Thiết kế bộ điều khiển cho hệ phi tuyến MIMO sử dụng CMAC

DANH MỤC CÁC HÌNH VẼ SỬ DỤNG TRONG ĐỀ TÀI Hình 1: Hệ thống điều khiển hệ phi tuyến MIMO sử dụng RCMAC Hình 2: Cấu trúc và sự lan truyền tín hiệu trong bộ điều khiển RCMAC Hình 3: Kh

BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO

TRƯỜNG ĐẠI HỌC SƯ PHẠM KỸ THUẬT

THÀNH PHỐ HỒ CHÍ MINH

CÔNG TRÌNH NGHIÊN CỨU KHOA HỌC CẤP TRƯỜNG

THIẾT KẾ BỘ ĐIỀU KHIỂN CHO HỆ PHI TUYẾN

MIMO SỬ DỤNG CMAC

Tp Hồ Chí Minh, tháng 03/2018

SKC 0 0 6 0 6 9

MÃ SỐ: T2017-74TĐ

BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO

TRƯỜNG ĐẠI HỌC SƯ PHẠM KỸ THUẬT

THÀNH PHỐ HỒ CHÍ MINH

BÁO CÁO TỔNG KẾT

ĐỀ TÀI KH&CN CẤP TRƯỜNG

Chủ nhiệm đề tài: ThS Tạ Văn Phương

TRƯỜNG ĐẠI HỌC SƯ PHẠM KỸ THUẬT

THÀNH PHỐ HỒ CHÍ MINH

KHOA ĐIỆN ĐIỆN TỬ

BÁO CÁO TỔNG KẾT

ĐỀ TÀI KH&CN CẤP TRƯỜNG

THIẾT KẾ BỘ ĐIỀU KHIỂN CHO HỆ PHI TUYẾN

MỤC LỤC

Chương 1: MỞ ĐẦU

1.1 Giới thiệu về đề tài nghiên cứu 1

1.2 Mục tiêu đề tài 2

1.3 Đối tượng nghiên cứu 2

1.4 Phạm vi nghiên cứu 3

1.5 Phương pháp nghiên cứu 3

1.6 Nội dung thực hiện 3

1.7 Kết quả đạt được 3

1.8 Đơn vị ứng dụng 3

Chương 2: HỆ THỐNG PHI TUYẾN MIMO VÀ HỆ THỐNG ĐIỀU KHIỂN ĐƯỢC ĐỀ XUẤT 2.1 Mô tả hệ thống phi tuyến MIMO 4

2.2 Đề xuất hệ thống điều khiển 6

2.3 Cấu trúc bộ điều khiển RCMAC 7

2.3.1 Không gian biến ngõ vào S 8

2.3.2 Không gian vùng nhớ liên thuộc A 9

2.3.3 Không gian trường nhận R 10

2.3.4 Không gian vùng nhớ trọng số W 10

2.3.5 Không gian ngõ ra O 11

2.4 Luật học của bộ điều khiển RCMAC 11

2.5 Bộ điều khiển bù ước lượng biên độ sai số 13

Chương 3: ĐIỀU KHIỂN MÔ HÌNH BÀN TRƯỢT SỬ DỤNG BỘ ĐIỀU KHIỂN RCMAC 3.1 Giới thiệu về mô hình bàn trượt 16

3.2 Động cơ tuyến tính áp điện (Linear Piezoelectric Motor:LPM) 19

3.2.1 Cấu trúc của động cơ áp điện 19

3.2.2 Nguyên lý hoạt động 20

3.2.3 Động cơ tuyến tính áp điện HR4 sử dụng trong đề tài và các thông số kỹ thuật 21

3.3 Driver điều khiển vị trí AB5 22

3.4 Phương trình động học của mô hình bàn trượt 24

3.5 Mô hình thí nghiệm bàn trượt được điều khiển bởi động cơ áp điện 25

3.6 Kết quả mô phỏng và kiểm nghiệm bộ điều khiển CMAC và RCMAC cho mô hình bàn trượt 25

CHƯƠNG 4: KẾT LUẬN VÀ HƯỚNG PHÁT TRIỂN CỦA ĐỀ TÀI 4.1 Kết luận 30

4.2 Hướng phát triển của đề tài 30

CÁC CÔNG TRÌNH ĐÃ CÔNG BỐ 31

TÀI LIỆU THAM KHẢO 32

DANH MỤC CÁC HÌNH VẼ SỬ DỤNG TRONG ĐỀ TÀI

Hình 1: Hệ thống điều khiển hệ phi tuyến MIMO sử dụng RCMAC

Hình 2: Cấu trúc và sự lan truyền tín hiệu trong bộ điều khiển RCMAC

Hình 3: Không gian ngõ vào 2D của bộ điều khiển RCMAC

Hình 4: Mô hình bàn trượt 1 trục

Hình 5: Mô hình bàn trượt 2 trục

Hình 6: Mô hình bàn trượt 3 trục XYZ

Hình 7: Mô hình bàn trượt đa trục

Hình 8: Điều khiển bàn trượt sử dụng Vitme

Hình 9: Cấu trúc của động cơ LPM

Hình 10: Hoạt động của động cơ LPM

Hình 11: Độ cơ LPM HR4

Hình 12: Bộ Driver điều khiển AB5

Hình 13: Sơ đồ kết nối tín hiệu của Driver AB5

Hình 14: Mô hình thực nghiệm điều khiển bàn trượt

Hình 15: Đáp ứng của bộ điều khiển CMAC với tín hiện đặt dạng sine

Hình 16: Đáp ứng của bộ điều khiển CMAC với tín hiện đặt dạng step

Hình 17: Đáp ứng của bộ điều khiển CMAC và RCMAC với tín hiện đặt dạng step

DANH MỤC CÁC CHỮ VIẾT TẮT SỬ DỤNG TRONG ĐỀ TÀI

Multi Input Multi Output: MIMO

Cerebellar Model Articulation Controller: CMAC

Recurrent Cerebellar Model Articulation Controller: RCMAC

Estimated Bounded Error Compensator Controller: CC

Linear Piezoelectric Motor: LPM

TRƯỜNG ĐẠI HỌC SƯ PHẠM KỸ THUẬT

THÀNH PHỐ HỒ CHÍ MINH

KHOA ĐIỆN ĐIỆN TỬ

CỘNG HOÀ XÃ HỘI CHỦ NGHĨA VIỆT NAM

Độc lập - Tự do - Hạnh phúc

Tp HCM, Ngày 20 tháng 03 năm 2018

THÔNG TIN KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU

1 Thông tin chung:

- Tên đề tài: THIẾT KẾ BỘ ĐIỀU KHIỂN CHO HỆ PHI TUYẾN MIMO SỬ DỤNG CMAC

- Mã số: T2017-74TĐ

- Chủ nhiệm: ThS Tạ Văn Phương

- Cơ quan chủ trì: Trường Đại học Sư Phạm Kỹ thuật Thành phố Hồ Chí Minh

- Thời gian thực hiện: Năm 2017

2 Mục tiêu

Thiết kế bộ điều khiển cho hệ phi tuyến MIMO sử dụng bộ điều khiển CMAC hoạt động

ổn định dưới ảnh hưởng của sự thay đổi của tham số mô hình và tác động của nhiễu

3 Tính mới và sáng tạo:

Bộ điều khiển có thể áp dụng cho các hệ thống không biết chính xác về tham số mô hình, khả năng điều khiển theo thời gian thực

4 Kết quả nghiên cứu:

Thiết kế bộ điều khiển CMAC và RCMAC cho hệ thống phi tuyến MIMO hoạt động ổn định dưới ảnh hưởng của nhiễu và sai số mô hình trong môi trường mô phỏng và thực nghiệm

5 Sản phẩm:

Quyển báo cáo khoa học

01 bài báo có chỉ số SCOPUS và 01 bài báo có chỉ số ISI

6 Hiệu quả, phương thức chuyển giao kết quả nghiên cứu và khả năng áp dụng:

Kết quả nghiên cứu là tài liệu tham khảo có giá trị trong việc thiết kế bộ điều khiển cho

hệ thống phi tuyến không biết chính xác về thông số mô hình

1

Chương 1: MỞ ĐẦU

1.1 Giới thiệu về đề tài nghiên cứu

Các hệ thống phi tuyến MIMO có những thuộc tính rất phức tạp, khó có thể đo đạc hoặc xác định được một cách chính xác như: Sự thay đổi thông số theo thời gian; tồn tại các thành phần không chắc chắn trong mô hình; đặc tính từ trễ của vật liệu; dễ ảnh hưởng bởi tác động nhiễu bên ngoài Những đặc tính này ảnh hưởng rất lớn đến các chỉ số thực hiện của bộ điều khiển [1] Do tồn tại những thuộc tính phi tuyến và phức tạp nên mô hình động học của các hệ thống phi tuyến MIMO không thể đo hoặc xác định được một cách chính xác [2] Vì vậy các phương pháp điều khiển cổ điển dựa vào mô hình động học của hệ thống không thể đạt được chỉ số thực hiện mông muốn khi tồn tại sự không chắc chắn vê tham số mô hình và tác động nhiễu từ bên [3] Để thích nghi với những thuộc tính phức tạp của các hệ thống phi tuyến MIMO, các bộ điều khiển hiện đại không ngừng được nghiên cứu và phát triển nhằm đạt được các chỉ số thực hiện mong muốn Một trong những bộ điều khiển hiện đại dựa trên nguyên lý bộ điều khiển cổ điển PID

là bộ điều khiển fuzzy PID [4], trong nghiên cứu này, hệ thống suy luận mờ được ứng dụng để điều chỉnh các thông số của bộ PID khi các tham số của mô hình thay đổi để ngõ ra của hệ thống có thể bám đuổi tốt nhất quỹ đạo đã đặt trước Hạn chế của nghiên cứu này là việc chọn các luật mờ tốn rất nhiều thời gian và người thiết kế phải am hiểu rất tốt hệ thống thì mới có thể đạt được.Trong nghiên cứu [5], thuật toán tối ưu bầy đàn được ứng dụng để chọn lọc các tham số của bộ điều khiển PID thoả mãn các chỉ số thực hiện đặt trước Tuy nhiên phương pháp này cũng tốn rất nhiều thời gian để chọn lọc và chỉ phù hợp với trường hợp điều khiển offline còn đối với các hệ thống yêu cầu điều khiển online thì khó áp dụng được Một phương pháp hiện đại khác cũng thường được ứng dụng trong điều khiển hệ thống phi tuyến MIMO đảm bảo sự ổn định dưới sự tác động của nhiễu là sliding mode controllers (SMC) [6] Đối với bộ điều khiển SMC thì thời gian để hệ thống đạt đến mặt trượt trong thời gian xác định là vấn đề cần xem xét một cách cẩn thận khi thiết kế bộ điều khiển Khi hệ thống đã hoạt động ở chế độ trượt thì không còn chịu tác động của nhiễu bên ngoài với điều kiện biên độ của nhiễu phải nhỏ hơn biên độ sai số đã chọn của bộ điều khiển Việc chọn biên độ sai số trong bộ điều khiển trượt đóng một vai trò quan trong trong chất lượng của hệ thống Nếu chọn

2

biên độ sai số nhỏ thì hệ thống dễ mất ổn định Trái lại nếu chọn biên độ sai số lớn thì hiện tượng dao động chattering sẽ xuất hiện ở ngõ ra làm ảnh hưởng đến chất lượng điều khiển và tuổi thọ của cơ cấu chấp hành [7]

Mạng nơ ron (Neural Network: NN) là bộ xấp đa năng có khả năng xấp xỉ xác hàm phi tuyến và tuyến tính đến một độ chính xác tuỳ ý thông qua việc học [8]-[9] Chỉ số thực hiện của bộ điều khiển phụ thuộc vào số nơ ron và số lớp ẩn trong cấu trúc của mạng Việc chọn số nơ ron, số lớp ẩn và tốc độ học phù hợp là một vấn đề khó, đang thu hút sự quan tâm của nhiều nhà nghiên cứu [10] Một hạn chế nữa của mạng nơ ron

đó là tất cả các trọng số của mạng phải được cập nhật trong mỗi chu kỳ học Đặc tính này làm ảnh hưởng đến thời gian học của mạng đặc biệt trong trường hợp mạng nhiều lớp và các ứng dụng yêu cầu phải học online

Nhằm nâng cao hiệu quả học của mạng nơ ron, tác giả đề xuất đề tài “Thiết kế bộ

điều khiển cho hệ phi tuyến MIMO sử dụng CMAC” để chứng tỏ hiệu quả của bộ

điều khiển cho các hệ thống phi tuyến MIMO theo thời gian thực

1.3 Đối tượng nghiên cứu

 Các bộ điều khiển thông minh

 Mô hình động học hệ thống phi tuyến MIMO

 Bộ điều khiển CMAC và RCMAC

 Mô hình bàn trượt điều khiển bởi động cơ áp điện

3

1.4 Phạm vi nghiên cứu

Sử dụng bộ điều khiển RCMAC để điều khiển mô hình bàn trượt theo quỹ đạo đặt trước

1.5 Phương pháp nghiên cứu

 Tìm hiểu một số công trình nghiên cứu liên quan đến bộ điều khiển thông minh

 Tìm hiểu các công trình nghiên cứu liên quan đến bộ điều khiển CMAC

 Thiết kế bộ điều khiển RCMAC

 Mô phỏng hoạt động của bộ điều khiển trên matlab

 Kiểm nghiệm hiệu quả của bộ điều khiển trên trên mô hình thực

1.6 Nội dung thực hiện

 Tổng quan về các bộ điều khiển thông minh

 Động học của hệ phi tuyến MIMO và bộ điều khiển được đề xuất

 Bộ điều khiển RCMAC

 Bộ điều khiển bù ước lượng biên độ sai số

 Mô hình bàn trượt được điều khiển bở động cơ áp điện

 Mô phỏng bộ điều khiển RCMAC trên Matlab

 Kiểm nghiệm bộ điều khiển RCMAC trên mô hình thực

1.7 Kết quả đạt được

 Kết quả kiểm nghiệm trên mô phỏng và mô hình thực tế

 Bài báo đăng trên tạp chí SCOPUS và ISI

1.8 Đơn vị ứng dụng

 Sản phẩm ứng dụng trong phòng thí nghiệm của bộ môn điều khiển tự động khoa điện điện tử, Đại học Sư Phạm Kỹ Thuật TP.HCM

4

CHƯƠNG 2: HỆ THỐNG PHI TUYẾN MIMO VÀ HỆ THỐNG ĐIỀU KHIỂN

ĐƯỢC ĐỀ XUẤT

2.1 Mô tả hệ thống phi tuyến MIMO

Động học của hệ thống phi tuyến MIMO dưới ảnh hưởng của nhiễu bên ngoài được

mô tả như sau [11]-[12]

y = x là vector ngõ ra của hệ thống,

( 1) n [x T,x T, ,x n T T] R

x là vector trạng thái của hệ thống,

m

1 2 [u,u , ,u m]T R

u là vector điều khiển của hệ thống,

m n ( ) R

F x là các hàm phi tuyến không chắc chắn giã

sử bị chặn,

m m ( ) R

G x là hàm độ lợi điều khiển không biết, giã

sử bị chặn,

m

1 2 ( ) = [d,d , ,d m]T R

d x là các nhiểu tác động bên ngoài

Để thuận tiện trong quá trình thiết kế chi tiết bộ điều khiển, các biến sử dụng trong quá trình thiết kế được định nghĩa như sau

d

e x x là sai số của hệ thống

T 1 , , , n

5

Giã sử rằng các hàm phi tuyến F x( )và G x( ) hoàn toàn xác định được và hệ thống không chịu tác động của nhiễu bên ngoài, phương trình động học của hệ thống được trình bày lại như sau

Trong trường hợp này, bộ điều khiển lý tưởng được thiết kế dựa vào đề xuất của

M.Bahita [13], J.Yang, S.Li và F.J Lin [14] có dạng:

Tuy nhiên, các hệ thống phi tuyến MIMO thường không thể xác định được các thông

số một cách chính xác do một vài nguyên nhân như: sai số mô hình, ảnh hưởng của hiện tượng từ trễ hoặc do sự thay đổi của tham số theo thời gian trong quá trình hoạt động Bên cạnh đó, hệ thống luôn chịu tác động của các thành phần nhiễu bên ngoài như: Sự thay đổi của tải; sự nhiễu của tín hiệu đo từ cảm biến; ảnh hưởng của thời gian trễ Vì vậy động học của các hệ thống phi tuyến MIMO được viết lại như sau

2.2 Đề xuất hệ thống điều khiển

Để thích nghi với những thành phần không chắc chắn và nhiễu tác động bên ngoài, ( )

UD x , một hệ thống điều khiển kết hợp được đề xuất như Hình 1 Trong hệ thống này,

bộ điều khiển có cấu trúc mô hình tiểu nảo hồi tiếp (Recurrent Cerebellar Model Articulation Controller: u RCMAC) được kết hợp với bộ điều khiển bù ước lượng biên sai

số (Estimated Bounded Error Compensator Controller: u CC) để điều khiển cho hệ thống phi tuyến

Trong đó, bộ điều khiển u RCMAC được đề xuất để xấp xỉ các thành phần không chắc chắn và sự thay đổi của tham số mô hình còn bộ điều khiểnu CCđược sử dụng để giảm thiểu những ảnh hưởng do tác động nhiễu bên ngoài nhằm đạt được sự ổn định cho toàn

hệ thống Bộ điều khiển tổng thể được đề xuất có dạng như sau

IC RCMAC CC

w m  w

   

Compensator Controller

Hình 1: Hệ thống điều khiển hệ phi tuyến sử dụng RCMAC

2.3 Cấu trúc bộ điều khiển RCMAC

Về cơ bản cấu trúc của RCMAC giống với cấu trúc của CMAC ngoại trừ RCMAC

có thêm khâu hồi tiếp (Recurrent) Cấu trúc bộ điều khiển RCMAC được mô tả trong

Hình 2 gồm các thành phần như sau: Không gian ngõ vào S (Input Space S), không gian vùng nhớ liên thuộc A (Association Memory Space A), không gian trường nhận R ( Receptive Field Space), không gian trọng số W ( Weight Memory Space W) và không gian ngõ ra O (Output Space O) Cấu trúc và sự lan truyền tín hiệu trong bộ điều khiển

được trình bày như sau

1k w

Hình 2: Cấu trúc và sự lan truyền tín hiệu trong bộ điều khiển RCMAC

2.3.1 Không gian biến ngõ vào S

Không gian ngõ vào S chứa các biến ngõ vào của bộ điều khiển được mô tả theo dạng vector như sau

1

[ , ] i

i

n T

i n

Trong đó: n i là số ngõ vào, mỗi biến ngõ vào s i được lượng tử thành thành phần

trong không gian điều khiển cho trước

Số lượng các thành phần n e được xem như độ phân giải của biến ngõ vào Hình 3 trình bày một không gian ngõ vào của hai biếns [ ,s s1 2] Trong đó mỗi biến ngõ vào được lượng tử thành 7 thành phần, n k 7

9

Layer 1

7 6

1 2 3 4 6 7 5

State (3,3)

Hình 3: Không gian ngõ vào của 2 biến, mỗi biến được lượng tử thành 7 thành phần

2.3.2 Không gian vùng nhớ liên thuộc A

Không gian vùng nhớ liên thuộc được sử dụng để tính mức độ tích cực của các ngõ vào trong không gian điều khiển đã cho Trong nghiên cứu này, hàm Gaussian được sử dụng để tính mức độ tích cực của các ngõ vào và được mô tả như sau

2 2exp rik ik

ik t là giá trị của hàm thuộc trước đó

2.3.3 Không gian trường nhận R

Những vùng được hình thành bởi những hàm thuộc của những ngõ vào khác nhau tại cùng một thành phần được chồng lên nhau và lưu trữ thành một khối Hình 3 trình bày một khối được hình thành từ hai ngõ vào s1 và s2tại lớp thứ 2 Nội dung của mỗi

khối được tính như sau

2 2

Trong đó: m ik là trọng tâm của hàm Gaussian ứng với ngõ vào thứ i tại lớp thứ k

ik là độ rộng của hàm Gaussian ứng với ngõ vào thứ i tại lớp thứ k

k

b là giá trị hàm thuộc của các ngõ vào được xếp chồng tại lớp thứ k

Không gian lưu trữ R có thể được viết lại theo dạng vector như sau

1 , , 2 ,

b

T n

j n

2.4 Luật học của bộ điều khiển RCMAC

Các tham số của bộ điều khiển RCMAC được điều chỉnh thông qua quá trình học để đạt được chỉ số điều khiển mong muốn cho hệ thống Trong nghiên cứu này, mục tiêu của bộ điều khiển là điều chỉnh các thông số để cực tiểu mặt trượt sai số 1

Kết hợp các phương trình (2), (4), (5) và (6), hàm mục tiêu có dạng như sau

( ) - ( ) ( ) ( ) - ( )(

u là bộ điều khiển bù được sử dụng để đảm bảo hội tụ cho hệ

thống khi có tác động nhiễu từ bên ngoài

Để cực tiểu hàm mục tiêu, thuật toán lan truyền ngược được sử dụng để điều chỉnh các tham số của bộ điều khiển theo các luật học như sau [17]

i

n

T RCMAC

(16)

T RCMAC ik

u

s u

(17)

T RCMAC ik

2 3

( 1) 2

s w

Để hạn chế sự xuất hiện của các điểm cực tiểu cục bộ, các thành phần tăng cường (momentum term) và thành phần tỉ lệ (proportional term) được thêm vào trong quá trình cập nhật thông số bộ điều khiển để tạo thành các luật cập nhật cải tiến [19] Trong đó, thành phần tăng cường (momentum) có xu hướng giữ nguyền chiều hướng biến thiên các thông số, do vậy tránh được những thay đổi đột ngột trong quá trình cập nhật thông

số, hạn chế xuất hiện những điểm cực tiểu cục bộ, thành phần tỉ lệ có chức năng tăng

2.5 Bộ điều khiển bù ước lượng biên độ sai số

Bộ điều khiển RCMAC có chức cực tiểu mặt trượt sai số thông qua khả năng học

Tuy nhiên do ảnh hưởng của tác động nhiễu nhiễu, luôn tồn tại một sai số ε trong quá

trình học

1 ( ) =

j

n RCMAC jk k

j

Trong đó : ε là sai số học do ảnh hưởng của sự thay đổi tham số và tác động nhiễu

Để đảm bảo cho hệ thống ổn định khi có nhiễu tác động, một bộ điều khiển bù ước lượng biên độ sai số được thiết kế theo bộ điều khiển trượt như sau [20]-[21]

14

thọ của cơ cấu chấp hành Ngược lại, khi biên độ sai số được chọn quá nhỏ thì hệ thống

sẽ mất ổn định [21] Vì vậy trong nghiên cứu này, biên độ sai số B được ước lượng để giải quyết hai hạn chế trên

Định nghĩa sai số ước lượng được xác định như sau

ˆ

Thay thế các phương trình (6),(24) và (25) vào phương trình động học của hệ phi tuyến MIMO khi chịu ảnh của các thành phần không chắc chắn và nhiễu bên ngoài cho ra kết quả như sau

(n)

Bsgn(s)

IC RCMAC CC n

Phương trình (34) chứng tỏ rằng rằng limt dt bị chặn và V s( , B)bị chặn nên

hệ thống ổn định theo điều kiện Lyapunov-Like Lemma [22] Điều này đồng nghĩa với việc limt s 0hay limt e 0 Do đó ổn định của toàn bộ hệ thống được đảm bảo

16

Chương 3: ĐIỀU KHIỂN MÔ HÌNH BÀN TRƯỢT SỬ DỤNG BỘ ĐIỀU KHIỂN RCMAC

3.1 Giới thiệu về mô hình bàn trượt

Hệ thống bàn trượt là một hệ thống mà các cơ cấu chấp hành có thể chuyển động trượt theo các hướng khác nhau đến một vị trí đặt trước Tùy theo mục đích sử dụng mà

hệ thống bàn trượt được thiết kế bao gồm một trục X như Hình 4, 2 trục hay nhiều trục

XY như Hình 5, ba trục XYZ như Hình 6 hoặc nhiều hơn như Hình 7 [23] Hệ thống bàn trượt được ứng dụng trong nhiều lĩnh vực như: Máy cắt, máy tiện CNN, robot chuyển hàng tự động, y sinh, bán dẫn, quang học và các lĩnh vực khác [23]-[24]

Hình 4: Mô hình bàn trượt 1 trục X

17 Hình 5: Mô hình bàn trượt 2 trục XY

Hình 6: Mô hình bàn trượt 3 trục XYZ

18

Hình 7: Hệ thống bàn trượt nhiều trục

Để điều khiển chính xác vị trí của bàn trượt, các hệ thống trước đây thường sử dụng trục vitme (Ball screw) dịch chuyển bàn trượt dọc theo trục vitme như Hình 8 Trên trục vitme có gắn các bộ đếm xung (encoder) để tính số vòng quay của vitme, từ đó dựa vào bước ren của trục để tính ra khoảng cách dịch chuyển của bàn trượt [25] Tuy nhiên kích thước của các hệ thống này thường lớn, độ phân giải của các encoder và khả năng đọc của các card giao tiếp có giới hạn nên độ chính xác của các hệ thống sử dụng bàn trượt không cao và không phù hợp với các ứng dụng yêu cầu kích thước nhỏ như: Lĩnh vực y sinh, bán dẫn, chỉnh tiêu cự cho máy ảnh

Để giải quyết vấn đề này, công ty Nanomotion đã nghiên cứu và sản xuất loại động

cơ tuyến tính áp điện (Linear Pizoelectric Motor: LPM) hoạt động ở tốc độ cao, có độ phân giải đến nanomet, hoạt động được trong các môi trường khắc nghiệt, kích thước nhõ gọn, công suất tiêu thụ thấp và không bị quá tải khi làm việc ở tốc độ thấp Chính

ưu điểm này nên nó chuyên được ứng dụng cho các hệ thống có độ chính xác cao kỹ thuật y sinh, quang học, chất bán dẫn và các lĩnh vực công nghiệp khác

19

Hình 8: Điều khiển chuyển động của bàn trượt sử dụng vitme 3.2 Động cơ tuyến tính áp điện (Linear Piezoelectric Motor:LPM)

3.2.1 Cấu trúc của động cơ áp điện

Động cơ áp điện được trình bày trong Hình 9 gồm có 5 phần chính 1: Phần giá đở, hình vuông được làm từ vập liệu áp điện; 2: 4 điểm cực tiếp xúc có thể lăn giữa phần thân và giá đỡ để phần thân dễ dàng dịch chuyển theo trục Y; 3:Bốn điện cực được đặt trên bề mặt và điện cực chung bao phủ toàn bộ mặt dưới; 4: Phần truyền động (Driver strip) được tác động khi động cơ được cấp điện áp tạo nên lực nén và giản; 5: Lò xo tạo nên lực đặt trước để ép phần truyền động vào tải cần tác động

21

Hình 10: Hoạt động của động cơ áp điện

3.2.3 Động cơ tuyến tính áp điện HR4 sử dụng trong đề tài và các thông số kỹ thuật

Hình 11: Động cơ áp điện HR4 và ứng dụng trong điều khiển bàn trượt

Các thông số kỹ thuật của động cơ của động cơ tuyến tính áp điện HR4 được cho bởi hãng sản xuất Nanomotion như Bảng 1 [27]

Tốc độ tối đa 250 [mm/sec]

Hệ số chuyển đổi áp điện 2 to 4 [N/Volt]

Điện áp tối đa 270Vrms, 39.6KHz, sine wave

Dòng tiêu thụ cực đại 320 mA rms

Bảng 1: Thông số của động cơ tuyến tính áp điện HR4

3.3 Driver điều khiển vị trí AB5

Driver AB5 là một bộ chuyển đổi điện áp điều khiển DC từ bộ điều khiển thành tính hiệu điện AC có biên độ và tần số đáp ứng tiêu chuẩn kỹ thuật của động cơ tuyến tính

áp điện Nó có khả năng tạo ra một đáp ứng tuyến tính và hạn chế vùng chết (dead zone) trong quá trình hoạt động của động cơ Hình 12 và Hình 13 trình bày hình ảnh và sơ đồ kết nối tín hiệu cho driver AB5 [28]

Hình 12: Bộ Driver điều khiển AB5

23 Hình 13: Sơ đồ kết nối tín hiệu cho Driver AB5

24

3.4 Phương trình động học của mô hình bàn trượt

Phương trình động học của mô hình bàn trượt được điều khiển bởi động cơ tuyến tính

áp điện được mô tả như sau [29]

u Điện áp điều khiển driver theo trục x hoặc y

Phương trình động lực học của mô hình bàn trượt chứa đựng những tham số có tính phi tuyến cao, không thể đo đạc hoặc xác định một cách chính xác được Thành phần phi tuyến và khó xác định nhất là lực ma sát do hiện tượng từ trễ của động cơ áp điện gây

Các giá trị danh định có thể đo được

bên ngoài

3.5 Mô hình thí nghiệm bàn trượt được điều khiển bởi động cơ áp điện

Mô hình bàn trượt được điều khiển bởi động cơ áp điện được trình bày trong Hình 14

Hình 14: Mô hình điều khiển chuyển động của bàn trượt

Mô hình thí nghiệm bao gồm: Bàn trượt; động cơ tuyến tính áp điện (LPM); driver điều khiển (AB5); cảm biến đo vị trí của bàn trượt (Ultrasonic sensor); card xử lý tín hiệu (PCI 1711) Tất cả quá trình điều khiển và xử lý được đảm nhận bởi máy tính kết hợp với phần mềm Matlab

3.6 Kết quả mô phỏng và kiểm nghiệm bộ điều khiển CMAC và RCMAC cho mô hình bàn trượt

26

Kết quả mô phỏng của bộ điều khiển CMAC cho hệ thống bàn trượt ở môi trường

mô phỏng đã được thực hiện trong một nghiên cứu trước [31] Trong nghiên cứu này, tác giả chỉ tập trung kiểm nghiệm hiệu quả của bộ điều khiển CMAC và RCMAC đối với mô hình bàn trượt trên mô hình thực

Các thông số được sử dụng cho quá trình mô phỏng và kiểm nghiệm thực tế như sau

Thời gian lấy mẫu bằng 0.01s

Để thấy được hiệu quả của hệ thống điều khiển được đề xuất Trước tiên, bộ điều khiển CMAC được sử dụng để so sánh với bộ điều khiển cổ điển PID cho cả hai trường hợp tín hiệu đặt có dạng sine và step

Thông số của bộ điều khiển PID được chọn bằng phương pháp thử sai cho đến khi đạt kết quả tốt nhất có thể Sau đó bộ điều khiển CMAC được sử dụng để thay thế cho

bộ PID Kết quả đáp ứng của bộ PID và CMAC đối với tín hiệu đặt là sine và step được trình bày trong Hình 15 và Hình 16 Qua quá trình thử nghiệm và kết quả đạt được có thể thấy rằng, mặc dù tốn nhiều thời gian để chọn lựa thông số cho bộ điều khiển PID nhưng kết quả đạt được không tốt bằng đáp ứng của bộ điều khiển CMAC

27 Hình 15: Đáp ứng của bộ điều khiển CMAC với tín hiệu sine

28

Hình 16: Đáp ứng của bộ điều khiển CMAC với tín hiệu dạng step

Để kiểm chứng đặc tính đáp ứng động của bộ RCMAC so với CMAC Cả hai bộ điều khiển đều được kiểm chứng với tín hiệu đặt là step dưới ảnh hưởng của nhiễu đo dạng ngẫu nhiên, biên độ biến thiên từ -2 đến +2mm Đáp ứng của các bộ điều khiển được trình bày trong Hình 17 Chỉ số MSE của hai bộ điều khiển cũng được trình bày trong Bảng 2 Kết quả đáp ứng trong Hình 17 và Bảng 2 đã chứng tỏ hiệu quả của bộ điều RCMAC so với CMAC

29 Hình 17: Đáp ứng của bộ điều khiển RCMAC với tín hiệu dạng Step