intTypePromotion=1
zunia.vn Tuyển sinh 2024 dành cho Gen-Z zunia.vn zunia.vn
ADSENSE

Tóm tắt Luận án Tiến sĩ Kỹ thuật: Điều khiển trượt thích nghi hệ thống động phi tuyến

Chia sẻ: Nam Nam | Ngày: | Loại File: PDF | Số trang:27

128
lượt xem
21
download
 
  Download Vui lòng tải xuống để xem tài liệu đầy đủ

Luận án Tiến sĩ Kỹ thuật: Điều khiển trượt thích nghi hệ thống động phi tuyến gồm 5 chương. Tóm tắt nội dung chính của 5 chương trình bày tổng quan về điều khiển trượt, điều khiển trượt dùng mạng nơ-rôn; tổng hợp các kiến thức về mạng nơ-rôn;...Mời bạn cùng tham khảo.

Chủ đề:
Lưu

Nội dung Text: Tóm tắt Luận án Tiến sĩ Kỹ thuật: Điều khiển trượt thích nghi hệ thống động phi tuyến

Đ I H C QU C GIA THÀNH PH H CHÍ MINH TRƯ NG Đ I H C BÁCH KHOA<br /> <br /> NGUY N Đ C MINH<br /> <br /> ĐI U KHI N TRƯ T THÍCH NGHI H TH NG Đ NG PHI TUY N<br /> <br /> Chuyên ngành: T Đ ng Hóa Mã s : 50006101<br /> <br /> TÓM T T LU N ÁN TI N SĨ K THU T<br /> <br /> Tp. H Chí Minh - Năm 2012<br /> <br /> Công trình đư c hoàn thành t i: Trư ng Đ i h c Bách Khoa – ĐHQG-HCM<br /> <br /> Ngư i hư ng d n khoa h c 1: PGS. TS DƯƠNG HOÀI NGHĨA S. TS Dương Hoài Nghĩa Ngư i hư ng d n khoa h c 2: TS NGUY N Đ C THÀNH Nguy n Đ c Thành Ph n bi n đ c l p 1: GS.TSKH NGUY N XUÂN QUỲNH Ph n bi n đ c l p 2: PGS.TS NGUY N NG C PHƯƠNG Ph n bi n 1: TS. NGUY N CHÍ NGÔN Ph n bi n 2: PGS.TSKH H Đ CL C Ph n bi n 3: PGS.TS NGUY N T N TI N .<br /> <br /> Lu n án s đư c b o v trư c h i đ ng ch m lu n án h p t i ……………………………………………………………………… ……………………………………………………………………… vào lúc gi ngày tháng năm<br /> <br /> Có th tìm hi u lu n án t i thư vi n: Thư vi n Khoa h c t ng h p TP.HCM Thư vi n trư ng Đ i h c Bách Khoa – ĐHQG-HCM<br /> <br /> 1<br /> TÓM LƯ C N I DUNG LU N ÁN Lu n án g m 5 chương (93 trang). Tài li u tham kh o 85. Các chương chính c a lu n án có n i dung tóm lư c như sau: Chương m t là chương t ng quan v đi u khi n trư t, đi u khi n trư t dùng m ng nơ-rôn, lý do, m c đích cũng như phương pháp nghiên c u c a lu n án. Chương hai t ng h p các ki n th c cơ s v m ng nơ-rôn và lý thuy t đi u khi n trư t, và m t s mô hình đi u khi n trư t dùng m ng nơ-rôn. Chương ba bao hàm n i dung chính c a lu n án. Trong chương này gi i thi u phương pháp đi u khi n trư t thích nghi phân ly dùng m ng nơ-rôn DANSMC v i đ y đ mô hình và phương pháp hu n luy n m ng. Chương b n mô t ng d ng phương pháp đi u khi n trư t thích nghi phân ly đư c gi i thi u trong chương ba vào hai mô hình con l c ngư c hai b c xoay t do và con l c ngư c hai chi u là các mô hình phi tuy n cao, b t n và không c c ti u pha cùng v i các k t qu mô ph ng và th c nghi m. Chương năm t ng k t l i s khác bi t và các k t qu đ t đư c c a các phương pháp nghiên c u trong lu n án so v i các phương pháp nghiên c u khác và nêu lên m t s t n t i cũng như m t s đ xu t hư ng nghiên c u ti p theo. T NG QUAN Đi u khi n trư t Đi u khi n trư t là m t phương pháp đi u khi n phi tuy n đơn gi n hi u qu . Đ thi t k thành ph n đi u khi n trư t c n ph i bi t rõ các thông s c a mô hình đ i tư ng cũng như các ch n trên c a các thành ph n b t đ nh c a mô hình. Đi u khi n trư t có d ng hàm d u và có hi n tư ng chattering các tr ng thái xung quanh m t trư t. Đi u khi n trư t thích nghi dùng m ng nơ-rôn M t s các nghiên c u đã s d ng m ng nơ-rôn đ thay th thành ph n đi u khi n tương đương trong đi u khi n trư t ho c đ bù cho các thành<br /> <br /> 2<br /> ph n b t đ nh c a h th ng. Ưu đi m c a các phương pháp này là không c n nh n d ng các thông s c a mô hình khi thi t k thành ph n đi u khi n tương đương. Hàm d u trong thành ph n đi u khi n b n v ng thư ng đư c thay th b ng hàm b o hòa đ h n ch hi n tư ng chattering. Tuy nhiên các ch n trên dùng trong thi t k thành ph n đi u khi n b n v ng v n là các giá tr h ng đư c ch n trư c, vì v y ch t lư ng đi u khi n v n ph thu c vào vi c l a ch n các giá tr h ng khi thi t k thành ph n đi u khi n b n v ng. Như c đi m c a các phương pháp này là ph i có s tr giá gi a ch t lư ng đi u khi n và tính b n v ng c a h th ng. Trong b i c nh đó lu n án ti n sĩ nghiên c u phương pháp đi u khi n trư t thích nghi dùng m ng nơ-rôn áp d ng cho h phi tuy n đ ng b t đ nh không rõ thông s mô hình v i ba n i dung chính: • K t h p lý thuy t đi u khi n trư t và m ng nơ-rôn đ thi t k b đi u khi n trư t thích nghi dùng m ng nơ-rôn áp d ng cho h th ng phi tuy n đ ng b t đ nh không rõ thông s mô hình. B đi u khi n m i có các đ c đi m: (i) là m t m ng nơ-rôn đư c dùng làm b đi u khi n tr c ti p; (ii) không c n nh n d ng trư c các thông s c a mô hình đ i tư ng, lu t đi u khi n đư c suy ra tr c ti p trong quá trình hu n luy n tr c tuy n; (iii) có kh năng thích nghi trư c s thay đ i c a các ch n trên c a các thành ph n b t đ nh và có kh năng kháng nhi u t t. • Phát tri n b đi u khi n trư t thích nghi nêu trên thành b đi u khi n trư t thích nghi phân ly DANSMC cho h phi tuy n đa bi n. • Áp d ng các nghiên c u v đi u khi n trư t thích nghi phân ly lên h con l c ngư c xoay và con l c ngư c hai chi u thông qua mô ph ng và th c nghi m. CHƯƠNG 2: CƠ S 2.1 M NG NƠ-RÔN M ng m t l p n SHL (Single Hidden Layer) LÝ THUY T<br /> <br /> 3<br /> M ng hai l p v i l p ngõ ra có hàm tác đ ng là hàm d c còn đư c g i là m ng m t l p n SHL. Bi u di n vào ra c a m ng SHL<br /> l  n  ui = ∑ wikσ h  ∑ vkj x j + vk 0  + wi 0 k =1 j =1  <br /> <br /> (2.20)<br /> <br /> 2.2 LÝ THUY T ĐI U KHI N TRƯ T 2.2.1 Đ I TƯ NG ĐI U KHI N Xét h th ng phi tuy n bi u di n b i phương trình vi phân y ( n) = f ( y,.,., y ( n−1) ) + g ( y, ,.,., y ( n−1) ).u + d Trong đó d là nhi u Đ t<br /> & x1 = y, x 2 = y , x3 = &&, ... x n = y ( n−1) y<br /> <br /> (2.46)<br /> <br /> (2.47)<br /> <br /> và<br /> <br /> x = [ x1 , x 2 , ... x n ]<br /> <br /> T<br /> <br /> ta đư c bi u di n tr ng thái : &  x1 = x 2 x = x & 3  2  M  x = x & n  x −1 &  x n = f ( x) + g ( x).u + d <br /> y = x1<br /> <br /> (2.48)<br /> <br /> Bài toán đi u khi n đư c đ t ra là xác đ nh tín hi u đi u khi n u sao cho tín hi u ra y bám theo tín hi u đ t r. 2.2.2 M T TRƯ T Đ nh nghĩa tín hi u sai l ch<br /> e= y−r<br /> <br /> (2.49) (2.50)<br /> <br /> và tín hi u s<br /> & s = e ( n −1) + c n −1e ( n − 2 ) + .... + c 2 e + c1e<br /> <br />
ADSENSE

CÓ THỂ BẠN MUỐN DOWNLOAD

 

Đồng bộ tài khoản
10=>1