Thiết kế hệ thống điều khiển tốc độ động cơ DC sử dụng bộ điều khiển PID và PID mờ (Fuzzy-PID).doc

Dịch vụ viết thuê đề tài – KB Zalo/Tele 0917.193.864 – luanvantrust.com
Kham thảo miễn phí – Kết bạn Zalo/Tele mình 0917.193.864
ĐẠI HỌC BÁCH KHOA HÀ NỘI
Trung tâm Đào tạo Tài năng và Chất lượng cao
ĐỒÁNI
Đề tài: Thiết kế hệ thống điều khiển tốc độ động cơ DC sử dụng bộ điều khiển
PID và PID mờ (Fuzzy-PID)
Giảng viên hướng dẫn: TS. Nguyễn Cảnh Quang
Sinh viên thực hiện: Đặng Đức Công – 20101181
Đặng Thái Giáp – 20101443
Lớp: KSTN – ĐKTĐ – K55
Hà Nội, tháng 6 năm

MỤC LỤC
Trang
Danh mục bảng và hình vẽ 3
Lời cảm ơn 4
Tóm tắt đồ án 5
Chương I: Khái quát đề tài 6
1.1.Đặt vấn đề 6
1.2.Hướng giải quyết 7
Chương II: Động cơ điện một chiều và phương pháp điều khiển tốc độ 8
2.1.Đặc tính của động cơ điện một chiều 8
2.1.1. Mô hình toán học động cơ dc sử dụng nam châm vĩnh cửu 8
2.1.2. Phương pháp nhận dạng trực tuyến mô hình động cơ 9
2.2.Phương pháp điều khiển tốc độ động cơ 10
Chương III: Bộ điều khiển PID kinh điển và bộ điều khiển Fuzzy-PID 11
3.1.Bộ điều khiển PID 11
3.1.1. Lý thuyết về bộ điều khiển pid 11
3.1.2. Chỉnh định tham số bộ điều khiển PID 13
3.1.3. Bộ điều khiển PID số 15
3.2.Bộ điều khiển Fuzzy-PID 16
3.2.1. Lý thuyết điều khiển mờ 16
3.2.2. Bộ điều khiển Fuzzy-PID 21
Chương IV: Thiết kế hệ thống điều khiển 29
4.1.Phần cứng chuẩn bị và phần mềm sử dụng 29
4.1.1. Mạch phần cứng 29
4.1.2. Chương trình phần mềm 30
4.2.Giải quyết vấn đề điều khiển 30
4.2.1. Định hướng chương trình 30
4.2.2. Phác thảo giải thuật 31
4.3. Kết quả mạch chạy thực thế 36
Chương V: Kết luận và hướng phát triển 37
5.1.Kết quả thu được 37
5.2.Một số đề xuất và hướng phát triển đề tài 37
Tài liệu tham khảo và Tài liệu đính kèm 39
2

Danh mục bảng và hình vẽ
Hình 2.1. Động cơ DC sử dụng nam châm vĩnh cửu
Hình 2.2. Nguyên lý điều chế độ rộng xung PWM
Hình 3.1. Sơ đồ khối của hệ điều khiển vòng kín
Hình 3.2: Xác định tham số của đặc tính quá tính
Bảng 3.1: Lựa chọn tham số bộ PID theo Ziegler-Nichols 1
Hình 3.3: Miền xác định và miền tin cậy của tập mờ
Hình 3.4: Một số dạng hàm thuộc
Hình 3.5: Ví dụ về liên hệ giữa biến môn ngữ và biến vật lý
Hình 3.6: Giải mờ theo phương pháp cực đại
Hình 3.7: Sơ đồ cấu trúc bộ điều khiển mờ
Hình 3.8: Sơ đồ cấu trúc bộ điều khiển mờ-PID
Hình 3.9: Cấu trúc của khối mờ
Hình 3.10: Các hàm thuộc của sai lệch e(t)
Hình 3.11: Các hàm thuộc của vi phân sai lệch de(t)
Hình 3.12: Các hàm thuộc của biến ra ′ , ′, ′
Hình 3.14: Bảng luật hợp thành mờ
Hình 3.15: Sơ đồ khối bộ điều khiển F – PID
Hình 3.16: So sánh đáp ứng của bộ PID(Z-N1) và F – PID
Hình 3.17: So sánh đáp ứng của bộ PID(Tuning Toolbox) và F – PID
Hình 3.18: Bảng đánh giá chất lượng các bộ điều khiển
Hình 4.1: Sơ đồ nguyên lý mạch phần cứng
Hình 4.2: Đọc Encoder
Hình 4.3: Lưu đồ giải thuật điều chế xung PWM
Hình 4.4: Chương trình quét phím ma trận
Hình 4.5: Thuật toán Fuzzy-PID
Hình 4.6: Ví dụ về xây dựng hàm thuộc cho tập mờ e(t)
Hình 4.7: Ví dụ về luật hợp thành
Hình 4.8: Ví dụ về phương pháp giải mờ cực đại
3

LỜI CẢM ƠN
Kính gửi đến thầy NGUYỄN CẢNH QUANG lời cảm ơn chân thành sâu sắc,
cảm ơn thầy đã tận tình giúp đỡ, chỉ dạy chúng em trong suốt quá trình hoàn thành đồ
án môn học này.
Chân thành cảm ơn các quý thầy cô của trường Đại học Bách Khoa Hà Nội nói
chung, của Viện Điện và bộ môn Điều Khiển Tự Động nói riêng đã tận tình giảng
dạy, trạng bị cho chúng em những kiến thức bổ ích, quý báu.
Hà Nội, tháng 6 năm 2013
Nhóm thực hiện đồ án
4

TÓM TẮT ĐỒ ÁN
Nhiệm vụ của đề tài là sử dụng giải thuật PID và Fuzzy-PID ứng dụng trên vi
điều khiển để điều chỉnh, ổn định tốc độ động cơ, đồng thời so sánh giữa lý thuyết và
chất lượng thực tế của hai bộ điều khiển này.
Đề tài được thực hiện như sau:
Trước tiên, sử dụng giải thuật PID số, ứng dụng trên vi điều khiển 8-bit
AT89S52 là nhân điều khiển trung tâm, MATLAB là chương trình xử lý trung gian,
phần công suất sử dụng Driver tích hợp L298 để điều chỉnh tốc độ động cơ đạt giá trị
đặt (Set point) nhập vào từ trước, khi không tải và có tải.
Cụ thể, Encoder quang sẽ đưa xung phản ánh tốc độ động cơ về vi điều khiển,
sau đó vi điều khiển sẽ tính toán tốc độ hiện tại để hiển thị và thực hiện giải thuật
điều khiển PID để điều chế độ rộng xung (PWM – Pulse Width Modulation) điều
khiển động cơ thông qua driver L298.
Cũng với cách thực hiện tương tự trên, sử dụng giải thuật Fuzzy-PID cho bộ
điều khiển. Ngoài những nội dung như trên, ta cần xây dựng thư viện các hàm cho bộ
điều khiển dựa trên lý thuyết về Logic mờ (Fuzzy Logic) để điều chỉnh tham số cho
bộ điều khiển.
Kết quả đạt được thỏa mãn khá tốt các yêu cầu đã đề ra:
+ Xây dựng được bộ điều khiển PID và Fuzzy-PID trên nền vi điều khiển 8-bit
AT89S52.
+ Đo, điều chỉnh ổn định tốc độ động cơ DC. Đáp ứng tốc độ khá nhanh khi
khởi động, không tải và có tải.
+ Hệ thống ổn định, thời gian đáp ứng nhanh, độ quá điều chỉnh khá nhỏ.
Kiến thức cơ bản cần có: Lý thuyết điều khiển kinh điển, Lý thuyết điều khiển hiện
đại, Điện tử cơ bản, Vi điều khiển, Điện tử công suất, Mô phỏng MATLAB, Kỹ thuật
lập trình ngôn ngữ C.
5

CHƯƠNG I: KHÁI QUÁT ĐỀ TÀI
1.1. Đặt vấn đề
Lĩnh vực điều khiển tự động ngày càng phát triển, đặc biệt là điều khiển chính
xác, đã trở thành một phần không thể thiếu của nền công nghiệp hiện đại. Phần lớn
các loại máy móc, thiết bị dân dụng hay trong công nghiệp sử dụng động cơ điện, từ
động cơ điện trong các máy công cụ, máy CNC, các cánh tay robot,… đến trong
những thiết bị gia dụng như máy giặt, điều hòa, máy hút bụi, ngay cả trong máy vi
tính. Những thiết bị như vậy yêu cầu độ chính xác cao, tiết kiệm năng lượng, tuổi thọ
và chu kì bảo dưỡng dài. Một trong những yêu cầu cần được đáp ứng để đạt những
chỉ tiêu trên đây là điều khiển được tốc độ động cơ điện một cách ổn định, đáp ứng
nhanh, vận hành trơn tru khi xác lập và khi thay đổi trạng thái.
Việc ứng dụng những thuật toán kinh điển vào vấn đề điều khiển tốc độ động cơ
đã đạt được nhiều kết quả khả quan. Ví dụ như sử dụng bộ điều khiển PI, PID cho kết
quả tốt ở một số đối tượng động cơ. Chỉnh định tham số cho bộ điều khiển PID kinh điển
cũng có nhiều phương pháp. Tuy nhiên, với các thuật toán, phương pháp kinh điển, ta
phải biết chính xác về đối tượng, hoặc mô hình hóa tương đối chi tiết đối tượng. Một
điểm nữa là trong quá trình vận hành, nếu như đối tượng thay đổi thì hệ thống có thể mất
ổn định hoặc chất lượng điều khiển không còn đáp ứng được yêu cầu. Do đó, auto-
tuning là một trong những hướng đi khả quan của điều khiển tự động.
Trong điều khiển hiện đại, lý thuyết mờ cung cấp cho ta một hướng đi mới, xây
dựng những hệ điều khiển mờ thuần túy hoặc nhưng hệ mờ lai với mục đích nâng cao
chất lượng các bộ điều khiển kinh điển, cũng như điều khiển những đối tượng chưa
biết hoặc khó nhận dạng.
Trong khuôn khổ Đồ án, em xin trình bày về thuật toán PID, Fuzzy-PID; xây
dựng các bộ điều khiển này trên nền vi điều khiển AT89S52; các kết quả thu được và
hướng phát triển đề tài. Do hạn chế về thời gian cũng như thiết bị hỗ trợ, việc so sánh
chất lượng của hai bộ điều khiển này không được đưa ra ở Đồ án này.
6

1.2. Hướng giải quyết
- Tìm hiểu về động cơ điện một chiều (DC), sử dụng nam châm vĩnh cửu; các
đặc tính, và các phương pháp điều khiển tốc độ động cơ DC.
- Sử dụng mô hình động cơ mẫu, xây dựng mô hình các bộ điều khiển kinh
điển (PID) và hiện đại (Fuzzy-PID) trên phần mềm mô phỏng MATLAB-Simulink,
đánh giá sơ bộ về kết quả thu được đối với đối tượng động cơ DC: các yêu cầu về
chất lượng điều khiển như tính ổn định, thời gian đáp ứng, sai lệch tĩnh, đáp ứng khi
tải thay đổi trong bài toán điều chỉnh.
- Thiết kế, thi công mạch phần cứng điều khiển động cơ DC thực.
- Xây dựng giải thuật và viết chương trình điều khiển, ứng dụng các thuật toán
điều khiển ở trên lên vi điều khiển, trực tiếp điều khiển động cơ thực.
7

CHƯƠNG II: ĐỘNG CƠ ĐIỆN MỘT CHIỀU VÀ
PHƯƠNG PHÁP ĐIỀU KHIỂN TỐC ĐỘ
2.1. Đặc tính của động cơ điện một chiều
2.1.1. Mô hình toán học động cơ DC sử dụng nam châm vĩnh cửu
Hình 2.1. Động cơ DC sử dụng nam châm vĩnh cửu
Trong hình 2.1, là mômen quán tính của rôto động cơ, là hệ số tải, là tốc độ động cơ (rpm), và , lần lượt theo thứ
tự là điện áp và dòng điện nguồn cấp cho động cơ.
Ta có: Mômen phát sinh trên trục động cơ là:
= . (2.1)
Lại có = . 0 (2.2) với 0 là điện trở phần ứng rôto.
Từ định luật Newton II ta có:
+ = (2.3)
Thay (2.1),(2.2) vào (2.3) → + = (2.4)
0
Sử dụng biến đổi Laplace cho phương trình (2.4) ta thu được:
( )
=
0
(2.5)
( )
+
8

Phương trình (2.5) biểu thị mô hình hàm truyền của động cơ DC.
Đặt: ( ) = ( )
và thực hiện phép biến đổi Laplace ngược cả 2 vế phương trình (2.5) ta có:
( ) = 1
− 2 (2.6) với 1 = / 0 ; 2 = /
Như vậy từ phương trình (2.5), để xác định được đáp ứng của tốc độ động cơ dưới dạng mô hình hàm truyền đạt
hoặc dạng hàm theo thời gian, ta cần xác định các thông số của động cơ như (hệ số khuếch đại tĩnh động cơ), , và 0. Từ đó ta
xác định được Hệ số khuếch đại và hằng số thời gian của mô hình động cơ.
2.1.2. Phương pháp nhận dạng trực tuyến mô hình động cơ
Ta sử dụng encoder để chuyển đổi từ số vòng quay của động cơ thành số xung
với một hệ số tỉ lệ nào đó, phụ thuộc vào độ phân giải của encoder. Các xung này
được đưa vào vi xử lý và truyền lên máy tính, vẽ đồ thị đáp ứng vòng hở của mô hình
động cơ. Từ việc phân tích đồ thị, sử dụng các phương pháp nhận dạng trong lý
thuyết điều khiển, ta có mô hình xấp xỉ hàm truyền của động cơ.
Vì lí do thời gian có hạn, nên phương pháp nhận dạng trực tuyến này không được
đề cập ở đây. Tuy nhiên, đối với động cơ sử dụng trong Đồ án là động cơ nam châm
vĩnh cửu, loại của Hitachi D04A321E, sử dụng điện áp định mức 24V, công suất 21W,
encoder quang 100 xung/vòng, kết quả nhận dạng được lấy từ [1] – Trang 244.
Mô hình hàm truyền xấp xỉ của động cơ:
138.508386 6.001311
( ) = + 23.079689 = 1 + 0.0433281 (2.7)
1 = 138.508386; 2 = 23.079689
9
( )

2.2. Phương pháp điều khiển tốc độ động cơ
Động cơ DC dùng nam châm vĩnh cửu ta coi là có từ thông không đổi. Phương
trình (2.4) biểu diễn quan hệ giữa tốc độ động cơ với điện áp đặt vào hai đầu cuộn dây
phần ứng. Mặt khác, tác động về mặt cơ học của động cơ là tương đối nhanh. Do đó ta
sử dụng phương pháp điều khiển điện áp phần ứng để thay đổi tốc độ động cơ DC, cụ
thể là sử dụng phương pháp điều chế độ rộng xung (PWM – Pulse Width Modulation)
Hình 2.2. Nguyên lý điều chế độ rộng xung PWM
Giá trị trung bình điện áp trên tải:
= =∗ (2.8)
Ta thấy giá trị điện áp trên tải phụ thuộc vào tỉ số = / , do đó ứng với mỗi tần số xung, ta có thể điều chỉnh để điều chỉnh điện áp.
Đối với vi điều khiển 89s52 sử dụng Thạch anh 12MHz, ta có timer 16 bit, do đó
theo lý thuyết, ta có thể tạo xung vuông nằm trong dải tần số từ 15Hz – 1MHz.
Tuy nhiên, để tạo xung PWM, ta cần điều khiển thông qua giá trị nên dải tần số sẽ thu
hẹp lại, phụ thuộc vào dải điều chỉnh của .
Ví dụ: Nếu ta lấy có giá trị trong khoảng từ 0 − 255 thì dải tần số của xung PWM xuất ra sẽ là khoảng 15Hz – 4kHz.
Khi lựa chọn tần số của xung PWM, ta cần lựa chọn sao cho đáp ứng cơ học
của động cơ đủ mịn để không có cảm giác bị vấp do điện áp thay đổi.
10

CHƯƠNG III: BỘ ĐIỀU KHIỂN PID KINH ĐIỂN VÀ
BỘ ĐIỀU KHIỂN FUZZY-PID
3.1. Bộ điều khiển PID
3.1.1. Lý thuyết về bộ điều khiển PID
Hình 3.1. Sơ đồ khối của hệ điều khiển vòng kín
Có thể nói trong lĩnh vực điều khiển, bộ điều khiển PID được xem như một
giải pháp đa năng cho các ứng dụng điều khiển tương tự hay điều khiển số. Hơn 90%
các bộ điều khiển trong công nghiệp được sử dụng là bộ điều khiển PID. Nếu được
thiết kế tốt, bộ điều khiển PID có khả năng điều khiển hệ thống đáp ứng tốt các chỉ
tiêu chất lượng như đáp ứng nhanh, thời gian quá độ ngắn, độ quá điều chỉnh thấp,
triệt tiêu được sai lệch tĩnh.
Luật điều khiển PID được định nghĩa:
1 ( )
( )= ( ( )+ ∫() + ) (3.1)
0
Trong đó là tín hiệu điều khiển và là sai lệch điều khiển ( = − ). Tín hiệu điều khiển là tổng của 3
thành phần: Tỉ lệ, tích phân và vi phân. Hàm truyền của bộ điều khiển PID:
( ) =
( ) 1 1
= + +=(1+ + ) (3.2)
( )
Các tham số của bộ điều khiển là , (hoặc ), (hoặc ).
11

Thành phần Tỉ lệ (P)
( )= ( )(3.3)
Tác động của thành phần tích phân đơn giản là tín hiệu điều khiển tỉ lệ tuyến tính với sai lệch điều khiển.
Ban đầu, khi sai lệch lớn thì tín hiệu điều khiển lớn. Sai lệch giảm dần thì tín hiệu điều khiển cũng giảm dần. Khi
sai lệch ( ) = 0 thì ( ) = 0. Một vấn đề là khi sai lệch đổi dấu thì tín hiệu điều khiển cũng đổi dấu.
Thành phần P có ưu điểm là tác động nhanh và đơn giản. Hệ số tỉ lệ càng lớn
thì tốc độ đáp ứng càng nhanh, do đó thành phần P có vai trò lớn trong giai đoạn đầu
của quá trình quá độ.
Tuy nhiên, khi hệ số tỉ lệ càng lớn thì sự thay đổi của tín hiệu điều khiển càng
mạnh dẫn đến dao động lớn, đồng thời làm hệ nhạy cảm hơn với nhiễu đo. Hơn nữa, đối
với đối tượng không có đặc tính tích phân thì sử dụng bộ P vẫn tồn tại sai lệch tĩnh.
Thành phần Tích phân (I)
()= ∫ () (3.4)
0
Với thành phần tích phân, khi tồn tại một sai lệch điều khiển dương, luôn làm tăng tín hiệu điều
khiển, và khi sai lệch là âm thì luôn làm giảm tín hiệu điều khiển, bất kể sai lệch đó là nhỏ hay lớn. Do đó, ở
trạng thái xác lập, sai lệch bị triệt tiêu ( ) = 0. Đây cũng là ưu điểm của thành phần tích phân.
Nhược điểm của thành phần tích phân là do phải mất một khoảng thời gian để đợi ( )
về 0 nên đặc tính tác động của bộ điều khiển sẽ chậm hơn. Ngoài ra, thành phần tích phân đôi
khi còn làm xấu đi đặc tính động học của hệ thống, thậm chí có thể làm mất ổn định.
Người ta thường sử dụng bộ PI hoặc PID thay vì bộ I đơn thuần vừa để cải
thiện tốc độ đáp ứng, vừa đảm bảo yêu cầu động học của hệ thống.
12

Thành phần Vi phân (D) ( )
( ) = (3.5)
Mục đích của thành phần vi phân là cải thiện sử ổn định của hệ kín. Do động học của quá trình, nên sẽ tồn tại một khoảng
thời gian trễ làm bộ điều khiển chậm so với sự thay đổi của sai lệch ( ) và đầu ra ( ) của quá trình. Thành phần vi phân đóng vai
trò dự đoán đầu ra của quá trình và đưa ra phản ứng thích hợp dựa trên chiều hướng và tốc độ thay đổi của sai lệch ( ), làm tăng tốc
độ đáp ứng của hệ.
Một ưu điểm nữa là thành phần vi phân giúp ổn định một số quá trình mà bình
thường không ổn định được với các bộ P hay PI.
Nhược điểm của thành phần vi phân là rất nhạy với nhiễu đo hay của giá trị đặt
do tính đáp ứng nhanh nêu ở trên.
3.1.2. Chỉnh định tham số bộ điều khiển PID
Do từng thành phần của bộ PID có những ưu nhược điểm khác nhau, và không
thể đồng thời đạt được tất cả các chỉ tiêu chất lượng một cách tối ưu, nên cần lựa
chọn, thỏa hiệp giữa các yêu cầu chất lượng và mục đích điều khiển. Việc lựa chọn
tham số cho bộ điều khiển PID cũng phụ thuộc vào đối tượng điều khiển và các
phương pháp xác định thông số. Tuy nhiên, kinh nghiệm cũng là một yếu tố quan
trọng trong khâu này.
Có nhiều phương pháp để lựa chọn tham số cho bộ điều khiển PID. Ở đây, vì
giới hạn về mặt nội dung nên chỉ trình bày về phương pháp phổ biến hay được dùng,
đó là phương pháp dựa trên đặc tính quá độ của quá trình thu được từ thực nghiệm
(Phần 2.1.2) với giá trị đặt thay đổi dạng bậc thang (Phương pháp Ziegler-Nichols 1).
Đối tượng áp dụng của phương pháp này là các quá trình có đặc tính quán tính
hoặc quán tính tích phân với thời gian trễ tương đối nhỏ. Mô hình động cơ sử dụng
trong báo cáo được xấp xỉ về dạng quán tính bậc nhất ở công thức (2.7).
Dựa trên hai giá trị xác định được là điểm cắt với trục hoành và độ dốc (Hình
3.2), các tham số của bộ điều khiển được xác định theo bảng 3.1.
13

Hình 3.2: Xác định tham số của đặc tính quá tính
Bộ điều khiển
P 1/ hoặc / - -
PI 0.9/ hoặc 0.9 / 10/3 -
PID 1.2/ hoặc 1.2 / 2 0.5
Bảng 3.1: Lựa chọn tham số bộ PID theo Ziegler-Nichols 1
Phương pháp này có một số nhược điểm như sau:
+ Việc lấy đáp ứng tín hiệu bậc thang rất dễ bị ảnh hưởng của nhiễu và không
áp dụng được cho quá trình dao động hoặc quá trình không ổn định.
+ Đối với các quá trình có tính phi tuyến mạnh, các số liệu đặc tính nhận được
phụ thuộc rất nhiều vào biên độ và chiều thay đổi giá trị đặt.
+ Phương pháp kẻ tiếp tuyến để xác định các số liệu và kém chính xác.
+ Đặc tính đáp ứng của hệ kín với giá trị đặt thường hơi quá dao động (Hệ số
tắt dần khoảng 0.25).
Theo kinh nghiệm của một số chuyên gia, điều kiện áp dụng phương pháp này là tỉ số / nằm trong phạm vi 0.1-0.6. Nếu tỉ lệ
này lớn hơn 0.6, ta cần áp dụng các phương pháp chỉnh định khác có để ý tới bù thời gian trễ. Ngược lại, với tỉ lệ nhỏ hơn 0.1
thường ứng với các hệ bậc cao, do đó cần bộ điều khiển bậc cao tương ứng để cải thiện đặc tính động học.
14

3.1.3. Bộ điều khiển PID số
Trong thực tế công nghiệp, các bộ điều khiển PID có thể được cấu thành từ các
mạch tương tự hoặc các cơ cấu chấp hành. Tuy nhiên với yêu cầu cao về độ chính xác
và chống nhiễu tốt thì các bộ điều khiển như vậy chưa đáp ứng được yêu cầu. Cùng
với sự phát triển của các ứng dụng nhúng hay trên nền vi xử lý, thì điều khiển số cũng
là một lĩnh vực quan trọng. Các bộ điều khiển được số hóa để có thể thực thi với tốc
độ cao và chính xác hơn. Đồng thời việc xây dựng các bộ điều khiển trên nền máy
tính số hay vi điều khiển cũng đơn giản hơn nhiều.
Dưới đây ta trình bày về việc xấp xỉ bộ PID trên miền thời gian sang dạng PID số.
Việc lựa chọn tham số cho bộ PID số cũng tương tự như trên miền thời gian. Ngoài ra ta
cần quan tâm đến một tham số quan trọng là chu kì lấy mẫu của vi điều khiển.
Từ công thức (3.1):
1 ( )
( )= ( ( )+ ∫() + )
0
Ta sử dụng các công thức xấp xỉ tích phân lùi (backward integral approximation) và
vi phân lùi (backward difference approximation) với chu kì lấy mẫu T
∫ ( ) ≈ ∑ ( ) (3.6)
0 =1
( ) ()−( −)
≈ (3.7)
Khi đó công thức (3.1) trở thành:
( )= 0+ [ ( )+
( ) − ( − )
∑ ( ) + ] (3.8)
=1
Viết gọn lại thành:
= + + , −1 + ( − −1) = , + , + , (3.9)
Trong đó: , = ; , = + , −1; , = ( − −1)
15

3.2. Bộ điều khiển Fuzzy-PID
3.2.1. Lý thuyết điều khiển mờ (Fuzzy Logic Control)
3.2.1.1. Giới thiệu về Logic mờ
Trong toán học phổ thông ta đã học khá nhiều về tập hợp, ví dụ như tập các số
thực R, tập các số nguyên tố P={2,3,5,...}… Những tập hợp như vậy được gọi là tập
hợp kinh điển hay tập rõ, tính “RÕ” ở đây được hiểu là với một tập xác định S chứa n
phần tử thì ứng với phần tử x ta xác định được một giá trị y=S(x).
Giờ ta xét phát biểu thông thường về tốc độ một chiếc xe môtô: chậm, trung bình,
hơi nhanh, rất nhanh. Phát biểu “CHẬM” ở đây không được chỉ rõ là bao nhiêu km/h,
như vậy từ “CHẬM” có miền giá trị là một khoảng nào đó, ví dụ 5km/h – 20km/h chẳng
hạn. Tập hợp L = {chậm, trung bình, hơi nhanh, rất nhanh} như vậy được gọi là một tập
các biến ngôn ngữ. Với mỗi thành phần ngôn ngữ của phát biểu trên nếu nó nhận được
một khả năng μ( )thì tập hợp F gồm các cặp ( , μ( )) được gọi là tập mờ.
Định nghĩa tập mờ:
Tập mờ F xác định trên tập kinh điển B là một tập mà mỗi phần tử của nó là một cặp giá trị ( , ( ( )) với ∈ và là một ánh xạ:
( ): B →[0 1] trong đó: gọi là hàm thuộc , B gọi là tập nền.
3.2.1.2. Các thuật ngữ trong Fuzzy Logic
- Độ cao tập mờ F là giá trị = ( ) trong đó ( ) chỉ giá trị nhỏ nhất trong tất cả các chặn trên của hàm ( ).
Một tập mờ có ít nhất 1 phần tử có độ phụ thuộc bằng 1 được gọi là tập mờ
chính tắc, tức là H=1. Ngược lại, một tập mờ có H<1 gọi là tập mờ không chính tắc.
- Miền xác định của tập mờ F, ký hiệu là S là tập con thoả mãn:
={ ∈ | ( )>0}
- Miền tin cậy của tập mờ F, ký hiệu là T là tập con thoả mãn:
T={ ∈ | ( )=1}
16

Hình 3.3: Miền xác định và miền tin cậy của tập mờ
3.2.1.3. Các dạng hàm thuộc (membership function) trong logic mờ
Có rất nhiều dạng hàm thuộc như: Gaussian, PI-shape, S-shape, Sigmoidal, Z-shape
Hình 3.4: Một số dạng hàm thuộc
3.2.1.4. Biến ngôn ngữ
Biến ngôn ngữ là phần tử chủ đạo trong các hệ thống dùng logic mờ. Ở đây các
thành phần ngôn ngữ của cùng một ngữ cảnh được kết hợp lại với nhau. Để minh hoạ
về hàm thuộc và biến ngôn ngữ ta xét ví dụ sau:
Xét tốc độ của một chiếc xe môtô, ta có thể phát biểu xe đang chạy: Rất chậm
(VS), Chậm (S), Trung bình (M), Nhanh (F), Rất nhanh (VF).
Những phát biểu như vậy gọi là biến ngôn ngữ của tập mờ. Gọi x là giá trị của
biến tốc độ, ví dụ x = 10km/h, x = 60km/h…Hàm thuộc tương ứng của các biến ngôn
ngữ trên được ký hiệu là:
(), (), (), (), ( )
17

Như vậy biến tốc độ có hai miền giá trị:
- Miền các giá trị ngôn ngữ:
N = {rất chậm, chậm, trung bình, nhanh, rất nhanh}
- Miền các giá trị vật lý:
V = {x∈B | x ≥0}
Biến tốc độ được xác định trên miền ngôn ngữ N được gọi là biến ngôn ngữ.
Với mỗi ∈ ta có hàm thuộc: → { ( ), ( ), ( ), ( ), ( )}
Ví dụ hàm thuộc tại giá trị rõ = 65 /ℎ là:
(65) = {0, 0, 0.75, 0.25, 0}
Hình 3.5: Ví dụ về liên hệ giữa biến ngôn ngữ và biến vật lý
3.2.1.5. Các phép toán trên tập mờ
Cho X, Y là hai tập mờ trên không gian nền B, có các hàm thuộc tương ứng là , , khi
đó:
- Phép hợp hai tập mờ: ∪
+ Theo luật Max: ∪ ( ) ={ ( ), ( )}
+ Theo luật Sum: ∪ ( ) ={1, ( ) + ( )}
+ Tổng trực tiếp:∪ ( ) = ( ) + ( ) − ( ). ( )
18

- Phép giao hai tập mờ: ∩
+ Theo luật Min:∩ ( ) = { ( ), ( )}
+ Theo luật Lukasiewicz: ∩ ( ) ={0, ( ) + ( ) − 1}
+ Theo luật Prod:∩ ( ) = ( ). ( )
- Phép bù tập mờ: ()=1− ()
3.2.1.6. Các luật hợp thành
* Mệnh đề hợp thành
Ví dụ điều khiển mực nước trong bồn chứa, ta quan tâm đến 2 yếu tố:
+ Mực nước trong bồn L = {rất thấp, thấp, vừa}
+ Góc mở van ống dẫn G = {đóng, nhỏ, lớn}
Ta có thể suy diễn cách thức điều khiển như thế này:
Nếu mực nước = rất thấp Thì góc mở van = lớn
Nếu mực nước = thấp Thì góc mở van = nhỏ
Nếu mực nước = vừa Thì góc mở van = đóng
Trong ví dụ trên ta thấy có cấu trúc chung là “Nếu A thì B”. Cấu trúc này gọi là mệnh đề hợp thành, A là mệnh đề điều kiện, = ⇒ là mệnh đề kết luận.
Định lý Mamdani:
“Độ phụ thuộc của kết luận không được lớn hơn độ phụ thuộc điều kiện”
Nếu hệ thống có nhiều đầu vào và nhiều đầu ra thì mệnh đề suy diễn có dạng
tổng quát như sau:
If = and = and … Then R = and = and … * Luật hợp thành:
Luật hợp thành là tên gọi chung của mô hình biểu diễn một hay nhiều hàm
thuộc cho một hay nhiều mệnh đề hợp thành.
19

Các luật hợp thành cơ bản:
+ Luật Max – Min
+ Luật Max – Prod
+ Luật Sum – Min
+ Luật Sum – Prod.
3.2.1.7. Giải mờ
Giải mờ là quá trình xác định giá trị rõ ở đầu ra từ hàm thuộc ′ ( ) của tập mờ ’.
Có 2 phương pháp giải mờ:
a. Phương pháp cực đại
Các bước thực hiện:
- Xác định miền chứa giá trị ’, ’ là giá trị mà tại đó ′( )đạt Max:
={ ∈ | ′( )= }
- Xác định y’ theo một trong 3 cách sau:
Nguyên lý trung bình, Nguyên lý cận trái, Nguyên lý cận phải.
+ Nguyên lý trung bình: chọn ′ =
1+ 2
2
+ Nguyên lý cận trái: chọn ’ = 1
+Nguyên lý cận phải: chọn ’ = 2
Hình 3.6: Giải mờ theo phương pháp cực đại
20

b. Phương pháp trọng tâm
Điểm ’ được xác định là hoành độ của điểm trọng tâm miền được bao bởi trục hoành và đường ′ ( ).
Công thức xác định:
′=∫ ()
∫ ( )
Trong đó S là miền xác định của tập mờ ′.
3.2.2. Bộ điều khiển Fuzzy-PID
Phần này ta trình bày về sơ đồ cấu trúc của bộ điều khiển mờ thuần túy. Trên
cơ sở đó, xây dựng bộ điều khiển lai Fuzzy-PID.
3.2.2.1. Cấu trúc bộ điều khiển mờ thuần túy
Hình 3.7: Sơ đồ cấu trúc bộ điều khiển mờ
* Một bộ điều khiển mờ gồm 3 khâu cơ bản:
+ Khâu mờ hoá
+ Thực hiện luật hợp thành
+ Khâu giải mờ.
21

* Các nguyên lý thiết kế hệ thống điều khiển mờ:
+ Giao diện đầu vào gồm các khâu: mờ hóa và các khâu hiệu chỉnh như tỷ lệ,
tích phân, vi phân.
+ Thiếp bị hợp thành: sự triển khai luật hợp thành R.
+ Giao diện đầu ra gồm: khâu giải mờ và các khâu giao diện trực tiếp với đối
tượng.
* Trình tự thiết kế hệ thống điều khiển mờ:
- Bước 1: Định nghĩa các biến ngôn ngữ vào/ra
- Bước 2: Xác định các tập mờ cho từng biến ngôn ngữ vào/ra (mờ hóa)
+ Xác định miền giá trị vật lý của các biến ngôn ngữ
+ Số lượng tập mờ
+ Xác định các hàm thuộc
+ Rời rạc hóa tập mờ
- Bước 3: Xây dựng các luật hợp thành
- Bước 4: Chọn thiết bị hợp thành
- Bước 5: Giải mờ và tối ưu hóa
* Một số nhược điểm của bộ điều khiển mờ thuần túy:
Tuy điều khiển mờ có nhiều phát triển, nhưng cho đến nay vẫn chưa có các
nguyên tắc chuẩn mực cho việc thiết kế cũng như khảo sát tính ổn định, bền vững,
chất lượng quá trình, hay ảnh hưởng của nhiễu… cho các bộ điều khiển mờ. Chủ yếu
việc thiết kế các bộ điều khiển này dựa trên kinh nghiệm chỉnh định thực nghiệm.
Điểm yếu của lý thuyết mờ là những vấn đề về độ phi tuyến của hệ thống.
Để khắc phục những nhược điểm đó, một trong những hướng giải quyết đó là kết
hợp giữa phương pháp điều khiển kinh điển (các bộ điều khiển P,PI,PID,điều khiển biến
trạng thái…) với logic mờ nhằm tận dụng ưu điểm của cả hai phương pháp. Đó là
nguyên nhân ra đời các bộ điều khiển tích hợp như: Mờ - PID, Mờ thích nghi – PID.
22

3.2.2.2. Cấu trúc bộ điều khiển mờ - PID
Hình 3.8: Sơ đồ cấu trúc bộ điều khiển mờ-PID
Ý tưởng về bộ PID – Mờ ở đây là sử dụng Logic mờ để tối ưu giá trị các tham
số của bộ điều khiển PID (Hình 3.8).
Bộ điều khiển PID có ba tham số , , nằm trong các khoảng
[ , ], [ , ], [ , ]. Ta sẽ quy đổi các khoảng này về
dạng chính tắc:
′ =
−
(3.10)
−
′ =
−
(3.11)
−
′ =
−
(3.12)
−
Khi đó, các giá trị ′ ,′,′ ∈ [0,1], và các tham số bộ PID được tính lại:
= ( − ) ′ + (3.13)
= ( − ) ′ + (3.14)
= ( − ) ′ + (3.15)
23

Cấu trúc bộ mờ và các hàm thuộc
Bộ mờ ở đây sẽ gồm 2 đầu vào: sai lệch ( ) và vi phân của sai lệch ( ), và
ba đầu ra cho ba tham số của bộ PID: ′ , ′, ′ . Ở đây ta sử dụng mô hình Mamdani cho bộ mờ như hình 3.9.
Hình 3.9: Cấu trúc của khối mờ
Việc xây dựng các hàm thuộc, các khoảng giá trị của biến vật lý và biến ngôn
ngữ dựa vào phỏng đoán và kinh nghiệm chỉnh định. Do đó việc đánh giá chất lượng
cũng mất khá nhiều thời gian và công sức. Ở đây, với mỗi đầu vào bộ mờ ta lập 5
hàm thuộc ứng với 5 biến ngôn ngữ:
= { , , , , }
= { , , , , }
Hình 3.10: Các hàm thuộc của sai lệch e(t)
Khoảng giá trị của các biến vật lý cho các hàm thuộc của sai lệch ( ) phụ thuộc vào khoảng giá trị của tín hiệu đo được. Ở đây, do tín hiệu đo về là số xung encoder trong
thời gian lấy mẫu (xem phần 4.2.2) nên ta lấy khoảng giá trị của ( ) là
24

[−4; 4]. Khoảng này nhỏ vì mục đích điều khiển là bài toán điều chỉnh và bài toán đặt ra là tự động chỉnh định để có bộ tham số PID phù hợp nhất.
Hình 3.11: Các hàm thuộc của vi phân sai lệch de(t)
Khoảng giá trị của các biến vật lý cho các hàm thuộc của vi phân sai lệch ( ) ta cũng lấy tương tự như đối với ( ). Tuy nhiên có một chú ý là
khoảng giá trị này phụ thuộc thời gian lấy mẫu (đối với vi điều khiển). Ở đây, với thời gian lấy mẫu 25,6ms thì ( ) ta lấy trong khoảng [−156; 156].
Các đầu ra ′ , ′, ′ có dạng giống nhau là dạng chuẩn, nên hàm thuộc ta cũng lấy cùng dạng như hình 3.12. Khoảng giá trị biến ra là chính tắc [0; 1].
′ , ′, ′ = { , , , , }
Hình 3.12: Các hàm thuộc của biến ra ′ , ′, ′ Xây dựng luật hợp thành
Các luật hợp thành đều có dạng chung như sau:
If ( ) is and ( ) is , then ′ , ′, ′ is .
25

Tổng kết lại ta có bảng luật hợp thành hình 3.13 và 3.14
( ) ( )
26

Kết quả mô phỏng
Hình 3.15: Sơ đồ khối bộ điều khiển F-PID
Hình 3.16: So sánh đáp ứng của bộ PID(Z-N1) và F-PID
Ở đây, mô hình hàm truyền đối tượng động cơ là mô hình (2.7). Tham số bộ
PID được chọn theo Ziegler – Nichols 1 (Bảng 3.1). Các tham số, các hàm thuộc, luật
hợp thành của bộ F-PID được lựa chọn như ở trên đã phân tích (Phần 3.2.2.2).
27

Sau khi sử dụng công cụ PID Tuning Toolbox, ta cũng so sánh đáp ứng của
bộ PID này với bộ F – PID (Hình 3.18).
Hình 3.17: So sánh đáp ứng của bộ PID (Tuning toolbox) và F-
PID Đánh giá chất lượng bộ điều khiển thông qua mô phỏng
Từ đáp ứng của bộ PID và F – PID (Hình 3.17), ta thấy rõ chất lượng đáp ứng
của bộ F – PID hơn hẳn bộ PID (Z – N 1), và chất lượng có tốt hơn một chút so với
bộ PID (Tuning toolbox) về một số chỉ tiêu. Cụ thể như bảng (Hình 3.19).
Chỉ tiêu F–PID PID(Z–N1) PID (Tuning toolbox)
Thời gian Nhanh, khoảng Khá chậm, khoảng Khá nhanh, khoảng
đáp ứng 0.2s 2.8s 0.35s
Độ quá điều
Nhỏ, khoảng 1% Rất nhỏ, khoảng 0.1% Rất nhỏ, khoảng 0.01%
chỉnh
Sai lệch tĩnh Không tồn tại Không tồn tại Không tồn tại
Tính ổn định
Ổn định với nhiễu Ổn định với nhiễu quá Ổn định với nhiễu quá
quá trình trình trình
Hình 3.18: Bảng đánh giá chất lượng các bộ điều khiển
28

CHƯƠNG IV: THIẾT KẾ HỆ THỐNG ĐIỀU KHIỂN
4.1. Phần cứng chuẩn bị và phần mềm sử dụng
4.1.1. Mạch phần cứng
Hình 4.1: Sơ đồ nguyên lý mạch phần cứng
Bao gồm:
+ Mạch phát triển ứng dụng MUC AT89S52 (Gồm MCU, LCD,
Keyboard và các module khác)
+ Mạch công suất điều khiển động cơ, sử dụng IC L298
+ Động cơ 12V DC có gắn Encoder quang, độ phân giải 100 xung/vòng
+ Bộ nguồn 12V DC, 5V DC
29

4.1.2. Chương trình phần mềm
Các phần mềm sử dụng:
+ Keil for 8051 (uVision 4 – tools c51 + a51)
+ MATLAB 2013a (Simulink; toolbox PID Tuning, Fuzzy Logic Design,
System Identification)
+ Proteus 8 Professional (Mô phỏng mạch)
+ PROGISP 1.68 (Nạp song song cho MCU)
4.2. Giải quyết vấn đề điều khiển
4.2.1. Định hướng chương trình
Muốn điều khiển động cơ vòng kín, có phản hồi:
(i) Đề tài sử dụng encoder quang để phản hồi vận tốc. Nhiệm vụ là phải đọc
được giá trị vận tốc này. Dự kiến sẽ sử dụng các đọc Encoder sử dụng ngắt
và timer để đếm số xung trong một khoảng thời gian mẫu. Số xung này tỉ lệ
với vận tốc của động cơ.
(ii) Điện áp đặt vào hai đầu động cơ thay đổi làm vận tốc động cơ thay đổi. Do
đó tín hiệu điều khiển đưa vào mạch công suất có tác động đến tốc độ động
cơ. Nhiệm vụ là xây dựng chương trình điều chế xung điều khiển đưa vào
mạch công suất.
(iii) Giá trị vận tốc đặt được ra lệnh từ bàn phím keyboard trên mạch điều khiển.
Nhiệm vụ là phải xây dựng chương trình nhập giá trị từ bàn phím. Xây
dựng các menu điều khiển. Ở đây thì các menu được đơn giản đi, mục đích
chính của bài này là giải thuật điều khiển.
(iv) Muốn động cơ duy trì tại vận tốc mong muốn, hoặc bám theo một tín hiệu
chủ đạo cho trước, phải có một khâu điều khiển. Ở đây ta sử dụng giải thuật
Fuzzy – PID. Nhiệm vụ là chuyển thuật toán từ lý thuyết lên vi điều khiển,
chỉnh định tham số của bộ điều khiển.
Việc xác định các thông số cho bộ PID có thể sử dụng tool box PID Tuning.
30

4.2.2. Phác thảo giải thuật
4.2.2.1. Đọc Encoder
Về cơ bản, để có thể đọc được giá trị vận tốc, ta có thể:
(i) Tính số sườn xuống trong thời gian (sampling time) để suy ra vận tốc trung bình của động cơ ( / )
(ii) Tìm thời gian xuất hiện 2 sườn xuống liên tiếp
của Encoder, từ đó cũng suy ra được vận tốc.
Hình 4.2: Đọc Encoder
Phân tích:
- Nếu sử dụng phương án (i), ta cần một timer để định một khoảng thời gian và
một counter hoặc sử dụng biến đếm để đếm xung. Dùng phương pháp này có thể bị
giới hạn về mặt đáp ứng do Encoder gây ra. Nếu số xung quá lớn gây tràn Counter
hoặc bộ nhớ. Nếu encoder độ phân giải thấp thì phải tăng thời gian lấy mẫu để giảm
thiểu sai số đo.
- Nếu sử dụng phương án (ii), ta cần sử dụng timer để đếm khoảng thời gian giữa
2 sườn xuống. Khi đó thì thời gian thực thi sẽ chiếm hầu hết thời gian hoạt động của
MCU. Do đó, phương án này không khả quan lắm.
Đề ra phương án tối ưu: Ta sử dụng phương án 1, sử dụng timer với một ngắt
ngoài và biến đếm. Encoder có độ phân giải khá lớn, phù hợp với tốc độ định mức
của động cơ là hợp lý nhất. Tuy nhiên, với encoder sử dụng trong bài là encoder 100
xung/vòng là khá nhỏ, do đó ta cần thỏa hiệp các điều kiện để đạt được mục đích điều
khiển. Tức là ta tăng thời gian lấy mẫu lên mức vừa phải để giảm sai số đo.
Ở đây, ta lấy thời gian lấy mẫu là 25.6ms, sử dụng timer2 chế độ 16bit,
autoreload. Xung từ Encoder đưa về MCU tại chân ngắt ngoài INT1. Số xung đếm
được sẽ được lưu vào biếnvà _ . Vận tốc thực sẽ tỉ lệ với ( − _ ). Nếu quy đổi vận tốc về đơn vị ò / ℎú thì ảnh
hưởng của sai số đo
sẽ làm cho kết quả kém chính xác, nên sẽ hiển thị luôn số xung đếm được trong thời
gian và so sánh với , thực hiện thuật toán điều khiển.
31

4.2.2.2. Điều chế xung PWM
Vi điều khiển dòng AT89S52 không có chân xuất PWM trực tiếp, do vậy ta
phải dùng Timer để tạo xung PWM, đưa vào mạch công suất.
Vấn đề đặt ra là tạo được xung ra có tần số phù hợp với chu kì lấy mẫu để sau
đúng thời gian , MCU thực hiện cập nhật các thông số và tính toán lại một lượt. Khi
đó, nếu ta thực hiện cập nhật phần trăm xung đồng bộ với chu kì chương trình thì sai
số điều khiển sẽ được giảm bớt đáng kể. Đồng thời, tần số xung PWM này cũng phải
thích hợp để tránh trường hợp động cơ thay đổi tốc độ không trơn tru, linh hoạt.
Chu kì chương trình ta lấy là = 25.6( ). Ta cũng lấy chu kì xung PWM
chính bằng thời gian . Do vậy, Timer sử dụng để tạo xung ở đây ta chọn Timer1 chế độ 16bit. Ta dùng biến để làm biến điều khiển, có kiểu ℎ . Giá trị
nằm trong khoảng 0 – 255. Do vậy, để thỏa mãn xung ra có chu kì bằng thì biến độ
rộng xung khi quy đổi từ sang, ta phải nhân với hệ số 100.
Dưới đây là lưu đồ phác thảo giải thuật điều chế xung PWM (Hình 4.3)
Hình 4.3: Lưu đồ giải thuật điều chế xung PWM
32

4.2.2.3. Quét phím nhập vào từ keyboard
Ma trận phím 4x4 được kết nối với Port 1 của MCU. Giải thuật quét phím là:
- Quét hàng: + Cho các hàng bằng 1, cột bằng 0.
+ Kiểm tra hàng có phím được ấn. Chuyển sang quét cột.
- Quét cột:+ Cho hàng bằng 0, cột bằng 1.
+ Kiểm tra cột có phím được ấn. Suy ra phím được ấn.
Sau khi xác định được hàng và cột có phím được ấn. Ta suy ra được phím đã
ấn, từ đó trả về giá trị được gán cho phím đó.
Một chú ý trong bài toán quét phím là vấn đề chống nhiễu (nhảy phím, dính
phím). Ngoài phương pháp chống nhiễu bằng phần cứng (sử dụng tụ và điện trở) thì
có thể sử dụng phương pháp chống nhiễu bằng phần mềm (dựa vào trễ truyền đạt).
Dưới đây là chương trình quét phím ma trận, có chống nhiễu bằng phần mềm (Hình
4.4).
Hình 4.4: Chương trình quét phím ma trận
33

4.2.2.4. Bộ điều khiển Fuzzy – PID
Hình 4.5: Thuật toán Fuzzy-PID
Về cấu trúc của bộ Fuzzy – PID: xem lại phần 3.2.2.2. Phần này nói về cách xây
dựng các tập mờ, các hàm thuộc và phương pháp giải mờ trên đối tượng là vi điều
khiển AT89S52. Dưới đây là một ví dụ về xây dựng hàm thuộc (Hình 4.6) Ứng
với khoảng [0,1] thì giá trị trả về nằm trong [0,255].
Hình 4.6: Ví dụ về xây dựng hàm thuộc cho tập mờ e(t)
34

Luật hợp thành sử dụng ở đây là luật Min – Max:
Hình 4.7: Ví dụ về luật hợp thành
Giải mờ theo phương pháp cực đại, lấy giá trị trung bình:
Hình 4.8: Ví dụ về phương pháp giải mờ cực đại
35

4.3. Kết quả mạch chạy thực tế
Do vi điều khiển thực hiện các phép toán trên miền số thực rất hạn chế, nên
trong giải thuật, hầu hết đã quy về xử lý đối với số nguyên. Do đó cũng gây ra một số
ảnh hưởng tới chất lượng điều khiển.
Vì lý do thời gian có hạn, không xây dựng được phần mềm giám sát nên việc
so sánh chất lượng của hai bộ điều khiển là khá khó khăn. Kết quả nhận được dừng ở
mức chấp nhận được. Cụ thể là:
+ Động cơ bám được giá trị đặt trước nhập từ bàn phím và chạy ổn định tại tốc
độ đó. Tuy nhiên, dải tốc độ đặt của hai bộ PID và F – PID là khác nhau.
+ Tốc độ đáp ứng nhanh, thời gian quá độ nhỏ. Theo như quan sát, hai bộ PID
và F – PID đạt đến trạng thái ổn định sau khoảng 2s.
+ Độ quá điều chỉnh ở mức chấp nhận được: Khoảng 5% (Theo như quan sát là
3/60 xung trong thời gian lấy mẫu 25.6ms)
+ Khi có tải (chạm tay) thì tốc độ động cơ có giảm xuống và sau đó bám lại giá
trị đặt. Tốc độ đáp ứng khi có tải khá nhanh (cũng tầm 2s).
+ Vẫn tồn tại sai lệch do nhiễu đo. Nguyên nhân là do sau khoảng 1s, vi điều
khiển phải thực hiện hiển thị tốc độ lên LCD. Do đó có thể gây ra sai lệch.
+ Phần chống bão hòa thành phần tích phân làm chưa tốt, mới chỉ là khâu giới
hạn tín hiệu. Khi chạy ở chế độ bình thường và tải nhỏ thì hoạt động tốt. Tuy nhiên
khi tải có quán tính lớn và thời gian chịu tải dài (ví dụ như giữ tay cho tới khi động
cơ phải dừng và giữ lâu sau đó mới nhả ra) thì phải mất một khoảng thời gian bộ điều
khiển mới hoạt động tốt.
36

CHƯƠNG V: KẾT LUẬN VÀ HƯỚNG PHÁT TRIỂN

Thiết kế hệ thống điều khiển tốc độ động cơ DC sử dụng bộ điều khiển PID và PID mờ (Fuzzy-PID).doc

Empfohlen

Empfohlen

Weitere ähnliche Inhalte

Ähnlich wie Thiết kế hệ thống điều khiển tốc độ động cơ DC sử dụng bộ điều khiển PID và PID mờ (Fuzzy-PID).doc

Ähnlich wie Thiết kế hệ thống điều khiển tốc độ động cơ DC sử dụng bộ điều khiển PID và PID mờ (Fuzzy-PID).doc (20)

Mehr von Dịch vụ viết thuê đề tài trọn gói 🥳🥳 Liên hệ ZALO/TELE: 0917.193.864 ❤❤

Mehr von Dịch vụ viết thuê đề tài trọn gói 🥳🥳 Liên hệ ZALO/TELE: 0917.193.864 ❤❤ (20)

Kürzlich hochgeladen

Kürzlich hochgeladen (20)

Thiết kế hệ thống điều khiển tốc độ động cơ DC sử dụng bộ điều khiển PID và PID mờ (Fuzzy-PID).doc