intTypePromotion=1

Ứng dụng giải thuật di truyền để tối ưu các thông số Tỉ lệ Vi - Tích phân điều khiển cho Quadrotor

Chia sẻ: ViAtani2711 ViAtani2711 | Ngày: | Loại File: PDF | Số trang:6

0
30
lượt xem
0
download

Ứng dụng giải thuật di truyền để tối ưu các thông số Tỉ lệ Vi - Tích phân điều khiển cho Quadrotor

Mô tả tài liệu
  Download Vui lòng tải xuống để xem tài liệu đầy đủ

Giải thuật di truyền được ứng dụng nhằm tối ưu hóa các thông số tín hiệu của bộ điều khiển Tỷ lệ (P), Tích phân (I) và Vi phân (D). Ưu điểm của giải thuật này là tạo mới và cập nhật thông số mà có thể cực tiểu hóa hàm giá trị thích nghi tiêu biểu là hàm tích phân các sai số tuyệt đối.

Chủ đề:
Lưu

Nội dung Text: Ứng dụng giải thuật di truyền để tối ưu các thông số Tỉ lệ Vi - Tích phân điều khiển cho Quadrotor

TAÏP CHÍ KHOA HOÏC ÑAÏI HOÏC SAØI GOØN Soá 14 (39) - Thaùng 3/2016<br /> <br /> <br /> <br /> <br /> Ứng dụng giải thuật di truyền để tối ưu các thông số<br /> Tỉ lệ Vi - Tích phân điều khiển cho Quadrotor<br /> Genetic algorithm optimization design PID controller for Quadrotor attitude models<br /> <br /> TS. Trần Hữu Khoa<br /> TS. Hồ Văn Cừu<br /> Trường Đại học Sài Gòn<br /> <br /> Ph.D. Tran Huu Khoa<br /> Ph.D. Ho Van Cuu<br /> Sai Gon University<br /> <br /> Tóm Tắt<br /> Giải thuật di truyền được ứng dụng nhằm tối ưu hóa các thông số tín hiệu của bộ điều khiển Tỷ lệ (P),<br /> Tích phân (I) và Vi phân (D). Ưu điểm của giải thuật này là tạo mới và cập nhật thông số mà có thể cực<br /> tiểu hóa hàm giá trị thích nghi tiêu biểu là hàm tích phân các sai số tuyệt đối. Qua đó tìm ra các thông số<br /> điều khiển tối ưu cho hệ thống. Trong nghiên cứu này, đề xuất giải thuật di truyền được áp dụng vào các<br /> kênh điều khiển của máy bay bốn cánh quạt không người lái. Kết quả mô phỏng cho đáp ứng nhanh và<br /> ít bị dao động.<br /> Từ khóa: giải thuật di truyền, bộ điều khiển PID, máy bay không người lái, máy bay bốn cánh quạt,<br /> tích phân các sai số tuyệt đối…<br /> Abstract<br /> In this article, the feasibility of a Genetic Algorithm Optimization (GAO) is used to find the optimized<br /> Proportional-Integral-Derivative (PID) controller parameters. The benefit of GAO algorithm is to<br /> generate and update the new elite parameters that can minimize the fitness function Integral of Absolute<br /> Error (IAE). This optimization method is then applied to a novel attitude pilot Quadrotor models. The<br /> proposed controller has demonstrated better performance in the response, fast, stable and less erroneous.<br /> Keywords: GAO, PID, UAV, Quadrotor, IAE…<br /> <br /> <br /> <br /> 1. Giới thiệu kiếm thông tin dân sự, giám sát môi<br /> Các UAV (Unmanned Aerial Vehicle) trường, quan trắc khí tượng đến các hoạt<br /> [11] có hình dạng như ở hình 1 là những động giải cứu và cả giám sát quân sự. Để<br /> phương tiện bay không người lái vận hành thực hiện thành công các hoạt động bay<br /> trên không, do khả năng bay linh hoạt của như vậy đòi hỏi sự kiểm soát chuyển động<br /> chúng, chúng có thể thực hiện những bay có thể duy trì sự ổn định và độ chính<br /> nhiệm vụ đầy thử thách. Sự nhanh nhẹn và xác cao nhất trong một thời gian dài. Do<br /> tự trị vận hành của các UAV nhỏ được áp những đặc điểm nêu trên, các thiết kế bộ<br /> dụng trong các lĩnh vực khác nhau từ tìm điều khiển hệ thống phải đối mặt với các<br /> <br /> 33<br /> nhiệm vụ đầy thử thách. Các Quadrotor Bộ điều khiển ứng dụng giải thuật di<br /> (máy bay bốn cánh quạt) [1-3] được nhìn truyền tối ưu hóa các thông số PID bằng<br /> nhận có khả năng tự lập kế hoạch hành cách cực tiểu hóa hàm thích nghi các sai số<br /> động cũng như hành động phối hợp đồng tuyệt đối, được đề xuất trong bài báo này.<br /> bộ nhiều máy bay. Phương pháp GA-PID có thể giải quyết<br /> việc thực hiện và kiểm soát chỉ trong một<br /> bước đơn giản để đạt được các hoạt động<br /> hoàn toàn tự động của Quadrotor. Do đó,<br /> các máy bay có thể hoạt động được trong<br /> những tình huống bất ổn và bất cập.<br /> 2. Mô hình máy bay không người<br /> lái, bốn cánh quạt<br /> Các UAV được mô tả bằng một hệ<br /> Hình 1. Mô hình máy bay không người lái thống trục tọa độ trái đất theo qui tắc bàn<br /> Giải thuật di truyền [4 và 5], được giới tay phải. Các mô hình động năng của<br /> thiệu bởi Holland năm 1975, là một kỹ Quadrotor được phát triển dựa trên công<br /> thuật nhằm tìm kiếm giải pháp thích hợp thức Euler-Lagrange. So với máy bay trực<br /> cho các bài toán tối ưu tổ hợp đa biến. Giải thăng truyền thống, Quadrotor có lệnh điều<br /> thuật di truyền vận dụng các nguyên lý khiển tương tự để kiểm soát: tổng hợp,<br /> của quá trình tiến hóa như di truyền, đột theo chiều dọc – góc xoay, theo chiều<br /> biến, chọn lọc tự nhiên, và trao đổi chéo. ngang – góc nghiêng và theo trục z – góc<br /> Ngày nay, GA đã được áp dụng thành lệch [1-3, 7-10]. Quadrotor trong hình 2 có<br /> công trong một loạt các vấn đề phức tạp sáu bậc tự do, được tham khảo và trích dẫn<br /> của thực tế [4 và 5]. Mỗi GA hoạt động từ các tài liệu [1-3].<br /> trên một số nhiễm sắc thể nhân tạo, với các Cấu hình của Quadrotor có thể mô tả<br /> dãy (string) thường là nhị phân. Mỗi nhiễm với bốn cánh quạt, được lắp đặt đối xứng<br /> sắc thể đại diện cho một giải pháp của một trục (1 và 3) và (2 và 4) và có chiều quay<br /> vấn đề và có hàm thích nghi là một số thực đối xứng ngược nhau. Bằng cách thay đổi<br /> nhằm đo lường như thế nào là tốt nhất cho tốc độ các rotor, các lực nâng và lực chuyển<br /> một giải pháp của các vấn đề cụ thể. Các động được thay đổi. Do đó, các chuyển<br /> mẫu “bit” tốt nhất dần dần được lựa chọn động thẳng đứng được tạo ra bằng cách tăng<br /> trong quá trình di truyền. Việc giảm thiểu hoặc giảm tốc độ cả bốn cánh quạt đồng<br /> hay tối đa hóa giá trị của hàm thích nghi thời. Thay đổi tốc độ cánh quạt 2 và 4 sẽ tạo<br /> sau đó được tối ưu hóa. góc xoay theo phương chuyển động ngang.<br /> Tối thiểu hóa hàm "tích phân các sai Góc nghiêng có chuyển động bên tương ứng<br /> số tuyệt đối" (Integral of Absolute Error - theo phương dọc là kết quả của việc thay<br /> IAE) thường được xem là một phương đổi tốc độ cánh quạt 1 và 3. Góc xoay là kết<br /> pháp cho chỉ số tối ưu với hiệu suất tốt quả của sự khác biệt của phản mô-men xoắn<br /> [10]. Dựa trên tiêu chí tính toán sai số, nó giữa từng cặp rotor cánh quạt đối xứng.<br /> có thể dễ dàng áp dụng cho mô hình khác Mặc dù trong cơ cấu, bốn rotor được đặt đối<br /> nhau như chỉ số hiệu năng hệ thống, hàm xứng tuy nhiên các Quadrotor vẫn là một hệ<br /> thích nghi, v.v… thống động theo thời gian thực và có động<br /> <br /> 34<br /> năng không ổn định. “đột biến”, kết thúc vòng lặp If.<br /> 3. Giải thuật di truyền (GA) tối ưu - Nếu fmin tiến về zero, thì nhận và<br /> thông số điều khiển PID cập nhật thông số mới.<br /> Quy trình tối ưu các thông số bằng giải - Chọn thế hệ mới để cập nhật.<br /> thuật di truyền được thực hiện như sau [3]: - Kết thúc vòng lặp While.<br /> - Đặt hàm tối ưu g(xi) trong đó xi là các - Giải mã và xem kết quả<br /> thông số tối ưu cần tìm. Với mục đích cực tiểu hóa hàm thích<br /> - Mã hóa giải pháp bằng các bộ nhiễm nghi tích phân sai số tuyệt đối bằng giải<br /> sắc thể. thuật di truyền, bộ điều khiển đề xuất tối<br /> - Xác định hàm thích nghi cực tiểu fmin. ưu PID có khả năng thích ứng chống lại<br /> - Tạo các tập hợp quần thể giá trị. các rối loạn của môi trường và đảm bảo độ<br /> - Đặt giá trị xác suất ban đầu cho thông số ổn định cao. Sơ đồ bộ lập trình điều khiển<br /> “trao đổi chéo” (pc) và “đột biến” (pm). tối ưu PID được minh họa ở hình 3.<br /> - Vòng lặp While (N < số lượng tối đa Phương trình toán học của hàm tích phân<br /> các thế hệ). sai số tuyệt đối được xác định bởi [10]:<br /> - Sản sinh ra thông số mới từ pc và pm <br /> Nếu pc > giá trị ngẫu nhiên rand của<br /> “trao đổi chéo”, kết thúc vòng lặp If.<br /> IAE   e(t ) dt (1)<br /> Nếu pm > giá trị ngẫu nhiên rand của 0<br /> <br /> <br /> <br /> <br /> Rotor 2 Rotor 3<br /> <br /> <br /> x<br /> <br /> l l <br /> l l  y<br /> Rotor 1 C Rotor 4<br /> <br /> G z<br /> <br /> Hình 2. Mô hình máy bay bốn cánh quạt.<br /> <br /> <br /> <br /> 35<br /> Hàm<br /> Giải thuật di<br /> thích<br /> truyền<br /> nghi<br /> <br /> <br /> <br /> <br /> +<br /> tín hiệu vào Bộ điều tín hiệu ra<br /> u(t) Máy bay bốn<br /> khiển PID cánh quạt<br /> -<br /> <br /> <br /> <br /> <br /> Hình 3. Sơ đồ khối bộ điều khiển máy bay bốn cánh quạt.<br /> <br /> 4. Kết quả mô phỏng các giá trị như sau: góc xoay (R) và góc<br /> Hàm truyền của các kênh điều khiển lệch (Y) là 1 radian (~60 độ), trong khi đó<br /> góc của Quadrotor được tham khảo và so góc nghiêng (P) được cài đặt là 0.5 radian<br /> sánh kết quả dựa theo tài liệu [1 và 2]. Các (~30 độ). Theo kết quả quan sát được ở các<br /> thí nghiệm mô phỏng được thực hiện bằng hình số 4, số 5 và số 6, bộ điều khiển được<br /> phần mềm tính toán Matlab: đề nghị cho thấy sự đáp ứng nhanh và khá<br /> - Kênh góc xoay Roll: chính xác. Tất cả các kết quả nhận được<br /> - Kênh góc nghiêng Pitch: đều chỉ sau giây đầu tiên, trong khi đó kết<br /> - Kênh góc lệch Yaw: quả đạt được trong điều kiện chưa tối ưu<br /> Bộ điều khiển lái mô phỏng được thực thông số điều khiển PID từ tài liệu tham<br /> hiện qua việc điều khiển các kênh góc với khảo [1 và 2], là ở giây thứ ba trở đi.<br /> <br /> 1.4 0.05<br /> <br /> <br /> 1.2 0.045<br /> <br /> 0.04<br /> 1<br /> Roll angle (rad)<br /> <br /> <br /> <br /> <br /> 0.035<br /> 0.8<br /> Fitness<br /> <br /> <br /> <br /> <br /> 0.03<br /> 0.6<br /> 0.025<br /> 0.4<br /> 0.02<br /> <br /> 0.2<br /> 0.015<br /> <br /> 0 0.01<br /> 0 0.2 0.4 0.6 0.8 1 1.2 1.4 1.6 1.8 2 0 5 10 15 20 25 30 35 40 45 50<br /> Time (s) Generation<br /> <br /> <br /> Hình 4. (a) Góc xoay. (b) Hàm thích nghi.<br /> <br /> <br /> <br /> <br /> 36<br /> 0.5 0.14<br /> <br /> 0.48<br /> 0.12<br /> 0.46<br /> <br /> 0.44 0.1<br /> Pitch angle (rad)<br /> <br /> <br /> <br /> <br /> 0.42<br /> 0.08<br /> <br /> <br /> <br /> <br /> Fitness<br /> 0.4<br /> 0.06<br /> 0.38<br /> <br /> 0.36 0.04<br /> 0.34<br /> 0.02<br /> 0.32<br /> <br /> 0<br /> 0 0.2 0.4 0.6 0.8 1 1.2 1.4 1.6 1.8 2 0 5 10 15 20 25 30 35 40 45 50<br /> Time (s) Generation<br /> <br /> <br /> <br /> <br /> Hình 5. (a) Góc nghiêng. (b) Hàm thích nghi.<br /> <br /> 1.4<br /> 0.024<br /> <br /> 1.2 0.022<br /> <br /> 1 0.02<br /> Yaw angle (rad)<br /> <br /> <br /> <br /> <br /> 0.8 0.018<br /> Fitness<br /> <br /> <br /> <br /> <br /> 0.6 0.016<br /> <br /> 0.4 0.014<br /> <br /> <br /> 0.2 0.012<br /> <br /> <br /> 0 0.01<br /> 0 0.2 0.4 0.6 0.8 1.0 1.2 1.4 1.6 1.8 2 0 5 10 15 20 25 30 35 40 45 50<br /> Time (s) Generation<br /> <br /> <br /> Hình 6. (a) Góc lệch. (b) Hàm thích nghi.<br /> <br /> 5. Kết luận TÀI LIỆU THAM KHẢO<br /> Nghiên cứu về mô hình máy bay bốn 1. Bouabdallah, S. Noth A. Siegwart, R.<br /> cánh quạt không người lái và lưu đồ điều (2004). “PID vs LQ Control Techniques<br /> khiển Quadrotor đã có nhiều công trình Applied to an Indoor Micro Quadrotor”,<br /> Proceedings IEEE/RS.J International<br /> được công bố. Nội dung nghiên cứu trong<br /> Conference On Intelligent Robots and<br /> bài báo này với mục đích ứng dụng giải<br /> Systems, Sendal, Japan.<br /> thuật di truyền nhằm tối ưu hóa các thông<br /> số điều khiển PID, thông qua việc cực tiểu 2. Bouabdallah, Samir, (2007). “Design and<br /> hóa hàm giá trị thích nghi. Kết quả mô control of quadrotors with application to<br /> autonomous flying”. Ph.D. dissertation, I.D.<br /> phỏng số học chỉ ra rằng, với sự trợ giúp<br /> EPFL_TH3727.<br /> của giải thuật di truyền, các bộ điều khiển<br /> PID tìm được các thông số điều khiển tối 3. Yang, Xin-She (2010). Engineering<br /> ưu tốt hơn. Điều này cũng chứng minh Optimization: An Introduction with<br /> rằng, giải thuật di truyền là một chọn lựa Metaheuristic Applications, John<br /> Wiley&Sons, Inc. University of Cambridge.<br /> đáng tin cậy cho việc tìm ra các thông số<br /> điều khiển. 4 Antunes A. P. and Azevedo J. L. F. (2014).<br /> <br /> 37<br /> "Studies in Aerodynamic Optimization 7. Budiyono, Agus, (2007). Advances in<br /> Based on Genetic Algorithms", Journal of Unmanned Aerial Vehicles Technologies,<br /> Aircraft, Vol. 51, No. 3, pp. 1002-1012. Springer.<br /> 5. Chiou, J.S., Tran, H.K., Peng, S.T. (2013). 8. Padfield, G. D. (1996). “Helicopter Flight<br /> “Attitude Control of a Single Tilt Tri-rotor dynamics: the Theory and Application of<br /> UAV System: Dynamic Modeling and Each Flying Qualities and Simulation Modeling”,<br /> Channel Nonlinear Controllers Design”. AIAA.<br /> Journal of Mathematical Problems in<br /> 9. Stevens, B.L. and Lewis, F.L. (1992).<br /> Engineering, Article ID 275905, 6 pages.<br /> “Aircraft Control and Simulation”, Wiley,<br /> 6. Tugrul Oktay, Cornel Sultan, (2013). NY, USA.<br /> “Simultaneous Helicopter and Control-<br /> 10. ttp://blog.opticontrols.com/archives/884<br /> System Design”, Journal of Aircraft, Vol.50<br /> pp. 911-925. 11. www.defenceweb.co.za<br /> <br /> <br /> <br /> Ngày nhận bài: 30/11/2015 Biên tập xong: 15/03/2016 Duyệt đăng: 20/03/2016<br /> <br /> <br /> <br /> <br /> 38<br />
ADSENSE
ADSENSE

CÓ THỂ BẠN MUỐN DOWNLOAD

 

Đồng bộ tài khoản
2=>2