I. Tổng Quan Về Điều Khiển Con Lắc Ngược Trên Chip DSP
Ngày nay, lý thuyết điều khiển tuyến tính đã phát triển mạnh mẽ và được ứng dụng rộng rãi. Tuy nhiên, chúng không hiệu quả với các hệ thống phi tuyến, đặc biệt khi mô hình toán học không xác định hoặc thay đổi. Lý thuyết điều khiển phi tuyến đã có những bước tiến đáng kể, cung cấp nền tảng để thiết kế các bộ điều khiển chất lượng. Các phương pháp điều khiển phi tuyến được chia thành hai nhóm chính: điều khiển kinh điển và điều khiển hiện đại. Điều khiển kinh điển dựa trên tuyến tính hóa đặc tuyến, nhưng gặp hạn chế về chất lượng và độ tin cậy khi đối tượng là hệ phi tuyến hoặc chịu tác động của nhiễu. Điều khiển hiện đại bao gồm các giải thuật mờ, di truyền, và mạng neural (Artificial Neural Network). Mạng neural học tri thức từ dữ liệu, bao gồm kích thích ngõ vào và đáp ứng ngõ ra. Khi đã có tri thức, mạng neural có thể điều khiển hệ thống. Hệ con lắc ngược quay là một hệ thống không ổn định với ít ngõ vào điều khiển hơn số bậc tự do. Bài toán đặt ra là thiết kế hệ thống điều khiển gồm bộ điều khiển lật ngược (swing-up) và bộ điều khiển cân bằng.
1.1. Giới Thiệu Bài Toán Điều Khiển Con Lắc Ngược Quay
Hệ con lắc ngược quay là một hệ thống phi tuyến có hai điểm cân bằng: vị trí lật ngược (không ổn định) và vị trí buông thõng. Mục tiêu là thiết kế một hệ thống điều khiển gồm hai phần: bộ điều khiển lật ngược, đưa con lắc từ vị trí buông thõng lên vị trí lật ngược, và bộ điều khiển cân bằng, giữ con lắc ổn định tại vị trí lật ngược. Con lắc ngược là đối tượng đại diện cho các đối tượng có độ phi tuyến cao và không ổn định. Con lắc ngược quay một bậc tự do có ưu điểm là hệ thống cơ khí không quá phức tạp, được sử dụng rộng rãi trong giảng dạy và nghiên cứu lý thuyết điều khiển tự động cũng như xây dựng các bộ điều khiển.
1.2. Các Thành Phần Chính Của Hệ Thống Con Lắc Ngược Quay
Con lắc ngược quay một bậc tự do bao gồm 3 phần chính: phần cơ khí, phần điện tử và phần chương trình. Phần cơ khí bao gồm một thanh kim loại (con lắc) quay quanh một trục thẳng đứng. Thanh kim loại được gắn gián tiếp với đầu của một cánh tay nằm ngang thông qua một cảm biến để đo góc, đầu còn lại của cánh tay được gắn vào trục quay của một động cơ DC. Động cơ DC đặt thẳng đứng để cánh tay có thể quay trong một mặt phẳng nằm ngang. Do trong quá trình vận hành cánh tay sẽ quay với tốc độ cao nên phần cơ khí cần phải được tính toán thiết kế chính xác, chắc chắn nhằm tránh rung gây nhiễu và hư hỏng trong quá trình vận hành.
II. Thách Thức Trong Điều Khiển Con Lắc Ngược Phi Tuyến
Hệ con lắc ngược có cấu trúc đơn giản nhưng mang đầy đủ đặc tính phi tuyến. Do đó, hệ thống trên được sử dụng rất rộng rãi trong các thí nghiệm kiểm chứng lý thuyết điều khiển. Một số dạng mô hình con lắc ngược được sử dụng nhiều như: pendubot, hệ con lắc ngược xe, hệ con lắc ngược quay… Trong các mô hình trên, hệ pendubot và hệ con lắc ngược xe có khuyết điểm là khoảng hoạt động bị giới hạn vì cấu tạo phần cứng. Hệ con lắc một bậc là hệ SISO nên mô hình còn mang tính đơn giản. Hệ con lắc ngược quay không bị giới hạn về không gian hoạt động và là một hệ SIMO nên giải thuật điều khiển phải đòi hỏi phức tạp hơn, phù hợp cho các giải thuật điều khiển chuyên sâu.
2.1. Giới Hạn Của Các Mô Hình Con Lắc Ngược Truyền Thống
Các mô hình con lắc ngược truyền thống như pendubot và con lắc ngược xe có hạn chế về không gian hoạt động do cấu trúc phần cứng. Hệ con lắc một bậc (SISO) đơn giản hóa bài toán điều khiển. Con lắc ngược quay (SIMO) phức tạp hơn, đòi hỏi các giải thuật điều khiển chuyên sâu, phù hợp cho nghiên cứu và phát triển các phương pháp điều khiển tiên tiến.
2.2. Yêu Cầu Về Độ Chính Xác Của Mô Hình Toán Học
Quá trình điều khiển con lắc ngược quay gồm hai giai đoạn: điều khiển swing-up và điều khiển cân bằng. Đối với điều khiển cân bằng cho con lắc, các giải thuật phi tuyến đã được sử dụng thành công như back-stepping, trượt, đặt cực. Tuy nhiên, khuyết điểm chung của của các giải thuật điều khiển trên là ta phải biết được mô hình toán đối tượng và các thông số mô hình tương ứng.
III. Phương Pháp Điều Khiển Mạng Neural Cho Con Lắc Ngược
Theo hướng nghiên cứu của nhóm MA và BT [4] thiết kế bộ điều khiển Logic mờ (Fuzzy) để điều khiển ổn định hệ thống con lắc ngược. Kết quả đáp ứng của hệ thống khi sử dụng bộ điều khiển Fuzzy hiệu quả hơn bộ điều khiển PID. Tuy nhiên bộ điều khiển mờ hoạt động chủ yếu phụ thuộc vào kinh nghiệm và phương pháp rút ra kết luận theo tư duy con người, sau đó được cài đặt... Mạng neural khi mới hình thành còn chưa có tri thức về hệ thống, tri thức của mạng hình thành dần sau một quá trình huấn luyện. Mạng neural được huấn luyện bằng tập dữ liệu, bao gồm kích thích ngõ vào và đáp ứng ngõ ra của hệ thống.
3.1. Ưu Điểm Của Mạng Neural Trong Điều Khiển Phi Tuyến
Mạng neural có khả năng học và thích nghi với các hệ thống phi tuyến mà không cần mô hình toán học chính xác. Quá trình huấn luyện mạng neural dựa trên dữ liệu thực tế, giúp mạng tự động điều chỉnh các tham số để đạt được hiệu suất điều khiển tối ưu. Điều này đặc biệt hữu ích trong các hệ thống phức tạp và khó mô hình hóa.
3.2. Huấn Luyện Mạng Neural Với Dữ Liệu Thực Nghiệm
Mạng neural được huấn luyện bằng tập dữ liệu, bao gồm kích thích ngõ vào và đáp ứng ngõ ra của hệ thống. Ta đưa vào đầu vào mạng neural những kích thích, mạng neural sẽ hình thành những đáp ứng tương ứng ở ngõ ra, đáp ứng phù hợp với từng loại kích thích sẽ được lưu giữ, giai đoạn này được gọi là giai đoạn học của mạng. Khi đã hình thành tri thức, chúng ta có thể dùng mạng neural để điều khiển hệ thống mà nó được học.
IV. Thiết Kế Bộ Điều Khiển Swing Up Bằng Logic Mờ
Trong công trình này, tác giả sử dụng mạng neural truyền thẳng khớp quan hệ vào ra (fitting neural network) huấn luyện theo luật học lan truyền ngược Bayesian để xây dựng bộ điều khiển cân bằng. Bộ điều khiển cân bằng được huấn luyện để mô phỏng theo bộ điều khiển của hệ thống. Bộ điều khiển cân bằng này hoạt động giống bộ điều khiển của hệ thống nhưng nó có thể thích nghi khi thông số của hệ thống thay đổi. Tác giả sử dụng thuật toán logic mờ để xây dựng bộ điều khiển lật ngược con lắc.
4.1. Xây Dựng Bộ Điều Khiển Cân Bằng Dựa Trên Mạng Neural
Bộ điều khiển cân bằng được xây dựng bằng mạng neural truyền thẳng khớp quan hệ vào ra (fitting neural network), huấn luyện theo luật học lan truyền ngược Bayesian. Mục tiêu là mô phỏng bộ điều khiển hiện có của hệ thống, cho phép thích nghi khi thông số hệ thống thay đổi. Mạng neural học cách duy trì con lắc ở vị trí cân bằng dựa trên các tín hiệu đầu vào.
4.2. Ứng Dụng Logic Mờ Cho Điều Khiển Lật Ngược Swing Up
Thuật toán logic mờ được sử dụng để xây dựng bộ điều khiển lật ngược con lắc. Dựa trên vị trí và vận tốc con lắc, bộ điều khiển lật ngược sẽ tính toán và quyết định điện áp điều khiển nhằm đưa con lắc lên vị trí dựng ngược sao cho vận tốc tại đó là nhỏ nhất, sau đó chuyển sang bộ điều khiển cân bằng để giữ con lắc ổn định tại vị trí này.
V. Kết Quả Thực Nghiệm Điều Khiển Con Lắc Ngược
Kết quả thực nghiệm đạt được: Bộ điều khiển lật ngược dùng logic mờ đã đưa con lắc từ vị trí buông thõng lên vị trí lật ngược, sau đó hệ thống điều khiển chuyển sang bộ điều khiển cân bằng để giữ con lắc ổn định tại vị trí này. Bộ điều khiển cân bằng con lắc dùng mạng neural truyền thẳng khớp quan hệ vào ra đạt được đáp ứng sai số của hệ thống rất nhỏ và duy trì con lắc ổn định tốt ở vị trí lật ngược.
5.1. Đánh Giá Hiệu Quả Của Bộ Điều Khiển Lật Ngược Mờ
Bộ điều khiển lật ngược sử dụng logic mờ đã thành công trong việc đưa con lắc từ vị trí buông thõng lên vị trí lật ngược. Sau khi con lắc đạt được vị trí gần thẳng đứng, hệ thống tự động chuyển sang bộ điều khiển cân bằng để duy trì ổn định.
5.2. Độ Ổn Định Của Bộ Điều Khiển Cân Bằng Mạng Neural
Bộ điều khiển cân bằng con lắc sử dụng mạng neural truyền thẳng khớp quan hệ vào ra (fitting neural network) cho thấy đáp ứng sai số rất nhỏ và khả năng duy trì con lắc ổn định tốt ở vị trí lật ngược. Điều này chứng tỏ hiệu quả của phương pháp điều khiển mạng neural trong việc giải quyết bài toán điều khiển phi tuyến.
VI. Kết Luận Và Hướng Phát Triển Nghiên Cứu Con Lắc Ngược
Hệ thống con lắc ngược quay là một hệ thống không ổn định và có ít ngõ vào điều khiển hơn số bậc tự do. Đây là một hệ phi tuyến có hai điểm cân bằng: Điểm cân bằng thẳng đứng hướng lên (vị trí lật ngược) và điểm cân bằng thẳng đứng hướng xuống dưới (vị trí buông thõng), trong đó vị trí lật ngược là điểm cân bằng không ổn định.
6.1. Tóm Tắt Kết Quả Nghiên Cứu Đạt Được
Nghiên cứu đã thành công trong việc xây dựng và triển khai hệ thống điều khiển con lắc ngược quay sử dụng kết hợp logic mờ cho điều khiển lật ngược và mạng neural cho điều khiển cân bằng. Kết quả thực nghiệm cho thấy hệ thống hoạt động ổn định và có khả năng thích nghi với các thay đổi trong thông số hệ thống.
6.2. Các Hướng Nghiên Cứu Phát Triển Tiềm Năng
Hướng phát triển của đề tài có thể tập trung vào việc tối ưu hóa cấu trúc mạng neural, cải thiện thuật toán huấn luyện, hoặc tích hợp thêm các phương pháp điều khiển khác để nâng cao hiệu suất và độ tin cậy của hệ thống. Ngoài ra, việc nghiên cứu ứng dụng hệ thống điều khiển con lắc ngược trong các lĩnh vực thực tế như robot cân bằng, hệ thống ổn định hình ảnh cũng là một hướng đi đầy tiềm năng.
