1
CHƯƠNG I. GIỚI THIỆU
1.1 Tại sao phải thiết kế xe hai bánh tự cân bằng
Xe hai bánh tự cân bằng là loại xe được thiết kế chỉ với 2 bánh song song và
đồng trục nhau.
Xe có thăng bằng rất linh động khi di chuyển trên địa hình phức tạp. Khi nó leo
sườn dốc, nó tự động nghiêng ra trước và giữ cho trọng lượng dồn về hai bánh lái
chính. Tương tự vậy, khi xuống dốc, nó nghiêng ra sau và giữ trọng tâm rơi vào các
bánh lái.
Hình 1.1: Trạng thái xe hai bánh đồng trục khi di chuyển trên địa hình bằng phẳng, dốc [1]
1.2 Nguyên lý cân bằng của xe hai bánh (two wheels self balancing)

Hình 1.2: Mô tả nguyên lý giữ thăng bằng [1]
Để cho xe cân bằng, trọng tâm của xe (bao gồm cả người sử dụng chúng) cần
được giữ nằm ngay giữa các bánh xe
Nếu tay lái được đẩy hơi nghiêng tới trước, xe hai bánh sẽ chạy tới trước và khi
nó được đẩy nghiêng ra sau, xe hai bánh sẽ chạy lùi.
Để dừng lại, chỉ cần kéo trọng tâm xe nghiêng ngược hướng đang di chuyển thì
tốc độ xe giảm xuống.
1.3 Ưu nhược điểm của xe hai bánh tự cân bằng
1.3.1 Ưu điểm của xe hai bánh tự cân bằng
1.3.2 Nhược điểm của xe hai bánh tự cân bằng
2
1.4 Các khó khăn khi thiết kế bộ điều khiển cho xe hai bánh tự cân bằng.
1.4.1 Tính phi tuyến, khả năng giữ thăng bằng và hiện tượng xen kênh
1.4.2 Bất định mô hình [2]
1.5 Tình hình nghiên cứu trong và ngoài nước
1.5.1 Một số dạng xe hai bánh tự cân bằng dùng trên robot
1.5.2 Mô hình toán
1.5.3 Chiến lược điều khiển
1.6 Động lực cho việc sử dụng điều khiển PID thích nghi trực tiếp dựa trên cơ sở

Do đó không gian trạng thái của hệ thống sẽ là:
2
2
0 1
0
2
0
( )
( )
p
m
a
p p
p p
M gl
k
V
I M l R
I M l
φ
φ
φ
φ
 
 
 
 
 
 
−

V
x x
I I
M Rr M Rr
r r
   
   
   
−
= +
   
   
       
+ +
   
   
&
&& &
(2.38)
4
Chương III
THIẾT KẾ VÀ MÔ PHỎNG BỘ ĐIỀU KHIỂN PID THÍCH NGHI TRỰC
TIẾP DỰA TRÊN CƠ SỞ MÔ HÌNH MẪU ĐỂ ĐIỀU KHIỂN XE HAI
BÁNH TỰ CÂN BẰNG
- Lý thuyết điều khiển thích nghi theo mô hình mẫu MRAS
- Cấu trúc
- Tính toán thông số
- Mô phỏng
3.1 Lý thuyết điều khiển thích nghi theo mô hình mẫu MRAS
3.1.1 Lịch sử phát triển của hệ điều khiển thích nghi

Sailech_e
Hình 3.4a: Sự thay đổi tham số b
p
dẫn tới sự thay đổi đáp ứng đầu ra.
Hình 3.4b: Đáp ứng đầu ra của đối tượng (Y
p
), đáp ứng mô hình mẫu (Y
p1
) và sai
lệch hai đáp ứng đầu ra (e) khi thay đổi tham số b
p
.
7
sqrwave

Ap
Ap_process

Bp
Bp

β
Kb
Setpoint
Yp
Ym
Sailech_e
1
s
2

1.5
SignalMonitor
0
0.5
1
1.5
Ym
0
0.5
1
1.5
Yp
0.2
0.4
0.6
0.8
sailech-e
0.5
1
1.5
Ka
0 10 20 30 40 50 60 70 80 90 100
time {s}
-10
-5
0
5
Kb
Hình 3.9.b: Đáp ứng đầu ra của mô hình mẫu (Y
m

0.5
sailech-e
-1
0
1
2
3
Ka
0 100 200 300 400 500 600 700 800 900 1000
time {s}
-2
-1
0
1
2
Kb
Hình 3.9.d: Các đáp ứng nhận được khi tham số K
a
, K
b
bổ xung khâu tỷ lệ.
Hình 3.9.d là những kết quả với luật thích nghi tỷ lệ tích phân α
11
=60, α
12
=120
3.2 Cấu trúc hệ thống với bộ điều khiển thích nghi trực tiếp dựa trên MRAS
Hình 3.10: Cấu trúc xe hai bánh tự cân bằng với PID thường
12
Hình 3.11: Mô hình chi tiết với bộ điều khiển PID thích nghi trực tiếp cho 2 kênh

Tác giả đã xây dựng được bộ điều khiển PID thường và PID thích nghi trên cơ
sở MRAS để điều khiển hệ thống xe hai bánh tự cân bằng. Kết quả điều khiển được
kiểm chứng bằng mô phỏng trên phần mềm Matlab simulink.
Qua kết quả mô phỏng có các kết luận:
- Hệ thống hoạt động ổn định;
- Góc nghiêng nhanh chóng về bằng 0, giúp cho việc ổn định tốt cho xe hai
bánh.
17
- Giữ được độ ổn định, với các nhiễu đo tác động vào hệ thống, bộ điều khiển
PID thích nghi trên cơ sở MRAS đã tạo ra tín hiệu bù phù hợp để khử các tín hiệu
nhiễu. Kết quả này so sánh với khi dùng bộ PID thường là tốt hơn, giữ ổn định và
thăng bằng cho xe tốt hơn.
- Từ kết quả mô phỏng nhận thấy ưu điểm của hệ điều khiển thích nghi trực tiếp
là: khi thông số của đối tượng thay đổi, bộ điều khiển tự động hiệu chỉnh các thông số
Kp, Ki, Kd và sau một khoảng thời gian xác định, xe hai bánh nhanh chóng tiến tới
ổn định.
18
CHƯƠNG 4: THỰC NGHIỆM
4.1 Giới thiệu hệ thống xe hai bánh tự cân bằng
Hình 4.1. Mô hình thực nghiệm
4.2 Cấu trúc phần cứng.
4.3 Cấu trúc điều khiển hệ thống.
4.4 Sơ đồ điều khiển hệ TRMS thực và các kết quả thực nghiệm
Hình 4.5: Tín hiệu góc nhận về khi sử dụng và không sử dụng bộ lọc Kalman
Output with kalman
filter
Output without
kalman filter
180 °
270 °

hệ thống rađa, máy bay không người lái…
Những kiến nghị nghiên cứu tiếp theo
- Xây dựng mô hình và bộ điều khiển hoàn thiện hơn với mục đích nâng cao chất
lượng, tăng khả năng điều khiển mô hình xe hai bánh tự cân bằng.