Điều khiển chống lắc không dùng cảm biến góc trong hệ thống cần trục tự động controlling anti swing sensorless in automatic gantry crane system

Đại học Sư phạm Kỹ thuật Thành phố Hồ Chí Minh

Điều Khiển Chống Lắc Không Dùng Cảm Biến Góc
Trong Hệ Thống Cần Trục Tự Động
Controlling Anti-swing Sensorless In Automatic Gantry
Crane System
Mai Nhật Thiên
Trường Cao đẳng SPKT VL

TS.Ngô Văn Thuyên
Trường Đại học SPKT TPHCM

TÓM TẮT
Bài báo này trình bày các phương pháp điều khiển chống lắc tải trọng cho hệ thống cần
trục tự động. Mô hình toán học được thiết lập và bộ điều khiển chống lắc cho hệ thống này
có sử dụng cảm biến góc dựa trên các bộ điều khiển PID. Tuy nhiên, kết cấu hệ thống lắp
đặt và bảo dưỡng cảm biến góc khó khăn, và thường chi phí cao. Do đó, điều khiển chống
lắc không sử dụng cảm biến góc được đề xuất trong bài báo này. Các phương pháp sử dụng
như dùng cảm biến mềm hoặc mạng nơron dựa trên vị trí đo đạc để ước lượng góc lắc tải
trọng và dùng bộ điều khiển PID điều khiển chống lắc. Kết quả mô phỏng và thực nghiệm
cho thấy phương pháp điều khiển chống lắc không dùng cảm biến góc tương tự với phương
pháp điều khiển chống lắc có dùng cảm biến góc.
ABSTRACT
This paper shows the loaded anti-swing controlling methods for the automatic gantry crane
system. A mathematic model was built and this anti-swing control used the swinging sensor
based on the PID controls. However, the installation of the structural system and
maintenance of the swinging sensor, remained difficult and often costly. Therefore, the
controlling anti-swing sensorless method is proposed in this paper. The methods such as
soft sensor or the neural network based on the measured position to estimate the loaded
motion and the anti-swing PID control were employed. The simulated and a real time
experimental result indicated the controlling anti-swing sensorless method was as effective

as the swinging sensor-based anti-swing control method.
nhiều nhà nghiên cứu phát triển thuật toán
điều khiển để tự động hóa các hoạt động
cần trục. Di chuyển tải từ điểm này tới
điểm khác là khâu chiếm hầu hết thời gian
trong toàn bộ quá trình và đòi hỏi di
chuyển tải dễ dàng mà không gây ra dao
động lớn là trọng tâm của các nghiên cứu
hiện nay.
Nhiều nỗ lực khác nhau của điều khiển
chống lắc cho giàn cần trục tự động đã
được đề xuất Singhose và cộng sự [1], Park
và cộng sự [2] thông qua kỹ thuật tạo hình
đầu vào là phương pháp vòng lặp hở. Tuy
nhiên, những phương pháp này không thể

I. GIỚI THIỆU
Cần trục được sử dụng để di chuyển vật
nặng từ điểm này đến điểm khác trong thời
gian nhỏ nhất để vật đến được đích mà
không bị lắc (dao động). Trong quá trình
hoạt động, tải dao động tự do như chuyển
động của con lắc do tốc độ di chuyển. Dao
động này sẽ gây ảnh hưởng đến môi trường
xung quanh có thể gây nguy hiểm cho con
người hay làm hỏng các vật lân cận.Vì vậy,
nếu dao động vượt quá giới hạn cho phép,
nó phải được giảm dao động hoặc phải
dừng hoạt động cho đến khi dao động bị
triệt tiêu. Những vấn đề này đã thúc đẩy

1


Đại học Sư phạm Kỹ thuật Thành phố Hồ Chí Minh

làm giảm chấn động tốt sự dao động lắc
còn dư. Gupta và Bhowal [3] cũng trình
bày đơn giản kỹ thuật chống lắc vòng hở.
Họ đã thực hiện kỹ thuật này dựa vào việc
điều khiển vận tốc trong chuyển động.
Nghiên cứu đáng chú ý khác vào điều
khiển vòng hở tối ưu về thời gian cũng đã
được thực hiện bởi Manson [4] và cũng bởi
Auernig & Troger [5] để điều khiển cần
trục qua đầu với cần trục. Tuy nhiên đây là
những phương pháp tiếp cận vòng hở là có
ảnh hưởng đến các thông số hệ thống.
Mặt khác, các điều khiển hồi tiếp mà được
biết đến là ít ảnh hưởng đến các sự thay đổi
tham số và các nhiễu cũng đã được đề xuất
trong một số nghiên cứu khác nhau từ các
phương pháp PID truyền thống đến
phương pháp thông minh. Omar [6] đề
xuất điều khiển PD cho vị trí xe đẩy và
việc triệt dao động lắc. Nalley và Trabia
[7] đã thông qua điều khiển logic mờ để
điều khiển định vị và giảm xóc dao động
lắc. Tương tự như vậy, Lee & Cho [8] đề
xuất điều khiển hồi tiếp bằng cách sử dụng
logic mờ. Một hệ thống điều khiển logic

mờ với khái niệm điều khiển chế độ trượt
cũng được phát triển cho một hệ thống cần
trục qua đầu bởi Liu và cộng sự[9]. Hơn
nữa, một hệ thống giàn cầu trục thông
minh dựa trên hệ mờ cũng đã được đề xuất
bởi Wahyudi & Jalani [10]. Bộ điều khiển
logic mờ đề xuất bao gồm vị trí cũng như
các bộ điều khiển chống lắc.
Tuy nhiên, hầu hết các hệ thống điều khiển
hồi tiếp đề xuất việc cần các cảm biến để
đo vị trí xe đẩy cũng như chuyển động dao
động lắc tải. Ngoài ra, trong thực tế, thiết
kế đo lường dao động lắc của hệ thống cần
trục thực, không phải là một nhiệm vụ dễ
dàng vì có một cơ chế cẩu trên cáp linh
động song song. Altafini và cộng sự [11]
trình bày một phương pháp sử dụng các
phép đo mô-men xoắn điện và vận tốc góc
của các việc điều khiển cho quan sát tải
động. Tuy nhiên, nó được sử dụng thay vì
hai cảm biến bổ sung để quan sát góc dao
động lắc bởi biết chiều dài của cáp.
Một số nghiên cứu cũng đã tập trung vào
các đề án kiểm soát với hệ thống thị giác là
khả thi hơn bởi vì các bộ cảm biến thị giác

đó không lắp đặt ở phía tải. Việc điều
khiển hồi tiếp gần đây bằng cách sử dụng
máy ảnh CCD cũng được thực hiện thành
công bởi Lee và cộng sự [12], Osumi và

cộng sự [13]. Những hạn chế của hệ thống
thị giác, trong số đó là chi phí cao và sự
bảo trì khó khăn [14].
Ngoài ra, một nghiên cứu điều khiển chống
lắc không dùng cảm biến góc dựa trên mô
hình toán học thực hiện bởi Wahuydi và
Mahmud [15], nhận dạng và điều khiển
giảm dao động cầu trục sử dụng card PCI
do Thuyên và Nam [16].
II. MÔ HÌNH TOÁN HỌC CỦA HỆ
THỐNG CẦN TRỤC
Mô hình hệ thống cần trục theo Mahmud
và Wahyudi[15] bao gồm: một mô hình
cho động cơ, dây đai, khối lượng cần trục
(m1) và tải (m2) như sau:
F

T

m1

x

Động cơ
DC

θ
l

y

xm

x

m2

0

Hình 1. Mô hình cần trục

1. Mô hình động cơ DC
Mô hình không gian trạng thái theo Stefan
Bruins [17] gồm ngõ vào và các ngõ ra của
mô hình được phân tích như sau:

(1)
u1  va (t )

T

 y  [x1 x2 x3 x4 x5 ]
trong đó, u1  va (t ) là điện áp động cơ (V);

x1  i(t ) là dòng điện (A); x2 

d
m (t )  m (t )
dt

là vận tốc góc (rad/s), x3  m (t ) là vị trí góc
(rad) của động cơ; x4 

d
l (t )  l (t ) là vận
dt

tốc góc (rad/s) và x5  l (t ) là vị trí góc (rad) của
tải.

2


Đại học Sư phạm Kỹ thuật Thành phố Hồ Chí Minh

trong đó,  puli là vận tốc góc của puli (rad/s),

Hệ phương trình của động cơ điện:
d

v
(
t
)

L
i (t )  Rmi (t )  K bm (t )
a
m


dt

(2)
 J d  (t )  b  (t )  T  K i (t )
m m
l
m
 m dt m
Khi đó, tại đầu trục động cơ có gắn thêm
bánh răng với mômen Tl như sau:
d
J l l (t )  bll (t )  Tl
dt

Tpuli là mômen xoắn (Nm), rpuli là bán kính (m) và
v puli là vận tốc của puli (rad/s); F là lực kéo (N) và

vcantruc là vận tốc của cần trục (m1) (m/s).

Bây giờ công thức (7) có thể được viết lại
như sau
F

(3)

trong đó, Tl là mômen xoắn của bánh răng và

Eff puli hiệu suất của puli.

Mômen xoắn của bánh răng có thể viết lại

như
J d
Tl  l l
(12)

d
Rm
Kb
1
 i(t )   i(t )  m (t )  va (t )
dt
L
L
L
m
m
m

d
Km
bm  b
K
b
b
m (t )  s  m (t )  l (t )  l (t ) (5)
 m (t )  i(t ) 
Jm
Jm
Jm
Jm

Jm
 dt
d
K
b b
b
b
 m (t )  m (t )  s  m (t )  m l (t )  l (t )
Jl
Jl
Jl
Jl
 dt

dt

trong đó, bl là hằng số lực ma sát nhớt
(Nm/(rad/sec)) nhỏ xem như bỏ qua.

Điều này dẫn đến kết quả như sau:
J l d l

Một mô hình không gian trạng thái có thể
được tạo ra như sau:
K
 b
Lm


0

(bm  b)
K
 s
Jm
Jm
1

0

b
Jl

Ks
Jl

0

0


0
0 
 1
  x1    
L
K

b
x   m 

s
Jm
J m   2   0 
x   
u
0
0  3  0  1
  x4  
(b  b)
K
0 
 l
 s   x5  
Jl
Jl 
 0 

1
0 

(10)

Puli có hiệu suất đối với việc chuyển đổi
của công suất dẫn đến kết quả sau
(11)
Tpuli =Eff puliTl

Khi động cơ quay thì xuất hiện dao động
lệch tâm giữa trục động cơ và trục puli
m (t )  l (t )  * b  m (t )  l (t )  * Ks  Tl

(4)
Các phương trình này được sắp xếp lại để
theo dạng mô hình không gian trạng thái.


 Rm


  x   Lm
1
   Km
  x2  
  x    J m
 3   0
  x4  
  x   0
 5  



 0

 1 0 0
 
 0 1 0
 y  0 0 1
 
 0 0 0
 0 0 0


Tpuli
rpuli

Eff puli

F

dt

(13)

rpuli

Khi đó hàm này được chuyển đổi sang
miền Laplace (miền s) như sau
F

(6)

l



Eff puli J l s
rpuli

hay

F/s

l



Eff puli J l
rpuli

(14)

4. Mô hình tải
Áp dụng phương trình Lagrange được phát
triển từ phép lấy đạo hàm động năng và thế
năng, ta có:

0 0   x1  0
0 0   x2  0
0 0   x3   0 u1
   
1 0   x4  0 
0 1   x5  0 


d 2x
d 2
(
m

m
)


m
l
F
2
2
 1
dt 2
dt 2


2
2
m  d x  l d    m g  0

2
2
2

dt 2 
  dt

2. Mô hình của dây đai
Sự dao động rung của dây đai sẽ bị bỏ qua
bởi vì sự dao động rung của động cơ là ảnh
hưởng trội hơn.

dx
dt


dvcantruc
d 2
(
m

m
)

m
l
F
2
2
 1
dt
dt 2


2
m  dvcantruc  l d    m g  0

2
 2  dt
dt 2 

(15)

Thay thế bởi vcantruc 

3. Mô hình của cần trục

Từ công thức cho sự tịnh tiến của lực quay
tròn sang dịch chuyển được sử dụng
Tpuli puli  Fvcantruc
(7)
Vận tốc của cần trục tương đương vận tốc
của puli
(8)
vcantruc  v puli
Ngoài ra,
v puli   puli rpuli
(9)

(16)

Thực hiện chuyển đổi công thức (16) sang
miền Laplace, ta có
(m1  m2 )vcantruc s  m2 .l. .s 2  F
(17)

2
m2 vcantruc s  l s  m2 g  0



3




Đại học Sư phạm Kỹ thuật Thành phố Hồ Chí Minh

Từ hệ phương trình (17), ta có

s
vcantruc



Sơ đồ mô phỏng điều khiển chống lắc
không sử dụng bộ điều khiển dòng trình
bày như hình 4 sau:

(18)

ls 2  g

Hàm chuyển đổi của tốc độ tải và hàm
chuyển đổi của góc tải
 vcantruc
ls 2  g

 F
 m1ls 2  g (m1  m2 )  s


1
 
2
F
m1ls  g (m1  m2 )



Thay x 

(19)

vcantruc
vào công thức (18), ta có
s

hàm chuyển đổi của vị trí tải và hàm
chuyển đổi của góc tải như sau:
 xcantruc
ls 2  g

 ( F / s)
 m1ls 2  g (m1  m2 )  s


s
  
 ( F / s ) m ls 2  g (m  m )

1
1
2

(20a)
(20b)
Hình 4. Sơ đồ khối điều khiển chống lắc không

Mô hình toán học của hệ thống cần trục
được mô tả như hình 2 sau:

Mô hình
động cơ

va

Mô hình
cần trục

ωl

(6)

Mô hình
vị trí
(20a)

sử dụng bộ điều khiển dòng

Đối với mô hình điều khiển trên không có
khả năng kiểm soát được dòng điện làm
việc động cơ. Khi có quá tải, dòng điện
khởi động tăng quá mức cho phép có thể
gây nguy hại đến động cơ DC. Do đó, điều
khiển chống lắc có sử dụng bộ điều khiển
dòng trình bày như hình 5 sau:

x

F/s

(14)
Mô hình
góc tải
(20b)

θ

Hình 2. Sơ đồ khối mô hình hệ thống cần trục

III. PHƢƠNG PHÁP ĐIỀU KHIỂN CÓ
DÙNG CẢM BIẾN GÓC
Hệ thống cần trục có nhiệm vụ vận chuyển
tải đến vị trí mong muốn mà đảm bảo tải
không lắc và một cách nhanh nhất có thể
theo Wahyudi và cộng sự [18]. Do đó,
trong hệ thống sẽ sử dụng cảm biến vị trí
và cảm biến góc. Đặt tín hiệu điều khiển
vào thì hệ thống diễn ra như Hình 3 sau:
x

xm

m1

θ=0

F

m1

l

l

m2

m2

θ

F F

m1

l
θ
m2

Hình 5. Sơ đồ khối điều khiển chống lắc không
sử dụng bộ điều khiển dòng

Hình 3. Giải thuật điều khiển trong hệ thống
4


Đại học Sư phạm Kỹ thuật Thành phố Hồ Chí Minh

Bảng 1. Thông số các bộ điều khiển
Bộ điều khiển
Góc
Dòng điện
25
0.875
0
0.005
2
0

Vị trí
20
0.0005
3

KP
KI
KD

Current sensor vs. Current sensorless at payload 3kg
1.5
Sensorless
Sensor
Position(m)

Hệ số

Kết quả mô phỏng như sau:

Bảng 2. Thông số mô phỏng

0.5

0

0

2

4

6

8

10

Time(s)

Hình 7. So sánh đáp ứng về vị trí
Current sensor vs. Current sensorless at payload 3kg
10
Sensorless
Sensor

5
Angel(degree)

R
L
Kb
Km
Jm
bm
Jl
bl
Ks
b
Eff
rp
m1
m2
l
g

Thông số của hệ thống
1.8 Ω
Điện trở động cơ
0.005 H
Điện cảm động cơ
0.306 V.s/rad Hệ số sức điện động
0.306 Nm/A Hệ số mômen xoắn
1e-4 kg.m/s2 Mômen quán tính môtơ
1.41e-4
Hệ số ma sát nhớt môtơ
2
1e-3 kg.m/s
Mômen quán tính tải

1.41e-3
Hệ số ma sát nhớt tải
90
Hằng số nhúng nhảy
1.41e-2
Hệ số ma sát nhớt nhúng
0.98
Hiệu suất puli
0.015 m
Bán kính puli
1kg
Khối lượng xe
3 kg
Khối lượng tải
0.88m
Độ dài cáp
9.81 m/s2
Gia tốc trọng trường

1

0
-5
-10
-15
-20

0

2

4

6

8

10

Time(s)

Hình 8. So sánh đáp ứng về góc tải
Current sensor vs. Current sensorless at payload 3kg
10

Tuy nhiên, việc thu thập dữ liệu cảm biến
dòng sẽ có nhiễu của cảm biến ảnh hưởng
đến kết quả điều khiển. Do đó, tín hiệu từ
cảm biến dòng sẽ được đưa qua bộ lọc
Kalman để xử lý như trình Hình 6.

Sensorless
Sensor

Current(A)

8
6
4
2

0

iKalman vs. i
6

-2

i
iKalman

5

0

2

4

6

8

10

Time(s)
4

Hình 9. So sánh đáp ứng về dòng điện

Current(A)

3

IV. PHƢƠNG PHÁP ĐIỀU KHIỂN
KHÔNG CÓ DÙNG CẢM BIẾN GÓC
Theo Mahmud I.S. và Wahyudi[15], từ hệ
phương trình (18), mối tương quan giữa vị
trí và góc tải có thể ước lượng như sau:

2
1
0
-1
-2

0

1

2

3

4

5
Time(s)

6

7

8

9

10

ˆ 

Hình 6. Kết quả mô phỏng khi bộ lọc Kalman
dùng lọc tín hiệu dòng điện

s 2
xcantruc
ls 2  g

(21)

Góc dao động và vị trí có mối quan hệ với
nhau thông qua công thức (21). Góc dao
động phát sinh chủ yếu trong quá trình
chuyển tải, mỗi hoạt động tăng tốc hay
giảm tốc đều ảnh hưởng tới góc dao động
này. Do đó, cảm biến mềm được xây dựng
bằng mạng nơron lan truyền thẳng với các
tập thông số vào là giá trị vị trí hiện tại và
trước đó. Sơ đồ huấn luyện mạng nơron
trình bày như Hình 10. Dữ liệu ngõ vào

Từ kết quả mô phỏng được trình bày trong
Hình 7 đến Hình 9 cho thấy rằng cả hai
phương pháp đều cho kết quả điều khiển
tốt cả vị trí lẫn và góc dao động. Nhưng
phương pháp có bộ điều khiển dòng mới
điều chỉnh được dòng điện khởi động
không quá lớn (cỡ 2-3 lần dòng định mức)
và dòng điện luôn ổn định dòng định mức.

5


Đại học Sư phạm Kỹ thuật Thành phố Hồ Chí Minh

dùng huấn luyện mạng nơron thể hiện bản
chất của vị trí và vận tốc xe trong lúc
chuyển tải, mạng nơron sẽ ước tính được
góc dao động tương ứng tại thời điểm đó
chính là dữ liệu ngõ ra.

control sensorless 3 vs. control sensor at payload 3kg
1.5

Position(m)

Sensor
Sensorless3
1

0.5

0

0

1

2

3

4

5
Time(s)

6

7

8

9

10

Hình 12. So sánh đáp ứng về vị trí
control sensorless 3 vs. control sensor at payload 3kg
10
Sensor

Sensorless3

Angel(degree)

5
0
-5
-10

Hình 10. Sơ đồ huấn luyện mạng nơron

-15

Điều khiển chống lắc không sử dụng cảm
biến góc-dạng cảm biến mềm như Hình 11.
Từ kết quả mô phỏng được trình bày trong
Hình 12 đến Hình 14 thấy rằng phương
pháp điều khiển chống lắc không dùng cảm
biến góc cho kết quả điều khiển tốt cả vị trí
lẫn và góc dao động tương tự như rằng
phương pháp điều khiển chống lắc dùng
cảm biến góc.

estimate

2

3

4

5
Time(s)

6

7

8

9

10

control sensorless 3 vs. control sensor at payload 3kg
5
Sensor
Sensorless3

Current(A)

4
3
2
1
0
-1

0

1

2

3

4

5
Time(s)

6

7

8

9

10

Hình 14. So sánh đáp ứng về dòng điện

In1

V. THỰC NGHIỆM TRÊN MÔ HÌNH
CẦN TRỤC THỰC
Mô hình cần trục thực nghiệm sử dụng để
thử nghiệm có cấu trúc như Hình 15 bao
gồm: một xe dịch chuyển (1), tải trọng (2),

thanh cáp (3), một động cơ DC (4), một
encoder đo vị trí (5) và một encoder đo góc
dao động (6), bo mạch điều khiển và giao
tiếp(7).

error covariance In2

Current

Kalman filter
-K-

voltage

PID
Current Control er

1

Hình 13. So sánh đáp ứng về góc tải

Band-Limited
White Noise

Gain

0

position_x

Voltage limit

PID
Step

Position Control er

Saturation
Angle load

Band-Limited
White Noise2

180/pi
R2D
Scope

Subsystem

Neural Network3
Integer Delay
y{1} x{1}

-1
Z

t
Clock To Workspace3

Hình 11. Sơ đồ khối điều khiển chống lắc

không sử dụng cảm biến góc

Hình 15. Mô hình cần trục thực nghiệm
6


Đại học Sư phạm Kỹ thuật Thành phố Hồ Chí Minh
Using control current
3
control current i
Control current iKalman

2.5

Current(A)

2
1.5
1
0.5
0
-0.5

Hình 16. Sơ đồ nguyên lý mô hình cần trục

2

4

6

8

10

Time(s)

Hình 19. So sánh đáp ứng về dòng điện

Mô hình sử dụng bo DSP TMS320F28335,
sử dụng các phần mềm Matlab & Simulink
và CCS v3.1 để thiết lập giao diện điều
khiển. Bài báo này trình bày kết quả các
phương pháp điều khiển chống lắc với tải
5kg.

2. Kết quả điều khiển chống lắc không
có sử dụng cảm biến góc:
2.1. Điều khiển chống lắc không có sử
dụng cảm biến góc 1
Kết quả thực nghiệm như sau:
Using sensor vs. sensorless1

1. Kết quả điều khiển chống lắc có sử
dụng cảm biến góc:

100
sensor
sensorless1

80

Position(cm)

Trong phương pháp này sử dụng bộ điều
khiển dòng đồng thời kết hợp với bộ lọc
Kalman để lọc tín hiệu dòng điện thu thập
từ cảm biến và kết quả như Hình 17 đến
Hình 19.

60

40

20

0

Từ kết quả này, mô hình điều khiển có sử
dụng bộ lọc Kalman cho kết quả tốt hơn
với biên độ góc tải trọng nhỏ hơn và mau
tắt dần.

0

2

4

6

8

10

Time(s)

Hình 20. So sánh đáp ứng về vị trí
Using sensor vs. sensorless1
4
sensor
sensorless1

3

Kết quả thực nghiệm như sau:
Angle(degree)

2

Using control current
100
control current i
Control current iKalman

80

0

1

0
-1

Position(cm)

-2
60

-3
-4

40

0

6

8

10

Hình 21. So sánh đáp ứng về góc tải
0

2

4

6

8

Using sensor vs. sensorless1

10

2.5

Time(s)

1.5

Current(A)

Using control current
4
control current i
Control current iKalman

3

sensor
sensorless1

2

Hình 17. So sánh đáp ứng về vị trí

Angle(degree)

4
Time(s)

20

0

2

1

2

0.5

1

0

0
-0.5

-1

0

2

4

6

8

10

Time(s)

-2

Hình 22. So sánh đáp ứng về dòng điện

-3
-4

0

2

4

6

8

Tuy nhiên, khi đến vị trí xác lập thì góc tải
trọng vẫn còn dao động và từ từ tắt dần.

10

Time(s)

Hình 18. So sánh đáp ứng về góc tải
7


Đại học Sư phạm Kỹ thuật Thành phố Hồ Chí Minh

Từ kết quả trên, ta nhận thấy đáp ứng vị trí
nhanh hơn một ít và làm cho góc tải dao
động lớn hơn bởi vì lúc này góc tải ước
lượng tác động vào bộ điều khiển dòng
điện để điều khiển xe chạy chậm lại và góc
tải dao động lắc giảm và tắt ngay tại vị trí
xác lập.

2.2. Điều khiển chống lắc không có sử
dụng cảm biến góc 2
Kết quả trình bày như sau:
Using sensor vs. sensorless3
100
sensor
sensorless3

Position(cm)

80

60

Như vậy, phương pháp điều khiển chống
lắc không có dùng cảm biến góc 3 cho kết
quả tốt hơn phương pháp điều khiển chống
lắc không có dùng cảm biến góc 1.

40

20

0

0

2

4

6

8

10

Tóm lại, phương pháp điều khiển chống
lắc không có dùng cảm biến góc 3 cho hiệu
quả tương tự như phương pháp điều khiển
chống lắc có dùng cảm biến góc.

Time(s)

Hình 23. So sánh đáp ứng về vị trí
Using sensor vs. sensorless3
4
sensor
sensorless3

Angle(degree)

2

VI. KẾT LUẬN

0

Bài báo này đã xác định được mô hình toán
học của hệ thống cần trục. Các kết quả mô
phỏng dựa trên mô hình toán học của hệ
thống này cho thấy phương pháp điều
khiển chống lắc không có dùng cảm biến
góc tương tự như phương pháp phương
pháp điều khiển chống lắc có dùng cảm
biến góc.

-2

-4

-6

0

2

4

6

8

10

Time(s)

Hình 24. So sánh đáp ứng về góc tải
Using sensor vs. sensorless3
2.5
sensor
sensorless3

Current(A)

2

Kết quả thực nghiệm trên mô hình thí
nghiệm thực đã chứng minh rằng các
nghiên cứu lý thuyết đưa ra rắt hợp lý. Do
đó, phương pháp điều khiển chống lắc hệ
thống cần trục không có dùng cảm biến
góc là hoàn toàn có thể thực hiện được
trong thực tế.

1.5
1
0.5
0
-0.5

0

1

2

3

4

5
Time(s)

6

7

8

9

10

Hình 25. So sánh đáp ứng về dòng điện

TÀI LIỆU THAM KHẢO
1.

2.

3.
4.

Singhose, W.E., Porter, L.J. & Seering, W.P. , Input shaped control of a planar
gantry crane with hoisting. Proceedings of the American Control Conference, 1997,
pp. 97-100.
Park, B.J., Hong, K.S. & Huh, C.D., Time-efficient input shaping control of
container crane systems. Proceedings of IEEE International Conference on Control
Application, 2000, pp. 80-85.
Gupta, S.a.B., P. and Simplified open loop anti-sway technique. Proceedings of the
IEEE India Annual Conference (INDICON), 2004, pp.225-228.
Manson, G.A., Time-optimal control of and overhead crane model. Optimal Control
Applications & Methods, 1982. Vol. 3(No.2), pp. 115-120.

8


Đại học Sư phạm Kỹ thuật Thành phố Hồ Chí Minh

5.
6.
7.
8.

9.
10.

11.

12.

13.

14.

15.

16.
17.
18.

Auernig, J.W.T., H. (). Time optimal control of overhead cranes with hoisting of the
load. Automatica, 1987. Vol. 23, pp. 437-447.
Omar, H.M., Control of gantry and tower cranes. 2003(PhD Dissertation, Virginia
Polytechnic Institute and State University,Blacksburg, Virginia).
Nalley, M.J.T., M.B., Control of overhead cranes using a fuzzy logic controller.
Journal of Intelligent Fuzzy System, 2000. Vol.8, pp. 1–18.
Lee, H.H.C., S.K., A new fuzzy-logic anti-swing control for industrial threedimensional overhead cranes. Proceedings of IEEE International Conference on
Robotics & Automation, 2001, pp. 56–61.
Liu, D., Yi, J. and Zhoa, D., Adaptive sliding mode fuzzy control for two-dimensional
overhead crane. Mechatronics, 2005, pp. 505–522.
Wahyudi and Jalani, J., Design and implementation of fuzzy logic controller for an
intelligent gantry crane system. Proceedings of The 2nd International Conference on

Mechatronics, 2005, pp. 345-351.
Altafini, C., Frezza, R. & Galic, J. (). . Observing the load dynamic of an overhead
crane with minimal sensor equipment. Proceedings of the 2000 IEEE International
Conference on Robotics & Automation, San Francisco, 2000.
Lee, J.J., Nam, G.G., Lee, B.K. & Lee, J.M., Measurement of 3D spreader position
for automatic landing system. Proceedings of The 30th Annual Conference of IEEE
Industrial Electronics Society, 2004.
Osumi, H., Miura, A. & Eiraku, S., Positioning of wire suspension system using CCD
cameras. Proceedings of IEEE International Conference on Intelligent Robots and
Systems (IROS), 2005.
Kim, Y.S., Yoshihara, H., Fujioka, N., Kasahara, H., Shim. H. & Sul, S.K., A new
vision-sensorless anti-sway control system for container cranes. Industry
Applications Conference, 2003. Vol.1, pp.262- 269.
Wahyudi*, M.I.S.a., Sensorless Antiswing control for Automatic Gantry Crane
System. International Journal of Applied Engineering Research, 2007. Vol. 2, No. 1,
pp. 147-161.
Ng. Văn Thuyên, Đ.V.P.N., Identification and swing reduced Crane control using
Artificial Neural netwwork. 2011.
Bruins, S., Comparison of Different Control Algorithms for a Gantry Crane System.
Intelligent Control and Automation, 2010, pp. 68-81.
Wahyudi, J.J., Riza Muhida and Momoh Jimoh Emiyoka Salam, Control Strategy for
Automatic Gantry Crane Systems: A Practical and Intelligent Approach.
International Journal of Advanced Robotic Systems, 2007, pp. 447-456.

9