Thiết Kế Bộ Điều Khiển Mờ Chỉnh Định Tham Số PID Cho Mô Hình Máy Bay Trực Thăng

Ý tưởng về máy bay trực thăng có từ thế kỷ XV với những phác thảo của Leonardo da Vinci. Tuy nhiên, sự phát triển thực tế diễn ra muộn hơn nhiều do hạn chế về công nghệ. Đến thế kỷ XX, máy bay trực thăng mới thực sự được phát triển và ứng dụng rộng rãi. "Năm 1891, một học trò của Giucốpski là Iurép đã nêu ra 1 dự án có lý lẽ vững vàng về trực thăng 1 cánh quay với cánh quạt đuôi cùng những thiết bị điều khiển tự động nghiêng cánh quay." Máy bay trực thăng được sử dụng trong nhiều lĩnh vực khác nhau, từ quân sự, cứu hộ, đến vận tải và du lịch. Khả năng cất cánh và hạ cánh thẳng đứng giúp trực thăng hoạt động hiệu quả trong các khu vực địa hình phức tạp.

Hệ thống Twin Rotor MIMO System (TRMS) là một mô hình đơn giản hóa của máy bay trực thăng, thường được sử dụng trong nghiên cứu và phát triển các thuật toán điều khiển. TRMS bao gồm hai rotor: rotor chính tạo lực nâng và rotor phụ điều khiển hướng. Mục tiêu điều khiển là giữ cho TRMS ổn định và điều khiển vị trí của nó trong không gian. "Hệ thống Twin rotor mimo system: Mô hình của một máy bay trực thăng nhƣng đƣợc đơn giản hóa." Điều này được thực hiện thông qua việc điều khiển tốc độ của hai rotor.

Việc xây dựng mô hình toán học chính xác là bước quan trọng để thiết kế bộ điều khiển. Có nhiều phương pháp để xây dựng mô hình, như phương pháp Newton và phương pháp Euler-Lagrange (EL). Phương pháp EL thường được ưa chuộng hơn vì nó cho phép mô tả hệ thống một cách tổng quát và dễ dàng mở rộng. "Trong phạm vi đề tài, để xây dựng thuật toán điều khiển tác giả sử dung các phƣơng pháp sau - Nghiên cứu lý thuyết và xây dựng mô hình toán của mô hình máy bay trực thăng, thiết kế bộ điều khiển". Mô hình toán học này mô tả mối quan hệ giữa các biến đầu vào (điện áp điều khiển rotor) và các biến đầu ra (vị trí và góc quay của hệ thống).

Độ ổn định của máy bay trực thăng bị ảnh hưởng bởi nhiều yếu tố, bao gồm: lực khí động học phức tạp, moment quán tính, ma sát, và nhiễu từ môi trường. Để đạt được độ ổn định cao, bộ điều khiển phải có khả năng bù trừ các yếu tố này một cách hiệu quả. Phương pháp robust control và adaptive control thường được sử dụng để giải quyết vấn đề này. Stabilization là một yêu cầu quan trọng để đảm bảo an toàn và hiệu suất hoạt động của trực thăng.

Bộ điều khiển mờ PID bao gồm hai thành phần chính: bộ điều khiển PID truyền thống và bộ điều khiển mờ. Bộ điều khiển PID tạo ra tín hiệu điều khiển dựa trên sai lệch giữa giá trị mong muốn và giá trị thực tế. Bộ điều khiển mờ điều chỉnh các tham số Kp, Ki, Kd của bộ điều khiển PID dựa trên các quy tắc mờ được định nghĩa trước. "Bộ điều khiển mờ chỉnh định tham số bộ điều khiển PID." Các quy tắc này thường dựa trên kinh nghiệm của các chuyên gia hoặc kết quả mô phỏng.

Hệ thống suy diễn mờ (fuzzy inference system) là trái tim của bộ điều khiển mờ. Hệ thống này bao gồm các bước: fuzzification (mờ hóa), inference (suy diễn), và defuzzification (giải mờ). Quá trình mờ hóa chuyển đổi các biến đầu vào (sai lệch, tốc độ thay đổi sai lệch) thành các tập mờ. Quá trình suy diễn áp dụng các quy tắc mờ để tạo ra các tập mờ đầu ra. Cuối cùng, quá trình giải mờ chuyển đổi các tập mờ đầu ra thành các giá trị số để điều chỉnh các tham số PID. Để tối ưu, cần chọn các fuzzy inference system và các hàm thành viên phù hợp.

Kết quả mô phỏng cho thấy rằng bộ điều khiển mờ PID có thời gian đáp ứng nhanh hơn, độ quá điều chỉnh nhỏ hơn, và sai số xác lập thấp hơn so với bộ điều khiển PID truyền thống. Điều này chứng tỏ rằng việc sử dụng fuzzy logic để điều chỉnh các tham số PID giúp hệ thống đạt được hiệu suất tối ưu. Bên cạnh đó, bộ điều khiển mờ PID cũng ít nhạy cảm hơn với sự thay đổi của tham số hệ thống và nhiễu.

Độ ổn định và độ robust là hai yếu tố quan trọng cần được phân tích khi đánh giá hiệu quả của hệ thống điều khiển. Kết quả mô phỏng cho thấy rằng bộ điều khiển mờ PID có độ ổn định cao và độ robust tốt, ngay cả khi có sự thay đổi của tham số hệ thống và nhiễu. Điều này là do fuzzy logic có khả năng thích nghi với sự thay đổi của môi trường và mô hình hệ thống. Các thuật toán adaptive control góp phần tăng cường tính robust.

Bộ điều khiển mờ PID có thể được ứng dụng trong nhiều lĩnh vực khác nhau, bao gồm: điều khiển robot, điều khiển quá trình công nghiệp (ví dụ: nhiệt độ, áp suất, lưu lượng), và điều khiển phương tiện tự hành (ví dụ: xe tự lái, máy bay không người lái). Trong mỗi lĩnh vực, việc điều chỉnh các tham số của bộ điều khiển có thể được thực hiện bằng fuzzy logic để đạt được hiệu suất tối ưu.

Trong tương lai, phương pháp thiết kế bộ điều khiển mờ PID có thể được phát triển để điều khiển các hệ thống phức tạp hơn, chẳng hạn như máy bay không người lái, hệ thống năng lượng tái tạo, và hệ thống y tế thông minh. Ngoài ra, có thể kết hợp fuzzy logic với các kỹ thuật khác như mạng nơ-ron và thuật toán di truyền để tạo ra các bộ điều khiển thông minh hơn. Những cải tiến về gain scheduling và anti-windup cũng sẽ đóng góp vào hiệu suất tốt hơn.

Luận văn đã đạt được các kết quả sau: Xây dựng mô hình toán học của máy bay trực thăng, thiết kế bộ điều khiển mờ PID, và đánh giá hiệu quả của phương pháp này bằng mô phỏng. Luận văn đóng góp vào việc nghiên cứu và phát triển các phương pháp điều khiển thông minh cho các hệ thống phức tạp.

Các hướng nghiên cứu tiếp theo bao gồm: Nghiên cứu các phương pháp tối ưu hóa fuzzy inference system, phát triển các thuật toán adaptive control mạnh mẽ hơn, và thực hiện thí nghiệm trên hệ thống thực tế. Ngoài ra, cần nghiên cứu các phương pháp giảm thiểu ảnh hưởng của nhiễu và các yếu tố bên ngoài đến hiệu suất điều khiển.