HƯỚNG DẪN THÍ NGHIỆM TỰ ĐỘNG HÓA NHẬN DẠNG HỆ THỐNG

HƯỚNG DẪN THÍ NGHIỆM TỰ ĐỘNG HÓA NHẬN DẠNG HỆ THỐNG HƯỚNG DẪN THÍ NGHIỆM TỰ ĐỘNG HÓA NHẬN DẠNG HỆ THỐNG HƯỚNG DẪN THÍ NGHIỆM TỰ ĐỘNG HÓA NHẬN DẠNG HỆ THỐNG HƯỚNG DẪN THÍ NGHIỆM TỰ ĐỘNG HÓA NHẬN DẠNG HỆ THỐNG VHƯỚNG DẪN THÍ NGHIỆM TỰ ĐỘNG HÓA NHẬN DẠNG HỆ THỐNG HƯỚNG DẪN THÍ NGHIỆM TỰ ĐỘNG HÓA NHẬN DẠNG HỆ THỐNG HƯỚNG DẪN THÍ NGHIỆM TỰ ĐỘNG HÓA NHẬN DẠNG HỆ THỐNG

ĐẠI HỌC BÁCH KHOA – ĐHQG TP HỒ CHÍ MINH KHOA ĐIỆN – ĐIỆN TỬ BỘ MÔN ĐIỀU KHIỂN TỰ ĐỘNG co ng c om HƯỚNG DẪN THÍ NGHIỆM CAO HỌC TỰ ĐỘNG HÓA th an BÀI THÍ NGHIỆM cu u du on g NHẬN DẠNG HỆ THỐNG (SYSTEM IDENTIFICATION) Biên soạn: HUỲNH THÁI HOÀNG Năm 2005 CuuDuongThanCong.com https://fb.com/tailieudientucntt Bài thí nghiệm: Nhận dạng hệ thống I MỤC ĐÍCH THÍ NGHIỆM th an co ng c om Muốn thiết kế hệ thống điều khiển có chất lượng tốt cần phải biết mô hình toán học đối tượng điều khiển Nhận dạng hệ thống phương pháp rút mô hình toán học hệ thống dựa vào liệu vào – quan sát Lý thuyết nhận dạng hệ thống đưa từ năm 1960 sở lý thuyết xác suất thống kê Đến phương pháp nhận dạng mô hình tuyến tính phát triển hoàn chỉnh; phương pháp nhận dạng hệ phi tuyến, đặc biệt hệ phi tuyến MIMO vấn đề nghiên cứu nhiều người quan tâm Bài thí nghiệm trang bị cho học viên kiến thức thực hành nhận dạng hệ thống Thông qua thí nghiệm cụ thể nhận dạng đối tượng điển hình phòng thí nghiệm động DC hệ bồn chứa học viên áp dụng phương pháp nhận dạng mô hình tuyến tính phi tuyến; phương pháp nhận dạng hệ thống hở hệ thống kín; phương pháp nhận dạng hệ SISO hệ MIMO vào thực tế Bài thí nghiệm giúp học viên củng cố kiến thức lý thuyết, phát triển kỹ thực hành nhận dạng hệ thống để sau vận dụng lý thuyết nhận dạng hệ thống thực tế công nghiệp Để thực tốt thí nghiệm, học viên cần xem lại sở lý thuyết môn học Mô hình hóa, nhận dạng mô phỏng; Mạng neuron nhận dạng, dự báo điều khiển Phụ lục A cuối hướng dẫn thí nghiệm tóm lượt lý thuyết tối thiểu học viên phải nắm trước tiến hành thí nghiệm II ĐỐI TƯNG NHẬN DẠNG on g II.1 Sơ đồ khối thu thập liệu cu u du Bài thí nghiệm sử dụng công cụ Simulink kết hợp với Realtime Workshop xPC Target Matlab để thực thí nghiệm thu thập liệu, sơ đồ khối phần cứng hệ thống thiết kế hình Máy tính chủ (Host) sử dụng để soạn thảo sơ đồ Simulink thu thập liệu, đồng thời sử dụng để thực thi thuật toán nhận dạng hệ thống Máy tính chủ giao tiếp với máy tính đích (Target) qua cổng nối tiếp (cổng COM) Máy tính đích giao tiếp trực tiếp với đối tượng cần nhận dạng qua card thu thập số liệu Trong thí nghiệm card thu thập số liệu sử dụng card PCL-818L (hãng Advantech) Card PCL-818L có 16 kênh chuyển đổi AD 12 bit, kênh chuyển đổi DA 12 bit 16 ngõ vào/ra song song Đối tượng nhận dạng thí nghiệm động DC hệ bồn chứa liên kết Máy tính chủ Máy tính đích + card DAS Đối tượng điều khiển Hình 1: Sơ đồ khối thu thập liệu CuuDuongThanCong.com https://fb.com/tailieudientucntt Bài thí nghiệm: Nhận dạng hệ thống II.2 Động DC om Động DC phần tử chấp hành sử dụng phổ biến máy móc, dây chuyền sản xuất công nghiệp Sơ đồ khối hệ thống động DC dùng thí nghiệm trình bày hình Tín hiệu điều khiển xuất từ máy tính PC qua ngõ tương tự (Analog Output) card PCL-818L Mạch khuếch đại công suất mạch khuếch đại đẩy kéo, trục quay encoder gắn với trục quay động Một đếm lên/xuống sử dụng để đếm xung từ encoder Tín hiệu đếm đưa vào ngõ vào số (Digital Input) card thu thập số liệu PCL818L Bằng cách đếm xung, đo vị trí động cơ, lấy sai phân vị trí hai lần lấy mẫu liên tiếp ta đo tốc độ quay động .c Máy tính Target Động PCL-818L ng Khuếch đai công suất AO DC A co Bộ đếm Encoder B cu u du on g th an DI Hình 2: Động DC: hình dáng bên (trên), sơ đồ khối phần cứng (dưới) II.3 Hệ bồn chứa Hệ bồn chứa đối tượng phi tuyến điển hình thường gặp trình công nghiệp Hệ bồn chứa gồm bồn chứa chất lỏng thông nhau, tiết diện van nối hai bồn tiết diện van xả bồn thay đổi Chất lỏng bơm vào hai bồn hai máy bơm DC Hệ bồn liên kết đối tượng điển hình thường dùng để kiểm chứng thuật toán điều khiển trình Tùy theo tiết diện mở van, cách sử dụng máy bơm tầm làm việc mà ta có cấu hình hệ thống khác để kiểm chứng lý thuyết điều khiển hệ quán tính bậc 1, hệ quán tính bậc 2, hệ phi tuyến, hệ đa biến, hệ có nhiễu loạn, hệ có thông số biến đổi,… CuuDuongThanCong.com https://fb.com/tailieudientucntt Bài thí nghiệm: Nhận dạng hệ thống du on g th an co ng c om Sử dụng cảm biến áp suất Model 68075 (hãng Cole-Parmer) để đo chiều cao mực chất lỏng bồn chứa Khi áp suất cột chất lỏng bồn thay đổi từ 05psig dòng cảm biến thay đổi khoảng 4-20mA, dùng điện trở 560Ω để biến đổi dòng thành áp Máy tính đọc điện áp qua ngõ vào tương tự card PCL-818L Chất lỏng bơm vào bồn máy bơm DC 12V với công suất bơm cực đại định mức 70 lit/phút Lưu lượng bơm thay đổi cách thay đổi điện áp cấp cho máy bơm theo phương pháp điều rộng xung Bộ điều rộng xung sử dụng vi điều khiển P89C51RD2 hãng Philip cu u Hình 3: Hệ bồn chứa liên kết: hình dáng bên (trên), sơ đồ khối phần cứng (dưới) III PHẦN MỀM THÍ NGHIỆM III.1 Chương trình Simulink thu thập số liệu Bài thí nghiệm sử dụng công cụ Simulink kết hợp với Realtime Workshop xPC Target Matlab để thực thí nghiệm thu thập số liệu Sơ đồ khối chương trình Simulink thu thập liệu vào động DC hệ bồn chứa trình bày hình Sử dụng công cụ Realtime Worrkshop biên dịch chương trình Simulink thành chương trình thực thi độc lập máy tính không cài Matlab Bộ công cụ xPC Target hỗ trợ giao tiếp với card thu thập liệu chuyên dụng, có card PCL-818L Nhờ công cụ mà chương trình khả thi sau biên dịch tải xuống máy tính điều khiển thiết bị CuuDuongThanCong.com https://fb.com/tailieudientucntt Bài thí nghiệm: Nhận dạng hệ thống Thu thập liệu vào động cô: (a) cu u du on g th an co ng c om Chương trình Simulink thu thập liệu vào – động lập trình sẳn lưu trữ file DC_Motor.mdl (xem hình 4) Trong hình 4a tín hiệu vào lưu file DCMotor_Input.mat tạo cách gọi thực thi chương trình DCMotor_Input.m Khối DCMotor cho phép máy tính giao tiếp với phần cứng qua card PCL-818L Sơ đồ chi tiết khối DCMotor trình bày hình 4b Trong hình 4b khối Analog Output xuất tín hiệu điều khiển mạch khuếch đại công suất cấp nguồn cho động qua ngõ tương tự card PCL-818L Khối Digital Input đọc tín hiệu từ đếm qua ngõ vào số card PCL-818L Khối MeasureVel tính vận tốc động cách so sánh giá trị đếm với giá trị đếm lần lấy mẫu trước để biết dịch chuyển tương đối, sau lấy dịch chuyển tương đối chia cho chu kỳ lấy mẫu vận tốc Khối MeasurePos tính vị trí góc quay động cách cộng dịch chuyển tương vị trí góc quay xác định lần lấy mẫu trước Hãy đọc file mã nguồn measurePos.c measureVel.c để hiểu rõ thuật toán (b) Hình 4: Sơ đồ Simulink thu thập liệu vào – động DC CuuDuongThanCong.com https://fb.com/tailieudientucntt Bài thí nghiệm: Nhận dạng hệ thống Thu thập liệu vào hệ bồn chứa: (a) cu u du on g th an co ng c om Chương trình Simulink thu thập liệu vào – hệ bồn chứa lập trình sẳn lưu trữ file Coupled_Tank.mdl (xem hình 5) Trong hình 5a tín hiệu vào để thực thí nghiệm thu thập số liệu tạo lưu sẳn file Tank_Input.mat cách thực thi chương trình Tank_Input.m Khối Coupled_Tank cho phép máy tính giao tiếp với phần cứng qua card PCL-818L Sơ đồ chi tiết khối Coupled_Tank trình bày hình 5b Trong hình 5b khối PCL818do xuất tín hiệu điều khiển máy bơm (chu kỳ nhiệm vụ PWM, xem sơ đồ phần cứng hình 3) qua ngõ số card PCL-818L, khối Offset dùng để loại bỏ đặc tính vùng chết máy bơm Khối PCL-818L Advatech Analog Input đọc giá trị điện áp DC phản hồi từ cảm biến áp suất đo độ cao mực chất lỏng, tín hiệu lọc nhiễu lọc thông thấp, khối V to H biến đổi điện áp phản hồi thành độ cao mực chất lỏng cách nhân điện áp với hệ số tỉ lệ, hệ số có định chuẩn mạch đo (b) Hình 5: Sơ đồ Simulink thu thập liệu vào – hệ bồn chứa liên kết CuuDuongThanCong.com https://fb.com/tailieudientucntt Bài thí nghiệm: Nhận dạng hệ thống III.2 Chương trình nhận dạng hệ thống Nhận dạng mô hình tuyến tính dùng công cụ nhận dạng hệ thống Matlab (Indentification Toolbox) Nhận dạng hệ phi tuyến dùng chương trình viết sẳn theo thuật toán ước lượng thông số trình bày môn học Mô hình hóa, nhận dạng mô Học viên tham khảo mã nguồn để phát triển thuật toán phù hợp với toán nhận dạng cần giải IV CHUẨN BỊ THÍ NGHIỆM cu u du on g th an co ng c om Học viên cần đọc kỹ hướng dẫn trước tiến hành thí nghiệm trả lời ngắn gọn câu hỏi sau đây: Nhận dạng hệ thống gì? Các bước nhận dạng hệ thống? Trình tự thực thí nghiệm thu thập liệu? Mô hình không tham số hệ tuyến tính? Dạng tín hiệu vào để thực thí nghiệm thu thập liệu nhận dạng mô hình không tham số hệ tuyến tính? Các loại mô hình có tham số hệ tuyến tính? Dạng tín hiệu vào để thực thí nghiệm thu thập liệu nhận dạng mô hình có tham số hệ tuyến tính? Mô hình hộp đen phi tuyến? Biểu thức toán học mô hình mờ? Mô hình mờ xây dựng cách nào? 10 Biểu thức toán học mô hình mạng thần kinh? Khả xấp xỉ mô hình mạng thần kinh phụ thuộc vào yếu tố nào? 11 Dạng tín hiệu vào để thực thí nghiệm thu thập liệu nhận dạng mô hình phi tuyến? 12 Thuật toán ước lượng thông số mô hình phi tuyến? 13 Làm để biết mô hình nhận dạng có tốt hay không? 14 Tại phải nhận dạng hệ thống kín? 15 Các phương pháp nhận dạng hệ thống kín? Ưu khuyết điểm phương pháp? V NỘI DUNG THÍ NGHIỆM Trước thực thí nghiệm đây, phải rằng: - Hệ thống kết nối sơ đồ khối hình - Đã kích hoạt Matlab, cửa sổ lệnh sẳn sàng - Máy tính đích khởi động dùng đóa Boot Loader (đóa tạo sẳn dùng công cụ xPC Target, cách tạo đóa khởi động học viên tham khảo tài liệu hướng dẫn Matlab) CuuDuongThanCong.com https://fb.com/tailieudientucntt Bài thí nghiệm: Nhận dạng hệ thống Thu thập liệu Thí nghiệm 1: Thí nghiệm thu thập liệu vào – động DC Dưới hướng dẫn chi tiết cách thu thập liệu vào động DC, cách thu thập liệu vào hệ bồn liên kết thực tương tự Bước 1.1: Tại cửa sổ lệnh, gõ vào dòng lệnh: >> Motor [ENTER] Cửa sổ chương trình Simulink thu thập liệu động DC xuất hình om Bước 1.2: Nếu Matlab báo lỗi, kiểm tra xem thư mục hành có file liệu Motor_Input.mat hay không? Nếu chưa có gọi hàm Motor_Input.m để tạo file chứa tín hiệu vào co ng c Bước 1.3: Đặt thông số cho chương trình Simulink - Nhấp chuột vào cửa sổ [Motor], sau chọn menu [Simulation] → [Simulation Parameters …] (có thể bấm phím tắt [Ctrl-E], cửa sổ [Simulation Parameters: Motor] lên th an Thời gian thu thập liêu 30 giây cu u du on g Chu kỳ lấy mẫu 0.01 giây Lưu trữ thời gian vào biến tout Lưu trữ liệu vào biến yout Lưu trữ tối đa 5000 mẫu liệu CuuDuongThanCong.com https://fb.com/tailieudientucntt Bài thí nghiệm: Nhận dạng hệ thống om Biên dịch chương trình thành mã chạy máy tính Target co ng c - Lần lượt chọn trang [Solver], [Workspace IO], [Real-Time Workshop] cửa sổ [Simulation Parameters: Motor] kiểm tra xem nội dung trang có giống hình hay không, không đặt lại cho - Sau kiểm tra nội dung trang cửa sổ [Simulation Parameters: Motor], nhấp chuột vào nút nhấn [OK] cu u du on g th an Bước 1.4: Biên dịch chương trình tải xuống máy tính đích Trong cửa sổ [Motor] chọn [Tool] → [Realtime Workshop] → [Build Model] (có thể bấm phím tắt [Ctrl-B]) Máy tính chủ bắt đầu biên dịch chương trình thu thập liệu sau tải chương trình xuống máy tính đích Nếu lỗi hình máy tính chủ máy tính đích có xuất thông báo cho biết trình biên dịch tải chương trình xuống thành công Ở bước có Matlab báo lỗi tùy theo thông báo lỗi kiểm tra lại xem: - Chương trình Simulink có lỗi hay không (chú ý lỗi bao gồm lỗi sử dụng khối không tương thích với xPC Target) - Kết nối cổng COM máy tính chủ máy tính đích có lỗi không? - Nếu không xác định lỗi liên hệ với người hướng dẫn thí nghiệm để giúp đỡ Bước 1.5: Thực thi chương trình thu thập liệu Tại dấu nhắc lệnh Matlab, gõ vào dòng lệnh: >> tg.start [ENTER] Nếu động không quay kiểm tra xem mô hình động cấp nguồn chưa? Bước 1.6: Lưu trữ liệu để sử dụng nhận dạng Tại dấu nhắc lệnh Matlab, gõ vào dòng lệnh: >> Save_Motor_Data [ENTER] CuuDuongThanCong.com https://fb.com/tailieudientucntt Bài thí nghiệm: Nhận dạng hệ thống Chương trình tải liệu từ máy tính đích máy tính chủ, sau lưu trữ tín hiệu điều khiển điện áp phần ứng vào biến u, tốc độ động vào biến y1, vị trí động vào biến y2, sau vẽ đồ thị liệu vào vừa thu thập (mở file Save_Motor_Data.m để xem chi tiết lệnh) Dữ liệu thu thập sử dụng để nhận dạng hệ thống có thí nghiệm Thí nghiệm 2: Thí nghiệm thu thập liệu vào – hệ bồn chứa co ng c om Thực thí nghiệm thu thập liệu vào – hệ bồn chứa tương tự cách làm thí nghiệm 1, ý rằng: - Chương trình Simulink thu thập liệu hệ bồn chứa: Coupled_Tank.mdl - File chứa tín hiệu vào hệ bồn chứa: Tank_Input.mat - Chương trình tạo tín hiệu vào: Tank_Input.m - Thời gian thu thập liệu 10 phút, - Chu kỳ lấy mẫu 0.5 giây - File thực thi chương trình lưu trữ liệu: Save_Tank_Data.m - Tín hiệu vào (điện áp điều khiển máy bơm) lưu vào biến u1, u2 - Tín hiệu (độ cao mực chất lỏng bồn) lưu vào biến y1, y2 an Các thí nghiệm nhận dạng mô hình tuyến tính th Thí nghiệm 3: Nhận dạng đáp ứng xung động DC PP phân tích độ on g Bước 3.1: Thực thí nghiệm thu thập liệu (xem thí nghiệm 1) với tín hiệu vào (điện áp phần ứng) có dạng hàm nấc, tín hiệu tốc độ động DC u du Bước 3.2: Tính đáp ứng xung Gọi hàm: g = Transient_Response_Analysis(u,y) để tính đáp ứng xung g (t ) cu Bước 3.3: Đánh giá mô hình - Thực thí nghiệm thu thập số liệu với tín hiệu vào Lưu tín hiệu vào vào biến uv, tín hiệu vào biến yv - Đánh giá mô hình cách gọi hàm: e = Transient_Response_Validate(g,uv,yv) với g đáp ứng xung ước lượng bước 2.2, e sai số Hãy cho biết mô hình nhận dạng có “chính xác” hay không? Thí nghiệm 4: Nhận dạng đáp ứng tần số động DC phương pháp kiểm tra sóng sin (Sine-wave testing) Bước 4.1: Thực thí nghiệm thu thập liệu với tín hiệu vào hàm sin, tần số ω = 0.2π rad/sec, tín hiệu tốc độ động CuuDuongThanCong.com https://fb.com/tailieudientucntt Bài thí nghiệm: Nhận dạng hệ thống Thí nghiệm 11: Nhận dạng hệ bồn đơn dùng mô hình hồi qui tuyến tính Bước 11.1: Điều chỉnh van xả để hệ bồn đơn, thực thí nghiệm thu thập liệu vào Chú ý để lấy đặc tính phi tuyến hệ bồn đơn tín hiệu vào phải chọn cho: - có tần số biên độ thay đổi ngẫu nhiên đặc tính hệ phi tuyến không phụ thuộc vào tần số mà phụ thuộc vào biên độ - tín hiệu phải thay đổi rộng tầm 0-40cm - quan sát đồ thị liệu vào thấy ảnh hưởng rõ ràng tín hiệu vào đến tín hiệu om Bước 11.2: Chọn cấu trúc mô hình hồi qui tuyến tính (xem phụ lục) Bước 11.3: Ước lượng thông số đánh giá mô hình hồi qui tuyến tính dùng hàm: c [P, err] = SingleTank_LinReg(Z) an co ng Z liệu vào hệ bồn đơn (Z=[u,y]), P thông số mô hình, err trung bình bình phương sai số Hàm SingleTank_LinReg lập trình sẳn để ước lượng thông số đánh giá mô hình hồi qui tuyến tính hệ bồn đơn Hãy quan sát đồ thị đánh giá mô hình cho biết mô hình hồi qui tuyến tính nhận dạng có mô tả đặc tính động học phi tuyến hệ bồn đơn không? Nếu không cho biết lý do? cu u du on g th Thí nghiệm 12: Nhận dạng hệ bồn nối tiếp dùng mô hình hồi qui tuyến tính Thực bước tương tự thí nghiệm 11, khác là: - thực thí nghiệm thu thập liệu vào hệ bồn nối tiếp - chọn mô hình hồi qui tuyến tính hệ bồn nối tiếp (dựa vào mô hình toán học hệ bồn nối tiếp trình bày phụ lục) - sửa đổi chương trình SingleTank_LinReg thành CascadeTank_LinReg ước lượng thông số đánh giá mô hình hồi qui tuyến tính hệ bồn nối tiếp Thí nghiệm 13: Nhận dạng hệ bồn đơn dùng mô hình mờ Bước 13.1: Thực thí nghiệm thu thập liệu vào hệ bồn đơn làm thí nghiệm 11 Bước 13.2: Chọn cấu trúc mô hình mờ (xem phụ lục B) Mô hình mờ hệ bồn đơn lập trình sẳn lưu file SingleTank_FuzzyPred.m (Single Tank Fuzzy Predictor) Bước 13.3: Ước lượng thông số mô hình mờ dùng thuật toán Levenberg–Marquardt: P = lmest(Ze,’SingleTank_FuzzyPred’,P0) (Levenberg Marquardt Estimate) P thông số mô hình mờ, P0 thông số khởi động ban đầu 15 CuuDuongThanCong.com https://fb.com/tailieudientucntt Bài thí nghiệm: Nhận dạng hệ thống Bước 13.4: Đánh giá mô hình, gọi hàm err = validate(Zv, ’SingleTank_FuzzyPred’,P) để đánh giá mô hình Hãy quan sát đồ thị cho biết mô hình mờ vừa nhận dạng có mô tả đặc tính động học phi tuyến hệ bồn đơn không? Nếu không cho biết lý do? ng c om Thí nghiệm 14: Nhận dạng hệ bồn nối tiếp dùng mô hình mờ Thực bước tương tự thí nghiệm 13, khác là: - thực thí nghiệm thu thập liệu vào hệ bồn nối tiếp - xây dựng mô hình mờ hệ bồn nối tiếp (dựa vào phát biểu ngôn ngữ mô tả đặc tính động học hệ bồn nối tiếp, phát biểu có từ quan sát thực nghiệm) - sửa đổi chương trình SingleTank_FuzzyPred thành CascadeTank_FuzzyPred phù hợp với mô hình mờ vừa xây dựng g th an co Thí nghiệm 15: Nhận dạng hệ bồn đơn dùng mô hình mạng thần kinh Thực bước tương tự thí nghiệm 13, khác thí nghiệm cấu trúc mô hình sử dụng mô hình mạng thần kinh Bộ dự báo ngõ hệ bồn đơn dùng mạng thần kinh lập trình sẳn lưu trữ file SingleTank_NeuralPred Thuật toán huấn luyện mạng sử dụng thuật toán Levenberg–Marquardt (học viên lập trình thuật toán khác) cu u du on Thí nghiệm 16: Nhận dạng hệ bồn nối tiếp dùng mô hình mạng thần kinh Thực bước tương tự thí nghiệm 14, thay cấu trúc mô hình mờ cấu trúc mô hình mạng thần kinh Học viên tự xây dựng mạng thần kinh dự báo ngõ hệ bồn nối tiếp, lập trình lưu vào file CascadeTank_NeuralPred Thuật toán huấn luyện mạng tương tự thuật toán sử dụng thí nghiệm 15 Các thí nghiệm nâng cao: nhận dạng hệ MIMO Hệ bồn kép hệ MIMO ngõ vào ngõ Trong thí nghiệm nâng cao học viên phải vận dụng kiến thức tích lũy từ thí nghiệm nhận dạng hệ SISO để giải toán nhận dạng hệ MIMO Bộ công cụ Ident sử dụng để nhận dạng mô hình tuyến tính MIMO Các thuật toán ước lượng thông số mô hình phi tuyến MIMO sẳn, học viên tự đưa thuật toán, lập trình, áp dụng thực nghiệm 16 CuuDuongThanCong.com https://fb.com/tailieudientucntt Bài thí nghiệm: Nhận dạng hệ thống Thí nghiệm 17: Nhận dạng mô hình tuyến tính hệ bồn kép xung quanh điểm tónh - Thực thí nghiệm thu thập liệu hệ bồn kép xung quanh điểm tónh y1 = 15 cm, y = 25 cm - Xung quanh điểm tónh, quan hệ vào hệ bồn kép biểu diễn dạng: Y1 ( z )  G11 ( z ) G12 ( z )  U1 ( z )  Y ( z )  = G ( z ) G ( z ) U ( z ) 22      21 Hãy sử dụng công cụ Ident nhận dạng hàm truyền G11 ( z ) , G12 ( z ) , G21 ( z ) , G22 ( z ) ng c om Thí nghiệm 18: Nhận dạng bồn kép dùng mô hình hồi qui tuyến tính - Thực thí nghiệm thu thập liệu vào hệ bồn kép - Xây dựng mô hình hồi qui tuyến tính hệ bồn kép - Viết chương trình ước lượng thông số mô hình hồi qui tuyến tính hệ bồn kép - Đánh giá mô hình g th an co Thí nghiệm 19: Nhận dạng hệ bồn kép dùng mô hình mờ - Thực thí nghiệm thu thập liệu vào hệ bồn kép - Xây dựng mô hình mờ mô tả đặc tính động hệ bồn kép - Viết chương trình ước lượng thông số mô hình mờ hệ bồn kép - Đánh giá mô hình cu u du on Thí nghiệm 20: Nhận dạng hệ bồn kép dùng mô hình mạng thần kinh - Thực thí nghiệm thu thập liệu vào hệ bồn kép - Xây dựng mô hình mạng thần kinh mô tả đặc tính động hệ bồn kép - Viết chương trình ước lượng thông số mô hình mạng thần kinh hệ bồn kép - Đánh giá mô hình V BÁO CÁO THÍ NGHIỆM Báo cáo kết thí nghiệm: - Dữ liệu vào thu thập - Biểu thức mô hình nhận dạng - Đồ thị đánh giá mô hình Nhận xét đánh giá kết nhận dạng thí nghiệm, so sánh kết nhận dạng thí nghiệm yêu cầu phần hướng dẫn thí nghiệm Mã nguồn có thích đầy đủ thí nghiệm nhận dạng hệ thống mà học viên phải tự lập trình 17 CuuDuongThanCong.com https://fb.com/tailieudientucntt Bài thí nghiệm: Nhận dạng hệ thống PHỤ LỤC A NHẬN DẠNG HỆ THỐNG om A.1 BÀI TOÁN NHẬN DẠNG HỆ THỐNG Nhận dạng hệ thống phương pháp xây dựng mô hình toán học hệ thống dựa vào liệu vào quan sát Quá trình giải toán nhận dạng hệ thống trình lặp theo lưu đồ trình bày hình A.1 Bốn vấn đề cần giải giải toán nhận dạng hệ thống thí nghiệm thu thập liệu, chọn cấu trúc mô hình, ước lượng thông số đánh giá chất lượng mô hình .c Thông tin biết trước hệ thống: qui luật vật lý, phát biểu ngôn ngữ, … Thí nghiệm thu thập liệu co ng Xử lý sơ liệu an Chọn cấu trúc mô hình cu u du on g th Chọn tiêu chuẩn ước lượng Không tốt ⇒ xét lại thông tin biết trước Ước lượng thông số Đánh giá mô hình Không tốt ⇒ lặp lại Tốt ⇒ chấp nhận mô hình Hình A.1: Vòng lặp giải toán nhận dạng hệ thống A.2 THÍ NGHIỆM THU THẬP DỮ LIỆU Để nhận dạng mô hình toán hệ thống, trước tiên ta phải chọn tín hiệu thử có biên độ băng thông thích hợp đặt vào ngõ vào quan sát đáp ứng ngõ hệ thống, bước gọi thí nghiệm thu thập liệu Tín hiệu thử ảnh hưởng lớn đến chất lượng mô hình, tín hiệu thử chọn không tốt lấy đặc tính hệ thống, điều dẫn đến sai số mô hình nhận dạng bước lớn Dữ liệu vào hệ thống thu thập, xử lý sơ (loại mức DC, lọc nhiễu,…) lưu trữ để sử dụng bước ước lượng thông số (Ze) đánh giá mô hình (Zv) 18 CuuDuongThanCong.com https://fb.com/tailieudientucntt Bài thí nghiệm: Nhận dạng hệ thống Các vấn đề cần quan tâm thực thí nghiệm thu thập liệu A.2.1 Xác định ngõ vào, ngõ hệ thống cần nhận dạng Xác định tín hiệu “kích thích“ để thực thí nghiệm thu thập số liệu vị trí đặt cảm biến để đo tín hiệu co ng c om A.2.2 Chọn tín hiệu vào Dạng tín hiệu vào ảnh hưởng lớn đến liệu quan sát Tín hiệu vào định điểm làm việc hệ thống, phận chế độ làm việc hệ thống kích thích thí nghiệm • Nếu hệ thống cần nhận dạng hệ tuyến tính tín hiệu vào chọn là: - Tín hiệu ngẫu nhiên phân bố Gauss (RGS – Random Gaussian Signal) - Tín hiệu nhị phân ngẫu nhiên (RBS – Random Binary Signal) - Tín hiệu nhị phân ngẫu nhiên giả (PRBS – Pseudo Random Binary Signal) - Tín hiệu đa hài (Multi – sines) Có thể sử dụng lệnh idinput công cụ Ident (Matlab) để tạo tín hiệu vào vừa đề cập • Nếu hệ thống cần nhận dạng hệ phi tuyến tín hiệu vào phải có tần số biên độ thay đổi ngẫu nhiên đặc tính phi tuyến không phụ thuộc vào tần số mà phụ thuộc vào biên độ cu u du on g th an A.2.3 Xác định chu kỳ lấy mẫu - Lấy mẫu nhanh (chu kỳ lấy mẫu nhỏ) dẫn đến khó khăn ước lượng thông số phương pháp số, mô hình khớp (fit) miền tần số cao Nếu hệ thống có thời gian chết việc chọn chu kỳ lấy mẫu nhỏ làm cho hệ thống mô hình hóa với khâu trể kéo dài nhiều chu kỳ lấy mẫu, điều se gây khó khăn sử dụng mô hình để thiết kế hệ thống điều khiển - Khi chu kỳ lấy mẫu tăng vượt thời tự nhiên hệ thống phương sai tăng đột ngột - Chu kỳ lấy mẫu tối ưu trường hợp số mẫu liệu cố định xấp xỉ thời hệ thống Nếu trước thời hệ thống ta phải ước lượng, thời ước lượng cao thực tế việc chọn chu kỳ lấy mẫu xấp xỉ thời dẫn kết kết nhận dạng xấu - Khi thu thập liệu nên lấy mẫu nhanh tốt, chu kỳ lấy mẫu T thực tế chọn sau xử lý liệu A.4.4 Xác định số mẫu liệu cần thu thập Gọi số mẫu liệu thu thập để ước lượng thông số N, N lớn có nhiều thông tin, nhận dạng xác mô hình hệ thống A.3 CẤU TRÚC MÔ HÌNH Vấn đề quan trọng khó bước giải toán nhận dạng hệ thống đưa cấu trúc mô hình phù hợp với hệ thống cần nhận dạng Cấu trúc mô hình hàm toán học thông số hóa, hàm liên quan 19 CuuDuongThanCong.com https://fb.com/tailieudientucntt Bài thí nghiệm: Nhận dạng hệ thống an co ng c om không liên quan đến định luật vật lý Thường người ta sử dụng thông tin biết trước hệ thống đưa số giả thiết hệ thống cần nhận dạng để chọn cấu trúc mô hình Khi biết trước (rất) thông tin người ta sử dụng mô hình hộp đen Mô hình hộp đen cấu trúc mô hình chuẩn linh động dùng để xấp xỉ nhiều hệ thống khác Không thể xây dựng cấu trúc mô hình có khả mô tả hệ thống thực tế xác hoàn toàn, thay vào người ta đưa số giả thiết hệ thống để cấu trúc mô hình gần với hệ thống thật Giả thiết thường đưa nhiều làø hệ thống cần nhận dạng hệ tuyến tính Thực tế tất hệ thống phi tuyến, giả thiết “đúng” trường hợp hệ thống tuyến tính hóa, hay nói khác hệ thống hoạt động miền tín hiệu nhỏ xung quanh điểm tónh Nếu hệ thống cần nhận dạng có độ phi tuyến cao, giả thiết hệ thống tuyến tính không thỏa mãn, ta phải chuyển sang sử dụng cấu trúc mô hình phi tuyến việc trở nên phức tạp Dù cấu trúc mô hình chọn loại nguyên tắc từ cấu trúc mô hình chọn ta xây dựng dự báo tín hiệu tương lai dựa vào tín hiệu biết thời điểm Thông số mô hình sau thay đổi thuật toán ước lượng thông số cho mô hình có khả tái tạo lại liệu thực nghiệm Xét hệ thống có tín hiệu vào u (t ) , tín hiệu y (t ) , nhiễu ảnh hưởng đến hệ thống v(t ) cu u du on g th A.3.1 Cấu trúc mô hình tuyến tính • Mô hình không tham số: quan hệ vào hệ tuyến tính mô tả đáp ứng xung: (A.1) y (t ) = g (t ) * u (t ) đặc tính tần số: Y (ω ) = G (e jω )U (ω ) (A.2) • Mô hình có tham số: (mô hình hộp đen tuyến tính) Tổng quát quan hệ vào hệ tuyến tính biểu diễn dạng: y (t ) = G ( q, θ )u (t ) + H (q, θ )e(t ) (A.3) C (q ) B(q) e(t ) u (t ) + y (t ) = hay (A.4) A( q ) D ( q ) A(q ) F ( q ) đó: A(q) = + a1q −1 + a2 q −2 + K + ana q − na (A.5) B ( q ) = q − nk (b1 + b2 q −1 + b2 q −2 + K + bnb q − nb +1 (A.6) C ( q ) = + c1q −1 + c2 q −2 + K + cnc q − nc (A.7) D ( q ) = d1q −1 + d q −2 + K + d nd q − nd (A.8) F (q ) = + f1q −1 + f q −2 + K + f nf q − nf (A.9) Mô hình có tham số hệ tuyến tính có số dạng thường gặp sau đây: Mô hình ARX (Auto-Regressive eXternal Input) A(q ) y (t ) = B(q )u (t ) + e(t ) (A.10) 20 CuuDuongThanCong.com https://fb.com/tailieudientucntt Bài thí nghiệm: Nhận dạng hệ thống Mô hình ARMAX (Auto-Regressive Moving Average eXternal Input) A(q ) y (t ) = B(q )u (t ) + C (q )e(t ) (A.11) Mô hình ARMA (Auto-Regressive Moving Average) A(q ) y (t ) = C (q )e(t ) (A.12) Moâ hình AR (Auto-Regressive) A(q) y (t ) = e(t ) (A.13) Mô hình FIR (Finite Impulse Response) y (t ) = B (q)u (t ) + e(t ) (A.14) y (t ) = B(q) u (t ) + e(t ) F (q) C (q ) B(q) e(t ) u (t ) + D(q) F (q ) (A.15) (A.16) ng y (t ) = c Mô hình BJ (Box Jenkin) om Mô hình OE (Output Error) an co • Bộ dự báo mô hình hộp đen tuyến tính Từ cấu trúc mô hình hộp đen tuyến tính, ta viết dự báo tín hiệu hệ thống dựa vào tín hiệu vào tín hiệu khứ sau: yˆ (t | θ ) = [1 − H −1 ( q, θ )] y (t ) + H −1 ( q, θ )G ( q, θ )u (t ) (A.17) cu u du on g th A.3.2 Cấu trúc mô hình phi tuyến • Mô hình Wiener mô hình Hammerstein Trong nhiều trường hợp hệ thống phi tuyến mô tả mô hình tuyến tính ghép nối tiếp với khâu phi tuyến tónh ngõ vào ngõ Mô hình có khâu phi tuyến tónh đầu vào gọi mô hình Hammerstein, có khâu phi tuyến tónh đđầu gọi mô hình Wiener, có khâu phi tuyến tónh đđ u vào đđầu g i mô hình Wiener–Hammerstein c tính phi tuyến tónh bão hòa phần tử tác động (actuator), tính phi tuyến cảm biến đo lường hay giới hạn vật lý tín hiệu vào/ra u(t) f f(u(t)) (a) u(t) Mô hình tuyến tính z(t) (b) Mô hình tuyến tính f y(t) y(t)=f(z(t)) Hình A.2: (a) Mô hình Hammerstein (b) Mô hình Wiener • Mô hình hồi qui tuyến tính Bằng cách chọn phần tử hồi qui thích hợp dự báo tín hiệu hệ phi tuyến dự báo dạng hồi qui tuyến tính yˆ (t | θ ) = ϕ T (t )θ (A.18) 21 CuuDuongThanCong.com https://fb.com/tailieudientucntt Bài thí nghiệm: Nhận dạng hệ thống cu u du on g th an co ng c om phần tử hồi qui hàm (phi tuyến) tín hiệu vào tín hiệu khứ 22 CuuDuongThanCong.com https://fb.com/tailieudientucntt Bài thí nghiệm: Nhận dạng hệ thống • Mô hình hộp đen phi tuyến Bộ dự báo tín hiệu hệ phi tuyến tổng quát có dạng: yˆ (t | θ ) = g (ϕ (t ), θ ) (A.19) Tùy thu c vào cách ch n vector h i qui ϕ (t ) t tín hiệu vào tín hiệu khứ hàm phi tuyến g (ϕ ,θ ) mà ta có d ng mô hình phi tuyến khác Thông thường g (ϕ , θ ) có dạng khai triển hàm, dự báo (A.19) viết daïng: yˆ (t , θ ) = ∑ α i g i (ϕ , β i , γ i ) (A.20) om Mô hình mờ mô hình mạng thần kinh trường hợp đặc biệt cấu trúc mô hình (A.20) .c • Mô hình mờ Bộ dự báo mờ có sơ đồ khối trình bày hình A.3 Biểu thức dự báo mờ là: k i =1 r ng yˆ (t , θ ) = ∑ α i g i (ϕ (t ), β i , γ i ) g i (ϕ (t ), β i , γ i ) = ∏ µ Aij (ϕ j (t ), β ij , γ ij ) co với (A.21) (A.22) j =1 µ A~ hàm liên thuộc tập mờ biểu diễn giá trị ngôn ngữ an ij du on g th mệnh đề điều kiện qui tắc mô tả đặc tính động học hệ thống u Hình A.3: Mô hình mờ cu • Mô hình mạng thần kinh Hình A.4: Mô hình mạng thần kinh Hàm tác động tế bào thần kinh lớp ẩn hàm sigmoid hàm gauss, kí hiệu κ (x) , hàm tác động tế bào thần kinh lớp hàm tuyến tính f ( x) = x 23 CuuDuongThanCong.com https://fb.com/tailieudientucntt Bài thí nghiệm: Nhận dạng hệ thống Biểu thức dự báo dùng mạng thần kinh nhö sau: l yˆ (t ,θ ) = ∑ wi g i (t ) i =1 ( g i = κ viT ϕ (t ) − vi đó: (A.23) ) (A.24) với vij wi trọng số lớp ẩn lớp A.4 ƯỚC LƯNG THÔNG SỐ om Ở bước phải giải toán tối ưu hóa để tìm thông số mô hình cho tối thiểu hàm xác định dương đánh giá sai lệch tín hiệu dự báo tín hiệu thực nghiệm Thông thường tiêu chuẩn ước lượng có dạng toàn phương: θˆ = arg VN (θ , Z e ) (A.25) với N N ∑ [ y (t ) − yˆ (t , θ )]2 t =1 (A.26) ng VN (θ , Z e ) = c θ co Neáu dự báo biểu diễn dạng hồi qui tuyến tính: yˆ (t , θ ) = ϕ T (t )θ (A.27) lời giải toán tối ưu hóa (A.25) tìm dễ dàng công thức: −1 du on g th an   N N θˆ = ∑ ϕ (t )ϕ T (t ) ∑ ϕ (t ) y (t ) (A.28)   t =1 t =1 Trong trường hợp mô hình phi tuyến theo thông số toán tối ưu hóa (A.25) cần giải toán qui hoạch không lồi, đa số trường hợp tìm lời giải tối ưu cục thuật toán lặp, chẳng hạn thuật toán Newton: −1 θˆ (i ) = θˆ (i −1) − V ′′ (θˆ (i −1) , Z ) V ′ (θˆ (i −1) , Z ) (A.29) [ N e ] N e cu u Các phiên thuật toán Newton thuật toán suy giảm độ dốc hay thuật toán Levenberg – Marquardt thường dùng để giải toán ước lượng thông số mô hình phi tuyến Ngoài thuật toán di truyền sử dụng để ước lượng thông số, nhiên tốc độ hội tụ thuật toán di truyền chậm nên sử dụng thường xuyên A.5 ĐÁNH GIÁ MÔ HÌNH Sau ước lượng thông số ta có mô hình toán hệ thống, câu hỏi đặt chất lượng mô hình vừa nhận dạng nào? Bước đánh giá mô hình trả lời câu hỏi Phương pháp để đánh giá mô hình khảo sát khả tái tạo đáp ứng hệ thống với tập liệu không dùng bước ước lượng thông số cách mô mô hình vừa thu với tín hiệu vào so sánh tín hiệu mô với tín hiệu thực nghiệm, phương pháp gọi 24 CuuDuongThanCong.com https://fb.com/tailieudientucntt Bài thí nghiệm: Nhận dạng hệ thống đánh giá chéo Một phương pháp khác hay dùng để đánh giá mô hình phương pháp phân tích thặng dư, theo mô hình nhận dạng có chất lượng tốt thì: - tương quan thặng dư (sai lệch tín hiệu thực nghiệm tín hiệu mô hình) tín hiệu vào phải xấp xỉ - thặng dư phải có dạng nhiễu trắng om A.6 NHẬN DẠNG HỆ THỐNG KÍN Đôi phải thực thí nghiệm có hồi tiếp ngõ để thu thập số liệu nhận dạng (nhận dạng vòng kín) lý do: - Hệ hở không ổn định - Hệ thống cần phải điều khiển lý kinh tế, an toàn - Hệ thống có sẳn chế hồi tiếp .c Sơ đồ khối thí nghiệm thu thập liệu hệ thống kín trình bày hình A.5 +− u(t) G0(q) ++ y(t) co r(t) ng v(t) an Fy(q) th Hình A.5: Sơ đồ thí nghiệm nhận dạng hệ thống kín cu u du on g Các phương pháp nhận dạng vòng kín sử dụng là: - Phương pháp trực tiếp: Áp dụng phương pháp sai số dự báo: dùng tín hiệu y (t ) đối tượng tín hiệu vào u (t ) để nhận dạng tương tự làm trường hợp nhận dạng hệ hở, bỏ qua hồi tiếp không sử dụng tín hiệu chuẩn r (t ) - Phương pháp gián tiếp: Nhận dạng hệ thống kín từ tín hiệu vào chuẩn r (t ) tín hiệu y (t ) , sau tính hàm truyền đối tượng dựa vào mô hình hệ kín vừa nhận dạng mô hình điều chỉnh (regulator) biết - Phương pháp kết hợp vào – ra: Xem y (t ) u (t ) tín hiệu hệ thống có tín hiệu vào r (t ) , nhận dạng mô hình đối tượng mô hình điều khiển A.7 BỘ CÔNG CỤ NHẬN DẠNG HỆ THỐNG CỦA MATLAB Bộ công cụ Ident (Identification Toolbox) Matlab hỗ trợ đầy đủ tiện ích để người dùng dễ dàng giải toán nhận dạng mô hình tuyến tính - Xử lý liệu: lọc nhiễu, loại mức DC, phân đoạn liệu, kết hợp liệu từ nhiều thí nghiệm, lấy mẫu lại,… - Cấu trúc mô hình: Ident nhận dạng mô hình không tham số (đáp ứng xung, đáp ứng tần số) mô hình có tham số (ARX, ARMAX, OE, BJ, State-Space) 25 CuuDuongThanCong.com https://fb.com/tailieudientucntt Bài thí nghiệm: Nhận dạng hệ thống cu u du on g th an co ng c om - Ước lượng thông số: phương pháp ước lượng mô hình không tham số (phương pháp tương quan, phương pháp phân tích phổ) ước lượng mô hình có tham số (phương pháp bình phương tối thiểu, phương pháp biến công cụ) - Đánh giá mô hình: Ident hỗ trợ vẽ đồ thị ngõ mô hình, đặc tính tần số (biểu đồ Bode), đáp ứng độ (tín hiệu vào hàm nấc), giản đồ cực – zero, phân tích thặng dư, phổ nhiễu để người dùng dễ dàng đánh giá mô hình Chi tiết tính cách sử dụng công cụ Ident tham khảo tài liệu hướng dẫn Matlab 26 CuuDuongThanCong.com https://fb.com/tailieudientucntt Bài thí nghiệm: Nhận dạng hệ thống PHỤ LỤC B ĐẶC TÍNH ĐỘNG HỌC HỆ BỒN CHỨA ng c om B.1 GIỚI THIỆU Hệ bồn chứa đối tượng điều khiển thường gặp trình công nghiệp, đặc biệt trình công nghệ hóa học hóa dầu, xử lý nước thải, Để thiết kế hệ thống điềâu khiển mực chất lỏng bồn chứa cần thiết phải nhận dạng mô hình toán học hệ bồn chứa Trong thí nghiệm học viên thực hành nhận dạng mô hình bồn chứa đơn giản phòng thí nghiệm thiết kế thi công theo mô hình hệ bồn chứa hãng Kent Ridge Instrument (xem hình 5, trang3) Tùy theo thay đổi van xả số máy bơm sử dụng mà ta có hệ bồn đơn (Single Tank), hệ bồn nối tiếp (Cascade Tank) hay hệ bồn kép (Couple Tank) Các kiến thức tích lũy từ thí nghiệm hữu ích cho học viên cần phải nhận dạng mô hình toán học hệ bồn chứa phức tạp công nghiệp an co B.2 HỆ BỒN ĐƠN th y(t) u(t) on g Hình B.1: Hệ bồn đơn ( ) cu u du Phương trình vi phân mô tả đặc tính động học hệ bồn đơn: y& (t ) = ku (t ) − Ca gy (t ) A y (t ) : độ cao mực chất lỏng bồn chứa [cm] đó: u (t ) : tín hiệu điều khiển máy bơm k: lưu lượng bơm cực đại [cm3/sec] A: tiết diện ngang bồn [cm2] a: tiết diện van xả [cm2] C: hệ số xả, phụ thuộc loại chất lỏng g: gia tốc trọng trường (g=981[cm/sec2]) • Mô hình toán học tuyến tính hệ bồn đơn xung quanh điểm tónh (U0,Y0): Y (s) K G (s) = = U ( s ) Ts + • Mô hình hồi qui tuyến tính mô tả đặc tính phi tuyến hệ bồn đơn: y (t , θ ) = ϕ T (t ).θ [ ϕ (t ) = y (t − 1) ] y (t − 1) u (t − 1) , θ = [θ1 θ θ ] T T 27 CuuDuongThanCong.com https://fb.com/tailieudientucntt Baøi thí nghiệm: Nhận dạng hệ thống • Mô tả đặc tính động học hệ bồn đơn phát biểu ngôn ngữ: Dựa vào kinh nghiệm, ta mô tả đặc tính động học hệ bồn đơn phát biểu ngôn ngữ có dạng tương tự sau: Nếu y (t − 1) thấp u (t − 1) thấp y (t ) thấp Nếu y (t − 1) thấp u (t − 1) cao y (t ) trung bình … Các phát biểu chuyển thành mô hình mờ mô tả hệ thống y2(t) c y1(t) u(t) om B.3 HỆ BỒN NỐI TIẾP ng Hình B.2: Hệ bồn nối tiếp an ) th ( ( co Phương trình vi phân mô tả đặc tính động học hệ bồn đơn:   y&1 (t ) = A ku (t ) − Ca12 g[ y1 (t ) − y2 (t )]   y& (t ) = Ca12 g[ y1 (t ) − y2 (t )] − Ca2 gy (t )  A2 y1 (t ) : độ cao mực chất lỏng bồn [cm] g đó: ) on y (t ) : độ cao mực chất lỏng bồn [cm] cu u du u (t ) : tín hiệu điều khiển máy bơm k: lưu lượng bơm cực đại [cm3/sec] A1: tiết diện ngang bồn [cm2] A2: tiết diện ngang bồn [cm2] a12: tiết diện van liên thông bồn bồn [cm2] a2: tiết diện van xả bồn [cm2] C: hệ số xả, phụ thuộc loại chất lỏng g: gia tốc trọng trường (g=981[cm/sec2]) B.4 HỆ BỒN KÉP u1(t) y1(t) y2(t) Hình B.3: Hệ bồn nối tiếp 28 CuuDuongThanCong.com https://fb.com/tailieudientucntt u2(t) Bài thí nghiệm: Nhận dạng hệ thống Phương trình vi phân mô tả đặc tính động học hệ bồn kép:   y&1 (t ) = A k1u1 (t ) − Ca1 gy1 (t ) − sign[ y1 (t ) − y (t )]Ca12 g y1 (t ) − y (t )   y& (t ) = k 2u (t ) − Ca2 gy (t ) − sign[ y (t ) − y1 (t )]Ca12 g y1 (t ) − y (t )  A2 ( ( đó: ) ) y1 (t ) , y (t ) : độ cao mực chất lỏng boàn 1, boàn [cm] u1 (t ) , u (t ) : tín hiệu điều khiển máy bơm 1, máy bơm cu u du on g th an co ng c om k1, k2: lưu lượng bơm cực đại máy bơm 1, máy bơm [cm3/sec] A1, A2: tiết diện ngang bồn 1, bồn [cm2] a1, a2: tiết diện van xả bồn 1, bồn [cm2] a12: tiết diện van liên thông bồn bồn [cm2] C: hệ số xả, phụ thuộc loại chất lỏng g: gia tốc trọng trường (g=981[cm/sec2]) 29 CuuDuongThanCong.com https://fb.com/tailieudientucntt ... sử dụng để nhận dạng hệ thống có thí nghiệm Thí nghiệm 2: Thí nghiệm thu thập liệu vào – hệ bồn chứa co ng c om Thực thí nghiệm thu thập liệu vào – hệ bồn chứa tương tự cách làm thí nghiệm 1,... phần hướng dẫn thí nghiệm Mã nguồn có thích đầy đủ thí nghiệm nhận dạng hệ thống mà học viên phải tự lập trình 17 CuuDuongThanCong.com https://fb.com/tailieudientucntt Bài thí nghiệm: Nhận dạng hệ. .. hệ thống PHỤ LỤC A NHẬN DẠNG HỆ THỐNG om A.1 BÀI TOÁN NHẬN DẠNG HỆ THỐNG Nhận dạng hệ thống phương pháp xây dựng mô hình toán học hệ thống dựa vào liệu vào quan sát Quá trình giải toán nhận dạng