Điều khiển hệ thống cần trục không cảm biến

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

Trang 1

BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO

TRƯỜNG ĐẠI HỌC SƯ PHẠM KỸ THUẬT

THÀNH PHỐ HỒ CHÍ MINH

LUẬN VĂN THẠC SĨ ĐOÀN XUÂN NAM

NGÀNH: THIẾT BỊ MẠNG VÀ NHÀ MÁY ĐIỆN - 605250

S 0 9

ĐIỀU KHIỂN HỆ THỐNG CẦN TRỤC

KHÔNG CẢM BIẾN

S KC 0 0 3 9 3 3

Trang 2

Chuyên ngành: Thiết bị mạng và nhà máy điện

Mã ngành: 60 52 50

Tp Hồ Chí Minh, tháng 12/2012

BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO

TRƯỜNG ĐẠI HỌC SƯ PHẠM KỸ THUẬT

THÀNH PHỐ HỒ CHÍ MINH

LUẬN VĂN THẠC SĨ ĐOÀN XUÂN NAM

ĐIỀU KHIỂN HỆ THỐNG CẦN TRỤC

KHÔNG CẢM BIẾN

Trang 3

CỘNG HÒA XÃ HỘI CHỦ NGHĨA VIỆT NAM

Độc lập – Tự do – Hạnh phúc

LÝ LỊCH KHOA HỌC

I LÝ LỊCH SƠ LƢỢC:

Họ & tên: Đoàn Xuân Nam Giới tính: Nam

Ngày, tháng, năm sinh: 10/12/1985 Nơi sinh: Gia Lai

Quê quán: Thái Bình Dân tộc: Kinh

Chỗ ở riêng hoặc địa chỉ liên lạc: 40 Phù Đổng, phường Phù Đổng, Tp Pleiku

Điện thoại cơ quan: 061722185 Điện thoại nhà riêng: 01254587074

Fax: E-mail: doanxuan_nam@yahoo.com

II QUÁ TRÌNH ĐÀO TẠO:

1.Đại học:

Hệ đào tạo: Chính Quy Thời gian đào tạo từ 09/2004 đến 05/2009

Nơi học: Trường Đại Học Sư Phạm Kỹ Thuật Tp Hồ Chí Minh

Ngành học: Điện Khí Hóa và Cung Cấp Điện

2 Cao học:

Hệ đào tạo: Chính qui Thời gian đào tạo từ 2/2010 đến 2/2012

Nơi học: Trường Đại Học Sư Phạm Kỹ Thuật Tp Hồ Chí Minh

Ngành học: Thiết Bị Mạng và Nhà Máy Điện

Tên đề tài: Điều Khiển Hệ Thống Cần Trục Không Cảm Biến

Ngày & nơi bảo vệ: Tháng 1/2013, tại Trường Đại Học Sư Phạm Kỹ Thuật Tp Hồ Chí Minh

Người hướng dẫn: TS Ngô Văn Thuyên

III QUÁ TRÌNH CÔNG TÁC CHUYÊN MÔN KỂ TỪ KHI TỐT NGHIỆP ĐẠI HỌC:

Thời gian Nơi công tác Nhiệm vụ

Trang 4

Lời Cam Đoan

Tôi xin cam đoan đây là công trình nghiên cứu của tôi

Các số liệu, kết quả nêu trong luận văn là trung thực và chưa từng được ai công bố trong bất kỳ công trình nào khác

Tp Hồ Chí Minh, ngày 15 tháng 02 năm 2013

Tác giả luận văn

Đoàn Xuân Nam

Trang 5

Lời Cảm Ơn

Để hoàn thành được đề tài này, trước hết học viên xin gửi lời cảm ơn chân thành nhất tới thầy TS Ngô Văn Thuyên, thầy đã định hướng và hỗ trợ về phương tiện, thiết bị cũng như động viên, khích lệ tinh thần làm việc của học viên trong suốt thời gian thực hiện đề tài

Bên cạnh đó, học viên cũng xin gửi lời cảm ơn sâu sắc tới tất cả quí Thầy Cô trường Đại Học Sư Phạm Kỹ Thuật Tp Hồ Chí Minh đã trang bị cho học viên lượng kiến thức rất bổ ích, đặc biệt xin chân thành cảm ơn quí Thầy Cô Khoa Điện – Điện Tử

đã tạo điều kiện thuận lợi và hỗ trợ cho học viên rất nhiều trong quá trình học tập cũng như trong thời gian làm luận văn này

Học viên xin gởi lời cảm ơn chân thành nhất đến đồng nghiệp, gia đình, bạn bè đã giúp đỡ cho học viên rất nhiều, đã tạo cho học viên niềm tin và nỗ lực cố gắng để hoàn thành luận văn này

Tp Hồ Chí Minh, ngày 15 tháng 02 năm 2013

Tác giả luận văn

Đoàn Xuân Nam

Trang 6

Tóm Tắt Luận Văn

Cần trục được sử dụng rộng rãi để vận chuyển vật nặng và vật liệu độc hại trong các nhà máy hạt nhân, xí nghiệp như đóng tàu, xây dựng nhà cao tầng…Việc vận chuyển bằng cần trục đòi hỏi phải nhanh chóng và để đảm bảoan toàn thì dao động

ở tải không quá lớn trong suốt quá trình vận chuyển

Trong điều khiển chống dao động hệ thống cần trục, cảm biến thường được dùng để

đo lường vị trí và góc dao động của tải Hai tín hiệu đo lường này sẽ được phản hồi

về hai bộ điều khiển riêng biệt để điều khiển xe chạy tới đúng vị trí và đảm bảo cho góc dao động luôn ổn định và dập tắt khi xe chạy đến vị trí đặt Tuy nhiên, cảm biến

đo lường góc dao động tải trong các hệ thống thực tế có những trở ngại: chi phí đầu

tư cao, khó lắp đặt nhất là với những cần trục có cơ cấu nâng hạ, thường xuyên bảo trì sữa chữa…

Mục tiêu của đề tài là không dùng cảm biến đo lường góc mà vẫn điều khiển tự động được hệ thống cần trục hoạt động theo đúng yêu cầu Ngoài ra, dòng điện làm việc của động cơ luôn được điều chỉnh trong phạm vi dòng điện định mức để tránh hiện tượng quá tải 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 cảm biến bằng mạng nơron

Các kết quả mô phỏng và thí nghiệm trên mô hình thựccho thấy rằng phương pháp điều khiển không cảm biến bằng mạng nơroncókết quả tương tự như điều khiển có cảm biến thực.Khâu điều khiển dòng điện cho phép điều chỉnh linh hoạt dòng làm việc cũng như dòng khởi động của động cơ

Trang 7

Abstract

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

Trang 8

soft-Mục Lục

Trang

Trang tựa

Quyết Định Giao Đề Tài

Lý Lịch Khoa Học

Lời Cam Đoan i

Lời Cảm Ơn ii

Mục Lục v

Danh Sách Các Hình ix

Chương 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 hạn của đề tài 6

1.4 Phương pháp nghiên cứu 6

1.5 Nội dung luận văn 6

Chương 2 Cơ Sở Lý Thuyết 7

2.1 Mô tả 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 tải 10

2.3 Mô hình mô phỏng của hệ thống cần trục 12

Trang 9

2.4 Mạng nơron nhân tạo (Artifical Neural Networks_ ANN) 13

2.4.1 Hàm tổng hợp 14

2.4.2 Hàm kích hoạt 15

2.4.3 Giải thuật lan truyền ngược 16

2.4.4 Minh họa giải thuật lan truyền ngược trong huấn luyện mạng nơron nhiều lớp 18

Chương 3 Các Phương 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 cảm biến 31

3.3.1 Phương pháp luận 31

3.3.2 Xây dựng phần mềm cảm biến bằng mạng nơron 32

Chương 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 quả thực nghiệm 48

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

4 5 Điều khiển không cảm biến mạng nơron 53

4 6 Giao diện đồ họa 57

Chương 5 Kết Luận Và Hướng Phát Triển Đề tài 59

Trang 10

5.1 Kết luận 59

5.2 Hướng phát triển đề tài 60

Tài Liệu Tham Khảo 61

Phụ Lục 64

Trang 11

Danh Sách Các Chữ Viết Tắt

PID : Bộ điều khiển PID (Proportional Integral Derivative)

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

BPA : Giải thuật lan truyền ngược (Back propagation algorithm)

ANN : Mạng nơron nhân tạo (Artifical Neural Networks)

Trang 12

Danh Sách Các Hình

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 hở hệ thống cần trục 12

Hình 2.5 (a) kết quả mô phỏng vị trí xe, (b) kết quả mô phỏng góc dao động tải 12

Hình 2.6 Cấu trúc một nơron sinh học 13

Hình 2.7 Cấu trúc mạng nơron nhân tạo 14

Hình 2.8 Cấu trúc một nơron nhân tạo 14

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

Hình 2.10 Mô tả tín hiệu vào ra tại một nơron 18

Hình 2.11 Tính toán dữ liệu tại lớp vào 19

Hình 2.12 Tính toán dữ liệu tại lớp ẩn 19

Hình 2.13 Tính toán dữ liệu tại lớp ra 20

Hình 2.14 Tính toán sai số đầu ra mạng nơron 20

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

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

Hình 2.17 Quá trình cập nhập lại trọng số lớp vào 22

Hình 2.18 Quá trình cập nhập lại trọng số lớp ẩn 23

Trang 13

Hình 2.19 Quá trình cập nhập lại trọng số lớp ra 23

Hình 3.1 Điều khiển cần trục với hai khâu PID 24

Hình 3.2 Giải thuật điều khiển 25

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

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

Hình 3.5 Kết quả 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 quả mô phỏng vị trí giữa hai phương pháp điều khiển 30

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

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

Hình 3.13 Sử dụng mạng nơron nhận dạng phần mềm cảm biến 33

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

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

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

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

Trang 14

Hình 3.21 So sánh kết quả mô phỏng vị trí giữa điều khiển không cảm biến phương

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

Hình 3.22 So sánh kết quả mô phỏng góc dao động giữa điều khiển không cảm biến phương án 2 và điều khiển hai khâu PID có điều khiển dòng điện 37

Hình 3.27 So sánh kết quả mô phỏng dòng điện giữa điều khiển không cảm 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 mạch 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 quả thực nghiệm vị trí điều khiển với hai khâu PID 49

Trang 15

Hình 4.12 Kết quả thực nghiệm góc dao động điều khiển với hai khâu PID 49

Hình 4.13 Kết quả 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 quả thực nghiệm vị trí điều khiển hai khâu PID có điều khiển dòng 51

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

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

Hình 4.19 So sánh kết quả 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 cảm biến 54

Hình 4.21 Kết quả thực nghiệm vị trí điều khiển không cảm biến 54

Hình 4.22 Kết quả thực nghiệm góc điều khiển không cảm biến 55

Hình 4.23 Kết quả thực nghiệm dòng điện điều khiển không cảm biến 55

Hình 4.24 So sánh kết quả thực nghiệm vị trí giữa điều khiển không cảm biến và điều khiển có cảm biến 56

Hình 4.25 So sánh kết quả thực nghiệm góc giữa điều khiển không cảm biến và điều khiển có cảm biến 56

Hình 4.26 So sánh kết quả thực nghiệm dòng điện giữa điều khiển không cảm biến và điều khiển có cảm biến 57

Hình 4.27 Giao diện đồ họa chương trình điều khiển 57

Trang 16

Danh Sách Các Bảng

Bảng 2.1 Các thông số mô phỏng hệ thống 12

Bảng 3.1 Các thông số của bộ điều khiển 26

Bảng 3.3 Kết quả mô phỏng điều khiển không cảm biến mạng nơron 35

Trang 17

1 Tổng quan

Chương 1

TổngQuan

1.1 Giới thiệu chung

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

Cần trục giàn thường được sử dụng trong các nhà máy (Hình 1.1).Đây là một dạng của cần trục, có thể dịch chuyển trên mặt phẳng nằm ngang Tải trọng gắn với xe bởi dây cáp, chiều dài có thể thay đổi được bởi một cơ cấu nâng hạ Tải với cáp được xem như một hệ con lắc dao động một bậc tự do Một dạng 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 cả hai, bởi vì các chuyển động hai chiều có thể được chia thành hai chuyển động một chiều

Định dạng
Số trang	22
Dung lượng	3,89 MB