Luận án Xây dựng mô hình chẩn đoán trạng thái kỹ thuật hệ thống VSC trên ô tô

- i - 
MỤC LỤC 
MỤC LỤC .......................................................................................................................................... i 
DANH MỤC CÁC KÝ HIỆU VÀ CHỮ VIẾT TẮT .................................................................... iv 
DANH MỤC CÁC BẢNG BIỂU .................................................................................................... vi 
DANH MỤC CÁC HÌNH VẼ VÀ ĐỒ THỊ .................................................................................. vii 
MỞ ĐẦU ........................................................................................................................................... 1 
 TỔNG QUAN VẤN ĐỀ NGHIÊN CỨU ............................................................ 5 
 Đặc điểm chẩn đoán TTKT các hệ thống có ĐKĐT trên ô tô .......................................................... 5 
 Vai trò của chẩn đoán TTKT trên ô tô ...................................................................................... 5 
 Đặc điểm các hệ thống điều khiển điện tử trên ô tô hiện đại .................................................. 5 
 Phân tích các phương pháp phát hiện lỗi trong hệ thống có ĐKĐT .............................................. 10 
 Các khái niệm cơ bản trong chẩn đoán TTKT ....................................................................... 10 
 Phân tích các phương pháp phát hiện lỗi ................................................................................ 13 
 Hệ thống VSC trên ô tô ...................................................................................................................... 28 
 Nhiệm vụ của hệ thống VSC và các tên gọi của hệ thống .................................................... 28 
 Đặc điểm chẩn đoán phát hiện lỗi trong hệ thống VSC ........................................................ 29 
 Một số công trình nghiên cứu trong lĩnh vực chẩn đoán ................................................................ 30 
 Một số công trình ở nước ngoài nghiên cứu chẩn đoán bằng logic mờ .............................. 30 
 Các công trình nghiên cứu ứng dụng lý thuyết mờ ở Việt Nam .......................................... 31 
 Lựa chọn đề tài và mục tiêu nghiên cứu của luận án ...................................................................... 34 
 Kết luận chương 1 .............................................................................................................................. 35 
 CƠ SỞ LÝ THUYẾT ĐỂ XÂY DỰNG MÔ HÌNH CHẨN ĐOÁN PHÁT HIỆN 
LỐI BẰNG HỆ SUY DIỄN MỜ TAKAGI-SUGENO ................................................................ 37 
 Hệ suy diễn mờ ................................................................................................................................... 37 
 Khối mờ hóa đầu vào ................................................................................................................ 38 
 Khối cơ sở tri thức ..................................................................................................................... 40 
 Khối suy diễn logic ................................................................................................................... 40 
 Giải mờ đầu ra ........................................................................................................................... 41 
 Hệ suy diễn mờ Takagi – Sugeno ...................................................................................................... 42 
 Xây dựng hệ suy diễn mờ T-S để mô tả hệ thống kỹ thuật ............................................................. 44 
 Phương pháp tiếp cận................................................................................................................ 44 
 Xây dựng hệ mờ T-S để mô tả hệ thống được chẩn đoán .................................................... 46 
 Ảnh hưởng các nhiễu và biến vào không đo được ................................................................ 48 
 Xây dựng bộ quan sát ........................................................................................................................ 49 
 Cơ sở toán học tính thiết kế bộ quan sát UIO ......................................................................... 50 
 Xây dựng bộ quan sát mờ T-S ................................................................................................. 52 
- ii - 
 Tính toán giá trị ngưỡng .................................................................................................................... 53 
 Sử dụng bộ quan sát mờ T-S để phát hiện trạng thái làm việc có lỗi của hệ thống ...................... 54 
 Kết luận chương 2 .............................................................................................................................. 57 
 XÂY DỰNG MÔ HÌNH CHẨN ĐOÁN PHÁT HIỆN TRẠNG THÁI LÀM 
VIỆC CÓ LỖI CỦA HỆ THỐNG VSC TRÊN XE TOYOTA CAMRY .................................. 58 
 Hệ thống VSC trên xe Toyota Camry .............................................................................................. 58 
 Mô tả hệ thống ........................................................................................................................... 58 
 Chế độ điều khiển theo tốc độ góc quay thân xe mong muốn ............................................. 60 
 Các trạng thái làm việc có lỗi của hệ thống VSC trên xe Toyota Camry ........................... 61 
 Hệ phương trình trạng thái mô tả động lực bên của xe .................................................................. 65 
 Xây dựng hệ suy diễn mờ mô tả động lực học bên .......................................................................... 70 
 Thiết kế bộ quan sát mờ .................................................................................................................... 73 
 Tính giá trị ngưỡng ............................................................................................................................ 74 
 Các trường hợp mô phỏng và phân tích các kết quả ...................................................................... 75 
 Các trường hợp mô phỏng ....................................................................................................... 75 
 Phân tích các kết quả mô phỏng .............................................................................................. 75 
 Kết luận chương 3 .............................................................................................................................. 86 
 NGHIÊN CỨU THỰC NGHIỆM ..................................................................... 87 
 Mục đích nghiên cứu, đối tượng và thông số thực nghiệm ............................................................. 87 
 Mục đích nghiên cứu ................................................................................................................ 87 
 Đối tượng thực nghiệm ............................................................................................................. 87 
 Thông số đo trong thực nghiệm ............................................................................................... 87 
 Chế tạo bộ thu thập dữ liệu ............................................................................................................... 87 
 Cơ sở thiết kế, chế tạo bộ thu thập dữ liệu .............................................................................. 88 
 Thiết kế các mạch của thiết bị .................................................................................................. 88 
 Kiểm tra sự làm việc của bộ thu thập dữ liệu ......................................................................... 91 
 Thí nghiệm phát hiện lỗi trong hệ thống VSC xe Camry ............................................................... 99 
 Mục đích thí nghiệm ................................................................................................................. 99 
 Điều kiện tiến hành thí nghiệm ................................................................................................ 99 
 Các thông số đo và trang thiết bị đo, quan sát trong thí nghiệm......................................... 100 
 Phân tích kết quả các thí nghiệm chẩn đoán phát hiện lỗi hệ thống VSC ......................... 104 
 Các nhận xét và kết luận chương 4 ................................................................................................. 112 
KẾT LUẬN CHUNG VÀ KIẾN NGHỊ ...................................................................................... 113 
Kết luận chung ......................................................................................................................................... 113 
Kiến nghị ................................................................................................................................................... 113 
- iii - 
TÀI LIỆU THAM KHẢO ........................................................................................................... 114 
DANH MỤC CÁC CÔNG TRÌNH ĐÃ CÔNG BỐ CỦA LUẬN ÁN ...................................... 118 
PHỤ LỤC ...................................................................................................................................... 119 
- iv - 
DANH MỤC CÁC KÝ HIỆU VÀ CHỮ VIẾT TẮT 
Ký hiệu Nguồn gốc Chú giải Đơn vị 
TTKT Trạng thái kỹ thuật 
ĐKĐT Điều khiển điện tử 
ABS Anti-Lock Brake System Hệ thống chống bó cứng bánh xe khi phanh 
BAS Brake Assist System Hệ thống trợ giúp tăng lực đạp phanh 
EFI Electronic Fuel Injection Hệ thống phun xăng điện tử 
TCS Traction control system Hệ thống chống trượt quay bánh xe 
ECU Electronic Control Unit Bộ điều khiển điện tử 
VSC Vehicle Stability Control Hệ thống kiểm soát ổn định thân xe 
OBD On Board Diagnostic System Hệ thống chẩn đoán trên xe 
FL Fuzzy logic Lô gíc mờ 
UIO Unknown Input Observer Bộ quan sát đầu vào không rõ 
ANN Artificial Neural Network Mạng Nơ-ron nhân tạo 
FNN Fuzzy Neural Network Mạng Nơ-ron mờ 
NN Neural Network Mạng Nơ-ron 
T-S Takagi-Sugeno 
LMI Linear Matrix Inequalities Bất đẳng thức ma trận tuyến tính 
OBD-2 
PIDs (On Board Diagnostics Parameter IDs) Code lệnh của chẩn đoán OBD2 
DC Direct Current Dòng điện một chiều 
DMP Digital Motion Processor Bộ xử lý chuyển động tín hiệu số 
MEMS Micro-Electro-Mechanical-Systems Hệ thống vi cơ điện tử 
DOF Degree of freedom Bậc tự do 
FIS Fuzzy Inference System Hệ suy diễn mờ 
SAE-J Society of Automotive Engineers Hiệp hội kỹ sư ô tô Nhật Bản 
ISO International Organization for Standardization Tiêu chuẩn quốc tế 
FC Fuzzy Controller Bộ điều khiển logic mờ 
EPS Electric Power Steering Hệ thống lái trợ lực điện 
MF Menbership Function Hàm liên thuộc 
SISO Single-Input and Single-Output Hệ thống có một biến đầu vào và 
một biến đầu ra 
- v - 
Ký hiệu Nguồn gốc Chú giải Đơn vị 
MIMO multiple-input and multiple-output Hệ thống có nhiều biến đầu vào 
và nhiều biến đầu ra 
M(m) Khối lượng kg 
Iz Mô men quán tính kgm2 
Jth Giá trị ngưỡng 
l Chiều dài m 
g Gia tốc trọng trường m/s2 
Fy Lực tác dụng bên N 
v Vận tốc ô tô m/s 
a, b 
Khoảng cách từ trọng tâm của 
thân xe đến tâm của bánh xe 
trước và sau 
m 
ψ Tốc độ góc quay thân xe rad/s 
β Góc lệch thân xe rad 
m Khối lượng thân xe kg 
δ Góc quay của bánh xe dẫn hướng Độ(rad) 
Cf Độ cứng bên của bánh xe trước N/rad 
Cr Độ cứng bên của bánh xe sau N/rad 
y* Giá trị đầu ra của mô hình lý 
thuyết mô tả hệ thống thực 
xˆ Véc tơ biến trạng thái của bộ quan sát 
yˆ Véc tơ biến đầu ra của bộ quan sát 
e Sai số ước lượng 
r, r(t) Lượng sai lệch 
x Biến quan sát 
y Biến ra của hệ thống 
u Biến vào của hệ thống 
d(t), 
du(t) 
 Hàm nhiễu đầu vào 
Fu(t) 
Hàm phân phối ảnh hưởng của 
nhiễu tới biến ra 
Eu(t) 
Hàm phân phối ảnh hưởng của 
nhiễu tới biến trạng thái 
- vi - 
DANH MỤC CÁC BẢNG BIỂU 
Bảng 3-1: Các cảm biến trong hệ thống VSC của Toyota Camry .................................................. 60 
Bảng 3-2: Nguyên nhân gây ra lỗi không hiệu chỉnh được điểm 0 của các cảm biến .................. 61 
Bảng 3-3: Các sai lệch giới hạn giữa giá trị đo và giá trị tham chiếu .............................................. 62 
Bảng 3-4: Dải làm việc của các cảm biến .......................................................................................... 63 
Bảng 3-5: Sai lệch chuẩn của cảm biến trong hệ thống VSC của xe Toyota Camry ................... 69 
Bảng 3-6: Bảng các thông số tham khảo của xe Toyota Camry ..................................................... 69 
Bảng 4-1: Bảng thông số đo thực nghiệm ......................................................................................... 87 
Bảng 4-2: Các giao thức truyền tin trong OBD-2 ............................................................................. 88 
Bảng 4-3: Các thông số kỹ thuật của cảm biến MPU 6050............................................................. 92 
Bảng 4-4: Bảng kết quả đo và đánh giá ............................................................................................. 98 
Bảng 4-5: Các thiết bị đo, quan sát trong thí nghiệm ..................................................................... 100 
Bảng 4-6: Các thông số kỹ thuật chính của thiết bị Carman Scan VG......................................... 102 
Bảng 4-7: Độ lệch hướng chuyển động theo phương ngang......................................................... 110 
- vii - 
DANH MỤC CÁC HÌNH VẼ VÀ ĐỒ THỊ 
Hình 1.1: Cấu trúc một hệ thống có ĐKĐT ........................................................................................ 6 
Hình 1.2: Dạng tín hiệu của các cảm biến ........................................................................................... 6 
Hình 1.3: Dải làm việc của cảm biến nhiệt độ nước làm mát động cơ ............................................. 7 
Hình 1.4: Các lỗi phát sinh trong hệ thống ........................................................................................ 11 
Hình 1.5: Phân loại các lỗi theo thời gian .......................................................................................... 11 
Hình 1.6: Minh họa lỗi cộng thêm và lỗi nhân bội ........................................................................... 12 
Hình 1.7: Sơ đồ phát hiện trạng thái lỗi bằng mô hình tín hiệu ....................................................... 14 
Hình 1.8: Sơ đồ hệ thống phát hiện lỗi trên cơ sở mô hình .............................................................. 15 
Hình 1.9: Các bước thực hiện phát hiện lỗi ....................................................................................... 16 
Hình 1.10: Phân tích các nhiễu loạn làm thay đổi đặc tính của cảm biến ...................................... 19 
Hình 1.11: Phần tử xử lý (Nơ-ron) ..................................................................................................... 21 
Hình 1.12: Cấu tr ... ans Automat 
Contr. AC_11:190-7. 
[24] K.-L.Duand M.N.S.Swamy (2006). Neural Networks in a Soft Computing 
Framework. ISBN-13: 978-1-84628-302-4 ©Springer-Verlag LondonLimited. 
[25] Krzysztof Patan (2008). Artificial Neural Networks for the Modelling and Fault 
Diagnosis of Technical Processe. DOI 10.1007/978-3-540-79872-9. 
[26] J.-S. Roger Jang Ned Gulley (1997). Matlab Fuzzy Logic Toolbox. 
[27] MathWorks, Inc (Copyright by) (1995). LMI Control Toolbox User’s Guide. 
[28] M. Kowal, J. Korbicz (2005). Robust Fault Detection Using Neuro-Fuzzy Networks. 
In Proceedings of 16th IFAC World Congress, Prague, Czech Republic. 
[29] M. Kowal (2005). Optimization of Neuro-Fuzzy Structures in Technical Diagnostics 
Systems, University of Zielona G´ora Press, Zielona G´ora. 
[30] M. Witczak (2006). Advances in Model-based Fault Diagnosis with Evolutionary 
Algorithms and Neural Networks. International Journal of Applied Mathematics and 
Computer Science, vol. 16, no. 1, pp. 85–99. 
[31] M. Witczak (2003). Identification and Fault Detection of Nonlinear Dynamic 
Systems, University of Zielona G´ora Press, Zielona G´ora. 
[32] M.Darouach (1994). On the novel approach to the design of unknown input observer. 
IEEE Trans. on Automatic Control, 39(3), 698-699. 
[33] Nikola K. Kasabov. Foundations of neural networks, fuzzy systems, and knowledge 
engineering. ISBN 0-262-11212-4 
[34] P. M. Frank et al. (1997), Fuzzy logic and neural network applications to fault 
diagnosis, International Journal of Approximate Reasoning. 16 (1), pp. 67-88. 
[35] P. Jayaswal, A. K. Wadhwani (2009). Application of artificial neural networks, fuzzy 
logic and wavelet transform in fault diagnosis via vibration signal analysis: A review. 
Australian Journal of Mechanical Engineering, 7(2), pp. 157-171. 
[36] P. Bergsten, R. Palm and D. Driankov (2001). Fuzzy observers. In 9th IEEE 
- 116 - 
International Fuzzy system Conference, Melbourne Autralia. 
[37] R. Orjuela, B. Marx, J Rago, and D. Marquin. State estimation for non-linear systems 
using a decoupled multiple model. Int. J. Modelling Indetification and control, 
4(1):59-67, 2008. 
[38] R. Isermann (2005), Fault-Diagnosis Systems: An Introduction from Fault Detection 
to Fault Tolerance, Springer Berlin Heidelberg. 
[39] R. J. Patton, J. Chen (1999). Robust Model-based Fault Diagnosis for Dynamic 
Systems, Kluwer Academic Publishers, London. 
[40] R. J. Patton, J. Korbicz, M. Witczak, F. Uppal (2005). Combined Computational 
Intelligence and Analytical Methods in Fault Diagnosis. Intelligent Control Systems 
Using Computational Intelligence Techniques, A. E. Ruano, Ed., IEE Press, London, 
pp. 349–392. 
[41] R. J. Patton, J. Korbicz (1999). Advances in Computational Intelligence for Fault 
Diagnosis Systems. Special issue of International Journal of Applied Mathematics 
and Computer Science. vol. 9, no. 3. 
[42] R. J. Patton, P. M. Frank, R. N. Clark (2000). Issuess of Fault Diagnosis for Dynamic 
Systems, Springer-Verlag, New York. 
[43] Randal K. Douglas, Jason L. Speyer, D. Lewis Mingori, Robert H. Chen, Durga P. 
Malladi, Walter H. Chung (1996). Fault Detection and Identification with 
Application to Advanced Vehicle Control Systems. UCB-ITS-PRR-96-25 California 
PATH Research Report. 
[44] S. Debernard, C. Sentouh and J. C. Popieul. Fuzzy Takagi-Sugeno LQ controller for 
lateral control assistance of a vehicle. IEEE, Intelligent Vehicles Symposium (IV), 
2012. 
[45] Simani S, Fantuzzi C, Patton RJ (2002). Diagnosis in dynamic system using 
identification techniques. London: Springer – Verlag. 
[46] S. Hui, S. H. Zak (2005). Observer Design for Systems with Unknown Inputs. 
International Journal of Applied Mathematics and Computer Science, vol. 15, no. 4, 
pp. 431–446. 
[47] T. Takagi, M. Sugeno (1985). Fuzzy Identification of Systems and Its Application to 
Modelling and Control. IEEE Transactions on Systems, Man and Cybernetics, vol. 
15, no. 1, pp. 116–132. 
[48] William G. Fenton, T. M. McGinnity, and Liam P. Maguire (2000). Fault Diagnosis 
of Electronic Systems Using Intelligent Techniques. IEEE Transactions on Systems, 
Man, and Cybernetics Vol. 31, No. 3. 
[49] W. B. Vasantha Kandasamy, Florentin Smarandache and K. Ilanthenral (2007). 
Elementary Fuzzy Matrix Theory and Fuzzy models for soial scientists. ISBN 1-
59973-005-7. 
[50] Zadeh LA (1965). Fuzzy Sets, Information and control, 8.. 
- 117 - 
[51] Zahedi. E Gharaveisi AA (2011). Fault detection and isolation of Anti-lock Braking 
System sensors. Control, Instrumentation and Automation (ICCIA), 2nd 
International Conference on. 
[52] J. Y. Wong (2008). Theory of Ground Vehicles. ISBN: 978-0-470-17038-0. 
[53] Otterbein, S. Fehlerarten Fuer die IPS – Sensoril. 
- 118 - 
DANH MỤC CÁC CÔNG TRÌNH ĐÃ CÔNG BỐ CỦA 
LUẬN ÁN 
1. Hệ thống tự chẩn đoán lỗi trên động cơ phun xăng điện tử EFI, Tạp chí Giao thông 
vận tải, số tháng 4 năm 2011,trang 35, 36, 37 và 38. 
2. Ứng dụng mạng Nơ ron để chẩn đoán trạng thái kỹ thuật động cơ, Tạp chí Giao 
thông vận tải, số tháng 12 năm 2011, trang 40, 41 và 42. 
3. Ứng dụng mạng Nơ ron mờ trong chẩn đoán lỗi hộp số tự động, Tạp chí Giao thông 
vận tải, số tháng 6 năm 2012, trang 16, 17 và 71. 
4. Sử dụng phương trình tương đương trong chẩn đoán lỗi các hệ thống trên ô tô, Tạp 
chí Giao thông vận tải, số tháng 8 năm 2013, trang 27, 28 và 29. 
5. Application of Takazi-Sugeno fuzzy system for automotive fault detection and 
isolation, The International conference on automotive technology for Vietnam 
Hosted by Vietnamese Society of Automotive Engineers. Hanoi, October 9-
11,2015. 
- 119 - 
PHỤ LỤC 
Phụ lục 1. Chương trình mô hình chẩn đoán (File L2.slx và Lateral.m) 
% Design of UIO observer for T-SFM for fault detection & isolation 
close 
clear 
% Thong so xe Toyota Camry 
M=1500; %Khoi luong xe, kg 
a= 1.51; b=1.63; %Toa do trong tam, m 
hg=0.62; 
g=9.81; %Gia toc trong truong, m/s^2 
Iz=2350; %Momen quan tinh, kgm^2 
jbx=1.34; %kgm^2 
rbx=0.29; %m 
f=0.02; %He so can lan 
k1=0.005; %He so luc nang khi dong hoc, Ns^2/m 
k2=0.41; %He so luc can khi dong hoc, Ns^2/m 
cw=f*k1-k2; % Nhan to can khi dong hoc, Ns^2/m 
cf=4.5e4; cr=6.3e4; %Do cung ben lop truoc, sau, N/rad 
il=18; %Ty so truyen he thong lai 
nay=[0.2 2.4]; %Nhieu cam bien gia toc ben, m/s2 
nr=[0.2/180*pi 0.9/180*pi]; %Nhieu cam bien gia toc goc xoay than xe, rad/s 
ndelta=0.2/i; %Nhieu cam bien goc quay vanh lai, rad 
fdelta=pi*15/180;%rad 
fay=2; %m/s2 
fr=pi*5/180; %rad/s 
jay=0.2; %0,2m/s^2 
jr1=2/180*pi; %0.035 rad/s 
% TS Fuzzy model 
v=(10/3.6:1/3.6:60/3.6)'; 
vmin=10/3.6;vmax=60/3.6; 
z=v; %Dat bien mo 
mf=6; %Chon so ham lien thuoc 
%Tinh khoang xac dinh cua cac ham lien thuoc 
n=mf-1; 
d=(vmax-vmin)/n; 
 % MF1 
z1min=vmin; z1max=vmin+d; 
 %MF2 
z2min=vmin; z2max=vmin+2*d; 
 % MF3 
z3min=z1max; z3max=vmin+3*d; 
 % MF4 
z4min=z2max; z4max=vmin+4*d; 
 % MF5 
z5min=z3max; z5max=vmin+5*d; 
 % MF6 
- 120 - 
z6min=z4max; z6max=vmax; 
% Tinh bo tham so cac ham lien thuoc 
params1=[z1min,z1min,z1max]; 
params2=[z2min,z2min+d,z2max]; 
params3=[z3min, z3min+d,z3max]; 
params4=[z4min, z4min+d,z4max]; 
params5=[z5min,z5min+d,z5max]; 
params6=[z6min,z6max,z6max]; 
params=[[params1]; [params2]; [params3]; [params4]; [params5]; [params6]]; 
% Dinh nghia cac ham lien thuoc 
mf1=trimf(z,params(1,:)); 
mf2=trimf(z,params(2,:)); 
mf3=trimf(z,params(3,:)); 
mf4=trimf(z,params(4,:)); 
mf5=trimf(z,params(5,:)); 
mf6=trimf(z,params(6,:)); 
MF=[mf1 mf2 mf3 mf4 mf5 mf6]'; 
% Tinh cac gia tri Ymax cua ham ung voi moi ham lien thuoc 
A1=[-2*(cf+cr)/(M*params(1,2)), 2*(b*cr-a*cf)/(M*(params(1,2)^2))-1; 
 -2*(a*cf-b*cr)/Iz , -2*(a^2*cf+b^2*cr)/(Iz*params(1,2))]; 
A2=[-2*(cf+cr)/(M*params(2,2)), 2*(b*cr-a*cf)/(M*(params(2,2)^2))-1; 
 -2*(a*cf-b*cr)/Iz , -2*(a^2*cf+b^2*cr)/(Iz*params(2,2))]; 
A3=[-2*(cf+cr)/(M*params(3,2)), 2*(b*cr-a*cf)/(M*(params(3,2)^2))-1; 
 -2*(a*cf-b*cr)/Iz , -2*(a^2*cf+b^2*cr)/(Iz*params(3,2))]; 
A4=[-2*(cf+cr)/(M*params(4,2)), 2*(b*cr-a*cf)/(M*(params(4,2)^2))-1; 
 -2*(a*cf-b*cr)/Iz , -2*(a^2*cf+b^2*cr)/(Iz*params(4,2))]; 
A5=[-2*(cf+cr)/(M*params(5,2)), 2*(b*cr-a*cf)/(M*(params(5,2)^2))-1; 
 -2*(a*cf-b*cr)/Iz , -2*(a^2*cf+b^2*cr)/(Iz*params(5,2))]; 
A6=[-2*(cf+cr)/(M*params(6,2)), 2*(b*cr-a*cf)/(M*(params(6,2)^2))-1; 
 -2*(a*cf-b*cr)/Iz , -2*(a^2*cf+b^2*cr)/(Iz*params(6,2))]; 
B1=[2*cf/(M*params(1,2)); 2*a*cf/Iz]; 
B2=[2*cf/(M*params(2,2)); 2*a*cf/Iz]; 
B3=[2*cf/(M*params(3,2)); 2*a*cf/Iz]; 
B4=[2*cf/(M*params(4,2)); 2*a*cf/Iz]; 
B5=[2*cf/(M*params(5,2)); 2*a*cf/Iz]; 
B6=[2*cf/(M*params(6,2)); 2*a*cf/Iz]; 
C1=[-2*(cf+cr)/M 2*(b*cr-a*cf)/(M*params(1,2)); 
 0 1 ]; 
C2=[-2*(cf+cr)/M 2*(b*cr-a*cf)/(M*params(2,2)); 
 0 1 ]; 
C3=[-2*(cf+cr)/M 2*(b*cr-a*cf)/(M*params(3,2)); 
 0 1 ]; 
C4=[-2*(cf+cr)/M 2*(b*cr-a*cf)/(M*params(4,2)); 
- 121 - 
 0 1 ]; 
C5=[-2*(cf+cr)/M 2*(b*cr-a*cf)/(M*params(5,2)); 
 0 1 ]; 
C6=[-2*(cf+cr)/M 2*(b*cr-a*cf)/(M*params(6,2)); 
 0 1 ]; 
D=[2*cf/M 0]'; 
D1=D; D2=D; D3=D; D4=D;D5=D; D6=D; 
v1=32/3.6; %Bien dau vao 
%Tinh gia trij ham lien thuoc ung voi tri so cua bien 
u(1)=evalmf(v1,params1,'trimf'); 
muy1=u(1); 
u(2)=evalmf(v1,params2,'trimf'); 
muy2=u(2); 
u(3)=evalmf(v1,params3,'trimf'); 
muy3=u(3); 
u(4)=evalmf(v1,params4,'trimf'); 
muy4=u(4); 
u(5)=evalmf(v1,params5,'trimf'); 
muy5=u(5); 
u(6)=evalmf(v1,params6,'trimf'); 
muy6=u(6); 
%Figures 
figure(1) 
plot(z,MF,'linewidth',2) 
grid 
hold on 
%plot(z,s) 
j=0; 
p=0; 
for i=1:6 
 if u(i)>0 
 j=j+1; 
 p(j)=i; 
 sprintf( 'v1=%1.2f has the memebership degree u1=%1.2f',v1,u(i)); 
 plot (v1,u(i),'r*') % place the point on the graph 
 plot ([v1,v1],[0,u(i)],'linestyle','-','color','gr') 
 plot([vmin,v1],[u(i),u(i)],'linestyle','-','color','r') 
 end; 
end; 
A= [ -2*(cf+cr)/(M*v1) -2*(a*cf-b*cr)/(M*v1^2)-1; 
 -2*(a*cf-b*cr)/Iz -2*(a^2*cf+b^2*cr)/(Iz*v1)]; 
B = [2*cf/(M*v1);2*a*cf/Iz]; 
C = [-2*(cf+cr)/M -2*(a*cf-b*cr)/(M*v1); 
 0 1 ]; 
- 122 - 
D=[2*cf/M 0]'; 
%---------Unknown & Disturbance Matrix----------% 
Edd=B; 
Fdd=D; 
Ed=[1 0; 0 1]; 
Fd=[1 0; 0 1]; 
%% Step one: Check rank(CE) = rank(E) 
rank(C1*Ed); 
rank(Ed); 
%% Step two: Compute Observer Matricies 
H1 = Ed*inv((C1*Ed)'*(C1*Ed))*(C1*Ed)'; 
%H1 = B1*inv((C1*B1)'*(C1*B1))*(C1*B1)' 
T1 = eye(2)-H1*C1; 
A01 = T1*A1; 
% Step three: check observability 
rank(obsv(A01,C1)); 
s=[-4 -4]; 
F=diag(s); 
k11=inv(C1)*(A1-F-H1*C1*A1); 
k12=F*H1; 
k01=zeros; 
k01=k11+k12 
H2 = Ed*inv((C2*Ed)'*(C2*Ed))*(C2*Ed)'; 
T2 = eye(2)-H2*C2; 
A02 = T2*A2; 
k21=inv(C2)*(A2-F-H2*C2*A2); 
k22=F*H2; 
k02=zeros; 
k02=k21+k22 
H3 = Ed*inv((C3*Ed)'*(C3*Ed))*(C3*Ed)'; 
T3 = eye(2)-H3*C3; 
A03 = T3*A3; 
k31=inv(C3)*(A3-F-H3*C3*A3); 
k32=F*H3; 
k03=zeros; 
k03=k31+k32 
H4 = Ed*inv((C4*Ed)'*(C4*Ed))*(C4*Ed)'; 
T4 = eye(2)-H4*C4; 
A04 = T4*A4; 
k41=inv(C4)*(A4-F-H4*C4*A4); 
- 123 - 
k42=F*H4; 
k04=zeros; 
k04=k41+k42 
H5 = Ed*inv((C5*Ed)'*(C5*Ed))*(C5*Ed)'; 
T5 = eye(2)-H5*C5; 
A05 = T5*A5; 
k51=inv(C5)*(A5-F-H5*C5*A5); 
k52=F*H5; 
k05=zeros; 
k05=k51+k52 
H6 = Ed*inv((C6*Ed)'*(C6*Ed))*(C6*Ed)'; 
T6 = eye(2)-H6*C6; 
A06 = T6*A6; 
k61=inv(C6)*(A6-F-H6*C6*A6); 
k62=F*H6; 
k06=zeros; 
k06=k61+k62 
L2a1_new 
%L2a1_beta 
P 1.2. Mô đun giải mờ tổng quát P 1.1. Mô đun giải mờ luật thứ nhất 
- 124 - 
P 1.3. Mô đun tổng quát của bộ quan sát UIO 
- 125 - 
P 1.4. Mô đun của mô hình 3DOF 
P 1.5. Mô đun bộ quan sát mờ địa phương thứ nhất 
- 126 - 
Phụ lục 2. 
2a Sơ đồ khối cảm biến MPU 
2b Module vi xử lý 
2c Module giao tiếp với máy tính 
P 2.1. Sơ đồ khối cảm biến MPU 
P 2.2. Module vi xử lý 
- 127 - 
P 2.3. Module giao tiếp với máy tính 
- 128 - 
Phụ lục 3. 
3a Chuyển đổi các chuẩn giao tiếp 
 Thiết kế chế tạo bộ kết nối dự liệu từ cổng giao tiếp OBD-2 của xe tới máy tính 
bằng chip ELM-327 
- Chip ELM-327: Hiện nay, trên thị trường sản phẩm điện tử cung cấp nhiều loại chip 
có khả năng tự động thực hiện chức năng giao tiếp với các giao thức phù hợp với hệ thống 
sử dụng OBD II. Ví dụ các vi điều khiển 16-bit của Atmel, Microchip đều có giao tiếp ngoại 
vi là chuẩn CAN. Đặc biệt, hiện nay có họ vi xử lý ELM (thông dụng là chip ELM-327) cho 
khả năng tự động tìm và phát hiện ra các giao thức OBD và giao tiếp với các thiết bị khác 
qua chuẩn RS-232 (Hình P 3.1). 
- Thiết kế các mạch giao tiếp với các giao thức của OBD2 cho chip ELM-327 
 + Mạch chuyển đổi giao tiếp chuẩn CAN: 
Chuẩn CAN (Control Area Network) đang là một chuẩn ngày càng được sử dụng phổ 
biến hiện nay vì khả năng truyền tải thông tin ổn định, khoảng cách xa và khả năng tạo thành 
mạng giao tiếp lớn. Để chuyển đổi giao tiếp giữa ELM327 và chuẩn CAN, chúng ta sử dụng 
MCP2551. Đây là một IC chuyển đổi giao tiếp CAN chuyên dụng dễ tìm thấy hiện nay ở 
Việt Nam. Hình P 3.2 thể hiện mạch chuyển đổi giao tiếp chuẩn CAN. 
P 3.1. Sơ đồ khối của ELM327 
P 3.2. Mạch chuyển đổi giao tiếp chuẩn CAN 
- 129 - 
3b Mạch giao tiếp máy tính 
- Mạch chuyển đổi giao tiếp chuẩn ISO 9141-2 và ISO 14230 KWP2000: 
Chuẩn ISO 9141-2 và ISO 14230 KWP2000 sử dụng các chân trên jack OBD-2 giống 
nhau, mức logic cao đều là điện áp ắc quy (+12V). Do đó chúng ta chỉ cần sử dụng một mạch 
đệm điện áp đơn giản để chuyển đổi giao tiếp giữa ELM327 và jack chẩn đoán của xe. Hình 
P 3.3. thể hiện mạch chuyển đổi giao tiếp chuẩn ISO 9141-2 và KWP 2000. 
- Mạch chuyển đổi giao tiếp chuẩn SAE J1850 Hình P 3.4: 
Chuẩn SAE J1850 bao gồm 2 chuẩn PWM và VPW. Hai chuẩn này sử dụng các chân 
giao tiếp tương đương nhau, chỉ khác nhau ở mức logic. Do đó khi thiết kế đã sử dụng các 
mạch đệm tương ứng với mỗi mức logic này để đảm bảo chúng hoạt động đúng chức năng. 
P 3.3. Mạch chuyển đổi giao tiếp chuẩn ISO 9141-2 và KWP 2000 
P 3.4. Mạch chuyển đổi giao tiếp chuẩn SAE J1850 
- 130 - 
- Mạch chuyển đổi giao tiếp UART-USB (Hình P3.5): sử dụng IC chuyển đổi chuyên 
dụng PL2303-HX để chuyển đổi giao tiếp từ cổng COM của máy tính PC sang máy tính 
Laptop. 
Phụ lục 4. Lập trình phần mềm thu thập dữ liệu 
Phần lập trình đồ họa phần mềm thu thập dữ liệu gồm có các khối và bước thiết lập như sau: 
- Khối giao tiếp với môđun ELM327 và Bộ thu thập dữ liệu; 
- Khôi xử lý dữ liệu; 
- Khối hiển thị; 
- Khối lưu dữ liệu và truyền dữ liệu với Simulink. 
Khối giao tiếp với môđun ELM327 và bộ thu thập dữ liệu: 
P 3.5. Mạch chuyển đổi UART-USB 
P 4.1. Khởi tạo cổng kết nối 
- 131 - 
P 4.2. Gửi các yêu cầu đọc dữ liệu tới Bộ thu thập dữ liệu và ECU 
P 4.3. Đọc, kiểm tra và lọc các dữ liệu hợp lệ từ Bộ thu thập dữ liệu và ECU 
- 132 - 
Khối xử lý dữ liệu: 
P 4.4. Tách các dữ liệu từ block dữ liệu nhận được 
P 4.5. Khối lưu dữ liệu vào bộ nhớ tạm 
- 133 - 
Khối hiển thị: 
Khối lưu trữ dữ liệu: 
P 4.6. Khối hiển thị 
P 4.7. Khởi tạo file dữ liệu 
P 4.8. Khối truyền dữ liệu 
- 134 - 
P 4.9 Khối lưu dữ diệu