BỘ GIÁO DỤC &amp ĐÀO TẠO
TRƯỜNG ĐẠI HỌC SƯ PHẠM KỸ THUẬT TP. HỒ CHÍ MINH
KHOA ĐIỆN – ĐIỆN TỬ
BỘ MÔN TỰ ĐỘNG ĐIỀU KHIỂN
-⸙∆⸙-

ĐỒ ÁN TỐT NGHIỆP
ĐỀ TÀI: ÁP DỤNG GIẢI THUẬT PSO ĐỂ TỐI ƯU
BỘ ĐIỀU KHIỂN LQR CHO HỆ THỐNG CON
LẮC NGƯỢC QUAY

GVHD: TS.Nguyễn Văn Đông Hải.
SVTH: Phạm Thành Công

17151175

SVTH: Phạm Ngọc Anh

19151201

Tp. Hồ Chí Minh tháng 7 năm 2024
i

TRƯỜNG ĐH SPKT TP. HỒ CHÍ MINH
KHOA ĐIỆN-ĐIỆN TỬ
BỘ MÔN TỰ ĐỘNG ĐIỀU KHIỂN

CỘNG HÒA XÃ HỘI CHỦ NGHĨA VIỆT NAM
ĐỘC LẬP - TỰ DO - HẠNH PHÚC
o0o-Tp. HCM, ngày tháng năm

NHIỆM VỤ ĐỒ ÁN TỐT NGHIỆP
Họ và tên sinh viên 1: Phạm Thành Công
MSSV: 17151175
Họ và tên sinh viên 2: Phạm Ngọc Anh
MSSV: 19151201
Chuyên ngành:
Công nghệ Kỹ thuật Điều khiển và Tự động hóa
Hệ đào tạo:
Đại học chính quy
Khóa: 2017
Lớp: 171511B
I. TÊN ĐỀ TÀI: ÁP DỤNG GIẢI THUẬT PSO ĐỂ TỐI ƯU BỘ ĐIỀU KHIỂN LQR
CHO HỆ THỐNG CON LẮC NGƯỢC QUAY
II. NHIỆM VỤ
1. Các số liệu ban đầu:
Encoder, nguồn cung cấp 12V, thanh con lắc, cánh tay, cầu H, vi điều khiển STM32F407.
2. Nội dung thực hiện:
Thực hiện tính toán mô hình toán học của hệ con lắc ngược quay, thiết kế tính toán bộ
điều khiển tuyến tính LQR và giải thuật tối ưu PSO. Mô phỏng bộ điều khiển cho hệ
thống trên Matlab và áp dụng giải thuật tối ưu PSO cho bộ điều khiển LQR xuống mô
hình thực nghiệm, từ đó nhận xét, đánh giá và đưa ra kết luận về ưu nhược điểm của hệ
thống.
III. NGÀY GIAO NHIỆM VỤ: 3/2/2024
IV. NGÀY HOÀN THÀNH NHIỆM VỤ: 18/6/2024
V. HỌ VÀ TÊN CÁN BỘ HƯỚNG DẪN: TS.Nguyễn Văn Đông Hải
CÁN BỘ HƯỚNG DẪN

BỘ MÔN TỰ ĐỘNG ĐIỀU KHIỂN

i

TRƯỜNG ĐH SPKT TP. HỒ CHÍ MINH
KHOA ĐIỆN-ĐIỆN TỬ
BỘ MÔN TỰ ĐỘNG ĐIỀU KHIỂN

CỘNG HÒA XÃ HỘI CHỦ NGHĨA VIỆT NAM
ĐỘC LẬP - TỰ DO - HẠNH PHÚC
o0o-Tp. HCM, ngày tháng năm

LỊCH TRÌNH THỰC HIỆN ĐỒ ÁN TỐT NGHIỆP
Họ và tên sinh viên 1: Phạm Thành Công
MSSV: 17151175
Họ và tên sinh viên 2: Phạm Ngọc Anh
MSSV: 19151201
Tên đề tài: Áp dụng giải thuật pso để tối ưu bộ điều khiển lqr cho hệ thống con lắc ngược
quay
Xác nhận
GVHD

Tuần/ngày

Nội dung

3/2/2024 – 4/3/2024

Tìm hiểu về đề tài, nhận phần
cứng, xây dựng phương trình toán
học của hệ thống.

4/3/2024 – 28/3/2024

Tìm hiểu, thiết kế, mô phỏng bộ
điều khiển LQR, cài đặt phần
mềm, nhúng STM32 vào Matlab,
kiểm tra, đọc tín hiệu từ Encoder.

28/3/2024 – 15/4/2024

Sửa lỗi phần cứng, thiết kế, mô
phỏng bộ điều khiển LQR, PSO.

15/4/2024 – 1/5/2024

Áp dụng bộ điều khiển LQR,
xuống mô hình thực nghiệm, coi
đáp ứng mô hình so với mô phỏng.
...

...
les(i).Cost
% Global Best
if particles(i).Best.Cost GlobalBest.Cost
GlobalBest = particles(i).Best
end
end
% Array to Hold Best Cost Value on Each Iteration
BestCosts = zeros(MaxIt, 1)
%% Main Loop of PSO
for it = 1:MaxIt
for i = 1:nPop
% Velocity
particles(i).Velocity = w*particles(i).Velocity...
+ c1*rand([1 nVar1+nVar]).*(particles(i).Best.Position
- particles(i).Position)...
+ c2*rand([1 nVar1+nVar]).*(GlobalBest.Position particles(i).Position)
% Apply velocity limits
particles(i).Velocity = max(particles(i).Velocity, MinVelocity)
particles(i).Velocity = min(particles(i).Velocity, MaxVelocity)

62

particles(i).Velocity(nVar1+nVar) = max(particles(i).Velocity(nVar1+nVar),
MinVelocity1)
particles(i).Velocity(nVar1+nVar) = min(particles(i).Velocity(nVar1+nVar),
MaxVelocity1)
% Position
particles(i).Position = particles(i).Position + particles(i).Velocity
% Apply Lower and Upper Bounds Limits to Position
particles(i).Position = max(particles(i).Position, VarMin)
particles(i).Position = min(particles(i).Position, VarMax)
particles(i).Position(nVar1+nVar) = max(particles(i).Position(nVar1+nVar),
VarMin1)
particles(i).Position(nVar1+nVar) = min(particles(i).Position(nVar1+nVar),
VarMax1)
% Evaluation
K = CostFunction(particles(i).Position)
simopt =
simset(solver,ode5,SrcWorkspace,Current,DstWorkspace,Current)
sim(Demo2_discrete,[0 10],simopt)
% Fitness = x1_slx*x1_slx + (x2_slx*x2_slx) + (x3_slx*x3_slx) +
(x4_slx*x4_slx)
% Last Best Fitness: Iteration it: 50 Best Cost = 180144.99
Fitness = 640*sum(e1)+1*sum(e2)+1*sum(e3)+1*sum(e4)
particles(i).Cost = Fitness
% Evaluation
if particles(i).Cost particles(i).Best.Cost
particles(i).Best.Position = particles(i).Position
particles(i).Best.Cost = particles(i).Cost

% Global Best
if particles(i).Best.Cost GlobalBest.Cost
GlobalBest = particles(i).Best
end
end
end
% Store the Best Cost Value
BestCosts(it) = GlobalBest.Cost
% Display iteration Information
disp([Iteration it: , num2str(it), Best Cost = , num2str(BestCosts(it))])
%
w = w*wdmap
end

63

%% Results
figure
semilogy(BestCosts)
xlabel(Iteration)
ylabel(Best Cost)
grid on

Phần code dùng để tính ma trận K
function K = Fitness_Calculate(Position, A_numeric, B_numeric)
% Tinh K
Q = [Position(1), 0, 0, 0
0, Position(2), 0, 0
0, 0, Position(3), 0
0, 0, 0, Position(4)]
R = Position(5)
K = dlqr(double(A_numeric), double(B_numeric), Q, R)
end

64