Chѭѫng 2: ĈIӄU KHIӆN THÍCH NGHI
2.1 Khái niӋm
2.1.1 Ĉӏnh nghƭa
“Thích nghi là quá trình thay ÿәi thông sӕ và cҩu
trúc hay tác ÿӝng ÿiӅu khiӇntrêncѫ sӣ lѭӧng thông
tin có ÿѭӧc trong quá trình làm viӋcvӟimөc ÿích
ÿҥt ÿѭӧcmӝttrҥng thái nhҩt ÿӏnh, thѭӡng là tӕi ѭu
khi thiӃulѭӧng thông tin ban ÿҫucNJng nhѭ khi ÿiӅu
kiӋn làm viӋc thay ÿәi” hay :
ĈLӅXNKLӇQWKtFKQJKL 3*6761JX\ӉQ7Kӏ3KѭѫQJ+j
http://www.khvt.com Trang 1
“ĈiӅu khiӇn thích nghi là tәng hӧpcáckƭ thuұt
nhҵmtӵÿӝng chӍnh ÿӏnh các bӝÿiӅuchӍnh trong
mҥch ÿiӅu khiӇnnhҵmthӵchiӋn hay duy trì ӣ mӝt
mӭc ÿӝ nhҩt ÿӏnh chҩtlѭӧng cӫahӋ khi thông sӕ
cӫa quá trình ÿѭӧc ÿiӅu khiӇn không biӃttrѭӟc hay
thay ÿәi theo thӡi gian”.
H͏ th͙ng ÿ˱ͫcmôt̫ trong hình d˱ͣi ÿây g͛
m2
vòng:
-Vòng h͛iti͇pthôngth˱ͥng
-Vòng h͛iti͇p ÿi͉ukhi͋n thích nghi
ĈLӅXNKLӇQWKtFKQJKL 3*6761JX\ӉQ7Kӏ3KѭѫQJ+j
http://www.khvt.com Trang 2
KӃtluұn
1. ĈiӅu khiӇn thích nghi
liên quan ÿӃn:
-Sӵ khác nhau vӅ các quá
trình ÿӝng hӑc
-Sӵ khác nhau vӅ các
nhiӉu

Có thӇ phân loҥicáchӋ thích nghi theo các tiêu
chuҭnsau:
1. HӋ thích nghi mô hình tham chiӃu (MRAS)
2. Bӝ tӵ chӍnh ÿӏnh ( STR )
3. Lӏch trình ÿӝ lӧi
4. HӋ tӵ hӑc
5. HӋ tӵ tә chӭc
ĈLӅXNKLӇQWKtFKQJKL 3*6761JX\ӉQ7Kӏ3KѭѫQJ+j
http://www.khvt.com Trang 6
2.1.5 Ӭng dөng
x Tӵ chӍnh ÿӏnh
x Lӏch trình ÿӝ lӧi
x Thích nghi liên tөc
Quá trình ÿӝng hӑc
BiӃn ÿәi
Hҵng sӕ
Sӱ dөng bӝÿiӅu khiӇnvӟi các thông sӕ
biӃn ÿәi
Sӱ dөng bӝÿiӅu khiӇnvӟi các thông sӕ
biӃn ÿәi
Sӱ dөng bӝ biӃn ÿәivӟi các thông sӕ
hҵng
Sӱ dөng bӝ biӃn ÿәivӟi các thông sӕ
hҵng
Sӵ biӃn thiên
không biӃttrѭӟc
Sӵ biӃn thiên
biӃttrѭӟc
Sӱ dөng bӝÿiӅu khiӇnthích
nghi

nhӳng phѭѫng pháp chính cӫa ÿiӅukhiӇn thích nghi.
Nguyên lí cѫ bҧn ÿѭӧctrìnhbàyӣ hình 2.2
Mô hình chuҭnsӁ cho ÿáp ӭng ngõ ra mong muӕn ÿӕivӟi
tín hiӋu ÿһt(yêucҫu). HӋ thӕng có mӝt vòng hӗitiӃp
thông thѭӡng bao gӗm ÿӕitѭӧng và bӝÿiӅukhiӇn. Sai sӕ
e là sai lӋch giӳa ngõ ra cӫahӋ thӕng và c
ӫamôhình
chuҭne = y -y
m
. BӝÿiӅukhiӇn có thông sӕ thay ÿәidӵa
vào sai sӕ này. HӋ thӕng có hai vòng hӗitiӃp:hӗitiӃp
trong là vòng hӗitiӃp thông thѭӡng và vòng hӗitiӃp bên
ngoài hiӋuchӍnh tham sӕ cho vòng hӗitiӃp bên trong.
Vòng hӗitiӃp bên trong ÿѭӧcgiҧ sӱ là nhanh hѫnvòng
hӗitiӃp bên ngoài.
ĈLӅXNKLӇQWKtFKQJKL 3*6761JX\ӉQ7Kӏ3KѭѫQJ+j
http://www.khvt.com Trang 9
Hình 2.2 là mô hình MRAS ÿҫu tiên ÿѭӧc ÿӅ nghӏ bӣi
Whitaker vào năm 1958 vӟi hai ý tѭӣng mӟi ÿѭӧc ÿѭara:
TrѭӟchӃtsӵ thӵchiӋncӫahӋ thӕng ÿѭӧcxácÿӏnh bӣi
mӝt mô hình, thӭ hai là sai sӕ cӫabӝÿiӅu khiӇn ÿѭӧc
chӍnh bӣisaisӕ giӳamôhìnhchuҭnvàhӋ thӕng. Mô hình
chuҭnsӱ dөng trong hӋ thích nghi bҳt nguӗntӯ hӋ liên tөc
sau ÿó
ÿѭӧcmӣ rӝng sang hӋ rӡirҥccónhiӉungүu nhiên.
Chѭѫng này tұp trung vào ý tѭӣng cѫ bҧn. ĈӇ vҩn ÿӅ
ÿѭӧctrìnhbàymӝt cách rõ ràng, ta chӍ tұp trung vào cҩu
hình trong hình 2.2 ÿѭӧcgӑilàhӋ MRAS song song . Ĉây
là mӝt trong nhiӅu cách có thӇ xây dӵng mô hình chuҭn.
Chѭѫng này ÿӅ cұpchínhÿӃnhӋ liên tөctheophѭѫng

thӇ thӵchiӋn ÿѭӧc. Cѫ cҩuchӍnh ÿӏnh vӟi thông sӕ
sau ÿѭӧcgӑilàluұt MIT, ÿѭӧcsӱ dөng cho hӋ
MRAS ÿҫu tiên:
T
J
T
w
w

e
e
dt
d
ĈLӅXNKLӇQWKtFKQJKL 3*6761JX\ӉQ7Kӏ3KѭѫQJ+j
http://www.khvt.com Trang 13
Trong phѭѫng trình này e là sai sӕ cӫamôhình
e = y – y
m
. Các thành phҫncӫa vector we/wT là ÿҥo
hàm ÿӝ nhҥycӫasaisӕÿӕivӟi các thông sӕ chӍnh
ÿӏnh T.Thông sӕ J xác ÿӏnh tӕc ÿӝ thích nghi. Luұt
MIT có thӇÿѭӧcgiҧi thích nhѭ sau. Giҧ sӱ rҵng các
thông sӕ T thay ÿәichұmhѫnnhiӅuso vӟicácbiӃn
khác cӫahӋ thӕng. ĈӇ bình phѭѫng sai sӕ là bé nhҩt,
cҫn thay ÿәi các thông sӕ theo hѭӟng gradient âm
cӫabìnhphѭѫng sai sӕ e
2
.
Giҧ sӱ muӕn thay ÿәi thông sӕ cӫabӝÿiӅu khiӇnsao
cho sai sӕ giӳangõracӫa ÿӕitѭӧng và cӫamôhình

t
ĈLӅXNKLӇQWKtFKQJKL 3*6761JX\ӉQ7Kӏ3KѭѫQJ+j
http://www.khvt.com Trang 15
Giҧ sӱ rҵng các thông sӕ cҫn thay ÿәi T thay ÿәi
chұmhѫnnhiӅuso vӟicácbiӃn khác cӫahӋ thӕng.
Vì vұy ÿҥohàm ÿѭӧc tính vӟigiҧ thiӃt T là hҵng
sӕ. BiӇuthӭc ÿҥo hàm gӑilàhàmÿӝ nhҥycӫahӋ
thӕng. Luұt ÿiӅuchӍnh theo phѭѫng trình (2.2) vӟi
là ÿӝ nhҥythìcóliênhӋ giӕng nhѭ luұt MIT.
Cách chӑnhàmtә
nthҩt theo phѭѫng trình (2.1) có
thӇ là tuǤ ý. NӃuchӑn
J(
T
) = ~e~ (2.3)
Khi ÿóluұthiӋuchӍnh sӁ là :
T
w
we
T
w
we
T
w
w e
)4.2()(esign
e
dt
d
T

thành mӝt vector và e/
T
là gradient cӫa sai sӕÿӕi
vӟi các thông sӕ tѭѫng ӭng. Ӭng dөng cӫaluұt
MIT ÿѭӧcbiӇudiӉnbҵng hai ví dө sau :
ĈLӅXNKLӇQWKtFKQJKL 3*6761JX\ӉQ7Kӏ3KѭѫQJ+j
http://www.khvt.com Trang 17
Ví dө 2.1 - HiӋuchӍnh ÿӝ lӧinuôitiӃn
Xét vҩn ÿӅ hiӋuchӍnh ÿӝ lӧi nuôi tiӃnvӟimôhình
và ÿӕitѭӧng ÿӅucóhàmtruyӅn là G(S). Sai sӕ là:
e = y – y
m
= G(p)
T
u
c
– G(p)
Tq
u
c
vӟiuclàtínhiӋu ÿһt, y
m
là ngõ ra mô hình, y là ngõ
ra ÿӕitѭӧng, T là thông sӕ hiӋuchӍnh, và p = d/dt là
toán tӱ vi phân. Ĉӝ nhҥykhiҩybҵng :
0
/)(
T
T
mc

phҧicóxҩpxӍÿӇtính ÿѭӧc ÿӝ nhҥy.
Ví dө 2.2 MRAS cho hӋ bұcnhҩt
Xét hӋ thӕng ÿѭӧcmôtҧ bӣiphѭѫng trình:
)5.2(buay
dt
dy

ĈLӅXNKLӇQWKtFKQJKL 3*6761JX\ӉQ7Kӏ3KѭѫQJ+j
http://www.khvt.com Trang 19
vӟiu làbiӃn ÿiӅu khiӇn, y là ngõ ra ÿѭӧc ÿolѭӡng.
Giҧ sӱ mong muӕncóÿѭӧchӋ vòng kín ÿѭӧcmôtҧ
bӣi:
Mô hình kèm theo hoàn hҧocóthӇÿҥt ÿѭӧcvӟibӝ
ÿiӅu khiӇn:
u(t) = u
c
(t) –s
0
y(t) (2.6)
vӟi tham sӕ t
0
= b
m
/ b ; s
0
= (a
m
–a)/b
cmmm
m

:
ĈLӅXNKLӇQWKtFKQJKL 3*6761JX\ӉQ7Kӏ3KѭѫQJ+j
http://www.khvt.com Trang 21
Các công thӭc này không thӇ dùng vì thông sӕÿӕi
tѭӧng a và b chѭabiӃt. Vì vұycҫnphҧilàmxҩpxӍ
ÿӇ có ÿѭӧcluұthiӋuchӍnh tham sӕ thӵctӃ. ĈӇ thӵc
hiӋn ÿiӅunày, ÿҫu tiên cҫn quan sát vӟigiátrӏ tӕi ѭu
cӫa tham sӕ bӝÿiӅu khiӇn, ta có :
p + a + bs
0
= p + a
m
c
u
bsap
b
t
e
00


w
w
y
bsap
b
u
bsap
tb
s

¸
¸
¹
·
¨
¨
©
§


¸
¸
¹
·
¨
¨
©
§


1
1
0
0
J
J
Ví dө trên chӍ cách sӱ dөng luұtMIT ÿӇ tҥo ÿѭӧc
luұthiӋuchӍnh thông sӕ.
(2.7)
ĈLӅXNKLӇQWKtFKQJKL 3*6761JX\ӉQ7Kӏ3KѭѫQJ+j