ĐẠI HỌC THÁI NGUYÊN TRƯỜNG ĐẠI HỌC KỸ THUẬT CÔNG NGHIỆP ĐẶNG TUẤN NAM SỬ DỤNG KỸ THUẬT ĐIỀU KHIỂN DỰ BÁO ĐỂ CẢI THIỆN CHẤT LƯỢNG BỘ ĐIỀU KHIỂN PID VÀ ỨNG DỤNG CHO HỆ TRUYỀN ĐỘNG BÁNH RĂNG Chuyên ngành: Kỹ thuật điều khiển tự động hóa Mã số: 60.52.02.16 LUẬN VĂN THẠC SỸ KỸ THUẬT NGƯỜI KHOA CHUYÊN MÔN HỌC TRƯỞNG KHOA TS ĐỖ TRUNG HẢI HƯỚNG DẪN TS LÊ THỊ THU HÀ PHÒNG ĐÀO TẠO THÁI NGUYÊN 2017 KHOA LỜI CẢM ƠN Sau thời gian nỗ lực thực luận văn đến luận văn em hoàn thành Em xin gửi lời cảm ơn chân thành tới cô giáo hướng dẫn TS Lê Thị Thu Hà định hướng hướng dẫn tận tình giúp em hồn thành luận văn theo tiến độ đề Ngoài em xin gửi lời cảm ơn tới thầy cô khoa Điện - Trường Đại học Kỹ thuật công nghiệp Thái Nguyên cung cấp cho em kiến thức quý báu Em xin cảm ơn gia đình, bạn bè đồng nghiệp bên động viên em thực đề tài Thái Nguyên, ngày 31 tháng 07 năm 2017 Học viên Đặng Tuấn Nam LỜI CAM ĐOAN Tôi Đặng Tuấn Nam sinh ngày 11 tháng 04 năm 1991, học viên cao học lớp CK-K18 trường Đại học kỹ thuật công nghiệp Thái Nguyên Tôi xin cam đoan đề tài " Sử dụng kỹ thuật điều khiển dự báo để cải thiện chất lượng điều khiển PID ứng dụng cho hệ truyền động bánh răng" kết nghiên cứu riêng hướng dẫn TS Lê Thị Thu Hà Các nguồn tài liệu tham khảo liên quan trích xuất rõ ràng Nếu có điều khơng với lời cam đoan tơi xin chịu theo quy chế hành Thái Nguyên, ngày 31 tháng 07 năm 2017 Học viên Đặng Tuấn Nam MỤC LỤC LỜI CẢM ƠN LỜI CAM ĐOAN MỤC LỤC DANH MỤC KÝ HIỆU, CÁC CHỮ VIẾT TẮT DANH MỤC HÌNH VẼ, ĐỒ THỊ LỜI NÓI ĐẦU 11 MỞ ĐẦU 12 CHƯƠNG 1: BỘ ĐIỀU KHIỂN PID VÀ MỘT SỐ PHƯƠNG PHÁP CHỈNH ĐỊNH THAM SỐ 16 1.1 Vai trò điều khiển 16 1.2 Bộ điều khiển PID 16 1.2.1 Phương pháp Ziegler-Nichols 18 1.2.2 Phương pháp Chien – Hrones – Reswick 21 1.2.3 Phương pháp tổng T Kuhn 23 1.2.4 Phương pháp tối ưu độ lớn 24 1.2.5 Phương pháp tối ưu đối xứng 28 1.3 Bộ điều khiển PID mờ 31 1.4 Kết luận 32 CHƯƠNG 2: XÂY DỰNG MƠ HÌNH TỐN CHO HỆ TRUYỀN ĐỘNG 33 QUA BÁNH RĂNG 33 2.1 Hệ truyền động qua bánh 33 2.1.1 Giới thiệu chung 33 2.1.2 Một số yêu cầu khí hệ truyền động bánh 34 2.1.3 Biện pháp học làm giảm sai số gia công bánh 35 2.2 Xây dựng mơ hình tốn tổng qt 38 2.2.1 Cấu trúc vật lý định luật cân 39 2.2.3 Mơ hình tốn chế độ khe hở (dead zone) 45 2.2.4 Mơ hình tổng qt 46 2.3 Mô tả hệ chế độ xác lập 46 2.3.1 Mơ hình tốn chế độ xác lập 46 2.3.2 Mô MatLab 47 2.4 Kết luận 49 CHƯƠNG 3: CHỈNH ĐỊNH THAM SỐ BỘ ĐIỀU KHIỂN PID THEO ĐIỀU KHIỂN DỰ BÁO 50 3.1 Giới thiệu chung 50 3.1.1 Sách lược điều khiển dự báo 50 3.1.2 Cấu trúc điều khiển dự báo 52 3.2 Một số thuật toán MPC 55 3.2.1 Thuật tốn điều khiển theo mơ hình MAC 55 3.2.2 Phương pháp ma trận động học điều khiển DMC 59 3.2.3 Phương pháp điều khiển dự báo tổng quát GPC 62 3.2.4 Điều khiển dự báo không gian trạng thái 66 3.3 Xây dựng điều khiển PID dự báo 70 3.3.1 Từ toán điều khiển bám sang toán điều khiển ổn định 70 3.3.2 Nguyên tắc làm việc điều khiển PID dự báo có cửa sổ dự báo vô hạn 73 3.3.3 Thuật tốn điều khiển PID dự báo có cửa sổ dự báo vô hạn 75 3.4 Kết luận 77 CHƯƠNG 4: XÂY DỰNG BỘ ĐIỀU KHIỂN PID DỰ BÁO CHO HỆ TRUYỀN ĐỘNG QUA BÁNH RĂNG 78 4.1 Mơ hình xấp xỉ tuyến tính khơng liên tục hệ truyền động bánh 78 4.2 Xác định thông số điều khiển PID theo lý thuyết kinh điển 80 4.2.1 Xác định theo phương pháp Zigeler- Nichols 80 4.2.2 Xác định theo phương pháp Chien – Hrones - Reswick 81 4.3 Xác định tham số theo điều khiển mờ lai theo phương pháp ZhaoTomizuka-Isaka 83 4.4 Mô điều khiển PID dự báo 85 4.4.1 Mơ hệ thống chưa có nhiễu tác động 86 4.4.2 Mô hệ thống có nhiễu tác động đầu đưa trở lại đầu vào 87 4.4.3 Tham số mô chương trình 88 4.5 Kết luận 89 TÀI LIỆU THAM KHẢO 92 DANH MỤC KÝ HIỆU, CÁC CHỮ VIẾT TẮT I Danh mục ký hiệu - N cửa sổ dự báo -  tín hiệu đặt - y (k ) tín hiệu thời điểm k - u (k ) tín hiệu điều khiển hệ thống thời điểm k - x trạng thái dự báo - u , y tín hiệu điều khiển dự báo tín hiệu đầu dự báo tương lai - J (u ) hàm mục tiêu II.Danh mục chữ viết tắt - Model Prediction Control (MPC) - Thuật toán MPC (MPC Stragegy) - Receding Horizon Control (RHC) - Dynamical Matrix Control (DMC) - Generalized Predictive Control (GPC) - Model Algorithmic Control (MAC) - Single Input Single Output (SISO) DANH MỤC HÌNH VẼ, ĐỒ THỊ Hình 1.1: Cấu trúc hệ điều khiển phản hồi 16 Hình 1.2: Cấu trúc điều khiển PID 17 Hình 1.3: Xác định tham số cho mơ hình xấp xỉ đối tượng 19 Hình 1.4: Xác định số khuếch đại tới hạn 21 Hình 1.5: Hàm độ đối tượng thích hợp cho phương pháp 21 Chien-Hrones-Reswick 21 Hình 1.6: Quan hệ diện tích tổng số thời gian 24 Hình 1.7: Dải tần số mà có biên độ hàm đặc tính tần rộng tốt 25 Hình 1.8: Điều khiển khâu quán tính bậc 27 Hình 1.9: Minh họa thiết kế điều khiển PID tối ưu đối xứng 29 Hình 1.10: Sơ đồ cấu trúc điều khiển PID mờ 31 Hình 2.1: Một số dạng hệ truyền động qua bánh 33 Hình 2.2: Hệ nhiều cặp bánh hệ truyền ngược nhiều hệ 39 cặp bánh 39 Hình 2.3: Cấu trúc vật lý hệ truyền động qua cặp bánh 41 Hình 2.4: Minh họa định luật cân cặp bánh 42 Hình 2.5: Sơ đồ động lực học 42 Hình 2.6: Thiết lập phương trình động lực học hai bánh ăn khớp 43 Hình 2.7: Mơ tả trạng thái hai bánh vùng chết khe hở 45 Hình 2.8: Sơ đồ khối mơ tả hệ truyền động qua bánh với mơ hình (2.12) 48 Hình 2.9: Ảnh hưởng thành phần độ xoắn, ma sát, hiệu ứng khe hở tới chất lượng truyền động 48 Hình 2.10: Xấp xỉ khe hở hệ số truyền động tuyến tính nhỏ hàm đơn trị bất định 49 Hình 3.1: Sách lược điều khiển dự báo 51 Hình 3.2: Cấu trúc điều khiển dự báo 52 Hình 3.3: Mơ hình tổng quát điều khiển dự báo 52 Hình 3.4: Sơ đồ cấu trúc hệ sử dụng điều khiển PID 70 Hình 3.5: Mơ tả ngun lý chỉnh định dự báo 73 Hình 3.6: Sơ đồ khối PID dự báo 75 Hình 4.1: Sơ đồ mơ hàm q độ đối tượng 80 Hình 4.2: Hàm độ đối tượng có điều chỉnh PID 81 Hình 4.3: Đáp ứng hệ kích thích hình sin 81 Hình 4.4: Hàm độ đối tượng có điều chỉnh PID 82 Hình 4.5: Đáp ứng hệ kích thích hình sin 82 Hình 4.6: Đáp ứng độ hai phương pháp hệ tọa độ 82 Hình 4.7: Mờ hóa chỉnh định mờ 83 Hình 4.8: Sơ đồ mơ hàm độ với kích thích bước nhảy 85 Hình 4.9: Sơ đồ mơ hàm q độ với kích thích hình sin 85 Hình 4.10: Sơ đồ mơ hệ thống hàm độ với kích thích bước nhảy 86 Hình 4.11: Sơ đồ mơ hệ thống hàm q độ với kích thích hình sin 86 Hình 4.12: Sơ đồ mô hệ thống hàm độ với kích thích bước nhảy 87 Hình 4.13: Sơ đồ mô hệ thống hàm độ với kích thích hình sin 87 ĐẠI HỌC THÁI NGUYÊN TRƯỜNG ĐẠI HỌC KỸ THUẬT CỘNG HÒA Xà HỘI CHỦ NGHĨA VIỆT NAM Độc lập – Tự – Hạnh phúc CÔNG NGHIỆP THUYẾT MINH LUẬN VĂN THẠC SỸ KỸ THUẬT ĐỀ TÀI: SỬ DỤNG KỸ THUẬT ĐIỀU KHIỂN DỰ BÁO ĐỂ CẢI THIỆN CHẤT LƯỢNG BỘ ĐIỀU KHIỂN PID VÀ ỨNG DỤNG CHO HỆ TRUYỀN ĐỘNG BÁNH RĂNG Học viên: Đặng Tuấn Nam Lớp: CH – K18 Chuyên ngành: Kỹ thuật điều khiển & Tự động hóa Cán hướng dẫn khoa học: TS Lê Thị Thu Hà PHÒNG ĐT SAU ĐẠI HỌC NGƯỜI HƯỚNG DẪN 10 HỌC VIÊN CHƯƠNG 4: XÂY DỰNG BỘ ĐIỀU KHIỂN PID DỰ BÁO CHO HỆ TRUYỀN ĐỘNG QUA BÁNH RĂNG 4.1 Mô hình xấp xỉ tuyến tính khơng liên tục hệ truyền động bánh Từ (2.8) chương ta có mơ hình tổng qt hệ truyền động bánh răng: 2  J 11  crL1cos L (1  i12 )  M d  M ms1  2  J 2  crL 2cos L (  i211 )  M c  M ms Trong ú: c chế độ ăn khíp c  0 ë chÕ ®é khe hë Và:  J  J d  J với J d moment quán tính động dẫn động, J moment quán tính trục bánh dẫn động  rL , rL bán kính vòng tròn lăn bánh dẫn động (bánh 1) bị động (bánh 2)   L góc ăn khớp hai bánh răng, đại lượng đánh giá khe hở bánh  c đại lượng đánh giá độ cứng bánh  M d moment đặt M c moment cản  M ms1 , M ms moment ma sát ổ đỡ trục  i12  r02 / r01 i21  r01 / r02 tỷ số hai bán kính bánh Mơ hình mơ hình tổng qt chứa đựng đầy đủ ảnh hưởng biến dạng vật liệu thông qua tham số c hiệu ứng mài mòn vật liệu tạo khe hở bánh thơng qua góc ăn khớp  L tạp nhiễu, mô tả dạng hàm bất định, tác động lên hệ thống bao gồm moment tải M c (nhiễu đầu ra) moment ma sát M ms1 , M ms (nhiễu hệ thống) 78 Ta giả thiết moment ma sát phụ thuộc vào tốc độ: M ms1  11 M ms   22 Cũng hệ chế độ làm việc có bánh gần ăn khớp, xấp xỉ cˆ  c , t kết hợp thêm tượng trễ đầu vào u (t  )  M d có  đủ nhỏ để bù cho xấp xỉ này, với ký hiệu bổ sung: crL21cos 2 L  cz , crL22cos 2 L  cz Mơ hình tổng qt viết lại thành: J 11   11  cz (1  i122 )  u (t   )  J 22   22 (2  i 211 )  M c  (4.1) Bên cạnh từ phương trình thứ hai hệ biến đổi chậm ta có: 2  Ta với với M c  : cz 2i 211  cz 22   22  cz 2i 211  cz 22     c  cz 2i 21     z  1      2    cz   2  1    1     c     cz 2i 21  z    cz   1    2     1  c i  c  z 22 21  z   cz  1  cz  (4.2) Như vậy: 2  11  21 (4.3) Trong đó: 1  i21, 2   cz 2i21 cz22 (4.4) tham số Thay (4.3) vào phương trình thứ (4.1) ta được: u (t   )  J 11   11  cz 1  i12 ( 11   21 )  = J 11     cz 1i12 2  1  cz1 1  i12 1  1 79 Sử dụng ký hiệu y  2 cho tín hiệu đến hàm truyền liên tục mô tả mơ hình xấp xỉ tuyến tính hệ truyền động bánh sau: G (s )  1  2s Y (s ) 1 (s )  e s 1 (s ) U (s ) 1s   2s  3 (4.5) Với Y (s ), (s ), U (s ) ảnh laplace y , 1, u : 1  J   1  cz1i12 2 3  cz1 (1  i12 1 ) 4.2 Xác định thông số điều khiển PID theo lý thuyết kinh điển 4.2.1 Xác định theo phương pháp Zigeler- Nichols Xét hệ truyền động bánh ăn khớp có thơng số sau:  Tỷ số truyền: i12 =  Bán kính sở hai bánh răng: r01 = 50mm; r02 = 100mm  Góc ăn khớp hai bánh răng: αL = 300  Mơ men qn tính hai bánh là: J  0, 01kgm ; J  0, 02kgm  Hệ số đàn hồi: c  10N Bỏ qua tượng trễ đầu vào, hệ truyền động bánh có hàm truyền mơ tả sau: G (s )  0.07s  0.5 1.5s  1.75s  0.375 (4.6) Sơ đồ mô hàm độ có dạng sau: h(t) 1.4 1.2 0.8 0.6 0.4 0.2 0 10 20 30 Time(s) 40 Hình 4.1: Sơ đồ mơ hàm độ đối tượng Kẻ tiếp tuyến điểm uốn, ta xác định thông số:  L = 2,25 (s)  T = 9,5 (s) 80 50 60  k  1,35 Sử dụng điều khiển PID ta có thơng số sau:  kp  1, 2T 1, 2.9,5   3,75 kL 1,35.2, 25  T I  2L  2.2, 25  4,5 (s )  TD  L 2, 25   1,125 (s ) 2 1.4 h(t) 1.2 0.8 0.6 0.4 0.2 0 10 15 20 25 30 Time(s) Hình 4.2: Hàm độ đối tượng có điều chỉnh PID Luong dat Dap ung 0.8 0.6 0.4 0.2 -0.2 -0.4 -0.6 -0.8 -1 10 15 20 25 Hình 4.3: Đáp ứng hệ kích thích hình sin 4.2.2 Xác định theo phương pháp Chien – Hrones - Reswick Từ hàm truyền đặc tính độ đối tượng ta xác định được:  a  2, 25(s ); b  9,5(s )  k  1,35 81 30 Sử dụng điều khiển PID ta có thơng số sau:  kp  19b 19.9,5   2,97 20ak 20.2, 25.1,35  TI  12a 12.2, 25   5, 4(s ) 5  TD  21a 21.2, 25   0,945 50 50 1.4 h(t) 1.2 0.8 0.6 0.4 0.2 0 10 15 20 25 30 Time(t) Hình 4.4: Hàm q độ đối tượng có điều chỉnh PID h(t) 0.8 0.6 0.4 0.2 -0.2 -0.4 -0.6 -0.8 -1 10 15 20 25 30 Time(s) Hình 4.5: Đáp ứng hệ kích thích hình sin 1.4 h(t) Z-L1 Chien 1.2 0.8 0.6 0.4 0.2 0 10 15 20 Time(s) Hình 4.6: Đáp ứng độ hai phương pháp hệ tọa độ 82 25 30 4.3 Xác định tham số theo điều khiển mờ lai theo phương pháp ZhaoTomizuka-Isaka Để áp dụng phương pháp trước tiên tham số chỉnh định chuẩn hóa:   K I K D  / K p2 (4.7) Sau thay giá trị K p , K D có giới hạn K pmin  K p  K pmax , K Dmin  K D  K Dmax bởi: K p  K p  K pmin K pmax  K pmin K D'  K D  K Dmin K Dmax  K Dmin (4.8) Với giá trị chuẩn hóa này, chỉnh định mờ có hai đầu vào (e, de) ba đầu ( K p' , K D' ,  ) Từ ba đầu ta quay ngược trở lại:   K  K K p  K pmax  K pmin K p'  K pmin KD max D  K Dmin ' D  K D' (4.9) K I  K p2 /  K D  để có K p , K I , K D Bộ chỉnh định mờ Zhao-Tomizuka-Isaka có dạng sau:  Khâu mờ hóa mơ tả: Hình 4.7: Mờ hóa chỉnh định mờ Giải thích: 83 NB: Negative Big S: Small NM: Negative Middle B: Big NS: Negative Small S: Small ZE: Zero Equal MS: Middle Small PS: Positive Small M: Middle PM: Positive Middle B: Big PB: Positive Big  Luật hợp thành theo quy luật max-min K p' , K D' ,  NB NM NS ZE PS PM PB B,S,S B,S,S B,S,S B,S,S B,S,S B,S,S B,S,S S,B,M B,B,M B,S,S S,B,M S B,S,S B,B,M S B,S,S S S NS S,B,M S,B,MS ZE S,B,B S,B,M PS S,B,M S,B,MS S,B,M B,B,M S S B,S,S B,S,S NB NM Các tập mờ e Các tập mờ de PM PB B,B,M S S,B,MS B,B,M S B,S,S B,B,M S B,S,S B,B,M S S,B,MS S,B,M S,B,MS S,B,M B,B,M S B,S,S B,S,S B,S,S B,S,S B,S,S B,S,S S,B,B S,B,MS S,B,M B,B,M S,B,M S S B,S,S B,S,S  Giải mờ theo phương pháp điểm trọng tâm   Sau có K p' , K D' ,  từ hệ mờ trên, tham số tương ứng K p , K I , K D điều khiển PID tính theo cơng thức (4.9) Chọn K pmin  K p  K pmax   K p  30 K Dmin  K D  K Dmax   K D  30 5000  e  5000 15  e  15 84 1.4 luong dat dap ung h(t) 1.2 0.8 0.6 0.4 0.2 0 10 12 14 16 18 20 Time(s) Hình 4.8: Sơ đồ mơ hàm độ với kích thích bước nhảy Từ hàm độ ta thấy với lượng đặt hàm bước nhảy hệ thống với chỉnh định PID mờ có thời gian độ rút ngắn lại tồn lượng điều chỉnh Luong dat Dap ung h(t) -2 -4 -6 10 12 14 16 18 20 Time(s) Hình 4.9: Sơ đồ mơ hàm q độ với kích thích hình sin Từ hàm q độ ta thấy với kích thích đầu vào hình sinh hệ thống cho lượng bám theo lượng đặt với lệch pha nhỏ 4.4 Mô điều khiển PID dự báo Chuyển mơ hình tuyến tính liên tục (4.5) sang mơ hình tuyến tính khơng liên tục với chu kỳ trích mẫu T a   tín hiệu đầu vào có dạng số đoạn, ta hàm truyền không liên tục có trễ tương đương sau: 85 G (z )  {G (s )}  b1z 1  b2z 2 (4.10)  a1z 1  a 2z 2 Trong tham số b1,b2 ,a1,a suy cách tương ứng từ 12 3 12 Từ hàm truyền hệ thống miền toán tử Laplace liên tục: G (s )  0.07s  0.5 1.5s  1.75s  0.375 Ta chuyển sang miền toán tử Z ta hàm truyền: G (z )  0.1z  z  0.9 Ta tiến hành mô hệ thống: 4.4.1 Mô hệ thống chưa có nhiễu tác động 1.2 Ham qua Luong dat h(t) 0.8 0.6 0.4 0.2 -0.2 -0.4 0.5 1.5 2.5 Time(s) Hình 4.10: Sơ đồ mô hệ thống hàm độ với kích thích bước nhảy h(t) Dap ung Luong dat -1 -2 -3 -4 -5 Time(s) Hình 4.11: Sơ đồ mơ hệ thống hàm q độ với kích thích hình sin 86 10 Khi chưa có nhiễu tác động, đáp ứng hệ đại lượng đặt bước nhảy tốt Từ đồ thị hàm độ ta thấy thời gian q độ nhỏ, khơng có độ vượt q dao động lượng bám theo lượng đặt yêu cầu Khi ta thay tín hiệu đặt k  sin(102 k ) thể đường nét đứt từ hàm độ hệ thống ta thấy tín hiệu đường nét liền bám theo tín hiệu đầu vào khơng có lệch pha tín hiệu với tín hiệu vào 4.4.2 Mơ hệ thống có nhiễu tác động đầu đưa trở lại đầu vào h(t) 1.2 0.8 0.6 0.4 0.2 0 0.5 1.5 2.5 3.5 4.5 Time(s) Hình 4.12: Sơ đồ mô hệ thống hàm độ với kích thích bước nhảy Để kiểm nghiệm khả kháng nhiễu hệ thống ta đưa thêm khối tạo tín hiệu ồn trắng tác động quay trở ngược lại đầu vào Từ hàm độ hệ thống, tín hiệu đặt hàm bước nhảy hệ thống cho thấy khả kháng nhiễu kém, tín hiệu khơng bám theo tín hiệu đặt, hệ bị ổn định Luong dat Dap ung -1 -2 -3 -4 -5 Hình 4.13: Sơ đồ mơ hệ thống hàm q độ với kích thích hình sin 87 10 Với tín hiệu đặt hình sinh k  sin(102 k ) từ đồ thị hàm độ hệ thống ta thấy khả kháng nhiễu hệ thống tốt Tín hiệu bám theo tín hiệu đặt độ sai lệch nhỏ 4.4.3 Tham số mơ chương trình Tham số mô global Q R x v y aT bT b1 a1 A; Q=[0.5 0;0 0.5 0;0 0.5]; R=[0.1 0; 0.1 0; 0 0.1]; % gan so kien dau cho cac gia tri v,y,x v=0;% v la u y=0; x=zeros(3,1); aT=0.5; bT=1; b1=2; a1=0.5; A=[0 0; -a1 0;0 1]; Chương trình mơ function uk_=PID_dubao_m(wk,wk_1,yk,uk) global Q R x v y aT bT b1 a1 A; uk_=0; ek=wk-yk; x(1,1)=x(2,1); x(2,1)=ek; x(3,1)=x(3,1)+ek; if (b1*x(3,1))~=0 s=wk + a1*wk_1 + aT*y - bT*v; B=[ 0 0; -b1*x(1,1) -b1*x(2,1) -b1*x(3,1); 0 0]; [X1 L1 G]=dare(A,B,Q,R); p=-G*x+ [0;0;-s/(b1*x(3,1))] 88 uk_=(x')*p;% x' ma tran chuyen vi cua x else v=uk_; y=yk; end 4.5 Kết luận Trong chương xây dựng mô điều khiển PID theo lý thuyết kinh điển, lý thuyết điều khiển mờ theo lý thuyết điều khiển dự báo Từ kết mô ta thấy hệ thống có điều khiển PID theo lý thuyết điều khiển dự báo có chất lượng động cải thiện so với hệ thống có điều khiển PID xây dựng theo lý thuyết kinh điển điều khiển PID mờ Bên cạnh đó, điều khiển PID dự báo có khả tự chỉnh định lại tham số cho phù hợp với đối tượng để từ điều khiển xác đối tượng Từ kết hứa hẹn phương pháp điều khiển áp dụng rộng rãi nhằm đạt chất lượng tốt điều khiển xác 89 4.6 Kết luận chung Qua thực đề tài “ Sử dụng kỹ thuật điều khiển dự báo để cải thiện chất lượng điều khiển PID áp dụng cho hệ truyền động bánh ” hướng dẫn giúp đỡ TS Lê Thị Thu Hà đề tài hoàn thành thu kết mong muốn Bộ điều khiển ln mắt xích quan trọng hệ truyền động ln đầu tư nghiên cứu Sauk hi thực đề tài em thu số kết quả: Đã sâu vào tìm hiểu cấu trúc điều khiển PID, thực xác định thông số điều khiển PID phương pháp kinh điển có tìm hiểu so sánh dạng điều khiển PID áp dụng số phương pháp điều khiển điều khiển mờ điều khiển dự báo vào xác định tham số điều khiển PID Điều khiển dự báo phương pháp điều khiển phát triển thời gian gần Nội dung phương pháp dựa mơ hình toán học đối tượng để dự đoán đáp ứng tương lai để từ tính tốn đưa tín hiệu điều khiển cách phù hợp để điều khiển đối tượng Từ kết mô nghiên cứu lý thuyết ta thấy việc áp dụng kỹ thuật điều khiển dự báo vào điều chỉnh thông số điều khiển PID có chất lượng tốt so với điều khiển kinh điển, PID mờ Ngoài việc thực đề tài xây dựng thuật toán để xây dựng điều khiển PID dự báo có tính đắn Chất lượng động hệ thống cải thiện thời gian độ lượng điều chỉnh Do thời gian lực chun mơn có hạn nên việc xây dựng áp dụng điều khiển dự báo cho đối tượng chưa mở rộng có chỗ chất lượng mơ hệ thống chưa đạt yêu cầu 4.7 Kiến nghị Trong khuôn khổ luận văn nghiên cứu cách xây dựng điều khiển PID dự báo Hy vọng thời gian tới phát triển thêm thuật tốn để chất lượng điều khiển nâng cao Ngoài ra, việc kháng nhiễu điều khiển có nhiễu tác động vào hệ thống tín hiệu đặt cố định cần có phương pháp bổ trợ để triệt tiêu nhiễu 90 91 TÀI LIỆU THAM KHẢO Tiếng Việt [1] Nguyễn Doãn Phước (2009), Lý thuyết điều khiển tuyến tính, NXB KHKT Hà Nội [2] Nguyễn Dỗn Phước (2007), Lý thuyết điều khiển nâng cao, NXB KHKT Hà Nội [3] Lại Khắc Lãi Nguyễn Như Hiển (2007), Hệ mờ nơ ron kỹ thuật điều khiển, NXB KHTN&CN Hà Nội [4] Đinh Gia Tường Tạ Khánh Lâm (2006), Nguyên lý máy, NXB KHKT Hà Nội [5] Đặng Vũ Ngoạn (2012), Vật Liệu kỹ thuật, NXB ĐHQG TP.HCM [6] Lê Thị Thu Hà (2013), Luận án tiến sỹ kỹ thuật, ĐH KTCN TN [7] Lê Thị Thu Hà Nguyễn Doãn Phước (2015), Bài báo “Thiết kế điều khiển PID dự báo với cửa sổ dự báo vơ hạn để điều khiển thích nghi hệ truyền động bánh răng”, Hội nghị toàn quốc lần thứ Điều khiển Tự động hóa VCCA 2015 [8] Nguyễn Doãn Phước Lê Thị Thu Hà (2017), PID – Thiết kế chỉnh định, NXB Bách Khoa Sắp xuất Tiếng Anh [9] Camacho, E and Bordon, C (1999), Model predictive control, Springer [10] J.B Rawlings and D.Q Mayne (2012), Model predictive control: Theory and Design, Springer 92 ... KỸ THUẬT ĐỀ TÀI: SỬ DỤNG KỸ THUẬT ĐIỀU KHIỂN DỰ BÁO ĐỂ CẢI THIỆN CHẤT LƯỢNG BỘ ĐIỀU KHIỂN PID VÀ ỨNG DỤNG CHO HỆ TRUYỀN ĐỘNG BÁNH RĂNG Học viên: Đặng Tuấn Nam Lớp: CH – K18 Chuyên ngành: Kỹ thuật. .. trường Đại học kỹ thuật công nghiệp Thái Nguyên Tôi xin cam đoan đề tài " Sử dụng kỹ thuật điều khiển dự báo để cải thiện chất lượng điều khiển PID ứng dụng cho hệ truyền động bánh răng" kết nghiên... trình sản mơ hình sử dụng Từ phân tích cho thấy việc thực đề tài “ Sử dụng kỹ thuật điều khiển dự báo để cải thiện chất lượng điều khiển PID ứng dụng cho hệ 14 truyền động bánh ” hoàn toàn phù