Luận văn Điều khiển PID một nơ-Ron thích nghi dựa trên bộ nhận dạng mạng nơ-ron RBF (Phần 1)

Nội dung text: Luận văn Điều khiển PID một nơ-Ron thích nghi dựa trên bộ nhận dạng mạng nơ-ron RBF (Phần 1)

1. 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
2. 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
3. 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: 0909113286 E-mail: tran.thanh.tu.thtpct@gmail.com II. 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
4. 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. Tp. Hồ Chí Minh, ngày 21 tháng 09 năm 2012 (Ký tên và ghi rõ họ tên) Trần Thanh Tú ii
5. 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
6. 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
7. 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
8. 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 1.1.1 Tổng quan chung về lĩnh vực nghiên cứu. 1 1.1.2 Các kết quả nghiên cứu trong và ngoài nƣớc đã công bố. 6 1.2 Mục tiêu của đề tài. 7 1.3 Nhiệm vụ của đề tài và giới hạn đề tài. 7 1.4 Phƣơng pháp nghiên cứu. 8 CHƢƠNG2: CƠ SỞ LÝ THUYẾT 9 2.1 Bộ điều khiển PID thích nghi. 9 2.1.1 Tổng quan về bộ điều khiển PID 9 2.1.2 Bộ điều khiển PID thích nghi 12 2.2 Bộ điều khiển PID một nơ-ron. 14 2.2.1 Cấu trúc bộ điều khiển PID một nơ-ron. 14 2.2.2 Huấn luyện trực tuyến bộ điều khiển một nơ-ron. 15 2.3 Mạng nơ-ron RBF. 16 2.3.1 Cấu trúc mạng nơ-ron RBF. 16 2.3.2 Hàm cơ sở xuyên tâm. 17 2.3.3 Tổng quát hàm cơ sở xuyên tâm Gaussian và huấn luyện mạng RBF. 18 2.4 Hệ ổn định áp suất RT030 20 vi
9. 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 3.1 Sơ đồ điều khiển. 25 3.2 Bộ nhận dạng đối tƣợng điều khiển. 26 3.2.1 Bộ nhận dạng dựa trên mạng nơ-ron RBF. 26 3.2.2 Giải thuật huấn trực tuyến bộ nhận dạng. 26 3.3 Giải thuật huấn luyện bộ điều khiển PID một nơ-ron. 28 3.4 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. 29 3.4. 1 Mô phỏng 1: Tín hiệu tham khảo cố định 30 3.4. 2 Mô phỏng 2: Tín hiệu vào tham khảo là xung vuông. 33 3.4. 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. 40 4.2 Sơ đồ thực nghiệm điều khiển 42 4.3 Kết quả thực nghiệm 43 4.3.1 Kết quả thực nghiệm 1:43 4.3.2 Kết quả thực nghiệm 2: 47 4.3.3 Kết quả thực nghiệm 3: 50 4.3.4 Kết quả thực nghiệm 4: 52 CHƢƠNG 5:KẾT LUẬN 56 TÀI LIỆU THAM KHẢO 57 vii
10. 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. 1.1.1 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
11. 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.Lý do là khó khănđể định nghĩa haygiải thích, làhầu hết thời gianlàm thủ tụcđa dạngcác khía cạnh. 2
12. Điều khiển PID một nơ-ron thích nghi dựa trên bộ nhận dạng mạng nơ-ron RBF Giải thuật tính toán bộ điều khiển PID bao gồm 3 thông số riêng biệt, do đó đôi khi nó còn đƣợc gọi là điều khiển ba khâu: các giá trị tỉ lệ, tích phân và đạo hàm, viết tắt là P, I, và D. Giá trị tỉ lệ xác định tác động của sai số hiện tại, giá trị tích phân xác định tác động của tổng các sai số quá khứ, và giá trị vi phân xác định tác động của tốc độ biến đổi sai số. Tổng chập của ba tác động này dùng để điều chỉnh quá trình thông qua một phần tử điều khiển nhƣ vị trí của van điều khiển hay bộ nguồn của phần tử gia nhiệt. Nhờ vậy, những giá trị này có thể làm sáng tỏ về quan hệ thời gian: P phụ thuộc vào sai số hiện tại, I phụ thuộc vào tích lũy các sai số quá khứ, và D dự đoán các sai số tƣơng lai, dựa vào tốc độ thay đổi hiện tại. Bằng cách điều chỉnh 3 hằng số trong giải thuật của bộ điều khiển PID, bộ điều khiển có thể dùng trong những thiết kế có yêu cầu đặc biệt. Đáp ứng của bộ điều khiển có thể đƣợc mô tả dƣới dạng độ nhạy sai số của bộ điều khiển, giá trị mà bộ điều khiển vƣợt điểm đặt và giá trị dao động của hệ thống. Bộ điều khiển PID vẫn làthuậttoánthốngtrịtrongthực hành kỹ thuậtkiểmsoátdođơn giảnvà khả năngcơbản. Một vấn đề lâu dàivới sự quan tâmđángkểtừngành công nghiệpđể cải thiệnmạnh mẽcủabộ điều khiểnPIDvà giảmđộ nhạy cảmcủa chúngđể đạt đƣợcđiều chỉnhbất ổnhệthốngvà thờigian biến đổi. Điều khiển thích nghi là mộtlĩnhvựctrƣởng thành vớinhiều kết quả.Tuy nhiên, hầuhếtcácbộ điều khiểnthích nghiyêucầuhoặc là mộtmô hình quy trìnhchi tiết hoặcmộtmô hình xấp xỉnhƣmạng nơ-ronđể ƣớc tínhcác thông sốhệ thống. Vấn đề với cách tiếp cận nàylànhiều hệ thốngphức tạp củamột bộ điều khiểnthích nghiổn địnhlà rất cao, trongđóhạnchếkhả năng sử dụngthực tế[30]. Hơn nữa, đảm bảosự ổn địnhmạnh mẽlý thuyếttùy ý của cácmôhìnhdựa trênbộđiềukhiểnthích nghithƣờngviphạmtrong thực tếdohiệuứngkỹ thuật số,độ bão hòa,và động lựckhông mô hình. Kết quả là, thiết kếthích nghiổn địnhphụ thuộctrong thực tếđiều chỉnhcẩnthậntăngtỷ lệhọc vàđạtphản hồicố địnhcũng 3
13. Điều khiển PID một nơ-ron thích nghi dựa trên bộ nhận dạng mạng nơ-ron RBF nhƣcácsửa đổithích nghivững mạnhđƣợc sử dụng. Vì vậy, nólàmộtnhu cầurất lớnđểđơn giảnđiều khiểnphổ thôngnắm bắtbảnchấtcủađiều khiểnthích nghitrong khiduy trìdễdàngcủađiều chỉnhđểđiều khiểnthích nghithực tếổn địnhngay cả khichúngkhôngcócácmức độcùngmộtđảm bảoƣu tiênvề sự ổn định. Điều khiển PID thích nghi là một trong nhữngphƣơng pháp tiếp cậnđể cải thiệnsức mạnh vàtự chủ củacác bộ điều khiểnPIDcũng nhƣnắmbắtđƣợc bản chất củalý thuyết điều khiểnthích nghitrong mộtkiến trúcđơngiản. Các công bố trong cộng đồngđiều khiểnđã xem xétvấn đề nàynhƣng vớicách tiếp cận rấtkhácnhau. Một cách tiếp cận là sử dụngmột bộ điều khiểnPIDcố định vàkết hợp nóvới một số hàm gầnđúng,vídụnhƣ dựa trên điều khiểnthích nghi, mạng nơ-ron[30]. Bộ điều khiển PID truyền thống có những ƣu điểm của nó, tuy nhiên bộ điều khiển PID truyền thống không có khả năng thích ứng, các thông số của nó phải liên quan đến một hệ thống nhất định với mô hình và thông số cụ thể. Một khi các thông số đƣợc thiết lập, chúng chỉ đƣợc sử dụng cho một điều kiện duy nhất vì vậy rất khó cho để điều chỉnh các thông số on-line khi đối tƣợng điều khiển bị thay đổi. Vì vậy, bộ điều khiển PID một nơ-ron thích nghi đƣợc thiết kế bởi sự kết hợp cấu trúc một nơ-ron với giải thuật PID. Nó có hiệu suất mạnh mẽ trong điều khiển PID và có khả năng tự học và thích nghi. Khi hệ thống có thay đổi không thể chấp nhận trong hoạt động do thay đổi mô hình hoặc không chính xác, bộ điều khiển có thể điều chỉnh các thông số trọng số của PID tự động giữ đƣợc hiệu quả mong muốn. Nhiều công trình nghiên cứu về điều khiển bền vững, điều khiển thích nghi, điều khiển tối ƣu hay điều khiển mờ và mạng nơ-ron đƣợc công bố trong những năm gần đây cho thấy sự quan tâm lớn của các nhà khoa học trên 4
14. Điều khiển PID một nơ-ron thích nghi dựa trên bộ nhận dạng mạng nơ-ron RBF khắp thế giới và những vấn đề, các hƣớng nghiên cứu phát triển trong lĩnh vực này[11-18]. Nhƣ chúng ta đã biết, các hệ thống thực thƣờng là các hệ phi tuyến, phức tạp nên các phƣơng pháp thiết kế kinh điển dựa trên điều khiển tuyến tính trong nhiều trƣờng hợp không đảm bảo đƣợc yêu cầu do đặc tính phi tuyến của động học đối tƣợng điều khiển, đặc tuyến đầu đo hoặc cơ cấu chấp hành cũng nhƣ tính chất không đầy đủ, chính xác của các mô hình thay thế (động học chƣa biết, nhiễu, điều kiện ban đầu). Ngoài ra một vấn đề khác cũng đƣợc đặt ra là rất nhiều hệ cần điều khiển có các tham số không rõ (nhƣ hệ truyền động servo, robot), có các tham số biến đổi chậm (ví dụ nhƣ các tham số phụ thuộc vào nhiệt độ) hoặc có các tham số thay đổi không dự đoán đƣợc (nhƣ các hệ thống năng lƣợng). Hiện nay mạng nơ-rontạothànhmột sự quan tâmnghiên cứu rấtlớn. Chúng có khả nănglớntrong việc giải quyếtcácvấn đềtoán học phức tạpvì chúngđãđƣợc chứng minh làgần đúngchức năngliên tụcmột cách chính xácnhất có thể. Do đó, nó đã nhận đƣợcsự chú ýđáng kểtrong lĩnh vựckiểm soátquá trình hóa họcvàđã đƣợc áp dụngđểxácđịnhhệ thống vàthiết kếbộ điều khiển. Tất cảcác công trìnhchothấyrằng cácmạngnơ-roncó thểnắm bắt đƣợcđặc điểm củamô hìnhhệ thốngvàhàmhiệu suấtxấp xỉ[31]. Các mạng nơ-ron đã đƣợc sử dụng nhƣ bộ điều khiển hệ thống năng động phi tuyến để giải quyết các vấn đề mà phƣơng pháp tiếp cận truyền thống đã đƣợc chứng minh là không hiệu quả [32]. Kể từcuốithập niên 1980, đã có sựquantâmđáng kể trong mạng nơ-ron hàm Cơ sở xuyên tâm (RBF: Radia Basis Function), dokhả năngtổng quáttốttoàn cầu của họvà một mạng cấu trúc đơn giản, có thể tránh tính toándài. Các hàmGaussianđƣợc lựa chọntrongphần lớncác trƣờng hợpnhƣ các hàmcơ sởxuyên tâmmặc dùcác hàm kháccũngcó thểđƣợc sử dụng[33]. 5
15. Điều khiển PID một nơ-ron thích nghi dựa trên bộ nhận dạng mạng nơ-ron RBF Mạng nơ-ron hàm cơ sở xuyên tâm (RBFNN: Radia Basic Function Neural Network) là công cụ tính toán mạnh mẽ đã đƣợc sử dụng rộng rãi trong các lĩnh vực nhận dạng mẫu, mô hình hóa và nhận dạng các hệ thống. Mạng RBF là một hình thức cấu trúc đặc biệt của mạng nơ-ron nhân tạo, trong đó có những lợi thế đơn giản về cấu trúc, các giải thuật học nhanh hơn và khả năng xấp xỉ một quan hệ phi tuyến tốt hơn[4,7,8]. Một mạnghàm cơ sởxuyên tâm là một mạngnơ-ronnhântạosử dụngcác hàm cơ sởxuyên tâmnhƣ các hàmkíchhoạt. Đó là mộtsựkếthợptuyến tính củacác hàm cơ sởxuyên tâm. Chúng đƣợc sử dụngtrong hàm gần đúng, dự đoán chuỗi thời gian và kiểm soát. Một mạng RBF đƣợc xây dựng để nhận dạng trực tuyến hệ thống, thực hiện tự học các thông số điều khiển thông qua bộ điều khiển một nơ-ron, do đó đạt đƣợc điều chỉnh các thông số của bộ điều khiển. 1.1.2 Các kết quả nghiên cứu trong và ngoài nƣớc đã công bố. Trong những năm gần đây vấn đề về thiết kế bộ điều khiển thích nghi cho các hệ thống động học phi tuyến luôn là một trong các chủ đề chính trên các tạp chí chuyên ngành về điều khiển, tự động hóa trên thế giới và ngày càng thu hút đƣợc nhiều nhà khoa học tham gia nghiên cứu. Đã có nhiều bƣớc tiến, kết quả đạt đƣợc cả về mặt lý thuyết và thực tiễn ứng dụng [9, 21, 23-28]. Đặc biệt theo hƣớng sử dụng hệ mờ và mạng nơ-ron để xấp xỉ phƣơng trình động học của đối tƣợng phi tuyến và dùng các phƣơng pháp tuyến tính hóa phản hồi trạng thái hoặc phản hồi đầu ra của hệ thống để thiết kế bộ điều khiển ổn định tĩnh. Để bộ điều khiển có đặc tính thích nghi với những sai lệch không rõ khi hoạt động trực tuyến, các bộ điều khiển đƣợc thiết kế sử dụng cấu trúc mạng nơ-ron chỉnh định các trọng số trong quá trình làm việc. Đây cũng là phƣơng pháp thƣờng dùng để thiết kế các bộ điều khiển thích nghi trong các ứng dụng công nghiệp [10-11, 21]. 6
16. Điều khiển PID một nơ-ron thích nghi dựa trên bộ nhận dạng mạng nơ-ron RBF Đối với trong nƣớc, các nghiên cứu về điều khiển PID một nơ-ron thích nghi dựa trên bộ nhận dạng mạng nơ-ron RBF cũng đã đƣợc nhiều cơ sở KHCN tập trung nghiên cứu trong nhiều năm trở lại đây và đã có không ít công trình hƣớng tới việc ứng dụng đƣợc công bố nhƣng nhìn chung các kết quả đạt đƣợc còn khá khiêm tốn [14-19]. Một số Viện trƣờng nhƣ Viện NC Điện tử, Tin học, Tự động hóa, Đại học Sƣ Phạm Kỹ Thuật thành phố Hồ Chí Minh, Đại học Bách khoa thành phố Hồ Chí Minh, Khoa Công nghệ - Đại học Cần Thơ, Phân viện Tự động hóa - Viện công nghệ thông tin, Viện Tự động hóa Kỹ thuật quân sự, Học viện Công nghệ Bƣu chính Viễn thông, là những đơn vị đã có nhiều năm nghiên cứu về điều khiển mờ nơ-ron và đã có một số kết quả nhất định, tuy nhiên các nghiên cứu sâu rộng hơn nhằm ứng dụng công nghệ này trong các hệ thống tự động hóa công nghiệp tiên tiến còn là những bƣớc đi ban đầu. 1.2 Mục tiêu của đề tài.  Xây dựng bộ nhận dạng mô hình đối tƣợng chƣa biết tham số dùng mạng nơ-ron RBF.  Xây dựng giải thuật huấn luyện bộ nhận dạng mô hình đối tƣợng dùng mạng nơ-ron RBF.  Xây dựng điều khiển PID một nơ-ron thích nghi.  Xây dựng giải thuật huấn luyện trực tuyến (online) bộ điều khiển một nơ-ron thích nghi.  Kiểm nghiệm giải thuật huấn luyện trực tuyến (online) thông qua mô phỏng và tiến tới thực nghiệm trên thiết bị ổn định áp suất RT030 của hãng Gunt-Hamburg,Đức. 1.3 Nhiệm vụ của đề tài và giới hạn đề tài. Nghiên cứu xây dựng bộ điều khiển PID một nơ-ronthíchnghidựa trên bộ nhận dạng mạng nơ-ronRBF. 7
17. Điều khiển PID một nơ-ron thích nghi dựa trên bộ nhận dạng mạng nơ-ron RBF Xây dựng giải thuật tựhọc tậpcủamạng nơ-ronRBFđể tự độngđiều chỉnh vàsửađổicácthôngsốPIDthích nghi với sự biến thiên của đối tƣợng. Giải thuật này điều chỉnh 3 thông số Kp, Kd và Ki của bộ điều khiển PID khảo sát sự thay đổi của đối tƣợng điều khiển. Giải thuật này sẽ đƣợc kiểm nghiệm thông qua mô phỏng và tiến tới thực nghiệm trên hệ ổn định áp suất RT030 của hãng Gunt-Hamburg, Đức. Đề tài này chỉ giới hạn trong phòng thí nghiệm bằng cách kiểm nghiệm qua mô phỏng và tiến tới thực nghiệm trên hệ ổn định áp suất RT030 của hãng Gunt-Hamburg, Đức. 1.4 Phƣơng pháp nghiên cứu. Tổng hợp các lý thuyết về bộ điều khiển PID thích nghi và các giải thuật của bộ nhận dạng mạng nơ-ron RBF khảo sát các cơ sở toán học để xây dựng phầm mềm. Luận văn này, chúng ta vận dụng một số kết quả nghiên cứu đã đƣợc công bố gần đây và sử dụng các cơ sở toán học nêu trên để từng bƣớc chứng minh cách giải quyết các vấn đề nhằm đạt đƣợc mục tiêu và nội dung nghiên cứu đề ra. Ngoài ra một số cơ sở toán học quan trọng xây dựng trong đề tài cũng đƣợc chúng ta lập trình mô phỏng trên Matlab để kiểm tra lại tính chính xác của các kết quả đạt đƣợc.Đồng thời chạy thực nghiệm trên đối tƣợng RT030 của hãng Gunt-Hamburg, Đức để kiểm chứng lại giải thuật của phầm mềm. 8
18. Điều khiển PID một nơ-ron thích nghi dựa trên bộ nhận dạng mạng nơ-ron RBF Chƣơng 2 CƠ SỞ LÝ THUYẾT 2.1 Bộ điều khiển PID thích nghi. 2.1.1 Tổng quan về bộ điều khiển PID 2.1.1.1 Bộ điều khiển PID là gì? Bộ điều khiển PID là một cơ chế điều khiển lặp hồi tiếp đƣợc sử dụng rộng rãi trong hệ thống điều khiển công nghiệp do dễ áp dụng và dễ sử dụng. Một bộ điều khiển PID cố gắng điều chỉnh giữa giá trị biến đo đƣợc và giá trị mong muốn đạt đƣợc bằng cách tính toán và đƣa ra một trạng thái điều chỉnh nhanh chóng để giữ cho lỗi ở mức nhỏ nhất có thể. Bộ điều khiển PID gồm 3 thông số hay 3 chế độ: Proportional (P), Integral (I) và Derivative (D). Và đƣợc thể hiện qua Hình 2.1: Hình 2.1: Bộ điều khiển PID - Proportional (P): phụ thuộc vào sai số hiện tại. - Integral (I): phụ thuộc vào tích lũy các sai số quá khứ. 9
19. Điều khiển PID một nơ-ron thích nghi dựa trên bộ nhận dạng mạng nơ-ron RBF - Derivative(D): dự đoán các sai số tƣơng lai, dựa vào tốc độ thay đổi hiện tại. Một vài ứng dụng chỉ cần sử dụng một hoặc hai chế độ trong việc điều khiển hệ thống.Điều này đạt đƣợc bằng cách gán cho hằng số không muốn sử dụng bằng không. Do đó, bộ điều khiển PID có thể trở thành bộ điểu khiển PD, PI, P, I. 2.1.1.2 Lý thuyết điều khiển PID Mô hình điều khiển PID đƣợc cấu thành từ 3 thành phần, gọi tham số thao tác điều chỉnh là MV thay đổi theo thời gian t: MV(t) = Pout + Iout + Dout (2.1) Trong đó: Pout, Iout, Dout là các hàm đóng góp vào giá trị ngõ ra sau cùng của MV(t). Hàm lỗi tại thời điểm t: E(t)= SP– PV (2.2) Trong đó: SP : Setpoint ( giá trị mong muốn), PV: measurable output( giá trị đo đƣợc). a. Proportional (hàm tỉ lệ). Hàm tỉ lệ giúp thay đổi mức điều khiển tỉ lệ với giá trị lỗi hiện tại. Pout = Kp. E(t) (2.3) Kp: hằng số tỉ lệ, tham số dùng để tinh chỉnh. Hằng số Kp càng lớn thì sự điều chỉnh càng lớn khi E(t) càng lớn. Ngƣợc lại, Kp càng nhỏ thì sẽ đáp ứng điều chỉnh nhỏ đối với lỗi. b. Integral term (hàm tích phân) 10
20. Điều khiển PID một nơ-ron thích nghi dựa trên bộ nhận dạng mạng nơ-ron RBF Hàm tích phân điều chỉnh mức điều khiển tƣơng ứng với mức lỗi đƣợc tích lũy theo thời gian: 표 푡 = 퐾푖 . 푡 푡 (2.4) Ki: hằng số điều chỉnh hàm tích phân. Hàm tích phân giúp cho khả năng điều chỉnh nhanh chóng đạt đến mức mong muốn và hạn chế giá trị dƣ thừa lỗi còn hạn chế ở hàm tỉ lệ. c. Derivative term (hàm đạo hàm) Hàm đạo hàm đáp ứng với tốc độ thay đổi của lỗi, hay độ dốc lỗi, theo thời gian: (푡) = 퐾 . (2.5) 표 푡 푡 Kd: hằng số điều chỉnh hàm đạo hàm. Hàm đạo hàm giúp nhanh chóng đạt đƣợc mức ổn định của giá trị mong muốn (nếu chọn đƣợc Kd phù hợp). Còn nếu Kd không phù hợp thì giá trị output sẽ dao động quanh giá trị mong muốn. 2.1.1.3 Phƣơng pháp tinh chỉnh các tham số trong PID. Trong bộ điều khiển PID, một trong số những vấn đề gặp phải cần giải quyết là phải chọn đƣợc giá trị các tham số (hằng số Kp, Ki, Kd)cho từng hàm hiệu chỉnh PID sao cho phù hợp nhất có thể để bộ điều chỉnh PID đạt đƣợc hiệu suất cao nhất. Nếu lựa chọn các tham số không phù hợp thì quá trình điều khiển sẽ không ổn định và không chính xác nhƣ mong muốn. Vì vậy, trong thực tế sử dụng đã có một vài phƣơng pháp phục vụ cho quá trình tinh chỉnh này, trong đó phổ biến phải kể đến là manual tuning, Ziesler-Nichols, Software tools, Cohen-Coon Phƣơng pháp đƣợc áp dụng tƣơng đối đơn giản nhƣ sau: 11
21. Điều khiển PID một nơ-ron thích nghi dựa trên bộ nhận dạng mạng nơ-ron RBF - Bƣớc 1: Cho Ki=0, Kd=0, thay đổi giá trị Kp sao cho đạt đƣợc tốc độ phản ứng với lỗi gần nhƣ mong muốn. - Bƣớc 2: Bắt đầu thay đổi Ki và Kd. Bằng nhiều phép thử và kiểm tra tính đáp ứng của hệ thống, chúng ta rút ra một bộ các tham số Ki, Kd, Kp phù hợp gần đúng với mong muốn nhất. 2.1.2 Bộ điều khiển PID thích nghi 2.1.2.1 Sơ đồ điều khiển Sơ đồ điều khiển đƣợc thể hiện ở hình 2.2. - e1(k) y(k) w(k)+ Điều khiển PID u(k) Đối tƣợng thích nghi điều khiển e2(k) Hình 2.2: Bộ điều khiển PID thích nghi 2.1.2.2 Nguyên lý làm việc Các kết quả thí nghiệm cho thấy, bộ điều khiển PID thích nghi cho chất lƣợng tốt hơn so với bộ điều khiển PID truyền thống ở những điều kiện hoạt động khác nhau. Các ngõ vào bộ điều khiển PID thích nghi là e1(k), e2(k) và ngõ ra là u(k). Ta nhận thấy, ngõ vào bộ điều khiển PID thích nghi phụ thuộc vào e1(k) và e2(k) trong khi ở bộ điều khiển PID truyền thống thì ngõ ra chỉ phụ thuộc vào e1(k). Ngõ ra e2(k) có thể đƣợc tìm nhƣ sau: e()()() k w k u k 2 (2.6) Lấy biến đổi Z hai vế ta đƣợc: 12
22. S K L 0 0 2 1 5 4