BỘ CÔNG THƯƠNG TRƯỜNG ĐẠI HỌC CÔNG NGHIỆP THÀNH PHỐ HỒ CHÍ MINH NGUYỄN HOÀNG HIẾU THUẬT TOÁN PID – THÍCH NGHI DÙNG MẠNG NƠ RON ĐIỀU KHIỂN HỆ CON LẮC NGƯỢC ĐƠN Chuyên ngành KỸ THUẬT ĐIỆN TỬ Mã chuyên ngành 8520203 LUẬN VĂN THẠC SĨ THÀNH PHỐ HỒ CHÍ MINH, NĂM 2021 Công trình được hoàn thành tại Trường Đại học Công nghiệp TP Hồ Chí Minh Người hướng dẫn khoa học Tiến sỹ Mai Thăng Long Luận văn thạc sĩ được bảo vệ tại Hội đồng chấm bảo vệ Luận văn thạc sĩ Trường Đại học Công nghiệp thành phố Hồ Chí.
BỘ CÔNG THƯƠNG TRƯỜNG ĐẠI HỌC CÔNG NGHIỆP THÀNH PHỐ HỒ CHÍ MINH NGUYỄN HỒNG HIẾU THUẬT TỐN PID – THÍCH NGHI DÙNG MẠNG NƠ-RON ĐIỀU KHIỂN HỆ CON LẮC NGƯỢC ĐƠN Chuyên ngành: KỸ THUẬT ĐIỆN TỬ Mã chuyên ngành: 8520203 LUẬN VĂN THẠC SĨ THÀNH PHỐ HỒ CHÍ MINH, NĂM 2021 Cơng trình hồn thành Trường Đại học Cơng nghiệp TP Hồ Chí Minh Người hướng dẫn khoa học: Tiến sỹ Mai Thăng Long Luận văn thạc sĩ bảo vệ Hội đồng chấm bảo vệ Luận văn thạc sĩ Trường Đại học Công nghiệp thành phố Hồ Chí Minh ngày 29 tháng 01 năm 2021 Thành phần Hội đồng đánh giá luận văn thạc sĩ gồm: - Chủ tịch Hội đồng - Phản biện - Phản biện - Ủy viên - Thư ký (Ghi rõ họ, tên, học hàm, học vị Hội đồng chấm bảo vệ luận văn thạc sĩ) CHỦ TỊCH HỘI ĐỒNG TRƯỞNG KHOA CN ĐIỆN TỬ BỘ CÔNG THƯƠNG TRƯỜNG ĐẠI HỌC CÔNG NGHIỆP THÀNH PHỐ HỒ CHÍ MINH CỘNG HỊA XÃ HỘI CHỦ NGHĨA VIỆT NAM Độc lập - Tự - Hạnh phúc NHIỆM VỤ LUẬN VĂN THẠC SĨ Họ tên học viên: Nguyễn Hoàng Hiếu MSHV: 18105181 Ngày, tháng, năm sinh: 16/12/1976 Nơi sinh: Tp Hồ Chí Minh Chuyên ngành: Kỹ thuật điện tử Mã chuyên ngành: 8520203 I TÊN ĐỀ TÀI: “Thuật tốn PID – thích nghi dùng mạng nơ-ron điều khiển hệ lắc ngược đơn.” NHIỆM VỤ VÀ NỘI DUNG: Tìm hiểu thuật tốn điều khiển thích nghi bám Thiết kế mơ thuật tốn điều khiển PID thích nghi dùng mạng nơ-ron cho hệ lắc ngược đơn Thực nghiệm thuật tốn mơ hình đánh giá kết II NGÀY GIAO NHIỆM VỤ: Thực Quyết định số 841/QĐ-ĐHCN ngày 10/07/2020 Trường Đại Học Cơng Nghiệp Thành Phố Hồ Chí Minh việc giao đề tài cử người hướng dẫn luận văn thạc sỹ III NGÀY HOÀN THÀNH NHIỆM VỤ: 10/01/2021 IV NGƯỜI HƯỚNG DẪN KHOA HỌC: Tiến sỹ Mai Thăng Long Tp Hồ Chí Minh, ngày 18 tháng 01 năm 2021 NGƯỜI HƯỚNG DẪN CHỦ NHIỆM BỘ MÔN ĐÀO TẠO TRƯỞNG KHOA CN ĐIỆN TỬ LỜI CẢM ƠN Trong trình thực luận văn, tơi nhận nhiều góp ý chun mơn ủng hộ giúp đỡ cán hướng dẫn, đồng nghiệp nơi học tập công tác Tôi xin gửi tới họ lời cảm ơn sâu sắc Tôi xin bày tỏ lòng cảm ơn đến thầy hướng dẫn Ts Mai Thăng Long trực tiếp hướng dẫn tâm huyết suốt thời gian qua Tôi xin chân thành cảm ơn đồng nghiệp, tập thể Bộ môn Điện tử tự động, khoa Công nghệ Điện Tử, trường Đại học Công nghiệp thành phố Hồ Chí Minh tạo điều kiện thuận lợi cho tơi suốt trình học tập nghiên cứu thực luận án Cuối lời cảm ơn ủng hộ, động viên khích lệ gia đình thân u để tơi hồn thành nhiệm vụ học tập i TÓM TẮT LUẬN VĂN THẠC SĨ Luận văn trình bày việc xây dựng giải thuật điều khiển PID thích nghi dùng mạng nơ-ron bám tín hiệu sin cho hệ lắc ngược quay Các giải thuật Swing-up, thuật tốn PID, thuật tốn thích nghi dùng mạng nơ-ron thực mô thực nghiệm Thuật tốn điều khiển thích nghi bám xây dựng dựa lật điều khiển hồi tiếp tuyến tính hóa lý thuyết ổn định Lyapunov cho kết tốt thực nghiệm Kết đạt có tính ứng dụng mở rộng cho mơ hình hệ bậc khác luật điều khiển thích nghi tối ưu, thích nghi bền vững ii ABSTRACT This thesis presents the construction of adaptive PID control algorithm using a sinebased neural network for the rotating inverting pendulum system Swing-up algorithms, PID algorithm, neural network adaptation algorithm are performed in simulation and experiment The adaptive control algorithm is built based on the feedback linearization control and Lyapunov's stability theory with good results in experiment The results obtained are applicable and extended to other subordinate system models and optimal adaptive, sustainable adaptive control laws iii LỜI CAM ĐOAN Tôi xin cam đoan cơng trình nghiên cứu thân tơi Các kết nghiên cứu kết luận luận văn trung thực, không chép từ nguồn hình thức Việc tham khảo nguồn tài liệu (nếu có) thực trích dẫn ghi nguồn tài liệu tham khảo quy định Học viên Nguyễn Hoàng Hiếu iv MỤC LỤC LỜI CẢM ƠN i TÓM TẮT LUẬN VĂN THẠC SĨ ii ABSTRACT iii LỜI CAM ĐOAN iv MỤC LỤC v DANH MỤC HÌNH ẢNH vii DANH MỤC BẢNG BIỂU ix DANH MỤC TỪ VIẾT TẮT x MỞ ĐẦU .1 Đặt vấn đề .1 Mục tiêu nghiên cứu .1 Đối tượng phạm vi nghiên cứu Cách tiếp cận phương pháp nghiên cứu .2 Ý nghĩa thực tiễn đề tài CHƯƠNG TỔNG QUAN VỀ LĨNH VỰC NGHIÊN CỨU .3 1.1 Giới thiệu đề tài 1.2 Tổng quan tình hình nghiên cứu CHƯƠNG CƠ SỞ LÝ THUYẾT .6 2.1 Mơ hình lắc ngược quay Mơ hình phần cứng Phương trình động lực học hệ thống Thơng số mơ hình 12 2.2 Phương pháp điều khiển PID 12 2.3 Điều khiển tuyến tính hóa hồi tiếp cho hệ phi tuyến 14 2.4 Mạng Nơ-ron (Neural Network - NN) .17 Khái niệm .17 Mạng nhiều lớp 18 Đặc tính xấp xỉ hàm tổng quát mạng nơ-ron 19 v 2.5 Điều khiển thích nghi 20 Điều khiển thích nghi dạng gián tiếp .21 Điều khiển thích nghi dạng trực tiếp 23 CHƯƠNG THIẾT KẾ MÔ PHỎNG BỘ ĐIỀU KHIỂN 25 3.1 Bộ điều khiển Swing up – PD 25 Bộ điều khiển Swing up 25 Bộ điều khiển PD 26 Thực mô 28 3.2 Bộ điều khiển hồi tiếp tuyến tính hóa 29 Thiết kế điều khiển 29 Thực mô 33 3.3 Bộ điều khiển thích nghi .35 Thiết kế điều khiển 35 Thực mô 38 3.1 Bộ điều khiển thích nghi dạng trực tiếp .41 Thiết kế điều khiển 41 Thực mô 44 CHƯƠNG THỰC NGHIỆM TRÊN MƠ HÌNH 47 4.1 Xây dựng chương trình thực nghiệm 47 4.2 Kết thực nghiệm 48 Bộ điều khiển Swing up – PD 48 Bộ điều khiển thích nghi gián tiếp 50 Bộ điều khiển thích nghi dạng trực tiếp 58 Đánh giá kết .64 KẾT LUẬN VÀ KIẾN NGHỊ 65 TÀI LIỆU THAM KHẢO 67 LÝ LỊCH TRÍCH NGANG CỦA HỌC VIÊN 70 vi DANH MỤC HÌNH ẢNH Hình 2.1 Cấu trúc mơ hình dùng cho thực nghiệm .6 Hình 2.2 Sơ đồ mô tả chuyển động lắc ngược quay Hình 2.3 Sơ đồ điều khiển PID 13 Hình 2.4 Mơ tả tế bào thần kinh 17 Hình 2.5 Cấu trúc mạng truyền thẳng lớp 18 Hình 3.1 Sơ đồ điều khiển Swing up – PID cho hệ 25 Hình 3.2 Sơ đồ mô điều khiển Swing – PD 28 Hình 3.3 Đáp ứng hệ tín hiệu sin tần số ω = 0.5 rad/s 28 Hình 3.4 Đáp ứng hệ tín hiệu xung vng tần số ω = 0.5 rad/s 29 Hình 3.5 Sơ đồ điều khiển tuyến tính hóa hồi tiếp 32 Hình 3.6 Sơ đồ mơ giải thuật hồi tiếp tuyến tính ngõ 33 Hình 3.7 Sơ đồ mơ điều khiển tuyến tính hồi tiếp 33 Hình 3.8 Đáp ứng hệ tín hiệu sin tần số ω = rad/s 34 Hình 3.9 Đáp ứng hệ tín hiệu sin tần số ω = rad/s có nhiễu đo 34 Hình 3.10 Sơ đồ thực điều khiển thích nghi dùng mạng neuron 37 Hình 3.11 Sơ đồ mơ Simulink giải thuật thích nghi gián tiếp .38 Hình 3.12 Sơ đồ mô mạng neuron cho hàm F .38 Hình 3.13 Kết mơ điều khiển thích nghi gián tiếp .39 Hình 3.14 Kết mơ ước lượng hàm G .39 Hình 3.15 Kết mô ước lượng hàm F .40 Hình 3.16 Kết mơ điều khiển IAC có nhiễu đo lường 40 Hình 3.17 Sơ đồ thực điều khiển thích nghi dùng mạng neuron trực tiếp 44 Hình 3.18 Sơ đồ mơ Simulink giải thuật thích nghi trực tiếp 44 Hình 3.19 Kết mơ điều khiển thích nghi trực tiếp 45 Hình 3.20 Kết mơ ước lượng mạng NN cho F/G 45 Hình 3.21 Kết mơ điều khiển thích nghi DAC có nhiễu đo 46 Hình 4.1 Sơ đồ thu thập liệu điều khiển hệ lắc 47 Hình 4.2 Kết mô điều khiển Swing up – PID ổn định điểm cân 48 Hình 4.3 Kết thực nghiệm điều khiển PID bám tín hiệu sint có nhiễu 49 Hình 4.4 Bộ điều khiển thích nghi ước lượng thơng số mơ hình trục tuyến 50 Hình 4.5 Kết đáp ứng tay máy IDA ổn định điểm cân 51 Hình 4.6 Kết đáp ứng lắc IDA ổn định điểm cân 51 Hình 4.7 Tín hiệu điều khiển IDA hệ ổn định điểm cân .52 Hình 4.8 Kết ước lượng F(q) norm1 trọng số mạng 52 Hình 4.9 Kết ước lượng F(q) norm1 trọng số mạng 53 Hình 4.10 Kết đáp ứng thực nghiệm IDA tay máy với ngõ vào xung vng 54 vii Hình 4.11 Kết đáp ứng vị trí lắc với ngõ vào xung vng 54 Hình 4.12 Tín hiệu điều khiển thích nghi với ngõ vào xung vng 55 Hình 4.13 Ngõ xấp xỉ thích nghi hàm F G với tín hiệu vào xung .55 Hình 4.14 Kết đáp ứng tay máy IAD với ngõ vào tín hiệu sin 56 Hình 4.15 Kết đáp ứng vị trí lắc với ngõ vào tín hiệu sin 56 Hình 4.16 Tín hiệu điều khiển IAD với ngõ vào sin 57 Hình 4.17 Ngõ xấp xỉ thích nghi IAD hàm F G với tín hiệu vào sin .57 Hình 4.18 Sơ đồ điều khiển Real-time cho điều khiển thích nghi trục tiếp 59 Hình 4.19 Đáp ứng tay máy ổn định vị trí cân 59 Hình 4.20 Đáp ứng lắc điều khiển ổn định vị trí cân 59 Hình 4.21 Tín hiệu điều khiển ổn định vị trí cân u .60 Hình 4.22 Ngõ xấp xỉ uce trọng số mạng nơ-ron điều khiển ổn định .60 Hình 4.23 Đáp ứng tay máy bám theo tín hiệu sin 61 Hình 4.24 Đáp ứng lắc bám theo theo tín hiệu sin .61 Hình 4.25 Tín hiệu điều khiển bám theo tín hiệu sin u .61 Hình 4.26 Ngõ xấp xỉ uce điều khiển bám tín hiệu sin 62 Hình 4.27 Đáp ứng tay máy bám theo tín hiệu xung vng .62 Hình 4.28 Đáp ứng lắc bám theo theo tín hiệu xung vng .62 Hình 4.29 Tín hiệu điều khiển bám theo tín hiệu xung vng 63 Hình 4.30 Ngõ xấp xỉ uce điều khiển bám tín hiệu xung vng 63 viii DANH MỤC BẢNG BIỂU Bảng 2.1 Bảng thông số hệ thống RIP .8 Bảng 2.2 Bảng giá trị tham số dùng mô 12 ix DANH MỤC TỪ VIẾT TẮT AGN Additive Gaussian noise AMC Advanced motion controls DAQ Data acquisition board DOF Degrees of freedom FJR Flexible joint robot IAE Integral of absolute error IAC Indirect adaptive control ISE Integral of squared error LQR Linear quadratic regulator MIMO Multi-input–multi-output PC Personal computer PD Proportional derivative PI Proportional integral PID Proportional-integral-derivative PWM Pulse-width modulation RMS Root mean square SISO Single-input–single-output UUB Uniformly ultimately bounded x MỞ ĐẦU Đặt vấn đề Vấn đề tìm kiếm luật điều khiển hiệu cho hệ thống có số cấu chấp hành số bậc tự cần điều khiển thu hút ý ngày tăng đặc tính đặc biệt Hệ có số cấu chấp hành số bậc tự xuất ngày nhiều ứng dụng, chẳng hạn robot lĩnh vực hàng không vũ trụ hay robot hoạt động nước Với có mặt khớp tự có cấu chấp hành khớp tự khơng có cấu chấp hành khiến cho việc điều khiển theo cách thơng thường khơng thể kiểm sốt tốt ngõ theo mong muốn Do đó, hệ khơng thể điều khiển bám theo tín hiệu đặt cách tùy ý Con lắc ngược quay mơ hình khơng mới, từ xưa đến có nhiều nghiên cứu mơ hình Tuy nhiên mơ hình phi tuyến có số ngõ vào số ngõ kinh điển, dùng để kiểm chứng giải thuật, bao gồm thuật toán từ kinh điển đến đại Các kết thu có ưu điểm hạn chế Hơn nữa, xuất phát từ ý tưởng áp dụng phương pháp điều khiển đại vào điêu khiển đối tượng thật việc tiếp cận số tài liệu điều khiển thích nghi tối ưu, bền vững điều khiển chuyển tiếp thúc đẩy thân thực đề tài điều khiển hệ bậc cách thực điều khiển cổ điển PID, PID - thích nghi, tối ưu cho hệ bậc điển hình hệ lắc ngược quay cho luận văn cao học Mục tiêu nghiên cứu - Nghiên cứu giải thuật điều khiển thông minh cho hệ thống phi tuyến dựa kỹ thuật PID Neural Network - Ứng dụng giải thuật PID thích nghi dựa mạng Nơ-ron để điều khiển thực nghiệm hệ lắc - Đánh giá so sánh hiệu phương pháp đề xuất với kỹ thuật điều khiển khác Đối tượng phạm vi nghiên cứu • Các giải thuật PID thích nghi • Phương pháp điều khiển dùng mạng Neural • Sử dụng Matlab để mơ giải thuật điều khiển • Thực nghiệm giải thuật điều khiển đề xuất dựa mơ hình lắc ngược Cách tiếp cận phương pháp nghiên cứu - Tìm hiểu, nghiên cứu cơng trình có liên quan - Thực nghiên cứu theo định hướng cán hướng dẫn đề tài - Thử nghiệm phương pháp điều khiển khác mơ hình mơ hệ thống - Lập bảng so sánh kết nghiên cứu đạt rút kết luận - Cài đặt thử nghiệm thuật tốn mơ hình thực Ý nghĩa thực tiễn đề tài Đề xuất phương pháp điều khiển hệ phi tuyến bậc chưa biết xác thơng số mơ hình hay bị thay đổi trình vận hành, cải thiện chất lượng điều khiển cho hệ phi tuyến giải thuật điều khiển thông minh CHƯƠNG TỔNG QUAN VỀ LĨNH VỰC NGHIÊN CỨU Giới thiệu đề tài Ngày có nhiều phương pháp sử dụng để điều khiển hệ phi tuyến như: phương pháp điều khiển cổ điển (PID, phương pháp tuyến tính hóa, điều khiển trượt, chiếu, …), phương pháp điều khiển đại (tối ưu, thich nghi, bền vững, …) phương pháp điều khiển thông minh (điều khiển dùng mạng thần kinh, điều khiển mờ, điều khiển thích nghi thuật toán tối ưu bầy đàn, giải thuật di truyền…) Tuy nhiên, giải thuật điều khiển muốn đạt kết tốt phải dựa vào vào kỹ thuật điều khiển PID …các luật điều khiển cần phải có khâu điều khiển dựa vào sai số Phương pháp điều khiển đề xuất tập trung vào việc nghiên cứu, phân tích ứng dụng hiệu kỹ thuật điều khiển PID Để cải thiện hiệu phương pháp PID, việc hiệu chỉnh giá trị độ lợi khâu P, D, I quan trọng Hơn nữa, q trình điều khiển hệ phi tuyến, có nhiều yếu tố không chắn tác động vào hệ thống làm hệ thống ổn định Việc chọn cố định thơng số PID khơng thích hợp trường hợp Vì vậy, phương pháp đề xuất tập trung vào việc tìm giải thuật thích nghi để cập nhật độ lợi điều khiển PID Ngoài ra, để giải vấn đề thành phần không biết, không chắn xuất hệ thống điều khiển (nhiễu, thơng số mơ hình hệ thống không chắn, thay đổi trước, …), phương pháp đề xuất ứng dụng mạng Nơ ron kỹ thuật thích nghi bền vững Các phương pháp điều khiển đại kết hợp điều khiển tối ưu - thích nghi, điều khiển tối ưu - bền vững áp dụng mạnh mẽ hệ thống điều khiển phi tuyến so với đối tượng tuyến tính Các hệ thống có số ngõ vào số ngõ đơn giản so với hệ thống có số ngõ vào so với ngõ ra, tức tồn ngõ tự do, không bị điều khiển trực tiếp, ngõ điều khiển gián tiếp tuỳ theo đối tượng Hệ thống lắc ngược hệ thống điều khiển kinh điển, sử dụng giảng dạy nghiên cứu hầu hết trường đại học khắp giới Hệ thống lắc ngược mơ hình phù hợp để kiểm tra thuật toán điều khiển hệ phi tuyến cao Đây hệ thống SIMO (Single Input Multi Output) điển hình gồm ngõ vào lực tác động cho động mà phải điều khiển vị trí góc lệch lắc ngược cho thẳng đứng (ít hai ngõ ra) Ngồi ra, phương trình tốn học đề cập đến lắc ngược mang tính chất phi tuyến điển hình Vì thế, mơ hình nghiên cứu lý tưởng cho phịng thí nghiệm điều khiển tự động Các giải thuật hay phương pháp điều khiển nghiên cứu mơ hình lắc ngược nhằm tìm giải pháp tốt ứng dụng điều khiển thiết bị tự động thực tế Tổng quan tình hình nghiên cứu Vấn đề tìm kiếm luật điều khiển hiệu cho hệ thống có số cấu chấp hành số bậc tự cần điều khiển thu hút ý ngày tăng đặc tính đặc biệt Hệ có số cấu chấp hành số bậc tự xuất ngày nhiều ứng dụng, chẳng hạn robot lĩnh vực hàng không vũ trụ haycác robot hoạt động nước Với có mặt khớp tự có cấu chấp hành khớp tự khơng có cấu chấp hành khiến cho việc điều khiển theo cách thơng thường khơng thể kiểm sốt tốt ngõ theo mong muốn Do đó, hệ khơng thể điều khiển bám theo tín hiệu đặt cách tùy ý Con lắc ngược đơn mô hình khơng mới, từ xưa đến có nhiều nghiên cứu mơ hình Tuy nhiên mơ hình phi tuyến có số ngõ vào số ngõ kinh điển, dùng để kiểm chứng giải thuật, bao gồm thuật toán từ kinh điển đến đại Các kết thu có ưu điểm hạn chế Các giải thuật kinh điển thiết kế thực nhiều cơng trình như, tác giả Nguyễn Văn Đông Hải, Ngô Văn Tuyên xây dựng PID-Neuron điều khiển trực tiếp phải thêm bù PID, kĩ thuật khơng u cầu biết trước mơ hình toán học hệ thống; Người thiết kế điều khiển cần có kinh nghiệm thời gian thử sai để có điều khiển tốt Tuy nhiên, hệ thống hoạt động tốt quanh điểm làm việc tĩnh Stelian – Emilian Oltean [1] [2], đề xuất điều khiển PD fuzzyPD để điều khiển swing-up ổn định cho hệ lắc ngược (rotary inverted pendulum – RIP), nhóm tác giả Minho Park, Yeoun Jae Kim, Ju Jang Lee sử dụng LQR điều khiển swing-up ổn định hệ RIP [3] [4] [5] Nhóm tác giả Nguyễn Văn Khanh, Nguyễn Vĩnh Hảo thiết kế điều khiển chiếu theo luật điều khiển Tsai & Lin (2003), cho kết khả quan [6] Tuy nhiên phương pháp có điểm yếu khơng biết xác thơng số vật lý, hay mơ hình tốn khơng xác dẫn đến việc thiết kế điều khiển vơ khó khăn Các thông số điều khiển thực phương pháp thử sai Thông thường để xác định thông số điều khiển cần phải hiểu rõ đặc tính động học hệ thử sai nhiều lần tốn Trong phương pháp điều khiển LQR phải nhận dạng xác mơ hình hệ thống có đáp ứng tốt Tuy nhiên, chất lượng điều khiển khơng tốt thơng số mơ hình thay đổi có nhiễu Nhóm tác giả Shailaja Kurode, Asif Chalaga, B Bandyopadhyay sử dụng điều khiển trượt [7] [8] [9] cho hệ có kết tốt đặc tính điều khiển trượt nên có tượng chattering gây ảnh hưởng đến phần cứng hệ thống Năm 2007, Lon-Chen Hung Hung Yuan Chung khoa kỹ thuật điện tử đại học quốc gia Đài Loan giới thiệu kỹ thuật điều khiển trượt phân ly dùng mạng nơ-rôn DNNSMC (Decoupled Neuron Network Sliding Mode Control) cho hệ thống phi tuyến bậc bốn Tính hiệu điều khiển kiểm chứng thông qua việc mô đối tượng lắc đơn Trên sở đó, nhóm tác giả Nguyễn Đức Minh, Dương Hoài Nghĩa, Nguyễn Đức Thành dùng điều khiển ANSMC [10], tượng chattering khắc phục (không tồn đáp ứng u), hệ thống bền với sai số mơ hình nhiễu; Nhưng phương pháp cần phải biết thông số hệ thống thiết kế điều khiển Nhóm tác giả Xuebo Yang, Xiaolong Zheng [11] đưa thực nghiệm luật điều khiển thích nghi bền vững dùng nơ-ron, kết hợp với hoạch định độ lợi đạt kết chất lượng điều khiển tốt, bền vững với nhiễu tham số cần chọn để thử sai nhiều Một số phương pháp điều khiển thích nghi cho hệ nghiên cứu [12] [13] [14] [15][10], cho kết có tính ứng dụng cao điều khiển hệ bậc ... giải thuật điều khiển PID thích nghi dùng mạng nơ- ron bám tín hiệu sin cho hệ lắc ngược quay Các giải thuật Swing-up, thuật toán PID, thuật tốn thích nghi dùng mạng nơ- ron thực mơ thực nghi? ??m Thuật. .. NHIỆM VỤ VÀ NỘI DUNG: Tìm hiểu thuật tốn điều khiển thích nghi bám Thiết kế mơ thuật tốn điều khiển PID thích nghi dùng mạng nơ- ron cho hệ lắc ngược đơn Thực nghi? ??m thuật tốn mơ hình đánh giá kết... nghi? ?n cứu • Các giải thuật PID thích nghi • Phương pháp điều khiển dùng mạng Neural • Sử dụng Matlab để mô giải thuật điều khiển • Thực nghi? ??m giải thuật điều khiển đề xuất dựa mơ hình lắc ngược