(Luận văn thạc sĩ hcmute) nghiên cứu ứng dụng mạng nơron trong sa thải phụ tải hệ thống điện

BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO
TRƯỜNG ĐẠI HỌC SƯ PHẠM KỸ THUẬT
THÀNH PHỐ HỒ CHÍ MINH

LUẬN VĂN THẠC SĨ
TRẦN THIỆN PHÚC

ỨNG DỤNG FUZZY TRONG TỐI ƯU HÓA BỘ ĐIỀU KHIỂN
PID CHO HỆ CON LẮC NGƯỢC

NGÀNH: KỸ THUẬT CƠ ĐIỆN TỬ 60520114

S K C0 0 5 2 2 0

Tp. Hồ Chí Minh, tháng 4/2017

Luan van


BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO
TRƢỜNG ĐẠI HỌC SƢ PHẠM KỸ THUẬT
THÀNH PHỐ HỒ CHÍ MINH

LUẬN VĂN THẠC SĨ
TRẦN THIỆN PHÚC

ỨNG DỤNG FUZZY TRONG TỐI ƢU HÓA BỘ ĐIỀU KHIỂN
PID CHO HỆ CON LẮC NGƢỢC

NGÀNH: KỸ THUẬT CƠ ĐIỆN TỬ 60520114

Tp. Hồ Chí Minh, tháng 4/2017

Luan van


BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO
TRƢỜNG ĐẠI HỌC SƢ PHẠM KỸ THUẬT
THÀNH PHỐ HỒ CHÍ MINH

LUẬN VĂN THẠC SĨ
TRẦN THIỆN PHÚC

ỨNG DỤNG FUZZY TRONG TỐI ƢU HÓA BỘ ĐIỀU KHIỂN
PID CHO HỆ CON LẮC NGƢỢC

NGÀNH: KỸ THUẬT CƠ ĐIỆN TỬ - 60520114
Hƣớng dẫn khoa học: TS.NGUYỄN MINH TÂM

Tp. Hồ Chí Minh, tháng 4/2017

Luan van


Luan van


Luan van


LÝ LỊCH KHOA HỌC

I. LÝ LỊCH SƠ LƢỢC:
Họ & tên: Trần Thiện Phúc
Giới tính:Nam
Ngày, tháng, năm sinh: 03/11/1984Nơi sinh:Tiền Giang
Quê quán: Tiền GiangDân tộc:Kinh
Chỗ ở riêng hoặc địa chỉ liên lạc:Bình Dƣơng
Điện thoại cơ quan:
Điện thoại riêng:0937679833
Fax:
E-mail:
II. Q TRÌNH ĐÀO TẠO:
1. Trung học chuyên nghiệp:
Hệ đào tạo:
Nơi học (trƣờng, thành phố):
Ngành học:

Thời gian đào tạo từ …/… đến …/.......

2. Đại học:
Hệ đào tạo: Chính QuyThời gian đào tạo từ …/2003 đến …/ 2008
Nơi học (trƣờng, thành phố):Đại Học Sƣ Phạm Kỹ Thuật TPHCM
Ngành học: Cơ Điện Tử
Tên đồ án, luận án hoặc môn thi tốt nghiệp:điều khiển mức, áp suất, lƣu lƣợng, nhiệt
độ trong lò hơi.
Ngày & nơi bảo vệ đồ án,luận án hoặc thi tốt nghiệp: ĐHSPKT
Ngƣời hƣớng dẫn: Nguyễn Xn Quang
III. Q TRÌNH CƠNG TÁC CHUN MƠN KỂ TỪ KHI TỐT NGHIỆP ĐẠI HỌC:
Thời gian

Nơi công tác

Công việc đảm nhiệm

04/2008-03/2009

CT TNHH ĐIỆN TỬ SUNCHING

Kỹ Sƣ Điện Tử

03/2009-9/2015

CT CP CNTĐ TÂN TIẾN

Kỹ sƣ

4/2016 – đến nay

TRƢỜNG CAO ĐẲNG KỸ THUẬT CAO
THẮNG

Giáo viên

i

Luan van


LỜI CAM ĐOAN
Tơi cam đoan đây là cơng trình nghiên cứu của tôi.Các số liệu, kết quả nêu
trong luận văn là trung thực và chƣa từng đƣợc ai công bố trong bất kỳ cơng trình

nào khác
Tp. Hồ Chí Minh, ngày22tháng 04 năm 2017
(Ký tên và ghi rõ họ tên)

Trần Thiện Phúc

ii

Luan van


CẢM TẠ
Để hồn thành luận văn này, tơi xin gởi lời cảm ơn tới các thầy giáo những
ngƣời đã tận tình hƣớng dẫn, giảng dạy định hƣớng cho tơi trong suốt quá trình học
tập, rèn luyện tại trƣờng Đại học Sƣ Phạm Kỹ Thuật Tp. HCM. Tôi xin gửi lời cảm
ơn sâu sắc đến thầy TS. Nguyễn Minh Tâm và Thầy Nguyễn Văn Đơng Hải những
ngƣời đã tận tình hƣớng dẫn tơi trong suốt q trình thực hiện đề tài, những góp ý
của thầy là những kiến thức quý báu và là nguồn động viên rất lớn cho tơi hồn thành
luận văn. Tôi cũng gửi lời cảm ơn tới gia đình và những ngƣời bạn, đồng nghiệp
xung quanh đãđóng góp rất nhiều về tinh thần cũng nhƣ những góp ý hết sức quý giá
khi gặp khó khăn
Mặc dù đã cố gắng nỗ lực hết sức mình, song chắc chắn luận văn khơng thể
tránh khỏi những thiếu sót.Mong đƣợc sự chỉ bảo tận tình của các Quý thầy
Tp. HCM, ngày 22tháng 04năm 2017
Học viên

Trần Thiện Phúc

iii

Luan van


TÓM TẮT
Đề tài luận văn này tác giả nghiên cứuvề ứng dụng của bộ Fuzzy(bộ điều khiển
mờ) nhằm tối ƣu hóa bộ điều khiển PID cho điều khiển hệ con lắc ngƣợc.Hệ con lắc
ngƣợc đƣợc chọn là Pendubot có độ phi tuyến cao, rất khó điều khiển cũng nhƣ chế
tạo mơ hình phần cứng vì nó cần độ chính xác cao nhƣng đƣợc ứng dụng phổ biến
trong các thí nghiệm về điều khiển hệ thống phi tuyến. Kết quả thực nghiệm về hệ
Pendubot đƣợc ứng dụng vào một số hệ thống tự cân bằng nhƣ:cân bằng trọng tâm
cho robot, ổn định cần cẩu hàng.
Thuật toán PID-Fuzzy mờđƣợc viết trên phần mềm mơ MatlabSimulink,thuật
tốn này đƣợc mơ phỏng trên phần mềm Matlab Simulink trƣớc khi tải chƣơng trình
xuống card DSP, bộ kit DSP TMS320F28335 đƣợc xem là thiết bị trung gian giữa
Matlab Simulink và thiết bị nhƣ động cơ, encoder…làm cho việc lập trình trở nên
nhanh chóng, đơn giản, dễ hiểu và có thể nhúng thêm ngơn ngữ C vào các khối lập
trình một cách linh hoạt. Giá trị góc đo thực tế từ các encoder thanh 1(q1)vàthanh
2(q2)đƣợc hiển thị trênphần mềm Hyperterminal, một số công cụ hỗ trợ đƣợc sử
dụng để vẽ đồ thị khảo sát đáp ứng của hệ thống
Pendubot có thanh 1 và thanh 2, động cơ đƣợc nối trực tiếp vào thanh 1, và đầu
cuối thanh 1 đƣợc nối với thanh 2, để đảm bảo cho Pendubot cân bằng thì động cơ
cần phải đƣợc đảo chiều nhanh và liên tục.
Kết quả có đƣợc từ luận văn cho thấy có thể sử dụng thuật tốn PID-Fuzzy để
điều khiển hệ Pendubot tự cân bằng, trong đó PID là thành phần điều khiển chính,
cịn Fuzzy thực hiện việc tinh chỉnh hệ thống để cho hệ ổn định hơn,luận văn này
ứng dụng thuật tốn GA nhằm tìm ra các thơng số tối ƣu cho bộ điều khiển fuzzy và
PID.

iv

Luan van


ABSTRACT
This essay subject researchs about the application of the fuzzy set (fuzzy
controller) to optimize the PID controller for

controlling

the inverted

pendulum.Pendubot isis highly nonlinear, difficult to control and make hardware
because of requiring high precision but it is widely used in experiments on nonlinear
control systems. Experimental resultswith Pendubot such as robot center balance,
stable crane.
PIDfuzzy controlling- algorithm is written in Matlab Simulink, which is
simulated on the Matlab - Simulink software before downloading the program to the
DSP card. DSP kit TMS320F28335 is considered as an intermediate device between
Matlab Simulink and devices such as motors, encoders, ...which makes programming
fast, simply, easily to understand and can be embedded

C language into the

programming block in a flexible way. Hyperterminal softwarereceived data from
matlab to display q1, q2 value. There are many tools are used to assist in graph the
response survey of the system.
The Pendubot has link 1,2. The motor, it is connected directly to the link 1 the
end of the link 1 is connected to the link 2, to ensure a balanced Pendubot while
motoris reversed quickly and continuously.
The results ofthis essay show that PID-Fuzzy algorithms, it can be used to

control the Pendubot for self-balancing, with PID controller is the main component
and Fuzzy performs small regulating for system is more stable. The GA algorithm is
used in this essayto find the optimal parameters of fuzzy, PID controllers.

v

Luan van


MỤC LỤC
LÝ LỊCH KHOA HỌC .............................................................................................. i
LỜI CAM ĐOAN ..................................................................................................... ii
CẢM TẠ .................................................................................................................. iii
TÓM TẮT ................................................................................................................ iv
ABSTRACT...............................................................................................................v
DANH SÁCH CÁC BẢNG .......................................................................................x
Chƣơng 1: TỔNG QUAN ..........................................................................................1
1.1 Tổngquan..........................................................................................................1
1.1.1 Đặt vấn đề ..................................................................................................1
1.1.2 Các kết quả nghiên cứu trong và ngoài nƣớc .............................................2
1.1.3 Những vấn đề còn tồn tại luận văn tập trung giải quyết ............................4
1.2 Ý nghĩa khoa học và cơ sở thực tiễn của đề tài nghiên cứu..............................5
1.3 Xác định mục đích nghiên cứu, khách thể và đối tƣợng nghiên cứu................5
1.3.1 Mục đích nghiên cứu..................................................................................5
1.3.2 Đối tƣợng nghiên cứu ................................................................................5
1.4 Nhiệm vụ nghiên cứu........................................................................................5
1.5 Phƣơng pháp nghiên cứu...................................................................................6
Chƣơng 2: CƠ SỞ LÝ THUYẾT ..............................................................................7
2.1 Bộ điều khiển PID.............................................................................................7
2.2 Phƣơng pháp điều khiển Fuzzy (điều khiển mờ).............................................10

2.3 Trình tự thiết kế một bộ điều khiển mờ...........................................................11
Chƣơng 3:MƠ HÌNH HĨA HỆ THỐNG ................................................................13
3.1 Cơ sở chung.....................................................................................................13
3.2. Phƣơng trình tốn hệ thống............................................................................14
3.3. Diễn tả khơng gian trạng thái hệ thống..........................................................21
3.4 Tuyến tính hóa phƣơng trình chuyển động.....................................................25
Chƣơng 4..PHẦN CỨNG VÀ PHẦN MỀM HỆ THỐNG .....................................30
4.1 Giới thiệu về mơ hình Pendubot......................................................................30
4.2 Mơ tả phần cứng hệ thống...............................................................................31
4.3 Mô tả phần mềm hệ thống...............................................................................33
4.3.1 Phần mềm Matlab Simulink 2012b .....................................................33

vi

Luan van


4.3.2 Phần mềm CCS studio v3.3 .................................................................34
4.3.3 Phần mềm Hyperterminal ....................................................................35
Chƣơng 5: KẾT QUẢ MÔ PHỎNG VÀ THỰC NGHIỆM ....................................38
5.1 Bộ điều khiển mờ đƣợc sử dụng....................................................................38
5.2 Kết quả mô phỏng Matlab...............................................................................39
5.2.1 Thanh 1, thanh 2 đƣợc điều khiển bởi PID..........................................39
5.2.2 Thanh 1: PID, thanh 2 đƣợc điều khiển bởi PID-fuzzy .......................41
5.2.3 Thanh 1, 2 đƣợc điều khiển bởi PID – Fuzzy (Fuzzy hybrid) .............45
5.3 So sánh các kết quả mô phỏng........................................................................48
5.4 Kết quả thực nghiệm.......................................................................................49
5.4.1 Giới thiệu sơ lƣợc cách thực hiện .......................................................49
5.4.2 Xây dựng mơ hình điều khiển cân bằng trên phần mềm Matlab .........50
5.4.3 Kế t quả góc lê ̣ch q1, q2 và điện áp đặt lên đô ̣ng cơ ............................51

Chƣơng 6: KẾT LUẬN ...........................................................................................54
6.1 Kết luận...........................................................................................................54
6.2 Kết quả đạt đƣợc.............................................................................................54
6.3 Hƣớng phát triển đề tài....................................................................................55

vii

Luan van


DANH SÁCH CÁC HÌNH
Hình 2.1: Sơ đồ khối q trình xử lý mờ .................................................................10
Hình 2.2: Các thành phần của bộ điều khiển mờ có hồi tiếp tín hiệu. .....................11
Hình 2.3: Bộ điều khiển PID - Fuzzy ......................................................................12
Hình 3.1: Hệ trục tọa độ Pendubot ..........................................................................14
Hình 3.2: Các vị trí cân bằng ...................................................................................25
Hình 4.1: Hệ thống Pendubot .................................................................................31
Hình 4.2 Thanh 1 của hệ thống ................................................................................32
Hình 4.3 Thanh 2 của hệ thống ................................................................................32
Hình 4.4: nguồn 24VDC ..........................................................................................33
Hình 4.5: driver cầu H .............................................................................................33
Hình 4.6: Phần mềm Matlab đang biên dịch chƣơng trình ......................................34
Hình 4.7: Phần mềm để điều khiển card DSP F28335. ...........................................35
Hình 4.8: Sử dụng phần mềm Hyperterminal để lấy dữ liệu thu thập từ DSP……35
Hình 4.9: Mơ hình thật hồn chỉnh của hệ thống. ..................................................36
Hình 4.10: Phác họa sơ đồ kết nối hệ thống Pendubot với thiết bị điều khiển. .......36
Hình 5.1: Ngõ vào chuẩn hóa thanh 1, thanh 2 .......................................................38
Hình 5.2: Tập mờ chuẩn hoá dạng Singleton của biến ngõ ra .................................39
Hình 5.4 Bộ điều khiển PID - PID ...........................................................................40
Hình 5.5 Bộ điều khiển PID ....................................................................................40

Hình 5.6 Kết quả góc q1 đƣợc điều khiển bởi bộ điều khiển PID ...........................41
Hình 5.7 Kết quả góc q2 đƣợc điều khiển bởi bộ điều khiển PID ...........................41
Hình 5.8: q1 đƣợc điều khiển bởi bộ PID, q2 đƣợc điều khiển bởi bộ PID - Fuzzy42
Hình 5.9: Bộ điều khiển PID và PID - Fuzzy(q1:PID,q2:PID - Fuzzy). .................42
Hình 5.10: Bộ điều khiển PID3, PID4, PID5. .........................................................43
Hình 5.11: Giá trị Ki , K d và K p của bộ PID - Fuzzy. ...........................................43
Hình 5.12: Gócq1:PID, q2:PID - Fuzzy. .................................................................44
Hình 5.13: Góc q2 giữa PID và PID-Fuzzy (q1:PID,q2:PID-Fuzzy)……………..44
Hình 5.14: q1,q2 đƣợc điều khiển bởi bộ Fuzzy Hybrid………………………….45
Hình 5.15: Bộ điều khiển PID và Fuzzy hybrid…………………………………..45
Hình 5.16: Bộ PID. ..................................................................................................46
Hình 5.17: Giá trị K p Ki, K d của bộ PID - Fuzzy. .................................................47

viii

Luan van


Hình 5.18: Kết quả so sánh góc q1 giữa bộ điều khiển PID và Fuzzy hybrid. ........47
Hình 5.19: góc q2 giữa bộ điều khiển PID và Fuzzy Hybrid ..................................48
Hình 5.20: So sánh góc lê ̣ch q1 của các bộ điề u khiể n……………………………47
Hình 5.21: So sánh góc lê ̣ch q2 của các bộ điều khiển ...........................................49
Hình 5.22 Bộ điều khiển fuzzy hybrid trên phần mềm Simulink Matlab. ..............50
Hình 5.23 Sơ đồ khối của khối PID - Fuzzy............................................................51
Hình 5.24: Sơ đồ khối của khối PID - Fuzzy...........................................................51
Hình 5.25: q1 của bộ điều khiển PID và bộ điều khiển Fuzzy Hybrid. ...................52
Hình 5.26: q2 của bộ điều khiển PID và bộ điều khiển Fuzzy Hybrid. ...................52

ix

Luan van


DANH SÁCH CÁC BẢNG
Bảng 2.1: Ký hiệu Kp ................................................................................................7
Bảng 2.2: Ký hiệu Ki .................................................................................................8
Bảng 2.3: Ký hiệu Kd ................................................................................................9
Bảng 3.1: giải thích các ký hiệu ...............................................................................15
Bảng 3.2: Bảng giá trị các thông số của hệ pendubot ..............................................21
Bảng 4.1: Tên và chức năng của cầu H ...................................................................32
Bảng 5.1: Các biến giá trị mờ ..................................................................................38

x

Luan van


Chƣơng1: TỔNG QUAN
1.1 Tổng quan về hƣớng nghiên cứu, tóm tắt các kết quả nghiên cứu trong và
ngoài nƣớc, các vấn đề khoa học còn tồn tại cần nghiên cứu để giải quyết hiện
nay
1.1.1 Đặt vấn đề
Với sự phát triển khoa học kỹ thuật nhanh chóng ngày nay, cơng nghệ liên tục
thay đổi với mục đích đem lại những tiện ích,an toàn nâng cao chất lƣợng cuộc
sống của con ngƣời, những công việc nặng nhọc, nguy hiểm mà con ngƣời thực
hiện trong mơi trƣờng hóa chất dễ cháy nổ, các thao tác phức tạp cần độ chính xác
cao dần đƣợc thay thế bởi robot. Robot xuất hiện trong tất cả các lĩnh vực kinh tế,
khoa học-kỹ thuật, dân sinh… xã hội ngày càng phát triển thì nhu cầu con ngƣời
đƣợc tận hƣởng cuộc sống ngày càng tăng, kéo theo sự xuất hiện các robotphục vụ
sinh hoạt hằng ngày cho con ngƣờinhƣ robot có thể pha cà phê, quét dọn nhà cửa

Việc chế tạo robot cần tổng hợp các kiến thức về cơ khí, điện tử, kỹ thuật điều
khiển và cơng nghệ thông tin.Theo thuật ngữ hiện nay, robot là sản phẩm của
ngành cơđiện tử (mechatronic).Ngày nay robot có nhiều tính năng hiện đại nhƣ
nhận dạng đƣợc giọng nói, biết đƣợc cảm xúc con ngƣời và có thể đi lại giống con
ngƣời. Càng hiện đại thì việc thiết kế càng phức tạp,để giải quyết một cơng việc
khó ngƣời ta thƣờngchia nhỏ ra thành các phần đơn giản để thực hiện từng
phần,sau đó tổng hợp lại, cũng vậy để chế tạo một robot thì có rất nhiều vấn đề
nghiên cứu trong đó việc giữ thăng bằng cơ thể của robot khi duy chuyển là một
phần không thể thiếu trong việc thiết kế robot duy chuyển giống nhƣ con ngƣời.
Để duy chuyển đƣợc nhƣ bƣớc chân ngƣời thì robot phải có trọng lƣợng
nhẹ,nhỏ gọn nhằm tiêu thụ ít năng lƣợng hơn, một số cơ cấu dẫn động robot đƣợc
bỏ bớt nhƣng vẫn đảm bảo sao cho robot hoạt động linh hoạt, duy chuyển tốt, việc
mất đi cơ cấu dẫn động sẽ làm cho một số cơ cấu trở thành thiếu dẫn động.
Có rất nhiều mơ hình đặc trƣng cho hệ thống thiếu cơ cấu truyền động này,
Pendubot là một ví dụ điển hình cho hệ thống thiếu cơ cấu truyền động này.
Pendubot là một robot có hai bậc tự do hoạt động trong mặt phẳng đứng. Có 1

1

Luan van


cơcấu truyền động nằm ở khớp nối thứ nhất, khớp thứ hai nối với khớp thứ nhất
bằng trục liên kết tự do. Khớp thứ nhất đƣợc gắn với cơ cấu truyền động, trong
đóđộng cơ sẽ điều khiển mơmen. Pendubot có hai bậc tự do đƣợc điều khiểnở vị trí
cân bằng dƣới lên vị trí cân bằng trên và đƣợc giữ cân bằng ổn định tại vị trí
đó.Pendubot là hệ thống khơng ổn định và cóđộ phi tuyến rất cao, nó thƣờng đƣợc
sử dụng nhiều trong kiểm chứng kỹ thuật điều khiển do đó đƣợc ứng dụng nhiều
trong thực tế và đặc tính động học của Pendubot gần giống với quá trình vật lý cụ
thể của q trình phóng tên lửa hoặc duy chuyển của cần cẩu.

Cùng với sự phát triển khoa học kỹ thuật, các phƣơng pháp điều khiển thông
minh ra đời và đƣợc ứng dụng rộng rãi,Việc kết hợp các phƣơng pháp với nhau để
điều khiển cùng một đối tƣợng mang lại hiệu quả hơn so với việc sử dụng từng bộ
điều khiển riêng lẽ. Trong luận văn này bộ điều khiển kinh điển PID và bộ điều
khiển Fuzzy đƣợc kết hợp với nhau với mục đích làm tăng chất lƣợng điều khiển,
bộ điều khiển PID sẽ thực hiện cơng việc chính điều khiển Pendubot cân bằng, bộ
điều khiển Fuzzy đƣợc thêm vào để tinh chỉnh một lƣợng bù vào để hệ ổn định
hơn, lƣợng bù này xuất hiện bởi nhiễu, mơmen tại các giá trị góc khác nhau nhiệt
do động cơ sinh ra….., đồng thời ứng dụng thuật tốn tối ƣu hóa GA để tìm ra các
thơng số điều khiển Fuzzy, PID tốt nhất. Do vậy tôi đã chọn đề tài về điều khiển
cân bằng Pendubot là “Ứng dụng Fuzzy trong tối ƣu hóa bộ điều khiển PID cho hệ
con lắc ngƣợc”.
1.1.2Các kết quả nghiên cứu trong và ngồi nƣớc
Đã có nhiều các cơng trình nghiên cứu khoa học, các bài báo trong và ngồi
nƣớc thực hiện cơng việc nghiên cứu về pendubot. Đặc biệt vấn đề swing-up và
cân bằng Pendubot đƣợc các nhà khoa học đang nghiên cứu và cải tiến, có rất
nhiều giải thuật đƣợc đề xuất để phát triển đề tài này nhƣ: điều khiển trƣợt, điều
khiển PID, điều khiển PID-Fuzzy…

2

Luan van


1.1.2.1 Các kết quả nghiên cứu ngoài nƣớc
Các phƣơng pháp đã đƣợc sử dụng để điều khiển Pendubot nhƣ sau: điều
khiển tuyến tính hóa hoặc điều khiển tuyến tính hóa từng phần, điều khiển thông
minh, điều khiển lai, điều khiển phi tuyến, điều khiển PID, điều khiển trƣợt, thuật
toán điều khiển tối ƣu LQR và điều khiển logic mờ Fuzzy, TS Fuzzy.
 Tiếp cận thuật toán Fuzzy mới để điều khiển swing- up cho

Pendubot[1].Bài báo nghiên cứu về swing-up và điều khiển cân bằng
cho Pendubot sử dụng bộ điều khiển mờ, đây là phƣơng pháp tiếp cận
mới so với các phƣơng pháp cổ điển trƣớc đó về tính khả thi thành
công của bộ điều khiển mờ đối với hệ phi tuyến. Ƣu điểm là dễ tiếp
cận, tuy nhiên bài báo này chƣa nói lên đƣợc sự kết hợp giữa bộ điều
khiển PID-fuzzy
 Điều khiển fuzzy sử dụng card DSP điều khiển Pendubot tại vị trí giữa
[2], bài báo nói về việc swing-up và điều khiển cân bằng cho pendubot
sử dụng bộ điều khiển mờ, ƣu điểm bài báo này là sử dụng card DSP
sẽ giảm đƣợc thời gian lập trình, bài báo này cũng chỉ phân tích bộ
điều khiển mờ, chƣa nói lên việc kết hợp giữa bộ điều khiển PID với
bộ điều khiển mờ
 Pendubot, một hệ thống cơ điện tử cho nghiên cứu điều khiển và học
tập [3], ƣu điểm bài báo này tập trung việc thiết kế phần cứng, chƣa
phân tích sâu về việc điều khiển cho pendubot
1.1.2.2 Các kết quả nghiên cứu trong nƣớc
 Giữ cân bằng hệ Pendubot sử dụng bộ điều khiển Fuzzy PID cải tiến,
Phùng Khánh Vinh, 2014[9].Trong luận văn này tác giả đã sử dụngbộ
điều khiển PID-fuzzy với bộ Fuzzy đƣợc đặt sau và nối tiếp bộ PID.Ƣu
điểm của luận văn này là sử dụng giải thuật di truyền để cải tiến bộ
PID - fuzzy.Nhƣợc điểm của bộ điều khiển này là tín hiệu sẽ đƣợc
khuếch đại lên giá trị lớn

3

Luan van


 Điều khiển hệ Pendubotdùng kỹ thuật điều khiển trƣợt, Nguyễn Hồng
Phúc, 2013[10].Bộ điều khiển trƣợt đa bậc đã đƣợc thiết kế để điều

khiển hệ Pendubot di chuyển từ vị trí cân bằng ổn định lên vị trí cân
bằng bất ổn định và giữ thăng bằng cho hệ tại điểm bất ổn định đó.
Cấu trúc đa bậc của mặt trƣợt đã đƣợc thiết kế dựa trên đặc tính của hệ
thống. Luật điều khiển đƣợc đƣa ra và cuối cùng việc ổn định tiệm cận
của các mặt trƣợt đƣợc chứng minh trên lý thuyết bằng bổ đề Barbalat.
Và ổn định tiệm cận của hai mặt trƣợt con cũng đƣợc chứng minh. Các
thông số cận của các mặt trƣợt đƣợc chọn dựa trên các mặt trƣợt cũng
đƣợc chứng minh. Kết quả mô phỏng đã kiểm chứng tính khả thi cho
việc thiết kế và chiến lƣợc điều khiển cho hệ một cách đúng đắn. Ƣu
điểm là hệ thống vẫn ổn định khi bị tác dụng bởi nhiễu với cƣờng độ
thấp, khi cƣờng độ của nhiễu lên cao hệ thống khơng cịn ổn định tuy
nhiên chƣa đƣợc thi công thực tế để kiểm chứng tính khả thi
 Mơ hình điều khiển cân bằng Pendubot, Đỗ Minh Thƣ, 2015[11],ƣu
điểm là luận văn đã đƣa ra đƣợc cái nhìn tổng quan về các phƣơng
pháp điều khiển của các nhà nghiên cứu trƣớc đó cũng nhƣ phƣơng
pháp điều khiển cho quá trình Swing-up hệ Pendubot là phƣơng pháp
hồi tiếp tuyến tính hóa riêng phần tuy nhiên hệ thống thực nghiệm chỉ
swing-up trong 3s và giữ cân bằng tại vị trí trên
1.1.3 Những vấn đề cịn tồn tại luận văn tập trung giải quyết
1.1.3.1 Những vấn đề còn tồn đọng
Về phần cứng: thiết kế mơ hình cơ khí chƣa tốt, rung động nhiều, nhiễu
Về phần điều khiển: việc mô phỏng giải thuật PID – Fuzzy trên phần mềm
Simulink Matlabtƣơng đối ổn định nhƣng khi đƣa vào mơ hình thực tế để
điều khiển thì cần hiệu chỉnh lại các thông số để hệ Pendubot cân bằng
1.1.3.2 Mục tiêu đề tài hƣớng đến giải quyết
Về phần cứng: thiết kế Pendubot sao cho hạn chế rung động
Về phần điều khiển:

4

Luan van


 Tìm hiểu bộ điều khiển PID – fuzzy
 So sánh kết kết quả mô phỏng giữa bộ điều khiển PID và PID – fuzzy
 Sử dụng bộ điều khiển PID – fuzzy để điều khiển Pendubot cân bằng
tại vị trí trên.
1.2 Ý nghĩa khoa học và cơ sở thực tiễn của đề tài nghiên cứu
Có nhiều ứng dụng thực tế từ mơ hình Pendubot nhƣ: cánh tay máy, giữ cân
bằng robot khi duy chuyển, điều khiển xe 2 bánh tự cân bằng, cân bằng phi hành
gia trong vũ trụ, ổn định giàn khoan ngoài biển nhằm giảm dao động rung lắc giàn
khoan, điều khiển cẩu hàng và nhiều ứng dụng khác nhau nhằm mang lại lợi ích
cho con ngƣời.
1.3 Xác định mục đích nghiên cứu, khách thể và đối tƣợng nghiên cứu
1.3.1 Mục đích nghiên cứu
 Tính tốn xây dựng mơ hình tốn học của hệ thống
 Xác định các thơng số của hệ thống
 Xây dựng mơ hình phi tuyến
 Xây dựng các phƣơng pháp điều khiển PID-Fuzzy dựa trên
simulink- Matlab và thực nghiệm
 Thi cơng mơ hình hệ Pendubot
 Giữ ổn định cân bằng Pendubot.
1.3.2 Đối tƣợng nghiên cứu
 Hệ thống Pendubot
 Bộ điều khiển PID - fuzzy
1.4 Nhiệm vụ nghiên cứu
 Xây dựng mơ hình tốn hệ Pendubot với thanh 1, thanh 2
 Thiết kế, mô phỏng bộ điều khiển PID - fuzzy trên phần mềm
Simulink Matlab
 Thực nghiệm điều khiển hệ Pendubot trên mơ hình thực tế

 Nhận xét kết quả từ thực nghiệm

5

Luan van


1.5 Phƣơng pháp nghiên cứu
 Tìm kiếm và thu thập thơng tin về hệ Pendubot gồm các mơ hình
tốn học, thực tế qua các bài bài báo, luận văn ở trong nƣớc và
ngồi nƣớc
 Sử dụng kết quả mơ phỏng trên phần mềm Matlab – Simulink cho
Pendubot để kiểm chứng độ tin cậy của bộ điều khiển đƣợc thiết kế

6

Luan van


Chƣơng 2: CƠ SỞ LÝ THUYẾT
2.1 Bộ điều khiển PID
Bộ điều khiển PID là một trong những bộ điều khiển đƣợc ứng dụng rộng rãi
trong nhiều ứng dụng hiện nay bởi tính hiệu quả của nó.
Bộ điều khiển PID gồm sự kết hợp của 3 khâu điều khiển tỷ lệ (P), tích phân
(I) và vi phân (D), đối tƣợng điều khiển luôn đƣợc giữ ổn định bởi khâu tỷ lệ, khâu
tích phân hiệu chỉnh độ sai lệch, khâu vi phân giúp bộ điều khiển PID phản ứng
nhanh với sự thay đổi của môi trƣờng, cũng nhƣ việc đảo chiều cho Pedubot
Có thể nói bộ điều khiển PID làm cho chất lƣợng điều khiển tƣơng đối tốt,
đáp ứng đƣợc những công nghệ địi hỏi độ chính xác và ổn định cao, tuy nhiên bộ
điều khiển PID chỉ ổn định quanh một điểm làm việc cho trƣớc.

Khâu P
Khâu P tạo ra tín hiệu điều khiển tỉ lệ với giá trị sai lệch. Việc này đƣợc thực
hiện bằng cách nhân sai lệch e với hằng số K p gọi là hằng số tỉ lệ
Khâu P đƣợc tính dựa trên cơng thức:

Pout  K pe(t)

(2.1)

Bảng 2.1: Ký hiệu Kp
Ký hiệu

Ý nghĩa

Pout

Giá trị ngõ ra

Kp

Hằng số tỉ lệ

E

Sai lệch e=SP-PV

Sơđồ khối
của khâu P
Hàm truyền

Gp (s)  K p

(2.2)

7

Luan van


 Nếu chỉ có khâu P thì trong mọi trƣờng hợp sai số tĩnh luôn xuất
hiện, trừ khi giá trị đầu vào của hệ thống bằng 0 hoặc đã bằng với giá
trị mong muốn
 Nếu giá trị khâu P quá lớn sẽ làm cho hệ thống mất ổn định
Khâu I
Khâu I cộng thêm tổng các sai số trƣớc đó vào giá trị điều khiển. Việc
tính tổng các sai số đƣợc thực hiện liên tục cho đến khi giá trị đạt đƣợc bằng
với giá trị đặt, và kết quả là khi hệ cân bằng thì sai số bằng 0.
Khâu I đƣợc tính theo cơng thức:
t

I out  Ki  e( )d
0

(2.3)

Bảng 2.2: Ký hiệu Ki
Ký hiệu

Ý nghĩa

I out

Giá trị ngõ ra khâu I

Ki

Hệ số tích phân

E

Sai số e=PV-SP

Sơđồ
khối của
khâu I
Hàm truyền:

G(s) 

U (s) Ki
1


E (s)
s (2.4)
Ti s

Khâu I thƣờng đi kèm với khâu P, hợp thành bộ điều khiển PI. Nếu chỉ
sử dụng khâu I thì đáp ứng của hệ thống sẽ chậm và thƣờng bị dao động
Ta có thể nhận thấy là khâu I làm cho đáp ứng của hệ thống bị chậm đi

rất nhiều, còn khâu PI giúp triệt tiêu sai số xác lập
Khâu D

8

Luan van


Khâu D cộng thêm tốc độ thay đổi sai số vào giá trị điều khiển ở ngõ ra,
nếu sai số thay đổi nhanh thì sẽ tạo ra thành phần cộng thêm vào giá trị điều
khiển. Điều này cải thiện đáp ứng của hệ thống, giúp trạng thái của hệ thống
thay đổi nhanh chóng và mau chóng đạt đƣợc giá trị mong muốn.
Khâu D đƣợc tính theo cơng thức:

Dout  K d

de
dt

(2.5)

Bảng 2.3: Ký hiệu Kd
Ký hiệu

Ý nghĩa

Dout

Ngõ ra của khâu D

Kd

Hệ số vi phân

e

Sai số e= SP-PV

Sơđồ
khối của
khâu D
Hàm truyền:

G (s) 

U (s)
 Kd s
E (s)

(2.6)

Tổng hợp 3 khâu- Bộ điều khiển PID
Bộ điều khiển PID là cấu trúc ghép song song giữa 3 khâu P,I và D
Phƣơng trình vi phân của bộ PID lý tƣởng

u (t)  K pe(t)  K I  e(t)dt  K D

9

Luan van

de(t)
dt

(2.7)


Sơđồ
khối

2.2 Phƣơng pháp điều khiển Fuzzy (điều khiển mờ)
2.2.1 Điều khiển mờ
Điều khiển sử dụng lý thuyết logic mờ gọi là điều khiển mờ.
Bộ điều khiển mờ phụ thuộc kinh nghiệm của ngƣời vận hành hệ thống thể
hiện ở luật mờ. Do đó chất lƣợng điều khiển phụ thuộc rất nhiều vào kinh
nghiệm của ngƣời vận hành hệ thống.
Một quá trình xử lý mờ nhƣ sau:

Hình 2.1: Sơ đồ khối quá trình xử lý mờ
 Các ngõ vào, ngõ ra: trong luận văn này tín hiệu ngõ vào là các tín
hiệu encoder của thanh 1 và thanh 2đƣa về DSP, DSP nhận giá trị
điện áp vào là 3.3VDC
 Ngõ ra: là tín hiệu xung từ DSP xuất tín hiệu sang bo mạch cầu H có
giá trị điện áp mức thấp 0VDC, mức cao 5VDC.
 Cơ sở tri thức: đó là kinh nghiệm của ngƣời vận hành hiểu về hệ
thống đó

10

Luan van