Nghiên cứu điều khiển con lắc ngược quay

Hiểu được nguyên lý cân bằng của hệ thống Nghiên cứu thiết kế giải thuật điều khiển mờ cho hệ con lắc ngược quay dựa vào mô hình toán của nó.. Khảo sát chi tiết các thành phần cấu tạo nê

KHÓA LUẬN TỐT NGHIỆP

PHIẾU GIAO ĐỀ TÀI KHÓA LUẬN TỐT NGHIỆP

1 Họ và tên sinh viên được giao đề tài

Hoàng Trọng Tư, MSSV:14069601

2 Tên đề tài

NGHIÊN CỨU ĐIỀU KHIỂN CON LẮC NGƯỢC QUAY

3 Nội dung

Nội đung đề tài gồm các chương sau:

Chương 1 Giới thiệu

Nội đung chương này sẽ giới thiệu sơ lược về các phương pháp điều khiển hiện đại của hệ thống con lắc ngược quay, tổng quan về các câng trinh nghiên cứu và mục tiêu của luận văn Chương 1 cũng đề cập đến phương pháp nghiên cứu của luận vẫn Cuối chương này trình bày sơ lược nộỉ dung của luận văn

Chương 2 Cơ sở lý thuyết các phương pháp điểu khiển

Trình bày khái quát phương phảp điều khỉền được sử đụng trong luận văn

là phương pháp điều khiển mờ Chương 2 là nền tảng cơ sở lý thuyết để xây đựng thuật toán điều khiển cho hệ con lắc ngược quay

Chương 3 Nghiên cứu thuật toán điều khiển hệ thống con lắc ngược quay

Chương này nghiên cứu mô hình toán học của con lắc ngược quay Xây đụng mô hỉnh mô phòng hệ con lắc ngược quay,giải thuật điều khiển swing-up

và giải thuật điều khiển cân bằng, ứng dụng mô phỏng trên Simulink của Matlab

để kiểm tra các giải thuật điều khiển

Chương 4 Thiết kế và thi công mô hình con lắc ngược quay

Chương này trình bày thiết kế phần cứng mô hỉnh con lắc ngược quay,cách nhúng giải thuật điều khiển từ Matlab xuống vỉ điều khiển điều khiển

mô hlnh con lắc ngược quay, chạy thử nghỉận mô hình và truyền sổ liệu lẽn máy

để vẽ đồ thị

Chương 5 Kết luận và đánh giá

Chương này trình bày về những kểt quả đạt được trong luận vãn,ưu điểm

và nhục điểm của giãi thuật điều khiển, những đổng góp và đề xuất hướng phát triển tiếp theo để hoàn thiện và mở rộng của luận văn cơ sở lý thuyết

4 Kết quả

Nghiên cứu xây dựng mô hình toán học hệ con lắc ngược quay có xét đến động lực học của động cơ

Hiểu được nguyên lý cân bằng của hệ thống

Nghiên cứu thiết kế giải thuật điều khiển mờ cho hệ con lắc ngược quay

dựa vào mô hình toán của nó

Thiết kế phần cứng mô hình và thực nghiệm kiểm chứng

Sinh viên

TƯ HOÀNG TRỌNG TƯ

NHẬN XÉT CỦA GIẢNG VIÊN HƯỚNG DẪN

-

-

-

-

-

-

-

-

-

-

-

-

-

-

-

-

-

-

-

-

-

-

-

-

-

-

-

MỤC LỤC

MỤC LỤC v

DANH MỤC CÁC BẢNG vii

DANH MỤC CÁC HÌNH viii

CHƯƠNG I PHƯƠNG PHÁP ĐIỀU KHIỂN 1

1.1 Tổng quan về lĩnh vực nghiên cứu 1

1.2 Các nghiên cứu trong và ngoài nước đã công bố 1

1.3 Mục tiêu và đối tượng nghiên cứu 2

1.4 Nhiệm vụ của đề tài 2

CHƯƠNG 2 CƠ SỞ LÝ THUYẾT 2

2.1 Bộ điều khiển mờ cơ bản 3

2.1.1 Mờ hoá 4

2.1.2 Sử dụng luật hợp thành 5

2.1.3 Sử dụng các toán tử mờ - khối luật mờ 5

2.1.4 Giải mờ 6

2.2 Nguyên tắc thiết kế bộ điều khiển mờ 8

2.2.1 Định nghĩa các biến vào/ra 9

2.2.2 Các định tập mờ 9

2.2.3 Xây dựng các luật điều khiển 10

2.2.4 Chọn thiết bị hợp thành 10

2.2.5 Chọn nguyên lý giải mờ 10

2.2.6 Tối ưu 11

2.3 Hướng dẫn về Matlab/Simulink,CCSv3.3 11

2.4 Lập trình TMS320F28335 trên Simulink 17

CHƯƠNG 3 MÔ HÌNH CON LẮC NGƯỢC QUAY 23

3.1 Mô tả 23

3.2 Mô hình động 23

3.3 Chọn các biến yào-ra 25

3.4 Chuẩn hóa tập cơ sở của các biến vào-ra 26

3.5 Chọn tập mờ cho các biến vào 26

3.6 Chọn tập mờ cho biến ra 28

3.7 Xây dựng tập luật mờ 29

3.8 Mô phỏng bằng matlab 31

3.9 Giải thuật nhúng 32

3.10 Giải thích chương trình 33

CHƯƠNG 4 THIẾT KẾ PHẦN CỨNG 42

4.1 Phần cứng 42

4.1.1 Board mạch chính: 42

4.1.2 Mạch công suất: 57

4.1.3 Mạch nguồn 24V/5A- 5V/1A 60

4.1.4 Thiết bị đo vị trí và vận tốc 61

4.2 Mô hình hoàn chỉnh 63

CHƯƠNG 5 KẾT LUẬN Và HƯỚNG PHÁT TRIỂN ĐỀ TÀI 63

5.1 Kết quả đạt được 63

5.2 Hạn chế 64

5.3 Hướng phát triển của đề tài 64

DANH MỤC CÁC BẢNG

Bảng 3.1 Thông số phương trình 25

Bảng 5.1 Phân chia chức năng chân trên thanh ghi GPAMUX1 51

Bảng 5.2 Phân chia chức năng chân trên thanh ghi GPAMUX2 51

Bảng 5.3 Phân chia chức năng chân trên thanh ghi GPBMUX1 52

Bảng 5.4 Phân chia chức năng chân trên thanh ghi GPBMUX2 53

Bảng 5.5 Phân chia chức năng trên thanh ghi GPCMUX1 và GPCMUX2 53

Bảng 5.6 Thanh ghi điều khiển GPIO 54

Bảng 5.7 Các thanh ghi dữ liệu 54

DANH MỤC CÁC HÌNH

Hình 2.1 Bộ điều khiến mờ cơ bản 3

Hình 2.2 Một bộ điều khiển mờ động 3

Hình 2.3 Hệ kín phản hồi âm và bộ điều khiến mờ 6

Hình 2.4 Bộ điều khiển mờ PID 8

Hình 2.5 Màn hình khởi động Matlab 12

Hình 2.6 Cửa sổ thư viện Matlab 13

Hình 2.7 Cửa sổ xây dựng mô hình 14

Hình 2.8 Sơ đồ mô hình 14

Hình 2.9 Kết nối các khối 15

Hình 2.10 Chạy mô phỏng 15

Hình 2.11 khối Scope 16

Hình 2.12 Cài đặt thời gian lấy mẫu 16

Hình 2.12 Cài đặt thời gian lấy mẫu 17

Hình 2.13 Biểu tượng phần mềm CCSV3.3 18

Hình 2.14 Cấu hình trên TMS320F28335 18

Hình 2.15 Kiểm tra kết nối giữa Matlab và CCS 19

Hình 2.16 Cửa sổ thư viện 20

Hình 2.17 Cửa sổ thư viện 21

Hình 2.17 Cửa sổ thư viện 21

Hình 2.18 Biểu tượng phần mềm Terminal 22

Hình 2.19 Giao diện phần mềm Terinal 22

Hình 3.1 Mô hình con lắc ngược quay 23

Hình 3.2 Thiết lập các biến vào - ra trên FIS Editor của MatLAB 26

Hình 3.3 Các tập mờ của alpha 27

Hình 3.4 Các tập mờ của alpha_dot 27

Hình 3.5 Các tập mờ của beta 28

Hình 3.6: Các tập mờ của beta_dot 28

Hình 3.7 Các tập mờ của tô 29

Hình 3.8 Fuzzy Logic 31

Hình 3.9: Đáp ứng của con lắc thứ nhất đối vói tín hiệu xung vuông 31

Hình 3.10 :Kết quả mô phỏng hệ điều khiển giữ can bằng con lắc quay 32

Hình 3.11 Chương trình nhúng 32

Hình 3.12 Cài đặt khối eQEP 33

Hình 3.13 Cài đặt xung trong khối eQEP 34

Hình 3.14 Cài đặt dữ liệu vào/ra cho khối eQEP 34

Hình 3.15 Tính toán đỗi xung sang góc(độ) 35

Hình 3.16 Tiền xử lý và hậu xử lý 35

Hình 3.17 Khối Khối MATLAB Function2 36

Hình 3.18 Chương trình cho phép điện áp ngõ 36

Hình 3.19 Khối DCX 37

Hình 3.19 Chương trình băm xung 37

Hình 3.20 Khối ePWM 38

Hình 3.21 Cài đặt sô xung điều chế 38

Hình 3.22 Chọn ePWMA 39

Hình 3.23 Khối DPIO DO 39

Hình 3.24 Chọn GPIO1 trong khối DPIO DO 40

Hình 3.25 Chuyển đổi dữ liệu sang mã ASCII 40

Hình 3.26 khối S-Funtion Builder 4 41

Hình 3.27 Cài dặt dữ liệu vào/ra cho khối S-Funtion Builder 4 41

Hình 3.28 Chương trình hiển thị lên Terminal 42

Hình 3.29 Buil chương trình xuống CCS 42

Hình 4.1 Sơ đồ chân của F28335 43

Hình 4.2 Kit DSP F28335 43

Hình 4.3 Sơ đồ ngoại vi của TMS320F28335 44

Hình 4.4 Sơ đồ khối F28335 45

Hình 4.5 Bộ xử lý trung tâm (CPU) 45

Hình 4.6 Cấu trúc bus ngoại F28335 46

Hình 4.7 Cấu trúc bộ nhớ truy cập trực tiếp 47

Hình 4.7 Tổ chức bộ nhớ 47

Hình 4.9 Sơ đồ tổng quát Kit DSP 48

Hình 4.10 Sơ đồ khối chân F28335 50

Hình 4.11 Sơ đồ khối ePWM 55

Hình 4.12 Pha đồng bộ ePWM 56

Hình 4.13 Chế độ đếm thời gian cơ bản 57

Bảng 4.8 Khối thanh ghi ADC 57

Hình 4.15 Nguyên lý hoạt động của mạch cầu H 59

Hình 4.16 Sơ đồ nguyên lý mạch công suất 59

Hình 4.14 Mạch cầu H 58

Hình 4.17 Sơ đồ nguyên lý mạch nguồn 60

Hình 4.18 encoder 61

Hình 4.19 sơ 2 kênh của encoder 62

Hình 4.20 Động cơ DC servo 62

Hình 4.21 Mô hình thực tế 63

Giới thiệu

Ngày nay, nền kinh tế của nước ta đang trên đà phát triển mạnh mẽ,đời sống của người dân ngày càng nâng cao.Nhu cầu sử dụng điện năng trong đời sống sinh hoạt cũng như trong các nghành công nghiệp,nông nghiệp và dịch vụ là tăng không ngừng Đây là cơ hội nhưng cũng là thách thức cho ngành điện với việc phát triển điện năng, phục vụ nhu cầu của xã hội Một yêu cầu thiết yếu đặt ra đó chính là việc cung cấp điện một cách liên tục cho những nơi đặc biệt, những công ty xí nghiệp lớn, bệnh viện …và

xa hơn nữa là cung cấp điện năng cho sinh hoạt khi lưới điện quốc gia bị xảy ra sự cố

Để thực hiện được việc này, yêu cầu đặt ra là phải có các trạm phát điện dự phòng cung cấp điện ngay khi lưới điện quốc gia bị mất.Trạm phát điện dự phòng đã ra đời từ rất lâu rồi và nó ngày càng khẳng định được vai trò cũng như tầm quan trọng trong việc phát triển xã hội, nâng cao đời sống nhân dân,….Vì vậy đòi hỏi yêu cầu đào tạo kỹ sư Điện tự động công nghiệp phải nắm vững kiến thức cơ bản của trạm phát điện dự phòng.Sau thời gian học tập tại trường,được sự chỉ bảo hướng dẫn nhiệt tình của thầy

cô giáo trong ngành Điện tự động công nghiệp trường Đại học Công nghiệp Thành Phố

Hồ Chí Minh,em đã kết thúc khoá học và đã tích luỹ được vốn kiến thức nhất định Được sự đồng ý của nhà trường và thầy cô giáo trong khoa em được giao đề tài tốt nghiệp: “Nghiên cứu điều khiển con lắc ngược quay”

Dựa và mô hình mô phỏng, tiến hành thiết kế và xây dựng mô hình thực ứng dựng vào hệ con lắc ngược

Khảo sát chi tiết các thành phần cấu tạo nên mô hình thực của hệ con lắc ngược

và thiết kế thi công mô hỉnh con lắc ngược quay.Xây dựng được mô hỉnh thực của hệ con lắc ngược có nhúng thuật toán điều khiển sử dụng công nghệ tính toán mềm,giải quyết được những trường hợp nhiễu hệ thống và thực hiện được giải thuật swing-up, giải thuật giữ cân bằng được hệ con lắc ngược ở bất kì vị trí nào

So sánh giữa kết quả lý thuyết và thực tiễn, ta tiến hành kiểm chúng lại vấn đề của công trình rồi xây dụng hướng phát triển của công trình hoàn thiện hơn.Đồng thời,

mở rộng phạm vi úng dụng của giải thuật điều khiển trên tất cả hệ thống thiếu cơ cấu truyền động

Nội dung luận văn này nhằm đi sâu vào nghiên cứu hệ con lắc ngược và tồng hợp các giải pháp điều khiển nó.Xây dựng mô hình mô phỏng hệ con lắc trên một số giải pháp đó bằng phần mềm MATLAB để nghiên cứu đặc tính về đặc tính làm việc, thời gian xác lập giải thuật đưa lên (swing- up) và giải thuật cân bằng hệ con lắc ngược

ờ vị trí hất kỉ Đồng thời,dựa vào kết quà thu thâp được qua quá trình mô phỏng của giải thuật điều khiển,ta tiến hành so sánh đánh giá ưu khuyết điển của các giải thuật mà nhóm đã sử dụng trong luận vãn từ đó cải thiện thêm phương pháp điều khiển mô hình con lắc ngược quay

Khảo sát giải thuật giữ cân bằng cho hệ con lắc ngược ờ vị trí cân bằng,điều khiển mờ trực tiếp

Xây dựng giải thuật swing-up cho hệ con lắc ngược,truyền cho con lắc một năng lượng đủ lớn cần thiết để làm cho con lắc ngược chuyển động đến vị trí mong muốn

Thực hiện mô phỏng hệ con lắc ngược bằng giải thuật vừa đề xuất ờ ừên với tín hiệu điều khiển và vị trí góc đặt khác nhau.Đồng thời thiết kế thi công mô hình thực của

hệ con lắc ngược vói thông số thích họp đã chọn được trong lúc mô phòng mô hình toán của hệ con lắc ngược

Khi đã chọn được thuật toán điều khiển tính toán mềm thích hợp và thi công xong mô hình thực của hệ con lắc ngược,ta tiến hành thiết kế và xây dựng giải thuật điều khiển hệ con lắc ngược có nhúng thuật toán điều khiển tính toán mềm để điều khiển

hệ con lắc ngược.Sau đó đem kết quả thu thập được từ việc ứng dựng thực tế kiểm chứng lại

CHƯƠNG I PHƯƠNG PHÁP ĐIỀU KHIỂN

1.1 Tổng quan về lĩnh vực nghiên cứu

Con lắc ngược quay là hệ thống có cơ cấu chấp hành bên dưới (under-actuated), tức là số lượng ngõ vào điều khiển ít hơn số lượng ngõ ra Hệ thống được mô tả bao gồm cánh tay (arm) và con lắc vật lý (pendulum) Cánh tay gắn với trục của động cơ, con lắc có thể dao động tự do quanh cánh tay.Con lắc ngược quay thường được sử dụng

để nghiên cứu điều khiển hệ phi tuyến và trong một số lĩnh vực khác, bởi vì nó đơn giản

để phân tích động học và thử nghiệm mặc dù nó có độ phi tuyến cao và động lực kép giữa hai thanh

1.2 Các nghiên cứu trong và ngoài nước đã công bố

Đến nay đã có rất nhiều nghiên cứu sử dụng các thuật toán khác nhau để điều khiển hệ thống con lắc ngược quay như điều khiển tuyến tính hóa, điều khiển phi tuyến,điều khiển thông minh, …

[1] Zhongmin W và các đồng nghiệp sử dụng bộ điều khiển PID với

phương pháp phi tuyến để điều khiển đưa con lắc từ vị trí cân bằng ổn định phía dưới lên vị trí cân bằng không ổn định mới phía trên (swing-up) với góc lệch khoảng 150 nhưng hệ thống con lắc ổn định sau thời gian khoảng 8,7s

[2] Sukontanakarn V và các công sự của ông đã sử dụng các giải thuật PD để

xác định vị trí và điều khiển mờ để giữ vị trí cân bằng cho hệ thống con lắc ngược quay

nhưng con lắc cân bằng chưa ổn định tuyệt đối do thiết kế bộ điều khiển và bàn đặt con lắc bị rung khi điều khiển

[3] Khalil Sultan đã nghiên cứu điều khiển con lắc đơn trên xe bằng phương pháp PID kết hợp với mô phỏng Matlab để mô phỏng và giữ con lắc ở vị trí cân bằng thẳng đứng với thời gian ổn định của con lắc khoảng 4.5s nhưng mới chỉ ở trong phòng thí nghiệm

[4] Khanesar M.A Sử dụng phương pháp điều khiển trượt phân cấp để điều khiển

ổn định cân bằng con lắc ngược nhưng việc xác định mặt trượt là rất khó và hệ thống cân bằng ổn định trong thời gian khoảng 25s

[5] William V và các đồng nghiệp điều khiển cân bằng hệ thống con lắc ngược bằng sử dụng mạng neural Ở đây đã huấn luyện điều khiển để hệ cân bằng ổn định thành công, tuy nhiên kết quả chưa được như mong muốn và thời gian ổn định chưa cao.khiển PID cho con lắc ngược quay nhưng tác giả đã nghiên cứu xét ở cấp độ mô men bỏ qua động học của động cơ

1.3 Mục tiêu và đối tượng nghiên cứu

Mục tiêu nghiên cứu

Tìm hiểu về hệ con lắc ngược quay và phương pháp cân bằng

Áp dụng phương pháp điều khiển mờ đẻ điều khiển cân bằng cho hệ con lắc ngược quay

Đối tượng nghiên cứu

Hệ con lắc ngược quay

Các giải thuật điều khiển mờ

1.4 Nhiệm vụ của đề tài

Xây dựng mô hình toán học cho hê con lắc ngược quay

Thiết kế bộ điều khiển mờ điều khiển cân bằng cho hệ

Mô phỏng trên phần mềm Matlab/simulink

CHƯƠNG 2

CƠ SỞ LÝ THUYẾT

Cho đến nay, điều khiển mờ đã khẳng định được vị trí khá quan trọng trong kỹ thuật điều khiển hiện đại Điều khiển mờ cho độ chính xác đáng kể và khả năng thực hiện vì tínhđơn giản trong cấu trúc của hệ thống Những ứng dụng rộng rãi của điều khiển mờ như: điều khiển nhiệt độ, điều khiển giao thông vận tải, điều khiển trong các lĩnh vực sản xuất hàng hóa công nghiệp,

Khi tổng hợp và thiết kế các bộ điều khiển theo phương pháp kinh ổn, chúng ta

có tlẻ gặp bế tắc khi bài toán có độ phức tạp đáng kể, độ phi tuyến lớn, thường xuyên thay đổi trạng thái và cấu trúc của đối tượng, và khi thực hiện nó thì có thể phải chi phí lớn mà độ tin cậy lại không cao Có thể khắc phục những đặc điểm này khi thực

hiện thiết kế và thực hiện bộ điều khiển dựa trên cơ sở logic mờ Các bộ điều khiển được thiết kế trên cơ sở logic mờ được gọi là bộ điều khiển mờ Chúng có chung ật đặc điểm là làm việc theo nguyên tắc sao chép lại kinh nghiệm, tri thức của con người trong quá trình điều khiển và vận hành các hệ thống máy móc

2.1 Bộ điều khiển mờ cơ bản

Một bộ điều khiển mờ cơ bản thường bao gồm các khâu: fuzzy hóa, thiết bị hợp thành (thiết bị thực hiện luật hợp thành) và khâu giải mờ Một bộ điều khiển mờ chỉ gồm 3 thành phần trên gọi là bộ điều khiển mờ cơ bản

Khâu mờ hoá: Có nhiệm vụ biến đổi giá trị rõ đầu vào thành một miền giá trị

mờ với hàm liên thuộc đã chọn ứng với biến ngôn ngữ đầu vào đã đuợc định nghĩa từ truớc

Khối hợp thành: Biến đổi các giá trị mờ của biến ngôn ngữ đầu vào thành các

giá trị mờ của biến ngôn ngữ đầu ra theo các luật hợp thành

Khối luật mờ (suy luận mờ): Bao gồm tập các liật “NẾU THÌ ” dựa vào

các luật mờ cơ bản, đuợc thiết kế và viết ra cho thích họp với từng biến và giá trị của các biến ngôn ngữ theo quan hệ mờ vào/ra

Khối luật mờ và khối họp thành là phần cốt lõi của bộ điều khiển mờ, vì nó có khả năng mô phỏng những suy đoán của con nguời để đạt đuợc mục tiêu điều khiển mong muốn nào đó

Khối giải mờ: Biến đổi các giá trị mờ đầu ra thảnh các giá trị rõ để điều khiển

điểm rõ X* (Neu có nhiễu ở đầu vào thì việc mờ hoá sẽ góp phần khử nhiễu)

Việc mờ hoá phải tạo điều kiện đơn giản cho tính toán sau này

Có nhiều phương pháp mờ hoá, nhung thông thuờng có thể dùng một trong ba phương pháp sau:

Mờ hoả đơn trị (singleton): Từ các điểm giá trị thực x*eU, lấy các giá trị đơn

trị của tập mờ A

Mờ hoả Gaus (Gaussian): Từ các điểm giá trị thực x*eU, lấy các giá trị trong

tập mờ A với hàm thuộc có dạng Gaus

Mờ hoá hình tam giác (triangular): Từ các điểm giá trị thực x*eU, lấy các giá

trị của tập mờ A với hàm thuộc có dạng hĩnh tam giác hay hình thang

Mờ hoá các đơn trị cho phép tính toán về sau rất đơn giản nhưng không khử đuợc nhiễu đầu vào, mờ hoá Gaus hay mờ hoá hĩnh tam giác không những cho phép tính toán

về sau tuơng đối đơn giản mà còn đồng thời có thể khử nhiễu đầu vào

2.1.2 Sử dụng luật hợp thành

Truớc khi áp dụng phương pháp hợp thành, cần phải xác định cẩn thận trọng số của các luật Mỗi luật đều có trọng số là một số duơng thuộc khoảng [0, 1], Nói chung trọng số này thuơng là 1, trong quá trình hợp thành có thế thay đổi trọng số của nó tuỳ theo các yếu tố khác hoặc giải bài toán tối ưu hoá trọng số

Khi trọng số thích hợp đã đuợc xác định cho mỗi luật thì phương pháp hợp thành đuợc thực hiện Hệ quả là một tập mờ đuợc đại diện bởi một hàm thuộc gọi là tập mờ đầu ra

Có thê sử dụng các phương pháp hợp thành theo luật: max-MIN, max- PROD, Zadeh, Lukasiewicz, Diene s-Rescher

2.1.3 Sử dụng các toán tử mờ - khối luật mờ

Mỗi một đầu vào đã mờ hoá sẽ đuợc sử dụng trong mệnh đề tuơng ứng với mỗi luật

Nếu mệnh đề của luật có nhiều thành phần thì cần sử dụng các toán tử để thu đuợc một con số đại diện cho kết quả của mệnh đề trong luật đó Đầu vào của toán tử

mờ là hai hay nhiều hơn các giá trị liên thuộc từ các biến đầu vào đã đuợc mờ hoá Đầu

ra là một giá trị thực

Xét hệ mờ với nhiều đầu vào và một đầu ra, nếu có n đầu vào và m đầu ra thì ta

có thể tách ra thành m hệ, mỗi hệ có n đầu vào và một đầu ra

Luật mờ cơ sở là luật chứa một tập các luật “NẾU THÌ ” có dạng sau:

R v ( k ) \ Nếu X 1 là và và x n là A k thì y là B k

Trong đó:

A* và B k là các tập mờ trong U i e R n

Nếu có m luật mờ cơ sở thì k = 1 m

Luật mờ trên đuợc gọi là luật mờ chính tắc

Từ luật mờ chính tắc, ta có một số mệnh đề khác:

Mệnh đề bộ phận:

Nếu là A k và và x m là A^ thì y là B k với m < n

Mệnh đề hoặc:

Nếu X 1 là AỊ và và x m là A^ hoặc x m+l là J4^+1 và và x n là A^

thì y là Bk

2.1.4 Giải mờ

Với bộ điều khiến mờ tổng hợp như trên cho dù với một hay nhiều luật điều khiển (mệnh đề hợp thành), cũng chưa thể áp dụng đuợc trong điều khiển đối tuợng vì đầu ra vẫn đang chỉ là giá trị mờ B.Một bộ điều khiến mờ hoàn chỉnh phải có thêm khâu giải

mờ

Giải mờ là sự ánh xạ từ tập mờ B’ (đầu ra của khối hợp thảnh và suy luận mờ) thành giá trị đầu ra rõ y.Như vậy nhiệm vụ của giải mờ là tìm một giá trị rõ ở đầu ra làm đại diện cho tập mờ B’, đó chính là đại lượng điều khiển đối tượng

Hình 2.3 Hệ kín phản hồi âm và bộ điều khiến mờ

coi như là một hệ thống neuron, hay đúng hơn là một hệ thống điều khiến được thiết kế

mà không cần biết trước mô hình toán học của đối tượng

Hệ thống điều khiến mờ được thiết kế gồm các thảnh phần:

Giao diện đầu vào: Bao gồm khâu fuzzy hóa và các thành phần phụ trợ thêm để

thực hiện các bài toán động nhu tích phân, vi phân,

Thiết bị hợp thành: Bản chất của thành phần này là sự triển khai luật hợp thành

R đuợc xây dựng trên cơ sở luật điều khiển hay như trong một số các tài liệu khác còn gọi là luật quyết định

Giao diện đầu ra (khâu chấp hành): gồm khâu giải mờ và các khâu giao diện

trực tiếp với đối tuợng

Nguyên lý tổng hợp bộ điều khiển mờ hoàn toàn dựa vào những phương pháp toán học dựa trên cơ sở định nghĩa các biến ngôn ngữ (tập mờ) vào/ra và lựa chọn những luật điều khiển theo kinh nghiệm

Trong sơ đồ ở hĩnh vẽ trên, khâu đối tuợng đuợc điều khiển bằng đại luợng u là

tín hiệu đầu ra của bộ điều khiển mờ.Vì các tín hiệu điều khiển đối tuợng là các “tín hiệu rõ” nên tín hiệu đầu ra của bộ điều khiển mờ truớc khi đua vào điều khiển đối

tuợng phải thông qua khâu giải mờ nằm trong bộ giao diện đầu ra.Tín hiệu ra y của đối

tuợng đuợc đo bằng cảm biến và đuợc xử lý sơ bộ truớc khi đưa vào bộ điều khiển.Các tín hiệu này cũng là các “tín hiệu rõ”, do vậy để bộ điều khiển mờ có thể hiểu đuợc

chúng khi tín hiệu y và ngay cả tín hiệu đặt X cũng phải được mờ hóa thông qua khâu

mờ hóa trong bộ giao diện đầu vào

Chất luợng của một hệ điều khiển không chỉ đuợc đánh giá qua độ chính xác của

hệ thống mà trong nhiều truờng hợp nguời ta còn quan đến các chỉ tiêu khác nhu độ dao động, tính bền vững (robust), vấn đề tiết kiệm năng luợng,

Thành phần trọng tâm của bộ điều khiển mờ đó chính là hệ luật điều khiển, chúng

là tập các mệnh đề hợp thành cùng cấu trúc NẾU THÌ và nguyên tắc triển khai các mệnh đề hợp thảnh đó có tên gọi là nguyên tắc max-MIN hay sum- MIN, Mô hình R của luật điều khiến đuợc xây dụng theo một nguyên tắc triển khai đã chọn truớc và đuợc

gọi là luật hợp thành Thiết bị thực hiện luật hợp thành trong bộ điều khiển gọi là thiết

bị hợp thành

Trong nhiều truờng hợp, các thông tin về sai lệnh giữa tín hiệu chủ đạo X và tín

hiệu ra y chưa đủ đế tạo ra một hệ luật điều khiến Với các bài toán điều khiến động, bộ

điều khiến mờ còn đòi hỏi phải có các thông tin về đạo hàm của sai lệnh hay tích phân của sai lệnh để cung cấp thêm các đại luợng đầu vào cho thiết bị hợp thành Hầu hết các đại luợng này phải đuợc số hóa một cách phù hợp cho thiết bị hợp thành Tuơng tự như vậy với các giá trị ra của hệ thống, không phải trong truờng hợp nào cũng cần các tín hiệu ra rõ mà có truờng hơp lại cần giá trị tích phân của tín hiệu ra

Chúng ta có thể thiết kế bộ điều chỉnh theo luật p (Propotional - Tỉ lệ), theo luật

I (Integral - Tích phân) và theo luật D (Derivative - Vi phân) nhu sau:

Luật điều khiển P: u k - K.ek, trong đó K là hệ số khuếch đại

Luật điều khiển I: u k+l - u k + — e k Ị trong đó T Ị là hằng số tích phân

Luật điều khiển D: U k + Ị - T D ( e k + u k ) , trong đó T D là hằng số vi phân

Hình 2.4 Bộ điều khiển mờ PID

Hình vẽ trên là ví dụ đơn giản về một hệ điều khiển mờ PID Sai lệch giữa tín hiệu đặt và tín hiệu ra đuợc đưa vào bộ điều chỉnh theo luật p và D, sau đó đuợc đưa vào bộ điều khiển mờ Bộ điều chỉnh I đuợc dùng như một thiết bị chấp hành, đầu vào lấy sau bộ giải mờ và đầu ra đuợc đưa tới đối tuợng

2.2 Nguyên tắc thiết kế bộ điều khiển mờ

Như đã biết, chất luợng của bộ điều khiển mờ phụ thuộc rất nhiều vào kinh nghiệm của nguời điều khiến Nếu khéo léo trong tối ưu hóa hệ thống thì các bộ điều khiến mờ cũng có thế làm việc ổn định, bền vững và có thế còn làm việc tốt hơn sự linh hoạt của con nguời

Các buớc cần thiết đế thiết kế và tổng hợp bộ điều khiến mờ:

- Định nghĩa tất cả các biến ngôn ngữ vào và ra

- Định nghĩa tập mờ (giá trị ngôn ngữ) cho các biến vào/ra

- Xây dụng các luật điều khiến (các mệnh đề hợp thành)

- Chọn thiết bị hợp thành (max-MIN hay sum-MIN)

-Chọn nguyên lý giải mờ

-Tối ưu hóa hệ thống

2.2.1 Định nghĩa các biến vào/ra

Định nghĩa các biến vào/ra cho một hệ thống điều khiển là quá trình xác định các thành phần (đại luợng) đi vào và ra bộ điều khiển mờ Các thành phần này chủ yếu là được tách ra từ sai lệch giữa đại luợng đặt và giá trị thực ở đầu ra Thành phần ra bộ điều khiển mờ để đi tới đối tượng được điều khiển

2.2.2 Các định tập mờ

Buớc tiếp theo là định nghĩa các biến ngôn ngữ vào/ra bao gồm số các tập mờ và dạng hàm thuộc cho chúng Để thực hiện đuợc việc này cần xác định:

Miền giá trị vật lý của các biến ngôn ngữ vào/ra

Ở đây ta cần xác định khoảng xác định của các biến ngôn ngữ cho các đầu vào

và ra Ví dụ như giá trị đặt, giá trị thực ở đầu ra và sai lệch giữa các giá trị này, hoặc thành phần thể hiện tốc độ biến đổi của sai lệch,

Số lượng tập mờ (lực lượng giá trị biến ngôn ngữ)

Về nguyên tắc, số luợng giá trị ngôn ngữ cho mỗi biến ngôn ngữ chỉ nên nằm

trong khoảng từ 3 đến 10 giá trị Nếu số luợng giá trị ít hơn 3 thi ít có ý nghĩa vĩ không thực hiện đuợc lấy vi phân Nếu lớn hơn 10 thì con nguời khó có khả năng bao quát và phản ứng Ví dụ, đối với quá trình điều khiển nhiệt độ, có thể xác định các giá trị nhu sau:

Nhiệt độ = {thấp, trung bình, cao}

Nhiệt độ = {thấp, hơi thấp, trung bình, hơi cao, cao}

Nhiệt độ = {rất thấp, hơi thấp, trung bình, hơi cao, rất cao}

Xác định hàm thuộc

Đây là công vệc rất quan trọng trong quá trình thiết kế và tống hợp bộ điều khiến

mờ vĩ quá trình làm việc của bộ điều khiến mờ rất phụ thuộc vào dạng và kiểu của hàm thuộc Nhưng thực tế lại không có một quy tắc nhất quán nào cho vấn đề chọn hàm thuộc mà ở đây chỉ có một cách đơn giản là chọn hàm thuộc từ những dạng hàm đã biết truớc và mô hình hóa nó cho đến khi nhận đuợc bộ điều khiến mờ làm việc như mong

muốn Quá trình này thục hiện như một vòng lặp

Cũng nên cần chọn các hàm thuộc có phần chồng lên nhau và phủ kín miền giá trị vật lý đế trong quá trình điều khiến không xuất hiện “lỗ hống” Trong truờng hợp với một giá trị vật lý ngõ x0 của biến đầu vào mà tập mờ B’ ở đầu ra có độ cao bằng 0 và

bộ điều khiển không thể đưa ra một quyết định điều khiển nào đuợc gọi là hiện tuợng

“cháy nguyên tắc”, lý do là không định nghĩa đuợc nguyên tắc điều khiển phù hợp hoặc

là do các tập mờ của biến ngôn ngữ có những “lỗ hổng”

Cũng như vậy, đối với các biến ra, các hàm thuộc dạng hình thang với độ xếp chồng lên nhau rất nhỏ thuờng không phù hợp đối với bộ điều khiển mờ Nó tạo ra vùng

“chết” trong trạng thái làm việc của bộ điều khiển Trong một vài truờng hợp, chọn hàm thuộc dạng hình thang hoàn toàn hợp lý đặc biệt khi sự thay đổi các miền giá trị của tín hiệu vào không kéo theo sự thay đổi bắt buộc tuơng ứng cho mền giá trị của tín hiệu ra Nói chung nên chọn hàm thuộc sao cho miền tin cậy của nó chỉ có một phần tử, hay là chỉ tồn tại một điểm vật lý có độ phụ thuộc bằng độ cao của tập mờ

2.2.3 Xây dựng các luật điều khiển

Trong việc xây dựng các luật điều khiển (mệnh đề hợp thành), cần lưu ý vùng xung quanh đếm không, không đuợc tạo ra các “lỗ hổng”, bởi vì khi gặp các lỗ hổng xung quanh điểm làm việc bộ điều khiển sẽ không thể làm việc đúng như ta đã định sẵn Ngoài ra cần để ý rằng trong phần lớ n các bộ điều khiển, tín hiệu ra sẽ bằng không khi tất cả các tín hiệu vào bằng không

2.2.4 Chọn thiết bị hợp thành

Để chọn thiết bị hợp thành theo những nguyên tắc đã trình bày trong phần truớc,

ta có thể sử dụng một trong các công thức theo luật:

Luật max-MIN, max-PROD

Công thức Lukasiewicz có luật sum-MIN, sum-PROD

Thường trong thiết kế hệ thống điều khiến mờ, giải mờ bằng phương pháp điếm trọng tâm có nhiếu ưu điểm hơn cả, bởi vì như vậy trong kết quả đều có sự tham gia của tất

cả các thành phần kết luận của các luật điều khiển (mệnh đề hợp thành)

2.2.6 Tối ưu

Sau khi bộ điều khiển mờ đã được tổng hợp, có thể ghép nối nó với đối tượng điều khiển thực hoặc với một đối tượng mô phỏng để thử nghiệm Trong quá trình thử nghiệm cần đặc biệt kiểm tra xem nó có tồn tại “lỗ hổng” nào trong quá trình làm việc không, tức là xác định xem tập các luật điều khiển được xây dựng có đẩy đủ hay không

để bổ xung

Cấu trúc của hệ thống đơn giản, luật điều khiển chính là các mệnh đề họp thành tri thức chuyên gia mang tính kinh nghiệm nên có thể thực hiện bộ điều khiển với những

hệ thống mà khó hoặc không thể xây dựng được mô hình toán học cho nó

Theo nguyên tắc điều khiển bằng logic mờ, ta có thể có rất nhiều cách thực hiện (cách lựa chọn) khác nhau tại các bước tính toán như chọn hàm thuộc, phép giao, phép họp, phép hợp thành, giải mờ, nên cho ta nhiều kết quả khác nhau Chất lượng của

hệ thống rất phụ thuộc vào kinh nghiệm của người thiết kế và không có một thuật toán nào có thể tối ưu hoá được quá trình thiết kế này

có thể được nhập từ "Command line" hoặc từ "mfiles", trong đó tập lệnh được cho trước bởi MATLAB.MATLAB cung cấp cho người dùng các toolbox tiêu chuẩn tùy chọn Người dùng cũng có thể tạo ra các hộp công cụ riêng của mình gồm các "mfiles" được viết cho các ứng dụng cụ thể

Màn hình tiêu chuẩn sau khi khởi động Matlab:

Hình 2.5 Màn hình khởi động Matlab

Để sử dụng Simulink:

Ta gõ Simulink hoặc nhấp vào biểu tượng Simulink trên thanh công cụ

Simulink là một công cụ trong Matlab dùng để mô hình, mô phỏng và phân tích

các hệ thống động với môi trường giao diện sử dụng bằng đồ họa Việc xây dựng mô

hình được đơn giản hóa bằng các hoạt động nhấp chuột và kéo thả Simulink bao gồm

một bộ thư viện khối với các hộp công cụ toàn diện cho cả việc phân tích tuyến tính và

phi tuyến Simulink là một phần quan trọng của Matlab và có thể dễ dàng chuyển đổi

qua lại trong quá trình phân tích, và vì vậy người dùng có thể tận dụng được ưu thế của

cả hai môi trường

Từ cửa sổ lệnh, đánh lệnh simulink và enter

Cửa sổ thư viện Simulink sẽ hiển thị:

Hình 2.6 Cửa sổ thư viện Matlab

Tạo một mô hình mới bằng cách:

Click vào icon New model hoặc gõ Ctrl-N:

Cửa sổ xây dựng mô hình xuất hiện:

Hình 2.7 Cửa sổ xây dựng mô hình

Tạo các khối: từ thư viện Simulink chọn khối cần dùng, nhấp chuột vào và kéo

Dịch chuyển các khối đơn giản bằng cách nhấp vào khối đó và kéo thả

Nối tín hiệu: Đưa con chuột tới ngõ ra của khối (dấu “>”), khi đó con chuột sẽ

Xem tín hiệu từ Scope: nhấp đôi vào khối Scope

Hình 2.11 khối Scope

Chỉnh thông số của một khối bằng cách nhấp đôi vào khối cần chỉnh

Trước khi mô phỏng mô hình Simulink, chúng ta cần đặt các thông số mô phỏng bằng

cách chọn menu Simulation Configuration Parameters

Hình 2.12 Cài đặt thời gian lấy mẫu

Ở cửa sổ Configuration Parameters, chúng ta có thể đặt một số thông số như Start time, Stop time (second – giây), và phương pháp giải Solver, Solver options, sau đó nhấn nút OK

Hình 2.12 Cài đặt thời gian lấy mẫu

2.4 Lập trình TMS320F28335 trên Simulink

Matlab phiên bản 2009 trở lên đã hỗ trợ rất nhiều và cụ thể các board mạch xử

lý

tín hiệu của Texas Instrument (TI) các dòng từ C2000 đến C6000…

Trên PC cần các phần mềm để biên soạn, biên dịch chương trình và download chương trình xuống board qua cáp kết nối (có nhiều loại cáp tùy theo phần cứng) Kết nối ngoại vi bên ngoài với board trung tâm theo mục đích lập trình

Trong tài liệu này sẽ tiến hành soạn chương trình trên Simulink, biên dịch và

đổ kết quả xuống board mạch thực hiện một số khối sau: GPIO, đọc ADC điều khiển PWM và truyền lên máy tính bằng chuẩn giao tiếp SCI (UART)

Phần cứng

TMS320F28335 (trong tài liệu này), cáp XDS100 emulator

Sau khi cài đặt đầy đủ ta tiến hành thiết lập và kiểm tra sự kết nối giữa các

Vì chúng ta lập trình trên Simulink, nên lập trình trên phần mềm CCS 3.3 chúng

ta không cần quan tâm nhiều

Trước tiên chúng ta kiểm tra kết nối giữa Matlab và CCS (nhớ kết nối phần cứng board với máy tính bằng cáp trong khi thực hiện) bằng các lệnh sau:

>> cc=ticcs % kiểm tra phần mềm CCS và board đang kết nối

>>checkEnvSetup(‘ccs’, ‘f28335’, ‘check’) % kiểm tra phần mềm, thư viện, và các phần hỗ trợ biên dịch, nạp board: Flash API, DOS/BIOS, C/C++ header file…

Hình 2.15 Kiểm tra kết nối giữa Matlab và CCS

Khi đó Matlab tự động gọi CCS mà ta không cần bật nó lên, tra các cấu hình và

hỗ trợ của phiên bản phần mềm

Sau khi kiểm tra đúng đắn thì cơ bản ta đã xong phần cài đặt và tiến hành thiết

kế trên Simulink

Thiết kế chương trình:

Tạo một file model mới

Lấy trong Target Support Package => Supported Processor => Texas

Instruments C2000 => Target Preferences => F28335 eZdsp như các hình sau bỏ vào file model mới tạo Đường dẫn trên gồm tất cả các khối hỗ trợ cho các board của TI cũng như một số hãng khác

Hình 2.16 Cửa sổ thư viện

Hình 2.17 Cửa sổ thư viện

Trong Texas Instruments C2000 có nhiều khối hỗ trợ cho các module của F28335 như sau:

Hình 2.17 Cửa sổ thư viện

Sử dụng phần mềm Terminal để hiển thị điện áp (V),góc con lắc và góc cánh tay

Hình 2.18 Biểu tượng phần mềm Terminal

Hình 2.19 Giao diện phần mềm Terinal

2.5 Kết luận

Chương này cho chúng ta một cái nhìn tổng quát về cấu trúc của một bộ điều

khiển mờ cơ bản, nhiệm vụ của mỗi thành phần trong hệ thống Trên cơ sở nguyên lý

điều khiển mờ, chương này cũng giới thiệu nguyên tắc tổng hợp một bộ điều khiển mờ

Với bộ điều khiển mờ như vậy, nó cũng bộc lộ những ưu điểm và nhược điểm theo bản

chất của phương pháp điều khiển như:

CHƯƠNG 3

MÔ HÌNH CON LẮC NGƯỢC QUAY

3.1 Mô tả

Con lắc ngược quay gồm hãi phần:

Đĩa quay được điều khiển bởi một động cơ DC có trục theo phương thẳng đứng Như vậy, đĩa quay là mặt phẳng vuông gốc vối phương thẳng đứng

Con lắc được gắn ở mép đĩa quay

Sau đây là mô hình hệ thống con ỉẳc ngược quay:

J1*L1^2*m1*sin(u(3))^2 - L0^2*L1^2*m1^2*cos(u(3))^2))

x6 =(2*L1^3*g*m1^2*sin(u(3))^3 - 2*C1*L0^2*m1*u(4) - 2*C1*J0*u(4) +

L1^4*m1^2*u(2)^2*sin(2*u(3))*sin(u(3))^2 + 2*L0^2*L1*g*m1^2*sin(u(3)) - 2*C1*L1^2*m1*u(4)*sin(u(3))^2 + L0^2*L1^2*m1^2*u(2)^2*sin(2*u(3)) +

Bảng 3.1 Thông số phương trình

Khoảng cánh từ trục quay của cánh tay đến

trục quay cua con lắc

Bộ điều khiển của chúng ta có dạng MISO (Multi Inpur – Single Output: nhiều ngõ vào - một ngõ ra)

Hình 3.2 Thiết lập các biến vào - ra trên FIS Editor của MatLAB

3.4 Chuẩn hóa tập cơ sở của các biến vào-ra

Ta cần chuẩn hóa các tập cơ sở của các biến vào/ra về miền [-1 1], ta được các giá trị độ lợi ứng với các biến vào ra:

Đối với ∆α=5

Đối với α=0.1

Đối với ∆β=0.01

Đối với β=0.001

Đối với U=10

3.5 Chọn tập mờ cho các biến vào

Về nguyên tắc, số lượng mỗi biến ngôn ngữ nên nằm trong khoảng từ 3 đán 10 giá trị Nếu số lượng ít hơn 3 thì có ít ý nghĩa, còn nếu lớn hơn 10 thì con người khó có khó năng bao quát Ta chọn 3 tập mờ (giá trị ngôn ngữ) cho mỗi biến vào: N, Z và P, Các tập mờ này được phân hoạch mờ ưên tập cơ sở chuẩn hóa và hàm liên thuộc có dạng tam giác vì chọn hàm liên thuộc dạng tam giác không những làm cho phép toán

về sau tương đối đơn giản mà còn đồng thời có thề khử nhiễu đầu vào

Hình 3.3 Các tập mờ của alpha

Hình 3.4 Các tập mờ của alpha_dot