MỞ ĐẦU Tổng quan tình hình nghiên cứu thuộc lĩnh vực đề tài ở trong và ngoài nước: Tình hình ngoài nước: Hệ Reaction Wheel là hệ thống không ổn định, phi tuyến ở mức cao, được sử dụng để kiểm chứng tính xác thực của các giải thuật tuyến tính lẫn phi tuyến, cổ điển cũng như hiện đại. Với kết cấu cơ khí không quá phức tạp và dễ chế tạo bao gồm một thanh lắc với động cơ DC servo gắn ở đầu tự do của thanh, trên động cơ có gắn một bánh quay khi động cơ quay tạo momen quay, góc quay của thanh lắc và bánh quay được do trực tiếp bằng hai encoder riêng biệt hoặc có thể dùng cảm biến IMU đo góc (một encoder gắn trực tiếp trên động cơ và encoder còn lại được định vị với trục cố định của thanh lắc). Nhiều nghiên cứu đã được phát triển và nhiều bài báo ISI/SCOPUS đã được phát triển thành công trên mô hình này [1]-[4]. Tuy nhiên, giải thuật điều khiển trên hệ pendubot đa phần chỉ dừng ở mức điều khiển tuyến tính như PID hay LQR.
Do đó, đây là hệ phù hợp để kiểm tra giải thuật điều khiển cho các hệ thống phi tuyến. Tình hình trong nước: Hiện tại, ở Đại học Bách Khoa TPHCM, nhiều nghiên cứu xoay quanh mô hình Reaction Wheel, điển hình là các nghiên cứu về xe hai bánh cân bằng, xe đạp cân bằng [5] và [6]. Tuy nhiên, những công trình nghiên cứu này hoàn toàn không có phương pháp tính toán thông số điều khiển, mà chỉ dựa vào phương pháp thử sai (test and error) nên rất khó được áp dụng trong thực nghiệm và những hệ thống phi tuyến phức tạp hơn. Cũng như chưa có những công bố mang tính quốc tế cao.
Do đó, việc nghiên cứu để tìm ra phương pháp tính toán thông số điều khiển trược tối ưu của bộ điều khiển là cần thiết Tính cấp thiết -Về khoa học: giải thuật điều khiển trượt được áp dụng rộng rãi để điều khiển các hệ phi tuyến vì tính ổn định và bền vững. Tuy nhiên, để đạt được kết quả tốt nhất, ta cần tối ưu các thông số cho bộ điều khiển trượt. Vì vậy, việc nghiên cứu giải thuật điều khiển trượt tối ưu là rất cần thiết. Trong đề tài này, nhóm tác giả đề xuất nghiên cứu bộ điều khiển trượt điều khiển bám quỹ đạo hệ thống đơn giản như pendubot.
Từ đó, thông qua kết quả 1 Luan van nghiên cứu này, ta có thể phát triển để điều khiển các hệ thống phi tuyến phức tạp hơn như robot công nghiệp… -Về đào tạo: hỗ trợ học viên cao học có 1 bài báo khoa học đăng trên tạp chí quốc tế trong quá trình đào tạo. Mục tiêu Xây dựng phương pháp điều khiển trượt tối ưu cho hệ Reaction Wheel và kiểm chứng giải thuật thông qua mô phỏng. Từ đó, tác giả sẽ tổng hợp các kết quả mô phỏng để có thể viết một bài báo khoa học đăng trên tạp chí quốc tế. Các kết quả nghiên cứu được tổng kết để viết thành tài liệu báo cáo, bổ sung cho phòng thí nghiệm điều khiển tự động, thuộc khoa Điện-điện tử.
Cách tiếp cận -Nghiên cứu các bài báo trên các tạp chí, hội nghị để tìm hiểu bản chất, phương trình toán học của đối tượng Reaction Wheel. -Từ kết quả phương trình toán học của hệ Reaction Wheel, tác gỉa nghiên cứu áp dụng luật điều khiển trượt tối ưu điều khiển bám quỹ đạo cho hệ Reaction Wheel. -Chứng minh kết quả điều khiển là đúng đắn thông qua mô phỏng trên phần mềm Matlab/Simulink Phương pháp nghiên cứu Nghiên cứu lý thuyết kết hợp kiểm chứng lý thuyết bằng mô phỏng. Đối tượng và phạm vi nghiên cứu Đối tượng nghiên cứu: hệ Reaction Wheel và bộ điều khiển trượt tối ưu Phạm vi nghiên cứu: phạm vi nghiên cứu là chỉ trên hệ Reaction Wheel (trong số các đối tượng phi tuyến rất phong phú), chỉ nghiên cứu về giải thuật điều khiển trượt tối ưu bám quỹ đạo cho đối tượng trên.
Kết quả mô phỏng chỉ thực hiện trên chương trình Matlab/ Simulink. 2 Luan van Nội dung nghiên cứu Dựa trên các bài báo khoa học uy tín trong nước và ngoài nước, nhóm tác giả nắm rõ phương trình toán học của hệ Reaction Wheel. Từ đó, nhóm tác giả thiết kế bộ điều khiển phi tuyến giúp hệ Reaction Wheel cân bằng và bám theo quỹ đạo đặt trước. Trong trường hợp này, bộ điều khiển trượt tối ưu được sử dụng.
Hệ Reaction Wheel và giải thuật điều khiển sẽ được kiển chứng thông qua mô phỏng trên phần mềm Matlab/ Simulink. Khi giải thuật được mô phỏng kiểm chứng là phù hợp, nhóm tác giả sẽ tổng hợp các kết quả vào một quyển báo cáo tổng hợp. Đồng thời, một bài báo khoa học trên tạp chí quốc tế cũng được đăng chính thức. 3 Luan van CHƯƠNG 1: TỔNG QUAN Ngày nay công nghiệp không những đòi hỏi năng suất,chất lượng cao mà còn phải vận hành một cách thông minh và chính xác.
Điều đó đòi hỏi con người phải không ngừng nghiên cứu các đối tượng under-actuated, tính phi tuyến cao nếu không dùng các giải pháp điều khiển thông thường thì rất khó có thể điều khiển được. Đây chính là động lực sinh ra ngành khoa học điều khiển thông minh, hiện đại, là lĩnh vực nghiên cứu mới và đầy tiềm năng. Hiện nay, xu thế phát triển ứng dụng của ngành tăng lên và mức độ tích hợp các công nghệ của các ngành liên quan ngày càng nhiều và phong phú, ví dụ như: áp dụng công nghệ xử lí ảnh để đưa tín hiệu feedback trở về thay vì chỉ là cảm biến thông thường, các loại cảm biến có thể được tích hợp bộ xử lí, điều khiển tại chỗ thay vì một giải thuật phức tạp ở trung tâm, áp dụng các giải thuật tìm kiếm thông minh GA, PSO để tối ưu hóa thông số điều khiển hay lời giải… Đối với hướng đi điều khiển học kĩ thuật, vệc thiết kế các bộ điều khiển hoặc các khâu dựa vào đặc tính toán học, cơ khí, đặc tính hoạt động của hệ thống vẫn được quan tâm. Các giải thuật thông minh có thể được sử dụng để xây dựng một bộ điều khiển tối ưu hơn hoặc thông minh hơn trong việc điều chỉnh thích nghi với các đặc tính hệ thống [7].
Các bộ điều khiển có áp dụng mạng neuron hoặc mờ có thể giả lập ở một mức độ tương đương nhưng đòi hỏi dung lượng, tài nguyên của phần cứng (đối với mô hình phần cứng có sử dụng chip điều khiển) hoặc tài nguyên phần mềm (đối với chương trình mô phỏng). Quá trình hiểu biết phương trình toán học cũng như cấu trúc, hoạt động của hệ thống có thể giúp giảm tải tài nguyên mà vẫn áp dụng cho hệ thống hoạt động tốt. Ngoài ra, sự thay đổi, điều chỉnh hệ thống cũng dễ dàng hơn so với việc phải xây dựng từ đầu nếu áp dụng mạng neuron học hoặc bộ mờ. Trên cơ sở đó, trong đề tài này, các tác giả hướng đến việc nghiên cứu về các phương pháp tối ưu cho 4 Luan van giải thuật điều khiển phi tuyến LQR, Fuzzy cho hệ thống.
Đây là một trong các giải thuật được thiết kế dựa trên phương trình toán học của hệ thống.1 Đặt vấn đề : Như đã được đề cập ở trên, ngành điều khiển tự động đang trở thành một trong những ngành quan trọng trong bối cảnh cuộc cách mạng công nghiệp 4.0 đang đến rất gần. Các giải pháp điều khiển thông minh, điều khiển hiện đại ngày càng được quan tâm nghiên cứu để thực hiện các ứng dụng mà các giải pháp điều khiển thông thường không thực hiện được.2 Lý do chọn đề tài : Các hệ Acrobot, Pendubot, Cart-pole, Convey-crane, Tora, Ball and beam… là các hệ mang tính phi tuyến cao thường được chọn để nghiên cứu các giải thuật trong các trường đại học trong và ngoài nước.1 Mô hình các hệ phi tuyến tính Trong đề tài này, tác giả chọn hệ bánh quay quán tính trên con lắc ngược là một trong những hệ có tính phi tuyến cao, tính ứng dụng thực tiễn lớn, thích hợp để phát triển các giải thuật tối ưu hóa và thông minh. 5 Luan van Hình 1.2 Mô hình hệ bánh quay quán tính trên con lắc ngược 1.3 Đối tượng nghiên cứu : Trong giới hạn của đề tài, người thực hiện chọn hệ hệ Reaction Wheel là một hệ under- actuated với độ phi tuyến rất cao. Sau đó đề xuất giải pháp và xây dựng bộ điều khiển: LQR, FUZZY sau đó tối ưu hóa bộ điều khiển bằng các giải thuật tối ưu thông minh như GA, PSO.
Để xây dựng và vận hành hệ thống, đề tài sử dụng board vi xử lý STM32F407 Discovery, mạch khuếch đại công suất H – Bridge, các linh kiện hỗ trợ khác cùng với phần mềm Autocad, Inventor, Matlab để thiết kế và biên dịch các mã lệnh.4 Dàn ý nghiên cứu Chương 1 : Tổng quan - Đặt vấn đề - Đối tượng nghiên cứu Chương 2: Phương Trình Toán Học - Thiết kế mô hình trên phần mềm Inventor - Mô tả toán học và tính toán phương trình về cấu trúc hệ bánh quay trên con lắc 6 Luan van Chương 3 : Phương Pháp Điều Khiển - Giới thiệu về giải thuật LQR kinh điển. - Giới thiệu về giải thuật điều khiển mờ (Fuzzy), Mamdani Fuzzy, Sugeno Fuzzy, giới thiệu về mờ lai nơron (Sugeno Fuzzy Neural) cách sử dụng công cụ ANFIS - Giới thiệu về lý thuyết GA, PSO Chương 4: Kết Quả Mô Phỏng - Xây dựng bộ điều khiển LQR và tối ưu hóa bằng GA, PSO - Xây dựng bộ điều khiển Sugeno Fuzzy 81 luật, 9 luật dựa vào ANFIS - Xây dựng bộ điều khiển Mamdani Fuzzy tối ưu hóa với GA - Xây dựng bộ điều khiển thực và kết quả thực tế đạt được - Xây dựng và giới thiệu về mô hình phần cứng, phần điều khiển, cách kết nối phần cứng điều khiển - Tổng quan về phần mềm lập trình Matlab stm32 - Giới thiệu về các ước lượng thông số động cơ DC - Bộ công cụ lập trình trong Simulink dành cho chip STM. - Xây dựng lưu đồ giải thuật điều khiển thực - Chương trình điều kiển thực cho từng phương pháp - Kết quả thực nghiệm Chương 5: Kết Luận Và Kiến Nghị - Ý nghĩa thực tiễn và phương hướng phát triển 7 Luan van CHƯƠNG 2: PHƯƠNG TRÌNH TOÁN HỌC 2.1 Xác định các thông số mô hình hệ thống: - Các bộ công cụ xây dựng mô hình - Phần mềm thiết kế cơ khí Inventor 2017, Autocad 2017 - Phần mềm tính toán Matlab 2015 2.1 Mô hình thiết kế phần mềm Inventor : Hình 2.1 Mô hình 3D mô phỏng bánh quay con lắc 8 Luan van 2.2 Mô hình thiết kế thực tế : Hình 2.2 Mô hình thực tế 2.3 Mô hình 2D mô tả các thông số: Hình 2.