Tóm tắt Luận án Điều khiển thích nghi cho hệ thống cần cẩu treo có tính đến yếu tố bất định

thiếu cơ cấu chấp hành, nghĩa là số biến điều khiển luôn ít hơn số bậc tự do của hệ. Bài toán điều khiển cần cẩu treo ngoài việc điều khiển cho xe con bám chính xác vị trí đặt còn phải quan tâm đến việc giảm thiểu rung lắc của tải trong quá trình xe chuyển động. Trong những năm gần đây, nghiên cứu các giải thuật và kỹ thuật điều khiển mới cho hệ thống cần cẩu treo đã được phát triển mạnh mẽ cả về lý thuyết cũng như ứng dụng thực tế. Nhờ sự phát triển mạnh mẽ của điểu khiển phi tuyến và các công cụ thông minh như hệ mờ, mạng nơ-ron mà việc điều khiển cần cẩu treo với các bất định trong mô hình như phụ tải, ma sát và nhiễu từ bên ngoài tác động vào hệ thống cũng có các hướng mở để tiếp tục nghiên cứu và phát triển. Đó cũng chính là những thách thức và là động lực thúc đẩy việc lựa chọn hướng nghiên cứu của luận án: “Điều khiển thích nghi cho hệ thống cần cẩu treo có tính đến yếu tố bất định”. Mục tiêu của luận án Mục tiêu của luận án "Điều khiển thích nghi cho hệ thống cần cẩu treo có tính đến yếu tố bất định" là nhằm nghiên cứu và đề xuất giải thuật điều khiển thích nghi mới cho hệ cần cẩu treo có mô hình bất định. Để thực hiện được mục tiêu này, luận án đặt ra bốn nhiệm vụ chính sau: 2  Nghiên cứu các phương pháp điều khiển thích nghi phi tuyến đã được công bố trong và ngoài nước ở lĩnh vực điều khiển cần cẩu treo, phân tích ưu nhược điểm của các phương pháp đó làm nền tảng để đề xuất những đóng góp mới của luận án.  Dựa trên cấu trúc đơn giản, dễ thực thi của hệ mờ, luận án tập trung nghiên cứu nhằm đề xuất cấu trúc điều khiển mờ mới đơn giản dễ thực thi và một thuật toán điều khiển thích nghi bền vững mới dựa trên kỹ thuật trượt tầng kết hợp với hệ mờ.  Luận án nghiên cứu và đề xuất thuật toán một phương pháp điều khiển thích nghi bền vững mới dựa trên kỹ thuật backstepping, điều khiển trượt kết hợp với mạng nơ-ron nhân tạo xấp xỉ bất định hàm và bù bất định tải.  Xây dựng bàn thí nghiệm điều khiển cần cẩu treo có khả năng cài đặt và kiểm nghiệm đa năng các thuật toán điều khiển nhằm kiểm tra bằng thực nghiệm các đề xuất mới trong luận án. Đối tượng và phạm vi nghiên cứu của luận án Đối tượng nghiên cứu của luận án là dựa trên các kỹ thuật hiện đại như kỹ thuật backstepping (BT), điều khiển trượt tầng (HSMC) kết hợp với hệ mờ và mạng nơ-ron để xây dựng các bộ điều khiển mới cho hệ cần cẩu treo, phát biểu định lý và chứng minh tính ổn định của hệ kín. Bộ điều khiển được chế tạo trên nên vi điều khiển STM32 và có ghép nối với máy tính cá nhân để giám sát thông qua giao diện HMI. Ý nghĩa khoa học và thực tiễn của luận án Luận án đề xuất các thuật toán và cấu trúc điều khiển thích nghi phi tuyến mới trên cơ sở hệ mờ, mạng nơ-ron nhân tạo áp dụng cho hệ thống cần cẩu treo được mô tả bằng mô hình phi tuyến bất định, có nhiễu tác động, đảm bảo hệ kín ổn định, bám chính xác vị trí đặt và hạn chế rung lắc cho tải. Các bộ điều khiển mới này đã được kiểm chứng thông qua mô phỏng kỹ thuật số và thực nghiệm trong phòng thí nghiệm. Các kết quả mô phỏng 3 và thực nghiệm cho thấy độ tin cậy của các bộ điều khiển mới được đề xuất và khả năng ứng dụng trong thực tế. Phương pháp nghiên cứu Để đạt được các mục tiêu đề ra, phương pháp nghiên cứu của luận án  Phân tích các tài liệu khoa học, các công trình nghiên cứu về các giải thuật thuật điều khiển cho đối tượng cần cẩu treo đã được công bố trong nước và trên thế giới trong thời gian gần đây để có được sự hiểu biết cũng như cái nhìn tổng quan về đối tượng nghiên cứu.  Nghiên cứu, xây dựng các thuật toán điều khiển mới dựa trên kỹ thuật backstepping, điều khiển trượt tầng, logic mờ, mạng nơ-ron nhân tạo nhằm nâng cao chất lượng điều khiển hệ thống cần cẩu treo.  Các đề xuất mới được kiểm chứng nghiêm túc qua mô phỏng trên phần mềm Matlab/Simulink cũng như cài đặt thực trên nền vi điều khiển STM32 cho hệ thống cần cẩu treo trong phòng thí nghiệm Điểm mới của luận án  Luận án đã đề xuất được bộ điều khiển mờ có cấu trúc hai lớp mới theo kiểu tách riêng từng nhiệm vụ điều khiển (FC lớp 1) và phối hợp các nhiệm vụ theo nguyên tắc thỏa hiệp (FC lớp 2) để điều khiển hệ thống cần cẩu treo 3D đảm bảo bám vị trí đặt, góc rung lắc nhỏ mà không cần biết chính xác mô hình đối tượng.  Luận án đã đề xuất được bộ điều khiển thích nghi cho hệ thống cần cẩu treo trên cơ sở kỹ thuật trượt tầng kết hợp với logic mờ.  Luận án đã xây dựng bộ điều khiển thích nghi mới cho hệ thống cần cẩu treo trên cơ sở điều khiển trượt kết hợp kỹ thuật điều khiển trượt, backstepping và mạng nơ-ron. Phát biểu và chứng minh định lý về tính ổn định của hệ kín. 4 Bố cục luận án Luận án được trình bày trong 3 chương - Chương 1: Tổng quan về hệ thống cần cẩu treo và các phương pháp điều khiển. - Chương 2: Điều khiển thích nghi cho cần cẩu treo trên cơ sở hệ mờ - Chương 3: Điều khiển trượt thích nghi cho cần cẩu treo trên cơ sở mạng nơ ron nhân tạo. - Chương 4: Kiểm chứng bằng thực nghiệm trên mô hình cần cẩu treo 2D trong phòng thí nghiệm - Kết luận và kiến nghị CHƯƠNG 1: TỔNG QUAN VỀ HỆ THỐNG CẦN CẨU TREO VÀ CÁC PHƯƠNG PHÁP ĐIỀU KHIỂN Nội dung chính của chương này là giới thiệu về mô hình cần cẩu treo, phân tích các đặc điểm của đối tượng cần cẩu treo và các phương pháp điều khiển có thể áp dụng được cho hệ thống này. Nghiên cứu tổng quan các phương pháp điều khiển đã được công bố trong và ngoài nước, phân tích ưu nhược điểm của từng nhóm phương pháp, từ đó chỉ rõ định hướng nghiên cứu đóng góp cụ thể của luận án trong lĩnh vực điều khiển hệ thống cần cẩu treo. 1.1 Mô hình toán học của cần cẩu treo Mô hình cần cẩu treo được nghiên cứu trong luận án là mô hình cần cẩu treo 3D với chiều dài dây treo không thay đổi và mô hình cẩn cẩu treo 2D. Mô hình cần cẩu treo 3D bao gồm xe con, xà đỡ và tải trọng chịu hai lực tác động theo hướng x và y được thể hiện trong hình 1.1. Mô hình toán học của cần cẩu treo 3D thu được bằng phương pháp Euler-Lagrange được thể hiện trong công thức:  ( ) ( , ) ( )M q q C q q D q g q u    (1.11) 5 Với ( )M q là ma trận quán tính, ( , )C q q là ma trận Coriolis, D là ma trận ma sát, ( )g q là véc-tơ trọng trường và u là tín hiệu điều khiển. Công thức (1.11) cũng có thể được viết lại dưới dạng phương trình vi phân như trong (1.12), (1.13), (1.14), (1.15). Bằng cách cho cần cẩu treo 3D chạy theo 1 hướng (hướng x hoặc hướng y) ta thu được mô hình cần cẩu treo 2D như sau:   2cos sin cos sin 0 x x x x x x x x x M m x D x ml ml u l x g                  (1.16) Hình 1.1: Mô hình cần cẩu treo 3D có chiều dài dây treo không thay đổi 1.2 Tính hình nghiên cứu trong và ngoài nước Điều khiển cần cẩu treo được nghiên cứu phát triển từ nhiều năm nay. Do vậy, không ngạc nhiên khi trong nước và trên thế giới đã có rất nhiều các công trình đã được công bố. Tổng quan về những giải pháp này đã được trình bày khá cụ thể trong tài 6 liệu [10] với ý tưởng chung của việc chống rung lắc là tách thành hai bài toán điều khiển, bài toán thứ nhất là điều khiển bám quỹ đạo định trước cho hàng được vận chuyển, bài toán thứ hai là giảm dao động của hàng trong quá trình vận chuyển. Phương pháp được dùng phổ biến để chống rung lắc cho cần cẩu treo là dập dao động đầu vào được giới thiệu trong [11, 12, 16] cùng các phiên bản thích nghi trong [8, 17]. Các công trình trong nước tập trung vào nghiên cứu ứng dụng điều khiển thích nghi bền vững trên cơ sở hệ mờ, sử dụng điều khiển trượt kết hợp với mạng nơ-ron nhân tạo như trong [1], [2], [3], [5]. 1.3 Tổng quan các phương pháp điều khiển cần cẩu treo Với lớp mô hình toán học của hệ cần cẩu treo 2D, đóng góp và kết quả các phương pháp điều khiển hiện có của các nhà nghiên cứu được nghiên cứu sinh tổng hợp lại và phân chia thành các lớp như sau:Luật điều khiển (PD), luật điều khiển dựa trên bình phương năng lượng và động năng, điều khiển tuyến tính hóa từng phần, điều khiển trượt, điều khiển trượt tầng, điều khiển dựa trên hệ suy diễn mờ. KẾT LUẬN CHƯƠNG 1: Việc sử dụng cần cẩu treo ngày càng được triển khai và sử dụng rộng rãi trong các xưởng cơ khí lắp ráp, cảng bốc xếp hàng hóa. Điều khiển cần cẩu treo sao cho xe con bám vị trí đặt trước và chống rung lắc cho tải trọng để đảm bảo an toàn cho người và thiết bị đòi hỏi phải liên tục giải quyết những vấn đề có tính học thuật. Cần cẩu treo là một đối tượng điều khiển có một số đặc điểm riêng sau: phi tuyến, thiếu cơ cấu chấp hành, một số tham số của mô hình mô tả có tính bất định. Từ đó cách tiếp cận là nghiên cứu phát triển các phương pháp điều khiển thích nghi dựa trên kỹ thuật điều khiển phi tuyến và các hệ thông minh như hệ mờ và mạng nơ-ron nhân tạo. Đó chính là tiền đề để định hướng cho những đóng góp mới được thực hiện trong luận án. 7 CHƯƠNG 2: ĐIỀU KHIỂN THÍCH NGHI CHO CHO CẦN CẨU TREO TRÊN CƠ SỞ HỆ LOGIC MỜ Như phân tích ở chương 1, hệ thống cần cẩu treo là phi tuyến rất khó có thể xác định một cách chính xác các thông số của mô hình và chịu ảnh hưởng của nhiễu bên ngoài tác động vào hệ thống.. Trong chương này, luận án tập trung vào nghiên cứu các giải thuật điều khiển được tổng hợp dựa trên cơ sở mô hình mờ. Đó là tổng hợp bộ điều khiển mờ hai lớp và điều khiển trượt tầng chỉnh định mờ. 2.1 Nền tảng cơ sở cho giải thuật điều khiển Phần này trình bày tổng quan lý thuyết về:Mô hình mờ Sugeno và các bước xây dựng mô hình mờ MIMO. Phương pháp suy luận tuyến tính. Lý thuyết cơ bản về điều khiển trượt tầng. 2.2 Tổng hợp bộ điều khiển mờ hai lớp Ý tưởng của phương pháp điều khiển mờ hai lớp như sau: : Đầu tiên chia nhiệm vụ điều khiển cần cẩu treo 3D thành hai nhiệm vụ là điều khiển phương x và điều khiển phương y. Mỗi phương lại tách riêng thành hai nhiệm vụ điều khiển con là bám vị trí xe và giảm rung lắc cho tải bằng hai bộ điều khiển mờ: Đầu tiên chia nhiệm vụ điều khiển cần cẩu treo 3D thành hai nhiệm vụ là điều khiển phương x và điều khiển phương y. Mỗi phương lại tách riêng thành hai nhiệm vụ điều khiển con là bám vị trí xe và giảm rung lắc cho tải bằng hai bộ điều khiển mờ (lớp 1). Với nhiệm vụ điều khiển theo phương x, bộ điều khiển thứ nhất điều khiển bám cho xe với các đầu vào xe và xe và đầu ra là 1u , 1u được tổng hợp sao cho xe đạt vị trí là nhanh, bộ thứ hai là điều khiển chống rung lắc cho tải với đầu vào là x e và x e  và đầu ra là 2u , 2u được tổng hợp với mục đích làm cho góc lắc về không. Tín hiệu ra của hai bộ điều khiển này được đưa vào bộ điều khiển mờ thứ ba để xác định tín hiệu điều khiển xu cho phương x (lớp 2). Nhiệm vụ điều khiển cho phương y được thiết kế hoàn toàn tương tự như phương x với đầu ra là yu .Các tín hiệu điều khiển 8 xu , yu được tổng hợp theo nguyên tắc thỏa hiệp nếu có lợi về chống rung thì thiệt về tốc độ của xe con và ngược lại. Do đó để dung hòa giữa bài toán chống rung và bám vị trí, luận án sử dụng bộ mờ lớp 2 để thực hiện điều này. Cấu trúc hệ thống điều khiển mờ hai lớp cho cần cẩu treo 3D trong Error! Reference source not found. được biểu diễn ở hình 2.4: Hình 2.4: Cấu trúc hệ thống điều khiển mờ hai lớp Các bước thiết kế cho từng lớp của bộ điều khiển mờ được trình bày chi tiết trong mục 2.2.1 và 2.2.2 của luận án. Kết quả mô phỏng được thể hiện trong mục 2.2.3 cho cả đối tượng cần cẩu treo 3D và 2D. 9 Hình 2.8: Kết quả mô phỏng cho bộ điều khiển mờ hai lớp trong trường hợp không có nhiễu tác động cho hệ cần cẩu treo 3D 10 Hình 2.11: Kết quả mô phỏng cho bộ điều khiển mờ hai lớp trong trường hợp không có nhiễu tác động cho hệ cần cẩu treo 2D với khối lượng tải là 8 (kg) 2.3 Điều khiển trượt thích nghi mờ cho cần cẩu treo Điều khiển trượt thích nghi mờ được áp dụng cho đối tượng cần cẩu treo 2D. Quá trình thiết kế điều khiển được chia làm hai giai đoạn: giai đoạn thứ nhất là thiết kế bộ điều khiển trượt tầng (mục 2.3.1) và tìm luật điều khiển thích nghi mục (2.3.2). Bộ điều khiển mờ dùng cho việc tìm ra luật thích nghi được dựa trên phương pháp suy luận tuyến tính. Cấu trúc điều khiển của hệ trượt tầng thích nghi mờ được thể hiện trong hình 2.19: 11 Hình 2.19: Cấu trúc điều khiển trượt tầng thích nghi mờ Kết quả mô phỏng của bộ điều khiển trượt tầng thích nghi mờ: Hình 2.21: Kết quả mô phỏng cho bộ điều khiển trượt tầng thích nghi mờ trong trường hợp không có nhiễu tác động với khối lượng tải là 8 (kg) 12 KẾT LUẬN CHƯƠNG 2 Đối với hệ cần cẩu treo thiếu thông tin về đối tượng, áp dụng bộ điều khiển mờ hai lớp ( TLFLC) là hoàn toàn phù hợp. Bộ điều khiển TLFLC được đề xuất trong chương 2 có ưu điểm cơ bản là cấu trúc đơn giản dễ cài đặt mà vẫn đạt được các yêu cầu về chỉ tiêu chất lượng đặt trước. AHSMC được xây dựng dựa trên kỹ thuật trượt tầng kết hợp với hệ mờ cho thấy khả năng làm việc bền vững và thời gian quá độ giảm đi đáng kể so với TLFLC. TLFLC và AHSMC đều được kiểm chứng bằng mô phỏng số và sau đó (chương 4) được nhúng vào vi điều khiển STM32 để điều khiển hệ cần cẩu treo trong phòng thí nghiệm. CHƯƠNG 3: ĐIỀU KHIỂN TRƯỢT THÍCH NGHI CHO CẦN CẨU TREO DỰA TRÊN KỸ THUẬT BACKSTEPPING VÀ MẠNG NƠ-RON NHÂN TẠO Điều khiển trượt được biết đến như là một phương pháp điều khiển phi tuyến bền vững đơn giản, hiệu quả. Ưu điểm của phương pháp này là ít nhạy với sự biến đổi của các thông số hệ thống, có khả năng kháng nhiễu tốt, đáp ứng động học nhanh. Tuy nhiên, do tín hiệu điều khiển trượt là một hàm dấu nên để hệ thống chuyển động bám mặt trượt thường tồn tại hiện tượng quỹ đạo trạng thái của hệ dao động với tần số cao quanh mặt trượt. Mặt khác thiết kế điều khiển trượt yêu cầu phải biết trước mô hình toán học của hệ động học cũng như các điều kiện biên khác. Để khắc phục nhược điểm này, luận án đề xuất phương pháp tổng hợp bộ điều khiển thích nghi bền vững trên cơ sở điều khiển trượt kết hợp với kỹ thuật backstepping và mạng nơ-ron để áp dụng cho hệ thống cần cẩu treo mô hình bất định kiểu hàm số và bộ điều khiển trượt thích nghi nơ – ron bất định tải. Bộ điều khiển này được tổng hợp qua hai bước: - Bước 1: Tổng hợp bộ điều khiển cho cần cẩu treo với giả thiết xác định (  ,C q q , D ,  g q đã biết). 13 - Bước 2: Xấp xỉ véc-tơ hàm  có chứ các thành phần bất định là các ma trận  ,C q q , D ,  g q . Cấu trúc hệ thống ANSMC được biểu diễn trong hình 3.1. Hình 3.1: Cấu trúc hệ thống ANSMC 3.1 Nền tảng cho giải thuật điều khiển Phần này tóm tắt kỹ thuật điều khiển backstepping cho lớp đối tượng truyền ngược có mô hình như sau: 1 2 1 2 1 1 ( , , , ) ( , , , ) ( ) ( ) i i i i i i n n x f x x x g x x x x x f x g x u y x        (3.32) cách thiết kế được trình bày chi tiết trong mục 3.1.1 và tổng quan quá trình phát triển và ứng dụng của mạng nơ-ron nhân tạo RBF. 3.2 Tổng hợp bộ điều khiển trượt backstepping trên cơ sở mạng nơ – ron nhân tạo 14 3.2.1 Tổng hợp bộ điều khiển trượt backstepping Mô hình cần cẩu treo (3.32) được chuyển về dạng mô hinh sai lệch:       ,e eM q q C q q D q g q u    (3.33) Với định nghĩa các biến mới trong (3.35) hệ (3.33) được chuyển về dạng không gian trạng thái:   1 2 1 2 2 Z Z Z M u g C D Z           (3.38) Kỹ thuật backstepping được áp dụng cho việc tìm tín hiệu điều khiển ảo cho hệ con thứ nhất của (3.38) thông qua hàm Lyapunov:    1 1 1 1 1 0 0 1 1 2 2 T t t T IV Z Z Z d K Z d                    (3.39) Tín hiệu điều khiển ảo 2Z :  2 1 1 0 t P IZ K Z K Z d     (3.41) Sau đó, định nghĩa véc-tơ sai lệch backstepping:   1 2 2 1 1 11 12 21 22 0 T T T t P IZ K Z K Z d                       (3.43) Sau đó điều khiển trượt được áp dụng để làm cho 0 từ (3.55) đến (3.60) để tìm ra tín hiệu điều khiển như sau: 15             1 1 1 11 2 21 12 2 1 2 1 1 1 2 1 11 1 1 11 1 11 0 22 2 2 2 2 2 2 2 2 12 2 2 12 2 12 0 *eq P t P P I I P t P P I I u r M r M M u M g D C Z K s r K Z K K Z d K Z M u M g D C Z K s r K Z K K Z d K Z                                                      (3.56)     1 1 1 11 2 21 3 4 1satsw swu r M r M K s K s u          (3.58) 3.2.2. Tổng hợp bộ điều khiển trượt backstepping trên cơ sở mạng nơ-ron nhân tạo Mô hình cần cẩu treo 3D với chiều dài dây treo không thay đổi như trong Error! Reference source not found. với giả thiết  ,C q q , D ,  g q là các thành phần bất định. Do đó, Error! Reference source not found. được viết lại:             , , e e r r M q q C q q D q g q M q q D C q q q u        (3.61) Véc-tơ hàm bất định được định nghĩa như sau:           , , e r r C q q D q g q M q q D C q q q        (3.62) Với Error! Reference source not found., Error! Reference source not found. trở thành:   eM q q u  (3.63) 16 với 1 0 u u        Do  là không biết trước nên luận án sẽ sử dụng một mạng nơ-ron hướng tâm (RBF) để xấp xỉ véc-tơ hàm bất định này. Theo kinh nghiệm từ tài liệu tham khảo [7], mạng RBF có khả năng xấp xỉ các hàm phi tuyến với độ chính xác cao. Do vậy, luận án sử dụng mạng RBF để xấp xỉ véc-tơ hàm bất định chứa trong luật điều khiển Error! Reference source not found.. Cấu trúc của mạng RBF sử dụng trong luận án này là mạng nơ-ron 2 lớp được thể hiện trong hình 3.3 ( nội dung trong luận án). Đầu vào của mạng nơ-ron là q , q và đầu ra của mạng nơ-ron là ˆ ước lượng của  .Với mạng nơ-ron tín hiệu điều khiển 1swu không thay đổi chỉ có tín hiệu 1equ thay đổi và được viết lại như sau:       2 1 1 1 1 11 1 1 1 11 1 11 1 0 1 1 11 2 21 2 2 2 2 2 12 2 2 2 12 2 12 0 ˆ ˆ P P t P I I eq P P t P I I M K s K Z r K K Z d K Z u r M r M M K s K Z r K K Z d K Z                                                (3.70) Định lý 1: Bộ điều khiển thích nghi gồm cơ cấu ước lượng thành phần bất định bằng mạng nơ-ron hướng tâm có luật cập nhập:   1 1 2 2ˆ ˆTW F hs r M r M s W    (3.69) 17 trong đó F là ma trận đối xứng xác định dương, và bộ điều khiển trượt:       2 1 1 1 1 11 1 1 1 11 1 11 1 0 1 1 11 2 21 2 2 2 2 2 12 2 2 2 12 2 12 0 ˆ ˆ P P t P I I eq P P t P I I M K s K Z r K K Z d K Z u r M r M M K s K Z r K K Z d K Z                                                (3.70)     1 1 1 11 2 21 3 4swu r M r M K sat s K s         (3.71) thỏa mãn điều kiện: 2 min 4 F N W s       (3.72) với:  1 1 2 2N r M r M   (3.73) với  là hằng số dương, min là hằng số dương thỏa mãn 4 min T Ts K s s s   , đảm bảo hệ thống điều khiển cần cẩu treo Error! Reference source not found. ổn định ISS. Phần chứng minh ổn định của định lý 1 được trình bày chi tiết trong mục 3.3.2 của luận án. Ngoài ra luận án cũng đề xuất bộ điều khiển trượt thích nghi bất định tải ( Nội dung được trình bày trong luận án) 3.3 Mô phỏng 18 Hình 3.5: Kết quả mô phỏng cho ANSMC trong trường hợp không có nhiễu tác động KẾT LUẬN CHƯƠNG 3 Từ các kết quả đã nêu trong chương 3 có thể rút ra các kết luận sau: Bài toán điều khiển cần cẩu treo với sự bất định của mô hình và có nhiễu tác động vào hệ thống thì việc sử dụng kỹ thuật điều khiển trượt backstepping kết hợp với mạng RBF là 19 giải pháp hợp lý để xây dựng bộ điều khiển thích nghi. Các hàm bất định được xấp xỉ bằng mạng RBF hai lớp, ngoài ra có thành phần bù bất định tải m. Các kết quả mô phỏng số cho thấy tính đúng đắn của hai bộ điều khiển thích nghi được đề xuất trong chương này. CHƯƠNG 4: KIỂM CHỨNG BẰNG THỰC NGHIỆM TRÊN MÔ HÌNH CẦN CẨU TREO 2D TRONG PHÒNG THÍ NGHIỆM 4.1 Xây dựng bàn thí nghiệm Quá trình xây dựng bàn thí nghiệm bao gồm 3 giai đoạn là xây dựng mô hình vật lý, thiết kế phần cứng điều khiển và xây dựng phần mềm.  Mô hình vật lý bảo gồm cần cẩu, động cơ truyền động là động cơ không đồng bộ ba pha , động cơ không đồng bộ ba pha được ghép nối với một biến tần công nghiệp của hãng Omron loại 3G3JX, thiết bị đo tốc độ và vị trí xe là một encoder. Mô hình hệ thống điều khiển cần cẩu treo trong phòng thí nghiệm được biểu diễn trong hình ảnh sau đây: 20 Hình 4.1: Hệ thống điều khiển và giám sát cần cẩu treo 2D Phần cứng bao gồm bộ điều khiển được cài đặt trên nền vi điều khiển STM32F407, cảm biến vị trí và cảm biến góc nghiêng. Phần mềm của hệ thống bao gồm việc thiết kế bộ lọc Kalman cho cảm biến MOU6050 và thiết kế giao diện HMI. 4.2 Cài đặt một số giải thuật điều khiển mới 4.2.1 Cài đặt thuật toán mờ hai lớp Kết quả mô phỏng: 21 Hình 4.6: Kết quả cài đặt thực nghiệm bộ điều khiển mờ hai lớp với khối lượng của tải là 8 kg. 4.2.2 Cài đặt thuật toán trượt tầng thích nghi mờ Kết quả mô phỏng: Hình 4.8: Kết quả cài đặt thực nghiệm bộ điều khiển trượt tầng với khối lượng của tải là 8 kg. 22 KẾT LUẬN VÀ KIẾN NGHỊ Kết luận :Tóm lại luận án đã có những đóng góp mới sau đây: - Đề xuất được cấu trúc của bộ điều khiển mờ hai lớp để điều khiển hệ thống cần cẩu treo đảm bảo xe con bám vị trí đặt, góc rung lắc nhỏ mà không cần biết chính xác mô hình đối tượng. Các kết quả mô phỏng số và thực nghiệm đã khẳng định tính đúng đắn của bộ điều khiển được đề xuất. Cấu trúc điều khiển này có thể cài đặt cho cần cẩu treo làm việc ở cả hai chế độ 2D và 3D. - Đề xuất được bộ điều khiển thích nghi cho hệ thống cần cẩu treo trên cơ sở kỹ thuật trượt tầng kết hợp với logic mờ, đảm bảo bám xe con bám vị trí đặt và chống rung lắc cho tải trọng đã được kiểm nghiệm thông qua mô phỏng số và thực nghiệm. Cấu trúc điều khiển này thích hợp với các cần cẩu treo 2D. - Cải tiến bộ điều khiển trượt backstepping của Tsai, Chinh- Chih và cộng sự [57] áp dụng cho cần cẩu treo 3D mô hình bất định trên cơ sở mạng nơ-ron nhân tạo. Đồng thời đề xuất bộ điều khiển trượt thích nghi nơ – ron bất định tải. Phát biểu chứng minh tính ổn định cho hệ kín và mô phỏng kiểm chứng trên nền kỹ thuật số. - Kiểm chứng chất lượng các bộ điều khiển được đề xuất trong luận án trên hệ thống cần cẩu treo 2D trong phòng thí nghiệm. Các kết quả thực nghiệm cho thấy độ tin cậy của các giải thuật được đề xuất và khả năng ứng dụng trong thực tế. Kiến nghị :Luận án mới chỉ tập trung nghiên cứu các giải thuật điều khiển hệ cần cẩu treo có xe kéo chạy trên đường ray chưa nghiên cứu cho hệ cần cẩu treo kiểu tháp, đó cũng là hướng nghiên cứu mà tác giả muốn phát triển thêm trong tương lai. Ngoài ra, tác giả cũng mong muốn phát triển và chế tạo được các bộ điều khiển thay thế cho các bộ điều khiển đang sử dụng cho hệ cần cẩu treo trong thực tế nếu như các bộ này bị hỏng. 23 DANH MỤC CÁC CÔNG TRÌNH ĐÃ CÔNG BỐ CỦA LUẬN ÁN 1. Le Xuan Hai, Nguyen Van Thai, Bui Trong Duong, Vu Thi Thuy Nga, Thai Huu Nguyen, Phan Xuan Minh (2016), “Implementation of a laboratory overhead crane control system”, Tạp chí nghiên cứu khoa học và công nghệ quân sự, số 44, tr. 03-12, ISSN 1859-1043. 2. Le Xuan Hai, Quach Thai Quyen, Le Van Hung, Nguyen Van Thai, Vu Thi Thuy Nga, Phan Xuan Minh (2016), “Improving of control overhead crane quality based on the fuzzy adaptive second order sliding mode control”, Tạp chí nghiên cứu khoa và công nghệ quân sự, số 45, , tr. 20-27, ISSN 1859-1043. 3. Le Xuan Hai, Bui The Hao, Tran Hai Dang, Nguyen Van Thai, Do Thi Tu Anh, Ha Thi Kim Duyen, Phan Xuan Minh (2016), “Setting up some non-linear control argorithms for 2D overhead crane in the laboratory”, Tạp chí nghiên cứu khoa học và công nghệ quân sự, số 45, tr. 64-72, ISSN 1859-1043. 4. Le Xuan Hai, Thai Huu Nguyen, Tran Gia Khanh, Nguyen Tien Thanh, Bui Trong Duong, Phan Xuan Minh (2017), “Anti-sway tracking control of overhead crane system based on PID and fuzzy sliding mode control”, Journal of Science and Technology, tập 55, ISSN 0866-708X. 24 5. Vu Thi Thuy Nga, Le Xuan Hai, Le Viet Anh, Ta Van Truong, Hoang Nghia Hiep, Ha Thi Kim Duyen, Phan Xuan Minh (2017), “Antisway tracking control for 2D overhead crane using double layer fuzzy logic controlles”, May 2017, Journal of Military Science and Technology, Specical Issue, No. 48A, tr. 68-77, ISSN 1859-1043. 6. Le Xuan Hai, Nguyen Van Thai, Vu Thi Thuy Nga, Hoang Thi Tu Uyen, Nguyen Thanh Long, Thai Huu Nguyen, Phan Xuan Minh (2017), “High order sliding mode control with anti-sway based on compensation