Huỳnh Minh Vũ * , Nguyễn Chí Ngôn Lê Đặng Khánh Linh

* Tác giả liên hệ (hmvu@ctuet.edu.vn)

Abstract

Nowadays, PID controller have been used to regulate a process in most of the industrial control systems. This is commonly designed by the Ziegler-Nichols tuning method. However, this method has the disadvantage that it depends on actual processes, so it is difficult to find optimal parameters of the controller by manual turning. This paper is to proposes a combination of a fuzzy controller to generate a signal to compensate for the PID controller, so called fuzzy-PID controller. The characteristics of the Fuzzy-PID controller are illustrated with simulation results in the control of direction and speed of a snake robot. Simulation results were implemented basing on  MATLAB/Simulink software  as follows The overshoot, rise time and setting time of the system with fuzzy-PID controller are superior to those of the PID controller. Besides, the controller also responded to noise interference on the systems.
Keywords: Fuzzy controller, PID controller, snake robot

Tóm tắt

Hiện nay, hầu hết các hệ điều khiển trong công nghiệp đều sử dụng bộ điều khiển PID để điều khiển quá trình. Phương pháp thông dụng để chỉnh định bộ điều khiển này là giải thuật Ziegler-Nichols. Tuy nhiên, phương pháp này phụ thuộc bởi đối tượng điều khiển thực tế, khó đạt được giá trị tối ưu của bộ điều khiển thông qua việc hiệu chỉnh thủ công. Bài báo này đề xuất một giải pháp kết hợp bộ điều khiển mờ để bù cho bộ điều khiển PID kinh điển, gọi là Fuzzy-PID. Đặc tính của bộ điều khiển Fuzzy-PID được minh họa bằng kết quả mô phỏng điều khiển hướng và vận tốc của robot rắn. Kết quả điều khiển dựa trên phần mềm MATLAB/Simulink cho thấy: Độ vọt lố, thời gian tăng và thời gian xác lập của hệ thống với bộ điều khiển mờ lai vượt trội hơn so với bộ điều khiển PID truyền thống. Ngoài ra, bộ điều khiển còn đáp ứng được khi có nhiễu tác động vào hệ thống.
Từ khóa: Bộ điều khiển mờ, Bộ điều khiển PID, Robot rắn

Article Details

Tài liệu tham khảo

Johnson, M.A. andMoradi, M.H., 2005. Chapter 8, In: PID Control – New Identification and Design Methods, pp. 297-337. Springer-Verlag London Limited.

Kwok, D.P. and Wang, P., 1992. Fine-tuning of classicalPID Controllers based onGenetic Algorithms. IEEE Inter. Workshop on Emerging Technologies and Factory Automation, pp. 37-43.

Leonid, R., 1997. Fuzzy Controllers. Newnes, 307 pages.

Nguyễn Hoàng Dũng, 2011. Điều khiển hệ phi tuyến dựa trên giải thuật Feedforward-Feedback. Tạp chí khoa học Trường Đại học Cần Thơ. 19a:17-26.

Nguyễn Hoàng Dũng, 2012. Điều khiển trượt dựa trên hàm trượt kiểuPID. Tạp chí khoa học Trường Đại học Cần Thơ. 21a: 30-36.

Nguyễn Kim Suyên, 2016. Ứng dụng mạng nơ ronđể điều khiển robot rắn. Luận văn thạc sỹ. Trường Đại học Sư phạm Kỹ thuậtThành phố Hồ CHí Minh. Thành phố Hồ CHí Minh.

Ogata, K., 2009. Modern Control Engineering, Fifth edition. Prentice Hall. New Jersey, 912 pages.

Salami M. and Cain, G., 1995. An adaptivePID controller based on genetic algorithm processor. IEEE Conf. Publ. No. 414, 12-14 Sep 1995, pp. 88-93.

Saito, M., Fukaya, M. and Iwasaki,T., 2002. Modeling, analysis, and synthesis of serpentine locomotion with a multilink robotic snake.IEEE Control Systems Magazine. 22(1): 64-81.

Zhu, Q., Ma, Z. and Warwick, K., 1999. Neural network enhanced generalised minimum variance self-tuning controller for nonlinear discrete-time systems. IEE Proceeding-Control Theory and Applications. 146(4): 319–326.