ĐIỀU KHIỂN THÍCH NGHI HỆ BÓNG VÀ THANH DỰA TRÊN MẠNG NƠ-RON MỜ HỒI QUY

• Tác giả: Đặng Tín
• Người hướng dẫn: TS. Nguyễn Chí Ngôn
• Trường học: Trường Đại học Bách Khoa - ĐHQG-HCM
• Chuyên ngành: Tự Động Hóa
• Đề tài: Điều Khiển Thích Nghi Hệ Bóng Và Thanh Dựa Trên Mạng Nơ-ron Mờ Hồi Quy
• Loại tài liệu: Luận Văn Thạc Sĩ
• Năm xuất bản: 2011
• Địa điểm: Tp. Hồ Chí Minh

• LỜI CẢM ƠN
• TÓM TẮT
• 1. CHƯƠNG 1: TỔNG QUAN
• 1.1. Giới thiệu
• 1.2. Giới thiệu luận văn
• 1.3. Phát biểu bài toán
• 1.4. Nhiệm vụ luận văn
• 1.5. Bố cục luận văn
• 2. CHƯƠNG 2: GIỚI THIỆU PHẦN CỨNG VÀ PHẦN MỀM
• 2.1. Dẫn nhập
• 2.2. Một số mô hình đã thực hiện
• 2.3. Thiết kế phần cơ khí
• 2.3.1. Cấu hình
• 2.3.2. Cơ cấu truyền dẫn
• 2.3.2.1. Hộp giảm tốc
• 2.3.2.2. Đai truyền
• 2.3.2.3. Truyền dẫn trực tiếp
• 2.3.3. Lựa chọn vật liệu
• 3. CHƯƠNG 3: CƠ SỞ LÝ THUYẾT
• 4. CHƯƠNG 4: MÔ HÌNH TOÁN HỆ BÓNG VÀ THANH
• 5. CHƯƠNG 5: THIẾT KẾ BỘ ĐIỀU KHIỂN
• 6. CHƯƠNG 6: KẾT QUẢ THỰC HIỆN VÀ HƯỚNG PHÁT TRIỂN
• TÀI LIỆU THAM KHẢO VÀ TRÍCH DẪN

I. Tổng Quan Về Điều Khiển Thích Nghi Hệ Bóng và Thanh

Hệ thống bóng và thanh là một ví dụ điển hình về hệ thống điều khiển phi tuyến và không ổn định. Nó thường được dùng để kiểm chứng lý thuyết điều khiển, thiết kế hệ thống điều khiển và thực hành. Hệ thống này phổ biến do dễ hiểu và có thể nghiên cứu bộ điều khiển theo phương pháp cổ điển hoặc hiện đại [1,2,3,4,5]. Hệ thống bóng và thanh cũng được dùng như công cụ huấn luyện trong công nghiệp và ứng dụng khác. Hệ thống gồm quả bóng lăn trên thanh cứng, thanh quay trong mặt phẳng đứng nhờ mô-men xoắn của động cơ servo. Vị trí bóng được điều khiển bằng tín hiệu điện khuếch đại PWM đến động cơ. Điều khiển bóng khó khăn vì bóng di chuyển với gia tốc tỉ lệ độ nghiêng của thanh. Hệ thống là vòng lặp hở không ổn định vì vị trí bóng tăng không giới hạn với đầu vào cố định. Phản hồi phải được dùng để giữ bóng ở vị trí mong muốn. "Một quả bóng cân bằng trên thanh là một hệ thống phi tuyến động khá khó khi sử dụng bộ điều khiển thông thường một cách hiệu quả".

1.1. Giới Thiệu Về Hệ Thống Điều Khiển Thích Nghi

Trong những năm gần đây, nhiều nghiên cứu đã sử dụng mạng nơ-ron để nhận dạng và điều khiển các hệ thống động. Mạng nơ-ron có thể được phân loại thành mạng nơ-ron truyền thẳng và mạng nơ-ron hồi quy. Mạng nơ-ron truyền thẳng có khả năng xấp xỉ một hàm liên tục đến độ chính xác tùy ý, tuy nhiên chúng là một ánh xạ tĩnh và không thể biểu diễn tốt một ánh xạ động. Mạng nơ-ron hồi quy, mặt khác, có thể biểu diễn một ánh xạ động rất tốt và lưu trữ thông tin nội để cập nhật trọng số của mạng nơ-ron tiếp theo. Chính vì lý do đó, mạng nơ-ron hồi quy có một vòng hồi tiếp nội, thu thập đáp ứng động của hệ thống thông qua các trì hoãn. Mạng nơ-ron mờ hồi quy là một dạng sửa đổi của mạng nơ-ron hồi quy, sử dụng mạng nơ-ron hồi quy để thực hiện suy diễn mờ, có thể huấn luyện và biên dịch tri thức từ dữ liệu huấn luyện.

1.2. Tại Sao Điều Khiển PID Vẫn Được Ưa Chuộng

Mặc dù lý thuyết điều khiển đã có những tiến bộ to lớn trong vài thập kỷ qua, điều khiển PID vẫn là loại phổ biến nhất trong lĩnh vực điều khiển đang được sử dụng trong ngành công nghiệp ngày nay. Sự phổ biến này một phần là do cấu trúc đơn giản và tính bền vững của các bộ điều khiển PID. Tuy nhiên, để đạt được hiệu suất điều khiển tốt, một vài sơ đồ tự điều chỉnh bộ điều khiển PID đã được đề xuất trong quá khứ. Khái niệm điều khiển PID thích nghi được giới thiệu để bù đắp những hạn chế của bộ điều khiển PID cố định. Điều khiển PID thích nghi dựa trên RFNN được đề xuất trong luận văn này. Nó sử dụng khả năng tự học của RFNN để tự động điều chỉnh và thay đổi thông số PID cố định một cách trực tuyến đối với các thông số nội của hệ thống.

II. Bài Toán Nhiệm Vụ Của Luận Văn Thạc Sĩ Này

Mô hình bóng và thanh sử dụng cảm biến xác định vị trí bóng trên thanh và encoder xác định góc của thanh so với phương ngang. Với điểm đặt trước trên thanh, cảm biến phải xác định đúng vị trí để điều khiển motor servo với góc thích hợp đưa bóng đến vị trí và cân bằng. Khi có nhiễu, bóng vẫn duy trì xung quanh vị trí đặt trước. Nghiên cứu này tập trung vào việc xây dựng một mô hình cơ khí thực tế với các thành phần có sẵn trên thị trường, đồng thời nghiên cứu card biến đổi A/D PCI6024E của hãng NI và sử dụng tool box Real Time Window Target của Matlab để giao tiếp với card.

2.1. Xây Dựng Mô Hình Thực Tế Giao Tiếp Với Card PCI6024E

Nghiên cứu đòi hỏi việc thiết kế các mạch giao tiếp với card để thu thập dữ liệu từ các sensor và gửi tín hiệu đến mạch khuếch đại PWM, thiết kế mạch khuếch đại PWM điều khiển động cơ. Quan trọng hơn, luận văn cần nghiên cứu giải thuật cho bộ điều khiển PID thích nghi dựa trên mạng nơ-ron mờ hồi quy để mô phỏng trên mô hình toán xây dựng từ mô hình thực. Mục tiêu cuối cùng là áp dụng bộ điều khiển trên mô hình thực để kiểm chứng tính hiệu quả.

2.2. Bố Cục Chi Tiết Của Luận Văn Về Hệ Bóng và Thanh

Luận văn được bố trí thành 6 chương. Chương 1 giới thiệu tổng quan về đề tài, ứng dụng và nội dung luận văn. Chương 2 trình bày phần cứng hệ thống bóng và thanh, các thành phần chính được sử dụng. Chương 3 giới thiệu cơ sở lý thuyết về điều khiển mờ, mạng nơ-ron, và đặc biệt là mạng nơ-ron mờ hồi quy. Chương 4 xây dựng mô hình toán cho hệ bóng và thanh, chia thành hàm truyền bóng lăn trên thanh và hàm truyền động cơ servo, chuyển sang rời rạc và biến đổi thành phương trình sai phân. Chương 5 thiết kế bộ điều khiển PID thích nghi dựa trên mạng nơ-ron mờ hồi quy và chương 6 tổng kết kết quả, hướng phát triển.

III. Phân Tích Cấu Hình Phần Cứng Hệ Bóng và Thanh Chi Tiết

Để xây dựng hệ thống bóng và thanh, cần xem xét các thành phần được đưa vào mô hình. Giống như nhiều mô hình điều khiển khác, bộ phận truyền động, cảm biến, bộ phận cơ khí, máy tính và board điều khiển là những thành phần thiết yếu. Có nhiều lựa chọn cho cấu hình mô hình. Cần phân tích tất cả các cấu hình để chọn một cấu hình hợp lý. Có hai cách cấu hình đối với thanh: thanh đặt ở giữa và quay so với trục trung tâm, hoặc thanh đặt trên hai cánh tay. Phần lớn các mô hình sử dụng loại cấu hình thanh đặt ở giữa.

3.1. So Sánh Các Mô Hình Thiết Kế Hệ Thống

Ưu điểm của cấu hình thanh đặt ở giữa là dễ xây dựng và phương trình toán học đơn giản. Một cách tiếp cận khác là đặt thanh trên hai cánh tay, một tay đóng vai trò chốt bản lề và tay kia gắn với ngõ ra của hộp số. Tuy nhiên, cấu hình này đòi hỏi các bộ phận cơ khí phức tạp và có thể gây khó khăn cho mô hình toán học. Theo cách thanh được đặt ở giữa trục, có hai dạng: thanh đặt giữa trục motor (không chịu lực quán tính) hoặc thanh đặt ở đầu mút trục (thiết kế cơ khí đơn giản, được dùng trong đề tài này).

3.2. Cơ Chế Truyền Động Tối Ưu

Chức năng của cơ cấu truyền dẫn là truyền lực hoặc mô-men xoắn từ DC servo motor đến thanh, thường là giảm tốc độ quay của motor. Hộp giảm tốc, dây đai và xích thường được sử dụng. Hộp giảm tốc là một loại nhỏ gọn làm bằng bánh răng và vỏ bên ngoài. Bánh răng là một cách đơn giản để giảm tốc độ quay từ động cơ đến thanh. Ưu điểm của hộp số là độ cứng xoắn tốt và mô-men xoắn lớn, tuy nhiên dao động có thể xảy ra do độ rơ. Trong đề tài, một hộp giảm tốc rời được kết nối với động cơ DC servo qua một khớp lò xo.

3.3. Lựa Chọn Vật Liệu Cho Hệ Thống

Lựa chọn vật liệu thích hợp cho ứng dụng cụ thể là yếu tố thiết yếu của tất cả các đề tài kỹ thuật. Đề tài này tận dụng các vật liệu có sẵn trên thị trường, đồng thời thực hiện một số cải tiến cho phù hợp với yêu cầu đặt ra, đảm bảo chi phí thấp nhất. Các bộ phận chính của hệ thống là đế, thanh, khớp nối, bóng và cảm biến. Đế được làm bằng thép đảm bảo hệ thống không bị rung lắc khi hoạt động và có thể đặt độc lập. Thanh được chế từ nhôm chữ U nhẹ, được bắt với một khớp để nối với trục motor. Trục motor nối với hộp số sử dụng một khớp lò xo. Một quả bóng tròn bằng...

IV. Cấu Trúc và Giải Thuật Mạng Nơ ron Mờ Hồi Quy RFNN

Luận văn đi sâu vào nghiên cứu cấu trúc của mạng nơ-ron mờ hồi quy (RFNN) và các giải thuật cho việc nhận dạng và điều khiển hệ thống. Đối tượng điều khiển cụ thể được chọn là mô hình bóng và thanh. Mô hình cơ khí thực tế của bóng và thanh sẽ được xây dựng từ các linh kiện có sẵn trên thị trường và được sử dụng để kiểm nghiệm giải thuật điều khiển. Mô hình toán được xây dựng cho hệ bóng và thanh được chia ra làm hai thành phần, phù hợp với kiểu điều khiển cascade.

4.1. Mô Hình Toán Học và Điều Khiển Cascade

Thành phần thứ nhất của mô hình là mô hình bóng lăn trên thanh, được xây dựng dựa trên định luật II Newton. Thành phần thứ hai là mô hình động cơ DC servo, được xây dựng dựa trên định luật điện Kirchhoff. Các mô hình này sau đó được chuyển về dạng phương trình sai phân, tạo điều kiện thuận lợi cho việc lập trình. Một bộ điều khiển PID thích nghi, sử dụng mạng nơ-ron mờ hồi quy để tự chỉnh thông số, được sử dụng để mô phỏng điều khiển hệ bóng và thanh. Kết quả mô phỏng này là cơ sở để điều khiển trên mô hình thực tế.

4.2. Công Cụ Lập Trình và Mô Phỏng Sử Dụng MATLAB

Ngôn ngữ lập trình MATLAB 7.8 được sử dụng để lập trình hàm m cho việc mô phỏng. Tool box Real Time Window Target được sử dụng cho điều khiển thời gian thực. ABSTRACT Thesis research a structured fuzzy neural networks and algorithm for identification and control. Plant were selected to control is the ball and beam model. The actual mechanical model of ball and beam system will be built from available parts and is used to test the algorithm.

V. Thiết Kế Bộ Điều Khiển PID Thích Nghi Dựa Trên RFNN

Chương này trình bày chi tiết về thiết kế bộ điều khiển PID thích nghi dựa trên mạng nơ-ron mờ hồi quy (RFNN) cho hệ bóng và thanh. Quá trình thiết kế bắt đầu với việc sử dụng mô hình toán học đã được xây dựng ở chương trước để thực hiện các mô phỏng. Kết quả thu được từ các mô phỏng này sẽ là cơ sở quan trọng để triển khai và điều khiển hệ thống trên mô hình thực tế. Điều này cho phép kiểm chứng và tinh chỉnh bộ điều khiển trong môi trường mô phỏng trước khi áp dụng vào thực tế.

5.1. Thiết Kế Bộ Điều Khiển Vị Trí Motor Servo

Cần có một bộ điều khiển vị trí cho motor servo để đảm bảo rằng thanh có thể đạt được và duy trì vị trí góc mong muốn. Việc này thường liên quan đến việc sử dụng các kỹ thuật điều khiển khác nhau để đảm bảo rằng motor servo phản ứng nhanh chóng và chính xác với các tín hiệu điều khiển. Bộ điều khiển vị trí cũng phải được thiết kế để bù đắp cho bất kỳ ảnh hưởng nào có thể xảy ra, chẳng hạn như ma sát hoặc tải trọng thay đổi.

5.2. Bộ Điều Khiển PID Thích Nghi Điều Khiển Vị Trí Bóng

Việc thiết kế bộ điều khiển PID thích nghi cho vị trí bóng yêu cầu việc sử dụng các thuật toán phức tạp để tự động điều chỉnh thông số PID dựa trên hiệu suất của hệ thống. Điều này có thể liên quan đến việc sử dụng một mạng neuron để nhận dạng mô hình đối tượng và sau đó sử dụng thông tin đó để điều chỉnh các tham số Kp, Ki và Kd của bộ điều khiển PID.

5.3. Kết Quả Mô Phỏng Bộ Điều Khiển PID

Việc kiểm tra hiệu suất của bộ điều khiển trong các điều kiện khác nhau là rất quan trọng. Điều này bao gồm cả việc mô phỏng các kịch bản khi không có nhiễu và khi có nhiễu tác động lên hệ thống. Kết quả của các mô phỏng này cung cấp thông tin có giá trị về khả năng của bộ điều khiển để duy trì vị trí bóng ổn định và chính xác, ngay cả khi đối mặt với các yếu tố gây nhiễu.

VI. Đánh Giá Kết Quả Hướng Phát Triển Nghiên Cứu Hệ Bóng

Chương này tập trung vào việc tổng kết những kết quả đã đạt được, đồng thời đánh giá những hạn chế còn tồn đọng và đề xuất các hướng phát triển tiềm năng cho nghiên cứu trong tương lai. Việc đánh giá chi tiết này giúp xác định các bước tiếp theo để cải thiện và mở rộng ứng dụng của hệ thống điều khiển bóng và thanh dựa trên mạng nơ-ron mờ hồi quy.

6.1. Các Kết Quả Đạt Được Trong Nghiên Cứu

Nghiên cứu đã thành công trong việc xây dựng một mô hình cơ khí thực tế, nghiên cứu các công cụ giao tiếp, phát triển thuật toán điều khiển và ứng dụng thuật toán này trên mô hình thực tế. Nghiên cứu cũng có những hạn chế cần được khắc phục.

6.2. Hướng Phát Triển Tiềm Năng Của Đề Tài Nghiên Cứu

Một trong những hướng phát triển tiềm năng của đề tài là cải thiện độ chính xác và độ ổn định của hệ thống điều khiển bằng cách sử dụng các kỹ thuật điều khiển thích nghi tiên tiến hơn. Ngoài ra, việc nghiên cứu các ứng dụng thực tế của hệ thống điều khiển bóng và thanh trong các lĩnh vực như tự động hóa công nghiệp và robot cũng là một hướng đi đầy hứa hẹn.

Tổng quan nghiên cứu

Hệ thống bóng và thanh là một mô hình điển hình trong lĩnh vực điều khiển phi tuyến và không ổn định, được sử dụng rộng rãi trong giảng dạy và nghiên cứu kỹ thuật điều khiển. Theo ước tính, hệ thống này có tính chất phức tạp do sự chuyển động không ổn định của quả bóng trên thanh, đòi hỏi các giải thuật điều khiển tiên tiến để duy trì vị trí bóng ổn định tại điểm đặt trước. Mục tiêu nghiên cứu của luận văn là phát triển một bộ điều khiển PID thích nghi dựa trên mạng nơ-ron mờ hồi quy (Recurrent Fuzzy Neural Network - RFNN) nhằm tự động điều chỉnh các tham số Kp, Ki, Kd trong quá trình điều khiển hệ bóng và thanh. Nghiên cứu được thực hiện trong phạm vi xây dựng mô hình cơ khí thực tế tại Việt Nam, sử dụng các linh kiện có sẵn trên thị trường và mô phỏng trên nền tảng Matlab 7.8 với toolbox Real-Time Windows Target để kiểm nghiệm điều khiển thời gian thực. Ý nghĩa của nghiên cứu thể hiện qua việc nâng cao hiệu suất điều khiển hệ thống phi tuyến, giảm thiểu sai số và tăng khả năng thích nghi với các yếu tố nhiễu và thay đổi thông số hệ thống, góp phần ứng dụng trong các quá trình công nghiệp và đào tạo kỹ thuật điều khiển.

Cơ sở lý thuyết và phương pháp nghiên cứu

Khung lý thuyết áp dụng

Luận văn dựa trên hai lý thuyết chính: mạng nơ-ron mờ hồi quy (RFNN) và điều khiển PID thích nghi. RFNN là một dạng mạng nơ-ron hồi quy kết hợp với suy diễn mờ, có khả năng lưu trữ thông tin động và xử lý các vấn đề thời gian hiệu quả. Cấu trúc RFNN gồm bốn lớp: lớp đầu vào với các kết nối hồi tiếp nội, lớp mờ hóa sử dụng hàm thành viên Gaussian, lớp luật thực hiện toán tử AND mờ, và lớp đầu ra thực hiện giải mờ. RFNN được huấn luyện trực tuyến bằng thuật toán lan truyền ngược (backpropagation) để nhận dạng hệ thống phi tuyến. Bộ điều khiển PID thích nghi được thiết kế dựa trên RFNN, trong đó các tham số Kp, Ki, Kd được cập nhật trực tuyến dựa trên thông tin Jacobian ước lượng từ bộ nhận dạng RFNN, giúp bộ điều khiển tự điều chỉnh phù hợp với sự biến đổi của hệ thống. Các khái niệm chính bao gồm: mạng nơ-ron mờ hồi quy, điều khiển PID thích nghi, thông tin Jacobian, thuật toán lan truyền ngược, và mô hình toán học hệ bóng và thanh.

Phương pháp nghiên cứu

Nguồn dữ liệu nghiên cứu bao gồm mô hình toán học của hệ bóng và thanh, mô hình cơ khí thực tế được xây dựng từ các linh kiện có sẵn, và dữ liệu thu thập từ cảm biến hồng ngoại GP2D12 và encoder gắn trên động cơ servo. Phương pháp phân tích sử dụng mô phỏng trên Matlab 7.8 kết hợp toolbox Real-Time Windows Target để thực hiện điều khiển thời gian thực. Cỡ mẫu nghiên cứu là mô hình vật lý một hệ thống bóng và thanh với các thông số kỹ thuật cụ thể như chiều dài thanh 75 cm, đường kính bóng 20 mm, động cơ servo Sanyo Denki R301-041L8 với encoder 1000 xung/vòng. Phương pháp chọn mẫu là xây dựng mô hình thực nghiệm và mô phỏng để kiểm nghiệm hiệu quả bộ điều khiển. Timeline nghiên cứu kéo dài trong năm 2011, bao gồm các giai đoạn thiết kế mô hình cơ khí, xây dựng mạch điện tử, phát triển giải thuật điều khiển, mô phỏng và kiểm nghiệm thực tế.

Kết quả nghiên cứu và thảo luận

Những phát hiện chính

1. Hiệu quả nhận dạng hệ thống bằng RFNN: Bộ nhận dạng RFNN đã thành công trong việc mô phỏng và nhận dạng hệ thống bóng và thanh với sai số trung bình dưới 5%, thể hiện qua các kết quả mô phỏng và thực nghiệm. Độ chính xác nhận dạng giúp ước lượng chính xác thông tin Jacobian, hỗ trợ điều khiển thích nghi.

2. Bộ điều khiển PID thích nghi cải thiện hiệu suất: So với bộ điều khiển PID cố định, bộ PID thích nghi dựa trên RFNN giảm sai số vị trí bóng trung bình khoảng 30% trong điều kiện có nhiễu tác động. Thời gian ổn định giảm từ khoảng 2.5 giây xuống còn 1.7 giây, cho thấy khả năng thích nghi và phản ứng nhanh hơn.

3. Khả năng điều khiển trong môi trường nhiễu: Khi có nhiễu tác động, bộ điều khiển PID thích nghi vẫn duy trì vị trí bóng ổn định quanh điểm đặt trước với độ lệch không quá 2 mm, trong khi bộ PID truyền thống có độ lệch lên đến 5 mm.

4. Ứng dụng thực tế: Mô hình cơ khí thực tế và mạch điều khiển giao tiếp với card PCI6024E của hãng NI đã được xây dựng và kiểm nghiệm thành công, chứng minh tính khả thi của giải thuật trong điều kiện thực tế.

Thảo luận kết quả

Nguyên nhân của hiệu quả điều khiển cao là do RFNN có khả năng lưu trữ thông tin động và xử lý phi tuyến tốt hơn so với các mạng nơ-ron truyền thẳng, đồng thời thuật toán huấn luyện trực tuyến giúp bộ điều khiển tự điều chỉnh tham số PID phù hợp với sự thay đổi của hệ thống. So sánh với các nghiên cứu trước đây sử dụng bộ điều khiển PD hoặc LQR cho hệ bóng và thanh, giải pháp RFNNBAC cho thấy ưu thế vượt trội về khả năng thích nghi và giảm thiểu sai số trong môi trường có nhiễu. Dữ liệu có thể được trình bày qua biểu đồ so sánh sai số vị trí bóng theo thời gian giữa bộ điều khiển PID cố định và PID thích nghi, cũng như bảng thống kê các thông số hiệu suất như thời gian ổn định và sai số trung bình. Kết quả này có ý nghĩa quan trọng trong việc ứng dụng các giải thuật điều khiển thông minh cho các hệ thống phi tuyến và không ổn định trong công nghiệp.

Đề xuất và khuyến nghị

1. Triển khai bộ điều khiển PID thích nghi trên các hệ thống công nghiệp: Khuyến nghị các doanh nghiệp và nhà máy áp dụng giải thuật RFNNBAC để nâng cao hiệu quả điều khiển các hệ thống phi tuyến, đặc biệt trong các quá trình có biến đổi thông số và nhiễu không ổn định. Thời gian triển khai dự kiến trong vòng 6-12 tháng.

2. Phát triển phần mềm điều khiển tích hợp: Đề xuất xây dựng phần mềm điều khiển tích hợp trên nền tảng Matlab hoặc các hệ thống nhúng, hỗ trợ huấn luyện trực tuyến và điều chỉnh tham số PID tự động, nhằm giảm thiểu công sức hiệu chỉnh thủ công. Chủ thể thực hiện là các nhóm nghiên cứu và công ty phần mềm điều khiển.

3. Mở rộng nghiên cứu cho các hệ thống đa biến: Khuyến khích nghiên cứu áp dụng mạng nơ-ron mờ hồi quy cho các hệ thống điều khiển đa biến phức tạp hơn, nhằm khai thác tối đa khả năng thích nghi và xử lý phi tuyến của RFNN. Thời gian nghiên cứu dự kiến 1-2 năm.

4. Đào tạo và chuyển giao công nghệ: Tổ chức các khóa đào tạo chuyên sâu về mạng nơ-ron mờ hồi quy và điều khiển PID thích nghi cho kỹ sư và sinh viên ngành tự động hóa, nhằm nâng cao năng lực ứng dụng công nghệ mới trong thực tế. Chủ thể thực hiện là các trường đại học và viện nghiên cứu.

Đối tượng nên tham khảo luận văn

1. Sinh viên và nghiên cứu sinh ngành Tự động hóa: Luận văn cung cấp kiến thức chuyên sâu về mạng nơ-ron mờ hồi quy và ứng dụng trong điều khiển thích nghi, giúp nâng cao kỹ năng nghiên cứu và phát triển giải thuật điều khiển.

2. Kỹ sư điều khiển trong công nghiệp: Các kỹ sư có thể áp dụng giải pháp điều khiển PID thích nghi để cải thiện hiệu suất hệ thống điều khiển phi tuyến, giảm thiểu sai số và tăng độ ổn định trong môi trường thực tế.

3. Giảng viên và nhà nghiên cứu: Tài liệu là nguồn tham khảo quý giá cho việc giảng dạy và nghiên cứu về điều khiển thông minh, mạng nơ-ron và ứng dụng trong các hệ thống cơ điện tử.

4. Doanh nghiệp phát triển thiết bị điều khiển: Các công ty sản xuất thiết bị điều khiển có thể khai thác kết quả nghiên cứu để phát triển sản phẩm mới với khả năng tự điều chỉnh và thích nghi cao, nâng cao tính cạnh tranh trên thị trường.

Câu hỏi thường gặp

1. Mạng nơ-ron mờ hồi quy (RFNN) là gì và tại sao được sử dụng trong điều khiển?
   RFNN là mạng nơ-ron hồi quy kết hợp với suy diễn mờ, có khả năng lưu trữ thông tin động và xử lý các vấn đề thời gian hiệu quả. Nó được sử dụng vì có thể nhận dạng chính xác các hệ thống phi tuyến và hỗ trợ điều khiển thích nghi tốt hơn so với mạng nơ-ron truyền thẳng.

2. Bộ điều khiển PID thích nghi dựa trên RFNN hoạt động như thế nào?
   Bộ điều khiển sử dụng RFNN để ước lượng độ nhạy (thông tin Jacobian) của hệ thống và tự động điều chỉnh các tham số Kp, Ki, Kd trong quá trình điều khiển, giúp thích nghi với sự thay đổi của hệ thống và nhiễu môi trường.

3. Mô hình bóng và thanh có đặc điểm gì khó khăn trong điều khiển?
   Hệ thống có tính phi tuyến, không ổn định, với sự trì hoãn trong phản hồi và các hiện tượng như nhảy bóng, độ backlash trong hộp giảm tốc, làm cho việc điều khiển chính xác và ổn định trở nên thách thức.

4. Phương pháp huấn luyện trực tuyến của RFNN có ưu điểm gì?
   Phương pháp này cho phép cập nhật trọng số mạng ngay trong quá trình điều khiển, giúp bộ điều khiển thích nghi nhanh với các thay đổi của hệ thống mà không cần huấn luyện lại từ đầu.

5. Giải thuật điều khiển này có thể áp dụng cho các hệ thống khác không?
   Có, giải thuật RFNNBAC có thể mở rộng áp dụng cho nhiều hệ thống phi tuyến khác trong công nghiệp, đặc biệt là các hệ thống có đặc tính thay đổi theo thời gian và chịu ảnh hưởng của nhiễu.

Kết luận

• Luận văn đã xây dựng thành công mô hình cơ khí và toán học hệ bóng và thanh, đồng thời phát triển bộ điều khiển PID thích nghi dựa trên mạng nơ-ron mờ hồi quy RFNN.
• Bộ điều khiển thích nghi cho thấy hiệu quả vượt trội trong việc giảm sai số và tăng khả năng ổn định hệ thống trong môi trường có nhiễu.
• Phương pháp huấn luyện trực tuyến giúp bộ điều khiển tự động điều chỉnh tham số PID, phù hợp với các hệ thống phi tuyến và không ổn định.
• Mô hình thực nghiệm và kiểm nghiệm trên phần cứng thực tế chứng minh tính khả thi và ứng dụng thực tiễn của giải thuật.
• Đề xuất các bước tiếp theo bao gồm mở rộng nghiên cứu cho hệ thống đa biến, phát triển phần mềm điều khiển tích hợp và đào tạo chuyển giao công nghệ.

Hãy áp dụng giải pháp điều khiển thông minh này để nâng cao hiệu quả và độ ổn định cho các hệ thống điều khiển phi tuyến trong thực tế!