5. Bố cục của luận án
2.1.1Khái niệm về nhận dạng
Bài toán phân tích hệ thống có thể đƣợc hiểu là: xác định đầu ra và trạng thái của hệ thống trên cơ sở đã biết đƣợc cấu trúc, tham số của hệ thống và tín hiệu đầu vào. Với bài toán nhận dạng đƣợc hiểu đơn giản là: dựa vào tín hiệu đầu vào và đầu ra đã biết của hệ thống để đi tìm đặc tính động học của đối tƣợng hay chính là cấu trúc và tham số của mô hình sao cho sai lệch giữa mô hình và hệ thống là nhỏ nhất. Đây là định nghĩa nhận dạng của Zadeh L.A đƣa ra từ 1962. Rõ ràng vì thông tin ban đầu về đối tƣợng điều khiển còn chƣa đầy đủ, chính vì vậy cần phải nhận dạng để bổ sung thêm thông tin những thành phần không mô hình hóa đƣợc thành xác định. Việc giải quyết bài toán nhận dạng có thể xem nhƣ cần phải đƣa ra thuật toán để xây dựng mô hình sao cho sai số e t( )Min trên cơ sở quan sát tín hiệu vào, ra [10], [66].
Hình 2.1. Sai số đầu ra của đối tượng thực và mô hình
Hình 2.1. thể hiện sai lệch đầu ra của đối tƣợng thực với mô hình. Đây là cách biểu diễn dễ chấp nhận nhất, trực quan, song bị hạn chế do tính phức tạp của mô hình sai lệch và sự phi tuyến giữa các tham số cần nhận dạng với đại lƣợng sai lệch e(t). Vì vậy trên cơ sở lý thuyết nhận dạng ta cần phải vận dụng sao cho linh hoạt để đảm bảo việc nhận dạng là chính xác nhất và đảm bảo sai lệch giữa đối tƣợng và mô hình nhận dạng là nhỏ nhất trong giới hạn cho phép. Giả sử một hệ
điều khiển đƣợc biểu diễn nhƣ Hình 2.2., trong đó biến đƣợc điều khiển là các trạng thái X[x x1 2 xn]T liên hệ với tín hiệu điều khiển
1 1 2 [ ]T m u u u U , nhiễu
kiểm soát đƣợc (tải) Z[z z1 2 zm]T và nhiễu không kiểm soát đƣợc
2
1 2
[f f ... fm ]T
F bởi phƣơng trình vi phân phi tuyến. Để điều khiển đƣợc hệ thống
thì công việc đầu tiên là phải xây dựng mô hình hệ thống (nói cách khác là nhận dạng hệ thống), mô hình xây dựng càng sát với hệ thống thực thì việc thiết kế điều khiển càng thuận lợi và chất lƣợng điều khiển càng cao. Tuy nhiên việc xây dựng mô hình chính xác nhất là với hệ phi tuyến là một thách thức lớn mà cho đến nay vẫn chƣa có lời giải hoàn chỉnh.
Hình 2.2. Cấu trúc hệ thống phi tuyến
Trong luận án này đề xuất giải pháp sử dụng mạng nơron nhân tạo để nhận dạng lớp đối tƣợng phi tuyến có trễ thƣờng gặp trong công nghiệp. Hệ thống phi tuyến này đƣợc chia thành 2 phần: phần tuyến tính đƣợc mô tả bởi phƣơng trình vi phân tuyến tính ở lân cận điểm làm việc cân bằng, phần phi tuyến và đƣợc coi là "nhiễu" đối với mô hình tuyến tính hóa. Việc xác định đƣợc mô hình tuyến tính hóa của hệ thống là đơn giản và ta dễ dàng thực hiện. Vì vậy, trong chƣơng này chỉ đi sâu phân tích và nhận dạng phần phi tuyến bất định (nhiễu phụ thuộc trạng thái) của hệ thống và ta sử dụng phƣơng pháp nhận dạng dựa trên cơ sở mạng nơron.