Luận văn thạc sĩ về điều khiển con lắc ngược sử dụng mạng neural trên chip DSP

• LỜI CAM ĐOAN
• LỜI CẢM ƠN
• TÓM TẮT LUẬN VĂN
• ABSTRACT
• MỤC LỤC
• 1. CHƯƠNG 1: TỔNG QUAN
• 1.1. Lịch sử nghiên cứu
• 1.2. Mục tiêu và giới hạn của đề tài
• 1.3. Phương pháp nghiên cứu
• 1.4. Nội dung luận văn
• 2. CHƯƠNG 2: MÔ HÌNH TOÁN HỌC
• 2.1. Xây dựng mô hình toán học
• 2.2. Mô phỏng con lắc ngược quay trên matlab
• 2.3. Khảo sát đáp ứng của con lắc tuyến tính
• 2.4. Khảo sát đáp ứng góc của con lắc với bộ điều khiển PID một biến
• 2.5. Khảo sát đáp ứng góc của con lắc với bộ điều khiển PID hai biến
• 2.6. Khảo sát đáp ứng của con lắc phi tuyến
• 3. CHƯƠNG 3: ĐIỀU KHIỂN CÂN BẰNG DÙNG MẠNG NEURAL (ANN)
• 3.1. Mạng neural truyền thẳng nhiều lớp (Multilayer Feed-forward Neural Network)
• 3.2. Vấn đề thiết kế cấu trúc mạng
• 3.3. Số lớp ẩn
• 3.4. Số neural trong lớp ẩn
• 3.5. Luật học lan truyền ngược
• 3.6. Lựa chọn và huấn luyện mạng
• 3.7. Mạng truyền thẳng (feedforwardnet)
• 3.8. Mạng truyền thẳng ghép cascade (Cascade-forward neural network)
• 3.9. Mạng truyền thẳng khớp quan hệ vào ra (fitting neural network)
• 3.10. Điều khiển con lắc bằng mạng fitting neural network
• 4. CHƯƠNG 4: ĐIỀU KHIỂN SWING-UP DÙNG LOGIC MỜ
• 4.1. Tổng quan về điều khiển mờ
• 4.2. Hệ qui tắc mờ
• 4.3. Các phép toán trên tập mờ
• 4.4. Điều khiển Swing-up
• 4.5. Áp dụng điều khiển mờ trong Swing-up con lắc
• 5. CHƯƠNG 5: KẾT QUẢ THỰC NGHIỆM
• 5.1. Điều khiển con lắc ngược dùng mạng fitting neural network
• 5.2. Đáp ứng của con lắc khi chưa thay đổi thông số mô hình
• 5.3. Đáp ứng của con lắc khi thêm m = 0.31kg tại 2L=16cm
• 5.4. Đáp ứng của con lắc khi thêm m = 0.31kg tại 2L=30cm
• 5.5. Điều khiển Swing-up sử dụng logic mờ
• 6. CHƯƠNG 6: KẾT LUẬN VÀ HƯỚNG PHÁT TRIỂN ĐỀ TÀI
• 6.1. Hướng phát triển của đề tài
• TÀI LIỆU THAM KHẢO

I. Tổng quan về nghiên cứu điều khiển con lắc ngược bằng mạng neural

Hệ thống con lắc ngược là một trong những mô hình phổ biến trong nghiên cứu điều khiển. Nó không chỉ thể hiện tính phi tuyến mà còn là một thách thức lớn trong việc thiết kế bộ điều khiển hiệu quả. Việc áp dụng mạng neural trên chip DSP đã mở ra nhiều cơ hội mới trong việc cải thiện hiệu suất điều khiển. Nghiên cứu này sẽ đi sâu vào các phương pháp điều khiển hiện tại và cách mà mạng neural có thể được sử dụng để tối ưu hóa quá trình điều khiển con lắc ngược.

1.1. Ứng dụng của con lắc ngược trong nghiên cứu điều khiển

Con lắc ngược được sử dụng rộng rãi trong các thí nghiệm kiểm chứng lý thuyết điều khiển. Nó giúp các nhà nghiên cứu kiểm tra và phát triển các thuật toán điều khiển như PID, LQR, và thuật toán học sâu. Mô hình này không chỉ đơn giản mà còn mang lại những hiểu biết sâu sắc về các hệ thống phi tuyến.

1.2. Tầm quan trọng của mạng neural trong điều khiển con lắc

Mạng neural đã chứng minh được khả năng vượt trội trong việc điều khiển các hệ thống phi tuyến. Việc sử dụng mạng neural cho phép bộ điều khiển tự động học hỏi và thích nghi với các thay đổi trong hệ thống, từ đó cải thiện độ chính xác và hiệu suất điều khiển.

II. Thách thức trong điều khiển con lắc ngược và giải pháp

Điều khiển con lắc ngược gặp nhiều thách thức do tính phi tuyến và không ổn định của nó. Các phương pháp điều khiển truyền thống thường không hiệu quả trong việc duy trì sự ổn định của hệ thống. Do đó, việc phát triển các giải pháp mới là cần thiết. Mạng neural có thể cung cấp một giải pháp linh hoạt và hiệu quả hơn cho vấn đề này.

2.1. Các vấn đề chính trong điều khiển con lắc ngược

Một trong những vấn đề lớn nhất là việc xác định mô hình toán học chính xác cho hệ thống. Các yếu tố như nhiễu và thay đổi thông số có thể làm giảm hiệu suất của bộ điều khiển. Điều này đòi hỏi các nhà nghiên cứu phải tìm ra các phương pháp điều khiển có khả năng thích nghi tốt hơn.

2.2. Giải pháp từ mạng neural cho điều khiển con lắc

Sử dụng mạng neural cho phép xây dựng các bộ điều khiển có khả năng học hỏi từ dữ liệu thực tế. Điều này giúp cải thiện khả năng điều khiển trong các tình huống không xác định và tăng cường độ ổn định của hệ thống. Các nghiên cứu đã chỉ ra rằng mạng neural có thể đạt được hiệu suất tốt hơn so với các phương pháp điều khiển truyền thống.

III. Phương pháp điều khiển con lắc ngược bằng mạng neural

Phương pháp điều khiển con lắc ngược bằng mạng neural bao gồm hai giai đoạn chính: điều khiển lật ngược và điều khiển cân bằng. Mỗi giai đoạn đều có những yêu cầu và thách thức riêng, nhưng việc áp dụng mạng neural giúp tối ưu hóa cả hai quá trình này.

3.1. Điều khiển lật ngược con lắc bằng logic mờ

Bộ điều khiển lật ngược sử dụng logic mờ để xác định điện áp điều khiển cần thiết nhằm đưa con lắc từ vị trí buông thõng lên vị trí lật ngược. Phương pháp này cho phép điều chỉnh linh hoạt theo vị trí và vận tốc của con lắc, từ đó đảm bảo quá trình lật ngược diễn ra một cách mượt mà.

3.2. Điều khiển cân bằng con lắc bằng mạng neural

Bộ điều khiển cân bằng sử dụng mạng neural truyền thẳng khớp quan hệ vào ra để duy trì con lắc ở vị trí lật ngược. Mạng neural được huấn luyện để mô phỏng hành vi của bộ điều khiển, giúp cải thiện độ chính xác và giảm thiểu sai số trong quá trình điều khiển.

IV. Kết quả thực nghiệm từ nghiên cứu điều khiển con lắc

Kết quả thực nghiệm cho thấy rằng việc áp dụng mạng neural trong điều khiển con lắc ngược mang lại hiệu suất cao hơn so với các phương pháp truyền thống. Bộ điều khiển lật ngược và cân bằng đều hoạt động hiệu quả, giúp duy trì sự ổn định của con lắc trong các điều kiện khác nhau.

4.1. Đánh giá hiệu suất của bộ điều khiển lật ngược

Bộ điều khiển lật ngược đã thành công trong việc đưa con lắc từ vị trí buông thõng lên vị trí lật ngược một cách nhanh chóng và hiệu quả. Kết quả cho thấy rằng logic mờ kết hợp với mạng neural có thể tạo ra một bộ điều khiển mạnh mẽ cho hệ thống này.

4.2. Kết quả từ bộ điều khiển cân bằng

Bộ điều khiển cân bằng sử dụng mạng neural đã duy trì con lắc ổn định tại vị trí lật ngược với sai số rất nhỏ. Điều này chứng tỏ rằng mạng neural có khả năng thích nghi tốt với các thay đổi trong hệ thống, từ đó cải thiện hiệu suất điều khiển.

V. Kết luận và hướng phát triển tương lai cho nghiên cứu

Nghiên cứu điều khiển con lắc ngược bằng mạng neural trên chip DSP đã mở ra nhiều hướng đi mới cho các ứng dụng trong lĩnh vực điều khiển tự động. Kết quả đạt được cho thấy rằng việc áp dụng mạng neural không chỉ cải thiện hiệu suất mà còn giúp giải quyết các vấn đề phức tạp trong điều khiển phi tuyến.

5.1. Tương lai của điều khiển con lắc ngược

Với sự phát triển không ngừng của công nghệ mạng neural, các bộ điều khiển trong tương lai có thể trở nên thông minh hơn và có khả năng tự học hỏi từ môi trường. Điều này sẽ mở ra nhiều cơ hội mới cho các ứng dụng trong thực tế.

5.2. Hướng nghiên cứu tiếp theo trong lĩnh vực điều khiển

Các nghiên cứu tiếp theo có thể tập trung vào việc cải thiện thuật toán huấn luyện cho mạng neural, cũng như áp dụng các công nghệ mới như học sâu và học tăng cường để tối ưu hóa quá trình điều khiển. Điều này sẽ giúp nâng cao hiệu suất và độ tin cậy của các hệ thống điều khiển trong tương lai.