Biể đồ dữ liệu u hu nấ luyện.... Biể đồ dữ liệu u hu nấ luyện.... Biể đồ dữ liệu u hu nấ luyệnkhi giới ạ dự hnbáo ăng t.... chỉ ra kiến ú tr c của một hệ thống MPC đặc thù.. tr Lý thuyết
BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA HÀ NỘI *********♦********* DƯƠNG MINH TẤN ĐIỀU KHIỂN DỰ BÁO TRÊN CƠ SỞ MẠNG NƠRON NHÂN TẠO LUẬN VĂN THẠC SĨ NGHÀNH: ĐIỀU KHIỂN TỰ ĐỘNG NGƯỜI HƯỚNG DẪN KHOA HỌC TS PHAN XUÂN MINH HÀ NỘI 2008 Tai ngay!!! Ban co the xoa dong chu nay!!! 17057205231541000000 Dương Minh Tấn Điều khiển dự báo sở mạng Nơron nhân tạo LỜI CẢM ƠN Tôi xin trân trọng cảm ơn ban lãnh đạo trường ĐH Bách Khoa Hà Nội, lãnh đạo khoa Điện, môn ĐKTĐ tạo điều kiện cho học tập, nghiên cứu hồn thành luận văn Đặc biệt, tơi xin dành lời cảm ơn chân thành đến cô giáo – giảng viên PGS.TS Phan Xuân Minh – Người tận tụy giảng dạy hướng dẫn tơi hồn thiện luận văn -1- Dương Minh Tấn Điều khiển dự báo sở mạng Nơron nhân tạo MỤC LỤC LỜI CẢM ƠN -1- Bảng 1.1 Các ký tự dùng luận văn -4- Bảng 1.2 Bảng từ viết tắt luận văn -5- DANH MỤC HÌNH VẼ -6- LỜI CAM ĐOAN -7- I TỔNG QUAN VỀ ĐIỀU KHIỂN DỰ BÁO - 10 - Kiến thức 1.1 Tổng quan mơ hình điều khiển dự báo 1.2 Các thành phần MPC 1.3 Ký hiệu dùng tập đồ án - 10 - 10 - 12 - 15 - Các mơ hình tuyến tính sử dụng MPC 2.1 Mơ hình chưa xác định 2.2 Các mơ hình cụ thể 2.3 Mơ hình khơng gian trạng thái 2.4 Mơ hình hàm truyền (hệ SISO) 2.5 Mơ hình FIR 2.6 Mơ hình độc lập (IM) 2.7 Mô tả ma trận tỉ lệ (Matrix-fraction descriptions – MFD) - 20 - 20 - 21 - 22 - 25 - 26 - 27 - 27 - Dự báo MPC 3.1 Cấu trúc tổng quát mơ hình dự báo 3.2 Dự báo với mơ hình khơng gian trạng thái 3.3 Dự báo với mơ hình hàm truyền – phương pháp ma trận 3.4 Sử dụng phương pháp đệ quy để tính ma trận H, P, Q 3.5 Dự báo với mơ hình FIR 3.6 Dự báo với mơ hình độc lập (mơ hình nội) - 29 - 29 - 29 - 31 - 36 - 37 - 39 - Ổn định tối ưu 4.1 Ổn định 4.2 Tối ưu - 43 - 43 - 44 - II MƠ HÌNH DỰ BÁO TRÊN CƠ SỞ MẠNG NƠRON - 47 - Mạng Nơron 5.1 Cở sở mạng nơron 5.2 Cấu trúc mạng nơron - 47 - 47 - 50 - Huấn luyện mạng Nơron - 57 - -2- Dương Minh Tấn Điều khiển dự báo sở mạng Nơron nhân tạo 6.1 Nguyên tắc huấ n luyện mạng 6.3 Huấn luyện mạng MLP truyền thẳng - 57 - 60 - Nhận dạng mơ hình đối t ượng điều khiển 7.1 Nhận dạng thông số hệ thống (Offline) 7.2 Nhận dạng thơng số hệ thống (Online) 7.3 Nhận dạng mơ hình bước nhảy mô i trường Matlab 7.4 Nhận dạng mơ hình khơng gian trạng thái mơ i trường Matlab - 66 - 66 - 74 - 79 - 87 - III KIỂM CHỨNG TRÊN MATLAB® VÀ SIMULINK® - 94 - Điều khiển dự báo sở mạng Nơron 8.1 Nhận dạng hệ thống 8.2 Điều khiển dự báo 8.3 Kết luận mô Matlab - 94 - 94 - 95 - 107 - KẾT LUẬN - 108 - TÀI LIỆU THAM KH ẢO - 109 - -3- Dương Minh Tấn Điều khiển dự báo sở mạng Nơron nhân tạo Bảng 1.1 Các ký tự dùng luận văn Mơ tả -1 Tốn tử trễ Đầu trình Đầu vào trình Sai lệch đầu vào: u k-uk-1 Nhiễu trình Trạng thái trình Điểm đặt trình Nhiễu đo Ma trận khơng gian trạng thái Tốn tử trễ (Chuyển đổi z) Đa thức cực vòng mở Đa thức cực vòng kín Đa thức khơng vịng mở Vec-tơ hệ số đa thức n(z) Tử số điều khiển Mẫu số điều khiển Tốn tử sai lệch Phản hồi dương trạng thái Mơ hình trình Ma trận Toeplitz n(z) Ma trận Hankel n(z) Giá trị x điểm trích mẫu k Vec-tơ giá trị tương lai x Vec-tơ giá trị khứ x z y u y u Du Du d x r v A,B,C,D z-1 a(z) d(z) pc (z) b(z) n(z) N N k(z) D k(z) D(z)-1-z-1 K G(z) Cn Hn xk xk xs k H,P,Q C,E,d,f (.)t,(.) Ma trận dự báo Ma trận/Vec-tơ ràng buộc Giới hạn -4- Ký hiệu d r V A pc B Nk Dk D G Gn x(k) Dương Minh Tấn Điều khiển dự báo sở mạng Nơron nhân tạo Bảng 1.2 Bảng từ viết tắt luận văn Từ viết tắt Nguồn gốc ASM Active set method Controlled auto-regressive integrated CARIMA moving average CLP Closed-loop paradigm d.o.f degrees of freedom DMC Dynamic matrix control DR Dual rate EMPC Efficient model-based predictive control EUM Elimination of unstable modes FIR Finite impulse response FR Fast rate GPC Generalised predictive control I/O Input/output IC Inferential control IFT Iterative feedback tuning IHPC Infinite horizon predictive control IIR Infinite impulse response IMC Internal model control IM Independent model LMI Linear matrix inequality LP Linear program Linear quadratic optimal model LQMPC predictive control LTV Linear time varying MAS Maximal admissible set MFD Matrix fraction description MIMO Multi-input-multi-output MPC Model predictive control mph miles per hour MR Multi-rate NTC No terminal control OLP Open-loop paradigm ONEDOF Algorithm using one d.o.f PFC Predictive functional control QP Quadratic programming RHC Receding horizon control SGPC Stable generalised predictive control SI SO Single-input-single-output SR Slow rate -5- Giải thích Phượng pháp kích hoạt Điều khiển lùi tích hợp trung bình chuyển động Mơ hình điều khiển vịng kín Bậc tự Điều khiển ma trận động Song công Điều khiển dự báo hiệu Loại bỏ chế độ không ổn định Đáp ứng xung hữu hạn Tốc độ nhanh Điều khiển dự báo tổng quát Vào/Ra Điều khiển suy luận Điều chỉnh phản hồi lặp Giới hạn xác định điều khiển dự báo Đáp ứng xung vơ hạn Mơ hình điều khiển nội Mơ hình độc lập Ma trận tuyến tính khơng Chương trình tuyến tính MPC tối ưu bậc hai tuyến tính Thời gian tuyến tính thay đổi Giá trị đặt lớn Mô tả ma trận tỷ lệ hệ nhiều đầu vào điều khiển dự báo dặm Dđa tốc độ Điều khiển không giới hạn Mô hình vịng mở Thuật tốn sử dụng bậc tự Điều khiển chức dự báo Hàm bậc hai Lùi xa giới hạn điều khiển Điều khiển dự báo tổng quát ổn định Hệ đầu vào, Tốc độ chậm Dương Minh Tấn Điều khiển dự báo sở mạng Nơron nhân tạo DANH MỤC HÌNH VẼ Hình 1.1: (a) Sơ đồ khối hệ thống điều khiển dự báo .- (b) Chiến lược điều khiển dự báo .- Hình 1.2 Sơ đồ khối Model Predictive Control - 11 Hình 2.1 Mơ hình độc lập - 27 Hình 3.1 Trạng thái mơ hình độc lập q trình - 39 Hình 3.2 Sơ đồ khối IM cho q trình vịng mở không ổn định - 40 Hình 3.3 Sơ đồ khối IM ảo cho q trình vịng mở khơng ổn định .- 40 Hình 5.1 Mạng nơ-ron đơn giản gồm nơ-ron - 47 Hình 5.2 Nơ-ron nhiều đầu vào .- 49 Hình 5.3 Mạng nơ-ron có đặc tính động học tuyến tính .- 51 Hình 5.4 Mạng nơ-ron có đặc tính phi tuyến tĩnh .- 52 Hình 5.5 Mạng nơ-ron có đặc tính động học phi tuyến - 54 Hình 5.6 Cấu trúc khối TDL-1 TDL-2 - 54 Hình 6.1 Mơ hình mạng nơron nhiều lớp - 57 Hình 6.2 Sơ đồ khối huấn luyện mạng nơron - 58 Hinh 6.3: Phương pháp tìm kiếm Emin theo hướng ngược gradient E - 59 Hình 6.4: Mạng nơron nhiều lớp nhiều đầu vào nhiều đầu - 60 Hình 6.5: Mạng MLP truyền thẳng .- 63 Hình 7.1: Sơ đồ tổng quát nhận dạng thơng số mơ hình - 68 Hình 7.2 Nhận dạng theo phương pháp gradient .- 70 Hình 7.4 Đồ thị đáp ứng theo thời gian - 83 Hình 7.5 Đồ thị đáp ứng đầu theo thời gian .- 85 Hình 7.6 Đồ thị đáp ứng đầu theo thời gian .- 87 Hình 7.7 Sơ đồ khối trình .- 87 Hình 7.8 Sơ đồ khối trình .- 89 Hình 7.9 Đáp ứng đầu - 91 Hình 7.10 Đáp ứng đầu có ràng buộc .- 93 Hình 8.1 Sơ khối trình - 95 Hình 8.2 Cấu trúc mơ hình mạng nơron - 95 Hình 8.3 Khối điều khiển Simulink - 96 Hình 8.4 Sơ đồ lưu động trình - 97 Hình Sơ đồ khốibộ điều khiển Simulink cho trình hình 8.4 - 97 Hình Sơ đồ khối Simulink cho bình khuấy hình 8.4 .- 98 Hình 8.7 Cửa sổ điều khiển dự báo sở mạng nơron Simulink - 99 Hình 8.8 Cửa sổ Plant Identification - 100 Hình 8.9 Biểu đồ liệu huấ n luyện - 101 Hình 8.10 Biểu đồ liệu huấ n luyện - 102 Hình 8.11 Biểu đồ liệuđạt yêu cầu huấn luyện - 102 Hình 8.12 Quá trình huấ n luyện - 103 Hình 8.13 Đáp ứng đầu trình sử dụng điều khiển dự báo sở mạng nơron - 104 Hình 8.14 Biểu đồ liệu huấ n luyện giới hạn dự báo tăng - 104 Hình 8.15 Biểu đồ liệu đạt yêu cầu huấn luyện - 105 Hình 8.16 Đáp ứng đầu trình sử dụng điều khiển dự báo sở mạng nơron - 105 Hình 8.17 Biểu đồ liệu đạt yêu cầu huấn luyện - 106 Hình 8.18 Đáp ứng đầu trình tăng giới hạ n dự báo - 106 - -6- Dương Minh Tấn Điều khiển dự báo sở mạng Nơron nhân tạo LỜI CAM ĐOAN Tôi xin cam đoan cơng trình thực tơi Các số liệu, kết nêu luận văn trung thực thành nỗ lực làm việc trợ giúp cán hướng dẫn mà Tác giả -7- Dương Minh Tấn Điều khiển dự báo sở mạng Nơron nhân tạo MỞ ĐẦU Mục tiêu ý nghĩa đề tài: Phương pháp điều khiển dự báo phương pháp điều khiển nâng cao điề u khiển trình sử dụng từ năm 1980s ngành cơng nghiệp q trình hóa chất lọc dầu Hiện điều khiển dự báo chiến lược điều khiển sử dụng phổ biến việc điều khiển trình Bộ điều khiển dự báo dùng mơ hình để đốn trước đáp ứng tương lai đối tượng đ iều khiển thời đ iểm rời rạc phạm vi dự báo (prediction horizon) định Dựa vào đáp ứng dự báo này, thuật tốn tối ưu hóa sử dụng để tính tốn chuỗi tín hiệu điề u khiển tương lai phạm vi đ iều khiển (control horizon) cho sai lệch đáp ứng dự báo mơ hình tín hiệu chuẩn cho trước tối thiểu (hình 1.1) Phương pháp điều khiển dự báo phương pháp tổng quát thiết kế điều khiển miề n thời gian áp dụng cho hệ tuyến tính hệ phi tuyến, nhiên thực tế việc áp dụng chiến lược điều khiển dự báo cho hệ phi tuyến gặp nhiều khó khăn Hình 1.1: (a) Sơ đồ khối hệ thống điều khiển dự báo (b) Chiến lược điều khiển dự báo -8- Dương Minh Tấn Điều khiển dự báo sở mạng Nơron nhân tạo Với ưu điểm lớn điều khiển dự báo, nên mục đích đề tài nghiên cứu lý thuyết điều khiển dự báo sở mạng nơron áp dụng kiểm chứng cho mơ hình bình khuấy cơng nghiệp Nhiệm v ụ: · Nghiên cứu lý thuyết điều khiển dự báo cho mơ hình đối tượng khác · Nghiên cứu lý thuyết điều khiển dự báo dựa sở mạng nơron · Áp dụng vào thực tế để kiểm chứng Phương pháp giải · Trình bày sở lý thuyết điều khiển dự báo mạng nơron · Xây dựng mơ hình tốn để d ự báo xác trạng thái trình cần đ iều khiển phạm vi d ự báo Đối với hệ phi tuyến xây dựng mơ hình tốn xác tốn khó đặc tính phi tuyến đa dạng · Giải toán tối ưu phi tuyến để tính tốn chuỗi tín hiệu đ iều khiển phạm vi điều khiển, thường toán u khơng lồi có nhiều cực trị cục Tất thuật tốn tối ưu hóa phi tuyến thuật tốn lặp địi hỏi số lượng phép tính lớn, điều làm hạn chế khả áp dụng chiến lược điều khiển dự báo vào hệ thống tốc độ cao · Sử dụng công cụ điều khiển d ự báo MATLAB® Simulink® để mơ q trình kiểm chứng điều khiển dự báo -9-