Môn học HỆ THỐNG ĐIỀU KHIỂN THÔNG MINH Giảng viên: TS Huỳnh Thái Hoàng B ä môân Điề Bộ Đi àu Khiể Khi ån Tự Tư Độ Đ äng Khoa Điện – Điện Tử Đại học Bách Khoa TP.HCM Email: hthoang@hcmut.edu.vn hthoang@hcmut edu Homepage: http://www4.hcmut.edu.vn/~hthoang 28 May 2010 © H T Hồng - ÐHBK TPHCM Chương ĐIỀU KHIỂN DỰA VÀO MƠ HÌNH 28 May 2010 © H T Hồng - ÐHBK TPHCM Nội dung chương ‘ ‘ ‘ ‘ ‘ ‘ Giới thiệu hiệ Nhắc lại mơ hình hệ phi tuyến Điều khiển dùng mơ hình ngược Điều khiển mơ hình nội Điều ều khiển ể theo eo mơơ hình chuẩn c u Điều khiển dự báo dựa vào mơ hình 28 May 2010 © H T Hồng - ÐHBK TPHCM Giới thiệu 28 May 2010 © H T Hồng - ÐHBK TPHCM Giới thiệu ‘ ‘ ‘ Điều khiển Điề khiể dựa d vào mơơ hình hì h phương h pháp há điều điề khiể khiển t có sử dụng tường minh mơ hình đối tượng để tính tốn tín hiệu điều khiển Các phương pháp điều khiển dựa vào mơ hình phổ biến: Ž Điều khiển dùng mơ hình ngược (Inverse Control) Ž Điều ề khiển ể mơ hình nội (Internal Model Control) Ž Điều khiển theo mơ hình chuẩn (Model Reference Control) Ž Điều Điề khiển khiể dự d báo bá (P (Predictive di ti Control) C t l) Các phương pháp điều khiển dựa vào mơ hình phi tuyến áp dụng ụ g thành cơng g vào nhiều lĩnh vực, ự , nhưngg lĩnh vực ự ápp dụng ụ g chủ yếu q trình cơng nghệ hóa học (thí dụ cơng nghiệp hóa dầu, chế biến thực phẩm, nước giải khát ) 28 May 2010 © H T Hồng - ÐHBK TPHCM Nhận dạng mơ hình hệ phi tuyến 28 May 2010 © H T Hồng - ÐHBK TPHCM Thô ông tin biết trước h hệ thống: ccác qui luật vật lý, ccác phát bie ểu ngôn ng gữ, … Vòng lặp nhận dạng hệ thống Thí nghiệm thu thập liệu Xư ly Xử lý sơ liệu Chọn cấu trúc mô hình Chọn tiêu chuẩn ước lương ươc lượng Ước lượng thông số Không tốt ⇒ xét lạïi thông tin biết trước 28 May 2010 Đánh giá mô hình Không tốt ⇒ lặp lại Tốt ⇒ chấp nhận mô hình © H T Hồng - ÐHBK TPHCM Cấu trúc mơ hình phi tuyến ‘ Đối tượng: t y (k ) = f [u (k − 1),K, u (k − nu ), y (k − 1),K, y (k − n y )] + v(k ) Z N = {y (1), u (1); y (2), u (2);K; y ( N ), u ( N )} ‘ Dữ liệu: ệ ‘ Mơ hình: yˆ (k ,θ ) = f (ϕ (k ),θ ) Ž yˆ (k , θ ) Bộ dự báo Ž ϕ (k ) V Vector hồi quii Ž θ Vector tham số 28 May 2010 © H T Hồng - ÐHBK TPHCM Phân loại mơ hình phi tuyến ‘ Phâ loại Phân l i theo th phần hầ tử hồi qui: i ‘ Phân loại theo cấu trúc hàm phi tuyến: Ž Mơ hì hìnhh mờ: Mamdani, M d i Sugeno S Ž Mơ hình mạng thần kinh: MLP, RBF Ž Mơ hình lai mạng thần kinh mờ: ANFIS 28 May 2010 © H T Hồng - ÐHBK TPHCM Sơ đồ khối dự báo mờ ‘ ‘ ‘ Qui tắc mờ mơ tả đặc tính động học đối tượng phi tuyến: Bộ dự báo: nr nϕ i =1 j =1 yˆ (k , θ ) = ∑ α i ∏ μ Aij (ϕ j (k ), β ij , γ ij ) Vector tham số: θ = [α1 , , α nr , β11 , , β nr nϕ , γ 11 , , γ nr nϕ ]T 28 May 2010 © H T Hồng - ÐHBK TPHCM 10 Điều khiển dự báo mơ hình nội 28 May 2010 © H T Hồng - ÐHBK TPHCM 50 Thí dụ: Điều khiển dự báo hệ bồn phản ứng dùng mơ hình NN h(t): h( ) độ cao mực chất hất lỏng lỏ Cb(t): nồng độ sản phẩm đầu q trình w1(t): lưu lượng vào bồn dòng sản phẩm có nồng độ cao Cb1=24.9 =24 w2(t) = 0.1: lưu lượng vào bồn dòng sản phẩm có nồng độ thấp Cb2=0.1 k1=1;; k2=1 ‘ Đặc tính động học hệ thống mơ tả phương trình sau: dh(t ) = w1 (t ) + w2 (t ) − 0.2 h(t ) dt dCb (t ) k1Cb (t ) w (t ) w (t ) = (Cb1 − Cb (t )) + (Cb − Cb (t )) − dt h(t ) h(t ) (1 + k Cb (t )) ‘ Bài tốn đặt điều khiển nồng độ sản phẩm đầu theo giá trị đặt bằ cách h điều điề chỉnh hỉ h lưu l lượng l vào w1(t) () 28 May 2010 © H T Hồng - ÐHBK TPHCM 51 Sơ đồ mơ điều khiển dự báo hệ bồn phản ứng 28 May 2010 © H T Hồng - ÐHBK TPHCM 52 Thiết kế điều khiển dự báo ‘ Cấu trúc mạng thần kinh nhận dạng đặc tính động học hệ bồn phản ứng: Ž Tín hiệu ệ vào: w1((k−1), ), w1((k−2), ), Cb((k−1), ), Cb((k−2)) Ž Tín hiệu ra: Cˆ b ( k ) Ž Số tế bào thần kinh lớp ẩn ‘ Các tùy chọn thuật tốn điều khiển dự báo: Ž Phạm vi điều khiển: H C = Ž Phạm vi dự báo: H P = Ž Trọng ọ g số hàm mục ụ tiêu: σ = ρ = 0.05 Ž Thuật 28 May 2010 tốn tối ưu hóa: suy giảm độ dốc © H T Hồng - ÐHBK TPHCM 53 Dữ liệu huấn luyện mạng thần kinh nhận dạng mơ hình hệ bồn phản ứng 28 May 2010 © H T Hồng - ÐHBK TPHCM 54 Kết điều khiển dự báo hệ bồn phản ứng dùng mạng thần kinh 28 May 2010 © H T Hồng - ÐHBK TPHCM 55 Thí dụ: Điều khiển dự báo hệ bồn kép dùng mơ hình mờ ‘ Đặc tính động học hệ thống mơ tả phương trình sau: ( ) h&1 (t ) = ku (t ) − sgn(h1 (t ) − h2 (t ))C D a1 g | h1 (t ) − h2 (t ) | A1 (h1 ) h&2 (t ) = sgn((h1 (t ) − h2 (t ))CD a1 g | h1 (t ) − h2 (t ) | − C D a2 gh h2 (t ) A2 (h2 ) Ai (hi ) = 28 May 2010 ( ) Amax − Amin hi + Amin i hmax © H T Hồng - ÐHBK TPHCM 56 Sơ đồ mơ điều khiển dự báo hệ bồn kép 28 May 2010 © H T Hồng - ÐHBK TPHCM 57 Cấu trúc mơ hình mờ TakagiTakagi-Sugeno nhận dạng đặc tính động học hệ bồn kép ‘ Hệ qui tắc mờ: ‘ Hàm liên thuộc tập mờ: 28 May 2010 © H T Hồng - ÐHBK TPHCM 58 Biểu thức dự báo ‘ Bộ dự báo mờ: yˆ (t , θ ) = μ Rat _ thapp ( y (t − 1), θ17 , θ18 )[θ1 y (t − 1) + θ y (t − 2) + θ 3u (t − 1) + θ 4u (t − 2)] + μThap ( y (t − 1), θ17 , θ18 , θ19 )[θ y (t − 1) + θ y (t − 2) + θ u (t − 1) + θ 8u (t − 2)] + μTB ( y (t − 1), θ18 , θ19 , θ 20 )[θ y (t − 1) + θ10 y (t − 2) + θ11u (t − 1) + θ12u (t − 2)] + μCao ( y (t − 1), θ19 , θ 20 )[θ13 y (t − 1) + θ14 y (t − 2) + θ15u (t − 1) + θ16u (t − 2)] 28 May 2010 © H T Hồng - ÐHBK TPHCM 59 Sơ đồ thu thập liệu 28 May 2010 © H T Hồng - ÐHBK TPHCM 60 Dữ liệu vào hệ bồn kép 28 May 2010 © H T Hồng - ÐHBK TPHCM 61 Kết nhận dạng mơ hình Takagi Takagi Sugeno 28 May 2010 © H T Hồng - ÐHBK TPHCM 62 Thiết kế điều khiển dự báo ‘ Mơ hình dự báo đáp ứng hệ bồn kép: mơ hình mờ Takagi-Sugeno Takagi Sugeno ‘ Các tùy chọn thuật tốn điều khiển dự báo: Ž Phạm vi điều khiển: H C = Ž Phạm vi dự báo: H P = 10 Ž Trọng T sốố hàm hà mục tiêu: tiê σ = ρ = 400 Ž Thuật 28 May 2010 tốn tối ưu hóa: Levenberg-Marquadt © H T Hồng - ÐHBK TPHCM 63 Kết điều khiển dự báo hệ kép dùng mơ hình mờ TakagiTakagi-Sugeno 28 May 2010 © H T Hồng - ÐHBK TPHCM 64 [...]... TPHCM 26 Kết quả điều khiển 40 r(t) h(t) 30 20 10 0 0 100 00 200 00 300 40 0 00 Điều khiển ngược (Inverse Control) 40 r(t) h(t) 30 20 10 0 0 100 200 300 40 0 Điều khiển thuận (Feed forward Control) 28 May 2010 © H T Hoàng - ÐHBK TPHCM 27 Điều khiển mô hình nội 28 May 2010 © H T Hoàng - ÐHBK TPHCM 28 Điều khiển mô hình nội tuyến tính Đối tượng Mô hình ngược Mô hình thuận Sơ đồ điều khiển mô hình nội ộ tuyến... cần điều khiển là ổn định với pha cực tiểu Nếu mô hình ngược không nhận dạng đúng đặc tính động học ngược của đối tượng thì kết quả điều khiển sẽ có sai số Giải pháp để loại trừ ảnh hưởng của sai số mô hình: Ž dùng sơ đồ điều khiển thuận (Feed Forward Control) Ž hoặc điều khiển mô hình nội (Internal Model Control) 28 May 2010 © H T Hoàng - ÐHBK TPHCM 24 Điều khiển thuận (Feed Forward Control) Sơ đồ điều. .. u(t) 9 6 3 0 40 0 h h(t) 30 20 10 0 28 May 2010 0 200 40 0 600 Time 800 © H T Hoàng - ÐHBK TPHCM 1000 21 Sơ đồ điều khiển hệ bồn đơn dùng mô hình ngược 28 May 2010 © H T Hoàng - ÐHBK TPHCM 22 Kết quả điều khiển hệ bồn đơn dùng mô hình ngược 40 r(t) () h(t) 30 20 10 0 0 28 May 2010 100 200 © H T Hoàng - ÐHBK TPHCM 300 40 0 23 Nhận xét ‘ ‘ ‘ Phương pháp Ph há điề điều khiển khiể dù dùng mô ô hì hìnhh ngược... ki h nhận hậ dạng d mô hình hì h ngược Ž Tín hiệu vào: h(k + 1), h(k ) Tín hiệu ra: uˆ (k ) Ž Số tế bào thần kinh ở lớp ẩn là 6 6 Ž Hàm kích hoạt lớp ẩn là hàm sigmoid; lớp ra là hàm tuyến tính 28 May 2010 © H T Hoàng - ÐHBK TPHCM 33 Kết quả điều khiển 40 40 r(t) () h(t) 30 30 20 20 10 10 0 0 r(t) h(t) 100 200 300 ề khiển ể mô hình nội Điều 40 0 0 0 100 200 300 40 0 Điều khiển ngược 40 r(t) h(t) 30 20... 0 100 200 300 40 0 Điều khiển ngược 40 r(t) h(t) 30 20 10 0 0 100 200 300 40 0 Điều khiển thuận 28 May 2010 © H T Hoàng - ÐHBK TPHCM 34 Điều khiển theo mô hình chuẩn 28 May 2010 © H T Hoàng - ÐHBK TPHCM 35 Nguyên tắc điều khiển theo mô hình chuẩn ‘ Tiêu chuẩn huấn luyện bộ điều khiển: J (θ ) = ∑ [ y m (k ) − y (k )]2 → min k ‘ Mô hình NN/FL: dùng đểể ước lượng ∂y (k ) / ∂θ khi tìm cực trị J (θ ) 28 May... định và mô hình ngược g đảo đặc tính độngg học mô hình thuận thì tín chính xác bằngg nghịch hiệu ra đúng bằng tín hiệu vào, bất chấp nhiễu 28 May 2010 © H T Hoàng - ÐHBK TPHCM 30 Thí dụ điều khiển mô hình nội hệ bồn đơn 28 May 2010 © H T Hoàng - ÐHBK TPHCM 31 Dữ liệu vào ra hệ bồn đơn Si l ttank Single k iinputt - output t t data d t 12 u(t) 9 6 3 0 40 0 h h(t) 30 20 10 0 28 May 2010 0 200 40 0 600... Forward Control) Sơ đồ điều khiển thuận ‘ Trongg trườngg hợp ợp mô hình NN/FM khôngg thể nhận ậ dạng ạ g hoàn toàn chính xác đặc tính động học ngược của đối tượng thể sử dụng thêm bộ điều khiển PID kinh điển để triệt tiêu sai số do mô hình 28 May 2010 © H T Hoàng - ÐHBK TPHCM 25 Thí dụ điều khiển thuận hệ bồn đơn ‘ ‘ Mô hình ngược: mạng NN (đã trình bày ở thí dụ trước) Bộ điều điề khiển khiể PI: PI 28 May... 16 Ước lượng thông số mô hình ngược Sơ đồ ước lượng tham số mô hình ngược online ‘ Ước lượng ợ g online: Ž Thông số mô hình ngược được cập nhật trực tuyến sao cho sai lệch giữa tín hiệu ra của đối tượng và tín hiệu đặt là tối thiểu Ž Tiêu chuẩn ẩ ước lượng tham số: ố J (θ ) = ∑ [r (k ) − y (k ))]2 → min k 28 May 2010 © H T Hoàng - ÐHBK TPHCM 17 Điều khiển dùng mô hình ngược trực tiếp ‘ Mô hình ngược... được sử dụng để điều khiển đối tượng 28 May 2010 © H T Hoàng - ÐHBK TPHCM 18 Thí dụ: Điều khiển hệ bồn chứa dùng mô hình ngược trực tiếp ‘ Phương trình vi phân mô tả đặc tính động học hệ bồn chứa: ( 1 h&(t ) = k (t ) − C D a 2 ghh(t ) ku A(h) ) Amax − Amin A(h) = h + Amin hmax 28 May 2010 © H T Hoàng - ÐHBK TPHCM 19 Nhận dạng đặc tính động học hệ bồn đơn ‘ Mô hì hìnhh thuận th ậ của ủ hệ bồn bồ đơn đ... của hệ thống: Y ( s ) = R ( s )G R ( s ) + N ( s )G N ( s ) GR ( s) = Y ( s) R( s) Y ( s) G N ( s) = N ( s) 28 May 2010 = N ( s ) =0 = R( s )=0 GC ( s )G P ( s ) 1 + GC ( s )G P ( s ) − GC ( s )Gˆ P ( s ) 1 − GC ( s )Gˆ P ( s) 1 + GC ( s )G P ( s ) − GC ( s)Gˆ P ( s ) © H T Hoàng - ÐHBK TPHCM 29 Điều khiển mô hình nội phi tuyến Sơ đồ điều khiển mô hình nội tuyến tính ‘ Nếu đối tượng ổn định, mô hình .. .Chương ĐIỀU KHIỂN DỰA VÀO MƠ HÌNH 28 May 2010 © H T Hồng - ÐHBK TPHCM Nội dung chương ‘ ‘ ‘ ‘ ‘ ‘ Giới thiệu hiệ Nhắc lại mơ hình hệ phi tuyến Điều khiển dùng mơ hình ngược Điều khiển mơ hình. .. dựa d vào mơơ hình hì h phương h pháp há điều điề khiể khiển t có sử dụng tường minh mơ hình đối tượng để tính tốn tín hiệu điều khiển Các phương pháp điều khiển dựa vào mơ hình phổ biến: Ž Điều. .. © H T Hồng - ÐHBK TPHCM 27 Điều khiển mơ hình nội 28 May 2010 © H T Hồng - ÐHBK TPHCM 28 Điều khiển mơ hình nội tuyến tính Đối tượng Mơ hình ngược Mơ hình thuận Sơ đồ điều khiển mơ hình nội ộ