Tổng quan nghiên cứu

Quadrotor là một loại thiết bị bay không người lái (UAV) có cấu tạo đơn giản với bốn động cơ gắn ở các đầu của khung hình chữ thập. Theo ước tính, quadrotor có khả năng hoạt động linh hoạt, giữ ổn định tại một vị trí trong không gian, cất cánh và hạ cánh trong khu vực nhỏ, đồng thời điều khiển tương đối đơn giản. Tuy nhiên, việc điều khiển quadrotor là một thách thức lớn do tính phi tuyến và bất định của hệ thống, đòi hỏi các thuật toán điều khiển phức tạp và cảm biến độ nhạy cao.

Mục tiêu nghiên cứu của luận văn là xây dựng mô hình toán học chi tiết cho quadrotor, phát triển bộ điều khiển mờ PID nhằm ổn định hóa chuyển động của quadrotor theo các tín hiệu đặt về vị trí (X, Y), độ cao (Z) và góc xoay (yaw). Nghiên cứu được thực hiện trong phạm vi mô hình quadrotor nhỏ gọn, với các thông số vật lý gần đúng mô hình thực tế, sử dụng phần mềm Matlab Simulink phiên bản 2013a để mô phỏng và thực nghiệm trên mô hình thực tế tại Trường Đại học Sư phạm Kỹ thuật Thành phố Hồ Chí Minh.

Ý nghĩa của nghiên cứu thể hiện qua việc nâng cao độ ổn định và khả năng điều khiển của quadrotor trong môi trường có nhiễu, góp phần phát triển công nghệ UAV trong nước, đồng thời cung cấp cơ sở khoa học vững chắc cho các ứng dụng thực tế như giám sát, do thám và khảo sát địa hình.

Cơ sở lý thuyết và phương pháp nghiên cứu

Khung lý thuyết áp dụng

Luận văn áp dụng hai lý thuyết chính trong mô hình hóa và điều khiển quadrotor:

  1. Mô hình động lực học Newton-Euler: Phương pháp này dựa trên các cân bằng lực và moment xoắn để xây dựng hệ phương trình động lực học cho quadrotor với 6 bậc tự do. Mô hình bao gồm hai hệ thống con: hệ thống góc xoay (roll, pitch, yaw) và hệ thống dịch chuyển (vị trí X, Y và độ cao Z). Các ma trận quán tính, ma trận Coriolis, lực hấp dẫn và hiệu ứng con quay hồi chuyển của cánh quạt được tính toán chi tiết để mô phỏng chính xác chuyển động của quadrotor.

  2. Bộ điều khiển mờ PID (Fuzzy PID Controller): Bộ điều khiển này kết hợp thuật toán PID truyền thống với logic mờ để xử lý các phi tuyến và nhiễu trong hệ thống. Bộ điều khiển mờ PID sử dụng hai đầu vào là sai lệch giữa tín hiệu đầu vào và đầu ra, cùng tốc độ thay đổi của sai lệch, nhằm điều chỉnh lực khí động của từng cánh quạt để đạt được các thông số mong muốn. Luật điều khiển được xây dựng dựa trên suy luận Mandani với 9 luật hợp thành, sử dụng hàm thuộc dạng tam giác cho các biến ngôn ngữ.

Các khái niệm chính bao gồm: góc roll, pitch, yaw; vector vận tốc và vị trí trong hệ quy chiếu quán tính và hệ quy chiếu gắn với khung quadrotor; ma trận xoay và ma trận chuyển vị; lực và moment xoắn tác động lên quadrotor; và các thuật ngữ chuyên ngành như ma trận quán tính, ma trận Coriolis, hiệu ứng con quay hồi chuyển.

Phương pháp nghiên cứu

Nguồn dữ liệu nghiên cứu bao gồm số liệu thực nghiệm từ mô hình quadrotor thực tế và kết quả mô phỏng trên phần mềm Matlab Simulink. Cỡ mẫu nghiên cứu là một mô hình quadrotor với khối lượng 0,56 kg, mô men quán tính theo các trục lần lượt là 0,0142 kg.m² (X, Y) và 0,0071 kg.m² (Z), khoảng cách từ tâm đến động cơ là 0,21 m.

Phương pháp phân tích sử dụng mô hình toán học phi tuyến được đơn giản hóa để thiết kế bộ điều khiển mờ PID, chia hệ thống thành hai phần điều khiển độc lập: hệ thống góc xoay và hệ thống dịch chuyển. Mỗi phần được điều khiển bởi các bộ điều khiển mờ riêng biệt, tổng cộng 6 bộ điều khiển mờ được thiết kế và mô phỏng.

Timeline nghiên cứu bao gồm các bước: xây dựng mô hình toán học (tháng 1-3/2015), thiết kế luật điều khiển mờ PID và mô phỏng trên Matlab (tháng 4-6/2015), thi công mô hình phần cứng và thực nghiệm (tháng 7-9/2015), phân tích kết quả và hoàn thiện luận văn (tháng 10/2015).

Kết quả nghiên cứu và thảo luận

Những phát hiện chính

  1. Mô hình toán học quadrotor được xây dựng chi tiết và chính xác: Sử dụng phương pháp Newton-Euler, mô hình bao gồm các phương trình động học và động lực học với 12 biến trạng thái, mô tả đầy đủ chuyển động tịnh tiến và quay của quadrotor. Các ma trận quán tính và Coriolis được xác định rõ ràng, giúp mô phỏng chính xác các lực và moment tác động.

  2. Bộ điều khiển mờ PID ổn định hóa hiệu quả chuyển động quadrotor: Kết quả mô phỏng cho thấy bộ điều khiển mờ PID có khả năng điều khiển vị trí X, Y đạt giá trị đặt lần lượt 3 m và 2 m, độ cao Z đạt 5 m, và góc yaw đạt 0,52 rad với sai số nhỏ và thời gian ổn định nhanh. Ví dụ, đáp ứng góc roll và pitch ổn định trong khoảng 2-3 giây, đáp ứng vị trí X, Y và độ cao Z đạt trạng thái ổn định trong vòng 5 giây.

  3. Khả năng chịu nhiễu của bộ điều khiển mờ PID được cải thiện rõ rệt: Khi có tác động nhiễu theo góc xoay yaw với biên độ 0,2 rad, hệ thống vẫn duy trì được độ ổn định và đáp ứng gần như không bị ảnh hưởng đáng kể, trong khi các bộ điều khiển PID và LQR truyền thống thường mất ổn định trong điều kiện nhiễu tương tự.

  4. Phần cứng mô hình quadrotor được thi công thành công với các thành phần chính: Bao gồm cảm biến độ nghiêng MPU6000, động cơ không chổi than BLDC Emax MT 1804, bộ điều tốc ESC HK-SS18A, pin Lipo 6000mAh, và tay cầm điều khiển Futaba T10J. Hệ thống phần cứng phối hợp tốt với bộ điều khiển mờ PID, cho phép bay thử và đánh giá hiệu quả điều khiển thực tế.

Thảo luận kết quả

Nguyên nhân chính giúp bộ điều khiển mờ PID hoạt động hiệu quả là khả năng xử lý phi tuyến và nhiễu tốt hơn so với các bộ điều khiển truyền thống nhờ vào việc sử dụng luật điều khiển mờ và hàm thành hợp Max-Min. Việc chia hệ thống thành hai phần điều khiển độc lập (góc xoay và dịch chuyển) giúp giảm độ phức tạp và tăng tính ổn định.

So sánh với các nghiên cứu trước đây, bộ điều khiển PID cổ điển và LQR cho kết quả tốt trong môi trường không nhiễu nhưng không ổn định khi có nhiễu lớn. Các phương pháp điều khiển phi tuyến khác như backstepping có độ ổn định cao trên mô phỏng nhưng tỷ lệ thành công bay thực tế chỉ khoảng 50%. Bộ điều khiển mờ PID trong nghiên cứu này cho thấy sự cân bằng tốt giữa độ ổn định và khả năng chịu nhiễu, phù hợp với yêu cầu thực tế.

Dữ liệu có thể được trình bày qua các biểu đồ đáp ứng vị trí X, Y, Z và góc roll, pitch, yaw theo thời gian, thể hiện rõ sự ổn định và thời gian đáp ứng của hệ thống trong các điều kiện khác nhau (có và không có nhiễu).

Đề xuất và khuyến nghị

  1. Tăng cường phát triển thuật toán điều khiển mờ PID: Tiếp tục tối ưu hóa luật điều khiển và hàm thành hợp để nâng cao độ chính xác và khả năng thích ứng với các điều kiện bay phức tạp hơn, nhằm cải thiện các chỉ số ổn định và thời gian đáp ứng. Thời gian thực hiện: 6-12 tháng, chủ thể: nhóm nghiên cứu và kỹ sư điều khiển.

  2. Mở rộng nghiên cứu tích hợp cảm biến đa dạng: Kết hợp thêm cảm biến gia tốc, cảm biến quán tính IMU đa trục để tăng độ chính xác đo lường và giảm hiện tượng trôi cảm biến, nâng cao độ tin cậy của hệ thống điều khiển. Thời gian thực hiện: 6 tháng, chủ thể: phòng thí nghiệm và kỹ thuật viên.

  3. Phát triển mô hình quadrotor với tải trọng thực tế: Thiết kế và thử nghiệm mô hình quadrotor có khả năng mang tải trọng để phục vụ các ứng dụng thực tế như giám sát, chụp ảnh, khảo sát địa hình, từ đó đánh giá hiệu quả điều khiển trong điều kiện thực tế. Thời gian thực hiện: 12 tháng, chủ thể: nhóm nghiên cứu và đối tác công nghiệp.

  4. Xây dựng hệ thống bay tự động và điều khiển từ xa nâng cao: Phát triển phần mềm điều khiển từ xa tích hợp giao diện người dùng thân thiện, hỗ trợ bay tự động theo quỹ đạo định sẵn, đồng thời cải thiện khả năng chống nhiễu và an toàn bay. Thời gian thực hiện: 9-12 tháng, chủ thể: nhóm phát triển phần mềm và kỹ sư hệ thống.

Đối tượng nên tham khảo luận văn

  1. Sinh viên và nghiên cứu sinh ngành Kỹ thuật Điện – Điều khiển tự động: Luận văn cung cấp kiến thức sâu về mô hình toán học và thiết kế bộ điều khiển mờ PID cho hệ thống phi tuyến, hỗ trợ nghiên cứu và phát triển đề tài liên quan đến UAV và robot bay.

  2. Kỹ sư phát triển sản phẩm UAV và drone: Các kỹ sư có thể áp dụng các phương pháp điều khiển mờ PID và mô hình hóa chi tiết để thiết kế hệ thống điều khiển ổn định, nâng cao hiệu suất và độ tin cậy của sản phẩm.

  3. Giảng viên và nhà nghiên cứu trong lĩnh vực điều khiển tự động và robot: Luận văn là tài liệu tham khảo hữu ích cho việc giảng dạy và nghiên cứu các thuật toán điều khiển phi tuyến, đặc biệt trong ứng dụng UAV.

  4. Doanh nghiệp và tổ chức nghiên cứu công nghệ hàng không không người lái: Có thể sử dụng kết quả nghiên cứu để phát triển các sản phẩm UAV phục vụ giám sát, khảo sát, và các ứng dụng công nghiệp khác, đồng thời nâng cao năng lực nghiên cứu và phát triển nội bộ.

Câu hỏi thường gặp

  1. Bộ điều khiển mờ PID khác gì so với bộ điều khiển PID truyền thống?
    Bộ điều khiển mờ PID kết hợp thuật toán PID với logic mờ, giúp xử lý tốt các hệ thống phi tuyến và nhiễu, trong khi PID truyền thống chỉ hiệu quả với hệ tuyến tính và ít nhiễu. Ví dụ, trong nghiên cứu, bộ điều khiển mờ PID duy trì ổn định khi có nhiễu góc yaw 0,2 rad, còn PID truyền thống không ổn định.

  2. Tại sao lại chia hệ thống quadrotor thành hai phần điều khiển?
    Việc chia thành hệ thống góc xoay và hệ thống dịch chuyển giúp giảm độ phức tạp, cho phép thiết kế các bộ điều khiển riêng biệt, dễ dàng điều chỉnh và tối ưu hóa. Điều này cũng phù hợp với đặc tính chuyển động của quadrotor, giúp tăng hiệu quả điều khiển.

  3. Mô hình toán học quadrotor được xây dựng dựa trên phương pháp nào?
    Mô hình được xây dựng dựa trên phương pháp Newton-Euler, sử dụng các cân bằng lực và moment xoắn để mô tả động lực học phi tuyến của quadrotor với 6 bậc tự do, bao gồm cả chuyển động tịnh tiến và quay.

  4. Các cảm biến nào được sử dụng trong mô hình thực nghiệm?
    Mô hình sử dụng cảm biến độ nghiêng MPU6000, động cơ không chổi than BLDC, bộ điều tốc ESC và pin Lipo. MPU6000 cung cấp dữ liệu góc roll, pitch, yaw giúp bộ điều khiển mờ PID điều chỉnh lực cánh quạt chính xác.

  5. Khả năng ứng dụng của nghiên cứu này trong thực tế như thế nào?
    Nghiên cứu giúp phát triển các hệ thống quadrotor ổn định, có khả năng chịu nhiễu tốt, phù hợp cho các ứng dụng giám sát, do thám, khảo sát địa hình trong các khu vực khó tiếp cận, góp phần thúc đẩy công nghệ UAV trong nước.

Kết luận

  • Luận văn đã xây dựng thành công mô hình toán học chi tiết cho quadrotor dựa trên phương pháp Newton-Euler, mô tả đầy đủ động lực học và động học của hệ thống.
  • Bộ điều khiển mờ PID được thiết kế và mô phỏng trên Matlab Simulink cho kết quả ổn định cao, đáp ứng nhanh và khả năng chịu nhiễu tốt hơn so với các bộ điều khiển truyền thống.
  • Mô hình phần cứng quadrotor được thi công hoàn chỉnh với các thành phần cảm biến và động cơ phù hợp, cho phép thực nghiệm và đánh giá hiệu quả điều khiển thực tế.
  • Nghiên cứu góp phần nâng cao kiến thức và công nghệ điều khiển UAV tại Việt Nam, mở ra hướng phát triển ứng dụng trong nhiều lĩnh vực.
  • Các bước tiếp theo bao gồm tối ưu hóa thuật toán điều khiển, mở rộng mô hình với tải trọng thực tế và phát triển hệ thống bay tự động, nhằm nâng cao tính ứng dụng và hiệu quả của quadrotor.

Quý độc giả và các nhà nghiên cứu quan tâm có thể liên hệ để trao đổi và hợp tác phát triển các dự án UAV ứng dụng trong tương lai.