Chương 4 : KẾT QUẢ THỰC NGHIỆM
4.1 Phần cứng hệ thống
4.1.1 Mạch nguồn
Mạch nguồn có nhiệm vụ tạo ra nguồn DC cung cấp cho mạch điều khiển và mạch cơng suất, có các điện áp đầu vào là: 220VAC/50Hz, 15VAC/50Hz, điện áp ra là: 380VDC – 20A, ±15VDC – 1A , ±5VDC – 1A .
Hình 4.1: Sơ đồ nguyên lý mạch nguồn
44
4.1.2 Mạch công suất
Mạch cơng suất 2 DC motor L298
Hình 4.3: Mạch thực tế L298 Sơ đồ nguyên lý
Hình 4.4: Sơ đồ nguyên lý mạch L298
Nguyên lý hoạt động: Board công suất 2 DC motor gồm các khối:
Khối ổn áp nguồn: Gồm nguồn 5V cấp cho các mạch logic, 6V cấp cho RC
Servo Motor.
Khối mạch logic: Gồm các cổng NOT và NAND kết hợp nhau nhằm tạo ra các
ngõ vào gồm tín hiệu PWM ( tốc độ), DIR (đảo chiều quay) và các ngõ ra IN1, IN2 tương thích với logic điều khiển của L298. Bảng trạng thái tín hiệu điều khiển 1 kênh DC Motor như hình sau:
45
Trong bảng trên ta thấy: Để Motor có thể quay thuận, quay ngược và thay đổi tốc độ ta cần 2 kênh điều chế xung PWM, điều này lại hạn chế đối với vi điều khiển hỗ trợ ít kênh PWM. Để giải quyết điều này thì khối logic đã đảm nhiệm, với ngõ vào PWM và DIR ta dễ dàng điều khiển DC Motor, lúc này ta chỉ cần một kênh PWM để thay đổi tốc độ và 1 chân tín hiệu số để đảo chiều quay.
4.1.3 Mạch điều khiển
Boar vi điều khiển STM 32 F4 Discovery
Hình 4.6: Sơ đồ Kit STM32F407VG Discovery Bộ kit STM32F4-DISCOVERY với vi điều khiển hiệu suất cao
STM32F407VGT6, cho phép người dùng dễ dàng phát triển các ứng dụng xử lý tín hiệu số (hình ảnh, video…). Nó bao gồm một cơng cụ ST-LINK tích hợp sẵn trên bảng mạch giúp nạp chương trình, gỡ lỗi nhanh chóng.
Các tính năng chính
- Vi điều khiển 32-bit ARM Cortex®-M4 STM32F407VGT6 với lõi FPU hỗ trợ xử lý tính tốn dấu phẩy động, 1-MB bộ nhớ Flash, 192 Kbyte RAM.
- On-board ST-LINK/V2 trên STM32F4-DISCOVERY giúp nạp chương trình, gỡ lỗi. - Nguồn điện cung cấp cho bảng mạch: thông qua cổng USB hoặc từ một nguồn cung cấp điện áp 5V bên ngoài.
46
- Từ bảng mạch, có thể cấp nguồn 3,3 V và 5 V cho các ứng dụng. - Cảm biến chuyển động LIS302DL, ST MEMS 3 trục gia tốc.
- Cảm biến âm thanh MP45DT02 ST-MEMS, mic cảm biến âm thanh vô hướng kỹ
thuật số.
- Bộ chuyển đổi DAC âm thanh CS43L22. - Tám đèn LED:
+ LD1 (đỏ / xanh lá cây) để giao tiếp USB + LD2 (màu đỏ) báo hiệu nguồn 3,3 V on
+ Bốn đèn LED màu: LD3 (màu cam), LD4 (màu xanh lá cây), LD5 (màu đỏ) và LD6 (màu xanh dương).
+ Hai USB OTG LED LD7 (màu xanh lá cây) VBUS và LD8 (màu đỏ). - Hai nút bấm (nút bấm User màu xanh, nút bấm Reset màu đen).
- OTG FS USB với cổng nối micro-AB. - Header mở rộng cho tất cả LQFP100 I/O.
- Phần mềm miễn phí bao gồm một loạt các ví dụ, sử dụng thư viện chuẩn của ST.
47
Mơ hình gồm có hai bồn được đặc dạng đứng. Bồn nước bên dưới có nhiệm vụ chứa nước hoặc chất lỏng để cung cấp cho bồn bên trên thông qua một động cơ bơm DC 24v. Bồn nước bên trên có thể xả ngược lại bồn nước bên dưới thông qua hai cách. Thứ nhất thông qua van điện từ 24v hoặc qua van xả bằng tay có thể hiệu chỉnh được.
Cảm biến siêu âm UTRASONIC SENSO PEPPERL + FUCHS 3RG6232 - 3JS00- PF
Cảm biến siêu âm là thiết bị dung để xác định vị trí của các vật thơng qua phát sóng siêu âm.
Cảm biến siêu âm có thể phát hiện ra tất cả các vật có thể là kim loại hoặc không phải kim loại, chất lỏng hoặc chất rắn, vật trong hoặc mờ đục( những vật có hệ số phản xạ sóng âm thanh đủ lớn).
Hình 4.8: Cảm biến siêu âm
Cảm biến siêu âm trong mơ hình này được sử dụng để đo khoảng cách của mặt nước qua đó xác định mức nước để điều khiển.
48
Hình 4.10: Sơ đồ cấu tạo cảm biến Bảng 4.1: Bảng thông số kỹ thuật: Phạm vi cảm biến 50 – 300 mm Điện áp ngõ ra 0 – 10 v Tính chính xác +/- 2.5% Điện áp hoạt động 24 v Phạm vi điện áp hoạt động 20 – 30v 4.2 Thực nghiệm
4.2.1 Thực nghiệm hệ thống với bộ điều khiển PID
49
Hình 4.12: Đáp ứng của bộ điều khiển PID
Hình 4.13: Tín hiệu của bộ điều khiển PID
Kết quả thực nghiệm ta thấy hệ thống với bộ điều khiển PID có đáp ứng chậm với thời gian dài (7,2s), sai số xác lập nhỏ, tín hiệu điều khiển ổn định khơng có độ vọt lố.
4.2.2 Thực nghiệm với bộ điều khiển Fuzzy
Hình 4.14: Sơ đồ thực nghiệm bộ điều khiển Fuzzy
%
x
u
n
50
Hình 4.15: Đáp ứng của bộ điều khiển Fuzzy
Hình 4.16: Tín hiệu của bộ điều khiển Fuzzy
Kết quả thực nghiệm ta thấy hệ thống với bộ điều khiển Fuzzy có đáp ứng với thời gian khá nhanh(3.1s), sai số xác lập nhỏ, tín hiệu điều khiển với biên độ lớn có vọt lố.
4.2.3 Thực nghiệm với bộ điều khiển Fuzzy – PD
Hình 4.17: Sơ đồ thực nghiệm bộ điều khiển Fuzzy PD
0 0.5 1 1.5 2 2.5 3 3.5 4 4.5 5 time(s) 0 50 100 150 200 real sp 0 0.5 1 1.5 2 2.5 3 3.5 4 4.5 5 time(s) 0 20 40 60 80 100 PWM
51
Hình 4.18: Đáp ứng của bộ điều khiển Fuzzy PD
Hình 4.19: Tín hiệu của bộ điều khiển Fuzzy PD
Kết quả thực nghiệm ta thấy hệ thống với bộ điều khiển Fuzzy-PD có đáp ứng nhanh với thời gian ngắn (1,85s) , sai số xác lập nhỏ, tín hiệu điều khiển khá ổn định.
4.2.4 Thực nghiệm với bộ điều khiển Fuzzy – PI
Hình 4.20: Sơ đồ thực nghiệm bộ điều khiển Fuzzy PI
le v e l( m m )
52
Hình 4.21: Đáp ứng của bộ điều khiển Fuzzy PI
Hình 4.22: Tín hiệu của bộ điều khiển Fuzzy PI
Kết quả thực nghiệm ta thấy hệ thống với bộ điều khiển Fuzzy-PI có đáp ứng nhanh với thời gian ngắn (1,8s) , sai số xác lập nhỏ, tín hiệu điều khiển khá ổn định.
Kết luận:
Chỉ tiêu PID Fuzzy Fuzzy PD Fuzzy PI
Độ vọt lố Nhỏ Lớn Vừa Vừa
Sai số xác lập Rất nhỏ Nhỏ Nhỏ Nhỏ
Thời gian đáp ứng Chậm Vừa Nhanh Nhanh
le v e l( m m )
53
Chương 5: KẾT LUẬN VÀ HƯỚNG PHÁT TRIỂN ĐỀ TÀI
5.1 Kết luận
Căn cứ vào kết quả đạt được, luận văn đã đạt được mục tiêu đề ra. Qua thời gian làm luận văn, em đã có dịp đi sâu vào nghiên cứu tìm hiểu chi tiết các quá trình điều khiển mức chất lỏng. Từ đó đã thiết kế bộ điều khiển phù hợp cho hệ thống thực dựa trên Kit Vi điều khiển STM32 thành cơng.
Các vấn đề chính sau đây đã được giải quyết trong luận văn:
- Mơ hình hóa thành cơng mơ hình bồn nước, xây dựng các luật điều khiển và tiến
hành mô phỏng thành công.
- Ứng dụng các bộ điều khiển đã thiết kế vào mơ hình thực và cho kết quả tốt.
- Truyền dữ liệu về máy tính qua USART
- Thiết kế lắp ráp hệ thống với Kit vi điều khiển STM32F4 Discovery.
Những kết quả này hy vọng sẽ là tiền đề cho những ứng dụng hữu ích trong tương lai với nhiệm vụ giảng dạy và nghiên cứu tại cơ quan mà em đang công tác.
5.2 Hướng phát triển
-Xây dựng thêm các menu trong chương trình điều khiển.
-Ứng dụng vào điều khiển tốc độ các loại động cơ khác, có các thơng số kỹ
thuật khác nhau, công suất lớn hơn.
-Kết hợp các giao thức truyền thông nhằm đồng bộ tốc độ các động cơ, xây
dựng các phần mềm vận hành, giám sát.
-Ứng dụng Logic mờ và thuật toán PID số vào các bài toán khác như điều khiển
đường đi rơbốt, điều khiển vị trí, điều khiển góc quay sử dụng vi điều khiển.
-Ứng dụng logic mờ tinh chỉnh tự động các thông số PID để điều khiển quá
54
TÀI LIỆU THAM KHẢO
[1]. Tiến sĩ Trần Đình Kiến Quốc, Lý thuyết điều khiển tự động.
[2]. Trần Thái Hoàng, Cơ sở điều khiển tự động, Đại Học Bách Khoa TP.HCM. [3]. Huỳnh Thái Hồng, 2006. Hệ thống điều khiển thơng minh, Đại Học Bách Khoa TPHCM, Đại Học Quốc Gia, p190-275.
[4]. Nguyễn Thúc Loan, Nguyễn Thị Phương Hà, Huỳnh Thái Hoàng, 2002. Điều khiển dự báo hệ phi tuyến dựa vào mơ hình mờ, Đại Học Bách Khoa TPHCM, p1-2.
[5].Trần Thị Vân Anh (2008) Nghiên cứu ứng dụng hệ mờ - nơron để điều khiển mức nước bao hơi nhà máy nhiệt điện Phả Lại Luận văn cao học, Trường đại học Kỹ thuật Công nghiệp.
[6]. Trần Huy Điệp (2006), Nâng cao chất lượng điều khiển quá trình, Luận văn cao học, Trường đại học Kỹ thuật Công nghiệp.
[7]. 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.
[8]. Bùi Quốc Khánh (2006), Hệ điều khiển DCS cho nhà máy sản xuất điện năng tập 1, Nxb Khoa học và Kỹ thuật, HàNội.
[9]. Nguyễn Phùng Quang (2006), Matlab&Simulink, Nxb Khoa học và Kỹ thuật, Hà Nội.
[10]. Nguyễn Doãn Phước – Phan Xuân Minh (1999), Lý thuyết điều khiển mờ, Nhà xuất bản Khoa học và Kỹ thuật, Hà Nội.
[11]. Hoàng Minh Sơn (2006), Cơ sở Hệ thống điều khiển quá trình, Nhà Xuất bản Bách Khoa Hà Nội.
[12]. Kevin M. Passino, Stephen Yurkovich (1998), Fuzzy control, Addison
Weslet Longman, Inc.
[13]. Donald R.Coughanowr, Process Systems Analysic and Control, Mc Graw- Hill International Editions.
[14]. http://www.labvolt.com/products/instrumentation-and-process-control/. [15]. Control Valve handbook (Emerson) Fourth Edition 2005.
55
[17]. Kazuo Kiguchi, Takakazu Tanaka , August (2004), Neuro-fuzzy control of a robotic exoskeleton with EMG signals, IEEE Transactions on fuzzy systems, Volume 12, Number 4, pp.
[18].Control – systems – principles.co.uk , coupled-tanks-systems.
[19]. Effendi Rusli, Siong Ang, Richard D. Braatz, 2002 . A quadruple tank process experiment. Department of Chemiscal and Biomolecular Engineering, University of Illinois at UrbanChampaign, p6-2.
[20]. Karl Henrik Johansson, Alexander Horch, Olle Wijk, Anders Hansson, 2000. Teaching multivariable control using the quadruple-tank process. Department of Electrical Engineering and Computer Sciences, University of California, Berkeley, p1- 6.
[21]. J. Felder, C.Hersberger, D.Ambühl, M. Benz, 2006. Praktikum mess und regeltechnik anleitung zum versuch quadruple tank. Institut für mess und regeltechnik, Eidgenössische Techische Hochschule Zürich, p2-16.
[22]. Arjin Numsomran, Kritchai Witheephanich, Thanit Trisuwannawat, Kitti Tirasesth, 2000. IP controller design for quadruple tank system. Department of Electrical Engineering, Faculty of Engineering, Srinakharinwirot University, Nakhonnayok, Thailand, p1-6.
[23]. Amit Pandey, 2004. Fault detectio of multivariable system using its directional properties. Msc thesis, B.Tech, Indian Institute of Technology Guwahati, India, p25-32.