luận văn: VỀ MỘT PHƢƠNG PHÁP TỔNG HỢP HỆ ĐIỀU KHIỂN MỜ DÙNG MẠNG NƠRON ỨNG DỤNG TRONG CÔNG NGHIỆP ppt

BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO


BỘ CÔNG THƢƠNG
VIỆN NGHIÊN CỨU ĐIỆN TỬ, TIN HỌC, TỰ ĐỘNG HÓA
  




NGUYỄN DUY HƢNG



VỀ MỘT PHƢƠNG PHÁP TỔNG HỢP HỆ
ĐIỀU KHIỂN MỜ DÙNG MẠNG NƠRON
ỨNG DỤNG TRONG CÔNG NGHIỆP


Chuyên ngành:
Kỹ thuật Điện tử
Mã ngành:
62.52.70.01



LUẬN ÁN TIẾN SĨ KỸ THUẬT

HƯỚNG DẪN KHOA HỌC:
GS. TSKH. NGUYỄN XUÂN QUỲNH















HÀ NỘI – 2009








LỜI CẢM ƠN

Tác giả xin bày tỏ lời cảm ơn và lòng kính trọng đối với thầy hướng dẫn:
GS. TSKH. Nguyễn Xuân Quỳnh bởi những chỉ dẫn quý báu về phương pháp
luận và định hướng nghiên cứu để luận án được hoàn thành.
Tác giả cũng bày tỏ lời cảm ơn đối với Viện NC Điện tử, Tin học, Tự
động hóa – Bộ Công Thương đã tạo điều kiện thuận lợi về cơ sở vật chất và
thời gian để tác giả hoàn thành luận án.
Tác giả xin trân trọng cảm ơn các nhà khoa học và các đồng nghiệp đã
phản biện, lý luận, đóng góp các ý kiến xây dựng và trao đổi về các vấn đề lý
thuyết cũng như thực tiễn để luận án được hoàn thiện.
Cuối cùng tác giả xin bày tỏ lời cảm ơn sâu sắc nhất đến gia đình và người
thân đã luôn chia sẻ, gánh đỡ những khó khăn cũng như dành những tình cảm
và là nguồn cổ vũ, động viên tinh thần không thể thiếu đối với tác giả trong
suốt quá trình thực hiện luận án này.







LỜI CAM ĐOAN


Tôi xin cam đoan luận án này là công trình nghiên cứu khoa học của tôi và
không trùng lặp với bất kỳ công trình khoa học nào khác. Các số liệu trình
bày trong luận án đã được kiểm tra kỹ và phản ánh hoàn toàn trung thực. Các
kết quả nghiên cứu do tác giả đề xuất chưa từng được công bố trên bất kỳ tạp
chí nào đến thời điểm này ngoài những công trình của tác giả.

Hà Nội, ngày 15 tháng 9 năm 2009
Tác giả luận án




Nguyễn Duy Hưng

- i -


MỞ ĐẦU

Vấn đề điều khiển ổn định các hệ động học phi tuyến có phương trình động
học chuyển được về dạng tuyến tính hóa phản hồi trạng thái (state feedback
linearizable) hoặc tuyến tính hóa phản hồi vào-ra (input-output feedback
linearizable) có chứa các thành phần không rõ nhằm bám theo tín hiệu mẫu cho
trước với sai số bị chặn là mục tiêu giải quyết của luận án. Đây là vấn đề phức
tạp do đặc tính phi tuyến của động học cũng như của các thành phần chưa biết
trong phương trình động học của đối tượng. Các công trình nghiên cứu hiện nay
chủ yếu tìm cách giải quyết các vấn đề về điều khiển ổn định và bền vững hệ
phi tuyến có các thành phần bất định dựa trên điều khiển thích nghi, tuy nhiên
các phương pháp còn khá phức tạp và chưa chỉ rõ khả năng và mô hình áp dụng
trên các hệ thống điều khiển công nghiệp.
Nhằm đóng góp, đưa ra một phương pháp tổng hợp có khả năng áp dụng trên
các hệ thống điều khiển tự động tiên tiến hoạt động trong các phân cấp mạng
công nghiệp, tác giả trình bày một phương pháp tổng hợp mới dựa trên ý tưởng
thay thế ước lượng (không cần gần đúng như các phương pháp hiện nay) các
hàm trạng thái chưa biết bằng các hàm số đã biết, từ đó tìm cách xấp xỉ sai lệch
chung do phép thay thế ước lượng gây nên và thiết kế thành phần bù liên tục

nhằm triệt tiêu tác động này. Đặc điểm của phương pháp là sử dụng bộ xấp xỉ
vạn năng mờ nơron (xấp xỉ sai lệch nêu trên) làm thành phần bù trong luật điều
khiển phản hồi. Để xây dựng được một cơ sở toán học chứng minh cho phương
pháp đề xuất, luận án lần lượt phát triển phương pháp cho các trường hợp bù
tĩnh (luật điều khiển phản hồi tĩnh) và trường hợp bù động (luật điều khiển thích
nghi). Ngoài ra luận án còn phân tích và giải quyết một số vấn đề khác liên quan
đến các điều kiện giới hạn của quỹ đạo trạng thái và đầu vào của hệ phi tuyến
cũng như mở rộng phương pháp trong trường hợp hệ khả tuyến tính hóa phản
hồi chặt (strict-feedback linearizable system).
Ngoài cơ sở lý thuyết được chứng minh, luận án cũng phân tích và chỉ ra khả
năng áp dụng phương pháp trên các hệ thống điều khiển công nghiệp (PLC,
IPC) thông qua thử nghiệm trên một mô hình phần mềm ứng dụng được xây
dựng cho hệ thống SIMATIC S7 của hãng Siemens.
- ii -


 Bố cục của luận án
Luận án chia thành 4 chương. Chương 1 trình bày tổng quan các vấn đề
trong điều khiển các hệ phi tuyến và ứng dụng, từ đó đưa ra mục tiêu và nội
dung nghiên cứu của luận án giới hạn vào các hệ khả tuyến tính hóa phản hồi có
chứa các thành phần không rõ trong bài toán bám theo tín hiệu mẫu bị chặn cho
trước.
Chương 2 trình bày chi tiết vấn đề cần giải quyết cũng như tổng quan các
nghiên cứu và các kết quả đã đạt được đến nay. Dựa trên phương pháp thiết kế
định nghĩa hệ sai số thỏa mãn giả thiết ban đầu, luận án xây dựng một số cơ sở
toán học (các định lý và bổ đề) để hình thành phương pháp mới theo hướng đơn
giản và có khả năng ứng dụng – được gọi là phương pháp thay thế ước lượng
hàm trạng thái – làm tiền đề phát triển các bộ điều khiển ổn định tĩnh và động
trong các chương tiếp theo.
Trong Chương 3, tác giả giới thiệu một số cơ sở toán học nhằm đưa ra luật

điều khiển tĩnh dùng bộ xấp xỉ vạn năng mờ nơron làm thành phần bù liên tục
để nghiệm của hệ sai số vòng kín bị chặn tới hạn đều (uniformly ultimately
bounded) cũng như trình bày phương pháp tính toán, xác định tham số điều
khiển và các điều kiện cần trong phương pháp để quỹ đạo trạng thái và tín hiệu
điều khiển bị chặn theo thiết kế. Ngoài ra Chương 3 còn tiếp tục mở rộng
phương pháp cho thiết kế bộ điều khiển ổn định tĩnh các hệ chuyển động hỗn
loạn (chaotic systems) có phương trình động học ở dạng tuyến tính hóa phản hồi
chặt.
Chương 4 tập trung vào giải quyết vấn đề bù động dựa trên luật điều khiển
tĩnh và sử dụng bộ xấp xỉ mờ nơron để xây dựng được bộ điều khiển thích nghi
ổn định cũng như trình bày mô hình phần mềm ứng dụng. Nhằm chứng minh
tính khả thi của phương pháp trong phát triển bộ điều khiển với thành phần bù
động, luận án sử dụng điều khiển thích nghi trực tiếp áp dụng phương pháp
chỉnh định

để chỉnh định tham số của bộ xấp xỉ mờ nơron trong các trường
hợp bộ xấp xỉ tuyến tính và phi tuyến đối với tham số. Tác giả cũng đưa ra mô
hình phần mềm ứng dụng cho phép áp dụng các kiểu điều khiển tĩnh và động
trên các hệ thống điều khiển công nghiệp và phân tích khả năng ứng dụng trên
hệ thống tự động hóa SIMATIC S7 của hãng Siemens.
Phần cuối là kết luận và kiến nghị của luận án, tiếp theo sau là Phụ lục bao
gồm một số chứng minh và thiết kế.
- iii -


MỤC LỤC

CHƢƠNG 1: TỔNG QUAN 1
1.1. Đặt vấn đề 1
1.2. Mục tiêu và nhiệm vụ nghiên cứu 9

CHƢƠNG 2: ĐIỀU KHIỂN ỔN ĐỊNH CÁC HỆ THỐNG KHẢ TUYẾN
TÍNH HÓA PHẢN HỒI BẰNG PHƢƠNG PHÁP THAY
THẾ ƢỚC LƢỢNG HÀM TRẠNG THÁI 11
2.1. Giới thiệu chung 11
2.1.1. Đặt vấn đề 11
2.1.2. Biểu diễn các hệ thống khả tuyến tính hóa phản hồi 12
2.1.3. Vấn đề trong điều khiển ổn định các hệ khả tuyến tính hóa
phản hồi trạng thái 15
2.2. Điều khiển ổn định các hệ thống khả tuyến tính hóa phản hồi
trạng thái bằng phƣơng pháp thay thế ƣớc lƣợng hàm trạng thái 21
2.2.1. Cơ sở toán học của phương pháp 21
2.2.2. Tính bền vững của hệ vòng kín trong phương pháp 31
2.3. Điều khiển ổn định các hệ thống khả tuyến tính hóa phản hồi vào-
ra bằng phƣơng pháp thay thế ƣớc lƣợng hàm trạng thái 44
2.3.1. Bài toán điều khiển và cơ sở toán học 44
2.3.2. Điều khiển ổn định bằng phương pháp thay thế ước lượng hàm
trạng thái 47
2.3.3. Tính bền vững của hệ vòng kín đối với thành phần không rõ
trong phương trình động học 51
2.4. Tổng hợp thiết kế bộ điều khiển tĩnh ổn định 55
2.5. Kết luận 56
CHƢƠNG 3: PHƢƠNG PHÁP THAY THẾ ƢỚC LƢỢNG HÀM
TRẠNG THÁI DÙNG BỘ XẤP XỈ MỜ NƠRON 58
3.1. Đặt vấn đề và cơ sở lý thuyết xây dựng phƣơng pháp 58
3.1.1. Giới thiệu chung 58
3.1.2. Bộ xấp xỉ vạn năng 59
3.1.3. Cơ sở toán học xây dựng các bộ xấp xỉ dùng hệ mờ và mạng
nơron 60
3.2. Thay thế ƣớc lƣợng hàm trạng thái 69
3.2.1. Cơ sở toán học của phương pháp 69

3.2.2. Xác định tham số bộ điều khiển 74
3.2.3. Mô phỏng điều khiển tay rôbốt 79
3.3. Thay thế ƣớc lƣợng hàm trạng thái mở rộng trong điều khiển ổn
định các hệ khả tuyến tính hóa phản hồi chặt 84
- iv -


3.3.1. Phương pháp cuốn chiếu 84
3.3.2. Phương pháp thay thế ước lượng hàm trạng thái khi hệ chứa
các thành phần không rõ 85
3.4. Tổng hợp và kết luận 93
CHƢƠNG 4: ĐIỀU KHIỂN THÍCH NGHI TRỰC TIẾP DÙNG HỆ MỜ
NƠRON TRONG PHƢƠNG PHÁP THAY THẾ ƢỚC
LƢỢNG HÀM TRẠNG THÁI 96
4.1. Giới thiệu chung 96
4.1.1. Sự cần thiết phát triển bộ điều khiển thích nghi 96
4.1.2. Vấn đề và cơ sở toán học xây dựng bộ điều khiển thích nghi
trực tiếp 98
4.2. Điều khiển mờ nơron thích nghi trực tiếp các hệ thống khả tuyến
tính hóa phản hồi 101
4.2.1. Hệ khả tuyến tính hóa phản hồi trạng thái 101
4.2.2. Hệ khả tuyến tính hóa phản hồi vào-ra 108
4.3. Tổng hợp thiết kế bộ điều khiển thích nghi trực tiếp ổn định 110
4.4. Mô hình điều khiển thích nghi trên hệ thống điều khiển công
nghiệp 111
4.4.1. Giới thiệu chung 111
4.4.2. Mô hình phần mềm ứng dụng và khả năng áp dụng trên hệ
thống điều khiển công nghiệp 113
4.5. Kết luận 121
KẾT LUẬN VÀ KIẾN NGHỊ 122

CÁC CÔNG TRÌNH CÔNG BỐ LIÊN QUAN CỦA TÁC GIẢ 124
TÀI LIỆU THAM KHẢO 125
PHỤ LỤC 134
5.1. Một số thuật ngữ tiếng Anh 134
5.2. Bổ đề 1 trang 23 136
5.3. Bổ đề 3 trang 40 và kết quả (2-64) 139
5.4. Tuyến tính hóa phƣơng trình động lực học (3-23) 143
5.5. Chƣơng trình mô phỏng ví dụ điều khiển tay rôbốt trang 79 145
5.6. Bổ đề 6 trang 100 152
5.7. Một số môđun phần mềm trong mô hình phần mềm ứng dụng 155


- v -


MỤC LỤC HÌNH VẼ


Hình 1 : Hàm
ε( , ) 1 sign( )bsig( , )E E E


33
Hình 2 : Hàm
μ( , ) ε( , )E E E


34
Hình 3 : Hàm Lambert
w( )

w( )
x
x e x
35
Hình 4 : Hàm
 
μ ( , , ) sign( )bsig( , )
E
E E E E
   

41
Hình 5 : Hàm
( , )
m
E

và
_ max
μ ( , ) μ ( , , )
E E m
E
   

41
Hình 6 : Hệ mờ MISO 63
Hình 7 : Mạng nơron 2 lớp 65
Hình 8 : Mô phỏng trong trường hợp không sử dụng thành phần bù 81
Hình 9 : Mô phỏng sử dụng thành phần bù tĩnh với
1



và
1.0


82
Hình 10 : Mô phỏng sử dụng thành phần bù tĩnh với
1


và
0.8


83
Hình 11 : Điều khiển thích nghi trong hệ thống điều khiển công nghiệp 114
Hình 12 : Sơ đồ đường đi dữ liệu trong mô hình điều khiển thích nghi 115
Hình 13 : Các môđun phần mềm chính trong mô hình hệ thống NF 117
Hình 14 : Cấu trúc bộ đệm và dữ liệu quá trình cung cấp cho PC-Server 155
Hình 15 : Các khối môđun phần mềm trên giao diện STEP7 V5 157


- vi -


BẢNG CHỮ VIẾT TẮT

ABS Antilock Braking System
ANFIS Adaptive-Network-based Fuzzy Inference System

CNC Computerized Numerical Control
CSDL Cơ sở dữ liệu
DC Direct Current
DCS Distributed Control System
DVD Digital Video Disc
GUAS Globally Uniformly Asymtotically Stable
HD DVD High Density DVD
IE Industrial Ethernet
IEC International Electrotechnical Commission
IPC Industrial Personal Computer
ISPS Input-to-State Practically Stable
ISS Input-to-State Stable
KH&CN Khoa học và Công nghệ
LTI Linear Time Invariant
MIMO Multi-Input Multi-Output
MLP Multilayer Perceptron (Network)
NF/NFN Neuro-Fuzzy/Neuro-Fuzzy Network
PC Personal Computer
PID Proportional Integral Differential
PLC Programmable Logic Controller
R&D Research and Development
RBF Radial Basis Function Network
RBN Radial Basis Neural Network
SCADA Supervisory Control and Data Acquisition
SCL Structured Control Language
SISO Single-Input Single-Output
UAS Uniformly Asymtotically Stable
- 1 -

CHƢƠNG 1
TỔNG QUAN
1.1. Đặt vấn đề
Trong những thập kỷ gần đây, sự phát triển mạnh mẽ của khoa học và công
nghệ (KH&CN) trong các lĩnh vực công nghệ chế tạo, công nghệ vật liệu mới
và công nghệ thông tin đã cho ra đời các bộ vi xử lý mạnh, kích cỡ nhỏ gọn, tiêu
thụ điện năng thấp và giá thành hạ. Nhờ đó con người có thể tạo ra hàng loạt sản
phẩm công nghệ cao tinh vi và thông minh cũng như các sản phẩm công nghệ
cao này ngày càng trở nên phổ biến hơn và là một phần không thể thiếu trong sự
phát triển của xã hội văn minh hiện đại. Những thiết bị dân dụng công nghệ cao
như máy điện thoại di động, iPod, đầu đĩa HD DVD và Blu-ray hay máy giặt,
máy rửa bát, đã không còn xa lạ đối với nhiều người dân trong khi các thiết bị
khác như máy rút tiền tự động, máy bán hàng, bán vé tàu xe tự động, thiết bị trợ
giúp y tế, thiết bị dẫn đường, rôbốt giúp việc, đang trở nên gần gũi với con
người hơn bao giờ hết. Có thể nói sự phát triển của KH&CN đã và đang tạo ra
những thay đổi lớn trong xã hội loài người nhằm đáp ứng nhu cầu ngày một cao
của con người về môi trường và điều kiện sống.
Cùng với sự phát triển này là sự lớn mạnh của các ngành công nghiệp nhằm
khai thác và cung cấp các sản phẩm, dịch vụ có chất lượng tốt nhất với giá
thành hạ tới người tiêu dùng. Kinh nghiệm của các nước phát triển cho thấy việc
áp dụng KH&CN trong cải tiến, tạo ra các sản phẩm mới cũng như việc nâng
cao chất lượng, giảm chi phí sản xuất và hạ giá thành sản phẩm, dịch vụ có ý
nghĩa sống còn đối với mỗi nhà sản xuất nhưng ngược lại cũng đòi hỏi KH&CN
phải luôn đi trước một bước, đáp ứng được yêu cầu phát triển của nhà sản xuất
nói riêng và của xã hội nói chung. Mặc dù hiện nay thế giới đang phải đối mặt
với các vấn đề nghiêm trọng về khủng hoảng tài chính và tình trạng suy thoái
kinh tế toàn cầu ảnh hưởng lớn đến các hoạt động sản xuất, tuy nhiên đứng trên
quan điểm triết học thì bản chất của phát triển và phát triển là bản chất của xã
- 2 -

hội và do đó chúng ta hoàn toàn có thể tin tưởng rằng trong tương lai không xa,
việc các nền kinh tế được khôi phục và tiếp tục phát triển là tất yếu, trong đó
KH&CN vẫn là động lực để thúc đẩy phát triển kinh tế xã hội.
 Tính phi tuyến và vai trò của lý thuyết điều khiển hiện đại
Trong sự phát triển của KH&CN, lý thuyết điều khiển hiện đại có vai trò hết
sức quan trọng để giải quyết nhiều vấn đề như nâng cao chất lượng điều khiển,
độ ổn định của hệ thống, tiết kiệm năng lượng hay như sử dụng máy móc thay
thế con người trong các ứng dụng điều khiển phức tạp hoặc nguy hại. Hàng loạt
các công trình nghiên cứu về điều khiển bền vững, điều khiển thích nghi, điều
khiển tối ưu hay điều khiển mờ và mạng nơron được công bố trong những năm
gần đây cho thấy sự quan tâm lớn của các nhà khoa học trên khắp thế giới và
những vấn đề, các hướng nghiên cứu phát triển trong lĩnh vực này ([35], [40],
[41], [42], [44], [46], [48], [52], [53], [54], [56], [57], [59], [60], [61], [62], [63],
[64], [65], [66], [67], [71], [73], [75], [77], [79], [80], [81], [82], [83], [92], [93],
[94], [95], [96], [98], [99], [100], [101], [102], [103], [104], [105], [106], [107],
[108]).
Như chúng ta đã biết, các hệ thống thực là các mô hình phi tuyến hết sức
phức tạp nên các phương pháp thiết kế kinh điển dựa trên điều khiển tuyến tính
trong nhiều trường hợp không đảm bảo được yêu cầu do đặc tính phi tuyến của
động học đối tượng điều khiển, đặc tuyến đầu đo hoặc cơ cấu chấp hành cũng
như tính chất không đầy đủ, chính xác của các mô hình thay thế (động học chưa
biết, nhiễu, điều kiện ban đầu).
Trong công nghiệp, đầu đo và cơ cấu chấp hành là những ví dụ rõ nhất về
tính phi tuyến. Tuy nhiên đặc tính phi tuyến còn thể hiện rõ trong các hệ cơ điện
(động cơ DC không chổi than, động cơ điện cảm ứng), tay máy, các hệ thống
trang bị trên ôtô (Power train, ABS, Precision Control), các quá trình hóa học,
sinh học và các hệ chuyển động hỗn loạn (chaos). Cần lưu ý rằng các hệ chuyển
động hỗn loạn là các hệ động học phi tuyến tiền định (deterministic) nghĩa là -
khác với ngẫu nhiên - động học tương lai của hệ thống được định nghĩa bởi các

- 3 -


điều kiện ban đầu nên hệ còn được xem là rất nhạy với các điều kiện ban đầu.
Ví dụ điển hình của hệ chuyển động hỗn loạn trong tự nhiên là thời tiết khí hậu
còn trong công nghiệp là các quá trình hóa học, sinh học, dòng chảy.
Ngoài ra một vấn đề khác cũng được đặt ra là rất nhiều hệ cần điều khiển có
các tham số không rõ (như hệ truyền động servo, rôbốt), có các tham số biến đổi
chậm (ví dụ như các tham số phụ thuộc vào nhiệt độ) hoặc có các tham số thay
đổi không dự đoán được (như các hệ thống năng lượng).
Để giải quyết các vấn đề phức tạp trên, lý thuyết điều khiển bền vững và
thích nghi được xem là các công cụ hữu hiệu. Thực tế hiện nay điều khiển thích
nghi đã được áp dụng thành công trong nhiều lĩnh vực như điều khiển rôbốt,
máy công cụ, CNC, điều khiển quá trình (hóa học, sinh học, ), điều khiển
truyền động hay như điều khiển lái tàu, máy bay tự động. Tuy nhiên việc thiết
kế các bộ điều khiển phi tuyến nói chung và điều khiển thích nghi nói riêng là
không đơn giản và đặt ra hàng loạt vấn đề cần giải quyết như vấn đề về ổn định
hệ vòng kín, vấn đề điều khiển bám theo tín hiệu mẫu, vấn đề chống nhiễu hoặc
làm suy giảm nhiễu cũng như khi kết hợp các vấn đề trên với nhau. Giống như
trong điều khiển tuyến tính, phản hồi vẫn là chìa khóa để thiết kế các bộ điều
khiển phi tuyến nói chung. Về mặt lý thuyết, nếu toàn bộ các trạng thái của hệ
đo được khi đó ta nói đến điều khiển phản hồi trạng thái, còn trong trường hợp
chỉ có véctơ đầu ra đo được, điều khiển phản hồi đầu ra được áp dụng. Các
phương pháp thiết kế bộ điều khiển phi tuyến như tuyến tính hóa phản hồi
(feedback linearization), điều khiển tích phân (integral control), điều chỉnh định
trình khuếch đại (gain scheduling) là các phương pháp chủ đạo hiện nay ([32],
[45], [50], [51], [68]).
 Điều khiển mờ nơron
Mặc dù các nghiên cứu về điều khiển phi tuyến đã có nhiều bước tiến quan
trọng, tuy nhiên vấn đề trở nên phức tạp hơn khi hệ phi tuyến có chứa các thành

phần không rõ làm mất ổn định hệ. Các đặc tính không rõ này có thể xuất phát
từ các nguồn như nhiễu đầu vào, động học chưa biết của đối tượng, sai số của
- 4 -


các mô hình thay thế hoặc tác động bên ngoài. Để điều khiển ổn định hệ, các
phương pháp thiết kế sử dụng điều khiển mờ nơron (hay còn gọi là điều khiển
mờ dùng mạng nơron) nhằm xấp xỉ các thành phần chưa biết từ đó tìm cách
giảm trừ tác động của các thành phần này để đạt được chất lượng điều khiển tốt
nhất. Việc áp dụng điều khiển mờ nơron còn cho phép phát triển các bộ điều
khiển thích nghi do tham số có thể chỉnh định được trực tuyến trong quá trình
hoạt động.
Cần lưu ý thêm rằng về mặt thuật ngữ, điều khiển mờ nơron trong luận án
còn được hiểu là điều khiển (phi tuyến) dựa trên cơ sở hệ mờ (fuzzy system),
mạng nơron nhân tạo (artificial neural network), mạng nơron mờ lai (hybrid
fuzzy neural network) hoặc hệ mờ nơron (neuro-fuzzy system).
Chúng ta biết rằng lý thuyết tập mờ đã được giới thiệu từ những năm 60 của
thế kỷ trước, tuy nhiên phải tới đầu thập kỷ 90 các hệ thống điều khiển mờ mới
thực sự được đưa vào ứng dụng trong đời sống và sản xuất. Hệ mờ đã chứng tỏ
được tính ưu việt so với các hệ điều khiển được dùng trước đó trong giải quyết
các bài toán như điều khiển quá trình sản xuất dựa trên kinh nghiệm vận hành,
điều khiển phi tuyến, điều khiển các thông số môi trường, các hệ thống dự báo
khí tượng, thủy văn. Trong công nghiệp, điều khiển mờ còn được nghiên cứu
kết hợp với điều khiển PID kinh điển nhằm tận dụng được các ưu điểm của cả
hai hệ thống, cho phép nâng cao chất lượng điều khiển ([21], [28], [34], [47],
[69], [86]). Hiện nay các hệ thống điều khiển mờ trong công nghiệp được phát
triển dựa trên cơ sở các môđun phần mềm cho các hệ thống thiết bị khả trình
(PLC), máy tính công nghiệp (IPC) cho phép giải quyết được nhiều bài toán
trước đây khó thực hiện được.
Mạng nơron nhân tạo thường được dùng để điều chỉnh các hàm liên thuộc

của các hệ mờ trong các thiết bị điều khiển. Mặc dù logic mờ có thể mã hóa trực
tiếp tri thức chuyên gia sử dụng các luật với các nhãn ngôn ngữ nhưng logic mờ
lại đòi hỏi nhiều thời gian thiết kế và chỉnh định các hàm liên thuộc để định
lượng các nhãn ngôn ngữ. Kỹ thuật luyện mạng nơron cho phép tự động hóa
- 5 -


quá trình này và giảm đáng kể thời gian, chi phí phát triển trong khi cải thiện
được tốc độ xử lý ([76], [86], [91]).
Mặc dù về lý thuyết các mạng nơron và các hệ thống mờ là tương đương
nhau theo nghĩa chúng có khả năng chuyển đổi được tuy nhiên trong thực tế mỗi
hệ thống lại có ưu và nhược điểm riêng. Đối với các mạng nơron, tri thức có thể
thu được tự động bởi thuật toán hồi quy nhưng quá trình luyện lại tương đối
chậm và việc phân tích mạng đã luyện là khó khăn. Ngoài ra ta cũng không có
khả năng rút ra được tri thức có dạng cấu trúc (các luật) từ mạng nơron đã luyện
cũng như không thể đưa thêm các thông tin đã biết vào trong mạng nơron để
đơn giản hóa quá trình luyện mạng.
Các hệ thống mờ tốt hơn theo nghĩa hoạt động của chúng có thể giải thích
được dựa trên các luật mờ và như vậy tốc độ thực thi của hệ có thể thay đổi
được bằng cách chỉnh định các luật. Tuy nhiên thông thường việc thu được tri
thức là khá khó khăn và việc phải chia biến đầu vào thành nhiều miền nên ứng
dụng của các hệ thống mờ bị giới hạn trong các vùng mà ở đó tri thức chuyên
gia phải có cũng như đa phần trong thực tế chỉ áp dụng được với số lượng các
biến đầu vào nhỏ.
Việc kết hợp các ưu điểm của hệ mờ và mạng nơron dẫn đến các hệ thống lai
với các cấu trúc được sử dụng rộng rãi là mạng nơron mờ lai (hybrid FNN) và
hệ mờ nơron (NFS). Trong lý thuyết điều khiển hiện đại, hệ mờ, mạng nơron và
sự kết hợp của hệ mờ với mạng nơron được coi là những công cụ đa năng để
giải quyết các vấn đề về phi tuyến và tính không chắc chắn trong điều khiển các
hệ phi tuyến nói chung.

 Hệ thống điều khiển công nghiệp và xu hƣớng phát triển
Khái niệm hệ thống điều khiển công nghiệp thông thường được hiểu là các
hệ thống SCADA, các hệ điều khiển phân tán (DCS) và các thiết bị (logic) khả
trình (PLC). Về mặt thuật ngữ, SCADA là hệ thống máy tính phục vụ giám sát
và điều khiển một quá trình nào đó. Quá trình ở đây có thể là quá trình công
nghiệp (như chế tạo, sản xuất, tinh chế có chế độ hoạt động liên tục, gián đoạn
- 6 -


hay có tính chất theo mẻ hoặc lặp lại), cơ sở hạ tầng (như xử lý, cấp nước; xử lý,
thu hồi nước thải; các đường ống dẫn dầu, khí ga; phân phối và truyền dẫn điện;
các hệ thống thông tin) hoặc cơ sở tiện nghi (như tòa nhà, cảng hàng không, hải
cảng, trạm vũ trụ). Trong khi đó, DCS để chỉ các hệ điều khiển có các thành
phần điều khiển nằm phân tán (không tập trung) trong toàn hệ thống, trong đó
mỗi hệ con được điều khiển bởi một hoặc nhiều thành phần điều khiển. Trong
công nghiệp các hệ DCS giám sát và điều khiển các thiết bị phân tán được dùng
trong các nhà máy điện, lọc dầu, hóa chất, xử lý nước, nước thải, Một dạng
hệ điều khiển công nghiệp khác là PLC dùng trong tự động hóa các quá trình cơ
điện và các thiết bị điều khiển máy móc. PLC là một dạng máy tính số, so với
máy tính thông thường PLC được thiết kế để hoạt động ở dải nhiệt độ rộng hơn,
khả năng chống nhiễu cao, chịu được rung động và va đập tốt cũng như có tính
năng xử lý thời gian thực.
Tuy nhiên việc phân chia các hệ điều khiển công nghiệp nêu trên chỉ có ý
nghĩa tương đối mà không có ranh giới rõ ràng. Ngày nay nhiều hệ PLC có thể
thực thi nhiệm vụ của một hệ DCS nhỏ trong khi các hệ DCS lại có thể có các
hệ con hoạt động như các PLC thực thụ. Sự phát triển của KH&CN trong những
năm gần đây cho thấy xu hướng tích hợp các hệ thống điều khiển trên lại với
nhau để tạo ra các hệ thống mạnh, có tính mở và sử dụng các ngôn ngữ lập trình
bậc cao. PAC (Process Automation Control) là một ví dụ của xu hướng phát
triển này.

Trong hệ thống điều khiển công nghiệp, hệ thống mạng công nghiệp có một
vai trò quan trọng hiện tại cũng như trong tương lai. Nhờ sự phát triển nhanh
chóng của công nghệ thông tin và yêu cầu ngày càng cao của tự động hóa công
nghiệp mà việc sử dụng các mạng công nghiệp ngày một rộng rãi hơn. Tuy
nhiên khác với mạng thông tin, mạng công nghiệp phải đáp ứng được các yêu
cầu về tốc độ truyền thích hợp với giá thành tốt cũng như phải đảm bảo hoạt
động ổn định, tin cậy trong môi trường công nghiệp.
Hệ thống mạng công nghiệp thường được sử dụng theo mô hình phân cấp
tùy thuộc vào yêu cầu trao đổi dữ liệu giữa các thiết bị trong mạng (như đáp ứng
- 7 -


thời gian thực, độ lớn dữ liệu, dịch vụ truyền thông). Theo đó cấp trên cùng (gọi
là cấp nhà máy) được sử dụng để kết nối giữa các máy tính trong hệ thống quản
lý và điều hành hoạt động sản xuất của nhà máy (thông thường đòi hỏi thời gian
đáp ứng dữ liệu dưới 1s). Trong khi đó, cấp trung gian (cell/control level) dùng
để kết nối các bộ điều khiển (phân tán) với nhau cho thực thi các nhiệm vụ điều
khiển chung nên yêu cầu thời gian đáp ứng dữ liệu phải nhanh hơn (dưới
100ms). Dưới cùng là cấp trường (field level) thực hiện việc kết nối thiết bị điều
khiển với các I/O phân tán (đầu đo, cơ cấu chấp hành), do đó đáp ứng phải
nhanh hơn cả để đảm bảo bộ điều khiển xử lý được các I/O thời gian thực
(thông thường thời gian đáp ứng dưới 10ms).
Trao đổi dữ liệu trong hệ thống mạng công nghiệp được thực hiện thông qua
bus trường (fieldbus). Bus trường là tên gọi chung của họ các giao thức mạng
công nghiệp dùng trong các ứng dụng điều khiển phân tán thời gian thực và đã
được tiêu chuẩn hóa (tiêu chuẩn IEC 61158). Một số chuẩn bus trường có thể kể
ra như Foundation Fieldbus (H1, HSE), Profibus, ProfiNet IO, ControlNet, P-
Net, Interbus và WorldFIP. Tuy nhiên các chuẩn bus trường không tương thích
với nhau do được phát triển bởi các hãng riêng biệt nên khó khăn cho người sử
dụng lựa chọn công nghệ và thiết bị. Ngày nay cùng với việc Ethernet hỗ trợ

phần lớn các giao thức mạng và được dùng rộng rãi trong mạng thông tin dữ
liệu, Ethernet công nghiệp đang là sự lựa chọn phát triển số một của nhiều hãng
tự động hóa. Ethernet công nghiệp không chỉ sử dụng trong các phân cấp trên
mà đang có xu thế hướng tới cả phân cấp dưới (cấp trường). Có thể nói công
nghệ Ethernet hứa hẹn sẽ mang đến sự thay đổi lớn trong lĩnh vực điều khiển
công nghiệp ([39], [84]).
 Tình hình nghiên cứu hiện nay trên thế giới và tại Việt Nam
Trong những năm gần đây vấn đề về thiết kế bộ điều khiển thích nghi cho
các hệ thống động học phi tuyến luôn là một trong các chủ đề chính trên các tạp
chí chuyên ngành về điều khiển, tự động hóa trên thế giới và ngày càng thu hút
được nhiều nhà khoa học tham gia nghiên cứu. Đã có nhiều bước tiến, kết quả
- 8 -


đạt được cả về mặt lý thuyết và thực tiễn ứng dụng ([41], [44], [45], [46], [50],
[51], [57], [59], [66], [97], [100]), đặc biệt theo hướng sử dụng hệ mờ và/hoặc
mạng nơron để xấp xỉ phương trình động học của đối tượng phi tuyến và dùng
các phương pháp tuyến tính hóa phản hồi trạng thái hoặc phản hồi đầu ra của hệ
thống ([35], [40], [45], [52], [54], [56], [57], [75], [94], [95], [98], [101], [102],
[106]) để thiết kế bộ điều khiển ổn định tĩnh. Để bộ điều khiển có đặc tính thích
nghi với những sai lệch không rõ khi hoạt động trực tuyến, các bộ điều khiển
được thiết kế sử dụng cấu trúc mạng nơron hoặc logic mờ với các luật để chỉnh
định các trọng số trong quá trình làm việc. Đây cũng là phương pháp thường
dùng để thiết kế các bộ điều khiển thích nghi trong các ứng dụng công nghiệp.
Đối với trong nước, các nghiên cứu về điều khiển mờ, mạng nơron nhân tạo
và hệ thống mờ nơron cũng đã được nhiều cơ sở KHCN tập trung nghiên cứu
trong nhiều năm trở lại đây ([2], [3], [4], [5], [6], [7], [8], [9], [10], [11], [12],
[13], [14], [15], [16], [17], [18], [20], [23], [24], [26], [27], [29], [30], [31], [36],
[78]) và đã có không ít công trình hướng tới việc ứng dụng được công bố nhưng
nhìn chung các kết quả đạt được còn khá khiêm tốn. Một số cơ sở như Viện NC

Điện tử, Tin học, Tự động hóa (VIELINA), Đại học Bách khoa Hà Nội, Đại học
Bách khoa thành phố Hồ Chí Minh, Phân viện Tự động hóa - Viện công nghệ
thông tin, Viện Tự động hóa Kỹ thuật quân sự, Học viện Công nghệ Bưu chính
Viễn thông, là những đơn vị đã có nhiều năm nghiên cứu về điều khiển mờ
nơron và đã có một số kết quả nhất định, tuy nhiên các nghiên cứu sâu rộng hơn
nhằm ứng dụng công nghệ này trong các hệ thống tự động hóa công nghiệp tiên
tiến còn là những bước đi ban đầu.
 Vấn đề nghiên cứu và đóng góp chính của luận án
Những vấn đề còn tồn tại hiện nay cả về lý thuyết và thực tiễn ứng dụng
trong điều khiển các hệ phi tuyến có chứa các thành phần không rõ đòi hỏi
những nghiên cứu, phát triển tiếp nhằm giải quyết các vấn đề đã nêu. Trong
khuôn khổ của luận án, tác giả chọn hướng nghiên cứu áp dụng hệ mờ và mạng
nơron trong điều khiển các hệ động học phi tuyến tuy nhiên chỉ giới hạn vào các
- 9 -


hệ phi tuyến có phương trình động học chuyển được về dạng tuyến tính hóa
phản hồi có chứa các thành phần không rõ do đây là một trong những dạng điển
hình trong công nghiệp. Ngoài ra đây cũng là vấn đề chưa được giải quyết đầy
đủ trên thế giới ([40], [50], [52], [53], [54], [56], [57], [60], [61], [62], [63],
[72], [73], [75], [81], [92], [94], [95], [98], [104], [105]) cũng như có rất ít công
trình nghiên cứu trong nước được công bố ([14], [81]). Chương 2 sẽ trình bày
và phân tích rõ hơn những hạn chế trong các phương pháp giải hiện nay và ý
tưởng hình thành phương pháp mới nhằm tránh phải giải quyết các vấn đề trên.
Như vậy đóng góp chính của luận án là một phương pháp mới (gọi là
phương pháp thay thế ước lượng hàm trạng thái) cho phép tổng hợp bộ điều
khiển ổn định tĩnh và động các hệ thống khả tuyến tính hóa phản hồi trạng thái
và khả tuyến tính hóa phản hồi vào-ra có các thành phần không rõ trong phương
trình động học cho lớp bài toán điều khiển bám tín hiệu mẫu cho trước. Phương
pháp mới đưa ra cách thức phân tích được ảnh hưởng của phép thay thế lên hệ

sai số nhằm tránh phải giải quyết một số vấn đề thường gặp trong các phương
pháp giải hiện nay. Ngoài ra phương pháp có khả năng áp dụng được trên các hệ
thống điều khiển công nghiệp tiên tiến với PLC đủ mạnh hoặc sử dụng Soft-
PLC (như WinAC RTX của hãng Siemens).
1.2. Mục tiêu và nhiệm vụ nghiên cứu
 Mục tiêu
Xây dựng phương pháp thay thế ước lượng hàm trạng thái trên cơ sở áp dụng
hệ mờ và mạng nơron cho phép tổng hợp bộ điều khiển ổn định tĩnh và động
(thích nghi) các hệ khả tuyến tính hóa phản hồi (feedback linearizable system)
có chứa các thành phần không rõ trong phương trình động học để giải quyết bài
toán điều khiển bám theo tín hiệu mẫu cho trước và có khả năng áp dụng trên
các hệ thống điều khiển công nghiệp.
 Nhiệm vụ nghiên cứu
Với mục tiêu trên, nhiệm vụ nghiên cứu đặt ra của luận án như sau:
- 10 -


- Nghiên cứu các vấn đề trong điều khiển ổn định các hệ khả tuyến tính hóa
phản hồi có chứa các thành phần không rõ trong bài toán bám theo tín hiệu
mẫu cho trước, tập trung vào các hệ khả tuyến tính hóa phản hồi trạng thái
và khả tuyến tính hóa phản hồi vào-ra.
- Xây dựng cơ sở toán học của phương pháp tổng hợp mới nhằm giải quyết và
tránh được một số vấn đề trong các phương pháp hiện nay.
- Xây dựng luật điều khiển tĩnh và động trong phương pháp mới.
- Xây dựng mô hình phần mềm ứng dụng trên một hệ thống điều khiển công
nghiệp điển hình nhằm phân tích khả năng áp dụng của phương pháp.
 Phƣơng pháp nghiên cứu
Xuất phát từ những vấn đề của các phương pháp giải và các hướng nghiên
cứu tiếp theo hiện nay, luận án chọn phương pháp nghiên cứu áp dụng hệ mờ và
mạng nơron trong điều khiển để giải quyết vấn đề phi tuyến và không rõ trong

phương trình động học của hệ. Liên quan đến vấn đề ổn định và tính bền vững
của hệ vòng kín, luận án lựa chọn một số cơ sở toán học để phân tích, xây dựng
và phát triển cơ sở toán học của phương pháp. Các cơ sở toán học chính gồm
phương pháp lập hệ sai số, phân tích ổn định hệ theo tiêu chuẩn Lyapunov, lý
thuyết xấp xỉ vạn năng mờ nơron và điều khiển thích nghi trực tiếp. Để thực
hiện ý tưởng của phương pháp (thay thế ước lượng các hàm trạng thái không
phải xấp xỉ gần đúng như nhiều phương pháp hiện nay), tác giả vận dụng một số
kết quả nghiên cứu đã được công bố gần đây và sử dụng các cơ sở toán học nêu
trên để từng bước chứng minh cách giải quyết các vấn đề trong phương pháp
tổng hợp nhằm đạt được mục tiêu và nội dung nghiên cứu đề ra. Ngoài ra một
số cơ sở toán học quan trọng xây dựng trong luận án cũng được tác giả lập trình
mô phỏng trên Matlab để kiểm tra lại tính chính xác của các kết quả đạt được.

- 11 -


CHƢƠNG 2
ĐIỀU KHIỂN ỔN ĐỊNH CÁC HỆ THỐNG KHẢ TUYẾN TÍNH
HÓA PHẢN HỒI BẰNG PHƯƠNG PHÁP THAY THẾ ƯỚC
LƯỢNG HÀM TRẠNG THÁI
2.1. Giới thiệu chung
2.1.1. Đặt vấn đề
Một trong những vấn đề cơ bản trong lý thuyết điều khiển là nghiên cứu sử
dụng phản hồi để làm thay đổi động học của đối tượng nhằm đạt được đặc tính
theo ý muốn. Đối với hệ tuyến tính bất biến theo thời gian (LTI) vấn đề này
được gọi là đặt điểm cực, còn trong trường hợp tổng quát của hệ phi tuyến vấn
đề được gọi là tuyến tính hóa phản hồi (feedback linearization).
Tuyến tính hóa phản hồi trong hệ phi tuyến là tìm cách (nếu có) thay đổi tọa
độ không gian trạng thái qua phép biến đổi vi đồng phôi (diffeomorphism) toàn
cục và sử dụng luật phản hồi tĩnh để biểu diễn hệ thống trong không gian trạng

thái mới, tuyến tính và điều khiển được ([32], [50], [51]). Tuy nhiên trong nhiều
trường hợp phép biến đổi vi đồng phôi chỉ xác định trong lân cận của điểm cần
xét, khi đó phép biến đổi được gọi là cục bộ.
Các phương pháp tuyến tính hóa phản hồi chủ yếu đưa về dạng tuyến tính
hóa phản hồi trạng thái hay còn gọi là tuyến tính hóa đầu vào-trạng thái hoặc
tuyến tính hóa đầy đủ trạng thái, trong đó toàn bộ phương trình trạng thái được
tuyến tính hóa và dạng tuyến tính hóa phản hồi vào-ra hay còn gọi là tuyến tính
hóa không đầy đủ trạng thái, trong đó chỉ có ánh xạ đầu vào - đầu ra và một
phần phương trình trạng thái được tuyến tính hóa.
Trong chương này của luận án, các nghiên cứu tập trung vào phương pháp
điều khiển ổn định các hệ phi tuyến đưa được về dạng tuyến tính hóa phản hồi
trạng thái có dạng (2-6) và mở rộng đối với các hệ khả tuyến tính hóa phản hồi
- 12 -


vào-ra dạng (2-3) có các đặc tính không rõ trong phương trình động học do đây
là một trong những bài toán điển hình trong công nghiệp.
2.1.2. Biểu diễn các hệ thống khả tuyến tính hóa phản hồi
Xét hệ phi tuyến SISO có phương trình động học và đầu ra biểu diễn được ở
dạng sau:

( ) ( )
()
u
yh


ξξ
ξ f ξ g ξ
ξ


(2-1)
với
 
1
( ) , , , ,
T
nd
n n d
t
  


 ξ 
là vectơ trạng thái,
0d 
;
()ut
,
()yt
tương ứng là đầu vào điều khiển và đầu ra của đối tượng;
()
nd

ξ
f ξ
,
()
nd


ξ
g ξ
,
()h ξ
là các hàm phi tuyến đối với đối số
ξ
và
khả vi với bậc bất kỳ (hàm trơn).
Giả thiết hệ (2-1) có
ξ0
là điểm cân bằng của
()
ξ
f ξ
, hay
()
ξ
f 0 0
và
( ) 0h 0
; ngoài ra hệ có bậc tương đối (relative degree) bằng
n
tại
ξ0
. Khi
đó tồn tại lân cận
nd
U



của
ξ0
và phép đổi tọa độ
 
1
( ) T ( ), ,T ( )
T
nd
T ξ ξ ξ
định nghĩa trên
U
với
n
x
,
d
q
,
()T 0 0

và:

1
2
1
T ( ) ( )
T ( ) ( )
T ( ) ( )
T ( )
( ) 0; 1, ,

n
n
i
h
Lh
Lh
i n n d





   

ξ
ξ
f
f
ξ
ξξ
ξξ
ξξ
ξ
g ξ
ξ


(2-2)
để biểu diễn hệ trong không gian trạng thái mới ở dạng tuyến tính hóa phản hồi
vào-ra chuẩn tắc như sau:

- 13 -



12
1
1
( , )
( , ) ( , )
nn
n
xx
xx
x f g u
yx






q π x q
x q x q





(2-3)
với

11
22
1
()
T
()
T
T
()
n
nn
h
x
Lh
x
x
Lh


   

   

   
  

   

   


   

ξ
ξ
f
f
ξ
ξ
x
ξ


,
11
T ( )
T ( )
n
d n d
q
q


   
   

   
   
   
ξ
q

ξ

,
1
( , )
( , )
( , )
d








xq
π x q
xq


và
( , ) ( )
n
f L h
ξ
f
xq ξ
,
1

( , ) ( )
n
g L L h


ξξ
gf
xq ξ
trong đó
1







x
ξT
q
.
Nếu ký hiệu
0 1 0 0 0
0 0 1 0 0
0 0 0 0 1
0 0 0 0 0










A


     


,
0
0
1







b

,
1
0
0








c


với
:nnA
,
:1nb
,
:1nc
thì phương trình (2-3) có thể viết dưới dạng:

 
( , )
( , ) ( , )
.
T
f g u
y

  




q π x q

x Ax b x q x q
x
c
q


(2-4)
Chọn luật phản hồi
 
1
( , ) ( , )u g f


  x q x q
, hệ vòng kín sẽ có dạng:

( , )
.
T
y







q π x q
x Ax b
x

c
q


(2-5)
- 14 -


Phương trình (2-5) cho thấy hệ được phân tích thành hai hệ con gồm một hệ
con tuyến tính có chiều
n
, biểu diễn quan hệ vào-ra (còn gọi là hệ con ngoại
động học [50]) và một hệ con (phi tuyến) có chiều
d
nhưng không có tác động
tới đầu ra của hệ (hệ con nội động học). Ngoài ra hệ con tuyến tính nêu trên (hệ
con ngoại động học) là điều khiển được và quan sát được, có hàm truyền là
( ) 1
n
H s s
hay có điểm cực bội bậc
n
tại
0s 
.
Phương trình động học của hệ con (phi tuyến) trên (hệ con nội động học) khi
x0
là
( , )q π 0 q


được gọi là động học không (zero dynamics, [32], [33]) của
hệ thống. Động học không cho biết đầu ra của hệ (2-4) luôn bằng 0 khi các
trạng thái ban đầu của hệ là
0
( , ) ( , )x q 0 q
hay
x0
nhưng
0
(0)qq
có thể
chọn tùy ý và đầu vào của hệ phải đặt bằng
   
1
( ) , ( ) , ( )u t g t f t

 0 q 0 q
với
()tq
là nghiệm của phương trình động học không với điều kiện ban đầu
0
(0) qq
. Ngoài ra có thể nhận thấy với mỗi tập hợp điều kiện ban đầu
0
( , ) ( , )x q 0 q
luôn tồn tại một đầu vào duy nhất giữ cho đầu ra luôn bằng 0.
Như vậy động học không còn có thể xác định được bằng cách giữ cho đầu ra
luôn bằng 0 bởi đầu vào thích hợp mà không nhất thiết phải biến đổi hệ sang
dạng chuẩn tắc.
Đặc tính ổn định của động học không đóng vai trò quan trọng trong phương

pháp tuyến tính hóa phản hồi vào-ra. Trường hợp
0d 
hay bậc tương đối bằng
với bậc của hệ phi tuyến, khi đó phép tuyến tính hóa là đầy đủ nghĩa là toàn bộ
quan hệ vào-ra được tuyến tính hóa và do vậy vấn đề bền vững của hệ đã được
giải quyết. Tuy nhiên trong trường hợp
0d 
thì chỉ hệ con ngoại động học
được tuyến tính hóa, hệ con nội động học là phi tuyến và không quan sát được
từ đầu ra. Khi đó đặc tính ổn định của hệ con nội động học được xác định từ
động học không.
Giống như trường hợp hệ tuyến tính có toàn bộ các điểm cực và các điểm
không nằm bên nửa mặt phẳng phức trái gọi là hệ pha tối thiểu (minimum-phase
system, [70]), hệ phi tuyến (2-1) có động học không có điểm cân bằng
q0
là
- 15 -


ổn định tiệm cận cũng được gọi là hệ pha tối thiểu và có thể dùng phản hồi trạng
thái để ổn định tiệm cận hệ ([32]). Nếu động học không có điểm cân bằng
không ổn định tiệm cận thì phương pháp tuyến tính hóa vào-ra không có ý nghĩa
thực tiễn do không đưa ra được luật điều khiển thực. Mục 2.3 sẽ phân tích vấn
đề này thông qua một phương pháp thiết kế để ổn định hệ trong trường hợp hệ
có chứa thành phần không rõ.
Lưu ý là trường hợp
0d 
thì hệ còn có thể biểu diễn được cả dưới dạng
tuyến tính hóa phản hồi trạng thái được phân tích trong mục 2.1.3 dưới đây.
2.1.3. Vấn đề trong điều khiển ổn định các hệ khả tuyến tính hóa phản hồi

trạng thái
Xét hệ phi tuyến SISO biểu diễn được dưới dạng phương trình trạng thái và
đầu ra sau:

12
1
1
( ) ( )
nn
n
xx
xx
x f g u
yx





xx




(2-6)
với
 
( 1)
1 2 1 1
1

, , , , , ,
T
T
n
n
n
x x x x x x


  

x


là vectơ trạng thái giả thiết đo
được của hệ phi tuyến;
()ut
,
()yt
tương ứng là các đầu vào điều khiển
và đầu ra của đối tượng;
()f x
,
()g x
là các hàm số thực liên tục bị chặn
thỏa mãn các điều kiện sẽ được giả thiết sau trong mỗi trường hợp. Hệ (2-6) còn
có thể biểu diễn ở các dạng:

( ) ( 1) ( 1)
1 1 1 1

1 1 1
1
( ) ( 1) ( 1)
( , , , ) ( , , , )
( , , , ) ( , , , )
n n n
n n n
x f x x x g x x x u
yx
y f y y y g y y y u










(2-7)
hoặc
- 16 -



 
1
( ) ( )x f g u
yx

  

x A b x x

với
0
00




I
A
,
 
0, ,0,1
T
b 
. (2-8)
Rõ ràng để hệ (2-6) điều khiển được ta cần
( ) 0g x
với mọi
x
trong miền
hợp lệ
n
 
x
. Ngoài ra do
()g x

liên tục nên sau đây ta luôn giả thiết rằng
( ) 0g x
với mọi

x
x
mà không làm mất tính tổng quát do trường hợp
( ) 0g x
ta chỉ cần đảo dấu tín hiệu đầu vào
u
.
Bài toán đặt ra ở đây là cần tìm luật điều khiển phản hồi bị chặn
()uv z
với
z
là vectơ chứa các tín hiệu đo được thích hợp đối với phương pháp thiết kế sao
cho đầu ra của hệ luôn bám theo được tín hiệu mẫu
()rt
cho trước bị chặn hay
véctơ trạng thái
x
của hệ phải bám theo được véctơ tín hiệu mẫu
 
( 1)
12
, , , , , ,
T
T
n
n

r r r r r r




r


với
11
/
ii
i
r d r dt


,
1 in
. Ngoài ra
cũng giả thiết rằng tín hiệu mẫu có đạo hàm đến bậc
n
đã biết và véctơ tín hiệu
mẫu bị chặn bởi
M
rr
.
Sau đây là tổng hợp một số phương pháp giải hiện nay và vấn đề của các
phương pháp giải này trong 2 trường hợp. Trường hợp 1 xem xét với giả thiết
toàn bộ phương trình động học của hệ cần phân tích đã biết trong khi Trường
hợp 2 sẽ phân tích hệ phi tuyến với giả thiết có các thành phần không rõ trong

phương trình động học của hệ và đây cũng chính là vấn đề cần giải quyết của
luận án. Mặc dù các vấn đề trong Trường hợp 1 đã được giải quyết và không
nằm trong nội dung phát triển mới của luận án, tuy nhiên để thuận tiện cho việc
trình bày và theo dõi, luận án xem xét vấn đề trong cả hai trường hợp.
 Trƣờng hợp 1
Trường hợp
()f x
,
()g x
đã biết hoàn toàn, khi đó bằng phương pháp tuyến
tính hóa phản hồi kinh điển ([50], [51], [57]), đặt
( 1)
11
1
, , ,
T
n
e e e


  

e x r



là sai số bám với
( 1)
, , ,
T

n
r r r




r


thì động học của sai số bám là: