Thiết kế xe hai bánh tự cân bằng dùng phương pháp PID backstepping

BỘ CÔNG THƯƠNG TRƯỜNG ĐẠI HỌC CÔNG NGHIỆP THÀNH PHỐ HỒ CHÍ MINH BÁO CÁO TỔNG KẾT ĐỀ TÀI KHOA H ỌC VÀ CÔNG NGHỆ CẤP TRƯỜNG THI ẾT KẾ XE HAI BÁNH T Ự CÂN BẰNG DÙNG PHƯƠNG PHÁP PID BACKSTEPPING Mã số 080[.]

Trang 1

BỘ CÔNG THƯƠNG

TRƯỜNG ĐẠI HỌC CÔNG NGHIỆP THÀNH PHỐ HỒ CHÍ MINH

BÁO CÁO TỔNG KẾT

ĐỀ TÀI KHOA HỌC VÀ CÔNG NGHỆ CẤP TRƯỜNG

THIẾT KẾ XE HAI BÁNH TỰ CÂN BẰNG DÙNG

PHƯƠNG PHÁP PID BACKSTEPPING

Mã số: 08012

Chủ nhiệm đề tài: ThS.Nguyễn Ngọc Sơn

TP HỒ CHÍ MINH, tháng 10 năm 2013

Trang 2

BỘ CÔNG THƯƠNG

TRƯỜNG ĐẠI HỌC CÔNG NGHIỆP THÀNH PHỐ HỒ CHÍ MINH

BÁO CÁO TỔNG KẾT

THIẾT KẾ XE HAI BÁNH TỰ CÂN BẰNG DÙNG

PHƯƠNG PHÁP PID BACKSTEPPING

Mã số: 08012

Chủ nhiệm đề tài

(ký, họ tên)

TP HỒ CHÍ MINH, tháng 10 năm 2013

Trang 3

Đề tài KHCN cấp Trường

ThS Nguyễn Ngọc Sơn Khoa Công Nghệ Điện Tử

i

LỜI CẢM ƠN

Tôi xin trân trọng cảm ơn lãnh đạo Khoa Công Nghệ Điện Tử, Bộ Môn Điện Tử -

Tự Động và các đồng nghiệp đã cung cấp tài liệu và đóng góp ý kiến cho việc thực hiện đề tài nghiên cứu khoa học này

Trang 4

ii

MỤC LỤC

Danh mục các hàm, ký hiệu, từ viết tắt iv

Danh mục các hình vẽ, đồ thị, bảng biểu iv

Thông tin kết quả nghiên cứu vii

Chương 1: Tổng Quan 1

1.1 Đặt vấn đề 1

1.2 Tổng quan tình hình nghiên cứu 2

1.2.1 Xe hai bánh tự cân bằng 2

1.2.2 Robot hai bánh tự cân bằng 5

1.2.3 Các bài báo nghiên cứu khoa học có liên quan 6

1.3 Đối tượng, phạm vi nghiên cứu, cách tiếp cận và phương pháp nghiên cứu 7

1.4 Nội dung nghiên cứu 7

1.5 Tóm tắt nội dung các chương 8

Chương 2: Cơ Sở Lý Thuyết 9

2.1 Tìm hiểu xe hai bánh tự cân bằng 9

2.2 Lý thuyết điều khiển phi tuyến 10

2.2.1 Lý thuyết ổn định Lyapunov 10

2.2.2 Phương pháp backstepping 12

Chương 3: Mô Hình Hóa Đối Tượng Và Thiết Kế Bộ Điều Khiển 17

3.1 Mô hình hóa đối tượng 17

3.1.1 Phương trình động lực học đối tượng 17

3.1.2 Mô phỏng kiểm chứng mô hình 23

3.2 Thiết kế bộ điều khiển 25

3.2.1 Bộ điều khiển cân bằng 26

3.2.2 Điều khiển quay trái, phải 39

3.2.3 Kết hợp bộ điều khiển cân bằng và bộ điều khiển quay trái, phải 42

Chương 4: Mô Hình Thực Nghiệm Xe Hai Bánh Tự Cân Bằng 44

4.1 Mô hình cơ khí 44

Trang 5

iii

4.1.1 Sơ đồ cấu trúc cơ khí 44

4.1.2 Động cơ BLDC 45

4.1.3 Hình ảnh mô hình thực 50

4.2 Các mạch điện tử 51

4.2.1 Mô đun điều khiển trung tâm 51

4.2.2 Mô đun điều khiển động cơ BLDC 51

4.2.3 Mô đun HMI 55

4.2.4 Mô đun nguồn 56

4.2.5 Mô đun cảm biến 58

Chương 5: Xây Dựng Bộ Điều Khiển Trên Mô Hình Thực 59

5.1 Giải thuật điều khiển 59

5.1.1 Mô đun điều khiển trung tâm 59

5.1.2 Mô đun Slave 59

5.2 Thiết kế mạng truyền thông CAN 62

5.3 Bộ lọc Kalman 63

5.3.1 Giải thuật bộ lọc Kalman 63

5.3.2 Kết quả đo góc nghiêng trên mô hình thực 66

5.4 Kết quả điều khiển thực nghiệm 67

5.2.1 Xe đang đứng yên cân bằng 67

5.2.2 Quá trình khởi động 69

5.2.3 Xe chạy tới trước, lùi ra sau 70

Chương 6: Kết Luận và Kiến Nghị 73

6.1 Kết luận 73

6.1.1 Kết quả đạt được 73

6.1.2 Hoạt động bồi dưỡng, đào tạo 73

6.2 Một số hạn chế 74

6.3 Kiến nghị 74

Tài Liệu Tham Khảo 75

Trang 6

iv

Phụ lục A: Giao thức CAN 76 Phụ lục B: Mã lập trình 87 Phụ lục C: Bài báo VCCA2013 91

Trang 7

v

Danh Mục Các Hàm, Ký Hiệu , Từ Viết Tắt

• Ký hiệu

θ: Góc nghiêng của thân xe so với phương thẳng đứng

δ: Góc quay trái, phải

MW: Khối lượng bánh xe

MB: Khối lượng thân xe

R: Bán kính bánh xe

L: Khoảng cách từ trục z hai bánh xe đến trọng tâm người lái

D: Khoảng cách giữa hai bánh xe

g: Gia tốc trọng trường

• Từ viết tắt

CAN: Controller Area Network

PC: Personal Computer – Máy tính cá nhân

PID: Proportional Integral Derivative

BLDC motor: Brushless DC motor

Danh Mục Các Hình Vẽ, Đồ Thị, Bảng Biểu

Hình 1.1: Hình ảnh xe hai bánh tự cân bằng Segway ……… 2

Hình 1.2: Balancing Scooter ………4

Hình 1.3: Spider………4

Hình 1.4: nBot ……… 5

Hình 1.5: Hình ảnh robot JOE ……… 5

Hình 1.6: Rolling robot ……….6

Hình 1.7: Winglet TOYOTA ………6

Hình 1.8: NXTway-GS ……….6

Hình 2.1: Mô tả nguyên lý giữ thăng bằng ……… 9

Hình 2.2: Mô tả cách di chuyển xe trên địa hình bằng phẳng ………10

Hình 2.3: Mô tả cách di chuyển xe trên địa hình không bằng phẳng ……….10

Trang 8

vi

Hình 3.1: Biểu diễn lực và moment của mô hình………17

Hình 3.2: Sơ đồ khối mô phỏng đối tượng xe hai bánh tự cân bằng ……… 23

Hình 3.3: Kết quả mô phỏng đáp ứng góc lệch θ ……… 24

Hình 3.6: Sơ đồ tổng quát điều khiển hệ thống ……….25

Hình 3.7: Mô hình simulink mô phỏng bộ điều khiển cân bằng sử dụng phương pháp integral backstepping ……….31

Hình 3.8: Bộ điều khiển integral backstepping ……… 31

Hình 3.9: Bộ chuyển đổi decoupling……… 31

Hình 3.10: Kết quả mô phỏng đáp ứng của góc lệch θ và moment Cθ ………32

Hình 3.13: Mô hình simulink mô phỏng bộ điều khiển cân bằng khi có góc lái tilt command ………33

Hình 3.14: Dạng sóng của rider tilt command ………34

Hình 3.15: Kết quả mô phỏng đáp ứng của góc lệch θ và moment Cθ ………34

Hình 3.16: Mô hình simulink mô phỏng bộ điều khiển cân bằng sử dụng phương pháp adaptive backstepping……….35

Hình 3.17: Bộ điều khiển adaptive backstepping………35

Hình 3.18: Bộ chuyển đổi decoupling ………35

Hình 3.19: Kết quả mô phỏng đáp ứng của góc lệch θ và moment Cθ ……… 36

Hình 3.22: Mô hình simulink mô phỏng bộ điều khiển cân bằng khi có góc lái tilt command ………37

Hình 3.23: Dạng sóng góc lái tilt command ……… 38

Hình 3.24: Kết quả mô phỏng đáp ứng của góc lệch θ và moment Cθ ……… 38

Hình 3.25: So sánh đáp ứng bộ điều khiển cân bằng khi sử dụng integral backstepping và adaptive backstepping ………39

Hình 3.26: Sơ đồ khối bộ điều khiển quay trái, phải ……… 40

Hình 3.27: Mô hình simulink mô phỏng bộ điều khiển quay trái, phải ……….41

Hình 3.28: Đáp ứng góc quay δ trong ba trường hợp của ε và ωn ……… 41

Hình 3.29: Mô hình simulink mô phỏng kết hợp bộ điều khiển quay trái, phải và bộ điều khiển cân bằng ………42

Trang 9

vii

Hình 3.30: Kết quả mô phỏng đáp ứng góc lệch θ ……….42

Hình 3.31: Kết quả mô phỏng đáp ứng góc lệch δ ……… 43

Hình 4.1: Sơ đồ khối mô hình phần cứng xe hai bánh tự cân bằng ………44

Hình 4.2: Sức phản điện động dạng hình thang ……….46

Hình 4.3: Mặt cắt bằng của BLDC ……….47

Hình 4.4: Rotor và trục động cơ ……….47

Hình 4.5: Sơ đồ thể hiện nguyên lý đảo 3 dây pha BLDC ……….48

Hình 4.6: 6 trạng thái đảo pha BLDC ……….48

Hình 4.7: Mạch công suất điều khiển Sensor BLDC ……… 49

Hình 4.8: Bảng trạng thái của cảm biến hall và mạch công suất ………49

Hình 4.9: Hình ảnh mô hình thực ……… 50

Hình 4.10: Sơ đồ nguyên lý mô đun điều khiển trung tâm ……… 51

Hình 4.11: Cầu 3 pha dùng IC HCPL3120 ……… 53

Hình 4.12: Cảm biến hall ……… 54

Hình 4.13: Sơ đồ nguyên lý mô đun slave 1, 2 ………… ……… 54

Hình 4.14: Sơ đồ mạch HMI ……….……….55

Hình 4.15: Sơ đồ nguyên lý mạch nguồn ……… 56

Hình 4.16: Sơ đồ mô đun cảm biến ………58

Hình 5.1: Lưu đồ giải thuật chương trình chính ……….59

Hình 5.2: Chương trình con cập nhập dữ liệu cho các mô đun slave ……….62

Hình 5.3: Sơ đồ mạng CAN ……… 63

Hình 5.4: Tín hiệu cảm biến trước và sau khi lọc nhiễu dùng Kalman ………… 66

Hình 5.5: Góc nghiêng của xe khi đứng yên cân bằng ……… 67

Hình 5.6: Góc nghiêng của xe khi tác động ngoại lực vào tay lái ……… 68

Hình 5.7: Góc nghiêng của xe khi θ ban đầu -3o , không tác động ngoại lực ………69

Hình 5.8: Góc nghiêng của xe khi θ ban đầu 2.5o, không tác động ngoại lực ………69

Hình 5.9: Góc nghiêng θ của xe khi chạy tới trước ………70

Hình 5.10: Góc nghiêng θ của xe khi chạy lùi ra sau ………71

Hình 5.11: Góc nghiêng θ của xe khi chạy tới trước, chạy lùi ra sau ……… 72

Trang 10

viii

THÔNG TIN KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU

1 Thông tin chung:

- Đề tài: Thiết kế xe hai bánh tự cân bằng dùng phương pháp PID backstepping

- Mã số: 08012 Chủ nhiệm đề tài: ThS.Nguyễn Ngọc Sơn

- Đơn vị quản lý về chuyên môn: Khoa Công Nghệ Điện Tử

- Thời gian thực hiện: 4/2012 – 4/2013

2 Mục tiêu: Xây dựng mô hình thực xe hai bánh tự cân bằng

3 Nội dung chính:

- Xây dựng phần cứng cơ khí

- Thiết kế và thi công mạch công suất điều khiển động cơ BLDC

- Thiết kế mô đun đo góc nghiêng

- Thiết kế mạch vi điều khiển (MCU)

- Thiết kế bộ điều khiển PID backstepping

- Mô hình , mô phỏng đối tượng

- Lập trình nhúng và điều khiển mô hình thực

4 Kết quả chính đạt được

- Đã thiết kế thành công mô hình thực xe hai bánh tự cân bằng Xe hoạt động

tốt, ổn định

- Đã đào tạo hai sinh viên Cao Văn Kiên và Huỳnh Lê Bảo lớp ĐHĐT5A hoàn

thiện khóa luận tốt nghiệp (điểm đánh giá suất xắc, 10đ)

- Tham gia hội nghị toàn quốc lần thứ 2 về điều khiển và tự động hóa với bài

báo: “Điều khiển backstepping thích nghi xe điện hai bánh tự cân bằng”,

Nguyễn Ngọc Sơn, Hồ Phạm Huy Ánh, Nguyễn Văn Cường, VCCA 2013

- Kết quả nghiên cứu của đề tài được tác giả sử dụng để báo cáo luận văn thạc sĩ

chuyên ngành Tự động hóa vào ngày 06/01/2012, tại Trường Đại học Bách

khoa TP.Hồ Chí Minh

Trang 11

Chương 1 TỔNG QUAN

1.1 Tính cấp thiết đề tài nghiên cứu

Trong điều kiện giao thông ngày càng chật hẹp, môi trường ngày càng bị ô nhiểm Việc chế tạo một xe điện gọn nhẹ, dễ dàng xoay sở và đặc biệt không sử dụng nhiên liệu đốt trong là một nhu cầu thực sự cấp thiết

Phương tiện này có thể di chuyển trong các chung cư cao tầng, các trung tâm mua sắm, thư viện trường học, sân bay, sân golf …trợ giúp cho người già và trẻ em vận chuyển Nó có thể làm phương tiện vận chuyển hàng hóa đến những nơi đã lập trình sẵn ở trong các tòa nhà, phòng làm việc, trong các không gian nhỏ hẹp, khó xoay sở

Trong khoa học công nghệ, mô hình xe hai bánh tự cân bằng là một bước đệm quan trọng để có kinh nghiệm trong việc tính toán , mô hình và chế tạo các robot hai chân , là đỉnh cao về khoa học, công nghệ mà các trường đại học trên thế giới mong muốn vươn tới Ngoài ra mô hình còn bổ sung cần thiết về các giải pháp công nghệ di chuyển cho các mobile robot, làm phong phú thêm các lựa chọn cho giải pháp di chuyển trong không gian cho các robot

Về mặt học thuật, xe hai bánh tự cân bằng là một đối tượng phi tuyến không

ổn định, là một đối tượng tốt để các nhà khoa học, nghiên cứu, sinh viên có thể

chứng minh các thuật toán điều khiển mới

Về yếu tố tâm lý, xe hai bánh tự cân bằng là một câu hỏi lớn cho những người từng thấy hay sử dụng nó: tại sao có thể di chuyển và thăng bằng được? Điều này tạo sự hứng thú và cuốn hút nhu cầu sử dụng xe hai bánh tự cân bằng

Phương pháp thiết kế backstepping (cuốn chiếu) là phương pháp thiết kế bộ

điều khiển dựa vào lý thuyết ổn định của Lyapunov Backstepping cho phép xây

dựng bộ điều khiển theo trình tự từ đơn giản đến phức tạp Đối với các hệ thống phi

Trang 12

tuyến mà có các tham số bất định, adaptive backstepping sẽ phù hợp để ước lượng

và điều khiển ổn định đối tượng

Đó là các lý do mà tác giả quyết định thực hiện đề tài “Thiết Kế Xe Hai Bánh

Tự Cân Bằng Dùng Phương Pháp PID Backstepping”

1.2 Tổng quan tình hình nghiên cứu

Hiện nay, việc nghiên cứu chế tạo xe hai bánh tự cân bằng ở Việt Nam còn rất hạn chế Trên thế giới, các kỹ thuật viên, nhà nghiên cứu đã cho ra đời nhiều loại xe hai bánh tự cân bằng khác nhau Nói chung, có hai loại như sau:

− Các loại xe hai bánh tự cân bằng như Segway, Balancing Scooter…Đặc

điểm chung của các loại xe này là có thể chở người

− Các loại robot hai bánh tự cân bằng như nBot, JOE…Đặc điểm chung của các loại robot này là không thể chở người

1.2.1 Xe hai bánh tự cân bằng

1.2.1.1 Mô hình xe Segway PT

Hình 1.1: Hình ảnh xe hai bánh tự cân bằng Segway

Segway PT (viết tắt của Segway Personal Transporter - Xe cá nhân Segway), thường được gọi tắt là Segway là một phương tiện giao thông cá nhân có hai bánh, hoạt động trên cơ chế tự cân bằng do Dean Kamen phát minh Loại xe này được sản xuất bởi công ty Segway Inc ở bang New Hampshire, Hoa Kỳ

Trang 13

Đặc điểm nổi bật của Segway là cơ chế tự cân bằng nhờ hệ thống vi xử lý,

động cơ và con quay hồi chuyển đặt bên trong xe Cơ chế tự cân bằng giúp cho xe

dù chỉ có một trục chuyển động với hai bánh nhưng luôn ở trạng thái cân bằng,

người sử dụng chỉ việc ngiêng về đằng trước hoặc đằng sau để điều khiển xe đi tiến

hoặc đi lùi Với các điều khiển sang phải hoặc sang trái, Segway có một cần lái gọi

là "Lean Steer" - muốn điều khiển sang phải hoặc sang trái chỉ cần nghiêng cần lái

về phía đó Do có giá thành khá cao nên Segway hiện chủ yếu được sử dụng ở các

sở cảnh sát, căn cứ quân sự, cơ sở sản xuất hoặc khu công nghiệp

Cơ chế tự cân bằng của Segway dựa trên hoạt động của hệ thống xử lý trung

tâm, hai cảm biến độ nghiêng và năm con quay hồi chuyển đặt trong xe Dựa trên

các tín hiệu thu thập từ cảm biến , bộ xử lý trung tâm sẽ tính toán để truyền lệnh cho

các động cơ di chuyển bánh xe về phía trước hoặc phía sau để tái lập cân bằng cho

xe Với các mẫu Segway mới, quá trình này lặp đi lặp lại khoảng 100 lần một giây,

đủ để cân bằng xe cho dù người lái ở trạng thái nào Khi xe đạt tới vận tốc tối đa,

các phần mềm trong Segway sẽ tự động điều khiển xe hơi nghiêng về sau giúp xe di

chuyển chậm lại, cơ chế này giúp hạn chế khả năng người điều khiển tiếp tục

nghiêng về trước (tăng tốc) ngay cả khi Segway đã ở vận tốc tối đa

Về tính an toàn, Segway có tốc độ tối đa 20 km/giờ và không bao giờ chạy quá

20 km/h, kể cả khi xuống dốc Các thiết bị như: acquy, động cơ vận hành, bộ xử lý

trung tâm đều được gắn 2 lần vào xe Trong trường hợp 1 bộ phận bị hư hỏng bất

ngờ, Segway vẫn có thể ổn định và ngừng một cách an toàn

Tóm lại, Segway không thể đưa con người đi đến nơi muốn đến với tốc độ cao

nhất nhưng Segway có thể đi bằng sự di chuyển chậm, nối đuôi nhau Khi chúng

đến nơi, người lái có thể mang xe vào bên trong mà không cần lo lắng về nơi đậu xe

và cũng không cần dừng ở những trạm xăng dầu, mà chỉ cần nạp điện cho xe tại

nhà Ngoài ra, người ta còn thấy sự hữu dụng khi đi xe quanh trong các khu dân cư,

sân bay hay công viên Thật sự không có giới hạn không gian trong việc sử dụng xe

Segway giúp bạn đi nhanh hơn mà không mất nhiều năng lượng

Trang 14

Trevor Blackwell chế tạo xe Scooter dựa

theo xe Segway Xe Scooter này được xây dựng

từ những bộ phận giống động cơ xe lăn và từ các

pin của xe RC Những bộ phận để chế tạo ra xe

Scooter có giá thành thấp hơn phân nửa Segway

và không cần phần mềm thực thi cao hay phức

tạp Phiên bản đầu tiên được viết trong Python và

sử dụng port số để truyền thông tin đến con quay

hồi chuyển và mạch công suất điều khiển động cơ

Xe scooter sử dụng vi điều khiển 8 bit của

Atmel Nó gởi những lệnh kiểm soát tốc độ ra port

nối tiếp với bô phận lái động cơ Một con quay

hồi chuyển ceramic và gia tốc kế hai trục để điều

chỉnh hướng chính xác Hình 1.2: Balancing Scooter

Francisco Lobo cho ra đời Spider vào cuối

tháng 2/2004, trông giống như Scooter hơn là robot,

tuy nhiên nó có ứng dụng trong cả hai lĩnh vực Nó

có thể giữ cân bằng hầu như ở mọi tình huống, di

chuyển, lượn vòng quanh

Spider được điều khiển bởi hai động cơ của

hãng NPC và gia tốc kế hai trục bằng thiết bị analog,

chứa hai thành phần chính: Gyro cảm biến silicon và

BasicX (vi điều khiển) Khung xe được chế tạo bằng

nhôm và sợi cacbon Bộ công suất MOSFET là

module từ Roboteq được dùng trên robot chiến đấu Hình 1.3: Spider

Trang 15

Robot nBot do David P.Anderson ch

Nguyên tắc điều khiể

chạy theo hướng mà ph

xe có thể được lái theo cách gi

thì robot sẽ giữ được cân b

đòi hỏi hai cảm biến thông tin ph

góc nghiêng của thân robot so v

đo lường này được bộ điều khiển xử lý và ph

ng với momen quay, bộ phận lái để cân bằng và di chuy

A mobile inverted pendulum

Robot nBot do David P.Anderson chế tạo

ển nBot như sau: các bánh xe sẽ

ng mà phần trên robot sắp ngã, nếu bánh

c lái theo cách giữ vững trọng tâm robot

c cân bằng Trong thực tế điều này

n thông tin phản hồi: cảm biến đo

a thân robot so với phương của trọng lực bánh xe để đo vị trí robot Bốn thông

nh hoạt động và vị trí của nBot là:

g thí nghiệm điện tử công Công nghệ Liên bang

ạo ra vào năm 2002 Robot

12kg, tốc độ tối đa khoảng

eo dốc nghiêng đến 30

p là nguồn pin 32V dung

ạng của nó gồm hai bánh xe

i bánh gắn với một động cơ DC, chuyển động xoay theo hình

Trang 16

ThS Nguyễn Ngọc Sơn

Chương 1: Tổng quan

Hệ thống điều khi

space) tách rời nhau, ki

trạng thái được cung c

con quay hồi chuyển (gyro) JOE

Bộ điều khiển trung tâm và x

phục vụ cho con người do hãng TOYOTA thi

Rolling robot cao 100cm và n

này có khả năng di chuy

không gian lớn, đồng th

nhiều công việc khác nhau, ch

lý trong công nghiệp

ng

Khoa Công Ngh

u khiển gồm hai bộ điều khiển “không gian tr

i nhau, kiểm soát động cơ để giữ cân bằng cho h

c cung cấp bởi hai encoder quang và hai cảm bi

n (gyro) JOE được điều khiển bởi một bộ đ

n trung tâm và xử lý tín hiệu là một board xử lý tín hi

i chính nhóm và của viện Federal, kết hợp với FPGA c

Rolling robot của TOYOTA

mô hình robot khác

1.2.3 Các bài báo nghiên cứu khoa học có liên quan

nghiên cứu khoa học về robot hai bán

đề sau:

a TOYOTA Hình 1.8: NXTway-GS của

t trong những loại robot có công dụng

i do hãng TOYOTA thiết kế

cao 100cm và nặng 35kg Mẫu robot

ăng di chuyển nhanh mà không chiếm một

ng thời đôi tay của nó có thể làm

c khác nhau, chủ yếu được dùng làm trợ

Hình 1.

Khoa Công Nghệ Điện Tử

6

n “không gian trạng thái” (state

ng cho hệ thống Thông tin

Trang 17

• Mô hình hóa hệ thống robot hai bánh tự cân bằng [1] [5] [6] [8][9]

• Điều khiển robot hai bánh tự cân bằng sử dụng các phương pháp điều

khiển tuyến tính [5] [9]

• Điều khiển robot hai bánh tự cân bằng sử dụng các phương pháp điều

khiển phi tuyến kết hợp với giải thuật điều khiển thông minh [6][11]

• Điều khiển robot hai bánh tự cân bằng sử dụng phương pháp điều khiển

phi tuyến backstepping [3] [4][6][7][10][12]

• Bộ lọc Kalman sử dụng để lọc nhiễu từ cảm biến góc nghiêng [2]

1.3 Đố i tượng, phạm vi nghiên cứu, cách tiếp cận và phương pháp nghiên cứu

• Đối tượng nghiên cứu: Mô hình xe hai bánh tự cân bằng

• Phạm vi nghiên cứu: Xe hai bánh tự cân bằng hoạt động với góc nghiêng trong khoảng từ -15o đến 15o, người lái có khối lượng lên tới 75Kg

• Cách tiếp cận: Tiếp cận từ mô hình tương đương - mô hình con lắc ngược trên xe - tới mô hình thực xe hai bánh tự cân bằng

• Phương pháp nghiên cứu:

− Mô hình hóa, mô phỏng kiểm chứng kỹ thuật điều khiển dùng Matlab

− Lập trình nhúng kiểm chứng kết quả điều khiển trên mô hình thực

1.4 Nội dung nghiên cứu

• Mô hình hóa và mô phỏng đối tượng xe hai bánh tự cân bằng trên Matlab

• Thực thi và ứng dụng phương pháp điều khiển cuốn chiếu (backstepping)

Từ đó, thiết kế bộ điều khiển cân bằng cho đối tượng xe hai bánh tự cân bằng trên Matlab/Simulink

• Thiết kế mô đun đo góc nghiêng, sau đó sử dụng bộ lọc Kalman để lọc nhiễu tín hiệu

• Điều khiển thực nghiệm mô hình xe hai bánh tự cân bằng Mô hình thực

này có thể chở được người có khối lượng lên đến 70Kg

• Khảo sát tính bền vững về ổn định và về chất lượng điều khiển đối với sai

số mô hình

Trang 18

1.5 Tóm tắt nội dung các chương

Nội dung luận văn gồm các chương chính như sau:

• Chương 1: Giới thiệu tổng quát về mô hình xe hai bánh tự cân bằng, tổng

quan tình hình nghiên cứu trong và ngoài nước liên quan đến đề tài, một số công trình, bài báo được sử dụng để tham khảo

• Chương 2: Giới thiệu về nguyên lý hoạt động xe hai bánh tự cân bằng, lý

thuyết điều khiển phi tuyến như: lý thuyết ổn định Lyapunov, phương pháp

điều khiển cuốn chiếu qua khâu tích phân (integral backstepping), cuốn

chiếu thích nghi (adaptive backstepping)

• Chương 3: Mô hình hóa đối tượng, mô phỏng kiểm chứng mô hình bằng

matlab Thiết kế các bộ điều khiển: bộ điều khiển cân bằng, bộ điều khiển quay trái, phải và mô phỏng kiểm chứng chất lượng bộ điều khiển

• Chương 4: Giới thiệu về mô hình thực nghiệm xe hai bánh tự cân bằng:

mô hình cơ khí, các mạch điện tử

• Chương 5: Trình bày giải thuật điều khiển, kết quả đáp ứng mô hình thực

• Chương 6: Trình bày các kết quả đạt được, các hạn chế của đề tài và

hướng phát triển của đề tài

Trang 19

Chương 2

CƠ SỞ LÝ THUYẾT

2.1 Tìm hiểu xe hai bánh tự cân bằng

Đối với xe ba bánh hay bốn bánh, việc thăng bằng và ổn định là nhờ trọng tâm

xe nằm trong bề mặt chân đế do các bánh xe tạo ra Đối với xe hai bánh có cấu trúc như xe đạp, việc thăng bằng khi không di chuyển là hoàn toàn không thể, vì việc thăng bằng của xe dựa trên tính chất con quay hồi chuyển ở hai bánh xe khi đang quay Còn đối với xe hai bánh tự cân bằng là loại xe chỉ có hai bánh với trục của hai bánh xe trùng nhau Để cho xe cân bằng, trọng tâm xe (bao gồm cả người sử dụng) cần được giữ nằm ngay giữa các bánh xe

Hình 2.1: Mô tả nguyên lý giữ thăng bằng

Thực ra trọng tâm của xe hai bánh tự cân bằng không biết được nằm ở vị trí nào, không có cách nào để tìm ra, và có thể cũng không di chuyển bánh xe đủ nhanh

để giữ trọng tâm xe không bao giờ rơi ra khỏi vùng đở của các bánh xe

Về mặt kỹ thật, ta nhận thấy góc giữa sàn xe và chiều trọng lực có thể xác định

được Do vậy, thay vì tìm cách xác định trọng tâm giữa các bánh xe , tay lái cần được giữ thẳng đứng , vuông góc với sàn xe

Nếu tay lái được đẩy hơi nghiêng tới trước, xe sẽ chạy tới trước và khi tay lái

được đẩy nghiêng ra sau, xe sẽ chạy lùi Đây là một phân tích lí tính, con người có

thể kiểm soát tay lái trong vòng vài giây để điều khiển Để dừng lại, ta kéo trọng tâm xe nghiêng ngược hướng đang di chuyển thì tốc độ xe sẽ giảm xuống

Trang 20

Hình 2.2: Mô tả cách di chuyển xe trên địa hình bằng phẳng

Xe hai bánh tự cân bằng thăng bằng rất linh động khi di chuyển trên địa hình phức tạp, mặc dù nó là một hệ thống không ổn định Khi xe leo sườn dốc, thân xe tự

động nghiêng ra trước và giữ cho trọng lượng dồn về hai bánh Tương tự, khi xuống

dốc, thân xe nghiêng ra sau và giữ trọng tâm rơi vào các bánh lái

Hình 2.3: Mô tả cách di chuyển xe trên địa hình không bằng phẳng

2.2 Lý thuyết điều khiển phi tuyến

2.2.1 Lý thuyết ổn định Lyapunov

Xét hệ thống

Với ∈ , ∈ Giả thiết f, G, liên tục từng đoạn theo t và Lipschitz cục

bộ theo x và u Các hàm f và G được xác định một cách chính xác trong khi đó

là một hàm không xác định và tượng trưng cho sai số của mô hình Một mô hình danh định của hệ thống được cho bởi

= , + , (2.2)

Trang 21

Giả thiết ta đã xác định được luật điều khiển hồi tiếp trạng thái u =Ψ(t,x) sao cho điểm 0 là điểm cân bằng ổn định tiệm cận, đều của hệ thống vòng kín danh

định

x = f t, x + G t, x Ψ t, x (2.3) Hơn nữa, giả thiết ta đã xác định được hàm khả vi liên tục V(t,x) thỏa mãn các bất đẳng thức sau

x = f t, x + G t, x Ψ t, x + v + δ t, x, Ψ t, x + v (2.7)

Vấn đề: xác định luật điều khiển bổ sung v để ổn định hóa hệ thống (2.7) trong điều

kiện sai số mô hình δ bị chặn

‖δ t, x, Ψ t, x + v ‖ ≤ ρ t, x + k-‖v‖ (2.8) Với ρ t, x là một hàm không âm và ko là hằng số trong khoảng 0 ≤ ko≤ 1

Ta có V = + f t, x + G t, x Ψ t, x + v + δ (2.10) ≤ −α" ‖x‖ + G t, x v + G t, x δ = −α" ‖x‖ + wv + w δ

Để V xác định âm, chọn v sao cho

Trang 22

Với η t, x là hàm không âm Ta được

≤ −η‖w‖ + ρ‖w‖ + k-η‖w‖

≤ −η 1 − k- ‖w‖ + ρ‖w‖ (2.15) Chọn η t, x ≥ ρ34,

Adaptive backstepping (backstepping thich nghi) có thể cung cấp phương pháp

đánh giá hội tụ đối với các tham số chưa biết

Trang 23

2.2.2.1 Cuốn chiếu qua khâu tích phân

Vấn đề: xác định luật điều khiển u để ổn định hóa hệ thống hình 2.4

xB = Φ(xA) (2.23) tức hệ thống x; = f x; + g x; Φ xA (2.24)

ổn định tiệm cận Hơn nữa giả thiết xác định được hàm VA(xA) xác định dương và

Trang 24

Trang 25

Giả sử rằng, ta không biết toàn bộ ánh xạ g(x,u) từ đầu vào điều khiển ảo U sang

đầu vào điều khiển thực u, nhưng biết được một phần ánh xạ đó, tức là:

Với giả thiết này, ta viết lại (2.36) như sau:

= + K O + N (2.37a)

w = 8M , (2.37b) trong đó, w là phần điều khiển ảo ứng với mô hình đã chọn

Giả sử ta đã thiết kế được luật điều khiển

U = k(x) (2.38)

Đảm bảo hệ x = f(x) + Bk(x) ổn đinh tiệm cận toàn cục tại gốc với hàm Lyapunov

V(x) thỏa mãn

P(x) = Vx(x)(f(x) + Bk(x)) = -W(x) <0 (2.39) trong đó, W(x) là hàm xác định dương

Từ (2.38), ta có ta có thể tìm được w, từ đó xác định được điều khiển thực u

w = U – θ 8M(x,u) = k(x) – θ (2.40) Tất nhiên, do ánh xạ từ u sang U và ngược lại không biết toàn bộ, nên θ không biết Lời giải ở đây được dựa vào điều khiển thích nghi và sử dụng đánh giá tham số θ

Ta thay thế tham số chưa biết θ bằng đánh giá NQ

w = 8M(x,u) = k(x) - NQ (2.41)

- Làm thế nào để có được đánh giá NQ ?

Trang 26

- Khi sử dụng NQ để phản hồi, hệ thống có còn giữ được tính ổn định đã thiết kế ở

trên không ?

NQ có thể nhận được bằng một số phương pháp khác nhau, ở đây chúng ta sẽ sử

dụng kỹ thuật backstepping thích nghi để giải quyết vấn đề này Đồng thời, ta sẽ kiểm tra tính ổn định của hệ kín khi dùng phản hồi NQ bằng phương pháp Lyapunov

Tư tưởng Backstepping thích nghi với tham số chưa biết θ là coi sai số đánh giá

NR = θ - NQ như một biến trạng thái mới của hệ thống và bằng cách mở rộng hàm

Lyapunov V(x) thêm thành phần sai số NR

PST , NRU = P + VNR

Trong đó, W > 0 là hệ số hiệu chỉnh Luật cập nhập NQ dạng NQ = Y , NQ làm cho

PS xác định âm, do đó đảm bảo giữ được tính ổn định của hệ kín

Cụ thể ta có:

PS = PZ [ + KT\ − NQ + NU] +1^ NRNR

= −_ + NR `a Z`Z

Thành phần thứ nhất của PS xác định âm theo thiết kế ở (2.39), chúng ta sẽ khử

bỏ thành phần thứ hai chứa thành phần bất định NR bằng cách tìm luật cập nhập

NQ = Y , NQ sao cho triệt tiêu phần trong ngoặc vuông của (2.42)

NR = −^`a Z`Z

Mặc khác ta có:

NQ ≈ −NR (2.44) Kết quả, hệ kín trở thành:

Trang 27

Chương 3: Mô hình hóa đối tượng và thiết kế bộ điều khiển 17

Chương 3

MÔ HÌNH HÓA ĐỐI TƯỢNG VÀ THIẾT KẾ BỘ ĐIỀU KHIỂN

3.1 Mô hình hóa đối tượng

3.1.1 Phương trình động lực học đối tượng

Có nhiều phương pháp khác nhau dùng để tính động lực học: phương pháp Newton, phương pháp Lagrange…Nhưng trong đề tài này , tác giả sử dụng phương pháp Newton để xác định phương trình động lực học đối tượng

Hình 3.1: Biểu diễn lực và moment của mô hình

Bảng 3.1:

Định dạng
Số trang	54
Dung lượng	2,12 MB