Điều khiển thông minh thiết kế bộ điều khiển cho hệ xe con lắc ngược

Sử dụng giải thuật di truyền xác định thông số bộ điều khiển PID hệ xe con lắc ngược 4.. Sử dụng giải thuật di truyền xác định thông số bộ điều khiển mờ hệ xe con lắc ngược 5.. Tập mờ

Điều khiển

thông minh

GVHD: TS Trần Đức Thiện

SVTH: Văn Hoàng Phước Toàn 19151298

Thiết kế bộ điều khiển cho hệ xe con

lắc ngược

Mục Lục

1 Tổng quan về hệ xe con lắc ngược

2 Thiết kế bộ điều khiển mờ hệ xe con lắc ngược

3 Sử dụng giải thuật di truyền xác định thông số bộ điều khiển

PID hệ xe con lắc ngược

4 Sử dụng giải thuật di truyền xác định thông số bộ điều khiển

mờ hệ xe con lắc ngược

5 Kết luận và hướng phát triển

: góc giữa con lắc và phương thẳng đứng (rad)

1 Tổng quan

Mô hình xe con lắc ngược

Phương pháp điều khiển mờ là

phương pháp điều khiển bắt chước quá

trình xử lý các thông tin không rõ ràng

và ra quyết định điều khiển của con

người.

Trong điều khiển, hệ mờ có thể

được sử dụng như là bộ điều khiển

hoặc mô hình để nhận dạng đối tượng.

2 Thiết kế bộ điều khiển mờ

Lý thuyết tập

mờ Logic mờ và suy luận mờ

Phân loại mờ Nhận dạng mờ

Điều khiển mờ

Đo lường mờ

Ta có phương trình vi phân thể hiện

mối quan hệ giữa góc lệch của con lắc

và lực điều khiển xe như sau:

Thiết kế dựa vào kinh nghiệm chuyên gia

: Góc lệch của con lắc (rad) Chọn các biến vào:

: Vận tốc của con lắc (rad/s) : Vị trí xe (m)

: Tốc độ xe Chọn biến ra : Lực tác dụng vào xe (N)

2

2 2

cos ( ) sin cos sin

(cos ) ( )cos sin sin

Tập mờ định nghĩa cho tín hiệu

vào

Hệ quy tắc mờ cho bộ điều khiển

Tập mờ định nghĩa cho tín hiệu

Hệ quy tắc mờ cho bộ điều khiển

Tập mờ định nghĩa cho tín hiệu ra

Bảng quy tắc mờ

u

Hệ quy tắc mờ cho bộ điều khiển

Chọn phương pháp suy diễn MAX-PROD

Hệ quy tắc mờ cho bộ điều khiển

Vì ta ứng dụng hệ quy tắc mờ trong điều khiển và khối

hậu xử lý không có khâu tích phân nên chọn phương pháp

giải mờ trong tâm (Centroid Method) Phương pháp này

được cho bởi biểu thức đại số:

Về mặt hình học, phương pháp trọng tâm gán giá trị rõ

cho biến ở ngõ ra là giá trị mà tại đó hàm liên thuộc được

chia làm hai phần có diện tích bằng nhau

Biểu diễn hình học phương pháp giải mờ trọng tâm

( ).

*

( )

C Y C Y

y ydy y

Mô phỏng

Mô hình hệ xe con lắc ngược

function [theta_2d,x_2d] = Inverted_Pendulum(u,theta,theta_d)

theta_2d = (u*cos(theta)-(M+m)*g*sin(theta) +m*l*(cos(theta)*sin(theta))*(theta_d)^2)/ (m*l*(cos(theta))^2-(M+m)*l);

Mô phỏng

Thiết lập Setpoint tạo tín hiệu đầu vào cho mô hình

Khối step tạo tín hiệu

Thiết lập thông số mô hình

Mô phỏng

Mô hình mô phỏng xe con lắc ngược

Mô phỏng

Thiết lập cửa sổ Fuzzy Logic Designer

Thiết lập mờ định nghĩa cho các tín hiệu   x x

Mô phỏng

Thiết lập mờ định nghĩa cho tín hiệu ra u Thiết lập quy tắc mờ

Kết quả mô phỏng

Tín hiệu ngõ ra x so với giá trị đặt Tín hiệu ngõ ra

Đáp ứng tín hiệu điều khiển u

  x x

Theo lý thuyết điều khiển kinh điển, bộ điều khiển PID là bộ điều khiển có tín hiệu ra tỷ lệ tuyến tính với tín hiệu vào, vi phân tín hiệu vào và tích phân tín hiệu vào theo biểu thức

3 Dùng GA xác định thông số PID

Bộ điều khiển PID nếu được thiết kế tốt có khả năng điều khiển hệ thống với chất lượng quá độ tốt (đáp ứng nhanh, độ vọt lố thấp) và triệt tiêu sai số xác lập, Quá trình chỉnh định thực nghiệm trong nhiều trường hợp rất khó khăn và mất nhiều thời gian Một giải pháp được đưa ra để khắc phục các khó khăn trên là sử dụng giải thuật di truyền tự chỉnh bộ điều khiển PID sao cho hệ thống điều khiển tối thiểu một chỉ tiêu chất lượng nào đó

0

( ) ( ) P ( ) I t ( ) D de t

dt

 

   

Giải thuật di truyền (Genetic Algorithm - GA)

là giải thuật tìm kiếm lời giải tối ưu trên nguyên

tắc phỏng đoán theo quá trình tiến hóa và quy

luật di truyền của sinh vật trong tự nhiên

GA không đảm bảo rằng sẽ tìm được lời giải

tối ưu toàn cục cho bài toán, nhưng thông thường

GA có thể tìm được lời giải “đủ tốt” trong thời

gian “chấp nhận được”

3 Dùng GA xác định thông số PID

Bắt đầu Khởi động Đánh giá

Mã hóa Chọn lọc Lai ghép Đột biến Giải mã Đánh giá Hội tụ Kết thúc

Y N

Mô hình hệ xe con lắc ngược

Mô phỏng GA tìm thông số PID

Thiết lập khối dừng mô phỏng khi tín hiệu phân kì

function y = fcn(e1,e2)

if (abs(e1)>(0.3))||(abs(e2)>(3 )) % giá trị góc lệch theta nằm trong khoảng (- 0.3; 0.3) còn giá trị vị trí xe trong khoảng (-3; 3)

y=1;

else

y=0;

end

Mô hình bộ điều khiển PID

Mô phỏng GA tìm thông số PID

Biểu tượng khối bộ điều khiển PID

Mô hình mô phỏng xe con lắc ngược

Mô phỏng GA tìm thông số PID

generation #143 of maximum 500 Kp1 = 69.4500

Ki1 = 45.1100 Kd1 = 29.4100 Kp2 = 9.6600 Ki2 = 0.4500 Kd2 = 8.9100

J = 81.1015

Kết quả sau khi chạy chương trình giải thuật di truyền tìm bộ thông số PID

Sự thay đổi hàm thích nghi qua các thế hệ

Mô phỏng GA tìm thông số PID

Đáp ứng ngõ ra với thời gian mô phỏng 20 giây

Mô phỏng GA tìm thông số PID

Đáp ứng ngõ ra với thời gian mô phỏng 50 giây

Trên cơ sở lý thuyết tập mờ, lý thuyết suy luận mờ được đưa ra nhằm mục đích biểu diễn toán học sự suy luận không chắc chắn của con người.

Bộ điều khiển Logic mờ Fuzzy được chọn để điều khiển vì khả năng thích ứng với các hệ thống không tuyến tính Khi thiết kế bộ điều khiển mờ, chúng ta chỉ mong muốn được bộ điều khiển cho kết quả “chấp nhận được” chứ không phải kết quả “tốt nhất”

Dựa vào bộ điều khiển mờ ở chương 2, nhóm chúng em sẽ áp dụng giải thuật

di truyền xác định các hệ số của các khối tiền xử lý và hậu xử lý

4 Dùng GA tối ưu bộ điều khiển mờ

1, , , ,2 3 4 5

K K K K K

Mô hình hệ xe con lắc ngược

4 Dùng GA tối ưu bộ điều khiển mờ

function y = fcn(e1,e2)

if (abs(e1)>(0.3))||(abs(e2)>(3 )) % giá trị góc lệch theta nằm trong khoảng (- 0.3; 0.3) còn giá trị vị trí xe trong khoảng (-3; 3)

y=1;

else

y=0;

end

4 Dùng GA tối ưu bộ điều khiển mờ

4 Dùng GA tối ưu bộ điều khiển mờ

5 Kết luận và hướng phát triển

Nhóm đã thiết kế thành công được bộ điều

khiển mờ theo phương pháp chuyên gia cho hệ

xe con lắc ngược

Thiết kế được mô hình Simulink mô phỏng

hệ thống Điều khiển được vị trí và góc lệch

con lắc của hệ Chất lượng điều khiển khá tốt,

tín hiệu điều khiển ổn định

Nhóm đã thành công trong việc sử dụng giải

thuật di truyền GA để tìm thông số tiền xử lí,

hậu xử lí cho bộ điều khiển mờ và bộ thông số

PID cho hệ xe con lắc ngược Chất lượng bộ

điều khiển mà GA tìm ra đáp ứng khá tốt.

Kế thừa những ưu điểm và cải tiến những hạn chế, nhóm đưa ra một số đề xuất, hướng phát triển để tối ưu hệ thống:

- Tối ưu giải thuật di truyền GA để tìm thông số giúp bộ điều khiển đáp ứng tốt hơn

ở mọi vị trí đặt.

- Thiết kế mô hình thật để khảo sát chất lượng hệ thống so với mô phỏng, từ đó đưa ra nhận xét trực quan và chính xác nhất.

Thanks for watching