Thiết kế và điều khiển cân bằng hệ con nêm ngược dùng fuzzy logic

Mô hình con nêm ngược chủ yếu được sử dụng trong các công trình nghiên cứu khoa học và được kiểm chứng trong nhiều thuật toán điều khiển khác nhau từ các phương pháp cổ điển đến hiện đại

BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO

TRƯỜNG ĐẠI HỌC SƯ PHẠM KỸ THUẬT

THÀNH PHỐ HỒ CHÍ MINH

LUẬN VĂN THẠC SĨ NGUYỄN THANH TẦN

THIẾT KẾ VÀ ĐIỀU KHIỂN CÂN BẰNG

HỆ CON NÊM NGƯỢC DÙNG FUZZY LOGIC

NGÀNH:KỸ THUẬT ĐIỆN TỬ-60520203

S K C0 0 4 7 4 4

BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO

TRƯỜNG ĐẠI HỌC SƯ PHẠM KỸ THUẬT

THIẾT KẾ VÀ ĐIỀU KHIỂN CÂN BẰNG HỆ CON NÊM

NGƯỢC DÙNG FUZZY LOGIC

LÝ LỊCH KHOA HỌC

I LÝ LỊCH SƠ LƯỢC:

Họ & tên: NGUYỄN THANH TẦN Giới tính: Nam

Ngày, tháng, năm sinh: 17/05/1985 Nơi sinh: Vĩnh Long Quê quán: Vũng Liêm – Vĩnh Long Dân tộc: Kinh

Địa chỉ liên lạc: Trường Đại học Trà Vinh, 126, QL53, K4, P5, TP Trà Vinh Điện thoại: 0988.148.123

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

Thời gian Nơi công tác Công việc đảm nhiệm

LỜI CAM ĐOAN

Tôi cam đoan đây là công trình nghiên cứu của tôi

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

Tp Hồ Chí Minh, ngày … tháng … năm 2015

(Ký tên và ghi rõ họ tên)

Nguyễn Thanh Tần

LỜI CẢM ƠN

Xin chân thành gửi lời cảm ơn đến Ts Nguyễn Minh Tâm đã tận tình

hướng dẫn tôi trong suốt quá trình thực hiện đề tài này

Xin gửi lời cảm ơn tới toàn thể quí thầy cô trường Đại học Sư Phạm Kỹ Thuật Tp Hồ Chí Minh đã giảng dạy, hướng dẫn và tạo mọi điều kiện, môi trường học tập tốt cho tôi trong hai năm cao học vừa qua

Cuối cùng, tôi xin cảm ơn tất cả bạn bè đã động viên và hỗ trợ tôi trong suốt quá trình học tập tại trường

Kính chúc sức khỏe!

Học viên

Nguyễn Thanh Tần

TÓM TẮT

Hệ con nêm ngược là một hệ thống rất phức tạp và có độ phi truyến cao Mô hình con nêm ngược chủ yếu được sử dụng trong các công trình nghiên cứu khoa học và được kiểm chứng trong nhiều thuật toán điều khiển khác nhau từ các phương pháp cổ điển đến hiện đại Mục tiêu chính của cân bằng hệ con nêm ngược là điều khiển con nêm ngược giữ cân bằng ổn định theo phương thẳng đứng

Trong công trình này, tác giả đã sử dụng nhiều thuật toán điều khiển khác nhau trên hệ con nêm ngược như: điều khiển trượt, LQR, phương pháp điều khiển

mờ và hệ nơron mờ Kết quả mô phỏng cho thấy hầu hết các phương pháp điều khiển trên đều có khả năng cân bằng ổn định hệ con nêm ngược Trong đó, phương pháp điều khiển mờ cho kết quả là tốt nhất, với khả năng điều khiển góc nghiêng rộng, thời gian xác lập ngắn hơn và khắc phục được hiện tượng dao động so với các phương pháp điều khiển còn lại Tác giả xây dựng bộ luật mờ dựa trên các giá trị góc nghiêng, vị trí vật nặng và đạo hàm của chúng để tính toán và quyết định giá trị điện áp điều khiển động cơ nhằm giữ cân bằng con nêm ngược với góc nghiêng xấp

xỉ 0 độ

Kết quả thực nghiệm đạt được: tác giả đã xây dựng thành công mô hình thực nghiệm hệ con nêm ngược thông qua giao tiếp máy tính giữa phần mềm Matlab với card DSP TMS320F28335 Kết quả thực nghiệm cho thấy phương pháp điều khiển

mờ hoàn toàn có thể điều khiển cân bằng hệ con nêm ngược theo phương thẳng đứng Giá trị góc nghiêng và vị trí vật nặng thu được luôn dao động xung quanh vị trí cân bằng mong muốn

ABSTRACT

Inverted wedge system is a very complex system and high nonlinear The inverted wedge model used in many scientific researchs and proven in many different control algorithms from the classic method to modern method The main objective of balancing inverted wedge system is controlling this system to maintain balancing vertical stability

In this project, the author has used many different control algorithms on the inverted wedge, including: Sliding mode control, LQR, fuzzy control methods and neural fuzzy systems Simulation results show that most control methods are likely

on balance stabilizing the inverted wedge In particular, fuzzy control method is the best result, with the ability to control a wide angle, a faster establish time and fix the chattering phenomenon compared with many different control methods Author constructed of fuzzy rules based on the values angle and position loads and their derivatives to calculate and decide the value of motor control voltage to balance systems with angle approximately 0 degree

The experimental results obtained: the author has built successfull the experimental inverted wedge model by computer communication between Matlab software with DSP TMS320F28335 card Experimental results show that fuzzy control method can completely control the balance of inverted wedge vertical Values angle and position loads obtained fluctuated around the desired equilibrium position

MỤC LỤC

QUYẾT ĐỊNH GIAO ĐỀ TÀI

LÝ LỊCH KHOA HỌC i

LỜI CAM ĐOAN iii

LỜI CẢM ƠN iv

TÓM TẮT v

MỤC LỤC vii

DANH MỤC CÁC KÝ HIỆU, CHỮ VIẾT TẮT x

DANH MỤC CÁC BẢNG xii

DANH MỤC CÁC HÌNH VẼ, ĐỒ THỊ xiii

CHƯƠNG 1: TỔNG QUAN VỀ ĐỀ TÀI 1

1.1 Tổng quan chung về đề tài 1

1.1.1 Đặt vấn đề 1

1.1.2 Các kết quả nghiên cứu trong và ngoài nước 2

1.1.2.1 Trong nước 2

1.1.2.2 Ngoài nước 3

1.2 Mục tiêu của đề tài 5

1.3 Nhiệm vụ và giới hạn đề tài 5

1.4 Phương pháp nghiên cứu 6

CHƯƠNG 2: CƠ SỞ LÝ THUYẾT 7

2.1 Nguyên lý hoạt động của con nêm ngược tự cân bằng 7

2.2 Điều khiển trượt 7

2.3 Điều khiển mờ 11

2.3.1 Định nghĩa tập mờ 11

2.3.2 Mô hình mờ Tagaki - Sugeno 17

2.3.3 Bộ điều khiển mờ 18

2.4 Hệ nơron mờ 20

2.4.1.Giới thiệu về mạng nơron 20

2.4.2.Mạng nơron nhân tạo 20

2.4.3.Cấu trúc mạng nơron 23

2.4.4.Huấn luyện mạng 26

2.4.5.Sự kết hợp giữa mạng nơron và logic mờ 27

2.4.6.Xây dựng bộ điều khiển nơron mờ 29

CHƯƠNG 3: THIẾT KẾ MÔ HÌNH MÔ PHỎNG CÂN BẰNG HỆ CON NÊM NGƯỢC 31

3.1 Mô hình hóa hệ con nêm ngược 31

3.1.1 Khảo sát mô hình hệ thống con nêm ngược 31

3.1.2 Các phương trình biến trạng thái của hệ thống 32

3.1.3 Tuyến tính hoá hệ thống tại điểm cân bằng 35

3.1.4 Bảng thông số của hệ con nêm ngược tự cân bằng 36

3.2 Bộ điều khiển trượt [5] 36

3.3 Bộ điều khiển tối ưu tuyến tính dạng toàn phương LQR (Linear Quadratic Regulator) 40

3.4 Bộ điều khiển mờ 44

3.5.1 Thiết kế bộ điều khiển mờ 44

3.5.2 Mô phỏng bộ điều khiển mờ 45

3.5 Bộ điều khiển nơron mờ 48

3.5.1.Lưu đồ giải thuật bộ điều khiển nơron mờ 48

3.5.2.Xây dựng hệ nơ ron mờ dùng ANFIS 52

3.6 Kết quả so sánh các phương pháp điều khiển đã nghiên cứu 54

CHƯƠNG 4: KẾT QUẢ THỰC NGHIỆM MÔ HÌNH CON NÊM NGƯỢC TỰ CÂN BẰNG 57

4.1 Thiết kế và thi công mô hình cơ khí hệ con nêm ngược 57

4.2 Hình ảnh mô hình con nêm ngược tự cân bằng đã thi công 58

4.3 Sơ đồ khối hệ thống 59

4.4 Các mạch điện sử dụng trong mô hình cân bằng con nêm ngược 60

4.4.1 Mạch cầu H công suất điều khiển động cơ DC có cách ly 61

4.4.2 Card DSP TMS320F28335 62

4.5 Kết quả thực nghiệm sử dụng bộ điều khiển mờ 64

CHƯƠNG 5: KẾT LUẬN 68

5.1 Các kết quả đạt được 68

5.2 Hướng phát triển đề tài 69

TÀI LIỆU THAM KHẢO 70

PHỤ LỤC 1 72

PHỤ LỤC 2 75

DANH MỤC CÁC KÝ HIỆU, CHỮ VIẾT TẮT

θ : Góc quay con nêm

 : Vận tốc góc con nêm

x : Vị trí vật nặng

x : Vận tốc di chuyển của vật nặng

d : Khoảng cách giữa điểm gốc quay và mặt trượt

c : Khoảng cách giữa điểm gốc quay và trọng tâm con nêm

m : Khối lượng vật nặng

M : Khối lượng khung con nêm

g : Gia tốc trọng trường

JB : Mô-ment quán tính của khung con nêm

b1 : Hệ số ma sát của con nêm với tâm quay

PO : Độ vọt lố

S : Mặt trượt

k, α, η : Là các hằng số dương tự chọn

LQR : Linear Quadratic Regulator

SISO : Single Input Single Output

MIMO : Multi Input Multi Output

TS : Tagaki-Sugeno

DSP : Digital Signal Processor

PWM : Pulse Width Modulation

ADC : Analog Digital Converter

GPIO : General Purpose Input Output

ANFIS : Adaptive Neuro-Fuzzy Inference System ANN : Artificial Neural Networks

DANH MỤC CÁC BẢNG

Bảng 2.1: Một số tiêu chí của hệ nơron mờ 28

Bảng 3.1: Các thông số mô phỏng của hệ con nêm ngược 36

Bảng 3.2: Kết quả so sánh các phương pháp điều khiển đã nghiên cứu 56

Bảng 4.1: Bảng thông số mô hình con nêm ngược thực nghiệm 57

Bảng 4.2: Đánh giá kết quả thực nghiệm 67

DANH MỤC CÁC HÌNH VẼ, ĐỒ THỊ

Hình 1.1: Mô hình con nêm ngược sử dụng động cơ DC kéo vật nặng trượt trên mặt

phẳng ngang [5] 2

Hình 1.2: Mô hình con nêm ngược sử dụng động cơ DC kết hợp với vật nặng tạo thành xe trượt trên mặt phẳng ngang của con nêm ngược [7] 3

Hình 1.3: Mô hình con nêm ngược sử dụng động cơ DC với dây xích và bánh răng để kéo vật nặng [10] 4

Hình 1.4: Mô hình con nêm ngược ở ph ng thí nghiệm NeitherLand 5

Hình 2.1: Nguyên lý hoạt động của con nêm ngược tự cân bằng 7

Hình 2.2: Hiện tượng chattering 10

Hình 2.3: Biểu diễn tập mờ 11

Hình 2.4: Biểu diển hàm liên thuộc và biến ngôn ngữ 12

Hình 2.5: Nguyên lý giải mờ 15

Hình 2.6: Hàm liên thuộc hình thang cho phương pháp trọng tâm 16

Hình 2.7: Sơ đồ khối bộ điều khiển mờ trực tiếp 18

Hình 2.8: Cấu trúc bộ điều khiển mờ 18

Hình 2.9: Mô hình nơron đơn giản 21

Hình 2.10: Mô hình mạng nơron 3 lớp 21

Hình 2.11: Mô hình nơron 1 đầu vào 22

Hình 2.12: Nơron R đầu vào 22

Hình 2.13: Ký hiệu nơron R đầu vào 23

Hình 2.14: Cấu trúc mạng nơron 1 lớp 23

Hình 2.15: Ký hiệu mạng R đầu vào và S nơron 24

Hình 2.16: Ký hiệu quy ước mạng 1 lớp 25

Hình 2.17: Cấu trúc mạng nơron 3 lớp 25

Hình 2.18: Ký hiệu quy ước mạng 3 lớp 26

Hình 2.19: Cấu trúc huấn luyện mạng nơron 26

Hình 2.20: Kiến thức kiểu mẫu của một hệ nơron mờ 29

Hình 2.21: Mô hình hệ nơron mờ 29

Hình 2.22: Sơ đồ khối hệ nơron mờ 29

Các bước xây dựng hệ nơron mờ dùng công cụ ANFIS (Matlab) 30

Hình 3.1: Mô hình hệ con nêm ngược 31

Hình 3.2: Sơ đồ mô phỏng bộ điều khiển trượt cho hệ con nêm ngược 38

Hình 3.3: Kết quả mô phỏng bộ điều khiển trượt với góc θ=200, x=0 38

Hình 3.4: Kết quả mô phỏng bộ điều khiển trượt với góc θ=600, x=0,1 m 39

Hình 3.5: Kết quả mô phỏng bộ điều khiển trượt với góc θ=900, x=0,2 m và có nhiễu tác động 39

Hình 3.6: Sơ đồ mô phỏng bộ điều khiển LQR cho hệ con nêm ngược 42

Hình 3.7: Kết quả mô phỏng bộ điều khiển LQR với góc θ=200, x=0 42

Hình 3.8: Kết quả mô phỏng bộ điều khiển LQR với góc θ=300, x=0.2m 42

Hình 3.9: Kết quả mô phỏng bộ điều khiển LQR với góc θ=600, x=0.1 m 43

Hình 3.10: Kết quả mô phỏng bộ điều khiển LQR với góc θ=900, x=0.3 m, có nhiễu ngoài tác động 43

Hình 3.11: Các biến ngôn ngữ và hàm liên thuộc ngõ vào bộ điều khiển mờ 44

Hình 3.12: Biến ngôn ngữ và hàm liên thuộc ngõ ra bộ điều khiển mờ 45

Hình 3.13: Sơ đồ mô phỏng bộ điều khiển mờ hệ nêm ngược 45

Hình 3.14: Kết quả mô phỏng bộ điều khiển mờ với góc θ=200, x=0 46

Hình 3.15: Kết quả mô phỏng bộ điều khiển mờ với góc θ=300, x=0.1 m 46

Hình 3.16: Kết quả mô phỏng bộ điều khiển mờ với góc θ=600, x=0.3 m 47

Hình 3.17: Kết quả mô phỏng bộ điều khiển mờ với góc θ=600, x=0.3 m, và có nhiễu ngoài tác động 47

Hình 3.18: Kết quả mô phỏng bộ điều khiển mờ với góc θ=900, x=0.3 m và có nhiễu tác động 48

Hình 3.19: Lưu đồ giải thuật hệ nơron mờ 49

Hình 3.20: Lưu đồ giải thuật cập nhật cấu trúc hệ nơron mờ 50

Hình 3.21: Lưu đồ giải thuật cập nhật thông số mệnh đề kết luận hệ nơron mờ 51

Hình 3.22: Load dữ liệu huấn luyện trên giao diện ANFIS 52

Hình 3.23: Cấu trúc huấn luyện mạng nơron mờ cho hệ con nêm ngược 53

Hình 3.24: Dữ liệu sau khi huấn luyện mạng nơron mờ cho hệ con nêm ngƣợc 53

Hình 3.25: Kết quả mô phỏng bộ điều khiển nơron mờ với góc θ=200, x=0 54

Hình 3.26: Kết quả mô phỏng bộ điều khiển nơron mờ với góc θ=600, x=0.3 m 54

Hình 3.27: Kết quả so sánh bộ điều khiển trƣợt, LQR, điều khiển mờ và bộ điều khiển nơron với θ=300, x=0.15 m 55

Hình 3.28: Kết quả so sánh bộ điều khiển trƣợt, LQR, điều khiển mờ và bộ điều khiển nơron với θ=600, x=0.2 m 55

Hình 3.29: Kết quả so sánh bộ điều khiển trƣợt, LQR, điều khiển mờ và bộ điều khiển nơron với θ=900, x=0.3 m 55

Hình 3.30: Kết quả so sánh bộ điều khiển trƣợt, LQR, điều khiển mờ và bộ điều khiển nơron với θ=900, x=0.3 m với nhiễu ngoài tác động 56

Hình 4.1: Sơ đồ thiết kế mô hình hệ con nêm ngƣợc 57

Hình 4.2: Mô hình con nêm ngƣợc đã thi công 58

Hình 4.3: Sơ đồ khối của hệ thống cân bằng con nêm ngƣợc 59

Hình 4.4: Các Board mạch điều khiển hệ thống 60

Hình 4.5: Sơ đồ môđun động lực 2 cầu H điều khiển động cơ 61

Hình 4.6: Card DSP TMS320F28335 của hãng Texas Instruments 62

Hình 4.7: Các khối chức năng của card DSP TMS320F28335 63

Hình 4.8: Đáp ứng góc nghiêng hệ con nêm thực nghiệm với góc ban đầu là 200

65

Hình 4.9: Đáp ứng vị trí vật nặng hệ con nêm thực nghiệm với góc ban đầu là 200

65

Hình 4.10: Giá trị áp điều khiển hệ con nêm thực nghiệm với góc ban đầu là 200

65

Hình 4.11: Đáp ứng góc nghiêng hệ con nêm thực nghiệm với góc ban đầu là 150

66

Hình 4.12: Đáp ứng vị trí vật nặng hệ con nêm thực nghiệm với góc ban đầu là 150 66

Hình 4.13: Giá trị áp điều khiển hệ con nêm thực nghiệm với góc ban đầu là 150

66

Chương 1 Tổng quan về đề tài

ưu bầy đàn, giải thuật di truyền,… Việc lựa chọn ra một phương pháp điều khiển phù hợp với một đối tượng phi tuyến nhất định nào đó đ i hỏi nhiều thời gian và thực nghiệm lâu dài

Xuất phát từ ý tưởng áp dụng các phương pháp điều khiển hiện đại vào điều khiển đối tượng thật trong thực tế và việc tiếp cận được một số tài liệu về

hệ con nêm ngược - là một hệ thống phi tuyến, được ứng dụng trong cân bằng

mô hình chiếc tàu trong lĩnh vực hàng hải - đã thúc đẩy tác giả thực hiện đề tài này Hệ thống dùng trọng lượngcủa vật nặng thông qua lực kéo của motor để cân bằng trọng tâm của toàn hệ thống con nêm Vì hệ con nêm ngược có tính chất phi tuyến rất phức tạp nên rất khó xác định mô hình toán học một cách chính xác, đồng thời các thông số hệ thống đ i hỏi phải có độ chính xác tuyệt đối và đáp ứng phải nhanh Tuy nhiên vấn đề là cần phải thiết kế một bộ điều khiển phù hợp để điều khiển hệ thống cân bằng và đây cũng là mục đính chính của đề tài

Trong khi đó, việc nghiên cứu mô hình thực nghiệm điều khiển cân bằng con nêm ngược lại ít được nghiên cứu tại Việt Nam Đó là lý do tác giả chọn đề

tài “Thiết kế và điều khiển cân bằng hệ con nêm ngược dùng Fuzzy Logic”

trong luận văn cao học của mình

Chương 1 Tổng quan về đề tài

1.1.2 Các kết quả nghiên cứu trong và ngoài nước

Hệ con nêm ngược tự cần bằng thường có 3 dạng chính như sau:

 Hệ con nêm ngược dùng motor DC-Servo kéo một vật nặng thông qua dây đai và ròng rọc, giúp vật nặng di chuyển trên mặt phẳng ngang của con nêm nhằm cân bằng con nêm

 Hệ con nêm ngược dùng motor DC- Servo kéo hai vật nặng thông qua sợi dây và ròng rọc, giúp vật nặng di chuyển trên hai mặt phẳng nghiêng của con nêm nhằm cân bằng con nêm

 Hệ con nêm ngược dùng motor DC- Servo kết hợp với một vật nặng tạo thành chiếc xe di chuyển trên mặt phẳng ngang của con nêm ngược giúp con nêm cân bằng

1.1.2.1 Trong nước

Đề tài “Thiết kế, thi công điều khiển mờ hệ con nêm ngược” (2012)

cũng được thực hiện trong luận văn cao học của tác giả Đặng Hữu Phúc, Trường Đại học Giao Thông Vận Tải TP Hồ Chí Minh [5] Trong đề tài này

đã sử dụng phương pháp điều khiển trượt-mờ-PID để cân bằng hệ con nêm ngược Mô hình được thực hiện bằng cách cân bằng hệ thống dựa vào sức nặng của con chạy trên mặt phẳng trượt Kết quả mô phỏng đạt được cân bằng ổn định với góc nghiêng lớn đến ±π/2, thời gian đáp ứng khoảng 2.5s

Hình 1.1: Mô hình con nêm ngược sử dụng động cơ DC kéo vật nặng

trượt trên mặt phẳng ngang [5]