Luận văn Điều khiển bướm ga điện tử xe ôtô (electric throttle control)

............ 1 1. ĐẶT VẤN ĐỀ VÀ TÍNH CẤP THIẾT CỦA ĐỀ TÀI: 1  1.1. Đặt vấn đề: .................................................................................................... 1  1.2. Tính cấp thiết của đề tài: ............................................................................... 1  2. MỤC TIÊU, ĐỐI TƯỢNG VÀ PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU ................... 1  2.1. Mục tiêu của đề tài: ....................................................................................... 1  2.2. Đối tượng và phạm vi nghiên cứu: ............................................................... 2  2.3. Phương pháp luận và phương pháp nghiên cứu ........................................... 2  3. TỔNG QUAN VỀ LĨNH VỰC NGHIÊN CỨU ................................................ 3  3.1. Cấu trúc Bướm ga điện tử: ............................................................................ 3  3.2. Giới thiệu tổng quan về tình hình nghiên cứu bướm ga điện tử trên xe ôtô :6  3.3. Đề xuất của tác giả về phương pháp điều khiển bướm ga điện tử: ............... 9  Chương 2 MÔ HÌNH HÓA HỆ THỐNG ................................................................. 11  Chương 3: KẾT QUẢ MÔ PHỎNG VÀ THỰC NGHIÊM ................................... 17 3.1 Mô phong trên matlab Simulink: ..................................................................... 17  3.2 Thực nghiệm trên mô hình làm kiểm chứng: .................................................. 23  Chương 4: KẾT LUẬN VÀ HƯỚNG PHÁT TRIỂN 32 Tài liệu tham khảo ..................................................................................................... 34 PHỤ LỤC 35 vi DANH MỤC CÁC TỪ VIẾT TẮT ECU: Electric Control Unit. DC: Direct current. PID: Proportional Integral Derivative. vii DANH MỤC CÁC HÌNH Hình 1.1 : Vị trí bướm ga được gắn trên xe ô tô ......................................................... 2  Hình 1.2: Sơ đồ hệ thống bướm ga ............................................................................. 3  Hình 1.3: Cơ cấu truyền động và cảm biến đo góc quay của bướm ga ...................... 4  Hình 1.4: Đường đặc tuyến tính vào-ra của bướm ga ............................................... 5  Hình 1.5 : Trích hình 18 của tài liệu số [1] ................................................................ 6  Hình 1.6 : Trích hình 2, 4 của tài liệu số [2] .............................................................. 7  Hình 1.7 : Trích hình 2, 3 của tài liệu số [3] ............................................................... 8  Hình 3.1 : Mô hình điều khiển đề xuất ........................................................................... 17  Hình 3.2: Khối bướm ga (Throttle): .......................................................................... 19  Hình 3.3: Kết quả mô phỏng với tín hiệu dạng step ................................................ 20  Hình 3.4: Trích hình số 16 [1] kết quả mô phỏng với tín hiệu dạng step .............. 280  Hình 3.5: Kết quả mô phỏng với tín hiệu vào dạng sin ......................................... 281  Hình 3.6: Kết quả mô phỏng với tín hiệu vào dạng tự tạo ...................................... 292  Hình 3.7: Mô hình thực nghiệm điều khiển bướm ga điện tử xe ô tô ..................... 293  Hình3.8: cảm biến đo moment xoắn của hãng Lorenz Messtechnik GmbH D-2553 ................................................................................................................................. 297  Hình 3.9: Cảm biến và dụng cụ đo moment tải của bướm ga điện tử .................... 298  Hình 3.10 : Mô đun đo mement trên phần mềm Labview ........................................ 29  Hình 3.11: Đo moment tải bằng phần mềm Labview .............................................. 29  1 Chương 1: TỔNG QUAN VÀ LĨNH VỰC NGHIÊN CỨU 1. ĐẶT VẤN ĐỀ VÀ TÍNH CẤP THIẾT CỦA ĐỀ TÀI: 1.1. Đặt vấn đề: Hiện nay, tốc độ phát triển các phương tiện giao thông ngày càng nhanh, đặc biệt là xe ô tô. Song song với phát triển số lượng người ta còn chú trọng đến cải tiến chất lượng nhằm nâng cao tính an toàn, tính tiện nghi, khả năng điều khiển tốc độ xe, giảm tiêu thụ nhiên liệu, giảm tính độc hại trong lượng khí thải, nhằm bảo vệ môi trường,. Các xe ôtô hiện nay phần lớn vẫn sử dụng bướm ga điều khiển bằng dây cáp (cơ khí), gần đây người ta đã chế tạo bướm ga điện tử để kết hợp với hệ thống phun xăng nhằm tối ưu việc sử dụng nhiên liệu và nâng cao công suất động cơ, nâng cao tính an toàn, 1.2. Tính cấp thiết của đề tài: Bướm ga điện tử có nhiều ưu điểm so với bướm ga cơ khí (bướm ga cơ khí dễ bị kẹt, độ rơ của các khớp nối,..) Bướm ga điện tử kết hợp với các cảm biến khác trong xe, bộ điều khiển trung tâm ECU (Electric Control Unit) có thể kiểm soát thời điểm đóng mở, góc mở cánh bướm theo quá trình phù hợp với trạng thái làm việc của động cơ và tình hình vận hành thực tế của xe và yếu tố an toàn. Chẳng hạn khi hệ số bám đường của xe không tốt hoặc xe đi vào khúc cua có góc cua nhỏ, hoặc tình trạng ngủ gật, hoặc nồng độ cồn của tài xế cao,.. ECU thu thập các thông tin này qua cảm biến, từ đó có thể khống chế tốc độ tối đa của xe nhờ vào bướm ga điện tử. Hệ thống điều khiển bướm ga điện tử có tính phi tuyến cao do lò xo hồi và ma sát. Vì vậy việc thiết kế bộ điều khiển phù hợp bảo đảm điều khiển vị trí bướm ga nhanh và chính xác là điều rất cần thiết và quyết định chất lượng vận hành xe. 2. MỤC TIÊU, ĐỐI TƯỢNG VÀ PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU 2.1. Mục tiêu của đề tài: Phân tích cấu trúc bướm ga điện tử trên xe ôtô, tìm ra phương pháp điều khiển tốt hơn cho bộ bướm ga điện tử trên xe ôtô. Như dùng kỹ thuật điều khiển PID và các bộ bù phù hợp, hay phương pháp cuốn chiếu (Backstepping), bám trượt (Sliding 2 Mode), thích nghi hoặc kết hợp các phương pháp đó lại và thêm các thông số mới,... nhằm điều khiển hệ thống đáp ứng thời gian thực, bám sát vị trí mong muốn đặt bởi chân ga. 2.2. Đối tượng và phạm vi nghiên cứu: Đối tượng nghiên cứu: bộ bướm ga điện tử xe Toyota Camry 2.4 đời 2003. Hình 1.1 : Vị trí bướm ga được gắn trên xe ô tô Phạm vi thực hiện: Nhận dạng bộ bướm ga xe ôtô, xác định các khâu phi tuyến trong hệ thống, xây dựng mô hình toán học, mô phỏng trên Matlab/Simulink. Đề xuất giải pháp điều khiển, mô phỏng hệ thống trên máy tính. Làm thí nghiệm kiểm chứng 2.3. Phương pháp luận và phương pháp nghiên cứu Thông qua thực nghiệm trên mô hình để lấy các thông số đáp ứng của hệ thống, từ các thông số này xây dựng mô hình toán thể hiện các quan hệ vào ra. Sau đó mô phỏng trên máy tính bằng phần mềm Matlab/Simulink. Làm thí nghiệm kiểm chứng 3 3. TỔNG QUAN VỀ LĨNH VỰC NGHIÊN CỨU 3.1 Cấu trúc bướm ga điện tử: Gồm các thành phần chính: họng ga, cửa gió (bướm ga), cung cấp gió cho chế hoà khí trong hệ thống phun xăng, motor dc12v, hộp số giảm tốc, lò xo hồi, biến trở (cung cấp giá trị để xác định vị trí bướm ga). Hình 1.2: Sơ đồ hệ thống bướm ga 4 Trong phần thân Hình 1.3: Cơ cấu truyền động và cảm biến đo góc quay của bướm ga 5 Hình 1.4: Đường đặc tuyến tính vào-ra của bướm ga Ngõ vào: điện áp u (V), ngõ ra: góc mở ߠ (độ) Hình 1.4 là đường đặt tính vào-ra của bướm ga khi ngõ vào u tăng đều từ -12V đến +12V, sau đó giảm đều từ 12V về -12V. Từ hình, ta thấy đường tăng tốc và giảm tốc không trùng nhau: - Đường màu xanh là đường tăng tốc của bướm ga xét tại các đoạn từ A1 đến A2 và đoạn từ A3 đến A4 gần như tuyến tính. Đoạn từ vị trí xuất phát đến A1 và đoạn từ A2 đến A3 dạng dốc đứng. - Đường màu đỏ đứt nét là đường giảm tốc của bướm ga xét tại các đoạn từ B4 đến B3 và đoạn từ B2 đến B1 gần như tuyến tính. Đoạn từ vị trí A4 đến B4 và đoạn từ B3 đến B2 dạng dốc đứng. Đồ thị 1.4 cho thấy quan hệ vào-ra của bướm ga là phi tuyến. Đường tăng tốc và đường giảm tốc không trùng nhau do của ma sát trong quá trình chuyển động và khe hở ở giữa bánh răng truyền động. Việc xác định đặc tính của những khâu phi tuyến này trong thực tế là rất khó khăn, hơn nữa, trong quá trình vận hành đặc tính của nó cũng thay đổi. Để có thể khắc phục ảnh hưởng những khâu phi tuyến này nhằm 6 nâng cao chất lượng điều khiển, trong luận văn này, ta sẽ sử dụng thuật toán điều khiển trượt thích nghi để điều khiển hệ thống. 3.2 Giới thiệu tổng quan về tình hình nghiên cứu bướm ga điện tử trên xe ôtô : Các xe ôtô hiện nay vẫn sử dụng bướm ga điểu khiển bằng dây cáp (cơ khí), gần đây người ta đã chế bướm ga điện tử để kết hợp trong hệ thống phun xăng nhằm tối ưu việc sử dụng nguyên liệu và nâng công suất động cơ, nâng cao tính an toàn, trong hệ thống bướm ga điện tử chứa nhiều thành phần phi tuyến nên việc đưa ra luật điều khiển phù hợp được nhiều tác giả bàn đến. Trong bài báo [1] tác giả dùng kỹ thuật PID (proportional-integral-derivative), sau khi phân tích, đo lường và mô hình hóa đối tượng, vẽ đặc tuyến, tác giả phân vùng nào tuyến tính thì áp dụng kỹ thuật điều khiền PID, tại các đoạn có độ phi tuyến cao tác giả dùng phương pháp bù: dùng PD hoặc PI. Việc xác định chính xác vùng chuyển tiếp này không hề đơn giãn, gây ra nhiều sai số. Trong phạm vi thí nghiệm dựa vào mô phỏng trên Matlab nên chưa có ảnh hưởng của hao mòn, lão hóa dây quấn,tác giả dễ dàng tính chính xác các hệ số bù, làm cho việc mô phỏng có kết quả tốt. Tuy vậy kết quả mô phỏng trên Matlab Simulink tín hiệu góc đo vẫn không bám tốt vào góc đặt trong hình 18 [1], Hình 1.5 : Trích hình 18 của tài liệu số [1], Theo hình kết quả mô phỏng ở hình số 18[1] trên ta thấy thời gian để đối tượng điều khiển bám được đối tượng đặt là trên 0.23s. Trong bài báo [2] tác giả dùng phương pháp Backstepping từng bước thiết kết bộ điều khiển sao cho đảm bảo tính ổn định theo điều kiện của Lyapunov. Theo 7 phương pháp này đối tượng điều khiển bám tốt vào đối tượng đặt nhưng thời gian đáp ứng khá lâu (phân tích dựa vào hình số 2, 4 của tài liệu [2]) và ở đây tác giả chưa đề xuất được phương pháp tăng tốc độ đáp ứng. Xét kết quả mô phỏng của tác giả dựa vào hình bên dưới. Hình 1.6 : Trích hình 2, 4 của tài liệu số [2], 8 Theo hình kết quả mô phỏng ở trên cho thấy tại các đoạn có độ dốc lớn và sường xung vuông gốc thì đối tượng điều khiển không bám tốt vào đối tượng đặt, có vọt lố, thời gian để bám được trên 30s (ở các tọa độ 200s và 400s ). Đối với bài báo [3] tác giả dùng phương pháp bám trượt mờ ( Fuzzy sliding mode control) tại công thức (23) của [3] tác giả dùng giải thuật mờ (Fuzzy) để chọn hệ số bù nhiễu theo luật mà tác giả đặt ra, từ đây cho ta thấy việc đặt ra luật mờ và giải mờ hoàn toàn dựa vào kinh nghiệm nên không thể tối ưu và rõ ràng được. Xét các hình 2 và hình 3 ta thấy việc bám của đối tượng điều khiển vào đối tượng đặt không tốt. Hình 1.7 : Trích hình 2, 3 của tài liệu số [3], Theo hình kết quả mô phỏng ở trên cho thấy tại các đoạn có độ dốc lớn và sường xung vuông gốc thì đối tượng điều khiển không bám tốt vào đối tượng đặt, có vọt lố, thời gian để bám được trên 30s (ở các tọa độ 200s và 400s ). 9 Trong bài báo số [4] tác giả kết hợp các phương pháp điều khiển Adaptive Backstepping Sliding-Mode, tính ưu việt của bài báo này là đã chọn ra ưu điểm của mỗi phương pháp kết hợp lại áp dụng điều khiển cho một đối tượng, tuy nhiên tác giả của bài báo này cũng chưa đưa ra được cách để điều khiển đối tượng điều khiển bám nhanh vào đối tượng đặt. 3.3 Đề xuất của tác giả về phương pháp điều khiển bướm ga điện tử: Trong luận văn này, bộ điều khiển trượt thích nghi được đề xuất để điều khiển hệ thống nhằm giảm thiểu ảnh hưởng của sai lệch mô hình và những tác động nhiễu bên ngoài. Điều khiển trượt có đặc điểm là trong pha trượt hệ thống trở nên bền vững đối với nhiễu. Để có thể điều chỉnh thời gian chuyển sang pha trượt ta thêm 10 thành phần φs vào trong luật điều khiển, (trong đó φ là một hệ số dương, được xác định từ thực nghiệm, s là mặt trượt). Các thông số khi làm thí nghiệm và đo được ban đầu là cơ sở để thiết lập luật điều khiển ban đầu. Khi vận hành, các thông số hệ thống sẽ được cập nhật online. 11 Chương 2: MÔ HÌNH HÓA HỆ THỐNG Theo tài liệu số [4] ta có các thông số của bướm ga như sau: r : Góc đặt . ( )t : Góc mở của bướm ga theo t. 0 : Góc mở ban đầu của bướm ga (t = 0). ( )t : Vận tốc góc bướm ga ui : Dòng điện phần ứng uR : Điện trở phần ứng ( )uU t : Điện áp đầu vào của động cơ (motor DC), ( )bU t :Lực điện động, batU : Điện áp đầu vào (điện áp bình acquy), ( )D t : Chu kỳ công tác của xung điều rộng PWM, ( )eT t : Moment điện từ, ( )LT t : Moment tải của động cơ , ( )sT t : Moment trả của lò xo hồi, ( )fT t : Moment do ma sát nhớt gây ra, tK : Torque constant, bK : Hằng số lực điện từ , sK : Hệ số đàn hồi (elastic coefficient), mK : Hệ số bù moment (torque compensation coefficient), dK : Hệ số ma sát trượt, kK : Hệ số ma sát khô, J: Moment quán tính, rN : Tỷ số truyền , Phương trình cân bằng chuyển động của bướm ga điện tử: 2 ( )( )r e L r d tN T t T N J dt   (1) 12 Moment điện từ của motor DC: ( ) ( )e t uT t K i t (2) Ta có: ( ) ( ) ( )u u u bi t R U t U t  (3) Mà : ( ) ( )u batU t U D t Suy ra : ( ) ( )u b rU t K N t (4) Thế phương trình (4) vào (1) ta được: ( ) ( )( ) bat b ru u U D t K N ti t R  (5) Thế phương trình (5) vô (2) ta được: ( ) ( )( ) bat b re t u U D t K N tT t K R  (6) Ta có moment tải : ( ) ( ) ( )L s fT t T t T t  (7) Ta có moment xoắn của lò xo hồi: 0 0( ) ( ( ) ) sgn( ( ) )s s mT t K t K t       (8) Ta có moment ma sát tổng : ( ) ( ) sgn( ( ))f d kT t K t K t   (9) Ta thay từ phương trình số (6)-(9) vô (1) ta được: 02 2 0 ( )( ) ( ( ) ) ( ) ( ) sgn( ( ) ) sgn( ( )) s b t d t bat r u r r u m k r K K K K K U D td t t t dt N J JR N J N JR K t K t N J                  (10) Ta đặt : 1 0( ) ( )x t t   , 2( ) ( ),x t t ( ) ( ),u t D t ( ) ( ),y t t Suy ra : 13 1 2( ) ( ),x t x t 2 1 22 1 2 2 ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) sgn( ( )) sgn( ( )) t bat s b t d r u r u r m k r K U K K K Kx t u t x t x t N JR N J JR N J K x t K x t N J        (11) 1 0( ) ( ) ,y t x t   (12) Ta đặt : 0 t bat r u K Um N JR , 21 ,s r Km N J 22 ( ) ( ), b t d u r K K Km JR N J  1 2 1 2 2 sgn( ( )) sgn( ( ))( , , ) m k r K x t K x tF x x t N J   Hệ phương trình số (11) viết lại như sau: 1 2( ) ( ),x t x t 2 0 1 1 2 2 1 2( ) ( ) ( ) ( ) ( , , ) ( ),x t m u t m x t m x t F x x t d t     (13) Phương trình trạng thái của hệ thống 1 2 2 0 1 1 2 2 1 2( , , ) x x x m u m x m x F x x t        (14) Áp dụng phương pháp điều khiển bám trượt (Sliding Mode Control): Sai số: 1 de x x  (15) 0d dx    (16) Lấy đạo hàm hai vế: 1 d d de x x              (17) Suy ra: 2 1 0e m e m e F m u     (18) 14 Chọn mặt trượt :  , 0s e e    (19) Với điều kiện : 0 0 ts e e e      (20) 2 1 0 2 1 0( ) s e e m e m e F m u e m e m e F m u                       (21) Theo tiêu chuẩn ổn định của Lyapunov ta chọn hàm V như sau: 21 2 V s (22) Suy ra:  2 1 0( )V ss s m e m e F m u        (23) Chọn luật điều khiển u như sau:  2 1 0 1 ( ) ( )u m e m e F sgn s m       (24) Ta chọn ƞ đủ lớn với điều kiên đảm bảo lớn hơn các thành phần gây nhiễu Thay (24) vô (23) ta được: sgn( ) 0V ss s s s       < (25) Đảm bảo tính ổn định của Lyapunov Theo phương trình (20) ta thấy thời gian để tiến tới mặt trượt s không thể kiểm soát đươc nên ta thêm thành phần -φs vào luật điều khiển u để chúng ta có thể điều khiển thời gian tiến tới mặt trượt của đối tượng nhanh hơn khi đối tượng còn ở xa mặt trượt s (s khác 0). Phương trình (24) viết lại như sau:  2 1 0 1 ( ) ( )u m e m e F sgn s s m         (26) Thay vào phương trình (23) ta được: 15 2 2sgn( ) 0V ss s s s s          - s < (27) Thay phương trình (26) vào (18) ta được: 0e e s     Ta có : 0 s e e s s            Theo phương trình trên ,φ quyết định tốc độ tiến về 0 của s Khi s=0 thì theo phương trình :  , 0s e e    Thì λ quyết định tốc độ làm giảm sai số e, đưa e tiến về 0. Theo phương trình (27) thì điều kiện ổn định theo Lyapunov không những vẫn đảm bảo mà ta còn có thể điều khiển đối tượng tiến nhanh hơn tới mặt trượt . Tuy nhiên trong thực tế ta không thể có được mô hình đối tượng chính xác. Trong quá trình vận hành các thông số hệ thống có thể thay đổi, làm tăng sai số mô hình, dẫn đến chất lượng điều khiển giảm. Để hệ thống điều khiển có chất lượng tốt, thích nghi (adaptive) với điều kiện đã nêu ta làm như sau: Trường hợp 1 2,m m không biết chính xác ta gọi 1 2ˆ ˆ,m m là thông số gần đúng của 1 2,m m Ta có: 1 1 1 2 2 2 ˆ ˆ m m m m m m       (28) Với điều kiện: 1 1 2 2 , , m m m m     < < (29) Với 1 2,m m  là giới hạn sai số lớn nhất của 1 2,m m 1 1 1 2 2 2 ˆ ˆ m m m m m m       (30) Suy ra : 1 1 2 2 ˆ ˆ m m m m        (31) 16 Theo tiêu chuẩn ổn định của Lyapunov ta chọn hàm aV như sau: 2 2 2 1 2 1 2 1 1 1 2 2 2a V s m m     (32) Suy ra: 1 1 2 2 1 2 1 1 aV ss m m m m           (33) Chọn luật điều khiển u như sau:  2 1 0 1 ˆ ˆ( ) ( )u m e m e F sgn s s m         (34) Thế (34) vào (33): 2 1 2 1 1 1 2 2 1 2 2 2 1 1 1 1 2 2 1 2 2 1 1 2 2 1 2 ˆ ˆ[ ( ) ] 1 1ˆ ˆ( ) ( ) 1 1ˆ ˆ ˆ ˆ[( ) ( ) ( ) ] 1 1ˆ ˆ( ) ( ) a a a V s e m e m e m e e m e F sign s s F m m m m V s m m e m m e sign s s m m m m V s s m se m m se m                                                               (35) Theo đó ta có luật thích nghi: 1 1 2 2 ˆ ˆ m se m se          (36) Với luật thích nghi (36), thì 0aV  .Và do đó 0s  , khi t  , theo định lý Lyapunov (34) 17 Chương 3: KẾT QUẢ MÔ PHỎNG VÀ THỰC NGHIÊM 3.1 Mô phỏng trên matlab Simulink: Mô hình đề xuất: Hình 3.1 : Mô hình điều khiển đề xuất Với các thông số được ghi trong phần phụ luc 18 Khối S-Funtion1 và Khối S-Funtion2 : Các khối này dùng tính toán và cập nhật giá trị cho luật thích nghi : 1 1 2 2 ˆ ˆ m se m se          Khối S-Funtion1: function [sys,x0,str,ts] = sfuncont1(t,x,u,flag,gam1) %SFUNCONT An example M-File S-function for continuous systems. % This M-file is designed to be used as a template for other % S-functions. Right now it acts as an integrator. This template % is an example of a continuous system with no discrete components. % % See sfuntmpl.m for a general S-function template. % % See also SFUNTMPL. % Copyright 1990-2007 The MathWorks, Inc. % $Revision: 1.14.2.1 $ switch flag case 0 % Initialization sys = [1, % number of continuous states 0, % number of discrete states 1, % number of outputs 2, % number of inputs 0, % reserved must be zero 1, % direct feedthrough flag 1]; % number of sample times x0 = 0; str = []; ts = [0 0]; % sample time: [period, offset] case 1 % Derivatives sys = -gam1*u(1)*u(2); case 2 % Discrete state update sys = []; % do nothing case 3 sys = x; case 9 % Terminate sys = []; % do nothing otherwise DAStudio.error('Simulink:blocks:unhandledFlag', num2str(flag)); end Khối S-Funtion2: function [sys,x0,str,ts] = sfuncont2(t,x,u,flag,gam2) %SFUNCONT An example M-File S-function for continuous systems. % This M-file is designed to be used as a template for other % S-functions. Right now it acts as an integrator. This template % is an example of a continuous system with no discrete components. % % See sfuntmpl.m for a general S-function template. 19 % % See also SFUNTMPL. % Copyright 1990-2007 The MathWorks, Inc. % $Revision: 1.14.2.1 $ switch flag case 0 % Initialization sys = [1, % number of continuous states 0, % number of discrete states 1, % number of outputs 2, % number of inputs 0, % reserved must be zero 1, % direct feedthrough flag 1]; % number of sample times x0 = 50; str = [0]; ts = [0 0]; % sample time: [period, offset] case 1 % Derivatives sys = -gam2*u(1)*u(2); case 2 % Discrete state update sys = []; % do nothing case 3 sys = x; case 9 % Terminate sys = []; % do nothing otherwise DAStudio.error('Simulink:blocks:unhandledFlag', num2str(flag)); end Khối bướm ga (Throttle): Hình 3.2: Khối bướm ga (Throttle): 20 Kết quả mô phỏng với tín hiệu dạng step: Hình 3.3: Kết quả mô phỏng với tín hiệu dạng step Trong khi bài báo số [1] tác giả dùng phương pháp điều khiển PID bù thì kết quả như sau: Hình 3.4: Trích hình số 16 [1] kết quả mô phỏng với tín hiệu dạng step Qua hình 3.3: Kết quả mô phỏng với tín hiệu dạng step ta thấy thời gian để đối tượng điều khiển bám tốt vào đối tượng đặt khoản 0.12s. Trong khi hình số 16 [1] ta thấy thời gian để đối tượng điều khiển bám tốt vào đối tượng đặt khoản hơn 0.23s. Từ kết quả so sánh như trên ta thấy bộ điều khiển Adaptive Sliding Mode có chất 21 lượng tốt hơn bộ điều khiển PID bù của tác giả bài báo số [1]. Kết quả mô phỏng với tín hiệu dạng sin Hình 3.5: Kết quả mô phỏng với tín hiệu vào dạng sin Nhận xét và đánh giá kết quả mô phỏng với tín hiệu vào dạng sin: Dạng tín hiệu sin là dạng tín hiệu đều hòa không có những đoạn gãy khúc và khá trơn chu nên đối điều khiển bám rất tốt vào đối tượng đặt, qua hình trên ta thấy gần như trùng nhau. Tuy tín hiệu điều khiển dạng này ít có, nhưng vẫn phải kiểm tra để xém xét mức độ đáp ứng của bộ điều khiển. 22 Kết quả mô phỏng với tín hiệu dạng tự tạo: Hình 3.6: Kết quả mô phỏng với tín hiệu vào dạng tự tạo Nhận xét và đánh giá kết quả mô phỏng với tín hiệu vào dạng tự tạo: Dạng tín hiệu tự tạo là dạng tín hiệu bất kỳ không cần bắt buộc phải theo một dạng nào hết. Nhưng đối tượng điều khiển vẫn bám tốt vào đối tượng đặt. Bảng tổng kết các kết quả phân tích trên: Các phương pháp điều khiển PID Backstepping Fuzzy Sliding Mode Adaptive Sliding Mode Thời gian đáp ứng 0.23s 30s 30s 0.12s Nhận xét chung: Dựa vào bảng kết quả trên ta thấy tín hiệu đáp ứng của luật điều khiển Adaptive Sliding Mode bám tốt hơn vào tín hiệu đặt so với các phương pháp 23 đã so sánh ở trên (phạm vi so sánh ở các bài báo trên). Tuy nhiên trong điều kiện nghiên cứu ngày nay, đặc biệt là các nhà sản xuất chuyên nghiệp họ còn nhiều cách xử lý và phương pháp hay hơn,.. nhưng chưa được công bố. Do thời gian và khả năng còn hạn chế nên trong phạm vi luận văn này chưa nghiên cứu đến. 3.3: Thực nghiệm trên mô hình làm kiểm chứng: Hình 3.7: Mô hình thực nghiệm điều khiển bướm ga điện tử xe ô tô 24 Từ sơ đồ tổng quan của bộ điều khiển: luồn khí vào biến trở đo góc quay lò xo hồihợp số thân bướm ga điện tử mạch cầu H Bình điện Bộ điều khiển góc đặt góc đo PWM bướm ga U (t)u 3.2 Lưu đồ giải thuật điều khiển: Bắt đầu Tính Đọc Tính F So sánh N Y 25 Giải thích lưu đồ giải thuật: Tính các giá trị 0 1 2, ,m m m , đọc giá trị góc đo và góc đặt và so sánh. Nếu bằng nhau thì tiếp tục đọc và so sánh. Nếu giá trị góc đo và góc đặt khác nhau, tính độ sai lệch và áp dụng luật điều khiển Adaptive Sliding Mode tính toán giá trị điều khiển để đưa góc đo tiến đến giá trị góc đặt nhanh. Tiếp tục đọc giá trị góc đo và góc đặt,đến khi kết thúc. Phân tích các modun và boad mạch liên quan: - Bộ điều khiển: Dùng Board Arduino Mega 2560 (thông số chi tiết xem phần phụ lục), modun này có nhiệm vụ chính là đo góc quay của bướm ga và so sánh với góc đặt sau đó xuất tính hiệu PWM phù hợp cho mạch công suất để điều khiển motor. Tính u Xuất tính hiệu điều khiển pwm 26 - Mạch cầu H: Ta dùng Board H-BTS7960 43A (thông số chi tiết xin xem phần phụ lục), - Bộ đo dữ liệu: Ta dùng Board Arduino Mega 2560 thứ hai. Modun này có nhiệm vụ chính là đo góc quay của bướm ga và so sánh với góc đặt sau đó hiện lên máy tính trên giao diện Matlab thông qua thư viện target là thư viện hỗ trợ của Matlab cho Arduino. Thông qua các thông số đo được online này ta dễ dàng điều chỉnh các hệ số Kp, Kd,Ki của bộ điều khiển. 27 Cảm biến đo moment xoắn : của hãng Lorenz Messtechnik GmbH D-2553 (thông số chi tiết xin xem phần phụ lục) Hình3.8: cảm biến đo moment xoắn của hãng Lorenz Messtechnik GmbH D-2553 Các bước tiến hành thí nghiệm trên mô hình thực : Bước 1: Đo moment xoắn ta dùng cảm biến đo moment xoắn của hãng Lorenz Messtechnik GmbH D-2553. Sau khi lấy được các thông số moment của hệ thống ta dùng phần mềm Matlab vẽ lại đườn