Luận văn Nghiên cứu khảo sát và nâng cao chất lượng hệ thống truyền động cho bàn máy phay CNC

là thời gian giữa hai lần thay đổi pha tự nhiên nó liên quan tới tần số nguồn điện xoay chiều, hình thức mạch chỉnh lưu và được xác định theo biểu thức: mf 1 Tsmax  (4.18) Trong đó: f – tần số dòng điện xoay chiều. m – số lần đập mạch của điện áp chỉnh lưu trong một chu kỳ. Tương ứng với thời gian thích nghi của hệ thống mà nói, Ts có giá trị không lớn nên thực tế có thể lấy giá trị thời gian mất điều khiển trung bình Ts = Tsmax/2, và thường coi là hằng số. Dùng hàm bậc thang đơn vị để biểu thị sự chậm sau thì quan hệ giữa đầu vào và đầu ra của bộ chỉnh lưu và phát xung bán dẫn thyristor sẽ là: Ud0 = Ks.Uct.1(t – Ts) (4.19) Theo định lý chuyến dời phép biến đổi Laplace, thì hàm truyền là: (4.20) psT s ct d0 eK (P)U (p)U  75 Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên pT1 K (p)w ω ω FT   Trong biểu thức (3.20) có chứa hàm số mũ pTse , nó làm cho hệ thống không phải là hệ thống pha cực tiểu, việc phân tích và thiết kế khá phức tạp. Để đơn giản hoá, trước tiên ta phải khai triển pTse thành cấp số Taylo, và biểu thức (4.20) trở thành: ...pT 3! 1 pT 2! 1 pT1 K p s T e K eK (P)U (p)U 33 s 22 ss sss s ct d0 pT    (4.21) Vì Ts có giá trị rất nhỏ nên ta có thể bỏ qua các giá trị bậc cao của nó. Hàm số truyền của bộ chỉnh lưu và phát xung bán dẫn thyristor có thể coi một cách gần đúng là khâu quán tính bậc nhất. pT1 K (P)U (p)U s s ct d0   (4.22) Sơ đồ cấu trúc của bộ chỉnh lưu bán dẫn thyristor: Hình 4.9 Sơ đồ cấu trúc của bộ chỉnh lưu bán dẫn thyristor a. khi chuẩn xác; b. khi gần đúng. 4.1.3 Hàm truyền của máy phát tốc. Trong mạch vòng tốc độ, người ta phải tạo ra một tín hiệu điện áp tỷ lệ với tốc độ động cơ. Để làm được điều đó thông thường người ta dùng máy phát tốc, nó được nối cứng trục với động cơ. Hàm truyền của máy phát tốc: (4.23) Trong đó: T - hằng số thời gian của máy phát tốc.K - hệ số phản hồi máy phát tốc. 4.1.4 Hàm truyền của thiết bị đo điện. Cũng như mạch vòng tốc độ để lấy tín hiệu dòng điện quay trở lại đầu vào khống chế hệ thống người ta tạo một tín hiệu điện áp tỷ lệ với tín hiệu dòng điện. Kse TsP Uct(p) Ud0(p) pT1 K s s  Uct(p) Ud0(p) a b 76 Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên Có nhiều cách để lấy tín hiệu dòng điện nhưng đơn giản nhất có thể có thể dùng máy biến dòng. Hàm truyền của khâu lấy tín hiệu dòng điện: pT1 K (p)w I I FT   (4.24) Trong đó: I - hằng số thời gian của máy máy biến dòng. KI - hệ số phản hồi dòng điện. 4.1.5 Tổng hợp hệ điều khiển RI, R, R. Việc tổng hợp các bộ điều khiển RI, R đều được tiến hành theo phương pháp tiêu chuẩn mô dun tối ưu hoặc tiêu chuẩn mô dun đối xứng. Nguyên tắc chung để thiết kế hệ thống điều khiển hai mạch vòng kín là: bắt đầu từ vòng trong, từng vòng từng vòng một mở rộng ra ngoài. Có nghĩa là trước tiên ta phải thiết kế bộ điều chỉnh dòng điện, tiếp đến coi cả mạch vòng dòng điện là một khâu trong hệ thống điều chỉnh tốc độ quay để thiết kế bộ điều chỉnh tốc độ quay, tiếp tục coi cả mạch vòng tốc độ là một khâu chong hệ thống điều chỉnh vị trí để thiết kế bộ điều chỉnh vị trí. a. Tổng hợp bộ điều khiển dòng RI. Trong các hệ thống truyền động điện tự động cũng như trong hệ chấp hành thì mạch vòng điều chỉnh dòng điện là mạch vòng cơ bản chức năng cơ bản của các mạch vòng dòng điện là trực tiếp hoặc gián tiếp xác định mô men kéo của động cơ, ngoài ra còn có chức năng bảo vệ, điều chỉnh gia tốc...  Uiđ (-) iR   p.T1p.T1 K vdk CL  KΦ u u T.p1 R 1  Jp 1 i i pT1 K  KΦ Mc (-) Ui(p) I Hình 4.10 Sơ đồ cấu trúc mạch vòng dòng điện 77 Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên Trong đó: R L Tu  : Hằng số thời gian điện từ của động cơ R = RB + RK +Rưd + Rs L = Lb + Lk + Lưd Ti =R.C : Hằng số thời gian của cảm biến (sensor) dòng điện Bỏ qua ảnh hưởng của sức điện động, ta có sơ đồ cấu trúc thu gọn như sau : Hình 4.11 Sơ đồ cấu trúc thu gọn mạch vòng dòng điện Từ sơ đồ hình 4.10 và 4.11 ta có hàm truyền của đối tượng điều khiển mạch vòng điều chỉnh dòng điện:       uivdk icl dk 0i p.T1p.T1pT1p.T1 1 . R .KK pU I(p) (p)S   (4.25) Trong đó: Tsi = Ti + Tv +Tđk<< Tư , bỏ qua các hệ số bậc cao ta có:   usi icl oi p.T1p.T1 R .KK (p)S   (4.26) Áp dụng tiêu chuẩn tối ưu modul ta có hàm truyền của hệ thống kín: 2 ζζ OMi .p2η2η1 1 (p)F   (4.27) Mặt khác, theo hình 4.11 ta có :    pη1p.2η )p.T)(1p.T(1 R .KK 1 (p)R (p)(p).SF(p)S (p)F (p)R (p)(p).SR1 (p).SpR (p)F ζζ usi iCL i oiOMioi OMi i ioi oii OMi        Chọn  = min (Tsi, Tư) = Tsi I(p) Ri(p) S0i(p) UIđ (-) UI(p) Udk(p) 78 Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên Vậy ta có hàm truyền của bộ điều chỉnh dòng điện :          usiiCL u si iCL u i T.p 1 1 T.K.K2. T.R R T .K.K.p2 T.p1 (p)R (4.28) Ri(p) là khâu tỷ lệ - tích phân (PI) Kết quả khi tổng hợp mạch vòng dòng điện bằng tiêu chuẩn tối ưu modul ta có: p2T1 1 .p2.T.p2.T1 1 (p)U (p) (p)F si 22 sisi id i OMi     (4.29) b. Tổng hợp bộ điều khiển tôc độ R. Sơ đồ cấu trúc thu gọn mạch vòng tốc độ như sau : Hình 4.12 Sơ đồ cấu trúc thu gọn mạch vòng tốc độ Trong đó: )T.p(1 KΦ . p.T.Φ.K R . K 1 . p).T2(1 1 (p)S ωcisi ωo   Đặt Ts = 2.Tsi + T sωT rất nhỏ. Ta có: )p.T.p(1.K.ΦK.K R.K (p)S sω ci ω oω   Áp dụng tiêu chuẩn tối ưu modul: 22 ζζ OMω p2η.p2.η1 1 (p)F   (4.30) (p)S(p).F(p)S (p)F (p)R oωOMωoω OMω ω   (4.31)   )η.p(1.2η p.T1.p.KΦKΦK R.K 1 (p)R ζζ sωc i ω ω    R(p) S0(p) Ud (p) (-) U(p) 79 Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên Chọn σ = Ts Ta có hàm truyền của bộ điều chỉnh tốc độ theo tiêu chuẩn tối ưu modul: sωω ci ω T.2.K.R T.KΦ.K (p)R  (4.32) R ω(p) là khâu tỷ lệ (P) Tiêu chuẩn này được sử dụng khi hệ thống khởi động đã mang tải, lúc đó ta không coi IC là nhiễu nữa. Áp dụng tiêu chuẩn tối ưu đối xứng: 33 ζ 2 . 2 ζζ ζ OMω .p8ηp8.η.p4.η1 .p4.η1 (p)F    (4.33) oωωOMoω OMω ω .SFS F (p)R   .p)η(12p.8η )p.T.p(1.T.KK ωR.K .p4η1 (p)R ζ 2 ζ sωc θi ζ ω     Chọn σ = Ts Ta có hàm truyền của bộ điều chỉnh tốc độ theo tiêu chuẩn tối ưu đối xứng: p.T.8 T.KΦ.K K.R p.T41 (p)R 2 sω ci ω sω ω   (4.34) R(p) là khâu tích phân- tỷ lệ (PI) Kết quả khi tổng hợp mạch vòng tốc độ bằng tiêu chuẩn tối ưu modul ta có: ωsωω 22 sωsωd K 1 . .p2T1 1 K 1 . p2T.p2T1 1 (p)ω ω(p)     (4.35) Kết quả tổng hợp mạch vòng tốc độ bằng tiêu chuẩn tối ưu đối xứng ta có: ωsωω 33 sω 22 sωsωd K 1 . .p4T1 1 K 1 . .p8T.p8T.p4T1 1 (p)ω ω(p)     c. Tổng hợp mạch vòng vị trí. * Sơ đồ cấu trúc của trúc hệ thống điều chỉnh vị trí: 80 Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên Hình 4.13 Sơ đồ cấu trúc thu gọn mạch vòng vị trí Tổng hợp mạch vòng vị trí cũng tương tự như tổng hợp mạch vòng tốc độ, ta dùng tiêu chuẩn tối ưu modul và tiêu chuẩn tối ưu đối xứng. Sơ đồ cấu trúc thu gọn mạch vòng vị trí như hình 4.13 Trong đó: i 1 K r  : Hệ số khuếch đại của bộ truyền lực (4.36) Ts =T +2.Tsi =T +2(Tđk + Tv + Ti) (4.37) Tổng hợp theo tiêu chuẩn tối ưu modul Khi tổng hợp mạch vòng vị trí theo tiêu chuẩn tối ưu modul thì ta có hàm truyền đối tượng: 22 ζζ OMT p2η.p2.η1 1 (p)F   (4.38) Từ sơ đồ cấu trúc hình 4.13, ta có: )T.pp(1p)..T2.(1 K K .K (p)S Tsω ω T r T0   (4.39) Áp dụng tiêu chuẩn tối ưu modul ta có :    (p)S(p).F(p)S (p)F (p)R T0TOMT0 TOM T )pTp)(1.T2(1 K K.K . pη2pη21 1 )pTp(1p).T2(1 K K.K pη2pη21 1 Tsω ω Tr 22 δδTsω ω Tr 22 δδ      RT(p) Td(p) (-) ωsωd ωsωd K 1 . pT41 1 (p)ω ω(p) K 1 . p.T21 1 (p)ω ω(p)     P K r T(p) T T T.p1 K  81 Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên p).T(1 p).η(1 .p.η.2 )T.p2p(1.K K.K 1 (p)R T ζ δ sωω Tr T     Chọn: Tζ Tη  Ta có hàm truyền của bộ điều chỉnh vị trí theo tiêu chuẩn tối ưu modul : p).T2(1 T.2.K.K K (p)R sω TTr ω T  (4.40) Với: p.KKR DPT  (4.41) TTr ω P T.2K.K K K  (4.42) TTr sωω D T.K.K T.K K  (4.43) RT(p) là khâu tỷ lệ - đạo hàm (PD). Tổng hợp theo tiêu chuẩn tối ưu đối xứng Khi tổng hợp mạch vòng vị trí theo tiêu chuẩn tối ưu đối xứng thì ta có hàm truyền đối tượng : p.η8p.η8.p.η4.1 p.η4.1 (p)F 3 ζ 2 ζζ ζ OMT    (4.44) )pTp(1p).T4(1 K K.K (p)S Tsω ω Tr T0   (4.45) Áp dụng tiêu chuẩn tối ưu đối xứng ta có : p.T1 p).η(1 .p.η.2 )T.p2p(1.K K.K 1 (p)S(p).F(p)S (p)F (p)R T ζ ζ sωω TrT0TOMT0 TOM T       Chọn: Tζ Tη  Ta có hàm truyền của bộ điều chỉnh vị trí theo tiêu chuẩn tối ưu đối xứng: p).T4.(1 T.2.K.K K (p)R sω TTr ω T  (4.46) RT(p) cũng là khâu tỷ lệ- đạo hàm (PD) 82 Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên Sau khi tổng hợp các bộ điều khiển, ta có sơ đồ cấu trúc điều khiển vị trí động cơ điện một chiều như hình 4.14. Hình 4.14 Sơ đồ cấu trúc hệ điều chỉnh vị trí 4.1.6 Tính phi tuyến của bộ điều khiển vị trí. Bộ điều khiển vị trí nhằm đảm bảo thời gian q uá độ ngắn , đồng thời độ chính xác tĩnh nằm trong giới hạn cho phép . Ta xét quá trình bắt đầu hãm , lúc đó tín hiệu đặt và tín hiệu phản hồi xấp xỉ nhau nghĩa là: h21 R).(   (4.47) 21h  :quãng thời gian hãm h  : Vận tốc thời điểm bắt đầu quá trình hãm quãng đường hãm lớn nhất được tính theo công thức : hmax hMax r 2 Max K. . 2 1 ε ω  (4.48) Trong đó: hMax  : Gia tốc hãm cực đại cho trước. Từ (4.47) và (4.48) ta có: hhMax R.   hMax r 2 Max h K.K. . 2 1     Chọn   KR r1 hMax K. .2 K     (4.49) P2T1 1 si P2T1 K ω ω  PTC R cu JP 1 iK 1 R R JP 1 P2T1 K    d(p) (p) (p) d (-) (-) (-) Ui(p) I MC   83 Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên Quãng đường đi được lúc hãm là:  = 2hmax = ε ω r 2 h K. (4.50) Khi tổng hợp bộ điều khiển vị trí  R ,ta đã chọn hàm truyền đạt kiểu PD với hệ số khuếch đại θ K = const. quan hệ tĩnh )(f  trong quá trình hãm công thức (4.48) được vẽ trên hình 4.15 ta thấy: Khi cho quãng đường là 1  thì tốc đ ộ là 1  tương ứng với hệ số khuếch đại là 1 K  , khi cho quãng đường là 2  mà vẫn giữ nguyên hệ số 1 K  thì tốc độ là 2  nhưng thực chất t heo quan hệ phi tuyến thì tốc độ là ' 2  .Nghĩa là cần hệ số khuếch đại 2 K  . Tương tự cho quãng đường là 3  thì cần phải có 3 K  .Như vậy khi  càng nhỏ thì hệ số khuếch đại  R càng lớn để đạt được tốc độ lớn tăng lên thích ứng với quá trình hãm nhanh theo yêu cầu .     ' 0       Hình 4.15 Quan hệ giữa  và  Qua phân tích ta thấy quan hệ )(f  là phi tuyến và việc chọn  R chỉ chứa hệ số khuếch đại θ K = const là không hợp lý. Để giải quyết vấn đề này nghĩa là phải thực hiện bộ điều khiển phi tuyến . Trong bản luận văn này tôi đề xuất phương pháp dùng bộ điều khiển mờ kết hợp với bộ điều khiển PID. Qua phân tích trên đã cho ta thấy một cách nhìn tổng quan về hệ điều khiển vị trí trong công nghiệp. 84 Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên Các khâu trong hệ điều khiển vị trí đều được phân tích và mô hình hóa , tuyến tính hóa khi cần thiết, phục vụ cho quá trình mô phỏng hệ thống . Hệ điều khiển phi tuyến được thiết kế theo phương pháp kinh điển đó đã được tổng hợp dựa vào các tiêu chuẩn môdul tối ưu đối xứng nhằm đạt được chất lượng điều khiển tốt nhất. Tuy vậy ta đã chứng minh được đặc tính điều khiển của hệ điều khiển vị trí là phi tuyến nên để nâng cao chất lượng điều khiển của hệ thống thì thực hiện một bộ điều khiển vị trí phi tuyến là cần thiết và vô cùng cấp bách . Đặc biệt khi cần thiết kế các hệ điều khiển vị trí đáp ứng được các chỉ tiêu chất lượng cao và rất cao về thời gian quá độ ngắn, độ chính xác cao … 4.2 Mô phỏng hệ truyền động bàn máy CNC khi sử dụng bộ điều khiển PID. 4.2.1 Tính toán các thông số hệ điều chỉnh vị trí đối với động cơ điện một chiều kích từ độc lập. * Các thông số cho trước: Pđm : Công suất định mức của động cơ 1,5 kW Uđm : Điện áp định mức của động cơ 220 V nđm : Tốc độ quay định mức của động cơ 1500 v/p Iđm : Dòng điện định mức của động cơ 8,7A Lư : Điện cảm phần ứng 0,961 H Rư : Điện trở phần ứng 2,775  Ti : Hằng số thời gian của máy biến dòng 0,0025 s TCL : Hằng số thời gian của bộ chỉnh lưu 0,0033 s Tđk : Hằng số thời gian của mạch điều khiển bộ chỉnh lưu 0,00015 s T : Hằng số thời gian của máy phát tốc 0,0015 s T : Hằng số thời gian của bộ cảm biến vị trí 0,3 s đm : Hiệu suất định mức của động cơ 80% * Tính toán các thông số. Tốc độ góc định mức: rad/s157,1 60 .1500π2. 60 n.π2. ω dm dm  85 Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên Mômen định mức: Mđm = kđm.Iđm = 1,2467.8,7=10,8463 Nm Trong đó 2467,1 157,1 .2,7757,8202 ω .RIU k dm udmdm dm      Hằng số thời gian phần ứng: s3463,0 2,775 0,961 R L uT u u  Hàm truyền động cơ: 0,3463.p1.pT1 1/R (p)W 0,36 u u D     Hàm truyền của bộ biến đổi: 0,0033.p1 22 .pT1 K W cl cl BBD     Trong đó: 22 10 220 U U K dk dm cl  Hàm truyền của bộ điều chỉnh dòng điện theo tiêu chuẩn tối ưu modul:        usiicl uu i pT 1 1 .T.K2.K TR (p)R Trong đó: s5,95.100,15ms3,3ms2,5msTTTT 3dkvisi  Ki: Hệ số khuếch đại của cảm biến dòng điện 1,1494 8,7 10 I U K dm dk i           0,3463.p 1 1 4.5,95.102.22.1,149 632,775.0,34 (p)R 3i        0,3463.p 1 1.1936,3(p)R i Hàm truyền của bộ điều chỉnh tốc độ theo tiêu chuẩn tối ưu modul: 86 Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên sωωu cθi ω .2.T.KR .T.KK (p)R  Ta có: Uđ = .K Chọn: Uđ = 5 V Hệ số khuếch đại của cảm biến tốc độ: 0,0318 157 5 Kω  Ta có: ms1,5Tω  13,4ms2.5,951,52.TTT siωsω  s5176,1 1,2467 0.85.2,775 k J.R T 22 u c   919,529 418.2.0,0132,775.0,03 467.1,51761,1494.1,2 .2.T.KR .TKK (p)R sωωu c . i ω   Hàm truyền của bộ điều chỉnh vị trí R theo tiêu chuẩn tối ưu modul: p)2.T(1 .2.T.KK K (p)R sω TTr ω  cm cm 32,0r 001l   n.r.π2r.Tl  Ta có:  50 .0,32π2 100 r.π2 l n   π(rad)100n.π2 r l T  TdUT.K  Hệ số khuếch đại của cảm biến vị trí: 0,032 100.π 10 K   Kr: Hệ số khuyếch đại của bộ truyền lực t.ω.Kdt.ω.KT 1 0 rr  87 Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên 1 157,1.2 100.π ωt T K r  0,0268.p)(1 ,3.0,032.2.01 0,0318 p)2.T(1 .2.T.KK K (p)R sω r ω   R(p) = 1,656.(1+0,0268) 4.2.2 Xây dựng sơ đồ mô phỏng hệ điều khiển bàn máy phay sử dụng bộ điều khiển PID. Thay các thông số đã tính đựơc vào sơ đồ trên hình 4.16 và dùng simulink ta có sơ đồ mô phỏng hệ điều khiển như trên hình 4.16Cho chạy chương trình mô phỏng với nhiều giá trị vị trí đặt ta có kết quả như các đồ thị được vẽ ở các Hình 4.17 và 4.18;. Hình 4.16 Sơ đồ mô phỏng hệ điều khiển bằng bộ điều khiển PID Nhận xét: Dưới đây là kết quả mô phỏng với vị trí đặt đặt khi không tải và có tải và cho kết quả của hệ thống tương đối tốt. Song do tính chất phi tuyến của hệ thống trong mạch vòng vị trí, cho nên để nâng cao chất lượng hơn nữa ta sẽ nghiên cứu và ứng dụng bộ điều khiển mờ vào mạch vòng vị trí để nâng cao chất lượng tốt hơn cho hệ thống. 88 Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên Vị trí Tốc độ Dòng điện Hình 4.17 Các tín hịệu vị trí đầu ra tương ứng với các giá trị khác nhau của vị trí đặt đầu vàođặt = 10(V), I = 0(A) 89 Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên Vị trí Tốc độ Dòng điện Hình 4.18 Các tín hịệu vị trí đầu ra tương ứng với các giá trị khác nhau của vị trí đặt đầu vàođặt = 10V, I = 8,7 A. 90 Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên CHƢƠNG V NÂNG CAO CHẤT LƢỢNG HỆ TRUYỀN ĐỘNG CHO BÀN MÁY PHAY CNC BẰNG BỘ ĐIỀU KHIỂN MỜ LAI 5.1 Ứng dụng bộ điều khiển mờ trong mạch vòng vị trí. Điểm mạnh cơ bản của điều khiển mờ so với kỹ thuật điều khiển kinh điển là nó áp dụng rất hiệu quả trong các quá trình chưa được xác định rõ hay không thể đo đạc chính xác, các quá trình được điều khiển ở điều kiện thiếu thông tin. Điều khiển mờ đã tích hợp kinh nghiệm của các chuyên gia để điều khiển mà không cần hiểu biết nhiều về các thông số của hệ thống. Điều khiển mờ chiếm một vị trí quan trọng trong điều khiển học kỹ thuật hiện đại, đến nay điều khiển mờ đã là một phương pháp điều khiển nổi bật bởi tính linh hoạt và đã thu được những kết quả khả quan trong nghiên cứu, ứng dụng lý thuyết tập mờ, logic mờ và suy luận mờ. Những ý tưởng cơ bản trong hệ điều khiển logic mờ là tích hợp kiến thức của các chuyên gia trong thao tác vào các bộ điều khiển trong quà trình điều khiển, quan hệ giữa các đầu vào và đầu ra của hệ điều khiển logic mờ được thiết lập thông qua việc lựa chọn các luật điều khiển mờ (như luật IF-THEN) trên các biến ngôn ngữ. Luật điều khiển IF – THEN là một cấu trúc điều khiển dạng Nếu – Thì, trong đó có một từ được đặc trưng bởi các hàm liên thuộc liên tục. Các luật mờ và các thiết bị suy luận mờ là những công cụ gắn liền với việc sử dụng kinh nghiệm chuyên gia trong việc thiết kế các bộ điều khiển. So với các giải pháp kỹ thuật từ trước tới nay được áp dụng để tổng hợp các hệ thống điều khiển bằng điều khiển mờ có những ưu điểm rõ rệt sau: - Khối lượng công việc thiết kế giảm đi nhiều do không cần sử dụng mô hình đối tượng trong việc tổng hợp hệ thống. - Bộ điều khiển mờ để dễ hiểu hơn so với các bộ điều khiển khác (cả về kỹ thuật) và dễ dàng thay đổi. Đối với các bài toán thiết kế có độ phức tạp cao, giải pháp dùng bộ điều khiển mờ cho phép giảm khối lượng tính toán và giá thành sản phẩm. 91 Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên - Trong nhiều trường hợp bộ điều khiển mờ làm việc ổn định hơn, bền vững hơn khả năng chống nhiễu cao hơn và chất lượng điều khiển cao hơn. Ngày nay, với tốc độ phát triển vượt bậc của tin học và sự tương đối hoàn thiện của lý thuyết điều khiển đã chắp cánh cho sự phát triển đa dạng và phong phú của các hệ điều khiển mờ. Tuy nhiên vấn đề tổng hợp được một bộ điều khiển mờ một cách chặt chẽ và ứng dụng cho một đối tượng cụ thể nhằm nâng cao chất lượng điều khiển đang là sự quan tâm của nhiều nhà nghiên cứu. 5.1.1. Sơ đồ khối của bộ điều khiển mờ. Cấu trúc chung của bộ điều khiển mờ gồm bốn khối: khối mờ hoá, khối hợp thành, khối luật mờ và khối giải mờ. Hình 5.1 Hình 5.1 Sơ đồ khối của bộ điều khiển mờ Khối luật mờ và khối hợp thành là phần cốt lõi của bộ điều khiển mờ vì nó có khả năng mô phỏng những suy nghĩ, suy đoán của con người để đạt được mục tiêu điều khiển mong muốn. Trong điều khiển logic mờ, kinh nghiệm chuyên gia cùng các kỹ năng, kỹ xảo đóng vai trò quan trọng trong việc lựa chọn các biến trạng thái và biến điều khiển. Các biến vào của bộ điều khiển logic mờ thườ ng là trạng thái, sai lệch trạng thái, đạo hàm sai lệch trạng thái, tích phân sai lệch, v.v .. Số lượng các tập mờ là trọng tâm cần lưu ý khi thiết kế các hệ điều khiển logic mờ. Trong một miền giá trị ta có thể chọn số tập mờ khác nhau, thông thường miền giá trị mờ đầu vào được chia thành nhiều tập mờ gối lên nhau. Thường người Khối luật mờ Vào Ra Khối hợp thành Khối giải mờ Khối mờ hóa 92 Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên ta chia số tập mờ từ 3 đến 9 giá trị, số lượng các tập mờ đầu vào xác định số lượng lớn nhất các luật điều khiển mờ trong hệ điều khiển logic mờ. Khối hợp thành có nhiệm vụ đưa vào tập mờ đầu vào (trong tập cơ sở U) và tập các luật mờ (do người thiết kế đặt ra) để tạo thành tập mờ đầu ra (trong tập cơ sở V). Hay nói cách khác là nhiệm vụ của khối hợp thành là thực hiện ánh xạ tập mờ đầu vào (trong U) thành tập mờ đầu ra (trong V) theo các luật mờ đã có. Các nguyên lý logic mờ được áp dụng trong khối hợp thành để tổ hợp từ các luật mờ IF – THEN trong luật mờ cơ bản thành thao tác gán một tập mờ A‟ (trong U) tới tập mờ B‟ (trong V). Ta đã biết rằng các luật mờ IF - THEN được diễn giải thành các quan hệ mờ trong không gian nền U*V. Khi dùng quy tắc MAX – MIN thì dấu “*” được thay thế bằng cách lấy cực tiểu. Khi dùng quy tắc MAX – PROD thì dấu “*” được thực hiện bằng phép nhân bình thường. Các luật mờ cơ bản là tập hợp các luật mờ IF – THEN được xây dựng trên các biến ngôn ngữ, các luật mờ này được đặc trưng cho mối liên hệ giữa đầu vào và đầu ra của hệ, nó là trái tim của hệ điêu khiển logic mờ. Sử dụng luật mờ cơ bản này làm công cụ để suy luận và đưa ra các đáp ứng một cách có hiệu quả. Ta xét hệ mờ với nhiều đầu vào và một đầu ra (hệ MISO) với U = U1xU2x … xUn  R n. Nếu hệ có m đầu ra từ y1, y2, … yn thì có thể phân thành m hệ mỗ i hệ có n đầu vào và một đầu ra. Luật cơ sở là luật có dạng sau: Ru (1) : Nếu x1 là An 1 Và…Và xn là An 1 Thì y là B 1 Trong đó Ai 1 là B 1 là các tập hợp mờ trong U1  R n và V  R, nếu có M luật mờ cơ sở thì 1 = 1, 2, …, M. Luật mờ trên là luật mờ chính tắc, từ luật mờ chính tắc trên có một số mệnh khác bổ trợ khác. Giải mờ được định nghĩa như gán một tập mờ B‟ trong V  R (Là đầu ra của thiết bị hợp thành) với một giá trị rõ y*  V. Như vậy phép giải mờ là cụ thể 93 Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên hoá một điểm trong V mà nó có thể hiện rõ nhất tập mờ B‟. Tuy nhiên tập mờ B‟ được xây dựng theo các cách khác nhau. Để chọn phương pháp giải mờ thích hợp ta có thể dựa vào các tiêu chuẩn sau đây: - Tính tin cậy: Điểm y* phải đại diện cho tập mờ B‟ một cách trực giác, ví dụ có thể nằm ở gần giữa miền xác định của tập mờ B hoặc là điểm của hàm liên thuộc cao nhất trong B. - Đơn giản trong tính toán: đây là tiêu chuẩn quan trọng vì trong điều khiển mờ các tính toán đều làm việc trong chế độ thời gian thực. - Tính liên tục: Thể hiện ở việc làm khi có sự thay đổi nhỏ trong B‟ sẽ không gây sự biến đổi lớn trong y*. 5.1.2 Nguyên lý điều khiển mờ. Về nguyên lý, hệ thống điều khiển mờ cũng gồm các khối chức năng tương tự như hệ điều khiển truyền thống, điểm sai khác ở đây là sử dụng bộ điều khiển mờ làm việc có tư duy như “bộ não” dưới dạng trí tuệ nhân tạo. Nếu khẳng định làm việc với bộ điều khiển mờ có thể giải quyết được theo phương pháp kinh điển thì không hoàn toàn chính xác, vì hoạt động của bộ điều khiển phụ thuộc vào kinh nghiệm và phương pháp rút ra kết luận theo tư duy của con người, sau đó được cài đặt vào máy tính trên cơ sở của logic mờ. Hệ thống điều khiển mờ được thiết kế trên: - Giao diện đầu vào bao gồm khâu mờ hoá và các khâu phụ trợ thêm để thực hiện các bài toán động như tích phân, vi phân... - Thiết bị hợp thành mà bản chất của nó là sự triển khai luật hợp thành R được xây dựng trên cơ sở luật điều khiển (luật mờ). - Khâu giao diện đầu ra (chấp hành) gồm khâu giải mờ và các khâu giao diện trực tiếp với đối tượng. Nguyên tắc tổng hợp một bộ điều khiển mờ hoàn toàn dựa vào những phương pháp toán học trên cơ sở định nghĩa các biến ngôn ngữ vào/ ra và sự lựa chọn luật điều khiển. Do các bộ điều khiển mờ có khả năng xử lý các gía trị vào/ra 94 Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên biểu diễn dưới dạng dấu phảy động với độ chính xác cao nên chúng hoàn toàn đáp ứng được các yêu cầu của một bài toán điều khiển “rõ ràng” và “chính xác”. 5.1.3 Những nguyên tắc tổng hợp bộ điều khiển mờ. Như ta đã biết hệ thống điều khiển mờ có mục đích mô phỏng suy nghĩ điều khiển của con người để điều khiển một đối tượng nào đó. Nhìn chung, hiểu biết của con người để điều khiển một đối tượng kỹ thuật nào đó có thể phân tích thành hai loại: + Loại hiểu biết rõ: Conscious knowledge. + Loại hiểu biết chưa rõ Subconscious knowledge. - Khi xây dựng bộ điều khiển mờ, với các hiểu biết rõ thì ta dùng luật “Nếu... thì” và diễn đạt điều đó vào hệ thống mờ. Với các hiểu biết chưa rõ lúc điều khiển ta phải đo lường trực tiếp trên đối tượng, các số liệu vào ra lúc đó, sau đó tập hợp lại thành tập các dữ liệu vào/ra và ta sử dụng để xây dựng bằng cách chuyển đổi hiểu biết của con người thành bộ điều khiển mờ với bộ số liệu vào/ra như hình 5.2 Hình 5.2 Mô hình chuyển đổi hiểu biết của con người và hệ mờ. Giả thiết rằng, người thiết kế đã có đủ các kinh nghiệm và muốn chuyển nó thành thiết bị hợp thành trong một bộ điều khiển mờ thì ta phải tiến hành các bước sau đây: Bước 1: Định nghĩa tất cả các biến ngôn ngữ vào/ra: Hiểu biết rõ Các luật nếu … thì Hiểu biết về đối tượng HỆ MỜ Hiểu biết chưa rõ Sử dụng chuyên gia mô phỏng hoạt động của đối tượng Đo lường cặp dữ liệu vào ra 95 Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên Ở bước này tuỳ theo yêu cầu điều khiển và kinh nghiệm chuyên ra mà việc chọn các biến vào/ra vừa có tính khách quan vừa có tính chủ quan của người thiết kế. Giả sử rằng nếu bộ điều khiển mờ làm chức năng của một bộ điều chỉnh (nghĩa là bộ điều khiển nằm trong mạch kín với điều khiển thời gian thực và mục đích chính là đảm bảo sai lệch cho phép giữa tín hiệu đặt và tín hiệu cần điều khiển) thì biến đầu vào có thể chọn làm sai lệch và đạo hàm của sai lệch, biến ra là đại lượng phản ánh tín hiệu cần điều khiển. Nếu bộ điều khiển làm chức năng tạo ra tín hiệu đặt cho hệ thống (có thể là hệ kín hoặc hệ hở, có thể bộ điều khiển làm việc ở thời gian thực hoặc không ở thời gian thực) thì số biến vào/ra hoàn toàn phụ thuộc việc phân tích tình hình cụ thể với yêu cầu chung là tập biến ngôn ngữ vào/ra này phải phủ hết không gian biến vào/ra. Bước 2: Định nghĩa tập mờ (giá trị ngôn ngữ ) cho các biến vào/ra Các việc cần làm trong bước này bao gồm: Xác định miền giá trị vật lý cho các biến vào/ra . Đây là miền giá trị rõ tới hạn cho các biến vào/ra, do vậy việc xác định căn cứ hoàn toàn vào đối tượng cụ thể. Số lượng tập mờ (giá trị ngôn ngữ) cho các biến. Nguyên lý chung là số lượng các giá trị ngôn ngữ cho mỗi biến nên nằm trong khoảng từ 3 đến 9 giá trị. Nếu số lượng các giá trị này nhỏ hơn 3 thì việc chọn là quá thô, nếu số lượng này lớn hơn 9 thì quá mịn (con người khó có khẳ năng cảm nhận quá chi li), ảnh hưởng đến bộ nhớ và tốc độ tính toán. Lưu ý là cần chọn các giá trị của biến có phần chồng lên nhau và phủ hết miền giá trị vật lý để trong quá trình điều khiển không xuất hiện “lỗ hỏng”. Ví dụ: Một hệ điều khiển có hai biến vào (n = 2) với số lượng tập mờ cho biến 1 là N1 = 5, số lượng cho biến 2 là N2 = 7 và một biến ra y với N = 5, chọn hàm liên thuộc dạng hình tam giác ta có tập mờ vào/ra như hình 5.3. 96 Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên 2S CES 1 B1 B2 0 1 1x 01 1 01 2x X 1 1 1(X ) 2 02 0 2 x02 1x 2 1X (X ) 2 S 1 2 CES 1 BB1 2 B3S 3 0 0 y 2yy 10 BCESS  (y) 1 12 1 y y B2 Hình vẽ 5.3 Ví dụ chọn tập dữ liệu vào/ra. Trong đó: ký hiệu S3 , S2 , S1 : rất nhỏ, nhỏ vừa, nhỏ. B3 , B2 , B1 : rất lớn, lớn vừa, lớn. CE: Trung bình. 1 – B1, 2 – B2 ,3 – B3: là khoảng giá trị tới hạn của các tập X1, X2 và Y. Xác định dạng hàm liên thuộc. Đây là một điểm cực kỳ quan trọng vì quá trình làm việc của bộ điều khiển mờ rất phụ thuộc vào kiểu hàm liên thuộc. Cần chọn các hàm liên thuộc có phần chồng nên nhau và phủ kín miền giá trị vật lý để trong quá trình điều khiển không xuất hiện “ lỗ hổng ”. Trong kỹ thuật thường ưu tiên chọn hàm liên thuộc kiểu hình tam giác hoặc hình thang, khi cần thiết và có lý do rõ ràng mới chọn hàm liên thuộc khác. Bước 3: Xây dựng các luật điều khiển. Đây là tập các luật: “ Nều – thì ” với một hoặc nhiềuđiều kiện khi xây dựng các luật phải dựa vào bản chất vật lý, dựa vào các số liệu đo đạc và kinh nghiệm chuyên gia, đồng thời phải lưu ý rằng hầu hết các bộ điều khiển sẽ có tín hiệu ra bằng 0 khi tất cả các tín hiệu vào bằng 0. Trong bước này cần thực hiện các công việc sau: 97 Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên - Đầu tiên dựa vào từng cặp dữ liệu vào/ra đã biết để tạo ra từng luật riêng biệt. Cần lưu ý là với mỗi giá trị vào/ra ta sẽ chọn tập mờ nào có giá trị hàm liên thuộc lớn nhất. Ví dụ: Theo Hình 5.3 với hai cặp giá trị (x101; x 1 02; y 1 0 ) và ( x 2 01; x 2 02; y 2 0) ta có hai luật: R4: Nếu x1 là B1 và x2 là S1 thì y là CE; R5: Nếu x1 là B1 và x2 là CE thì y là S1; - Xác định cấp độ mỗi luật : Nếu có các luật gây xung đột thì cần xác định trọng số cuả các luật này. Ví dụ: Xác định trọng số các luật ở Hình 5.3. Giá trị rõ đo được cho ra R4 là x 1 01; x 1 02; y 1 0 tương ứng với B1 (x 1 01) = 0,8, S1 (x 1 02) = 0,6, CE (x 1 01) = 0,8; như vậy trọng số cho R4 là 0,8x0,6x0,8 = 0,384. Giá trị rõ đo được cho R5 là x 2 01; x 2 02; y 2 0 thì B1 (x 2 01) = 0,6, CE (x 2 02) = 1, B1 (y 2 0) = 0,7; như vậy trọng số của R5 là 0,6x1x0,7 = 0,42. - Xác định tập đầy đủ các luật “ Nếu – thì ” và lập bảng luật theo tập vào. Dựa vào từng luật riêng, trọng số của luật (Nếu có xung đột) và kinh nghiệm chuyên gia ta thành lập bảng luật đó là bảng luật theo tập dữ liệu vào. x1/x2 S3 S2 S1 CE B1 B2 B3 S2 B2 S1 CE CE S2 S1 B1 CE B1 B2 B3 B1 CE B2 B1 Bảng: 5.1 Các luật điều khiển. Ví dụ: Ta có các luật điều khiển sau (các ký hiệu theo bảng 5.1) R1 : Nếu X1 = S2 và X2 = CE thì Y = B2 hoặc R2 : Nếu X1 = S1 và X2 = CE thì Y = CE hoặc R3 : Nếu X1 = CE và X2 = S2 thì Y = S1 hoặc R4 : Nếu X1 = B1 và X2 = S1 thì Y = CE hoặc R5 : Nếu X1 = B1 và X2 = CE thì Y = B1 hoặc R6 : Nếu X1 = CE và X2 = S3 thì Y = S2 hoặc 98 Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên R7 : Nếu X1 = B2 và X2 = CE thì Y = B1 hoặc R8 : Nếu X1 = CE và X2 = B1 thì Y = B1 hoặc R9 : Nếu X1 = CE và X2 = B1 thì Y = B1 hoặc R10 : Nếu X1 = CE và X2 = B2 thì Y = B2 hoặc R11 : Nếu X1 = CE và X2 = B3 thì Y = B3 hoặc Để dễ ràng minh hoạ cách lập bảng dự liệu vào, ta mô tả trường hợp có hai tín hiệu vào x1 , x2 ở Hình 5.3 vì x1 có 5 tập và x2 có 7 tập giá trị mờ nên ta có bảng với 5x7 = 35 ô. Mỗi ô của bảng sẽ biểu thị một giá trị của tập kết quả, chẳng hạn với các luật từ R1 đến R11 như trên sẽ được ghi ở bảng dữ liệu vào (bảng 5.1) Ta có thể tổ hợp đầy đủ quan hệ giữa x1 , x2 để tạo thành 35 luật và điền kín bảng, tuy vậy thực tế không cần sử dụng hết cả 35 luật nói trên. Khi biểu diễn thành bảng dữ liệu vào, ta dễ ràng quan sát và hiệu chỉnh để được kết quả ra mong muốn. Khi gặp các luật xung đột, nghĩa là có phần “Nếu” như nhau nhưng phần “Thì” lại khác nhau (thực tế có thể xảy ra như vậy) thì ta tính trọng số để chọn luật có trọng số lớn nhất. Bước 4: Chọn thiết bị hợp thành ( MAX –MIN hay SUM – MIN...); Ta có thể chọn thiết bị hợp thành theo các nguyên tắc : Sử dụng công thức : AB (x) = MAX A (x), B (x) Để có luật MAX – MIN; MAX – PROD; Sử dụng công thức: Lukasiewicscos luật SUM – MIN; SUM – PROD; Sử dụng tổng Einstein. Sử dụng tổng trực tiếp... Bước 5: Chọn nguyên lý giải mờ: Từ hàm liên thuộc hợp thành để xác định của tập mờ đầu ra, ta có thể chọn phương pháp giải mờ thích hợp để xác định giá trị rõ đầu ra của bộ giải mờ. Thường thì chọn phương pháp giải mờ trọng tâm hay bình tâm, vì lúc đó kết quả đầu ra có sự tham gia đầy đủ của tất cả các luật từ R1 đến R11. Bước 6: Tối ưu hoá: 99 Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên Sau khi bộ điều khiển mờ đã được tổng hợp ta ghép nó với đối tượng mô phỏng để thử nghiệm. Quá trình thử nghiệm trên mô hình sẽ cho ta trước tiên kiểm tra các “lỗ hổng”, nếu có “lô hổng” xuất hiện thì có thể phải điều chỉnh lại độ phủ nên nhau của các giá trị ngôn ngữ, điều chỉnh lại luật điều khiển. Ngoài ra nếu bộ điều khiển làm việc không ổn định thì phải kỉêm tra lại luật “ Nếu – thì ” cơ sở. Sau khi biết chắc bộ điều khiển đã làm việc ổn định và không có “lỗ hổng”, ta có thể tối ưu hoá các trạng thái làm việc của nó theo các chỉ tiêu khác nhau. Chỉnh định bộ điều khiển theo các chỉ tiêu này thường là phải hiệu chỉnh hàm liên thuộc, thiết kế các nguyên tắc điều khiển phụ hoặc thay đổi một số nguyên tắc điều khiển. 5.2 Các bộ điều khiển mờ. 5.2.1 Phƣơng pháp tổng hợp kinh điển. Trước khi đi vào việc phân tích và tổng hợp các bộ điều khiển mờ, cũng cần lược qua một cách nhắn ngọn các phương pháp tổng hợp kinh điển, vì đứng trên một phương diện nào đó điều này cũng thật là thú vị. Phương pháp kinh điển bao gồm các bước : 1) Xây dựng mô hình đối tượng đủ chính xác. 2) Đơn giản hoá mô hình. 3) Tuyến tính hoá mô hình tại điểm làm việc. 4) Chọn bộ điều khiển thích hợp và xác định các tính chất mà bộ điều khiển phải có . 5) Tính toán các thông số của bộ điều khiển . 6) Kểm tra bộ điều khiển vừa thiết kế bằng cách ghép mô hình đối tượng điều khiển , nếu kết quả không được như mong muốn quay lại bước 2 cho đến khi đạt được kết quả mong muốn. 7) Đưa bộ điều khiển vừa thiết kế vào điều khiển đối tượng thực vàkiểm tra quá trình làm việc của hệ thống. Nếu chưa đạt yêu cầu thiết kế lại bộ điều khiển theo các bước từ 1 đến 7 cho đến khi đạt được các chỉ tiêu chất lượng mong muốn. 100 Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên Nhìn chung phương pháp tổng hợp kinh điển thường gặp những khó khăn do việc phải xây dựng được mô hình đối tượng trước khi thiết kế các bộ điều khiển. Mặt khác các bộ điều khiển phải đựoc thiết kế dựa trên cơ sở kỹ thuật và đảm bảo tính chất phù hợp đối tượng của các bộ điều khiển này. Song trong thực tế khi thiết kế hệ điều khiển mờ không nhất thiết phải biết trước mô hình mà chỉ cần thể hiện những hiểu biết về đối tượng qua các biến ngôn ngữ về động học của đối tượng, những biến này lại được phản chiếu qua các biến ngôn ngữ và các nguyên tắc điều khiển cơ sở của bộ điều khiển mờ. Trong nhiều trường hợp khả năng nhận dạng đối tượng qua mô hình cực kỳ khó khăn và nhiều trường hợp không thể thực hiện được, nên việc tổng hợp hệ thống điều khiển bằng thiết kế bộ điều khiển mờ cho phép tiết kiệm rất nhiều công sức giá thành lại rẻ. Đó là điểm mạnh của điều khiển mờ trong việc thiết kế các hệ thống điều khiển các đối tượng phức tạp, các đối tượng mà trong việc xây dựng mô hình cực kỳ khó khăn. Ngay cả đối với các đối tượng điều khiển đơn giản quy trình thiết kế hệ thống mờ cũng ngắn hơn so với quy trình thiết kế hệ thống điều khiển kinh điển. 5.2.2 Bộ điều khiển mờ tĩnh. Bộ điều khiển mờ tĩnh là bộ điều khiển mờ có quan hệ vào/ra y(x) liên hệ nhau theo một phương trình đại số (tuyến tính hoặc phi tuyến). Các bộ điều khiển tĩnh điển hình là bộ khuyếch đại P, bộ điều khiển relay hai vị trí, ba vị trí v.v…Một trong các dạng hay dùng của bộ điều khiển mờ tĩnh là bộ điều khiển mờ tuyến tính từng đoạn, nó cho phép ta thay đổi mức độ điều khiển trong các phạm vi khác nhau của quá trình, do đó nâng cao được chất lượng điều khiển. Bộ điều khiển mờ tĩnh có ưu điểm là đơn giản, dễ thiết kế, song nó có nhược điểm là chất lượng điều khiển không cao vì chưa đề cập đến các trạng thái động (vận tốc, gia tốc…) của quá trình, do đó nó chỉ được sử dụng trong các trường hợp đơn giản. 101 Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên 5.2.3 Bộ điều khiển mờ động. Một trong các dạng hay dùng của bộ điều khiển mờ mà đầu vào có xét tới các trạng thái động của đối tượng. Ví dụ đối với hệ điều khiển theo sai lệch thì đầu vào của bộ điều khiển mờ ngoài tín hiệu sai lệch e theo thời gian còn có các đạo hàm của sai lệch giúp cho bộ điều khiển phản ứng kịp thời các biến động đột xuất của đối tượng. Các bộ điều khiển mờ động hay được dùng hiện nay là bộ điều khiển mờ theo luật tỉ lệ tích phân, tỉ lệ vi phân và tỉ lệ vi tích phân (I, PI, PD và PID). a. Bộ điều khiển theo luật I. Một bộ điều khiển mờ theo luật I có thể thiết kế từ một bộ điều khiển mờ theo luật P (bộ điều khiển mờ tuyến tính) bằng cách mắc nối tiếp một khâu tích phân kinh điển vào trước hoặc sau khối mờ đó. Do tính phi tuyến của hệ mờ, nên việc mắc khâu tích phân trước hay sau hệ mờ hoàn toàn khác nhau. Cụ thể ở đây ta lấy ví dụ khâu tích phân được mắc ở đầu ra hệ mờ. Hình 5.4. Hình 5.4 Hệ điều khiển mờ theo luật I. b. Bộ điều khiển theo luật PD Khi mắc nối tiếp ở đầu vào một bộ điều khiển mờ theo luật tỉ lệ một khâu vi phân sẽ có được một bộ điều khiển mờ theo luật tỉ lệ vi phân PD Hình 5.5. Hình 5.5 Hệ điều khiển mờ theo luật PD Bộ điều khiển mờ Đối tượng d dt E ‟ E Thiết bị hợp giải mờ Luật hợp thành Fuzzy hóa I Đối tượng ET Nhiễu P 102 Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên Thành phần của bộ điều khiển này cũng giống như bộ điều khiển theo luật PD thông thường bao gồm sai lệch giữa tín hiệu chủ đạo và tín hiệu ra của hệ thống e và đạo hàm của sai lệch e‟. Thành phần vi phân giúp cho hệ thống phản ứng chính xác hơn với những biến đổi lớn của sai lệch theo thời gian. Phát triển tiếp từ ví dụ về bộ điều khiển mờ theo luật P thành bộ điều khiển mờ theo luật PD hoàn toàn đơn giản. c. Bộ điều khiển theo luật PI. Hình 5.6 (a,b): Hệ điều khiển mờ theo luật PI Bộ điều khiển mờ theo luật PI thông thường được sử dụng để triệt tiêu sai lệch tĩnh của hệ thống. Bộ điêug khiển mờ PI được thiết kế trên cơ sở của bộ điều khiển mờ PD, bằng cách mắc nối tiếp ở đầu ra của bộ điều khiển PD mờ một khâu tích phân như hình Hình 5.6 (a,b). d. Bộ điều khiển theo luật PID Trong kỹ thuật điều khiển kinh điển, bộ điều khiển PID được biết đến như là một giải pháp đa năng và có miền ứng dụng rộng lớn. Định nghĩa về bộ điều khiển theo luật PID kinh điển trước đây vẫn có thể sử dụng cho một bộ điều khiển mờ theo luật PID. Bộ điều khiển mờ theo luật PID được thiết kế theo hai thuật toán: - Thuật toán chỉnh định PID mờ hoặc. - Thuật toán PID tốc độ. Bộ điều khiển mờ được thiết kế theo thuật toán chỉnh định PID có 3 đầu vào gồm sai lệch e giữa tín hiệu chủ đạo và tín hiệu ra, đạo hàm và tích phân của sai lệch. Đầu ra của bộ điều khiển mờ chính là tín hiệu điều khiển u(t). Bộ điều khiển mờ Đối tượng E  b Bộ điều khiển mờ Đối tượng E  a 103 Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên           e dt d Te.dt T 1 eKtu t 0 D I (5.1) Với thuật toán PID tốc độ, bộ điều khiển PID có 3 đầu vào: sai lệch e giữa tín hiệu đầu vào và tín hiệu chủ đạo, đạo hàm bậc nhất e‟ và đạo hàm bậc hai e‟‟ của sai lệch. Đầu ra của hệ mờ là đạo hàm dt du của tín hiệu điều khiển u(t).          e dt d e T 1 e dt d K dt du 2 2 I (5.2) Do trong thực tế thường có một hoặc hai thành phần trong (5.1), (5.2) được bỏ qua nên thay vì thiết kế một bộ điều khiển PID hoàn chỉnh người ta lại thường tổng hợp các bộ điều khiển PI hoặc PD. Bộ điều khiển PID mờ được thiết kế trên cơ sở của bộ điều khiển PD mờ bằng cách mắc nối tiếp ở đầu ra của bộ điều khiển PD mờ một khâu tích phân Hình 5.7. Hình 5.7 Hệ điều khiển mờ PID. Cho đến nay, nhiều dạng cấu trúc của PID mờ hay còn được gọi là bộ điều khiển mờ ba thành phần đã được nghiên cứu. Các dạng cấu trúc này thường được thiết lập trên cơ sở tách bộ điều chỉnh PID thành hai bộ điều chỉnh PD và PI (hoặc I). Việc phân chia này chỉ nhằm mục đích thiết lập các hệ luật cho PD và PI (hoặc I) gồm hai (hoặc 1) biến vào, một biến ra, thay vì phải thiết lập ba biến vào. Hệ luật cho bộ điều chỉnh PID mờ kiểu này thường dựa trên ma trận do MacVicar-whelan đề xuất. Cấu trúc này không làm giảm số luật mà chỉ đơn giản cho việc tính toán. Với các nghiên cứu trên có thể rút ra các nhận xét sau: Bộ điều khiển PI mờ cho đặc tính động học lý tưởng. Ở chế độ tĩnh, bộ điều khiển PI mờ có khẳ năng triệt tiêu sai lệch tĩnh. Bộ điều khiển mờ d dt E ‟ E Đối tượng I 104 Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên Bộ điều khiển P mờ cho đặc tính động học tương đối tốt, nhưng ở chế độ xác lập hệ thống lại tồn tại sai lệch tĩnh, hay nói một cách khác là độ chính xác của hệ thống kém hơn so với việc sử dụng bộ điều khiển PI mờ. Sự ghép nối giữa các khâu tuyến tính với hệ mờ (khâu phi tuyến) đã cho ra đời các bộ điều khiển với những tính chất rất hoàn hảo và đã tạo ra một khả năng mới trong kỹ thuật điều khiển tự động, đó là điều khiển các đối tượng phức tạp, các đối tượng mà cho đến nay việc khống chế nó hoàn toàn khó khăn và hầu như không điều khiển được theo phương pháp kinh điển. Ở đây cũng khẳng định được một bộ điều khiển mờ đơn giản cũng có thể điều khiển tốt một đối tượng phi tuyến phức tạp. Một điều lý thú là các bộ điều khiển mờ cho phép lập lại các tính chất của các bộ điều khiển kinh điển. Việc lặp lại các tính chất của bộ điều khiển kinh điển trong kỹ thuật mờ do nhiều yếu tố cũng rất được quan tâm. Các bộ điều khiển P, PI hoặc PID đã điều khiển được các đối tượng kỹ thuật rất hoàn thiện và cho đặc tính động học của toàn bộ hệ thống rất tốt. Nhưng để xử lý thêm các tín hiệu đo và tăng thêm khả năng chuẩn đoán cho hệ thống, cần thay thế ở bước đầu tiên bộ điều khiển kinh điển bằng bộ điều khiển mờ và phát triển thêm hệ điều khiển dựa trên cơ sở của bộ điều khiển mờ này để có được các tính chất điều khiển mong muốn. Cùng với kỹ thuật mờ, các bộ điều khiển chung cho phép tạo ra một khả năng điều khiển đối tượng phong phú và đa dạng. Các bộ điều khiển mờ cho phép thiết kế rất đa dạng, vì qua việc tổ chức các nguyên tắc điều khiển và chọn tập mờ cho các biến ngôn ngữ cho phép thiết kế các bộ điều khiển mờ khác nhau. Một điểm quan trọng nữa là khối lượng công việc cần thực hiện khi thiết kế cần một bộ điều khiển mờ hoàn toàn không phụ thuộc vào đặc tính của đối tượng có tuyến tính hay không tuyến tính. Điều đó có nghĩa là quá trình xử lý của một bộ điều khiển mờ với những nguyên tắc điều khiển cho các đối tượng có đặc tính động học khác nhau hoàn toàn như nhau. 105 Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên 5.3 Tổng hợp hệ thống với bộ điều khiển PID kết hợp với bộ điều khiển mờ. Do quan hệ  = f(  ) là phi tuyến và để thực hiện bộ điều khiển phi tuyến, trong bản luận văn này tôi đề xuất phương pháp dùng bộ điều khiển PID kết hợp với bộ điều khiển mờ. Hình 5.8 Vị trí đặt bộ điều khiển mờ trong hệ điều khiển vị trí Do quan hệ xác lập của )(   f là phi tuyến. Để đạt được quan hệ phi tuyến này ta tách bộ điều khiển R thành hai khâu điều khiển làm việc song song. Một khâu PD với hệ số khuyếch đại là hằng số và một khâu là phi tuyến như Hình 5.8. Việc tổng hợp khâu PD được tiế n hành theo phương pháp truyền thống như Chương IV, ở đây ta xét phương pháp tổng hợp bộ điều khiển mờ. Để thấy rõ hơn tác dụng của bộ điều khiển mờ trong mạch vòng điều khiển vị trí ta trở lại xét mộ hệ T-Đ có tham số như trên (Hệ đã mô phỏng ở chương IV). 5.3.1 Mờ hóa. Bộ điều khiển mờ ta sẽ thiết kế bao gồm một biến trạng thái mờ đầu vào và một biến mờ đầu ra. Mỗi biến này lại được chia thành nhiều giá trị tập mờ (Tập mờ con). Số giá trị mờ trên mỗi biến được chọn để phủ hết các khả năng cần thiết sao cho khả năng điều khiển là lớn nhất trong khi chỉ cần một số tối thiểu các luật điều khiển mờ. Ta chọn 3 tập giá trị ngôn ngữ cho biến đầu vào: góc zêzô (mf1), góc dương (mf2), góc dương lớn(mf3). Sự phân bố của các hàm liên thuộc đưa ra trên Hình 5.9. 0,3S+1 PID Vị trí đặt + - SS1 SS2 Vị trí Fuzzy Logic Controller Phản hồi vị trí + + w 0,032 jđ 106 Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên Hình 5.9 Sự phân bố các giá trị mờ của biến đầu vào: vị trí đặt Bộ điều khiển mờ đầu ra là tín hiệu mờ „Hệ số khuếch đại‟. Ta chọn 3 giá trị mờ cho biến đầu ra: Zezo(mf1), dương (mf2), dương lớn (mf3). Sự phân bố của các giá trị mờ được chọn như trên Hình 5.10. Hình 5.10 Sự phân bố các giá trị mờ của biến đầu ra: Hệ số khuếch đại Hình 5.11 Các luật điều khiển mờ 107 Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên STT Vị trí đặt Hệ số khuếch đại 1 mf1 mf1 2 mf2 mf2 3 mf3 mf3 Bảng 5.2 Các luật điều khiển mờ 5.3.2 Luật điều khiển và hợp thành. Mỗi luật điều khiển là một hàm của các giá trị ngôn ngữ, được miêu tả thông qua một biến trạng thái đầu vào “Vị trí đặt” và một biến điều khiển mờ đầu ra “hệ số khuếch đại ”. Luật điều khiển thứ i là Ri được viết như sau: Ri: Nếu vị trí đặt Ai thì hệ số khuếch đại là Bi. Trong đó Ai và Bi là các giá trị mờ của các biến mờ “Vị trí đặt” và “Hệ số khuếch đại”. Các luật điều khiển thiết kế như trên bảng 5.2. Luật hợp thành được xây dựng trên cơ sở nguyên lý hợp thành MAX – MIN. Hình 5.12 Sơ đồ khối của khối luật bù mờ. 5.3.3 Giải mờ. Giải mờ có thể được thực hiện theo các phương pháp điểm trọng tâm, phương pháp trung bình hay phương pháp cực đại. Do miền xác định của các giá trị mờ đầu ra là miền liên thông nên ta sẽ giải mờ theo phương pháp trọng tâm. Giá trị rõ x được xác định theo phương pháp điểm trọng tâm như ở công thức: dx(x)μ dx(x)x.μ x S B S B 0    (5.3) Trong đó: S là miền xác định của tập mờ B. 5.4 Mô phỏng hệ điều khiển vị trí của bàn máy khi có bộ điều khiển mờ lai. Bổ xung thêm bộ điều khiển mờ đã thiết kế trên vào sơ đồ hình 4.22 ta được hệ điều chỉnh vị trí có đặc tính điều chỉnh phi tuyến nhờ có bộ điều khiển mờ như hình 5.13. 108 Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên Hình 5.13 Sơ đồ mô phỏng hệ điều khiển vị trí có bộ điều khiển mờ. Sử dụng phần mềm Matlab để mô phỏng hệ điều khiển mờ, ở đây ta tiến hành theo hai bước: Mô phỏng bộ điều khiển mờ: Việc xây dựng bộ điều khiển mờ dựa trên công cụ Fuzzy của phần mềm Matlab. Các hàm liên thuộc của các giá trị mờ trong các biến vào và ra được chọn như trên hình 5.9 và 5.10. Các luật điều khiển như bảng 5.2. Hình 5.14 là quan hệ vào/ra của bộ điều khiển mờ. Hình 5.14 Quan hệ vào – ra của bộ điều khiển mờ. Mô phỏng toàn hệ: Trên hình 5.13 là sơ đồ mô phỏng hệ điều khiển vị trí có sử dụng bộ điều khiển mờ. Tiến hành chạy chương trình mô phỏng với giá trị vị trí đặt, hệ thống khảo sát với dòng điện tải I = 8,7A (tải định mức). Cho chạy chương trình mô phỏng với giá trị của vị trí đặt ta có kết quả trên các hình 5.15 và 5.16 109 Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên Bộ điều khiển PID Bộ điều khiển PID kết hợp BĐK mờ Vị trí Tốc độ Dòng điện Hình 5.15 Kết quả mô phỏng với đặt = 10 V, I = 0 A. 110 Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên Bộ điều khiển PID Bộ điều khiển PID kết hợp BĐK mờ Vị trí Tốc độ Dòng điện Hình 5.16 Kết quả mô phỏng với đặt = 10V, I = 8,7A 111 Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên Nhận xét Sau khi đưa bộ điều khiển mờ lai vào thay thế bộ điều khiển PID để nâng cao chất lượng cho hệ truyền động bàn máy phay CNC, từ kết quả mô phỏng trên phần mềm Matlab ta thấy hệ điều khiển vị trí sử dụng bộ điều khiển mờ lai cho kết quả tốt hơn so với bộ điều khiển PID: - Vị trí cần điều khiển đạt độ chính xác nhanh hơn - Thời gian quá độ trong quá trình khởi động và quá trình hãm nhỏ hơn - Tốc độ nhanh chóng đạt trạng thái ổn định và ít dao động - Gia tốc của hệ thống ít biến thiên và giữ ổn định Như vậy hệ điều khiển vị trí sử dụng bộ điều khiển mờ lai đảm bảo chất lượng tĩnh và chất lượng động tốt hơn khi dùng bộ điều khiển PID. 112 Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên KẾT LUẬN VÀ KIẾN NGHỊ Kết luận Sau 6 tháng nghiên cứ u tài liệu cũ ng như tìm hiểu trong thực tế tác giả đã hoàn thành những nội dung công việc cụ thể của luận văn như sau: Nắm được cấu trúc của hệ CNC, công nghệ của các máy công cụ CNC Quá trình xử lý thông tin dữ liệu trong hệ CNC . Hệ thống đo lường và điều khiển. Hoàn thành việc tổng hợp hệ thống truyền động của bàn máy phay CNC sử dụng hệ thống truyền động Thyristor - động cơ một chiều với bộ điều khiển PID. Kết quả mô phỏng ta nhận thấy chất lượng của hệ thống đã thỏa mãn yêu cầu của truyền động bàn máy phay CNC. Từ kết quả đó tôi tiến hành tìm biện pháp nâng cao chất lượng của hệ thống. Do tính phi tuyến của mạch vòng vị trí, để nâng cao chất lượng hệ thống bằng bộ điều khiển mờ lai với hệ truyền động đ iện dùng Thyristor - động cơ một chiều. Từ kết quả mô phỏng trên phần mềm Matlab , rút ra kết luận : “Hệ điều khiển vị trí sử dụng bộ điều khiển mờ lai cho kết quả tốt hơn so với bộ điều khiển PID” . Kiến nghị Việc nâng cao chất lượng hệ thống truyền động bàn máy phay CNC có thể sử dụng nhiều bộ điều khiển khác, như ở luận văn này tôi dùng chỉ sử dụng bộ điều khiển mờ lai để nâng cao chất lượng hệ thống. Nếu có điều kiện tôi có thể tiến hành nghiên cứu thiết kế và ứng dụng thay thế bằng những bộ điều khiển thông minh khác như: - Bộ điều khiển mờ - Bộ điều khiển mờ noron - Bộ điều khiển mờ trượt