Chương 1 NHỮNG KHÁI NIỆM CƠ BẢN VỀ NHẬN DẠNG

KHÁI NIỆM CƠ BẢN VỀ NHẬN DẠNG

CHƯƠNG I NHỮNG KHÁI NIỆM CƠ BẢN VỀ NHẬN DẠNG 1.1 Tại phải nhận dạng Trong phạm vi giáo trình nghiên cứu ta thường xét hai dạng tốn nhận dạng, là: - Nhận dạng mơ hình hệ thống biểu diễn mối quan hệ lượng vào lượng đường cong hồi quy thực nghiệm + Một mơ hình hệ thống ta chưa biết thơng số cấu trúc gọi hộp đen, hình vẽ sau:  x1 x2 y1 y2 xn yn Hình 1.1: Hệ thống chưa biết cấu trúc (hộp đen) Trong đó: Biến vào (lượng vào): x1, x2, , xn Biến (lượng ra): y1, y2, , yn Nhiễu tác động:  Để nhận dạng mơ hình ta thường sử dụng phương pháp quy hoạch thực nghiệm để tìm đường cong hồi quy thực nghiệm (tức ta biết thơng số cấu trúc mơ hình) Bài tốn ta xét cụ thể chương + Bài toán ứng dụng hệ thống đo lường tổng hợp tín hiệu để điều khiển làm sở để xác định hàm truyền đối tượng điều khiển phương pháp bị động (là phương pháp nhận dạng mơ hình hệ thống ta phải đo tín hiệu vào tín hiệu ra), với việc sử dụng thuật tốn Cholesky - Nhận dạng mơ hình hàm truyền đối tượng điều khiển trực tiếp phương pháp mơ hình hố (mơ hình lý thuyết mơ hình thực nghiệm) + Bài toán sử dụng rộng rãi kỹ thuật điều khiển để tổng hợp thiết kế điều khiển cho hệ thống điều khiển tự động + Xét toán điều khiển theo nguyên tắc phản hồi âm hình vẽ: MHĐT (t) e(t) Bộ Đ/K u(t) y(t) ĐTĐK Hình 1.2: Sơ đồ cấu trúc hệ thống Từ sơ đồ cấu trúc hàm truyền hệ thống ta thấy: Để điều khiển đối tượng việc xác định điều khiển quan trọng Trong việc xác định điều khiển lại phụ thuộc hoàn toàn vào hiểu biết đối tượng (hay phụ thuộc vào mơ hình mơ tả tốn học đối tượng) Ta điều khiển đối tượng khơng hiểu biết hay hiểu sai lệch nó, điều chắn làm hệ thống khơng thể đạt chất lượng u cầu Mơ hình xác với mơ hình thực hiệu suất cơng việc điều khiển cao Từ nhận xét ta hoàn tồn nói rằng: Nhận dạng đối tượng cần thiết quan trọng lĩnh vực điều khiển tự động - Việc xây dựng mơ hình đối tượng điều khiển (để xác định điều khiển xác) gọi mơ hình hóa Người ta chia phương pháp mơ hình hóa làm loại: + Phương pháp mơ hình hóa dựa cở sở lý thuyết + Phương pháp mơ hình hóa thực nghiệm  Phương pháp lý thuyết dựa mối quan hệ vật lý bên đối tượng mối quan hệ đối tượng với bên theo quy luật hay phương trình tốn học Từ mối quan hệ ta xây dựng mơ hình đối tượng cách dễ dàng  Phương pháp thực nghiệm sử dụng để hồn thiện nốt việc xây dựng mơ hình phương pháp lý thuyết mối quan hệ chưa đủ để xác định mơ hình đối tượng cách hồn chỉnh, ta biết thơng tin ban đầu dạng mơ hình Vậy: Nhận dạng hệ thống điều khiển thực chất phương pháp thực nghiệm nhằm xác định cấu trúc tham số mô hình hệ thống điều khiển (đối tượng điều khiển) Hay hiểu bổ sung cho việc mơ hình hóa đối tượng dựa sở lý thuyết mà lượng thông tin ban đầu đối tượng chưa đầy đủ để xác định mơ hình đối tượng hồn chỉnh - Chú ý: + Mơ hình hệ thống điều khiển nhận dạng phải có sai số so với mơ hình thực đối tượng nhỏ + Bài toán nhận dạng phải quan tâm đến:  Lớp mơ hình thích hợp: Chẳng hạn lớp mơ hình tuyến tính khơng có cấu trúc (khơng biết bậc mơ hình), lớp mơ hình tuyến tính có cấu trúc (biết bậc mơ hình)  Loại tín hiệu vào/ra: Tiền định hay ngẫu nhiên  Phương thức mơ tả sai lệch mơ hình nhận dạng mơ hình thực đối tượng 1.2 Lịch sử phát triển Vào năm 1960 bắt đầu hình thành phát triển nhanh toán nhận dạng Lúc người ta coi nhận dạng phận lý thuyết điều khiển tự động Sau trở thành phận riêng, mơn học riêng giảng dạy trường đại học Sự phát triển nhận dạng chia làm giai đoạn sau: - Giai đoạn từ năm 1960 - 1975: Tập trung nghiên cứu đối tượng điều khiển tuyến tính dựa lý thuyết hàm số phức phân tích phổ tín hiệu - Giai đoạn từ năm 1975 - 1990: Bắt đầu đời lớp mơ hình động liên tục tuyến tính rời rạc có tham số dừng lại hệ SISO (Single Input Single Output) Giai đoạn gọi giai đoạn nhận dạng tham số mơ hình, có nghĩa với thông tin lý thuyết ban đầu ta xây dựng cấu trúc mơ hình mà chưa có tham số Do vậy, giai đoạn tập trung nghiên cứu xác định tham số cho mô hình với yêu cầu sai số nhỏ so với mơ hình thực - Giai đoạn từ 1990 - đến nay: Nhận dạng phát triển từ mô hình liên tục tuyến tính sang hệ phi tuyến nhiều chiều hệ MIMO (Multi Input Multi Output) 1.3 Phân loại toán nhận dạng 1.3.1 Phân loại theo tín hiệu vào/ra - Bài tốn với tín hiệu vào/ra dạng liên tục - Bài toán với tín hiệu vào/ra dạng rời rạc - Bài tốn với tín hiệu vào/ra dạng ngẫu nhiên 1.3.2 Phân loại theo điều kiện tiến hành nhận dạng a Nhận dạng chủ động Tín hiệu đặt vào thực nghiệm (nhận dạng) đưa vào q trình thực nghiệm cách chủ động, nghĩa lựa chọn tín hiệu đặt vào đối tượng cách cho phù hợp phải đo tín hiệu mà khơng phải đo tín hiệu đưa vào đối tượng (làm giảm bớt sai số đo) b Nhận dạng bị động Khi nhận dạng ta phải đo tín hiệu vào tín hiệu ra, khơng thể lựa chọn tín hiệu đặt vào đối tượng Đối tượng nhận dạng tách khỏi hệ thống mà trình nhận dạng phải thực song song với q trình làm việc tồn hệ thống 1.3.3 Phân loại theo lớp mơ hình thích hợp Một hệ thống điều khiển mơ tả lớp mơ hình thích hợp (lớp mơ hình mơ hình với thơng số có giá trị bất kỳ), có hai loại: - Lớp mơ hình tuyến tính - Lớp mơ hình phi tuyến Trong giáo trình ta quan tâm tới tốn nhận dạng với lớp mơ hình tuyến tính 1.3.4 Phân loại theo sai số mơ hình mơ hình thực - Sai lệch đầu ra: Đây cách biểu diễn trực quan dễ chấp nhận song hạn chế tính phức tạp mơ hình sai lệch phi tuyến tham số cần nhận dạng với đại lượng sai lệch e(t) Nhiễu n(t) y(t) Đối tượng T u(t) Mơ hình TM e(t) yM(t) Hình 1.3: Sai lệch đầu + Ứng dụng tốn nhận dạng có mơ hình tĩnh, toán xác định điểm lấy mẫu chuỗi Voltera, toán quan sát điểm trạng thái - Sai lệch tổng quát: Là loại sai lệch ưa dùng tốn nhận dạng tham số với mơ hình tuyến tính động Vì loại sai lệch biểu diễn quan hệ tuyến tính tham số cần xác định giá trị đo Nhiễu U(s) Y(s) Đối tượng T B(s) A(s) (-) E(s) Hình 1.4: Sai lệch tổng quát A(s), B(s) đa thức mơ hình tham số kiểu: B(s,b) b + +b n s n G(s) = = A(s,a) a + +a m s m Với: a0 � � � a1 � � � a= ; � � � � am � � b0 � � � b1 � � � b= � � � � bn � � e(t) biểu diễn thông qua ảnh Laplace E(s) E(s) = U(s).B(s,b) - Y(s).A(s,a) - Sai lệch đầu vào: Nhiễu u(t) Đối tượng T y(t) e(t) (-) Mơ hình ngược TM-1 Hình 1.5: Sai lệch đầu vào + Thường dùng lớp tốn nhận dạng khơng có nhiễu đầu + Ta cần phải xác định mơ hình ngược T M-1 thay TM nên hạn chế, sử dụng 1.4 Lớp mơ hình thích hợp đối tượng điều khiển - Lớp mơ hình thích hợp tập tất mơ hình có cấu trúc thỏa mãn yêu cầu lượng thông tin ban đầu đối tượng điều khiển mà phương pháp lý thuyết đặt Lượng thông tin ban đầu cho ta dạng mơ hình mà khơng thể xây dung mơ hình hồn chỉnh Ví dụ: Tất mơ hình dạng G(s) = mơ hình động chiều - Có hai loại mơ hình: + Lớp mơ hình tuyến tính + Lớp mơ hình phi tuyến K (với K, T1, T2� R) (1+T1s)(1+T2s) Trong nội dung học ta quan tâm tới toán nhận dạng với lớp mơ hình tuyến tính vì: + Mơ hình đơn giản, chi phí Các tham số mơ hình tuyến tính dễ xác định nhờ nhận dạng mà khơng cần phải từ phương trình lý hóa phức tạp + Tập phương pháp nhận dạng phong phú, không tốn nhiều thời gian thực nghiệm + Cấu trúc đơn giản mơ hình cho phép dễ dàng theo dõi kết điều khiển đối tượng chỉnh định lại mơ hình (nếu cần) ... thức mơ tả sai lệch mơ hình nhận dạng mơ hình thực đối tượng 1. 2 Lịch sử phát triển Vào năm 19 60 bắt đầu hình thành phát triển nhanh tốn nhận dạng Lúc người ta coi nhận dạng phận lý thuyết điều... Giai đoạn từ 19 90 - đến nay: Nhận dạng phát triển từ mơ hình liên tục tuyến tính sang hệ phi tuyến nhiều chiều hệ MIMO (Multi Input Multi Output) 1. 3 Phân loại toán nhận dạng 1. 3 .1 Phân loại theo... tín hiệu vào/ra dạng liên tục - Bài tốn với tín hiệu vào/ra dạng rời rạc - Bài tốn với tín hiệu vào/ra dạng ngẫu nhiên 1. 3.2 Phân loại theo điều kiện tiến hành nhận dạng a Nhận dạng chủ động Tín