Đang tải... (xem toàn văn)
Bài viết phân tích những vấn đề liên quan đến kỹ thuật nâng cao dựa trên mạng thần kinh nhân tạo điều khiển chuyển động của ngư lôi. Ngư lôi là đối tượng 6 bậc tự do có tính phi tuyến cao và khó điều khiển.
rong mặt phẳng ngang, mặt phẳng đứng điều khiển giảm lắc quanh trục X b với ngoại lực mô men ngoại lực tác động lên ngư lôi Ta có phương trình chuyển động ngư lơi dạng tổng quát: M RB CRB ( ) RB (2) M RB ma trận quán tính; C RB ma trận hướng tâm Coriolis; RB véc tơ ngoại lực mô men ngoại lực tác động lên thân ngư lôi Trong hệ tọa độ bậc tự [7], chuyển động ngư lôi tổng hợp theo hệ phương trình sau: x u0 cos cos v (cos sin sin sin cos ) w(cos sin cos sin sin ) y u0 sin cos v (sin sin sin cos cos ) w(sin sin cos cos sin ) z u0 sin v (cos sin ) w cos cos p q tan sin r tan cos q cos r sin q sin sec r cos sec (3) Đây hệ MIMO phi tuyến, ta nhận thấy tính chất phi tuyến phức tạp của đối tượng từ phương trình (3), ta viết lại dạng sau: m y1 f1 x g1 j x u j d1 j 1 m y 2 f x g2 j x u j d2 (4) j 2 m y 3 f3 x g3 j x u j d j 3 Điều khiển ngư lôi dựa kỹ thuật điều khiển nâng cao 3.1 Điều khiển thích nghi trực tiếp dựa kỹ thuật lai ghép Fuzzy – Neural Tín hiệu đặt u Δe - Ẽ0 Fuzzy – Neural Controller u fk u y Ngư lôi vk + Bộ quan sát ê Trạng thái k Bộ lọc nhiễu + CT - - +d Ẽ1 ê Ước lượng on-line Ẽ1 Bộ tính vk Ẽ1 Ẽ1 Hình Hệ thống điều khiển thích nghi fuzzy – neural trực tiếp Hình trình bày mơ hình hệ thống điều khiển ngư lơi với phương pháp điều khiển thích nghi nâng cao [7], thiết kế quan sát trạng thái theo công thức sau: T ˆ eˆ Ao eˆ BK c eˆ K o E1 E ˆ CT eˆ E Tạp chí Khoa học Cơng nghệ Hàng hải Số 45 – 01/2016 (5) 40 CHÚC MỪNG NĂM MỚI 2016 Trong đó: K diag[ K 01 , K 02 , K 03 ] R x3 vector độ lợi quan sát trạng thái Sai số quan ˆ E y d Eˆ1 Đầu nơron mờ (Fuzzy-Neural) với sát định nghĩa: e e e u fk kết hợp v thành phần để khử nhiễu sai số mơ hình, tín hiệu điều khiển: u u fk v (6) Trong đó: u fk [u fk , u fk , u fk ] R v [v1 , v2 , v3 ] R Cấu hình xấp xỉ nơron mờ gồm có số luật Nếu - Thì chế suy luận mờ Luật Nếu – Thì thứ i (với i h ) viết: i Ri : Nếu eˆ1 Aki eˆn Akn u fk Bki T i i i T i Trong đó: Ak1 , Ak , , Akn Bk tập mờ, sử dụng luật suy diễn max – prod, mờ hóa singleton giải mờ theo trung bình trọng tâm, ngõ xấp xỉ biểu diễn sau [7]: h u fk n i k [ Ai (eˆ j )] i 1 j 1 h [ Ai (eˆ j )] i 1 j 1 Trong đó: kj n T k k (eˆ) (7) kj i i Akj e j hàm liên thuộc biến mờ, h tổng luật Nếu – Thì, k điểm i h T h vạch mà Bi ( k ) k (eˆ) [k , k , , k ] R véc tơ sở mờ với k i k định nghĩa theo công thức (8) sau: n i k (eˆ) Ai (eˆ j ) j 1 h kj n [ Ai (eˆ j )] i 1 j 1 (với i h ) (8) kj Lựa chọn luật cập nhật online [7] sau: k E1kk (eˆ) neáu || k || m k T hay (|| k || mk vaø E1k k k (eˆ) 0) k Pr ( k E1k (eˆ)) neáu || k || mk vaø E1k kT k (eˆ) 0) (9) 3.2 Đánh giá hiệu phương pháp điều khiển thích nghi Mơ hệ thống với kỹ thuật điều khiển trình bày mục 3.2 sử dụng điều khiển thích nghi trực tiếp lai ghép fuzzy – neural Kết cho thấy hệ thống giữ ổn định, xác điều khiển Ngư lôi theo quỹ đạo đặt trước với hướng, góc lắc ngang độ sâu (hình 4), độ vọt lố điều khiển gần Chuyển động ngư lôi không gian chiều hiển thị rõ tính ổn định hệ thống điều khiển thay đổi độ sâu theo nấc 10m 25m, tương ứng với thay đổi góc hướng Hình Điều khiển ngư lôi theo quỹ đạo định trước chuyển động khơng gian chiều Tạp chí Khoa học Cơng nghệ Hàng hải Số 45 – 01/2016 41 ... điều khiển thích nghi Mơ hệ thống với kỹ thuật điều khiển trình bày mục 3.2 sử dụng điều khiển thích nghi trực tiếp lai ghép fuzzy – neural Kết cho thấy hệ thống giữ ổn định, xác điều khiển Ngư. .. vọt lố điều khiển gần Chuyển động ngư lơi khơng gian chiều hiển thị rõ tính ổn định hệ thống điều khiển thay đổi độ sâu theo nấc 10m 25m, tương ứng với thay đổi góc hướng Hình Điều khiển ngư lơi... Đầu nơron mờ (Fuzzy-Neural) với sát định nghĩa: e e e u fk kết hợp v thành phần để khử nhiễu sai số mơ hình, tín hiệu điều khiển: u u fk v (6) Trong đó: u fk [u fk , u fk , u fk ]