
 HOÀNG NGUYÊN THO U KHIN H PHI TUYN DÙNG
NG 
 
- 



1. Lý do chọn đề tài
Nhn dng h phi tuyn là công c rt quan trng trong vic
thiêt k b u khi u khing có tính phi tuyn.
Vic nhn dng h phi tuyn có th thc hin theo nhi
pháp khác nhau. Chng h   
nhn dng h phi tuyn là s d    
hình toán ct s tác gi u. Tuy
nhiên vic phân tích mô hình toán cu khin là rt
phc tp vì do tính phi tuyn cng.
i vi h phi tuyn thì tín hiu khin t b u khin
logic M nh bc tính cu
khin ch không phi là phân tích mô hình trng thái cu
n mnh rng b u khin M mang li mt kt qu u
khi vng . Ý
ng này dn thành lp mô hình tp hng vi
cnh bng cách vch rõ mt s ng
c
1) Oscillation (0.0< <0.2)
2) Strong overdamping (0.2< <0.4)
3) Overdamping (0.4< <0.6)
4) Appropriate (xp x) (0.6< <0.8)
5) Underdamping (0.8< <1.3)
2

6) Strong underdamping (1.3< <3.0)
 a ch ĐIỀU KHIỂN HỆ PHI

b. Ý nghĩa thực tiễn
 
           
  tài
nghiên cu vi mong mn t  áp g ngõ ra và các 
tính ca hthng iu khitha mãn nhanh chóng và chính xác
các yêu  ã 
5. Cấu trúc của luận văn
Ngoài phn m u, kt lun, tài liu tham kho và ph lc
trong lu
 
N D
U KHIN TAY MÁY ROBOT
         
        
O TAY MÁ
DO
4


 ROBOT

1.1. LỊCH SỬ PHÁT TRIỂN
1.2. CÁC ĐỊNH NGHĨA
1.3. KẾT CẤU CỦA TAY MÁY ROBOT
1.3.1 H thng dng
1.3.2. H thng sensors

u khin bn vng (Robust control)
2.4.4. B u khin M (Fuzzy controller)
2.4.5. H u khin M lai PID
2.5. KT LUN
7



TAY MÁY ROBOT



Thit lng hc ca tay máy robot[ Robot
 Hình 3.1. Mô hình tay máy robot và các h trc ta .
l
1

l
2

m
1
,
I

ng hc ngc ca robot là rt quan trng trong
vic thit k u khi    nh v trí
bin khp q t to  (x, y) c hoc mong mui vi

 
yx
q
q
,
1
2
1









(3.4)
3.2.3. -Euler:
 ng lc hc nhc bng cách áp dng


i
q
L
q

22
1212212
2
22
2
12
2
111
sinsin2
cos
cos2
qqllmqqqllm
qIqllmlm
qIIqllmlmlmlm







9
(3.13)
3.2.4. 
 vit l
sau:


1211


 
 
21221
2
2
2
12
2
1111
cos2 IIqllllmlmM 
(3.14)
 
 
2221
2
2212
cos IqlllmM 
(3.15)
 
 
2221
2
2221
cos IqlllmM 
(3.16)
2
2

1
)+m
2
gl
2
cos(

1
+

2
) (3.21)
g
2 =
m
2
gl
2
cos(M
12
+

1
) (3.22)
Ta có th vit mô hình tng quát c

   

 qqCqqM


21

c vit li thành:
     

 qfqqCqqM
Trong ph tài này, tác gi ch s d xây
dng mô hình tay máy robot.
t
2211262524131211
;;;;;;;

 uuqxqxqxqxqxqx




11222112
221125122221122122212
3
MMMM
xCMxCMxCMuMuM
x





(3.47)
 
l
 u khin tay máy robot,
K
m
là hng s mô men,
n tr phn n mt chiu,
T = 1/f là chu k ca b PWM,
11
n áp mt chit lên các van mch cu H

T
E
R
K
K
m
MĐ
.
là hng s mn.
3.3.2. 
 S dng b PID vi





(3.49)
 thuc vào các h s

a1,a2,b1,b2. Tiêu chuc din t:



N
nk
keJ
1
)(
(3.50)
3.3.4. 
B u khin M gm hai bin trng thái M u vào và
mt biu khin M i bic
chia thành nhiu giá tr M. Chn hàm thuc dng tam giác cho
mt biu vào và mt biu ra, mô hình b u khi
sau:
12
Hình 3.9: Mô hình b u chnh M 2 vào mt ra

PS
ZO
NS
ZO
PB
PS
ZO
NS
NB
PS
PS
ZO
NS
NB
NB
PB
ZO
NS
NB
NB
NB

Ta chn lut M SUM-MIN và gii M b
m trng tâm.  ca hàm thuu
chnh bng cách dch chuyn sigma trong khong [0.15;0.85] theo
hình sau:
Hình 3.13a.Hàm thuc Hình 3.13b. Hàm thuc

) là hàm ca vecto tham s k(k
z
,k
s
,k
b
).
Tc   nh nht ca
H*, bng cáca vecto k* ca hàm liên thuc.
Tính toán giá tr f(k*) bng thut toán t
c miêu t trong bài báo (AJ. A. Nelder and R. Mead, “A
simplex method for function minimization,” Comp. J., vol. 7, pp.
308–313, 1965.)

15
3.3.6. 
3.4. KẾT LUẬN
i thic mô hình tay máy robot và
cách xây dng b u khin h phi tuyn b
ng, áp dng cho tay máy robot. Kt qu c
mô t  phn mô ph

16
  KT QU MÔ PHNG

T
hi gian
Vn tc
Thi gian
Thi gian
Thi gian
Vn tc
18 Hình 4.5. Mô men khâu 1 theo b u khin PID Hình 4.6. Mô men khâu 2 theo b u khin PID Hình 4.9. Chuyng bám ca khâu q2 qua b u
khin M-PID
Hình 4.10. Vn tc khâu 1 ca b u khin M-PID
21

Hình 4.11. Vn tc khâu 2 ca b u khin M-PID

sai lch bám ca h thng s i thông s vecto
K. T kt qu mô phng trên ta thc s t ca b u
khin b u khin PID.