Tóm tắt: luận án tiến sĩ kỹ thuật điều khiển trượt thích nghi hệ thống động phi tuyến

Đ I H C QU C GIA THÀNH PH H CHÍ MINH TRƯ NG Đ I H C BÁCH KHOA NGUY N Đ C MINH ĐI U KHI N TRƯ T THÍCH NGHI H TH NG Đ NG PHI TUY N Chuyên ngành: T Đ ng Hóa Mã s : 50006101 TÓM T T LU N ÁN TI N SĨ K THU T Tp H Chí Minh - Năm 2012 Cơng trình đư c hồn thành t i: Trư ng Đ i h c Bách Khoa – ĐHQG-HCM Ngư i hư ng d n khoa h c 1: PGS TS DƯƠNG HỒI NGHĨA S TS Dương Hồi Nghĩa Ngư i hư ng d n khoa h c 2: TS NGUY N Đ C THÀNH Nguy n Đ c Thành Ph n bi n đ c l p 1: GS.TSKH NGUY N XUÂN QUỲNH Ph n bi n đ c l p 2: PGS.TS NGUY N NG C PHƯƠNG Ph n bi n 1: TS NGUY N CHÍ NGƠN Ph n bi n 2: PGS.TSKH H Đ CL C Ph n bi n 3: PGS.TS NGUY N T N TI N Lu n án s đư c b o v trư c h i đ ng ch m lu n án h p t i ……………………………………………………………………… ……………………………………………………………………… vào lúc gi ngày tháng năm Có th tìm hi u lu n án t i thư vi n: - Thư vi n Khoa h c t ng h p TP.HCM - Thư vi n trư ng Đ i h c Bách Khoa – ĐHQG-HCM TÓM LƯ C N I DUNG LU N ÁN Lu n án g m chương (93 trang) Tài li u tham kh o 85 Các chương c a lu n án có n i dung tóm lư c sau: Chương m t chương t ng quan v u n trư t, u n trư t dùng m ng nơ-rôn, lý do, m c đích phương pháp nghiên c u c a lu n án Chương hai t ng h p ki n th c s v m ng nơ-rôn lý thuy t u n trư t, m t s mơ hình u n trư t dùng m ng nơ-rôn Chương ba bao hàm n i dung c a lu n án Trong chương gi i thi u phương pháp u n trư t thích nghi phân ly dùng m ng nơ-rôn DANSMC v i đ y đ mơ hình phương pháp hu n luy n m ng Chương b n mô t ng d ng phương pháp u n trư t thích nghi phân ly đư c gi i thi u chương ba vào hai mơ hình l c ngư c hai b c xoay t l c ngư c hai chi u mơ hình phi n cao, b t n không c c ti u pha v i k t qu mô ph ng th c nghi m Chương năm t ng k t l i s khác bi t k t qu đ t đư c c a phương pháp nghiên c u lu n án so v i phương pháp nghiên c u khác nêu lên m t s t n t i m t s đ xu t hư ng nghiên c u ti p theo T NG QUAN Đi u n trư t Đi u n trư t m t phương pháp u n phi n đơn gi n hi u qu Đ thi t k thành ph n u n trư t c n ph i bi t rõ thơng s c a mơ hình đ i tư ng ch n c a thành ph n b t đ nh c a mơ hình Đi u n trư t có d ng hàm d u có hi n tư ng chattering tr ng thái xung quanh m t trư t Đi u n trư t thích nghi dùng m ng nơ-rôn M t s nghiên c u s d ng m ng nơ-rôn đ thay th thành ph n u n tương đương u n trư t ho c đ bù cho thành ph n b t đ nh c a h th ng Ưu m c a phương pháp không c n nh n d ng thơng s c a mơ hình thi t k thành ph n u n tương đương Hàm d u thành ph n u n b n v ng thư ng đư c thay th b ng hàm b o hòa đ h n ch hi n tư ng chattering Tuy nhiên ch n dùng thi t k thành ph n u n b n v ng v n giá tr h ng đư c ch n trư c, v y ch t lư ng u n v n ph thu c vào vi c l a ch n giá tr h ng thi t k thành ph n u n b n v ng Như c m c a phương pháp ph i có s tr giá gi a ch t lư ng u n tính b n v ng c a h th ng Trong b i c nh lu n án ti n sĩ nghiên c u phương pháp u n trư t thích nghi dùng m ng nơ-rôn áp d ng cho h phi n đ ng b t đ nh không rõ thơng s mơ hình v i ba n i dung chính: • K t h p lý thuy t u n trư t m ng nơ-rôn đ thi t k b u n trư t thích nghi dùng m ng nơ-rơn áp d ng cho h th ng phi n đ ng b t đ nh khơng rõ thơng s mơ hình B u n m i có đ c m: (i) m t m ng nơ-rôn đư c dùng làm b u n tr c ti p; (ii) không c n nh n d ng trư c thơng s c a mơ hình đ i tư ng, lu t u n đư c suy tr c ti p trình hu n luy n tr c n; (iii) có kh thích nghi trư c s thay đ i c a ch n c a thành ph n b t đ nh có kh kháng nhi u t t • Phát tri n b u n trư t thích nghi nêu thành b u n trư t thích nghi phân ly DANSMC cho h phi n đa bi n • Áp d ng nghiên c u v u n trư t thích nghi phân ly lên h l c ngư c xoay l c ngư c hai chi u thông qua mô ph ng th c nghi m CHƯƠNG 2: CƠ S 2.1 M NG NƠ-RÔN M ng m t l p n SHL (Single Hidden Layer) LÝ THUY T M ng hai l p v i l p ngõ có hàm tác đ ng hàm d c đư c g i m ng m t l p n SHL Bi u di n vào c a m ng SHL l  n  ui = ∑ wikσ h  ∑ vkj x j + vk  + wi k =1 j =1   (2.20) 2.2 LÝ THUY T ĐI U KHI N TRƯ T 2.2.1 Đ I TƯ NG ĐI U KHI N Xét h th ng phi n bi u di n b i phương trình vi phân y ( n) = f ( y,.,., y ( n−1) ) + g ( y, ,.,., y ( n−1) ).u + d (2.46) Trong d nhi u Đ t & x1 = y, x = y , x3 = &&, x n = y ( n−1) y (2.47) T x = [ x1 , x , x n ] ta đư c bi u di n tr ng thái : &  x1 = x x = x &   M  x = x & n  x −1 &  x n = f ( x) + g ( x).u + d  (2.48) y = x1 Bài toán u n đư c đ t xác đ nh tín hi u u n u cho tín hi u y bám theo tín hi u đ t r 2.2.2 M T TRƯ T Đ nh nghĩa tín hi u sai l ch e= y−r (2.49) tín hi u s & s = e ( n −1) + c n −1e ( n − ) + + c e + c1e (2.50) Trong c1, , cn-1, h s đư c ch n trư c cho đa th c đ c trưng c a phương trình vi phân sau Hurwitz (có t t c nghi m v i ph n th c âm) & e ( n −1) + c n −1e ( n − ) + + c e + c1 e = (2.51) Khi nghi m c a phương trình đ c trưng c a (2.2.6) đ u n m bên trái m t ph ng ph c, nên e(t) s ti n t i t ti n t i ∞ Phương trình s=0 xác đ nh m t m t cong S không gian n chi u g i m t trư t (sliding surface) S V n đ đ t xác đ nh lu t u n u đ đưa qu đ o pha c a h th ng v m t trư t trì m t trư t m t cách b n v ng đ i v i bi n đ ng c a f (x ) g (x ) 2.2.3 LU T ĐI U KHI N TRƯ T KINH ĐI N Lu t u n trư t c n: & & u=− ( f ( x) + cn−1e ( n−1) + + c e& + c1e + k.sign(s) − d + r ( n) ) (2.56) g ( x) Lu t u n trư t có tính đ n thành ph n b t đ nh Trong th c t lu t u n trư t c n tính t i thành ph n b t đ nh nhi u h th ng s bi n thiên theo th i gian c a f (x ) g (x ) G i ∆f ( x, t ) , ∆g ( x, t ) thành ph n b t đ nh c a h th ng Lu t u n trư t có tính đ n thành ph n b t đ nh sau: u = u equivalent + u corrective (2.66) Trong đó: u equivalent = −δ ( x ).sign( g ( x)).sign( s ) thành ph n u n ph thu c vào mơ hình danh đ nh c a h th ng g i thành ph n u n tương đương u corrective = −δ max ( x, t ) sign( g ( x)).sign( s ) thành ph n u n b n v ng, g i thành ph n u n hi u ch nh có tác d ng bù cho thành ph n b t đ nh c a h th ng có giá tr ph thu c vào ch n c a thành ph n b t đ nh c a h th ng Thư ng δ max đư c ch n b ng m t h s dương k v i k = sup x (∆f + D ) (g ( x) + ∆g ) max (2.67) 2.2.4 ĐI U KHI N TRƯ T CHO H TH NG MIMO Xét m t h th ng phi n MIMO & x = f ( x) + g ( x).u (2.68) y = h( x) Lu t u n trư t cho h MIMO u = − ( Lg L(fm −1) h ) −1 (L ( m) f & h + cm −1e( m −1) + + c1e + k diag ( sign( s ) ) ) (2.77) 2.2.5 Đ C ĐI M C A ĐI U KHI N TRƯ T T m c 2.2.3 cho th y đ tính tốn thành ph n u n tương đương c a u n trư t đòi h i ph i bi t đ y đ hàm danh đ nh c a đ i tư ng, đ tính tốn thành ph n u n b n v ng c n ph i bi t ch n c a h th ng nhi u Hàm d u thành ph n u n c a u n trư t c n t o nên hi n tư ng đ o c c tín hi u u n c ng v i hi n tư ng tr v t lý c a đ i tư ng đư c u n t o nên hi n tư ng chattering (dao đ ng c a qu đ o pha xung quanh m t trư t) 2.3 M T S MƠ HÌNH ĐI U KHI N TRƯ T DÙNG M NG NƠ- RƠN 2.3.1 MƠ HÌNH S D NG M NG NƠ-RÔN LÀM THÀNH PH N ĐI U KHI N TƯƠNG ĐƯƠNG Trong mơ hình u n trư t d ng tín hi u u n trư t đư c phân chia sau: - vùng xa m t trư t thành ph n u n hi u ch nh đư c s d ng đ hư ng tr ng thái ti n v m t trư t u corrective = −k sign( g ( x)).sign( s ) (2.78) V i k đư c tính theo cơng th c 2.67 - lân c n m t trư t thành ph n u n tương đương đư c thay th b ng m t m ng hai l p mô t m c 2.1 dùng đ u n tr ng thái bám m t trư t Ngõ vào c a m ng tín hi u m t trư t s Các tr ng s c a m ng đư c c p nh t thích nghi tr c n M c tiêu c a lu t c p nh t thích nghi c c ti u hóa hàm lư ng c a m t trư t (2.60) Lu t c p nh t m ng d a phương pháp gradient descent đư c tri n khai theo công th c : ∆wij = −η ∂V ∂wij (2.79) Tri n khai lu t c p nh t cho tr ng s c a l p : ∆wij = −η.s.σ o ' x j u j ( ) (2.80) Trong η h ng s h c, σ o hàm tác đ ng ngõ ra, u j ngõ th j c a m ng Các tr ng s c a l p gi a c a m ng đư c c p nh t d a thu t tốn lan truy n ngư c 2.3.2 MƠ HÌNH ĐI U KHI N TRƯ T PHÂN LY DÙNG M NG NƠ-RÔN Năm 2007 Lon-Chen Hung Hung Yuan Chung khoa k thu t n t đ i h c qu c gia Đài Loan gi i thi u k thu t u n trư t phân ly dùng m ng nơ-rôn DNNSMC (Decoupled Nơ-rôn Network Sliding Mode Control) cho h th ng phi n b c b n Tính hi u qu c a b u n đư c ki m ch ng thông qua vi c mô ph ng nhi u đ i tư ng có tính phi n cao l c đơn, l c đôi, h c u banh, Mô t h th ng Xét m t h th ng b c b n có d ng sau & x1 = x & x = f ( x) + g ( x ).u1 + d & x3 = x & x = f ( x) + g ( x).u + d Trong x = [x1 x2 x3 (2.81) T x ] vector tr ng thái, f1 , f , g , g hàm phi n, u1 , u ngõ vào u n d1 , d nhi u bên Các nhi u đư c gi thi t b ch n: d1 ≤ D1 , d ≤ D2 Đ nh nghĩa tín hi u m t trư t th nh t s1 = c1 ( x1 − z ) + x = [c1 1][x1 T x ] − c1 z = c T x12 − c1 z (2.82) Đ nh nghĩa tín hi u m t trư t th hai s = c x3 + x (2.83) Trong thi t k b u n trư t phân ly, u n tương đương có nhi m v trì tr ng thái m t trư t Đi u n tương đương có th đ t đư c b ng cách ch n s1 = & & & & & & s1 = c1 ( x1 − z ) + x = c1 x − c1 z + f1 + g1 u + d (2.84) Ngõ vào u n trư t phân ly đư c ch n v i hàm Lyapunov sau: V = s12 (2.85) L y đ o hàm (2.85) ta có & & & V = s1 s1 = s1 (c1 x2 − c1 z + f1 + g1u + d1 ) (2.86) T (2.86) suy lu t u n trư t bao g m c thành ph n u n tương đương u n b n v ng trư c nhi u  s  u = ueq − M sign    ϕ1  M > D1 / g1 (2.87) Vì hàm d u c a công th c (2.87) gây nên hi n tư ng chattering nên đư c thay th b ng hàm bão hòa (2.88) u = u eq − M sat (s1 ) (2.88) Như v y chuy n đ ng trư t, tín hi u u n tương đương s u eq = & & (− c1 x2 + c1 z − f1 + s1 + ks1 ) g1 (2.89) Trong k h ng s dương M c đích c a u n lái tr ng thái h th ng v m cân b ng g c Các bi n s1 , s suy gi m thông qua bi n t m th i z Phương trình (2.82) ch r ng m c đích u n c a u1 đư c thay đ i t x1 = , x = thành x1 = z , x = (Lo & Kuo, 1998) Bi n t m th i z có th đư c đ nh nghĩa s  (2.90) z = sat   zupper , < z upper < ϕz   Trong φ z h s đ u ch nh đ trơn c a z Hàm sat (⋅) đư c đ nh nghĩa  sign (ϕ ) if ϕ ≥ sat (ϕ ) =   ϕ if ϕ < (2.91) Thi t k b u n trư t phân ly dùng m ng nơ-rôn DNNSMC x3 s2 x4 x1 s1 u y x2 Hình 2.13 H th ng DNNSMC c a Lon-Chen Hung Hung Yuan Chung M t m ng nơ-rôn SHL mô t m c 2.1.2 đư c dùng đ thay th thành ph n u n tương đương (2.89) v i ngõ vào tín hi u m t trư t s1 Trong hàm tác đ ng l p n có d ng 11 −1 && & u= ρ.s + f (x) + cn−1e(n−1) + + c2e + c1e + d − r(n) g(x) ( ) (3.8) Lưu ý: lu t u n (3.1.6) có d ng hàm trơn khơng có thành ph n chuy n m ch u n trư t c n Lu t c p nh t thích nghi đ hu n luy n m ng Lu t c p nh t đư c đ ngh đ hu n luy n m ng , đ i v i tr ng s c a l p gi a: & ∆wi (k ) = − µ sign( g ( x )).sat ( s / ϕ ).sign(τ s + s ).w0 i ( k ).(1 − z i ).E (3.22) Và đ i v i tr ng s c a l p ra: & ∆w0 (k ) = − µ.sign( g ( x)).sat ( s / ϕ ).sign(τ s + s).z (3.23) Trong  , x ≥1  (3.24) sat ( x) =  − , x ≤ −1 x , − < x <  ϕ > xác đ nh m t giá tr ch n c a s ( ϕ đư c ch n thông qua th nghi m) Khi s > ϕ µ sat ( s / ϕ ) = µ , cịn s < ϕ µ.sat ( s / ϕ ) = µ.( s / ϕ ) < µ Như v y, có th ch n giá tr c a µ đ l n đ tăng nhanh t c đ h c cho b u n m ng nơ-rôn, mà v n b o đ m đ trơn c a tín hi u u n vùng sát m t trư t 3.2 ĐI U KHI N TRƯ T THÍCH NGHI PHÂN LY DÙNG M NG NƠ-RÔN DANSMC Các h th ng th c thư ng có d ng bi u di n: & q1 = q ~ ~ ~ & q = f1 (q ) + B1 (q ` ).u + d1 & q3 = q ~ ~ ~ & q = f (q ) + B2 (q ).u + d (3.25) Đ có th áp d ng lu t u n trư t thích nghi lên h th ng (3.2.1), phương pháp đ i bi n đư c áp d ng đ đưa (3.2.1) v d ng 12 & x1 = x & x = f ( x) + g1 ( x` ).x3 + d 1′ & x3 = x & x = f ( x ) + g ( x ).u + d (3.26) (3.27) Gi thi t f1 , / g1 , d 1′ , d hàm b ch n, (3.2.4) đư c xem m t h th ng b c hai có ngõ vào u n x3 Còn (3.2.5) đư c xem h th ng b c hai có ngõ vào u, ngõ x3 M c đích c a tốn: tìm lu t u n u, cho : x1 = 0, x = 0, x3 = 0, x = (3.30) Đ nh nghĩa (3.31) s1 = c1 x1 + x , c1 > & < , có th ch n giá tr mong mu n Đi u ki n đ s1 − > , t − > ∞ , V1 c a x3 z = x3 = −γ sign( s1 ).sign( g1 ( x)) V iγ > (3.35) (c1 x + f1 ( x)) + d1′ g1 ( x ) Đ x3 hàm trơn, hàm sign( s1 ) (3.2.11) đư c thay th b ng hàm sigmoid lư ng c c Khi (3.2.11) tr thành   z = −γ   + exp − s1 / φ − 1.sign( g1 ( x))    (3.36) Xác đ nh m t m t trư t S s = Áp d ng m ng nơ-rôn mô t m c 3.1.1 đ u n tín hi u m t trư t s − > M ng nơ-rơn có ngõ vào x , ngõ u n u, lu t c p nh t thích nghi đ hu n luy n m ng lu t (3.22) (3.23) v i s = s Mơ hình u n trư t thích nghi phân ly cho hình 3.2 13 d / dt d / dt x3 x x x2 & s2 z x uN & x1 = x2 & x2 = f1 ( x ) + g1 ( x` ).u & x3 = x4 & x4 = f ( x) + g ( x).u x3 x1 (3.38) c2 > s = c ( x3 − z ) + x , s2 d / dt s1 Hình 3.2 Mơ hình u n trư t thích nghi phân ly Đ nh nghĩa : 14 K t lu n Như v y chương m t lu t u n trư t m i (3.8) đư c đưa bao g m c hai thành ph n u n tương đương u n b n v ng, có d ng hàm trơn, khơng có thành ph n chuy n m ch, có kh kh c ph c hi n tư ng chattering, có th đư c thay th b ng m t m ng nơ ron Lu t c p nh t (3.22) (3.23) đư c đ ngh đư c ch ng minh có th hu n luy n đư c m ng nơ ron tr thành b u n trư t theo lu t (3.8) Ti p mơ hình u n trư t phân ly đư c gi i thi u m c 3.2 có th áp d ng cho h th ng đa bi n Khác v i b u n dùng m ng nơ ron đư c gi i thi u chương hai, mà ngõ vào c a m ng nơ ron tín hi u h i ti p đ c p nh t m ng tín hi u m t trư t, m ng nơ ron c a b u n DANSMC ngõ vào tr ng thái cịn tín hi u h i ti p bao g m c tín hi u m t trư t đ o hàm c a B u n trư t thích nghi phân ly DANSMC đư c đ ngh đư c ch ng minh có kh t hu n luy n thích nghi đ h c đư c lu t u n trư t (3.8) phù h p v i thông s bi n đ ng c a đ i tư ng nh hư ng c a nhi u, kh kh c ph c đư c hi n tư ng chattering, nên th a mãn đư c c v ch t lư ng tính b n v ng c a h th ng so v i phương pháp u n trư t dùng m ng nơ ron nêu chương Các tính ch t s đư c minh h a thông qua mô ph ng th c nghi m s đư c trình bày chương M t s u c n lưu ý thi t k b u n DANSMC tr ng s c a m ng nên đư c kh i t o v i giá tr ng u nhiên ban đ u nh , vùng không gian hu n luy n m ng nên đư c ch n lân c n m cân b ng trư c m r ng d n Kh kháng nhi u thích nghi v i thành ph n b t đ nh c a h th ng ph thu c vào t c đ l y m u, v i u ki n t c đ l y m u ph i nh hai l n t n s nhi u l n nh t t c đ 15 bi n thiên c a thành ph n b t đ nh V i kh c a b u n DSP hi n đ i t c đ l y m u c 1ms hồn tồn có s CHƯƠNG B N: K T QU MÔ PH NG VÀ TH C NGHI M 4.1 ĐI U KHI N TRƯ T TÍCH NGHI PHÂN LY CON L C NGƯ C HAI B C XOAY T DO Mô t l c ngư c xoay Hình 4.1 Mơ hình l c ngư c xoay Các k t qu mơ ph ng Hình 4.9 Quá trình hu n luy n h i t b u n DANSMC 16 Hình 4.11 Đáp ng c a u n DANSMC K t qu thu đư c đáp ng c a β , α , u trình hu n luy n (hình 4.9) k t qu cu i (hình 4.11) cho th y trình hình thành lu t u n ch t lư ng u n tăng d n sau nhi u phiên hu n luy n Hình 4.13 Qu đ o pha bi n tr ng thái c a u n DANSMC Mơ hình th c nghi m Mơ hình k t c u khí l c hình 4.17 v i cánh tay l c có chi u dài 30cm có th g n lên l c khác qua kh p n i đ th 17 nghi m kh thích nghi c a b u n thơng s mơ hình thay đ i Cánh tay l c đư c g n vào m t đ ng m t chi u 24V DC Hai encoder có đ phân gi i 1/2000 vịng đư c dùng làm hai b đo hai góc c a l c c a cánh tay quay B ph n mô ph ng b u n dùng m ng nơ-rơn tính tốn c p nh t đư c l p trình s bo m ch ezdsp TMS3202812 Chương trình mơ t b u n trư t thích nghi phân ly đư c vi t b ng ngôn ng C n n ph n m m máy tính CSS Các k t qu u n có th đư c th hi n l i dư i d ng đ h a T n s l y m u c a b u n đư c cài đ t c a b u đ ng xung đư c cài đ t t n s 0.5 KHz, t n s t n s g p năm l n t n s l y m u Hình 4.17 Mơ hình th c l c ngư c phịng thí nghi m Các k t qu th c nghi m Con l c th c nghi m (hình 4.17), có b ph n g n xoay, n i l c g n vào tay xoay, đ có th thay đ i l c có ch t li u, chi u dài kh i lư ng khác Hình 4.20, 4.21, 4.22 l n lư t k t qu u n góc l c, góc tay quay tín hi u u n 18 Hình 4.20 Đáp ng c a β 30 giây.(l t lên n đ nh) Hình 4.21 Đáp ng c a α 30 giây Hình 4.22 Tín hi u u n u 30 giây 4.2 ĐI U KHI N TRƯ T THÍCH NGHI PHÂN LY CON L C NGƯ C HAI CHI U Mô t l c ngư c hai chi u 19 Hình 4.23 Mơ hình đ ng h c l c ngư c hai chi u Các k t qu mô ph ng M c đích c a u n gi n đ nh l c d ng ngư c theo chi u th ng đ ng, đ ng th i u n chuy n đ ng đ u bám theo m t vòng tròn cho trư c m t ph ng x-y Hình 4.28 Qu đ o x-y c a phiên hu n luy n th nh t th hai 20 Hình 4.29 Mơ ph ng v i biên đ nhi u bi n thiên CHƯƠNG NĂM K T LU N Ngày nay, u n h c hi n đ i hư ng t i nghiên c u gi i quy t toán u n h th ng b t đ nh ho c không rõ thông s mơ hình d a s phương pháp u n thông minh u n m u n dùng m ng nơ-rôn Hư ng nghiên c u d a vi c k t h p gi a lý thuy t u n c n u n thông minh m t hư ng nghiên c u đ y tri n v ng k t h p đư c kh u n xác, b n v ng c a phương pháp u n c n kh h c thích nghi c a phương pháp u n thông minh đ ti n t i hình thành b u n thích nghi b n v ng mà khơng c n bi t đ y đ tính ch t c a đ i tư ng Các phương pháp dùng m ng nơ-rôn hay nơ-rôn m đ nh n d ng đ i tư ng sau áp d ng k t qu nh n d ng đ th c hi n vào lý thuy t thuy t u n d a mơ hình r t khó có th th chi n đ i tư ng th c có tính phi n cao có thành ph n b t đ nh Các b u n 21 đư c thi t k phương pháp có chi phí cao ph i tr i qua nhi u giai đo n (nh n d ng r i u n), có đ tin c y khơng cao, tính xác c a tín hi u u n ph thu c vào sai s nh n d ng, thư ng ph i có b u n thích nghi đ bù cho sai s Nguyên lý c a phương pháp u n trư t dùng m ng nơ-rôn đư c gi i thi u tài li u [2]-[22] cho phép thay th thành ph n u n tương đương u n trư t c n b ng m t m ng nơ-rôn hai l p v i lu t c p nh t thích nghi đơn gi n, mà khơng c n ph i nh n d ng trư c hàm phi n c a đ i tư ng Tuy nhiên b n ch t c a b u n lo i v n lu t u n trư t c n, v y ph i có s tr giá gi a ch t lư ng u n tính b n v ng c a h th ng Hơn n a, c n bi t trư c giá tr ch n c a thành ph n b t đ nh Đóng góp khoa h c c a lu n án Trong b i c nh nghiên c u lu n án nh m m c đích kh c ph c nh ng t n t i c a phương pháp u n trư t dùng m ng nơ-rôn trư c m t s k t qu c th sau: - Lu t u n trư t đư c đ ngh lu n án bao g m c hai thành ph n u n tương đương u n b n v ng, có d ng hàm trơn, có kh kh c ph c đư c hi n tư ng chattering phù h p đ hu n luy n cho m ng nơ-rôn - Lu t c p nh t cho m ng nơ-rôn truy n th ng m t l p n đư c đ ngh d a lý thuy t n đ nh c a Lyapunov v i hai tín hi u h i ti p bao g m tín hi u m t trư t đ o hàm c a đư c ch ng minh đáp ng đư c yêu c u c a lu t u n trư t đư c đ ngh có kh hu n luy n tr c n cho m ng nơ-rôn tr thành b u n trư t thích nghi mà khơng c n ph i nh n d ng trư c thông s c a đ i tư ng giá tr ch n c a thành ph n b t đ nh c a h th ng 22 - V i mơ hình u n đư c đ ngh lu n án m ng nơ-rôn truy n th ng m t l p n thay th hoàn toàn b u n trư t V i đ c m ngõ vào c a m ng bi n tr ng thái (khác v i ngõ vào tín hi u m t trư t m t s phương pháp u n trư t dùng m ng nơ-rôn khác), phương pháp DANSMC khai thác đư c kh nh theo tr ng thái c a m ng nơ-rôn qua k t qu mô ph ng cho th y kh t nâng c p ch t lư ng u n c a h th ng qua t ng phiên u n - Lý thuy t mô ph ng cho th y kh t thay đ i đ thích nghi c a b u n DANSMC trư c s thay đ i c a thông s c a đ i tư ng ch n c a thành ph n b t đ nh - Mơ hình u n phân ly đư c đ ngh lu n án đư c ch ng minh có kh đáp ng yêu c u u n c đ i v i đ i tư ng phi n có tri n v ng áp d ng cho nhi u đ i tư ng phi n đa bi n ph c t p khác - Các nghiên c u v lý thuy t minh ch ng v i ng d ng c th lên đ i tư ng có tính phi n cao ph c t p l c ngư c hai b c xoay t l c ngư c hai chi u Trong mơ hình u n t đ ng hi n nay, h th ng có k t c u khí d ng di chuy n ngang hai tr c (như CNC) có d ng gi ng thí nghi m l c ngư c hai chi u, thư ng đòi h i b u n ph i có đ xác cao u ki n thơng s khí khơng đ ng đ u tồn b m t di chuy n đ rơ khí t o nên s b t đ nh c a thông s m t v n đ khó thi t k u n Phương pháp DANSMC, v i kh nh c a b u n cho phép t o tín hi u u n phù h p t ng v trí t a đ ch qua vài phiên hu n luy n m t mơ hình đ y tri n v ng cho nghiên c u nh ng ng d ng v y M t v n đ c a b u n DANSMC kh kháng nhi u c a b u n ph thu c vào t l c a t n s l y m u so v i t n s cao nh t c a 23 nhi u bên ho c nhi u lo n bên h th ng Tuy nhiên ngày v i s phát tri n c a công ngh DSP v i t c đ x lý s th c ngày nhanh cho phép th c hi n b u n trư t dùng m ng nơ-rôn v i đ t c đ l y m u nh 0.01s, đáp ng đư c yêu c u v u n th c M t v n đ khác c a b u n DANSMC th c t ngu n cung c p u n hàm có d ng hàm bão hịa, v y vùng hu n luy n cho m ng nơ-rôn c n ph i đư c gi i h n ph m vi cho tín hi u u n nh gi i h n dư i c a vùng bão hòa Phương pháp kh c ph c vùng bão hòa c a ngu n cung c p lư ng, tín hi u u n c a m ng nơ-rơn có th đư c thay th b ng tín hi u u n hi u ch nh c a u n trư t c n Ngồi q trình hu n luy n m ng c n đư c tri n khai b t đ u t vùng sát v i m cân b ng m r ng d n vùng xa Trong t t c thí nghi m dùng mơ ph ng th c nghi m, giá tr c a bi n tr ng thái tín hi u m t trư t đ u đư c l y theo ki u đ o hàm r i r c đơn gi n mà chưa có m t b quan sát hồn h o Vì v y ch t lư ng c a b u n DANSMC b h n ch nh hư ng c a nhi u đo đ c đ u ra, t n s l y m u c n ph i cao đ b o đ m s xác c a vi c l y đ o hàm Hư ng phát tri n c a lu n án Mơ hình u n DASMC đơn gi n hi u qu Các phương pháp nghiên c u tương t khơng ch có th đư c phát tri n u n trư t thích nghi phân ly m ng truy n th ng m t l p n th ng mà cịn có th áp d ng cho lo i m ng khác m ng RBF m ng nơ-rôn m Vi c nghiên c u áp d ng m ng nơ-rôn m làm b u n s giúp làm gi m th i gian hu n luy n hi u qu đ i v i m t s đ i tư ng th c 24 D a s c a lý thuy t u n trư t thích nghi hư ng nghiên c u vi c xây d ng m t b quan sát bi n tr ng thái hoàn toàn kh thi cho h th ng phi n b t đ nh không rõ thông s mơ hình, nh m tăng cư ng ch t lư ng c a b u n DANSMC gi m đư c t n s l y m u s gi m đư c chi phí th c hi n b u n B u n DANSMC c n đư c ti p t c nghiên c u hoàn thi n đ i tư ng u n phi n đa bi n ph c t p b t đ nh khác cánh tay máy nhi u b c t do, xe cân b ng, rô b t bi t … CÁC TÀI LI U ĐÃ CÔNG B [1] N.D Minh, N.D Thanh, D.H Nghia, "Decoupled Adaptive Sliding Mode Control," T p chí khoa h c công ngh , vol 79, pp 7075, 2011 [2] N Đ Minh, D H Nghĩa, N Đ Thành, "Đi u n n đ nh l c ngư c s d ng m ng nơ ron," T p chí Tin h c Đi u n h c, vol 26, no 3, pp 245-255, 2010 [3] N Đ Minh, D H Nghĩa, N Đ Thành, "“Đi u n l c ngư c hai b c xoay t dùng m ng nơ-rôn”," in H i th o Công ngh thông tin Đ i h c Đà l t 2010, 2010 [4] N D Minh, N.D Thanh, D.H Nghia , "Stabilizing Inverted Pendulum using Neural Network," in H i ngh n t toàn qu c l n th 10 VCM2010, 2010 [5] N.D Minh, N.D Thanh, D.N Nghia , "Decoupled Adaptive Sliding Mode Control for two Dimentional Inverted Pendulum Using Neural Network," in IFOST, 2009 [6] N Đ Minh, D H Nghĩa, N Đ Thành, "Đi u n Trư t Thích nghi Dùng M ng Nơ ron," T p chí Khoa h c Công ngh , vol 71, pp 1-5, 2009 ... (iii) có kh thích nghi trư c s thay đ i c a ch n c a thành ph n b t đ nh có kh kháng nhi u t t • Phát tri n b u n trư t thích nghi nêu thành b u n trư t thích nghi phân ly DANSMC cho h phi n đa... ng u n tính b n v ng c a h th ng Trong b i c nh lu n án ti n sĩ nghi? ?n c u phương pháp u n trư t thích nghi dùng m ng nơ-rôn áp d ng cho h phi n đ ng b t đ nh không rõ thơng s mơ hình v i ba n... n trư ng Đ i h c Bách Khoa – ĐHQG-HCM TÓM LƯ C N I DUNG LU N ÁN Lu n án g m chương (93 trang) Tài li u tham kh o 85 Các chương c a lu n án có n i dung tóm lư c sau: Chương m t chương t ng quan