Đang tải... (xem toàn văn)
Điều khiển tốc độ động cơ sử dụng giải thuật Fuzzy (mờ) và PID. Tài liệu giải thích cặn kẽ thế nào là giải thuật Fuzzy và PID. Nhận dạng hàm truyền động cơ 1 chiều. Đồ án sử dụng board STM32F4. Lập trình bằng matlab 2012.
TRƯỜNG ĐẠI HỌC SƯ PHẠM KỸ THUẬT TP HỒ CHÍ MINH KHOA: ĐIỆN – ĐIỆN TỬ BỘ MÔN: ĐIỀU KHIỂN TỰ ĐỘNG ĐỒ ÁN VI XỬ LÝ THIẾT KẾ HỆ THỐNG ĐIỀU KHIỂN TỐC ĐỘ ĐỘNG CƠ DC SỬ DỤNG BỘ ĐIỀU KHIỂN PID VÀ FUZZY SVTH: Nguyễn Văn Học – 15151153 Đỗ Phú Lộc – 15151177 GVHD: ThS Tạ Văn Phương TP HỒ CHÍ MINH, THÁNG NĂM 2018 MỤC LỤC Trang Mở đầu Chương I: TỔNG QUAN VỀ HỆ THỐNG 1.1 Giới thiệu đề tài 1.1.1 Thiết bị sử dụng .2 1.1.2 Sơ đồ kết nối dây thiết bị 1.2 Các nghiên cứu liên quan đến vấn đề Chương II: MƠ TẢ PHƯƠNG TRÌNH ĐỘNG HỌC CỦA HỆ THỐNG VÀ ĐIỀU KHIỂN DỰA VÀO PHƯƠNG PHÁP CỔ ĐIỂN (PID) .6 2.1 Phương trình động học hệ thống 2.1.1 Chương trình nạp chương trình điều khiển lấy mẫu 2.1.2 Cách thu thập mẫu nhận dạng hàm truyền 2.2 Điều khiển sử dụng PID .12 2.2.1 Giới thiệu chung điều khiển PID .12 2.2.2 Chương trình nạp chương trình điều khiển PID 19 2.2.3 Cách điều chỉnh thông số PID để đạt kết tốt 19 Chương III: ĐIỀU KHIỂN HỆ THỐNG SỬ DỤNG BỘ ĐIỀU KHIỂN FUZZY 21 3.1 Giới thiệu điều khiển mờ 21 3.2 Cấu trúc điều khiển mờ 21 3.3 Chương trình nạp chương trình điều khiển fuzzy 23 Chương IV: KẾT QUẢ ĐẠT ĐƯỢC 27 4.1 Phương trình động học mơ tả hệ thống .27 4.2 Điều khiển hệ thống sử dụng PID 27 4.3 Điều khiển hệ thống sử dụng Fuzzy 27 Chương V: KẾT LUẬN 28 MỞ ĐẦU Đặt vấn đề: Trong công nghiệp, động điện là một thiết bị rất phổ biến được sử dụng các dây chuyền sản xuất, các máy móc, các loại xe,… và nhiều trường hợp các dây chuyền, máy móc và xe đó sẽ vận hành với những tốc độ khác để đáp ứng các nhu cầu công việc, điều kiện làm việc khác Trong các loại động thì động điện một chiều là loại động không những có khả điều chỉnh tốc độ dễ dàng mà cấu trúc mạch động lực, mạch điều khiển cũng đơn giản những loại động khác, chất lượng điều chỉnh cao dải điều chỉnh rộng Do đó, nhóm chúng em xin được chọn đề tài “Điều chỉnh tốc độ động điện một chiều” để tiếp cận nghiên cứu về vấn đề Mục tiêu đề tài: Mục tiêu của đề tài là hiểu và vận dụng được nguyên lý hoạt động cũng cách điều chỉnh tốc độ của động điện một chiều, biết cách ứng dụng được các thuật toán điều khiển tự động vào một vấn đề tự động hoá Nội dung đề tài: Nội dung của đề tài trình bày về cách xây dựng một mô hình điều chỉnh tốc độ động điện một chiều, từ phần cứng đến phần mềm Ứng dụng thuật toán điều khiển PID và thuật toán Fuzzy để tối ưu hoá một vấn đề điều khiển tự động Giới hạn đề tài: Trong thực tế, các động được sử dụng rất đa dạng và nhiều chủng loại, và cũng có rất nhiều cách để điều chỉnh thích hợp đối với từng loại động Trong phạm vi môn học, đề tài chỉ được thực hiện quy mô công suất nhỏ và với động điện một chiều Đó cũng là điểm giới hạn của đề tài Ý nghĩa khoa học thực tiễn đề tài: Điều chỉnh động điện một chiều là một mô hình đơn giản và dễ thực hiện, có thể được ứng dụng để là mô hình học tập hoặc nghiên cứu ở nhiều trường học hoặc phòng thí nghiệm Trong thực tế, việc điều chỉnh tốc độ động cũng có ý nghĩa vô cùng quan trọng, đặc biệt là đối với các loại động có công suất lớn sản xuất CHƯƠNG 1: TỔNG QUAN VỀ HỆ THỐNG 1.1 Giới thiệu đề tài 1.1.1 Thiết bị sử dụng Dựa yêu cầu điều khiển của hệ thống, nhóm sử dụng các linh kiện sau: Tên thiết bị Thông số kĩ thuật Vi điều khiển STM32F407VG Động DC Servo giảm tốc GA25 V1 • Vi điều khiển STM32F407VGT6 có lõi 32-bit ARM Cortex-M4F, Flash 1MB, RAM 192KB một gói LQFP100 • On-board ST-LINK/V2 với chủn đởi chế đợ lựa chọn để sử dụng bộ là một độc lập STLINK/V2 (với kết nối SWD để lập trình và gỡ lỗi) • Board cấp điện: thơng qua bus USB hoặc từ một điện áp cung cấp 5V bên ngoài • Nguồn ứng dụng bên ngoài: 3V và 5V LIS302DL, cảm biến chuyển động ST MEMS, đầu gia tốc số trục MP45DT02, bộ cảm biến âm ST MEMS, micro kỹ thuật số đa hướng CS43L22, âm DAC với trình điều khiển loa lớp D tích hợp • Tám LED: Hai nút nhấn (người dùng và đặt lại) • USB OTG FS với đầu nới vi-AB • Tiêu đề mở rộng cho tất cả các I / O LQFP100 để kết nối nhanh với bảng mạch và dễ dàng thăm dò Điện áp cấp cho động hoạt động : 12VDC Điện áp cấp cho Encoder hoạt động: 3.3VDC Đĩa Encoder 11 xung, hai kênh A-B Tỷ số truyền qua hộp giảm tốc: 1:34 Số xung qua hộp giảm tốc: 374 xung Đường kính đợng cơ: 25mm • • • • • • Mạch cầu H L298 Nguồn tổ ong 12VDC 1.1.2 Sơ đồ kết nối dây thiết bị Đường kính trục : 4mm Tốc độ không tải : 320 rpm Dòng không tải : 80mA Tốc độ có tải : 284 rpm Dòng có tải : 600mA Mômen : 1.88 kgf.cm Công suất định mức : 13.2W Dòng động bị giữ : 2.29A Mô men bị giữ : 7.96 kgf.cm Driver: L298N tích hợp hai mạch cầu H Điện áp đầu vào: - 30 VDC Dòng tối đa cho cầu H: 2A Điện áp của tín hiệu điều khiển: - VDC • Dòng của tín hiệu điều khiển: – 36 mA • Cơng śt hao phí: 20W (khi nhiệt độ T = 75 ℃) • Kích thước: 43x43x27 mm • • • • • • • • • • • • • • • Ngõ vào: AC 10-220V, 50-60Hz Ngõ ra:12VDC , 2A(Max) Hình ảnh thực tế mô hình 1.2 Các nghiên cứu liên quan đến vấn đề Đã có nhiều sinh viên thực hiện đề tài này các đồ án môn học, nhiên họ sử dụng bộ điều khiển PID là chủ yếu, bộ điều khiển Fuzzy ít được sử dụng Mặt khác, các nghiên cứu đó là mô phỏng chứ khơng phải làm thực tế CHƯƠNG 2: MƠ TẢ PHƯƠNG TRÌNH ĐỘNG HỌC CỦA HỆ THỐNG VÀ ĐIỀU KHIỂN DỰA VÀO PHƯƠNG PHÁP CỔ ĐIỂN (PID) 2.1 Phương trình động học hệ thống Nhận dạng hệ thớng là một những công việc đầu tiên phải thực hiện giải quyết một bài toán Điều khiển Tự động Lý đơn giản chỉ là vì không thể phân tích, tổng hợp hệ thống không có mô hình toán học mô tả hệ thống Trong quá trình xây dựng mô hình hệ thống phương diện lý thuyết người ta thường không thể khảo sát được mọi ảnh hưởng của môi trường đến tính động học của hệ thống cũng những tác động qua lại bên hệ thống một cách chính xác tuyệt đối Rất nhiều yếu tố bị bỏ qua hoặc chỉ được xem xét đến một tác động ngẫu nhiên Bởi vậy, nếu nói một cách chặt chẽ thì những hiểu biết lý thuyết ban đầu về hệ thống mới chỉ có thể giúp người ta khoanh được vùng lớp các mô hình thích hợp Để có thể có được một mô hình cụ thể có chất lượng phù hợp với bài toán điều khiển đặt lớp các mô hình thích hợp đó thì phải sử dụng phương pháp nhận dạng 2.1.1 Chương trình nạp chương trình điều khiển lấy mẫu Chương trình nạp cho STM32: Giải thích chức của các khối: -Target Setup: Setup cấu hình, thời gian lấy mẫu -UART Setup: Setup để truyền nhận dữ liệu theo chuẩn UART -UART Rx1: Nhận dữ liệu là độ rộng xung PWM từ khối Tx -UART Tx: Truyền dữ liệu là tốc độ hiện tại cho khối Rx -Encoder Read: Đọc xung encoder -Basic PWM: Tạo xung PWM với độ rộng xung tương ứng truyền vào Chương trình điều khiển và thu thập dữ liệu máy tính: Tín hiệu điều khiển được điều khiển tay thông qua việc chỉnh Slider Gain Chỉnh tay nên số lượng giá trị ngõ vào sẽ nhiều Giải thích chức của các khối: -To Workspace: Lưu dữ liệu vào workspace để xử lý sau này -Slider Gain: Thay đổi độ rộng xung để cấp vào driver điều khiển động 2.1.2 - Cách thu thập mẫu nhận dạng hàm truyền Cách thu thập mẫu: + Nạp chương trình cho STM + Mở chương trình điều khiển( lưu ý thời gian lấy mẫu cho khối To workspace là 0.01, thời gian này cũng chính là thời gian lấy mẫu để phục vụ cho việc nhận dạng) + Chạy chương trình điều khiển với thời gian vô hạn, chúng ta tiến hành điều chỉnh slider gain từ 20 đến 40, tương ứng từ 20 đến 40% xung Vì sau nhiều lần nhận dạng rút được là chỉ nhận dạng được đúng khoảng phần trăm xung này + Canh chỉnh thời gian và thay đổi giá trị slider gain, đạt được số lượng mẫu mong đợi ta tiến hành dừng chương trình + Ở Workspace của Matlab có sẵn biến in3 và out3, biến này chính là đầu vào và đầu của hệ thống để chúng ta nhận dạng Đầu vào là phần trăm xung, đầu là tốc độ của động Chúng ta tiến hành mở biến này và xóa những giá trị đầu tiên để đảm bảo quá trình nhận dạng tốt những giá trị ban đầu động chạy bất thường và có nhiều vọt lố và không ổn định Đây là bước - xử lý mẫu Cách nhận dạng hàm truyền: + Trong cửa sổ command window ta gõ ident và nhấn Enter, sau đó sẽ xuất hiện hộp thoại System Identification Tool + Trong cửa số System Identification Tool chọn Import data> Time domain data xuất hiện cửa số Import data Tích phân của biến e được tính tổng diện tích các hình chữ nhật tại thời điểm xét Mỗi hình chữ nhật có chiều rộng thời gian lấy mẫu h và chiều cao là giá trị sai số e tại thời điểm xét Tổng quát: t k 0 ∫ edt = ∑ e(k ) * h Tổng hợp các xấp xỉ, công thức của bộ điều khiển PID số sau: k u = K P * e + K I ∑ e ( k ) * h +K D • e(k ) − e(k − 1) h Ảnh hưởng sự tăng thơng số Kp, Ki, Kd độc lập: 2.2.2 Chương trình nạp chương trình điều khiển PID Chương trình điều khiển nạp cho STM32: Chương trình điều khiển và giám sát chạy máy tính: 2.2.3 Cách điều chỉnh thông số PID để đạt kết tốt: Chỉnh thông số PID theo bước sau: - Ban đầu chọn ngầu nhiên ba thông số Kp, Ki, Kd Vừa chỉnh vừa quan sát sự thay đổi của ngõ ra, chập nhận Kd cho thời gian đáp ứng đủ nhanh, chấp nhận sai số xác lập và overshot nhỏ - Tăng dần Kd để giảm vọt lố, tăng Kd từ từ, thử nghiệm và chọn giá trị thích hợp Chấp nhận sai số xác lập - Thêm thành phần I để giảm sai số xác lập Nên tăng Ki từ bé đến lớn để giảm đồng thời tránh để cho vọt lố nhiều Kết quả điều khiển sử dụng PID Nhận xét: Hệ chạy tương đối ổn định với tốc độ thay đổi từ 40 đến 250 rpm ta đặt Kp = 0.13, Ki = 0.001, Kd=0.073736 Nhưng với hệ điều khiển PID này dộ vọt lố và thời gian quá độ còn cao, nhiên hệ hoạt động một khoảng thời gian dài thì hệ thống có thể đáp ứng ổn định CHƯƠNG 3: ĐIỀU KHIỂN HỆ THỐNG SỬ DỤNG BỘ ĐIỀU KHIỂN FUZZY 3.1 Giới thiệu điều khiển mờ • Điều khiển mờ được thực hiện dựa lý thuyết logic mờ gọi là điều khiển mờ • Hệ điều khiển mờ cho phép đưa các kinh nghiệm điều khiển của chuyên gia vào thuật toán điều khiển • Chất lượng điều khiển mờ phụ thuộc rất nhiều vào kinh nghiệm của người thiết kế • Điều khiển mờ có thế mạnh các hệ thống sau: − Hệ thống điều khiển phi tuyến − Hệ thống điều khiển mà các thông tin đầu vào/ đầu không đủ hoặc không chính xác − Hệ thống điều khiển khó xác định hoặc không xác định được mơ hình đới tượng • Sơ đồ điều khiển có nhiều dạng khác Dưới là một sơ đồ điều khiển đơn giản thường gặp, đó bộ điều khiển mờ được dùng thay cho bộ điều khiển kinh điển 3.2 Cấu trúc điều khiển mờ • Bợ điều khiển mờ bản gồm khối: mờ hoá, hệ luật mờ, thiết bị hợp thành, giải mờ • Khi ghép bợ điều khiển mờ vào hệ thống, thường ta cần thêm hai khối tiền xử lý và hậu xử lý • Mờ hoá: biến giá trị rõ đầu vào thành giá trị mờ • Hệ luật mờ: Tập các luật “if-then” Đây là “bộ não” của bộ điều khiển mờ Luật mờ “if-then” có dạng: Luật mờ Mamdani và luật mờ Sugeno • Thiết bị hợp thành: biến đổi các giá trị được mờ hoá ở đầu vào thành các giá trị đầu theo các luật hợp thành nào đó • Giải mờ: biến giá trị đầu của khối thiết bị hợp thành thành giá trị rõ • Tiền xử lý: xử lý tín hiệu trước vào bộ điều khiển mờ bản − Lượng tử hóa hoặc làm tròn giá trị đo − Chuẩn hóa hoặc chuyển tỉ lệ giá trị đo vào tầm giá trị chuẩn − Lọc nhiễu − Lấy vi phân hay tích phân • Hậu xử lý: xử lý tín hiệu ngõ của bộ điều khiển mờ bản − Chuyển tỉ lệ giá trị ngõ của bộ điều khiển mờ bản (trong trường hợp ngõ định nghĩa tập sở chuẩn) thành giá trị vật lý − Đôi có khâu tích phân VD: Về bộ điều khiển mờ theo luật PD(Fuzzy-PD) Đây cũng chính là bộ điều khiển mờ mà ta sử dụng việc điều khiển tốc độ động Bộ điều khiển fuzzy bản có ngõ vào và ngõ Tuy nhiên, để tăng chất lượng điều khiển, ở bộ điều khiển gồm có ngõ vào và một ngõ ra, đó một ngõ vào là giá trị sai số của hệ thống so với giá trị setpoint đầu vào (error), và một ngõ vào khác là vi phân của sai số (derror) để xét tốc độ thay đổi của sai số, từ đó đưa giá trị ngõ phù hợp nhằm làm giảm độ vọt lố, giảm thời gian đáp ứng của hệ thống, tăng chất lượng điều khiển 3.3 Chương trình nạp chương trình điều khiển fuzzy -Chương trình nạp cho STM Cấu trúc bộ mờ và các hàm thuộc Bộ mờ ở sẽ gồm hai đầu vào là sai số e và đạo hàm của sai số de/dt, một đầu là độ rộng xung Mỗi đầu vào và đầu của bộ mờ chúng ta lập hàm thuộc ứng với biến ngôn ngữ: E= {VVN, VN, MN, ZE, MP, VP, VVP} De/dt= {VVN, VN, MN, ZE, MP, VP, VVP} O= {0, 1.5, 3, 5, 7, 8.5, 10} Ở nhóm có sử dụng một số từ viết tắt: VVP (very very positive), VP (very positive), MP (medium positive), ZE (zero), MN (medium negative), VN (very negative), VVN (very very negative) 0, 1.5, 3, 5, 7, 8.5, 10: chỉ là những cái tên được đặt tên trùng với giá trị ngõ - Các hàm thuộc của sai lệch e(t): - Các hàm thuộc của vi phân sai lệch de/det: - Các hàm thuộc của ngõ O: Xây dựng luật mờ: TH1: E=VVP, tức là sai số rất rất dương (tốc độ hiện tại lớn rất nhiều so với tốc độ đặt) +Nếu de/dt=VVN tức là sai số giảm rất rất nhanh nên ngõ cần ở mức vừa vừa đủ O = 5(để nó không tụt xuống quá quá mức) +Nếu de/dt= VN tức là sai số giảm rất nhanh nên ngõ cần ở mức hơi thấp O = 3(để nó không tụt xuống quá mức) +Nếu de/dt= MN tức là sai số giảm vừa phải nên ngõ ở mức rất thấp O = 1.5 (tức là nó giảm vừa rỗi nên ngõ không cần thật nhỏ để nó giảm xuống vừa đủ) +Nếu de/dt=ZE tức là sai số không tăng không giảm nên ngõ phải ở mức rất rất thấp O = (để sai số giảm xuống) +Nếu de/dt= MP tức là sai số tăng vừa nên ngõ phải ở mức rất rất thấp O =0(để sai số nó còn giảm xuống nếu không là nó lên luôn) +Nếu de/dt=VP tức là sai số tăng rất nhanh nên ngõ phải ở mức rất rất thấp O=0( để sai số giảm xuống nếu không là nó lên luôn) +Nếu de/dt=VVP tức là sai số tăng rất rất nhanh nên ngõ phải ở mức rất rất thấp(để sai số nó giảm xuống nếu không là nó lên luôn) TH2: E=VVN, tức là sai số rất rất âm(tốc độ hiện tại nhỏ rất nhiều so với tốc độ đặt) +Nếu de/dt=VVN tức là sai số giảm rất rất nhanh nên ngõ ở mức rất rất cao O = 10(để sai số nó tăng lên, chứ không là nó tụt xuống thì càng xa giá trị đặt nữa) +Nếu de/dt= VN tức là sai số giảm rất nhanh nên ngõ ở mức rất rất cao O = 10(để sai số nó tăng lên, chứ không là nó tụt xuống thì càng xa giá trị đặt nữa) +Nếu de/dt= MN tức là sai số giảm vừa nên ngõ ngõ ở mức rất rất cao O = 10(để sai số nó tăng lên, chứ không là nó tụt xuống thì càng xa giá trị đặt nữa) +Nếu de/dt=ZE tức là sai số không tăng không giảm nên ngõ ở mức rất rất cao O = 10(để sai số nó tăng lên, chứ không là nó tụt xuống thì càng xa giá trị đặt nữa) +Nếu de/dt= MP tức là sai số tăng vừa nên ngõ phải ở mức rất cao O=8.5(để sai số tăng lên) +Nếu de/dt=VP tức là sai số tăng rất nhanh nên ngõ phải ở mức cao vừa vừa O=7(để sai số tăng nhanh) +Nếu de/dt=VVP tức là sai số tăng rất rất nên ngõ phải ở mức vừa O = 5(để sai số tăng lên vừa đủ) TH3: E=ZE, tức là sai số 0( tốc độ hiện tại tốc độ đặt) +Nếu de/dt=VVN tức là sai số giảm rất rất nhanh nên ngõ ở mức rất rất cao O = 10(để nó chống lại sự giảm rất rất nhanh đó, chứ không là nó tụt xuống thì xa giá trị đặt) +Nếu de/dt= VN tức là sai số giảm rất nhanh nên ngõ ở mức rất cao O = 8.5(để chống lại sự giảm rất nhanh đó, chứ không là nó tụt xuống thì xa giá trị đặt) +Nếu de/dt= MN tức là sai số giảm vừa vừa nên ngõ ngõ ở mức cao vừa vừa O = 7(để chống lại sự giảm vừa đó, chứ không là nó tụt xuống thì xa giá trị đặt) +Nếu de/dt=ZE tức là sai số không tăng không giảm, mà sai số không nữa nên ngõ ở mức vừa vừa O =5 (để trì , chứ không là nó tụt xuống thì càng xa giá trị đặt nữa) +Nếu de/dt= MP tức là sai số tăng vừa vừa nên ngõ phải ở mức thấp vừa vữa O= 3(để chống lại sự tăng lên đó) +Nếu de/dt=VP tức là sai số tăng rất nhanh nên ngõ phải ở mức rất thấp O=1.5(để chống lại sự tăng) +Nếu de/dt=VVP tức là sai số tăng rất rất nhanh nên ngõ phải ở mức rất rất ZE = (để chống lại sự tăng đó chứ không là nó vụt lên xa giá trị đặt) TH4: +Nếu de/dt=VVN tức là sai số giảm rất rất nhanh nên ngõ cần ở mức caovừa vừa O = (để nó không tụt xuống quá quá mức) +Nếu de/dt= VN tức là sai số giảm rất nhanh nên ngõ cần ở mức vừa vừa O = +Nếu de/dt= MN tức là sai số giảm vừa phải nên ngõ ở mức thấp vừa vừa O = 3.(tức là nó giảm vừa rỗi nên ngõ không cần nhỏ vừa vừa để nó giảm xuống vừa đủ) +Nếu de/dt=ZE tức là sai số không tăng không giảm nên ngõ phải ở mức rất thấp O = 1.5 (để sai số giảm xuống) +Nếu de/dt= MP tức là sai số tăng vừa nên ngõ phải ở mức rất rất thấp O =0(để sai số nó còn giảm xuống chứ không nó lên luôn) +Nếu de/dt=VP tức là sai số tăng rất nhanh nên ngõ phải ở mức rất rất thấp O=0( để sai số giảm xuống chứ không là nó lên luôn) +Nếu de/dt=VVP tức là sai số tăng rất rất nhanh nên ngõ phải ở mức rất rất thấp O=0(để sai số nó giảm xuống chứ không là nó lên luôn) Tương tự cho các trường hợp khác - Tổng kết bảngluật hợp thành mờ O de/dt VVN VN VVN 10 10 VN 10 10 MN 10 10 E ZE 10 8.5 MP 8.5 VP VVP - MN 10 10 ZE 10 8.5 MP 8.5 VP VVP Bảng luật hợp thành mờ 8.5 1.5 - Chương trình điều khiển và giám sát: 1.5 1.5 0 1.5 0 1.5 0 0 Kết quả: Nhận xét: - Bộ mờ xử lý rất tốt, đáp ứng nhanh, bám sát với giá trị đặt dù là tăng tốc hay giảm tốc, sai số gần không đáng kể - Kinh nghiệm người dùng (luật mờ) tác động rất nhiều đến kết quả đầu của hệ thống CHƯƠNG 4:KẾT QUẢ ĐẠT ĐƯỢC 4.1 Phương trình động học mô tả hệ thống Hàm truyền của động tìm được là: Độ chính xác của hàm truyền nhận dạng so với tín hiệu vào là 70.59% 4.2 Điều khiển hệ thống sử dung PID 4.3 Điều khiển hệ thống sử dụng Fuzzy CHƯƠNG 5: KẾT LUẬN Bài toán thiết kế một mô hình điều khiển động điện một chiều là bài toán bản và điển hình điều khiển tự động Thông qua đề tài, chúng ta có thể hiểu được nguyên lý hoạt động của việc điều chỉnh tốc độ động điện một chiều, tìm hiểu về phương pháp điều khiển băm xung PWM, ứng dụng được lý thuyết của môn học đặc biệt là thuật toán PID vào điều khiển tối ưu nâng cao hiệu suất của động Từ những vấn đề đó, chúng ta có thể mở rộng các vấn đề thực tế liên quan đến động điện một chiều, cụ thể là các nhà máy, dây chuyền sản xuất, tàu thuỷ, máy bay, … Sau hoàn thành đề tài, nhóm nhận thấy còn có những vấn đề có khả được phát triển thêm Về phần cứng, các thiết bị phần cứng sử dụng đáp ứng được yêu cầu điều khiển của đề tài, nhiên có thể cải tiến thêm về bộ nguồn để mở rộng dải điều khiển cho động Vì kiến thức còn giới hạn nên khó có thể tránh khỏi những sai sót, mong nhận được những ý kiến đóng góp của Thầy và các bạn để những đề tài nghiên cứu của nhóm sau này sẽ được hoàn thiện Tài liệu tham khảo: [1].IDENTIFICATION AND CONTROL OF DC Ramasubramanian [2].Practical Issues of System Identification, Lennart Ljung [3].PID Controllers: Theory, Design, and Tuning 2nd Edition MOTORS, Darshan ... chung điều khiển PID .12 2.2.2 Chương trình nạp chương trình điều khiển PID 19 2.2.3 Cách điều chỉnh thông số PID để đạt kết tốt 19 Chương III: ĐIỀU KHIỂN HỆ THỐNG SỬ DỤNG BỘ ĐIỀU KHIỂN... QUẢ ĐẠT ĐƯỢC 27 4.1 Phương trình động học mơ tả hệ thống .27 4.2 Điều khiển hệ thống sử dụng PID 27 4.3 Điều khiển hệ thống sử dụng Fuzzy 27 Chương V: KẾT LUẬN ... ĐIỂN (PID) .6 2.1 Phương trình động học hệ thống 2.1.1 Chương trình nạp chương trình điều khiển lấy mẫu 2.1.2 Cách thu thập mẫu nhận dạng hàm truyền 2.2 Điều khiển sử dụng PID