Kể từ khi ra đời năm 2001 đến nay, xe hai bánh cân bằng đã và đang được sử dụng rộng rãi trong đời sống. Tuy nhiên, nó còn tồn tại nhiều khuyết điểm vể quãng đường, tốc độ. Nắm bắt những khuyết điểm đó, nhiều tập đoàn xe trên thế giới đã không ngừng phát triển và đưa ra nhiều mẫu xe máy điện có khả năng tự cân bằng như Honda, Lit Motors,…Đây là phương tiện mang xu hướng của tương lai. Đề tài tập này tập trung phân tích mô hình xe máy điện cân bằng sử dụng bánh đà phản ứng, khảo sát ảnh hưởng cảm biến, thiết kế chế tạo mô hình và xây dựng giải thuật điều khiển để xe có khả năng tự cân bằng, di chuyển tới và lùi. Nội dung của đề tài gồm có 6 chương: Chương 1: Tổng quan. Chương 2: Mô hình hóa xe máy điện cân bằng. Chương 3: Khảo sát cảm biến. Chương 4: Thiết kế, chế tạo mô hình. Chương 5: Thiết kế bộ điều khiển. Chương 6: Tổng kết và hướng phát triển đề tài.
TỔNG QUAN
Giới thiệu về xe máy điện cân bằng
Trong bối cảnh khoa học công nghệ phát triển nhanh chóng, nhu cầu di chuyển bằng những thiết bị nhỏ gọn thay thế cho việc đi bộ ngày càng gia tăng Để đáp ứng nhu cầu này, từ năm 2001, xe hai bánh cân bằng đã được giới thiệu như một giải pháp giao thông cá nhân cách mạng Một trong những sản phẩm tiêu biểu là xe điện I2 SE của công ty Segway, với trọng lượng 48 kg, tốc độ tối đa 20 km/h và khả năng di chuyển khoảng 34 km.
Hình 1.1 Xe hai bánh tự cân bằng Segway I2 SE [1]
Hình 1.2 Xe hai bánh tự cân bằng Scooter [2]
Xe hai bánh tự cân bằng ngày càng có kiểu dáng đa dạng và kích thước nhỏ gọn Một ví dụ điển hình là scooter, với thiết kế loại bỏ tay vịn và bánh xe nhỏ hơn, giúp xe trở nên linh hoạt và dễ dàng di chuyển.
Các loại xe hai bánh tự cân bằng hoạt động dựa trên nguyên lý con lắc ngược, như thể hiện trong hình 1.3 Khi người đứng trên xe, được mô phỏng bằng thanh có chiều dài l và khối lượng m, nghiêng về phía trước với góc α, bộ điều khiển sẽ kích hoạt tín hiệu để xe tiến về phía trước, nhằm đưa góc α về 0 và giữ xe ở trạng thái cân bằng.
Hình 1.3 Sơ đồ nguyên lý con lắc ngược
Xe hai bánh cân bằng, với thiết kế nhỏ gọn và linh hoạt, ngày càng trở nên phổ biến trong cuộc sống hàng ngày Tuy nhiên, loại xe này vẫn có một số hạn chế như tốc độ di chuyển chậm, quãng đường di chuyển ngắn và nguy cơ gây ngã cho người sử dụng Do đó, xe hai bánh cân bằng rất phù hợp cho việc di chuyển trong các khu vực nhỏ hẹp như công viên hay nhà xưởng.
Xe máy điện cân bằng đã khắc phục những hạn chế của xe hai bánh cân bằng, mang lại một phương tiện giao thông an toàn và thân thiện với môi trường Với thiết kế hai bánh song song và khả năng tự cân bằng, xe máy điện này sử dụng năng lượng sạch, giúp giảm thiểu ô nhiễm Ngoài ra, xe còn có khả năng di chuyển quãng đường xa với tốc độ lớn, đáp ứng nhu cầu di chuyển hiện đại.
1.1.1 Xe máy điện cân bằng
Trong những năm gần đây, các tập đoàn xe máy đã không ngừng phát triển và giới thiệu nhiều mẫu xe điện cân bằng, tiêu biểu như sản phẩm của Honda và Lit Motors Hình 1.4 minh họa mẫu xe điện 2 bánh cân bằng do công ty Lit Motors nghiên cứu và thiết kế từ năm trước.
Honda đã giới thiệu sản phẩm xe máy cân bằng đầu tiên của mình tại triển lãm điện tử tiêu dùng CES ở Las Vegas vào năm 2017, sau khi phát triển từ năm 2010 và ra mắt sản phẩm chính thức vào năm 2016.
Hình 1.4 Xe máy điện cân bằng của công ty Lit Motors [3]
Hình 1.5 Xe máy cân bằng của hãng Honda [4]
Xe máy điện cân bằng hoạt động tương tự như hệ thống cân bằng của con lắc ngược, sử dụng cảm biến để xác định góc nghiêng và cơ cấu chấp hành để duy trì trạng thái cân bằng Trong vài thập kỷ qua, các nhà nghiên cứu đã phát triển nhiều phương pháp điều khiển cân bằng khác nhau.
Phương pháp cân bằng sử dụng điều khiển góc lái dựa trên nguyên lý lực ly tâm Khi xe nghiêng, việc bẻ lái bánh xe về phía nghiêng sẽ tạo ra lực ly tâm, giúp kéo xe trở lại vị trí thẳng đứng.
Hình 1.6 Sơ đồ động học của phương pháp điều khiển góc lái
Góc lái 𝜑 và tốc độ xe được điều chỉnh để tạo ra lực ly tâm, giúp xe giữ cân bằng Hệ thống này nổi bật với khối lượng nhẹ, tiêu thụ năng lượng thấp, đồng thời xe có góc nghiêng nhỏ, mặc dù mô hình toán học khá phức tạp.
Hình 1.7 Nguyên lý cân bằng nhờ con quay hồi chuyển
Phương pháp cân bằng sử dụng hệ thống con quay hồi chuyển (Gyroscopic stabilization) dựa vào moment xoắn từ các trục quay, giúp xe tự động trở lại vị trí cân bằng khi bị nghiêng.
Các con quay trong hình 1.7 chuyển động quanh trục của chúng, tạo ra một moment xoắn giúp xe trở lại vị trí cân bằng Phương pháp này đặc trưng bởi khả năng duy trì sự ổn định cho xe.
Trang 5 moment xoắn lớn, góc nghiêng xe cho phép lớn, xe cân bằng ngay cả khi xe đứng yên, tiêu tốn năng lượng lớn, kết cấu phức tạp [5]
Phương pháp cân bằng sử dụng bánh đà (Reaction wheel) là kỹ thuật giúp duy trì sự ổn định cho xe bằng cách tạo ra moment từ bánh đà gắn trên xe khi xe bị nghiêng.
Hình 1.8 Nguyên lý cân bằng nhờ bánh đà
Hình 1.8 minh họa nguyên lý cân bằng khi xe nghiêng góc 𝜃, trong đó động cơ với bánh đà quay tạo ra moment Theo định luật 3 Newton, moment phản ứng xuất hiện trên thân xe, giúp xe trở lại vị trí cân bằng Phương pháp này có ưu điểm là mô hình hóa đơn giản, dễ dàng chế tạo, và moment tạo ra không lớn, phụ thuộc vào đặc tính của động cơ.
1.1.2 Tình hình nghiên cứu trong và ngoài nước
Tình hình nghiên cứu trong nước
Trong những năm gần đây, xe hai bánh tự cân bằng đã thu hút sự quan tâm của nhiều nhà khoa học và sinh viên tại Việt Nam, mặc dù nghiên cứu về lĩnh vực này vẫn chưa phổ biến Hiện tại, có hai mô hình nổi bật là xe mô tô tự cân bằng của Đại học Duy Tân và xe máy điện cân bằng của Đại học Kỹ thuật Công nghiệp – Đại học Thái Nguyên.
Mục tiêu, nhiệm vụ, phạm vi của luận văn
Xe máy điện cân bằng đang trở nên phổ biến và thu hút sự chú ý của nhiều người, mở ra nhiều cơ hội nghiên cứu và ứng dụng thực tiễn Bài luận văn này sẽ tập trung vào việc phân tích và thiết kế mô hình xe máy điện cân bằng sử dụng bánh đà phản ứng.
1.2.2 Nhiệm vụ đề tài Để đạt mục tiêu đề ra, các nhiệm vụ sau cần phải được thực hiện
Thiết kế kết cấu khung xe:
Thiết kế cơ khí 3D sử dụng phần mềm SolidWorks cho phép phân tích mô hình xe máy điện cân bằng và xác định các thành phần chính của nó.
- Chế tạo mô hình thử nghiệm từ mô hình 3D đã thiết kế bằng vật liệu nhẹ như mica, nhôm
- Tính toán kiểm bền bộ truyền động đai răng và trục
Mô hình hóa xe máy điện và khảo sát sự ảnh hưởng của các thông số hình học:
- Phân tích động lực học mô hình và mô phỏng bằng Simulink Matlab
Khảo sát ảnh hưởng của mô hình khi thay đổi các thông số hình học như chiều cao vị trí đặt bánh đà và moment quán tính bánh đà được thực hiện bằng phần mềm Matlab Simulink và Matlab SimMechanics.
Kết nối, thực nghiệm thu nhận tín hiệu trên cảm biến đo góc:
- Xây dựng mô hình đọc cảm biến từ cảm biến đo góc, khảo sát đáp ứng của cảm biến
- Phân tích và lựa chọn giải thuật lọc nhiễu để đảm bảo kết quả trả về của cảm biến chính xác
- Tính toán công suất và lựa chọn các thiết bị điện phù hợp
- Thiết kế sơ đồ kết nối các thiết bị điện: sơ đồ nguyên lý, PCB và làm mạch in
Thiết kế lưu đồ giải thuật điều khiển
- Phân tích và thiết kế bộ điều khiển cân bằng xe dựa trên giải thuật PID và LQR, từ đó đưa ra giải thuật phù hợp
- Mô phỏng đáp ứng trên phần mềm Matlab Simulink và Matlab SimMechanics
- Tiến hành thực nghiệm, thu nhận giá trị góc nghiêng của xe, so sánh đáp ứng thực tế với mô phỏng
- Xây dựng giao diện điều khiển xe như chạy tới, lùi,…
Mô hình xe máy điện cân bằng được thiết kế với các thông số sau:
- Chiều dài trục cơ sở ước tính 300 mm
- Tổng khối lượng xe ước tính 1,4 kg
- Khả năng cân bằng trong vùng ± 8 o
Tổ chức luận văn
Các nhiệm vụ nêu trên được tổ chức thực hiện trong các chương sau:
Chương 2: Mô hình hóa và khảo sát mô hình xe máy điện cân bằng Chương này tập trung phân tích động lực học mô hình xe máy điện cân bằng, đưa ra được những ảnh hưởng khi thay đổi các thông số động học của xe như: chiều cao vị trí đặt bánh đà, moment quán tính của bánh đà
Chương 3: Khảo sát cảm biến Chương này tiến hành phân tích và lựa chọn bộ lọc cảm biến phù hợp, thực nghiệm đánh giá kết quả thu nhận cảm biến
Chương 4: Thiết kế và chế tạo mô hình Chương này tiến hành thiết kế cơ khí, thiết kế điện dựa trên những kết quả của chương 2 và chế tạo mô hình theo bản vẽ thiết kế
Chương 5: Thiết kế bộ điều khiển Chương này tiến hành xây dựng giải thuật điều khiển bánh đà giúp xe cân bằng
Chương 6: Tổng kết và nêu hướng phát triển của đề tài
MÔ HÌNH HÓA XE MÁY ĐIỆN CÂN BẰNG
Mô hình toán xe máy điện
Các tham số của hệ thống xe máy điện cân bằng được trình bày trong bảng 2.1:
Bảng 2.1 Bảng các thông số của hệ thống xe máy điện cân bằng
Ký hiệu Đơn vị Mô tả θ rad Góc nghiêng của xe φ rad Góc quay của bánh đà
J1 kg.m 2 Moment quán tính xe (bao gồm stator động cơ)
Moment quán tính của bánh đà, bao gồm cả rotor động cơ, được đo bằng đơn vị J2 kg.m² Hệ số ma sát quay giữa bánh xe và mặt đường được ký hiệu là c1, có đơn vị N.m.s/rad Hệ số ma sát trục bánh đà được ký hiệu là c2, cũng có đơn vị N.m.s/rad.
𝑚 𝑟 kg Khối lượng của rotor động cơ
𝑚 𝑠 kg Khối lượng stator động cơ
𝑚 𝑏𝑑 kg Khối lượng bánh đà
𝑚 1 kg Khối lượng xe và stator động cơ
𝑚 2 kg Khối lượng bánh đà và rotor động cơ
𝑙 m Khoảng cách từ mặt đế bánh xe đến trọng tâm xe (bao gồm bánh đà)
𝑙 1 m Khoảng cách từ mặt đế bánh xe đến trọng tâm xe (không có bánh đà)
𝑙 2 m Khoảng cách từ mặt đế bánh xe đến trục xoay bánh đà
Kt Nm/A Hằng số moment động cơ
Kb V.s/rad Hằng số sức điện động của động cơ
Ra Ω Điện trở cuộn cảm động cơ g m/s 2 Gia tốc trọng trường
2.1.1 Mô hình hóa động cơ DC
Mục đích mô hình hóa động cơ DC để tìm ra mối liên hệ giữa moment xoắn của động cơ và điệp áp cấp vào cho động cơ
Hình 2.2 Sơ đồ mạch điện tương đương của động cơ DC
Trong đó 𝑖: dòng điện qua phần ứng của động cơ
𝐿 𝑎 : độ tự cảm của cuộn dây phần ứng của động cơ
𝑅 𝑎 : điện trở thuần của cuộn dây động cơ
𝐸 𝑏 : sức phản điện động của động cơ
Sức phản điện động cơ 𝐸 𝑏 tỉ lệ thuận với tốc độ thay đổi từ thông, đồng nghĩa với việc nó cũng tỉ lệ thuận với vận tốc góc của động cơ Công thức tính sức phản điện động cơ là yếu tố quan trọng trong việc hiểu rõ hoạt động của động cơ.
Giả sử tác động của độ tự cảm của cuộn dây phần ứng là không đáng kể (vì
Do đó moment xoắn tạo ra từ động cơ được tính như sau:
Khi 𝑉 𝑚 = 𝐾 𝑏 𝜑̇ từ phương trình (2.4), thì 𝜏 = 0, cho thấy động cơ sẽ quay đều mà không có ma sát Để nghiên cứu mối quan hệ giữa điện áp cấp vào và moment sinh ra của động cơ, công cụ SimMechanics đã được áp dụng.
2.1.2 Ứng dụng SimMechanics để khảo sát động cơ
SimMechanics là công cụ trong phần mềm Matlab, cho phép mô phỏng hệ thống cơ điện tử bằng cách liên kết các phần cơ khí và điều khiển Mô hình 3D được thiết kế từ các phần mềm như SolidWorks®, Autodesk Inventor®, và PTC® Creo™ (Pro/ENGINEER®) Dữ liệu CAD sau đó được xuất sang Matlab/SimMechanics dưới định dạng file “.xml” Có hai phương pháp xuất file “.xml”, bao gồm SimMechanics First Generation và SimMechanics Second Generation; trong chương này, phương pháp SimMechanics First Generation sẽ được áp dụng để chuyển dữ liệu từ môi trường 3D sang Matlab.
Mô hình khảo sát động cơ được thiết kế trên phần mềm SolidWorks, bao gồm hai thành phần chính: động cơ và đĩa quay, được kết nối với nhau bằng khớp quay Sau khi hoàn thành, file 3D sẽ được xuất từ SolidWorks sang Matlab với định dạng ".xml".
“mech_import(‘.xml’)” được sử dụng để chuyển file có đuôi “.xml” sang môi trường SimMechanics và kết quả được thể hiện trong hình 2.4
Hình 2.3 Mô hình 3D trong SolidWorks
Hình 2.4 Mô hình động cơ sau khi xuất qua SimMechanics
Trong hình 2.4, khối "Động cơ" được kết nối với khối "Đĩa quay" thông qua khớp quay "Revolute", trong khi các khối khác được tạo ra bởi SimMechanics để thiết lập môi trường mô phỏng.
Hình 2.5 Mô hình khảo sát động cơ DC
Mô hình khảo sát động cơ DC được minh họa trong hình 2.5, với điện áp đầu vào 𝑉 𝑚 lần lượt là 9V, 12V và 15V Moment động cơ được sinh ra sau khi thực hiện các bước khảo sát.
Trang 15 tính toán ở khối “Phương trình (2.4)” và “Hệ số Kt” Từ đó, moment tác động vào khớp quay “Revolute” và vận tốc được đọc về thông qua khối “Joint Sensor” Theo công thức (2.4), giá trị moment của động cơ sẽ giảm về không và vận tốc sẽ tăng dần đến một giá trị nhất định Kết quả moment và vận tốc động cơ được thể hiện trong hình 2.6 và hình 2.7
Hình 2.6 Đồ thị moment sinh ra của động cơ
Hình 2.7 Đồ thị vận tốc của động cơ
Từ hình 2.6 và hình 2.7, các nhận xét được đưa ra như sau:
Động cơ quay đều không sinh ra moment
Điện áp cung cấp cho động cơ có mối quan hệ tuyến tính với moment lớn nhất mà động cơ tạo ra và vận tốc ổn định của nó Cụ thể, khi điện áp tăng lên, moment tối đa và vận tốc ổn định của động cơ cũng sẽ tăng theo.
2.1.3 Mô hình hóa hệ xe máy điện cân bằng dùng bánh đà phản ứng Đáp ứng của hệ xe máy điện cân bằng dùng bánh đà phản ứng ngoài việc chịu ảnh hưởng của moment do động cơ sinh ra, còn chịu ảnh hưởng của chiều cao đặt bánh đà
𝑙 2 , moment quán tính bánh đà 𝐽 2 Vì vậy, hệ xe máy điện cân bằng cần được mô hình hóa để khảo sát ảnh hưởng của các yếu tố nói trên
Hình 2.8 Mô hình hóa xe máy điện cân bằng
Mô hình hóa xe máy điện cân bằng sử dụng bánh đà phản ứng được minh họa trong hình 2.8, với khối lượng toàn bộ hệ thống được chia thành hai phần: khối lượng thân xe và stator động cơ có trọng tâm tại O1, cùng với khối lượng bánh đà và rotor động cơ có trọng tâm tại O2 Các tâm O1 và O2 cách gốc tọa độ O lần lượt là l1 và l2 Moment quán tính của stator động cơ được tính cho thân xe, trong khi moment quán tính của rotor được tính cho bánh đà.
𝑚 2 = 𝑚 𝑏𝑑 + 𝑚 𝑟 (2.6) Áp dụng phương trình Lagrange để tính toán mô hình hóa xe máy điện Năng lượng của hệ thống gồm 2 thành phần là động năng và thế năng
Động năng của hệ bao gồm động năng tịnh tiến và quay: Động năng tịnh tiến:
Do đó, tổng động năng 𝐾𝐸 (Kinetic Energy) của hệ được tính như sau:
Đối với thế năng, gốc thế năng được xác định tại vị trí tiếp xúc giữa bánh xe và mặt đất Thế năng (Potential Energy) của hệ được tính toán dựa trên vị trí này.
Từ phương trình (2.9) và (2.10) dẫn đến phương trình Lagrange của hệ như sau:
Năng lượng bị tiêu hao do ma sát:
Ma sát sinh ra từ trục động cơ quay quanh ổ lăn và bánh xe tiếp xúc với mặt đường khi quay là rất nhỏ và có thể được bỏ qua Vì vậy, để đơn giản hóa quá trình tính toán, có thể xem xét yếu tố này không đáng kể.
Phương trình (2.11) được khai triển cụ thể như sau
Theo trục quay của góc 𝜃:
(𝑚 1 𝑙 1 2 + 𝑚 2 𝑙 2 2 + 𝐽 1 + 𝐽 2 )𝜃̈ + 𝐽 2 𝜑̈ − (𝑚 1 𝑙 1 + 𝑚 2 𝑙 2 )𝑔𝑠𝑖𝑛(𝜃)= 0 (2.18) Theo trục quay của góc 𝜑:
Với 𝜏 là moment xoắn của động cơ Từ công thức (2.4) và (2.24) suy ra:
Hai phương trình (2.18) và (2.25) dẫn đến hệ phương trình phi tuyến của hệ như sau:
Khảo sát sự ảnh hưởng của thông số vật lý đến hệ thống
Để khảo sát động lực học của hệ thống xe máy điện cân bằng, công cụ SimMechanics trong phần mềm Matlab được sử dụng để mô phỏng Ban đầu, mô phỏng chỉ xem xét khối lượng và moment quán tính mà không tính đến đặc tính đáp ứng của động cơ Sau đó, khối mô phỏng đặc tính đáp ứng của động cơ được thêm vào để khảo sát tác động của moment quán tính bánh đà đến hiệu suất của hệ thống Mô phỏng cũng nghiên cứu ảnh hưởng của các thông số vật lý như chiều cao đặt bánh đà 𝑙2 và moment quán tính bánh đà đến đáp ứng của xe máy điện.
2.2.1 Phần mềm và mô hình khảo sát
Hình 2.9 Mô hình khảo sát
Mô hình xe máy điện đã được thiết kế bằng phần mềm SolidWorks, sử dụng vật liệu nhôm và mica cho các chi tiết Các thông số vật lý của xe được tính toán và trình bày chi tiết trong bảng 2.2.
Bảng 2.2 Thông số vật lý của mô hình khảo sát
Thông số Đơn vị Giá trị
Dữ liệu từ file “*.xml” sau khi đưa sang Matlab được các khối liên kết với nhau như sơ đồ hình 2.10
Theo hình 2.10, mặt đường và thân xe được liên kết với nhau qua khớp “Custom
Khớp "Revolute2" cho phép thân xe quay quanh mặt đường, với trục quay đi qua hai điểm tiếp xúc của bánh xe Đặc điểm này giới hạn bậc tự do của khớp, giúp bánh đà liên kết hiệu quả với thân xe Bánh xe 1 ("Banhxe-1") đóng vai trò quan trọng trong cơ chế chuyển động của hệ thống.
2 (“Banhxe-2”) lần lượt liên kết với thân xe qua khớp “Revolute1” và “Revolute”
Hình 2.10 Sơ đồ mô phỏng xe máy điện cân bằng
2.2.2 Khảo sát moment tác dụng lên bánh đà
Hình 2.11 trình bày sơ đồ khảo sát ảnh hưởng của moment tác động lên bánh đà Bộ điều khiển ON/OFF được áp dụng vào mô hình với góc nghiêng ban đầu của xe là 8 độ Luật điều khiển của bộ điều khiển ON/OFF được thể hiện rõ ràng trong sơ đồ.
−𝜏 𝑛ế𝑢 𝜃 < 0 Trong đó: 𝜏 là hằng số moment được cấp vào
Khi moment 𝜏 = 0,16 (Nm), đồ thị đáp ứng của xe cho thấy rằng xe không thể trở lại vị trí cân bằng 0 độ, mà thay vào đó dao động và tiến về vị trí cân bằng dưới (180 độ) Điều này chứng tỏ rằng moment 𝜏 = 0,16 (Nm) không đủ để giữ xe ở góc nghiêng ban đầu.
Hình 2.12 Đồ thị góc nghiêng của xe ứng với 𝜏 = 0,16 (Nm)
Trường hợp 𝜏 = 0,165 (Nm): Đồ thị đáp ứng của xe được thể hiện ở hình 2.13
Hình 2.13 Đồ thị góc nghiêng của xe ứng với 𝜏 = 0,165 (Nm)
Theo hình 2.13, xe có thể cân bằng quanh vị trí 0 o sau một khoảng thời gian Điều
Trang 22 đó chứng tỏ, với moment 𝜏 = 0,165 (Nm) đủ để cân bằng cho xe
Xét tại vị trí xe nghiêng một góc 𝜃, lực tác dụng lên xe được thể hiện ở hình 2.14 Điều kiện để xe không bị ngã khi 𝜃 = 8 𝑜 :
So sánh giữa kết quả từ công thức (2.27) và kết quả mô phỏng cho thấy sự phù hợp rõ ràng, điều này là một trong những tiêu chí quan trọng trong việc lựa chọn động cơ thích hợp.
Hình 2.14 Sơ đồ phân tích lực tại vị trí góc nghiêng 𝜃
2.2.3 Khảo sát ảnh hưởng của chiều cao bánh đà
Hình 2.15 Đồ thị đáp ứng của xe khi thay đổi chiều cao bánh đà
Dựa vào công thức (2.27), moment gây ra bởi trọng lượng xe phụ thuộc vào trọng
Trang 23 tâm của xe Do đó, nếu tác động cùng một moment 𝜏, chiều cao của bánh đà thay đổi thì đáp ứng của xe cũng thay đổi theo Moment không đổi 𝜏 = 0,165 (Nm) được cấp cho bánh đà, và chiều cao bánh đà thay đổi lần lượt 10 (cm), 12 (cm), 14 (cm),…Đáp ứng của xe với bộ điều khiển ON/OFF được thể hiện ở hình 2.15 Kết quả mô phỏng cho thấy rằng: chiều cao bánh đà nhỏ hơn thì đáp ứng nhanh hơn Từ kết quả mô phỏng kết hợp với sơ đồ phân tích lực hình 2.14, chiều cao bánh đà ảnh hưởng lên đáp ứng của xe qua công thức sau:
Trong đó: 𝜏 1 là moment tác dụng lên trục nghiêng của xe
Khi bán kính 𝑙 giảm, moment tác dụng lên trục nghiêng của xe tăng lên, giúp xe phản ứng nhanh hơn và giảm thiểu quán tính, từ đó hạn chế độ lệch của xe.
2.2.4 Khảo sát ảnh hưởng của moment quán tính bánh đà Để khảo sát sự ảnh hưởng của moment quán tính bánh đà đến đáp ứng của xe, một hằng số moment 𝜏 = 0,08 (Nm) sẽ được cấp cho bánh đà Với các moment quán tính bánh đà lần lượt là 𝐽 2 = 0,000163 (𝑘𝑔 𝑚 2 ), 𝐽 2 = 0,000263 (𝑘𝑔 𝑚 2 ), 𝐽 2 0,000563 (𝑘𝑔 𝑚 2 ) Đáp ứng vận tốc và gia tốc được thể hiện ở hình 2.16 và hình 2.17 Đáp ứng vị trí của xe khi chưa điều khiển thể hiện ở hình 2.18 và đáp ứng của xe khi có điều khiển thể hiện ở hình 2.19
Hình 2.16 Vận tốc bánh đà
Hình 2.17 Gia tốc bánh đà
Hình 2.18 minh họa đáp ứng vị trí của xe không có điều khiển Đồ thị hình 2.16 chỉ ra rằng với ba bánh đà có moment quán tính khác nhau, vận tốc của bánh đà sẽ khác nhau; cụ thể, moment quán tính nhỏ hơn sẽ dẫn đến vận tốc tăng nhanh hơn Tương tự, đồ thị hình 2.17 cho thấy rằng với ba bánh đà có moment quán tính khác nhau, gia tốc cũng sẽ khác nhau; moment quán tính nhỏ hơn sẽ tạo ra gia tốc lớn hơn.
Xe không thể nghiêng quá 90 độ mỗi bên, vì vậy bộ điều khiển ON/OFF được sử dụng để duy trì sự cân bằng trong khoảng ±8 độ Giá trị moment quán tính của bánh đà đã được điều chỉnh tương ứng Hằng số moment 𝜏 = ±0,17 (Nm) được cung cấp để kiểm tra khả năng đáp ứng vị trí của xe.
Trang 25 xe trong từng trường hợp moment quán tính bánh đà được thay đổi và được thể hiện ở hình 2.19
Hình 2.19 Đáp ứng vị trí của xe có điều khiển
Nhận xét từ hình 2.18 và 2.19 cho thấy, khi tín hiệu moment được cung cấp trực tiếp lên trục bánh đà mà không xem xét đến đặc tính của động cơ, thì phản ứng mô hình sẽ tương tự nhau mặc dù có sự khác biệt về momen quán tính của bánh đà.
Mô phỏng trước đó chưa xem xét đặc tính của động cơ, trong khi moment tác dụng lên bánh đà do động cơ tạo ra phụ thuộc vào điện áp và vận tốc tức thời Vận tốc bánh đà sẽ ảnh hưởng đến moment này, do đó, sơ đồ mô phỏng động cơ cần được kết hợp với sơ đồ khảo sát moment để tạo ra mô phỏng xe máy điện Luật điều khiển của bộ điều khiển ON/OFF được xác định bởi điện áp (V) khi có điều kiện θ > 0.
−𝑉 𝑚 𝑛ế𝑢 𝜃 < 0 Trong đó: 𝑉 𝑚 là điện áp cấp vào ban đầu
Theo hình 2.20, điện áp 12V được cung cấp cho khối “ON/OFF Controller + Động cơ”, trong khi góc Theta và vận tốc (rad/s) được hồi tiếp từ khối Xe máy điện Moment từ khối “ON/OFF Controller + Động cơ” tác động vào bánh đà, và đồ thị đáp ứng vị trí của xe được thể hiện ở hình 2.21.
Hình 2.20 Kết hợp khối động cơ và mô hình xe
Hình 2.21 Đồ thị đáp ứng vị trí của xe khi có khối động cơ
Theo hình 2.21, đặc tính của động cơ và moment quán tính bánh đà có sự ảnh hưởng đáng kể đến đáp ứng của mô hình xe máy điện cân bằng Cụ thể, moment quán tính bánh đà lớn làm chậm quá trình tăng tốc của động cơ, đồng thời giúp moment do động cơ sinh ra duy trì lâu hơn khi tiến về 0 Tuy nhiên, khi moment quán tính bánh đà lớn, góc nghiêng của xe lại có xu hướng dao động mạnh hơn.
Kết luận
Chương này đã nghiên cứu mối quan hệ giữa điện áp đầu vào và mô-men xoắn của động cơ, đồng thời thiết lập phương trình toán học cho hệ thống xe máy điện cân bằng Những kết quả này sẽ là nền tảng quan trọng cho việc thiết kế bộ điều khiển trong chương 5.
Khảo sát ảnh hưởng của moment cấp cho bánh đà, chiều cao đặt bánh đà và moment quán tính bánh đà đến đáp ứng của xe đã cho ra những kết luận quan trọng, làm cơ sở cho thiết kế được trình bày trong chương 4.
Khi bánh đà quay đều sẽ không sinh ra moment tác dụng lên xe
Chiều cao bánh đà có tác động trực tiếp đến moment tác dụng lên trục nghiêng của xe Cụ thể, khi chiều cao bánh đà giảm, moment tác dụng lên trục nghiêng sẽ tăng lên, và ngược lại, chiều cao bánh đà lớn hơn sẽ làm giảm moment này.
Moment quán tính của bánh đà có vai trò quan trọng trong việc duy trì moment do động cơ tạo ra Cụ thể, một bánh đà có moment quán tính lớn sẽ giữ được moment do động cơ lâu hơn, trong khi bánh đà có moment quán tính nhỏ sẽ duy trì moment trong thời gian ngắn hơn Tuy nhiên, việc tăng moment quán tính cũng đồng nghĩa với việc khối lượng của hệ thống sẽ tăng theo.
KHẢO SÁT CẢM BIẾN ĐO GÓC
Giới thiệu cảm biến MPU6050
MPU-6050, sản phẩm của InvenSense, tích hợp 6 trục cảm biến với 3 trục gyroscope và 3 trục accelerometer Thiết bị này còn được trang bị bộ xử lý chuyển động kỹ thuật số (DMP), giúp cải thiện tốc độ xuất kết quả đo và giảm thời gian xử lý cho vi điều khiển MPU-6050 có khả năng kết hợp với cảm biến từ trường bên ngoài qua giao tiếp I2C, tạo thành bộ cảm biến 9 góc đầy đủ.
6050 có sẵn bộ đệm dữ liệu 1024 byte cho phép vi điều khiển nhận dữ liệu từ cảm biến sau khi cảm biến tính toán xong
Bảng 3.1 Chức năng các chân cảm biến MPU-6050
SCL Chân SCL trong giao tiếp I2C
SDA Chân SDA trong giao tiếp I2C
XDA Chân dữ liệu ( kết nối với cảm biến khác)
XCL Chân xung ( kết nối với cảm biến khác)
AD0 Bit0 của địa chỉ I2C
Một số thông số của MPU-6050:
- Phạm vi gia tốc có khả năng đo: ±2g, ±4g, ±8g, ±16g
Cảm biến trong MPU-6050 sử dụng bộ chuyển đổi tương tự - số (ADC) 16 bit, mang lại kết quả chi tiết về góc quay và tọa độ.
- Phạm vi vận tốc góc có khả năng đo: ±250, ±500, ±1000, ±2000 ( o /s)
- Dũng tiờu thụ gyroscope 3,6 mA, dũng tiờu thụ accelerometer 500 àA.
Giao tiếp MPU-6050
MPU-6050 giao tiếp với vi điều khiển qua giao thức I2C theo cấu trúc Master-Slave, trong đó vi điều khiển là Master và MPU-6050 là Slave Để bắt đầu giao tiếp, vi điều khiển phát tín hiệu Start và gửi địa chỉ 7 bit Bit R/W chỉ ra thao tác đọc hay ghi; nếu là 0, vi điều khiển ghi dữ liệu, nếu là 1, vi điều khiển đọc dữ liệu Sau khi gửi 8 bit, MPU-6050 phản hồi bằng tín hiệu xác nhận ACK, với chân SDA xuống thấp trong xung thứ 9 Nếu không nhận được phản hồi, chân SDA giữ ở mức cao, tạo thành tín hiệu không xác nhận NOT ACK.
Start Address R/W ACK DATA ACK DATA ACK Stop
Hình 3.2 Sơ đồ giao tiếp I2C Để đọc giá trị và thiết lập các thông số cho MPU-6050, người dùng cần truy cập
Trang 30 vào các địa chỉ thanh ghi tương ứng Dựa trên tài liệu [16] và phạm vi đề tài, các thanh ghi cần sử dụng được liệt kê trong bảng 3.2
Bảng 3.2 Các thanh ghi cần sử dụng
STT Địa chỉ thanh ghi
Tên thanh ghi Chức năng
1 0x19 SMPLRT_DIV Chia tần số lấy mẫu
2 0x1A CONFIG Xác lập tần số Gyroscope
3 0x1B GYRO_CONFIG Chọn độ nhạy cảm biến Gyroscope
4 0x1C ACCEL_CONFIG Chọn độ nhạy cảm biến Accelerometer
5 0x3B ACCEL_XOUT_H Chứa giá trị accelerometer trục x 8 bit cao
6 0x3C ACCEL_XOUT_L Chứa giá trị accelerometer trục x 8 bit thấp
7 0x3D ACCEL_YOUT_H Chứa giá trị accelerometer trục y 8 bit cao
8 0x3E ACCEL_YOUT_L Chứa giá trị accelerometer trục y 8 bit thấp
9 0x3F ACCEL_ZOUT_H Chứa giá trị accelerometer trục z 8 bit cao
10 0x40 ACCEL_ZOUT_L Chứa giá trị accelerometer trục z 8 bit thấp
11 0x43 GYRO_XOUT_H Chứa giá trị gyroscope trục x 8 bit cao
12 0x44 GYRO_XOUT_L Chứa giá trị gyroscope trục x 8 bit thấp
13 0x45 GYRO_YOUT_H Chứa giá trị gyroscope trục y 8 bit cao
14 0x46 GYRO_YOUT_L Chứa giá trị gyroscope trục y 8 bit thấp
15 0x47 GYRO_ZOUT_H Chứa giá trị gyroscope trục z 8 bit cao
16 0x48 GYRO_ZOUT_L Chứa giá trị gyroscope trục z 8 bit thấp
Thanh ghi SMPLRT_DIV Địa chỉ Bit7 Bit6 Bit5 Bit4 Bit3 Bit2 Bit1 Bit0
Tần số lấy mẫu = tần số xuất của gyroscope/(1+SMPLRT_DIV)
Tần số xuất của gyroscope mặc định là 1 hoặc 8 kHz
SMPLRT_DIV có giá trị từ 0÷255
Thanh ghi CONFIG Địa chỉ Bit7 Bit6 Bit5 Bit4 Bit3 Bit2 Bit1 Bit0
0x1A - - EXT_SYNC_SET[2:0] DLPF_CFG[2:0]
Giá trị DLPF_CFG quyết định tần số hoạt động của gyroscope và băng thông cảm biến Khi DLPF_CFG bằng 0 hoặc 7, gyroscope hoạt động ở tần số 8 kHz; trong khi đó, các giá trị khác sẽ cho tần số 1 kHz.
Thanh ghi GYRO_CONFIG Địa chỉ Bit7 Bit6 Bit5 Bit4 Bit3 Bit2 Bit1 Bit0
0x1B XG_ST YG_ST ZG_ST FS_SEL[1:0] - - -
Giá trị FS_SEL dùng để lựa chọn mức hoạt động cho cảm biển gyroscope cho trong bảng 3.3
Bảng 3.3 Dãy hoạt động cảm biến gyroscope
FS_SEL Mức hoạt động ( o /s) Độ nhạy LSB/ o /s
Thanh ghi ACCEL_CONFIG Địa chỉ Bit7 Bit6 Bit5 Bit4 Bit3 Bit2 Bit1 Bit0
0x1C XA_ST YA_ST ZA_ST AFS_SEL[1:0] - - -
Giá trị AFS_SEL dùng để lựa chọn mức hoạt động cho cảm biến accelerometer cho trong bảng 3.4
Bảng 3.4 Dãy hoạt động cảm biến accelerometer
AFS_SEL Mức hoạt động (g) Độ nhạy LSB/g
Kết nối cảm biến MPU-6050 và kiểm tra hoạt động
MPU-6050 được kết nối với Arduino Mega 2560 qua giao thức I2C, cho phép truyền dữ liệu từ gyroscope và accelerometer đến vi điều khiển Sau đó, vi điều khiển gửi dữ liệu này đến máy tính thông qua giao tiếp UART, như thể hiện trong sơ đồ kết nối Dữ liệu thu thập từ MPU-6050 được sử dụng để vẽ đồ thị khảo sát.
Hình 3.3 Sơ đồ kết nối MPU-6050, vi điều khiển và máy tính
3.3.2 Quá trình ca-líp cảm biến gyroscope
Lựa chọn giá trị độ nhạy
Trong thí nghiệm, xe được thả tự do từ vị trí ban đầu với góc θ = 0 độ, và góc ngã của xe đạt 90 độ Thời gian để xe ngã hoàn toàn là khoảng 0,7 giây Dựa vào thời gian này, vận tốc góc ngã của xe được tính toán.
Từ tốc độ góc ngã của xe khoảng 128,57 ( o /s) và dãy hoạt động cảm biến gyroscope (bảng 3.3), khoảng đo ±250 ( o /s) với độ nhạy 131 (LSB/ o /s) được chọn
Cảm biến gyroscope được đặt cố định trên bề mặt của bộ thí nghiệm đo góc, như thể hiện trong hình 3.4 Khi ở vị trí yên tĩnh, cảm biến này cần phải trả về giá trị 0; nếu không, kết quả sẽ không chính xác.
0 tức có sai số ban đầu, cần ca-líp về giá trị 0
Hình 3.4 Mô hình ca-líp cảm biến
Hình 3.5 Giá trị vận tốc góc theo trục x đọc từ gyroscope trước khi ca-líp
Giá trị vận tốc góc trên trục x trước khi ca-líp được minh họa qua đồ thị hình 3.5 Dữ liệu từ gyroscope cho thấy sự ổn định tương đối, mặc dù có sự sai lệch nhất định trong các giá trị đọc.
Trang 34 trị 0 một khoảng -13,99 ( o /s) 13,99 chính là giá trị bù trước khi lấy giá trị gyroscope trục x tính toán sau này
Giá trị vận tốc góc trên trục y trước khi ca-líp được thể hiện qua đồ thị hình 3.6 Đọc từ gyroscope cho thấy giá trị tương đối ổn định với độ lệch nhỏ hơn so với trục x, tuy nhiên vẫn có sự lệch khoảng 0,19 (°/s) Giá trị -0,19 là giá trị bù cần thiết trước khi tiến hành tính toán giá trị gyroscope trên trục y.
Hình 3.6 Giá trị vận tốc góc theo trục y đọc từ gyroscope trước khi ca-líp
Hình 3.7 Giá trị vận tốc góc đọc theo trục z từ gyroscope trước khi ca-líp
Giá trị vận tốc góc trên trục z trước khi ca-líp được thể hiện qua đồ thị hình 3.7 Giá trị
Trang 35 bù trên trục này khoảng 0,51
Giá trị đọc vận tốc góc sau khi calip
Giá trị trả về từ cảm biến được điều chỉnh bằng cách trừ đi giá trị bù, nhằm đảm bảo độ chính xác của dữ liệu đọc Hình 3.8 minh họa kết quả cảm biến sau khi thực hiện ca-líp, cho thấy giá trị trả về dao động quanh 0 độ với các trục x, y, z lần lượt là ±0,08 (o/s), ±0,1 (o/s), và ±0,1 (o/s).
Hình 3.8 Giá trị vận tốc góc cảm biến trả về sau khi ca-líp
3.3.3 Ca-líp cảm biến accelerometer
Các phương pháp đọc góc từ cảm biến accelerometer
Giá trị góc được xác định dựa trên nguyên tắc chiếu trọng lực tĩnh lên các trục của accelerometer, như minh họa trong hình 3.9 Có ba phương pháp để lấy giá trị góc: sử dụng một trục, hai trục hoặc cả ba trục của accelerometer.
Đọc giá trị góc từ 1 trục
Gia tốc trọng trường g luôn có giá trị không đổi và hướng về tâm trái đất Khi cảm biến accelerometer di chuyển, hệ trục tọa độ gắn trên cảm biến cũng thay đổi theo Tại mỗi vị trí khác nhau trong không gian, hình chiếu của gia tốc trọng trường g lên hệ trục sẽ cho ra những giá trị khác nhau, tùy thuộc vào góc giữa phương ngang và phương đứng của từng trục Hình 3.10 minh họa chuyển động quay của cảm biến quanh trục y, với giá trị góc 𝜃 là góc giữa phương ngang và trục x của cảm biến.
Hình 3.10 Xác định góc từ một trục accelerometer
Tương tự, các góc đo từ accelerometer ở các trục x, y, z lần lượt có giá trị:
Hình 3.11 minh họa mối quan hệ giữa giá trị góc và đầu ra gia tốc của accelerometer theo hàm sin Gần giá trị 0 độ, độ dốc đồ thị lớn, dẫn đến sự thay đổi lớn trong giá trị gia tốc Ngược lại, gần ±90 độ, độ dốc đồ thị nhỏ, khiến sự thay đổi giá trị gia tốc trở nên nhỏ hơn Điều này cho thấy rằng góc nghiêng gần 0 độ mang lại giá trị chính xác hơn, trong khi góc nghiêng gần 90 độ cho kết quả kém chính xác Để đảm bảo độ chính xác chấp nhận được, phương pháp này được áp dụng để xác định.
Giá trị gia tốc ax (g)
Hình 3.11 Mối quan hệ giá trị góc và đầu ra gia tốc của accelerometer
Phương pháp sử dụng hàm arcsin để xác định giá trị góc từ một trục có nhược điểm là không phân biệt được hai góc bù nhau Cụ thể, góc 60 độ và góc 120 độ đều cho kết quả là 60 độ.
Đọc giá trị góc từ 2 trục g x y z x y z g
Hình 3.12 Xác định góc từ hai trục accelerometer
Góc quay được xác định từ hai trục x và z, trong đó giá trị của accelerometer trục x tỷ lệ với hàm sin của góc 𝜃, còn giá trị của accelerometer trục z tỷ lệ với hàm cosin của góc 𝜃 Công thức mô tả mối quan hệ này là g⃗ = 𝑎⃗⃗⃗⃗ + 𝑎 𝑥 ⃗⃗⃗⃗ 𝑧.
Từ đó suy ra giá trị góc là: θ = arctan (𝑎 𝑥
Phương pháp đọc giá trị góc từ hai trục giúp xác định chính xác các góc và phân biệt rõ ràng từng góc phần tư nhờ vào hàm arctan Qua đó, toàn bộ góc trong mặt phẳng 360 độ được xác định một cách rõ ràng.
Đọc giá trị góc từ 3 trục g x y z x y z g
Hình 3.13 Xác định góc từ ba trục accelerometer
Phương pháp xác định góc quay từ ba trục, như thể hiện trong Hình 3.13, được sử dụng để xác định góc định hướng của vật thể trong không gian 3 chiều Các góc 𝜃, 𝜓, 𝜙 lần lượt đại diện cho các góc xoay quanh trục y, z, x của cảm biến và được tính theo công thức (3.4).
Việc điều khiển xe máy điện cân bằng yêu cầu xác định chính xác góc nghiêng, vì điều này ảnh hưởng trực tiếp đến khả năng vận hành Đề tài này tập trung vào việc lựa chọn phương pháp xác định góc từ ba trục, nhằm nâng cao hiệu quả và độ ổn định trong quá trình điều khiển.
Ca-líp cảm biến accelerometer
Cảm biến MPU-6050 khi được đặt yên sẽ cung cấp giá trị gia tốc trên các trục x, y, z Trong trạng thái này, giá trị gia tốc trên trục x và trục y là 0g, trong khi giá trị trên trục z sẽ phản ánh trọng lực tác động lên cảm biến.
6050 ban đầu chịu tác dụng của trọng lực Do đó, trên trục z giá trị trả về là 1g
Bộ lọc Kalman
3.4.1 Giới thiệu về bộ lọc Kalman
Bộ lọc Kalman, được Rudolf E Kálmán giới thiệu vào năm 1960 qua bài báo "A New Approach to Linear Filtering and Prediction Problems", đã trở thành một chủ đề nghiên cứu quan trọng trong lĩnh vực khoa học và kỹ thuật số Với sự phát triển nhanh chóng của công nghệ, bộ lọc Kalman hiện được ứng dụng rộng rãi trong nhiều ngành kỹ thuật yêu cầu độ chính xác cao như hàng không, tự động hóa và viễn thông.
Bộ lọc Kalman là một thuật toán tối ưu trong xử lý tín hiệu hồi quy, cho phép xấp xỉ giá trị thực tế từ chuỗi đo đạc bao gồm giá trị đo, nhiễu hệ thống và nhiễu cảm biến Ưu điểm của bộ lọc này là khả năng giảm nhiễu hiệu quả, cung cấp giá trị đo chính xác cao và ước lượng giá trị góc nhanh chóng Tuy nhiên, bộ lọc Kalman cũng có nhược điểm là yêu cầu tài nguyên bộ xử lý lớn.
Kalman Tín hiệu cần đo
Hình 3.21 Khái niệm bộ lọc Kalman
Bộ lọc Kalman bao gồm hai loại chính: bộ lọc Kalman rời rạc (DKF) dành cho hệ tuyến tính và bộ lọc Kalman mở rộng (EKF) cho hệ thống phi tuyến Trong trường hợp cảm biến MPU-6050 với giá trị ADC 16 bit, việc sử dụng bộ lọc Kalman rời rạc là phương pháp phù hợp để thực hiện các tính toán.
3.4.2 Thuật toán bộ lọc Kalman rời rạc
Bộ lọc Kalman là một phương pháp hiệu quả để ước lượng trạng thái của một hệ thống hoặc quá trình, được mô hình hóa theo thời gian bằng một phương trình ngẫu nhiên tuyến tính Phương pháp này cho phép xác định trạng thái của hệ thống một cách chính xác và đáng tin cậy.
Trang 44 vào thời điểm (k) được được phát triển từ trạng thái của hệ thống tại thời điểm (k-1), kết hợp mô hình hóa bộ lọc Kalman như hình 3.22 được phương trình (3.6) Ngoài ra, tại thời điểm (k), tồn tại một phương pháp có thể đo đạc, quan sát được chính xác trạng thái của hệ thống và được biểu diễn bởi một phương trình tuyến tính (3.7)
Hình 3.22 Mô hình hóa bộ lọc Kalman
- 𝑢 𝑘 : Tín hiệu điều khiển đầu vào
Biến ngẫu nhiên 𝑤 𝑘 đại diện cho nhiễu hệ thống hoặc nhiễu quá trình, được giả định tuân theo phân bố Gauss với trung bình bằng 0 và ma trận hiệp phương sai là Q Cụ thể, 𝑤 𝑘 tuân theo phân bố 𝑁(0, Q 𝑘 ), trong đó Q 𝑘 được xác định bởi kỳ vọng của tích 𝑤 và chuyển vị của nó, tức là Q 𝑘 = 𝐸[𝑤𝑤 𝑇 ].
Biến ngẫu nhiên 𝑣 𝑘 đại diện cho nhiễu trong quá trình đo đạt hoặc quan sát, được giả định tuân theo phân bố Gaussian với trung bình bằng 0 và ma trận hiệp phương sai là R Cụ thể, 𝑣 𝑘 được mô tả bằng 𝑣 𝑘 ~𝑁(0, R 𝑘 ), trong đó R 𝑘 được tính bằng 𝐸[𝑣𝑣 𝑇 ].
- 𝐴: Ma trận thể hiện mối quan hệ giữa trạng thái trước đó k-1 với trạng thái hiện thời k
- 𝐵: Ma trận thể hiện mối quan hệ giữa tín hiệu điều khiển đầu vào 𝑢 𝑘−1 với trạng thái hiện thời 𝑥 𝑘
Ma trận quan sát \( H_k \) chuyển đổi không gian trạng thái đo đạc thành không gian trạng thái quan sát, giúp lọc ra các giá trị đo đạc quan trọng trong chuỗi dữ liệu.
- Trạng thái ban đầu của hệ thống và các vector nhiễu là độc lập với nhau
- Các ma trận hiệp phương sai Qk và Rk là các ma trận đối xứng nửa xác định dương
- Các ma trận Q, R, A, B, H có thể thay đổi theo thời gian ( từng bước k), nhưng ở đây chúng được giả sử không đổi để thuận tiện cho quá trình tính toán
- Nếu vector trạng thái 𝑥 có kích thước là (n) thì:
+ Ma trận A có kích thước (n x n)
+ Ma trận B có kích thước (n x 1), ma trận này phụ thuộc vào vector điều khiển 𝑢 Với 𝑢 là vector có kích thước (1)
+ Nếu ma trận 𝑧 có kích thước là m thì ma trận H có kích thước (m x n)
- Ước lượng dự đoán của trạng thái 𝑥 𝑘 dựa trên quan sát ở thời điểm (k-1), 𝑧 1 ,…,
𝑧 𝑘 là 𝑥̂ 𝑘|𝑘−1 Hiểu đơn giản, đây là bước dự đoán giá trị
- Tương tự, 𝑥̂ 𝑘|𝑘 là ước lượng dự đoán của trạng thái 𝑥 𝑘 dựa trên quan sát ở thời điểm (k)
- Hiệp phương sai ước lượng dự đoán 𝑃 𝑘|𝑘−1 là trung bình bình phương sai số trong ước lượng𝑥̂ 𝑘|𝑘−1
- Hiệp phương sai ước lượng dự đoán 𝑃 𝑘|𝑘 là trung bình bình phương sai số trong ước lượng𝑥̂ 𝑘|𝑘
Kỳ vọng của hàm tổn thất bình phương sai số tại thời điểm (k) có công thức (3.8)
Kỳ vọng của hàm bình phương sai số càng nhỏ, giá trị dự đoán sẽ càng gần với giá trị thực tế Để tối thiểu hóa phương trình (3.8), kỳ vọng của trạng thái tại thời điểm (k) được ước tính dựa trên quan sát ở thời điểm (k-1) Ước lượng dự đoán của trạng thái tại thời điểm (k) được tính toán từ quan sát ở thời điểm (k-1) theo công thức (3.9).
𝑥̂ 𝑘|𝑘−1 = 𝐸[𝑥 𝑘 |𝑧 1 , … , 𝑧 𝑘 ] = 𝐸[𝑥 𝑘 |𝑍 𝑘 ] (3.9) Kết hợp phương trình trạng thái (3.6), trạng thái dự đoán được tính như sau: 𝑥̂ ( 𝑘 | 𝑘 − 1 ) = 𝐸[𝑥 𝑘 |𝑍 𝑘 ]
Hiệp phương sai ước lượng dự đoán 𝑃 𝑘|𝑘−1 là trung bình bình phương sai số trong ước lượng
Giá trị quan sát 𝑧 𝑘 và ước lượng dự đoán 𝑥̂ 𝑘|𝑘−1 được sử dụng để cập nhật trạng thái dự đoán, nhằm tìm ra 𝑥̂ 𝑘|𝑘 Giả sử rằng ước lượng này là tổng số tuyến tính của dự đoán và quan sát mới, điều này có thể được mô tả qua phương trình (3.12).
Để đảm bảo bộ lọc không chệch, cần thiết phải thỏa mãn điều kiện 𝐸[𝑥̂ 𝑘|𝑘 ] = 𝐸[𝑥 𝑘 ] Hai hệ số 𝐾 𝑘 ′ và 𝐾 𝑘 cần được xác định nhằm tối thiểu hóa sai số ước lượng trung bình bình phương Cụ thể, công thức 𝐸[𝑥̂ 𝑘|𝑘 ] = 𝐸[𝐾 𝑘 ′ 𝑥̂ 𝑘|𝑘−1 + 𝐾 𝑘 (𝐻 𝑘 𝑥 𝑘 + 𝑣 𝑘 )] (3.13) sẽ được áp dụng để tính toán các giá trị này.
Do 𝐸[𝑣 𝑘 ] = 0 và dự đoán không chệch 𝐸[𝑥̂ 𝑘|𝑘−1 ] = 𝐸[𝑥 𝑘 ], do đó:
𝐸[𝑥̂ 𝑘|𝑘 ] = (𝐾 𝑘 ′ + 𝐾 𝑘 𝐻 𝑘 )𝐸[𝑥 𝑘 ] (3.14) Điều kiện để 𝑥̂ 𝑘|𝑘 không chệch yêu cầu:
K là độ lợi của bộ lọc Kalman, trong đó 𝑦 𝑘 đại diện cho độ lệch đo lường, phản ánh sự khác biệt giữa giá trị đo 𝑧 𝑘 và giá trị ước lượng tương ứng Hiệp phương sai của độ lệch đo lường, ký hiệu là 𝑆 𝑘, được xác định bởi phương trình (3.16).
Sau khi tính hiệp phương sai sai số dự đoán phương trình (3.11), tiến hành tính hiệp phương sai sai số điều chỉnh:
Mặt khác, phương trình độ lợi bộ lọc Kalman cũng được tính bởi phương trình (3.18)
Bộ lọc Kalman được mô tả qua hai quá trình chính: quá trình ước lượng và quá trình điều chỉnh Sơ đồ hình 3.23 minh họa các quá trình này một cách tổng quát.
3.4.3 Áp dụng bộ lọc Kalman cho MPU-6050
Hình 3.24 Sơ đồ đọc góc MPU-6050 dùng Kalman
Khởi tạo lúc đầu 𝑥̂ 𝑘−1|𝑘−1 và 𝑃 𝑘−1|𝑘−1
Quá trình ước lượng (dự đoán)
(2) Dự đoán, ước tính hiệp phương sai
(4) Độ lệch hiệp phương sai
(6) Cập nhật trạng thái ước đoán đã điều chỉnh
(7) Cập nhật hiệp phương sai ước lượng đã điều chỉnh
Hình 3.23 Tóm tắt các phương trình cơ bản của bộ lọc Kalman
Bộ lọc Kalman trong MPU-6050 có chức năng thu thập tín hiệu từ accelerometer và gyroscope, giúp lọc dữ liệu để cung cấp giá trị góc chính xác hơn bằng cách loại bỏ nhiễu Góc và vận tốc góc được mô tả thông qua không gian trạng thái tuyến tính, theo công thức (3.21).
Các bước tính toán của bộ lọc được thực hiện tuần tự như sơ đồ hình 3.23
Bước 1 Uớc đoán trạng thái
0 1 ] (∆𝑡 là thời gian lấy mẫu) và do không có tín hiệu điều khiển đầu vào nên 𝐵𝑢 𝑘−1 được bỏ qua
Bước 2 Dự đoán, ước tính hiệp phương sai
𝑃 𝑘|𝑘−1 = 𝐴𝑃 𝑘−1|𝑘−1 𝐴 𝑇 + 𝑄 Với Q là ma trận đại diện nhiễu quá trình trong khoảng thời gian ∆𝑡
Bước 3 Đo độ lệch đo lường
H là ma trận quan sát kết quả đo lường Tín hiệu đầu ra có 1 yếu tố là góc Suy ra
Bước 4 Độ lệch hiệp phương sai
Bước 5 Tính độ lợi Kalman
Bước 6 Cập nhật trạng thái ước đoán đã điều chỉnh
Bước 7 Cập nhật hiệp phương sai ước lượng đã điều chỉnh
3.4.4 Kết quả đọc góc qua bộ lọc Kalman
Trong phương trình (3.23), ma trận tương quan nhiễu quá trình Q và trong phương trình (3.25), ma trận tương quan nhiễu đo lường R được đề cập Tuy nhiên, việc xác định chính xác hai ma trận này là một thách thức lớn Do đó, góc được đo dựa trên những thông số đã được chọn.
Trang 51 ngẫu nhiên như bảng 3.5
Kết luận
Chương này nghiên cứu cảm biến đo góc MPU-6050, bao gồm cách giao tiếp và thu thập dữ liệu từ cảm biến Nó đánh giá phương pháp đo góc trực tiếp thông qua gyroscope và accelerometer, đồng thời tìm hiểu về bộ lọc Kalman và ứng dụng của nó trong quá trình đo góc Những kiến thức này sẽ là nền tảng cho quá trình điều khiển được trình bày ở chương 5.
Thông qua khảo sát đọc giá trị góc từ cảm biến MPU-6050 nhận thấy một số kết luận sau:
Giá trị góc được đọc trực tiếp từ cảm biến gyroscope có thể bị trôi theo thời gian, dẫn đến sự lệch lạc so với giá trị góc ban đầu Để khắc phục hiện tượng này, phương pháp tích phân có thể được áp dụng nhằm cải thiện độ chính xác của giá trị góc.
Giá trị góc được đo trực tiếp từ cảm biến accelerometer thông qua phương pháp đọc trên ba trục giúp tránh hiện tượng trôi giá trị Tuy nhiên, giá trị góc này vẫn có thể bị nhiễu, điều này không phù hợp cho việc điều khiển mô hình xe máy điện cân bằng.
Giá trị góc đọc thông qua bộ lọc Kalman cho sai số nhỏ, phù hợp điều khiển mô hình xe máy điện cân bằng
THIẾT KẾ, CHẾ TẠO MÔ HÌNH XE MÁY ĐIỆN CÂN BẰNG
Thiết kế cơ khí
Cụm chuyền động Cụm khung
Hình 4.1 Mô hình trực quan xe máy điện cân bằng
Dựa trên mô hình trực quan của xe máy điện cân bằng, quá trình thiết kế cơ khí cho mô hình này cần tập trung vào ba cụm chính: cụm bánh đà, cụm truyền động và cụm khung.
4.1.1 Tính toán thiết kế cụm bánh đà a Tính toán lựa chọn động cơ bánh đà
Phương án lựa chọn động cơ:
Bánh đà của mô hình xe máy điện cân bằng được tác dụng bằng động cơ DC Có hai phương án khả thi:
Động cơ DC có hộp giảm tốc cung cấp moment xoắn lớn nhưng vận tốc tối đa lại nhỏ Hộp giảm tốc thường được chế tạo từ các bánh răng, và nếu bị mài mòn hoặc chế tạo không chính xác, có thể gây ra hiện tượng rơ, lắc, làm tăng sai số trong hệ thống.
Động cơ DC không có hộp giảm tốc mang lại moment xoắn nhỏ nhưng vận tốc lớn, giúp giảm thiểu sai số trong hệ thống nhờ vào việc không bị rơ và lắc Loại động cơ này rất phù hợp cho hệ thống mô hình xe máy điện cân bằng.
Vận tốc bánh đà là yếu tố quan trọng trong việc điều khiển động cơ Để đảm bảo phản hồi chính xác về vận tốc, động cơ DC gắn bánh đà cần phải kết hợp với encoder Việc này giúp tối ưu hóa hiệu suất hoạt động của động cơ.
DC servo được chọn cho cụm bánh đà
Tính toán lựa chọn động cơ:
Mục tiêu của thiết kế mô hình xe máy điện cân bằng là đạt được khả năng cân bằng trong phạm vi ±8 độ Theo tính toán trong phần 2.2.2 của chương 2, động cơ cần có moment τ ≥ 0,164 (Nm) Dựa vào catalog [17], động cơ SOHO 7E4065B – 25068 – 28Y đã được chọn với các thông số được trình bày trong bảng 4.1 và hình 4.1.
Bảng 4.1 Thông số động cơ SOHO 7E4065B – 25068 – 28Y Động cơ Điện áp
Hình 4.2 Động cơ SOHO 7E4065B – 25068 – 28Y [17] b Tính toán thiết kế bánh đà
Bánh đà đóng vai trò quan trọng trong việc duy trì thời gian sinh moment của động cơ Kết quả mô phỏng cho thấy, bánh đà có moment quán tính lớn sẽ kéo dài khả năng sinh moment của động cơ Tuy nhiên, moment quán tính càng lớn đồng nghĩa với việc khối lượng hệ thống cũng tăng lên Do đó, moment quán tính bánh đà được xác định là 0,000263 (kg.m²).
Bánh đà có đường kính 100 mm, dày 10 mm, với moment quán tính 0,000263 (kg.m²) và trọng lượng 220 g, được mô tả trong hình 4.3b Các thông số kích thước chi tiết được thể hiện ở hình 4.3a Lỗ ỉ4 được thiết kế để lắp với trục động cơ và được cố định bằng hai ốc lục giác chìm không đầu M4.
4.1.2 Tính toán thiết kế cụm truyền động
1: Động cơ 2: Bộ truyền đai răng 3: Bánh xe
Hình 4.4 Sơ đồ truyền động cụm truyền động
Hình 4.4 minh họa sơ đồ truyền động của cụm truyền động, trong đó động cơ (1) truyền moment cho bánh xe (3) thông qua bộ truyền đai răng (2) Việc tính toán thiết kế cho cụm truyền động này là rất quan trọng để đảm bảo hiệu suất hoạt động.
Trang 58 kế cụm truyền động sẽ gồm các công việc chính: tính toán chọn động cơ, tính toán bộ truyền đai răng, tính toán kiểm bền trục a) Tính toán chọn động cơ
Cụm truyền động cho mô hình xe máy có các thông số cho trước sau:
- Vận tốc tối đa mong muốn v = 0,6 (m/s)
- Gia tốc tối đa mong muốn a = 0,5 (m/s 2 )
- Khối lượng mô hình xe máy điện cân bằng M = 1,4 (kg)
- Đường kính bánh xe sử dụng R = 0,05 (m)
Quá trình chuyển động của mô hình xe máy điện cân bằng bị ảnh hưởng lớn bởi khối lượng và ma sát giữa bánh xe và mặt đường Tải trọng tác động lên mỗi bánh xe là yếu tố quan trọng cần xem xét.
Vùng tiếp xúc giữa bánh xe và bề mặt đường cần có độ bám nhất định, được xác định bởi hệ số bám Nếu hệ số bám thấp, bánh xe sẽ dễ bị trượt Trong nghiên cứu này, bánh xe sử dụng là bánh Teflon được phủ lớp cao su bên ngoài, với hệ số bám của cao su là 𝜇 𝑏á𝑚 = 1,7.
Lực bám được tính như sau:
Bảng 4.2 Hệ số cản lăn f [19]
Loại đường Hệ số cản lăn f Đường nhựa tốt Đường nhựa bê tông Đường rải đá Đường đất khô Đường đất sau mưa Đường cát
Khi bánh xe di chuyển trên mặt đường, lực cản lăn xuất hiện tại vùng tiếp xúc giữa bánh xe và mặt đường, tác động song song với mặt đường và ngược chiều chuyển động Lực cản lăn này phát sinh do sự biến dạng của lốp và bề mặt đường Hệ số cản lăn f, được đặc trưng trong bảng 4.2, cho biết mức độ cản lăn; trong trường hợp xe di chuyển trên đường nhựa bê tông, hệ số này được chọn là f = 0,015.
Lực cản lăn được tính như sau:
𝐹 𝑐𝑙 = 𝑓𝑁 = 0,015.7 = 0,1 (N) (4.3) Lực quán tính tác dụng lên bánh xe:
Để bánh xe của mô hình xe máy điện lăn mà không trượt theo phương tiếp tuyến, lực phát động F tác dụng lên bánh xe cần phải lớn hơn tổng lực cản do quán tính và lực cản lăn Tuy nhiên, lực phát động này không được vượt quá giá trị lực bám để đảm bảo hiệu suất hoạt động.
Moment xoắn cần thiết tác dụng lên bánh xe 𝜏 𝑏𝑥 được tính bằng công thức (4.6)
(4.6) Ứng với vận tốc xe mong muốn v = 0,6 (m/s), số vòng quay của bánh xe cần thiết được tính bằng công thức (4.7)
2𝜋 0,05= 114,6 (vòng/phút) (4.7) Công suất tính toán theo lý thuyết cho động cơ, với v = 0,6 (m/s)
Hệ số hiệu suất cho bộ truyền đai răng theo [20] là 𝜂 𝑏𝑑 = 0,96 Công suất động cơ cần thiết:
Tham khảo catalog [20], động cơ GM37-520 của hãng CHIHAI motor được chọn Các thông số của động cơ được liệt kê trong bảng 4.3 và hình 4.5
Bảng 4.3 Thông số động cơ GM37-520 Động cơ Điện áp
Chọn tỉ số truyền cho bộ truyền đai răng là u = 2,44 Bảng 4.4 mô tả đặc tính kỹ thuật của cụm truyền động
Bảng 4.4 Đặc tính kỹ thuật cụm truyền động
Trục Thông số Động cơ Bánh xe
Số vòng quay (vòng/phút) 320 131,2 b) Tính toán bộ truyền đai răng
Theo công thức (4.28) [21], mô-đun đai (kí hiệu m) được xác định như sau:
Chọn chiều rộng đai b = 9 (mm)
Chọn bước răng p = 3 (mm) Tính lại module m = 0,955
Chọn số răng bánh đai nhỏ z 1 = 18 Số răng bánh đai z 2 z 2 = u.z 1 = 2,44.18 ≈ 44
Khoảng cách trục a (mm) được chọn theo (4.12)
Chọn khoảng cách trục a = 117 (mm) Đường kính vòng chia bánh đai nhỏ (d1) và lớn (d2) theo [21]: d 1 =pz 1
(4.14) Góc ôm đai của bánh đai nhỏ (α), theo [22]: α = 2𝑎𝑟𝑐𝑜𝑠 (d 2 − d 1
Chiều dài đai (ld), theo [22]: l d = 2asin (𝛼
(4.16) Đai GBN1173GT-90 của Misumi được chọn có các thông số cho trong bảng 4.5
Tính lại khoảng cách trục (a) theo công thức (4.16): a = ( l d − 𝛼d 1
Bảng 4.5 Thông số đai GBN1173GT-90
Loại đai Bề rộng Chiều dài Số răng Khối lượng một mét đai q m
Răng tròn 9 (mm) 330 (mm) 110 0,0025 (kg/m)
Tốc độ góc động cơ n1 = 320 (vòng/phút) Đường kính bánh đai chủ động d1 = 17,2 (mm) Vận tốc đai được tính: v d =πd 1 n 1
Tải trọng của mô hình nhỏ, theo [23] chọn hệ số tải trọng động K đ = 1 Lực vòng riêng trên đai được tính theo (4.19) q=F t K đ b +q m v 2 ,3.1
Lực vòng riêng cho phép [qo] đạt 4 (N/mm) theo nghiên cứu, với hệ số ảnh hưởng đến số răng ăn khớp CZ là 1 và hệ số ảnh hưởng của truyền động tăng tốc Cu cũng là 1.
[q]=[qo].C z C u = 4 (kg/m) (4.20) Dựa trên (4.19) và (4.20) nhận thấy q < [q] Bộ truyền đai đảm bảo bền theo kiểm nghiệm về lực vòng riêng c) Thiết kế trục
Trục I trong sơ đồ truyền động hình 4.4 là loại trục tâm Trong quá trình bánh xe chuyển động, trục không di chuyển Do đó, trục chỉ chịu moment uốn Trục chịu hai lực chính là lực căn đai ban đầu và phản lực do tải trọng của xe
Lực căng đai ban đầu do bộ truyền đai tác dụng lên trục được tính bởi công thức (4.21)
Hình 4.6 Sơ đồ phân bố lực trên trục I
Hình 4.7 Ứng suất trên trục
Thiết kế điện
NGUỒN ĐIỆN ỔN ÁP 9V ỔN ÁP 12V
Hình 4.15 Sơ đồ hệ thống điện mô hình xe máy điện cân bằng
Hệ thống điện mô hình xe máy điện cân bằng được mô tả như hình 4.15 bao gồm: khối nguồn và khối điều khiển
- Nguồn 12V: cung cấp áp cho driver điều khiển động cơ
- Nguồn 9V: cung cấp áp cho vi điều khiển hoạt động
- Vi điều khiển: nhận nguồn 9V từ khối ổn áp 9V, cung cấp nguồn 5V cho encoder và cảm biến MPU – 6050
- MPU – 6050: nhận nguồn 5V từ vi điều khiển Tín hiệu đo đạc gửi về vi điều khiển
- Driver: nhận nguồn từ ổn áp 12V, điều khiển hoạt động động cơ bánh đà và động cơ chuyền động
- Bluetooth: truyền dữ liệu không dây hai chiều giữa máy tính, điện thoại với vi điều khiển
- Encoder motor bánh đà và encoder motor chuyền động: đọc tín hiệu encoder và gửi tín hiệu về vi điều khiển
Driver điều khiển động cơ yêu cầu: có 2 mạch cầu H điều khiển 2 động cơ, thỏa mãn đặc tính động cơ trong bảng 4.8
Bảng 4.8 Đặc tính dòng và áp các động cơ
Tiêu chí Động cơ SOHO
7E4065B – 25068 – 28Y Động cơ GM37-520 Điện áp hoạt động 12V 12V
Dựa trên datasheet của các driver công suất phổ biến hiện nay, driver L298D đã được lựa chọn vì nó bao gồm 2 mạch cầu H độc lập Driver này hỗ trợ điện áp đầu vào từ 5 đến 30V và dòng tối đa cho mỗi cầu là 2A Mức điện áp logic thấp nằm trong khoảng từ -0,3 đến 1,5V, trong khi mức logic cao bắt đầu từ 2,3V trở lên Chức năng của các chân trên driver L298D được mô tả chi tiết trong tài liệu kỹ thuật.
Hình 4.16 Driver L298D Bảng 4.9 Chức năng các chân của driver L298D
Số chân Tên chân Chức năng
1,2 OUT1, OUT2 Xuất điện áp cho động cơ 1
3 Vs Cấp điện áp Vs cho động cơ từ 5 – 30V
Cấp điện áp Vss cho mức logic là rất quan trọng Khi Vs nhỏ hơn 16V, Vss sẽ có giá trị 5V nhờ vào IC ổn áp 7805 tích hợp Tuy nhiên, nếu Vs lớn hơn 16V, cần cấp Vss từ nguồn bên ngoài với giá trị tối đa 7V và tháo bỏ jumper để đảm bảo hoạt động ổn định.
6, 11 ENA,ENB Cấp tín hiệu xung điều khiển từ vi điều khiển, ENA cho động cơ 1, ENB cho động cơ 2
7,8 In1, In2 Xác định chiều quay động cơ 1
9,10 In3, In4 Xác định chiều quay động cơ 2
12,13 OUT3, OUT4 Xuất điện áp cho động cơ 2
Bảng 4.10 Bảng trạng thái động cơ 1
ENA IN1 IN2 Trạng thái
Chiều quay của động cơ được xác định qua sự chênh lệch điện áp logic giữa các chân In1 và In2, In3 và In4 Bảng 4.10 trình bày trạng thái hoạt động của động cơ 1, trong khi trạng thái hoạt động của động cơ 2 cũng tương tự.
Dữ liệu từ mô hình hoạt động cần được vi điều khiển truyền về máy tính để phân tích Hiện nay, có hai phương pháp chính để giao tiếp giữa vi điều khiển và máy tính: giao tiếp có dây và không dây Do hệ thống mô hình xe máy điện cân bằng liên tục thay đổi vị trí, phương pháp giao tiếp không dây trở nên phù hợp hơn Trong thời đại hiện nay, giao tiếp không dây đang phát triển mạnh mẽ, với hai loại phổ biến là Wifi và Bluetooth.
Wifi (Wireless Fidelity) là một hệ thống mạng không dây sử dụng sóng vô tuyến, cho phép truyền dữ liệu với khoảng cách xa và tốc độ cao Chuẩn wifi 802.11n hoạt động ở tần số 2.4 GHz, mang lại hiệu suất vượt trội cho các kết nối Internet.
Trang 74 đạt tốc độ xử lý 300 Mbps (Megabits per second) Trong cùng thời điểm, nhiều thiết bị có thể kết nối với nhau Tuy nhiên, truyền dữ liệu bằng wifi yêu cầu cần có router kết nối các thiết bị lại thành một hệ thống mạng
Bluetooth là công nghệ kết nối không dây tầm ngắn hoạt động trên băng tần 2.4 GHz, cho phép kết nối các thiết bị cá nhân thành mạng cục bộ nhỏ Các phiên bản Bluetooth khác nhau cung cấp tốc độ truyền tải dữ liệu khác nhau, từ 720 Kbps ở Bluetooth 1.0 đến 25 Mbps ở Bluetooth 4.0 Công nghệ này cho phép truyền nhận dữ liệu trong phạm vi 10 – 100m và chỉ cho phép hai thiết bị kết nối cùng một lúc, mà không cần router hay mạng internet.
Giao tiếp giữa vi điều khiển và máy tính được thực hiện qua Bluetooth, sử dụng module HC-05 để truyền nhận dữ liệu hiệu quả.
Bảng 4.11 Sơ đồ chân Bluetooth HC-05
EN Chọn chế độ hoạt động AT Mode hoặc Data Mode
TXD, RXD Hai chân UART giao tiếp với vi điều khiển
STATE Báo trạng thái hoạt động của bluetooth
Module Bluetooth HC-05 có hai chế độ hoạt động chính: AT Mode và Data Mode Trong chế độ AT Mode, module sử dụng giao thức UART để truyền nhận thông qua các lệnh AT, trong khi chế độ Data Mode cho phép truyền nhận dữ liệu với các thiết bị khác Chân EN được sử dụng để chuyển đổi giữa hai chế độ này.
Trước khi cấp nguồn cho module, hãy đưa chân EN lên mức logic cao (5V) để module vào chế độ AT Mode với baudrate mặc định 38400 Khi ở chế độ này, đèn LED trên module sẽ nháy chậm Ngược lại, nếu chân EN được nối với mức logic thấp (0V), module sẽ không hoạt động trong chế độ AT.
Trang 75 khi module được cấp nguồn, module sẽ hoạt động chế độ Data Mode
Khi module hoạt động ở chế độ Data Mode và chân EN được đưa lên mức cao, module sẽ chuyển sang chế độ AT Mode Trong chế độ này, module sẽ sử dụng tốc độ baudrate đã được thiết lập lần cuối.
Một số lệnh AT cơ bản trong tập lệnh AT [24]:
- AT: lệnh test module hoạt động ở chế độ AT Mode
- AT+UART = 9600,0,0: thiết lập baudrate 9600, 1 bit stop, no parity
- AT+NAME = : thiết lập tên hiển thị cho module
- AT + ROLE = : Param =0 – Slave; 1 – Master; 2- Slave-Loop
Vi điều khiển đóng vai trò quan trọng trong khả năng điều khiển của xe máy điện cân bằng Khi lựa chọn vi điều khiển, cần xem xét các yếu tố như hiệu suất, độ tin cậy và khả năng tương thích với hệ thống.
- Có đủ số chân để kết nối với các thiết bị
- Đáp ứng thời gian lấy mẫu của hệ thống
Bảng 4.12 Số chân vi điều khiển cần có
Thiết bị Số chân cần thiết Chức năng
Driver L298D 4 chân I/O + 2 chân PWM Băm xung, điều khiển động cơ Động cơ SOHO
7E4065B – 25068 – 28Y 1 chân I/O + 1 chân ngắt Đọc encoder Động cơ GA37 1 chân I/O + 1 chân ngắt Đọc encoder
MPU-6050 1 kênh I2C ( SDA+SCL) Đọc tín hiệu cảm biến
Module Bluetooth 1 kênh UART ( TX + RX) Truyền nhận dữ liệu với máy tính
Để sử dụng các thiết bị điện đã giới thiệu, vi điều khiển cần đáp ứng các yêu cầu sau: có 6 chân I/O, 2 chân PWM, 2 chân ngắt ngoài, 1 kênh giao tiếp I2C và 1 kênh giao tiếp khác.
Trang 76 tiếp UART Cụ thể, số chân các thiết bị cần được liệt kê trong bảng 4.12
Trong các thiết bị điện, động cơ gắn bánh đà có thời gian đọc encoder dài nhất Để đảm bảo hiệu suất, thời gian đáp ứng của vi điều khiển cần phải phù hợp với thời gian đọc encoder của động cơ này Kết quả mô phỏng cho thấy tốc độ của động cơ gắn bánh đà hoạt động hiệu quả ở điện áp 12V.
Tốc độ 2 rad/s tương đương khoảng 48 vòng/s Mỗi vòng quay của động cơ tạo ra 500 x 4 xung (theo chế độ đọc encoder x4) Vì vậy, tần số tối thiểu mà vi điều khiển cần đạt được phải thỏa mãn phương trình (4.27).
Arduino Mega 2560 có các thông số kỹ thuật sau:
Kết luận
Hình 4.25 Mô hình thực tế xe máy điện cân bằng
Chương 4 đã hoàn thành việc tính toán thiết kế cơ khí và thiết kế điện cho mô hình xe máy điện cân bằng: chọn động cơ, tính toán công suất, bộ truyền đai răng, mô phỏng
Trang 81 kiểm bền trục; tính toán nguồn cung cấp, lựa chọn mạch driver, mạch nguồn, mạch giao tiếp máy tính
Dựa trên thiết kế đã có, mô hình xe máy điện cân bằng đã được chế tạo thành công Hình 4.25 minh họa mô hình xe máy điện cân bằng này, đáp ứng đầy đủ yêu cầu cho quá trình điều khiển trong chương tiếp theo.
![Hình 1.4 Xe máy điện cân bằng của công ty Lit Motors [3] - PHÂN TÍCH VÀ THIẾT KẾ MÔ HÌNH XE MÁY ĐIỆN CÂN BẰNG](https://media.store123doc.com/figures/006/490/hinh-xe-may-dien-can-cong-lit-motors-6490003.webp)
