- Kết quả mô phỏng
Hình 4.8: Kết quả mô phỏng so sánh 2 bộ điều khiển PID và Mờ chỉnh địnhvới góc pitch
4.2. Kết luận chƣơng 4:
Để đánh giá chất lƣợng cho hệ thống TRMS, ta đã xây dựng đƣợc các cấu trúc mô phỏng sử dụng bộ điều khiển PID thƣờng và bộ điều khiển mờ chỉnh định tham số PID. Thông qua các kết quả mô phỏng trên phần mềm Matlab simulink có các kết luận:
- Hệ thống hoạt động ổn định;
- Tín hiệu thực bám với tín hiệu đặt khi cho tín hiệu đặt biến đổi
- Bộ điều khiển mờ chỉnh định tham số PID đã loại bỏ hiện tƣợng xen kênh Kết quả này so sánh với khi dùng bộ PID thƣờng là tốt hơn cả về sai lệch và thời gian tiến tới ổn định.
KẾT LUẬN VÀ KIẾN NGHỊ 1. Kết luận:
Trong thời gian nghiên cứu tài liệu cũng nhƣ tìm hiểu trong thực tế tác giả đã hoàn thành những nội dung công việc cụ thể của luận văn nhƣ sau:
Nghiên cứu tìm hiểu quá trình hình thành và phát triển của máy bay trực thăng thông qua hệ nhiều vào nhiều ra TRMS
Nội dung chính của luận văn là nghiên cứu thiết kế bộ điều khiển PID thƣờng và bộ điều khiển mờ chỉnh định tham số PID cho mô hình máy bay trực thăng thông qua hệ TRMS. Kết quả điều khiển đƣợc kiểm chứng bằng mô phỏng trên phần mềm Matlab simulink cho ta thấy có chất lƣợng đảm bảo yêu cầu. Đặc biệt là bộ điều khiển mờ chỉnh định tham số PID đã làm giảm đáng kể tác động xen kênh giữa hai kênh mà không cần tách kênh
2. Kiến nghị:
Việc tính toán thiết kế bộ điều khiển cho các đối tƣợng nhiều vào nhiều ra có tính phi tuyến cao vẫn đang là vấn đề mới mẻ, việc nghiên cứu còn nhiều hạn chế. Trong luận văn này tôi sử dụng bộ điều khiển mờ chỉnh định tham số cho mô hình máy bay trực thăng nhằm nâng cao chất lƣợng của hệ thống điều khiển. Tuy nhiên chúng ta có thể sử dụng nhiều bộ điều khiển khác nhau, nếu có điều kiện tôi có thể tiến hành nghiên cứu thiết kế bộ điều khiển thông minh khác nhƣ bộ điều khiển mờ noron
TÀI LIỆU THAM KHẢO
[1]. Blythe, P.W. and Chamitoff, G.: „Estimation of aircrafts aerodynamic coefficients using recurrent neural networks‟, Proceedings of the Second Pacific International Conference on Aerospace Science and Technology, Australia, 1995.
[2] Nguyen Duy Cuong, “Advanced Controllers for Electromechanical Motion Systems”, Doctorate dissertation, 2008
[3]. Chon, K.H. and Cohen, R. J.: „Linear and non-linear ARMA model parameter estimation using an artificial neural network‟, IEEE Transaction on Biomedical Engineering, 1997, Vol. 44, No. 3, pp. 168-74.
[4]. Kim, B.S. and Calise, A.J.: „on-linear flight control using neural networks‟, Journal of Guidance, Control, and Dynamics, 1998, Vol. 20, No. 1, pp. 26-33.
[5]. Talebi, H.A., Patel, R.V. and Asmer, H.: „Dynamic modeling of flexible-link manipulators using neural networks with application to the SSRMS‟, Proceedings of IEEE International Conference on Intelligent Robots and Systems, Victoria, Canada, 1998.
[6]. Lyshevski, S.E.: „Identification of non-linear flight dynamics: theory and practice‟, IEEE Trans. on Aerospace and Electronics Systems, 2000, Vol. 36 No. 2, pp. 383-92.
[7]. Bruce, P.D. and Kellet, M.G.: „Modeling and identification of non-linear aerodynamic functions using b-splines‟, Proceedings of the Institution of Mechanical. Engineers, 2000, Vol. 214 (Part G), pp. 27-40.
[8] Lammerts, Ivonne M. M., 1993, “Adaptive Computed Reference Computed Torque Control of Flexible Manipulators”, PhD thesis, Eindhoven University of Technology, Eindhoven, The Netherlands.
[9]. Shaheed, M.H. and Tokhi, M.O.: „Dynamic modeling of a single-link flexible manipulator: parametric and non-parametric approaches‟, Robotics, 2002, Vol. 20, pp. 93-109.
[10] Marek. K, Vladimir. B, and Petr. C, “Adaptive Control of Twin Rotor MIMO System: Polynomial Approach”, IFAC, 2005
[11] Peng. W and Te. W. L, “Decoupling Control of a Twin rotor MIMO System using Robust Deadbeat Control Technique”, 2007
[12]. Akbar. R, Shaheed. M. H, and Abdulrahman. H. B, “Adaptive Nonlinear Model Inversion Control of a Twin Rotor System Using Artificial Intelligence”, 16th
IEEE International Conference on Control Applications, Singapore, 2007.
[13]. Belkheiri. Mohammed; Rabhi. A; Boudjema. F; El Hajjaji. A; Bosche. J, “Model Parameter Identification and Nonlinear Control of a Twin Rotor MIMO System – TRMS System Identification” 15th IFAC Symposium on System Identification, 2009 [14]. Jih. G. J & Kai. T. T, “Design and realization of a hybrid intelligent controller for a twin rotor mimo system”, Journal of Marine Science and Technology, Vol. 21, No.3, pp. 333-341, 2013
[15]. Usman. A, Waquas. A, and Syed Mahad. A. B, “H2 and H∞ Controller Design of Twin Rotor System”, Intelligent Control and Automation, 2013.
[16] Maryam. J and Mohammad. F, “Adaptive Control of Twin rotor MIMO System Using Fuzzy Logic”, Journal of Iran University of Science and Technology.
[17] “Twin Rotor MIMO”, Feedback, Engineering Teaching Solutions
[18] Phan Xuân Minh & Nguyễn Doãn Phƣớc (2006), “ Lý thuyết điều khiển mờ”, nhà xuất bản Khoa học và Kỹ thuật, Hà Nội