ĐIỀU KHIỂN HỆ HAI BỒN NƯỚC DÙNG THUẬT TOÁN TỐI ƯU BẦY ĐÀN

MỤC LỤC
Trang phụ bìa………………………………………………………………….
Lời cam đoan, lời cảm ơn …………………………………………………… .i
Mục lục………………………………………………………………………..1
Danh mục các hàm, ký hiệu, từ viết tắt ………………………………………5
Danh mục bảng biểu…………………………………………………………..6
Danh mục các hình vẽ……………………………………………………...…7
MỞ ĐẦU …………………………………………………………………..…9
Chƣơng 1: GIỚI THIỆU TỔNG QUAN ĐỀ TÀI…………………………...11
1.1.

Đặt vấn đề…………………………………………………………….11

1.2.

Tổng quan chung về lãnh vực nghiên cứu………………………..…..12

1.3.

Mục tiêu và phạm vi nghiên cứu………………………………..…….13

1.3.1. Mục tiêu nghiên cứu………………………………………………….13
1.3.2. Phạm vi nghiên cứu………………………………………………..…13
1.4. Tóm lƣợc nội dung luận văn………………………………………...….13
Chƣơng 2: CƠ SỞ LÝ THUYẾT …………….. ……………………………15
2.1.

Bộ điều khiển PID…………………………………………………….15

2.2.

Ảnh hƣởng khi hiệu chỉnh các thông số của bộ điều khiển PID…...…18

2.3.

Hiệu chỉnh bộ điều khiển PID theo phƣơng pháp Zieghler-Nichols.....19

2.3.1. Phƣơng pháp Zieghler-Nichols thứ nhất……………………………..19
2.3.2. Phƣơng pháp Zieghler-Nichols thứ hai………………………….…...20

Luận án thạc sĩ kỹ thuật


2.4.

Thuật toán PSO tối ƣu hóa tham số bộ điều khiển PID…………..….22

2.4.1. Giới thiệu thuật toán tối ƣu bầy đàn (PSO)………………….…..…..22
2.4.2. Giải thuật cho thuật toán PSO…………………………….……..…..25
2.4.3. Những vấn đề cần quan tâm khi xây dựng giải thuật PSO……...…..26
2.4.3.1. Hàm thích nghi……………………………………………..……..26
2.4.3.2. Hàm vận tốc………………………………………………..…...…26
2.4.3.3. Số lƣợng cá thể……………………………………………….…...27
2.4.3.4. Trọng số quán tính  ……………………………………………..27
2.4.3.5. Các hệ số gia tốc C1 và C2...............................................................28
2.4.3.6. Điều khiện dừng………………………………………..…………28
2.4.4. Đặc điểm và ứng dụng của giải thuật PSO…………………………..28
2.5. Bộ điều khiển PSO-PID……………………...…………………………30
Chƣơng 3: GIỚI THIỆU HỆ THỐNG ĐIỀU KHIỂN HAI BỒN NƢỚC MÔ
HÌNH TOÁN HỌC VÀ PHẦN MỀM LABVIEW ỨNG DỤNG TRONG
ĐIỀU KHIỂN………………………………………………………………..35

3.1.

Giới thiệu mô hình hệ hai bồn nƣớc lien kết………………………….35

3.2.

Mô hình toán học của hệ bồn chứa chất lỏng…………………………36

3.3.

Giới thiệu phần mềm LabView ứng dụng trong điều khiển……...…..40

Chƣơng 4: XÂY DỰNG MÔ HÌNH MATLAB/SIMULINK ĐIỀU KHIỂN
HỆ HAI BỒN NƢỚC DÙNG GIẢI THUẬT TỐI ƢU THÔNG SỐ BỘ ĐIỀU
KHIỂN PID………………………………………………………………….43
4.1.

Xây dựng hệ thống hai bồn nƣớc lien kết trong Matlab/Simulink……43

4.2.

Điều khiển hệ hai bồn nƣớc…………………………………………..45

Luận án thạc sĩ kỹ thuật


4.3.

Điều khiển PSO-PID hệ hai bồn nƣớc liên kết……………………….47

4.4.

Mô hình mô phỏng điều khiển PID hệ hai bồn nƣớc liên kết theo
phƣơng pháp chỉnh định thông số……………………………………54

4.4.1. Sơ đồ simulink điều khiển PID hệ hai bốn nƣớc……………………..55
4.4.2. Kết quả mô phỏng bộ điều khiển PID………………………………..55
Chƣơng 5: THIẾT KẾ VÀ THI CÔNG MÔ HÌNH THỰC ĐIỀU KHIỂN HỆ
02 BỒN NƢỚC DÙNG GIẢI THUẬT TỐI ƢU BẦY ĐÀN ỨNG DỤNG
PHẦN MỀM LABVIEW……………………………………………...…….56
5.1.

Sơ đồ khối cho hệ thống điều khiển hệ 02 bồn nƣớc lien kết…..…….56

5.2.

Thiết kế cấu trúc phần cứng ………………………………………….56

5.3.

Mô tả các phần tử trong cấu trúc phần cứng………………………….57

5.3.1. Phần cứng mô hình thực của hệ hai bồn nƣớc……………….……….57
5.3.2. Thông số kỹ thuật card NI-USB 6008………………………….……..58
5.3.3. PWM ( bo mạch điều khiển độ rộng xung)……………..………….…60
5.3.4. Bộ nguồn cung cấp……………………………………………………61
5.4.

Mô hình thực của hệ hai bồn nƣớc liên kết…………...………………62

5.5.

Mô hình điều khiển trên máy tính…………………………………….63

5.6.

Kết quả điều khiển mô hình thực……………………………………..64

Chƣơng 6: KẾT LUẬN VÀ HƢỚNG PHÁT TRIỂN ĐỀ TÀI……………65
6.1.

Kết luận……………………………………………………………….65

6.1.1. Kết quả đạt đƣợc…………………………………...…………………65
6.1.2. Hạn chế của đề tài………………………………………………...…..66

Luận án thạc sĩ kỹ thuật


6.2.

Hƣớng phát triển của đề tài…………………………………………66

Tài liệu tham khảo……………………………………………………..…..67

Luận án thạc sĩ kỹ thuật


DANH MỤC TỪ VIẾT TẮT
TT

Từ viết tắt

Diễn giải

1

PID

2

PWM

Pulse-width modulation

3

PSO

Particle Swarm Optimization

4

GA

Genetic algorithm

5

ITAE

Integrated off Time multiplied Absolute Error

6

MIMO

Multi Input Multi Output

7

LABVIEW

Proportional-Integral-Drivative

Laboratory

Virtual

Instrumentation

Workbench
8

NI-USB 6008 Card National Instruments

Luận án thạc sĩ kỹ thuật

Engineering

DANH MỤC BẢNG BIỂU
Bảng 2.1 Ảnh hƣởng của việc tăng các thông số Kp, Ki, Kd lên đáp ứng của
hệ thống…………………………………………………..………………….19
Bảng 2.2 Thông số bộ điều khiển P, PI, PID theo phƣơng pháp ZeighlerNichols thứ nhất……………………………………………………………..20
Bảng 2.3 Thông số bộ điều khiển P, PI, PID theo phƣơng pháp ZeighlerNichols thứ hai………………………………………………………………21
Bảng 2.4 Thông số của giải thuật tối ƣu bầy đàn…………………………...23
Bảng 3.1 Thông số kỹ thuật hệ hai bồn nƣớc …………………………….....36
Bảng 4.1 Các giá trị thông số của mô hình hệ hai bồn nƣớc …………….....44

Luận án thạc sĩ kỹ thuật


DANH MỤC HÌNH VẼ
Hình 2.1 Sơ đồ khối bộ điều khiển PID……………………………………..16
Hình 2.2 Đáp ứng nấc của hệ thống hở có dạng chữ S…………………...…20
Hình 2.3 Đáp ứng nấc của hệ thống kín khi K=Kgh ………..……………….21
Hình 2.4 Sơ đồ cập nhật vị trí của mỗi cá thể trong thuật toán tối ƣu bầy
đàn…………………………………………………………………………...23
Hình 2.5 Lƣu đồ thuật toán PSO…………………………………………….25
Hình 2.6 Bộ điều khiển PID bằng giải thuật bầy đàn……………….……….30
Hình 2.7 Lƣu đồ giải thuật cho thuật toán điều khiển PSO-PID…………….31
Hình 3.1 Mô hình hệ bồn nƣớc liên kết……………………..……………….35
Hình 3.2 Block diagram trong Labview……………….…….………………41
Hình 4.1 Mô hình simulink đối tƣợng hệ hai bồn nƣớc liên kết…………….43
Hình 4.2 Mô hình simulink bên trong khối hệ hai bồn nƣớc liên kết……….44
Hình 4.3 Mô hình simulink tổng quát điều khiển hệ hai bồn nƣớc liên kết...46
Hình 4.4 Giao diện mô phỏng tổng quát điều khiển hệ hai bồn nƣớc…….....46
Hình 4.5 Kết quả mô phỏng…………………………………………………47
Hình 4.6 Kết quả hàm thích nghi qua 10 thế hệ……………………………..48

Hình 4.7 kết quả mô phỏng qua 10 thế hệ, kích thƣớc bầy đàn n=10……….49
Hình 4.8 Kết quả hàm thích nghi qua 15 thế hệ……………………………..50
Hình 4.9 kết quả mô phỏng qua 15 thế hệ, kích thƣớc bầy đàn n=20……….50
Hình 4.10 Kết quả hàm thích nghi qua 40 thế hệ……………………………51
Hình 4.11 kết quả mô phỏng qua 40 thế hệ, kích thƣớc bầy đàn n=50…...…51
Hình 4.12 kết quả mô phỏng qua 10 thế hệ, kích thƣớc bầy đàn n=10,
20,30…………………………………………………………………………52

Luận án thạc sĩ kỹ thuật


Hình 4.13 kết quả mô phỏng qua kích thƣớc bầy đàn 20, thế hệ 10, 15, 20...53
Hình 4.14 Mô hình simulink bộ điều khiển PID cho hệ hai bồn nƣớc……...54
Hình 4.15 Sơ đồ simulink điều khiển hệ hai bồn nƣớc……………………...55
Hình 4.16 Kết quả mô phỏng bộ điều khiển PID……………………………55
Hình 5.1 Sơ đồ khối điều khiển mô hình thực………………………………56
Hình 5.2 Cấu trúc phần cứng………………………………………………..56
Hình 5.3 Cảm biến áp suất EW-68075-10…………………………………..57
Hình 5.4 Sơ đồ khối card NI-USB 6008 và chân đấu Input, Output………..58
Hình 5.5 Mạch điều khiển độ rộng xung…………………………………....60
Hình 5.6 Mạch nguồn cung cấp……………………………………………..61
Hình 5.7 Mô hình thực chế tạo hệ hai bồn nƣớc liên kết……………………62
Hình 5.8 Mô hình thực card và mạch điều khiển xung………………….…..63
Hình 5.9 Mô hình điều khiển trên máy tính…………………...………….…64
Hình 5.10 Kết quả điều khiển trên mô hình thực………………………...….64

Luận án thạc sĩ kỹ thuật


MỞ ĐẦU

Ngày nay, việc ứng dụng công nghệ tự động hoá mang lại lợi ích to lớn
về nhiều mặt nhƣ đảm bảo và nâng cao chất lƣợng sản phẩm, nâng cao năng
suất và hiệu quả sản xuất, cải thiện điều kiện làm việc và đóng vai tr tích cực
trong việc tiết kiệm năng lƣợng, tiết kiệm nguyên vật liệu và giữ gìn bảo vệ
môi sinh. Mỗi ngày kỹ thuật tự động hoá tiếp tục đƣợc phát triển theo hƣớng
tối ƣu hóa, với việc dần chuyển sang ứng dụng các lý thuyết điều khiển thông
minh vào công nghiệp củng nhƣ trong đời sống. Song song với các giải thuật
điều khiển kinh điển lâu đời, các giải thuật thông minh đang ngày càng phát
triển đóng một vai trò hết sức quan trọng trong các hệ thống điều khiển. Ban
đầu là sự kết hợp các giải thuật kinh điển. Giải thuật thông minh nhƣ Bộ điều
khiển mờ PID điều khiển động cơ, l nhiệt, mực chất lỏng, cánh tay Robot…
Bộ điều khiển PID là một bộ điều khiển rất phổ biến trong công nghiệp,
với thiết kế đơn giản nhƣng là giải pháp hiệu quả cho nhiều vấn đề điều khiển
khác nhau. Việc điều chỉnh ba tham số Kp, Ki, Kd của bộ điều khiển PID cho
phù hợp với từng đối tƣợng điều khiển là vấn đề đặt ra đối với ngƣời thiết kế.
Phần lớn các tham số này đƣợc xác định dựa vào kinh nghiệm (chuyên gia) và
mang tính “thử sai” nên sẽ mất rất nhiều thời gian để điều chỉnh khi gặp đối
tƣợng phức tạp mà kết quả có đƣợc sẽ không đƣợc khả quan.
Gần đây một phƣơng pháp mới tự chỉnh các tham số bộ điều khiển PID
sử dụng thuật toán tối ƣu hóa Bầy đàn (Particles Swarm Optimization - PSO)
đƣợc xem là có hiệu quả. PSO là một kỹ thuật ngẫu nhiên dựa vào quần thể,
là phần lớn thuộc lĩnh vực nghiên cứu quần thể thông minh. Thuật toán đƣợc
ứng dụng trong tất cả các lĩnh vực ở đó đ i hỏi phải giải quyết các bài toán tối
ƣu hóa.

Luận án thạc sĩ kỹ thuật


Trong luận văn này, tác giả đã sử dụng thuật toán tối ƣu bầy đàn đƣợc
ứng dụng để tối ƣu hóa các tham số cho bộ điều khiển PID và đƣợc áp dụng

để điều khiển hệ hai bồn nƣớc. Đây là một đối tƣợng điều khiển phi tuyến. Hệ
thống điều khiển hai bồn nƣớc cũng là một vấn đề kiểm soát cổ điển đã đƣợc
áp dụng nhiều trong thực tế vì đặc tính động học của nó. Nhờ tính năng động
học đó mà hệ hai bồn nƣớc đƣợc các nhà nghiên cứu sử dụng nhƣ một mô
hình chuẩn để thử nghiệm các thuật toán điều khiển. Các kết quả thu đƣợc từ
việc mô phỏng và điều khiển trên mô hình thực là có hiệu quả.

Luận án thạc sĩ kỹ thuật


Chƣơng 1
GIỚI THIỆU TỔNG QUAN ĐỀ TÀI
1.1 Đặt vấn đề.
Việc hiệu chỉnh bộ điều khiển PID cần phải dựa vào kinh nghiệm
chuyên gia và mang tính “thử sai” và tốn nhiều công sức thời gian cho việc
điều chỉnh ba tham số: Kp (tỷ lệ), Ki (tích phân) và Kd (vi phân) để phù hợp
cho từng đối tƣợng điều khiển., do đó ngƣời thiết kế muốn đạt đƣợc giá trị
nhƣ mong đợt đối với đối tƣợng phức tạp mà kết quả có đƣợc sẽ không tối ƣu.
Vấn đề tự chỉnh các thông số cho bộ điều khiển PID đã đƣợc đề xƣớng bằng
nhiều phƣơng pháp khác nhau nhƣ dùng giải thuật di truyền (Genetic
Algorithm) hoặc mô phỏng tôi luyện (Simulated Annealing),..…Tuy nhiên
mỗi phƣơng pháp đều có những hạn chế riêng của nó.
Những năm gần đây một phƣơng pháp mới ra đời để tự chỉnh các tham số
cho bộ điều khiển PID sử dụng thuật toán tối ƣu hóa Bầy đàn (Particles
Swarm Optimization - PSO) đƣợc xem là có hiệu quả. PSO là một kỹ thuật
ngẫu nhiên dựa vào quần thể đƣợc phát triển bởi Kennedy và Eberhart vào
năm 1995, là phần thuộc lĩnh vực nghiên cứu quần thể thông minh (Swarm
Intelligence SI), nằm trong tính toán tiến hóa – Evolution computation. Với ý
tƣởng nghiên cứu trong quần thể thông minh dựa trên quan hệ của cá thể
trong quần thể, là cách ứng xử của các cá thể trong quần thể, cách thức tự tổ

chức và hoạt động của quần thể. Từ những ý tƣởng này đều xuất phát từ việc
quan sát các quần thể sinh vật trong tự nhiên. Nhƣ cách thức tìm kiếm thức ăn
của bầy chim hay đàn kiến, với cách thức mà đàn kiến tìm thức ăn từ tổ của
chúng xuất phát trên nhiều đƣờng đi…

Luận án thạc sĩ kỹ thuật


Giải thuật PSO là một hƣớng nghiên cứu mới và đang phát triển rất
nhanh trong những năm gần đây. Nó đã đƣợc áp dụng thành công để giải
nhiều bài toán tìm cực trị hàm số học phức tạp, cũng nhƣ một số bài toán tối
ƣu khác.
Trong luận văn này, tác giả đã nghiên cứu và ứng dụng thuật toán tối ƣu
bầy đàn để điều chỉnh các tham số cho bộ điều khiển PID để điều khiển hệ hai
bồn nƣớc. Vì hệ thống hệ hai bồn nƣớc là một hệ thống thay đổi không ổn
định, nên đƣợc xem nhƣ hệ thống phi tuyến. Nó đƣợc sử dụng nhƣ một mô
hình phổ biến cho nhiều ứng dụng trong kỹ thuật điều khiển tuyến tính và phi
tuyến. Kết quả mô phỏng và điều khiển trên mô hình thực là có hiệu quả.
1.2 Tổng quan chung về lĩnh vực nghiên cứu.
Lĩnh vực thông minh bầy đàn đã phát triển rất nhanh chóng trong thời
gian qua và đã đƣợc ứng dụng thành công trong nhiều lĩnh vực. Có rất nhiều
sách, báo viết về vấn đề này. Hằng năm có rất nhiều hội nghị thảo luận về sự
phát triển cũng nhƣ những ứng dụng của các thuật toán thông minh bầy đàn.
Hầu hết các bài viết đều tập trung vào các vấn đề so sánh chất lƣợng giữa các
thuật toán (tốc độ hội tụ, thời gian thực thi,…) và ứng dụng để giải các bài
toán tối ƣu nhƣ thiết kế mạng viễn thông, tự động nghiên cứu robot, xây dựng
mô hình giao thông (traffic pattern) trong bài toán vận chuyển, ứng dụng
trong quân sự, điều khiển động cơ, xây dựng các mô hình thực nghiệm trong
giảng dạy và nghiên cứu…
Dựa trên cơ sở lý thuyết và kết quả từ các bài báo, tài liệu “NEURO-FUZZY

CONTROL OF A ROBOTIC ARM”, A Thesis by WALLACE EUGENE
KELLY, III . TUNING OF PID CONTROLLER FOR LIQUID LEVEL
TANK SYSTEM USING INTELLIGENT TECHNIQUES, by Bijay Kumar,
rohtash Dhiman.

Luận án thạc sĩ kỹ thuật


tác giả đã đƣa ra phƣơng pháp tối ƣu bộ điều khiển PID điều khiển mức nƣớc
dùng thuật toán tối ƣu bầy đàn.
1.3 Mục tiêu và phạm vi nghiên cứu.
1.3.1 Mục tiêu nghiên cứu
- Nghiên cứu giải thuật tối ƣu bầy đàn để điều chỉnh tối ƣu các thông số cho
bộ điều khiển PID, ứng dụng điều khiển hệ hai bồn nƣớc. Xây dựng sơ đồ
Simulink và mô phỏng trên phần mềm Matlab Simulink.
- Nghiên cứu ứng dụng điều khiển trên mô hình thực hệ hai bồn nƣớc.
1.3.2 Phạm vi nghiên cứu
- Luận văn này tác giả sẽ giới thiệu lý thuyết về bộ điều khiển PID cũng nhƣ
các phƣơng pháp cổ điển đã đƣợc sử dụng để điều chỉnh thông số cho bộ điều
khiển này. Giới thiệu thuật toán tối ƣu bầy đàn, ứng dụng để tối ƣu các thông
số cho bộ điều khiển PID, ứng dụng phần mềm Labview trong điều khiển.
- Xây dựng sơ đồ simulink và mô phỏng trên phần mềm Matlab Simulink cho
hệ hai bồn nƣớc. Thiết kế, thi công mô hình hệ hai bồn nƣớc và ứng dụng giải
thuật tối ƣu bầy đàn để hiệu chỉnh thông số cho 2 bộ PID trong điều khiển hệ
hai bồn nƣớc của mô hình thực tế.
1.4 Tóm lược nội dung luận văn
Luận văn gồm 6 chƣơng với nội dung nhƣ sau:
Chƣơng 1: Giới thiệu tổng quan đề tài, đặt vấn đề cũng nhƣ mục tiêu
và phạm vi nghiên cứu của luận văn.
Chƣơng 2: Trình bày cơ sở lý thuyết về bộ điều khiển PKp2=2.23343,Ki2=0.53

9641,
Kd2=1.3684

Kp1=1.34105,Ki1=0.1
9079,
Kd1=2.23705,
Kp2=1.09803,Ki2=0.0
0214,
Kd2=0.09818

Hình 4.12 Kết quả mô phỏng qua 10 thế hệ và kích thước bầy đàn 10, 20, 30.
Kích

Luận án thạc sĩ kỹ thuật

Số thế hệ


thƣớc
của
bầy,
n=20

Số thế hệ=10

Số thế hệ=15

Số thế hệ=20

Hàm thích nghi

c1 =
1,5
c2 =
1,5

Tín hiệu điều khiển mức nước của bồn một và hai

=
0,9

Tìm
đƣợc
thông
số PID

Kp1=4.30677,
Ki1=0.88848,
Kd1=0.18999.
Kp2=2.8773,Ki2=0.009
72,
Kd2=2.46088.

Kp1=3.9555,Ki1=0023
40,
Kd1=0.18548,
Kp2=3.11690,Ki2=0.47
845,
Kd2=1.06622.

Kp1=0.95473,Ki1=0.0
0199,
Kd1=1.90846,
Kp2=1.45472,Ki2=0.5
2615,
Kd2=0.33349.

Hình 4.13 Kết quả mô phỏng qua kích thước bầy đàn 20 và thế hệ 10, 15,20.

Luận án thạc sĩ kỹ thuật


Nhận xét:
- Khi tăng số lƣợng cá thể cũng nhƣ số thế hệ thì kết quả thu đƣợc rất
tốt, đáp ứng đƣợc tín hiệu đặt sai số nhỏ.
- Với việc sử dụng phƣơng pháp của Ziegler-Nichols để tìm kiếm đồng
thời 6 tham số cho 2 bộ điều khiển PID rất tổn thời gian và đ i hỏi phải có kinh
nghiệm trong việc điều chỉnh thông số và không đạt đƣợc bộ tham số tối ƣu nhƣ
mong muốn. Thuật toán bầy đàn là chọn lựa tốt nhất cho việc tối ƣu các tham số
của bộ điều khiển PID trong trƣờng hợp này và có thể mở rộng việc tìm kiếm
tham số tối ƣu cho nhiều bộ PID với thời gian ngắn.
4.4 Mô hình mô phỏng Điều khiển PID hệ hai bồn nƣớc liên kết theo
phƣơng pháp chỉnh định thông số.

Hình 4.14 Mô hình simulink bộ điều khiển PID cho hệ hai bồn nƣớc

Luận án thạc sĩ kỹ thuật


4.4.1 Sơ đồ simulink điều khiển PID hệ hai bồn nƣớc

Hình 4.15 Sơ đồ simulink điều khiển hệ hai bồn nƣớc
4.4.2 Kết quả mô phỏng bộ điều khiển PID

Hình 4.16 Kết quả mô phỏng bộ điều khiển PID

Luận án thạc sĩ kỹ thuật


Chƣơng 5
THIẾT KẾ VÀ THI CÔNG MÔ HÌNH THỰC ĐIỀU
KHIỂN HỆ 02 BỒN NƢỚC DÙNG GIẢI THUẬT
TỐI ƢU BẦY ĐÀN ỨNG DỤNG PHẦN MỀM
LABVIEW
5.1 Sơ đồ khối cho hệ thống điều khiển hệ hai bồn nƣớc liên kết.

Hình 5.1 sơ đồ khối điều khiển mô hình thực
5.2 Thiết kế cấu trúc phần cứng.

Hình 5.2 Cấu trúc phần cứng

Luận án thạc sĩ kỹ thuật


5.3 Mô tả cấu trúc phần cứng.
5.3.1 Phần cứng mô hình thực của hệ hai bồn nƣớc:
a. Điện áp định mức hai máy bơm: 24 (V)
b. Lƣu lƣợng cực đại của hai máy bơm: 12 (lít/phút)
c. Kích thƣớc hai bồn nƣớc: đắy 9x9 (cm); đỉnh 18 x18 (cm) và cao 40 (cm)
d. Tiết diện van xả bồn 1: 1.3 cm2 (đặt theo hệ số mở của van)

e. Tiết diện van xả bồn 2: 1.3 cm2 (đặt theo hệ số mở của van)
f. Tiết diện van liên kết: 1.2 cm2 (đặt theo hệ số mở của van)
g. Cảm biến áp suất loại EW-68075-10, tầm đo từ 0(m) đến 3,52(m) cột
nƣớc tƣơng ứng áp suất từ 0 đến 5 psig, sai số ±0.25%, d ng điện ngõ ra
từ 4 (mA) đến 20(mA). Dùng điện trở 560(Ω) để chuyển dòng thành áp.

Hình 5.3 Cảm biến áp suất EW-68075-10

Luận án thạc sĩ kỹ thuật


5.3.2 Thông số kỹ thuật của card NI – USB 6008.

Luận án thạc sĩ kỹ thuật


Hình 5.4 Sơ đồ khối card NI-USB 6008 và chân đấu Input, Output

Luận án thạc sĩ kỹ thuật


5.3.3 PWM (Bo mạch điều khiển độ rộng xung).
PWM đƣợc lập trình vi điều khiển trên IC loại PIC-18E 4550-17P có 2
analog input 0-5 (Vdc), và 2 analog output 0-24 (Vdc) để điều khiển 02
động cơ bơm nƣớc vào 2 bồn theo tín hiệu đặt của hệ thống.

Hình 5.5 Mạch điều khiển độ rộng xung

Luận án thạc sĩ kỹ thuật

5.3.4 Bộ nguồn cung cấp.
Gồm có 2 bộ nguồn:
-

Bộ nguồn cấp 24 (VDC) cấp cho sensor áp suất, cấp nguồn cho PWM
Board và cấp nguồn cho NI-USB6008.

-

Bộ nguồn cấp 5 (VDC) cấp cho PIC-18E 4550.

Hình 5.6 Mạch nguồn cung cấp

Luận án thạc sĩ kỹ thuật


5.4 Mô hình thực của hệ hai bồn nƣớc.

Hình 5.7 Mô hình thực chế tạo hệ hai bồn nƣớc liên kết

Luận án thạc sĩ kỹ thuật


Hình 5.8 Mô hình thực card và mạch điều khiển xung
5.5 Mô hình điều khiển trên máy tính.

Luận án thạc sĩ kỹ thuật

Hình 5.9 Mô hình điều khiển trên máy tính
5.6 Kết quả điều khiển mô hình thực.

Hình 5.10 Kết quả điều khiển trên mô hình thực

Luận án thạc sĩ kỹ thuật