การออกแบบการควบคุมเชิงทำนายแบบจำลองกับหุ่นยนต์ทรงตัวสองล้อ

Design of a model predictive control for a two-wheeled self-balancing robot

Name: อิทธิเดช มูลมั่งมี

Organization : มหาวิทยาลัยสุโขทัยธรรมาธิราช. สาขาวิชาวิทยาศาสตร์และเทคโนโลยี

Email : profittidej@gmail.com

Name: พงศกร กวีสุนทรเสนาะ

Organization : มหาวิทยาลัยเกษตรศาสตร์. คณะวิศวกรรมศาสตร์

Name: วิทิต ฉัตรรัตนกุลชัย

Organization : มหาวิทยาลัยเกษตรศาสตร์. คณะวิศวกรรมศาสตร์

keyword: หุ่นยนต์ทรงตัวสองล้อ

ThaSH: หุ่นยนต์ -- ระบบควบคุม

ThaSH: การควบคุมทำนายแบบจำลอง

ThaSH: การควบคุมอัตโนมัติ

Abstract: บทความนี้นำเสนอ การออกแบบตัวควบคุมสำหรับการรักษาสถานะ (stabilization) ของหุ่นยนต์ทรงตัวสองล้อ (Two-wheeled Self-Balancing Robot) ด้วยวิธีการควบคุมเชิงทำนายแบบจำลอง (model predictive control; MPC) ระบบหุ่นยนต์สองล้อถูกจัดอยู่ในประเภท ระบบที่มีจำนวนตัวควบคุมน้อยกว่าองศาอิสระการเคลื่อนที่ (Underactuated Mechanical Systems; UMS) และด้วยการออกแบบด้านโครงสร้าง จึงทำเป็นระบบที่มีเสถียรภาพอย่างมีขอบเขต (marginal stable), เป็นระบบไม่เชิงเส้น (nonlinear system), มีสมบัติเฟสไม่ต่ำที่สุด (non-minimum phase) และมีหลายอินพุตหลายเอาต์พุต (MIMO) ซึ่งยากต่อการออกแบบตัวควบคุม แบบจำลองของหุ่นยนต์ทรงตัวสองล้อนี้ ประกอบด้วยสองส่วนคือ ส่วนแรกเป็นพลวัตของหุ่นยนต์ ซึ่งจำลองโดยอาศัยสมการการเคลื่อนที่ของ EL ส่วนที่สองเป็นแบบจำลองระบบขับเคลื่อนด้วยมอเตอร์ไฟฟ้ากระแสตรงเพื่อป้อนแรงเคลื่อนไฟฟ้า แบบจำลองทางคณิตศาสตร์ทั้งระบบถูกทำให้เป็นเชิงเส้นสำหรับการออกแบบตัวควบคุม การควบคุมแบบป้อนกลับตัวแปรเสตทของตัวควบคุม MPC อาศัยการชักตัวอย่าง (sampling) ของสัญญาณควบคุมแต่ละครั้ง เพื่อการทำนายเอาต์พุตของระบบไปในอนาคตตลอดช่วงเวลาทำนาย (prediction horizon) โดยคำนวณมุมที่ล้อสำหรับการทรงตัวของหุ่นยนต์ในแนวตั้งขึ้น ขณะที่แรงเคลื่อนไฟฟ้าที่ใช้ไม่เกินขนาดของมอเตอร์ สมรรถนะของตัวควบคุม MPC นำไปเปรียบเทียบกับตัวควบคุม LQR โดยการจำลองผลทางคอมพิวเตอร์แสดงให้เห็นว่า ตัวควบคุมทั้งสองสามารถติดตามสัญญาณอ้างอิงได้ดี นอกจากนั้นตัวควบคุม MPC ยังสามารถควบคุมการทำงานของมอเตอร์ให้อยู่ภายใต้เงื่อนไขจำกัดของอินพุตของระบบที่ +5 โวลต์ได้ดีกว่าตัวควบคุม LQR ในขณะที่รักษาให้เอาต์พุต (มุมพิตช์) ของระบบมีความคลาดเคลื่อนไม่เกิน +0.01 rad.

Abstract: In this article, a linear model predictive control (MPC) approach is used to design a controller for stabilizing a two-wheeled self-balancing robot. It is classified in a class of under-actuated mechanical systems (UMS). It has fewer controls than the number of degrees of freedom (DOF). Moreover, by the nature of its system structure that has marginal stability, nonlinearity, non-minimum phase, and multiinput-multi-output (MIMO), then it is difficult for a controller design. The robot model consists of two parts. The first part is the robot dynamics derived from the Euler-Lagrange (EL) equation of motion. The second part is a modeling of DC motor drive system to generate the voltage supply to the robot. The overall mathematical model is linearized for the controller design. The state-feedback MPC controller is proposed in this article. For each sampling time, a trajectory is assumed to be known over a prediction horizon. The MPC controller computes the steering angle in order to stabilize the two-wheel robot body at the upright position, while keeps the motor voltages under a limit. The performance of the proposed MPC is studied and compared with a Linear Quadratic Regulator (LQR). The simulation results demonstrate the good tracking performance of both controllers. Moreover, the MPC controller can be operated near a limit on system input of +5 volts, while keeps the system output (i.e., pitch angle) within the designed interval +0.01 rad.

มหาวิทยาลัยเทคโนโลยีพระจอมเกล้าพระนครเหนือ. สำนักหอสมุดกลาง

Address: กรุงเทพมหานคร

Email: library@kmutnb.ac.th

Created: 2557

Modified: 2564-10-04

Issued: 2564-10-04

บทความ/Article

application/pdf

BibliograpyCitation : ใน มหาวิทยาลัยขอนแก่น คณะวิศวกรรมศาสตร์ ร่วมกับ สมาคมวิศวกรเครื่องกลไทย. การประชุมวิชาการเครือข่ายวิศวกรรมเครื่องกลแห่งประเทศไทย ครั้งที่ 28 (ME-NETT 2014) (DRC20). ขอนแก่น : มหาวิทยาลัยขอนแก่น

tha

©copyrights มหาวิทยาลัยเทคโนโลยีพระจอมเกล้าพระนครเหนือ

ลำดับที่.	ชื่อแฟ้มข้อมูล	ขนาดแฟ้มข้อมูล	จำนวนเข้าถึง	วัน-เวลาเข้าถึงล่าสุด
1	ME-NETT 2014DRC20.pdf	692.57 KB	2	2025-02-26 21:11:36

ใช้เวลา

0.039155 วินาที