Điều khiển thích nghi hệ thống bồn liên kết

ĐẠI HỌC QUỐC GIA THÀNH PHỐ HỒ CHÍ MINH TRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA o0o - NGUYỄN VĨNH HẢO ĐIỀU KHIỂN THÍCH NGHI HỆ THỐNG BỒN LIÊN KẾT CHUYÊN NGÀNH : Mà SỐ NGÀNH : ĐIỀU KHIỂN HỌC KỸ THUẬT 2.05.01 LUẬN ÁN THẠC SỸ TP HỒ CHÍ MINH, THÁNG 10 NĂM 2003 CÔNG TRÌNH ĐƯC HOÀN THÀNH TẠI TRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA ĐẠI HỌC QUỐC GIA THÀNH PHỐ HỒ CHÍ MINH Cán hướng dẫn khoa học : ………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………… ……………………………………………………………………………………………………………………………………………………………… ………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………… ………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………… TS NGUYỄN PHƯƠNG HÀ ………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………… ………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………… ……………………………………………………………………………………………………………………………………………………………… ………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………… ThS HUỲNH THÁI HOÀNG Cán chấm nhận xét : ………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………… ……………………………………………………………………………………………………………………………………………………………… ………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………… Cán chấm nhận xét : ………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………… ……………………………………………………………………………………………………………………………………………………………… ………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………… Luận văn Thạc só bảo vệ HỘI ĐỒNG CHẤM BẢO VỆ LUẬN ÁN CAO HỌC TRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA TP HỒ CHÍ MINH Ngày …… tháng…… năm 2003 Đại học Quốc Gia Tp Hồ Chí Minh TRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA CỘNG HÒA Xà HỘI CHỦ NGHĨA VIỆT NAM Độc lập – Tự – Hạnh phúc -oOo - NHIỆM VỤ LUẬN VĂN THẠC SĨ Họ tên : Ngày sinh : Chuyên ngành : Khóa: Nguyễn Vónh Hảo 17 – 08 – 1977 Điều khiển học kỹ thuật 2001-2003 Phái : Nam Nơi sinh : Phú Yên I- TÊN ĐỀ TÀI : ĐIỀU KHIỂN THÍCH NGHI HỆ THỐNG BỒN LIÊN KẾT II- NHIỆM VỤ VÀ NỘI DUNG : ♦ Nghiên cứu lý thuyết điều khiển mờ thích nghi ♦ Phân tích so sánh điều khiển mờ thích nghi với điều khiển thích nghi thông thường ♦ Áp dụng điều khiển mờ thích nghi điều khiển thích nghi thông thường cho Hệ thống bồn liên kết, công việc thực mô điều khiển hệ thống thực Matlab III- NGÀY GIAO NHIỆM VỤ : ………………………………………………………………… IV- NGÀY HOÀN THÀNH NHIỆM VỤ : ………………………………………………………………… V- HỌ VÀ TÊN CÁN BỘ HƯỚNG DẪN : TS NGUYỄN PHƯƠNG HÀ ThS HUỲNH THÁI HOÀNG VI- HỌ VÀ TÊN CÁN BỘ NHẬN XÉT : ………………………………………………………………… VII- HỌ VÀ TÊN CÁN BỘ NHẬN XÉT : ………………………………………………………………… CÁN BỘ HƯỚNG DẪN CÁN BỘ PHẢN BIỆN CÁN BỘ PHẢN BIỆN Nội dung đề cương Luận án Hội Đồng Chuyên Ngành thông qua TRƯỞNG PHÒNG ĐÀO TẠO SĐH Ngày tháng năm 2004 CHỦ NHIỆM NGÀNH TS NGUYỄN ĐỨC THÀNH LỜI CẢM ƠN Sau khoảng thời gian miệt mài tìm tòi, nghiên cứu với động viên, khích lệ gia đình, quý thầy cô đồng nghiệm thuộc Bộ môn Điều Khiển Tự Động – Khoa Điện Điện tử – Trườnng Đại học Bách Khoa Tp Hồ Chí Minh, đến hoàn thành đề tài tốt nghiệp Cao học Tôi xin gởi lời cảm ơn chân thành tới Cô TS Nguyễn Phương Hà Thầy ThS Huỳnh Thái Hoàng, người trực tiếp hướng dẫn, đưa ý tưởng giúp định hướng nghiên cứu Cảm ơn thầy truyền đạt kiến thức kinh nghiệm quý báu suốt trình học tập thực luận văn Cảm ơn tất thầy cô giảng dạy, thầy cô Bộ môn Điều Khiển Tự Động giúp đỡ truyền đạt kiến thức quý báu giúp thực tốt công việc Cuối cùng, xin gởi lời biết ơn sâu sắc đến tất người thân gia đình Cảm ơn đùm bọc thương yêu ông bà, cha mẹ anh chị em Những người giúp thêm nghị lực sống công việc i TÓM TẮT Trong 10 năm trở lại đây, với phát triển lý thuyết điều khiển mờ mạng neuron, toán điều khiển thích nghi cho hệ phi tuyến thu hút nhiều quan tâm nhà nghiên cứu Tuy nhiên, vài số thuật toán thích nghi đề cập đến việc so sánh với điều khiển thích nghi thông thường điều khiển phi tuyến không thích nghi Nếu có việc so sánh dừng lại mức độ mô mà chưa kiểm chứng kết thực nghiệm Luận văn đề cập đến việc phân tích so sánh điều khiển mờ thích nghi với điều khiển thích nghi thông thường Việc phân tích thực mô thực nghiệm Tính ổn định tính hội tụ thuật toán điều khiển vấn đề quan tâm đặc biệt Qua rút khả ứng dụng điều khiển mờ thích nghi vào điều khiển đối tượng thực Phương pháp mờ thích nghi chọn điều khiển mờ thích nghi ổn định SAFC phương pháp điều khiển thích nghi thông thường tự chỉnh định STR Đối tượng điều khiển chọn để so sánh hai phương pháp Hệ thống bồn liên kết Đây hệ phi tuyến đầu vào – đầu Mục tiêu toán điều khiển độ cao bồn theo giá trị đặt cho trước tiết diện valve xả thay ñoåi ii ABSTRACT In the latest ten years, thanks to the development of fuzzy control theory and neural networks, the nonlinear adaptive control has been greatly interested by researchers However, only some of nonlinear adaptive algorithms dealed with the comparison between it and the conventional adaptive control or and nonadaptive nonlinear control If any, this comparison was only performed in simulations which was not verified in experiments This thesis presents the analyses and comparisons between adaptive fuzzy control and conventional adaptive control The work will be implemented in both simulation and experiment The stability and convergence of adaptive algorithms are questions examined carefully Due to it, we find the capablity of applying the adaptive fuzzy controller to the true systems The stable adaptive fuzzy controller SAFC is chosen for adaptive fuzzy control and the self-tuning regulators is chosen for conventional adaptive control The plant used to implement analyses and comparions is a coupled-tank system This is a SISO nonlinear system The problem is controlling the liquid level in the second tank according to a desired setpoint value while the valves’ cross section change iii NỘI DUNG GIỚI THIỆU CHUNG……………………………………………………………………… 1.1 Tổng quan điều khiển thích nghi…………………………………………… 1.1.1 Lịch sử phát triển điều khiển thích nghi ………………… 1.1.2 Các sơ đồ điều khiển thích nghi……………………………………… 1.1.3 Điều khiển mờ thích nghi hệ phi tuyến…………………………… 1.1.4 Điều khiển thích nghi trực tiếp - gián tiếp……………………… 1.2 Nhiệm vụ luận văn……………………………………………………………………… 1 12 14 ĐIỀU KHIỂN THÍCH NGHI DÙNG MÔ HÌNH TUYẾN TÍNH… 17 2.1 Nhận dạng mô hình tuyến tính…………………………………………………… 2.1.1 Bình phương tối thiểu mô hình hồi quy……………… 2.1.2 Thuật toán ước lượng đệ quy………………………………………… 2.1.3 Ước lượng thông số hệ thống có nhiễu…………… 2.2 Điều khiển thích nghi dùng tự chỉnh định……………………………… 2.2.1 Ước lượng thông số đối tượng………………………………………… 2.2.2 Xây dựng điều khiển STR theo cấu trúc tổng quát…… 2.2.3 Điều kiện tương thích……………………………………………………… 2.3 Điều khiển thích nghi theo mô hình chuẩn………………………………… 2.3.1 Phương pháp gradient……………………………………………………… 2.3.2 Lý thuyết ổn định Lyapunov…………………………………………… 17 17 19 23 25 27 28 32 33 35 38 ĐIỀU KHIỂN MỜ THÍCH NGHI HỆ PHI TUYẾN……………………… 41 3.1 Phân loại điều khiển mờ thích nghi………………………………… 41 3.2 Điều khiển mờ thích nghi gián tiếp……………………………………………… 43 3.2.1 Thiết kế điều khiển mờ……………………………………………… 44 3.2.2 Thiết kế luật thích nghi …………………………………………………… 47 3.3 Điều khiển mờ thích nghi trực tiếp……………………………………………… 51 3.3.1 Thiết kế điều khiển mờ……………………………………………… 51 3.3.2 Thiết kế luật thích nghi …………………………………………………… 53 3.4 Điều khiển mờ thích nghi gián tiếp/ trực tiếp ……………………………… 55 3.4.1 Thiết kế điều khiển mờ……………………………………………… 56 3.4.2 Thiết kế luật thích nghi …………………………………………………… 57 3.5 Giới hạn trạng thái giám sát…………………………………………… 61 iv 3.5.1 Cho điều khiển mờ thích nghi gián tiếp…………………… 62 3.5.2 Cho điều khiển mờ thích nghi trực tiếp……………………… 63 MÔ PHỎNG VÀ ĐIỀU KHIỂN THỜI GIAN THỰC HỆ THỐNG BỒN LIÊN KẾT………………………………………………………… 68 4.1 Mô hình toán học hệ thống ………………………………………………… 68 4.1.1 Tuyến tính hóa mô hình theo hàm truyền……………………… 69 4.1.2 Tuyến tính hóa mô hình theo biến trạng thái………………… 71 4.2 Điều khiển thích nghi hệ tuyến tính……………………………………………… 74 4.2.1 Nhận dạng………………………………………………………………………… 74 4.2.2 Tính điều khiển…………………………………………………………… 76 4.2.3 Nhận xét…………………………………………………………………………… 78 4.3 Điều khiển mờ thích nghi hệ phi tuyến………………………………………… 88 4.3.1 Xây dựng điều khiển mờ thích nghi ổn định SAFC …… 91 4.3.2 Nhận xét…………………………………………………………………………… 100 4.4 Điều khiển thời gian thực Hệ thống bồn liên kết………………………… 104 4.4.1 Bộ điều khiển thích nghi tự chỉnh định STR …………………… 106 4.4.2 Bộ điều khiển mờ thích nghi…………………………………………… 108 4.5 Nhận xét chung……………………………………………………………………………… 110 KẾT LUẬN………………………………………………………………………………………… 115 5.1 Kết luận………………………………………………………………………………………… 115 5.2 Hướng phát triển đề tài………………………………………………………………… 117 v Chương Giới thiệu chung Chương GIỚI THIỆU CHUNG 1.1 TỔNG QUAN VỀ ĐIỀU KHIỂN THÍCH NGHI: Thông thường kỹ thuật thiết kế hệ thống điều khiển dựa hiểu biết rõ đối tượng Hiểu biết đối tượng xác chất lượng hệ thống điều khiển cao Tuy nhiên, số trường hợp, đối tượng điều khiển phức tạp trình vật lý ta thường hiểu rõ hoàn toàn Một vài đối tượng điển hình loại là: máy bay, tàu vũ trụ, cánh tay robot.…Chúng có mô hình toán phức tạp mà có nhiều thông số ảnh hưởng đến hệ thống gió, độ cao, tầm hoạt động…Các thông số tác động đến hệ thống số mà thay đổi liên tục theo thời gian Muốn điều khiển đối tượng ta phải xác định xác thông số thay đổi theo thời gian Do đó, để có chất lượng điều khiển tốt mong muốn kỹ thuật thiết kế điều khiển cần phải kết hợp với nhận dạng hệ thống Quá trình nhận dạng quan trọng điều định đến chất lượng tính ổn định hệ thống Nếu trình nhận dạng đệ quy, có nghóa mô hình đối tượng cập nhật theo chu kỳ liên tục dựa vào ước lượng thời điểm trước liệu trình điều khiển điều khiển thích nghi Điều khiển thích nghi áp dụng số kỹ thuật nhận dạng để xác định mô hình đối tượng từ tập liệu vào-ra thu thập được, sau sử dụng mô hình vừa nhận dạng để tính toán điều khiển Các thông số điều khiển điều chỉnh suốt trình hoạt động hệ thống Chương Giới thiệu chung 1.1.1 Lịch sử phát triển điều khiển thích nghi: Các nghiên cứu điều khiển thích nghi xuất từ lâu Trong năm 1950, khuyến khích, thúc đẩy toán thiết kế hệ thống lái tự động cho máy bay làm việc tầm rộng vận tốc độ cao Phương pháp độ lợi có lập trình (gain scheduling) theo tốc độ chấp nhận để giải toán Sau nhiều phương pháp khác để tự điều chỉnh thông số điều khiển đề xuất luật MIT – xác nhận hoạt động tốt điều kiện cố định, tự chỉnh định Kalman cho hệ thống SISO tuyến tính (1958) ước lượng xác thông số hệ tuyến tính để cập nhật điều khiển LQ tối ưu Thập niên 60 đánh dấu phát triển mạnh mẽ lý thuyết điều khiển đặc biệt điều khiển thích nghi Lý thuyết ổn định Lyapunov sử dụng công cụ để chứng minh tính hội tụ thuật toán Các thuật toán nhận dạng chủ yếu off-line sử dụng phổ biến để nghiên cứu phân tích toán điều khiển thích nghi Sau đó, Parks (1966) tìm cách thiết kế lại luật cập nhật đề xuất năm 50 theo phương pháp mô hình chuẩn để chứng minh tính hội tụ điều khiển mà vừa thiết kế Ở thập niên 70, nhờ vào nỗ lực đáng kể nhóm nghiên cứu nên tính ổn định thuật toán thích nghi chứng minh hoàn tất đầy đủ Narendra, Lin & Valavani (1980) Morse (1980) dựa vào lý thuyết Lyapunov chứng minh tính ổn định toán thích nghi theo mô hình chuẩn Việc chứng minh tính ổn định trường hợp rời rạc theo thời gian trường hợp có nhiễu xuất khoảng thời gian Goodwin, Ramadge & Caines (1980) Goodwin & Sin (1984) Vì vậy, nói thời kỳ đánh dấu nỗ lực nhà nghiên cứu việc phân tích chứng minh tính ổn định thuật toán thích nghi tồn 20 năm trước Chương Mô điều khiển thời gian thực Hệ thống bồn liên kết a) Tiết diện valve xả nhỏ h2 20 15 10 40 h1 30 20 10 udk 10 0 300 600 900 1200 Time 1500 1800 2100 2400 b) Tiết diện valve xả lớn Hình 4.22 Kết điều khiển thực điều khiển mờ thích nghi trực tiếp với θ (0) ngẫu nhieân h2 20 15 10 40 30 108 Chương Mô điều khiển thời gian thực Hệ thống bồn liên kết 4.5 NHẬN XÉT CHUNG: 109 Chương Mô điều khiển thời gian thực Hệ thống bồn liên kết Kết điều khiển thời gian thực mô hình Hệ thống bồn liên kết có chất lượng tốt Đối với điều khiển thích nghi thông thường STR ngõ h2 bám theo tín hiệu đặt có vọt lố (Hình 4.21a, 4.21b, 4.21c) Còn điều khiển mờ thích nghi SAFC sau chu kỳ điều khiển hệ thống vọt lố sai số xác lập chu kỳ điều khiển (Hình 4.22 4.23) Để có so sánh cụ thể điều khiển mờ thích nghi SAFC điều khiển thích nghi thông thường STR ta phân tích kết lý thuyết mô kết hợp với kết thực nghiệm điều khiển Tổng hợp kết có từ phần mô phần điều khiển thời gian thực Hệ thống bồn liên kết ta có Bảng tổng hợp kết mô thực nghiệm Hình 4.24 trang sau Từ kết Hình 4.24 ta có nhận xét sau: ƒ Đối với điều khiển thích nghi thông thường STR: Mặc dù điều khiển thích nghi thông thường STR cho kết mô tốt kết thực nghiệm lại không tốt mô Ngõ h2 không phẳng xuất vọt lố Điều khác biệt lớn hai kết tín hiệu điều khiển udk Trong mô tín hiệu udk phẳng có đường đặc tính rõ ràng thực nghiệm lại nhấp nhô đường đặc 20 20 15 15 10 h2 h2 tính cụ thể 10 5 0 110 Chương Mô điều khiển thời gian thực Hệ thống bồn liên kết 111 Chương Mô điều khiển thời gian thực Hệ thống bồn liên kết Sở dó có khác biệt để xây dựng thuật toán thích nghi tuyến tính STR ta phải giả thiết lưu lượng máy bơm chảy vào bồn tỉ lệ với tín hiệu điều khiển udk ( qin = Ku ) Tuy nhiên, thực tế lưu lượng máy bơm không tuyến tính với udk mà hàm phi tuyến theo udk hàm trước phụ thuộc vào đặc tính máy bơm loại chất lỏng Hơn nữa, thực tế tồn khoảng thời gian từ có tín hiệu điều khiển udk đến mực chất lỏng bồn thay đổi Có nghóa udk thay đổi sau khoảng thời gian τ có thay đổi h1 Như hệ thống có đặc tính trễ tín hiệu udk → h1 → h2 Do đó, mô hình ước lượng bậc tuyến tính không đủ để diễn tả đối tượng thật Vì mô hình nhận dạng hệ thống tuyến tính bậc điều khiển thời gian thực không phù hợp điều khiển mô Theo phân tích chương 2, khâu ước lượng điều khiển thích nghi tuyến tính STR áp dụng qui tắc tương đồng định nên luật điều khiển thích nghi dựa theo mô hình nhận dạng để điều khiển đối tượng Kết tín hiệu điều khiển udk không điều khiển xác đối tượng thật ƒ Đối với điều khiển mờ thích nghi SAFC: Bộ điều khiển mờ thích nghi SAFC có kết thực nghiệm tốt ổn định Ngõ h2 thích nghi theo chu kỳ điều khiển không vọt lố sau chu kỳ Tại thời điểm t = 1790 s tiết diện hai Valve Valve thay đổi từ lớn → nhỏ (goùc xoay valve ~ 200 → ~ 500 ) Trong chu kỳ điều khiển ngõ h2 xuất vọt lố sau chu kỳ điều khiển thứ ngõ h2 không vọt lố Sai số xác lập đảm bảo tiết diện valve a1 , a thay đổi Điều cho thấy kết có từ thực nghiệm hoàn hoàn phù hợp lý thuyết mô 112 Chương Mô điều khiển thời gian thực Hệ thống bồn liên kết Các đường đặc tính udk h2 không bị nhấp nhô điều khiển thích nghi dùng mô hình tuyến tính STR Ở có câu hỏi đặt mô hình toán Hệ thống bồn liên kết sử dụng phần mô xây dựng dựa vào giả thiết lưu lượng máy bơm chảy vào bồn tỉ lệ với tín hiệu điều khiển udk ( qin = Ku ) kết có từ thực nghiệm điều khiển mờ thích nghi trực tiếp hoàn toàn phù hợp với lý thuyết mô điều khiển thích nghi tuyến tính STR không Câu trả lời theo phân tích chương 3, điều khiển mờ thích nghi trực tiếp áp dụng cho đối tượng mô tả theo phương trình (3.29) : x ( n ) = f ( x, x&, , x ( n −1) ) + bu y=x với f hàm chưa biết b thông số chưa biết trước không phụ thuộc trạng thái x có giá trị thay đổi bị chặn Quan hệ lưu lượng máy bơm điện áp điều khiển viết lại theo hệ thống thực sau: qin = f (k )u với f (k ) hàm thể đặc tính máy bơm Vì f ( k ) thể đặc tính máy bơm nên có giới hạn hay có nghóa bị chặn Do đó, điều kiện để áp dụng điều khiển mờ thích nghi trực tiếp cho đối tượng Hệ thống bồn liên kết thực tế hoàn toàn thỏa mãn với b = f (k ) không phụ thuộc vào trạng thái h1 , h2 bị chặn Để khảo sát ảnh hưởng số lượng luật mờ đến luật thích nghi, thay sử dụng luật ta sử dụng luật mờ cho hai trạng thái x1 , x2 với tầm [-2.5,2.5] tương tự phần mô (phần 4.3) So sánh kết trường hợp Hình 4.23a 4.23b ta thấy chất lượng hệ thống gần giống Kết 113 Chương Mô điều khiển thời gian thực Hệ thống bồn liên kết hoàn toàn phù hợp với kết mô phù hợp với nhận xét đề cập phần 4.3 Cuối cùng, thông qua kết thu từ lý thuyết mô thực nghiệm phương pháp điều khiển thích nghi ta hoàn toàn có sở để kết luận điều khiển mờ thích nghi cho kết tốt điều khiển thích nghi thông thường STR Không thế, kết thu từ thực nghiệm điều khiển mờ thích nghi hoàn toàn phù hợp với kết phân tích từ lý thuyết mô 114 Chương Kết luận Chương KẾT LUẬN 5.1 KẾT LUẬN: Luận văn đề cập đến việc phân tích so sánh điều khiển mờ thích nghi với điều khiển thích nghi thông thường Việc phân tích thực áp dụng mô thực nghiệm Phương pháp điều khiển mờ thích nghi chọn điều khiển mờ thích nghi ổn định SAFC phương pháp điều khiển thích nghi thông thường tự chỉnh định STR Hệ thống bồn liên kết đối tượng chọn để thực phương pháp điều khiển thích nghi Để thực việc phân tích so sánh điều khiển mờ thích nghi điều khiển thích nghi thông thường luận văn đề cập đến vấn đề sau : Nghiên cứu thuật toán điều khiển thích nghi thông thường, xây dựng phương pháp điều khiển thích nghi tự chỉnh định STR điều khiển thích nghi theo mô hình chuẩn MRAS Nghiên cứu thuật toán điều khiển mờ thích nghi, điều khiển mờ thích nghi ổn định SAFC trực tiếp, gián tiếp, gián tiếp/ trực tiếp kết hợp Phân tích tính ổn định tính hội tụ thuật toán điều khiển Ứng dụng điều khiển STR để điều khiển Hệ thống bồn liên kết Công việc thực mô thực nghiệm Ứng dụng điều khiển mờ thích nghi ổn định SFAC để điều khiển Hệ thống bồn liên kết Công việc thực mô thực nghiệm 115 Chương Kết luận Từ phân tích lý thuyết kết thu từ mô đặc biệt kết có từ thực nghiệm ta rút kết luận sau: Việc áp dụng thuật toán điều khiển thích nghi tuyến tính thông thường cho đối tượng phi tuyến thường cho kết không mong đợi có kết tốt mô Điều mô ta khảo sát hết yếu tố ảnh hưởng đến đối tượng Ngoài ra, trình thiết lập điều khiển tuyến tính ta tuyến tính hóa đặc tính phi tuyến hệ thống nên mô hình toán mô không với đối tượng thực tế Do áp dụng điều khiển vào đối tượng thật kết thu không tốt mô Bộ điều khiển mờ thích nghi ổn định SAFC thiết lập dựa sở lý thuyết ổn định Lyapunov có chất lượng tốt mô thực nghiệm Bằng cách sử dụng hệ mờ hàm xấp xỉ tổng quát, điều khiển cập nhật luật thích nghi để thích ứng với đặc tính động học phi tuyến đối tượng Vì tính ổn định hệ thống bảo đảm theo tiêu chuẩn Lyapunov nên khả ứng dụng điều khiển đối tượng thực khả quan Luật thích nghi cập nhật liên tục trình điều khiển làm cho ngõ bám theo giá trị đặt để sai số xác lập Với giá trị θ (0) khởi tạo ngẫu nhiên, sau chu kỳ điều khiển ngõ gần vọt lố chất lượng hệ thống cải thiện chu kỳ điều khiển Giá trị khởi tạo θ (0) ảnh hưởng đến chất lượng hệ thống chu kỳ điều khiển Nếu θ (0) khởi tạo ngẫu nhiên hệ thống có vọt lố chu kỳ điều khiển Vấn đề khắc phục cách khởi tạo θ (0) giá trị θ lần chạy trước Lúc đáp ứng độ hệ thống cải thiện Điều hoàn toàn phù hợp thực tế bất 116 Chương Kết luận kỳ điều khiển thông minh phải thích nghi với hệ thống lần điều khiển Sau điều khiển lưu thông số mô hình hệ thống vào nhớ để làm giá trị khởi tạo cho lần điều khiển Tùy theo tính phức tạp đối tượng điều khiển mà ta chọn số lượng luật mờ cho phù hợp Nếu ta chọn số luật mờ lớn làm giảm tốc độ tính toán mà dễ rơi vào vùng cực trị nội Điều làm cho thông số θ không hội tụ tới giá trị tối ưu Tuy nhiên, số luật mờ tập luật mờ không đủ để mô tả xấp xỉ hệ thống điều khiển dẫn tới chất lượng hệ thống không đảm bảo Trong thiết kế điều khiển mờ thích nghi trực tiếp việc chọn ma trận Q vector k = [k1 ,K , kn ]T định đến tính ổn định điều khiển chất lượng hệ thống Vector k chọn cho phương trình đặc tính s n + k1 s n−1 + K + kn = coù nghiệm nằm bên trái mặt phẳng phức để phương trình Lyaponov có nghiệm P Tùy theo đối tượng điều khiển cụ thể mà ta chọn điều khiển mờ thích nghi cho thích hợp Ngoài điều khiển thích nghi trực tiếp ta áp dụng điều khiển mờ thích nghi gián tiếp, gián tiếp/ trực tiếp kết hợp để điều khiển đối tượng có mô hình phức tạp có nhiều thông số thay đổi Với kết khả quan đạt từ mô thực nghiệm điều khiển mờ thích nghi ta khẳng định việc ứng dụng điều khiển mờ thích nghi để điều khiển đối tượng phi tuyến thực hoàn toàn khả thi Kết chứng minh thuật toán mờ thích nghi luôn ổn định hội tụ dựa vào lý thuyết ổn định Lyapunov 5.2 HƯỚNG PHÁT TRIỂN ĐỀ TÀI: 117 Chương Kết luận Bằng phân tích lý thuyết thực nghiệm, luận văn chứng tỏ điều khiển mờ thích nghi có chất lượng tốt điều khiển thích nghi thông thường Tuy nhiên, đối tượng chọn để phân tích áp dụng hệ SISO đầu vào – đầu Bộ điều khiển mờ thích nghi hoàn toàn áp dụng cho hệ thống MIMO nhiều đầu vào – đầu Hệ thống bồn liên kết đề cập trở thành hệ MIMO ta thêm máy bơm thứ hai tác động đến bồn valve xả thứ ba bồn Lúc ta có hệ đa biến với : ƒ biến đầu vào : udk1 , udk2 tương ứng cho máy bơm ƒ ngõ h1 , h2 Bài toán điều khiển mờ thích nghi đặt điều khiển lưu lượng máy bơm để mực nước bồn theo giá trị đặt cho trước valve thay đổi Trong điều khiển thích nghi cho hệ phi tuyến ta sử dụng luật thích nghi hệ mờ để cập nhật thông số θ gọi điều khiển mờ thích nghi Ngoài ra, ta sử dụng mạng neuron để xây dựng luật thích nghi thay cho hệ mờ Lúc điều khiển thích nghi áp dụng hệ thống phức tạp mạng neuron đặc biệt hữu ích việc điều khiển đối tượng phi tuyến phức tạp có độ không chắn lớn Trong vài năm trở lại đây, thuật toán điều khiển dựa vào mạng neuron chứng tỏ khả 118 THAM KHẢO [1] K.J Astrom and B Wittenmark, “Adaptive Control”, Addison-Wesley, 1989 [2] S Sastry and M Bodson, “Adaptive Control: Stability, Convergence, Robustness” Prentice-Hall, 1989 [3] P.A Ioannou and K.S Tsakalis, "A robust direct adatpive controller", IEEE Trans Auto Control, Vol 31, pp1033-1043, 1986 [4] Kalman, “Design of a self-optimizing control system”, Trans ASME, 1958 [5] Osburn, H.P Whitaker, A Kezer, “New developments in the design of model reference adaptive control systems”, ISA 29th Annual Meeting, 1961 [6] Parks, “Lyapunov redesign of model reference adaptive control systems”, IEEE Trans Automatic Control AC-11, 1966 [7] Narendra, Y.H Lin, L.S Valavani, “Stable adaptive controller design: Proof of stability”, IEEE Trans Automatic Control AC-32, 1981 [8] D.E Seborg, T.F Edgar, S.L Shal, “Adaptive control strategies for process control: A survey”, AIChE Jounal 32, 1986 [9] C.G KallStrom, K.J Astrom, N.E Thorell, J Eriksson, L Sten, “Adaptive autopilots for tankers”, Automatica 15, 1979 [10] K.J Astrom, “Design of fixed gain and adaptive ship steering autopilots based on the Nomoto model”, Proc Symposium on Ship Steering Automatic Control, Italy, 1980 [11] Thomas Kailath, “Linear Systems”, Prentice-Hall, 1980 [12] C.E Rohrs, L Alavani, M Thans and G Tein, "Robustness of Continuous Time Adaptive Control Algorithms in the Presence of Unmodeled Dynamics", IEEE Trans Auto Control, Vol 30, pp881-889, 1985 [13] L Praly, "Robustness of Model Rreference Adaptive Control", in Proc III Yale, Workshop on Adaptive Systems, pp224-226, 1983 [14] P.A Ioannou and K.S Tsakalis, "A robust direct adatpive controller", IEEE Trans Auto Control, Vol 31, pp1033-1043, 1986 117 [15] G Ao and P Oannou, "Robust Adaptive Control—A Modified Scheme", Int J Control, Vol 54, pp241-256, 1992 [16] P Oannou and J Un, "Robust Adaptive Control", Prentice-Hall, 1996 [17] P Oannou and J Un, "Theory and Design of Robust Direct and Indirect Adaptive Control Schemes", Int J Control, Vol 47, pp775-813, 1988 [18] Bellman, R, "Adaptive Control A Guided Tour", Princeton University Press, 1961 [19] Tsypkin, Y.Z, "Adaption and Learning in Automatic Systems", Academic Press, New York, 1971 [20] F.C Chen & H.K Khalil, “Adaptive control of nonlinear systems using neural networks”, Int J Control, Vol 55, 1992 [21] L.X Wang, “Adaptive fuzzy systems and control: Design and and stability analysis”, Prentice Hall, 1994 [22] T.A Johansen, “Fuzzy model based control: Stability, robustness and performance issues”, IEEE Trans Fuzzy systems, 1994 [23] J.T Spooner and K.M Passino, “Stable adaptive control using fuzzy systems and neural networks”, IEEE Trans On Fuzzy Systems, Vol 3, 1996 [24] R Ordofiez, J Jumberge, J.T Spooner and K.M Passino, “Adaptive fuzzy control: Experiments and comparative analyses”, IEEE Trans On Fuzzy Systems, Vol 5, 1996 [25] J.R Layne and K.M Passino, “Fuzzy model reference learning control”, Jour Of Int and Fuzzy Sysems, Vol 4, 1996 [26] Richard J Eucker and Zhiqiang Gao, “A Novel Self-Tuning Control Design Approach for Industrial Applications”, 1998 [27] J Abonyi, H C Andersen, L Nagy, F Szeifert, ”Inverse Fuzzy Process Model Based Direct Adaptive Control”, Mathematics and Computers in Simulation, 1999 [28] J Abonyi, L Nagy, F Szeifert,”Adaptive Fuzzy Inference System and its Application in Modelling and Model Based Control”, Chemical Engineering Research and Design, 1999 118 [29] J Abonyi, L Nagy, F Szeifert, ”Adapive Sugeno Fuzzy Control: A Case Study”, Advances in Soft Computing - Engineering Design and Manufacturing, 1998 [30] M Jantzen, K Jan, "The Self-Organising Fuzzy Controller", Tech report no 98-H 869, 1998 [31] Mamdani, N Baaklini, "Prescriptive method for deriving control policy in a fuzzy-logic controller", Electronics Letters, 1997 [32] R Sutton and I Jess, "Real-time application of a self-organising autopilot to warship yaw control", In Proc Int Conf On Control, London, 1991 [33] G F Franklin, J.D Powell, and M L Workman “Digital Control of Dynamic Systems”, Addison-Wesley, Reading, MA, second edition, 1990 [34] A Grace, A J Laub, J.N Little, and C M Thompson “Control System Toolbox for use with MATLAB” The Math Works Inc, Natick, MA, 1992 [35] L Ljung “System Identification: Theorey for the user” Prentice Hall, Englewood Cliffs, NJ, 1987 [36] R Sutton and I M Jess ”A design study of a self-organizing fuzzy autopilot for ship control”.Proceedings of the Institution of Mechanical Engineers Part I: Journal of Systems and Control, 1991 [37] K Zhou, J C Doyle, and K Glover “Robust and Optimal Control” Prentice Hall, Englewood Cliffs, NJ, 1996 119 LÝ LỊCH TRÍCH NGANG -oOo - Họ tên : NGUYỄN VĨNH HẢO Ngày sinh : 17-08-1977 Giới tính : Nơi sinh : Nam Phú Yên Địa liên lạc : Bộ môn Điều Khiển Tự Động Khoa Điện – Điện Tử Trường Đại học Bách Khoa Tp Hồ Chí Minh 268 Lý Thường Kiệt, Q10, Tp Hồ Chí Minh email: vinhhao@hcmut.edu.vn Điện thoại: 0918467774 QUÁ TRÌNH ĐÀO TẠO 1996-2001: Học Đại học Trường ĐH Bách Khoa Tp.HCM, chuyên ngành Kỹ sư Điện Điện Tử 2001-2003: Học Cao học Trường ĐH Bách Khoa Tp.HCM, chuyên ngành Điều Khiển Học Kỹ Thuật QUÁ TRÌNH CÔNG TÁC 2001-nay: Giảng viên Bộ môn Điều Khiển Tự Động, Khoa Điện Điện Tử, Trường ÑH Baùch Khoa Tp.HCM ... tích hệ thống thích nghi STR tương đối phức tạp hệ thống MRAS 1.1.3 Điều khiển mờ thích nghi hệ phi tuyến: Phương pháp điều khiển mờ thích nghi kết hợp điều khiển mờ điều khiển thích nghi để điều. .. thích nghi ♦ Phân tích so sánh điều khiển mờ thích nghi với điều khiển thích nghi thông thường ♦ Áp dụng điều khiển mờ thích nghi điều khiển thích nghi thông thường cho Hệ thống bồn liên kết, ... mờ thích nghi chọn điều khiển mờ thích nghi ổn định SAFC phương pháp điều khiển thích nghi thông thường tự chỉnh định STR Đối tượng điều khiển Hệ thống bồn liên kết Hình 1.1 Hệ thống bồn liên kết