Nghiên cứu tích hợp dẫn và điều khiển cho trực thăng không người lái

Nội dung text: Nghiên cứu tích hợp dẫn và điều khiển cho trực thăng không người lái

1. TẠP CHÍ KHOA HỌC VÀ CÔNG NGHỆ NĂNG LƯỢNG - TRƯỜNG ĐẠI HỌC ĐIỆN LỰC (ISSN: 1859 - 4557) NGHIÊN CỨU TÍCH HỢP DẪN VÀ ĐIỀU KHIỂN CHO TRỰC THĂNG KHÔNG NGƯỜI LÁI RESEARCH ON INTEGRATED GUIDANCE AND CONTROL FOR UNMANNED HELICOPTER Đặng Tiến Trung1, Nguyễn Đức Việt2, Trần Xuân Tình2, Lê Ngọc Giang2* Trường Đại học Điện lực1, Học viện Phòng Không - Không quân2 Ngày nhận bài: 23/06/2020, Ngày chấp nhận đăng: 28/12/2020, Phản biện: PGS.TS. Nguyễn Quang Hoan Tóm tắt: Trong bài báo, luật dẫn và điều khiển tích hợp (IGC) được đề xuất cho máy bay trực thăng không người lái (TT-UAV). Trên cơ sở xem xét các đặc tính động của TT-UAV, tiến hành tổng hợp luật dẫn và ổn định tích hợp cho TT-UAV theo phương pháp điều khiển trượt. Các kết quả thu được chứng minh tính đúng đắn của phương pháp đề xuất, hệ thống làm việc ổn định, chính xác trong điều kiện có yếu tố bất định. Từ khóa: điều khiển phi tuyến, điều khiển tích hợp IGC, điều khiển trượt, trực thăng không người lái. Abstract: In this paper, the Integrated Guidance and Control (IGC) law is proposed for the Unmanned Helicopter (TT-UAV). On the basis of reviewing the dynamic characteristics of TT-UAV, the Integrated Guidance and Control law for TT-UAV by sliding mode control method has been conducted. The obtained results demonstrate the correctness of the proposed method, the system works stably and accurately under conditions of uncertainty. Keywords: nonlinear control, integrated guidance and control, sliding mode control, unmanned helicopter. 1. MỞ ĐẦU triển cả trong và ngoài nước, từ đơn giản Máy bay trực thăng không người lái được như điều khiển PID đến phức tạp như các nhà khoa học trong và ngoài nước hết logic mờ, mạng nơron, điều khiển tối ưu, sức quan tâm. Giá trị và ứng dụng của nó và điều khiển bền vững [3-4]. Tuy nhiên đã được khẳng định trên nhiều lĩnh vực vẫn cần tiếp tục nghiên cứu nhằm làm như quân sự, an ninh quốc phòng đến phong phú thêm các thuật toán điều khiển phục vụ nghiên cứu khoa học, nông lâm cho TT-UAV. nghiệp, thương mại, vận chuyển, điện Máy bay trực thăng không người lái có ảnh Vấn đề dẫn và điều khiển cho thể thực hiện các thao tác như bay lượn, TT-UAV liên tục được nghiên cứu phát cất cánh và hạ cánh thẳng đứng. TT-UAV Số 24 37
2. TẠP CHÍ KHOA HỌC VÀ CÔNG NGHỆ NĂNG LƯỢNG - TRƯỜNG ĐẠI HỌC ĐIỆN LỰC (ISSN: 1859 - 4557) là đối tượng có nhiều đầu ra nhiều đầu phần vận tốc (u, v, w) theo các trục X-Y-Z vào, điều kiện bay phức tạp thay đổi liên của hệ tọa độ đo, tốc độ góc (p, q, r) và tục nên thiết kế hệ thống dẫn và điều các góc Euler (ø, θ, ψ) tương ứng. Vectơ khiển cho TT-UAV là một công việc khó đầu vào u biểu thị các tác động vào các khăn. cần điều khiển, gồm: Hệ thống điều khiển và dẫn của TT-UAV δlat: góc quay cần điều khiển cyclic thường được thiết kế riêng biệt, vòng nghiêng, để tạo mômen làm cho thân máy trong (vòng ổn định) có hằng số thời gian bay nghiêng sang phải, sang trái theo chu nhỏ hơn nhiều so với vòng ngoài (vòng kỳ một vòng quay (lateral cyclic); dẫn Autopilots). Vòng ổn định bên trong sẽ nhận lệnh tạo ra từ vòng dẫn bên ngoài. δlon: góc quay cần điều khiển cyclic dọc, Trong thiết kế của vòng dẫn, các đặc tính để tạo mômen làm cho mũi máy bay của bộ điều khiển không được xem xét hướng lên trên hoặc chúc xuống dưới theo trực tiếp, nên vòng dẫn có thể tạo ra các chu kỳ một vòng quay (longitudinal đầu vào điều khiển lớn đối với vòng ổn cyclic); định, dễ gây ra sự mất ổn định của toàn δtail: góc quay cần điều khiển collective bộ hệ thống. cánh quạt đuôi, để thay đổi lực nâng của Vì lý do này, các tác giả đã tính toán tìm toàn bộ đĩa cánh quạt đuôi (tail rotor ra mô hình động học của TT-UAV phù collective); hợp để tiến hành tổng hợp luật dẫn và ổn δcol: góc cần điều khiển collective cánh định tích hợp cho TT-UAV theo phương quạt chính, để thay đổi lực nâng của toàn pháp điều khiển trượt. bộ đĩa cánh quạt chính (main rotor collecitve). 2. MÔ HÌNH ĐỘNG HỌC CỦA TT-UAV Mô hình bài toán điều khiển: Theo [1] Mô hình bài toán dẫn: Theo [1] bộ điều bộ điều khiển vòng trong được thiết kế để khiển vòng ngoài được thiết kế để điều điều khiển các trạng thái nhanh bằng cách khiển các trạng thái chậm. Phương trình sử dụng đầu vào điều khiển u. vi phân chậm: Phương trình vi phân nhanh: (3) x A x B u MMMM (1) Xét quá trình bay của TT-UAV tiếp cận vị trí mong muốn như trong hình 1. Có hai Trong đó: hệ tọa độ: Hệ tọa độ quán tính (XI, YI, ZI) T xM  u v w p q r     và hệ tọa độ đo (XB, YB, ZB). Các sai số T (2) u col  lon  lat  tail  dẫn trạng thái là: T x x y z    (4) Vectơ trạng thái xM biểu thị các thành G e e e e e e  38 Số 24
3. TẠP CHÍ KHOA HỌC VÀ CÔNG NGHỆ NĂNG LƯỢNG - TRƯỜNG ĐẠI HỌC ĐIỆN LỰC (ISSN: 1859 - 4557) Vị trí thực tế trong hệ tọa độ đo. (x, y, z) YB Z I Tích hợp bài toán dẫn và điều khiển: X B Phương trình của hệ thống tích hợp cho X Xe (,,) x e y e z e cả 2 quá trình dẫn và điều khiển sẽ là phương trình vi phân cấp 2: X c ZB Vị trí mong muốn x IGC (xyc , c ,z c ) (5) f(,,,)() xIGC x IGC x c x c g x IGC u XI Y 6 1 6 4 I Trong đó, f R, g R Hình 1. TT-UAV tiếp cận vị trí mong muốn Vectơ trạng thái của mô hình IGC: T Trong đó, (xe, ye, ze) biểu thị sai số giữa x x M vị trí thực tế (x, y, z) và vị trí mong IGC T (6) xG muốn (xc, yc, zc) của TT-UAV. Nếu (x, y, z) và (xc, yc, zc) xác định trong hệ Sơ đồ khối hệ thống tích hợp quá trình tọa độ quán tính, thì (xe, ye, ze) xác định dẫn và điều khiển hiển thị trong hình 2. x,, y z r r r Bộ lọc xc,,,,,,,, y c z c x c y c z c x c y c z c Bộ điều Bộ bậc 2 khiển truyền TT-UAV c,,  c  c trượt động Bộ tạo ,,   (SMC) quỹ đạo c c c [x y z u v w p q r    ] ,,   c c c [x y z u v w ] Hình 2. Sơ đồ khối hệ thống tích hợp quá trình dẫn và điều khiển 3. THIẾT KẾ BỘ ĐIỀU KHIỂN TRONG ma trận 6×4. Trong nghiên cứu này, CHẾ ĐỘ TRƯỢT phương pháp biến bù được áp dụng: Bằng Theo [2], bộ điều khiển trượt (SMC) được cách bổ sung biến bù gs thành g và us thiết kế để xây dựng các đầu vào điều thành u để tạo thành ma trận vuông, các khiển cho mô hình IGC. Bộ điều khiển đầu vào điều khiển có thể được xác định. trượt nổi tiếng là một phương pháp thiết Trong quá trình này, phương trình (5) có kế điều khiển mạnh mẽ và phù hợp để xử thể được viết lại như sau: lý các hệ thống phi tuyến với các sai số x mô hình lớn, tham số không chắc chắn và IGC (7) f(,,,)()U x x x x G x v nhiễu. SMC làm cho các sai số trạng thái IGC IGC c c IGC a dẫn hội tụ về giá trị 0. Trong đó, biến bù gs để tạo ma trận không TT-UAV có g(.) của phương trình (5) là khả nghịch G, và: Số 24 39
4. TẠP CHÍ KHOA HỌC VÀ CÔNG NGHỆ NĂNG LƯỢNG - TRƯỜNG ĐẠI HỌC ĐIỆN LỰC (ISSN: 1859 - 4557) 10 Trong đó, K2 là ma trận khuếch đại đầu 01 vào (ma trận đường chéo với các phần tử dương). Bằng cách thế các đầu vào điều 00 u5 guss , (8) khiển bổ sung của phương trình (13) vào 00 u 6 đạo hàm thời gian của hàm Lyapunov của 00 phương trình (12), được: 00 TT L s( vˆˆ v K2 sgn( s )) v ( v ) v g u u u 0000T (9) (14) ss  56  T v() s vˆ K2 s Lưu ý rằng các biến bù u5 và u6 cần phải ước lượng. Bây giờ, chúng ta định nghĩa Cập nhật giá trị ước lượng vˆ : bề mặt trượt của bộ điều khiển SMC là: vsˆ (15) s x K x (10) IGC1 IGC Đạo hàm của hàm Lyapunov: Trong đó, K1 là một ma trận đường chéo L K2 s 0 (16) với các phần tử dương. Dự kiến hệ thống IGC hoạt động trên bề mặt trượt của Do đạo hàm của Lyapunov là bán xác SMC, được định nghĩa là s = 0. Các đầu định âm, có thể kết luận rằng bề mặt trượt vào điều khiển được thiết kế bằng cách sử s=0 của phương trình (10) đạt được trong dụng hàm Lyapunov: một thời gian hữu hạn. Điều này cho thấy luật dẫn có thể đạt được trong một thời 11 L sTT s v v (11) gian hữu hạn. 22 4. MÔ PHỎNG Trong đó, v v vˆ . Tiến hành mô phỏng sơ đồ điều khiển và Lưu ý rằng vˆ là giá trị ước lượng của v và dẫn tích hợp IGC, và so sánh với sơ đồ vv ˆ với giả định rằng v thay đổi chậm. thông thường (điều khiển PI và dẫn PI). Đạo hàm của hàm Lyapunov: Mô phỏng được thực hiện bằng cách sử L sTT s v v dụng MATLAB Simulink. Các tham số TT(12) mô phỏng được chọn như sau: s()() f GUa v K1 x IGC v vˆ g 9,81 m / s2 Theo định lý ổn định Lyapunov, các đầu K1 diag 0,2 0,2 1 1 10 10 10 vào điều khiển bổ sung được thiết kế K2 diag 0,2 0,2 1 1 10 10 10 để tạo ra đạo hàm thời gian của hàm Lyapunov dưới dạng bán xác định âm. Trong mô phỏng, nhiệm vụ của TT-UAV Các đầu vào điều khiển được chọn là: bay từ điểm gốc (0, 0, 0) đến điểm mục tiêu (10, 10, 0), trong điều kiện có nhiễu U a gió liên tục thổi dọc theo trục Y trong hệ 1 (13) G f vˆ K12 xG Ksgn( s ) tọa độ đo với tốc độ 1 m/s tại 15 giây. 40 Số 24
5. TẠP CHÍ KHOA HỌC VÀ CÔNG NGHỆ NĂNG LƯỢNG - TRƯỜNG ĐẠI HỌC ĐIỆN LỰC (ISSN: 1859 - 4557) Các kết quả mô phỏng sử dụng sơ đồ IGC được so sánh với các kết quả sử dụng sơ đồ thông thường thể hiện trong hình 3÷6. Hình 3 cho thấy ảnh hưởng của nhiễu gió liên tục ở 15 giây đến tốc độ của TT- UAV. Hình 5. Các bề mặt trượt Hình 5 cho thấy các bề mặt trượt hội tụ về không, vậy hệ thống IGC được điều khiển tốt. Hình 3. Tốc độ của TT-UAV trong hệ tọa độ quán tính Hình 4 cho biết tốc độ góc của TT-UAV theo sơ đồ PI bị xáo trộn mạnh hơn so với sơ đồ IGC. Đặc biệt, biên độ của tốc độ góc p của PI là khoảng 25 độ/s ở 15 giây trong khi của IGC gần bằng không. Kết quả mô phỏng này chứng minh IGC so với PI có độ ổn định cao hơn để thực hiện Hình 6. Quá trình bám vị trí theo trục z nhiệm vụ bay phức tạp. Đường cong bám vị trí theo trục độ cao z trong hình 6 cho biết: Cả 2 phương pháp đều cho phép vị trí thực của TT-UAV bám theo được độ cao đặt trước, tuy nhiên phương pháp IGC có tốc độ hội tụ, và độ chính xác hội tụ cao hơn phương pháp PI thông thường. Để đánh giá hiệu suất của hệ thống điều khiển, ta xem xét lượng tiêu thụ điều khiển được tính như sau: t Hình 4. Tốc độ góc của TT-UAV (  ) d  (15) trong hệ tọa độ quán tính 0 Số 24 41
6. TẠP CHÍ KHOA HỌC VÀ CÔNG NGHỆ NĂNG LƯỢNG - TRƯỜNG ĐẠI HỌC ĐIỆN LỰC (ISSN: 1859 - 4557) Lượng tiêu thụ điều khiển hay còn gọi là Đầu vào JIGC JPI Tỷ lệ hàm chi phí, đây là một hàm chỉ tiêu chất điều khiển lượng điều khiển. Mong muốn với mỗi  0,02 0,12 1:6 lượng điều khiển đầu vào  thì hệ thống tail tiêu thụ năng lượng ở mức tối thiểu. Tổng 0,21 0,49 1:2,3 Lượng tiêu thụ điều khiển của 2 sơ đồ PI và IGC ứng với các đầu vào điều khiển 5. KẾT LUẬN được thống kê trong bảng so sánh hiệu Bài báo đề xuất áp dụng tích hợp hệ thống suất 2 sơ đồ khi có nhiễu gió liên tục. dẫn và điều khiển cho TT-UAV. Bộ điều Bảng thống kê cho thấy sơ đồ PI có lượng khiển chế độ trượt được bổ sung với các tiêu thụ điều khiển đầu vào gấp nhiều lần biến bù được sử dụng để thiết kế hệ thống so với sơ đồ IGC. Vậy sơ đồ IGC đã cải IGC. Kết quả mô phỏng cho thấy sơ đồ thiện hiệu suất của TT-UAV. IGC đề xuất cho hiệu suất tốt hơn so với Bảng so sánh hiệu suất 2 sơ đồ phương pháp thông thường. Sơ đồ IGC khi có nhiễu gió liên tục cung cấp phản ứng nhanh, mạnh mẽ đối Đầu vào JIGC JPI Tỷ lệ với nhiễu bên ngoài và lượng tiêu thụ điều điều khiển khiển đầu vào nhỏ.  0,07 0,01 7:1 col Kết quả nghiên cứu này là tiền đề để 0,10 0,15 1:1,5 nhóm tác giả tiến hành hiện thực hóa tổng lon hợp luật dẫn và ổn định tích hợp cho TT-  0,02 0,21 1:10,5 cot UAV theo phương pháp điều khiển trượt. TÀI LIỆU THAM KHẢO [1] Pedro V.M. Simplicio, "Helicopter Nonlinear Flight Control: An Acceleration Measurements-based Approach using Incremental Nonlinear Dynamic Inversion", Master of Science Thesis, Faculty of Aerospace Engineering, Delft University of Technology, August 23, 2011. [2] Lee, D., Kim, H., Sastry, S., “Feedback Linearization vs. Adaptive Sliding Mode Control for a Quadrotor Helicopter”, International Journal of Control, Automation, and Systems, Vol. 7, No. 3, 2009, pp. 419-428. [3] V.G. Nair, M.V. Dileep, and V.I. George, “Aircraft Yaw Control System Using LQR and Fuzzy Logic Controller,” International Journal of Computer Applications, vol. 45, no. 9, pp. 25–30, 2012. [4] H. Yan, X. Wang, B. Yu, H. Ji, “Adaptive Integrated Guidance and Control based on Backstepping and Input-to-State Stability,” Asian Journal of Control, vol. 16, no. 2, pp. 602–608, 2014. 42 Số 24
7. TẠP CHÍ KHOA HỌC VÀ CÔNG NGHỆ NĂNG LƯỢNG - TRƯỜNG ĐẠI HỌC ĐIỆN LỰC (ISSN: 1859 - 4557) Giới thiệu tác giả: Tác giả Đặng Tiến Trung tốt nghiệp đại học chuyên ngành điện - tự động hóa tại Trường Đại học Bách khoa Hà Nội năm 2004; nhận bằng Tiến sĩ năm 2019 tại Học viện Kỹ thuật quân sự. Tác giả hiện là giảng viên Khoa Kỹ thuật điện, Trường Đại học Điện lực. Lĩnh vực nghiên cứu: ứng dụng các giải pháp điều khiển hiện đại trong hệ thống điện. Tác giả Trần Xuân Tình tốt nghiệp đại học chuyên ngành điện tử, nhận bằng Thạc sĩ chuyên ngành tự động hóa năm 2013. Tác giả hiện là giảng viên Bộ môn Kỹ thuật điện, Học viện Phòng không - Không quân. Lĩnh vực nghiên cứu: ứng dụng các giải pháp điều khiển hiện đại trong hệ truyền động điện. Tác giả Lê Ngọc Giang nhận bằng Thạc sĩ chuyên ngành tự động hóa và điều khiển các thiết bị bay năm 2010 tại Học viện Kỹ thuật quân sự, nhận bằng Tiến sĩ chuyên ngành hệ thống điện và tự động hóa năm 2015 tại Đại học Vũ Hán, Trung Quốc. Tác giả hiện là Chủ nhiệm Bộ môn Đo lường, Học viện Phòng không - Không quân. Lĩnh vực nghiên cứu: thiết kế hệ thống điều khiển tự động cho các thiết bị bay và hệ thống năng lượng gió. Tác giả Nguyễn Đức Việt nhận bằng Thạc sĩ chuyên ngành kỹ thuật điều khiển và tự động hóa năm 2019 tại Học viện Kỹ thuật quân sự. Hiện nay, tác giả là giảng viên Bộ môn Kỹ thuật điện, Học viện Phòng không - Không quân. Lĩnh vực nghiên cứu: thiết kế các hệ thống đo lường và điều khiển. Số 24 43
8. TẠP CHÍ KHOA HỌC VÀ CÔNG NGHỆ NĂNG LƯỢNG - TRƯỜNG ĐẠI HỌC ĐIỆN LỰC (ISSN: 1859 - 4557) 44 Số 24