CHƯƠNG 1. TỔNG QUAN VỀ PHƯƠNG TIỆN BAY KHÔNG NGƯỜI LÁI VÀ CÁC KỸ THUẬT ĐIỀU KHIỂN
1.4. Lựa chọn ứng dụng
Như đã được trình bày trong mục mở đầu, loại UAV dạng nhiều cánh quạt mang (ví dụ: Q-UAV) được quan tâm và phát triển mạnh bởi vì nó có chế độ cất cánh, hạ cánh thẳng đứng, vận hành đơn giản và an toàn hơn.
Ngoài ra, lực đẩy được tạo ra bởi các cánh quạt có thể dễ dàng xác lập ra trạng thái ổn định lơ lửng trên không để phục vụ cho mục đích thu phát dữ liệu và quan sát mục tiêu tại vị trí xác định đặt trước. Việc chế tạo hệ thống điều khiển tự động cho phép UAV hoàn toàn có thể tự hành bám theo quỹ đạo mong muốn vẫn chưa được triển khai diện rộng ở nước ta; nhưng các UAV loại này lại đang được rất nhiều các tổ chức trong nước quan tâm, như là: Bộ quốc phòng, Cảnh sát biển và Biên phòng, Bộ Tài nguyên và Môi trường.
Để minh họa cho phương pháp phân tích, thiết kế và thực thi hướng đối tượng cho hệ thống điều khiển MUAV, luận án đã lựa chọn loại máy bay siêu nhỏ không người lái bốn cánh quạt (Q-UAV). Nguyên lý hoạt động cơ bản của Q-UAV được mô tả như sau: mỗi một động cơ trong Q-UAV đều tạo ra
38
lực đẩy và mô men xoắn; trong đó các động cơ phía trước và phía sau đều quay theo chiều ngược chiều kim đồng hồ, hai động cơ còn lại quay theo chiều kim đồng hồ; các phương và hướng di chuyển của Q-UAV được mô tả cụ thể như trên hình 1.16.
Hình 1.16. Mô tả phương và hướng di chuyển của Q-UAV
Từ lý thuyết về CFD kết hợp với phương pháp thể tích hữu hạn (FVM) [76] được sử dụng để mô tả và đánh giá các phương trình vi phân riêng và kèm theo mô hình dòng rối k-ε [49], cho phép tính toán được các thông số cơ bản khí động học của một Q-UAV. Hình 1.17 thể hiện mô hình thiết kế tổng quan về hình học của Q-UAV này.
Trong ứng dụng này, phần mềm Ansys-Fluent [5] được sử dụng để hỗ trợ trong việc thực hiện các quy trình tính toán. Một ví dụ minh họa các kết quả mô phỏng CFD về phân bố áp suất và vận tốc trên một cánh quạt được biểu diễn như trên hình 1.18.
Tất cả các kết quả từ mô phỏng CFD cho phép suy ra về mặt lý thuyết các giá trị khí động lực học, như: lực nâng, lực cản và mô men quay tương ứng với tốc độ khác nhau của cánh quạt cho động cơ. Tuy nhiên, việc nghiên cứu chuyên sâu về CFD cho Q-UAV không phải là điểm chính của luận án, mà nó chỉ là phần tính toán sơ bộ về mặt khí động lực học nhằm phục vụ việc lựa chọn ban đầu các cơ cấu chấp hành và cấu trúc hệ thống điều khiển cơ bản
39
cho Q-UAV. Bảng 1.1 mô tả các thông số vật lý cơ bản của Q-UAV đã được lựa chọn dựa trên kết quả mô phỏng CFD.
Hình 1.17. Mô hình thiết kế tổng quan về hình học của Q-UAV
Hình 1.18. Ví dụ về phân bố áp suất (a) và phân bố vận tốc cánh quạt (b) Bảng 1.1. Các thông số vật lý cơ bản của ứng dụng Q-UAV
Thông số Giá trị
Khối lượng 4,450 kg
Tải trọng mang lớn nhất 1,870 kg
Thời gian tự hành 15 phút
Nguồn điện năng 22,2V, 20.000 mAh
Công suất tiêu thụ lớn nhất 4x200 w
Vận tốc cất cánh lớn nhất 7 m/s
40
Vận tốc di chuyển ngang lớn nhất 12 m/s
Trần bay 500 m
Bán kính hoạt động 4.900 m
Kết luận chương
Trong chương này, luận án đã trình bày tổng quan về UAV và các kỹ thuật điều khiển theo chương trình, bao gồm các nội dung chính sau:
- Cập nhật về quá trình hình thành, phát triển và ứng dụng UAV.
- Nghiên cứu các phương pháp truyền thống trong điều khiển UAV.
Tuy nhiên, các phương thức điều khiển truyền thống này cần phải được kết hợp với các ngôn ngữ mô hình hóa và mô phỏng nhằm đưa ra bản phân tích và thiết kế có tính mô đun hóa để có thể trực quan các tham số điều khiển trong thời gian thực, tùy biến và tái sử dụng các thành phần đã phát triển cho các ứng dụng UAV mới khác nhau.
- Giới thiệu về hệ thống động lực lai (HDS) và đề xuất mô hình hóa ứng xử điều khiển của nó bằng Automate lai (HA). Tiếp theo, hệ thống điều khiển cho UVA được đề xuất là mang đặc tính của HDS; bởi nó bao gồm phần liên tục, phần rời rạc và phần tương tác giữa liên tục và rời rạc.
- Cập nhật công nghệ hướng đối tượng để phát triển hệ thống điều khiển công nghiệp, như: mô tả ngôn ngữ mô hình hóa trong thời gian thực (RealTime UML) và kiến trúc hướng theo mô hình (MDA), nhằm phân tích và thiết kế một cách có hệ thống cho UAV có ứng xử được mô hình hóa bởi HA.
Xuất phát từ các phân tích và đánh giá tổng quan về UAV cũng như các phương pháp mô hình hóa, mô phỏng, thực thi hệ thống điều khiển trên đây, mục tiêu và giải pháp nghiên cứu cụ thể của luận án đã được đề xuất như sau sau:
41
- Để minh họa cho phương pháp thiết kế hướng đối tượng cho hệ thống điều khiển MUAV, luận án đã lựa chọn loại máy bay siêu nhỏ không người lái và tự hành dạng bốn cánh quạt (Q-UAV).
- Đưa ra cấu trúc cho Q-UAV thông qua cụ thể hóa Automate lai (HA) nhằm mô tả ứng xử thực thi của hệ thống điều khiển.
- Đưa ra qui trình công nghệ hướng đối tượng trong thời gian thực với RealTime UML và MDA để phân tích, thiết kế, mô phỏng và thực thi hệ thống điều khiển cho UAV với sự hỗ trợ của các công cụ phần mềm IBM Rational Rose RealTime/IBM Rational Rhapsody [36], OpenModelica [59] và MatLab-Simulink [47].
- Thiết kế của hệ thống điều khiển được thực hiện thông qua các gói, cổng, giao thức và bộ kết nối tổng quát trong RealTime UML và cụ thể hóa mô hình CIM, PIM và PSM của MDA, nhằm có thể dễ dàng tùy biến và tái sử dụng chúng cho các ứng dụng điều khiển các loại UAV khác nhau.
Trong các nội dung tiếp theo của luận án sẽ nghiên cứu về động lực học điều khiển Q-UAV, nhằm đưa ra qui trình phân tích và thiết kế được kết hợp với HA, RealTime UML và MDA để phát triển một cách hiệu quả hệ thống điều khiển cho ứng dụng Q-UAV đã lựa chọn.
42