Điều khiển trượt thích nghi hệ thống động phi tuyến

ĐẠI HỌC QUỐC GIA THÀNH PHỐ HỒ CHÍ MINH TRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA NGUYỄN ĐỨC MINH ĐIỀU KHIỂN TRƯỢT THÍCH NGHI HỆ THỐNG ĐỘNG PHI TUYẾN Chuyên ngành: Tự Động Hóa Mã số: 50006101 TĨM TẮT LUẬN ÁN TIẾN SĨ KỸ THUẬT Tp Hồ Chí Minh - Năm 2012 Cơng trình hồn thành tại: Trường Đại học Bách Khoa – ĐHQG-HCM Người hướng dẫn khoa học 1: PGS TS DƯƠNG HOÀI NGHĨA Người hướng dẫn khoa học 2: TS NGUYỄN ĐỨC THÀNH Phản biện độc lập 1: GS.TSKH NGUYỄN XUÂN QUỲNH Phản biện độc lập 2: PGS.TS NGUYỄN NGỌC PHƯƠNG Phản biện 1: TS NGUYỄN CHÍ NGƠN Phản biện 2: PGS.TSKH HỒ ĐẮC LỘC Phản biện 3: PGS.TS NGUYỄN TẤN TIẾN Luận án bảo vệ trước hội đồng chấm luận án họp ……………………………………………………………………… ……………………………………………………………………… vào lúc ngày tháng năm Có thể tìm hiểu luận án thư viện: - Thư viện Khoa học tổng hợp TP.HCM - Thư viện trường Đại học Bách Khoa – ĐHQG-HCM TÓM LƯỢC NỘI DUNG LUẬN ÁN Luận án gồm chương (93 trang) Tài liệu tham khảo 85 Các chương luận án có nội dung tóm lược sau: Chương chương tổng quan điều khiển trượt, điều khiển trượt dùng mạng nơ-rôn, lý do, mục đích phương pháp nghiên cứu luận án Chương hai tổng hợp kiến thức sở mạng nơ-rôn lý thuyết điều khiển trượt, số mơ hình điều khiển trượt dùng mạng nơ-rơn Chương ba bao hàm nội dung luận án Trong chương giới thiệu phương pháp điều khiển trượt thích nghi phân ly dùng mạng nơ-rơn DANSMC với đầy đủ mơ hình phương pháp huấn luyện mạng Chương bốn mô tả ứng dụng phương pháp điều khiển trượt thích nghi phân ly giới thiệu chương ba vào hai mơ hình lắc ngược hai bậc xoay tự lắc ngược hai chiều mơ hình phi tuyến cao, bất ổn không cực tiểu pha với kết mô thực nghiệm Chương năm tổng kết lại khác biệt kết đạt phương pháp nghiên cứu luận án so với phương pháp nghiên cứu khác nêu lên số tồn số đề xuất hướng nghiên cứu TỔNG QUAN Điều khiển trượt Điều khiển trượt phương pháp điều khiển phi tuyến đơn giản hiệu Để thiết kế thành phần điều khiển trượt cần phải biết rõ thông số mô hình đối tượng chặn thành phần bất định mơ hình Điều khiển trượt có dạng hàm dấu có tượng chattering trạng thái xung quanh mặt trượt Điều khiển trượt thích nghi dùng mạng nơ-rôn Một số nghiên cứu sử dụng mạng nơ-rôn để thay thành phần điều khiển tương đương điều khiển trượt để bù cho thành phần bất định hệ thống Ưu điểm phương pháp không cần nhận dạng thơng số mơ hình thiết kế thành phần điều khiển tương đương Hàm dấu thành phần điều khiển bền vững thường thay hàm bảo hòa để hạn chế tượng chattering Tuy nhiên chặn dùng thiết kế thành phần điều khiển bền vững giá trị chọn trước, chất lượng điều khiển phụ thuộc vào việc lựa chọn giá trị thiết kế thành phần điều khiển bền vững Nhược điểm phương pháp phải có trả giá chất lượng điều khiển tính bền vững hệ thống Trong bối cảnh luận án tiến sĩ nghiên cứu phương pháp điều khiển trượt thích nghi dùng mạng nơ-rôn áp dụng cho hệ phi tuyến động bất định khơng rõ thơng số mơ hình với ba nội dung chính: • Kết hợp lý thuyết điều khiển trượt mạng nơ-rôn để thiết kế điều khiển trượt thích nghi dùng mạng nơ-rơn áp dụng cho hệ thống phi tuyến động bất định không rõ thông số mơ hình Bộ điều khiển có đặc điểm: (i) mạng nơ-rôn dùng làm điều khiển trực tiếp; (ii) không cần nhận dạng trước thơng số mơ hình đối tượng, luật điều khiển suy trực tiếp trình huấn luyện trực tuyến; (iii) có khả thích nghi trước thay đổi chặn thành phần bất định có khả kháng nhiễu tốt • Phát triển điều khiển trượt thích nghi nêu thành điều khiển trượt thích nghi phân ly DANSMC cho hệ phi tuyến đa biến • Áp dụng nghiên cứu điều khiển trượt thích nghi phân ly lên hệ lắc ngược xoay lắc ngược hai chiều thông qua mô thực nghiệm CHƯƠNG 2: CƠ SỞ LÝ THUYẾT 2.1 MẠNG NƠ-RÔN Mạng lớp ẩn SHL (Single Hidden Layer) Mạng hai lớp với lớp ngõ có hàm tác động hàm dốc gọi mạng lớp ẩn SHL Biểu diễn vào mạng SHL l n ui = ∑ wikσ h ∑vkj x j + vk0  + wi  k =1 j =1 (2.20)  2.2 LÝ THUYẾT ĐIỀU KHIỂN TRƯỢT 2.2.1 ĐỐI TƯỢNG ĐIỀU KHIỂN Xét hệ thống phi tuyến biểu diễn phương trình vi phân (n) y = f ( y,.,., y +d (n−1) ) + g( y,,.,., y (n−1) ).u (2.46) Trong d nhiễu Đặt , x1 = y, x = [x1 x2 = y& , x2 , x3 xn = &y&, =y x ] ( n−1 ) (2.47) T n ta biểu diễn trạng thái : x&1 = x2  x& = x   M  x& = x  x−1 n  x& n = f (x) + g(x).u + d y = x1 (2.48) Bài toán điều khiển đặt xác định tín hiệu điều khiển u cho tín hiệu y bám theo tín hiệu đặt r 2.2.2 MẶT TRƯỢT Định nghĩa tín hiệu sai lệch tín hiệu s s = e( n−1) + c e= y −r (n − 2) e + + c e& + c e (2.49) n−1 (2.50) Trong c1, , cn-1, hệ số chọn trước cho đa thức đặc trưng phương trình vi phân sau Hurwitz (có tất nghiệm với phần thực âm) e ( n−1) + cn−1 e ( n− ) + + c e& + c1e =0 (2.51) Khi nghiệm phương trình đặc trưng (2.2.6) nằm bên trái mặt phẳng phức, nên e(t) tiến tới t tiến tới ∞ Phương trình s=0 xác định mặt cong S không gian n chiều gọi mặt trượt (sliding surface) S Vấn đề đặt xác định luật điều khiển u để đưa quỹ đạo pha hệ thống mặt trượt trì mặt trượt cách bền vững biến động f (x) g(x) 2.2.3 LUẬT ĐIỀU KHIỂN TRƯỢT KINH ĐIỂN Luật điều khiển trượt cổ điển: u=− ( f (x) g(x) + cn−1e ( n−1 ) + + c e& + c1 e& + k.sign(s) − d +r ( n) ) (2.56) Luật điều khiển trượt có tính đến thành phần bất định Trong thực tế luật điều khiển trượt cần tính tới thành phần bất định nhiễu hệ thống biến thiên theo thời gian f (x) g ( x) Gọi ∆f (x, t) , ∆g ( x, t) thành phần bất định hệ thống Luật điều khiển trượt có tính đến thành phần bất định sau: u + ucorrective = uequivalent Trong đó: uequivalent = −δ (x).sign(g (2.66) thành phần điều khiển phụ thuộc (x)).sign(s) vào mô hình danh định hệ thống gọi thành phần điều khiển tương đương ucorrective = −δ max (x, t)sign(g(x)).sign(s) thành phần điều khiển bền vững, gọi thành phần điều khiển hiệu chỉnh có tác dụng bù cho thành phần bất định hệ thống có giá trị phụ thuộc vào chặn thành phần bất định hệ thống Thường δ max chọn hệ số dương k với k = sup x ( g (x ) + ∆g ) (∆f max (2.67) + D) 2.2.4 ĐIỀU KHIỂN TRƯỢT CHO HỆ THỐNG MIMO Xét hệ thống phi tuyến MIMO (2.68) x& = f (x)+ g(x).u y = h(x) Luật điều khiển trượt cho hệ MIMO ( m−1) u = −( Lg Lf h) −1 (L ( m) f h + cm−1e + + c1e& + k.diag ( sign(s) ) ) (m−1) (2.77) 2.2.5 ĐẶC ĐIỂM CỦA ĐIỀU KHIỂN TRƯỢT Từ mục 2.2.3 cho thấy để tính tốn thành phần điều khiển tương đương điều khiển trượt đòi hỏi phải biết đầy đủ hàm danh định đối tượng, để tính tốn thành phần điều khiển bền vững cần phải biết chặn hệ thống nhiễu Hàm dấu thành phần điều khiển điều khiển trượt cổ điển tạo nên tượng đảo cực tín hiệu điều khiển cộng với tượng trễ vật lý đối tượng điều khiển tạo nên tượng chattering (dao động quỹ đạo pha xung quanh mặt trượt) 2.3 MỘT SỐ MƠ HÌNH ĐIỀU KHIỂN TRƯỢT DÙNG MẠNG NƠRƠN 2.3.1 MƠ HÌNH SỬ DỤNG MẠNG NƠ-RÔN LÀM THÀNH PHẦN ĐIỀU KHIỂN TƯƠNG ĐƯƠNG Trong mơ hình điều khiển trượt dạng tín hiệu điều khiển trượt phân chia sau: - Ở vùng xa mặt trượt thành phần điều khiển hiệu chỉnh sử dụng để hướng trạng thái tiến mặt trượt ucorrective = −k.sign(g(x)).sign(s) (2.78) Với k tính theo công thức 2.67 - Ở lân cận mặt trượt thành phần điều khiển tương đương thay mạng hai lớp mô tả mục 2.1 dùng để điều khiển trạng thái bám mặt trượt Ngõ vào mạng tín hiệu mặt trượt s Các trọng số mạng cập nhật thích nghi trực tuyến Mục tiêu luật cập nhật thích nghi cực tiểu hóa hàm lượng mặt trượt (2.60) Luật cập nhật mạng dựa phương pháp gradient descent triển khai theo công thức : ∆wij = −η V ∂ (2.79) ∂w ij Triển khai luật cập nhật cho trọng số lớp : (2.80) ∆wij = −η.s.σ o ' x j u j Trong η số học, σ hàm tác động ngõ ra, u ngõ thứ j ( ) o j mạng Các trọng số lớp mạng cập nhật dựa thuật tốn lan truyền ngược 2.3.2 MƠ HÌNH ĐIỀU KHIỂN TRƯỢT PHÂN LY DÙNG MẠNG NƠRÔN Năm 2007 Lon-Chen Hung Hung Yuan Chung khoa kỹ thuật điện tử đại học quốc gia Đài Loan giới thiệu kỹ thuật điều khiển trượt phân ly dùng mạng nơ-rôn DNNSMC (Decoupled Nơ-rôn Network Sliding Mode Control) cho hệ thống phi tuyến bậc bốn Tính hiệu điều khiển kiểm chứng thông qua việc mơ nhiều đối tượng có tính phi tuyến cao lắc đơn, lắc đôi, hệ cầu banh, Mô tả hệ thống x&1 = x x& = f1 (x) + g1 (x` ).x3 (3.26) + d 1′ x& = x (3.27) x& = f (x) + g (x).u +d2 G f1 d i , hàm bị ả 1/ chặn, t g1 (3.2.4) h , xem i d′ ế , t hệ thống x3 bậc Còn hai có ngõ (3.2.5 vào điều ) khiển xem hệ thống bậc hai có ngõ vào u, ngõ x3 Mục đích tốn: tìm luật điều khiển u, cho : x xx Đ ị n h n g h ĩ a = = 0 , , ( s1 =c x1 +x ( 3 ) c1 > , Điều kiện để s − > , t < , chọn giá trị mong muốn − > ∞ , V& x3 1 Với γ > (c x (3.3 5) z = x3 = −γ sign(s1 ).sign(g1 (x)) + f (x)) + d ′ 1 g1 (x) Để x3 hàm trơn, hàm sign( (3.2.11) thay s1 ) hàm sigmoid lưỡng cực Khi (3.2.11) trở thành   z − 1.sign( g (x)) = −γ   + exp−s1 / φ Xác định mặt trượt S2 s2 = (3 36 )  Áp dụng mạng nơ-rôn mô tả mục 3.1.1 để điều khiển tín hiệu mặt trượt s2 − > Mạng nơ-rơn có ngõ vào x , ngõ điều khiển u, luật cập nhật thích nghi để huấn luyện mạng luật s (3.22) (3.23) với Mơ hình điều khiển trượt thích nghi phân ly cho hình 3.2 = s2 (3 38 ) s2 s&2 d / dt x3 13 d / dt x4 x1 d / dt x2 x s1 z uN x&12 x x&2 f1 (x) g1 (x` ).u x&3 x4 x&4 f (x) g (x).u x3 x1 ình 3.2 Mơ hình c điều > khiển trượt , thích s2 nghi = phân c ly (x3 Định − nghĩa : z) + 25 Kết luận Như chương luật điều khiển trượt (3.8) đưa bao gồm hai thành phần điều khiển tương đương điều khiển bền vững, có dạng hàm trơn, khơng có thành phần chuyển mạch, có khả khắc phục tượng chattering, thay mạng nơ ron Luật cập nhật (3.22) (3.23) đề nghị chứng minh huấn luyện mạng nơ ron trở thành điều khiển trượt theo luật (3.8) Tiếp mơ hình điều khiển trượt phân ly giới thiệu mục 3.2 áp dụng cho hệ thống đa biến Khác với điều khiển dùng mạng nơ ron giới thiệu chương hai, mà ngõ vào mạng nơ ron tín hiệu hồi tiếp để cập nhật mạng tín hiệu mặt trượt, mạng nơ ron điều khiển DANSMC ngõ vào trạng thái tín hiệu hồi tiếp bao gồm tín hiệu mặt trượt đạo hàm Bộ điều khiển trượt thích nghi phân ly DANSMC đề nghị chứng minh có khả tự huấn luyện thích nghi để học luật điều khiển trượt (3.8) phù hợp với thông số biến động đối tượng ảnh hưởng nhiễu, khả khắc phục tượng chattering, nên thỏa mãn chất lượng tính bền vững hệ thống so với phương pháp điều khiển trượt dùng mạng nơ ron nêu chương Các tính chất minh họa thông qua mô thực nghiệm trình bày chương Một số điều cần lưu ý thiết kế điều khiển DANSMC trọng số mạng nên khởi tạo với giá trị ngẫu nhiên ban đầu nhỏ, vùng không gian huấn luyện mạng nên chọn lân cận điểm cân trước mở rộng dần Khả kháng nhiễu thích nghi với thành phần bất định hệ thống phụ thuộc vào tốc độ lấy mẫu, với điều kiện tốc độ lấy mẫu phải nhỏ hai lần tần số nhiễu lớn tốc độ biến thiên thành phần bất định Với khả điều khiển DSP đại tốc độ lấy mẫu cỡ 1ms hồn tồn có sở CHƯƠNG BỐN: KẾT QUẢ MÔ PHỎNG VÀ THỰC NGHIỆM 4.1 ĐIỀU KHIỂN TRƯỢT TÍCH NGHI PHÂN LY CON LẮC NGƯỢC HAI BẬC XOAY TỰ DO Mơ tả lắc ngược xoay Hình 4.1 Mơ hình lắc ngược xoay Các kết mơ Hình 4.9 Q trình huấn luyện hội tụ điều khiển DANSMC Hình 4.11 Đáp ứng điều khiển DANSMC Kết thu đáp ứng β , α , u trình huấn luyện (hình 4.9) kết cuối (hình 4.11) cho thấy trình hình thành luật điều khiển chất lượng điều khiển tăng dần sau nhiều phiên huấn luyện Hình 4.13 Quỹ đạo pha biến trạng thái điều khiển DANSMC Mơ hình thực nghiệm Mơ hình kết cấu khí lắc hình 4.17 với cánh tay lắc có chiều dài 30cm gắn lên lắc khác qua khớp nối để thử nghiệm khả thích nghi điều khiển thơng số mơ hình thay đổi Cánh tay lắc gắn vào động chiều 24V DC Hai encoder có độ phân giải 1/2000 vòng dùng làm hai đo hai góc lắc cánh tay quay Bộ phận mơ điều khiển dùng mạng nơ-rơn tính tốn cập nhật lập trình sở bo mạch ezdsp TMS3202812 Chương trình mơ tả điều khiển trượt thích nghi phân ly viết ngơn ngữ C phần mềm máy tính CSS Các kết điều khiển thể lại dạng đồ họa Tần số lấy mẫu điều khiển cài đặt tần số 0.5 KHz, tần số điều động xung cài đặt tần số gấp năm lần tần số lấy mẫu Hình 4.17 Mơ hình thực lắc ngược phòng thí nghiệm Các kết thực nghiệm Con lắc thực nghiệm (hình 4.17), có phận gắn xoay, nối lắc gắn vào tay xoay, để thay đổi lắc có chất liệu, chiều dài khối lượng khác Hình 4.20, 4.21, 4.22 kết điều khiển góc lắc, góc tay quay tín hiệu điều khiển Hình 4.20 Đáp ứng β 30 giây.(lật lên ổn định) Hình 4.21 Đáp ứng α 30 giây Hình 4.22 Tín hiệu điều khiển u 30 giây 4.2 ĐIỀU KHIỂN TRƯỢT THÍCH NGHI PHÂN LY CON LẮC NGƯỢC HAI CHIỀU Mơ tả lắc ngược hai chiều Hình 4.23 Mơ hình động học lắc ngược hai chiều Các kết mơ Mục đích điều khiển giữ ổn định lắc dựng ngược theo chiều thẳng đứng, đồng thời điều khiển chuyển động bám theo vòng tròn cho trước mặt phẳng x-y Hình 4.28 Quỹ đạo x-y phiên huấn luyện thứ thứ hai 31 Hình 4.29 Mơ với biên độ nhiễu biến thiên CHƯƠNG NĂM KẾT LUẬN Ngày nay, điều khiển học đại hướng tới nghiên cứu giải toán điều khiển hệ thống bất định khơng rõ thơng số mơ hình dựa sở phương pháp điều khiển thông minh điều khiển mờ điều khiển dùng mạng nơ-rôn Hướng nghiên cứu dựa việc kết hợp lý thuyết điều khiển cổ điển điều khiển thông minh hướng nghiên cứu đầy triển vọng kết hợp khả điều khiển xác, bền vững phương pháp điều khiển cổ điển khả học thích nghi phương pháp điều khiển thơng minh để tiến tới hình thành điều khiển thích nghi bền vững mà khơng cần biết đầy đủ tính chất đối tượng Các phương pháp dùng mạng nơ-rôn hay nơ-rôn mờ để nhận dạng đối tượng sau áp dụng kết nhận dạng để thực vào lý thuyết thuyết điều khiển dựa mơ hình khó thựchiện đối tượng thực có tính phi tuyến cao có thành phần bất định Các điều khiển thiết kế phương pháp có chi phí cao phải trải qua nhiều giai đoạn (nhận dạng điều khiển), có độ tin cậy khơng cao, tính xác tín hiệu điều khiển phụ thuộc vào sai số nhận dạng, thường phải có điều khiển thích nghi để bù cho sai số Nguyên lý phương pháp điều khiển trượt dùng mạng nơ-rôn giới thiệu tài liệu [2]-[22] cho phép thay thành phần điều khiển tương đương điều khiển trượt cổ điển mạng nơ-rơn hai lớp với luật cập nhật thích nghi đơn giản, mà không cần phải nhận dạng trước hàm phi tuyến đối tượng Tuy nhiên chất điều khiển loại luật điều khiển trượt cổ điển, phải có trả giá chất lượng điều khiển tính bền vững hệ thống Hơn nữa, cần biết trước giá trị chặn thành phần bất định Đóng góp khoa học luận án Trong bối cảnh nghiên cứu luận án nhằm mục đích khắc phục tồn phương pháp điều khiển trượt dùng mạng nơ-rơn trước số kết cụ thể sau: - Luật điều khiển trượt đề nghị luận án bao gồm hai thành phần điều khiển tương đương điều khiển bền vững, có dạng hàm trơn, có khả khắc phục tượng chattering phù hợp để huấn luyện cho mạng nơ-rôn - Luật cập nhật cho mạng nơ-rôn truyền thẳng lớp ẩn đề nghị dựa lý thuyết ổn định Lyapunov với hai tín hiệu hồi tiếp bao gồm tín hiệu mặt trượt đạo hàm chứng minh đáp ứng yêu cầu luật điều khiển trượt đề nghị có khả huấn luyện trực tuyến cho mạng nơ-rôn trở thành điều khiển trượt thích nghi mà khơng cần phải nhận dạng trước thông số đối tượng giá trị chặn thành phần bất định hệ thống - Với mơ hình điều khiển đề nghị luận án mạng nơ-rôn truyền thẳng lớp ẩn thay hoàn toàn điều khiển trượt Với đặc điểm ngõ vào mạng biến trạng thái (khác với ngõ vào tín hiệu mặt trượt số phương pháp điều khiển trượt dùng mạng nơ-rôn khác), phương pháp DANSMC khai thác khả nhớ theo trạng thái mạng nơ-rôn qua kết mô cho thấy khả tự nâng cấp chất lượng điều khiển hệ thống qua phiên điều khiển - Lý thuyết mô cho thấy khả tự thay đổi để thích nghi điều khiển DANSMC trước thay đổi thông số đối tượng chặn thành phần bất định - Mơ hình điều khiển phân ly đề nghị luận án chứng minh có khả đáp ứng yêu cầu điều khiển đối tượng phi tuyến có triển vọng áp dụng cho nhiều đối tượng phi tuyến đa biến phức tạp khác - Các nghiên cứu lý thuyết minh chứng với ứng dụng cụ thể lên đối tượng có tính phi tuyến cao phức tạp lắc ngược hai bậc xoay tự lắc ngược hai chiều Trong mô hình điều khiển tự động nay, hệ thống có kết cấu khí dạng di chuyển ngang hai trục (như CNC) có dạng giống thí nghiệm lắc ngược hai chiều, thường đòi hỏi điều khiển phải có độ xác cao điều kiện thơng số khí khơng đồng toàn bề mặt di chuyển độ rơ khí tạo nên bất định thơng số vấn đề khó thiết kế điều khiển Phương pháp DANSMC, với khả nhớ điều khiển cho phép tạo tín hiệu điều khiển phù hợp vị trí tọa độ qua vài phiên huấn luyện mơ hình đầy triển vọng cho nghiên cứu ứng dụng Một vấn đề điều khiển DANSMC khả kháng nhiễu điều khiển phụ thuộc vào tỉ lệ tần số lấy mẫu so với tần số cao nhiễu bên nhiễu loạn bên hệ thống Tuy nhiên ngày với phát triển công nghệ DSP với tốc độ xử lý số thực ngày nhanh cho phép thực điều khiển trượt dùng mạng nơ-rôn với độ tốc độ lấy mẫu nhỏ 0.01s, đáp ứng yêu cầu điều khiển thực Một vấn đề khác điều khiển DANSMC thực tế nguồn cung cấp điều khiển hàm có dạng hàm bão hòa, vùng huấn luyện cho mạng nơ-rôn cần phải giới hạn phạm vi cho tín hiệu điều khiển nhỏ giới hạn vùng bão hòa Phương pháp khắc phục vùng bão hòa nguồn cung cấp lượng, tín hiệu điều khiển mạng nơ-rơn thay tín hiệu điều khiển hiệu chỉnh điều khiển trượt cổ điển Ngoài trình huấn luyện mạng cần triển khai vùng sát với điểm cân mở rộng dần vùng xa Trong tất thí nghiệm dùng mơ thực nghiệm, giá trị biến trạng thái tín hiệu mặt trượt lấy theo kiểu đạo hàm rời rạc đơn giản mà chưa có quan sát hồn hảo Vì chất lượng điều khiển DANSMC bị hạn chế ảnh hưởng nhiễu đo đạc đầu ra, tần số lấy mẫu cần phải cao để bảo đảm xác việc lấy đạo hàm Hướng phát triển luận án Mơ hình điều khiển DASMC đơn giản hiệu Các phương pháp nghiên cứu tương tự khơng phát triển điều khiển trượt thích nghi phân ly mạng truyền thẳng lớp ẩn thẳng mà áp dụng cho loại mạng khác mạng RBF mạng nơ-rôn mờ Việc nghiên cứu áp dụng mạng nơ-rôn mờ làm điều khiển giúp làm giảm thời gian huấn luyện hiệu số đối tượng thực Dựa sở lý thuyết điều khiển trượt thích nghi hướng nghiên cứu việc xây dựng quan sát biến trạng thái hoàn toàn khả thi cho hệ thống phi tuyến bất định khơng rõ thơng số mơ hình, nhằm tăng cường chất lượng điều khiển DANSMC giảm tần số lấy mẫu giảm chi phí thực điều khiển Bộ điều khiển DANSMC cần tiếp tục nghiên cứu hoàn thiện đối tượng điều khiển phi tuyến đa biến phức tạp bất định khác cánh tay máy nhiều bậc tự do, xe cân bằng, rô bốt biết … CÁC TÀI LIỆU ĐÃ CÔNG BỐ [1] N.D Minh, N.D Thanh, D.H Nghia, "Decoupled Adaptive Sliding Mode Control," Tạp chí khoa học cơng nghệ, vol 79, pp 7075, 2011 [2] N Đ Minh, D H Nghĩa, N Đ Thành, "Điều khiển ổn định lắc ngược sử dụng mạng nơ ron," Tạp chí Tin học Điều khiển học, vol 26, no 3, pp 245-255, 2010 [3] N Đ Minh, D H Nghĩa, N Đ Thành, "“Điều khiển lắc ngược hai bậc xoay tự dùng mạng nơ-rôn”," in Hội thảo Công nghệ thông tin Đại học Đà lạt 2010, 2010 [4] N D Minh, N.D Thanh, D.H Nghia , "Stabilizing Inverted Pendulum using Neural Network," in Hội nghị điện tử toàn quốc lần thứ 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, "Điều khiển Trượt Thích nghi Dùng Mạng Nơ ron," Tạp chí Khoa học Công nghệ, vol 71, pp 1-5, 2009 ... học cho điều khiển mạng nơ-rôn, mà bảo đảm độ áp dụng luật điều khiển trượt thích trơn tín hiệu điều khiển vùng sát mặt trượt nghi lên 3.2 ĐIỀU KHIỂN (3.2.1), hệ thống phương TRƯỢT THÍCH NGHI PHÂN... thành điều khiển trượt thích nghi phân ly DANSMC cho hệ phi tuyến đa biến • Áp dụng nghi n cứu điều khiển trượt thích nghi phân ly lên hệ lắc ngược xoay lắc ngược hai chiều thông qua mô thực nghi m... thiết kế điều khiển trượt thích nghi dùng mạng nơ-rơn áp dụng cho hệ thống phi tuyến động bất định không rõ thông số mơ hình Bộ điều khiển có đặc điểm: (i) mạng nơ-rôn dùng làm điều khiển trực