Ứng dụng giải thuật di truyền thiết kế bộ điều khiển trượt để điều khiển giàn cần trục cho điện phân đồng

LIÊN NGÀNH ĐIỆN - ĐIỆN TỬ - TỰ ĐỘNG HÓA<br /> <br /> <br /> ỨNG DỤNG GIẢI THUẬT DI TRUYỀN THIẾT KẾ BỘ ĐIỀU<br /> KHIỂN TRƯỢT ĐỂ ĐIỀU KHIỂN GIÀN CẦN TRỤC<br /> CHO ĐIỆN PHÂN ĐỒNG<br /> APPLIED GENETIC ALGORITHM DESIGNED SLIDING<br /> MODE CONTROLLER TO CONTROL THE GANTRY<br /> CRANE FOR COPPER ELECTROLYSIS<br /> Nguyễn Văn Trung1, 2, Nguyễn Thị Thảo1<br /> Email: nguyenvantrung.10@gmail.com<br /> 1<br /> Trường Đại học Sao Đỏ, Việt Nam<br /> 2<br /> Trường Đại học Trung Nam, Trung Quốc<br /> Ngày nhận bài: 20/3/2018<br /> Ngày nhận bài sửa sau phản biện: 08/6/2018<br /> Ngày chấp nhận đăng: 28/6/2018<br /> <br /> Tóm tắt<br /> <br /> Hiện tượng dao động giống như con lắc đôi của móc và các tấm điện phân đã gây ra nhiều khó khăn<br /> cho việc định vị chính xác của giàn cần trục dành cho điện phân đồng (CE), thậm chí gây thiệt hại cơ<br /> học và tai nạn ngắn mạch. Do đó, bài báo trình bày một giải pháp là thiết kế bộ điều khiển trượt (SMC)<br /> với các thông số được điều chỉnh tối ưu hóa thông qua giải thuật di truyền (GA) để điều khiển giàn cần<br /> trục giảm dao động của móc và các tấm điện phân, đồng thời tăng khả năng định vị của xe nâng. Sự<br /> ổn định của hệ thống được chứng minh bằng thuyết ổn định Lyapunov, đã đạt được tính chính xác và<br /> độ bền của toàn bộ hệ thống điều khiển. Bộ điều khiển trượt đã được kiểm tra thông qua mô phỏng<br /> MATLAB/Simulink. Kết quả mô phỏng cho thấy khi sử dụng bộ điều khiển trượt, hệ thống có chất lượng<br /> điều khiển tốt.<br /> Từ khóa: Giàn cần trục; điều khiển trượt; điều khiển vị trí; điều khiển dao động; giải thuật di truyền.<br /> Abstract<br /> <br /> The phenomenon oscillating like a double pendulum of hook and the electrolyte plate has caused many<br /> difficulties for the accurate positioning of the gantry crane for electrolytic copper (CE), even causing<br /> mechanical damage and short circuit. Thus, the paper presents a solution that is a slider controller<br /> design (SMC) with optimized parameters through genetic algorithms (GA) to control gantry crane<br /> reduced oscillation of the hook and electrolyte plates, while increasing the positioning capability of<br /> the forklift. The stability of the system is demonstrated by the stability theory Lyapunov, has achieved<br /> the accuracy and durability of the entire control system. Sliding mode controller was checked through<br /> simulation MATLAB/Simulink. Simulation results shows that when using a sliding mode controller the<br /> system has good quality control.<br /> Keywords: Gantry crane; sliding mode control; position control; oscillation control; genetic algorithm.<br /> <br /> 1. ĐẶT VẤN ĐỀ tượng con lắc đôi phức tạp làm cho khả năng định<br /> vị thiếu chính xác, thậm chí gây mất an toàn. Vì<br /> Giàn cần trục dành cho điện phân đồng (CE) được<br /> vậy đã có nhiều nghiên cứu nâng cao hiệu quả<br /> sử dụng rộng rãi trong các xưởng sản xuất tinh hoạt động của giàn cần trục.<br /> chế đồng. Đây là thiết bị quan trọng nhất cho công<br /> tác vận chuyển các tấm điện phân đưa vào và ra Về mặt cấu trúc, giàn cần trục trên không được di<br /> chuyển bởi xe nâng, móc được treo trên xe nâng<br /> khỏi bể điện phân. Vì các tấm điện phân được<br /> thông qua cáp treo và tải trọng được treo vào móc<br /> sắp xếp dày đặc nên trong quá trình vận hành, xe<br /> [1]. Các cấu trúc này, như cấu trúc thể hiện trong<br /> nâng tăng tốc, giảm tốc. Nó sẽ dẫn đến một hiện<br /> hình 1. Cần trục trên không có các chức năng là<br /> Người phản biện: 1. GS.TSKH. Thân Ngọc Hoàn nâng, hạ và di chuyển, tuy nhiên góc lắc tự nhiên<br /> 2. TS. Nguyễn Trọng Các của móc và tải trọng làm cho những chức năng<br /> <br /> <br /> Tạp chí Nghiên cứu khoa học - Đại học Sao Đỏ, ISSN 1859-4190 Số 2(61).2018 15<br />  NGHIÊN CỨU KHOA HỌC<br /> <br /> này hoạt động kém hiệu quả, vốn là một chuyển kiểu con lắc đơn. Vì vậy, trong bài báo này đề<br /> động kiểu con lắc đôi [2]. xuất mô hình động lực của hệ thống giàn cần<br /> trục kiểu con lắc đôi cho giàn cần trục điện phân<br /> đồng, từ đó thiết kế bộ điều khiển trượt với các<br /> thông số được điều chỉnh tối ưu hóa thông qua<br /> giải thuật di truyền (GA) để điều khiển vị trí của<br /> xe nâng, kiểm soát góc lắc của móc và của các<br /> tấm điện phân. Sự ổn định của hệ thống được<br /> chứng minh bằng thuyết ổn định Lyapunov. Bộ<br /> điều khiển đã thiết kế được kiểm tra thông qua<br /> mô phỏng MATLAB/Simulink cho kết quả làm<br /> việc tốt.<br /> <br /> Phần còn lại của bài báo được cấu trúc như sau:<br /> Phần 2 là mô hình động lực của hệ thống giàn cần<br /> Hình 1. Hình ảnh của giàn cần trục cho CE<br /> trục cho điện phân đồng. Thiết kế bộ điều khiển<br /> Sự lắc lư của móc và tải trọng là do chuyển động trượt được trình bày trong phần 3. Phần 4 mô tả<br /> di chuyển tăng, giảm tốc độ của xe nâng, do kết quả mô phỏng. Phần 5 là kết luận.<br /> thường xuyên thay đổi chiều dài cáp treo móc,<br /> 2. MÔ HÌNH ĐỘNG LỰC CỦA HỆ THỐNG GIÀN<br /> khối lượng của tải trọng và tác động bởi nhiễu<br /> CẦN TRỤC CHO ĐIỆN PHÂN ĐỒNG<br /> gây ra như ma sát, gió, va chạm... Do đó, một<br /> số nghiên cứu lớn được sử dụng để điều khiển Một hệ thống giàn cần trục cho CE được thể hiện<br /> hoạt động cần trục tự động có góc lắc nhỏ, thời trong hình 2, các thông số và các giá trị được lấy<br /> gian vận chuyển ngắn và độ chính xác cao như theo tỷ lệ với giá trị thực tế như trong bảng 1. Hệ<br /> điều khiển thích nghi [3], hình dạng đầu vào [4]. thống này có thể được mô hình hóa như là một xe<br /> Điều khiển Fuzzy-PID [5] kết hợp các ưu điểm nâng với khối lượng M. Một cái móc gắn liền với<br /> của bộ điều khiển PID khi hệ thống đang tiếp nó có trọng lượng m1, l1 là chiều dài cáp treo móc,<br /> cận điểm đặt và ưu điểm của bộ điều khiển mờ m2 là trọng lượng của tải trọng, l2 là 1/2 chiều dài<br /> là làm việc rất tốt ở độ lệch lớn, sự phi tuyến của của tấm điện phân, θ1 là góc lắc của móc, là vận<br /> nó có thể tạo ra một phản ứng rất nhanh. Để tìm tốc góc của móc, θ2 là góc lắc của tấm điện phân,<br /> ra các tham số tối ưu của bộ điều khiển PID cho là vận tốc góc của tấm điện phân. Giàn cần trục<br /> hệ thống giàn cần trục, các nhà nghiên cứu đã di chuyển với một lực đẩy F (N), σd là những nhiễu<br /> sử dụng thuật toán PSO [6], thuật toán DE [7], bên ngoài tác động vào hệ thống giàn cần trục.<br /> thuật toán GA [8, 9] đạt được góc lắc nhỏ, thời Giả sử dây cáp không có khối lượng và cứng. Các<br /> gian đến vị trí mong muốn nhanh, tuy nhiên độ phương trình chuyển động có thể thu được bằng<br /> ổn định khi có nhiễu là không cao. Ngoài ra, kỹ cách:<br /> thuật điều khiển mờ đã cho thấy những kết quả<br /> thành công khi áp dụng vào thực tế, bao gồm hệ<br /> thống giàn cần trục [10]. Điều khiển mờ đôi [11]<br /> có ưu điểm là đạt được góc lắc nhỏ, tuy nhiên<br /> tồn tại độ quá điều chỉnh và thời gian đạt được<br /> vị trí mong muốn lớn. Điều khiển chế độ trượt<br /> [12], điều khiển chế độ mờ trượt [13] có lợi thế<br /> đạt được ổn định và bền vững ngay cả khi có<br /> nhiễu tác động vào hệ thống hoặc các thông số<br /> của hệ thống giàn cần trục thay đổi theo thời<br /> gian, đồng thời kiểm soát được góc lắc của tải<br /> trọng nhỏ và định vị được chính xác trong thời<br /> gian ngắn, tuy nhiên các thuật toán điều khiển<br /> mới dừng lại ở việc điều khiển cho giàn cần trục Hình 2. Sơ đồ của hệ thống giàn cần trục cho CE<br /> <br /> <br /> 16 Tạp chí Nghiên cứu khoa học - Đại học Sao Đỏ, ISSN 1859-4190 Số 2(61).2018<br />  LIÊN NGÀNH ĐIỆN - ĐIỆN TỬ - TỰ ĐỘNG HÓA<br /> <br /> Bảng 1. Ký hiệu và giá trị các thông số giàn cần Động năng của tấm điện phân là:<br /> trục cho CE<br /> <br /> Ký (7)<br /> Mô tả Giá trị Đơn vị<br /> hiệu<br /> Từ (5), (6), (7) ta có động năng của hệ thống là:<br /> Khối lượng xe nâng 24 kg<br /> <br /> m1 Trọng lượng của móc 7 kg<br /> (8)<br /> m2 Trọng lượng của tải trọng 10 kg<br /> <br /> l1 Chiều dài cáp treo móc 2 m<br /> <br /> l2 1/2 chiều dài tấm điện phân 0,6 m<br /> <br /> Hằng số hấp dẫn 9,81 m/s2 Thế năng của hệ thống là:<br /> Hệ số ma sát 0,2 N/m/s (9)<br /> <br /> Theo phương trình Lagrangian [13]:<br /> <br /> (1) Thay thế (8),(9) vào (1) ta có phương trình phi<br /> tuyến chuyển động của hệ thống giàn cần trục cho<br /> CE được mô tả như sau [1]:<br /> trong đó:<br /> (10)<br /> q1: hệ tọa độ suy rộng;<br /> <br /> i: số bậc tự do của hệ thống;<br /> <br /> Q1: lực bên ngoài;<br /> <br /> L=T−P, P là thế năng của hệ thống và T là động<br /> (11)<br /> năng của hệ thống:<br /> <br /> (2)<br /> (12)<br /> Đặt<br /> Từ hình 2 ta có các thành phần vị trí của xe nâng,<br /> Khi đó từ (10),(11), (12) ta có hệ<br /> móc và tấm điện phân là:<br /> phương trình trạng thái chuyển động của hệ thống<br /> (3) giàn cần trục cho CE đã được hạ bậc đạo hàm có<br /> dạng như sau [13]:<br /> <br /> <br /> Từ (3) ta có các thành phần vận tốc của xe nâng,<br /> móc và tấm điện phân là: (13)<br /> <br /> (4)<br /> <br /> <br /> trong đó: là vector<br /> biến thể trạng đại diện cho vị trí, tốc độ của cần<br /> Động năng của xe nâng là: trục, góc và vận tốc góc của móc, góc và vận tốc<br /> (5) góc của tấm điện phân;<br /> là những hàm phi tuyến tính;<br /> Động năng của móc là: là các nhiễu có giới hạn<br /> (6) bao gồm các biến số tham số và nhiễu bên ngoài;<br /> u là đầu vào điều khiển.<br /> <br /> <br /> Tạp chí Nghiên cứu khoa học - Đại học Sao Đỏ, ISSN 1859-4190 Số 2(61).2018 17<br />  NGHIÊN CỨU KHOA HỌC<br /> <br /> Mô hình toán của hệ thống mà nhóm tác giả đề<br /> (23)<br /> xuất khác với mô hình toán trong bài báo [13], cụ<br /> thể như sau: Mô hình toán của hệ thống trong bài<br /> Mặt trượt tổng quát được xây dựng như sau:<br /> báo [13] là mô hình điều khiển kiểu con lắc đơn,<br /> trong mô hình không có các thành phần nhiễu<br /> và (24)<br /> là những hàm tuyến tính.<br /> <br /> 3. THIẾT KẾ BỘ ĐIỀU KHIỂN TRƯỢT trong đó: là những số thực dương.<br /> <br /> Bộ điều khiển chế độ trượt là một điều khiển Theo lý thuyết ổn định Lyapunov, chúng ta chọn<br /> hướng phi tuyến nhằm đạt được độ ổn định và độ một hàm xác định dương như sau:<br /> bền ngay cả khi hệ thống có nhiễu hoặc khi các<br /> (25)<br /> thông số của hệ thống giàn cần trục thay đổi theo<br /> thời gian. Bộ điều khiển chế độ trượt được thiết Đạo hàm bậc nhất theo V thời gian ta thu được<br /> kế như sau: phương trình như sau:<br /> <br /> Giả sử tương ứng với vị trí, góc lắc của (26)<br /> móc, góc lắc của tấm điện phân mong muốn của<br /> hệ thống giàn cần trục, tương ứng là giá<br /> trị thực của vị trí giàn cần trục, góc lắc của móc,<br /> góc lắc của tấm điện phân. Mục tiêu kiểm soát<br /> của bộ điều khiển trượt là dưới sự tác động của<br /> lực thì sai lệch bám giữa với<br /> có thể được hội tụ về 0 khi → và dao động của<br /> tấm điện phân tối thiểu. Sai lệch kiểm soát được<br /> xác định như sau:<br /> (14)<br /> <br /> (15)<br /> <br /> (16)<br /> Từ (13), (14), (15), (16) chúng ta có mặt trượt<br /> được định nghĩa cho ba hệ thống con như sau: Để xác định âm, ta chọn S như sau:<br /> (17) (27)<br /> <br /> (18) trong đó:<br /> là số<br /> (19)<br /> thực dương.<br /> trong đó: là những số thực dương.<br /> (28)<br /> Để đảm bảo rằng mỗi hệ thống con đi theo bề mặt<br /> trượt của riêng mình, toàn bộ quy tắc kiểm soát<br /> Thay thế (27) vào (26) ta có:<br /> được định nghĩa như sau:<br /> <br /> (20)<br /> trong đó: là tín hiệu điều khiển chuyển đổi của (29)<br /> bộ điều khiển trượt, tương ứng<br /> là luật kiểm soát tương đương của các hệ thống<br /> con, chúng ta có:<br /> Từ kết quả cho thấy hệ thống luôn được ổn định.<br /> (21)<br /> Từ (26), (27) ta có:<br /> <br /> (22)<br /> <br /> <br /> <br /> 18 Tạp chí Nghiên cứu khoa học - Đại học Sao Đỏ, ISSN 1859-4190 Số 2(61).2018<br />  LIÊN NGÀNH ĐIỆN - ĐIỆN TỬ - TỰ ĐỘNG HÓA<br /> <br /> <br /> (30) Algorithm) để tìm kiếm, chọn lựa các giá trị tối ưu<br /> của bộ điều khiển trượt.<br /> Từ (30) ta có:<br /> Hàm mục tiêu của quá trình tinh chỉnh bộ điều<br /> khiển trượt được định nghĩa như sau:<br /> (33)<br /> Nhiệm vụ của GA là tìm kiếm các giá trị<br /> tối ưu của bộ điều khiển<br /> trượt, mà ở đó hàm mục tiêu Ј đạt giá trị cực<br /> Thay (21), (22), (23), (31) vào (20) ta có quy tắc<br /> kiểm soát chế độ trượt được thiết kế như sau: tiểu → .<br /> Tiến trình tìm kiếm giá trị tối ưu của bộ điều khiển<br /> trượt bằng GA được mô tả tóm tắt trên lưu đồ<br /> thuật toán hình 4.<br /> 4. KẾT QUẢ MÔ PHỎNG<br /> 4.1. Kết quả mô phỏng xác minh tính chính xác<br /> Từ (13) và (32) chúng ta thiết kế được sơ đồ điều của mô hình động lực<br /> khiển hệ thống giàn cần trục cho CE như được thể<br /> hiện trong hình 3. Mô hình động lực của hệ thống giàn cần trục cho<br /> CE đã thiết kế được mô phỏng trên phần mềm<br /> MATLAB/Simulink trong trường hợp không có các<br /> thiết bị điều khiển để xác minh tính chính xác của<br /> mô hình động lực, đồng thời đặt nền móng vững<br /> chắc cho các nghiên cứu thử nghiệm trong mô<br /> hình này. Mô phỏng mô hình động lực với các<br /> tham số hệ thống được sử dụng trong bảng 1 và<br /> u = 100 N. Chúng ta có kết quả mô phỏng như<br /> thể hiện trong hình 5. Trong đó: là đường đặc<br /> tính đáp ứng vị trí của xe nâng liên tục tăng dần<br /> Hình 3. Sơ đồ cấu trúc MATLAB sử dụng một bộ theo thời gian; tương ứng là đường đặc tính<br /> điều khiển trượt điều khiển giàn cần trục cho CE đáp ứng góc lắc của móc và góc lắc của tấm điện<br /> phân liên tục lắc mạnh không ngừng. Đây là một<br /> hiện tượng con lắc đôi phức tạp làm cho khả năng<br /> định vị thiếu chính xác và gây mất an toàn. Vì vậy,<br /> với kết quả mô phỏng trên được xác minh là phù<br /> hợp với đặc tính động lực của hệ thống giàn cần<br /> trục cho CE.<br /> 5<br /> x 10<br /> 2<br /> x1<br /> Position (m)<br /> <br /> <br /> <br /> <br /> 1<br /> <br /> <br /> 0<br /> 0 100 200 300 400 500<br /> Swing angle (rad)<br /> <br /> <br /> <br /> <br /> 0.5 θ2 θ1<br /> <br /> 0<br /> <br /> <br /> -0.5<br /> Hình 4. Lưu đồ thuật toán tiến trình GA xác định 0 100 200 300 400 500<br /> các thông số bộ điều khiển trượt Time (s)<br /> <br /> Để tăng hiệu quả bám vị trí và tăng tốc độ hội tụ, Hình 5. Đường đặc tính đáp ứng vị trí của xe nâng,<br /> chúng ta sử dụng giải thuật di truyền (GA - Genetic góc lắc của móc và góc lắc của tấm điện phân<br /> <br /> <br /> Tạp chí Nghiên cứu khoa học - Đại học Sao Đỏ, ISSN 1859-4190 Số 2(61).2018 19<br />  NGHIÊN CỨU KHOA HỌC<br /> <br /> <br /> 4.2. Kết quả mô phỏng sử dụng GA tìm kiếm 1.5 x r1 x1<br /> <br /> <br /> <br /> <br /> Position (m)<br /> các thông số của bộ điều khiển trượt 1<br /> <br /> 0.5<br /> Giải thuật di truyền (GA) được hỗ trợ bởi phần<br /> 0<br /> mềm MATLAB được sử dụng như một công 0 5 10 15 20<br /> 0.1 Time (s)(a)<br /> cụ để giải bài toán tối ưu nhằm đạt được các<br /> <br /> <br /> <br /> <br /> Swing angle (rad)<br /> θ2 θ1<br /> <br /> giá trị tối ưu của bộ điều khiển trượt thỏa mãn 0<br /> <br /> hàm mục tiêu (33). Các tham số của GA trong<br /> -0.1<br /> nghiên cứu này được chọn lựa như sau: quá 0 5 10 15 20<br /> Time (s)(a)<br /> trình tiến hóa qua 10 thế hệ; kích thước quần<br /> <br /> <br /> <br /> <br /> Control input (N)<br /> 100 u<br /> thể 5000; hệ số lai ghép 0,6; hệ số đột biến 0,4. 0<br /> Các tham số hệ thống được sử dụng mô phỏng -100<br /> có trong bảng 1, vị trí của xe nâng, góc lắc của 0 5 10 15 20<br /> Time (s)<br /> móc và góc lắc của tấm điện phân mong muốn là:<br /> Kết quả Hình 6. Đường đặc tính đáp ứng vị trí của xe<br /> mô phỏng sử dụng giải thuật di truyền (GA) nâng, góc lắc của móc, góc lắc của tấm điện<br /> để tìm kiếm các thông số bộ điều khiển phân và tín hiệu đầu vào điều khiển giàn<br /> trượt như sau: cần trục cho CE<br /> <br /> Ngoài ra, khi hệ thống giàn cần cẩu cho CE hoạt<br /> 4.3. Kết quả mô phỏng sử dụng bộ điều khiển động còn có các nhiễu bên ngoài tác động vào<br /> trượt điều khiển hệ thống giàn cần trục hệ thống. Đặc biệt là tại thời điểm khởi động<br /> cho CE giàn cần trục tăng tốc độ đã tạo ra ma sát lớn<br /> làm cho các tấm điện phân dao động, đồng thời<br /> Bộ điều khiển trượt đã thiết kế được mô phỏng<br /> kết hợp với tác dụng xung của gió và va chạm,<br /> trên phần mềm MATLAB/Simulink với các tham khi đó tải trọng dao động mạnh hơn. Để kiểm tra<br /> số hệ thống được sử dụng mô phỏng có trong độ tin cậy của bộ điều khiển trượt, nhóm tác giả<br /> bảng 1, ; đã đưa giả thiết bước tín hiệu nhiễu [11] là ma<br /> và . Kết quả mô phỏng được thể hiện sát , thời gian bằng 2 s tác động vào<br /> trong hình 6. Trong đó: tương ứng hệ thống tại thời điểm khởi động giàn cần trục.<br /> là đường đặc tính đáp ứng vị trí của xe nâng, 1.5 x r1 xσ x1<br /> Position (m)<br /> <br /> <br /> <br /> <br /> góc lắc của móc, góc lắc của tấm điện phân và 1<br /> <br /> tín hiệu đầu vào điều khiển giàn cần trục cho 0.5<br /> <br /> CE khi sử dụng bộ điều khiển trượt điều khiển 0<br /> 0 5 10 15 20<br /> hệ thống, đối với vị trí của xe nâng có độ quá 0.1<br /> Swing angle (rad)<br /> <br /> <br /> <br /> <br /> θ2σ<br /> điều chỉnh , sai số xác lập<br /> θ1σ<br /> , thời gian xác lập vị trí , đối với góc 0<br /> θ2<br /> lắc của móc có góc lớn nhất θ1<br /> -0.1<br /> và thời gian xác lập góc lắc , còn 0 5 10 15 20<br /> Time (s)(a)<br /> đối với góc lắc của tấm điện phân có góc lớn uσ<br /> Control input (N)<br /> <br /> <br /> <br /> <br /> u<br /> 100<br /> nhất và thời gian xác lập góc<br /> 0<br /> lắc . -100<br /> <br /> Có thể thấy rằng trong trường hợp không 0 5 10 15 20<br /> Time (s)<br /> thay đổi thông số hệ thống, không có nhiễu,<br /> hệ thống giàn cần trục cho CE đạt được vị Hình 7. Đường đặc tính đáp ứng vị trí của xe<br /> trí chính xác trong thời gian ngắn, khống chế nâng, góc lắc của móc, góc lắc của tấm điện phân<br /> được góc lắc của móc và góc lắc của tấm điện và tín hiệu đầu vào điều khiển giàn cần trục<br /> phân nhỏ. cho CE khi có nhiễu<br /> <br /> <br /> 20 Tạp chí Nghiên cứu khoa học - Đại học Sao Đỏ, ISSN 1859-4190 Số 2(61).2018<br />  LIÊN NGÀNH ĐIỆN - ĐIỆN TỬ - TỰ ĐỘNG HÓA<br /> <br /> Kết quả mô phỏng được hiển thị trong hình 7. Trong Bảng 2. So sánh GA-SMC với các phương pháp<br /> đó: tương ứng là đường đặc tính điều khiển khác đã được công bố<br /> đáp ứng vị trí của xe nâng, góc lắc của móc, góc lắc<br /> của tấm điện phân và tín hiệu đầu vào điều khiển khi<br /> Ký hiệu GA-SMC ATC GA-Fuzzy Fuzzy<br /> có nhiễu tác động vẫn bám sát với đường đặc tính<br /> . Có thể thấy rằng phản ứng của hệ thống [1] [2] [10]<br /> không thay đổi và vẫn đạt được chất lượng điều<br /> xr1 (m) 1 1 1 0,8<br /> khiển tốt.<br /> POT (%) 0 0 0 0,1<br /> Trong thực tế sản xuất, khi hệ thống giàn cần trục<br /> cho CE hoạt động thì thông số về trọng lượng của exl (%) 0 0 0 0<br /> tấm điện phân liên tục thay đổi. Để bám sát với<br /> tx1 (s) 5,1 7 7,1 7,2<br /> tình hình thực tế và nghiên cứu tác động của bộ<br /> điều khiển trượt, chúng ta tăng khối lượng của tấm tθ1 (s) 6,5 6,5 6,8 13<br /> điện phân = 12 kg, các thông số khác trong bảng<br /> tθ2 (s) 6,8 6,5 6,8 13<br /> 1 không đổi.<br /> θ1max (rad) 0,046 0,022 0,06 0,07<br /> 1.5 x r1 xm x1<br /> θ2max (rad) 0,069 0,024 0,07 0,075<br /> Position (m)<br /> <br /> <br /> <br /> <br /> 1<br /> <br /> 0.5 Căn cứ vào các kết quả trong bảng 2 có thể<br /> thấy rằng các bộ điều khiển đều có hiệu quả<br /> 0<br /> 0 5 10 15 20 kiểm soát tốt. Trong đó: Điều khiển theo dõi bám<br /> Time (s)(a)<br /> 0.1 thích nghi (ATC - Adaptive tracking control) [1] có<br /> Swing angle (rad)<br /> <br /> <br /> <br /> <br /> θ2m<br /> nhỏ nhất, tuy nhiên lớn. GA-Fuzzy<br /> θ1m<br /> 0 [2] và Fuzzy [10] đều có lớn. Vì các<br /> θ2<br /> bể điện phân được bố trí cố định và gần nhau<br /> θ1<br /> -0.1 nên ta có thể định hình đầu vào cho vị trí của<br /> 0 5 10 15 20<br /> Time (s)(a)<br /> giàn cần trục, khi đó sử dụng bộ điều khiển GA-<br /> SMC có ; ;<br /> um ; điều khiển giàn cần<br /> Control input (N)<br /> <br /> <br /> <br /> <br /> u<br /> 100<br /> trục cho điện phân đồng là tối ưu nhất.<br /> 0<br /> <br /> -100 5. KẾT LUẬN<br /> <br /> 0 5 10 15 20 Trong bài báo này, một mô hình động lực của hệ<br /> Time (s)<br /> thống giàn cần trục cho điện phân đồng được đề<br /> Hình 8. Đường đặc tính đáp ứng vị trí của xe xuất và đã được kiểm chứng về độ chính xác của<br /> nâng, góc lắc của móc, góc lắc của tấm điện mô hình động lực. Bộ điều khiển trượt được thiết<br /> phân và tín hiệu đầu vào điều khiển giàn kế để điều khiển hệ thống giàn cần trục di chuyển<br /> cần trục cho CE khi thay đổi đến vị trí mong muốn một cách nhanh chóng, đồng<br /> thời kiểm soát góc lắc của móc, góc lắc của tấm<br /> Kết quả mô phỏng được hiển thị trong hình 8.<br /> điện phân nhỏ. Để tăng hiệu quả bám, tăng tốc độ<br /> Trong đó: tương ứng là đường<br /> hội tụ, chương trình điều khiển sử dụng thuật toán<br /> đặc tính đáp ứng vị trí của xe nâng, góc lắc của<br /> GA để tối ưu hóa các thông số của bộ điều khiển<br /> móc, góc lắc của tấm điện phân và tín hiệu đầu<br /> trượt. Dựa trên lý thuyết ổn định Lyapunov, chúng<br /> vào điều khiển khi tăng vẫn bám sát với đường<br /> tôi đã chứng minh hệ thống này luôn ổn định trong<br /> đặc tính X1, θ1, θ2, u. Có thể thấy rằng hệ thống vẫn<br /> toàn bộ không gian làm việc. Hiệu quả của bộ điều<br /> đạt được chất lượng điều khiển tốt.<br /> khiển trượt đã được kiểm tra thông qua mô phỏng<br /> Để làm rõ tính vượt trội của giải pháp, nhóm tác của MATLAB/Simulink. Kết quả mô phỏng<br /> giả đã tiến hành so sánh bộ điều khiển trượt<br /> (SMC) có các thông số được điều chỉnh tối ưu cho thấy chất<br /> hóa thông qua giải thuật di truyền (GA-SMC) với lượng của bộ điều khiển tốt. Để kiểm tra độ tin<br /> các phương pháp điều khiển khác đã được công cậy của phương pháp điều khiển, chúng tôi đã mô<br /> bố như trong bảng 2. phỏng khi thay đổi các thông số của hệ thống giàn<br /> <br /> <br /> Tạp chí Nghiên cứu khoa học - Đại học Sao Đỏ, ISSN 1859-4190 Số 2(61).2018 21<br />  NGHIÊN CỨU KHOA HỌC<br /> <br /> <br /> cần trục và có nhiễu tác động vào hệ thống. Các [7]. Zhe Sun, Ning Wang, Yunrui Bi, Jinhui Zhao<br /> kết quả mô phỏng cho thấy bộ điều khiển được đề (2015), A DE based PID controller for two<br /> xuất đạt được độ chính xác cao, góc lắc của móc, dimensional overhead crane. Proceedings of the<br /> góc lắc của tấm điện phân nhỏ. Từ kết quả mô 34th Chinese Control Conference July 28-30,<br /> phỏng, chúng ta có thể tiếp tục nghiên cứu ứng Hangzhou, China, 2546-2550.<br /> <br /> dụng vào thực tế. [8]. Mahmud Iwan Solihin, Wahyudi, Ari Legowo and<br /> Rini Akmeliawati (2009). Robust PID Anti-swing<br /> Control of Automatic Gantry Crane based on<br /> TÀI LIỆU THAM KHẢO Kharitonov’s Stability. P.O.Box 10, 50728. Kuala<br /> [1]. Menghua Zhang, Xin Ma, Xuewen Rong, Xincheng Lumpur, Malaysia, 978-1-4244-2800-7/09/$25.00,<br /> Tian, Yibin Li (2016). Adaptive tracking control for IEEE.<br /> double-pendulum overhead cranes subject to [9]. Nguyễn Văn Trung, Phạm Đức Khẩn, Phạm Thị<br /> tracking error limitation, parametric uncertainties Thảo, Lương Thị Thanh Xuân (2017). Ứng dụng<br /> and external disturbances. Mechanical Systems giải thuật di truyền thiết kế hai bộ điều khiển PID<br /> and Signal Processing 76-77, 15-32. để điều khiển giàn cần trục cho điện phân đồng.<br /> [21]. Dianwei Qian, Shiwen Tong, SukGyu Lee (2016). Tạp chí Nghiên cứu Khoa học - Đại học Sao Đỏ,<br /> Fuzzy-Logic-based control of payloads subjected ISSN 1859-4190. Số 3(58).<br /> to double-pendulum motion in overhead cranes. [10]. D. Qian, S. Tong, B. Yang, and S. Lee (2015).<br /> Automation in Construction 65, 133-143. Design of simultaneous input-shaping-based<br /> [3]. Y.C. Fang, B.J. Ma, P.C. Wang, and X.B. Zhang SIRMs fuzzy control for double-pendulum-type<br /> (2012). A motion planning-based adaptive control overhead cranes. BULLETIN OF THE POLISH<br /> method for an underactuated crane system. IEEE ACADEMY OF SCIENCES TECHNICAL<br /> Transactions on Control Systems Technology 20 SCIENCES, Vol. 63, No. 4. DOI: 10.1515/<br /> (1), 241-248. bpasts,887-896.<br /> <br /> [4]. Khalid L. Sorensen, William Singhose, Stephen [11]. Lifu Wang, Hongbo Zhang, Zhi Kong (2015).<br /> Dickerson (2007). A controller enabling precise Anti-swing Control of Overhead Crane Based on<br /> positioning and sway reduction in bridge and Double Fuzzy Controllers. Chinese Control and<br /> gantry cranes. Control Engineering Practice 15, Decision Conference (CCDC), 978-1-4799-7016-<br /> 825–837. 2/15/$31.00, IEEE.<br /> [5]. Mahmud Iwan Solihin and Wahyudi (2007). [12]. Xiao-jing Wang, Zhi-mei Chen (2016). Two-<br /> Fuzzy-tuned PID Control Design for Automatic degree-of-freedom Sliding Mode Anti-swing and<br /> Gantry Crane. P.O. Box 10. 50728. Kuala Lumpur, Positioning Controller for Overhead Cranes.<br /> Malaysia, 1-4244-1355-9/07/$25.00, IEEE. 28th Chinese Control and Decision Conference<br /> [6]. Mohammad Javad Maghsoudi, Z. Mohamed, (CCDC), 978-1-4673-9714-8/16/$31.00, IEEE.<br /> A.R. Husain, M.O. Tokhi (2016). An optimal [13]. Diantong Liu, Jianqiang Yi, Dongbin Zhao, Wei<br /> performance control scheme for a 3D crane. Wang (2005). Adaptive sliding mode fuzzy<br /> Mechanical Systems and Signal Processing 66- control for a two-dimensional overhead crane.<br /> 67, 756-768. Mechatronics 15, 505-522.<br /> <br /> <br /> <br /> <br /> 22 Tạp chí Nghiên cứu khoa học - Đại học Sao Đỏ, ISSN 1859-4190 Số 2(61).2018<br />