I. Tổng quan về hệ Pendubot và mục tiêu luận văn
Luận văn tập trung vào thiết kế bộ điều khiển phi tuyến cho hệ Pendubot, một hệ thống cơ điện tử có độ phi tuyến cao và không ổn định. Hệ Pendubot bao gồm ba phần chính: cơ khí, điện tử và chương trình. Phần cơ khí gồm một con lắc quay quanh trục thẳng đứng, được điều khiển bởi động cơ servo DC. Mục tiêu chính của luận văn là nhận dạng tham số hệ thống, thiết kế bộ điều khiển LQR và Fuzzy để giữ cân bằng hệ Pendubot ở hai vị trí Down-Up và Up-Up, đồng thời cải thiện chất lượng điều khiển dưới tác động nhiễu.
1.1. Đặt vấn đề
Hệ Pendubot là một đối tượng nghiên cứu phức tạp do tính phi tuyến và không ổn định. Việc điều khiển hệ thống này đòi hỏi các phương pháp tiên tiến như Linear Quadratic Regulator (LQR) và Fuzzy Logic. Luận văn đề xuất sử dụng phương pháp năng lượng để nhận dạng tham số hệ thống, đồng thời thiết kế các bộ điều khiển LQR và Fuzzy để giữ cân bằng và Swing Up hệ Pendubot.
1.2. Mục tiêu luận văn
Mục tiêu chính của luận văn bao gồm: nhận dạng tham số hệ thống thông qua phương trình năng lượng, thiết kế bộ điều khiển LQR và Fuzzy để giữ cân bằng hệ Pendubot, và cải thiện chất lượng điều khiển dưới tác động nhiễu. Các bộ điều khiển được xây dựng trên nền DSP TMS320F28335, với mục tiêu đạt được hiệu suất cao trong điều kiện thực tế.
II. Cơ sở lý thuyết và phương pháp điều khiển
Luận văn trình bày các phương pháp điều khiển chính cho hệ Pendubot, bao gồm LQR và Fuzzy Logic. Phương pháp LQR sử dụng ma trận trọng số để tối ưu hóa hiệu suất điều khiển, trong khi Fuzzy Logic dựa trên kinh nghiệm và quyết định của con người. Cả hai phương pháp đều được mô phỏng trên Matlab/Simulink và thử nghiệm trên phần cứng thực tế.
2.1. Mô hình toán học hệ Pendubot
Hệ Pendubot được mô tả bằng các phương trình trạng thái phi tuyến, bao gồm các tham số như khối lượng, chiều dài, và moment quán tính. Phương trình Lagrange được sử dụng để xây dựng mô hình toán học, giúp phân tích và thiết kế các bộ điều khiển.
2.2. Phương pháp điều khiển LQR
Phương pháp LQR sử dụng ma trận trọng số Q và R để tối ưu hóa hiệu suất điều khiển. Luật điều khiển tối ưu được xác định thông qua phương trình Riccati, đảm bảo hệ thống đạt được trạng thái cân bằng với năng lượng tiêu thụ tối thiểu.
2.3. Phương pháp điều khiển Fuzzy Logic
Fuzzy Logic là phương pháp điều khiển dựa trên kinh nghiệm và quyết định của con người. Quá trình xử lý mờ bao gồm ba giai đoạn: mờ hóa, suy diễn mờ, và giải mờ. Phương pháp này được áp dụng để điều khiển hệ Pendubot, đặc biệt trong các tình huống có nhiễu và không chắc chắn.
III. Thiết kế phần cứng và nhận dạng hệ thống
Luận văn trình bày chi tiết về thiết kế phần cứng hệ Pendubot, bao gồm phần cơ khí và điện tử. Phần cơ khí được thiết kế trên Solidworks, trong khi phần điện tử sử dụng vi xử lý DSP TMS320F28335. Quá trình nhận dạng hệ thống được thực hiện thông qua phương trình năng lượng, giúp xác định các tham số quan trọng của hệ thống.
3.1. Phần cứng hệ Pendubot
Phần cứng hệ Pendubot bao gồm phần cơ khí và điện tử. Phần cơ khí được thiết kế trên Solidworks, bao gồm con lắc và động cơ servo DC. Phần điện tử sử dụng vi xử lý DSP TMS320F28335 để điều khiển và thu thập dữ liệu.
3.2. Nhận dạng hệ thống
Quá trình nhận dạng hệ thống được thực hiện thông qua phương trình năng lượng, giúp xác định các tham số quan trọng như khối lượng, chiều dài, và moment quán tính. Phương pháp này đơn giản nhưng hiệu quả, giúp cải thiện độ chính xác của các bộ điều khiển.
IV. Thiết kế bộ điều khiển và kết quả thực nghiệm
Luận văn trình bày kết quả mô phỏng và thực nghiệm của các bộ điều khiển LQR và Fuzzy trên hệ Pendubot. Bộ điều khiển LQR cho kết quả đáp ứng nhanh và chịu nhiễu tốt, trong khi bộ điều khiển Fuzzy giữ được cân bằng trong phạm vi nhỏ. Các kết quả thực nghiệm được so sánh và đánh giá, giúp xác định ưu nhược điểm của từng phương pháp.
4.1. Kết quả mô phỏng
Các bộ điều khiển LQR và Fuzzy được mô phỏng trên Matlab/Simulink. Bộ điều khiển LQR cho kết quả đáp ứng nhanh và vọt lố thấp, trong khi bộ điều khiển Fuzzy có đáp ứng chậm hơn và dao động xung quanh điểm cân bằng.
4.2. Kết quả thực nghiệm
Các bộ điều khiển được thử nghiệm trên phần cứng thực tế sử dụng vi xử lý DSP TMS320F28335. Bộ điều khiển LQR chịu nhiễu tốt và đáp ứng nhanh, trong khi bộ điều khiển Fuzzy giữ được cân bằng trong phạm vi nhỏ nhưng chịu nhiễu kém hơn.
V. Kết luận và hướng phát triển
Luận văn kết luận rằng cả hai phương pháp LQR và Fuzzy đều có ưu điểm riêng trong điều khiển hệ Pendubot. Bộ điều khiển LQR phù hợp cho các ứng dụng yêu cầu đáp ứng nhanh và chịu nhiễu tốt, trong khi bộ điều khiển Fuzzy phù hợp cho các tình huống cần giữ cân bằng trong phạm vi nhỏ. Hướng phát triển tương lai bao gồm cải thiện chất lượng điều khiển và ứng dụng các phương pháp tiên tiến hơn.
5.1. Kết luận
Luận văn đã thành công trong việc thiết kế và thử nghiệm các bộ điều khiển LQR và Fuzzy cho hệ Pendubot. Các kết quả thực nghiệm cho thấy ưu điểm của từng phương pháp, giúp lựa chọn phương pháp phù hợp cho các ứng dụng cụ thể.
5.2. Hướng phát triển
Hướng phát triển tương lai bao gồm cải thiện chất lượng điều khiển, ứng dụng các phương pháp tiên tiến như Sliding Mode Control và Neural Network, và mở rộng nghiên cứu cho các hệ thống phi tuyến phức tạp hơn.
