Tiểu Luận - Hệ Thống Điều Khiển Thông Minh - Đề Tài - Điều Khiển Học

ĐIỀU KHIỂN HỌC Let’s start with the first set of slides Khái niệm điều khiển học So sánh điều khiển học điều khiển thích nghi Sơ đồ khối hệ thống điều khiển học Thực thi hệ thống điều khiển học Các thí dụ điều khiển học dùng mạng RBF, điều khiển học mờ Khái niệm hệ thống điều khiển học ✘Là hệ thống có khả cải thiện chất lượng điều khiển tương lai dựa vào: *thông tin kinh nghiệm thu thập khứ* *thông qua tương tác vịng kín với đối tượng mơi trường* Khái niệm hệ thống điều khiển học ✘Đặc điểm hệ thống điều khiển học: *Có khả tự chủ (autonomy), cải thiện chất lượng nó* *Có nhớ để lưu trữ thơng tin q khứ=>cải thiện chất lượng tương lai *Hệ thống nhận thông tin phản hồi chất lương dựa hàm mục tiêu mà hệ thống So sánh ĐIỀU KHIỂN HỌC VS ĐIỀU KHIỂN THÍCH NGHI So sánh điều khiển học điều khiển thích nghi Giống Cả hệ thống thực thi thuật tốn chỉnh định thông số Đều sử dụng thông tin phản hồi chất lượng qua tương tác vịng kín với đối tượng môi trường Khác Hệ thống điều khiển học có khả sử dụng thơng tin kinh nghiệm khứ lưu nhớ -> không cần q trình thích nghi lặp lại tình cũ Hệ thống điều khiển thích nghi khơng có Sơ đồ khối Học mục tiêu Cơ sở Tri thức mục tiêu Suy luận mục tiêu Học luật điều khiển Cơ sở Tri thức Điều khiển Học mơ hình đối tượng Cơ sở Tri thức Mơ hình Chọn điều khiển Chọn Mơ hình Bộ điều khiển Đối tượng Thực thi hệ thống  Tra bảng:  Phân chia không gian tín hiệu vào thành miền rời cho tín hiệu xác định cách “ tra bảng“ tương ứng với miền tín hiệu vào  Rất nhiều hệ thống diều khiển học thực cách  Khuyết điểm : Tổ hợp miền tín hiệu vào tăng lên khơng gian trạng thái tăng lên số miền phân chia chiều không gian trạng thái tăng lên Thực thi hệ thống  Xấp xỉ hàm :  Phát triển dựa cấu trúc tốn học xấp xỉ họ hàm liên tục  Cấu trúc cố định hay biến đổi có nhiều thông số tự  Ưu điểm : - Mô tả mộtcáchhiệu qua thông số tự - Cần nhớ để biểu diễn hàm liên tục - Có tính chất tổng qt hóa ( tức nội suy điểm tín hiệu vào )  Cấu trúc xấp xỉ hàm sử dụng phổ biến : mạng thần kinh (MLP,RBF) mô hình mờ(mamdani ,takagisugeno) THÍ DỤ ĐIỀU KHIỂN HỌC DÙNG MẠNG RBF  Đối tượng mơ tả mơ hình tốn học     𝑥 (𝑘+1)= 𝑨 (𝑣 ) 𝑥 (𝑘)+ 𝑩 (𝑣 )𝑢 (𝑘) 𝑦 (𝑘)=𝑪𝑥(𝑘) {   Trong biến hoạch định điểm làm việc , giả sử thay đổi theo qui luật sau: = rand([0,1]) THÍ DỤ ĐIỀU KHIỂN HỌC DÙNG MẠNG RBF (tt) ✘   Kết học luật điều khiển : Độ lợi hồi tiếp trạng thái (v) THÍ DỤ ĐIỀU KHIỂN HỌC DÙNG MẠNG RBF (tt) ✘   Kết học luật điều khiển : Độ lợi hồi tiếp trạng thái (v)