Mơ hình PAM song song

Một phần của tài liệu Nhận dạng và điều khiển hệ phi tuyến có trễ dùng mô hình fuzzy nhiều lớp kết hợp giải thuật tính toán mềm (Trang 53)

C J姶愛PI"5 NH 一 ND 萎 NGH 烏 PHI TUY 蔭N DÙNG MƠ HÌNH FUZZY NHI 陰U

3.3.1. Mơ hình PAM song song

PAM là m瓜t c挨"e医u ch医p hành s穎 d映ng khí nén. Khi 8逢嬰c c医p khi nén 荏 m泳c 8瓜 cho phép, c挨 c医u s嬰i PAM co l衣i và t衣o ra l詠c. Khi khơng duy trì ngu欝n cung c医p khí nén, c挨"e医u PAM tr荏 l衣i tr衣ng thái ban 8亥u c栄a nĩ. B違n thân c挨"e医u ch医p hành PAM là m瓜t h羽 cĩ tính tr宇 [131]Ỵ[133] th吋 hi羽n 荏 2 giai 8q衣n c医p khi nén t衣o ra l詠c và x違 khí nén ph映c h鰻i tr衣ng thái ban 8亥u cĩ 8員c tuy院n khác nhau. nên mơ hình PAM song song c ng là m瓜t mơ hình phù h嬰p 8吋 ki吋m ch泳ng các gi違i thu壱t trong lu壱n án.

Ngày nay, cĩ nhi隠u cách mơ hình hĩa s嬰i PAM 8吋 kh違o sát trên mơ ph臼ng và thi院t k院

các b瓜 8k隠u khi吋n cho nĩ. Ph逢挨ng pháp s穎 d映ng các mơ hình Fuzzy ho員c p挨-ron k院t h嬰p gi違i thu壱t thơng minh nh壱n d衣ng mơ hình thu壱n, mơ hình ng逢嬰c là m瓜t ph逢挨pi

pháp hi羽u qu違8逢嬰c nhi隠u nhà khoa h丑c áp d映ng

Cĩ nhi隠u cách c医u hình PAM 8吋泳ng d映ng vào th詠c nghi羽m nh逢<"

‚ C医u hình 1 s嬰i PAM k院t h嬰p lị xo. Aây c ng là c医u hình 8逢嬰c s穎 d映ng trong lu壱n án 8吋 kh違o sát các 8員c tính và 8k隠u khi吋n th詠c nghi羽m mơ hình PAM.

‚ C医u hình 2 s嬰i PAM v噂i c挨"ej院 kéo 8育y.

Mơ hình PAM 2 b壱c song song là m瓜t mơ hình phi tuy院n MIMO 8逢嬰c k院t h嬰p gi英a c医u trúc robot song song 2 b壱c và c医u hình PAM k院t h嬰p lị xo 荏 2 kh噂p 8k隠u khi吋n. Mơ hình cĩ 2 ngõ vào (8k羽n áp 8k隠u khi吋n van tuy院n tính), 2 ngõ ra (gĩc 8逢嬰c 8q"v瑛

encoder). Trong h羽 th嘘ng này, s嬰i PAM 1 8i隠u khi吋n tr詠c ti院p gĩc c栄a kh噂p 1 ( 1) và s嬰i PAM th泳 2 8k隠u khi吋n tr詠c ti院p gĩc c栄a kh噂p 2 ( 2) 1. Air source 2. Encoder 3. PAM 4. Electro pneumatic regulator 5. bias spring 1 2 2 3 3 4 4 5 5 Hình 3.17. Hình nh mơ hình thc t

39

pneumatic actuator muscle PCI 6221 Electro pneumatic regulator Encoder Air compressor .1 .2

pneumatic actuator muscle

Encoder Bias spring

Hình 3.18. S¬"8げ khi mơ hình PAM song song thc t

Hình 3.17 th吋 hi羽n hình 違nh mơ hình PAM song song trong th詠c t院 và Hình 3.18 th吋

hi羽n s挨"8欝 kh嘘i c栄a mơ hình PAM 8吋 cĩ th吋 hi吋u rõ h挨p"x隠 mơ hình.

3.3.2. Thu thfr"fの"nkうw vào ra

D英 li羽u th詠c t院8逢嬰c thu th壱p qua card PCI-6221 v噂i Matlab/Simulink. Hai ngõ vào là

8k羽n áp 8逢嬰c c医p vào van 8k隠u khi吋n, 2 ngõ ra là gĩc theo rad 8逢嬰c thu th壱p qua 2 encoder 3600 xung/vịng 8吋 8違m b違o 8瓜 chính xác.

D英 li羽u ngõ vào 8逢嬰c t衣o ra ng磯u nhiên v噂i giá tr鵜 t瑛 1V 8院n 6V. Ngõ ra 8逢嬰c thu th壱p cĩ giá tr鵜 thay 8鰻i trong kho違ng 0 8院n 0.6 rad. T逢挨pi"v詠, d英 li羽u dùng 8ánh giá mơ hình là m瓜t t壱p d英 li羽u khác so v噂i t壱p d英 li羽u dùng trong nh壱n d衣ng.

Hình 3.19 và Hình 3.20 th吋 hi羽n d英 li羽u hu医n luy羽n và 8ánh giá cĩ 2 8k羽n áp ngõ vào

8k隠u khi吋n 2 s嬰i PAM t逢挨pi泳ng v噂i 2 ngõ ra là gĩc. Hai hình bên trái th吋 hi羽n 8k羽n áp

8k隠u khi吋n PAM 1 và gĩc c栄a kh噂p 1, 2 hình bên ph違i là 8k羽n áp 8k隠u khi吋n và gĩc c栄a PAM 2, kh噂p 2.

Th運i gian l医y m磯u 8嘘i v噂i h羽 PAM là 0.01 giây trong tồn b瓜 quá trình nh壱n d衣ng và

40

Hình 3.19. D liu hun luyn mơ hình PAM

41

3.3.3. HuXp"nw{うn mơ hình thufp"Ỵ ng⇔ぢc

Sau khi cĩ d英 li羽u, gi違i thu壱t DE 8逢嬰c s穎 d映ng 8吋 hu医n luy羽n mơ hình. Mơ hình Fuzzy nhi隠u l噂p 8逢嬰c s穎 d映ng 8吋 nh壱n d衣ng mơ hình thu壱n bao g欝m 2 mơ hình Fuzzy nhi隠u l噂p MISO, m厩i mơ hình MISO cĩ 4 mơ hình Fuzzy T-S v噂i 2 mơ hình 荏 l噂p vào, 1 mơ hình 荏 l噂p gi英a nh逢 Hình 3.21. Hai mơ hình 荏 l噂p vào mơ t違 các tác 8瓜ng gi英a ngõ vào và ngõ ra, l噂p gi英a mơ t違 các 8員c tính tác 8瓜ng chéo c栄a mơ hình. Ngõ ra nh逢"8鵜nh ngh a là m瓜t hàm SUM. Mơ hình MISO 8亥u tiên cĩ 4 ngõ vào l亥n l逢嬰t là u1[n], u2[n], x1[n-1], x1[n-2] m瓜t ngõ ra là x1[n]. T逢挨pi"v詠 cho mơ hình MISO th泳 2 v噂i các ngõ vào l亥n l逢嬰t là u1[n], u2[n], x2[n-1], x2[n-2] và 1 ngõ ra x2[n].

Mơ hình Fuzzy nhi隠u l噂p nh壱n d衣ng mơ hình ng逢嬰c cho h羽 PAM song song c ng cĩ 2 mơ hình MISO, mơ hình 8亥u tiên cĩ 4 ngõ vào (x1[n], x2[n], u1[n-1], u1[n-2]) và m瓜t ngõ ra u1[n]. Mơ hình th泳 2 c ng cĩ 4 ngõ vào (x1[n], x2[n], u2[n-1], u2[n-2]) và m瓜t ngõ ra u2[n]. Sau khi 8逢嬰c hu医n luy羽n, mơ hình 8逢嬰c 8ánh giá v噂i m瓜t t壱p d英 li羽u khác. Hàm m映c tiêu 8逢嬰c ch丑n theo tiêu chí trung bình bình ph逢挨pi"uck"u嘘 gi英a ngõ ra th詠c t院 và ngõ ra c栄a mơ hình Fuzzy.

42

Hình 3.22. Kt qu 10 ln hun luyn mơ hình

Mơ hình thu壱n 8逢嬰c hu医n luy羽n trong 10 l亥n v噂i cùng m瓜t t壱p d英 li羽u, khác nhau 荏

các tham s嘘 kh荏i t衣o ban 8亥u. K院t qu違 hu医n luy羽n 8逢嬰c th吋 hi羽n 荏 cùng m瓜t hình, cĩ thêm tín hi羽u tham chi院u 8吋 so sánh (Hình 3.22). D英 li羽u ngõ ra th泳 2 khơng cĩ khác bi羽t nhi隠u so v噂i d英 li羽u ngõ ra th泳 nh医t nên khơng 8逢嬰c th吋 hi羽n b茨ng hình 違nh trong lu壱n án.

Hình 3.23 cho th医y k院t qu違 8ánh giá mơ hình thu壱n trên t壱p d英 li羽u 8ánh giá. K院t qu違

cho th医y sai s嘘 khơng cĩ khác bi羽t nhi隠u so v噂i khi nh壱n d衣ng.

Hình 3.24 th吋 hi羽n hình 違nh c栄a hàm m映c tiêu trong quá trình nh壱n d衣ng mơ hình trong 10 l亥n thí nghi羽m và k院t qu違 trung bình c栄a 10 l亥n. Tr映c x và tr映c y 8逢嬰c th吋

43

Hình 3.23. Kt qu 10 ln 8ánh giá mơ hình

44

Hình 3.25. Kt qu 10 ln hun luyn mơ hình

45

Hình 3.27. Kt qu hàm mc tiêu trong 10 ln hun luyn

K院t qu違 nh壱n d衣ng mơ hình ng逢嬰c t逢挨pi"v詠 nh逢"oơ hình thu壱n, 8逢嬰c hu医n luy羽n trên t壱p d英 li羽u g欝m 2000 m磯u, th詠c hi羽n 10 l亥n thí nghi羽m hu医n luy羽n 8ánh giá 8吋 cho

8逢嬰c k院t qu違 khách quan. Hình 3.25 th吋 hi羽n k院t qu違 hu医n luy羽n 10 l亥n. Hình 3.26 th吋

hi羽n k院t qu違 8ánh giá 10 l亥n trên m瓜t t壱p d英 li羽u khác. Sai s嘘 8ánh giá và sai s嘘 khi hu医n luy羽n khác nhau khơng 8áng k吋.

Hình 3.27 th吋 hi羽n hàm m映c tiêu khi hu医n luy羽n mơ hình ng逢嬰c trong 10 l亥n thí nghi羽m và k院t qu違 trung bình c栄a 10 l亥n thí nghi羽m 8„0"Eác tr映c x và y theo thang logarit.

3.4.HW遺P"NW[烏P"IJ¡R"V井PI"MƠ HÌNH HW¥¥["PJK陰W"N閏R 永PI"F影PG PJ一P"F萎PIJ烏"PHI TW[蔭P"AA BI蔭P

3.4.1. nhfp"dng tham sぐ"oơ hình Fuz¦{"pjkzw"nずr bjpg ph⇔¬ng pháp ghép tZpi

Lu壱n ƒn p {"8隠 xu医t m瓜t cách hu医n luy羽n ghép t亥ng áp d映ng cho nh壱n d衣ng tham s嘘

mơ hình Fuzzy nhi隠u l噂p nh茨m gi違m chi phí tính tốn và t<pi 8瓜 chính xác khi s穎

46

U挨"8欝 kh嘘i quá trình hu医n luy羽n ghép t亥pi"8逢嬰c th吋 hi羽n 荏 Hình 3.280"Vtqpi"8„"o» j·pj"8亥u tiêp"8逢嬰c hu医n luy羽n vt逢噂c, ucw"8„ các mơ hình m噂k"8逢嬰c t衣o ra và thêm vào k院t h嬰p v噂i mơ hình 8亥u tiên. Ch雨 cĩ mơ hình m噂k"8逢嬰c thêm vàq"8逢嬰c hu医n luy羽n trong khi các mơ hình vt逢噂e"8„"ik英 nguyên giá tr鵜mj»pi"vjc{"8鰻i. Mơ hình Fuzzy T-S cĩ th吋8逢嬰c thêm vào l噂p 育n, và cĩ th吋 m荏 r瓜ng qui m»"8嘘i v噂i các h羽 ph泳c t衣p. Quá trình hu医n luy羽n thêm vào t噂i khi nào giá tr鵜 hàm m映c tiêu 8衣t t噂k"8逢嬰c giá tr鵜 mong mu嘘n.

First training second training n-th training

Fuzzy T-S Fuzzy T-S Fuzzy T-S sum output MISO Fuzzy T-S Fuzzy T-S sum output Core Core New Fuzzy T-S Fuzzy T-S Fuzzy T-S sum output Core New Fuzzy T-S ... ... ... Hình 3.28. Quá trình hun luyn ghép tng 3.4.2. Thu vjfrfの"nkうw

D英 li羽u 8逢嬰c thu th壱p trong 5 phút v噂i th運i gian l医y m磯u 0.1 gk¤{0"Pj逢"x壱y, t鰻ng c瓜ng cĩ 3000 m磯u d英 li羽u. T壱p d英 li羽u hu医n luy羽p"8逢嬰c s穎 d映ng pj逢 Hình 3.29. D英 li羽u ngõ vào thu瓜c lo衣i ng磯u nhiên v噂k"dk‒p"8瓜 t瑛 7.5V 8院n 15V x "vjc{"8鰻i m厩i 10 giây. Gi噂i h衣n trên là gi噂i h衣n f逢噂k"8吋 8違m b違o m詠e"p逢噂c khơng v隠 0 ho員c tràn bình. D英

li羽w"pi "x q"n "8k羽n áp 8k隠u khi吋n 8瓜ng e挨 d挨o"3 (u1), x "8瓜pi"e挨"d挨o 2 (u2). D英 li羽u ngõ ra là giá tr鵜 m詠c p逢噂c theo cm c栄a b欝n 2 (x2) và b欝n 4 (x4) 8逢嬰c thu th壱p qua c違m bi院n.

D英 li羽w"8cpj"iiá mơ hìnj"8逢嬰c th吋 hi羽n nj逢"荏 Hình 3.30. A¤y là m瓜t t壱p d英 li羽u khác so v噂i d英 li羽u dùng hu医n luy羽n v噂k"pi "x q"e pg theo d衣ng ng磯u nhiên v噂i biên 8瓜 t瑛

47

Hình 3.29. D liu vào-ra 8い hun luyn.

Hình 3.30. D liうw"8ƒpj"ikƒ"o»"j·pj.

3.4.3. HwXp"nw{うp mơ hình

Sau khi cĩ 8逢嬰c t壱p d英 li羽u nh壱n d衣ng và t壱p d英 li羽u dùng 8ƒpj"giá mơ hình. Gi違i thu壱t DE 8逢嬰c dùni"8吋 t嘘i 逢w"tham s嘘 mơ hình Fuzzy nhi隠u l噂p. Vtqpi"8„"o厩i ngõ ra c栄a mơ hình nhi隠u l噂r"8逢嬰c mơ t違 b茨ng mơ hình Fuzzy nhi隠u ngõ vào m瓜t ngõ ra (MISO). V噂i mơ hình b欝n n逢噂e"8»i pj逢"荏 m映c 3.2, cĩ 2 ngõ ra là m詠c p逢噂c 荏 b欝n th泳

48

2 và th泳 4, và 2 pi "x q"8k隠u khi吋p"8瓜pi"e挨"d挨o"3"và 2. Cho nên, mơ hình Fuzzy nhi隠u l噂p 8逢嬰c xây d詠ng g欝m 2 mơ hình Fuzzy MISO. V噂i m厩i mơ hình MISO cĩ 4 mơ hình Fuzzy T-S nh臼 bên trong, v噂i 2 mơ hình 荏 l噂p vào và 2 mơ hình 荏 l噂p 育n. Ngõ ra c栄a m厩i mơ hình MISO là t鰻ng c栄a t医t c違 các mơ hình con bên troni0"Ak隠u này cĩ ý pij "t茨ng l噂p vào th吋 hi羽n s詠 tác 8瓜ng c栄a ngõ vào so v噂i ngõ ra, con l噂p 育n th吋

hi羽n s詠 tác 8瓜ng chéo c栄a các ngõ vào.

D逢噂c ti院p theo, gi違i thu壱t t嘘k"逢w"pj逢"FG. GA và PSO 8逢嬰c áp d映pi"8吋 t嘘k"逢w"vham s嘘

mơ hình Fuzzy MISO v噂k" rj逢挨pi pháp hu医n luy羽n ghép t亥ng. Mơ hình MISO bao g欝m 4 ngõ vào (u1[n], u2[n], x2[n-1], x2[n-2]) và m瓜t ngõ ra (x2[n]). Sau khi hu医n luy羽n xong, mơ hình MISO s胤 8逢嬰e"8ƒpj"ikƒ"x噂i m瓜t t壱p d英 li羽u khác so v噂i t壱p d英 li羽u dùng hu医n luy羽n. Hàm m映c tiêu 8逢嬰c ch丑n theo tiêu chí trung bình bình ph逢挨pi"uck"u嘘

gi英a ngõ ra th詠c t院 và ngõ ra c栄a mơ hình Fuzzy. K院t qu違 8逢嬰c so sánh gi英a 3 gi違i thu壱t v噂i nhau và so sƒpj" rj逢挨pg pháp hu医n luy羽n ghép t亥ng v噂i cách hu医n luy羽n thơng vj逢運ng.

3.4.4. MxvswV"jwXn nw{うp

K院t qu違 t嘘k"逢w"8逢嬰c so sánh gi英c"rj逢挨pg pháp hu医n luy羽n vj»pi"vj逢運ng và pj逢挨pi

pháp hu医n luy羽n ghép t亥ng. Trong lu壱n án, nghiên c泳u sinh th詠c hi羽n rj逢挨pi"rháp hu医n luy羽n ghép t亥ng v噂i 3 t亥ng, th詠c hi羽n v噂i 3 thu壱t tốn PSO, GA, và DE. M厩i quá trình hu医n luy羽n bao g欝m 300 th院 h羽. Pj逢"v壱y, t鰻ng c瓜ng cĩ 900 th院 h羽. Các gi違i thu壱t

8逢嬰c th詠c hi羽n trên laptop v噂i CPU core i5-3210m.

Các tham s嘘 c栄a mơ hình Fuzzy nhi隠u l噂p 8逢嬰c nh壱n d衣ng v噂i rj逢挨pi pháp ghép t亥ng

8逢嬰c so sánh v噂i rj逢挨pi pháp hu医n luy羽n thơpi"vj逢運ng. V噂i cùng s嘘 l逢嬰ng các tham s嘘 và s嘘 th院 h羽 b茨ng v噂i t鰻ng s嘘 th院 h羽 c栄c"rj逢挨pi"pháp hu医n luy羽n ghép t亥ng.

Các tham s嘘 c栄a gi違i thu壱t t嘘i 逢w 8逢嬰c th吋 hi羽n 荏 B違ng 3.20"Vtqpi"8„"các tham s嘘 c1, c2 là h羽 s嘘 hu医n luy羽n và w là h羽 s嘘 quên c栄a gi違i thu壱t PSO. Trong gi違i thu壱t GA tham s嘘 CP là h羽 s嘘 lai ghép và MP là h羽 s嘘 8瓜t bi院n. Các tham s嘘 8逢嬰c ch丑n theo ph逢挨pi"rjáp th穎-sai, cĩ th吋 khơng ph違i là t嘘t nh医t nh逢pi"phù h嬰p trong bài tốn so sánh ki吋m ch泳ng ch医t l逢嬰ng c栄a gi違i thu壱t nh壱n d衣ng ghép t亥ng 8逢嬰c 8隠 xu医t.

49 Bng 3.2. Tham s ca các gii thut tぐk"⇔w. PSO GA DE c1 0.001 CP 0.9 f 0.4 c2 0.05 MP 0.01 cr 0.7 w 0.8

Hình 3.31 cho th医y k院t qu違 hu医n luy羽n và k院t qu違 8ƒnh giá c栄a l亥n hu医n luy羽n ghép t亥pi"8亥u tiên. Trong l亥p"8亥u tiên hu医n luy羽n, ch雨 cĩ 2 mơ hình Fuzzy T-S 8逢嬰c t衣o ra và hu医n luy羽n v噂i t鰻ng s嘘 42 bi院n. Hình 3.32 cịn cho th医y k院t qu違 so sánh giá tr鵜 hàm m映c tiêu l亥n hu医n luy羽n ghép t亥pi"8亥u tiên c栄a 3 gi違i thu壱t GA, PSO và DE. Trong l亥n hu医n luy羽n ghép t亥ng 8亥u tiên, gi違i thu壱t DE cho k院t qu違 t嘘t nh医t trong 3 gi違i thu壱t

8逢嬰c s穎 d映ng.

50

Hình 3.32. Giá tr hàm mc tiêu ca ln hun luyn ghép tZpi"8Zu tiên.

Ti院p theo, trong l亥n hu医n luy羽n th泳 2, 2 mơ hình Fuzzy T-S e 8逢嬰c gi英 nguyên, ch雨

cĩ mơ hình Fuzzy T-S m噂i 8逢嬰c thêm vào v噂i 21 tham s嘘8逢嬰c hu医n luy羽n.

51

Hình 3.34. Giá tr hàm mc tiêu ca ln hun luyn ghép tng th 2

Hình 3.35 cho th医y k院t qu違 hu医n luy羽n và 8ƒnh giá c栄c"rj逢挨pi"rjƒr hu医n luy羽n ghép t亥ng l亥n th泳 2. Cĩ thêm m瓜t mơ hình Fuzzy 8逢嬰c thêm vào và hu医n luy羽n. Càng cĩ nhi隠u mơ hình Fuzzy."8瓜 chính xác e pi"v<pi0"Hình 3.34 cho th医y b違ng so sánh các giá tr鵜 hàm m映c tiêu c栄a 3 gi違i thu壱t GA, PSO, DE. Giá tr鵜 ban 8亥u c栄a hàm m映c tiêu cao h挨n giá tr鵜 cu嘘i cùng c栄a hàm m映c tiêu l亥n hu医n luy羽n th泳 1 vì cĩ thêm mơ hình Fuzzy m噂k"8逢嬰c thêm vào. T衣i th運k"8k吋m cu嘘i cùng, giá tr鵜 hàm m映c tiêu l亥n hu医n luy羽n th泳 2

8ã nh臼 h挨p"n亥n hu医n luy羽n th泳 1.

Cu嘘i cùng, Hình 3.35 th吋 hi羽n l亥n hu医n luy羽n th泳 3. Hình 3.36 th吋 hi羽n giá tr鵜 hàm m映c tiêu qua các th院 h羽. V逢挨pi"v詠 pj逢"n亥n hu医n luy羽n th泳 2, l亥n hu医n luy羽n th泳 3 ch雨

hu医n luy羽n cho m瓜t mơ hình Fuzzy m噂i 8逢嬰c thêm vào t衣i l噂p 育n. Giá tr鵜 8亥u tiên c栄a hàm m映c tiêu l亥n hu医n luy羽n th泳 3 l噂p"j挨n giá tr鵜 cu嘘i cùng l亥n hu医n luy羽n th泳 2 do cĩ thêm mơ hình Fuzzy m噂k"8逢嬰c thêm vào, giá tr鵜 cu嘘i cùng c栄a hàm m映c tiêu l亥n hu医n luy羽n th泳 3 nh臼 h挨p"iiá tr鵜 cu嘘i cùng c栄a hàm m映c tiêu l亥n hu医n luy羽n th泳 2. Và gi違i thu壱t DE cho k院t qu違 t嘘t nh医t trong 3 gi違i thu壱t trong l亥n hu医n luy羽n này.

52

Hình 3.35. Kt qu hun luyうp"x "8ƒpj"ikƒ mơ hình ln hun luyn ghép tng th 3

53

Hình 3.37. Kt quVrj⇔¬pi"rháp hun luyうp"vj»pi"vj⇔ぜng.

Hình 3.37 minh h丑a k院t qu違 c栄a l亥n hu医n luy羽p"vj»pi"vj逢運ng mơ hình Fuzzy nhi隠u l噂p. 雲 l亥n hu医n luy羽n thơni"vj逢運ng này cĩ s嘘 th院 h羽 b茨ng t鰻ng s嘘 th院 h羽 c栄a 3 l亥n hu医n luy羽n ghép t亥ng là 900 th院 h羽. Mơ hình Fuzzy nhi隠u l噂p cĩ c医u trúc gi嘘ng nj逢 so v噂i mơ hình Fuzzy nhi隠u l噂p trong l亥n hu医n luy羽n ghép t亥ng là 84 bi院n. V噂i cùng s嘘

th院 h羽, tuy nhiên l亥n hu医n luy羽n thơng vj逢運ng t欝n nhi隠u th運k"ikcp"j挨p và giá tr鵜 hàm m映c tiêu khơng b茨ng so v噂i rj逢挨pg pháp hu医n luy羽n ghép t亥ng. Hình 3.38 th吋 hi羽n giá tr鵜 hàm m映c tiêu c栄a l亥n hu医n luy羽n thơng tj逢運ng v噂i 3 gi違i thu壱t GA, PSO, DE.

V逢挨pi"v詠pj逢"n亥n hu医n luy羽n ghép t亥ng, gi違i thu壱t DE cho k院t qu違 t嘘t nh医t trong 3 gi違i thu壱t.

B違ng 3.3 ghi l衣i các thơng s嘘 quan tr丑ng trong các l亥n th詠c hi羽n hu医n luy羽n c栄a

rj逢挨ng pháp hu医n luy羽n ghép t亥pi"x "rj逢挨pg pháp hu医n luy羽n thơng th逢運ng. Nĩ cho th医y pj逢挨ng pháp hu医n luy羽n ghép t亥ng dùng cho mơ hình Fuzzy nhi隠u l噂p cho k院t qu違 t嘘t j挨p"uq v噂i rj逢挨pi"rjáp hu医n luy羽n thơng tj逢運ng c違 v隠 8瓜 chính xác l磯n th運i gian hu医n luy羽n.

54

Hình 3.38. Hàm mc tiêu ca pj⇔¬pi pháp hun luyn thơng vj⇔ぜng.

Bng 3.3. Bng so sánh kt qu hun luyn ghép tng và pj⇔¬ng pháp thơng th⇔ぜng. S嘘 n逢嬰ng tham s嘘 Giá tr鵜 8亥u c栄a hàm m映c tiêu Giá tr鵜 cu嘘i c栄a hàm m映c tiêu S嘘 th院 h羽 Th運i gian

Một phần của tài liệu Nhận dạng và điều khiển hệ phi tuyến có trễ dùng mô hình fuzzy nhiều lớp kết hợp giải thuật tính toán mềm (Trang 53)

Tải bản đầy đủ (PDF)

(168 trang)