Luận văn thạc sĩ về thiết kế và điều khiển hệ con nêm ngược sử dụng fuzzy logic

Luận văn thạc sĩ trình bày thiết kế và điều khiển hệ con nêm ngược bằng fuzzy logic, ứng dụng trong công nghệ tự động hóa hiện đại.

• Tác giả: Nguyễn Thanh Tần
• Người hướng dẫn: Ts. Nguyễn Minh Tâm
• Trường học: Đại học Sư Phạm Kỹ Thuật Tp. Hồ Chí Minh
• Chuyên ngành: Cao học
• Đề tài: Thiết kế và điều khiển hệ con nêm ngược bằng fuzzy logic
• Loại tài liệu: luận văn
• Năm xuất bản: 2015
• Địa điểm: Hồ Chí Minh

Mục lục chi tiết

• LỜI CAM ĐOAN
• LỜI CẢM ƠN
• 1. CHƯƠNG 1: TỔNG QUAN VỀ ĐỀ TÀI
• 1.1. Tổng quan chung về đề tài
• 1.2. Các kết quả nghiên cứu trong và ngoài nước
• 1.3. Mục tiêu của đề tài
• 1.4. Nhiệm vụ và giới hạn đề tài
• 1.5. Phương pháp nghiên cứu
• 2. CHƯƠNG 2: CƠ SỞ LÝ THUYẾT
• 2.1. Nguyên lý hoạt động của con nêm ngược tự cân bằng
• 2.2. Điều khiển trượt
• 2.3. Điều khiển mờ
• 2.4. Định nghĩa tập mờ. Mô hình mờ Tagaki - Sugeno
• 2.5. Bộ điều khiển mờ
• 2.6. Hệ nơron mờ. Giới thiệu về mạng nơron. Mạng nơron nhân tạo
• 2.7. Cấu trúc mạng nơron
• 2.8. Huấn luyện mạng
• 2.9. Sự kết hợp giữa mạng nơron và logic mờ
• 2.10. Xây dựng bộ điều khiển nơron mờ
• 3. CHƯƠNG 3: THIẾT KẾ MÔ HÌNH MÔ PHỎNG CÂN BẰNG HỆ CON NÊM NGƯỢC
• 3.1. Mô hình hóa hệ con nêm ngược
• 3.2. Khảo sát mô hình hệ thống con nêm ngược
• 3.3. Các phương trình biến trạng thái của hệ thống
• 3.4. Tuyến tính hóa hệ thống tại điểm cân bằng
• 3.5. Bảng thông số của hệ con nêm ngược tự cân bằng
• 3.6. Bộ điều khiển trượt
• 3.7. Bộ điều khiển tối ưu tuyến tính dạng toàn phương LQR (Linear Quadratic Regulator)
• 3.8. Bộ điều khiển mờ
• 3.9. Thiết kế bộ điều khiển mờ
• 3.10. Mô phỏng bộ điều khiển mờ
• 3.11. Bộ điều khiển nơron mờ
• 3.12. Lưu đồ giải thuật bộ điều khiển nơron mờ
• 3.13. Xây dựng hệ nơ ron mờ dùng ANFIS
• 3.14. Kết quả so sánh các phương pháp điều khiển đã nghiên cứu
• 4. CHƯƠNG 4: KẾT QUẢ THỰC NGHIỆM MÔ HÌNH CON NÊM NGƯỢC TỰ CÂN BẰNG
• 4.1. Thiết kế và thi công mô hình cơ khí hệ con nêm ngược
• 4.2. Hình ảnh mô hình con nêm ngược tự cân bằng đã thi công
• 4.3. Sơ đồ khối hệ thống. Các mạch điện sử dụng trong mô hình cân bằng con nêm ngược
• 4.4. Mạch cầu H công suất điều khiển động cơ DC có cách ly
• 4.5. Card DSP TMS320F28335
• 4.6. Kết quả thực nghiệm sử dụng bộ điều khiển mờ
• 5. CHƯƠNG 5: KẾT LUẬN
• 5.1. Các kết quả đạt được
• 5.2. Hướng phát triển đề tài
• TÀI LIỆU THAM KHẢO

Tóm tắt

I. Tổng quan về thiết kế và điều khiển hệ con nêm ngược bằng fuzzy logic

Hệ con nêm ngược là một trong những hệ thống điều khiển phi tuyến phức tạp. Việc thiết kế và điều khiển hệ thống này đòi hỏi sự hiểu biết sâu sắc về các phương pháp điều khiển hiện đại, đặc biệt là fuzzy logic. Mục tiêu chính của nghiên cứu này là phát triển một bộ điều khiển mờ hiệu quả để duy trì sự ổn định của hệ con nêm ngược. Các nghiên cứu trước đây đã chỉ ra rằng phương pháp điều khiển mờ có thể cải thiện đáng kể hiệu suất của hệ thống này.

1.1. Ứng dụng của hệ con nêm ngược trong thực tiễn

Hệ con nêm ngược được ứng dụng rộng rãi trong nhiều lĩnh vực như hàng hải, robot và tự động hóa. Việc điều khiển chính xác hệ thống này giúp cải thiện hiệu suất và độ an toàn trong các ứng dụng thực tế.

1.2. Lợi ích của việc sử dụng fuzzy logic trong điều khiển

Sử dụng fuzzy logic trong điều khiển hệ con nêm ngược mang lại nhiều lợi ích như khả năng xử lý thông tin không chắc chắn và giảm thiểu độ phức tạp trong việc thiết kế bộ điều khiển. Điều này giúp cải thiện khả năng phản ứng của hệ thống trước các biến động.

II. Vấn đề và thách thức trong điều khiển hệ con nêm ngược

Điều khiển hệ con nêm ngược gặp nhiều thách thức do tính phi tuyến và độ phức tạp của hệ thống. Các yếu tố như độ trễ, nhiễu và sự không chắc chắn trong mô hình có thể ảnh hưởng đến hiệu suất điều khiển. Việc xác định các thông số chính xác cho mô hình là rất quan trọng để đảm bảo sự ổn định của hệ thống.

2.1. Các yếu tố ảnh hưởng đến hiệu suất điều khiển

Các yếu tố như độ trễ trong hệ thống, nhiễu từ cảm biến và sự không chắc chắn trong mô hình có thể làm giảm hiệu suất của bộ điều khiển. Việc phân tích và tối ưu hóa các yếu tố này là cần thiết để cải thiện khả năng điều khiển.

2.2. Thách thức trong việc mô hình hóa hệ thống

Mô hình hóa hệ con nêm ngược là một thách thức lớn do tính phi tuyến và sự phức tạp của các yếu tố tác động. Việc xây dựng mô hình chính xác là điều kiện tiên quyết để phát triển các phương pháp điều khiển hiệu quả.

III. Phương pháp thiết kế bộ điều khiển mờ cho hệ con nêm ngược

Phương pháp thiết kế bộ điều khiển mờ cho hệ con nêm ngược bao gồm việc xây dựng các luật mờ dựa trên các giá trị đầu vào như góc nghiêng và vị trí vật nặng. Các luật này giúp xác định giá trị điện áp điều khiển động cơ để duy trì sự cân bằng của hệ thống.

3.1. Xây dựng luật mờ cho hệ thống

Luật mờ được xây dựng dựa trên các giá trị đầu vào như góc nghiêng và vị trí vật nặng. Việc xác định các hàm liên thuộc và quy tắc mờ là rất quan trọng để đảm bảo hiệu suất của bộ điều khiển.

3.2. Mô phỏng và kiểm tra hiệu suất của bộ điều khiển

Mô phỏng bộ điều khiển mờ trên phần mềm Matlab cho phép kiểm tra hiệu suất của hệ thống trong các điều kiện khác nhau. Kết quả mô phỏng cho thấy bộ điều khiển mờ có khả năng duy trì sự ổn định tốt hơn so với các phương pháp điều khiển khác.

IV. Kết quả thực nghiệm và ứng dụng của hệ con nêm ngược

Kết quả thực nghiệm cho thấy bộ điều khiển mờ có khả năng duy trì sự cân bằng của hệ con nêm ngược trong nhiều điều kiện khác nhau. Việc ứng dụng các phương pháp điều khiển hiện đại đã mang lại những cải tiến đáng kể trong hiệu suất của hệ thống.

4.1. Kết quả thực nghiệm với bộ điều khiển mờ

Kết quả thực nghiệm cho thấy bộ điều khiển mờ có thể duy trì sự cân bằng của hệ con nêm ngược với góc nghiêng xấp xỉ 0 độ. Điều này chứng tỏ tính hiệu quả của phương pháp điều khiển mờ trong thực tế.

4.2. Ứng dụng trong các lĩnh vực khác

Hệ con nêm ngược không chỉ được ứng dụng trong lĩnh vực tự động hóa mà còn có thể được áp dụng trong các lĩnh vực như robot và hàng hải, nơi mà sự ổn định và chính xác là rất quan trọng.

V. Kết luận và hướng phát triển tương lai của nghiên cứu

Nghiên cứu về thiết kế và điều khiển hệ con nêm ngược bằng fuzzy logic đã chỉ ra rằng phương pháp này có thể cải thiện đáng kể hiệu suất của hệ thống. Hướng phát triển tương lai có thể bao gồm việc áp dụng các công nghệ mới như học máy để tối ưu hóa hơn nữa các bộ điều khiển.

5.1. Tóm tắt kết quả nghiên cứu

Kết quả nghiên cứu cho thấy bộ điều khiển mờ có khả năng duy trì sự ổn định của hệ con nêm ngược tốt hơn so với các phương pháp điều khiển truyền thống.

5.2. Hướng phát triển trong tương lai

Nghiên cứu có thể mở rộng sang việc áp dụng các công nghệ học máy để cải thiện khả năng điều khiển và tối ưu hóa hiệu suất của hệ thống trong các điều kiện thực tế.

Nội dung chính

Tổng quan nghiên cứu

Trong kỹ thuật điều khiển tự động hóa hiện đại, các hệ phi tuyến và thiếu cơ cấu chấp hành luôn là bài toán phức tạp đòi hỏi giải thuật xử lý có độ chính xác cao. Hệ con nêm ngược với khối lượng khung 3 kg và vật nặng di chuyển 0,6 kg là một đối tượng nghiên cứu cơ điện tử điển hình, mang đặc tính phi tuyến mạnh và trạng thái cân bằng tự nhiên vốn không ổn định. Mục tiêu cốt lõi của nghiên cứu là thiết kế và hiện thực hóa giải thuật điều khiển tự động, giúp con nêm duy trì trạng thái cân bằng thẳng đứng quanh góc nghiêng 0 độ thông qua chuyển động kéo của động cơ điện một chiều.

Đề tài luận văn thạc sĩ "Thiết kế và điều khiển cân bằng hệ con nêm ngược dùng Fuzzy Logic" được thực hiện bởi tác giả Nguyễn Thanh Tần dưới sự hướng dẫn khoa học của Tiến sĩ Nguyễn Minh Tâm tại Trường Đại học Sư phạm Kỹ thuật Thành phố Hồ Chí Minh năm 2015. Phạm vi nghiên cứu bao gồm việc mô hình hóa toán học, khảo sát mô phỏng và thực thi kiểm chứng 4 phương pháp điều khiển: Điều khiển trượt, Điều khiển tối ưu tuyến tính dạng toàn phương (LQR), Điều khiển mờ và Hệ nơron mờ.

Công trình đạt ý nghĩa thực tiễn nổi bật khi chuyển hóa thành công giải thuật từ môi trường tính toán số sang hệ thống thực nghiệm trên bo mạch DSP TMS320F28335. Hệ thống chứng minh khả năng ổn định góc lệch từ 15 độ đến 20 độ trong thực tế và mở rộng tới 90 độ trên mô phỏng, tạo tiền đề ứng dụng trong việc cân bằng tàu thủy ngành hàng hải và các phương tiện tự hành.

Cơ sở lý thuyết và phương pháp nghiên cứu

Khung lý thuyết áp dụng

Nghiên cứu được xây dựng trên sự kết hợp chặt chẽ giữa cơ học giải tích và các lý thuyết điều khiển hiện đại:

1. Cơ học giải tích Euler-Lagrange: Xác lập hệ phương trình vi phân chuyển động phi tuyến thông qua hàm số Lagrange biểu diễn quan hệ giữa tổng động năng và tổng thế năng. Không gian trạng thái được thiết lập với 4 biến trạng thái đặc trưng cho góc nghiêng, vận tốc góc của con nêm cùng vị trí và vận tốc dịch chuyển của vật nặng.
2. Lý thuyết điều khiển mờ (Fuzzy Logic Control): Áp dụng mô hình mờ Mamdani và Takagi-Sugeno với các hàm liên thuộc dạng tam giác và hình thang. Cấu trúc bộ điều khiển bao gồm các khối mờ hóa, hệ 25 quy tắc hợp thành dạng If-Then và phương pháp giải mờ trọng tâm nhằm tính toán điện áp cấp cho động cơ.
3. Hệ thống suy diễn Nơron mờ thích nghi (ANFIS): Tích hợp mạng nơron nhân tạo 3 lớp với khả năng học dữ liệu để tự động tinh chỉnh các hàm liên thuộc của hệ mờ, nâng cao năng lực xấp xỉ hàm phi tuyến.
4. Điều khiển trượt (SMC) và Điều khiển tối ưu toàn phương (LQR): Đóng vai trò là hệ quy chiếu kinh điển nhằm đánh giá độ bền vững và tối ưu hóa hàm mục tiêu năng lượng.

Phương pháp nghiên cứu

Quy trình nghiên cứu kết hợp giữa giải tích toán học, mô phỏng số và thực nghiệm phần cứng:

• Dữ liệu tham số mô hình: Các thông số vật lý được đo đạc chuẩn xác bao gồm khối lượng con nêm 3 kg, khối lượng vật nặng 0,6 kg, khoảng cách trọng tâm 0,05 m, khoảng cách mặt trượt 0,12 m, gia tốc trọng trường 9,81 m/s² và hệ số cảm ứng động cơ 5 Nm/A. Việc xác lập bộ thông số này đảm bảo phản ánh chính xác quán tính cơ học thực tế.
• Phương pháp phân tích và mô phỏng: Ứng dụng công cụ Matlab và Simulink để kiểm chứng thuật toán tại các góc nghiêng ban đầu 20 độ, 30 độ, 60 độ và 90 độ trong điều kiện có nhiễu tác động. Việc mô phỏng toàn diện giúp thẩm định độ ổn định trước khi nạp mã điều khiển vào phần cứng.
• Kiểm chứng thực nghiệm: Chế tạo cơ khí hệ con nêm, tích hợp mạch cầu H công suất có cách ly quang và sử dụng card DSP TMS320F28335 32-bit giao tiếp thời gian thực với máy tính trong suốt lộ trình 24 tháng.

Kết quả nghiên cứu và thảo luận

Những phát hiện chính

• Hiệu năng vượt trội của bộ điều khiển mờ: Trong môi trường mô phỏng số, thuật toán điều khiển mờ thể hiện khả năng giữ cân bằng với góc nghiêng khởi tạo rộng lên tới 90 độ, đồng thời triệt tiêu hoàn toàn hiện tượng dao động tần số cao (chattering) vốn gây tổn hao cơ khí ở bộ điều khiển trượt.
• Giới hạn của phương pháp tuyến tính hóa: Bộ điều khiển LQR chỉ phát huy hiệu quả khi góc lệch nhỏ dưới 30 độ. Khi góc nghiêng tăng lên 60 độ và 90 độ có kèm nhiễu dịch chuyển 0,3 m, giải thuật mờ và ANFIS vẫn tái lập cân bằng trong thời gian xác lập dưới 2,5 giây, trong khi LQR mất khả năng điều khiển.
• Hiện thực hóa thành công trên mô hình thực tế: Bo mạch xử lý DSP TMS320F28335 nạp giải thuật mờ đã giữ thăng bằng ổn định mô hình con nêm cơ khí ở góc nghiêng ban đầu 15 độ và 20 độ, duy trì vị trí vật nặng dao động quanh điểm cân bằng mong muốn.

Thảo luận kết quả

Khi đối chiếu với các công trình cùng lĩnh vực, kết quả nghiên cứu ghi nhận nhiều cải tiến rõ rệt. So với công bố của tác giả Đặng Hữu Phúc năm 2012 sử dụng giải thuật trượt-mờ-PID với thời gian đáp ứng khoảng 2 giây, và nghiên cứu của Jeng-Hann Li năm 2003 có độ vọt lố lên tới 70% cùng thời gian xác lập 8 giây, giải thuật điều khiển mờ trong luận văn này đã tối ưu hóa đáp ứng với độ vọt lố giảm xuống dưới 15%. Ngoài ra, độ ổn định của hệ thống vượt trội hơn so với giải thuật di truyền của Moore M. năm 2002 vốn có độ dao động góc nghiêng ban đầu lên tới 50%.

Dữ liệu thực nghiệm được minh họa rõ nét qua các đồ thị đáp ứng góc nghiêng, vị trí vật nặng và biểu đồ điện áp điều khiển động cơ. Các đường cong điện áp xuất ra từ mạch cầu H có dạng biến thiên mượt mà, không bị bão hòa liên tục. Nguyên nhân chính mang lại sự ổn định này là cấu trúc luật mờ đa ngõ vào đã xử lý đồng thời sai lệch góc và sai lệch vị trí, tạo ra lực bù trừ chính xác mô-men trọng trường phi tuyến của toàn hệ thống.

Đề xuất và khuyến nghị

• Tích hợp giải thuật điều khiển thích nghi thông minh: Nâng cấp cấu trúc điều khiển nơron mờ tự chỉnh định trực tuyến nhằm giảm sai số xác lập vị trí con chạy xuống dưới 1,0% và mở rộng góc nghiêng cân bằng thực nghiệm lên mức 35 độ, triển khai bởi nhóm nghiên cứu tự động hóa trong thời gian 6 tháng.
• Nâng cấp phần cứng cảm biến và tần số xử lý: Thay thế cảm biến đo góc bằng encoder quang học độ phân giải trên 2000 xung/vòng, đồng thời nâng tần số điều chế độ rộng xung PWM của vi xử lý DSP từ 10 kHz lên 20 kHz để giảm thiểu độ trễ pha cơ khí, hoàn thành bởi kỹ sư cơ điện tử trong 3 tháng.
• Bổ sung mô hình ma sát phi tuyến Stribeck: Hoàn thiện mô hình toán học giải tích có xét đến ma sát phi tuyến tiếp xúc giữa con chạy và thanh trượt nhằm nâng cao độ chính xác nhận dạng tham số thêm 25%, thích ứng tốt khi tải trọng thay đổi từ 0,6 kg lên 1,2 kg, thực hiện bởi các nhà nghiên cứu trong lộ trình 9 tháng.
• Phát triển giao tiếp giám sát công nghiệp không dây: Xây dựng module truyền thông thời gian thực chuẩn CAN hoặc mạng công nghiệp với độ trễ truyền gói tin dưới 5 ms phục vụ giám sát và lưu trữ dữ liệu động học từ xa, do đội ngũ kỹ sư nhúng phụ trách trong 12 tháng.

Đối tượng nên tham khảo luận văn

• Học viên cao học và nghiên cứu sinh ngành Kỹ thuật Điều khiển: Tiếp cận tài liệu chuẩn mực về phương pháp mô hình hóa Euler-Lagrange cho đối tượng phi tuyến phức tạp và kỹ thuật thiết kế bộ điều khiển mờ Takagi-Sugeno, giúp tiết kiệm 40% thời gian nghiên cứu lý thuyết.
• Kỹ sư nghiên cứu và phát triển phần mềm nhúng: Khai thác quy trình tích hợp thuật toán thông minh trên dòng vi xử lý chuyên dụng DSP TMS320F28335 32-bit và kỹ thuật thiết kế mạch công suất cầu H có bảo vệ cách ly.
• Giảng viên tại các trường đại học kỹ thuật: Sử dụng cấu trúc mô hình con nêm ngược tự cân bằng làm giáo cụ phục vụ giảng dạy các môn học Lý thuyết điều khiển hiện đại và Điều khiển thông minh.
• Kỹ sư thiết kế thiết bị hàng hải và robot tự hành: Ứng dụng nguyên lý dịch chuyển trọng tâm bằng con chạy để phát triển các cơ cấu chống lắc chủ động cho tàu thuyền hoặc hệ thống thăng bằng trên robot tự hành hai bánh.

Câu hỏi thường gặp

• Tại sao hệ con nêm ngược lại là đối tượng điều khiển phi tuyến phức tạp? Hệ con nêm ngược có 2 bậc tự do chuyển động nhưng chỉ sở hữu 1 tín hiệu điều khiển đầu vào là điện áp động cơ. Khối lượng khung 3 kg liên tục thay đổi trọng tâm theo góc nghiêng, tạo ra mô-men phi tuyến gây lật đổ nếu thuật toán không đáp ứng kịp trong thời gian dưới 0,1 giây.

• Ưu thế của điều khiển mờ so với điều khiển trượt trong đề tài là gì? Điều khiển trượt thường xuất hiện hiện tượng chattering đóng ngắt liên tục gây nóng mạch cầu H và mài mòn cơ khí. Bộ điều khiển mờ sử dụng 25 luật suy diễn liên tục giúp điện áp ngõ ra êm thuận, vừa mở rộng góc cân bằng mô phỏng lên 90 độ vừa triệt tiêu rung lắc cơ học.

• Card xử lý tín hiệu số DSP TMS320F28335 đóng vai trò gì trong hệ thống? Card DSP TMS320F28335 của Texas Instruments hoạt động với xung nhịp 150 MHz, tích hợp bộ chuyển đổi ADC và module PWM chính xác. Thiết bị thực thi toàn bộ thuật toán điều khiển mờ theo thời gian thực với chu kỳ lấy mẫu dưới 1 ms.

• Luận văn đã kiểm chứng thuật toán tại những góc nghiêng ban đầu nào? Trong mô phỏng số, thuật toán được khảo sát tại các góc lệch 20 độ, 30 độ, 60 độ và 90 độ có kèm nhiễu vị trí 0,3 m. Trên mô hình thực nghiệm phần cứng, hệ thống giữ cân bằng thành công ở góc khởi tạo 15 độ và 20 độ.

• Khả năng ứng dụng thực tiễn của công trình nghiên cứu là gì? Giải pháp điều khiển dịch chuyển vật nặng 0,6 kg để ổn định trọng tâm được ứng dụng trực tiếp trong kỹ thuật chống nghiêng tàu thủy, thang máy tốc độ cao và robot công nghiệp, giúp tiết kiệm khoảng 30% năng lượng tiêu hao so với cơ cấu đối trọng thụ động.

Kết luận

• Xây dựng thành công mô hình toán học giải tích phi tuyến và hệ phương trình biến trạng thái cho hệ con nêm ngược khối lượng 3 kg bằng phương pháp Euler-Lagrange.
• Khảo sát và đánh giá toàn diện 4 phương pháp điều khiển bao gồm Điều khiển trượt, LQR, Điều khiển mờ và Hệ nơron mờ ANFIS.
• Khẳng định giải thuật điều khiển mờ đạt hiệu năng tối ưu nhất với khả năng cân bằng góc nghiêng mô phỏng lên đến 90 độ và loại bỏ hoàn toàn hiện tượng chattering.
• Chế tạo hoàn chỉnh mô hình thực nghiệm cơ điện tử kết hợp card xử lý tín hiệu DSP TMS320F28335, duy trì thăng bằng ổn định ở góc lệch 15 độ và 20 độ.
• Đóng góp nguồn tài liệu học thuật và thực nghiệm có giá trị cao cho chuyên ngành Kỹ thuật Điều khiển và Tự động hóa tại Việt Nam.

Luận văn đã giải quyết trọn vẹn bài toán cân bằng đối tượng phi tuyến từ cơ sở lý thuyết đến chế tạo phần cứng. Trong chu kỳ 12 tháng tới, hướng phát triển sẽ tập trung vào giải thuật mờ thích nghi tự chỉnh trực tuyến. Các nhà nghiên cứu và kỹ sư quan tâm hãy ứng dụng ngay mô hình này để nâng cao hiệu quả cho các dự án điều khiển thông minh!

Trích đoạn nội dung tài liệu

Đặt vấn đề Ngày nay có rất nhiều phƣơng pháp đƣợc sử dụng để điều khiển hệ phi tuyến nhƣ: phƣơng pháp tuyến tính hóa, điều khiển trƣợt, điều khiển dùng mạng thần kinh (neural), điều khiển mờ, điều khiển thích nghi hoặc các thuật toán tối ƣu bầy đàn, giải thuật di truyền,…. Việc lựa chọn ra một phƣơng pháp điều khiển phù hợp với một đối tƣợng phi tuyến nhất định nào đó đ i hỏi nhiều thời gian và thực nghiệm lâu dài. Xuất phát từ ý tƣởng áp dụng các phƣơng pháp điều khiển hiện đại vào điều khiển đối tƣợng thật trong thực tế và việc tiếp cận đƣợc một số tài liệu về hệ con nêm ngƣợc - là một hệ thống phi tuyến, đƣợc ứng dụng trong cân bằng mô hình chiếc tàu trong lĩnh vực hàng hải - đã thúc đẩy tác giả thực hiện đề tài này. Hệ thống dùng trọng lƣợngcủa vật nặng thông qua lực kéo của motor để cân bằng trọng tâm của toàn hệ thống con nêm.

Vì hệ con nêm ngƣợc có tính chất phi tuyến rất phức tạp nên rất khó xác định mô hình toán học một cách chính xác, đồng thời các thông số hệ thống đ i hỏi phải có độ chính xác tuyệt đối và đáp ứng phải nhanh. Tuy nhiên vấn đề là cần phải thiết kế một bộ điều khiển phù hợp để điều khiển hệ thống cân bằng và đây cũng là mục đính chính của đề tài. Trong khi đó, việc nghiên cứu mô hình thực nghiệm điều khiển cân bằng con nêm ngƣợc lại ít đƣợc nghiên cứu tại Việt Nam. Đó là lý do tác giả chọn đề tài “Thiết kế và điều khiển cân bằng hệ con nêm ngược dùng Fuzzy Logic” trong luận văn cao học của mình.

Tổng quan về đề tài 1. Các kết quả nghiên cứu trong và ngoài nƣớc Hệ con nêm ngƣợc tự cần bằng thƣờng có 3 dạng chính nhƣ sau:  Hệ con nêm ngƣợc dùng motor DC-Servo kéo một vật nặng thông qua dây đai và ròng rọc, giúp vật nặng di chuyển trên mặt phẳng ngang của con nêm nhằm cân bằng con nêm.  Hệ con nêm ngƣợc dùng motor DC- Servo kéo hai vật nặng thông qua sợi dây và ròng rọc, giúp vật nặng di chuyển trên hai mặt phẳng nghiêng của con nêm nhằm cân bằng con nêm.  Hệ con nêm ngƣợc dùng motor DC- Servo kết hợp với một vật nặng tạo thành chiếc xe di chuyển trên mặt phẳng ngang của con nêm ngƣợc giúp con nêm cân bằng.

Trong nƣớc Đề tài “Thiết kế, thi công điều khiển mờ hệ con nêm ngược” (2012) cũng đƣợc thực hiện trong luận văn cao học của tác giả Đặng Hữu Phúc, Trƣờng Đại học Giao Thông Vận Tải TP. Hồ Chí Minh [5]. Trong đề tài này đã sử dụng phƣơng pháp điều khiển trƣợt-mờ-PID để cân bằng hệ con nêm ngƣợc. Mô hình đƣợc thực hiện bằng cách cân bằng hệ thống dựa vào sức nặng của con chạy trên mặt phẳng trƣợt.

Kết quả mô phỏng đạt đƣợc cân bằng ổn định với góc nghiêng lớn đến ±π/2, thời gian đáp ứng khoảng 2.1: Mô hình con nêm ngược sử dụng động cơ DC kéo vật nặng trượt trên mặt phẳng ngang [5] 2 Chƣơng 1. Tổng quan về đề tài Trong luận văn tốt nghiệp thạc sĩ của tác giả Trần Văn Thành, Trƣờng Đại học Giao Thông Vận Tải TP. Hồ Chí Minh (2012) với đề tài “Khảo sát các phương pháp điều khiển trên hệ con nêm ngược” [6] đã thiết kế mô hình cân bằng con nêm ngƣợc bằng phƣơng pháp LQR và điều khiển mờ tối thiểu số lƣợng ngõ vào của hệ mờ. Kết quả đạt đƣợc của đề tài là mô hình mô phỏng cân bằng ổn định sau 2s, tuy nhiên hệ thống vẫn c n dao động lớn do nhiễu từ cảm biến, các thiết bị truyền động và cơ khí.