6.1 Kết luận
Mục tiêu nghiên cứu của luận văn này là điều khiển con lắc ngược cân bằng và điều khiển lật ngược con lắc, trước tiên tác giả đã xây dựng được mô hình mô phỏng của con lắc dựa theo các phương trình toán học. Mô hình mô phỏng đã được dùng để nghiên cứu đặc tính hệ thống và thử nghiệm phương pháp điều khiển. Tiếp theo tác giả đã xây dựng thành công hệ thống điều khiển con lắc ngược quay hoàn chỉnh, bao gồm: bộ điều khiển cân bằng sử dụng LQR và bộ điều khiển swing-up sử dụng logic mờ.
Kết quả thực nghiệm cho thấy LQR điều khiển ổn định con lắc ngược rất tốt, khi thay đổi khối lượng con lắc (tăng khối lượng ~ 20 lần) hay tăng chiều dài con lắc (~10 lần) hệ thống vẫn thích nghi và đã điều khiển ổn định con lắc quanh vị trí lật ngược. Bộ điều khiển cân bằng con lắc dùng LQR cho đáp ứng điều khiển góc con lắc tốt hơn bộ điều khiển dùng PID, cả về độ vọt lố, số lần tác động điện áp lên động cơ hay thời gian điều khiển và khả năng thích nghi khi thay đổi chiều dài con lắc, điều này chứng minh rằng LQR điều khiển các đối tượng phi tuyến tốt hơn PID.
Trong các kết quả thu được ta nhận thấy độ vọt lố của góc cánh tay PID luôn nhỏ hơn LQR, hay nói cách khác PID ổn định góc cánh tay tốt hơn LQR. PID là thuật toán điều khiển SISO còn LQR là thuật toán điểu khiển MISO, trong chương trình điều khiển PID đã xây dựng, tác giả đã dùng 2 bộ PID SISO để kết hợp thành 1 bộ MISO.
Bộ điều khiển lật ngược con lắc sử dụng giải thuật Logic mờ đã điều khiển lật ngược con lắc thành công. Khi con lắc đã được đưa lên vị trí dựng ngược, hệ thống chuyển sang bộ điều khiển cân bằng dùng LQR để ổn định ở vị trí dựng ngược.
6.2 Hướng phát triển của đề tài
Đề tài ‘Điều Khiển Con Lắc Ngược Sử Dụng LQR’ có thể được phát triển thêm như sau:
Dùng các thuật toán khác để xây dựng bộ điều khiển cân bằng con lắc.
Dùng thuật toán LQR, logic mờ và bộ điêu khiển đã xây dựng áp dụng cho các đối tượng điều khiển phi tuyến khác như con lắc ngược xe, hệ bóng thanh…
Tài Liệu Tham Khảo
[1] Yung-Chih Fu, Jung-Shan Lin, Nonlinear backstepping control design of the furuta pendulum, IEEE Conference on Control Applications - CCA, pp. 96-101, 2005.
[2] Yanliang Zhang, Wei Tech Ang, Jiong Jin, Shudong Zhang, Zhihong Man,
Nonlinear Adaptive Sliding Mode Control for a Rotary Inverted Pendulum, Advances in Industrial Engineering and Operations Research Lecture Notes in Electrical Engineering Volume 5, pp 345-360, 2008.
[3] Phan Vinh Hiếu, Nguyễn Đức Thành, Xây dựng bộ điều khiển nhúng cho hệ con lắc ngược quay, Đại Học Bách Khoa TPHCM, 2010.
[4] Tyaki, M.A.a.B., Design of Fuzzy logic controller for nonlinear model of inverted pendulum - cart system, December 17-19,2008.
[5] Mojtaba Ahmadieh Khanesar, Mohammad Teshnehlab, Mahdi Aliyari Shoorehdeli, Sliding Mode Control of Rotary Inverted Pendulm, Proceeding of the 15th Mediterranean Conference on Control & Automation, 2007.
[6] ANK Nasir, RMTR Ismail, MA Ahmad, Performance comparison between sliding mode control (SMC) and PD-PID controllers for a nonlinear inverted pendulum system, World Academy of Science, Engineering and Technology, 2010. [7] Chunha Ryu, Byung-Jae Choi, Bong-Yeol Choi, Design of a Fuzzy Logic Controller for a Rotary-type Inverted Pendulum System, International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems, vol. 2, no. 2, pp. 109-114, June 2002.
[8] Callinan, T., Artificial Neural Network Identification and control of the inverted pendulum, Center of excellence in BME of IR IRAN, August 2003.
[9] Trương Tấn, Ngô Văn Thuyên, Điều khiển và nhận dạng con lắc ngược, Đại Học Sư Phạm Kỹ Thuật TP HCM, 2012.
[10] Omaima N. Ahmad AL-Allaf, Cascade-Forward vs. Function Fitting Neural Network for Improving Image Quality and Learning Time in Image Compression System, Proceedings of the World Congress on Engineering 2012 Vol II, London, U.K, July 4 - 6, 2012.
[11] Hao Yu and B. M. Wilamowski, “Levenberg–Marquardt Training” Industrial Electronics Handbook, vol. 5 – Intelligent Systems, 2nd Edition, chapter 12, pp. 12-1 to 12-15, CRC Press 2011.
[12] Burden F, Winkler D, “Bayesian regularization of neural networks” Artificial Neural Networks : Methods and Applications, Methods in Molecular Biology Vol 458 , pp. 23 to 42, Springer Press Jun-01-2008 .
[13] Zhongmin Wang, YangQuan Chen, Ning Fang, Minimum-Time Swing-up of a Rotary Inverted Pendulum by Iterative Impulsive Control, Proceeding of the American Control Conference Boston, Massachusetts, 2004.
[14] Furura K., Yamakita M., Swing-up control of Inverted pendulum using pseudo- state feedback, Proceedings of the Institution of Mechanical Engineers, vol 206, 1992.
[15] Nguyễn Thị Phương Hà, Lý Thuyết Điều Khiển Hiện Đại, Nhà Xuất Bản Đại Học Quốc Gia Tp Hồchí Minh, 2007.
[16] Vũ Chấn Hưng, Đặng Thành Phu, Hoàng Văn Tuấn, Điều Khiển Hệ Thống Con Lắc Ngược Quay, Tạp chí Khoa học và Công nghệ, 2005.
[17] Nguyễn Thị Phương Hà, Huỳnh Thái Hoàng, Lý Thuyết Điều Khiển Tự Động, Nhà Xuất Bản Đại Học Quốc Gia Tp Hồchí Minh, 2005.
[18] Valeri Mladenov, Application of Neural Networks for Control of Inverted Pendulum, Wseas Transactions On Circuits And System, 2011.
[19] Madan M. Gupta, Liang Jin, Noriyasu Homma, Static and dynamic neural networl from fundamentals to advanced theory, A Joihn Wiley & Sons, Inc., 2003. [20] Xiumin Diao, Ou Ma, Rotary Inverted Pendulum, New Mexico State University, 2006.
[21] Ahmad Nor Kasruddin Bin Nasir, Modeling And Controller Design For An Inverted Pendulum System, Universiti Teknologi Malaysia, 2007.
[22] Mahadi Hasan, Chanchal Saha, Md. Mostafizur Rahman, Md. Rabiual Islam Sarker, Subrata K. Aditya, Balancing of an Inverted Pendulum Using PD Controller, Dhaka Univ. J. Sci. 60(1): 115-120, 2012.
[23] Viroch Sukontanakarn, Manukid Parnichkun, Real-Time Optimal Control for Rotary Inverted Pendulum, American Journal of Applied Sciences 6 (6), 2009. [24] Singh Vivekkumar Radhamohan, Mona Subramaniam A, Dr. M.J.Nigam,
Fuzzy Swing-up and Stabilization of Real Inverted Pendulum using single rulebase, Journal of Theoretical and Applied Information Technology, 2010.
[25] Tan Kok Chye, Teo Chun Sang, Rotary Inverted Pendulum, Nanyang Technological University, 1999.