Điều khiển thích nghi hệ bóng và thanh dựa trên mạng nơ ron mờ hồi quy

ĐẠI HỌC QUỐC GIA TP HỒ CHÍ MINH TRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA X—W ĐẶNG TÍN ĐIỀU KHIỂN THÍCH NGHI HỆ BÓNG VÀ THANH DỰA TRÊN MẠNG NƠ-RON MỜ HỒI QUY Chuyên ngành: Tự Động Hóa Mã số : 605206 LUẬN VĂN THẠC SĨ TP HỒ CHÍ MINH, tháng 12 năm 2011 Cơng trình hồn thành tại: Trường Đại học Bách Khoa-ĐHQG-HCM Cán hướng dẫn khoa học: TS Nguyễn Chí Ngơn Cán chấm nhận xét 1: Cán chấm nhận xét 2: Luận văn bảo vệ HỘI ĐỒNG CHẤM BẢO VỆ LUẬN VĂN THẠC SĨ TRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA, ngày ……tháng……năm TRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA CỘNG HÒA Xà HỘI CHỦ NGHĨA VIỆT NAM PHÒNG ĐÀO TẠO SĐH Độc lập-Tự do-Hạnh phúc NHIỆM VỤ LUẬN VĂN THẠC SĨ Họ tên học viên: Đặng Tín Phái: Nam Ngày, tháng, năm sinh: 20-10-1984 Nơi sinh: An Giang Chuyên ngành: Tự động hóa MSHV: 09150046 I- TÊN ĐỀ TÀI: ĐIỀU KHIỂN THÍCH NGHI HỆ BĨNG VÀ THANH DỰA TRÊN MẠNG NƠ-RON MỜ HỒI QUY II- NHIỆM VỤ VÀ NỘI DUNG: Nghiên cứu cấu trúc giải thuật điều khiển, nhận dạng đối tượng dùng mạng nơ-ron mờ hồi quy (RFNN) Thiết kế điều khiển PID thích nghi dùng RFNN nhận dạng độ nhạy đối tượng để tự chỉnh thông số Kp, Ki, Kd Mơ hệ bóng (ball and beam) sử dụng ngôn ngữ matlab 7.8 Xây dựng mơ hình khí bóng thực tế với mạch điều khiển để giao tiếp với card PCI6024E hãng NI Kiểm nghiệm điều khiển mơ hình thực việc sử dụng toolbox Real time window target matlab III- NGÀY GIAO NHIỆM VỤ : IV- NGÀY HOÀN THÀNH NHIỆM VỤ: V- CÁN BỘ HƯỚNG DẪN: TS Nguyễn Chí Ngơn CÁN BỘ HƯỚNG DẪN TS Nguyễn Chí Ngơn CN BỘ MƠN QL CHUN NGÀNH TS Nguyễn Đức Thành Ngày TRƯỞNG PHÒNG ĐT – SĐH tháng năm TRƯỞNG KHOA QL NGÀNH -1- Lời cảm ơn LỜI CẢM ƠN Luận văn khơng thể hồn thành khơng có giúp đỡ nhiệt tình đầy trách nhiệm thầy hướng dẫn TS Nguyễn Chí Ngơn, phó khoa công nghệ ĐH Cần Thơ Thầy gợi mở cho học viên hướng nghiên cứu có nhiều ứng dụng thực tiễn Đồng thời thầy giúp đỡ tạo điều kiện để học viên thực luận văn Học viên xin gửi tới thầy lời cảm ơn chân thành Học viên xin cảm ơn ba mẹ động viên tạo điều kiện tốt vật chất lẫn tinh thần để học viên an tâm học tập nghiên cứu Học viên xin gửi lời cảm ơn đến quý thầy cô trực tiếp giảng dạy suốt khóa học, người bạn chung lớp quan tâm động viên suốt trình thực luận văn Cuối xin cảm ơn đồng nghiệp trường cao đẳng nghề An Giang giúp đỡ tạo điều kiện dụng cụ thiết bị trình thực đề tài Học viên thực Đặng Tín LUẬN VĂN CAO HỌC -2- Tóm tắt TĨM TẮT Luận văn thực nghiên cứu cấu trúc mạng nơ-ron mờ hồi quy giải thuật cho nhận dạng điều khiển Đối tượng chọn để điều khiển mơ hình đối tượng bóng (ball and beam) Mơ hình khí thực tế bóng xây dựng từ linh kiện có sẵn thị trường dùng để kiểm nghiệm giải thuật Mơ hình tốn xây dựng cho hệ bóng chia làm hai thành phần phù hợp với kiểu điều khiển cascade Thành phần thứ mơ hình bóng lăn xây dựng theo định luật II Newton, thành phần thứ hai mơ hình động DC servo xây dựng theo định luật điện Kirchhoff Các mơ hình cuối chuyển dạng phương trình sai phân thuận lợi cho việc lập trình Một điều khiển PID thích nghi sử dụng mạng nơ-ron mờ hồi quy để tự chỉnh thông số dùng để mô điều khiển hệ bóng Kết mơ sở để điều khiển mơ hình thực tế Ngơn ngữ lập trình Matlab 7.8 sử dụng để lập trình hàm m mơ sử dụng toolbox Real time window target cho điều khiển thời gian thực ABSTRACT Thesis research a structured fuzzy neural networks and algorithm for identification and control Plant were selected to control is the ball and beam model The actual mechanical model of ball and beam system will be built from available parts and is used to test the algorithm Mathematical ball and beam model system is divided into two components is suitable for cascade control type The first component is the ball rolling on beam built by Newton's second law, the second component is the DC servo motor model building LUẬN VĂN CAO HỌC -3- Tóm tắt Kirchhoff's law for electricity These models were converted to the final difference equation convenient for programming An adaptive PID controller based fuzzy neural networks to automatically adjust the regression parameters are used to simulate the ball and beam system Simulation results are the basis for controls on the actual model Programming language of Matlab 7.8 is used to program the m function for simulation and toolbox using Real time window target for real-time control LUẬN VĂN CAO HỌC -4- Mục lục MỤC LỤC Chương .6 TỔNG QUAN 1.1 Giới thiệu .6 1.2 Giới thiệu luận văn 1.2.1 Phát biểu toán 1.2.2 Nhiệm vụ luận văn 1.2.3 Bố cục luận văn Chương .11 GIỚI THIỆU PHẦN CỨNG VÀ PHẦM MỀM 11 GIAO TIẾP 11 2.1 Dẫn nhập 11 2.2 Một số mơ hình thực .11 2.3 Thiết kế phần khí 13 2.3.1 Cấu hình 13 2.3.2 Cơ cấu truyền dẫn 15 2.3.2.1 Hộp giảm tốc .15 2.3.2.2 Đai truyền 15 2.3.2.3 Truyền dẫn trực tiếp 16 2.4 Lựa chọn vật liệu 16 2.5 Hệ thống bóng xây dựng đề tài 17 2.5.1 Phần khí .19 2.5.1.1 Phần đế bệ đỡ .19 2.5.1.2 Thanh đầu nối trục 19 2.5.1.3 Bóng 19 2.5.1.4 Hộp số .20 2.5.1.5 Khớp lò xo 20 2.5.1.6 Cơ cấu truyền động 20 2.5.2 Phần điện tử .20 2.5.2.1 Cảm biến hồng ngoại 20 2.5.2.2 Các mạch điện tử 23 2.5.2.3 Mạch khuếch đại tín hiệu PWM .24 2.5.2.4 Mạch cách li encoder 24 2.5.2.5 Mạch đệm tín hiệu 24 2.5.3 Giới thiệu sơ lược card PCI 6024E 24 2.5.3.1 Tổng quan 24 2.5.3.2 Giới thiệu toolbox Real time window target 25 CHƯƠNG 31 CƠ SỞ LÝ THUYẾT 31 3.1 Mạng nơ-ron mờ hồi quy (RFNN) 31 LUẬN VĂN CAO HỌC -5- Mục lục 3.1.1 Cấu trúc RFNN 31 3.1.2 Cấu trúc điều khiển thích nghi dựa mạng nơ-ron mờ hồi quy (RFNNBAC) 33 3.1.2.1 Nhận dạng dựa vào RFNN (RFNNI) 33 3.1.2.2 Điều khiển thích nghi dựa RFNN 35 3.1.3 Thuật toán cho RFNN 35 3.1.3.1 Thuật toán cho nhận dạng 35 3.1.3.2 Thuật toán cho điều khiển 35 CHƯƠNG 37 MƠ HÌNH TỐN HỆ BĨNG VÀ THANH .37 4.1 Mơ hình bóng 37 4.1.1 Mô hình bóng lăn 37 4.1.2 Mơ hình động DC Servo 38 4.2 Tính tốn thơng số cho mơ hình 40 CHƯƠNG 42 THIẾT KẾ BỘ ĐIỀU KHIỂN 42 5.1 Giới thiệu .42 5.2 Thiết kế điều khiển PID thích nghi dựa RFNN cho hệ bóng 43 5.2.1 Thiết kế điều khiển vị trí motor servo 44 5.2.2 Bộ điều khiển PID thích nghi điều khiển vị trí bóng 45 5.2.2.1 Bộ điều khiển PID nơron 46 5.2.2.2 Nhận dạng mơ hình đối tượng dùng mạng nơron mờ hồi qui 48 5.3 Kết mô 51 5.3.1 Khi khơng có nhiễu 51 5.3.2 Khi có nhiễu tác động 54 Chương .59 KẾT QUẢ THỰC HIỆN VÀ HƯỚNG PHÁT TRIỂN 59 6.1 Kết đạt 59 6.2 Hạn chế 59 6.3 Hướng phát triển đề tài 59 TÀI LIỆU THAM KHẢO VÀ TRÍCH DẪN 60 PHỤ LỤC 64 LUẬN VĂN CAO HỌC -6- Chương Chương TỔNG QUAN 1.1 Giới thiệu Hệ thống bóng ví dụ hệ thống điều khiển phi tuyến không ổn định Hệ thống thường sử dụng để xác minh lý thuyết điều khiển, thiết kế hệ thống điều khiển thực tập thực hành Hệ thống phổ biến trở thành mơ hình phịng thí nghiệm quan trọng cho việc giảng dạy kỹ thuật hệ thống hệ thống đơn giản để hiểu điều khiển nghiên cứu [1,2,3,4,5] Bộ điều khiển dùng phương pháp thiết kế cổ điển đại Hệ thống bóng sử dụng công cụ huấn luyện điều khiển nhiều q trình cơng nghiệp ứng dụng khác cơng nghiệp Hệ thống bóng bao gồm bóng lăn cứng Bóng lăn tự theo tùy theo thay đổi góc Thanh quay mặt phẳng thẳng đứng điều khiển mô-men xoắn động servo gắn Vị trí bóng yêu cầu điều khiển cách đưa tín hiệu điều khiển điện mạch khuếch đại PWM động Các vị trí bóng đo cách sử dụng cảm biến vị trí Nhiệm vụ điều khiển bóng khó khăn bóng khơng nơi mà di chuyển với gia tốc tỷ lệ thuận với độ nghiêng Trong công nghệ điều khiển hệ thống vịng lặp hở khơng ổn định ngã hệ thống (vị trí bóng) tăng khơng giới hạn cho đầu vào cố định (góc thanh) Điều khiển phản hồi thông tin phải sử dụng để giữ bóng vị trí mong muốn thanh.[6] Một bóng cân hệ thống phi tuyến động khó sử dụng điều khiển thông thường cách hiệu kể số kỹ thuật toán học đặc biệt kiến thức lý thuyết điều khiển cần thiết để lấy phương LUẬN VĂN CAO HỌC -7- Chương trình Những vấn đề khó khăn hệ thống này: có trì hỗn thơng tin phản hồi liên quan đến hoạt động điều khiển, “hiện tượng nhảy bóng“ làm cảm biến khoảng cách hoạt động không chắn, độ backlash hộp giảm tốc, tính phi tuyến cấu chấp hành Gần đây, nhiều nghiên cứu trình bày sử dụng mạng nơron để nhận dạng điều khiển hệ thống động Mạng nơron phân loại làm mạng nơ ron truyền thẳng mạng nơron hồi qui Các mạng nơron truyền thẳng xấp xỉ hàm liên tục đến độ xác tùy ý Tuy nhiên, mạng nơron truyền thẳng ánh xạ tĩnh, điều làm khơng thể biểu diễn tốt ánh xạ động Mặc dù vấn đề cải thiện việc sử dụng phần tử trễ, đòi hỏi số lượng lớn nơron để biểu diễn cho đáp ứng động học miền thời gian Mặt khác, mạng nơron hồi qui biểu diễn ánh xạ động tốt lưu trữ thông tin nội để cập nhật trọng số mạng nơron tiếp sau Mạng nơron hồi qui có vịng hồi tiếp nội Nó thu thập đáp ứng động hệ thống khơng có phản hồi từ bên ngồi thơng qua trì hỗn Mạng nơron hồi qui ánh xạ động hoạt động tốt tồn yếu tố không chắn, chẳng hạn thay đổi thơng số, nhiễu ngồi, động học phi tuyến khơng mơ hình hóa Mạng nơron mờ hồi qui dạng sửa đổi mạng nơron hồi qui, sử dụng mạng nơron hồi qui để thực suy diễn mờ Có thể huấn luyện RFNN sử dụng kinh nghiệm nhà điều khiển biểu diễn theo kiểu luật ngôn ngữ, biên dịch tri thức có từ liệu huấn luyện theo hình thức ngơn ngữ Và thật dễ dàng để chọn cấu trúc RFNN xác định thông số nơron từ luật ngôn ngữ Hơn nữa, với kết nối hồi tiếp nội mình, RFNN tạm thời lưu trữ thơng tin động đối phó với vấn đề thời gian cách hiệu [7] Mặc dù lý thuyết điều khiển có tiến to lớn vài thập kỷ qua, đưa nhiều đề tài điều khiển tinh vi, điều khiển PID loại phổ biến lĩnh vực điều khiển sử dụng ngành công nghiệp ngày Phổ biến phần thực tế điều khiển PID có cấu trúc đơn giản bền vững [8] LUẬN VĂN CAO HỌC - 65 - xiteki=0.1; ts=0.01; for k=1:1:20000 time(k)=k*ts; % setpoint NN=1; % Khao sat nhieu; NN=0 - khong co nhieu if NN~=0 rin(k)=0.35; else if k