Thuật toán PID thích nghi dùng mạng nơ ron điều khiển hệ con lắc ngược đơn p1

BỘ CÔNG THƯƠNG
TRƯỜNG ĐẠI HỌC CÔNG NGHIỆP THÀNH PHỐ HỒ CHÍ MINH

NGUYỄN HỒNG HIẾU

THUẬT TỐN PID – THÍCH NGHI DÙNG
MẠNG NƠ-RON ĐIỀU KHIỂN HỆ CON LẮC
NGƯỢC ĐƠN

Chuyên ngành: KỸ THUẬT ĐIỆN TỬ
Mã chuyên ngành: 8520203

LUẬN VĂN THẠC SĨ

THÀNH PHỐ HỒ CHÍ MINH, NĂM 2021


Cơng trình được hồn thành tại Trường Đại học Cơng nghiệp TP. Hồ Chí Minh.
Người hướng dẫn khoa học: Tiến sỹ Mai Thăng Long
Luận văn thạc sĩ được bảo vệ tại Hội đồng chấm bảo vệ Luận văn thạc sĩ Trường Đại
học Cơng nghiệp thành phố Hồ Chí Minh ngày 29 tháng 01 năm 2021
Thành phần Hội đồng đánh giá luận văn thạc sĩ gồm:
1. ......................................................................... - Chủ tịch Hội đồng
2. ......................................................................... - Phản biện 1
3. ......................................................................... - Phản biện 2
4. ......................................................................... - Ủy viên
5. ......................................................................... - Thư ký
(Ghi rõ họ, tên, học hàm, học vị của Hội đồng chấm bảo vệ luận văn thạc sĩ)

CHỦ TỊCH HỘI ĐỒNG

TRƯỞNG KHOA CN ĐIỆN TỬ


BỘ CƠNG THƯƠNG
TRƯỜNG ĐẠI HỌC CƠNG NGHIỆP
THÀNH PHỐ HỒ CHÍ MINH

CỘNG HÒA XÃ HỘI CHỦ NGHĨA VIỆT NAM

Độc lập - Tự do - Hạnh phúc

NHIỆM VỤ LUẬN VĂN THẠC SĨ
Họ tên học viên: Nguyễn Hoàng Hiếu

MSHV: 18105181

Ngày, tháng, năm sinh: 16/12/1976

Nơi sinh: Tp. Hồ Chí Minh

Chuyên ngành: Kỹ thuật điện tử

Mã chuyên ngành: 8520203

I. TÊN ĐỀ TÀI:
“Thuật toán PID – thích nghi dùng mạng nơ-ron điều khiển hệ con lắc ngược đơn.”
NHIỆM VỤ VÀ NỘI DUNG:
Tìm hiểu thuật tốn điều khiển thích nghi bám
Thiết kế và mơ phỏng thuật tốn điều khiển PID thích nghi dùng mạng nơ-ron cho
hệ con lắc ngược đơn

Thực nghiệm thuật tốn trên mơ hình và đánh giá kết quả.
II. NGÀY GIAO NHIỆM VỤ: Thực hiện Quyết định số 841/QĐ-ĐHCN ngày
10/07/2020 của Trường Đại Học Công Nghiệp Thành Phố Hồ Chí Minh về việc
giao đề tài và cử người hướng dẫn luận văn thạc sỹ
III. NGÀY HOÀN THÀNH NHIỆM VỤ: 10/01/2021
IV. NGƯỜI HƯỚNG DẪN KHOA HỌC: Tiến sỹ Mai Thăng Long
Tp. Hồ Chí Minh, ngày 18 tháng 01 năm 2021
NGƯỜI HƯỚNG DẪN

CHỦ NHIỆM BỘ MÔN ĐÀO TẠO

TRƯỞNG KHOA CN ĐIỆN TỬ


LỜI CẢM ƠN
Trong q trình thực hiện luận văn, tơi đã nhận được nhiều góp ý về chun mơn
cũng như sự ủng hộ giúp đỡ của cán bộ hướng dẫn, của các đồng nghiệp nơi tôi học
tập và công tác. Tôi xin được gửi tới họ lời cảm ơn sâu sắc.
Tơi xin bày tỏ lịng cảm ơn đến thầy hướng dẫn Ts. Mai Thăng Long đã trực tiếp
hướng dẫn tôi bằng cả tâm huyết trong suốt thời gian qua.
Tôi cũng xin chân thành cảm ơn các đồng nghiệp, tập thể Bộ môn Điện tử tự động,
khoa Công nghệ Điện Tử, trường Đại học Cơng nghiệp thành phố Hồ Chí Minh đã
tạo điều kiện thuận lợi cho tôi trong suốt quá trình học tập và nghiên cứu thực hiện
luận án.
Cuối cùng là lời cảm ơn sự ủng hộ, động viên khích lệ của gia đình thân u để tơi
hồn thành nhiệm vụ học tập.
.

i

TĨM TẮT LUẬN VĂN THẠC SĨ
Luận văn này trình bày về việc xây dựng giải thuật điều khiển PID thích nghi dùng
mạng nơ-ron bám tín hiệu sin cho hệ con lắc ngược quay. Các giải thuật Swing-up,
thuật toán PID, thuật tốn thích nghi dùng mạng nơ-ron được thực hiện trong mơ
phỏng và thực nghiệm. Thuật tốn điều khiển thích nghi bám được xây dựng dựa trên
lật điều khiển hồi tiếp tuyến tính hóa và lý thuyết ổn định Lyapunov cho kết quả tốt
trong thực nghiệm. Kết quả đạt được có tính ứng dụng và mở rộng cho các mơ hình
hệ dưới bậc khác và các luật điều khiển thích nghi tối ưu, thích nghi bền vững.

ii


ABSTRACT
This thesis presents the construction of adaptive PID control algorithm using a sinebased neural network for the rotating inverting pendulum system. Swing-up
algorithms, PID algorithm, neural network adaptation algorithm are performed in
simulation and experiment. The adaptive control algorithm is built based on the
feedback linearization control and Lyapunov's stability theory with good results in
experiment. The results obtained are applicable and extended to other subordinate
system models and optimal adaptive, sustainable adaptive control laws.

iii


LỜI CAM ĐOAN
Tơi xin cam đoan đây là cơng trình nghiên cứu của bản thân tôi. Các kết quả nghiên
cứu và các kết luận trong luận văn là trung thực, không sao chép từ bất kỳ một nguồn
nào và dưới bất kỳ hình thức nào. Việc tham khảo các nguồn tài liệu (nếu có) đã được
thực hiện trích dẫn và ghi nguồn tài liệu tham khảo đúng quy định.
Học viên

Nguyễn Hoàng Hiếu

iv


MỤC LỤC
LỜI CẢM ƠN ............................................................................................................. i
TÓM TẮT LUẬN VĂN THẠC SĨ ............................................................................ ii
ABSTRACT .............................................................................................................. iii
LỜI CAM ĐOAN ..................................................................................................... iv
MỤC LỤC ...................................................................................................................v
DANH MỤC HÌNH ẢNH ....................................................................................... vii
DANH MỤC BẢNG BIỂU ...................................................................................... ix
DANH MỤC TỪ VIẾT TẮT ......................................................................................x
MỞ ĐẦU .....................................................................................................................1
1. Đặt vấn đề ...............................................................................................................1
2. Mục tiêu nghiên cứu ...............................................................................................1
3. Đối tượng và phạm vi nghiên cứu ..........................................................................2
4. Cách tiếp cận và phương pháp nghiên cứu .............................................................2
5. Ý nghĩa thực tiễn của đề tài ....................................................................................2
CHƯƠNG 1

TỔNG QUAN VỀ LĨNH VỰC NGHIÊN CỨU .............................3

1.1 Giới thiệu đề tài ....................................................................................................3
1.2 Tổng quan tình hình nghiên cứu ...........................................................................4
CHƯƠNG 2

CƠ SỞ LÝ THUYẾT .......................................................................6

2.1 Mơ hình con lắc ngược quay ................................................................................6
Mơ hình phần cứng ..........................................................................................6
Phương trình động lực học của hệ thống .........................................................7
Thơng số mơ hình ...........................................................................................12
2.2 Phương pháp điều khiển PID ..............................................................................12
2.3 Điều khiển tuyến tính hóa hồi tiếp cho hệ phi tuyến ..........................................14
2.4 Mạng Nơ-ron (Neural Network - NN) ...............................................................17
Khái niệm .......................................................................................................17
Mạng nhiều lớp ..............................................................................................18
Đặc tính xấp xỉ hàm tổng quát của mạng nơ-ron ...........................................19

v


2.5 Điều khiển thích nghi .........................................................................................20
Điều khiển thích nghi dạng gián tiếp .............................................................21
Điều khiển thích nghi dạng trực tiếp ..............................................................23
CHƯƠNG 3

THIẾT KẾ MÔ PHỎNG BỘ ĐIỀU KHIỂN .................................25

3.1 Bộ điều khiển Swing up – PD ............................................................................25
Bộ điều khiển Swing up .................................................................................25
Bộ điều khiển PD ...........................................................................................26
Thực hiện mô phỏng ......................................................................................28
3.2 Bộ điều khiển hồi tiếp tuyến tính hóa .................................................................29
Thiết kế bộ điều khiển ....................................................................................29
Thực hiện mô phỏng ......................................................................................33
3.3 Bộ điều khiển thích nghi .....................................................................................35

Thiết kế bộ điều khiển ....................................................................................35
Thực hiện mơ phỏng ......................................................................................38
3.1 Bộ điều khiển thích nghi dạng trực tiếp .............................................................41
Thiết kế bộ điều khiển ....................................................................................41
Thực hiện mô phỏng ......................................................................................44
CHƯƠNG 4

THỰC NGHIỆM TRÊN MƠ HÌNH..............................................47

4.1 Xây dựng chương trình thực nghiệm ..................................................................47
4.2 Kết quả thực nghiệm...........................................................................................48
Bộ điều khiển Swing up – PD ........................................................................48
Bộ điều khiển thích nghi gián tiếp .................................................................50
Bộ điều khiển thích nghi dạng trực tiếp .........................................................58
Đánh giá kết quả .............................................................................................64
KẾT LUẬN VÀ KIẾN NGHỊ...................................................................................65
TÀI LIỆU THAM KHẢO .........................................................................................67
LÝ LỊCH TRÍCH NGANG CỦA HỌC VIÊN .........................................................70

vi


DANH MỤC HÌNH ẢNH
Hình 2.1 Cấu trúc mơ hình dùng cho thực nghiệm .....................................................6
Hình 2.2 Sơ đồ mơ tả chuyển động con lắc ngược quay ............................................7
Hình 2.3 Sơ đồ điều khiển PID .................................................................................13
Hình 2.4 Mơ tả tế bào thần kinh ................................................................................17
Hình 2.5 Cấu trúc mạng truyền thẳng 3 lớp ..............................................................18
Hình 3.1 Sơ đồ điều khiển Swing up – PID cho hệ ..................................................25
Hình 3.2 Sơ đồ mơ phỏng điều khiển Swing – PD ...................................................28

Hình 3.3 Đáp ứng của hệ khi tín hiệu sin tần số ω = 0.5 rad/s .................................28
Hình 3.4 Đáp ứng của hệ khi tín hiệu xung vng tần số ω = 0.5 rad/s ...................29
Hình 3.5 Sơ đồ điều khiển tuyến tính hóa hồi tiếp....................................................32
Hình 3.6 Sơ đồ mơ phỏng giải thuật hồi tiếp tuyến tính ngõ ra ................................33
Hình 3.7 Sơ đồ mơ phỏng bộ điều khiển tuyến tính hồi tiếp ....................................33
Hình 3.8 Đáp ứng của hệ khi tín hiệu sin tần số ω = 1 rad/s ....................................34
Hình 3.9 Đáp ứng của hệ khi tín hiệu sin tần số ω = 1 rad/s có nhiễu đo .................34
Hình 3.10 Sơ đồ thực hiện điều khiển thích nghi dùng mạng neuron ......................37
Hình 3.11 Sơ đồ mơ phỏng Simulink giải thuật thích nghi gián tiếp .......................38
Hình 3.12 Sơ đồ mơ phỏng mạng neuron cho hàm F ...............................................38
Hình 3.13 Kết quả mơ phỏng bộ điều khiển thích nghi gián tiếp .............................39
Hình 3.14 Kết quả mơ phỏng ước lượng hàm G .......................................................39
Hình 3.15 Kết quả mơ phỏng ước lượng hàm F .......................................................40
Hình 3.16 Kết quả mơ phỏng điều khiển IAC khi có nhiễu đo lường ......................40
Hình 3.17 Sơ đồ thực hiện điều khiển thích nghi dùng mạng neuron trực tiếp ........44
Hình 3.18 Sơ đồ mơ phỏng Simulink giải thuật thích nghi trực tiếp ........................44
Hình 3.19 Kết quả mơ phỏng bộ điều khiển thích nghi trực tiếp ..............................45
Hình 3.20 Kết quả mơ phỏng ước lượng mạng NN cho F/G ....................................45
Hình 3.21 Kết quả mơ phỏng điều khiển thích nghi DAC khi có nhiễu đo ..............46
Hình 4.1 Sơ đồ thu thập dữ liệu và điều khiển hệ con lắc ........................................47
Hình 4.2 Kết quả mơ phỏng điều khiển Swing up – PID ổn định điểm cân bằng ....48
Hình 4.3 Kết quả thực nghiệm điều khiển PID bám tín hiệu sint có nhiễu ..............49
Hình 4.4 Bộ điều khiển thích nghi ước lượng thơng số mơ hình trục tuyến.............50
Hình 4.5 Kết quả đáp ứng tay máy IDA ổn định tại điểm cân bằng .........................51
Hình 4.6 Kết quả đáp ứng con lắc khi IDA ổn định tại điểm cân bằng ....................51
Hình 4.7 Tín hiệu điều khiển IDA hệ ổn định tại điểm cân bằng .............................52
Hình 4.8 Kết quả ước lượng F(q) và norm1 trọng số mạng ......................................52
Hình 4.9 Kết quả ước lượng F(q) và norm1 trọng số mạng ......................................53
Hình 4.10 Kết quả đáp ứng thực nghiệm IDA tay máy với ngõ vào xung vuông ....54

vii


Hình 4.11 Kết quả đáp ứng vị trí con lắc với ngõ vào xung vng ..........................54
Hình 4.12 Tín hiệu điều khiển thích nghi với ngõ vào xung vng .........................55
Hình 4.13 Ngõ ra xấp xỉ thích nghi của hàm F và G với tín hiệu vào xung .............55
Hình 4.14 Kết quả đáp ứng tay máy IAD với ngõ vào tín hiệu sin ..........................56
Hình 4.15 Kết quả đáp ứng vị trí con lắc với ngõ vào tín hiệu sin ...........................56
Hình 4.16 Tín hiệu điều khiển IAD với ngõ vào sin .................................................57
Hình 4.17 Ngõ ra xấp xỉ thích nghi IAD hàm F và G với tín hiệu vào sin ...............57
Hình 4.18 Sơ đồ điều khiển Real-time cho điều khiển thích nghi trục tiếp ..............59
Hình 4.19 Đáp ứng tay máy ổn định tại vị trí cân bằng ............................................59
Hình 4.20 Đáp ứng con lắc điều khiển ổn định tại vị trí cân bằng ...........................59
Hình 4.21 Tín hiệu điều khiển ổn định tại vị trí cân bằng u .....................................60
Hình 4.22 Ngõ ra xấp xỉ uce và trọng số mạng nơ-ron điều khiển ổn định ...............60
Hình 4.23 Đáp ứng tay máy bám theo tín hiệu sin ...................................................61
Hình 4.24 Đáp ứng con lắc bám theo theo tín hiệu sin .............................................61
Hình 4.25 Tín hiệu điều khiển bám theo tín hiệu sin u .............................................61
Hình 4.26 Ngõ ra xấp xỉ uce điều khiển bám tín hiệu sin ..........................................62
Hình 4.27 Đáp ứng tay máy bám theo tín hiệu xung vng .....................................62
Hình 4.28 Đáp ứng con lắc bám theo theo tín hiệu xung vng...............................62
Hình 4.29 Tín hiệu điều khiển bám theo tín hiệu xung vng .................................63
Hình 4.30 Ngõ ra xấp xỉ uce điều khiển bám tín hiệu xung vng ............................63

viii


DANH MỤC BẢNG BIỂU
Bảng 2.1 Bảng thông số hệ thống RIP .......................................................................8
Bảng 2.2 Bảng các giá trị tham số dùng mô phỏng ..................................................12

ix


DANH MỤC TỪ VIẾT TẮT
AGN

Additive Gaussian noise

AMC

Advanced motion controls

DAQ

Data acquisition board

DOF

Degrees of freedom

FJR

Flexible joint robot

IAE

Integral of absolute error

IAC

Indirect adaptive control

ISE

Integral of squared error

LQR

Linear quadratic regulator

MIMO

Multi-input–multi-output

PC

Personal computer

PD

Proportional derivative

PI

Proportional integral

PID

Proportional-integral-derivative

PWM

Pulse-width modulation

RMS

Root mean square

SISO

Single-input–single-output

UUB

Uniformly ultimately bounded

x


MỞ ĐẦU
1. Đặt vấn đề
Vấn đề tìm kiếm một luật điều khiển hiệu quả cho hệ thống có số cơ cấu chấp hành
ít hơn số bậc tự do cần điều khiển thu hút sự chú ý ngày càng tăng vì đặc tính đặc biệt
của nó. Hệ có số cơ cấu chấp hành ít hơn số bậc tự do xuất hiện ngày càng nhiều
trong các ứng dụng, chẳng hạn như các robot trong lĩnh vực hàng không vũ trụ hay
các robot hoạt động dưới nước. Với sự có mặt của khớp tự do có cơ cấu chấp hành
và khớp tự do khơng có cơ cấu chấp hành khiến cho việc điều khiển theo cách thơng
thường khơng thể kiểm sốt tốt các ngõ ra theo mong muốn. Do đó, hệ này khơng thể
điều khiển bám theo tín hiệu đặt một cách tùy ý. Con lắc ngược quay là một mơ hình

khơng mới, từ xưa đến nay đã có rất nhiều nghiên cứu về mơ hình này. Tuy nhiên đây
vẫn là một mơ hình phi tuyến có số ngõ vào ít hơn số ngõ ra kinh điển, được dùng để
kiểm chứng các giải thuật, bao gồm các thuật toán từ kinh điển đến hiện đại. Các kết
quả thu được đều có những ưu điểm và hạn chế.
Hơn nữa, xuất phát từ ý tưởng áp dụng các phương pháp điều khiển hiện đại vào điêu
khiển đối tượng thật và việc tiếp cận được một số tài liệu về điều khiển thích nghi tối
ưu, bền vững và các bộ điều khiển chuyển tiếp đã thúc đẩy bản thân tôi thực hiện đề
tài điều khiển hệ dưới bậc bằng cách thực hiện các bộ điều khiển cổ điển như PID,
PID - thích nghi, tối ưu cho hệ dưới bậc điển hình là hệ con lắc ngược quay cho luận
văn cao học của mình.
2. Mục tiêu nghiên cứu
- Nghiên cứu giải thuật điều khiển thông minh cho các hệ thống phi tuyến dựa trên
kỹ thuật PID và Neural Network.
- Ứng dụng giải thuật PID thích nghi dựa trên mạng Nơ-ron để điều khiển thực
nghiệm hệ con lắc.

1


- Đánh giá và so sánh hiệu quả của phương pháp đề xuất với các kỹ thuật điều khiển
khác.
3. Đối tượng và phạm vi nghiên cứu
• Các giải thuật PID thích nghi.
• Phương pháp điều khiển dùng mạng Neural.
• Sử dụng Matlab để mơ phỏng giải thuật điều khiển.
• Thực nghiệm giải thuật điều khiển đề xuất dựa trên mô hình con lắc ngược.
4. Cách tiếp cận và phương pháp nghiên cứu
- Tìm hiểu, nghiên cứu các cơng trình có liên quan.
- Thực hiện các nghiên cứu theo định hướng của cán bộ hướng dẫn đề tài.
- Thử nghiệm các phương pháp điều khiển khác nhau trên mơ hình mơ phỏng hệ

thống.
- Lập bảng so sánh các kết quả nghiên cứu đạt được và rút ra kết luận.
- Cài đặt và thử nghiệm thuật tốn trên mơ hình thực
5. Ý nghĩa thực tiễn của đề tài
Đề xuất phương pháp điều khiển hệ phi tuyến dưới bậc khi chưa biết chính xác thơng
số mơ hình hay bị thay đổi trong q trình vận hành, cải thiện chất lượng điều khiển
cho hệ phi tuyến bằng giải thuật điều khiển thông minh.

2


CHƯƠNG 1

TỔNG QUAN VỀ LĨNH VỰC NGHIÊN CỨU

Giới thiệu đề tài
Ngày nay có rất nhiều phương pháp được sử dụng để điều khiển hệ phi tuyến như:
phương pháp điều khiển cổ điển (PID, phương pháp tuyến tính hóa, điều khiển trượt,
cuốn chiếu, …), phương pháp điều khiển hiện đại (tối ưu, thich nghi, bền vững, …)
và phương pháp điều khiển thông minh (điều khiển dùng mạng thần kinh, điều khiển
mờ, điều khiển thích nghi hoặc các thuật tốn tối ưu bầy đàn, giải thuật di truyền…).
Tuy nhiên, các giải thuật điều khiển muốn đạt được kết quả tốt đều phải dựa vào vào
kỹ thuật điều khiển PID. …các luật điều khiển cần phải có ít nhất một khâu điều khiển
dựa vào sai số.
Phương pháp điều khiển được đề xuất tập trung vào việc nghiên cứu, phân tích và
ứng dụng hiệu quả của kỹ thuật điều khiển PID. Để cải thiện hiệu quả phương pháp
PID, việc hiệu chỉnh các giá trị độ lợi các khâu P, D, I rất quan trọng. Hơn nữa, trong
q trình điều khiển hệ phi tuyến, có rất nhiều yếu tố không chắc chắn tác động vào
hệ thống làm hệ thống mất ổn định. Việc chọn cố định các thơng số PID thì khơng
thích hợp trong trường hợp này. Vì vậy, phương pháp đề xuất tập trung vào việc tìm

giải thuật thích nghi để cập nhật các độ lợi của bộ điều khiển PID. Ngoài ra, để giải
quyết vấn đề về các thành phần không biết, không chắc chắn luôn xuất hiện trong hệ
thống điều khiển (nhiễu, thơng số mơ hình hệ thống khơng chắc chắn, các thay đổi
không biết trước, …), phương pháp đề xuất sẽ ứng dụng mạng Nơ ron và kỹ thuật
thích nghi bền vững.
Các phương pháp điều khiển hiện đại kết hợp như điều khiển tối ưu - thích nghi, điều
khiển tối ưu - bền vững cũng được áp dụng mạnh mẽ trong các hệ thống điều khiển
phi tuyến. hơn so với trên đối tượng tuyến tính. Các hệ thống có số ngõ vào bằng số
ngõ ra sẽ đơn giản hơn so với các hệ thống có số ngõ vào ít hơn so với ngõ ra, tức là
tồn tại một ngõ ra tự do, không bị điều khiển trực tiếp, ngõ ra này được điều khiển
gián tiếp tuỳ theo đối tượng. Hệ thống con lắc ngược là một hệ thống điều khiển kinh
điển, nó được sử dụng trong giảng dạy và nghiên cứu ở hầu hết các trường đại học

3


trên khắp thế giới. Hệ thống con lắc ngược là mơ hình phù hợp để kiểm tra các thuật
tốn điều khiển hệ phi tuyến cao. Đây là một hệ thống SIMO (Single Input Multi
Output) điển hình vì chỉ gồm một ngõ vào là lực tác động cho động cơ mà phải điều
khiển cả vị trí và góc lệch con lắc ngược sao cho thẳng đứng (ít nhất hai ngõ ra).
Ngồi ra, phương trình tốn học được đề cập đến của con lắc ngược mang tính chất
phi tuyến điển hình. Vì thế, đây là một mơ hình nghiên cứu lý tưởng cho các phịng
thí nghiệm điều khiển tự động. Các giải thuật hay phương pháp điều khiển được
nghiên cứu trên mô hình con lắc ngược nhằm tìm ra các giải pháp tốt nhất trong các
ứng dụng điều khiển thiết bị tự động trong thực tế.
Tổng quan tình hình nghiên cứu
Vấn đề tìm kiếm một luật điều khiển hiệu quả cho hệ thống có số cơ cấu chấp hành
ít hơn số bậc tự do cần điều khiển thu hút sự chú ý ngày càng tăng vì đặc tính đặc biệt
của nó. Hệ có số cơ cấu chấp hành ít hơn số bậc tự do xuất hiện ngày càng nhiều
trong các ứng dụng, chẳng hạn như các robot trong lĩnh vực hàng không vũ trụ haycác

robot hoạt động dưới nước. Với sự có mặt của khớp tự do có cơ cấu chấp hành và
khớp tự do khơng có cơ cấu chấp hành khiến cho việc điều khiển theo cách thông
thường không thể kiểm sốt tốt các ngõ ra theo mong muốn. Do đó, hệ này khơng thể
điều khiển bám theo tín hiệu đặt một cách tùy ý. Con lắc ngược đơn là một mơ hình
khơng mới, từ xưa đến nay đã có rất nhiều nghiên cứu về mơ hình này. Tuy nhiên đây
vẫn là một mơ hình phi tuyến có số ngõ vào ít hơn số ngõ ra kinh điển, được dùng để
kiểm chứng các giải thuật, bao gồm các thuật toán từ kinh điển đến hiện đại. Các kết
quả thu được đều có những ưu điểm và hạn chế.
Các giải thuật kinh điển được thiết kế và thực hiện khá nhiều ở các cơng trình như,
tác giả Nguyễn Văn Đơng Hải, Ngơ Văn Tuyên xây dựng bộ PID-Neuron điều khiển
trực tiếp phải thêm bộ bù PID, kĩ thuật trên không yêu cầu biết trước mơ hình tốn
học hệ thống; Người thiết kế bộ điều khiển cần có kinh nghiệm và thời gian thử sai
để có được bộ điều khiển tốt nhất. Tuy nhiên, hệ thống chỉ hoạt động tốt quanh điểm
làm việc tĩnh. Stelian – Emilian Oltean [1] [2], đã đề xuất bộ điều khiển PD và fuzzyPD để điều khiển swing-up và ổn định cho hệ con lắc ngược (rotary inverted

4


pendulum – RIP), nhóm tác giả Minho Park, Yeoun Jae Kim, Ju Jang Lee sử dụng
LQR điều khiển swing-up và ổn định hệ RIP [3] [4] [5] . Nhóm tác giả Nguyễn Văn
Khanh, Nguyễn Vĩnh Hảo đã thiết kế bộ điều khiển cuốn chiếu theo luật điều khiển
trong Tsai & Lin (2003), cho kết quả khả quan [6]. Tuy nhiên các phương pháp trên
có những điểm yếu như nếu khơng biết chính xác thơng số vật lý, hay mơ hình tốn
khơng chính xác thì dẫn đến việc thiết kế bộ điều khiển vơ cùng khó khăn. Các thơng
số điều khiển được thực hiện bằng phương pháp thử sai. Thông thường để xác định
các thông số điều khiển đúng cần phải hiểu rõ đặc tính động học của hệ và thử sai rất
nhiều lần và tốn kém. Trong phương pháp điều khiển LQR phải nhận dạng chính xác
mơ hình hệ thống mới có đáp ứng tốt. Tuy nhiên, chất lượng điều khiển sẽ khơng tốt
khi thơng số mơ hình thay đổi hoặc có nhiễu. Nhóm tác giả Shailaja Kurode, Asif
Chalaga, B. Bandyopadhyay đã sử dụng bộ điều khiển trượt [7] [8] [9] cho hệ và có

kết quả tốt nhưng do đặc tính điều khiển trượt nên có hiện tượng chattering gây ảnh
hưởng đến phần cứng hệ thống.
Năm 2007, Lon-Chen Hung và Hung Yuan Chung ở khoa kỹ thuật điện tử đại học
quốc gia Đài Loan đã giới thiệu kỹ thuật điều khiển trượt phân ly dùng mạng nơ-rôn
DNNSMC (Decoupled Neuron Network Sliding Mode Control) cho các hệ thống phi
tuyến bậc bốn. Tính hiệu quả của bộ điều khiển đã được kiểm chứng thông qua việc
mô phỏng trên đối tượng con lắc đơn. Trên cơ sở đó, nhóm tác giả Nguyễn Đức Minh,
Dương Hoài Nghĩa, Nguyễn Đức Thành đã dùng bộ điều khiển ANSMC [10], hiện
tượng chattering đã được khắc phục (không còn tồn tại ở đáp ứng của u), hệ thống
bền với sai số mơ hình và nhiễu; Nhưng trong phương pháp này vẫn cần phải biết
thông số của hệ thống mới thiết kế được bộ điều khiển. Nhóm tác giả Xuebo Yang,
Xiaolong Zheng [11] đưa ra và thực nghiệm luật điều khiển thích nghi bền vững dùng
nơ-ron, kết hợp với bộ hoạch định độ lợi đạt kết quả chất lượng điều khiển tốt, bền
vững với nhiễu nhưng các tham số cần chọn để thử sai khá nhiều. Một số phương
pháp điều khiển thích nghi cho hệ cũng được nghiên cứu trong [12] [13] [14] [15][10],
các đã cho kết quả có tính ứng dụng cao khi điều khiển hệ dưới bậc.

5