Trong bài viết này, phương trình động lực học của hệ acrobot được phân tích dựa theo phương pháp Euler-Lagrange. Bên cạnh đó, một mô hình acrobot thực tế được xây dựng cho mục đích kiểm chứng giải thuật. Các thông số chưa biết trong hệ thống được xác định qua việc đo đạc, tính toán và nhận dạng. | Tạp chí Khoa học Trường Đại học Tiền Giang Số 10 2021 Điều khiển ổn định hệ Acrobot sử dụng giải thuật LQR-GA Stabilizing Acrobot using LQR-GA algorithm Nguyễn Nhật Trường1 Nguyễn Nguyên Hoàng Minh1 Nguyễn Minh Tâm1 Vũ Văn Phong1 Trần Vi Đô1 Lê Tiến Thành1 Nguyễn Văn Đông Hải1 Nguyễn Trần Minh Nguyệt1 Đinh Thanh Tùng1 Nguyễn Đăng Anh Thái1 Huỳnh Tấn Phát1 Nguyễn Thành Văn1 Nguyễn Thế Hùng1 1 Trường Đại học Sư phạm Kỹ thuật TPHCM 01 Võ Văn Ngân P. Linh Chiểu Q. Thủ Đức Thành phố Hồ Chí Minh Việt Nam Thông tin chung Tóm tắt Ngày nhận bài Trong bài báo này phương trình động lực học của hệ acrobot 02 01 2021 được phân tích dựa theo phương pháp Euler-Lagrange. Bên cạnh đó một mô hình acrobot thực tế được xây dựng cho mục đích kiểm Ngày nhận kết quả phản biện chứng giải thuật. Các thông số chưa biết trong hệ thống được xác 15 03 2021 định qua việc đo đạc tính toán và nhận dạng. Dựa vào đó bộ điều Ngày chấp nhận đăng khiển LQR được thiết kế để điều khiển hệ tại các vị trí bất ổn định. 06 05 2021 Hơn thế nữa giải thuật di truyền được kết hợp để tối ưu hóa hiệu năng của bộ điều khiển LQR. Trước khi nhúng giải thuật vào mô Từ khóa hình thực tế đáp ứng của hệ thống được kiểm chứng với các giải Acrobot LQR giải thuật LQR LQR-GA trên môi trường mô phỏng. Với các kết quả ổn thuật di truyền Euler- định từ việc mô phỏng giải thuật được thực nghiệm trên mô hình Lagrange thực tế. Keywords Abstract Acrobot LQR genetic In this paper the dynamic equations of the acrobot system are algorithm Euler-Lagrange analyzed using the Euler-Lagrange method. Besides an actual Acrobot model is built for algorithm validation purposes. The unknown parameters in the system were determined through measurement calculation and identification. Based on that the LQR controller is designed to control the system in unstable positions. Furthermore the genetic algorithm is combined to optimize the performance of the LQR controller. Before embedding the algorithm in the actual model the system s response was .
