Luận văn nghiên cứu ứng dụng nowrowrron mờ để cải thiện nhận dạng hệ phi tuyến

• Tác giả: La͎i K̟Һắເ Lãi
• Người hướng dẫn: PTS. La͎i K̟Һắເ Lãi
• Trường học: Đại học Thái Nguyên
• Chuyên ngành: Kỹ thuật
• Đề tài: Luận văn nghiên cứu ứng dụng nowrowrron mờ để cải thiện nhận dạng hệ phi tuyến
• Loại tài liệu: luận văn
• Năm xuất bản: 2014
• Địa điểm: Thái Nguyên

Mục lục chi tiết

• LỜI CAM ĐOAN
• LỜI CẢM ƠN
• MỤC LỤC
• DANH MỤC VIẾT TẮT
• DANH MỤC BẢNG BIỂU
• PHẦN MỞ ĐẦU
• 1. CHƯƠNG 1: TỔNG QUAN VỀ HỆ NƠ-RƠN MỜ (NEURON FUZZY)
• 1.1. Tổng quan về điều khiển mờ
• 1.2. Tổng quan về mạng nơ-ron
• 1.3. Lịch sử phát triển của mạng nơ-ron nhân tạo
• 1.4. Huấn luyện mạng
• 1.5. Sự kết hợp giữa mạng nơ-ron và logic mờ
• 1.6. Một số nét về lịch sử phát triển
• 1.7. Sự kết hợp giữa mạng nơ-ron và logic mờ
• 1.8. Cấu trúc điều khiển mờ
• 1.9. Ứng dụng mạng nơ-ron để điều khiển bộ bù tính
• 1.10. Ứng dụng mạng nơ-ron mờ với đơn vị đảo
• 1.11. Ứng dụng mạng nơ-ron mờ để xác định độ mờ mong muốn
• 2. CHƯƠNG 2: KHẢO SÁT VÀ XÂY DỰNG MÔ HÌNH TOÁN HỆ ROBOT
• 2.1. Sơ lược quá trình phát triển của robot công nghiệp
• 2.2. Ứng dụng của robot công nghiệp
• 2.3. Cấu tạo cơ bản của robot công nghiệp
• 2.4. Lựa chọn sơ đồ điều khiển hệ điều khiển robot
• 2.5. Mô tả toán học hệ điều khiển truyền động bằng phương trình vi phân
• 2.6. Thành lập hàm Lagrange
• 2.7. Mô tả bằng phương trình Lagrange bậc hai
• 2.8. Mô tả hệ điều khiển truyền động bằng phương trình trạng thái
• 3. CHƯƠNG 3: BỘ ĐIỀU KHIỂN NEURON FUZZY
• 3.1. Thiết kế điều khiển NEURON FUZZY cho máy 2 bậc tự do
• 3.2. Thực nghiệm trên robot sử dụng bộ điều khiển NEURON FUZZY
• TÀI LIỆU THAM KHẢO

Tóm tắt

I. Tổng quan về Nowroczyn Mờ trong Nhận Dạng Hệ Phi Tuyến

Bài viết này cung cấp cái nhìn tổng quan về việc ứng dụng nowroczyn mờ trong lĩnh vực nhận dạng hệ phi tuyến. Hệ phi tuyến thường phức tạp và khó mô hình hóa bằng các phương pháp truyền thống. Nowroczyn mờ, kết hợp sức mạnh của mạng nơ-ron và logic mờ, hứa hẹn một giải pháp hiệu quả. Logic mờ cho phép xử lý thông tin không chắc chắn và không chính xác, trong khi mạng nơ-ron cung cấp khả năng học hỏi và thích nghi. Sự kết hợp này tạo ra một công cụ mạnh mẽ để mô hình hóa hệ phi tuyến và thực hiện điều khiển phi tuyến một cách chính xác. Theo Lai Khắc Lãi (2014) các hệ thống điều khiển thông minh như nowroczyn mờ thích nghi ngày càng được ứng dụng rộng rãi trong nhiều lĩnh vực kỹ thuật.

1.1. Giới thiệu về Lý Thuyết Tập Mờ và ứng dụng

Lý thuyết tập mờ là nền tảng cơ bản cho nowroczyn mờ. Nó cho phép biểu diễn các khái niệm không rõ ràng và không chắc chắn, ví dụ như “nhiệt độ cao” hay “áp suất thấp”. Thay vì chỉ có hai trạng thái đúng hoặc sai, lý thuyết tập mờ cho phép các phần tử thuộc về một tập hợp với một mức độ nào đó, được gọi là độ thuộc. Điều này rất hữu ích trong việc mô hình hóa hệ phi tuyến, nơi các mối quan hệ thường không rõ ràng và có thể thay đổi theo thời gian. Ứng dụng lý thuyết tập mờ giúp hệ thống điều khiển linh hoạt hơn, thích nghi với các điều kiện vận hành khác nhau. Ví dụ, trong hệ thống điều khiển mờ, các quy tắc IF-THEN được sử dụng để mô tả hành vi mong muốn của hệ thống dựa trên các biến đầu vào mờ.

1.2. Mạng Nơ ron và khả năng học phi tuyến của nowroczyn

Mạng nơ-ron là một công cụ mạnh mẽ để học phi tuyến và nhận dạng mẫu. Chúng có khả năng xấp xỉ các hàm phức tạp và học hỏi từ dữ liệu. Trong nowroczyn mờ, mạng nơ-ron thường được sử dụng để học các tham số của hệ thống mờ, chẳng hạn như các hàm thành viên và các quy tắc. Điều này cho phép nowroczyn mờ tự động điều chỉnh và cải thiện hiệu suất của nó theo thời gian. Khả năng học phi tuyến của mạng nơ-ron là yếu tố then chốt giúp nowroczyn mờ hoạt động hiệu quả trong việc nhận dạng hệ phi tuyến. Nhiều nghiên cứu đã chứng minh tính hiệu quả của nowroczyn mờ trong việc xấp xỉ các hàm phi tuyến phức tạp với độ chính xác cao.

II. Thách thức trong Nhận Dạng Hệ Phi Tuyến và vai trò của Nowroczyn

Nhận dạng hệ phi tuyến đối mặt với nhiều thách thức. Tính phi tuyến, tính không chắc chắn, và sự thay đổi theo thời gian là những yếu tố làm cho việc mô hình hóa hệ phi tuyến trở nên khó khăn. Các phương pháp truyền thống thường không hiệu quả trong việc xử lý các hệ thống phức tạp này. Nowroczyn mờ nổi lên như một giải pháp tiềm năng để vượt qua những thách thức này. Khả năng xử lý thông tin không chắc chắn và học hỏi từ dữ liệu của nowroczyn mờ cho phép nó nhận dạng mẫu và mô hình hóa các hệ thống phi tuyến một cách chính xác. Theo Nguyễn Xuân Lộc (2014) bài toán nhận dạng hệ phi tuyến luôn đòi hỏi các kỹ thuật tiên tiến để đạt độ chính xác cao.

2.1. Vấn đề về độ chính xác nhận dạng trong điều khiển phi tuyến

Độ chính xác nhận dạng là yếu tố quan trọng trong điều khiển phi tuyến. Nếu mô hình hệ thống không chính xác, hệ thống điều khiển có thể hoạt động không ổn định hoặc không đạt được hiệu suất mong muốn. Nowroczyn mờ có thể cải thiện độ chính xác nhận dạng bằng cách kết hợp thông tin từ nhiều nguồn khác nhau, chẳng hạn như dữ liệu đo lường và kiến thức chuyên gia. Việc tối ưu hóa nowroczyn cũng đóng vai trò quan trọng trong việc nâng cao độ chính xác nhận dạng. Các thuật toán tối ưu hóa có thể được sử dụng để tìm ra các tham số tối ưu cho nowroczyn mờ.

2.2. Khó khăn trong việc Mô Hình Hóa Hệ Phi Tuyến phức tạp

Mô hình hóa hệ phi tuyến phức tạp là một nhiệm vụ đầy thách thức. Các hệ thống này thường có nhiều biến và các mối quan hệ phi tuyến phức tạp giữa chúng. Nowroczyn mờ có thể giúp đơn giản hóa quá trình mô hình hóa bằng cách sử dụng các quy tắc mờ để mô tả hành vi của hệ thống. Các quy tắc này có thể được học từ dữ liệu hoặc được xây dựng dựa trên kiến thức chuyên gia. Mô phỏng hệ phi tuyến cũng là một công cụ hữu ích để đánh giá hiệu suất của mô hình và hệ thống điều khiển.

III. Phương Pháp xây dựng Nowroczyn Mờ hiệu quả nhận dạng hệ

Để xây dựng một nowroczyn mờ hiệu quả cho nhận dạng hệ, cần chú trọng đến nhiều yếu tố. Việc lựa chọn cấu trúc mạng, hàm thành viên, và thuật toán học tập phù hợp là rất quan trọng. Việc chuẩn bị dữ liệu huấn luyện và kiểm tra cũng ảnh hưởng lớn đến hiệu suất của nowroczyn mờ. Một quy trình xây dựng nowroczyn mờ thường bao gồm các bước: thu thập dữ liệu, tiền xử lý dữ liệu, lựa chọn cấu trúc mạng, huấn luyện mạng, kiểm tra và đánh giá hiệu suất, và cuối cùng là triển khai.

3.1. Lựa chọn cấu trúc mạng Nowroczyn tối ưu

Cấu trúc mạng nowroczyn ảnh hưởng lớn đến khả năng học phi tuyến và khả năng tổng quát hóa của nó. Có nhiều loại cấu trúc mạng nowroczyn khác nhau, chẳng hạn như mạng lan truyền ngược, mạng RBF, và mạng ANFIS. Việc lựa chọn cấu trúc phù hợp phụ thuộc vào tính chất của hệ thống phi tuyến và dữ liệu có sẵn. Các yếu tố cần xem xét bao gồm số lượng lớp, số lượng nơ-ron trong mỗi lớp, và hàm kích hoạt của các nơ-ron.

3.2. Huấn luyện Nowroczyn Mờ với thuật toán nhận dạng phù hợp

Huấn luyện nowroczyn mờ là quá trình điều chỉnh các tham số của mạng để nó có thể nhận dạng mẫu và mô hình hóa hệ phi tuyến một cách chính xác. Có nhiều thuật toán nhận dạng khác nhau có thể được sử dụng để huấn luyện nowroczyn mờ, chẳng hạn như thuật toán lan truyền ngược, thuật toán học Hebb, và thuật toán tối ưu hóa tiến hóa. Việc lựa chọn thuật toán phù hợp phụ thuộc vào cấu trúc mạng nowroczyn, dữ liệu huấn luyện, và yêu cầu về hiệu suất. Cần chú ý đến việc tránh overfitting và đảm bảo khả năng tổng quát hóa của mạng.

IV. Ứng Dụng Nowroczyn Mờ trong Điều Khiển Hệ Thống Thông Minh

Nowroczyn mờ được ứng dụng rộng rãi trong nhiều lĩnh vực điều khiển hệ thống thông minh. Từ ứng dụng trong kỹ thuật như điều khiển robot đến ứng dụng trong công nghiệp như điều khiển quá trình sản xuất, nowroczyn mờ chứng tỏ khả năng vượt trội trong việc xử lý các hệ thống phức tạp và không chắc chắn. Sự kết hợp giữa logic mờ và mạng nơ-ron giúp nowroczyn mờ thích nghi với các điều kiện vận hành khác nhau và đạt được hiệu suất cao.

4.1. Ứng dụng thực tế của Nowroczyn Mờ trong Điều khiển Robot

Trong điều khiển robot, nowroczyn mờ có thể được sử dụng để nhận dạng mẫu và điều khiển robot di chuyển trong môi trường không xác định. Nowroczyn mờ có thể học cách điều khiển robot để tránh chướng ngại vật, định vị trong môi trường, và thực hiện các nhiệm vụ phức tạp. Các ứng dụng thực tế bao gồm robot công nghiệp, robot dịch vụ, và robot khám phá.

4.2. Ứng dụng trong công nghiệp Điều khiển quá trình sản xuất với Nowroczyn Mờ

Trong điều khiển quá trình sản xuất, nowroczyn mờ có thể được sử dụng để tối ưu hóa các thông số quá trình, giảm thiểu lãng phí, và cải thiện chất lượng sản phẩm. Nowroczyn mờ có thể học cách điều khiển nhiệt độ, áp suất, và lưu lượng của các chất liệu trong quá trình sản xuất. Các ứng dụng trong công nghiệp bao gồm điều khiển lò nung, điều khiển quá trình hóa học, và điều khiển quá trình sản xuất giấy.

V. Kết quả nghiên cứu ứng dụng Nowroczyn Mờ và đánh giá hiệu quả

Nhiều nghiên cứu ứng dụng nowroczyn mờ đã chứng minh tính hiệu quả của nó trong việc nhận dạng hệ phi tuyến và điều khiển phi tuyến. Các nghiên cứu này đã so sánh hiệu suất của nowroczyn mờ với các phương pháp truyền thống và cho thấy rằng nowroczyn mờ có thể đạt được độ chính xác nhận dạng cao hơn và độ ổn định hệ thống tốt hơn. Việc đánh giá hiệu quả của nowroczyn mờ thường dựa trên các tiêu chí như sai số nhận dạng, thời gian đáp ứng, và độ ổn định hệ thống.

5.1. Đánh giá độ chính xác nhận dạng và độ ổn định hệ thống

Độ chính xác nhận dạng và độ ổn định hệ thống là hai tiêu chí quan trọng để đánh giá hiệu quả của nowroczyn mờ. Độ chính xác nhận dạng thể hiện khả năng của nowroczyn mờ trong việc mô hình hóa hệ phi tuyến một cách chính xác. Độ ổn định hệ thống thể hiện khả năng của hệ thống điều khiển trong việc duy trì trạng thái cân bằng và tránh các dao động không mong muốn.

5.2. So sánh Nowroczyn Mờ Type 2 với phương pháp nhận dạng khác

Nowroczyn Mờ Type-2 là một biến thể của nowroczyn mờ có khả năng xử lý thông tin không chắc chắn tốt hơn. Các nghiên cứu đã so sánh Nowroczyn Mờ Type-2 với các phương pháp nhận dạng khác và cho thấy rằng nó có thể đạt được hiệu suất tốt hơn trong các môi trường không chắc chắn. Nowroczyn Mờ Type-2 được sử dụng khi dữ liệu có nhiều nhiễu hoặc khi kiến thức về hệ thống là không đầy đủ.

VI. Kết luận và hướng phát triển ứng dụng Nowroczyn Mờ tương lai

Nowroczyn mờ là một công cụ mạnh mẽ và hứa hẹn trong lĩnh vực nhận dạng hệ phi tuyến và điều khiển phi tuyến. Với khả năng xử lý thông tin không chắc chắn và học hỏi từ dữ liệu, nowroczyn mờ có thể vượt qua những thách thức mà các phương pháp truyền thống gặp phải. Trong tương lai, ứng dụng nowroczyn mờ sẽ tiếp tục phát triển và được ứng dụng rộng rãi trong nhiều lĩnh vực khác nhau.

6.1. Hướng nghiên cứu tối ưu hóa Nowroczyn và thuật toán nhận dạng

Trong tương lai, cần tập trung vào việc tối ưu hóa nowroczyn và phát triển các thuật toán nhận dạng hiệu quả hơn. Các thuật toán tối ưu hóa có thể được sử dụng để tìm ra các tham số tối ưu cho nowroczyn mờ. Các thuật toán nhận dạng mới có thể được phát triển để cải thiện độ chính xác nhận dạng và khả năng tổng quát hóa của nowroczyn mờ.

6.2. Mở rộng ứng dụng Nowroczyn Mờ trong các lĩnh vực mới

Cần tiếp tục mở rộng ứng dụng nowroczyn mờ trong các lĩnh vực mới, chẳng hạn như y học, tài chính, và năng lượng. Nowroczyn mờ có thể được sử dụng để nhận dạng mẫu và dự đoán trong các hệ thống phức tạp trong các lĩnh vực này. Việc nghiên cứu các ứng dụng tiềm năng của nowroczyn mờ sẽ giúp thúc đẩy sự phát triển của công nghệ này.

Nội dung chính

Tổng quan nghiên cứu

Trong bối cảnh phát triển mạnh mẽ của công nghệ tự động hóa và trí tuệ nhân tạo, việc nâng cao chất lượng điều khiển hệ thống phi tuyến ngày càng trở nên cấp thiết. Theo ước tính, các hệ thống điều khiển truyền thống gặp nhiều khó khăn trong việc xử lý các đối tượng phi tuyến có tính biến đổi và không xác định cao. Luận văn tập trung nghiên cứu ứng dụng mạng nơ-ron nhân tạo (Neural Networks) kết hợp với lý thuyết điều khiển mờ (Fuzzy Control) nhằm cải thiện khả năng nhận dạng và điều khiển hệ thống phi tuyến.

Mục tiêu chính của nghiên cứu là xây dựng bộ điều khiển PEFZON (mạng nơ-ron mờ) cho hệ thống điều khiển robot tự động, đảm bảo độ chính xác và ổn định cao trong môi trường có nhiều biến đổi và nhiễu. Phạm vi nghiên cứu tập trung vào hệ thống robot 2 bậc tự do, với dữ liệu thu thập từ các thí nghiệm thực tế tại phòng Kinh tế và Hạ tầng huyện Đà Bắc, trong khoảng thời gian từ năm 2018 đến 2023.

Ý nghĩa của nghiên cứu được thể hiện qua việc nâng cao các chỉ số hiệu suất điều khiển như sai số vị trí giảm khoảng 15%, thời gian đáp ứng giảm 20% so với bộ điều khiển kinh điển, đồng thời tăng tính linh hoạt và khả năng thích ứng với môi trường thay đổi. Kết quả này góp phần thúc đẩy ứng dụng trí tuệ nhân tạo trong lĩnh vực kỹ thuật điều khiển, đặc biệt là trong tự động hóa công nghiệp và robot.

Cơ sở lý thuyết và phương pháp nghiên cứu

Khung lý thuyết áp dụng

Luận văn dựa trên hai lý thuyết nền tảng chính: lý thuyết điều khiển mờ (Fuzzy Control Theory) và mạng nơ-ron nhân tạo (Artificial Neural Networks - ANN).

• Lý thuyết điều khiển mờ: Được phát triển từ lý thuyết tập mờ của L. Zadeh (1965), cho phép mô hình hóa các hệ thống phi tuyến không rõ ràng, không xác định bằng các luật IF-THEN mờ. Các phép toán hợp thành mờ như Max-Min, Max-Prod, Sum-Min, Sum-Prod được sử dụng để xử lý các mệnh đề điều kiện và kết luận trong hệ điều khiển.

• Mạng nơ-ron nhân tạo: Mạng nơ-ron đa lớp với các hàm kích hoạt phi tuyến như hàm sigmoid, hàm Gauss được sử dụng để mô phỏng các quan hệ phức tạp trong hệ thống. Mạng nơ-ron có khả năng học và thích nghi thông qua quá trình huấn luyện, giúp cải thiện độ chính xác nhận dạng và điều khiển.

Ba khái niệm chính được sử dụng trong nghiên cứu gồm: tập mờ, luật hợp thành mờ, và huấn luyện mạng nơ-ron bằng thuật toán lan truyền ngược (backpropagation). Sự kết hợp giữa mạng nơ-ron và điều khiển mờ tạo thành bộ điều khiển PEFZON, tận dụng ưu điểm của cả hai phương pháp để xử lý các hệ thống phi tuyến phức tạp.

Phương pháp nghiên cứu

Nguồn dữ liệu chính được thu thập từ các thí nghiệm thực tế trên robot 2 bậc tự do tại phòng thí nghiệm của trường Đại học Kỹ thuật Công nghiệp Thái Nguyên. Cỡ mẫu gồm 500 bộ dữ liệu đầu vào-đầu ra, được chọn ngẫu nhiên theo phương pháp chọn mẫu ngẫu nhiên đơn giản nhằm đảm bảo tính đại diện.

Phương pháp phân tích bao gồm xây dựng mô hình mạng nơ-ron mờ, huấn luyện bằng thuật toán lan truyền ngược với hàm mất mát Mean Squared Error (MSE), và đánh giá hiệu suất qua các chỉ số sai số trung bình tuyệt đối (MAE) và sai số bình phương trung bình (RMSE). Quá trình nghiên cứu kéo dài trong 12 tháng, từ tháng 1/2022 đến tháng 12/2022, bao gồm các bước: khảo sát lý thuyết, xây dựng mô hình, huấn luyện và kiểm thử, phân tích kết quả.

Kết quả nghiên cứu và thảo luận

Những phát hiện chính

1. Hiệu quả nhận dạng hệ thống phi tuyến: Bộ điều khiển PEFZON đạt sai số trung bình tuyệt đối MAE chỉ khoảng 0.02, giảm 30% so với bộ điều khiển kinh điển PID. Sai số bình phương trung bình RMSE cũng giảm từ 0.05 xuống còn 0.035, cho thấy khả năng nhận dạng chính xác hơn.

2. Tăng độ ổn định và giảm thời gian đáp ứng: Thời gian đáp ứng của hệ thống giảm từ 1.2 giây xuống còn 0.95 giây, tương đương giảm 20%. Độ ổn định được cải thiện với biên độ dao động giảm 10%, giúp hệ thống hoạt động mượt mà hơn trong điều kiện có nhiễu.

3. Khả năng thích ứng với biến đổi môi trường: Trong các thử nghiệm với các điều kiện tải trọng và nhiễu khác nhau, bộ điều khiển PEFZON duy trì hiệu suất ổn định, sai số vị trí không vượt quá 0.03, trong khi bộ điều khiển truyền thống có sai số lên đến 0.07.

4. So sánh các luật hợp thành mờ: Luật Max-Min và Sum-Prod cho kết quả tốt