Ứng dụng mạng nơ ron điều khiển quá trình thay đổi mức chất lỏng

i BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO ĐẠI HỌC ĐÀ NẴNG PHẠM THỊ DIỆU HIỀN ỨNG DỤNG MẠNG NƠ RON ĐIỀU KHIỂN QUÁ TRÌNH THAY ĐỔI MỨC CHẤT LỎNG Chuyên ngành : Tự động hóa Mã số: 60.52.60 TÓM TẮT LUẬN VĂN THẠC SĨ KỸ THUẬT Đà Nẵng - Năm 2012 ii Công trình được hoàn thành tại ĐẠI HỌC ĐÀ NẴNG Ngƣời hƣớng dẫn khoa học: TS. VÕ NHƢ TIẾN Phản biện 1: TS. NGUYỄN BÊ Phản biện 2: PGS.TS. ĐOÀN QUANG VINH Luận văn được bảo vệ tại Hội đồng chấm luận văn tốt nghiệp Thạc sĩ kỹ thuật họp tại Đại học Đà Nẵng vào ngày 5 tháng 01 năm 2012. * Có thể tìm hiểu luận văn tại: - Trung tâm Thông tin - Học liệu, Đại học Đà Nẵng - Trung tâm Học liệu, Đại học Đà Nẵng 1 MỞ ĐẦU 1. Tnh cp thit ca đ tài: Hiệ n nay, trong công nghiệp hóa lọc dầu , công nghiệp hóa chất, công nghiệp xử lý nước , sản xuất giấy, sản xuất điện năng,…Vấ n đề điề u khiể n mứ c, lưu lượ ng dò ng chả y cầ n đá p ứ ng vớ i độ chí nh xá c cao để phụ c vụ cho quá trì nh sả n xuấ t đạ t hiệ u quả tố t hơn. Với bộ điều khiển mờ và bộ điều khiển sử dụng mạng Nơron có thêm một hướ ng phá t triể n mới trong lĩnh vực nghiên cứu thiết kế điề u khiể n hệ thố ng, có rất nhiều ứng dụng trong lĩnh vực điều khiển trong công nghiệ p hi ện nay. Bộ điều khiển mờ và bộ điều khiển sử dụng mạng Nơron về nguyên tắc đều là những bộ điều khiển tĩnh phi tuyến. Chúng có thể được thiết kế với chất lượng hệ thống cho trước theo một độ chính xác tù y ý và làm việc theo nguyên lý tư duy của con người. Tính năng của mạng Nơron được quyết định bởi chủng loại Nơron sử dụng và cấu trúc mạng ghép nối các Nơron đó với nhau. Nó hoàn toàn độc lập với đối tượng điều khiển. Thậm chí những người thiết kế nếu có kiến thức thiết kế và hiểu biết về đối tượng thì điều đó cũng không giúp ích gì cho việc lựa chọn Nơron và xây dựng cấu trúc mạng. Ngược lại, đối với người thiết kế bộ điều khiển mờ thì những kiến thức hiểu biết về đối tượng lại rất cần thiết. Ngay khi mới được thiết kế, mạng Nơron chưa có tri thức. Tri thức của nó được hình thành qua các giai đoạn theo các mẫu học . Mẫu học càng tốt, càng đa dạng và cà ng nhiề u trường hợp thì tri thức ban đầu sẽ càng gần với thực tế . Song nếu điều đó là chưa đủ thì tri thức của mạng vẫn có thể được bổ sung, và hoàn thiện thêm trong 2 quá trình làm việc với đối tượng. Với bộ điều khiển mờ thì hoàn toàn ngược lại. Khi được thiết kế xong, bộ điều khiển mờ có ngay một cơ chế làm việc nhất định và cơ chế này sẽ không thay đổi và được giữ cố định trong suôt thời kỳ làm việc. Nói cách khác mạng Nơron có khả năng học còn bộ điều khiển mờ thì không. Để hạ n chế nhữ ng nhượ c điể m mà cá c bộ điề u khiể n riêng lẻ trên chưa đá p ứ ng đượ c và kế thừ a nhữ ng ưu điể m củ a mạ ng Nơron và Logic mờ , kế t hợ p chú ng lạ i tạ o ra mộ t công cụ mạ nh nhằ m giả i quyế t cá c bà i toá n phi tuyế n phứ c tạ p. Vấ n đề đặ t ra như thế , hướ ng nghiên cứ u xây dự ng đề tà i củ a tác giả ở đây là nghiên cứ u ứ ng dụ ng hệ Mờ N ơron để điề u khiể n mứ c chấ t lỏ ng cho hệ ba bồ n nướ c. Vớ i hướ ng nghiên cứ u đó , tên đề tài được chọn: “Ứng dng mạng nơron điề u khiể n quá trình thay đổi mứ c cht lng” 2. Mc tiêu nghiên cứu - Ứng dụng mạng nơron nhằ m tạ o ra mộ t công cụ mạ nh để giả i quyế t bà i toá n điề u khiể n phi tuyế n trong điề u khiể n quá trì nh. - Cụ thể xây dựng cấu trúc bộ điều khiển với kết hợp giữa mờ và mạng nơron để điề u khiể n mứ c chấ t lỏ ng cho hệ ba bồ n nướ c. - Sử dụng phầ n mề m MATLAB là m công cụ mô phỏ ng kế t quả nghiên cứ u. 3. Đối tƣng và phm vi nghiên cứu Đối tượng nghiên cứu Kết hợp giữa mờ và mạng nơron để xây dự ng thuậ t toá n điề u khiể n cho đố i tượ ng phi tuyế n trong điề u khiể n quá trình. Phạm vi nghiên cứu 3 Ứng dụ ng trí tuệ nhân tạ o vớ i sự lai ghé p hệ mờ và mạ ng nơron để điều khiển mức chất lng cho hệ ba bồn nước , nghiên cứ u sự kế t hợ p giữ a hệ mờ và mạ ng nơron tạ o nên thuậ t toá n để điề u khiể n quá trình làm hướng nghiên cứu chính. Nghiên cứ u xây dự ng bộ điề u kh iể n cho đố i tượ ng là hệ ba bồ n nướ c và cụ thể là điề u khiể n để giữ đượ c ổ n đị nh mứ c chấ t lỏ ng trong ba bồ n. 4. Phƣơng phá p nghiên cƣ́ u - Nghiên cứ u tổ ng quan mạ ng nơron và hệ mờ nơron. Trong đó , nghiên cứ u kết hợp hệ mờ và mạn g nơron phụ c vụ cho nghiên cứ u chính của đề tài. - Xác định và giải quyết vấn đề nghiên cứu chính của đề tài: + Xem xé t và đưa ra cá c dạ ng mô hì nh hệ đố i tượ ng . Tìm hiểu đố i tượ ng hệ ba bồ n nướ c vớ i mộ t cấ u hì nh cụ th ể và mô hình toán học của hệ đối tượng có tính chất phi tuyến nhiều đầu vào, nhiều đầ u ra. + Nghiên cứ u thuậ t toá n điề u khiể n dù ng hệ mờ nơron , ứng dụng tạo ra công cụ mạnh để giải quyết các bài toán phi tuyến trong điề u khiể n quá trì nh. + Xây dự ng cấ u trú c bộ điề u khiể n vớ i hệ mờ nơron cho đố i tượ ng hệ ba bồ n nướ c đã chọ n cụ thể . + Ứng dụng phần mềm Matlab để mô phng kết quả thiết kế , chứ ng minh tính đú ng đắ n thuậ t toá n điề u khiể n. - Nhậ n xé t kế t quả nghiên cứ u. 5.  ngha khoa học và thực tiễn ca đ tài -  ngha khoa hc: Nghiên cứ u trí tuệ nhân tạ o để tạ o ra công cụ điều khiển mạnh trong điều khiển quá trình. 4 -  ngha thc tin : Kết hợp hệ mờ và mạng nơron để điề u khiể n mứ c chấ t lỏ ng cho hệ ba bồ n nướ c. 6. Bố cc đ tài Ngoài phần mở đầu, kết luận và tài liệu tham khảo. Luận văn gồm có các chương như sau: Chương 1: Khái quát hệ mờ. Chương 2: Khái quát mạng nơron. Chương 3: Mô hì nh toán hệ đối tượng. Chương 4: Thiế t kế bộ điề u khiể n mờ và mạng nơron điề u khiể n mứ c chấ t lỏ ng cho hệ ba bồ n nướ c. Chương 5: Mô phỏ ng kế t quả thiế t kế . CHƢƠNG 1. KHÁI QUÁT HỆ MỜ 1.1. GIỚ I THIỆ U CHUNG VỀ HỆ MỜ . 1.2. LOGIC MỜ -TẬ P MỜ 1.3. CÁC HÀM THUỘC THƢỜNG GẶP - Hàm thuộc kiểu tam giác - Hàm thuộc kiểu hình thang. - Hàm thuộc kiểu hình chuông được xác định bởi 3 tham số {a, b, c}: 1 ( ; , , ) 2 1 x a b c A b xc a trong đó b thường là số dương - Hàm thuộc Gaus (Hình 1.3b) được xác định bởi 2 tham số { , c}: 2 2 () ( ; , , ) xc x a c A e 5 1.4. BIẾ N MỜ VÀ BIẾ N NGÔN NGƢ̃ . 1.4.1. Biế n mờ 1.4.2. Biế n ngôn ngƣ̃ 1.5. SUY LUẬ N MỜ VÀ LUẬ T HỢ P THÀNH. 1.5.1. Suy luậ n mờ . 1.5.2. Mệ nh đề hợ p thà nh. 1.5.3. Luậ t hợ p thà nh MAX-MIN, MAX-PROD a) Luật hợp thành một điều kiện R: A B. * Luật hợp thành MAX-MIN * Luật hợp thành MAX-PROD. * Thuật toán xây dựng R. b) Luật hợp thành của mệnh đề nhiều điều kiện. 1.5.4. Luật ca nhiu mệnh đ hp thành. a) Luật chung của hai mệnh đề hợp thành. b) Thuật toán xây dng luật chung của nhiều mệnh đề hợp thành. 1.6. GII MỜ (RÕ HÓA) Có hai phương pháp giải mờ chính là: phương pháp cực đại và phương pháp điểm trọng tâm 1.6.1. Phƣơng pháp cực đi 1.6.2. Phƣơng pháp điểm trọng tâm 1.7. KẾ T LUẬ N CHƢƠNG 1 6 CHƢƠNG 2. KHÁI QUÁT MẠNG NƠRON 2.1. GIỚ I THIỆ U 2.2. TẾ BÀO NƠRON NHÂN TẠO 2.3. CÁC LOẠI MẠNG NƠRON NHÂN TẠO THƢỜNG GẶP VÀ PHƢƠNG PHÁ P HUẤ N LUYỆ N MẠ NG 2.3.1. Mng nơron truyề n thẳ ng mộ t lớ p 2.3.2. Mng nơron truyề n thẳ ng nhiề u lớ p 2.3.3. Mng nơron hồi quy mộ t lớ p 2.3.4. Mng nơron hồi quy nhiu lớp 2.3.5. Các phƣơng phá p huấ n luyệ n mạ ng nơron nhân tạ o. a) Hc c giám sát b) Hc củng cố c) Hc không c giám sát 7 2.4. HỆ THỐNG TCH HP HỆ MỜ VỚI MẠNG NƠRON. Bộ điề u khiể n mờ -nơron vớ i cá c luậ t mờ duy nhấ t (mạng nơron Singleton) (Hình 2.17) có dạng như sau: Luậ t họ c thứ i là R i có dạng: NẾ U x 1 là 1 i A V x 2 là 2 i A V . V x n là i n A TH y là w i Trong đó : x j là các biến đầu vào (j=1,2,3, .,n), y là biế n đầ u ra , () i j j Ax là biến ngôn ngữ mờ của biến đầu vào x i vớ i hà m liên thuộ c () i j j A x ; Kế t quả củ a luậ t họ c thứ i (i=1,2, .,h). - Lớ p 1: Là lớp gồm có n tín hiệu x đầu vào , 12 [ . ] T n x x x x . - Lớ p 2: Là lớp mờ hóa, gồ m có cá c nú t thự c hiệ n giá trị hà m liên thuộ c. Mỗ i nú t có ngõ ra là : 1 () n i ij j j A x 8 - Lớ p 3: Lớ p thự c hiệ n luậ t mờ . Mỗ i nú t có ngõ ra là giá trị vecto cơ sở mờ : 1 1 1 () () () n i j j j i n h i j j i j A A x x x - Lớ p 4: Là lớp giải mờ. Nút đại diện ng ra của mạng là y: 1 1 1 1 () ( ) ( ) () n h i i j j i j T n h i j j i j A A x y x x x Trong đó : () i j j A x là giá trị hàm liên thuộc của biến mờ x j ; [ , , ., ] h h h TT là vecto trọng số l iên kế t giữ a lớ p 3 và lớp ng ra. 2.5. KẾ T LUẬ N CHƢƠNG 2 CHƢƠNG 3. MÔ HÌ NH TOÁ N HỆ ĐỐ I TƢỢ NG 3.1. GIỚ I THIỆ U CHUNG Đối điều khiển trong đề tài được xác định theo hình 3.1, đây là hệ có 3 ng vào, 3 ng ra. Ta xác định có 3 ng vào u 1 (t), u 2 (t), u 3 (t) điều khiển lưu lượng ng vào 3 bồn q in1 , q in2 , q in3 và 3 tín hiệu ng ra là mức nước của 3 bồn h 1 (t), h 2 (t), h 3 (t). Hình 3.1. Mô hình hệ ba bồn nước . nhiều ứng dụng trong lĩnh vực điều khiển trong công nghiệ p hi ện nay. Bộ điều khiển mờ và bộ điều khiển sử dụng mạng N ron về nguyên tắc đều là những bộ điều. VÀ ĐÀO TẠO ĐẠI HỌC ĐÀ NẴNG PHẠM THỊ DIỆU HIỀN ỨNG DỤNG MẠNG NƠ RON ĐIỀU KHIỂN QUÁ TRÌNH THAY ĐỔI MỨC CHẤT LỎNG Chuyên ngành : Tự động hóa Mã số: 60.52.60