Tối ưu hóa bộ PID cho động cơ DC bằng thuật toán đàn kiến

LỜI CAM ĐOAN

LỜI CẢM TẠ

TÓM TẮT LUẬN VĂN

1. CHƯƠNG 1: TỔNG QUAN

1.1. Tổng quan chung về lĩnh vực nghiên cứu

1.2. Tổng quan về điều khiển PID

1.3. Các kết quả nghiên cứu trong và ngoài nước

1.4. Mục tiêu, khách thể và đối tượng nghiên cứu

1.5. Nhiệm vụ của đề tài và phạm vi nghiên cứu

1.6. Phương pháp nghiên cứu

1.7. Nội dung đề tài

1.8. Ý nghĩa thực tiễn của đề tài

2. CHƯƠNG 2: CƠ SỞ LÝ THUYẾT

2.1. Điều khiển PID

2.2. Tổng quan về điều khiển PID

2.3. Các khâu của bộ điều khiển PID

2.4. Khâu tỷ lệ

2.5. Khâu tích phân

2.6. Khâu vi phân

2.7. Tổng quan về động cơ điện một chiều

2.8. Cấu tạo của động cơ điện một chiều

2.9. Hàm truyền của động cơ PMDC

2.10. Xác định các thông số kỹ thuật của động cơ PMDC

2.10.1. Xác định điện trở phần ứng

2.10.2. Xác định điện cảm phần ứng

2.11. Thuật toán đàn kiến

2.11.1. Ý tưởng mô phỏng hành vi của đàn kiến trong tự nhiên

2.11.2. Ứng dụng thuật toán đàn kiến giải bài toán TSP

2.11.2.1. Mô tả bài toán TSP

3. CHƯƠNG 3: XÁC ĐỊNH BỘ THÔNG SỐ PID TỐI ƯU BẰNG THUẬT TOÁN ĐÀN KIẾN

3.1. Phương pháp Ziegler-Nichols

3.2. Xác định bộ thông số tối ưu PID bằng thuật toán đàn kiến

3.2.1. Tạo nút và đường

3.2.2. Hàm mục tiêu của thuật toán

3.2.3. Chọn đường đi theo xác suất

3.2.4. Cập nhật lượng mùi

3.2.5. Xác định bộ thông số tối ưu PID bằng thuật toán đàn kiến

3.2.6. Lưu đồ thuật toán đàn kiến

3.2.7. Các bước thực hiện thuật toán

3.2.8. Các kết quả của ứng dụng thuật toán đàn kiến tìm bộ thông số tối ưu PID

3.2.8.1. Mô hình hàm truyền bậc nhất có trễ

3.2.8.2. Phương pháp Ziegler-Nichols

3.2.8.3. Thuật toán đàn kiến

3.2.8.4. So sánh hai phương pháp

3.2.8.5. Mô hình hàm truyền bậc hai có trễ

3.2.8.6. Phương pháp Ziegler-Nichols

3.2.8.7. Thuật toán đàn kiến

3.2.8.8. So sánh hai phương pháp

3.2.8.9. Mô hình hàm truyền bậc bốn

3.2.8.10. Mô hình hàm truyền bậc bốn có trễ

3.3. Các yếu tố ảnh hưởng đến kết quả của thuật toán đàn kiến

3.3.1. Thuật toán đàn kiến là thuật toán tìm kiếm tối ưu ngẫu nhiên

3.3.2. Ảnh hưởng của α và β

3.3.3. Ảnh hưởng của α

3.3.4. Ảnh hưởng của β

3.3.5. Trọng số hàm mục tiêu của thuật toán có thể điều chỉnh để phù hợp với các mục đích điều khiển khác nhau

4. CHƯƠNG 4: XÁC ĐỊNH BỘ THÔNG SỐ TỐI ƯU PID CHO ĐỘNG CƠ PMDC BẰNG THUẬT TOÁN ĐÀN KIẾN

4.1. Hàm truyền của động cơ PMDC

4.2. Xác định bộ thông số điều khiển PID

4.3. Phương pháp Ziegler-Nichols

4.4. Thuật toán đàn kiến

4.5. So sánh kết quả của thuật toán đàn kiến (ACO) và thuật toán “Modified Ant Colony System Algorithm“ (ACS)

5. CHƯƠNG 5: KẾT LUẬN

5.1. Những mục tiêu đạt được

5.2. Hạn chế của đề tài

5.3. Hướng phát triển của đề tài

TÀI LIỆU THAM KHẢO

PHỤ LỤC

I. Tối ưu hóa bộ PID

Bộ điều khiển PID (Proportional-Integral-Derivative) là một trong những phương pháp điều khiển phổ biến nhất trong các hệ thống tự động hóa. Việc tối ưu hóa PID cho động cơ DC là một nhiệm vụ quan trọng nhằm cải thiện hiệu suất điều khiển. Động cơ DC, với cấu trúc đơn giản và khả năng điều khiển tốt, thường được sử dụng trong nhiều ứng dụng công nghiệp. Tuy nhiên, việc xác định thông số tối ưu cho bộ điều khiển PID không phải là điều dễ dàng. Các phương pháp truyền thống như Ziegler-Nichols thường không đạt được kết quả tối ưu cho mọi hệ thống. Do đó, việc áp dụng các thuật toán tối ưu hóa hiện đại như thuật toán đàn kiến trở nên cần thiết. Thuật toán này không chỉ giúp tìm ra bộ thông số PID tối ưu mà còn có thể áp dụng cho nhiều loại động cơ khác nhau.

1.1. Động cơ DC và ứng dụng

Động cơ DC là loại động cơ điện sử dụng dòng điện một chiều để hoạt động. Chúng có nhiều ứng dụng trong các lĩnh vực như tự động hóa, robot, và các thiết bị gia dụng. Đặc điểm nổi bật của động cơ DC là khả năng điều chỉnh tốc độ và mô-men xoắn dễ dàng. Tuy nhiên, để đạt được hiệu suất tối ưu trong điều khiển, cần phải có một bộ điều khiển PID được tối ưu hóa. Việc này không chỉ giúp cải thiện độ chính xác mà còn giảm thiểu độ dao động và thời gian ổn định của hệ thống. Các nghiên cứu hiện tại cho thấy rằng việc áp dụng thuật toán đàn kiến có thể mang lại những kết quả khả quan trong việc tìm kiếm thông số PID tối ưu cho động cơ DC.

II. Thuật toán đàn kiến

Thuật toán đàn kiến là một trong những phương pháp tối ưu hóa metaheuristic dựa trên hành vi của đàn kiến trong tự nhiên. Thuật toán này được áp dụng để giải quyết các bài toán tối ưu phức tạp, bao gồm cả việc tìm kiếm thông số tối ưu cho bộ điều khiển PID. Trong bối cảnh điều khiển động cơ DC, thuật toán đàn kiến có khả năng tìm ra bộ thông số PID tối ưu bằng cách mô phỏng hành vi tìm kiếm thức ăn của đàn kiến. Mỗi con kiến sẽ đại diện cho một bộ thông số PID và thông qua quá trình tương tác, chúng sẽ tìm ra bộ thông số có hiệu suất tốt nhất. Kết quả cho thấy rằng thuật toán này không chỉ hiệu quả mà còn có thể áp dụng cho nhiều loại hệ thống khác nhau.

2.1. Nguyên lý hoạt động

Nguyên lý hoạt động của thuật toán đàn kiến dựa trên việc tạo ra các đường đi từ điểm xuất phát đến điểm đích, trong đó mỗi đường đi tương ứng với một bộ thông số PID. Các con kiến sẽ di chuyển theo các đường đi này và để lại dấu mùi, giúp các con kiến khác nhận biết và lựa chọn đường đi tốt nhất. Qua nhiều vòng lặp, thuật toán sẽ dần dần tìm ra bộ thông số PID tối ưu cho hệ thống. Điều này cho phép cải thiện đáng kể hiệu suất điều khiển của động cơ DC, đồng thời giảm thiểu thời gian và công sức cần thiết để tìm kiếm thông số tối ưu.

III. Ứng dụng thực tiễn

Việc áp dụng thuật toán đàn kiến trong tối ưu hóa bộ PID cho động cơ DC không chỉ mang lại lợi ích về mặt lý thuyết mà còn có giá trị thực tiễn cao. Các nghiên cứu đã chỉ ra rằng việc tối ưu hóa này giúp cải thiện đáng kể hiệu suất điều khiển, giảm thiểu độ dao động và thời gian ổn định của hệ thống. Hơn nữa, thuật toán này có thể được áp dụng cho nhiều loại động cơ khác nhau, từ động cơ nhỏ trong các thiết bị gia dụng đến động cơ lớn trong các ứng dụng công nghiệp. Điều này mở ra nhiều cơ hội cho việc phát triển các hệ thống điều khiển tự động hiệu quả hơn trong tương lai.

3.1. Lợi ích kinh tế

Việc tối ưu hóa bộ PID cho động cơ DC thông qua thuật toán đàn kiến không chỉ giúp cải thiện hiệu suất mà còn mang lại lợi ích kinh tế. Các hệ thống điều khiển hiệu quả hơn sẽ giảm thiểu tiêu thụ năng lượng, từ đó giảm chi phí vận hành. Hơn nữa, việc giảm thiểu độ dao động và thời gian ổn định cũng giúp kéo dài tuổi thọ của thiết bị, giảm thiểu chi phí bảo trì và sửa chữa. Điều này đặc biệt quan trọng trong các ứng dụng công nghiệp, nơi mà chi phí vận hành và bảo trì có thể chiếm một phần lớn trong tổng chi phí sản xuất.

Luận văn thạc sĩ: Tối ưu hóa thông số bộ PID cho điều khiển tốc độ động cơ DC