Chương 1 TỔNG QUAN. Ngày nay, cầu trục được sử dụng rất nhiều trong các ngành công nghiệp và dịch vụ để vận chuyển các vật nặng có kích thước lớn mà con người khó có thể thực hiện được. Có nhiều loại cầu trục khác nhau tùy theo từng lĩnh vực và nhu cầu sử dụng. Nếu dựa trên cấu hình ta có thể phân thành hai loại: cầu trục giàn và cầu trục quay.
Cầu trục giàn thường được sử dụng trong các nhà máy (Hình 1. Đây là một dạng của cầu trục, có thể dịch chuyển trên mặt phẳng nằm ngang. Tải trọng gắn với xe bởi dây cáp, chiều dài dây có thể thay đổi được bởi một cơ cấu nâng hạ. Tải với cáp được xem như một hệ con lắc dao động một bậc tự do.
Một dạng khác nữa là cầu trục quay, có thể di chuyển theo phương ngang nhưng trong hai hướng vuông góc. Phân tích gần như giống nhau cho cả hai vì , bởi vì các chuyển động hai chiều có thể được chia thành hai chuyển động một chiều. Cầu trục quay có thể được chia làm hai loại: cầu trục tay với thường được dùng trong nhà máy đóng tàu và cầu trục hình tháp được sử dụng trong xây dựng (Hình 1. Cầu trục giàn.
Cầu trục quay. Mục đích chung của việc sử dụng cầu trục là để vận chuyển vật nặng từ vị trí này tới vị trí khác. Nếu vật nặng trong khi di chuyển dao động quá lớn có thể va đập vào các vật xung quang làm hư hỏng và có thể gây nguy hiểm cho con người. Khi vật nặng được vận chuyển tới vị trí cần hạ xuống mà nó vẫn còn dao động, khi đó người điều khiển sẽ phải chờ cho vật nặng ngừng dao động mới có thể cho vật nặng xuống được.
Như vậy quá trình vận chuyển sẽ chậm và không đảm bảo an toàn. Do đó yêu cầu đặt ra của việc điều khiển cầu trục là phải nhanh chóng và đảm bảo an toàn. Trong thực tế hiện nay đa số các cầu trục trong nhà máy, xí nghiệp được điều khiển bằng tay sử dụng phương pháp điều khiển on - off nên tải trọng dao động khá lớn trong khi vận chuyển. Do đó việc đảm bảo các yêu cầu đạt ra đối với việc vận chuyển bằng cầu trục là việc giảm dao động khi hạ tải là rất quan trọng và cần phải được thực hiện trong quá trình điều khiển.
TỔNG QUAN VỀ LĨNH VỰC NGHIÊN CỨU. Thông thường điều khiển một đối tượng nào đó, trước hết phải biết được quan hệ giữa tín hiệu đầu vào và tín hiệu đầu ra của đối tượng đó. Chúng ta cần phải có mô hình toán của đối tượng. Một đối tượng điều khiển thực tế thường rất phức tạp và khó có thể xây dựng mô hình toán từ các định luật vật lý.
Do đó việc nhận dạng đối tượng điều khiển có ý nghĩa quan trong giúp chúng ta tìm được mô hình toán của đối tượng. Từ đó 2 nghiên cứu khảo sát trên mô hình nhận đã nhận dạng để tìm ra phương pháp điều khiển thích hợp. Trong các mô hình nhận dạng các phương pháp điều khiển thông minh như Fuzzy Logic, Sliding mode, Neural network… được ra đời. Hầu hết các đối tượng như cánh tay máy, hệ con lắc ngược quay… đều được giải quyết bởi các bài toán ổn định hệ thống dựa vào các phương pháp điều khiển thông minh đạt được chất lượng cao.
Vì vậy các phương pháp này ngày càng được nghiên cứu, phát triển, ứng dụng rộng rãi, góp phần nâng cao chất lượng, độ ổn định của hệ thống. Hệ thống cầu trục là hệ thống nhiều đầu vào - nhiều đầu ra. Đây là đối tượng thường được các nhà nghiên cứu lựa chọn để kiểm chứng những thuật toán điều khiển cổ điển cũng như thông minh của mình. Tuy nhiên hệ thống cầu trục cũng đặt ra nhiều thách thức đối với lý thuyết điều khiển cũng như các thiết bị điều khiển chúng như: Mô hình động học khó xác định được một cách chính xác, tham số của mô hình thay đổi trong quá trình hoạt động…Vì vậy các bộ điều khiển cho hệ thống cầu trục phải được chọn lựa phù hợp và có đáp ứng nhanh.
MỤC ĐÍCH ĐỀ TÀI. Xuất phát từ yêu cầu thực tiễn mục tiêu của đề tài là nghiên cứu ứng dụng bộ điều khiển Fuzzy Logic để nhận dạng và giảm dao động cầu trục, nhóm đã chọn lựa đề tài “Lập trình điều khiển chống lắc cho cầu trục” làm hướng nghiên cứu của nhóm. PHẠM VI ĐỀ TÀI. Hệ thống cầu trục có nhiều kiểu thiết kế phần cứng và phương pháp điều khiển khác nhau.
Trong đề tài này, nhóm chỉ tập trung thực hiện các nội dung như sau: Thiết kế và thi công mô hình cầu trục, kiểm nghiệm mô hình dựa vào bộ điều khiển fuzzy logic. ĐỐI TƯỢNG ĐỀ TÀI. Để điều khiển ổn định hệ thống cầu trục, nhóm tập trung nghiên cứu các đối tượng sau: hệ thống cầu trục, bộ điều khiển Fuzzy Logic, Matlab và Board xử lý STM32F4. PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU.
Các phương pháp nghiên cứu được sử dụng trong quá trình thực hiện đề tài như sau: - Tra cứu, tìm hiểu về bộ điều khiển Fuzy Logic ứng dụng trong nhận dạng và điều khiển hệ thống. - Nghiên cứu, xây dựng phương pháp điều khiển dựa trên các phương pháp điều khiển cổ điển, hiện đại và thông minh. - Sử dụng phần mềm Matlab để mô hình và mô phỏng việc nhận dạng việc nhận dạng và điều khiển cầu trục. - Thiếu kế mạch điều khiển, lập phương trình điểu khiển trên Matlab.
- Phân tích, đánh giá dựa trên kết quả mô phỏng và thực nghiệm. NỘI DUNG ĐỀ TÀI. Phần còn lại của đề tài bao gồm: Chương 2: Cơ sở lý thuyết. Trình bày lý thuyết điều khiển mờ, giải thuật điều khiển được sử dụng trong đề tài.
Chương 3: Phần cứng và phần mềm điều khiển hệ thống. Nội dung của chương giới thiệu về phần cứng hệ thống cầu trục và các phần mềm được sử dụng để lập trình và điều khiển. Chương 4: Thiết kế hệ thống điều khiển. Chương này sẽ trình bày cách xây dựng chương trình điều khiển và kết quả thực nghiệm trên mô hình.
Từ đó phân tích và đánh giá hiệu quả của bộ điều khiển. Chương 5: Kết luận. Tổng kết các vấn đề đã thực hiện và kết quả đạt được. Hướng phát triển đề tài.
4 Chương 2 CƠ SỞ LÝ THUYẾT. Chương này giới thiệu về lý thuyết điều khiển mờ, giải thuật điểu khiển được sử dụng trong đề tài. TẬP HỢP MỜ. Khái niệm về tập hợp mờ.
Khái niệm ‘Tập hợp mờ’ (Fuzzy Set) là mở rộng của khái niệm tập hợp cổ điển, nhằm đáp ứng nhu cầu biểu diễn những tri thức không chính xác. Trong lý thuyết tập hợp cổ điển (Crisp set), quan hệ thành viên của các phần tử đối với một tập hợp được đánh giá theo kiểu nhị phân một cách rõ ràng : mỗi phần tử u của vũ trụ tham chiếu U là chắc chắn thuộc tập A hoặc chắc chắn không thuộc tập A. Như vậy, để xem một phần tử có là là thành viên của tập A hay không, ta gán cho phần tử đó giá trị 1 nếu phần tử đó chắc chắn thuộc A, và giá trị 0 nếu nó không thuộc về tập hợp A, tức là ta có thể xây dựng một hàm thành viên (hay hàm thuộc) để đánh giá một phần tử có thuộc tập A hay không: 1 if u ∈ A ∀u ∈ U , μ (u) = (2.1) 0 if u ∉ A Rõ ràng, hàm thuộc μA sẽ xác định tập con cổ điển A trên tập vũ trụ U. với μA chỉ nhận giá trị trong tập hợp {0,1}.
Ngược lại, lý thuyết tập mờ cho phép đánh giá nhiều mức độ khác nhau về khả năng một phần tử có thể thuộc về một tập hợp. Ta cũng dùng một hàm thành viên (hàm thuộc) để xác định các mức độ mà một phần tử u thuộc về tập A: ∀ ∈ , 0 ≤ ( ) ≤ 1. Định nghĩa tập mờ: Tập mờ A xác định trên tập cơ sở X là một tập hợp mỗi phần tử của nó là một cặp giá trị ( , μ ( )), trong đó ∈ X và μ ( ) là ánh xạ: μ ( ): → [0,1] (2.2) 5 Ánh xạ μ ( ) được gọi là hàm liên thuộc của tập mờ A. Hàm liên thuộc đặc trưng cho độ phụ thuộc của một phần tử bất kỳ thuộc tập cơ sở X vào tập mờ A.
Nói cách khác, tập mờ xác định bởi hàm liên thuộc của nó. Hàm liên thuộc có thể có dạng tuyến tính từng đoạn như hình 2.1a hay dạng trơn như hình 2. Hàm liên thuộc tập mờ A (a), B (b). Ký hiệu tập mờ: Tập mờ A định nghĩa trên tập cơ sở X rời rạc hữu hạn được ký hiệu như sau: μ ( ) = (2.3) Tập mờ A định nghĩa trên tập cơ sở X liên tục vô hạn được ký hiệu như sau: μ ( ) = (2.
Hàm liên thuộc. Vì tập mờ được xác đinh bởi các hàm liên thuộc nên cần định nghĩa một số thuật ngữ để mô tả các đặc điểm của hàm này. Để đơn giản, các hàm liên thuộc này được trình bày ở các hình dưới đây đều liên tục nhưng các thuật ngữ được sử dụng tương đương cho tập mờ liên tục và tập mờ rời rạc. Miền nên, biên, lõi, độ cao của tập mờ.
- Miền nên: Miền nền của hàm liên thuộc của tập mờ A là vùng gồm các phần tử có độ phụ thuộc khác 0. Nghĩa là miền nền gồm các phần tử của tập cơ sở X sao cho µ ( ) > 0. - Lõi: Lõi của hàm liên thuộc của tập mờ A là vùng gồm các phần tử có độ phụ thuộc bằng 1. Nghĩa là miền nền gồm các phần tử của tập cơ sở X sao cho µ ( ) = 1.
- Biên: Biên của hàm liên thuộc của tập mờ A là vùng gồm các phần tử có độ phụ thuộc khác 0 và nhỏ hơn 1. Nghĩa là miền nền gồm các phần tử của tập cơ sở X sao cho 0< µ ( ) < 1. - Độ cao: Độ cao của tập mờ A là cận trên nhỏ nhất của hàm liên thuộc: hgt(A) = sup µ ( ) (2.5) ∈ Tập mờ chính tắc: Tập mờ chính tắc là tập mờ có độ cao bằng 1.3 minh họa tập mờ chính tắc và không chính tắc. Tập mờ chính tắc (a) và tập mờ không chính tắc (b).
7 Tập mờ lồi: Tập mờ lỗi là tập mờ mà hàm liên thuộc của nó đơn điệu tăng hoặc đơn điệu giảm, hoặc đơn điệu tăng sau đó đơn điệu giảm.