Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên http://www.lrc-tnu.edu.vn

1
ĐẠI HỌC THÁI NGUYÊN
TRƢỜNG ĐẠI HỌC KỸ THUẬT CÔNG NGHIỆP LUẬN VĂN THẠC SỸ KỸ THUẬT
NGÀNH: TỰ ĐỘNG HÓA


Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên http://www.lrc-tnu.edu.vn

ĐẠI HỌC THÁI NGUYÊN
TRƢỜNG ĐẠI HỌC KỸ THUẬT CÔNG NGHIỆP

LUẬN VĂN THẠC SỸ KỸ THUẬT
NGÀNH: TỰ ĐỘNG HÓA
ĐIỀU KHIỂN BÁM HỆ CHUYỂN ĐỘNG THEO PHƢƠNG PHÁP
TUYẾN TÍNH HOÁ CHÍNH XÁC THÍCH NGHI VỚI KHÂU NHẬN
DẠNG ONLINE DÙNG MẠNG NƠRON
PHÁP TUYẾN TÍNH HOÁ CHÍNH XÁC THÍCH NGHI VỚI KHÂU
NHẬN DẠNG ONLINE DÙNG MẠNG NƠRON

Học viên :Nguyễn Thị Xim
Lớp : CHK11
Chuyên ngành :Tự động hoá
Ngƣời hƣớng dẫn :T.S Đỗ Trung Hải
Ngày giao đề tài:1/12/2009
Ngày hoàn thành đề tài:1/8/2010
KHOA ĐT SAU ĐẠI HỌC
NGƢỜI HƢỚNG DẪN

T.S. Đỗ Trung Hải
BAN GIÁM HIỆU
HỌC VIÊN

Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên http://www.lrc-tnu.edu.vn

4
Nguyễn Thị Xim LỜI CAM ĐOAN

Tôi xin cam đoan đây là công trình nghiên cứu của riêng tôi. Các số liệu,
kết quả trong luận văn là hoàn toàn trung thực và chƣa từng đƣợc ai công bố
trong bất kỳ công trình nào khác.

Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên http://www.lrc-tnu.edu.vn

6
Mục Lục
Mục lục . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
4
Danh mục các ký hiệu và chữ viết tắt . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
7
Danh mục các hình vẽ và đồ thị . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
8
Mở đầu . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
12
Chƣơng 1 Tổng quan về điều khiển thích nghi và các phƣơng pháp nhận
dạng hệ thống . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
14
1.1 Tổng quan về phƣơng pháp điều khiển thích nghi. . . . . . . .
14
1.1.1 Khái niệm về điều khiển thích nghi. . . . . . . . . . . . . . . .
14
1.1.1.1 Định nghĩa………………………
14
1.1.1.2 Câu trúc của hệ điều khiển thích nghi……………
14
1.1.1.3 Phân loại…………………………………………………
15
1.1.2 Các sơ đồ cấu trúc cơ bản của một hệ ĐKTN…
15
1.1.2.1 Hệ điều khiển thích nghi điều chỉnh hệ số khuếch đại…
16
1.1.2.2 Hệ điều khiển thích nghi theo mô hình mẫu……………

28
1.2.1.5 Phƣơng pháp sử dụng hàm nhạy. …………………………
29
1.2.2 Một số phƣơng pháp kinh điển nhận dạng thông số hệ thống On-
line…………………………………………………………
29
1.2.2.1 Phƣơng pháp bình phuơng cực tiểu. ……………………
29
1.2.2.2 Phƣơng pháp xấp xỉ ngẫu nhiên………………………….
30
1.2.2.3 Phƣơng pháp lọc Kalman mở rộng…………………
30
1.2.3 Một số phƣơng pháp hiện đại để nhận dạng hệ thống………
32
1.2.3.1 Phƣơng pháp sử dụng lý thuyết mờ……………………….
32
1.2.3.2 Phƣơng pháp sử dụng mạng nơron……………………….
32
1.3 Lựa chọn phƣơng án nhận dạng và điều khiển. . . . . . . . . . . . . .
34
Chƣơng 2: Mạng nơron và ứng dụng để nhận dạng online trong điều
khiển bám hệ chuyển động theo phƣơng pháp tuyến tính hoá chính xác
thích nghi. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
37
2.1Tổng quan về mạng nơron . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
37
2.1.1 Khái niệm . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
37
2.1.2 Cấu trúc mạng nơron. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . …
38

52
3.2.2 Kết quả mô phỏng 1. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
52
3.2.3 Kết quả mô phỏng 2 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
54
3.2.4 Kết quả mô phỏng 3 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
56
3.2.5 Kết quả mô phỏng 4 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
57
3.2.6 Kết quả mô phỏng 5. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
59
3.2.7 Kết quả mô phỏng 6. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
60
3.2.8 Kết quả mô phỏng 7. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
62
3.2.9 Kết quả mô phỏng 8. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
64
Kết luận. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
66
Tài liệu tham khảo . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
67
Phụ lục . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
69

Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên http://www.lrc-tnu.edu.vn

10
DANH MỤC CÁC KÝ HIỆU VÀ CHỮ VIẾT TẮT
SISO
Hệ một đầu vào một đầu ra, viết tắt của (Single

Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên http://www.lrc-tnu.edu.vn

11

DANH MỤC CÁC HÌNH VẼ VÀ ĐỒ THỊ Hình 1.1 Cấu trúc cơ bản của hệ điều khiển thích nghi …………….
14
Hình 1.2 H ệ ĐKTN điều chỉnh hệ số khuếch đại ………………….
16
Hình 1.3 Sơ đồ cấu trúc hệ ĐKTN theo mô hình mẫu MRAC……
16
Hình 1.4 Hệ ĐKTN tự điều chỉnh gián tiếp ISTR…………………
17
Hình 1.5 Hệ ĐKTN tự điều chỉnh trực tiếp DSTR………………
18
Hình 1.6 Sơ đồ điều khiển thích nghi theo mô hình mẫu trực tiếp
19
Hình 1.7 Sơ đồ điều khiển thích nghi theo mô hình mẫu gián tiếp
20

Hình 2.10 Mô hình cấu trúc hệ chuyển động………………………
45
Hình 2.11 Sơ đồ cấu trúc mạng nơron……………………………
46
Hình 2.12 Lƣu đồ cập nhật thông số………………………………
48
Hình 2.13 Mô hình cấu trúc hệ nhận dạng và điều khiển……………
50
Hình 3.1 Sơ đồ cấu trúc nhận dạng và điều khiển dùng matlab-
52
Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên http://www.lrc-tnu.edu.vn

12
simulink………………………………………………………………
Hình 3.2 Đồ thị góc vị trí đặt, góc vị trí của đối tƣợng và sai lệch
giữa chúng khi mô phỏng trong thời gian 10 giây (a) và 120 giây (b)
52
Hình 3.3 Đồ thị sai lệch góc vị trí đặt và góc vị trí của đối tƣợng khi
mô phỏng trong thời gian 10 giây (a) và 120 giây (b)…………
53
Hình 3.4 Đồ thị trọng số lớp vào của mạng nơron khi mô phỏng
trong thời gian 10 giây (a) và 120 giây (b)……………………….
53
Hình 3.5 Đồ thị trọng số lớp ẩn của mạng nơron khi mô phỏng trong
thời gian 10 giây (a) và 120 giây (b)…
53
Hình 3.6 Đồ thị trọng số lớp ân ra của mạng nơron khi mô phỏng
trong thời gian 10 giây (a) và 120 giây (b)……
54
Hình 3.7 Đồ thị góc vị trí đặt, góc vị trí của đối tƣợng và sai lệch

trong thời gian 5 giây (a) , 45 giây (b)……………………………
57
Hình 3.17 Đồ thị góc vị trí đặt, góc vị trí của đối tƣợng và sai lệch
giữa chúng khi mô phỏng trong thời gian 15 giây (a) và 90 giây (b)
57
Hình 3.18 Đồ thị sai lệch góc vị trí đặt và góc vị trí của đối tƣợng
khi mô phỏng trong thời gian 15 giây (a) và 90 giây (b)…………
58
Hình 3.19 Đồ thị trọng số lớp vào của mạng nơron khi mô phỏng
trong thời gian 15 giây (a) và 90 giây (b)………………………….
58
Hình 3.20 Đồ thị trọng số lớp ẩn của mạng nơron khi mô phỏng
trong thời gian 15 giây (a) và 90 giây (b)………………………….
58
Hình 3.21 Đồ thị trọng số lớp ra của mạng nơron khi mô phỏng
trong thời gian 15 giây (a) và 90 giây (b)…………………………
59
Hình 3.22 Đồ thị góc vị trí đặt, góc vị trí của đối tƣợng và sai lệch
giữa chúng khi mô phỏng trong thời gian 15 giây (a) và 90 giây ( b)
59
Hình 3.23 Đồ thị sai lệch góc vị trí đặt và góc vị trí của đối tƣợng
khi mô phỏng trong thời gian 15 giây (a) và 90 giây (b)………….
59
Hình 3.24 Đồ thị trọng số lớp vào của mạng nơron khi mô phỏng
trong thời gian 15 giây (a) và 90 giây (b)………………………….
60
Hình 3.25 Đồ thị trọng số lớp ẩn của mạng nơron khi mô phỏng
trong thời gian 15 giây (a) và 90 giây (b)…………………………
60
Hình 3.26 Đồ thị trọng số lớp ra của mạng nơron khi mô phỏng

trong thời gian 15 giây (a) và 160 giây (b)……………
63
Hình 3.36 Đồ thị trọng số lớp ra của mạng nơron khi mô phỏng
trong thời gian 15 giây (a) và 160 giây (b)……………………
64
Hình 3.37 Đồ thị góc vị trí đặt, góc vị trí của đối tƣợng và sai lệch
giữa chúng khi mô phỏng trong thời gian 5 giây (a) và 45 giây (b)
64
Hình 3.38 Đồ thị sai lệch góc vị trí đặt và góc vị trí của đối tƣợng
khi mô phỏng trong thời gian 5 giây (a) và 45 giây (b)…………….
64
Hình 3.39 Đồ thị trọng số lớp vào của mạng nơron khi mô phỏng
trong thời gian 5 giây (a) và 45 giây (b)…………………………
65
Hình 3.40 Đồ thị trọng số lớp ẩn của mạng nơron khi mô phỏng
trong thời gian 5 giây (a) và 45 giây (b)……………………………
65
Hình 3.41 Đồ thị trọng số lớp ra của mạng nơron khi mô phỏng
trong thời gian 5 giây (a) và 45 giây (b)…………………………
65


tồn tại thực tế cần nghiên cứu giải quyết. Hiện nay phƣơng tiện lý thuyết và
thực nghiệm cho phép thực hiện đƣợc các bài toán phức tạp nhằm đạt đƣợc
các chỉ tiêu chất lƣợng yêu cầu nhƣ độ quá điều chỉnh, thời gian quá độ cũng
nhƣ khả năng bám của hệ.
2
Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên http://www.lrc-tnu.edu.vn

16
Mục tiêu của luận văn là nghiên cứu điều khiển thích nghi theo phƣơng
pháp tuyến tính hoá chính xác; nghiên cứu mạng nơron, ứng dụng để nhận
dạng online và điều khiển bám một hệ chuyển động phi tuyến.

3. Đối tƣợng và phạm vi nghiên cứu
Đối tƣợng nghiên cứu:
- Xây dựng đƣợc cấu trúc nhận dạng online và điều khiển hệ thống.
- Ứng dụng kết quả cho một hệ chuyển động thực tế ( vd cánh tay Robot).
Phạm vi nghiên cứu:
- Khai thác các nghiên cứu lý thuyết về điều khiển thích nghi, mạng nơron
hiện nay nhằm tìm đƣợc thuật toán nhận dạng và điều khiển hệ chuyển động.
- Xây dựng mô hình mô phỏng bằng phần mềm Matlab – Simulink.
4. Ý nghĩa khoa học và thực tiễn của đề tài
Đây là vấn đề khoa học, đang đƣợc các nhà khoa học trên thế giới và
trong nƣớc quan tâm nghiên cứu.
Vấn đề tính ứng dụng thực tiễn to lớn vì điều khiển hệ chuyển động là hệ
phổ biến hiện nay. Đồng thời, với sự phát triển về mặt công nghệ đã tạo ra các
thiết bị kỹ thuật cho phép thực hiện đƣợc các thuật toán điều khiển phức tạp
với khối lƣợng tính toán lớn mà trƣớc đây khó thực hiện đƣợc.
5. Kết cấu luận văn
Mở đầu
Chƣơng 1: Tổng quan về điều khiển thích nghi và các phƣơng pháp nhận
Phần cơ bản của hệ gồm:
+ Đối tƣợng: S
+ Thiết bị điều khiển: R

u
A
R
TT
I
S
2

1
y
+

2
-
Hình1.1 Cấu trúc chung của hệ điều khiển thích nghi

Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên http://www.lrc-tnu.edu.vn


Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên http://www.lrc-tnu.edu.vn

19

1.1.2.1 Hệ điều khiển thích nghi điều chỉnh hệ số khuếch đại
Đây là sơ đồ đƣợc xây dựng theo nguyên tắc của mạch phản hồi và bộ
điều khiển có thể thay đổi thông số bằng bộ điều chỉnh hệ số khuếch đại.
Đặc điểm của nó có thể làm giảm ảnh hƣởng của sự biến thiên thông số.
1.1.2.2 Hệ điều khiển thích nghi theo mô hình mẫu
Tín hiệu vào của mạch vòng thích nghi là sai lệch của tín hiệu của mô
hình mẫu và của đối tƣợng. Mô hình mẫu đƣợc chọn sao cho đặc tính của mô
hình mẫu là đặc tính mong muốn. Mô hình mẫu chọn càng sát đối tƣợng thì
kết quả điều khiển càng chính xác.
Hình 1.3 Sơ đồ cấu trúc hệ ĐKTN theo mô hình mẫu MRAC

Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên http://www.lrc-tnu.edu.vn

20
Cơ cấu thích nghi có nhiệm vụ hiệu chỉnh sao cho sai số e (t) = y
m
- y
s
tiến
về 0 và hệ ổn định.
Tín hiệu điều khiển là sai số giữa tín hiệu ra của mô hình mẫu và tín hiệu
của đối tƣợng. Luật thích nghi thƣờng đƣợc xác định bằng phƣơng pháp
Gradien, lý thuyết ổn định Lyapunov hoặc lý thuyết ổn định tuyệt đối của
Pôpôp và nguyên lý dƣơng động để hệ hội tụ và sai số là nhỏ nhất.
1.1.2.3 Hệ điều khiển thích nghi tự chỉnh (Self-Turning-Regulator)-
(STR)
Hệ điều khiển thích nghi tự chỉnh đƣợc phát biểu chủ yếu cho hệ gián
đoạn STR là hệ rất mềm dẻo. Tuỳ theo việc lựa chọn luật đánh giá và luật
điều khiển mà ta có nhiều STR khác nhau.
Dựa vào thuật toán cập nhật tham số ta chia STR thành 2 loại chính: STR
trực tiếp (DSTR) và STR gián tiếp (ISTR).
- Hệ điều khiển thích nghi tự chỉnh gián tiếp ISTR.
ISTR là hệ tƣờng minh vì các tham số đƣợc đánh giá on -line trên mô
hình của đối tƣợng và dùng để tính toán lại các tham số của bộ điều khiển. Sơ
đồ ISTR trên (Hình 1.4). Gọi  là véc tơ giá trị đánh giá của đối tƣợng, 
C
là
véc tơ giá trị đánh giá tham số của bộ điều khiển, P()là mô hình tham số hoá
của đối tƣợng. Bộ đánh giá tham số online xác định tham số đánh giá tại mỗi
Khi đó bộ điều khiển có luật C (
C
(t)) để điều khiển đối tƣợng nhƣ
trƣờng hợp tham số của nó đã biết. Nhƣ vậy tham số của nó đƣợc biết gián
tiếp thông qua việc giải phƣơng trình đại số nên đƣợc gọi là ISTR.
- Hệ điều khiển thích nghi tự chỉnh trực tiếp DSTR.
Trong hệ DSTR (Hình 1.5) các tham số của mô hình P (
C
) đƣợc biểu
diễn theo tham số của đối tƣợng sao cho thoả mãn các yêu cầu chất lƣợng.
Khi đó mô hình đƣợc tham số hoá dạng P
c
(
C
) và bộ đánh giá online
đánh giá các giá trị của véc tơ tham số 
C
là 
C
(t) tại thời điểm và giá trị này
dùng để cập nhật lại tham số bộ điều khiển theo thời gian thực.


C
*. Do đó phƣơng pháp điều khiển
theo mô hình mẫu chỉ áp dụng đƣợc với đối tƣợng có thông số và cấu trúc biết
trƣớc.
Để giải quyết đƣợc bài toán điều khiển theo mô hình mẫu với đối tƣợng
có thông số thay đổi và cấu trúc không biết trƣớc thì phƣơng pháp điều khiển
trên cần kết hợp với phƣơng pháp điều khiển thích nghi để thay thế 
C
*
trong
luật điều khiển bằng véc tơ thông số đánh giá 
C
, từ đó ta có phƣơng pháp
điều khiển thích nghi theo mô hình mẫu ra đời.
Theo cách thu đƣợc véctơ (t), MRAC có hai phƣơng pháp:
1.1.3.1 Phương pháp điều khiển thích nghi theo mô hình mẫu trực tiếp
Trong phƣơng pháp MRAC trực tiếp, thông số của bộ điều khiển 
C
(t)
cần xác định theo yêu cầu về chất lƣợng của đối tƣợng điều khiển và biểu
diễn dƣới dạng tham số trong mô hình đối tƣợng điều khiển:
G
S
(p, 
*
) G
S
(p, 
C
*

(P, 
*
C)
Bộ xác định tham
số làm việc 
c
*

e(t)

y

_
+
Hình 1.6 Sơ đồ điều khiển thích nghi theo mô hình mẫu trực tiếp
Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên http://www.lrc-tnu.edu.vn

23

Tại mỗi thời điểm bộ đánh giá sẽ tính trực tiếp 
C
*
(t) từ tín hiệu vào u
S
(t)
và tín hiệu ra y
S
(t) của đối tƣợng điều khiển. Thông số 
C
*

trình: 
C
(t) = F( (t)). (Hình 1.7)

Hình 1.7 Sơ đồ điều khiển thích nghi theo mô hình mẫu gián tiếp
.

Mô hình mẫu
W
M
(S)
u
Bộ điều khiển
C(
c
)
Đối t ƣợng
Bộ xác định tham

(t)) đáp ứng đƣợc các yêu cầu
của mô hình đối tƣợng G
S
(
*
)với v
*
chƣa xác định.
Hệ MRAC có thể nhƣ một hệ bám thích nghi, trong đó đặc tính mong
muốn đƣợc tạo ra từ mô hình mẫu. Mô hình mẫu là một mô hình toán học
đƣợc xây dựng trên cơ sở các tiêu chuẩn đặt trƣớc.
Trong trƣờng hợp này, việc so sánh giữa tín hiệu đặt trƣớc với tín hiệu
đầu ra của hệ, chính là so sánh giữa tín hiệu ra của mô hình mẫu với tín hiệu
ra của quá trình.
Mô hình mẫu đƣợc mô tả bởi phƣơng trình:

m
X
= A
m
X
m
+ B
m
U (1.1)
Y
m
= C.X
m


25
Tiêu chuẩn tối ƣu ở đây có thể xem nhƣ một hàm:
IP = F(

, C, t, a
im
, a
is
) (1.5)
Trong đó: a
im
, a
is
là các thông số của mô hình và của quá trình.
Mục tiêu cơ cấu thích nghi ở đây là điều chỉnh thông số nào đó sao cho
hệ thống mô hình có sai lệch nhỏ nhất


t
teLim 0)(
và hệ ổn định (1.6)
1.1.4 Hệ điều khiển thích nghi áp đặt cực –APPC
Điều khiển thích nghi áp đặt cực (adaptive pole placement control -
APPC) xuất phát từ hệ điều khiển áp đặt cực (PPC) áp dụng cho đối tƣợng
tuyến tính có tham số xác định. Trong điều khiển PPC các yêu cầu về chất
lƣợng đƣợc chuyển hoá thành các vị trí mong muốn của các điểm cực của hệ
thống kín. Luật điều khiển có phản hồi sẽ tạo ra để áp đặt các điểm cực của hệ
kín vào vùng mong muốn.
Cấu trúc của hệ PPC cho đối tƣợng dạng SISO tuyến tính dừng đƣợc chỉ
ra trên (Hình 1.8).

*
) theo (1.7) và đƣa vào luật điều khiển. Ngƣợc lại
nếu không các định đƣợc 
*
thì cũng không xác định đƣợc (
c
*
) và sơ đồ PPC
không thể thực hiện đƣợc. Trong trƣờng hợp này ngƣời ta thƣờng xử lý các
tham số chƣa biết bằng cách thay thế các véc tơ (
c
*
) bằng giá trị đánh giá (t)
Bộ điều
khiển
C(
c
)

Đối t ƣợng
điều khiển G
s
(s)
Hình 1.8 Hệ điều khiển PPC
r
u
y