Nguyen Van Khanh * , Dang Hai Dang and Nguyen Ngo Phong

* Corresponding author (vankhanh@ctu.edu.vn)

Abstract

The article presents a methodto control an inverted pendulum in real time usinga Fuzzy PD controller (Fuzzy Proportional-Derivative controller) which combines two PD controllers and two Fuzzy controllers. The PD controllers playthe role of improving thesystem?s response.The Fuzzy controllersare used mainly to stabilize theinverted pendulum at the pre-determinedposition. In addition, a classical PID controller (Proportional-Integral-Derivative controller) is also designed and implementedto compare the performance ofthe proposed controller. Experiments of stabilizing the inverted pendulum showthat the Fuzzy PD controller produces better response thanthe PID controller. The inverted pendulum can be stabilized at the predetermined position using the Fuzzy PD controller.Theinverted pendulum; however,fluctuates around the set point usingthe classical PID controlalgorithm.A graphical user interface was also developed to supervise the system during operation.
Keywords: Inverted pendulum, Fuzzy PD Controller, PID Controller, real system

Tóm tắt

Bài báo trình bày phương pháp điều khiển thời gian thực cho hệ thống con lắc ngược với bộ điều khiển Fuzzy PD (Fuzzy Proportional-Derivative Controller). Cấu trúc điều khiển thông minh Fuzzy PD được tổ chức dưới dạng hai bộ điều khiển PD có nhiệm vụ cải thiện đáp ứng của hệ thống và hai bộ điều khiển Fuzzy giữ vai trò chính trong việc điều khiển con lắc cân bằng xung quanh một vị trí xác định. Ngoài ra, giải thuật điều khiển kinh điển PID (Proportional-Integral-Derivative Controller) cũng được xây dựng và áp dụng vào mô hình thật nhằm có được sự đánh giá về chất lượng điều khiển hệ thống với hai bộ điều khiển khác nhau. Kết quả thực nghiệm trên mô hình cho thấy, đáp ứng của hệ thống với bộ điều khiển Fuzzy PD cho kết quả tốt hơn bộ điều khiển PID. Với giải thuật điều khiển thông minh, con lắc có khả năng được điểu khiển cân bằng tại một vị trí xác định trong khi đó hệ con lắc bị dao động quanh điểm đặt với giải thuật điều khiển kinh điển. Bên cạnh đó, nghiên cứu cũng phát triển một hệ giao diện giúp giám sát hệ thống trong quá trình hoạt động.
Từ khóa: Con lắc ngược, bộ điều khiển PD mờ, bộ điều khiển PID, hệ thống thực

Article Details

References

Tao, J.S. Taur, C.M. Wang, U.S. Chen. Fuzzy Hierarchical Swing-up and Sliding C.W. Ji, F. Lei, L.K. Kin. Fuzzy Logic Controller for an Inverted Pendulum System. IEEE Internation Conference on Intelligent Processing Systems. Beijing, Oct 28-31, 1997, pp 185 – 189.

C.W. Position Controller for the Inverted Pendulum – Cart System. National Ilan University, National Chung – Hsing University, Taiwan, 2008.

L.B. Prasad, H.O. Gupta, B. Tyagi. Intelligent Control of Non Linear Inverted Pendulum Dynamical System with Disturbance Input using Fuzzy Logic Systems. International Conference on Recent Advancements in Electrical, Electronics and Control Engineering, 2011, pp.136-141.

M. Akole, B. Tyagi. Design of Fuzzy Logic Controller for Nonlinear Model of Inverted Pendulum – Cart System. XXXII National System Conferences, December 17-19, 2008, pp750 – 755.

N. Patel, M.J. Nigam. Design of Fuzzy PD Controller for Inverted Pendulum in Real Time. Proceedings of ICAdIC, ASIC 174, 2013, pp. 995 – 962.

Y. Liu, Z. Chen, D. Xue, X. Xu. Real Time Controlling of Inverted Pendulum by Fuzzy Logic. IEEE International Conference on Automation and Logictics. Shenyang, Aug 2009, pp.1180-1183.

B. Xiao, C. Xu, L.Xu. System Model and Controller Design of an Inverted Pendulum. International Conference on Industrial and Information System, pp. 356 – 359, 2009.

M. Hamza, Zaka-ur-Rehman, Q.Zahid, F. Tahir, Z. Khalid. Real-Time Control of an Inverted Pendulum: A Comparative Study. IEEE International Conference on Frontiers of Information Technology, pp. 183 – 188, 2011.

C.M. Lin, Y.J. Mon. Decoupling control by hierarchical fuzzy sliding-mode controller. IEEE Transactions. Control Systems 13, pp. 593–598, 2005.

Y. Lin, G.A. Cunningham. A new approach to fuzzy neural system modeling. IEEE Transactions. Fuzzy Systems, pp.190–198, 1995.

The MathWorks, Inc., 2009. Fuzzy Logic Toolbox User’s Guide.