Kalman Filter Nodered

TỔNG LIÊN ĐỒN LAO ĐỘNG VIỆT NAM
TRƯỜNG ĐẠI HỌC TƠN ĐỨC THẮNG
KHOA ĐIỆN - ĐIỆN TỬ

LÊ HOÀNG THIỆN

ĐIỀU KHIỂN PID BỒN NƯỚC 2 VAN

ĐỒ ÁN CHUYÊN NGÀNH
KỸ THUẬT ĐIỀU KHIỂN VÀ TỰ ĐỘNG HĨA

THÀNH PHỐ HỒ CHÍ MINH, NĂM 2022


TỔNG LIÊN ĐỒN LAO ĐỘNG VIỆT NAM
TRƯỜNG ĐẠI HỌC TƠN ĐỨC THẮNG
KHOA ĐIỆN - ĐIỆN TỬ

LÊ HOÀNG THIỆN - 41801239

ĐIỀU KHIỂN PID BỒN NƯỚC 2 VAN

ĐỒ ÁN CHUYÊN NGÀNH
KỸ THUẬT ĐIỀU KHIỂN VÀ TỰ ĐỘNG HÓA
TS. TRẦN VIỆT HÙNG

THÀNH PHỐ HỒ CHÍ MINH, NĂM 2022


LỜI CAM ĐOAN KHĨA LUẬN/ĐỒ ÁN TỐT NGHIỆP)

Cơng trình được hồn thành tại Trường Đại học Tơn Đức Thắng
Cán bộ hướng dẫn khoa học: TS Trần Việt Hùng
............................................................................................
(Ghi rõ học hàm, học vị, họ tên và chữ ký)

Khóa luận/Đồ án tốt nghiệp được bảo vệ tại Hội đồng đánh giá Khóa luận/Đồ án tốt
nghiệp của Trường Đại học Tơn Đức Thắng vào ngày… /…/……

Xác nhận của Chủ tịch Hội đồng đánh giá Khóa luận/Đồ án tốt nghiệp và Trưởng khoa
quản lý chuyên ngành sau khi nhận Khóa luận/Đồ án tốt nghiệp đã được sửa chữa (nếu
có).

CHỦ TỊCH HỘI ĐỒNG

………………………….

TRƯỞNG KHOA

………………………………


LỜI CAM ĐOAN DÀNH CHO BẬC ĐÀO TẠO ĐẠI HỌC

CÔNG TRÌNH ĐƯỢC HỒN THÀNH
TẠI TRƯỜNG ĐẠI HỌC TƠN ĐỨC THẮNG
Tơi xin cam đoan đây là cơng trình nghiên cứu của riêng tôi và được sự hướng dẫn
khoa học của TS Trần Việt Hùng ;. Các nội dung nghiên cứu, kết quả trong đề tài này là
trung thực và chưa công bố dưới bất kỳ hình thức nào trước đây. Những số liệu trong các
bảng biểu phục vụ cho việc phân tích, nhận xét, đánh giá được chính tác giả thu thập từ
các nguồn khác nhau có ghi rõ trong phần tài liệu tham khảo.

Ngồi ra, trong luận văn cịn sử dụng một số nhận xét, đánh giá cũng như số liệu
của các tác giả khác, cơ quan tổ chức khác đều có trích dẫn và chú thích nguồn gốc.
Nếu phát hiện có bất kỳ sự gian lận nào tơi xin hoàn toàn chịu trách nhiệm về
nội dung luận văn của mình. Trường Đại học Tơn Đức Thắng khơng liên quan đến
những vi phạm tác quyền, bản quyền do tôi gây ra trong q trình thực hiện (nếu có).
TP. Hồ Chí Minh, ngày tháng năm
Tác giả
(ký tên và ghi rõ họ tên)


TRƯỜNG ĐẠI HỌC TÔN ĐỨC THẮNG
KHOA ĐIỆN - ĐIỆN TỬ
PHIẾU THEO DÕI TIẾN ĐỘ THỰC HIỆN ĐỒ ÁN
Đồ án: Chuyên ngành Kỹ thuật điều khiển và tự động hóa.. HK1 năm học 2022-2023
Họ tên sinh viên: Lê Hoàng thiện...........................MSSV: 41801239......................
Ngành học: Kỹ thuật điều khiển và tự động hóa

ĐT: 0353272744.......................

Họ tên GVHD: TS.Trần Việt Hùng
Tên đề tài: ĐIỀU KHIỂN PID BỒN NƯỚC 2 VAN
Khối lượng
Tuần/Ngày

GVHD ký
Đã thực hiện
Tìm hiểu mơ hình hệ thống

Tiếp tục thực hiện
Tìm hiểu vi điều khiển ESP

2
----------------

Tìm hiểu vi điều khiển ESP

Tìm hiểu hệ thống PID 2
van

3
----------------

Tìm hiểu hệ thống PID 2
van

Tìm hiểu Node-red

4
----------------

Tìm hiểu Node-red

Lập trình vi điều khiển ESP
Lập trình Node-red

5
----------------

Lập trình vi điều khiển ESP
Lập trình Node-red

Sử dụng Node-red xây dựng
hệ thống SCADA điều khiển

6
----------------

Sử dụng Node-red xây dựng
hệ thống SCADA điều khiển

Thiết kế phần cứng

7
----------------

Thiết kế phần cứng

Thực nghiệm hệ thống

8
----------------

Thực nghiệm hệ thống

Canh chỉnh hệ thống

1
----------------

9
----------------

Canh chỉnh hệ thống

Viết báo cáo

10
----------------

Viết báo cáo

Bảo vệ đồ án chuyên ngành


MỤC LỤC
LỜI NÓI ĐẦU.........................................................................................1
CHƯƠNG 1. TỔNG QUAN ĐỀ TÀI....................................................2
1.1 GIỚI THIỆU ĐỀ TÀI.......................................................................................................2
1.2 MỤC ĐÍCH NGHIÊN CỨU..............................................................................................2
1.3 ĐỐI TƯỢNG NGHIÊN CỨU............................................................................................2
1.4 PHẠM VI NGHIÊN CỨU.................................................................................................3

CHƯƠNG 2. CƠ SỞ LÝ THUYẾT.......................................................4
2.1 NODE-RED...................................................................................................................4
2.2 GIAO THỨC MQTT.....................................................................................................5
2.3 CƠ SỞ LÝ THUYẾT KALMAN FILTER...........................................................................6
2.4 THUẬT TỐN PID.......................................................................................................9

CHƯƠNG 3. THIẾT KẾ VÀ THI CƠNG..........................................14

3.1 SƠ ĐỒ KHỐI HỆ THỐNG.............................................................................................14
3.1.1 Khối vi điều khiển ESP32............................................................................................................................14
3.1.2 Khối động cơ..............................................................................................................................................16
3.1.3 Khối cảm biến đo mực nước......................................................................................................................17
3.1.4 Khối Node-red............................................................................................................................................18
3.1.5 Khối giám sát.............................................................................................................................................18

3.2 THIẾT KẾ PHẦN CỨNG HỆ THỐNG..............................................................................19
3.3 THIẾT KẾ GIẢI THUẬT KALMAN FILTER....................................................................20
3.1 THIẾT KẾ BỘ P TRONG PID.......................................................................................22
3.2 THIẾT KẾ GIẢI THUẬT PID SỬ DỤNG BỘ LỌC KALMAN KHỬ NHIỄU.........................24
3.3 THIẾT KẾ PHẦN MỀM.................................................................................................25

CHƯƠNG 4. THỰC NGHIỆM............................................................26
4.1 CÁC BƯỚC TIẾN HÀNH THỰC NGHIỆM.......................................................................26
4.2 KẾT QUẢ THỰC NGHIỆM............................................................................................26

CHƯƠNG 5. KẾT LUẬN.....................................................................31
5.1 ƯU ĐIỂM...................................................................................................................31
5.2 NHƯỢC ĐIỂM.............................................................................................................31


5.3 HƯỚNG PHÁT TRIỂN..................................................................................................31

TÀI LIỆU THAM KHẢO....................................................................32


MỤC LỤC HÌNH ẢNH
Hình 0.1 Ứng dụng IoT trong cơng nghiệp.........................................................................1
Hình 2.1 Input-Output trong Node-red...............................................................................4

Hình 2.2 Node-red có thể xem như là server......................................................................4
Hình 2.3 Giao diện làm việc của Node-red.........................................................................5
Hình 2.4 Mơ hình Publish/Subscribe MQTT......................................................................6
Hình 2.5 Minh họa thuật tốn Kalman Filter......................................................................8
Hình 2.6 Mơ phỏng Kalman Filter một chiều hội tụ...........................................................9
Hình 2.7 Lưu đồ giải thuật PID.........................................................................................10
Hình 3.1 Sơ đồ khối hệ thống...........................................................................................14
Hình 3.2 Module ESP32 NodeMCU.................................................................................14
Hình 3.3 Sơ đồ chân của Module ESP32 NodeMCU-32..................................................15
Hình 3.4Động Cơ DC Bơm Nước Water Pump P385 12VDC..........................................16
Hình 3.5 Cảm biến siêu âm HC-SR04..............................................................................17
Hình 3.6 Giao diện Node-red............................................................................................18
Hình 3.7 Giao diện khối giám sát......................................................................................18
Hình 3.8 Mặt trước bồn chứa lỏng....................................................................................19
Hình 3.9 Lưu đồ giải thuật Kalman Filter.........................................................................20
Hình 3.10 Thuật tốn Kalman đệ quy cho Mạng IoT trong Node-Red.............................21
Hình 3.11 Giải thuật bên trong khối Kalman 1D..............................................................21
Hình 3.12 Giải thuật bên trong khối Prediction................................................................21
Hình 3.13 Giải thuật bên trong khối Kalman Gain...........................................................21
Hình 3.14 Giải thuật bên trong khối Estimation................................................................21
Hình 3.15 Lưu đồ thuật tốn PID......................................................................................22
Hình 3.16 Thuật tốn PID trong Node-red........................................................................23
Hình 3.17 Thuật tốn bên trong khối PID.........................................................................23
Hình 3.18 Thuật tốn bên trong khối System....................................................................23
Hình 3.19 Thuật tốn bên trong khối Display...................................................................23
Hình 3.20 Lưu đồ giải thuật PID Kalman Filter................................................................24
Hình 3.21 Giải thuật PID kết hợp Kalman Filter..............................................................25
Hình 3.22 Thiết kế giao diện phần mềm điều khiển..........................................................25
Hình 3.23 Giao diện phần mềm điều khiển.......................................................................25
Hình 4.1 Khởi động Node-red..........................................................................................26

Hình 4.2 Truy cập đăng nhập..........................27
Hình 4.3 Giao diện thiết kế chương trình..........................................................................27


Hình 4.4 Truy cập mở giao diện điều khiển...............28
Hình 4.5 Thiết lập các thơng số........................................................................................28
Hình 4.6Kết quả đo được khi khơng có bộ lọc Kalman....................................................29
Hình 4.7 Sau khi có bộ lọc Kalman..................................................................................29
Hình 4.8 Tín hiệu đo khơng có bộ lọc giao động mạnh quanh giá trị mong muốn............30
Hình 4.9 Tín hiệu đo có sử dụng bộ lọc bám sát giá trị mong muốn................................30


Từ viết tắt
MQTT : Message Queuing Telemetry Transport (MQTT)
PID: Proportional Integral Derivative
IoT: Internet of Things

Lời nói đầu
Trong bối cảnh phát triển khoa học – công nghệ ngày nay, việc ứng dụng Internet
of Things (IoT) vào đời sống, sản xuất ngày trở nên phong phú và đa dạng. Rất nhiều ứng
dụng IoT đã đem lại kết quả tuyệt vời, trở thành một phần không thể thiếu trong thế giới
thông minh. Đặc biệt sự kết hợp của IoT network với lĩnh vực tự động hóa, đem lại nhiều
hướng nghiên cứu mới. Đề tài tập trung nghiên cứu giải thuật Kalman vào xử lý tín hiệu,
điều khiển bộ PID dựa trên nền tảng IoT network.

Hình 0.1 Ứng dụng IoT trong cơng nghiệp



CHƯƠNG 1. TỔNG QUAN ĐỀ TÀI

1.1 Giới thiệu đề tài
Ngày nay, phương pháp PID là một trong những phương pháp điều khiển được sử
dụng rộng rãi, có mặt trong các hệ thống nhúng, nhà máy,… và nhiều lĩnh vực khác. Tuy
nhiên cần tìm ra được tham số Kp, Ki, Kd phù hợp cho hệ thống. Các công nhân, kỹ sư
vẫn đa phần sử dụng phương pháp thủ công, điều này có yếu tố tương đối và dựa trên
kinh nghiệm. Dẫn đến các bộ tham số chưa thực sự hiệu quả. Trong quá trình vận hành,
hệ thống bị tác động bởi mơi trường, nhiễu, có thể bị thay đổi cơ cấu bất cứ lúc nào, làm
cho bộ tham số Kp, Ki, Kd khơng cịn được sử dụng tốt, do đó phải tốn nhân cơng, thời
gian và chi phí bảo trì, điều chỉnh lại bộ tham số này.
Đề tài sử dụng giải thuật Kalman để xử lý tín hiệu nhiễu và kết hợp bộ điều khiển PID
để mô phỏng điều khiển mực nước lỏng.
1.2 Mục đích nghiên cứu
Sử dụng giải thuật Kalman để xử lý tín hiệu nhiễu của cảm biến đo mức lỏng, điều này
làm tăng độ tin cậy cho hệ thống, đồng thời kết hợp Kalman để dò tham số PID cho bồn
chứa lỏng nhiên liệu, ứng dụng IoT Network vào quá trình điều chỉnh mức nhiên liệu
trong bồn chứa lỏng, đưa dữ liệu lên server phân tích và giám sát.
1.3 Đối tượng nghiên cứu
Hiện nay, trên thế giới đã có rất nhiều phương pháp xử lý tín hiệu nhiễu, dự đốn tín
hiệu và điều khiển bộ tham số PID. Điển hình là phương pháp Moving average [1],
Machine learning [2], Kalman Filter [3]. Tuy nhiên, mỗi phương pháp vẫn còn từng hạn
chế nhất định, ví dụ: Phương pháp Moving average quá đơn giản, không thể giải quyết
triệt để các loại nhiễu tín hiệu trong thực tế. Machine learning yêu cầu một lượng lớn dữ
liệu trong quá khứ, không phù hợp với mơ hình low-cost IoT network ở Việt Nam.
Đề tài xây dựng một hướng nghiên cứu mới, kết hợp một cách linh động vào lĩnh vực
điều khiển, cụ thể ở đây là bộ điều khiển PID.


1.4 Phạm vi nghiên cứu
Sử dụng nền tảng Node – RED làm cơ sở mô phỏng hệ thống IoT network, xử lý tín
hiệu. Nhờ vào ưu điểm của giải thuật Kalman, có tốc độ tính tốn nhanh, tốn ít bộ nhớ,

điều này thích hợp với hệ thống low-cost IoT. Ngồi ra, dựa trên cơ sở lý thuyết của
Kalman, để ứng dụng điều khiển bộ điều khiển PID


CHƯƠNG 2. CƠ SỞ LÝ THUYẾT
2.1 Node-red
Node-red là một công cụ lập trình được xây dựng dựa trên NodeJS để kết nối các thiết
bị phần cứng, API và online services theo những cách mới và thú vị. Nó cung cấp một
trình soạn thảo dựa trên trình duyệt giúp dễ dàng kết nối các luồng với nhau bằng cách sử
dụng một loạt các Node trong bảng màu (palette) có thể được triển khai chỉ bằng một cú
nhấp chuột.Node-RED có thể được xem như một web server mà bạn có thể cấu hình tùy
chỉnh các chức năng gọi là “flow” từ bất kỳ trình duyệt nào trên máy tính.

Hình 2.2 Input-Output trong Node-red

Hình 2.3 Node-red có thể xem như là server


Hình 2.4 Giao diện làm việc của Node-red
2.2 Giao thức MQTT
MQTT là tên viết tắt của Message Queue Telemetry Transport . Đây là giao thức
truyền thông điệp (message) theo mô hình publish/subscribe , sử dụng băng thơng thấp,
độ tin cậy cao và có khả năng hoạt động trong điều kiện đường truyền không ổn định.
MQTT là một giao thức nhắn tin gọn nhẹ được thiết kế để liên lạc nhẹ giữa các
thiết bị và hệ thống máy tính .MQTT được thiết kế ban đầu cho các mạng SCADA, nay
MQTT đã trở nên phổ biến do sự phát triển của Internet-of-Things (IoT).Trong đó ,
broker được coi như trung tâm , nó là điểm giao của tất cả các kết nối đến từ client.
Nhiệm vụ chính của broker là nhận message từ publisher, xếp các message theo hàng đợi
rồi chuyển chúng tới một điểm cụ thể. Nhiệm vụ phụ của broker là nó có thể đảm nhận
thêm một vài tính năng liên quan tới q trình truyền thơng như bảo mật massage, lưu trữ

message, logs,…..
Client thì được chia thành 2 nhóm là publisher và subscriber. Client là các software
components hoạt động tại edge device nên chúng được thiết kế để có thể hoạt động một
cách linh hoạt ( lightweight). Client chỉ làm ít nhất một trong 2 việc là publish các
message lên một topic cụ thể hoặc subscribe một topic nào đó để nhận message từ topic.


Hình 2.5 Mơ hình Publish/Subscribe MQTT
MQTT là lựa chọn lý tưởng trong các mơi trường:
• Những nơi giá mạng viễn thông đắt đỏ hoặc băng thông thấp hay thiếu tin cậy.
• Khi chạy trên thiết bị nhúng bị giới hạn về tài ngun tốc độ và bộ nhớ.
• Bởi vì giao thức này sử dụng băng thông thấp trong môi trường có độ trễ cao nên
nó là một giao thức lý tưởng cho các ứng dụng M2M (Machine to Machine).
• MQTT cũng là giao thức được sử dụng trong Facebook Messenger.
2.3 Cơ sở lý thuyết Kalman Filter
KF là một mô hình bộ lọc tự động hồi quy hiệu quả (mơ hình bộ lọc đệ quy) .Nó
chiếm rất ít bộ nhớ và chỉ cần giữ lại dữ liệu cho một trạng thái trên hệ thống, thay vì một
khoảng dài dữ liệu lịch sử. Dữ liệu thực tế đo được dùng để hiệu chỉnh kết quả đo được,
có thể phản ánh kết quả khách quan một cách thực tế nhất. Tốc độ hoạt động của KF rất
nhanh nên rất thích hợp để giải quyết các vấn đề thời gian thực và ứng dụng vào tính tốn
biên của IoT.


Ý tưởng cốt lõi của KF là sử dụng một tập hợp các phương trình biểu thức khơng
gian-trạng thái để biểu diễn một hệ thống động và dự đoán trạng thái hệ thống ^x k |k−1 (được
gọi là ước lượng trước) tại thời điểm k theo ước lượng tối ưu (dự đoán) ^x k−1 của hệ thống
tại thời điểm k −1. Đồng thời, trạng thái hệ thống tại thời điểm k được quan sát và giá trị
quan sát được là z k . Do lỗi quan sát, đo đạc, nhiễu môi trường, z k và ^x k |k−1 bị lệch khỏi
trạng thái chính xác của hệ thống. vì vậy giá trị dự đoán ^x k |k−1 cần được hiệu chỉnh bằng
giá trị quan sát z k . Khi đó, thu được ước lượng tối ưu (dự đoán) x^ k của trạng thái hệ thống

tại thời điểm k .

Thuật toán Kalman Filter (KF) phổ biến khác với phương pháp dự đoán thời
gian thơng thường. Nó có thể ước tính trạng thái của hệ thống thông qua một tập
hợp các quan sát không đầy đủ (tức là thiếu các điểm thời gian trong dữ liệu chuỗi
thời gian) hoặc các quan sát nhiễu (sai số đo). KF là một mơ hình bộ lọc đệ quy
nhanh. Nó chiếm bộ nhớ nhỏ và chỉ cần giữ lại dữ liệu cho trạng thái của hệ thống
tại một thời điểm, thay vì một khoảng thời gian dài. Dữ liệu đo thực tế được sử
dụng để hiệu chỉnh kết quả ước tính.
Để xem xét nhanh, mơ hình bộ lọc Kalman một chiều được định nghĩa như sau:

{

x ( t )=x ( t−1 )+ nv ( t ) N ( 0, σ 2v )
z ( t )=x ( t )+ nw ( t ) N ( 0, σ 2w )

Trong đó:
- x (t ): Mực nước theo thời gian thực
- z (t ): Phép đo x (t ) của cảm biến
- σ 2v: Nhiễu quá trình
- σ 2w: Nhiễu đo


Ước tính Kalman x (t ) của mực nước x (t) có thể được tính tốn đệ quy:
^x (t )= x^ (t−1)+ K ( t ) [ z ( t )− x^ ( t−1 ) ]
1
1
1
= 2
+ 2

2
2
σ^ x ( t ) σ^ x (t −1)+σ v σ w
σ^ 2x ( t )
K (t)= 2
σw

Trong đó: δ^ 2x ( t ) - phương sai ước lượng
σ^ x (t )= σ^ x ( t−1 )=~
σ x hội tụ:

Hình 2.6 Minh họa thuật toán Kalman Filter


Hình 2.7 Mơ phỏng Kalman Filter một chiều hội tụ
2.4 Thuật tốn PID
Bộ điều khiển vi tích phân tỉ lệ (PID – Proportional Integral Derivative) là một cơ
chế phản hồi vịng điều khiển được tích hợp theo tỷ lệ, tích phân, đạo hàm (bộ điều khiển
PID hoặc bộ điều khiển ba kỳ) là một cơ chế vòng điều khiển sử dụng phản hồi được sử
dụng rộng rãi trong các hệ thống điều khiển công nghiệp và nhiều các ứng dụng khác yêu
cầu điều khiển liên tục – bộ điều khiển PID được sử dụng phổ biến nhất trong số các bộ
điều khiển phản hồi. Bộ điều khiển PID sẽ tính toán giá trị "sai số" là hiệu số giữa giá trị
đo thông số biến đổi và giá trị đặt mong muốn. Bộ điều khiển sẽ thực hiện giảm tối đa sai
số bằng cách điều chỉnh giá trị điều khiển đầu vào.
Trong trường hợp khơng có nhiều kiến thức cơ bản về quá trình, bộ điều khiển PID
là bộ điều khiển tốt nhất. Tuy nhiên, để đạt được kết quả tốt nhất, các thơng số PID sử
dụng trong tính tốn phải được điều chỉnh theo tính chất của hệ thống - trong khi kiểu
điều khiển là giống nhau, các thông số phải phụ thuộc vào đặc thù của hệ thống.Bộ điều
khiển PID sẽ liên tục tính tốn giá trị sai số e(t) là chênh lệch giữa giá trị điểm đặt (SP)
mong muốn và biến đo hồi tiếp (PV) và áp dụng hiệu chỉnh dựa trên bộ điều khiển PID

bao gồm 3 thơng số riêng biệt cịn được gọi là điều khiển ba khâu: các giá trị tỉ lệ, tích