bộ giáo dục v đo tạo bộ quốc phòng
học viện kỹ thuật quân sự

nguyễn văn tiềm
nghiên cứu xây dựng hệ điều khiển
chuyển động thích nghi trên cơ sở logic mờ
v mạng nơ ron nhân tạo

Chuyên ngành : Lý thuyết điều khiển và điều khiển tối u
M số : 62 52 60 05

tóm tắt luận án tiến sĩ kỹ thuật


Luận án đợc bảo vệ tại Hội đồng chấm luận án cấp Nhà nớc, họp tại Học viện
Kỹ thuật Quân sự.
Vào hồi 8 giờ 30, ngày 16 tháng 06 năm 2009. Có thể tìm hiểu luận án tại Th viện Quốc gia
và Th viện Học viện Kỹ thuật Quân sựdanh môc c«ng tr×nh cña t¸c gi¶

1. Lê Hùng Lân, Nguyễn Văn Tiềm, Trần Quang Oánh, Cao Tiến Huỳnh (2000), “Ổn định bền vững hệ thống
điều khiển tự động các thiết bị công nghiệp sử dụng bộ PID số”, Tuyển tập các báo cáo khoa học, Hội nghị
toàn quốc lần thứ 4 về Tự động hoá, tr. 265-270.
2. Lê Hùng Lân, Nguyễn Văn Tiềm, Trần Quang Oánh (2002), “Kỹ thuật kết hợp PID và mạng nơron trong
đi
ều khiển thích nghi hệ phi tuyến”, Thông báo khoa học, Hội nghị toàn quốc lần thứ 5 về Tự động hoá, tr.
143-148.
3. Trần Quang Oánh, Nguyễn Văn Tiềm, Lê Hùng Lân (2002), “Điều khiển thích nghi gián tiếp chuyển động
trên cơ sở các bộ xấp xỉ mờ”, Tuyển tập các báo cáo khoa học, Hội nghị toàn quốc lần thứ 5 về Tự động
hoá, tr. 289-294.
4. Nguyễn Văn Tiềm,
Lê Hùng Lân (2003), “Thiết kế bộ điều khiển PID đảm bảo ổn định bền vững chất
lượng và tính khó vỡ (bền vững với nhiễu tham số bộ điều khiển)”, Tạp chí khoa học Giao thông vận tải,
Trường Đại học GTVT, số 5, tr. 150 – 155.
5. Cao Tiến Huỳnh, Đào Tuấn, Trần Quang Oánh, Nguyễn Văn Tiềm (2004), “Điều khiển mờ thích nghi áp

tượng phi tuyến. Ứng dụng các thuật toán phát tri
ển được cho bài
toán điều khiển chuyển động tương đối và bài toán điều khiển ABS.
3. Mục tiêu nghiên cứu
Về lý thuyết: Xây dựng các thuật toán điều khiển thích nghi
cho một lớp đối tượng phi tuyến sử dụng hệ mờ, mạng nơ ron.
Về thực nghiệm: Khẳng định thêm về tính đúng đắn và ưu
việt của các thuật toán đưa ra thông qua mô phỏ
ng máy tính hai mô
hình điều khiển vị trí và bài toán điều khiển chống bó cứng bánh xe
ô tô - ABS.
4. Cơ sở phương pháp luận của vấn đề nghiên cứu
Dựa trên cơ sở lý thuyết điều khiển mờ, mạng nơ ron kết hợp
với giải tích và mô hình mô phỏng thực nghiệm trên máy tính.
Chương 1. MỘT SỐ BÀI TOÁN ĐIỀU KHIỂN CHUYỂN ĐỘNG
PHI TUYẾN VÀ VAI TRÒ CỦA CÁC YẾU TỐ PHI TUYẾN
1.1. Hệ thống chuyển động tương đối
Xét cơ cấu chuyển động cơ học như hình 1.1. 2
Yêu cầu cần phải điều khiển lực
F tác động sao cho vị trí dịch chuyển
đầu ra y bám theo vị trí đặt ở đầu vào
mong muốn y
d
. Cần phải xây dựng
bộ điều khiển để nâng cao chất lượng
điều khiển khi có sự tác động của ma sát và nhiễu lên hệ thống.
Khi sử dụng động cơ tuyến tính, mô hình chuyển động là:

=
2
. (1.2)
Các yếu tố phi tuyến ở bài toán này chính là ma sát, nhiễu:
- ma sát:
() ()
yFysigneFFFF
v
y
y
cscfric
s
&
&
&
&
+
⎥
⎦
⎤
⎢
⎣
⎡
−+=
⎟
⎠
⎞
⎜
⎝
⎛

−
−= .
&&&
, (1.15)
trong đó: f(.)-phần phi tuyến chưa biết, d(t)-nhiễu tác động; u(t)-tín
hiệu điều khiển; y(t)-tín hiệu đầu ra của hệ thống; a, b, c-các tham
số đã biết.
1.2. Bài toán điều khiển chống bó cứng bánh xe ô tô khi phanh
- Yêu cầu của hệ thống điều khiển chống bó cứng bánh xe:
Hệ thống điều khiển ABS (Antilock – Braking – System) phải
đảm bảo
độ trượt tương đối giữa bánh xe và mặt đường ở giá trị độ
trượt tối ưu λ
0
= 0,2 khi phanh. Khi điều kiện mặt đường thay đổi thì
tính phi tuyến của ma sát mặt đường cũng thay đổi theo.
F
ripple
F
fric
F

y
m
Hình 1.1. Hệ chuyển động cơ học.3
ω
F

x
[N] là lực
ma sát bánh xe, T
b
[N.m] là
mô men phanh, r[m] là bán
kính bánh xe, J [kg.m
2
] là mô men quán tính.
Độ trượt của bánh xe được định nghĩa:
v
rv
ω
λ
−
= . (1.17)
Lực ma sát bánh xe: F
x
= F
z
μ
(
λ
,
μ
H
,
α
1
, F


J
Fr
J
r
z
2
; ==
βα
. (1.21)
T là thời gian tác động
trễ của cơ cấu thuỷ lực.

Hình 1.5. Hệ số bám dọc theo
λ
khi phanh.
μ
(
λ
)
λ
0

0 0,2 0,4 0,6 0,8 1
λ

0,2

α

()
bas
s
c
sW
TTABS
++
=
2
_
(1.23)4

Từ hình 1.13 có thể mô hình tổng quát hoá đối tượng ABS:
() () ()
(
)

n
n
n
+++++
==
−
−
−
−
. (1.26)
Thực tế, đối tượng phải được mô tả bằng mô hình:
()
()
()
()
(
)
(
)
(
)
(
)
() () () ()
()
()
()
()
[]
,, ,,,

, ,,,
−n
yyyyf
&
&
&
là thành phần phi tuyến và ta giả thiết là
hàm phi tuyến trơn (có đạo hàm), d(t) là nhiễu tác động vào hệ
thống.
Nhiệm vụ của bài toán là xây dựng bộ điều khiển có khả năng
đánh giá được phần động học thay đổi phi tuyến chưa biết của đối
tượng, trên cơ sở đó tính toán lượng điều khiển sao cho tín hiệu đầu
ra của hệ thống luôn bám theo tín hiệu đặ
t ở đầu vào mong muốn.
Hình 1.13. Thiết kế mô hình đối tượng ABS gồm phần tuyến tính và phi tuyến.
(-)
(-)
λ

T
b
u
1
1
+
Ts

vs
1


−
α5
1.4. Điều khiển thích nghi và vai trò của hệ mờ, mạng nơ ron
Hệ mờ, mạng nơ ron nhân tạo có khả năng xấp xỉ một hàm phi
tuyến bất kỳ với độ chính xác mong muốn. Điều khiển thích nghi
trên cơ sở hệ mờ, mạng nơ ron là hướng đang được các nhà khoa
học trong và ngoài nước quan tâm.
1.5. Những nghiên cứu về HTĐK chuyển động phi tuyến
Có nhiều công trình nghiên cứu v
ề bài toán điều khiển chuyển
động phi tuyến. Bên cạnh sử dụng thích nghi mờ, thích nghi nơ ron
còn có xu hướng sử dụng phương pháp điều khiển thích nghi trên cơ
sở kết hợp PID với hệ mờ, mạng nơ ron. Phương pháp kết hợp này
có ưu điểm tận dụng được những lợi thế của bộ PID và tận dụng
được khả năng xấp xỉ phi tuy
ến với độ chính xác mong muốn của hệ
mờ, mạng nơ ron.
1.6. Kết luận chương 1
- Yếu tố phi tuyến chưa biết rõ ảnh hưởng nhiều đến chất
lượng hệ thống điều khiển.
- Cần thiết phải xây dựng phương pháp điều khiển để nâng cao
chất lượng hệ thống điều khiển chuyển động.
Sau khi nghiên cứ
u và khảo sát hệ thống điều khiển chuyển
động vị trí và điều khiển chống bó phanh (ABS), tác giả đề xuất
phương án sử dụng lý thuyết điều khiển hiện đại lôgíc mờ, mạng nơ
ron nhân tạo để đánh giá phần động học chưa biết của đối tượng kết

n
n
n
n
+++++
==
−
−
−
−
, (2.1)
với (2.1), người ta thường sử dụng bộ điều khiển PID ở dạng:
() () ()
(
)
(
)
(
)
()
()
∫
−
−
+++++== tektektekdttektektutu
n
DDDIPPID
n
1
0

)
() () () ()
()
()
()
()
[]
,, ,,,

1
01
2
2
1
1
tdtytytytyfctcu
tyatyatyatyaty
n
n
n
n
n
n
+++
−−−−−=
−
−
−
−
−

(
)
−
(
)
−
(
)
(
)
ty
n 1−
()
ty
&

()
.
ˆ
f
(
)
tu
()
−
(
)
ty
()
te

vào hệ thống thì bộ điều khiển (2.2) không đáp ứng được chất lượng
điều khiển. Vấn đề đặt ra là phải thiết kế bộ điều khiển thích nghi
để
nâng cao chất lượng HTĐK (hệ thống điều khiển).
Cấu trúc của HTĐK thích nghi sẽ được xây dựng như hình 2.1.
2.2. Tổng hợp HTĐK thích nghi phi tuyến trên cơ sở logic mờ
Các bước tiến hành:
- Bước 1: Tìm tham số PID của (2.2) cho phần tuyến tính của
đối tượng (2.1) bằng các phương pháp đã biết.
- Bước 2: Xây dựng bộ đánh giá TSK và thiết kế bổ sung mạch
điều khi
ển dựa trên bộ đánh TSK.
2.2.1. Mô hình mờ TSK
Có thể nói mô hình mờ TSK chính là mô hình mờ tuyến tính.
2.2.2. Cấu trúc của bộ điều khiển mờ TSK 2.2.3. Mô hình mờ Takagi-Sugeno
Mô hình TS được xây dựng trên cơ sở luật hợp thành
IF THEN , trong đó mệnh đề kết luận được biểu diễn qua một
phương trình tuyến tính.
2.2.4. Thiết kế bộ điều khiển PID cho đối tượng danh định

Đối với đối tượng (2.1), các tham số của đối tượng đã biết thì
có rất nhiều phương pháp để tìm bộ điều khiển dạng (2.2).
x
n

phi tuyến
Giả thiết
()
(
)
1
, ,,,
−n
yyyyf
&&&
có đạo hàm và có khả năng tuyến tính
hoá từng đoạn. Mô hình mờ TSK sau là thích hợp để mô tả hàm f(.):
(
)
in
n
iii
BisyANDBisyANDAisyIFR
,1
1
,1
:
−
−
&()
(
)

=
=
=
M
i
i
M
i
ii
f
f
1
1
.
ˆ
μ
μ
, (2.4)
trong đó μ
i
là độ tin cậy của luật thứ i, (có thể được tính bằng
{
}
B
in
B
i
A
i ,1,1
, ,,min

−1
, ,,
ˆ
&
, (2.5)
trong đó:
() () () ()
[]
()
()
() () ()
[]
1

1
1
21
1
tytytyt
tttt
nT
T
M
TT
M
i
i
T
&
−

.
2.2.6. Điều khiển thích nghi trên cơ sở bộ TSK kết hợp với PID
Với đối tượng (2.3) ta xây dựng luật điều khiển như sau:
() () ()( ) () ()
()
()
()
()
tftytytyftutd
c
tu
bu
n
PID
−−+=
−1
1
, ,,
ˆ
1
&
, (2.6.1)
trong đó
()
()
(
)
(
)
(

)
(
)
(
)
(
)
(
)()()()
tytyatytyatytyatyty
dd
nn
dn
nn
d
−
+
−
+
+
−+−
−−
− 01
11
1

&
&

(

9
từ (2.7) và (2.8) ta có:
()
()
(
)
()
()
(
)
(
)
(
)
(
)
()
+
+
+
+
+
+++
−
−
−
−
−−
teakteakteakte
D

buIP
.
ˆ
.
0
. (2.9)
Định nghĩa véc tơ sai số bám:
() () ()
(
)
(
)
()
(
)
[
]
T
n
tetetetedttetE
1

−
∫
=
&&&
(2.10)
và sai số đánh giá:
()
(

Ta chọn luật thích nghi cho bộ đánh giá mờ TSK:
()
(
)
(
)
.0;
1
>=−=
+
γγφθθ
EPtctt
ne
&
(2.14)
Thành phần bù nhiễu:
(
)
(
)
EPsignDf
n
u
bu 1+
+
−
=
ε
, (2.15)
với các giới hạn:

1
, >+=
γθθ
γ
θ
e
T
e
T
e
PEEEV
(2.17)
Với cách chọn V(.) như (2.17) thì V(.) là xác định dương.
Lấy đạo hàm (2.17), ta có:
()
bu
T
ce
T
e
T
d
T
f
T
e
PEFBPEBPEBQEEEV −+++−=
θθ
γ
θ

&
&
. (2.19)
Do có thể viết:
() ()
(
)
(
)
(
)
(
)
(
)
(
)()
() () ()
()
() ()
ttttt
ttttffff
T
e
T
e
TT
optopt
θφθθφ
θφθφ

e
++
+
∗
−++
+−−−=
θθ
γ
θφθφθ
&
&
(2.21)
kết hợp với (2.14-2.16), khi đó ta có:
() () ()
()()
+−+−−=
+
EPffdcQEEEV
nopt
T
e 1
.
ˆ
.
2
1
,
θ
&


EPEPsignDcEPffdc
nn
u
nopt 111
.
ˆ
.
+++
+−+−+−
ε(
)()
(
)
(
)
(
)
(
)
EPEPsignDcEPffdc
nn
u
nopt 111
.
ˆ
.
+++

ˆ
.
00
00.
ˆ
.
111
1
111
EPkhiEPDcEPffdc
EPkhi
EPkhiEPDcEPffdc
nn
u
nopt
n
nn
u
nopt
ε
ε
(2.23.1)
Khi có sự đổi dấu qua bề mặt
0
1
=
+
EP
n
thì hàm

11
11
11
1
11
1
1
b
n
b
n
b
n
b
n
b
n
EP
khi
EP
khi
EP
EP
khi
E
Psat
φ
φφ
φ
φ

P
trong P. Tính được
1+n
P
bằng cách giải (2.13). 11
Như vậy với hàm V(.) (2.17) thì ta có hàm V(.) > 0 và
(
)
0. ≤V
&

(2.22), khi đó hàm V(.) trở thành hàm Lyapunov, vì vậy định lý đã
được chứng minh. Sơ đồ cấu trúc HTĐK thích nghi đối tượng phi
tuyến trên cơ sở bộ đánh giá TSK như hình 2.4.
2.3. Tổng hợp HTĐK thích nghi phi tuyến trên cơ sở mạng nơ
ron
Các bước tiến hành:
- Bước 1: Tìm tham số PID của (2.2) cho phần tuyến tính của

k
k
q
q
k
k
q
qq
mx
mx
xR
xR
xgz
2
2
2
2
2
exp
2
exp
σ
σ

(2.24)

z
q
Hình 2.8. Cấu trúc RBFN.
w

bộ đánh giá TSK.
(
)
(
)
ty
n 1−

(
)
ty
&
(
)
tu
()
−
(
)
−
(
)
−
(
)
ty
bu
f
()
te


(
)
td
Đánh giá TSK
()
.
ˆ
f 12
m
q
và
σ
q
lần lượt là véc tơ tâm và phương sai của hàm cơ sở thứ q.
Giá trị đầu ra thứ i của RBFN là y
i
: ,
1
⎟
⎠
⎞
⎜
⎝
⎛
+=
∑

(
)
(
)
tytyte
d
−=
, có thể viết lại (2.3) như sau:
() ( )
(
)
(
)
[
]
1
1
01
1
1
, ,,, ddyyyyfccueaeaeae
nn
n
n
++−−−−−−=
−−
−
&&&&
, (2.32)
với

1
1

1
−−−−−−=
−
−
−
−
&
. (2.33)
Vì
()
(
)
1
, ,,,
−n
yyyyf
&&&
là hàm phi tuyến trơn nên có thể áp dụng
RBFN để xấp xỉ với giả thiết có đủ số hàm cơ sở
()
.
φ
trên tập
compact:
{}
()
[

n
yyyyyyyyf
&&&&&&
, (2.34)
trong đó:
∗
i
ω
là các trọng số lý tưởng,
ε
là sai số xấp xỉ thoả mãn
M
ε
ε
≤ , c
i
là véctơ n chiều thể hiện trọng tâm hàm cơ sở thứ i,
i
σ
là
phương sai thể hiện chiều rộng của hàm cơ sở. Các trọng số lý
tưởng
∗
i
ω
không biết và cần đánh giá trong thiết kế bộ điều khiển.
Lưu ý là tập
Ω và hằng số giới hạn
M
ε

[
]
1
1
, ,,, ddyyyyfBBuAzz
n
+
+
++=
−
&
&
&
&
. (2.36)
Khi tác động phi tuyến và nhiễu còn yếu có thể sử dụng bộ
điều khiển PID chuẩn ban đầu (2.2):
zKu
T
00
=
, (2.38)
ở đây:
[
]
121

0
−
=

. (2.41)
Nếu ta chọn luật điều khiển như sau:

adfd
uukuu
+
+=
0
, (2.42)
trong đó: u
fd
là tín hiệu điều khiển phản hồi; u
ad
là tín hiệu điều
khiển thích nghi và k là hệ số dương, thì:
(
)
(
)
(
)
(
)
dfBKBuKBskKBuKAzKBdKs
T
ad
TT
fd
TTT
+

(
)
.
ˆ
f là đánh giá ước lượng của
()
.f , và
để ý đến quan hệ:
() ()
ε
+
=
∗
ff
ta có thể biến đổi thành phần thứ ba
của (2.43) như sau:
()
() ( ) ()
()
()
()
BdKfBKssigndssignfBK
BdKBfKBuK
TT
M
T
TT
ad
T
000

++++−−=
∗
θε
(2.45)
khi đó, nếu tiếp tục đặt:
[
]
AzKBKdu
TT
fd 0
1
01
−
−−= , (2.46)
thì cuối cùng ta sẽ có:
()
(
)
()
(
)
∑
=
++++−=
m
i
M
TT
ii
TT

s
2
ˆ
ηθ
=
&
, (2.50)
trong đó
21
,
η
η
là các hằng số dương.
Véc tơ sai số bám mở rộng z (2.35) sẽ tiệm cận về 0 nếu thoả
mãn các điều kiện (2.49-2.50). Định lý sau khẳng định điều đó.
Định lý 2: Hệ thống điều khiển (2.36) là ổn định tiệm cận nếu thoả
mãn các điều kiện (2.42), (2.44), (2.49-2.50).
Chứng minh: 14
Chọn hàm
()
.V như sau:

() ()
⎟
⎟
⎠
⎞

~
,
θε
η
ω
η
θω
. (2.51)
Theo điều kiện hạn chế của bài toán, ta có:
0
1
0
<−=
−n
D
T
ckBK
,
vì vậy hàm V(.) đã chọn (2.51) là hàm xác định dương. Khi đó:

()
(
)
(
)
θθε
η
ωω
η
&

M
TT
++++=
00
2
0
.
εε
&
, (2.52)
trong đó
ε
là sai số xấp xỉ,
M
ε
là sai số xấp xỉ lớn nhất cho phép, d
là nhiễu tác động vào hệ thống,
M
d là giới hạn trên của nhiễu, và với
điều kiện sau:
M
ε
ε
≤ ,
M
dd ≤
, suy ra
(
)
0 >


Nhận xét:
Luận án đã tổng hợp được hai thuật toán điều khiển thích nghi
đối tượng phi tuyến. Đối tượng phi tuyến có phần động học tuyến
tính cơ bản dạng tổng quát bậc n, phầ
n phi tuyến chưa biết trong
Hình 2.9. Sơ đồ cấu trúc HTĐK thích nghi đối tượng phi tuyến trên cơ sở
bộ đánh giá RBF kết hợp PID.
(
)
(
)
ty
n 1−
()
ty
&

(
)
tu
(
)
−

f
d

k
Đánh giá RBF
()
.
ˆ
f

Đối tượng ĐK
th
ực15
trường hợp tổng quát phụ thuộc vào trạng thái đầu ra và các trạng
thái đạo hàm của đầu ra. Nhiễu tác động vào hệ thống cũng chưa
biết. Bản chất của các thuật toán là dựa trên cơ sở PID kết hợp với
logic mờ, mạng nơ ron. Khi phần phi tuyến, nhiễu tác động mạnh
vào hệ thống thì hệ thống sẽ tự động tính toán lượng điều khiển
thích nghi thông qua mạ
ch bù bổ sung vào bộ PID ban đầu.
2.4. Tổng hợp HTĐK thích nghi đối tượng phi tuyến có động
học phần tuyến tính cơ bản là khâu bậc hai
Mô hình đối tượng:
(
)()
[
]

)
(
)()
tekdttektektutu
DIPPID
&
++==
∫
0
. (2.55)
Đối với đối tượng (2.54) bao giờ cũng tìm được các tham số bộ
PID để hệ ổn định, vì vậy ta giả sử các tham số k
P
, k
I
, k
D
đã biết.
2.4.1. Thuật toán điều khiển thích nghi cho lớp đối tượng phi
tuyến có động học phần tuyến tính là khâu bậc 2 trên cơ sở TSK
Bộ đánh giá TSK
Luật đánh giá khi đó có dạng:
MivytysfThenBisyANDAisyIfR
iiiiiii
, ,2,1;: =
+
+
=
&
&

)
ttyyf
T
θφ
.,
ˆ
=
&
. (2.57)
Luật điều khiển:

() ()()()()
tfyyftubyyay
c
tu
buPIDddd
−−+++=
&&&&
,
ˆ
1
. (2.60)
Luật thích nghi cho bộ TSK:

() ()
(
)
(
)
0,

ε
3
. (2.65)
16
2.4.2. Thuật toán điều khiển thích nghi cho lớp đối tượng phi
tuyến có động học phần tuyến tính là khâu bậc 2 trên cơ sở
RBFN
- Cấu trúc mạng nơ ron xuyên tâm
RBFN có 2 nơ ron ở lớp đầu vào, l nơ ron ở lớp ẩn và 1 nơ ron
ở lớp đầu ra. Véc tơ x
j
là tín hiệu vào RBFN với j = 1, 2; y
i
là giá trị
đầu ra của RBFN với i = 1; z
q
là phần tử nơ ron lớp ẩn q = 1, 2, …,
l; y
i
chính là đánh giá xấp xỉ thành phần phi tuyến.
- Tổng hợp bộ điều khiển thích nghi bằng PID kết hợp với
RBFN
Các trạng thái hệ thống
[
]
T
yyY

1
. (2.72)
Thiết kế các mạch điều khiển bổ sung:
Các biến trạng thái hệ thống:
()
T
t
eedez
⎥
⎦
⎤
⎢
⎣
⎡
=
∫
&
0
ττ
.
Khi tác động phi tuyến và nhiễu còn yếu có thể sử dụng bộ
điều khiển PID chuẩn ban đầu:
zKu
T
00
=
, (2.75)
trong đó
[]
DPI

ˆ
++−=
θ
&
, (2.78)
với
0, >+=
ηη
M
M
dd ,
()
yyf
&
,
ˆ
là đánh giá ước lượng của
()
yyf
&
, .

[]
AzKBKdu
TT
fd
0
1
01
−

17
- Thuật toán thứ nhất: Điều khiển thích nghi mờ với bộ đánh giá
TSK kết hợp với PID cho một lớp đối tượng phi tuyến.
- Thuật toán thứ hai: Điều khiển thích nghi trên cơ sở kỹ thuật
kết hợp PID và mạng nơ ron RBF cho một lớp đối tượng phi tuyến.
- Thể hiện thuật toán cụ thể cho lớp đối tượng điều khi
ển phi
tuyến có động học phần tuyến tính cơ bản là khâu bậc 2 cùng phần
động học phi tuyến và nhiễu chưa biết thay đổi theo thời gian phù
hợp với phần lý thuyết đã phát triển được.
Chương 3. ỨNG DỤNG CÁC THUẬT TOÁN ĐIỀU KHIỂN
THÍCH NGHI CHO BÀI TOÁN ĐIỀU KHIỂN VỊ TRÍ
3.1. Tìm tham số PID cho phần động học tuyến tính cơ bản
Tham số đối tượng và tham số b
ộ PID lần lượt như sau:
[]
[
]
[
][]
.59,0,5,1,//5,10,/5,10 kgmRsmVKANK
ef
=
Ω
=
== (3.1)
[] []
[
]
[
Hình 3.8. Sơ đồ cấu trúc của HTĐK thích nghi vị trí
hệ chuyển động cơ học mờ với bộ đánh giá TSK.
u(t)
e(t)
y
y
(
)
yf
&
ˆ
bu
f
d
y



d
t
d

d
t
d

ε
,
u
D
Ma sát
f(.)
Nhiễu
d
(
t
)
Đánh giá TSK
(
)
yf
&
ˆ

PID
Tính bù nhiễ
u
Kết quả mô phỏng cho thấy khi áp dụng thuật toán thứ nhất mà
luận án đã xây dựng được ở chương 2 cho bài toán điều khiển vị trí,
chất lượng điều khiển đã được nâng cao.
Hình 3.28. Đáp ứng vị trí thứ nhất của hệ thống thích nghi TSK và hệ PID.
y
d
(t)
y
(t)_TS
K
y
(t)_PID
y
d
(t)
Hình 3.31. Sai số vị trí thứ nhất e(t)_TSK và e(t)_PID.
e(t)_TSK
e(t)_TSK
e(t)_PID
Hình 3.32. Đáp ứng vị trí thứ hai của hệ thích nghi TSK và hệ PID.
y
d
(t)
y
(t)_TS


Kết quả mô phỏng Hình 3.43. Đáp ứng vị trí thứ nhất khi sử dụng RBFN.
y
d
(t)
y

t
)
(
-
)

u
(
t
)

c
-a
c
s
1

s
1

u
fd

PID
k
k
I

k
P

ˆ
sign
M
d
tính toán u
ad

∑
ii
φ
ω
ˆ

MUL
f(.)
ma sá
t
d
1
(
-
)

(
-
)

(
)
.

sai số 0,00015 [m]. Khi quỹ đạo đặt điều khiển là đường bậc 1 thì
thuật toán thứ nhất đạt
được sai số 0,0006 [m], còn thuật toán thứ 2
đạt được 0,00001 [m].
- Bằng mô phỏng trên Matlab-Simulink đã khẳng định các
thuật toán đã phát triển ở chương 2 nâng cao được chất lượng điều
khiển và có khả năng áp dụng vào thực tế công nghiệp cho lớp đối
tượng phi tuyến phù hợp với thuật toán. Hai thuật toán đã phát triển
được ở chương 2 đều nâng cao được chất lượng điều khiển. So sánh
các sai s
ố của hai thuật toán trong 2 trường hợp áp đặt điều khiển
Hình 3.46. Đáp ứng vị trí thứ hai khi sử dụng RBFN.
y
d
(t)
y
(t)_RBF
N
21
tương ứng thì thuật toán thứ hai cho chất lượng điều khiển tốt hơn.
Trong bài toán này, tác giả đề xuất nên sử dụng thuật toán thứ hai.
Chương 4. ỨNG DỤNG CÁC THUẬT TOÁN ĐIỀU KHIỂN
THÍCH NGHI CHO BÀI TOÁN ĐIỀU KHIỂN CHỐNG BÓ
CỨNG BÁNH XE Ô TÔ KHI PHANH - ABS
4.1. Tìm tham số PID cho phần động học tuyến tính cơ bản
Các tham số của xe như (4.1), tham số PID ban đầu được tính
cho phanh trong điều kiện m

; k
I
= 1,8434.10
5
, k
D
= 10. (4.8)
4.2. Áp dụng thuật toán điều khiển thích nghi trên cơ sở bộ
đánh giá mờ TSK cho bài toán điều khiển ABS
Các kết quả mô phỏng:
λ(t)_TSK luôn bám tốt giá trị tối ưu λ
0
=0,2. Hình 4.17. Sơ
đ
ồ cấu trúc HTĐK thích n


(
-
)
(-)
(-)
(-)
c1
()
λ
μ

β
α
1
+
Ts

1+Ts
α

vs
1

(
)
td
ABS
đánh giá TSK
c1

P
(
)
ddd
bad
λλλ
++=
&&&
1

PID
Hình 4.25. Nhiễu tác động vào hệ thống thích nghi TSK.
a) nhiễu nhỏ. b) nhiễu lớn. 22
0

λ
(t)_TS
K

t [s]
λ
(t)
Hình 4.33. Các đáp ứng
(
)
t
λ
_PID,
(
)
t
λ
_TSK trường hợp phanh xe
trong điều kiện mặt đường thay đổi và có nhiễu lớn tác động.
()
t
λ
λ
0

λ
(t)_TS
K

t[s]
μ
H
(t)_TSK
μ
H
(t)_PID
t[s]
Hình 4.41. Sơ đồ cấu trúc HTĐK ABS thích nghi
trên cơ sở mạng nơ ron RBFN kết hợp với PID.
(
)
λ
f
ˆ
(
)
λ
f
(
)
tu
0
ku
fd
u
ad
u
(
)

θ
ˆ
()
λ
μ

β
α
1
+
Ts

1
+
Ts
α

vs
1

(
)
t
d
Tính d
1
theo công
thức (4.11)
ABS
β