- Trước hết, để đánh giá mô hình thực tế robot hai bánh đã xây dựng phần cứng có thể cân bằng đƣợc hoặc không thì trong luận văn này đã sử dụng luật điều khiển đơn giản là PID để điều khiển mô hình robot hai bánh cân bằng.
- Kết quả điều khiển mô hình sử dụng luật điều khiển với bộ P2,I 0.14,D0
0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10
-0.08 -0.06 -0.04 -0.02 0 0.02 0.04 0.06 0.08
Time(s)
Goc(rad)
goc
Hình 5.1Kết quả thực nghiệm góc nghiêng
0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 -0.8
-0.6 -0.4 -0.2 0 0.2 0.4 0.6 0.8
Time(s)
U(v)
U
Hình 5.2 Kết quả thực nghiệm tín hiệu điều khiển.
- Kết quả điều khiển mô hình sử dụng luật điều khiển với bộ P2,I 0.1,D3
0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10
-0.08 -0.06 -0.04 -0.02 0 0.02 0.04 0.06 0.08
Time(s)
Goc(rad)
goc
Hình 5.3Kết quả thực nghiệm góc nghiêng
0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 -0.8
-0.6 -0.4 -0.2 0 0.2 0.4 0.6 0.8
Time(s)
U(v)
U
Hình 5.4Kết quả thực nghiệm tín hiệu điều khiển.
Khi sử dụng luật điều khiển PID cho mô hình robot hai bánh thì đã làm cho robot hai bánh cân bằng, có góc nghiêng dao động trong khoảng [-0.08 0.08] rad trong khoảng thời gian dài.
- Kết quả điều khiển mô hình sử dụng luật điều khiển dự báo
Luật điều khiển dự báo chƣa điều khiển đƣợc mô hình trong thực tế, do đặc điểm phụ thuộc vào mô hình tuyến tính của đối tương phi tuyến nên độ chính xác không cao, cần phải nhận dạng mô hình tốt hơn.
5.2 Các kết quả đã đạt đƣợc
Theo kết quả thí nghiệm và mô phỏng trong luận văn có thể thấy rằng luật điều khiển dạng rút gọn của luật điều khiển PID là luật điều khiển PID vẫn là luật điều khiển đƣợc sử dụng thành công nhất trong điều khiển cân bằng robot hai bánh.
Luật điều khiển PID đã được áp dụng rộng rãi trong công nghiệp, phương pháp điều khiển cân bằng nhƣ trình bày trong luận văn giúp việc cài đặt, chọn thông số đúng dễ dàng và có kết quả tốt.
Luật điều khiển dự báo khi áp dụng cho điều khiển cân bằng góc nghiêng theo mô phỏng cho kết quả bám tốt nhƣng việc chọn thông số khó khăn nên chƣa phát huy ƣu điểm hơn so với bộ điều khiển PID truyền thống.
Với luật điều khiển PID khi có thể thích nghi với sự thay đổi của tải hay khối lƣợng đặt trên mô hình robot vẫn giữ đƣợc cân bằng nhƣ yêu cầu và giữ cho robot ở trong trình trạng điều khiển cân bằng ít bị dao động.
Luận văn đã mô phỏng được các ảnh hưởng tải với các bộ điều khiển dự báo cho mô hình robot hai bánh cân bằng, mô phỏng đƣợc sự thay đổi của khối lƣợng tải đặt trên robot thay đổi mà robot vẫn giữ đƣợc trạng thái cân bằng. Đồng thời, qua kết quả mô phỏng luận văn đã chứng minh đƣợc việc sử dụng thuật toán điều khiển dự báo sử dụng phương pháp Lagrange cho đối tượng điều khiển có thời gian lấy mẫu ngắn dưới 10ms là hoàn toàn khả khi.
Tóm lại trong điều khiển cân bằng mô hình robot hai bánh, việc điều khiển cân bằng bằng luật điều khiển PID thuận tiện khi sử dụng.
5.3 Các kết quả chƣa đạt đƣợc
Vấn đề điều khiển dự báo robot hai bánh cân bằng chỉ dừng lại ở mô phỏng, chƣa kiểm nghiệm đƣợc thực tế và không đạt đƣợc kết quả giữ cân bằng cho mô hình robot hai bánh thực tế.
Luận văn khảo sát trên cơ sở các thông số về vật lý của mô hình được cho trước, trong trường hợp chưa có cần có phương pháp xác định.
Hoàn chỉnh thuật toán điều khiển dự báo trên vi điều khiển. Trong luận văn, việc sử dụng các thông số vật lý đo đƣợc từ mô hình chỉ cho kết quả tốt khi mô phỏng, chƣa thực hiện thành công trên thực tế, để hoàn chỉnh luật điều khiển dự báo cần hoàn chỉnh việc ƣớc lƣợng các giá trị mômen quán tính của thân robot khi quay quanh các trục và hiệu chỉnh hoặc ƣớc lƣợng mômen quán tính của động cơ thực tế.
5.4 Hướng phát triển của đề tài
Nhận dạng mô hình tuyến tính của mô hình robot hai bánh thực tế. Thực hiện các thí nghiệm thu thập dữ liệu, mối quan hệ giữa tín hiệu điện áp điều khiển động cơ và ngõ ra góc nghiêng, vị trí của mô hình, từ đó sử dụng công cụ nhận dạng của Matlab để nhận dạng mô hình.
Khuyết điểm lớn nhất của thuật toán điều khiển dự báo cho mô hình robot hai bánh là phụ thuộc vào mô hình tuyến tính của đối tƣợng phi tuyến. Do đó, để áp dụng thuật toán cho mô hình thực tế thành công để điều khiển cân bằng và vị trí robot hai bánh thì cần phải nhận dạng và đƣa ra mô hình tuyến tính gần đúng của mô hình robot hai bánh thực tế.