Điều khiển mờ thích nghi bền vững cho hệ phi tuyến

Đại Học Quốc Gia Tp Hồ Chí Minh TRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA VÕ PHÚ HẬU ĐIỀU KHIỂN MỜ THÍCH NGHI BỀN VỮNG CHO HỆ PHI TUYẾN Chuyên ngành : Tự Động Hóa LUẬN VĂN THẠC SĨ TP HỒ CHÍ MINH, tháng 11 năm 2007 CƠNG TRÌNH ĐƯỢC HỒN THÀNH TẠI TRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA ĐẠI HỌC QUỐC GIA TP HỒ CHÍ MINH Cán hướng dẫn khoa học : TS Nguyễn Thiện Thành Cán chấm nhận xét : Cán chấm nhận xét : Luận văn thạc sĩ bảo vệ HỘI ĐỒNG CHẤM BẢO VỆ LUẬN VĂN THẠC SĨ TRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA, ngày tháng năm 2007 ĐẠI HỌC QUỐC GIA TP HCM CỘNG HOÀ XÃ HỘI CHỦ NGHIÃ VIỆT NAM TRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA Độc Lập - Tự Do - Hạnh Phúc -oOo Tp HCM, ngày tháng năm 2007 NHIỆM VỤ LUẬN VĂN THẠC SĨ Họ tên học viên: VÕ PHÚ HẬU Giới tính : Nam Ngày, tháng, năm sinh : 07-11-1982 Nơi sinh : VĨNH LONG Chuyên ngành : TỰ ĐỘNG HỐ Khố (Năm trúng tuyển) : 2005 1- TÊN ĐỀ TÀI: ĐIỀU KHIỂN MỜ THÍCH NGHI BỀN VỮNG CHO HỆ PHI TUYẾN 2- NHIỆM VỤ LUẬN VĂN: • Tìm hiểu lý thuyết hồi tiếp tuyến tính hố, lý thuyết thích nghi, lý thuyết bền vững lý thuyết mờ • Thiết kế điều khiển hồi tiếp tuyến tính hố, thích nghi bền vững hồi tiếp tuyến tính hố, điều khiển thích nghi bền vững trực tiếp/gián tiếp sở mờ • Nghiêm cứu phân tích đối tượng điều khiển bồn nước, chuyển dạng phù hợp để áp dụng luật điều khiển thiết kế • Áp dụng luật điều khiển vào đối tượng cho kết mô kết chạy mơ hình • Đánh giá kết quả, nhận xét hướng phát triển 3- NGÀY GIAO NHIỆM VỤ : 01-2007 4- NGÀY HOÀN THÀNH NHIỆM VỤ : 11-2007 5- HỌ VÀ TÊN CÁN BỘ HƯỚNG DẪN : TS.NGUYỄN THIỆN THÀNH Nội dung đề cương Luận văn thạc sĩ Hội Đồng Chuyên Ngành thông qua CÁN BỘ HƯỚNG DẪN CHỦ NHIỆM BỘ MÔN QUẢN LÝ CHUYÊN NGÀNH TS.NGUYỄN THIỆN THÀNH TS.NGUYỄN ĐỨC THÀNH Lời Cảm Ơn Trước tiên xin chân thành gửi lời cảm ơn sâu sắc đến thầy TS.Nguyễn Thiện Thành, thầy trực tiếp hướng dẫn khoa học đưa ý tưởng giúp định hướng nghiên cứu Cảm ơn thầy truyền đạt kiến thức kinh nghiệm quý báu suốt trình học tập, nghiên cứu luận án báo cáo luận án Với đóng góp thầy dần giúp hoàn thiện luận án Một lần xin bày tỏ lòng cảm ơn sâu sắc đến thầy Tôi xin gửi lời cảm ơn đến tất thầy cô Khoa Điện-Điện tử, Đại học Bách Khoa Tp.HCM truyền đạt cho kiến thức quý báu trình học đại học cao học Với kiến thức tảng vững giúp tự tin thực công việc nghiên cứu Xin gửi lời cảm ơn đến tất thầy cô môn Điều Khiển Tự Động đóng góp ý kiến tạo điều kiện thuận lợi cho làm luận văn Cám ơn thầy Nguyễn Trọng Tài người trực tiếp quản lý phòng thí nghiệm tạo điều kiện cho sử dụng thiết bị phòng để hoàn thành tốt luận án Cuối gửi lời cảm ơn đến tất người thân gia đình Cảm ơn đùm bọc yêu thương bố mẹ anh chị Cảm ơn tất bạn bè khóa cao học 2005 đóng góp giúp đỡ trình hoàn thành luận án Tp.Hồ Chí Minh, tháng 11 năm 2007 Người thực Võ Phú Hậu Tóm tắt Luận án đề cập đến việc phân tích thiết kế điều khiển thích nghi bền vững dựa điều khiển hồi tiếp tuyến tính hóa điều khiển mờ thích nghi bền vững trực tiếp/gián tiếp sở mờ Việc phân tích thiết kế điều khiển kiểm nghiệm khả thực chúng thông qua kết mô áp dụng mô hình thực nghiệm Tính ổn định hội tụ thuật toán luôn vấn đề quan tâm Qua rút khả khả thi kết Phương pháp điều khiển thích nghi nhằm chỉnh định thông số điều khiển điều khiển bền vững số H∞ nhằm bù lại sai số ước lượng xấp xỉ nhiễu bên hệ thống Điều kiện đủ để hệ thống ổn định phân tích chứng minh phương pháp Lyapunov Trong trình thực luận án thiết kế từ khâu giả sử đối tượng hoàn toàn biết trước đến ta biết cấu trúc đối tượng thông số đối tượng cuối ta cấu trúc lẫn thông số đối tượng Với vấn đề đặt luận án xây dựng thuật toán điều khiển hồi tiếp tuyến tính hóa để điều khiển đối tượng mà ta biết hoàn toàn Xây dựng điều khiển thích nghi bền vững để giải toán biết cấu trúc mà mô hình Và sau giải toán mà mô hình chắt luận án giới thiệu thuật toán điều khiển thích nghi bền vững trực tiếp gián tiếp sở mờ Abstract This thesis addresses analysis and designs a robust adaptive control for feedback linearizable nonlinear system and direct/indirect adaptive fuzzy-based tracking control equipped H∞ control These analysis and designs will be verified validity through simulink and physical The stability and converge of algorithms are always considered carefully From analysis, the performance of algorithms will be achieved Adaptive control tune parameters of control and Robust H∞ control compensate the effect of the approximate error via the adaptive fuzzy system and external disturbance Efficient conditions derived for robust stabilization in the sense of Lyapunov asymptotic stability On the routine of making thesis, the first support of the plant is fully known, the second only plan structure is known though parameters are uncertain Finally, both of the structure and the parameter are unknown With these problems, the thesis will design a feedback linearizable algorithm to deal with full known model Designing an H∞ robust adaptive control deals with the uncertain model parameters H∞ robust direct/indirect adaptive based-fuzzy controls develop to deal with uncertain in model It is concluded that the thesis does not only solves essential of the SISO model but also extended to MIMO model i Mục Lục Chương 1: - -  TOÅNG QUAN - -  1.1  HỆ THỐNG ĐIỀU KHIỂN - -  1.1.1  Điều khiển kinh điển( trước năm 1960) - -  1.1.2  Điều khiển đại (từ khoảng 1960 đến nay) - -  1.1.3  Điều khiển thông minh - -  1.2  ĐIỀU KHIỂN THÍCH NGHI - -  1.3  ĐIỀU KHIỂN BỀN VỮNG: - -  1.4  GIỚI THIỆU LUẬN ÁN - -  1.4.1  Mục đích - -  1.4.2  Phương pháp nghiên cứu - -  1.4.3  Cấu trúc luận án - 10 -  Chương - 11 -  LÝ THUYẾT THÍCH NGHI, BỀN VỮNG, LÝ THUYẾT MỜ - 11 -  2.1  GIỚI THIỆU - 11 -  2.2  ĐIỀU KHIỂN THÍCH NGHI TUYẾN TÍNH - 12 -  2.2.1  Điều khiển thích nghi tự chỉnh ñænh - 12 -  2.2.2  Điều khiển thích nghi theo mô hình chuẩn - 20 -  2.3  ĐIỀU KHIỂN BỀN VỮNG - 26 -  2.3.1  Khái niệm điều khiển bền vững - 26 -  2.3.2  Điều khiển bền vững số H∞ - 27 -  2.4  LYÙ THUYẾT MỜ - 31 -  2.4.1  Hệ thống mờ: - 31 -  ii 2.4.2  Cơ sở luật mờ hoá: - 32 -  2.4.3  Suy luận mờ giải mờ: - 33 -  2.5  TÓM TẮT - 37 -  Chương - 38 -  ĐIỀU KHIỂN MỜ THÍCH NGHI BỀN VỮNG H∞ - 38 -  3.1  GIỚI THIỆU - 38 -  3.2  HỒI TIẾP TUYẾN TÍNH HOÁ - 40 -  3.2.1  Hồi tiếp tuyến tính hoá: - 40 -  3.2.2  Hệ thống cực tiểu pha động học không - 42 -  3.3  ĐIỀU KHIỂN THÍCH NGHI BỀN VỮNG CHỈ SỐ H∞ HỒI TIẾP TUYẾN TÍNH HOÁ - 44 -  3.3.1  Đặt vấn đề: - 44 -  3.3.2  Thiết kế điều khiển - 45 -  3.3.3  Các bước thực - 49 -  3.4  ĐIỀU KHIỂN MỜ THÍCH NGHI GIÁN TIẾP - 50 -  3.4.1  Đặt vấn đề - 50 -  3.4.2  Thiết kế điều khiển - 50 -  3.4.3  Các bước thực - 55 -  3.5  ĐIỀU KHIỂN MỜ THÍCH NGHI TRỰC TIẾP - 55 -  3.5.1  Đặt vấn đề - 55 -  3.5.2  Thiết kế điều khiển - 55 -  3.5.3  Các bước thực - 59 -  3.6  MỞ RỘNG VỚI HỆ THỐNG MIMO: - 59 -  3.6.1  Điều khiển hồi tiếp tuyến tính hoá thích nghi - 59 -  iii 3.6.2  Điều khiển mờ thích nghi gián tiếp - 63 -  3.7  TÓM TẮT: - 65 -  Chương - 66 -  KHẢO SÁT ĐỐI TƯNG - 66 -  4.1  GIỚI THIỆU - 66 -  4.2  MÔ TẢ ĐỐI TƯNG - 68 -  4.3  PHƯƠNG TRÌNH TOÁN HỌC - 71 -  4.3.1  Đối với dạng thiết lập #1 hình 4.2 a - 71 -  4.3.2  Đối với dạng thiết lập #2 hình 4.2 b - 72 -  4.3.3  Đối với dạng thiết lập #3 hình 4.2 c - 73 -  4.3.4  Heä thống MIMO hình 4.3 - 74 -  4.4  PHẦN MỀM LIÊN QUAN: - 76 -  4.4.1  Phần mềm WinconTM: - 77 -  4.4.2  S-Function in C: - 78 -  4.5  TÓM TẮT : - 80 -  CHƯƠNG - 81 -  KẾT QUẢ KIỂM NGHIỆM - 81 -  5.1  GIỚI THIỆU - 81 -  5.2  QUI TRÌNH THỰC HIỆN BỘ ĐIỀU KHIỂN - 83 -  5.2.1  Sơ đồ khối Simulink : - 83 -  5.2.2  Các bước thực : - 85 -  5.3  KẾT QUẢ CHƯƠNG TRÌNH MÔ PHỎNG - 87 -  5.3.1  Điều khiển không thích nghi: - 87 -  5.3.2  Điều khiển thích nghi bền vững số H∞: - 91 -  iv 5.3.3  Điều khiển mờ thích nghi gián tiếp bền vững số H∞: - 97 -  5.3.4  Điều khiển mờ thích nghi trực tiếp - 105 -  5.3.5  Nhận xét : - 111 -  5.4  KẾT QUẢ CHẠY MÔ HÌNH THÍ NGHIỆM - 113 -  5.4.1  Điều khiển hồi tiếp tuyến tính hoá thích nghi - 113 -  5.4.2  Điều khiển mờ thích nghi bền vững gián tiếp - 117 -  5.4.3  Điều khiển mờ thích nghi bền vững trực tiếp - 120 -  5.4.4  Nhận xét - 123 -  5.5  KẾT QUẢ CHẠY MÔ PHỎNG HỆ MIMO - 124 -  5.5.1  Điều khiển hồi tiếp tuyến tính hoá không thích nghi - 124 -  5.5.2  Điều khiển thích nghi bền vững hồi tiếp tuyến tính hoá - 125 -  5.5.3  Điều khiển mờ thích nghi gián tiếp - 126 -  5.5.4  Nhận xét - 129 -  5.6  TÓM TẮT - 129 -  CHƯƠNG - 129 -  KẾT LUẬN - 129 -  6.1  KẾT QUẢ ĐẠT ĐƯC TRONG LUẬN ÁN - 129 -  6.2  HƯỚNG PHÁT TRIỂN ĐỀ TÀI - 130 -  TÀI LIỆU THAM KHẢO - 130 -  - 119 - c) Với cấu hình Thông số điều khiển: rho = 1; r = 1* rho^2; Q = 1*[ ]; K = [3]; A0 = [0]; B = [1]'; kg = 20; Giải phương trình Riccati P = 0.1658; MucNuoc 10 MucNuoc 100 200 300 400 500 600 700 800 900 20 DienAp DK 10 1000 Ngo Tham chieu 10 100 200 300 400 500 600 700 800 900 1000 100 200 300 400 500 600 700 800 900 1000 100 200 300 400 500 600 Thoi gian T (ms) 700 800 900 1000 Sai So -2 M u c N u o c1 10 0 100 200 300 400 500 600 700 800 900 1000 M u c N u o c2 40 20 Ngo Tham chieu D ie n A pD K -20 100 200 300 400 500 600 700 800 900 1000 100 200 300 400 500 600 700 800 900 1000 100 200 300 400 500 600 Thoi gian T (ms) 700 800 900 1000 15 10 S a iS o -1 -2 Hình 5.28 Điều khiển thực, mờ thích nghi bền vững gián tiếp - 120 - 5.4.3 Điều khiển mờ thích nghi bền vững trực tiếp a) Với cấu hình rho = 1; r = 8* rho^2; Q = 5*[ ]; K = [0.8]; A0 = [0]; B = [1]'; kg = 20; Giải phương trình Riccati P = 3.1250; M ucN uoc1 30 Ngo Tham chieu 20 10 -10 100 200 300 400 500 600 700 800 900 1000 100 200 300 400 500 600 700 800 900 1000 100 200 300 400 500 600 Thoi gian T (ms) 700 800 900 1000 D ienA pD k 10 S S o 0.5 -0.5 -1 M u c N u o c1 20 15 10 Ngo Tham chieu 100 200 300 400 500 600 700 800 900 1000 100 200 300 400 500 600 700 800 900 1000 100 200 300 400 500 600 Thoi gian T (ms) 700 800 900 1000 D ie n A pD k 10 0.5 S a iS o -0.5 -1 -1.5 Hình 5.29 Điều khiển thực Mô hình mờ thích nghi bền vững trực tiếp - 121 - b) Với cấu hình rho = 1.1; r = 1* rho^2; Q = 10*[ 0;0 1]; K = 10*[10 1]; A0 = [0 1;0 0]; B = [0 MucNuoc 1]'; kg = 20; Giaûi pt Riccati P = [50.7951 0.0500 0.0500 0.5029]; 20 10 MucNuoc 0 DienAp DK 10 Sai So MucNuoc MucNuoc 200 300 400 500 600 700 800 900 1000 100 200 300 400 500 600 700 800 Ngo Tham chieu 900 1000 100 200 300 400 500 600 700 800 900 1000 100 200 300 400 500 600 Thoi gian T (ms) 700 800 900 1000 -2 DienAp DK 100 10 20 10 0 100 200 300 400 500 600 700 800 900 1000 Ngo Tham chieu 100 200 300 400 500 600 700 800 900 1000 100 200 300 400 500 600 700 800 900 1000 100 200 300 400 500 600 Thoi gian T (ms) 700 800 900 1000 20 10 10 Sai So 20 -2 Hình 5.30 Điều khiển thực Mờ thích nghi bền vững trực tiếp - 122 - c) Với cấu hình rho = 1; r = 8* rho^2; Q = 5*[ ]; K = [0.8]; A0 = [0]; B = [1]'; kg = 20; Giải phương trình Riccati P = 3.1250; MucNuoc 10 MucNuoc 0 100 200 300 400 500 600 700 800 900 1000 20 10 DienAp DK Ngo Tham chieu 100 200 300 400 500 600 700 800 900 1000 100 200 300 400 500 600 700 800 900 1000 100 200 300 400 500 600 Thoi gian T (ms) 700 800 900 1000 10 Sai So -2 MucNuoc 10 -5 100 200 300 400 500 600 700 800 900 1000 MucNuoc 20 10 Ngo Tham chieu -10 100 200 300 400 500 600 700 800 900 1000 100 200 300 400 500 600 700 800 900 1000 100 200 300 400 500 600 Thoi gian T (ms) 700 800 900 1000 DienAp DK 10 Sai So -1 -2 Hình 5.31 Điều khiển thực Mờ thích nghi bền vựng trực tiếp - 123 - 5.4.4 Nhận xét Các điều khiển cho kết tốt Sai số xác lập nhỏ nằm khoảng ±0.2 chấp nhận được( sai số 0.1%) Hiện tượng chattering tín hiệu không sảy có nằm đoạn điều khiển giá trị nhỏ chấp nhận Với tín hiệu điện áp điều khiển ta thực thi phần cứng Nếu chattering lớn làm giảm tuổi thọ thiết bị Kết mô phù hợp với kết điều khiển ta không cần điều chỉnh điều khiển mà cần chỉnh thông số điều khiển việc chỉnh định không lớn Vì mô ta tuyến tính hóa phần động Nên có sai số điều khiển thiết kế điều khiển bám số H∞ bù lại sai số Với hình sai số kèm theo thể hệ thống thích nghi tốt với giá trị ban đầu ngẫu nhiên sai số lớn hệ thống dần tiến đến xác lập thích nghi sai số giảm Với tín hiệu tham chiếu hình SIN ngõ mô hình luôn bám theo tín hiệu tham chiếu sai số xác lập nhỏ đoạn có sai số lơn sai số không hội tụ Vì giá trị xác lập Đối với tín hiệu tham chiếu hình vuông giá trị xác lập (giá trị nằm ngang không thay đổi nữa) sai số hội tụ không Nhưng tín hiệu tham chiếu có bước nhảy sai số lớn mức bình thường - 124 - Đối với mô hình config2 tín hiệu tham chiếu lên điều khiển bám tốt tín hiệu tham chiếu xuống điều khiển không bám lên Vì lý bồn xả nước không kịp xây dựng điều khiển thích nghi nên lần tín hiệu tham chiếu xuống điều khiển cần phải thích nghi lại trước đặt tính chưa “học” 5.5 KẾT QUẢ CHẠY MÔ PHỎNG HỆ MIMO 5.5.1 Điều khiển hồi tiếp tuyến tính hoá không thích nghi Với hệ thống có phương trình toán học (4.15) Gọi x1 = h1; x2 = h2; x3 = h3 ; x4 = h4; Nếu biết hoàn toàn đặc tính động học luật điều khiển (3.60) sử dụng Choïn K =0.01*I2x2 30 B on1 20 10 -10 Mo hinh Tham chieu 200 400 600 800 1000 1200 1400 1600 1800 2000 30 B on2 20 10 -10 200 400 600 800 1000 1200 1400 Mo hinh Tham chieu 1600 1800 2000 200 400 600 800 1000 1200 1400 1600 1800 2000 200 400 600 800 1000 1200 1400 1600 1800 2000 B on3 10 -5 B on4 10 -5 - 125 - DienAp DK1 15 10 0 200 400 600 800 200 400 600 800 1000 1200 1400 1600 1800 2000 1000 1200 Time (ms) 1400 1600 1800 2000 DienAp DK2 15 10 Hình 5.30 Điều khiển hồi tiếp tuyến tính hoá có nhiễu 5.5.2 Điều khiển thích nghi bền vững hồi tiếp tuyến tính hoá Từ phương trình (4.15) chuyển thành dạng phương trình biết cấu trúc mà thông số với dạng sau: θ θ √ θ √ θ √ ; θ 0 θ p dụng luật điều khiển (3.66)-(3.68) Áp dụng luật thích nghi (3.69)-(3.70) Thông số điều khiển : rho = 10; I = [1 0;0 1]; R = 1* rho^2*I; R_1 = inv(R); Q = 0.01*I; K = 0.2*[2 0;0 1]; A0 = [0 0;0 0]; B = [1 0;0 1]; kg = 20; Giải phương trình Riccati P = [0.0125 0; 0.0250] - 126 - Bon 20 -20 Mo hinh Tham chieu 200 400 600 800 1000 1200 1400 1600 1800 2000 Bon 20 -20 Mo hinh Tham chieu 200 400 600 800 1000 1200 1400 1600 1800 2000 200 400 600 800 1000 1200 1400 1600 1800 2000 200 400 600 800 1000 1200 1400 1600 1800 2000 200 400 600 800 1000 1200 1400 1600 1800 2000 200 400 600 800 1000 1200 Time (ms) 1400 1600 1800 2000 Bon 10 -10 Bon 10 -10 DienAp DK1 15 10 DienAp DK2 15 10 Hình 5.31 Điều khiển hồi tiếp thích nghi có nhiễu 5.5.3 Điều khiển mờ thích nghi gián tiếp - 127 - Xác định tập mờ cho ước lượng mờ Ngõ vào mờ , , , hàm liên thuộc cho biến chọn hàm gaussmf sau: Với giá trị µ = exp(-0.4433*(x1 -2.5)^2); µ Với giá trị µ = exp(-0.4433*(x1 - 0.0)^2); µ = exp(-0.4433*(x2 - 0.0)^2); = exp(-0.4433*(x2 - 5)^2); (mờ hoá tập ): µ = exp(-0.4433*(x3 - 0.0)^2); µ = exp(-0.4433*(x4 - 0.0)^2); = exp(-0.4433*(x3 -5)^2); Với giá trị µ µ = exp(-0.4433*(x1 - 5)^2); (mờ hoá tập ): = exp(-0.4433*(x2 -2.5)^2); µ Với giá trị µ (mờ hoá tập ): (mờ hoá tập ): = exp(-0.4433*(x4 -5)^2); Luật mờ cho ước lượng hàm f(x) gồm 12 luật : luật đầu: Rij: x1 µ x3 µ ngõ Fij (i=1,2,3 ; j=1,2) luaät sau : Rij: x2 µ x4 µ ngõ Fij (i=1,2,3 ; j=1,2) Luật mờ cho ước lượng hàm g(x) gồm 12 luật : (chỉ cần ước lượng g11và g22 hai giá trị lại 0) luật đầu: Rij: x1 µ x4 µ ngõ Fij (i=1,2,3 ; j=1,2) luật sau : Rij: x2 µ x3 µ ngõ Fij (i=1,2,3 ; j=1,2) Các thông số điều khiển : - 128 - rho = 010; I = [1 0;0 1]; R = 1* rho^2*I; R_1 = inv(R); Q = 01*I; K = 01*[1 0;0 1]; A0 = [0 0;0 0]; B = [1 0;0 1]; kg = 20; giải phương trình Riccati P = [ 0.0022 0; 0.0022] Muc nuoc bon 10 0 200 400 600 800 1000 1200 Muc nuoc bon 1400 1600 1800 2000 200 400 600 800 1000 1200 Muc nuoc bon 1400 1600 1800 2000 10 20 Ngo mo hinh Ngo tham chieu 15 10 0 200 400 600 800 1000 1200 Muc nuoc bon 1400 1600 1800 2000 30 Ngo mo hinh Ngo tham chieu 20 10 0 200 400 600 800 1000 1200 1400 1600 1800 2000 Tin hieu dieu khien U1 15 10 0 200 400 600 800 1000 1200 1400 1600 1800 2000 1400 1600 1800 2000 Tin hieu dieu khien U2 15 10 0 200 400 600 800 1000 1200 Hình 5.33 Điều Mờ thích nghi bền vững Có nhiễu - 129 - 5.5.4 Nhận xét Kết điều khiển MIMO cho kết tốt Kết hệ MIMO so với điều khiển hệ SISO kết hoàn toàn áp dụng vào việc chạy mô hình 5.6 TÓM TẮT Qua kết nhận xét điều khiển trên, báo cáo hoàn thành việc xây dựng điều khiển kiểm chứng khả thực điều khiển Các kết phù hợp mô chạy thực nghiệm Với việc kiểm chứng kết thông qua chạy mô hình thí nghiệm nhằm tăng tính thực tế điều khiển Và từ ta áp dụng vào thực nghiệm CHƯƠNG KẾT LUẬN 6.1 KẾT QUẢ ĐẠT ĐƯC TRONG LUẬN ÁN Tìm hiểu lý thuyết điều khiển, lý thuyết thích nghi, lý thuyết bền vững, lý thuyết mờ - 130 - Xây dựng điều khiển hồi tiếp tuyến tính hoá, điều khiển thích nghi bền vững hồi tiếp tuyến tính hoá, điều khiển mờ thích nghi bền vững gián tiếp, điều khiển mờ thích nghi bền vững trực tiếp Khảo sát mô hình bồn nước phương trình động học đối tượng khảo sát mô hình vật lý Chuyển mô hình từ phương trình động học dạng thích hợp để áp dụng luật điều khiển khảo sát Từ sở lý thuyết điều khiển xây dựng triển khai thành điều khiển viết C S-Function Thực thi lấy kết mô dùng Simulink matlab Thực thi lấy kết chạy mô hình thực nghiệm 6.2 HƯỚNG PHÁT TRIỂN ĐỀ TÀI Tìm hiểu thêm thuật toán tối ưu bền vững khác kết tốt Tìm hiểu thêm thuật toán chiếu để giải toán có bậc mô hình lớn Và điều quan trọng cố gắng đưa lý thuyết từ phòng thí nghiệm áp dụng thực tiễn sống TÀI LIỆU THAM KHẢO [1] B S Chen, C H Lee, and Y C Chang, “H∞ tracking design of uncertain nonlinear SISO systems: Adaptive fuzzy approach,” IEEE Trans Fuzzy Syst., vol 4, pp 32–43, 1996 [2] Ra´ul Ord´o˜nez and Kevin M Passino ,” Stable Multi-Input Multi-Output Adaptive Fuzzy/Neural Control”, IEEE Trans On Fuzzy Systems, Vol 7, No 3, June 1999 - 131 - [3] Yeong-Chan Chang, “Robust tracking control for nonlinear MIMO systems via fuzzy approache”, Automatica 36 (2000) 1535-1545 [4] N Essounbouli, A Hamzaoui, and J Zaytoon , “An improve robust adaptive fuzzy controller for MIMO systems”, Control and Intelligent Systems, Vol 34, No 1, 2006 [5] Karl Henrik Johansson, “The Quadruple-Tank Process: A Multivariable aboratory Process with an Adjustable Zero”, IEEE Trans Control Systems Technology, Vol 8, No3, 2000 [6] T.Spooner, M.Maggiore, R.Ordonez, K.Passino, “Stable adaptive control and Estimation for Nonlinear Systems: Neural and Fuzzy Approximator Techniques”, John Wiley & Sons, Inc 2002 [7] Yeong-Chan Chang, “Adaptive Fuzzy-Based Tracking Control for Nonlinear SISO Systems via VSS and H∞ Approaches”, IEEE Trans Fuzzy Systems vol 9, No.2, April 2001 [8] Kemin Zhou, “Robust and Optimal Control”, Prentice Hall 1996 [9] Hassan K.Khalil, “Nonlinear Systems”, Third Edition, Prentice Hall 2002 [10] Hassan K.Khalil, “Adaptive Output Feedback Control of Nonlinear Systems Represented by Input-Output Models”, IEEE Trans Automat Contr, vol 41, No.2, Feb 1996 [11] Shankar Sastry and Marc Bodson, “Adaptive Control Stability, Convergence, and Robustness”, Prentice-Hall 1989 [12] Joseph A Ball, Pushkin Kachroo, and Arthur J Krener, “H∞ Tracking Control for a Class of Nonlinear Systems”, IEEE Trans Automat Contr, vol 44, No.6, June 1999 - 132 - [13] J Y.Hung, W.Gao, J C.Hung, “Variable Structure Control: A Survey”, IEEE Trans on Industrial Electronics, Vol.40, No.1, Feb 1993 [14] Pushkin Kachroo, Masayoshi Tomizuka, “Chattering Reduction and Error Convergence in the Sliding-Mode Control of a Class of Nonlinear Systems”, IEEE Trans Automat Contr, vol 41, No.7, July 1996 [15] Pushkin Kachroo, “Existence of Solution to a Class of Nonlinear Convergent Chattering-Free Sliding Mode Control Systems”, IEEE Trans Automat Contr, vol 44, No.8, Aug 1999 [16] Huyønh Thái Hoàng, “Hệ thống điều khiển thông minh”, NXB ĐH Quoác gia TP.HCM, 2006 [17] Li-Xin Wang, “A Course in Fuzzy Systems and Control”, Prentice-Hall International, Inc, 1997 [18] J.Abonyi, R.Babuska, F.Szeifert, “Fuzzy Modeling with Multidimensional Membership Functions: Grey-Box Identification and Control Design” [19] J.Abonyi, R.Babuska, H.B Verbruggen, F.Szeifert, “Incorporating Prior Knowledge in Fuzzy Model Identification” [20] Lennart Ljung, “System Identification Theory for the User”, Second Edition, Prentice-Hall, Inc.1999 [21] T.Takagi & M.Sugeno, “Fuzzy identification of Systems and Its application to modeling and control”, IEEE Trans System Man, Cybern, vol 15, No.1, January/February 1985 [22] B S Chen, C H Lee, and Y C Chang, “H∞ tracking design of uncertain nonlinear SISO systems: Adaptive fuzzy approach,” IEEE Trans Fuzzy Syst., vol 4, pp 32–43, 1996 - 133 - [23] Kevin M Passino, “Fuzzy Control”, Addison Wesley Longman, Inc.1998 [24] Ra´ul Ord´o˜nez, Jon Zumberge, Jeffrey T Spooner, and Kevin M Passino, “Adaptive Fuzzy Control: Experiments and Comparative Analyses”, ,” IEEE Trans Fuzzy Syst., vol 5, No 2, May, 1997 [25] Huỳnh Thái Hoàng, “Các thuật toán tối ưu bền vững để nhận dạng điều khiển thích nghi hệ thống động ”, Luận án tiến só kỹ thuật, 2005 [26] Nguyễn Thị Phương Hà, Huỳnh Thái Hoàng , “Lý thuyết điều khiển tự động ”, NXB DH Quốc Gia Tp.HCM, 2005 [27] K J Astrom, Bjorm Wittenmark, “Adaptive control ”, Addison-Wesley Publishing Company, 1989 [28] Kurt Fischle and Dierk Schrăoder, “An Improved Stable Adaptive Fuzzy Control Method”, IEEE Trans On Fuzzy Systems, Vol 7, No 1, February 1999 [29] Nguyeãn Vónh Hảo, “Điều khiển thích nghi hệ thống động”, Luận văn Thạc só, ĐH Bách Khoa Tp.HCM, 2005 ... tích thiết kế điều khiển thích nghi bền vững dựa điều khiển hồi tiếp tuyến tính hóa điều khiển mờ thích nghi bền vững trực tiếp/gián tiếp sở mờ Việc phân tích thiết kế điều khiển kiểm nghi? ??m khả... TÀI: ĐIỀU KHIỂN MỜ THÍCH NGHI BỀN VỮNG CHO HỆ PHI TUYẾN 2- NHIỆM VỤ LUẬN VĂN: • Tìm hiểu lý thuyết hồi tiếp tuyến tính hố, lý thuyết thích nghi, lý thuyết bền vững lý thuyết mờ • Thiết kế điều khiển. .. 5.3.1  Điều khiển không thích nghi: - 87 -  5.3.2  Điều khiển thích nghi bền vững soá H∞: - 91 -  iv 5.3.3  Điều khiển mờ thích nghi gián tiếp bền vững số H∞: - 97 -  5.3.4  Điều khiển