1. Trang chủ
  2. » Luận Văn - Báo Cáo

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

27 1,2K 2

Đang tải... (xem toàn văn)

Tài liệu hạn chế xem trước, để xem đầy đủ mời bạn chọn Tải xuống

THÔNG TIN TÀI LIỆU

Thông tin cơ bản

Định dạng
Số trang 27
Dung lượng 1,03 MB

Nội dung

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

Ngày đăng: 02/02/2015, 05:04

TỪ KHÓA LIÊN QUAN

TÀI LIỆU CÙNG NGƯỜI DÙNG

TÀI LIỆU LIÊN QUAN