CHƯƠNG 1. TỔNG QUAN VẤN ĐỀ NGHIÊN CỨU VÀ MẠNG NƠ- RON NHÂN TẠO TRONG ĐIỀU KHIỂN 1. Tổng quan vấn đề nghiên cứu của luận án Nghiên cứu sinh đã tham khảo, nghiên cứu các tài liệu khoa học đã được công bố trên thế giới và trong nước liên quan đến lĩnh vực nghiên cứu của luận án. Các công trình nghiên cứu được kể ra sau đây: 1.
Tình hình nghiên cứu trên thế giới liên quan đến luận án Trong lĩnh vực điều khiển tự động, các nhà khoa học thường có xu hướng tiếp tục nghiên cứu phát triển phương pháp điều khiển mới dựa trên phương pháp cũ để khắc phục những nhược điểm tồn tại hoặc tìm kiếm các phương pháp hoàn toàn khác không dựa trên phương pháp cũ đã có trước đây. Điều này làm thúc đẩy mạnh mẽ các ứng dụng trong lĩnh vực điều khiển tự động ở phạm vi rộng. Mặc dù có những bước tiến mạnh mẽ, nhưng cho đến giờ các phương pháp điều khiển mới vẫn chưa thay thế hoàn toàn các kỹ thuật phổ biến, như điều khiển PID truyền thống. Kể từ khi thuật toán điều khiển PID được kỹ sư người Mỹ gốc Nga Nicolas Minorsky áp dụng vào hệ thống máy lái tự động tàu thủy [19, 21, 35] năm 1922 đến nay, đã có nhiều nghiên cứu về bộ điều khiển PID này được ứng dụng rộng rãi trong lĩnh vực điều khiển tự động kể cả việc ứng dụng trí tuệ nhân tạo [17, 20, 25, 28, 32, 33, 35, 37, 40, 60].
Mặc dù vậy, BĐK PID vẫn chiếm hơn 90% ứng dụng trong các hệ thống công nghiệp [17]. Trong những năm gần đây, kỹ thuật điều khiển dùng mạng nơ-ron nhân tạo đã phát triển rất nhanh chóng. Nhiều hệ thống mạng nơ-ron với các cấu trúc khác nhau đã được đề xuất và ứng dụng rộng rãi trong kỹ thuật. Mạng nơ-ron rất hữu ích và hiệu quả trong điều khiển do chúng có những đặc tính 8 luan an sau: (1) là mạng có cấu trúc song song lớn; (2) có đặc tính phi tuyến cố hữu; (3) có khả năng học cực mạnh; (4) có khả năng tổng quát hóa; (5) có tính ổn định được đảm bảo cho một số hệ thống điều khiển nhất định [6].
Bộ điều khiển PID thích nghi dựa trên việc điều chỉnh các tham số K p , Ki và K d bằng mạng nơ-ron nhân tạo thích nghi được gọi là điều khiển PID nơ-ron được các nhà khoa học nghiên cứu ứng dụng rộng rãi trong hệ thống công nghiệp như các công trình nghiên cứu của Martins and Coelho [33], Junghui và Huang [26], Andrasik và các cộng sự [19]. Hơn nữa, tính đơn giản là một trong những đặc trưng quan trọng của bộ điều khiển PID và các nhà thiết kế hệ thống đã giữ lại đặc điểm này. Các thuật toán được đề xuất bởi Widrow và Streans [59], Brandt, Lin và Saikalis [19], [20], Junghui và Huang [26] không thay đổi cấu trúc của bộ điều khiển PID thông thường mà cố gắng sử dụng khả năng thích nghi của mạng nơ-ron nhân tạo. Thuật toán của Widrow và Streans dùng khả năng dự đoán của mạng nơ-ron nhân tạo; Brandt, Lin và Saikalis dùng mạng nơ-ron nhân tạo thích nghi tương tác để điều hưởng các trọng số của mạng nơ-ron và thuật toán của Junghui và Huang ngăn chặn sự tách rời tính phi tuyến của quá trình.
Phát triển hệ thống điều khiển tàu thủy là mục tiêu nghiên cứu của rất nhiều nhà khoa học. Một số công trình nghiên cứu thiết kế hệ thống điều khiển tàu thủy tiêu biểu trong thời gian gần đây như: - Công trình của Ming-Chung Fang và các cộng sự (năm 2010): “Ứng dụng bộ điều khiển PID nơ-ron tự điều chỉnh cho giảm lắc ngang tàu thủy trong sóng ngẫu nhiên”[37] đã giới thiệu một mô hình toán học bao gồm các tính năng đi biển và quay trở của tàu để phân tích việc giảm lắc ngang cho tàu thủy. Bộ điều khiển PID dựa trên lý thuyết mạng nơ-ron nhân tạo được ứng dụng để điều chỉnh tối ưu các góc của vây giảm lắc nhằm giảm chuyển động lắc ngang cho tàu thủy trong sóng ngẫu nhiên. Hai mạng nơ-ron đa lớp, bao 9 luan an gồm mạng nơ-ron nhận dạng hệ thống (NN1) và mạng nơ-ron điều chỉnh các tham số (NN2) được sử dụng trong nghiên cứu này.
Kỹ thuật điều khiển này có thể lưu giữ thời gian cho việc tìm các độ lợi PID tối ưu trong bất kỳ trạng thái mặt biển nào. Các kết quả mô phỏng chứng tỏ thuật toán PID tự điều hưởng dựa trên lý thuyết mạng nơ-ron nhân tạo là hoàn toàn khả thi cho giảm lắc ngang tàu thủy trong thực tế đi biển. Đây là thuật toán dựa trên điều khiển gián tiếp đòi hỏi có cấu tạo hệ thống phức tạp và tập trung vào bộ điều khiển vây giảm lắc cho tàu thủy. - Công trình nghiên cứu của Xingxing Huo và các cộng sự (năm 2012): “Điều khiển PID dựa trên mạng nơ-ron lan truyền ngược cho điều khiển hướng đi tàu thủy” [38] đã đề xuất một thuật toán mới dựa trên sự kết hợp giữa điều khiển PID thông thường và mạng nơ-ron lan truyền ngược có tính đến ảnh hưởng của sóng, gió và dòng chảy.
Bộ điều khiển PID nơ-ron kiểu này đã cải thiện được tính bền vững của hệ thống và có khả năng thích nghi tốt hơn với mô hình tàu phi tuyến. Tuy nhiên, giải thuật của mạng nơ-ron lan truyền ngược dựa trên phương pháp giảm độ lệch gradient nên tốc độ hội tụ chậm và mạng có thể hội tụ vào các giá trị cực tiểu khác nhau. - Công trình nghiên cứu của Zeyu Li và các cộng sự (năm 2012): “Điều khiển PID dựa trên mạng nơ-ron RBF cho điều khiển hướng tàu” [39] đã đề xuất một thuật toán kết hợp giữa điều khiển PID thông thường và mạng nơ- ron nhân tạo hàm cơ sở xuyên tâm (RBF), thông qua khả năng xấp xỉ phi tuyến bất kỳ để điều hưởng ba tham số của bộ điều khiển PID trong thời gian thực nhằm đạt được điều khiển PID tối ưu và loại bỏ sự ảnh hưởng do sự không chắc chắn của mô hình và nhiễu loạn bên ngoài nhằm đạt được mục tiêu tự động điều khiển hướng tàu. Kết quả mô phỏng cho thấy độ chính xác điều khiển tốt hơn các phương pháp truyền thống.
10 luan an - Công trình nghiên cứu của Rodrigo Hernández-Alvarado và các cộng sự (năm 2016): “Điều khiển PID tự điều chỉnh dựa trên mạng nơ-ron nhân tạo cho phương tiện ngầm” [60] đã đề xuất một phương pháp điều khiển mới cho ROV dựa trên bộ điều khiển PID có các tham số được điều chỉnh bởi mạng nơ-ron nhân tạo. Mạng nơ-ron nhân tạo là mạng nơ-ron lan truyền ngược có khả năng thích nghi với tác động của dòng chảy ngầm đến ROV, sai số bình phương trung bình giảm còn 50% so với BĐK PID thông thường. Tuy nhiên, thuật toán lan truyền ngược trong nghiên cứu này vẫn có một đặc điểm chung là tốc độ hội tụ chậm. Tình hình nghiên cứu trong nước liên quan đến luận án Ở Việt Nam, tác giả Nguyễn Hoàng Dũng đã trình bày giải thuật kết hợp giữa bộ điều khiển feedforward và feedback để điều khiển hệ phi tuyến.
Feedback phát lệnh điều khiển tức thời và feedforward phát lệnh điều khiển xác lập. Feedback chính là bộ điều khiển PID và feedforward được huấn luyện dựa trên mạng nơron lan truyền ngược giảm gradient (gradient descent) với tốc độ học thích nghi. Bộ điều khiển này có vai trò bổ sung chính vào các thành phần không xác định có thể xảy ra lúc điều khiển đối tượng [2]. Trong lĩnh vực điều khiển tàu thủy, TS.
Nguyễn Phùng Hưng đã ứng dụng mạng nơ- ron nhân tạo vào máy lái tự động kiểu thích nghi điều khiển tàu [29, 30, 31]; TS. Nguyễn Công Vịnh đã nghiên cứu ứng dụng bộ điều khiển logic mờ trong máy lái tự động tàu thủy [15]; Phương pháp mô hình điều khiển dự báo (MPC) đã được TS. Phạm Hữu Đức Dục ứng dụng để điều khiển thích nghi hướng chuyển động của tàu thủy khi có nhiễu bên ngoài tác động với mục đích nhằm cải thiện độ thông minh của bộ điều khiển [1]. Một bộ điều khiển PID thích nghi cho hệ ổn định áp suất dựa trên bộ nhận dạng dùng mạng nơ- ron hàm cơ sở xuyên tâm được TS.
Nguyễn Chí Ngôn nghiên cứu xây dựng [9]. Tuy nhiên, việc nghiên cứu ứng dụng cải tiến bộ điều khiển PID thích 11 luan an nghi dựa trên mạng nơ-ron nhân tạo cho hệ thống điều khiển tàu thủy chưa có tác giả nào tại Việt Nam đề cập tới. Tóm lại, với phạm vi và đối tượng nghiên cứu cụ thể của luận án, vấn đề nghiên cứu của tác giả luôn mang tính thời sự, có ý nghĩa khoa học và thực tiễn chuyên ngành hàng hải và không trùng lặp với các công trình đã công bố trước đó. Mạng nơ-ron nhân tạo trong điều khiển Mạng nơ-ron nhân tạo (ANN) là một mô phỏng xử lý thông tin, được nghiên cứu từ hệ thống thần kinh của sinh vật, giống như bộ não để xử lý thông tin, bao gồm số lượng lớn các mối gắn kết cấp cao để xử lý các yếu tố làm việc trong mối liên hệ giải quyết vấn đề rõ ràng.
ANN giống như con người, được học bởi kinh nghiệm, lưu những kinh nghiệm hiểu biết và sử dụng trong những tình huống phù hợp. Đầu tiên ANN được giới thiệu năm 1943 bởi nhà thần kinh học Warren Mc Culloch và nhà lô-gic học Walter Pits. Nhưng với những kỹ thuật trong thời gian này chưa cho phép họ nghiên cứu được nhiều. Những năm gần đây, mô phỏng ANN xuất hiện và phát triển ngày càng rộng rãi.
Các nghiên cứu ứng dụng đã được thực hiện trong các ngành: điện, điện tử, kỹ thuật chế tạo, y học, quân sự, giao thông, kinh tế,… và mới nhất là các nghiên cứu ứng dụng trong lĩnh vực điều khiển tàu [20, 34]. Cấu trúc mạng nơ-ron nhân tạo [7,63] 1. Đơn vị xử lý Một đơn vị xử lý, cũng được gọi là một nơ-ron hay một nút (node), thực hiện một công việc rất đơn giản: Nhận tín hiệu vào từ các đơn vị phía trước hay một nguồn bên ngoài và sử dụng chúng để tính tín hiệu ra sẽ được lan truyền sang các đơn vị khác (hình 1. Trong đó: xi - Các đầu vào (i = 1,.
n); 12 luan an w ji - Các trọng số tương ứng với các đầu vào; j - Độ lệch (bias); a j - Đầu vào mạng (net-input); z j - Đầu ra của nơ-ron; g ( x ) - Hàm truyền (hay hàm kích hoạt).