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

Khám phá đồ án tốt nghiệp về điều khiển hệ phi tuyến sử dụng giải thuật thông minh, ứng dụng trong công nghệ và kỹ thuật hiện đại.

• Tác giả: Nguyễn Thành Luân
• Người hướng dẫn: ThS. Tạ Văn Phương
• Trường học: Đại học Sư phạm Kỹ thuật
• Chuyên ngành: Điện tử công nghiệp
• Đề tài: Điều khiển hệ phi tuyến bằng giải thuật thông minh
• Loại tài liệu: đồ án tốt nghiệp
• Năm xuất bản: 2018
• Địa điểm: Hồ Chí Minh

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.

Nội dung chính

Bối cảnh và vấn đề nghiên cứu

Trong kỹ thuật điều khiển tự động hiện đại, các hệ thống điều khiển kinh điển thường được xây dựng dựa trên mô hình toán học giải tích của đối tượng thông qua các định luật vật lý. Tuy nhiên, các giải thuật tuyến tính kinh điển bộc lộ nhiều hạn chế khi đối tượng làm việc trong phạm vi rộng, có độ phi tuyến cao, thông số biến đổi theo thời gian hoặc tồn tại các thành phần bất định lớn. Để giải quyết các thách thức này, các giải thuật điều khiển thông minh như điều khiển mờ (Fuzzy Logic) và mạng nơ-ron nhân tạo (Artificial Neural Network - ANN) được phát triển nhằm nâng cao khả năng thích nghi và chất lượng điều khiển mà không đòi hỏi phải biết chính xác mô hình toán học giải tích của đối tượng.

Đồ án tốt nghiệp "Điều khiển hệ phi tuyến dùng giải thuật thông minh" của nhóm tác giả Nguyễn Thành Luân và Tạ Minh Giang (Khoa Điện - Điện tử, Trường Đại học Sư phạm Kỹ thuật TP. Hồ Chí Minh) tập trung nghiên cứu, thiết kế và thực nghiệm các bộ điều khiển thông minh trên hai mô hình phi tuyến cụ thể:

1. Mô hình máy bay trực thăng hai bậc tự do (Twin Rotor MIMO System - TRMS): Là một hệ thống đa biến nhiều ngõ vào nhiều ngõ ra (MIMO) có tính phi tuyến mạnh và hiện tượng xen kênh (cross-coupling) rõ rệt giữa hai trục. Vị trí góc dọc (Pitch) và góc ngang (Yaw) được điều khiển gián tiếp thông qua tốc độ quay của hai cánh quạt (động cơ chính và động cơ đuôi). Thách thức lớn của hệ là sự tương tác qua lại giữa hai cánh quạt và sự ảnh hưởng của các yếu tố ngoại cảnh (gió, trọng lực, khớp nối cơ khí).
2. Mô hình điều khiển tốc độ động cơ xoay chiều ba pha: Động cơ không xác định được chính xác các thông số vật lý nội tại (như điện trở, điện kháng, hệ số trượt, số cặp cực), có đặc tính tốc độ không tuyến tính với tần số và điện áp cấp, được điều khiển thông qua biến tần công nghiệp.

Mục tiêu và nhiệm vụ nghiên cứu được xác định cụ thể như sau:

• Mục tiêu chung: Nghiên cứu sử dụng phần mềm Matlab R2013b, vi điều khiển STM32F407, kỹ thuật nhúng giải thuật từ Matlab vào phần cứng; thiết kế bộ điều khiển PID, Fuzzy và Neural cho hai đối tượng phi tuyến; đánh giá và so sánh hiệu quả đáp ứng của từng giải thuật.
• Mục tiêu đối với hệ TRMS: Khảo sát tính phi tuyến của hệ MIMO; mô phỏng trên Matlab/Simulink; thiết kế bộ điều khiển góc Pitch và góc Yaw đảm bảo giữ ổn định vị trí góc đặt khi có nhiễu tác động (nhiễu tải và nhiễu gió).
• Mục tiêu đối với hệ động cơ ba pha: Nhận dạng hệ thống; mô phỏng kiểm nghiệm; thiết kế bộ điều khiển tốc độ đạt độ chính xác cao và thời gian đáp ứng nhanh.

Văn bản quy định 10 nội dung nghiên cứu theo tiến trình thực hiện:

• Nội dung 1: Nghiên cứu cài đặt, sử dụng phần mềm Matlab/Simulink, thư viện Waijung Blockset, Driver ST-Link/V2.
• Nội dung 2: Tìm hiểu vi điều khiển STM32F407 (kết nối, đọc ADC, xử lý tín hiệu Encoder, xuất xung PWM, giao tiếp UART với máy tính).
• Nội dung 3: Tìm hiểu các linh kiện, thiết bị phần cứng trong hai mô hình.
• Nội dung 4: Nghiên cứu lý thuyết giải thuật điều khiển thông minh.
• Nội dung 5: Xây dựng mô hình toán cho TRMS và nhận dạng mô hình động cơ ba pha.
• Nội dung 6: Mô phỏng khả năng đáp ứng của hệ thống trên Matlab/Simulink.
• Nội dung 7: Lập trình trên Simulink và nhúng giải thuật điều khiển vào vi xử lý.
• Nội dung 8: Tiến hành điều khiển thực nghiệm trên hai mô hình vật lý.
• Nội dung 9: Nhận xét kết quả và so sánh các giải thuật điều khiển.
• Nội dung 10: Tổng hợp báo cáo và bảo vệ đề tài.

Đối tượng và phạm vi nghiên cứu: Hai mô hình vật lý thực nghiệm gồm hệ Twin Rotor MIMO System và hệ thống động cơ xoay chiều ba pha (dải tốc độ làm việc trong phạm vi 1200 vòng/phút) kết nối biến tần, thực hiện tại Bộ môn Điện tử Công nghiệp - Y sinh trong khung thời gian từ 06/03/2018 đến 20/07/2018.

Cơ sở lý thuyết và phương pháp

Đồ án ứng dụng kết hợp lý thuyết điều khiển hiện đại, lý thuyết hệ đa biến và các thuật toán điều khiển thông minh:

• Lý thuyết hệ đa biến MIMO: Mô tả toán học quan hệ vào - ra của hệ thống nhiều ngõ vào, nhiều ngõ ra bằng ma trận hàm truyền đạt $G(s)$ và hệ phương trình không gian trạng thái: $$\dot{x}(t) = Ax(t) + Bu(t)$$ $$y(t) = Cx(t) + Du(t)$$ Trong đó mối quan hệ chuyển đổi tương đương được xác định qua công thức $G(s) = C(sI - A)^{-1}B + D$.
• Thuật toán điều khiển PID: Bộ điều khiển tỷ lệ - tích phân - vi phân kinh điển với tín hiệu điều khiển trên miền thời gian: $$u(t) = K_P \left( e(t) + \frac{1}{T_I}\int_0^t e(\tau)d\tau + T_D\frac{de(t)}{dt} \right)$$ Hàm truyền đạt tương đương $C(s) = K_P (1 + \frac{1}{T_I s} + T_D s)$. Các tham số $K_P, T_I, T_D$ được xác định theo phương pháp thực nghiệm Ziegler-Nichols dựa trên hệ số khuếch đại giới hạn $K_{gh}$ và chu kỳ dao động tới hạn $T_{gh}$, kết hợp các chỉ tiêu tối ưu hóa tích phân sai số như ISE, IAE, ITAE.
• Thuật toán điều khiển mờ (Fuzzy Logic Control): Cấu trúc bộ điều khiển mờ hoàn chỉnh gồm 6 khối chức năng: Tiền xử lý, Mờ hóa (Fuzzification), Hệ quy tắc mờ (Rule Base dạng Nếu - Thì), Phương pháp suy diễn (Inference Engine sử dụng luật Mamdani Max-Min hoặc Sugeno), Giải mờ (Defuzzification áp dụng phương pháp trọng tâm, trung bình cực đại hoặc điểm cực đại trái/phải) và Hậu xử lý. Đồ án khảo sát cả hai cấu trúc: điều khiển mờ trực tiếp và điều khiển mờ gián tiếp (chỉnh định thông số thích nghi).
• Mạng nơ-ron nhân tạo (ANN): Ứng dụng cấu trúc mạng nơ-ron nhiều lớp (nơ-ron ngõ vào, lớp ẩn, nơ-ron ngõ ra) với các hàm kích hoạt phi tuyến như hàm tuyến tính (purelin), hàm bước nhị phân (hard limit), hàm sigmoid đơn cực (logsig) và hàm sigmoid lưỡng cực (tansig). Sử dụng công cụ nhận dạng hệ thống (System Identification Toolbox - ident) và mô hình mạng nơ-ron hồi quy NARMA-L2 để nhận dạng và huấn luyện đáp ứng động học của động cơ ba pha.

Phương pháp nghiên cứu kết hợp mô hình hóa toán học, mô phỏng trên miền thời gian (Matlab/Simulink R2013b), nhận dạng tham số thực nghiệm và nhúng mã điều khiển trực tiếp xuống phần cứng qua công cụ biên dịch tự động Waijung Blockset.

Thiết kế và triển khai hệ thống

Hệ thống điều khiển thực nghiệm được nhóm tác giả xây dựng từ các thành phần phần cứng công nghiệp và thiết bị nhúng chuyên dụng:

Thiết bị / Khối phần cứng	Thông số kỹ thuật và đặc tính ghi nhận trong văn bản	Chức năng trong hệ thống
Kit vi điều khiển STM32F407VG Discovery	Vi xử lý 32-bit ARM Cortex-M4, tích hợp FPU, 1MB Flash, 192KB RAM, mạch nạp on-board ST-LINK/V2, cảm biến gia tốc 3 trục LIS302DL, DAC âm thanh CS43L22, cổng Micro USB OTG.	Thu thập tín hiệu Encoder, thực thi thuật toán điều khiển (PID/Fuzzy/Neural), xuất xung PWM và điện áp điều khiển.
Cảm biến vị trí / tốc độ Encoder Autonics	Gồm 2 loại: E50S8-5000 (độ phân giải 5000 xung/vòng) và E50S8-1024 (1024 xung/vòng), nguồn cấp 5VDC, đường kính 50mm, ngõ ra Line Driver 6 pha, tần số đáp ứng tối đa 300kHz, chuẩn IP50/IP65.	Đo góc Pitch, góc Yaw trên mô hình TRMS và đo phản hồi tốc độ trục quay động cơ ba pha.
Bộ điều tốc ESC Emax BLHeli	Dòng tải định mức 40A / 50A, firmware BLHeli, bảo vệ sụt áp/quá nhiệt/mất tín hiệu, tách nguồn riêng cho MCU và BEC; hỗ trợ tốc độ cực đại 70.000 rpm (động cơ 6 cực).	Điều chế công suất và điều khiển tốc độ hai động cơ không chổi than trên hệ TRMS.
Động cơ không chổi than BLDC Tarot	Công suất tối đa 700W, điện áp làm việc 24VDC, đường kính ngoài 58mm, chiều cao 32mm, đường kính stator 50mm, trục 4mm, trọng lượng 171g, gắn cánh quạt 10 inch.	Tạo lực nâng cho trục chính (Pitch) và lực đẩy cân bằng/chuyển hướng cho trục đuôi (Yaw).
Biến tần Danfoss VLT 2807 (195N1015)	Điện áp vào 3 pha 380-480V 50/60Hz, tần số ngõ ra 1-1000Hz, chỉnh lưu cầu diode kết hợp nghịch lưu IGBT điều chế PWM; hỗ trợ điều khiển qua Terminal/Analog (áp/dòng) và truyền thông.	Điều khiển biến đổi tần số vô cấp để điều chỉnh tốc độ động cơ xoay chiều ba pha dải 0-1200 rpm.
Bộ nguồn tổ ong	Điện áp vào 85-132VAC / 180-264VAC, điện áp ra 24VDC - 5A (điều chỉnh ±10%), kích thước 199×98×38mm, đạt chuẩn an toàn UL1012.	Cung cấp nguồn lực 24V công suất cho động cơ BLDC, mạch ESC và các khối chấp hành.
Giao tiếp truyền thông UART / RS-232	Định dạng khung truyền 8N1 (8 bit dữ liệu, không parity, 1 bit stop), lấy mẫu đồng bộ tại chu kỳ thứ 16/24 của xung nhịp baud; chịu sai lệch xung nhịp tối đa 3%.	Truyền nhận dữ liệu thời gian thực giữa vi điều khiển STM32F407 và giao diện giám sát máy tính.

Quy trình triển khai phần mềm gồm: xây dựng sơ đồ khối thuật toán trên Simulink, cấu hình khối giao tiếp phần cứng thông qua thư viện Waijung, nạp mã thực thi trực tiếp qua ST-LINK/V2 mà không cần lập trình mã nguồn C thủ công. Dữ liệu vận hành được truyền qua cổng nối tiếp để giám sát và hiệu chỉnh trực tiếp trên máy tính.

Nội dung chính theo từng chương

Chương 1: Tổng quan

Chương này phân tích tính cấp thiết của đề tài trong việc kiểm soát các hệ phi tuyến phức tạp; giới thiệu cấu trúc cơ bản của máy bay trực thăng và tính chất động lực học phi tuyến của hệ TRMS; trình bày các khó khăn khi điều khiển tốc độ động cơ xoay chiều ba pha do thông số thay đổi liên tục; xác định rõ 4 mục tiêu chung, mục tiêu cụ thể cho từng mô hình, 10 nội dung nghiên cứu cần thực hiện và giới hạn phạm vi đề tài.

Chương 2: Cơ sở lý thuyết

Nội dung chương trình bày chi tiết các cơ sở lý thuyết nền tảng:

• Nguyên lý khí động lực học của trực thăng (lực nâng của rotor chính theo định luật 3 Newton, mô-men phản ứng làm quay thân máy bay và vai trò triệt tiêu mô-men của rotor đuôi).
• Đặc tính phần cứng của Kit STM32F407VG Discovery, nguyên lý đo dịch chuyển bằng Encoder quang 3 kênh (A, B, Z/Index), bộ điều tốc BLDC ESC Emax, động cơ BLDC Tarot và biến tần Danfoss VLT 2807 (các nhóm lệnh cấu hình cơ bản: 620 reset, 002/003 chọn chế độ điều khiển, 204/205 giới hạn tần số, 319 chọn ngõ vào analog).
• Giao thức truyền thông nối tiếp bất đồng bộ UART/RS-232, cấu trúc khung truyền 8N1 và cơ chế khử lệch pha xung nhịp.
• Cơ sở lý thuyết hệ đa biến MIMO (ma trận hàm truyền, phương trình không gian trạng thái).
• Lý thuyết bộ điều khiển PID kinh điển (công thức toán, ảnh hưởng của các thông số $K_P, T_I, T_D$, bảng chỉnh định Ziegler-Nichols, các chuẩn tối ưu tích phân sai số).
• Lý thuyết điều khiển mờ (Fuzzy Logic: biến ngôn ngữ, hàm liên thuộc, suy diễn mờ Mamdani/Sugeno, các phương pháp giải mờ) và mạng nơ-ron nhân tạo (các hàm kích hoạt toán học: purelin, hardlim, logsig, tansig, mạng truyền thẳng và hồi quy).

Chương 3: Tính toán và thiết kế

Chương này tập trung vào công tác thiết kế hệ thống và mô hình hóa toán học:

• Thiết kế sơ đồ khối tổng quát và sơ đồ khối thiết bị thực tế cho hệ TRMS và hệ động cơ ba pha.
• Mô hình hóa động lực học hệ TRMS: xây dựng phương trình mô-men trọng lực, mô-men lực đẩy và ma sát, mô-men trong mặt phẳng ngang; xác định hàm phụ thuộc lực đẩy vào tốc độ quay của động cơ chính và động cơ đuôi; thiết lập hàm phụ thuộc giữa điện áp cấp và tốc độ quay động cơ.
• Sơ đồ kết nối phần cứng giữa STM32F407, cổng UART2, mạch nạp ST-LINK, hai bộ Encoder và biến tần điều khiển động cơ.

Chương 4: Thi công hệ thống

Chương 4 mô tả chi tiết quá trình lắp đặt phần cứng và lập trình điều khiển:

• Lắp ráp cơ khí và đấu nối mạch điều khiển thực tế cho mô hình TRMS và mô hình động cơ xoay chiều ba pha.
• Khai thác công cụ phần mềm: thiết lập giao diện Simulink, tích hợp Waijung Blockset, ứng dụng Fuzzy Logic Toolbox để xây dựng tập mờ đầu vào ($e(t), de(t)/dt$) và ngõ ra ($u$); sử dụng System Identification Toolbox (ident) để xác định số cực/zero của động cơ và công cụ NARMA_L2 để huấn luyện mạng nơ-ron.
• Thiết lập các sơ đồ mô phỏng và chương trình điều khiển: cấu trúc mô phỏng Fuzzy/PID cho hệ TRMS; cấu trúc Neural/Fuzzy/PID cho động cơ; lập trình giao diện thu thập dữ liệu và quan sát đáp ứng trên máy tính.

Chương 5: Kết quả_Nhận xét_Đánh giá

Trình bày các dữ liệu thực nghiệm và kết quả khảo sát đáp ứng:

• Hệ TRMS: Đánh giá đáp ứng góc Pitch và góc Yaw dưới các dạng tín hiệu đặt khác nhau: tín hiệu góc đặt cố định $10^\circ$, tín hiệu biến thiên liên tục, tín hiệu dạng sóng sin chu kỳ $T = 15\text{ s}$; kiểm tra khả năng ổn định góc và tính kháng nhiễu chéo khi một trục thay đổi vị trí.
• Hệ động cơ ba pha: Đánh giá đáp ứng điều khiển tốc độ khi tín hiệu đặt thay đổi theo hàm bước (step), dạng sóng sin và tín hiệu thay đổi liên tục; ghi nhận điện áp điều khiển thực tế xuất từ bộ điều khiển đến biến tần.
• Phân tích, so sánh định lượng chất lượng điều khiển giữa ba giải thuật PID, Fuzzy và Neural.

Chương 6: Kết luận và hướng phát triển

Đánh giá tổng kết mức độ hoàn thành nhiệm vụ theo đề cương, chỉ ra các ưu điểm đạt được của các giải thuật thông minh so với phương pháp cổ điển khi điều khiển đối tượng phi tuyến và nêu ra các hạn chế kỹ thuật cùng hướng nghiên cứu tiếp theo.

Kết quả và đóng góp

Các kết quả thực nghiệm và đóng góp kỹ thuật chính được ghi nhận trong đồ án:

• Về mặt mô hình hóa và nhận dạng: Xây dựng thành công mô hình toán học giải tích mô tả động lực học phi tuyến hai trục của hệ TRMS; nhận dạng thành công mô hình hàm truyền của hệ động cơ ba pha ghép biến tần bằng System Identification Toolbox và mô hình nơ-ron NARMA-L2.
• Về mặt điều khiển hệ TRMS:
  • Bộ điều khiển Fuzzy Logic triệt tiêu tốt hiện tượng xen kênh giữa trục chính (Pitch) và trục đuôi (Yaw).
  • Hệ thống bám tốt tín hiệu góc đặt trong các trường hợp: góc bước cố định ($10^\circ$), tín hiệu sóng sin chu kỳ $T = 15\text{ s}$ và tín hiệu góc thay đổi liên tục.
  • Hệ thống có khả năng tự phục hồi về vị trí góc đặt khi chịu tác động của ngoại nhiễu (nhiễu tải và nhiễu gió).
• Về mặt điều khiển động cơ ba pha:
  • Điều khiển tốc độ động cơ làm việc ổn định trong phạm vi từ 0 đến 1200 vòng/phút mà không cần nạp chính xác các thông số vật lý (điện trở, điện kháng, hệ số trượt).
  • Bộ điều khiển Neural và Fuzzy cho thấy tốc độ đáp ứng nhanh, giảm thiểu độ vọt lố và sai số xác lập so với phương pháp PID kinh điển khi tín hiệu đặt thay đổi liên tục hoặc theo hàm bước.
• Đóng góp thực tiễn: Ứng dụng thành công phương pháp nhúng mã tự động từ Matlab/Simulink thông qua Waijung Blockset xuống vi điều khiển ARM Cortex-M4 (STM32F407), giúp rút ngắn thời gian thử nghiệm và kiểm chứng giải thuật điều khiển thông minh trên phần cứng thực tế.

Hạn chế và hướng nghiên cứu tiếp

• Hạn chế:
  • Hệ TRMS chịu ảnh hưởng lớn bởi độ rung cơ khí và nhiễu khí động học phức tạp từ cánh quạt, khiến tín hiệu đọc về từ Encoder ở các góc giới hạn vẫn có độ dao động nhỏ.
  • Mô hình động cơ ba pha chưa được kiểm nghiệm ở các chế độ làm việc đầy tải hoặc quá tải đột ngột với dải tần số biến tần vượt trên dải định mức cơ bản.
  • Thời gian lấy mẫu và khối lượng tính toán của mạng nơ-ron phụ thuộc vào năng lực xử lý dấu phẩy động của vi điều khiển.
• Hướng nghiên cứu tiếp (theo định hướng của đồ án):
  • Nghiên cứu kết hợp các giải thuật lai (Adaptive Fuzzy-PID, Neuro-Fuzzy ANFIS) để tự động tối ưu hóa tập luật mờ và trọng số mạng nơ-ron trực tuyến trên phần cứng.
  • Nâng cấp cơ cấu cơ khí và sử dụng cảm biến góc tuyệt đối hoặc cảm biến IMU tích hợp lọc Kalman để giảm thiểu nhiễu đo.
  • Mở rộng dải công suất điều khiển động cơ và tích hợp các giao thức truyền thông công nghiệp (Modbus RS-485, CAN bus).

Giá trị tham khảo

Đồ án là tài liệu tham khảo có giá trị chuyên môn cao cho sinh viên, học viên cao học và kỹ sư thuộc các chuyên ngành: Kỹ thuật Điều khiển và Tự động hóa, Điện tử Công nghiệp, Cơ điện tử và Kỹ thuật Robot:

• Tham khảo thiết kế thuật toán: Cung cấp phương pháp thiết kế chi tiết bộ điều khiển mờ (bảng luật mờ góc Pitch, góc Yaw, động cơ) và quy trình huấn luyện mạng nơ-ron bằng toolbox Matlab.
• Tham khảo kỹ thuật nhúng phần cứng: Hướng dẫn chi tiết cách kết nối STM32F407 với Waijung Blockset để đọc tín hiệu Encoder tốc độ cao, giao tiếp biến tần và xuất xung PWM điều khiển ESC/BLDC.
• Tham khảo nghiên cứu hệ MIMO: Cung cấp mô hình toán và phương pháp giải quyết bài toán phi tuyến, xen kênh trên hệ Twin Rotor phục vụ các đề tài nghiên cứu về thiết bị bay hoặc cánh tay robot.

Câu hỏi thường gặp

1. Bộ điều khiển mờ (Fuzzy Logic) trong đồ án có cấu trúc gồm những khối nào và sử dụng phương pháp giải mờ gì?
Bộ điều khiển mờ gồm 6 khối chức năng: khối tiền xử lý, khối mờ hóa, khối hệ quy tắc (luật mờ nếu - thì), khối phương pháp suy diễn (Mamdani/Sugeno), khối giải mờ và khối hậu xử lý. Trong điều khiển, đồ án áp dụng các phương pháp giải mờ chính gồm: phương pháp điểm trọng tâm (phổ biến nhất), điểm trung bình các cực đại và điểm cận trái/phải cực đại.

2. Đồ án sử dụng giải pháp nào để nhúng thuật toán từ Matlab/Simulink xuống vi điều khiển STM32F407?
Đồ án sử dụng thư viện Waijung Blockset kết hợp với driver ST-Link/V2. Người thiết kế xây dựng sơ đồ điều khiển trên Simulink, sau đó công cụ Waijung tự động biên dịch và nạp trực tiếp mã nhúng xuống vi điều khiển STM32F407 thông qua cổng nạp on-board mà không cần viết mã nguồn C thủ công.

3. Tại sao hệ Twin Rotor MIMO System (TRMS) lại khó điều khiển bằng các phương pháp kinh điển?
Hệ TRMS là hệ phi tuyến nhiều ngõ vào nhiều ngõ ra có hiện tượng xen kênh (cross-coupling) mạnh: hoạt động của động cơ chính và động cơ đuôi đều ảnh hưởng đồng thời đến cả hai vị trí góc ngang (Yaw) và góc dọc (Pitch). Ngoài ra, hệ thống chịu tác động của mô-men phản ứng, lực ma sát khớp quay và nhiễu khí động học phức tạp từ luồng gió cánh quạt.

4. Biến tần Danfoss VLT 2807 nhận tín hiệu điều khiển từ vi điều khiển theo phương thức nào?
Vi điều khiển STM32F407 đọc tín hiệu tốc độ từ Encoder, tính toán sai số qua thuật toán (PID/Fuzzy/Neural), sau đó xuất tín hiệu điện áp điều khiển tương tự (Analog) đưa vào cổng terminal của biến tần (được cấu hình qua các nhóm lệnh macro như 002 chọn chế độ terminal, 309-310 chọn giới hạn analog, 319 chọn loại tín hiệu áp) để điều chỉnh tần số cấp cho động cơ ba pha.

5. Mạng nơ-ron nhân tạo trong đồ án sử dụng các hàm kích hoạt nào cho các lớp?
Đồ án trình bày và sử dụng 4 hàm kích hoạt chính: hàm tuyến tính $f(x) = x$ (purelin), hàm bước nhị phân (hard limit), hàm sigmoid đơn cực $f(x) = \frac{1}{1 + e^{-x}}$ (logsig, ngõ ra $[0, 1]$) và hàm sigmoid lưỡng cực $f(x) = \frac{1 - e^{-x}}{1 + e^{-x}}$ (tansig, ngõ ra $[-1, 1]$).

Kết luận

Đồ án tốt nghiệp của nhóm tác giả Nguyễn Thành Luân và Tạ Minh Giang đã giải quyết thành công bài toán điều khiển hai đối tượng phi tuyến phức tạp là hệ máy bay trực thăng hai bậc tự do (TRMS) và hệ thống tốc độ động cơ xoay chiều ba pha thông qua biến tần. Bằng việc ứng dụng các giải thuật thông minh (Fuzzy Logic và mạng Neural) kết hợp công cụ nhúng Waijung Blockset trên phần cứng STM32F407, đề tài đã chứng minh được tính ưu việt của điều khiển thông minh trong việc triệt tiêu xen kênh, kháng nhiễu và thích nghi với các hệ thống không xác định rõ thông số mô hình. Công trình là tài liệu tham khảo thực nghiệm hoàn chỉnh, có giá trị ứng dụng thực tiễn cao cho sinh viên và kỹ sư ngành Kỹ thuật Điều khiển và Tự động hóa.

Trích đoạn nội dung tài liệu

đặt vấn đề dẫn nhập lý do chọn đề tài, mục tiêu, nội dung nghiên cứu, các giới hạn thông số và bố cục đồ án.  Chương 2: Cơ Sở Lý Thuyết. Trong chương này trình bày về các lý thuyết có liên quan đến các vấn đề mà đề tài sẽ dùng để thực hiện thiết kế, thi công cho đề tài.  Chương 3: Tính Toán Và Thiết Kế.

Chương này giới thiệu tổng quan về các yêu cầu của đề tài và các tính toán, thiết kế gồm những phần như: thiết kế sơ đồ khối hệ thống, sơ đồ nguyên lý toàn mạch, tính toán thiết kế mạch.  Chương 4: Thi Công Hệ Thống. Viết chương trình cho hệ thống. Trình bày phần cơ khí, điện và chương trình mà học viên thực hiện cho mô hình máy bay trực thăng hai bậc tự do.

Thực hiện mô phỏng mô hình.  Chương 5: Kết Quả_Nhận Xét_Đánh Giá. Trình bày về những kết quả đã được mục tiêu đề ra sau quá trình nghiên cứu thi công. Từ những kết quả đạt được để đánh giá quá trình hoàn thành được bao nhiêu phần trăm.

 Chương 6: Kết Luận Và Hướng Phát Triển. Chương này trình bày về những kết quả mà đồ án đạt được, những hạn chế, từ đó rút ra kết luận và hướng phát triển để giải quyết các vấn đề tồn đọng để đồ án hoàn thiện hơn. BỘ MÔN ĐIỆN TỬ CÔNG NGHIỆP – Y SINH 4 CHƯƠNG 2. CƠ SỞ LÝ THUYẾT CHƯƠNG 2.1 TỔNG QUAN VỀ MÔ HÌNH MÁY BAY TRỰC THĂNG HAI BẬC TỰ DO:  Nguyên lí hoạt động của trực thăng: Trong máy bay trực thăng, lực nâng sinh ra bằng cách điều khiển công suất của cánh quạt gọi là rotor chính.

Khi rotor chính của máy bay trực thăng quay sinh ra lực nâng và momen phản ứng. Momen phản ứng này có xu hướng làm cho thân máy bay trực thăng quay theo chiều ngược lại. Trên hầu hết các máy bay trực thăng, một cánh quạt nhỏ gần đuôi mà gọi là rotor đuôi. Trên máy bay trực thăng cánh quạt đuôi cánh quạt chính quay ngược chiều nhau, triệt tiêu momen phản ứng sinh ra.

1 Trực thăng EC_225.  Cánh quạt chính: Nhiệm vụ của cánh quạt chính là tạo ra lực nâng để thắng trọng lực của máy bay để nâng nó bay trong không khí. Lực nâng được tạo ra nhờ sự tương tác với khí quyển. Trong quá trình quay cánh quạt tác dụng vào không khí một lực và ngược lại theo định luật 3 Newton.

Không khí tác dụng lên cánh quạt một phản lực hướng lên trên. Do đó khi không có không khí lực nâng này sẽ không còn - hay nói cách khác, không thể dùng máy bay trực thăng để bay lên mặt trăng dù công suất của động cơ có lớn đến đâu. Vì giữa trái đất và mặt trăng là chân không. Bằng cách thay đổi mặt phẳng quay của cánh quạt, giúp trực thăng bay tiến lên phía trước, lùi lại sau hay bay sang phải và trái.

BỘ MÔN ĐIỆN TỬ CÔNG NGHIỆP – Y SINH 5 CHƯƠNG 2. CƠ SỞ LÝ THUYẾT Hình 2. 2 Lực nâng trực thăng lên.  Cánh quạt đuôi: Cánh quạt đuôi hết sức quan trọng vì theo định luật bảo toàn momen, xung lượng khi cánh quạt chính quay theo chiều kim đồng hồ thì phần còn lại của máy bay sẽ có xu hướng quay theo chiều ngược lại.

Ngoài ra nhờ việc thay đổi công suất của cánh quạt đuôi mà máy bay có thể chuyển hướng sang phải sang trái dễ dàng. Cánh quạt đuôi sẽ tạo ra momen cân bằng với momen do cánh quạt chính gây ra. Cánh quạt đuôi được nối với cánh quạt chính nhờ một hệ dẫn động như hình vẽ dưới đây. 3 Hệ thống dẫn động giữa cánh quạt chính và cánh quạt đuôi.