Luận văn thiết kế chế tạo mô hình quadcopter 4 cánh - Võ Hiệp Tùng

Luận văn thạc sĩ nghiên cứu thiết kế và chế tạo mô hình quadcopter 4 cánh. Phân tích nguyên lý hoạt động, cấu trúc phần cứng và thuật toán điều khiển bay.

• Tác giả: Võ Hiệp Tùng
• Người hướng dẫn: TS. Lê Xuân Thạch
• Trường học: Trường Đại học Sư phạm Kỹ thuật Thành phố Hồ Chí Minh
• Chuyên ngành: Kỹ thuật cơ khí động lực
• Đề tài: Nghiên cứu, thiết kế, chế tạo mô hình quadcopter 4 cánh
• Loại tài liệu: Luận văn thạc sĩ
• Năm xuất bản: 2020
• Địa điểm: Thành phố Hồ Chí Minh

Tóm tắt

I. Tổng quan về quadcopter 4 cánh và nghiên cứu thiết kế chế tạo

Quadcopter 4 cánh là thiết bị bay không người lái có cấu trúc bốn động cơ không chổi than, hoạt động dựa trên nguyên lý điều khiển vector lực đẩy. Mô hình này sở hữu ưu điểm vượt trội như khả năng cất cánh thẳng đứng, hạ cánh trong không gian hẹp, khả năng bay ổn định và linh hoạt. Nghiên cứu thiết kế chế tạo quadcopter 4 cánh tập trung vào tối ưu hóa hệ thống cơ học, điều khiển bay và hiệu suất hoạt động. Các ứng dụng thực tế bao gồm giám sát môi trường, cứu hộ khẩn cấp, khảo sát địa hình và vận chuyển hàng hóa nhẹ. Sự phát triển của công nghệ điều khiển thông minh và vật liệu nhẹ đã thúc đẩy nghiên cứu cải tiến quadcopter về độ ổn định, độ chính xác và khả năng chịu tải.

1.1. Cấu trúc cơ học của quadcopter 4 cánh

Quadcopter 4 cánh bao gồm bốn cánh quạt gắn trên bốn động cơ không chổi than, khung nhôm hoặc composite chịu lực, hệ thống pin cung cấp năng lượng và bo mạch điều khiển. Các cánh quạt được bố trí theo hình chữ X hoặc hình chữ thập để tạo lực nâng cân bằng. Khung chính cần đảm bảo độ cứng vững nhưng nhẹ để tối ưu hóa thời gian bay. Hệ thống truyền động sử dụng động cơ brushless kết hợp ESC (Electronic Speed Controller) để điều khiển tốc độ quay. Việc lựa chọn vật liệu khung và động cơ ảnh hưởng trực tiếp đến hiệu suất bay, độ bền và khả năng chịu tải của thiết bị.

1.2. Nguyên lý hoạt động và ứng dụng thực tế

Nguyên lý hoạt động của quadcopter dựa trên điều khiển lực đẩy từ bốn động cơ. Bằng cách thay đổi tốc độ quay của từng động cơ, thiết bị có thể thực hiện các chuyển động như bay lên, hạ xuống, nghiêng trái phải (roll), tiến lùi (pitch) và xoay quanh trục thẳng đứng (yaw). Quadcopter được ứng dụng rộng rãi trong giám sát an ninh, khảo sát nông nghiệp, chụp ảnh trên không và nghiên cứu khoa học. Tại Việt Nam, mô hình này được sử dụng trong các dự án nghiên cứu về khí tượng thủy văn, kiểm tra cơ sở hạ tầng và hỗ trợ cứu hộ thiên tai nhờ khả năng tiếp cận các khu vực nguy hiểm.

II. Phân tích vấn đề kỹ thuật trong thiết kế quadcopter 4 cánh

Thiết kế quadcopter 4 cánh đối mặt với nhiều thách thức kỹ thuật như đảm bảo độ ổn định bay, tối ưu hóa hệ thống điều khiển và nâng cao hiệu suất năng lượng. Vấn đề chính bao gồm sự mất ổn định do nhiễu động môi trường, khó khăn trong việc điều khiển chính xác các góc Roll, Pitch, Yaw và giới hạn về dung lượng pin ảnh hưởng đến thời gian hoạt động. Ngoài ra, việc lựa chọn thuật toán điều khiển phù hợp (PID, LQR, Sliding Mode) đóng vai trò quan trọng trong việc cải thiện độ chính xác và độ tin cậy của hệ thống. Nghiên cứu cũng tập trung vào việc giảm rung động và tiếng ồn từ cánh quạt, đồng thời tối ưu hóa trọng lượng tổng thể để nâng cao khả năng chịu tải.

2.1. Thách thức trong ổn định và điều khiển bay

Độ ổn định của quadcopter phụ thuộc vào khả năng cân bằng lực đẩy từ bốn động cơ. Các yếu tố như gió giật, nhiễu loạn không khí và sự thay đổi trọng lượng tải trọng gây ra sự mất ổn định. Thuật toán điều khiển PID truyền thống thường gặp khó khăn trong việc phản ứng kịp thời với nhiễu động. Giải pháp sử dụng thuật toán Sliding Mode Control (SMC) hoặc điều khiển bền vững giúp tăng cường khả năng chống nhiễu nhưng đòi hỏi tính toán phức tạp. Ngoài ra, việc tích hợp cảm biến IMU (Inertial Measurement Unit) và GPS cải thiện độ chính xác định vị nhưng tăng chi phí và độ phức tạp hệ thống.

2.2. Hạn chế về năng lượng và hiệu suất

Hệ thống pin lithium-ion hiện là nguồn cung cấp năng lượng chính cho quadcopter nhưng bị giới hạn bởi dung lượng và trọng lượng. Thời gian bay trung bình của các mô hình thương mại chỉ đạt 20-30 phút, gây khó khăn trong các ứng dụng yêu cầu thời gian hoạt động dài. Nghiên cứu tập trung vào tối ưu hóa thuật toán điều khiển tiết kiệm năng lượng, sử dụng pin thể rắn hoặc hệ thống hybrid. Ngoài ra, việc giảm trọng lượng khung và sử dụng vật liệu composite giúp cải thiện hiệu suất bay nhưng đòi hỏi kỹ thuật chế tạo tiên tiến.

III. Phương pháp nghiên cứu và thiết kế mô hình quadcopter 4 cánh

Phương pháp nghiên cứu bao gồm xây dựng mô hình động học, mô phỏng trên phần mềm MATLAB Simulink và chế tạo mô hình thực tế. Mô hình động học được thiết lập dựa trên phương trình Lagrange hoặc Newton-Euler để mô tả chuyển động của quadcopter trong không gian 3D. Các thuật toán điều khiển như PID, LQR hoặc Sliding Mode được thiết kế và tối ưu hóa thông qua mô phỏng. Sau đó, mô hình thực tế được chế tạo với khung nhôm, động cơ brushless 2212, ESC 30A và bo mạch điều khiển STM32. Quá trình thử nghiệm bao gồm đo lường hiệu suất bay, độ ổn định và khả năng chịu tải. Kết quả thu được từ mô phỏng và thực nghiệm được so sánh để đánh giá tính khả thi của thiết kế.

3.1. Xây dựng mô hình động học và mô phỏng

Mô hình động học quadcopter được thiết lập với 12 biến trạng thái, bao gồm vị trí (x, y, z), góc Euler (Roll, Pitch, Yaw) và vận tốc góc. Phương trình chuyển động được xây dựng dựa trên hệ quy chiếu vật thể gắn với thân quadcopter và hệ quy chiếu quán tính mặt đất. Ma trận quay R được sử dụng để chuyển đổi giữa hai hệ quy chiếu. Mô phỏng trên MATLAB Simulink cho phép kiểm nghiệm thuật toán điều khiển và tối ưu hóa tham số trước khi chế tạo mô hình thực tế. Kết quả mô phỏng cung cấp dữ liệu về độ ổn định, phản ứng với nhiễu động và hiệu suất năng lượng.

3.2. Quy trình chế tạo và thử nghiệm mô hình

Quy trình chế tạo bắt đầu từ thiết kế khung bằng phần mềm CAD, lựa chọn vật liệu nhôm 6061 hoặc composite carbon fiber. Các bộ phận như động cơ, ESC, pin và bo mạch điều khiển được lắp ráp theo bản vẽ kỹ thuật. Sau khi chế tạo xong, mô hình được thử nghiệm trong môi trường kiểm soát với các kịch bản bay khác nhau. Hệ thống điều khiển được lập trình trên STM32 sử dụng ngôn ngữ C/C++. Các phép đo bao gồm thời gian bay, độ cao ổn định, khả năng chịu tải và khả năng chống nhiễu. Dữ liệu thu thập được phân tích để đánh giá hiệu suất và đề xuất cải tiến thiết kế.

IV. Kết quả nghiên cứu và ứng dụng thực tiễn của quadcopter 4 cánh

Nghiên cứu đã đạt được những kết quả đáng kể trong cải thiện độ ổn định, hiệu suất bay và khả năng chịu tải của quadcopter 4 cánh. Mô hình chế tạo đạt thời gian bay 25 phút với tải trọng 500g, độ ổn định góc Roll/Pitch dưới 2 độ và khả năng chống nhiễu gió cấp 3. Ứng dụng thực tiễn bao gồm giám sát môi trường tại các khu vực nguy hiểm, khảo sát nông nghiệp và hỗ trợ cứu hộ. Kết quả nghiên cứu được công bố tại hội nghị khoa học và ứng dụng trong đào tạo kỹ thuật cơ khí động lực. Những cải tiến trong thuật toán điều khiển và thiết kế cơ học có thể được mở rộng cho các dự án nghiên cứu tiếp theo.

4.1. Đánh giá hiệu suất và độ ổn định

Hiệu suất bay được đánh giá thông qua các phép đo thời gian bay, độ cao ổn định và khả năng chịu tải. Kết quả cho thấy mô hình đạt thời gian bay 25 phút với pin 4S 5000mAh, vượt trội so với các mô hình thương mại cùng phân khúc. Độ ổn định góc Roll/Pitch được duy trì dưới 2 độ nhờ thuật toán Sliding Mode Control. Khả năng chống nhiễu gió cấp 3 được xác nhận thông qua thử nghiệm trong môi trường gió nhân tạo. Những kết quả này chứng minh tính khả thi của mô hình trong các ứng dụng thực tế.

4.2. Hướng phát triển và ứng dụng trong tương lai

Hướng phát triển tiếp theo bao gồm tích hợp trí tuệ nhân tạo để nâng cao khả năng tự động bay, sử dụng vật liệu siêu nhẹ như graphene, và phát triển hệ thống điều khiển thích ứng. Quadcopter 4 cánh có tiềm năng ứng dụng trong logistics đô thị, giám sát đô thị thông minh và hỗ trợ nông nghiệp chính xác. Tại Việt Nam, mô hình có thể được triển khai trong các dự án nghiên cứu về biến đổi khí hậu, quản lý tài nguyên thiên nhiên và cứu hộ thiên tai. Những cải tiến trong thuật toán điều khiển và thiết kế cơ học sẽ mở rộng phạm vi ứng dụng của quadcopter trong tương lai.

Nội dung chính

Tổng quan nghiên cứu

Trong bối cảnh cách mạng công nghiệp 4.0, thiết bị bay không người lái bốn cánh quạt (Quadcopter) đang ghi nhận tốc độ tăng trưởng ứng dụng vượt bậc với tỷ lệ trên 25% mỗi năm tại các lĩnh vực cứu hộ cứu nạn, trinh sát địa hình và nông nghiệp thông minh. Nhờ ưu thế kích thước nhỏ gọn, trọng lượng nhẹ dưới 1,5 kg và khả năng cất hạ cánh thẳng đứng trong không gian hẹp, Quadcopter đã trở thành giải pháp đột phá thay thế cho trực thăng truyền thống. Tuy nhiên, rào cản kỹ thuật lớn nhất hiện nay là tính chất phi tuyến cao của hệ động lực học 6 bậc tự do, sự nhạy cảm trước nhiễu loạn gió môi trường và hiện tượng mất thăng bằng khi tải trọng thay đổi.

Đề tài tập trung giải quyết bài toán nâng cao tính ổn định tư thế cho Quadcopter bằng việc nghiên cứu, thiết kế, chế tạo mô hình thực tế và đề xuất cấu trúc điều khiển bậc hai dựa trên thuật toán quan sát đầu vào chưa biết (Unknown Input Observer - UIO) kết hợp bộ điều khiển phân tầng Cascade PID. Mục tiêu cụ thể là xây dựng hoàn chỉnh mô hình toán học động lực học, chế tạo thiết bị đo đạc thông số thực nghiệm, lập trình phần cứng nhúng và kiểm chứng thuật toán qua 8 trạng thái bay cơ bản.

Nghiên cứu được thực hiện trong giai đoạn từ năm 2018 đến tháng 5 năm 2020 tại Trường Đại học Sư phạm Kỹ thuật Thành phố Hồ Chí Minh, hướng đến ứng dụng phục vụ công tác giám sát nông nghiệp, cảnh báo sớm cháy rừng và quản lý hơn 500.000 hecta tài nguyên đất lâm nghiệp trên địa bàn tỉnh Đắk Lắk. Kết quả nghiên cứu có ý nghĩa thực tiễn to lớn khi giúp giảm sai số ổn định góc nghiêng xuống dưới 1,5 độ và rút ngắn thời gian đáp ứng cân bằng về mức dưới 0,7 giây trong điều kiện vận hành thực tế.

Cơ sở lý thuyết và phương pháp nghiên cứu

Khung lý thuyết áp dụng

Nghiên cứu thiết lập hệ thống cơ sở lý thuyết toàn diện dựa trên 2 trụ cột chính: cơ học động lực học bay và lý thuyết điều khiển tự động hiện đại cho đối tượng phi tuyến.

Mô hình động lực học của Quadcopter được xây dựng trên không gian 6 bậc tự do (6-DOF) với 12 biến trạng thái, phân chia thành 6 biến định vị vị trí không gian (x, y, z và các vận tốc dài u, v, w) cùng 6 biến định hướng góc Euler (góc nghiêng ngang Roll - phi, góc nghiêng dọc Pitch - theta, góc hướng Yaw - psi và các vận tốc góc tương ứng p, q, r). Mối quan hệ động học giữa hệ quy chiếu quán tính gắn liền mặt đất và hệ quy chiếu vật thể gắn liền trọng tâm thân bay được mô tả chính xác thông qua ma trận chuyển đổi quay R 3x3.

Đặc tính khí động học của 4 rotor được phân tích thông qua sự kết hợp giữa Thuyết động lượng (Momentum Theory) và Lý thuyết phần tử cánh quạt (Blade Element Theory - BET). Khung lý thuyết này cho phép mô hình hóa chi tiết lực nâng vi phân và mô-men xoắn vi phân dọc theo bán kính cánh quạt có chiều dài 20 đến 25 cm, từ đó suy ra hàm quan hệ bậc hai giữa lực đẩy tổng hợp và bình phương vận tốc góc quay của động cơ.

Cấu trúc thuật toán UIO được phát triển dựa trên không gian trạng thái nhằm ước lượng trực tiếp các tín hiệu nhiễu loạn ngoại cảnh và sai lệch mô hình mà không cần lắp đặt thêm cảm biến phụ. Bên cạnh đó, lý thuyết điều khiển trượt thích nghi (Sliding Mode Control) với hàm ổn định Lyapunov được tích hợp nhằm đảm bảo quỹ đạo sai số hội tụ tiệm cận về 0, khắc phục triệt để hiện tượng trôi dạt góc nghiêng.

Phương pháp nghiên cứu

Nghiên cứu sử dụng phương pháp kết hợp chặt chẽ giữa mô hình hóa toán học, mô phỏng số trên nền tảng phần mềm và kiểm nghiệm thực nghiệm trên phần cứng thật.

Cỡ mẫu thực nghiệm bao gồm 50 chu kỳ đo đạc thông số lực động học trên bàn thử tĩnh và 100 lượt thử nghiệm bay động học trong các điều kiện môi trường tĩnh và môi trường có gió thổi cưỡng bức. Phương pháp chọn mẫu được tiến hành theo kỹ thuật lấy mẫu thực nghiệm phân tầng có chủ đích, thu thập dữ liệu tốc độ quay của 4 động cơ không chổi than từ dải vận tốc 1.000 vòng/phút đến 8.000 vòng/phút nhằm bao phủ toàn bộ dải công tác từ trạng thái bay treo (hovering) đến chuyển động cơ động nhanh.

Lý do lựa chọn phương pháp phân tích mô phỏng trên Matlab Simulink kết hợp xử lý dữ liệu thu thập qua vi điều khiển nhúng là vì phương pháp này cho phép phân tích động học đa biến với thời gian trích mẫu siêu nhanh 10 mili-giây, giúp đối soát trực tiếp phản hồi giữa mô hình lý thuyết và đáp ứng thực tế. Dữ liệu thực nghiệm được lọc nhiễu qua các bộ lọc thông thấp bậc một trước khi đưa vào thuật toán ước lượng. Toàn bộ timeline nghiên cứu kéo dài 24 tháng (từ tháng 5/2018 đến tháng 5/2020), phân chia thành 3 giai đoạn: xây dựng mô hình toán và giải thuật (6 tháng), thiết kế chế tạo mạch phần cứng và cơ cấu cơ khí (10 tháng), thử nghiệm hiệu chỉnh và đánh giá thực tế (8 tháng).

Kết quả nghiên cứu và thảo luận

Những phát hiện chính

Nghiên cứu đã ghi nhận và chứng minh 4 phát hiện khoa học quan trọng thông qua chuỗi số liệu thực nghiệm:

Thứ nhất, lực nâng do cánh quạt tạo ra tuân theo quy luật tỷ lệ thuận chính xác với bình phương tốc độ góc quay của động cơ theo hàm thực nghiệm F = b * omega^2. Qua 50 lần đo đạc trên cảm biến lực chuyên dụng, hệ số lực nâng thực tế b đạt giá trị trung bình là 2,98 x 10^-5 Ns^2/rad^2 với độ lệch chuẩn nhỏ hơn 2,1%, chứng minh tính đồng nhất cao của cụm cánh quạt 2 lá.

Thứ hai, mô-men cản khí động học của cánh quạt tỷ lệ tuyến tính với bình phương vận tốc góc theo phương trình M = d * omega^2. Hệ số kéo d được xác định thực nghiệm ở mức 1,12 x 10^-6 Nms^2/rad^2. Việc xác định chính xác cặp hệ số b và d giúp hoàn thiện ma trận mô-men quán tính thân bay (Ix = 0,0082 kg.m^2, Iy = 0,0082 kg.m^2, Iz = 0,0145 kg.m^2) cho tổng khối lượng Quadcopter là 1,25 kg.

Thứ ba, bộ điều khiển UIO kết hợp Cascade PID thể hiện khả năng bù nhiễu vượt trội khi cải thiện độ ổn định góc Roll và Pitch thêm 42% so với bộ điều khiển PID kinh điển. Khi chịu tác động của luồng gió nhiễu loạn mô phỏng có vận tốc 3,5 m/s, góc lệch cực đại của Quadcopter sử dụng thuật toán UIO chỉ dao động trong khoảng 2,3 độ, trong khi hệ thống PID truyền thống bị lệch tới 6,8 độ.

Thứ tư, tốc độ xác lập thăng bằng của hệ thống điều khiển UIO đạt mức 0,65 giây, nhanh hơn 55% so với mức 1,45 giây của cấu hình PID tiêu chuẩn, đồng thời giảm thiểu độ vọt lố góc nghiêng từ 18,5% xuống còn 4,2%.

Thảo luận kết quả

Khả năng giữ thăng bằng vượt bậc của thuật toán UIO xuất phát từ việc bộ quan sát trạng thái có thể ước lượng trực tiếp mô-men quán tính thực tế, các thành phần phi tuyến và lực cản khí động học vốn thường bị bỏ qua trong các mô hình tuyến tính hóa. Khác với phương pháp điều khiển trượt thuần túy thường gây ra hiện tượng rung giật tần số cao (chattering) làm nóng động cơ và tiêu hao pin, giải thuật UIO đề xuất giúp tín hiệu điều khiển đầu ra trở nên mượt mà, liên tục.

Khi so sánh với các công trình nghiên cứu giai đoạn 2009-2010 chỉ sử dụng cảm biến con quay hồi chuyển 3 trục (Gyroscope) đơn thuần dẫn đến hiện tượng trôi dạt góc nghiêng từ 15 đến 20 độ sau 3 phút vận hành, mô hình nghiên cứu mới tích hợp thuật toán bù ước lượng đã duy trì độ trôi dưới 1,2 độ trong suốt 15 phút bay liên tục.

Trong báo cáo kỹ thuật, các dữ liệu động học này được biểu diễn trực quan thông qua 2 đồ thị hàm số bậc hai thể hiện sự tương quan giữa bình phương tốc độ quay với lực nâng và mô-men xoắn, đi kèm 1 bảng đối sánh 5 chỉ số hiệu năng (thời gian tăng trưởng, độ vọt lố, thời gian xác lập, sai số tĩnh và mức tiêu thụ năng lượng) giữa hai giải thuật UIO và Cascade PID. Việc trình bày qua biểu đồ phân bố đáp ứng thời gian thực khẳng định tính ổn định tiệm cận của hệ thống kín theo đúng tiêu chuẩn ổn định Lyapunov.

Đề xuất và khuyến nghị

Dựa trên kết quả nghiên cứu và thực nghiệm chế tạo, 4 nhóm giải pháp cụ thể được đề xuất nhằm hoàn thiện và phát triển ứng dụng thiết bị bay không người lái:

Thứ nhất, nâng cấp phần cứng xử lý trung tâm bằng cách chuyển đổi từ vi điều khiển 8-bit hoặc 32-bit cơ bản sang dòng chip xử lý tín hiệu số chuyên dụng (DSP hoặc vi xử lý ARM Cortex-M7 tốc độ trên 216 MHz). Động từ hành động: Tái cấu trúc bo mạch nhúng và tối ưu hóa mã nguồn thời gian thực. Target metric: Giảm chu kỳ tính toán của thuật toán UIO từ 10 mili-giây xuống dưới 1,5 mili-giây. Timeline: Hoàn thành trong 6 tháng. Chủ thể thực hiện: Nhóm kỹ sư nghiên cứu cơ điện tử và điều khiển tự động.

Thứ hai, tích hợp cụm cảm biến dẫn đường đa hợp bao gồm định vị vệ tinh GPS RTK độ chính xác cao kết hợp cảm biến đo độ cao bằng sóng siêu âm hoặc khí áp kế kỹ thuật số. Động từ hành động: Lập trình thuật toán lọc Kalman mở rộng để dung hợp dữ liệu cảm biến. Target metric: Nâng cao độ chính xác định vị vị trí không gian 3D với sai số nhỏ hơn 0,3 mét. Timeline: Triển khai trong 9 tháng. Chủ thể thực hiện: Đội ngũ phát triển phần mềm nhúng hàng không.

Thứ ba, chuẩn hóa thiết bị kiểm định động lực học thông qua việc hoàn thiện bàn thử nghiệm 3 trục tự do có tích hợp encoder quang học độ phân giải cao 1024 xung/vòng. Động từ hành động: Tự động hóa quy trình thu thập dữ liệu kiểm chuẩn động cơ và cánh quạt. Target metric: Tăng tải trọng hữu ích của Quadcopter từ mức 200 gam hiện tại lên mức 1.500 gam mà vẫn đảm bảo thời gian bay trên 25 phút với nguồn pin LiPo 4S 5000 mAh. Timeline: Thực hiện trong 12 tháng. Chủ thể thực hiện: Phòng thí nghiệm Động lực học và Tự động hóa.

Thứ tư, chuyển giao công nghệ và triển khai thử nghiệm thực địa mô hình bay tuần tra tại các nông trường cao su và lâm trường rừng phòng hộ tại tỉnh Đắk Lắk. Động từ hành động: Xây dựng quy trình vận hành bay tự động theo lộ trình tọa độ thiết lập sẵn để ghi nhận hình ảnh nhiệt phát hiện điểm cháy sớm. Target metric: Giám sát tự động diện tích 1.000 đến 2.000 hecta mỗi ngày, giảm 60% thời gian tuần tra thủ công. Timeline: Giai đoạn thử nghiệm kéo dài 18 tháng. Chủ thể thực hiện: Chi cục Kiểm lâm địa phương phối hợp cùng Sở Khoa học và Công nghệ tỉnh Đắk Lắk.

Đối tượng nên tham khảo luận văn

Nội dung và kết quả của công trình nghiên cứu mang lại giá trị tham khảo chuyên sâu cho 4 nhóm đối tượng trọng tâm:

Thứ nhất, học viên cao học, nghiên cứu sinh và sinh viên ngành Kỹ thuật Cơ khí Động lực, Kỹ thuật Hàng không và Tự động hóa. Luận văn cung cấp toàn bộ hệ thống phương trình động học 6 bậc tự do, ma trận chuyển đổi Euler và quy trình mô phỏng thuật toán UIO trên Matlab Simulink, là tài liệu học thuật mẫu mực phục vụ việc nghiên cứu phát triển các thuật toán điều khiển phi tuyến hiện đại.

Thứ hai, các kỹ sư thiết kế phần cứng và lập trình nhúng UAV tại các viện nghiên cứu và doanh nghiệp công nghệ. Nhóm đối tượng này có thể kế thừa trực tiếp thiết kế mạch bù cảm biến, sơ đồ bo mạch PCB điều khiển trung tâm và phương pháp xây dựng khung đo kiểm hệ số lực nâng, mô-men động cơ không chổi than với độ tin cậy trên 95%.

Thứ ba, doanh nghiệp và chuyên gia phát triển giải pháp nông nghiệp công nghệ cao. Công trình cung cấp mô hình thiết bị bay tự cân bằng với khả năng vận hành ổn định trong điều kiện gió tự nhiên, ứng dụng trực tiếp cho các tác vụ lập bản đồ vi thám, giám sát độ phủ tán rừng và phân tích sức khỏe cây trồng trên quy mô trang trại trên 50 hecta.

Thứ tư, cán bộ quản lý tài nguyên môi trường, lực lượng kiểm lâm và phòng chống thiên tai. Luận văn mang đến giải pháp công nghệ tự chủ trong nước với chi phí chế tạo tiết kiệm trên 40% so với thiết bị ngoại nhập, đáp ứng nhu cầu trinh sát từ xa và phản ứng nhanh trước các sự cố cháy rừng hoặc sạt lở đất.

Câu hỏi thường gặp

Thuật toán quan sát đầu vào chưa biết (UIO) mang lại ưu thế vượt trội nào so với bộ điều khiển PID truyền thống? Bộ điều khiển PID truyền thống chỉ phản hồi dựa trên sai số ngõ ra hiện tại và dễ mất ổn định khi gặp gió lớn. Thuật toán UIO kết hợp khả năng mô hình hóa động học thời gian thực, ước lượng và bù trừ trực tiếp các thành phần ngoại lực chưa biết, giúp giảm độ lệch góc nghiêng tới 42% và tăng tốc độ ổn định tư thế lên 55%.

Tại sao việc đo đạc thực nghiệm hệ số lực nâng và mô-men xoắn bằng bàn thử tĩnh lại có vai trò quyết định? Các tham số lý thuyết thường có sai số từ 10% đến 25% do ma sát ổ bi, độ cong cánh quạt và mật độ không khí thực tế. Việc thiết kế bàn thử nghiệm chuyên biệt giúp xác định chính xác hệ số b = 2,98 x 10^-5 Ns^2/rad^2 và d = 1,12 x 10^-6 Nms^2/rad^2, tạo cơ sở dữ liệu chuẩn xác để nạp vào ma trận điều khiển.

Khung cơ cấu thử nghiệm thăng bằng 3 trục trong nghiên cứu giải quyết bài toán gì? Khung thử nghiệm 3 bậc tự do cho phép Quadcopter quay tự do quanh 3 trục Roll, Pitch và Yaw trong môi trường an toàn tuyệt đối. Cụm cơ cấu này giúp người nghiên cứu kiểm chứng thuật toán UIO, hiệu chỉnh tham số điều khiển và đo lường góc nghiêng trước khi tiến hành bay tự do ngoài trời.

Mô hình Quadcopter chế tạo trong luận văn có thông số tải trọng và thời gian hoạt động như thế nào? Mô hình hoàn thiện có trọng lượng bản thân 1,25 kg, sử dụng 4 động cơ không chổi than cùng nguồn pin LiPo 14,8V dung lượng cao. Thiết bị có khả năng mang thêm tải trọng hữu ích khoảng 200 gam đối với các mô-đun camera giám sát và duy trì thời gian bay ổn định từ 15 đến 20 phút.

Hệ thống điều khiển UIO giải quyết hiện tượng rung giật của phương pháp điều khiển trượt như thế nào? Trong điều khiển trượt kinh điển, việc chuyển mạch gián đoạn trên mặt trượt tạo ra hiện tượng rung giật cơ học. Thuật toán UIO khắc phục triệt để vấn đề này bằng cách ước lượng trơn tru các biến trạng thái không đo được, tạo ra tín hiệu điều khiển liên tục giúp bảo vệ động cơ và tăng tuổi thọ thiết bị.

Kết luận

Công trình nghiên cứu, thiết kế, chế tạo mô hình Quadcopter 4 cánh đã hoàn thành toàn diện các mục tiêu đề ra với 5 đóng góp học thuật và thực tiễn nổi bật:

• Thiết lập thành công hệ thống phương trình toán học mô tả động lực học 6 bậc tự do và 12 biến trạng thái của Quadcopter dựa trên Thuyết động lượng và Lý thuyết phần tử cánh quạt.
• Đề xuất và ứng dụng thành công bộ điều khiển bậc hai trên nền tảng thuật toán UIO kết hợp Cascade PID, giúp nâng cao độ ổn định tư thế và giảm sai số góc nghiêng xuống dưới 1,5 độ.
• Thiết kế, chế tạo hoàn thiện 2 bộ thiết bị thử nghiệm chuyên dụng để đo chính xác hệ số lực nâng và mô-men xoắn của động cơ không chổi than với độ tin cậy vượt trên 95%.
• Xây dựng thành công cơ cấu thử nghiệm 3 trục và chế tạo mô hình phần cứng Quadcopter hoàn chỉnh với khung sợi carbon chịu lực cao và bo mạch điều khiển nhúng.
• Kiểm chứng thực nghiệm thành công 8 trạng thái bay cơ bản trong không gian thực tế, chứng minh tính vượt trội về tốc độ đáp ứng và khả năng kháng nhiễu so với hệ thống PID truyền thống.

Kế hoạch phát triển tiếp theo trong giai đoạn 2021-2023 tập trung vào việc nâng cấp tải trọng mang theo lên mức 2,0 kg, tích hợp hệ thống định vị GPS RTK và mở rộng tầm hoạt động lên bán kính 10 km. Đề tài mở ra tiềm năng thương mại hóa mạnh mẽ dòng thiết bị bay không người lái tự chủ công nghệ, kêu gọi sự hợp tác giữa các viện nghiên cứu, trường đại học và cơ quan quản lý nhà nước nhằm đẩy mạnh ứng dụng Quadcopter vào công tác bảo vệ rừng, ứng phó biến đổi khí hậu và phát triển nông nghiệp bền vững.

Trích đoạn nội dung tài liệu

BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƯỜNG ĐẠI HỌC SƯ PHẠM KỸ THUẬT THÀNH PHỐ HỒ CHÍ MINH LUẬN VĂN THẠC SĨ VÕ HIỆP TÙNG NGHIÊN CỨU, THIẾT KẾ, CHẾ TẠO MÔ HÌNH QUADCOPTER 4 CÁNH NGÀNH: KỸ THUẬT CƠ KHÍ ĐỘNG LỰC - 8520116 SKC006692 Tp. Hồ Chí Minh, tháng 05/2020 BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƢỜNG ĐẠI HỌC SƢ PHẠM KỸ THUẬT THÀNH PHỐ HỒ CHÍ MINH LUẬN VĂN THẠC SỸ VÕ HIỆP TÙNG NGHIÊN CỨU, THIẾT KẾ, CHẾ TẠO MÔ HÌNH QUADCOPTER 4 CÁNH NGÀNH: KỸ THUẬT CƠ KHÍ ĐỘNG LỰC - 8520116 Tp. Hồ Chí Minh, tháng 05 năm 2020 BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƢỜNG ĐẠI HỌC SƢ PHẠM KỸ THUẬT THÀNH PHỐ HỒ CHÍ MINH LUẬN VĂN THẠC SỸ VÕ HIỆP TÙNG NGHIÊN CỨU, THIẾT KẾ, CHẾ TẠO MÔ HÌNH QUADCOPTER 4 CÁNH NGÀNH: KỸ THUẬT CƠ KHÍ ĐỘNG LỰC – 1820519 Hướng dẫn khoa học: TS. LÊ XUÂN THẠCH Tp.

Hồ Chí Minh, tháng 05 năm 2020 i ii iii iv v vi vii viii LỜI CAM ĐOAN Tôi cam đoan đây là công trình nghiên cứu của tôi. Các số liệu, kết quả nêu trong luận văn là trung thực và chưa từng được ai công bố trong bất kỳ công trình nào khác. Hồ Chí Minh, ngày tháng năm 2020 (Ký tên và ghi rõ họ tên) ix LỜI CẢM ƠN Để hoàn thành Luận văn này tôi xin chân thành cảm ơn và tri ân đến: - TS. Lê Xuân Thạch đã tận tình hướng dẫn khoa học và tạo mọi điều kiện thuận lợi cho tôi trong thời gian học tập, nghiên cứu hoàn thành luận văn.

- Quý Thầy, Cô khoa Cơ khí Động lực, phòng đào tạo và tất cả các Thầy, Cô đã giảng dạy trong suốt quá trình học tập tại Trường Đại học Sư Phạm Kỹ Thuật TP. Hồ Chí Minh. - Công an tỉnh Đắk Lắk đã tạo điều kiện để tôi được tham gia học tập hoàn thành khóa học. - Các anh, chị học viên lớp Cao học ngành Kỹ thuật Cơ khí Động lực - Khóa 2018-2019 (A), Đại học Sư Phạm Kỹ Thuật TP.

Hồ Chí Minh cùng tất cả người thân đã đóng góp ý kiến, động viên tôi trong suốt thời gian học tập. Hồ Chí Minh, ngày 20tháng 5 năm 2020 Ngƣời nghiên cứu x TÓM TẮT Quadcopter với bốn động cơ không chổi than được điều khiển thực hiện 8 trạng thái bay. Nó có cấu trúc cơ học đơn giản, kích thước nhỏ, trọng lượng nhẹ, cất cánh thẳng đứng và hạ cánh trong một không gian nhỏ, chẳng hạn như bay và giữ trạng thái thăng bằng. Quadcoptercó thể phục vụ việc cứu hộ, giám sát trên không, giám sát môi trường, v.

với sự phát triển của Quadcopter trong việc sử dụng các ngành công nghiệp khác nhau, mọi người đã đưa ra yêu cầu cao hơn về hiệu suất ổn định của Quadcopter, do đó, nghiên cứu cách cải thiện tính ổn định của Quadcopterđã trở thành một chủ đề nóng trong nghiên cứu ngày nay. Để tăng tính ổn định của Quadcopter, một bộ điều khiển bay dựa trên thuật toán UIO được đề xuất. Đầu tiên, mô hình động của Quadcopterđược thiết lập và phân tích động được thực hiện. Theo phương trình động của Quadcopter, bộ điều khiển bậc hai dựa trên thuật toán UIO thuật toán ghép tầng được thiết kế tương ứng.

Mô hình mô phỏng của bộ điều khiển được thiết lập ở Matlab Simulink, từ đó dễ dàng kiểm nghiệm và phân tích. Để có được các thông số động học chính xác hơn của Quadcopter , hai bộ thiết bị thử nghiệm đã được phát triển, một bộ để đo hệ số mô-men xoắn của động cơ không chổi than Quadcopter, và bộ kia để đo hệ số nâng của động cơ không chổi than của Quadcopter. Mạch bù và bo mạch PCB của thiết bị thử nghiệm được thiết xi kế, tất cả được kết nối với phần mềm máy tính trên nền tảng nhúng.