THIẾT KẾ HỆ THỐNG ĐIỀU KHIỂN THÍCH NGHI DỰA TRÊN MRAS  GIÁN TIẾP CHO HỆ THỐNG TWIN ROTOR MIMO

Đàm Bảo Lộc

doi:10.34238/tnu-jst.12575

THIẾT KẾ HỆ THỐNG ĐIỀU KHIỂN THÍCH NGHI DỰA TRÊN MRAS GIÁN TIẾP CHO HỆ THỐNG TWIN ROTOR MIMO

Thông tin bài báo

Ngày nhận bài: 14/04/25 Ngày hoàn thiện: 09/05/25 Ngày đăng: 09/05/25

Các tác giả

Đàm Bảo Lộc , Trường Đại học Công nghệ thông tin và truyền thông - ĐH Thái Nguyên

Tóm tắt

Bài báo này trình bày thiết kế hệ thống thích nghi theo mô hình mẫu gián tiếp cho hệ thống Twin rotor nhiều đầu vào ra, hệ thống này là phi tuyến có sự xen kênh đáng kể giữa hai rotor, khiến quá trình điều khiển trở nên khó khăn. Mục tiêu chính của thiết kế là theo dõi chính xác quỹ đạo quá trình trong không gian. Ban đầu, các phương trình phi tuyến mô tả hệ thống được đưa ra và sau đó được tuyến tính hóa thành hai phương trình tuyến tính riêng biệt. Dựa trên các phương trình tuyến tính này, hai bộ điều khiển thích nghi gián tiếp được phát triển: một bộ điều khiển để điều chỉnh góc chao dọc và bộ còn lại để điều chỉnh góc đảo lái của cánh tay đòn tự do. Bằng cách áp dụng lý thuyết ổn định Lyapunov, các quy luật thích nghi được thiết lập, đảm bảo tính ổn định và hội tụ nhanh chóng. Kết quả mô phỏng cho thấy hệ thống hoạt động hiệu quả, với tín hiệu đầu ra bám tín hiệu đặt ở đầu vào khi áp dụng bộ điều khiển đề xuất. Những kết quả này chứng minh tính hiệu quả, độ tin cậy và khả năng của chiến lược điều khiển thích nghi trong việc theo dõi quỹ đạo chính xác dù có sự phi tuyến và xen kênh mạnh trong hệ thống.

Từ khóa

Thích nghi theo mô hình mẫu; Hệ thống Twin Rotor MIMO; Hệ thống phi tuyến; Điều khiển thích nghi; Lý thuyết ổn định Lyapunov

Toàn văn:

PDF (English)

Tài liệu tham khảo

[1] Feedback Instruments Ltd, “Twin Roto MIMO System Control Experiments 33-949S,” U.K., 2006. [Online]. Available: http://www.cpdee.ufmg.br/~palhares/33-942rotor.pdf. [Accessed Feb. 15, 2025]

[2] R. Mok and M. A. Ahmad, “Performance evaluation of smoothed functional algorithm based methods for sigmoid-PID control optimization in MIMO twin-rotor systems,” in Proceedings of the 7th International Conference on Electrical, Control and Computer Engineering –vol. 1, in ECCE 2023. Lecture Notes in Electrical Engineering, vol. 1212, 2023, Singapore: Springer, doi: 10.1007/978-981-97-3847-2_35.

[3] A. Rahideh and H.M. Shaheed, “Hybrid Fuzzy-PID-based Control of a Twin Rotor MIMO System,” in IEEE Conference on Industrial Electronics, France, 2006, pp. 49-54.

[4] J.-G. Juang, M.-T. Huang, and W.-K. Liu, “PID control using presearched genetic algorithms for a MIMO System,” IEEE Transactions on systems, Man and cybernetics, Part C, vol. 38, no. 5, pp.716-727, 2008.

[5] P. Wen and T.W. Lu, “Decoupling control of a twin rotor MIMO system using robust deadbeat control technique,” IET Control Theory Applications, vol. 2, no. I 1, pp. 999-1 007, 2008.

[6] F. A. Shaik and S. Purwar, “A Nonlinear State Observer Design for 2 – DOF Twin Rotor System Using Neural Networks,” IEEE Computer society 2009, Int. Conf. on Advances in Computing, Control, and Telecommunication Technologies, 2009, pp.15-19.

[7] C. W. Taoa, J. S. Taurb, and Y. C. Chena, “Design of a parallel distributed fuzzy LQR controller for the twin rotor multi-input multi-output system,” Fuzzy Sets and Systems, vol. 161, pp. 2081–2103, 2010.

[8] T. D. Tran, V. H. Dang, B. L. Dam, and D. C. Nguyen, “Design of indirect mras -based adaptive control systems,” TNU Journal of Science and Technology, vol. 139, no. 9, pp. 245-251, 2015.

[9] B. L. Dam, T. V. H. Nguyen, and V. N. Nguyen, “Determining the speed of adaptations of MRAS-based adaptive controller using particle swarm optimization,” TNU Journal of Science and Technology, vol.155, no.10, pp. 85-91, 2016.

[10] K. J. Astrom and B. Wittenmark, Computer-Controlled Systems -Theory and Design, 3^rd ed., Prentice Hall Information and System sciences Series, Prentice Hall, Upper Saddle River, 1997.

[11] Y. D. Landau, Control and Systems Theory - Adaptive Control - The Model Reference Approach, Marcel Dekker, 1979.

[12] J. V. Amerongen, Intelligent Control (part I)-MRAS, Lecture notes, University of Twen-te, The Netherlands, 2004.

[13] D. C. Nguyen, “Advanced Controller for Electromechanical Motion Systems,” PhD. Thesis, University of Twente, Enschede, The Netherlands, 2008.

[14] D. C. Nguyen et al., “Design of MRAS-based Adaptive Control Systems,” The IEEE 2013 International Conference on Control, Automation and Information Sciences (ICCASI), 2013, pp.79-84.

DOI: https://doi.org/10.34238/tnu-jst.12575

Các bài báo tham chiếu

Hiện tại không có bài báo tham chiếu



Ghi nhớ