- Phương pháp nhận dạng không tham số và nhận dạng tham số
3.2.2.Nhận dạng của mô hình NARMA-L
Như với bộ điều khiển mô hình dự báo, bước đầu tiên để sử dụng các thông tin phản hồi tuyến tính (hoặc bộ điều khiển NARMA-L2) là nhận dạng hệ thống điều khiển tương laị Bạn huấn luyện mạng nơron từ mô tả hệ thống động lực học tương laị Bước đầu tiên là chọn một cấu trúc mô hình theo mục đích. Một mô hình tiêu chuẩn mà nó đã được sử dụng để mô tả hệ thống phi tuyến rời rạc là mô hình hệ thống Nonlinear Autoregressive-Moving Average (NARMA):
Hình 3.10 Sơ đồ khối tương đương của hệ điều chỉnh vị trí
u Mc 1 Kw 1 8Ts′Tsp2+ 4Ts′p + 1 1 + 2Tsp Kϕ𝑅𝑤 1 Ki𝐹𝐾𝑤(𝑝) 1 pτφ - 1 pτφ φ
y k+d =N[y k , y k-1 ,…,y k-n+1 , u k , u k-1 ,…,u k-n+1
Trong đó u(k) là dữ liệu vào hệ thống, và y(k) là dữ liệu ra hệ thống. Phương thức nhận dạng là, bạn có thể huấn luyện mạng nơron theo xấp xỉ hàm phi tuyến N. Đây là thủ tục nhận dạng được sử dụng cho bộ điều khiển dự báo mạng nơron.
Nếu bạn muốn đầu ra hệ thống bám theo một đường, y(k + d) = yr(k + d) Bước tiếp theo là phát triển bộ điều khiển phi tuyến từ:
u k =G[y k , y k-1 ,…,y k-n+1 , yr k+d , u k-1 ,…,u(k-m+1)]
Các vấn đề với sử dụng bộ điều khiển này là nếu bạn muốn huấn luyện một mạng nơron từ hàm G mà sẽ giảm thiểu sai lệch, bạn cần phải sử dụng truyền ngược động lực học. Điều này có thể khá chậm. Một trong những giải pháp và đề xuất của Narendra Mukhopadhyay là sử dụng mô hình gần đúng từ mô tả hệ thống. Bộ điều khiển sử dụng ở đây là mô hình gần đúng NARMA-L2
y k+d =f y k , y k-1 ,…,y k-n+1 , u k , u k-1 ,…,u k-m+1 +g y k , y k-1 ,…,y k-n+1 , u k , u k-1 ,…,u k-m+1 u k
Mô hình này đi theo hình thức, nơi đầu vào điều khiển tiếp theo u(k) không phải là chứa bên trong tính chất phi tuyến. Lợi thế của mẫu này là bạn có thể giải
quyết nguyên nhân đầu vào điều khiển đầu ra hệ thống để thực hiện theo y(k + d) = yr(k + d). Các kết quả điều khiển sẽ có dạng
u k =yr k+d -f[y k , y k-1 ,…, y k-n+1 ,u k , u k-1 ,…u k-m+1 ] g[y k ,y k-1 ,…, y k-n+1 , u k , u k-1 ,…,u(k-m+1)]
Việc sử dụng này có thể gây ra hiểu không rõ những vấn đề, bởi vì bạn phải xác định đầu vào điều khiển u(k), dựa vào các đầu ra tại cùng một thời điểm, y(k). Vì vậy, thay vì, sử dụng mô hình
y k+d =f y k , y k-1 ,…,y k-n+1 , u k , u k-1 ,…,u k-m+1
+g y k , y k-1 ,…,y k-n+1 , u k , u k-1 ,…,u k-m+1 u k+1
Trong đó d ≥ 2. Dưới đây là những con số cho thấy cấu trúc của một mạng nơron đại diện.