Luận văn thạc sĩ: Sử dụng thuật toán mờ nơ ron điều khiển cân bằng con lắc ngược

Chia sẻ: Sdfas Vfdtg | Ngày: | Loại File: PDF | Số trang:13

Thêm vào BST

Báo xấu

172
lượt xem 50
download

Download Vui lòng tải xuống để xem tài liệu đầy đủ

Sử dụng thuật toán mờ nơ ron điều khiển cân bằng con lắc ngược nhằm tìm hiểu về con lắc ngược và các điểu khiển cân bàng nó. Tìm hiểu về điều khiển mờ.

Chủ đề:

Bình luận(0) Đăng nhập để gửi bình luận!

Lưu

Nội dung Text: Luận văn thạc sĩ: Sử dụng thuật toán mờ nơ ron điều khiển cân bằng con lắc ngược

1 2 B GIÁO D C VÀ ĐÀO T O Công trình ñư c hoàn thành t i Đ I H C ĐÀ N NG Đ I H C ĐÀ N NG Ngư i hư ng d n khoa h c: TS. Nguy n Qu c Đ nh NGUY N H U M S D NG THU T TOÁN M NƠ RON Ph n bi n 1: TS. Nguy n Hoàng Mai ĐI U KHI N CÂN B NG CON L C NGƯ C Ph n bi n 2: TS. Võ Bình Chuyên ngành: T ñ ng hóa Mã s : 60.52.60 Lu n văn s ñư c b o v t i h i ñ ng ch m lu n văn t t nghi p th c sĩ k thu t h p t i Đ i h c Đà N ng vào ngày 10 tháng 9 năm 2011 TÓM T T LU N VĂN TH C SĨ K THU T Đà N ng – Năm 2011 Có th tìm hi u lu n văn t i: - Trung tâm Thông tin – H c li u, Đ i h c Đà N ng - Trung tâm H c li u, Đ i h c Đà N ng
1 2 M Đ U - Tìm hi u v ñi u khi n m ; 1. LÝ DO CH N Đ TÀI - Tìm hi u lý thuy t m ng nơ ron; Trong nh ng th p niên g n ñây, lý thuy t t p m và m ng nơ - Nghiên c u k t h p lý thuy t m và m ng nơ ron ñ ñi u ron nhân t o ñã phát tri n r t nhanh và ña d ng. Công ngh m và khi n cân b ng h th ng xe – con l c ngư c; công ngh m ng nơ ron ñã cung c p nh ng công ngh m i cho các - Mô ph ng h th ng trên ph n m m Matlab - Simulink. ngành công nghi p làm ra nhi u s n ph m thông minh, ñáp ng nhu 3. Đ I TƯ NG VÀ PH M VI NGHIÊN C U c u th trư ng c n có nh ng b ñi u khi n linh ho t hơn, nh ng thi t Đ i tư ng nghiên c u: b “bi t” làm vi c v i nh ng bài toán khó, ph i x lý nhi u lo i thông - H xe – con l c ngư c; tin m p m , chưa ñ y ñ và thi u chính xác. - B ñi u khi n PID, b ñi u khi n m nơ ron. V i logic m , trí tu nhân t o phát tri n m nh m trong nh ng Ph m vi nghiên c u: năm g n ñây t o ra cơ s xây d ng các h chuyên gia, nh ng h có - Xây d ng mô hình toán h c cho h th ng xe – con l c ngư c; kh năng cung c p “kinh nghi m ñi u khi n h th ng” hay còn g i là - Đi u khi n cân b ng h th ng b ng b ñi u khi n kinh ñi n các h tr giúp quy t ñ nh. Trí tu nhân t o ñư c xây d ng d a trên PID; m ng nơron nhân t o. S k t h p gi a logic m và m ng nơ ron - Đi u khi n cân b ng h th ng b ng b ñi u khi n m nơ ron trong thi t k h th ng ñi u khi n t ñ ng là m t khuynh hư ng hoàn h c thông s ANFIS; toàn m i, phương hư ng thi t k h ñi u khi n thông minh, m t h - Mô ph ng h th ng b ng ph n m m Matlab - Simulink, ñánh th ng mà b ñi u khi n có kh năng tư duy như b não c a con giá k t qu . ngư i, t c là nó có kh năng t h c h i, t ch nh ñ nh l i cho phù 4. PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN C U h p v i s thay ñ i không lư ng ñư c trư c c a ñ i tư ng ñi u Nghiên c u lý thuy t: khi n. - Nghiên c u xây d ng mô hình con l c ngư c; T nh ng nguyên nhân trên, tôi quy t ñ nh ch n ñ tài “S - Nghiên c u b ñi u khi n PID ñi u khi n cân b ng con l c D NG THU T TOÁN M NƠ RON ĐI U KHI N CÂN B NG ngư c; CON L C NGƯ C” nh m nghiên c u k hơn v lý thuy t m , - Nghiên c u s k t h p thu t toán m và nơ ron ñ ñi u khi n m ng nơ ron và s k t h p gi a chúng ñ t o ra nh ng b ñi u khi n cân b ng con l c ngư c. thông minh. Phương pháp th c nghi m: 2. M C ĐÍCH NGHIÊN C U S d ng ph n m m Matlab – Simulink làm công c xây d ng - Tìm hi u v con l c ngư c và các phương pháp ñi u khi n cân mô hình và mô ph ng h th ng. b ng nó;
3 4 5. Ý NGHĨA KHOA H C VÀ TH C TI N C A Đ TÀI CHƯƠNG 1 Con l c ngư c là cơ s ñ t o ra các h th ng t cân b ng như: T NG QUAN V CON L C NGƯ C xe hai bánh t cân b ng, tháp vô tuy n, giàn khoan, công trình bi n… 1.1. MÔ HÌNH CON L C NGƯ C Khi lý thuy t v các b ñi u khi n hi n ñ i ngày càng hoàn Xét h th ng con l c ngư c như hình 1.1. Con l c ngư c ñư c thi n hơn thì con l c ngư c là m t trong nh ng ñ i tư ng ñư c áp g n vào xe kéo b i ñ ng cơ ñi n. Chúng ta ch xét bài toán hai chi u, d ng ñ ki m tra các lý thuy t ñó. nghĩa là con l c ch di chuy n trong m t ph ng. Con l c ngư c không 6. C U TRÚC LU N VĂN th n ñ nh vì nó luôn ngã xu ng tr khi có l c tác ñ ng thích h p. M Đ U Gi s kh i lư ng c a con l c t p trung ñ u thanh như hình v Chương 1: T NG QUAN V CON L C NGƯ C (kh i lư ng thanh không ñáng k ). L c ñi u khi n u tác ñ ng vào xe. Đưa ra mô hình con l c ngư c, xây d ng các mô hình toán Yêu c u c a bài toán là ñi u khi n v trí xe và gi cho con l c ngư c h c, mô hình hóa trên Matlab - Simulink luôn th ng ñ ng (con l c luôn cân b ng). Chương 2: LÝ THUY T M Chương này trình bày lý thuy t ñi u khi n m ñ làm cơ s cho các chương sau xây d ng b ñi u khi n m - nơron. l. sin θ Chương 3: M NG NƠ RON VÀ K T H P M NG NƠ RON V I H M θ Trình bày cơ s lý thuy t m ng nơron và k t h p m ng l. cosθ nơron v i h m . Chương 4: ĐI U KHI N CÂN B NG CON L C NGƯ C S D NG B ĐI U KHI N PID Trình bày cơ s lý thuy t và xây d ng b ñi u khi n PID ñi u khi n cân b ng con l c ngư c. Chương 5: NG D NG H LOGIC M NƠ RON ĐI U Hình 1.1: Mô hình con l c ngư c. KHI N CÂN B NG CON L C NGƯ C Chú thích: Xây d ng b ñi u khi n m nơ ron ANFIS ñi u khi n cân l: chi u dài con l c ngư c (m) M: kh i lư ng xe (kg) 2 b ng con l c ngư c. Mô ph ng và so sánh k t qu gi a b g: gia t c tr ng trư ng (m/s ) u: l c tác ñ ng vào xe (N) ñi u khi n m nơ ron và PID. m: kh i lư ng con l c (kg) x: v trí xe (m) K T LU N VÀ KI N NGH θ: góc gi a con l c ngư c và phương th ng ñ ng (rad)
5 6 1.2. MÔ HÌNH TOÁN H C C A H CON L C NGƯ C u. cosθ − ( M + m)g.sin θ + M .l. cosθ .sinθ .θ 2 & θ& = & (1.10) G i xG, yG là t a ñ v t n ng ñ u con l c, ta có: m.l(cosθ )2 − ( M + m)l xG = x + l.sinθ (1.1) Chúng ta th y r ng h con l c ngư c là h phi tuy n, ñ có th yG = l. cos θ (1.2) ñi u khi n h con l c ngư c b ng b ñi u khi n PID chúng ta c n Áp d ng ñ nh lu t II Newton cho chuy n ñ ng theo phương x, ta tuy n tính hóa mô hình toán h c c a nó. có: Gi s góc θ nh ñ có th x p x sin θ ≈ 0; cos θ ≈ 1 và 2 d x d x 2 θ& 2 ≈ 0 . V i các ñi u ki n trên, chúng ta có th tuy n tính hóa các u= M 2 + m 2G (1.3) dt dt phương trình (1.5) và (1.8) thành các phương trình: Thay x G = x + l. sin θ vào (1.3) ta ñư c: ( M + m)&& + m.l.θ& = u x & (1.11) m.&& + m.l.θ& = m.g.θ x & (1.12) d2x d2 u= M + m 2 ( x + l. sin θ ) (1.4) dt 2 dt T (1.11) và (1.12) ta suy ra: u m.g Khai tri n các ñ o hàm c a (1.4) và rút g n ta ñư c: && = x − θ (1.13) u = ( M + m) && − m.l(sin θ )θ 2 + m.l(cos θ )θ& x & & (1.5) M M u M+m M t khác, áp d ng ñ nh lu t II Newton cho chuy n ñ ng quay θ& = − & + g.θ (1.14) M .l M .l c a con l c quanh tr c ta ñư c: 1.2.1. Hàm truy n con l c ngư c d 2 xG d 2 yG 1.2.1.1. Quan h gi a θ và u m 2 l. cos θ − m 2 l. sin θ = m.g.l. sin θ (1.6) dt dt Chuy n ñ i Laplace 2 v phương trình (1.14) ta ñư c: Thay xG = x + l. sin θ và yG = l. cos θ vào (1.6) ta ñư c: U ( s) M + m 2 2 s 2 Φ ( s) = − + g.Φ(s) (1.15)  d   d  M .l M .l m 2 ( x + l. sin θ ) l. cos θ − m 2 (l. cos θ ) l. sin θ = m.g.l. sin θ  dt   dt  Bi n ñ i (1.15) ta ñư c: (1.7) 1 − Khai tri n các ñ o hàm c a bi u th c (1.7) và rút g n ta ñư c: Φ ( s) M .l G1 (s) = = (1.16) m.&&. cos θ + m.l.θ& = m.g. sin θ x & (1.8) U ( s) s2 − M + m g T (1.5) và (1.8) ta suy ra: M .l 1.2.1.2. Quan h gi a x và u u + m.l(sin θ )θ 2 − m.g. cos θ . sin θ & && = x (1.9) T (1.13) ta có: M − m − m(cosθ )2 && 1 m.g θ x = − u M M u
7 8 Chuy n ñ i Laplace phương trình trên ta ñư c: 1.3.2. Mô hình con l c ngư c phi tuy n 2 s X (s) 1 m.g Φ(s) T các phương trình: = − (1.17) U ( s) M M F ( s) u + m.l(sin θ )θ 2 − m.g. cos θ . sin θ & && = x T (1.16) và (1.17) ta suy ra: M − m − m(cos θ ) 2 1 2  m.g M + m  s − 2 − g u. cos θ − ( M + m)g. sin θ + M .l. cos θ . sin θ .θ 2 & X (s) M  M .l M 2 .l  θ& = & G2 (s) = = (1.18) m.l(cos θ ) 2 − ( M + m)l U ( s) M +m 2 s4 − g.s M .l xây d ng mô hình con l c ngư c phi tuy n trên Simulink. 1.2.2. Phương trình tr ng thái c a con l c 1.3. MÔ HÌNH C A H CON L C NGƯ C TRÊN MATLAB – SIMULINK 1.3.1. Mô hình con l c ngư c tuy n tính T các phương trình: u m.g u M+m && = x − θ; θ& = − & + g.θ M M M .l M .l ta xây d ng mô hình con l c ngư c tuy n tính trên Simulink Hình 1.3: Mô hình con l c ngư c phi tuy n. 1.4. K T LU N B ng cách áp d ng ñ nh lu t Newton ta thành l p ñư c các mô hình toán h c cho con l c ngư c. S d ng ph n m m Matlab – Simulink xây d ng ñư c mô hình con l c ngư c tuy n tính, phi tuy n. ng d ng lý thuy t ñi u khi n t ñ ng có ñư c hàm truy n và phương trình tr ng thái. Các phương trình toán h c, mô hình con l c ngư c là cơ s cho vi c xây d ng b ñi u khi n các chương sau. Hình 1.2: Mô hình con l c ngư c tuy n tính.
9 10 CHƯƠNG 2 2.5.6.1. Lu t h p thành c a hai m nh ñ h p thành LÝ THUY T M 2.5.6.2. Lu t h p thành c a nhi u m nh ñ h p thành 2.1. T NG QUAN V LOGIC M 2.6. GI I M 2.1.1. Quá trình phát tri n c a logic m 2.6.1. Phương pháp c c ñ i 2.1.2. Cơ s toán h c c a logic m 2.6.2. Phương pháp ñi m tr ng tâm 2.2. KHÁI NI M V T P M 2.6.2.1. Phương pháp ñi m tr ng tâm cho lu t h p thành SUM- 2.2.1. T p kinh ñi n MIN 2.2.2. Đ nh nghĩa t p m 2.6.2.2. Phương pháp ñ cao 2.2.3. Các thông s ñ c trưng cho t p m 2.7. MÔ HÌNH B ĐI U KHI N M 2.2.4. Các d ng hàm liên thu c c a t p m B ñi u khi n m có mô hình c u trúc cơ b n như hình 2.14. e 2.3. CÁC PHÉP TOÁN TRÊN T P M e& e && 2.3.1. Phép h p hai t p m 2.3.1.1 H p c a hai t p m có cùng cơ s 2.3.1.2. H p hai t p m khác cơ s 2.3.2. Phép giao c a hai t p m Hình 2.14: Mô hình cơ b n c a b ñi u khi n m . 2.3.2.1. Giao hai t p m cùng cơ s Kh i m hóa: Đ u vào c a kh i này thông thư ng là b các tín 2.3.2.2. Giao hai t p m khác cơ s hi u c a môi trư ng ngoài: sai l ch, tích phân và ñ o hàm các c p 2.3.3. Phép bù c a m t t p m c a sai l ch có giá tr rõ. Kh i này s bi n ñ i b tín hi u nói trên 2.4. BI N NGÔN NG VÀ GIÁ TR C A BI N NGÔN NG thành b giá tr m x* b i b hàm liên thu c. 2.5. LU T H P THÀNH M Kh i lu t h p thành: S d ng các lu t h p thành m có nhi m 2.5.1. M nh ñ h p thành v liên k t các giá tr m x* ñ u vào theo m i c u trúc lu t h p 2.5.2. Lu t h p thành m thành nh t ñ nh ñ tìm giá tr m c a tín hi u ñi u khi n u*. 2.5.3. Các c u trúc cơ b n c a lu t h p thành Kh i gi i m : Có nhi m v bi n ñ i giá tr m c a tín hi u ñi u 2.5.4. Lu t h p thành ñơn có c u trúc SISO khi n u* thành giá tr rõ c a tín hi u ñi u khi n u ñ ñi u khi n ñ i 2.5.4.1. Lu t h p thành MIN tư ng sao cho sai l ch e là c c ti u. 2.5.4.2. Lu t h p thành PROD 2.8. K T LU N 2.5.5. Lu t h p thành ñơn có c u trúc MISO Chương này trình bày lý thuy t ñi u khi n m ñ làm cơ s cho 2.5.6. Lu t c a nhi u m nh ñ h p thành các chương sau xây d ng b ñi u khi n m nơ ron.
11 12 j j j CHƯƠNG 3 IF x1 is A1 AND x2 is A 2 AND … AND xn is A n M NG NƠ RON VÀ K T H P M NG NƠ RON  j n  V IH M THEN f j = µ j  p 0 + ∑ p ij  (3.54)  i =1  j 3.1. M NG NƠ RON v i xi là các bi n ñ u vào (i = 1, 2, …, n); y là bi n ñ u ra; A i là các 3.1.1. Mô hình m ng nơ ron nhân t o bi n ngôn ng m c a bi n ñ u vào xi; µ A j (x i ) là hàm liên thu c i 3.1.1.1. Khái ni m j 3.1.1.2. Mô hình nơ ron c a m i bi n ngôn ng m ñ u vào (j = 1, 2, …, M); p i ∈ R là a) Nơ ron ñơn gi n các h s c a hàm tuy n tính fj(x1, x2, …, xn). ANFIS có c u trúc như hình 2.37 g m 6 l p như sau: b) Nơ ron v i nhi u ñ u vào (véc tơ vào) 3.1.1.3. C u trúc m ng A1 1 µ A1 (x1 ) 1 a) M ng m t l p A j R1 µ1 µ1 1 b) M ng nhi u l p M A1 µ1f1 c) M ng h i quy A1 j 3.1.2. Hu n luy n m ng A ij Rj µj µj ∑ 3.1.2.1. Nguyên t c hu n luy n m ng AM i 3.1.2.2. Hu n luy n m ng truy n th ng m t l p (M ng Adeline) A1 n µ M fM µM µM 3.1.2.3. Hu n luy n m ng MLP truy n th ng j An RM a) Nguyên t c hu n luy n chung AM n µ A M (x n ) n b) Thu t toán lan truy n ngư c v i m ng hai l p 3.2. K T H P M NG NƠ RON V I H M Hình 3.22: Sơ ñ c u trúc c a ANFIS. 3.2.1. So sánh ưu, như c ñi m c a h m và m ng nơ ron L p 1: Là ñ u vào, m i nơ ron th i có m t tín hi u vào xi. 3.2.2. Gi i thi u t ng quan v h lai L p 2: M i ph n t là m t hàm liên thu c µ j (x i ) có d ng Ai 3.2.3. Các b ñi u khi n m nơ ron h c thông s hàm tam giác, hàm Gauss ho c hàm hình chuông, … Trong ñó các 3.2.3.1. B ñi u khi n m nơ ron v i các lu t m duy nh t thông s c a các d ng hàm liên thu c l p 2 là các thông s ñi u 3.2.3.2. ANFIS ch nh. M ng thích nghi d a trên cơ s h suy lu n m (Adaptive L p 3: M i ph n t Π tương ng th c hi n m t lu t th j: n Network base Fuzzy Inference System – ANFIS), ñư c Jang ñ xu t µ j = ∏ µ A ( xi ) j (3.55) i năm 1992. S d ng các lu t m d ng TSK như sau: i =1
13 14 L p 4: M i ph n t N tương ng th c hi n tính toán: 4.1.2.3. Phương pháp Chien-Hrones-Reswick µj 4.2. ĐI U KHI N GI CON L C CÂN B NG µj = M (3.56) 4.2.1. V trí c a b ñi u khi n PID ñi u khi n gi con l c cân ∑µ j =1 j b ng L p 5: M i ph n t j th c hi n tính toán giá tr : 4.2.2. Tác ñ ng c a b PID ñi u khi n góc l ch lên v trí xe  n  4.2.3. Đi u khi n v trí và gi con l c cân b ng dùng 2 b PID f j = µ j  p0j + ∑ pij xi  (3.57)  i =1  4.2.4. K t qu mô ph ng v i µ j là giá tr ñ u ra c a l p 4 và {p , p , p ,..., p ,..., p j 0 1 j j 2 i j j n } là V i các thông s c a con l c ph n ph l c. các thông s ñi u ch nh. Thông s c a b ñi u khi n PID: L p 6: Ch m t ph n t th c hi n phép t ng tính giá tr ñ u ra: B PID 1: KP = 50 KI = 110 KD = 3.5 M B PID 2: KP = 10 KI = 0.0001 KD = 0 ∑µ j fj M 4.2.4.1. Tín hi u vào là v trí xe (xe di chuy n 1 m) y= j =1 M = ∑ µj fj (3.58) Ban ñ u gi con l c cân b ng, tín hi u vào là v trí ñ t ñ xe di ∑µ j =1 j j =1 chuy n ñ n ñích cách v trí ban ñ u 1 m theo phương n m ngang. 3.3. K T LU N Th c hi n mô ph ng ta ñư c k t qu như sau: Chương này trình bày lý thuy t m ng nơron và s k t h p gi a m ng nơron v i h m . Trên cơ s ñó ta có th thi t k ñư c b ñi u khi n m nơ ron. Trong lu n văn, b ñi u khi n m nơ ron ñư c s d ng ñ ñi u khi n cân b ng con l c ngư c. CHƯƠNG 4 ĐI U KHI N CÂN B NG CON L C NGƯ C S D NG B ĐI U KHI N PID 4.1. T NG QUAN V B ĐI U KHI N PID 4.1.1. Khái quát 4.1.2. Các phương pháp xác ñ nh tham s b ñi u khi n PID 4.1.2.1. Phương pháp Ziegler-Nichols th nh t Hình 4.12: Đáp ng c a h khi cho xe di chuy n 1 m. 4.1.2.2. Phương pháp Ziegler-Nichols th hai
15 16 4.2.4.2. Tín hi u vào có d ng xung vuông ñ xe ch y v phía 4.3. K T LU N trư c, phía sau 1 m Phương th c ñi u khi n PID cho b ñi u khi n t t v i các h K t qu mô ph ng th ng SISO. Đi u này có nghĩa ch m t ñ u vào có th ñư c ñi u khi n b i b PID t i m i th i ñi m. Tuy nhiên, m t b PID không th ñư c s d ng ñi u khi n v trí xe và gi con l c cân b ng ñ ng th i, nên c n s d ng 2 b ñi u khi n PID. Các b PID ñã ñi u khi n ñư c h con l c ngư c. CHƯƠNG 5 NG D NG H LOGIC M NƠ RON ĐI U KHI N CÂN B NG CON L C NGƯ C 5.1. NG D NG B ĐI U KHI N M NƠ RON H C Hình 4.14: K t qu ñi u khi n theo v trí v i tín hi u vào có d ng THÔNG S ANFIS TRONG ĐI U KHI N CON L C NGƯ C xung vuông. 5.1.1. Xây d ng t p d li u 4.2.4.3. Tín hi u ban ñ u là góc l ch theta V i mô hình con l c ngư c trên, có th ch n giá tr các ngõ ra Ban ñ u cho con l c l ch m t góc pi/6, th c hi n mô ph ng ta c a các bi n tr ng thái như sau: ñư c k t qu như sau: V trí (x) [-0.3 0.3]; V nt c(x) & [-1 1] Góc l ch (θ) [-3 3]; V n t c góc ( θ ) [-3 3] & ng v i m i ño n l y 6 ñi m cách ñ u nhau. Như v y s trư ng h p c a bi n tr ng thái có th có v i các ñi m v a ch n là 6×6×6×6 = 1296. Hay có t t c 1296 vectơ tr ng thái [ θ ,θ , x , x ]. & & 5.1.2. Chu n hóa s li u và hu n luy n m ng ANFIS T t p d li u thô ñã ñư c xây d ng g m 1296 m u h c: 0 0 1.500000000000 0 4.74341826442187 -0.0003355991907 -0.0659894851294 1.5002237050140 0.0439819347845 4.27631489476515 -0.0012978667240 -0.1254011011992 1.5008648089195 0.0835145033329 3.83012285117832 -0.0028230041768 -0.1786269845279 1.5018798419521 0.1188009233824 3.40392416176481 -0.0048510318065 -0.2260400361750 1.5032273289264 0.1500376973088 2.99729415215622 -0.0073256269394 -0.2679993000061 1.5048677406771 0.1774178175018 2.60998609094850 . . . . . . . . . . Hình 4.15: K t qu ñi u khi n theo góc l ch theta. . . . . .
17 18 Ta ti n hành chu n hóa s li u như sau: Ch n các giá tr n m trong kho ng [0.05 0.95]. ' 0.95( X t − a) Áp d ng công th c: X t = + 0.05 A−a v i: Xt: các giá tr ban ñ u; a: giá tr min c a Xt; A: giá tr max c a Xt; X’t: các giá tr ñã chu n hóa. Sau khi chu n hóa ta ñư c t p d li u m i: 0.525029732 0.524858346 0.600690884 0.524858342 0.76435765 0.524978653 0.511011608 0.600702172 0.534087181 0.740787055 0.524832194 0.49854512 0.600734523 0.542382399 0.718271671 0.524600066 0.4873766 0.600785743 0.549786636 0.696765175 0.524291397 0.477427801 0.600853739 0.556341126 0.676246138 0.52391476 0.468623384 0.600936516 0.562086365 0.65670211 . . . . . . . . . . Hình 5.2: C u trúc suy di n m . . . . . . T p d li u sau khi ñư c chu n hóa g m 1296 m u ñư c chia làm hai ph n: 1200 m u ñư c s d ng ñ hu n m ng ANFIS, 96 m u còn l i dùng ñ ki m tra m ng ANFIS sau khi ñư c hu n luy n. Hình 5.3: Sai l ch trong quá trình hu n luy n m ng ANFIS s d ng thu t toán lan truy n ngư c v i 1000 chu kỳ hu n luy n. Hình 5.1: T p d li u ñư c ñưa vào hu n luy n m ng ANFIS
19 20 5.1.3. K t qu mô ph ng Mô ph ng v i thông s c a con l c như ph n ph l c. 5.1.3.1. Đi u khi n xe theo v trí Hình 5.7: K t qu ñi u khi n khi ñ t con l c l ch m t góc pi/6 t i th i ñi m ban ñ u. Không có l c tác ñ ng bên ngoài. 5.1.3.3. Đi u khi n theo l c tác ñ ng vào xe Hình 5.4: Mô hình b ñi u khi n ANFIS ñi u khi n xe theo v trí. Cho l c tác ñ ng ng u nhiên vào xe, b ñi u khi n có nhi m v Tín hi u ñ t là d ng xung vuông ñ xe ch y v phía trư c, phía gi con l c cân b ng. Ta có k t qu mô ph ng. sau 1 m. B ñi u khi n ñưa xe ñ n v trí m i và gi con l c cân b ng. Hình 5.11:K t qu ñi u khi n khi ñ t l c tác ñ ng ng u nhiên vào h - v góc l ch con l c và v trí xe. Hình 5.5: K t qu ñi u khi n theo v trí khi tín hi u vào có d ng xung 5.2. SO SÁNH B ĐI U KHI N M NƠ RON VÀ PID vuông. 5.2.1. So sánh b ñi u khi n m nơ ron và PID khi ñi u khi n 5.1.3.2. Đi u khi n theo góc l ch theta theo góc l ch Ban ñ u cho con l c l ch m t góc pi/6. Th c hi n mô ph ng ta Ban ñ u cho con l c l ch kh i v trí cân b ng m t góc pi/6. Th c ñư c k t qu như sau: hi n mô ph ng ta có k t qu như sau:
21 22 5.2.3. So sánh b ñi u khi n m nơ ron và PID khi ñi u khi n ñ ng th i v trí xe và góc l ch ban ñ u c a con l c Ban ñ u cho con l c l ch m t góc pi/6, cho xe di chuy n 1 m theo phương n m ngang. Ta có k t qu mô ph ng như sau: Hình 5.12: So sánh b ñi u khi n m nơ ron và PID khi ñi u khi n theo góc l ch ban ñ u. 5.2.2. So sánh b ñi u khi n m nơ ron và PID khi ñi u khi n theo v trí xe Ban ñ u gi con l c cân b ng, cho xe di chuy n 1 m theo Hình 5.15: So sánh b ñi u khi n m nơ ron và PID khi ñi u khi n phương n m ngang. Th c hi n mô ph ng ta ñư c k t qu như sau: ñ ng th i v trí và góc l ch – v v trí xe. Hình 5.14: So sánh b ñi u khi n m nơ ron và PID khi ñi u khi n Hình 5.16: So sánh b ñi u khi n m nơ ron và PID khi ñi u khi n theo v trí xe – v góc l ch. ñ ng th i v trí và góc l ch – v góc l ch.
23 24 5.2.4. So sánh b ñi u khi n m nơ ron và PID khi cho l c tác K T LU N VÀ KI N NGH ñ ng ng u nhiên 1. Nh ng ñóng góp c a lu n văn Khi cho l c tác ñ ng ng u nhiên vào xe có biên ñ l n nh t Trên th c t có r t nhi u ñ i tư ng c n ñi u khi n nhưng không kho ng 8 N, ta ñư c k t qu mô ph ng như sau: có ñ các tham s c n thi t, vì v y nên vi c thi t k các b ñi u khi n d a trên lý thuy t kinh ñi n g p r t nhi u khó khăn. Chính vì lý do này ñòi h i chúng ta ph i ng d ng các lý thuy t ñi u khi n hi n ñ i vào trong th c t . Lu n văn này chú tr ng nghiên c u xây d ng h ñi u khi n m nơ ron cho h con l c ngư c d a trên n n t ng các lý thuy t ñi u khi n cao c p. V i k t qu thu ñư c t mô ph ng, ñã ñóng góp ñư c các v n ñ sau: - Đã xây d ng ñư c b ñi u khi n m nơ ron cho h con l c Hình 5.18: So sánh b ñi u khi n m nơ ron và PID khi cho l c tác ngư c; ñ ng ng u nhiên vào xe – v góc l ch. - V i b ñi u khi n m nơ ron mà lu n văn ñã xây d ng, các 5.3. K T LU N thông s v ch t lư ng ñi u ch nh như ñ quá ñi u ch nh, th i gian - S d ng b ñi u khi n ANFIS trong ñi u khi n cân b ng con quá ñ , s l n dao ñ ng c a h truy n ñ ng… ñ u t t. Như v y, b l c ngư c cho k t qu r t t t. Con l c luôn tr v v trí cân b ng khi ñi u khi n ñã nghiên c u trong lu n văn hoàn toàn ñáp ng ñư c các có l c tác ñ ng ng u nhiên vào xe ho c cho xe ch y t i, ch y lui … yêu c u v ch t lư ng ñi u khi n cho ñi u khi n con l c ngư c. - Sau khi so sánh b ñi u khi n PID và m nơ ron trong ñi u Như v y, quá trình th c hi n lu n văn này, tác gi ñã gi i quy t khi n cân b ng con l c ngư c, ta có th rút ra k t lu n như sau: ñư c v n ñ ñã ñ t ra. Tuy nhiên, v i th i gian nghiên c u h n ch • Khi ñi u khi n theo góc l ch ban ñ u, theo v trí xe ho c theo và do ph m vi gi i h n c a v n ñ ñã ñ t ra, lu n văn chưa ñ c p l c tác ñ ng ng u nhiên vào xe thì b ñi u khi n m nơ ron ñ n vi c nh n d ng các thông s c a con l c ngư c mà ch ch n m t cho k t qu ñi u khi n t t hơn b ñi u khi n PID. con l c ngư c v i thông s bi t trư c. Đây chính là v n ñ c n ñư c • Khi ñi u khi n ñ ng th i v trí xe và góc l ch ban ñ u c a nghiên c u phát tri n. con l c thì b ñi u khi n PID cho k t qu ñi u khi n t t hơn. 2. Nh ng ki n ngh v hư ng phát tri n Nh n d ng b thông s con l c ngư c, t ñó thi t k b ñi u khi n cho m t con l c ngư c b t kỳ.