Nghiên cứu hệ mờ nơron theo mô hình Takagi sugeno để nhận dạng và điều khiển đối tượng động học phi tuyến

Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên http://www.lrc-tnu.edu.vn ĐẠI HỌC THÁI NGUYÊN TRƢỜNG ĐẠI HỌC KỸ THUẬT CÔNG NGHIỆP LUẬN VĂN THẠC SỸ KỸ THUẬT NGÀNH: TỰ ĐỘNG HÓA NGHIÊN CỨU HỆ MỜ NƠRON THEO MÔ HÌNH TAKAGI – SUGENO ĐỀ NHẬN DẠNG VÀ ĐIỀU KHIỂN ĐỐI TƢỢNG ĐỘNG HỌC PHI TUYẾN Họ và tên học viên: Trần Trung Dũng Người hướng dẫn : TS Đỗ Trung Hải THÁI NGUYÊN 2012 Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên http://www.lrc-tnu.edu.vn ĐẠI HỌC THÁI NGUYÊN TRƢỜNG ĐẠI HỌC KỸ THUẬT CÔNG NGHIỆP *** CỘNG HOÀ XÃ HỘI CHỦ NGHĨA VIỆT NAM Độc Lập - Tƣ Do - Hạnh Phúc o0o THUYẾT MINH LUẬN VĂN THẠC SĨ KỸ THUẬT ĐỀ TÀI: NGHIÊN CỨU HỆ MỜ NƠRON THEO MÔ HÌNH TAKAGI – SUGENO ĐỀ NHẬN DẠNG VÀ ĐIỀU KHIỂN ĐỐI TƢỢNG ĐỘNG HỌC PHI TUYẾN Học viên :Trần Trung Dũng Lớp : CHK13 Chuyên ngành: Tự động hoá Người hướng dẫn: TS Đỗ Trung Hải Ngày giao đề tài:15/03/2012 Ngày hoàn thành đề tài:15/11/2012 KHOA ĐT SAU ĐẠI HỌC NGƯỜI HƯỚNG DẪN Đỗ Trung Hải BAN GIÁM HIỆU HỌC VIÊN Trần Trung Dũng Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên http://www.lrc-tnu.edu.vn LỜI CAM ĐOAN Tôi xin cam đoan đây là công trình nghiên cứu của riêng tôi. Các số liệu, kết quả trong luận văn là hoàn toàn trung thực và chưa từng được ai công bố trong bất kỳ công trình nào khác. Tác giả luận văn Trần Trung Dũng Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên http://www.lrc-tnu.edu.vn MỤC LỤC Mục lục. 5 Danh mục các ký hiệu và từ viết tắt. 7 Danh mục các hình vẽ và đồ thị. 8 Mở đầu. 10 Chương 1. Tổng quan về nhận dạng; lý thuyết mờ; mạng nơron. 13 1.1. Tổng quan về nhận dạng. 13 1.1.1. Định nghĩa. 13 1.1.2. Sơ lược về sự phát triển của các phương pháp nhận dạng. 13 1.1.3. Các phương pháp nhận dạng hệ phi tuyến. 14 1.1.3.1. Một số phương pháp nhận dạng thông số hệ thống Off-line. 14 1.1.3.2. Một số phương pháp nhận dạng thông số hệ thống On-line. 20 1.2. Tổng quan về lý thuyết mờ. 21 1.3. Tổng quan về mạng nơron. 26 Chương 2. Nhận dạng và điều khiển đối tượng bằng hệ mờ nơron theo mô hình Takagi - Sugeno. 32 2.1. Đặt vấn đề. 32 2.2. Đối tượng phi tuyến. 33 2.2.1. Mô tả hệ phi tuyến. 33 2.2.2. Mô hình tĩnh của hệ phi tuyến. 35 2.2.3. Mô hình động của hệ phi tuyến. 39 2.3. Ứng dụng hệ Mờ Nơron theo mô hình Takagi - Sugeno để nhận dạng và điều khiển đối tượng phi tuyến. 39 2.3.1. Bài toán nhận dạng. 39 2.3.2. Bài toán điều khiển. 43 Chương 3. Mô phỏng kiểm chứng bằng phần mềm Matlab - Simulink. 46 3.1. Lựa chọn hệ chuyển động cho việc mô phỏng 46 3.2. Mô phỏng các thuật toán nhận dạng và điều khiển với đối tượng là robot 1 khớp nối 47 Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên http://www.lrc-tnu.edu.vn 3.2.1. Cấu trúc nhận dạng và điều khiển. 47 3.2.2. Kết quả mô phỏng. 48 Kết luận. 54 Tài liệu tham khảo. 55 Phụ lục. 56 Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên http://www.lrc-tnu.edu.vn DANH MỤC CÁC KÝ HIỆU VÀ CHỮ VIẾT TẮT Chữ viết tắt T-S Takagi - Sugeno. NFCs Neuro-Fuzzy Controllers. Ký hiệu Ký hiệu Ý nghĩa A i j Biến ngôn ngữ. j i A  Hàm liên thuộc. W Trọng số liên kết.  Hệ số lọc. y  Giá trị đầu ra mô hình. y Giá trị đầu ra thực. y* Giá trị đặt. Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên http://www.lrc-tnu.edu.vn DANH MỤC CÁC HÌNH VẼ VÀ ĐỒ THỊ Hình 1.1: Sơ đồ tổng nhận dạng thông số mô hình. Hình 1.2: Mô hình nhận dạng theo phương pháp Gradient. Hình 1.3: Sơ đồ khối chức năng của bộ điều khiển mờ. Hình 1.4: Mô hình nơron nhân tạo thứ i. Hình 1.5: Mạng truyền thẳng 1 lớp. Hình 1.6: Mạng truyền thẳng nhiều lớp. Hình 1.7: Mô hình học có giám sát. Hình 2.1: Sơ đồ khối hệ MIMO. Hình 2.2: Quan hệ vào ra của khâu phi tuyến hai vị trí. Hình 2.3: Quan hệ vào ra của khâu phi tuyến ba vị trí. Hình 2.4: Quan hệ vào ra của khâu khuếch đại bão hoà. Hình 2.5: Quan hệ vào ra của khâu hai vị trí có trễ. Hình 2.6: Quan hệ vào ra khâu khuếch đại có miền chết. Hình 2.7: Quan hệ vào ra khâu khuếch đại bão hoà có trễ. Hình 2.8: Cấu trúc mạng nơron theo luật mờ T-S. Hình 2.9: Lưu đồ cập nhật thông số. Hình 2.10: Mô hình cấu trúc hệ nhận dạng và điều khiển. Hình 3.1: Sơ đồ cấu trúc nhận dạng và điều khiển dùng matlab-simulink. Hình 3.2: Tín hiệu ra mong muốn (tín hiệu đặt) y*, tín hiệu ra của đối tượng y và sai lệch e giữa chúng khi mô phỏng trong thời gian 25 giây. Hình 3.3: Sai lệch e giữa tín hiệu ra mong muốn (tín hiệu đặt) y*, tín hiệu ra của đối tượng y khi mô phỏng trong thời gian 25 giây. Hình 3.4: Sự thay đổi theo thời gian của tâm, độ rộng các hàm liên thuộc và các giá trị a i j ở mệnh đề kết luận trong quá trình nhận dạng online và điều khiển trong thời gian 25 giây. Hình 3.5: Tín hiệu ra mong muốn (tín hiệu đặt) y*, tín hiệu ra của đối tượng y và sai lệch e giữa chúng khi mô phỏng trong thời gian 250 giây. Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên http://www.lrc-tnu.edu.vn Hình 3.6: Sai lệch e giữa tín hiệu ra mong muốn (tín hiệu đặt) y*, tín hiệu ra của đối tượng y khi mô phỏng trong thời gian 250 giây. Hình 3.7: Sự thay đổi theo thời gian của tâm, độ rộng các hàm liên thuộc và các giá trị a i j ở mệnh đề kết luận trong quá trình nhận dạng online và điều khiển trong thời gian 250 giây. Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên http://www.lrc-tnu.edu.vn MỞ ĐẦU 1. Tính cấp thiết của đề tài Ngày nay cùng với sự phát triển của công nghệ vật liệu thì các ngành khoa học khác cũng phát triển không ngừng và mang lại hiệu quả cao khi được ứng dụng vào trong thực tế. Với lĩnh vực tự động hoá một trong những lý thuyết mà các nhà khoa học trên thế giới cũng như trong nước đang quan tâm nghiên cứu và ứng dụng đó là lý thuyết mờ, mạng nơron, điều khiển thích nghi, điều khiển tối ưu, điều khiển bền vững Đây là vấn đề khoa học đã có từ vài thập niên, nhưng việc ứng dụng nó vào sản xuất, cũng như sự kết hợp chúng với nhau để tạo ra một quy luật điều khiển có đủ những ưu điểm của các lý thuyết thành phần vẫn đang là lĩnh vực khoa học cần quan tâm và nghiên cứu. Đối tượng điều khiển trong thực tế thường là một hệ phi tuyến với các tham số không được biết đầy đủ trước. Các tham số này có thể là xác định hoặc bất định và chịu ảnh hưởng của nhiễu tác động. Vì vậy, việc nghiên cứu ứng dụng lý thuyết mờ và mạng nơron để xây dựng thuật toán nhận dạng và điều khiển đối tượng phi tuyến nhằm phục vụ cho bài toán điều khiển là cần thiết và cũng là hướng nghiên cứu chính của bản luận văn này. 2. Mục đích nghiên cứu Việc điều khiển hệ thống theo yêu cầu mong muốn là vấn đề tồn tại thực tế cần nghiên cứu giải quyết. Hiện nay phương tiện lý thuyết và thực nghiệm cho phép thực hiện được các bài toán nhận dạng và điều khiển đối tượng phi tuyến với độ chính xác cao đáp ứng được yêu cầu của bài toán điều khiển. Mục tiêu của luận văn là nghiên cứu về nhận dạng và điều khiển bám đối tượng; nghiên cứu mạng nơron; nghiên cứu lý thuyết mờ cũng như khả năng kết hợp giữa chúng để nhận dạng và điều khiển bám đối tượng động học phi tuyến. 3. Đối tƣợng và phạm vi nghiên cứu Đối tượng nghiên cứu: 2 Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên http://www.lrc-tnu.edu.vn - Xây dựng cấu trúc hệ mờ nơron theo mô hình Takagi - Sugeno để nhận dạng và điều khiển dạng đối tượng động học phi tuyến. Ứng dụng kết quả để nhận dạng online và điều khiển đối tượng thực tế. Phạm vi nghiên cứu: - Khai thác các nghiên cứu lý thuyết về nhận dạng và điều khiển đối tượng; mạng nơron; lý thuyết mờ hiện nay, nhằm kết hợp giữa các lý thuyết trên để tìm được cấu trúc, thuật toán nhận dạng và điều khiển đối tượng phi tuyến. - Xây dựng mô hình mô phỏng bằng phần mềm Matlab - Simulink. 4. Ý nghĩa khoa học và thực tiễn của đề tài Đây là vấn đề khoa học, đang được các nhà khoa học trên thế giới và trong nước quan tâm nghiên cứu. Vấn đề nghiên cứu có tính ứng dụng thực tiễn vì bài toán nhận dạng và điều khiển luôn được quan tâm trong các các bài toán điều khiển thực tế hiện nay. Đồng thời, với sự phát triển về mặt công nghệ đã tạo ra các thiết bị kỹ thuật cho phép thực hiện được các thuật toán nhận dạng và điều khiển phức tạp với khối lượng tính toán lớn mà trước đây khó thực hiện được. 5. Kết cấu luận án Mở đầu. Chƣơng 1: Tổng quan về nhận dạng; lý thuyết mờ; mạng nơron. 1.1. Tổng quan về nhận dạng. 1.2. Tổng quan về lý thuyết mờ. 1.3. Tổng quan về mạng Nơron. Chƣơng 2: Nhận dạng và điều khiển đối tượng bằng hệ mờ nơron theo mô hình Takagi - Sugeno. 2.1. Đặt vấn đề. 2.2. Đối tượng phi tuyến. 3.3. Ứng dụng hệ Mờ Nơron theo mô hình Takagi - Sugeno để nhận dạng và điều khiển đối tượng phi tuyến. Chƣơng 3: Mô phỏng kiểm chứng bằng phần mềm Matlab - Simulink. [...]... các hàm phi tuyến x(t ) x và u tại t1 , t 2 , , t k p m k (1.3) Trong ú x(t i ) l c lng ca x(ti) tớnh theo phng trỡnh mụ hỡnh Phng phỏp bỡnh phng cc tiu cho kt qu nh sau: 1 p1 A T A A T x ( t ) (1.4) u im ca phng php l xp x vi phõn n gin nhng nhc im l: Phi cú o hm x(t) theo thi gian Khi cú nhiu tỏc ng thỡ kt qu nhn c l trung bỡnh bỡnh phng n x ( t ) m khụng phi l x(t) Khi... dng nú trong cụng tỏc nhn dng h thng phc v cho cụng tỏc iu khin cỏc h thng cha rừ thụng s, cu trỳc l rt hiu qu Vic nghiờn cu h M Nron theo mụ hỡnh Takagi - Sugeno nhn dng v iu khin i tng phi tuyn s mng li nhiu li ớch cho khoa hc iu khin 2.2 i tng phi tuyn 2.2.1 Mụ t h phi tuyn Khi kho sỏt c tớnh ng hc ca mt i tng iu khin hay mt h thng, n gin cỏc i tng kho sỏt thng c coi l tuyn tớnh Khi ú h thng c mụ... phõn tớch h Hu ht cỏc i tng iu khin trong cụng nghip li cú c tớnh ng hc phi tuyn, hoc trong h thng iu khin cú mt hoc nhiu khõu cú c tớnh ng hc phi tuyn vi h ny khụng th dựng nguyờn lý xp chng kho sỏt h Tuy nhiờn khụng phi trong mi trng hp nhng gi thit cho phộp xp x h thng bng mụ hỡnh tuyn tớnh c tho món lỳc ny bt buc phi kho sỏt h l phi tuyn Xột mt h thng MIMO cú n tớn hiu vo u1(t), u2(t),, un(t) v m... (y) ( y) B y0 V (1.41) B V Trong ú V l min xỏc nh ca tp m con B Gii m theo phng phỏp cc i: Xỏc nh min cha giỏ tr rừ u ra, ú l min G m giỏ tr rừ u ra y cú hm liờn thuc t giỏ tr cc i ngha l: G = {y Y B(y) = max} (1.42) Xỏc nh giỏ tr y t min G lỳc ny cú 3 cỏch tớnh: Cỏch ly trung bỡnh, ly theo giỏ tr cn trỏi, ly theo giỏ tr cn phi Giao din u ra: thc hin chuyn i tớn hiu ra (t s sang tng t) iu khin... Mng nron (neural network) c hỡnh thnh t vic liờn kt cỏc nron theo nhng nguyờn tc khỏc nhau Vic phõn loi chỳng cng cú nhiu cỏch: Theo s lp cú trong mng nron: mng mt lp, mng nhiu lp S húa bi Trung tõm Hc liu i hc Thỏi Nguyờn http://www.lrc-tnu.edu.vn Theo hng kt ni tớn hiu trong mng: mng nron truyn thng, mng nron hi quy x1 y1 x2 y2 xR yS Theo tớnh cht lm vic: cú mng tnh, mng ng Ngoi ra vic kt hp gia... phng phỏp nhn dng n gin Kt qu t c ca cỏc phng phỏp trờn ó c s dng trong thc t nhng hn ch l ch ng dng c trong nhng i tng cú tớnh phi tuyn thp Khi i tng cú tớnh phi tuyn cao, bt n nh ln v s chiu ln thỡ cn phi cú cỏch tip cn khỏc, ú l s dng lý thuyt m v mng Nron nhn dng h phi tuyn 1.2 Tng quan v lý thuyt m Trong quỏ trỡnh phỏt trin ca cụng ngh hin i, s úng gúp ca iu khin Lụgic l rt ln Nú ó úng mt vai... thnh cỏc giỏ tr m ca bin ngụn ng u ra theo lut hp thnh no ú Thng s dng nm lut hp thnh ú l: - Lut hp thnh MAX-MIN nu cỏc hm liờn thuc thu c qua phộp ly Min cũn phộp hp thc hin theo lut Max; - Lut hp thnh MAX-PROD nu cỏc hm liờn thuc thu c qua phộp PROD cũn phộp hp thc hin theo lut Max; - Lut hp thnh SUM-MIN nu cỏc hm liờn thuc thu c qua phộp ly Min cũn phộp hp thc hin theo lut SUM; - Lut hp thnh SUM-PROD... lp v bỡnh ng Khụng cú mi quan h no gia hai trng thỏi k nhau Mt s khõu phi tuyn tnh in hỡnh: S húa bi Trung tõm Hc liu i hc Thỏi Nguyờn http://www.lrc-tnu.edu.vn y a u 0 -a Hỡnh 2.2: Quan h vo ra ca khõu phi tuyn hai v trớ Khõu phi tuyn hai v trớ: nhc im chớnh hn ch vic ng dng khõu hai v trớ l khi u dao ng xung quanh im 0, khõu ny s phi lm vic vi tn s rt ln d lm hng thit b Quan h vo ra c mụ t bi phng... 1962 vi hai im c bn sau: - Nhn dng l phng phỏp thc nghim nhm xỏc nh mt mụ hỡnh c th trong lp cỏc mụ hỡnh thớch hp trờn c s quan sỏt cỏc tớn hiu vo ra - Mụ hỡnh tỡm c phi cú sai s vi i tng l nh nht Theo nh ngha ny thỡ nhng bi toỏn nhn dng s phi c phõn bit vi nhau ba im chớnh, ú l: - Lp mụ hỡnh thớch hp Chng hn lp cỏc mụ hỡnh tuyn tớnh khụng cú cu trỳc (khụng bit bc ca mụ hỡnh) hoc cú cu trỳc, lp cỏc loi... ỏng tic m cỏc h thng iu khin cú th gõy ra; Mng nron cú th phi hp c nhn dng v iu khin i tng do ú thc hin nh mt b iu khin thớch nghi Vic t nghiờn cu a mng nron nhõn to ỏp dng vo quỏ trỡnh iu khin t ng ó c nhiu nh khoa hc thc hin v ó a ra c nhiu kt qu quan trng nh: Theo Hunt (1992) thỡ mng Hopfield cú th dựng lm b iu khin cho h ng hc tuyn tớnh ; Theo Chu thỡ mng Hopfield cú th dựng lm mt phn ca c ch thớch . 2.2.1. Mô tả hệ phi tuyến. 33 2.2.2. Mô hình tĩnh của hệ phi tuyến. 35 2.2.3. Mô hình động của hệ phi tuyến. 39 2.3. Ứng dụng hệ Mờ Nơron theo mô hình Takagi - Sugeno để nhận dạng và điều khiển. tượng; nghiên cứu mạng nơron; nghiên cứu lý thuyết mờ cũng như khả năng kết hợp giữa chúng để nhận dạng và điều khiển bám đối tượng động học phi tuyến. 3. Đối tƣợng và phạm vi nghiên cứu Đối tượng. dạng đối tượng động học phi tuyến. Ứng dụng kết quả để nhận dạng online và điều khiển đối tượng thực tế. Phạm vi nghiên cứu: - Khai thác các nghiên cứu lý thuyết về nhận dạng và điều khiển đối