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.. Thiết k

Trang 1

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

Trang 2

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

TIEU LUAN MOI download : skknchat123@gmail.com moi nhat

Trang 3

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

Trang 4

Mô hình xe con lắc ngược

Trang 6

u cos ( M m ) g sin ml(cos sin )

Trang 7

2 Thiết kế bộ điều khiển mờ

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.

Lý thuyết tập mờ

Logic mờ và suy luận mờ

Phân loại mờ Nhận dạng mờ

Điều khiển mờ

Đo lường mờ

Trang 8

Thiết kế dựa vào kinh nghiệm chuyên gia

Ta có phương trình vi phân thể hiện

mối quan hệ giữa góc lệch của con lắc

và lực điều khiển xe như sau:

u cos ( M m ) g sinml cos sin

ml (cos ) 2( M m )l

2sin

u : Lực tác dụng vào xe (N)

Trang 9

Trang 10

Hệ quy tắc mờ cho bộ điều khiển

Tập mờ định nghĩa cho tín hiệu

Trang 11

Tập mờ định nghĩa cho tín hiệu ra u

Bảng quy tắc mờ

Trang 12

Chọn phương pháp suy diễn MAX-PROD

Trang 13

Trang 14

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:

C ( y ).ydy

y* Y

C ( y ) dy

Y

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

Trang 15

Mô phỏng

Mô hình hệ xe con lắc ngược

function [theta_2d,x_2d] =Inverted_Pendulum(u,theta,theta_d)M=1;

(u+m*l*sin(theta)*(theta_d)^2-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);

Trang 17

Mô phỏng

Thiết lập Setpoint tạo tín hiệu đầu vào cho mô hình

Khối step tạo tín hiệu

Thiết lập thông số mô hình

Trang 18

Mô phỏng

Mô hình mô phỏng xe con lắc ngược

Trang 19

Mô phỏng

Thiết lập cửa sổ Fuzzy Logic Designer

x

Trang 20

Mô phỏng

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

Trang 22

de ( t ) dt

Trang 23

3 Dùng GA xác định thông số PID

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

Trang 24

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)

Trang 25

Mô hình bộ điều khiển PID Biểu tượng khối bộ điều khiển PID

Trang 26

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

Mô hình mô phỏng xe con lắc ngược Kết quả sau khi chạy chương trình giải

thuật di truyền tìm bộ thông số PID

Trang 27

Sự thay đổi hàm thích nghi qua các thế hệ

Trang 28

Đáp ứng ngõ ra với thời gian mô phỏng 20 giây Đáp ứng ngõ ra với thời gian mô phỏng 50 giây

Trang 29

4 Dùng GA tối ưu bộ điều khiển mờ

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 K1 , K2 , K3 , K4 , K5 của các khối tiền xử lý và hậu xử lý

Trang 30

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)

Trang 31

Mô hình mô phỏng xe con lắc ngược Nhập file“Fuzzy_81_Inverted_Pendulum.fis”

Trang 32

Sự thay đổi hàm thích nghi qua các thế hệ Đáp ứng ngõ ra của theta, x và u

Trang 33

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 nhữnghạn chế, nhóm đưa ra một số đề xuất, hướngphát triển để tối ưu hệ thống:

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

ở mọi vị trí đặt

- Thiết kế mô hình thật để khảo sát chấtlượng hệ thống so với mô phỏng, từ đó đưa ranhận xét trực quan và chính xác nhất

Trang 34

Thanks for

watching

Định dạng
Số trang	34
Dung lượng	2,77 MB