Thiết kế điều khiển mờ cho hệ nâng từ dựa trên mô hình mờ Tagaki-Sugeno

hi u
khoả 0.1 â và độ sai l ch v trí gầ
bằng 0.

ạp chí Nghiên cứu KH&CN quân sự, Số 68, 8 - 2020

25


Kỹ thuật điều khiển & Điện tử

Hình 4. Kết quả mô phỏng khi giá trị đặt biến đổi hình sin.

Hình 5. Kết quả thực nghiệm khi giá trị đặt là đáp ứng bước nhảy.

Hình 6. Kết quả thực nghiệm khi giá trị đặt biến đổi hình sin.
ì 4 là đáp ứ đầu ra khi tín hi đặ
đổi hình sin. Ở dạng tín hi đặt này h
thố c
c o đáp ứng tốt, tín hi u ra bám theo giá tr đặt cả về b ê độ và tần số với sai

26

N. T. V. Hương, V. T. T. Nga, “ hi t k điều khiển mờ … mô hình mờ agaki-Sugeno.”


Nghiên cứu khoa học công nghệ

l c k ô đá kể. Các hình 5 và 6 là kết quả chạy thực nghi m trên mô hình vật lý
ứng vớ
r ờng hợp đã mô p ỏng. Ở kết quả thực nghi m, do ả

ởng của
phần cứ
ê đáp ứng của tín hi u ra chậm
so với mô phỏng (khoảng 1 giây). Tuy
nhiên, sai l c ĩ
ro cả
r ờng hợp đề k ô đá kể.
Từ các kết quả mô phỏng và thực nghi m ta thấy rằng, bộ đ ều khiể đ ợc đề xuấ đảm
bảo tính ổ đ nh của h thống với các loại tín hi k ác
(k ô đổi, nhảy bậc, và
đổi theo thời gian). Thờ
đáp ứng của h thố k á
và độ sai l ch củ đáp
ứ đầu ra so với giá tr đặ là k ô đá kể.
vậy, bộ đ ều khiể đã rì bà oà
toàn khả
k cà đặt trong thực tế.
Bà báo đã rì bà mộ bộ đ ề k ể mờ dự rê mô ì mờ
k -Sugeno (TS)
để ữ ổ đ
c o
ố
â
ừ. Đầ ê mô ì p
ế củ
ố đ ợc xâ
dự dự rê các mố q
về c và đ
ro
ố . S đó mô ì

ế í
cục bộ c o các đ ểm làm v c xác đ
đ ợc xâ dự dự rê mô ì mờ S. Các bộ
đ ề k ể p ả ồ rạ
á cục bộ đ ợc ế kế c o các mô ì
ế í cục bộ
à bằ các
ả p
rì L p ov củ
ế í đó. Mô ì c
bộ
đ ề k ể oà cục s đó đ ợc xấp xỉ dự vào kỹ
ậ mờ. í k ả
củ
ậ oá
đ ợc k ểm c ứ
ô q mô p ỏ và cà đặ ực
m. Các kế q ả mô p ỏ và
ực
mc ứ
ỏ rằ
bộ đ ề k ể đề x ấ c o đáp ứ
ố vớ các loạ í
đặ k ác
.
A
[1]. P. Samanta, H.
r
“Magnetic bearing configurations: Theoretical and
experimental studies ” IEEE r s c o s o M e cs vol. 44, no. 2, pp. 292–300,

(2008).
[2]. M. Tsuda, K. Tamashiro, S. Sasaki, T. Yagai, T. Hamajima, T. Yamada, et al.,
“Vibration transmission characteristics against vibration in magnetic levitation type
HTS seismic/vibration isolation device ” IEEE
r s c o s o
Appl ed
Superconductivity, vol. 19, no. 3, pp. 2249–2252, (2009).
[3]. F. L
. S e L. e
P. S e “Hybrid controller with recurrent neural
network for magnetic levitation system ” IEEE r s c o s o M e cs vol. 41,
no. 7, pp. 2260–2269, (2005).
[4]. K. R l B. W rber er .
ssb mer S. B r er J. W. Kol r “Robust anglesensorless control of a PMSM bearingless pump ” IEEE r sactions on Industrial
Electronics, vol. 56, no. 6, (2009).
[5]. M. Komor
. Y m e “Magnetically levitated micro PM motors by two types of
active magnetic bearings ” IEEE ASME r s c o s o Mec ro cs vol. 6, no. 1,
pp. 43–49, (2001).
[6]. L. Y
“Development and application of MagLev transportation system ” IEEE
Transactions on Applied Superconductivity, vol. 18, no. 2, pp. 92–99, (2008).
[7]. . O j
. r K. Ame M. S k “Three-dimensional motion of a small object by
using a new magnetic levitation system having four I-shaped electromagnets ” IEEE
Transactions on Magnetics, vol. 44, no. 11, pp. 4159–4162, (2008).
[8]. .
D. K m “Magnetic levitation: Maglev technology and applications ”
London: Springer-verlag, (2016).
[9]. G. Sc we zer E. M sle “Magnetic bearings: Theory, design and application to

rotating machinery ” e delber : Spr er-Verlag, (2009).

ạp chí Nghiên cứu KH&CN quân sự, Số 68, 8 - 2020

27


Kỹ thuật điều khiển & Điện tử

[10]. Q. C e Y.
J. L I. M reels “Decentralized PID control design for magnetic
levitation systems using extremum seeking ” IEEE Access vol. 6, pp. 3059-3067,
(2018).
[11]. A. E.
jj j M. O l ds e “Modeling and Nonlinear Control of Magnetic
Levitation Systems ” IEEE r s c o s o I d s r l Elec ro cs vol. 48, no. 4, pp.
831-838, (2001).
[12]. . Boo s 1 C. P kdeboo “Adaptive Fast Terminal Sliding Mode Control of
Magnetic Levitation System” Br z l
Soc e for A om cs–SBA, Springer,
(2016).
[13]. R. J. W J. . Y o J. D. Lee “Back stepping Fuzzy-Neural-Network Control
Design for Hybrid Maglev Transportation System ” IEEE r s c o s o e r l
networks and learning systems, (2016).
[14]. A. . r
S. S z k
. S k mo o “Nonlinear optimal control design considering
a class of system constraints with validation on a magnetic levitation system ” IEEE
Journal, (2016).
[15]. J. J. Hernandez-Casan, M. A. Marquez-Veraa, B. D. Balderrama -Hernandez,

“Characterization and adaptive fuzzy model reference control for a magnetic
levitation system ” Sc e ce D rec (2016).
[16]. P. A. Q. Ass s R. K. . G lv o “Sliding Mode Predictive Control of a Magnetic
Levitation System Employing Multi-Parametric Programming ” IEEE L
Amer c
Transactions, (2017).
[17]. M. Gholami, M. A. Shoorehdeli, Z. A. S. Dashti and M. Teshnehlab, "Design of fuzzy
parallel distributed compensation controller for magnetic levitation system," 13th
Iranian Conference on Fuzzy Systems (IFSC), Qazvin, pp. 1-5, (2013).
ABSTRACT
FUZZY LOGIC CONTROL FOR MAGNETIC LEVITATION SYSTEM
BASED ON TAGAKI-SUGENO FUZZY MODEL
In this paper, the fuzzy logic control method for magnetic levitation system with
laboratory size is presented. Firstly, the mathematical model of the system is built
from physical relationships and experimental setup. From this model, fuzzy logic
control technique based on Takagi-Sugeno fuzzy model is built to ensure the
stability of the system. The controller has a simple structure so it is quite convenient
for installation in real systems. The simulation and experimental results show that
the system responds well to the step and time varying reference signals.
: Magnetic levitation system; Fuzzy logic control; Nonlinear system.

Nhận bài ngày 17 tháng 3 năm 2020
Hoàn thiện ngày 12 tháng 4 năm 2020
Chấp nhận đăng ngày 03 tháng 8 năm 2020

Địa chỉ: 1 r ờ C o đẳ Công
p á
2
r ờ Đạ ọc Bác k o à ộ .
*

Email:

28

ê ;

N. T. V. Hương, V. T. T. Nga, “ hi t k điều khiển mờ … mô hình mờ agaki-Sugeno.”