Nâng cao chất lượng điều khiển dựa trên mô hình bằng phương pháp học lặp

Nâng cao chất lượng điều khiển dựa trên mô hình bằng phương pháp học lặp .Nâng cao chất lượng điều khiển dựa trên mô hình bằng phương pháp học lặp .Nâng cao chất lượng điều khiển dựa trên mô hình bằng phương pháp học lặp .Nâng cao chất lượng điều khiển dựa trên mô hình bằng phương pháp học lặp .Nâng cao chất lượng điều khiển dựa trên mô hình bằng phương pháp học lặp .Nâng cao chất lượng điều khiển dựa trên mô hình bằng phương pháp học lặp .Nâng cao chất lượng điều khiển dựa trên mô hình bằng phương pháp học lặp .Nâng cao chất lượng điều khiển dựa trên mô hình bằng phương pháp học lặp .Nâng cao chất lượng điều khiển dựa trên mô hình bằng phương pháp học lặp .Nâng cao chất lượng điều khiển dựa trên mô hình bằng phương pháp học lặp .Nâng cao chất lượng điều khiển dựa trên mô hình bằng phương pháp học lặp .Nâng cao chất lượng điều khiển dựa trên mô hình bằng phương pháp học lặp .Nâng cao chất lượng điều khiển dựa trên mô hình bằng phương pháp học lặp .Nâng cao chất lượng điều khiển dựa trên mô hình bằng phương pháp học lặp .Nâng cao chất lượng điều khiển dựa trên mô hình bằng phương pháp học lặp .Nâng cao chất lượng điều khiển dựa trên mô hình bằng phương pháp học lặp .Nâng cao chất lượng điều khiển dựa trên mô hình bằng phương pháp học lặp .Nâng cao chất lượng điều khiển dựa trên mô hình bằng phương pháp học lặp .Nâng cao chất lượng điều khiển dựa trên mô hình bằng phương pháp học lặp .Nâng cao chất lượng điều khiển dựa trên mô hình bằng phương pháp học lặp .Nâng cao chất lượng điều khiển dựa trên mô hình bằng phương pháp học lặp .Nâng cao chất lượng điều khiển dựa trên mô hình bằng phương pháp học lặp .Nâng cao chất lượng điều khiển dựa trên mô hình bằng phương pháp học lặp .Nâng cao chất lượng điều khiển dựa trên mô hình bằng phương pháp học lặp .Nâng cao chất lượng điều khiển dựa trên mô hình bằng phương pháp học lặp .Nâng cao chất lượng điều khiển dựa trên mô hình bằng phương pháp học lặp .Nâng cao chất lượng điều khiển dựa trên mô hình bằng phương pháp học lặp .Nâng cao chất lượng điều khiển dựa trên mô hình bằng phương pháp học lặp .Nâng cao chất lượng điều khiển dựa trên mô hình bằng phương pháp học lặp .Nâng cao chất lượng điều khiển dựa trên mô hình bằng phương pháp học lặp .Nâng cao chất lượng điều khiển dựa trên mô hình bằng phương pháp học lặp .Nâng cao chất lượng điều khiển dựa trên mô hình bằng phương pháp học lặp .

BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO ĐẠI HỌC BÁCH KHOA HÀ NỘI Cao Thành Trung NÂNG CAO CHẤT LƯỢNG ĐIỀU KHIỂN DỰA TRÊN MƠ HÌNH BẰNG PHƯƠNG PHÁP HỌC LẶP LUẬN ÁN TIẾN SĨ KỸ THUẬT ĐIỀU KHIỂN VÀ TỰ ĐỘNG HÓA Hà Nội - 2023 BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO ĐẠI HỌC BÁCH KHOA HÀ NỘI Cao Thành Trung NÂNG CAO CHẤT LƯỢNG ĐIỀU KHIỂN DỰA TRÊN MÔ HÌNH BẰNG PHƯƠNG PHÁP HỌC LẶP Ngành: Kỹ thuật điều khiển tự động hóa Mã số: 9520216 LUẬN ÁN TIẾN SĨ KỸ THUẬT ĐIỀU KHIỂN VÀ TỰ ĐỘNG HÓA NGƯỜI HƯỚNG DẪN KHOA HỌC TS Nguyễn Thu Hà GS.TS Nguyễn Doãn Phước Hà Nội, 2023 Lời cam đoan Tơi xin cam đoan cơng trình nghiên cứu cá nhân hướng dẫn tập thể giáo viên hướng dẫn nhà khoa học Các tài liệu tham khảo trích dẫn đầy đủ Kết nghiên cứu trung thực chưa công bố cơng trình khác Hà Nội, ngày tháng 12 năm 2023 Tập thể hướng dẫn khoa học TS Nguyễn Thu Hà Nghiên cứu sinh GS.TS Nguyễn Doãn Phước i Cao Thành Trung Lời cảm ơn Trong trình làm luận án với đề tài “Nâng cao chất lượng điều khiển dựa mơ hình phương pháp học lặp” nhận nhiều ủng hộ cơng tác tổ chức chun mơn Nhóm Cơ sở Điều khiển Tự động, Khoa Tự động hóa, Trường Điện-Điện tử, Đại học Bách khoa Hà Nội Tôi xin trân trọng gửi lời cảm ơn tới sở đào tạo này, nơi tạo điều kiện giúp đỡ tơi suốt q trình học tập, nghiên cứu hồn thành luận án Với lịng kính trọng biết ơn sâu sắc, xin chân thành cảm ơn tập thể hướng dẫn TS Nguyễn Thu Hà GS.TS Nguyễn Dỗn Phước, Thầy/Cơ dành nhiều thời gian hướng dẫn, tận tình bảo định hướng chun mơn cho tơi suốt q trình nghiên cứu để hồn thành luận án Cuối cùng, tơi xin chân thành cảm ơn gia đình, đồng nghiệp, người bạn thân thiết ln giúp đỡ, động viên, khích lệ, chia sẻ khó khăn thời gian tơi học tập để hồn thành khóa học Tác giả Cao Thành Trung ii Mục lục DANH MỤC CÁC KÝ HIỆU VÀ CHỮ VIẾT TẮT DANH MỤC CÁC BẢNG DANH MỤC CÁC HÌNH VẼ vi vi vii MỞ ĐẦU Ý nghĩa thực tiễn tính cấp thiết đề tài Mục đích nhiệm vụ luận án Đối tượng phạm vi nghiên cứu luận án Phương pháp nghiên cứu Bố cục luận án CHƯƠNG 1: TỔNG QUAN VỀ ĐIỀU KHIỂN HỌC LẶP VÀ TÍNH HỘI TỤ CỦA Q TRÌNH HỌC 1.1 Điều khiển học lặp lý nên kết hợp với truyền thống 1 2 4 1.1.1 Về nguyên lý điều khiển học lặp 1.1.2 Về hàm Q-learning hàm học 1.1.3 Về khả hội tụ luật chỉnh định 1.1.4 Về việc nên kết hợp với phương pháp điều khiển truyền thống 1.2 Tổng quan tình hình nghiên cứu vấn đề cịn tồn 1.3 Một số toán đặt cho luận án 11 12 15 1.3.1 Nghiên cứu lý thuyết 1.3.2 Nghiên cứu thực nghiệm: Hai trình công nghiệp sử dụng để kiểm chứng kết lý thuyết 1.3.2.1 Robot công nghiệp 1.3.2.2 Hệ phản ứng khuấy trộn liên tục 1.4 Tổng kết chương 15 CHƯƠNG 2: NHỮNG ĐỀ XUẤT LÝ THUYẾT BỔ SUNG CHO ĐIỀU KHIỂN HỌC LẶP 2.1 Xác định tham số hàm học dựa mơ hình miền phức 2.1.1 Điều kiện đủ cho hàm học kiểu P sử dụng hàm truyền hệ thống (quá trình SISO) 2.1.1.1 Khi trình liên tục 2.1.1.2 Khi trình rời rạc 2.1.2 Điều kiện đủ cho hàm học kiểu P sử dụng ma trận hàm truyền (quá trình MIMO) 2.1.3 Kiểm chứng chất lượng hội tụ nhờ mô 2.2 Xác định online tham số hàm học theo tiêu chuẩn tối ưu cách cực tiểu hóa tổng bình phương sai lệch bám iii 16 16 18 19 21 22 23 23 24 24 25 27 2.2.1 Chứng minh tính cần đủ cho điều kiện 2.2.2 Xác định online tham số hàm học tối ưu theo tổng bình phương sai lệch bám đầu 2.2.3 Kiểm chứng chất lượng hội tụ tham số hàm học tối ưu online mô 2.3 Xác định online tham số hàm học khơng dựa vào mơ hình (giải pháp thông minh) 32 2.3.1 Nguyên tắc xác định online tham số hàm học 2.3.1.1 Trường hợp hệ SISO 2.3.1.2 Trường hợp hệ MIMO 2.3.2 Khảo sát tính hội tụ 2.3.3 Kiểm chứng chất lượng hội tụ thông qua mơ 2.4 Ổn định hóa tuyến tính hóa khơng cần sử dụng mơ hình 32 33 34 35 35 39 2.4.1 Ước lượng đạo hàm vector hàm số từ liệu đo nhờ phép phân tích Taylor 2.4.2 Ứng dụng vào tuyến tính hóa ổn định hệ phi tuyến mà không cần sử dụng mô hình tốn 2.4.3 Ví dụ minh họa 2.5 Tổng kết chương CHƯƠNG 3: ỨNG DỤNG ĐIỀU KHIỂN HỌC LẶP VÀO ĐIỀU KHIỂN CÁC HỆ ROBOT CÔNG NGHIỆP 3.1 Tổng quan phương pháp điều khiển có 3.1.1 3.1.2 3.1.3 3.1.4 3.1.5 3.1.6 3.1.7 Phương pháp điều khiển rõ Phương pháp điều khiển thích nghi sử dụng nghịch đảo mơ hình Phương pháp điều khiển thích nghi Li-Slotine Phương pháp điều khiển trượt Bù bất định mạng neural Điều khiển học lặp Xác nhận qua mô khả không đảm bảo chất lượng điều khiển truyền thống hệ xuất lỗi 3.2 Đề xuất cấu trúc điều khiển hai mạch vịng khơng sử dụng mơ hình tốn robots (điều khiển thơng minh) 3.2.1 Nhiệm vụ điều khiển vòng 3.2.2 Ước lượng đạo hàm vector hàm số từ liệu đo 3.3 Điều khiển robot công nghiệp nhờ học lặp với tham số hàm học tối ưu online đề xuất 3.3.1 Điều khiển vòng điều khiển tuyến tính hóa thơng minh nhờ phản hồi trạng thái 3.3.2 Điều khiển vịng ngồi điều khiển học lặp 3.3.3 Thuật toán điều khiển iv 27 29 30 39 39 41 43 45 46 46 46 47 48 48 49 50 53 53 54 55 56 58 59 3.4 Điều khiển robot công nghiệp nhờ học lặp với tham số hàm học online thông minh đề xuất 60 3.4.1 Thiết kế điều khiển 3.4.1.1 Nội dung hai mạch vòng điều khiển 3.4.1.2 Thuật toán điều khiển 3.4.2 Kiểm chứng chất lượng mô 3.5 Tổng kết chương 60 60 61 62 66 CHƯƠNG 4: ỨNG DỤNG ĐIỀU KHIỂN HỌC LẶP VÀO ĐIỀU KHIỂN HỆ PHẢN ỨNG HÓA HỌC KHUẤY TRỘN LIÊN TỤC 4.1 Sơ lược toán điều khiển hệ CSTR phương pháp điều khiển có 4.2 Đề xuất hai giải pháp điều khiển 4.3 Triển khai cấu trúc điều khiển theo đề xuất thứ Thiết kế điều khiển vòng Thiết kế ước lượng thành phần bất định hàm Thiết kế điều khiển học lặp Thuật toán điều khiển Kiểm chứng chất lượng mô 4.3.5.1 Khi đầu nhiệt độ 4.3.5.2 Khi đầu nồng độ 4.4 Triển khai cấu trúc điều khiển theo đề xuất thứ hai 67 67 69 71 4.3.1 4.3.2 4.3.3 4.3.4 4.3.5 71 73 75 76 76 77 80 82 4.4.1 4.4.2 4.4.3 4.4.4 Thiết kế ước lượng thành phần bất định hàm Thiết kế điều khiển học lặp Thuật tốn điều khiển Kiểm chứng chất lượng mơ 4.4.4.1 Kết mô đầu nhiệt độ 4.4.4.2 Kết mô đầu nồng độ 4.5 Tổng kết chương 84 85 85 86 87 89 92 KẾT LUẬN VÀ KIẾN NGHỊ 94 Các đóng góp luận án Những vấn đề tồn hướng giải 94 94 Danh mục cơng trình cơng bố của ḷn án 96 Tài liệu tham khảo 97 Phụ lục chương trình 102 v DANH MỤC CÁC KÝ HIỆU VÀ CHỮ VIẾT TẮT Từ viết tắt SISO MIMO CSTR ILC ILCer NCS LA UB UUB đ.p.c.m BIBO ISS CNC ĐHBK Dạng đầy đủ tiếng Anh Single Input Single Output Multiple Input Multiple Output Continuous stirred tank reactor Iterative learning control Ý nghĩa Hệ vào Hệ nhiều vào nhiều Hệ phản ứng hóa học khuấy trộn liên tục Điều khiển học lặp Bộ điều khiển học lặp Nghiên cứu sinh Luận án Ultimate bounded Uniformly ultimately bounded điều phải chứng minh bounded input – bounded output Input to state stable Computer Numerical Control Đại học Bách Khoa DANH MỤC CÁC BẢNG vi DANH MỤC CÁC HÌNH VẼ Hình 1.1: Nguyên lý làm việc điều khiển học lặp với hệ truyền thống Hình 1.2: Mơ tả q trình huấn luyện điều khiển học lặp Hình 1.3: Nguyên lý điều khiển học lặp truyền thẳng Hình 1.4: Một số dạng robots cơng nghiệp Hình 1.5: Cấu trúc vật lý hệ CSTR Hình 2.1: Đề xuất cấu trúc điều khiển truyền thẳng thông minh Hình 2.2: Kết mơ sau lần thử Hình 2.3: Kết mơ sau lần thử Hình 2.4: Kết điều khiển bám sau lần thử Hình 2.5: Kết điều khiển bám sau lần thử Hình 2.6: Kết điều khiển bám sau lần thử sử dụng Hình 2.7: Kết điều khiển bám sau lần thử sử dụng Hình 2.8: Tham số học sai lệch bám thay đổi theo số lần thử với Hình 2.9: Tham số học sai lệch bám thay đổi theo số lần thử với Hình 2.10: Kết điều khiển bám sử dụng Hình 2.11: Kết tuyến tính hóa phản hồi cho trường hợp có sử dụng khơng sử dụng mơ hình tốn đối tượng Hình 3.1: Robot planar hai bậc tự Hình 3.2: Điều khiển truyền thống điều khiển rõ Hình 3.3: Điều khiển truyền thống với nghịch đảo mơ hình Hình 3.4: Điều khiển truyền thống với thích nghi Li-Slotine Hình 3.5: Đề xuất cấu trúc vịng điều khiển Hình 3.6: Các thời điểm ước lượng thông minh giá trị đạo hàm trạng thái Hình 3.7: Đáp ứng vị trí khớp thứ sử dụng Hình 3.8: Đáp ứng vị trí khớp thứ hai sử dụng Hình 3.9: Sự thay đổi tham số hàm học thứ sử dụng Hình 3.10: Sự thay đổi tham số hàm học thứ hai sử dụng Hình 3.11: Sự thay đổi tham số hàm học thứ sử dụng Hình 3.12: Sự thay đổi tham số hàm học thứ hai sử dụng Hình 4.1: Hệ CSTR Hình 4.2: Đề xuất giải pháp điều khiển thứ Hình 4.3: Đề xuất giải pháp điều khiển thứ hai Hình 4.4: Đáp ứng kênh nhiệt độ sau 20 lần thử Hình 4.5: Đáp ứng kênh nhiệt độ sau 150 lần thử Hình 4.6: Sự thay đổi tương ứng kênh nồng độ sau 150 lần thử Hình 4.7: Kết ước lượng nhiễu d cho điều khiển bù Hình 4.8: Đáp ứng kênh nồng độ sau 30 lần thử Hình 4.9: Đáp ứng kênh nồng độ sau 200 lần thử Hình 4.10: Sự thay đổi tương ứng kênh nhiệt độ sau 200 lần thử Hình 4.11: Kết ước lượng nhiễu d cho điều khiển bù Hình 4.12: Đáp ứng kênh nhiệt độ sau 10 lần thử Hình 4.13: Đáp ứng kênh nhiệt độ sau 100 lần thử Hình 4.14: Sự thay đổi tương ứng kênh nồng độ sau 100 lần thử Hình 4.15: Kết ước lượng nhiễu cho điều khiển bù (1s đầu tiên) vii 12 17 19 22 26 26 31 31 36 36 37 37 38 43 51 52 52 52 53 56 63 63 64 64 65 65 67 70 70 78 78 79 79 80 81 81 82 87 88 88 89 Hình 4.16: Đáp ứng kênh nồng độ sau 15 lần thử Hình 4.17: Đáp ứng kênh nồng độ sau 150 lần thử Hình 4.18: Sự thay đổi tương ứng kênh nhiệt độ sau 150 lần thử Hình 4.19: Nhiễu tổng  kết ước lượng sau 1s Hình 4.20: Kết ước lượng nhiễu tổng  sau 5s viii 90 90 91 91 92