BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO
TRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA HÀ NỘI

Lê Xuân Hải

ĐIỀU KHIỂN THÍCH NGHI CHO HỆ THỐNG CẦN CẨU
TREO CÓ TÍNH ĐẾN YẾU TỐ BẤT ĐỊNH

Ngành: Kỹ thuật điều khiển và tự động hóa
Mã số: 9520216

TÓM TẮT LUẬN ÁN TIẾN SĨ KỸ THUẬT ĐIỀU KHIỂN VÀ
TỰ ĐỘNG HÓA

Hà Nội – 2018


Công trình được hoàn thành tại:
Trường Đại học Bách khoa Hà Nội

Người hướng dẫn khoa học:
1. TS. Vũ Vân Hà
2. GS.TS. Phan Xuân Minh

Phản biện 1:
Phản biện 2:
Phản biện 3:

Luận án được bảo vệ trước Hội đồng đánh giá luận án tiến sĩ cấp
Trường họp tại Trường Đại học Bách khoa Hà Nội
Vào hồi …….. giờ, ngày ….. tháng ….. năm ……

Mục tiêu của luận án
Mục tiêu của luận án "Điều khiển thích nghi cho hệ thống
cần cẩu treo có tính đến yếu tố bất định" là nhằm nghiên cứu và
đề xuất giải thuật điều khiển thích nghi mới cho hệ cần cẩu treo
có mô hình bất định. Để thực hiện được mục tiêu này, luận án
đặt ra bốn nhiệm vụ chính sau:
1




Nghiên cứu các phương pháp điều khiển thích nghi phi tuyến
đã được công bố trong và ngoài nước ở lĩnh vực điều khiển
cần cẩu treo, phân tích ưu nhược điểm của các phương pháp
đó làm nền tảng để đề xuất những đóng góp mới của luận án.
 Dựa trên cấu trúc đơn giản, dễ thực thi của hệ mờ, luận án
tập trung nghiên cứu nhằm đề xuất cấu trúc điều khiển mờ
mới đơn giản dễ thực thi và một thuật toán điều khiển thích
nghi bền vững mới dựa trên kỹ thuật trượt tầng kết hợp với
hệ mờ.
 Luận án nghiên cứu và đề xuất thuật toán một phương pháp
điều khiển thích nghi bền vững mới dựa trên kỹ thuật
backstepping, điều khiển trượt kết hợp với mạng nơ-ron
nhân tạo xấp xỉ bất định hàm và bù bất định tải.
 Xây dựng bàn thí nghiệm điều khiển cần cẩu treo có khả
năng cài đặt và kiểm nghiệm đa năng các thuật toán điều
khiển nhằm kiểm tra bằng thực nghiệm các đề xuất mới trong
luận án.
Đối tượng và phạm vi nghiên cứu của luận án
Đối tượng nghiên cứu của luận án là dựa trên các kỹ thuật

thống cần cẩu treo.
 Các đề xuất mới được kiểm chứng nghiêm túc qua mô phỏng
trên phần mềm Matlab/Simulink cũng như cài đặt thực trên
nền vi điều khiển STM32 cho hệ thống cần cẩu treo trong
phòng thí nghiệm
Điểm mới của luận án
 Luận án đã đề xuất được bộ điều khiển mờ có cấu trúc hai
lớp mới theo kiểu tách riêng từng nhiệm vụ điều khiển (FC
lớp 1) và phối hợp các nhiệm vụ theo nguyên tắc thỏa hiệp
(FC lớp 2) để điều khiển hệ thống cần cẩu treo 3D đảm bảo
bám vị trí đặt, góc rung lắc nhỏ mà không cần biết chính xác
mô hình đối tượng.
 Luận án đã đề xuất được bộ điều khiển thích nghi cho hệ
thống cần cẩu treo trên cơ sở kỹ thuật trượt tầng kết hợp với
logic mờ.
 Luận án đã xây dựng bộ điều khiển thích nghi mới cho hệ
thống cần cẩu treo trên cơ sở điều khiển trượt kết hợp kỹ
thuật điều khiển trượt, backstepping và mạng nơ-ron. Phát
biểu và chứng minh định lý về tính ổn định của hệ kín.
3


Bố cục luận án
Luận án được trình bày trong 3 chương
- Chương 1: Tổng quan về hệ thống cần cẩu treo và các
phương pháp điều khiển.
- Chương 2: Điều khiển thích nghi cho cần cẩu treo trên cơ sở
hệ mờ
- Chương 3: Điều khiển trượt thích nghi cho cần cẩu treo trên
cơ sở mạng nơ ron nhân tạo.

điều khiển. Công thức (1.11) cũng có thể được viết lại dưới dạng
phương trình vi phân như trong (1.12), (1.13), (1.14), (1.15).
Bằng cách cho cần cẩu treo 3D chạy theo 1 hướng (hướng x
hoặc hướng y) ta thu được mô hình cần cẩu treo 2D như sau:
 M  m  x  Dx x  ml x cos  x  ml x2 sin  x  u x
(1.16)

l x  cos  x x  g sin  x  0

Hình 1.1: Mô hình cần cẩu treo 3D có chiều dài dây treo
không thay đổi
1.2 Tính hình nghiên cứu trong và ngoài nước
Điều khiển cần cẩu treo được nghiên cứu phát triển từ nhiều
năm nay. Do vậy, không ngạc nhiên khi trong nước và trên thế
giới đã có rất nhiều các công trình đã được công bố. Tổng quan
về những giải pháp này đã được trình bày khá cụ thể trong tài
5


liệu [10] với ý tưởng chung của việc chống rung lắc là tách thành
hai bài toán điều khiển, bài toán thứ nhất là điều khiển bám quỹ
đạo định trước cho hàng được vận chuyển, bài toán thứ hai là
giảm dao động của hàng trong quá trình vận chuyển. Phương
pháp được dùng phổ biến để chống rung lắc cho cần cẩu treo là
dập dao động đầu vào được giới thiệu trong [11, 12, 16] cùng
các phiên bản thích nghi trong [8, 17]. Các công trình trong nước
tập trung vào nghiên cứu ứng dụng điều khiển thích nghi bền
vững trên cơ sở hệ mờ, sử dụng điều khiển trượt kết hợp với
mạng nơ-ron nhân tạo như trong [1], [2], [3], [5].
1.3 Tổng quan các phương pháp điều khiển cần cẩu treo

giải thuật điều khiển được tổng hợp dựa trên cơ sở mô hình mờ.
Đó là tổng hợp bộ điều khiển mờ hai lớp và điều khiển trượt tầng
chỉnh định mờ.
2.1 Nền tảng cơ sở cho giải thuật điều khiển
Phần này trình bày tổng quan lý thuyết về:Mô hình mờ
Sugeno và các bước xây dựng mô hình mờ MIMO. Phương pháp
suy luận tuyến tính. Lý thuyết cơ bản về điều khiển trượt tầng.
2.2 Tổng hợp bộ điều khiển mờ hai lớp
Ý tưởng của phương pháp điều khiển mờ hai lớp như sau: :
Đầu tiên chia nhiệm vụ điều khiển cần cẩu treo 3D thành hai
nhiệm vụ là điều khiển phương x và điều khiển phương y. Mỗi
phương lại tách riêng thành hai nhiệm vụ điều khiển con là bám
vị trí xe và giảm rung lắc cho tải bằng hai bộ điều khiển mờ: Đầu
tiên chia nhiệm vụ điều khiển cần cẩu treo 3D thành hai nhiệm
vụ là điều khiển phương x và điều khiển phương y. Mỗi phương
lại tách riêng thành hai nhiệm vụ điều khiển con là bám vị trí xe
và giảm rung lắc cho tải bằng hai bộ điều khiển mờ (lớp 1). Với
nhiệm vụ điều khiển theo phương x, bộ điều khiển thứ nhất điều
khiển bám cho xe với các đầu vào ex và ex và đầu ra là u1 , u1
được tổng hợp sao cho xe đạt vị trí là nhanh, bộ thứ hai là điều
khiển chống rung lắc cho tải với đầu vào là e và e và đầu ra
x

x

là u2 , u2 được tổng hợp với mục đích làm cho góc lắc về không.
Tín hiệu ra của hai bộ điều khiển này được đưa vào bộ điều khiển
mờ thứ ba để xác định tín hiệu điều khiển u x cho phương x (lớp
2). Nhiệm vụ điều khiển cho phương y được thiết kế hoàn toàn
tương tự như phương x với đầu ra là u y .Các tín hiệu điều khiển

3D

9


Hình 2.11: Kết quả mô phỏng cho bộ điều khiển mờ hai lớp
trong trường hợp không có nhiễu tác động cho hệ cần cẩu treo
2D với khối lượng tải là 8 (kg)
2.3 Điều khiển trượt thích nghi mờ cho cần cẩu treo
Điều khiển trượt thích nghi mờ được áp dụng cho đối tượng
cần cẩu treo 2D. Quá trình thiết kế điều khiển được chia làm hai
giai đoạn: giai đoạn thứ nhất là thiết kế bộ điều khiển trượt tầng
(mục 2.3.1) và tìm luật điều khiển thích nghi mục (2.3.2). Bộ
điều khiển mờ dùng cho việc tìm ra luật thích nghi được dựa trên
phương pháp suy luận tuyến tính. Cấu trúc điều khiển của hệ
trượt tầng thích nghi mờ được thể hiện trong hình 2.19:

10


Hình 2.19: Cấu trúc điều khiển trượt tầng thích nghi mờ
Kết quả mô phỏng của bộ điều khiển trượt tầng thích nghi mờ:

Hình 2.21: Kết quả mô phỏng cho bộ điều khiển trượt tầng
thích nghi mờ trong trường hợp không có nhiễu tác động với
khối lượng tải là 8 (kg)
11


KẾT LUẬN CHƯƠNG 2

12


-

Bước 2: Xấp xỉ véc-tơ hàm  có chứ các thành phần bất
định là các ma trận C  q, q  , D , g  q  .

Cấu trúc hệ thống ANSMC được biểu diễn trong hình 3.1.

Hình 3.1: Cấu trúc hệ thống ANSMC
3.1 Nền tảng cho giải thuật điều khiển
Phần này tóm tắt kỹ thuật điều khiển backstepping cho lớp
đối tượng truyền ngược có mô hình như sau:
 xi  fi ( x1 , x2 , , xi )  gi ( x1 , x2 ,

 xn  f n ( x )  g ( x )u
y  x
1


, xi ) xi 1

(3.32)

cách thiết kế được trình bày chi tiết trong mục 3.1.1 và tổng quan
quá trình phát triển và ứng dụng của mạng nơ-ron nhân tạo RBF.
3.2 Tổng hợp bộ điều khiển trượt backstepping trên cơ sở
mạng nơ – ron nhân tạo


t

t

1
1
V1  Z1T Z1    Z1   d  K I   Z1   d 
2
2 0

0

Tín hiệu điều khiển ảo Z 2 :

(3.39)

t

Z 2   K P Z1  K I  Z1   d

(3.41)

0

Sau đó, định nghĩa véc-tơ sai lệch backstepping:
T





 
   K P21Z11  K P1 K I 1  Z11   d  K I 1Z11  
 
0
 


  M 22 u2  M 2 g   D  C  Z 2  K P 2 s2  

 
t
r


2

2

K
Z

K
K
Z

d


K
Z

(3.58)

3.2.2. Tổng hợp bộ điều khiển trượt backstepping trên
cơ sở mạng nơ-ron nhân tạo
Mô hình cần cẩu treo 3D với chiều dài dây treo không thay
đổi như trong Error! Reference source not found. với giả thiết
C  q, q  , D , g  q  là các thành phần bất định. Do đó,
Error! Reference source not found. được viết lại:

     
 
 M  q  q   D  C  q, q   q  u
M q qe  C q, q  D qe  g q
r

(3.61)

r

Véc-tơ hàm bất định được định nghĩa như sau:



 D  C  q, q   q

  C  q, q   D qe  g  q   M  q  qr 

(3.62)

r

trong luật điều khiển Error! Reference source not found.. Cấu
trúc của mạng RBF sử dụng trong luận án này là mạng nơ-ron 2
lớp được thể hiện trong hình 3.3 ( nội dung trong luận án). Đầu
vào của mạng nơ-ron là q , q và đầu ra của mạng nơ-ron là ˆ
ước lượng của  .Với mạng nơ-ron tín hiệu điều khiển u1sw
không thay đổi chỉ có tín hiệu u1eq thay đổi và được viết lại như
sau:

u1eq

   M 1ˆ  K P1 s1  K P21Z11
 
 
 
t
 r1 
 
   K P1 K I 1  Z11   d  K I 1Z11  
1
0

 
   r1M 11  r2 M 21  
(3.70)
 
2
ˆK s K Z


M

(3.69)


trong đó F là ma trận đối xứng xác định dương, và bộ điều khiển
trượt:

u1eq

   M 1ˆ  K P1 s1  K P21Z11
 
 
 
t
 r1 
 
   K P1 K I 1  Z11   d  K I 1Z11  
1
0

 
   r1M 11  r2 M 21  
(3.70)
 
ˆ  K s  K2 Z


M

2
P

2
F

4

(3.72)

với:  N   r1M1  r2 M 2  

(3.73)

với  là hằng số dương, min là hằng số dương thỏa mãn
 s T K4 s  min s T s , đảm bảo hệ thống điều khiển cần cẩu treo

Error! Reference source not found. ổn định ISS.
Phần chứng minh ổn định của định lý 1 được trình bày chi tiết
trong mục 3.3.2 của luận án. Ngoài ra luận án cũng đề xuất bộ
điều khiển trượt thích nghi bất định tải ( Nội dung được trình bày
trong luận án)
3.3 Mô phỏng
17


Hình 3.5: Kết quả mô phỏng cho ANSMC trong trường hợp
không có nhiễu tác động
KẾT LUẬN CHƯƠNG 3
Từ các kết quả đã nêu trong chương 3 có thể rút ra các kết luận
sau: Bài toán điều khiển cần cẩu treo với sự bất định của mô
hình và có nhiễu tác động vào hệ thống thì việc sử dụng kỹ
thuật điều khiển trượt backstepping kết hợp với mạng RBF là

4.2
Cài đặt một số giải thuật điều khiển mới
4.2.1 Cài đặt thuật toán mờ hai lớp
Kết quả mô phỏng:

20


Hình 4.6: Kết quả cài đặt thực nghiệm bộ điều khiển mờ hai
lớp với khối lượng của tải là 8 kg.
4.2.2 Cài đặt thuật toán trượt tầng thích nghi mờ
Kết quả mô phỏng:

Hình 4.8: Kết quả cài đặt thực nghiệm bộ điều khiển trượt
tầng với khối lượng của tải là 8 kg.

21


KẾT LUẬN VÀ KIẾN NGHỊ
Kết luận :Tóm lại luận án đã có những đóng góp mới sau đây:
- Đề xuất được cấu trúc của bộ điều khiển mờ hai lớp để điều
khiển hệ thống cần cẩu treo đảm bảo xe con bám vị trí đặt,
góc rung lắc nhỏ mà không cần biết chính xác mô hình đối
tượng. Các kết quả mô phỏng số và thực nghiệm đã khẳng
định tính đúng đắn của bộ điều khiển được đề xuất. Cấu trúc
điều khiển này có thể cài đặt cho cần cẩu treo làm việc ở cả
hai chế độ 2D và 3D.
- Đề xuất được bộ điều khiển thích nghi cho hệ thống cần cẩu
treo trên cơ sở kỹ thuật trượt tầng kết hợp với logic mờ, đảm

44, tr. 03-12, ISSN 1859-1043.
2. Le Xuan Hai, Quach Thai Quyen, Le Van Hung, Nguyen Van
Thai, Vu Thi Thuy Nga, Phan Xuan Minh (2016), “Improving of
control overhead crane quality based on the fuzzy adaptive
second order sliding mode control”, Tạp chí nghiên cứu khoa và
công nghệ quân sự, số 45, , tr. 20-27, ISSN 1859-1043.
3. Le Xuan Hai, Bui The Hao, Tran Hai Dang, Nguyen Van Thai,
Do Thi Tu Anh, Ha Thi Kim Duyen, Phan Xuan Minh (2016),
“Setting up some non-linear control argorithms for 2D overhead
crane in the laboratory”, Tạp chí nghiên cứu khoa học và công
nghệ quân sự, số 45, tr. 64-72, ISSN 1859-1043.
4. Le Xuan Hai, Thai Huu Nguyen, Tran Gia Khanh, Nguyen Tien
Thanh, Bui Trong Duong, Phan Xuan Minh (2017), “Anti-sway
tracking control of overhead crane system based on PID and
fuzzy sliding mode control”, Journal of Science and Technology,
tập 55, ISSN 0866-708X.

23