Bài giảng "Hệ thống điều khiển thông minh - Chương 4: Điều khiển dựa vào mô hình" cung cấp cho người đọc các kiến thức: Nhắc lại về mô hình của hệ phi tuyến, điều khiển dùng mô hình ngược, điều khiển mô hình nội, điều khiển theo mô hình chuẩn,... Mời các bạn cùng tham khảo.
AMBIENT/
Chủ đề:
Nội dung Text: Bài giảng Hệ thống điều khiển thông minh: Chương 4 - TS. Huỳnh Thái Hoàng
- Moân hoïc
HEÄ THOÁNG ÑIEÀU KHIEÅN THOÂNG MINH
Giaûng vieân: TS. Huyønh Thaùi Hoaøng
B ä moâân Ñieà
Boä Ñi àu Khieå
Khi ån Töï
Tö Ñoä
Ñ äng
Khoa Ñieän – Ñieän Töû
Ñaïi hoïc Baùch Khoa TP.HCM
Email: hthoang@hcmut.edu.vn
hthoang@hcmut edu vn
Homepage: http://www4.hcmut.edu.vn/~hthoang
28 May 2010 © H. T. Hoàng - ÐHBK TPHCM 1
- Chöông 4
ĐIỀU KHIỂN DỰA VÀO MÔ HÌNH
28 May 2010 © H. T. Hoàng - ÐHBK TPHCM 2
- Noäi dung chöông 3
Giới thiệu
hiệ
Nhắc lại về mô hình của hệ phi tuyến
Điều khiển dùng mô hình ngược
Điều khiển mô hình nội
Điều
ều khiển
ể theo
eo môô hình chuẩn
c u
Điều khiển dự báo dựa vào mô hình
28 May 2010 © H. T. Hoàng - ÐHBK TPHCM 3
- Giới thiệu
28 May 2010 © H. T. Hoàng - ÐHBK TPHCM 4
- Giới thiệu
Điều khiển
Điề khiể dựa
d vào à môô hình
hì h là phương
h pháp
há điều
điề khiể
khiển trong
t đó
có sử dụng tường minh mô hình của đối tượng để tính toán tín hiệu
điều khiển.
Các phương pháp điều khiển dựa vào mô hình phổ biến:
Điều khiển dùng mô hình ngược (Inverse Control).
Điều
ề khiển
ể mô hình nội (Internal Model Control).
Điều khiển theo mô hình chuẩn (Model Reference Control).
Điều
Điề khiển
khiể dự
d báo
bá (P
(Predictive
di ti Control)
C t l)
Các phương pháp điều khiển dựa vào mô hình phi tuyến đã áp
dụng
ụ g thành công g vào nhiều lĩnh vực,
ự , nhưngg lĩnh vực
ự ápp dụng
ụ g chủ
yếu là các quá trình công nghệ hóa học (thí dụ như trong công
nghiệp hóa dầu, chế biến thực phẩm, nước giải khát...).
28 May 2010 © H. T. Hoàng - ÐHBK TPHCM 5
- Nhận dạng mô hình hệ phi tuyến
28 May 2010 © H. T. Hoàng - ÐHBK TPHCM 6
- Vòng lặp nhận dạng hệ thống
Thí nghieäm thu
heä thoáng: ccaùc qui thaäp döõ lieäu
göõ, …
Xö ly
Xöû lyù sô
eåu ngoân ng
boä döõ lieäu
Choïn caáu truùc
luaät vaät lyù, ccaùc phaùt bie
oâng tin bieát tröôùc veà h
moâ hình
Choïn tieâu chuaån
öôùc löông
öôc löôïng
Öôùc löôïng thoâng soá
Thoâ
Ñaùnh giaù
moâ hình Khoâng toát ⇒ laëp laïi
Khoâng toát ⇒ xeùt laïïi
thoâng tin bieát tröôùc Toát ⇒ chaáp nhaän moâ hình
28 May 2010 © H. T. Hoàng - ÐHBK TPHCM 7
- Cấu trúc mô hình phi tuyến
Đối tượng:
t
y (k ) = f 0 [u (k − 1),K, u (k − nu ), y (k − 1),K, y (k − n y )] + v(k )
Dữ liệu:
ệ Z N = {y (1), u (1); y (2), u (2);K; y ( N ), u ( N )}
Mô hình: yˆ (k ,θ ) = f (ϕ (k ),θ )
yˆ (k , θ ) Bộ dự báo
ϕ (k ) V
Vector hồi quii
θ Vector tham số
28 May 2010 © H. T. Hoàng - ÐHBK TPHCM 8
- Phân loại mô hình phi tuyến
Phâ loại
Phân l i theo
th các
á phần
hầ tử hồi qui:
i
Phân loại theo bộ cấu trúc hàm phi tuyến:
Mô hì
hìnhh mờ:
ờ Mamdani,
M d i Sugeno
S
Mô hình mạng thần kinh: MLP, RBF
Mô hình lai mạng thần kinh mờ: ANFIS
28 May 2010 © H. T. Hoàng - ÐHBK TPHCM 9
- Sơ đồ khối bộ dự báo mờ
Qui tắc mờ mô tả đặc tính động học của đối tượng phi tuyến:
nr nϕ
Bộ dự báo: yˆ (k , θ ) = ∑ α i .∏ μ Aij (ϕ j (k ), β ij , γ ij )
i =1 j =1
Vector tham số: θ = [α1 ,..., α nr , β11 ,..., β nr nϕ , γ 11 ,..., γ nr nϕ ]T
28 May 2010 © H. T. Hoàng - ÐHBK TPHCM 10
- Sơ đồ khối bộ dự báo dùng mạng thần kinh
l l ⎛ nϕ ⎞
Bộ dự báo: yˆ (k , θ ) = ∑ wi zi (k ) = ∑ wi g i ⎜ ∑ vijϕ j (k ) ⎟⎟
⎜
i =1 i =1 ⎝ j =1 ⎠
Vector tham số: θ = [v11 , K , v1r , K , vl1 , K , vlrl , w1 ,..., wl ]T
28 May 2010 © H. T. Hoàng - ÐHBK TPHCM 11
- Ước lượng tham số
v(k)
u(k) y(k)
Đối tượng
ε (k ,θ )
Mô hình
yˆ (k , θ )
Tiêu chuẩn
Tối ưu hóa
ước lượng
Tiêu chuẩn ước lượng:
1 N
1 N
VN (θ , Z ) =
N
∑ ε
2
( k ) = ∑ [ y ( k ) − ˆ
y ( k , θ ) ]2
N k =1 N k =1
Thuật toán tối ưu hóa: thuật toán Newton, giải thuật di truyền,…
28 May 2010 © H. T. Hoàng - ÐHBK TPHCM 12
- Điều khiển dùng mô hình ngược
28 May 2010 © H. T. Hoàng - ÐHBK TPHCM 13
- Điều khiển ngược trực tiếp (Direct Inverse Control)
Nguyên tắc điều khiển ngược trực tiếp
Phương pháp điều khiển vòng hở,
hở trong đó bộ điều khiển là mô hình
ngược của đối tượng.
Đối tượng:
y (k + 1) = f ( y (k ),..., y (k − n + 1), u (k ),..., u (k − m + 1))
Luật điều khiển:
u (k ) = f −1 (r (k + 1), r (k ),..., r (k − n + 1), u (k − 1),..., u (k − m + 1))
Thực tế rất khó rút ra mô hình ngược giải tích của đối tượng, nhất là
trong trường hợp đối tượng phi tuyến
28 May 2010 © H. T. Hoàng - ÐHBK TPHCM 14
- Mô hình ngược
Mô hình ngược
Sử dụng FM/NN đểể nhận dạng đặc tính động học ngược của đối
ố
tượng:
uˆ ( k ,θ ) = fˆ −1 ( y ( k + 1), ) y ( k − n + 1),
) y ( k ),..., ) u (k − 1),...,
) u ( k − m + 1))
28 May 2010 © H. T. Hoàng - ÐHBK TPHCM 15
- Ước lượng thông số mô hình ngược
Sơ đồ ước lượng tham số mô hình ngược offline
Ước lượng offline:
Thu thập N mẫu dữ liệu vào ra của đối tượng
Tiêu chuẩn ước lượng tham số:
N
J (θ ) = ∑ [u (k ) − uˆ (k ,θ )]2 → min
k =1
28 May 2010 © H. T. Hoàng - ÐHBK TPHCM 16
- Ước lượng thông số mô hình ngược
Sơ đồ ước lượng tham số mô hình ngược online
Ước lượng
ợ g online:
Thông số mô hình ngược được cập nhật trực tuyến sao cho sai
lệch giữa tín hiệu ra của đối tượng và tín hiệu đặt là tối thiểu
Tiêu chuẩn
ẩ ước lượng tham số: ố
J (θ ) = ∑ [r (k ) − y (k ))]2 → min
k
28 May 2010 © H. T. Hoàng - ÐHBK TPHCM 17
- Điều khiển dùng mô hình ngược trực tiếp
Mô hình ngược sau khi nhận dạng sẽ được sử dụng để điều khiển đối
tượng
28 May 2010 © H. T. Hoàng - ÐHBK TPHCM 18
- Thí dụ: Điều khiển hệ bồn chứa dùng mô hình ngược trực tiếp
Phương trình vi phân mô tả đặc tính động học hệ bồn chứa:
h&(t ) =
1
A(h)
(k (t ) − C D a 2 ghh(t )
ku )
Amax − Amin
A(h) = h + Amin
hmax
28 May 2010 © H. T. Hoàng - ÐHBK TPHCM 19
- Nhận dạng đặc tính động học hệ bồn đơn
Mô hì
hìnhh thuận
th ậ của
ủ hệ bồn
bồ đơn
đ cóó thể biểu
biể diễn
diễ như
h sau:
h(k + 1) = f (h(k ), u (k ))
Mô hình ngược: uˆ (k ) = fˆ −1 (h(k + 1), h(k ))
Sử dụng mạng thầnầ kinh đểể nhận dạng mô hình ngược của hệ bồn
ồ
chứa. Cấu trúc mạng thần kinh:
ệ vào: h(k + 1), h(k )
Tín hiệu
Tín hiệu ra: uˆ (k )
Số tế bào thần kinh ở lớp ẩn là 6.
Hàm kích
k h hoạt
h ở llớp ẩn
ẩ llà hàm
h sigmoid;
i id
Hàm kích hoạt ở lớp ra là hàm tuyến tính.
28 May 2010 © H. T. Hoàng - ÐHBK TPHCM 20
Thêm vào BST
Báo xấu
Download
Vui lòng tải xuống để xem tài liệu đầy đủ
