THIẾT KẾ, BỘ ĐIỀU KHIỂN DỰ BÁO TRÊN CƠ SỞ DỰ BÁO TÍN HIỆU ĐẦU RA
3.2.1. Nguyên tắc thiết kế mô hình dự báo.
Mô hình dự báo tích hợp trong khối dự báo mà ta sẽ sử dụng ở đây là mô hình AR (autoregressive): 1 1 1 ... n n n n K G z a z a n z (3.1)
Trong đó chỉ số n của các tham số là bậc tương ứng của mô hình. Mô hình dự báo trên làm việc theo nguyên tắc tự chỉnh định thích nghi sau từng khoảng thời gian cố định chọn trước, tức là từ dãy giá trị tín hiệu ra yk, k = 1,2,… ,N đo được trong một khoảng thời gian NT hữu hạn cho trước, trong đó T là chu kỳ trích mẫu, các tham số kn, an [i]
i=1,2,…,n của mô hình (3.1) luôn được chỉnh định lại sao cho kỳ vọng sai lệch dự báo giữa G(z) và đối tượng là nhỏ nhất.
Đại học Bách khoa Hà Nội Luận văn thạc sĩ
Vũ Văn Sáng – CB110337 29 Điều khiển và Tự động hóa toán tối ưu này có nghiệm thì số các giá trị tín hiệu trích mẫu được không được phép nhỏ hơn số các tham số cần xác định, tức là cần phải có N>n. Ngoài ra, bậc n của mô hình (3.1) cũng cần phải được lựa chọn phù hợp với đối tượng điều khiển.
Nếu đối tượng chỉ là những khâu quán tính, ta có thể chọn n không nhỏ hơn bậc của đối tượng là đủ. Song nếu đối tượng là quá trình có bậc tương đối nhỏ hơn bậc mô hình, thì từ quan hệ đối ngẫu của Markov [3], ta phải chọn n rất lớn, càng lớn càng tốt.
Ở đây ta còn thấy thêm được ngay rằng bằng việc chỉnh định thích nghi tham số mô hình dự báo (3.1) theo chu kỳ lặp với từng khoảng thời gian hữu hạn chọn trước, kết quả dự báo có được sẽ hoàn toàn không phụ thuộc vào sự mô tả toán học của đối tượng điều khiển. Nói cách khác, để xây dựng khối dự báo ta không cần đến mô hình toán của đối tượng.
Sau khi đã có hàm truyền G(z) của mô hình dự báo (3.1), tín hiệu đầu ra tương lai yl yN h ,h1, sẽ được xác định từ hàm truyền này trên cơ sở ngoại suy dãy giá trị tín hiệu đã có yk,k1, 2...,N sao cho độ đo thông tin entropy của dãy mở rộng thu được nhờ ngoại suy đóyk,k 1, 2... đạt giá trị cực đại. Nói cách khác ta cần phải ngoại suy thêm giá trị y ll, N 1,N2,...sao cho khi kết hợp với Ngiá trị đã có thì dãy vô hạn yi, i=1,2… ,N, N+1, N+2, … có được lượng thông tin lớn nhất về nguồn phát tín hiệu.