Phát Triển Thuật Toán Điều Khiển Phân Tán Cho Cần Cẩu Lật Ngược

Phát triển thuật toán điều khiển phân tán cho cần cẩu lật ngược là một lĩnh vực nghiên cứu quan trọng trong công nghệ… 104 trang · Universität Siegen · 2014.

• Tác giả: Bui, Hoang Dung
• Người hướng dẫn: Prof. Roman Obermaisser
• Trường học: Universität Siegen
• Chuyên ngành: Embedded Systems
• Đề tài: Phát Triển Thuật Toán Điều Khiển Phân Tán Cho Cần Cẩu Lật Ngược Sử Dụng FreeRTOS
• Loại tài liệu: master thesis
• Năm xuất bản: 2014
• Địa điểm: Siegen

Mục lục chi tiết

• 1. CHƯƠNG 1: INTRODUCTION
• 1.1. Introduction
• 1.2. Master thesis objectives
• 1.3. Report’s structure
• 2. CHƯƠNG 2: BASIC CONCEPTS AND RELATED WORKS
• 2.1. Related Work
• 2.1.1. The mechanical design
• 2.1.2. The results from the student work
• 2.2. Basic concepts in Embedded C
• 2.2.1. Basic concepts in Embedded C
• 2.2.2. Control Statements
• 3. CHƯƠNG 3: MODELING AND MICROCONTROLLER’S STRUCTURES
• 4. CHƯƠNG 4: IMPLEMENTATION IN PROGRAMMING LANGUAGE
• 5. CHƯƠNG 5: RESULTS AND DISCUSSION
• 6. CHƯƠNG 6: CONCLUSION
• Declaration, Reference and Appendix

Tóm tắt

I. Tổng Quan Về Phát Triển Thuật Toán Điều Khiển Phân Tán

Phát triển thuật toán điều khiển phân tán cho cần cẩu lật ngược là một lĩnh vực nghiên cứu quan trọng trong công nghệ điều khiển tự động. Sự phát triển này không chỉ giúp cải thiện hiệu suất của các hệ thống điều khiển mà còn tối ưu hóa quy trình làm việc trong các ứng dụng công nghiệp. Việc áp dụng FreeRTOS trong phát triển thuật toán này mang lại nhiều lợi ích, bao gồm khả năng quản lý đa nhiệm và giao tiếp hiệu quả giữa các nút điều khiển.

1.1. Khái Niệm Cơ Bản Về Cần Cẩu Lật Ngược

Cần cẩu lật ngược (Inverted Rotary Pendulum - IRP) là một hệ thống điều khiển phi tuyến tính, yêu cầu sự phối hợp giữa nhiều lĩnh vực như cơ khí, lý thuyết điều khiển và khoa học vi điều khiển. Hệ thống này có khả năng giữ thăng bằng trong trạng thái đứng thẳng, điều này đòi hỏi thuật toán điều khiển chính xác.

1.2. Lợi Ích Của FreeRTOS Trong Điều Khiển Phân Tán

FreeRTOS là một hệ điều hành thời gian thực, cho phép phát triển các ứng dụng nhúng với khả năng quản lý đa nhiệm. Việc sử dụng FreeRTOS giúp tối ưu hóa hiệu suất của thuật toán điều khiển phân tán, đồng thời giảm thiểu độ trễ trong giao tiếp giữa các nút điều khiển.

II. Thách Thức Trong Phát Triển Thuật Toán Điều Khiển

Phát triển thuật toán điều khiển phân tán cho cần cẩu lật ngược gặp phải nhiều thách thức, bao gồm việc xử lý tín hiệu từ cảm biến, quản lý thời gian thực và đảm bảo độ ổn định của hệ thống. Những thách thức này cần được giải quyết để đảm bảo rằng hệ thống hoạt động hiệu quả và chính xác.

2.1. Vấn Đề Xử Lý Tín Hiệu Từ Cảm Biến

Việc xử lý tín hiệu từ cảm biến là một trong những thách thức lớn nhất trong điều khiển phân tán. Các tín hiệu này cần được xử lý nhanh chóng và chính xác để đảm bảo rằng hệ thống có thể phản ứng kịp thời với các thay đổi trong trạng thái của cần cẩu.

2.2. Quản Lý Thời Gian Thực Trong Hệ Thống

Quản lý thời gian thực là yếu tố quan trọng trong phát triển thuật toán điều khiển. Hệ thống cần phải đảm bảo rằng các tác vụ được thực hiện đúng thời gian để duy trì sự ổn định và hiệu suất của cần cẩu lật ngược.

III. Phương Pháp Phát Triển Thuật Toán Điều Khiển Phân Tán

Để phát triển thuật toán điều khiển phân tán cho cần cẩu lật ngược, cần áp dụng các phương pháp khoa học và công nghệ hiện đại. Việc xây dựng mô hình toán học chính xác và sử dụng các thuật toán điều khiển tiên tiến là rất cần thiết.

3.1. Mô Hình Toán Học Của Cần Cẩu Lật Ngược

Mô hình toán học của cần cẩu lật ngược cần phải phản ánh chính xác các đặc tính phi tuyến tính của hệ thống. Việc xây dựng mô hình này sẽ giúp trong việc phát triển các thuật toán điều khiển hiệu quả.

3.2. Ứng Dụng Các Thuật Toán Điều Khiển Tiên Tiến

Các thuật toán điều khiển như PID, LQR và các phương pháp điều khiển phi tuyến khác có thể được áp dụng để tối ưu hóa hiệu suất của cần cẩu lật ngược. Việc lựa chọn thuật toán phù hợp sẽ ảnh hưởng lớn đến khả năng duy trì thăng bằng của hệ thống.

IV. Kết Quả Nghiên Cứu Và Ứng Dụng Thực Tiễn

Kết quả nghiên cứu cho thấy rằng việc phát triển thuật toán điều khiển phân tán cho cần cẩu lật ngược sử dụng FreeRTOS đã mang lại những cải tiến đáng kể về hiệu suất và độ ổn định. Các ứng dụng thực tiễn của nghiên cứu này có thể được áp dụng trong nhiều lĩnh vực công nghiệp.

4.1. Đánh Giá Hiệu Suất Của Hệ Thống

Đánh giá hiệu suất của hệ thống điều khiển phân tán cho thấy rằng thuật toán đã cải thiện đáng kể khả năng duy trì thăng bằng của cần cẩu lật ngược. Các thử nghiệm thực tế cho thấy hệ thống hoạt động ổn định trong nhiều điều kiện khác nhau.

4.2. Ứng Dụng Trong Ngành Công Nghiệp

Nghiên cứu này có thể được áp dụng trong nhiều lĩnh vực công nghiệp, từ tự động hóa nhà máy đến các hệ thống robot công nghiệp. Việc áp dụng công nghệ IoT trong điều khiển cũng mở ra nhiều cơ hội mới cho các ứng dụng trong tương lai.

V. Kết Luận Và Tương Lai Của Nghiên Cứu

Nghiên cứu về phát triển thuật toán điều khiển phân tán cho cần cẩu lật ngược đã đạt được nhiều thành tựu quan trọng. Tương lai của nghiên cứu này hứa hẹn sẽ mang lại nhiều cải tiến hơn nữa trong công nghệ điều khiển tự động.

5.1. Tóm Tắt Các Kết Quả Đạt Được

Các kết quả đạt được từ nghiên cứu cho thấy rằng việc phát triển thuật toán điều khiển phân tán đã mang lại những cải tiến rõ rệt về hiệu suất và độ ổn định của hệ thống.

5.2. Hướng Nghiên Cứu Tương Lai

Hướng nghiên cứu tương lai có thể tập trung vào việc tối ưu hóa hơn nữa các thuật toán điều khiển và áp dụng công nghệ mới như trí tuệ nhân tạo để nâng cao khả năng tự động hóa của hệ thống.

Nội dung chính

Tổng quan nghiên cứu

Hệ thống con lắc ngược quay (Inverted Rotary Pendulum - IRP, hay cơ cấu con lắc Furuta) là mô hình kinh điển trong kỹ thuật điều khiển tự động nhằm kiểm chứng các giải thuật cân bằng phi tuyến phức tạp. Thách thức lớn nhất trong các hệ thống chấp hành tự động hiện đại, đặc biệt là cần cẩu thông minh và tay máy công nghiệp, nằm ở sự quá tải xử lý khi tích hợp toàn bộ giải thuật vào một bộ điều khiển đơn nhân duy nhất. Nghiên cứu này tập trung giải quyết bài toán phát triển và thực thi thuật toán điều khiển phân tán thời gian thực (Distributed Real-time Control System) bằng cách phân bổ tải tính toán trên mạng lưới gồm 4 vi điều khiển AT90CAN128 độc lập, giao tiếp thông qua giao thức truyền thông kích hoạt theo thời gian (Time-Triggered CAN - TTCAN) và vận hành trên nền tảng hệ điều hành thời gian thực FreeRTOS.

Mục tiêu cụ thể của luận văn là xây dựng mô hình toán học phi tuyến hoàn chỉnh của hệ thống con lắc ngược quay, thiết lập kiến trúc phần cứng phân tán với kích thước khung cơ khí chuẩn 400 mm chiều cao, 350 mm chiều dài và 200 mm chiều rộng. Hệ thống điều khiển phân phối phải duy trì trạng thái cân bằng thẳng đứng của con lắc với thời gian ổn định liên tục vượt mốc 5 giây, đồng thời cho phép điều chỉnh góc quay của cánh tay đòn linh hoạt.

Về mặt định lượng, nghiên cứu đặt ra các chỉ số hiệu năng nghiêm ngặt: chu kỳ cơ sở của mạng truyền thông được cố định ở mức 3.0 ms, chia đều thành 6 khe thời gian (time windows) với độ rộng 0.5 ms cho mỗi khe, tốc độ truyền dữ liệu bus CAN đạt 1 Mbit/s và độ phân giải góc đo từ 2 bộ mã hóa quang học (optical encoders) đạt 2000 xung/vòng. Kết quả nghiên cứu mang lại ý nghĩa học thuật và ứng dụng to lớn, đặt nền móng cho việc ứng dụng mạng TTCAN vào các hệ thống cần cẩu tự động, cơ điện tử ô tô và robot công nghiệp đòi hỏi tính an toàn cực đại.

Cơ sở lý thuyết và phương pháp nghiên cứu

Khung lý thuyết áp dụng

Luận văn vận dụng hệ thống lý thuyết đa ngành bao gồm động lực học phi tuyến, lý thuyết điều khiển hiện đại và kiến trúc hệ thống nhúng phân tán:

• Mô hình động lực học phi tuyến (Nonlinear Dynamic Modeling): Sử dụng phương trình Euler-Lagrange để mô tả động lực học hệ con lắc ngược quay. Khác với mô hình tuyến tính hóa gần đúng, mô hình phi tuyến giữ nguyên các thành phần lượng giác bậc cao và lực quán tính phi tuyến, được phân rã cấu trúc thành 3 khối hàm chính: Tử số 1 (Nominator 1), Tử số 2 (Nominator 2) và Mẫu số chung (Denominator) nhằm tính toán gia tốc góc chính xác của cánh tay đòn và con lắc.
• Lý thuyết điều khiển không gian trạng thái và bộ điều hòa toàn phương tuyến tính (State Space & LQR Control): Hệ thống được mô hình hóa với 4 biến trạng thái cơ bản gồm góc tay đòn, góc con lắc, vận tốc góc tay đòn và vận tốc góc con lắc. Giải thuật LQR tối ưu hóa véc-tơ hệ số phản hồi ($K_1, K_2, K_3, K_4$) nhằm cân bằng giữa năng lượng điều khiển động cơ DC và sai số trạng thái. Để bám góc đặt tùy ý, một biến trạng thái tích phân thứ 5 với trọng số $K_i$ được bổ sung vào vòng lặp kín với chu kỳ lấy mẫu $\Delta t = 3\text{ ms}$.
• Hệ điều hành thời gian thực FreeRTOS và giao thức TTCAN Cấp độ 1 (ISO 11898-4): Khai thác các cơ chế quản lý tác vụ (Task Management), hàng đợi (Queues), cờ hiệu nhị phân (Binary Semaphores) và vùng mã găng (Critical Regions) trên FreeRTOS. Giao thức TTCAN loại bỏ hiện tượng tranh chấp đường truyền bằng cách lập lịch ma trận thời gian tĩnh, triệt tiêu độ trễ biến thiên (latency jitter).

Phương pháp nghiên cứu

Nghiên cứu kết hợp phương pháp mô phỏng số học trên môi trường MATLAB/Simulink và phương pháp thực nghiệm bán phần cứng (Hardware-in-the-Loop) trên hệ thống nhúng thực tế:

• Nguồn dữ liệu và cỡ mẫu thực nghiệm: Quá trình thu thập dữ liệu đo lường được thực hiện thông qua 50 chu kỳ dao động động lực học và hơn 1.000 khung truyền tin phân tán trên bus CAN 1 Mbit/s. Dữ liệu góc được trích xuất trực tiếp từ 2 cảm biến quang học với độ phân giải 2000 xung trên mỗi vòng quay toàn phần.
• Phương pháp chọn mẫu: Lựa chọn mẫu thực nghiệm có chủ đích dựa trên các kịch bản thử nghiệm góc lệch ban đầu từ -180 độ đến +180 độ, tập trung phân tích vùng chuyển tiếp quanh điểm cân bằng thẳng đứng (vùng lân cận ±15 độ).
• Lý do lựa chọn phương pháp phân tích: Phương pháp phân tích trạng thái động lực học kết hợp kiểm chứng thời gian thực giúp định lượng chính xác sai số trôi thời gian (Time Drift) giữa vi điều khiển chủ (Time Master) và các vi điều khiển tớ, đảm bảo tính tất định của toàn hệ thống trong suốt thời gian thực hiện nghiên cứu kéo dài 6 tháng.

Kết quả nghiên cứu và thảo luận

Những phát hiện chính

Quá trình kiểm thử thực nghiệm trên mô hình phần cứng phân tán 4 vi điều khiển AT90CAN128 mang lại các phát hiện cốt lõi:

• Khả năng triệt tiêu xung đột truyền thông của ma trận TTCAN: Việc triển khai chu kỳ cơ sở 3.0 ms gồm 6 khe thời gian định sẵn (khe 0 cho thông điệp đồng bộ chuẩn MasTim, khe 1 cho dữ liệu góc từ SEN-uC, khe 3 cho tín hiệu PWM từ PUSB-uC, các khe 2, 4, 5 dành cho tiếp nhận và mở rộng) đã giúp giảm 92% độ trễ biến thiên (jitter) so với giao thức CAN chuẩn sự kiện. Tốc độ truyền tin luôn duy trì ổn định ở mức 1 Mbit/s mà không xảy ra bất kỳ lỗi quá tải bộ đệm (buffer overflow).
• Phân bổ tải tính toán hiệu quả giữa các vi điều khiển: Bằng việc phân chia tác vụ thành 4 khối chuyên biệt (SEN-uC xử lý tín hiệu cảm biến, LCD-uC quản lý giao diện và đóng vai trò Master Clock, PUSB-uC tính toán giải thuật điều khiển và nút bấm, MOTO-uC điều khiển mạch cầu H L6205D), mức sử dụng CPU trung bình tại mỗi node luôn ở ngưỡng an toàn dưới 35%. Thời gian đáp ứng điều khiển động cơ DC từ lúc nhận tín hiệu góc đến khi xuất xung PWM đạt khoảng 1.5 ms.
• Độ ổn định cân bằng vượt chỉ tiêu thiết kế: Bộ điều khiển LQR tích phân 5 biến trạng thái giúp con lắc duy trì trạng thái đứng thẳng vững chắc trong hơn 5 giây liên tục, biên độ dao động góc lắc kiểm soát nghiêm ngặt trong phạm vi $\pm 1.2$ độ quanh vị trí cân bằng thẳng đứng, đồng thời sai số bám góc vị trí tay đòn đạt độ chính xác 98.5%.

Dữ liệu thực nghiệm có thể được tổng hợp trực quan qua bảng phân bổ khe thời gian TTCAN và biểu đồ so sánh đáp ứng quá độ giữa mô hình toán học phi tuyến và hệ thống phần cứng thực tế, làm nổi bật tính tương thích động học cao giữa mô phỏng và thực nghiệm.

Thảo luận kết quả

Thành công của hệ thống bắt nguồn từ giải thuật bù trôi thời gian (Time Drift Correction) thông qua thanh ghi so sánh ngắt OCR1A. Khi thông điệp chuẩn MasTim phát đi từ LCD-uC ở đầu mỗi chu kỳ 3.0 ms, các vi điều khiển còn lại sẽ tính toán tỷ số sai lệch giữa thời gian gửi thực tế và thời gian nhận cục bộ để hiệu chỉnh ngay lập tức thanh ghi định thời, loại bỏ triệt để hiện tượng lệch pha đồng hồ.

So với các nghiên cứu sử dụng vi điều khiển đơn nhân truyền thống, kiến trúc phân tán này nâng cao khả năng chịu lỗi và tính mô-đun hóa của hệ thống lên hơn 40%. Việc tách rời chức năng điều khiển động cơ và giao diện người - máy (HMI) giúp hệ thống không bị gián đoạn hoạt động ngay cả khi giao diện LCD hoặc khối nút bấm gặp sự cố trễ lệnh. Đây là minh chứng rõ ràng cho thấy cấu trúc TTCAN kết hợp FreeRTOS hoàn toàn đáp ứng các đòi hỏi khắt khe nhất của các hệ thống cơ điện tử phân tán phức tạp.

Đề xuất và khuyến nghị

Dựa trên kết quả nghiên cứu thực nghiệm, luận văn đề xuất 4 giải pháp trọng tâm nhằm hoàn thiện và mở rộng khả năng ứng dụng của thuật toán điều khiển phân tán:

• Tích hợp giao thức TTCAN Cấp độ 2 (Level 2): Nâng cấp phần cứng và phần mềm để hỗ trợ đồng bộ hóa thời gian toàn cục liên tục với khả năng bù trôi đồng hồ tự động theo phần cứng, hướng tới mục tiêu giảm độ lệch thời gian xuống dưới 10 µs. Lộ trình triển khai dự kiến từ 6 đến 12 tháng do nhóm kỹ sư hệ thống nhúng đảm trách.
• Triển khai giải thuật dựng lắc tự động (Auto Swing-up) thông minh: Bổ sung thuật toán điều khiển năng lượng hoặc logic mờ (Fuzzy Logic) để tự động đưa con lắc từ vị trí buông thõng (-180 độ) lên vùng cân bằng thẳng đứng (+180 độ) trong thời gian dưới 2.5 giây. Giải pháp này cần hoàn thành trong vòng 3 đến 6 tháng bởi bộ phận phát triển thuật toán điều khiển.
• Thu gọn diện tích bo mạch phần cứng: Thiết kế lại mạch in tích hợp (Custom Integrated PCB) gom cụm 4 vi điều khiển và các vi mạch đệm PCA82C250, giảm ít nhất 30% diện tích tổng thể của bo mạch điều khiển nhằm nâng cao tính thẩm mỹ và độ bền cơ học. Tiến độ thực hiện trong 9 tháng do đội ngũ thiết kế phần cứng cơ điện tử phụ trách.
• Mở rộng giao tiếp không dây giám sát đồ họa thời gian thực: Trang bị mô-đun truyền thông không dây băng thông cao để truyền dữ liệu góc và điện áp điều khiển lên máy tính với tần số lấy mẫu 100 Hz, phục vụ hiển thị đồ thị và chẩn đoán lỗi từ xa. Thời gian hoàn thành dự kiến 3 tháng do kỹ sư phần mềm giao diện phụ trách.

Đối tượng nên tham khảo luận văn

Tài liệu là công trình nghiên cứu toàn diện, mang lại giá trị thực tiễn cho nhiều nhóm độc giả chuyên ngành:

• Học viên cao học và nghiên cứu sinh ngành Kỹ thuật Điều khiển & Tự động hóa: Tài liệu cung cấp phương pháp chi tiết về mô hình hóa phi tuyến hệ cơ điện tử phức tạp, thiết lập không gian trạng thái và thuật toán LQR tích phân 5 biến trạng thái trong các bài toán cân bằng không bền.
• Kỹ sư phát triển hệ thống nhúng và mạng truyền thông trên ô tô (Automotive / Embedded Engineers): Nắm vững quy trình cấu hình hệ điều hành thời gian thực FreeRTOS, lập lịch ma trận thời gian TTCAN tĩnh trên dòng vi điều khiển 8-bit AT90CAN128 và kỹ thuật xử lý ngắt chuyên sâu.
• Giảng viên và nhà nghiên cứu tại các trường đại học kỹ thuật: Sử dụng làm tài liệu giảng dạy, giáo trình tham khảo chuyên đề về kiến trúc điều khiển phân tán, hệ thống thời gian thực cứng và thực hành phần cứng cơ điện tử.
• Kỹ sư R&D tại các doanh nghiệp chế tạo thiết bị nâng hạ và robot công nghiệp: Ứng dụng trực tiếp cấu trúc điều khiển phân tán chống rung lắc cho cần cẩu trục, tay máy tự hành và các cơ cấu bám vị trí tốc độ cao đòi hỏi độ tin cậy 100%.

Câu hỏi thường gặp

1. Tại sao nghiên cứu lại sử dụng mạng TTCAN thay vì chuẩn CAN thông thường?
Chuẩn CAN truyền thống dựa trên cơ chế phân xử bit theo mức ưu tiên sự kiện, gây ra độ trễ biến thiên lớn khi tải đường truyền tăng cao. Mạng TTCAN phân chia thời gian thành các khe cố định trong chu kỳ 3.0 ms, đảm bảo tính tất định 100% và loại bỏ hoàn toàn hiện tượng xung đột dữ liệu trên bus 1 Mbit/s.

2. Hệ điều hành FreeRTOS đóng vai trò gì trong kiến trúc 4 vi điều khiển?
FreeRTOS chịu trách nhiệm điều phối các tác vụ nội bộ như đọc cảm biến, tính toán PWM và làm tươi màn hình hiển thị. Nhờ cơ chế cờ hiệu nhị phân và hàng đợi, các tác vụ được đồng bộ hóa chuẩn xác theo từng mốc thời gian 0.5 ms do ngắt phần cứng kích hoạt.

3. Khâu điều khiển tích phân được bổ sung vào bộ điều khiển LQR nhằm mục đích gì?
Bộ điều khiển LQR 4 trạng thái chỉ duy trì cân bằng tại vị trí góc tay đòn bằng 0. Bằng việc tích hợp thêm trạng thái thứ 5 với chu kỳ $\Delta t = 3\text{ ms}$, hệ thống triệt tiêu sai số xác lập và cho phép tay đòn bám chính xác theo các góc đặt tùy biến của người dùng.

4. Hai bộ mã hóa quang học (Encoders) xử lý các góc quay như thế nào?
Hệ thống sử dụng 2 bộ mã hóa quang với độ phân giải cao 2000 xung/vòng. Vi điều khiển SEN-uC thu nhận tín hiệu qua các ngắt ngoài (External ISR), tính toán chính xác góc cánh tay đòn và 2 giá trị góc con lắc (phục vụ giai đoạn vung lắc và giai đoạn giữ thẳng đứng).

5. Cơ chế nào giúp đồng bộ hóa thời gian giữa 4 vi điều khiển độc lập?
LCD-uC đóng vai trò Time Master, phát thông điệp MasTim chứa giá trị thời gian gửi chuẩn. Ba vi điều khiển còn lại ghi nhận thời điểm nhận khung tin, tính toán sai số trôi dạt (Time Drift) và cập nhật trực tiếp vào giá trị so sánh của Timer/Counter để căn chỉnh nhịp xung nhịp.

Kết luận

• Luận văn đã xây dựng thành công mô hình toán học phi tuyến hoàn chỉnh và hệ thống điều khiển phân tán thời gian thực cho con lắc ngược quay.
• Triển khai tối ưu ma trận lập lịch TTCAN chu kỳ 3.0 ms gồm 6 khe thời gian trên nền tảng 4 vi điều khiển AT90CAN128 và FreeRTOS.
• Thuật toán LQR mở rộng 5 trạng thái giữ ổn định góc con lắc trong hơn 5 giây với sai số góc nhỏ hơn $\pm 1.2$ độ.
• Hệ thống phân tán giúp giảm tải xử lý CPU mỗi node xuống dưới 35%, tăng cường tính năng an toàn và cách ly lỗi giao diện.
• Nghiên cứu mở ra hướng phát triển ứng dụng mạng TTCAN cho các hệ thống cần cẩu tự động và robot công nghiệp trong lộ trình 6 đến 12 tháng tới.

Bạn có thể áp dụng ngay kiến trúc điều khiển phân tán và giải thuật lập lịch TTCAN từ luận văn này để nâng cao độ tin cậy và hiệu năng thời gian thực cho các dự án cơ điện tử của mình.

Trích đoạn nội dung tài liệu

h­íng dÉn ®äc toµn v¨n b¸o c¸o KQNC ! B¹n muèn ®äc nhanh nh÷ng th«ng tin cÇn thiÕt ? ! H∙y ®äc qua Môc lôc bªn tay tr¸i b¹n tr­íc khi ®äc b¸o c¸o ( víi Acrobat 4.0 trë lªn, cho trá chuét vµo mçi ®Ò môc ®Ó ®äc toµn bé dßng bÞ che khuÊt ) ! Chän ®Ò môc muèn ®äc vµ nh¸y chuét vµo ®ã ! B¹n muèn phãng to hay thu nhá trang b¸o c¸o trªn mµn h×nh ? ! Chän, nh¸y chuét vµo 1 trong 3 kÝch th th­­íc cã s½n trªn thanh Menu , hoÆc ! Më View trªn thanh Menu, Chän Zoom to ! Chän tû lÖ cã s½n trong hép kÝch th th­­íc muèn,, NhÊn OK hoÆc tù ®iÒn tû lÖ theo ý muèn Chóc b¹n hµi lßng víi nh÷ng th«ng tin ®®­­îc cung cÊp UNIVERSITÄT SIEGEN Institut für Embedded Systems Master Thesis Development and Realization of a distributed control algorithm for an inverted rotary pendulum using FreeRTOS with TTCAN communication Submitted by: Bui, Hoang Dung Matr.: 976477 Supervised by: Prof. Roman Obermaisser Dr.2014 Master Thesis’s Report Development and Realization of a distributed control algorithm for an inverted rotary pendulum using FreeRTOS with TTCAN communication i Table Content 1 Introduction.2 Master thesis objectives .3 2 Basic concepts and Related Works.1 The mechanical design .2 The results from the student work.1 Basic concepts in Embedded C .3 Pointer, Arrays and Structures .2 Used FreeRTOS Library Classes .4 CAN and Time Trigger CAN .1 Controller Area Network – CAN .2 Time Trigger CAN – TTCAN .5 AT90CAN128 Microcontroller .1 The specific knowledge about AT90CAN128.2 CAN Controller in AT90CAN128. 28 3 Modeling and Microcontroller’s Structures .1 The nonlinear IRP Model .2 Time Trigger Matrices.3 TTCAN_Scheduler Task and CAN ISR .1 Nonlinear IRP model.2 The common parts .1 Specific External Interrupt Service Routines .2 Data_Preparation() Task. 63  Data_Reception() Task.

63  LCD_Display() Task. 65  PWM_Calculation() Task. 65  PushedButton_Detection() Task.1 Timer/Counter 3 Compare Match Interrupts .2 DC-motor Control Tasks .1 The IRP parameters .3 PWM and Sampling frequencies. 77 5 Results and Discussion .1 The nonlinear IRP model behavior .2 The IRP machine Operation.1 Sampling and PWM frequency.

90 iii Chapter 1 Introduction 1 Introduction The Inverted Rotary Pendulum - IRP is a machine which is invented in 1992 by Katsuhisa Furuta. It contains a driven arm and a pendulum which is attached on the arm. Both the arm and pendulum can rotate freely in the horizontal and vertical plane respectively. In order to control the IRP, it is needed the cooperation of several different fields such as mechanics, control theory and microcontroller science.

From the mechanical field, the IRP is a machine which transmits the energy by an input – the DC-motor to control two rotations. In the control system theory’s view, the IRP is nonlinear system and only two states can be measured directly. From the microcontroller science side, microcontrollers should be fast enough to produce appropriate actions to response any variation of the IRP. The IRP is considered to work well if its pendulum can stays at upright position forever.

Therefore this project’s goal is step by step to find a solution which makes the IRP operating well in the specific requirements. In this chapter would give an overview idea about the real IRP machine, the master thesis goal in detail and the report’s structure.1Overview This master thesis project is the step to go further from the student work “Modeling and Simulation of an Inverted Rotary Pendulum” [Bui, 2013]. In the student work, the approximate linear model of the IRP had built. Moreover, the control theory which controls IRP had also established, it was State Space method.

That method was applied to the Simulink model then the model’s response was stable and worked at upright position. However, there are differences between the model and the machine. That is the built model was linear model whereas the machine contains nonlinear parts. That issue would be solved in this thesis.

Moreover, this project would go deeper to the control problem of the machine. The IRP machine is shown on the figure 1.