MỤC TIÊU, ĐỐI TƯỢNG VÀ PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU
Mục tiêu của đề tài
Phân tích cấu trúc bướm ga điện tử trên xe ôtô nhằm tìm ra phương pháp điều khiển hiệu quả hơn Các kỹ thuật như điều khiển PID kết hợp với các bộ bù phù hợp, cùng với phương pháp cuốn chiếu (Backstepping) và bám trượt (Sliding) được đề xuất để tối ưu hóa hiệu suất của bộ bướm ga điện tử.
Để điều khiển hệ thống đáp ứng thời gian thực hiệu quả, cần thích nghi hoặc kết hợp các phương pháp hiện có và bổ sung các thông số mới, nhằm đảm bảo hệ thống bám sát vị trí mong muốn được đặt bởi chân ga.
Đối tượng và phạm vi nghiên cứu
Đối tượng nghiên cứu: bộ bướm ga điện tử xe Toyota Camry 2.4 đời 2003
Bài viết này trình bày về bộ bướm ga trên xe ô tô, bao gồm việc nhận dạng và xác định các khâu phi tuyến trong hệ thống Chúng tôi sẽ xây dựng mô hình toán học và tiến hành mô phỏng trên nền tảng Matlab/Simulink Cuối cùng, đề xuất giải pháp điều khiển và mô phỏng hệ thống sẽ được thực hiện trên máy tính.
Làm thí nghiệm kiểm chứng
Phương pháp luận và phương pháp nghiên cứu
Thông qua việc thực nghiệm trên mô hình để thu thập các thông số đáp ứng của hệ thống, chúng tôi đã xây dựng một mô hình toán học thể hiện các mối quan hệ giữa đầu vào và đầu ra Sau đó, mô hình này được mô phỏng trên máy tính bằng phần mềm Matlab/Simulink.
Làm thí nghiệm kiểm chứng
TỔNG QUAN VỀ LĨNH VỰC NGHIÊN CỨU
Cấu trúc Bướm ga điện tử
Hệ thống này bao gồm các thành phần chính như họng ga, cửa gió (bướm ga) để cung cấp gió cho chế hòa khí trong hệ thống phun xăng Ngoài ra, còn có motor DC 12V, hộp số giảm tốc, lò xo hồi và biến trở, giúp xác định vị trí bướm ga một cách chính xác.
Hình 1.2: Sơ đồ hệ thống bướm ga
Hình 1.3: Cơ cấu truyền động và cảm biến đo góc quay của bướm ga
Hình 1.4 minh họa đường đặc tuyến tính vào-ra của bướm ga, với ngõ vào là điện áp u (V) và ngõ ra là góc mở ߠ (độ) Đường đặc tuyến này thể hiện sự thay đổi của điện áp u từ -12V đến +12V và sau đó giảm từ +12V về -12V Quan sát hình, có thể nhận thấy rằng đường tăng tốc và giảm tốc không trùng nhau.
Đường màu xanh thể hiện tốc độ tăng tốc của bướm ga, với các đoạn từ A1 đến A2 và A3 đến A4 gần như theo dạng tuyến tính Trong khi đó, đoạn từ vị trí xuất phát đến A1 và đoạn từ A2 đến A3 có hình dạng dốc đứng.
Đường màu đỏ đứt nét biểu thị đường giảm tốc của bướm ga tại các đoạn B4 đến B3 và B2 đến B1, cho thấy tính chất gần như tuyến tính Trong khi đó, đoạn từ A4 đến B4 và B3 đến B2 lại có dạng dốc đứng Đồ thị 1.4 minh họa mối quan hệ phi tuyến giữa vào-ra của bướm ga Sự không trùng nhau giữa đường tăng tốc và đường giảm tốc là do ma sát trong quá trình chuyển động và khe hở giữa bánh răng truyền động Việc xác định đặc tính của các khâu phi tuyến này rất khó khăn và có sự thay đổi trong quá trình vận hành Để cải thiện chất lượng điều khiển và khắc phục ảnh hưởng của các khâu phi tuyến, luận văn này sẽ áp dụng thuật toán điều khiển trượt thích nghi cho hệ thống.
Giới thiệu tổng quan về tình hình nghiên cứu bướm ga điện tử trên xe ôtô :6 3 3 Đề xuất của tác giả về phương pháp điều khiển bướm ga điện tử
Hiện nay, nhiều xe ô tô vẫn sử dụng bướm ga điều khiển bằng dây cáp (cơ khí), nhưng gần đây, bướm ga điện tử đã được phát triển để kết hợp với hệ thống phun xăng, nhằm tối ưu hóa việc sử dụng nguyên liệu và nâng cao công suất động cơ Hệ thống bướm ga điện tử không chỉ cải thiện hiệu suất mà còn nâng cao tính an toàn Tuy nhiên, do chứa nhiều thành phần phi tuyến, việc xây dựng luật điều khiển phù hợp cho bướm ga điện tử đã trở thành chủ đề được nhiều tác giả nghiên cứu và thảo luận.
Trong bài báo, tác giả áp dụng kỹ thuật PID (proportional-integral-derivative) sau khi tiến hành phân tích, đo lường và mô hình hóa đối tượng, đồng thời vẽ đặc tuyến Tác giả xác định các vùng tuyến tính để áp dụng kỹ thuật điều khiển PID, trong khi tại các đoạn phi tuyến cao, phương pháp bù bằng PD hoặc PI được sử dụng Việc xác định chính xác vùng chuyển tiếp này gặp nhiều khó khăn và có thể gây ra sai số Trong thí nghiệm mô phỏng trên Matlab, do không có ảnh hưởng của hao mòn hay lão hóa dây quấn, tác giả dễ dàng tính toán các hệ số bù, dẫn đến kết quả mô phỏng khả quan Tuy nhiên, kết quả mô phỏng trên Matlab Simulink cho thấy tín hiệu góc đo vẫn chưa bám sát tốt vào góc đặt như trong hình 18.
Hình 1.5 : Trích hình 18 của tài liệu số [1],
Theo hình kết quả mô phỏng ở hình số 18[1] trên ta thấy thời gian để đối tượng điều khiển bám được đối tượng đặt là trên 0.23s
Trong bài báo, tác giả áp dụng phương pháp Backstepping để thiết kế bộ điều khiển, đảm bảo tính ổn định theo điều kiện Lyapunov Mặc dù phương pháp này giúp đối tượng điều khiển bám sát đối tượng đặt, thời gian đáp ứng vẫn khá lâu, như phân tích từ hình số 2 và 4 Tuy nhiên, tác giả chưa đề xuất phương pháp nào để tăng tốc độ đáp ứng Kết quả mô phỏng của tác giả được trình bày trong hình bên dưới.
Hình 1.6 : Trích hình 2, 4 của tài liệu số [2],
Kết quả mô phỏng cho thấy ở những đoạn có độ dốc lớn và sường xung vuông gốc, đối tượng điều khiển không bám tốt vào đối tượng đặt, dẫn đến việc vọt lố với thời gian bám trên 30 giây tại các tọa độ 200 giây và 400 giây Trong bài báo [3], tác giả áp dụng phương pháp bám trượt mờ (Fuzzy sliding mode control) và sử dụng giải thuật mờ để chọn hệ số bù nhiễu theo luật đã đặt ra, cho thấy rằng việc thiết lập luật mờ và giải mờ dựa trên kinh nghiệm nên không đạt được tối ưu và rõ ràng Qua hình 2 và hình 3, có thể nhận thấy việc bám của đối tượng điều khiển vào đối tượng đặt vẫn chưa đạt yêu cầu.
Hình 1.7 : Trích hình 2, 3 của tài liệu số [3],
Kết quả mô phỏng cho thấy rằng ở những đoạn có độ dốc lớn và sườn xung vuông gốc, đối tượng điều khiển không bám sát vào mục tiêu, dẫn đến tình trạng vọt lố, với thời gian bám đạt trên 30 giây tại các tọa độ 200 giây và 400 giây.
Bài báo số [4] trình bày sự kết hợp giữa phương pháp điều khiển Adaptive Backstepping và Sliding-Mode, nhấn mạnh ưu điểm của từng phương pháp khi áp dụng cho đối tượng điều khiển Tuy nhiên, tác giả vẫn chưa đề xuất giải pháp hiệu quả để giúp đối tượng điều khiển bám sát nhanh chóng vào giá trị đặt.
3.3 Đề xuất của tác giả về phương pháp điều khiển bướm ga điện tử:
Trong bài viết này, chúng tôi đề xuất một bộ điều khiển trượt thích nghi nhằm giảm thiểu ảnh hưởng của sai lệch mô hình và nhiễu bên ngoài Điều khiển trượt đảm bảo sự ổn định của hệ thống trong pha trượt, giúp hệ thống trở nên bền vững trước các tác động nhiễu Để điều chỉnh thời gian chuyển sang pha trượt, chúng tôi đã bổ sung thành phần φs vào luật điều khiển, trong đó φ là một hệ số dương được xác định từ thực nghiệm và s là mặt trượt Các thông số ban đầu được đo trong thí nghiệm sẽ là cơ sở để thiết lập luật điều khiển ban đầu, và trong quá trình vận hành, các thông số hệ thống sẽ được cập nhật trực tuyến.
MÔ HÌNH HÓA HỆ THỐNG
Theo tài liệu số [4] ta có các thông số của bướm ga như sau:
: Góc mở của bướm ga theo t
0 : Góc mở ban đầu của bướm ga (t = 0)
: Vận tốc góc bướm ga i u : Dòng điện phần ứng
U t : Điện áp đầu vào của động cơ (motor DC), b ( )
U bat : Điện áp đầu vào (điện áp bình acquy),
D t : Chu kỳ công tác của xung điều rộng PWM, e ( )
T t : Moment tải của động cơ , s ( )
T t : Moment trả của lò xo hồi, f ( )
T t : Moment do ma sát nhớt gây ra,
K b : Hằng số lực điện từ ,
K s : Hệ số đàn hồi (elastic coefficient),
K m : Hệ số bù moment (torque compensation coefficient),
K d : Hệ số ma sát trượt,
K k : Hệ số ma sát khô,
Phương trình cân bằng chuyển động của bướm ga điện tử:
Moment điện từ của motor DC:
Thế phương trình (4) vào (1) ta được:
Thế phương trình (5) vô (2) ta được:
Ta có moment xoắn của lò xo hồi:
Ta có moment ma sát tổng :
Ta thay từ phương trình số (6)-(9) vô (1) ta được:
Hệ phương trình số (11) viết lại như sau: x t 1 ( ) x t 2 ( ), x t 2 ( ) m u t 0 ( ) m x t 1 1 ( ) m x t 2 2 ( ) F x x t ( , , ) 1 2 d t ( ), (13)
Phương trình trạng thái của hệ thống
(14) Áp dụng phương pháp điều khiển bám trượt (Sliding Mode Control):
Lấy đạo hàm hai vế: e x 1 x d d d (17)
Theo tiêu chuẩn ổn định của Lyapunov ta chọn hàm V như sau:
V ss s (m e m e F m u 2) 1 0 (23) Chọn luật điều khiển u như sau:
Ta chọn ƞ đủ lớn với điều kiên đảm bảo lớn hơn các thành phần gây nhiễu
V ss s sgn( ) s s