Author:
Nguyễn Chí Ngôn,Nguyễn Văn Thọ,Trần Thị Hồng Phượng
Abstract
Vì tính phi tuyến, bất ổn và có trễ truyền dữ liệu, hệ cầu cân bằng với thanh và bóng khá khó kiểm soát. Nghiên cứu này đề xuất kết hợp điều khiển vi-tích phân-tỷ lệ (PID) và điều khiển giám sát dùng mạng nơ-ron hàm cơ sở xuyên tâm (RBF), gọi là điều khiển RBF-PID, trên mô hình thật của hệ cầu cân bằng. Mô hình này đã được chế tạo từ trước, có tích hợp bộ bù sai số và thời gian trễ. Bộ điều khiển PID đóng vai trò đưa đáp ứng về gần giá trị tham khảo. Nhiệm vụ tinh chỉnh đáp ứng sẽ do bộ RBF đảm trách. Kết quả thực nghiệm trên hệ cầu cân bằng với cơ chế định vị bằng sóng siêu âm cho kết quả tốt hơn các nghiên cứu trước đó. Cụ thể, thời gian tăng của đáp ứng đạt 1,5 ± 0,3 giây; thời gian xác lập đạt 6,5 ± 1,0 giây; tuy độ vọt lố còn khá lớn, khoảng 11 ± 2 %, nhưng sai số xác lập đã được triệt tiêu. Kết quả cho thấy bộ điều khiển RBF-PID thích hợp để kiểm soát hệ thống.
Reference19 articles.
1. Ahmad, B. & Hussain, I. (2017). Design and hardware implementation of ball & beam setup. 2017 Fifth International Conference on Aerospace Science & Engineering (ICASE), 1-6, doi: 10.1109/ICASE.2017.8374271.
2. Ali, A. T., Ahmed A. M., Almahdi H. A., Osama A. Taha & A. Naseraldeen A. (2017). Design and Implementation of Ball and Beam System Using PID Controller. Automatic Control and Information Sciences, 3(1), 1-4. DOI: 10.12691/acis-3-1-1.
3. Azar, A. T., Ali, N., Makarem, S., Diab, M. K. & Ammar, H. H. (2020). Design and Implementation of a Ball and Beam PID Control System Based on Metaheuristic Techniques. In: Hassanien A., Shaalan K., Tolba M. (eds), Proceedings of the International Conference on Advanced Intelligent Systems and Informatics 2019 - AISI 2019. Advances in Intelligent Systems and Computing, 1058, Springer, Cham. https://doi.org/10.1007/978-3-030-31129-2_29.
4. Choudhary, M. K. & Kumar, G. N. (2016). ESO Based LQR Controller for Ball and Beam System. IFAC-Papers On Line, 49(1), 607-610. DOI: https://doi.org/10.1016/ j.ifacol.2016.03.122.
5. Gavin, H. P. (2000). The Levenberg-Marquardt algorithm for nonlinear least squares curve-fitting problems. Department of Civil and Environmental Engineering, Duke University, September 18, 2020.