I. Giới thiệu về hệ phi tuyến
Hệ phi tuyến là một trong những lĩnh vực nghiên cứu quan trọng trong kỹ thuật điều khiển. Các hệ thống này thường gặp phải các yếu tố bất định và nhiễu động, làm cho việc xác định mô hình toán học trở nên khó khăn. Các phương pháp điều khiển truyền thống dựa trên mô hình toán học không đáp ứng được yêu cầu thực tiễn. Do đó, việc áp dụng các kỹ thuật điều khiển thông minh như mô hình nơ ron và thuật toán tiến hóa vi sai trở nên cần thiết. Các nghiên cứu gần đây đã chỉ ra rằng việc kết hợp các phương pháp này có thể cải thiện đáng kể hiệu quả điều khiển. Theo đó, việc sử dụng mạng nơ ron trong điều khiển hệ phi tuyến giúp nhận dạng và điều khiển hệ thống một cách chính xác hơn.
1.1. Đặc điểm của hệ phi tuyến
Hệ phi tuyến có những đặc điểm riêng biệt như không tuân theo nguyên lý chồng chất và có thể có nhiều trạng thái ổn định. Điều này dẫn đến việc các phương pháp điều khiển thông thường không thể áp dụng hiệu quả. Các yếu tố như nhiễu và bất định trong hệ thống càng làm tăng độ phức tạp trong việc điều khiển. Do đó, việc phát triển các phương pháp điều khiển thông minh là rất cần thiết để đáp ứng yêu cầu thực tiễn.
II. Mô hình nơ ron và thuật toán tiến hóa
Mô hình nơ ron nhân tạo (ANN) đã trở thành một công cụ mạnh mẽ trong việc nhận dạng và điều khiển hệ phi tuyến. Mạng nơ ron có khả năng học hỏi từ dữ liệu và tự điều chỉnh để cải thiện hiệu suất. Kết hợp với thuật toán tiến hóa vi sai (DE), mô hình này có thể tối ưu hóa các trọng số của mạng nơ ron, từ đó nâng cao khả năng nhận dạng và điều khiển. Các phiên bản cải tiến của DE như HDE và MDE đã được phát triển để cải thiện tốc độ hội tụ và chất lượng giải pháp. Việc áp dụng các thuật toán này trong huấn luyện mạng nơ ron giúp đạt được lời giải tối ưu toàn cục cho các bài toán điều khiển phức tạp.
2.1. Thuật toán tiến hóa vi sai
Thuật toán tiến hóa vi sai (DE) là một trong những thuật toán tối ưu hóa mạnh mẽ, được sử dụng rộng rãi trong nhiều lĩnh vực. DE hoạt động dựa trên nguyên lý chọn lọc tự nhiên, nơi các cá thể trong quần thể được cải thiện qua các thế hệ. Các yếu tố như tốc độ hội tụ và chất lượng giải pháp là những yếu tố quan trọng trong việc đánh giá hiệu quả của thuật toán. Các nghiên cứu đã chỉ ra rằng việc cải tiến DE thông qua các biến thể như HDE và MDE có thể mang lại những kết quả tốt hơn trong việc tối ưu hóa các trọng số của mạng nơ ron.
III. Ứng dụng trong điều khiển hệ phi tuyến
Việc áp dụng mô hình nơ ron và thuật toán tiến hóa vi sai trong điều khiển hệ phi tuyến đã cho thấy nhiều kết quả khả quan. Bộ điều khiển tích hợp PID-INN là một trong những ứng dụng tiêu biểu, cho phép điều khiển hệ thống một cách linh hoạt và hiệu quả. Bộ điều khiển này sử dụng mô hình ngược dự báo INN để nhận dạng hệ phi tuyến và tự điều chỉnh các trọng số dựa trên thuật toán BP hoặc aBP. Kết quả từ các mô phỏng và thực nghiệm cho thấy bộ điều khiển này có khả năng thích nghi tốt với các thay đổi trong điều kiện làm việc và nhiễu, từ đó nâng cao chất lượng điều khiển.
3.1. Bộ điều khiển PID INN
Bộ điều khiển PID-INN kết hợp giữa bộ điều khiển PID truyền thống và mô hình nơ ron ngược. Việc sử dụng mô hình ngược giúp cải thiện độ chính xác trong việc điều khiển hệ thống. Các trọng số của mô hình ngược được tối ưu hóa bằng thuật toán tiến hóa vi sai cải tiến, cho phép bộ điều khiển tự điều chỉnh theo các thay đổi trong hệ thống. Kết quả thực nghiệm cho thấy bộ điều khiển này có khả năng xử lý tốt các hệ phi tuyến phức tạp, từ đó mở ra hướng đi mới cho các nghiên cứu trong lĩnh vực điều khiển tự động.
