Điều khiển thích nghi bền vững hệ twin rotor MIMO trong không gian biến khớp

Mặc dù TRMS được thiết kế chế tạo từ năm 1998, nhưng gần hai chục năm qua, nó đã thu h t sự quan tâm của nhiều nhà khoa học trong chuyên ngành về kỹ thuật Điều khiển và Tự động hóa và đã

LỜI CAM ĐOAN

Tên tôi là Đinh Văn Nghiệp, đang công tác tại Bộ môn Tự động hóa – Khoa Điện – Trường Đại học Kỹ thuật Công nghiệp – Đại học Thái Nguyên Tôi xin cam đoan đây là công trình nghiên cứu của cá nhân tôi dưới sự hướng dẫn của tập thể các nhà khoa học và các tài liệu tham khảo đã trích dẫn Kết quả nghiên cứu là trung thực và chưa được công bố trên bất cứ một công trình nào khác

Thái Nguyên, ngày tháng năm

Tác giả luận án

Đinh Văn Nghiệp

LỜI CẢM ƠN

Trong suốt quá trình học tập, nghiên cứu và hoàn thiện luận án này, tôi đã nhận được sự hướng dẫn, gi p đ qu báu của các thầy cô, các anh chị, các em, các bạn và các tổ chức Với l ng kính trọng và biết n sâu sắc tôi xin được bày t lời cảm n chân thành tới:

an Giám hiệu, Ph ng Đào tạo, Khoa Điện-Trường Đại học Kỹ thuật Công nghiệp-Đại học Thái Nguyên, Viện Nghiên cứu Phát triển Công nghệ cao về Kỹ thuật Công nghiệp-Đại học Thái Nguyên, Đại học Thái Nguyên đã tạo mọi điều kiện thuận lợi gi p đ tôi trong quá trình học tập, nghiên cứu và hoàn thiện luận án

Phó giáo sư-tiến sĩ Nguyễn Như Hiển và Giáo sư-tiến sĩ Nguyễn Doãn Phước, những người thầy kính mến đã tận tình hướng dẫn, chỉ bảo, động viên và tạo mọi điều kiện thuận lợi cho tôi

Thầy giáo Nguyễn Ngọc Kiên, trưởng bộ môn Tự động hóa, người thầy tâm huyết luôn quan tâm, chỉ bảo, động viên và tạo điều kiện tốt nhất cho tôi trong quá trình học tập và nghiên cứu

Tập thể các nhà khoa học của Bộ môn Tự động hóa và Khoa Điện trường Đại học Kỹ thuật Công nghiệp, Bộ môn Điều khiển tự động và Viện Điện của trường đại học ách khoa Hà Nội, đã có những kiến đóng góp qu báu để tôi hoàn chỉnh bản luận án này

Xin chân thành cảm n bố m , anh chị em, người vợ yêu qu và hai con đã luôn ở bên cạnh động viên và gi p đ tôi học tập, nghiên cứu và hoàn thiện luận án

Thái Nguyên, ngày tháng năm

Tác giả luận án

Đinh Văn Nghiệp

MỤC LỤC

Trang

LỜI CAM ĐOAN i

LỜI CẢM ƠN ii

MỤC LỤC III DANH MỤC CÁC KÝ HIỆU, CÁC CHỮ VIẾT TẮT vi

Các kí hiệu vi

Các chữ viết tắt ix

DANH MỤC CÁC HÌNH VẼ xi

DANH MỤC CÁC ẢNG IỂU xiv

MỞ ĐẦU 1

1 Tính cấp thiết của đề tài luận án 1

2 Đối tượng, phạm vi và phư ng pháp nghiên cứu 1

3 Mục tiêu của luận án 1

4 Những đóng góp mới, nghĩa khoa học và thực tiễn của luận án 2

5 ố cục của luận án 3

CHƯƠNG 1 5

TỔNG QUAN VỀ CÁC PHƯƠNG PHÁP ĐIỀU KHIỂN TWIN ROTOR MIMO SYSTEM (TRMS) 5

1.1 Khái quát chung về Twin Rotor MIMO System (TRMS) 5

1.2 Tình hình nghiên cứu trên thế giới về TRMS 8

1.3 Tình hình nghiên cứu trong nước về TRMS 17

1.4 Kết luận 18

CHƯƠNG 2 20

XÂY DỰNG MÔ HÌNH TOÁN ĐỘNG LỰC HỌC CHO TRMS 20

2.1 Đặt vấn đề 20

2.2 Xây dựng mô hình toán động lực học cho TRMS 20

2.3 Mô ph ng và đánh giá chất lượng của mô hình 29

2.4 Kết luận 32

CHƯƠNG 3 33

THIẾT KẾ Ộ ĐIỀU KHIỂN PHI TUYẾN ÁM VỊ TRÍ ĐẶT CHO TRMS 33

3.1 Các bộ điều khiển hiện nay 33

3.2 Đề xuất phư ng pháp điều khiển thích nghi hệ phi tuyến RHC với LQR 33

3.3 Kết quả mô ph ng ứng dụng với TRMS 48

3.4 Kết luận 58

CHƯƠNG 4 59

KẾT QUẢ THÍ NGHIỆM 59

4.1 Mục đích 59

4.2 Cấu tr c điều khiển RHC với LQR cho TRMS trong thực nghiệm 59

4.3 Yêu cầu thiết bị, phần mềm thí nghiệm 61

4.4 Hệ thống thí nghiệm thuật toán điều khiển vị trí 68

4.5 Kết quả thực nghiệm và nhận xét 72

4.6 Kết luận 78

KẾT LUẬN VÀ KIẾN NGHỊ 79

Kết luận 79

Kiến nghị 79

DANH MỤC CÔNG TRÌNH ĐÃ CÔNG Ố LIÊN QUAN ĐẾN ĐỀ TÀI 81

TÀI LIỆU THAM KHẢO 82

PHỤ LỤC 88

Phụ lục 1 Chư ng trình lập trình 88 Phụ lục 2 Cảm biến d ng điện độ nhạy cao 119 Phụ lục 3 Các bước tiến hành thiết lập và chạy thực nghiệm 122 Phụ lục 4 Một số hình ảnh hệ thực nghiệm TRMS sử dụng bộ điều khiển RHC với LQR 128

DANH MỤC CÁC KÝ HIỆU, CÁC CHỮ VIẾT TẮT Các kí hiệu

H Chiều cao từ mặt đế đến chốt quay

ISS Input-to-State Stable

LQG Linear Quadratic Gausian

LQR Linear Quadratic Regulator

LTI Linear Time - Invariant

MBTT Máy bay trực thăng

MIMO Multiple Input Multiple Output

MPC Model Prediction Control

PD Proportional–Derivative

PID Proportional–Integral–Derivative

PWM Pulse Width Modulation

rad radian

RHC Receding Horizon Control

rpm revolutions per minute

TRMS Twin Rotor MIMO System

TTL Transistor-Transistor Logic UAV Unmanned Aerial Vehicle VDC Volts Direct Current

DANH MỤC CÁC HÌNH VẼ

Hình 1.1 Twin Rotor MIMO System (TRMS) 5

Hình 1.2 Các vị trí trong không gian 3 chiều của TRMS [3] 6

Hình 1.3 Vị trí góc trong mặt đứng v của TRMS 6

Hình 1.4 Vị trí góc trong mặt ngang hcủa TRMS 7

Hình 1.5 ộ điều chỉnh PID với khâu lọc vi phân [44] 12

Hình 1.6 ộ điều chỉnh PID dựa trên hàm sigmoid cho TRMS [9] 12

Hình 1.7 Cấu tr c Newton MPC phản hồi trạng thái cho TRMS [42] 14

Hình 1.8 ộ điều chỉnh PID với AFC cho TRMS [34] 15

Hình 1.9 ộ điều chỉnh PID với mạch v ng mô men dựa trên 16

Hình 1.10 Cấu tr c điều khiển mờ cho TRMS [15] 16

Hình 1.11 Điều khiển thích nghi mô hình ngược cho TRMS [12] 17

Hình 1.12 Cấu tr c điều khiển MPC trong [2] 17

Hình 1.13 Cấu tr c điều khiển TRMS với 2 mạch v ng [16] 18

Hình 2.1 Vị trí góc của TRMS và các hệ trục tọa độ 21

Hình 2.2 Mô hình simulink mô ph ng động học TRMS xây dựng mới 29

Hình 2.3 Mô hình simulink mô ph ng động học TRMS của nhà sản xuất 29

Hình 2.4 Vị trí góc v Hình 2.5 Vị trí góc h 31

Hình 2.6 Vị trí góc v Hình 2.7 Vị trí góc h 31

Hình 2.8 Vị trí góc v Hình 2.9 Vị trí góc h 31

Hình 2.10 Vị trí gócv Hình 2.11 Vị trí góc h 32

Hình 3.1 Điều khiển RHC với LQR 37

Hình 3.2 Giá trị đặt hằng số tại các thời điểm thiết kế 38

Hình 3.3 Chỉnh định lại giá trị đặt tại các thời điểm với bù sai số bám ở bước trước 39

Hình 3.4 Cấu tr c điều khiển RHC với LQR cho TRMS 48

Hình 3.5 Cấu tr c mô ph ng hệ điều khiển TRMS với ma trận Rgiảm dần 52

Hình 3.6 Cấu tr c mô ph ng hệ điều khiển TRMS với ma trận Q giảm dần 52

Hình 3.7 Chuyển vị góc với tín hiệu đặt dạng sin trong hai mặt phẳng 53

Hình 3.8 Chuyển vị góc với tín hiệu đặt dạng sin và step trong hai mặt phẳng 54

Hình 3.9 Chuyển vị góc với tín hiệu đặt dạng step trong hai mặt phẳng 55

Hình 3.10 Chuyển vị góc với tín hiệu đặt dạng step trong hai mặt phẳng 56

Hình 3.11 Chuyển vị góc với tín hiệu đặt dạng sin trong hai mặt phẳng 57

Hình 4.1 Cấu tr c điều khiển TRMS với mạch điều chỉnh v ng mô men 60

Hình 4.2 Cấu tr c hệ điều khiển TRMS dùng card DS1103 61

Hình 4.3 Mô đun cảm biến quang của encoder 2 kênh A/ 62

Hình 4.4 Xung đầu ra của encoder 2 kênh A/ 62

Hình 4.5 Máy phát tốc của một chiều đo vận tốc góc của cánh quạt 63

Hình 4.6 Mô đun đo d ng điện phần ứng động c 64

Hình 4.7 S đồ mô đun đo d ng điện phần ứng động c 64

Hình 4.8 Card điều khiển thời gian thực DS1103 65

Hình 4.9 S đồ khối cấu tr c của card DS1103 65

Hình 4.10 Thư viện RTI1103_Simulink 66

Hình 4.11 Thư viện RTI1103_Master PowerPC 67

Hình 4.12 Giao diện giám sát và điều khiển của phần mềm ControlDesk 67

Hình 4.13 Hệ thí nghiệm TRMS 68

Hình 4.14 Mô hình điều khiển TRMS với các khối trong thư viện thời gian thực 69

Hình 4.15 Mạch v ng điều chỉnh mô men với các khối chuyển đổi vào ra 69

Hình 4.16 Mô hình ghép nối encoder và chuyển đổi A/D tín hiệu tốc độ 70

Hình 4.17 Quạt tạo nhiễu khí động học 71

Hình 4.18 Mô đun công suất điều chỉnh nhiễu 71

Hình 4.19 Mô đun nguồn cho hệ thống tạo nhiễu 72

Hình 4.20 Màn hình giao diện ControlDesk hệ thí nghiệm 72

Hình 4.21 Đáp ứng chuyển vị góc trong 2 mặt phẳng với tín hiệu đặt dạng sin-sin73 Hình 4.22 Đáp ứng chuyển vị góc trong 2 mặt phẳng với tín hiệu đặt dạng sin-hằng số 74

Hình 4.23 Đáp ứng chuyển vị góc trong 2 mặt phẳng với tín hiệu đặt dạng step 75

Hình 4.24 Đáp ứng chuyển vị góc trong hai mặt với tín hiệu đặt dạng sin sử dụng bộ điều chỉnh PID 76

Hình 4.25 Dạng nhiễu khí động học tác động lên TRMS thực nghiệm 77

DANH MỤC CÁC BẢNG BIỂU

Bảng 1 Điểm khác nhau giữa TRMS và máy bay trực thăng 8 ảng 2 Các tham số của TRMS 30 ảng 3 Tham số và đặc tính card DS1103 128

MỞ ĐẦU

1 Tính cấp thiết của đề tài luận án

Twin Rotor MIMO System (TRMS), của Feedback Instruments Ltd (Feedback Co., 1998) là một thiết bị thí nghiệm có cấu tr c mở trên nền tảng đã được cài đặt các thuật toán điều khiển PID Mặc dù TRMS được thiết kế chế tạo từ năm 1998, nhưng gần hai chục năm qua, nó đã thu h t sự quan tâm của nhiều nhà khoa học trong chuyên ngành về kỹ thuật Điều khiển và Tự động hóa và đã có rất nhiều công trình nghiên cứu về phư ng pháp điều khiển cho TRMS Từ quan điểm điều khiển thì TRMS được xem là đối tượng điển hình trong hệ điều khiển chuyển động nhiều vào, nhiều ra (MIMO), có thông số bất định, có tính phi tuyến bậc cao

và có các tác động xen kênh đáng kể Chính vì vậy, việc nghiên cứu để lựa chọn các phư ng pháp điều khiển cho hệ TRMS nhằm đạt chất lượng bám quỹ đạo tốt nhất,

đó cũng là điều mà nội dung luận án này quan tâm tới

2 Đối tượng, phạm vi và phương pháp nghiên cứu

Đối tượng nghiên cứu: Luận án nghiên cứu về TRMS, được xem là đối

tượng điển hình trong hệ điều khiển chuyển động MIMO, có thông số bất định, có tính phi tuyến bậc cao và có các tác động qua lại xảy ra trong các kênh điều khiển

Phạm vi nghiên cứu của luận án: Luận án tập trung nghiên cứu tính đặc thù

và những khó khăn khi tổng hợp TRMS Từ đặc điểm của đối tượng điều khiển phức tạp này cho thấy, sẽ có nhiều thách thức trong mô hình hóa, trong phân tích và lựa chọn phư ng pháp thiết kế điều khiển mới phù hợp cho đối tượng để bám quỹ đạo với độ chính xác cao

Phương pháp nghiên cứu: Luận án sử dụng phư ng pháp phân tích, đánh giá

và tổng hợp Thông qua nghiên cứu tổng quan để đề xuất vấn đề cần giải quyết về

l thuyết và thiết kế thuật toán giải quyết vấn đề đó, kiểm chứng các nghiên cứu l thuyết bằng mô ph ng và thực nghiệm

3 Mục tiêu của luận án

Mục tiêu của luận án là nghiên cứu và thiết kế điều khiển phi tuyến sử dụng phản hồi trạng thái cho TRMS và kết quả nghiên cứu này có thể áp dụng cho các hệ

khí động học phi tuyến khác Mục đích nghiên cứu trong luận án này được cụ thể như sau:

- Mô hình động học phi tuyến của TRMS: Mô hình chính xác là điều kiện tiên quyết để thành công với bất kì một kỹ thuật điều khiển nào mà dựa vào mô hình, do

đó cần xây dựng mô hình đối tượng phù hợp với thiết kế điều khiển

- Thiết kế thuật toán điều khiển RHC với LQR hệ phi tuyến liên tục có nhiễu Kiểm chứng chất lượng điều khiển của thuật toán bằng l thuyết và thực nghiệm Cài đặt linh hoạt và áp dụng thuật toán điều khiển trên hệ TRMS

4 Những đóng góp mới, ý nghĩa khoa học và thực tiễn của luận án

Luận án đã có các đóng góp cụ thể như sau:

- Xây dựng được mô hình toán động lực học cho TRMS với sai số nh nhất so với mô hình thực;

- Thiết kế thuật toán điều khiển RHC với LQR hệ phi tuyến liên tục có nhiễu

và sai lệch mô hình;

- Cài đặt linh hoạt và chạy thời gian thực thuật toán điều khiển RHC với LQR cho TRMS ổ sung thêm mạch điều chỉnh mô men cho cấu tr c điều khiển TRMS để bù động học của c cấu chấp hành Do đó, đã cải thiện chất lượng khi tiến hành thực nghiệm điều khiển bám quỹ đạo với độ chính xác cao cho TRMS Với yêu cầu chạy thời gian thực thuật toán điều khiển đề xuất, luận án

đã cài đặt và lập trình giải phư ng trình Riccati một cách hiệu quả

Ý nghĩa khoa học của luận án:

- ổ sung một l thuyết mới trong điều khiển bền vững hệ phi tuyến là kết hợp RHC với LQR

- Đề xuất giải pháp cài đặt linh hoạt thuật toán điều khiển để góp phần làm tăng hiệu quả khai thác thiết bị phần cứng

- Cài đặt và lập trình giải phư ng trình giải phư ng trình Riccati trong thời gian thực

Ý nghĩa thực tiễn của luận án:

- Phục vụ nghiên cứu về điều khiển và tự động hóa của trường;

- Kết quả nghiên cứu này có thể áp dụng cho các hệ khí động học phi tuyến khác

5 Bố cục của luận án

Luận án gồm phần mở đầu, 04 chư ng và kết luận, được bố cục như sau:

Chương 1 Tổng quan về các phương pháp điều khiển Twin Rotor MIMO System (TRMS)

Trong chư ng 1, là các nghiên cứu tổng quan về TRMS của nhà cung cấp

thiết bị; thống kê và phân tích ưu nhược điểm của các phư ng pháp điều khiển hiện đại; các cấu tr c điều khiển đã được áp dụng cho TRMS trong các nghiên cứu trước đây Nêu ra tính đặc thù và khó khăn khi tổng hợp điều khiển cho TRMS, từ đó đề xuất thuật toán điều khiển phù hợp với các đặc điểm hệ phi tuyến, có thông số bất

định, tác động xen kênh và nhiễu

Chương 2 Xây dựng mô hình toán động lực học cho TRMS

Mô hình toán biểu diễn động học TRMS được nhà chế tạo thiết bị TRMS cung cấp dưới dạng phư ng trình Newton 2, chưa xét đến các yếu tố ảnh hưởng tới

hệ (giả định đ n giản hóa hệ thống, như người ta cho rằng động lực học của hệ thống được mô tả bởi một dãy phư ng trình vi phân, ma sát của hệ thống là tr n, )

Mô hình toán biểu diễn động học TRMS xây dựng được trong chư ng này theo phư ng trình Lagrange có sai lệch với mô hình thực nh h n do có xét đến các yếu

tố ảnh hưởng tới hệ (chiều dài chốt quay, hiệu ứng bề mặt) so với mô hình do nhà sản xuất cung cấp Với mô hình toán đầy đủ, chính xác h n là c sở để thiết kế bộ điều khiển th a mãn yêu cầu chất lượng đáp ứng ra của hệ trong phần tiếp theo

Chương 3 Thiết kế bộ điều khiển phi tuyến bám vị trí đặt cho TRMS

Điều khiển TRMS là một bài toán khó, có nhiều thách thức và hấp dẫn nhiều nhà nghiên cứu Đến nay người ta đã áp dụng nhiều phư ng pháp điều khiển khác nhau cho TRMS Với một hệ phi tuyến nói chung và TRMS nói riêng, người ta mong muốn thiết kế bộ điều khiển khắc phục được sai số của mô hình và kháng được nhiễu

Trong chư ng này, đề xuất điều khiển RHC với LQR áp dụng cho đối tượng

mô hình liên tục, có nhiễu và sai lệch mô hình Đề xuất này là đóng góp quan trọng của luận án

Chương 4 Kết quả thí nghiệm

Thuật toán đề xuất được cài đặt chạy thực nghiệm trên TRMS và Card DS1103 Giải phư ng trình Riccati trong thời gian thực trên Card DS1103 Sử dụng phư ng pháp áp đặt mô men khi áp dụng thuật toán điều khiển đề xuất cho TRMS

để bù động học cho c cấu chấp hành Kết quả thực nghiệm khẳng định thuật toán

đề xuất hoàn toàn đ ng đắn

Phần kết luận: Đã nêu bật những đóng góp mới của luận án và những kiến nghị, đề

xuất hướng nghiên cứu tiếp theo

CHƯƠNG 1 TỔNG QUAN VỀ CÁC PHƯƠNG PHÁP ĐIỀU KHIỂN TWIN ROTOR

MIMO SYSTEM (TRMS) 1.1 Khái quát chung về Twin Rotor MIMO System (TRMS)

Hình 1.1 Twin Rotor MIMO System (TRMS)

Trên hình 1.1 là hình ảnh của Twin Rotor MIMO System (TRMS) Đây là một hệ thống thí nghiệm được thiết kế bởi Feedback Instruments Ltd và được sử dụng trong ph ng thí nghiệm để phát triển và kiểm chứng các kỹ thuật điều khiển hiện đại TRMS bao gồm cánh quạt chính và cánh quạt đuôi được gắn vuông góc với nhau vào thanh ngang Mỗi cánh quạt được truyền động độc lập bởi một động

c một chiều kích từ vĩnh cửu, chiều quay của cánh quạt có thể đảo chiều được và tốc độ quay thay đổi được bằng cách thay đổi điện áp phần ứng của động c truyền động Cánh quạt chính tạo động lực để thanh ngang chuyển động trong mặt đứng (vị trí góc trong mặt đứng  1.05rad v   1.22rad) như trên hình 1.2 và hình 1.3 Cánh quạt đuôi tạo động lực để thanh ngang chuyển động trong mặt ngang (vị trí góc trong mặt ngang  2.82rad h   2.82rad) như trên hình 1.2 và hình 1.4 Thanh đối trọng được gắn vuông góc với thanh ngang tại vị trí điểm quay, vị trí của

Cánh quạt chính Cánh quạt đuôi

Đối trọng

Chốt quay

đối trọng trên thanh đối trọng có thể thay đổi được để thực hiện thí nghiệm thay đổi thông số động học của đối tượng

Hình 1.2 Các vị trí trong không gian 3 chiều của TRMS [3]

TRMS 33-220

Hình 1.4 Vị trí góc trong mặt ngang h của TRMS

Ngoài ra TRMS c n được nhà sản xuất trang bị các cảm biến Hai cảm biến vị trí góc (encoder) để đo chính xác vị trí góc của thanh ngang trong mặt phẳng đứng

và mặt phẳng ngang Mỗi động c được gắn một máy phát tốc để đo tốc độ quay và cũng chính tà tốc độ quay của cánh quạt

Khi xem xét để so sánh với máy bay trực thăng (M TT), thì ở MBTT để điều chỉnh lực khí động học thì điều chỉnh góc tới của cánh gió Tuy nhiên, trường hợp TRMS thì góc tới của cánh gió không thay đổi được và lực khí động học được điều chỉnh bằng cách thay đổi tốc độ quay của động c truyền động ởi vậy, tín hiệu đầu vào điều khiển là điện áp phần ứng động c một chiều Thay đổi biên độ điện

áp phần ứng động c làm thay đổi tốc độ quay của cánh quạt, chính thay đổi này làm cho thanh ngang dịch chuyển đến vị trí mới Chuyển động quay của cánh quạt tạo ra mô men động lượng, mô men động lượng này được bù bởi bộ phận c n lại của TRMS (theo định luật bảo toàn mô men động lượng) Rồi sau đó, chính điều này là nguyên nhân gây ra sự tư ng tác giữa hai chuyển động tư ng ứng trong hai mặt phẳng Ngoài ra, chính sự tư ng tác này ảnh hưởng trực tiếp đến vận tốc của thanh ngang trong cả hai mặt đứng và ngang Sự tư ng tác trên chính là ảnh hưởng xen kênh Ảnh hưởng xen kênh cũng tồn tại trong máy bay trực thăng và hầu hết các hệ nhiều vào nhiều ra Ảnh hưởng xen kênh giữa các kênh khác nhau hoặc chuyển động trong các mặt làm cho bài toán mô hình hóa và điều khiển hệ trở thành

h

R3

P3

O

phức tạp Nói chung, tính chất làm việc của TRMS giống với máy bay trực thăng Tuy nhiên, TRMS vẫn khác máy bay trực thăng ở một số điểm sau:

Bảng 1 Điểm khác nhau giữa TRMS và máy bay trực thăng

Vị trí điểm quay Giữ 2 cánh quạt Đỉnh của cánh quạt chính

Lực nâng được điều

chỉnh qua

Điều chỉnh tốc

độ của cánh quạt chính

Điều chỉnh góc tới của các cánh của cánh quạt chính c n tốc độ quay của động c truyền động là không thay đổi Góc trong mặt

ngang được điều

chỉnh qua

Điều chỉnh tốc

độ quay của cánh quạt đuôi

Điều chỉnh góc tới của các cánh của cánh quạt đuôi

1.2 Tình hình nghiên cứu trên thế giới về TRMS

Mặc dù không bay được, TRMS có nhiều đặc điểm khí động học của máy bay trực thăng Trải qua nhiều năm tồn tại đến nay đã có nhiều phiên bản của TRMS tuy nhiên nó vẫn giữ được đặc tính động học đặc trưng TRMS là một điển hình cho hệ phi tuyến MIMO có ảnh hưởng xen kênh và nhiễu tác động Mô hình hóa và điều khiển TRMS là bài toán rất hay, hấp dẫn và thách thức các nhà nghiên cứu Đến nay đã có nhiều công trình nghiên cứu về mô hình hóa và điều khiển TRMS

1.2.1 Mô hình hóa TRMS

Đi đầu trong nghiên cứu về TRMS là nhà sản xuất Feedback Instruments Ltd [24], họ xây dựng mô hình toán cho TRMS sử dụng phư ng pháp Newton Tuy nhiên mô hình toán mà nhà sản xuất cung cấp không xét đến chiều dài của chốt quay

Mô hình toán của nhà sản xuất cung cấp (1.1)÷(1.6):

Một trong những công trình nghiên cứu đầy đủ nhất về TRMS là luận án tiến

sĩ của tác giả Akabar Rahideh [42] Trong nghiên cứu này, tác giả nhận thức được rằng việc mô hình hóa là phần đầu tiên và quan trọng nhất trong bất kỳ bài toán thiết kế điều khiển dựa trên mô hình nào như là MPC, và mô hình chính xác là thiết yếu để có một hệ điều khiển chính xác Các tiếp cận về mô hình hộp trắng cần có kiến thức đầy đủ về đối tượng và có thể đạt được bằng các biểu thức về năng lượng

và khối lượng trong trường hợp các hệ khí động lực học Việc khó nhất và mất thời gian của phân tích mô hình là nhận dạng tham số Nói chung, mô hình vật l của một hệ đ i h i phải có thông tin ưu tiên về đối tượng và nó cũng là sự chi phối về thời gian Trong nghiên cứu này, TRMS đã được mô hình hóa bởi phư ng pháp tiếp cận dựa vào Newton và Euler-Lagrange Các mô hình đã được đánh giá và so sánh thì thấy rằng mô hình dựa trên tiếp cận Euler-Lagrange chính xác h n Newton Mặc

dù mô hình Lagrange chính xác h n, nó cũng phức tạp h n và đây là điều không mong muốn từ quan điểm điều khiển Ngược với mô hình hộp trắng, được gọi là kiểu mô hình hộp đen không đ i h i phải hiểu thấu bản chất của đối tượng trước Tuy nhiên, nó đ i h i một lượng lớn dữ liệu vào ra để mô tả được trọn v n đặc tính khí động lực học của hệ Việc khó khăn và mất thời gian nhất của tiếp cận mô hình theo lối kinh nghiệm là lấy dữ liệu, đặc biệt là trong hệ MIMO Các mạng n ron được đánh giá là một trong những công cụ hứa h n nhất trong trường hợp mô hình hộp đen phi tuyến Mặc dù mô hình hộp đen với các kỹ thuật luyện hiệu quả chính xác h n so với mô hình phân tích, nó bị ảnh hưởng bởi các nhược điểm như là chỉ phù hợp trong dải dữ liệu luyện và mất cấu tr c của đối tượng Trong nghiên cứu này tác giả cũng đưa ra mô hình hộp xám là sự kết hợp mô hình hộp trắng và mô hình hộp đen Sự kết hợp này khắc phục được nhược điểm của mô hình hộp đen Tuy nhiên, các mô hình tác giả đưa ra không xét đến động học của động c một chiều truyền động cho cánh quạt

Trong [6] tác giả xây dựng mô hình toán cho TRMS bằng phư ng pháp Euler-Lagrange Mô hình động học của TRMS được mô tả bằng 4 phư ng trình Tuy nhiên tác giả không đánh giá độ chính xác của mô hình xây dựng, một số tham

số của đối tượng sai lệch so với nhà sản xuất công bố

yêu cầu Để đảm bảo tính bền vững các phư ng pháp điều khiển khác nhau như là điều khiển deadbeat, H∞, SMC đã được áp dụng cho hệ

1.2.2.1 Điều khiển PID

Nhà sản xuất [24] đã áp dụng bộ điều chỉnh PID và PID kết hợp với bộ tách kênh để điều khiển TRMS Mặc dù chất lượng điều khiển chưa cao, song đây chính

là c sở để các nhà nghiên cứu tiếp tục nghiên cứu và phát triển các thuật toán điều khiển mới nhằm cải thiện chất lượng đáp ứng đầu ra

Với cấu tr c điều khiển đ n giản, và sử dụng ít tài nguyên của máy tính khi chạy thời gian thực ộ điều chỉnh PID sau này vẫn sử dụng trong nhiều công trình nghiên cứu Trong [5], [19], [23], [27], [28], [31], [48] bộ điều chỉnh PID được áp dụng cho TRMS và kết hợp phư ng pháp chỉnh định tham số của bộ điểu chỉnh tham số bộ điều chỉnh như là phư ng pháp GA và mạng n ron Nói chung chất lượng bộ điều chỉnh PID được cải thiện nhiều, nhưng thời gian quá độ vẫn lớn

Trong [7], [8] các tác giả kết hợp điều chỉnh PID với điều khiển mờ, kết quả

mô ph ng và thực nghiệm cho thấy chất lượng tốt h n trường hợp chỉ sử dụng bộ điều chỉnh PID ộ điều khiển PID mờ cho chất lượng bám tốt, thời gian quá độ

nh

Trong [49] Y J Huang thiết kế bộ điều khiển mờ trượt dựa trên luật điều chỉnh PID Mô hình phi tuyến của TRMS được tách thành 2 hệ con ộ điều khiển trượt được thiết kế trước Sau đó luật điều chỉnh PID và logic mờ được phát triển

Áp dụng thuật toán điều chỉnh PID cho TRMS rất quen thuộc, tuy nhiên bài toán khó khăn nhất là tìm được giá trị tối ưu của tham số bộ điều chỉnh cho một hệ phi tuyến và phức tạp như TRMS Trong [39] Pramit iswas và những người khác

đã thiết kế bộ điều chỉnh PID dựa trên thuật toán tối ưu PSO (particle swarm optimization) c n được biết đến là thuật toán tối ưu hóa bầy đàn Tác giả đưa ra kết quả chỉ ở dạng mô ph ng mà không có bất kì kết quả thực nghiệm nào sau đó

Sumit Kumar Pandey và Vijaya Laxmi [44] đã đề xuất bộ điều chỉnh PID với khâu lọc vi phân (hình 1.5), so với bộ điều chỉnh PID truyền thống thì đáp ứng quá

độ và sai lệch tĩnh được cải thiện nhiều Tác giả sử dụng mô hình Newton để thiết

kế bộ điều chỉnh và chỉ dừng lại mô ph ng trên máy tính

Hình 1.5 Bộ điều chỉnh PID với khâu lọc vi phân [44]

Trong [9] Abdullah Ates và những người khác đã áp dụng hàm sigmoid, cũng gọi là đường cong sigmoid để chỉnh định các hệ số của bộ điều chỉnh PID (hình 1.6) Ưu điểm chính của phư ng pháp này là khi chỉnh định hàm sigmoid thì tạo ra sự thay đổi liên tục các hệ số của PID Việc thay đổi các hệ số của PID diễn

ra trong miền thời gian liên tục và chính điều này cải thiện sự gián đoạn và nhảy cấp của điều khiển Chất lượng đáp ứng đầu ra với tín hiệu đặt dạng step được cải thiện đáng kể

Hình 1.6 Bộ điều chỉnh PID dựa trên hàm sigmoid cho TRMS [9]

Tiêu chuẩn ổn định Routh Hurwitz có thể áp dụng cho bất kì một hệ tuyến tính nào khi các tham số của hệ là không đổi Nhưng khi các tham số của hệ là không chắc chắn thì rất khó để áp dụng tiêu chuẩn ổn định này Các tác giả trong [46] đã sử dụng định l về ổn định Kharitonov để thiết kế và hoàn thiện bộ điều chỉnh PID cho TRMS ộ điều chỉnh PID đã được thiết kế cho 2 kênh dựa vào mô hình tuyến tính

1.2.2.2 Điều khiển tối ƣu

Một lựa chọn phức tạp h n là sử dụng bộ điều khiển bền vững dựa trên Linear Gaussian (LG) [14], [38] Có hai dạng của bộ của bộ điều khiển LG đã được hoàn thiện trong mô ph ng Dạng thứ nhất là bộ điều khiển LQR (Linear Quadratic Regulator), dạng này áp dụng cho hệ tuyến tính, TRMS là hệ phi tuyến vì thế hệ phải được chuyển về dạng tuyến tính Dạng thứ 2 là bộ điều khiển LQG (Linear Quadratic Gaussian), dạng này là sự kết hợp giữa bộ điều khiển LQR với bộ lọc Kalman Ưu điểm của phư ng pháp này là bộ ước lượng tối ưu được sử dụng để có được trạng thái phản hồi đầy đủ Phải chuyển hệ về dạng tuyến tính để áp dụng bộ điều khiển LQG

Trong [46] hanu Pratap đã thiết kế bộ điều khiển trạng thái tối ưu cho TRMS Mô hình tuyến tính được suy ra từ mô hình phi tuyến của TRMS, một bộ điều khiển được thiết kế để điều chỉnh trạng thái Đầu ra bộ điều khiển được cập nhật lặp lại đến khi đạt giá trị tối ưu Chất lượng đáp ứng đầu ra không tốt, kết quả này là do sử dụng mô hình tuyến tính của TRMS Thuật toán được áp dụng trong trường hợp này được biết đến là LQR Trong [10] Andrew Phillips và Dr Ferat Sahin đã kết hợp bộ điều khiển LQR với thành phần tích phân trong mạch v ng điều khiển để đảm bảo không c n sai lệch tĩnh với tín hiệu đặt dạng step Kết quả thí nghiệm cho thấy thời gian quá độ c n lớn mặc dù sai lệch tĩnh nh gần bằng không

Một tiếp cận khác với bài toán điều khiển tối ưu là sử dụng bộ điều khiển LQG Năm 2000 S.M Ahmed đã áp dụng bộ điều khiển LQG cho một bậc tự do của TRMS [14], [45] ộ điều khiển LQG sử dụng cùng với một bộ lọc đầu vào để loại b dao động tần số cao Năm 2013 A.K Agrawal đã mô ph ng bộ điều khiển LQG với ma trận trọng số được tối ưu sử dụng phư ng pháp BF(Bacterial Foraging) để điều khiển TRMS [11]

Trong [30] tác giả đề xuất giải pháp ổn định của bài toán điều khiển bền vững TRMS sử dụng kỹ thuật điều khiển H∞ Kỹ thuật điều khiển H∞ tối ưu sai lệch đầu ra của TRMS so với mô hình tham chiếu Mô hình của TRMS được tuyến tính

hóa sau đó áp dụng kỹ thuật điều khiển H∞ Chất lượng đáp ứng đầu ra được đánh giá qua mô ph ng

1.2.2.3 Điều khiển dự báo

Trong [42] tác giả áp dụng kỹ thuật điều khiển dự báo cho TRMS có cấu tr c hình 1.7 Các kết quả cho thấy rằng bộ điều khiển là bền vững và ổn định Trong nghiên cứu này tác giả đã giải quyết được hai vấn đề lớn là mô hình hóa và điều khiển MPC cho TRMS, tuy nhiên tác giả mới chỉ tiếp cận theo hướng áp dụng MPC cho đối tượng rời rạc không liên tục và chỉ sử dụng mô hình Newton kém chính xác

h n H n nữa tác giả c n sử dụng bộ quan sát, điều này làm phức tạp và giảm tính thời gian thực trong điều khiển TRMS

Hình 1.7 Cấu trúc Newton MPC phản hồi trạng thái cho TRMS [42]

Gần đây nhất, trong [32] các tác giả cũng áp dụng MPC cho TRMS Trong nghiên cứu này mô hình liên tục của TRMS được tuyến tính hóa xung quanh điểm làm việc cân bằng, áp dụng MPC cho đối tượng Kết quả mô ph ng cho thấy thời gian ổn định theo tín hiệu đặt c n lớn

rằng thời gian quá độ c n lớn tư ng ứng là 20 giây và 17 giây cho chuyển động trong mặt đứng và mặt ngang Trong [43] các tác giả đã thiết kế bộ điều khiển trượt dựa trên mặt trượt phi tuyến, tuy chất lượng bộ điều khiển chỉ được kiểm chứng qua

mô ph ng Trong [33] bộ điều khiển trượt được áp dụng cho TRMS không sử dụng

bộ quan sát trạng thái, chất lượng bộ điều khiển được kiểm chứng qua mô ph ng và thực nghiệm, tuy nhiên thời gián quá độ c n lớn

Năm 2015 Lisy E.R [34] đã áp dụng kỹ thuật tối ưu để thiết kế mặt trượt ộ điều khiển trượt được thiết kế cho TRMS, nhưng mới chỉ áp dụng trong mô ph ng

1.2.2.5 Điều khiển áp đặt mô men

Mặc dù đ n giản, thuật toán điều chỉnh PID rất khó loại b được nhiễu bên ngoài tác động TRMS là đối tượng thường xuyên chịu tác động của nhiễu bên ngoài, để cải thiện chất lượng điều khiển các nhà nghiên cứu đã sử dụng cách sau

Trong [35] các tác giả kết hợp bộ điều chỉnh PID với sách lược AFC (Active Force Control) cấu tr c điều khiển hình 1.8 Ưu điểm chính của AFC là loại b được nhiễu, các thành phần bất định, ảnh của sự thay đổi tham số làm cho hệ bền vững h n Trong nghiên cứu này tác giả sử dụng mạng n ron và logic mờ để hỗ trợ sách lược AFC, mạng n ron để ước lượng ma trận quán tính c n logic mờ cùng với mạng n ron để tinh chỉnh giá trị ước lượng Kết quả đáp ứng đầu ra bám theo tín hiệu đặt với thời gian quá độ giảm nh Nhưng tác giả chỉ dừng lại ở mô ph ng

Hình 1.8 Bộ điều chỉnh PID với AFC cho TRMS [34]

Trong [35] các tác giả cũng vận dụng mạng n ron và logic mờ để xác định

ma trận quán tính và thiết lập mạch v ng mô men (hình 1.9) Mô hình ngược của

động c một chiều được sử dụng để biến mô men thành điện áp Khi đó lượng bù điện áp làm cho động c phản ứng với sự xuất hiện của nhiễu Chất lượng điều khiển mới chỉ được đánh giá qua mô ph ng

Hình 1.9 Bộ điều chỉnh PID với mạch vòng mô men dựa trên

mô hình ngược của động cơ 1 chiều [35]

1.2.2.6 Điều khiển mờ

Trong [15] các tác giả tách mô hình TRMS thành 2 hệ con, phư ng pháp điều khiển mờ được áp dụng cho hệ con ộ điều khiển mờ cải thiện chất lượng bám và kháng nhiễu so với bộ điều chỉnh PID Tuy nhiên trong phần kiểm chứng chất lượng bộ điều khiển, tác giả mới chạy bộ điều khiển với tín hiệu đặt dạng sin Trong [17], [22], [41] các tác giả kết hợp điều khiển mờ và điều khiển trượt cho TRMS, nhưng cả 3 bài báo chỉ đưa ra kết quả mô ph ng

Hình 1.10 Cấu trúc điều khiển mờ cho TRMS [15]

1.2.2.7 Điều khiển thích nghi mô hình ngược

Trong [12], mô hình ngược của một kênh được xây dựng Đầu vào và ra của

mô hình ngược là đầu ra và vào của TRMS Đầu vào của mô hình ngược là vị trí góc và đầu ra là điện áp Mạch v ng hở mô hình ngược được thiết kế, sau đó bộ điều chỉnh PD được áp dụng cho hệ để cải thiện chất lượng đáp ứng Cuối cùng một

c cấu bù thích nghi mạng n ron được thiết kế và áp dụng cho hệ điều khiển để loại b sai số mô hình ngược (hình 1.11) Trong nghiên cứu này, tác giả mới chỉ đưa

ra cấu tr c và kết quả cho một kênh điều khiển của TRMS trong mặt đứng Nếu điều khiển đồng thời cả hai kênh thì đầy đủ h n vì TRMS là đối tượng xen kênh mạnh

Hình 1.11 Điều khiển thích nghi mô hình ngược cho TRMS [12]

1.3 Tình hình nghiên cứu trong nước về TRMS

Cho đến nay, nhìn chung số các công trình nghiên cứu trong nước về TRMS không nhiều Trong [2] tác giả đã xây dựng một thuật toán mới giải bài toán điều khiển dự báo tối ưu cho hệ phi tuyến nhiều vào nhiều ra (áp dụng cụ thể là hệ song tuyến với mô hình là TRMS) và cửa sổ dự báo tiến tới vô cùng (hình 1.12)

Hình 1.12 Cấu trúc điều khiển MPC trong [2]

Trong nghiên cứu này tác giả sử sử dụng mô hình Newton của TRMS để thiết kế bộ điều khiển và kết quả mô ph ng chưa chỉ ra ảnh hưởng của nhiễu và sai lệch mô hình

Trong [16] tác giả thiết kế bộ điều khiển thích nghi ISS cho TRMS dựa vào

mô hình Euler–Lagrange, tuy nhiên mô hình này của TRMS không xét đến động học của động c truyền động cánh quạt Tác giả thiết lập thêm mạch v ng điều chỉnh tốc độ quay của cánh quạt chính và cánh quạt đuôi sử dụng bộ điều chỉnh PID Thực nghiệm bộ điều khiển cho TRMS, kết quả đáp ứng đầu ra vẫn c n sai lệch tĩnh

Hình 1.13 Cấu trúc điều khiển TRMS với 2 mạch vòng [16]

Từ những đánh giá tổng quan của các công trình nghiên cứu đã công bố ở trong và ngoài nước, luận án sẽ nghiên cứu đề xuất thuật toán điều khiển RHC với LQR áp dụng cho hệ phi tuyến liên tục và có nhiễu TRMS Thách thức lớn phía trước của nghiên cứu này là xây dựng được mô hình toán động lực học chính xác

h n của TRMS Áp dụng thành công thuật toán điều khiển đề xuất cho TRMS, cài đặt linh hoạt và chạy thuật toán điều khiển trong thời gian thực

1.4 Kết luận

Chư ng 1 đã trình bày tổng quan về hệ thống TRMS bao gồm các đặc điểm

và các nghiên cứu về TRMS trên thế giới và trong nước Từ quan điểm điều khiển thì TRMS được xem là đối tượng điển hình trong hệ điều khiển chuyển động MIMO, có tính phi tuyến bậc cao, ảnh hưởng xen kênh đáng kể, bất định và nhiễu tác động Chính vì vậy việc nghiên cứu đề xuất thuật toán điều khiển cho hệ TRMS nhằm đạt chất lượng bám quỹ đạo chính xác là nội dung quan trọng Từ đó, đã thấy

rõ tính cấp thiết của luận án cần giải quyết, xác định rõ mục tiêu cần đạt được, đề xuất được thuật toán đảm bảo giải quyết được các mục tiêu của luận án

CHƯƠNG 2 XÂY DỰNG MÔ HÌNH TOÁN ĐỘNG LỰC HỌC CHO TRMS

2.1 Đặt vấn đề

Mô hình toán của một đối tượng là hệ gồm các biểu thức phư ng trình mô tả bản chất của nó Để phân tích một đối tượng thì công cụ đầu tiên mà người ta sử dụng là mô hình toán Đối với bài toán thiết kế, để thiết kế được bộ điều khiển cho đối tượng thì cần thiết phải có mô hình toán Mô hình toán càng chính xác thì chất lượng điều khiển càng cao

Hiện nay xây dựng mô hình toán động lực học cho đối tượng, thường áp dụng phổ biến một số phư ng pháp như Newton và Euler-Lagrange Mô hình hóa

sử dụng phư ng pháp Newton và Euler-Lagrange, c n được gọi là mô hình hộp trắng Để áp dụng phư ng pháp này cần thiết phải hiểu rõ về các tham số, cấu tr c

và bản chất vật l của đối tượng Phư ng pháp mô hình hộp đen cần sử dụng một tập các dữ liệu vào ra của đối tượng và thuật toán GA để nhận dạng mô hình, phư ng pháp này có thể làm mất đi cấu tr c của đối tượng trong mô hình Nhưng

ưu điểm của phư ng pháp này dễ tìm được mô hình toán của đối tượng chấp nhận được Trong nội dung tiếp theo của chư ng này, phư ng pháp Euler-Lagrange được

sử dụng để xây dựng mô hình động lực học cho TRMS Mô hình động lực của TRMS sẽ được biểu diễn trong không gian biến khớp

2.2 Xây dựng mô hình toán động lực học cho TRMS

 Chỉ quan tâm tới phần động lực học của động c một chiều kích từ vĩnh cửu truyền động cánh quạt

Đối trọng

TRMS 33-220

cos sin 0

2

2

2

( )

Tọa độ điểm P3 trong hệ quy chiếu tư ng đối:

( )

cossin0

r R

r R

R R

( )d ( )2

2 2 2 2 2 1

( )

b b cb cb T

Động năng của các cánh quạt

Các thành phần vận tốc góc đối với hệ quy chiếu tư ng đối được xác định

,,,,