Số hóa Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên i http://www.lrc-tnu.edu.vn/ ĐẠI HỌC THÁI NGUYÊN TRƯỜNG ĐẠI HỌC KỸ THUẬT CÔNG NGHIỆP ––––––––––––––––– MẪN XUÂN HẢI NGHIÊN CỨU THIẾT KẾ HỆ THỐNG ĐIỀU KHIỂN XE HAI BÁNH TỰ CÂN BẰNG Chuyên ngành: Kỹ thuật điều khiển tự động hóa LUẬN VĂN THẠC SỸ KỸ THUẬT Thái Nguyên, năm 2014 Số hóa Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên ii http://www.lrc-tnu.edu.vn/ LỜI CAM ĐOAN Tên là: Mẫn Xuân Hải Sinh ngày 03 tháng 11 năm 1988 Học viên lớp cao học khoá 14 - Tự động hoá - Trường Đại học Kỹ thuật Công nghiệp Thái Nguyên Hiện công tác Công ty Cổ phần Đầu tư Bất động sản Hapulico Tôi xin cam đoan: đề tài “Nghiên cứu thiết kế hệ thống điều khiển xe hai bánh tự cân bằng” thầy giáo, TS Nguyễn Duy Cương hướng dẫn công trình nghiên cứu riêng tơi Tất tài liệu tham khảo có nguồn gốc, xuất xứ rõ ràng Tác giả xin cam đoan tất nội dung luận văn nội dung đề cương yêu cầu thầy giáo hướng dẫn Nếu sai tơi hồn tồn chịu trách nhiệm trước Hội đồng khoa học trước pháp luật Thái Nguyên, ngày tháng Tác giả luận văn Mẫn Xuân Hải năm 2014 Số hóa Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên http://www.lrc-tnu.edu.vn/ LỜI CẢM ƠN Sau sáu tháng nghiên cứu, làm việc khẩn trương, động viên, giúp đỡ hướng dẫn tận tình thầy giáo hướng dẫn TS Nguyễn Duy Cương, luận văn với đề tài “Nghiên cứu thiết kế hệ thống điều khiển xe hai bánh tự cân bằng” hoàn thành Tác giả xin bày tỏ lòng biết ơn sâu sắc đến: Thầy giáo hướng dẫn TS Nguyễn Duy Cương tận tình dẫn, giúp đỡ tác giả hoàn thành luận văn Khoa đào tạo Sau đại học, thầy giáo, cô giáo thuộc môn Kỹ thuật điện - Khoa Điện, phòng thí nghiệm Khoa Điện tử - Trường Đại học Kỹ thuật Công nghiệp Thái Nguyên giúp đỡ tác giả suốt trình học tập trình nghiên cứu thực luận văn Tồn thể đồng nghiệp, bạn bè, gia đình người thân quan tâm, động viên, giúp đỡ tác giả suốt q trình học tập hồn thành luận văn Tác giả luận văn Mẫn Xuân Hải Số hóa Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên LỜI CẢM ƠN http://www.lrc-tnu.edu.vn/ Số hóa Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên http://www.lrc-tnu.edu.vn/ MỤC LỤC CHƯƠNG I GIỚI THIỆU 1.1 Tại phải thiết kế xe hai bánh tự cân [1] 1.2 Nguyên lýcân xe hai bánh (two wheels self balancing) [1] 1.3 Ưu nhược điểm xe hai bánh tự cân [1] 1.3.1 Ưu điểm xe hai bánh tự cân 1.3.2 Nhược điểm xe hai bánh tự cân 1.4 Các khó khăn thiết kế điều khiển cho xe hai bánh tự cân 1.4.1 Tính phi tuyến, khả giữ thăng tượng xen kênh 1.4.2 Bất định mơ hình [2] 1.5 Tình hình nghiên cứu nước 1.5.1 Một số dạng xe hai bánh tự cân dùng robot 1.5.1.1 nBot [3] 1.5.1.2 Balance bot I [4] 1.5.1.3 Balancing robot (Bbot [5]) 1.5.1.4 JOE [6] 1.5.1.5Loại Robot phục vụ người, kiểu rolling phục vụ người hãng TOYOTA9 1.5.1.6 Segway [7] 10 1.5.1.7 Balancing scooter [9] 11 1.5.2 Mơ hình tốn [10] 12 1.5.3 Chiến lược điều khiển 12 1.6 Động lực cho việc sử dụng điều khiểnPID thích nghi trực tiếp dựa sở mơ hình mẫu (Model Reference Adaptive Systems MRAS): 14 1.7 Thiết kế hệ thống điều khiển? Nhiệm vụ tác giả? 15 Kết luận Chương I 16 Số hóa Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Ngun http://www.lrc-tnu.edu.vn/ Chương II: MƠ HÌNH TỐN HỌC 17 Kết luận Chương II 23 Chương III: THIẾT KẾ VÀ MÔ PHỎNG BỘ ĐIỀU KHIỂN PID THÍCH NGHI TRỰC TIẾP DỰA TRÊN CƠ SỞ MƠ HÌNH MẪU ĐỂ ĐIỀU KHIỂN XE HAI BÁNH TỰ CÂN BẰNG 24 3.1 Lý thuyết điều khiển thích nghi theo mơ hình mẫu MRAS 24 Số hóa Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên http://www.lrc-tnu.edu.vn/ 3.1.1 Lịch sử phát triển hệ điều khiển thích nghi 24 3.1.2 Khái quát hệ điều khiển thích nghi 26 3.1.3 Cơ chế thích nghi – thiết kế điều khiển thích nghi dựa vào luật MIT: 32 51 52 3.3.1 Tính tốn thơng số cho điều khiển PID 52 3.3.2 Tính tốn thơng số cho điều khiển PID thích nghi 53 3.4 Mô hệ thống 55 Kết luận Chương III 60 61 4.1 Giới thiệu hệ thống xe hai bánh tự cân 61 4.3 Cấu trúc điều khiển hệ thống 64 4.4 Sơ đồ điều khiển kết thực nghiệm 64 KẾT LUẬN – ĐÁNH GIÁ 67 TÀI LIỆU THAM KHẢO 68 Số hóa Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên vii http://www.lrc-tnu.edu.vn/ DANH MỤC HÌNH VẼ Hình 1.1: Trạng thái xe hai bánh đồng trục di chuyển địa hình phẳng, dốc[1]2 Hình 1.2: Mơ tả ngun lý giữ thăng [1] Hình 1.3: Mơ tả cách bắt đầu di chuyển [1] Hình 1.4: nBot [3] Hình 1.5: Balance-bot [4] Hình 1.6: Balancing robot [5] Hình 1.7: Hình chụp JOE [6] Hình 1.8:Loại robot, kiểu Rolling TOYOTA 10 Hình 1.9: Segway [7] 11 Hình 1.10: Xe bánh tự cân Trevor Blackwell [9] 12 Hình 2.1: Sơ đồ tự bánh 18 Hình 2.2: Sơ đồ tự khung 20 Hình 3.1a: Hệ thích nghi tham số 30 Hình 3.1b: Hệ thích nghi tín hiệu 30 Hình 3.2: Điều khiển cấp cấp 32 Hình 3.3: Mơ hình đối tượng mơ hình mẫu 33 Hình 3.4a: Sự thay đổi tham số bp dẫn tới thay đổi đáp ứng đầu 34 Hình 3.4b: Đáp ứng đầu đối tượng (Yp), đáp ứng mơ hình mẫu (Yp1) sai lệch hai đáp ứng đầu (e) thay đổi tham số bp 35 Hình 3.5a: Bộ điều khiển thích nghi dựa vào luật MIT theo tham số Kb 35 Hình 3.5b: Kết việc thích nghi dựa vào luật MIT theo tham số Kb 36 Hình 3.6: Kết việc thích nghi Ka Kb 38 Hình 3.7: Việc chỉnh định Ka Kb với tốcđộ cao thích nghi 39 Hình 3.8: Tính phi tuyến hệ thống điều khiển thích nghi 40 Hình 3.9a: Hệ thống thích nghi thiết kế theo phương pháp ổn định Liapunov 47 Hình 3.9.b: Đáp ứng đầu mơ hình mẫu (Ym), mơ hình đối tượng (Yp), 48 sai lệch (e), tham số chỉnh định (Ka, Kb) 48 Hình 3.9.c: Hệ thống thích nghi thiết kế theo phương pháp ổn định Liapunov có bổ xung khâu tỷ lệ 49 Hình 3.9.d: Các đáp ứng nhận tham số Ka, Kbbổ xung khâu tỷlệ 50 Số hóa Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên viii http://www.lrc-tnu.edu.vn/ Hình 3.10: Cấu trúc xe hai bánh tự cân với PID thường 51 kênh 52 56 Hình 3.13: Kết mơ với PID thường khơng có nhiễu 56 Hình 3.14: Kết mơ với PID thường có nhiễu 57 57 58 58 cho góc nghiêng 59 cho độ di chuyển 59 Hình 4.1 Mơ hình thực nghiệm 61 62 4.3: Một số hình ảnh phần cứng 63 4.4: C 64 Hình 4.5: Tín hiệu góc nhận sử dụng khơng sử dụng lọc Kalman 65 4.6: Tín hiệu đặt tín hiệu phản hồi 65 CHƯƠNG I GIỚI THIỆU 1.1 Tại phải thiết kế xe hai bánh tự cân [1] Với robot di động, chúng thường chế tạovới ba bánh: hai bánh lái lắp ráp đồng trục bánh nhỏ Có nhiều loại khác kiểu thông dụng Còn xe bánh, thường đầu xe có hai bánh truyền động đầu xe lại gắn hai bánh lái Việc thiết kế ba hay bốn bánh làm cho xe/ robot di động thăng ổn định nhờ trọng lượng chia cho hai bánh lái bánh đi, hay khác để đỡ trọng lượng xe Nếu trọng lượng đặt nhiều vào bánh lái xe/robot khơng ổn định dễ bị ngã, đặt nhiều vào bánh hai bánh khả bám Nhiều thiết kế xe/robot di chuyển tốt địa hình phẳng, di chuyển lên xuống địa hình lồi lõm (mặt phẳng nghiêng) Khi di chuyển lên đồi, trọng lượng xe/robot dồn vào đuôi xe làm bánh lái khả bám trượt ngã, bậc thang, chí dừng hoạt động quay tròn bánh xe Khi di chuyển xuống đồi, việc tệ hơn, trọng tâm thay đổi phía trước chí làm xe/robot bị lật úp di chuyển bậc thang Hình 1.1trạng o thái xe ba bánh di chuyển với độ dốc 20 Ngược lại, xe dạng hai bánh đồng trục lại thăng linh động di chuyển địa hình phức tạp, thân hệ thống khơng ổn định Khi leo sườn dốc, tự động nghiêng trước giữ cho trọng lượng dồn hai bánh lái Tương tự vậy, bước xuống dốc, nghiêng sau giữ trọng tâm rơi vào bánh lái Chính vậy, khơng có tượng trọng tâm xe rơi vùng đỡ bánh xe để gây lật úp 3.12 xe hai bánh Kết mô với PID thường cho hệ thống xe hai bánh: Hình 3.13: Kết mơ với PID thường khơng có nhiễu Hình 3.14: Kết mơ với PID thường có nhiễu Qua kết mơ góc nghiêng độ dịch chuyển ta thấy rằng, chưa có nhiễu hệ thống sau thồi gian khoảng 1.5s xe segway trở lại vị trí thăng ổn định, nhiên có nhiễu gần khơng thể trở lại vị trí cân bằng, điều làm cho xe ổn định, di chuyển khó khăn Để khắc phục điều này, tác giả sử dụng điều khiển PID thích nghi Cấu trúc mô xe hai bánh tự cân với PID thích nghi: 3.15 3.16: 3.17: khơng có nhiễu có nhiễu 3.18: PID1 cho góc nghiêng 3.19: cho độ di chuyển Như vậy, sử dụng điều khiển PID thích nghi cho hệ thống xe hai bánh, kết đầu góc nghiêng độ dịch chuyển ổn định nhanh thăng tốt hơn, đồng thời có nhiễu hệ thống thời gian ổn định nhanh hơn, mức độ dao động bé nhiều so với sử dụng PID thường Kết luận Chương III sở MRAS để điều khiển hệ thống xe hai bánh tự cân Kết điều khiển kiểm chứng mô phần mềm Matlab simulink Qua kết mơ có kết luận: - Hệ thống hoạt động ổn định; - Góc nghiêng nhanh chóng 0, giúp cho việc ổn định tốt cho xe hai bánh - Giữ độ ổn định tín hiệu bù phù hợp để khử tín hiệu nhiễu Kết so sánh với dùng PID thường tốt hơn, giữ ổn định thăng cho xe tốt - Từ kết mô nhận thấy ưu điểm hệ điều khiển thích nghi trực tiếp là: thơng số đối tượng thay đổi, điều khiển tự động hiệu chỉnh thông số Kp, Ki, Kd sau khoảng thời gian xác định, xe hai bánh nhanh chóng tiến tới ổn định CHƯƠNG IV 4.1 Giới thiệu hệ thống xe hai bánh tự cân Hình 4.1 Mơ hình thực nghiệm Trên mơ hình thực nghiệm trên, hệ thống sử dụng hai động để truyền động cho hai bánh xe trái phải, hai động cung cấp điện áp qua mạch công suất Giá trị điện áp đầu mạch công suất điều khiển thông qua PWM xuất từ Arduino Board Tín hiệu góc phản hồi từ sensor góc (accelerometer) vận tốc góc (gyroscope) giao tiếp I C (giao tiếp số) gửi Arduino (mạch điều khiển) Đồng thời mơ hình có mạch logic để tránh trùng dẫn cho mạch công suất 4.2 Cấu trúc phần cứng 4.2: Microcontroller: Arduino board Sensor: acclerometor gyroscope DC motor: 24V, 500 vòng/ phút, 500W Battery: 12V, 12ah 4.3: Một số hình ảnh phần cứng 4.3 Cấu trúc điều khiển hệ thống 4.4: 4.4 Sơ đồ điều khiển kết thực nghiệm Output with kalman filter Output without kalman filter 270 ° Jfdkjffjdkkdjlkajklfj 180 ° 90 ° Hình 4.5: Tín hiệu góc nhận sử dụng khơng sử dụng lọc Kalman 4.6: Tín hiệu đặt tín hiệu phản hồi Với kết hình 4.5 ta thấy rằng, tín hiệu nhận sử dụng lọc Kalman tốt nhiều không sử dụng lọc Kalman, điều đảm bảo hệ thống nhận tín hiệu phản hồi tốt hơn, tín hiệu điều khiển đưa xác hơn, giúp cho xe dễ dàng ổn định phản ứng xác với nhiễu Với kết hình 4.6, kết đầu hệ thống sử dụng điều khiển PID, tác giả thực nghiệm với điều khiển PID mà chưa thực với điều khiển PID thích nghi việc mã hóa điều khiển chưa thực Khi xe vị trí cân bằng, ta tác động nhiễu tới hệ thống, hệ thống phản ứngđể sau thời gian hệ thống trở lại vị trí cân Kết luận Chương IV Trong Chương IV, tác giả tiến hành thực nghiệm xe hai bánh tự cân đạt kết khả quan thực nhận tín hiệu phản hồi qua lọc Kalman sử dụng điều khiển PID Khi có nhiễu tác động đến hệ thống, hệ thống phản ứng để đưa nhanh hệ thống trạng thái ổn định KẾT LUẬN – ĐÁNH GIÁ Luận văn thực cơng việc sau: - Đã tìm hiểu đối tượng mơ hình xe hai bánh tự cân phòng thí nghiệm trường ĐH KTCN - Thiết kế điều khiển PID kinh điển - Thiết kế điều khiển PID thích nghi - Tiến hành mơ sử dụng điều khiển PID kinh điển điều khiển PID thích nghi, tiến hành thực nghiệm điều khiển cho điều khiển xe hai bánh tự cân phòng thí nghiệm trường ĐH KTCN So sánh rút kết luận Đánh giá nội dung đề tài: Đề tài hoàn thành nội dung yêu cầu Kết đề tài sử dụng để thiết kế điều khiển sở mơ hình mẫu để điều khiển hệ thống thực hệ thống rađa, máy bay không người lái… Những kiến nghị nghiên cứu - Xây dựng mơ hình điều khiển hồn thiện với mục đích nâng cao chất lượng, tăng khả điều khiển mơ hình xe hai bánh tự cân TÀI LIỆU THAM KHẢO [1] Mai Tuấn Đạt, “Xe hai bánh tự cân di chuyển đia hình phẳng”, Luận văn tốt nghiệp, 2005 [2] Nguyen Duy Cuong, “Advanced Controllers for Electromechanical Motion Systems”, Doctorate dissertation, 2008 [3] http://www.geology.smu.edu/~dpa-www/robo/nbot/index.html [4] http://web.mit.edu/sanghyuk/www/balance_bot.html [5] http://www.wulabs.org/bbot.html [6] http://leiwww.epfl.ch/joe [7] http://www.segway.com [8] Lammerts, Ivonne M M., 1993, “Adaptive Computed Reference Computed Torque Control of Flexible Manipulators”, PhD thesis, Eindhoven University of Technology, Eindhoven, The Netherlands [9] http://www.tbl.org/scooter.html [10] Ayca Gocmen, “Design of two wheeled electrical Vehicle”, Master thesis, 2011 [11] S W Nawawi, M N Ahmad and J H S Osman, “Real-Time Control of a Two-Wheeled Inverted Pendulum Mobile Robot”, World Academy of Science, Engineering and Technology, Issue 39, pp 214-220 2008 [12] S C Lin, C C Tsai and W L Lou, 2007, “Adaptive Neural Network Control of a Self-balancing Two-wheeled Scooter”, The 33rd Annual Conference of the IEEE Industrial Electronics Society (IECON), Nov 5-8 2007, pp 868-873, Taipei, Taiwan [13] W Zhou, “Platform for Ergonomic Steering Methods Ġnvestigation of "Segway-Style" Balancing Scooters”, M.Sc Thesis, University of Waikato, New Zealand, 2008 [14] G Chi, J Hausbach and B Hunter, “Segbot”, Senior Design Project, University of Illinois at Urbana-Champaign, USA, 2005 [15] S C Lin, C C Tsai and H C Huang, “Nonlinear Adaptive Sliding-Mode Control Design for Two-Wheeled Human Transportation Vehicle”, Proceedings of the 2009 IEEE International Conference on Systems, Man, and Cybernetics, October 2009, pp.1965-1970, San Antonio, TX, USA, 2009 [16] H Tirmant, M Baloh, L Vermeiren, T M Guerra and M Parent, “B2, An Alternative Two Wheeled Vehicle for an Automated Urban Transportation System”, IEEE Intelligent Vehicle Symposium, June 17-2 2002, pp 594-603 [17] C C Tsai, C K Chan and Y H Fan, “Planned Navigation of a Self-balancing Autonomous Service Robot”, IEEE International Conference on Advanced Robotics and Its Social Impacts, Aug 23-25 2008, Taipei, Taiwan [18] K M Goher and M O Tokhi, “Development, Modeling and Control of a Novel Design of Two-Wheeled Machines”, Cyber Journals Multidisciplinary Journals in Science and Technology, Journal of Selected Areas in Robotics and Control (JSRC), December Edition, 2010 [19] S Sridharan and B Zoghi, “Control System Project: Rfid-Based Access Human Transporter”, American Society for Engineering Education, 2009 Annual Conference & Exposition, 2009 [20] P Pannil, A Klaeoyotha, P Ukakimaparn, T Trisuwannawat, K Tirasesth and N Kominet, “Development of Inverted Pendulum System at KMITL”, International Symposium on Communications and Information Technologies, pp 389-393, 2008 [21] S Burdette, “A Zilog ZNEO based Self-Balancing Robot with PID Control”, Project Report, The George Washington University, USA, 2007 [22] L J Butler and G Bright, “Feedback Control of a Self-balancing Materials Handling Robot”, 2008 10th Intl Conf on Control, Automation, Robotics and Vision, 17–20 December 2008, pp 274-278, Hanoi, Vietnam [23] R C Ooi, “Balancing a Two-Wheeled Autonomous Robot”, Final Year Thesis, The University of Western Australia School of Mechanical Engineering, Faculty of Engineering and Mathematical Sciences University of Western Australia, Australia, 2003 [24] X Ruan and J Zhao, “The PWM Servo and LQR Control of a Dual-wheel Upright Self-balancing Robot”, 2008 International Symposiums on Information Processing, pp 586-590 [25] P Oryschuk, A Salerno, A M Al-Husseini and J Angeles, “Experimental Validation of an Underactuated Two-Wheeled Mobile Robot”, IEEE/ASME Transactıons on Mechatronıcs, Vol 14, No 2, April 2009, pp 252-257 [26] S Garg, “Development of Self-Balanced Robot and Its Controller”, B.Sc Thesis, Mechanical Engineering Department National Institute of Technology, Rourkela, India, 2010 [27] S Jeong and T Takahashi, “Wheeled Inverted Pendulum Type Assistant Robot: Inverted Mobile, Standing, and Sitting Motions”, Proceedings of the 2007 IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems, Oct 29 - Nov 2007, pp 1932-1937, San Diego, CA, USA [28] K C R Ho, “Balancing Wheeled Robot”, Research Project, University of Southern Queensland, Australia, 2005 [29] Nguyen Duy Cuong, Gia Thi Dinh, Nguyen Van Lanh, “Direct MRAS based an Adaptive Control System for a Two – Wheel Mobile Robot”, ICCRC 2014 ... phải thiết kế xe hai bánh tự cân [1] 1.2 Nguyên l cân xe hai bánh (two wheels self balancing) [1] 1.3 Ưu nhược điểm xe hai bánh tự cân [1] 1.3.1 Ưu điểm xe hai bánh tự cân ... thuộc tính xe hai bánh tự cân Do việc thiết kế điều khiển phải quan tâm tới vấn đề thách thức thực điều khiển xe hai bánh tự cân 1.4.2 Bất định mô hình [2] Trong thực tế, hệ thống điều khiển chuyển... tạp Tuy nhiên, điều khiển phi tuyến thực [15] Hầu hết nghiên cứu tập trung vào điều khiển tự cân Bên cạnh điều khiển tự cân bằng, điều khiển sử dụng cho điều khiển bám vài nghiên cứu [16] Bám theo