I. Giới thiệu luận văn thạc sĩ
Luận văn thạc sĩ này tập trung vào việc nghiên cứu và ứng dụng mạng nơron mờ hồi quy (RFNN) trong điều khiển thích nghi hệ thống bóng và thanh. Hệ thống này là một mô hình điều khiển phi tuyến và không ổn định, thường được sử dụng trong giảng dạy và nghiên cứu kỹ thuật điều khiển. Mục tiêu của luận văn là thiết kế một bộ điều khiển PID thích nghi dựa trên RFNN để điều khiển vị trí của bóng trên thanh, đảm bảo hệ thống hoạt động ổn định ngay cả khi có nhiễu tác động.
1.1. Phát biểu bài toán
Hệ thống bóng và thanh bao gồm một quả bóng lăn trên thanh, được điều khiển bằng động cơ servo. Bài toán đặt ra là thiết kế một bộ điều khiển thích nghi để duy trì vị trí bóng tại điểm đặt trước, ngay cả khi có nhiễu tác động. RFNN được sử dụng để nhận dạng và điều khiển hệ thống, giúp tự động điều chỉnh các thông số PID (Kp, Ki, Kd) một cách trực tuyến.
1.2. Nhiệm vụ luận văn
Nhiệm vụ chính của luận văn bao gồm: nghiên cứu cấu trúc và giải thuật của RFNN, thiết kế bộ điều khiển PID thích nghi, mô phỏng hệ thống trên Matlab, và xây dựng mô hình cơ khí thực tế để kiểm nghiệm kết quả. Card PCI6024E và toolbox Real Time Window Target của Matlab được sử dụng để giao tiếp và điều khiển thời gian thực.
II. Cơ sở lý thuyết và phương pháp
Luận văn dựa trên nền tảng lý thuyết về mạng nơron mờ hồi quy (RFNN) và điều khiển thích nghi. RFNN kết hợp ưu điểm của mạng nơron và logic mờ, cho phép hệ thống tự học và thích nghi với các thay đổi động học. Phương pháp hồi quy được sử dụng để cải thiện khả năng nhận dạng và điều khiển hệ thống phi tuyến.
2.1. Mạng nơron mờ hồi quy RFNN
RFNN là một dạng mạng nơron có khả năng lưu trữ thông tin động thông qua các vòng hồi tiếp nội. Nó được sử dụng để nhận dạng và điều khiển hệ thống bóng và thanh, giúp hệ thống thích nghi với các yếu tố không chắc chắn như nhiễu và thay đổi thông số.
2.2. Điều khiển thích nghi
Điều khiển thích nghi dựa trên RFNN cho phép hệ thống tự động điều chỉnh các thông số PID dựa trên dữ liệu đầu vào và đầu ra. Phương pháp này giúp cải thiện hiệu suất điều khiển, đặc biệt trong các hệ thống phi tuyến và không ổn định như hệ bóng và thanh.
III. Mô hình toán học và thiết kế hệ thống
Luận văn trình bày cách xây dựng mô hình toán học cho hệ thống bóng và thanh, bao gồm hai thành phần chính: mô hình bóng lăn trên thanh và mô hình động cơ DC servo. Các phương trình được chuyển đổi sang dạng sai phân để thuận tiện cho việc lập trình và mô phỏng.
3.1. Mô hình bóng và thanh
Mô hình bóng lăn trên thanh được xây dựng dựa trên định luật II Newton, trong khi mô hình động cơ DC servo dựa trên định luật Kirchhoff. Các phương trình này được chuyển đổi thành dạng sai phân để dễ dàng lập trình trên Matlab.
3.2. Thiết kế bộ điều khiển
Bộ điều khiển PID thích nghi được thiết kế dựa trên RFNN, với khả năng tự động điều chỉnh các thông số Kp, Ki, Kd. Kết quả mô phỏng cho thấy hệ thống hoạt động ổn định và có khả năng chống nhiễu tốt.
IV. Kết quả và ứng dụng thực tế
Luận văn đã đạt được kết quả khả quan trong việc điều khiển hệ thống bóng và thanh bằng RFNN. Kết quả mô phỏng và thực nghiệm cho thấy hệ thống có khả năng thích nghi tốt với các thay đổi động học và nhiễu tác động. Ứng dụng thực tế của nghiên cứu này có thể mở rộng sang các hệ thống điều khiển công nghiệp khác.
4.1. Kết quả mô phỏng
Kết quả mô phỏng trên Matlab cho thấy bộ điều khiển PID thích nghi dựa trên RFNN hoạt động hiệu quả, giúp hệ thống duy trì vị trí bóng ổn định ngay cả khi có nhiễu tác động.
4.2. Ứng dụng thực tế
Nghiên cứu này có thể được áp dụng trong các hệ thống điều khiển công nghiệp, như điều khiển cân bằng máy bay, robot, và các hệ thống tự động hóa khác. RFNN và điều khiển thích nghi là những công cụ mạnh mẽ để giải quyết các bài toán điều khiển phức tạp.
