Nghiên Cứu Mô Hình Điều Khiển Hệ Bánh Quay Trên Con Lắc Tự Do Với Giải Thuật Thông Minh

• Tác giả: Nguyễn Bình Hậu
• Người hướng dẫn: PGS. Nguyễn Minh Tâm
• Trường học: Trường Đại Học Sư Phạm Kỹ Thuật Thành Phố Hồ Chí Minh
• Chuyên ngành: Kỹ Thuật Điều Khiển Và Tự Động Hóa
• Đề tài: Mô Hình Điều Khiển Hệ Bánh Quay Trên Con Lắc Tự Do Sử Dụng Giải Thuật Thông Minh
• Loại tài liệu: luận văn thạc sĩ
• Năm xuất bản: 2019
• Địa điểm: Hồ Chí Minh

• Lời Cam Đoan
• Lời Cảm Ơn
• Tóm Tắt Luận Văn
• Abstract
• Danh Sách Các Chữ Viết Tắt
• Danh Sách Các Hình
• Danh Sách Các bảng
• Nhiệm Vụ Đề Tài Thạc Sĩ
• 1. Chương 1: Tổng Quan
• 1.1. Đặt vấn đề
• 1.2. Lý do chọn đề tài
• 1.3. Đối tượng nghiên cứu
• 1.4. Dàn ý nghiên cứu
• 2. Chương 2: Xây Dựng Mô Hình Toán Học Hệ Bánh Quay Trên Con Lắc Tự Do
• 2.1. Xác định các thông số mô hình hệ thống
• 2.1.1. Mô hình thiết kế phần mềm Inventor
• 2.1.2. Mô hình thiết kế thực tế
• 2.1.3. Mô hình 2D mô tả các thông số
• 2.1.4. Xây dưng mô hình hóa công thức toán học
• 2.2. Mô hình hóa motor bánh quay
• 2.3. Phương trình toán học hệ thống
• 2.4. Thông số thực của hệ thống thực
• 3. Chương 3: Cơ Sở Lý Thuyết Điều Khiển, Tối Ưu Cho Hệ Bánh Quay Trên Con Lắc Tự Do
• 3.1. Khảo sát lý thuyết bộ điều khiển pid
• 3.1.1. Khái niệm bộ điều khiển PID
• 3.1.2. Cấu trúc bộ điều khiển PID
• 3.1.3. Bộ điều khiển PID cơ bản
• 3.1.4. Các phương pháp tìm thông số PID (Kp, Ki, Kd)
• 3.2. Cơ sở kiến thức chung lý thuyết bộ điều khiển linear quadratic regulation (LQR)
• 3.3. Lý thuyết bộ điều khiển logic mờ
• 3.3.1. Giới thiệu bộ điều khiển mờ
• 3.3.2. Cấu trúc bộ điều khiển mờ trực tiếp
• 3.3.3. Phân loại bộ điều khiển mờ
• 3.3.4. Các quy tắc mờ phổ biến
• 3.3.5. Bộ điều khiển mờ trực tiếp cho hệ con lắc ngược hai bậc tự do
• 3.4. Lý thuyết hệ mờ - nơron (Sugeno Fuzzy-Neural)
• 3.4.1. Sự kết hợp giữa logic mờ Sugeno Fuzzy và mạng nơron
• 3.4.2. Kết hợp điều khiển mờ và mạng nơron
• 3.4.3. Huấn luyện mạng Nơron mờ
• 3.4.4. Công cụ ANFIS để thiết kế hệ mờ - nơron
• 3.4.5. Sơ đồ khối điều khiển mờ ANFIS cho hệ bánh quay trên con lắc ngược
• 3.5. Lý thuyết về giải thuật Genetic Algorithms (GA)
• 3.5.1. Giải bài toán dùng GA
• 3.5.2. Mã hóa nhị phân và mã hóa thập phân
• 3.5.3. Lai ghép nhiễm sắc thể mã số thực
• 3.5.4. Đột biến mã số thực
• 3.5.5. Chọn lọc tự nhiên
• 3.5.6. Chọn lọc tỷ lệ (proportional selection, roulete wheel selection)
• 3.5.7. Chọn lọc sắp hạng tuyến tính (Linear Ranking Selection)
• 3.5.8. Chọn lọc sắp hạng lũy thừa
• 3.6. Thuật toán bầy đàn – PSO (Practicale Swarm Optimization)
• 3.6.1. Tổng quan về giải thuật bầy đàn (PSO)
• 3.6.2. Lưu đồ giải thuật của thuật toán PSO
• 4. Chương 4: Xây Dựng Bộ Điều Khiển Mô Phỏng Cho Hệ Bánh Quay Trên Con Lắc Ngược Dựa Trên Các Giải Thuật Cơ Bản
• 4.1. Mô phỏng hệ thống bánh quay trên con lắc ngược
• 4.2. Mô phỏng PID hệ thống bánh quay trên con lắc ngược
• 4.2.1. Tìm trọng số PID với phương pháp với Ziegler – Nichols
• 4.2.2. Tìm trọng số PID với phương pháp GA tìm và tối ưu hóa bộ PID
• 5. Chương 5: Xây Dựng Bộ Điều Khiển Mô Phỏng Tối Ưu Cho Mô Hình Bánh Quay Trên Con Lắc Ngược Dựa Trên Các Giải Thuật Nâng Cao Và Giải Thuật Tối Ưu Hóa
• 5.1. Xây dựng bộ điều khiển LQR cho mô hình mô phỏng hệ thống bánh quay trên con lắc ngược
• 5.1.1. Tìm trọng số LQR dựa vào công thức tính toán
• 5.1.2. Tìm trọng số LQR dựa vào phương pháp GA
• 5.1.3. Tìm trọng số LQR dựa vào phương pháp PSO
• 5.2. Mô phỏng hoạt động bộ điều khiển SUGENO FUZZY kết hợp các giải thuật tối ưu thông minh
• 5.2.1. Mô phỏng SUGENO FUZZY 81 Luật cho hệ thống bánh quay trên con lắc ngược dựa vào ANFIS Fuzzy Matlab: Đầu tiên ta xây dựng bộ nhận dạng
• 5.2.2. Mô phỏng Sugeno Fuzzy thỏa hiệp bộ 9 luật cho hệ thống bánh quay trên con lắc ngược dựa vào ANFIS Fuzzy Matlab
• 5.2.3. Mô phỏng hoạt động bộ điều khiển Mamdani Fuzzy
• 6. Chương 6: Xây Dựng Bộ Điều Khiển Thực Và Kết Quả Thực Tế Đạt Được
• 6.1. Mô hình cơ khí
• 6.2. Phần điều khiển
• 6.3. Phần kết nối điều khiển với mô hình
• 6.3.1. Sơ đồ khối kết nối phần cứng điều khiển
• 6.3.2. Kết nối phần cứng điều khiển
• 6.4. Phần mềm lập trình Waijung STM32F4 trên Matlab
• 6.4.1. Giới thiệu thư viện lập trình Waijung STM32F4 trên Matlab
• 6.4.2. Phần mềm Terminal
• 6.5. Ước lượng thông số động cơ DC
• 6.5.1. Mô tả toán học động cơ DC
• 6.5.2. Thiết lập chương trình ước lượng
• 6.5.3. Thu thập dữ liệu và xác định thông số thực
• 6.6. Xây dựng lưu đồ giải thuật điều khiển bánh quay con lắc ngươc điều khiển thực : với những tính toán mô phỏng trên ta xây đựng được lưu đồ giản đơn cho việc điều khiển như sau
• 6.7. Xây dựng chương trình Matlab cho bộ điều khiển LQR
• 6.8. Xây dựng chương trình Matlab cho bộ điều khiển Sugeno Fuzzy 2x9 rule
• 6.9. Xây dựng chương trình Matlab cho bộ điều khiển Mamdani Fuzzy
• 6.10. Kết quả thực nghiệm
• 7. Chương 7: Ý Nghĩa Thực Tiễn Và Phương Hướng Phát Triển
• 7.1. Ý nghĩa thực tiễn
• 7.2. Phương hướng phát triển
• Chương trình GA cho tìm kiếm hệ số PID
• Chương trình tìm kiếm trọng số LQR bằng công thức
• Chương trình tìm kiếm trọng số LQR bằng giải thuật GA
• Chương trình tìm kiếm trọng số LQR bằng giải thuật PSO
• Thuật toán Sugeno Fuzzy Bộ 81 control
• Thuật toán Sugeno Fuzzy Bộ 9 luật
• Luật mờ bộ điểu khiển Mandani Fuzzy
• Bộ luật Fuzzy 1
• Bộ luật Fuzzy 2
• Bộ luật Fuzzy 3
• Bộ luật Fuzzy 4
• Tài liệu Tham Khảo

I. Tổng Quan

Trong bối cảnh công nghiệp hiện đại, nhu cầu về các hệ thống điều khiển thông minh ngày càng gia tăng. Mô hình điều khiển hệ bánh quay trên con lắc tự do là một trong những hệ thống phức tạp, không ổn định và phi tuyến cao. Hệ thống này không chỉ có tính ứng dụng thực tiễn lớn mà còn là một thách thức trong việc phát triển các giải thuật điều khiển hiện đại. Việc nghiên cứu và phát triển các giải pháp điều khiển cho hệ thống này sẽ góp phần nâng cao hiệu quả trong các ứng dụng công nghiệp, đặc biệt trong bối cảnh cuộc cách mạng công nghiệp 4.0. Các giải thuật như PID, LQR, và Fuzzy Logic đang được áp dụng để tối ưu hóa hiệu suất của hệ thống. Đặc biệt, việc sử dụng giải thuật thông minh như GA và PSO sẽ giúp cải thiện đáng kể khả năng điều khiển của hệ thống.

1.1 Lý do chọn đề tài

Hệ bánh quay trên con lắc tự do được chọn làm đối tượng nghiên cứu do tính chất phi tuyến cao và khả năng ứng dụng thực tiễn lớn. Hệ thống này có thể được sử dụng để kiểm chứng tính xác thực của các giải thuật điều khiển khác nhau, từ cổ điển đến hiện đại. Việc nghiên cứu hệ thống này không chỉ giúp nâng cao kiến thức lý thuyết mà còn mở ra cơ hội ứng dụng trong các lĩnh vực như robot điều khiển, tự động hóa và các hệ thống cơ điện tử. Sự phát triển của các giải pháp điều khiển thông minh sẽ giúp giải quyết các vấn đề phức tạp trong điều khiển hệ thống, từ đó nâng cao hiệu suất và độ chính xác trong các ứng dụng thực tế.

II. Xây Dựng Mô Hình Toán Học Hệ Bánh Quay Trên Con Lắc Tự Do

Mô hình toán học của hệ bánh quay trên con lắc tự do được xây dựng dựa trên các thông số vật lý của hệ thống. Việc xác định các thông số như khối lượng, chiều dài thanh lắc, và lực ma sát là rất quan trọng để đảm bảo tính chính xác của mô hình. Mô hình này sẽ được sử dụng để mô phỏng và kiểm tra các giải thuật điều khiển. Các phương trình toán học mô tả động lực học của hệ thống sẽ được thiết lập, từ đó giúp phân tích và tối ưu hóa quá trình điều khiển. Việc sử dụng phần mềm như Matlab và Simulink sẽ hỗ trợ trong việc mô phỏng và kiểm tra các giải thuật điều khiển, từ đó đưa ra các giải pháp tối ưu cho hệ thống.

2.1 Xác định các thông số mô hình hệ thống

Để xây dựng mô hình toán học cho hệ bánh quay trên con lắc tự do, cần xác định các thông số vật lý như khối lượng của bánh quay, chiều dài của thanh lắc, và các lực tác động lên hệ thống. Các thông số này sẽ ảnh hưởng trực tiếp đến động lực học của hệ thống. Việc xác định chính xác các thông số này là rất quan trọng để đảm bảo tính chính xác của mô hình. Các phương pháp đo lường và ước lượng sẽ được áp dụng để thu thập dữ liệu cần thiết. Sau khi có các thông số, mô hình toán học sẽ được thiết lập và sử dụng để phân tích động lực học của hệ thống, từ đó đưa ra các giải pháp điều khiển hiệu quả.

III. Cơ Sở Lý Thuyết Điều Khiển Tối Ưu Cho Hệ Bánh Quay Trên Con Lắc Tự Do

Lý thuyết điều khiển là nền tảng cho việc phát triển các giải pháp điều khiển cho hệ bánh quay trên con lắc tự do. Các phương pháp điều khiển như PID, LQR, và Fuzzy Logic sẽ được nghiên cứu và áp dụng để tối ưu hóa hiệu suất của hệ thống. Mỗi phương pháp điều khiển có những ưu điểm và nhược điểm riêng, do đó việc lựa chọn phương pháp phù hợp là rất quan trọng. Việc kết hợp các giải thuật tối ưu hóa như GA và PSO sẽ giúp cải thiện khả năng điều khiển của hệ thống, từ đó nâng cao hiệu suất và độ chính xác trong các ứng dụng thực tế. Các lý thuyết này sẽ được áp dụng để xây dựng bộ điều khiển cho hệ thống, nhằm đạt được mục tiêu cân bằng và ổn định.

3.1 Khảo sát lý thuyết bộ điều khiển PID

Bộ điều khiển PID là một trong những phương pháp điều khiển phổ biến nhất trong thực tế. Nó bao gồm ba thành phần chính: tỷ lệ (P), tích phân (I), và đạo hàm (D). Mỗi thành phần này có vai trò riêng trong việc điều chỉnh tín hiệu điều khiển để đạt được mục tiêu mong muốn. Việc tối ưu hóa các tham số PID (Kp, Ki, Kd) là rất quan trọng để đảm bảo hiệu suất của bộ điều khiển. Các phương pháp như Ziegler-Nichols và các giải thuật tối ưu hóa như GA và PSO sẽ được áp dụng để tìm kiếm các giá trị tối ưu cho các tham số này. Sự kết hợp giữa lý thuyết và thực tiễn sẽ giúp nâng cao hiệu quả của bộ điều khiển PID trong việc điều khiển hệ bánh quay trên con lắc tự do.

IV. Xây Dựng Bộ Điều Khiển Mô Phỏng Cho Hệ Bánh Quay Trên Con Lắc Ngược Dựa Trên Các Giải Thuật Cơ Bản

Việc xây dựng bộ điều khiển mô phỏng cho hệ bánh quay trên con lắc ngược là một bước quan trọng trong quá trình nghiên cứu. Bộ điều khiển này sẽ được thiết kế dựa trên các giải thuật cơ bản như PID, LQR và Fuzzy Logic. Mô phỏng sẽ giúp kiểm tra tính chính xác và hiệu suất của các giải thuật điều khiển trong điều kiện thực tế. Các phần mềm như Matlab sẽ được sử dụng để thực hiện mô phỏng và phân tích kết quả. Việc tối ưu hóa bộ điều khiển thông qua các giải thuật như GA và PSO sẽ giúp cải thiện đáng kể khả năng điều khiển của hệ thống, từ đó nâng cao hiệu suất và độ ổn định của hệ thống.

4.1 Mô phỏng hệ thống bánh quay trên con lắc ngược

Mô phỏng hệ thống bánh quay trên con lắc ngược sẽ được thực hiện để kiểm tra tính chính xác của mô hình toán học đã xây dựng. Các thông số của hệ thống sẽ được nhập vào phần mềm mô phỏng để thực hiện các bài kiểm tra khác nhau. Kết quả của mô phỏng sẽ được phân tích để đánh giá hiệu suất của các giải thuật điều khiển. Việc sử dụng mô phỏng sẽ giúp phát hiện sớm các vấn đề có thể xảy ra trong quá trình điều khiển, từ đó đưa ra các giải pháp khắc phục kịp thời. Mô phỏng cũng sẽ giúp tiết kiệm thời gian và chi phí trong quá trình nghiên cứu và phát triển hệ thống.

V. Xây Dựng Bộ Điều Khiển Thực Và Kết Quả Thực Tế Đạt Được

Sau khi hoàn thành việc mô phỏng, bước tiếp theo là xây dựng bộ điều khiển thực cho hệ bánh quay trên con lắc ngược. Bộ điều khiển này sẽ được thiết kế dựa trên các giải thuật đã được kiểm tra trong mô phỏng. Việc kết nối phần cứng và phần mềm sẽ được thực hiện để đảm bảo tính chính xác và hiệu suất của hệ thống. Kết quả thực tế sẽ được so sánh với kết quả mô phỏng để đánh giá tính hiệu quả của bộ điều khiển. Các thông số thực tế của hệ thống sẽ được thu thập và phân tích để đưa ra các giải pháp tối ưu hóa cho bộ điều khiển.

5.1 Mô hình cơ khí

Mô hình cơ khí của hệ bánh quay trên con lắc ngược sẽ được thiết kế và xây dựng để thực hiện các thí nghiệm thực tế. Các linh kiện cơ khí sẽ được lựa chọn và lắp ráp để đảm bảo tính chính xác và độ bền của hệ thống. Việc thiết kế mô hình cơ khí sẽ cần phải xem xét đến các yếu tố như trọng lượng, kích thước và khả năng chịu lực. Mô hình cơ khí sẽ là nền tảng cho việc xây dựng bộ điều khiển thực, từ đó giúp kiểm tra tính chính xác và hiệu suất của các giải thuật điều khiển trong điều kiện thực tế.

VI. Ý Nghĩa Thực Tiễn Và Phương Hướng Phát Triển

Nghiên cứu về mô hình điều khiển hệ bánh quay trên con lắc tự do không chỉ có ý nghĩa lý thuyết mà còn mang lại nhiều giá trị thực tiễn. Các giải pháp điều khiển thông minh được phát triển trong nghiên cứu này có thể được áp dụng trong nhiều lĩnh vực khác nhau, từ tự động hóa công nghiệp đến robot điều khiển. Việc tối ưu hóa các giải thuật điều khiển sẽ giúp nâng cao hiệu suất và độ chính xác của các hệ thống trong thực tế. Hướng phát triển trong tương lai có thể bao gồm việc áp dụng các công nghệ mới như trí tuệ nhân tạo và học máy để cải thiện khả năng điều khiển của hệ thống.

6.1 Ý nghĩa thực tiễn

Nghiên cứu này có thể được áp dụng trong nhiều lĩnh vực khác nhau, từ tự động hóa công nghiệp đến robot điều khiển. Các giải pháp điều khiển thông minh sẽ giúp nâng cao hiệu suất và độ chính xác của các hệ thống trong thực tế. Việc phát triển các giải thuật tối ưu hóa sẽ giúp giải quyết các vấn đề phức tạp trong điều khiển hệ thống, từ đó nâng cao hiệu quả trong các ứng dụng thực tế. Sự kết hợp giữa lý thuyết và thực tiễn sẽ giúp mở ra nhiều cơ hội mới trong nghiên cứu và phát triển công nghệ điều khiển.

Tổng quan nghiên cứu

Hệ bánh quay trên con lắc ngược tự do là một hệ thống điều khiển phi tuyến, không ổn định và có tính ứng dụng thực tiễn cao trong lĩnh vực kỹ thuật điều khiển và tự động hóa. Theo ước tính, việc điều khiển các hệ under-actuated như con lắc ngược đòi hỏi các giải thuật điều khiển thông minh và tối ưu hóa để đảm bảo sự ổn định và chính xác trong vận hành. Luận văn tập trung xây dựng mô hình toán học và phát triển các bộ điều khiển cho hệ bánh quay trên con lắc ngược, sử dụng các giải thuật điều khiển truyền thống như PID, LQR, cũng như các giải thuật điều khiển mờ và các thuật toán tối ưu hóa thông minh như GA (Genetic Algorithm) và PSO (Particle Swarm Optimization).

Mục tiêu nghiên cứu cụ thể bao gồm: xây dựng mô hình toán học chính xác cho hệ bánh quay trên con lắc ngược tự do; mô phỏng và phát triển các bộ điều khiển dựa trên các giải thuật khác nhau; xây dựng bộ điều khiển nhúng thời gian thực trên vi xử lý STM32F407 để kiểm tra tính xác thực của mô hình và thuật toán. Phạm vi nghiên cứu tập trung vào hệ bánh quay trên con lắc ngược được thiết kế và thử nghiệm tại Trường Đại học Sư phạm Kỹ thuật Thành phố Hồ Chí Minh trong giai đoạn 2017-2019.

Ý nghĩa của nghiên cứu được thể hiện qua việc nâng cao hiệu quả điều khiển các hệ phi tuyến phức tạp, góp phần phát triển các giải pháp điều khiển thông minh trong bối cảnh cách mạng công nghiệp 4.0. Các chỉ số hiệu suất như sai số vị trí, thời gian ổn định và độ chính xác điều khiển được cải thiện rõ rệt qua việc áp dụng các giải thuật tối ưu hóa, giúp hệ thống vận hành ổn định ở vị trí cân bằng ngược với sai số nhỏ hơn 5% so với các phương pháp truyền thống.

Cơ sở lý thuyết và phương pháp nghiên cứu

Khung lý thuyết áp dụng

Luận văn dựa trên các lý thuyết và mô hình điều khiển hiện đại, bao gồm:

• Lý thuyết điều khiển PID (Proportional-Integral-Derivative): Đây là bộ điều khiển phản hồi vòng kín phổ biến, sử dụng ba thành phần tỉ lệ, tích phân và đạo hàm để giảm thiểu sai số giữa giá trị đo và giá trị đặt. Các thông số PID được điều chỉnh bằng phương pháp Ziegler-Nichols và tối ưu hóa bằng giải thuật GA, PSO.

• Lý thuyết điều khiển Linear Quadratic Regulator (LQR): LQR là phương pháp điều khiển tối ưu nhằm duy trì trạng thái hệ thống ở giá trị cân bằng với tiêu chuẩn chất lượng tối thiểu hóa hàm chi phí. Phương trình Riccati đại số được giải để tìm ma trận hồi tiếp trạng thái K, từ đó xây dựng luật điều khiển u = -Kx.

• Lý thuyết điều khiển logic mờ (Fuzzy Logic Control - FLC): Bộ điều khiển mờ sử dụng các luật điều khiển dạng "Nếu - Thì" dựa trên các tập mờ và hàm liên thuộc tam giác, cho phép điều khiển hệ thống phi tuyến mà không cần mô hình toán học chính xác. Hai loại quy tắc phổ biến là Mamdani và Sugeno, trong đó Sugeno thích hợp cho các hệ có mô hình toán không chính xác.

• Mạng nơron mờ (ANFIS - Adaptive Neuro Fuzzy Inference System): Kết hợp ưu điểm của mạng nơron và logic mờ, ANFIS cho phép học và tối ưu hóa các hàm liên thuộc và luật điều khiển dựa trên dữ liệu thực nghiệm, giảm thiểu thời gian thiết kế và nâng cao hiệu quả điều khiển.

• Giải thuật tối ưu hóa thông minh: Genetic Algorithm (GA) và Particle Swarm Optimization (PSO) được sử dụng để tối ưu hóa các tham số điều khiển PID, LQR và bộ điều khiển mờ nhằm đạt hiệu suất điều khiển tốt nhất.

Các khái niệm chính bao gồm: hệ under-actuated, mô hình Euler-Lagrange, bộ điều khiển PID, LQR, Fuzzy Logic, ANFIS, GA, PSO, và các tham số vật lý của hệ bánh quay như mô men quán tính, ma sát, góc quay.

Phương pháp nghiên cứu

Nguồn dữ liệu nghiên cứu bao gồm số liệu thực nghiệm thu thập từ mô hình thực tế hệ bánh quay trên con lắc ngược tại phòng thí nghiệm, cùng với dữ liệu mô phỏng trên phần mềm Matlab/Simulink và công cụ ANFIS. Cỡ mẫu thực nghiệm được thực hiện qua nhiều lần thử nghiệm với các bộ điều khiển khác nhau để đảm bảo tính khách quan và độ tin cậy của kết quả.

Phương pháp phân tích bao gồm xây dựng mô hình toán học dựa trên phương trình Euler-Lagrange, mô phỏng các bộ điều khiển PID, LQR, Fuzzy và ANFIS trên Matlab, sau đó tối ưu hóa tham số bằng GA và PSO. Tiếp theo, các thuật toán được triển khai trên vi xử lý STM32F407 để kiểm tra tính thực tiễn và hiệu quả điều khiển trong môi trường thực tế.

Timeline nghiên cứu kéo dài từ năm 2017 đến tháng 4 năm 2019, bao gồm các giai đoạn: thiết kế mô hình cơ khí và toán học (6 tháng), phát triển và mô phỏng bộ điều khiển (8 tháng), xây dựng bộ điều khiển nhúng và thử nghiệm thực tế (6 tháng), phân tích kết quả và hoàn thiện luận văn (4 tháng).

Kết quả nghiên cứu và thảo luận

Những phát hiện chính

1. Hiệu quả điều khiển PID và tối ưu hóa GA, PSO: Bộ điều khiển PID cơ bản đạt được khả năng cân bằng hệ bánh quay với sai số góc thanh lắc dưới 10%. Khi tối ưu hóa tham số PID bằng GA và PSO, sai số giảm xuống còn khoảng 4-5%, thời gian ổn định giảm 20% so với PID truyền thống.

2. Bộ điều khiển LQR và tối ưu hóa: LQR thiết kế dựa trên phương trình Riccati cho phép duy trì trạng thái cân bằng với sai số góc dưới 3%. Tối ưu hóa trọng số Q và R bằng GA và PSO cải thiện thêm 10% hiệu suất, giảm dao động và tăng độ ổn định hệ thống.

3. Bộ điều khiển mờ Sugeno và Mamdani: Bộ điều khiển mờ Sugeno với 81 luật và 9 luật được xây dựng dựa trên ANFIS cho kết quả điều khiển ổn định, sai số góc thanh lắc dưới 2.5%, vượt trội hơn so với các bộ điều khiển truyền thống. Mamdani Fuzzy kết hợp với GA cũng cho hiệu quả tương tự, đặc biệt trong điều kiện nhiễu và không chính xác cảm biến.

4. Ứng dụng mạng nơron mờ ANFIS: Việc huấn luyện mạng nơron mờ giúp tự động điều chỉnh các hàm liên thuộc và luật điều khiển, giảm thời gian thiết kế và nâng cao độ chính xác. Kết quả thực nghiệm cho thấy hệ thống điều khiển bằng ANFIS có sai số nhỏ nhất, dưới 2%, và khả năng thích nghi với biến đổi môi trường tốt hơn.

Thảo luận kết quả

Nguyên nhân chính của sự cải thiện hiệu suất điều khiển là do các giải thuật tối ưu hóa thông minh như GA và PSO giúp tìm ra bộ tham số điều khiển tối ưu, giảm thiểu sai số và dao động không mong muốn. So sánh với các nghiên cứu trước đây trong ngành điều khiển tự động, kết quả này phù hợp với xu hướng ứng dụng các giải thuật thông minh để xử lý các hệ phi tuyến phức tạp.

Việc áp dụng bộ điều khiển mờ và mạng nơron mờ giúp khắc phục hạn chế của các bộ điều khiển tuyến tính truyền thống, đặc biệt trong điều kiện hệ thống có nhiều nhiễu và không chính xác cảm biến. Dữ liệu có thể được trình bày qua biểu đồ so sánh góc thanh lắc và góc bánh quay giữa các bộ điều khiển, thể hiện rõ sự vượt trội của các giải thuật tối ưu hóa và điều khiển mờ.

Kết quả thực nghiệm trên vi xử lý STM32F407 cũng chứng minh tính khả thi và hiệu quả của các giải thuật trong môi trường thực tế, mở ra hướng phát triển ứng dụng rộng rãi trong công nghiệp và robot tự động.

Đề xuất và khuyến nghị

1. Triển khai bộ điều khiển mờ ANFIS trong các hệ điều khiển công nghiệp: Động thái này giúp nâng cao độ chính xác và khả năng thích nghi của hệ thống, giảm thiểu sai số vị trí xuống dưới 2% trong vòng 6 tháng tới, do các nhóm nghiên cứu và kỹ sư điều khiển thực hiện.

2. Tối ưu hóa tham số điều khiển bằng giải thuật GA và PSO: Khuyến nghị áp dụng rộng rãi trong việc hiệu chỉnh các bộ điều khiển PID và LQR nhằm cải thiện hiệu suất vận hành, giảm thời gian ổn định hệ thống ít nhất 15% trong vòng 1 năm, do các phòng thí nghiệm và doanh nghiệp công nghệ thực hiện.

3. Phát triển phần mềm điều khiển nhúng trên nền tảng STM32: Tăng cường tích hợp các thuật toán điều khiển thông minh vào phần cứng nhúng để kiểm tra và ứng dụng thực tế, nâng cao tính ổn định và độ tin cậy của hệ thống trong vòng 12 tháng, do các nhóm kỹ thuật phần cứng và phần mềm phối hợp thực hiện.

4. Nâng cao đào tạo và nghiên cứu về điều khiển thông minh: Tổ chức các khóa học, hội thảo chuyên sâu về các giải thuật điều khiển mờ, mạng nơron và tối ưu hóa để phát triển nguồn nhân lực chất lượng cao, đáp ứng nhu cầu công nghiệp 4.0 trong 2 năm tới, do các trường đại học và viện nghiên cứu chủ trì.

Đối tượng nên tham khảo luận văn

1. Sinh viên và nghiên cứu sinh ngành Kỹ thuật Điều khiển và Tự động hóa: Luận văn cung cấp kiến thức chuyên sâu về mô hình hóa và điều khiển hệ thống phi tuyến, giúp nâng cao kỹ năng thiết kế và tối ưu bộ điều khiển.

2. Kỹ sư phát triển hệ thống điều khiển nhúng: Các giải pháp điều khiển nhúng trên vi xử lý STM32F407 và các thuật toán tối ưu hóa thông minh là tài liệu tham khảo quý giá cho việc phát triển sản phẩm công nghiệp.

3. Nhà nghiên cứu trong lĩnh vực điều khiển thông minh và robot: Luận văn trình bày chi tiết các phương pháp kết hợp logic mờ, mạng nơron và giải thuật tối ưu, hỗ trợ nghiên cứu và ứng dụng trong các hệ thống robot tự động và cơ điện tử.

4. Doanh nghiệp công nghệ và tự động hóa: Các kết quả thực nghiệm và đề xuất giải pháp điều khiển giúp doanh nghiệp nâng cao hiệu quả sản xuất, giảm thiểu sai số và tăng độ ổn định hệ thống trong các ứng dụng thực tế.

Câu hỏi thường gặp

1. Hệ bánh quay trên con lắc ngược là gì và tại sao khó điều khiển?
   Hệ bánh quay trên con lắc ngược là hệ thống phi tuyến, không ổn định với xu hướng rơi khỏi vị trí cân bằng do trọng lực và ma sát. Việc điều khiển đòi hỏi các giải thuật thông minh để duy trì trạng thái cân bằng ngược, tránh sai số lớn và mất ổn định.

2. Tại sao cần sử dụng các giải thuật tối ưu hóa như GA và PSO?
   GA và PSO giúp tìm bộ tham số điều khiển tối ưu cho các bộ điều khiển PID, LQR và mờ, từ đó giảm sai số, tăng độ ổn định và rút ngắn thời gian đáp ứng của hệ thống so với phương pháp điều chỉnh thủ công.

3. Bộ điều khiển mờ khác gì so với bộ điều khiển PID truyền thống?
   Bộ điều khiển mờ không cần mô hình toán học chính xác, dựa trên các luật ngôn ngữ và tập mờ để xử lý các hệ phi tuyến và không chắc chắn, trong khi PID dựa trên mô hình tuyến tính và điều chỉnh tham số theo kinh nghiệm.

4. Mạng nơron mờ ANFIS có ưu điểm gì trong điều khiển?
   ANFIS kết hợp khả năng học của mạng nơron và tính minh bạch của logic mờ, cho phép tự động điều chỉnh các hàm liên thuộc và luật điều khiển dựa trên dữ liệu thực nghiệm, nâng cao hiệu quả và giảm thời gian thiết kế.

5. Việc triển khai bộ điều khiển trên vi xử lý STM32F407 có khó khăn gì?
   Việc này đòi hỏi kiến thức về lập trình nhúng, tích hợp phần cứng và phần mềm, cũng như tối ưu hóa thuật toán để đảm bảo thời gian thực và độ ổn định. Tuy nhiên, thư viện Waijung và Matlab hỗ trợ mạnh mẽ giúp giảm thiểu khó khăn này.

Kết luận

• Luận văn đã xây dựng thành công mô hình toán học và bộ điều khiển cho hệ bánh quay trên con lắc ngược tự do, đáp ứng yêu cầu điều khiển phi tuyến và không ổn định.
• Các giải thuật điều khiển PID, LQR, Fuzzy và ANFIS được mô phỏng và tối ưu hóa bằng GA, PSO, nâng cao hiệu suất điều khiển với sai số góc dưới 2.5%.
• Bộ điều khiển nhúng trên vi xử lý STM32F407 được phát triển và thử nghiệm thực tế, chứng minh tính khả thi và hiệu quả của các giải thuật.
• Nghiên cứu góp phần phát triển các giải pháp điều khiển thông minh, phù hợp với xu hướng công nghiệp 4.0 và các ứng dụng robot tự động.
• Các bước tiếp theo bao gồm mở rộng ứng dụng bộ điều khiển cho các hệ thống phức tạp hơn, nâng cao khả năng thích nghi và tích hợp với các công nghệ mới.

Hành động ngay: Các nhà nghiên cứu và kỹ sư được khuyến khích áp dụng các giải thuật tối ưu hóa và điều khiển mờ trong thiết kế hệ thống điều khiển để nâng cao hiệu quả và độ ổn định trong thực tế.