Mô hình hóa hệ thức hợp ứng dụng mạng nơron

ĐẠI HỌC THÁI NGUYÊN TRƯỜNG ĐẠI HỌC KỸ THUẬT CÔNG NGHIỆP LUẬN VĂN THẠC SỸ KỸ THUẬT NGÀNH: TỰ ĐỘNG HÓA MÔ HÌNH HÓA HỆ PHỨC HỢP ỨNG DỤNG MẠNG NƠRON TÔ THẾ DIỆN THÁI NGUYÊN 2011 ĐẠI HỌC THÁI NGUYÊN TRƯỜNG ĐẠI HỌC KỸ THUẬT CÔNG NGHIỆP LUẬN VĂN THẠC SỸ KỸ THUẬT MÔ HÌNH HÓA HỆ PHỨC HỢP ỨNG DỤNG MẠNG NƠRON Ngành : TỰ ĐỘNG HÓA Mã Số : Học Viên : TÔ THẾ DIỆN HD Khoa học: TS. NGUYỄN ĐỨC THĂNG THÁI NGUYÊN 2011 ĐẠI HỌC THÁI NGUYÊN CỘNG HÕA XÃ HỘI CHỦ NGHĨA VIỆT NAM TRƯỜNG ĐHKT CÔNG NGHIỆP ĐỘC LẬP - TỰ DO - HẠNH PHÖC THUYẾT MINH LUẬN VĂN THẠC SỸ KỸ THUẬT ĐỀ TÀI MÔ HÌNH HÓA HỆ PHỨC HỢP ỨNG DỤNG MẠNG NƠRON Học Viên : TÔ THẾ DIỆN Lớp : CHK12 -TĐH Chuyên ngành : TỰ ĐỘNG HÓA HD Khoa học : TS. NGUYỄN ĐỨC THĂNG Ngày giao đề tài : Ngày hoàn thành đề tài : Người hướng dẫn khoa học Học viên TS. Nguyễn Đức Thăng Tô Thế Diện Duyệt Ban Giám Hiệu Khoa Sau Đại học Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – ĐHTN http://www.lrc-tnu.edu.vn - 1 - LỜI CAM ĐOAN Tôi xin cam đoan luận văn này là công trình nghiên cứu do tôi tổng hợp và thực hiện. Tác giả luận văn Tô Thế Diện Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – ĐHTN http://www.lrc-tnu.edu.vn - 2 - LỜI CẢM ƠN Trong thời gian được học tập tại Trường Đại học Kỹ thuật Công nghiệp Thái Nguyên và hoàn thành khóa học bằng luận văn Thạc sĩ này, tôi luôn nhận được sự dạy bảo, quan tâm cùng với những lời góp ý chân thành từ các Thầy Cô, đồng nghiệp, gia đình và bạn bè. Xin chân thành biết ơn: Tiến sỹ Nguyễn Đức Thăng, Thầy giáo hướng dẫn, đã hỗ trợ em rất nhiều về mặt chuyên môn và tạo mọi điều kiện cho em hoàn thành luận văn này. Anh Nguyễn Khoa Việt Trường đã giúp đỡ tôi rất nhiều trong kỹ thuật lập trình trên ngôn ngữ Matlab. Tất cả các Thầy Cô giáo Trường Đại học Kỹ thuật Công nghiệp Thái Nguyên đã tận tình hướng dẫn, truyền đạt kiến thức trong suốt thời gian tôi học tập tại đây. Tất cả bạn bè, đồng nghiệp xung quanh tôi đã giúp đỡ tôi rất nhiều trong quá trình tìm kiếm số liệu để hoàn thành tốt luận văn. Cuối cùng tôi không thể không nhắc đến gia đình thân yêu của tôi, gia đình là nguồn động viên tinh thần lớn nhất cho tôi trong suốt thời gian học tập. Xin chân thành cảm ơn! Thái Nguyên, ngày 15 tháng 09 năm 2011 Học viên Tô Thế Diện Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – ĐHTN http://www.lrc-tnu.edu.vn - 3 - MỤC LỤC Trang Mục lục 3 Danh mục các ký hiệu, các chữ viết tắt 7 Danh mục các hình vẽ - đồ thị 8 Danh mục các bảng, biểu 10 Bảng giải thích tóm tắt một số thuật ngữ 11 Chƣơng 1. Giới thiệu chung 13 1.1. Tính cấp thiết của đề tài 13 1.2. Ý nghĩa khoa học và thực tiễn của đề tài 14 1.3. Mục đích của đề tài 14 1.4. Nội dung thực hiện 15 1.5. Phương pháp nghiên cứu 15 Chƣơng 2. Tổng quan về hệ phức hợp 16 2.1. Định nghĩa 16 2.2. Các tính năng của hệ phức hợp 18 2.3. Phân loại hệ thống phức hợp 19 2.3.1. Hệ thống hỗn loạn 19 2.3.2. Hệ thống thích nghi phức hợp 20 2.3.3. Hệ thống phi tuyến. 20 2.4. Mô hình hóa hệ phức hợp 20 2.4.1. Mô hình hóa là gì 20 2.4.2. Mô hình hóa hệ phức hợp. 21 Chƣơng 3. Tổng quan về mạng nơron nhân tạo. 24 3.1. Lịch sử phát triển của mạng nơron nhân tạo 24 3.2. Các tính chất của mạng nơron nhân tạo 25 3.3. Mô hình mạng nơron. 25 3.3.1. Mô hình mạng nơron sinh học 25 3.3.1.1. Chức năng, tổ chức và hoạt động của bộ não con người 25 Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – ĐHTN http://www.lrc-tnu.edu.vn - 4 - 3.3.1.2. Mạng nơron sinh học 27 3.3.2. Mạng nơron nhân tạo 28 3.3.2.1. Khái niệm 28 3.3.2.2. Phân loại mạng nơron nhân tạo 32 3.3.2.3. Phương thức làm việc của mạng nơron nhân tạo 34 3.3.2.4. Các luật học 35 3.3.3. Mô hình toán học mạng nơron truyền thẳng và mạng nơron hồi quy 39 3.3.3.1. Mạng nơron truyền thẳng 39 3.3.3.2. Mạng nơron hồi quy 41 3.4. Phạm vi ứng dụng của mạng nơron 43 3.4.1. Những bài toán thích hợp 43 3.4.1.1. Mô hình hóa 43 3.4.1.2. Phân loại 44 3.4.1.3. Liên kết và kỹ thuật dịch chuyển cửa sổ 44 3.4.2. Các lĩnh vực ứng dụng của mạng nơron 45 3.4.3. Ưu nhược điểm của mạng nơron 46 3.5. Quá trình huấn luyện mạng nơron nhiều lớp 47 3.5.1. Quá trình thực hiện 47 3.5.2. Quy tắc chuỗi 48 3.5.3. Độ chính xác của lan truyền ngược 49 3.6. So sánh khả năng của mạng nơron với mạch logic 50 Chƣơng 4. Hệ thống xử lý nƣớc thải 52 4.1. Các thông số đánh giá ô nhiễm và yêu cầu xử lý 53 4.1.1. Các thông số đánh giá ô nhiễm nước thải 53 4.1.2. Yêu cầu xử lý 54 4.2. Quy trình của một hệ thống xử lý nước thải 55 4.2.1. Xử lý sơ cấp 56 4.2.2. Xử lý sinh học trong điều kiện kỵ khí 57 4.2.3. Xử lý bằng phân hủy Ozon 58 Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – ĐHTN http://www.lrc-tnu.edu.vn - 5 - 4.2.4. Tuyển nổi thứ cấp và lắng thứ cấp 60 4.2.5. Xử lý và tái sử dụng bùn 60 4.3. Công nghệ xử lý nước thải công nghiệp 61 4.3.1. Đặc trưng của nước thải công nghiệp 61 4.3.2. Thuyết minh quy trình công nghệ 62 Chƣơng 5. Mô hình hóa hệ thống xử lý nƣớc thải sử dụng mạng nơron 64 5.1. Mô hình hóa quá trình xử lý nước thải. 64 5.2. Mạng nơ ron nhân tạo và mô hình thống kê kinh điển. 67 5.2.1. Sự tương đồng 67 5.2.2. Sự khác nhau 68 5.2.2.1. Về mục tiêu. 68 5.2.2.2. Phương pháp tiếp cận mô hình. 68 5.3. Ứng dụng trong kỹ thuật môi trường. 69 5.4. Phát triển mô hình 70 5.4.1. Phương pháp luận. 70 5.4.1.1. Thu thập dữ liệu và xử lý dữ liệu. 70 5.4.1.2. Xây dựng mô hình 71 5.4.1.3. Luyện mạng. 72 5.4.1.4. Kiểm chứng mạng 73 5.4.1.5. Khai thác mô hình. 73 5.4.2. Xây dựng chương trình máy tính. 74 5.5. Ứng dụng mô hình cho trạm xử lý nước thải. 77 5.5.1. Tổng quát chung 78 5.5.2. Trạm xử lý nước thải của nhà máy NatSteelVina.Thái Nguyên 81 5.5.2.1. Giới thiệu về hệ thống xử lý nước thải. 81 5.5.2.2. Thu thập số liệu. 82 5.5.2.3. Xử lý số liệu. 82 5.5.2.4. Luyện và mô phỏng. 83 5.6. Một số vấn đề về tự động hóa xử lý nước thải 88 Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – ĐHTN http://www.lrc-tnu.edu.vn - 6 - 5.6.1. Mục đích áp dụng tự động hóa xử lý nước thải 88 5.6.2. Yêu cầu và cơ sở xây dựng hệ thống tự động hoá. 89 Kết luận và kiến nghị 93 Tài liệu tham khảo 94 Phụ lục 97 Số liệu đầu vào đầu ra của trạm xử lý nước thải nhà máy NatSteelVina 97 Hướng dẫn chương trình NeuralSim. 103 Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – ĐHTN http://www.lrc-tnu.edu.vn - 7 - DANH MỤC CÁC KÝ HIỆU VIẾT TẮT Ký hiệu Ý nghĩa MIMO Hệ nhiều đầu vào - nhiều đầu ra. SISO Một đầu vào - một đầu ra MAE Mean Absoluted Errors: Sai số tuyệt đối trung bình. RMSE Root Mean Squared Errors: Sai số bình phương trung bình gốc. COD Chemical Oxygen Demand: Nhu cầu oxy hóa học. DO Lượng oxy hòa tan BOD Biochemical oxygen Demand: Nhu cầu oxy sinh hóa NSVinaip NatSteel Vina Input NSVinaop NatSteel Vina Output [...]... các công cụ mô hình hóa 65 Hình 5.3 Hướng lựa chọn các kỹ thuật mô hình hóa cho các hệ thống 66 Hình 5.4 Các bước phát triển mô hình 70 Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – ĐHTN http://www.lrc-tnu.edu.vn -9- Hình 5.5 Giao diện ứng dụng mạng nơron 75 Hình 5.6 Phân chia số liệu đã thu thập được 76 Hình 5.7 Sơ đồ mạng nơron 3 lớp 79 Hình 5.8 Sơ đồ công nghệ hệ thống xử... DANH MỤC CÁC HÌNH VẼ - ĐỒ THỊ Trang Hình 2.1 Bản đồ trực quan tổ chức khoa học hệ thống phức hợp 16 Hình 3.1 Não bộ người 25 Hình 3.2 Mô hình mạng nơron sinh học 27 Hình 3.3 Mô hình nơron nhân tạo 29 Hình 3.4 Hàm Ramp 31 Hình 3.5 Hàm bước nhảy 31 Hình 3.6 Hàm giới hạn cứng 32 Hình 3.7 Hàm Sigmid hai cực 32 Hình 3.8 Mạng truyền... Hình 3.17 Mô hình mạng truyền thẳng 1 lớp 39 Hình 3.18 Mạng nơron nhiều lớp truyền thẳng 40 Hình 3.19 Mạng nơron hồi quy một lớp 41 Hinh 3.20 Mạng nơron hồi quy nhiều lớp 41 Hình 4.1 Quy trình của một hệ thống xử lý nước thải 55 Hình 4.2 Quy trình công nghệ xử lý nước thải 61 Hình 5.1 Sơ đồ hóa của 1 khâu đại diện trong hệ thống xử lý nước thải 64 Hình 5.2... lượng lớn các kết quả và ứng dụng các kỹ thuật mạng nơron đã xuất hiện trong các lĩnh vực kỹ thuật thể hiện trong chức năng mô hình hóa hoặc nhận dạng bản đồ, cũng như kiểm soát các hệ thống quá phức tạp để được xử lý với các kỹ thuật truyền thống Trong đề tài này, tác giả ứng dụng mạng nơron để mô hình hóa hệ phức hợp, với bài toán cụ thể là mô hình hóa hệ thống xử lý nước thải Chính vì thế nên trong... đưa ứng dụng mạng nơron nhân tạo vào mô hình hóa hệ phức hợp và cụ thể là bài toán xử lý nước thải Nghiên cứu cũng hy vọng phát triển một hướng đi mới cho mô hình hóa trong kỹ thuật ứng dụng tại Việt Nam 1.2 Ý NGHĨA KHOA HỌC VÀ THỰC TIỄN CỦA ĐỀ TÀI  Ý nghĩa khoa học: Kết quả nghiên cứu của đề tài sẽ góp phần bổ sung phương pháp giải quyết cũng như cách tiếp cận bài toán mô hình hóa và điều khiển hệ. .. niệm Mạng nơron nhân tạo là một mô phỏng xử lý thông tin được xây dựng trên mô hình một số tính chất của mạng nơron sinh học, tuy nhiên, khác với mô hình nhận thức, phần lớn các ứng dụng lại có bản chất kỹ thuật Mạng nơron nhân tạo là máy mô phỏng cách hoạt động của bộ não thực hiện nhiệm vụ của nó Một mạng nơron nhân tạo là bộ xử lý song song phân tán lớn, nó giống bộ não người về 2 mặt: - Tri thức. .. 33 Hình 3.9 Mạng truyền thẳng nhiều lớp 33 Hình 3.10 Nơron tự phản hồi 33 Hình 3.11 Mạng phản hồi một lớp 34 Hình 3.12 Mạng phản hồi nhiều lớp 34 Hình 3.13 Cấu trúc huấn luyện mạng nơron 35 Hình 3.14 Mô hình học có giám sát và học củng cố 36 Hình 3.15 Học không có giám sát 37 Hình 3.16 Sơ đồ cấu trúc chung của quá trình học 38 Hình. .. những mô hình toán học cụ thể mô tả hoạt động của các nơron, đến những năm 1940 Mc Culloch và Pitts đã cho biết nơron có thể mô hình hoá như thiết bị ngưỡng (giới hạn) để thực hiện các phép tính logic và mô hình mạng nơron của Mc Culloch Pitts cùng với giải thuật huấn luyện mạng của Hebb ra đời năm 1943 Giai đoạn 2: Vào những năm 1960, một số mô hình nơron hoàn thiện hơn đã được đưa ra như: Mô hình. .. của mô hình với các hệ thống thực tế trên toàn bộ phổ tần số Do đó, mô hình hóa không chỉ là áp dụng toán học mà liên quan đến một sự hiểu biết về hệ thống và chức năng của nó Mô hình có thể được phát triển bằng cách sử dụng quy luật vật lý cũng như các thí nghiệm và xử lý dữ liệu Một mô hình được phát triển thì nó phải được sử dụng dữ liệu thực tế về phổ tần số quan tâm.[21] Các mô hình phức hợp có... biến, công nghệ thông tin, máy tính và tốc độ tính toán Tính sẵn có của các công nghệ mở ra con đường để áp dụng lý thuyết hệ thống, trong đó bao gồm việc Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – ĐHTN http://www.lrc-tnu.edu.vn - 23 - mô hình hóa và điều khiển nhiều hệ thống phi truyền thống phức tạp hơn trong quá khứ[21] Điều khiển các hệ thống phức hợp sử dụng mạng nơron Trong thời gian gần đây, mạng nơron đã . 20 2.4. Mô hình hóa hệ phức hợp 20 2.4.1. Mô hình hóa là gì 20 2.4.2. Mô hình hóa hệ phức hợp. 21 Chƣơng 3. Tổng quan về mạng nơron nhân tạo. 24 3.1. Lịch sử phát triển của mạng nơron nhân. học 35 3.3.3. Mô hình toán học mạng nơron truyền thẳng và mạng nơron hồi quy 39 3.3.3.1. Mạng nơron truyền thẳng 39 3.3.3.2. Mạng nơron hồi quy 41 3.4. Phạm vi ứng dụng của mạng nơron 43 3.4.1 quy trình công nghệ 62 Chƣơng 5. Mô hình hóa hệ thống xử lý nƣớc thải sử dụng mạng nơron 64 5.1. Mô hình hóa quá trình xử lý nước thải. 64 5.2. Mạng nơ ron nhân tạo và mô hình thống kê kinh