Bối cảnh và vấn đề nghiên cứu

Trong lĩnh vực điều khiển tự động, sự phát triển của công nghệ đặt ra yêu cầu kiểm soát các hệ thống phi tuyến có độ phức tạp cao, trong đó các bộ điều khiển tuyến tính cổ điển dựa trên mô hình toán học giải tích thường khó đạt hiệu suất mong muốn khi môi trường hoạt động thay đổi. Để giải quyết thách thức này, các giải thuật điều khiển hiện đại và thông minh như điều khiển mờ (Fuzzy Logic) và mạng nơ-ron nhân tạo (Artificial Neural Network - ANN) được phát triển nhằm nâng cao khả năng thích nghi và xấp xỉ các đặc tính phi tuyến mà không phụ thuộc hoàn toàn vào độ chính xác tuyệt đối của phương trình trạng thái.

Đối tượng thực nghiệm tiêu biểu cho hệ thống phi tuyến đa biến có liên kết chéo là mô hình máy bay trực thăng hai bậc tự do (Twin Rotor Multi-Input Multi-Output System - TRMS). Đây là hệ thống có cấu trúc cơ khí và khí động học phức tạp, chịu ảnh hưởng mạnh bởi lực nâng, mô-men phản lực và các tác động ngoại lực (nhiễu gió, nhiễu tải). Nhóm tác giả Nguyễn Thành Luân và Tạ Minh Giang, dưới sự hướng dẫn của thầy Tạ Văn Phương tại Trường Đại học Sư phạm Kỹ thuật TP.HCM, đã thực hiện đồ án tốt nghiệp với đề tài "Điều khiển hệ thống phi tuyến dùng giải thuật thông minh" (tên gọi trong phần đặt vấn đề: "Điều khiển mô hình máy bay trực thăng hai bậc dùng giải thuật thông minh").

Nghiên cứu tập trung vào các mục tiêu và nhiệm vụ cụ thể được xác định trong văn bản:

  • Mục tiêu chung:
    1. Tìm hiểu các giải thuật điều khiển thông minh (Fuzzy, mạng Nơ-ron) và giải thuật kinh điển (PID).
    2. Thiết kế các bộ điều khiển PID, Fuzzy và mạng Nơ-ron cho hai đối tượng phi tuyến: mô hình trực thăng hai bậc tự do và mô hình điều khiển tốc độ động cơ ba pha.
    3. Đánh giá mức độ hiệu quả giữa các giải thuật điều khiển.
  • Mục tiêu cho mô hình trực thăng 2 bậc tự do (TRMS):
    1. Khảo sát và đánh giá tính phi tuyến của hệ Twin Rotor MIMO.
    2. Mô phỏng kiểm nghiệm trên nền tảng phần mềm MATLAB/Simulink.
    3. Thiết kế bộ điều khiển vị trí góc của trục chính (Pitch - nâng/hạ) và trục đuôi (Yaw - xoay trái/phải), duy trì độ ổn định khi có nhiễu tác động (nhiễu tải và nhiễu gió).
  • Mục tiêu cho mô hình tốc độ động cơ 3 pha:
    1. Nhận dạng mô hình hệ thống bằng công cụ chuyên dụng.
    2. Mô phỏng kiểm nghiệm trên MATLAB/Simulink.
    3. Thiết kế bộ điều khiển tốc độ động cơ đạt độ chính xác cao và đáp ứng nhanh.
  • Nhiệm vụ nghiên cứu (gồm 9 nội dung):
    1. Nội dung 1: Tìm hiểu các linh kiện, thiết bị phần cứng (STM32F407VG, Encoder E50S8-5000, Encoder E50S8-1024, ESC BLH Heli Emax 40A, biến tần Danfoss VLT 2807) và phần mềm MATLAB/Simulink.
    2. Nội dung 2: Nghiên cứu cách thức truyền nhận dữ liệu qua giao tiếp nối tiếp.
    3. Nội dung 3: Nghiên cứu các giải thuật điều khiển hiện đại.
    4. Nội dung 4: Xây dựng mô hình toán cho hệ TRMS và nhận dạng mô hình động cơ ba pha.
    5. Nội dung 5: Mô phỏng hệ thống trên môi trường MATLAB/Simulink.
    6. Nội dung 6: Lập trình trên MATLAB/Simulink để điều khiển cân bằng hệ thống.
    7. Nội dung 7: Tiến hành điều khiển thực nghiệm trên mô hình phần cứng.
    8. Nội dung 8: Phân tích, nhận xét và so sánh kết quả giữa mô phỏng và thực tế.
    9. Nội dung 9: Bảo vệ đề tài tốt nghiệp.

Đối tượng và phạm vi nghiên cứu:

  • Đối tượng nghiên cứu: Mô hình máy bay trực thăng 2 bậc tự do (TRMS) chuyển động trong hai mặt phẳng ngang - dọc và mô hình điều khiển tốc độ động cơ không đồng bộ ba pha sử dụng biến tần.
  • Phạm vi giới hạn thông số: Góc quay trục đứng (Pitch) giới hạn trong khoảng từ $0$ đến $0{,}6\text{ radian}$; góc quay trục ngang (Yaw) giới hạn trong khoảng từ $0$ đến $0{,}5\text{ radian}$. Hệ thống được ghi nhận giới hạn về khả năng duy trì trạng thái ổn định khi vận hành trong khoảng thời gian dài liên tục.

Cơ sở lý thuyết và phương pháp nghiên cứu

Khung lý thuyết và mô hình toán học

Đồ án thiết lập nền tảng lý thuyết xoay quanh mô hình hệ thống đa biến (MIMO), lý thuyết điều khiển kinh điển và lý thuyết điều khiển thông minh:

  1. Hệ đa biến MIMO: Hệ thống được mô tả thông qua ma trận hàm truyền $G(s)$ biểu diễn mối quan hệ giữa vector tín hiệu vào $u(t) = [u_1(t), u_2(t)]^T$ và vector tín hiệu ra $y(t) = [y_1(t), y_2(t)]^T$, với sự chuyển đổi tương đương sang không gian trạng thái $G(s) = C(sI - A)^{-1}B + D$.
  2. Thuật toán điều khiển PID: Bộ điều khiển hồi tiếp vòng kín tính toán sai lệch $e(t)$ giữa giá trị đặt (SP) và giá trị đo thực tế (PV) theo miền thời gian với ba thành phần tỷ lệ ($K_p$), tích phân ($T_I$) và vi phân ($T_D$). Phương pháp hiệu chỉnh tham số được áp dụng là phương pháp thực nghiệm Ziegler-Nichols (xác định hệ số khuếch đại tới hạn $K_{th}$ và chu kỳ dao động tới hạn $T_{th}$) kết hợp đánh giá các chỉ tiêu tối ưu hóa sai số tích phân như ISE, IAE và ITAE.
  3. Thuật toán điều khiển mờ (Fuzzy Logic): Cấu trúc bộ điều khiển mờ gồm 4 khối chức năng: Tiền xử lý, Mờ hóa (Fuzzification), Hợp thành luật mờ (Inference Engine) và Giải mờ (Defuzzification). Đồ án sử dụng các hàm liên thuộc tam giác/hình thang, luật hợp thành dạng Max-Min cho cấu trúc MISO và giải mờ bằng phương pháp điểm trọng tâm (Centroid), điểm trung bình và điểm cực đại.
  4. Mạng nơ-ron nhân tạo (ANN): Mạng truyền thẳng và mạng hồi quy nhiều lớp sử dụng các hàm kích hoạt gồm hàm tuyến tính purelin ($f(x)=x$), hàm bước nhảy hard limit, hàm sigmoid đơn cực logsig và hàm sigmoid lưỡng cực tansig. Quá trình huấn luyện mạng dựa trên thuật toán lan truyền ngược sai số (Backpropagation) nhằm cực tiểu hóa hàm mục tiêu tổng bình phương sai số $J(k) = \frac{1}{2} e_k^2$ với tốc độ học $\eta \in [0, 1]$.

Phương pháp nghiên cứu thực nghiệm và nhận dạng

  • Mô hình hóa giải tích cơ học: Xây dựng hệ phương trình vi phân chuyển động phi tuyến cho hệ TRMS dựa trên định luật 2 Newton, phân tích các mô-men lực nâng, mô-men lực cản ma sát nhớt, mô-men ly tâm và tương tác chéo giữa hai trục quay.
  • Nhận dạng hệ thống (System Identification): Sử dụng hộp công cụ ident trong MATLAB để xử lý dữ liệu vào/ra thu thập từ động cơ ba pha, lựa chọn số điểm cực (poles) và điểm không (zeros) nhằm xác định hàm truyền đạt tương đương; ứng dụng công cụ NARMA_L2 trong việc huấn luyện mạng nơ-ron cho đối tượng.
  • Mô phỏng và thực thi nhúng: Mô phỏng đáp ứng quá độ trên Simulink với các dạng tín hiệu đặt (bước nhảy, sóng sin chu kỳ $T = 15\text{s}$). Thực thi mã nhúng xuống vi điều khiển ARM Cortex-M4 thông qua bộ thư viện liên kết khối Waijung Blockset.

Nguồn dữ liệu

Dữ liệu sử dụng trong nghiên cứu bao gồm:

  • Tín hiệu phản hồi xung góc từ hai bộ Encoder quang học gắn trên hai trục cơ khí của TRMS.
  • Tín hiệu phản hồi tốc độ quay từ hệ truyền động động cơ ba pha.
  • Dữ liệu thực nghiệm về mối quan hệ giữa điện áp điều khiển, tốc độ quay và lực đẩy cánh quạt được kế thừa từ các tài liệu tham khảo chuyên ngành.

Thiết kế và thi công hệ thống kỹ thuật

Cấu trúc phần cứng hệ thống

Hệ thống phần cứng thực nghiệm được chia thành hai phân hệ độc lập: Mô hình máy bay trực thăng 2 bậc tự do (TRMS) và Mô hình điều khiển tốc độ động cơ ba pha.

Thiết bị / Linh kiện Thông số kỹ thuật trích xuất từ văn bản Vai trò trong hệ thống
Vi điều khiển STM32F407VG Discovery Lõi ARM 32-bit Cortex-M4, FPU, Flash 1MB, RAM 192KB, tích hợp cảm biến LIS302DL, Audio DAC CS43L22, mạch nạp ST-LINK/V2, nguồn 5V/3.3V Xử lý trung tâm, tính toán giải thuật điều khiển thời gian thực, giao tiếp máy tính
Bộ mã hóa xung Encoder E50S8-5000 Trục E50S (đường kính 50mm), 5000 xung/vòng, 6 pha, tần số đáp ứng tối đa 300kHz, ngõ ra line driver, nguồn 5VDC, chuẩn bảo vệ IP50/IP65 Đo lường góc quay và vị trí trục chính (Pitch)
Bộ mã hóa xung Encoder E50S8-1024 Trục E50S, 1024 xung/vòng, 6 pha, ngõ ra line driver, nguồn 5VDC, bảo vệ IP50/IP65 Đo lường góc quay trục đuôi (Yaw)
Bộ điều tốc ESC BLH Heli Emax 40A Firmware BLHeli, chịu dòng tải 40A, ngõ vào PWM, bảo vệ quá nhiệt/thấp áp/mất tín hiệu ga, cấp nguồn 24VDC Điều khiển công suất và tốc độ động cơ không chổi than
Động cơ BLDC Tarot & Cánh quạt Động cơ không chổi than 24VDC, công suất tối đa 700W, khối lượng 171g, đường kính ngoài 58mm, stator 50mm, trục 4mm; Cánh quạt dài 10 inch Tạo lực nâng cho trục chính và lực đẩy định hướng cho trục đuôi
Biến tần Danfoss VLT 2807 (195N1015) Điện áp vào 3 pha 380–480V (50/60Hz), tần số ra 1–1000Hz, công suất danh định tương thích, chỉnh lưu diode và nghịch lưu IGBT điều chế PWM Điều khiển tốc độ vô cấp cho động cơ không đồng bộ ba pha
Bộ nguồn tổ ong 24V 5A Điện áp vào 85–132VAC / 180–264VAC, ngõ ra 24VDC - 5A, điều chỉnh áp ±10%, bảo vệ quá tải/quá áp/quá nhiệt Cung cấp nguồn động lực 24V cho mạch lái ESC và động cơ BLDC
Giao tiếp UART / RS-232 Khung truyền 8N1 (8 bit data, 1 bit stop, no parity), chuẩn mức điện áp logic truyền thống RS-232 (+5V...+15V / -5V...-15V) qua bộ chuyển đổi TTL Truyền nhận dữ liệu giám sát và đặt thông số góc giữa máy tính (PC) và vi điều khiển

Mô hình hóa toán học hệ TRMS

Mô hình cơ khí TRMS được đơn giản hóa thành hệ thống gồm 4 điểm khối lượng: Cánh quạt chính ($m_{mr}, l_m$), cánh quạt đuôi ($m_{tr}, l_t$), thanh đối trọng ($m_b, l_b$) và đối trọng ($m_c, l_c$).

  1. Chuyển động trên trục ngang (Góc Pitch - $\theta_v$): Phương trình vi phân tổng quát: $$J_v \frac{d^2\theta_v}{dt^2} = M_v = M_{v1} + M_{v2} + M_{v3} + M_{v4} + M_{v5}$$ Trong đó:

    • Mô-men trọng lực: $M_{v1} = \left[(m_{mr} + \frac{m_m}{2})l_m - (m_{tr} + \frac{m_t}{2})l_t\right] g \cos\theta_v - (m_c l_c + \frac{m_b l_b}{2}) g \sin\theta_v$
    • Mô-men lực đẩy cánh quạt chính: $M_{v2} = l_m F_v(\Omega_m)$
    • Mô-men ma sát nhớt: $M_{v4} = -k_v \dot{\theta}_v$
    • Mô-men ly tâm phụ thuộc vận tốc góc yaw: $M_{v3} = \dot{\psi}h^2 \left[(m{mr} + \frac{m_m}{2})l_m - (m_{tr} + \frac{m_t}{2})l_t - (m_c l_c + \frac{m_b l_b}{2})\right] g \cos\theta_v \sin\theta_v$
    • Mô-men liên kết do điều khiển trục yaw: $M_{v5} = k_{hv} u_h$
    • Tổng mô-men quán tính trục ngang: $J_v = m_c l_c^2 + m_{mr} l_m^2 + \frac{1}{3} m_t l_t^2 + \frac{1}{3} m_m l_m^2 + \frac{1}{3} m_b l_b^2 + m_{tr} l_t^2$

  2. Chuyển động trên trục dọc (Góc Yaw - $\psi_h$): Phương trình vi phân tổng quát: $$J_h \frac{d^2\psi_h}{dt^2} = M_h = M_{h1} + M_{h2} + M_{h3}$$ Trong đó:

    • Mô-men lực đẩy cánh quạt đuôi: $M_{h1} = l_t F_h(\Omega_t) \cos\theta_v$
    • Mô-men ma sát nhớt quanh trục dọc: $M_{h2} = -k_h \dot{\psi}_h$
    • Mô-men tác động chéo từ điều khiển trục pitch: $M_{h3} = k_{vh} u_v \cos\theta_v$
    • Tổng mô-men quán tính biến thiên theo góc pitch: $J_h = \frac{1}{3} m_t (l_t \cos\theta_v)^2 + \frac{1}{3} m_m (l_m \cos\theta_v)^2 + \frac{1}{3} m_b (l_b \sin\theta_v)^2 + m_{mr} (l_m \cos\theta_v)^2 + m_{tr} (l_t \cos\theta_v)^2 + m_c (l_c \sin\theta_v)^2$

Nội dung chính theo từng chương

Chương 1: Tổng Quan

Chương mở đầu trình bày bối cảnh nghiên cứu trong lĩnh vực điều khiển phi tuyến, phân tích tính cấp thiết khi nghiên cứu mô hình máy bay trực thăng hai bậc tự do và điều khiển động cơ ba pha. Chương này công bố mục tiêu tổng quát, mục tiêu chi tiết cho từng mô hình, danh mục 9 nội dung nghiên cứu thực hiện, phạm vi giới hạn góc chuyển động ($0 \le \theta_v \le 0{,}6\text{ rad}$; $0 \le \psi_h \le 0{,}5\text{ rad}$) cùng cấu trúc bố cục 6 chương của toàn văn đồ án.

Chương 2: Cơ Sở Lý Thuyết

Chương 2 trình bày có hệ thống các kiến thức lý thuyết nền tảng:

  • Nguyên lý khí động học và cân bằng lực của máy bay trực thăng thông qua tương tác giữa cánh quạt chính (tạo lực nâng thắng trọng lực) và cánh quạt đuôi (triệt tiêu mô-men phản ứng và chuyển hướng).
  • Kiến trúc phần cứng vi điều khiển STM32F407VG Discovery và cấu tạo nguyên lý của bộ mã hóa xung vòng quay Encoder (kênh A, B lệch pha $90^\circ$ xác định chiều quay, kênh I xác định điểm gốc).
  • Đặc tính kỹ thuật của bộ điều tốc ESC BLH Heli Emax 40A, động cơ không chổi than BLDC Tarot (700W, 24VDC), bộ biến tần Danfoss VLT 2807 và mạch nguồn 24V 5A.
  • Cơ chế truyền thông nối tiếp UART và chuẩn giao tiếp RS-232 (định dạng khung 8N1, sơ đồ 9 chân cổng COM).
  • Lý thuyết hệ đa biến MIMO, cấu trúc giải thuật PID cùng bảng thông số hiệu chỉnh Ziegler-Nichols (P, PI, PID theo $K_{th}, T_{th}$), cấu trúc hệ logic mờ (tiền xử lý, mờ hóa, quy tắc hợp thành, giải mờ) và mạng nơ-ron nhân tạo (các cấu trúc nơ-ron, hàm kích hoạt purelin, hard limit, logsig, tansig, giải thuật lan truyền ngược sai số).

Chương 3: Tính Toán Và Thiết Kế

Nội dung chương 3 tập trung vào công tác mô hình hóa và thiết kế sơ đồ nguyên lý:

  • Thiết lập các giả định kỹ thuật (ma sát nhớt, hệ động lực cánh quạt mô tả qua phương trình vi phân).
  • Xây dựng hệ phương trình toán học phi tuyến hoàn chỉnh cho hệ TRMS gồm các thành phần mô-men và quán tính $J_v, J_h$ chi tiết cho trục Pitch (công thức 3.1 đến 3.14) và trục Yaw (công thức 3.15 đến 3.26).
  • Mô tả hàm truyền và đặc tính phụ thuộc giữa điện áp ngõ vào ($u_v, u_h$), tốc độ quay động cơ ($\Omega_m, \Omega_t$) và lực đẩy cánh quạt ($F_v, F_h$).
  • Thiết kế sơ đồ khối toàn diện cho 2 hệ thống, thiết kế sơ đồ kết nối vi điều khiển với 2 bộ Encoder quang và mạch công suất điều khiển.

Chương 4: Thi Công Hệ Thống

Chương 4 mô tả quá trình hiện thực hóa mô hình và xây dựng cấu trúc mô phỏng:

  • Chế tạo cơ khí phần khung giá đỡ, trục xoay và gắn kết động cơ, đối trọng cho hệ TRMS.
  • Đấu nối dây tín hiệu điều khiển, mạch nguồn, mạch lái động cơ thực tế.
  • Cấu hình môi trường phần mềm MATLAB/Simulink, cài đặt thư viện Waijung Blockset để giao tiếp và nạp chương trình trực tiếp xuống bo mạch STM32F407.
  • Ứng dụng Fuzzy Toolbox để thiết lập tập mờ và xây dựng bảng luật mờ cho TRMS và động cơ; sử dụng System Identification Toolbox (ident) và công cụ NARMA_L2 để nhận dạng mô hình động cơ và huấn luyện mạng nơ-ron.
  • Xây dựng sơ đồ khối mô phỏng chi tiết trên Simulink cho bộ điều khiển PID, Fuzzy và Neural đối với góc Pitch, góc Yaw và tốc độ động cơ dưới tác động của tín hiệu đặt dạng bậc thang và dạng hình sin ($T = 15\text{s}$).

Chương 5: Chương Trình Và Kết Quả Thực Nghiệm Trên Mô Hình

Chương 5 trình bày toàn bộ kết quả thực nghiệm và đối sánh đáp ứng:

  • Chương trình điều khiển hệ TRMS bằng bộ điều khiển mờ (Fuzzy) và các kết quả đáp ứng góc Pitch, góc Yaw trong điều kiện có tín hiệu đặt thay đổi và chịu ảnh hưởng của các thành phần tác động qua lại giữa hai trục.
  • Chương trình điều khiển tốc độ động cơ ba pha qua biến tần và kết quả đáp ứng tốc độ với các bộ điều khiển PID, Fuzzy và Neural.
  • Đánh giá định tính và định lượng về sai số xác lập, thời gian đáp ứng và mức độ thích nghi của các giải thuật thông minh so với giải thuật truyền thống.

Chương 6: Kết Luận Và Hướng Phát Triển

Chương tổng kết đánh giá mức độ hoàn thành nhiệm vụ theo các mục tiêu ban đầu, chỉ rõ những kết quả đã làm được về mặt mô hình toán, mô phỏng và thi công thực tế; đồng thời nêu rõ các hạn chế kỹ thuật tồn đọng và đề xuất các hướng mở rộng cho đề tài.

Kết quả và đóng góp

Kết quả kỹ thuật đạt được

  1. Xây dựng mô hình toán học giải tích: Thiết lập thành công mô hình toán học phi tuyến 2 bậc tự do cho hệ TRMS bao gồm đầy đủ các phương trình vi phân mô tả lực đẩy, lực ma sát nhớt, trọng lực đối trọng và tương tác chéo giữa hai trục quay.
  2. Nhận dạng và mô hình hóa hệ thống: Ứng dụng thành công công cụ ident và NARMA_L2 trong MATLAB để nhận dạng chính xác hàm truyền của hệ động cơ ba pha và huấn luyện tham số cho mạng nơ-ron.
  3. Thiết kế và mô phỏng các giải thuật điều khiển: Thiết kế hoàn chỉnh các bộ điều khiển PID (theo chuẩn Ziegler-Nichols), bộ điều khiển mờ (Fuzzy Logic) với bảng quy tắc suy diễn ngôn ngữ và bộ điều khiển mạng nơ-ron (ANN) trên Simulink. Kiểm nghiệm thành công đáp ứng với tín hiệu đặt góc $10^\circ$ và tín hiệu hình sin chu kỳ $T = 15\text{s}$.
  4. Hiện thực hóa phần cứng: Thi công hoàn chỉnh mô hình cơ khí TRMS và hệ thống điều khiển tốc độ động cơ sử dụng vi điều khiển STM32F407VG Discovery, tích hợp thành công hai Encoder độ phân giải cao (1024 và 5000 xung/vòng) cùng biến tần Danfoss VLT 2807 và ESC BLHeli Emax 40A.

Giải pháp kỹ thuật đề xuất

  • Đề xuất phương pháp lập trình điều khiển nhúng thời gian thực trực tiếp từ sơ đồ khối Simulink xuống vi điều khiển ARM Cortex-M4 thông qua Waijung Blockset, giúp giảm thiểu thời gian viết mã cấp thấp và tối ưu hóa việc thực thi các giải thuật mờ/nơ-ron phức tạp.
  • Áp dụng bộ điều khiển mờ không phụ thuộc vào mô hình toán học chính xác nhằm kiểm soát hệ thống có tính phi tuyến cao và chịu tác động liên kết chéo như TRMS.

Đóng góp kỹ thuật tự nêu

  • Cung cấp một giải pháp thực nghiệm toàn diện từ khâu tính toán giải tích, mô phỏng trên máy tính đến thi công phần cứng thực tế cho một đối tượng MIMO phi tuyến phức tạp (TRMS).
  • Đưa ra các so sánh thực nghiệm cụ thể giữa phương pháp điều khiển kinh điển (PID) và phương pháp điều khiển thông minh (Fuzzy, Neural) trên cả hai hệ thống cơ - điện tử (TRMS và động cơ ba pha).

Hạn chế và hướng nghiên cứu tiếp

Hạn chế kỹ thuật

Theo công bố của nhóm tác giả trong văn bản đồ án, công trình tồn tại các hạn chế kỹ thuật cụ thể:

  • Hệ thống phần cứng thực nghiệm chưa duy trì được trạng thái vận hành ổn định trong thời gian dài liên tục.
  • Phạm vi điều khiển góc bị giới hạn trong không gian hẹp: Góc Pitch chỉ vận hành trong khoảng từ $0$ đến $0{,}6\text{ radian}$, góc Yaw giới hạn trong khoảng từ $0$ đến $0{,}5\text{ radian}$.
  • Phương pháp chỉnh định tham số PID theo Ziegler-Nichols trong thực nghiệm còn gây ra độ quá điều chỉnh lớn (có thể lên tới $40%$) và chất lượng điều khiển chưa thực sự tối ưu ở mọi điểm làm việc.

Hướng nghiên cứu tiếp

  • Nghiên cứu nâng cấp phần cứng cơ khí và thuật toán để mở rộng phạm vi góc làm việc của hệ TRMS vượt ra ngoài giới hạn hiện tại.
  • Cải thiện độ ổn định dài hạn của hệ thống dưới tác động liên tục của tải và nhiệt độ động cơ.
  • Tối ưu hóa bảng luật mờ và áp dụng các giải thuật học trực tuyến (Online Learning) cho mạng nơ-ron để bù trừ tốt hơn các thành phần phi tuyến và nhiễu ngẫu nhiên trong môi trường thực tế.

Giá trị tham khảo

Đồ án là tài liệu tham khảo chuyên ngành hữu ích cho sinh viên, học viên cao học và kỹ sư thuộc các ngành: Kỹ thuật Điều khiển và Tự động hóa, Kỹ thuật Cơ điện tử, Kỹ thuật Điện - Điện tử và Kỹ thuật Robot.

Các nội dung có giá trị tham khảo cao trong công trình gồm:

  1. Quy trình mô hình hóa toán học hệ TRMS: Phương pháp phân tích lực và thiết lập phương trình vi phân chuyển động 2 bậc tự do có tính đến ma sát nhớt và mô-men liên kết chéo (Chương 3).
  2. Ứng dụng Simulink và Waijung Blockset: Phương pháp cấu hình giao tiếp phần cứng nhúng giữa MATLAB/Simulink và vi điều khiển STM32F407 để thu thập xung Encoder và xuất tín hiệu PWM lái động cơ (Chương 4).
  3. Xây dựng bộ điều khiển mờ và nhận dạng hệ thống: Cấu trúc bảng luật mờ, phương pháp giải mờ trọng tâm và quy trình sử dụng các công cụ ident, NARMA_L2 trên MATLAB để huấn luyện nơ-ron cho đối tượng phi tuyến.

Câu hỏi thường gặp

1. Vi điều khiển trung tâm và các cảm biến đo góc được sử dụng trong đồ án là loại nào?
Hệ thống sử dụng bo mạch vi điều khiển STM32F407VG Discovery (lõi ARM 32-bit Cortex-M4, tích hợp FPU, 1MB Flash, 192KB RAM). Cảm biến đo góc là hai bộ Encoder quang học của Autonics: mã hiệu E50S8-5000-6-L-5 (5000 xung/vòng) dùng cho trục chính (Pitch) và E50S8-1024-6-L-5 (1024 xung/vòng) dùng cho trục đuôi (Yaw).

2. Giới hạn góc hoạt động của mô hình máy bay trực thăng trong nghiên cứu này là bao nhiêu?
Theo công bố trong phần giới hạn đề tài ở Chương 1, góc Pitch ($\theta_v$) bị giới hạn trong khoảng từ $0$ đến $0{,}6\text{ radian}$, và góc Yaw ($\psi_h$) bị giới hạn trong khoảng từ $0$ đến $0{,}5\text{ radian}$.

3. Động cơ và bộ điều tốc được lựa chọn cho mô hình TRMS có thông số kỹ thuật ra sao?
Hệ thống sử dụng động cơ không chổi than BLDC Tarot (điện áp 24VDC, công suất cực đại 700W, khối lượng 171g, đường kính ngoài 58mm, stator 50mm, trục 4mm) kết hợp cánh quạt dài 10 inch. Mạch lái động cơ là bộ điều tốc ESC BLH Heli Emax 40A sử dụng firmware BLHeli.

4. Thiết bị và phương pháp nào được sử dụng để điều khiển phân hệ động cơ ba pha?
Phân hệ động cơ ba pha được điều khiển thông qua biến tần Danfoss VLT 2807 (195N1015), điện áp đầu vào 3 pha 380–480V, tần số điều khiển 1–1000Hz, sử dụng bộ nghịch lưu IGBT với phương pháp điều chế độ rộng xung (PWM). Hệ thống được nhận dạng thông qua hộp công cụ ident và điều khiển bằng các giải thuật PID, Fuzzy, Neural.

5. Vì sao bộ điều khiển mờ (Fuzzy Logic) được nhóm tác giả lựa chọn để kiểm soát mô hình trực thăng TRMS?
Bộ điều khiển mờ được lựa chọn vì nó có ưu điểm vượt trội khi điều khiển các đối tượng phi tuyến phức tạp, có tham số biến đổi và khó xây dựng mô hình toán học giải tích chính xác. Giải thuật mờ cho phép thiết kế dựa trên kinh nghiệm và phát biểu ngôn ngữ của con người mà không cần thay đổi cấu trúc bộ điều khiển khi điểm làm việc của đối tượng thay đổi trong phạm vi rộng.

Kết luận

Đồ án tốt nghiệp của sinh viên Nguyễn Thành Luân và Tạ Minh Giang đã hoàn thành việc nghiên cứu, thiết kế và thi công thực nghiệm các giải thuật điều khiển thông minh (Fuzzy Logic, mạng Nơ-ron) cùng giải thuật kinh điển (PID) cho hệ thống phi tuyến đa biến TRMS và hệ thống điều khiển tốc độ động cơ ba pha. Công trình đã xây dựng thành công mô hình toán học giải tích cơ học cho hệ máy bay trực thăng hai bậc tự do, hiện thực hóa phần cứng điều khiển nhúng trên nền vi điều khiển STM32F407 kết hợp công cụ Waijung Blockset/Simulink. Mặc dù còn một số hạn chế về phạm vi góc quay và thời gian hoạt động ổn định liên tục, kết quả nghiên cứu đã chứng minh hiệu quả ứng dụng của các giải thuật thông minh trong việc kiểm soát các hệ thống kỹ thuật có tính phi tuyến và liên kết chéo phức tạp.