Thiết kế bộ điều khiển mờ, trượt giữ cân bằng hệ nêm ngược

ĐẠI HỌC QUỐC GIA TP HCM TRƢỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA - CHENG PHI QUỲNH THIẾT KẾ BỘ ĐIỀU KHIỂN MỜ, TRƢỢT GIỮ CÂN BẰNG HỆ NÊM NGƢỢC Chuyên ngành: TỰ ĐỘNG HÓA Mã số: 605260 LUẬN VĂN THẠC SĨ TP HỒ CHÍ MINH, tháng năm 2013 CƠNG TRÌNH ĐƢỢC HỒN THÀNH TẠI TRƢỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA – ĐHQG – HCM Cán hướng dẫn khoa học: TS Huỳnh Thái Hoàng (Ghi rõ họ, tên, học hàm, học vị chữ ký) Cán chấm nhận xét 1: PGS TS Nguyễn Thị Phƣơng Hà (Ghi rõ họ, tên, học hàm, học vị chữ ký) Cán chấm nhận xét 2: TS Nguyễn Vĩnh Hảo (Ghi rõ họ, tên, học hàm, học vị chữ ký) Luận văn thạc sĩ bảo vệ Trường Đại học Bách Khoa, ĐHQG Tp HCM ngày …4 tháng …1… năm …2013… Thành phần Hội đồng đánh giá luận văn thạc sĩ gồm: (Ghi rõ họ, tên, học hàm, học vị Hội đồng chấm bảo vệ luận văn thạc sĩ) TS Nguyễn Đức Thành TS Trƣơng Đình Châu PGS TS Nguyễn Thị Phƣơng Hà TS Nguyễn Vĩnh Hảo TS Võ Hoàng Duy Xác nhận Chủ tịch Hội đồng đánh giá LV Trưởng Khoa quản lý chuyên ngành sau luận văn sửa chữa (nếu có) CHỦ TỊCH HỘI ĐỒNG TRƢỞNG KHOA ĐIỆN-ĐIỆN TỬ ĐẠI HỌC QUỐC GIA TP.HCM CỘNG HÕA XÃ HỘI CHỦ NGHĨA VIỆT NAM TRƢỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA Độc Lập – Tự Do – Hạnh Phúc NHIỆM VỤ LUẬN VĂN THẠC SĨ Họ tên học viên: CHENG PHI QUỲNH MSHV: 10150048 Ngày, tháng, năm sinh: 29-11-1986 Nơi sinh: Kon Tum Chuyên ngành: Tự Động Hóa Mã số: 605260 I TÊN ĐỀ TÀI: THIẾT KẾ BỘ ĐIỀU KHIỂN MỜ, TRƯỢT GIỮ CÂN BẰNG HỆ NÊM NGƯỢC II NHIỆM VỤ VÀ NỘI DUNG:  Tìm hiểu, nghiên cứu mơ hình toán phương pháp điều khiển hệ nêm ngược nước  Nghiên cứu thiết kế, mô điều khiển LQR, mờ mờ trượt giữ cân hệ nêm ngược  Thi công mô hình nêm ngược thực nghiệm  So sánh kết mô kết thực nghiệm phương pháp điều khiển  Đánh giá kết đạt III NGÀY GIAO NHIỆM VỤ: 06-02-2012 IV NGÀY HOÀN THÀNH NHIỆM VỤ: 30-11-2012 V CÁN BỘ HƢỚNG DẪN: TS HUỲNH THÁI HOÀNG TP HCM, ngày tháng 12 năm 2012 CÁN BỘ HƢỚNG DẪN CHỦ NHIỆM BỘ MÔN ĐÀO TẠO TRƢỞNG KHOA ĐIỆN – ĐIỆN TỬ Kính dâng lịng biết ơn sâu sắc tơi đến ba má gia đình ln bên tơi, động viên ủng hộ vật chất lẫn tinh thần giúp tơi hồn thành đề tài Cảm ơn chân thành đến thầy cô môn Điều Khiển Tự Động ln nhiệt tình truyền đạt kiến thức tận tâm dẫn Đặc biệt thầy Huỳnh Thái Hồng, người hướng dẫn trực tiếp cho tơi truyền lại kinh nghiệm cách làm việc, phương pháp tiếp cận vấn đề mấu chốt vấn đề góp phần quan trọng vào hồn thành đề tài Những kiến thức dần thẩm thấu vào tơi có trao đổi với người bạn Cảm ơn nhiều đến bạn khóa 2009 2010 giúp hiểu rõ học động viên tơi thực hành cách kiên nhẫn, truyền lại nhiều kinh nghiệm trở thành kinh nghiệm thân tơi Đó yếu tố hoàn thành nên đề tài Tp Hồ Chí Minh, tháng 12 năm 2012 Cheng Phi Quỳnh TÓM TẮT Luận văn nghiên cứu hệ nêm ngược phương pháp điều khiển giữ thăng cho hệ Phương pháp LQR (Linear Quadratic Regulator), mờ mờ trượt tiến hành mô Matlab/Simulink Trong đó, điều khiển LQR mờ cho kết tốt, đáp ứng nhanh, vọt lố Cịn điều khiển mờ trượt đáp ứng chậm dao động xung quanh điểm cân Các phương pháp điều khiển LQR mờ thí nghiệm phần cứng hệ nêm ngược thực tế sử dụng vi điều khiển nhúng DSP (Digital Signal Processor) TMS320F28335 Kết điều khiển LQR cho thấy chịu nhiễu tốt trạng thái xác lập dao động điều khiển mờ Cả hai điều khiển LQR mờ điều khiển cho hệ nêm ngược cân Tuy nhiên tồn sai số xác lập nhỏ 0.02 m, độ điều khiển mờ, -0.01 m, -1 độ điều khiển LQR Với kết đạt được, luận văn đưa so sánh phương pháp điều khiển, ưu khuyết điểm hướng phát triển đề tài ABSTRACT This thesis studies about the inverted wedge and the control methods for balacing wedge system The controllers as Linear Quadratic Regulator (LQR), Fuzzy Logic (FL) and Fuzzy Sliding - Mode Control (FSMC) are simulated by Matlab/Simulink LQR and FL give good results, quick response and low POT (Percent Of Overshoot) FSMC has slow response and chattering Then, the LQR and FL controllers are embedded into DSP TMS320F28335 to apply on the practical hardware of the inverted wedge system The results show that LQR controller is better than FL controller when the noises impact to the system Both LQR controller and FL controller can be balancing the system However, small steady state errors happen For FL controller, steady state errors are 0.02 m, degree For LQR controller, steady state errors are -0.01 m, -1 degree With the results obtained, the thesis provides comparisons between the control methods, and developmental tendencies of the subject LỜI CAM ĐOAN Tôi xin cam đoan đảm bảo tính chân thật viết chương trình, kết mơ thực nghiệm, giá trị thông số nêu Các sở lý thuyết trích dẫn đầy đủ chiếu theo tài liệu tham khảo Tp Hồ Chí Minh, tháng 12 năm 2012 Cheng Phi Quỳnh MỤC LỤC CHƢƠNG 1: TỔNG QUAN 1.1 1.1.1 Giới thiệu hệ nêm ngược 1.1.2 Nguyên lý hoạt động .5 1.2 Đặt vấn đề Các cơng trình nghiên cứu liên quan .6 1.2.1 Các công trình nghiên cứu nước ngồi 1.2.2 Các cơng trình nghiên cứu nước 1.3 Mục tiêu luận văn 10 1.4 Phương pháp nghiên cứu .10 1.5 Tóm lược nội dung luận văn 11 CHƢƠNG 2: CƠ SỞ LÝ THUYẾT CÁC PHƢƠNG PHÁP ĐIỀU KHIỂN HỆ NÊM NGƢỢC 12 2.1 Mơ hình tốn học hệ nêm ngược 12 2.2 Lý thuyết ổn định Lyapunov .17 2.2.1 Phương pháp gián tiếp Lyapunov 17 2.2.2 Phương pháp trực tiếp Lyapunov 18 2.3 Điều khiển LQR 18 2.4 Điều khiển logic mờ 22 2.5 Điều khiển mờ trượt 25 CHƢƠNG 3: THIẾT KẾ PHẦN CỨNG THỰC NGHIỆM VÀ GIẢI THUẬT ĐIỀU KHIỂN HỆ NÊM NGƢỢC 28 3.1 Phần cứng hệ nêm ngược 28 3.1.1 Phần khí 29 3.1.2 Phần điện .30 3.2 Bảng thông số hệ nêm ngược 31 3.3 Thiết kế điều khiển LQR 32 3.4 Thiết kế điều khiển logic mờ 35 3.5 Thiết kế điều khiển mờ trượt 40 CHƢƠNG 4: KẾT QUẢ MÔ PHỎNG VÀ THỰC NGHIỆM 44 4.1 Phương pháp điều khiển LQR .45 4.1.1 Kết mô điều khiển LQR 45 4.1.1.1 Mơ LQR 1: [vị trí xe (m) góc (độ)] = [0 0] 46 4.1.1.2 Mơ LQR 2: [vị trí xe (m) góc (độ)] = [0.24 14] .47 4.1.1.3 Mô LQR 3: [vị trí xe (m) góc (độ)] = [-0.25 14] .48 4.1.1.4 Mơ LQR 4: [vị trí xe (m) góc (độ)] = [0.09 0] 49 4.1.2 Kết thực nghiệm điều khiển LQR 50 4.1.2.1 Thực nghiệm LQR 1: [vị trí xe (m) góc (độ)] = [0 0] 51 4.1.2.2 Thực nghiệm LQR 2: [vị trí xe (m) góc (độ)] = [0.24 14] 52 4.1.2.3 Thực nghiệm LQR 3: [vị trí xe (m) góc (độ)] = [-0.25 14] 53 4.1.2.4 Thực nghiệm LQR 4: [vị trí xe (m) góc (độ)] = [0.09 0] 54 4.1.3 So sánh kết mô kết thực nghiệm điều khiển LQR 55 4.2 Phương pháp điều khiển logic mờ .55 4.2.1 Kết mô điều khiển mờ 55 4.2.1.1 Mơ mờ 1: [vị trí xe (m) góc (độ)] = [0 0] 56 4.2.1.2 Mơ mờ 2: [vị trí xe (m) góc (độ)] = [0.24 14] 57 4.2.1.3 Mơ mờ 3: [vị trí xe (m) góc (độ)] = [-0.25 14] 58 4.2.1.4 Mô mờ 4: [vị trí xe (m) góc (độ)] = [0.09 0] .59 4.2.2 Kết thực nghiệm điều khiển mờ .60 4.2.2.1 Thực nghiệm mờ 1: [vị trí xe (m) góc (độ)] = [0 0] .61 4.2.2.2 Thực nghiệm mờ 2: [vị trí xe (m) góc (độ)] = [0.24 14] 62 4.2.2.3 Thực nghiệm mờ 3: [vị trí xe (m) góc (độ)] = [-0.25 14] .63 4.2.2.4 Thực nghiệm mờ 4: [vị trí xe (m) góc (độ)] = [0.09 0] 64 4.2.3 So sánh kết mô kết thực nghiệm điều khiển mờ 65 4.3 Phương pháp điều khiển mờ trượt .66 4.3.1 4.3.1.1 Mơ mờ trượt 1: [vị trí xe (m) góc (độ)] = [0 0] 67 4.3.1.2 Mơ mờ trượt 2: [vị trí xe (m) góc (độ)] = [0.24 14] 68 4.3.1.3 Mô mờ trượt 3: [vị trí xe (m) góc (độ)] = [-0.25 14] 69 4.3.1.4 Mô mờ trượt 4: [vị trí xe (m) góc (độ)] = [0.09 0] 70 4.3.2 4.4 Kết mô điều khiển mờ trượt 66 Nhận xét kết mô điều khiển mờ trượt 71 So sánh kết ba phương pháp điều khiển: LQR, logic mờ mờ trượt .71 CHƢƠNG 5: KẾT LUẬN .73 5.1 Đánh giá kết luận văn 73 5.1.1 Những kết đạt 73 66 4.3 Phƣơng pháp điều khiển mờ trƣợt 4.3.1 Kết mơ điều khiển mờ trƣợt Hình 4.6: Sơ đồ mơ điều khiển mờ trượt Hình 4.7: Sơ đồ triển khai bên khối mặt trượt Vector hệ số Điện áp giới hạn , 12 V , - 67 4.3.1.1 Mô mờ trƣợt 1: [vị trí xe (m) góc (độ)] = [0 0] Position (m) 0.2 0.1 -0.1 -0.2 10 10 10 Time (sec) Angle (degree) 15 10 -5 -10 -15 Time (sec) Voltage (V) 20 10 -10 -20 Time (sec) Đồ thị mô mờ trƣợt 4.1: Tại tọa độ đầu [0 0] Giống đồ thị mô LQR 4.1 đồ thị mô mờ 4.1, với tọa độ đầu [0 0] đồ thị mơ mờ trượt 4.1 cho thấy hệ đạt trạng thái cân tuyệt đối khơng có ngoại lực nhiễu tác động 68 4.3.1.2 Mô mờ trƣợt 2: [vị trí xe (m) góc (độ)] = [0.24 14] Position (m) 0.2 0.1 -0.1 -0.2 10 12 14 16 18 20 12 14 16 18 20 12 14 16 18 20 Time (sec) Angle (degree) 15 10 -5 -10 -15 10 Time (sec) Voltage (V) 20 10 -10 -20 10 Time (sec) Đồ thị mô mờ trƣợt 4.2: Tại tọa độ đầu [0.24 14] Theo đồ thị mô mờ trượt 4.2, xe từ vị trí 0.24 m tiến vị trí bên trái đến -0.1 m dừng lại khoảng 4.3 giây nêm nghiêng hẳn bên phải 14 độ Sau đó, nêm xe dao động q trình tiến vị trí cân Xe dao động nhỏ trạng thái xác lập Tín hiệu áp bão hịa liên tục từ -12 V đến 12 V ngược lại 69 4.3.1.3 Mô mờ trƣợt 3: [vị trí xe (m) góc (độ)] = [-0.25 14] Position (m) 0.2 0.1 -0.1 -0.2 10 12 14 16 18 20 12 14 16 18 20 12 14 16 18 20 Time (sec) Angle (degree) 15 10 -5 -10 -15 10 Time (sec) Voltage (V) 20 10 -10 -20 10 Time (sec) Đồ thị mô mờ trƣợt 4.3: Tại tọa độ đầu [-0.25 14] Từ vị trí -0.25 m xe chạy chưa kịp vị trí 0.1 m dừng lại 2.2 giây nêm lệch hẳn từ phải sang trái đến giới hạn -14 độ dừng lại 3.8 giây Rồi xe nêm trạng thái cân Thời gian xác lập 10 giây Điện áp bão hòa liên tục 12 V 70 4.3.1.4 Mô mờ trƣợt 4: [vị trí xe (m) góc (độ)] = [0.09 0] Position (m) 0.2 0.1 -0.1 -0.2 10 12 14 16 18 20 12 14 16 18 20 12 14 16 18 20 Time (sec) Angle (degree) 15 10 -5 -10 -15 10 Time (sec) Voltage (V) 20 10 -10 -20 10 Time (sec) Đồ thị mô mờ trƣợt 4.4: Tại tọa độ đầu [0.09 0] Xe từ vị trí 0.09 m chạy vị trí -0.1 m góc nêm quay từ độ sang 14 độ dừng lại khoảng giây Sau đó, xe góc nêm tiến chậm dần trạng trái cân dao động nhỏ với tần số cao quanh vị trí cân Thời gian xác lập 10 giây Điện áp bão hòa 12 V 71 4.3.2 Nhận xét kết mô điều khiển mờ trƣợt Qua đồ thị mô mờ trượt từ 4.1 đến 4.4 rút nhận xét sau:  Thời gian xác lập chậm từ 10 giây đến 14 giây  Ở trạng thái cân bằng, xe nêm cịn dao động nhỏ  Tín hiệu điều khiển thay đổi liên tục từ -12 V đến 12 V Từ thấy điều khiển mờ trượt cịn tượng chattering điều khiển trượt Ảnh hưởng tượng làm cho cấu chấp hành mau hỏng làm mài mịn phận khí khác Chính điều nên khơng thể đưa điều khiển mờ trượt vào phần thực nghiệm 4.4 So sánh kết ba phƣơng pháp điều khiển: LQR, logic mờ mờ trƣợt Kết mô phỏng:  Kết mô điều khiển LQR tốt nhất, đáp ứng nhanh, không sai số xác lập, vọt lố điều kiện đầu [-0.25 m 14 độ]  Tiếp đến điều khiển mờ, đáp ứng nhanh, vọt lố ít, dao động với biên độ lớn thời gian đầu, sau dao động biên độ nhỏ tần số thấp xung quanh điểm cân  Còn phương pháp mờ trượt cho kết mô không tốt hai phương pháp Thời gian xác lập chậm, vọt lố ít, dao động nhỏ tần số cao quanh điểm cân Tín hiệu điều khiển bị chattering Kết thực tế:  Bộ điều khiển LQR: hệ nêm ngược đạt trạng thái xác lập với sai số xác lập nhỏ -0.01 m -1 độ Bị vọt lố điều kiện đầu [-0.25 m 14 độ] 72  Bộ điều khiển mờ: hệ nêm ngược đạt trạng thái xác lập với sai số xác lập nhỏ 0.02 m độ, đồng thời xuất dao động nhỏ quanh vị trí xác lập  Bộ điều khiển LQR chịu nhiễu tốt điều khiển mờ Khi có nhiễu tác động vào góc nêm kéo góc nêm lệch xa khỏi vị trí cân bằng, điều khiển LQR đưa hệ trở trạng thái xác lập khoảng giây Trong với góc nêm bị kéo khỏi vị trí cân khoảng độ điều khiển mờ đưa hệ thống trở trạng thái xác lập thời gian khoảng 30 giây sau Nếu góc nêm bị kéo lệch đến khiển mờ giữ cân hệ nêm ngược 14 độ điều 73 CHƢƠNG KẾT LUẬN 5.1 Đánh giá kết luận văn 5.1.1 Những kết đạt đƣợc  Xây dựng mơ hình tốn học áp dụng thực tế qua kết điều khiển LQR  Thi cơng hồn chỉnh phần cứng mơ hình thực nghiệm mạch điều khiển hệ nêm ngược  Mô điều khiển LQR điều khiển mờ áp dụng vào thực tế kiểm chứng 5.1.2 Những kết chƣa đạt đƣợc  Bộ điều khiển LQR điều khiển mờ tồn sai số xác lập nhỏ 0.01 m, độ dao động nhỏ quanh vị trí cân  Bộ điều khiển mờ trượt cho kết mô không tốt nên đưa vào thực nghiệm 5.2 Hƣớng phát triển đề tài Phát triển thêm phương pháp điều khiển kết hợp với thích nghi để đạt chất lượng tốt Hoặc ứng dụng phương pháp điều khiển khác Để tăng thêm độ khó cho tốn hệ nêm ngược gắn thêm lắc ngược xe đối trọng Lúc vừa phải giữ cân cho nêm vừa phải giữ cân cho lắc ngược Độ khó giúp kiểm nghiệm phương pháp điều khiển có phát triển thêm phương pháp điều khiển 74 [1] TÀI LIỆU THAM KHẢO Võ Bá Thi, “Nghiên Cứu Giải Thuật Điều Khiển Hệ Con Nêm Ngược,” M.S thesis, HCMC University of Technology, Ho Chi Minh City, VietNam, 2009 [2] M L Moore, J T Musacchio, and K M Passino, “Genetic Adaptive Control for an Inverted Wedge: experiments and comparative analyses, Engineering Applications of Artificial Intelligence, vol 14, pp 1-14, 2001 [3] J H Li, T H S Li, and T H Ou, “Design and Implementation of Fuzzy Sliding – Mode Controller for a Wedge Balancing System,” Journal of Intelligent and Robotics System, vol 37, pp 285-306, 2003 [4] F M Yu, C N Huang, and H Y Chung, “The Robust Stability of Seesaw System with Fuzzy Logic Control,” Int J Computer Applications in Technology, vol 24, no 1, pp 33-42, 2005 [5] S J Wu, C T Wu, Y Y Chiou, C T Lin, and Y N Chung, “Balacing Control of Sliding Inverted Wedge System: Classical Method based compensation,” in IEEE International Conference on Systems, Man, and Cybernetics, October 8-11, 2006, Taipei, Taiwan [6] C H Tsai, H Y Chung, and F M Yu, “Neuro-Sliding Mode Control With Its Applications to Seesaw Systems,” IEEE Transactions on Neural Networks, vol 15, no 1, January 2004 [7] H Y Chung, and L C Hung, “Design of an adaptive neural slidingmode controller for seesaw systems,” Int J Computer Applications in Technology, vol 28, no 4, pp 254-264, 2007 [8] F M Yu, C N Huang, and H Y Chung, “Quasi fuzzy sliding mode control with application to seesaw systems,” in Automatic Control Conference, pp 493-498, 2003 75 L C Hung, and H Y Chung, “Decoupled control using neural network- [9] based sliding-mode controller for nonlinear systems,” Expert Systems with Application, vol 32, pp 1168-1182, 2007 [10] A Benamor, L Chrifi-alaui, H Messaoud, and M Chaabane (2011, May 27) Sliding Mode Control, with Integrator, for a Class of MIMO Nonlinear Systems [Online] Available: http://www.scirp.org/journal/eng [11] Nguyễn Thị Phương Hà Lý thuyết điều khiển đại Nhà xuất Đại học Quốc gia TP HCM, 2009 [12] Huỳnh Thái Hồng Hệ thống điều khiển thơng minh Nhà xuất Đại học Quốc gia TP HCM, 2006 [13] Dương Hoài Nghĩa Điều khiển hệ thống đa biến Nhà xuất Đại học Quốc gia TP HCM, 2007 PHỤ LỤC function u = Fuzzy(p, pd, th, thd) u2 = [p; pd; th; thd]; N4 = -1; N3 = -0.8; N2 = -0.55; N1 = -0.25; Z = 0; P1 = 0.25; P2 = 0.55; P3 = 0.8; P4 = 1; % Mờ hóa a1 = mhoa_04 (u2(1)); a2 = mhoa_10 (u2(2)); a3 = mhoa_05 (u2(3)); a4 = mhoa_10 (u2(4)); % Các luật hợp thành h = [ P4 P3 P2 P3 P2 P1 P2 P1 Z P3 P2 P1 P2 P1 Z P1 Z N1 P2 P1 Z P1 Z N1 Z N1 N2 % position % velocity % angle % angular velocity P3 P2 P1 P2 P1 Z P1 Z N1 P2 P1 Z P1 Z N1 Z N1 N2 P1 Z N1 Z N1 N2 N1 N2 N3 P2 P1 Z P1 Z N1 Z N1 N2 P1 Z N1 Z N1 N2 N1 N2 N3 Z N1 N2 N1 N2 N3 N2 N3 N4]; % Xử lý mờ Diễn dịch theo luật PRO Phép giao dùng luật MIN s = 0; m = 0; for i = 1:3 for j = 1:3 for t = 1:3 for n = 1:3 q = min4(a1(i),a2(j),a3(t),a4(n)); m = m + 1; s = s + q*h(m); end end end end % Giải mờ u3 = (s/1)*163; if u3 >= 24 u = 24; else if u3