Scholar Hub/Chủ đề/#điều khiển cân bằng/
Điều khiển cân bằng là quá trình sử dụng các biện pháp để duy trì và duy trì sự cân bằng của một hệ thống hoặc quá trình. Nó đảm bảo rằng các yếu tố trong hệ th...
Điều khiển cân bằng là quá trình sử dụng các biện pháp để duy trì và duy trì sự cân bằng của một hệ thống hoặc quá trình. Nó đảm bảo rằng các yếu tố trong hệ thống hoạt động ở mức độ tương đồng và không bị hiện tượng mất cân bằng, tạo ra hiệu suất và hiệu quả tối ưu. Các phương pháp điều khiển cân bằng thường sử dụng các thuật toán và kiến thức về điều khiển tự động để tự động hóa quy trình điều chỉnh và duy trì sự cân bằng.
Điều khiển cân bằng là quá trình sử dụng các biện pháp nhằm duy trì và điều chỉnh sự cân bằng của một hệ thống, thông qua việc thiết lập các tham số hay biến số điều khiển sao cho đạt được hiệu quả tối ưu.
Hệ thống cần được cân bằng khi các yếu tố, tác nhân hoặc thông số trong hệ thống thay đổi dẫn đến mất cân bằng. Điều này có thể xảy ra trong nhiều lĩnh vực khác nhau như công nghiệp, điện tử, ngành y tế, giải trí, v.v.
Quá trình điều khiển cân bằng bao gồm sử dụng các thuật toán và phương pháp điều khiển tự động để cảm nhận các biến thể trong hệ thống và điều chỉnh các tham số sao cho hệ thống duy trì sự cân bằng. Điều này có thể đạt được bằng cách điều chỉnh các thông số, ứng dụng lực tác động đến hệ thống hoặc sử dụng các biện pháp điều khiển tự động thông qua việc thiết lập các vòng lặp điều khiển.
Ví dụ, trong hệ thống điều hòa không khí, việc giữ cho nhiệt độ và độ ẩm trong phạm vi lý tưởng là một dạng điều khiển cân bằng. Hệ thống sẽ sử dụng các cảm biến để đo nhiệt độ và độ ẩm trong không gian và điều chỉnh công suất làm lạnh hoặc làm ấm, tùy thuộc vào giá trị đo được, để đạt được các điều kiện cân bằng.
Các phương pháp điều khiển cân bằng có thể sử dụng các thuật toán như PID (Proportional-Integral-Derivative) hay các phương pháp điều khiển thông minh như học máy, trí tuệ nhân tạo, v.v. Điều khoản điều chỉnh hoặc mục tiêu để đạt cân bằng được xác định trước và được áp dụng trong việc điều khiển các thông số của hệ thống.
Cụ thể, quá trình điều khiển cân bằng bao gồm các bước sau:
1. Đo đạc và cảm nhận: Đầu tiên, các cảm biến được sử dụng để đo đạc và cảm nhận các thông số quan trọng trong hệ thống. Các thông số này có thể là nhiệt độ, áp suất, mức độ, lưu lượng, v.v. Các cảm biến gửi tín hiệu về cho hệ thống điều khiển.
2. Phân tích và so sánh: Các tín hiệu từ cảm biến được gửi đến một bộ điều khiển, nơi chúng được phân tích và so sánh với các giá trị mục tiêu hoặc giá trị tham chiếu. Quá trình này nhằm xác định sự chênh lệch giữa giá trị hiện tại và giá trị mục tiêu.
3. Điều chỉnh: Dựa trên sự chênh lệch giữa giá trị hiện tại và giá trị mục tiêu, bộ điều khiển sẽ điều chỉnh các tham số hoặc thông số điều khiển để đạt được sự cân bằng. Các thông số này có thể là công suất, vận tốc, nhiệt độ, v.v. Với sự điều chỉnh này, hệ thống sẽ được đưa về trạng thái cân bằng mong muốn.
4. Phản hồi: Sau khi các thông số đã được điều chỉnh, quá trình phản hồi xảy ra. Các cảm biến theo dõi sự thay đổi và truyền lại tín hiệu về cho bộ điều khiển. Quá trình này liên tục lặp đi lặp lại để duy trì sự cân bằng trong hệ thống.
Trong điều khiển cân bằng, các thuật toán điều khiển được sử dụng để tính toán và điều chỉnh các tham số hoặc thông số điều khiển. Một trong những thuật toán phổ biến là PID (Proportional-Integral-Derivative), nó sử dụng tỷ lệ thuận, tích phân và đạo hàm để điều chỉnh các thông số điều khiển.
Ngoài ra, các phương pháp điều khiển thông minh như học máy và trí tuệ nhân tạo cũng được ứng dụng để tối ưu hóa việc điều khiển cân bằng. Các mô hình toán học, thuật toán tối ưu và phân tích dữ liệu được sử dụng để dự đoán và điều chỉnh sự cân bằng trong thời gian thực.
Tóm lại, điều khiển cân bằng là quá trình sử dụng các biện pháp để duy trì sự cân bằng của một hệ thống hoặc quá trình. Nó đòi hỏi việc đo đạc, cảm nhận, phân tích, điều chỉnh và phản hồi để duy trì và đạt được sự cân bằng mong muốn.
ĐIỀU KHIỂN XE HAI BÁNH CÂN BẰNG SỬ DỤNG BỘ ĐIỀU KHIỂN PI BỀN VỮNG VÀ LQRTrong bài báo này, một bộ điều khiển PI bền vững kết hợp với bộ điều khiển LQR được đề xuất để điều khiển xe hai bánh sao cho xe thằng bằng khi di chuyển. Hệ thống điều khiển gồm hai vòng. Vòng trong có hai bộ điều khiển dòng PI để điều khiển dòng động cơ một chiều, được thiết kế riêng sử dụng cấu trúc PI bền vững. Vòng ngoài có bộ điều khiển LQR cho góc nghiêng, góc hướng và vị trí xe. Phương pháp thiết kế bộ điều khiển PI đề xuất được so sánh với phương pháp tối ưu độ lớn và giải thuật di truyền. Cấu trúc điều khiển đề xuất được kiểm chứng thông qua mô phỏng và thực nghiệm, và nó được so sánh với các phương pháp MO-LQR và GC-LQR.
#PID tuning; DC motor control; Settling time; Overshoot; Two-wheeled inverted pendulum.
Nghiên cứu giảm sức cản khí động cho mô hình xe Ahmed bằng phương pháp phun đềuPhương pháp điều khiển dòng chảy chủ động bằng bộ phun đều được sử dụng để giảm lực cản khí động cho mô hình xe Ahmed đơn giản. Sử dụng phương pháp mô phỏng số, kết hợp mô hình rối k - w SST để đánh giá hệ số cản của mô hình xe trong nhiều trường hợp hệ số xung lượng và góc phun khác nhau của bộ phun đều. Kết quả mô phỏng đã cho thấy, lực cản khí động của xe là nhỏ nhất trong trường hợp hệ số xung lượng là 2,21 x 10-3 và góc phun là 30o. Trong trường hợp này, hệ số cản của xe là 0,221, giảm 8,67 % so với trường hợp xe không có trang bị bộ phun đều. Ảnh hưởng của bộ phun đều đến phân bố áp suất, cũng như cấu trúc của vết hút phía sau xe cũng được phân tích. Các kết quả trong nghiên cứu này chỉ ra thông số làm việc tối ưu của bộ phun đều, từ đó có thể tiến đến việc áp dụng phương pháp này trong thực tế để giúp giảm lực cản khí động của xe.
#Mô hình xe Ahmed #CFD #điều khiển dòng chảy chủ động #bộ phun đều
Xây dựng mô hình thử nghiệm thiết bị phản ứng liên tục thủy phân acetic anhydride phục vụ nghiên cứu điều khiểnMột trong các phương pháp tạo ra axetic acid đó là thủy phân hóa Acetic Anhydride trong bình phản ứng khuấy trộn liên tục (CSTR– Continuous Stirred Tank Reactor). Chính vì điều đó, trong bài báo này tác giả đi xây dựng mô hình thiết bị phản ứng CSTR, với mục đích nghiên cứu động học và điều khiển thiết bị phản ứng. Xuất phát từ động học quá trình phản ứng, các thông số công nghệ của phản ứng thủy phân hóa Acetic Anhydride, nội dung bài báo đi thiết kế mô hình, tính toán thông số vận hành. Mô hình thiết kế được kiểm tra qua mô phỏng hai giai đoạn: giai đoạn khởi động và giai đoạn vận hành, đánh giá đặc tính của thiết bị. Mô hình điều khiển thiết bị phản ứng là hệ đa biến, có đặc tính phi tuyến và tác động xen kênh. Với thiết kế điều khiển tuyến tinh phản hồi đầu ra dùng bộ điều khiển PID, cho thấy chất lượng sản phẩm bị ảnh hưởng rất lớn bởi nhiễu đầu vào, vì vậy cần phải thiết kế bù nhiễu hoặc dùng điều khiển phi tuyến.
#thiết bị phản ứng liên tục #điều khiển phi tuyến #điều khiển quá trình #cân bằng #phản ứng hydro hóa
Nghiên cứu ảnh hưởng của các thông số điều khiển inverter tới trào lưu công suất trong lưới điện Microgrids vận hành độc lập ba pha cân bằngBài báo trình bày một giải pháp tính toán trào lưu công suất trong lưới điện Microgrids 3 pha cân bằng. Trong nghiên cứu này, các tác giả giả định các nguồn phát trong lưới có sử dụng các inverter với các luật điều khiển công suất phát được định trước có sử dụng các hệ số điều khiển và các tham chiếu tần số, điện áp danh định ban đầu. Một khảo sát sự ảnh hưởng của các thông số điều khiển inverter khi chúng có biến động nhỏ về giá trị tới trào lưu công suất trong lưới điện được thực hiện. Lưới điện microgrids được giả định là lưới điện 3 pha cân bằng, vận hành độc lập như các lưới điện phân tán thông thường trong thực tế. Các kết quả chỉ ra rằng khi có sự thay đổi của các thông số điều khiển này, tổn thất công suất trong lưới điện có sự biến động. Điều này gợi mở một hướng nghiên cứu mới trong điểu khiển vận hành tối ưu hóa lưới Microgrids thông qua các thông số điều khiển này.
#hệ thống điện nhỏ #vận hành độc lập #trào lưu công suất #ba pha cân bằng
Điều khiển hệ Pendubot sử dụng dạng toàn phương tuyến tính dựa trên logic mờMô hình Pendubot là mô hình có ngõ vào điều khiển ít hơn số bậc tự do, có độ phi tuyến cao và rất khó để điều khiển. Pendubot với cấu trúc cơ khí không quá phức tạp nên được nhiều nhà nghiên cứu sử dụng để kiểm tra giải thuật điều khiển trong các phòng thí nghiệm. Trong bài báo này, tác giả sử dụng giải thuật toàn phương tuyến tính dựa trên logic mờ (Fuzzy Linear Quadratic Regulator) để giải quyết bài toán cân bằng tại vị trí TOP của mô hình Pendubot. Ý tưởng chính của phương pháp này là sử dụng giải thuật mờ kết hợp với giải thuật di truyền để lựa chọn thông số điều khiển cho bộ điều khiển tuyến tính bậc hai (Linear Quadratic Regulator). Thông qua mô phỏng trên Matlab/Simulink và thực nghiệm điều khiển tại vị trí TOP với thanh 1 và thanh 2 lần lượt tại 90 độ và 0 độ.
#Pendubot #mô hình SIMO #giải thuật LQR #giải thuật mờ #điều khiển cân bằng
So sánh bộ điều khiển PID với bộ điều khiển LQG cho robot cân bằng trên quả cầuVới diện tích tiếp xúc giữa robot và mặt đất nhỏ, khả năng chuyển động đa hướng và đổi hướng nhanh mà không cần xoay thân, robot cân bằng trên quả cầu phù hợp với các không gian làm việc chật hẹp. Robot này vốn dĩ không ổn định nên phải luôn cân bằng một cách chủ động. Trong bài báo này, hai bộ điều khiển (bộ điều khiển PID và bộ điều khiển LQG) được so sánh, đánh giá để áp dụng cho nguyên mẫu robot cân bằng trên quả cầu được thiết kế và chế tạo tại Khoa Cơ khí, Trường Đại học Bách khoa, Đại học Đà Nẵng. Chất lượng của các bộ điều khiển được đánh giá thông qua mô phỏng với các điều kiện hoạt động khác nhau. Các kết quả cho thấy bộ điều khiển LQG có chất lượng tốt hơn (thời gian đáp ứng, thời gian xác lập nhanh hơn) bộ điều khiển PID.
#robot cân bằng trên quả cầu #thiết kế điều khiển #PID #LQG #bộ lọc Kalman
Điều khiển cân bằng cho hệ con lắc ngược hai bậc trên xe: Mô phỏng và Thực nghiệmCon lắc ngược hai bậc là hệ thống một vào – nhiều ra, nó có độ bất ổn định cao và thường được dùng nhiều trong việc kiểm tra và vận dụng các giải thuật điều khiển. Vì thế, điều khiển cân bằng hệ con lắc ngược hai bậc tự do là vấn đề khó, đòi hỏi có bộ điều khiển thích hợp và có tốc độ đáp ứng nhanh. Bài báo trình bày phương pháp điều khiển dùng bộ điều khiển mờ và bộ điều khiển tối ưu LQR để cân bằng hệ con lắc ngược hai bậc tự do. Hệ thống và bộ điều khiển được mô phỏng bằng công cụ Matlab/Simulink. Ngoài ra, hai bộ điều khiển trên cũng được áp dụng vào điều khiển mô hình thật nhằm đánh giá chất lượng của bộ điều khiển. Kết quả điều khiển thực tế trên mô hình cho thấy với cả hai bộ điều khiển, con lắc ngược hai bậc thực tế có khả năng duy trì ở vị trí cân bằng hướng lên. Tuy nhiên, độ ổn định của hệ thống do bộ điều khiển LQR tốt hơn của bộ điều khiển mờ.
#double-linked Inverted Pendulum #Optimal control (LQR) #fuzzy control #inverted pendulum on Cart #SIMO system #under-actuated system #balance control
Bộ điều khiển pid online auto - tuning sử dụng mạng nơ ron cho hệ xe hai bánh tự cân bằngTrong bài báo này, chúng ta Ɵếp cận một phương pháp điều khiển khác cho hệ thống phi tuyến với bộ điều khiển PID (Proportional - Integral - DerivaƟve) online auto - tuning sử dụng mạng nơ ron. Sự phát triển của khoa học kỹ thuật đã tạo tiền đề cho ngành công nghệ robot người đạt những thành tựu to lớn như: ASIMO, Avatar…chúng cân bằng tốt và di chuyển linh hoạt. Để hiểu được thuật toán cân bằng của nó, ta phải nghiên cứu những vấn đề cân bằng cơ bản thông qua xe hai bánh tự cân bằng. Nó hoạt động dựa trên mô hình hệ con lắc ngược phi tuyến gắn trên trục có hai bánh xe, do động học phi tuyến của hệ thống nên cần phải có một bộ điều khiển thích nghi để robot cân bằng và di chuyển linh hoạt. Hiệu suất của bộ điều khiển PID online auto - tuning sử dụng mạng nơ ron là đối tượng để nghiên cứu trong bài báo này.
#phương pháp điều khiển #PID tuning #mạng nơ ron #bộ điều khiển PID #hệ thống phi tuyến
Điều khiển robot cân bằng bóng di chuyển trên mặt phẳng nghiêng Điều khiển một robot cân bằng trên một bánh xe hình cầu chuyển động trên một bề mặt nghiêng khó hơn điều khiển một robot khác trên một bề mặt nằm ngang do robot lên xuống dốc dễ bị đổ hơn. Trong bài báo này, phương trình động học của robot cân bằng bóng (Ballbot) được xây dựng theo mô hình toán học 2D. Các tác giả sử dụng bộ điều khiển trượt phân cấp thích nghi (AHSMC) dựa trên lý thuyết Lyapunov để xử lý hệ thống có các tham số không xác định hoặc thay đổi theo thời gian. Các bề mặt trượt đề xuất được chứng minh là ổn định tiệm cận và được xác thực thông qua một mô hình mô phỏng triển khai trong phần mềm Simscape. Kết quả mô phỏng của thiết kế cho thấy Ballbot hoạt động tốt khi di chuyển lên bề mặt nghiêng.
#Ballbot; Hierarchical Sliding Mode Control; Lyapunov; Adaptive control; Simscape.
