Nghiên cứu ứng dụng bộ điều khiển NARMA - L2 vào thiết bị lái tự động vào góc bay của máy bay BOEING

ĐẠI HỌC THÁI NGUYÊN TRƢỜNG ĐẠI HỌC KỸ THUẬT CÔNG NGHIỆP LUẬN VĂN THẠC SĨ KỸ THUẬT NGÀNH: TỰ ĐỘNG HÓA NGHIÊN CỨU ỨNG DỤNG BỘ ĐIỀU KHIỂN NARMA-L2 VÀO THIẾT BỊ LÁI TỰ ĐỘNG GÓC BAY CỦA MÁY BAY BOEING BÙI THỊ THU PHƢƠNG THÁI NGUYÊN - 2010 Số hóa 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 SĨ KỸ THUẬT NGHIÊN CỨU ỨNG DỤNG BỘ ĐIỀU KHIỂN NARMA-L2 VÀO THIẾT BỊ LÁI TỰ ĐỘNG GÓC BAY CỦA MÁY BAY BOEING Ngành : TỰ ĐỘNG HÓA Học viên : BÙI THỊ THU PHƢƠNG Cán hƣớng dẫn khoa học: TS PHẠM HỮU ĐỨC DỤC THÁI NGUYÊN - 2010 Số hóa Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên http://www.lrc-tnu.edu.vn LỜI CAM ĐOAN Tôi xin cam đoan luận văn công trình tổng hợp nghiên cứu Trong luận văn có sử dụng số tài liệu tham khảo nêu phần tài liệu tham khảo Tác giả luận văn Bùi Thị Thu Phương Số hóa Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên http://www.lrc-tnu.edu.vn LỜI NÓI ĐẦU Trong hệ thống điều khiển đại, có nhiều phương pháp điều khiển đảm bảo tốt chất lượng điều khiển Trong điều khiển tự động, để điều khiển xác đối tượng chưa biết rõ thông số, trước tiên ta phải hiểu rõ đối tượng Đặc biệt đối tượng phi tuyến ta cần nhận dạng đặc tính vào - để đảm bảo tạo tín hiệu điều khiển thích nghi lựa chọn xác Những điều khiển đại thường sử dụng lôgic mờ, mạng nơron, mạng nơron mờ để nhận dạng điều khiển thích nghi hệ thống phi tuyến Ngày giới người ta dựa vào cấu trúc mạng nơron sinh vật để làm mạng nơron nhân tạo áp dụng vào ngành khoa học kỹ thuật Trong thời gian khoá học cao học, chuyên ngành Tự động hoá trường Đại học Kỹ thuật Công nghiệp Thái Nguyên, tạo điều kiện giúp đỡ nhà trường Tiến sĩ Phạm Hữu Đức Dục em lựa chọn đề tài là: “Nghiên cứu ứng dụng điều khiển Narma - L2 vào thiết bị lái tự động góc bay máy bay BOEING” Trong trình thực đề tài, hướng dẫn nhiệt tình Tiến sĩ Phạm Hữu Đức Dục, giúp đỡ bạn bè với nỗ lực, cố gắng thân đến luận văn em hoàn thành Dù có nhiều cố gắng, xong luận văn không tránh khỏi thiếu sót hạn chế, em mong nhận góp ý thầy để luận văn em hoàn thiện Em xin trân trọng cảm ơn! Học viên Bùi Thị Thu Phương Số hóa Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên http://www.lrc-tnu.edu.vn MỤC LỤC Lời cam đoan Trang Mục lục Danh mục chữ viết tắt, tiếng nƣớc Danh mục hình vẽ, đồ thị PHẦN MỞ ĐẦU CHƢƠNG I TỔNG QUAN VỀ MẠNG NƠRON NHÂN TẠO 1.1 Các loại mô hình cấu trúc mạng nơron 1.2 Các tính chất mạng nơron 1.3.Các luật học 1.3.1 Học có giám sát 1.3.2 Học củng cố 1.3.3 Học giám sát 1.4 Ứng dụng mạng nơron nhận dạng điều khiển 11 1.4.1 Các vấn đề chung 11 1.4.2 Mô tả toán học đối tượng rời rạc 11 1.4.3 Ứng dụng mạng nơ ron nhận dạng 13 1.4.3.1 Mô hình nhận dạng song song 14 1.4.3.2 Mô hình nhận dạng nối tiếp - song song 16 1.4.4 Ứng dụng mạng nơron điều khiển 17 1.4.4.1 Bộ điều khiển ổn định 18 1.4.4.2 Điều khiển ngược thích nghi 18 1.4.4.3 Mô hình điều khiển phi tuyến 19 1.4.4.4 Mô hình điều khiển dự báo 20 Số hóa Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên http://www.lrc-tnu.edu.vn 1.4.4.5 Điều khiển thích nghi theo mô hình mẫu điều khiển 21 nơron thích nghi 1.4.4.6 Đánh giá thích nghi 22 1.4.4.7 Phản hồi tuyến tính hóa phản hồi thích nghi dùng mạng nơron 23 1.4.4.8 Điều khiển thích nghi trực tiếp ổn định 24 CHƢƠNG II CÁC MÔ HÌNH CỦA MẠNG MỜ NƠRON TRONG 29 MATLAB VÀ ỨNG DỤNG TRONG NHẬN DẠNG VÀ ĐIỀU KHIỂN 2.1 Giới thiệu Simulink neural toolbox matlab 29 2.1.1 Khối hàm chuyển đổi 29 2.1.2 Khối đầu vào 30 2.1.3 Khối hàm trọng số 30 2.1.4 Khối hệ thống điều khiển 31 2.2 Các mô hình ứng dụng Matlab điều khiển 2.2.1 Bộ điều khiển dự báo sử dụng mạng nơron 31 33 2.2.1.1 Nhận dạng đối tượng 34 2.2.1.2 Điều khiển dự báo 35 2.2.2 Bộ điều khiển Narma - L2 41 2.2.2.1 Quá trình nhận dạng 41 2.2.2.2 Bộ điều khiển NARMA-L2 43 2.2.3 Điều khiển theo mô hình mẫu 48 CHƢƠNG III ỨNG DỤNG BỘ ĐIỀU KHIỂN NARMA - L2 VÀO 57 THIẾT BỊ LÁI TỰ ĐỘNG GÓC BAY CỦA MÁY BAY BOEING 3.1 Động học góc bay máy bay 58 3.2 Ứng dụng điều khiển NARMA - L2 vào thiết bị lái tự động 60 góc bay máy bay Boeing Số hóa Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên http://www.lrc-tnu.edu.vn 3.2.1 Thiết lập sơ đồ điều khiển 61 3.2.1.1 Giai đoạn nhận dạng 62 3.2.1.2 Giai đoạn điều khiển 65 3.2.2 Thiết lập mô hình điều khiển mô 66 3.2.3 Kết mô 67 3.2.3.1 Kết mô giai đoạn nhận dạng 67 3.2.3.2 Kết mô giai đoạn điều khiển 69 CHƢƠNG IV: KẾT LUẬN CHUNG VÀ KIẾN NGHỊ 73 4.1 Kết luận chung 73 4.2 Kiến nghị 73 TÀI LIỆU THAM KHẢO 74 Số hóa Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên http://www.lrc-tnu.edu.vn DANH MỤC CÁC CHỮ VIẾT TẮT, TIẾNG NƢỚC NGOÀI Ký hiệu Diễn giải 10 11 12 13 14 15 16 17 18 Neural Artificial Neural Artificial Neural Networks Back Propagation Learaning Rule Fuzzy logic Fuzzy Neural Networks Single Layer Feedforward NetWorks Multilayer Feedforward NetWorks Output Layer Hidden layer Feedback network Laterat feedback network Recurrent Networks Lateral-inhibition network Exitatory inputs Inhibition inputs Parameter learning rules Structure learning rules Nơron Nơron nhân tạo Mạng nơron nhân tạo Luật học lan truyền ngược Lôgic mờ Mạng nơron mờ Mạng truyền thẳng lớp Mạng truyền thẳng nhiều lớp Lớp Lớp ẩn Mạng phản hồi Mạng phản hồi bên Mạng hồi quy Mạng cấu trúc ngang - hạn chế Đầu vào kích thích Đầu vào hạn chế Luật học thông số Luật học cấu trúc 19 20 21 22 23 24 25 26 27 Hybrid learning rules Self-organizing Transfer Function Net Input Functions Weight Functions NN Predictive Control NARMA-L2 Control Model Reference Control Nonlinear Autoregressive- Luật học lai Tự tổ chức Khối hàm chuyển đổi Khối đầu vào Khối hàm trọng số Mô hình điều khiển dự báo Điều khiển NARMA-L2 Điều khiển theo mô hình mẫu Mô hình trung bình trượt-phi MovingAverage - NARMA tuyến tự hồi quy STT Số hóa Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên http://www.lrc-tnu.edu.vn DANH MỤC CÁC HÌNH VẼ, ĐỒ THỊ STT Ký hiệu Diễn giải tên hình vẽ Mạng nơron truyền thẳng lớp Hình 1.1a Hình 1.1b Mạng nơron truyền thẳng nhiều lớp Hình 1.1c Mạng nơron có nơron tự hồi quy Hình 1.1d Mạng nơron hồi quy lớp Hình 1.1e Mạng có cấu trúc ngang - hạn chế Hình 1.1f Hình 1.2a Học có giám sát Hình 1.2b Học củng cố Hình 1.2c Học giám sát 10 Hình 1.3 Luật học trạng số dạng 11 Hinh 1.4 Mô hình nhận dạng 12 Hình 1.5 Mô hình nhận dạng song song 13 Hình 1.6 Cấu trúc mô hình nhận dạng cho đối tượng phi tuyến Mạng nơron hồi quy nhiều lớp dạng sử dụng mạng nơron N1 N2 14 Hình 1.7 Mô hình nhận dạng nối tiếp - song song 15 Hình 1.8 Bộ điều khiển ổn định 16 Hình 1.9 Hệ thống điều khiển ngược thích nghi 17 Hình 1.10 Mô hình điều khiển phi tuyến 18 Hình 1.11 Mô hình điều khiển dự báo 19 Hình 1.12 Điều khiển thích nghi theo mô hình mẫu 20 Hình 1.13 Mô hình đánh giá thích nghi Số hóa Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên http://www.lrc-tnu.edu.vn 21 Hình 1.14 Phương pháp phản hồi tuyến tính hoá thích nghi dùng mạng nơron 22 Hình 1.15 Điều khiển thích nghi trực tiếp ổn định 23 Hình 1.16 Các vùng điều khiển 24 Hình 2.1 Các khối Neural Network Toolbox Matlab 25 Hình 2.2 Khối hàm chuyển đổi 26 Hình 2.3 Khối đầu vào 27 Hình 2.4 Khối hàm trọng số 28 Hình 2.5 Khối điều khiển 29 Hình 2.6 Sơ đồ nhận dạng đối tượng 30 Hình 2.7 Sơ đồ cấu trúc mạng nơron nhận dạng đối tượng 31 Hình 2.8 Sơ đồ điều khiển theo mô hình dự báo 32 Hình 2.9 Mô hình bể chứa phản ứng có khuấy 33 Hình 2.10 Sơ đồ điều khiển dự báo dùng mạng nơron điều khiển bể chứa phản ứng có khuấy 34 Hình 2.11 Cửa sổ khối Neural Network Predictive Controller 35 Hình 2.12 Cửa sổ nhận dạng đôi tượng 36 Hình 2.13 Bộ liệu huấn luyện 37 Hình 2.14 Đáp ứng mô hình đối tượng sau trình huấn luyện 38 Hình 2.15 Đồ thị tín hiệu đầu đối tượng tín hiệu mẫu 39 Hình 2.16 Cấu trúc mạng nơron nhận dạng 40 Hình 2.17 Mô hình NARMA-L2 41 Hình 2.18 Mô hình NARMA-L2sau nhận dạng đối tượng, sử dụng bước điều khiển tìm tín hiệu điều Số hóa Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên http://www.lrc-tnu.edu.vn data error !!! can't not read data error !!! can't not read data error !!! can't not read data error !!! can't not read data error !!! can't not read data error !!! can't not read data error !!! can't not read data error !!! can't not read data error !!! can't not read data error !!! can't not read data error !!! can't not read data error !!! can't not read data error !!! can't not read data error !!! can't not read data error !!! can't not read data error !!! can't not read ... ĐIỀU KHIỂN NARMA - L2 VÀO 57 THIẾT BỊ LÁI TỰ ĐỘNG GÓC BAY CỦA MÁY BAY BOEING 3.1 Động học góc bay máy bay 58 3.2 Ứng dụng điều khiển NARMA - L2 vào thiết bị lái tự động 60 góc bay máy bay Boeing. .. THUẬT CÔNG NGHIỆP LUẬN VĂN THẠC SĨ KỸ THUẬT NGHIÊN CỨU ỨNG DỤNG BỘ ĐIỀU KHIỂN NARMA- L2 VÀO THIẾT BỊ LÁI TỰ ĐỘNG GÓC BAY CỦA MÁY BAY BOEING Ngành : TỰ ĐỘNG HÓA Học viên : BÙI THỊ THU PHƢƠNG Cán... 2.2.1.2 Điều khiển dự báo 35 2.2.2 Bộ điều khiển Narma - L2 41 2.2.2.1 Quá trình nhận dạng 41 2.2.2.2 Bộ điều khiển NARMA- L2 43 2.2.3 Điều khiển theo mô hình mẫu 48 CHƢƠNG III ỨNG DỤNG BỘ ĐIỀU KHIỂN