Một hệ thống động học cú thể được mụ tả bằng hai dạng: Mụ hỡnh đầu vào - đầu ra và mụ hỡnh khụng gian trạng thỏi Đề tài này ứng dụng mạng nơ- ron truyền thẳng để học mà nhận dạng mụ hỡnh tàu thủy ứng dụng cho điều khiển theo phương ỏn đầu vào - đầu ra [36]
Mụ hỡnh đầu vào - đầu ra mụ tả hệ thống động học dựa trờn dữ liệu vào và ra của hệ thống đú Trờn nguyờn lý này, mụ hỡnh đầu vào - đầu ra giả thiết rằng tớn hiệu ra mới trong miền thời gian rời rạc của hệ thống cú thể được dự đoỏn từ cỏc dữ liệu vào ra ở khoảng thời gian trước đú của hệ thống, tức là cỏc thụng tin của hệ thống thu được từ trước đú
Nếu một hệ thống giả sử là được xỏc định theo cỏc biến thời gian, vớ dụ SISO (một đầu vào, một đầu ra), mụ hỡnh đầu vào - đầu ra được mụ tả như sau:
y p k f y p k 1, y p k 2, , y pk n
u k 1,u k 2, ,u k m (2 27) Trong đú,u k, y p k là cặp tớn hiệu đầu vào - đầu ra của hệ thống tại thời điểm k Cỏc số nguyờn n, m tương ứng là số cỏc tớn hiệu ra (bậc của hệ thống) và số cỏc tớn hiệu vào của hệ thống Trong thực tế m thường nhỏ hơn hoặc bằng n f là hàm phi tuyến tĩnh, nú giỳp tớnh toỏn tớn hiệu ra mới của hệ thống dựa trờn tớn hiệu vào ra trước đú của hệ thống Nếu hệ thống là tuyến tớnh thỡ f là một hàm tuyến tớnh và phương trỡnh (2 27) được viết lại như sau:
y p k a1 y p k 1 a2 y p k 2 , , an y p k n
b1u k 1 b2u k 2, ,bmuk m
trong đú ai (i=1,2,…, n) và bi (i=1,2,…, m) là cỏc hằng số
u k z-1 y p k z-1 z-1 z-1 f( ) z-1 y p k
Hỡnh 2 6 Mụ hỡnh đầu vào - đầu ra
Nhận dạng hệ thống đầu vào - đầu ra bằng mạng nơ-ron truyền thẳng (khụng cú bộ nhớ động) đặt ra nhiệm vụ tỡm hàm số mụ tả hay ước lượng được quan hệ vào ra của tớn hiệu của hệ thống động học Phương trỡnh (2 27) cú thể miờu tả bằng hỡnh 2 6 Hệ thống động học được mụ tả bằng hàm f và số nguyờn m và n Nếu cho trước giỏ trị m và n, chỉ cần đi tỡm hàm f Hàm f
khụng thay đổi theo thời gian đối với những hệ thống khụng biến đổi theo thời gian Chớnh vỡ mạng nơ-ron nhõn tạo truyền thẳng cú khả năng mụ tả cỏc hàm số tĩnh như vậy nờn nú được ứng dụng để ước lượng hàm số f (chớnh là mụ hỡnh tàu) trong đề tài Tuy nhiờn đề tài nõng cao khả năng nhận dạng của mụ hỡnh tàu nơ-ron này bằng chiến lược online, tức là tớn hiệu vào ra được
cập nhật liờn tục giỳp mụ hỡnh nơ-ron cú thể nhận dạng con tàu kiờn tục theo thời gian Đõy cũng là điểm mới đỏng chỳ ý của đề tài nghiờn cứu
Hỡnh 2 7 Cấu trỳc nhận dạng song song
Hệ thống nhận dạng bằng mạng nơ-ron núi trờn cú thể cú hai cấu trỳc: cấu trỳc song song (parallel) (hỡnh 2 7) và cấu trỳc chuỗi song song (series- parallel) (hỡnh 2 8) Đề tài này ứng dụng cấu trỳc song song để nhận dạng mụ hỡnh tàu thủy liờn tục theo thời gian Trong cấu trỳc này, mạng nơ-ron và hệ thống điều khiển nhận cựng tớn hiệu vào từ bờn ngoài; cỏc tớn hiệu ra của hệ
thống khụng dựng để đưa vào mạng nơ-ron Hệ thống điều khiển và mạng nơ- ron nhận dạng là hai quỏ trỡnh riờng biệt cựng chia sẻ một bộ tớn hiệu vào từ bờn ngoài Cỏc tớn hiệu ra của mạng nơ-ron và hệ thống điều khiển khụng ảnh hưởng đến nhau Cỏc kết quả mụ phỏng trong [36] đó chứng minh tớnh hiệu quả và khả thi của phương phỏp này
Trong đề tài, sử dụng mạng nơ-ron nhận dạng được minh họa là NN2 và biểu diễn trờn hỡnh 2 7
Hỡnh 2 8 Cấu trỳc nhận dạng chuỗi song song