Điều khiển trượt dùng mạng nơron

Đại Học Quốc Gia Tp Hồ Chí Minh TRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA oOo NGUYỄN TRUNG KIỆT ĐIỀU KHIỂN TRƯT DÙNG MẠNG NƠRON Chuyên ngành : Mã số ngành : TỰ ĐỘNG HÓA 2.05.01 LUẬN VĂN THẠC SĨ TP.HỒ CHÍ MINH, THÁNG 11 NĂM 2007 CÔNG TRÌNH ĐƯC HOÀN THÀNH TẠI TRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA ĐẠI HỌC QUỐC GIA TP HỒ CHÍ MINH Cán hướng dẫn khoa học : TS Dương Hoài Nghóa Cán chấm nhận xét 1: PGS.TS Nguyễn Thị Phương Hà Cán chấm nhận xét 2: TS Trương Đình Châu Luận văn thạc só bảo vệ HỘI ĐỒNG CHẤM BẢO VỆ LUẬN VĂN THẠC SĨ Trường Đại Học Bách Khoa, ngày 18 tháng 01 năm 2008 TRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA CỘNG HÒA XÃ HỘI CHỦ NGHĨA VIỆT NAM PHÒNG ĐÀO TẠO SĐH ĐỘC LẬP - TỰ DO – HẠNH PHÚC -Tp HCM, ngày 18 tháng 01 năm 2008 NHIỆM VỤ LUẬN VĂN THẠC SĨ Họ tên học viên : NGUYỄN TRUNG KIỆT Ngày, tháng, năm sinh : 08-04-1981 Chuyên ngành :Tự Động Hóa Giới tính : Nam Nơi sinh : Quảng Ngãi MSHV : 01505348 I.TÊN ĐỀ TÀI : ĐIỀU KHIỂN TRƯT DÙNG MẠNG NƠRON II NHIỆM VỤ VÀ NỘI DUNG: - Giới thiệu tổng quan - Nghiên cứu điều khiển trượt, mạng nơron - Xây dựng hệ thống điều khiển trượt dùng mạng nơron - Ứng dụng điều khiển hệ cánh tay robot bậc tự - Mô kết máy tính dùng Simulink Matlab 7.0 III NGÀY GIAO NHIỆM VỤ : …………………… IV NGÀY HOÀN THÀNH NHIỆM VỤ: …………………… V HỌ VÀ TÊN CÁN BỘ HƯỚNG DẪN : TS DƯƠNG HỒI NGHĨA Nội dung đề cương luận văn thạc só Hội Đồng Chuyên Ngành thông qua Ngày …… tháng …… năm 2008 CÁN BỘ HƯỚNG DẪN TS DƯƠNG HỒI NGHĨA BỘ MÔN QUẢN LÝ CHUYÊN NGÀNH TS NGUYỄN ĐỨC THÀNH LỜI CẢM ƠN W X Tôi xin gửi lời cảm ơn chân thành sâu sắc đến TS Dương Hoài Nghóa tận tình hướng dẫn nghiên cứu, hỗ trợ tài liệu thảo luận, đánh giá suốt trình thực luận văn cao học Tôi xin cảm ơn tất thầy cô Bộ môn Điều Khiển Tự Động giảng dạy chương trình cao học, giúp có thêm nhiều kiến thức hữu ích Cảm ơn bạn bè lớp cao học khóa 2005 giúp đỡ suốt trình học cao học thời gian thực luận văn Xin cám ơn tất người thân gia đình giúp đỡ hỗ trợ bước đường học tập nghiên cứu Nguyễn Trung Kiệt MỤC LỤC Chương 1: Giới thiệu tổng quan .1 Chương 2: Giới thiệu phương pháp điều khiển trượt 2.1 Điều khiển bám 2.2 Điều khiển ổn định hóa .5 2.3 Hiện tượng chattering Chương 3: Nhận dạng hệ thống dùng mạng nơron 3.1 Giới thiệu mạng nơron nhân tạo 3.2 Một số mạng nơron nhân tạo thông dụng 15 3.3 Nhận dạng hệ thống động dùng mạng nơron 28 Chương 4: Mô hình đối tượng kết mô .33 4.1 Giới thiệu mô hình đối tượng điều khiển 33 4.2 Điều khiển trượt bám mục tiêu 33 4.2.1 Thiết kế điều khiển trượt 33 4.2.2 Mô .39 4.3 Nhận dạng cánh tay máy bậc tự dùng mạng truyền thẳng 56 4.4 Điều khiển trượt dùng mạng nơron 69 4.4.1 Thieát keá 69 4.4.2 Mô .69 4.5 Nhaän xét, so sánh, đánh giá kết .85 Kết luận kiến nghị 85 Tài liệu tham khảo 86 Phuï luïc 88 LUẬN VĂN THẠC SĨ Khái niệm phương pháp điều khiển trượt (SMC) Emelyanov nêu cho hệ thống bậc hai vào năm cuối thập niên 1960 Kể từ đó, phương pháp nhận nhiều quan tâm nhà nghiên cứu tính bền vững nhiễu thay đổi thông số mô hình Hiện nay, điều khiển trượt áp dụng nhiều ứng dụng điều khiển vị trí, điều khiển robot, điều khiển trình, ngành khoa học vũ trụ, biến đổi điện năng,… Sở dó điều khiển trượt ứng dụng phổ biến hoạt động tốt hệ thống phi tuyến, có khả điều khiển hệ MIMO dễ dàng thiết kế hệ thống điều khiển số (rời rạc) Điều khiển hệ thống có cấu trúc thay đổi (VSS), hệ thống cánh tay robot phương pháp trượt phát triển từ năm 1970 người ta tạo điều khiển có tần số chuyển mạch cao (tính chất quan trọng điều khiển trượt) Một thí nghiệm điều khiển robot phương pháp trượt Kaynak et al Trong thực tế, phương pháp điều khiển trượt truyền thống có khuyết điểm Đầu tiên tượng chattering, dao động tần số cao tín hiệu điều khiển Hiện tượng kích động mode tần số cao không mô hình hóa gây ổn định Thứ hai điều khiển trượt cần tín hiệu điều khiển lớn để đáp ứng tốt với thay đổi thông số mô hình Thứ ba việc tính toán giá trị điều khiển cần phải biết thông số xác mô hình Cùng với phát triển khoa học kó thuật vài thập niên gần đây, máy tính với tốc độ xử lí cao sử dụng ứng dụng điều khiển Hiện tại, người ta điều khiển hệ thống Trang LUẬN VĂN THẠC SĨ thực phức tạp dựa vào mô hình toán chúng thuật toán điều khiển phi tuyến, thích nghi, bền vững phương pháp điều khiển thông minh logic mờ, mạng nơron… Đồng thời phương pháp cải thiện khuyết điểm điều khiển trượt (giảm tượng chattering, giảm tần số chuyển mạch tín hiệu điều khiển, ) [8],[10],[13] Như nói trên, việc thiết kế hệ thống điều khiển trượt đòi hỏi phải xác định mô hình đối tượng điều khiển Trong thực tế lúc người thiết kế có mô hình xác đối tượng Để giải vấn đề này, tác giả đề nghị nhận dạng mô hình đối tượng điều khiển dùng mạng nơron truyền thẳng, giải thuật lan truyền ngược So với phương pháp nhận dạng phi tuyến truyền thống, phương pháp có ưu điểm nhận dạng xác cấu trúc mô hình Trên sở sử dụng mô hình mạng nơron, tác giả xây dựng luật điều khiển trượt cho đối tượng động phi tuyến Đối tượng điều khiển chọn hệ thống cánh tay máy bậc tự bao gồm cánh tay có khối lượng m1 m2 mang vật nặng mt Đây hệ thống động, đa biến Mục tiêu luận văn nghiên cứu áp dụng mạng nơron cho hệ thống điều khiển trượt bao gồm: - Thiết kế hệ thống điều khiển trượt cho đối tượng cánh tay máy bậc tự - Nhận dạng mô hình cánh tay máy bậc dùng mạng nơron - Thiết kế hệ thống điều khiển trượt dùng mạng nơron cho đối tượng Mô Matlab/Simulink so sánh hệ thống điều khiển thiết kế điều kiện làm việc khác (tác động nhiễu, thay đổi thông số, …) Trang LUẬN VĂN THẠC SĨ 2.1 Điều khiển bám mục tiêu (tracking): U U r + Bộ đđiều khiển trượt e - u Đối tượng điều khiển y Hình 2.1 Hệ thống điều khiển trượt Xét hệ thống động phi tuyến biểu diễn phương trình vi phân sau: ⎧ x ( n ) = f ( X ) + g ( X ).u ⎨ ⎩y = x (2.1) Trong đó: X = [x x x ( n−1) ]T vectơ trạng thái, u tín hiệu điều khiển, y tín hiệu ra, n bậc hệ thống Các hàm f = f ( X ) , g = g ( X ) hàm phi tuyến trước, biết trước chặn chúng f ≤ f ≤ f max , < g ≤ g ≤ g max Gọi r tín hiệu đặt Giả thiết r có đạo hàm theo t đến cấp n Định nghóa: ⎡ xd ⎤ ⎡ r ⎤ ⎢ x (1) ⎥ ⎢ r (1) ⎥ ⎥ Xd = ⎢ d ⎥ = ⎢ ⎢ ⎥ ⎢ ⎥ ⎢ ( n −1) ⎥ ⎢ ( n −1) ⎥ ⎣ xd ⎦ ⎣ r ⎦ Trang (2.2) LUAÄN VĂN THẠC SĨ ⎡ x − xd ⎤ ⎡e ⎤ ⎢ x − x ⎥ ⎢ (1) ⎥ d ⎢ ⎥ = ⎢e ⎥ E = X − Xd = ⎢ ⎥ ⎢ ⎥ ⎢ ( n −1) ⎥ ⎢ ⎥ − xd( n−1) ⎥⎦ ⎢⎣e( n −1) ⎥⎦ ⎢⎣ x (2.3) Mục tiêu điều khiển xác định luật điều khiển u cho E→0 t → ∞ Định nghóa hàm trượt: (2.4) S = e( n −1) + an − e( n − 2) + + a1e(1) + a0 e Các hệ số a0 , a1 , , an − phải chọn cho phương trình đặc trưng phương trình vi phân (2.4): (2.5) p n −1 + an − p n − + + a1 p + a0 = có tất nghiệm với phần thực âm Trong không gian trạng thái n chiều, phương trình S = xác định mặt cong gọi mặt trượt (sliding surface) Luật điều khiển u xác định cho S → khoảng thời gian hữu hạn Trên mặt trượt S = 0, tất nghiệm (2.5) có phần thực âm nên E→ t → ∞ Các quỹ đạo pha hệ thống đưa mặt trượt Bên mặt trượt, quỹ đạo pha bám theo điểm Xd cách tiệm cận Để xác định luật điều khiển, đạo hàm (2.4), ta có: S = e( n ) + an −2 e( n −1) + + a1e(2) + a0 e(1) = ( x ( n ) − xd( n ) ) + an −2 ( x ( n −1) − xd( n −1) ) + + a1 ( x (2) − xd(2) ) + a ( x − xd ) = f ( X ) + g ( X ).u − x (n) d + an − ( x ( n −1) −x ( n −1) d ) + + a1 ( x (2) (2.6) − x ) + a ( x − xd ) (2) d Sử dụng phương pháp Lyapunov, chọn hàm xác định dương V có dạng: V= S (2.7) Suy ra: V = SS Để V xác định âm cần chọn luật điều khiển u cho: Khi S > S < Trang (2.8) LUẬN VĂN THẠC SĨ x4 -2 -4 -6 -8 0.5 1.5 x2 2.5 Hình 4.62: Hình chiếu q đạo pha mặt phẳng x2, x4 khối lượng vật mt giảm 50% b Khối lượng mt tăng 50%: Tin hieu q1 q1 0 10 15 10 15 time(s) Tin hieu q2 q2 0 time(s) Hình 4.63: Tín hiệu hệ thống khối lượng vật nặng mt tăng 50% Trang 76 LUẬN VĂN THẠC SĨ S1 -500 -1000 -1500 -2000 0.005 0.01 0.015 0.02 0.025 0.03 time(s) 0.035 0.04 0.045 0.05 0.005 0.01 0.015 0.02 0.025 0.03 time(s) 0.035 0.04 0.045 0.05 -1000 -1500 -2000 Hình 4.64: S1 S2 mt taêng 50% Tin hieu dieu khien u1 20 u1 10 -10 10 15 10 15 time(s) Tin hieu dieu khien u2 10 u2 S2 -500 -5 time(s) Hình 4.65: Tín hiệu điều khiển u1 u2 mt tăng 50% Trang 77 LUẬN VĂN THẠC SĨ 10 x3 -2 -4 -6 -8 -10 -0.5 0.5 1.5 x1 2.5 3.5 Hình 4.66: Hình chiếu q đạo pha mặt phẳng x1, x3 mt taêng 50% x4 -2 -4 -6 -8 0.5 1.5 x2 2.5 Hình 4.67: Hình chiếu q đạo pha mặt phẳng x2, x4 mt tăng 50% Trang 78 LUẬN VĂN THẠC SĨ Nhận xét: - Tín hiệu có vọt lố, sai số nhận dạng hệ thống mạng nơron - S1 S2 tiến nhanh không bị ảnh hưởng nhiễu - Có thể khắc phục tượng vọt lố cách tăng hệ số k1,k2 hàm signum, không làm cho tín hiệu điều khiển u1,u2, lớn, ảnh hưởng xấu đến hệ thống Tính bền vững nhiễu: Xét ảnh hưởng nhiễu trắng ngõ với biên độ min=-0.03, max=0.03 Tin hieu q1 q1 0 10 15 10 15 time(s) Tin hieu q2 q2 0 time(s) Hình 4.68: Tín hiệu q1,q2 hệ thống có nhiễu ngõ Trang 79 LUẬN VĂN THẠC SĨ S1 -500 -1000 -1500 -2000 0.005 0.01 0.015 0.02 0.025 0.03 time(s) 0.035 0.04 0.045 0.05 0.005 0.01 0.015 0.02 0.025 0.03 time(s) 0.035 0.04 0.045 0.05 -1000 -1500 -2000 Hình 4.69: S1 S2 có nhiễu ngõ Tin hieu dieu khien u1 20 u1 10 -10 10 15 10 15 time(s) Tin hieu dieu khien u2 10 u2 S2 -500 -5 time(s) Hình 4.70: Tín hiệu điều khiển u1 u2 có nhiễu ngõ Trang 80 LUẬN VĂN THẠC SÓ 10 x3 -2 -4 -6 -8 -10 -0.5 0.5 1.5 x1 2.5 3.5 Hình 4.71: Hình chiếu q đạo pha mặt phẳng x1, x3 có nhiễu ngõ x4 -2 -4 -6 -8 0.5 1.5 x2 2.5 Hình 4.72: Hình chiếu q đạo pha mặt phẳng x2, x4 có nhiễu ngõ Trang 81 LUẬN VĂN THẠC SĨ Nhận xét: - Khi có nhiễu cảm biến thay đổi thông số mô hình, điều khiển hoạt động tốt nhờ mạng nơron nhận dạng tương đối xác hàm phi tuyến mô hình - Hiện tượng chattering còn, với biên độ không lớn 4.Khảo sát với hàm sat: Thay hàm sign hàm sat (trường hợp mô hình danh định), ta có kết sau: Tin hieu q1 q1 0 10 15 10 15 time(s) Tin hieu q2 q2 0 time(s) Hình 4.73: Tín hiệu hệ thống với hàm sat Trang 82 LUẬN VĂN THẠC SĨ S1 -500 -1000 -1500 -2000 0.005 0.01 0.015 0.02 0.025 0.03 time(s) 0.035 0.04 0.045 0.05 0.005 0.01 0.015 0.02 0.025 0.03 time(s) 0.035 0.04 0.045 0.05 3.5 -1000 -1500 -2000 Hình 4.74: S1 S2 với hàm sat 10 x3 S2 -500 -2 -4 -6 -8 -10 -0.5 0.5 1.5 x1 2.5 Hình 4.75: Hình chiếu q đạo pha mặt phẳng x1, x3 với hàm sat Trang 83 LUẬN VĂN THẠC SĨ x4 -2 -4 -6 -8 0.5 1.5 x2 2.5 Hình 4.76: Hình chiếu q đạo pha mặt phẳng x2, x4 với hàm sat Tin hieu dieu khien u1 40 u1 20 -20 10 15 10 15 time(s) Tin hieu dieu khien u2 10 u2 -5 time(s) Hình 4.77: Tín hiệu điều khiển u1 u2 với hàm sat Trang 84 LUẬN VĂN THẠC SĨ Nhận xét: - Tín hiệu tốt sử dụng hàm sat trường hợp thông số mô hình thay đổi có nhiễu, nhiên biên độ tín hiệu điều khiển lớn - Tín hiệu điều khiển có sai số so với điều khiển trượt xác sai số nhận dạng hàm phi tuyến mạng nơron - Xuất hiện tượng chattering gai nhọn thời điểm chuyển trạng thái, ta xén gai nhọn mạch xén 4.5 Nhận xét, so sánh, đánh giá kết quả: - Hệ thống điều khiển trượt bám cho kết tín hiệu đáp ứng nhanh Các tín hiệu điều khiển phân ly Tín hiệu S1 S2 tiến nhanh, vọt lố thời điểm giá trị thay đổi Sai số khắc phục cách tăng hệ số (k1,k2), nhiên, lúc giá trị tín hiệu điều khiển u1,u2 lớn (cũng sử dùng hàm sat thay cho hàm sign điều khiển), lợi cho hệ thống - Hệ thống điều khiển trượt bám dùng mạng nơron cho tín hiệu sát kết mô điều khiển trượt bám kinh điển, tín hiệu u1,u2,S1,S2 có sai số không đáng kể, sai số xảy sai số nhận dạng đối tượng - Các điều khiển trượt kinh điển dùng mạng nơron cho đáp ứng tốt với thay đổi thông số đối tượng nhiễu - Dạng tín hiệu điều khiển có gai nhọn lớn thời điểm thay đổi tín hiệu đặt, ta dùng mạch xén để làm giảm tượng KẾT LUẬN VÀ KIẾN NGHỊ Luận văn thực việc sau: Trang 85 LUẬN VĂN THẠC SĨ Tìm hiểu mô hình toán học hệ thống cánh tay robot bậc tự xây dựng mô hình mô cho hệ thống Tìm hiểu phương pháp điều khiển trượt bám mục tiêu áp dụng để thiết kế điều khiển trượt bám cho hệ thống cánh tay robot Mô hệ thống danh định, hệ thống có nhiễu tác động thông số đối tượng thay đổi Tìm hiểu phương pháp nhận dạng mô hình đối tượng phi tuyến động dùng mạng nơron (mạng truyền thẳng với giải thuật học lan truyền ngược) áp dụng nhận dạng đối tượng cánh tay robot bậc tự Thiết kế mô điều khiển trượt bám mục tiêu dùng mạng nơron cho hệ thống cánh tay máy bậc tự Mô hệ thống danh định, hệ thống có nhiễu tác động thông số đối tượng thay đổi So sánh kết mô điều khiển trượt bám mục tiêu dùng mạng nơron kết mô điều khiển trượt bám mục tiêu kinh điển Các kết mô cho thấy hệ thống điều khiển trượt dùng mạng nơron có chất lượng tương đương với hệ thống điều khiển trượt lý tưởng Ưu điểm phương pháp người thiết kế không cần biết mô hình phi tuyến xác đối tượng để thiết kế hệ thống điều khiển trượt kinh điển, người thiết kế phải biết mô hình phi tuyến xác đối tượng Luận văn phát triển theo hướng: Điều khiển trượt thích nghi dùng mạng nơron Điều khiển trượt thích nghi dùng mạng nơron kết hợp với logic mờ Tài liệu tham khảo : [1] TS Dương Hoài Nghóa, Bài giảng môn học “Điều khiển phi tuyến”, Đại Học Bách Khoa Tp HCM, 2006 Trang 86 LUẬN VĂN THẠC SĨ [2] HASSAN K.KHALIL, “Nonlinear system”, third Edition, Prentice Hall,2002 [3] TS Nguyễn Thiện Thành, Bài giảng môn học “Mạng nơron, nhận dạng, dự báo điều khiển”, Đại học Bách Khoa Tp HCM, 2006 [4] CHIN-TENG LIN and C.S GEORGE LEE ,“Neural Fuzzy System”, 1996 [5] Vadim Utkin, Jurgen Guldner and Jingxin Shi “Slingding mode control in Electromechanical system” , 1999 [6] Tri V.M.Nguyen, Q.P.Ha, and Hung T.Nguyen (Faculty of Engineering The University of Technology, Sydney PO Box 123 Broadway NSW2007 Australia),“A Chattering-Free Variable Structure Controller for Tracking of Robotic” [7] Yon-Ping Chen and Jeang-Lin Chang “Sliding-mode force control of manipulators”,1998, Proc Natl Sci Counc ROC(A) [8] Jinzhu Peng, Yaonan Wang, Wei Sun and Yan Liu “A Neural Network Sliding Mode Controller with Application to Robotic Manipulator” Proceeding of the 6th World Congress on intelligent Control and Automation, June 21-23, 2006, Dalian, China [9] KAI S YEUNG AND YON P CHEN “A New Controller Design for Manipulators Using the Theory of Variable Structure Systems”, IEEE Trans Automat Control, 1988, pp.200-209 [10] Y.C Hsu, G Chen and H X Li “A Fuzzy Adaptive Variable Structure Controller with Applications to Robot Manipulators” IEEE Trans.Syst., Man, Cybern 2001, pp.331-340 Trang 87 LUẬN VĂN THẠC SĨ [11] K David Young, Vadim I Utkin “A Control Engineer’s Guide to Sliding Mode Control” IEEE Trans Syst Techn 1999, pp 328-342 [12] Q P Ha et al “Fuzzy Sliding-Mode Controllers with Applications” IEEE Trans Ind Electron 2001, pp 38-46 [13] C.H Tsai, H.Y Chung, and F.M Yu “Neuro-Sliding Mode Control with Its Applications to Seesaw Systems” IEEE Trans Neural Networks, 2004, pp.124-134 [14] W.D Chang, R.C Hwang, and J.G Hsieh “Application of an AutoTuning Neuron to Sliding Mode Control” IEEE Trans Syst.,Man, Cybern, 2002, pp.517-522 [15] Nguyễn Doãn Phước, Phan Xuân Minh, Hán Thành Trung “Lý thuyết điều khiển phi tuyến” NXB Khoa học kó thuật 2003 [16] Nguyễn Thủy Đăng Thanh “Thiết kế điều khiển tối ưu cánh tay máy mềm dẻo với q đạo làm việc phi tuyến” Luận văn thạc só ĐH Bách Khoa Tp HCM 2004 [17] Huỳnh Thái Hoàng “Điều khiển thông minh” NXB Đại Học Quôc Gia Tp HCM 2006 [18] Nguyễn Thị Phương Hà “Lý thuyết điều khiển đại” Đại Học Bách Khoa Tp HCM 2005 [19] Trần Quang Thuận “Điều khiển trượt dùng mạng nơron hàm sở xuyên tâm” Luận văn thạc só ĐH Bách Khoa Tp HCM 2006 [20] Hoàng Trung Hiếu “Điều khiển mô hình nội dùng mạng nơron mờ” Luận văn thạc só ĐH Bách Khoa Tp HCM 2006 PHỤ LỤC Các file chương trình: Trang 88 LUẬN VĂN THẠC SĨ Rotbot_hand_SMC.mdl: mô điều khiển trượt Noise_Robot_hand_SMC.mdl: mô điều khiển trượt có nhiễu No_noise_Robot_hand_SMC_NN.mdl: mô điều khiển trượt dùng mạng nơron nhiễu Noise_Robot_hand_SMC_NN.mdl: mô điều khiển trượt dùng mạng nơron có nhiễu Init_parameter_SMC.m:cài thông số cho cánh tay máy điều khiển trượt Init_weight_f1.m:khởi động trọng số cho mạng nhận dạng f1 Init_weight_f2.m: khởi động trọng số cho mạng nhận dạng f2 Init_weight_g1.m: khởi động trọng số cho mạng nhận dạng g1 Init_weight_g2.m: khởi động trọng số cho mạng nhận dạng g2 10 Init_weight_g4.m: khởi động trọng số cho mạng nhận dạng g4 11 Ident_f1.m:nhận dạng hàm f1 12 Ident_f2.m: nhận dạng hàm f2 13 Ident_g1.m: nhận dạng hàm g1 14 Ident_g2.m: nhận dạng hàm g2 15 Ident_g4.m: nhận dạng hàm g4 16 load_weights.m: load trọng số huấn luyện 17 data_ident_f1.mat: kết nhận dạng f1 18 data_ident_f2.mat: kết nhận dạng f2 19 data_ident_g1.mat: kết nhận dạng g1 20 data_ident_g2.mat: kết nhận dạng g2 Trang 89 LUẬN VĂN THẠC SĨ 21 data_ident_g4.mat: kết nhận dạng g4 TÓM TẮT LÝ LỊCH TRÍCH NGANG Họ tên : NGUYỄN TRUNG KIỆT Phái : Nam Ngày, tháng, năm sinh : 08-04-1981 Nơi sinh : Quảng Ngãi Địa liên lạc: 123/16/3 Nghóa Phát , P6, Q.TB, Tp Hồ Chí Minh ĐT: 0903.901.396 Email: nguyentrungkiet@yahoo.com Khóa (năm trúng tuyển) : K2005 (2005-2007) QUÁ TRÌNH ĐÀO TẠO 1999 - 2004: sinh viên trường Đại học Bách khoa Tp HCM, chuyên ngành Điều khiển tự động Tháng 04-2004 tốt nghiệp Kỹ sư 2005 - 2007: học viên cao học trường Đại học Bách khoa Tp HCM, chuyên ngành Tự Động Hóa QUÁ TRÌNH CÔNG TÁC 09 - 2004 đến 06 -2005: nhân viên Công ty TNHH Tân Tiến Số Phổ Quang, Q Tân Bình, Tp HCM 07 – 2004 đến 08 - 2006: nhân viên Công ty Liên Doanh Xi măng Nghi Sơn Phòng 2208 37 Tôn Đức Thắng, Q.1, Tp HCM 09 – 2006 đến nay: nhân viên Công ty TNHH KT Điện Tự Động Toàn Diện 81 Cộng Hòa, P.4, Q.TB, Tp.HCM Trang 90 ... : ĐIỀU KHIỂN TRƯT DÙNG MẠNG NƠRON II NHIỆM VỤ VÀ NỘI DUNG: - Giới thiệu tổng quan - Nghiên cứu điều khiển trượt, mạng nơron - Xây dựng hệ thống điều khiển trượt dùng mạng nơron - Ứng dụng điều. .. pháp điều khiển trượt 2.1 Điều khiển bám 2.2 Điều khiển ổn định hóa .5 2.3 Hiện tượng chattering Chương 3: Nhận dạng hệ thống dùng mạng nơron 3.1 Giới thiệu mạng nơron. .. mô hình Hiện nay, điều khiển trượt áp dụng nhiều ứng dụng điều khiển vị trí, điều khiển robot, điều khiển trình, ngành khoa học vũ trụ, biến đổi điện năng,… Sở dó điều khiển trượt ứng dụng phổ