Tổng quan nghiên cứu

Máy bay trực thăng ngày càng được ứng dụng rộng rãi trong nhiều lĩnh vực như giao thông, kinh tế quốc dân và quân sự. Với khả năng cất cánh, hạ cánh thẳng đứng và bay đứng yên, trực thăng là phương tiện không thể thay thế ở những khu vực không có sân bay hoặc địa hình phức tạp. Tuy nhiên, cấu tạo phức tạp và tính phi tuyến cao khiến việc điều khiển trực thăng trở thành một thách thức lớn đối với kỹ sư và nhà nghiên cứu. Để phục vụ cho việc nghiên cứu và thử nghiệm các thuật toán điều khiển, mô hình Twin Rotor MIMO System (TRMS) được phát triển như một mô hình thí nghiệm đơn giản hóa nhưng vẫn giữ được đặc tính động học tương tự máy bay trực thăng thực tế.

Luận văn tập trung nghiên cứu nâng cao chất lượng điều khiển cho hệ thống TRMS, một hệ thống nhiều đầu vào nhiều đầu ra (MIMO) với tính phi tuyến và hiện tượng xen kênh mạnh. Mục tiêu chính là thiết kế bộ điều khiển phản hồi kết hợp với bộ điều khiển truyền thẳng học tập (Learning Feed Forward Controller - LFFC) dựa trên phương pháp bù tổng, nhằm cải thiện độ chính xác và ổn định của hệ thống. Nghiên cứu được thực hiện trên mô hình toán học phi tuyến chính xác xây dựng theo phương pháp Euler-Lagrange, không tuyến tính hóa, đảm bảo giữ nguyên đặc tính thực tế của hệ thống.

Phạm vi nghiên cứu bao gồm phân tích mô hình toán học TRMS, thiết kế và tối ưu hóa bộ điều khiển PID bằng giải thuật di truyền (GA), kết hợp với bộ điều khiển LFFC dựa trên mô hình tham chiếu thích nghi (MRAS). Quá trình nghiên cứu được thực hiện từ năm 2017 tại Trường Đại học Kỹ thuật Công nghiệp - Đại học Thái Nguyên, với các thử nghiệm thực nghiệm trên hệ thống TRMS thực tế tại phòng thí nghiệm. Kết quả nghiên cứu có ý nghĩa quan trọng trong việc nâng cao hiệu suất điều khiển cho các hệ thống phi tuyến MIMO tương tự, góp phần phát triển công nghệ điều khiển tự động trong lĩnh vực kỹ thuật hàng không và tự động hóa.

Cơ sở lý thuyết và phương pháp nghiên cứu

Khung lý thuyết áp dụng

Luận văn dựa trên hai khung lý thuyết chính:

  1. Mô hình toán học phi tuyến Euler-Lagrange: Đây là phương pháp xây dựng mô hình toán học chính xác cho hệ thống TRMS, giữ nguyên tính phi tuyến và hiện tượng xen kênh giữa các đầu vào và đầu ra. Mô hình này bao gồm các phương trình động học mô tả chuyển động của thanh tự do, đối trọng và trục quay, với các biến trạng thái gồm góc đứng (αv), góc bằng (αh) và vận tốc góc tương ứng. Độ chính xác của mô hình được đánh giá qua sai số bình phương trung bình (MSE) rất nhỏ, lần lượt là 0.0053 cho góc αh và gần 0 cho góc αv.

  2. Bộ điều khiển phản hồi kết hợp học tập truyền thẳng (Feedback + LFFC trên cơ sở MRAS): Bộ điều khiển phản hồi PID được tối ưu hóa tham số bằng giải thuật di truyền GA nhằm tìm bộ tham số {Kp, Ki, Kd} tối ưu, giảm thiểu các hàm mục tiêu như IAE, ITAE và MSE. Bộ điều khiển LFFC dựa trên mô hình tham chiếu thích nghi MRAS giúp bù tổng các nhiễu phi tuyến và hiện tượng xen kênh, cải thiện chất lượng điều khiển bằng cách học tập và thích nghi trực tiếp với đặc tính hệ thống. MRAS sử dụng luật thích nghi dựa trên lý thuyết ổn định Liapunov và phương pháp độ nhạy, đảm bảo sự hội tụ và ổn định của hệ thống điều khiển.

Các khái niệm chuyên ngành quan trọng bao gồm: MIMO (Multiple Input Multiple Output), PID (Proportional-Integral-Derivative), GA (Genetic Algorithm), LFFC (Learning Feed Forward Controller), MRAS (Model Reference Adaptive System), IAE (Integral of Absolute Error), ITAE (Integral of Time Absolute Error), MSE (Mean Squared Error).

Phương pháp nghiên cứu

Nguồn dữ liệu nghiên cứu bao gồm mô hình toán học TRMS xây dựng theo Euler-Lagrange, dữ liệu mô phỏng trên phần mềm Matlab/Simulink và kết quả thực nghiệm trên hệ thống TRMS thực tế tại phòng thí nghiệm Trường Đại học Kỹ thuật Công nghiệp.

Phương pháp phân tích gồm:

  • Xây dựng mô hình toán học phi tuyến chính xác cho TRMS.
  • Thiết kế bộ điều khiển PID tối ưu hóa tham số bằng giải thuật di truyền GA, sử dụng hàm mục tiêu dựa trên sai số điều khiển.
  • Thiết kế bộ điều khiển LFFC dựa trên MRAS để bù tổng các nhiễu phi tuyến và hiện tượng xen kênh.
  • Mô phỏng toàn bộ hệ thống điều khiển trên Matlab/Simulink để đánh giá hiệu suất.
  • Thực hiện thử nghiệm thực tế trên hệ thống TRMS, thu thập dữ liệu góc αv, αh và các tham số thích nghi của bộ điều khiển.
  • So sánh kết quả mô phỏng và thực nghiệm để đánh giá độ chính xác và hiệu quả của bộ điều khiển.

Timeline nghiên cứu kéo dài trong năm 2017, bao gồm các giai đoạn: phân tích mô hình, thiết kế bộ điều khiển, mô phỏng, thử nghiệm thực nghiệm và đánh giá kết quả.

Kết quả nghiên cứu và thảo luận

Những phát hiện chính

  1. Mô hình toán học phi tuyến Euler-Lagrange cho TRMS có độ chính xác cao: Sai số bình phương trung bình (MSE) của góc trệch theo phương ngang (αh) là 0.0053 và góc chao nghiêng theo phương đứng (αv) gần bằng 0, cho thấy mô hình sát với thực tế, phù hợp để thiết kế bộ điều khiển.

  2. Bộ điều khiển PID tối ưu bằng giải thuật di truyền GA cải thiện đáng kể chất lượng điều khiển: Tham số PID được tìm kiếm tối ưu giúp giảm thiểu các hàm mục tiêu IAE, ITAE và MSE, nâng cao độ ổn định và độ chính xác của hệ thống. So với bộ PID truyền thống, bộ PID tối ưu giảm sai số đầu ra trung bình khoảng 15-20%.

  3. Bộ điều khiển LFFC trên cơ sở MRAS hiệu quả trong việc bù tổng nhiễu phi tuyến và hiện tượng xen kênh: Kết quả mô phỏng và thực nghiệm cho thấy khi kết hợp PID với LFFC, đáp ứng góc αv và αh nhanh hơn, sai số bám theo tín hiệu đặt giảm khoảng 25-30% so với chỉ dùng PID. Các tham số thích nghi của LFFC hội tụ ổn định trong quá trình vận hành.

  4. Thử nghiệm thực nghiệm trên hệ thống TRMS thực tế khẳng định tính khả thi của cấu trúc điều khiển đề xuất: Đáp ứng thực tế của góc αv và αh trong các trường hợp có và không có bộ điều khiển LFFC cho thấy sự cải thiện rõ rệt về độ chính xác và khả năng chống nhiễu. Nhiễu ngẫu nhiên được bù hiệu quả nhờ bộ điều khiển LFFC.

Thảo luận kết quả

Nguyên nhân chính của sự cải thiện chất lượng điều khiển là do việc giữ nguyên tính phi tuyến và hiện tượng xen kênh trong mô hình toán học, kết hợp với phương pháp bù tổng sử dụng bộ điều khiển học truyền thẳng LFFC dựa trên MRAS. Giải thuật di truyền GA giúp tìm kiếm tham số PID tối ưu mà không cần tuyến tính hóa mô hình, phù hợp với hệ thống phi tuyến phức tạp như TRMS.

So sánh với các nghiên cứu trước đây, phương pháp kết hợp PID-GA và LFFC-MRAS vượt trội hơn về độ chính xác và khả năng thích nghi với nhiễu và biến đổi mô hình. Các biểu đồ đáp ứng góc αv và αh minh họa rõ sự khác biệt giữa các phương pháp điều khiển, trong đó bộ điều khiển kết hợp cho thời gian ổn định nhanh hơn và sai số nhỏ hơn.

Ý nghĩa của kết quả là mở rộng khả năng ứng dụng các thuật toán điều khiển học và thích nghi trong các hệ thống MIMO phi tuyến phức tạp, góp phần nâng cao hiệu suất và độ tin cậy trong điều khiển máy bay trực thăng và các hệ thống tự động hóa tương tự.

Đề xuất và khuyến nghị

  1. Triển khai áp dụng bộ điều khiển PID tối ưu bằng giải thuật di truyền GA kết hợp LFFC trên cơ sở MRAS cho các hệ thống MIMO phi tuyến tương tự TRMS: Đề xuất các trung tâm nghiên cứu và phòng thí nghiệm kỹ thuật tự động hóa áp dụng trong vòng 12 tháng để nâng cao chất lượng điều khiển.

  2. Phát triển phần mềm mô phỏng tích hợp các thuật toán điều khiển học và thích nghi để hỗ trợ thiết kế bộ điều khiển cho các hệ thống phức tạp: Khuyến nghị các đơn vị đào tạo và nghiên cứu phát triển trong 6-9 tháng nhằm tăng cường khả năng mô phỏng và thử nghiệm.

  3. Tăng cường nghiên cứu mở rộng bộ điều khiển LFFC dựa trên các mô hình thích nghi phi tuyến khác ngoài MRAS, nhằm cải thiện khả năng thích nghi với các biến đổi mô hình phức tạp hơn: Đề xuất các nhóm nghiên cứu chuyên sâu thực hiện trong 1-2 năm.

  4. Xây dựng hệ thống thử nghiệm thực nghiệm đa dạng hơn với các điều kiện nhiễu và tải thay đổi để đánh giá toàn diện hiệu quả bộ điều khiển đề xuất: Khuyến nghị các phòng thí nghiệm kỹ thuật tự động hóa thực hiện trong 12 tháng tới nhằm hoàn thiện và chuẩn hóa giải pháp.

Đối tượng nên tham khảo luận văn

  1. Sinh viên và nghiên cứu sinh ngành Kỹ thuật Điều khiển và Tự động hóa: Học hỏi phương pháp xây dựng mô hình toán học phi tuyến và thiết kế bộ điều khiển tối ưu cho hệ thống MIMO phức tạp, áp dụng trong luận văn.

  2. Kỹ sư và chuyên gia phát triển hệ thống điều khiển tự động trong lĩnh vực hàng không và robot: Áp dụng các thuật toán điều khiển học và thích nghi để nâng cao hiệu suất điều khiển các hệ thống cơ điện tử phức tạp.

  3. Giảng viên và nhà nghiên cứu trong lĩnh vực điều khiển học và kỹ thuật điều khiển thích nghi: Tham khảo các phương pháp tối ưu hóa bộ điều khiển PID bằng giải thuật di truyền và ứng dụng bộ điều khiển LFFC dựa trên MRAS.

  4. Các phòng thí nghiệm kỹ thuật và trung tâm nghiên cứu phát triển công nghệ cao: Sử dụng mô hình TRMS và các thuật toán điều khiển đề xuất để thử nghiệm, phát triển và đào tạo chuyên sâu về điều khiển hệ thống phi tuyến MIMO.

Câu hỏi thường gặp

  1. Tại sao chọn mô hình Euler-Lagrange thay vì tuyến tính hóa cho TRMS?
    Mô hình Euler-Lagrange giữ nguyên tính phi tuyến và hiện tượng xen kênh của hệ thống, giúp thiết kế bộ điều khiển chính xác hơn so với mô hình tuyến tính hóa, vốn làm mất đi nhiều đặc tính thực tế quan trọng.

  2. Giải thuật di truyền GA giúp gì trong việc tối ưu bộ điều khiển PID?
    GA tìm kiếm bộ tham số PID tối ưu trong không gian tham số rộng mà không cần dựa vào mô hình tuyến tính, giúp giảm sai số điều khiển và tăng độ ổn định cho hệ thống phi tuyến như TRMS.

  3. Bộ điều khiển LFFC trên cơ sở MRAS hoạt động như thế nào?
    LFFC học tập và thích nghi dựa trên mô hình tham chiếu, tự động bù các nhiễu phi tuyến và hiện tượng xen kênh tổng thể, giúp cải thiện chất lượng điều khiển bằng cách tạo ra tín hiệu bù thích nghi.

  4. Kết quả thực nghiệm có giống với mô phỏng không?
    Kết quả thực nghiệm trên hệ thống TRMS thực tế cho thấy sự tương đồng cao với mô phỏng, khẳng định tính khả thi và hiệu quả của cấu trúc điều khiển đề xuất trong môi trường thực tế.

  5. Có thể áp dụng phương pháp này cho các hệ thống khác không?
    Phương pháp thiết kế bộ điều khiển kết hợp PID-GA và LFFC-MRAS có thể mở rộng áp dụng cho các hệ thống MIMO phi tuyến phức tạp khác trong lĩnh vực tự động hóa và điều khiển chuyển động.

Kết luận

  • Luận văn đã xây dựng thành công mô hình toán học phi tuyến chính xác cho hệ thống TRMS dựa trên phương pháp Euler-Lagrange, giữ nguyên đặc tính phi tuyến và hiện tượng xen kênh.
  • Thiết kế bộ điều khiển PID được tối ưu hóa bằng giải thuật di truyền GA giúp cải thiện đáng kể chất lượng điều khiển so với phương pháp truyền thống.
  • Bộ điều khiển học truyền thẳng LFFC dựa trên mô hình tham chiếu thích nghi MRAS hiệu quả trong việc bù tổng các nhiễu phi tuyến và hiện tượng xen kênh, nâng cao độ ổn định và độ chính xác của hệ thống.
  • Kết quả mô phỏng và thực nghiệm đồng nhất, chứng minh tính khả thi và hiệu quả của cấu trúc điều khiển đề xuất cho hệ thống TRMS.
  • Đề xuất các bước tiếp theo bao gồm mở rộng nghiên cứu bộ điều khiển thích nghi phi tuyến, phát triển phần mềm mô phỏng tích hợp và thử nghiệm trong các điều kiện thực tế đa dạng hơn nhằm hoàn thiện giải pháp điều khiển cho các hệ thống MIMO phức tạp.

Hành động tiếp theo: Các nhà nghiên cứu và kỹ sư trong lĩnh vực điều khiển tự động được khuyến khích áp dụng và phát triển các thuật toán điều khiển học và thích nghi trong các hệ thống thực tế để nâng cao hiệu suất và độ tin cậy.