LỜI NÓI ĐẦU
1. Lý do chọn đề tài
Ngày nay, điều khiển chuyển động chính xác, tốc độ cao đã và đang được ứng dụng rất
rộng rãi trong nhiều lĩnh vực sản xuất và đời sống như điều khiển máy in, điều khiển hành trình,
điều khiển cánh tay robot v.v Đã có rất nhiều phương pháp khác nhau nhằm thực hiện nhiệm
vụ này như dùng bộ điều khiển PID truyền thống, STR (Self Tuning Regulator) v.v Tuy nhiên,
đối với hệ thống máy in, khi yêu cầu điều khiển là hình in ra phải giống như hình mẫu, tốc độ in
cao (năng suất cao) thì lại đối mặt với rất nhiều khó khăn như: thông số của đối tượng điều khiển
thay đổi, tác động xấu của nhiễu đo, tác động của nhiễu hệ thống. Do vậy khi các máy in làm
việc với yêu cầu độ ổn định và độ chính xác cao thì các bộ điều khiển trên thể hiện các hạn chế.
Hệ thống điều khiển thích nghi là hệ thống mà cấu trúc và tham số của bộ điều khiển có
thể thay đổi theo sự biến thiên thông số của hệ sao cho chất lượng đảm bảo các chỉ tiêu đã định.
Đặc biệt hệ điều khiển Learning Feed Forward Control (LFFC) trên cơ sở thích nghi theo mô hình
mẫu (Model Reference Adaptive System: MRAS), đã được nghiên cứu và thiết kế ứng dụng trong
thực tế. Bộ điều khiển này có ưu điểm là có khả năng kháng nhiễu hệ thống (System Noise) có hiệu
quả, nhờ đó độ chính xác và độ ổn định của hệ có thể đồng thời đạt được.
Việc ứng dụng Learning Feed Forward trên cơ sở MRAS để điều khiển chính xác vị trí
máy in sẽ nâng cao chất lượng của hệ thống. Vì vậy tác giả lựa chọn đề tài: “Thiết kế, chế tạo hệ
thống điều khiển chuyển động máy in sử dụng thuật toán PID kết hợp LFFC”
Luận văn tập trung nghiên cứu xây dựng thuật toán PID kết hợp LFFC để điều khiển
chuyển động của máy in.
Phương pháp nghiên cứu của đề tài như sau:
- Nghiên cứu lý thuyết và xây dựng mô hình toán của hệ máy in, thiết kế bộ điều khiển.
- Kiểm chứng kết quả thiết kế thông qua mô phỏng bằng phần mềm Matlab Simulink và
thực nghiệm trên mô hình thực
2. Bố cục luận văn
Chương 1: Giới thiệu
Chương 2: Tổng quan về Learning Feed-Forward Control (LFFC) và Model Reference
Adaptive Systems (MARS)
Chương 3: Thiết kế và mô phỏng bộ điều khiển LFFC trên cơ sở MRAS để điều khiển máy in
Chương 4: Thực nghiệm
CHƯƠNG 1: GIỚI THIỆU
1.1. Cấu tạo, cấu trúc máy in (công nghệ in)
Máy in công nghiệp được sử dụng rộng rãi hiện nay. Cấu tạo của máy in được mô tả một
cách đơn giản bao gồm đầu in gắn trên ụ chuyển qua lại theo phương X, toàn bộ phần thiết bị
chuyển động theo phương X được gắn trên phần chuyển động qua lại theo phương Y. Bằng cách
điều khiển các chuyển động theo các phương X và Y bám theo các quỹ xác định, đầu in sẽ vẽ ra
một hình theo mong muốn trên mặt phẳng.
1.2. Mô hình toán máy in theo 1 phương
Cấu trúc thực nghiệm của máy in có dạng như (Hình 1.1).
HÌNH1. 1: Cấu trúc thực nghiệm máy in
Để xác định được mô hình toán học của hệ thống, trong tính toán, khi bỏ qua những thành
phần phi tuyến của lực ma sát trên phần tử giảm chấn, nếu coi dây curoa nối giữa động cơ và ụ
trượt là cứng và bỏ qua khối lượng rôto, khung là vững chắc thì đối tượng sẽ được biểu diễn dưới
dạng mô hình toán học như (Hình 1.2), và có dạng là một khâu bậc 2 tuyến tính được biểu diễn
bằng hệ phương trình trạng thái trong biểu thức (1.1).
HÌNH1. 2: Mô hình toán bậc hai
F
m
Fri
ctio
n
p
Km
Động cơ
Bộ giảm chấn
Tải
Dòng điện
động cơ
Hệ số
động cơ
Sensor
Công tắc
hành trình
Con trượt Động cơ và
bánh răng
Cầu H
Bộ nguồn
Adrunio board
x Ax Bu
y Cx Du
= +
= +
&
(1.1)
0
1 0
0
k
d
m
v v
L L
F
m
m
x x
L L
−
= +
&
&
(1.2)
[ ] [ ]
0 1 0
v
L
y F
x
L
= +
(1.3)
Với:
2 2
10 0 19
0
,
1 0 0
1 0
0
k
d
m
A B
m
m
c c
−
−
= = = =
(1.4)
[ ] [ ]
2 2
0 1 , 0C D
c c
= =
(1.5)
Khi nói đến ma sát phi tuyến của Damper thì:
0
( )
1 0
0 0
L L
L
L L
d k
d
c m
v v
sign v
F
m
m m
x x
−
−
= + +
&
&
(1.6)
- Các kí hiệu viết tắt được giải thích trong Bảng 1.1:
L
v
Trạng thái 1: Vận tốc của ụ trượt
d
Thông số viscous của Damper
L
x
Trạng thái 2: Vị trí của ụ trượt m Khối lượng của ụ trượt
F Lực tác dụng lên quá trình
m
k
Hằng số động cơ
d
c
Thông số Coulomb của Damper
Bảng1.1: Giải thích các biến và các thông số sử dụng trong các công thức
(1.2) và (1.6)
1.3. Các yếu tố gây ra chuyển động thiếu chính xác cho hệ thống máy in
Các nhiễu lặp và bất định đối tượng trong các hệ thống chuyển động điện cơ (máy in): Một
hệ thống chuyển động điện cơ (Hình 1.3) là một đối tượng cơ khí hoạt động bằng điện mà yêu cầu
điều khiển vị trí của cơ cấu tác động cuối cùng [4]. Bộ tạo quỹ đạo chỉ ra một quỹ đạo mong muốn
cho cơ cấu tác động cuối. Các động cơ điện được sử dụng có thể là AC hoặc DC, quay hoặc tuyến
tính. Các thành phần cơ khí để truyền chuyển động của động cơ điện tới cơ cấu tác động cuối bao
gồm: các trục, các bánh răng, các dây đai, các liên kết, các vòng bi quay, v.v …
HÌNH 1. 3: Hệ thống chuyển động điện cơ
Bộ phát tín
hiệu mẫu
Hệ thống
điều khiển
Cơ cấu tác
động cuối
Đối tượng điện cơ
Cơ cấu
tác động
Hàm truyền
HÌNH 1. 4: Mô hình đối tượng và các nhiễu lặp
1.4. Khó khăn cần đối mặt khi thiết kế hệ thống điều khiển
Bài toán đặt ra cho hệ thống điều khiển ở đây đó là hình in ra phải giống như hình mẫu,
tốc độ in cao (năng suất cao) khi phải đối mặt với các khó khăn như sau:
- Thông số của đối tượng điều khiển thay đổi
+ Phi tuyến thiết bị truyền động, cảm biến
+ Khe hở và mức độ phù hợp trong bộ truyền động bánh răng.
+ Thời gian trễ.
- Tác động của nhiễu hệ thống
- Các vấn đề liên quan đến tính độ mềm cơ khí
1.5. Tổng quan nghiên cứu trong và ngoài nước
Phần này đưa ra tổng quan các nghiên cứu trong và ngoài nước
1.6. Động lực cho việc sử dụng điều khiển PID truyền thống kết hợp Learning Feed-
Forward
Phần này đưa ra giải pháp cho bài toán sử dụng thuật toán PID kết hợp LFFC. Giải pháp cho
phép đồng thời đạt được độ chính xác điều khiển, độ ổn định cao.
1.7. Thiết kế hệ thống điều khiển và nhiệm vụ của tác giả
Với mục tiêu Thiết kế, chế tạo hệ thống điều khiển chuyển động máy in ta cần tiến hành các
bước sau: 1- Thiết kế, tính toán cơ hệ chuyển động máy in; 2 - Trên cơ sở của mô hình hệ thống
thực viết các phương trình vi phân mô tả hệ thống, kết hợp với thực nghiệm ta xác định được mô
hình toán của đối tượng điều khiển; 3 - Dựa trên mô hình toán nhận được lựa chọn cấu trúc điều
khiển phù hợp đó là sự kết hợp giữa PID truyền thống và Learning Feed-Forward đồng thời tính
toán được thông số của các bộ điều khiển; 4 - Kết quả tính toán thiết kế được kiểm chứng và hiệu
chỉnh thông qua mô phỏng; 5 - Thiết kế mạch điện tử thực hiện chức năng các bộ điều khiển; 6
-Triển khai thực nghiệm, hiệu chỉnh thông số trên hệ thống thực, so sánh đánh giá kết quả mô
phỏng và kết quả thực nghiệm.
1.8. Mong muốn đạt được
- Chế tạo mô hình cơ của máy in chuyển động đơn sử dụng động cơ điện.
- Xây dựng mô hình toán của đối tượng điều khiển.
Mô hình đối
tượng
+
-
Inertia
∫
Viscous
Coulomb
+
+
u
v
x
Nhiễu lặp
∫
- Xây dựng cấu trúc của hệ thống điều khiển cũng như thông số các bộ điều khiển.
- Mô phỏng, hiệu chỉnh thông số.
- Thiết kế, lắp ráp mạch điện tử tương tự thực hiện chức năng bộ biến đổi cấp điện cho động
cơ điện một chiều.
- Thiết kế, lắp ráp mạch điện tử tương tự thực hiện chức năng bộ điều khiển.
- Mô hình thực đầy đủ (Mạch lực và mạch điều khiển).
- Tính đúng đắn của giải pháp được chứng minh thông qua kết quả mô phỏng và thực nghiệm
khi có và không có sự tác động của nhiễu hệ thống.
1.9. Kết luận chương 1
Như vậy trong chương 1 đã phân tích cơ bản cấu tạo của máy in từ đó xây dựng được mô
hình toán của hệ thống thực nghiệm. Trên cơ sở của các nghiên cứu trong và ngoài nước tác giả đã
xác định được nhiệm vụ, khó khăn và mục tiêu của đề tài từ đó đưa ra được các mong muốn đạt
được của đề tài.
CHƯƠNG 2: TỔNG QUAN VỀ LEARNING FEED-FORWARD CONTROL (LFFC) VÀ
MODEL REFERENCE ADAPTIVE SYSTEMS (MRAS)
2.1. Tổng quan về LFFC
Phần này nghiên cứu phân tích các bộ điều khiển LC, LFF, LFFC
2.2. Điều khiển thích nghi theo mô hình mẫu
Hệ thống điều khiển thích nghi là hệ thống mà cấu trúc và tham số của bộ điều khiển có thể
thay đổi theo sự biến thiên thông số của hệ sao cho đảm bảo các chỉ tiêu đã định.
HÌNH 2. 1. Mô hình mẫu và đối tượng
• Phương pháp ổn định của Liapunov
Phần này nghiên cứu tổng quan về phương pháp ổn định của Liapunov
2.3. Bộ điều khiển LFFC trên cơ sở MRAS
Bắt nguồn từ cấu trúc bộ điều khiển LFFC, luận văn này đề cập đến sự thích nghi của các
tham số của mô hình mẫu dựa trên bộ điều khiển LFFC, mà thực hiện một mô hình ngược của đối
tượng. Đáp ứng thực của đối tượng được xác định bởi khâu khởi tạo tín hiệu đặt. Đối với hệ thống
tuyến tính, có thể chứng minh rằng hệ thống được điều khiển ổn định tiệm cận theo thuyết của
Liapunov. So sánh với những cấu trúc mô hình mẫu tiêu chuẩn hơn thì hệ thống này có hiệu suất
tốt hơn. Nó phản ứng nhanh, bền vững và không nhạy cảm với nhiễu đo lường.
Để giải quyết vấn đề này, những khâu xấp xỉ hàm được áp dụng như sau:
a
P
∫ ∫
b
P
K
b
Luật điều khiển
thích nghi
K
a
2
2 2
2
n
n n
s s
ω
ξω ω
+ +
Đối tượng
Mô hình mẫu
u
y
_
+
+
+
_
+
_
_
+
HÌNH 2. 2: MRAS cho sự thích nghi của các tham số bộ điều khiển
HÌNH 2. 3: MRAS với mô hình có thể hiệu chỉnh cho nhận dạng tham số
HÌNH 2. 4. Cấu trúc MRAS với khâu khởi tạo tín hiệu đặt
• MRAS dựa trên điều khiển Feed - Forward
Phần này ta nhận dạng được mô hình ngược của đối tượng và đưa ra bộ điều khiển LFFC
R
+
+
-
-
Qúa trình
K
Luật điều khiển
thích nghi
Bộ điều khiển
thích nghi
Hiệu chỉnh
mẫu
b
m
+
+
+
+
a
m
b
m
c
m
2
2 2
2
n
n n
s s
ω
ξω ω
+ +
2
1
p p p
a s b s c
+ +
C
r
&&
R
R +
+
-
-
Qúa trình
K
Mô hình
mẫu
Luật điều khiển
thích nghi
a
m
+
-
R
+
-
Qúa trình
Luật điều khiển
thích nghi
Mô hình
mẫu
K
c
m
HÌNH2.5. Nhận dạng mô hình ngược của đối tượng
HÌNH2. 6. Bộ điều khiển LFFC
• Luật điều khiển thích nghi.
Trong hệ thống thích nghi theo mô hình mẫu, mô hình mẫu đóng vai trò như một khâu
khởi tạo điểm đặt. Việc này gợi cho chúng ta thấy rằng có thể sử dụng lý thuyết ổn định của
Liapunov để xét sự ổn định của các thông số a
m
, b
m
, c
m
. Ta tiếp tục ví dụ về đối tượng bậc 2, nhưng
nó có thể áp dụng hoàn toàn tương tự đối với các đối tượng có bậc cao hơn. Ta giả thiết rằng các
tham số của đối tượng là không biết trước và biến thiên chậm. Ở tầng này ta cũng giả thiết hàm
truyền của bộ điều khiển H
p
=K
p
là bằng 0. Phản hồi chỉ sử dụng trong trường hợp để tạo ra tín hiệu
sai lệch e cho cơ chế tự học.
Sự khép kín mạch vòng phản hồi bằng phương pháp hệ số khuếch đại hằng số K
p
chỉ làm
thay đổi tham số của đối tượng và có thể được bù bởi các giá trị khác nhau của các tham số hiệu
chỉnh. Ta giả thiết nhiễu bằng 0. Phần sau chúng ta sẽ nhận thấy rằng tham số d
m
có thể được tính
toán theo một cách tương tự như các tham số khác.
Do đó, bài toán thiết kế của chúng ta sẽ là : Tìm ra một luật hiệu chỉnh (ổn định) cho các tham số
có thể hiệu chỉnh là a
m
, b
m
, c
m
sao cho sai lệch e giữa khâu khởi tạo tín hiệu đặt và đối tượng cũng
như sai lệch của bộ điều khiển Feed - Forward tiệm cận tới 0.
Trong luật hiệu chỉnh, đạo hàm của sai lệch là cần thiết. Đạo hàm này có thể nhận được
bằng phương pháp sử dụng 1 bộ lọc biến trạng thái (bậc 2). Dải thông của bộ lọc biến trạng thái
phải được chọn ít nhất là gấp 10 lần so với dải thông của khâu khởi tạo tín hiệu đặt để không làm
ảnh hưởng đến sự ổn định của hệ thống. Mặt khác, sự kết hợp của một bộ lọc biến trạng thái với
một dải thông không quá rộng và việc sử dụng các trạng thái mô hình cho thích nghi cũng như cho
điều khiển làm cho hệ thống không nhạy cảm một cách tương đối với nhiễu đo lường và mang lại
một hệ thống bền vững.
2.4. Kết luận chương 2
R
Setpoint generator
a
m
b
m
c
m
+
-
+
+
ṙ
r
d
m
+
+
Learning
Learning feedforward
H
c
2
n
ω
Feedback control
system
+
-
+
+
+
+
+
C
e
&
+
+
2
n
ζω
1
s
1
s
-
Đối tượng
Như vậy trong chương 2 đã phân tích được khái niệm cơ bản về bộ điều khiển Learning
Feed-Forward, lý thuyết về điều khiển thích nghi theo mô hình mẫu, và bộ điều khiển LFFC trên cơ
sở điều khiển thích nghi theo mô hình mẫu. Từ những kiến thức cơ sở này kết hợp với phương trình
động học trong Chương 1 có thể xây dựng được bộ điều khiển cho máy in là bộ điều khiển
Feedback kết hợp LFFC trên cơ sở điều khiển thích nghi theo mô hình mẫu.
CHƯƠNG 3: THIẾT KẾ VÀ MÔ PHỎNG BỘ ĐIỀU KHIỂN LFFC TRÊN CƠ SỞ MRAS
ĐỂ ĐIỀU KHIỂN MÁY IN
3.1 Cấu trúc hệ thống với bộ điều khiển LFFC dựa trên MRAS
Quá trình tính toán dựa trên thông số của mô hình tuyến tính xấp xỉ bậc 2 (đã được trình
bày trong chương I). Hai bộ lọc biến trạng thái và mô hình mẫu H
ref
có cấu trúc giống nhau. Bộ lọc
biến trạng thái thứ nhất đóng vai trò tạo tín hiệu trạng thái mẫu. Bộ lọc biến trạng thái thứ hai được
sử dụng để nhận được đồng thời sai lệch vị trí của ụ trượt e và đạo hàm
e
&
của nó. Áp dụng các
bước tính toán ở mục 2.3 chương 2, ta tính được các hệ số của ma trận P và các luật chỉnh định
thích nghi các hệ số a
m
, b
m
và c
m
của bộ điều khiển. Mô hình mô phỏng hệ thống máy in với bộ điều
khiển learning feed-forward dựa trên MRAS được biểu diễn trong (Hình 3.1) và kết quả mô phỏng
được thể hiện trong hình sau:
HÌNH3. 1: Cấu trúc hệ thống với bộ điều khiển LFFC dựa trên MRAS
Tín hiệu mẫu
Thích
nghi
am
Thích
nghi
bm
Thích
nghi
cm
P22
P21
Lọc biến
trang thái
PID
2
n
ζω
+
+
Lọc biến trạng thái
+
-
+
-
r
&&
F
K
Động cơ
Bộ giảm chấn
Tải
Dòng điện
động cơ
Khuếch
đại
Cảm biến vị trí
Nhiễu đo lường
p
+
+
+
+
+
+
+ -
+
-
+
+
m
1
s
1
s
Đối tượng
e
ė
r
r
&
Learning feed-forward
3.2 Tính toán thông số
Để đơn giản cho quá trình tính toán thông số, cấu trúc hệ thống được mô tả rõ hơn như sau:
HÌNH3. 2: Cấu trúc chi tiết hệ thống
Sau khi áp dụng các bước tính toán như trong Chương 2, ta được kết quả như sau:
5
n
ω
=
;
0.75
ζ
=
5
F
ω
=
;
150000
c
α
=
5
21
2*10P
−
=
;
5
22
7.17*10P
−
=
;
20
P
K =
21 22
[( ) ] (0)
m a m
a p e p e r dt a
α
= + +
∫
& &&
21 22
[( ) ] (0)
m b m
b p e p e r dt b
α
= + +
∫
& &
21 22
[( ) ] (0)
m c m
c p e p e r dt c
α
= + +
∫
&
Giống như hệ thống với bộ điều khiển thích nghi trực tiếp, khi thông số của đối tượng thay đổi,
bộ điều khiển LFFC dựa trên MRAS cũng có khả năng tự động hiệu chỉnh các thông số của bộ điều
khiển theo xu hướng đưa sai lệch tiến dần về 0. Tuy nhiên, ưu điểm vượt trội của mô hình điều
khiển này là tốc độ thích nghi nhanh hơn, độ ổn định cao hơn và ít nhạy cảm với nhiễu.
Công thức (1.6) chỉ áp dụng được khi mô hình mẫu và đối tượng có dạng bậc 2. Như vậy với
những đối tượng có hàm truyền bậc cao hơn, khi tính toán ta phải sử dụng hàm xấp xỉ bậc 2 của
chúng. Bộ điều khiển FF chỉ có thế được áp dụng (bù, hiệu chỉnh) cho hệ thống với đối tượng có
dạng bậc 2 trở xuống nên đây chính là hạn chế của phương pháp này.
2p
x
2p
x
&
p
a
1
1
s
1
s
p
p
b
a
p
p
c
a
1
s
1
s
a
m
b
m
c
m
2
n
ω
2
n
ω
2
n
ζω
1m
r
&
1m
r
2m
r
2m
r
&
1p
x
&
R
+
-
-
+ -
+
-
-
Luật Đ/K
thích nghi
+
+
Bộ hiển thị
+
+
Bộ hiển thị
1p
x
p
y
3.3. Mô phỏng hệ thống
* Cấu trúc mô phỏng
HÌNH 3. 3: Cấu trúc mô phỏng hệ thống
a
m
b
m
c
m
K
d
P
21
SVF
Bộ phát tín
hiệu đặt
K
p
NL
Đối tượng
P
22
+
+
+
+
+
+
+
+
+
-
+
+
Nhiễu đo lường
e
x
n
e
ė
+
+
R
r
&
r
y
t
d
d
U
fb
U
ff
+
+
LFFC
Tín hiệu lọc
HÌNH3. 4: Cấu trúc hệ thống trong simulink
HÌNH 3. 5: Cấu trúc LFFC và bộ lọc SVF
HÌNH 3. 6: Kết quả mô phỏng và các giá trị thích nghi am, bm, cm
3.4. Kết luận Chương 3
Từ các cơ sở lý thuyết của Chương 1 và Chương 2, tôi đã xây dựng được bộ điều khiển
LFFC trên cơ sở MRAS cho máy in. Kết quả điều khiển được kiểm chứng bằng mô phỏng trên
phần mềm Matlab simulink.
Qua kết quả mô phỏng có các kết luận:
- Hệ thống hoạt động ổn định
- Tín hiệu thực bám với tín hiệu đặt khi cho tín hiệu đặt biến đổi. Trong luận văn này giả
thiết tín hiệu đặt (vị trí đặt) biến thiên theo quy luật hàm Step. Kết quả này cũng đúng khi cho vị trí
đặt bất kỳ.
- Tín hiệu bám tốt, với các nhiễu đo tác động vào hệ thống, bộ điều khiển LFFC trên cơ sở
MRAS đã tạo ra tín hiệu bù phù hợp để khử các tín hiệu nhiễu.
CHƯƠNG 4: THỰC NGHIỆM
4.1. Giới thiệu hệ thống máy in
HÌNH4. 1: Hệ thống thực nghiệm
Hệ thống máy in có các thành phần: Arduino Board: nhận tín hiệu phản hồi từ sensor vị trí
(encoder) và giao tiếp với máy tính, xuất tín hiệu ra mạch công suất (Cầu H) để điều khiển động
cơ; Mạch cầu H: Thực hiện nhiệm vụ đảo chiều động cơ; Công tắc hành trình dùng để giới hạn
hành trình chuyển động của con trượt; Động cơ dùng để truyền động hệ thống; Cơ cấu bánh răng
để thay đổi tỉ số truyền.
Arduino Board
Cầu H
Con trượt
Công tắc
hành trình
Động cơ và
bánh răng
4.2.Cấu trúc điều khiển hệ thống
HÌNH4. 2: Cấu trúc điều khiển hệ thống
Việc điều khiển chuyển động bám chính xác cho hệ thống trên được thực hiện qua điều
khiển vị trí, việc này được thực hiện qua điều khiển động cơ servo. Tín hiệu ra hệ thống máy in
bám chính xác theo tín hiệu đặt, khi có sự sai lệch, tín hiệu hệ thống qua encoder sẽ được gửi về và
được so sánh với giá trị đặt trong bộ điều khiển, từ đó bộ điều khiển sẽ gửi tín hiệu để điều khiển
động cơ sao cho tín hiệu ra bám chặt theo tín hiệu đặt. Hệ thống này cho phép thực hiện điều khiển
kiểu hai đầu vào và một đầu ra.
HÌNH4. 3: Cấu hình thời gian thực
HÌNH4. 4: Cấu hình đọc encoder
HÌNH4. 5: Cấu trúc bộ lọc
HÌNH 4. 6: Cấu hình xuất tín hiệu PWM
HÌNH 4. 7: Điều khiển tốc độ và chiều quay động cơ
HÌNH 4. 8: Cấu hình đầu ra số
HÌNH 4. 9: Cấu trúc điều khiển mô hình thực
Tín hiệu mẫu
Tín hiệu ra thực
HÌNH 4. 10: Kết quả thực nghiệm
4.3. Kết luận Chương 4
Để kiểm chứng kết quả mô phỏng ở Chương 3, tôi đã xây dựng mô hình thực nghiệm sử dụng bộ
điều khiển LFFC trên cơ sở MRAS để điều khiển máy in. Từ các kết quả điều khiển tôi đưa ra kết
luận như sau:
- Hệ thống hoạt động ổn định.
- Tín hiệu thực bám với tín hiệu đặt khi cho tín hiệu đặt biến đổi.
- Kết quả này cũng đúng khi cho vị trí đặt bất kỳ.
- Tín hiệu bám tốt, với các nhiễu đo tác động vào hệ thống, bộ điều khiển LFFC trên cơ sở
MRAS đã tạo ra tín hiệu bù phù hợp để khử các tín hiệu nhiễu. Ở đây quan tâm chính là
nhiễu Coulomb.
KẾT LUẬN VÀ KIẾN NGHỊ
- Trong Chương 1 và chương 2, tác giả đã xây dựng được mô hình toán và cơ sở lý thuyết
điều khiển cho hệ thống máy in
- Trong Chương 3, tác giả đã tiến hành mô phỏng trong Matlab/ Simulink và nhận được các
kết quả rất khả quan về tính đúng đắn của lý thuyết.
- Trong Chương 4, tác giả đã xây dựng được mô hình thực nghiệm cho hệ thống, các kết
quả nhận được một lần nữa cho thấy hệ thống được điều khiển rất tốt
Qua các phần trên, tác giả nhận thấy, tuy kết quả điều khiển chính xác máy in được thực
hiện tốt, tuy nhiên tác giả mong muốn trong thời gian tới sẽ nghiên cứu các phương pháp điều
khiển mới như: Kết hợp LQG và mạng Nơron để điều khiển đối tượng. Mặt khác, tác giả sẽ phát
triển hệ thống điều khiển theo 2 phương X, và Y.
