Nghiên cứu thiết kế bộ điều khiển mờ nơron cho lò điện trở sử dụng thuật toán lan truyền ngược cải tiến

TRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA LÊ PHÚ THI NGHIÊN CỨU THIẾT KẾ BỘ ĐIỀU KHIỂN MỜ NƠRON CHO LÒ ĐIỆN TRỞ SỬ DỤNG THUẬT TOÁN LAN TRUYỀN NGƯỢC CẢI TIẾN Chuyên ngành: Kỹ thuật Điều khiển và Tự động

TRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA

LÊ PHÚ THI

NGHIÊN CỨU THIẾT KẾ BỘ ĐIỀU KHIỂN MỜ NƠRON CHO LÒ ĐIỆN TRỞ SỬ DỤNG THUẬT TOÁN LAN TRUYỀN NGƯỢC CẢI TIẾN

Chuyên ngành: Kỹ thuật Điều khiển và Tự động hóa

Mã số: 60520216

TÓM TẮT LUẬN VĂN THẠC SĨ KỸ THUẬT

Đà Nẵng - Năm 2017

TRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA

Người hướng dẫn khoa học: TS Nguyễn Quốc Định

Phản biện 1:

PGS.TS Bùi Quốc Khánh Phản biện 2:

TS Nguyễn Anh Duy

Luận văn được bảo vệ trước Hội đồng chấm Luận văn tốt nghiệp thạc sĩ ngành Kỹ thuật Điều khiển và Tự động hóa họp tại Trường Đại học Bách khoa vào ngày 07 tháng 07 năm

2017

Có thể tìm hiểu luận văn tại:

 Trung tâm Học liệu, Đại học Đà Nẵng tại Trường Đại học

Bách khoa

 Thư viện Khoa điện, Trường Đại học Bách khoa - ĐHĐN

MỞ ĐẦU

1 Lý do chọn đề tài

Ngày nay khoa học kỹ thuật không ngững phát triển, đặc biệt đối với nước ta đang trong thời kỳ công nghiệp hóa – hiện đại hóa, cũng chính vì mục tiêu đó mà việc ứng dụng các phương pháp điều khiển mới linh hoạt hơn vào điều khiển tự động là rất cần thiết Những phương pháp điều khiển cổ điển hầu như dựa trên nền toán học chính xác Tuy nhiên kỹ thuật điều khiển mờ bắt nguồn từ những sách lượt và kinh nghiệm của chuyên gia đã có thể thoát được những ràng buộc từ những phương pháp toán học chính xác Bên cạnh điều khiển mờ ta còn có phương pháp điều khiển sử dụng mạng nơron tái tạo lại chức năng giống con người đã mở ra một hướng mới trong việc giải quyết các bài toán kỹ thuật và kinh tế

Điều khiển nhiệt độ lò điện trở thường khá phực tạp do đối tượng có tính trễ và phi tuyến Ngày nay với sự ra đời của nhiều phương pháp điều khiển khác nhau, mỗi phương pháp chắc chắn sẽ

có những điểm mạnh riêng Nếu có thể kết hợp tốt các phương pháp với nhau có thể mang đến một hiệu quả cao trong điều khiển

Cũng chính vì những yếu tố trên mà việc kết hợp hệ mờ và nơron được nghiên cứu là mục đích của đề tài “Nghiên cứu thiết kế

bộ điều khiển mờ nơ ron cho lò điện trở sử dụng thuật toán lan

truyền ngược cải tiến”

2 Mục tiêu nghiên cứu:

Tìm hiểu các đặc trưng của mạng nơ ron nhân tạo, khả năng và các nguyên tắc để ứng dụng thành công mạng nơ ron nhân tạo trong thực tế Xây dựng lý thuyết sử dụng phương pháp mờ - nơ ron thuật toán lan truyền ngược điều khiển nhiệt độ lò điện trở Làm cơ sở cho

các nghiên cứu sâu hơn về lò điện trở và nền tảng để chế tạo mô hình điều khiển nhiệt độ lò điện trở

3 Đối tượng và phạm vi nghiên cứu

3.1 Đối tượng nghiên cứu

- Quá trình thay đội nhiệt độ lò điện trở

- Lý thuyết điều khiển mờ, mạng nơron

- Thuật toán lan truyền ngược

- Phần mềm Matlab & Simulink mô phỏng quá trình điều khiển nhiệt độ lò điện trở

3.2 Phạm vi nghiên cứu

- Điều khiển nhiệt độ lò điện trở sử dụng phương pháp điều khiển PID, điều khiển mờ và mờ nơ ron thuật toán lan truyền ngược

- Mô phỏng quá trình điều khiển nhiệt độ lò điện trở

4 Nội dung nghiên cứu

- Nghiên cứu mô hình lò điện trở

- Nghiên cứu về lý thuyết điều khiển mờ, mạng nơron, và kết hợp mạng nơron với hệ mờ

- Nghiên cứu xây dựng mô phỏng quá trình điều khiển nhiệt

độ lò điện trở bằng phần mềm Matlab & Simulink

5 Phương pháp nghiên cứu

Đề tài thực hiện trong phạm vi mô phỏng mô hình trên công

cụ Matlab – Simulink, sẽ là cơ sở để tiếp tục nghiên cứu trong thực

tế

6 Ý nghĩa khoa học và thực tiễn của đề tài:

6.1 Ý nghĩa khoa học của đề tài:

Nghiên cứu này cũng như các nghiên cứu khác có cùng mục tiêu nâng cao độ chính xác sẽ cung cấp thêm cho những nhà nghiên cứu, đề tài sẽ mang lại một hướng mới trong việc thiết kế bộ điều khiển nhiệt độ trong lò điện trở, ngoài việc dùng bộ điều khiển PID

hoặc bộ điều khiển mờ Bộ điều khiển mờ nơ ron có thể cho khả năng điều khiển tốt hơn đối với đối tượng điều khiển là nhiệt độ

6.2 Ý nghĩa thực tiễn của đề tài:

Đề tài thực hiện làm cơ sở để thực hiện các bộ điều khiển sử dụng thuật toán mờ nơ ron với chất lượng đạt yêu cầu

CHƯƠNG 1 TỔNG QUAN VỀ LÒ ĐIỆN

1.1 Giới thiệu về lò điện

1.1.1 Định nghĩa

Lò điện trở là thiết bị biến đổi điện năng thành nhiệt năng, dùng trong công nghệ nung nóng, nấu chảy vật liệu

1.1.2 Đặc điểm của lò điện

Có khả năng tạo được nhiệt độ cao do nhiệt năng được tập trung trong một thể tích nhỏ

Do nhiệt năng tập trung, nhiệt độ cao nên lò có tốc độ nung lớn, năng suất cao

Đảm bảo nung đều, nung chính xác, dễ điều chỉnh và khống chế độ nhiệt và chế độ nhiệt độ

Có khả năng cơ khí hóa, tự động hóa

Đảm bảo điều kiện vệ sinh: không bụi, không khói, ít tiếng ồn Tuy lò điện có nhiều ưu điểm so với các lò nhiên liệu, nhưng cần lưu ý rằng: điện năng là dạng năng lượng quý, đắt

1.1.3 Nguyên lý làm việc của lò điện trở

Khi dòng điện chạy qua vật dẫn có điện trở R (vật rắn hoặc chất lỏng), nó sẽ tỏa nhiệt lượng trong vật thể theo định luật Joule-Lence Năng lượng nhiệt này sẽ đốt nóng bản thân vật dẫn hoặc gián tiếp đốt nóng các vật nung xếp gần đó

Những thiết bị nung làm việc theo nguyên tắc này được gọi là điện trở Dây dẫn hoặc vật nung có dòng điện chạy qua được gọi là dây điện trở hoặc dây nung

1.2 Giới thiệu chung về lò điện trở:

1.2.1 Nguyên lý làm việc của lò điện trở

Khi dòng điện chạy qua vật dẫn có điện trở là R (vật rắn hoặc chất lỏng), nó sẽ tỏa ra nhiệt lượng trong vật thể theo định luật Joule-Lence Năng lượng nhiệt này sẽ đốt nóng bản thân vật dẫn hoặc gián tiếp đốt nóng các vật nung xếp gần đó

Những thiết bị nung làm việc theo nguyên tắc này được gọi là

lò điện trở Dây dẫn hoặc vật nung có dòng điện chạy qua được gọi

là dây điện trở hoặc dây nung

1.2.2 Phân loại lò điện trở

a Phân loại theo phương pháp tỏa nhiệt

b Phân loại theo nhiệt độ làm việc

c Phân loại theo nơi dùng

d Phân loại theo đặc tính làm việc

e Phân loại theo kết cấu lò

f Phân loại theo mục đích sử dụng

1.2.3 Vật liệu làm dây điện trở

a Dây điện trở bằng hợp kim

b Dây điện trở bằng kim loại

c Dây điện trở nung nóng bằng vật liệu kim loại

1.2.4 Các loại lò điện trở thông dụng

a Lò nung nóng theo chu kỳ

b Lò nung nóng liên tục

1.3 Khống chế và ổn định nhiệt độ lò điện trở

Điều chỉnh công suất cấp cho lò điện trở có thể thực hiện bằng các phương pháp sau:

- Hạn chế công suất cấp cho dây điện trở bằng cách đấu thêm điện trở phụ(cuộn kháng bão hoà, điện trở)

- Dùng biến áp tự ngẫu, hoặc biến áp có nhiều đầu dây sơ cấp để cấp cho lò điện trở

- Thay đổi sơ đồ đấu dây của dây điện trở (từ tam giác sang sao, hoặc từ nối tiếp sang song song)

- Đóng cắt nguồn cấp cho dây điện trở theo chu kỳ

- Dùng bộ điều áp xoay chiều để thay đổi trị số điện áp cấp cho dây điện trở

1.4 Các loại cảm biến nhiệt độ

1.5 Mạch điều áp xoay chiều ba pha

Hình 1 1: Sơ đồ sáu thysistor đấu thành ba cặp song song ngược

1.6 Thiết kế tính toán tính chọn van bán dẫn

CHƯƠNG 2 TỔNG QUAN VỀ HỆ NƠRON MỜ 2.1 Đặt vấn đề

Hệ thống hợp nhất này sẽ có ưu điểm của cả hai: Mạng nơron (khả năng học, khả năng tối ưu hóa, sự kết nối về cấu trúc) và hệ mờ (sự thông minh của con người qua luật mờ if-then, sự thuận lợi của việc am hiểu kiến thức chuyên môn một cách chặt chẽ của các chuyên gia)

2.2 Tổng quan về điều khiển mờ

2.2.1 Giới thiệu

2.2.2 Cấu trúc của hệ điều khiển mờ

Hình 2.1: Các khối chức năng của bộ điều khiển mờ

- Khối giao diện vào ra: để đưa tín hiệu vào bộ điều khiển và

xuất tín hiệu từ ngõ ra bộ điều khiển đến cơ cấu chấp hành

- Khối mờ hóa: có chức năng chuyển mỗi giá trị rõ của biến

ngôn ngữ đầu vào thành vector có số phần tử bằng số tập mờ đầu vào

- Khối thiết bị hợp thành là cơ cấu suy diễn có chức năng

biến mỗi giá trị rõ x0ở đầu vào thành tập mờ ( x0) trên cơ sở các luật điều khiển

+ Luật điều khiển: bao gồm một số mệnh đề hợp thành, là các mệnh đề đơn hoặc mệnh đề phức được liên hệ với nhau bởi toán

tử

Cấu trúc luật hợp thành

+ Cấu trúc SISO (một vào, một ra)

+ Cấu trúc MISO (nhiều vào, một ra)

+ Cấu trúc MIMO (nhiều vào, nhiểu ra)

• Luật hợp thành Max-min

• Luật hợp thành Max-prod

• Luật hợp thành Sum-min

• Luật hợp thành Sum-prod

- Khối giải mờ có nhiệm vụ chuyển tập mờ đầu ra thành giá

trị rõ y0 (ứng với mỗi giá trị rõ x0) để điều khiển đối tượng Có

hai phương pháp giải mờ chính là phương pháp cực đại và phương pháp điểm trọng tâm

2.3 Tổng quan về mạng nơron

2.3.1 Giới thiệu

2.3.2 Lịch sử phát triển của mạng nơron nhân tạo

Qua quá trình nghiên cứu và phát triển mạng nơron nhân tạo được chia làm 4 giai đoạn

2.3.3 Cấu trúc mạng nơron nhân tạo

a) Mạng nơron sinh học

- Thân nơron (Soma)

- Các nhánh (Dendrite)

- Sợi trục (Axon)

b) Mạng nơron nhân tạo

Khái niệm: Nơron nhân tạo là sự sao chép nơron sinh học

của não người

2.3.4 Mô hình nơron

a) Nơron đơn giản

b) Nơron với nhiều đầu vào (véctor vào)

Mục đích: mạng nơron được huấn luyện để thực hiện những

hàm phức tạp trong nhiều lĩnh vực ứng dụng khác nhau

a) Huấn luyện gia tăng (huấn luyện tiến dần)

b) Huấn luyện theo gói

2.4 Sự kết hợp giữa mạng nơron và logic mờ

2.4.1 Vài nét về lịch sử phát triển

2.4.2 Logic mờ

2.4.3 Mạng nơron

2.4.4 Sự kết hợp giữa mạng nơron và logic mờ

Một số tiêu chí cơ bản trợ giúp cho người thiết kế ở logic

mờ và mạng nơron (Bảng 2.1)

Bảng 2 1: So sánh mạng nơron và logic mờ

Từ đó người ta đã đi đến việc kết hợp mạng nơron và điều khiển mờ để hình thành bộ điều khiển mờ nơron có ưu điểm vượt trội

Hình 2.24: Kiến trúc kiểu mẫu của một hệ nơron mờ

Hai tiêu chí cơ bản trợ giúp cho người thiết kế ở logic mờ và ở mạng nơron thể hiện trái ngược nhau

Thể hiện tri thức Không tường minh,

khó giải thích và khó sửa đổi

Tường minh, dễ kiểm chứng hoạt động và dễ sửa đổi

Khả năng học

Có khả năng học thông qua các tập dữ liệu

Không có khả năng học, người thiết kế phải tự thiết

Trong luật hợp thành và hàm thuộc

Từ những phân tích trên, ta thấy nếu kết hợp logic mờ và mạng nơron, ta sẽ có một hệ lai với ưu điểm của cả hai: logic mờ cho phép thiết kế hệ dễ dàng, tường minh trong khi mạng nơron cho phép học những gì mà ta yêu cầu về bộ điều khiển

2.4.6 Giới thiệu ANFIS

2.4.7 Cấu trúc bộ điều khiển theo ANFIS

Cụ thể, chức năng của từng lớp được diễn tả như sau:

+ Lớp 1: là lớp vào của mạng, gồm 2 nơron, lớp này chuyển giá trị đầu vào đến lớp tiếp theo

+ Lớp 2: Mỗi nút trong lớp này đại diện cho một trong năm hàm thuộc {NB NS ZE PS PB}, do đó lớp này có 10 nơron

+ Lớp 3: lớp này gồm 25 nơron tương ứng với 25 luật, đầu vào là các độ phụ thuộc, đầu ra của lớp là cường độ của luật (Rule weight)

+ Lớp 4: lớp này gồm 25 nơron Đầu vào của lớp là cường

độ của luật, đầu ra của lớp là cường độ luật trung bình

+ Lớp 5: lớp này là lớp giải mờ, chỉ gồm 1 nơron Đầu vào của lớp là các cường độ luật trung bình

2.4.8 Cơ chế huấn luyện của ANFIS

Cơ chế huấn luyện như sau: thuật toán được cung cấp với một tập hợp các ví dụ về hành vi riêng của mạng (dữ liệu vào/ra mẫu) {[p1, t1],… [p2, t2],…[pQ,tQ]} trong đó pQlà đầu vào của mạng (e, ec) và tq là đầu ra mong muốn tương ứng với (target output) Khi mỗi đầu vào được đưa tới mạng, đầu ra của mạng được so sánh với đầu ra mong muốn Thuật toán phải hiệu chỉnh các thông số mạng để cực tiểu hóa sai số trung bình bình phương

2.4.9 Luật học lan truyền ngược BP (Back propagation)

3.1.1 Khái niệm về bộ điều khiển PID

3.1.2 Điều khiển nhiệt độ lò điện trở sử dụng bộ điều khiển PID

Trong kỹ thuật điều khiển, người ta mô tả lò điện trở bằng một khâu quán tính bậc nhất có trễ có hàm truyền:

T

  

thõa mãn điều kiện trên nên ta sử dụng phương pháp thứ nhất Ziegler – Nichols, sử dụng bộ điều khiển PID, ta có:

Mô phỏng trên matlab – simulink ta được:

Hình 3.3:Mô phỏng bộ điều khiển PID cho lò điện trở

Hình 3 1: Sơ đồ cấu trúc bộ điều khiển PID – một Nơron

Phương trình mô tả luật điều khiển của bộ điều khiển PID được thiết lập như sau:

Nơron-∆u(k) = w1 ∆e1 + w2 ∆e2 + w3 ∆e3 = Kp ∆e1 + Ki ∆e2 + Kd ∆e3

Tín hiệu điều khiển tại thời điểm k: u(k) = u(k-1) +∆u(k) Các thông số của bộ điều khiển: Kp, Ki, Kd được chỉnh định một cách online nhờ vào việc cập nhật các trọng số w1, w2, và w3 của mạng nơ ron

b Huấn luyện trực tuyến bộ điều khiển Nơron-PID:

Mục tiêu của quá trình huấn luyện bộ điều kiển Nơron-PID là điều chỉnh bộ trọng số wj (j=1,2,3) của mạng, để cực tiểu hóa hàm chi phí sau:

E(k) = 12 e(k) = 12[rin(k) – yout(k)]2

Việc chỉnh định bộ trọng số wj được thực hiện theo phương pháp Gradient descient:

Trong đó, các ∆wj(k) được xác định như sau:

= ηkd e(k) ∂∆u(k)∂y(k)

∆e3

Với: + η kp , η ki , η kd

: là các hằng số tốc độ học tỉ lệ, tích phân

và vi phân

+ e(k): là tín hiệu sai lệch

+ ∆e1, ∆e2, ∆e3: là độ biến thiên sai lệch tỉ lệ, tích phân và vi

phân

+ 𝜕∆𝑢(𝑘)𝜕𝑦(𝑘) : là độ nhạy của đáp ứng đối với tín hiệu điều khiển, hay còn gọi là thông tin Jacobian, được xác định thông qua bộ nhận dạng Nơron-RBF

3.2.2 Xây Dựng Bộ Nhận Dạng Đối Tượng Nơron-RBF (Radial Basic Function Neural Network):

(k-Với: + u(k): tín hiệu điều khiển tại thời điểm k

+ yout(k-1) và yout(k-2): là tín hiệu phản hồi từ hệ thống tại thời điểm (k-1) và (k-2)

Tạo thành vec tơ đầu vào: X = [u(k), y(k-1), y(k-2)]T

- Lớp ẩn: ta chọn có 6 nơron RBF: H = [h1, h2, h3, h4, h5, h6]

Giá trị của các hj được tính theo hàm Gaussian như sau:

hj = exp(- ‖x − Cj ‖2

2bj2 ) j= 1, 2, 3 6 Trong đó:

(k-Thông tin Jacobian cho việc chỉnh định các thông số của bộ Nơron-PID được xác định như sau:

bj2

m

Với x 1 là tín hiệu điều khiển u(k)

Mô phỏng trên matlab ta có mô hình:

Hình 3 3: Mô phỏng trên matlab bộ điều khiển NN-PID

Kết quả mô phỏng:

Hình 3 4: Kết quả mô phỏng bộ điều khiển NN-PID cho lò điện trở

Bảng 3 2: Thông số đạt được của bộ điều khiển NN-PID Quá trình điều khiển Số liệu Tỉ lệ (%)

áp cung cấp cho lò

- Khâu so sánh làm nhiệm vụ so sánh điện áp đặt và điện áp phản hồi lấy từ đầu ra của khối cảm biến, đầu ra của khâu so sánh là sao lệch e U u   cb Lò điện trở nói riêng, cũng như đối tượng nhiệt nói chung thường không cho phép có độ quá điều chỉnh, do đó e biến thiên trong khoảng từ 10 đến 0

Bước 2: Chọn các biến ngôn ngữ vào, ra

- Giả thiết ta điều khiển lò điện trở theo quy luật PI, khi đó biến ngôn ngữ đầu vào bộ điều khiển mờ là sai lệch (ký hiệu là E) và tích phân sai lệch (ký hiệu là TE) Đầu ra bộ Điều khiển mờ là điện

áp (ký hiệu là U) Miền giá trị của các biến ngôn ngữ được chọn như sau:

- Sai lệch càng lớn thì tác động điều khiển càng lớn

- Tích phân sai lệch càng lớn thì tác động điều khiển càng lớn

Bảng 3 3: Bảng luật điều khiển

Bước 5: Mô phỏng hệ thống: Sơ đồ mô phỏng hệ thống được chỉ ra trên hình 3.18 Kết quả mô phỏng được chỉ ra trên hình 3.19

Tại cửa sổ trên Matlab ta nhập lệnh fuzzy, xuất hiện cửa sổ FIS EDITOR Ta tiến hành chọn số đầu vào cho bộ điều khiển, chọn phương pháp điều khiển, xây dựng luật hợp thành, thiết lập các hàm liên thuộc như sau:

Hình 3.12: Giao diện FIS

Hình 3.13: Mờ hóa sai lệch