Luận Văn Thạc Sĩ Về Điều Khiển Ổn Định Quadrotor Sử Dụng Phương Pháp Backstepping

• Tác giả: Nguyễn Minh Trung
• Người hướng dẫn: PGS. Dương Hoài Nghĩa
• Trường học: Trường Đại học Sư Phạm Kỹ Thuật Tp.HCM
• Chuyên ngành: Điện – Điện Tử
• Đề tài: Điều Khiển Ổn Định Quadrotor Bằng Phương Pháp Backstepping
• Loại tài liệu: luận văn thạc sĩ
• Năm xuất bản: 2017
• Địa điểm: Hồ Chí Minh

• LỜI CAM ĐOAN
• CẢM TẠ
• 1. CHƯƠNG 1: TỔNG QUAN
• 1.1. Lịch sử phát triển Quadrotor và các công trình liên quan nổi bật
• 1.1.1. Lịch sử phát triển Quadrotor
• 1.1.2. Công trình liên quan nổi bật
• 1.2. Các phương pháp điều khiển Quadrotor
• 1.3. Mục đích nghiên cứu
• 1.4. Nhiệm vụ đề tài nghiên cứu
• 1.5. Phương pháp nghiên cứu
• 1.6. Ý nghĩa khoa học và thực tiễn
• 1.7. Tóm lược nội dung luận văn
• 2. CƠ SỞ ĐIỀU KHIỂN
• 2.1. Cấu tạo và nguyên lý hoạt động của Quadrotor
• 2.1.1. Cấu tạo Quadrotor
• 2.1.2. Nguyên lý hoạt động Quadrotor
• 2.2. Mô hình hóa Quadrotor
• 2.2.1. Tổng quan về hệ quy chiếu trên thân Quadrotor
• 2.2.2. Động học Quadrotor
• 2.2.3. Động lực học Quadrotor
• 2.3. Cơ sở lý thuyết điều khiển Backstepping
• 2.3.1. Đặc điểm điều khiển Backstepping
• 2.3.2. Nguyên lý điều khiển Backstepping
• 2.3.3. Luật điều khiển
• 3. XÂY DỰNG LUẬT ĐIỀU KHIỂN MÔ HÌNH QUADROTOR
• 3.1. Xây dựng luật điều khiển Backstepping cho mô hình Quadrotor
• 3.2. Luật điều khiển góc
• 3.3. Luật điều khiển độ cao
• 3.4. Xây dựng mô hình Quadrotor trong Matlab/Simulink
• 3.5. Thông số vật lý mô hình Quadrotor
• 3.6. Khối Quadrotor Dynamics
• 3.7. Khối System Input Calculation
• 3.8. Khối Motor Speed Calculation
• 3.9. Luật điều khiển U1, U2, U3, U4
• 4. KẾT QUẢ MÔ PHỎNG
• 4.1. Thông số mong muốn trường hợp tổng quát
• 4.2. Thông số mong muốn Quadrotor ở trạng thái lơ lửng
• 4.3. Nhận xét kết quả mô phỏng
• 5. SO SÁNH ĐIỀU KHIỂN BACKSTEPPING VỚI CÁC PHƯƠNG PHÁP ĐIỀU KHIỂN KHÁC
• 5.1. Phương pháp điều khiển trượt (Sliding Mode Control - SMC)
• 5.2. Xây dựng luật điều khiển trượt cho mô hình Quadrotor
• 5.3. Xây dựng mô hình Quadrotor trong Matlab Simulink
• 5.4. Kết quả mô phỏng
• 5.5. Nhận xét kết quả mô phỏng
• 5.6. Phương pháp điều khiển PID
• 5.7. Xây dựng luật điều khiển PID cho mô hình Quadrotor
• 5.8. Xây dựng mô hình Quadrotor trong Matlab Simulink
• 5.9. Kết quả mô phỏng
• 5.10. Nhận xét kết quả mô phỏng
• 5.11. Nhận xét kết quả mô phỏng
• 5.12. So sánh điều khiển Backstepping với SMC và PID
• 6. KẾT LUẬN VÀ HƯỚNG PHÁT TRIỂN
• 6.1. Kết quả đạt được
• 6.2. Những hạn chế chưa đạt được và hướng khắc phục
• 6.3. Hướng phát triển đề tài
• TÀI LIỆU THAM KHẢO

I. Tổng quan về điều khiển ổn định Quadrotor bằng phương pháp Backstepping

Quadrotor là một loại thiết bị bay không người lái (UAV) được thiết kế với bốn cánh quạt, cho phép nó hoạt động linh hoạt và hiệu quả trong nhiều ứng dụng khác nhau. Tuy nhiên, việc điều khiển ổn định Quadrotor là một thách thức lớn do tính phi tuyến của hệ thống. Phương pháp Backstepping đã được chứng minh là một giải pháp hiệu quả để giải quyết vấn đề này. Bài viết này sẽ trình bày tổng quan về mô hình Quadrotor, các thách thức trong điều khiển và cách mà phương pháp Backstepping có thể được áp dụng để cải thiện độ ổn định của hệ thống.

1.1. Mô hình hóa Quadrotor và các yếu tố ảnh hưởng

Mô hình hóa Quadrotor bao gồm việc xây dựng các phương trình động học và động lực học dựa trên phương pháp Newton-Euler. Các yếu tố như trọng lượng, kích thước và cấu trúc của Quadrotor ảnh hưởng lớn đến khả năng điều khiển của nó. Việc hiểu rõ mô hình này là rất quan trọng để áp dụng các phương pháp điều khiển hiệu quả.

1.2. Tính phi tuyến và thách thức trong điều khiển Quadrotor

Quadrotor hoạt động trong môi trường phi tuyến, điều này tạo ra nhiều thách thức trong việc duy trì ổn định. Các yếu tố như gió, tải trọng và sự thay đổi trong điều kiện môi trường có thể làm giảm hiệu suất điều khiển. Do đó, việc phát triển các phương pháp điều khiển mạnh mẽ là cần thiết để đảm bảo Quadrotor hoạt động ổn định trong mọi tình huống.

II. Vấn đề trong điều khiển Quadrotor và giải pháp Backstepping

Việc điều khiển Quadrotor gặp nhiều vấn đề như độ nhạy cảm với nhiễu và sự thay đổi trong thông số hệ thống. Phương pháp Backstepping đã được phát triển để giải quyết những vấn đề này bằng cách thiết kế các luật điều khiển theo từng bước, từ đó cải thiện độ ổn định và khả năng phản ứng của hệ thống.

2.1. Các vấn đề chính trong điều khiển Quadrotor

Các vấn đề chính trong điều khiển Quadrotor bao gồm độ nhạy cảm với nhiễu, sự thay đổi trong thông số và khả năng duy trì ổn định trong các điều kiện khác nhau. Những vấn đề này cần được giải quyết để đảm bảo Quadrotor hoạt động hiệu quả và an toàn.

2.2. Giải pháp Backstepping cho điều khiển Quadrotor

Phương pháp Backstepping cho phép thiết kế các luật điều khiển theo từng bước, từ đó cải thiện khả năng ổn định của Quadrotor. Bằng cách sử dụng lý thuyết ổn định Lyapunov, phương pháp này giúp đảm bảo rằng hệ thống sẽ duy trì ổn định ngay cả khi có sự thay đổi trong thông số hoặc nhiễu.

III. Phương pháp Backstepping trong điều khiển Quadrotor

Phương pháp Backstepping là một kỹ thuật điều khiển phi tuyến mạnh mẽ, cho phép thiết kế các luật điều khiển cho Quadrotor một cách hiệu quả. Phương pháp này không chỉ giúp cải thiện độ ổn định mà còn giảm thiểu độ nhạy cảm với các biến đổi trong hệ thống.

3.1. Nguyên lý hoạt động của phương pháp Backstepping

Nguyên lý hoạt động của phương pháp Backstepping dựa trên việc phân tách hệ thống thành các phần nhỏ hơn, từ đó thiết kế các luật điều khiển cho từng phần. Điều này giúp cải thiện khả năng điều khiển và ổn định của Quadrotor trong các tình huống khác nhau.

3.2. Lợi ích của việc sử dụng Backstepping

Lợi ích của việc sử dụng phương pháp Backstepping bao gồm khả năng duy trì ổn định trong các điều kiện khác nhau, giảm thiểu độ nhạy cảm với nhiễu và cải thiện khả năng phản ứng của hệ thống. Điều này làm cho Backstepping trở thành một lựa chọn lý tưởng cho việc điều khiển Quadrotor.

IV. Ứng dụng thực tiễn của phương pháp Backstepping trong Quadrotor

Phương pháp Backstepping đã được áp dụng thành công trong nhiều ứng dụng thực tiễn của Quadrotor, từ giám sát môi trường đến giao thông vận tải. Các nghiên cứu cho thấy rằng phương pháp này không chỉ cải thiện độ ổn định mà còn nâng cao hiệu suất hoạt động của Quadrotor.

4.1. Ứng dụng trong giám sát môi trường

Quadrotor được sử dụng để giám sát môi trường, như theo dõi sự thay đổi khí hậu và kiểm tra các khu vực khó tiếp cận. Phương pháp Backstepping giúp đảm bảo rằng Quadrotor có thể hoạt động ổn định trong các điều kiện khác nhau, từ đó thu thập dữ liệu chính xác.

4.2. Ứng dụng trong giao thông vận tải

Quadrotor cũng được áp dụng trong giao thông vận tải, như giao hàng và vận chuyển hàng hóa. Việc sử dụng phương pháp Backstepping giúp cải thiện khả năng điều khiển và ổn định của Quadrotor, từ đó nâng cao hiệu suất và độ an toàn trong các hoạt động này.

V. Kết luận và hướng phát triển tương lai cho điều khiển Quadrotor

Phương pháp Backstepping đã chứng minh được hiệu quả trong việc điều khiển ổn định Quadrotor. Tuy nhiên, vẫn còn nhiều thách thức cần được giải quyết trong tương lai, như cải thiện khả năng phản ứng và giảm thiểu độ nhạy cảm với nhiễu. Nghiên cứu tiếp theo có thể tập trung vào việc phát triển các thuật toán điều khiển mới và cải tiến mô hình Quadrotor.

5.1. Tóm tắt kết quả nghiên cứu

Kết quả nghiên cứu cho thấy rằng phương pháp Backstepping có thể cải thiện đáng kể độ ổn định và hiệu suất của Quadrotor. Các thí nghiệm cho thấy rằng Quadrotor có thể duy trì ổn định trong nhiều điều kiện khác nhau, từ đó mở ra nhiều cơ hội ứng dụng mới.

5.2. Hướng phát triển trong tương lai

Hướng phát triển trong tương lai có thể bao gồm việc nghiên cứu các thuật toán điều khiển mới, cải tiến mô hình Quadrotor và áp dụng các công nghệ mới như trí tuệ nhân tạo để nâng cao khả năng tự động hóa và hiệu suất của Quadrotor.