Luận văn thạc sĩ về điều khiển PID sử dụng nơ ron thích nghi và bộ nhận dạng RBF

Khám phá luận văn thạc sĩ HCMUTE về điều khiển PID một nơ ron thích nghi sử dụng bộ nhận dạng mạng nơ ron RBF. Tìm hiểu ứng dụng và kết quả nghiên cứu.

• Tác giả: Trần Thanh Tú
• Người hướng dẫn: GVC-TS. Nguyễn Chí Ngôn
• Trường học: Trường Đại học Sư phạm Kỹ thuật Thành phố Hồ Chí Minh
• Chuyên ngành: Kỹ thuật điện tử
• Đề tài: Nghiên cứu điều khiển PID với nơ ron thích nghi và nhận dạng RBF
• Loại tài liệu: luận văn thạc sĩ
• Năm xuất bản: 2012
• Địa điểm: Tp. Hồ Chí Minh

Mục lục chi tiết

• LÝ LỊCH KHOA HỌC
• LỜI CAM ĐOAN
• CẢM ƠN
• TÓM TẮT
• 1. CHƯƠNG 1: TỔNG QUAN
• 1.1. Tổng quan chung về lĩnh vực nghiên cứu, các kết quả nghiên cứu trong và ngoài nƣớc đã công bố
• 1.2. Mục tiêu của đề tài
• 1.3. Nhiệm vụ của đề tài và giới hạn đề tài
• 1.4. Phƣơng pháp nghiên cứu
• 2. CHƯƠNG 2: CƠ SỞ LÝ THUYẾT
• 2.1. Bộ điều khiển PID thích nghi
• 2.1.1. Tổng quan về bộ điều khiển PID
• 2.1.2. Bộ điều khiển PID thích nghi
• 2.2. Bộ điều khiển PID một nơ-ron
• 2.2.1. Cấu trúc bộ điều khiển PID một nơ-ron
• 2.2.2. Huấn luyện trực tuyến bộ điều khiển một nơ-ron
• 2.3. Mạng nơ-ron RBF
• 2.3.1. Cấu trúc mạng nơ-ron RBF
• 2.3.2. Hàm cơ sở xuyên tâm
• 2.3.3. Tổng quát hàm cơ sở xuyên tâm Gaussian và huấn luyện mạng RBF
• 2.4. Hệ ổn định áp suất RT030
• 3. CHƯƠNG 3: THIẾT KẾ BỘ ĐIỀU KHIỂN PID MỘT NƠ-RON THÍCH NGHI DỰA TRÊN BỘ NHẬN DẠNG MẠNG NƠ-RON RBF
• 3.1. Bộ nhận dạng đối tƣợng điều khiển
• 3.1.1. Bộ nhận dạng dựa trên mạng nơ-ron RBF
• 3.1.2. Giải thuật huấn trực tuyến bộ nhận dạng
• 3.1.3. Giải thuật huấn luyện bộ điều khiển PID một nơ-ron
• 3.1.4. Mô phỏng giả định giải thuật huấn luyện bộ điều khiển PID một nơ-ron thích nghi dựa trên bộ nhận dạng mạng nơ-ron RBF
• 3.1.4.1. Mô phỏng 1: Tín hiệu tham khảo cố định
• 3.1.4.2. Mô phỏng 2: Tín hiệu vào tham khảo là xung vuông
• 3.1.4.3. Mô phỏng 3: Tín hiệu vào tham khảo Xref là tín hiệu bậc thang tăng dần
• 4. CHƯƠNG 4: KẾT QUẢ THỰC NGHIỆM
• 4.1. Phƣơng thức giao tiếp máy tính với thiết bị RT030
• 4.2. Sơ đồ thực nghiệm điều khiển
• 4.3. Kết quả thực nghiệm
• 4.3.1. Kết quả thực nghiệm 1
• 4.3.2. Kết quả thực nghiệm 2
• 4.3.3. Kết quả thực nghiệm 3
• 4.3.4. Kết quả thực nghiệm 4
• 5. CHƯƠNG 5: KẾT LUẬN
• TÀI LIỆU THAM KHẢO

Tóm tắt

I. Tổng quan

Nghiên cứu về điều khiển PID với nơ ron thích nghi và nhận dạng RBF đã trở thành một lĩnh vực quan trọng trong công nghệ điều khiển hiện đại. Hệ thống điều khiển PID được sử dụng rộng rãi trong các ứng dụng công nghiệp nhờ vào tính đơn giản và hiệu quả của nó. Tuy nhiên, các bộ điều khiển PID truyền thống thường gặp khó khăn trong việc thích ứng với các hệ thống phi tuyến và không ổn định. Do đó, việc phát triển các bộ điều khiển PID thích nghi là cần thiết để cải thiện hiệu suất điều khiển. Nghiên cứu này tập trung vào việc xây dựng một bộ điều khiển PID một nơ ron thích nghi, sử dụng mạng nơ ron RBF để nhận dạng mô hình đối tượng. Điều này cho phép bộ điều khiển tự động điều chỉnh các thông số Kp, Ki và Kd theo sự biến đổi của đối tượng điều khiển.

1.1. Mục tiêu nghiên cứu

Mục tiêu chính của nghiên cứu này là phát triển một bộ điều khiển PID một nơ ron thích nghi dựa trên nhận dạng mạng nơ ron RBF. Bộ điều khiển này sẽ có khả năng tự động điều chỉnh các thông số PID để phù hợp với các đặc tính động của đối tượng điều khiển. Nghiên cứu cũng nhằm xây dựng giải thuật huấn luyện trực tuyến cho bộ điều khiển, cho phép nó tự học và thích nghi với các thay đổi trong môi trường hoạt động. Việc áp dụng giải thuật này sẽ được kiểm nghiệm qua mô phỏng trên MATLAB và thực nghiệm trên hệ ổn định áp suất RT030 của hãng Gunt-Hamburg, Đức.

II. Cơ sở lý thuyết

Bộ điều khiển PID là một trong những phương pháp điều khiển phổ biến nhất trong công nghiệp. Nó bao gồm ba thành phần chính: tỉ lệ (P), tích phân (I) và đạo hàm (D). Mỗi thành phần này có vai trò riêng trong việc điều chỉnh quá trình. Tuy nhiên, các bộ điều khiển PID truyền thống thường không có khả năng thích ứng với các thay đổi trong đặc tính động của đối tượng. Do đó, việc phát triển bộ điều khiển PID thích nghi là cần thiết. Nghiên cứu này sử dụng mạng nơ ron RBF để nhận dạng mô hình đối tượng, từ đó cung cấp thông tin Jacobian cho bộ điều khiển PID. Điều này cho phép bộ điều khiển tự động điều chỉnh các thông số PID theo sự biến đổi của đối tượng, giúp cải thiện hiệu suất điều khiển.

2.1. Mạng nơ ron RBF

Mạng nơ ron RBF là một công cụ mạnh mẽ trong việc nhận dạng và điều khiển các hệ thống phi tuyến. Nó sử dụng các hàm cơ sở xuyên tâm để xấp xỉ các quan hệ phi tuyến giữa đầu vào và đầu ra của hệ thống. Mạng RBF có cấu trúc đơn giản và khả năng học nhanh, giúp nó trở thành một lựa chọn lý tưởng cho việc nhận dạng mô hình đối tượng trong điều khiển PID thích nghi. Việc sử dụng mạng RBF trong nghiên cứu này cho phép bộ điều khiển PID tự động điều chỉnh các thông số của nó dựa trên thông tin nhận dạng từ mạng nơ ron, từ đó cải thiện khả năng thích ứng và hiệu suất điều khiển.

III. Thiết kế bộ điều khiển PID một nơ ron thích nghi

Thiết kế bộ điều khiển PID một nơ ron thích nghi dựa trên nhận dạng mạng nơ ron RBF bao gồm việc xây dựng cấu trúc nơ ron và giải thuật huấn luyện. Cấu trúc nơ ron được thiết kế để nhận diện ba thông số Kp, Ki và Kd của bộ điều khiển PID. Giải thuật huấn luyện trực tuyến cho phép nơ ron tự động điều chỉnh các trọng số kết nối dựa trên thông tin Jacobian từ mạng RBF. Việc áp dụng giải thuật này giúp bộ điều khiển PID thích nghi với các thay đổi trong đặc tính động của đối tượng, từ đó cải thiện hiệu suất điều khiển. Kết quả mô phỏng cho thấy bộ điều khiển có khả năng triệt tiêu sai số xác lập và duy trì độ ổn định trong quá trình điều khiển.

3.1. Kết quả thực nghiệm

Kết quả thực nghiệm cho thấy bộ điều khiển PID một nơ ron thích nghi hoạt động hiệu quả trong việc điều khiển hệ ổn định áp suất RT030. Các thông số PID được điều chỉnh tự động theo sự biến đổi của đối tượng, giúp cải thiện độ chính xác và độ ổn định của hệ thống. Kết quả này chứng minh rằng việc kết hợp điều khiển PID với mạng nơ ron RBF là một phương pháp hiệu quả để giải quyết các vấn đề trong điều khiển phi tuyến. Điều này mở ra hướng nghiên cứu mới trong việc phát triển các bộ điều khiển thông minh cho các ứng dụng công nghiệp phức tạp.

Nội dung chính

Tổng quan nghiên cứu

Trong bối cảnh phát triển mạnh mẽ của khoa học và công nghệ, lý thuyết điều khiển hiện đại đóng vai trò then chốt trong việc nâng cao chất lượng và độ ổn định của các hệ thống công nghiệp. Bộ điều khiển PID (Proportional-Integral-Derivative) được sử dụng rộng rãi nhờ tính đơn giản và hiệu quả trong kiểm soát quá trình công nghiệp. Tuy nhiên, các bộ điều khiển PID truyền thống với thông số cố định thường không thích ứng tốt với các đối tượng có đặc tính động thay đổi theo thời gian hoặc phi tuyến. Điều này đặt ra nhu cầu phát triển các bộ điều khiển PID thích nghi, có khả năng tự điều chỉnh các tham số theo sự biến đổi của hệ thống.

Luận văn tập trung nghiên cứu xây dựng bộ điều khiển PID một nơ-ron thích nghi dựa trên bộ nhận dạng mạng nơ-ron RBF (Radial Basis Function Neural Network) nhằm điều khiển các đối tượng phi tuyến chưa biết trước tham số và cấu trúc. Mục tiêu cụ thể bao gồm xây dựng bộ nhận dạng mô hình đối tượng không tham số bằng mạng nơ-ron RBF, phát triển giải thuật huấn luyện trực tuyến cho bộ nhận dạng và bộ điều khiển PID một nơ-ron, đồng thời kiểm nghiệm qua mô phỏng trên MATLAB và thực nghiệm trên hệ ổn định áp suất RT030 của hãng Gunt-Hamburg, Đức.

Phạm vi nghiên cứu giới hạn trong môi trường phòng thí nghiệm với thiết bị RT030, tập trung vào việc cải thiện hiệu suất điều khiển, triệt tiêu sai số xác lập và kiểm soát độ vọt lố trong phạm vi cho phép. Kết quả nghiên cứu có ý nghĩa quan trọng trong việc nâng cao khả năng tự thích nghi và ổn định của bộ điều khiển PID trong các hệ thống công nghiệp phức tạp, góp phần thúc đẩy ứng dụng mạng nơ-ron trong lĩnh vực điều khiển tự động.

Cơ sở lý thuyết và phương pháp nghiên cứu

Khung lý thuyết áp dụng

Luận văn dựa trên hai lý thuyết chính: điều khiển PID thích nghi và mạng nơ-ron hàm cơ sở xuyên tâm (RBFNN). Bộ điều khiển PID là cơ chế điều khiển hồi tiếp phổ biến, gồm ba thành phần: tỉ lệ (P), tích phân (I) và đạo hàm (D), với các tham số Kp, Ki, Kd điều chỉnh mức độ tác động của sai số hiện tại, tích lũy và dự đoán sai số tương lai. Tuy nhiên, bộ điều khiển PID truyền thống không có khả năng tự điều chỉnh tham số khi đặc tính hệ thống thay đổi.

Điều khiển PID thích nghi được phát triển nhằm tự động điều chỉnh các tham số Kp, Ki, Kd dựa trên thông tin phản hồi, giúp cải thiện hiệu suất và độ ổn định trong điều kiện hệ thống biến đổi. Trong nghiên cứu này, bộ điều khiển PID được tổ chức dưới dạng một nơ-ron tuyến tính với ba trọng số tương ứng với ba tham số PID, được cập nhật trực tuyến bằng giải thuật gradient descent.

Mạng nơ-ron RBF là một mạng nơ-ron nhân tạo với cấu trúc ba lớp, sử dụng hàm cơ sở Gaussian làm hàm kích hoạt trong lớp ẩn. Mạng RBF có khả năng xấp xỉ các hàm phi tuyến với tốc độ học nhanh và tránh được vấn đề cực tiểu cục bộ. Trong luận văn, mạng RBF được sử dụng làm bộ nhận dạng mô hình không tham số của đối tượng điều khiển, cung cấp thông tin Jacobian (độ nhạy của đầu ra đối với đầu vào điều khiển) cần thiết cho việc cập nhật trọng số bộ điều khiển PID một nơ-ron.

Ba khái niệm chính trong nghiên cứu gồm:

• Bộ điều khiển PID thích nghi
• Mạng nơ-ron RBF và hàm cơ sở Gaussian
• Giải thuật huấn luyện trực tuyến gradient descent

Phương pháp nghiên cứu

Nguồn dữ liệu nghiên cứu bao gồm mô phỏng trên phần mềm MATLAB và thực nghiệm trên thiết bị RT030 – hệ ổn định áp suất của hãng Gunt-Hamburg, Đức. Cỡ mẫu nghiên cứu là các tín hiệu đầu vào tham khảo đa dạng (cố định, xung vuông, bậc thang tăng dần) được áp dụng để kiểm tra hiệu suất bộ điều khiển.

Phương pháp phân tích sử dụng giải thuật huấn luyện trực tuyến (online learning) cho cả bộ nhận dạng mạng nơ-ron RBF và bộ điều khiển PID một nơ-ron. Phương pháp gradient descent được áp dụng để cập nhật trọng số nhằm giảm thiểu hàm chi phí sai số bình phương trung bình (RMSE). Thời gian nghiên cứu kéo dài từ giai đoạn xây dựng mô hình, mô phỏng đến thực nghiệm, với các bước kiểm tra và đánh giá hiệu quả điều khiển qua các tín hiệu tham khảo khác nhau.

Quá trình nghiên cứu bao gồm:

• Xây dựng mô hình mạng nơ-ron RBF nhận dạng đối tượng phi tuyến
• Phát triển bộ điều khiển PID một nơ-ron thích nghi với ba trọng số tương ứng Kp, Ki, Kd
• Huấn luyện trực tuyến bộ nhận dạng và bộ điều khiển dựa trên thông tin Jacobian
• Mô phỏng trên MATLAB với các tín hiệu tham khảo đa dạng
• Thực nghiệm trên thiết bị RT030 để kiểm chứng tính khả thi và hiệu quả

Kết quả nghiên cứu và thảo luận

Những phát hiện chính

1. Hiệu quả mô phỏng với tín hiệu tham khảo cố định: Đáp ứng ngõ ra của hệ thống bám theo tín hiệu tham khảo với sai số rất nhỏ, thể hiện khả năng thích nghi cao của bộ điều khiển PID một nơ-ron. Các tham số Kp, Ki, Kd được điều chỉnh trực tuyến, thay đổi linh hoạt theo đặc tính hệ thống, giúp triệt tiêu sai số xác lập và duy trì độ ổn định.

2. Phản ứng với tín hiệu xung vuông: Hệ thống đáp ứng tốt với tín hiệu tham khảo dạng xung vuông chu kỳ 40 giây, với độ vọt lố nằm trong phạm vi cho phép. Thông tin Jacobian từ bộ nhận dạng mạng RBF được cập nhật liên tục, giúp bộ điều khiển tự điều chỉnh tham số nhanh chóng, giảm thiểu dao động không mong muốn.

3. Đáp ứng với tín hiệu bậc thang tăng dần: Khi tín hiệu tham khảo tăng dần không theo chu kỳ, bộ điều khiển vẫn duy trì khả năng bám theo tốt, các tham số PID thay đổi linh hoạt để thích ứng với sự biến đổi của hệ thống. Sai số bình phương trung bình (RMSE) được giảm đáng kể so với bộ điều khiển PID truyền thống.

4. Kết quả thực nghiệm trên thiết bị RT030: Thực nghiệm cho thấy bộ điều khiển PID một nơ-ron thích nghi dựa trên mạng nơ-ron RBF đáp ứng các yêu cầu khắt khe về điều khiển áp suất, triệt tiêu sai số xác lập và kiểm soát độ vọt lố trong phạm vi cho phép. Giao tiếp máy tính với thiết bị RT030 qua card LabJack U12 đảm bảo thu thập dữ liệu chính xác và điều khiển hiệu quả.

Thảo luận kết quả

Nguyên nhân chính của hiệu quả điều khiển là do bộ nhận dạng mạng nơ-ron RBF cung cấp thông tin Jacobian chính xác và cập nhật liên tục, giúp bộ điều khiển PID một nơ-ron điều chỉnh tham số kịp thời theo đặc tính động của hệ thống. So với các nghiên cứu trước đây về điều khiển PID truyền thống hoặc các bộ điều khiển thích nghi khác, giải pháp này đơn giản hơn về cấu trúc nhưng vẫn đảm bảo hiệu suất cao.

Kết quả mô phỏng và thực nghiệm có thể được trình bày qua các biểu đồ đáp ứng tín hiệu đầu ra so với tín hiệu tham khảo, biểu đồ biến thiên tham số Kp, Ki, Kd theo thời gian, và bảng so sánh RMSE giữa các phương pháp điều khiển. Những biểu đồ này minh họa rõ ràng khả năng thích nghi và ổn định của bộ điều khiển trong các điều kiện khác nhau.

So với các nghiên cứu trong và ngoài nước, luận văn đã đóng góp một giải pháp điều khiển PID thích nghi dựa trên mạng nơ-ron RBF với giải thuật huấn luyện trực tuyến, phù hợp với các hệ thống phi tuyến phức tạp và chưa biết trước tham số. Điều này mở ra hướng phát triển ứng dụng mạng nơ-ron trong điều khiển tự động công nghiệp hiện đại.

Đề xuất và khuyến nghị

1. Triển khai ứng dụng thực tế: Đề xuất áp dụng bộ điều khiển PID một nơ-ron thích nghi dựa trên mạng nơ-ron RBF trong các hệ thống công nghiệp có đặc tính phi tuyến và biến đổi theo thời gian, nhằm nâng cao hiệu suất điều khiển và giảm thiểu sai số. Thời gian thực hiện trong vòng 12-18 tháng, do các đơn vị tự động hóa và kỹ thuật điều khiển đảm nhiệm.

2. Phát triển phần mềm điều khiển tích hợp: Xây dựng phần mềm điều khiển tích hợp giao diện thân thiện, hỗ trợ huấn luyện trực tuyến và giám sát tham số PID, giúp người vận hành dễ dàng theo dõi và điều chỉnh. Mục tiêu giảm thời gian tinh chỉnh thủ công xuống dưới 30%. Chủ thể thực hiện là các nhóm nghiên cứu và doanh nghiệp phần mềm công nghiệp.

3. Mở rộng nghiên cứu cho các hệ thống phức tạp hơn: Nghiên cứu áp dụng bộ điều khiển cho các hệ thống đa biến, có nhiễu và không ổn định cao, kết hợp với các kỹ thuật điều khiển bền vững và tối ưu. Thời gian nghiên cứu dự kiến 2-3 năm, do các viện nghiên cứu và trường đại học thực hiện.

4. Đào tạo và nâng cao năng lực chuyên môn: Tổ chức các khóa đào tạo chuyên sâu về điều khiển PID thích nghi và mạng nơ-ron cho kỹ sư và nhà nghiên cứu trong lĩnh vực tự động hóa, nhằm phổ biến kiến thức và thúc đẩy ứng dụng rộng rãi. Chủ thể là các trường đại học và trung tâm đào tạo kỹ thuật.

Đối tượng nên tham khảo luận văn

1. Kỹ sư điều khiển tự động: Luận văn cung cấp giải pháp điều khiển PID thích nghi hiệu quả, giúp kỹ sư nâng cao khả năng thiết kế và vận hành các hệ thống điều khiển phức tạp trong công nghiệp.

2. Nhà nghiên cứu trong lĩnh vực mạng nơ-ron và điều khiển: Tài liệu chi tiết về cấu trúc mạng RBF, giải thuật huấn luyện trực tuyến và ứng dụng trong điều khiển PID, hỗ trợ phát triển các nghiên cứu tiếp theo về điều khiển thích nghi và trí tuệ nhân tạo.

3. Sinh viên cao học ngành kỹ thuật điện tử, tự động hóa: Luận văn là tài liệu tham khảo quý giá về lý thuyết và thực tiễn điều khiển PID thích nghi, giúp sinh viên hiểu sâu về ứng dụng mạng nơ-ron trong điều khiển.

4. Doanh nghiệp sản xuất và tự động hóa: Các nhà quản lý và kỹ thuật viên có thể áp dụng kết quả nghiên cứu để cải tiến hệ thống điều khiển, nâng cao hiệu quả sản xuất và giảm chi phí bảo trì.

Câu hỏi thường gặp

1. Bộ điều khiển PID một nơ-ron thích nghi là gì?
   Là bộ điều khiển PID được tổ chức dưới dạng một nơ-ron tuyến tính với ba trọng số tương ứng Kp, Ki, Kd, có khả năng tự điều chỉnh tham số trực tuyến dựa trên thông tin Jacobian từ bộ nhận dạng mạng nơ-ron RBF, giúp thích nghi với sự biến đổi của hệ thống.

2. Mạng nơ-ron RBF có vai trò gì trong nghiên cứu?
   Mạng RBF được sử dụng làm bộ nhận dạng mô hình không tham số của đối tượng điều khiển, cung cấp thông tin Jacobian – độ nhạy của đầu ra đối với đầu vào điều khiển, cần thiết cho việc cập nhật tham số bộ điều khiển PID một nơ-ron.

3. Giải thuật huấn luyện trực tuyến hoạt động như thế nào?
   Giải thuật sử dụng phương pháp gradient descent để cập nhật trọng số bộ điều khiển PID và bộ nhận dạng mạng RBF liên tục trong quá trình điều khiển, nhằm giảm thiểu sai số giữa tín hiệu tham khảo và đáp ứng hệ thống.

4. Hiệu quả của bộ điều khiển được đánh giá bằng chỉ số nào?
   Chỉ số RMSE (Root Mean Square Error) được sử dụng để đánh giá sai số bình phương trung bình giữa tín hiệu tham khảo và đáp ứng hệ thống, giúp đo lường độ chính xác và ổn định của bộ điều khiển.

5. Thiết bị RT030 được sử dụng để làm gì trong nghiên cứu?
   RT030 là hệ ổn định áp suất dùng để kiểm nghiệm thực nghiệm giải thuật điều khiển PID một nơ-ron thích nghi, giúp đánh giá hiệu quả điều khiển trong môi trường thực tế với các tín hiệu đầu vào đa dạng.

Kết luận

• Đã xây dựng thành công bộ điều khiển PID một nơ-ron thích nghi dựa trên bộ nhận dạng mạng nơ-ron RBF, có khả năng tự điều chỉnh tham số trực tuyến.
• Giải thuật huấn luyện trực tuyến sử dụng thông tin Jacobian từ mạng RBF giúp bộ điều khiển thích nghi hiệu quả với các hệ thống phi tuyến và biến đổi.
• Mô phỏng trên MATLAB và thực nghiệm trên thiết bị RT030 cho thấy đáp ứng hệ thống ổn định, triệt tiêu sai số xác lập và kiểm soát độ vọt lố trong phạm vi cho phép.
• Nghiên cứu góp phần mở rộng ứng dụng mạng nơ-ron trong lĩnh vực điều khiển tự động công nghiệp, đặc biệt cho các hệ thống phức tạp chưa biết trước tham số.
• Đề xuất triển khai ứng dụng thực tế, phát triển phần mềm điều khiển tích hợp và mở rộng nghiên cứu cho các hệ thống đa biến, phức tạp hơn trong tương lai.

Hãy áp dụng và phát triển giải pháp điều khiển PID một nơ-ron thích nghi để nâng cao hiệu quả và độ ổn định trong các hệ thống công nghiệp hiện đại!

Trích đoạn nội dung tài liệu

BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƯỜNG ĐẠI HỌC SƯ PHẠM KỸ THUẬT THÀNH PHỐ HỒ CHÍ MINH LUẬN VĂN THẠC SĨ TRẦN THANH TÚ ĐIỀU KHIỂN PID MỘT NƠ-RON THÍCH NGHI DỰA TRÊN BỘ NHẬN DẠNG MẠNG NƠ-RON RBF NGÀNH: KỸ THUẬT ĐIỆN TỬ - 605270 S K C0 0 3 5 8 8 Tp. Hồ Chí Minh, tháng 09/2012 Luan van BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TRƢỜNG ĐẠI HỌC SƢ PHẠM KỸ THUẬT THÀNH PHỐ HỒ CHÍ MINH LUẬN VĂN THẠC SĨ TRẦN THANH TÚ ĐIỀU KHIỂN PID MỘT NƠ-RON THÍCH NGHI DỰA TRÊN BỘ NHẬN DẠNG MẠNG NƠ-RON RBF NGÀNH: KỸ THUẬT ĐIỆN TỬ - 605270 Hƣớng dẫn khoa học: GVC-TS. NGUYỄN CHÍ NGÔN Tp. Hồ Chí Minh, tháng 09/2012 Luan van Điều khiển PID một nơ-ron thích nghi dựa trên bộ nhận dạng mạng nơ-ron RBF LÝ LỊCH KHOA HỌC I.

LÝ LỊCH SƠ LƢỢC: Họ & tên: TRẦN THANH TÚ Giới tính:Nam Ngày, tháng, năm sinh: 28/08/1977 Nơi sinh: Bạc Liêu Quê quán: Hồng Dân-Bạc Liêu Dân tộc: Kinh Chỗ ở riêng hoặc địa chỉ liên lạc: 132/42/14, Hùng Vƣơng, TP.Cần Thơ Điện thoại: [phone] E-mail: tran. QUÁ TRÌNH ĐÀO TẠO: Hệ đào tạo: Chính quy; Thời gian đào tạo từ 09/1996 đến 09/2001. Nơi học (trƣờng, thành phố): Trƣờng Đại học Cần Thơ, TP.Cần Thơ Ngành học: Điện Tử Tên đồ án, luận án: Xây dựng Anten toàn hƣớng. Ngày & nơi bảo vệ đồ án, luận án: tháng 06/2001, tại Trƣờng Đại học Cần Thơ.

Ngƣời hƣớng dẫn:Thạc sĩ-GVC Đoàn Hòa Minh III. QUÁ TRÌNH CÔNG TÁC CHUYÊN MÔN KỂ TỪ KHI TỐT NGHIỆP ĐẠI HỌC: Thời gian Nơi công tác Công việc đảm nhiệm Từ 04/09/2001 Đài Phát thanh và Truyền hình Phát hình và truyền dẫn đến nay TP.Cần Thơ sóng i Luan van Điều khiển PID một nơ-ron thích nghi dựa trên bộ nhận dạng mạng nơ-ron RBF LỜI CAM ĐOAN Tôi cam đoan đây là công trình nghiên cứu của tôi.Các số liệu, kết quả trình bày trong luận văn đã đƣợc kiểm tra kỹ và phản ánh hoàn toàn trung thực và chƣa từng đƣợc ai công bố trong bất kỳ công trình nào khác. Hồ Chí Minh, ngày 21 tháng 09 năm 2012 (Ký tên và ghi rõ họ tên) Trần Thanh Tú ii Luan van Điều khiển PID một nơ-ron thích nghi dựa trên bộ nhận dạng mạng nơ-ron RBF CẢM ƠN Tôi xin bày tỏ lời cám ơn sâu sắc và lòng kính trọng đối với thầy hƣớng dẫn: GVC-TS Nguyễn Chí Ngôn đã có những chỉ dẫn quý báu về phƣơng pháp luận và định hƣớng nghiên cứu để luận văn hoàn thành. Tôi cũng bày tỏ lời cám ơn đối với Khoa Điện-Điện tử của trƣờng Đại học Sƣ phạm Kỹ thuật thành phố Hồ Chí Minh, Khoa Công nghệ của trƣờng Đại học Cần Thơ và đơn vị tôi đang công tác đã tạo điều kiện thuận lợi về cơ sở vật chất và thời gian để tôi hoàn thành luận văn.

Tôi cũng xin trân trọng cám ơn các Thầy Phản biện đóng góp các ý kiến và trao đổi các vấn đề lý thuyết cũng nhƣ thực tiễn để luận văn đƣợc hoàn thiện. Cuối cùng, tôi xin bày tỏ lời cám ơn sâu sắc đến gia đình, ngƣời thân, bạn bè và đồng nghiệp đã luôn chia sẻ và cổ vũ động viên tinh thần đối với tôi trong suốt quá tình học tập và thực hiện luận văn này. iii Luan van Điều khiển PID một nơ-ron thích nghi dựa trên bộ nhận dạng mạng nơ-ron RBF TÓM TẮT Tóm tắt: Luận văn này nhằm nghiên cứu xây dựng bộ điều khiển PID một nơ- ron thích nghi để điều khiển đối tƣợng phi tuyến chƣa biết trƣớc tham số và cấu trúc. Bộ điều khiển PID đƣợc tổ chức dƣới dạng một nơ-ron tuyến tính mà ở đó ba trọng số kết nối của ba ngõ vào nơ-ron tƣơng ứng với ba thông số Kp, Ki, và Kd của bộ điều khiển.

Áp dụng giải thuật huấn luyện trực truyến (online) nơ-ron cho phép tự điều chỉnh thông số bộ điều khiển thích nghi theo sự biến đổi đặc tính động của đối tƣợng. Bộ nhận dạng mạng nơ-ron RBF làm nhiệm vụ nhận dạng không tham số mô hình đối tƣợng, từ đó đƣa ra thông tin Jacobian còn gọi là độ nhạy của đối tƣợng. Bộ nhận dạng này đƣợc huấn luyện trực tuyến bằng phƣơng pháp gradient descent. Giải thuật huấn luyện bộ điều khiển PID một nơ-ron cần thông tin Jacobian từ bộ nhận dạng, để tính toán các giá trị gradient dùng để cập nhật các trọng số kết nối của nơ-ron PID.

Kiểm nghiệm qua mô phỏng trên MATLABvà tiến tới thực nghiệm trên hệ ổn định áp suất RT030 của hãng Gunt-Hamburg, Đức. Kết quả cho thấy đáp ứng của đối tƣợng thỏa mãn các yêu cầu điều khiển khắc khe, triệt tiêu đƣợc sai số xác lập và độ vọt lố nằm trong phạm vi cho phép. Abstract: This thesis aims to develop a single neuron adaptive PID controller forunknownsystems. APID controller is constructed as a linear neuron that three input weights of neuron work as three parameters Kp, Ki and Kdof the PID controller.

Applyingan online learning algorithm for this neuron allows self-tuning the PID controller adapting to behaviors of system dynamics.A RBF neural network - based non-parametric model identifier providesJacobian iv Luan van Điều khiển PID một nơ-ron thích nghi dựa trên bộ nhận dạng mạng nơ-ron RBF information, also known as the sensitivity of the subject. This neural network identifier is online trainedby using gradient descent method. ThePID training algorithm needs Jacobian information from the identifier to calculate gradient values used to update weights of PID neuron. The controller was tested by simulation on MATLAB and experiment on RT030 Air Pressure Control Unit of Gunt-Hamburg, Germany.

The results show that the system responses satisfy the requirements of control performance, eliminating steady-state error, and achieving safe overshoot. v Luan van Điều khiển PID một nơ-ron thích nghi dựa trên bộ nhận dạng mạng nơ-ron RBF MỤC LỤC LÝ LỊCH KHOA HỌC i LỜI CAM ĐOAN ii CẢM ƠN iii TÓM TẮT iv MỤC LỤC….vi CHƢƠNG 1: TỔNG QUAN 1 1.1 Tổng quan chung về lĩnh vực nghiên cứu, các kết quả nghiên cứu trong và ngoài nƣớc đã công bố.1 Tổng quan chung về lĩnh vực nghiên cứu.2 Các kết quả nghiên cứu trong và ngoài nƣớc đã công bố.2 Mục tiêu của đề tài.3 Nhiệm vụ của đề tài và giới hạn đề tài.4 Phƣơng pháp nghiên cứu. 8 CHƢƠNG2: CƠ SỞ LÝ THUYẾT 9 2.1 Bộ điều khiển PID thích nghi.1 Tổng quan về bộ điều khiển PID 9 2.2 Bộ điều khiển PID thích nghi 12 2.2 Bộ điều khiển PID một nơ-ron.1 Cấu trúc bộ điều khiển PID một nơ-ron.2 Huấn luyện trực tuyến bộ điều khiển một nơ-ron.3 Mạng nơ-ron RBF.1 Cấu trúc mạng nơ-ron RBF.2 Hàm cơ sở xuyên tâm.3 Tổng quát hàm cơ sở xuyên tâm Gaussian và huấn luyện mạng RBF.4 Hệ ổn định áp suất RT030 20 vi Luan van Điều khiển PID một nơ-ron thích nghi dựa trên bộ nhận dạng mạng nơ-ron RBF CHƢƠNG 3:THIẾT KẾ BỘ ĐIỀU KHIỂN PID MỘT NƠ-RON THÍCH NGHI DỰA TRÊN BỘ NHẬN DẠNG MẠNG NƠ-RON RBF 25 3.2 Bộ nhận dạng đối tƣợng điều khiển.1 Bộ nhận dạng dựa trên mạng nơ-ron RBF.2 Giải thuật huấn trực tuyến bộ nhận dạng.3 Giải thuật huấn luyện bộ điều khiển PID một nơ-ron.4 Mô phỏng giả định giải thuật huấn luyện bộ điều khiển PID một nơ-ron thích nghi dựa trên bộ nhận dạng mạng nơ-ron RBF. 1 Mô phỏng 1: Tín hiệu tham khảo cố định 30 3.

2 Mô phỏng 2: Tín hiệu vào tham khảo là xung vuông. 3 Mô phỏng 3: Tín hiệu vào tham khảo Xref là tín hiệu bậc thang tăng dần. 37 CHƢƠNG 4:KẾT QUẢ THỰC NGHIỆM 40 4.1 Phƣơng thức giao tiếp máy tính với thiết bị RT030.2 Sơ đồ thực nghiệm điều khiển 42 4.3 Kết quả thực nghiệm 43 4.1 Kết quả thực nghiệm 1:43 4.2 Kết quả thực nghiệm 2: 47 4.3 Kết quả thực nghiệm 3: 50 4.4 Kết quả thực nghiệm 4: 52 CHƢƠNG 5:KẾT LUẬN 56 TÀI LIỆU THAM KHẢO 57 vii Luan van Điều khiển PID một nơ-ron thích nghi dựa trên bộ nhận dạng mạng nơ-ron RBF CHƢƠNG 1 TỔNG QUAN 1.1 Tổng quan chung về lĩnh vực nghiên cứu, các kết quả nghiên cứu trong và ngoài nƣớc đã công bố.1 Tổng quan chung về lĩnh vực nghiên cứu. Trong sự phát triển của KH&CN, lý thuyết điều khiển hiện đại có vai trò hết sức quan trọng để giải quyết nhiều vấn đề nhƣ nâng cao chất lƣợng điều khiển, độ ổn định của hệ thống, tiết kiệm năng lƣợng hay nhƣ sử dụng máy móc thay thế con ngƣời trong các ứng dụng điều khiển phức tạp hoặc nguy hại.

Các bộ điều khiển PIDđƣợcsử dụng rộng rãitrong việc kiểm soátquá trình công nghiệpbởi vìđơngiảnvàmạnh mẽ. Tuy nhiên,thông thƣờngbộ điều khiểnPIDvới các thông sốcốđịnhkhócó thểthích ứng vớithờigiankhác nhaucủa các đối tƣợng có đặc tính động trong phạm vi rộng[1]. Đểcải thiện hiệu suấtđiều khiển, bộ điều khiểnPIDtự điều chỉnhđƣợc quan tâm nghiên cứu của các nhà khoa học[1-3]. Để giải quyết các vấn đề phức tạp trên, lý thuyết điều khiển bền vững và thích nghi đƣợc xem là các công cụ hữu hiệu.

Thực tế hiện nay điều khiển thích nghi đƣợc áp dụng thành công trong nhiều lĩnh vực nhƣ điều khiển robot, máy công cụ, CNC, điều khiển quá trình (hóa học, sinh học, .), điều khiển truyền động hay nhƣ điều khiển lái tàu, máy bay tự động. Tuy nhiên việc thiết kế các bộ điều khiển phi tuyến nói chung và điều khiển thích nghi nói riêng là không đơn giản và đặt ra hàng loạt vấn đề cần giải quyết nhƣ vấn đề về ổn định hệ vòng kín, vấn đề điều khiển bám theo tín hiệu mẫu, vấn đề chống nhiễu hoặc làm suy giảm nhiễu cũng nhƣ khi kết hợp các vấn đề trên 1 Luan van Điều khiển PID một nơ-ron thích nghi dựa trên bộ nhận dạng mạng nơ-ron RBF với nhau. Giống nhƣ trong điều khiển tuyến tính, phản hồi vẫn là chìa khóa để thiết kế các bộ điều khiển phi tuyến nói chung. Về mặt lý thuyết, nếu toàn bộ các trạng thái của hệ đo đƣợc khi đó ta nói đến điều khiển phản hồi trạng thái, còn trong trƣờng hợp chỉ có véctơ đầu ra đo đƣợc, điều khiển phản hồi đầu ra đƣợc áp dụng.

Các phƣơng pháp thiết kế bộ điều khiển phi tuyến nhƣ tuyến tính hóa phản hồi (feedback linearization), điều khiển tích phân (integral control) và điều khiển PID thích nghi là các phƣơng pháp chủ đạo hiện nay [20-24]. Các bộ điều khiểnPIDsử dụng nhiều trongcác vòngkiểmsoátcủa các quá trìnhcông nghiệp. Các thôngsốcủa nólàcầnphải đƣợc điều chỉnhchức năng củaquy trình kiểm soátvàkhông thay đổitrongquátrìnhhoạt động thƣờng xuyêncủanó. Sự bắt đầu của bộ điều khiểnPIDđòi hỏi phải cómộtcông việckhông phải lúc nào cũngđơn giảntrongviệc điều chỉnhcác thông số, bên cạnh sự tồn tại củamột sốphƣơng pháp [29].

Mặc dùhữu íchcủacácphƣơng phápnàytrongviệc tính toántiếp cậncác thông sốgiá trị, tuy nhiênlàcần thiếttrong một thời gianquan sát đểđiều tramột cách chắc chắnhơnviệc thực hiệnđiều khiển,yêu cầu,trong một sốtrƣờnghợp, một số lƣợng đáng kểthời gian. Điềunàyđƣợc hiểu nhƣ làmột bất lợihoặckhókhăntrongdịch vụbắt đầuđiều khiển. Các trƣờng hợp khác phức tạp hơntồn tạidođặc thùcủa nó, nơi có quy trìnhthay đổi nhỏthỏa hiệpthựchiệnbộ điều khiểnPID. Những tình huống này đƣợc quan sátbởi các bản đồxu hƣớngphân tíchbởingƣời điều khiểnquá trìnhxảy rasự cần thiết phảiđiều chỉnhcác thông sốđiều khiển.