tóm tắt luận văn thạc sĩ kỹ thuật THIẾT kế bộ điều KHIỂN TRÊN cơ sở MẠNG NƠRON

1 ĐẠI HỌC THÁI NGUYÊN TRƯỜNG ĐẠI HỌC KỸ THUẬT CÔNG NGHIỆP LÊ THU THỦY THIẾT KẾ BỘ ĐIỀU KHIỂN TRÊN CƠ SỞ MẠNG NƠRON Chuyên ngành : Tự Động Hóa Mã số : TÓM TẮT LUẬN VĂN THẠC SỸ KỸ THUẬT THÁI NGUYÊN - 2011 Luận văn được hoàn thành tại Trường Đại học Kỹ thuật Công nghiệp Thái Nguyên. Cán bộ HDKH : PGS.TS. Nguyễn Hữu Công Phản biện 1 : PGS.TS. Lại Khắc Lãi Phản biện 2 : PGS.TS. Phạm Hữu Đức Dục Luận văn đã được bảo vệ trước hội đồng chấm luận văn, họp tại: Phòng cao học số 2, trường Đại học Kỹ thuật Công nghiệp Thái Nguyên. Vào 10 giờ 00 phút ngày 08 tháng 12 năm 2011. Có thể tìm hiểu luận văn tại Trung tâm Học liệu tại Đại học Thái Nguyên và Thư viện Trường Đại học Kỹ thuật Công nghiệp Thái Nguyên. MỞ ĐẦU Trong những năm gần đây mạng nơron nhân tạo ANN (Artificial Neural Network) ngày càng được ứng dụng rộng rãi trong nhận dạng, điều khiển và tính toán mềm vì những ưu điểm như khả năng xử lý song song, tốc độ cao … nên được ứng dụng trong nhiều lĩnh vực như: công nhiệp, năng lượng, y học, tài nguyên nước và khoa học môi trường. Đặc biệt trong lĩnh vực kỹ thuật môi trường, ANN ngày càng chứng tỏ được vai trò trong nhận dạng và điều khiển các quá trình xử lý phức tạp mà các phương pháp khác không có được. Tuy nhiên các tác giả đã nghiên cứu ở trên khi luyện mạng nơron sử dụng các Toolbox của Matlab, thường ta sẽ không loại bỏ được những mẫu học bị nhiễu. Đề tài sẽ đưa ra một thuật toán loại bỏ những mẫu học bị nhiễu và sẽ làm giảm sai số trong quá trình huấn luyện mạng. Ta sẽ nghiên cứu cho một số đối tượng động học tuyến tính và phi tuyến. Căn cứ vào những nhận xét, đánh giá trên, tôi chọn đề tài: “Thiết kế bộ điều khiển trên cơ sở mạng Nơron” . Kết cấu của luận văn gồm: Mở đầu Chương 1: Tổng quan về mạng Nơron Chương 2: Cơ sở việc thiết kế bộ điều khiển bằng mạng Nơron Chương 3: Ứng dụng mạng Nơron thiết kế bộ điều khiển theo mô hình mẫu Chương 4: Kết luận 2 Tôi xin trân trọng bày tỏ lòng biết ơn sâu sắc đến thầy HDKH. PGS.TS Nguyễn Hữu Công - Người đã hướng dẫn tận tình và giúp đỡ tôi hoàn thành luận văn thạc sĩ này. Tôi xin chân thành cám ơn Ban Giám Hiệu Trường Đại Học Kỹ thuật Công nghiệp, Khoa đào tạo sau Đại học các thầy cô ở Khoa Điện, Khoa Điện tử – Trường Đại học Kỹ thuật Công nghiệp đã đóng góp nhiều ý kiến và tạo điều kiện thuận lợi cho tôi hoàn thành luận văn. Tôi xin chân thành cám ơn! Thái Nguyên, ngày 21 tháng 12 năm 2011 Người thực hiện Lê Thu Thủy 3 Hình 1.1 Mạng nơron đơn giản gồm 2 nơron CHƯƠNG 1 TỔNG QUAN VỀ MẠNG NƠRON 1.1. Giới thiệu tóm tắt về mạng nơron 1.1.1. Mạng nơron sinh học Mạng nơron bao gồm vô số các nơron được liên kết truyền thông với nhau trong mạng. Hình 1.1 là một phần của mạng nơron bao gồm hai nơron. Thân nơron được giới hạn trong một màng membrane và trong cùng là nhân. Từ thân nơron còn có rất nhiều đường rẽ nhánh gọi là rễ. Đường liên lạc liên kết nơron này với nơron khác được gọi là axon, trên axon có các đường rẽ nhánh. Nơron có thể liên kết với các nơron khác qua các rễ. Sự liên kết đa dạng như vậy nên mạng nơ-ron có độ liên kết cao. 1.1.2. Mạng nơron nhân tạo (Artificial Neural network - ANN) Mô hình của Nơron có thể được cấu tạo từ 3 thành phần chính: Phần tổng các liên kết đầu vào, phần động tuyến tính, phần phi tuyến không động học. Cấu trúc một nơron bao gồm: p 1 , p 2 , …. p n : n đầu vào w 1 , w 2 … w n : n trọng số b: tham số bù a = f(n): hàm truyền 4 Quan hệ giữa các đầu vào và ra của một nơron được biểu diễn bằng phương trình toán học như sau: [ ] bwpbppp w w w bwpn m m m k kk +=+                     =+= ∑ = * . . . 21 2 1 1 (1-1) 1.1.3.Cấu trúc mạng nơron nhân tạo Có thể phân thành 3 loại như sau: -Mạng nơron động học tuyến tính -Mạng nơron phi tuyến tĩnh -Mạng nơron động học phi tuyến 1.1.4. Luyện mạng Nơron Khi xây dựng mạng để mạng có thể thực hiện được các công việc mà người sử dụng mạng yêu cầu thì mạng nơron cần phải được học, việc học bao gồm: - Học cấu trúc - Học tham số 5 w 1 p 1 + f w 2 p 2 w n p n . . . b 1 Hình 1.2 Mô hình nơron nhiều đầu vào an 1.1.4.1. Các phương pháp luyện mạng Có các phương pháp cơ bản sau: - Cần có tín hiệu chỉ đạo (học có giám sát hay học có thầy giáo - Cần có tín hiệu chỉ đạo nhưng không chi tiết (luyện mạng bằng cách củng cố dần kiến thức. - Không cần tín hiệu chỉ đạo (học không giám sát hay học không thầy giáo Dạng chung cho học tham số: ∆w i (t) = ηrx (1-1) 1.1.4.2. Các luật luyện mạng nơron Các luật luyện mạng nơron cho biết quy luật mà các trọng lượng liên kết của mạng phải thay đổi theo trong quá trình luyện mạng. 1.1.4.2.1. Luật học không giám sát của Hebb (1949) . Nguyên lý Hebb được phát biểu: “Nếu hai nơron đồng thời được kích thích thì tăng mối liên hệ giữa chúng”, cụ thể: ∆w i = ηy i x (1-2) Cách phát biểu khác của luật Hebb: Lực khớp trong não thay đổi tỷ lệ với tương quan giữa sự phát hỏa của các nơron trước. 1.1.4.2.2.Luật học Perceptron (Rosenblatt) Tín hiệu học r ở đây là sai số giữa đích (đầu ra thực) và đầu ra mong muốn r = d i – y i . (1-6) thay vào (1-29) ta có: ( ) [ ]    = ≠ =−=∆ i iji j T iii d dxd xxwSgndw i i y khi 0 y khi 2 . η η (1-7) Hoặc: ( ) [ ]    = ≠ =−=∆ i ii T iii d dxd xxwSgndw i i y khi 0 y khi 2 . η η (1-8) 1.2. Kết luận chương 1 Đã giới thiệu tóm tắt về kiến thức cơ bản của mạng nơron. Đồng thời giới thiệu các dạng mô hình của mạng nơron, các thuật toán huấn luyện mạng và các bài toán với mạng nơron làm tiền đề cho việc thiết kế bộ điều khiển trên cơ sở mạng nơron. 6 CHƯƠNG 2 CƠ SỞ VIỆC THIẾT KẾ BỘ ĐIỀU KHIỂN BẰNG MẠNG NƠ-RON 2.1. Cấu trúc chung của một hệ thống điều khiển 2.1.1. Khái niệm chung về một hệ thống điều khiển Trong kĩ thuật thường sử dụng phương thức điều khiển sai lệch. Tín hiệu điều khiển ở đây được hình thành do có sự sai lệch giữa giá trị mong muốn và giá trị đo được của đại lượng cần điều chỉnh. Sơ đồ cấu trúc hệ thống điều chỉnh tự động tác động theo phương thức sai lệch được mô tả như hình 2.1 Hình 2.1 Sơ đồ cấu trúc hệ thống điều chỉnh tự động 2.1.2. Cấu trúc chung của bộ điều khiển có phản hồi Hình 2.2 Sơ đồ cấu trúc chung một hệ thống điều khiển e(t) = r(t) − y(t), một bộ điều khiển PID có dạng tổng quát như sau: ∫ ++= )()()()( te dt d KdtteKteKtu DIp (2-1) 2.2. Phương pháp thiết kế bộ điều khiển bằng mạng Nơron 2.2.1. Lý luận chung Dùng mạng Nơron để thiết kế bộ điều khiển phải thực hiện theo trình tự hai bước cơ bản sau: Bước 1: Nhận dạng đối tượng. Bước 2: Thiết kế bộ điều khiển nơron. 7 TBCĐ TBSS KCN CCCH TBCN TBĐ x e u z y 2.2.2. Nhận dạng đối tượng sử dụng mạng nơ-ron 2.2.2.1. Khả năng sử dụng mạng nơron trong nhận dạng Có hai loại bài toán quan trọng trong lý thuyết điều khiển là các thuật toán điều khiển và các phương pháp nhận dạng mô hình. 2.2.2.2. Mô hình nhận dạng hệ thống sử dụng mạng nơron 1. Nhận dạng tham số sử dụng mạng nơron Tín hiệu sai số yye ~ −= là cơ sở cho quá trình luyện mạng. Mạng nơron ở đây có thể là mạng nhiều lớp hoặc các dạng khác và có thể sử dụng nhiều thuật luyện mạng khác nhau. 2. Nhận dạng mô hình đối tượng sử dụng mạng nơron Nhận dạng mô hình là quá trình xác định mô hình của đối tượng điều khiển và thông số trên cơ sở đầu vào và đầu ra của đối tượng điều khiển. Thông thường mô hình hồi quy được sử dụng. Ở đây động học đối tượng điều khiển được xét dưới dạng hệ rời rạc với véc tơ đầu vào bao gồm: x = ( y t-1 , y t-2 , , u t-1 , u t-2 , ) (2.2) Trong đó: y t-1 , u t-1 là các giá trị đầu ra và đầu vào tương ứng ở chu kỳ trước. Để nhận dạng mô hình hệ phi tuyến người ta có thể sử dụng mạng nơron nhiều lớp theo hai quan điểm sau: 8 Đối tượng điều khiển Mạng nơron u y y ~ e - Hình 2.3 Mô hình nhận dạng cơ bản Đối tượng điều khiển Mạng nơron u y y ~ e - - Hình 2.7a Hình 2.7b Hình 2.7 Mô hình nhận dạng song song và nối tiếp – song song 2.2.2.3. Nhận dạng hệ thống sử dụng mạng nơron a. Mô hình nhận dạng song song Để nhận dạng một hệ có thể dùng mô hình nhận dạng này và được mô tả bằng phương trình: [ ] )()1( ˆ ˆ )( ˆ ˆ )1( ˆ 10 kuNkykyky ppp +++=+ αα (2.4) b. Mô hình nhận dạng nối tiếp - song song Mô hình nhận dạng có dạng như sau: [ ] )()1( ˆ ˆ )( ˆ ˆ )1( ˆ 10 kuNkykyky ppp +−+=+ αα (2.5) 2.2.3. Thiết kế bộ điều khiển sử dụng mạng Nơ-ron 2.2.3.1.Điều khiển theo vòng hở Hình 2.11 Bộ điều khiển thể hiện bằng mạng nơ-ron trong cấu trúc điều khiển theo vòng hở. 2.2.3.2 Điều khiển theo vòng kín Mạng nơ-ron trong cấu trúc điều khiển theo vòng kín đóng vai trò bộ điều khiển với phản hồi như hình 2.12. 9 y d u y e Bộ điều khiển bằng mạng nơron ĐTĐK Đối tượng điều khiển Mạng nơron u y y ~ e - - Hình 2.12 Bộ điều khiển bằng mạng nơron trong cấu trúc điều khiển theo vòng kín 2.2.3.3. Điều khiển với mô hình tham chiếu Mạng nơron thay thế bộ điều khiển cũng có thể được luyện để làm giảm sai số giữa đầu ra của đối tượng điều khiển và mô hình tham chiếu như ở hình 2.13. Hình 2.13 : Mạng nơ ron được luyện bắt chước bộ điều khiển 2.2.3.4. Điều khiển theo thời gian vượt quá Có hai phương pháp được sử dụng : -Xây dựng mô hình của quá trình và sau đó sử dụng một dạng nào đó của thủ tục lan truyền ngược theo thời gian. Phương pháp này khó sử dụng dưới dạng tổng quát. -Sử dụng giá trị tới hạn thích nghi và các phương pháp học củng cố. 2.3.Nhận dạng đối tượng điều khiển sử dụng mạng Nơ-ron 2.3.1. Lý luận chung Để xây dựng mô hình toán học của đối tượng có thể sử dụng các phương pháp sau: 10 Bộ điều khiển bằng mạng nơron ĐTĐK y d y u e _ Bộ điều khiển bằng mạng nơron Bộ điều khiển bằng mạng nơron ĐTĐK - y e y d u [...]... huấn luyện mạng nơron, mạng này bao gồm mạng nơron cả bộ điều khiển và mạng nơron cả mô hình đối tượng, trong đó chỉ có các tham số mạng nơron của bộ điều khiển được huấn luyện, còn tham số mạng nơron của mô hình đối tượng được huấn luyện từ trước và được giữ cố định Với cánh tay rô bốt có nhiều khớp, ta cũng có thể thiết kế bộ điều khiển nơron cho nó, bằng cách tách thành nhiều bộ điều khiển độc lập... của phương pháp thiết kế bộ điều khiển nơron theo mô hình mẫu chính là khả năng huấn luyện mạng, nên việc xác định các tham số này không hề đơn giản, đòi hỏi phải huấn luyện mạng nhiều lần và khả năng tính toán, xử lý của máy tính với tốc độ cao 28 CHƯƠNG 4 KẾT LUẬN VÀ KIẾN NGHỊ 4.1 Kết luận Với ý tưởng của đề tài là đưa ra một lý luận chung về việc thiết kế bộ điều khiển trên cơ sở mạng nơron cho một... cho từng khớp, mỗi khớp sẽ có một bộ điều khiển nơron riêng 3.3 Kết luận chương 3 Bộ điều khiển nơron cho chất lượng của hệ thống tốt, đảm bảo tín hiệu đầu ra của đối tượng bám theo đầu ra mô hình mẫu với sai lệch nhỏ 5*10-3 Đặc điểm nổi bật của hệ hống điều khiển này là: Bộ điều khiển nơron và đối tượng điều khiển đều là hệ thống phi tuyến, nhưng khi kết hợp cả bộ điều khiển và đối tượng lại thì đây... Đối tượng y Hình 2.19 Sơ đồ hệ thống điều khiển theo mô hình mẫu 2.4.2 Thiết kế bộ điều khiển nơron theo mô hình mẫu Sơ đồ khối hệ thống điều khiển theo mô hình mẫu sử dụng mạng Nơron có dạng như hình 2.20 12 e ym Mô hình mẫu - W,b e NN model - W,b x - NN controller u 2 Đối tượng 1 y Hình 2.20.Sơ đồ huấn luyện bộ điều khiển nơron NN Controller Thiết kế bộ điều khiển nơron theo mô hình mẫu bao gồm các... phương pháp điều khiển khác thì khó có thể thiết kế được bộ điều khiển nào cho chất lượng được như thế 4.2 Kiến nghị -Ứng dụng mạng nơron làm mô hình mẫu cho các đối tượng điều khiển phi tuyến khác trong quá trình mô phỏng và thiết kế bộ điều khiển -Tiếp tục nghiên cứu và ứng dụng mạng nơron để nhận dạng các đối tượng phi tuyến có nhiều đầu vào và nhiều đầu ra -Ứng dụng mạng nơron để điều khiển thích... m + 1)    (2-13) 2.4 Thiết kế điều khiển bằng mạng Nơron theo mô hình mẫu 2.4.1.Hệ thống điều khiển theo mô hình mẫu Bài toán đặt ra như sau: Cho một đối tượng và chọn trước một mô hình mẫu, ta phải thiết kế bộ điều khiển sao cho đầu ra của đối tượng bám theo đầu ra của mô hình mẫu với sai lệch là nhỏ nhất Sơ đồ hệ thống điều khiển theo mô hình mẫu như hình 2.19 x Bộ điều khiển e ym Mô hình mẫu u... điều khiển [2] Bùi Công Cường, Nguyến Doãn Phước Hệ mờ, mạng nơron và ứng dụng Nhà xuất bản Khoa học và kỹ thuật Hà Nội 2001 [3] Nguyễn Quang Hoan Ổn định mạng nơron Hopfield bậc cao và khả năng ứng dụng trong điều khiển Robot Luận án phó tiến sĩ khoa học kỹ thuật, viện Công nghệ thông tin Hà Nội, 1996 [4] Nguyến Doãn Phước, Phan Xuân Minh Nhận dạng hệ thống điều khiển Nhà xuất bản Khoa học và kỹ thuật. .. xuất bản Khoa học và kỹ thuật Hà Nội 2000 [7] Lê Minh Trung Giáo trình mạng nơron nhân tạo Nhà xuất bản thống kê 1999 [8] Nguyễn Mạnh Tùng Nghiên cứu ứng dụng mạng nơron nhân tạo cho các bài toán đo lường Luận án tiến sĩ kỹ thuật, trường đại học Bách Khoa Hà Nội, 2003 [9] Đỗ Trung Hải (2008), “Ứng dụng lý thuyết mờ và mạng nơron để điều khiển hệ chuyển động”, luận án tiến sỹ kỹ thuật, Đại học Bách Khoa... 19 * Thiết kế bộ điều khiển nơ-ron TD L LW1 1 b2 ,3 IW1, 1 LW,2, 1 1 b1 LW3 1 ,2 b3 LW1 ,5 TD L Hình 3.35 Cấu trúc mạng nơ ron của bộ điều khiển được chọn Mạng NN controller được chọn có 3 lớp: lớp vào có 4 nơron, sử dụng hàm tansig; lớp ẩn có 3 nơron, sử dụng hàm tansig; lớp ra có 1 nơron, sử dụng hàm pureline; khâu TDL1 có đường dây trễ là 1 Sau khi huấn luyện ta có các thông số của bộ điều khiển. .. và phi tuyến Sau khi thiết kế hoàn chỉnh trong những bài toán nhận dạng và điều khiển một số đối tượng tuyến tính và phi tuyến cho kết quả là mô hình toán học thể hiện dưới dạng nơron với sai lệch giữa đầu ra của đối tượng và đầu ra của mạng nơron rất nhỏ, cho nên mạng nơron sau khi huấn luyện có thể được sử dụng làm mô hình thay thế cho đối tượng trong quá trình thiết kế bộ điều khiển cũng như nghiên . ĐẠI HỌC KỸ THUẬT CÔNG NGHIỆP LÊ THU THỦY THIẾT KẾ BỘ ĐIỀU KHIỂN TRÊN CƠ SỞ MẠNG NƠRON Chuyên ngành : Tự Động Hóa Mã số : TÓM TẮT LUẬN VĂN THẠC SỸ KỸ THUẬT THÁI NGUYÊN - 2011 Luận văn được. . Kết cấu của luận văn gồm: Mở đầu Chương 1: Tổng quan về mạng Nơron Chương 2: Cơ sở việc thiết kế bộ điều khiển bằng mạng Nơron Chương 3: Ứng dụng mạng Nơron thiết kế bộ điều khiển theo mô. làm tiền đề cho việc thiết kế bộ điều khiển trên cơ sở mạng nơron. 6 CHƯƠNG 2 CƠ SỞ VIỆC THIẾT KẾ BỘ ĐIỀU KHIỂN BẰNG MẠNG NƠ-RON 2.1. Cấu trúc chung của một hệ thống điều khiển 2.1.1. Khái niệm