Luận văn thạc sĩ về hệ thống điều khiển cần trục không cảm biến tại HCMUTE

Khám phá luận văn thạc sĩ HCMUTE về điều khiển hệ thống cần trục không cảm biến, ứng dụng công nghệ hiện đại trong ngành công nghiệp.

• Tác giả: Đoàn Xuân Nam
• Người hướng dẫn: TS. Ngô Văn Thuyên
• Trường học: Trường Đại Học Sư Phạm Kỹ Thuật Thành Phố Hồ Chí Minh
• Chuyên ngành: Thiết Bị Mạng Và Nhà Máy Điện
• Đề tài: Điều Khiển Hệ Thống Cần Trục Không Cảm Biến
• Loại tài liệu: luận văn thạc sĩ
• Năm xuất bản: 2012
• Địa điểm: Tp. Hồ Chí Minh

Mục lục chi tiết

• LỜI CAM ĐOAN
• LỜI CẢM ƠN
• TÓM TẮT LUẬN VĂN
• ABSTRACT
• 1. CHƯƠNG 1: GIỚI THIỆU CHUNG
• 1.1. Phương pháp tiếp cận điều khiển cần trục
• 1.2. Mục tiêu và giới hạn của đề tài
• 1.3. Phương pháp nghiên cứu
• 1.4. Nội dung luận văn
• 1.5. Mô tả hệ thống sử dụng
• 1.6. Mô hình toán học của hệ thống cần trục
• 1.7. Mô hình động cơ DC
• 1.8. Mô hình xe
• 1.9. Mô hình của tải
• 1.10. Mô hình mô phỏng của hệ thống cần trục
• 1.11. Mạng nơron nhân tạo (Artifical Neural Networks_ ANN)
• 1.11.1. Hàm tổng hợp
• 1.11.2. Hàm kích hoạt
• 1.11.3. Giải thuật lan truyền ngược
• 1.11.4. Minh họa giải thuật lan truyền ngược trong huấn luyện mạng nơron nhiều lớp
• 1.12. Các Phương Pháp Điều Khiển
• 1.12.1. Phương pháp điều khiển với hai khâu PID
• 1.12.2. Phương pháp điều khiển với hai khâu PID có điều khiển dòng điện
• 1.12.3. Phương điều khiển không cảm biến
• 1.13. Phương pháp luận
• 1.14. Xây dựng phần mềm cảm biến bằng mạng nơron
• 2. CHƯƠNG 2: ĐIỀU KHIỂN HỆ THỐNG THỰC
• 2.1. Sơ lược về mô hình thí nghiệm hệ thống thực
• 2.2. Thiết kế phần cứng
• 2.3. Điều khiển với hai khâu PID
• 2.3.1. Thiết kế bộ điều khiển PID góc dao động
• 2.3.2. Thiết kế bộ điều khiển PID vị trí
• 2.3.3. Kết quả thực nghiệm
• 2.4. Điều khiển với hai khâu PID có điều khiển dòng
• 2.5. Điều khiển không cảm biến mạng nơron
• 2.6. Giao diện đồ họa
• 3. CHƯƠNG 3: KẾT LUẬN VÀ HƯỚNG PHÁT TRIỂN ĐỀ TÀI
• 3.1. Hướng phát triển đề tài
• TÀI LIỆU THAM KHẢO

Tóm tắt

I. Giới thiệu chung

Cần trục là thiết bị quan trọng trong ngành công nghiệp, được sử dụng để vận chuyển vật nặng và vật liệu độc hại. Việc điều khiển hệ thống điều khiển cần trục là một thách thức lớn, đặc biệt là trong việc giảm thiểu dao động trong quá trình vận chuyển. Đề tài này tập trung vào việc phát triển hệ thống điều khiển cần trục không cảm biến tại HCMUTE, nhằm tối ưu hóa quy trình vận hành mà không cần sử dụng cảm biến đo lường. Mục tiêu chính là duy trì độ ổn định của tải trong suốt quá trình di chuyển, đồng thời giảm thiểu chi phí và bảo trì cho hệ thống. Việc nghiên cứu này không chỉ có giá trị lý thuyết mà còn có ứng dụng thực tiễn cao trong các nhà máy và xí nghiệp.

II. Phương pháp tiếp cận điều khiển cần trục

Phương pháp điều khiển cần trục có thể chia thành hai cách tiếp cận chính: điều khiển bằng người và điều khiển tự động. Trong cách tiếp cận đầu tiên, người điều khiển sẽ can thiệp vào quá trình vận hành để giảm thiểu dao động. Cách thứ hai là hoàn toàn tự động, sử dụng các thuật toán điều khiển để tối ưu hóa quá trình di chuyển của tải. Việc áp dụng công nghệ điều khiển hiện đại như mạng nơron nhân tạo (ANN) cho phép xây dựng các mô hình điều khiển không cảm biến, giúp cải thiện hiệu suất và độ chính xác của hệ thống. Các nghiên cứu trước đây đã chỉ ra rằng việc sử dụng hệ thống điều khiển thông minh có thể mang lại kết quả tương tự như các phương pháp truyền thống nhưng với chi phí thấp hơn.

III. Mô hình toán học của hệ thống cần trục

Mô hình toán học của hệ thống cần trục được xây dựng dựa trên các phương trình vật lý và định luật Newton. Mô hình này cho phép mô phỏng đáp ứng của cần trục theo các phương pháp điều khiển khác nhau, bao gồm điều khiển PID và điều khiển không cảm biến. Việc sử dụng mạng nơron trong mô hình cho phép điều chỉnh linh hoạt các tham số điều khiển, từ đó tối ưu hóa quá trình vận hành. Kết quả mô phỏng cho thấy rằng phương pháp điều khiển không cảm biến có thể đạt được hiệu suất tương đương với phương pháp có cảm biến, đồng thời giảm thiểu chi phí đầu tư và bảo trì cho hệ thống.

IV. Kết quả thực nghiệm

Kết quả thực nghiệm cho thấy rằng hệ thống điều khiển cần trục không cảm biến hoạt động hiệu quả trong việc giảm thiểu dao động tải trong quá trình di chuyển. Các thí nghiệm được thực hiện trên mô hình thực tế cho thấy rằng phương pháp điều khiển không cảm biến bằng mạng nơron có thể đạt được độ chính xác cao trong việc theo dõi vị trí và góc dao động của tải. Điều này chứng tỏ rằng việc áp dụng công nghệ không cảm biến không chỉ khả thi mà còn mang lại nhiều lợi ích cho ngành công nghiệp. Hệ thống này có thể được áp dụng rộng rãi trong các nhà máy và xí nghiệp, giúp nâng cao hiệu suất và giảm thiểu rủi ro trong quá trình vận hành.

V. Kết luận và hướng phát triển

Nghiên cứu về hệ thống điều khiển cần trục không cảm biến tại HCMUTE đã mở ra hướng đi mới cho việc tự động hóa trong ngành công nghiệp. Kết quả đạt được không chỉ khẳng định tính khả thi của phương pháp mà còn chỉ ra tiềm năng ứng dụng rộng rãi trong thực tiễn. Hướng phát triển tiếp theo có thể tập trung vào việc cải tiến các thuật toán điều khiển, cũng như mở rộng ứng dụng của hệ thống trong các lĩnh vực khác nhau như xây dựng, vận tải và sản xuất. Việc nghiên cứu và phát triển thêm các công nghệ mới sẽ giúp nâng cao hiệu quả và độ tin cậy của hệ thống điều khiển trong tương lai.

Nội dung chính

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 đóng tàu, nhà máy hạt nhân, và công trình xây dựng nhà cao tầng. Theo ước tính, việc vận chuyển bằng cần trục chiếm phần lớn thời gian trong quy trình làm việc, đồng thời đòi hỏi phải đảm bảo an toàn bằng cách hạn chế dao động tải trong suốt quá trình di chuyển. Vấn đề nghiên cứu trọng tâm là làm thế nào để điều khiển hệ thống cần trục tự động, nhanh chóng và hiệu quả mà không cần sử dụng cảm biến đo góc dao động tải, vốn có chi phí cao và khó khăn trong lắp đặt, bảo trì.

Mục tiêu cụ thể của luận văn là phát triển phương pháp điều khiển không cảm biến cho hệ thống cần trục giàn, sử dụng mạng nơron nhân tạo để thay thế cảm biến thực, đồng thời kiểm soát dòng điện động cơ trong phạm vi định mức nhằm tránh quá tải. Nghiên cứu tập trung trên mô hình cần trục giàn, với thời gian thực hiện từ năm 2010 đến 2012 tại Trường Đại học Sư phạm Kỹ thuật TP. Hồ Chí Minh. Ý nghĩa của nghiên cứu được thể hiện qua việc nâng cao hiệu quả vận hành, giảm chi phí đầu tư và bảo trì, đồng thời đảm bảo an toàn trong vận chuyển vật nặng.

Cơ sở lý thuyết và phương pháp nghiên cứu

Khung lý thuyết áp dụng

Luận văn xây dựng mô hình toán học hệ thống cần trục dựa trên các phương trình vật lý và định luật Newton, sử dụng phép biến đổi Laplace để mô tả động học và động lực học của cần trục giàn. Mô hình bao gồm các thành phần chính: mô hình động cơ DC, mô hình chuyển động của xe, và mô hình dao động tải như một con lắc đơn bậc tự do. Các phương trình phi tuyến được tuyến tính hóa khi góc dao động nhỏ để thuận tiện cho việc thiết kế bộ điều khiển.

Phương pháp điều khiển được nghiên cứu gồm ba loại chính: điều khiển với hai khâu PID (Proportional-Integral-Derivative), điều khiển hai khâu PID có bổ sung điều khiển dòng điện nhằm kiểm soát dòng làm việc của động cơ, và điều khiển không cảm biến sử dụng mạng nơron nhân tạo (Artificial Neural Networks - ANN). Mạng nơron được thiết kế với cấu trúc truyền thẳng, gồm 30 nơron lớp ẩn, sử dụng giải thuật lan truyền ngược (Back Propagation Algorithm - BPA) để huấn luyện, nhằm xây dựng phần mềm cảm biến ước lượng góc dao động tải dựa trên dữ liệu dòng điện và vị trí tải.

Ba khái niệm chính trong nghiên cứu là: mô hình toán học hệ thống cần trục, bộ điều khiển PID và mạng nơron nhân tạo. Bộ điều khiển PID được sử dụng để điều khiển vị trí xe và góc dao động tải, trong khi mạng nơron nhân tạo thay thế cảm biến thực đo góc dao động, giúp giảm chi phí và tăng tính linh hoạt.

Phương pháp nghiên cứu

Nguồn dữ liệu thu thập bao gồm số liệu thực nghiệm từ mô hình cần trục giàn sử dụng động cơ DC 20V, 1.1A, cùng các thông số vật lý như khối lượng tải (1-5 kg), chiều dài cáp (0.81 m), và các đặc tính động cơ (điện trở 1.5 Ω, điện cảm 0.005 H). Dữ liệu dòng điện, vị trí xe và góc dao động được ghi nhận trong quá trình vận hành mô hình thực nghiệm.

Phương pháp phân tích bao gồm mô phỏng trên Matlab Simulink để đánh giá đáp ứng hệ thống với các phương pháp điều khiển khác nhau, đồng thời thiết kế và thử nghiệm trên mô hình thực nghiệm để kiểm chứng tính khả thi. Cỡ mẫu mô hình thực nghiệm là một hệ thống cần trục giàn duy nhất, được chọn do tính phổ biến và đặc điểm kỹ thuật phù hợp.

Timeline nghiên cứu kéo dài từ tháng 2/2010 đến tháng 12/2012, bao gồm các giai đoạn khảo sát, xây dựng mô hình toán học, thiết kế bộ điều khiển, huấn luyện mạng nơron, mô phỏng và thực nghiệm.

Kết quả nghiên cứu và thảo luận

Những phát hiện chính

1. Hiệu quả điều khiển với hai khâu PID: Kết quả mô phỏng cho thấy hệ thống đạt vị trí đặt trong khoảng 3 giây với tải trọng từ 1 đến 5 kg. Góc dao động tải ban đầu có biên độ lên đến 17°, dao động tắt dần trong hơn 3 giây. Tải trọng càng lớn thì thời gian đạt vị trí càng chậm và góc dao động ban đầu càng nhỏ.

2. Điều khiển hai khâu PID có kiểm soát dòng điện: So với phương pháp PID thông thường, phương pháp này giữ dòng điện làm việc của động cơ ổn định quanh giá trị định mức 1.1A, giảm dòng khởi động từ 6.5A xuống còn khoảng 2.5A, giảm quá tải hơn 30%. Đáp ứng vị trí và góc dao động tương đương với phương pháp PID cơ bản.

3. Điều khiển không cảm biến bằng mạng nơron: Mạng nơron nhân tạo với 30 nơron lớp ẩn được huấn luyện thành công để ước lượng góc dao động dựa trên dòng điện và vị trí tải. Kết quả thực nghiệm cho thấy phương pháp này đạt hiệu quả tương đương với điều khiển có cảm biến thực, với sai số trung bình bình phương thấp, đảm bảo độ chính xác và ổn định trong điều khiển.

4. So sánh các phương pháp: Phương pháp điều khiển không cảm biến giúp giảm chi phí đầu tư và bảo trì, đồng thời vẫn duy trì hiệu suất điều khiển tương đương. Điều khiển có kiểm soát dòng điện giúp bảo vệ động cơ khỏi quá tải, kéo dài tuổi thọ thiết bị.

Thảo luận kết quả

Nguyên nhân chính giúp phương pháp không cảm biến đạt hiệu quả là do mạng nơron nhân tạo có khả năng mô phỏng mối quan hệ phi tuyến phức tạp giữa dòng điện, vị trí và góc dao động tải. So với các nghiên cứu trước đây sử dụng cảm biến vật lý, phương pháp này giảm thiểu rủi ro hư hỏng và chi phí bảo trì.

Kết quả mô phỏng và thực nghiệm có thể được trình bày qua biểu đồ đáp ứng vị trí xe, góc dao động tải và dòng điện làm việc động cơ, giúp minh họa rõ ràng sự khác biệt giữa các phương pháp điều khiển. So sánh này cũng cho thấy sự ổn định và nhanh nhạy của hệ thống khi áp dụng mạng nơron.

Ý nghĩa của nghiên cứu nằm ở việc mở rộng ứng dụng điều khiển tự động không cảm biến trong các hệ thống cần trục, đặc biệt phù hợp với các nước đang phát triển có hạn chế về công nghệ cảm biến.

Đề xuất và khuyến nghị

1. Triển khai điều khiển không cảm biến bằng mạng nơron trong các hệ thống cần trục công nghiệp: Áp dụng phần mềm cảm biến mạng nơron để thay thế cảm biến vật lý, giảm chi phí đầu tư và bảo trì trong vòng 12 tháng, do các đơn vị vận hành và bảo trì thực hiện.

2. Tích hợp bộ điều khiển dòng điện để bảo vệ động cơ: Thiết kế và lắp đặt bộ điều khiển dòng điện nhằm giữ dòng làm việc trong phạm vi định mức, tránh quá tải và kéo dài tuổi thọ động cơ, thực hiện trong 6 tháng, do bộ phận kỹ thuật và bảo trì đảm nhiệm.

3. Đào tạo nhân sự vận hành và bảo trì: Tổ chức các khóa đào tạo về vận hành hệ thống điều khiển không cảm biến và bảo trì thiết bị trong 3 tháng, giúp nâng cao năng lực và giảm thiểu sự cố.

4. Nghiên cứu mở rộng ứng dụng cho các loại cần trục khác: Tiếp tục phát triển và thử nghiệm phương pháp điều khiển không cảm biến trên cần trục quay và các hệ thống phức tạp hơn trong vòng 18 tháng, do các nhóm nghiên cứu và phát triển thực hiện.

Đối tượng nên tham khảo luận văn

1. Kỹ sư và chuyên gia điều khiển tự động: Nghiên cứu cung cấp kiến thức về mô hình toán học, phương pháp điều khiển PID và mạng nơron nhân tạo, giúp áp dụng vào thiết kế hệ thống điều khiển cần trục và các thiết bị công nghiệp khác.

2. Nhà quản lý và vận hành nhà máy: Hiểu rõ về lợi ích của việc áp dụng điều khiển không cảm biến và kiểm soát dòng điện để tối ưu hóa chi phí vận hành, bảo trì và nâng cao an toàn lao động.

3. Giảng viên và sinh viên ngành điện – điện tử, tự động hóa: Tài liệu tham khảo quý giá cho việc học tập, nghiên cứu và phát triển các đề tài liên quan đến điều khiển hệ thống cơ điện tử và mạng nơron nhân tạo.

4. Các công ty sản xuất và cung cấp thiết bị cần trục: Tham khảo để cải tiến sản phẩm, tích hợp công nghệ điều khiển hiện đại, nâng cao tính cạnh tranh và đáp ứng nhu cầu thị trường.

Câu hỏi thường gặp

1. Phương pháp điều khiển không cảm biến bằng mạng nơron có chính xác không?
   Kết quả thực nghiệm cho thấy phương pháp này đạt hiệu quả tương đương với điều khiển có cảm biến thực, với sai số trung bình thấp, đảm bảo độ ổn định và chính xác trong vận hành.

2. Tại sao cần kiểm soát dòng điện động cơ trong hệ thống cần trục?
   Điều khiển dòng điện giúp tránh hiện tượng quá tải, giảm nguy cơ hư hỏng cách điện do nhiệt độ tăng cao, từ đó kéo dài tuổi thọ động cơ và đảm bảo an toàn vận hành.

3. Mạng nơron nhân tạo được huấn luyện như thế nào trong nghiên cứu này?
   Mạng nơron được huấn luyện bằng giải thuật lan truyền ngược (Back Propagation Algorithm) sử dụng dữ liệu thực nghiệm về dòng điện và vị trí tải làm đầu vào, góc dao động làm đầu ra, nhằm tối ưu trọng số kết nối.

4. Phương pháp điều khiển hai khâu PID có ưu điểm gì?
   Phương pháp này đơn giản, dễ thiết kế và điều chỉnh, cho phép kiểm soát vị trí xe và góc dao động tải riêng biệt, phù hợp với các hệ thống có cảm biến đo lường đầy đủ.

5. Phương pháp điều khiển không cảm biến có thể áp dụng cho các loại cần trục khác không?
   Có thể áp dụng, tuy nhiên cần nghiên cứu và điều chỉnh mô hình phù hợp với đặc điểm kỹ thuật của từng loại cần trục, như cần trục quay hoặc cần trục tháp, để đảm bảo hiệu quả điều khiển.

Kết luận

• Luận văn đã xây dựng thành công mô hình toán học và thiết kế các phương pháp điều khiển hệ thống cần trục giàn, bao gồm điều khiển hai khâu PID, điều khiển có kiểm soát dòng điện và điều khiển không cảm biến bằng mạng nơron nhân tạo.
• Phương pháp điều khiển không cảm biến sử dụng mạng nơron nhân tạo đạt hiệu quả tương đương với điều khiển có cảm biến thực, đồng thời giảm chi phí và khó khăn trong lắp đặt, bảo trì.
• Bộ điều khiển dòng điện giúp bảo vệ động cơ khỏi quá tải, duy trì dòng làm việc ổn định quanh giá trị định mức, nâng cao độ bền thiết bị.
• Kết quả mô phỏng và thực nghiệm đã được kiểm chứng, mở ra hướng phát triển ứng dụng rộng rãi trong công nghiệp cần trục và các hệ thống tương tự.
• Đề xuất các bước tiếp theo bao gồm triển khai ứng dụng thực tế, đào tạo nhân sự và nghiên cứu mở rộng cho các loại cần trục khác nhằm nâng cao hiệu quả và tính ứng dụng của phương pháp.

Hãy bắt đầu áp dụng các giải pháp điều khiển không cảm biến và kiểm soát dòng điện để nâng cao hiệu quả vận hành hệ thống cần trục trong doanh nghiệp của bạn ngay hôm nay!

Trích đoạn nội dung tài liệu

Chương 1 TổngQuan 1. Giới thiệu chung Cần trục được sử dụng rộng rãi để vận chuyển vật nặng và vật liệu độc hại trong xí nghiệp đóng tàu, nhà máy hạt nhân, xây dựng nhà cao tầng… Dựa trên cấu hình, có thể phân loại thành hai loại: cần trục giàn và cần trục quay. Cần trục giàn thường được sử dụng trong các nhà máy (Hình 1.Đây là một dạng của cần trục, có thể dịch chuyển trên mặt phẳng nằm ngang. Tải trọng gắn với xe bởi dây cáp, chiều dài có thể thay đổi được bởi một cơ cấu nâng hạ.

Tải với cáp được xem như một hệ con lắc dao động một bậc tự do. Một dạng khác nữa là cần trục quay, có thể di chuyển cũng theo phương ngang nhưng trong hai hướng vuông góc. Phân tích gần như giống nhau cho cả hai, bởi vì các chuyển động hai chiều có thể được chia thành hai chuyển động một chiều. Tổng quan Hình 1.

Cần trục giàn a) Cần trục tay với b) Cần trục hình tháp Hình 1. Cần trục quay Cần trục quay có thể được chia thành hai loại: cần trục tay với thường được dùng trong nhà máy đóng tàu, và cần trục hình tháp được sử dụng trong xây dựng (Hình 1. Phương pháp tiếp cận điều khiển cần trục Cần trục được sử dụng để di chuyển vật nặng từ điểm này đến điểm khác trong thời gian nhỏ nhất để vật đến được đích mà không bị đung đưa (dao động). Thông thường, người điều khiển lành nghề đảm nhiệm công việc này.

Trong quá trình hoạt động, tải dao động tự do như chuyển động của con lắc. Nếu dao động vượt quá giới hạn cho phép, nó phải được giảm dao động hoặc phải dừng hoạt động cho đến khi dao động bị triệt tiêu.Những vấn đề này đã thúc đẩy nhiều nhà nghiên cứu phát triển thuật toán điều khiển để tự động hóa các hoạt động cần trục. Hoạt động cần trục có thể được chia thành năm bước sau: kẹp tải, nâng lên, di chuyển tải từ điểm này tới điểm khác, hạ xuống, nhả tải. Tự động hóa toàn bộ các quá trình này là hoàn toàn có thể, một vài nghiên cứu đã hướng tới nhiệm vụ này[1].Di chuyển tải từ điểm này tới điểm khác là khâu chiếm hầu hết thời gian trong toàn bộ quá trình và đòi hỏi người điều khiển khéo léo để thực hiện nó.Tìm ra phương pháp phù hợp để di chuyển tải dễ dàng mà không gây ra dao động lớn là trọng tâm của các nghiên cứu hiện nay.Chúng ta có thể phân chia việc điều khiển cần trục thành hai cách tiếp cận.

Trong cách tiếp cận đầu tiên, người vận hành tham gia vào điều khiển và thay đổi cơ cấu khí động lực của tải để giúp cho vận hành được dễ dàng hơn.Cách một là thêm bộ giảm chấn bằng đường hồi tiếp góc dao động của tải và tốc độ của nó hoặc bằng đường hồi tiếp góc dao động trước đó[2, 3].Hồi tiếp này cho biết quỹ đạo phát sinh thêm vào bởi vận hành.Cách thứ hai là để tránh tải tự kích gần tần số tự nhiên của nó bằng cách thêm một bộ lọc để loại bỏ các tần số này từ đầu vào [4].Cách thứ ba là thêm bộ giảm xóc vào cơ cấu của cần trục[5]. Trong cách tiếp cận thứ hai, hoạt động hoàn toàn tự động mà không có người vận hành điều khiển.Điều này có thể được thực hiện bằng cách sử dụng các kỹ thuật khác nhau.Kỹ thuật thứ nhất là dựa tạo ra quỹ đạo mới để chuyển tải đến đích với dao động là nhỏ nhất.Quỹ đạo đạt được nhờ dạng tín hiệu ngõ vào hoặc bằng kỹ thuật điều khiển tối ưu.Kỹ thuật thứ hai là dựa vào tín hiệu hồi tiếp vị trí và góc dao 3 Luan van 1. Tổng quan động. Kỹ thuật thứ ba là chia thiết kế bộ điều khiển thành hai phần: một điều khiển chống dao động và một điều khiển theo dõi.

Mỗi bộ được thiết kế riêng biệt và sau đó kết hợp để đảm bảo hiệu suất và sự ổn định của hệ thống tổng thể. Dao động của tải bị ảnh hưởng bởi sự tăng tốc của chuyển động, nhiều nhà nghiên cứu đã tập trung vào tạo ra quỹ đạo, làm sao chuyển tải đi nhanh nhất có thể với góc dao động nhỏ nhất. Những quỹ đạo tìm được bằng cách sử dụng các kỹ thuật tối ưu hóa với các hàm mục tiêu có thể là thời gian chuyển[6], hay hành động điều khiển[7], hoặc góc dao động [8].Một phương pháp quan trọng tạo ra quỹ đạo là dạng tín hiệu vào, trong đó bao gồm các chuỗi xung tăng tốc và giảm tốc.Những trình tự này được tạo ra mà không gây ra dao động trong quá trình vận chuyển [9].Điều khiển vòng hở nhạycảm với các nhiễu loạn bên ngoài và thông số biến đổi. Ngoài ra, hoạt động điều khiển là bang-bang, do đó không liên tục.

Hơn nữa, nó thường đòi hỏi góc dao động bằng không tại đầu mỗi quá trình, và không thể nhận ra được góc thực tế lúc đó.Để tránh những bất lợi của điều khiển vòng hở, nhiều nhà nghiên cứu [12, 13]đã điều khiển thông qua hồi tiếp vòng kín. Điều khiển hồi tiếp ít nhạy cảm với các nhiễu loạn và các thông số biến đổi. Do đó, nó là phương pháp thiết kế điều khiển phổ biến cho cần trục. Ridout [14] đã phát triển bộ điều khiển hồi tiếp vị trí chiếc xe, tốc độ và góc dao động của tải.

Độ lợi (gains) hồi tiếp được tính toán trên phép thử và sai dựa trên phương pháp quỹ đạo nghiệm. Salminen [16] sử dụng điều khiển hồi tiếp với độ lợi (gains) được tính toán dựa trên những phương pháp biểu đồ cực. Hazlerigg [17] đã phát triển bộ bù (compensator) để triệt tiêu động năng của con lắc. Điều khiển này đã được thử nghiệm trên một mô hình cần trục vật lý.Nó đã tạo ra kết quả tốt, ngoại trừ dao động hệ thống chậm tắt dần.

Do đó, hệ thống đáp ứng được dao động, nghĩa là thời gian vận chuyển lâu hơn. Hurteau và DeSantis [18] phát triển một bộ điều khiển hồi tiếp tuyến tính sử dụng tín hiệu hồi tiếp trạng thái đầy đủ. Độ lợi (gains) điều khiển được điều chỉnh theo chiều dài cáp. Tuy nhiên, việc thay đổi chiều dài cáp làm giảm đặc tính của hệ thống.Ngoài ra, các thuật toán điều chỉnh đã không được kiểm nghiệm bằng thực nghiệm.

Tổng quan Mục tiêu điều khiển cần trục là chuyển tải từ điểm này tới điểm khác và đồng thời dao động tải là nhỏ nhất.Thông thường, điều khiển được thiết kế để đạt được hai nhiệm vụ cùng một lúc, như trong các bộ điều khiển nói trên.Tuy nhiên, có một đề xuất khác được sử dụng rộng rãi, hai nhiệm vụ được xử lý riêng bằng cách thiết kế hai bộ điều khiển hồi tiếp.Bộ đầu tiên là điều khiển chống dao động.Nó điều khiển dao động bằng tín hiệu phản hồi của góc dao động tải. Bộ điều khiển thứ hai được thiết kế để theo dõi làm việc của xe theo quỹ đạo tham chiếu. Vị trí xe được sử dụng làm tín hiệu hồi tiếp. Quỹ đạo vị trí thường dựa trên các mô hình cổ điển, thu được từ điều khiển tối ưu vòng hở hay các kỹ thuật nhận dạng.

Bộ điều khiển theo dõi có thể là bộ điều khiển vi phân tỉ lệ (PD) [19] hoặc là bộ điều khiển logic mờ [20, 21]. Tương tự như vậy, bộ điều khiển chống dao động được thiết kế bằng các phương pháp khác nhau[19] sử dụng hồi tiếp vị trí trễ, trong khi[20, 21]sử dụng bộ điều khiển logic mờ, tách các nhiệm vụ kiểm soát, chống dao động và theo dõi, cho phép các bộ điều khiển xử lý các quỹ đạo khác nhau tùy theo môi trường làm việc. Nâng cao tải (cẩu) trong thời gian vận chuyển là điều cần thiết để tránh chướng ngại vật.Chuyển động này là chậm, và biến đổi chiều dài cáp có thể được coi như là nhiễu loạn cho hệ thống. Do đó, ảnh hưởng của biến đổi độ dài cáp được xem xét thông qua mô phỏng để đảm bảo rằng thực hiện việc này không làm điều khiển xấu đi.

Tuy nhiên, có một vài nghiên cứu đã thiết kế các bộ điều khiển bao gồm cả nâng hạ [22]. Ảnh hưởng của trọng lượng tải thường được bỏ qua.Tuy nhiên, Lee [23], Omar và Nayfeh [24, 25]đã xem xét nó trong việc thiết kế các bộ điều khiển cho cần trục giàn và tháp. Từ những nghiên cứu này, chúng ta thấy rằng, trọng lượng của tải là rất nặng so với trọng lượng xe, hiệu quả của bộ điều khiển thiết kế sẽ không đạt nếu bỏ qua đại lượng này. Hầu hết hệ thống điều khiển hồi tiếpđã đề cập đều cần cảm biến để đo vị trí xe cũng như góc dao động của tải.

Tuy nhiên, cảm biến đo lường góc dao động tải trong các 5 Luan van 1. Tổng quan hệ thống thực tế có những trở ngại: chi phí đầu tư cao, khó lắp đặt nhất là với những cần trục có cơ cấu nâng hạ, thường xuyên bảo trì sữa chữa… Phương pháp điều khiển không cảm biến này được đề cập bởi tác giả Mahmud Iwan Solihin và Wahyudi trong [26, 27].Phương pháp này phù hợp với các nước còn hạn chế về trình độ về công nghệ cảm biến. Mục tiêuvà giới hạn của đề tài Mục tiêu đề tài là điều khiển tự động hệ thống cần trục không cảm biến. Cảm biến thực đo lường góc dao động tải được thay thế bởi phần mềm cảm biến bằng mạng nơron.

Ngoài ra, dòng điện làm việc của động cơ luôn được điều chỉnh trong phạm vi dòng điện định mức để tránh hiện tượng quá tải làm cho dòng này tăng quá mức cho phép. Thiết kế điều khiển trên mô hình thực,giao tiếp giữa hệ thống thực và máy tính để điều khiển thông qua card DSP-28335. Giới hạn của đề tài chỉ thiết kế điều khiển không cảm biến có kiểm soát dòng điện trên mô hình hệ thống cần trục giàn (Hình 1. Phương pháp nghiên cứu Các phương pháp nghiên cứu được sử dụng trong luận văn bao gồm:  Khảo sát, phân tích tổng hợp  Mô phỏng trên máy tính  Thiết kế mô hình thực nghiệm  Đánh giá kết quả dựa trên mô phỏng và thực nghiệm 1.

Nội dung luận văn Phần còn lại của nội dung luận văn bao gồm: Chương 2.Cơ sở lý thuyết 6 Luan van 1. Tổng quan Trình bày các lý thuyết liên quan sử dụng trong luận văn.Xây dựng mô hình toán mô tả hệ thống cần trục cần nghiên cứu.Các phương pháp điều khiển Nội dung của chương giới thiệu về các phương pháp: điều khiển với hai khâu PID, điều khiển với hai khâu PID có điều khiển dòng điện, điều khiển không cảm biến mạng nơron.Mô phỏng trong Matlab Simulink các phương pháp điều khiển và đánh giá kết quả đạt được.Điều khiển hệ thống thực Giới thiệu về mô hình thực nghiệm hệ thống cần trục, thiết kế phần cứng điều khiển.