Nhận dạng mờ bền vững hệ phi tuyến

Đại Học Quốc Gia Tp Hồ Chí Minh TRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA - ĐẶNG ĐẮC CHI NHẬN DẠNG MỜ BỀN VỮNG HỆ PHI TUYẾN CHUYÊN NGÀNH: ĐIỀU KHIỂN HỌC KỸ THUẬT Mà SỐ NGÀNH: 2.05.01 LUẬN VĂN THẠC SĨ Tp HỒ CHÍ MINH, tháng 10 năm 2003 CÔNG TRÌNH ĐƯC HOÀN THÀNH TẠI TRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA TP HỒ CHÍ MINH ĐẠI HỌC QUỐC GIA TP HỒ CHÍ MINH Cán hướng dẫn khoa học: GS.TSKH NGUYỄN THÚC LOAN Th.S HUỲNH THÁI HOÀNG Cán chấm nhận xét 1: TSKH HỒ ĐẮC LỘC Cán chấm nhận xét 2: TS NGUYỄN ĐỨC THÀNH Luận văn thạc só bảo vệ HỘI ĐỒNG CHẤM BẢO VỆ LUẬN VĂN THẠC SĨ Trường Đại Học Bách Khoa Tp Hồ Chí Minh, ngày 25 tháng 10 năm 2003 Đại Học Quốc Gia Tp Hồ Chí Minh CỘNG HÒA Xà HỘI CHỦ NGHĨA VIỆT NAM TRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA Độc Lập – Tự Do – Hạnh Phúc - NHIỆM VỤ LUẬN VĂN THẠC SĨ Họ tên học viên: ĐẶNG ĐẮC CHI Phái: nam Ngày tháng năm sinh: 26 – 10 – 1974 Nơi sinh: Ninh Bình Chuyên ngành: Điều Khiển Học Kỹ Thuật Khóa: 12 (2001 – 2003) I TÊN ĐỀ TÀI: NHẬN DẠNG MỜ BỀN VỮNG HỆ PHI TUYẾN II NHIỆM VỤ VÀ NỘI DUNG: ™ Giới thiệu tổng quan ™ Lý thuyết nhận dạng ™ Lý thuyết nhận dạng dùng logic mờ thuật giải nhận dạng bền vững ™ Ứng dụng để nhận dạng hệ thống hai bồn nước ghép nối tiếp III NGÀY GIAO NHIỆM VỤ: IV NGÀY HOÀN THÀNH NHIỆM VỤ: V HỌ VÀ TÊN CÁN BỘ HƯỚNG DẪN: GS.TSKH NGUYỄN THÚC LOAN Th.S HUỲNH THÁI HOÀNG VI HỌ VÀ TÊN CÁN BỘ CHẤM NHẬN XÉT 1: TSKH HỒ ĐẮC LỘC ……………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………… VII HỌ VÀ TÊN CÁN BỘ CHẤM NHẬN XÉT 2: TS NGUYỄN ĐỨC THÀNH …………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………… CÁN BỘ HƯỚNG DẪN CÁN BỘ NHẬN XÉT 1CÁN BỘ NHẬN XÉT GS.TSKH Nguyễn Thúc Loan TSKH Hồ Đắc Lộc TS Nguyễn Đức Thành Th.S Huỳnh Thái Hoàng Nội dung đề cương Luận văn thạc só Hội Đồng Chuyên Ngành thông qua ngày 25 tháng 10 năm 2003 TRƯỞNG PHÒNG QLKH – SĐH CHỦ NHIỆM NGÀNH TS Nguyễn Đức Thành LUẬN VĂN THẠC SĨ LỜI CẢM ƠN Tôi xin chân thành cảm ơn tất thầy cô môn Điều khiển tự động môn khác hết lòng truyền đạt trang bị kiến thức q báu cho suốt thời gian học Cao học Đặc biệt, chân thành cảm ơn GS TSKH Nguyễn Thúc Loan Th.S Huỳnh Thái Hoàng tận tình hướng dẫn giúp đỡ, động viên, cung cấp thông tin tài liệu liên quan đến đề tài tạo điều kiện tốt để hoàn thành luận án tốt nghiệp Tôi xin chân thành cảm ơn tất thầy cô Phòng Quản Lý Khoa Học – Sau Đại Học Trường Đại học Bách Khoa Tp HCM tạo điều kiện tốt cho hoàn thành khóa học Tôi xin cảm ơn thầy cô khoa Điện Công Nghiệp, Ban Giám Hiệu trường Kỹ Thuật Cao Thắng động viên tạo điều kiện tốt cho suốt thời gian học Xin cảm ơn bạn khóa học giúp đỡ có ý kiến đóng góp, giúp đỡ tài liệu suốt thời gian học thực luận án Xin gởi lời cảm ơn sau sắc đến người thân gia đình cha mẹ, em yêu thương quan tâm dành điều kiện thuận lợi tốt cho học tập TP Hồ Chí Minh, ngày 15 tháng năm 2003 Học viên Đặng Đắc Chi LUẬN VĂN THẠC SĨ TÓM TẮT Nhận dạng hệ thống công việc phải làm muốn xây dựng điều khiển cho đối tượng Phương pháp dựa sở quan sát tín hiệu vào u(t) tín hiệu y(t) đối tượng để xây dựng mô hình đối tượng Trong năm gần đây, vấn đề nhận dạng bền vững quan tâm, Mục đích nhận dạng bền vững xây dựng bước nhận dạng xác định tập mô hình không chắn bao gồm mô hình tham số danh định với tập mô hình không chắn Có nhiều nghiên cứu vấn đề nhận dạng bền vững (Milanese Vicno 1991, Ninness Goodwin 1995, Milanese et al 1996, Garulli et al 1999) Nhưng nghiên cứu chủ yếu nghiên cứu hệ thống tuyến tính có nghiên cứu nhận dạng cho hệ thống phi tuyến (Smith Dullerud 1999, Alesandri et al 1999) Do đó, mục tiêu luận văn dùng mô hình mờ để nhận dạng bền vững hệ phi tuyến phương pháp nhận dạng tập hợp thành viên Trong thuật toán tìm đường biên giới hạn tham số mô hình có dạng hình hộp đa diện phẳng (Parallelotope) hình cầu ellip (Ellipsoid) giới thiệu Các thuật toán áp dụng để nhận dạng hệ thống hai bồn nước ghép nối tiếp để tìm mô hình danh định với tập mô hình không chắn Luận văn chia làm chương: Chương - TỔNG QUAN Giới thiệu tổng quát khái niệm nhận dạng Trong chương giới thiệu sơ lược nhận dạng bền vững, nhận dạng logic mờ, cuối chương nêu rõ mục đích luận văn LUẬN VĂN THẠC SĨ Chương - LÝ THUYẾT NHẬN DẠNG HỆ THỐNG Trong chương giới thiệu mô hình thường dùng cho hệ tuyến tính bất biến, hệ phi tuyến Đồng thời giới thiệu cách xây dựng dự báo cho hệ Cuối chương giới thiệu phương pháp ước lượng tham số mô hình phương pháp đánh giá mô hình Chương 3- NHẬN DẠNG MỜ BỀN VỮNG HỆ PHI TUYẾN Xây dựng mô hình mờ để mô tả đôùi tượng thực Mục đích chương giới thiệu hai thuật giải tìm đường biên xấp xỉ giới hạn tham số mô hình mô hình bị tác động nhiễu có biên độ biết trước, đường biên có dạng đa diện song song đường biên có dạng mặt cầu ellip Từ áp dụng thuật giải vào mô hình mờ để tìm tham số cần nhận dạng mô hình mờ Chương –ỨNG DỤNG NHẬN DẠNG HỆ HAI BỒN NƯỚC Mục đích chương dùng đối tượng hai bồn nước ghép nối tiếp (coupled-tank) dùng để kiểm nghiệm lại thuật giải chương Cuối luận văn số kết luận hướng phát triển đề tài LUẬN VĂN THẠC SĨ ABSTRACT Identification systems is one of the first things to when building controller for plants This method based on observement input signals u(t) and output signals y(t) of plants to define models In recent years, the robust identification problem has being interested The main purpose of robust identification is constructing the identification steps define a set uncertain model which contain a nominal parameter model and with a set of uncertain model There were many researches into the robust identification (Milanese and Vicno 1991, Ninness and Goodwin 1995, Milanese et al 1996, Garulli et al 1999) But in these research were mainly studying in linear systems, while there was very few of researching in nonlinear identification (Smith and Dullerud 1999, Alesandri et al.1999) Therefore, the purpose of this thesis is using fuzzy models to robust idetification nonlinear systems by set membership method In there, the algorithms find limit bound of parameter model by parallelotope and ellipsoid shapes are introduced These algorithms are applied to identification coupledtank system to find nominal model and set model uncertain The thesis is divided into chapter Chapter THE GENERAL We introduce generally notion basis about identification And cursory introduction about robust identification, identify by fuzzy logic, and the final of this chapter will point out the purpose of the essay Chapter IDENTIFICATION SYSTEM LITERATURE In this chapter, we introduce the models use for invariant linear systems, nonlinear systems And introducing the way to build predictors for that systems LUẬN VĂN THẠC SĨ In the end of this chapter, we will introduce the estimate parameter methods and model validation methods Chapter ROBUST FUZZY IDENTIFICATION of NONLINEAR SYSTEMS Buiding a fuzzy model to describe the real object The main purpose of this chapter is introduce two algorithm to find approximate touch-line which is limited by parameters of model when the model is influenced by crepe which has been known before That is the touchline which has parallelotope and ellipssoid shapes And then, it will apply this algorithm into fuzzy model to find out the parameter of fuzzy model must be defined Chapter ROBUST IDENTIFY APLICATION FOR COUPLED - TANK The purpose of this chapter applies algorithms in chapter for coupledtank Concludes the thesis and introduces some perspectives of the work LUẬN VĂN THẠC SĨ MỤC LỤC Trang Chương : TỔNG QUAN I-1 1.1- Giới thiệu chung nhận dạng hệ thống I-2 1.2- Sơ lược trình phát triển logic mờ I-3 1.3- Nhận dạng hệ thống dùng logic mờ I-4 1.4- Nhận dạng bền vững I-7 1.5- Mục đích luận văn I-9 1.6- Nội dung luận văn I-10 Chương : LÝ THUYẾT NHẬN DẠNG HỆ THỐNG II-1 2.1- Giới thiệu nhận dạng II-1 2.1.1- Mô hình II-1 2.1.2- Phương pháp bình phương tối thiểu II-3 2.2- Các bước nhận dạng hệ thống II-4 2.2.1- Các vấn đề hệ thống II-4 2.2.2- Đánh giá mô hình II-6 2.3- Cấu trúc mô hình hệ tuyến tính bất biến II-8 2.3.1- Mô hình hệ tuyến tính tổng quát II-8 2.3.2- Mô hình chuổi hàm sở trực giao II-16 2.4- Cấu trúc mô hính hệ phi tuyến II-18 2.4.1- Mô hình đặc tuyến phi tuyến II-18 2.4.2- Mô hình hộp đen phi tuyến II-21 2.4.3- Mô hình mờ II-25 2.5- Các phương pháp ước lượng tham số II-29 2.5.1- Lý thuyết chung II-29 2.5.2- Tối thiểu sai số dự báo II-31 LUẬN VĂN THẠC SĨ 2.5.3- Mô hình hồi qui tuyến tính phương pháp bình phương tối thiểu II-34 2.5.4- Ước lượng tham số dùng lý thuyết xác suất thống kê phương pháp hợp lý cực đại 2.5.5- Phương pháp tương quan 2.6- Đánh giá mô hình II-36 II-39 II-40 2.6.1- Đánh giá chéo II-41 2.6.2- Phân tích sai số II-42 Chương : NHẬN DẠNG MỜ BỀN VỮNG HỆ PHI TUYẾN 3.1- Các khái niệm dùng logic mờ III-1 III-2 3.1.1- Hàm liên thuộc III-2 3.1.2- Biến ngôn ngữ III-2 3.1.3- Tính toán mờ III-4 3.2- Nhận dạng dùng mô hình mờ III-8 3.2.1- Mô hình mờ III-8 3.2.2- Xác định cấu trúc mô hình III-11 3.2.3- Ước lượng tham số III-20 3.3- Nhận dạng thành viên tập hợp 3.3.1- Lý thuyết nhận dạng thành viên tập hợp III-22 III-22 3.3.2- Nhận dạng thành viên tập hợp đường bao xấp xỉ Parallelotope III-25 3.3.3- Nhận dạng tập hợp thành viên đường bao xấp xỉ Ellipsoid 3.4- Thuật giải nhận dạng mờ bền vững hệ phi tuyến III-33 III-36 3.4.1- Nhận dạng mờ bền vững thuật toán Parallelotope III-37 3.4.2- Nhận dạng mờ bền vững thuật toán Ellipsoid III-38 Trang IV - 20 Hình 4.21 Dữ liệu thu thập từ hệ thống thực dùng để ước lượng mô hình Chương Ứng Dụng Nhận Dạng Bền Vững Hệ Hai Bồn Nước Trang IV - 21 Hình 4.22 Dữ liệu thu thập từ hệ thống thực dùng để đánh giá mô hình KẾT QUẢ NHẬN DẠNG: 1) Xấp xỉ miền tham số đường bao Parallelotope Giá trị vạch mệnh đề kết luận Chương Ứng Dụng Nhận Dạng Bền Vững Hệ Hai Bồn Nước Trang IV - 22 Hình 4.23 Đánh giá mô hình sử dụng đường bao Parallelotope Chương Ứng Dụng Nhận Dạng Bền Vững Hệ Hai Bồn Nước Trang IV - 23 2) Xấp xỉ miền tham số đường bao Ellipsoid Giá trị vạch mệnh đề kết luận Hình 4.24 Đánh giá mô hình sử dụng đường bao Ellipsoid Chương Ứng Dụng Nhận Dạng Bền Vững Hệ Hai Bồn Nước Trang IV - 24 B- TRƯỜNG HP 2: Tiết diện van hai bồn lớn, tiết diện van xả nhỏ Hình 4.25 Dữ liệu thu thập từ hệ thống thực dùng để ước lượng Chương Ứng Dụng Nhận Dạng Bền Vững Hệ Hai Bồn Nước Trang IV - 25 Hình 2.26 Dữ liệu thu thập từ hệ thống thực dùng để đánh giá mô hình KẾT QUẢ NHẬN DẠNG: 1) Xấp xỉ miền tham số đường bao Parallelotope Giá trị vạch mệnh đề kết luận Chương Ứng Dụng Nhận Dạng Bền Vững Hệ Hai Bồn Nước Trang IV - 26 Hình 4.27 Đánh giá mô hình sử dụng đường bao Parallelotope Chương Ứng Dụng Nhận Dạng Bền Vững Hệ Hai Bồn Nước Trang IV - 27 2) Xấp xỉ miền tham số đường bao Ellipsoid Giá trị vạch mệnh đề kết luận Hình 4.28 Đánh giá mô hình sử dụng đường bao Ellipsoid Chương Ứng Dụng Nhận Dạng Bền Vững Hệ Hai Bồn Nước Trang IV - 28 TÓM TẮT Trong chương ứng dụng mô hình mờ phương pháp nhận dạng bền vững tập hợp thành viên để nhận dạng đối tượng phi tuyến hai bồn nước ghép nối tiếp Đối tượng nhận dạng mô nhận dạng thực chương trình viết Matlab, chương trình đã: Nhận dạng mô hình danh định θˆ vùng không gian tham số thay đổi T Giới hạn vùng không gian tham số đường bao Parallelotope Ellipsoid Qua kết nhận dạng cho thấy chương trình nhận dạng đối tượng mô nhận dạng hệ thống thực tốt Dựa vào kết nhận dạng ta thấy phương pháp nhận dạng đường bao Parallelotope có khả nhận dạng tốt phương pháp dùng đường bao Ellipsod, nhận dạng mô với tập liệu thu thập để ước lượng giới hạn biên nhiễu Parallelotope chọn nhỏ giới hạn biên nhiễu Ellipsoid Điều có nghóa Parallelotope có khả xấp xỉ miền tham số tốt Ellipsoid Ngoài ra, nhận dạng hệ thống thực, tín hiệu thu thập bị nhiễu đo lường, mực nước bồn hai dao động dòng chảy từ bồn qua bồn nên tín hiệu đo bị dao động theo Nhưng kết cho thấy, chương trình nhận dạng tốt, tín hiệu dự báo mô hình danh định bám sát với tín hiệu thực Chương Ứng Dụng Nhận Dạng Bền Vững Hệ Hai Bồn Nước Trang V - KẾT LUẬN Trong luận văn, tác giả thực vấn đề sau: ⎝ Nghiên cứu lý thuyết nhận dạng hệ thống ⎝ Nghiên cứu lý thuyết nhận dạng logic mờ ⎝ Nghiên cứu thuật giải nhận dạng bền vững dựa vào phương pháp tập hợp thành viên ⎝ Ứng dụng logic mờ thuật toán nhận dạng bền vững để nhận dạng hệ phi tuyến hai bồn nước ghép nối tiếp trường hợp: ¾ Các thông số bồn thay đổi ¾ Biên nhiễu thay đổi ¾ Nhận dạng tham số mô hình mờ mô tả bồn giới hạn đường bao đa diện phẳng (parallelotope) mặt cầu ellip (ellipsoid) ¾ Phần ứng dụng mô chương trình hoạt động Matlab sử dụng để nhận dạng đối tượng hai bồn nước thực phòng thí nghiệm tự động Từ nội dung lý thuyết ứng dụng nhận dạng hệ hai bồn ước trình bày luận văn ta rút số kết luận sau: ¾ Mô hình mờ có khả xấp xỉ vạn dùng để xấp xỉ hàm toán học, từ ứng dụng dùng để mô hình hóa đối tượng phi tuyến việc xây dựng biểu thức toán học mô tả đối tượng gặp nhiều khó khăn ¾ Trong trình hoạt động thông số đối tượng cần nhận dạng bị thay đổi (theo thời gian, nhiễu,…) nên để mô tả đối tượng thực Kết Luận Và Hướng Phát Triển Của Đề Tài Trang V - tham số mô hình phải thay đổi theo Các tham số có liên quan mật thiết với nhau, nghóa thay đổi tham số mô hình ảnh hưởng đến tham số lại nên ta nhận dạng cụ thể giá trị thay đổi tham số mà nhận miền tham số thay đổi bị giới hạn với giả thuyết biên nhiễu bị giới hạn biết trước ¾ Miền giới hạn tham số mô hình xấp xỉ bình bao parallelotope tốt ellipsoid khả giới hạn tham số mô hình tốt HƯỚNG PHÁT TRIỂN CỦA ĐỀ TÀI Qua nội dung vừa trình bày, luận văn tiếp tục phát triển theo hướng sau: ⎝ Ứng dụng thuật giải nhận dạng để điều khiển dự báo dựa vào mô hình danh định phương pháp điều khiển dự báo dựa mô hình hệ thống thật để dự đoán trước đáp ứng tương lai, sở đó, thuật toán tối ưu hóa hàm mục tiêu sử dụng để tính toán chuỗi tín hiệu điều khiển cho sai lệch đáp ứng dự báo đáp ứng tham chiếu mô hình nhỏ ⎝ Bài toán nhận dạng luận văn trình bày nhận dạng không trực tuyến (offline) Do ta phát triển thành toán nhận dạng trực tuyến (on line) để điều khiển thích nghi mà đối tượng nhận dạng tách riêng khỏi hệ thống trình nhận dạng phải thực song song với trình làm việc toàn hệ thống Kết Luận Và Hướng Phát Triển Của Đề Tài Trang V - ⎝ Trong kết luận văn xác định miền thay đổi tham số mô hình tương ứng với thay đổi hệ thống thực nên ta phát triển thuật toán điều khiển bền vững ⎝ Trong luận văn, mô hình mờ xây dựng với giả thuyết hàm liên thuộc biến ngõ vào phân hoạch mờ hệ qui tắc đầy đủ nên hàm liên thuộc sử dụng hàm tam giác hình thang, đối tượng có tính phi tuyến cao mô hình không mô tả tốt đối tượng Ta thay đổi hàm liên thuộc hình Gauss Pi … với kiểu phân chia tập mờ phi tuyến tuyến tính để mô tả đối tượng tốt ⎝ Luận văn trình bày cách xây dựng mô hình mờ dựa hệ qui tắc Mamdani, ta phát triển xây dựng hệ qui tắc Tagaki – Sugerno –Kang để mô hình mô tả hệ phi tuyến tốt Vì theo lý thuyết qui tắc TSK có khả xấp xỉ phi tuyến tốt qui tắc Mandani ⎝ Bài toán nhận dạng luận văn nhận dạng tham số danh định mô hình ( tâm tham số) ma trận xác định kích thước xác định miền giới hạn tham số, chưa xác định xác biên đáp ứng đối tượng trường hợp xấu [20] Nên phát triển nghiên cứu mô trường hợp xấu đối tượng từ thiết kế điều khiển có đặc tính điều khiển bền vững thích nghi tương ứng Kết Luận Và Hướng Phát Triển Của Đề Tài TÀI LIỆU THAM KHẢO Huỳnh Thái Hoàng, Nguyễn Thúc Loan Nguyễn Thị Phương Hà (2002), “Nhận Dạng hệ phi Tuyến dùng logic mờ”, kỷ yếu hội nghị toàn quốc lần thứ V tự động hóa, Hà Nội, 24-26/10 Huỳnh Thái Hoàng, (2003), “Nhận Dạng để điều khiển bền vững hệ phi tuyến”, Chuyên đề Tiến só , Trường đại học Bách Khoa Tp HCM Huỳnh Thái Hoàng, giảng “Nhận dạng hệ thống”, trường Đại học Bách Khoa Tp HCM Lennart Ljung (1999) – “System Identification – Theory For The User”, 2nd Edition, Prentice-Hall, Englewood Cliffs, NewJersey Nguyễn Doãn Phước Phan Xuân Minh (2001), “ Nhận Dạng Hệ điều khiển”, NXB khoa học kỹ thuật L.Chisci - A.Garlli - A.Vicno Gzappa (1996) – “Block Recursive Parallelotopic Bounding In Set Membership Identification” L.Chisci - A.Garlli - A.Vicno Gzappa – “Properties Optimal Bounding Parallelotope Algorthms” Nguyễn Doãn Phước, Phan Xuân Minh, (2000) “Điều khiển tối ưu bền vững” NXB Khoa Học Kỹ Thuaät P.Srinivasa Babu – ArindamGosh – Sachchidanand Department of Electrical Engineering – Indian Institute of Techology, Kanpur, INDIA “fuzzy identification and control of a class of nonlinaer systems” 10 Robert L Kosut, Ming K Lau Stephen P Boyd (1992), “Set-Membership Identification of Systems with Parametric and Nonparametric Uncertainty”, IEEE transactions on automatic control 11 T.A.Johansen and R.Shorten and R.Murray-Smith – September 30,1990 - “On the Interpretation and Identification of Dynamic Takegi-Sugeno Fuzzy Models” 12 M Milanese, C Novara, (2002) “Set Membership estimation of nonlinear regressions”, IFAC , Barcelona, Spain 13 Jyh-ShingRoger Jang, Chuen-Tsai Sun – “Neuro-Fuzzy Modeling And Control” 14 Tor A.Johansen (1996) – “Robust Identification Of Takagi-Sugeno-Kang Fuzzy Models Using Regularzation” IEEE conf Decion and Control, Kobe, Japan 15 Tor A.Johansen (1996) “Identification Of Non-Linear Systems Using Empirical Data Via Prior Knowledge – An Optimization Approach” Automatica, 32, 337-356 16 Abonyi J., R Babuska, L Navy, F Szeifert (2000), “Local and global Identification for Fuzzy Model Based Control”, Proc Of Intelligent systems in control and measurement symposium INTCOM 2000, verzprem, hunggary, pp 110-116 17 Bossley K.M (1997), “Neurofuzzy Modeling Approaches In System Identification”, PhD Thesis, University of Southampton 18 Dickerson J and B.Kosko (1996), “Fuzzy Fumtion Approximation with Ellipsoidal rules”, IEEE Trans Syst., Man, Cybern 19 A.Garulli, A Vicno, G Zappa , “Conditional Central Algorithms for WorstCase Set Membership Identification and Filtering” 20 Laurent El Ghaoui, Giuseppe Calafiore, (2000) “ Worst-Case Simulation of Uncertain Systems” 21 Wolfgang Reinelt, A Garulli, L Ljung (1999), “Comparing Approaches to Model Error in Robust Identification”, Conference on Decision and Control 22 Nguyễn Mộng Hy (2001), hình học cao cấp, NXB Giáo Dục TÓM TẮT LÝ LỊCH TRÍCH NGANG Họ tên: Đặng Đắc Chi Ngày, tháng, năm sinh Địa liên lạc: : 26 – 10 –1974 Nơi sinh: Ninh Bình 1/6Q khu phố phường Bình Thuận Q.7 Tp HCM QUÁ TRÌNH ĐÀO TẠO: 1993-1998: Học Đại học trường Đại học Bách Khoa Tp HCM 2001- 2003: Học Cao học trường Đại học Bách Khoa Tp HCM QUÁ TRÌNH CÔNG TÁC: Từ 1998 đến nay: Giáo viên khoa Điện Công Nghiệp - trường Kỹ Thuật Cao Thắng – 65 Huỳnh Thúc Kháng Q.1 Tp HCM ... NHẬN DẠNG MỜ BỀN VỮNG HỆ PHI TUYẾN II NHIỆM VỤ VÀ NỘI DUNG: ™ Giới thiệu tổng quan ™ Lý thuyết nhận dạng ™ Lý thuyết nhận dạng dùng logic mờ thuật giải nhận dạng bền vững ™ Ứng dụng để nhận dạng. .. nghiên cứu nhận dạng bền vững nghiên cứu chủ yếu hệ thống tuyến tính có nghiên cứu nhận dạng bền vững hệ thống phi tuyến Nên mục đích luận án muốn sử dụng khả mô tả hệ phi tuyến mô hình mờ áp dụng... 3.3.3- Nhận dạng tập hợp thành viên đường bao xấp xỉ Ellipsoid 3.4- Thuật giải nhận dạng mờ bền vững hệ phi tuyến III-33 III-36 3.4.1- Nhận dạng mờ bền vững thuật toán Parallelotope III-37 3.4.2- Nhận