Chương 5 : THỰC NGHIỆM
5.4. Điều khiển mơ hình bàn dao bằng thuật toán PID
5.4.2. Thực nghiệm bộ điều khiển PID từ thuật toán GA
Thời gian (giây)
C h u yể n v ị ( µm ) Thực nghiệm mơ hình Giá trị mong muốn x=0.54
Hình 5.13: Đáp ứng chuyển vị mơ hình bàn dao với bộ điều khiển PID tối ưu bằng thuật toán GA
Bộ điều khiển PID KP=0.4976; KI=23.6455; KD=1.8018 do thuật tốn GA tối ưu được áp dụng lên chương trình điều khiển cơ cấu chấp hành Piezo chạy trên Board STM32F407 Discovery.
Đáp ứng của bộ điều khiển tối ưu bằng GA trên mơ hình thực nghiệm thể hiện hình 5.13 khơng có vọt lố, thời gian lên ngắn 0.04 giây, thời gian xác lập nhỏ khoảng 0.54 giây, sai số xác lập không đáp kể.
So sánh đáp ứng của cùng một bộ PID tối ưu áp dụng trên mơ hình tốn và mơ hình thực nghiệm thể hiện hình 5.14, có thể thấy đáp ứng chuyển vị của đối tượng trên mơ hình tốn và mơ hình thực nghiệm tương đối giống nhau và cho chất lượng điều khiển rất tốt.
55
Thực nghiệm mơ hình Mơ hình tốn Giá trị mong muốn
Thời gian (giây)
C h u yể n v ị ( µm )
Hình 5.14: Biểu đồ đáp ứng chuyển vị bàn dao mơ hình thực nghiệm và mơ hình tốn với bộ điều khiển PID tối ứu hóa GA
Bộ điều khiển PID được tối ưu hóa bằng GA cho đáp ứng chuyển vị bàn dao trên mơ hình thực nghiệm đạt u cầu chuyển vị độ phân giải micron khi áp dụng lên mơ hình thật.
Theo biểu đồ 5.14 đường đáp ứng thực nghiệm và đường đáp ứng của mô hình thuật tốn khơng trùng nhau ở giao đoạn đầu từ 0-0.7s vì trong mơ hình thuật tốn tác giả khơng đưa khâu trễ phi tuyến vào mơ hình tốn hệ thống vì mơ hình tốn khâu trễ này rất khó khăn.
Như vậy thuật tốn GA đã giúp ta hiệu chỉnh lại bộ điều khiển PID tìm được từ phương pháp Ziegler Nichol 2 thỏa mãn các hàm mục tiêu. Bộ điều khiển PID là sự kết hợp 3 thông số KP, KI, KD là số dạng thập phân, nên khơng gian tìm kiếm là rất lớn, nếu khơng có thuật tốn GA thì việc tìm ra bộ điều khiển PID tối ưu mất rất nhiều công sức và thời gian.
56