Phương pháp điều khiển tối ưu, thích nghi cho hệ thống bốn bồn chứa

Phương pháp điều khiển
tối ưu, thích nghi
cho hệ thống bốn bồn chứa
Nhóm 6
Giảng viên hướng dẫn: TS. Hồng Đức Chính

TIEU LUAN MOI download : moi nhat


1

2

3

4

5

Giới
thiệu
chung

TIEU LUAN MOI download : moi nhat


1. Giới thiệu chung

Phương pháp điều khiển tuyến tính:Bộ điều khiển P, PI, PID
và các phương pháp chỉnh định tham số cho bộ điều khiển
•

Ưu điểm: Đơn giản
•
Nhược điểm: Kháng nhiễu kém

01

02

Phương pháp điều khiển phi tuyến: Kĩ thuật trượt, kĩ thuật
Backstepping,phương pháp điều khiển đa bề mặt trượt,…
• Ưu điểm: Nâng cao tính bền vững của hệ
• Nhược điểm: Phức tạp, phụ thuộc hệ thống

03

Phương pháp điều khiển tối ưu, thích nghi: Mạng Nơ-ron, hệ logic
mờ, điều khiển học lặp (ILC), điều khiển học tăng cường (RL),…
•
Ưu điểm: chất lượng tốt, ít phụ thuộc vào mơ hình, tối ưu
•
Nhược điểm: Khó thực hiện và khó áp dụng rộng rãi

TIEU LUAN MOI download : moi nhat


1. Giới thiệu chung
• Được sử dụng rộng rãi
• Có nhiệm vụ chứa các loại chất
lỏng, các dung dịch, sản phẩm trong
q trình cơng nghiệp

• Đa dạng về thiết kế
• Yêu cầu cao về mặt ổn định và
an toàn trong q trình hoạt động

1

Mục đích điều khiển:
Giữ cho mực nước ở mỗi bồn chứa
đều ổn định theo giá trị đặt

Điều kiện ràng buộc:

2trong các •bồn
Mật độ lưu lượng khối lượng
bằng nhau và khơng đổi
• Bỏ qua tổn hao năng lượng
trong suốt q trình

3

Các
•
•
•

TIEU LUAN MOI download : moi nhat


1. Giới thiệu chung
Sử dụng khai triển Taylor để tuyến

tính hóa phương trình quanh điểm
làm việc
Thu được mơ hình có dạng

03
02
01

Dựa trên định luật cân bằng
vật chất, ta thu được phương
trình cân bằng mơ tả hệ thống

=

=


TIEU LUAN MOI download :


2. Phương pháp điều khiển tối ưu LQR
Mục tiêu

Bộ điều khiển tối ưu LQR

Bộ điều khiển phản hồi trạng thái sao
cho hàm chi phí đạt giá trị nhỏ nhất:
∞

(,)=

∫

Nghiệm của phương trình Riccati
Phương trình Riccati có thể có nhiều
nghiệm
Nếu là một nghiệm thì cũng là
nghiệm do đó ta có thể coi là một ma
trận đối xứng
Ưu tiên chọn các nghiệm đối xứng


TIEU LUAN MOI download :


2. Phương pháp điều khiển tối ưu LQR
Thuật tốn tìm nghiệm xấp xỉ của Kleiman

01

• Viết lại hàm chi
phí: với
• Đặt , sau đó nhân với và thực hiện các bước biến đổi ta thu được:
•

02

• Khởi tạo k=0 chọn là luật điều khiển khởi tạo sao cho là ma
trận Hurwitz
• Giải phương trình Lyapunov (20) để tìm nghiệm đối xứng xác định dương
:

•

03

Phương trình này gọi là phương trình Lyapunov cho hệ LQR

Cập nhập bộ điều khiển theo công thức:

Các tính chất:
• là Hurwitz
• và


TIEU LUAN MOI download : moi nhat


3. Phương pháp điều khiển tối ưu LQR
Thuật tốn tìm nghiệm khi
khơng biết rõ mơ hình

•

Điều khiện có nghiệm duy nhất:

•

Điều kiện ngừng lặp:

• Để nâng cao tính thích nghi, nhiễu thăm dị được sử dụng và mơ
hình hệ thống trở thành:

• Lấy đạo hàm của và kết hợp với phương trình Lyapunov thu
được:
• Đặt , tích phân 2 vế phương trình trên suy ra:
•

Kết hợp với ta thu được hệ phương trình

•

Sử dụng tích Kronecker và tốn tử vecto hóa ma trận để giải hệ:
với là các vecto cột của A
• Đặt các biến ,và
• Khi đó và sẽ được xác định thông qua:
và

TIEU LUAN MOI download : moi nhat


3. Phương pháp điều khiển học lặp
Thuật toán học lặp

Mục tiêu của học lặp là tìm hàm học dạng:
Hoặc tìm hàm học có dạng đơn giản hơn:
Đối với hệ tuyến tính có thể sử dụng hàm học dạng PD:

Ngun
tắc

Xác định dựa vào và :
ới

Xác định và sao cho min thông qua xác định và như sau:

Xác định
tham số

Sử dụng phương pháp điểm trong hoặc
dương tùy ý

TIEU LUAN MOI download : moi nhat


4. Thử nghiệm phương pháp
Phương pháp LQR thích nghi

Nhận xét:
• Tốc độ ổn định hệ thống nhanh.
• Hệ thống ổn định nhưng các tín hiệu đầu ra khơng bám giá trị
đặt.
• Cần thực hiện cải tiến để giải quyết bài toán điều khiển bám.


TIEU LUAN MOI download : moi nhat


4. Thử nghiệm phương pháp
Phương pháp LQR thích nghi kết hợp học lặp

Nhận xét:
•
Thuật tốn học lặp cho tốc độ đáp ứng tốt và bám giá trị

đặt.
• Khi kết hợp với bộ điều khiển LQR tối ưu thì số lần học sẽ giảm
đáng kể, chỉ còn khoảng 30 lần học so với 200 lần học trong trường
hợp không tối ưu


TIEU LUAN MOI download : moi nhat


5. Tổng kết
Phương
pháp

Phương pháp điều khiển tối ưu LQR và phương pháp điều khiển
bám giá trị đặt dùng thuật toán học lặp đã được trình bày

Áp dụng

Cả hai phương pháp đều thể hiện được ưu điểm trong đó bộ điều
khiển LQR giúp tối thiểu hóa hàm chi phí và thuật toán học lặp
làm cho đầu ra của hệ bám giá trị đặt

Kết hợp

Việc kết hợp các phương pháp điều khiển với nhau giúp tận
dụng ưu điểm của từng phương pháp đồng thời các phương
pháp có thể hỗ trợ nhau để giảm thiểu khối lượng tính tốn

Phát
triển

Thay vì
mơ hình
cũng nh


TIEU LUAN MOI download : moi nhat


Cảm ơn thầy và các bạn đã
lắng nghe

TIEU LUAN MOI download : moi nhat