Luận văn Thiết Kế Bộ Điều Khiển PID Thích Nghi Nhờ Suy Luận

Một số phương pháp điều khiển hệ truyền động có khe hở sử dụng mô hình toán tổng quát của đối tượng .... Nội dung luận văn được chia làm 3 chương: Chương 1: Tổng quan về các phương pháp

NGUYỄN THỊ KIỀU TRANG

THIẾT KẾ BỘ ĐIỀU KHIỂN PID THÍCH NGHI NHỜ SUY

LUẬN MỜ VÀ ỨNG DỤNG CHO HỆ TRUYỀN ĐỘNG

CÓ KHE HỞ

LUẬN VĂN THẠC SĨ KỸ THUẬT Chuyên ngành: Kỹ thuật điều khiển và tự động hóa

THÁI NGUYÊN 2019

ii

ĐẠI HỌC THÁI NGUYÊN TRƯỜNG ĐẠI HỌC KÝ THUẬT CÔNG NGHIỆP

NGUYỄN THỊ KIỀU TRANG

BỘ ĐIỀU KHIỂN PID THÍCH NGHI NHỜ SUY LUẬN MỜ VÀ ỨNG DỤNG CHO HỆ TRUYỀN ĐỘNG CÓ KHE HỞ

Chuyên ngành: Kỹ thuật điều khiển và tự động hóa

Mã số:

LUẬN VĂN THẠC SĨ KỸ THUẬT

KHOA CHUYÊN MÔN

TRƯỞNG KHOA

NGƯỜI HƯỚNG DẪN KHOA HỌC

TS LÊ THỊ THU HÀ PHÒNG ĐÀO TẠO

THÁI NGUYÊN 2019

LỜI CAM ĐOAN

Tôi là Nguyễn Thị Kiều Trang sinh ngày 13 tháng 11 năm 1991, học viên cao học lớp CK-K20 tại trường Đại học kỹ thuật công nghiệp Thái Nguyên Tôi xin cam

đoan đề tài "Thiết kế bộ điều khiển PID thích nghi nhờ suy luận mờ và ứng dụng cho hệ

truyền động có khe hở" là kết quả nghiên cứu của riêng tôi dưới sự hướng dẫn

của TS Lê Thị Thu Hà Các nguồn tài liệu tham khảo liên quan đều được trích xuất rõ ràng

Nếu có điều gì không đúng với lời cam đoan tôi xin chịu theo quy chế hiện hành

Thái Nguyên, ngày tháng 10 năm 2019

Học viên

Nguyễn Thị Kiều Trang

iv

LỜI CẢM ƠN

Sau một thời gian nỗ lực thực hiện luận văn đến nay luận văn của em đã được hoàn thành Em xin gửi lời cảm ơn chân thành tới cô giáo hướng dẫn TS Lê Thị Thu

Hà đã định hướng và hướng dẫn tận tình giúp em hoàn thành được luận văn theo tiến độ

đề ra Ngoài ra em cũng xin được gửi lời cảm ơn tới các thầy cô trong khoa Điện - Trường Đại học Kỹ thuật công nghiệp Thái Nguyên đã cung cấp cho em những kiến thức quý báu Em cũng xin cảm ơn gia đình, bạn bè cũng như các đồng nghiệp đã luôn

ở bên động viên em thực hiện đề tài này

Thái Nguyên, ngày tháng 10 năm 2019

Học viên

Nguyễn Thị Kiều Trang

MỤC LỤC

LỜI NÓI ĐẦU 1

MỞ ĐẦU 2

1 Lý do chọn đề tài 2

2 Mục đích của đề tài 2

3 Đối tượng và phạm vi nghiên cứu 3

4 Ý nghĩa khoa học và thực tiễn của đề tài 3

4.1 Ý nghĩa khoa học 3

4.2 Ý nghĩa thực tiễn 3

CHƯƠNG 1: TỔNG QUAN VỀ CÁC PHƯƠNG PHÁP ĐIỀU KHIỂN HỆ TRUYỀN ĐỘNG CÓ KHE HỞ 4

1.1 Đặc điểm chung của hệ truyền động 4

1.1.1 Đặc điểm của hệ truyền động 4

1.1.2 Các yêu cầu nâng cao chất lượng của hệ truyền động 5

1.2 Tổng quan về các phương pháp điều khiển cho hệ truyền động có khe hở 6

1.2.1 Phương pháp điều khiển coi hệ truyền động có khe hở như một khâu backlash 6

1.2.2 Một số phương pháp điều khiển hệ truyền động có khe hở sử dụng mô hình toán tổng quát của đối tượng 12

1.3 Tổng quan về các bộ điều khiển 13

1.3.1 Bộ điều khiển PID 13

1.3.1.1 Phương pháp Ziegler-Nichols 14

1.3.1.2 Phương pháp Chien – Hrones – Reswick 15

1.3.1.3 Phương pháp tổng T của Kuhn 17

1.3.1.4 Phương pháp tối ưu độ lớn 18

1.3.1.5 Phương pháp tối ưu đối xứng 21

1.3.2 Điều khiển mờ [11] 24

1.3.2.1 Bộ điều khiển mờ tĩnh 24

1.3.2.2 Bộ điều khiển mờ động 24

1.3.3 Điều khiển thích nghi [12] [29] 24

1.3.4 Hệ mờ lai và hệ mờ thích nghi [3] 25

1.3.4.1 Hệ mờ lai 25

1.3.4.2 Bộ điều khiển mờ thích nghi 26

vi

1.3.4.3 Chỉnh định thích nghi PID nhờ suy luận logic mờ 29

1.4 Kết luận 34

CHƯƠNG 2: XÂY DỰNG MÔ HÌNH TOÁN CHO HỆ TRUYỀN ĐỘNG QUA BÁNH RĂNG 35

2.1 Hệ truyền động qua bánh răng [6] 37

2.1.1 Giới thiệu chung 37

2.1.2 Một số yêu cầu về cơ khí đối với hệ truyền động bánh răng 39

2.1.3 Biện pháp cơ học làm giảm sai số khi gia công bánh răng 40

2.2 Xây dựng mô hình toán tổng quát 42

2.2.1 Cấu trúc vật lý và các định luật cân bằng 44

2.2.2 Mô hình toán ở chế độ ăn khớp, có tính đến hiệu ứng mài mòn vật liệu, độ đàn hồi và moment ma sát 46

2.2.3 Mô hình toán ở chế độ khe hở (dead zone) 48

2.2.4 Mô hình tổng quát 50

2.3 Mô tả hệ ở chế độ xác lập 50

2.3.1 Mô hình toán ở chế độ xác lập 50

2.3.2 Mô phỏng trên MatLab 51

2.4 Kết luận 53

CHƯƠNG 3: THIẾT KẾ BỘ ĐIỀU KHIỂN PID THÍCH NGHI NHỜ 54

SUY LUẬN MỜ 54

3.1 Mô hình xấp xỉ tuyến tính không liên tục của hệ truyền động bánh răng 54

3.2 Xác định thông số bộ điều khiển PID theo lý thuyết kinh điển 56

3.2.1 Xác định theo phương pháp Zigeler- Nichols 1 56

3.2.2 Phương pháp tổng T của Kuhn 58

3.3 Xác định tham số theo bộ điều khiển mờ lai 59

3.3.1 Theo phương pháp Zhao-Tomizuka-Isaka 59

3.3.1.1 Giới thiệu về phương pháp 59

3.3.1.2 Nội dung chính của phương pháp được ứng dụng cho hệ truyền động có khe hở 61

3.3.1.1 Kết quả mô phỏng trên Matlab 63

3.3.2 Theo phương pháp Mallesham- Rajani 67

3.3.2.1 Giới thiệu về phương pháp 67

3.3.2.2 Nội dung chính của phương pháp 68

3.3.2.3 Kết quả mô phỏng trên Matlab 69

3.4 So sánh giữa các phương pháp điều khiển 72

3.5 Kết luận 73

1 Kết luận chung 74

2 Kiến nghị 74 TÀI LIỆU THAM KHẢO 75

viii

DANH MỤC TỪ VIẾT TẮT

- PID là chữ viết tắt của ba thành phần cơ bản có trong bộ điều khiển gồm: Khâu khuếch đại (P), khâu tích phân (I), khâu vi phân (D)

- MIMO: Multiple In Multiple Out

- MBC: Model Based Controller

DANH MỤC HÌNH VẼ, ĐỒ THỊ

Hình 1.1 Bù khe hở bằng mô hình ngược 14 Hình 1.2 Điều khiển bù khe hở bằng mô hình ngược và bộ điều khiển PI 15 Hình 1.3 Điều khiển bù khe hở bằng mạng neural 16 Hình 1.4 Nâng cao chất lượng bù khe hở nhờ mạng neural bằng chỉnh định

x

Hình 2.11 Mô tả trạng thái hai bánh răng ở vùng chết của khe hở 57 Hình 2.12 Sơ đồ khối mô tả hệ truyền động qua bánh răng với mô hình 60 Hình 2.13 Ảnh hưởng của các thành phần độ xoắn, ma sát, hiệu ứng khe hở tới

chất lượng truyền động

60

Hình 3.1 Sơ đồ mô phỏng và hàm quá độ của đối tượng 64 Hình 3.2 Hàm quá độ của đối tượng khi có bộ điều chỉnh PID 65 Hình 3.3 Đáp ứng của hệ khi kích thích là hình sin 65 Hình 3.4 Hàm quá độ của đối tượng khi có bộ điều chỉnh PID 66 Hình 3.5 Đáp ứng của hệ khi kích thích là hình sin 67

Hình 3.7 Mờ hóa các biến ngôn ngữ vào – ra của Zhao-Tomizuka-Isaka 68 Hình 3.8 Mờ hóa bộ chỉnh định mờ 69 Hình 3.9 Sơ đồ mô phỏng hệ thống với kích thích là hàm bước nhảy 70

Hình 3.23 Đáp ứng đầu ra với kích thích đầu vào là hàm bước nhảy 78 Hình 3.24 Các thông số Kp, Kd, Ki của đầu ra bộ điều khiển mờ 78 Hình 3.25 Các thông số Kp, Kd, Ki của bộ điều khiển PID 79 Hình 3.26 Đáp ứng đầu ra với kích thích đầu vào là hàm hình sin 79

ĐẠI HỌC THÁI NGUYÊN

TRƯỜNG ĐẠI HỌC KỸ THUẬT

THIẾT KẾ BỘ ĐIỀU KHIỂN PID THÍCH NGHI NHỜ SUY LUẬN MỜ

VÀ ỨNG DỤNG CHO HỆ TRUYỀN ĐỘNG CÓ KHE HỞ

Học viên: Nguyễn Thị Kiều Trang

Lớp: CH – K20

Chuyên ngành: Kỹ thuật điều khiển & Tự động hóa

Cán bộ hướng dẫn khoa học: TS Lê Thị Thu Hà

PHÒNG ĐT SAU ĐẠI HỌC NGƯỜI HƯỚNG DẪN

TS Lê Thị Thu Hà

HỌC VIÊN

Nguyễn Thị Kiều Trang

1

LỜI NÓI ĐẦU

Trong thực tế, nhiều giải pháp tổng hợp, thiết kế bộ điều khiển kinh điển thường bế tắc khi gặp những bài toán có độ phức tạp của hệ thống cao, độ phi tuyến lớn, sự thường xuyên thay đổi trạng thái và cấu trúc của đối tượng Những khó khăn đó sẽ không còn là những vấn đề nan giải khi bộ điều khiển được thiết kế dựa trên cơ sở logic mờ So với các giải pháp kỹ thuật khác thì phương pháp tổng hợp hệ thống bằng logic mờ có những ưu điểm rõ rệt như khối lượng công việc thiết kế giảm đi, dễ hiểu hơn, trong nhiều trường hợp bộ điều khiển mờ làm việc ổn định, bền vững và chất lượng điều khiển cao hơn Xuất phát từ thực tế đó nên tôi đã đề xuất đề tài nghiên cứu theo hướng cải thiện chất lượng bộ điều khiển PID cho bài toán bám bền vững giá trị đặt các hệ truyền động,

cụ thể là hệ truyền động có khe hở Với cách đặt vấn đề như vậy nên đề tài luận văn được

chọn là: ”Thiết kế bộ điều khiển PID thích nghi nhờ suy luận mờ và ứng dụng cho hệ

truyền động có khe hở ”

Nội dung luận văn được chia làm 3 chương:

Chương 1: Tổng quan về các phương pháp điều khiển hệ truyền động có khe hở Chương 2: Xây dựng mô hình toán của hệ thống truyền động có khe hở

Chương 3: Thiết kế bộ điều khiển PID thích nghi nhờ suy luận mờ

Kết luận và kiến nghị

Thái Nguyên, ngày tháng năm 2019

Tác giả luận văn

Nguyễn Thị Kiều Trang

MỞ ĐẦU

1 Lý do chọn đề tài

Cơ cấu chấp hành bao gồm động cơ và những thiết bị cơ khí chuyển đổi hướng chuyển động của nó, được gọi chung lại thành hệ truyền động, là đối tượng được sử dụng trong hầu hết các dây chuyền công nghệ sản xuất, chế tạo Hơn thế nữa phần lớn những

bộ điều khiển hệ truyền động hiện có đều dựa trên nền PID (97%) Bởi vậy chỉ cần một

sự cải tiến nhỏ về nâng cao chất lượng PID để điều khiển hệ truyền động đã có thể mang lại một hiệu quả rất cao về kinh tế và chất lượng sản phẩm trong toàn bộ nền công nghiệp sản xuất, nâng cao tính cạnh tranh của sản phẩm

Có nhiều giải pháp tổng hợp, thiết kế bộ điều khiển kinh điển thường bế tắc khi gặp những bài toán có độ phức tạp của hệ thống cao, độ phi tuyến lớn, sự thường xuyên thay đổi trạng thái và cấu trúc của đối tượng Những khó khăn đó sẽ không còn là những vấn đề nan giải khi bộ điều khiển được thiết kế dựa trên cơ sở logic mờ Các bộ điều khiển

mờ có đặc điểm làm việc theo nguyên tắc sao chép lại kinh nghiệm, tri thức của con người trong điều khiển, vận hành máy móc So với các giải pháp kỹ thuật khác thì phương pháp tổng hợp hệ thống bằng logic mờ có những ưu điểm rõ rệt như khối lượng công việc thiết

kế giảm đi, dễ hiểu hơn, trong nhiều trường hợp bộ điều khiển mờ làm việc ổn định, bền vững và chất lượng điều khiển cao hơn

Xuất phát từ tình hình thực tế trên với mong muốn được góp phần vào sự phát triển của nền công nghiệp hóa hiện đại hóa đất nước nói chung và của ngành Tự động hóa nói riêng, trong khóa học cao học tại trường Đại học Kỹ thuật công nghiệp, được sự định hướng của cô giáo TS Lê Thị Thu Hà và sự giúp đỡ của nhà trường, phòng đào

tạo Sau đại học, em đã lựa chọn đề tài của mình là “Thiết kế bộ điều khiển PID thích

nghi nhờ suy luận mờ và ứng dụng cho hệ truyền động có khe hở” Trong quá trình thực

hiện đề tài, bản thân em đã nỗ lực hết sức nhưng do trình độ và thời gian có hạn nên không thể tránh khỏi những thiếu sót, kính mong các thầy cô trong Hội đồng Khoa học

và các bạn đóng góp ý kiến để đề tài được hoàn thiện hơn

3

3 Đối tượng và phạm vi nghiên cứu

Dựa trên việc lựa chọn đề tài em chọn đối tượng nghiên cứu là sử dụng một số thành quả trong lý thuyết điều khiển về điều khiển thích nghi và điếu khiển mờ vào bộ điều khiển PID để điều khiển bám giá trị đặt với chất lượng cao cho hệ truyền động có khe hở khi mà ở đó còn có thêm những điều kiện ràng buộc bắt buộc về năng lượng cung cấp, về miền làm việc của hệ bao gồm cả ràng buộc về trạng thái (nhiệt độ làm việc của thiết bị, tốc độ chuyển đối năng lượng ) và ràng buộc về tín hiệu ra của hệ (moment, tốc độ chuyển động, lực tương tác giữa hệ truyền động với môi trường xung quanh )

Từ những phân tích trên cho thấy việc thực hiện đề tài “Thiết kế bộ điều khiển

PID thích nghi nhờ suy luận mờ và ứng dụng cho hệ truyền động có khe hở ” là hoàn

toàn phù hợp với hướng nghiên cứu về điều khiển tự động Việc thực hiện đề tài sẽ có một cách thức mới để chỉnh định ba tham số bộ điều khiển PID mang đến chất lượng điều khiển của hệ thống được đảm bảo

4 Ý nghĩa khoa học và thực tiễn của đề tài

4.1 Ý nghĩa khoa học

Các hệ thống tự động hiện tại chủ yếu là các hệ truyền động Hiện tại đã có nhiều cải tiến và áp dụng các phương pháp điều khiển mới nhưng chủ yếu vẫn là điều khiển kinh điển Nên việc nghiên cứu của đề tài sẽ hứa hẹn áp dụng được một phương pháp điều khiển mới giúp nâng cao chất lượng điều khiển hệ thống

4.2 Ý nghĩa thực tiễn

Đề tài đưa ra một phương án ứng dụng kỹ thuật điều khiển mới giúp giảm sai số, nâng cao chất lượng điều khiển, dễ dàng thiết kế và hiệu chỉnh hệ thống

CHƯƠNG 1: TỔNG QUAN VỀ CÁC PHƯƠNG PHÁP ĐIỀU KHIỂN HỆ

TRUYỀN ĐỘNG CÓ KHE HỞ 1.1 Đặc điểm chung của hệ truyền động

1.1.1 Đặc điểm của hệ truyền động

Theo Meriam-Webster thì hệ truyền động được hiểu là một tập hợp các cơ cấu ghép nối cơ khí phục vụ biến đổi tốc độ, moment Hệ truyền động luôn tồn tại trong các

hệ biến đổi và truyền tải năng lượng

Nhiệm vụ của bài toán điều khiển hệ truyền động là phải xác định được quy luật

thay đổi moment dẫn động tạo ra từ động cơ dẫn động để hệ có được tốc độ góc của tải đầu ra luôn bám ổn định được theo một quỹ đạo đặt trước và điều này phải không được phụ thuộc vào các tác động không mong muốn vào hệ

Để thực hiện được bài toán điều khiển trên, ta cần phải xây dựng được mô hình toán mô tả tính chất động lực học của hệ truyền động với đầy đủ những yếu tố kết cấu

cơ khí, vật liệu của nó Từ mô hình toán cụ thể của từng lớp hệ truyền động mà người

ta mới có thể phân tích được, cũng như lựa chọn được phương pháp điều khiển thích hợp và tổng hợp được bộ điều khiển cho hệ truyền động đó Song, nhìn nhận một cách tổng quát thì các bài toán điều khiển hệ truyền động đều có những đặc điểm chung như sau:

 Thứ nhất, hệ truyền động là một hệ phi tuyến, không tự sinh ra năng lượng (hệ thụ động) Nó luôn có thể mô tả được bằng mô hình Euler-Lagrange

 Hệ luôn chứa những thành phần rất khó xác định được một cách chính xác trong

mô hình Điển hình của các thành phần đó là các moment ma sát trên những trục truyền động, moment tải, độ không cứng vững tuyệt đối của vật liệu làm trục truyền động hoặc bánh răng và sự không chính xác trong chế tạo cơ khí hoặc sự mài mòn của vật liệu tạo ra các khe hở giữa những khớp truyền động khi nối với nhau

Nhìn chung, nhiệm vụ điều khiển bám ổn định vận tốc hay quỹ đạo góc của cơ cấu chấp hành trong các hệ truyền động của máy tổ hợp nói chung là một bài toán động lực học rất phức tạp Nó phụ thuộc nhiều yếu tố như: Nguồn năng lượng dẫn động, lực hoặc moment cản, moment ma sát, bôi trơn, khe hở, độ đàn hồi của các khâu và độ cứng vững của toàn hệ thống cũng như các yếu tố môi trường Đặc biệt đối với các máy tổ hợp sau một thời gian làm việc các yếu tố tác động kể trên là những yếu tố ngẫu nhiên, khó lường trước và nó thay đổi theo thời gian dẫn tới mất ổn định động lực học Mất ổn định động

5

lực học là trạng thái nguy hiểm nhất xẩy ra khi tần số lực kích động có giá trị bằng hoặc xấp xỉ với tần số dao động riêng của hệ Khi một quá trình gia công bị rơi vào trạng thái mất ổn định thì biên độ dao động của hệ rất lớn, làm cho hệ thống rung động mạnh, gây

ồn và giảm độ chính xác cũng như chất lượng của sản phẩm Vì vậy điều khiển bám ổn định tốc độ của cơ cấu chấp hành là nhiệm vụ hàng đầu đang được đặt ra cho các nhà tích hợp hệ thống điều khiển hệ truyền động nói chung và hệ truyền động qua bánh răng nói riêng

1.1.2 Các yêu cầu nâng cao chất lượng của hệ truyền động

Trong bài toán điều khiển hệ truyền động, bên cạnh việc có được khả năng bám

ổn định theo quỹ đạo góc quay đặt trước, người ta còn phải rất quan tâm tới những vấn

đề nâng cao chất lượng hệ thống, bao gồm:

1 Việc ổn định tốc độ của các cơ cấu chấp hành

2 Giảm thiểu tối đa các dao động sinh ra từ độ xoắn của các trục truyền moment

3 Giảm thiểu tối đa sự ảnh hưởng của các xung moment trên trục truyền động ở quá trình quá độ, sự ảnh hưởng của tiếng ồn, va đập sinh ra từ các khe hở giữa các trục truyền động

4 Chất lượng bám ổn định tốc độ hoặc góc quay của hệ theo quỹ đạo mong muốn đặt trước không bị ảnh hưởng bởi những moment ma sát, moment cản trong hệ Những yêu cầu nâng cao chất lượng kể trên là một vấn đề cấp thiết của thực tế ứng dụng vì nó liên quan tới tuổi bền của máy, độ tin cậy và chính xác của dụng cụ và đảm bảo môi trường làm việc cho người lao động, do tiếng ồn và rung động gây ra

Từ trước đến nay đã có nhiều công trình nghiên cứu về lý thuyết cũng như thực nghiệm nhằm giải thích nguyên nhân, bản chất của hiện tượng mất ổn định động lực học

và đã đưa ra các giải pháp kỹ thuật để tìm cách khống chế và loại trừ nó Chẳng hạn như các biện pháp cơ khí phổ thông hiện được dùng là lắp thêm bánh đà, nâng cao độ chính xác khi chế tạo các chi tiết, điều chỉnh và lắp ráp theo các quy trình nghiêm ngặt, chấp hành các chế độ bảo trì

Các giải pháp cơ học nêu trên chỉ thích hợp với chế độ làm việc xác lập của hệ thống cũng như hệ thống có tính động học biến đổi chậm và cũng chỉ giải quyết được một phần mang tính chất định kỳ Trường hợp chung, khi các yếu tố ngẫu nhiên xảy ra bất thường tác động lên hệ thống, thì các biện pháp cơ khí nêu trên không thể khắc phục ngay được

Với những bài toán nâng cao chất lượng hệ thống ở chế độ làm việc quá độ cũng như có tính động học nhanh, dưới giả thiết không thể đo được chính xác các moment

ma sát, moment cản, độ xoắn trên trục truyền động và khe hở giữa các bánh răng, người

ta phải sử dụng kèm thêm cùng giải pháp cơ khí là các bộ điều khiển điện, điện tử nhằm

có thể dễ dàng cài đặt được các phương pháp điều khiển chỉnh định thích nghi và bền vững làm việc theo cơ chế phản hồi

1.2 Tổng quan về các phương pháp điều khiển cho hệ truyền động có khe hở

Trên thế giới cũng như trong nước, lĩnh vực điều khiển truyền động được quan tâm nghiên cứu rất nhiều Cụ thể với hệ truyền động có khe hở ta không thể tuyến tính hóa được khe hở và do đó bắt buộc phải áp dụng các phương pháp điều khiển phi tuyến Xác định khe hở và điều khiển loại bỏ sự ảnh hưởng của khe hở tới chất lượng truyền động là bài toán thường gặp nhất trong các bài toán điều khiển hệ truyền động có khe

Hình 1.1 Bù khe hở bằng mô hình ngược

Trong trường hợp mô hình (1.1) là chính xác thì theo [24] ta có thể điều khiển loại

bỏ khe hở bằng hàm ngược:

1 ( , , )

7

Hình 1.2 Điều khiển bù khe hở bằng mô hình ngược và bộ điều khiển PI

Hình 1.2 mô tả nguyên tắc điều khiển bù khe hở bằng mô hình ngược Tất nhiên

là nguyên tắc điều khiển này chỉ có nghĩa khi ta xác định được chính xác mô hình ngược (1.2) của khe hở và mô hình truyền động luôn có thể tách được hai thành phần riêng biệt

là khe hở và phần mô hình lý tưởng tuyến tính còn lại mắc nối tiếp nhau

Điều khiển thích nghi bù khe hở bằng mạng neural và hệ mờ: Vấn đề tồn tại của phương pháp điều khiển hở là ta lại không có mô hình (1.1) tuyệt đối chính xác cho khe

hở Như vậy chỉ cần một sai lệch nhỏ trong mô hình (1.1) sẽ dẫn tới một sai số rất lớn trong phép tính nghịch đảo (1.2) Hơn nữa phép tính nghịch đảo (1.2) của hàm không toàn ánh (1.1) lại không tường minh, tức là từ một hàm (1.1) ta có thể có nhiều, thậm chí ở đây là vô số mô hình nghịch đảo (1.2)

Điều khó khăn trên gây không ít khó khăn cho người thiết kế, vì cũng chưa có một công trình nghiên cứu nào đủ tổng quát về việc đánh giá chất lượng hệ thống theo các hàm ngược đó Bởi vậy có thể nói kỹ thuật điều khiển bằng hàm ngược là không khả thi trong thực tế

Trên cơ sở suy luận như vậy, nhiều công trình đã được công bố cho việc thay hàm ngược (1.2) bằng việc xấp xỉ nó nhờ hệ mờ hay mạng neural như mô tả ở hình 1.3 Có thể liệt kê một số công trình đó là [10, 20, 21, 27, 28]

Bộ điều khiển PI

y

8

Hình 1.3 Điều khiển bù khe hở bằng mạng neural

Mặc dù vậy những phương pháp điều khiển bù xấp xỉ này cũng có mặt hạn chế của

nó Đó là:

Việc xấp xỉ hàm phi tuyến nhờ mạng neural hay hệ mờ chỉ có thể có được kết quả xấp xỉ với sai lệch nhỏ tùy ý trong miền giới hạn cho phép, nếu như hàm phi tuyến cần được xấp xỉ đó là liên tục Giả thiết này ta có thể dễ dàng thấy ngay được là nó không được thỏa mãn ở mô hình khe hở (1.1) Bởi vậy phương pháp điều khiển bù khe hở bằng việc xấp xỉ mô hình ngược thông qua mạng neural hay hệ mờ chỉ áp dụng được đối với các hệ có khe hở đủ nhỏ (hằng số a là rất nhỏ)

Việc bù bằng mạng neural ở hình 1.3 chỉ thực sự có ý nghĩa khi tín hiệu  bên trong

hệ truyền động có khe hở là đo được Điều này gần như là không thể Do đó người ta phải chuyển sang xác định  từ các tín hiệu đo được khác (quan sát) Điều này dẫn đến giá trị quan sát được là  có sai số so với giá trị thực , kéo theo nguy cơ nghịch đảo sai

số trong mô hình mạng neural sẽ rất lớn

Khắc phục nhược điểm trên của việc bù thành phần nghịch đảo (1.2) của hàm phi tuyến không liên tục, không tường minh (1.1), xu hướng nhận dạng online tham số mô hình khe hở (1.1) cũng đã được hình thành Kết quả của bài báo [29] là một ví dụ Tuy nhiên kết quả đó cũng mới chỉ dừng lại ở mức chưa trọn vẹn với nhiều vấn đề lý thuyết

về tính hội tụ của thuật toán còn dang dở Kết quả mô phỏng trong [29] mà ở đó không cần sử dụng tới phần chứng minh còn thiếu về tính hội tụ của thuật toán, mặc dù là chấp nhận được, song chưa nói lên được khả năng ứng dụng của nó trong điều khiển bù khe

hở với hệ phi tuyến, vì nó mới chỉ dừng lại cho hệ truyền động có mô hình tuyến tính tham số hằng dưới dạng hàm truyền G z( )

Hệ truyền động có khe hở

Bộ chỉnh định tham số

9

Hình 1.4 Nâng cao chất lượng bù khe hở nhờ mạng neural bằng chỉnh định thích nghi

Như vậy có thể nói rằng so với việc bù bằng mô hình ngược, việc bù bằng mạng neural không thể bù hoàn toàn được hết hiệu ứng của khe hở Do đó, mặc dù đã được giảm bớt nhiều, song trong hệ vẫn tồn tại một thành phần dư thừa nhỏ của khe hở Thành

phần này lại biến đổi liên tục do hàm liên tục

1( , , )  ( , , )

NN

tạo ra bởi mạng neural để bù khe hở là không cố định Bởi vậy để nâng cao chất lượng

bù khe hở bằng mạng neural xấp xỉ giống được như chất lượng bù bằng mô hình ngược, người ta đưa thêm vào thành phần chỉnh định thích nghi tham số PI như mô tả ở hình 1.4

Điều khiển hệ truyền động có khe hở, ma sát và độ đàn hồi: Theo [18, 25] thì phần lớn hệ truyền động có khe hở luôn tách được thành hai khâu phi tuyến mắc nối tiếp gồm khâu mô tả khe hở đứng trước và một khâu phi tuyến dạng affine truyền ngược chặt ( , )

Bộ điều khiển phản hồi trạng thái

Hình 1.5 Nâng cao chất lượng bù khe hở nhờ mạng neural bằng phản hồi trạng thái

Ngoài ra, tài liệu [19, 28] còn khẳng định việc nâng cao chất lượng bù khe hở nhờ

cơ cấu chỉnh định thích nghi PI có thể thay được bằng bộ điều khiển phản hồi trạng thái gán điểm cực Bởi vậy khi sử dụng mô hình trạng thái (1.4) ta đến ngay được cấu trúc điều khiển bù khe hở cho hệ truyền động bằng phản hồi trạng thái như mô tả ở hình 1.5

Hình 1.6: Bù khe hở moment ma sát và moment xoắn bằng phản hồi trạng thái

Chính từ cấu trúc điều khiển bù khe hở bằng bộ điều khiển phản hồi trạng thái thay

vì bộ điều khiển phản hồi đầu ra PI thích nghi đó mà người ta đã hoàn toàn dễ dàng bổ sung vào cấu trúc điều khiển bù khe hở ở hình 1.5 thêm một khâu phản hồi trạng thái thứ hai có nhiệm vụ nhận dạng dể bù các thành phần hàm bất định d( , )x t này, được xem như hàm mô tả moment ma sát M ms( )t và đàn hồi, để điều khiển hệ truyền động

Hệ truyền động có khe hở

Hệ truyền động lý tưởng

Bộ điều khiển phản hồi trạng thái

Nhận dạng moment ma sát và moment xoắn

11

vừa có khe hở ma sát và độ đàn hồi của vật liệu (hình 1.6) Hình 1.7 là một sơ đồ điều khiển minh họa khả năng ứng dụng tốt của nguyên lý điều khiển bù này trong thực tế Khâu phản hồi trạng thái thứ hai này có thể là một bộ điều khiển bền vững làm việc theo nguyên lý trượt đã được giới thiệu ở tài liệu [22], song cũng có thể lại là một khâu bù sử dụng hệ mờ như ở [21] hay mạng neural như trong tài liệu [24] Mặc dù vậy, song do vẫn sử dụng phương pháp bù khe hở thông qua xấp xỉ mô hình ngược không liên tục (1.2) bằng mạng neural hay hệ mờ nên hệ thống điều khiển đó vẫn không thoát khỏi hạn chế cố hữu đã đề cập ở trên Có chăng nó chỉ cải thiện thêm được chất lượng của hệ thống truyền động khi moment ma sát là không thể bỏ qua được

Ngoài ra, do phải phản hồi trạng thái nên bên cạnh việc bù ma sát, moment xoắn lại sinh ra thêm những vấn đề mới của điều khiển là các biến trạng thái phải được giả thiết là đo được hay trong trường hợp không đo được thì phải ít nhất là quan sát được Tài liệu [26] đã giới thiệu phương pháp sử dụng bộ quan sát Kalman thích nghi phi tuyến

để minh họa cho khả năng quan sát trạng thái hệ truyền động phi tuyến Tuy nhiên, việc

sử dụng quan sát Kalman phi tuyến nói chung, còn có tên gọi là Kalman mở rộng, và Kalman phi tuyến thích nghi nói riêng, là không được khuyến cáo trong điều khiển phi tuyến phản hồi trạng thái [11, 17, 23] bởi:

Thứ nhất, đó là tốc độ hội tụ của quan sát Kalman mở rộng phụ thuộc rất nhiều vào việc chọn điểm trạng thái đầu cho bộ quan sát

Thứ hai, đó là tính thỏa mãn nguyên lý tách của Kalman mở rộng khi kết hợp với

bộ điều khiển phản hồi trạng thái là chưa được đảm bảo

khi 0 và ( ) ( , , ) khi 0 và ( )

1.2.2 Một số phương pháp điều khiển hệ truyền động có khe hở sử dụng mô hình toán tổng quát của đối tượng

Ở Việt Nam hiện nay đã có một số tác giả quan tâm đến điều khiển hệ truyền động

có khe hở sử dụng mô hình toán tổng quát của đối tượng với các bộ điều khiển khác nhau Cụ thể như sau:

Trong luận án tiến sĩ “Một số giải pháp nâng cao chất lượng hệ có khe hở trên cơ

sở điều khiển thích nghi, bền vững” [6] đã sử dụng phương pháp điều khiển thích nghi

bền vững Luận án trên đã xây dựng được mô hình toán tổng quát cho hệ truyền động qua bánh răng với đầy đủ các yếu tố phi tuyến bất định như độ biến dạng đàn hồi, hiệu ứng khe hở và moment ma sát; điều khiển bám ổn định được các hệ truyền động qua một cặp bánh răng với đầy đủ ba yếu tố bất định là moment xoắn, ma sát và khe hở bằng các bộ điều khiển thích nghi bền vững phản hồi trạng thái

Còn trong luận văn “Sử dụng kỹ thuật điều khiển dự báo để cải thiện chất lượng

bộ điều khiển PID và ứng dụng cho hệ truyền động bánh răng” [9] đã sử dụng kỹ thuật

điều khiển dự báo mô hình để tiên đoán đáp ứng trong tương lai từ đó xử lý đưa ra tín hiệu điều khiển phù hợp dựa trên một hàm tối ưu hóa sao cho sai lệch giữa lượng ra dự báo và lượng tham chiếu ban đầu là nhỏ nhất

Trên cơ sở kế thừa lại mô hình toán tổng quát của các luận án, luận văn trên nhưng

sử dụng một phương pháp điều khiển khác để điều khiển hệ truyền động có khe hở (hệ truyền động bánh răng) Cụ thể ở đây là phương pháp điều khiển thích nghi dựa trên suy luận mờ các thông số bộ điều khiển PID

13

1.3 Tổng quan về các bộ điều khiển

1.3.1 Bộ điều khiển PID

Tên gọi PID là chữ viết tắt của ba thành phần cơ bản có trong bộ điều khiển gồm: Khâu khuếch đại (P), khâu tích phân (I), khâu vi phân (D) Giá trị tỉ lệ xác định tác động của sai số hiện tại; giá trị tích phân xác định tác động của sai số quá khứ; và giá trị vi phân xác định tác động của tốc độ biến đổi sai số Tổng chập của ba tác động này dùng

để điều chỉnh quá trình thông qua một phần tử điều khiển

Hình 1.8 Cấu trúc bộ điều khiển PID

Bộ điều khiển PID được sử dụng khá rộng rãi để điều khiển đối tượng SISO theo nguyên lý hồi tiếp Lý do bộ PID được sử dụng rộng rãi là tính đơn giản của nó về cả cấu trúc lẫn nguyên lý làm việc

Từ mô hình vào-ra trên ta có hàm truyền của bộ điều khiển PID:

số cho phù hợp Hiện có khá nhiều các phương pháp xác định các tham số k p , T I , T D cho

bộ điều khiển PID, tiêu biểu là:

 Phương pháp Ziegler-Nichols

 Phương pháp Chien-Hrones-Reswick

 Phương pháp tổng T của Kuhn

 Phương pháp tối ưu độ lớn và tối ưu đối xứng

uD

u p

u i

S s

Ts

Thì phương pháp thứ 2 không cần đến mô hình toán học của đối tượng nhưng chỉ

áp dụng được cho một lớp các đối tượng nhất định

Phương pháp Ziegler-Nichols 1

Phương pháp này có nhiệm vụ xác định các tham số k P , T I , T D cho các bộ điều khiển PID

Hình 1.9 Xác định tham số cho mô hình xấp xỉ đối tượng

Kẻ đường tiếp tuyến của h(t) tại điếm uốn của nó Khi đó L sẽ là hoành độ giao điểm của tiếp tuyến với trục hoành và T là khoảng thời gian cần thiết để đường tiếp tuyến đi được từ giá trị 0 tới được giá trị k

Sau khi đã có các tham số cho mô hình xấp xỉ của đối tượng, Ziegler-Nichols đã

đề nghị sử dụng các tham số k p , T I , T D cho bộ điều khiến như sau:

k k

 Thay bộ điều khiến PID trong hệ kín bằng khâu khuếch đại Sau đó tăng hệ số

khuếch đại tới giá tri tới hạn k th đế hệ kín ở chế độ biên giới ổn định, tức là h(t) có dạng dao động điều hòa Xác định chu kỳ T th của dao động

 Xác định tham số cho bộ điều khiển P, PI hay PID từ k th và T th như sau:

Bộ điều khiển K p T I T D

2k th1

Hình 1.10 Xác định hằng số khuếch đại tới hạn

1.3.1.2 Phương pháp Chien – Hrones – Reswick

Đây là phương pháp gần giống với phương pháp thứ nhất của Ziegler-Nichols, song

nó không sử dụng mô hình tham số gần đúng dạng quán tính bậc nhất có trễ cho đối tượng

mà thay vào đó là dạng trực tiếp hàm quá độ h(t) của nó

U

Hình 1.11 Hàm quá độ đối tượng thích hợp cho phương pháp Chien-Hrones-Reswick

Đối tượng có hàm quá độ h(t) thỏa mãn:

b ak

12 5

 Tối ưu theo nhiễu và hệ kín có độ quá điều chỉnh ∆h không vượt quá 20% so với  lim ( )

b ak

23 10



I

a T

b ak

6 5



I

b T

 Tối ưu theo tín hiệu đặt trước (giảm sai lệch bám) và hệ kín có độ quá điều chỉnh

∆h không vượt quá 20% so với  lim ( )

b ak

27 20

1.3.1.3 Phương pháp tổng T của Kuhn

Cho đối tượng có hàm truyền

Giả thiết rằng hàm quá độ h(t) của nó có dạng chữ S như mô tả ở hình 1.12,

các hằng số thời gian ở tử nhỏ T i tnhỏ hơn hằng số thời gian tương ứng với nó ở mẫu

Hình 1.12 Quan hệ giữa diện tích và tổng các hằng số thời gian

Gọi A là diện tích bao bởi đường cong h(t) và lim ( )

T có thể dễ dàng được xác định từ hàm quá độ h(t) dạng hình chữ S và đi từ 0

của đối tượng ổn định, không dao động, bằng cách ước lượng diện tích A cũng như

1.3.1.4 Phương pháp tối ưu độ lớn

Yêu cầu chất lượng đối với hệ thống điều khiển kín ở hình 1.13a có đối tượng S(s)

và bộ điều khiển phải tìm R(s), mô tả bởi hàm truyền tương đương:

Là hệ thống luôn phải có đáp ứng y(t) giống như tín hiệu lệnh được đưa ở đầu vào

ω(t) tại mọi thời điểm tần số hoặc ít ra thời gian quá độ để y(t) bám được vào ω(t) càng

ngắn càng tốt Nói cách khác, bộ điều khiển lý tưởng R(s) cần phải mang đến cho hệ

thống khả năng

|G(jω)|= 1 với mọi ω (1.7)

19

Nhưng trong thực tế, vì nhiều lý do mà yêu cầu R(s) thỏa mãn được (1.7) khó được

đáp ứng, chẳng hạn như vì hệ thống thực luôn chứa trong nó bản chất quán tính, tính “ cưỡng lại lệnh” tác động từ ngoài vào Song “tính xấu đó của hệ thống lại được giảm bớt một cách tự nhiên ở chế độ làm việc có tần số lớn, nên người ta thường thỏa mãn

với bộ điều khiển R(s) khi nó mang lại cho hệ thống tính chất (1.3) trong một dải tần số

rộng lân cận thuộc 0 (hình 1.13b) Dải tần số này càng rộng, hệ thống sẽ càng đi nhanh vào chế độ xác lập, tức là quá trình quá độ của hệ càng ngắn

Hình 1.13 Dải tần số mà ở đó có biên độ hàm đặc tính tần bằng 1 càng rộng càng tốt

Bộ điều khiển R(s) thỏa mãn:

Trong dải tần số thấp có độ rộng lớn được gọi là bộ điều khiển tối ưu độ lớn Hình

1.13b là ví dụ minh họa cho nguyên tắc điều khiển tối ưu độ lớn Bộ điều khiển R(s) cần phải được chọn sao cho miền tần số của biểu đồ Bode hàm truyền của hệ kín G(s) thỏa

mãn:L( ) 20 lgG j(  ) 0 là lớn nhất Dải tần số này càng lớn, chất lượng của hệ kín theo định nghĩa (1.8) càng cao

Phương pháp tối ưu độ lớn được xây dựng chủ yếu chỉ phục vụ việc chọn tham số

bộ điều khiển PID để điều khiển các đối tượng S(s) có hàm truyền dạng:

sử dụng được phương pháp chọn tham số PID theo tối ưu độ lớn bằng cách xấp xỉ chúng

về một trong ba dạng cơ bản trên nhờ phương pháp tổng T của Kuhn hoặc phương pháp

tổng các hằng số thời gian nhỏ ở dưới

 Điều khiển đối tượng quán tính bậc nhất:

Xét hệ kín có sơ đồ khối cho trong hình 1.14a, trong đó:

 Bộ điều khiển là khâu tích phân: ( ) p

T kT

i i p

T

k T K

Hình 1.14 Điều khiển khâu quán tính bậc nhất

 Điều khiển đối tượng quán tính bậc hai:

Xét đối tượng quán tính bậc hai

Khi đó, để hàm truyền hệ hở G h (s) lại có dạng (1.9), ta chọn bộ điều khiển

PI thay vì bộ điều khiển I như đã làm với đối tượng quán tính bậc nhất có các thông số:



p

T k

k

sẽ là bộ điều khiển tối ưu độ lớn

 Điều khiển đối tượng quán tính bậc ba:

Tương tự như đã làm với đối tượng khâu quán tính bậc hai, nếu đối tượng là khâu quán tính bậc ba có hàm truyền:

Trường hợp đối tượng có hàm truyền với các hằng số thời gian T 3, T 4 , … , T n

rất nhỏ so với hai hằng số còn lại T 1 , T 2 thì khi sử dụng phương pháp tổng các hằng

số thời gian nhỏ, để xấp xỉ nó về dạng quán tính bậc ba:

1.3.1.5 Phương pháp tối ưu đối xứng

Có một sự hạn chế của phương pháp thiết kế PID tối ưu độ lớn là đối tượng S(s) phải

ổn định, hàm quá độ h(t) của nó phải đi từ 0 và có dạng hình chữ S

Phương pháp chọn tham số PID theo nguyên tắc tối ưu đối xứng được xem như là một sự bù đắp cho khiếm khuyết trên của tối ưu độ lớn Xét hệ kín cho ở hình 1.8a Gọi( ) ( ) ( )

|G(jω)| >> 1 trong dải tần ω nhỏ (1.11)

Hình 1.15b là biểu đồ Bode mong muốn của hàm truyền hệ hở G h (s) gồm L h (ω)

và  h( ) Dải tần số ω trong biểu đò Bode được chia ra làm ba vùng:

 Vùng I là vùng tần số thấp Điều kiện được thể hiện rõ nét ở vùng I là hàm đặc

tính hệ hở G h (jω) phải có biên độ rất lớn, hay L h (ω) >> 0 Vùng này đại diện cho chất

lượng hệ thống ở chế độ xác lập hoặc tĩnh (tần số nhỏ) Sự ảnh hưởng của nó tới đặc tính động học của hệ kín có thể bỏ qua

 Vùng II là vùng tần số trung bình và cao Vùng này mang thông tin đặc trưng của tính động học hệ kín Sự ảnh hưởng của vùng này tới tính chất hệ kín ở dải tần số

thấp (tĩnh) hoặc rất cao có thể bỏ qua Vùng II được đặc trưng bởi điểm tần số cắt L h (ω c)

= 0 hay |G h (jω c)| = 1 Mong muốn rằng hệ kín không có cấu trúc phức tạp nên hàm

G h (jω) cũng được giả thiết chỉ có một tần số cắt ω c

Đường đồ thị biên độ Bode L h (ω) sẽ thay đổi độ nghiêng một giá trị 20db/dec tại điểm gãy ω I của đa thức tử số và -20db/dec tại điểm gãy tần số ω 1 của đa thức

mẫu số Nếu khoảng cách độ nghiêng đủ dài thì đường φ h (ω) sẽ thay đổi một giá trị

là 900 tại ω I và -900 tại ω 1 Ngoài ra hệ kín sẽ ổn định nếu tại tần số cắt đó hệ hở có

góc pha φh (ω c ) lớn hơn –π Bởi vậy, tính ổn định hệ kín đươc đảm bảo nếu trong vùng I đã có |G h (jω)| >> 1 và ở vùng II này, xung quanh điểm tần số cắt, biểu đồ Bode L h (ω) có độ dốc là -20dB/dec cũng như khoảng cách độ dốc đó là đủ lớn Vùng III là vùng tần số rất cao Vùng này mang ít, có thể bỏ qua được, những

thông tin về chất lượng kỹ thuật của hệ thống Để hệ không bị ảnh hưởng bởi nhiễu

tần số rất cao, tức là khi ở tần số rất cao G h (jω) nên có giá trị tiến đến 0

 Điều khiển đối tượng tích phân – quán tính bậc nhất:

Từ 1.13 thấy được, khi đối tượng S(s) có hàm truyền dạng khâu tích phân –

I

Bộ PI này có các tham số xác định như sau:

 Xác định a từ độ quá điều chỉnh ∆h cần có của hệ kín theo:

2

2

4 ln ( )exp

ln ( )1

 Điều khiển đối tượng tích phân quán tính bậc hai:

Hàm truyền đạt đối tượng:

- T A T B = T I T D và T A = T I

Các tham số tối ưu đối xứng của bộ điều khiển PID được chọn như sau:

 Chọn T A = T I

 Xác định 4>a >1 từ độ quá điều chỉnh ∆h cần có của hệ kín, hoặc chọn a > 1 từ

yêu cầu chất lượng đề ra Giá trị a được chọn càng lớn, độ quá điều chỉnh càng nhỏ Để

hệ kín không có dao động, chọn a ≥ 4 Hệ kín sẽ ổn định với a ≤ 1

k T k

T

1.3.2 Điều khiển mờ [11]

1.3.2.1 Bộ điều khiển mờ tĩnh

Các bộ điều khiển mờ tĩnh là những bộ điều khiển có quan hệ vào/ra y(x), trong

đó x là đầu vào và y là đầu ra, theo dạng một phương trình đại số (tuyến tính hoặc phi tuyến) Các bộ điều khiển tĩnh điển hình là bộ khuếch đại P, bộ điều khiển relay hai vị trí, ba vị trí,…

Những bộ điều khiển tĩnh này rất hay gặp trong các hệ thống điều khiển tự động được thiết kế theo phương pháp kinh điển, nhất là các bộ điều khiển P, và bộ điều khiển hai vị trí Thiết kế và chỉnh định các bộ điều khiển này đơn giản, nhưng khi sử dụng các

bộ điều khiển này trong hệ thống điều khiển thì thường không đạt được chất lượng điều

khiển tốt

1.3.2.2 Bộ điều khiển mờ động

Với các bộ điều khiển mờ phức tạp, đó là các bộ điều khiển phối hợp giữa hệ kinh điển và hệ mờ Xét bài toán điều khiển MIMO, sự biến đổi của tín hiệu sai lệch đầu vào

et theo thời gian có thể xác định bằng đạo hàm của sai lệch Đạo hàm det được lấy từ

đầu ra của khâu D kinh điển giúp cho bộ điều khiển phản ứng kịp thời với các biến động đột xuất của đối tượng Với luật điều khiển phân tích hệ thống có khả năng đạt sai lệch tĩnh bằng 0 hay nói một cách khác, hệ thống sẽ đạt được độ chính xác cao nhất

1.3.3 Điều khiển thích nghi [12] [29]

Hệ thống điều khiển thích nghi là hệ thống điều khiển có thể tự xác định quy luật của tín hiệu điều khiển dựa trên thông tin của hệ thống trong quá trình làm việc

25

Hay cụ thể hơn: “Thích nghi là quá trình thay đổi thông số và cấu trúc hay tác động điều khiển trên cơ sở lượng thông tin trong quá trình làm việc với mục đích đạt được một trạng thái nhất định, thường là tối ưu khi thiếu lượng thông tin ban đầu cũng như khi điều kiện làm việc thay đổi” hay:

“Điều khiển thích nghi là tổng hợp các kỹ thuật nhằm tự động chỉnh định các bộ điều chỉnh trong mạch điều khiển nhằm thực hiện hay duy trì ở một mức độ nhất định chất lượng của hệ thống khi thông số của quá trình được điều khiển không biết trước hay thay đổi theo thời gian”

1.3.4 Hệ mờ lai và hệ mờ thích nghi [3]

1.3.4.1 Hệ mờ lai

- Hệ lai không thích nghi có bộ điều khiển kinh điển

Trong hình 1.16 có bộ tiền xử lý mờ, nhiệm vụ điều khiển được giải quyết bằng

bộ điều khiển kinh điển và các thông số của bộ điều khiển không được chỉnh định thích nghi Hệ mờ được sử dụng để điều chế tín hiệu chủ đạo cho phù hợp với hệ thống điều khiển Về nguyên tắc, tín hiệu chủ đạo là một hàm thời gian bất kỳ và chỉ phụ thuộc vào những ứng dụng cụ thể

Bộ tiền

xử lý mờ

Bộ điều khiển

Đối tượng

Tín hiệu chủ đạo x đưa vào hệ thống được điều chế qua bộ mờ Tín hiệu vào x được

so sánh với tín hiệu y của hệ thống và sai lệch e cùng đạo hàm de của nó được đưa vào đầu vào của bộ lọc mờ tạo ra một lượng hiệu chỉnh ∆x, tín hiệu chủ đạo đã được lọc có giá trị bằng x+∆x Tác dụng của bộ lọc mờ trong toàn bộ hệ thống là làm cho hệ có đặc

tính động tốt hơn và nâng cao khả năng bền vững của hệ khi các thông số trong hệ biến đổi

 Hệ mờ lai cascade

Hình 1.16 Bộ điều

khiển mờ lai có khâu

tiền xử lý mờ

Một cấu trúc mờ lai khác được biểu diễn trong hình 1.17, ở đó phần bù tín hiệu

điều chỉnh ∆u được lấy ra từ bộ điều khiển mờ

Bộ điều khiển kinh điển

Đối tượng

Bộ điều khiển mờ

x

+

Hình 1.17 Cấu trúc hệ mờ lai Cascade

Trong trường hợp hệ thống có cấu trúc như trên thì việc chọn các đại lượng đầu vào của hệ mờ phụ thuộc vào từng ứng dụng cụ thể Tất nhiên các đại lượng thường

được sử dụng làm tín hiệu vào của hệ mờ là tín hiệu chủ đạo x, sai lệch e, tín hiệu ra y

cùng với đạo hàm hoặc tích phân của các đại lượng này Về nguyên tắc có thể sử dụng các đại lượng khác của đối tượng cũng như sử dụng nhiễu xác định được

1.3.4.2 Bộ điều khiển mờ thích nghi

Trong thực tế, hệ tự thích nghi được sử dụng nhiều vì những ưu điểm của nó so với các hệ thống điều khiển thông thường Khả năng tự chỉnh định lại các thông số của

bộ điều khiển cho phù hợp với đối tượng chưa biết rõ đã đưa hệ thích nghi trở thành một

hệ điều khiển cho phù hợp với đối tượng chưa biết rõ đã đưa hệ thích nghi trở thành một

hệ điều khiển thông minh So với những bộ điều khiển kinh điển, bộ điều khiển mờ có rất nhiều tham số nên miền chỉnh định cho hệ mờ rất lớn Bên cạch nhưng tham số giống như một bộ điều khiển kinh điển, ví dụ bộ PID mờ cũng có 3 tham số gồm độ khuếch

đại K P , hằng số tích phân T I , hằng số vi phân T D…, một bộ điều khiển mờ còn có thêm những hàm thuộc cho các giá trị mờ, luật điều khiển, các phép toán HOẶC, VÀ, thiết bị hợp thành và các nguyên lý giải mờ cũng là những tham số chỉnh định được

 Các phương pháp điều khiển mờ thích nghi

Các bộ điều khiển mờ thích nghi có khả năng chỉnh định các tham số của tập mờ (các hàm thuộc) gọi là bộ điều khiển mờ tự chỉnh (Self-Tuning-Controller) Bộ điều khiển mờ có khả năng chỉnh định lại các luật điều khiển, ví dụ chuyển từ… thì γ =NS…

thành …thì γ = ZE …, được gọi là bộ điều khiển mờ tự thay đổi cấu trúc Trong trường

hợp này, hệ thống có thể bắt đầu làm việc với các quy luật đã được chỉnh định hoặc với

27

bộ điều khiển còn chưa đủ các luật điều khiển Các luật điều khiển cần được bổ sung thêm sẽ được thiết lập trong quá trình “học”

Bộ điều khiển kinh điển Đối tượng

Nhận dạng tham số

y x

Chỉnh định

y x

Chỉnh định

Hình 1.19 Phương pháp điều khiển thích nghi gián tiếp

Hệ thống điều khiển cơ bản của hệ thích nghi hoàn toàn giống như các hệ thống điều khiển một mạch vòng thông thường Các tính chất của đối tượng dưới tác dụng của điều khiển, thường được tiến hành nhận dạng quá hệ kín hoăc thông qua các đại lượng đặc trưng của hệ như độ quá điều chỉnh cực đại, thời gian quá điều chỉnh cực đại, bình phương sai lệch, tích phân sai số tuyệt đối… Mạch vòng thích nghi cho hệ điều khiển

mờ hoặc không mờ đều được xây dựng dựa trên hai phương pháp:

+ Phương pháp trực tiếp thực hiện qua việc nhận dạng thường xuyên các tham số

của đối tượng trong hệ kín (hình 1.18) Quá trình nhận dạng thông số của đối tượng có

thể thực hiện bằng cách thường xuyên đo trạng thái của tín hiệu vào/ra của đối tượng và chọn một thuật toán nhận dạng hợp lý Tất nhiên là phải đi kèm với giả thiết là mô hình

của đối tượng đã biết trước (ví dụ như đối tượng có mô hình

1 

p p

K

sT của một khâu quán

tính bậc một có trễ và các tham sốK p, T pcần phải được nhận dạng) Mô hình của đối tượng cũng có thể là mô hình mờ Mô hình mờ là mô hình biểu diễn dưới dạng câu điều kiện: NẾU…THÌ… hoặc dưới dạng ma trận quan hệ R (ma trận biểu diễn luật hợp thành)

+ Phương pháp gián tiếp thực hiện thông qua phiếm hàm mục tiêu của hệ kín xây

dựng dựa trên các chỉ tiêu chất lượng (hình 1.19) Chất lượng của hệ thống được phản ánh qua các tham số của phiếm mục tiêu Phiếm hàm mục tiêu có thể được xây dựng dựa trên các chỉ tiêu chất lượng động của hệ thống như độ quá điều chỉnh cực đại, thời gian quá điều chỉnh, các chỉ tiêu ở miền tần số, độ rộng giải thông tần, biên độ cộng hưởng hay các tiêu chuẩn tích phân sai lệch và cũng có thể xây dựng nhiều chỉ tiêu trong cùng một phiếm hàm

 Bộ điều khiển mờ tự chỉnh cấu trúc

Bộ điều khiển mờ tự chỉnh định các luật điều khiển được gọi là bộ điều khiển mờ

tự chỉnh cấu trúc Bộ chỉnh định được thiết kế đảm bảo đầu ra là giá trị hiệu chỉnh của tín hiệu điều khiển u t( )(tín hiệu ra của bộ điều khiển) Để thay đổi luật điều khiển trước tiên là phải xác định được quan hệ giữa giá trị được hiệu chỉnh ở đầu ra của bộ điều khiển với giá trị biến đổi ở đầu vào Do vậy cần có mô hình thô của đối tượng, mô hình này dùng để tính toán giá trị đầu vào tương ứng với một giá trị đầu ra cần đạt được của

bộ điều khiển, các nguyên tắc này đảm bảo chất lượng điều khiển của hệ thống Một câu hỏi được đặt ra là những giá trị nào của tín hiệu điều khiển u t( ) (tín hiệu ra của bộ điều khiển) sẽ làm cho chất lượng của hệ thống xấu đi? Để trả lời câu hỏi này phải xác định được đặc tính động học của hệ thống Đối với những đối tượng bậc cao có thời gian trễ lớn có thể có thời gian chỉnh định chậm, còn đối với các hệ thống bậc thấp có thời gian trễ nhỏ yêu cầu thời gian chỉnh định nhanh Tóm lại, việc chỉnh định chỉ có ý nghĩa khi quá trình chỉnh định kết thúc trước khi hệ thống kết thúc quá trình quá độ

 Bộ điều khiển mờ tự chỉnh có mô hình theo dõi

Một hệ tự chỉnh không những chỉnh định trực tiếp tham số của bộ điều khiển mà còn chỉnh định cả tham số của mô hình đối tượng được gọi là bộ chỉnh định có mô hình

29

theo dõi (Model-Based Controller MBC) Với bộ điều khiển như vậy hệ mờ nhận dạng đối tượng, được gọi là “mô hình đối tượng mờ” Hệ tự chỉnh mờ có cấu trúc như hình 1.20 đã được áp dụng trong hệ thống điều khiển đường tàu điện ngầm ở Sendai/Nhật bản và trong các hệ thống điều khiển mức, các hệ thống mà mức độ khó thực hiện do hằng số thời gian trễ của đối tượng gây ra

Tạo tín hiệu điều khiển Đối tượng

Nhận dạng

c

Mô hình đối tượng

c

Phiếm hàm mục tiêu

Hình 1.20 Điều khiển thích nghi có mô hình theo dõi

Bộ điều khiển mờ có mô hình theo dõi MBC bao gồm ba thành phần chính: 1) Mô hình đối tượng mờ (thường có dạng ma trận qua hệ), được xác định trong khi hệ thống đang làm việc bằng cách đo và phân tích các tín hiệu đầu vào/ra của đối tượng Vì mô hình của đối tượng gián tiếp xác định các luật hợp thành của bộ điều khiển

do vậy bộ điều khiển MBC cũng chính là bộ điều khiển mờ tự chỉnh cấu trúc

2) Các chỉ tiêu chất lượng được sử dụng trong phiếm hàm mục đích thường được đưa dưới dạng hàm thuộc Thí dụ như trong hệ thống điều khiển mức, độ chênh so với mức mong muốn được biểu diễn bằng hàm thuộc dạng hình tam giác, trong đó đỉnh của tam giác chính là giá trị mức mong muốn Nếu cần tối ưu đồng thời nhiều phiếm hàm mục đích, có thể tổ hợp các chỉ tiêu tương ứng theo toán tử liên kết min

3) Lựa chọn tín hiệu điều khiển u từ tập hợp của các tín hiệu điều khiển xác định

từ mô hình đối tượng và đảm bảo chỉ tiêu chất lượng nào đó của hệ thống tốt nhất

1.3.4.3 Chỉnh định thích nghi PID nhờ suy luận logic mờ

Các bộ điều khiển PID kinh điển là cơ sở để tổng hợp các hệ thích nghi sau này Các thông số của bộ điều khiển thích nghi được điều chỉnh trơn thay vì các thông số có tính nhảy cấp

 Nguyên lý chung