intTypePromotion=1

Một phương pháp nhận dạng và bù trừ các thành phần bất định cho một lớp đối tượng phi tuyến

Chia sẻ: ViEngland2711 ViEngland2711 | Ngày: | Loại File: PDF | Số trang:9

0
18
lượt xem
0
download

Một phương pháp nhận dạng và bù trừ các thành phần bất định cho một lớp đối tượng phi tuyến

Mô tả tài liệu
  Download Vui lòng tải xuống để xem tài liệu đầy đủ

Bài viết đề xuất một phương pháp nhận dạng và bù trừ các thành phần bất định cho một lớp đối tượng phi tuyến dưới tác động của nhiễu không đo được. Luật nhận dạng được xây dựng trên cơ sở kết hợp giữa công cụ điều khiển thích nghi và mạng nơ ron RBF.

Chủ đề:
Lưu

Nội dung Text: Một phương pháp nhận dạng và bù trừ các thành phần bất định cho một lớp đối tượng phi tuyến

Nghiên cứu khoa học công nghệ<br /> <br /> MỘT PHƯƠNG PHÁP NHẬN DẠNG VÀ BÙ TRỪ CÁC THÀNH<br /> PHẦN BẤT ĐỊNH CHO MỘT LỚP ĐỐI TƯỢNG PHI TUYẾN<br /> Ngô Trí Nam Cường*<br /> Tóm tắt: Bài báo đề xuất một phương pháp nhận dạng và bù trừ các thành phần<br /> bất định cho một lớp đối tượng phi tuyến dưới tác động của nhiễu không đo được.<br /> Luật nhận dạng được xây dựng trên cơ sở kết hợp giữa công cụ điều khiển thích<br /> nghi và mạng nơ ron RBF.<br /> Từ khóa: Điều khiển tự động, Điều khiển thích nghi, Đối tượng phi tuyến, Nhận dạng hệ thống.<br /> <br /> 1. ĐẶT VẤN ĐỀ<br /> Trong các lĩnh vực công nghiệp thường gặp các đối tượng phi tuyến bất định và chịu<br /> nhiều tác động của nhiễu từ bên ngoài. Điều khiển các đối tượng này gặp rất nhiều khó<br /> khăn. Đối với những trường hợp nhiễu tác động bên ngoài không đo được khó khăn đó<br /> càng tăng gấp bội. Do yêu cầu nâng cao chất lượng điều khiển, vấn đề xây dựng các bộ<br /> điều khiển đảm bảo khả năng bù trừ yếu tố phi tuyến bất định và khả năng thích nghi<br /> kháng nhiễu cho các đối tượng thuộc lớp nói trên đang là vấn đề thời sự, thu hút sự quan<br /> tâm của các nhà khoa học trong lĩnh vực điều khiển và tự động hóa. Một số thuật toán điều<br /> khiển thích nghi trên cơ sở nhận dạng bằng mạng nở ron nhân tạo đã đề xuất [1][2][3].<br /> Tuy vậy, luật cập nhật trọng số mạng nơ ron đều phụ thuộc vào sai số của hệ thống, dẫn<br /> đến quá trình học luôn diễn ra liên tục và không bao giờ dừng, đặc biệt là đối với các<br /> trường hợp hệ thống bám. Các thuật toán xây dựng trên cơ sở phương pháp cuốn chiếu<br /> Backstepping kết hợp với mạng nơ ron được đề xuất trong các công trình [4][5]. Nhược<br /> điểm của các thuật toán này là chưa tính đến nhiễu tác động từ bên ngoài. Các tác giả [6]<br /> đã có những bước tiến mới để tổng hợp hệ thống có chứa thành phần phi tuyến dạng ( ),<br /> nhiễu ngoài tác động với giả thiết rằng thành phần tuyến tính là ổn định. Trong đó, thuật<br /> toán nhận dạng thành phần phi tuyến và nhiễu chỉ phụ thuộc vào sai lệch giữa véc tơ trạng<br /> thái của đối tượng và véc tơ trạng thái của mô hình. Vì vậy, quá trình học của mạng nơ ron<br /> chỉ diễn ra khi thành phần phi tuyến và nhiễu ngoài thay đổi. Dưới đây, bài báo xây dựng<br /> một phương pháp nhận dạng và bù trừ các thành phần bất định cho một lớp đối tượng có<br /> phần phi tuyến dạng ( , ), có nhiễu ngoài tác động và phần động học tuyến tính không<br /> ổn định.<br /> 2. XÂY DỰNG LUẬT NHẬN DẠNG VÀ BÙ TRỪ<br /> CÁC THÀNH PHẦN BẤT ĐỊNH<br /> Giả sử, động học của đối tượng điều khiển được mô tả bằng phương trình:<br /> ( ) ( ) ( ) (1)<br /> (t) = - (t) - (t)-… - ̇ (t)- y(t) + bu +<br /> ( ) ( )<br /> + ( (t), (t),.. ̇ (t), y(t), u) + ( ),<br /> trong đó: y(t) là đầu ra, u là đầu vào, , … , b, là các tham số đặc trưng động học của<br /> đối tượng điều khiển; ( ( ) (t), ( ) (t),.. ̇ (t), y(t), ) là hàm phi tuyến trơn không biết<br /> trước, ( ) là nhiễu không đo được, biến đổi chậm và bị chặn | ( )|< .<br /> Đặt =y(t); = ̇ = ̇ (t);… = ̇ = (t), phương trình (1) được viết lại:<br /> ̇ =<br /> ̇=<br /> ⋮ (2)<br /> ̇ =- - -…- + + ( , ) + ( ),<br /> <br /> <br /> Tạp chí Nghiên cứu KH&CN quân sự, Số 50, 08 - 2017 53<br /> Kỹ thuật điều khiển & Điện tử<br /> <br /> Hệ phương trình (2) được viết lại dưới dạng:<br /> ̇= + + ( , )+ ( ), (3)<br /> trong đó:<br /> 0 1 0⋯ 0 0<br /> 0 0 1⋯ 0 0<br /> = ; ( , )= ;<br /> ⋮ ⋮ ⋮ ⋯ 1 ⋮<br /> − − ⋯ ⋯− f( , u)<br /> ×<br /> = [0 … ] , b=const; ∈ với các phần tử = const và là ma trận không ổn định;<br /> ( )=[0 . . . ( )] ; ( ) = [ . . . ] là véc tơ trạng thái; u ∈ R là đầu vào;<br /> ( , ) = [0 . . . ( , )] là véc tơ hàm phi tuyến trơn không biết trước;<br /> ( ) = [0 … ( )] là nhiễu tác động từ bên ngoài không đo được, biến đổi chậm và bị<br /> chặn | ( )| < .<br /> Phương pháp được đề xuất dưới đây, để nhận dạng và bù trừ thành phần phi tuyến bất<br /> định và nhiễu ngoài tác động không đo được cho đối tượng (3) là sử dụng mạch phản hồi<br /> âm bổ sung và mạng nơ ron RBF.<br /> Hình 1 là sơ đồ cấu trúc hệ thống điều khiển sử dụng phương pháp nhận dạng và bù trừ<br /> thành phần phi tuyến bất định và nhiễu tác động từ bên ngoài,<br /> <br /> <br /> <br /> <br /> Hình 1. Sơ đồ cấu trúc hệ thống điều khiển sử dụng phương pháp nhận dạng<br /> và bù trừ thành phần phi tuyến bất định và nhiễu tác động từ bên ngoài.<br /> Ỏ đây, K là ma trận phản hồi âm bổ sung, ND là khối nhận dạng. PID là luật điều<br /> khiển.<br /> Bài toán tổng hợp bộ điều khiển cho đối tượng (3) chúng ta chia thành hai phần.<br /> Phần thứ nhất: Đề xuất một phương pháp nhận dạng và tạo lập tín hiệu bù trừ thành<br /> phần phi tuyến và nhiễu ngoài sử dụng lý thuyết điều khiển thích nghi và mạng nơ ron<br /> (hình 1).<br /> Phần thứ hai: Tổng hợp luật điều khiển phần tuyến tính có tham số cố định: Với đối<br /> tượng dạng này, luật điều khiển thường được tổng hợp theo cấu trúc PID, có rất nhiều<br /> phương pháp để xác định các tham số bộ điều khiển PID đã được kiểm nghiệm trong thực<br /> tế, phần này coi như đã được giải quyết.<br /> Chúng ta sử dụng các phản hồi âm tại chỗ với ma trận các hệ số phản hồi K:<br /> 0 ⋯ 0 (4)<br /> K= ∗ ⋮ ⋱ ⋮ ,<br /> ⋯<br /> khi đó, phương trình động học của đối tượng (3) được viết lại dạng dưới đây:<br /> ̇ = ∗ X + Bu + (X,u)+ D(t), (5)<br /> <br /> <br /> 54 Ngô Trí Nam Cường, “Một phương pháp nhận dạng và bù trừ … lớp đối tượng phi tuyến.”<br /> Nghiên cứu khoa học công nghệ<br /> <br /> trong đó:<br /> ∗ (6)<br /> =A-K.<br /> ∗<br /> Ma trận có dạng:<br /> 0 1 0 … 0<br /> ∗ 0 0 1 … 0 (7)<br /> = ;<br /> 0 0 0 … 1<br /> −( + ) −( + ) . … −( + )<br /> ( , ) = [0 . . . (X, u)] . (8)<br /> ∗<br /> Vấn đề tiếp theo là xác định ma trận K sao cho ma trận ổn định và xác định thuật<br /> toán cập nhật trọng số cho mạng nơ ron RBF phục vụ mục đích nhận dạng hàm phi tuyến<br /> bất định (X,u) và nhiều ngoài (t).<br /> Từ (7) ta có đa thức đặc tính của (5):<br /> P(p)= +( + ) +…+( + ) +( + ). (9)<br /> Để phần tuyến tính của (5) ổn định thì ma trận ∗ phải là ma trận Hurwitz; Khi đa thức<br /> đặc tính (9) có tất cả các nghiệm thỏa mãn phần thực nhỏ hơn không, (Re< 0); Do đó, ta<br /> chọn nghiệm ∈ R của đa thức (9) sao cho
ADSENSE
ADSENSE

CÓ THỂ BẠN MUỐN DOWNLOAD

 

Đồng bộ tài khoản
2=>2