Tóm tắt luận văn thạc sỹ: Điều khiển trượt thích nghi hệ thống động phi tuyến

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

Thêm vào BST

Báo xấu

108
lượt xem 21
download

Download Vui lòng tải xuống để xem tài liệu đầy đủ

Điều khiển trượt là một phương pháp điều khiển phi tuyến đơn giản hiệu quả. Để thiết kế thành phần điều khiển trượt cần phải biết rõ các thông số của mô hình đối tượng cũng nhưcác chặn trên của các thành phần bất định của mô hình. Điều khiển trượt có dạng hàm dấu và có hiện tượng chattering các trạng thái xung quanh mặt trượt.

Chủ đề:

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

Lưu

Nội dung Text: Tóm tắt luận văn thạc sỹ: 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 NGUY N Đ C MINH ĐI U KHI N TRƯ T THÍCH NGHI H TH NG Đ NG PHI TUY N Chuyên ngành: T Đ ng Hóa Mã s : 50006101 TÓM T T LU N ÁN TI N SĨ K THU T Tp. H Chí Minh - Năm 2012
Công trình đư c hoàn thành t i: Trư ng Đ i h c Bách Khoa – ĐHQG-HCM 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 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 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
1 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
2 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 LÝ THUY T 2.1 M NG NƠ-RÔN M ng m t l p n SHL (Single Hidden Layer)
3 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 l  n  (2.20) ui = ∑ wikσ h  ∑ vkj x j + vk 0  + wi 0 k =1  j =1  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 (2.46) Trong đó d là nhi u Đ t x1 = y, x 2 = y , x3 = &&, ... x n = y ( n−1) & y (2.47) và x = [ x1 , x 2 , ... x n ] T ta đư c bi u di n tr ng thái :  x1 = x 2 & x = x &  2  3 (2.48)  M x = x &  x −1 n  x n = f ( x) + g ( x).u + d  & y = x1 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 e= y−r (2.49) và tín hi u s s = e ( n −1) + c n −1e ( n − 2 ) + .... + c 2 e + c1e & (2.50)
4 Trong đó c1, ... , cn-1, là các h s đư c ch n trư c sao cho đa th c đ c trưng c a phương trình vi phân sau Hurwitz (có t t c các nghi m v i ph n th c âm) e ( n −1) + c n −1e ( n − 2 ) + .... + c 2 e + c1 e = 0 & (2.51) Khi đó các nghi m c a phương trình đ c trưng c a (2.2.6) đ u n m bên trái m t ph ng ph c, nên e(t) s ti n t i 0 khi t ti n t i ∞. Phương trình s=0 xác đ nh m t m t cong S trong không gian n chi u g i là m t trư t (sliding surface) S. V n đ đ t ra là xác đ nh lu t đi u khi n u đ đưa các qu đ o pha c a h th ng v m t trư t và duy trì trên m t trư t m t cách b n v ng đ i v i các bi n đ ng c a f (x ) và g (x ) . 2.2.3 LU T ĐI U KHI N TRƯ T KINH ĐI N Lu t đi u khi n trư t c đi n: 1 u=− g ( x) ( f ( x) + cn−1e ( n−1) + .... + c 2 e& + c1e + k.sign(s) − d + r ( n) ) (2.56) & & Lu t đi u khi n trư t có tính đ n các thành ph n b t đ nh Trong th c t lu t đi u khi n trư t c n tính t i các thành ph n b t đ nh như nhi u h th ng cũng s bi n thiên theo th i gian c a f (x ) và g (x ) . G i ∆f ( x, t ) , ∆g ( x, t ) là các thành ph n b t đ nh c a h th ng Lu t đi u khi n trư t có tính đ n các thành ph n b t đ nh như sau: u = u equivalent + u corrective (2.66) Trong đó: u equivalent = −δ 0 ( x ).sign( g ( x)).sign( s ) là thành ph n đi u khi n ph thu c vào mô hình danh đ nh c a h th ng còn g i là thành ph n đi u khi n tương đương. u corrective = −δ max .( x, t ) sign( g ( x)).sign( s ) là thành ph n đi u khi n b n v ng, còn g i là thành ph n đi u khi n hi u ch nh có tác d ng bù cho các thành ph n b t đ nh c a h th ng và có giá tr ph thu c vào các ch n trên
5 c a các thành ph n b t đ nh c a h th ng. Thư ng thì δ max đư c ch n b ng m t h s dương k v i 1 k = sup (∆f + D ) (2.67) x (g 0 ( x) + ∆g min ) max 2.2.4 ĐI U KHI N TRƯ T CHO H TH NG MIMO Xét m t h th ng phi tuy n MIMO x = f ( x) + g ( x).u & (2.68) y = h( x) Lu t đi u khi n trư t cho h MIMO −1 u = − ( Lg L(fm −1) h ) (L ( m) f h + cm −1e( m −1) + ... + c1e + k .diag ( sign( s ) ) ) & (2.77) 2.2.5 Đ C ĐI M C A ĐI U KHI N TRƯ T T m c 2.2.3 cho th y đ tính toán thành ph n đi u khi n tương đương c a đi u khi n trư t đòi h i ph i bi t đ y đ các hàm danh đ nh c a đ i tư ng, và đ tính toán thành ph n đi u khi n b n v ng c n ph i bi t các ch n trên c a h th ng và nhi u. Hàm d u trong thành ph n đi u khi n c a đi u khi n trư t c đi n t o nên hi n tư ng đ o c c trong tín hi u đi u khi n c ng v i hi n tư ng tr v t lý c a các đ i tư ng đư c đi u khi n t o nên hi n tư ng chattering (dao đ ng c a các qu đ o pha xung quanh m t trư t). 2.3 M T S MÔ HÌNH ĐI U KHI N TRƯ T DÙNG M NG NƠ- RÔN 2.3.1 MÔ HÌNH S D NG M NG NƠ-RÔN LÀM THÀNH PH N ĐI U KHI N TƯƠNG ĐƯƠNG Trong mô hình đi u khi n trư t d ng này tín hi u đi u khi n trư t đư c phân chia như sau:
6 - vùng xa m t trư t thành ph n đi u khi n hi u ch nh đư c s d ng đ hư ng các tr ng thái ti n v m t trư t u corrective = −k .sign( g ( x)).sign( s ) (2.78) V i k đư c tính theo công th c 2.67 - lân c n m t trư t thành ph n đi u khi n tương đương đư c thay th b ng m t m ng hai l p như mô t m c 2.1 dùng đ đi u khi n các tr ng thái bám trên m t trư t. Ngõ vào c a m ng chính là tín hi u m t trư t s. Các tr ng s c a m ng đư c c p nh t thích nghi tr c tuy n. M c tiêu c a lu t c p nh t thích nghi là c c ti u hóa hàm năng lư ng c a m t trư t (2.60). Lu t c p nh t m ng d a trên phương pháp gradient descent đư c tri n khai theo công th c : ∂V . (2.79) ∆wij = −η ∂wij Tri n khai lu t c p nh t cho các tr ng s c a l p ngoài cùng : ( ) ∆wij = −η.s.σ o ' x j .u j (2.80) Trong đó η là h ng s h c, σ o là hàm tác đ ng ngõ ra, u j là ngõ ra th j c a m ng. Các tr ng s c a l p gi a c a m ng thì đư c c p nh t d a trên thu t toán lan truy n ngư c. 2.3.2 MÔ HÌNH ĐI U KHI N TRƯ T PHÂN LY DÙNG M NG NƠ-RÔN Năm 2007 Lon-Chen Hung và Hung Yuan Chung khoa k thu t đi n t đ i h c qu c gia Đài Loan đã gi i thi u k thu t đi u khi n trư t phân ly dùng m ng nơ-rôn DNNSMC (Decoupled Nơ-rôn Network Sliding Mode Control) cho các h th ng phi tuy n b c b n. Tính hi u qu c a b đi u khi n đã đư c ki m ch ng thông qua vi c mô ph ng trên nhi u đ i tư ng có tính phi tuy n cao như con l c đơn, con l c đôi, h c u banh, ... Mô t h th ng
7 Xét m t h th ng b c b n có d ng như sau & x1 = x 2 x 2 = f 1 ( x) + g 1 ( x ).u1 + d 1 & (2.81) & x3 = x 4 x 4 = f 2 ( x) + g 2 ( x).u 2 + d 2 & Trong đó x = [x1 x2 x3 x 4 ] là vector tr ng thái, f1 , f 2 , và g 1 , g 2 là T các hàm phi tuy n, u1 , u 2 là các ngõ vào đi u khi n và d1 , d 2 là nhi u bên ngoài. Các nhi u đư c gi thi t là b ch n: d1 ≤ D1 , d 2 ≤ D2 .. Đ nh nghĩa tín hi u m t trư t th nh t s1 = c1 ( x1 − z ) + x 2 = [c1 1][x1 x 2 ] − c1 z = c T x12 − c1 z (2.82) T Đ nh nghĩa tín hi u m t trư t th hai s 2 = c 2 x3 + x 4 (2.83) Trong thi t k b đi u khi n trư t phân ly, đi u khi n tương đương có nhi m v duy trì các tr ng thái trên m t trư t. Đi u khi n tương đương có th đ t đư c b ng cách ch n s1 = 0 . & s1 = c1 ( x1 − z ) + x 2 = c1 x 2 − c1 z + f1 + g1 .u + d 1 & & & & & (2.84) Ngõ vào đi u khi n trư t phân ly đư c ch n v i hàm Lyapunov như sau: 1 V = s12 2 (2.85) L y đ o hàm (2.85) ta có & V = s1 .s1 = s1 (c1 x2 − c1 z + f1 + g1u + d1 ) & & (2.86) T (2.86) suy ra lu t đi u khi n trư t bao g m c thành ph n đi u khi n tương đương và đi u khi n b n v ng trư c nhi u  s  trong đó M > D1 / g1 (2.87) u = ueq − M .sign    ϕ1  Vì hàm d u c a công th c (2.87) gây nên hi n tư ng chattering nên đư c thay th b ng hàm bão hòa trong (2.88) u = u eq − M .sat (s1 ) (2.88) Như v y trong chuy n đ ng trư t, tín hi u đi u khi n tương đương s là
8 1 (2.89) u eq = (− c1 x2 + c1 z − f1 + s1 + ks1 ) & & g1 Trong đó k là h ng s dương. M c đích c a đi u khi n là lái các tr ng thái h th ng v đi m cân b ng g c. Các bi n s1 , s 2 cùng suy gi m thông qua bi n t m th i z. Phương trình (2.82) ch ra r ng m c đích đi u khi n c a u1 đư c thay đ i t x1 = 0 , x 2 = 0 thành x1 = z , x 2 = 0 (Lo & Kuo, 1998). Bi n t m th i z có th đư c đ nh nghĩa s  z = sat  2  .zupper , 0 < z upper < 1 (2.90)  ϕz  Trong đó φ z là h s đ đi u ch nh đ trơn c a z . Hàm sat (⋅) đư c đ nh nghĩa  sign (ϕ ) if ϕ ≥ 1 sat (ϕ ) =  (2.91)  ϕ if ϕ < 1 Thi t k b đi u khi n trư t phân ly dùng m ng nơ-rôn DNNSMC x3 s2 x4 x1 s1 u y x2 Hình 2.13 H th ng DNNSMC c a Lon-Chen Hung và Hung Yuan Chung M t m ng nơ-rôn SHL như mô t m c 2.1.2 đư c dùng đ thay th thành ph n đi u khi n tương đương (2.89) v i ngõ vào là tín hi u m t trư t s1 . Trong đó hàm tác đ ng l p n có d ng
9 1 σ (s1 ) = (2.92) 1 + e − s1 Lu t c p nh t thích nghi cho m ng đ đ m b o lu t đi u khi n (2.3.3.9) ngõ ra c a m ng đư c đ ngh w = −γ 1 s ∆ .sign( g1 ).σ (v.s ∆ ) & & (2.93) v = −γ 2 s ∆ .sign( g1 ).σ ′(v.s ∆ )w & & & (2.94) Trong đó s ∆ đư c đ nh nghĩa s ∆ = s1 − φ1 .sat (s1 φ1 ) (2.95) φ1 đư c g i là đ dày l p biên. N u s1 < φ1 thì s ∆ = s ∆ = 0 , ngư c l i thì & s ∆ = s ∆ và s ∆ = s1 − φ1 . & Thành ph n đi u khi n b n v ng c a b đi u khi n DNNSMC là s  s  ucorrective = − M .sat  1  = E.sign ( g1 ) .sat  1  (2.96)  ϕ1   ϕ1  Và lu t hi u ch nh đư c đ ngh đ ư c lư ng E là & E = γ 3 . s∆ (2.97) CHƯƠNG BA: ĐI U KHI N TRƯ T THÍCH NGHI PHÂN LY DÙNG M NG NƠ-RÔN Chương này s gi i thi u m t b đi u khi n trư t thích nghi phân ly m i DANSMC (Decoupled Adaptive Neural Sliding Mode Control) áp d ng đư c cho các h th ng phi tuy n đa bi n. Các nghiên c u đư c trình bày trong chương này đã đư c công b trên các bài báo [1], [2],[3] (M c các công trình đã công b ). *Tóm t t lu n án ch đưa ra các k t qu , ph n ch ng minh đư c trình bày đ y đ trong lu n án. 3.1 ĐI U KHI N TRƯ T THÍCH NGHI DÙNG M NG NƠ-RÔN 3.1.1 MÔ T B ĐI U KHI N Mô hình đ i tư ng và các đ nh nghĩa v h th ng như đã mô t m c 2.2.2
10 M t m ng nơ-rôn SHL v i n ngõ vào, m nơ-rôn l p n, 1 ngõ ra, v i các tr ng s có th đi u ch nh đư c, như hình (3.1) đư c dùng làm b đi u khi n cho h (2.48). Ngõ ra c a m ng nơ-rôn có d ng: m m u = N ( w, E ) = ∑ w0i .z i = ∑ w0i .δ ( wiT .E ) (3.1) i =1 i =1 e1 σ (.) e2 σ (.) e3 σ (.) σ (.) en σ (.) Hình 3.1 M ng nơ-rôn dùng làm b đi u khi n Trong đó : wi = [ wi1 ..... win ]T là tr ng s ngõ vào c a nơ-rôn th i (i = 1..m); z = [ z1 ..... z m ]T là ngõ ra nơ-rôn l p n; w0 = [ w01 ..... w0 m ]T là tr ng s l p ra c a m ng ; Ngõ ra u c a m ng cũng là ngõ vào c a h th ng (2.48) ; Ngõ vào c a m ng đư c k t n i các ngõ ra sai s tr ng thái c a (2.48) E = [e1 e2 ... en ]T = [e e ... e ( n −1) ]T . Hàm ngõ ra là hàm & tuy n tính. Hàm tác đ ng σ (.) l p n là hàm sigmoid lư ng c c có d ng: 2 σ ( x) = −1 (3.2) 1+ e −x Bài toán đây là tìm ra lu t c p nh t phù h p đ hu n luy n m ng N, sao cho b đi u khi n m ng nơ-rôn có th đi u khi n đư c s ti n t i 0 theo m t đáp ng cho trư c và duy trì n đ nh trên đó. 3.1.2 LU T C P NH T THÍCH NGHI Đ HU N LUY N M NG Lu t đi u khi n trư t đ ngh
11 −1 u= g(x) ( ρ.s + f (x) + cn−1e(n−1) +....+ c2e + c1e + d − r(n) && & ) (3.8) Lưu ý: lu t đi u khi n (3.1.6) có d ng hàm trơn và không có thành ph n chuy n m ch như trong đi u khi n trư t c đi n. Lu t c p nh t thích nghi đ hu n luy n m ng Lu t c p nh t đư c đ ngh đ hu n luy n m ng , đ i v i các tr ng s c a l p gi a: 2 ∆wi (k ) = − µ .sign( g ( x )).sat ( s / ϕ ).sign(τ .s + s ).w0 i ( k ).(1 − z i ).E (3.22) & Và đ i v i các tr ng s c a l p ra: ∆w0 (k ) = − µ.sign( g ( x)).sat ( s / ϕ ).sign(τ .s + s).z & (3.23) Trong đó  1 , x ≥1  (3.24) sat ( x) =  − 1 , x ≤ −1 x , − 1 < x < 1  ϕ > 0 xác đ nh m t giá tr ch n trên c a s ( ϕ đư c ch n thông qua th nghi m). Khi s > ϕ thì µ .sat ( s / ϕ ) = µ , còn khi s < ϕ thì µ.sat ( s / ϕ ) = µ.( s / ϕ ) < µ . Như v y, có th ch n giá tr c a µ đ l n đ tăng nhanh t c đ h c cho b đi u khi n m ng nơ-rôn, mà v n b o đ m đ trơn c a tín hi u đi u khi n vùng sát m t trư t. 3.2 ĐI U KHI N TRƯ T THÍCH NGHI PHÂN LY DÙNG M NG NƠ-RÔN DANSMC Các h th ng th c thư ng có d ng bi u di n: & q1 = q 2 ~ ~ ~ q 2 = f1 (q ) + B1 (q ` ).u + d1 & (3.25) & q3 = q 4 ~ ~ ~ q 4 = f 2 (q ) + B2 (q ).u + d 2 & Đ có th áp d ng lu t đi u khi n trư t thích nghi lên các h th ng như (3.2.1), phương pháp đ i bi n đư c áp d ng đ đưa (3.2.1) v d ng
12 & x1 = x 2 (3.26) x 2 = f 1 ( x) + g1 ( x` ).x3 + d 1′ & & x3 = x 4 (3.27) x 4 = f 2 ( x ) + g 2 ( x ).u + d 2 & Gi thi t f1 , 1 / g1 , d 1′ , d 2 là các hàm b ch n, thì (3.2.4) đư c xem là m t h th ng con b c hai có ngõ vào đi u khi n là x3 . Còn (3.2.5) đư c xem như h th ng con b c hai có ngõ vào là u, ngõ ra là x3 . M c đích c a bài toán: là tìm lu t đi u khi n u, sao cho : x1 = 0, x 2 = 0, x3 = 0, x 4 = 0 (3.30) Đ nh nghĩa s1 = c1 .x1 + x 2 , c1 > 0 (3.31) Đi u ki n đ s1 − > 0 , khi t − > ∞ , là V1& < 0 , có th ch n giá tr mong mu n c a x3 là z = x3 = −γ .sign( s1 ).sign( g1 ( x)) (3.35) V iγ > 1 .(c1 .x 2 + f1 ( x)) + d1′ g1 ( x ) Đ x3 là hàm trơn, hàm sign( s1 ) trong (3.2.11) đư c thay th b ng hàm sigmoid lư ng c c. Khi đó (3.2.11) tr thành  2  z = −γ . (3.36)  1 + exp − s1 / φ − 1.sign( g1 ( x))    Xác đ nh m t m t trư t S 2 khi s 2 = 0 . Áp d ng m ng nơ-rôn như đã mô t m c 3.1.1 đ đi u khi n tín hi u m t trư t s 2 − > 0 . M ng nơ-rôn có ngõ vào là x , ngõ ra đi u khi n u, lu t c p nh t thích nghi đ hu n luy n m ng là các lu t (3.22) và (3.23) v i s = s 2 . Mô hình đi u khi n trư t thích nghi phân ly cho như hình 3.2.
(3.38) Hình 3.2 Mô hình đi u khi n trư t thích nghi phân ly s2 c2 > 0 & s2 d / dt x3 s 2 = c 2 ( x3 − z ) + x 4 , x3 x 4 & x1 = x2 d / dt uN x2 = f1 ( x ) + g1 ( x` ).u & 13 x x & x3 = x4 1 s1 x4 = f 2 ( x) + g 2 ( x).u & x1 z x2 d / dt Đ nh nghĩa :
14 K t lu n Như v y trong chương này m t lu t đi u khi n trư t m i (3.8) đã đư c đưa ra bao g m c hai thành ph n đi u khi n tương đương và đi u khi n b n v ng, có d ng hàm trơn, không có các thành ph n chuy n m ch, có kh năng kh c ph c hi n tư ng chattering, và có th đư c thay th b ng m t m ng nơ ron. Lu t c p nh t (3.22) và (3.23) đư c đ ngh đã đư c ch ng minh là có th hu n luy n đư c m ng nơ ron tr thành b đi u khi n trư t theo lu t (3.8). Ti p đó là mô hình đi u khi n trư t phân ly đư c gi i thi u trong m c 3.2 có th áp d ng cho các h th ng đa bi n Khác v i các b đi u khi n dùng m ng nơ ron đư c gi i thi u trong chương hai, mà ngõ vào c a m ng nơ ron và tín hi u h i ti p đ c p nh t m ng là tín hi u m t trư t, m ng nơ ron c a b đi u khi n DANSMC là ngõ vào tr ng thái còn tín hi u h i ti p bao g m c tín hi u m t trư t và đ o hàm c a nó. B đi u khi n trư t thích nghi phân ly DANSMC đư c đ ngh đã đư c ch ng minh là có kh năng t hu n luy n thích nghi đ h c đư c các lu t đi u khi n trư t (3.8) phù h p v i các thông s bi n đ ng c a đ i tư ng và nh hư ng c a nhi u, cũng như kh năng kh c ph c đư c hi n tư ng chattering, nên đã th a mãn đư c c v ch t lư ng và tính b n v ng c a h th ng so v i các phương pháp đi u khi n trư t dùng m ng nơ ron đã nêu chương 2. Các tính ch t trên s đư c minh h a thông qua mô ph ng và th c nghi m s đư c trình bày chương 4. M t s đi u c n lưu ý là khi thi t k b đi u khi n DANSMC thì các tr ng s c a m ng nên đư c kh i t o v i các giá tr ng u nhiên ban đ u nh , và vùng không gian hu n luy n m ng nên đư c ch n lân c n đi m cân b ng trư c khi m r ng d n ra. Kh năng kháng nhi u và thích nghi v i các thành ph n b t đ nh c a h th ng ph thu c vào t c đ l y m u, v i đi u ki n t c đ l y m u ph i nh hơn hai l n t n s nhi u l n nh t và t c đ
15 bi n thiên c a các thành ph n b t đ nh. V i kh năng c a các b đi u khi n DSP hi n đ i t c đ l y m u c 1ms là hoàn toàn có cơ s . CHƯƠNG B N: K T QU MÔ PH NG VÀ TH C NGHI M 4.1 ĐI U KHI N TRƯ T TÍCH NGHI PHÂN LY CON L C NGƯ C HAI B C XOAY T DO Mô t con l c ngư c xoay Hình 4.1 Mô hình con l c ngư c xoay Các k t qu mô ph ng Hình 4.9 Quá trình hu n luy n và h i t b đi u khi n DANSMC
16 Hình 4.11 Đáp ng c a đi u khi n DANSMC K t qu thu đư c các đáp ng c a β , α , u trong quá trình hu n luy n (hình 4.9) và k t qu cu i cùng (hình 4.11) cho th y quá trình hình thành lu t đi u khi n và ch t lư ng đi u khi n tăng d n sau nhi u phiên hu n luy n. Hình 4.13 Qu đ o pha các bi n tr ng thái c a đi u khi n DANSMC Mô hình th c nghi m Mô hình k t c u cơ khí con l c như hình 4.17 v i cánh tay con l c có chi u dài 30cm có th g n lên nó các con l c khác nhau qua kh p n i đ th
17 nghi m kh năng thích nghi c a b đi u khi n khi thông s mô hình thay đ i. Cánh tay con l c đư c g n vào m t đ ng cơ m t chi u 24V DC. Hai encoder có đ phân gi i 1/2000 trên vòng đư c dùng làm hai b đo hai góc c a con l c và c a cánh tay quay. B ph n mô ph ng b đi u khi n dùng m ng nơ-rôn và tính toán c p nh t đư c l p trình trên cơ s bo m ch ezdsp TMS3202812. Chương trình mô t b đi u khi n trư t thích nghi phân ly đư c vi t b ng ngôn ng C trên n n ph n m m máy tính CSS. Các k t qu đi u khi n có th đư c th hi n l i dư i d ng đ h a. T n s l y m u c a b đi u khi n đư c cài đ t t n s 0.5 KHz, và t n s c a b đi u đ ng xung đư c cài đ t t n s g p năm l n t n s l y m u. Hình 4.17 Mô hình th c con l c ngư c trong phòng thí nghi m Các k t qu th c nghi m Con l c th c nghi m (hình 4.17), có b ph n g n xoay, n i con l c g n vào tay xoay, đ có th thay đ i các con l c có ch t li u, chi u dài và kh i lư ng khác nhau. Hình 4.20, 4.21, 4.22 l n lư t là các k t qu đi u khi n góc con l c, góc tay quay và tín hi u đi u khi n.
18 Hình 4.20 Đáp ng c a β trong 30 giây.(l t lên và n đ nh) Hình 4.21 Đáp ng c a α trong 30 giây Hình 4.22 Tín hi u đi u khi n u trong 30 giây 4.2 ĐI U KHI N TRƯ T THÍCH NGHI PHÂN LY CON L C NGƯ C HAI CHI U Mô t con l c ngư c hai chi u