Nghiên cứu khoa học công nghệ<br />
<br />
XÂY DỰNG THUẬT TOÁN XÁC ĐỊNH GÓC LẮC CHO<br />
PHƯƠNG TIỆN CHUYỂN ĐỘNG TRÊN CƠ SỞ KẾT HỢP<br />
CON QUAY TỐC ĐỘ GÓC VỚI GIA TỐC KẾ<br />
Phạm Văn Phúc1, Trần Đức Thuận2*, Nguyễn Sỹ Long2,<br />
Nguyễn Trọng Yến2, Đặng Văn Thành2<br />
Tóm tắt: Bài báo trình bày một phương pháp sử dụng thông tin của các gia tốc<br />
kế, con quay vi cơ để xác định góc quay xung quanh trục của các phương tiện<br />
chuyển động trên cơ sở ứng dụng bộ lọc Kalman để kết hợp thông tin của hai phần<br />
tử đo quán tính nhằm khắc phục được yếu tố trôi của con quay vi cơ và nhiễu đo<br />
của các gia tốc kế.<br />
Từ khóa: Con quay vi cơ, Góc lắc, Bộ lọc Kalman.<br />
<br />
1. ĐẶT VẤN ĐỀ<br />
Việc xác định góc nghiêng của các vật thể hoạt động nói chung đã được nhiều tác giả<br />
nghiên cứu. Hiện nay, nhiều tác giả [1,3,4,5] đã nghiên cứu ứng dụng các cơ cấu đo vi cơ<br />
quán tính kết hợp với việc đo véc tơ từ trường trái đất hoặc các thiết bị đo vận tốc (như<br />
thiết bị GPS) để xác định góc nghiêng vật thể. Việc phải kết hợp các thiết bị đo là để khắc<br />
phục yếu tố độ trôi tham số đo của phần tử vi cơ quán tính đo vận tốc góc. Tuy nhiên, đối<br />
với vật thể hoạt động trong môi trường nước có một số đặc điểm sau: Không có thông tin<br />
của GPS và chuyển động chậm nên khó có khả năng dùng thông tin về vận tốc để hiệu<br />
chỉnh; Không đo được từ trường trái đất vật thể chuyển động vì có quá nhiều vật thể nhiễm<br />
từ và sinh từ. Trong bài báo này, nhóm tác giả đề xuất một giải pháp sử dụng bộ lọc<br />
Kalman [2] kết hợp thông tin của phần tử vi cơ quán tính đo vận tốc góc với gia tốc kế đo<br />
véc tơ gia tốc trọng trường trái đất để xác định góc nghiêng của vật thể chuyển động.<br />
2. BỘ LỌC KALMAN VÀ THUẬT TOÁN XÁC ĐỊNH GÓC NGHIÊNG VẬT THỂ<br />
2.1. Bộ lọc Kalman<br />
Bộ lọc Kalman là một công cụ toán học giúp cho việc đánh giá véc tơ trạng thái hệ<br />
động học trên cơ sở thông tin quan sát véc tơ tín hiệu đầu ra. Giả sử quá trình chuyển động<br />
của vật thể hoặc quá trình công nghệ được mô tả bởi hệ phương trình động học dưới dạng<br />
rời rạc như sau [2]:<br />
X k Fk 1 ( X k 1 ) G ( X k 1 ) (k ), F ( f1 , f 2 ,..., f n )T (1)<br />
Z k h( X k ) (k ); h (h1 ,..., hm )T (2)<br />
Trong đó: X k , X k 1 là trạng thái của véc tơ trạng thái X (véc tơ n chiều) ở bước thứ k<br />
và bước thứ (k-1); G là ma trận nhiễu tích thước nxl ; ( k ) là véc tơ nhiễu động học l<br />
chiều có dạng tạp trắng với kỳ vọng toán học bằng 0; Z k là giá trị của véc tơ đầu ra (véc<br />
tơ m chiều, thường thì m n ). Véc tơ đầu ra này có thể đo được bằng các phương tiện<br />
đo; Fk 1 là véc tơ hàm số F ở bước thứ (k-1); f1, f 2 ,... f n là các hàm phi tuyến với biến<br />
số là véc tơ X ; Z k là véc tơ hàm số h ở bước thứ k, h (h1 ,h2 ,..., hm )T , v k là các véc<br />
tơ nhiễu đo m chiều, có dạng tạp trắng với kỳ vọng toán học bằng 0. Ma trận hiệp phương<br />
sai của véc tơ sai số đánh giá trạng thái véc tơ X như sau:<br />
<br />
<br />
Tạp chí Nghiên cứu KH&CN quân sự, Số 49, 06 - 2017 3<br />
Tên lửa & Thiết bị bay<br />
T<br />
Pk X k X k X k X k , trong đó: là ký hiệu kỳ vọng toán học.<br />
Thủ tục của thuật toán đánh giá trạng thái X trên cơ véc tơ quan sát (đo được) Z theo<br />
Kalman [2] như sau:<br />
<br />
X k( ) Fk 1 ( X k( 1) ) (3)<br />
F<br />
k 1 k 1 X X ; (4)<br />
X k 1<br />
<br />
<br />
hk<br />
Hk ; (5)<br />
X X X k<br />
Pk k 1 Pk1 Tk 1 G k 1Q k 1G kT1 ; (6)<br />
<br />
Pk I K k H k Pk ; (7)<br />
<br />
X k X k K k Z k Z k ;<br />
(8)<br />
<br />
<br />
Z k hk X k ; (9)<br />
1<br />
K k Pk H kT H P H<br />
k k<br />
T<br />
k Rk (10)<br />
Trong đó, I là ma trận đơn vị. Bản chất của bộ lọc Kalman là xác định đánh giá trạng<br />
<br />
thái X sao cho hiệp phương sai đạt giá trị nhỏ nhất có thể. Điều kiện đánh giá được khi<br />
n 1<br />
và chỉ khi hạng của ma trận H T T H T ... H T bằng bậc của hệ động học, tức là:<br />
n 1<br />
rank H T T H T ... HT n (11)<br />
<br />
2.2. Thuật toán kết hợp phương tiện đo xác định góc nghiêng vật thể hoạt động ở môi<br />
trường nước<br />
Giả sử có vật thể hoạt động trong môi trường nước được thể hiện trên hình 1. Cần xác<br />
định góc nghiêng của sàn vật thể so với phương nằm ngang. Trên vật thể có gắn thiết bị<br />
đo vi cơ quán tính TB. Thiết bị TB (hình 2) bao gồm một con quay vi cơ C đo vận tốc góc<br />
lắc vật thể , hai gia tốc kế đo các thành phần gia tốc theo các phương ox và oy. Gia tốc<br />
kế A1 đo gia tốc theo phương ox, còn gia tốc kế A2 đo gia tốc theo phương oy. Dễ dàng<br />
nhận thấy góc nghiêng có liên hệ với vận tốc quay theo biểu thức sau:<br />
(12)<br />
Nhìn vào biểu thức (12) ta thấy chỉ cần tích phân tín hiệu từ con quay C là xác định<br />
được góc nghiêng . Tuy nhiên con quay vi cơ C cho ta tín hiệu có dạng sau:<br />
b (13)<br />
Trong đó: - Chỉ số do con quay đưa ra; - Tốc độ góc quay thực của vật thể xung<br />
quanh trục oz (vuông góc với mặt phẳng oxy); b - Tham số độ trôi của con quay (biến đổi<br />
chậm, có thể coi là hằng số chưa rõ ở từng giai đoạn cụ thể); - Nhiễu của con quay vi cơ<br />
có dạng ồn trắng.<br />
Từ biểu thức (13) cho thấy không thể dùng trực tiếp tín hiệu từ con quay vi cơ để xác<br />
định góc nghiêng . Do phương đo của gia tốc kế A1, A2 vuông góc với bán kính từ tâm<br />
quay nên gia tốc pháp tuyến không ảnh hưởng đến chỉ số đo của nó; Gia tốc tiếp tuyến<br />
và gia tốc dài của chuyển động tâm khối cũng rất ít ảnh hưởng đến các chỉ số của gia tốc<br />
kế A1, A2 [2]. Vì vậy, có thể thấy các chỉ số z1,z2 của gia tốc kế A1, A2 sẽ là:<br />
<br />
<br />
4 P. V. Phúc, T. Đ. Thuận, …, “Xây dựng thuật toán xác định góc lắc… với gia tốc kế.”<br />
Nghiên cứu khoa học công nghệ<br />
<br />
z1 g sin v1 (14)<br />
z2 g cos v2 (15)<br />
Trong đó: g – Giá trị gia tốc trọng trường nơi vật thể đang hoạt động, v1 , v2 - Nhiễu đo<br />
của các gia tốc kế có dạng ồn trắng.<br />
<br />
<br />
<br />
<br />
TB<br />
<br />
Phương nằm ngang<br />
<br />
<br />
<br />
<br />
Hình 1. Vật thể trong môi trường nước và việc xác định góc nghiêng.<br />
<br />
y x<br />
A1<br />
<br />
<br />
C<br />
<br />
<br />
<br />
g<br />
A2<br />
Hình 2. Bố trí các phần tử vi cơ trong thiết bị TB.<br />
Từ (14) và (15) ta có thể xác định trực tiếp góc nghiêng . Tuy nhiên, để làm được<br />
điều này cần phải biết chính xác giá trị gia tốc trọng trường nơi vật thể đang hoạt động.<br />
Điều này không phải lúc nào cũng thực hiện được. Từ (14) và (15) cho ta biểu thức gần<br />
đúng sau:<br />
z1 g sin v1 sin v1<br />
z tg v (16)<br />
z2 g cos v2 cos g cos <br />
Sự gần đúng của biểu thức (16) thỏa mãn khi v2 g cos , tức là góc không gần<br />
góc 900 . Từ (12) và (13) ta có:<br />
b (17)<br />
Giải phương trình vi phương (17) theo phương pháp Ơle với bước tính t nhận được:<br />
k k 1 / t , suy ra:<br />
<br />
<br />
<br />
Tạp chí Nghiên cứu KH&CN quân sự, Số 49, 06 - 2017 5<br />
Tên lửa & Thiết bị bay<br />
<br />
k k 1 k b t (18)<br />
Tham số độ trôi của con quay b biến đổi chậm nên có thể chấp nhận đẳng thức sau:<br />
bk bk 1 (19)<br />
Đặt x1 , x2 b. Từ (18) và (19) ta có:<br />
x1 k f1 x1 , x2 g1 x1 k 1 x2 k 1 t t (20)<br />
<br />
x2 (k ) f 2 x1 , x2 x2 k 1 (21)<br />
Ở đây, x1 k , x2 k là các giá trị của x1 , x2 ở bước tính thứ k . Hai phương trình<br />
(20), (21) tạo nên hệ thống phương trình (1) của thuật toán lọc Kalman. Dễ dàng nhận thấy<br />
véc tơ hàm Fk 1 X k 1 trong công thức (3) có dạng:<br />
f x , x x k 1 x2 k 1 t <br />
Fk 1 X k 1 1 1 2 1 (22)<br />
f 2 x1 , x2 x2 k 1 <br />
Từ (16) ta có: z h x1 , x2 v tg x1 v (23)<br />
<br />
Trong đó: h x1 , x2 tg x1 (24)<br />
<br />
Phương trình (23) tạo nên hệ thống phương trình (2) của thuật toán lọc Kalman. Tiếp<br />
theo cần xác định các ma trận k , H k ở các công thức (4) và (5):<br />
<br />
f / x1 f1 / x2 1 t <br />
k 1 (25)<br />
f 2 / x1 f 2 / x2 0 1 <br />
H k h / x1 h / x2 1/ cos 2 x1 0 (26)<br />
Như vậy, hàm quan sát ở bài toán lọc Kalman nay là phi tuyến (biểu thức (24)). Từ<br />
các phương trình (1) và (20), (21) dễ dàng nhận thấy ma trận G trong phương trình động<br />
học (1) có dạng:<br />
t <br />
G (27)<br />
0<br />
Theo [2] các ma trận cường độ nhiễu Q, R là phương sai của nhiễu , v, tức là:<br />
Q 2 , R v 2 (28)<br />
Như vậy, đã đủ yếu tố để thực hiện thuật toán lọc Kalman. Trên hình 3 là sơ đồ thuật<br />
toán lọc Kalman để xác định góc nghiêng (giá trị x1 (k ) ).<br />
Kết quả mô phỏng Matlab-simulink và thực nghiệm cho thấy: thuật toán cho kết quả<br />
đạt độ chính xác trong các điều kiện sau:<br />
<br />
- Thiết bị hoạt động trong giới hạn 600 600 . Điều này đảm bảo cho biểu thức<br />
(16) được thỏa mãn.<br />
- Việc đặt hai gia tốc kế A1, A2 trong thiết bị TB đảm bảo tính vuông góc với các trục<br />
oy và ox. Nếu điều này không đạt được thì trong chỉ số của các gia tốc kế ngoài thành<br />
phần như các biểu thức (14), (15) còn có thành phần phản ánh gia tốc pháp tuyến của<br />
chuyển động quay, tỉ lệ với bình phương tốc độ quay 2 .<br />
<br />
<br />
6 P. V. Phúc, T. Đ. Thuận, …, “Xây dựng thuật toán xác định góc lắc… với gia tốc kế.”<br />
Nghiên cứu khoa học công nghệ<br />
<br />
<br />
Bắt đầu<br />
<br />
<br />
<br />
Q, R, X 0<br />
<br />
<br />
<br />
X 0 X 0<br />
k 1<br />
<br />
<br />
<br />
G X k 1<br />
<br />
<br />
Xˆ k (3)<br />
<br />
<br />
k 1 (4)<br />
<br />
<br />
Zˆ k (9)<br />
<br />
<br />
H k (5)<br />
<br />
<br />
P k (6)<br />
<br />
<br />
K k (10)<br />
<br />
Từ thiết bị đo<br />
Z k <br />
<br />
<br />
Xˆ k (8)<br />
<br />
<br />
P k (7)<br />
<br />
k k 1<br />
<br />
<br />
Có Không<br />
Kết thúc KTPK<br />
<br />
<br />
Hình 3. Sơ đồ thuật toán lọc Kalman.<br />
<br />
<br />
<br />
Tạp chí Nghiên cứu KH&CN quân sự, Số 49, 06 - 2017 7<br />
Tên lửa & Thiết bị bay<br />
<br />
3. KẾT LUẬN<br />
Bằng giải pháp ứng dụng bộ lọc Kalman phi tuyến đã kết hợp các thông tin của con<br />
quay vi cơ đo tốc độ góc có độ trôi với các gia tốc kế đo tương quan của hai thành phần<br />
véc tơ gia tốc trọng trường (mà không cần biết chính xác giá trị gia tốc trọng trường) cho<br />
phép xác định góc nghiêng của vật thể chuyển động. Thuật toán này có giá trị cho việc xác<br />
định góc cren của các chủng loại tên lửa quay quanh trục dọc hoặc các vật thể hoạt động<br />
trong môi trường nước, mà ở đó không có thông tin của các thiết bị ngoài khác (như định<br />
vị vệ tinh GPS).<br />
TÀI LIỆU THAM KHẢO<br />
[1]. Распопов В.Я., “Микросистемная авионика”, учебное пособие. Тула " Грифик",<br />
2010.<br />
[2]. “Фильтрация истохастическое управление в динамических системах”. Под<br />
редакциёй К. Т. Леондеса. Издательство "Мир", Москва, 1980.<br />
[3]. Trần Đức Thuận, Bùi Ngọc Mỹ. “Thiết bị dẫn đường quán tính và đo cao trong hệ<br />
thống điều khiển thiết bị bay”. NXB Khoa học và Kỹ thuật, Hà Nội, 2015.<br />
[4]. Dương Bạch Phi, Ngô Khánh Hiếu, Nguyễn Vĩnh Hào. “Phát triển hệ thống dẫn<br />
đường tích hợp GPS/INS cho máy bay mô hình”. Tr.162-167, Kỷ yếu Hội nghị toàn<br />
quốc lần thứ 2 về điều khiển và tự động hóa VCCA-2013. Đà Nẵng, 2013.<br />
[5]. Songlai Han, Jinling Wang. “Integrated GPS/INS navigation system with daul-rate<br />
Kalman Filter”. Springer. Oct.2011.<br />
<br />
ABSTRACT<br />
AN ALGORITHM FOR DETERMINATION THE ANGLE FOR DEVICES<br />
OPERATING IN WATER BASED ON THE COMBINATION OF ANGLE SPEED<br />
GYROS AND ACCELEROMETERS<br />
In this paper, a method of using the information of the accelerometer, micro<br />
mechanical gyros to determine the angle of rotation around the axis of the means of<br />
operation in water environment on the basis of extended Kalman filter application<br />
for nonlinear systems in order to overcome the drift of micro mechanical gyros and<br />
noise measurement of accelerometers is described.<br />
Keywords: Micromechanical gyros, Angle, Kalman.<br />
Nhận bài ngày 09 tháng 9 năm 2016<br />
Hoàn thiện ngày 04 tháng 11 năm 2016<br />
Chấp nhận đăng ngày 20 tháng 6 năm 2017<br />
Địa chỉ: 1Trường Trung cấp Kỹ thuật Hải quân.<br />
2<br />
Viện KH-CNQS;<br />
*Email: thuandauto@yahoo.com<br />
<br />
<br />
<br />
<br />
8 P. V. Phúc, T. Đ. Thuận, …, “Xây dựng thuật toán xác định góc lắc… với gia tốc kế.”<br />