Transcript ĐIỀU KHIỂN CON LẮC NGƯỢC SỬ DỤNG MẠNG NƠ-RÔN

ĐIỀU KHIỂN CON LẮC
NGƯỢC SỬ DỤNG MẠNG NƠRÔN
Th.S NGUYỄN ĐỨC MINH
TS. NGUYỄN ĐỨC THÀNH
PGS. TS DƯƠNG HOÀI NGHĨA
Nội dung trình bày
• 1.) Lý do nghiên cứu
• 2.) Phương pháp nghiên cứu
• 3.) Các kết quả mô phỏng và thực nghiệm
Lý do nghiên cứu
• Thông thường:
• Nhận dạng  Thiết kế bộ điều khiển dựa trên nhận dạng 
Điều khiển thích nghi để hiệu chỉnh sai số mô hình nhận dạng
và mô hình thật.
• Các phương pháp điều khiển mới cho phép thiết kế bộ điều
khiển trực tiếp không qua nhận dạng trước mô hình như :
• Điều khiển dựa trên cơ sở luật mờ
• Điều khiển dùng phương pháp giải thuật di truyền hoặc học
tăng cường để tìm luật điều khiển tối ưu
• Khuyết điểm: mất nhiều thời gian, hiệu quả không cao khi đối
tương là các hệ thống phi tuyến cao và có độ bất ổn lớn.
Mục đích nghiên cứu của đề tài
• Tìm một luật điều khiển bền vững làm cơ sở
để huấn luyện một mạng nơ – rôn thành bộ
điều khiển trực tiếp.
• Tìm các luật cập nhật để huấn luyện mạng trực
tuyến
• Phát triển bộ điều khiển cho các đối tượng đa
biến có độ phức tạp cao
Phương pháp nghiên cứu
• Cải tiến luật điều khiển trượt thành dạng trơn
phù hợp để huấn luyện mạng
• Tìm luật cập nhật cho mạng bằng lý thuyết ổn
định ủa Lyapunov
• Phát triển mô hình điều khiển phân ly cho hệ
đa biến
• Áp dụng các nghiên cứu lên đối tuợng con lắc
ngược hai bậc và trên hai bậc tự do.
• Các phương pháp điều khiển cổ điển thường
được áp dụng trên con lắc ngược xoay là các
phương pháp điều khiển tuyến tính như tối ưu,
bền vững…., hoặc các phương pháp điều khiển
phi tuyến như : điều khiển PID, điều khiển
trượt, tuyến tính hóa… Các phương pháp điều
khiển này đòi hỏi phải biết rõ mô hình toán
học của đối tượng cũng như các thành phần
bất định của chúng.
ĐIỀU KHIỂN TRƯỢT CỔ ĐIỂN:
ƯU ĐIỂM:
ĐƠN GIẢN, HIỆU QUẢ, ÁP DỤNG DỄ
DÀNG CHO CÁC HỆ THỐNG PHI TUYẾN BẤT
ĐỊNH
NHƯỢC ĐIỂM:
HIỆN TƯỢNG CHATTERING
CẦN BIẾT RÕ MÔ HÌNH TOÁN HỌC VÀ
CÁC THÔNG SỐ CŨNG NHƯ GIỚI HẠN CỦA
CÁC THÀNH PHẦN BẤT ĐỊNH CỦA ĐỐI
TƯỢNG
• KHẮC PHỤC:
• MỘT SỐ NGHIÊN CỨU GẦN ĐÂY ỨNG DỤNG
MẠNG NƠ-RÔN HOẶC NƠ-RÔN MỜ ĐỂ:
• - HOẶC ƯỚC LƯƠNG THÀNH PHẦN ĐIỀU
KHIỂN TƯƠNG ĐƯƠNG TRONG ĐKT
• - HOẶC BÙ CÁC THÀNH THÀNH PHẦN BẤT
ĐỊNH
• MỤC ĐÍCH : LÀM GIẢM HIỆN TƯỢNG
CHATTERING
• BẢN CHẤT :
• LUẬT ĐIỀU KHIỂN VẪN LÀ ĐIỀU KHIỂN
TRƯỢT CỔ ĐIỂN  CÓ SỰ TRẢ GIÁ
GIỮA CHẤT LƯỢNG ĐIỀU KHIỂN VÀ
TÍNH BỀN VỮNG CỦA HỆ THỐNG.
BÀI BÁO NGHIÊN CỨU
• DÙNG MỘT MẠNG NƠ-RÔN ĐỂ THAY THẾ HOÀN
TOÀN CÁC THÀNH PHẦN ĐIỀU KHIỂN
• LUẬT ĐIỀU KHIỂN TRƯỢT ĐƯỢC CẢI TIẾN CÓ DẠNG
HÀM TRƠN CÓ THỂ DÙNG MẠNG NO-RÔN ĐỂ HỌC
VÀ KHẮC PHỤC HIỆN TƯỢNG CHATTERING
• TÌM LUÂT CẬP NHẬT THÍCH NGHI CHO MẠNG NƠRÔN.
• PHÁT TRIỂN MÔ HÌNH ĐIỀU KHIỂN TRƯỢT PHÂN LY
ÁP DỤNG CHO HỆ ĐA BIẾN
• ỨNG DỤNG CÁC NGHIÊN CỨU TRÊN LÊN HỆ THỰC
CON LẮC NGƯỢC XOAY
MÔ HÌNH ĐIỀU KHIỂN PHÂN LY
s2
3.12
d / dt
s2
Luật cập
nhật thích
nghi
(2.19
2.20)
x3
d / dt
x4
x
x1
d / dt
x2
3.6
s1
3.11
z
uN
x1  x2
x2  f1 ( x)  g1 ( x` ).u
x3  x4
x4  f 2 ( x)  g 2 ( x).u
x3
x1
LUẬT ĐIỀU KHIỂN TRƯỢT ĐỀ
NGHỊ (2.10)
1
u
.s  f ( x)  cn 1e( n 1)  .... c2e  c1e  d  r ( n)
g ( x)


LUẬT CẬP NHẬT MẠNG
• LỚP RA
w 0i   .sign( g ( x)).sign( .s  s).z i
i  1..m
• LỚP ẨN


1
2


wij   .sign ( g ( x)). sign ( .s  s ).woi . 1  zi .e j
2
CON LẮC NGƯỢC XOAY
MÔ PHỎNG VÀ THỰC NGHIỆM
• MÔ PHỎNG : KIỂM TRA TÍNH HỘI TỤ
• THỰC NGHIỆM : KIỂM TRA TÍNH THÍCH
NGHI VÀ BỀN VỮNG
HUẤN LUYỆN MẠNG
• Đầu tiên các trọng số của mạng được khởi tạo
các các giá trị ngẫu nhiên nhỏ.
• Huấn luyện mạng với các giá trị góc nhỏ
khoảng 1 – 2 độ.
• Tăng dần góc huấn luyện
KẾT QUẢ MÔ PHỎNG
THỰC NGHIỆM
Computer
Encoder 1
Motor
Encoder 2
Board ezDsp2812
Board giao tiếp :
motor + encorder
Con lắc ngược xoay
KẾT LUẬN
• Bài báo giới thiệu một bộ điều khiển trượt thích nghi
phân ly dựa trên cơ sở mạng nơ-rôn
• Mạng có khả năng học để trở thành một bộ điều khiển
trượt có khả năng khắc phục hiện tượng chattering
• Bộ điều khiển có khả năng thích nghi dưới tác động
của nhiễu cũng như các thay đổi của môi trường
• Mở ra khả năng ứng dụng của bộ điều khiển trong
thực tiễn để chế tạo các rô bốt hoạt động trong các
điều kiện bất định hoặc không rõ thông số mô hình.