Dùng điều khiển mờ và mạng thần kinh điều khiển hệ thống chống bó cứng phanh (ABS) sử dụng thuật toán học chế độ trượt

Dùng điều khiển mờ và mạng thần kinh điều khiển hệ thống chống bó cứng phanh (ABS) sử dụng thuật toán học chế độ trượt

Neuro-fuzzy control of antilock braking system (ABS) using sliding mode incremental learning algorithm (tạm dịch) DÙNG ĐIỀU KHIỂN MỜ VÀ MẠNG THẦN KINH ĐIỀU KHIỂN HỆ THỐNG CHỐNG BÓ CỨNG PHANH (ABS) SỬ DỤNG THUẬT TOÁN HỌC CHẾ ĐỘ TRƯỢT LẠI MINH PHỤNG – 1570371 NGUYỄN DIỆP LÊ NGUYÊN - 1570369 Giới thiệu đề tài  Đề tài ứng dụng hệ Neuro-Fuzzy kết hợp với lý thuyết điều khiển trượt để cải tiến hiệu suất hệ thống chống bó cứng phanh  Mô hình điều khiển truyền thống:   Xây dựng mô hình toán học mô tả động học hệ ABS  Sử dụng điều khiển PD thực điều khiển -> Hạn chế:  Mô hình toán học không xác độ phi tuyến cao  Hệ thống điều khiển thiếu xác điều kiện vận hành hệ thống thay đổi nhiều liên tục -> sai số hệ thống lớn Giới thiệu đề tài  Đề tài ứng dụng hệ Neuro-Fuzzy kết hợp với lý thuyết điều khiển trượt để cải tiến hiệu suất hệ thống chống bó cứng phanh  Bài báo sử dụng số khái niệm:  Hệ thống chống bó cứng phanh (ABS)  Điều khiển chế độ trượt (Sliding mode control)  Thuật toán đệ quy bình phương cực tiểu (recursive least squares method)  Hàm Lyapunov Hệ thống chống bó cứng phanh (ABS)  Hệ thống chống bó phanh (Anti-lock Braking System) dịch từ tiếng Đức Antiblockiersystem) hệ thống ô tô giúp cho bánh xe phương tiện quay bám đường phanh (phanh trượt), chống lại việc bánh xe bị trượt mặt đường má phanh bó cứng tăng phanh đĩa phanh - Trích Wikipedia - Hệ thống chống bó cứng phanh (ABS)  Chức hệ thống ABS: (nguồn internet) Cấu tạo gồm thành phần  Cảm biến  Bộ điều khiển ECU  Bơm thuỷ lực van điều khiển Điều khiển chế độ trượt (Sliding mode control)  Trong hệ thống điều khiển, Sliding mode control phương thức điều khiển phi tuyến thay động học hệ thống phi tuyến cách áp dụng tín hiệu điều khiển không liên tục để hệ thống “trượt” khe giới hạn trạng thái bình thường hệ thống - Tạm dịch từ Wikipedia -  Phương thức điều khiển ứng dụng cho hệ có độ phi tuyến cao độ không ổn định cao (bị chi phối nhiều yếu tố không kiểm soát đo lường được) Điều khiển chế độ trượt (Sliding mode control)  Mô tả Sliding mode control:  Theo hình ảnh bên dưới, hệ thống điều khiển có độ phi tuyến cao, dao động quanh phương trình tuyến tính  Nếu hệ điều khiển dao động vùng Sliding surface boundary layer coi ổn định, vượt vùng coi bất ổn định Điều khiển chế độ trượt (Sliding mode control)  Theo trình bày báo:  Việc đưa mô hình toán học xác cho hệ động học ABS không khả thi, điểm làm việc ổn định hệ thống không ổn định, nghĩa thay đổi tùy theo điều kiện vận hành hệ thống  Ví dụ hệ số ma sát, vận tốc góc bánh xe bị ảnh hưởng lớn từ yếu tố khách quan: độ trơn trợt mặt đường (độ ẩm mặt đường, chất liệu bề mặt…), độ căng lốp xe…những yếu tố thay đổi theo thời gian đo lường Giới thiệu điều khiển  Bộ điều khiển thích nghi kết hợp neuro-fuzzy sử dụng thay cho hệ động học phi tuyến, hệ động học không xác định (unknown dynamics), mô hình hóa độ lệch (modeling errors), nhiễu, điều khiển độ trượt bánh xe  Kết hợp neuro-fuzzy để học lại thuật toán điều khiển Sliding mode Bộ điều khiển Neuro – Fuzzy  Bộ điều khiển Neuro – Fuzzy  Bộ điều khiển Neuro – Fuzzy Bộ điều khiển Neuro – Fuzzy  Nguyên tắc điều kiện phần tử Rij mờ  Thông số tế bào lớp ẩn thứ Wij Bộ điều khiển Neuro – Fuzzy  Thuật toán học hệ số trượt  Kết mô  Ứng với thông số, ta có kết mô hệ số trượt  Tín hiệu điều khiển tốc độ PD NFFC tạo ứng với điều kiện mặt đường khác  Biểu đồ phase  Hàm liên thuộc điều khiển Fuzzy Kết thực nghiệm thu  Mô hình thực nghiệm  Đồ thị hệ số trượt tín hiệu điều khiển thực nghiệm Kết luận  Kết mô thực nghiệm cho thấy, việc kết hợp điều khiển PD điều khiển thích nghi neuro-fuzzy xác định trước độ trượt xảy thông số điều khiển neuro-fuzzy điều chỉnh phù hợp  Theo đánh giá nhóm nghiên cứu phương pháp làm cho việc tính toán đơn giản nhiều so với phương pháp truyền thống HẾT [...]... trình điều khiển Giới thiệu bộ điều khiển  Fuzzy logic dùng để xác định điều kiện mặt đường -> bộ điều khiển sẽ điều chỉnh lực thắng dựa trên giá trị hiện tại và quá khứ của tốc độ bánh xe và áp suất thắng  Genetic Algorithms: điều chỉnh các thông số của hệ mờ Giới thiệu bộ điều khiển  Bộ điều khiển thích nghi kết hợp neuro-fuzzy được sử dụng thay thế cho hệ động học phi tuyến, hệ động học không... hình hóa độ lệch (modeling errors), nhiễu, bộ điều khiển độ trượt của bánh xe  Kết hợp neuro-fuzzy để học lại thuật toán điều khiển Sliding mode Bộ điều khiển Neuro – Fuzzy  Bộ điều khiển Neuro – Fuzzy  Bộ điều khiển Neuro – Fuzzy Bộ điều khiển Neuro – Fuzzy  Nguyên tắc điều kiện phần tử Rij trong bộ mờ  Thông số tế bào ở lớp ẩn thứ Wij Bộ điều khiển Neuro – Fuzzy  Thuật toán học hệ số trượt ... hệ thống ABS  Các bộ điều khiển được áp dụng cho thiết kế như:  PD  Adaptive  Fuzzy  Neuron Network  Genetic Algorithms Giới thiệu bộ điều khiển  Vì mô hình động học của hệ thống ABS không thể mô tả dưới dạng phương trình toán học nên nhóm nghiên cứu:  Thực hiện thực nghiệm để lấy dữ liệu động học của ABS  Dùng Neuro network để học lại đặc tính động học của ABS và thay thế cho mô hình động học. .. kết quả mô phỏng hệ số trượt  Tín hiệu điều khiển và tốc độ do bộ PD và NFFC tạo ra ứng với các điều kiện mặt đường khác nhau  Biểu đồ phase  Hàm liên thuộc của bộ điều khiển Fuzzy Kết quả thực nghiệm thu được  Mô hình thực nghiệm  Đồ thị hệ số trượt và tín hiệu điều khiển thực nghiệm Kết luận  Kết quả mô phỏng và thực nghiệm cho thấy, việc kết hợp bộ điều khiển PD và bộ điều khiển thích nghi... theory) và lý thuyết điều khiển (Control theory)  Trong bài báo, tính ổn định của hệ thổng được đảm bảo khi bộ điều khiển được thiết kế tuân theo hàm Lyapunov Giới thiệu bộ điều khiển  Do đặc tính động học khá phức tạp, phi tuyến cao, phụ thuộc vào điều kiện đường xá, động học khác nhau  Để thiết kế, Unsal và Kachroo đã test và thử nghiệm ở nhiều điều kiện khác nhau để thu thập dữ liệu nhằm mô phỏng hệ. . .Điều khiển chế độ trượt (Sliding mode control)  Chính vì vậy Sliding mode control được lựa chọn để đảm bảo tính bền vững của hệ thống tránh được sự thay đổi của điều kiện vận hành Thuật toán đệ quy bình phương cực tiểu  Theo trình bày của bài báo:  Để đo được vận tốc tuyệt đối của xe cần phải tính toán tốc độ vòng quay của bánh xe, nhưng khi bánh xe bị khóa do lực phanh quá lớn thì việc tính toán. .. việc kết hợp bộ điều khiển PD và bộ điều khiển thích nghi neuro-fuzzy có thể xác định trước độ trượt có thể xảy ra nếu các thông số của bộ điều khiển neuro-fuzzy được điều chỉnh phù hợp  Theo đánh giá của nhóm nghiên cứu phương pháp này làm cho việc tính toán đơn giản hơn rất nhiều so với phương pháp truyền thống HẾT ... vòng quay của bánh xe, nhưng khi bánh xe bị khóa do lực phanh quá lớn thì việc tính toán tốc độ vòng quay của bánh xe là không khả thi  Thuật toán bình phương cực tiểu (Least square method) được lựa chọn để nội suy tốc độ thực tế của xe theo thời gian thực Hàm Lyapunov  Hàm Lyapunov là một hàm vô hướng dùng để chứng minh tính ổn định thế cân bằng (equilibrium) của một phương trình vi phân toàn phần ... dụng hệ Neuro-Fuzzy kết hợp với lý thuyết điều khiển trượt để cải tiến hiệu suất hệ thống chống bó cứng phanh  Mô hình điều khiển truyền thống:   Xây dựng mô hình toán học mô tả động học hệ. .. Sử dụng điều khiển PD thực điều khiển -> Hạn chế:  Mô hình toán học không xác độ phi tuyến cao  Hệ thống điều khiển thiếu xác điều kiện vận hành hệ thống thay đổi nhiều liên tục -> sai số hệ. .. thống chống bó cứng phanh (ABS)  Điều khiển chế độ trượt (Sliding mode control)  Thuật toán đệ quy bình phương cực tiểu (recursive least squares method)  Hàm Lyapunov Hệ thống chống bó cứng phanh