BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƯỜNG ĐẠI HỌC SƯ PHẠM KỸ THUẬT THÀNH PHỐ HỒ CHÍ MINH LUẬN VĂN THẠC SĨ NGUYỄN THANH TẦN THIẾT KẾ VÀ ĐIỀU KHIỂN CÂN BẰNG HỆ CON NÊM NGƯỢC DÙNG FUZZY LOGIC NGÀNH: KỸ THUẬT ĐIỆN TỬ - 60520203 Hướng dẫn khoa học: TS NGUYỄN MINH TÂM Tp Hồ Chí Minh, tháng 10/2015 LỜI CAM ĐOAN Tôi cam đoan công trình nghiên cứu Các số liệu, kết nêu luận văn trung thực chƣa đƣợc công bố công trình khác Tp Hồ Chí Minh, ngày … tháng … năm 2015 (Ký tên ghi rõ họ tên) Nguyễn Thanh Tần iii LỜI CẢM ƠN Xin chân thành gửi lời cảm ơn đến Ts Nguyễn Minh Tâm tận tình hƣớng dẫn suốt trình thực đề tài Xin gửi lời cảm ơn tới toàn thể quí thầy cô trƣờng Đại học Sƣ Phạm Kỹ Thuật Tp Hồ Chí Minh giảng dạy, hƣớng dẫn tạo điều kiện, môi trƣờng học tập tốt cho hai năm cao học vừa qua Cuối cùng, xin cảm ơn tất bạn bè động viên hỗ trợ suốt trình học tập trƣờng Kính chúc sức khỏe! Học viên Nguyễn Thanh Tần iv TÓM TẮT Hệ nêm ngƣợc hệ thống phức tạp có độ phi truyến cao Mô hình nêm ngƣợc chủ yếu đƣợc sử dụng công trình nghiên cứu khoa học đƣợc kiểm chứng nhiều thuật toán điều khiển khác từ phƣơng pháp cổ điển đến đại Mục tiêu cân hệ nêm ngƣợc điều khiển nêm ngƣợc giữ cân ổn định theo phƣơng thẳng đứng Trong công trình này, tác giả sử dụng nhiều thuật toán điều khiển khác hệ nêm ngƣợc nhƣ: điều khiển trƣợt, LQR, phƣơng pháp điều khiển mờ hệ nơron mờ Kết mô cho thấy hầu hết phƣơng pháp điều khiển có khả cân ổn định hệ nêm ngƣợc Trong đó, phƣơng pháp điều khiển mờ cho kết tốt nhất, với khả điều khiển góc nghiêng rộng, thời gian xác lập ngắn khắc phục đƣợc tƣợng dao động so với phƣơng pháp điều khiển lại Tác giả xây dựng luật mờ dựa giá trị góc nghiêng, vị trí vật nặng đạo hàm chúng để tính toán định giá trị điện áp điều khiển động nhằm giữ cân nêm ngƣợc với góc nghiêng xấp xỉ độ Kết thực nghiệm đạt đƣợc: tác giả xây dựng thành công mô hình thực nghiệm hệ nêm ngƣợc thông qua giao tiếp máy tính phần mềm Matlab với card DSP TMS320F28335 Kết thực nghiệm cho thấy phƣơng pháp điều khiển mờ hoàn toàn điều khiển cân hệ nêm ngƣợc theo phƣơng thẳng đứng Giá trị góc nghiêng vị trí vật nặng thu đƣợc dao động xung quanh vị trí cân mong muốn v ABSTRACT Inverted wedge system is a very complex system and high nonlinear The inverted wedge model used in many scientific researchs and proven in many different control algorithms from the classic method to modern method The main objective of balancing inverted wedge system is controlling this system to maintain balancing vertical stability In this project, the author has used many different control algorithms on the inverted wedge, including: Sliding mode control, LQR, fuzzy control methods and neural fuzzy systems Simulation results show that most control methods are likely on balance stabilizing the inverted wedge In particular, fuzzy control method is the best result, with the ability to control a wide angle, a faster establish time and fix the chattering phenomenon compared with many different control methods Author constructed of fuzzy rules based on the values angle and position loads and their derivatives to calculate and decide the value of motor control voltage to balance systems with angle approximately degree The experimental results obtained: the author has built successfull the experimental inverted wedge model by computer communication between Matlab software with DSP TMS320F28335 card Experimental results show that fuzzy control method can completely control the balance of inverted wedge vertical Values angle and position loads obtained fluctuated around the desired equilibrium position vi MỤC LỤC QUYẾT ĐỊNH GIAO ĐỀ TÀI LÝ LỊCH KHOA HỌC .i LỜI CAM ĐOAN iii LỜI CẢM ƠN iv TÓM TẮT v MỤC LỤC vii DANH MỤC CÁC KÝ HIỆU, CHỮ VIẾT TẮT x DANH MỤC CÁC BẢNG xii DANH MỤC CÁC HÌNH VẼ, ĐỒ THỊ xiii CHƢƠNG 1: TỔNG QUAN VỀ ĐỀ TÀI 1.1 Tổng quan chung đề tài 1.1.1 Đặt vấn đề 1.1.2 Các kết nghiên cứu nƣớc 1.1.2.1 Trong nƣớc 1.1.2.2 Ngoài nƣớc 1.2 Mục tiêu đề tài 1.3 Nhiệm vụ giới hạn đề tài 1.4 Phƣơng pháp nghiên cứu CHƢƠNG 2: CƠ SỞ LÝ THUYẾT 2.1 Nguyên lý hoạt động nêm ngƣợc tự cân 2.2 Điều khiển trƣợt 2.3 Điều khiển mờ 11 2.3.1 Định nghĩa tập mờ 11 2.3.2 Mô hình mờ Tagaki - Sugeno 17 2.3.3 Bộ điều khiển mờ 18 2.4 Hệ nơron mờ 20 2.4.1 Giới thiệu mạng nơron 20 2.4.2 Mạng nơron nhân tạo 20 vii 2.4.3 Cấu trúc mạng nơron 23 2.4.4 Huấn luyện mạng 26 2.4.5 Sự kết hợp mạng nơron logic mờ 27 2.4.6 Xây dựng điều khiển nơron mờ 29 CHƢƠNG 3: THIẾT KẾ MÔ HÌNH MÔ PHỎNG CÂN BẰNG HỆ CON NÊM NGƢỢC 31 3.1 Mô hình hóa hệ nêm ngƣợc 31 3.1.1 Khảo sát mô hình hệ thống nêm ngƣợc 31 3.1.2 Các phƣơng trình biến trạng thái hệ thống 32 3.1.3 Tuyến tính hoá hệ thống điểm cân 35 3.1.4 Bảng thông số hệ nêm ngƣợc tự cân 36 3.2 Bộ điều khiển trƣợt [5] 36 3.3 Bộ điều khiển tối ƣu tuyến tính dạng toàn phƣơng LQR (Linear Quadratic Regulator) 40 3.4 Bộ điều khiển mờ 44 3.5.1 Thiết kế điều khiển mờ 44 3.5.2 Mô điều khiển mờ 45 3.5 Bộ điều khiển nơron mờ 48 3.5.1 Lƣu đồ giải thuật điều khiển nơron mờ 48 3.5.2 Xây dựng hệ nơ ron mờ dùng ANFIS 52 3.6 Kết so sánh phƣơng pháp điều khiển nghiên cứu 54 CHƢƠNG 4: KẾT QUẢ THỰC NGHIỆM MÔ HÌNH CON NÊM NGƢỢC TỰ CÂN BẰNG 57 4.1 Thiết kế thi công mô hình khí hệ nêm ngƣợc 57 4.2 Hình ảnh mô hình nêm ngƣợc tự cân thi công 58 4.3 Sơ đồ khối hệ thống 59 4.4 Các mạch điện sử dụng mô hình cân nêm ngƣợc 60 4.4.1 Mạch cầu H công suất điều khiển động DC có cách ly 61 4.4.2 Card DSP TMS320F28335 62 4.5 Kết thực nghiệm sử dụng điều khiển mờ 64 viii CHƢƠNG 5: KẾT LUẬN 68 5.1 Các kết đạt đƣợc 68 5.2 Hƣớng phát triển đề tài 69 TÀI LIỆU THAM KHẢO 70 PHỤ LỤC 72 PHỤ LỤC 75 ix DANH MỤC CÁC KÝ HIỆU, CHỮ VIẾT TẮT θ : Góc quay nêm  : Vận tốc góc nêm x : Vị trí vật nặng x : Vận tốc di chuyển vật nặng d : Khoảng cách điểm gốc quay mặt trƣợt c : Khoảng cách điểm gốc quay trọng tâm nêm m : Khối lƣợng vật nặng M : Khối lƣợng khung nêm g : Gia tốc trọng trƣờng JB : Mô-ment quán tính khung nêm b1 : Hệ số ma sát nêm với tâm quay b2 : Hệ số ma sát vật nặng với mặt trƣợt F : Mô-ment điều khiển động DC tác động vào vật Km : Hệ số cảm ứng động DC U : Điện áp điều khiển động DC K : Tổng động P : Tổng T : Moment q : Biến trạng thái L : Lực suy rộng công thức Euler – Lagrange M0 : Ma trận điều khiển Mc : Ma trận quan sát TS : Là thời gian xác lập nặng x PO : Độ vọt lố S : Mặt trƣợt k, α, η : Là số dƣơng tự chọn LQR : Linear Quadratic Regulator SISO : Single Input Single Output MIMO : Multi Input Multi Output TS : Tagaki-Sugeno DSP : Digital Signal Processor PWM : Pulse Width Modulation ADC : Analog Digital Converter GPIO : General Purpose Input Output ANFIS : Adaptive Neuro-Fuzzy Inference System ANN : Artificial Neural Networks xi Chƣơng Kết thực nghiệm mô hình nêm ngƣợc tự cân Hình 4.7: Các khối chức card DSP TMS320F28335  Thông số kỹ thuật chip DSP TMS320F28335:  Hiệu suất tĩnh với công nghệ CMOS: o Tần số 150MHz (chu kỳ 6,67 ns) o Nguồn áp 1,8 V đến 1,9 V, chân I/O có điện áp 3,3 V  kênh điều khiển DMA (ADC, McBSP, ePWM, XINTF SARAM)  Bộ nhớ: 256K x 16 Flash, 34K x 16 SARAM; 1K x 16 OPT ROM 63 Chƣơng Kết thực nghiệm mô hình nêm ngƣợc tự cân  64 chân vào ra: từ GPIO0 đến GPIO63  Hỗ trợ ngoại vi: o 18 ngõ PWM o ngõ HRPWM với độ phân giải 150 ps MEP o ngõ vào kiện o ngõ vào đọc Encoder o Timers 16 bit o Timers 32 bit  Các Port ngoại vi nối tiếp: o module CAN o module SCI (UART) o module McBSP o module SPI o bus I2C  16 kênh ADC 12 bit o Tỉ số chuyển đổi 80 ns o 2x8 kênh trộn ngõ vào o mẫu giữ mẫu  Nhiệt độ làm việc: o A: -400C đến 850C (PGF, ZHH, ZJZ) o S: -400C đến 1250C (PTP, ZJZ) o Q: -400C đến 1250C (PTP, ZJZ) 4.5 Kết thực nghiệm sử dụng điều khiển mờ Chƣơng trình nhúng card DSP TMS320F28335 giao tiếp máy tính (Real Times) với Malab chƣơng trình hệ thống đƣợc trình bày phụ lục Sau kết thực nghiệm cho hệ thống nêm ngƣợc tự cân thi công sử dụng điều khiển mờ mà tác giả thực nội dung luận văn 64 Chƣơng Kết thực nghiệm mô hình nêm ngƣợc tự cân  Tín hiệu phản hồi hệ nêm ngƣợc góc nghiêng ban đầu 200: Hình 4.8: Đáp ứng góc nghiêng hệ nêm thực nghiệm với góc ban đầu 200 Hình 4.9: Đáp ứng vị trí vật nặng hệ nêm thực nghiệm với góc ban đầu 200 Hình 4.10: Giá trị áp điều khiển hệ nêm thực nghiệm với góc ban đầu 200 65 Chƣơng Kết thực nghiệm mô hình nêm ngƣợc tự cân  Tín hiệu phản hồi hệ nêm ngƣợc góc nghiêng ban đầu 150: Hình 4.11: Đáp ứng góc nghiêng hệ nêm thực nghiệm với góc ban đầu 150 Hình 4.12: Đáp ứng vị trí vật nặng hệ nêm thực nghiệm với góc ban đầu 150 Hình 4.13: Giá trị áp điều khiển hệ nêm thực nghiệm với góc ban đầu 150 66 Chƣơng Kết thực nghiệm mô hình nêm ngƣợc tự cân Bảng 4.2: Đánh giá kết thực nghiệm Góc ban đầu Sai số góc nghiêng Thông số đánh giá Vị trí dao Thời gian động xác lập Độ vọt lố 200 ±50 ±0,06m 4s 50% 150 ±50 ±0,05m 3s 50%  Nhận xét: Qua kết thực nghiệm cho thấy với phƣơng pháp điều khiển mờ hoàn toàn điều khiển cân hệ nêm ngƣợc theo phƣơng thẳng đứng Giá trị góc nghiêng vị trí vật nặng thu đƣợc dao động xung quanh vị trí cân mong muốn Tuy nhiên, hệ thống c n dao động, chƣa đạt đƣợc trạng thái cân ổn định 67 Chƣơng Kết luận CHƢƠNG KẾT LUẬN 5.1 Các kết đạt đƣợc Trong luận văn này, tác giả áp dụng phƣơng pháp điều khiển khác để điều khiển đối tƣợng nêm ngƣợc tự cân nhƣ: điều khiển trƣợt (Sliding Mode control), điều khiển tối ƣu LQR (Linear Quadratic Regulator ), phƣơng pháp điều khiển mờ (Fuzzy control) hệ nơron mờ (Neural Fuzzy Cotrol) Các kết đạt đƣợc nhƣ sau:  Mô hình hóa đƣợc đối tƣợng nêm ngƣợc tự cân  Áp dụng phƣơng pháp điều khiển nêu dùng công cụ Matlab/Simulink, tiến hành mô thành công mô hình cân nêm ngƣợc Hầu hết phƣơng pháp cho kết tốt, đó:  Phƣơng pháp trƣợt giữ cân nêm ngƣợc với góc nghiêng lớn nhƣng áp điều khiển lại phát sinh tƣợng chattering  Phƣơng pháp LQR cho tín hiệu điều khiển tốt, góc nghiêng lớn, độ vọt lố thấp, nhiên thời gian xác lập tƣơng đối lớn (>5s)  Phƣơng pháp điều khiển mờ cho kết điều khiển tốt nhất, nêm giữ cân với góc nghiêng θ=[-π/2;π/2], hệ thống ổn định thời gian xác lập ngắn phù hợp với yêu cầu cân hệ thống  Phƣơng pháp điều khiển nơron mờ cho kết gần giống nhƣ điều khiển mờ  Tác giả thiết kế điều khiển thành công mô hình thực nghiệm hệ nêm ngƣợc tự cân bằng, thông qua hệ thống giao tiếp thời gian thực sử dụng card DSP TMS320F28335 Kết thực nghiệm cho thấy giá trị góc nghiêng vị trí vật nặng dao động xung quanh vị trí cân 68 Chƣơng Kết luận  Tuy nhiên, không tối ƣu mặt khí nên mô hình thực nghiệm tƣợng dao động chƣa hoàn toàn ổn định, giá trị sai số góc nghiêng khoảng 20% Bên cạnh đó, tác giả chƣa điều khiển thực nghiệm mô hình với phƣơng pháp c n lại để kiểm chứng so sánh 5.2 Hƣớng phát triển đề tài Nghiên cứu thêm phƣơng pháp điều khiển khác để đảm bảo tính ổn định hệ thống Mô hình cần sử dụng kết hợp thêm số giải thuật đại khác để điều chỉnh tối ƣu thông số, luật học, giá trị hàm liên thuộc online để đạt hiệu cao Một số hƣớng phát triển cho đề tài nhƣ:  Điều khiển mờ thích ghi  Kết hợp giải thuật di truyền hay giải thuật bầy đàn 69 Tài liệu tham khảo TÀI LIỆU THAM KHẢO [1] Nguyễn Thị Phƣơng Hà, Lý thuyết điều khiển đại, NXB ĐH Quốc Gia Tp Hồ Chí Minh (2012) [2] Huỳnh Thái Hoàng, Hệ thống điều khiển thông minh, NXB ĐH Quốc Gia Tp Hồ Chí Minh (2006) [3] Nguyễn Doãn Phƣớc, Phan Xuân Minh, Lý thuyết điều khiển mờ, NXB Khoa học Kỹ thuật (1997) [4] Lại Khắc Lãi, Nguyễn Nhƣ Hiền, Hệ mờ nơron kỹ thuật điều khiển, NXB Khoa Học Tự Nhiên Công Nghệ, năm 2007 [5] Đặng Hữu Phúc, Thiết kế, thi công điều khiển mờ hệ nêm ngược, Luận văn tốt nghiệp thạc sĩ, Đại học Giao Thông Vận Tải, Tp Hồ Chí Minh (2012) [6] Trần Văn Thành, Khảo sát phương pháp điều khiển hệ nêm ngược, Luận văn tốt nghiệp thạc sĩ, Đại học Giao Thông Vận Tải, Tp Hồ Chí Minh (2012) [7] Chun-Hsien Tsai, Hung-Yuan Chung, Fang-Ming Yu, Jan (2004), NeuroSliding Mode Control With Its Applications to Seesaw Systems, Neural Networks, IEEE Transactions on, pp 124 – 134 [8] Jeng-Hann Li, Tzuu-Hseng S Li, Ting-Han Ou, July (2003), Design and Implementation of Fuzzy Sliding-Mode Controller for a Wedge Balancing System, Journal of Intelligent and Robotic Systems, Volume 37 Issue 3, pp 285-306 [9] Kazuo Tanaka, Hua O.Wang (2001), Fuzzy Control Systems Design and Analysis, John Wiley & Sons, Inc 70 Tài liệu tham khảo [10] Moore M.L., Musacchio J.T., PassinoK.M (2002), Genetic Adaptive Control for an Inverted Wedge: Experiments and Comparative Analyses, IEEE - American Control Conference, Proceedings of the 1999 (vol 1), pp 400 – 404 [11] Shinq-Jen Wu, Cheng-Tao Wu, Yung-Yi chiou, Chin-Teng Lin, Yi-Nung Chung (2006), Balancing System:classical-method-based Control of compensation, Sliding Inverted-Wedge Systems Man and Cybernetics, IEEE International Conference on, SMC '06, pp 1349 – 1354 71 Phụ lục PHỤ LỤC Bảng luật mờ sử dụng điều khiển mờ hệ nêm ngược Ngõ vào STT Ngõ Góc lệch Vận tốc góc Vị trí vật Vận tốc vật Áp điều khiển NE NE NE NE NM NE NE NE ZE NS NE NE NE PO ZE NE NE ZE NE ZE NE NE ZE ZE PS NE NE ZE PO PM NE NE PO NE PS NE NE PO ZE PM NE NE PO PO PB 10 NE ZE NE NE NM 11 NE ZE NE ZE NS 12 NE ZE NE PO ZE 13 NE ZE ZE NE ZE 14 NE ZE ZE ZE PS 15 NE ZE ZE PO PM 16 NE ZE PO NE PS 17 NE ZE PO ZE PM 18 NE ZE PO PO PB 19 NE PO NE NE NM 20 NE PO NE ZE NS 21 NE PO NE PO ZE 22 NE PO ZE NE NS 23 NE PO ZE ZE ZE 24 NE PO ZE PO PS 25 NE PO PO NE PS 26 NE PO PO ZE PM 72 Phụ lục 27 NE PO PO PO PM 28 ZE NE NE NE NB 29 ZE NE NE ZE NM 30 ZE NE NE PO NS 31 ZE NE ZE NE ZE 32 ZE NE ZE ZE PS 33 ZE NE ZE PO PM 34 ZE NE PO NE ZE 35 ZE NE PO ZE PS 36 ZE NE PO PO PM 37 ZE ZE NE NE NM 38 ZE ZE NE ZE NS 39 ZE ZE NE PO ZE 40 ZE ZE ZE NE NB 41 ZE ZE ZE ZE ZE 42 ZE ZE ZE PO PB 43 ZE ZE PO NE ZE 44 ZE ZE PO ZE PS 45 ZE ZE PO PO PM 46 ZE PO NE NE NM 47 ZE PO NE ZE NS 48 ZE PO NE PO ZE 49 ZE PO ZE NE NM 50 ZE PO ZE ZE NS 51 ZE PO ZE PO ZE 52 ZE PO PO NE PS 53 ZE PO PO ZE PM 54 ZE PO PO PO PB 55 PO NE NE NE NM 56 PO NE NE ZE NS 57 PO NE NE PO ZE 58 PO NE ZE NE NS 73 Phụ lục 59 PO NE ZE ZE ZE 60 PO NE ZE PO PS 61 PO NE PO NE ZE 62 PO NE PO ZE PS 63 PO NE PO PO PM 64 PO ZE NE NE NB 65 PO ZE NE ZE NM 66 PO ZE NE PO NS 67 PO ZE ZE NE NM 68 PO ZE ZE ZE NS 69 PO ZE ZE PO ZE 70 PO ZE PO NE ZE 71 PO ZE PO ZE PS 72 PO ZE PO PO PM 73 PO PO NE NE NB 74 PO PO NE ZE NM 75 PO PO NE PO NS 76 PO PO ZE NE NM 77 PO PO ZE ZE NS 78 PO PO ZE PO ZE 79 PO PO PO NE ZE 80 PO PO PO ZE PS 81 PO PO PO PO PM 74 Phụ lục PHỤ LỤC 75 Phụ lục %=============================== % Chuong trinh xac dinh vi tri vat nang va goc quay function y = fcn(x) radius=16.45; % Don vi la mm (ban kinh banh rang) resolution=600; % Do phan giai encoder y=500-((2*pi*radius*x)/(4*resolution)); end function y = fcn(x) % Do phan giai encoder 1000P/R k=0.036; % Thuc nghiem theo ti so banh rang va phan giai encoder y=20-k*x; end %============================== % Chuong trinh phat xung PWM (chan 00: phat xung; chan 04: chon chieu) function [u,sign_u,dienap]=fcn(vr) if (abs(vr)>90) % Gioi han phat xung PWM if (vr