Điều khiển hệ thống cần trục không cảm biến

iii

Tóm Tắt Luận Văn
Cần trục được sử dụng rộng rãi để vận chuyển vật nặng và vật liệu độc hi trong các
nhà máy ht nhân, xí nghiệp như đóng tàu, xây dựng nhà cao tầng…Việc vận
chuyển bằng cần trục đòi hỏi phi nhanh chóng và để đm boan toàn thì dao động
 ti không quá lớn trong suốt quá trình vận chuyển.
Trong điều khiển chống dao động hệ thống cần trục, cm biến thưng được dùng để
đo lưng vị trí và góc dao động của ti. Hai tín hiệu đo lưng này sẽ được phn hồi
về hai bộ điều khiển riêng biệt để điều khiển xe chy tới đúng vị trí và đm bo cho
góc dao động luôn ổn định và dập tắt khi xe chy đến vị trí đặt. Tuy nhiên, cm biến
đo lưng góc dao động ti trong các hệ thống thực tế có những tr ngi: chi phí đầu
tư cao, khó lắp đặt nhất là với những cần trục có cơ cấu nâng h, thưng xuyên bo
trì sữa chữa…
Mục tiêu của đề tài là không dùng cm biến đo lưng góc mà vẫn điều khiển tự
động được hệ thống cần trục hot động theo đúng yêu cầu. Ngoài ra, dòng điện làm
việc của động cơ luôn được điều chỉnh trong phm vi dòng điện định mức để tránh
hiện tượng quá ti làm cho dòng này tăng quá mức cho phép.
Mô hình toán học của cầu trục được xây dựng dựa trên các phương trình vật lý và
định luật Newton thông qua phép biến đổi Laplace.Mô hình này được sử dụng để
mô phỏng đáp ứng của cần trục theo các phương pháp điều khiển: điều khiển với
hai bộ PID, điều khiển với hai bộ PID có điều khiển dòng điện, điều khiển không
cm biến bằng mng nơron.
Các kết qu mô phỏng và thí nghiệm trên mô hình thựccho thấy rằng phương pháp
điều khiển không cm biến bằng mng nơroncókết qu tương tự như điều khiển có
cm biến thực.Khâu điều khiển dòng điện cho phép điều chỉnh linh hot dòng làm
việc cũng như dòng khi động của động cơ.

iv

Abstract

Cranes are widely used in various applications such as heavy loads transportation
and hazardous materials handling in shipyards, in factories, in nuclear installations
and in high building constructions. The transportation by crane requires as fastas
possible and, at the same time, the load swing is kept small during the transfer
process andcompletely vanishes at the load destination.
In anti-swing feedback control of automatic gantry crane system, sensors are
normally employed to detect trolley position and payload swing angle. Two
measurement signals will be feedback on two separate controllers to control the
trolley to the correct position, ensure swing angle stability, and extinguish when
driving to the location. However, the sensors measure the payload swing angle in
real systems there are obstacles: the high investment costs, difficult to install
especially with the crane lifting structure, difficult to maintenance and repair, etc.
The goal of thesis is sensor-less anti-swing control method for automatic gantry
crane system. In addition, the motor working current always be adjusted in the
range of the rated current to avoid increase excessive when overloading.
Mathematical model of the gantry crane is based on the physical equations and
Newton's laws through the Laplace transform. This model is used to simulate the
response of the gantry crane control methods: two PID controllers, two PID
controllers with current controller, sensor-lesscontrol using soft sensor by neural
networks.
The simulation and experimental results on real models showed that using soft-
sensor by neural networks similar to real sensors. Loop current controller allows
adjustment of flexible motor working current, as well as the motor starting current.


v

Mục Lục
Trang
Trang tựa

Quyết Định Giao Đề Tài
Lý Lịch Khoa Học
Lời Cam Đoan i
Lời Cảm n ii
Mục Lục v
Danh Sách Các Hình ix
Chưng 1. Tổng Quan 1
1.1. Giới thiệu chung 1
1.2. Phương pháp tiếp cận điều khiển cần trục 3
1.3. Mục tiêu và giới hn của đề tài 6
1.4. Phương pháp nghiên cứu 6
1.5. Nội dung luận văn 6
Chưng 2. C Sở Lý Thuyết 7
2.1. Mô t hệ thống sử dụng 7
2.2. Mô hình toán học của hệ thống cần trục 8
2.2.1. Mô hình động cơ DC 9
2.2.2. Mô hình xe 9
2.2.3. Mô hình của ti 10
2.3. Mô hình mô phỏng của hệ thống cần trục 12
vi

2.4. Mng nơron nhân to (Artifical Neural Networks_ ANN) 13
2.4.1. Hàm tổng hợp 14
2.4.2. Hàm kích hot 15
2.4.3. Gii thuật lan truyền ngược 16
2.4.4. Minh họa gii thuật lan truyền ngược trong huấn luyện mng nơron
nhiều lớp 18
Chưng 3. Các Phưng Pháp Điều Khiển 24
3.1. Phương pháp điều khiển với hai khâu PID 24
3.2. Phương pháp điều khiển với hai khâu PID có điều khiển dòng điện 27

3.3. Phương điều khiển không cm biến 31
3.3.1. Phương pháp luận 31
3.3.2. Xây dựng phần mềm cm biến bằng mng nơron 32
Chưng 4. Điều Khiển Hệ Thống Thực 41
4. 1. Sơ lược về mô hình thí nghiệm hệ thống thực 41
4. 2. Thiết kế phần cứng 42
4. 3. Điều khiển với hai khâu PID 45
4.3.1. Thiết kế bộ điều khiển PID góc dao động 46
4.3.2. Thiết kế bộ điều khiển PID vị trí 47
4.3.3. Kết qu thực nghiệm 48
4. 4. Điều khiển với hai khâu PID có điều khiển dòng 50
4. 5. Điều khiển không cm biến mng nơron 53
4. 6. Giao diện đồ họa 57
Chưng 5. Kết Luận VƠ Hướng Phát Triển Đề tƠi 59
vii

5.1. Kết luận 59
5.2. Hướng phát triển đề tài 60
TƠi Liệu Tham Khảo 61
Phụ Lục 64


viii

Danh Sách Các Chữ Viết Tắt

PID : Bộ điều khiển PID (Proportional Integral Derivative)
PWM : Phương pháp điều rộng xung (Pulse width modulation)
BPA : Gii thuật lan truyền ngược (Back propagation algorithm)
ANN : Mng nơron nhân to (Artifical Neural Networks)

ix

Danh Sách Các Hình

Hình Trang
Hình 1.1. Cần trục giàn 2
Hình 1.2. Cần trục quay 2
Hình 2.1. Mô hình cần trục 8
Hình 2.2. Mô hình động cơ DC 8
Hình 2.3. Sơ đồ khối động cơ DC 9
Hình 2.4. Sơ đồ khối điều khiển vòng h hệ thống cần trục 12
Hình 2.5. (a) kết qu mô phỏng vị trí xe, (b) kết qu mô phỏng góc dao động ti. 12
Hình 2.6. Cấu trúc một nơron sinh học 13
Hình 2.7. Cấu trúc mng nơron nhân to 14
Hình 2.8. Cấu trúc một nơron nhân to 14
Hình 2.9. Cấu trúc mng với 3 nơron lớp vào, 2 nơron lớp ẩn và 1 nơron lớp ra 18
Hình 2.10. Mô t tín hiệu vào ra ti một nơron 18
Hình 2.11. Tính toán dữ liệu ti lớp vào 19

Hình 2.12. Tính toán dữ liệu ti lớp ẩn 19
Hình 2.13. Tính toán dữ liệu ti lớp ra 20
Hình 2.14. Tính toán sai số đầu ra mng nơron 20
Hình 2.15. Mô t quá trình lan truyền ngược sai số sang lớp ẩn 21
Hình 2.16. Mô t quá trình lan truyền ngược sai số sang lớp vào 21
Hình 2.17. Quá trình cập nhập li trọng số lớp vào 22
Hình 2.18. Quá trình cập nhập li trọng số lớp ẩn 23
x

Hình 2.19. Quá trình cập nhập li trọng số lớp ra 23
Hình 3.1. Điều khiển cần trục với hai khâu PID 24
Hình 3.2. Gii thuật điều khiển 25
Hình 3.3. Kết qu mô phỏng vị trí điều khiển với hai khâu PID 26
Hình 3.4. Kết qu mô phỏng góc dao động điều khiển với hai khâu PID 26
Hình 3.5. Kết qu mô phỏng dòng làm việc điều khiển với hai khâu PID 27
Hình 3.6. Điều chỉnh dòng điện thông qua điều chỉnh PWM 28
Hình 3.7. Động cơ DC với vòng điều khiển dòng điện 28
Hình 3.8. Mô hình điều khiển với hai khâu PID có điều khiển dòng 29
Hình 3.9. So sánh kết qu mô phỏng vị trí giữa hai phương pháp điều khiển 30
Hình 3.10. So sánh kết qu mô phỏng góc giữa hai phương pháp điều khiển 30
Hình 3.11. So sánh kết qu mô phỏng dòng điện giữa hai phương pháp điều khiển 31
Hình 3.12. Điều khiển không dùng cm biến góc 32
Hình 3.13. Sử dụng mng nơron nhận dng phần mềm cm biến 33
Hình 3.14. Cấu trúc mng nơron hai ngõ vào một ngõ ra, 30 nơron lớp ẩn 34
Hình 3.15. Sơ đồ mô phỏng điều khiển không cm biến phương án 1 34
Hình 3.16. Sơ đồ mô phỏng điều khiển không cm biến phương án 2 34
Hình 3.17. Sơ đồ mô phỏng điều khiển không cm biến phương án 3 35
Hình 3.18. Sơ đồ mô phỏng điều khiển không cm biến phương án 4 35
Hình 3.19. So sánh kết qu mô phỏng vị trí giữa điều khiển không cm biến
phương án 1 và điều khiển hai khâu PID có điều khiển dòng điện 36

Hình 3.20. So sánh kết qu mô phỏng vị trí và góc dao động giữa điều khiển không
cm biến phương án 1 và điều khiển hai khâu PID có điều khiển dòng điện 36
xi

Hình 3.21. So sánh kết qu mô phỏng vị trí giữa điều khiển không cm biến phương
án 2 và điều khiển hai khâu PID có điều khiển dòng điện 37
Hình 3.22. So sánh kết qu mô phỏng góc dao động giữa điều khiển không cm
biến phương án 2 và điều khiển hai khâu PID có điều khiển dòng điện 37
Hình 3.23. So sánh kết qu mô phỏng vị trí giữa điều khiển không cm biến phương
án 3 và điều khiển hai khâu PID có điều khiển dòng điện 38
Hình 3.24. So sánh kết qu mô phỏng vị trí giữa điều khiển không cm biến phương
án 3 và điều khiển hai khâu PID có điều khiển dòng điện 38
Hình 3.25. So sánh kết qu mô phỏng vị trí và góc dao động giữa điều khiển không
cm biến phương án 4 và điều khiển hai khâu PID có điều khiển dòng điện 39
Hình 3.26. So sánh kết qu mô phỏng vị trí và góc dao động giữa điều khiển không
cm biến phương án 4 và điều khiển hai khâu PID có điều khiển dòng điện 39
Hình 3.27. So sánh kết qu mô phỏng dòng điện giữa điều khiển không cm biến
phương án 3, 4 và điều khiển hai khâu PID có điều khiển dòng điện 40
Hình 4.1. Mô hình cần trục thực nghiệm 41
Hình 4.2. Nguyên lý mô hình thí nghiệm hệ thống thực 42
Hình 4.3. Các phương pháp đo dòng điện 43
Hình 4.4. Nguyên lý mch đo dòng dùng IC INA139 44
Hình 4.5. Điều chỉnh tốc độ động cơ theo nguyên tắc PWM 44
Hình 4.6. Chương trình điều khiển với hai khâu PID 45
Hình 4.7. Khâu PID điều khiển góc dao động 46
Hình 4.8. Sai số góc do kết cấu cơ khí 47
Hình 4.9. Khâu PID điều khiển vị trí 48
Hình 4.10. Ví dụ về một đồ thị đáp ứng của hệ thống 48
Hình 4.11. Kết qu thực nghiệm vị trí điều khiển với hai khâu PID 49
xii

Hình 4.12. Kết qu thực nghiệm góc dao động điều khiển với hai khâu PID 49
Hình 4.13. Kết qu thực nghiệm dòng điện điều khiển với hai khâu PID 50
Hình 4.14. Nguyên lý điều khiển dòng điện 51
Hình 4.15. Chương trình điều khiển có thêm khâu điều khiển dòng 51
Hình 4.16. Kết qu thực nghiệm vị trí điều khiển hai khâu PID có điều khiển dòng
51
Hình 4.17. Kết qu thực nghiệm góc dao động điều khiển hai khâu PID có điều
khiển dòng điện 52
Hình 4.18. Kết qu thực nghiệm dòng điện điều khiển hai khâu PID có điều khiển
dòng điện 52
Hình 4.19. So sánh kết qu dòng điện giữa điều khiển hai khâu PID và điều khiển
hai khâu PID có điều khiển dòng điện 53
Hình 4.20. Chương trình điều khiển không cm biến 54
Hình 4.21. Kết qu thực nghiệm vị trí điều khiển không cm biến 54
Hình 4.22. Kết qu thực nghiệm góc điều khiển không cm biến 55
Hình 4.23. Kết qu thực nghiệm dòng điện điều khiển không cm biến 55
Hình 4.24. So sánh kết qu thực nghiệm vị trí giữa điều khiển không cm biến và
điều khiển có cm biến 56
Hình 4.25. So sánh kết qu thực nghiệm góc giữa điều khiển không cm biến và
điều khiển có cm biến 56
Hình 4.26. So sánh kết qu thực nghiệm dòng điện giữa điều khiển không cm biến
và điều khiển có cm biến 57
Hình 4.27. Giao diện đồ họa chương trình điều khiển 57


xiii

Danh Sách Các Bảng

Bảng Trang

Bng 2.1. Các thông số mô phỏng hệ thống 12
Bng 3.1. Các thông số của bộ điều khiển 26
Bng 3.2. Các thông số của bộ điều khiển 30
Bng 3.3. Kết qu mô phỏng điều khiển không cm biến mng nơron 35
Bng 4.1. Các thông số của bộ điều khiển 49
Bng 4.2. Các thông số của bộ điều khiển 53












1. Tổng quan

1

Chưng 1
TổngQuan

1.1. Giới thiệu chung
Cần trục được sử dụng rộng rãi để vận chuyển vật nặng và vật liệu độc hi trong xí
nghiệp đóng tàu, nhà máy ht nhân, xây dựng nhà cao tầng… Dựa trên cấu hình, có

thể phân loi thành hai loi: cần trục giàn và cần trục quay.
Cần trục giàn thưng được sử dụng trong các nhà máy (Hình 1.1).Đây là một dng
của cần trục, có thể dịch chuyển trên mặt phẳng nằm ngang. Ti trọng gắn với xe
bi dây cáp, chiều dài có thể thay đổi được bi một cơ cấu nâng h. Ti với cáp
được xem như một hệ con lắc dao động một bậc tự do. Một dng khác nữa là cần
trục quay, có thể di chuyển cũng theo phương ngang nhưng trong hai hướng vuông
góc. Phân tích gần như giống nhau cho c hai, bi vì các chuyển động hai chiều có
thể được chia thành hai chuyển động một chiều.
1. Tổng quan

2


Hình 1.1. Cần trục giàn


a) Cần trục tay với

b) Cần trục hình tháp
Hình 1.2. Cần trục quay
Cần trục quay có thể được chia thành hai loi: cần trục tay với thưng được dùng
trong nhà máy đóng tàu, và cần trục hình tháp được sử dụng trong xây dựng (Hình
1.2).
1. Tổng quan

3

1.2. Phưng pháp tiếp cận điều khiển cần trục
Cần trục được sử dụng để di chuyển vật nặng từ điểm này đến điểm khác trong thi
gian nhỏ nhất để vật đến được đích mà không bị đung đưa (dao động). Thông

thưng, ngưi điều khiển lành nghề đm nhiệm công việc này. Trong quá trình hot
động, ti dao động tự do như chuyển động của con lắc. Nếu dao động vượt quá giới
hn cho phép, nó phi được gim dao động hoặc phi dừng hot động cho đến khi
dao động bị triệt tiêu.Những vấn đề này đã thúc đẩy nhiều nhà nghiên cứu phát triển
thuật toán điều khiển để tự động hóa các hot động cần trục.
Hot động cần trục có thể được chia thành năm bước sau: kẹp ti, nâng lên, di
chuyển ti từ điểm này tới điểm khác, h xuống, nh ti. Tự động hóa toàn bộ các
quá trình này là hoàn toàn có thể, một vài nghiên cứu đã hướng tới nhiệm vụ
này[1].Di chuyển ti từ điểm này tới điểm khác là khâu chiếm hầu hết thi gian
trong toàn bộ quá trình và đòi hỏi ngưi điều khiển khéo léo để thực hiện nó.Tìm ra
phương pháp phù hợp để di chuyển ti dễ dàng mà không gây ra dao động lớn là
trọng tâm của các nghiên cứu hiện nay.Chúng ta có thể phân chia việc điều khiển
cần trục thành hai cách tiếp cận.
Trong cách tiếp cận đầu tiên, ngưi vận hành tham gia vào điều khiển và thay đổi
cơ cấu khí động lực của ti để giúp cho vận hành được dễ dàng hơn.Cách một là
thêm bộ gim chấn bằng đưng hồi tiếp góc dao động của ti và tốc độ của nó hoặc
bằng đưng hồi tiếp góc dao động trước đó[2, 3].Hồi tiếp này cho biết quỹ đo phát
sinh thêm vào bi vận hành.Cách thứ hai là để tránh ti tự kích gần tần số tự nhiên
của nó bằng cách thêm một bộ lọc để loi bỏ các tần số này từ đầu vào [4].Cách thứ
ba là thêm bộ gim xóc vào cơ cấu của cần trục[5].
Trong cách tiếp cận thứ hai, hot động hoàn toàn tự động mà không có ngưi vận
hành điều khiển.Điều này có thể được thực hiện bằng cách sử dụng các kỹ thuật
khác nhau.Kỹ thuật thứ nhất là dựa to ra quỹ đo mới để chuyển ti đến đích với
dao động là nhỏ nhất.Quỹ đo đt được nh dng tín hiệu ngõ vào hoặc bằng kỹ
thuật điều khiển tối ưu.Kỹ thuật thứ hai là dựa vào tín hiệu hồi tiếp vị trí và góc dao
1. Tổng quan

4

động. Kỹ thuật thứ ba là chia thiết kế bộ điều khiển thành hai phần: một điều khiển

chống dao động và một điều khiển theo dõi. Mỗi bộ được thiết kế riêng biệt và sau
đó kết hợp để đm bo hiệu suất và sự ổn định của hệ thống tổng thể.
Dao động của ti bị nh hưng bi sự tăng tốc của chuyển động, nhiều nhà nghiên
cứu đã tập trung vào to ra quỹ đo, làm sao chuyển ti đi nhanh nhất có thể với góc
dao động nhỏ nhất. Những quỹ đo tìm được bằng cách sử dụng các kỹ thuật tối ưu
hóa với các hàm mục tiêu có thể là thi gian chuyển[6], hay hành động điều
khiển[7], hoặc góc dao động [8].Một phương pháp quan trọng to ra quỹ đo là
dng tín hiệu vào, trong đó bao gồm các chuỗi xung tăng tốc và gim tốc.Những
trình tự này được to ra mà không gây ra dao động trong quá trình vận chuyển
[9].Điều khiển vòng h nhycm với các nhiễu lon bên ngoài và thông số biến đổi.
Ngoài ra, hot động điều khiển là bang-bang, do đó không liên tục. Hơn nữa, nó
thưng đòi hỏi góc dao động bằng không ti đầu mỗi quá trình, và không thể nhận
ra được góc thực tế lúc đó.Để tránh những bất lợi của điều khiển vòng h, nhiều nhà
nghiên cứu [12, 13]đã điều khiển thông qua hồi tiếp vòng kín.
Điều khiển hồi tiếp ít nhy cm với các nhiễu lon và các thông số biến đổi. Do đó,
nó là phương pháp thiết kế điều khiển phổ biến cho cần trục. Ridout [14] đã phát
triển bộ điều khiển hồi tiếp vị trí chiếc xe, tốc độ và góc dao động của ti. Độ lợi
(gains) hồi tiếp được tính toán trên phép thử và sai dựa trên phương pháp quỹ đo
nghiệm. Salminen [16] sử dụng điều khiển hồi tiếp với độ lợi (gains) được tính toán
dựa trên những phương pháp biểu đồ cực. Hazlerigg [17] đã phát triển bộ bù
(compensator) để triệt tiêu động năng của con lắc. Điều khiển này đã được thử
nghiệm trên một mô hình cần trục vật lý.Nó đã to ra kết qu tốt, ngoi trừ dao
động hệ thống chậm tắt dần. Do đó, hệ thống đáp ứng được dao động, nghĩa là thi
gian vận chuyển lâu hơn. Hurteau và DeSantis [18] phát triển một bộ điều khiển hồi
tiếp tuyến tính sử dụng tín hiệu hồi tiếp trng thái đầy đủ. Độ lợi (gains) điều khiển
được điều chỉnh theo chiều dài cáp. Tuy nhiên, việc thay đổi chiều dài cáp làm gim
đặc tính của hệ thống.Ngoài ra, các thuật toán điều chỉnh đã không được kiểm
nghiệm bằng thực nghiệm.
1. Tổng quan

5

Mục tiêu điều khiển cần trục là chuyển ti từ điểm này tới điểm khác và đồng thi
dao động ti là nhỏ nhất.Thông thưng, điều khiển được thiết kế để đt được hai
nhiệm vụ cùng một lúc, như trong các bộ điều khiển nói trên.Tuy nhiên, có một đề
xuất khác được sử dụng rộng rãi, hai nhiệm vụ được xử lý riêng bằng cách thiết kế
hai bộ điều khiển hồi tiếp.Bộ đầu tiên là điều khiển chống dao động.Nó điều khiển
dao động bằng tín hiệu phn hồi của góc dao động ti. Bộ điều khiển thứ hai được
thiết kế để theo dõi làm việc của xe theo quỹ đo tham chiếu. Vị trí xe được sử dụng
làm tín hiệu hồi tiếp. Quỹ đo vị trí thưng dựa trên các mô hình cổ điển, thu được
từ điều khiển tối ưu vòng h hay các kỹ thuật nhận dng. Bộ điều khiển theo dõi có
thể là bộ điều khiển vi phân tỉ lệ (PD) [19] hoặc là bộ điều khiển logic m [20, 21].
Tương tự như vậy, bộ điều khiển chống dao động được thiết kế bằng các phương
pháp khác nhau[19] sử dụng hồi tiếp vị trí trễ, trong khi[20, 21]sử dụng bộ điều
khiển logic m, tách các nhiệm vụ kiểm soát, chống dao động và theo dõi, cho phép
các bộ điều khiển xử lý các quỹ đo khác nhau tùy theo môi trưng làm việc.
Nâng cao ti (cẩu) trong thi gian vận chuyển là điều cần thiết để tránh chướng ngi
vật.Chuyển động này là chậm, và biến đổi chiều dài cáp có thể được coi như là
nhiễu lon cho hệ thống. Do đó, nh hưng của biến đổi độ dài cáp được xem xét
thông qua mô phỏng để đm bo rằng thực hiện việc này không làm điều khiển xấu
đi. Tuy nhiên, có một vài nghiên cứu đã thiết kế các bộ điều khiển bao gồm c nâng
h [22].
nh hưng của trọng lượng ti thưng được bỏ qua.Tuy nhiên, Lee [23], Omar và
Nayfeh [24, 25]đã xem xét nó trong việc thiết kế các bộ điều khiển cho cần trục
giàn và tháp. Từ những nghiên cứu này, chúng ta thấy rằng, trọng lượng của ti là
rất nặng so với trọng lượng xe, hiệu qu của bộ điều khiển thiết kế sẽ không đt nếu
bỏ qua đi lượng này.
Hầu hết hệ thống điều khiển hồi tiếpđã đề cập đều cần cm biến để đo vị trí xe cũng
như góc dao động của ti. Tuy nhiên, cm biến đo lưng góc dao động ti trong các
1. Tổng quan

6

hệ thống thực tế có những tr ngi: chi phí đầu tư cao, khó lắp đặt nhất là với những
cần trục có cơ cấu nâng h, thưng xuyên bo trì sữa chữa…
Phương pháp điều khiển không cm biến này được đề cập bi tác gi Mahmud Iwan
Solihin và Wahyudi trong [26, 27].Phương pháp này phù hợp với các nước còn hn
chế về trình độ về công nghệ cm biến.
1.3. Mục tiêuvƠ giới hạn của đề tƠi
Mục tiêu đề tài là điều khiển tự động hệ thống cần trục không cm biến. Cm biến
thực đo lưng góc dao động ti được thay thế bi phần mềm cm biến bằng mng
nơron. Ngoài ra, dòng điện làm việc của động cơ luôn được điều chỉnh trong phm
vi dòng điện định mức để tránh hiện tượng quá ti làm cho dòng này tăng quá mức
cho phép.
Thiết kế điều khiển trên mô hình thực,giao tiếp giữa hệ thống thực và máy tính để
điều khiển thông qua card DSP-28335.
Giới hn của đề tài chỉ thiết kế điều khiển không cm biến có kiểm soát dòng điện
trên mô hình hệ thống cần trục giàn (Hình 1.1).
1.4. Phưng pháp nghiên cứu
Các phương pháp nghiên cứu được sử dụng trong luận văn bao gồm:

Kho sát, phân tích tổng hợp

Mô phỏng trên máy tính

Thiết kế mô hình thực nghiệm

Đánh giá kết qu dựa trên mô phỏng và thực nghiệm
1.5. Nội dung luận văn
Phần còn li của nội dung luận văn bao gồm:

Chương 2.Cơ sở lý thuyết
1. Tổng quan

7

Trình bày các lý thuyết liên quan sử dụng trong luận văn.Xây dựng mô hình toán
mô t hệ thống cần trục cần nghiên cứu.
Chương 3.Các phương pháp điều khiển
Nội dung của chương giới thiệu về các phương pháp: điều khiển với hai khâu PID,
điều khiển với hai khâu PID có điều khiển dòng điện, điều khiển không cm biến
mng nơron.Mô phỏng trong Matlab Simulink các phương pháp điều khiển và đánh
giá kết qu đt được.
Chương 4.Điều khiển hệ thống thực
Giới thiệu về mô hình thực nghiệm hệ thống cần trục, thiết kế phần cứng điều
khiển.Chy thực nghiệm và đánh giá kết qu của các phươngphápđiều khiển.
Chương 5. Kết luận và hướng phát triển đề tài
Tổng kết các vấn đề đã thực hiện và kết qu đt được.Hướng phát triển đề tài.
Chưng 2
C Sở Lý Thuyết

Trước khi tìm hiểu về các phương pháp điều khiển thì cần phi hiểu rõthông số, đặc
tính của hệ thống đang nghiên cứu.Nội dung của chương 2 giới thiệu sơ lược về hệ
thống cần trục được sử dụng làm đối tượng nghiên cứu trong đề tài, trình bày các
bước xây dựng mô hình toán mô t hệ thống cần trục dựa trên các phương trình vật
lý và định luật Newton thông qua phép biến đổi Laplace, lý thuyết cơ s mng
nơron.Mô phỏng trong Matlab Simulink để thấy được đáp ứng của hệ thống khi
điều khiển vòng h.
2.1. Mô tả hệ thống sử dụng
2. Cơ sở lý thuyết

8

Tùy mục đích sử dụng, hệ thống cần trục được chia thành: cần trục giàn (Hình 1.1),
cần trục quay (Hình 1.2).Giới hn của đề tài chỉ nghiên cứu trên mô hình cần trục
giàn.Dng cần trục này, có thể dịch chuyển trên mặt phẳng nằm ngang. Ti trọng
gắn với xe bi dây cáp, chiều dài có thể thay đổi được bi một cơ cấu nâng h. Ti
với cáp được xem như một hệ con lắc dao động một bậc tự do. Xe được truyền động
bi động cơ thông qua hệ thống bánhrăng và dây đai.
Mô hình thực nghiệm sử dụng động cơ DC 20(V), 1.5 (A).Mô hình thực nghiệm
này được dùng làm đối tượng để xây dựng mô hình toán.
2.2. Mô hình toán học của hệ thống cần trục

Hình 2.1. Mô hình cần trục

Hình 2.2. Mô hình động cơ DC
Hệ thống cần trục sử dụng trong luận vănđược mô t như trong Hình 2.1.Ti được
treo vào điểm cuối của cáp. Ti thi điểm t, xe dịch chuyển đến vị trí x, lực tác động
2. Cơ sở lý thuyết

9

lên xe làF, khối lượng xe là M, khối lượng của ti là m, chiều dài cáp là l, và góc
giữa cáp và trục thẳng đứng là θ.

2.2.1.

Mô hình động c DC
Phương trình mô t động cơ DC:
)()()()( tKtRiti
dt

d
Ltv
ba


(với
bb
EtK )(

) (2.1)
)()()( tiKtKt
dt
d
J
mf


(2.2)
Với R là điện tr (Ω), L là điện cm (H), K
b
là hệ sốsức điện động, K
m
hệ số phần
ứng, K
f
là hệ số tuyến tính gần đúng của ma sátvà J là quán tínhti (kg.m/s
2
).
Biến đổi Laplace phương trình (2.1) và (2.2):
)()()()( sKsIRLssV

ba


(2.3)
)()()( sIKsKsJs
mf


==>
)()( s
K
KJs
sI
m
f



(2.4)
Thay (2.4) vào (2.3), hàm truyền mô t động cơ DC được mô t như sau:
bmff
m
a
KKRKsRJLKJLs
K
sV
s


)()(

)(
2

(2.5)

Hình 2.3.Sơ đồ khối động cơ DC
2.2.2.

Mô hình xe
Phương trình chuyển động quay:
xepulipuli
FvT 

(2.6)
2. Cơ sở lý thuyết

10

Với
puli

là vận tốc góc của puli,
puli
T
là moment của puli,
F
là lực tác động lên xe và
xe
v
là vận tốc của xe.

Vận tốc của xe thì bằng với vận tốc của puli:
pulixe
vv

(2.7)
pulipulipuli
rv


(2.8)
Với
puli
r
là bán kính của puli,
puli
v
là vận tốc của puli.
Biểu thức (2.6) được viết li như sau:
puli
puli
r
T
F 
(2.9)
motorpulipuli
TEffT 
(2.10)
Với
motor
T

là moment của động cơ,
puli
Eff
là hiệu suất của puli.
Moment động cơ được viết như sau:
dt
d
JT
motor


(2.11)
Với
J
là moment quán tính,

vận tốc góc.
Thay (2.11), (2.10) vào (2.9):
puli
puli
r
dt
d
JEff
F


(2.12)
Suy ra, hàm truyền trong miền Laplace:
puli

puli
r
sJEff
F


(2.13)
2.2.3.

Mô hình của tải
Dựa vào vị trí của ti, chiếu các lực lên các phương quy chiếu:
2. Cơ sở lý thuyết

11


Xét theo phương ngang:
F
dt
lxd
m
dt
xd
M 


2
2
2
2

)sin(

(2.14)

Xét theo phương thẳng đứng:




sincos
)sin(
sin
)cos(
2
2
2
2
mg
dt
lxd
m
dt
ld
m 


(2.15)

Trong đó:



sincos
)sin(
2
2
2


llx
dt
lxd


(2.16)

cossin
cos)(
2
2
2

ll
dt
ld

(2.17)
Thế (2.16), (2.17) vào biểu thức (2.14) và (2.15):
 
 
FmlxMm 


sincos
2


(2.18)
0sincos 

glx


(2.19)

Phương trình(2.18), (2.19) trênlàhàmphi tuyến, khó dùngchomục đíchthiết kế,phân
tích và những mục đích khác.
Phương trình phi tuyến được xem là tuyến tính nếugóc lệch

nhỏ và vận tốc góc


nhỏ.Hay nói cách khác:

 sin;1cos

(2.20)
Thay (2.20)vào (2.18), (2.19) và được viết li dưới dng phương trình tuyến tính:
 
FmlxMm 




(2.21)
0

glx


(2.22)
Thực hiện phép biến đổi Laplace (2.21) và (2.22),hàm truyền hệ thống được mô t
như sau:
2. Cơ sở lý thuyết

12

)(
1
2
MmglMsF 



(2.23)
 
gMmMlss
gls
F
V
)(
)(
2

2



(2.24)
2.3. Mô hình mô phỏng của hệ thống cần trục
Sử dụng các khối Transfer Fcn trong Matlab Simulink để khai báo hàm truyền bằng
các biểu thức (2.5), (2.13), (2.23) và (2.24).Sơ đồ mô phỏng hệ thống cần trục điều
khiển vòng h được mô t như Hình 2.4.
Mô phỏng hệ thống cần trục trong Matlab Simulink với tín hiệu đầu vào là hàm nấc
đơn vị; các thông số mô phỏng được cho trong Bng 2.1.Trong đó, khối Rad2Deg là
khối chuyển đổi góc từ radian sang độ.
Hình 2.4.Sơ đồ khối điều khiển vòng hở hệ thống cần trục
2. Cơ sở lý thuyết

12


(a)

(b)
Hình 2.5. (a) kết quả mô phỏng vị trí xe, (b) kết quả mô phỏng góc dao động tải.
Bảng 2.1. Các thông số mô phỏng hệ thống
Thông số của hệ thống
R
1.5 Ω
Điện tr động cơ
L
0.005 H
Điện cm động cơ

K
b
0.6
Hệ số sức điện động
K
m
0.7
Hệ số moment xoắn động cơ
J
0.01 kg.m/s
2
Moment quán tính động cơ
Eff
puli
0.98
Hiệu suất puli
r
puli
0.03 m
Bán kính puli
m
1 kg
Khối lượng ti
M
2 kg
Khối lượng xe
l
0.5m
Độ dài cáp
g

9.81 m/s
2
Hệ số gia tốc trọng trưng
K
f

0.1
Hệ số tuyến tính gần đúng của ma sát
Kết quả:
Thực hiện quá trình mô phỏng với tín hiệu vào là hàm bước đơn vị (step function),
thi gian mô phỏng 10s. Từ đồ thị mô phỏng đáp ứng tín hiệu ngõ ra của hệ thống
cho thấy:
2. Cơ sở lý thuyết

13

 Về vị trí: với giá trị đặt (ngõ vào) là 1 thì tín hiệu ngõ ra tăng rất chậm. Điều
này có nghĩa là tốc độ di chuyển ti từ điểm xuất phát tới điểm đặt (điểm
đích) là rất chậm.
 Góc dao động ti (theta): ti dao động không tắt với biên độ ±4
o
.
2.4. Mạng nron nhơn tạo (Artifical Neural Networks_ ANN)
Bộ não con ngưi có khong 10
11
÷10
12
nơron. Mỗi nơron (Hình 2.6) có thể liên kết
với 10
4

nơron khác thông qua các khớp nối (synapse).Các nơron nhận tín hiệu điện
từ các khớp nối và khi tổng hợp các tín hiệu này mà vượt quá một ngưỡng cho phép
thì nơron sẽ kích hot một tín hiệu điện  ngõ ra để truyền tới trục nơron và dẫn đến
các nơron khác.
Mng nơron nhân to (Hình 2.7) được xây dựng từ những năm 1940 nhằm mô
phỏng chức năng của bộ não ngưi. Dựa trên quan điểm cho rằng bộ não ngưi là
bộ điều khiển. Mng nơron nhân to được thiết kế tương tự như nơron sinh học sẽ
có kh năng gii quyết hàng lot các bài toán như tính toán tối ưu, điều khiển, công
nghệ robot… Nó gồm có một nhóm các nơ-ron nhân to (Hình 2.8) nối với nhau, và
xử lý thông tin bằng cách truyền theo các kết nối và tính giá trị mới ti các nút.

Hình 2.6. Cấu trúc một nơron sinh học