I. Tổng Quan
Hệ thống con lắc ngược là một mô hình phổ biến trong nghiên cứu điều khiển. Nó được sử dụng để kiểm chứng các thuật toán điều khiển như PID, LQR, và mạng neural. Điều khiển con lắc ngược có hai quá trình chính: điều khiển lật ngược và điều khiển cân bằng. Mạng neural, mặc dù không phải là phương pháp mới, đã chứng minh hiệu quả trong việc điều khiển các hệ phi tuyến. Tài liệu này tập trung vào việc sử dụng mạng neural để xây dựng bộ điều khiển cho hệ thống con lắc ngược, nhằm đạt được sự ổn định và hiệu suất cao.
1.1. Lịch sử nghiên cứu
Hệ con lắc ngược đã được nghiên cứu rộng rãi trong lĩnh vực điều khiển tự động. Các mô hình như pendubot và hệ con lắc ngược xe đã được sử dụng để kiểm chứng lý thuyết điều khiển. Hệ con lắc ngược quay, với tính chất phi tuyến và không ổn định, là một thách thức lớn cho các nhà nghiên cứu. Việc áp dụng kỹ thuật điều khiển hiện đại như mạng neural đã mở ra hướng đi mới trong việc giải quyết các vấn đề phức tạp này.
II. Mô Hình Toán Học
Mô hình toán học của hệ con lắc ngược được xây dựng dựa trên các phương trình động lực học. Việc mô phỏng hệ thống trên MATLAB cho phép khảo sát đáp ứng của con lắc trong các điều kiện khác nhau. Các phương pháp điều khiển như PID và LQR được áp dụng để đánh giá hiệu suất của hệ thống. Kết quả cho thấy rằng mạng neural có khả năng điều khiển tốt hơn so với các phương pháp truyền thống trong việc duy trì ổn định cho hệ thống phi tuyến.
2.1. Xây dựng mô hình toán học
Mô hình toán học của con lắc ngược được thiết lập dựa trên các định luật vật lý cơ bản. Các thông số như góc và vận tốc được sử dụng để xây dựng các phương trình điều khiển. Việc sử dụng chip DSP trong mô hình cho phép xử lý tín hiệu nhanh chóng và hiệu quả. Điều này rất quan trọng trong việc thực hiện các thuật toán điều khiển phức tạp, giúp cải thiện độ chính xác và độ tin cậy của hệ thống.
III. Điều Khiển Cân Bằng Dùng Mạng Neural
Phần này trình bày chi tiết về việc sử dụng mạng neural để điều khiển cân bằng cho con lắc ngược. Mạng neural truyền thẳng khớp quan hệ vào ra được huấn luyện theo luật học lan truyền ngược Bayesian. Kết quả cho thấy bộ điều khiển này có khả năng thích nghi tốt với các thay đổi trong thông số của hệ thống. Việc áp dụng kỹ thuật điều khiển này không chỉ giúp duy trì ổn định mà còn cải thiện hiệu suất tổng thể của hệ thống.
3.1. Vấn đề thiết kế cấu trúc mạng
Thiết kế cấu trúc mạng neural là một yếu tố quan trọng trong việc đạt được hiệu suất cao. Số lớp ẩn và số neuron trong lớp ẩn cần được xác định một cách hợp lý để tối ưu hóa khả năng học của mạng. Việc lựa chọn và huấn luyện mạng cũng cần được thực hiện cẩn thận để đảm bảo rằng mạng có thể phản ứng chính xác với các tín hiệu đầu vào từ hệ thống con lắc.
IV. Điều Khiển Swing Up Dùng Logic Mờ
Điều khiển swing-up cho con lắc ngược được thực hiện thông qua logic mờ. Phương pháp này cho phép điều khiển con lắc từ vị trí buông thõng lên vị trí lật ngược một cách hiệu quả. Hệ thống sử dụng các quy tắc mờ để xác định điện áp điều khiển cần thiết, giúp con lắc đạt được vị trí mong muốn với vận tốc tối thiểu. Kết quả thực nghiệm cho thấy rằng phương pháp này có thể đạt được sự ổn định cao cho hệ thống.
4.1. Tổng quan về điều khiển mờ
Điều khiển mờ là một phương pháp mạnh mẽ trong việc xử lý các hệ thống phi tuyến. Nó cho phép sử dụng các quy tắc mờ để điều khiển hệ thống mà không cần phải biết chính xác mô hình toán học. Việc áp dụng điều khiển mờ trong hệ thống con lắc ngược đã chứng minh được tính hiệu quả và khả năng thích ứng với các điều kiện thay đổi.
V. Kết Quả Thực Nghiệm
Kết quả thực nghiệm cho thấy rằng bộ điều khiển lật ngược sử dụng logic mờ đã thành công trong việc đưa con lắc từ vị trí buông thõng lên vị trí lật ngược. Sau đó, bộ điều khiển cân bằng sử dụng mạng neural duy trì con lắc ổn định tại vị trí này. Đáp ứng sai số của hệ thống rất nhỏ, cho thấy tính hiệu quả của phương pháp điều khiển được áp dụng.
5.1. Đáp ứng của con lắc khi thay đổi thông số
Thực nghiệm cho thấy rằng hệ thống có khả năng duy trì ổn định ngay cả khi có sự thay đổi về thông số mô hình. Việc sử dụng chip DSP trong điều khiển giúp cải thiện tốc độ xử lý và độ chính xác của hệ thống. Điều này chứng tỏ rằng việc áp dụng mạng neural và logic mờ trong điều khiển con lắc ngược là một hướng đi đúng đắn.
VI. Kết Luận Và Hướng Phát Triển Đề Tài
Luận văn đã trình bày một cách chi tiết về việc điều khiển con lắc ngược bằng mạng neural trên chip DSP. Kết quả nghiên cứu cho thấy rằng phương pháp này có thể đạt được sự ổn định cao cho hệ thống phi tuyến. Hướng phát triển tiếp theo có thể bao gồm việc tối ưu hóa cấu trúc mạng và áp dụng các thuật toán điều khiển mới để cải thiện hiệu suất hơn nữa.
6.1. Hướng phát triển của đề tài
Nghiên cứu có thể mở rộng sang việc áp dụng các phương pháp điều khiển khác như điều khiển dự đoán hoặc điều khiển thích nghi. Việc kết hợp giữa mạng neural và các phương pháp điều khiển hiện đại sẽ tạo ra những giải pháp tối ưu hơn cho các hệ thống phi tuyến trong tương lai.
