- Trang Chủ
- Tự động hoá
- Thiết kế bộ điều khiển mờ kết hợp với hai bộ điều khiển pid để điều khiển giàn cần trục kiểu con lắc đôi
Xem mẫu
- LIÊN NGÀNH ĐIỆN - ĐIỆN TỬ - TỰ ĐỘNG HÓA
THIẾT KẾ BỘ ĐIỀU KHIỂN MỜ KẾT HỢP VỚI HAI BỘ
ĐIỀU KHIỂN PID ĐỂ ĐIỀU KHIỂN GIÀN CẦN TRỤC
KIỂU CON LẮC ĐÔI
DESIGN FUZZY CONTROLLER COMBINED WITH TWO
PID CONTROLLERS TO CONTROL THE DOUBLE-
PENDULUM-TYPE GANTRY CRANE
Nguyễn Văn Trung1, 2, Nguyễn Thị Phương Oanh1, Chenglong Du2
Email: nguyenvantrung.10@gmail.com
1
Trường Đại học Sao Đỏ, Việt Nam
2
Trường Đại học Trung Nam, Trung Quốc
Ngày nhận bài: 27/3/2018
Ngày nhận bài sửa sau phản biện: 26/6/2018
Ngày chấp nhận đăng: 28/9/2018
Tóm tắt
Những khó khăn khi điều khiển giàn cần trục là phải đối diện với hiện tượng con lắc đôi phức tạp. Sự
dao động của móc và tải trọng đã làm giảm khả năng định vị chính xác của xe nâng, thậm chí gây thiệt
hại cơ học và mất an toàn. Do đó, bài báo trình bày một giải pháp là thiết kế bộ điều khiển mờ kết hợp
với hai bộ điều khiển PID để điều khiển vị trí của xe nâng trong thời gian ngắn nhất đạt được vị trí mong
muốn, đồng thời kiểm soát góc lắc của móc và tải trọng sao cho dao động là nhỏ nhất. Bộ điều khiển
mờ làm việc tốt ở độ lệch lớn, phản ứng động rất nhanh, còn hai bộ điều khiển PID với các thông số
được tối ưu hóa thông qua giải thuật di truyền GA làm việc rất tốt khi hệ thống đang tiếp cận điểm đặt.
Các bộ điều khiển đã được kiểm tra thông qua mô phỏng Matlab/Simulink. Kết quả mô phỏng cho thấy
hệ thống có chất lượng điều khiển tốt.
Từ khóa: Giàn cần trục; điều khiển mờ; điều khiển PID; điều khiển vị trí; điều khiển dao động.
Abstract
The difficulty of operating the gantry cranes is faced with the phenomenon of complex double pendulum.
Oscillation of the hook and load have reduced ability to accurately locate the forklift, even causing
mechanical damage and loss of safety. Therefore, the paper presents a solution is to design fuzzy
controller incorporates two PID controllers to control the position of the forklift in the shortest possible
time to the desired position while simultaneously controlling the shake angle of the hook and the load
so that the oscillation is minimal. The fuzzy controller works well at large deviations, the reaction is
very fast and the two PID controllers with optimized parameters through genetic algorithm GA are
working well when the system is approaching setpoint. The controllers were tested through simulations
Matlab/Simulink. Simulation results show that the system has good control quality.
Keywords: Gantry crane; fuzzy control; PID control; position control; oscillation control.
1. ĐẶT VẤN ĐỀ Giàn cần trục trên không được di chuyển bởi xe
nâng, móc được treo trên xe nâng thông qua cáp
Giàn cần trục kiểu con lắc đôi được sử dụng trên
treo và tải trọng được treo vào móc [1]. Khi vận
toàn thế giới trong hàng ngàn bãi vận chuyển,
công trường xây dựng, nhà máy thép và các khu hành giàn cần trục trên không, góc lắc tự nhiên
công nghiệp khác. Đây là thiết bị đặc biệt quan của móc và tải trọng làm cho những chức năng
trọng cho công tác vận chuyển và lắp ráp các nâng, hạ, di chuyển và lắp ráp hàng hóa của
loại hàng hóa. Để vận hành giàn cần trục được giàn cần trục hoạt động kém hiệu quả, vốn là một
an toàn, kịp thời và hiệu quả cần điều khiển tốt chuyển động kiểu con lắc đôi [2]. Sự lắc lư của
ba thông số là vị trí xe nâng, dao động của móc móc và tải trọng là do chuyển động di chuyển của
và dao động của tải trọng. Vì vậy, đã có nhiều xe nâng, do thường xuyên thay đổi thông số hệ
nghiên cứu nâng cao hiệu quả hoạt động của giàn thống và do tác động bởi nhiễu gây ra như ma sát,
cần trục. gió, va chạm... Do đó, đã có một số nghiên cứu
Người phản biện: 1. GS.TSKH. Thân Ngọc Hoàn lớn nhằm mục đích điều khiển hoạt động cần trục
2. TS. Trần Trọng Hiếu đạt được góc lắc nhỏ, thời gian vận chuyển ngắn
Tạp chí Nghiên cứu khoa học - Đại học Sao Đỏ, ISSN 1859-4190 Số 3(62).2018 5
- NGHIÊN CỨU KHOA HỌC
và độ chính xác cao như điều khiển thích nghi cáp treo móc, m2 là trọng lượng của tải trọng, l2 là
[3], định hình đầu vào [4]. Điều khiển chế độ mờ chiều dài cáp treo tải trọng, θ1 là góc lắc của móc,
trượt [5] có lợi thế đạt được ổn định và bền vững là vận tốc góc của móc, là góc lắc của tải
ngay cả khi có nhiễu tác động vào hệ thống hoặc trọng, là vận tốc góc của tải trọng. Giàn cần trục
các thông số của hệ thống giàn cần trục thay đổi di chuyển với một lực đẩy F (N). Giả sử các dây
theo thời gian. Kỹ thuật điều khiển mờ đã cho thấy cáp không có khối lượng và cứng. Các phương
những kết quả thành công khi áp dụng vào thực trình chuyển động có thể thu được bằng cách:
tế, bao gồm hệ thống giàn cần trục [6], điều khiển
mờ PD kép [7], trong đó bộ điều khiển mờ đầu tiên
kiểm soát vị trí giỏ hàng, còn bộ điều khiển mờ
thứ hai ngăn chặn các góc lắc của tải trọng. Điều
khiển mờ đôi [8] có ưu điểm là đạt được góc lắc
nhỏ, tuy nhiên tồn tại độ quá điều chỉnh lớn và thời
gian đạt được vị trí mong muốn lớn. Điều khiển
PID là bộ điều khiển được sử dụng rộng rãi trong
hệ thống điều khiển công nghiệp, do cấu trúc đơn
giản, điều chỉnh dễ dàng và ổn định tốt. Để tìm
kiếm các thông số tối ưu của bộ điều khiển PID,
các nhà nghiên cứu sử dụng thuật toán PSO [9],
thuật toán DE [10], thuật toán GA [11, 12]. Điều
khiển Fuzzy-PID [13] đã kết hợp các ưu điểm của
Hình 1. Sơ đồ của hệ thống giàn cần trục kiểu
bộ điều khiển PID khi hệ thống đang tiếp cận điểm
con lắc đôi
đặt và ưu điểm của bộ điều khiển mờ là làm việc
rất tốt ở độ lệch lớn, sự phi tuyến của nó có thể Bảng 1. Ký hiệu và giá trị các thông số giàn cần
tạo ra một phản ứng động rất nhanh, kiểm soát trục kiểu con lắc đôi
được góc lắc của tải trọng nhỏ và định vị được Ký Giá Đơn
chính xác trong thời gian ngắn. Tuy nhiên, bài Mô tả
hiệu trị vị
báo [13] mới dừng lại ở việc điều khiển giàn cần
M Khối lượng xe nâng 24 kg
trục kiểu con lắc đơn. Vì vậy, trong bài báo này
đề xuất bộ điều khiển mờ kết hợp với hai bộ điều m1 Trọng lượng của móc 7 kg
khiển PID có các thông số được điều chỉnh tối ưu m2 Trọng lượng của tải trọng 10 kg
hóa thông qua giải thuật di truyền (GA) để điều l1 Chiều dài cáp treo móc 2 m
khiển giàn cần trục kiểu con lắc đôi. Bộ điều khiển
l2 Chiều dài cáp treo tải trọng 0,6 m
đã thiết kế được kiểm tra thông qua mô phỏng
g Hằng số hấp dẫn 9,81 m/s2
Matlab/Simulink cho kết quả làm việc tốt.
μ Hệ số ma sát 0,2 N/m/s
Phần còn lại của bài báo được cấu trúc như sau:
Phần 2 là Mô hình động lực của hệ thống giàn cần Theo phương trình Lagrangian [5]:
trục kiểu con lắc đôi. Thiết kế bộ điều khiển mờ d ∂L ∂L (1)
- Qi
=
kết hợp với hai bộ điều khiển PID được trình bày dt ∂qi ∂qi
trong phần 3. Phần 4 mô tả kết quả mô phỏng.
trong đó: qi là hệ tọa độ suy rộng; i là số bậc tự do của
Phần 5 là Kết luận. hệ thống; Q1 là lực bên ngoài; L= T - P , P là thế năng
của hệ thống và T là động năng của hệ thống:
2. MÔ HÌNH ĐỘNG LỰC CỦA HỆ THỐNG GIÀN
CẦN TRỤC KIỂU CON LẮC ĐÔI n
1 (2)
T = ∑ m j x 2j
j =1 2
Một hệ thống giàn cần trục kiểu con lắc đôi được
thể hiện trong hình 1, các thông số và các giá trị Từ hình 1 ta có các thành phần vị trí của xe nâng,
được lấy theo tỷ lệ với giá trị thực tế như trong móc và tải trọng là:
bảng 1. Hệ thống này có thể được mô hình hóa
(3)
như là một xe nâng với khối lượng M. Một cái móc
gắn liền với nó có trọng lượng m1, l1 là chiều dài
6 Tạp chí Nghiên cứu khoa học - Đại học Sao Đỏ, ISSN 1859-4190 Số 3(62).2018
- LIÊN NGÀNH ĐIỆN - ĐIỆN TỬ - TỰ ĐỘNG HÓA
Từ (3) ta có các thành phần vận tốc của xe nâng,
móc và tải trọng là:
(4)
(13)
Động năng của xe nâng là:
1 trong đó: σ d là những nhiễu bên ngoài tác động
TM= Μ x 2 (5)
vào hệ thống giàn cần trục, u là đầu vào điều khiển.
2
Mô hình toán của hệ thống mà nhóm tác giả đề
Động năng của móc là:
xuất khác với mô hình toán trong bài báo [5, 12]
1
T=
m1
2
(
m1 x 2 + l12θ12 + 2 xl
1θ1cosθ1 ) (6) cụ thể như sau: Mô hình toán của hệ thống trong
bài báo [5, 12] là mô hình điều khiển kiểu con lắc
Động năng của tải trọng là: đơn, trong mô hình không có thành phần nhiễu
trong bài báo
1 (7)
Tm=
2 m2 ( x 2 + l12θ12 + l22θ22 + 2 xl
1θ1cosθ1 [5] là những hàm tuyến tính.
2
3. THIẾT KẾ BỘ ĐIỀU KHIỂN MỜ KẾT HỢP VỚI
2θ2 cosθ 2 + 2l1l2θ1θ2 cosθ1cosθ 2 )
+ 2 xl
HAI BỘ ĐIỀU KHIỂN PID
Từ (5), (6), (7) ta có động năng của hệ thống là:
Bài báo đề xuất một bộ điều khiển mờ (FLC -
Fuzzy logic controller) kết hợp với hai bộ điều
khiển PID để điều khiển vị trí của xe nâng trong
1 thời gian ngắn nhất đạt được vị trí mong muốn,
T =TM + Tm1 + Tm 2 = Μ x 2
2 đồng thời kiểm soát góc lắc của móc và tải trọng
sao cho dao động là nhỏ nhất.
(8)
Bộ điều khiển mờ kết hợp với hai bộ điều khiển
PID (FLC-2PID) là bộ điều khiển trong đó thiết bị
Thế năng của hệ thống là: điều khiển gồm hai thành phần: thành phần điều
khiển tuyến tính kinh điển PID và thành phần điều
P m1 m2 gl1 1 cos1 khiển thông minh mờ. Bộ điều khiển mờ kết hợp
với bộ điều khiển PID có thể thiết lập dựa trên
(9) các tín hiệu là sai lệch e(t) và đạo hàm e’(t). Bộ
điều khiển mờ có đặc tính rất tốt ở vùng sai lệch
Thay thế (8)，(9) vào (1) ta có phương trình phi
lớn, đặc tính phi tuyến của nó có thể tạo ra phản
tuyến chuyển động của hệ thống giàn cần trục
ứng động rất nhanh. Khi quá trình của hệ tiến gần
kiểu con lắc đôi như sau [2]:
đến điểm đặt (sai lệch e(t) và đạo hàm e’(t) của
(10) nó xấp xỉ bằng 0), vai trò của bộ điều khiển mờ bị
hạn chế nên bộ điều khiển sẽ làm việc với bộ điều
khiển PID.
Sự chuyển đổi giữa các vùng tác động của FLC
(11) và PID có thể thực hiện nhờ khóa mờ hoặc dùng
chính FLC. Nếu sự chuyển đổi dùng FLC thì FLC
còn có thêm nhiệm vụ giám sát hành vi của hệ
thống để thực hiện sự chuyển đổi. Việc chuyển
(12) đổi tác động giữa FLC và PID có thể thực hiện
nhờ các luật sau:
Đặt
if � e t � dương lớn và � e t dương lớn thì u(t) là
. Khi đó từ (10), (11),(12) ta có
FLC (14)
hệ phương trình trạng thái chuyển động của hệ
thống giàn cần trục kiểu con lắc đôi đã được hạ if � e t � dương nhỏ và � e t dương nhỏ thì u(t) là
bậc đạo hàm có dạng như sau [5, 12]: PID (15)
Tạp chí Nghiên cứu khoa học - Đại học Sao Đỏ, ISSN 1859-4190 Số 3(62).2018 7
- NGHIÊN CỨU KHOA HỌC
Đối với hệ thống giàn cần trục kiểu con lắc đôi Hàm truyền đạt của bộ điều khiển PID như sau:
có ba thông số cần điều khiển là vị trí xe nâng x1, KI
dao động của móc x3 và dao động của tải trọng x5,
Gc s k P kD s � (19)
s
trong phần này chúng tôi chọn điều khiển x1 và x3
làm thông số chính, trong khi đó thông số còn lại Các tham số kP, kI, kD cần phải xác định và hiệu
chỉnh để hệ thống đạt chất lượng mong muốn.
được áp vào tác động của điểm tham chiếu các
thông số chính. Giả sử tương ứng với
vị trí xe nâng, góc lắc của móc mong muốn, x1, x3
tương ứng là giá trị thực của vị trí xe nâng, góc
lắc của móc. Mục tiêu kiểm soát của bộ điều khiển
FLC-2PID là dưới sự tác động của lực u thì sai
lệch bám giữa x1, x3 với có thể được hội
tụ về 0 khi t và dao động của tải trọng tối
thiểu. Sai lệch kiểm soát được xác định như sau:
Hình 3. Sơ đồ cấu trúc Matlab sử dụng 2PID điều
e1 x _ r1 x1 (16) khiển giàn cần trục kiểu con lắc đôi
e2 x3 x _ r 3 3.1.1. Tìm các tham số của hai bộ điều khiển
(17)
PID theo phương pháp Ziegler-Nichols kết hợp
Sơ đồ bộ điều khiển FLC-2PID cho hệ thống giàn
với phương pháp thử sai
cần trục kiểu con lắc đôi được mô tả trong hình 2.
Đối với mô hình hệ thống giàn cần trục kiểu con
lắc đôi, ta sử dụng phương pháp Ziegler-Nichols
thứ hai để tìm các thông số của bộ điều khiển PID
thứ nhất. Từ hình 3, với các thông số ở bảng 1 và
trong trường hợp x _ r1 = 1 m; x _ r 3 = 0 rad, ta
gán độ lợi kI_Z-N1, kI_Z-N2 và kD_Z-N1, kD_Z-N2, kP_Z-N2 lúc
đầu bằng không. Độ lợi kP_Z-N1 được tăng đến giá trị
tới hạn ku1, mà ở đó đáp ứng vòng hở bắt đầu dao
động. ku1 và chu kỳ dao động Tu1 được dùng để cài
đặt thông số bộ điều khiển PID thứ nhất theo quan
hệ được Ziegler-Nichols đề xuất trên bảng 2.
Hình 2. Sơ đồ cấu trúc Matlab sử dụng FLC-2PID Bảng 2. Các tham số của bộ điều khiển PID theo
điều khiển giàn cần trục kiểu con lắc đôi phương pháp Ziegler-Nichols thứ hai
3.1. Thiết kế hai bộ điều khiển PID Bộ điều khiển kP_Z-N1 TI_Z-N1 TD_Z-N1
Bộ điều khiển PID có cấu trúc đơn giản, dễ sử PID Controller1 0,6ku1 0,5Tu1 0,125Tu1
dụng nên được sử dụng rộng rãi trong điều khiển
các đối tượng SISO theo nguyên lý hồi tiếp có sơ Sử dụng phương pháp trên đã tìm được các giá trị
đồ điều khiển như thể hiện trong hình 3. Bộ điều của bộ điều khiển PID thứ nhất như sau: kP_Z-N1 = 50;
khiển PID có nhiệm vụ đưa sai lệch e(t) của hệ kI_Z-N1 = 15,38; kD_Z-N1 = 40,63.
thống về 0 sao cho quá trình quá độ thỏa mãn các Căn cứ vào kết quả vừa tìm được ta tiếp tục tinh
yêu cầu cơ bản về chất lượng. chỉnh các thông số của cả 2PID bằng phương
pháp thử sai như sau:
Biểu thức toán học của bộ điều khiển PID được
mô tả trên miền thời gian có dạng như sau: Bước 1. Giữ nguyên kP1 = kP_Z-N1 = 50 và tăng dần kP2.
1
t
de t (18) Bước 2. Giảm dần thông số kI1, kI2 càng nhỏ càng
u t k P e t e t dt TD
TI 0 dt tốt vì hệ thống giàn cần trục kiểu con lắc đôi có
thành phần tích phân.
Trong đó: e(t) là tín hiệu đầu vào; u(t) là tín hiệu
đầu ra; kP là hệ số khuếch đại; TI là hằng số thời Bước 3. Tăng dần kD1, kD2 để giảm độ quá điều
gian tích phân; TD là hằng số thời gian vi phân. chỉnh đường đặc tính đáp ứng vị trí xe nâng.
8 Tạp chí Nghiên cứu khoa học - Đại học Sao Đỏ, ISSN 1859-4190 Số 3(62).2018
- LIÊN NGÀNH ĐIỆN - ĐIỆN TỬ - TỰ ĐỘNG HÓA
Thông qua việc thử sai có được kết quả của 2PID cứu này được chọn lựa như sau: quá trình tiến
như sau: kP1 = 50; kI1 = 0,01; kD1 = 85; kP2 = 30; hóa qua 1000 thế hệ; kích thước quần thể 5000;
kI2 = 0,01; kD2 = 65.
hệ số lai ghép 0,6; hệ số đột biến 0,4. Tiến trình
3.1.2. Tìm thông số hai bộ điều khiển PID bằng
tìm kiếm được mô tả như trên lưu đồ thuật toán
giải thuật di truyền (GA)
hình 4.
Hàm mục tiêu của quá trình tinh chỉnh hai bộ điều
khiển PID, được định nghĩa như sau: Kết quả: kP-GA1 = 50,3; kI-GA1 = 0; kD-GA1 = 95,8;
kP-GA2 = 37; kI-GA2 = 0; kD-GA2 = 69,4.
(20)
3.2. Thiết kế bộ điều khiển mờ
Nhiệm vụ của GA là tìm kiếm các giá trị (kP-GA1,
kI-GA1, kD-GA1, kP-GA2, kI-GA2, kD-GA2) tối ưu của hai bộ Để điều khiển hệ thống giàn cần trục kiểu con lắc
điều khiển PID, khi J đạt giá trị cực tiểu. đôi cần dựa trên kinh nghiệm bộ điều khiển mờ
Nhằm giới hạn không gian tìm kiếm của GA và (luật mờ IF-THEN). Bộ điều khiển mờ được thiết
để tiết kiệm thời gian tìm kiếm các thông số của
kế cho hệ thống giàn cần trục kiểu con lắc đôi
hai bộ điều khiển PID, ta giả thiết các giá trị tối ưu
(kP-GA1, kI-GA1, kD-GA1, kP-GA2, kI-GA2, kD-GA2) nằm xấp xỉ sử dụng bốn biến ngôn ngữ đầu vào và một biến
trong giá trị (kP1, kI1, kD1) và (kP2, kI2, kD2) tìm được ngôn ngữ đầu ra với miền xác định được phân
từ phương pháp Ziegler-Nichols thứ hai kết hợp đều trong các khoảng như sau:
với phương pháp thử sai. Các giới hạn tìm kiếm
như sau: Input 1: là lỗi vị trí xe nâng với miền xác định
(21) Input 2: là vận tốc của xe nâng với miền xác định
Input 3: là lỗi góc lắc của móc với miền xác định
Input 4: là vận tốc góc của móc với miền xác định
Output: là tín hiệu đầu ra của bộ điều khiển mờ
với miền xác định
Tất cả các hàm liên thuộc được sử dụng trong
hệ thống mờ này là các hàm liên thuộc có hình
dạng tam giác được thể hiện trong hình 5. Các
biến ngôn ngữ đầu vào đều được sử dụng ba tập
mờ để mô tả là Negative (NE), Zero (ZE), Positive
Hình 4. Lưu đồ thuật toán tiến trình GA xác định (PO) và biến ngôn ngữ đầu ra được sử dụng chín
các thông số hai bộ điều khiển PID
tập mờ để mô tả là Negative High (NH), Negative
Giải thuật di truyền (GA) được hỗ trợ bởi phần Big (NB), Negative Medium (NM), Negative Small
mềm Matlab để sử dụng như một công cụ giải bài
(NS), Zero (ZE), Positive Small (PS), Positive
toán tối ưu, nhằm đạt được các giá trị tối ưu của
2PID thỏa mãn hàm mục tiêu (20) và không gian Medium (PM), Positive Big (PB), and Positive
tìm kiếm (21). Các tham số của GA trong nghiên High (PH).
Tạp chí Nghiên cứu khoa học - Đại học Sao Đỏ, ISSN 1859-4190 Số 3(62).2018 9
- NGHIÊN CỨU KHOA HỌC
các luật mờ từ 1 đến 10 được đưa ra như thể
hiện trong hình 6. Quan hệ vào, ra của FLC trong
không gian hiển thị trong hình 7.
4. KẾT QUẢ MÔ PHỎNG
Bộ điều khiển mờ kết hợp với hai bộ điều khiển
PID đã thiết kế được mô phỏng trên phần mềm
Matlab/Simulink với các tham số hệ thống được
sử dụng mô phỏng có trong bảng 1,
Hình 5. Các hàm liên thuộc của các biến đầu vào
và đầu ra của bộ điều khiển mờ
Hình 8. Đường đặc tính đáp ứng vị trí của xe
nâng, góc lắc của móc, góc lắc của tải trọng và
tín hiệu đầu vào điều khiển giàn cần trục
Hình 6. Luật mờ IF-THEN của bộ điều khiển mờ
Kết quả mô phỏng được thể hiện trong hình 8.
Trong đó:
tương ứng là đường đặc tính đáp ứng
vị trí của xe nâng, góc lắc của móc, góc lắc của tải
trọng và tín hiệu đầu vào điều khiển giàn cần trục
khi sử dụng FLC-2PID điều khiển hệ thống, đối với
vị trí của xe nâng có độ quá điều chỉnh POT=0%,
sai số xác lập exl=0%, thời gian xác lập vị trí
tx1=4,6 s, đối với góc lắc của móc có góc lớn nhất
1max 0,041
0, 041rad
rad và thời gian xác lập góc lắc
t 1 5,5 s còn đối với góc lắc của tấm điện phân
5, 5s,
có góc lớn nhất 2 max 0,062 radvà thời gian xác
0.062rad
Hình 7. Cửa sổ quan hệ vào, ra của bộ điều lập góc lắc
khiển mờ trong không gian tương ứng là các đường
đặc tính khi sử dụng 2PID điều khiển hệ thống với
Từ các biến ngôn ngữ đầu vào, đầu ra ở trên và
các thông số được tìm kiếm theo phương pháp
các hàm thành viên để mô tả các biến, tổng cộng Ziegler-Nichols kết hợp với phương pháp thử sai
34 = 81 luật mờ được sử dụng để điều khiển hệ
thống giàn cần trục kiểu con lắc đôi. Trong đó tương ứng là các đường đặc tính khi sử dụng
10 Tạp chí Nghiên cứu khoa học - Đại học Sao Đỏ, ISSN 1859-4190 Số 3(62).2018
- LIÊN NGÀNH ĐIỆN - ĐIỆN TỬ - TỰ ĐỘNG HÓA
2PID điều khiển hệ thống với các thông số được nghiên cứu tác động của FLC-2PID, chúng ta tăng
tối ưu hóa thông qua thuật toán GA. m2=12 kg và l2=0,8 m, các thông số khác trong
Bằng cách so sánh kết quả khi sử dụng các bộ bảng 1 không đổi. Kết quả mô phỏng được hiển
điều khiển có thể thấy rằng các bộ điều khiển đều thị trong hình 10. Có thể thấy rằng các đường đặc
đạt được hiệu quả kiểm soát tốt. Nhưng trường tính khi tăng m2, l2 vẫn bám sát với các đường đặc
hợp sử dụng FLC-2PID có khả năng thích ứng tính khi không thay đổi các thông số trong bảng 1.
mạnh mẽ hơn và chất lượng điều khiển tốt hơn. Hệ thống vẫn đạt được chất lượng điều khiển tốt.
Ngoài ra, khi hệ thống giàn cần trục hoạt động còn
có các nhiễu bên ngoài tác động vào hệ thống.
Đặc biệt là tại thời điểm khởi động giàn cần trục
đã tạo ra ma sát lớn làm cho tải trọng dao động
mạnh. Để kiểm tra độ tin cậy của bộ điều khiển
FLC-2PID, nhóm tác giả đã đưa giả thiết bước
tín hiệu nhiễu [8] là ma sát d 15 NN, thời
gian = 2 s tác động vào hệ thống tại thời điểm khởi
động giàn cần trục.
1.5
Desired
Position (m)
1 position
xσ
0.5
x1
0
0 5 10 15 20
Time (s)(a)
0.1
Swing angle (rad)
θ2σ
θ1σ
0
θ2
θ1
-0.1 Hình 10. Đường đặc tính đáp ứng vị trí của xe
0 5 10 15 20
nâng, góc lắc của móc, góc lắc của tải trọng và
100 tín hiệu đầu vào điều khiển khi thay đổi m2, l2
Control input (N)
50 uσ
Để làm rõ tính vượt trội của giải pháp, nhóm tác
0
u giả đã tiến hành so sánh bộ điều khiển FLC-2PID
-50
0 5 10 15 20 với các phương pháp điều khiển khác đã được
Time (s)
công bố như trong bảng 3.
Hình 9. Đường đặc tính đáp ứng vị trí của xe
nâng, góc lắc của móc, góc lắc của tải trọng và Bảng 3. So sánh FLC-2PID với các phương pháp
điều khiển khác đã được công bố
tín hiệu đầu vào điều khiển khi có nhiễu
Kết quả mô phỏng được hiển thị trong hình 9. FLC- ATC GA-FLC FLC
Ký hiệu
2PID [2] [1] [6]
Trong đó: tương ứng là các
đường đặc tính khi có nhiễu tác động vẫn bám xr1 (m) 1 1 1 0,8
sát với đường đặc tính khi không có POT (%) 0 0 0 0,1
nhiễu. Có thể thấy rằng phản ứng của hệ thống exl (%) 0 0 0 0
không thay đổi và vẫn đạt được chất lượng điều tx1 (s) 4,6 7 7,1 7,2
khiển tốt.
tθ1 (s) 5,5 6,5 6,8 13
Trong thực tế sản xuất, khi hệ thống giàn cần tθ2 (s) 12 6,5 6,8 13
trục hoạt động thì các thông số về trọng lượng
θ1max (rad) 0,041 0,022 0,06 0,07
của tải trọng và chiều dài cáp treo tải trọng liên
θ2max (rad) 0,062 0,024 0,07 0,075
tục thay đổi. Để bám sát với tình hình thực tế và
Tạp chí Nghiên cứu khoa học - Đại học Sao Đỏ, ISSN 1859-4190 Số 3(62).2018 11
- NGHIÊN CỨU KHOA HỌC
Căn cứ vào các kết quả trong bảng 3 ta thấy điều [4]. Khalid L. Sorensen, William Singhose, Stephen
khiển theo dõi thích nghi (ATC - Adaptive tracking Dickerson (2007). A controller enabling precise
control) [2] có θ1max , θ2max nhỏ nhất tuy nhiên tx1 lớn, positioning and sway reduction in bridge and gantry
GA-FLC [1] và FLC [6] đều có θ1max, θ2max, tx1 lớn, cranes. Control Engineering Practice 15, 825-837.
FLC-2PID có θ1max, θ2max, tx1 nhỏ. Từ những kết quả [5]. Diantong Liu, Jianqiang Yi, Dongbin Zhao, Wei
đã phân tích ở trên có thể thấy rằng các bộ điều Wang (2005). Adaptive sliding mode fuzzy
khiển đều có hiệu quả kiểm soát tốt. Tuy nhiên, control for a two-dimensional overhead crane.
với đối tượng giàn cần trục kiểu con lắc đôi mà Mechatronics 15,505-522.
nhóm tác giả nghiên cứu sử dụng bộ điều khiển
FLC-2PID có chất lượng điều khiển vị trí xe nâng [6]. D. Qian, S. Tong, B. Yang, and S. Lee (2015).
tốt hơn, đồng thời vẫn kiểm soát được dao động Design of simultaneous input-shaping-based
của móc và dao động của tải trọng nhỏ. SIRMs fuzzy control for double-pendulum-type
overhead cranes. Bulletin of the polish academy of
5. KẾT LUẬN sciences technical sciences, Vol. 63, No. 4. DOI:
Trong bài báo này, chúng tôi đã thiết kế được 10.1515/bpasts, 887-896.
bộ điều khiển mờ kết hợp với hai bộ điều khiển [7]. Naif B. Almutairi and Mohamed Zribi (2016).
PID có các thông số được tối ưu hóa thông Fuzzy Controllers for a Gantry Crane System with
qua giải thuật di truyền (GA) để điều khiển vị Experimental Verifications. Article in Mathematical
trí của xe nâng, đồng thời kiểm soát góc lắc Problems in Engineering. DOI: 10.1155/1965923.
của móc và góc lắc của tải trọng. Hiệu quả [8]. Mahmud Iwan Solihin, Wahyudi, Ari Legowo
của bộ điều khiển FLC-2PID đã được kiểm tra and Rini Akmeliawati (2009). Robust PID Anti-
thông qua mô phỏng Matlab/Simulink. Kết quả: swing Control of Automatic Gantry Crane based
on Kharitonov’s Stability. P.O.Box 10, 50728.
s Kuala Lumpur, Malaysia, 978-1-4244-2800-
cho thấy chất lượng của bộ điều khiển tốt. Để kiểm 7/09/$25.00, IEEE.
tra độ tin cậy của phương pháp điều khiển, chúng [9]. Mohammad Javad Maghsoudi, Z. Mohamed,
tôi đã mô phỏng khi thay đổi các thông số của A.R. Husain, M.O. Tokhi (2016). An optimal
hệ thống và có nhiễu tác động vào hệ thống. Các performance control scheme for a 3D crane.
kết quả mô phỏng cho thấy bộ điều khiển được Mechanical Systems and Signal Processing 66-
đề xuất đạt được độ chính xác cao, góc lắc của 67, 756-768.
móc và của tải trọng nhỏ. Từ kết quả mô phỏng, [10]. Zhe Sun, Ning Wang, Yunrui Bi, Jinhui Zhao
chúng ta có thể tiếp tục nghiên cứu ứng dụng vào (2015). A DE based PID controller for two
thực tế. dimensional overhead crane. Proceedings of the
34th Chinese Control Conference July 28-30,
Hangzhou, China, 2546-2550.
TÀI LIỆU THAM KHẢO [11]. Mahmud Iwan Solihin, Wahyudi, Ari Legowo
[1]. Dianwei Qian, Shiwen Tong, SukGyu Lee (2016). and Rini Akmeliawati (2009). Robust PID Anti-
Fuzzy-Logic-based control of payloads subjected swing Control of Automatic Gantry Crane based
to double-pendulum motion in overhead cranes. on Kharitonov’s Stability. P.O.Box 10, 50728.
Automation in Construction 65,133-143. Kuala Lumpur, Malaysia, 978-1-4244-2800-
7/09/$25.00, IEEE.
[2]. Menghua Zhang, Xin Ma, Xuewen Rong, Xincheng
Tian, Yibin Li (2016). Adaptive tracking control [12]. Nguyễn Văn Trung, Phạm Đức Khẩn, Phạm Thị
for double-pendulum overhead cranes subject to Thảo, Lương Thị Thanh Xuân (2017). Ứng dụng
tracking error limitation, parametric uncertainties giải thuật di truyền thiết kế hai bộ điều khiển PID
and external disturbances. Mechanical Systems để điều khiển giàn cần trục cho điện phân đồng.
and Signal Processing 76-77,15-32. Tạp chí Nghiên cứu khoa học - Đại học Sao Đỏ,
ISSN 1859-4190. Số 3(58).
[3]. Y.C. Fang, B.J. Ma, P.C. Wang, and X.B. Zhang
(2012). A motion planning-based adaptive control [13]. Mahmud Iwan Solihin and Wahyudi (2007).
method for an underactuated crane system. IEEE Fuzzy-tuned PID Control Design for Automatic
Transactions on Control Systems Technology 20 Gantry Crane. P.O. Box 10. 50728. Kuala Lumpur,
(1), 241–248. Malaysia, 1-4244-1355-9/07/$25.00, IEEE.
12 Tạp chí Nghiên cứu khoa học - Đại học Sao Đỏ, ISSN 1859-4190 Số 3(62).2018
nguon tai.lieu . vn
