Bối cảnh và vấn đề nghiên cứu

Hệ thống con lắc hai bậc tự do SIMO (Single Input Multiple Output), điển hình là Pendubot, là đối tượng cơ điện tử phi tuyến kinh điển trong lý thuyết điều khiển tự động. Hệ thống này có cấu tạo gồm hai thanh liên kết nối tiếp qua một khớp xoay tự do, trong đó chỉ có khớp thứ nhất (link 1) được cấp nguồn động lực trực tiếp từ động cơ chấp hành, còn khớp thứ hai (link 2) hoàn toàn thụ động. Vấn đề điều khiển đặt ra là tác động vào một biến đầu vào duy nhất để đồng thời kiểm soát nhiều trạng thái đầu ra của cả hai thanh. Hệ thống mang các đặc tính động lực học phi tuyến cao, tương đồng với các mô hình vật lý phức tạp trong thực tế như tên lửa đẩy tự cân bằng hạ cánh của ngành hàng không vũ trụ hay các thiết bị tự hành nhiều bậc tự do.

Nghiên cứu xuất phát từ thực tế đào tạo và nghiên cứu: sinh viên ngành điều khiển thường được tiếp cận nhiều giải thuật từ tuyến tính, phi tuyến đến điều khiển thông minh nhưng thiếu những khảo sát đối sánh định lượng trên cùng một đối tượng phần cứng cụ thể. Bên cạnh đó, phần lớn các công trình trước đây chỉ tập trung vào bài toán ổn định điểm tĩnh (cân bằng tại chỗ), chưa mở rộng đầy đủ sang bài toán bám quỹ đạo chuyển động liên tục cho link 1 trong khi vẫn duy trì link 2 thẳng đứng.

Mục tiêu nghiên cứu của đồ án được xác định theo 5 nhiệm vụ cụ thể:

  1. Thiết kế và xây dựng mô hình phần cứng Pendubot, bảo đảm các thông số kỹ thuật và đặc tính cơ học đáp ứng yêu cầu nghiên cứu thực nghiệm.
  2. Thiết lập phương trình động lực học chính xác và mô phỏng thành công ba giải thuật điều khiển (LQR, Fuzzy và PID dựa trên LQR) trên phần mềm MATLAB/Simulink trong môi trường lý tưởng lẫn điều kiện phi lý tưởng.
  3. Nhận dạng tham số hệ thống kết hợp công cụ System Identification và giải thuật di truyền (Genetic Algorithm - GA).
  4. Thiết kế phần cứng điều khiển nhúng, kết nối vi điều khiển STM32F103C8T6 với mạch lực, cảm biến và máy tính qua giao tiếp UART.
  5. Thực nghiệm kiểm chứng, vận hành thành công cả ba giải thuật điều khiển bám quỹ đạo trên mô hình vật lý, so sánh định lượng chất lượng điều khiển và hiệu suất năng lượng giữa các phương pháp.

Đối tượng và phạm vi nghiên cứu:

  • Đối tượng nghiên cứu: Mô hình cơ điện tử Pendubot hai bậc tự do và ba thuật toán điều khiển: Bộ điều khiển tối ưu tuyến tính (LQR), Bộ điều khiển mờ (Fuzzy Logic Controller), và Bộ điều khiển PID tích hợp trên cơ sở LQR (LQR bổ sung khâu tích phân).
  • Phạm vi không gian: Mô hình thực nghiệm cấp phòng thí nghiệm tại Bộ môn Tự động Điều khiển, Khoa Điện - Điện tử, Trường Đại học Sư phạm Kỹ thuật Thành phố Hồ Chí Minh.
  • Phạm vi trạng thái làm việc: Nghiên cứu tập trung khảo sát hệ thống trong vùng lân cận điểm cân bằng không bền trên (vị trí TOP - cả hai thanh đều hướng thẳng đứng lên trên) kết hợp bám quỹ đạo chuyển động quy hoạch trước cho link 1. Đồ án giới hạn không nghiên cứu giải thuật kích khởi vung lắc từ vị trí buông thõng (swing-up) và không xây dựng giao diện giám sát công nghiệp (SCADA/HMI).

Cơ sở lý thuyết và phương pháp

Khung lý thuyết và mô hình toán học

Mô hình toán học của hệ Pendubot được thiết lập dựa trên phương pháp cơ học Euler-Lagrange, mô tả quan hệ phi tuyến giữa momen tác động $\tau_1$ từ động cơ ở link 1 với gia tốc góc của hai thanh ($\ddot{q}_1$ và $\ddot{q}_2$):

$$\ddot{q}_1 = f_1(q_1, q_2, \dot{q}_1, \dot{q}_2, \tau_1)$$ $$\ddot{q}_2 = f_2(q_1, q_2, \dot{q}_1, \dot{q}_2, \tau_1)$$

Các hệ số quán tính và hình học phụ thuộc vào khối lượng ($m_1, m_2$), chiều dài ($l_1, l_2$), tọa độ khối tâm ($l_{c1}, l_{c2}$), momen quán tính ($I_1, I_2$) và gia tốc trọng trường ($g$).

Để thiết kế các bộ điều khiển tuyến tính quanh điểm cân bằng TOP ($q_1 = \pi/2, q_2 = 0$), phương trình vi phân phi tuyến được tuyến tính hóa dạng không gian trạng thái liên tục:

$$\dot{x} = Ax + Bu$$

Trong đó véc-tơ trạng thái là $x = [x_1, x_2, x_3, x_4]^T = [q_1 - \pi/2, \dot{q}_1, q_2, \dot{q}_2]^T$. Việc kiểm tra ma trận điều khiển được $M = [B \quad AB \quad A^2B \quad A^3B]$ cho thấy hạng ma trận đạt cực đại ($\text{rank}(M) = 4$), chứng minh hệ thống hoàn toàn điều khiển được tại điểm làm việc TOP.

Các giải thuật điều khiển được khảo sát

  1. Điều khiển LQR (Linear Quadratic Regulator): Hệ liên tục được rời rạc hóa với chu kỳ lấy mẫu $T_s = 5\text{ ms}$ thành cặp ma trận $(A_d, B_d)$. Luật điều khiển tối ưu có dạng $u(k) = -K x(k)$, trong đó ma trận độ lợi phản hồi trạng thái $K$ thu được từ việc giải phương trình đại số Riccati thời gian rời rạc (DARE) nhằm cực tiểu hóa hàm mục tiêu chi phí bậc hai với các ma trận trọng số $Q \ge 0$ và $R > 0$.
  2. Điều khiển mờ (Fuzzy Logic Controller - FLC): Xây dựng trên cấu trúc mờ Sugeno. Để xử lý 4 biến trạng thái đầu vào mà không làm bùng nổ số lượng luật, tác giả sử dụng 3 tập mờ cho mỗi ngõ vào chuẩn hóa trong khoảng $[-1, 1]$, tạo ra bộ 81 luật mờ suy diễn theo nguyên lý Max-Min và giải mờ bằng phương pháp trọng tâm (Center of Area - COA). Nhằm khắc phục hạn chế mất ổn định trong thực nghiệm của các nghiên cứu trước, cấu trúc hậu xử lý được mở rộng bằng khối hàm điều kiện (fcn) phân nhánh 3 trường hợp để biến thiên độ lợi đầu ra.
  3. Điều khiển PID dựa trên LQR: Cấu trúc kết hợp tận dụng ma trận độ lợi trạng thái $K$ của LQR đóng vai trò thành phần tỉ lệ và vi phân ($K_p, K_d$), bổ sung thêm khâu tích phân sai số ($K_i$) nhằm triệt tiêu triệt để sai số xác lập khi bám quỹ đạo động. Thuật toán có cơ chế chuyển mạch linh hoạt: kích hoạt khâu tích phân trong giai đoạn bám quỹ đạo và ngắt tích phân khi ở vị trí tĩnh để tránh hiện tượng quá độ kéo dài hoặc gây mất ổn định.
Tiêu chí Điều khiển LQR Điều khiển Fuzzy PID dựa trên LQR
Bản chất giải thuật Tuyến tính tối ưu Logic mờ thông minh Tuyến tính kết hợp tích phân tối ưu
Yêu cầu mô hình toán Phụ thuộc chính xác vào ma trận $A, B$ Không phụ thuộc mô hình toán Dựa trên mô hình LQR kết hợp sai số tích phân
Cơ chế suy diễn/tính toán Nghiệm Riccati rời rạc (DARE) 81 luật mờ Sugeno, Max-Min, COA Tính phản hồi trạng thái kết hợp tích lũy sai số
Khâu tinh chỉnh tham số Tối ưu hóa ma trận $Q, R$ qua GA Tinh chỉnh độ lợi hậu xử lý qua GA $K_p, K_d$ từ LQR, $K_i$ tối ưu qua GA

Giải thuật tối ưu hóa và phương pháp nghiên cứu

  • Tối ưu hóa tham số bằng GA (Genetic Algorithm): Dùng để tìm kiếm các trọng số ma trận $Q, R$ trong LQR, hệ số hậu xử lý của Fuzzy, và thông số $K_i$ của bộ PID. Hàm thích nghi (fitness function) cực tiểu hóa tổng bình phương sai số xác lập: $J = \sum (e_1 e_1' + e_2 e_2')$.
  • Phương pháp mô phỏng sát thực nghiệm: Khắc phục khoảng cách giữa mô phỏng và phần cứng bằng cách đưa khối lượng tử hóa mô phỏng độ phân giải thực tế của encoder quang và tính toán vận tốc góc bằng phương pháp đạo hàm số (kèm lọc nhiễu) thay vì tích phân gia tốc lý tưởng.

Thiết kế và triển khai hệ thống kỹ thuật

Kiến trúc phần cứng thực nghiệm

Mô hình thực nghiệm Pendubot được gia công cơ khí chính xác và tích hợp mạch điều khiển nhúng chuyên dụng:

  • Cơ cấu cơ khí: Link 1 và link 2 gia công bằng vật liệu nhôm định hình nhằm hạn chế rung lắc quán tính, đảm bảo độ cứng vững cho trục truyền động.
  • Bộ truyền động: Động cơ DC hãng Nisca đi kèm cơ cấu đĩa encoder quang đo góc quay tương đối, được cải tiến lại hệ thống đọc xung để tăng độ bền tín hiệu.
  • Mạch công suất: Mạch cầu H BTS7960 công suất lớn, điều khiển đảo chiều và điều chế độ rộng xung (PWM) tần số cao.
  • Nguồn cấp: Bộ nguồn tổ ong 24VDC - 10A, cung cấp dòng tải liên tục cho mạch động lực và qua mạch hạ áp cấp cho khối điều khiển.
  • Khối vi xử lý trung tâm: Vi điều khiển STM32F103C8T6 (lõi ARM Cortex-M3, tần số xung nhịp 72 MHz).
  • Cảm biến và truyền thông: 02 encoder quang đo vị trí góc của link 1 và link 2; module chuyển đổi giao tiếp UART - USB truyền dữ liệu góc và mô-men thời gian thực lên máy tính với chu kỳ 5 ms để thu thập và hiển thị.
Thành phần phần cứng Thông số kỹ thuật / Chủng loại Chức năng trong hệ thống
Vi điều khiển STM32F103C8T6 (ARM Cortex-M3, 72 MHz) Xử lý thuật toán điều khiển, ngắt lấy mẫu, phát xung PWM
Mạch công suất BTS7960 (Cầu H kép, dòng tải đỉnh 43A) Khuếch đại công suất lái động cơ DC
Động cơ chấp hành Động cơ DC Nisca Tạo momen xoắn $\tau_1$ dẫn động trực tiếp cho link 1
Cảm biến góc Encoder quang gia công tinh chỉnh Phản hồi vị trí góc $q_1, q_2$ về vi điều khiển
Khối nguồn Nguồn xung tổ ong 24VDC - 10A Cung cấp năng lượng toàn hệ thống
Giao tiếp dữ liệu Module UART to COM Gửi dữ liệu góc và momen lên máy tính để vẽ đồ thị

Triển khai phần mềm điều khiển nhúng

Hệ thống phần mềm được xây dựng qua quy trình công cụ đồng bộ:

  • STM32CubeMX: Cấu hình xung nhịp hệ thống 72 MHz; cấu hình Timer 1 và Timer 2 ở chế độ Encoder Interface đọc xung hai kênh phase A/B của cảm biến; cấu hình Timer 3 tạo tín hiệu PWM lái cầu H BTS7960; cấu hình Timer 4 tạo ngắt định thời chính xác $T_s = 5\text{ ms}$ cho chu trình điều khiển; cấu hình ngoại vi USART truyền dữ liệu.
  • Keil C (MDK-ARM): Lập trình toàn bộ giải thuật điều khiển bằng ngôn ngữ C. Mã nguồn hiện thực hóa các giải thuật: đọc thanh ghi encoder, tính vi phân vận tốc góc có lọc nhiễu, giải thuật tích phân hình thang/hình chữ nhật, luật điều khiển LQR, ma trận suy diễn mờ Sugeno, và bộ tạo tín hiệu quỹ đạo bám.

Quy hoạch quỹ đạo thử nghiệm (Sample Trajectory)

Quỹ đạo mẫu kiểm chứng khả năng bám động của hệ thống được quy hoạch qua 3 giai đoạn nối tiếp:

  1. Giai đoạn ổn định tĩnh tại vị trí TOP ($q_1 = 0\text{ rad}, q_2 = 0\text{ rad}$).
  2. Giai đoạn bám quỹ đạo sóng sin nhằm kiểm tra khả năng bám tín hiệu biến thiên liên tục, êm thuận.
  3. Giai đoạn bám quỹ đạo xung vuông biến thiên đột ngột. Để tránh vượt quá vùng khả vi của cơ cấu chấp hành, xung vuông được đưa qua bộ lọc thông thấp dạng hàm quá độ bậc hai để làm trơn biên dạng:

$$G_k(s) = \frac{K}{\frac{s^2}{\omega_n^2} + \frac{2\xi}{\omega_n}s + 1}$$

Với thông số làm trơn chọn $T_f = 1.5\text{ s}$, biên độ góc đặt được khống chế ở mức an toàn thực nghiệm là $0.4\text{ rad}$ (trong mô phỏng khảo sát tối đa $0.8\text{ rad}$).

Nội dung chính theo từng chương

Chương 1: Tổng quan

Chương 1 trình bày lý do chọn đề tài từ yêu cầu thực tiễn của các hệ thống SIMO phi tuyến cao. Tác giả xác định rõ mục tiêu nghiên cứu là so sánh định lượng ba giải thuật (LQR, Fuzzy, PID dựa trên LQR) trong cả hai nhiệm vụ: cân bằng tĩnh tại điểm TOP và bám quỹ đạo động quy hoạch trước. Chương này cũng phân định phạm vi giới hạn nghiên cứu: thực hiện ở cấp độ mô hình phòng thí nghiệm, không xây dựng giải thuật swing-up, tập trung vào ổn định cục bộ và bám quỹ đạo quanh vị trí thẳng đứng.

Chương 2: Cơ sở lý thuyết

Nội dung chương tập trung vào cơ sở toán học và thuật toán điều khiển:

  • Thiết lập phương trình vi phân chuyển động hệ Pendubot qua công thức Euler-Lagrange, xác định các hệ số quán tính $\beta_1$ đến $\beta_5$.
  • Tuyến tính hóa hệ thống quanh điểm cân bằng trên, tính toán ma trận trạng thái liên tục và chuyển đổi sang không gian rời rạc ở chu kỳ $T_s = 5\text{ ms}$.
  • Trình bày cơ sở lý thuyết bộ điều khiển LQR và nghiệm Riccati; cấu trúc bộ điều khiển Fuzzy Sugeno 81 luật mờ kết hợp điều chỉnh khâu hậu xử lý; cấu trúc PID dựa trên LQR kết hợp khâu tích phân.
  • Trình bày nguyên lý giải thuật di truyền (GA), định nghĩa nhiễm sắc thể, các toán tử lai ghép, đột biến, và hàm mục tiêu sai số $J$.

Chương 3: Tính toán và thiết kế

Chương 3 trình bày chi tiết việc xây dựng chương trình mô phỏng trên MATLAB/Simulink:

  • Mô hình hóa đối tượng Pendubot có bổ sung khối lượng tử hóa độ phân giải encoder và khối đạo hàm số tính vận tốc.
  • Bộ điều chế tín hiệu quỹ đạo (Sample trajectory) tích hợp hàm lọc trơn bậc hai với $T_f = 1.5\text{ s}$.
  • Kết quả chạy giải thuật di truyền: Sau gần 100 thế hệ, GA tìm ra bộ thông số tối ưu cho LQR ($K_1 = 62.2, K_5 = 52.769368$); sau gần 200 thế hệ tìm ra bộ thông số tối ưu cho Fuzzy ($K_1 = 4.49$).
  • Kết quả mô phỏng so sánh: LQR đạt thời gian xác lập dưới $2\text{ s}$ không vọt lố, tổng momen tiêu thụ trong 110s ở điều kiện tĩnh phi lý tưởng là 3680 và khi bám quỹ đạo là 8073. Bộ điều khiển Fuzzy có thời gian xác lập khoảng $5\text{ s}$, tổng momen tĩnh tiêu thụ là 4175, độ vọt lố khi chuyển trạng thái xung vuông không quá 25%.

Chương 4: Thi công hệ thống

Chương này mô tả chi tiết phần cứng thực tế và quy trình lập trình nhúng:

  • Bản vẽ cấu tạo và thông số thực tế của link 1, link 2 gia công bằng nhôm, đo đạc khối lượng bằng cân tiểu ly và chiều dài bằng thước cơ khí.
  • Bố trí và kết nối vi điều khiển STM32F103C8T6, mạch cầu H BTS7960, động cơ DC Nisca, mạch nguồn tổ ong 24VDC 10A, mạch nạp ST-Link v2.
  • Cấu hình các thanh ghi ngoại vi trong STM32CubeMX: Timer 1, 2 đọc encoder; Timer 3 băm xung PWM; Timer 4 ngắt chu kỳ 5 ms; cấu hình giao tiếp UART.
  • Mã nguồn chương trình điều khiển trên Keil C: hàm tạo tín hiệu quỹ đạo mẫu, chương trình con tích phân số (hình thang, hình chữ nhật), thuật toán tính momen điều khiển cho LQR, Fuzzy và PID dựa trên LQR.

Chương 5: Kết quả - Nhận xét - Đánh giá

Chương 5 công bố các đồ án đáp ứng thực nghiệm thu thập qua cổng UART trên mô hình vật lý:

  • Phân tích đáp ứng cân bằng tĩnh và bám quỹ đạo (sóng sin, xung vuông) của từng bộ điều khiển.
  • Đánh giá ảnh hưởng của độ phân giải encoder thực tế và dao động cơ khí đến độ mịn của tín hiệu điều khiển.
  • So sánh tổng hợp ưu nhược điểm của 3 giải thuật về thời gian đáp ứng, độ chính xác bám quỹ đạo, khả năng chịu nhiễu và mức độ tiêu hao năng lượng thông qua tổng momen xoắn.

Chương 6: Kết luận và hướng phát triển

Chương cuối tóm tắt toàn bộ khối lượng nghiên cứu đã hoàn thành, khẳng định tính khả thi của việc kết hợp mô phỏng sát phần cứng và ứng dụng GA. Đồng thời, tác giả đề xuất các hướng mở rộng: triển khai thực nghiệm trên hệ Pendubot 3 bậc tự do (3-link), phát triển thuật toán swing-up tự động đưa hệ thống từ trạng thái nghỉ lên vị trí TOP, và hoàn thiện giao diện điều khiển, giám sát thời gian thực.

Kết quả và đóng góp

Kết quả định lượng mô phỏng và thực nghiệm

Nghiên cứu đã hoàn thành đầy đủ các chỉ tiêu kỹ thuật đặt ra từ mô phỏng đến triển khai phần cứng thực nghiệm với chu kỳ trích mẫu 5 ms:

  • Thời gian xác lập vị trí tĩnh: LQR đạt tốc độ nhanh nhất (dưới 2 giây trên mô phỏng lý tưởng, không xuất hiện vọt lố); bộ điều khiển Fuzzy đạt thời gian xác lập khoảng 5 giây; bộ PID dựa trên LQR loại bỏ hoàn toàn sai số xác lập tĩnh.
  • Tiêu hao năng lượng (Tổng momen điều khiển tích lũy):
    • Ở trạng thái cân bằng tĩnh phi lý tưởng (chu kỳ 110s): LQR tiêu thụ 3680 đơn vị momen; Fuzzy tiêu thụ 4175 đơn vị momen do xuất hiện dao động tắt dần quanh điểm làm việc.
    • Ở chế độ bám quỹ đạo động phi lý tưởng: LQR tiêu thụ 8073 đơn vị momen.
  • Độ chính xác bám quỹ đạo: Cả 3 giải thuật đều bám sát quỹ đạo sóng sin với độ trễ thấp; đối với quỹ đạo xung vuông làm trơn ($T_f = 1.5\text{ s}$), Fuzzy xuất hiện vọt lố dưới 25% nhưng hồi phục ổn định nhanh dưới 5 giây; PID dựa trên LQR duy trì quỹ đạo bám chính xác nhất nhờ thành phần tích phân khử trôi sai số.
Bộ điều khiển Thời gian xác lập vị trí tĩnh Tổng momen tĩnh (phi lý tưởng, 110s) Khả năng bám quỹ đạo động Khử sai số xác lập
LQR < 2 giây 3680 Tương đối tốt, sai số tăng ở điều kiện phi lý tưởng Còn tồn tại sai số nhỏ
Fuzzy (Sugeno mở rộng) ~ 5 giây 4175 Tốt với sóng sin, vọt lố < 25% với xung vuông Tồn tại sai số nhỏ
PID dựa trên LQR Nhanh, tương đương LQR Trung bình Tốt nhất, bám khít biên dạng mẫu Triệt tiêu hoàn toàn nhờ $K_i$

Đóng góp học thuật và công bố khoa học

Đồ án đạt khối lượng kết quả nghiên cứu khoa học vượt chuẩn yêu cầu của đồ án tốt nghiệp đại học, với tác giả là người đứng tên đầu trong 4 bài báo khoa học và tham gia 2 đề tài nghiên cứu:

  • 01 bài báo khoa học trong nước: Đăng chính thức trên Tạp chí Khoa học Trường Đại học Bạc Liêu (nghiên cứu về giải thuật điều khiển Fuzzy có hỗ trợ của GA).
  • 02 bài báo khoa học quốc tế: Được chấp nhận đăng trên tạp chí quốc tế Robotica & Management (bài báo về thực nghiệm điều khiển bám quỹ đạo LQR cho Pendubot 3-link và bài báo về phương pháp nhận dạng thông số hệ thống).
  • 01 bài báo khoa học quốc tế: Đăng chính thức trên tạp chí quốc tế Journal of Fuzzy Systems and Control (JSFC) (nghiên cứu thực nghiệm điều khiển bám quỹ đạo với LQR trên vi điều khiển ARM).
  • 02 đề tài Nghiên cứu khoa học sinh viên: Chủ nhiệm đề tài mã số SV2024-184 và Thành viên đề tài mã số SV2024-156.

Về mặt kỹ thuật, tác giả đóng góp giải pháp mô hình hóa bộ đọc encoder và đạo hàm số trong Simulink, giúp thu hẹp khoảng cách giữa mô phỏng và thực nghiệm; đồng thời đề xuất thành công cấu trúc phân nhánh hậu xử lý cho bộ điều khiển Fuzzy để triển khai thực tế trên vi điều khiển nhúng giá rẻ.

Hạn chế và hướng nghiên cứu tiếp

Dựa trên phạm vi và nội dung văn bản báo cáo, đồ án tồn tại các hạn chế kỹ thuật sau:

  • Kết cấu cơ khí mô hình thực nghiệm còn ở dạng cơ bản trong phòng thí nghiệm, sử dụng động cơ DC chổi than thông thường và đĩa encoder độ phân giải hạn chế, làm xuất hiện nhiều gai nhiễu trên tín hiệu vận tốc vi phân.
  • Đồ án chưa nghiên cứu và tích hợp giải thuật tự vung lắc đưa hệ thống từ vị trí treo tự do bên dưới lên vị trí cân bằng trên (swing-up control), người vận hành phải đưa đón con lắc bằng tay vào lân cận điểm làm việc TOP trước khi bộ điều khiển can thiệp.
  • Nội dung mở rộng cho đối tượng phức tạp hơn là Pendubot 3 bậc tự do (3-link) mới chỉ dừng lại ở phạm vi khảo sát mô phỏng lý thuyết, chưa được gia công và kiểm chứng thực nghiệm trên phần cứng.
  • Hệ thống chưa có giao diện giám sát, điều khiển và thu thập dữ liệu chuyên nghiệp (SCADA/GUI), việc thu thập đồ thị thực nghiệm hoàn toàn phụ thuộc vào việc xuất chuỗi ký tự qua cổng nối tiếp UART.

Hướng nghiên cứu tiếp theo được tác giả đề ra:

  • Chế tạo và hoàn thiện phần cứng mô hình thực tế hệ Pendubot 3 bậc tự do để kiểm chứng các thuật toán điều khiển bám quỹ đạo đa biến.
  • Nghiên cứu và hiện thực hóa giải thuật điều khiển kích khởi (swing-up) tự động phối hợp chuyển mạch trơn với giải thuật ổn định tại TOP.
  • Xây dựng phần mềm giao diện người - máy (HMI/GUI) trên máy tính để quan sát, cấu hình tham số trực quan trong quá trình vận hành.

Giá trị tham khảo

Báo cáo đồ án tốt nghiệp này mang lại giá trị tham khảo cụ thể cho sinh viên, giảng viên và kỹ sư thuộc các ngành Kỹ thuật Điều khiển và Tự động hóa, Cơ điện tử và Robotics:

  • Tham khảo phương pháp mô phỏng sát phần cứng: Sinh viên làm đồ án về hệ phi tuyến có thể áp dụng thủ thuật mô phỏng tín hiệu encoder và vi phân vận tốc trong Simulink nhằm dự báo chính xác hiện tượng gai nhiễu và độ méo quỹ đạo trước khi nạp code xuống phần cứng.
  • Tham khảo cấu trúc mở rộng bộ điều khiển mờ (Fuzzy): Tài liệu cung cấp cách tổ chức 81 luật mờ Sugeno và giải pháp phân nhánh điều kiện ở khâu hậu xử lý, giải quyết trực tiếp lỗi mất ổn định mà các công trình trước gặp phải khi áp dụng FLC cho Pendubot thực tế.
  • Tham khảo thiết kế nhúng ARM Cortex-M: Cung cấp chi tiết cấu hình ngoại vi trên STM32CubeMX (chế độ Encoder Interface, Timer ngắt chu kỳ 5 ms, PWM, UART) và kỹ thuật lập trình C trên Keil C để xử lý bài toán điều khiển nhiều trạng thái với năng lực tính toán của vi điều khiển STM32F103C8T6.
  • Tài liệu đối sánh thuật toán: Cung cấp nguồn số liệu thực nghiệm đối chứng trực quan giữa phương pháp điều khiển tối ưu hiện đại (LQR) và phương pháp trí tuệ nhân tạo mờ (Fuzzy), hỗ trợ việc lựa chọn giải thuật phù hợp theo yêu cầu năng lượng hoặc độ chính xác.

Câu hỏi thường gặp

1. Tại sao nghiên cứu lại chọn điểm cân bằng TOP thay vì điểm cân bằng MID của Pendubot?

Theo phân tích động lực học trong văn bản, thanh 1 của Pendubot có hai vị trí làm việc khả vi là TOP (cả hai thanh hướng thẳng đứng lên trên) và MID (link 1 hướng xuống dưới, link 2 hướng lên). Tác giả lựa chọn điểm làm việc TOP làm mục tiêu chính của đề tài vì đây là điểm làm việc có độ khó điều khiển cao nhất, tính phi tuyến và mất ổn định nghiêm trọng nhất, là thước đo rõ ràng nhất để kiểm chứng chất lượng giữa các giải thuật điều khiển khác nhau.

2. Tác giả giải quyết bài toán giảm độ trễ khi điều khiển bám quỹ đạo cho bộ Fuzzy như thế nào?

Trong các tài liệu điều khiển mờ truyền thống cho Pendubot, tín hiệu đặt chỉ bao gồm vị trí góc mong muốn, dẫn đến độ trễ đáp ứng lớn khi bám quỹ đạo động. Tác giả đã giải quyết vấn đề này bằng cách thiết lập thêm điểm đặt cho thành phần vận tốc góc (vận tốc quỹ đạo mẫu). Việc kết hợp cả sai số góc và sai số vận tốc vào các biến đầu vào đã giúp bộ điều khiển mờ tăng tốc độ đáp ứng và bám sát biên dạng quỹ đạo hơn.

3. Cấu trúc bộ điều khiển "PID dựa trên LQR" trong đồ án hoạt động theo nguyên lý nào?

Về mặt toán học tuyến tính, ma trận phản hồi trạng thái của bộ LQR đóng vai trò tương tự như các khâu tỉ lệ ($K_p$) và vi phân ($K_d$) nhưng bị khuyết khâu tích phân ($K_i$). Tác giả đã tích hợp thêm khâu tích phân sai số vào luật điều khiển LQR, trong đó $K_p$ và $K_d$ lấy từ nghiệm Riccati của LQR, còn $K_i$ được tối ưu hóa bằng giải thuật di truyền (GA). Đồng thời, hệ thống có cơ chế ngắt $K_i$ khi ở vị trí tĩnh và chỉ kích hoạt khi bám quỹ đạo để vừa khử được sai số động, vừa tránh gây mất ổn định khi đứng yên.

4. Thuật toán di truyền (GA) được cấu hình với hàm mục tiêu nào và tìm ra những tham số cụ thể nào?

Thuật toán GA trong đồ án sử dụng hàm mục tiêu cực tiểu hóa sai số xác lập của cả hai thanh: $J = \sum (e_1 e_1' + e_2 e_2')$. Sau quá trình tiến hóa mô phỏng, GA đã tìm ra các tham số cụ thể:

  • Với bộ điều khiển LQR (sau gần 100 thế hệ): thông số trọng số tối ưu là $K_1 = 62.200000$ và $K_5 = 52.769368$.
  • Với bộ điều khiển Fuzzy (sau gần 200 thế hệ): thông số hệ số đầu vào tối ưu là $K_1 = 4.490000$.

5. Những thành phần phần cứng chính được sử dụng để điều khiển mô hình thực nghiệm gồm những gì?

Hệ thống phần cứng thực nghiệm gồm:

  • Vi điều khiển trung tâm: STM32F103C8T6 (kiến trúc ARM Cortex-M3, 72 MHz).
  • Cơ cấu chấp hành: Động cơ DC hãng Nisca đi kèm cảm biến encoder quang.
  • Mạch khuếch đại công suất: Mạch cầu H kép BTS7960.
  • Nguồn điện: Bộ nguồn xung tổ ong 24VDC - 10A.
  • Giao tiếp máy tính: Module chuyển đổi tín hiệu UART để gửi dữ liệu thời gian thực.
  • Mạch nạp: Mạch nạp chương trình ST-Link v2.

Kết luận

Đồ án tốt nghiệp của sinh viên Trần Trọng Bằng đã hoàn thành trọn vẹn việc nghiên cứu, mô phỏng và thực nghiệm so sánh ba phương pháp điều khiển (LQR, Fuzzy và PID dựa trên LQR) cho hệ thống con lắc hai bậc tự do Pendubot tại vị trí cân bằng TOP và bám quỹ đạo động. Bằng cách kết hợp giải thuật di truyền (GA) để tối ưu hóa thông số và áp dụng các kỹ thuật mô phỏng sát phần cứng, hệ thống nhúng xây dựng trên vi điều khiển STM32F103C8T6 đã vận hành ổn định trên mô hình thực tế với chu kỳ lấy mẫu 5 ms. Kết quả nghiên cứu khẳng định ưu thế triệt tiêu sai số bám của cấu trúc PID tích hợp LQR, khả năng thích nghi của bộ mờ Sugeno mở rộng, đồng thời đóng góp giá trị học thuật nổi bật với 4 bài báo khoa học được công bố trong nước và quốc tế.