BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO
TRƯỜNG ĐẠI HỌC SƯ PHẠM KỸ THUẬT
THÀNH PHỐ HỒ CHÍ MINH

LUẬN VĂN THẠC SĨ
NGUYỄN QUANG THÔNG

ĐIỀU KHIỂN SWING-UP VÀ CÂN BẰNG CON LẮC NGƯỢC

NGÀNH: KỸ THUẬT ĐIỆN – 60520202

S K C0 0 4 6 1 6

Tp. Hồ Chí Minh, tháng 10/2015


BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO
TRƢỜNG ĐẠI HỌC SƢ PHẠM KỸ THUẬT
THÀNH PHỐ HỒ CHÍ MINH

LUẬN VĂN THẠC SĨ
NGUYỄN QUANG THÔNG

ĐIỀU KHIỂN SWING-UP
VÀ CÂN BẰNG CON LẮC NGƢỢC

NGÀNH: KỸ THUẬT ĐIỆN – 60 520202
Hướng dẫn khoa học:
TS. NGÔ VĂN THUYÊN

Tp. Hồ Chí Minh, tháng 10/2015

LÝ LỊCH KHOA HỌC
I. LÝ LỊCH SƠ LƢỢC:
Họ & tên: Nguyễn Quang Thông

Giới tính: Nam

Ngày, tháng, năm sinh: 28/03/1989

Nơi sinh: TP.HCM

Quê quán: TP.HCM

Dân tộc: Kinh

Chỗ ở riêng hoặc địa chỉ liên lạc: Số 175/1, đường Lái Thiêu 22, khu phố Đông Tư,
huyện Thuận An, thị trấn Lái Thiêu, tỉnh Bình Dương.
Điện thoại cơ quan:

Điện thoại di động: 090.8385.289

Fax:

E-mail:

II. QUÁ TRÌNH ĐÀO TẠO:
1.Đại học:
Hệ đào tạo: Chính Quy. Thời gian đào tạo từ 09/2007 đến 05/2012
Nơi học: Trường Đại Học Sư Phạm Kỹ Thuật Tp. Hồ Chí Minh

Ngành học: Điện Công Nghiệp
2. Cao học:
Hệ đào tạo: Chính Quy. Thời gian đào tạo từ 09/2013 đến 10/2015
Nơi học: Trường Đại Học Sư Phạm Kỹ Thuật Tp. Hồ Chí Minh
Ngành học: Kỹ Thuật Điện
Tên đề tài: Điều khiển swing-up và cân bằng con lắc ngược
Ngày & nơi bảo vệ: Tháng 10/2015, tại Trường Đại Học Sư Phạm Kỹ Thuật Tp. Hồ
Chí Minh
Người hướng dẫn: TS. Ngô Văn Thuyên
III. QUÁ TRÌNH CÔNG TÁC CHUYÊN MÔN KỂ TỪ KHI TỐT NGHIỆP ĐẠI HỌC:
Thời gian
Từ 09/2012 đến hiện tại

Nơi công tác
Trường Cao Đẳng Kỹ Thuật Cao Thắng

Nhiệm vụ
Giảng viên

TP HCM, ngày … tháng 10 năm 2015
Người khai ký tên

Nguyễn Quang Thông


LỜI CAM ĐOAN
Tôi cam đoan đây là công trình nghiên cứu của tôi.
Các số liệu, kết quả nêu trong luận văn là trung thực và chưa từng được ai
công bố trong bất kỳ công trình nào khác.
Tp. Hồ Chí Minh, ngày … tháng 10 năm 2015

(Ký tên và ghi rõ họ tên)

Nguyễn Quang Thông

i


LỜI CẢM ƠN
Lời đầu tiên, tôi xin gửi lời cảm ơn sâu sắc đến thầy TS. Ngô Văn Thuyên,
thầy đã hỗ trợ và tạo điều kiện tốt nhất cho tôi về phương tiện và thiết bị học tập.
Hơn nữa, thầy đã định hướng, cung cấp cho tôi những tài liệu và kiến thức rất có giá
trị cùng với những lời động viên, khích lệ tinh thần học tập đã giúp tôi hoàn thành
được luận văn này.
Sau đó, tôi xin gửi lời cảm ơn chân thành đến tập thể quý Thầy Cô trường
Đại Học Sư Phạm Kỹ Thuật Tp. Hồ Chí Minh đã trang bị cho tôi một nền tảng
kiến thức vững vàng, đáng giá. Đặc biệt, xin chân thành cảm ơn quý Thầy Cô
Khoa Điện – Điện Tử đã tạo điều kiện thuận lợi và hỗ trợ cho tôi rất nhiều trong
quá trình học tập cũng như trong thời gian làm luận văn này.
Cuối cùng, tôi xin gởi lời cảm ơn đến gia đình, bạn bè, đồng nghiệp đã giúp
đỡ, hỗ trợ tôi về kiến thức cũng như tinh thần trong quá trình làm luận văn.

ii


TÓM TẮT LUẬN VĂN
Hệ thống con lắc ngược là hệ thống không ổn định, phi tuyến ở mức cao. Nó
được sử dụng như một mô hình phổ biến cho các ứng dụng trong kỹ thuật điều
khiển tuyến tính và phi tuyến. Mô hình con lắc được dùng để kiểm chứng lại các
thuật toán điều khiển như điều khiển PID, trượt, mạng nơron,... Điều khiển con lắc
ngược gồm hai quá trình: điều khiển swing-up và điều khiển cân bằng.

Trong luận văn này, con lắc ngược được điều khiển cân bằng dùng mạng
nơron huấn luyện theo thuật toán hàm cơ sở xuyên tâm để học theo một bộ điều
khiển hiện có. Kết quả mô phỏng cho thấy, bộ điều khiển sử dụng mạng nơron hàm
cơ sở xuyên tâm có khả năng thay thế hoàn toàn được bộ điều khiển hiện có để điều
khiển mô hình con lắc ngược. Từ đó áp dụng bộ điều khiển nơron này lên mô hình
thực nghiệm, kết quả đáp ứng cho thấy con lắc đã được duy trì ổn định hoàn toàn
quanh vị trí cân bằng thẳng đứng hướng lên.
Giải thuật Logic Mờ được sử dụng để xây dựng bộ điều khiển swing-up. Bộ
điều khiển Logic Mờ sẽ tính toán và đưa ra giá trị điều khiển tạo dao động hợp lý
dựa vào vị trí và vận tốc con lắc để đưa con lắc lên vị trí thẳng đứng hướng lên sao
cho vận tốc tại đó là nhỏ nhất. Sau đó chuyển sang bộ điều khiển cân bằng để giữ
con lắc ổn định tại vị trí này. Kết quả thực nghiệm cho thấy giải thuật Logic Mờ
hoàn toàn có khả năng điều khiển đưa con lắc từ vị trí buông lõng lên đến vị trí cân
bằng thẳng đứng hướng lên.

iii


ABTRACT
Inverted pendulum system is a highly nonlinear and unstable system. It is
used as a common model for technical applications in linear and nonlinear
controlling. Pendulum model is used to test control algorithms such as PID control,
sliding, neural networks, … Controling a inverted pendulum consists of two
processes: swing-up control and balance control.
In this thesis, inverted pendulum balance is controlled using neural network
algorithm trained radial basis function to study under an existing controller.
Simulation results show that the controller using radial basis function neural
networks fully capable replace existing controllers to control the inverted pendulum
model. Since then apply this to the neural controller experimental model we see the
pendulum has been maintained completely pendulum stability around the

equilibrium position.
Fuzzy Logic algorithm used to build the swing-up controller. Fuzzy Logic
Controller will calculate and provide value control based on the position and
velocity of the pendulum to give the pendulum to vertical upward position so that
the velocity at which the smallest. Then switch to the balance control to keep the
pendulum stable in this position. Experimental results show that the algorithm
Fuzzy Logic fully capable drivers put pendulum from location to location loose
vertical upward equilibrium.

iv


MỤC LỤC
Trang tựa

Trang

Quyết Định Giao Đề Tài
Xác Nhận Của Cán Bộ Hướng Dẫn
Lý Lịch Khoa Học
Lời cam đoan ............................................................................................................... i
Lời cảm ơn ................................................................................................................. ii
Tóm tắt luận văn ........................................................................................................ iii
Abtract ....................................................................................................................... iv
Mục lục ........................................................................................................................v
Danh sách các chữ viết tắt ....................................................................................... viii
Danh sách các hình.................................................................................................... ix
Danh sách các bảng ................................................................................................. xiv
Chƣơng 1. TỔNG QUAN .........................................................................................1
1.1. Đặt vấn đề ......................................................................................................1

1.2. Lịch sử nghiên cứu ........................................................................................2
1.3. Mục tiêu và giới hạn của đề tài ......................................................................4
1.4. Phương pháp nghiên cứu ...............................................................................4
1.5. Nội dung luận văn..........................................................................................4
Chƣơng 2. CƠ SỞ LÝ THUYẾT .............................................................................6
2.1. Giới thiệu sơ lược về hệ thống con lắc ngược quay ......................................6
2.2. Thiết lập mô hình toán học của con lắc ngược quay .....................................7
2.3. Cơ sở lý thuyết mạng nơron hàm cơ sở xuyên tâm .....................................11
2.3.1. Khái niệm hàm cơ sở xuyên tâm ............................................................... 11
2.3.2. Mô hình mạng RBF ..................................................................................... 11
2.3.3. Mô hình mạng RBF Gaussian .................................................................... 15
2.3.4. Các chiến lược học cho mạng RBF ........................................................... 19
2.3.5. Mạng hàm cơ sở xuyên tâm trong Matlab ................................................ 19
2.4. Tổng quan về điều khiển mờ .......................................................................24

v


2.4.1. Cấu trúc bộ điều khiển mờ ......................................................................... 25
2.4.2. Nguyên lý làm việc của bộ điều khiển mờ ............................................... 28
2.4.3. Các loại điều khiển mờ thường sử dụng ................................................... 29
2.4.4. Thiết kế bộ điều khiển mờ .......................................................................... 30
Chƣơng 3. ĐIỀU KHIỂN CÂN BẰNG DÙNG BỘ ĐIỀU KHIỂN PID ...............31
3.1. Thiết lập sơ đồ khối con lắc ngược trên Simulink Matlab ..........................31
3.2. Mô phỏng điều khiển cân bằng con lắc ngược dùng bộ điều khiển PID .....32
3.2.1. Đáp ứng góc của con lắc tuyến tính khi chưa có bộ điều khiển ............ 32
3.2.2. Đáp ứng góc của con lắc tuyến tính khi có bộ điều khiển PID cho
góc α

....................................................................................................... 34


3.2.3. Đáp ứng góc của con lắc tuyến tính khi có bộ điều khiển PID cho góc α
và góc θ ...................................................................................................................... 35
3.2.4. Đáp ứng góc của con lắc tuyến tính khi có bộ điều khiển PID hai biến
và thay đổi khối lượng con lắc ................................................................................. 37
3.2.5. Đáp ứng góc của con lắc tuyến tính khi có bộ điều khiển PID hai biến
và thay đổi chiều dài con lắc .................................................................................... 39
3.2.6.

Đáp ứng góc của con lắc phi tuyến khi có bộ điều khiển PID hai biến .... 41

3.2.7. Đáp ứng góc của con lắc phi tuyến khi có bộ điều khiển PID hai biến
và thay đổi khối lượng con lắc ................................................................................. 42
3.2.8. Đáp ứng góc của con lắc phi tuyến khi có bộ điều khiển PID hai biến
và thay đổi chiều dài con lắc .................................................................................... 44
Chƣơng 4. ĐIỀU KHIỂN CÂN BẰNG DÙNG MẠNG NƠRON NHÂN TẠO
RBF ...........................................................................................................................47
4.1. Thiết kế bộ điều khiển cân bằng dùng mạng nơron RBF ............................47
4.2. Mô phỏng điều khiển cân bằng con lắc ngược phi tuyến dùng mạng
nơron RBF .................................................................................................... 49
4.2.1. Đáp ứng góc của con lắc phi tuyến khi điều khiển bằng mạng nơron
RBF với góc đặt cố định ........................................................................................... 49

vi


4.2.2. Đáp ứng góc của con lắc phi tuyến khi điều khiển bằng mạng nơron
RBF với góc nhiễu ngẫu nhiên ................................................................................ 50
4.2.3. Đáp ứng góc của con lắc phi tuyến khi điều khiển bằng mạng nơron
RBF và thay đổi khối lượng con lắc ....................................................................... 52

4.2.4. Đáp ứng góc của con lắc phi tuyến khi điều khiển bằng mạng nơron
RBF và thay đổi chiều dài con lắc........................................................................... 55
4.2.5. So sánh mạng nơron RBF với mạng Fitting Neural Network ............... 58
Chƣơng 5. ĐIỀU KHIỂN SWING-UP DÙNG LOGIC MỜ ...............................61
5.1. Nguyên lý điều khiển mờ ............................................................................61
5.1.1. Tiền xử lý ..................................................................................................... 61
5.1.2. Mờ hóa .......................................................................................................... 62
5.1.3. Hệ qui tắc mờ ............................................................................................... 62
5.1.4. Giải mờ ......................................................................................................... 63
5.2. Điều khiển swing-up ....................................................................................63
5.3. Áp dụng điều khiển mờ trong swing-up con lắc .........................................64
Chƣơng 6. KẾT QUẢ THỰC NGHIỆM ..............................................................66
6.1. Điều khiển cân bằng dùng mạng nơron RBF ..............................................66
6.2. Điều khiển swing-up dùng Logic Mờ..........................................................68
Chƣơng 7. KẾT LUẬN VÀ HƢỚNG PHÁT TRIỂN ..........................................71
7.1. Kết luận........................................................................................................71
7.2. Hướng phát triển của đề tài .........................................................................71
TÀI LIỆU THAM KHẢO ......................................................................................72

vii


DANH SÁCH CÁC CHỮ VIẾT TẮT
1. DSP

:

Digital Signal Processing.

2. MIMO :


Multi Inputs Multi Outputs.

3. MISO

:

Multi Inputs Single Output.

4. NB

:

Negative Big.

5. NE

:

Negative.

6. PB

:

Positive Big.

7. PID

:


Proportional Integral Derivative.

8. PO

:

Positive.

9. PWM

:

Pulse-Width Modulation.

10. QEP

:

Quadrature Encoder Pulse.

11. RBF

:

Radial Basis Function.

12. RBFNN :

Radial Basis Function Neural Network.


13. SCI

:

Serial Communications Interface.

14. SIMO

:

Single Input Multi Outputs.

15. SISO

:

Single Input Single Output.

16. ZE

:

Zero.

viii


DANH SÁCH CÁC HÌNH
HÌNH


Trang

Hình 1.1. Xe hai bánh tự cân bằng .............................................................................1
Hình 1.2. Con lắc ngược quay ....................................................................................1
Hình 1.3. Xe con lắc ngược ........................................................................................1
Hình 1.4. Con lắc ngược kép ......................................................................................1
Hình 2.1. Hệ thống con lắc ngược quay .....................................................................6
Hình 2.2. Mô hình con lắc ngược quay ......................................................................7
Hình 2.3. Phân tích chuyển động của con lắc ngược quay.........................................8
Hình 2.4. Sơ đồ biểu diễn mạng RBF với vector đầu vào x  Rn và một đầu ra
y  R ................................................................................................................ 12
Hình 2.5. Hàm cơ sở xuyên tâm Gaussian ...............................................................15
Hình 2.6. Biểu đồ phác họa của mạng nơron sử dụng hàm cơ sở xuyên tâm
Gaussian ........................................................................................................... 17
Hình 2.7. Biểu đồ khối biểu diễn RBFNN Gaussian................................................18
Hình 2.8. Mạng nơron hàm cơ sở xuyên tâm với R ngõ vào ...................................19
Hình 2.9. Đồ thị hàm a = radbas(n) ..........................................................................20
Hình 2.10. Cấu trúc mạng nơron hàm cơ sở xuyên tâm ...........................................21
Hình 2.11. Overfitting (Spread = 100) .....................................................................23
Hình 2.12. Underfitting (Spread = 0.01) ..................................................................24
Hình 2.13. Fitting (Spread = 1) ................................................................................24
Hình 2.14. Cấu trúc bộ điều khiển mờ .....................................................................25
Hình 3.1. Sơ đồ khối mô hình toán con lắc tuyến tính .............................................31
Hình 3.2. Sơ đồ khối mô hình toán con lắc phi tuyến ..............................................31
Hình 3.3. Sơ đồ khối con lắc tuyến tính khi chưa có bộ điều khiển.........................32
Hình 3.4. Đáp ứng góc α của con lắc tuyến tính khi chưa có bộ điều khiển ............33
Hình 3.5. Đáp ứng góc θ của con lắc tuyến tính khi chưa có bộ điều khiển ............33
Hình 3.6. Sơ đồ khối mô phỏng điều khiển con lắc tuyến tính hồi tiếp góc α .........34
Hình 3.7. Đáp ứng góc α của con lắc tuyến tính khi có hồi tiếp góc α ....................34


ix


Hình 3.8. Đáp ứng góc θ của con lắc tuyến tính khi có hồi tiếp góc α ....................35
Hình 3.9. Sơ đồ khối mô phỏng điều khiển con lắc tuyến tính hồi tiếp cả hai góc α
và góc θ .....................................................................................................................36
Hình 3.10. Đáp ứng góc α của con lắc tuyến tính khi hồi tiếp cả hai góc α và
góc θ ............................................................................................................. 36
Hình 3.11. Đáp ứng góc θ của con lắc tuyến tính khi hồi tiếp cả hai góc α và
góc θ ............................................................................................................. 36
Hình 3.12. Sơ đồ khối mô phỏng điều khiển con lắc tuyến tính bằng bộ điều khiển
PID hai biến và thay đổi khối lượng con lắc .............................................................37
Hình 3.13. Đáp ứng góc α của con lắc tuyến tính khi m = 0.1 kg ............................37
Hình 3.14. Đáp ứng góc θ của con lắc tuyến tính khi m = 0.1 kg ............................38
Hình 3.15. Đáp ứng góc α của con lắc tuyến tính khi m = 0.31 kg ..........................38
Hình 3.16. Đáp ứng góc θ của con lắc tuyến tính khi m = 0.31 kg ..........................38
Hình 3.17. Sơ đồ khối mô phỏng điều khiển con lắc tuyến tính bằng bộ điều khiển
PID hai biến và thay đổi chiều dài con lắc ................................................................39
Hình 3.18. Đáp ứng góc α của con lắc tuyến tính khi l = 0.1 mét ............................39
Hình 3.19. Đáp ứng góc θ của con lắc tuyến tính khi l = 0.1 mét ............................40
Hình 3.20. Đáp ứng góc α của con lắc tuyến tính khi l = 0.3 mét ............................40
Hình 3.21. Đáp ứng góc θ của con lắc tuyến tính khi l = 0.3 mét ............................40
Hình 3.22. Sơ đồ khối mô phỏng điều khiển con lắc phi tuyến với tín hiệu nhiễu
bằng bộ điều khiển PID hai biến ...............................................................................41
Hình 3.23. Đáp ứng góc α của con lắc phi tuyến khi ngõ vào là tín hiệu nhiễu ......41
Hình 3.24. Đáp ứng góc θ của con lắc phi tuyến khi ngõ vào là tín hiệu nhiễu.......42
Hình 3.25. Sơ đồ khối mô phỏng điều khiển con lắc phi tuyến bằng bộ điều khiển
PID hai biến và thay đổi khối lượng con lắc .............................................................42
Hình 3.26. Đáp ứng góc α của con lắc phi tuyến khi m = 0.1 kg .............................43

Hình 3.27. Đáp ứng góc θ của con lắc phi tuyến khi m = 0.1 kg .............................43
Hình 3.28. Đáp ứng góc α của con lắc phi tuyến khi m = 0.31 kg ...........................43
Hình 3.29. Đáp ứng góc θ của con lắc phi tuyến khi m = 0.31 kg ...........................44

x


Hình 3.30. Sơ đồ khối mô phỏng điều khiển con lắc phi tuyến bằng bộ điều khiển
PID hai biến và thay đổi chiều dài con lắc ................................................................44
Hình 3.31. Đáp ứng góc α của con lắc phi tuyến khi l = 0.1 mét .............................45
Hình 3.32. Đáp ứng góc θ của con lắc phi tuyến khi l = 0.1 mét .............................45
Hình 3.33. Đáp ứng góc α của con lắc phi tuyến khi l = 0.3 mét .............................45
Hình 3.34. Đáp ứng góc θ của con lắc phi tuyến khi l = 0.3 mét .............................46
Hình 4.1. Sơ đồ khối mô phỏng điều khiển con lắc phi tuyến bằng PID để thu
thập dữ liệu....................................................................................................... 47
Hình 4.2. Khối nơron RBF .......................................................................................48
Hình 4.3. Cấu trúc khối nơron RBF .........................................................................48
Hình 4.4. Sơ đồ khối mô phỏng điều khiển con lắc phi tuyến bằng mạng nơron RBF
với góc đặt cố định ....................................................................................................49
Hình 4.5. Đáp ứng góc α của con lắc phi tuyến khi điều khiển bằng mạng nơron
RBF với góc đặt cố định ...........................................................................................49
Hình 4.6. Đáp ứng góc θ của con lắc phi tuyến khi điều khiển bằng mạng nơron
RBF với góc đặt cố định ...........................................................................................50
Hình 4.7. Sơ đồ khối mô phỏng điều khiển con lắc phi tuyến bằng mạng nơron RBF
với tín hiệu nhiễu .......................................................................................................50
Hình 4.8. Đáp ứng góc α của con lắc phi tuyến khi điều khiển bằng mạng nơron
RBF với tín hiệu nhiễu ..............................................................................................51
Hình 4.9. Đáp ứng góc α của con lắc phi tuyến khi điều khiển bằng mạng Fitting
Neural Network với tín hiệu nhiễu ............................................................................51
Hình 4.10. Đáp ứng góc θ của con lắc phi tuyến khi điều khiển bằng mạng nơron

RBF với tín hiệu nhiễu ..............................................................................................52
Hình 4.11. Đáp ứng góc θ của con lắc phi tuyến khi điều khiển bằng mạng Fitting
Neural Network với tín hiệu nhiễu ............................................................................52
Hình 4.12. Sơ đồ khối mô phỏng điều khiển con lắc phi tuyến bằng mạng nơron
RBF khi thay đổi khối lượng con lắc ........................................................................53

xi


Hình 4.13. Đáp ứng góc α của con lắc phi tuyến khi điều khiển bằng mạng nơron
RBF với m = 0.1 kg ...................................................................................................53
Hình 4.14. Đáp ứng góc θ của con lắc phi tuyến khi điều khiển bằng mạng nơron
RBF với m = 0.1 kg ...................................................................................................53
Hình 4.15. Đáp ứng góc α của con lắc phi tuyến khi điều khiển bằng mạng nơron
RBF với m = 0.31 kg .................................................................................................54
Hình 4.16. Đáp ứng góc α của con lắc phi tuyến khi điều khiển bằng mạng Fitting
Neural Network với m = 0.31 kg ..............................................................................54
Hình 4.17. Đáp ứng góc θ của con lắc phi tuyến khi điều khiển bằng mạng nơron
RBF với m = 0.31 kg .................................................................................................55
Hình 4.18. Đáp ứng góc θ của con lắc phi tuyến khi điều khiển bằng mạng Fitting
Neural Network với m = 0.31 kg ..............................................................................55
Hình 4.19. Sơ đồ khối mô phỏng điều khiển con lắc phi tuyến bằng mạng nơron
RBF khi thay đổi chiều dài con lắc ...........................................................................56
Hình 4.20. Đáp ứng góc α của con lắc phi tuyến khi điều khiển bằng mạng nơron
RBF với l = 0.1 mét ...................................................................................................56
Hình 4.21. Đáp ứng góc θ của con lắc phi tuyến khi điều khiển bằng mạng nơron
RBF với l = 0.1 mét ...................................................................................................56
Hình 4.22. Đáp ứng góc α của con lắc phi tuyến khi điều khiển bằng mạng nơron
RBF với l = 0.3 mét ...................................................................................................57
Hình 4.23. Đáp ứng góc α của con lắc phi tuyến khi điều khiển bằng mạng Fitting

Neural Network với l = 0.3 mét ................................................................................57
Hình 4.24. Đáp ứng góc θ của con lắc phi tuyến khi điều khiển bằng mạng nơron
RBF với l = 0.3 mét ...................................................................................................58
Hình 4.25. Đáp ứng góc θ của con lắc phi tuyến khi điều khiển bằng mạng Fitting
Neural Network với l = 0.3 mét ................................................................................58
Hình 4.26. Sơ đồ khối so sánh dữ liệu đáp ứng góc của con lắc phi tuyến khi điều
khiển bằng mạng nơron RBF và mạng Fitting Neural Network ...............................59

xii


Hình 4.27. Đáp ứng góc α của con lắc phi tuyến khi điều khiển bằng mạng nơron
RBF và mạng Fitting Neural Network ......................................................................59
Hình 4.28. Đáp ứng góc θ của con lắc phi tuyến khi điều khiển bằng mạng nơron
RBF và mạng Fitting Neural Network ......................................................................59
Hình 5.1. Sơ đồ khối bộ điều khiển mờ....................................................................61
Hình 5.2. Tập mờ ở ngõ ra của khâu mờ hóa ...........................................................62
Hình 5.3. Miền không gian trạng thái con lắc ..........................................................64
Hình 5.4. Mô hình bộ điều khiển swing-up và cân bằng con lắc ngược ..................64
Hình 5.5. Sơ đồ mờ hóa ngõ vào ..............................................................................65
Hình 5.6. Sơ đồ giải mờ ngõ ra ................................................................................65
Hình 5.7. Vùng tác động điều khiển con lắc ngược .................................................65
Hình 6.1. Sơ đồ khối thu thập dữ liệu ......................................................................66
Hình 6.2. Sơ đồ khối điều khiển cân bằng con lắc ngược bằng mạng nơron RBF .......67
Hình 6.3. Đáp ứng góc α khi điều khiển con lắc ngược bằng mạng nơron RBF .....67
Hình 6.4. Đáp ứng góc θ khi điều khiển con lắc ngược bằng mạng nơron RBF .....68
Hình 6.5. Sơ đồ khối điều khiển swing-up và cân bằng con lắc ngược ...................68
Hình 6.6. Đáp ứng góc α khi điều khiển swing-up và cân bằng ..............................69
Hình 6.7. Đáp ứng góc θ khi điều khiển swing-up và cân bằng ..............................69
Hình 6.8. Đáp ứng góc α trong giai đoạn cân bằng ..................................................70

Hình 6.9. Đáp ứng góc θ trong giai đoạn cân bằng ..................................................70

xiii


DANH SÁCH CÁC BẢNG
BẢNG

Trang

Bảng 2.1. Suy diễn mờ..............................................................................................27
Bảng 3.1. Các thông số của mô hình ........................................................................32

xiv


Chƣơng 1. Tổng quan

Chƣơng 1

TỔNG QUAN
1.1.

Đặt vấn đề
Con lắc ngược được sử dụng rất phổ biến trong việc nghiên cứu các lý

thuyết điều khiển vì đây là một đối tượng đại diện cho một lớp các đối tượng có
độ phi tuyến cao và không ổn định. Mô hình con lắc ngược có nhiều dạng khác
nhau như: xe hai bánh tự cân bằng, xe con lắc ngược, con lắc ngược quay, con lắc
ngược kép (pendubot), …


Hình 1.1. Xe hai bánh tự cân bằng

Hình 1.2. Con lắc ngược quay

Hình 1.3. Xe con lắc ngược

Hình 1.4. Con lắc ngược kép

1


Chƣơng 1. Tổng quan
Con lắc ngược có hai điểm cân bằng: điểm cân bằng tại vị trí thẳng đứng
hướng lên và điểm cân bằng tại vị trí thẳng đứng hướng xuống. Trong đó điểm cân
bằng tại vị trí thẳng đứng hướng lên là điểm cân bằng không ổn định. Bài toán đặt
ra là thiết kế bộ điều khiển thích nghi để ổn định con lắc tại vị trí cân bằng thẳng
đứng hướng lên với cánh tay nằm ở vị trí bất kỳ.
1.2.

Lịch sử nghiên cứu
Các lý thuyết được áp dụng rất thành công để điều khiển các hệ phi tuyến

được chia thành hai nhóm chính: lý thuyết điều khiển kinh điển và lý thuyết điều
khiển hiện đại. Nhóm phương pháp điều khiển kinh điển dựa vào việc tuyến tính
hóa đặc tuyến của hệ thống xung quanh điểm làm việc và áp dụng các phương pháp
điều khiển cho hệ tuyến tính. Nhóm phương pháp điều khiển hiện đại bao gồm: điều
khiển mờ, điều khiển dùng giải thuật di truyền, dùng mạng thần kinh nhân tạo, …
Lý thuyết điều khiển kinh điển đã bộc lộ ra những yếu điểm về chất lượng cũng như
độ tin cậy khi đối tượng điều khiển là hệ phi tuyến, nhất là những đối tượng không

rõ hoặc rất khó xác định một các chính xác mô hình toán học cũng như chịu tác
động của nhiễu.
Điều khiển mờ thích nghi dựa vào việc xấp xỉ thông số của đối tượng
dùng mô hình mờ. Các thông số này sẽ được cập nhật liên tục trong quá trình
điều khiển dựa vào sai số hồi tiếp. Phương pháp này vận dụng tính xấp xỉ hàm
của hệ mờ và dùng luật thích nghi để cập nhật thông số của hệ mờ theo tiêu
chuẩn ổn định Lyapunov.
Ngày nay, các lý thuyết điều khiển tuyến tính đã phát triển hoàn chỉnh và
được áp dụng rất thành công trong các quá trình công nghiệp cũng như trong các
thiết bị dân dụng. Tuy nhiên, các lý thuyết này không hiệu quả đối với các hệ thống
phi tuyến mà không thể hoặc khó xác định chính xác mô hình toán học, nhất là đối
với những hệ thống có mô hình toán học thay đổi và chịu tác động của nhiễu. Bên
cạnh đó, lý thuyết điều khiển phi tuyến cũng đã có những bước tiến đáng kể để làm
nền tảng toán học cần thiết nhằm thiết lập những điều kiện ổn định cho việc thiết kế
những bộ điều khiển đạt chất lượng.

2


Chƣơng 1. Tổng quan
Hệ con lắc ngược có cấu trúc đơn giản nhưng mang đầy đủ đặc tính phi
tuyến. Do đó, hệ thống trên được sử dụng rất rộng rãi trong các thí nghiệm kiểm
chứng lý thuyết điều khiển. Hệ con lắc ngược quay không bị giới hạn về không gian
hoạt động và là một hệ SIMO nên giải thuật điều khiển phải đòi hỏi phức tạp hơn,
phù hợp cho các giải thuật điều khiển chuyên sâu.
Quá trình điều khiển con lắc ngược được chia thành hai giai đoạn: điều khiển
swing-up và điều khiển cân bằng. Thực ra đây không còn là một vấn đề quá mới mẻ
nên đã có rất nhiều công trình nghiên cứu về vấn đề này và đã đạt được những
thành công nhất định.
Đối với điều khiển cân bằng, các giải thuật phi tuyến đã được sử dụng thành

công như back-stepping [1], điều khiển trượt [2], … Tuy nhiên, các giải thuật này
đều có khuyết điểm chung là phải biết được mô hình toán đối tượng và các thông số
mô hình tương ứng. Ngoài ra, đối với điều khiển tuyến tính thì hệ thống chỉ hoạt
động tốt quanh một điểm làm việc xác định nên vùng không gian hoạt động ổn định
bị giới hạn. Để khắc phục các khuyết điểm trên, một số tác giả sử đã sử dụng các
giải thuật điều khiển thông minh như điều khiển mờ [3], điều khiển dùng mạng
nơron [4] [5]… Việc sử dụng mạng nơron để học theo bộ điều khiển PID đã đạt
được thành công trong việc điều khiển cân bằng con lắc ngược quay. Tuy nhiên,
vấn đề chọn mạng nơron nào để sử dụng trong điều khiển là một vấn đề cần được
quan tâm.
Đối với điều khiển swing-up, một số tác giả đã dùng phương pháp kích các
xung có độ rộng khác nhau tùy theo vị trí con lắc để đưa con lắc dần lên vị trí cân
bằng đã đạt được thành công trong thực tế [6]. Khi con lắc đến được vị trí gần với
vị trí cân bằng thì giải thuật cân bằng mới được thực hiện. Tuy nhiên, phương pháp
này không mềm dẻo trong các trạng thái hoạt động khác nhau của hệ con lắc ngược
quay. Do đó, cần phải áp dụng các giải thuật thông minh cho điều khiển swing-up.
Từ suy nghĩ đó, một số tác giả nước ngoài [7] cũng đã mô phỏng thành công việc
điều khiển swing-up cho con lắc ngược dùng điều khiển mờ nhưng kết quả thực tế
lại không được đề cập đến.

3


Chƣơng 1. Tổng quan
1.3.

Mục tiêu và giới hạn của đề tài
Mục tiêu của đề tài là điều khiển swing-up và cân bằng con lắc ngược, nhiệm

vụ cụ thể là:

‒ Xây dựng mô hình toán của hệ thống con lắc ngược
‒ Sử dụng Simulink Matlab mô phỏng hệ thống con lắc tuyến tính và phi tuyến
‒ Xây dựng bộ điều khiển cân bằng dùng mạng nơron hàm cơ sở xuyên tâm RBF
và xây dựng bộ điều khiển swing-up con lắc sử dụng giải thuật Logic Mờ.
Giới hạn của đề tài là chỉ thiết kế và điều khiển mô hình con lắc ngược quay
giữ cân bằng dùng mạng nơron offline, chưa xây dựng mạng nơron online (mạng có
khả năng tự điều chỉnh trọng số trong quá trình điều khiển).
1.4.

Phƣơng pháp nghiên cứu
Các phương pháp nghiên cứu được sử dụng trong luận văn bao gồm:

‒ Khảo sát, phân tích tổng hợp
‒ Mô phỏng trên máy tính bằng phần mềm Matlab phiên bản R2013A
‒ Thí nghiệm trên mô hình thực và thu thập dữ liệu qua cổng COM bằng phần
mềm Terminal v1.9b. Sau đó xử lý dữ liệu và vẽ đồ thị bằng phần mềm
Matlab. Các thí nghiệm trên mô hình thực nghiệm đã được thực hiện tại
xưởng điện 4B, trường Đại Học Sư Phạm Kỹ Thuật TP HCM.
‒ Đánh giá kết quả dựa trên mô phỏng và thực nghiệm
1.5.

Nội dung luận văn
Phần còn lại của nội dung luận văn bao gồm:
Chƣơng 2: Cơ sở lý thuyết
Chương này trình bày các bước thiết lập mô hình toán học con lắc ngược, cơ

sở lý thuyết mạng nơron hàm cơ sở xuyên tâm RBF, cách xây dựng mạng nơron
RBF trong Matlab, cơ sở lý thuyết về điều khiển mờ và thiết kế bộ điều khiển mờ.
Chƣơng 3: Điều khiển cân bằng dùng bộ điều khiển PID
Chương này trình bày cách thiết lập sơ đồ khối con lắc ngược trên Simulink

Matlab và kết quả mô phỏng khảo sát đáp ứng của hệ thống con lắc ngược tuyến
tính và phi tuyến khi được điều khiển bằng bộ PID một biến, PID hai biến trên
Simulink Matlab.

4


S

K

L

0

0

2

1

5

4