [28] Wallace Eugene Kelly, III “Dimensionality In Fuzzy Systems”, Doctor Of Philosophy, Submitted to the Office of Graduate Studies of Texas A&M University [29] William Jangwhan_”Introduction to UAV System”_www.uavcenter.com 90 TIẾNG VIỆT [30] Huỳnh Thái Hoàng, Tài liệu giảng dạy môn “Điều Khiển Thông Minh” [31] Nguyễn Phùng Quang 2003, “Matlab & Simulink”, NXB Khoa Học Kỹ Thuật [32] Nguyễn Phương Hà, Huỳnh Thái Hoàng, 2003, “Lý Thuyết Điều Khiển Tự Động”, NXB Đại Học Quốc Gia TPHCM ... hình máy bay cánh Các thông số máy bay lấy từ máy bay mô hình Thiết kế điều khiển PID điều khiển máy bay cánh với thông số chỉnh định từ trước sau thiết kế điều khiển PID mờ thích nghi cho máy bay. .. thiệu nguyên tắc điều khiển máy bay cánh bằng, lý chọn điều khiển PID mờ thích nghi CHƯƠNG II: ĐIỀU KHIỂN PID MỜ THÍCH NGHI HỆ PHI TUYẾN Trình bày phần lý thuyết mờ, PID mờ thích nghi cho hệ phi... đồ mô điều khiển PID mờ thích nghi điều khiển cánh lái Aileron, Elevator vaø Rudder 66 Hình 4.16: Điều khiển máy bay bay lên độ cao 500m .70 Hình 4.17: Điều khiển máy bay bay lên