Ổn định vị trí mức chất lỏng dựa vào điều khiển trượt Và kỹ thuật LQR
Abstract
In this paper, a sliding mode controller (SMC) and linear quadratic regulator (LQR) optimal techniques are designed and simulated for a three tank non-interacting system (TTNS). This system is important in modern process control because it has the ability to improve product quality and enhance economic benefits. The proposed controllers are designed to ensure that the actual liquid level follows the desired liquid level in a finite time. The stability of the control system is proven. The simulation results of the proposed methods in MATLAB/Simulink are compared with fuzzy logic and fuzzy PID controller. The comparison results show that the control quality of the SMC and LQR controller is better than fuzzy logic and fuzzy PID controller with the rising time achieves 1.5156s, the overshoot is 0%, the steady-state error converges to zero, the settling time is 2.6473s for the SMC controller and 1.2570s, 8.0425%, 0cm, 3.6373s for LQR techniques, spectively.
Tóm tắt
Trong bài báo này, bộ điều khiển trượt (SMC) và kỹ thuật tối ưu toàn phương tuyến tính (LQR) được thiết kế và mô phỏng cho hệ thống ba bồn không tương tác. Hệ thống này rất quan trọng trong điều khiển quá trình hiện đại vì nó có khả năng cải thiện chất lượng sản phẩm và nâng cao lợi ích kinh tế. Bộ điều khiển đề xuất được thiết kế để đảm bảo mức chất lỏng thực tế bám theo mức chất lỏng mong muốn trong thời gian hữu hạn. Tính ổn định của hệ thống điều khiển được chứng minh. Các kết quả mô phỏng của phương pháp đề xuất trong MATLAB/Simulink được so sánh với bộ điều khiển logic mờ và PID mờ. Kết quả so sánh cho thấy chất lượng điều khiển của bộ điều khiển SMC và LQR tốt hơn so với bộ điều khiển logic mờ và PID mờ với thời gian tăng đạt 1,5156s, độ vọt lố là 0%, loại bỏ sai số xác lập, thời gian xác lập là 2,6473s đối với bộ điều khiển SMC và tương ứng là 1,2570s, 8,0425%, 0cm, 3,6373s đối với bộ điều khiển LQR.
Tài liệu tham khảo
[1] K. T. Sundari, C. Komathi, S. Durgadevi, and K. Abirami. (2020). Optimal Controller tuning of a PI controller for a three tank non-interacting process. in 2020 International Conference on Power, Energy, Control and Transmission Systems (ICPECTS), Chennai, India: IEEE, pp. 1–5. doi: 10.1109/ICPECTS49113.2020.9337044.
[2] Mohd. Uvais, Prabhat Ranjan Sarkar, and Shaktidev Mukherjee. (2016). Three Tank Interacting System Level Control using Modern AI Techniques. International Journal of Research and Development in Applied Science and Engineering, 9(1), 1–5.
[3] Arnob Senapati, Akash Maitra, Snehanjaly Batabyal, and Abhishek Kumar Kashyap. (2018). Control and Performance Analysis of Three Tank Flow Control System Using Linear & Non-Linear Controller. International Journal of Innovative Research in Computer and Communication Engineering, 6(1), 329–340.
[4] Vinay Kumar and Rekha Jha. (2015). Liquid Level Control of Multi Tank System And Their Performance Analysis. International Journal Of Scientific Research And Education, 3(5), 3377–3385.
[5] C.-A. Bojan-Dragos, A.-I. Szedlak-Stinean, R.-E. Precup, L. Gurgui, E.-L. Hedrea, and I.-C. Mituletu. (2018). Control Solutions for Vertical Three-Tank Systems. in 2018 IEEE 12th International Symposium on Applied Computational Intelligence and Informatics (SACI), Timisoara: IEEE, 593–598. doi: 10.1109/SACI.2018.8440939.
[6] M. A. Capcha, W. Ipanaqué and R. De Keyser. (2017). Comparison of model-based and non-model-based strategies for nonlinear control of a three-tank system. Proc. of 22nd IEEE International Conference on Emerging Technologies and Factory Automation (ETFA), Limassol, 2017, 1–4.
[7] Thanh Tung Pham and Chi-Ngon Nguyen. (2023). Design and Performance Evaluation a Sliding Mode Control Based On the K Observer for A Three Tank Non-Interacting System. Journal of Applied Science and Engineering, 2023, 26(12), 1791-1798, doi: https://doi.org/10.6180/jase.202312_26(12).0011.
[8] Jinkun Liu (2017). Sliding Mode Control Using MATLAB. Elsevier Science.
[9] N. Setiawan and G. N. P. Pratama. (2021). Application of LQR Full-State Feedback Controller for Rotational Inverted Pendulum. Journal of Physics: Conference Series, 2021, 1–9.
[10] M. A. Sen and M. Kalyoncu. (2016). Optimal Tuning of a LQR Controller for an Inverted Pendulum Using the Bees Algorithm. JOACE, 4(5), 384–387, doi: 10.18178/joace.4.5.384-387.
[11] Võ Thanh Hà, Nguyễn Tùng Lâm, and Dương Anh Tuấn. (2021). Phân tích điều khiển lqr kết hợp bộ quan sát trạng thái ESO với điều khiển phituyến cho hệ hai vật. Tạp chí Khoa học và Công nghệ - Đại học Công nghiệp Hà Nội, 57(3), 50–55.
