Simulink PID & Fuzzy - Pendul inversat

[srdjan]

Va salut!Poate ca nu-si are locul tocmai in acest board dar n-am gasit altul mai potrivit pentru ce vreau eu.Am de facut pt scoala un regulator cu logica fuzzy. Asa ca mi-am ales ca tema un pendul inversat.Inca nu m-am apucat serios de partea de fuzzy dar mi s-a nazarit mie sa o fac si cu PID.Problema e ca folosind un PID pentru unghiul pendulului si inca unul pentru pozitia mobilului care sustine pendulul nu reusesc sa controlez procesul (se rastoarna pendulul).Rog pe cine are ambitie sa-si bata capul cu succes sa-mi dea niste indicii sau chiar mura-n gura.Modelul pendulului este luat de pe mathworks, eu doar am scos un input pt perturbatii.Atasez si doua imagini pentru cei ce nu au la indemana simulink.[attachment=2]IPC_PID_test.rar[/attachment]

[EmyRulz]

O problema clasica de control. Un aspect interesant este faptul ca sistemul este controlabil avand o singura intrare si anume forta ce actioneaza asupra caruciorului dar nu este observabil decat daca se considera ambele masuratori (unghi si pozitia caruciorului). Deci automat treubuie un regulator cu doua intrari si o iesire. Se pot folosi doua regulatoare PD separate pentru a regla atat pozitia caruciorului cat si unghiul (vezi fisierul atasat). Ce e de remarcat aici este faptul ca fiind constransi la o singura cale de actionare, un compromis va trebui facut, intre viteza si precizia cu care se stabilizeaza pendului versus viteza si precizia cu care se regleaza pozitia ansamblului. In general este bine sa se stabilizeze repede pendulul dupa care sa se ajunga lent in pozitia dorita. O subproblema mai simpla ar fi doar stabilizarea pendulului punand conditia ca ansamblul sa se opreasaca eventual (poti sa vezi comportamentul punand castigul proportional egal cu zero in regulatorul pentru carucior). De remarcat ar fi si faptul ca actiunea derivativa este mai bine sa fie pusa direct pe reactie deoarece dorim sa oprim caruciorul (referinta zero de viteza) si nu sa ii impunem un profil anume. Un alt aspect ar fi semnalele. Pentru inceput e mai bine sa testezi stabilitatea si raspunsul sistemului folosind perturbatii de tip impuls (doarece sunt forte/momente si vor fi automat integrate). Ele modeleaza efecul unor "bobarnace" date atat pendulului cat si caruciorului. Apoi poti sa testezi si cu semnale aleatoare, dar sa fie de medie nula altfel vei avea drift in sistem. De asemenea, cred ca dificultatea ta in a regla sistemul consta in faptul ca semnul este schimbat pentru dinamica caruciorului. De aici si sfatul meu, inainte de a te apuca de regulator incearca sa intelegi in detalui dinamica sistemului pe care vrei sa il controlezi. O alta solutie simpla (si mai buna) care permite ajustarea simpla a compromisului de mai sus ar fi un algoritm optimal de tip LQR + obervator.[attachment=0]IPC_PID_test.rar[/attachment]

[srdjan]

Multumesc mult pentru ajutor. Eu m-am focalizat prea mult pe coeficientii Kp si Kd incat n-am observat ca la mine reactia era pozitiva si poate si perturbatiile erau prea violente. Am redus blocurile si am pus reactii negative fata de modelul tau si acum merge brici.LE: de algoritmul LQR sincer nici nu am auzit pana acum. M-am uitat putin peste articolul de pe wiki si mare lucru n-am inteles. Problema mea a fost strict didactica iar procesul era la libera alegere. M-am apucat de acesta deoarece mi s-a parut interesant. Finalitatea mea e sa folosesc control neuro-fuzzy insa semestrul trecut am studiat PID-urile si inainte de a face NF am zis sa vad rezultate cu o abordare clasica care desi in cele din urma si cu ajutorul tau s-a solutionat, mi-a ridicat totusi niste probleme.O sa revin si cu NF cand va fi gata.

[srdjan]

asa cum am promis am revenit cu un regulator neuro-fuzzy pentru acest pendul inversat. poate o fi de folos cuiva pe viitor. am renuntat la controlul pozitiei caruciorului pentru a simplifica problema dupa multe frustrari.