Xây dựng mô hình thực nghiệm cho hệ thống phân phối vật liệu và áp dụng thuật toán điều khiển dự báo

ISSN 2354-0575
Khoa học & Công nghệ - Số 17/Tháng 3 - 2018 Journal of Science and Technology 57
XÂY DỰNG MÔ HÌNH THỰC NGHIỆM
CHO HỆ THỐNG PHÂN PHỐI VẬT LIỆU 
VÀ ÁP DỤNG THUẬT TOÁN ĐIỀU KHIỂN DỰ BÁO
Bùi Văn Dân, Giang Hồng Bắc
Trường Đại học Sư phạm Kỹ thuật Hưng Yên
Ngày tòa soạn nhận được bài báo: 25/01/2018
Ngày phản biện đánh giá và sửa chữa: 12/03/2018
Ngày bài báo được xét duyệt đăng: 15/03/2018
Tóm tắt:
Bài báo này trình bày các bước thiết kế thực nghiệm cho hệ thống phân phối vật liệu. Mục tiêu của 
việc thiết kế thực nghiệm là công cụ kiểm chứng sự đúng đắn của việc xây dựng bộ điều khiển dự báo thích 
nghi có chứa thành phần tích phân ứng dụng cho hệ thống phân phối vật liệu. Kết quả mô phỏng cho thấy 
tính đáp ứng là tương đối tốt. Qua đó đã chứng tỏ rằng mô hình điều khiển dự báo thích nghi có chứa thành 
phần tích phân đã đề xuất làm việc ổn định với độ chính xác vị trí cao cho hệ thống phân phối vật liệu khắc 
phục được các nhược điểm của thuật toán PID đơn thuần. Thuật toán điều khiển này cũng có thể được mở 
rộng cho các hệ thống phi tuyến khác.
Từ khóa: Generalized Predictive Control (GPC), Model Preditive Control (MPC), Multiple, Non-linear model.
1. Giới thiệu
Các hệ thống phân phối vật liệu là xu hướng 
không thể khác nhằm giải quyết các yêu cầu trong 
tổng hợp vật liệu, phân phối vật liệu sinh học như 
đặt protein lên các đế được thiết kế sẵn Ngành vi 
cơ khí và điều khiển tự động đã góp phần rất lớn vào 
việc tăng tốc các ứng dụng của vật liệu micro nano 
vào cuộc sống. Các hệ thống điều khiển tự động 
này cho phép phủ lên trên một bề mặt với địa hình 
bất kỳ, trong một khoảng diện tích rất nhỏ những 
lượng vật chất (chất lỏng) rất nhỏ và có thể điều 
khiển được [1].
Hệ thống này thường bao gồm các hệ thống 
treo, chuyển động theo ba chiều độc lập nhau trong 
không gian với độ phân giải bước ở cỡ micromet. 
Điều này cho phép hệ thống có thể thực hiện tốt các 
tác vụ trong không gian hẹp mà vẫn đảm bảo độ 
chính xác cao. Hệ thống thường đi kèm phần mềm 
điều khiển, ghép nối máy tính hoặc sử dụng các hệ 
thống nhúng để tạo điều kiện thuận lợi cho người 
sử dụng. Đặc biệt với thiết kế của hệ thống rất chú 
trọng đến độ chính xác của từng chi tiết cơ khí, các 
thuật toán điều khiển để làm giảm các sai số nâng 
cao độ chính xác của hệ thống [2,3].
Hơn nữa, tác giả đã xây dựng được mô hình 
phi tuyến đầy đủ cho hệ phân phối vật liệu nano 
và đề xuất một thuật toán điều khiển PID cho hệ 
[1,2]. Kết quả đã chỉ ra rằng tại thời điểm ban đầu 
khi hệ khởi động thì các thành phần phi tuyến gây 
ra trễ và khi hệ đảo chiều quay để bám vị trí thì hệ 
bị dao động tại điểm cần bám. Nếu yêu cầu cao về 
độ chính xác thì thời gian để hệ bám điểm đặt là dài 
với độ trễ lớn. Vì vậy, cần có một thuật toán điều 
khiển để khắc phục các nhược điểm trên [4] tr. 337; 
[5] tr. 408. 
Trong bài báo [3] tác giả đề xuất một phương 
pháp mới xây dựng bộ điều khiển dự báo trong 
không gian trạng thái để giải bài toán điều khiển 
phi tuyến ứng dụng cho hệ thống phân phối vật liệu. 
Kết quả mô phỏng cho thấy chất lượng của bộ điều 
khiển tốt, tín hiệu ra y(t) bám tín hiệu đặt u(t) với 
sai số đạt yêu cầu cho hệ thống, thời gian để hệ bám 
điểm đặt là nhanh.
2. Xây dựng mô hình hệ thống chuyển động có 
khe hở hộp số 
Máy tính dùng thu thập dữ liệu và vẽ đồ thị 
sử dụng phần mềm Matlab. Thuật toán điều khiển 
được xây dựng trên máy tính bằng phần mềm 
Matlab, sau đó biên dịch và nạp cho MCU. Từ đó 
tín hiệu điều khiển được đưa tới mạch công suất để 
điều khiển động cơ. Động cơ quay truyền chuyển 
động qua hộp số đưa tới chuyển động quay cho trục 
vít me thông qua khớp nối mềm. Trên trục vít me có 
gắn đai ốc bi (hai đầu vít me được gắn cố định bới 
gối đỡ và ổ bi) làm biến chuyển động quay thành 
chuyển động tịnh tiến của bàn máy (bàn máy được 
gắn cố định trên đai ốc bi và thanh dẫn hướng). Cuối 
đầu trục vít me có gắn trực tiếp một encoder để đo 
tín hiệu phản hồi đầu ra, tín hiệu này được phản hồi 
về mạch đo, nhân xung và đưa tới mạch điều khiển 
trung tâm MCU để xử lý theo thuật toán MPC hay 
PID. Từ đây bộ xử lý trung tâm một đường đưa tín 
hiệu điều khiển điều chỉnh đầu ra đạt tới độ chính 
xác. Hai là đưa tín hiệu lên máy tính để đo và hiện 
thị, vẽ dạng sóng [6] tr. 5-10; [7] tr. 258, 259; [9] tr. 
90-108; [10] tr. 11.
ISSN 2354-0575
Journal of Science and Technology58 Khoa học & Công nghệ - Số 17/Tháng 3 - 2018
Hình 1. Sơ đồ cấu trúc cơ khí hệ thống phân phối vật liệu [3]
Mô hình hệ thống được xây dựng trong Hình 
1. Hệ chuyển động được điều khiển bởi động cơ 
DC có hộp số, truyền chuyển động qua trục vít me 
đai ốc bi có bước ren 1,75 mm, sử dụng encoder 
với độ phân giải 2000 xung/1 vòng quay gắn ở cuối 
đầu ra trục vít me để phản hồi vị trí chính xác. Mục 
tiêu đáp ứng yêu cầu bài toán là: Diện tích bề mặt 
sản phẩm cần phân phối nhỏ hơn 106 µm2, độ phân 
giải bước bước lớn hơn 103µm, độ chính xác vị trí 
nhỏ hơn 102 nm, thời gian đáp ứng cho mỗi bước 
1 giây, hệ bền vững với các thay đổi tham số của 
mô hình trong khoảng ± 5%, không có độ quá điều 
chỉnh [1,2,3].
Trong đó chức năng các khối như sau: 
- Nguồn cung cấp: Cung cấp nguồn +5VDC 
cho mạch vi điều khiển và giao tiếp cách ly, 
+24VDC cho mạch công suất và động cơ.
- Máy đo sóng: Là thiết bị đo và hiển thị 
dạng sóng trực tiếp trên mô hình.
- Encoder, Cảm biến: Cảm biến tiệm cận có 
tác dụng xác định vị trí gốc, Encoder gắn trên trục 
vít me đo trược tiếp tín hiệu phản hồi đầu ra.
- Máy tính, phần mềm: Nhận các lệnh điều 
khiển từ vi xử lý (phím bấm, cảm biến) thông qua 
mạch truyền thông, đồng thời tính toán nội suy xử 
lý thuật toán đưa ra lệnh điều khiển, qua truyền 
thông thực hiện bước tiếp theo, có sẵn phần mềm 
Matlab để lập trình đo, hiển thị kết quả. 
- Bộ xử lý MCU: Chíp xử lý trung tâm xử 
lý dữ liệu truyền thông, điều khiển mạch công suất, 
hiển thị.
- Bộ giao tiếp máy tính: Truyền thông qua 
cổng USB giữa máy tính và chip điều khiển tương 
thíc với phần mềm matlab.
- Công suất: Khuyếch đại dòng điều khiển 
đông cơ trục và điều khiển cuộn hút phân phối vật liệu.
- Động cơ: Động cơ DC24V có hộ số.
- Hộp giảm tốc: Được gắn vào động cơ DC 
truyền chuyển động.
- Khớp nối mềm: Là khớp nối giữa trục 
động cơ với vít me bi.
- Đai ốc bi: Có tác dụng truyền chuyển động 
quay thành chuyển động tịnh tiến.
- Thanh trượt, con trượt: Dẫn hướng và 
giảm trọng lức lên thanh vít me.
- Gối đỡ, ổ bi: Giảm ma sát, và trọng lực tải.
3. Kết quả thực nghiệm
Kết quả thực nghiệm khi nạp chương trình 
điều khiển vào MCU đọc được các tín hiệu trực tiếp 
từ máy tính thông qua cad giao tiếp truyền thông lên 
phần mềm Matlab vẽ dạng đồ thị hoặc trên Osillocoper 
như các trường hợp khảo sát sau [8] tr. 23-27:
• Trường hợp 1: Khảo sát hoạt động của 
hệ thống phân phối vật liệu ứng dụng thuật toán 
MPC khi mang tải. Cho hệ thống chạy từ vị trí ban 
đầu đến điểm cần nhỏ sau đó chuyển động đi (từ 
0- 200μm), lại (từ 200μm – 190μm) qua hai điểm 
cần nhỏ cố định thực hiện lặp đi lặp lại nhiều lần 
như Hình 2:
Hình 2. Vị trí đầu ra trên toàn dải thang đo cho hệ 
chuyển động qua 2 điểm
ISSN 2354-0575
Khoa học & Công nghệ - Số 17/Tháng 3 - 2018 Journal of Science and Technology 59
Hình 3. Vị trí đầu ra khi tín hiệu điều khiển lớn cho 
hệ chuyển động qua 2 điểm
Hình 4. Vị trí đầu ra khi tín hiệu điều khiển nhỏ cho 
hệ chuyển động qua 2 điểm
Hình 5. Dòng điện phần ứng cho hệ chuyển động 
qua 2 điểm
Hình 6. Điện áp phần ứng cho hệ chuyển động qua 
2 điểm
Khoảng cách chuyển động lớn như Hình 2 
cho thấy chất lượng bộ điều khiển vẫn được duy trì. 
Không có độ quá điều chỉnh, sai lệch tĩnh vẫn trong 
phạm vi cho phép.
Giảm thiểu ảnh hưởng của hiện tượng 
backlash, khớp nối mềm, ma sát gây ra cho hệ thống 
như Hình 3 trong thời điểm ban đầu 0,01s.
Trong Hình 4 ta nhận thấy không có độ quá 
điều chỉnh, ổn định tại điểm làm việc, thời gian đáp 
ứng tốt. Mắc dù tín hiệu nhiễu tác động nhiều.
Trên Hình 5 ta thấy nhiễu đầu vào lớn, dòng 
điện có đảo chiều nhưng đầu ra vẫn ổn định không 
có sai lệch tĩnh.
Trên Hình 6 mặc dù bão hòa nguồn ±24 
VDC nhưng qua bộ điều khiển dự báo hệ vẫn điều 
khiển ổn định như Hình 5. Đây cũng chính là ưu 
điểm của bộ điều khiển dự báo khi các tham số của 
mô hình bị chặn.
• Trường hợp 2: Khảo sát hoạt động của hệ 
thống phân phối vật liệu ứng dụng thuật toán MPC 
khi mang tải. Cho hệ thống chạy từ vị trí ban đầu 
đến nhiều điểm cần nhỏ trên một trục thẳng, bước 
di chuyển qua các điểm cần nhỏ là cố định độ phân 
giải 50μm như Hình 7.
Hình 7. Vị trí đầu ra trên toàn dải thang đo cho hệ 
chuyển động có độ phân giải bước 50μm
Hình 8. Vị trí đầu ra lớn cho hệ chuyển động có độ 
phân giải bước 50μm
Hình 9. Vị trí đầu ra nhỏ cho hệ chuyển động có độ 
phân giải bước 50μm
ISSN 2354-0575
Journal of Science and Technology60 Khoa học & Công nghệ - Số 17/Tháng 3 - 2018
Hình 10. Dòng điện phần ứng cho hệ chuyển động 
có độ phân giải bước 50μm
Hình 11. Điện áp phần ứng cho hệ chuyển động có 
độ phân giải bước 50μm
Nhận thấy qua Hình 8, 9 ta thấy hiện tượng 
backlash vẫn xảy ra tại thời điểm khởi động như 
quá trình xảy ra cũng rất nhanh. Không ảnh hưởng 
tới quá trình hệ đi vào ổn định. Sai lệch tĩnh bằng 
không và không có quá điều chỉnh. Hình 10, 11 
cho thấy nhiễu đầu vào lớn, dòng điện có đảo chiều 
nhưng đầu ra vẫn ổn định không có sai lệch tĩnh.
Trên Hình 11 mặc dù bão hòa nguồn nhưng 
qua bộ điều khiển dự báo hệ vẫn điều khiển ổn định 
như Hình 8. Đây cũng chính giống như trường hợp 
1 là ưu điểm của bộ điều khiển dự báo khi các tham 
số của mô hình bị chặn.
• Trường hợp 3: Khảo sát thực nghiệm so 
sánh hai thuật toán PID và MPC. Khi thay đổi tác 
động tải và nhiễu ngoài vào hệ thống ta thu được 
các tín hiệu điều khiển sau:
Hình 12. Điện áp phần ứng của động cơ thực 
nghiệm
Hình 13. Dòng điện phần ứng của động cơ thực nghiệm
Hình 14. Vị trí đầu ra thực nghiệm
Hình 15. Khả năng dự báo của khâu dự báo với 
hiệu ứng Backlash so với PID
Dạng dòng điện và điện áp như Hình 12 và 
Hình 13 có biên độ lớn nhất nhỏ hơn so với trường 
hợp mô phỏng vì thực tế nguồn cấp bị giới hạn 24V. 
Kết quả cho thấy như Hình 14, bộ điều khiển 
được thiết kế bằng điều khiển dự báo sẽ cho thời 
gian đáp ứng tốt và hệ nhanh chóng tiến tới điểm ổn 
định. Hệ không có độ quá điều chỉnh và với phương 
pháp điều khiển dự báo, ảnh hưởng của các khâu 
phi tuyến được khử tương đối triệt để.
4. Kết luận
Từ các kết quả trên, chúng ta thấy rằng kết 
quả thực nghiệm tương đối giống với kết quả mô 
ISSN 2354-0575
Khoa học & Công nghệ - Số 17/Tháng 3 - 2018 Journal of Science and Technology 61
phỏng. 
Tại thời điểm ban đầu (khi hệ khởi động) và 
khi hệ đảo chiều quay để bám vị trí, hệ ít bị dao 
động tại điểm cần bám. So với trường hợp lý tưởng, 
thực tế thời gian quá độ của hệ là lớn hơn so với 
trường hợp lý tưởng. Tuy nhiên vấn đề này không 
ảnh hưởng tới các chỉ tiêu khác như độ quá điều 
chỉnh và sai lệch tĩnh. Trong thực tế cũng chứng 
minh vai trò của bộ điều khiển dự báo đối với các 
hệ có xảy ra hiện tượng Bachlash như Hình 14. Tín 
hiệu đầu ra đã đáp ứng nhanh hơn so với trường hợp 
sử dụng PID.
Những kết quả đã chứng minh rằng các mô 
hình điều khiển dự báo đề xuất làm việc ổn định với 
độ chính xác vị trí cao cho hệ thống phân phối vật 
liệu. Thuật toán điều khiển này cũng có thể được 
mở rộng cho các hệ thống phi tuyến khác.
Hướng nghiên cứu tiếp theo tác giả sẽ thiết 
kế một hệ thống phân phối vật liệu thực tế với đầy 
đủ các bộ phận cơ khí chính xác để áp dụng thuật 
toán điều khiển trong đề xuất này. 
Tác giả cũng sẽ phát triển thử nghiệm hệ 
thống với chất liệu sinh học bao gồm các hành động 
liên quan đến tế bào, ADN, kháng nguyên, kháng thể.
Tài liệu tham khảo
[1]. B. V. Dan, Bui Trung Thanh, Non-linear Model for Nanomaterial Delivery System. The 2nd 
KICS Korea-Vietnam International Workshop on Information and Communications, 2014, pp. 57 
– 61.
[2]. Bui Van Dan, Bui Trung Thanh, Do Anh Tuan, Nguyen Quoc Cuong, Non-linear Model and 
Design Of PID Controller For Nano. Material Delivery System. Applying High Technology to 
Practical - FEE2015, at Thai Nguyen University of Technology, 2015, 07/137, pp. 161 – 166.
[3]. Bui Van Dan, Bui Trung Thanh, Do Anh Tuan, Nguyen Quoc. - Output Feedback Model 
Predictive Control for Nano-material Distribution System. Journal of Science and Technology, 
2016, 113, pp. 35–40.
[4]. Nguyễn Doãn Phước. Lý thuyết điều khiển tuyến tính, NXB khoa học & Kỹ thuật, 2005.
[5]. Nguyễn Doãn Phước. Phân tích và điều khiển hệ phi tuyến, NXB Bách Khoa –Hà Nội, 2012.
[6]. Nguyễn Mạnh Giang. Cấu trúc – Lập trình – Ghép nối và ứng dụng vi điều khiển, NXB Giáo 
dục, 2004.
[7]. Nguyễn Quốc Trung. Xử lý tín hiệu và lọc số, NXB Khoa Học & Kỹ Thuật, 2006.
[8]. Nguyễn Phùng Quang. MATLAB & Simulink dành cho kỹ sư điều khiển tự động, NXB Khoa học 
& Kỹ thuật, 2005.
[9]. Trịnh Chất, Lê Văn Uyển. Tính toán thiết kế hệ dẫn động cơ khí, NXB Giáo dục, 2007.
[10]. Nguyễn Đắc Lộc, Lê Văn Tiến, Ninh Đức Tốn, Trần Xuân Việt. Sổ tay Công nghệ chế tạo máy, 
NXB Khoa học & Kỹ thuật, 2005.
EXPERIMENTAL MODELS CONSTRUCTION FOR DISTRIBUTION SYSTEM
AND APPLIED MATERIALS CONTROL ALGORITHM FORECAST
Abstract:
This paper presents the experimental design step for materials distribution system. The goal of the 
experimental design is to verify the correctness of the construction of the model prodictive controller for 
nano-materials distribution system. Results showed that experimental and simulation results are similar. 
Thereby proved that model predictive controller proposed works stable with high accuracy of position for 
nano-materials distribution system. This overcomes the disadvantages of PID algorithms. This control 
algorithm can also be extended to other nonlinear systems.
Keywords: Generalized Predictive Control (GPC), Model Preditive Control (MPC), Multiple, Non-linear 
model.