Đồ Án Tốt Nghiệp: Ứng Dụng Giải Thuật Thông Minh Trong Điều Khiển Hệ Phi Tuyến

Trường đại học

Đại học Sư phạm Kỹ thuật

Người đăng

Ẩn danh

2018

117
0
0

Phí lưu trữ

30.000 VNĐ

Mục lục chi tiết

LỜI CAM ĐOAN

LỜI CẢM ƠN

1. CHƯƠNG 1: TỔNG QUAN

1.1. ĐẶT VẤN ĐỀ

1.2. MỤC TIÊU

1.3. NỘI DUNG NGHIÊN CỨU

1.4. GIỚI HẠN

1.5. BỐ CỤC

2. CHƯƠNG 2: CƠ SỞ LÝ THUYẾT

2.1. TỔNG QUAN VỀ MÔ HÌNH MÁY BAY TRỰC THĂNG HAI BẬC TỰ DO

2.2. TỔNG QUAN VỀ PHẦN CỨNG

2.2.1. Kit STM32F407VG discovery

2.2.2. Emax BL heli ESC

2.2.3. Động cơ Brushless DC (BLDC)

2.2.4. Biến tần VLT 2807 195N1015

2.2.5. Nguồn tổ ong 24V 5A

2.2.6. GIAO TIẾP UART

2.2.7. HỆ ĐA BIẾN MIMO

2.3. LÍ THUYẾT ĐIỀU KHIỂN

2.3.1. Thuật toán PID

2.3.2. Thuật toán Fuzzy

2.3.3. Thuật toán Neural

3. CHƯƠNG 3: TÍNH TOÁN VÀ THIẾT KẾ

3.1. THIẾT KẾ SƠ ĐỒ KHỐI CỦA HỆ THỐNG

3.2. MÔ HÌNH HÓA HỆ THỐNG TRMS

3.2.1. Mô hình toán học của hệ TRMS

4. CHƯƠNG 4: THI CÔNG HỆ THỐNG

4.1. MÔ HÌNH PHẦN CỨNG

4.1.1. Mô hình TRMS

4.1.2. Mô hình điều khiển tốc độ động cơ

4.2. PHẦN MỀM LẬP TRÌNH

4.2.1. Giới thiệu Matlab

4.2.2. Thư viện waijung

4.2.3. Tool box Fuzzy

4.2.4. Toolbox neural và nhận dạng hệ thống

4.3. MÔ HÌNH MÔ PHỎNG

4.3.1. Mô hình máy bay trực thăng hai bậc tự do

4.3.2. Mô hình điều khiển tốc độ động cơ

5. CHƯƠNG 5: CHƯƠNG TRÌNH ĐIỀU KHIỂN

5.1. Chương trình điều khiển hệ TRMS

5.2. Chương trình điều khiển tốc độ động cơ ba pha

6. CHƯƠNG 6: KẾT QUẢ NHẬN XÉT ĐÁNH GIÁ

6.1. Kết quả đáp ứng của hệ TRMS

6.2. Mô hình điều khiển tốc độ động cơ ba pha

7. CHƯƠNG 7: KẾT LUẬN VÀ HƯỚNG PHÁT TRIỂN

7.1. HƯỚNG PHÁT TRIỂN

TÀI LIỆU THAM KHẢO

Tóm tắt

I. Giới thiệu về đồ án tốt nghiệp

Đồ án tốt nghiệp với chủ đề 'Điều khiển hệ phi tuyến bằng giải thuật thông minh' tập trung vào việc nghiên cứu và ứng dụng các giải thuật thông minh như PID, Fuzzy, và Neural để điều khiển các hệ thống phi tuyến phức tạp. Đồ án này được thực hiện bởi sinh viên Nguyễn Thành Luân và Tạ Minh Giang dưới sự hướng dẫn của ThS. Tạ Văn Phương. Mục tiêu chính là thiết kế và đánh giá hiệu quả của các thuật toán điều khiển trong việc điều khiển mô hình máy bay trực thăng hai bậc tự do (TRMS) và hệ thống điều khiển tốc độ động cơ ba pha.

1.1 Mục tiêu đồ án

Mục tiêu của đồ án tốt nghiệp là nghiên cứu và ứng dụng các giải thuật thông minh như PID, Fuzzy, và Neural để điều khiển các hệ thống phi tuyến. Đồ án tập trung vào hai mô hình chính: mô hình máy bay trực thăng hai bậc tự do (TRMS) và hệ thống điều khiển tốc độ động cơ ba pha. Các mục tiêu cụ thể bao gồm thiết kế bộ điều khiển, mô phỏng trên Matlab/Simulink, và đánh giá hiệu quả của các giải thuật.

1.2 Phạm vi nghiên cứu

Phạm vi nghiên cứu của đồ án tốt nghiệp bao gồm việc tìm hiểu và ứng dụng các giải thuật thông minh như PID, Fuzzy, và Neural trong điều khiển hệ thống phi tuyến. Đồ án tập trung vào hai mô hình cụ thể: mô hình máy bay trực thăng hai bậc tự do (TRMS) và hệ thống điều khiển tốc độ động cơ ba pha. Các nghiên cứu được thực hiện trên môi trường mô phỏng Matlab/Simulink và sau đó được nhúng vào vi điều khiển STM32F4 để kiểm nghiệm thực tế.

II. Cơ sở lý thuyết và phương pháp nghiên cứu

Cơ sở lý thuyết của đồ án bao gồm các nguyên lý hoạt động của hệ thống phi tuyến, đặc biệt là mô hình máy bay trực thăng hai bậc tự do (TRMS) và hệ thống điều khiển tốc độ động cơ ba pha. Đồ án sử dụng các giải thuật thông minh như PID, Fuzzy, và Neural để điều khiển các hệ thống này. Các phương pháp nghiên cứu bao gồm mô phỏng trên Matlab/Simulink, thiết kế bộ điều khiển, và nhúng giải thuật vào vi điều khiển STM32F4.

2.1 Nguyên lý hoạt động của TRMS

Mô hình máy bay trực thăng hai bậc tự do (TRMS) là một hệ thống phi tuyến phức tạp với hai trục điều khiển: trục chính (Pitch) và trục đuôi (Yaw). Lực nâng được tạo ra bởi cánh quạt chính, trong khi cánh quạt đuôi giúp triệt tiêu momen phản ứng. Giải thuật thông minh được sử dụng để điều khiển vị trí góc của hai trục này, đảm bảo hệ thống ổn định khi có nhiễu tác động.

2.2 Giải thuật điều khiển thông minh

Các giải thuật thông minh như PID, Fuzzy, và Neural được nghiên cứu và ứng dụng trong đồ án. PID là giải thuật điều khiển kinh điển, trong khi Fuzzy và Neural là các giải thuật hiện đại, phù hợp với các hệ thống phi tuyến phức tạp. Các giải thuật này được mô phỏng trên Matlab/Simulink và sau đó được nhúng vào vi điều khiển STM32F4 để kiểm nghiệm thực tế.

III. Thiết kế và thực hiện đồ án

Thiết kế và thực hiện đồ án bao gồm các bước từ nghiên cứu lý thuyết, thiết kế bộ điều khiển, mô phỏng trên Matlab/Simulink, đến nhúng giải thuật vào vi điều khiển STM32F4. Đồ án tập trung vào việc điều khiển mô hình máy bay trực thăng hai bậc tự do (TRMS) và hệ thống điều khiển tốc độ động cơ ba pha. Các kết quả mô phỏng và thực nghiệm được đánh giá để so sánh hiệu quả của các giải thuật thông minh.

3.1 Thiết kế bộ điều khiển

Các bộ điều khiển được thiết kế dựa trên các giải thuật thông minh như PID, Fuzzy, và Neural. Các bộ điều khiển này được mô phỏng trên Matlab/Simulink để kiểm tra hiệu quả trước khi nhúng vào vi điều khiển STM32F4. Mục tiêu là đảm bảo hệ thống ổn định và đáp ứng nhanh với các tín hiệu điều khiển.

3.2 Nhúng giải thuật vào vi điều khiển

Sau khi mô phỏng thành công, các giải thuật thông minh được nhúng vào vi điều khiển STM32F4 để kiểm nghiệm thực tế. Quá trình này bao gồm việc lập trình và kết nối các thiết bị phần cứng như encoder, động cơ, và biến tần. Kết quả thực nghiệm được so sánh với kết quả mô phỏng để đánh giá hiệu quả của các giải thuật.

IV. Kết quả và đánh giá

Kết quả và đánh giá của đồ án cho thấy hiệu quả của các giải thuật thông minh trong việc điều khiển hệ thống phi tuyến. Các kết quả mô phỏng và thực nghiệm được so sánh để đánh giá hiệu quả của các giải thuật PID, Fuzzy, và Neural. Đồ án cũng đề xuất các hướng phát triển trong tương lai để cải thiện hiệu quả của các giải thuật điều khiển.

4.1 Kết quả mô phỏng

Các kết quả mô phỏng trên Matlab/Simulink cho thấy hiệu quả của các giải thuật thông minh trong việc điều khiển hệ thống phi tuyến. Các giải thuật Fuzzy và Neural cho thấy khả năng đáp ứng nhanh và ổn định hơn so với giải thuật PID, đặc biệt trong các điều kiện nhiễu và bất định.

4.2 Kết quả thực nghiệm

Kết quả thực nghiệm trên vi điều khiển STM32F4 cho thấy hiệu quả của các giải thuật thông minh trong việc điều khiển hệ thống phi tuyến. Các giải thuật Fuzzy và Neural cho thấy khả năng đáp ứng nhanh và ổn định hơn so với giải thuật PID, đặc biệt trong các điều kiện nhiễu và bất định.

V. Kết luận và hướng phát triển

Kết luận của đồ án khẳng định hiệu quả của các giải thuật thông minh trong việc điều khiển hệ thống phi tuyến. Các giải thuật Fuzzy và Neural cho thấy khả năng đáp ứng nhanh và ổn định hơn so với giải thuật PID. Đồ án cũng đề xuất các hướng phát triển trong tương lai để cải thiện hiệu quả của các giải thuật điều khiển, bao gồm việc nghiên cứu các giải thuật mới và ứng dụng trong các hệ thống phức tạp hơn.

5.1 Kết luận

Đồ án đã chứng minh hiệu quả của các giải thuật thông minh trong việc điều khiển hệ thống phi tuyến. Các giải thuật Fuzzy và Neural cho thấy khả năng đáp ứng nhanh và ổn định hơn so với giải thuật PID, đặc biệt trong các điều kiện nhiễu và bất định.

5.2 Hướng phát triển

Hướng phát triển trong tương lai bao gồm việc nghiên cứu các giải thuật thông minh mới và ứng dụng trong các hệ thống phi tuyến phức tạp hơn. Đồ án cũng đề xuất việc tích hợp các giải thuật này vào các hệ thống điều khiển thực tế trong công nghiệp và đời sống.

12/02/2025

Đồ án tốt nghiệp: Điều khiển hệ phi tuyến bằng giải thuật thông minh là một nghiên cứu chuyên sâu về việc áp dụng các giải thuật thông minh để điều khiển các hệ thống phi tuyến, một lĩnh vực đầy thách thức trong kỹ thuật điều khiển. Bài viết này không chỉ giới thiệu các phương pháp tiếp cận hiện đại mà còn phân tích hiệu quả của chúng trong việc tối ưu hóa hoạt động của các hệ thống phức tạp. Độc giả sẽ được cung cấp những kiến thức nền tảng và ứng dụng thực tiễn, giúp họ hiểu rõ hơn về cách thức các giải thuật thông minh có thể giải quyết các vấn đề kỹ thuật phức tạp.

Nếu bạn quan tâm đến các nghiên cứu liên quan, bạn có thể khám phá thêm qua bài viết Luận văn thạc sĩ điều khiển học kỹ thuật nhận dạng bền vững và điều khiển hệ thống động ứng dụng mạng neuron và logic mờ, nơi các phương pháp điều khiển hiện đại được áp dụng trong các hệ thống động. Bên cạnh đó, Luận văn thạc sĩ hcmute điều khiển pid một nơ ron thích nghi dựa trên bộ nhận dạng mạng nơ ron rbf cũng là một tài liệu hữu ích để hiểu sâu hơn về việc kết hợp PID với mạng nơ ron. Cuối cùng, Luận văn thạc sĩ hcmute chẩn đoán sự cố hệ thống điện dùng mạng neuron học sâu sẽ mở rộng kiến thức của bạn về ứng dụng mạng neuron trong chẩn đoán sự cố. Mỗi liên kết là cơ hội để bạn khám phá sâu hơn và mở rộng hiểu biết về lĩnh vực này.