I. Giới thiệu về nhận dạng và điều khiển
Nhận dạng hệ thống là quá trình xây dựng mô hình toán học của hệ thống dựa trên dữ liệu quan sát được. Phương pháp giải bài toán nhận dạng truyền thống là gần đúng cho hệ thống một cấu trúc mô hình có thông số, sau đó ước lượng thông số bằng cách sử dụng dữ liệu quan sát được. Cấu trúc mô hình là hàm toán học được thông số hóa và có thể liên quan hoặc không liên quan gì đến các định luật vật lý. Thông thường người ta có thể sử dụng thông tin biết trước về hệ thống hoặc đưa ra một số giả thiết về hệ thống cần nhận dạng để chọn cấu trúc mô hình. Khi chỉ biết trước một ít thông tin, người ta sử dụng mô hình hồi quy. Mô hình hồi quy là cấu trúc mô hình chuẩn linh động có thể dùng để áp dụng nhiều hệ thống khác nhau. Không thể xây dựng được cấu trúc mô hình có khả năng mô tả hệ thống thực tế chính xác hoàn toàn, thay vào đó người ta đưa ra một số giả thiết về hệ thống để cấu trúc mô hình gần với hệ thống thực. Trong việc giải bài toán nhận dạng hệ thống, giả thiết thông dụng nhất là giả thiết hệ thống chưa biết là hệ tuyến tính. Điều này không bao giờ đúng trong thực tế, nhưng thường cho kết quả xấp xỉ tốt. Lý thuyết điều khiển hệ tuyến tính đã và đang phát triển mạnh, nhiều kết quả có thể áp dụng cho mô hình tuyến tính nhận dạng được.
1.1 Giới thiệu về nhận dạng
Nhận dạng hệ thống là một công việc đầu tiên phải thực hiện khi giải bài toán Điều khiển Tự động. Lý do vì không thể phân tích, tổng hợp hệ thống khi không có mô hình toán học mô tả hệ thống. Trong quá trình xây dựng mô hình hệ thống trên phương diện lý thuyết, người ta thường không thể khảo sát được mọi ảnh hưởng của môi trường đến tính động học của hệ thống cũng như những tác động qua lại bên trong hệ thống một cách chính xác tuyệt đối. Rất nhiều yếu tố bị bỏ qua hoặc chỉ xem như một tác động ngẫu nhiên do đó với những hiểu biết lý thuyết ban đầu giúp cho người ta khoanh vùng các lớp mô hình thích hợp. Để có thể có được một mô hình cụ thể có chất lượng phù hợp với bài toán điều khiển đặt ra trong các lớp mô hình thích hợp đó thì phải sử dụng phương pháp nhận dạng. Ứng dụng của nhận dạng là để điều khiển; muốn điều khiển thì không thể thiếu nhận dạng. Nhận dạng và điều khiển thích nghi là hai hướng nghiên cứu quan trọng trong lĩnh vực điều khiển tự động.
II. Giới thiệu mạng neuron và logic mờ
Mạng neuron nhân tạo và logic mờ là hai kỹ thuật mạnh mẽ có thể dùng để nhận dạng và điều khiển hệ thống. Có thể kết hợp hai công cụ này lại với nhau để có hiệu quả tốt hơn. Mạng neuron là một mô hình toán học mô phỏng cách thức hoạt động của não bộ con người. Mạng neuron có khả năng học tập và thích nghi với các dữ liệu đầu vào, từ đó tạo ra các quyết định hoặc dự đoán. Logic mờ, ngược lại, cho phép xử lý thông tin không chắc chắn và mơ hồ, giúp cho việc ra quyết định trong các tình huống không rõ ràng. Sự kết hợp giữa mạng neuron và logic mờ mang lại khả năng điều khiển thông minh hơn, cho phép hệ thống hoạt động hiệu quả trong các điều kiện thực tế phức tạp.
2.1 Giới thiệu mạng neuron
Mạng neuron là một mô hình toán học được xây dựng từ các đơn vị tính toán, gọi là neuron, kết nối với nhau thông qua các trọng số. Mạng neuron có khả năng học từ dữ liệu thông qua quá trình huấn luyện, nơi mà các trọng số được điều chỉnh để tối ưu hóa đầu ra của mạng. Các ứng dụng của mạng neuron rất đa dạng, từ nhận diện hình ảnh, dự đoán thị trường, đến điều khiển hệ thống. Mạng Perceptron một lớp là một trong những cấu trúc cơ bản nhất của mạng neuron, trong khi mạng truyền thẳng nhiều lớp cho phép xử lý các vấn đề phức tạp hơn.
2.2 Giới thiệu về logic mờ
Logic mờ là một phương pháp xử lý thông tin cho phép các giá trị không chỉ nằm trong hai trạng thái đúng hoặc sai, mà có thể nằm trong một khoảng từ 0 đến 1. Điều này cho phép logic mờ mô phỏng cách mà con người suy nghĩ và ra quyết định trong các tình huống không rõ ràng. Các ứng dụng của logic mờ bao gồm điều khiển tự động, hệ thống quyết định, và nhiều lĩnh vực khác. Logic mờ có thể được sử dụng để xây dựng các hệ thống điều khiển thông minh, nơi mà các quyết định được đưa ra dựa trên các quy tắc mờ.
III. Tìm hiểu cơ chế nhieu
Việc nhận dạng và điều khiển không chính xác khi có sự hiện diện của nhiều. Vì vậy, trong phần này trình bày về việc tìm hiểu cơ chế nhieu. Đặc biệt là cơ chế nhieu trong mạng neuron. Cơ chế nhieu là hiện tượng mà đầu ra của hệ thống không phản ánh chính xác đầu vào do sự nhiễu từ môi trường hoặc từ các yếu tố bên ngoài khác. Điều này có thể gây khó khăn cho việc điều khiển chính xác hệ thống. Việc sử dụng các phương pháp như lọc Kalman hoặc các thuật toán tối ưu có thể giúp giảm thiểu ảnh hưởng của nhiễu và cải thiện hiệu suất điều khiển.
3.1 Tìm hiểu cơ chế nhieu
Thông tin chung và cơng hướng ngẫu nhiên. Thông tin chung của neuron hàm ngưỡng. Cơng hướng ngẫu nhiên trong mô phỏng. Đạo hàm của luật học SR. Trong quá trình nhận dạng, việc giảm thiểu ảnh hưởng của nhiễu là rất quan trọng. Các phương pháp như lọc Kalman có thể được áp dụng để cải thiện độ chính xác của mô hình nhận dạng. Điều này cho phép hệ thống hoạt động hiệu quả hơn trong các tình huống có nhiều yếu tố không chắc chắn.
IV. Ứng dụng trong hệ thống viễn thông
Xét một trường hợp riêng của nhiều: đó là tiếng vọng trong âm học. Để khử tiếng vọng trong âm học thường người ta dùng bộ logic tuyến tính thích nghi (với bước lập cố định hay thay đổi). Nhưng thực ra đường truyền của tiếng vọng là phi tuyến (do tính phi tuyến của micro và loa) cho nên người ta dùng bộ logic phi tuyến Volterra bậc hai (dựa trên chuỗi Volterra cắt cụt) kết hợp với các thuật toán. Logic có thể trong miền thời gian hoặc trong miền tần số và có thể hoán hợp cả hai. Mạng neuron có thể dùng để thay thế hoặc kết hợp với các bộ logic thích nghi. Bộ điều khiển mờ dùng để chọn các thông số cho mạng neuron. So sánh kết quả của các phương pháp. Cuối cùng là một số kết luận và hướng phát triển của đề tài.
4.1 Ứng dụng trong hệ thống viễn thông
Tiếng vọng trong điện thoại. Các vấn đề cơ bản của triệt tiếng vọng âm thanh stereo. Các giải thuật logic thích nghi. Xây dựng hệ thống triệt tiếng vọng dùng mạng neuron. Kết quả thực nghiệm triệt tiếng vọng dùng logic thích nghi. Kết quả thực nghiệm triệt tiếng vọng dùng mạng neuron. Triệt tiếng vọng khi đường truyền là phi tuyến. So sánh và kết luận. Mô hình Laguerre sẽ giảm được số lượng đầu vào cho mạng neuron. Mạng neuron sẽ cho phép mô hình hóa truyền đạt phi tuyến của kênh truyền mà không cần biết trước cấu trúc của mô hình.
V. Kết luận và hướng phát triển
Tài liệu này đã trình bày về việc ứng dụng mạng neuron và logic mờ trong điều khiển hệ thống động. Kết quả cho thấy rằng việc kết hợp hai công nghệ này có thể tạo ra các giải pháp điều khiển thông minh hơn, hiệu quả hơn. Hướng phát triển trong tương lai có thể tập trung vào việc tối ưu hóa các thuật toán mạng neuron và logic mờ, cũng như mở rộng ứng dụng của chúng trong các lĩnh vực khác nhau như tự động hóa công nghiệp, robot và các hệ thống thông minh khác.
5.1 Kết luận
Kết luận về việc áp dụng mạng neuron và logic mờ trong điều khiển hệ thống động. Tài liệu đã chỉ ra rằng sự kết hợp giữa hai phương pháp này có thể tạo ra những cải tiến đáng kể trong hiệu quả điều khiển. Việc nghiên cứu và phát triển thêm các ứng dụng mới cho hai công nghệ này sẽ mở ra nhiều cơ hội trong tương lai.
5.2 Hướng phát triển
Hướng phát triển trong tương lai có thể tập trung vào việc tối ưu hóa các thuật toán mạng neuron và logic mờ, cũng như mở rộng ứng dụng của chúng trong các lĩnh vực khác nhau như tự động hóa công nghiệp, robot và các hệ thống thông minh khác. Việc áp dụng các công nghệ mới như học sâu cũng có thể mang lại những kết quả tốt hơn trong điều khiển hệ thống.
