Nhận xét chung: Dựa vào kết quả trên có thể thấy tín hiệu đáp ứng của luật điều khiển chế độ Adaptive Sliding Mode bám vào tín hiệu xác lập tốt hơn so với phương pháp so sánh trên (phạm vi so sánh trong bài trên). Tuy nhiên, trong điều kiện nghiên cứu ngày nay, đặc biệt là các nhà sản xuất chuyên
vẫn chưa được công bố. Do thời gian và năng lực có hạn nên phạm vi của đồ án án chuyên ngành này chưa nghiên cứu đến.
Mục tiêu của tác giả là giúp đối tượng điều khiển bám đối tượng tốt nhanh hơn 50% trên cơ sở phân tích và cơ sở lý thuyết PID thông qua việc đưa thêm thành phần -φs vào luật điều khiển giúp đẩy nhanh việc tiến về mặt trượt của đối tượng. Khi đối tượng tiến gần mặt trượt (s ̴ 0) thì λ sẽ quyết định tốc độ giảm sai số e.
Tác giả đã làm cho việc thiết kế hệ thống thực tế trở nên đơn giản nhờ vào phương pháp ước lượng giá trị (nghĩa là hệ thống sẽ được nạp giá trị khởi tạo ban đầu khi đo lường tính toán sau đó trong quá trình vận hành hệ thống sẽ tự động cập nhật online giá trị dẫn đến chất lượng điều khiển được tốt hơn).
Bảng tổng kết các kết quả phân tích :
Những vấn đề đã thực hiện:
Về lý thuyết: Mô hình hóa đối tượng và tiến hành thí nghiệm trên Matlab Simulink với các tín hiệu vào khác nhau, sau khi đánh giá kết quả thông qua mô phỏng này chay ổn định và tiến hành làm trên phần cứng là mô hình bướm ga thực.
Ngoài ra để đánh giá các công trình và bài báo cáo khoa học của tác giả khác chúng ta phải tiến hành mô phỏng lại và làm thí nghiệm kiểm chứng dựa vào thông tin các tác giả cung cấp xem có phù hợp hay không, sau đó mới đánh giá kết quả và nhận xét phù hợp. Nhưng do thời gian hạn chế nên ta lấy các kết quả báo cáo thông qua số liệu và hình ảnh minh họa trong các bài báo này.
- Viết chương trình điều khiển theo phương pháp Adaptive Sliding Mode để đánh giá về phương pháp này có thể chạy tốt trên mô hình thực tế giống như kết quả mô phỏng trên Matlab Simulink không?
- Ta cần nghiên cứu và phát triển bộ ECU hoàn chỉnh có chất lượng và phù hợp
[1] T. M. Hùng, "Nghiên cứu về hệ thống điều khiển bướm ga trên ô tô 2AR-FE lắp trên dòng xe CAMRY của hãng Toyota," Đại Học Sư Phạm Kỹ Thuật Hưng Yên, 2013.
[2] V. V. Hoan, "Xây dựng mô hình hệ thống điều khiển bướm ga điện tử (ETCS-i) cho động cơ 2AR lắp trên xe Toyota Camry," Đại Học Bách Khoa Đà Nẵng, 2019.
[3] A. Thomasson and L Eriksson, "Model-Based Throttle control using Static compensators and Pole Placement," Oil&Gas Science and Techology-Rev, Vol.66, pp. 717-727, 2011.
[4] S. Tong, H. R. Karimin and R. Bai, "Modeling and Backstepping Control of Electronic Throttle System," Hindawi Publishing Corporation, Volume 2013,Article ID 871674, p. 6, 2013.
[5] Y. Liu, Shengxian and R. Bai, "Fuzzy Sliding Mode Control of the Electronic Throttle System," in the 11th word congress on intelligent and Automation , Shengang, China, 2014.
[6] S. Tong and Rui Bai, "Adaptive Backstepping Sliding-Mode Control of the Electronic Throttle System in Moder Automobiles," Hindawi Publishing Corporation, Volume 2014, Article ID 383064, p. 8, 2014.
[7] Đ. T. Sơn, "Điều khiển bướm ga điện tử," Luận văn Thạc sĩ kỹ thuật cơ điện tử, Đại học Công Nghệ TP. Hồ Chí Minh, 3/2016.
[8] L. Đ. Hiếu, N. N. Anh, N. T. Nghĩa và Phạm Minh Hiếu, ''Giáo trình tin học ứng dụng trong kỹ thuật ô tô,'' Giáo trình trường Đại học Công nghiệp Hà Nội, Nxb Thống kê, 2017.
điều khiển tự động,'', Nxb Giáo dục, 2011.
[10] P. Haghi, K. B. Ariyur and W. S. Black, "Adaptive Systems: History, Problems, and Perspective," 2014.
Các thông số mô hình tham khảo trong tài liệu số [6] Gr = 17 Kb = 0.016 Ks = 0.0247 Theta0 = 0.16 J = 4e-6 Kt = 0.016 Kd = 4e-4 Ubat = 12 Ra = 1.2 Km = 0.107 Kk = 4.8e-3 m0 = Kt*Ubat/(Gr*J*Ra) m1 = Ks/(Gr^2*J) m2 = Kb*Kt/(J*Ra)+Kd/(Gr^2*J) m3 = Km/(Gr^2*J) m4 = Kk/(Gr^2*J) lam = 50 phi = 100 gam1 = 0.1
Khối S-Funtion1:
function [sys,x0,str,ts] = sfuncont1(t,x,u,flag,gam1)
%SFUNCONT An example M-File S-function for continuous systems. % This M-file is designed to be used as a template for other
% S-functions. Right now it acts as an integrator. This template
% is an example of a continuous system with no discrete components. %
% See sfuntmpl.m for a general S-function template. %
% See also SFUNTMPL.
% Copyright 1990-2007 The MathWorks, Inc. % $Revision: 1.14.2.1 $
switch flag
case 0 % Initialization
sys = [1, % number of continuous states 0, % number of discrete states
1, % number of outputs 2, % number of inputs 0, % reserved must be zero 1, % direct feedthrough flag 1]; % number of sample times x0 = 0;
str = [];
ts = [0 0]; % sample time: [period, offset] case 1 % Derivatives
sys = -gam1*u(1)*u(2);
case 2 % Discrete state update sys = []; % do nothing
case 3 sys = x;
case 9 % Terminate sys = []; % do nothing
DAStudio.error('Simulink:blocks:unhandledFlag', num2str(flag)); end [7]
Khối S-Funtion2:
function [sys,x0,str,ts] = sfuncont2(t,x,u,flag,gam2)
%SFUNCONT An example M-File S-function for continuous systems. % This M-file is designed to be used as a template for other
% S-functions. Right now it acts as an integrator. This template
% is an example of a continuous system with no discrete components. %
% See sfuntmpl.m for a general S-function template. %
% See also SFUNTMPL.
% Copyright 1990-2007 The MathWorks, Inc. % $Revision: 1.14.2.1 $
switch flag
case 0 % Initialization
sys = [1, % number of continuous states 0, % number of discrete states
1, % number of outputs 2, % number of inputs 0, % reserved must be zero 1, % direct feedthrough flag 1]; % number of sample times x0 = 50;
str = [0];
ts = [0 0]; % sample time: [period, offset] case 1 % Derivatives
sys = -gam2*u(1)*u(2);
case 2 % Discrete state update sys = []; % do nothing
case 9 % Terminate sys = []; % do nothing otherwise
DAStudio.error('Simulink:blocks:unhandledFlag', num2str(flag)); end [7]