Ngày nay, có rất nhiều phương pháp được sử dụng để điều khiển hệ phi tuyến như phương pháp tuyến tính hóa, điều khiển trượt, điều khiển dùng mạng thần kinh nhân tạo, điều khiển mờ, điều khiển thích nghi hoặc các thuật toán tối ưu bầy đàn, giải thuật di tài trình bày các kết quả quá trình nghiên cứu cân bằng hệ con nêm ngược dùng phương pháp LQR và điều khiển mờ | Kỹ thuật và Công nghệ 157 CÂN BẰNG HỆ CON NÊM NGƯỢC DÙNG PHƯƠNG PHÁP LQR VÀ ĐIỀU KHIỂN MỜ BALANCING CONTROL OF INVERTED WEDGE SYSTEM BY USING LQR AND FUZZY LOGIC METHODS Nguyễn Thanh Tần1 Đặng Hữu Phúc2 Dương Minh Hùng3 Tóm tắt Abstract Trong bài viết , chúng tôi đã sử dụng hai phương pháp điều khiển trên hệ con nêm ngược là phương pháp LQR (Linear Quadratic Regulator) và phương pháp điều khiển mờ. Kết quả mô phỏng cho thấy cả hai phương pháp điều khiển trên đều có khả năng cân bằng ổn định hệ con nêm ngược. Bên cạnh đó, chúng tôi đã xây dựng thành công mô hình thực nghiệm hệ con nêm ngược thông qua giao tiếp máy tính giữa phần mềm Matlab với card DSP TMS320F28335. Kết quả thực nghiệm cho thấy phương pháp điều khiển mờ hoàn toàn có thể điều khiển cân bằng hệ con nêm ngược theo phương thẳng đứng. Giá trị góc nghiêng và vị trí vật nặng thu được luôn dao động xung quanh vị trí cân bằng mong muốn. In this paper, the author uses two control algorithms on the inverted wedge: LQR control method and Fuzzy Control method. The simulation results show that the both methods are able to balance the steady inverted wedge. Besides that, the author has built the experimental inverted wedge model successfully through computer communication between the Matlab software and DSP TMS320F28335 card. The experimental results show that fuzzy control method can completely control the balance of inverted wedge by vertical way. The obtained results of the values of angle and position loads fluctuated around the desired equilibrium position. Keywords: Balance, inverted wedge, fuzzy control, Linear Quadratic Regulator. Từ khóa: Cân bằng, con nêm ngược, điều khiển mờ, điều khiển LQR. 1. Mở đầu123 Ngày nay, có rất nhiều phương pháp được sử dụng để điều khiển hệ phi tuyến như phương pháp tuyến tính hóa, điều khiển trượt, điều khiển dùng mạng thần kinh nhân tạo, điều khiển mờ, điều khiển thích nghi hoặc các thuật toán tối ưu bầy đàn, giải thuật di truyền. Việc lựa chọn một phương pháp điều
