- Đặc điểm của trạng thái xác lập trong mô hình IIO:
b. Mô hình dự báo của Smith
2.2.5.4. Điều khiển dự báo dự báo hệ phi tuyến dựa vào mô hình mờ Mandan
Trong những năm gần đây lý thuyết mờ phát triển rất mạnh và đã áp dụng thành công vào các bài toán điều khiển cũng nhƣ nhận dạng hệ phi tuyến. Đã có nhiều
Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên http://www.lrc-tnu.edu.vn
nghiên cứu sử dụng mô hình mờ Tagaki-Sugeno trong hệ thống điều khiển dự báo (Espinosa và các đồng tác giả 1999; Hajili và Wertz, 1999; Roubos và các đồng tác giả, 1999). Mô hình mờ Tagaki-Sugeno không sử dụng đƣợc triệt để tri thức, kinh nghiệm của các chuyên gia trong việc giải bài toán nhận dạng hệ thống. Nhiều thuật toán tối ƣu hoá khác nhau đƣợc áp dụng để tìm tín hiệu điều khiển dự báo tối ƣu cho hệ phi tuyến, mỗi thuật toán có những ƣu điểm cũng nhƣ những hạn chế nhất định (Roubos và các đồng tác giả, 1999). Phƣơng pháp đơn giản nhất là tìm lời giải tối ƣu cho từng mô hình tuyến tính cục bộ, tín hiệu điều khiển hệ thống đƣợc tính bằng trung bình có trọng số của lời giải cục bộ theo quy tắc hệ mờ. Phƣơng pháp này có khuyết điểm là tín hiệu điều khiển suy ra từ các lời giải tối ƣu cục bộ chƣa chắc là lời giải tối ƣu của hệ phi tuyến. Thuật toán QP (Quadratic Programing) là thuật toán thông dụng nhất để tìm lời giải bài toán tối ƣu phi tuyến không ràng buộc và có ràng buộc, các thuật toán này tìm kiếm lời giải tối ƣu dựa vào đạo hàm nên dễ rơi vào cực trị cục bộ. Thuật toán rẽ nhánh và giới hạn (Branch-and-Bound)là thuật toán tìm kiếm lời giải toàn cục trong không gian rời rạc, nếu chia không gian tìm kiếm thành nhiều mức thì tốc độ tìm kiếm rất chậm, nếu chia ít mức thì độ chính xác của lời giải giảm đi. Phƣơng pháp điều khiển dự báo hệ phi tuyến dựa vào mô hình mờ Mamdani và thuật toán tối ƣu hoá Levenberg-Marquardt. Bằng cách sử dụng mô hình mờ Mamdani, kinh nghiệm của các chuyên gia đƣợc sử dụng triệt để trong việc giải bài toán nhận dạng. Để tăng xác suất lời giải tối ƣu tìm đƣợc chính là lời giải tối ƣu toàn cục thuật toán Levanberg-Marquardt đƣợc chạy nhiều lần với giá trị khởi động khác nhau. Thuật toán Levenberg-Maquardt hội tụ tƣơng đối nhanh nên phƣơng pháp điều khiển dự báo đề xuất có thể áp dụng để điều khiển thời gian thực các quá trình trong công nghiệp.