Thuật toán pid thích nghi dùng mạng nơ ron điều khiển hệ con lắc ngược đơn

BỘ CÔNG THƯƠNG TRƯỜNG ĐẠI HỌC CÔNG NGHIỆP THÀNH PHỐ HỒ CHÍ MINH NGUYỄN HỒNG HIẾU THUẬT TỐN PID – THÍCH NGHI DÙNG MẠNG NƠ-RON ĐIỀU KHIỂN HỆ CON LẮC NGƯỢC ĐƠN Chuyên ngành: KỸ THUẬT ĐIỆN TỬ Mã chuyên ngành: 8520203 LUẬN VĂN THẠC SĨ THÀNH PHỐ HỒ CHÍ MINH, NĂM 2021 Cơng trình hồn thành Trường Đại học Cơng nghiệp TP Hồ Chí Minh Người hướng dẫn khoa học: Tiến sỹ Mai Thăng Long Luận văn thạc sĩ bảo vệ Hội đồng chấm bảo vệ Luận văn thạc sĩ Trường Đại học Công nghiệp thành phố Hồ Chí Minh ngày 29 tháng 01 năm 2021 Thành phần Hội đồng đánh giá luận văn thạc sĩ gồm: - Chủ tịch Hội đồng - Phản biện - Phản biện - Ủy viên - Thư ký (Ghi rõ họ, tên, học hàm, học vị Hội đồng chấm bảo vệ luận văn thạc sĩ) CHỦ TỊCH HỘI ĐỒNG TRƯỞNG KHOA CN ĐIỆN TỬ BỘ CÔNG THƯƠNG TRƯỜNG ĐẠI HỌC CÔNG NGHIỆP THÀNH PHỐ HỒ CHÍ MINH CỘNG HỊA XÃ HỘI CHỦ NGHĨA VIỆT NAM Độc lập - Tự - Hạnh phúc NHIỆM VỤ LUẬN VĂN THẠC SĨ Họ tên học viên: Nguyễn Hoàng Hiếu MSHV: 18105181 Ngày, tháng, năm sinh: 16/12/1976 Nơi sinh: Tp Hồ Chí Minh Chuyên ngành: Kỹ thuật điện tử Mã chuyên ngành: 8520203 I TÊN ĐỀ TÀI: “Thuật tốn PID – thích nghi dùng mạng nơ-ron điều khiển hệ lắc ngược đơn.” NHIỆM VỤ VÀ NỘI DUNG: Tìm hiểu thuật tốn điều khiển thích nghi bám Thiết kế mơ thuật tốn điều khiển PID thích nghi dùng mạng nơ-ron cho hệ lắc ngược đơn Thực nghiệm thuật tốn mơ hình đánh giá kết II NGÀY GIAO NHIỆM VỤ: Thực Quyết định số 841/QĐ-ĐHCN ngày 10/07/2020 Trường Đại Học Cơng Nghiệp Thành Phố Hồ Chí Minh việc giao đề tài cử người hướng dẫn luận văn thạc sỹ III NGÀY HOÀN THÀNH NHIỆM VỤ: 10/01/2021 IV NGƯỜI HƯỚNG DẪN KHOA HỌC: Tiến sỹ Mai Thăng Long Tp Hồ Chí Minh, ngày 18 tháng 01 năm 2021 NGƯỜI HƯỚNG DẪN CHỦ NHIỆM BỘ MÔN ĐÀO TẠO TRƯỞNG KHOA CN ĐIỆN TỬ LỜI CẢM ƠN Trong trình thực luận văn, tơi nhận nhiều góp ý chun mơn ủng hộ giúp đỡ cán hướng dẫn, đồng nghiệp nơi học tập công tác Tôi xin gửi tới họ lời cảm ơn sâu sắc Tôi xin bày tỏ lòng cảm ơn đến thầy hướng dẫn Ts Mai Thăng Long trực tiếp hướng dẫn tâm huyết suốt thời gian qua Tôi xin chân thành cảm ơn đồng nghiệp, tập thể Bộ môn Điện tử tự động, khoa Công nghệ Điện Tử, trường Đại học Công nghiệp thành phố Hồ Chí Minh tạo điều kiện thuận lợi cho tơi suốt trình học tập nghiên cứu thực luận án Cuối lời cảm ơn ủng hộ, động viên khích lệ gia đình thân u để tơi hồn thành nhiệm vụ học tập i TÓM TẮT LUẬN VĂN THẠC SĨ Luận văn trình bày việc xây dựng giải thuật điều khiển PID thích nghi dùng mạng nơ-ron bám tín hiệu sin cho hệ lắc ngược quay Các giải thuật Swing-up, thuật tốn PID, thuật tốn thích nghi dùng mạng nơ-ron thực mô thực nghiệm Thuật tốn điều khiển thích nghi bám xây dựng dựa lật điều khiển hồi tiếp tuyến tính hóa lý thuyết ổn định Lyapunov cho kết tốt thực nghiệm Kết đạt có tính ứng dụng mở rộng cho mơ hình hệ bậc khác luật điều khiển thích nghi tối ưu, thích nghi bền vững ii ABSTRACT This thesis presents the construction of adaptive PID control algorithm using a sinebased neural network for the rotating inverting pendulum system Swing-up algorithms, PID algorithm, neural network adaptation algorithm are performed in simulation and experiment The adaptive control algorithm is built based on the feedback linearization control and Lyapunov's stability theory with good results in experiment The results obtained are applicable and extended to other subordinate system models and optimal adaptive, sustainable adaptive control laws iii LỜI CAM ĐOAN Tôi xin cam đoan cơng trình nghiên cứu thân tơi Các kết nghiên cứu kết luận luận văn trung thực, không chép từ nguồn hình thức Việc tham khảo nguồn tài liệu (nếu có) thực trích dẫn ghi nguồn tài liệu tham khảo quy định Học viên Nguyễn Hoàng Hiếu iv MỤC LỤC LỜI CẢM ƠN i TÓM TẮT LUẬN VĂN THẠC SĨ ii ABSTRACT iii LỜI CAM ĐOAN iv MỤC LỤC v DANH MỤC HÌNH ẢNH vii DANH MỤC BẢNG BIỂU ix DANH MỤC TỪ VIẾT TẮT x MỞ ĐẦU .1 Đặt vấn đề .1 Mục tiêu nghiên cứu .1 Đối tượng phạm vi nghiên cứu Cách tiếp cận phương pháp nghiên cứu .2 Ý nghĩa thực tiễn đề tài CHƯƠNG TỔNG QUAN VỀ LĨNH VỰC NGHIÊN CỨU .3 1.1 Giới thiệu đề tài 1.2 Tổng quan tình hình nghiên cứu CHƯƠNG CƠ SỞ LÝ THUYẾT .6 2.1 Mơ hình lắc ngược quay Mơ hình phần cứng Phương trình động lực học hệ thống Thơng số mơ hình 12 2.2 Phương pháp điều khiển PID 12 2.3 Điều khiển tuyến tính hóa hồi tiếp cho hệ phi tuyến 14 2.4 Mạng Nơ-ron (Neural Network - NN) .17 Khái niệm .17 Mạng nhiều lớp 18 Đặc tính xấp xỉ hàm tổng quát mạng nơ-ron 19 v 2.5 Điều khiển thích nghi 20 Điều khiển thích nghi dạng gián tiếp .21 Điều khiển thích nghi dạng trực tiếp 23 CHƯƠNG THIẾT KẾ MÔ PHỎNG BỘ ĐIỀU KHIỂN 25 3.1 Bộ điều khiển Swing up – PD 25 Bộ điều khiển Swing up 25 Bộ điều khiển PD 26 Thực mô 28 3.2 Bộ điều khiển hồi tiếp tuyến tính hóa 29 Thiết kế điều khiển 29 Thực mô 33 3.3 Bộ điều khiển thích nghi .35 Thiết kế điều khiển 35 Thực mô 38 3.1 Bộ điều khiển thích nghi dạng trực tiếp .41 Thiết kế điều khiển 41 Thực mô 44 CHƯƠNG THỰC NGHIỆM TRÊN MƠ HÌNH 47 4.1 Xây dựng chương trình thực nghiệm 47 4.2 Kết thực nghiệm 48 Bộ điều khiển Swing up – PD 48 Bộ điều khiển thích nghi gián tiếp 50 Bộ điều khiển thích nghi dạng trực tiếp 58 Đánh giá kết .64 KẾT LUẬN VÀ KIẾN NGHỊ 65 TÀI LIỆU THAM KHẢO 67 LÝ LỊCH TRÍCH NGANG CỦA HỌC VIÊN 70 vi DANH MỤC HÌNH ẢNH Hình 2.1 Cấu trúc mơ hình dùng cho thực nghiệm .6 Hình 2.2 Sơ đồ mô tả chuyển động lắc ngược quay Hình 2.3 Sơ đồ điều khiển PID 13 Hình 2.4 Mơ tả tế bào thần kinh 17 Hình 2.5 Cấu trúc mạng truyền thẳng lớp 18 Hình 3.1 Sơ đồ điều khiển Swing up – PID cho hệ 25 Hình 3.2 Sơ đồ mô điều khiển Swing – PD 28 Hình 3.3 Đáp ứng hệ tín hiệu sin tần số ω = 0.5 rad/s 28 Hình 3.4 Đáp ứng hệ tín hiệu xung vng tần số ω = 0.5 rad/s 29 Hình 3.5 Sơ đồ điều khiển tuyến tính hóa hồi tiếp 32 Hình 3.6 Sơ đồ mơ giải thuật hồi tiếp tuyến tính ngõ 33 Hình 3.7 Sơ đồ mơ điều khiển tuyến tính hồi tiếp 33 Hình 3.8 Đáp ứng hệ tín hiệu sin tần số ω = rad/s 34 Hình 3.9 Đáp ứng hệ tín hiệu sin tần số ω = rad/s có nhiễu đo 34 Hình 3.10 Sơ đồ thực điều khiển thích nghi dùng mạng neuron 37 Hình 3.11 Sơ đồ mơ Simulink giải thuật thích nghi gián tiếp .38 Hình 3.12 Sơ đồ mô mạng neuron cho hàm F .38 Hình 3.13 Kết mơ điều khiển thích nghi gián tiếp .39 Hình 3.14 Kết mơ ước lượng hàm G .39 Hình 3.15 Kết mô ước lượng hàm F .40 Hình 3.16 Kết mơ điều khiển IAC có nhiễu đo lường 40 Hình 3.17 Sơ đồ thực điều khiển thích nghi dùng mạng neuron trực tiếp 44 Hình 3.18 Sơ đồ mơ Simulink giải thuật thích nghi trực tiếp 44 Hình 3.19 Kết mơ điều khiển thích nghi trực tiếp 45 Hình 3.20 Kết mơ ước lượng mạng NN cho F/G 45 Hình 3.21 Kết mơ điều khiển thích nghi DAC có nhiễu đo 46 Hình 4.1 Sơ đồ thu thập liệu điều khiển hệ lắc 47 Hình 4.2 Kết mô điều khiển Swing up – PID ổn định điểm cân 48 Hình 4.3 Kết thực nghiệm điều khiển PID bám tín hiệu sint có nhiễu 49 Hình 4.4 Bộ điều khiển thích nghi ước lượng thơng số mơ hình trục tuyến 50 Hình 4.5 Kết đáp ứng tay máy IDA ổn định điểm cân 51 Hình 4.6 Kết đáp ứng lắc IDA ổn định điểm cân 51 Hình 4.7 Tín hiệu điều khiển IDA hệ ổn định điểm cân .52 Hình 4.8 Kết ước lượng F(q) norm1 trọng số mạng 52 Hình 4.9 Kết ước lượng F(q) norm1 trọng số mạng 53 Hình 4.10 Kết đáp ứng thực nghiệm IDA tay máy với ngõ vào xung vng 54 vii Hình 4.14 Kết đáp ứng tay máy IAD với ngõ vào tín hiệu sin Hình 4.15 Kết đáp ứng vị trí lắc với ngõ vào tín hiệu sin 56 Hình 4.16 Tín hiệu điều khiển IAD với ngõ vào sin Hình 4.17 Ngõ xấp xỉ thích nghi IAD hàm F G với tín hiệu vào sin 57 Kết thực nghiệm chứng tỏ, với điều khiển thiết kế thông số chọn trước, đáp ứng ngõ tay máy bám theo tín hiệu vào mong muốn tốt lắc giữ ổn định quanh vị trí (rad) Tuy nhiên theo hình (4-10), vị trí bám tay máy khơng đối xứng bên vùng hoạt động dương âm, đáp ứng dao động khác Điều phần hệ thống khí chưa tốt gây ổn đinh khó khăn điều chỉnh thơng số Hình (4-11) cho thấy lắc dao động quanh điểm cân bằng, thay đổi đột ngột lắc dễ tiến đến ổn định hệ thống Thực vậy, với tín hiệu có tần số lớn 0.8 (rad/s), đáp ứng hệ thống không đảm bảo tính ổn định Điều đặc điểm điều khiển ảnh hưởng đạo hàm bậc tín hiệu vào phải hàm trơn liên tục Với tín hiệu vào hình sin hình (4-14) (4-15), ta cho tần số ngõ vào mong muốn thấp, hệ thống đáp ứng tốt, tần số tín hiệu vào đến 2.5 (rad/s) hệ thống nhanh ổn định Do với điều khiển đáp ứng với tần số ngõ vào nhỏ 2,5(rad/s), lắc giữ ổn định quanh vị trí cân với sai số nhỏ tay máy bám theo tín hiệu mong muốn tốt Tính thích nghi mạng nơ-ron xấp xỉ tốt giá trị hàm F G hệ thống với tín hiệu vào thay đổi Hệ thống giữ ổn định dù ta thay đổi nhỏ thông số hệ thống hay có nhiễu Tuy nhiên, thơng số hệ thống có thay đổi lớn hệ thống khơng đảm bảo tín ổn định Để hệ thống giữ tính ổn định thơng số mơ hình thay đổi nhiều ta phải thay đổi hệ số học hệ số K điều khiển cho phù hợp Điều chứng tỏ tính thi nghi hệ thống thiết kế chưa cao, cần phải tìm luật thích nghi tốt Bộ điều khiển thích nghi dạng trực tiếp Phần trình bày phần thực nghiệm cho điều khiển thích nghi dùng mạng nơron xấp xỉ tín hiệu điều khiển u cho hệ thống thiết kế mô Các thông số điều khiển chọn thực nghiệm tính tốn thử sai sau k1 = 3.2, k2 = 25, k3 = 13, mạng nơ-ron có 10 lớp ẩn, khơng cập nhật trọng số ngõ vào, cập nhật trọng số ngõ hệ số học Kf= -0.4, Kw = 0.5 58 Hình 4.18 Sơ đồ điều khiển Real-time cho điều khiển thích nghi trục tiếp Hình 4.19 Đáp ứng tay máy ổn định vị trí cân Hình 4.20 Đáp ứng lắc điều khiển ổn định vị trí cân 59 Hình 4.21 Tín hiệu điều khiển ổn định vị trí cân u Hình 4.22 Ngõ xấp xỉ uce trọng số mạng nơ-ron điều khiển ổn định 60 Hình 4.23 Đáp ứng tay máy bám theo tín hiệu sin Hình 4.24 Đáp ứng lắc bám theo theo tín hiệu sin Hình 4.25 Tín hiệu điều khiển bám theo tín hiệu sin u 61 Hình 4.26 Ngõ xấp xỉ uce điều khiển bám tín hiệu sin Hình 4.27 Đáp ứng tay máy bám theo tín hiệu xung vng Hình 4.28 Đáp ứng lắc bám theo theo tín hiệu xung vng 62 Hình 4.29 Tín hiệu điều khiển bám theo tín hiệu xung vng Hình 4.30 Ngõ xấp xỉ uce điều khiển bám tín hiệu xung vng Khi thực nghiệm điều khiển thích nghi dạng trực tiếp, thơng số chọn giữ hệ thống ổn định điểm cân tốt Tuy nhiên hệ thống có dao động chưa tìm thơng số điều khiển hình (4-19) (4-20) Khi ta cho tín hiệu vào mong muốn tín hiệu sin, tay máy bám vào theo tín hiệu vào tốt, lắc giữ ổn định quanh vị trí cân với sai số nhỏ (hình 4-23, 4-24) Trong trình hệ thống giữ ổn định dù có thay đổi nhỏ thơng sơ hay tác động nhiễu 63 Đối với tín hiệu vào xung vng hệ thống đáp ứng tốt dao động xác lập lớn Đánh giá kết Qua thực nghiệm chứng tỏ, luật điều khiển thích nghi thiết kế hai trường hợp cho hệ thống đáp ứng tốt toàn vùng làm việc Trong điều khiển PID đáp ứng quanh lận điểm làm việc thiết kế Hơn nữa, điều khiển thích nghi với mạng nơ-ron xấp xỉ hàm F, G hệ thống trực tuyến thiết kế đảm bảo tính ổn định hệ thống có nhiễu tác động thơng số mơ hình thay đổi Đáp ứng hệ thống điều khiển bám theo tín hiệu vào mong muốn ổn định Phương pháp điều khiển đề cho thấy khơng biết xác thơng số mơ hình ta điều khiển ổn định hệ thống Tuy nhiên, hạn chế phương pháp điều khiển thích nghi gián tiếp phải biết cấu trúc mơ hình Ở phương pháp điều khiển thích nghi trực tiếp ta khơng cần biết cấu trúc mơ hình, đáp ứng điều khiển khó xác lập, bị dao động Vấn đề chọn lựa cấu trúc, thông số mạng nơ-ron cần xem xét thêm cho tính đặc tính hệ thống Do điều khiển chưa thiết kế để đảm bảo tính bền vững nên việc ước lượng trực tuyến có sai số lớn làm hệ thống ổn định Các hệ số PID chưa thiết kế thích nghi để phù hợp thơng số mơ hình thay đổi lớn Hơn chất lượng điều khiển sai số lớn phần khí điều khiển chưa thiết kế tối ưu 64 KẾT LUẬN VÀ KIẾN NGHỊ Luận văn cao học tập trung khai thác giải thuật thích nghi trực tiếp thích nghi gián tiếp với PID bám theo tín hiệu đặt cho hệ phi tuyến bậc Trên sở điều khiển hồi tiếp tiếp tuyến tính hóa cho hệ bậc với thuật tốn thích nghi liên tục ước lượng tham số mơ hình trực tuyến Các thuật tốn áp dụng cho hệ bậc điển hình mơ hình lắc ngược quay Các nội dung thực mô thực nghiệm với phần mềm Matlab cho kết đạt yêu cầu Các nội dung thực luận văn - Mơ hình hóa đối tượng phương pháp Euler-Lagrange - Xây dựng mơ hình khí hệ thống - Thực điều khiển Swing-up đưa lắc từ vị trí cân lên điểm cân trên, ổn định lắc điểm cân tay máy bám theo tín hiệu mong muốn với thuật toán PD - Thực thuật tốn điều khiển thích nghi gián tiếp thích nghi trực tiếp cho hệ thống, đáp ứng ngõ tay máy bám theo tín hiệu mong muốn - Có đánh giá kết thực thí nghiệm Tuy nhiên ngồi kết trên, luận văn cịn nhiều vấn đề cần thực sau Các vấn đề cần khắc phục ▪ Các thuật toán áp dụng vào mơ hình thực khó khăn cho việc đánh giá phần khí chưa tốt Do cần cải tiến mơ hình khí, thay đổi encoder với độ phân giải tốt để giảm thời gian lấy mẫu nhằm thực tốt thuật toán thiết kế 65 ▪ Chưa ước lượng hệ số PID độ khiển, thực tế thông số mơ hình thay đổi vượt q ngưỡng thiết kế phạm vi, hệ thống dễ ổn định phải chỉnh lại thông số đạt chất lượng mong muốn ▪ Chưa ước lượng sai số xấp xỉ mạng neuron để điều chỉnh tự động cho tín hiệu điều khiển trượt bù sai số Hướng phát triển thời gian sau - Phát triển giải thuật điều khiển vùng chết mơ hình động - Phát triển thêm thuật toán ước lượng thông số bám PD ước lượng sai số xấp xỉ mạng neuron - Thực việc chuyển mạch mềm điều khiể n Swing-up điều khiển bám thích nghi - Phát triển thuật tốn thích nghi tối ưu cho điều khiển bám 66 TÀI LIỆU THAM KHẢO [1] S.-E Oltean “Swing-up and Stabilization of the Rotational Inverted Pendulum Using PD and Fuzzy-PD Controllers” Procedia Technol Vol 12, pp 57–64, 2014, doi: 10.1016/j.protcy.2013.12.456 [2] J S Sham et al “Modelling and simulation of an inverted pendulum system: Comparison between experiment and CAD physical model” ARPN J Eng Appl Sci Vol 10, no 20, pp 9752–9757, 2015 [3] M Park et al “Swing-up and LQR stabilization of a rotary inverted pendulum” Artif Life Robot Vol 16, no 1, pp 94–97, 2011, doi: 10.1007/s10015-011-0897-9 [4] P K “Controller Design of Inverted Pendulum Using Pole Placement and Lqr,” Int J Res Eng Technol Vol 01, no 04, pp 532–538, 2012, doi: 10.15623/ijret.2012.0104003 [5] N J Mathew et al Swing up and stabilization control of a rotary inverted pendulum Vol 10, no Part IFAC, 2013 [6] K Th “Điều khiển cân lắc ngược sử dụng điều khiển chiếu” Vol 31, pp 18–25, 2014 [7] S Kurode et al Swing-up and stabilization of Rotary Inverted Pendulum using sliding modes Vol 44, no Part IFAC, 2011 [8] N Adhikary and C Mahanta “Integral backstepping sliding mode control for underactuated systems: Swing-up and stabilization of the Cart-Pendulum System” ISA Trans Vol 52, no 6, pp 870–880, 2013, doi: 10.1016/j.isatra.2013.07.012 [9] S Irfan et al “Advanced sliding mode control techniques for Inverted Pendulum: Modelling and simulation” Eng Sci Technol an Int J Vol 21, no 4, pp 753–759, 2018, doi: 10.1016/j.jestch.2018.06.010 [10] A Neural and S Mode “Điều khiển trượt thích nghi dùng mạng nơ - rôn” pp 1–5, 2009 [11] X Yang and X Zheng, “Swing-Up and Stabilization Control Design for an Underactuated Rotary Inverted Pendulum System: Theory and Experiments” IEEE Trans Ind Electron Vol 65, no 9, pp 7229–7238, 2018, doi: 10.1109/TIE.2018.2793214 [12] N He et al “Robust adaptive control for a class of chaotic system using backstepping” Procedia Eng Vol 15, pp 1229–1233, 2011, doi: 10.1016/j.proeng.2011.08.227 67 [13] Rong-Jong Wai and Li-Jung Chang, “Adaptive stabilizing and tracking control for a nonlinear inverted-pendulum system via sliding-mode technique” IEEE Trans Ind Electron Vol 53, no 2, pp 674–692, 2006, doi: 10.1109/tie.2006.870680 [14] T C Kuo et al “Adaptive PID with sliding mode control for the rotary inverted pendulum system” IEEE/ASME Int Conf Adv Intell Mechatronics, AIM No 3, pp 1804–1809, 2009, doi: 10.1109/AIM.2009.5229784 [15] Y Sun et al “Adaptive control for a class of state-constrained high-order switched nonlinear systems with unstable subsystems” Nonlinear Anal Hybrid Syst Vol 32, pp 91–105, 2019, doi: 10.1016/j.nahs.2018.10.005 [16] Q Inc “Rotary Pendulum Workbook” 2011 [17] J Moreno-Valenzuela and C Aguilar-Avelar, “Motion Control of Underactuated Mechanical Systems” Motion Control Underactuated Mech Syst Vol 88, pp 27–49, 2018, doi: 10.1007/978-3-319-58319-8 [18] J Moreno-Valenzuela and C Aguilar-Avelar, “Adaptive neural network control of the Furuta pendulum,” Intell Syst Control Autom Sci Eng Vol 88, pp 93–118, 2018, doi: 10.1007/978-3-319-58319-8_6 [19] D Atherton et al “Control Systems,” 1997, doi: 10.1201/9781420049763.ch100 [20] P I D Tuner “Analyze Your Design in the PID Tuner App.” [21] Nguyễn Dỗn Phước, Phan Xn Minh “Giáo trình lý thuyết điều khiển phi tuyến.” NXB Khoa học kỹ thuật, 2002 [22] H K Khalil “Noninear Systems,” Prentice-Hall, New Jersey Vol 2, no pp 1–5, 1996 [23] T I Fossen “Feedback linearization control for systems with mismatched uncertainties via disturbance observers.” Vol 21, no 4, pp 1–13, 2019, doi: 10.1002/asjc.1802 [24] A Z Badr “Neural Network Based Adaptive PID Controller,” IFAC Proc Vol Vol 30, no 6, pp 251–257, 1997, doi: 10.1016/s1474-6670(17)43373-8 [25] S Commuri et al “CMAC neural network control of robot manipulators,” J Robot Syst Vol 14, no 6, pp 465–482, 1997, doi: 10.1002/(SICI)10974563(199706)14:63.0.CO;2-M [26] Karl_Astrom “Adaptive Control.” Addison-Wesley, 1994 [27] R Eini and S Abdelwahed “Indirect Adaptive Fuzzy Model Predictive Control of a Rotational Inverted Pendulum,” pp 2–7, 2019, [Online] 68 Available: http://arxiv.org/abs/1903.07645 [28] K J Åström and K Furuta “Swinging up a pendulum by energy control” Automatica Vol 36, no 2, pp 287–295, 2000, doi: 10.1016/S00051098(99)00140-5 [29] Z Wang “Minimum-Time Swing-up” pp 1335–1340, 2004 [30] S Tanaka et al New results of energy-based swing-up control for rotational pendulum Vol 44, no Part IFAC, 2011 [31] M Monir “Analyzing and Designing Control System for an Inverted Pendulum on a Cart” Eur Sci Journal, ESJ Vol 14, no 6, p 387, 2018, doi: 10.19044/esj.2018.v14n6p387 [32] L B Prasad et al “Modelling & simulation for optimal control of nonlinear inverted pendulum dynamical system using PID controller & LQR” in Proc 6th Asia Int Conf Math Model Comput Simulation, AMS 2012, pp 138– 143, 2012, doi: 10.1109/AMS.2012.21 [33] G Sainzaya et al “LQR control with refined PID to balance rotary inverted pendulum with time-varying uncertainty,” 2017 Int Conf Fuzzy Theory Its Appl iFUZZY 2017 Vol 2017-Novem, pp 1–6, 2018, doi: 10.1109/iFUZZY.2017.8311812 [34] F Peker and I Kaya “Identification and real time control of an inverted pendulum using PI-PD controller” 2017 21st Int Conf Syst Theory, Control Comput ICSTCC 2017, pp 771–776, 2017, doi: 10.1109/ICSTCC.2017.8107130 [35] V A Arya and A E George “Stabilisation of Cart Inverted Pendulum using the Combination of PD and PID Control” Int J Innov Res Sci Eng Technol Vol 7, no 4, pp 3559–3565, 2018, doi: 10.15680/IJIRSET.2018.0704049 [36] C Aguilar-Avelar and J Moreno-Valenzuela “New feedback linearizationbased control for arm trajectory tracking of the furuta pendulum,” IEEE/ASME Trans Mechatronics Vol 21, no 2, pp 638–648, 2016, doi: 10.1109/TMECH.2015.2485942 69 LÝ LỊCH TRÍCH NGANG CỦA HỌC VIÊN I LÝ LỊCH SƠ LƯỢC: Họ tên: Nguyễn Hồng Hiếu Giới tính: Nam Ngày, tháng, năm sinh: 16/12/1976 Nơi sinh: Tp Hồ Chí Minh Email: nguyenhoanghieu@iuh.edu.vn Điện thoại:0918603732 II QUÁ TRÌNH ĐÀO TẠO: 09/12/1994 – 28/12/2000: kỹ sư Điện-Điện tử chuyên ngành Tự động hóa III QUÁ TRÌNH CƠNG TÁC CHUN MƠN: Thời gian Nơi cơng tác Công việc đảm nhiệm 01/2001 02/2002 – Công ty TNHH Tín Hịa, 27 Đặng Tất Chun viên kỹ thuật phường Đa Kao, Q1, Tp.HCM 06/2002 01/2004 – Sư đoàn BB5, trung đoàn BB5 03/2004 - Trường đại Tp.HCM học Cơng Nhân viên qn khí nghiệp Giảng viên Tp HCM, ngày 18 tháng 01 Năm 2021 Người khai 70 ... giải thuật điều khiển PID thích nghi dùng mạng n? ?- ron bám tín hiệu sin cho hệ lắc ngược quay Các giải thuật Swing-up, thuật toán PID, thuật tốn thích nghi dùng mạng n? ?- ron thực mơ thực nghi? ??m Thuật. .. NHIỆM VỤ VÀ NỘI DUNG: Tìm hiểu thuật tốn điều khiển thích nghi bám Thiết kế mơ thuật tốn điều khiển PID thích nghi dùng mạng n? ?- ron cho hệ lắc ngược đơn Thực nghi? ??m thuật tốn mơ hình đánh giá kết... tuyến dựa kỹ thuật PID Neural Network - Ứng dụng giải thuật PID thích nghi dựa mạng N? ?- ron để điều khiển thực nghi? ??m hệ lắc - Đánh giá so sánh hiệu phương pháp đề xuất với kỹ thuật điều khiển khác