Tín hiệu vào ra mẫu sẽ được lưu lần lượt vào các biến là R2 và T2. Sau khi có tín hiệu mẫu, chúng tôi sẽ lựa chọn cấu trúc mạng nơ-ron cho bộ điều khiển. Với đối tượng là hệ thống nâng từ chúng tôi chọn mạng nơ-ron cho bộ điều khiển có cấu trúc giống như mạng nơ-ron cho đối tượng. Mạng này bao gồm hai lớp, lớp 1 có 6 nơ-ron và có thêm một đầu vào thứ 2 từ đầu ra của đối tượng. Mạng này kết hợp với mạng nơ-ron của đối tượng tạo thành một mạng kín có 4 lớp như hình 2.12. Mạng kín này có 4 lớp, trong đó hai lớp đầu là bộ điều khiển và 2 lớp sau là mạng nơ-ron của đối tượng đã được huấn luyện ở phần 2.3. Trong quá trình huấn luyện mạng này chỉ có mạng của bộ điều khiển (hai lớp đầu) được cập nhật, còn hai lớp sau là được giữ cố định. Tập mẫu dùng để huấn luyện mạng kín gồm R2 và T2.
Việc huấn luyện trực tiếp mạng kín là không thể huấn luyện được. Do đó chúng ta phải làm tương tự như phần nhận dạng đối tượng ở phần trên. Đầu tiên là cắt đường phản hồi từ đầu ra của mạng trở về lớp 1 và coi đó là đầu vào thứ 2 ta được mạng hở như hình 2.9, và lấy tín hiệu ra mẫu làm đầu vào mẫu thứ 2. Giai đoạn đầu tiên là huấn luyện mạng hở và giai đoạn thứ hai là
Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – ĐHTN http://www.lrc.tnụedụvn
2.4.1. Huấn luyện mạng hở
Sau khi huấn luyện mạng hở ta thu được các kết quả như hình 2.10 và 2.11.
Hình 2.9. Cấu trúc mạng bộ điều khiển đối tượng (mạng hở)
Ở hình 2.9 cấu trúc mạng hở gồm 4 lớp, trong đó 2 lớp đầu là của bộ điều khiển, 2 lớp sau là mạng nơ-ron của đối tượng đã được huấn luyện ở phần 2.3.
Trong đó:
- W: là ma trận trọng số - b: là véc tơ bias
- 6: Là số nơ ron của lớp 1 (lớp 3)
- Khối : trễ 1 và 2 nhịp – nếu đầu vào khối này là thì đầu ra
sẽ là và .
1:2
Hình 2.10. Đầu ra mạng, đầu ra mẫu và sai số.
Trong hình 2.10, Network output: đường màu đỏ là tín hiệu ra của mạng đối tượng, Target: đường màu xanh là tín hiệu ra mẫụ Ta nhận thấy là tín hiệu ra của mạng bám theo tín hiệu ra mẫụ Error: là sai số.
Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – ĐHTN http://www.lrc.tnụedụvn
Hình 2.11. MSE của mạng hở.
MSE là sai lệch bình quân phương MSE là sai lệch bình phương trung bình: 2 1 1 (y t ) N k k k MSE N
Với yk là đầu ra của mạng tương ứng với đầu vào mẫu thứ k và tklà đầu ra mẫu tương ứng với đầu vào mẫu thứ k. Trong hình 2.11 sau 4 lần học thì sai lệch giảm dần.
4.2. Huấn luyện mạng kín
Sau khi huấn luyện mạng kín ta thu được kết quả như hình 2.13 và hình 2.14.
Hình 2.12. Cấu trúc mạng bộ điều khiển đối tượng (mạng kín)
Mạng kín này có 4 lớp, trong đó hai lớp đầu là bộ điều khiển và 2 lớp sau là mạng nơ-ron của đối tượng đã được huấn luyện ở phần 2.3. Trong quá trình huấn luyện mạng này chỉ có mạng của bộ điều khiển (hai lớp đầu) được cập nhật, còn hai lớp sau là được giữ cố định.
Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – ĐHTN http://www.lrc.tnụedụvn
Trong hình 2.13, Network output: đường màu đỏ là tín hiệu ra của mạng đối tượng, Target: đường màu xanh là tín hiệu ra mẫụ Ta nhận thấy là tín hiệu ra của mạng bám theo tín hiệu ra mẫụ Error: là sai số.
Hình 2.14. MSE của mạng kín.
MSE là sai lệch bình quân phương MSE là sai lệch bình phương trung bình: 2 1 1 (y t ) N k k k MSE N
Với yk là đầu ra của mạng tương ứng với đầu vào mẫu thứ k và tklà đầu ra mẫu tương ứng với đầu vào mẫu thứ k. Trong hình 2.14 sau 2 lần học thì sai lệch giảm dần.
2.4.3. Nhận xét
- Tín hiệu ra của mạng nơ-ron đối tượng bám được theo tín hiệu ra của mô hình mẫụ Do đó chúng ta có thể sử dụng được bộ điều khiển là mạng nơ-
ron đã được huấn luyện ở trên làm bộ điều khiển cho mô hình hệ thống nâng từ.
- Chương trình huấn luyện mạng nơ-ron của bộ điều khiển đã được viết đúng. Chương trình này có thể dùng để thiết kế bộ điều khiển nơ-ron ron cho hệ thống nâng từ thực theo mô hình mẫụ
2.5. Kết luận
Trong chương hai, chúng tôi đã nêu được tổng quan về hệ thống nâng từ, đưa ra mô hình toán học của hệ thống nâng từ. Để thử nghiệm xem mạng nơ- ron có thể nhận dạng và điều khiển được hệ thống nâng từ hay không thì chúng tôi dùng một mô hình toán của hệ thống nâng từ này để huấn luyện, từ đó xác định được là có thể sử dụng được bộ điều khiển là mạng nơ-ron đã được huấn luyện ở phần này làm bộ điều khiển cho hệ thống nâng từ thực.
Chúng tôi đã viết được chương trình huấn luyện mạng nơ-ron cho đối tượng và mạng nơ-ron cho bộ điều khiển. Các chương trình này sẽ được sử dụng để nhận dạng và huấn luyện bộ điều khiển theo mô hình mẫu cho hệ thống nâng từ.
Ở chương tiếp theo chúng tôi sẽ trình bày quá trình thiết kế, chế tạo mô hình hệ thống nâng từ thực và sử dụng hệ thống vi xử lý arduino 328 kết nối với máy tính.
Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – ĐHTN http://www.lrc.tnụedụvn
CHƢƠNG III
THIẾT KẾ, CHẾ TẠO HỆ THỐNG NÂNG TỪ 3.1. Thiết kế và chế tạo hệ thống nâng từ trong phòng thí nghiệm
Để có tín hiệu thực phục vụ cho quá trình nhận dạng bằng mạng nơ-ron chúng tôi đã thiết kế và chế tạo một mô hình thí nghiệm hệ thống nâng từ như hình 3.1.