Proceedings VCM 2012 14 thiết kế bộ điều khiển mờ thích nghi trực tiếp cho hệ điều

Proceedings VCM 2012 14 thiết kế bộ điều khiển mờ thích nghi trực tiếp cho hệ điều Proceedings VCM 2012 14 thiết kế bộ điều khiển mờ thích nghi trực tiếp cho hệ điều Proceedings VCM 2012 14 thiết kế bộ điều khiển mờ thích nghi trực tiếp cho hệ điều Proceedings VCM 2012 14 thiết kế bộ điều khiển mờ thích nghi trực tiếp cho hệ điều Proceedings VCM 2012 14 thiết kế bộ điều khiển mờ thích nghi trực tiếp cho hệ điều Proceedings VCM 2012 14 thiết kế bộ điều khiển mờ thích nghi trực tiếp cho hệ điều Proceedings VCM 2012 14 thiết kế bộ điều khiển mờ thích nghi trực tiếp cho hệ điều

88 Duc-Cuong Quach, Quan Yin, Chunjie Zhou, Vu-Thinh Doan

Thiết kế bộ điều khiển mờ thích nghi trực tiếp cho hệ điều

khiển vị trí DC servo có mô hình chưa xác định chính xác sử

dụng vi điều khiển dsPIC Design a Direct Adaptive Fuzzy controller for an uncertain DC servo postion control system using dsPIC microcontroller

1

Department of Control Science and Engineering, Huazhong University of Science and Technology,

Wuhan, 430074, P.R China

2

Trường ĐH Nha Trang e-Mail: quachcuong304@gmail.com

Tóm tắt

Bài báo đưa ra vấn đề sử dụng thuật toán điều khiển mờ thích nghi trực tiếp (DAF - Direct Adaptive Fuzzy algorithm) để điều khiển vị trí động cơ DC servo Dựa trên nguyên lý ổn định Lyapunov, bộ điều khiển DAF được thiết kế khi chưa biết tham số động cơ DC, điều mà có thể xảy ra trong thực tế, vì nhiều trường hợp các tham số của hệ không thể xác định chính xác và thay đổi theo thời gian do điều kiện làm việc và quá trình lão hóa của hệ thống Trong những tình huống trên, bộ điều khiển PI/PID truyền thống khó có thể đáp ứng được các yêu cầu điều khiển chất lượng cao, vấn đề này sẽ được giải quyết bằng phương thức điều khiển DAF Từ kết quả thực nghiệm trên dsPIC33FJ256MC710A đã chỉ ra hiệu quả của giải thuật DAF đối với hệ điều khiển

vị trí DC servo

Abstract:

This paper is concerned with Direct Adaptive Fuzzy (DAF) algorithm design for position control problem

of a DC servo motor Based on the Lyapunov stability criteria, a DAF controller is designed to cope with the parameters uncertainty of the motor, which usually occur in practice because it cannot determine exactly the parameters of system in many situations or these parameters vary since the running conditions and aging of the system In fact, in the above situations, traditional PI/PID controllers are not suitable for the high quality demand of the system and the proposed method show excellent advantage in these cases Experimental results based on dsPIC33FJ256MC710A chip are presented to demonstrate the effectiveness of the proposed method

Ký hiệu

Ký hiệu Đơn vị Ý nghĩa

K b V.s/rad hệ số điện áp động cơ

K f Nm.s/rad hệ số ma sát trục động cơ

J Kgm2 mô men quán tính của hệ

T E , T L Nm mô men điện, mô men tải

x, ( )n

n

x i

( | )

u x θ giá trị điều khiển ước

lượng từ bộ DAF

DAF

Chữ viết tắt

DAF direct adaptive fuzzy FOC field oriented control SISO single input – single output

1 Giới thiệu chung

Trong hệ thống tự động hóa truyền động điện công

nghiệp, ngoài yêu cầu điều khiển tốc độ, lĩnh vực

điều khiển vị trí cũng chiếm một vai trò hết sức

quan trọng Ta có thể thấy điều khiển vị trí xuất

hiện trong các hệ thống thiết bị như: tay máy, rô

bốt, các máy CNC… Những hệ thống điều khiển

vị trí này thường dùng động cơ DC, AC và động

cơ bước Mặc dù động cơ AC với nguyên lý điều

khiển tựa hướng từ trường FOC, động cơ bước với

kỹ thuật điều khiển vi bước được phát triển nhiều

trong hệ điều khiển vị trí Tuy nhiên trên thực tế hệ

truyền động vị trí sử dụng động cơ DC vẫn được

dùng rộng rãi [1-6], [8] vì nó có đặc tính điều

khiển tốt, dải công suất và điện áp nguồn rộng phù

hợp với nhiều ứng dụng khác nhau Đặc biệt ở các

hệ truyền động công suất nhỏ và điện áp thấp,

động cơ DC tỏ ra rất linh hoạt và có nhiều ưu điểm

so với động cơ AC

Trước đây các hệ thống điều khiển DC servo thông

thường sử dụng bộ điều khiển PID hoặc cấu trúc

điều khiển hai mạch vòng PI [1] Những giải thuật

điều khiển truyền thống này có ưu điểm dễ thực

hiện, cho kết quả điều khiển tốt nếu như mô hình

toán học của hệ thống tuyến tính và có các thông

số xác định chính xác [5], [7] Tuy nhiên trong

thực tế đa phần các hệ thống truyền động điện

không tuyến tính trên toàn bộ điểm làm việc [4], ví

dụ khi động cơ hoạt động trong vùng dòng điện

không liên tục, vùng bão hòa từ đồng thời các

thông số của chúng như hệ số ma sát, điện trở

cũng bị thay đổi do quá trình lão hóa, mô men quán tính của hệ thay đổi theo điều kiện làm việc (hệ tay máy) [6] Chính vì vậy mà bộ điều khiển PI/PID truyền thống khó có thể đáp ứng được trong các hệ thống có yêu cầu điều khiển chất lượng cao [5], [6]

Để khắc phục những khó khăn trên, đã có nhiều giải thuật điều khiển dựa trên lý thuyết điều khiển hiện đại được sử dụng như: PID-Fuzzy, Adaptive Fuzzy, Neural-Fuzzy, Fuzzy Sliding mode…[2], [4], [7], [8] Trong bài báo này chúng tôi ứng dụng

lý thuyết mờ thích nghi để thiết kế và thực hiện một bộ điều khiển vị trí áp dụng cho nhiều hệ DC servo có các tham số khác nhau Bộ điều khiển DAF bao gồm một hệ thống mờ kết hợp với luật thích nghi [9], [10] (xem H.1) Luật thích nghi có vai trò điều chỉnh thông số bộ mờ dựa trên lý thuyết ổn định Lyapunov, bộ mờ sẽ trực tiếp ước lượng luật điều khiển tối ưu cho đối tượng điều khiển [9-11]

Kết quả điều khiển được kiểm chứng trên mô hình phần cứng sử dụng chíp dsPIC33FJ256MC710A của hãng Microchip Đây là dòng chíp 16 bít tốc

độ cao, bộ nhớ lớn đồng thời tích hợp nhiều module chức năng dành cho điều khiển động cơ như PWM, QEI, ADC…[18]

Bài báo trình bày theo các nội dung sau: phần 2 thiết lập mô hình hệ thống, phần 3 thiết kế giải thuật điều khiển, phần 4 thực hiện giải thuật trên dsPIC, phần 5 kết quả thực nghiệm và cuối cùng kết luận sẽ được đưa ra trong phần 6

u

( )t



 

H 1 Hệ thống điều khiển vị trí DC motor sử dụng bộ điều khiển DAF

2 Mô hình hệ thống

2.1 Hệ thống điều khiển vị trí DC servo

Mô hình hệ thống bao gồm động cơ DC và bộ điều

khiển DAF như trên H.1 Đây là hệ thống SISO

với tín hiệu vào là vị trí yêu cầu y m và tín hiệu ra

góc quay y của trục động cơ Đối tượng điều khiển

bao gồm bộ băm áp cầu H có nguồn nuôi là E kết

nối với động cơ DC Trong sơ đồ mạch sử dụng

một khối R-L block để tạo ra các mô hình có điện trở và điện cảm khác nhau Bộ điều khiển DAF cài đặt trên dsPIC sẽ đọc tín hiệu phản hồi góc quay từ encoder và ước lượng giá trị PWM tối ưu để điều khiển góc quay động cơ bám theo tín hiệu vị trí

yêu cầu y m

90 Duc-Cuong Quach, Quan Yin, Chunjie Zhou, Vu-Thinh Doan

2.2 Mô hình toán học của đối tượng điều khiển

Mô hình của đối tượng điều khiển mô tả trên H.2

Khi tần số băm áp của bộ cầu H đủ lớn (thông

thường tần số băm áp khoảng từ 5 đến 10KHz) thì

điện áp một chiều U cấp cho động cơ tính theo

công thức (1)

2T on T

T



Mô tả toán học của động cơ DC thể hiện trên các

phương trình (3), (4), (5) và (6)

b

URiLiK w (3)

T J wK wT (4)

Trong đó R, L, K b và K t lần lượt là điện trở, điện

cảm, hệ số từ thông và hệ số mô men của động cơ

K f và J là hệ số ma sát và mô men quán tính của hệ

truyền động Khi thiết kế bộ điều khiển tổng quát,

các tham số này được xem như chưa xác định

, ,

f w i,T E và T L lần lượt là góc quay, tốc độ, dòng

điện, mô men điện từ và mô men tải Thông

thường quán tính cơ học của hệ lớn hơn nhiều so

với quán tính điện trong mạch phần ứng của động

cơ, để đơn giản hóa khi thiết kế và thực hiện giải

thuật DAF có thể bỏ qua quán tính điện trong hệ

(coi L = 0) [8] Từ các công thức (2), (3), (4), (5)

và (6) có phương trình trạng thái (7)

1

u

T

JR J JR

f f

w w

           

T

0

+E

-E

t

T on

V

U

DC motor

E

H 2 Đối tượng điều khiển

Đối tượng điều khiển là dạng SISO với đầu vào u

và đầu ra là góc quayf,T L là nhiễu của hệ thống,

phương trình (7) được viết dưới dạng (8)

RK K K EK

u

y

f w

f

 

 







 



3 Thiết kế giải thuật điều khiển DAF

Để thuận tiện trong các phép biến đổi toán học, đặt

1 2 [ , ]x x T [ , ]x x T [ , ]T

x    f f và chuyển phương trình (8) thành phương trình (9)

2 1 ( )

x

 

 



 



Trong đó:

t

EK b JR



( ) RK f K K b t 0

JR



Giá trị điều khiển tối ưu xác định từ công thức (9)

* 2

1

( )



* 1

( )

b  x

Giải thuật DAF sẽ ước lượng giá trị điều khiển tối

ưu dựa trên sai số từ góc đặt yêu cầu y m và giá trị

góc thực y [10-12] Sai số vị trí tính bởi

,

m

ey y đạo hàm sai số là ( )n ( )n ( )n

m

e y y và vector sai số được định nghĩa e[ , ] e eT Phương trình vi phân sai số cho hệ bậc hai có dạng tổng quát như sau

ek ek e (11)

Ma trận đặc tính của sai số

k k

   

Trong đó hệ số k i (i = 1÷2) là hằng số dương chưa

xác định Để hệ thống ổn định thì phương trình (11) phải ổn định tương đương với Aphải là ma trận ổn định Từ công thức (11)

m

eyy k ek e (12) Vớiyx1x

m

yx k ek e

m

xyk ek e

T m

Thay xvào phương trình (10)

* 1

( )

T m



Trong công thức (14) vector k [ ,k2 k1]Tđược lựa chọn cho phù hợp với yêu cầu đặc tính hội tụ về 0

của sai số e Bộ điều khiển DAF được thiết kế cho

một hệ DC servo tổng quát nên các thông số như

R,K f , J… xem như chưa xác định, dẫn tới

hàm f x( )và hệ số b chưa biết Chính vì vậy giá trị

điều khiển tối ưu u * trong công thức (14) chưa thể

thực hiện được Tuy nhiên có thể thiết kế một hệ

thống mờ Takagi-Sugeno (T-S fuzzy system) để

ước lượng tín hiệu u x θ( | ) xấp xỉ với luật điều

khiển tối ưu u * với điều kiện b là một số hữu hạn

dương và f x( ) là hàm liên tục bị chặn [10-12] Khi

đó hệ thống mờ T-S được mô tả bởi luật điều

khiển như sau

If x 1 is SP i và x 2 is SV j then u ijq ij

Trong đó SP i (1 ≤ i ≤ m) và SV j (1 ≤ j ≤ n) lần lượt

là các tập mờ của biến x 1 và x 2 được mờ hóa bởi

các hàm thuộc x1

i

m và x2

j

m Sử dụng luật hợp thành tích, mờ hóa singleton, giải mờ theo phương pháp

trung bình trọng số, ta có giá trị đầu ra của hệ mờ

theo (15)

1 2

1 2

ij

( | )

i j

i j

u x θ

q m m

m m

Định nghĩa

* * *

1 2

[ , , , ]T

m n

1 2

( ) [ , , , m n]T

Trong đó

*

(i m j( 1)) ij

q   q ;

1 2

1 2

* ( ( 1))

m m x

m m



 

Do đó công thức (15) viết gọn lại dưới dạng

( | ) T ( )

u x θ θ ξ x (16)

Với θ là vector thông số của bộ điều khiển mờ và

( )

ξ x là vector cập nhật thông số Theo [10-12] để

( | )

u x θ xấp xỉ u * và hệ thỏa mãn tiêu chuẩn ổn

định Lyapunov, thì vector θđược cập nhật theo

phương trình (17)

2 ( )

T

d

dt

θ

e p ξ x

g

Trong đó glà hằng số cập nhật dương, p2 là cột

cuối của ma trận P2x2 với P thỏa mãn phương trình

Lyapunov (18)

T

Q là ma trận đối xứng xác định dương

H 3 Kít dsPIC33FJ256MC710A

4 Thực hiện giải thuật DAF trên dsPIC

Trong phần 4 chúng tôi sẽ giới thiệu sơ lược việc cài đặt thuật toán DAF trong phương trình (16), (17) trên hệ thống kit dsPIC

4.1 Cấu hình phần cứng

 Microcontroller: dsPIC33FJ256MC710A DSC

là phiên bản chíp xử lý 16 bit mới nhất dành cho điều khiển động cơ của hãng Microchip với một số đặc tính cơ bản sau: tốc độ xử lý tối

đa 40 MIPS, bộ nhớ chương trình 256 Kbyte ROM, bộ nhớ dữ liệu 30 Kbyte RAM, 8 kênh DMA, 8 kênh PWM có độ phân giải lên tới 16 bit, 24 kênh ADC 10/12 bit, 1 module QEI, 9 Timer 16 bit, 2 UART, 2 SPIs, 2 CANs và 2 I2C… Trong H.3 xung hệ thống của dsPIC thiết lập ở 40MHz, chip sử dụng nguồn nuôi 3.3V Ngắt của Timer1 được sử dụng làm xung nhịp điều khiển với thời gian trích mẫu 1ms Tín hiệu điều khiển PWM lấy từ module PWM1 cài đặt ở chế độ phân giải 12 bit, do đó tần số băm xung PWM là 9,775KHz Giao tiếp giữa dsPIC và PC thông qua chuẩn UART với tốc độ 19200baud

 Sensor: Phản hồi vị trí góc sử dụng encoder 2000ppr Module QEI trong dsPIC thiết lập hoạt động ở chế độ x4, như vậy độ phân giải của góc phản hồi là 2/(42000)rad Cảm biến dòng điện CSNE151-100 được nối vào kênh ADC0 của dsPIC để quan sát tải động cơ

 DC motor và drive: Bộ băm áp sử dụng cầu H toàn phần với mosfet IRF460 IRF460 được cách ly với dsPIC qua opto TLP250 Điện áp

nguồn E có thể thay đổi từ 0 đến 30VDC

4.2 Thực hiện bộ điều khiển DAF

Bộ điều khiển DAF thiết kế điều khiển vị trí DC servo trong phạm vi góc -2  2 được cấu hình như sau:

 Cấu hình bộ fuzzy logic: Hệ thống mờ T-S bao gồm 2 đầu vào (xem H.1): vị trí góc f và vận tốc góc f lần lượt được ký hiệu bởi x 1 và x 2

92 Duc-Cuong Quach, Quan Yin, Chunjie Zhou, Vu-Thinh Doan Tất cả các biến đều được mờ hóa bằng 5 tập

mờ dạng tam giác cân như trên H.4

2

1

x

2

x

3

x

4

x

5

x



( / )



2

x

1

1

x

2

x

3

x

4

x

5

x



( )

4000 rad





1

x

H 4 Dạng tập mờ đầu vào của 2 biến x 1 , x 2

 Giá trị góc x 1  [-2, 2] rad được chuẩn

hóa trong khoảng [-8000, 8000], hàm

thuộc x1

i

m [0, 400]

 Vận tốc góc x 2 [-30, 30] rad/s, hàm

thuộc x2

j

m [0, 60]

 Tập mờ đầu ra là dạng singleton, giá trị

hàm ra u  [-2048, 2047] được tham chiếu

tới vùng điện áp [-E, +E] V

Giá trị giải mờ

( ( ) | ( )) ( )T ( ( ))

u xk θk θk ξ xk (19)

 Cập nhật luật thích nghi: Luật thích nghi sẽ

cập nhật giá trị phần tử *

l

q của vector θ theo phương trình rời rạc (20)

2

T



Trong đó

*

( ( ))

( ( )) ( ( ))

k

x



 

5( 1)

l i j

Trong quá trình thực nghiệm, các giá trị tham số

của bộ điều khiển DAF được cài đặt như sau: g

=

3, A = [0, 1; -50, -10] nên k = [50, 10]T, chọn ma

trận Q = [100, 0; 0, 100] từ phương trình (18) có

giá trị P = [265, 1; 1, 5.1], nên p2 = [1; 5.1] Giải

thuật điều khiển DAF và giản đồ thời gian hệ

thống thể hiện trên H.5 và H.6

( ), ( )k k

e x

1( ), 2( ), ( ( ))

( ), ( )k k

θ θ

( ( ) | ( )) T ( ( ))

u x k θ k θ ξ x k

H 5 Sơ đồ giải thuật điều khiển

H 6 Giản đồ thời gian của hệ thống

5 Kết quả thực nghiệm

Phần cứng hệ thống thể hiện trên H.7 Động cơ trong mô hình sử dụng loại D06D03 của Hitachi

có các thông số như sau: Công suất danh định 53W, điện áp định mức 30V, dòng điện định mức

2A và tốc độ định mức 3100rpm Trong mỗi chu

kỳ điều khiển, các thông số như vị trí, tốc độ và dòng điện của động cơ được lưu lại trong RAM dsPIC Sau khi kết thúc quá trình thực nghiệm, các giá trị này được gửi lên PC thông qua cổng UART

H 7 Mô hình hệ thống thực nghiệm

H 8 Đáp ứng bám theo góc yêu cầu và sai số

trong trường hợp vận tốc góc của tín hiệu

đặt là hằng số và động cơ chạy ở chế độ

không tải

Trên H.8 đáp ứng vị trí góc bám theo tín hiệu đặt

trước với sai số trong vùng ổn định vào khoảng

±0.004rad Tại các thời điểm vận tốc góc thay đổi

đột ngột (t = 0.0, 0.25, 0.5, 0.75, 1.0 và 1.5 sec) sai

số tăng đột biến và giá trị sai số này tỷ lệ thuận với

vận tốc góc tại đó Khi vị trí yêu cầu y m biến đổi

dao động với tần số và biên độ không cố định, đáp

ứng góc ra y vẫn bám theo giá trị góc yêu cầu

(xem trên H.9)

H 9 Đáp ứng quá độ và sai số góc vị trí bám theo tín hiệu analog có biên độ tần số giới

hạn

H 10 Đáp ứng của hệ khi thông số đối tượng thay

đổi

H.10 thể hiện đáp ứng của hệ thống bám theo tín

hiệu từ mô hình mẫu G ref (s)=549/(s2 + 30s + 549)

trong trường hợp điện cảm, điện trở của động cơ

và mô men quán tính của hệ thay đổi

 Trường hợp 1: động cơ không kéo máy phát, mạch phần ứng không sử dụng R-L block

-8 -6 -4 -2 0 2 4 6 8

Thoi gian (sec)

Gia tri dat ym(t) Gia tri thuc y(t)

-100 -50 0 50 100

Thoi gian (sec)

-0.2 -0.1 0 0.1 0.2

Thoi gian (sec)

Sai so ym(t)-y(t) Toc do goc

-40

-20

0

20

40

Thoi gian (sec)

-0.1

-0.05

0

0.05

0.1

Thoi gian (sec)

Sai so ym(t) - y(t)

Toc do goc

-6

-4

-2

0

2

4

6

Thoi gian (sec)

Gia tri dat ym(t) Gia tri thuc y(t)

0 0.5 1 1.5 2 2.5 3 3.5 4 4.5

Thoi gian (sec)

Gia tri dat ym(t) Truong hop 1, y1(t) Truong hop 2, y2(t)

94 Duc-Cuong Quach, Quan Yin, Chunjie Zhou, Vu-Thinh Doan

 Trường hợp 2: động cơ kéo máy phát (tăng mô

men quán tính gấp 2 lần so với trường hợp 1),

mạch phần ứng sử dụng khối R-L block với

điện trở 2 và điện cảm 10mH (xem H.1)

H 11 Đáp ứng của hệ khi có tải đột ngột

Động cơ đang ở trạng thái giữ vị trí (tại t = 2.75

sec) thì xuất hiện xung lực tác động lên trục động

cơ (mô men tác động lớn gấp 1.55 lần mô men

định mức) (xem trên H.11) Hệ thống ổn định sau

tác động xung lực với độ vọt lố của vị trí là

0.22rad và thời gian quá độ là 0.1sec

Từ các kết quả thực nghiệm trên, có thể nhận thấy

lượng sai số của hệ thống luôn khác 0 Sai số này

xuất phát từ nhiều nguyên nhân như:

Giá trị điều khiển ước lượng từ bộ mờ

( | )

u x θ không thể đồng nhất với giá trị điều khiển

mong muốn u * vì số luật mờ và chiều vector θcó

giá trị hữu hạn

Sự giới hạn độ phân giải của encoder, thời gian

trích mẫu điều khiển và sai số do chuẩn hóa dữ

liệu (làm tròn số) trong hệ xử lý 16 bit

Kết luận

Bài báo này mô tả thực hiện thiết kế giải thuật

DAF trên dsPIC để điều khiển vị trí DC servo Kết

quả thực nghiệm trong điều kiện thông số của đối tượng không xác định, vị trí góc của trục động cơ vẫn bám theo góc tín hiệu yêu cầu Từ đó cho thấy ngoài khả năng giảm thiểu ảnh hưởng của sự lão hóa thiết bị tác động lên chất lượng hệ thống, bộ điều khiển DAF còn có thể điều khiển tốt hệ DC servo khi mô men quán tính của hệ thay đổi (hệ điều khiển tay máy) Bước tiếp theo của nghiên cứu này là phát triển hệ thống điều khiển vị trí có tốc độ phản ứng nhanh và khảo sát ảnh hưởng của các thông số trong bộ điều khiển DAF như: hệ số cập nhật g,vector k lên chất lượng hệ thống

Tài liệu tham khảo

[1] M.L Hung.; H.T Yau.; P.Y Chen.; H.Y Su.;

Intelligent Control Design and Implementation

of DC Servo Motor International Symposium

on Computer, Communication, Control and Automation, 2010

[2] R Guo.; Position Servo Control of a DC

Electromotor Using a Hybrid Method based on Model Reference Adaptive Control (MRAC)

International Conference on Computer, Mechatronics , Control and Electronic Engineering (CMCE), 2010

[3] R.S Gargees.; A.K.Z Mansoor.; R.A Khalil.;

DSP Based Adjustable Close-Loop DC motor Speed Control Al-Rafidain Engineering Vol.19, No.5, October 2011

[4] R.G Fernando.; F.M Yahia.; Efficient Position

Control of DC Servo Motor Using Backpropagation Neural Network Seventh

International Conference on Natural Computation, 2011

[5] R Garrido.; D Calderon.; A Soria.; Adaptive

Fuzzy Control of DC Motor CIEP, Puebla

MEXICO, October 2006

[6] Y.L Cui.; H.L Lu.; J.B Fan.; Design and

Simulation of cascade fuzzy self-adaptive PID speed control of a thyristor-driven DC motor

Proceedings of the Fifth International Conference on Machine Learning and Cybernetics, Dalian, August 2006

[7] Q Dong.; J.Y Xie.; Designing and Tuning of

PID Controllers for a Digital DC Position Servo System Proceedings of th4 World

Congress on Intelligent Control and Automation, June 2002

[8] K.K Nalunat.; K Attapol.; N.K Suthichai.; T

Surasak.; T Sartean.; K Ritsu.; Control of the

position DC servo motor by fuzzy logic 2000

[9] L.X Wang.; Stable adaptive fuzzy control of nonlinear systems IEEE Transaction on fuzzy systems, Vol.1, No.2, May 1993

-1

0

1

2

3

4

5

6

Thoi gian (sec)

Gia tri dat ym(t)

Vi tri thuc y(t) Dong dien i(t)

-40

-20

0

20

40

Thoi gian (sec)

-0.2

-0.1

0

0.1

0.2

Thoi gian (sec)

Sai so ym(t)-y(t) Dap ung toc do

[10] M Bahita.; K Belarbi.; Feedback adaptive

control of aclass of nonlinear systems using

fuzzy approximators International Journal of

Information Technology Convergence and

Services (IJITCS) Vol.1, No.1, Feb 2011

[11] Y.P Pan.; D.P Huang.; Z.H Sun.; Direct

Adaptive Fuzzy Control for aclass of Nonlinear

Systems with Unknown Bounds Proceedings of

the IEEE International Conference on

Automation and Logistics Shenyang, China

August 2009

[12] D Bellomo.; D Naso and R Babuska.;

Adaptive fuzzy control of a non-linear

servo-drive: Theory and experimental results

Engineering Applications of Artificial

Intelligence 21, 2008

[13] S Labiod.; T.M Guerra.; Adaptive fuzzy

control of a class of SISO nonaffine nonlinear

systems Fuzzy Sets and Systems 158, 2007

[14] A.E Ougli.; I Lagrat.; I Boumhidi.; Direct

Adaptive Fuzzy Control of Nonlinear Systems

ICGST-ACSE Journal, ISSN 1687-4811,

Volume 8, Issue II, December 2008

[15] C.H.Wang.;H.L.Liu.;T.C.Lin.; Direct adaptive

fuzzy - neural control with state observer and

supervisory controller for unknown nonlinear

dynamical systems IEEE Transaction on fuzzy

systems, Vol.10, No.1, 2002

[16] L.X Wang.; A course fuzzy systems and

control Prentice-Hall International Inc, 1996

[17] R.S Burns.; Advanced Control Engineering

Oxford Auckland Boston Johannesburg

Melbourne New Delhi, 2001

[18] Microchip Technology Inc.; dsPIC33FJxxxMC

x06A/x08A/x10A Data Sheet, 2011

[19] Microchip Technology Inc.; dsPIC Language

Tools Libraries 2004

[20] J Zambada.; Measuring Speed and Position

with QEI Module Microchip Technology Inc,

2005

Duc-Cuong Quach received the

B.S degree in Electrical Machines and Power Electronics from Ha Noi University of Science and Technology in 2002 and M.S degree in Automation Engineering from Ho Chi Minh City University of Transport, Viet Nam, in 2008 He is currently a doctor

candidate in the Department of Control Science

and Engineering, Huazhong University of Science and Technology, Wuhan, PR China His research includes Wireless control system, Intelligent control theory and Embedded systems apply to Power electronic and Electric drives

Quan Yin received the M.S

and Ph.D degrees in Control

Engineering from Huazhong University of Science and Technology, Wuhan, China, in

1995 and 2001, respectively

He is currently an associate professor in the department of control science and engineering at Huazhong University of Science and Technology His research interests include servo control and fault tolerant control

Chunjie Zhou (Hubei,

1965) Chunjie Zhou was born in Hubei, China, in

1965 He received the B.S., M.S., and Ph.D degrees in control theory and control engineering from Huazhong University of Science & Technology, Wuhan, China, in 1988, 1991, and

2001, respectively He is currently a Doctoral Tutor Professor with the Department of Control Science and Engineering, Huazhong University of Science & Technology His research interests include industrial communication and networked control system, fault tolerant control and safety critical systems, intelligent control, and automation equipment

Vu-Thinh Doan received his

Master degree in Innformation Technology from Ha Noi University of Science and Techonology (HUST) in 2012 and Bachelor of Engineering

in Innformation Technology from Nha Trang University (NTU) in 2007 From 2008 to

2011, he worked in Electrical and Electronics Faculty From 2011 he is teaching in Information Technology Faculty