báo cáo cuối kỳ mô hình hóa và nhận dạng hệ thống

Bạn đang xem bản rút gọn của tài liệu. Xem và tải ngay bản đầy đủ của tài liệu tại đây (2.64 MB, 43 trang )

<span class="text_page_counter">Trang 1</span><div class="page_container" data-page="1">

<b>TRƯỜNG ĐẠI HỌC SƯ PHẠM KỸ THUẬT TP. HỒ CHÍ MINHKHOA ĐIỆN – ĐIỆN TỬ</b>

<b>BỘ MƠN TỰ ĐỘNG ĐIỀU KHIỂN---⸙∆⸙---</b>

<b>BÁO CÁO CUỐI KỲ</b>

<b>MƠ HÌNH HĨA VÀ NHẬN DẠNG HỆ THỐNG</b>

<b>GVHD: TS. Vũ Văn Phong</b>

<b>Tp. Hồ Chí Minh tháng 12 năm 2022</b>

</div><span class="text_page_counter">Trang 2</span><div class="page_container" data-page="2">

<b>HỌC KỲ 1 NĂM 2022-20231. Mã môn học: MOIS333546.</b>

<b>2. Giảng viên hướng dẫn: TS. Vũ Văn Phong3. Danh sách sinh viên thực hiện đề tài:</b>

<b>Ghi chú: Tỷ lệ % = 100%: mức độ phần trăm của từng học sinh tham gia được đánh</b>

giá bởi nhóm trưởng và thống nhất giữa các thành viên trong nhóm.

<i><b>Nhận xét của giáo viên</b></i>

<b>Giảng viên chấm điểm</b>

</div><span class="text_page_counter">Trang 3</span><div class="page_container" data-page="3">

Thay mặt nhóm thực hiện báo cáo mơn học Mơ hình hóa và nhận dạng hệthống xin được gửi lời cảm ơn chân thành đến các thầy cơ khoa Chất lượng cao bộmơn Mơ hình hóa và nhận dạng hệ thống của trường đã truyền đạt cho chúng emnhiều kiến thức bổ ích trong suốt thời gian học trên lớp. Đặc biệt nhóm cũng xinchân thành cám ơn thầy Vũ Văn Phong đã nhiệt tình hướng dẫn hướng dẫn nhómhồn thành tốt bài báo cáo cuối kì mơn học Mơ hình hóa và nhận dạng hệ thống.

Trong q trình làm bài báo cáo mơn học khó tránh khỏi sai sót, kính mongthầy bỏ qua. Đồng thời do kiến thức cũng như kinh nghiệm thực tiễn còn hạn chếnên bài báo cáo không thể tránh khỏi những thiếu sót khơng mong muốn, nhóm rấtmong nhận được sự đóng góp ý kiến của thầy để báo cáo mơn học của nhóm em sẽđược hồn thiện hơn đồng thời các thành viên trong nhóm sẽ tích luỹ được nhiềukinh nghiệm và bổ sung kiến thức.

Chúng em xin chân thành cảm ơn !

</div><span class="text_page_counter">Trang 4</span><div class="page_container" data-page="4">

Bài 1: MƠ HÌNH HĨA...1

1.1 Xây dựng mơ hình tốn...1

1.1.1 Mơ hình bài tốn...1

1.1.2 Xây dựng mơ hình tốn...1

1.2 Mơ phỏng hệ thống với Matlab/Simulink...2

1.3 Xây dựng bộ điều khiển...4

1.3.1 Giới thiệu về PID...4

1.3.2 Thiết kế PID cho bồn nước...4

Bài 2: NHẬN DẠNG HỆ THỐNG...8

2.1 Xây dựng mơ hình tốn...8

2.1.1 Mơ hình bài tốn...8

2.1.2 Xây dựng mơ hình tốn...8

2.2 Mơ phỏng với Matlab/Simulink...9

2.3 Xây dựng bộ dữ liệu...11

2.3.1 Thu thập dữ liệu để tìm mơ hình tốn...11

2.3.2 Thu thập dữ liệu để nhận dạng tham số...14

2.4 Tìm mơ hình tốn bằng tool Identification Matlab...16

2.4.1 So sánh giữa hai mơ hình...22

2.4.2. Nhận dạng mơ hình...23

2.4.3 Thực hiện so sánh giữa mơ hình hệ xe con lắc ngược và mơ hình sau khi nhận dạng...28

2.5 Thiết kế bộ điều khiển...31

TÀI LIỆU THAM KHẢO...34

<b>PHỤ LỤC HÌNH Ả</b>

Hình 1. 1 Hệ bồn nước đơn...1

Hình 1. 2 Bên trong hệ bồn nước đơn...2

Hình 1. 3 Sơ đồ mơ phỏng hệ bồn nước...2

Hình 1. 4 Độ cao mực nước trong bồn...3

Hình 1. 5 Bộ điều khiển PID...4

Hình 1. 6 Bên trong bộ điều khiển PID...5

Hình 1. 7 Sơ đồ điều khiển hệ bồn nước đơn bằng PID...5

Hình 1. 8 Thơng số PID phù hợp...5

Hình 1. 9 Độ cao mức nước trong bồn khi có bộ điều khiển...6

</div><span class="text_page_counter">Trang 5</span><div class="page_container" data-page="5">

Hình 2. 5 Thơng số ban đầu cho hệ cánh tay máy...10

Hình 2. 6 Ngõ ra góc phi và vận tốc cánh tay máy...11

Hình 2. 7 Mơ hình để lấy thơng số...11

Hình 2. 8 Thơng số To Workspace ngõ vào u và ngõ ra phi...12

Hình 2. 9 Model Configuration Parameter...12

Hình 2. 10 Dữ liệu đầu vào và ra của hệ thống...13

Hình 2. 11 Câu lệnh cần nhập...13

Hình 2. 12 Bảng giá trị đầu vào...13

Hình 2. 13 Dữ liệu dùng để tìm mơ hình tốn...14

Hình 2. 14 Thơng số của Timeseries...15

Hình 2. 27 Thơng số chuẩn của cánh tay máy ( Thơng số chuẩn của nhà sản xuất)...23

Hình 2. 28 Thơng số ban đầu ta cài đặt cho mơ hình để nhận dạng...24

Hình 2. 29 Mơ hình dùng để nhận dạng...24

Hình 2. 30 Giao diện ban đầu của cơng cụ nhận dạng...25

Hình 2. 31 Các thơng số cần nhận dạng...26

Hình 2. 32 Giao diện sau khi xong quá trình nhận dạng...28

Hình 2. 33 Thơng số mới sau khi nhận dạng...28

Hình 2. 34 Bên trong khối hệ cánh tay máy bậc 1 sau khi nhận dạng...29

Hình 2. 35 Sơ đồ so sánh...29

Hình 2. 36 Kết quả mơ phỏng ngõ ra giữa mơ hình hệ cánh tay máy bậc 1 và mơ hình nhận dạng...30

Hình 2. 37 Sai số giữa mơ hình hệ cánh tay máy bậc 1 và mơ hình nhận dạng...30

Hình 2. 38 Sơ đồ điều khiển hệ cánh tay máy bậc 1 bằng PID...31

Hình 2. 39 Góc tay máy khi có bộ điều khiển...32

Hình 2. 40 Ngõ ra của tín hiệu điều khiển momen...32

</div><span class="text_page_counter">Trang 6</span><div class="page_container" data-page="6">

<b>Bài 1: MƠ HÌNH HĨA1.1 Xây dựng mơ hình tốn</b>

<b>1.1.1 Mơ hình bài tốn</b>

Nhóm chọn hệ bồn nước đơn để làm mơ hình tốn

Trong đó:

Các thơng số cho mơ hình hệ bồn nước đơn:

u(t): điện áp điều khiển máy bơm(giới hạn từ 0-12V)h(t): độ cao mực nước trong bồn (cm)

A(h): tiết diện ngang của bồn chứa (cm

)h

: độ cao cực đại của bồn chứa (h

=50cm)A

: tiết diện ngang cực đại (A

=200 cm

)A

: tiết diện ngang cực tiểu (A

=100 cm

)

k: hệ số tỉ lệ với cơng suất máy bơm (k=300 cm

/s)

</div><span class="text_page_counter">Trang 7</span><div class="page_container" data-page="7">

<b>1.1.2 Xây dựng mơ hình tốn</b>

Dịng vào: q

(t)= k.u(t)Dịng ra: q

(t)= C

.a.√

(t)

Phương trình cân bằng: q

(t)- q

(t)=

=> h

(t)=

(k.u(t)- C

.a.√

(t))

Với A(h)=

<b>1.2 Mô phỏng hệ thống với Matlab/Simulink</b>

Mơ phỏng phương trình vi phân biểu diễn hệ bồn nước đơn

<i>Hình 1. 2 Bên trong hệ bồn nước đơn</i>

Sơ đồ mô phỏng hệ bồn nước, giả sử ta cho điện áp đầu vào cấp cho máybơm là 1V

</div><span class="text_page_counter">Trang 8</span><div class="page_container" data-page="8">

<i>Hình 1. 3 Sơ đồ mô phỏng hệ bồn nước</i>

Khai báo các thông số cho hệ bồn nước

Kết quả mô phỏng

</div><span class="text_page_counter">Trang 9</span><div class="page_container" data-page="9">

<b>Nhận xét: Ta thấy khi điện áp cấp cho máy bơm là 1V lúc này số lượng nước được</b>

đưa vào so với số lượng nước bồn nước xả ra chênh lệch nhau rất nhiều nên ta thấyđồ thị độ cao mực nước trong khoảng thời gian từ 0-500s có xu hướng tăng lên.

<b>1.3 Xây dựng bộ điều khiển </b>

<b>1.3.1 Giới thiệu về PID</b>

PID là bộ điều khiển hồi tiếp vịng kín, là sự kết hợp của 3 bộ điều khiển tỉ lệ,tích phân, vi phân. Bộ điều khiển PID sẽ tính toán giá trị sai số là hiệu số giữa giátrị đo thông số biến đổi và giá trị đặt mong muốn. Bộ điều khiển sẽ thực hiện giảmtối đa sai số bằng cách điều chỉnh giá trị điều khiển đầu vào. Bộ điều khiển PID cókhả năng triệt tiêu sai số xác lập, tăng tốc độ đáp ứng, giảm độ vọt lố nếu thông sốcủa bộ điều khiển được lựa chọn thích hợp.

Sự ảnh hưởng của các thơng số PIDĐáp ứng vào

Thời gian tăngVọt lốThời gian quáđộ

Sai số xác lập

<b>1.3.2 Thiết kế PID cho bồn nước</b>

Giả sử mực nước mong muốn trong bồn là 30cm

<i>Hình 1. 5 Bộ điều khiển PID</i>

</div><span class="text_page_counter">Trang 10</span><div class="page_container" data-page="10">

<i>Hình 1. 6 Bên trong bộ điều khiển PID</i>

<i>Hình 1. 7 Sơ đồ điều khiển hệ bồn nước đơn bằng PID</i>

Sau nhiều lần thử với các thơng số Kp,Ki,Kd khác nhau, ta tìm được thơngsố phù hợp cho hệ thống để đáp ứng được ngõ ra

<i>Hình 1. 8 Thông số PID phù hợp</i>

Kết quả mô phỏng

</div><span class="text_page_counter">Trang 11</span><div class="page_container" data-page="11">

<i>Hình 1. 9 Độ cao mức nước trong bồn khi có bộ điều khiển</i>

<i>Ngõ ra của tín hiệu điều khiển máy bơm</i>

<b>Nhận xét: Ta thấy khi có bộ điều khiển PID thì đáp ứng ngõ ra được cải thiện</b>

nhiều hơn

Khơng có độ vọt lố

Thời gian mực nước đạt 30cm khoảng 50sSai số xác lập bằng 0

</div><span class="text_page_counter">Trang 12</span><div class="page_container" data-page="12">

Ngoài ra ta thấy mực nước trong bồn bắt đầu ổn định khi điện áp cấp cho máy bơmkhoảng 0.5V

</div><span class="text_page_counter">Trang 13</span><div class="page_container" data-page="13">

<b>Bài 2: NHẬN DẠNG HỆ THỐNG2.1 Xây dựng mơ hình tốn</b>

<b>2.1.1 Mơ hình bài tốn</b>

Nhóm em chọn hệ tay máy 1 bậc làm mơ hình bài tốnCác thơng số cho mơ hình hệ cánh tay máy 1 bậc:u(t): momen tác động lên trục quay của cánh tay máyΦ(t): góc quay vị trí của cánh tay máy

J: momen quán tính của cánh tay máy (J=0.05 kg/m

)M: khối lượng của cánh tay máy (M=1 kg)

m: khối lượng vật nặng (m=0.1 kg)

l

: khoảng cách từ trọng tâm cánh tay máy đến trục quay (l

=0.15 m)B: hệ số ma sát nhớt( B=0.2 kg.m

/s)

g: gia tốc trọng trường (g=9.81 m/s

)

<b>2.1.2 Xây dựng mơ hình tốn</b>

Phương trình vi phân mơ tả cánh tay máy

(J+m.l

) Φ

(t)+B. Φ

(t)+(ml+Ml

).g.sin Φ(t)=u(t)

=> Φ

(t)=

</div><span class="text_page_counter">Trang 14</span><div class="page_container" data-page="14">

<b>2.2 Mô phỏng với Matlab/Simulink</b>

Mơ phỏng phương trình vi phân biểu diễn cánh tay máy

<i>Hình 2. 2 bên trong cánh tay máy bậc 1</i>

Giả sử momen tác động lên trục tay của cánh tay máy bằng 0.5

<i>Hình 2. 3 Sơ đồ mơ phỏng hệ cánh tay máy bậc 1</i>

<i><b>Lực momen tác dụng vào ta dùng hàm Step để thuận tiện cho việc thu nhập dữ liệu</b></i>

<i>tìm mơ hình tốn</i>

</div><span class="text_page_counter">Trang 15</span><div class="page_container" data-page="15">

Khai báo thơng số ban đầu cho hệ cánh tay máy

<i>Hình 2. 5 Thông số ban đầu cho hệ cánh tay máy</i>

Kết quả mơ phỏng

<b>Nhận xét: Khi chịu tác động của momen 0.5, thời gian để cho cánh tay ổn định tại</b>

góc 0.28 rad là rất lâu khoảng 400s.

<b>2.3 Xây dựng bộ dữ liệu</b>

<b>2.3.1 Thu thập dữ liệu để tìm mơ hình tốn</b>

<b>Ta tiến hành thu nhập số liệu ngõ vào,ngõ ra ta dùng khối To Workspace,ngõ vào đặt tên biến là u còn ngõ ra là phi, đều để dạng Array</b>

</div><span class="text_page_counter">Trang 16</span><div class="page_container" data-page="16">

<i>Hình 2. 7 Mơ hình để lấy thơng số</i>

</div><span class="text_page_counter">Trang 17</span><div class="page_container" data-page="17">

<i>Hình 2. 8 Thông số To Workspace ngõ vào u và ngõ ra phi</i>

<b>Ta vào Model Configuration Parameter chọn Fixed step sau đó chỉnh</b>

sample time 0.1

<i>Hình 2. 9 Model Configuration Parameter</i>

</div><span class="text_page_counter">Trang 18</span><div class="page_container" data-page="18">

<b>Sau khi bấm Run các dữ liệu này sẽ được đưa qua Workspace, như vậy cácdữ liệu ngõ vào và ngõ ra đã được lưu vào Workspace</b>

Sau đó, ta lưu lại file dữ liệu ngõ vào u thành u1 và file dữ liệu phi thànhphi1 để thuận tiện cho việc tìm mơ hình tốn, ta nhập 2 câu lệnh

<i>Hình 2. 10 Dữ liệu đầu vào và ra của hệ thống</i>

</div><span class="text_page_counter">Trang 19</span><div class="page_container" data-page="19">

Lúc này trên Workspace sẽ xuất hiện 2 file dữ liệu dùng để tìm mơ hình tốn

<b>2.3.2 Thu thập dữ liệu để nhận dạng tham số</b>

Để nhận dạng được mơ hình cánh tay máy 1 bậc ta tiến hành thu nhập lại dữ

<b>liệu 1 lần nữa, cả ngõ vào và ngõ ra đều để dưới dạng Timeseries</b>

</div><span class="text_page_counter">Trang 20</span><div class="page_container" data-page="20">

<i>Hình 2. 14 Thơng số của Timeseries</i>

</div><span class="text_page_counter">Trang 21</span><div class="page_container" data-page="21">

<b>Sau khi bấm Run các dữ liệu này sẽ được đưa qua Workspace, như vậy cácdữ liệu ngõ vào và ngõ ra đã được lưu vào Workspace</b>

Sau đó, ta lưu lại file dữ liệu ngõ vào u thành u2 và file dữ liệu phi thànhphi2 để thuận tiện cho việc nhận dạng tham số, ta nhập 2 câu lệnh

<b>2.4 Tìm mơ hình tốn bằng tool Identification Matlab</b>

<b>Ta click vào System Identification sau đó vào Import data chọn Time</b>

<b>Domain Data</b>

</div><span class="text_page_counter">Trang 22</span><div class="page_container" data-page="22">

<b>Tiến hành nhập các thơng số sau đó Import</b>

</div><span class="text_page_counter">Trang 23</span><div class="page_container" data-page="23">

<b>Để tìm mơ hình tốn ta nhấn vào Estimate chọn Transfer Function Model </b>

Tiếp theo, ta chọn số cực và số zero, mơ hình tốn đầu tiên tf1 ta chọn 2 cực

<b>và 1 zero, sau đó Estimate để bắt đầu tìm mơ tốn</b>

</div><span class="text_page_counter">Trang 24</span><div class="page_container" data-page="24">

Để xem được ngõ ra và độ chính xác của mơ hình tốn so với mơ hình ban

<b>đầu ta click vào Model Output</b>

Ta có thể thấy ngõ ra của 2 mơ hình và độ chính xác giữa 2 mơ hình là97.3%

Ta tiếp tục khảo sát nhiều trường hợp số cực và số zero khác nhau để tìmđược mơ hình tốn có ngõ ra gần giống với mơ hình ban đầu

Trường hợp 3 cực và 1 zero tf2: 98.06%

</div><span class="text_page_counter">Trang 26</span><div class="page_container" data-page="26">

<i>Hình 2. 200 Trường hợp 3 cực và 1 zero tf2: 98.06%</i>

</div><span class="text_page_counter">Trang 27</span><div class="page_container" data-page="27">

<i>Hình 2. 23 Trường hợp 6 cực 2 zero tf5: 98.38%Hình 2. 22 Trường hợp 5 cực và 2 zero tf4: 97.64%</i>

</div><span class="text_page_counter">Trang 28</span><div class="page_container" data-page="28">

Sau 5 trường hợp, ta thấy trường hợp 6 cực và 2 zero có độ chính xác gầngiống so với mơ hình ban đầu , sau đó ta có thể biết được hàm truyền mơ hình tốn

Sau khi có được hàm truyền, ta tiếp tục so sánh với mơ hình ban đầu

</div><span class="text_page_counter">Trang 29</span><div class="page_container" data-page="29">

<b>2.4.1 So sánh giữa hai mơ hình</b>

Kết quả so sánh

</div><span class="text_page_counter">Trang 30</span><div class="page_container" data-page="30">

<b>Nhận xét: Ta thấy trong khoảng thời gian từ 100-150s sai số giữa mơ hình cánh</b>

tay máy và mơ hình tốn có sự chênh lệch lớn nhất, sai số lớn nhất có độ lớnkhoảng 0.04 rad

</div><span class="text_page_counter">Trang 32</span><div class="page_container" data-page="32">

<b>Để nhận dạng ta click vào Parameter Estimator, lúc này cửa sổ làm việc</b>

hiện ra

</div><span class="text_page_counter">Trang 33</span><div class="page_container" data-page="33">

<b>Ta click vào Select Parameters sau đó chọn Select parameters</b>

</div><span class="text_page_counter">Trang 34</span><div class="page_container" data-page="34">

Ta chọn 6 thông số cần nhận dạng J, M_lon, m_nho, l, lC, B

Cả 6 thông số này đều là giá trị dương nên ta lần lượt click vào các thơng sốchỉnh Mininum =0

<b>Ta vào New Experiment sau đó chọn Select Measured Output Signals, ta</b>

click vào ngõ ra của mô hình

<i>Hình 2. 31 Các thơng số cần nhận dạng</i>

</div><span class="text_page_counter">Trang 35</span><div class="page_container" data-page="35">

Sau đó ta copy dữ liệu ngõ ra phi2 theo mơ hình của nhà sản xuất đã lưu lại

<b>gán vào, sau đó Estimate</b>

Để xem được kết quả các thông số mới sau khi nhận dạng ta click vào

<b>EstimateParams </b>

</div><span class="text_page_counter">Trang 36</span><div class="page_container" data-page="36">

<i>Hình 2. 33 Giao diện sau khi xong q trình nhận dạngHình 2. 32 Thơng số mới sau khi nhận dạng</i>

</div><span class="text_page_counter">Trang 37</span><div class="page_container" data-page="37">

<b>2.4.3 Thực hiện so sánh giữa mơ hình hệ cánh tay máy 1 bậc và mơ hình saukhi nhận dạng</b>

Mơ hình sau khi nhận dạng

<i>Hình 2. 34 Bên trong khối hệ cánh tay máy bậc 1 sau khi nhận dạng</i>

Cài đặt thơng số cho mơ hình sau khi nhận dạng

Mơ hình so sánh giữa mơ hình hệ cánh tay máy 1 bậc và mơ hình nhận dạng

</div><span class="text_page_counter">Trang 38</span><div class="page_container" data-page="38">

Kết quả so sánh

</div><span class="text_page_counter">Trang 40</span><div class="page_container" data-page="40">

<i>Hình 2. 37 Kết quả mơ phỏng ngõ ra giữa mơ hình hệ cánh tay máy bậc 1 và mơ hình nhận dạng</i>

<b>Nhận xét kết quả so sánh: Ta thấy ngõ ra góc phi của mơ hình sau khi nhận dạng</b>

so với mơ hình hệ cánh tay máy 1 bậc với thông số chuẩn của nhà sản xuất khơngcó sự chênh lệch đáng kể, sai số lớn nhất có độ lớn khoảng 0.016 rad tại thời gian180s.

<b>2.5 Thiết kế bộ điều khiển</b>

Giả sử vị trí canh tay máy mong muốn là góc thẳng đứng pi ( 180 độ)

<i>Hình 2. 36 Sai số giữa mơ hình hệ cánh tay máy bậc 1 và mơhình nhận dạng</i>

</div><span class="text_page_counter">Trang 41</span><div class="page_container" data-page="41">

Các thông số Ki, Kp, Kd phù hợp đáp ứng được ngõ ra sau khi hiệu chỉnh

Kết quả mô phỏng

<i>Hình 2. 39 Góc tay máy khi có bộ điều khiển</i>

</div><span class="text_page_counter">Trang 42</span><div class="page_container" data-page="42">

<i>Hình 2. 40 Ngõ ra của tín hiệu điều khiển momen</i>

<b>Nhận xét: Ta thấy khi có bộ điều khiển PID thì đáp ứng ngõ ra được cải thiện</b>

nhiều hơn

Khơng có độ vọt lố

Thời gian cánh tay máy đạt vị trí thẳng đứng khoảng 30sSai số xác lập bằng 0

Tốc độ góc của cánh tay có sự dao động rất nhiều gần như bằng 0

Ngoài ra ta thấy cánh tay máy ổn định tại vị trí 180 độ khi momen tác động đếncánh tay khoảng 5.6.10

</div><span class="text_page_counter">Trang 43</span><div class="page_container" data-page="43">

<b>TÀI LIỆU THAM KHẢO</b>

- <i>Huỳnh Thái Hoàng, Hệ thống điều khiển thông minh, NXB ĐHQG TPHCM</i>

</div>