Đề tài: Ứng dụng điều khiển thích nghi mật trượt cho điều khiển chuyển động tay máy

Chia sẻ: Dung Nguyen | Ngày: | Loại File: PDF | Số trang:13

Thêm vào BST

Báo xấu

88
lượt xem 14
download

Download Vui lòng tải xuống để xem tài liệu đầy đủ

Lĩnh vực điểu khiển tự động đã được xây dựng phát triển hơn một thế kỷ qua và ngày càng được hoàn thiện, từ việc đưa ra những mô hình và thuật toán điều khiển kinh điển nối tiếng nhứ PID cho các đối tượng điều khiển tuyến tính và đơn giản đến việc nghiên cứu

Chủ đề:

Bình luận(0) Đăng nhập để gửi bình luận!

Lưu

Nội dung Text: Đề tài: Ứng dụng điều khiển thích nghi mật trượt cho điều khiển chuyển động tay máy

1 1 Công trình ñư c hoàn thành t i B GIÁO D C VÀ ĐÀO T O Đ I H C ĐÀ N NG Đ I H C ĐÀ N NG Ngư i hư ng d n khoa h c: TS. Nguy n Hoàng Mai BÙI DUY THÁI Ph n bi n 1: .......................................................................... NG D NG ĐI U KHI N THÍCH NGHI M T TRƯ T CHO ĐI U KHI N CHUY N Đ NG Ph n bi n 2: .......................................................................... TAY MÁY Lu n văn s ñư c b o v t i h i ñ ng ch m lu n văn t t nghi p Chuyên ngành: T ñ ng hóa Mã s : 60.52.60 th c sĩ k thu t h p t i Đ i h c Đà N ng vào ngày …… tháng …… năm 2011 TÓM T T LU N VĂN TH C SĨ K THU T Có th tìm hi u lu n văn t i: - Trung tâm Thông tin – H c li u, Đ i h c Đà N ng Đà N ng – Năm 2011 - Trung tâm H c li u, Đ i h c Đà N ng
1 2 M Đ U trúc b ñi u khi n ñơn gi n, ñáp ng quá ñ t t, không ñòi h i mô 1. Lý do ch n ñ tài hình ñ i tư ng ph i quá chính xác. Lĩnh v c ñi u khi n t ñ ng ñã ñư c xây d ng, phát tri n hơn Vi c nghiên c u và ng d ng các thu t toán ñi u khi n hi n m t th k qua và ngày càng ñư c hoàn thi n, t vi c ñưa ra nh ng ñ i cho tay máy luôn thu hút ñư c s quan tâm, nghiên c u c a các mô hình và thu t toán ñi u khi n kinh ñi n n i ti ng như PID cho các nhà khoa h c trong g n hai th p k qua, trong ñó ñi n hình nh t là b ñ i tư ng ñi u khi n tuy n tính và ñơn gi n ñ n vi c nghiên c u, xây ñi u khi n trư t (SMC). Tuy nhiên SMC cũng t n t i m t s như c d ng các thu t toán hoàn ch nh hơn ñ ñi u khi n cho các mô hình ñi m nh t ñ nh như hi n tư ng rung(chattering), s rung này làm t n ñi u khi n phi tuy n ph c t p ho c có th chưa có mô hình toán h c th t nhi t trong các thi t bi ñi n, gây nh ng dao ñ ng cho thi t b cơ ñ y ñ và chính xác. h c và làm h ng chúng. V i b ñi u khi n thích nghi m t trư t v n Trong th i gian g n ñây, lĩnh v c khoa h c và k thu t phát ñ chattering ñư c kh ñáng k . tri n r t m nh m , trãi kh p các ngành: ñi n t , vi n thông, ñi u V i các lý do trên, tác gi ñã l a ch n vi c nghiên c u mô khi n, công ngh vi x lý, máy tính…, ñã cho phép th c hi n các mô hình và thi t k b ñi u khi n thích nghi m t trư t cho tay máy robot hình ñi u khi n có yêu c u tính toán ph c t p, t o ñi u ki n thu n l i và v n d ng công c mô ph ng ñ kh ng ñ nh tính ñúng ñ ng c a ñ ñ vi c gi i quy t các bài toán ñi u khi n cho các ñ i tư ng phi tuy n tài. nhi u ngõ vào ra (MIMO: multi input_multi output) và cũng ñ t ra 2. M c ñích nghiên c u. nh ng yêu c u ph i nghiên c u hoàn thi n hơn các h ñi u khi n Xây d ng b ñi u khi n thích nghi m t trư t cho tay máy nh m ñáp ng yêu c u ngày càng cao c a cu c s ng. robot nh m m c ñích xác ñ nh mô hình toán h c cho tay máy và ch Tay máy robot, như m t ñ i tư ng ñư c ñi u khi n, là m t h ñ nh m t chi n lư c ñi u khi n d a trên mô hình này sao cho ñ c th ng ñ ng l c h c phi tuy n có nhi u ngõ vào ra, có quan h tương tính và ñáp ng mong mu n ngõ ra c a h th ng ñi u khi n là t t h gi a các kh p n i ph c t p và có các tham s không xác ñ nh. Vì nh t, gi m thi u ñư c chattering, ñ m b o m t hành trình b n v ng vây, ñ nh n ñư c m t ñ c tính ñi u khi n chính xác, t c ñ ñi u cho tay máy. khi n cao hơn thì thu t toán ñi u khi n c n ph i ñư c hoàn thi n hơn 3. Đ i tư ng và ph m vi nghiên c u. so v i các b ñi u khi n kinh ñi n. Xây d ng thu t toán ñi u khi n thích nghi m t trư t cho tay Trong k thu t ñi u khi n chuy n ñ ng tay máy, v n ñ bám máy robot và áp d ng mô ph ng thu t toán ñi u khi n này trên mô quĩ ñ o và tác ñ ng nhanh r t c n thi t. Nhi u phương pháp ñã ñư c hình tay máy có 2 b c t do. ñ xu t ñ gi i quy t v n ñ này. Trong ñó phương pháp ñi u khi n 4. Phương pháp nghiên c u. trư t (SMC-Sliding Mode Control) n i lên nhi u ưu ñi m như c u Trong ph m vi ñ tài này, ñ xây d ng thu t toán ñi u khi n, tác gi s s d ng các phương pháp sau:
3 4 - V lý thuy t: Nghiên c u v ñ ng l c h c tay máy, lý thuy t Chương 1 phương pháp ñi u khi n trư t và m t s phương pháp ñi u khi n. T NG QUAN V TAY MÁY VÀ ĐI U KHI N TAY MÁY - Mô hình hóa và mô ph ng h th ng ñi u khi n cho tay máy b ng 1.1. C u trúc cơ b n và ñ ng h c c a robot công nghi p ph n m m Matlab. 1.1.1. C u trúc cơ b n c a robot công nghi p 5. Ý nghĩa khoa h c và th c ti n c a ñ tài. Robot là s t h p kh năng ho t ñ ng linh ho t c a các cơ - ng d ng ñ ñi u khi n robot 2 b c t do. c u ñi u khi n v i m c ñ “tri th c” ngày càng phong phú c a h - Nâng cao ñư c ch t lư ng ñi u khi n ñ i v i ñi u khi n tay máy th ng ñi u khi n theo chương trình cũng như k thu t ch t o các b robot. Góp ph n giúp cho vi c ng d ng robot ngày càng ph bi n c m bi n, công ngh l p trình và các phát tri n c a trí khôn nhân t o. hơn nư c ta. Trong nh ng năm sau này, vi c nâng cao tính năng ho t ñ ng 6. C u trúc c a lu n văn c a Robot không ng ng phát tri n. Các Robot ñư c trang b thêm N i dung lu n văn bao g m 5 chương, trong ñó: các c m bi n khác nhau ñ nh n bi t môi trư ng xung quanh, cùng Chương 1: T ng quan v tay máy và ñi u khi n tay máy v i nh ng thành t u to l n trong lĩnh v c ñi u khi n h c, tin h c và Chương này gi i thi u t ng quan v c u trúc cơ b n và ñ ng h c ñi n t ñã t o ra th h Robot v i nhi u tính năng ñ c bi t. c a robot công nghi p. Đ ng th i cũng gi i thi u các phương pháp 1.1.2. C u trúc t ng quan c a m t Robot ñi u khi n. 1.1.3. Đi u khi n chuy n ñ ng tay máy robot Chương 2: Đ ng l c h c c a tay máy công nghi p 1.2. Đ c ñi m c a h ĐKCĐ tay máy robot Robot là ñ i tư ng có tính phi tuy n m nh vì v y ta ph i tr c 1.3. Phương th c ñi u khi n ti p nghiên c u tính toán ñ ng h c c a ñ i tư ng, t ng h p h th ng 1.3.1. Đi u khi n theo quĩ ñ o ñ t b ng nh ng công c toán h c phi tuy n. 1.3.1.1. Đi u khi n theo chu i các ñi m gi i h n Chương 3: Đi u khi n trư t 1.3.1.2. Đi u khi n l p l i (playback) Chương này gi i thi u cơ b n v lý thuy t ñi u khi n trư t. 1.3.1.3. Đi u khi n ki u robot thông minh Chương 4: ng d ng ñi u khi n thích nghi m t trư t cho ñi u 1.4. M t s phương pháp ñi u khi n tay máy khi n chuy n ñ ng tay máy 1.4.1. Phương pháp ñi u khi n dùng PID Thi t k b ñi u khi n trư t cơ b n cho tay máy, trên cơ s ñó 1.4.2. Phương pháp ñi u khi n thích nghi theo sai l ch ng d ng thu t toán thích nghi cho ñi u khi n trư t tay máy. 1.4.3. Phương pháp ñi u khi n thích nghi theo mô hình m u Chương 5: K t qu mô ph ng 1.5. Nh n xét v các phương pháp ñã trình bày Ti n hành mô ph ng và so sánh các b ñi u khi n ñã xây d ng ơ 1.6. K t lu n trên.
5 6 Chương 2 Phương trình Lagrange-Euler chính là l c t ng quát tác ñ ng Đ NG L C H C C A TAY MÁY CÔNG NGHI P lên khâu th i (v i bài toán này l c t ng quát chính là moment τ) 2.1. Mô hình ñ ng l c h c c a tay máy robot ñư c xác ñ nh b i: 2.2. Các tính ch t c a mô hình ñ ng l c h c tay máy robot d  ∂L ( q , q )  ∂L ( q , q ) & & τi =  ∂q  − ∂q ; i = 1;2 2.2.1. Ma tr n quán tính H(q) dt  &  2.2.2. Ma tr n l c ly tâm và l c Coriolis 2.3.4. H phương trình tr ng thái c a tay máy robot 2.2.3. Vector mômen tr ng l c Đ t bi n tr ng thái cho t ng kh p 1 và 2 là: 2.2.4. Tuy n tính hóa trong các tham s ñ ng l c h c  x  q  2.3. Mô hình ñ ng l c h c cho tay máy hai b c t do X1 =  11  =  1  &  x12  q1  Mô hình tay máy s d ng mô ph ng trong chương này ñư c  x  q  mô t như hình 2.2 (tay máy có 2 kh p xoay). X 2 =  21  =  2  (2.55) &  x22  q2  và tín hi u vào là các thành ph n mômen c a các kh p tương ng: u  τ  U =  1 =  1 u2  τ 2  V i các bi n tr ng thái (2.33), (2.34), có th vi t l i h phương trình vi phân tr ng thái c a kh p 1 và kh p 2 như sau:  x11 = x12 & 2.3.1. Đ ng h c thu n  2 p 1: x = a ( X) + b .u 2.3.2. Đ ng h c ngư c Kh &  12 1 ∑ 1j j 2.3.3. Phương trình Lagrange – Euler  j=1 Hàm Lagrange c a tay máy ñã cho hình 2.2, ñư c xác ñ nh:  x21 = x22 & L(q, q) = K (q, q) − P(q) & &  2 p 2: x = a ( X) + b .u Trong ñó: K, P là các ñ i lư ng vô hư ng và l n lư t là t ng Kh  &22 2 ∑ 2j j (2.58) ñ ng năng và t ng th năng c a h th ng.  j=1 K(q, q) = K1 (q, q) + K2 (q, q) & & & (2.36) Khi ñó phương trình ñư c vi t l i như sau: P(q) = P (q) + P2 (q) τ1  h11 h12 C11 C12  g1  τ  = h h [q] + C C [q] + g  1 && & (2.59)  2   21 22  21 22  2
7 8 Đ t: x11 = q1; x12 = q1; x12 = q1; x21 = q2 ; x22 = q2 ; x22 = q2; u1 = τ1; u2 = τ 2 & & && & & && u1  h11 h12 x12  C11 C12 x12   g1  & Chương 4 u  = h h x  + C C x  + g  (2.60) NG D NG ĐI U KHI N THÍCH NGHI M T TRƯ T CHO  2   21 22 &22  21 22 22  2  ĐI U KHI N CHUY N Đ NG TAY MÁY h u −h u +h C x +h C x +h g −h C x −h g x12 = 12 2 22 1 22 11 12 22 12 22 22 1 12 21 12 12 2 & 4.1. T ng quan h12h21 − h22h11 4.2. Đ t trưng phi tuy n mô hình ñ ng l c tay máy h u −h u +h C x +h C x +h g −h C x −h g x22 = 11 2 21 1 21 11 12 21 12 22 21 1 11 12 12 11 2 & 4.3. Đi u khi n trư t cho h nhi u ñ u vào nhi u ñ u ra (MIMO) h22h11 − h12h21 4.3.1. Cơ s toán h c 2.3.4.1. Các thông s mô ph ng tay máy hai b c t do không t i: 4.3.2. Xây d ng b ñi u khi n trư t 2.3.4.2. Các thông s mô ph ng tay máy hai b c t do có t i T phương trình ñ ng l c h c c a tay máy phi tuy n n b c t do: 2.4. Xây d ng qu ñ o chuy n ñ ng chu n t ñi m t i ñi m τ = H (q)q + C (q, q)q + G (q) + D(t ) = u && & & 2.4.1. Tính toán ñ ng h c ngư c 4.3.2.1. Các gi thi t c a các thành ph n h ñi u khi n phi tuy n 2.4.2. Xây d ng quĩ ñ o chu n 4.3.2.2. H phương trình tr ng thái mô t ñ ng l c h c 2.5. K t lu n 4.3.2.3. Các bư c xây d ng b ñi u khi n trư t. qe = e = x − xd Đ t sai l ch quĩ ñ o: (4.28) Chương 3 qe = e = x − xd & & & & ĐI U KHI N TRƯ T V i e là sai l ch quĩ ñ o ho c sai l ch chuy n ñ ng. 3.1. Đi u khi n b n v ng + Bư c 1: ( n −1) 3.1.1. Đ t v n ñ d  Đ nh nghĩa m t s(t) như sau: S ( X ,t) =  + λ  e (4.29) 3.1.2. Cơ s lý thuy t c a phương pháp ñi u khi n b n v ng  dt  3.2. Đi u khi n trư t trong ñó λ là h ng s dương. 3.2.1. Cơ s ñi u khi n trư t Cho S ( X , t ) = 0 trong không gian tr ng thái Rn , n u n = 2 thì m t 3.2.1.1. Khái ni m s(X,t) là: S(X,t) = e + λe = 0 & (4.30) 3.2.1.2. Đi u ki n trư t Khi tr ng thái h th ng trên m t trư t S = e + λe = 0 thì e=AE-λt & 3.2.1.3. n ñ nh c a Mode trư t nên khi t → ∞ thì e → 0 nghĩa là x ≡ xd và x ≡ xd . Đây là m c & & 3.2.2. Phân tích ñ nh lí Liapunov ñ xác ñ nh vùng trư t ñích c n ñ t ñ n. 3.2.3. V n ñ gi m rung trong ñi u khi n trư t + Bư c 2: 3.3. K t lu n
9 10 Tính u ñ cho tr ng thái h th ng ti n v m t s(t) và n m trên ñó Ta có: như trên hình 4.1. S = e& + λ e = && − &&d + λ e & & & x x & (4.32) S = λ e − &&d + a ( X ) + B ( X )u & & x (4.33) Ch n tín hi u ñ u vào theo công th c sau [10],[13]: ~ ~ [ ] u = B − 1 u eq − K . sgn( S ) = u eq + u r (4.34) Đ th a mãn ñi u ki n : V ( x) = S T S < 0 & & 4.3.3. Xây d ng b ñi u khi n trư t ñơn thu n V i tay máy hai b c t do, ch n m t trư t cho tư ng kh p d ng: Ta xét m t hàm năng lư ng V ( x ) = 1 2 .S T S > 0 c a h Kh p 1 S1 = λ1e11 + e12 = 0 (4.46) V i e11 = x11 − x11d và e12 = x12 − x12 d th ng kín. Gi s có ñi m cân b ng t i ñi m x = 0 t i ñó V(x) c c ti u. N u ch ng minh ñư c: Kh p 2 S2 = λ2e21 + e22 = 0 V( x ) = S T S < 0 & & (4.31) V i e21 = x21 − x21d và e22 = x22 − x22 d thì ñi m x = 0 ñư c g i là ñi m n ñ nh. Tín hi u ñi u khi n ñã cho t ng kh p ñư c ch n theo (4.34), (4.35), Theo nguyên lý n ñ nh Lyapunov, ch n m t hàm: (4.41), ta có: ~ ~ V( x ) = 1 2 .S T S > 0 v i S ≠ 0 u = B −1 ( X )[ − λ e + &&d − a ( X ) − K . sgn( S )] = u eq + u r (4.48) & x Khi S=0 thì V(x)=0. Trong ñó K ñư c ch n theo công th c (4.42) Ph i làm cho V ( x) < 0 , nghĩa là: & K i ≥ β x − 1 ~ eq + β x (η + ∆a max ) u (i = 1, 2, ..., n ) V =S S< 0. & & T S d ng phương trình tr ng thái (4.23), (3.24) ta có th vi t l i: Đây là ñi u ki n ñ h th ng luôn luôn n ñ nh ti m c n toàn th & ~ u1  h11 h12   λ1.e12   x12  a1 ( X )  K1.sgn(S1 )   = − u  h h  λ .e  x +   − ~ −   (4.49) t i S = 0.  2   21 22   2 22   &22  a2 ( X ) K2 .sgn(S2 )  Khi ñi u ki n (4.31) ñư c th a mãn thì tr ng thái c a h th ng 4.4. ng d ng phương pháp thích nghi cho ñi u khi n trư t tay luôn luôn ñư c ñưa v trên m t trư t S = 0 và gi trên ñó. Đó là yêu máy c u c a bư c 2. Đi u khi n theo ch ñ trư t (SMC) ñư c bi t ñ n như là m t trong Như v y ph i thi t k tín hi u ñi u khi n u sao cho ñi u ki n nh ng k thu t ph bi n và ñơn gi n ñ ñi u khi n b n v ng cho h (4.31) ñư c th a mãn. th ng Robot khi có nhi u ngoài và thay ñ i theo môi trư ng ho t
11 12 ñ ng v i ñ ñáp ng nhanh và ñ c tính ñi u khi n t t. Tuy nhiên, V i h (2.5), s d ng m t trư t (4.30) v i lu n ñi u khi n (4.34). vi c s d ng mô hình SMC thông thư ng thì m t trư t c ñ nh, khi a. Lu t thích nghi K S theo hàm mũ sai l ch m t trư t EEAC [5]: m t trư t c ñ nh cho m i tr ng thái làm vi c s không cho ch t N u K S ch a các ph n t K Si bi n thiên theo d ng: Si −ψ i lư ng t t. K Si = K 0i + e , K 0i > 0, ψ i > 0 (4.54) Thì quĩ ñ o chuy n ñ ng qi c a hê s bám theo quĩ ñ o mong mu n và sai l ch tĩnh s ti n ñ n zero. Vector K S ñư c kí hi u là: S +ψ KS = K0 + e . b. Lu t thích nghi K S theo hàm mũ tích phân sai l ch m t trư t EIAC [5]: N u K S ch a các ph n t K Si bi n thiên theo d ng: t2 + K 0i + e ∫t 1 ( S i −ψ i ) dt K Si = (1 + sgn( qei − δ i ))e , i = 1..n (4.55) qei Thì quĩ ñ o chuy n ñ ng c a h s bám theo quĩ ñ o mong mu n, v i sai l ch tĩnh ti n ñ n 0 trong ph m vi Si < ψ i và sai l ch xác l p Hình 4.2: Chuy n ñ ng trên siêu di n qei < δ i . Trong ñó ψ và δ là hai vectơ ch a các ph n t dương bé 4.4.1. Nâng cao ch t lư ng v i lu t thích nghi tín hi u gián ño n tùy ý, ph thu c yêu c u cho phép c a sai l ch khi h . Khi ñó K S c a SMC t2 + K 0 + e ∫t 1 ( S −ψ ) dt Nh m gi m rung quá trình xác l p và gi m th i gian quá ñ ñư c kí hi u là: K S = (1 + sgn( qe − δ ))e qe ) chuy n m t trư t. Ta th y KS nh thì sai l ch xác l p nh nhưng th i H v i b ñi u khi n trư t thích nghi ph n gián ño n như trên gian quá ñ kéo dài, nh hư ng ñ n t c ñ c a cơ h , nh t là v i s n ñ nh ti m c n trong l p biên m t trư t. robot dòi h i ñ tác ñ ng nhanh. Tuy nhiên ưu ñi m là gi m h n biên 4.4.2. Thu t toán thích nghi m t trư t (SMAC) [5] ñ rung trong quá trình xác l p, nên trong vùng xác l p, c th là khi * L a ch n m t trư t: ñã trên m t trư t, s d ng KS nh s có l i hơn là KS l n. Ngư c V i m t trư t ñã ch n: S = qe + λqe = 0 & l i, khi chưa tìm v ñư c m t trư t, thư ng t i th i ñi m t = 0 ho c Xem θ là m t ñ i tư ng phi tuy n theo các bi n tr ng thái. nhi u biên ñ l n ñánh b t h ra kh i quĩ ñ o làm vi c, thì giá tr l n M t trư t tuy n tính v i θ , v i ma tr n tham s ñư c ñ nh nghĩa: c a KS l i cho phép h nhanh chóng tìm l i ñư c m t trư t ban ñ u. (θ , λ ) = θ + λ Như v y, vi c thích nghi KS theo sai l ch m t trư t và sai l ch Siêu di n trư t tr thành: S = qe + (λ + θ )qe = 0 , & quĩ ñ o là y u t c n thi t ñ ph i h p ưu ñi m và lo i tr như c * Tín hi u ñi u khi n: ñi m ñã phân tích trên và tác ñ ng nhanh v i nhi u.
13 14 λij max θ i = exp(− & qei t ) + θ (0), ∀i = 1..n Ta th y các ph n t θ b ch n: 0 ≤ θ ij ≤ , ∀i, j = 1..n (4.58) (4.64) λmin ij qei V i tín hi u ñi u khi n (4.34). G i θ là ư c lư ng c a θ m , Thì h (2.5) s n ñ nh và sai l ch ti n ñ n zero và gi h bám trên θ * = θ − θ m là sai l ch tham s . Ta s có hai mô hình siêu di n: m t trư t. Sm = (θ m − λ )qe + qe = 0 là siêu di n mong mu n và & Đ nghi m θ có tính t ng quát hơn, ta s d ng d ng: Pi sgn( S i ) & qei S = (θ − λ )qe + qe = 0 là siêu di n ư c lư ng thích nghi c a Sm & θi = − . (1 − exp(− t )), ∀i = 1..n (4.65) qei qei Đ nh nghĩa sai l ch gi a hai siêu di n: Se = S − S m = θ *qe (4.59) V i Pi là các phân t c a ma tr n ñư ng chéo Pi ∈ R nxn có các ph n ⇒ S e = θ& * q e + θ * q e & & (4.60) t dương. Đi u ki n hút v m t trư t ñư c ñ m b o n u th a mãn: * Xác ñ nh lu t thích nghi c a θ [5]: S T S ≤ −η T S < 0, η = diag [ηi ]∈ R nxn ,ηi > 0, & (4.61) Lu t thích nghi c a θ nh m ñ th a mãn ñi u ki n bám (4.63), khi xét m t m t trư t nh t ñ nh, θ m t i ñó s xác ñ nh ñư c, S T S = (θq + θq + λq + q )T S ≤ −η T S & & e & e & && e e nên coi như ñã bi t, tuy nhiên ñ S bám S m thì sai l ch gi a hai siêu (θqe + θqe )T S + (λqe + qe )T S ≤ −η T S & & & && (4.62) di n ph i b ng 0. Ch n hàm Lyapunov: Đi u ki n chuy n ñ ng bám theo siêu di n chính xác mong 1 T V= Se Se mu n s ñ m b o n u sai l ch gi a hai siêu di n trư t (4.59) ti n ñ n 2 zero, hay nói cách khác là S luôn có xu hư ng bám theo Sm nghĩa là & & ( & ) V = S eT S e = θ& * q e + θ * q e θ * q e = (θ& * q e ) T θ * q e + (θ * q e ) T θ * q e T & th a mãn ñư c: n θ&*T qe θ *qe + θ *T qe θ *qe = ∑ (θ&i*θ i qei + qei qeiθ i*2 ) * Se Se < 0 T &T (4.63) &T 2 & i =1 * Xác ñ nh lu t bi n ñ i tham s θ [5]: Đ ñ m b o (4.63), lu t c p nh t θ * ñư c ch n có d ng h i qui: Xét (θqe + θqe )T S n u thành ph n này luôn âm hay b ng 0 & & & qei * θi* = −(η + & )θi ,ηi > 0, ∀i = 1..n (4.66) thì (4.63) s luôn ñ m b o, khi ch n: qei (θqe + θqe )T S = 0 & & Lu t c p nh t này ñ ng th i v a l y thông tin ph n h i t ñ u ra sai ⇒ θq = −θq & e & e l ch quĩ ñ o, sai l ch v n t c, v a s d ng giá tr k trư c c a θ i ñ ⇒ θ = −θqe qe (qe qe ) −1 luôn tìm ñư c nghiêm c a θ . & & T T xác ñ nh vi phân ti p theo, sau ñó m i tính giá tr k ti p c a θ i , Khi θ ñư c chon là ma tr n d ng ñư ng chéo, khi ñó n u các phân t 4.5. K t luân c a θ ñư c xác ñ nh:
15 16 Chương 5 MÔ HÌNH HÓA, MÔ PH NG VÀ NH N XÉT 5.1. Mô hình c a tay máy 5.2. Mô hình kh i t o quĩ ñ o chuy n ñ ng chu n 5.3. Mô hình b ñi u khi n trư t ñơn thu n Hình 5.10a: Sai l ch quĩ ñ o kh p 1 và kh p 2 5.4. Mô hình b ñi u khi n trư t ki u EEAC 5.5. Mô hình b ñi u khi n trư t ki u EIAC 5.6. Mô hình b ñi u khi n thích nghi m t trư t (SMAC) 5.7. Mô hình b ñi u khi n thích nghi m t trư t (SMAC) ki u EEAC 5.8. Mô hình b ñi u khi n thích nghi m t trư t (SMAC) ki u Hình 5.10b: Sai l ch t c ñ kh p và kh p 2 EIAC 5.9. Sơ ñ kh i mô hình c h th ng Hình 5.10c: Quĩ ñ o yêu c u và quĩ ñ o th c c a kh p 1 và kh p 2 Trư ng h p tăng Ks = 150, thì th i gian tìm v m t trư t giãm xu ng. Biên ñ rung c a các kh p rõ r t. N u KS càng l n, nh hư ng c a các thông s này càng rõ ràng. Như v y KS tăng thì th i gian tìm v m t trư t gi m và biên ñ rung tăng. Hình 5.9: Sơ ñ kh i mô hình hóa toàn h th ng 5.10. K t qu mô ph ng 5.10.1. Mô hình b ñi u khi n trư t ñơn thu n Các k t qu mô ph ng khi KS = 100 cho ta th y, th i gian tìm v m t trư t l n. Biên ñ rung c a các kh p nh . N u KS nh , nh Hình 5.11a: Sai l ch quĩ ñ o kh p 1 và kh p 2 hư ng c a các thông s này không rõ ràng.
17 18 Hình 5.11b: Sai l ch t c ñ kh p và kh p 2 Hình 5.12c: Quĩ ñ o yêu c u và quĩ ñ o th c c a kh p 1 và kh p 2 5.10.3. Mô hình b ñi u khi n trư t ki u EIAC S d ng thu t toán EIAC, ta có k t qu như hình 5.13a ñ n 5.13c. Hình 5.11c: Quĩ ñ o yêu c u và quĩ ñ o th c c a kh p 1 và kh p 2 5.10.2. Mô hình b ñi u khi n trư t ki u EEAC S d ng thu t toán EEAC, ta có k t qu như hình 5.12a ñ n 5.12c. Hình 5.13a: Sai l ch quĩ ñ o kh p 1 và kh p 2 Hình 5.12a: Sai l ch quĩ ñ o kh p 1 và kh p 2 Hình 5.13b: Sai l ch t c ñ kh p và kh p 2 Hình 5.12b: Sai l ch t c ñ kh p và kh p 2 Hình 5.13c: Quĩ ñ o yêu c u và quĩ ñ o th c c a kh p 1 và kh p 2 Vi c s d ng thu t toán ñi u khi n thích nghi EEAC, EIAC cho KS thì quĩ ñ o làm vi c cũng tương t như s dung nhi u m t trư t c ñ nh khác nhau. Nhưng ho t ñ ng t t hơn, làm gi m rung hơn n u
19 20 ñ nguyên KS, ñ ng th i th i gian quá ñ hay tìm m t trư t cũng - Khi ñ d c m t trư t λ=15 gi m nh hơn, hai quĩ ñ o ñ t và th c luôn bám sát nhau. 5.10.4. Mô hình b ñi u khi n trư t ñơn thu n v i các giá tr khác nhau c a λ T (4.34) ta th y s có s ph thu c c a tr ng thái ñ u ra v i tham s m t trư t. Nó th hi n tính n ñ nh c a h ph thu c vào m t Hình 5.15a: Sai l ch quĩ ñ o kh p 1 và kh p 2 khi λ=15 trư t ñư c ch n. hay là t n t i nhi u m t trư t ñ h chuy n ñ ng nhưng m i m t trư t ch có th ñáp ng trong m t kho ng nào ñó c a quĩ ñ o h th ng. Trong (4.30) λ ñư c g i là ñ d c c a m t trư t S. Đ d c này quy t ñ nh tính tác ñ ng nhanh và n ñ nh c a h . - Khi ñ d c m t trư t λ=7 Hình 5.15b: Sai l ch t c ñ kh p và kh p 2 khi λ=15 Hình 5.14a: Sai l ch quĩ ñ o kh p 1 và kh p 2 khi λ=7 Hình 5.15c: Quĩ ñ o yêu c u và quĩ ñ o th c c a kh p 1 và kh p 2 khi λ=15 Qua k t qu mô ph ng ta th y, ñáp ng c a h th ng nhanh n u ñ d c m t trư t λ l n và tín hi u ñi u khi n cũng l n, nhưng h có Hình 5.14b: Sai l ch t c ñ kh p và kh p 2 khi λ=7 th m t n ñ nh. Ngư c l i, ñáp ng h th ng ch m n u ñ d c m t trư t và biên ñ tín hi u ñi u khi n cũng nh , nhưng ñ n ñ nh tăng lên. 5.10.5. Mô hình b ñi u khi n thích nghi m t trư t (SMAC) S d ng thu t toán thích nghi m t trư t (SMAC), ta có k t Hình 5.14c: Quĩ ñ o yêu c u và quĩ ñ o th c c a kh p 1 và kh p 2 qu như hình 5.16a ñ n 5.16c. khi λ=7
21 22 Hình 5.16a: Sai l ch quĩ ñ o kh p 1 và kh p 2 Hình 5.17b: Sai l ch t c ñ kh p và kh p 2 Hình 5.16b: Sai l ch t c ñ kh p và kh p 2 Hình 5.17c: Quĩ ñ o yêu c u và quĩ ñ o th c c a kh p 1 và kh p 2 5.10.7. Mô hình b ñi u khi n thích nghi m t trư t (SMAC) ki u EIAC S d ng thu t toán thích nghi m t trư t (SMAC) ki u EIAC, ta có k t qu như hình 5.18a ñ n 5.18c. Hình 5.16c: Quĩ ñ o yêu c u và quĩ ñ o th c c a kh p 1 và kh p 2 5.10.6. Mô hình b ñi u khi n thích nghi m t trư t (SMAC) ki u EEAC S d ng thu t toán thích nghi m t trư t (SMAC) ki u EEAC, ta có k t qu như hình 5.17a ñ n 5.17c. Hình 5.18a: Sai l ch quĩ ñ o kh p 1 và kh p 2 Hình 5.17a: Sai l ch quĩ ñ o kh p 1 và kh p 2 Hình 5.18b: Sai l ch t c ñ kh p và kh p 2
23 24 t ng h p ñư c b ñi u khi n thích nghi m t trư t, t n d ng ñư c ưu ñi m, kh c ph c ñư c như c ñi m c a b ñi u khi n trư t ñơn thu n là hi n tư ng chattering và ñưa h th ng v tr ng thái xác l p nhanh nh t. Các k t qu nghiên c u chính ñư c tóm t t như sau: Hình 5.18c: Quĩ ñ o yêu c u và quĩ ñ o th c c a kh p 1 và kh p 2 - T ng quan v tay máy và trình bày ưu như c ñi m c a các phương Qua k t qu mô ph ng ta th y vi c dùng b ñi u khi n thích nghi pháp ñi u khi n tay máy. m t trư t SMAC và b ñi u khi n thích nghi m t trư t ki u EEAC, - Xây d ng phương trình ñ ng l c h c c a tay máy công nghi p và EIAC ñ m b o tính b n v ng v i bi n thiên c a nhi u và tham s , c th là tay máy hai b c t do. cho ñáp ng c a h phi tuy n t t hơn phương pháp ñi u khi n trư t - ng d ng phương pháp thích nghi cho ñi u khi n trư t tay máy. thông thư ng. - K t qu nghiên c u ñư c ki m ch ng b i ph n m m mô ph ng 5.11. K t lu n matlab-simulink cho tay máy hai b c t do cho th y tính ñúng ñ n và V i vi c ng dung phương pháp ñi u khi n thích nghi m t trư t chính xác c a lý thuy t. (SMAC) cho tay máy trình bày trên ñã làm thay ñ i ch t lư ng c a M c dù m i ch d ng l i ñ i tư ng tay máy hai b c t do, quá trình ñi u khi n so v i dùng m t trư t c ñ nh, cho th y tính b n nhưng ñây là lo i ñ i tư ng có tính phi tuy n m nh cho th y kh v ng cao, v i tham s thay ñ i trong trong vùng r ng. Lu t ñi u năng m r ng l p ñ i tư ng ñ ñi u khi n, ít nh t là trong ph m vi h khi n EEAC và EIAC ñã m m d o giá tr KS trong quá trình chuy n phi tuy n b c hai. m t trư t và bám m t trư t, kh c ph c ñư c hi n tư ng rung Vi c xây d ng b ñi u khi n ñ áp d ng cho tay máy trong (chattering) ñ cho h th ng ho t ñ ng n ñ nh và gi m thi u sai l ch công nghi p ñ phù h p v i môi trư ng làm vi c kh c nghi t như c a h th ng v i th i gian ñáp ng h th ng nhanh, ñ m b o ñư c nhi t ñ , s rung l c, nhi u tác ñ ng,... là c m t quá trình nghiên ch tiêu ch t lư ng c a h th ng. c u và th nghi m ph c t p. K T LU N VÀ KI N NGH Vì ñi u ki n th i gian nên lu n văn ch d ng l i m cñ Sau m t th i gian nghiên c u và làm vi c nghiêm túc, ñư c mô ph ng. Trong th i gian t i, n u có ñi u ki n, tác gi xin ti p t c s giúp ñ nhi t tình c a TS. Nguy n Hoàng Mai và các th y cô giáo ti p c n và ng d ng vào mô hình th c nghi m ñ ki m ch ng l i trong khoa ñ n nay lu n văn c a tác gi ñã hoàn thành ñúng th i gian phương pháp ñi u khi n. d ki n. Lu n văn ñã nghiên c u ng d ng phương pháp ñi u khi n hi n ñ i ñ nâng cao ch t lư ng ñi u khi n chuy n ñ ng tay máy. Đã