Điều khiển hệ thống cần trục không cảm biến

Trong điều khiển chống dao động hệ thống cần trục, c m biến thư ng được dùng để đo lư ng vị trí và góc dao động của t i.. Tuy nhiên, c m biến đo lư ng góc dao động t i trong các hệ thống

iii

Cần trục được sử dụng rộng rãi để vận chuyển vật nặng và vật liệu độc h i trong các nhà máy h t nhân, xí nghiệp như đóng tàu, xây dựng nhà cao tầng…Việc vận chuyển bằng cần trục đòi hỏi ph i nhanh chóng và để đ m b oan toàn thì dao động

t i không quá lớn trong suốt quá trình vận chuyển

Trong điều khiển chống dao động hệ thống cần trục, c m biến thư ng được dùng để

đo lư ng vị trí và góc dao động của t i Hai tín hiệu đo lư ng này sẽ được ph n hồi

về hai bộ điều khiển riêng biệt để điều khiển xe ch y tới đúng vị trí và đ m b o cho góc dao động luôn ổn định và dập tắt khi xe ch y đến vị trí đặt Tuy nhiên, c m biến

đo lư ng góc dao động t i trong các hệ thống thực tế có những tr ng i: chi phí đầu

tư cao, khó lắp đặt nhất là với những cần trục có cơ cấu nâng h , thư ng xuyên b o trì sữa chữa…

Mục tiêu của đề tài là không dùng c m biến đo lư ng góc mà vẫn điều khiển tự động được hệ thống cần trục ho t động theo đúng yêu cầu Ngoài ra, dòng điện làm việc của động cơ luôn được điều chỉnh trong ph m vi dòng điện định mức để tránh hiện tượng quá t i làm cho dòng này tăng quá mức cho phép

Mô hình toán học của cầu trục được xây dựng dựa trên các phương trình vật lý và định luật Newton thông qua phép biến đổi Laplace.Mô hình này được sử dụng để

mô phỏng đáp ứng của cần trục theo các phương pháp điều khiển: điều khiển với hai bộ PID, điều khiển với hai bộ PID có điều khiển dòng điện, điều khiển không

iv

Cranes are widely used in various applications such as heavy loads transportation and hazardous materials handling in shipyards, in factories, in nuclear installations and in high building constructions The transportation by crane requires as fastas possible and, at the same time, the load swing is kept small during the transfer process andcompletely vanishes at the load destination

In anti-swing feedback control of automatic gantry crane system, sensors are normally employed to detect trolley position and payload swing angle Two measurement signals will be feedback on two separate controllers to control the trolley to the correct position, ensure swing angle stability, and extinguish when driving to the location However, the sensors measure the payload swing angle in real systems there are obstacles: the high investment costs, difficult to install especially with the crane lifting structure, difficult to maintenance and repair, etc The goal of thesis is sensor-less anti-swing control method for automatic gantry crane system In addition, the motor working current always be adjusted in the range of the rated current to avoid increase excessive when overloading

Mathematical model of the gantry crane is based on the physical equations and Newton's laws through the Laplace transform This model is used to simulate the response of the gantry crane control methods: two PID controllers, two PID controllers with current controller, sensor-lesscontrol using soft sensor by neural networks

The simulation and experimental results on real models showed that using sensor by neural networks similar to real sensors Loop current controller allows adjustment of flexible motor working current, as well as the motor starting current

soft-v

Trang

Trang tựa

Quyết Định Giao Đề Tài

Lý Lịch Khoa Học

Lời Cam Đoan i

Lời Cảm n ii

Mục Lục v

Danh Sách Các Hình ix

Chư ng 1 Tổng Quan 1

1.1 Giới thiệu chung 1

1.2 Phương pháp tiếp cận điều khiển cần trục 3

1.3 Mục tiêu và giới h n của đề tài 6

1.4 Phương pháp nghiên cứu 6

1.5 Nội dung luận văn 6

Chư ng 2 C Sở Lý Thuyết 7

2.1 Mô t hệ thống sử dụng 7

2.2 Mô hình toán học của hệ thống cần trục 8

2.2.1 Mô hình động cơ DC 9

2.2.2 Mô hình xe 9

2.2.3 Mô hình của t i 10

2.3 Mô hình mô phỏng của hệ thống cần trục 12

vi

2.4.1 Hàm tổng hợp 14

2.4.2 Hàm kích ho t 15

2.4.3 Gi i thuật lan truyền ngược 16

2.4.4 Minh họa gi i thuật lan truyền ngược trong huấn luyện m ng nơron nhiều lớp 18

Chư ng 3 Các Phư ng Pháp Điều Khiển 24

3.1 Phương pháp điều khiển với hai khâu PID 24

3.2 Phương pháp điều khiển với hai khâu PID có điều khiển dòng điện 27

3.3 Phương điều khiển không c m biến 31

3.3.1 Phương pháp luận 31

3.3.2 Xây dựng phần mềm c m biến bằng m ng nơron 32

Chư ng 4 Điều Khiển Hệ Thống Thực 41

4 1 Sơ lược về mô hình thí nghiệm hệ thống thực 41

4 2 Thiết kế phần cứng 42

4 3 Điều khiển với hai khâu PID 45

4.3.1 Thiết kế bộ điều khiển PID góc dao động 46

4.3.2 Thiết kế bộ điều khiển PID vị trí 47

4.3.3 Kết qu thực nghiệm 48

4 4 Điều khiển với hai khâu PID có điều khiển dòng 50

4 5 Điều khiển không c m biến m ng nơron 53

4 6 Giao diện đồ họa 57

Chư ng 5 Kết Luận VƠ Hướng Phát Triển Đề tƠi 59

vii

5.2 Hướng phát triển đề tài 60

TƠi Liệu Tham Khảo 61 Phụ Lục 64

viii

PID : Bộ điều khiển PID (Proportional Integral Derivative)

PWM : Phương pháp điều rộng xung (Pulse width modulation)

BPA : Gi i thuật lan truyền ngược (Back propagation algorithm)

ANN : M ng nơron nhân t o (Artifical Neural Networks)

ix

Hình 1.1 Cần trục giàn 2

Hình 1.2 Cần trục quay 2

Hình 2.1 Mô hình cần trục 8

Hình 2.2 Mô hình động cơ DC 8

Hình 2.3 Sơ đồ khối động cơ DC 9

Hình 2.4 Sơ đồ khối điều khiển vòng h hệ thống cần trục 12

Hình 2.5 (a) kết qu mô phỏng vị trí xe, (b) kết qu mô phỏng góc dao động t i 12

Hình 2.6 Cấu trúc một nơron sinh học 13

Hình 2.7 Cấu trúc m ng nơron nhân t o 14

Hình 2.8 Cấu trúc một nơron nhân t o 14

Hình 2.9 Cấu trúc m ng với 3 nơron lớp vào, 2 nơron lớp ẩn và 1 nơron lớp ra 18

Hình 2.10 Mô t tín hiệu vào ra t i một nơron 18

Hình 2.11 Tính toán dữ liệu t i lớp vào 19

Hình 2.12 Tính toán dữ liệu t i lớp ẩn 19

Hình 2.13 Tính toán dữ liệu t i lớp ra 20

Hình 2.14 Tính toán sai số đầu ra m ng nơron 20

Hình 2.15 Mô t quá trình lan truyền ngược sai số sang lớp ẩn 21

Hình 2.16 Mô t quá trình lan truyền ngược sai số sang lớp vào 21

Hình 2.17 Quá trình cập nhập l i trọng số lớp vào 22

Hình 2.18 Quá trình cập nhập l i trọng số lớp ẩn 23

x

Hình 3.1 Điều khiển cần trục với hai khâu PID 24

Hình 3.2 Gi i thuật điều khiển 25

Hình 3.3 Kết qu mô phỏng vị trí điều khiển với hai khâu PID 26

Hình 3.4 Kết qu mô phỏng góc dao động điều khiển với hai khâu PID 26

Hình 3.5 Kết qu mô phỏng dòng làm việc điều khiển với hai khâu PID 27

Hình 3.6 Điều chỉnh dòng điện thông qua điều chỉnh PWM 28

Hình 3.7 Động cơ DC với vòng điều khiển dòng điện 28

Hình 3.8 Mô hình điều khiển với hai khâu PID có điều khiển dòng 29

Hình 3.9 So sánh kết qu mô phỏng vị trí giữa hai phương pháp điều khiển 30

Hình 3.10 So sánh kết qu mô phỏng góc giữa hai phương pháp điều khiển 30

Hình 3.11 So sánh kết qu mô phỏng dòng điện giữa hai phương pháp điều khiển 31 Hình 3.12 Điều khiển không dùng c m biến góc 32

Hình 3.13 Sử dụng m ng nơron nhận d ng phần mềm c m biến 33

Hình 3.14 Cấu trúc m ng nơron hai ngõ vào một ngõ ra, 30 nơron lớp ẩn 34

Hình 3.15 Sơ đồ mô phỏng điều khiển không c m biến phương án 1 34

Hình 3.16 Sơ đồ mô phỏng điều khiển không c m biến phương án 2 34

Hình 3.17 Sơ đồ mô phỏng điều khiển không c m biến phương án 3 35

Hình 3.18 Sơ đồ mô phỏng điều khiển không c m biến phương án 4 35

Hình 3.19 So sánh kết qu mô phỏng vị trí giữa điều khiển không c m biến phương án 1 và điều khiển hai khâu PID có điều khiển dòng điện 36

Hình 3.20 So sánh kết qu mô phỏng vị trí và góc dao động giữa điều khiển không c m biến phương án 1 và điều khiển hai khâu PID có điều khiển dòng điện 36

xi

Hình 3.22 So sánh kết qu mô phỏng góc dao động giữa điều khiển không c m

biến phương án 2 và điều khiển hai khâu PID có điều khiển dòng điện 37

Hình 3.23 So sánh kết qu mô phỏng vị trí giữa điều khiển không c m biến phương án 3 và điều khiển hai khâu PID có điều khiển dòng điện 38

Hình 3.24 So sánh kết qu mô phỏng vị trí giữa điều khiển không c m biến phương án 3 và điều khiển hai khâu PID có điều khiển dòng điện 38

Hình 3.25 So sánh kết qu mô phỏng vị trí và góc dao động giữa điều khiển không c m biến phương án 4 và điều khiển hai khâu PID có điều khiển dòng điện 39

Hình 3.26 So sánh kết qu mô phỏng vị trí và góc dao động giữa điều khiển không c m biến phương án 4 và điều khiển hai khâu PID có điều khiển dòng điện 39

Hình 3.27 So sánh kết qu mô phỏng dòng điện giữa điều khiển không c m biến phương án 3, 4 và điều khiển hai khâu PID có điều khiển dòng điện 40

Hình 4.1 Mô hình cần trục thực nghiệm 41

Hình 4.2 Nguyên lý mô hình thí nghiệm hệ thống thực 42

Hình 4.3 Các phương pháp đo dòng điện 43

Hình 4.4 Nguyên lý m ch đo dòng dùng IC INA139 44

Hình 4.5 Điều chỉnh tốc độ động cơ theo nguyên tắc PWM 44

Hình 4.6 Chương trình điều khiển với hai khâu PID 45

Hình 4.7 Khâu PID điều khiển góc dao động 46

Hình 4.8 Sai số góc do kết cấu cơ khí 47

Hình 4.9 Khâu PID điều khiển vị trí 48

Hình 4.10 Ví dụ về một đồ thị đáp ứng của hệ thống 48

Hình 4.11 Kết qu thực nghiệm vị trí điều khiển với hai khâu PID 49

xii

Hình 4.13 Kết qu thực nghiệm dòng điện điều khiển với hai khâu PID 50

Hình 4.14 Nguyên lý điều khiển dòng điện 51

Hình 4.15 Chương trình điều khiển có thêm khâu điều khiển dòng 51

Hình 4.16 Kết qu thực nghiệm vị trí điều khiển hai khâu PID có điều khiển dòng 51

Hình 4.17 Kết qu thực nghiệm góc dao động điều khiển hai khâu PID có điều khiển dòng điện 52

Hình 4.18 Kết qu thực nghiệm dòng điện điều khiển hai khâu PID có điều khiển dòng điện 52

Hình 4.19 So sánh kết qu dòng điện giữa điều khiển hai khâu PID và điều khiển hai khâu PID có điều khiển dòng điện 53

Hình 4.20 Chương trình điều khiển không c m biến 54

Hình 4.21 Kết qu thực nghiệm vị trí điều khiển không c m biến 54

Hình 4.22 Kết qu thực nghiệm góc điều khiển không c m biến 55

Hình 4.23 Kết qu thực nghiệm dòng điện điều khiển không c m biến 55

Hình 4.24 So sánh kết qu thực nghiệm vị trí giữa điều khiển không c m biến và điều khiển có c m biến 56

Hình 4.25 So sánh kết qu thực nghiệm góc giữa điều khiển không c m biến và điều khiển có c m biến 56

Hình 4.26 So sánh kết qu thực nghiệm dòng điện giữa điều khiển không c m biến và điều khiển có c m biến 57

Hình 4.27 Giao diện đồ họa chương trình điều khiển 57

xiii

B ng 2.1 Các thông số mô phỏng hệ thống 12

B ng 3.1 Các thông số của bộ điều khiển 26

B ng 3.2 Các thông số của bộ điều khiển 30

B ng 3.3 Kết qu mô phỏng điều khiển không c m biến m ng nơron 35

B ng 4.1 Các thông số của bộ điều khiển 49

B ng 4.2 Các thông số của bộ điều khiển 53

1

Chư ng 1

TổngQuan

1.1 Giới thiệu chung

Cần trục được sử dụng rộng rãi để vận chuyển vật nặng và vật liệu độc h i trong xí nghiệp đóng tàu, nhà máy h t nhân, xây dựng nhà cao tầng… Dựa trên cấu hình, có thể phân lo i thành hai lo i: cần trục giàn và cần trục quay

Cần trục giàn thư ng được sử dụng trong các nhà máy (Hình 1.1).Đây là một d ng của cần trục, có thể dịch chuyển trên mặt phẳng nằm ngang T i trọng gắn với xe

b i dây cáp, chiều dài có thể thay đổi được b i một cơ cấu nâng h T i với cáp được xem như một hệ con lắc dao động một bậc tự do Một d ng khác nữa là cần trục quay, có thể di chuyển cũng theo phương ngang nhưng trong hai hướng vuông góc Phân tích gần như giống nhau cho c hai, b i vì các chuyển động hai chiều có thể được chia thành hai chuyển động một chiều

3

1.2 Phư ng pháp tiếp cận điều khiển cần trục

Cần trục được sử dụng để di chuyển vật nặng từ điểm này đến điểm khác trong th i gian nhỏ nhất để vật đến được đích mà không bị đung đưa (dao động) Thông thư ng, ngư i điều khiển lành nghề đ m nhiệm công việc này Trong quá trình ho t động, t i dao động tự do như chuyển động của con lắc Nếu dao động vượt quá giới

h n cho phép, nó ph i được gi m dao động hoặc ph i dừng ho t động cho đến khi dao động bị triệt tiêu.Những vấn đề này đã thúc đẩy nhiều nhà nghiên cứu phát triển thuật toán điều khiển để tự động hóa các ho t động cần trục

Ho t động cần trục có thể được chia thành năm bước sau: kẹp t i, nâng lên, di chuyển t i từ điểm này tới điểm khác, h xuống, nh t i Tự động hóa toàn bộ các quá trình này là hoàn toàn có thể, một vài nghiên cứu đã hướng tới nhiệm vụ này[1].Di chuyển t i từ điểm này tới điểm khác là khâu chiếm hầu hết th i gian trong toàn bộ quá trình và đòi hỏi ngư i điều khiển khéo léo để thực hiện nó.Tìm ra phương pháp phù hợp để di chuyển t i dễ dàng mà không gây ra dao động lớn là trọng tâm của các nghiên cứu hiện nay.Chúng ta có thể phân chia việc điều khiển cần trục thành hai cách tiếp cận

Trong cách tiếp cận đầu tiên, ngư i vận hành tham gia vào điều khiển và thay đổi

cơ cấu khí động lực của t i để giúp cho vận hành được dễ dàng hơn.Cách một là thêm bộ gi m chấn bằng đư ng hồi tiếp góc dao động của t i và tốc độ của nó hoặc bằng đư ng hồi tiếp góc dao động trước đó[2, 3].Hồi tiếp này cho biết quỹ đ o phát sinh thêm vào b i vận hành.Cách thứ hai là để tránh t i tự kích gần tần số tự nhiên của nó bằng cách thêm một bộ lọc để lo i bỏ các tần số này từ đầu vào [4].Cách thứ

ba là thêm bộ gi m xóc vào cơ cấu của cần trục[5]

Trong cách tiếp cận thứ hai, ho t động hoàn toàn tự động mà không có ngư i vận hành điều khiển.Điều này có thể được thực hiện bằng cách sử dụng các kỹ thuật khác nhau.Kỹ thuật thứ nhất là dựa t o ra quỹ đ o mới để chuyển t i đến đích với dao động là nhỏ nhất.Quỹ đ o đ t được nh d ng tín hiệu ngõ vào hoặc bằng kỹ thuật điều khiển tối ưu.Kỹ thuật thứ hai là dựa vào tín hiệu hồi tiếp vị trí và góc dao

4

động Kỹ thuật thứ ba là chia thiết kế bộ điều khiển thành hai phần: một điều khiển chống dao động và một điều khiển theo dõi Mỗi bộ được thiết kế riêng biệt và sau

đó kết hợp để đ m b o hiệu suất và sự ổn định của hệ thống tổng thể

Dao động của t i bị nh hư ng b i sự tăng tốc của chuyển động, nhiều nhà nghiên cứu đã tập trung vào t o ra quỹ đ o, làm sao chuyển t i đi nhanh nhất có thể với góc dao động nhỏ nhất Những quỹ đ o tìm được bằng cách sử dụng các kỹ thuật tối ưu hóa với các hàm mục tiêu có thể là th i gian chuyển[6], hay hành động điều khiển[7], hoặc góc dao động [8].Một phương pháp quan trọng t o ra quỹ đ o là

d ng tín hiệu vào, trong đó bao gồm các chuỗi xung tăng tốc và gi m tốc.Những trình tự này được t o ra mà không gây ra dao động trong quá trình vận chuyển [9].Điều khiển vòng h nh yc m với các nhiễu lo n bên ngoài và thông số biến đổi Ngoài ra, ho t động điều khiển là bang-bang, do đó không liên tục Hơn nữa, nó thư ng đòi hỏi góc dao động bằng không t i đầu mỗi quá trình, và không thể nhận

ra được góc thực tế lúc đó.Để tránh những bất lợi của điều khiển vòng h , nhiều nhà nghiên cứu [12, 13]đã điều khiển thông qua hồi tiếp vòng kín

Điều khiển hồi tiếp ít nh y c m với các nhiễu lo n và các thông số biến đổi Do đó,

nó là phương pháp thiết kế điều khiển phổ biến cho cần trục Ridout [14] đã phát triển bộ điều khiển hồi tiếp vị trí chiếc xe, tốc độ và góc dao động của t i Độ lợi (gains) hồi tiếp được tính toán trên phép thử và sai dựa trên phương pháp quỹ đ o nghiệm Salminen [16] sử dụng điều khiển hồi tiếp với độ lợi (gains) được tính toán dựa trên những phương pháp biểu đồ cực Hazlerigg [17] đã phát triển bộ bù (compensator) để triệt tiêu động năng của con lắc Điều khiển này đã được thử nghiệm trên một mô hình cần trục vật lý.Nó đã t o ra kết qu tốt, ngo i trừ dao động hệ thống chậm tắt dần Do đó, hệ thống đáp ứng được dao động, nghĩa là th i gian vận chuyển lâu hơn Hurteau và DeSantis [18] phát triển một bộ điều khiển hồi tiếp tuyến tính sử dụng tín hiệu hồi tiếp tr ng thái đầy đủ Độ lợi (gains) điều khiển được điều chỉnh theo chiều dài cáp Tuy nhiên, việc thay đổi chiều dài cáp làm gi m đặc tính của hệ thống.Ngoài ra, các thuật toán điều chỉnh đã không được kiểm nghiệm bằng thực nghiệm

5

Mục tiêu điều khiển cần trục là chuyển t i từ điểm này tới điểm khác và đồng th i dao động t i là nhỏ nhất.Thông thư ng, điều khiển được thiết kế để đ t được hai nhiệm vụ cùng một lúc, như trong các bộ điều khiển nói trên.Tuy nhiên, có một đề xuất khác được sử dụng rộng rãi, hai nhiệm vụ được xử lý riêng bằng cách thiết kế hai bộ điều khiển hồi tiếp.Bộ đầu tiên là điều khiển chống dao động.Nó điều khiển dao động bằng tín hiệu ph n hồi của góc dao động t i Bộ điều khiển thứ hai được thiết kế để theo dõi làm việc của xe theo quỹ đ o tham chiếu Vị trí xe được sử dụng làm tín hiệu hồi tiếp Quỹ đ o vị trí thư ng dựa trên các mô hình cổ điển, thu được

từ điều khiển tối ưu vòng h hay các kỹ thuật nhận d ng Bộ điều khiển theo dõi có thể là bộ điều khiển vi phân tỉ lệ (PD) [19] hoặc là bộ điều khiển logic m [20, 21] Tương tự như vậy, bộ điều khiển chống dao động được thiết kế bằng các phương pháp khác nhau[19] sử dụng hồi tiếp vị trí trễ, trong khi[20, 21]sử dụng bộ điều khiển logic m , tách các nhiệm vụ kiểm soát, chống dao động và theo dõi, cho phép các bộ điều khiển xử lý các quỹ đ o khác nhau tùy theo môi trư ng làm việc

Nâng cao t i (cẩu) trong th i gian vận chuyển là điều cần thiết để tránh chướng ng i vật.Chuyển động này là chậm, và biến đổi chiều dài cáp có thể được coi như là nhiễu lo n cho hệ thống Do đó, nh hư ng của biến đổi độ dài cáp được xem xét thông qua mô phỏng để đ m b o rằng thực hiện việc này không làm điều khiển xấu

đi Tuy nhiên, có một vài nghiên cứu đã thiết kế các bộ điều khiển bao gồm c nâng

h [22]

nh hư ng của trọng lượng t i thư ng được bỏ qua.Tuy nhiên, Lee [23], Omar và Nayfeh [24, 25]đã xem xét nó trong việc thiết kế các bộ điều khiển cho cần trục giàn và tháp Từ những nghiên cứu này, chúng ta thấy rằng, trọng lượng của t i là rất nặng so với trọng lượng xe, hiệu qu của bộ điều khiển thiết kế sẽ không đ t nếu

bỏ qua đ i lượng này

Hầu hết hệ thống điều khiển hồi tiếpđã đề cập đều cần c m biến để đo vị trí xe cũng như góc dao động của t i Tuy nhiên, c m biến đo lư ng góc dao động t i trong các

1.3 Mục tiêuvƠ giới hạn của đề tƠi

Mục tiêu đề tài là điều khiển tự động hệ thống cần trục không c m biến C m biến thực đo lư ng góc dao động t i được thay thế b i phần mềm c m biến bằng m ng nơron Ngoài ra, dòng điện làm việc của động cơ luôn được điều chỉnh trong ph m

vi dòng điện định mức để tránh hiện tượng quá t i làm cho dòng này tăng quá mức cho phép

Thiết kế điều khiển trên mô hình thực,giao tiếp giữa hệ thống thực và máy tính để điều khiển thông qua card DSP-28335

Giới h n của đề tài chỉ thiết kế điều khiển không c m biến có kiểm soát dòng điện trên mô hình hệ thống cần trục giàn (Hình 1.1)

1.4 Phư ng pháp nghiên cứu

Các phương pháp nghiên cứu được sử dụng trong luận văn bao gồm:

 Kh o sát, phân tích tổng hợp

 Mô phỏng trên máy tính

 Thiết kế mô hình thực nghiệm

 Đánh giá kết qu dựa trên mô phỏng và thực nghiệm

1.5 Nội dung luận văn

Phần còn l i của nội dung luận văn bao gồm:

Chương 2.Cơ sở lý thuyết

7

Trình bày các lý thuyết liên quan sử dụng trong luận văn.Xây dựng mô hình toán

mô t hệ thống cần trục cần nghiên cứu

Chương 3.Các phương pháp điều khiển

Nội dung của chương giới thiệu về các phương pháp: điều khiển với hai khâu PID, điều khiển với hai khâu PID có điều khiển dòng điện, điều khiển không c m biến

m ng nơron.Mô phỏng trong Matlab Simulink các phương pháp điều khiển và đánh giá kết qu đ t được

Chương 4.Điều khiển hệ thống thực

Giới thiệu về mô hình thực nghiệm hệ thống cần trục, thiết kế phần cứng điều khiển.Ch y thực nghiệm và đánh giá kết qu của các phươngphápđiều khiển

Chương 5 Kết luận và hướng phát triển đề tài

Tổng kết các vấn đề đã thực hiện và kết qu đ t được.Hướng phát triển đề tài

Chư ng 2

C Sở Lý Thuyết

Trước khi tìm hiểu về các phương pháp điều khiển thì cần ph i hiểu rõthông số, đặc tính của hệ thống đang nghiên cứu.Nội dung của chương 2 giới thiệu sơ lược về hệ thống cần trục được sử dụng làm đối tượng nghiên cứu trong đề tài, trình bày các bước xây dựng mô hình toán mô t hệ thống cần trục dựa trên các phương trình vật

lý và định luật Newton thông qua phép biến đổi Laplace, lý thuyết cơ s m ng nơron.Mô phỏng trong Matlab Simulink để thấy được đáp ứng của hệ thống khi điều khiển vòng h

2.1 Mô tả hệ thống sử dụng

8

Tùy mục đích sử dụng, hệ thống cần trục được chia thành: cần trục giàn (Hình 1.1), cần trục quay (Hình 1.2).Giới h n của đề tài chỉ nghiên cứu trên mô hình cần trục giàn.D ng cần trục này, có thể dịch chuyển trên mặt phẳng nằm ngang T i trọng gắn với xe b i dây cáp, chiều dài có thể thay đổi được b i một cơ cấu nâng h T i với cáp được xem như một hệ con lắc dao động một bậc tự do Xe được truyền động

b i động cơ thông qua hệ thống bánhrăng và dây đai

Mô hình thực nghiệm sử dụng động cơ DC 20(V), 1.5 (A).Mô hình thực nghiệm này được dùng làm đối tượng để xây dựng mô hình toán

2.2 Mô hình toán học của hệ thống cần trục

Hệ thống cần trục sử dụng trong luận vănđược mô t như trong Hình 2.1.T i được treo vào điểm cuối của cáp T i th i điểm t, xe dịch chuyển đến vị trí x, lực tác động

dt

d L t

)()

()

(t K t K i t dt

()(

)

) ( )

( )

K

K Js s I

m

K s

)(

)(

puli Fv

Với r puli là bán kính của puli, v puli là vận tốc của puli

Biểu thức (2.6) được viết l i như sau:

puli

puli r

T

motor puli puli Eff T

VớiT motor là moment của động cơ, Eff pulilà hiệu suất của puli

Moment động cơ được viết như sau:

dt

d J

T motor  

(2.11) VớiJ là moment quán tính,  vận tốc góc

Thay (2.11), (2.10) vào (2.9):

puli

puli

r dt

d J Eff F

s J Eff

F 

2.2.3 Mô hình của tải

Dựa vào vị trí của t i, chiếu các lực lên các phương quy chiếu:

11

 Xét theo phương ngang:

F dt

l x d m dt

x d

)sin(

sin)cos(

2 2 2

2

mg dt

l x d m dt

l d

)sin

l x

12

)(

1

2

M m g lMs

V

)(

)(

2.3 Mô hình mô phỏng của hệ thống cần trục

Sử dụng các khối Transfer Fcn trong Matlab Simulink để khai báo hàm truyền bằng các biểu thức (2.5), (2.13), (2.23) và (2.24).Sơ đồ mô phỏng hệ thống cần trục điều khiển vòng h được mô t như Hình 2.4

Mô phỏng hệ thống cần trục trong Matlab Simulink với tín hiệu đầu vào là hàm nấc đơn vị; các thông số mô phỏng được cho trong B ng 2.1.Trong đó, khối Rad2Deg là khối chuyển đổi góc từ radian sang độ

J 0.01 kg.m/s2 Moment quán tính động cơ

Thực hiện quá trình mô phỏng với tín hiệu vào là hàm bước đơn vị (step function),

th i gian mô phỏng 10s Từ đồ thị mô phỏng đáp ứng tín hiệu ngõ ra của hệ thống cho thấy:

13

 Về vị trí: với giá trị đặt (ngõ vào) là 1 thì tín hiệu ngõ ra tăng rất chậm Điều này có nghĩa là tốc độ di chuyển t i từ điểm xuất phát tới điểm đặt (điểm đích) là rất chậm

 Góc dao động t i (theta): t i dao động không tắt với biên độ ±4o

2.4 Mạng n ron nhơn tạo (Artifical Neural Networks_ ANN)

Bộ não con ngư i có kho ng 1011

÷1012nơron Mỗi nơron (Hình 2.6) có thể liên kết với 104 nơron khác thông qua các khớp nối (synapse).Các nơron nhận tín hiệu điện

từ các khớp nối và khi tổng hợp các tín hiệu này mà vượt quá một ngưỡng cho phép thì nơron sẽ kích ho t một tín hiệu điện ngõ ra để truyền tới trục nơron và dẫn đến các nơron khác

M ng nơron nhân t o (Hình 2.7) được xây dựng từ những năm 1940 nhằm mô phỏng chức năng của bộ não ngư i Dựa trên quan điểm cho rằng bộ não ngư i là

bộ điều khiển M ng nơron nhân t o được thiết kế tương tự như nơron sinh học sẽ

có kh năng gi i quyết hàng lo t các bài toán như tính toán tối ưu, điều khiển, công nghệ robot… Nó gồm có một nhóm các nơ-ron nhân t o (Hình 2.8) nối với nhau, và

xử lý thông tin bằng cách truyền theo các kết nối và tính giá trị mới t i các nút

14

Hình 2.7 Cấu trúc mạng nơron nhân tạo

Với Xjlà giá trị ngõ vào thứ j; Wij là trọng số kết nối giữa ngõ vào thứ j với nơron i;

2.4.1 HƠm tổng hợp

Nếu xjlà ngõ vào từ môi tru ng bên ngoài, wijlà trọng số kết nối giữa xjvà phần tử

xử lý thứ i, bi là giá trị ngưỡng của phần tử xử lý thứ i, thì hàm tổng hợp fi để kết hợptất c các thông tin từ các ngõ vào của phần tử xử lý thứ i có thể được định nghĩa một trong các d ng sau:

nó dương hay âm

0 , 1 ) (

x

x x



 1

1 ) ( (2.28)

Kho ng tr về: [0, 1]

16

 Hàm S lưỡng cựcBipolarSigmoid:

1 1

2 )



  f

e x

f  (2.29)

Kho ng tr về: [-1, 1]

2.4.3 Giải thuật lan truyền ngược

Gi i thuật lan truyền ngược (back propagation algorithm_BPA) là một trong các

gi i thuật quan trọng trong lịch sử phát triển của m ng nơron nhân t o Gi i thuật được sử dụng để huấn luyện m ng truyền thẳng với các phần tử xử lý trong m ng

có hàm tác động là hàm phi tuyến Gi i thuật vận hành theo hai luồng dữ liệu:

 Đầu tiên dữ liệu được truyền từ lớp nơron ngõ vào đến lớp ngõ ra và cho kết

qu thật sự y(k) của lớp nơron ngõ ra

 Sau đó, các tín hiệu sai lệch giữa ngõ ra mong muốn và ngõ ra thật sự của

m ng được truyền ngược từ lớp ngõ ra đến các lớp đứng trước để cập nhật các trọng số kết nối trong m ng

Gi i thuật BPA được sử dụng để điều chỉnh các trọng số kết nối sao cho tổng sai số bình phương (J) là nhỏ nhất

Tóm tắt gi i thuật lan truyền ngược:

Bước 1: Tổng nơron đơn





 n

j ij ij

s

1

(2.30) Bước 2: Hàm kích ho t sigmoid

i s i

e



1

1

(2.31) Bước 3: Quy tắc delta

j i

ij kT x

17

Bước 4: Trọng lượng mới

)()

1()(kT w k T w kT

Bước 5: Lớp đầu ra

))(

1

2

) (

2

1

(2.35) Bước 6: Các lớp khác

1 1

)1(

độ học quá lớn, sự thay đổi lớn của các trọng số có thể làm cho m ng tr nên không ổn định Về mặt ý tư ng, tất c các nơron trong m ng nên chọn cùng một tốc độ học, tham số học  nên gán một giá trị nhỏ Các nơron với nhiều ngõ vào nên chọn một tham số tốc độ học nhỏ hơn để giữ một th i gian học tương tự cho nhau cho tất c các nơron trong m ng

18

2.4.4 Minh họa giải thuật lan truyền ngược trong huấn luyện mạng n ron nhiều lớp

Quá trình huấn luyện m ng gồm 2 pha:

 Lan truyền tiến mẫu học Tính kết qu để tìm sai số

 Lan truyền ngược gồm: Bước 1 là lan truyền ngược lỗi cho toàn m ng Bước

2 là cập nhật ma trận trọng số của m ng

 Pha 1: Quá trình lan truyền tiến

Gi sử x1, x2là dữ liệu vào; f1(e), f2(e) fn(e) là hàm lan truyền tiến của nơron thứ n,

có d ng hàm S lưỡng cực; y là kết qu của quá trình tính toán của m ng

Mỗi một nơronsẽ tính tổng của tích các trọng số với dữ liệu nhập.Sau đó đưa giá trị này đưa vào hàm truyền f và cho ra giá trị xuất

20

Lớp ra:

Kết thúc lan truyền tiến

 Phần 2:Quá trình lan truyền ngược

Bước 1:Tính sai số cho các n ron của tất cả các lớp

Trong cácbướcthuật toántiếptheotín hiệu đầu racủam ngyđược so sánh vớigiá trịđầu

ra mong muốnz trong dữ liệuhuấn luyện Sự sai lệch nàyđược gọi làsai số δcủađầu ralớptế bào thần kinh

Lan truyền sai số sang lớp ẩn:

21

Lan truyền sai số sang lớp vào:

22

Bước 2: Cập nhật các trọng số mới

Khi tín hiệu sai số mỗi tế bào thần kinh được tính toán, các hệ số trọng lượngmỗi nơron đầu vào có thể được sửa đổi Trong các công thức dưới đây df(e)/de biểu thị cho đ o hàm của các hàm kích ho t (để điều chỉnh l i trọng số)

Cập nhập trọng số cho lớp vào:

24

Chư ng 3

Các Phư ng Pháp Điều Khiển

Trước khi tiến hành thử nghiệm trên mô hình thực, mô phỏng gi i thuật điều khiển

hệ thống bằng phần mềm để kiểm tra tính hiệu qu của phương pháp đưa ra.Nội dung của chương 3 là trình bày các phương pháp điều khiển hệ thống cần trục: điều khiển với hai khâu PID, điều khiển với hai khâu PID có điều khiển dòng điện, điều khiển không c m biến m ng nơron và các phươngán xây dựng phần mềm c m biến bằng m ng nơron truyền thẳng

Xây dựng mô hình mô phỏng trên Matlab Simulink các phương pháp điều khiển: điều khiển với hai khâu PID, điều khiển với hai khâu PID có điều khiển dòng điện, điều khiển không c m biến m ng nơron So sánh các kết qu đ t được giữa các phương pháp với nhau để thấy được ưu, nhược điểm của từng phương pháp

3.1 Phư ng pháp điều khiển với hai khâu PID

Hệ thống cần trục được điều khiển thông qua hai bộ điều khiển PID như trong Hình 3.1để kiểm soát vị trí xe và góc dao động của t i trọng Trong mô hình điều khiển này, cần thiết ph i có hai c m biến để đo lư ng vị trí xeX (s )và góc dao động (s )

của t i

25

Hình 3.2 Giải thuật điều khiển

Sơ đồ điều khiển Hình 3.1, tín hiệu vào sẽ là vị trí đặt, lúc này sai số vị trí sẽ được

xử lý b i khâu PID vị trí Bộ điều khiển này có tác dụng xuất tín hiệu để điều khiển

xe ch y nhanh tới vị trí đặt Dao động của t i được sinh ra trong quá trình xe ch y

từ vị trí ban đầu cho đến vị trí đặt Góc dao động này sẽ được kiểm soát b i bộ PID còn l i Tín hiệu đặt của bộ PID điều khiển góc chính là giá trị ngõ ra của khâu PID

vị trí Do đó, bộ điều khiển PID góc này chỉ thật sự phát huy tối đa kh năng khi xe

đã ch y tới vị trí đặt rồi T i vị trí đặt, sai số vị trí lí tư ng bằng 0, điều này có nghĩa

là tín hiệu đặt cho góc dao động là bằng 0 Tín hiệu góc hồi tiếp về bộ điều khiển PID góc chính là giá trị sai số góc dao động

Tóm l i, mô hình điều khiển bằng hai khâu PID sẽ thực hiện hai bước như sau: Bước đầu tiên, bộ điều khiển PID vị trí phát huy hết kh năng đưa xe ch y đến vị trí đặt mong muốn Bước thứ hai, t i vị trí đặt thì bộ điều khiển PID góc sẽ phát huy hết tác dụng để dập tắt dao động phát sinh trong lúc di chuyển t i

Mô phỏng sơ đồ Hình 3.1 với các thông số cho trong B ng 3.1, vị trí đặt 1m, t i trọng thay đổi từ 1kg, 3kg và 5kg Kết qu đáp ứng vị trí, góc dao động và dòng làm việc động cơ của mô hình điều khiển với hai khâu PID được thể hiện trong Hình 3.3÷3.5

Hình 3.3 Kết quả mô phỏng vị trí điều khiển với hai khâu PID

Hình 3.4 Kết quả mô phỏng góc dao động điều khiển với hai khâu PID

Kết qu Hình 3.5 cho thấy dòng kh i động động cơ lớn gấp 3-4 lần dòng định mức (1.5A) T i càng tăng thì dòng làm việc càng tăng, dòng này vượt quá dòng định mức với t i lớn hơn 1 kg

3.2 Phư ng pháp điều khiển với hai khâu PID có điều khiển dòng điện

Mọi ho t động của hệ thống cần trục như dịch chuyển, điều chỉnh t i… đều được phát động từ động cơ thông qua các cơ cấu truyền động.Động cơ đóng vai trò cực

kỳ quan trọng trong hệ thống, nó là nguồn cung cấp năng lượng cơ cho ho t động của toàn hệ thống Một trong những nguyên nhân gây hư hỏng phổ biến động cơ

là do ho t động quá t i làm cho dòng làm việc tăng quá mức cho phép, dẫn đến hư hỏng cách điện do tăng nhiệt vượt quá giới h n cho phép của các cuộn dây

28

Trong điều khiển, điện áp mong muốn đặt vào động cơ lúc nào cũng bằng điện áp định mức để duy trì moment lớn cho động cơ.Tốc độ động cơ sẽ được điều chỉnh thông qua thay đổi tần số đóng cắt điện áp cung cấp, kỹ thuật này gọi là điều chế độ rộng xung (Pulse-width-modulation).Như trong Hình 3.6, điện áp động cơ luôn được giữ ổn định, dòng làm việc động cơ được điều chỉnh bằng cách thay đổi th i gian Ton và Toffhay nói cách khác là thay đổi giá trị duty của PWM

Dựa trên sơ đồ mô t động cơ DC Hình 2.3, vòng điều khiển để kiểm soát dòng làm việc của động cơ được xây dựng như Hình 3.7.Vòng điều khiển này có tác dụng điều chỉnh dòng làm việc sao cho không được vượt quá giá trị dòng điện định mức của động cơ.Mô hình điều khiển hoàn chỉnh của hệ thống cần trục được mô t như trong Hình 3.8