5. Nội dung nghiên cứu:
3.5. Tính phi tuyến của bộ điều khiển tốc độ
Về thực chất truyền động điện hệ T-Đ với hai mạch vòng điều chỉnh là dòng điện và tốc độ, chất lượng tĩnh và động của hệ đều tốt. Tuy nhiên đặc điểm của hệ T-Đ là có vùng dòng điện gián đoạn và khi điện cảm của mạch phần ứng không đủ lớn, dòng điện tải lại nhỏ thì vùng gián đoạn càng bị mở rộng. Lúc dòng điện gián đoạn là ảnh hưởng của điện cảm đối với mạch không còn nữa, đồng thời giữa dòng và áp chỉnh lưu thay đổi rất nhiều và rất phi tuyến. Điều đó làm cho việc điều chỉnh tốc độ động cơ ở trong vùng dòng điện giạn đoạn gặp nhiều rắc rối, chất lượng điều chỉnh thấp.
Do hệ T-Đ khi ở vùng gián đoạn là hệ phi tuyến mạnh, do vậy ta dùng bộ điều khiển mờ sẽ phát huy tác dụng tốt ở vùng này.
Các công thức tính toán hệ số khuếch đại, điện áp chỉnh lưu của hệ T-Đ và hệ số Kp
của bộ điều khiển dòng PI.
Ở trong vùng liên tục: Kcl = Ud/Udk = 220/10 = 22
Trong vùng điện gián đoạn: Kp = RuTu/2Kcl KbdToi . Do Kcl thay đổi nên hệ số Kp
cũng thay đổi theo. Vậy ta dùng bộ điều khiển mờ điều chỉnh hệ số Kp trong vùng dòng điện gián đoạn khi Kcl thay đổi. Theo biểu thức quan hệ giữa Kp và Kcl ta thấy Kp tỷ lệ nghịch với Kcl.
3.6. Xây dựng bộ điều khiển mờ chỉnh định tham số bộ điều khiển PID để điều chỉnh tốc độ động cơ điện một chiều.
3.6.1. Đặt vấn đề.
Bộ điều khiển PID với cấu trúc đơn giản và tin cậy nên được dùng phổ biến trong các hệ điều khiển tự động phục vụ sản xuất. Hàm truyền đạt của bộ điều khiển PID là:
(3.19)
Nếu viết theo hàm thời gian thì tín hiệu ra của bộ điều khiển PID là:
(3.20)
Với e(t) là tín hiệu vào, u(t) là tín hiệu ra, KP là hệ số khuếch đại, TI là hằng số tích phân, TD là hằng số vi phân.
Rõ ràng, u(t) phụ thuộc vào các tham số KP, TI, TD của bộ điều chỉnh PID và do đó chất lượng tín hiệu của hệ thống cũng phụ thuộc theo.
Mặt khác, các hệ số của bộ điều khiển PID chỉ được tính toán cho một chế độ làm việc cụ thể của hệ thống, trong quá trình tính toán cũng đã tiến hành tuyến tính hoá nhiều khâu (do hàm truyền đối tượng phức tạp) nên khi cài đặt vào thực tế cần thường xuyên chỉnh định các hệ số này cho phù hợp với các chế độ vận hành để phát hay tốt hiệu quả của bộ điều khiển. Quá trình chỉnh định thường thực hiện theo kiểu “thăm dò”.
Từ thực tế đó và những ưu việt của bộ điều khiển mờ, để giải quyết vấn đề tự chỉnh định thích hợp các tham số của bộ điều chỉnh PID mà không cần “thăm dò” hay chỉnh định không tự động, ta có thể thiết kế bộ điều khiển mờ ở vòng ngoài để chỉnh định tham số bộ PID ở vòng trong.
3.6.2. Bộ điều khiển mờ chỉnh định tham số bộ điều khiển PID.
các bước sau: Ở đây ta áp dụng mô hình mờ Mamdani và quá trình xây dựng khâu bù mờ được thực hiện theo
- Bộ điều khiển mờ cần 1 input và 1 output - Input là hệ số khuếch đại của bộ chỉnh lưu Kcl
3.6.2.1. Biến ngôn ngữ và miền giá trị của nó
Miền giá trị của biến đầu vào/ra như sau: Kcl = { 17 , 22 }
Kp = { 0.06 , 0.09}
Chọn 7 tập giá trị ngôn ngữ cho bộ chỉnh lưu Kcl: Kcl = {NB, NM, NS, ZE, PS, PM, PB}
Chọn 7 tập giá trị ngôn ngữ cho hệ số Kp của bộ điều khiển dòng: Kp = {NB, NM, NS, ZE, PS, PM, PB}
Với các ký như hiệu sau: NB = âm nhiều; NM = âm vừa; NS = âm ít; ZE = không; PS = dương ít; PM = dương vừa; PB = dương nhiều;
3.6.2.2. Xác định hàm liên thuộc ( menbership function ).
Rời rạc hóa của biến đầu vào Kcl µNB = {16.17 17 17.83} µNM = {17 17.83 18.67} µNS = {17.83 18.67 19.5} µZE = {18.67 19.5 20.33} µPS = {19.5 20.33 21.17} µPM = {20.33 21.17 22} µPB = {21.17 22 22.83} Rời rạc hóa của biến đầu ra Kp
µNB = {0.055 0.06 0.065} µNM = {0.06 0.065 0.07} µNS = {0.065 0.07 0.075} µZE = {0.07 0.075 0.08} µPS = {0.075 0.08 0.085} Hình 3.16. Xác định tập mờ cho biến ra Kp
µPM = {0.08 0.085 0.09} µPB = {0.085 0.09 0.095}
3.6.2.3. Xây dựng các luật điều khiển
Bảng 3.1.Luật điều khiển Kp
Kcl NB NM NS ZE PS PM PB
Kp PB PM PS ZE NS NM NB
3.6.2.3. Luật hợp thành
Dùng luật hợp thành max-Prod, giải mờ theo phương pháp trọng tâm, hệ số khuếch đại Kp được tính toán lúc điều khiển là:
( ) ( ) l p cl l cl 7 l K K l 1 p 7 K l 1 y . dt K (t) dt − = = µ = µ ∑ ∑ (3.21)
Trong đó yK−lp là trọng tâm của tập mờ.
3.6.2.4. Mô hình simulink của hệ thống khi sử dụng bộ điều khiển mờ:
0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 0 200 400 600 800 1000 1200 1400 1600 1800
DO THI SO SANH TOC DO DAT VA DAP UNG KHI CO FUZZY
Thoi gian [s] T o c d o [ V o n g /p h u t] TOC DO DAT
DAP UNG TOC DO FUZZY
Hình 3.18. Đáp ứng tốc độ khi có bộ điều khiển mờ
0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 0 200 400 600 800 1000 1200 1400 1600 1800
DO THI VAN TOC
Thoi gian [s] T o c d o ( V o n g /p h u t) ]
Van toc dat Van toc thuc PID Van toc thuc Fuzzy
Hình 3.19. Đáp ứng so sánh bộ điều khiển tốc độ bộ PID và bộ điều khiển Fuzzy- PID
Kết luận:
Khi ta dùng bộ điều khiển mờ để chỉnh định tham số Kp của bộ điều khiển PI dòng điện của hệ thống. Cho dù hệ số khuếch đại của bộ chỉnh lưu Kcl thay đổi trong vùng dòng điên bị gián đoạn thì tốc độ động cơ vẫn không đổi.
CHƯƠNG 4
TÍCH HỢP BỘ ĐIỀU KHIỂN MỜ VÀO PLC S7 300 4.1. Phương pháp tích hợp bộ điều khiển mờ vào PLC S7 300 4.1.1. Chương trình phần mềm tích hợp FCPA
4.1.1.1. Chuẩn bị một Project khai báo bộ điều khiển mờ bằng FCPA
Chương trình FCPA (Fuzzy Control Parameter Assignment) là phần mềm hỗ trợ việc tạo lập bộ điều khiển mờ cho PLC Simatic S7-300. Nó được tích hợp vào PLC S7-300 để điều khiển đối tượng theo trình tự các bước như sau:
• Định nghĩa tất cả các biến ngôn ngữ vào/ra
• Định nghĩa tập mờ cho các biến vào/ra
• Xây dựng luật điều khiển
• Chọn động cơ suy diễn
Bộ điều khiển mờ được tổng hợp với FCPA có dạng một khối dữ liệu (DB). Khối DB được tạo ra bởi FCPA được gọi là khối DB mờ và được sử dụng cùng với FB Fuzzy Control có trong Project FuzConEx khi cài đặt chương trình Fuzzy/FB với tên mặc định là FB30.
4.1.1.2. Khai báo các biến vào ra và viết chương trình
Hình 4.1: Khai báo biến ngôn ngữ vào/ ra
Khởi động chương trình vào menu chọn New/ xuất hiện cửa sổ chọn số lượng biến ngôn ngữ vào/ra cho cho bộ điều khiển mờ thiết kế
Đối với bộ điều khiển mờ ta thiết kế thì chọn 1 vào, 1 ra như hình 4.1 Sau đó ta soạn thảo các luật hợp thành cho bộ điều khiển mờ như hình 4.2
Hình 4.2. Cửa sổ soạn thảo biến ngôn ngữ vào ra và luật hợp thành Miền giá trị của biến đầu vào Kcl được chọn là:
α = { 17 , 22 }
Luật hợp thành Biến ngôn ngữ đầu ra Biến ngôn ngữ đầu
Miền giá trị của biến đầu ra Kp được chuẩn hóa là:
Kp={0.06 , 0.09}
Ta chọn 7 tập giá trị ngôn ngữ như sau:
{âm nhiều, âm vừa, âm ít , không, dương ít, dương vừa, dương nhiều} Kcl = { NB, NM, NS, ZE, PS, PM, PB}.
Kp = { NB, NM, NS, ZE, PS, PM, PB}.
Hình 4.3. Cửa sổ soạn thảo các hàm liên thuộc của đầu vào Kcl
Hình 4.5. Màn hình soạn thảo luật điều khiển
- Trong phần mền FCPA chỉ cung cấp động cơ suy diễn là Max-Min nên ta
không có khả năng chọn động cơ suy diễn khác.
- FCPA cũng chỉ cung cấp phương pháp giải mờ duy nhất là phương pháp điểm
trọng tâm.
4.1.1.2 Quan sát quan hệ vào ra của bộ điều khiển mờ.
Quan sát bộ điều khiển mờ dưới dạng 3D như sau:
4.2. Tiến hành tích hợp bộ điều khiển mờ vào PLC
Sau khi đã thiết kế xong bộ điều khiển mờ ta download vào CPU của PLC thông qua chương trình SIMATIC V5.4 trong đó có các khối chức năng như OB100, OB35, FB30... như hình 4.12. Mỗi khối có một chức năng khác nhau và tuân theo quy tắc bộ điều khiển mờ, các thông số đầu vào ra được yêu cầu theo quy luật điều khiển mờ và bất kỳ ngõ vào ra không sử dụng thì không kết nối trong chương trình
Hình 4.7: Kết nối các khối trong Simatic đến module mờ (Fuzzy module)
4.2.1. Sử dụng DB mờ với FB30 (Fuzzy control)
Bộ điều khiển mờ được soạn thảo xong cần phải được cất giữ vào Project bằng lệnh File/save. Nó sẽ được lưu trữ vào Project dưới dạng một khối DB mà ta đặt tên. Khối dữ liệu mờ này được sử dụng cùng với khối hàm FB30 đã được lấy từ Project FuzConEx trong thư viện Simatic Manager. Bởi vậy khi sử dụng khối dữ liệu mờ ta phải kết thúc FCPA và quay lại Simatic Manager. Ta sử dụng cấu trúc sau:
CALL FB30 , DBx
Trong đó: DBx: Là khối dữ liệu mờ
FB30 (tên hình thức Fuzzy Control) có 8 đầu vào INPUT1÷ INPUT8, kiểu số thực, 4 biến ra OUTPUT1÷ OUTPUT4 cũng kiểu số thực và INFO kiểu byte. Khi thực
hiện lệnh gọi như trên thì toàn bộ 8 biến đầu vào và 4 biến hình thức đầu ra sẽ hiện trên màn hình chờ truyền tham trị:
CALL FB 30 , DB_FUZZY_CONTROL
INPUT1 : = Kcl // Tín hiệu khuếch đại bộ chỉnh lưu INPUT2 := // --- // Không sử dụng INPUT3 := // ---// INPUT4 := // ---// INPUT5 := // ---// INPUT6 := // ---// INPUT7 := // --- // INPUT8 := // --- //
OUTPUT1 := Kp // hệ số của bộ điều khiển PID dòng OUTPUT2 := // Không sử dụng OUTPUT3 := // Không sử dụng OUTPUT4 := // ---
KẾT LUẬN VÀ KIẾN NGHỊ 1. Kết luận.
Trong bản luận văn này đã nghiên cứu khảo sát và đạt được kết quả như sau:
+ Khảo sát tổng quan về PLC S7 300 các module điều khiển như PID, Fuzzy…, tổng quan về động cơ điện một chiều, tính toán thiết kế bộ điều khiển PID, điều khiển mờ chỉnh định tham số PID để điều khiển dòng điện bị gián đoạn ở phần ứng.Thiết kế chương trình mô phỏng trên simulink cho các kết quả, sai lệch tốc độ, đáp ứng dòng điện, có kết quả đáp ứng tốt. Với các kết quả này giúp cho việc khảo sát, đánh giá và hiệu chỉnh nâng cao chất lượng hệ thống điều khiển tốc độ động cơ. + Để nâng cao chất lượng cũng như tính bền vững của động cơ, bản luận văn đã nghiên cứu và ứng dụng bộ điều khiển mờ chỉnh định tham số PID, với hệ thống điều khiển này thì dòng điện gián đoạn của phần ứng giảm đi rất nhiều so với hệ điều khiển PID kinh điển.
+ Trong luận văn có đưa ra phương pháp tích hợp bộ điều khiển mờ vào PLC S7- 300 đây là một hướng nghiên cứu mới và là nhiệm vụ cơ bản mà bản luận văn này
2. Kiến nghị.
Do thời gian nghiên cứu còn hạn hẹp và điều kiện cơ sở vật chất không cho phép nên luận văn chỉ dừng lại ở kết quả mô phỏng trên simulink và đưa ra phương pháp tích hợp bộ điều khiển mờ vào PLC S7-300, không làm mô hình thực tế của việc điều khiển tốc độ động cơ sử dụng bộ điều khiển mờ tích hợp vào PLC S7-300 để
điều khiển, đây là phần hạn chế mà luận văn chưa hoàn thiện được. Tuy vậy kết quả mô phỏng cũng cho thấy tính đúng đắn của đề tài cần nghiên cứu. Để phát triển hơn nữa có thể tiến hành nghiên cứu thiết kế chế tạo mô dùng bộ điều khiển mờ tích hợp vào PLC S7-300 để điều khiển tốc độ động cơ thì bản luận văn sẽ hoàn thiện hơn.
TÀI LIỆU THAM KHẢO
•Tài liệu tiếng Việt
[1]. Bùi Quốc Khánh, Nguyễn Văn Liễn, Nguyễn Thị Hiền: Truyền Động Điện, NXB Khoa Học và Kỹ Thuật.
[2]. Nguyễn Như Hiển, Lại Khắc Lãi (2007), Hệ mờ và nơron trong kỹ thuật điều
khiển, NXB Khoa học tự nhiên và công nghệ, Hà Nội.
[3]. Lại Khắc Lãi "Một phương pháp xây dựng mô hình đối tượng phi tuyến trong
hệ điều khiển dự báo" Tạp chí Khoa học Công nghệ - Đại học Thái Nguyên,
số3(43), trang 73-79, năm 2007.
[4]. Nguyễn Phùng Quang (2006), Matlab & Simulink, nhà xuất bản Khoa học và Kỹ thuật, Hà Nội.
[5]. Nguyễn Trọng Thuần: Điều khiển lôgic và ứng dụng
[6]. Nguyễn Doãn Phước; Phan Xuân Minh: Lý thuyết điều khiển mờ
[7]. Nguyễn Doãn Phước, Phan Xuân Minh, Hán Thành Trung: Lý tuyết Điều khiển hệ phi tuyến
[8]. Nguyễn Doãn Phước. Phan Xuân Minh. Vũ Vân Hà: Tự Động Hoá Với Simatic S7-300 , Nxb KHKT
•Tài liệu tiếng Anh
[1]. Han.Xion Li (1999), “Approximate model reference adaptive mechaism for
Man.And Cybernetics Part B: Cybernetics. Vol.29. No.4. February 1999, pp 661- 666.
[2]. FLi-Xin Wang and Jerry M. Mendel (1993), “Fuzzy adaptive Filters, with
Application to Nonlinear Channel Equalization”, IEEETransactions on fuzzy
systems, Vol. I. No.3. August 1993, pp. 161-170.
[3]. Li-Xin Wang (1992), “Fuzzy systems as nonlinear dynamic system
indentifiers. Part 1: design”, Proceedinge of the 31 st Conference on decision
and control Tucson, Arizos, December 1992. pp. 2511-2516.
•Các Website
http://www.siemens.com.vn/index.htm; www. sciencedirect .com/ www. ebook.edu.vn /; www.tnut.edu.vn/