Tổng quan nghiên cứu

Cần trục là thiết bị quan trọng được sử dụng rộng rãi trong vận chuyển vật nặng và vật liệu độc hại tại các nhà máy hạt nhân, xí nghiệp đóng tàu, xây dựng nhà cao tầng và nhiều lĩnh vực công nghiệp khác. Theo báo cáo của ngành, việc vận chuyển bằng cần trục đòi hỏi tốc độ nhanh và an toàn cao, trong đó việc kiểm soát dao động lắc tải là yếu tố then chốt để đảm bảo an toàn cho người vận hành và môi trường xung quanh. Mục tiêu nghiên cứu của luận văn là phát triển hệ thống điều khiển chống lắc cho cần trục tự động mà không sử dụng cảm biến góc, nhằm giảm chi phí đầu tư, đơn giản hóa lắp đặt và giảm thiểu bảo trì, đặc biệt với các cần trục có cơ cấu nâng hạ phức tạp.

Phạm vi nghiên cứu tập trung vào mô hình toán học của cần trục giàn (gantry crane) và áp dụng các thuật toán điều khiển trên mô hình thực nghiệm tại Việt Nam trong khoảng thời gian từ năm 2010 đến 2013. Nghiên cứu có ý nghĩa lớn trong việc nâng cao hiệu quả vận hành, giảm thiểu rủi ro và chi phí bảo trì cho các hệ thống cần trục tự động. Các chỉ số hiệu quả được đánh giá bao gồm thời gian xác lập vị trí, biên độ dao động góc tải và dòng điện khởi động động cơ, với mục tiêu giảm thiểu dao động lắc tải xuống dưới 10 độ và kiểm soát dòng điện khởi động không vượt quá 2.5 lần dòng định mức.

Cơ sở lý thuyết và phương pháp nghiên cứu

Khung lý thuyết áp dụng

Luận văn dựa trên hai khung lý thuyết chính: mô hình toán học hệ thống cần trục và mạng nơron nhân tạo (Artificial Neural Networks - ANN). Mô hình toán học được xây dựng dựa trên các phương trình vật lý, bao gồm mô hình động cơ điện một chiều, mô hình dây đai, mô hình cần trục và mô hình tải trọng. Phương trình Lagrange được sử dụng để mô tả động học và dao động của tải trọng, chuyển đổi sang miền Laplace để phục vụ mô phỏng và thiết kế bộ điều khiển.

Mạng nơron nhân tạo được áp dụng để xây dựng cảm biến mềm thay thế cảm biến góc thực tế. Mạng nơron truyền thẳng với 30 nơron lớp ẩn được huấn luyện bằng giải thuật lan truyền ngược (Back Propagation Algorithm) nhằm nhận dạng và ước lượng góc dao động tải dựa trên dữ liệu vị trí xe đẩy và dòng điện động cơ. Bộ lọc Kalman rời rạc cũng được sử dụng để lọc nhiễu tín hiệu dòng điện, nâng cao độ chính xác của dữ liệu đầu vào cho mạng nơron và bộ điều khiển.

Các khái niệm chính bao gồm:

  • Mô hình không gian trạng thái của động cơ và hệ thống cần trục
  • Bộ điều khiển PID (tỷ lệ, tích phân, vi phân) cho vị trí, góc và dòng điện
  • Cảm biến mềm (soft sensor) dựa trên mô hình toán học
  • Mạng nơron nhân tạo cho nhận dạng và điều khiển phi tuyến
  • Bộ lọc Kalman để ước lượng và lọc nhiễu tín hiệu

Phương pháp nghiên cứu

Nguồn dữ liệu chính được thu thập từ hệ thống cần trục tự động thực nghiệm tại phòng thí nghiệm trường Đại học Sư phạm Kỹ thuật Thành phố Hồ Chí Minh, với các tải trọng thử nghiệm phổ biến là 1kg, 3kg và 5kg. Phương pháp nghiên cứu bao gồm: khảo sát và phân tích tổng hợp các phương pháp điều khiển có và không dùng cảm biến góc; xây dựng mô hình toán học và mô phỏng trên phần mềm Matlab & Simulink; thiết kế và huấn luyện mạng nơron nhân tạo; thực hiện các thí nghiệm trên mô hình thực nghiệm; đánh giá kết quả dựa trên các chỉ số vị trí, góc dao động và dòng điện.

Cỡ mẫu thí nghiệm gồm nhiều lần chạy thử với các tải trọng khác nhau để đảm bảo tính đại diện và độ tin cậy của kết quả. Phương pháp chọn mẫu là chọn các tải trọng tiêu chuẩn trong thực tế vận hành cần trục. Phân tích dữ liệu sử dụng các chỉ số như thời gian xác lập, biên độ dao động góc, sai số vị trí và dòng điện khởi động, được trình bày qua biểu đồ đáp ứng thời gian và bảng so sánh các phương pháp điều khiển.

Kết quả nghiên cứu và thảo luận

Những phát hiện chính

  1. Hiệu quả điều khiển có cảm biến góc: Hệ thống điều khiển sử dụng cảm biến góc thực tế đạt thời gian xác lập vị trí khoảng 3 giây với biên độ dao động góc tải ban đầu dưới 20 độ, dao động tắt dần trong thời gian xác lập. Dòng điện khởi động có thể lên đến 4-5 lần dòng định mức khi tải trọng lớn (5kg).

  2. Điều khiển có cảm biến góc kết hợp bộ lọc Kalman: Sử dụng bộ lọc Kalman để lọc nhiễu tín hiệu dòng điện giúp kiểm soát dòng khởi động giảm xuống còn khoảng 2-3 lần dòng định mức, bảo vệ động cơ hiệu quả hơn. Thời gian xác lập vị trí tăng nhẹ khoảng 1 giây so với phương pháp không dùng bộ lọc.

  3. Điều khiển không dùng cảm biến góc với cảm biến mềm (soft sensor): Phương pháp này dựa trên mô hình toán học ước lượng góc dao động từ vị trí xe đẩy, cho kết quả vị trí và góc dao động tương đối tốt, thời gian xác lập chậm hơn khoảng 1 giây so với điều khiển có cảm biến thực. Dòng điện khởi động được kiểm soát ở mức 2-2.5 lần dòng định mức.

  4. Điều khiển không dùng cảm biến góc bằng mạng nơron nhân tạo: Mạng nơron được huấn luyện từ dữ liệu thực tế cho phép ước lượng góc dao động chính xác, đáp ứng vị trí đạt mức trung bình, góc dao động dưới 10 độ tại thời gian xác lập. Dòng điện khởi động tương đương với phương pháp cảm biến mềm, đảm bảo an toàn cho động cơ.

Thảo luận kết quả

Kết quả mô phỏng và thực nghiệm cho thấy các phương pháp điều khiển không dùng cảm biến góc, đặc biệt là sử dụng mạng nơron nhân tạo, có hiệu quả tương đương với phương pháp dùng cảm biến thực. Nguyên nhân là do mô hình toán học chính xác và khả năng học của mạng nơron giúp ước lượng góc dao động tải một cách tin cậy. Việc sử dụng bộ lọc Kalman giúp giảm nhiễu tín hiệu dòng điện, nâng cao độ ổn định của hệ thống điều khiển.

So sánh với các nghiên cứu trước đây, phương pháp điều khiển không dùng cảm biến góc giảm thiểu chi phí đầu tư và bảo trì, đồng thời đơn giản hóa thiết kế hệ thống. Biểu đồ đáp ứng vị trí, góc và dòng điện minh họa rõ sự tương đồng về hiệu suất giữa các phương pháp, trong đó các phương pháp sensorless có thời gian xác lập chậm hơn khoảng 1 giây nhưng vẫn đảm bảo biên độ dao động nhỏ và dòng điện an toàn.

Ý nghĩa của nghiên cứu là mở ra hướng phát triển các hệ thống cần trục tự động thông minh, tiết kiệm chi phí và dễ dàng bảo trì, phù hợp với điều kiện thực tế tại các nhà máy và công trình xây dựng.

Đề xuất và khuyến nghị

  1. Triển khai áp dụng điều khiển không dùng cảm biến góc bằng mạng nơron nhân tạo trong các hệ thống cần trục tự động hiện có nhằm giảm chi phí đầu tư và bảo trì, đồng thời nâng cao độ tin cậy vận hành. Thời gian thực hiện đề xuất trong vòng 12 tháng, chủ thể thực hiện là các đơn vị vận hành và bảo trì thiết bị công nghiệp.

  2. Phát triển phần mềm huấn luyện mạng nơron tích hợp với hệ thống điều khiển DSP để cập nhật và tối ưu hóa mô hình điều khiển theo điều kiện vận hành thực tế. Mục tiêu giảm thời gian huấn luyện mạng xuống dưới 24 giờ, thực hiện trong 6 tháng, do nhóm nghiên cứu và kỹ sư tự động hóa đảm nhiệm.

  3. Ứng dụng bộ lọc Kalman rời rạc để lọc nhiễu tín hiệu dòng điện trong hệ thống điều khiển nhằm bảo vệ động cơ khỏi quá tải và kéo dài tuổi thọ thiết bị. Thời gian triển khai 3-6 tháng, do bộ phận kỹ thuật điện và tự động hóa phối hợp thực hiện.

  4. Nâng cao đào tạo và chuyển giao công nghệ cho kỹ thuật viên vận hành về các phương pháp điều khiển không dùng cảm biến góc và mạng nơron nhân tạo để đảm bảo vận hành hiệu quả và an toàn. Thời gian đào tạo định kỳ hàng năm, do các trường đại học và trung tâm đào tạo kỹ thuật tổ chức.

Đối tượng nên tham khảo luận văn

  1. Kỹ sư tự động hóa và điều khiển công nghiệp: Nghiên cứu cung cấp kiến thức chuyên sâu về mô hình toán học và thuật toán điều khiển không dùng cảm biến góc, giúp họ thiết kế và tối ưu hệ thống cần trục tự động.

  2. Nhà quản lý và vận hành thiết bị công nghiệp: Hiểu rõ các giải pháp giảm chi phí bảo trì và nâng cao hiệu quả vận hành cần trục, từ đó đưa ra quyết định đầu tư hợp lý.

  3. Giảng viên và sinh viên ngành kỹ thuật điện tử, tự động hóa: Tài liệu tham khảo quý giá cho việc giảng dạy và nghiên cứu về điều khiển hệ thống phi tuyến, mạng nơron nhân tạo và ứng dụng thực tế.

  4. Các nhà phát triển phần mềm điều khiển và thiết kế hệ thống nhúng: Tham khảo các thuật toán điều khiển tích hợp mạng nơron và bộ lọc Kalman trên nền tảng DSP, phục vụ phát triển sản phẩm công nghiệp thông minh.

Câu hỏi thường gặp

  1. Tại sao cần loại bỏ cảm biến góc trong hệ thống cần trục?
    Việc loại bỏ cảm biến góc giúp giảm chi phí đầu tư, đơn giản hóa lắp đặt và giảm thiểu bảo trì, đặc biệt với các cần trục có cơ cấu nâng hạ phức tạp và môi trường làm việc khắc nghiệt.

  2. Phương pháp cảm biến mềm hoạt động như thế nào?
    Cảm biến mềm ước lượng góc dao động tải dựa trên mô hình toán học và dữ liệu vị trí xe đẩy, không cần đo trực tiếp góc, giúp giảm thiểu thiết bị phần cứng và chi phí.

  3. Mạng nơron nhân tạo có ưu điểm gì trong điều khiển cần trục?
    Mạng nơron có khả năng học và nhận dạng các mối quan hệ phi tuyến phức tạp, cho phép ước lượng chính xác góc dao động tải từ dữ liệu vị trí và dòng điện, phù hợp với hệ thống có nhiều biến đổi và nhiễu.

  4. Bộ lọc Kalman giúp gì trong hệ thống điều khiển?
    Bộ lọc Kalman loại bỏ nhiễu tín hiệu dòng điện, cải thiện độ chính xác của dữ liệu đầu vào cho bộ điều khiển, giúp bảo vệ động cơ khỏi quá tải và tăng độ ổn định hệ thống.

  5. Hiệu quả điều khiển không dùng cảm biến góc so với có cảm biến thực tế ra sao?
    Kết quả mô phỏng và thực nghiệm cho thấy phương pháp không dùng cảm biến góc có hiệu quả tương đương về vị trí và góc dao động, chỉ chậm hơn khoảng 1 giây trong thời gian xác lập, đồng thời giảm chi phí và bảo trì.

Kết luận

  • Luận văn đã xây dựng thành công mô hình toán học và hệ thống điều khiển chống lắc cho cần trục tự động không dùng cảm biến góc, dựa trên cảm biến mềm và mạng nơron nhân tạo.
  • Phương pháp điều khiển không dùng cảm biến góc đạt hiệu quả tương đương với phương pháp dùng cảm biến thực tế về vị trí, góc dao động và dòng điện khởi động.
  • Bộ lọc Kalman được áp dụng hiệu quả trong việc lọc nhiễu tín hiệu dòng điện, bảo vệ động cơ và nâng cao độ ổn định hệ thống.
  • Nghiên cứu mở ra hướng phát triển các hệ thống cần trục tự động thông minh, tiết kiệm chi phí và dễ bảo trì phù hợp với điều kiện thực tế.
  • Các bước tiếp theo bao gồm triển khai ứng dụng thực tế, phát triển phần mềm huấn luyện mạng nơron và đào tạo kỹ thuật viên vận hành.

Hành động khuyến nghị: Các đơn vị vận hành và nghiên cứu nên áp dụng và tiếp tục phát triển các giải pháp điều khiển không dùng cảm biến góc để nâng cao hiệu quả và an toàn trong vận hành cần trục tự động.