Luận án tiến sĩ về một phương pháp nâng cao chất lượng hệ tự động bám sát mục tiêu trên tàu hải quân

BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO BỘ QUỐC PHÒNG VIỆN KHOA HỌC VÀ CÔNG NGHỆ QUÂN SỰ TRẦN VĂN NHÂN VỀ MỘT PHƯƠNG PHÁP NÂNG CAO CHẤT LƯỢNG HỆ TỰ ĐỘNG BÁM SÁT MỤC TIÊU TRÊN TÀU HẢI QUÂN LUẬN ÁN TIẾN SĨ KỸ THUẬT Hà Nội – 2021 BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO BỘ QUỐC PHÒNG VIỆN KHOA HỌC VÀ CÔNG NGHỆ QUÂN SỰ TRẦN VĂN NHÂN VỀ MỘT PHƯƠNG PHÁP NÂNG CAO CHẤT LƯỢNG HỆ TỰ ĐỘNG BÁM SÁT MỤC TIÊU TRÊN TÀU HẢI QUÂN Chuyên ngành: Kỹ thuật điều khiển tự động hóa Mã số: 52 02 16 LUẬN ÁN TIẾN SĨ KỸ THUẬT NGƯỜI HƯỚNG DẪN KHOA HỌC GS-TSKH Cao Tiến Huỳnh TS Lê Trần Thắng Hà Nội – 2021 i LỜI CAM ĐOAN Tôi xin cam đoan công trình nghiên cứu riêng tơi Các số liệu, kết luận án trung thực chƣa đƣợc cơng bố cơng trình khác Các liệu tham khảo đƣợc trích dẫn đầy đủ NGƢỜI CAM ĐOAN Trần Văn Nhân ii LỜI CẢM ƠN Trƣớc tiên gửi lời cảm ơn sâu sắc tới hai thầy hƣớng dẫn khoa học: Cố GS – TSKH Cao Tiến Huỳnh – Viện Tự động hóa KTQS TS Lê Trần Thắng – Viện Tự động hóa KTQS trực tiếp tận tình hƣớng dẫn, bảo tạo điều kiện tốt để tơi hồn thành luận án Tôi xin chân thành cảm ơn Ban giám đốc Viện Khoa học Công nghệ quân - Bộ quốc phòng, Phòng đào tạo – Viện Khoa học Cơng nghệ qn sự, Viện Tự động hóa KTQS tạo điều kiện thuận lợi suốt trình thực nhiệm vụ nghiên cứu sinh Xin chân thành cảm ơn Ban giám đốc - Học viện Hải quân Khoa Tên lửa – Pháo tàu tạo điều kiện giúp sở vật chất, giấy tờ công tác để thực tốt nhiệm vụ đƣợc giao Xin cảm ơn nhà khoa học, chuyên gia bạn đồng nghiệp có nhiều ý kiến đóng góp q báu giúp tơi hồn thành luận án Cuối cùng, xin gửi lời cảm ơn tới thành viên gia đình: Bố mẹ, vợ hai hi sinh vất vả nhiều thời gian vừa qua, tạo thuận lợi thời gian, vật chất tinh thần tập trung nghiên cứu hoàn thành luận án TÁC GIẢ iii MỤC LỤC LỜI CAM ĐOAN i LỜI CẢM ƠN ii DANH MỤC CÁC KÝ HIỆU, CHỮ VIẾT TẮT vii DANH MỤC CÁC HÌNH VẼ xi DANH MỤC CÁC BẢNG xiv MỞ ĐẦU………………………………………………………………… .1 CHƢƠNG 1: TỔNG QUAN VỀ HỆ THỐNG BÁM QUANG ĐIỆN TỬ TRÊN TÀU HẢI QUÂN 1.1 Khái quát hệ thống bám quang điện tử tàu chiến Hải quân 1.1.1 Vai trò hệ thống bám quang điện tử 1.1.2 Tham số chuyển động mục tiêu sai số bám sát mục tiêu 10 1.1.3 Chức nguyên lý hoạt động hệ thống bám quang điện tử 12 1.2 Tổng quan hệ tự động bám sát mục tiêu tàu Hải quân 19 1.2.1 Các khái niệm 19 1.2.2 Chế độ điều khiển vị trí (chế độ bám) 20 1.2.3 Các yếu tố ảnh hưởng đến chất lượng HTĐBSMT 21 1.3 Tình hình nghiên cứu ngồi nƣớc 23 1.3.1 Tình hình nghiên cứu ngồi nước 23 1.3.2 Tình hình nghiên cứu nước 27 1.4 Đặt toán 33 1.5 Kết luận chƣơng 34 CHƢƠNG 2: XÂY DỰNG MƠ HÌNH TỐN HỌC CHO HỆ THỐNG BÁM QUANG ĐIỆN TỬ TRÊN TÀU HẢI QUÂN 35 iv 2.1 Đặc điểm chung hệ thống vũ khí tàu Hải quân 35 2.2 Ảnh hƣởng góc lắc tới hệ thống vũ khí tàu 36 2.2.1 Sóng biển đặc trưng sóng biển 36 2.2.2 Ảnh hưởng góc lắc dọc tới mặt phẳng cần ổn định 41 2.2.3 Ảnh hưởng góc lắc ngang tới mặt phẳng cần ổn định 42 2.3 Mơ hình đài quan sát quang điện tử gắn trực tiếp boong tàu 44 2.3.1 Phương trình Lagrange đài quan sát quang điện tử 44 2.3.2 Mơ hình tốn học đầy đủ đài quan sát 47 2.4 Xây dựng bệ ổn định mặt phẳng ngang cho đài quan sát quang điện tử tàu Hải quân 50 2.4.1 Mơ tả mơ hình đài quan sát quang điện tử 50 2.4.2 Định nghĩa hệ tọa độ tham chiếu .52 2.4.3 Phân tích q trình biến đổi tọa độ từ mặt phẳng tàu tới góc định hướng đài quan sát quang điện tử 53 2.4.4 Phân tích động hình học từ xilanh thủy lực tới mặt phẳng ổn định OP1P2 59 2.5 Mơ hình đài quan sát quang điện tử gắn bệ ổn định mặt phẳng ngang 63 2.6 Kết luận chƣơng 66 CHƢƠNG 3: TỔNG HỢP BỘ ĐIỀU KHIỂN TRƢỢT CHO HỆ THỐNG BÁM QUANG ĐIỆN TỬ 68 3.1 Sự cần thiết điều khiển trƣợt tổng hợp HTBQĐT 68 3.2 Điều khiển trƣợt đặc tính 68 3.2.1 Các khái niệm điều khiển trượt 68 v 3.2.2 Xử lý thành phần bất định đầu vào 72 3.2.3 Các vấn đề xung quanh mặt trượt điều kiện trượt 73 3.2.4 Hiện tượng rung (chatteting) điều khiển trượt bậc 75 3.3 Tổng hợp điều khiển trƣợt giải pháp nâng cao chất lƣợng cho HTBQĐT tàu Hải quân 78 3.3.1 Mô tả hệ thống điều kiện ban đầu 78 3.3.2 Đề xuất cấu trúc biến đổi cho điều khiển chế độ trượt 79 3.3.3 Xây dựng luật điều khiển với cấu trúc biến đổi đề xuất 86 3.3.4 Giải pháp tối ưu hệ số mặt trượt 88 3.3.5 Giải pháp giảm chattering dùng hàm thay vùng gần bề mặt trượt 98 3.3.6 Giải pháp giảm “chattering” phương pháp nhận dạng bù trừ nhiễu 101 3.4 Kết luận chƣơng 105 CHƢƠNG 4: MÔ PHỎNG CÁC THUẬT TỐN TRÊN MƠ HÌNH PHI TUYẾN CỦA HỆ THỐNG BÁM QUANG ĐIỆN TỬ 106 4.1 Mô hình ĐQS-QĐT tham số mơ 106 4.2 Kết mô sử dụng điều khiển đề xuất PSMC-2 109 4.3 Kết mô sử dụng điều khiển PSMC-4 sử dụng quan sát nhiễu hàm chuyển mạch đề xuất 119 4.4 Kết luận chƣơng 125 KẾT LUẬN 126 DANH MỤC CÁC CƠNG TRÌNH KHOA HỌC Đ CÔNG BỐ 128 vi TÀI LIỆU THAM KHẢO 129 PHỤ LỤC P-1 vii DANH MỤC CÁC KÝ HIỆU, CÁC CHỮ VIẾT TẮT LOS Trục đƣờng ngắm TBQĐT Thiết bị quang - điện tử ĐQS-QĐT Đài quan sát quang điện tử HTBQĐT Hệ tự động bám sát mục tiêu sử dụng thiết bị quang điện tử SMC Điều khiển trƣợt (Sliding mode control) PVS Cấu trúc biến đổi đề xuất (Proposed Variable Structure) PSF Hàm chuyển mạch đề xuất (Proposed Switching Function) PSMC D Bộ điều khiển trƣợt đề xuất (Proposed Sliding mode control) Cự li mục tiêu mt Góc hƣớng mục tiêu mt Góc tầm mục tiêu x(t ) Tín hiệu e (t ) Tín hiệu sai lệch (sai số) u(t) Tín hiệu điều khiển r Góc lắc ngang (Roll) p Góc lắc dọc (Pitch)  Góc quay trở (Yaw) hs Mực sóng trung bình hs Độ cao sóng s Bƣớc sóng Ts Chu kỳ sóng Ss (s , s ) Phổ sóng biển Ss (s ) Phổ tần số sóng biển Ds ( s , s ) Hàm lan truyền hƣớng sóng viii hs ( xs , ys , t ) Tổng độ cao bề mặt sóng tất sóng thành phần q Giá trị tần số sóng điều hịa r Góc hƣớng sóng s Khoảng số tần số s  s Khoảng số định hƣớng qr Góc pha sóng điều hịa; kq số sóng q   q1 q2  Véc tơ biến khớp q1   Góc hƣớng ĐQS-QĐT q2   Góc tầm ĐQS-QĐT  Véc tơ chứa thành phần mô men xoắn (N.m) Lg ( q,q ) Hàm Lagrange M (q) Ma trận quán tính K Động hệ thống P Thế hệ thống C (q,q) Véc tơ Coriolis G(q) Véc tơ trọng lực D(t) Nhiễu phụ thuộc thời gian F (q,q) Nhiễu phụ thuộc trạng thái q,q,q  R2 Biểu diễn véc tơ vị trí, tốc độ gia tốc tƣơng ứng T C m (q,q) Ma trận mô men hƣớng tâm Coriolis G(q) R2 Véc tơ mô men gây gia tốc trọng trƣờng Fms (q) R2 Véc tơ thành phần gây ma sát I  R2 Véc tơ dòng điện 130 khiển đài quan sát tự động định vị từ xa đối tượng di động, Luận án TSKT, Viện Khoa học Công nghệ quân 10 Trần Văn Ngoạn, Trần Văn Nhân (2014), Cơ sở xây dựng hệ bám, Học viện Hải quân 11 Hoàng Văn Ngọc, Phạm Hồng Phong (2013), Thiết bị ngắm quang - điện tử pháo, Học viện Hải quân 12 Nguyễn Doãn Phƣớc (2007), Lý thuyết điều khiển nâng cao, Nhà xuất Khoa học Kỹ thuật, Hà Nội 13 Nguyễn Dỗn Phƣớc (2012), Phân tích điều khiển hệ phi tuyến, NXB Bách Khoa-Hà Nội 14 Nguyễn Doãn Phƣớc (2014), Điều khiển trượt trượt bậc cao, Đại học Bách Khoa Hà Nội 15 Học viện Hải quân (2002), Hệ thống Baza tàu 1241.RE, Thuyết minh kỹ thuật hƣớng dẫn khai thác sử dụng 16 Viện kỹ thuật Hải quân (2006), Thuyết minh kỹ thuật Hệ thống máy điều khiển bắn pháo MP-123-02 Mod3, Bộ tƣ lệnh Hải quân 17 Viện Kỹ thuật Hải quân (2011), Thuyết minh kỹ thuật Hệ thống máy điều khiển bắn pháo 5П-10-03Э, Quân chủng Hải quân 18 Viện TĐHKTQS/Viện KH-CNQS (2005), Tài liệu kỹ thuật tổng hợp Đại đội PPK - 37mm 2n tác chiến ngày đêm Tiếng Anh 19 Angelova cộng (2008), "Extended object tracking using Monte Carlo methods", IEEE Transactions on Signal Processing 56(2), tr 825-832 20 B Eksin cộng (2003), "Design of a sliding mode controller with a nonlinear time-varying sliding surface", Transactions of the Institute of Measurement and Control 25, tr 145–162 21 Bartoszewicz, Nowacka-Leverton (2009), Time-varying sliding modes for second and third order systems, Vol 382, Springer 131 22 Blackman, Samuel Popoli (1999), Design and analysis of modern tracking systems, Norwood, MA: Artech House 23 Bloisi cộng (2011), Automatic maritime surveillance with visual target detection, Proc of the International Defense and Homeland Security Simulation Workshop (DHSS), tr 141-145 24 Brogan, William L (1991), Modern control theory, Pearson education india 25 Bubnicki, Zdzislaw (2005), Modern control theory, Vol 2005925392, Springer 26 Chen Wen-Hua cộng (2015), "Disturbance-observer-based control and related methods—An overview", IEEE Transactions on Industrial Electronics 63(2), tr 1083-1095 27 D Koller cộng (1994), Robust multiple car tracking with occlusion reasoning, European conference on computer vision, Springer, tr 189-196 28 D.B Reid (1979), "An algorithm for tracking multiple targets", IEEE transactions on Automatic Control 24(6), tr 843-854 29 D.Bloisi L.Iocchi (2009), "Argos—A video surveillance system for boat traffic monitoring in Venice", International Journal of Pattern Recognition Artificial Intelligence 23(07), tr 1477-1502 30 D.Frost J.D Tapamo (2013), "Detection and tracking of moving objects in a maritime environment using level set with shape priors", EURASIP Journal on Image Video Processing 2013(1), tr 1-16 31 Downey, George Stockum, Larry (1989), Electro-optical tracking systems considerations, Acquisition, Tracking, and Pointing III, International Society for Optics and Photonics, tr 70-84 32 Ertugrul M , Kaynax ( 2000), "Neuro sliding mode control of robotic manipulators.", Mechatronics, Vol 10, N01, tr 239-263 132 33 Houpis, Constantine H Sheldon, Stuart N (2013), Linear Control System Analysis and Design with MATLAB®, CRC Press 34 Hu, Wu-Chih cộng (2011), "Robust real-time ship detection and tracking for visual surveillance of cage aquaculture" 22(6), tr 543-556 35 Isard Michael Blake Andrew (1996), Contour tracking by stochastic propagation of conditional density, European conference on computer vision, Springer, tr 343-356 36 J.Cox, S.L Hingorani (1996), "An efficient implementation of Reid's multiple hypothesis tracking algorithm and its evaluation for the purpose of visual tracking", IEEE Transactions on pattern analysis machine intelligence 18(2), tr 138-150 37 Jinkun Liu, Xinhua Wang (2002), Advanced Sliding Mode Control for Mechanical Systems: Design, Analysis and MATLAB Simulation, Springer 38 K Atsuo, I Hiroshi S Kiyoshi (1994), " Chattering reduction of disturbance observer based sliding mode control", IEEE Trans Ind 30 39 Khalil, H.K (2002), Nonlinear Systems (3rd ed.), Prentice Hall, Upper Saddle River 40 Kokotovic, P.V (1992), "The joy of feedback: nonlinear and adaptive", IEEE Control Systems Magazine 12(3), tr 7–17 41 Koskinen Kristian (2013), Numerical simulation of ship motion due to waves and manoeuvring, Project in Naval Architecture, Stockholm, Sweden 42 Krstíc M, Kanellakopoulos I Kokotovíc P (1995), Nonlinear and Adaptive Control Design, John Wiley & Sons, Inc, New York 43 Kuo, Benjamin C (1987), Automatic control systems, Prentice Hall PTR 44 L.Fridman, A Levant (2002), High-Order Sliding Modes Sliding Modes Control in Engineering, New York 45 LaSalle, J.P ( 1960), "Some extensions of Liapunov's second method" IRE Transactions on Circuit Theory CT-7, tr 520–527 133 46 Lozano, Brogliato (1992), "Adaptive control of robot manipulators with flexible joints", IEEE Transactions on Automatic Control 37, tr 174–181 47 MacFarlane, A (1979), "The development of frequency-response methods in automatic control [Perspectives]", IEEE Transactions on Automatic Control 24(2), tr 250-265 48 McNinch Lucas cộng (2009), Optimal specification of sliding mode control parameters for unmanned surface vessel systems, 2009 American Control Conference, IEEE, tr 2350-2355 49 Mittal Anurag, Paragios Nikos (2004), Motion-based background subtraction using adaptive kernel density estimation, Proceedings of the 2004 IEEE Computer Society Conference on Computer Vision and Pattern Recognition, 2004 CVPR 2004., Ieee, tr II-II 50 Ogata Katsuhiko, Yang Yanjuan (2002), Modern control engineering, Vol 4, Prentice hall India 51 Padula, Mariarosaria (2002), "On direct Lyapunov method in continuum theories", Nonlinear problems in mathematical physics and related topics I, Springer, tr 289-302 52 Patrick Hamill (2014), A Student‟s Guide to Lagrangians and Hamiltonians, Cambridge University Press 53 Rigatos Gerasimos cộng (2016), "Control of DC–DC converter and DC motor dynamics using differential flatness theory", Springer Science+Business Media Singapore 2(4), tr 371-380 54 Robert-Inacio cộng (2007), "Multispectral target detection and tracking for seaport video surveillance", Proceedings of the IVS Image Vision Computing New Zealand, tr 169-174 55 Salamci, Banks (1997), Optimal sliding surfaces design for a class of nonlinear systems, ACES Research Report 697, The university of Sheffield 56 Shtessel cộng (2013), "Continuous adaptive finite reaching time 134 control and second-order sliding modes" 30(1), tr 97-113 57 Sørensen, Asgeir J (2013), Marine Control Systems: Propulsion and Motion Control of Ships and Ocean Structures, Department of Marine Technology Norwegian University of Science and Technology 58.Spong Mark, Vidya (1998), Robot dynamic and control, Wiley, New York 59 Sumimoto Tetsuhiro cộng (1994), Machine vision for detection of the rescue target in the marine casualty, Proceedings of IECON'94-20th Annual Conference of IEEE Industrial Electronics, IEEE, tr 723-726 60 Taylor D (1989), "Composite control of direct – drive robots", Proc of IEEE Conf Decision and control, tr 1670 – 1675 61 Utkin V cộng (2017), Sliding Mode Control in Electro-Mechanical Systems, Boca Raton: CRC Press 62 Utkin, V (1966), "On compensation of the forced term of motion in vatiable-structure control systems ", AN SSSR "Tekhnicheskaya Kibernetika" series 4, tr 169-173 63 Utkin, V ( 1977), "Variable structure systems with sliding modes," IEEE Transactions on Automatic Control 22(2), tr 212-222 64 Utkin Vadim (1993), "Sliding mode control design principles and applications to electric drives", IEEE transactions on industrial electronics 40(1), tr 23-36 65 Utkin Vadim (1992), Sliding modes in optimization and control problems, Springer Verlag, New York 66 Utkin Vadim cộng (2017), Sliding mode control in electromechanical systems, CRC press 67 Utkin V.I, Yang K.D (1978), "Methods for construction of discontinuity planes in multidimensional variable structure systems", Avtomatika i Telemekhanika(10), tr 72-77 68 V Emelyanov (1967), Variable Structure Automatic Control Systems, 135 Moscow: Nauka, (in Russian) 69 Vadim Utkin (1978), Sliding modes and their application in variable structure systems, MIR Publishers, Moscow 70 Van den Broek, Sebastiaan P cộng (2012), Persistent maritime surveillance using multi-sensor feature association and classification, Signal Processing, Sensor Fusion, and Target Recognition XXI, International Society for Optics and Photonics, tr 83920O 71 Vecchio C (2010), Sliding mode control: Theoretical developments and application to uncertain mechanical systems, Universita Studi di Pavia 72 Westall Paul cộng (2008), Evaluation of maritime vision techniques for aerial search of humans in maritime environments, 2008 Digital Image Computing: Techniques and Applications, IEEE, tr 176-183 73 Young, Kar-Keung David (1993), "Variable structure control for robotics and aerospace applications" 74 Z.L Szpak J.R.Tapamo (2011), "Maritime surveillance: Tracking ships inside a dynamic background using a fast level-set", Expert systems with applications 38(6), tr 6669-6680 75 Zhong, Jing (2003), Segmenting foreground objects from a dynamic textured background via a robust kalman filter, Proceedings Ninth IEEE International Conference on Computer Vision, IEEE, tr 44-50 76 Zinober, Alan SI (1989), Deterministic control of uncertain systems, Proceedings ICCON IEEE International Conference on Control and Applications, IEEE, tr 645-650 Tiếng Nga 77 Анатолий Ерофеев (2017), Теория автоматического управления, Litres 78 Александр Н Лукин (2005), Теория автоматического управления 79 Анатолий А Первозванский (2015), Курс теории автоматического 136 управления, Издательство Лань 80 Евгений П Попов (1989), Теория линейных систем автоматического регулирования и управления, Наука 81 ДП Ким (2007), Теория автоматического управления Том Многомерные, нелинейные, оптимальные и адаптивные системы Учебник 82 Дмитрий Пе Ким (2003), Теория автоматического управления, Физматлит 83 Смольников П.П (1987), Синтез квазиопти- aвтоматического управления Энергия, Ленинград Trang web 84 https://voer.edu.vn/m/song-bien/b5df5914 мальных систем P-1 P-1 PHỤ LỤC Mô HTBQĐT hi sử dụng điều hiển PSMC-2 1.1 Sơ đồ mô dùng m-file 1.2 Thuật toán điều hiển PSMC-2 m-file function [sys,x0,str,ts] = PSMC2(t,x,u,flag) switch flag, case 0, [sys,x0,str,ts]=mdlInitializeSizes; case 3, sys=mdlOutputs(t,x,u); case {2,4,9} sys=[]; otherwise error(['Unhandled flag = ',num2str(flag)]); end function [sys,x0,str,ts]=mdlInitializeSizes sizes = simsizes; sizes.NumContStates = 0; sizes.NumDiscStates = 0; sizes.NumOutputs = 3; sizes.NumInputs = 3; sizes.DirFeedthrough = 1; sizes.NumSampleTimes = 0; sys = simsizes(sizes); x0 = []; str = []; ts = []; P-2 P-1 function sys=mdlOutputs(t,x,u) r=u(1); dr=cos(t); ddr=-sin(t); th=u(2); dth=u(3); e=r-th; de=dr-dth; global dde; % dde la gia tri vi phan cua de % s'=c*de+dde la dao ham cua s a=4.48; b=9.54; fx=-a*dth; epc=20;k1=55;k2=20; if t0.37 c=15; s=c*e+de; M=2 if M==1 ut=(1/b)*(k1*s+k2*(c*de+dde)+epc*sign(s)+c*de+ddr-fx); elseif M==2 if s>0.02 ut=(1/b)*(k1*s+k2*(c*de+dde)+epc*sign(s)+c*de+ddr-fx); else ut=(1/b)*(k1*s+k2*(c*de+dde)+epc*sin(2*s)*50+c*de+ddr-fx); end end else c=-15; s=c*e+de+3.4; ut=(1/b)*(k1*s+k2*(c*de+dde)+epc*sign(s)+c*de+ddr-fx); end sys(1)=ut; sys(2)=e; sys(3)=de; 1.3 Mơ hình ĐQS-QĐT m-file function [sys,x0,str,ts]=DQS-QDT(t,x,u,flag) switch flag, case 0, [sys,x0,str,ts]=mdlInitializeSizes; case 1, sys=mdlDerivatives(t,x,u); case 3, sys=mdlOutputs(t,x,u); case {2, 4, 9} P-3 P-1 sys = []; otherwise error(['Unhandled flag = ',num2str(flag)]); end function [sys,x0,str,ts]=mdlInitializeSizes sizes = simsizes; sizes.NumContStates = 2; sizes.NumDiscStates = 0; sizes.NumOutputs = 2; sizes.NumInputs = 1; sizes.DirFeedthrough = 0; sizes.NumSampleTimes = 0; sys=simsizes(sizes); x0=[0.15 1.15]; str=[]; ts=[]; function sys=mdlDerivatives(t,x,u) a1 = randi(5,1,1);%gia tri a1,a2,a3,a4 luon khoang[1,5] a2 = randi(5,1,1); a3 = randi(5,1,1); a4 = randi(5,1,1); dt=a1*sin(2*t)+a2*cos(3*t)+a3*sin(2*x(1))+a4*cos(x(2))+0,0001 36sin(t); % TdTcd d(dx2)/dt= -6,1*0,223E-04*sin(t)=-1,36E-04*sin(t) a=4.48; b=9.54; sys(1)=x(2); sys(2)=-a*x(2)+b*u+dt; function sys=mdlOutputs(t,x,u) sys(1)=x(1); sys(2)=x(2); 1.4 Vẽ đồ thị m-file close all; figure(1); plot(t,y(:,1),'k',t,y(:,2),'r:','linewidth',2); legend('Tin hieu dat','Goc huong'); xlabel('Thoi gian(s)');ylabel('Goc huong'); grid; figure(2); plot(t,u(:,1),'k','linewidth',0.01); xlabel('Thoi gian(s)');ylabel('Tin hieu dieu khien (v)'); grid; figure(3); c=15; plot(e,de,'r',e,-c'.*e+3.4,'k','linewidth',2); xlabel('e1(t)');ylabel('e2(t)'); hold on c=-15; plot(e,de,'r',e,-c'.*e-3.4,'k','linewidth',2); P-4 P-1 hold on c=15; plot(e,de,'r',e,-c'.*e,'k','linewidth',2); grid; figure(4); plot(t,de,'k','linewidth',2); legend('Sai so bam toc do'); xlabel('Thoi gian(s)');ylabel('Sai so bam toc (rad/s)'); grid; figure(5); plot(t,e,'k','linewidth',2); legend('Sai so bam vi tri '); xlabel('Thoi gian(s)');ylabel('Sai so bam vi tri (rad)'); grid; figure(6); plot(t,dt,'r','linewidth',2); legend('Tin hieu nhieu'); xlabel('Thoi gian (s)');ylabel('Bien nhieu'); grid; figure(7); plot(t,cos(t),'k',t,u(:,3),'r:','linewidth',2); legend('Tin hieu dat','Toc goc'); xlabel('Thoi gian(s)');ylabel('Toc goc'); grid; Mô HTBQĐT hi sử dụng điều hiển PSMC-4 2.1 Sơ đồ mô dùng m-file 2.2 Thuật toán điều hiển PSMC-4 m-file function [sys,x0,str,ts]= PSMC-4(t,x,u,flag) switch flag, case 0, P-5 P-1 [sys,x0,str,ts]=mdlInitializeSizes; case 1, sys=mdlDerivatives(t,x,u); case 3, sys=mdlOutputs(t,x,u); case {1, 2, 4, 9} sys = []; otherwise error(['Unhandled flag = ',num2str(flag)]); end function [sys,x0,str,ts]=mdlInitializeSizes sizes = simsizes; sizes.NumDiscStates = 0; sizes.NumOutputs = 1; sizes.NumInputs = 5; sizes.DirFeedthrough = 1; sizes.NumSampleTimes = 0; sys=simsizes(sizes); x0=[]; str=[]; ts=[]; function sys=mdlOutputs(t,x,u) thd=u(1);dthd=cos(t);ddthd=-sin(t); th=u(2); dth=u(3); dp=u(5); a=4.48 b=9.54; fx=-a*dth; k1=55;k2=20; e=thd-th; de=dthd-dth; global dde; % dde la gia tri vi phan cua de % s'=c*de+dde la dao ham cua s c=15; s=c*e+de; xite=1; if t0.35 c=15; s=c*e+de; M=2 if M==1 ut=1/b*(k1*s^3+k2*(c*de+dde)+xite*sign(s)+ddthd+c*de-dp-fx); elseif M==2 if s>0.02 ut=1/b*(k1*s^3+k2*(c*de+dde)+xite*sign(s)+ddthd+c*de-dp-fx); P-6 P-1 else ut=1/b*(k1*s^3+k2*(c*de+dde)+xite*sin(2*s)*50+ddthd+c*de-dp-fx) end end else c=-15; s=c*e+de+3.4; ut=1/b*(k1*s^3+k2*(c*de+dde)+xite*sign(s)+ddthd+c*de-dp-fx); end 2.3 Mơ hình ĐQS-QĐT m-file function [sys,x0,str,ts]= DQS-QDT(t,x,u,flag) switch flag, case 0, [sys,x0,str,ts]=mdlInitializeSizes; case 1, sys=mdlDerivatives(t,x,u); case 3, sys=mdlOutputs(t,x,u); case {2, 4, 9} sys = []; otherwise error(['Unhandled flag = ',num2str(flag)]); end function [sys,x0,str,ts]=mdlInitializeSizes sizes = simsizes; sizes.NumContStates = 2; sizes.NumDiscStates = 0; sizes.NumOutputs = 3; sizes.NumInputs = 1; sizes.DirFeedthrough = 0; sizes.NumSampleTimes = 0; sys=simsizes(sizes); x0=[0.15 1.15]; str=[]; ts=[]; function sys=mdlDerivatives(t,x,u) ut=u(1); a=4.48; b=9.54; d=14*sin(t)+6*cos(2*t)+7*sin(3*t); ddth=-a*x(2)+b*ut+d; sys(1)=x(2); sys(2)=ddth; function sys=mdlOutputs(t,x,u) d=14*sin(t)+6*cos(2*t)+7*sin(3*t); sys(1)=x(1); sys(2)=x(2); sys(3)=d; P-7 P-1 2.4 Xây dựng quan sát nhi u m-file function [sys,x0,str,ts]=s_function(t,x,u,flag) switch flag, case 0, [sys,x0,str,ts]=mdlInitializeSizes; case 1, sys=mdlDerivatives(t,x,u); case 3, sys=mdlOutputs(t,x,u); case {2, 4, 9} sys = []; otherwise error(['Unhandled flag = ',num2str(flag)]); end function [sys,x0,str,ts]=mdlInitializeSizes sizes = simsizes; sizes.NumContStates = 2; sizes.NumDiscStates = 0; sizes.NumOutputs = 1; sizes.NumInputs = 4; sizes.DirFeedthrough = 0; sizes.NumSampleTimes = 0; sys=simsizes(sizes); x0=[0;0]; str=[]; ts=[]; function sys=mdlDerivatives(t,x,u) ut=u(1); dth=u(3); Phi1=100000; Phi2=100; a=-4.48; b=9.54; sys(1)=Phi1*(x(2)-dth); sys(2)=-x(1)+b*ut-Phi2*(x(2)-dth)-a*dth; function sys=mdlOutputs(t,x,u) sys(1)=x(1); % uoc luong d 2.5 Vẽ đồ thị m-file close all; figure(1); plot(t,y(:,1),'k',t,y(:,2),'r:','linewidth',2); legend('Tin hieu dat','Tin hieu ra'); grid; figure(2); plot(t,y(:,1)-y(:,2),'k:','linewidth',2); legend('Sai so bam vi tri'); grid; figure(3); P-8 P-1 plot(t,cos(t),'k',t,y(:,3),'r:','linewidth',2); legend('Toc dat','Toc ra'); grid; figure(4); plot(t,cos(t)-y(:,3),'k:','linewidth',2); legend('Sai so bam toc do'); xlabel('Thoi gian(s)');ylabel('Sai so bam toc (rad/s)'); grid; figure(5); plot(t,p(:,3),'k',t,p(:,4),'r:','linewidth',2); xlabel('Thoi gian(s)');ylabel('Nhieu va uoc luong nhieu'); legend('Nhieu d','Uoc luong d'); grid; figure(6); plot(t,p(:,3)-p(:,4),'k','linewidth',2); xlabel('Thoi gian (s)');ylabel('Sai so uoc luong nhieu'); legend('Sai so uoc luong d'); grid; figure(7); plot(t,ut(:,1),'k','linewidth',2); xlabel('Thoi gian(s)');ylabel('Tin hieu dieu khien u (v)'); grid; ... CÔNG NGHỆ QUÂN SỰ TRẦN VĂN NHÂN VỀ MỘT PHƯƠNG PHÁP NÂNG CAO CHẤT LƯỢNG HỆ TỰ ĐỘNG BÁM SÁT MỤC TIÊU TRÊN TÀU HẢI QUÂN Chuyên ngành: Kỹ thuật điều khiển tự động hóa Mã số: 52 02 16 LUẬN ÁN TIẾN SĨ... sát mục tiêu Trong luận án giải toán điều khiển giai đoạn bám sát mục tiêu theo góc HTBQĐT tàu Hải quân 1.2 Tổng quan hệ tự động bám sát mục tiêu tàu Hải quân 1.2.1 Các khái niệm Hệ tự động bám. .. Từ phân tích đánh giá trên, luận án ? ?Về phương pháp nâng cao chất lượng hệ tự động bám sát mục tiêu tàu Hải quân? ?? mang tính khoa học thực tiễn, nhằm làm chủ cải tiến, nâng cấp, tiến tới làm chủ