Mô hình hệ thống nâng từ đơn giản được thể hiện như hình 2.1. Hệ thống gồm cuộn dây và vật được gắn nam châm điện.
Hình 2.1. Mô hình hệ thống nâng vật bằng từ trường đơn giản Mô hình toán học của hệ thống nâng từ [17] được mô tả như sau:
(2.1)
x(t): là khoảng cách từ thanh nam châm đến nam châm điện i(t): là dòng điện chạy qua cuộn dây của nam châm điện M: là khối lượng của thanh nam châm [kg]
g: là gia tốc trọng trường [m/s2]
: là hệ số ma sát nhớt [N.m.s] :là hằng số
Sign(i): (Hàm dấu) là một hàm số của số thực.
Nguyên lý chung của hệ thống nâng vật trong từ trường là khi dòng điện chạy trong cuộn dây thì sẽ tạo ra từ trường mà từ trường này sẽ làm cho vật mẫu di chuyển trong từ trường đó.
2.3. Ứng dụng mạng nơ ron nhận dạng mô hình toán của hệ thống nâng từ
Để nhận dạng được hệ thống nâng từ thực, đầu tiên chúng tôi thử nghiệm nhận dạng một mô hình toán đã biết trước của một đối tượng nào đó. Thứ nhất là để kiểm tra xem chương trình huấn luyện mạng viết ra có đúng hay không. Thứ hai là kiểm chứng xem mạng nơ-ron có nhận dạng được mô hình toán đó hay không? nếu không nhận dạng được thì việc nhận dạng hệ thống thực là không khả thị Do đó để muốn biết được mạng nơ-ron có thể nhận dạng được hệ thống nâng từ hay không? thì chúng tôi tiến hành nhận dạng một mô hình toán đã biết trước của hệ thống nâng từ, chẳng hạn như mô hình thể hiện bởi phương trình (2.1).
Để nhận dạng đối tượng bằng mạng nơ-ron chúng ta cần một tập mẫu để huấn luyện mạng. Ở đây chúng ta sẽ sử dụng mô hình toán học của hệ thống nâng từ (2.1) để tạo ra tập mẫụ Chúng tôi sử dụng Simulink/Matlab thu được tập mẫụ
Để nhận dạng mô hình hệ thống nâng từ, chọn mạng nơ ron có cấu trúc như hình 2.5, với 6 nơ ron ở lớp thứ nhất. Quá trình huấn luyện mạng bao gồm 2 giai đoạn:
Giai đoạn thứ nhất huấn luyện vòng hở. Ở giai đoạn này mạng nơ ron sẽ bị cắt đường phản hồi từ đầu ra của mạng trở về lớp 1 và khi đó cấu trúc mạng sẽ có dạng như hình 2.2. Đầu vào thứ 2 của mạng lúc này sẽ là tín hiệu ra mẫụ
Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – ĐHTN http://www.lrc.tnụedụvn
Giai đoạn thứ 2 sẽ huấn luyện mạng kín. Sau khi huấn luyện mạng hở sẽ nối đầu ra của mạng hở với đầu vào thứ 2 của mạng sẽ được mạng kín có cấu trúc như hình 2.5. Để huấn luyện mạng kín chúng tôi sẽ chia tập dữ liệu mẫu ban đầu (có độ dài là N mẫu) thành các chuỗi nhỏ, mỗi chuỗi có độ dài là C mẫụ Đầu tiên chúng tôi sẽ huấn luyện mạng với các chuỗi có độ dài là C = 4, nếu thành công sẽ tăng lên thành C = 5, cứ tiếp tục cho đến khi C = N.