Tổng quan nghiên cứu

Thang máy là thiết bị vận chuyển không thể thiếu trong các tòa nhà cao tầng, góp phần quan trọng trong việc di chuyển người và hàng hóa theo phương thẳng đứng. Theo ước tính, giá thành thang máy chiếm khoảng 6-7% tổng giá thành công trình xây dựng, phản ánh tầm quan trọng và mức đầu tư đáng kể cho hệ thống này. Ở Việt Nam, mặc dù thang máy đã xuất hiện từ lâu, sự phát triển trong lĩnh vực thiết kế và chế tạo còn hạn chế, chủ yếu dựa vào nhập khẩu từ nước ngoài. Nhu cầu về hệ thống điều khiển thang máy thông minh, đặc biệt là nhóm thang máy chở người, ngày càng tăng cao nhằm nâng cao hiệu quả vận hành, an toàn và tiện nghi.

Luận văn tập trung nghiên cứu thiết kế, chế tạo, mô phỏng và điều khiển nhóm thang máy chở người bằng bộ điều khiển mờ, áp dụng vi điều khiển cho mô hình nhóm thang máy gồm hai thang với bốn điểm dừng. Phạm vi nghiên cứu bao gồm tính toán động học thang máy, thiết kế hệ thống điều khiển mờ, chế tạo mô hình thực nghiệm và đánh giá hiệu quả điều khiển. Nghiên cứu có ý nghĩa quan trọng trong việc phát triển các hệ thống điều khiển thang máy thông minh, phù hợp với các tòa nhà cao tầng có nhiều thang máy và tầng phục vụ, góp phần nâng cao chất lượng dịch vụ và an toàn vận hành.

Cơ sở lý thuyết và phương pháp nghiên cứu

Khung lý thuyết áp dụng

Luận văn dựa trên hai lý thuyết chính: lý thuyết động học thang máy và logic mờ trong điều khiển tự động.

  • Lý thuyết động học thang máy: Bao gồm các khái niệm về lực căng cáp, tính toán trọng lượng đối trọng, chọn cáp nâng, puly dẫn hướng, động cơ và hộp giảm tốc. Các thông số kỹ thuật như tải trọng nâng (350 kg), vận tốc cabin (0,25 m/s), số cáp treo (2 sợi) được sử dụng để tính toán lực căng cáp lớn nhất và lựa chọn thiết bị phù hợp nhằm đảm bảo an toàn và hiệu quả vận hành.

  • Logic mờ (Fuzzy Logic): Là hệ thống điều khiển dựa trên các tập mờ và các luật điều khiển dạng "Nếu... thì...". Logic mờ cho phép xử lý các thông tin không chính xác hoặc không đầy đủ, mô phỏng tư duy con người trong điều khiển. Các khái niệm chính bao gồm biến ngôn ngữ, hàm liên thuộc, luật hợp thành mờ, mờ hóa và giải mờ. Logic mờ được áp dụng để thiết kế bộ điều khiển nhóm thang máy nhằm tối ưu hóa thời gian chờ, giảm tải cho hệ thống và nâng cao sự tiện nghi.

Các khái niệm chuyên ngành như puly ma sát, hộp giảm tốc trục vít-bánh vít, bộ hãm bảo hiểm, hệ thống cân bằng cáp, và thuật toán điều khiển mờ MISO (Multiple Input Single Output) cũng được sử dụng để xây dựng hệ thống điều khiển hoàn chỉnh.

Phương pháp nghiên cứu

Nghiên cứu sử dụng phương pháp kết hợp giữa lý thuyết, mô phỏng và thực nghiệm:

  • Nguồn dữ liệu: Thu thập từ các tiêu chuẩn kỹ thuật thang máy Việt Nam (TCVN 5744-1993, TCVN 6395:1998), tài liệu chuyên ngành, và các số liệu thực tế về thang máy chở người.

  • Phương pháp phân tích: Tính toán động học thang máy dựa trên các công thức xác định lực căng cáp, chọn cáp, puly, động cơ và hộp giảm tốc. Thiết kế bộ điều khiển mờ dựa trên lý thuyết logic mờ, xây dựng các luật điều khiển, mờ hóa và giải mờ. Mô phỏng hệ thống điều khiển nhóm thang máy bằng phần mềm và lập trình vi điều khiển.

  • Timeline nghiên cứu: Nghiên cứu được thực hiện trong khoảng thời gian 2005-2007, bao gồm 5 chương chính: tổng quan thang máy, tính toán động học, thiết kế điều khiển mờ, chế tạo mô hình thực nghiệm và hướng phát triển.

  • Cỡ mẫu và mô hình thực nghiệm: Chế tạo mô hình nhóm thang máy gồm hai thang với bốn điểm dừng, sử dụng vi điều khiển và bộ điều khiển mờ để đánh giá hiệu quả điều khiển.

Kết quả nghiên cứu và thảo luận

Những phát hiện chính

  1. Tính toán động học thang máy: Lực căng cáp lớn nhất được xác định là khoảng 195000 N trên mỗi sợi cáp, với hệ số an toàn cáp chọn là 16, đảm bảo an toàn vận hành. Đường kính puly ma sát được chọn theo hệ số e=30 lần đường kính cáp để tăng tuổi thọ cáp. Động cơ MTKF011-6 công suất 2 kW, mô men xoắn tối đa 42 Nm phù hợp với yêu cầu vận hành thang máy tải 350 kg, vận tốc 0,25 m/s.

  2. Thiết kế bộ điều khiển mờ: Bộ điều khiển mờ được xây dựng dựa trên các biến ngôn ngữ như tốc độ cabin (rất chậm, chậm, trung bình, nhanh, rất nhanh) với hàm liên thuộc tam giác và Gauss. Thuật toán luật hợp thành mờ MISO cho phép xử lý nhiều biến đầu vào và một biến đầu ra, tối ưu hóa việc phân phối lệnh gọi tầng cho nhóm thang máy.

  3. Chế tạo mô hình thực nghiệm: Mô hình nhóm hai thang máy với bốn điểm dừng được chế tạo thành công, tích hợp bộ điều khiển mờ và vi điều khiển. Kết quả mô phỏng cho thấy hệ thống điều khiển mờ giảm thời gian chờ trung bình của hành khách khoảng 20% so với điều khiển truyền thống, đồng thời giảm số lần dừng không cần thiết.

  4. So sánh với các nghiên cứu khác: Kết quả phù hợp với xu hướng ứng dụng trí tuệ nhân tạo và điều khiển mờ trong các hệ thống thang máy hiện đại trên thế giới, góp phần nâng cao hiệu quả và an toàn vận hành.

Thảo luận kết quả

Việc áp dụng logic mờ trong điều khiển nhóm thang máy giúp xử lý các thông tin không chính xác và thay đổi liên tục trong quá trình vận hành, như số lượng hành khách, vị trí cabin và lệnh gọi tầng. Bộ điều khiển mờ mô phỏng tư duy con người, cho phép hệ thống phản ứng linh hoạt và tối ưu hơn so với các phương pháp điều khiển truyền thống dựa trên các thuật toán cứng nhắc.

Số liệu thực nghiệm và mô phỏng cho thấy thời gian chờ trung bình giảm đáng kể, góp phần nâng cao sự hài lòng của người sử dụng và hiệu quả vận hành của tòa nhà. Việc lựa chọn động cơ và thiết bị cơ khí phù hợp đảm bảo tính ổn định và an toàn cho hệ thống.

Biểu đồ so sánh thời gian chờ và số lần dừng thang máy giữa điều khiển mờ và điều khiển truyền thống có thể minh họa rõ ràng hiệu quả của phương pháp này. Bảng thống kê các thông số kỹ thuật và kết quả thử nghiệm cũng hỗ trợ đánh giá toàn diện.

Đề xuất và khuyến nghị

  1. Triển khai hệ thống điều khiển mờ cho các tòa nhà cao tầng: Áp dụng bộ điều khiển mờ cho nhóm thang máy trong các tòa nhà có từ 3 thang trở lên nhằm giảm thời gian chờ và tăng hiệu quả vận hành. Thời gian thực hiện dự kiến trong vòng 12 tháng, do các công ty thang máy và đơn vị quản lý tòa nhà phối hợp thực hiện.

  2. Nâng cấp phần cứng vi điều khiển và cảm biến: Cải tiến hệ thống cảm biến vị trí, tải trọng và nút gọi tầng để cung cấp dữ liệu chính xác hơn cho bộ điều khiển mờ, nâng cao độ tin cậy và khả năng phản ứng nhanh. Khuyến nghị thực hiện trong 6 tháng đầu năm triển khai.

  3. Đào tạo nhân viên vận hành và bảo trì: Tổ chức các khóa đào tạo chuyên sâu về logic mờ và hệ thống điều khiển thang máy cho kỹ thuật viên và nhân viên vận hành nhằm đảm bảo vận hành an toàn và hiệu quả. Thời gian đào tạo kéo dài 3 tháng, định kỳ hàng năm.

  4. Nghiên cứu mở rộng ứng dụng trí tuệ nhân tạo: Phát triển các thuật toán điều khiển kết hợp trí tuệ nhân tạo và logic mờ để tối ưu hóa hơn nữa việc phân phối lệnh gọi và quản lý nhóm thang máy trong các tòa nhà có số tầng và thang máy lớn. Thời gian nghiên cứu dự kiến 2 năm, phối hợp với các viện nghiên cứu và trường đại học.

Đối tượng nên tham khảo luận văn

  1. Các kỹ sư thiết kế và chế tạo thang máy: Nghiên cứu cung cấp kiến thức chuyên sâu về tính toán động học, thiết kế hệ thống điều khiển mờ và chế tạo mô hình thực nghiệm, giúp cải tiến sản phẩm và nâng cao chất lượng thang máy.

  2. Các nhà quản lý tòa nhà và vận hành thang máy: Tham khảo để hiểu rõ về các giải pháp điều khiển nhóm thang máy thông minh, từ đó lựa chọn và áp dụng công nghệ phù hợp nhằm nâng cao hiệu quả vận hành và sự hài lòng của người sử dụng.

  3. Giảng viên và sinh viên ngành cơ khí kỹ thuật, tự động hóa: Tài liệu tham khảo quý giá cho việc giảng dạy và nghiên cứu về thiết kế thang máy, điều khiển tự động và ứng dụng logic mờ trong kỹ thuật.

  4. Các nhà nghiên cứu và phát triển công nghệ điều khiển: Cung cấp cơ sở lý thuyết và thực nghiệm để phát triển các hệ thống điều khiển thông minh, đặc biệt trong lĩnh vực tự động hóa và trí tuệ nhân tạo ứng dụng cho thiết bị nâng hạ.

Câu hỏi thường gặp

  1. Logic mờ là gì và tại sao lại được áp dụng trong điều khiển thang máy?
    Logic mờ là phương pháp xử lý thông tin không chính xác hoặc không đầy đủ, mô phỏng tư duy con người. Trong điều khiển thang máy, logic mờ giúp hệ thống phản ứng linh hoạt với các tình huống thay đổi như số lượng hành khách và lệnh gọi tầng, nâng cao hiệu quả vận hành.

  2. Làm thế nào để xác định lực căng cáp lớn nhất trong thang máy?
    Lực căng cáp lớn nhất được tính dựa trên tải trọng cabin, tải trọng nâng và trọng lượng đối trọng, kết hợp với hệ số an toàn. Ví dụ, trong nghiên cứu, lực căng cáp lớn nhất khoảng 195000 N trên mỗi sợi cáp với hệ số an toàn 16.

  3. Bộ điều khiển mờ có ưu điểm gì so với điều khiển truyền thống?
    Bộ điều khiển mờ xử lý tốt các thông tin không chính xác, giảm thời gian chờ và số lần dừng thang máy không cần thiết, đồng thời nâng cao sự tiện nghi và an toàn cho người sử dụng.

  4. Mô hình thực nghiệm nhóm thang máy gồm những thành phần chính nào?
    Mô hình gồm hai thang máy với bốn điểm dừng, bộ điều khiển mờ tích hợp vi điều khiển, các cảm biến vị trí, nút gọi tầng và cơ cấu đóng mở cửa, động cơ nâng hạ cabin.

  5. Có thể áp dụng kết quả nghiên cứu này cho các tòa nhà có nhiều thang máy hơn không?
    Có, nghiên cứu đề xuất hướng phát triển mở rộng hệ thống điều khiển mờ cho các tòa nhà có nhiều thang máy và tầng phục vụ, sử dụng các thuật toán trí tuệ nhân tạo để tối ưu hóa hơn nữa hiệu quả vận hành.

Kết luận

  • Luận văn đã thiết kế và chế tạo thành công mô hình nhóm thang máy chở người với bộ điều khiển mờ, đáp ứng các yêu cầu về an toàn và hiệu quả vận hành.
  • Tính toán động học thang máy được thực hiện chính xác, lựa chọn thiết bị cơ khí và động cơ phù hợp với tải trọng và vận tốc yêu cầu.
  • Bộ điều khiển mờ giúp giảm thời gian chờ trung bình khoảng 20% và số lần dừng không cần thiết, nâng cao sự tiện nghi cho người sử dụng.
  • Nghiên cứu mở ra hướng phát triển ứng dụng trí tuệ nhân tạo trong điều khiển nhóm thang máy cho các tòa nhà cao tầng hiện đại.
  • Đề xuất các giải pháp triển khai thực tế và đào tạo nhân lực nhằm nâng cao chất lượng vận hành thang máy trong tương lai.

Hành động tiếp theo: Các đơn vị thiết kế, chế tạo và quản lý tòa nhà nên phối hợp triển khai áp dụng bộ điều khiển mờ cho nhóm thang máy, đồng thời tiếp tục nghiên cứu mở rộng ứng dụng trí tuệ nhân tạo để nâng cao hiệu quả và an toàn vận hành.