15 216 nguyenquocdinh 06 nguyen quoc dinh 2267

20-27 ĐIỀU KHIỂN QUÁ TRÌNH MIMO SỬ DỤNG MẠNG NƠ RON THÍCH NGHI VỚI THUẬT TOÁN MFA LÀM MÔ HÌNH THAM CHIẾU NGUYỄN QUỐC ĐỊNH Trường Đại học Bách Khoa - Đại học Đà Nẵng Tóm tắt: Bài báo nà

Tạp chí Khoa học và Giáo dục, Trường Đại học Sư phạm Huế ISSN 1859-1612, Số 02(18)/2011: tr 20-27

ĐIỀU KHIỂN QUÁ TRÌNH MIMO SỬ DỤNG MẠNG NƠ RON THÍCH NGHI VỚI THUẬT TOÁN MFA LÀM MÔ HÌNH THAM CHIẾU

NGUYỄN QUỐC ĐỊNH Trường Đại học Bách Khoa - Đại học Đà Nẵng

Tóm tắt: Bài báo này trình bày kết quả nghiên cứu việc sử dụng hệ nơron

thích nghi để thiết kế bộ điều khiển mức chất lỏng cho hệ bồn nước đôi Nội dung bài báo giới thiệu mô hình toán học MIMO (2 ngõ vào - 2 ngõ ra) của đối tượng điều khiển, từ đó, giới thiệu về thuật toán MFA để điều khiển quá trình cho hệ đơn ngõ vào – đơn ngõ ra (SISO) cũng như hệ nhiều ngõ vào – nhiều ngõ ra (MIMO) Trong đó, luật cập nhật trọng số cho mạng nơron thích nghi cũng như cấu trúc chi tiết của bộ điều khiển MIMO được xây dựng từ các bộ điều khiển SISO riêng rẽ cũng được đề cập tới Hoạt động của bộ điều khiển được kiểm chứng bằng mô phỏng trên phần mềm Matlab-Simulink Kết quả mô phỏng cho thấy bộ điều khiển đã làm việc rất tốt Nội dung bài báo này sẽ là tiền đề cho việc thiết kế bộ điều khiển lai kết hợp giữa

hệ suy luận mờ và mạng nơron thích nghi để điều khiển cho các quá trình phi tuyến MIMO trong tương lai

1 MÔ HÌNH ĐỐI TƯỢNG HỆ BỒN NƯỚC ĐÔI

Mô hình đối tượng hệ bồn nước đôi được mô tả như hình 1.1 Hệ bồn nước đôi làm đối tượng điều khiển là một hệ phi tuyến với 2 ngõ vào là tín hiệu điện áp điều khiển động

cơ bơm nước u1(t), u2(t) và 2 ngõ ra là mức nước h1(t) và h2(t)

Với qin1, qin2 lần lượt là lưu lượng nước máy bơm 1 và bơm 2 bơm vào bồn 1, bồn 2

qout1, qout2 lần lượt là lưu lượng nước chảy ra ngoài bồn 1, bồn 2

qout1_2, qout2_1 lần lượt là lưu lượng nước từ bồn 1 qua bồn 2 hoặc ngược lại

Theo tài liệu tham khảo [1], mô hình toán đối tượng được viết như sau:

Hình 1.1 Mô hình hệ bồn nước đôi

( )

1

1 1

2

h t k u t a C D gh t C D h t h t a g h t h t A

h t k u t a C D gh t C D h t h t a g h t h t

A

•

•

⎧

⎪

⎪

⎨

⎪

⎪⎩

2 MẠNG NƠ RON THÍCH NGHI SISO

Bộ điều khiển được thiết kế theo tài liệu [4] đã nghiên cứu việc sử dụng thuật toán học

MFA (Model-Free Adaptive Control with CyboCon) với mạng nơ ron thích nghi

Theo [4], giải thuật điều khiển cho bộ điều khiển SISO được cho bởi:

1

i

=

Hình 2.1 Mạng nơ ron thích nghi SISO

Mạng nơ ron thích nghi này với 3 lớp nơ ron có trọng số giữa lớp đầu và lớp ẩn là wij, trọng số giữa lớp ẩn với lớp ra là hi Hai vectơ trọng số này được cập nhật theo luật cập nhật sau:

1

( )

( )

N

k

y n

u n

η

=

∂

( )

( )

y n

u n

Mạng nơ ron thích nghi dùng giải thuật điều khiển MFA ở trên có 1 ngõ vào, 1 ngõ ra (SISO) cho nên việc điều khiển cho đối tượng phi tuyến MIMO là hệ bồn nước đôi thì không thể được

3 MẠNG NƠ RON THÍCH NGHI MIMO Trường hợp điều khiển đối tượng nhiều ngõ vào, nhiều ngõ ra (MIMO) như sau:

Cụ thể sơ đồ điều khiển cho 2 ngõ vào và 2 ngõ ra dùng để điều khiển mức nước trong bình nước đôi như sau:

Hình 3.1 Mô hình điều khiển MIMO

Hình 3.2 Bộ điều khiển 2 ngõ vào, 2 ngõ ra với thuật toán MFA

Trong đó, khối Controller bao gồm 4 bộ điều khiển SISO được ghép nối như trên, mỗi

bộ điều khiển là 1 mạng nơ ron như sau:

Lúc này, mỗi bộ điều khiển C có giải thuật điều khiển như sau:

- Bộ điều khiển C11

11 11 11

1

j ij i

i

=

11( ) ( ( ))11

1

11 11 11

j

c j j

=

11

1

1

k

i c

=

1

( ) c ( ) ( )

h n η K e n q n

- Bộ điều khiển C22

Hình 3.3 Mạng nơ ron thích nghi cho cấu trúc MIMO

22 22 22

1

j ij i

i

=

22( ) ( 22( ))

1

22 22 22

j

c j j

=

22

1

2

k

i c

=

2

( ) ( ) ( )

c

h n η K e n q n

Δ = (3.10)

- Bộ điều khiển C21

21 21 21

1

j ij i

i

=

= ∑ + (3.11)

21( ) ( 21( ))

q n =ϕ p n (3.12)

1

21 21 21 21

j

s c j j

=

⎣ ∑ ⎦ (3.13)

21

1

1

k

i c

=

Δ = − ∑ (3.14)

1

( ) c ( ) ( )

h n η K e n q n

Δ = (3.15)

- Bộ điều khiển C12

12 12 12

1

j ij i

i

=

= ∑ + (3.16)

12( ) ( 12( ))

q n =ϕ p n (3.17)

1

12 12 12 12

j

s c j j

=

⎣ ∑ ⎦ (3.18)

12

1

2

k

i c

=

Δ = − ∑ (3.19)

12 12 12 12

2

( ) c ( ) ( )

h n η K e n q n

Δ = (3.20)

4 MÔ PHỎNG ĐIỀU KHIỂN HỆ BỒN NƯỚC ĐÔI TRÊN MATLAB-SIMULINK Thực hiện kết nối bộ điều khiển vào mô hình đối tượng trong Matlab-Simulink như sau:

5 KẾT QUẢ MÔ PHỎNG VỚI BỘ ĐIỀU KHIỂN MẠNG NƠ RON THÍCH NGHI DÙNG THUẬT TOÁN MFA

Kết quả mô phỏng với bồn 1 và bồn 2 như sau:

Hình 5.1 Giá trị đặt và giá trị thực của mức nước trong bồn 1

Hình 4.1 Mô hình điều khiển hệ bồn nước đôi dùng mạng nơ ron thích nghi

trong Matlab - Simulink

( _ ): Mức nước đặt trước của bồn 1

( -): Mức nước thực của bồn 1

Hình 5.2 Giá trị đặt và giá trị thực của mức nước trong bồn 2

6 KẾT LUẬN VÀ HƯỚNG PHÁT TRIỂN Bài báo này đã trình bày việc thiết kế 1 bộ điều khiển nơron thích nghi sử dụng thuật toán MFA Kết quả mô phỏng trên Matlab-Simulink cho thấy hoạt động của bộ điều khiển rất tốt, giá trị thực của bồn nước 1 cũng như bồn nước 2 bám rất sát so với tín hiệu đặt khi tín hiệu đặt thay đổi giá trị Tuy nhiên, kết quả nghiên cứu sẽ có tính thuyết phục và khả năng ứng dụng cao hơn nếu ta có thể xây dựng hệ thống thực nghiệm cho bài toán điều khiển này

TÀI LIỆU THAM KHẢO

[1] Teo Lian Seng, Mazuki Khalid and Rubiyah Yusof (1998) Tuning of a Neuro-fuzzy

controller by genetic algorithms with an application to a coupled-tank liquid-level

control system International Journal on Engineering Applications on Artificial

Intelligence

[2] Slim labiod, Mohamed Seghir Boucherit, Thierry Marie Guerra (2005) Adaptive

fuzzy control of a class of MIMO nonlinear systems Fuzzy set and System, 59-77, 511

[3] Yih – Guang Leu, Tsu – Tian Lee, and Wei – Yen Wang (1999) Observer - based

adaptive fuzzy neural control for unknown nonlinear dynamical system

[4] Guang-Minh Chen, Wei – Yen Wang, Tsu – Tian Lee, and C.W.Tao (1999)

Observer – based Direct adaptive fuzzy-neural control for Anti-lock braking systems

thực của bồn 2