I. Giới thiệu về Điều khiển mờ trượt và Hệ thống Pendubot tại HCMUTE
Bài báo này trình bày nghiên cứu về điều khiển mờ trượt ứng dụng cho hệ thống Pendubot tại trường Đại học Sư phạm Kỹ thuật Thành phố Hồ Chí Minh (HCMUTE). Nghiên cứu tập trung vào việc thiết kế và triển khai thuật toán điều khiển mờ trượt (Fuzzy Sliding Mode Control - FSMC) nhằm ổn định hệ thống Pendubot, một hệ thống phi tuyến phức tạp. Việc lựa chọn Pendubot là do tính chất phi tuyến và không ổn định vốn có của hệ thống, tạo điều kiện lý tưởng để đánh giá hiệu quả của điều khiển mờ trượt. Nghiên cứu này nhằm mục đích bổ sung vào kho tàng kiến thức về điều khiển robot, đặc biệt là điều khiển hệ thống phi tuyến, và đóng góp vào việc nâng cao chất lượng đào tạo tại HCMUTE.
1.1 Tổng quan về Điều khiển phi tuyến và Điều khiển trượt
Phần này khảo sát tổng quan về điều khiển phi tuyến, bao gồm các phương pháp và thách thức trong việc thiết kế bộ điều khiển cho các hệ thống phi tuyến. Điều khiển trượt (Sliding Mode Control - SMC) được giới thiệu như một phương pháp hiệu quả giải quyết vấn đề điều khiển hệ thống phi tuyến, đặc biệt là trong trường hợp có nhiễu và bất định. Các khái niệm cơ bản của điều khiển trượt, bao gồm mặt trượt, luật điều khiển chuyển mạch, được trình bày chi tiết. Các ưu điểm và nhược điểm của phương pháp điều khiển trượt, bao gồm hiện tượng “chattering”, được phân tích. Tài liệu tham khảo từ các công trình nghiên cứu trong và ngoài nước về điều khiển trượt được tổng hợp và phân tích, làm cơ sở cho việc thiết kế bộ điều khiển mờ trượt trong nghiên cứu này. Việc phân tích ổn định hệ thống sau khi áp dụng thuật toán điều khiển trượt được đề cập, bao gồm cả việc tối ưu hóa các tham số của thuật toán để đạt được hiệu quả cao nhất. Cuối cùng, việc so sánh điều khiển trượt với các phương pháp điều khiển khác cũng được thực hiện để làm nổi bật ưu điểm của phương pháp này.
1.2 Điều khiển mờ và Ứng dụng trong Điều khiển mờ trượt
Phần này tập trung vào điều khiển mờ (Fuzzy Control), một phương pháp điều khiển thông minh được sử dụng để xử lý thông tin không chính xác và không hoàn toàn. Các khái niệm cơ bản của điều khiển mờ, bao gồm tập mờ, luật suy luận mờ, được trình bày rõ ràng. Ưu điểm của điều khiển mờ, như khả năng xử lý thông tin không chắc chắn và khả năng tích hợp kiến thức chuyên gia, được nhấn mạnh. Nghiên cứu này kết hợp điều khiển mờ với điều khiển trượt để tạo ra thuật toán điều khiển mờ trượt (FSMC). Việc sử dụng logic mờ trong FSMC giúp giảm thiểu hiện tượng “chattering” trong điều khiển trượt truyền thống. Phần này sẽ trình bày chi tiết cách thức kết hợp hai phương pháp này, bao gồm việc thiết kế bộ mờ và cách thức tích hợp vào luật điều khiển trượt. Việc thiết kế và tối ưu hóa các tham số của bộ mờ được trình bày, cùng với việc phân tích về độ ổn định của hệ thống sau khi ứng dụng thuật toán FSMC.
II. Thiết kế điều khiển mờ trượt cho hệ thống Pendubot
Phần này trình bày chi tiết quá trình thiết kế điều khiển mờ trượt cho hệ thống Pendubot. Mô hình toán học của hệ thống Pendubot, bao gồm phương trình động lực học, được xây dựng. Quá trình thiết kế bộ điều khiển trượt được mô tả, bao gồm việc lựa chọn mặt trượt và thiết kế luật điều khiển. Sau đó, bộ mờ được thiết kế để điều chỉnh luật điều khiển, giúp giảm thiểu hiện tượng “chattering”. Việc lựa chọn các hàm thành viên mờ và các quy tắc mờ được giải thích. Quá trình tối ưu hóa các tham số của bộ điều khiển, cả tham số của phần điều khiển trượt và phần điều khiển mờ, được thực hiện nhằm đạt được hiệu quả điều khiển tốt nhất. Mô hình toán học của hệ thống đóng vai trò quan trọng trong việc thiết kế điều khiển. Các thuật toán được sử dụng trong quá trình mô phỏng và thực nghiệm cũng được trình bày.
2.1 Mô hình toán học của hệ thống Pendubot
Phần này tập trung vào việc xây dựng mô hình toán học chính xác cho hệ thống Pendubot. Các phương trình động học của hệ thống, bao gồm các biến trạng thái, các tham số hệ thống, và các lực tác động, được thiết lập. Việc lựa chọn hệ tọa độ và các giả thiết được sử dụng trong quá trình xây dựng mô hình được trình bày rõ ràng. Mô hình toán học này là cơ sở để thiết kế và phân tích bộ điều khiển. Độ chính xác của mô hình toán học ảnh hưởng trực tiếp đến hiệu quả của bộ điều khiển. Việc xác định các tham số của hệ thống, như khối lượng, chiều dài của các thanh, mô men quán tính, được thực hiện một cách cẩn thận và chính xác. Những phương trình này sẽ được sử dụng làm cơ sở cho việc thiết kế điều khiển ở các phần sau.
2.2 Thiết kế bộ điều khiển mờ trượt và tối ưu hóa
Phần này trình bày chi tiết về quá trình thiết kế và tối ưu hóa bộ điều khiển mờ trượt. Việc lựa chọn mặt trượt phù hợp được thảo luận. Luật điều khiển trượt được thiết kế dựa trên phương pháp Lyapunov, đảm bảo sự ổn định của hệ thống. Sau đó, logic mờ được tích hợp vào luật điều khiển để giảm thiểu hiện tượng “chattering”. Việc lựa chọn các hàm thành viên mờ và các quy tắc mờ được giải thích một cách rõ ràng. Các phương pháp tối ưu hóa được sử dụng để tìm kiếm các tham số tối ưu cho bộ điều khiển. Kết quả tối ưu hóa được trình bày và được đánh giá thông qua các tiêu chí hiệu suất. Quá trình này cần phải cân bằng giữa việc đảm bảo sự ổn định của hệ thống và giảm thiểu hiện tượng “chattering”. Việc lựa chọn các thuật toán tối ưu hóa cũng được thảo luận. Những kết quả tối ưu hóa sẽ được sử dụng trong phần mô phỏng và thực nghiệm.
III. Kết quả mô phỏng và thực nghiệm
Phần này trình bày kết quả mô phỏng và thực nghiệm của điều khiển mờ trượt ứng dụng cho hệ thống Pendubot. Kết quả mô phỏng được thực hiện trên phần mềm Matlab/Simulink. Các thông số mô hình được sử dụng trong quá trình mô phỏng được trình bày. Kết quả mô phỏng cho thấy hiệu quả của bộ điều khiển trong việc ổn định hệ thống. Sau đó, các thử nghiệm thực tế được thực hiện trên hệ thống Pendubot thực tế. Kết quả thực nghiệm được so sánh với kết quả mô phỏng. Sự khác biệt giữa kết quả mô phỏng và thực nghiệm được phân tích, lý giải. Các vấn đề gặp phải trong quá trình thực nghiệm và cách khắc phục được đề cập. Phân tích kết quả thực nghiệm giúp đánh giá hiệu quả của bộ điều khiển trong điều kiện thực tế.
3.1 Kết quả mô phỏng trên Matlab Simulink
Phần này trình bày chi tiết kết quả mô phỏng của điều khiển mờ trượt trên phần mềm Matlab/Simulink. Các đường cong phản hồi của hệ thống được thể hiện đồ thị. Hiệu quả của bộ điều khiển trong việc ổn định hệ thống được đánh giá thông qua các chỉ số hiệu suất, ví dụ như thời gian ổn định, độ vượt, và sai số trạng thái. Kết quả mô phỏng cho thấy khả năng của bộ điều khiển trong việc đáp ứng các yêu cầu về hiệu suất. Việc so sánh kết quả mô phỏng với kết quả sử dụng các phương pháp điều khiển khác được thực hiện để làm nổi bật ưu điểm của điều khiển mờ trượt. Việc phân tích kết quả mô phỏng giúp xác nhận hiệu quả của thuật toán điều khiển trước khi tiến hành thực nghiệm trên hệ thống thực tế. Các biểu đồ minh họa rõ ràng được sử dụng để thể hiện kết quả.
3.2 Kết quả thực nghiệm trên hệ thống Pendubot
Phần này trình bày kết quả thực nghiệm của bộ điều khiển trên hệ thống Pendubot thực tế. Thiết bị và dụng cụ được sử dụng trong quá trình thực nghiệm được mô tả. Các bước tiến hành thực nghiệm được trình bày rõ ràng. Kết quả thực nghiệm được thể hiện qua các video và dữ liệu thu thập được. Kết quả thực nghiệm được so sánh với kết quả mô phỏng. Các nguyên nhân gây ra sự khác biệt giữa kết quả mô phỏng và thực nghiệm được phân tích. Ví dụ, các nhiễu và các sai số trong mô hình thực tế có thể gây ra sự khác biệt này. Kết quả thực nghiệm giúp đánh giá khả năng áp dụng của bộ điều khiển trong điều kiện thực tế. Phân tích về độ tin cậy và tính khả thi của bộ điều khiển trong ứng dụng thực tế.
IV. Kết luận và định hướng nghiên cứu tương lai
Phần này tóm tắt các kết quả nghiên cứu, nhấn mạnh các đóng góp chính của luận văn. Hiệu quả của thuật toán điều khiển mờ trượt trong việc ổn định hệ thống Pendubot được khẳng định. Các hạn chế của nghiên cứu được chỉ ra. Các định hướng nghiên cứu trong tương lai được đề xuất, ví dụ như việc mở rộng nghiên cứu cho các hệ thống phức tạp hơn, hoặc việc tích hợp các thuật toán thông minh khác.
