Đồ án Điều khiển hệ phi tuyến dùng giải thuật thông minh

MINH II. NHIỆM VỤ: 1. Các số liệu ban đầu: Tìm hiểu các tài liệu hướng dẫn về PID, FUZZY, NEURAL. Tìm hiểu môi trường làm việc Matlab Simulink và thư viện Waijung Blockset. 2. Nội dung thực hiện: Tìm hiểu các linh kiện, thiết bị được sử dụng trong mô hình: STM32F407VG, Encoder E50S8-5000, Encoder E50S8-1024, BLH Heli Emax 40A, biến tần VLT 2807 và phần mềm Matlab/Simulink; cách thức truyền nhận dữ liệu; nghiên cứu giải thuật điều khiển hiện đại; nghiên cứu xây dựng mô hình thuật toán cho mô hình trực thăng hai bậc tự do và nhận dạng được mô hình điều khiển tốc độ động cơ; mô phỏng và lập trình hệ thống trên Matlab/Simulink; tiến hành điều khiển mô hình; nhận xét kết quả thực tế. III. NGÀY GIAO NHIỆM VỤ: 06/03/2018 IV. NGÀY HOÀN THÀNH NHIỆM VỤ: 20/07/2018 V. HỌ VÀ TÊN CÁN BỘ HƯỚNG DẪN: ThS. Tạ Văn Phương CÁN BỘ HƯỚNG DẪN BM. ĐIỆN TỬ CÔNG NGHIỆP - Y SINH i TRƯỜNG ĐH. SƯ PHẠM KỸ THUẬT CỘNG HÒA XÃ HỘI CHỦ NGHĨA VIỆT NAM TP. HỒ CHÍ MINH ĐỘC LẬP - TỰ DO - HẠNH PHÚC KHOA ĐIỆN-ĐIỆN TỬ BỘ MÔN ĐIỆN TỬ CÔNG NGHIỆP Tp. HCM, ngày 20 tháng 03 năm 2018 LỊCH TRÌNH THỰC HIỆN ĐỒ ÁN TỐT NGHIỆP Họ tên sinh viên 1: Tạ Minh Giang ................................................................................... Lớp: 14141DT1A ......................................................... MSSV: 14141079 ....................... Họ tên sinh viên 2: Nguyễn Thành Luân ........................................................................... Lớp: 14141DT1A ......................................................... MSSV: 14141179 ....................... Tên đề tài: Điều khiển hệ phi tuyến dùng giải thuật thông minh ...................................... ........................................................................................................................................... Xác nhận Tuần/ngày Nội dung GVHD Tuần 1 Gặp giảng viên hướng dẫn và trao đổi về đề tài đồ án tốt nghiệp. 18/3-24/3 Tuần 2 Viết đề cương và lịch trình thực hiện đồ án tốt nghiệp. 25/3-31/3 Tuần 3 Tìm hiểu đề tài và lựa chọn thiết bị. 1/4-7/4 Tuần 4 Tìm hiểu nguyên lý hoạt động của đề tài. 8/4-14/4 Tuần 5 Thiết kế sơ đồ khối, sơ đồ nguyên lý. 15/4-21/4 Tuần 6,7 Tìm hiểu các giải thuật pid, fuzzy, neural 22/4-5/5 Tuần 8,9 Viết chương trình điều khiển động cơ ba pha 6/5- 19/5 Tuần 10,11,12,13 Viết chương trình điều khiển mô hình máy bay trực thăng hai bậc tự do 20/5-16/6 Tuần 14,15,16 Viết báo cáo 17/6-6/7 GV HƯỚNG DẪN (Ký và ghi rõ họ và tên) ii LỜI CAM ĐOAN Đề tài này là do nhóm sinh viên Nguyễn Thành Luân và Tạ Minh Giang tự thực hiện, do thầy Tạ Văn Phương hướng dẫn, dựa vào một số tài liệu trước đó và không sao chép từ tài liệu hay công trình đã có trước đó. Người thực hiện đề tài Nguyễn Thành Luân Tạ Minh Giang iii LỜI CẢM ƠN Trong thời gian thực hiện đề tài, những người thực hiện được sự giúp đỡ của gia đình, quý thầy cô và bạn bè nên đề tài đã được hoàn thành. Những người thực hiện xin chân thành gửi lời cảm ơn đến: Thầy Tạ Văn Phương, giảng viên trường Đại Học Sư Phạm Kỹ Thuật Tp.HCM đã trực tiếp hướng dẫn và tận tình giúp đỡ tạo điều kiện để nhóm có thể hoàn thành tốt đề tài. Những người thực hiện cũng xin chân thành cám ơn đến các thầy cô trong khoa Điện - Điện tử của trường Đại Học Sư Phạm Kỹ Thuật Tp.HCM đã tận tình dạy dỗ, chỉ bảo, cung cấp cho những người thực hiện những kiến thức nền, chuyên môn làm cơ sở để hoàn thành đề tài này. Cảm ơn gia đình đã động viên và luôn luôn bên cạnh trong những lúc khó khăn nhất. Xin gửi lời cảm ơn đến những người bạn sinh viên khoa Điện-Điện tử đã giúp đỡ những người thực hiện đề tài để có thể hoàn thành tốt đề tài này. Xin chân thành cảm ơn! Người thực hiện đề tài: Nguyễn Thành Luân Tạ Minh Giang iv MỤC LỤC NHIỆM VỤ ĐỒ ÁN TỐT NGHIỆP .................................................................................... i LỊCH TRÌNH THỰC HIỆN ĐỒ ÁN TỐT NGHIỆP .......................................................... ii LỜI CAM ĐOAN ............................................................................................................... iii LỜI CẢM ƠN ..................................................................................................................... iv MỤC LỤC ........................................................................................................................... v DANH SÁCH HÌNH ......................................................................................................... vii DANH SÁCH BẢNG ......................................................................................................... xi DANH SÁCH CÁC TỪ VIẾT TẮT ................................................................................. xii TÓM TẮT ......................................................................................................................... xiii CHƯƠNG 1. TỔNG QUAN ............................................................................................. 1 1.1 ĐẶT VẤN ĐỀ : ..................................................................................................... 1 1.2 MỤC TIÊU: ........................................................................................................... 2 1.3 NỘI DUNG NGHIÊN CỨU: ................................................................................. 3 1.4 GIỚI HẠN: ............................................................................................................ 3 1.5 BỐ CỤC: ................................................................................................................ 3 CHƯƠNG 2. CƠ SỞ LÝ THUYẾT ................................................................................. 5 2.1 TỔNG QUAN VỀ MÔ HÌNH MÁY BAY TRỰC THĂNG HAI BẬC TỰ DO: 5 2.2 TỔNG QUAN VỀ PHẦN CỨNG: ........................................................................ 7 2.2.1 Kit STM32F407VG_disc1 discovery: ............................................................ 7 2.2.2 Encoder E50S8- 5000 (1024): ......................................................................... 8 2.2.3 Emax BL heli ESC: ....................................................................................... 10 2.2.4 Động cơ Brushless DC (BLDC): .................................................................. 11 2.2.5 Biến tần VLT 2807 195N1015: ..................................................................... 13 2.2.6 Nguồn tổ ong 24V 5A: .................................................................................. 16 2.3 GIAO TIẾP UART: ............................................................................................. 16 2.4 HỆ ĐA BIẾN MIMO: .......................................................................................... 20 2.5 LÍ THUYẾT ĐIỀU KHIỀN: ................................................................................ 21 2.5.1 Thuật toán PID: ............................................................................................. 21 2.5.2 Thuật toán Fuzzy: .......................................................................................... 26 2.5.3 Thuật toán Neural: ......................................................................................... 33 CHƯƠNG 3. TÍNH TOÁN VÀ THIẾT KẾ .............................................................. 40 v 3.1 THIẾT KẾ SƠ ĐỒ KHỐI CỦA HỆ THỐNG: .................................................... 40 3.2 MÔ HÌNH HÓA HỆ THỐNG TRMS: ................................................................ 45 3.2.1 Mô hình toán học của hệ TRMS: .................................................................. 46 CHƯƠNG 4. THI CÔNG HỆ THỐNG ..................................................................... 56 4.1 GIỚI THIỆU: ....................................................................................................... 56 4.2 MÔ HÌNH PHẦN CỨNG: ................................................................................... 56 4.2.1 Mô hình TRMS: ............................................................................................ 56 4.2.2 Mô hình điều khiển tốc độ động cơ: ............................................................. 58 4.3 PHẦN MỀM LẬP TRÌNH: ................................................................................. 60 4.3.1 Giới thiệu Matlab: ......................................................................................... 60 4.3.2 Simulink: ....................................................................................................... 61 4.3.3 Thư viện waijung: ......................................................................................... 64 4.3.4 Tool box Fuzzy: ............................................................................................ 65 4.3.5 Toolbox neural và nhận dạng hệ thống: ........................................................ 69 4.4 MÔ HÌNH MÔ PHỎNG: ..................................................................................... 75 4.4.1 Mô hình máy bay trực thăng hai bậc tự do: .................................................. 75 4.4.2 Mô hình điều khiển tốc độ động cơ: ............................................................. 83 4.5 CHƯƠNG TRÌNH ĐIỀU KHIỂN: ...................................................................... 88 4.5.1 Chương trình điều khiển hệ TRMS: .............................................................. 88 4.5.2 Chương trình điều khiển tốc độ động cơ ba pha: .......................................... 89 CHƯƠNG 5. KẾT QUẢ_NHẬN XÉT_ĐÁNH GIÁ .................................................... 92 5.1 TÓM TẮT: ........................................................................................................... 92 5.2 KẾT QUẢ ĐÁP ỨNG CỦA HAI HỆ PHI TUYẾN: .......................................... 92 5.2.1 Kết quả đáp ứng của hệ TRMS. .................................................................... 92 5.2.2 Mô hình điều khiển tốc độ động cơ ba pha: .................................................. 96 CHƯƠNG 6. KẾT LUẬN VÀ HƯỚNG PHÁT TRIỂN .............................................. 99 6.1 KẾT LUẬN: ......................................................................................................... 99 6.2 HƯỚNG PHÁT TRIỂN: .................................................................................... 100 TÀI LIỆU THAM KHẢO ............................................................................................. 101 vi DANH SÁCH HÌNH Hình Trang Hình 2. 1 Trực thăng EC_225. ............................................................................................ 5 Hình 2. 2 Lực nâng trực thăng lên. ...................................................................................... 6 Hình 2. 3 Hệ thống dẫn động giữa cánh quạt chính và cánh quạt đuôi. .............................. 6 Hình 2. 4 Kit STM32F407. .................................................................................................. 7 Hình 2. 5 Encoder E50S8-5000. .......................................................................................... 9 Hình 2. 6 Cấu tạo cơ bản của encoder. .............................................................................. 10 Hình 2. 7 Cấu tạo các chân kết nối BLH Heli Emax. ........................................................ 11 Hình 2. 8 Động cơ và cánh quạt Tarot. ............................................................................. 13 Hình 2. 9 Biến tần VLT 2807 195N1015. ......................................................................... 14 Hình 2. 10 Sơ đồ nguyên lý hoạt động biến tần. ............................................................... 15 Hình 2. 11 Nguồn tổ ong 24V. .......................................................................................... 16 Hình 2. 12 Hệ thống truyền dữ liệu bất đồng bộ. .............................................................. 17 Hình 2. 13 Định dạng của một ký tự truyền theo chuẩn RS-232. ..................................... 19 Hình 2. 14 Sơ đồ nguyên lí của hệ thống đa biến điển hình. ............................................. 20 Hình 2. 15 Quan hệ ngõ vào và ra của hệ MIMO dùng ma trận hàm truyền. ................... 20 Hình 2. 16 Sơ đồ hệ thống điều khiển dùng PID. .............................................................. 22 Hình 2. 17 Điều khiển hồi tiếp với bộ điều khiển PID. ..................................................... 22 KK Hình 2. 18 Đáp ứng nấc của hệ khi gh . .................................................................... 25 Hình 2. 19 Điều khiển trực tiếp. ........................................................................................ 26 Hình 2. 20 Điều khiển gián tiếp. ........................................................................................ 27 Hình 2. 21 Sơ đồ khối của bộ điều khiển mờ. ................................................................... 28 Hình 2. 22 Tập mờ ngõ ra của khâu mờ hóa. .................................................................... 28 Hình 2. 23 Các loại tập mờ ngõ vào và ngõ ra. ................................................................. 29 Hình 2. 24 Các đường đặc tính bị hạn chế bởi sự nội suy giữa các điểm đặc tính. .......... 30 Hình 2. 25 Những nguyên lý giải mờ. ............................................................................... 31 Hình 2. 26 Cấu trúc của một neural. .................................................................................. 34 vii Hình 2. 27 Đồ thị hàm purelin. .......................................................................................... 35 Hình 2. 28 Đồ thị hàm hard limit. ..................................................................................... 35 Hình 2. 29 Đồ thị hàm logsig. ........................................................................................... 36 Hình 2. 30 Đồ thị hàm tansig. ............................................................................................ 36 Hình 2. 31 Mạng neural truyền thẳng. ............................................................................... 37 Hình 2. 32 Mạng neural hồi qui. ........................................................................................ 37 Hình 2. 33 Cấu trúc của mạng neural nhiều lớp. ............................................................... 38 Hình 3. 1 Sơ đồ khối của 2 hệ thống .40 Hình 3. 2 Sơ đồ khối hệ thống thiết bị thực tế mô hình TRMS. ....................................... 41 Hình 3. 3 Sơ đồ khối hệ thống thiết bị thực tế mô hình động cơ. ..................................... 41 Hình 3. 4 Kết nối STLINK- và STM32F407 UART2 (Datasheet). .................................. 42 Hình 3. 5 Kết nối hai Encoder với vi điều khiển. .............................................................. 43 Hình 3. 6 Sơ đồ kết nối biến tần và động cơ. .................................................................... 44 Hình 3. 7 Sơ đồ tổng quát hệ TRMS. ................................................................................ 46 Hình 3. 8 Trọng lực của hệ. ............................................................................................... 47 Hình 3. 9 Momen lực đẩy và ma sát. ................................................................................. 48 Hình 3. 10 Momen của các lực trong mặt phẳng ngang. ................................................... 50 Hình 3. 11Hàm phụ thuộc lực đẩy vào tốc độ động cơ chính. .......................................... 52 Hình 3. 12 Hàm phụ thuộc tốc độ quay của động cơ và điện áp vào. ............................... 53 Hình 3. 13 Phương trình lực đẩy của động cơ đuôi. .......................................................... 53 Hình 3. 14 Hàm phụ thuộc tốc độ quay động cơ đuôi và áp. ............................................ 54 Hình 3. 15 Sơ đồ khối hệ thống TRMS. ............................................................................ 55 Hình 4. 1 Sơ đồ kết nối hệ thống điều khiển với mô hình TRMS 57 Hình 4. 2 Hệ thống điều khiển mô hình TRMS thực tế. ................................................... 57 Hình 4. 3 Sơ đồ kết nối hệ thống điều khiển mô hình. ...................................................... 59 Hình 4. 4 Hệ thống điều khiển mô hình điều khiển tốc độ động cơ thực tế. ..................... 59 Hình 4. 5 Giao diện Matlab. .............................................................................................. 60 Hình 4. 6 Giao diện làm việc của Simulink....................................................................... 62 Hình 4. 7 Thư viện Simulink. ............................................................................................ 63 viii Hình 4. 8 Thiết lặp miền mô phỏng. .................................................................................. 64 Hình 4. 9 Thư viện waijung blockset. ............................................................................... 65 Hình 4. 10 Giao diện ban đầu vủa fuzzy. .......................................................................... 66 Hình 4. 11 Thay đổi số lượng ngõ vào và ra. .................................................................... 66 Hình 4. 12 Tập mờ. ............................................................................................................ 67 Hình 4. 13 Luật mờ. ........................................................................................................... 68 Hình 4. 14 Gọi fuzzy vào chương trình. ............................................................................ 69 Hình 4. 15 Giao diện làm việc của tool ident. ................................................................... 70 Hình 4. 16 Chèn dữ liệu vào để nhận dạng. ...................................................................... 70 Hình 4. 17 Giao diện tool ident sau khi chèn dữu liệu. ..................................................... 71 Hình 4. 18 Chọn số cực và số zero của hệ thống cần nhận dạng. ..................................... 72 Hình 4. 19 Giao diện tool ident sau khi nhận dạng. .......................................................... 72 Hình 4. 20 Giao diện của tool NARMA_L2. .................................................................... 74 Hình 4. 21 Sơ đồ Simulink chi tiết cho hệ TRMS. ............................................................ 76 Hình 4. 22 Tập mờ đầu vào e(t) và de(t)/dt. ...................................................................... 77 Hình 4. 23 Tập mờ đầu ra u. .............................................................................................. 77 Hình 4. 24 Cấu trúc mô phỏng với bộ FUZZY/PID cho hệ thống TRMS. ....................... 79 Hình 4. 25 Mô phỏng đáp ứng góc Pitch. .......................................................................... 79 Hình 4. 26 Mô phỏng đáp ứng góc Yaw. .......................................................................... 80 Hình 4. 27 Mô phỏng đáp ứng góc Pitch khi góc đặt 10 độ. ............................................. 81 Hình 4. 28 Mô phỏng đáp ứng góc Yaw khi giá trị đặt 10 độ. .......................................... 81 Hình 4. 29 Mô phỏng đáp ứng góc Pitch khi góc đặt là sóng sin T=15s. ......................... 82 Hình 4. 30 Mô phỏng đáp ứng góc Yaw khi góc đặt là sóng sin T=15s. .......................... 83 Hình 4. 31 Cấu trúc mô phỏng với bộ NEURAL/FUZZY/PID cho hệ thống. ................. 83 Hình 4. 32 Tập mờ đầu vào e(t) de(t)/dt. ........................................................................... 84 Hình 4. 33 Tập mờ đầu ra u. .............................................................................................. 85 Hình 4. 34 Thông số huấn luyện Neural cho động cơ ba pha. .......................................... 86 Hình 4. 35 Mô phỏng đáp ứng PID khi ngõ vào là sóng sin. ............................................ 87 Hình 4. 36 Mô phỏng đáp ứng fuzzy khi ngõ vào là sin. .................................................. 87 ix Hình 4. 37 Mô phỏng đáp ứng neural với giá trị đặt là sóng sin. ...................................... 88 Hình 4. 38 Code bộ điều khiển Fuzzy điều khiển hệ TRMS. ............................................ 88 Hình 4. 39 Giao diện điều khiển và quan sát trên PC. ...................................................... 89 Hình 4. 40 Code bộ điều khiển Fuzzy điều khiển tốc độ động cơ ba pha. ........................ 90 Hình 4. 41 Code bộ điều khiển Neural điều khiển tốc độ động cơ ba pha. ....................... 90 Hình 4. 42 Giao diện điều khiển và quan sát. .................................................................... 91 Hình 5. 1 Đáp ứng góc Pitch của hệ TRMS với giá trị đặt là sóng sin với T=15s ...92 Hình 5. 2 Đáp ứng góc Pitch của hệ TRMS với giá trị đặt thay đổi liên tục. ................... 93 Hình 5. 3 Đáp ứng góc Pitch của hệ TRMS khi Yaw =10 độ. .......................................... 93 Hình 5. 4 Đáp ứng góc Yaw của hệ TRMS với giá trị đặt là sóng sin với T=15s. ........... 94 Hình 5. 5 Đáp ứng góc Yaw của hệ TRMS với giá trị đặt thay đổi liên tục. .................... 95 Hình 5. 6 Đáp ứng góc Yaw của hệ TRMS khi truc Pitch =10 độ. ................................... 95 Hình 5. 7 Đáp ứng động cơ khi giá trị đặt thay đổi theo hàm bước. ................................. 97 Hình 5. 8 Đáp ứng động cơ khi giá trị đặt thay đổi liên tục. ............................................. 97 Hình 5. 9 Điện áp điều khiển của từng bộ điều khiển. ...................................................... 98 x DANH SÁCH BẢNG Bảng Trang Bảng 2. 1 Một số nhóm lênh cơ bản được thực hiện trên biến tần. ................................... 15 Bảng 2. 2 Sơ đồ chân cổng COM. ..................................................................................... 18 Bảng 2. 3 Các tham số PID theo phương pháp Ziegler-Nichols. ...................................... 25 Bảng 4. 1 Thông số bộ phận phản hồi (Encoder) ..58 Bảng 4. 2 Bảng luật mờ của góc Pitch. ............................................................................. 78 Bảng 4. 3 Bảng luật mờ của góc Yaw. .............................................................................. 78 Bảng 4. 4 Bảng luật mờ của hệ thống điều khiển động cơ. ............................................... 85 xi DANH SÁCH CÁC TỪ VIẾT TẮT MIMO: Multi Input Multi Output. TRMS: Twin Rotor MIMO system. PWM: Pulse Width Modulation. PID: Proportional Intergator Derivative. ESC: Electronic Speed Controller. UART: Universal Asynchronous Receiver-Transmitter xii TÓM TẮT Hệ thống điều khiển thông thường được thiết kế dựa vào mô hình toán học của đối tượng. Đối tượng được mô hình hóa bằng những định luật vật lý, sau đó được lựa chọn và thiết kế bộ điều khiển thích hợp. Những giải thuật điều khiển kinh điển gặp hạn chế đối với hệ thống làm việc trong phạm vi rộng, độ phi tuyến cao, độ bất định lớn. Cùng với sự phát triển của khoa học công nghệ, các đối tượng điều khiển có độ phức tạp ngày càng cao. Các giải thuật thông minh ra đời giải quyết việc những bài toán phức tạp trong việc điều khiển các đối tượng phi tuyến phức tạp. Với đề tài: “Điều khiển hệ thống phi tuyến dùng giải thuật thông minh” được thực nghiệm trên hai mô hình là điều khiển mô hình máy bay trực thăng hai bậc tự do (TRMS) và điều khiển tốc độ động cơ ba pha. Nội dung đề tài tập trung thiết kế các bộ điều khiển thông minh để điều khiển các mô hình có tính phi tuyến cao.  Mô hình máy bay trực thăng hai bậc tự do có hai encoder ở hai trục tọa độ x và y để đọc giá trị góc ở mỗi trục theo phương ngang và đứng. Để điều khiển vị trí góc thì chúng ta thông qua điều khiển tốc độ của hai động cơ cánh quạt. Các thông số điều khiển gửi từ monitor trên PC xuống vi điều khiển, trong đó có góc điều khiển hệ thống. Giá trị hiện tại của encoder sẽ được phản hồi về cho vi điều khiển. Sau khi đọc giá trị góc từ encoder của hai trục cùng với góc đặt trước ta có tín hiệu lỗi thông qua bộ điều khiển sẽ quyết định tín hiệu điều khiển nhằm đưa tín hiệu lỗi về 0. Hệ thống có chức năng như sau:  Thiết lặp vị trí (góc) ban đầu.  Có thể điều khiển giá trị góc đặt trong qua trình hoạt động.  Nếu chịu ảnh hưởng của nhiễu, hệ thống sẽ tự quay lại vị trí đã được thiết lặp. Trong đồ án này, nhóm sẽ xem xét giải quyết các vấn đề của mô hình trực thăng hai bậc tự do này. Do trong quá trình hoạt động, sẽ bị ảnh hưởng của nhiễu và sự tác động qua lại của hai trục, nên việc đọc góc của encoder không chính xác sẽ dẫn đến hệ thống dễ bị mất tính ổn định, làm mất cân bằng. xiii Để tìm hiểu và giải quyết vấn đề này, chúng ta sử dụng giải thuật hiện đại để điều khiển. Và so sánh kết quả của giải thuật này với các giải thuật cổ điển.  Đối với hệ động cơ ba pha:  Động cơ ba pha tốc độ trong phạm vi 1200 vòng/ phút được điều khiển thông qua biến tần.  Động cơ không có thông số chính xác về điện trở, điện kháng, hệ số trượt, số cặp cực  Vi điều khiển đọc tín hiệu từ encoder chuyển đổi về giá trị tốc độ thông qua các bộ điều khiển tính toán xuất giá trị điện áp điều khiển biến tần. xiv CHƯƠNG 1. TỔNG QUAN CHƯƠNG 1. TỔNG QUAN 1.1 ĐẶT VẤN ĐỀ : Hiện nay, hệ thống điều khiển tự động được ứng dụng trong rất nhiều lĩnh vực từ công nghiệp, kỹ thuật quân sự - hàng không đến hệ thống kinh tế-xã hội – y học nhằm tăng năng suất, chất lượng, độ chính xác, độ ổn định, an toàn của hệ thống. Cùng với sự phát triển của khoa học kỹ thuật, các hệ thống phi tuyến cao, phức tạp cũng phát triển không ngừng. Để điều khiển các hệ thống đó các bộ điều khiển hiện đại và đặc biệt là điều khiển thông minh ra đời và không ngừng phát triển. Trong đó, điều khiển mờ (Fuzzy) là một trong những phương pháp điều khiển thông minh đơn giản, đạt hiệu quả cao, được ứng dụng rộng rãi trong công nghiệp. Đặc điểm nổi bật của bộ điều khiển mờ là không cần biết chính xác mô hình của đối tượng phức tạp cần điều khiển mà chỉ cần biết đặc tính của hệ thống dựa vào kinh nghiệm điều khiển thực tế của người điều khiển từ đó xây dựng luật mờ cho hệ thống. Trong những năm gần đây, mạng Neural nhân tạo (Artificial Neural Network) phát triển mạnh mẽ, thực sự trở thành một cuộc cách mạng trong khoa học kỹ thuật. Mạng Neural nhân tạo ứng dụng thành công trong việc giải quyết các bài toán phức tạp trong khoa học kỹ thuật cao như dự báo, quản lý thông tin, nhận dạng, khoa học hình sự, kỹ thuật quân sự, khoa học vũ trụ, tối ưu và thông minh hóa các các bộ điều khiển. Và điển hình cho hệ thống phi tuyến là mô hình máy bay trực thăng hai bậc tự do (TRMS) là một hệ thống nhiều ngõ vào nhiều ngõ ra MIMO. Máy bay trực thăng là phương tiện gần gũi với con người và có cấu tạo phức tạp hơn máy bay phản lực khó điều khiển và khả năng bay xa kém. Tuy nhiên, máy bay trực thăng có khả năng cơ động cao, có thể cất cánh và hạ cánh không cần sân bay và có thể bay thẳng đứng. Tuy nhiên để giữ ổn định trên không dưới tác động của ngoại lực như gió, trọng lực là vấn đề thách thức lớn trong hệ thống điều khiển. BỘ MÔN ĐIỆN TỬ CÔNG NGHIỆP – Y SINH 1 CHƯƠNG 1. TỔNG QUAN Động cơ điện xoay chiều ba pha cũng là một thiết bị được sử dụng làm nguồn động lực cho các hệ thống trong công nghiệp, nông nghiệp, giao thông vận tải, trong đời sống hằng ngày với ưu điểm cấu tạo đơn giản, giá thành thấp, hiệu suất làm cao. Tuy nhiên, tốc độ của động cơ không tỉ lệ tuyến tính với tần số cũng như điện áp cấp cho động cơ do các thông số của động cơ điện xoay chiều biến đổi theo thời gian và ảnh hưởng bởi nhiều yếu tố nên việc điều khiển tốc độ động cơ xoay chiều gặp nhiều khó khăn. Để tìm hiểu rõ hơn về các giải thuật thông minh cũng như các hệ thống phi tuyến trên, nhóm đã quyết định chọn đề tài: “Điều khiển hệ thống phi tuyến dùng giải thuật thông minh”. 1.2 MỤC TIÊU:  Mục tiêu chung:  Nghiên cứu sử dụng phần mềm matlab R2013b, tìm hiểu SMT32F4, cách nhúng giải thuật từ Matlab vào vi điều khiển.  Tìm hiểu về các giải thuật điều khiển thông minh.  Thiết kế bộ điều khiển PID, Fuzzy, mạng Neural trong hai mô hình phi tuyến là: mô hình máy bay trực thăng hai bậc tự do và mô hình điều khiển động cơ ba pha.  Đánh giá mức độ hiệu quả của các giải thuật điều khiển khác nhau.  Mục tiêu mô hình máy bay trực thăng:  Khảo sát và đánh giá tính phi tuyến của hệ Twin Rotor MIMO system.  Mô phỏng kiểm nghiệm trên Matlab.  Thiết kế bộ điều khiển để điều khiển vị trí góc của trục chính (Pitch) và góc của trục đuôi (Yaw), đảm bảo hệ thống giữ ổn định góc khi có nhiễu tác động (nhiễu tải và nhiễu gió).  Mục tiêu mô hình điều khiển tốc độ động cơ ba pha:  Nhận dạng được hệ thống.  Mô phỏng kiểm nghiệm trên Matlab. BỘ MÔN ĐIỆN TỬ CÔNG NGHIỆP – Y SINH 2 CHƯƠNG 1. TỔNG QUAN  Thiết kế bộ điều khiển điều khiển được tốc độ động cơ với độ chính xác cao và khả năng đáp ứng nhanh. 1.3 NỘI DUNG NGHIÊN CỨU:  NỘI DUNG 1: Nghiên cứu cài đặt, sử dụng phần mềm Matlab Simulink, thư viện Waijung, Driver STlink32 trên máy tính.  NỘI DUNG 2: Tìm hiểu cách sử dụng vi điều khiển STM32F4: cách kết nối, đọc tín hiệu ADC, tín hiệu Encoder, xuất xung PWM, ADC, giao tiếp UART giữa máy tính và STM32F4.  NỘI DUNG 3: Tìm hiểu các linh kiện, thiết bị sử dụng trong hai mô hình điều khiển.  NỘI DUNG 4: Nghiên cứu giải thuật điều khiển thông minh.  NỘI DUNG 5: Nghiên cứu xây dựng mô hình thuật toán cho mô hình trực thăng hai bậc tự do và nhận dạng được mô hình đ...âu tích phân lý tưởng. Tăng dần hệ số khuếch đại K của hệ kín cho đến giá trị K gh khi đó đáp ứng ra của hệ kín ở trạng thái xác lập là dao động ổn định với chu kì Tgh . c(t) 1 ℎ 0 t KK Hình 2. 18 Đáp ứng nấc của hệ khi gh . Bảng 2. 3 Các tham số PID theo phương pháp Ziegler-Nichols. Thông số KP  D Bộ ĐK I P  0 0.5K gh PI 0 0.45K gh 0.83Tgh PD 0.6Kgh 0.5Tgh 0.125Tgh BỘ MÔN ĐIỆN TỬ CÔNG NGHIỆP – Y SINH 25 CHƯƠNG 2. CƠ SỞ LÝ THUYẾT 2.5.2 Thuật toán Fuzzy: Khi gặp các bài toán điều khiển mà đối tượng khó mô tả bởi một mô hình toán học hoặc có thể mô tả được song mô hình của nó lại phức tạp và phi tuyến, hay có các tham số thay đổi, đối tượng biến đổi chậm có trễ . . . thì logic mờ tỏ ra chiếm ưu thế rõ rệt. Ngay cả ở những bài toán điều khiển đã thành công khi sử dụng nguyên tắc điều khiển kinh điển thì việc áp dụng điều khiển logic mờ vẫn mang lại cho hệ thống sự cải tiến về tính đơn giản, gọn nhẹ và nhất là không phải thay bằng bộ điều khiển khác khi tham số của đối tuợng bị thay đổi trong một phạm vi khá rộng, điều này bộ điều khiển kinh điển không đáp ứng được. Chính vì vậy trong đề tài này tôi sử dụng thuật toán mờ để điều khiển để phát huy những ưu điểm của bộ điều khiển kể trên. Trong điều khiển, thường có 2 sơ đồ điều khiển mờ thường gặp: Điều khiển trực tiếp: Tín hiệu xuất ra của đối tượng điều khiển được so sánh với tín hiệu đặt, nếu xuất hiện sai lệch thì bộ điều khiển sẽ xuất tín hiệu tác động vào đối tượng, nhằm mục đích giảm sai lệch về 0. Đây cũng là phương pháp điều khiển mà chúng tôi đã thực hiện đối với mô hình điều khiển động cơ. Bộ điều khiển Fuzzy Giá trị đặt Đáp ứng + e Đối tượng điều - u khiển Hình 2. 19 Điều khiển trực tiếp. Điều khiển gián tiếp: Thông qua các quy tắc mờ để hiệu chỉnh thông số của các bộ điều khiển tuyến tính trong sơ đồ điều khiển thích nghi. Nếu đối tượng phi tuyến thay đổi điểm làm việc, để chất lượng điều khiển tốt thì thông số của bộ điều khiển cũng phải thay đổi theo. BỘ MÔN ĐIỆN TỬ CÔNG NGHIỆP – Y SINH 26 CHƯƠNG 2. CƠ SỞ LÝ THUYẾT Bộ điều khiển Fuzzy Các thông số Giá trị đặt e Đối tượng điều Đáp ứng + Bộ điều khiển khác - u khiển Hình 2. 20 Điều khiển gián tiếp. Khái niệm tập mờ: Tập mờ là một tập hợp mà mỗi phần tử cơ bản của nó còn được gán thêm một giá trị thực trong khoảng [0 1] để chỉ thị “độ phụ thuộc” của phần tử đó vào tập mờ đã cho. Khi độ phụ thuộc bằng 0 thì phần tử cơ bản đó sẽ hoàn toàn không thuộc tập đã cho (xác suất phụ thuộc bằng 0), ngược lại với độ phụ thuộc bằng 1, phần tử cơ bản sẽ thuộc tập hợp với xác suất 100%. Như vậy, bên cạnh phần tử x, để xác định xem x có thuộc tập mờ hay không còn cần phải có thêm độ phụ thuộc  ()x . Nếu ký hiệu x là phần tử cơ bản và  ()x là độ phụ thuộc của nó thì cặp [x , ( x )] sẽ là một phần tử của tập mờ. Cho x chạy khắp trong tập hợp, ta sẽ có hàm  ()x và hàm này được gọi là "hàm thuộc". Sơ đồ khối của bộ điều khiển mờ: Cấu trúc chung của một bộ điều khiển mờ gồm 6 khối: Khối tiền xử lí, khối mờ hoá, khối phương pháp suy diễn, khối hệ quy tắc, khối giải mờ và khối hậu xử lí. BỘ MÔN ĐIỆN TỬ CÔNG NGHIỆP – Y SINH 27 CHƯƠNG 2. CƠ SỞ LÝ THUYẾT HỆ MỜ CƠ BẢN Hình 2. 21 Sơ đồ khối của bộ điều khiển mờ.  Khối tiền xử lí: Tín hiệu vào bộ điều khiển thường là giá trị rõ từ các mạch đo, bộ tiền xử lý có chức năng xử lý các giá trị đo này trước khi đưa vào bộ điều khiển mờ cơ bản. Khối tiền xử lý có thể:  Lượng tử hóa hoặc làm tròn giá trị đo.  Chuẩn hóa hoặc tỉ lệ giá trị đo vào tầm giá trị chuẩn.  Lọc nhiễu.  Bộ mờ hóa: Khối mờ hóa có chức năng biến đổi giá trị rõ sang giá trị ngôn ngữ, hay nói cách khác là sang tập mờ, vì hệ qui tắc mờ chỉ có thể suy diễn trên các tập mờ. μ(x) μ(x) μ(x) 1 A’ 1 A’ 1 A’ x’ x -1% x’ +1% x x’ x (a) (b) (c) Hình 2. 22 Tập mờ ngõ ra của khâu mờ hóa. (a) Tập mờ A’ khi tín hiệu vào x’ không có sai số, không có nhiễu. (b) Tập mờ A’ khi tín hiệu vào x’ có sai số +-1%. BỘ MÔN ĐIỆN TỬ CÔNG NGHIỆP – Y SINH 28 CHƯƠNG 2. CƠ SỞ LÝ THUYẾT (c) Tập mờ A’ khi tín hiệu vào x’ có nhiễu phân bố theo Gauss.  Hệ quy tắc mờ: Hệ quy tắc: Hệ quy tắc mờ có thể xem là mô hình toán học biểu diễn tri thức, kinh nghiệm của con người trong việc giải quyết các bài toán dưới dạng ngôn ngữ. Hệ quy tắc mờ gồm các quy tắc có dạng nếu – thì. Trong đó mệnh đề điều kiện và mệnh đề kết luận liên quan đến một hay nhiều biến ngôn ngữ. Do đó, có thể dùng hệ mờ để giải các bài toán điều khiển một ngõ vào và một ngõ ra (SISO) hay nhiều ngõ vào và nhiều ngõ ra (MIMO). Có hai loại quy tắc mờ phổ biến là quy tắc mờ Takagi – Sugeno và quy tắc mờ Mamdani. Quy tắc mờ Mandani: sử dụng quy tắc MAX – MIN. Kết luận của quy tắc mờ Mamdani là mệnh đề mờ:   r i : nếu ( x1 là A 1i ) và và ( xn là Ani ).   Thì ( y1 là B 1i và và ( yn là B ni ). Trong đó n là số tín hiệu vào, m là số tín hiệu ra,i1... k , với k là số quy tắc. Hình 2. 23 Các loại tập mờ ngõ vào và ngõ ra. BỘ MÔN ĐIỆN TỬ CÔNG NGHIỆP – Y SINH 29 CHƯƠNG 2. CƠ SỞ LÝ THUYẾT Hình 2. 24 Các đường đặc tính bị hạn chế bởi sự nội suy giữa các điểm đặc tính. Quy tắc mờ Sugeno: Kết luận của quy tắc mờ Sugeno là hàm các tín hiệu vào của hệ mờ. Tổng quát quy tắc Sugeno cho hệ mờ có nhiều ngõ vào và nhiều ngõ ra:   r i : nếu ( x1 là A 1i ) và và ( xn là A ni ). Thì y1 f 1i (x 1 ,...,xn ) và và ym fmi (x1 ,...,x n ) . Một ví dụ điển hình:  r 1 : nếu ( x1 là A 1 ) thì l1: y c 1 x  d 1  r 2 : nếu ( x2 là A 2 ) thì l2: y c 2 x  d 2 Trong đó các thông số c1 , c2 , d1 và d 2 được chọn sau hai đường thẳng l1 và l2 cắt nhau tại   điểm giữa của hai hàm liên thuộc tương ứng với hai biến ngôn ngữ và của ngõ vào A1 A2 x, n là số tín hiệu vào, m là số tín hiệu ra, i1... k với k là số quy tắc.  Phương pháp suy diễn: Phương pháp suy diễn là sự kết hợp các giá trị ngôn ngữ của ngõ vào sau khi mờ hóa với hệ quy tắc để rút ra kết luận giá trị mờ của ngõ ra. Có hai phương pháp suy diễn thường dùng trong điều khiển là MAX – MIN và MAX – PROD. BỘ MÔN ĐIỆN TỬ CÔNG NGHIỆP – Y SINH 30 CHƯƠNG 2. CƠ SỞ LÝ THUYẾT  Giải mờ: Ngõ ra của bộ điều khiển mờ là các giá trị ngôn ngữ, hay nói cách khác là các tập mờ. Trong khi đó các đối tượng điều khiển chỉ “hiểu” được các giá trị vật lý (giá trị rõ), vì vậy cần phải chuyển các tập mờ ở ngõ ra bộ điều khiển mờ sang giá trị rõ. Quá trình này gọi là giải mờ (defuzzification). Giải mờ là quá trình xác định một giá trị rõ y0 nào đó từ tập nền của tập mờ B' để làm đại diện cho B' (là tập mờ kết quả của hệ luật mờ). Trong điều khiển thường sử dụng ba phương pháp giải mờ chính: Điểm trung bình các cực đại: Giá trị rõ y0 là giá trị trung bình của các giá trị có độ  ' ()y  ()y thỏa mãn cực đại của B . Nguyên lý này thường được dùng khi miền dưới hàm B ' là một miền lồi và như vậy y0 cũng sẽ là giá trị có độ phụ thuộc lớn nhất. Trong trường hợp B' gồm các hàm liên thuộc dạng đối xứng thì giá trị rõ y0 không phụ thuộc vào độ thỏa mãn đầu vào của luật điều khiển. Điểm cận trái/phải cực đại: Giá trị rõ y0 được lấy bằng cận trái/phải cực đại của  ()y B ' . Giá trị rõ lấy theo nguyên lý cận trái/phải này sẽ phụ thuộc tuyến tính vào độ thỏa mãn đầu vào của luật điều khiển hình 2.25. Điểm trọng tâm: Phương pháp này sẽ cho ra kết quả y0 là hoành độ của điểm trọng  ()y tâm miền được bao bởi trục hoành và đường B ' . Đây là nguyên lý được dùng nhiều nhất. (a) (b) (c) Hình 2. 25 Những nguyên lý giải mờ. BỘ MÔN ĐIỆN TỬ CÔNG NGHIỆP – Y SINH 31 CHƯƠNG 2. CƠ SỞ LÝ THUYẾT (a) Nguyên lí trung bình các giá trị cực đại. (b) Nguyên lí các giá trị cực đại trái/phải. (c) Nguyên lí điểm trọng tâm. Giống như một bộ điều khiển kinh điển, một hệ logic mờ cũng có thể có nhiều tín hiệu vào và nhiều tín hiệu ra. Ta phân chia chúng thành các nhóm:  Nhóm SISO có một đầu vào và một đầu ra.  Nhóm MIMO có nhiều đầu vào và nhiều đầu ra.  Nhóm SIMO có một đầu vào và nhiều đầu ra.  Nhóm MISO có nhiều đầu vào và một đầu ra. Do bản chất là một hệ thực hiện các luật mờ (kinh nghiệm điều khiển của con người) trong đó các kinh nghiệm này lại thể hiện dưới dạng ngôn ngữ có các giá trị ngôn ngữ là tập mờ nên một hệ logic mờ phải có các khâu cơ bản:  Khâu Fuzzy hóa có nhiệm vụ chuyển đổi một giá trị rõ đầu vào x0 thành một vector µ gồm các độ phụ thuộc của giá trị rõ đó theo các giá trị mờ (tập mờ) đã định nghĩa cho biến ngôn ngữ đầu vào.  Khâu thực hiện luật mờ, có tên gọi là quá trình suy diễn, xử lý vector  và cho ra giá trị mờ B' của biến ngôn ngữ đầu ra.  Khâu giải mờ, có nhiệm vụ chuyển đổi tập mờ B' thành một giá trị rõ y' chấp nhận được cho đối tượng (tín hiệu điều chỉnh).  Hậu xử lí: Giá trị rõ sau khi giải mờ cần phải được nhân với một hệ số tỷ lệ để trở thành giá trị vật lý phù hợp với tín hiệu điều khiển. Các bước thiết kế bộ điều khiển mờ:  Bước 1: Xác định biến vào và ra của đối tượng.  Bước 2: Chuẩn hóa biến vào, biến ra về miền giá trị [0 1] hay [-1 1] để thuận tiện cho việc tính toán trên vi xử lý hoặc PLC.  Bước 3: Định nghĩa các tập mờ trên tập cơ sở đã chuẩn hóa của các biến, gán cho mỗi tập mờ một giá trị ngôn ngữ. Số lượng, hình dạng, tùy thuộc và từng đối tượng cụ thể. BỘ MÔN ĐIỆN TỬ CÔNG NGHIỆP – Y SINH 32 CHƯƠNG 2. CƠ SỞ LÝ THUYẾT  Bước 4: Gán các quan hệ ở tập ngõ vào và tập ngõ ra để xây dựng hệ quy tắc mờ. Bước này có thể thực hiện tốt nếu người thiết kế có kinh nghiệm về các phát biểu ngôn ngữ mô tả đặc tính động của đối tượng và các hệ quy tắc mờ thông dụng.  Bước 5: Chọn phương pháp suy diễn. Trong thực tế, người ta thường sử dụng phương pháp suy diễn cục bộ nhằm đơn giản trong việc tính toán và áp dụng các công thức hợp thành MAX – MIN, MAX – PROD.  Bước 6: Chọn phương pháp giải mờ, thường chọn phương pháp giải mờ “thỏa hiệp” như phương pháp trọng tâm, phương pháp trung bình trọng số. 2.5.3 Thuật toán Neural:  Mạng nơron nhân tạo (Artifical Neural Networks) mô phỏng lại mạng noron sinh học là một cấu trúc khối gồm các đơn vị tính toán đơn giản được liên kết chặt chẽ với nhau trong đó các liên kết giữa các noron quyết định chức năng của mạng.  Các đặc trưng cơ bản của mạng nơron.  Gồm một tập các đơn vị xử lý (các noron nhân tạo).  Trạng thái kích hoạt hay đầu ra của đơn vị xử lý.  Liên kết giữa các đơn vị. Xét tổng quát, mỗi liên kết được định nghĩa bởi một trọng số wjk cho ta biết hiệu ứng mà tín hiệu của đơn vị j có trên đơn vị k.  Một luật lan truyền quyết định cách tính tín hiệu ra của từng đơn vị từ đầu vào của nó.  Một hàm kích hoạt, hay hàm chuyển (activation function, transfer function), xác định mức độ kích hoạt khác dựa trên mức độ kích hoạt hiện tại.  Một đơn vị điều chỉnh (độ lệch) (bias, offset) của mỗi đơn vị.  Phương pháp thu thập thông tin (luật học - learning rule).  Môi trường hệ thống có thể hoạt động.  Các thành phần cơ bản của mạng nơron nhân tạo.  Đơn vị xử lý: Còn được gọi là một nơron hay một nút (node), thực hiện một công việc rất đơn giản: nó nhận tín hiệu vào từ các đơn vị phía trước hay một nguồn bên ngoài và sử dụng chúng để tính tín hiệu ra sẽ được lan truyền sang các đơn vị khác. BỘ MÔN ĐIỆN TỬ CÔNG NGHIỆP – Y SINH 33 CHƯƠNG 2. CƠ SỞ LÝ THUYẾT Weights Inputs w 1j bj Neural j Output w2j = wij xi Transfer Summations function wij Hình 2. 26 Cấu trúc của một neural. Mỗi ngõ vào liên quan đến trọng số (synaptic strength). Các ngõ vào có trọng số được thêm vào và đi qua một hàm phi tuyến, được gọi là hàm kích hoạt. Giá trị của hàm này là neural. Tổng trọng số của các ngõ vào cho bởi: p x  zw x  b   wT b   i i   1  i1   (2.13) Với b là bias-trọng số từ ngõ vào và có giá trị không thay đổi. Trong một mạng neural có ba kiểu đơn vị:  Các đơn vị đầu vào (Input units), nhận tín hiệu từ bên ngoài.  Các đơn vị đầu ra (Output units) gửi dữ liệu ra bên ngoài.  Các đơn vị ẩn (Hidden units), tín hiệu vào (input) và ra (output) của nó nằm trong mạng. Mỗi đơn vị j có thể có một hoặc chiều đầu vào: x0, x1, x2,, xn, nhưng chỉ có một đầu ra zj. Một đầu vào tới một đơn vị có thể là dữ liệu từ bên ngoài mạng, hoặc đầu ra của một đơn vị khác, hoặc là đầu ra của chính nó.  Hàm kích hoạt: phần lớn các đơn vị trong mạng neural chuyển net input bằng cách sử dụng một hàm vô hướng gọi là hàm kích hoạt, kết quả của hàm này là một giá trị gọi là mức độ kích hoạt của đơn vị. Giá trị kích hoạt được đưa vào một hay nhiều đơn vị BỘ MÔN ĐIỆN TỬ CÔNG NGHIỆP – Y SINH 34 CHƯƠNG 2. CƠ SỞ LÝ THUYẾT khác, trừ đơn vị ngõ ra. Các hàm kích hoạt thường được bị ép vào một khoảng giá trị xác định.  Các hàm kích hoạt hay được sử dụng.  Hàm purelin f(x)=x: Hình 2. 27 Đồ thị hàm purelin.  Hàm bước nhị phân (Hard limit function): 1,ifx  0 f(x )   0,ifx  0 Hình 2. 28 Đồ thị hàm hard limit. Hàm này được sử dụng trong các mạng chỉ có một lớp. BỘ MÔN ĐIỆN TỬ CÔNG NGHIỆP – Y SINH 35 CHƯƠNG 2. CƠ SỞ LÝ THUYẾT 1  Hàm logsig f(x )  thường được sử dụng cho các mạng được huấn luyện 1 e x bởi thuật toán lan truyền ngược, bời vì nó dễ lấy đạo hàm, do đó có thể giảm đáng kể tính toán trong quá trình huấn luyện. Hàm này được sử dụng cho các chương trình có đầu ra thuộc khoảng [0 1]. Hình 2. 29 Đồ thị hàm logsig. 1ex f() x  x  Hàm tagsig 1e có thuộc tính tương tự như sigmoid đơn cực. Thường đươc sử dụng cho các chương trình có đầu ra trong khoảng [-1 1]. Hình 2. 30 Đồ thị hàm tansig. Các hàm chuyển của các đơn vị ẩn là cần thiết để biểu diễn sự phi tuyến vào trong mạng. Vì nó mang tính chất phi tuyến làm cho các mạng nhiều tầng có khả năng rất tốt trong biểu diễn các ánh xạ phi tuyến. BỘ MÔN ĐIỆN TỬ CÔNG NGHIỆP – Y SINH 36 CHƯƠNG 2. CƠ SỞ LÝ THUYẾT Đối với các đơn vị đầu ra, các hàm chuyển được chọn sao cho phù hợp với sự phân phối của các giá trị đích mong muốn.  Kiến trúc mạng neural: gồm nhiều neural liên kết lại với nhau. Các neural thường được sắp xếp trong nhiều lớp. Mạng có thể có nhiều lớp hoặc một lớp.  Mạng truyền thẳng: các neural được sắp xếp trong nhiều lớp. Thông tin chỉ truyền theo một hướng, từ lớp vào đến lớp ra.  Mạng hồi qui: các neural được sắp xếp trong một hay nhiều lớp và phản hồi được thực hiện trong nội tại các neural hay với các neural khác trong cùng mạng hay với các neural của các lớp trước. Outputs Input Hidden Output layer Hình 2. 31 Mạng neural truyền thẳng. Z-1 Z-1 output Z-1 delay input{ Hình 2. 32 Mạng neural hồi qui.  Huấn luyện mạng: chức năng của một mạng neural được quyết định bởi các thông số sau: tình trạng mạng (số lớp, số đơn vị trên mỗi tầng, cách các lớp liên kết với nhau) và các trọng số liên kết trong mạng. Các thuật toán sẽ quyết định giá trị của trọng số. Quá trình điều chỉnh trọng số để mạng nhận biết được quan hệ giữa đầu vào và đầu ra mong muốn được gọi là quá trình huấn luyện mạng. BỘ MÔN ĐIỆN TỬ CÔNG NGHIỆP – Y SINH 37 CHƯƠNG 2. CƠ SỞ LÝ THUYẾT  Có hai quá trình học:  Học có giám sát: mạng được huấn luyện bằng cách cung cấp cho nó các cặp mẫu đầu vào và đầu ra mong muốn. Sự khác biệt đầu ra thực tế so với các đầu ra mong muốn được thuật toán sử dụng đẻ thích ứng các trọng số trong mạng.  Học không giám sát: với cách học này, không có phản hồi từ môi trường để chỉ ra rằng đầu ra của mạng là đúng. Mạng sẽ phải khám phá các đặc trưng, các điều chỉnh, các mối tương quan, hay các lớp dữ liệu một cách tự động.  Hàm mục tiêu: để huấn luyện một mạng và xem xét nó thực hiện tốt đến đâu, ta cần xây dựng một hàm mục tiêu để cung cấp cách thức đánh giá khả năng. Việc chọn hàm mục tiêu là rất quan trọng bởi vì hàm này thể hiện các mục tiêu thiết kế và quyết định thuật toán huấn luyện có thể được áp dụng.  Mạng neural nhiều lớp: bao gồm một lớp vào, một lớp ra và một số lớp ẩn. Inputs Outputs Input Hidden Hidden Output layer layer 1 layer 2 layer Hình 2. 33 Cấu trúc của mạng neural nhiều lớp. Có thể thực hiện một mạng động dùng mạng truyền thẳng tĩnh kết hợp với khâu phản hồi. Ngõ ra của mạng được phản hồi về ngõ vào thông qua khâu trễ đơn vị z1 như hình 2.32. Trong mạng nhiều lớp, cần phân biệt hai pha tính toán sau:  Bước tính thuận: Từ các ngõ vào xi, i=1,,n tính được các ngõ ra của lớp ẩn, rồi dùng các giá trị này như là ngõ vào của lớp kế để tiếp tục tính, để tìm được ngõ ra của mạng.  Chỉ định trọng số mạng: ngõ ra của mạng được so sánh với ngõ ra đích. Sai biệt giữa hai giá trị này được gọi là sai số, và được dùng để chỉ định trọng số của mạng BỘ MÔN ĐIỆN TỬ CÔNG NGHIỆP – Y SINH 38 CHƯƠNG 2. CƠ SỞ LÝ THUYẾT lớp ra, lớp sau, cho đến khi sai số giảm. Phương pháp tính toán này được gọi là lan truyền ngược sai số.  Cách huấn luyện neural: Với X, D lần lượt là ngõ vào và đích của mạng T T x1  d1  T  T  x2  d2  .  .  X    , D    (2.14), (2.15) .  .      .  .  T  T  xn  dn  Từ ngõ vào xi , i 1,..., N , hàm kích hoạt lớp ẩn, tính được ngõ ra như sau: h ZX bW , Xb [X 1] (2.16) VZ  () (2.17) o YV bW , Vb [V 1] (2.18) Tính sai số EDY  (2.19) Sai số này được dùng để chỉ định trọng số mạng thông qua phép tối thiểu hóa hàm tổng bình phương sai số 1 2 J(k)  ek 2 (2.20) Giá trị trọng số được điều chỉnh theo công thức: J() k w(k 1)  w() k  w() k  w() k  i i i i i w(k ) i (2.21) Giá trị thay đổi trọng số: Jk()()()()()()  Jkekykuk     yk w (k )      Ke ( k ) x i iw()k i  e ()()()w() k  y k  u k  k i  u () k i i i (2.22) Giá trị này được viết lại y() k wi (k )  i Ke ( k )sign( ) x i u() k (2.23)  Với i là tốc độ học có giá trị thuộc khoảng [0 1]. Giá trị này càng nhỏ, neural sẽ học càng lâu và càng chính xác. BỘ MÔN ĐIỆN TỬ CÔNG NGHIỆP – Y SINH 39 CHƯƠNG 3. TÍNH TOÁN VÀ THIẾT KẾ CHƯƠNG 3. TÍNH TOÁN VÀ THIẾT KẾ 3.1 THIẾT KẾ SƠ ĐỒ KHỐI CỦA HỆ THỐNG: Hệ thống gồm 6 khối ghép lại với nhau theo nhiều hướng tạo nên một hệ thống hoạt động ổn định được trình bày trong sơ đồ khối hình 3.1 như sau: HỆ PHI TUYẾN KHỐI CÔNG SUẤT KHỐI ĐIỀU KHỐI PHẢN KHỐI XỬ LÍ KHIỂN VÀ HỒI TRUNG TÂM GIÁM SÁT KHỐI NGUỒN Hình 3. 1 Sơ đồ khối của 2 hệ thống. Đối với hình 3.2 và 3.3 là hình ảnh thực tế của các khối trong sơ đồ hệ thống được kết nối với nhau. BỘ MÔN ĐIỆN TỬ CÔNG NGHIỆP – Y SINH 40 CHƯƠNG 3. TÍNH TOÁN VÀ THIẾT KẾ TRMS ESC Hình 3. 2 Sơ đồ khối hệ thống thiết bị thực tế mô hình TRMS. ĐỘNG CƠ BIẾN TẦN PC STM32F4 ENCODER Hình 3. 3 Sơ đồ khối hệ thống thiết bị thực tế mô hình động cơ. BỘ MÔN ĐIỆN TỬ CÔNG NGHIỆP – Y SINH 41 CHƯƠNG 3. TÍNH TOÁN VÀ THIẾT KẾ  Thiết kế sơ đồ khối:  Khối xử lí trung tâm: thu thập dữ liệu từ các thiết bị và xử lí tất các thuật toán, giải thuật điều khiển và xuất tín hiệu điều khiển. Hiện nay có rất nhiều vi xử lí hỗ trợ Matlab nhúng giải thuật thuật vào vi điều khiển điển hình trong đó là Kit STM32F4 thông qua thư viện lập trình Waijung Blockset. Kit STM32F4 có nhiệm vụ đọc dữ liệu từ encoder trên mô hình rồi so sánh với giá trị đặt từ đó xuất tín hiệu điều khiển hệ phi tuyến thông qua mạch công suất. Ngoài ra Kit còn hỗ trợ Virtual COM giúp giao tiếp truyền nhận Serial với máy tính. Hình 3. 4 Kết nối STLINK- và STM32F407 UART2 (Datasheet).  Khối phản hồi: đo đạc các giá trị thực tế sau đó gửi về về vi điều khiển. Với yêu cầu hệ thống các tín hiệu phản hồi về là góc quay của 2 mặt phẳng đứng và ngang với độ chính xác cao nên phải chọn encoder có độ phân giải lớn. Encoder E50S8- 5000-6-L-5 với độ phân giải 5000 xung/vòng được dùng trong mô hình máy bay trực thăng 2 bậc tự do. Vị trí được tính toán theo công thức: BỘ MÔN ĐIỆN TỬ CÔNG NGHIỆP – Y SINH 42 CHƯƠNG 3. TÍNH TOÁN VÀ THIẾT KẾ 360.N X  (3.1) Re .4 Trong đó: Re : là độ phân giải của encoder. X: vị trí. N: số xung đọc được của encoder. STM32F407 STM32F407 Encoder Black Encoder D13 E50S8_5000 Black B5 E50S8_5000 White D12 White B4 Blue GND GND Blue Brown 5V 5V Brown Hình 3. 5 Kết nối hai Encoder với vi điều khiển. Ngoài ra với mô hình điều khiển tốc độ động cơ Encoder E50S8-1024-6-L- 5 với độ phân giải 1024 xung/vòng được dùng đo tốc độ động cơ phản hồi về cho vi điều khiển. Tốc độ được tính toán theo công thức: 60.N v  (3.2) TR1. e .4 Trong đó: v là vận tốc động cơ (vòng/phút). T1 : là chu kỳ lấy mẫu (s). Re : độ phân giải của encoder. N: số xung đọc được của encoder. BỘ MÔN ĐIỆN TỬ CÔNG NGHIỆP – Y SINH 43 CHƯƠNG 3. TÍNH TOÁN VÀ THIẾT KẾ  Khối điều khiển và giám sát: Hiển thị các thông số điều khiển của hệ thống, gửi các thông số điều khiển xuống khối xử lí trung tâm thông qua giao tiếp truyền nhận Serial với bộ xử lí trung tâm và nhận giá trị từ bộ xử lí trung tâm để hiển thị. Khối này do máy tính thực hiện thông qua giao tiếp Serial với vi xử lí trên môi trường làm việc Matlab Simulink.  Khối công suất: Nhận dữ liệu điều khiển từ khối xử lí trung tâm và điều khiển tốc độ động cơ. o Mô hình máy bay trực thăng 2 bậc tự do: Nhận tín hiệu xung PWM với tần số 50Hz và Duty Cycle thay đổi thông qua giải thuật điều khiển để điều khiển tốc độ động cơ ba pha không chổi than của mô hình máy bay trực thăng hai bậc tự do. Khối này do BL Heli Emax 40A thực hiện. o Mô hình điều khiển tốc độ động cơ: Nhận tín hiệu DAC của vi điều khiển với điện áp thay đổi từ 0 đến 3.3V thông qua biến tần Danfos VLT2800 đã được cài đặt giá trị ngõ vào phù hợp với vi điều khiển thông qua đó điều khiển tốc độ động cơ. L1 L2 L3 PE +24V 12 91 92 93 95 27 L1 L2 L3 PE COM DI 20 INVERTER DANFOS STM32 U V W PE 53 PA4 AI 0 – 3.3V 96 97 98 99 COM AI 55 GND 3M Hình 3. 6 Sơ đồ kết nối biến tần và động cơ. BỘ MÔN ĐIỆN TỬ CÔNG NGHIỆP – Y SINH 44 CHƯƠNG 3. TÍNH TOÁN VÀ THIẾT KẾ  Hệ phi tuyến: Với 2 mô hình được kiểm nghiệm là mô hình máy bay trực thăng hai bậc tự do và mô hình điều khiển tốc độ động cơ ba pha. Nhận tín hiệu từ khối công suất để điều khiển hệ thống.  Khối nguồn: có chức năng cấp nguồn cho toàn bộ mạch để hoạt động. Sử dụng nguồn 3 pha 220VAC cung cấp cho biến tần, và nguồn tổ ong 24V DC công suất 200W cung cấp cấp cho bộ điều tốc BL Heli Emax 40A. Bên cạnh đó, nguồn cho SMT32F4 được cung cấp thông qua cổng miniUSB. 3.2 MÔ HÌNH HÓA HỆ THỐNG TRMS: Mô hình máy bay trực thăng được kết nối bởi nhiều bộ phận khác nhau như cánh quạt, động cơ, thanh đuôi, thanh chính Nguyên lý hoạt động của nó rất phức tạp nên lấy một mô hình mô phỏng thì không được chính xác. Sự tác động của ngoại lực, các lực cơ khí động học lên mô hình máy bay trực thăng làm tăng độ phức tạp trong qua trình phân tích. Vì vậy cần phải có một số giả định nhằm giảm độ phức tạp cho quá trình phân tích hệ thống.  Giả sử ma sát trong hệ thống là ma sát nhớt.  Giả sử hệ thống động lực của hệ thống cánh quạt được mô tả bằng phương trình vi phân. Hệ Twin Rotor MIMO system có cánh quạt chính và cánh quạt đuôi để tạo lực đẩy theo chiều ngang và chiều dọc. Cánh quạt chính khi quay tạo ra một lực nâng hoặc hạ xuống theo chiều dọc tạo ra một góc quay quanh trục pitch (trục dọc). Còn cánh quạt đuôi được sử dụng để tạo ra một góc xoay để đổi hướng sang trái hoặc phải tạo ra một góc quay quanh trục yaw (trục ngang). Các khí động học di chuyển bằng cách thay đổi tốc độ động cơ chính và đuôi. Để thay đổi được tốc độ của động cơ bằng cách thay đổi giá trị điện áp mà ESC cung cấp cho động cơ từ đó sẽ làm thay đổi vị trí của thanh xoay theo đúng yêu cầu. Hệ thống cơ khí của Twin Rotor MIMO được đơn giản hóa thành bốn điểm có khối lượng bao gồm cánh quạt chính, cánh quạt đuôi, thanh đối trọng và đối trọng. BỘ MÔN ĐIỆN TỬ CÔNG NGHIỆP – Y SINH 45 CHƯƠNG 3. TÍNH TOÁN VÀ THIẾT KẾ Hình 3. 7 Sơ đồ tổng quát hệ TRMS. Thanh xoay được mô tả bởi hai biến là biến góc dọc (góc pitch) và biến ngang (góc yaw) và được đo bởi encoder gắn ở trục quay. Với mô hình này, máy bay chuyển động ở hai mặt phẳng ngang và dọc. 3.2.1 Mô hình toán học của hệ TRMS:  Các lực tác dụng lên trục ngang (mặt phẳng dọc): Định luật 2 Newton 2 d v MJv v 2 dt (3.3) Trong đó: M v : Tổng momen tổng của các lực theo trục dọc. v : Góc pitch của thanh xoay. Jv : Tổng momen quán tính tương đối theo trục ngang. Ta có công thức sau: MMMMMM     v v1 v 2 v 3 v 4 v 5 (3.4) BỘ MÔN ĐIỆN TỬ CÔNG NGHIỆP – Y SINH 46 CHƯƠNG 3. TÍNH TOÁN VÀ THIẾT KẾ Hình 3. 8 Trọng lực của hệ. Theo hình 3.8 ta có các thông số sau: mtr: khối lượng động cơ đuôi và cánh quạt đuôi. mt: khối lượng phần đuôi của thanh xoay. mm: khối lượng phần chính của thanh xoay. mmr: khối lượng động cơ chính và cánh quạt chính. mb: khối lượng của thanh đối trọng. mc: khối lượng của đối trọng. lt: chiều dài phần đuôi của thanh xoay. lc: khoảng cách từ khớp quay đến đối trọng. lm: chiều dài phần chính của thanh xoay. g: gia tốc trọng trường. Từ đó ta có momen trong lực tác dụng lên thanh xoay và có biểu thức như sau: BỘ MÔN ĐIỆN TỬ CÔNG NGHIỆP – Y SINH 47 CHƯƠNG 3. TÍNH TOÁN VÀ THIẾT KẾ mm   m m    m b  Mv1    m mrm  l    m trt  l * g *cos v   l bcc  ml  * g *sin  v (3.5) 2   2    2  Hình 3. 9 Momen lực đẩy và ma sát. Momen lực đẩy tác dụng lên thanh xoay Mv2  l m* F v (W m ) (3.6) Trong đó: Mv2 : Momen lực đẩy tạo ra từ motor chính. Fv(W m ) : Sự phụ thuộc của vận tốc góc của cánh quạt chính và lực đẩy. Momen lực ma sát xung quanh trục ngang. Mv4  v*k v (3.7) Trong đó: Mv4 : Momen lực ma sát xung quanh trục ngang. v : Vận tốc góc của thanh xoay theo trục ngang. Momen lực li tâm xung quanh trục dọc có biểu thức như sau: 2 mm   m m   m b   Mvh3 *  m mrm  l    m trt  l   l bcc  ml   * g *cos  vv *sin  (3.8) 2   2   2   Trong đó: BỘ MÔN ĐIỆN TỬ CÔNG NGHIỆP – Y SINH 48 CHƯƠNG 3. TÍNH TOÁN VÀ THIẾT KẾ Mv3 : Momen lực ly tâm xung quanh trục dọc. h : Vận tốc góc của thanh xoay theo trục dọc. Momen được tạo ra từ quá trình điều khiển góc yaw của đối tượng. Mv5 k hv * u h (3.9) Trong đó: Mv5 : Momen được tạo ra từ quá trình điều khiển góc yaw. uh : Tín hiệu điều khiển góc yaw. Tổng momen quán tính theo trục ngang: JJJJJJJv v1  v 2  v 3  v 4  v 5  v 6 (3.10) Trong đó: Momen quán tính do đối trọng gây ra: 2 (3.11) Jv1  mc l c Momen quán tính do động cơ chính và cánh quạt chính gây ra: 2 (3.12) Jv 2  mm r l m Momen quán tính do phần đuôi của thanh xoay gây ra: m l 2 J  t t (3.13) v3 3 Momen quán tính do phần chính của thanh xoay gây ra: m l 2 J  m m (3.14) v 4 3 Momen quán tính của thanh đối trọng gây ra: m l 2 J  b b (3.15) v 5 3 Momen quán tính do động cơ đuôi và cánh quạt đuôi gây ra: 2 (3.16) Jv 6  mtr l t  Các lực tác dụng lên trục dọc (mặt phẳng ngang): Từ định luật 2 Newton, ta có 2 d h MJh h 2 dt (3.17) BỘ MÔN ĐIỆN TỬ CÔNG NGHIỆP – Y SINH 49 CHƯƠNG 3. TÍNH TOÁN VÀ THIẾT KẾ Trong đó: M h : Tổng momen lực tác động trong mặt phẳng ngang. J h : Tổng momen quán tính tương đối so với trục dọc. h : Góc yaw của thanh xoay. Ta có: MMMMh h1  h 2  h 3 (3.18) +Mh2 Hình 3. 10 Momen của các lực trong mặt phẳng ngang. Ta có momen lực đẩy tác dụng lên thanh xoay và làm cho nó xoay quanh trục dọc: Mh1  l t* F h (W)cos t v (3.19) Trong đó, Wt : Vận tốc góc của cánh quạt đuôi. M h1 : Momen của lực đẩy được tạo bởi cánh quạt đuôi. Fh(W) t : Hàm biểu thị sự phụ thuộc của lực đẩy vào vận tốc của cánh quạt đuôi. Momen của lực ma sát xung quanh trục dọc: Mh2   h* k h (3.20) Trong đó: h : Vận tốc của thanh xoay theo trục dọc Mh2 : Momen của lực ma sát xung quanh trục dọc. BỘ MÔN ĐIỆN TỬ CÔNG NGHIỆP – Y SINH 50 CHƯƠNG 3. TÍNH TOÁN VÀ THIẾT KẾ kh : Hằng số. Momen được tạo ra từ quá trình điều khiển góc pitch của đối tượng: Mh3  k vh*u v *cos v (3.21) Trong đó: u v : Tín hiệu điều khiển góc pitch. kvh : Hằng số. Tổng momen quán tính tương đối so với trục dọc: JJJJJJJh h1  h 2  h 3  h 4  h 5  h 6 (3.22) Momen quán tính do phần đuôi thanh xoay gây ra: m( l cos ) 2 J  t t v (3.23) h1 3 Momen quán tính do phần chính của thanh xoay gây ra: m( l co s ) 2 J  m m v (3.24) h 2 3 Momen quán tính của thanh đối trọng gây ra: m( l sin ) 2 J  b b v (3.25) h3 3 Momen quán tính do động cơ chính và cánh quạt chính gây ra: 2 (3.26) Jh4  mm r( l m cos v ) Momen quán tính do động cơ đuôi và cánh quạt đuôi gây ra: 2 (3.27) Jh5  mtr( l t cos v ) Momen quán tính do đối trọng gây ra: 2 (3.28) Jh6  mc( l c sin v )  Các đặc tính của động cơ chính và đuôi: Dựa vào tài liệu tham khảo [6], ta có: Hàm phụ thuộc của tốc độ quay của động cơ và điện áp ngõ vào: BỘ MÔN ĐIỆN TỬ CÔNG NGHIỆP – Y SINH 51 CHƯƠNG 3. TÍNH TOÁN VÀ THIẾT KẾ W()mH v u v , W()tH h u h (3.29) Hàm phụ thuộc của lực đẩy vào tốc độ của động cơ: Fh F h() u h , Fv F v() u v (3.30) Từ các thực nghiệm và khảo sát ở tài liệu [6], ta có hàm truyền của động cơ chính và động cơ đuôi như sau: Hàm truyền của động cơ chính như sau: 195  164  113  82  5 Fv(w m ) 7.31*10 v  3.79*10  v  2.41*10  v  1.87*10  v  2.89*10  v  0.0142 (3.31) 37 26 45 24 43 12 3 W(u)m v 6.17*10u v  1.3*10 u v  1.37*10 u v  1.5*10 u v  1.1*10 u v  3.7... đó nhờ phím chuột trái.  Xóa: xóa một khối và các đường nối bằng cách gọi lệnh menu Edit/Clear, hoặc phím “delete” trên máy tính.  Hệ thống con: bằng cách đánh dấu nhiều khối có quan hệ chức năng, sau đó gom chúng lại thông qua menu Edit/Creat Subsystem.  Simulink cho phép ta mô phỏng với miền liên tục và rời rạc. Để thay đổi giữa hai miền này, ta thực hiện như sau:  Nhấp vào “Simulation” trên tool Simulink, sau đó chọn “Model Configuration Parameters”, hoặc nhấn tổ hợp phím Ctrl E.  Chọn Solver-> Type. Chọn “Variable-step” nếu mô phỏng trên miền liên tục. Chọn “Fixed-step” nếu mô phỏng trên miền rời rạc. BỘ MÔN ĐIỆN TỬ CÔNG NGHIỆP – Y SINH 63 CHƯƠNG 4. THI CÔNG HỆ THỐNG Hình 4. 8 Thiết lặp miền mô phỏng. 4.3.3 Thư viện waijung: Để viết chương trình và nhúng code xuống STM32F4, ta cần phải cài đặt thư viện Waijung Blockset. Waijung Blockset là một thư viện gồm các khối được xây dựng trên nền tảng C của Matlab, có chức năng cấu hình cho tất cả các ngoại của vi điều khiển thuộc dòng STM32F405xx-407xx-415xx-417xx. Các khối trong thư viện Waijung Blockset đều có khả năng xuất code cho vi điều khiển STM32F4 khi sử dụng tính năng Real-time Workshop, phù hợp các phiên bản MATLAB 2009a, 2009b trở đi.mới nhất. Giao diện của từng khối rất dễ sử dụng và được mô tả bằng tiếng anh rất chi tiết. Đặc biệt cho phép STM32 giao tiếp qua UART, USB với MATLAB để chạy Simulink. Để cài đặt thư viện này, ta chỉ cần chỉ đường dẫn chứa file cài và nhấn “install”. Sau khi cài đặt xong, lúc này thư viện simulink có thêm mục “Waijung Blockset”. Truy cập vào trang web để tải thư viện. Ngoài ra để có thể nhúng code vào KIT STM32F4 tiến hành cài đặt ST-Link/V2. BỘ MÔN ĐIỆN TỬ CÔNG NGHIỆP – Y SINH 64 CHƯƠNG 4. THI CÔNG HỆ THỐNG Hình 4. 9 Thư viện waijung blockset. 4.3.4 Tool box Fuzzy: Để đơn giản hóa việc áp dụng các giải thuật hiện đại, thông minh vào điều khiển. Thì Matlab có hỗ trợ người dùng các tool box. Fuzzy logic Toolbox cung cấp các chức năng, ứng dụng MATLAB cho việc phân tích, thiết kế và mô phỏng các hệ thống dựa trên logic mờ. Hộp công cụ cho phép chúng ta mô hình hóa các hành vi hệ thống phức tạp bằng cách sử dụng các logic đơn giản, và sau đó thực hiện các quy tắc này trong một hệ thống suy luận mờ. Việc sử dụng Fuzzy logic Toolbox được trình bày như sau: Bước 1: Tại giao diện chính của Matlab, gõ “fuzzy” thì giao diện tool fuzzy sẽ xuất hiện. Tiếp theo, nhấp chuột vào File/ New FIS chọn loại Mamdani hoặc Sugeno để thiết kế. BỘ MÔN ĐIỆN TỬ CÔNG NGHIỆP – Y SINH 65 CHƯƠNG 4. THI CÔNG HỆ THỐNG Hình 4. 10 Giao diện ban đầu vủa fuzzy. Bước 2: Tại thẻ Edit/ And Variable có thể chọn số lượng đầu vào và ra của giải thuật. Hình 4. 11 Thay đổi số lượng ngõ vào và ra. BỘ MÔN ĐIỆN TỬ CÔNG NGHIỆP – Y SINH 66 CHƯƠNG 4. THI CÔNG HỆ THỐNG Bước 3: Sau khi điều chỉnh số đầu vào, ra phù hợp với hệ thống, ta viết tập mờ cho chương trình bằng cách nhấn đúp vào biểu tượng icon của tập mờ. Tại thẻ Membership Function Editor. Ta có thể điều chỉnh được số lượng hàm liên thuộc, tên hàm, kiểu hàm, thông số, và giới hạn. Hình 4. 12 Tập mờ. Bước 4: Sau khi viết xong tập mờ cho hệ thống, ta tiến hành viết luật mờ bằng cách chọn Edit/Rule. Giao diện viết luật mờ sẽ hiện ra các cột tùy vào số lượng đầu vào ra của hệ thống. Chọn các hàm liên thuộc và cách kết nối để tạo thành luật mờ. BỘ MÔN ĐIỆN TỬ CÔNG NGHIỆP – Y SINH 67 CHƯƠNG 4. THI CÔNG HỆ THỐNG Hình 4. 13 Luật mờ. Bước 5: Sau khi hoàn tất thiết kế luật mờ. Ta xuất file ra workspace để làm việc hoặc cũng có thể lưu file dưới dạng .fis để sử dụng cho những lần sau bằng cách chọn File/Export. Bước 6: Để sử dụng Fuzzy logic Toolbox, vào thư viện simulink chọn Fuzzy Logic Controller để thêm vào chưa trình. Tại thẻ thuộc tính của Fuzzy Logic Controller, điền tên của file fuzzy vừa tạo. BỘ MÔN ĐIỆN TỬ CÔNG NGHIỆP – Y SINH 68 CHƯƠNG 4. THI CÔNG HỆ THỐNG Hình 4. 14 Gọi fuzzy vào chương trình. 4.3.5 Toolbox neural và nhận dạng hệ thống:  Để nhận dạng hệ thống, ta tiến hành theo các bước sau: Bước 1: Thu thập dữ liệu ngõ vào và ngõ ra của hệ thống và lưu vào excel hoặc workspace. Bước 2: Nhấp vào “import data” trên tool matlab để import dữ liệu đã thu thập vào matlab. Bước 3: Trên môi trường làm việc matlab, gõ “ident” để mở thanh công cụ nhận diện hàm truyền. BỘ MÔN ĐIỆN TỬ CÔNG NGHIỆP – Y SINH 69 CHƯƠNG 4. THI CÔNG HỆ THỐNG Hình 4. 15 Giao diện làm việc của tool ident. Bước 4: Chọn “Import data” -> “Time domain data”. Hình 4. 16 Chèn dữ liệu vào để nhận dạng. BỘ MÔN ĐIỆN TỬ CÔNG NGHIỆP – Y SINH 70 CHƯƠNG 4. THI CÔNG HỆ THỐNG Bước 5: Tại “Input” và “Output” ta điền tên dữ liệu tương ứng với ngõ vào và ngõ ra. “Starting time”: thời gian bắt đầu lấy mẫu để nhận dạng (s), thường lấy giá trị là 0. “Sampling interval”: thời gian lấy mẫu. Các thời gian phải được điền chính xác vì chúng ảnh hưởng rất lớn đến kết quả nhận dạng. Bước 6: Sau khi chèn dữ liệu vào, ta nhấn “Import” để import dữ liệu. Hình 4. 17 Giao diện tool ident sau khi chèn dữu liệu. Bước 7: Chọn “Estimate” -> “Transfer Function Models”. BỘ MÔN ĐIỆN TỬ CÔNG NGHIỆP – Y SINH 71 CHƯƠNG 4. THI CÔNG HỆ THỐNG Hình 4. 18 Chọn số cực và số zero của hệ thống cần nhận dạng. Number of poles: số bậc mẫu số của phương trình của hệ thống cần nhận dạng. Number of zeros: số bậc tử số của phương trình của hệ thống cần nhận dạng. Bước 8: Chọn “Estimate” để bắt đầu nhận dạng. Hình 4. 19 Giao diện tool ident sau khi nhận dạng. BỘ MÔN ĐIỆN TỬ CÔNG NGHIỆP – Y SINH 72 CHƯƠNG 4. THI CÔNG HỆ THỐNG Bước 9: Ta nhấn “Model output” để kiểm tra hệ thống sau khi nhận dạng đạt yêu cầu không. Ta chú ý đển số “Best Fits” cao thì ta đã nhận dạng gần đúng hệ thống. Nếu chỉ số này, ta cần phải nhận dạng lại. Bước 10: Nhấp chuột phải vào “tf1” để hiển thị phương trình. Phương trình này mô tả gần đúng hệ thống cần nhận dạng.  Tool neural: Tương tự như Fuzzy logic Toolbox, Tool box Neural cũng là một sản phẩm được phát triển bởi Matlab để hỗ trợ người dùng. Tool box Neural cung cấp các hàm và chương trình ứng dụng giúp mô hình hóa những đối tượng không tuyến tính, phức tạp hoặc khó nhận dạng bằng toán học. Tool box Neural còn hỗ trợ các phương pháp huấn luyện có giám sát như lan truyền thuận (feedforward), hàm cơ sở bán kính radial basis và dynamic network. Bên cạnh đó Tool box Neural còn hỗ trợ huấn luyện không giám sát với việc thay đổi cấu trúc và tối ưu số lớp của mạng. Có thể sử dụng Tool box Neural để thiết kế, huấn luyện, mô phỏng mạng neural để ứng dụng vào phân tích dữ liệu, bài toán phân loại, nhận dạng, dự báo, nhận dạng và điều khiển đối tượng phức tạp. Để tiến hành quá trình training, Simulink hỗ trợ 3 tool neural: Model Reference Controller, NARMA_L2 Controller, NN Prepedictive Controller. Ở đây, nhóm sử dụng tool NARMA_L2 Controller để training. BỘ MÔN ĐIỆN TỬ CÔNG NGHIỆP – Y SINH 73 CHƯƠNG 4. THI CÔNG HỆ THỐNG Hình 4. 20 Giao diện của tool NARMA_L2. Ở đây, ta cần chú ý đên các mục sau đây: 1: Số neural của lớp ẩn. 2: Khoảng thời gian lấy mẫu để training. 3, 4: Thời gian delay đầu vào và đầu ra. 5: Số mẫu training. 6, 7: Giá trị đầu vào cực đại và đầu vào cực tiểu. 8, 9: Giá trị đầu ra cực đại và cực tiểu. 10: Nơi chứa hàm truyền hệ thống sau khi nhận dạng bằng tool “ident”. 11: Bắt đầu quá trình tạo dữ liệu. BỘ MÔN ĐIỆN TỬ CÔNG NGHIỆP – Y SINH 74 CHƯƠNG 4. THI CÔNG HỆ THỐNG 12: Nơi chèn dữ liệu có sẵn để train. Nếu ta sử dụng dữ liệu có sẵn, thì ta sẽ bỏ qua mục số 10. 13: Xuất dữ liệu ra workspace. 14: Số mẫu sử dụng để huấn luyện neural. 15: Lựa chọn kiểu training. Cuối cùng, chọn “Training Network” để bắt đầu quá trình huấn luyện neural. 4.4 MÔ HÌNH MÔ PHỎNG: 4.4.1 Mô hình máy bay trực thăng hai bậc tự do: Mô hình mô phỏng hệ TRMS được thể hiện bằng phần mềm Matlab/Simulink. Với hai giá trị ngõ vào là hai giá trị điện áp điều khiển hai động cơ của cánh quạt chính (u_yaw) và cánh quạt đuôi (u_pitch). Với bốn giá trị đầu ra là giá trị góc pitch của trục xoay (v ) và góc yaw của trục xoay (h ), giá trị vận tốc góc của động cơ cánh quạt chính (v ), giá trị vận tốc góc của động cơ cánh quạt đuôi (h ). Một số thông số mô hình như sau: - Khối lượng động cơ đuôi và cánh quạt đuôi: mtr = 0.23 (kg). - Khối lượng của phần đuôi của thanh xoay: mt = 0.2(kg). - Khối lượng của đối trọng: mc = 0.5 (kg). - Khối lượng của thanh đối trọng: mb = 0.15(kg). - Khối lượng động cơ chính và cánh quạt chính: mmr = 0.24(kg). - Khối lượng của phần chính của thanh xoay: mm = 0.2(kg). - Chiều dài của thanh đối trọng: lb = 0.34(m). - Khoảng cách từ khớp quay đến đối trọng: lc = 0.26(m). - Chiều dài phần đuôi của thanh xoay: lt = 0.4(m). - Chiều dài phần chính của thanh xoay: lm = 0.4(m). - Là gia tốc trọng trường: g = 9.8(m/s2). BỘ MÔN ĐIỆN TỬ CÔNG NGHIỆP – Y SINH 75 CHƯƠNG 4. THI CÔNG HỆ THỐNG Từ sơ đồ khối hệ thống TRMS đã thiết lập ở chương 2 ta tiến hành mô phỏng trên Matlab/simulink. Hình 4. 21 Sơ đồ Simulink chi tiết cho hệ TRMS.  PID: ở đây, nhóm thực hiện theo phương pháp Ziegler – Nichols để tìm ra bộ điều khiển PID thích hợp.  Đối với giải thuật Fuzzy cho hệ TRMS- nhóm đang thực hiện, có hai thông số đầu vào là sai số (e) và tốc độ sai số (de/dt) và đầu ra là điện áp (u). Vì hệ thống đo góc, do giá trị góc này trả về có thể lớn hơn hoặc nhỏ hơn giá trị đặt nên sai số và tốc độ sai số có thể âm hoặc dương hai giá trị e và de/dt được chọn thuộc khoảng [-10 10]. Hệ thống cần cung cấp Duty Cycle trên 5% để hệ thống có thể hoạt động được, và do giới hạn góc điều khiển của mô hình nên giá trị áp tối đa đã được thực nghiệm là 7.1 do hệ thống cơ khí không cho phép. Do đó, ta chọn ngõ ra của Fuzzy thuộc khoảng [5.1 7.1]. BỘ MÔN ĐIỆN TỬ CÔNG NGHIỆP – Y SINH 76 CHƯƠNG 4. THI CÔNG HỆ THỐNG Ngoài còn có các khối tiền xử lí và hậu xử lí để đưa các giá trị ngõ vào và ngõ ra về giá trị thích hợp với thực tế của từng trục đứng và ngang. VNN VN MN ZE MP VP VVP 1 0.5 3 -10 -7 -3.5 0 3.5 7 10 Hình 4. 22 Tập mờ đầu vào e(t) và de(t)/dt. VNN VN MN ZE MP VP VVP 1 0.5 3 5.1 5.4 5.8 6.2 6.5 6.8 7.1 Hình 4. 23 Tập mờ đầu ra u. BỘ MÔN ĐIỆN TỬ CÔNG NGHIỆP – Y SINH 77 CHƯƠNG 4. THI CÔNG HỆ THỐNG Bảng 4. 2 Bảng luật mờ của góc Pitch. e· VVN VN MN ZE MP VP VVP e VVN VVN VVN VVN VVN MN MN MP VN VVN VVN VVN VN MN ZE MP MN VVN VVN VN MN ZE MP VP ZE VVN VN ZE ZE VP VP VVP MP VN MN ZE MP VP VVP VVP VP MN ZE MP VP VVP VVP VVP VVP ZE MP VP VVP VVP VVP VVP Bảng 4. 3 Bảng luật mờ của góc Yaw. e· VVN VN MN ZE MP VP VVP e VVN VVN VVN VVN VVN MN MN MP VN VVN VVN VVN VVN VN MN ZE MN VVN VVN VVN VN ZE MP VP ZE VVN VN MN ZE MP VP VVP MP VN MN ZE MP VP VVP VVP VP MN ZE MP VP VVP VVP VVP VVP ZE MP VP VVP VVP VVP VVP BỘ MÔN ĐIỆN TỬ CÔNG NGHIỆP – Y SINH 78 CHƯƠNG 4. THI CÔNG HỆ THỐNG YAW - FUZZY/PID GÓC + CONTROLLER ĐẶT SCOPE GÓC + FUZZY/PID PITCH ĐẶT - CONTROLLER TRMS SCOPE Hình 4. 24 Cấu trúc mô phỏng với bộ FUZZY/PID cho hệ thống TRMS.  Mô phỏng đặc tính vòng kín dùng bộ điều khiển PID với tín hiệu tham chiếu là hàm bước: Đối với góc pitch có giá trị tham chiếu là 10 độ. Đối với góc yaw có giá trị tham chiếu là 10 độ. Hình 4. 25 Mô phỏng đáp ứng góc Pitch. BỘ MÔN ĐIỆN TỬ CÔNG NGHIỆP – Y SINH 79 CHƯƠNG 4. THI CÔNG HỆ THỐNG Hình 4. 26 Mô phỏng đáp ứng góc Yaw. Nhận xét: Với bộ điều khiển PID cho đáp ứng góc pitch và góc yaw tốt và nhanh đối với tín hiệu là hàm bước. Thời gian đáp ứng góc pitch là 11s, góc yaw là 5s. Tuy nhiên đối với góc Pitch tín hiệu đáp ứng có sự sai lệch so với tín hiệu đặt là khoảng 0.35 độ.  Mô phỏng đặc tính vòng kín dùng bộ điều khiển Fuzzy:  Đáp ứng của hệ TRMS với tín hiệu tham chiếu là hàm bước. Đối với góc pitch có giá trị tham chiếu là 10 độ. Đối với góc yaw có giá trị tham chiếu là 10 độ. BỘ MÔN ĐIỆN TỬ CÔNG NGHIỆP – Y SINH 80 CHƯƠNG 4. THI CÔNG HỆ THỐNG Hình 4. 27 Mô phỏng đáp ứng góc Pitch khi góc đặt 10 độ. Hình 4. 28 Mô phỏng đáp ứng góc Yaw khi giá trị đặt 10 độ. BỘ MÔN ĐIỆN TỬ CÔNG NGHIỆP – Y SINH 81 CHƯƠNG 4. THI CÔNG HỆ THỐNG Nhận xét: Với bộ điều khiển Fuzzy cho đáp ứng góc pitch và góc yaw tốt và nhanh đối với tín hiệu là hàm bước. Thời gian đáp ứng góc pitch là 11s, góc yaw là 4s. Góc pitch không có sai lệch giữa tín hiệu đáp ứng và tín hiệu đặt.  Đáp ứng của hệ TRMS với tín hiệu tham chiếu là sóng sin: Đối với góc pitch có giá trị tham chiếu với biên độ 10 độ (từ 0 đến 20 độ). Đối với góc yaw có giá trị tham chiếu với biên độ 10 độ (từ 0 đến 20 độ). Hình 4. 29 Mô phỏng đáp ứng góc Pitch khi góc đặt là sóng sin T=15s. BỘ MÔN ĐIỆN TỬ CÔNG NGHIỆP – Y SINH 82 CHƯƠNG 4. THI CÔNG HỆ THỐNG Hình 4. 30 Mô phỏng đáp ứng góc Yaw khi góc đặt là sóng sin T=15s. Nhận xét: Với bộ điều khiển Fuzzy cho đáp ứng góc pitch và góc yaw tốt và nhanh đối với tín hiệu sóng sin. Đối với góc pitch thời gian là khoảng 3s, còn đối với trục yaw thời gian đáp ứng là 1s. Tuy nhiên đối với góc pitch đã có những sự vọt lố nhất định. 4.4.2 Mô hình điều khiển tốc độ động cơ: ĐIỆN ÁP - NEURAL/FUZZY/ ĐIỀU KHIỂN TỐC ĐỘ PID CONTROLLER TỐC ĐỘ + ĐẶT SCOPE MÔ HÌNH ĐIỀU KHIỂN Hình 4. 31 Cấu trúc mô phỏng với bộ NEURAL/FUZZY/PID cho hệ thống. BỘ MÔN ĐIỆN TỬ CÔNG NGHIỆP – Y SINH 83 CHƯƠNG 4. THI CÔNG HỆ THỐNG  PID, luật Fuzzy và neural:  PID: nhóm sử dụng phương pháp Ziegler-Nichols để chọn thông số của bộ điều khiển PID.  Fuzzy: Đối với động cơ ba pha mà nhóm đang thực hiện, có hai thông số đầu vào là sai số (e) và tốc độ sai số (de/dt) và đầu ra là điện áp (u). Vì hệ thống đo tốc độ, do giá trị thực tế trả về có thể lớn hơn hoặc nhỏ hơn giá trị đặt nên giá trị đó có thể âm hoặc dương nên e và de/dt được chọn thuộc khoảng [-10 10] sau quá trình mô phỏng sẽ điều chỉnh tiền xử lí với giá trị thích hợp. Hệ thống cần cung cấp điện áp tối đa 3.3 Vdc. Do đó, giá trị ngõ ra này được chọn thuộc khoảng [0 3.3] hoặc [0 10] (cần scale giá trị này về [0 3.3]). VNN VN MN ZE MP VP VVP 1 0.5 3 -10 -7 -3.5 0 3.5 7 10 Hình 4. 32 Tập mờ đầu vào e(t) de(t)/dt. BỘ MÔN ĐIỆN TỬ CÔNG NGHIỆP – Y SINH 84 CHƯƠNG 4. THI CÔNG HỆ THỐNG VNN VN MN ZE MP VP VVP 1 0.5 3 0 2 4 6 8 10 Hình 4. 33 Tập mờ đầu ra u. Bảng 4. 4 Bảng luật mờ của hệ thống điều khiển động cơ. e· VVN VN MN ZE MP VP VVP e VVN VVP VVP VVP VVP VP MP ZE VN VVP VVP VVP VP MP ZE MN MN VVP VVP VP MP ZE MN MN ZE VP VP MP ZE MN VN VN MP MP MP ZE MN VN VVN VVN VP MP ZE MN VN VVN VVN VVN VVP ZE MN VN VVN VVN VVN VVN BỘ MÔN ĐIỆN TỬ CÔNG NGHIỆP – Y SINH 85 CHƯƠNG 4. THI CÔNG HỆ THỐNG  Neural: Từ dữ liệu thu thập thực tế và qua tool “ident”, nhóm đã tìm hàm truyền của hệ 9.567e 08 thống như sau: (4.2) s3184.9 s 2  3.102 e 04 s  2.797 e 08 Để tiến hành quá trình training dữ liệu, nhóm sử dụng tool NARMA_L2 và cài đặt các thông số như hình 4.34. Hình 4. 34 Thông số huấn luyện Neural cho động cơ ba pha.  Đáp ứng của hệ với tín hiệu tham chiếu là sóng Sin có biên độ 400 (từ 100 đến 900).  Mô phỏng đặc tính vòng kín với bộ điều khiển PID: BỘ MÔN ĐIỆN TỬ CÔNG NGHIỆP – Y SINH 86 CHƯƠNG 4. THI CÔNG HỆ THỐNG Hình 4. 35 Mô phỏng đáp ứng PID khi ngõ vào là sóng sin.  Mô phỏng đặc tính vòng kín với bộ điều khiển Fuzzy. Hình 4. 36 Mô phỏng đáp ứng fuzzy khi ngõ vào là sin. BỘ MÔN ĐIỆN TỬ CÔNG NGHIỆP – Y SINH 87 CHƯƠNG 4. THI CÔNG HỆ THỐNG  Mô phỏng đặc tính vòng kín với bộ điều khiển NEURAL. Hình 4. 37 Mô phỏng đáp ứng neural với giá trị đặt là sóng sin. Nhận xét: Nhìn chung đáp ứng của các bộ điều khiển tương đối tốt bám theo quỹ đạo sóng sin. Tuy nhiên với bộ điều khiển PID tín hiệu đáp ứng còn chưa ổn định, tốc độ dưới 200 vòng/phút bắt đầu dao động rất mạnh. Với bộ điều khiển Fuzzy đáp ứng tốt nhưng với tốc độ dưới 380 vòng/phút thì không đáp ứng được. Kết luận: Các bộ điều khiển đều có thể đáp ứng tương đối tốt. Tuy nhiên bộ điều khiển Neural phát huy được tối đa các đặc điểm như: đáp ứng nhanh, không vọt lố, khoảng đáp ứng rộng 4.5 CHƯƠNG TRÌNH ĐIỀU KHIỂN: 4.5.1 Chương trình điều khiển hệ TRMS: BỘ MÔN ĐIỆN TỬ CÔNG NGHIỆP – Y SINH 88 CHƯƠNG 4. THI CÔNG HỆ THỐNG Hình 4. 38 Code bộ điều khiển Fuzzy điều khiển hệ TRMS. BỘ MÔN ĐIỆN TỬ CÔNG NGHIỆP – Y SINH 88 CHƯƠNG 4. THI CÔNG HỆ THỐNG Hình 4. 39 Giao diện điều khiển và quan sát trên PC. Khối điều khiển giám sát gồm các slider để tùy chỉnh giá trị, các display, Scope để quan sát giá trị trả về, .sau đó thông qua chuẩn UART, giao tiếp với STM32F4 để truyền nhận dữ liệu. 4.5.2 Chương trình điều khiển tốc độ động cơ ba pha: Bộ điều khiển Neural được học học tập từ các thông số ngõ vào ra ở chương 4 đã đáp ứng tốt trong quá trình mô phỏng tuy nhiên khi thử nghiệm vào mô hình đã có sự vọt lố của đáp ứng để khắc phục tình trạng đó bộ điều khiển Neural được cộng thêm thành phần KD (của bộ khiển PID) của tín hiệu lỗi ở ngõ ra để giảm sự vọt lố của tín hiệu. BỘ MÔN ĐIỆN TỬ CÔNG NGHIỆP – Y SINH 89 CHƯƠNG 4. THI CÔNG HỆ THỐNG Hình 4. 40 Code bộ điều khiển Fuzzy điều khiển tốc độ động cơ ba pha. Hình 4. 41 Code bộ điều khiển Neural điều khiển tốc độ động cơ ba pha. BỘ MÔN ĐIỆN TỬ CÔNG NGHIỆP – Y SINH 90 CHƯƠNG 4. THI CÔNG HỆ THỐNG Hình 4. 42 Giao diện điều khiển và quan sát. Khối điều khiển giám sát gồm các slider để tùy chỉnh giá trị, các display, Scope để quan sát giá trị trả về, .sau đó thông qua chuẩn UART, giao tiếp với STM32F4 để truyền nhận dữ liệu. BỘ MÔN ĐIỆN TỬ CÔNG NGHIỆP – Y SINH 91 CHƯƠNG 5. KẾT QUẢ_NHẬN XÉT_ĐÁNH GIÁ CHƯƠNG 5. KẾT QUẢ_NHẬN XÉT_ĐÁNH GIÁ 5.1 TÓM TẮT: Ở chương này chủ yếu trình bày kết của các bộ điều khiển khác nhau (Fuzzy, Neural) của từng mô hình phi tuyến được viết bằng phần mềm Matlab/Simulink là được nhúng vào Kit STM32F4 để kiểm nghiệm thực tế bằng kết quả đo của dạng sóng tín hiệu đặt và tín hiệu phản hồi với tín hiệu đặt là các thay đổi khác nhau (theo hàm bước, sóng Sin, và tăng theo hàm trễ bậc 1) thông qua đó so sánh được ưu điểm và nhược điểm của từng bộ điều khiển khác nhau. 5.2 KẾT QUẢ ĐÁP ỨNG CỦA HAI HỆ PHI TUYẾN: 5.2.1 Kết quả đáp ứng của hệ TRMS. Kết quả đáp ứng của bộ điều khiển Fuzzy được vẽ trên 1 trục tọa độ với bộ điều khiển PID qua đó ta có thể thấy được sự trực quan của 2 bộ điều khiển.  Đáp ứng của hệ góc Pitch với tín hiệu tham chiếu là sóng Sin với biên độ là 10 độ (từ 5 đến 25 độ) và góc Yaw=0 độ. Hình 5. 1 Đáp ứng góc Pitch của hệ TRMS với giá trị đặt là sóng sin với T=15s. BỘ MÔN ĐIỆN TỬ CÔNG NGHIỆP – Y SINH 92 CHƯƠNG 5. KẾT QUẢ_NHẬN XÉT_ĐÁNH GIÁ  Đáp ứng của hệ góc Pitch với giá trị đặt thay đổi liên tục tăng theo hàm trễ bậc 1. Hình 5. 2 Đáp ứng góc Pitch của hệ TRMS với giá trị đặt thay đổi liên tục.  Đáp ứng của hệ góc Pitch với giá trị đặt là 10 độ và góc Yaw là 10 độ. Hình 5. 3 Đáp ứng góc Pitch của hệ TRMS khi Yaw =10 độ. BỘ MÔN ĐIỆN TỬ CÔNG NGHIỆP – Y SINH 93 CHƯƠNG 5. KẾT QUẢ_NHẬN XÉT_ĐÁNH GIÁ  Đáp ứng của hệ góc Yaw với tín hiệu tham chiếu là sóng sin với biên độ là 10 độ (từ 5 đến 25 độ) và góc Pitch=0 độ. Nhận xét: Khả năng đáp ứng của góc Pitch và góc Yaw của hệ TRMS trong từng bộ điều khiển có sự khác nhau rõ rệt. Mỗi bộ điều khiển có những ưu điểm và khuyết điểm khác nhau. Đối với tín hiệu vào là sóng Sin khả năng đáp ứng của bộ điều khiển Fuzzy là tốt và nhanh hơn rõ rệt có khả năng bám theo quỹ đạo với sai số rất nhỏ dưới 1 độ. Về bộ điều khiển PID khả năng đáp ứng chậm khiến cho khả năng bám quỹ đạo của hệ chưa tốt. Đối với tín hiệu vào thay đổi liên tục cả 2 bộ điều khiển đáp ứng tương đối giống nhau tuy nhiên tại thời điểm xác lập bộ điều khiển PID có sự vọt lố khá lớn. Tại những thời điểm tín hiệu vào tăng mạnh bộ điều khiển PID bị dao động và khả năng đáp ứng kém hơn so với bộ điều khiển Fuzzy. Khi cả 2 động cơ chính và đuôi cùng hoạt động với giá trị góc đặt đều là 10 độ các động cơ ảnh hưởng lẫn nhau và sinh ra dao động. Bộ điều khiển PID có sự vọt lố, thời gian xác lập, biên độ dao động lớn hơn so với bộ điều khiển Fuzzy. Hình 5. 4 Đáp ứng góc Yaw của hệ TRMS với giá trị đặt là sóng sin với T=15s. BỘ MÔN ĐIỆN TỬ CÔNG NGHIỆP – Y SINH 94 CHƯƠNG 5. KẾT QUẢ_NHẬN XÉT_ĐÁNH GIÁ  Đáp ứng của hệ góc Pitch với giá trị đặt thay đổi liên tục tăng theo hàm trễ bậc 1. Hình 5. 5 Đáp ứng góc Yaw của hệ TRMS với giá trị đặt thay đổi liên tục.  Đáp ứng của hệ góc Yaw với giá trị đặt là 10 độ và góc Pitch là 10 độ. Hình 5. 6 Đáp ứng góc Yaw của hệ TRMS khi truc Pitch =10 độ. BỘ MÔN ĐIỆN TỬ CÔNG NGHIỆP – Y SINH 95 CHƯƠNG 5. KẾT QUẢ_NHẬN XÉT_ĐÁNH GIÁ Nhận xét: Khả năng đáp ứng của góc Yaw của hệ TRMS của bộ điều khiển Fuzzy tốt hơn so với bộ điều khiển PID. Đối với tín hiệu vào là sóng Sin cả hai bộ điều khiển đáp ứng tương đối ổn định nhưng với thời gian hoạt động lâu thì bộ điều khiển PID không bám sát quỹ đạo và có sự sai lệch khá rõ rệt. Đối với tín hiệu vào thay đổi liên tục bộ điều khiển PID có sự vọt lố khá lớn khi giá trị đặt tăng mạnh. Tại những thời điểm tín hiệu vào giảm bộ điều khiển lại có khả năng đáp ứng tốt hơn Fuzzy. Khi cả 2 động cơ chính và đuôi cùng hoạt động với giá trị góc đặt đều là 10 độ các động cơ ảnh hưởng lẫn nhau và sinh ra dao động. Bộ điều khiển PID có sự vọt lố, thời gian xác lập, biên độ dao động lớn hơn so với bộ điều khiển Fuzzy. Kết luận: Với từng loại thay đổi của tín hiệu đặt bộ điều khiển Fuzzy cũng cho chúng ta thấy mức độ hiệu quả về nhiều mặt như: đáp ứng nhanh, ổn định ít bị dao động, không vọt lố so với bộ điều khiển PID. Bộ điều khiển Fuzzy có thể hoạt động tốt dưới tác động của nhiễu lớn với khả năng quay về quỹ đạo nhanh và ít bị vọt lố. Tuy nhiên tín hiệu điều khiển vẫn chưa tốt còn dao động khá nhiều. Khi hoạt động lâu các Encoder thường reset về giá trị không ngay tại vị trí đang hoạt động làm ảnh hưởng tới khả năng đáp ứng của giải thuật. 5.2.2 Mô hình điều khiển tốc độ động cơ ba pha:  Đáp ứng của hệ với giá trị đặt thay đổi theo hàm bước. BỘ MÔN ĐIỆN TỬ CÔNG NGHIỆP – Y SINH 96 CHƯƠNG 5. KẾT QUẢ_NHẬN XÉT_ĐÁNH GIÁ Hình 5. 7 Đáp ứng động cơ khi giá trị đặt thay đổi theo hàm bước.  Đáp ứng của hệ với giá trị đặt thay đổi liên tục tăng/giảm theo hàm trễ bậc 1. Hình 5. 8 Đáp ứng động cơ khi giá trị đặt thay đổi liên tục. BỘ MÔN ĐIỆN TỬ CÔNG NGHIỆP – Y SINH 97 CHƯƠNG 5. KẾT QUẢ_NHẬN XÉT_ĐÁNH GIÁ Hình 5. 9 Điện áp điều khiển của từng bộ điều khiển. Nhận xét: Nhìn chung cả ba bộ điều khiển đều đáp ứng tương đối tốt với từng loại thay đổi của giá trị đặt khác nhau từng bộ điều khiển có những ưu điểm và nhược điểm riêng. Đối với giá trị đặt thay đổi theo hàm bước bộ điều khiển PID tỏ ra kém hiệu quả khi có thời gian xác lập lâu và có sự vọt lố khá lớn. Bộ điều khiển Fuzzy và Neural có thời gian xác lập bằng nhau tuy nhiên bộ điều khiển Neural lại bị vọt lố nhẹ nhưng lại có dạng sóng ổn định nhất trong ba bộ điều khiển. Đối với giá trị đặt thay đổi thay đổi liên tục từ (200 đến 1000) hai bộ điều khiển PID và neural đáp ứng tốt và bám quỹ đạo trong mọi giá trị đặt trước. Bộ điều khiển Fuzzy do thiết kế các luật mờ và các hàm liên thuộc chưa tốt nên chỉ có thể đáp ứng trong khoản 300 đến 900. Đối với điện áp điều khiển: các giá trị điện áp của bộ điều khiển PID và Fuzzy thay đổi liên tục mất ổn định. Với điện áp Neural ta có thể thấy điện áp luôn ổn định. Kết luận: Với từng loại thay đổi khác nhau của giá trị đặt chúng tôi nhận thấy kết quả đáp ứng neural tại thời điểm xác lập ổn định và tốt hơn so với hai giải thuật còn lại. Và với tín hiệu điện áp điều khiển chỉ có duy nhất tín hiệu của giải thuật neural đạt yêu cầu. Như vậy, bộ điều khiển neural đã tối thiểu hóa của sai số theo thời gian của giải thuật PID, và dải đáp ứng hẹp của giải thuật mờ. BỘ MÔN ĐIỆN TỬ CÔNG NGHIỆP – Y SINH 98 CHƯƠNG 6. KẾT LUẬN VÀ HƯỚNG PHÁT TRIỂN CHƯƠNG 6. KẾT LUẬN VÀ HƯỚNG PHÁT TRIỂN 6.1 KẾT LUẬN: Sau thời gian tìm hiểu, nghiên cứu và thực hiện, nhóm đã hoàn thành đề tài “Điều khiển hệ thống phi tuyến dùng giải thuật thông minh” trên hai mô hình thực nghiệm là mô hình máy bay trực thăng 2 bậc tự do ( TRMS) và mô hình điều khiển tốc độ động cơ 3 pha. Qua mô phỏng bằng Matlab và kiểm nghiệm bằng thực tế mô hình kết quả so sánh với công trình nghiên cứu khác, đã chứng minh được chất lượng, sự ổn định và đảm bảo các chí trong các quá trình điều khiển. Trong quá trình thực hiện đồ án, nhóm đã được duyệt đăng một bài báo tiếng anh ở Tạp chí Khoa học Giáo dục Kỹ thuật Đại học Sư phạm Kỹ thuật Thành phố Hồ Chí Minh. Công việc đã thực hiện:  Mô hình máy bay trực thăng  Hiểu biết rõ hơn về các giải thuật điều khiển và phần mềm Matlab.  Mô hình hóa đối tượng.  Xây dựng mô hình mô phỏng.  Thiết kế được bộ điều khiển PID, Fuzzy để điều khiển đối tượng.  Thực nghiệm điều khiển giữ ổn định hệ thống trên mô hình.  Mô hình điều khiển tốc độ động cơ  Nhận dạng được hệ thống  Mô phỏng hệ thống với các bộ điều khiển khác nhau PID, Fuzzy, Neural.  Thực nghiệm điều khiển tốc độ của động cơ với từng bộ điều khiển.  Đánh giá được các ưu nhược điểm của từng bộ điều khiển. Hạn chế đề tài: Trong thời gian làm luận văn mặc dù đã cố gắng cùng với sự giúp đỡ của giáo viên hướng dẫn quý thầy cô và các bạn, song do thời gian không cho phép nên còn nhiều thiếu sót. Những vấn đề cần khắc phục: BỘ MÔN ĐIỆN TỬ CÔNG NGHIỆP – Y SINH 99 CHƯƠNG 6. KẾT LUẬN VÀ HƯỚNG PHÁT TRIỂN  Thời gian đáp ứng góc pitch và góc yaw của hệ thống còn chậm. Và còn hạn chế về góc quay.  Chưa thiết kế bộ được bộ điều khiển neural cho mô hình máy bay trực thăng hai bậc tự do.  Hạn chế về khả năng đáp ứng trong mọi khoảng của giải thuật Fuzzy trong mô hình điều khiển tốc độ động cơ.  Tín hiệu điều khiển chưa được tốt. 6.2 HƯỚNG PHÁT TRIỂN: Tiếp tục nghiên cứu một số phương pháp điều khiển phi tuyến và thông minh khác cho đối tượng TRMS để nâng cao chất luợng điều khiển và tính bền vững của hệ thống.  Nhúng giải thuật điều khiển vào các vi điều khiển thông dụng khác.  Áp dụng các bộ điều khiển trên trong các mô hình khác với độ chính xác và ổn định cao hơn nữa. BỘ MÔN ĐIỆN TỬ CÔNG NGHIỆP – Y SINH 100 TÀI LIỆU THAM KHẢO TÀI LIỆU THAM KHẢO [1] Phan Xuân Minh & Nguyễn Doãn Phước, “Lý thuyết điều khiển mờ”, nhà xuất bản Khoa học và Kỹ thuật, Hà Nội, 2006. [2] Fatiha Loucif “DC Motor Speed Control Using PID Controller”, Department of Electrical Engineering and information, Hunan University, ChangSha, Hunan, China, 2002. [3] Zhen-yu zhao Masayoshi Tomizuka and Satoru Isaka, “Fuzzy gain of PID controller”, Members, IEEE 1392p. [4] IEC Programmable controllers: Part 7 fuzzy control programming, “Technical Report IEC 1131”, International Electrotechnical Commission, 1996. [5] Howard Demuth, Mark Beale, Martin Hagan, “Neural Network Toolbox™ 6 User’s Guide”, June 1992. [6] Ankesh Kumar Agrawal, “Optimal Controller Design for Twin Rotor MIMO System”, Rourkela-769008, India 2011-2013. [7] Pham Quang Tri, Dang Xuan Kien, “Parameter Optimization Of PID Controller Based On PSO Algorithm For A Tiwn Rotor MIMO System”, Journal of transportation science and technology, Nov 2015. [8] Nguyen Truong Phi, Dang Xuan Kien, “Design And Analysis Of Two Degrees Of Freedom Helicopter Model Based on Robust H∞ Control Synthesis Method”, Tạp chí Khoa học công nghệ hàng hải, Aug 2016. [9] Da-Wei Gu, Petko H. Petkov, Mihail M. Konstantinov “Robust Control Design With Matlab”, Library of Congress Control Number: 2013938042, Nov 2013. [10] Ankesh Kumar Agrawal, “Optimal Controller Design For Twin Rotor MIMO System”, National Institute of Technology Rourkela-769008, India, June, 2013. [11] Petr Dolezel, Libor Havlicek, Jan Mares “Piecewise-Linear Neural Model For Helicopter Elevation Control”, International Journal of Control Science and Engineering 2012. BỘ MÔN ĐIỆN TỬ CÔNG NGHIỆP – Y SINH 101 TÀI LIỆU THAM KHẢO [12] H. A. Hashim and M. A. Abido, “Fuzzy Controller Design Using Evolutionary Techniques For TRMS: A Comparative Study”, Hindawi Publishing Corporation Computational Intelligence and Neuroscience Volume 2015, Article ID 704301. [13] Feedback instruments Ltd, “Twin Rotor System Advanced Teaching Manual”, 1.33-007-4M5, 2010. [14] Usman Ahmad, Waqas Anjum, Syed Mahad Ali Bukhari, “H2 and H∞ Controller Design Of Twin Rotor System”, Intelligent Control and Automation, 3013, 4, 55- 62. [15] Petko H. Petkov, Nicolai D. Christov, Mihail M. Konstantinov, “Robust Read Time Control of a Two Rotor Aerodynamic System”, Seoul, Korea, July 6-11, 2008. [16] Belmonte LM, Morales R, Fernandez-Caballero A, Somolinos JA, “Robust Decentralized Nonlinear Control for a Twin Rotor MIMO System”, Sensors (Basel), 2016. [17] M. Ilyas, N. Abbas, M. UbaidUllah, Waqas A. Imtiaz, M. A. Q. Shah, K. Mahmood, “Control Law Design for Twin Rotor MIMO System with Nonlinear Control Strategy”, Discrete Dynamics in Nature and Society Volume 2016 (2016), Article ID 2952738. [18] Rajashree Raghavan, Susy Thomas, “MIMO Model Predictive Controller Design for a Twin Rotor Aerodynamic System”, IEEE International Conference on Industrial Technology (ICIT), 2016. 88 [19] M. Saqlain, M. Riaz, and K. S. Haider, “Controller Design for Performance Analysis and Optimization of Twin Rotor System”, Sci, Int (Lahore), 29(2), 349- 355, 2017. [20] S. Nekrouf, M. Bouhamida, Z. Bellahcene, “Robust Control of Twin Rotor MIMO System”, Internation Review of Automatic Control, Vol 7, No 1(2014). BỘ MÔN ĐIỆN TỬ CÔNG NGHIỆP – Y SINH 102