I. Giới thiệu và tổng quan
Luận văn tập trung vào việc điều khiển tự động và cân bằng hệ thống Pendubot, một mô hình robot hai khớp với khả năng di chuyển phức tạp. Pendubot là hệ thống phi tuyến, đòi hỏi các thuật toán điều khiển tiên tiến để đạt được sự ổn định và hiệu quả. Mục tiêu chính của luận văn là xây dựng bộ điều khiển kết hợp giữa thuật toán trượt và LQR để thực hiện Swing Up và cân bằng Pendubot. Các phương pháp nhận dạng hệ thống bằng giải thuật di truyền cũng được đề xuất để tối ưu hóa hiệu suất điều khiển.
1.1. Đặt vấn đề
Pendubot là hệ thống cơ khí phức tạp với hai khớp, trong đó chỉ khớp thứ nhất được điều khiển trực tiếp. Việc điều khiển khớp thứ hai đòi hỏi các thuật toán điều khiển phức tạp để đạt được sự cân bằng và ổn định. Luận văn đề xuất sử dụng thuật toán trượt để thực hiện Swing Up và LQR để duy trì cân bằng tại điểm không ổn định. Các phương pháp nhận dạng hệ thống bằng giải thuật di truyền cũng được áp dụng để tối ưu hóa các thông số vật lý của mô hình.
1.2. Mục tiêu nghiên cứu
Mục tiêu chính của luận văn là xây dựng và thử nghiệm bộ điều khiển kết hợp giữa thuật toán trượt và LQR để điều khiển Pendubot. Cụ thể, bộ điều khiển sẽ thực hiện Swing Up để đưa Pendubot lên vị trí cân bằng không ổn định và duy trì sự cân bằng tại đó. Ngoài ra, luận văn cũng đề xuất phương pháp nhận dạng hệ thống bằng giải thuật di truyền để tối ưu hóa các thông số vật lý của mô hình.
II. Mô hình toán học và nhận dạng hệ thống
Luận văn trình bày chi tiết về việc xây dựng mô hình toán học của Pendubot dựa trên phương trình Euler-Lagrange. Các thông số vật lý của mô hình được xác định thông qua giải thuật di truyền, một phương pháp tối ưu hóa hiệu quả trong việc nhận dạng hệ thống. Kết quả nhận dạng cho thấy độ chính xác cao trong việc mô phỏng và thực nghiệm.
2.1. Nguyên lý cấu tạo và mô hình toán học
Pendubot được mô tả bằng phương trình động học dựa trên nguyên lý Euler-Lagrange. Mô hình bao gồm hai khớp, trong đó khớp thứ nhất được điều khiển trực tiếp và khớp thứ hai quay tự do quanh khớp thứ nhất. Các thông số vật lý như khối lượng, chiều dài và mô-men quán tính được xác định để xây dựng mô hình toán học chính xác.
2.2. Nhận dạng hệ thống bằng giải thuật di truyền
Phương pháp nhận dạng hệ thống bằng giải thuật di truyền được áp dụng để tối ưu hóa các thông số vật lý của Pendubot. Kết quả nhận dạng cho thấy độ chính xác cao trong việc mô phỏng và thực nghiệm, giúp cải thiện hiệu suất của bộ điều khiển.
III. Ứng dụng lý thuyết trượt và LQR
Luận văn đề xuất sử dụng thuật toán trượt để thực hiện Swing Up và LQR để duy trì cân bằng tại điểm không ổn định. Các kết quả mô phỏng và thực nghiệm cho thấy hiệu quả của phương pháp này trong việc điều khiển Pendubot.
3.1. Thiết kế bộ điều khiển Swing Up
Bộ điều khiển Swing Up được thiết kế dựa trên thuật toán trượt, giúp đưa Pendubot từ vị trí cân bằng ổn định lên vị trí cân bằng không ổn định. Kết quả mô phỏng cho thấy bộ điều khiển này có khả năng thích nghi cao và chống nhiễu tốt.
3.2. Thiết kế bộ điều khiển cân bằng LQR
Bộ điều khiển LQR được sử dụng để duy trì cân bằng tại điểm không ổn định. Kết quả mô phỏng và thực nghiệm cho thấy bộ điều khiển này có khả năng ổn định cao và đáp ứng nhanh với các tín hiệu điều khiển.
IV. Kết quả mô phỏng và thực nghiệm
Các kết quả mô phỏng trên Matlab và thực nghiệm trên mô hình Pendubot thực tế cho thấy hiệu quả của bộ điều khiển kết hợp giữa thuật toán trượt và LQR. Các kết quả này cũng được so sánh để đánh giá độ chính xác và hiệu suất của phương pháp đề xuất.
4.1. Kết quả mô phỏng
Các kết quả mô phỏng trên Matlab cho thấy bộ điều khiển kết hợp giữa thuật toán trượt và LQR có khả năng thực hiện Swing Up và duy trì cân bằng tại điểm không ổn định một cách hiệu quả. Các kết quả này cũng được so sánh với các phương pháp điều khiển khác để đánh giá hiệu suất.
4.2. Kết quả thực nghiệm
Các kết quả thực nghiệm trên mô hình Pendubot thực tế cho thấy hiệu quả của bộ điều khiển kết hợp giữa thuật toán trượt và LQR. Các kết quả này cũng được so sánh với kết quả mô phỏng để đánh giá độ chính xác và hiệu suất của phương pháp đề xuất.
V. Kết luận và hướng phát triển
Luận văn đã thành công trong việc xây dựng và thử nghiệm bộ điều khiển kết hợp giữa thuật toán trượt và LQR để điều khiển Pendubot. Các kết quả mô phỏng và thực nghiệm cho thấy hiệu quả của phương pháp này. Hướng phát triển trong tương lai bao gồm việc cải tiến các thuật toán điều khiển và ứng dụng Pendubot trong các lĩnh vực tự động hóa công nghiệp.
5.1. Kết luận
Luận văn đã thành công trong việc xây dựng và thử nghiệm bộ điều khiển kết hợp giữa thuật toán trượt và LQR để điều khiển Pendubot. Các kết quả mô phỏng và thực nghiệm cho thấy hiệu quả của phương pháp này trong việc thực hiện Swing Up và duy trì cân bằng tại điểm không ổn định.
5.2. Hướng phát triển
Hướng phát triển trong tương lai bao gồm việc cải tiến các thuật toán điều khiển và ứng dụng Pendubot trong các lĩnh vực tự động hóa công nghiệp. Ngoài ra, việc tích hợp các công nghệ mới như trí tuệ nhân tạo và học máy cũng được đề xuất để nâng cao hiệu suất điều khiển.
