Cấu trúc của bộ điều khiển NNC giới thiệu trong chương này được thể hiện trên hình 3 4 Sử dụng hàm mục tiêu dưới đây như trong tài liệu [3], [8], [9]:
E k ( X kd X k ) T P( X kd X k ) 12 T (3 33) Trong đó Xkd và Xk lần lượt là các véc-tơ trạng thái mong muốn và trạng
Oi g (I i ) g wijO j i ei2 u ku k ,
thái thực tế; ukc là véc-tơ lệnh điều khiển và uk là véc-tơ điều khiển thực tế tác động lên hệ thống; P là ma trận đối xứng dương phản ánh các trọng số của các biến của đối tượng được điều khiển; Λ là ma trận đối xứng dương của véc-tơ điều khiển
Thuật toán Brandt-Lin Ek Tác động bên ngoài + NNC táCcơ độ cấngu tượĐốngi - ek z-m
Hình 3 4 Cấu trúc bộ điều khiển NNC Véc-tơ tín hiệu vào gồm sai số ek và các tín hiệu trễ của ek Hàm mục tiêu Ek được xử lý bằng thuật toán Brandt-
Lin nhằm cập nhật các trọng số sao cho giá trị của Ek được cực tiểu [3]
Đặt n và ; Khởi tạo Ek = 0
Chu trình
mới Khởi tạo trọng số mạng
ite = 1
Tính tín hiệu ra của nơ- ron lớp ẩn và lớp ra Hiệu chỉnh trọng số (Thuật toán BP) ite = ite + 1 Vòng lặp mới k=k +1 Quá trình lặp cập nhật trọng số ite n ĐÚNG SAI Tính giá trị hàm mục tiêu Ek+1 Tính trọng số và tín hiệu điều khiển cho chu trình thứ k
Hình 3 5 Sơ đồ giải thuật phương pháp huấn luyện lan truyền ngược “tăng cường” với n và bước học cố định
Quá trình huấn luyện mạng nơ-ron được thực hiện trong mỗi chu trình điều khiển chỉ thị bởi đối số k với n là số lần huấn luyện trong một chu trình Thuật toán thích nghi (3 32) được áp dụng để điều chỉnh trọng số của các kết nối trong mạng nơ-ron sao cho hàm mục tiêu Ek đạt được cực tiểu Thông số đầu vào của bộ điều khiển nơ-ron bao gồm sai số ek X kd X k và các tín hiệu trễ của sai số Nhiệm vụ của bộ điều khiển nơ-ron là tạo ra các tín hiệu điều khiển phù hợp trong chu trình điều khiển tiếp theo sau khi đã “học” được đặc tính của trạng thái mong muốn cũng như trạng thái thực tế của đối tượng được điều khiển thông qua sai số ek