THIẾT KẾ BỘ ĐIỀU KHIỂN HỆ THỐNG LÁI TỰ ĐỘNG TÀU THỦY DÙNG MẠNG NEURON LOGIC MỜ

94 14 0
  • Loading ...
Loading...
1/94 trang

Thông tin tài liệu

Ngày đăng: 06/09/2017, 22:06

Hiện nay lĩnh vực điều khiển tự động đã phát triển mạnh mẽ, các bộ điều khiển được xây dựng để điều khiển cho các đối tượng khác nhau. Yêu cầu thực tiễn đặt ra là phải điều khiển các hệ thống động ngày càng phức tạp, trong điều kiện các yếu tố bất định ngày càng tăng với yêu cầu chất lượng điều khiển ngày càng cao,….Do đó cần phải tìm kiếm các thuật toán điều khiển để đáp ứng nhu cầu thực tế.Với bộ điều khiển mờ và bộ điều khiển sử dụng mạng neuron có thêm một hướng phát triển mới trong lĩnh vực nghiên cứu thiết kế điều khiển hệ thống. Bộ điều khiển mờ và bộ điều khiển sử dụng mạng neuron về nguyên tắc đều là những bộ điều khiển tĩnh phi tuyến. Chúng có thể được thiết kế với chất lượng hệ thống cho trước theo một độ chính xác tùy ý và làm việc theo nguyên lý tư duy của con người.Việc kết hợp hệ mờ và mạng neuron được sử dụng nghiên cứu trong đề tài này là mạng neuronmờ singleton. Đây là mạng nhiều đầu vào và một đầu ra. Trong khuôn khổ nghiên cứu của khóa học Cao học, chuyên ngành Tự động hóa tại trường Đại học Giao thông vận tải TP.HCM, được sự tạo điều kiện giúp đỡ của nhà trường và Tiến sĩ Đồng Văn Hướng, em đã lựa chọn đề tài tốt ngiệp của mình là “Thiết kế bộ điều khiển hệ thống lái tự động tàu thủy dùng mạng neuron và logic mờ”. Tất cả các phương pháp điều khiển này giả thiết rằng trạng thái của hệ thống là có thể đo được. Logic mờ có thể xấp xỉ hàm phi tuyến hay mạng neuron dùng xấp xỉ hàm nếu trạng thái của hệ mà có thể đo được. Tuy nhiên trong ứng dụng điều khiển thực tế, trạng thái của hệ thống nhiều hệ phi tuyến là đo được một phần.Trong luận văn này, một loại phương pháp điều khiển neuron mờ thích nghi với một hồi tiếp ngõ ra cho hệ thống lái tự động tàu thủy được đề nghị, còn trạng thái thứ hai của hệ được xác định thông qua bộ ước lượng. Bộ điều khiển hồi tiếp ngõ ra thích nghi và luật điều khiển hồi tiếp ngõ ra dựa trên bộ quan sát được thiết kế. 1 PHẦN MỞ ĐẦU ĐẶT VẤN ĐỀ Hiện lĩnh vực điều khiển tự động phát triển mạnh mẽ, điều khiển đƣợc xây dựng để điều khiển cho đối tƣợng khác Yêu cầu thực tiễn đặt phải điều khiển hệ thống động ngày phức tạp, điều kiện yếu tố bất định ngày tăng với yêu cầu chất lƣợng điều khiển ngày cao,….Do cần phải tìm kiếm thuật toán điều khiển để đáp ứng nhu cầu thực tế Với điều khiển mờ điều khiển sử dụng mạng neuron có thêm hƣớng phát triển lĩnh vực nghiên cứu thiết kế điều khiển hệ thống Bộ điều khiển mờ điều khiển sử dụng mạng neuron nguyên tắc điều khiển tĩnh phi tuyến Chúng đƣợc thiết kế với chất lƣợng hệ thống cho trƣớc theo độ xác tùy ý làm việc theo nguyên lý tƣ ngƣời Việc kết hợp hệ mờ mạng neuron đƣợc sử dụng nghiên cứu đề tài mạng neuron-mờ singleton Đây mạng nhiều đầu vào đầu Trong khuôn khổ nghiên cứu khóa học Cao học, chuyên ngành Tự động hóa trƣờng Đại học Giao thông vận tải TP.HCM, đƣợc tạo điều kiện giúp đỡ nhà trƣờng Tiến sĩ Đồng Văn Hƣớng, em lựa chọn đề tài tốt ngiệp “Thiết kế điều khiển hệ thống lái tự động tàu thủy dùng mạng neuron logic mờ” Tất phƣơng pháp điều khiển giả thiết trạng thái hệ thống đo đƣợc Logic mờ xấp xỉ hàm phi tuyến hay mạng neuron dùng xấp xỉ hàm trạng thái hệ mà đo đƣợc Tuy nhiên ứng dụng điều khiển thực tế, trạng thái hệ thống nhiều hệ phi tuyến đo đƣợc phần Trong luận văn này, loại phƣơng pháp điều khiển neuron mờ thích nghi với hồi tiếp ngõ cho hệ thống lái tự động tàu thủy đƣợc đề nghị, trạng thái thứ hai hệ đƣợc xác định thông qua ƣớc lƣợng Bộ điều khiển hồi tiếp ngõ thích nghi luật điều khiển hồi tiếp ngõ dựa quan sát đƣợc thiết kế GIỚI THIỆU LUẬN VĂN Mục đích luận văn Trên sở nghiên cứu thuật toán điều khiển nơron mờ thích nghi hồi tiếp ngõ hệ phi tuyến SISO, tác giả ứng dụng cho hệ thống lái tự động tàu thủy Luận văn đề xuất thuật toán điều khiển hồi tiếp ngõ cho hệ phi tuyến SISO dùng điều khiển nơron mờ thích nghi trực tiếp (DAFNOC) cho phép cập nhật trực tuyến thông số ngõ mạng nơron – mờ ứng dụng thực tiễn điều khiển thời gian thực Luận văn xây dựng sơ đồ simulink cho thuật toán đề xuất áp dụng cho hệ thống lái tự động tàu Container Sơ lƣợc nội dung luận văn Luận văn gồm chƣơng, nội dung luận văn nhƣ sau: Phần mở đầu Đặt vấn đề Sơ lƣợc nội dung luận văn Chƣơng 1: Tổng quan vê tàu thủy Trong chƣơng giới thiệu hệ tọa độ tàu thủy, điều khiển tàu thủy xu hƣớng phát triển phƣơng pháp điều khiển hệ thống lái tự động tàu thủy Chƣơng 2: Cơ sở lý thuyết Chƣơng giới thiệu thành phần hệ mờ, giới thiệu mạng nơron, thành phần mạng nơron Trên sở đánh giá khác biệt điều khiển mờ điều khiển dùng mạng nơron từ đƣa hƣớng kết hợp mạng nơron hệ mờ cho phép phát huy ƣu điểm hai phƣơng pháp Chƣơng 3: Chƣơng đề xuất thuật toán điều khiển dùng điều khiển nơron mờ thích nghi trực tiếp (DAFNOC) cho hệ phi tuyến SISO đo lƣờng đƣợc ngõ mà không đo đƣợc trạng thái Chƣơng 4: Ứng dụng thuật toán điều khiển chƣơng thiết kế điều khiển hệ thống lái tự động tàu Container Simulink điều khiển trực tiếp (DAFNOC) cho dạng tàu Container so sánh với điều khiển tàu có tác động nhiễu sóng biển Từ kết có đƣợc chƣơng so sánh với kết công bố rút kết luận, đánh giá ý kiến đề nghị cho hƣớng nghiên cứu phát triển đề tài Chƣơng 5: Kết luận phƣơng hƣớng phát triển đề tài Chƣơng TỔNG QUAN VỀ TÀU THỦY 1.1 GIỚI THIỆU VỀ HỆ TỌA ĐỘ, HỆ THỐNG LÁI VÀ SỰ PHÁT TRIỂN ĐIỀU KHIỂN TÀU THỦY 1.1.1.Hệ tọa độ cho tàu thủy Z Trượt đứng (heave) Quay trơ (yaw) Lắc ngang (roll) Cố định tàu (body – fixed) X Trượt dọc (rurge) Zo Lắc dọc (surge) Y Cố định trái đất Trượt ngang (sway) O (Earth – fixed) Yo Hình 1.1: Các hệ trục tọa độ cho tàu thủy (tàu mặt nước) Các hệ trục tọa độ dùng để biểu diễn chuyển động tàu bao gồm hệ trục cố định trái đất hệ trục tọa độ cố định tàu biểu diễn nhƣ Hình 1.1: Trong hệ trục XYZ (G) hệ tọa độ cố định tàu thƣờng có gốc tọa độ trùng với trọng tâm tàu X 0Y0 Z0 (0) hệ tọa độ quán tính cố định trái đất Dựa hai trục tọa độ trên, cá c chuyển động phƣơng tiện biển đƣợc định nghĩa nhƣ sau ( theo SNAME- The Society of Naval Architecs and Marine Enginners, America, 1950) Xo Bảng 1: Định nghĩa chuyển động phương tiện biển Bậc tự Chuyển động Trƣợt dọc (chuyển động theo trục x) Trƣợt ngang (chuyển động theo trục y) Trƣợt đứng(chuyển động theo trục z) Lắc ngang (quay quanh trục x, nghiêng ngang) Lắc dọc (quay quanh trục y, nghiêng dọc) Quay trở (quay quanh trục z) X Vận tốc tịnh tiến vận tốc góc u Y v y Z w z K p Ф M q θ N r Ψ Lực momen Vị trí góc Euler x 1.1.2.Khái niệm hệ thống lái Chỉ báo góc BL Bộ phát phải hồi vị trí bánh lái I δ Vô lăng Bộ điều khiển Ψ Máy lái δ CON TÀU δ Ψ Bộ phát phải hồi vị trí bánh lái II La bàn Chỉ báo góc BL δ Lái đơn giản Lái cố Vô lăng lỗi lặp N.F.U S1 F.U Máy lái Hand S2 δ Auto δ CON TÀU Ψ Khuếch đại Đặt hƣớng lái tự động Phản hồi góc bánh lái Chỉ thị hƣớng tàu Ψ La bàn Hình 1.2: Hệ thống lái tàu thủy  Con tàu: đối tƣợng điều khiển Trong có yếu tố sau: Ψ: Là hƣớng mũi tàu, δ: Là góc bánh lái Có nghĩa δ thay đổi hƣớng mũi tàu thay đổi theo  Máy lái: thiết bị Khuếch đại công suất thực tác động điều khiển Nó nhận tín hiệu điều khiển điều khiển để bánh lái quay theo tín hiệu điều khiển Có nhiều loại máy lái sử dụng loại tàu thủy, để tiện cho simulink ta xét hình đơn giản nhƣ Hình 1.5: Hình 1.3: hình đơn giản lái khí  Bộ điều khiển: Trong thực tế điều khiển cho máy lái đa dạng có phát triển ngày đại đáp ứng đƣợc yêu cầu thực tế  Bộ so sánh: - Đối với hệ thống lái lặp so sánh tín hiệu lệnh từ vô lăng lái α góc bẻ lái δ Khi có so sánh tín hiệu ∆u=α-δ Bánh lái dừng vị trí mà ∆u=0 - Trong lái tự động lại có so sánh góc đặt trƣớc αđặt hƣớng mũi tàu ψ Khi ∆ψ=0 tàu thẳng hƣớng, ∆ψ≠0 hệ thống cho tín hiệu điều khiển bánh lái quay mũi tàu cho ∆ψ=0  La bàn điện: Là thiết bị điện hƣớng mũi tàu Hiện Việt Nam có nhiều chủng loại La bàn điện nhƣ: TOKYMEC quay, CMZ,… theo nguyên lý quay  Lái tự động (Auto pilot): chế độ giữ hƣớng tàu theo hƣớng đặt trƣớc hay dẫn tàu theo hành trình đặt sẵn 1.1.3 hình toán tàu hình toán học tàu đƣợc tả chuyển động tàu dƣới tác động yếu tố - Đầu vào: góc lái, tốc độ tàu,… - Đầu ra: hƣớng mũi tàu, tốc độ tàu, vị trí tàu,… - Nhiễu loạn: sóng, gió, dòng chảy,… Có hai loại hình toán tàu: - hình toán dựa kinh nghiệm - hình toán dựa định luật vật lý Hình 1.4: Định nghĩa hình toán tàu 1.1.3.1.Mô hình toán dựa định luật vật lý Chuyển động tàu đƣợc biểu diễn phƣơng trình toán học tuân theo định luật học Xét tổng quát, tàu hoạt động môi trƣờng nƣớc không khí (ở ta xét hoạt động tàu măt nƣớc) nên chịu tác động môi trƣờng lên tàu Các lực tác dụng lên tàu khái quát thành lực men chính:lực men chân vịt chính, lực men chân vịt phụ, lực men bánh lái, lực men bên ngoài( gió, sóng dòng chảy), lực cản không khí lực tƣơng tác nƣớc với vỏ tàu(phần ngập nƣớc) với không khí(phần thƣợng tầng kiến trúc tàu) Việc tả chuyển động tất lực men tác dụng lên tàu phức tạp Trong khuôn khổ luận văn tác giả xin trình bày hình tàu mặt nƣớc mặt phẳng ngang bao gồm chuyển động: trƣợt dọc, trƣợt ngang quay trở Từ hệ tọa độ xét hình 1.3 ta định nghĩa hai véc tơ sau:   [n, e, d ,  , , ]T (1.1) v  [u, v, w, p, q, r ]T (1.2) Trong n,e,d vị trí hệ tọa độ NED; Φ,θ,ψ góc Euler; u,v,w,p,q,r vận tốc chuyển động hệ tọa độ tàu XYZ(G) gọi hệ tọa độ b Từ định nghĩa hai véc tơ trên, xét động học tàu biển, Fossen(2002) đề xuất phƣơng pháp biểu diễn véc tơ nhƣ sau:   J ( )v Mv  C (v)v  D(v)v  g (v)    g o  w (1.3) (1.4) Trong đó: M ma trận quán tính (bao gồm khối lƣợng gia tăng) C(v) ma trận ly tâm Coriolis (bao gồm khối lƣợng gia tăng) - thành phần ảnh hƣởng chuyển động trái đất D(v) ma trận giảm lắc g(v) véc tơ lực mômen hấp dẫn τ véc tơ tín hiệu điều khiển (bánh lái, chân vịt,…) go véc tơ dùng để dằn tàu w véc tơ nhiễu loạn môi trƣờng (sóng,gió dòng chảy) Nhƣ xét tàu mặt nƣớc ta xét đến chuyển động: trƣợt dọc, trƣợt ngang, quay trở lắc ngang Do theo Kobayshi et al.1995 bốn phƣơng trình chuyển động tàu đƣợc biểu diễn nhƣ sau: 10 mu  mvr  X (1.5) mr  mur  Y (1.6) I zz r  N (1.7) I xx  K (1.8) Trong đó: m= khối lƣợng tàu I zz = men quán tính quanh trục z I xx = men quán tính quanh trục x v= vận tốc trƣợt ngang tàu (theo phƣơng trục y) u= vận tốc trƣợt dọc tàu (theo phƣơng trục x) r= vận tốc quay trở (yaw rate)  = góc lắc ngang = lực men tác dụng lên tàu ( bao gồm lực men phát động chân vịt, lực men thủy động học tƣơng tác chân vịt, bánh lái với vỏ tàu, lực men bánh lái ngoại lực ) Phƣơng trình (3) đƣợc đơn giản nhƣ sau: X pos  ucos  v sin (1.9) Ypos  u sin  vcos (1.10) Đây hai phƣơng trình biểu diễn quỹ đạo chuyển động tàu theo phƣơng nằm ngang Góc bánh lái thực tế có giới hạn -35 độ trái tới+35 độ phải Theo tiêu chuẩn IMO (International Maritime Organisation) góc bánh lái từ-40 độ đến +40 độ Ba chuyển động quan trọng điều động tàu ba chuyển động mặt phẳng nằm ngang: trƣợt dọc, trƣợt ngang quay trở nhƣ tả hình Chuyển động quan trọng thứ tƣ lắc ngang, thƣờng liên quan đến việc thiết kế hệ thống giảm lắc ngang, tức 80 biên độ thay đổi nhiều làm ảnh hƣởng tới vết tàu tính kinh tế khai thác 4.5.Kết luận Kết hai trƣờng hợp có nhiễu không nhiễu cho ta thấy điều khiển DAFNOC cho tàu container ổn định đƣợc hƣớng so với hƣớng cho trƣớc khoảng thời gian thực tế Ƣu điểm bật điều khiển có thay đổi vận tốc hay có tác động nhiễu tàu giữ hƣớng ổn định so với hƣớng đặt trƣớc Khi tàu chịu cấp sóng lớn từ cấp trở lên ảnh hƣởng nhiễu cho điều khiển ổn định 81 Chƣơng KẾT LUẬN VÀ HƢỚNG PHÁT TRIỂN ĐỀ TÀI 5.1 KẾT LUẬN Luận văn trình bày phƣơng pháp điều khiển hồi tiếp ngõ thích nghi mờ nơron hệ thống lái tự động tàu container Bộ điều khiển thể đƣợc ƣu điểm bật so với phƣơng pháp điều khiển PID, Mờ, Neuron,… vận tốc tàu thay đổi hay có tác động nhiễu môi trƣờng hƣớng tàu giữ ổn định Tuy nhiên, hƣớng tàu container ảnh hƣởng nhiều dƣới tác động sóng từ cấp trở lên Đây hạn chế điều khiển Qua sáu tháng nghiên cứu đƣợc hƣớng dẫn thầy Đồng Văn Hƣớng, thầy dạy khóa cao học TDH09 bạn bè em hoàn thành luận văn Tuy nhiên, kiến thức có hạn nên không tránh khỏi sai sót, mong đóng góp ý kiến thầy cô bạn bè để luận văn đƣợc hoàn chỉnh 5.2 HƢỚNG PHÁT TRIỂN ĐỀ TÀI Luận văn ứng dụng cho đối tƣợng cụ thể hệ thống lái tự động tàu container xét chuyển động: tịnh tiến, quay trở, lắc dọc, lắc ngang Đề tài cần phát triển điều khiển phƣơng tiện ngầm sáu bậc tự nêu trên, ứng dụng điều khiển tính toán giảm lắc ngang cho tàu mặt nƣớc toán chống say sóng cho thủy thủ đoàn,…và phát triển điều khiển đáp ứng tốt có nhiễu sóng cấp độ lớn áp dụng cho tàu cứu hộ biển 82 TÀI LIỆU THAM KHẢO  [1] Abonyi J., H Andersen, L.Navy, F Szeifert “Inverse Fuzzy – Process - Model Based Direct Adaptive Control” Mathematics and Computers in Simulation, 51 (1 - 2), pp 119 – 32 (1999) [2] o A strom K.J and B Wittenmark, Adaptive control, Addison-Wesley (1994) [3] P.A Ioannou, J Sun Robust Adaptive Control Prentice–Hall, Englewood Cliffs, NJ (1996) [4] Jeffery R.Layne and Kevin M Passino “Fuzzy Model Reference Learning Control” Journal of Intelligent and Fuzzy Systems, Vol 4,No,1,pp.33-47 (1996) [5] Lin C.T and C.S George-Lee Neural fuzzy systems: A Neuro – Fuzzy Synergism to Intelligent Systems, Prentice-Hall (1996) [6] Li-Xin Wang, A course in fuzzy systems and control, Prentice Hall, ISBN 0-13-540882-2 (1997) [7] R Marino and P Tomei, “Global adaptive output-feedback control of nonlinear systems, Part I: Linear parameterization,” IEEE Trans Automatic Control, vol 38, pp.17-32, Jan (1993) [8] J.S Roger Jang ANFIS: Adaptive-network-based fuzzy inference systems IEEE Trans On systems, Man and Cybernetics, 23(03): 665668, May (1993) [9] Sastry S and M.Bodson Adaptive Control: Stability, Convergence, and Robustness Englewood cliffs, NJ: Prentice–Hall (1989) [10] Sastry S and M Bodson Adaptive Control: Stability, Convergence, and Robustness, Prentice-Hall, Englewood Cliff, NJ (1998) [11] Wei – Yen Wang, Yih – Guang Leu, Tsu – Tina Lee Output – feedback control of nonlinear systems using direct adaptive fuzzy – neural controller, Fuzzy Set and Systems 341-358 140 (2002) 83 [12] L.X.Wang, Adaptive Fuzzy Systems and Control: Design and Stability Analysis Englewood Cliffs, NJ: Prentice– Hall (1994) [13] L.X Wang, “Stable adaptive fuzzy controllers with application to inverted pendulum tracking,” IEEE Trans Syst., Man, Cybern., vol 26, pp.677-691, October (1996) [14] Wang L-.X A course in fuzzy systems and control, Prentice-Hall (1997) [15] Yih – Guang Leu, Tsu – Tian Lee, and Wei – Yen Wang Observer – based adaptive fuzzy – neural control for unknow nonlinear dynamical systems Vol 29 No 5, October (1999) [16] Bùi Công Cƣờng, Nguyễn Doãn Phƣớc, Hệ mờ, mạng nơron ứng dụng, NXB KHKT (2001) [17] Phạm Hữu Đức Dục ; Một phương pháp điều khiển thích nghi hướng chuyển động tàu thủy ; Tạp chí Khoa học & Công nghệ trƣờng Đại học Kỹ thuật, 45-49, số 65, 2008 [18] Phạm Hữu Đức Dục ; Ứng dụng mạng nơron Elman sửa đổi dạng vào thiết bị lái tự động tàu thủy ; Tạp chí Nghiên cứu Khoa học Kỹ thuật Công Nghệ Quân sự, 17-23, số 1, 6-2009 [19] Nguyễn Nhƣ Hiền, Lại Khắc Lãi, Hệ mờ nơron kỹ thuật điều khiển, NXB KHTN CN, Hà Nội (2007) [20] Huỳnh Thái Hoàng, Hệ thống Điều khiển thông minh, NXB Đại học quốc gia TPHCM.(2006) [21] Nguyễn Phùng Quang, Matlab Simulink dành cho kỹ sư điều khiển tự động, NXB KHKT , Hà nội 2004 [22] TS.Nguyễn Quang Vịnh, ThS.Trƣơng Duy Trung, TS.Phan Tƣơng Lai Điều khiển hồi tiếp ngõ neuron mờ thích nghi gián tiếp hệ cánh tay máy hai khớp nối Hội nghị toàn quốc Điều khiển tự động hóaVCCA-2011 84 PHỤ LỤC Các thông số tàu, tàu Container đƣợc cho nhƣ sau: Các thông số kích thƣớc tàu: Chiều dài (L) Chiều rộng (B) Mớn nƣớc: Mũi tàu (dF) Đuôi tàu (dA) Trung bình (d) Lƣợng chiếm nƣớc Độ sâu từ đáy lên mặt boong (KM) Độ sâu từ đáy lên tâm (KB) Hệ số khối (CB) Diện tích bánh lái (AR) Tỉ lệ ( ) Đƣờng kính chân vịt (D) 175m 25.4m 8m 9m 8.5m 21,222m3 10.39m 4.6154m 0.559 33.0376m2 1.8219 6.533m Thông số thân vỏ: m  0.00792 Yp  0.0 Nvv  0.19058 mx  0.000238 Y  0.0000063 Nv  0.0053766 my  0.007049 Yvvv  0.0109 Nrr  0.0038592 I x  0.0000176 Yrrr Nr  0.0024195 J x  0.0000034 Yrvv  0.0214 Kr  0.0003026 I z  0.000456 Yrrv  0.0405 Kr  0.0003026  y  0.05 Yvv  0.04605   0.1( Fn  0.1)   0.2( Fn  0.2) I x  0.0313 Yrr  0.009325 Fn  (0.1  Fn  0.2) I y  0.0313 Yr  0.001368 K  0.000021 KT  0.527  0.455 J Nv  0.0038545 K p  0.0000075 X uu  0.0004226 Nr  0.00222 Krrr  0.0000462 0.00177 85 X vv  0.00386 N  0.0001424 Krvv  0.000558 X rr  0.00020 Nvvv  0.001492 Krrv  0.0010565 X   0.00242 Nrrr  0.00229 Kvv  0.0012012 Yv  0.0116 Nrvv  0.0424 Kv  0.000234 Yr  0.00242 Nrrv  0.00156 K rr  0.000234 K r  0.00003569 Thông số chân vịt bánh lái N p (rmp)  79.10( Fn  0.2) aH  0.237   0.921 Chƣơng trình M-file phƣơng trình toán tàu container % container returns the speed U in m/s (optionally) and the % time derivative of the state vector: x = [ u v r x y psi p phi delta n ]' for % a container ship L = 175 m, where % % u = surge velocity (m/s) % v = sway velocity (m/s) % r = yaw velocity (rad/s) % x = position in x-direction (m) % y = position in y-direction (m) % psi = yaw angle (rad) % p = roll velocity (rad/s) % phi = roll angle (rad) % delta = actual rudder angle (rad) % n = actual shaft velocity (rpm) % % The input vector is : % % ui = [ delta_c n_c ]' where % % delta_c = commanded rudder angle (rad) % n_c = commanded shaft velocity (rpm) % Written by TRNH TIEN DUC Navy officer % January 14th 2012 %*********************************************** function [sys,x0,str,ts] = PD_container(t,x,in,flag,Ts) switch flag case %Khoi tao bien cau truc [sys,x0,str,ts] = mdlInitializeSizes(Ts);%mdlInitializeSizes(Ts) %case % sys=mdlDerivatives(t,x,u); case %Tinh ngo cua he sys = mdlOutputs(t,in,Ts); case {1,2,4,9} %Cac truong hop khong su dung sys = []; otherwise error(['Unhandled flag = ',num2str(flag)]); 86 end %************************************************************************ ** function [sys,x0,str,ts] = mdlInitializeSizes(Ts) sizes = simsizes; %Khoi tao bien cau truc sizes.NumContStates = 0; %So bien trang thai lien tuc sizes.NumDiscStates = 0; %So bien trang thai roi rac sizes.NumOutputs = 10; %So ngo [u] sizes.NumInputs = 12; %So ngo vao sizes.DirFeedthrough = 1; %Su dung u tinh toan sizes.NumSampleTimes = 1; %So thoi gian lay mau = So hang cua ts sys = simsizes(sizes); %Dang ky bien cau truc x0 = []; str = []; ts = [Ts 0]; OFFSET] %Dieu kien dau cho bien trang thai %Chuoi du tru %Chu ky lay mau roi rac la Ts [PERIOD %************************************************************************ ** function sys = mdlOutputs(t,in,Ts) %global b u v p r phi psi delta n delta_c n_c X Y K N %k = round(t/Ts); %delta=u(6); %delta (rad), where delta is the stern plane %if k==0 %sys=[7 0 0 0 0 70]'; %else % Normalization variables L = 175; % length of ship (m) U = sqrt(in(1)^2 + in(2)^2); % service speed (m/s) % Check service speed if U = Ddelta_max*pi/180, delta_dot = sign(delta_dot)*Ddelta_max*pi/180; end % Shaft velocity saturation and dynamics n_c = n_c*U/L; n = n*U/L; if abs(n_c) >= n_max/60, n_c = sign(n_c)*n_max/60; end if n > 0.3,Tm=5.65/n;else,Tm=18.83;end n_dot = 1/Tm*(n_c-n)*60; 88 % Calculation of state derivatives vR = ga*v + cRr*r + cRrrr*r^3 + cRrrv*r^2*v; uP = cos(v)*((1 - wp) + tau*((v + xp*r)^2 + cpv*v + cpr*r)); J = uP*U/(n*D); KT = 0.527 - 0.455*J; uR = uP*epsilon*sqrt(1 + 8*kk*KT/(pi*J^2)); alphaR = delta + atan(vR/uR); FN = - ((6.13*Delta)/(Delta + 2.25))*(AR/L^2)*(uR^2 + vR^2)*sin(alphaR); T = 2*rho*D^4/(U^2*L^2*rho)*KT*n*abs(n); % Forces and moments X = Xuu*u^2 + (1-t)*T + Xvr*v*r + Xvv*v^2 + Xrr*r^2 + Xphiphi*phi^2 + cRX*FN*sin(delta) + (m + my)*v*r; Y + = Yv*v + Yr*r + Yp*p + Yphi*phi + Yvvv*v^3 + Yrrr*r^3 + Yvvr*v^2*r Yvrr*v*r^2 + Yvvphi*v^2*phi + Yvphiphi*v*phi^2 + Yrrphi*r^2*phi + Yrphiphi*r*phi^2 + (1 + aH)*FN*cos(delta) - (m + mx)*u*r; K + = Kv*v + Kr*r + Kp*p + Kphi*phi + Kvvv*v^3 + Krrr*r^3 + Kvvr*v^2*r Kvrr*v*r^2 + Kvvphi*v^2*phi + Kvphiphi*v*phi^2 + Krrphi*r^2*phi + Krphiphi*r*phi^2 - (1 + aH)*zR*FN*cos(delta) + mx*lx*u*r W*GM*phi; N + = Nv*v + Nr*r + Np*p + Nphi*phi + Nvvv*v^3 + Nrrr*r^3 + Nvvr*v^2*r Nvrr*v*r^2 + Nvvphi*v^2*phi + Nvphiphi*v*phi^2 + Nrrphi*r^2*phi + Nrphiphi*r*phi^2 + (xR + aH*xH)*FN*cos(delta); % Dimensional state derivatives xdot = [ u v r x y psi p phi delta n ]' detM = m22*m33*m44-m32^2*m44+m42^2*m33; xdot =[ X*(U^2/L)/m11 -((-m33*m44*Y+m32*m44*K+m42*m33*N)/detM)*(U^2/L) ((-m42*m33*Y+m32*m42*K+N*m22*m33-N*m32^2)/detM)*(U^2/L^2) (cos(psi)*u-sin(psi)*cos(phi)*v)*U (sin(psi)*u+cos(psi)*cos(phi)*v)*U cos(phi)*r*(U/L) ((-m32*m44*Y+K*m22*m44-K*m42^2+m32*m42*N)/detM)*(U^2/L^2) p*(U/L) delta_dot n_dot ]; b=xdot; %end sys=b; % Tin hieu dieu khien % END OF CONTROLLER 89 MỤC LỤC MỤC LỤC DANH MỤC TỪ VIẾT TẮT DANH MỤC BẢNG BIỂU DANH MỤC HÌNH VẼ PHẦN MỞ ĐẦU Chƣơng TỔNG QUAN VỀ TÀU THỦY 1.1 GIỚI THIỆU VỀ HỆ TỌA ĐỘ, HỆ THỐNG LÁI VÀ SỰ PHÁT TRIỂN ĐIỀU KHIỂN TÀU THỦY 1.1.1.Hệ tọa độ cho tàu thủy 1.1.2.Khái niệm hệ thống lái 1.1.3 hình toán tàu 1.1.3.1.Mô hình toán dựa định luật vật lý 1.1.3.2.Mô hình toán dựa kinh nghiệm 11 1.1.4.Giới thiệu điều khiển tàu thủy 11 Chƣơng 2: CƠ SỞ LÝ THUYẾT 13 2.1 TẬP HỢP MỜLOGIC MỜ 13 2.1.1 Tập hợp mờ 13 2.1.1.1 Tập hợp kinh điển 14 2.1.1.2 Tập hợp mờ 14 2.1.1.3 Quan hệ mờ 20 2.1.2 Logic mờ 21 2.1.2.1 Logic kinh điển: 22 2.1.2.2 Logic mờ 22 2.1.3 Quy tắc mờ 25 2.1.3.1 Kết hợp quy tắc mờ 25 2.1.3.2 Tính chất hệ quy tắc mờ 26 2.1.4 Hệ mờ 28 2.1.4.1 Mờ hóa 28 2.1.4.2 Hệ quy tắc mờ 29 2.1.4.3 Giải mờ 30 2.2 MẠNG NƠRON NHÂN TẠO 31 2.2.1 Cấu trúc nơron 32 2.2.1.1 Cấu trúc nơron sinh học 32 2.2.1.2 Khái quát nơron nhân tạo 33 2.2.1.3 Các thành phần mạng nơron nhân tạo 34 2.2.2 Mạng truyền thẳng 37 2.2.3 Mạng hồi quy 41 2.2.4 Mạng hàm sở xuyên tâm 43 2.2.5 Mạng nơron mờ ( Fuzzy Neural Network) 46 2.3.ĐIỀU KHIỂN THÍCH NGHI 52 2.4 KẾT LUẬN 55 Chƣơng 3: ĐIỀU KHIỂN HỒI TIẾP NGÕ RA NƠRON MỜ THÍCH NGHI 57 3.1 ĐIỀU KHIỂN HỒI TIẾP NGÕ RA NƠRON MỜ THÍCH NGHI TRỰC TIẾP 58 3.2 KẾT LUẬN 66 Chƣơng 4: THIẾT KẾ BỘ ĐIỀU KHIỂN HỆ THỐNG LÁI TỰ ĐỘNG TÀU CONTAINER DÙNG MẠNG NEURON MỜ THÍCH NGHI TRỰC TIẾP 67 4.1 PHƢƠNG TRÌNH TOÁN HỌC CỦA ĐỐI TƢỢNG 67 4.1.1.Phƣơng trình chuyển động tàu thủy 67 4.1.2.Phƣơng trình chuyển động tàu thủy có xét đến nhiễu loạn 70 4.1.3.Sự ảnh hƣởng dòng chảy đại dƣơng chuyển động tàu thủy 70 4.1.4.Sự ảnh hƣởng gió chuyển động tàu thủy 71 4.1.5.Sự ảnh hƣởng sóng biển chuyển động tàu thủy 71 4.2.Phƣơng trình toán học tàu container 73 4.3.Giải thuật thiết kế điều khiển hồi tiếp ngõ nơron mờ thíchnghi trực tiếp cho tàu container 74 4.4.Mô simulink điều khiển (DAFNOC) 76 4.4.1.Trƣờng hợp 1: Khi chƣa có nhiễu sóng biển tác động 76 4.2.2.Trƣờng hợp 2: Khi tàu có nhiễu sóng biển tác động 78 4.5.Kết luận 80 Chƣơng 5: KẾT LUẬN VÀ HƢỚNG PHÁT TRIỂN ĐỀ TÀI 81 5.1 KẾT LUẬN 81 5.2 HƢỚNG PHÁT TRIỂN ĐỀ TÀI 81 TÀI LIỆU THAM KHẢO 82 PHỤ LỤC 84 Các thông số tàu cotainer 84 Chƣơng trình M-file phƣơng trình toán tàu container 85 DANH MỤC CÁC HÌNH VẼ ĐỒ THỊ STT 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 Ký hiệu Hình 1.1 Hình 1.2 Hình 1.3 Hình 1.4 Diễn giải tên hình vẽ Các hệ trục tọa độ cho tàu thủy (tàu mặt nƣớc) Hệ thống lái tàu thủy hình đơn giản lái khí Định nghĩa hình toán tàu Sơ đồ biểu diễn phát triển từ máy lái tự động Hình 1.5 tới hệ thống điều khiển tàu đại (Foosen 2002) khuynh hƣớng phát triển Hình 2.1.1 Biên rõ tập mờ Hình 2.1.2 Các vùng chức hàm liên thuộc Hình 2.1.3 Một số dạng hàm liên thuộc thƣờng gặp Hình 2.1.4 Hàm liên thuộc tập mờ vận tốc Hình 2.1.5 Phép giao tập mờ Hình 2.1.6 Phép hợp tập mờ Hình 2.1.7 Phép lấy bù tập mờ Hình 2.1.8 Cấu hình hệ mờ Suy diễn quy tắc mờ theo phƣơng pháp MAXHình 2.1.9 PROD Hình 2.1.10 Phƣơng pháp trung bình có trọng số Hình 2.2.1 Cấu tạo nơron sinh học Hình 2.2.2 Cấu trúc nơron nhân tạo Hình 2.2.3 Các dạng hàm kích hoạt thƣờng dung Hình 2.2.4 Cấu trúc mạng truyền thẳng lớp Bài toán XOR Hình 2.2.5 Cấu trúc phổ biến mạng truyền thẳng Hình 2.2.6 Giải toán XOR dùng mạng truyền thẳng Hình 2.2.7 Hàm lƣợng sai số theo trọng số Hình 2.2.8 Mạng hồi quy toàn phần Hình 2.2.9 Mạng hàm sở xuyên tâm Hình 2.2.10 Cấu trúc mạng Singleton Hình 2.3.1 Sơ đồ tổng quát hệ thống điều khiển thích nghi Hình 2.3.1 Cấu trúc quan sát Hình 3.1 Cấu hình xấp xỉ nơron mờ Hình 3.2 Sơ đồ điều khiển nơron-mờ thích nghi trực tiếp Hình 4.1 Hệ tọa độ tham chiếu tàu thủy Hình 4.2 Định nghĩa góc hƣớng tàu phƣơng sóng biển Sơ đồ điều khiển trực tiếp mạng nơron mờ thích nghi tàu Hình 4.3 container chƣa có nhiễu Sơ đồ điều khiển trực tiếp mạng neuron mờ thích nghi tàu Hình 4.4 container có nhiễu 34 35 36 37 38 39 Hình 4.5 Hình 4.6 Hình 4.7 Hình 4.8 Hình 4.9 Hình 4.10 40 Hình 4.11 41 42 43 Hình 4.12 Hình 4.13 Hình 4.14 Vết tàu ứng với v=7m/s tín hiệu vào ứng với v=7m/s Tín hiệu điều khiển delta ứng với v=3m/s Đáp ứng vào-ra ứng với v=3m/s hình nhiễu sóng biển tác động lên tàu Vết tàu ứng với v=7m/s So sánh tín hiệu qua lọc nhiễu có nhiễu sóng biển tác động So sánh Tín hiệu qua lọc nhiễu Tín hiệu vào-ra só ng biển cấp 12 tác động Tín hiệu điều khiển delta sóng biển cấp 12 tác động DANH MỤC CÁC BẢNG BIỂU STT Ký hiệu Bảng Bảng Diễn giải tên bảng Định nghĩa chuyển động phƣơng tiện biển Tóm tắt phép toán logic mệnh đề kinh điển ... thiệu hệ tọa độ tàu thủy, điều khiển tàu thủy xu hƣớng phát triển phƣơng pháp điều khiển hệ thống lái tự động tàu thủy Chƣơng 2: Cơ sở lý thuyết Chƣơng giới thiệu thành phần hệ mờ, giới thiệu mạng. .. 1.1.4.Giới thiệu điều khiển tàu thủy Tàu thủy phƣơng tiện giao thông hoạt động môi trƣờng nƣớc Sự đời la bàn quay khích thích nhà nghiên cứu phát minh lái tự động cho tàu thủy Hệ thống lái tàu thiết bị... chƣơng thiết kế điều khiển hệ thống lái tự động tàu Container Mô Simulink điều khiển trực tiếp (DAFNOC) cho dạng tàu Container so sánh với điều khiển tàu có tác động nhiễu sóng biển Từ kết có đƣợc
- Xem thêm -

Xem thêm: THIẾT KẾ BỘ ĐIỀU KHIỂN HỆ THỐNG LÁI TỰ ĐỘNG TÀU THỦY DÙNG MẠNG NEURON LOGIC MỜ, THIẾT KẾ BỘ ĐIỀU KHIỂN HỆ THỐNG LÁI TỰ ĐỘNG TÀU THỦY DÙNG MẠNG NEURON LOGIC MỜ, THIẾT KẾ BỘ ĐIỀU KHIỂN HỆ THỐNG LÁI TỰ ĐỘNG TÀU THỦY DÙNG MẠNG NEURON LOGIC MỜ

Gợi ý tài liệu liên quan cho bạn

Từ khóa liên quan

Nhận lời giải ngay chưa đến 10 phút Đăng bài tập ngay
Nạp tiền Tải lên
Đăng ký
Đăng nhập