Điều khiển thích nghi là tổng hợp các kỹ thuật điều khiển nhằm tự động chỉnh định các bộ điều chỉnh trong mạch điều khiển nhằm thực hiện hay duy trì ở một mức độ nhất định, chất lượng của hệ khi thông số của quá trình được điều khiển không biết trước hay thay đổi theo thời gian. Từ khoảng 40 năm trở lại đây, lý thuyết điều khiển thích nghi đã thành một môn khoa học, được áp dụng nhiều trong kỹ thuật làm cải thiện chất lượng, tăng năng suất, hạ giá thành sản phẩm, giảm chi phí năng lượng…
* Phân loại hệ thích nghi: Căn cứ vào các tiêu chuẩn
- Căn cứ vào đặc tính đối tượng mà phân ra các loại:
+ Hệ cực trị: bản thân đối tượng có đặc tính cực đại hay cực tiểu. + Hệ giải tích: cực trị được hình thành một cách gián tiếp.
- Tùy thuộc vào nguồn thông tin về đối tượng mà phân ra các loại:
+ Điều khiển trực tiếp: Điều khiển không thông qua nhận dạng. + Điều khiển gián tiếp: Điều khiển thông qua nhận dạng.
- Căn cứ vào có hay không có mô hình mẫu trong hệ thống mà phân ra các loại: Hệ học; Hệ tự học.
- Căn cứ vào dạng của mạch thích nghi mà phân ra các loại: Hệ có mạch thích nghi hở; Hệ có mạch thích nghi kín.
- Căn cứ vào độ phức tạp của mạch tự chỉnh mà phân ra các loại:
+ Hệ tự chỉnh: Mạch tự chỉnh chỉ thay đổi thông số.
+ Hệ tự tổ chức: Mạch tự chỉnh thay đổi cả thông số và cấu trúc. Ngoài ra còn có nhiều tiêu chuẩn phân loại khác.
Các mạng nơron điều khiển được mô tả trong phần này được gọi bằng hai tên khác nhau: điều khiển tuyến tính phản hồi và kiểm soát NARMA-L2. Nó được gọi là phản hồi tuyến tính khi model máy có một hình thức đặc biệt (hình thức đồng). Nó được gọi là kiểm soát NARMA-L2 khi các mô hình nhà máy có thể được xấp xỉ bởi các hình thức tương tự. Ý tưởng trung tâm của loại điều khiển này là để biến đổi động lực học phi tuyến vào hệ thống động lực tuyến tính bằng cách hủy bỏ các phi
60
tuyến. Phần này bắt đầu bằng cách trình bày các mô hình hệ thống biểu mẫu đồng hành và cho thấy làm thế nào bạn có thể sử dụng một mạng lưới thần kinh để xác định mô hình này. Sau đó, nó mô tả cách các mô hình mạng thần kinh được xác định có thể được sử dụng để phát triển một bộ điều khiển. Tiếp theo là một ví dụ về cách sử dụng các khối điều khiển NARMA-L2.