I. Tổng quan về đề tài và hệ Acrobot
Luận văn tập trung vào nghiên cứu xây dựng giải thuật điều khiển tối ưu cho quá trình swingup của hệ Acrobot, một hệ thống robot thiếu cơ cấu truyền động. Hệ Acrobot là mô hình robot hai khớp hoạt động trong mặt phẳng thẳng đứng, mô phỏng chuyển động của vận động viên thể dục dụng cụ. Mục tiêu chính là điều khiển hệ từ vị trí cân bằng dưới lên vị trí cân bằng trên và duy trì cân bằng tại đó. Luận văn sử dụng các phương pháp điều khiển hồi tiếp tuyến tính hóa riêng phần, điều khiển mờ, và LQR để đạt được mục tiêu này.
1.1. Giới thiệu hệ Acrobot
Hệ Acrobot là một hệ thống robot thiếu cơ cấu truyền động, với một khớp thụ động và một khớp được điều khiển bằng động cơ. Hệ thống này có ưu điểm nhẹ, tiết kiệm năng lượng và chi phí thấp. Tuy nhiên, việc điều khiển hệ thống này phức tạp do tính phi tuyến và dao động mạnh. Mục tiêu của luận văn là phát triển các giải thuật điều khiển tối ưu để thực hiện quá trình swingup và duy trì cân bằng tại vị trí cao nhất.
1.2. Các phương pháp điều khiển được áp dụng
Luận văn đề xuất sử dụng ba phương pháp chính: điều khiển hồi tiếp tuyến tính hóa riêng phần, điều khiển mờ, và LQR. Điều khiển hồi tiếp tuyến tính hóa riêng phần được sử dụng để điều khiển quá trình swingup, trong khi LQR được áp dụng để duy trì cân bằng. Điều khiển mờ được nghiên cứu để tăng tính linh hoạt và hiệu quả trong điều khiển hệ thống.
II. Cơ sở lý thuyết và phương pháp nghiên cứu
Luận văn trình bày chi tiết các cơ sở lý thuyết và phương pháp nghiên cứu được áp dụng. Các phương pháp bao gồm tuyến tính hóa hồi tiếp, điều khiển tối ưu, và điều khiển mờ. Các phương pháp này được phân tích và đánh giá để lựa chọn phương án tối ưu nhất cho hệ Acrobot.
2.1. Phương pháp tuyến tính hóa hồi tiếp
Phương pháp tuyến tính hóa hồi tiếp được sử dụng để đơn giản hóa hệ thống phi tuyến bằng cách chuyển đổi hệ thống thành hệ tuyến tính. Phương pháp này giúp dễ dàng thiết kế bộ điều khiển và đảm bảo tính ổn định của hệ thống. Luận văn áp dụng phương pháp này để điều khiển quá trình swingup của hệ Acrobot.
2.2. Phương pháp điều khiển LQR
Phương pháp LQR (Linear Quadratic Regulator) được sử dụng để tối ưu hóa quá trình điều khiển. Phương pháp này giúp giảm thiểu năng lượng tiêu thụ và đảm bảo hệ thống ổn định tại vị trí cân bằng. Luận văn áp dụng LQR để duy trì cân bằng hệ Acrobot sau khi thực hiện quá trình swingup.
III. Mô phỏng và thực nghiệm
Luận văn tiến hành mô phỏng và thực nghiệm trên hệ Acrobot bằng phần mềm Matlab/Simulink. Các kết quả mô phỏng được so sánh và đánh giá để xác định hiệu quả của các giải thuật điều khiển được đề xuất. Kết quả cho thấy sự kết hợp giữa điều khiển hồi tiếp tuyến tính hóa riêng phần và LQR mang lại hiệu quả cao nhất.
3.1. Mô phỏng hệ Acrobot
Luận văn sử dụng Matlab/Simulink để mô phỏng hệ Acrobot và các bộ điều khiển được đề xuất. Các kết quả mô phỏng bao gồm đáp ứng góc, vận tốc và tín hiệu điều khiển. Kết quả cho thấy điều khiển hồi tiếp tuyến tính hóa riêng phần hiệu quả trong quá trình swingup, trong khi LQR duy trì cân bằng tốt.
3.2. Thực nghiệm trên mô hình thực tế
Luận văn thiết kế và chế tạo mô hình thực tế của hệ Acrobot, sử dụng vi điều khiển DSP TMS320F28335 để điều khiển hệ thống. Kết quả thực nghiệm khớp với kết quả mô phỏng, chứng minh tính khả thi của các giải thuật điều khiển được đề xuất.
IV. Kết luận và hướng phát triển
Luận văn kết luận rằng việc kết hợp điều khiển hồi tiếp tuyến tính hóa riêng phần và LQR mang lại hiệu quả cao trong việc điều khiển quá trình swingup và duy trì cân bằng hệ Acrobot. Các kết quả mô phỏng và thực nghiệm đã chứng minh tính khả thi của phương pháp này. Hướng phát triển tiếp theo là nghiên cứu các giải thuật điều khiển tiên tiến hơn để tối ưu hóa hiệu suất của hệ thống.
4.1. Đóng góp khoa học
Luận văn đã đóng góp vào việc phát triển các giải thuật điều khiển tối ưu cho hệ Acrobot, đặc biệt là trong quá trình swingup và duy trì cân bằng. Các kết quả nghiên cứu có thể áp dụng trong các hệ thống robot thiếu cơ cấu truyền động khác.
4.2. Hướng phát triển
Hướng phát triển tiếp theo của đề tài là nghiên cứu các giải thuật điều khiển tiên tiến như điều khiển thích nghi và điều khiển mờ thông minh để tăng cường hiệu suất và độ ổn định của hệ Acrobot trong các điều kiện làm việc phức tạp hơn.
