Bài giảng hệ thống điều khiển thông minh chương 4 điều khiển dựa vào mô hình

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
Homepage: />
28 May 2010

© H. T. Hồng - ÐHBK TPHCM

1


Chöông 4

ĐIỀU KHIỂN DỰA VÀO MÔ HÌNH

28 May 2010

© H. T. Hoàng - ÐHBK TPHCM

2

Noäi dung chöông 3
‘
‘
‘
‘
‘
‘

Giới thiệu
hiệ
Nhắc lại về mô hình của hệ phi tuyến
Điều khiển dùng mô hình ngược
Điều khiển mô hình nội
Điều
ều khiển
ể theo
eo môô hình chuẩn
c u
Điều khiển dự báo dựa vào mô hình

28 May 2010

© H. T. Hoàng - ÐHBK TPHCM

3


Giới thiệu

28 May 2010

© H. T. Hoàng - ÐHBK TPHCM

4


Giới thiệu
‘

‘

‘

Điều khiển
Điề
khiể dựa
d vào
à môô hình
hì h là phương
h
pháp
há điều
điề khiể
khiển trong
t
đó
có sử dụng tường minh mô hình của đối tượng để tính toán tín hiệu
điều khiển.

Các phương pháp điều khiển dựa vào mô hình phổ biến:
Ž Điều khiển dùng mô hình ngược (Inverse Control).
Ž Điều
ề khiển
ể mô hình nội (Internal Model Control).
Ž Điều khiển theo mô 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 mô hình phi tuyến đã áp
dụng
ụ g thành công
g vào nhiều lĩnh vực,
ự , nhưngg lĩnh vực
ự ápp dụng
ụ g chủ
yếu là các quá trình công nghệ hóa học (thí dụ như trong công
nghiệp hóa dầu, chế biến thực phẩm, nước giải khát...).

28 May 2010

© H. T. Hoàng - ÐHBK TPHCM

5

Nhận dạng mô hình hệ phi tuyến

28 May 2010

© H. T. Hoàng - ÐHBK TPHCM

6


Thô
ông tin biết trước về 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 dữ liệu
Xư ly
Xử
lý sơ
bộ dữ 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

7


Cấu trúc mô hình phi tuyến
‘

Đối tượng:
t
y (k ) = f 0 [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

‘

Mô 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. Hoàng - ÐHBK TPHCM

8


Phân loại mô hình phi tuyến
‘

Phâ loại
Phân
l i theo
th các
á phần
hầ tử hồi qui:
i

‘

Phân loại theo bộ cấu trúc hàm phi tuyến:
Ž Mô hì
hìnhh mờ:
ờ Mamdani,
M d i Sugeno
S
Ž Mô hình mạng thần kinh: MLP, RBF
Ž Mô hình lai mạng thần kinh mờ: ANFIS

28 May 2010

© H. T. Hoàng - ÐHBK TPHCM

9


Sơ đồ khối bộ dự báo mờ

‘

‘
‘

Qui tắc mờ mô tả đặc tính động học của 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. Hoàng - ÐHBK TPHCM

10


Sơ đồ khối bộ dự báo dùng mạng thần kinh

⎛ nϕ
⎞
⎜
yˆ (k , θ ) = ∑ wi zi (k ) = ∑ wi g i ⎜ ∑ vijϕ j (k ) ⎟⎟
i =1
i =1
⎝ j =1
⎠
l

‘

Bộ dự báo:

‘

Vector tham số:

28 May 2010

l

θ = [v11 , K , v1r , K , vl1 , K , vlrl , w1 ,..., wl ]T
© H. T. Hoàng - ÐHBK TPHCM

11


Ước lượng tham số
u(k)

v(k)

y(k)

Đối tượng

ε (k ,θ )

Mô hình

yˆ (k , θ )

Tiêu chuẩn

Tối ưu hóa
‘

Tiêu chuẩn ước lượng:
1
VN (θ , Z ) =
N
N

‘

ước lượng

1
ε
(
k
)
=
∑
N
k =1
N

2

N

2
ˆ
[
]
y
(
k
)
−
y
(
k
,
θ
)
∑
k =1

Thuật toán tối ưu hóa: thuật toán Newton, giải thuật di truyền,…

28 May 2010

© H. T. Hoàng - ÐHBK TPHCM

12

Điều khiển dùng mô hình ngược

28 May 2010

© H. T. Hoàng - ÐHBK TPHCM

13


Điều khiển ngược trực tiếp (Direct Inverse Control)

Nguyên tắc điều khiển ngược trực tiếp
‘
‘

Phương pháp điều khiển vòng hở,
hở trong đó bộ điều khiển là mô hình
ngược của đối tượng.
Đối tượng:
y (k + 1) = f ( y (k ),..., y (k − n + 1), u (k ),..., u (k − m + 1))

‘

Luật điều khiển:
u (k ) = f −1 (r (k + 1), r (k ),..., r (k − n + 1), u (k − 1),..., u (k − m + 1))

Thực tế rất khó rút ra mô hình ngược giải tích của đối tượng, nhất là
trong trường hợp đối tượng phi tuyến
28 May 2010

© H. T. Hoàng - ÐHBK TPHCM

14


Mô hình ngược

Mô hình ngược
‘

Sử dụng FM/NN đểể nhận dạng đặc tính động học ngược của đối
ố
tượng:
uˆ ( k ,θ ) = fˆ −1 ( y ( k + 1),
) y ( k ),...,
) y ( k − n + 1),
) u (k − 1),...,
) u ( k − m + 1))
28 May 2010

© H. T. Hoàng - ÐHBK TPHCM

15


Ước lượng thông số mô hình ngược

Sơ đồ ước lượng tham số mô hình ngược offline
‘

Ước lượng offline:
Ž Thu thập N mẫu dữ liệu vào ra của đối tượng
Ž Tiêu chuẩn ước lượng tham số:
N

J (θ ) = ∑ [u (k ) − uˆ (k ,θ )]2 → min
k =1

28 May 2010

© H. T. Hoàng - ÐHBK TPHCM

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 sau khi nhận dạng sẽ 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 cóó thể biểu
biể diễn
diễ như
h sau:
h(k + 1) = f (h(k ), u (k ))

uˆ (k ) = fˆ −1 (h(k + 1), h(k ))

‘

Mô hình ngược:

‘

Sử dụng mạng thần
ầ kinh đểể nhận dạng mô hình ngược của hệ bồn
ồ
chứa. Cấu trúc mạng thần kinh:
Ž Tín hiệu
ệ vào: h(k + 1), h(k )
Ž Tín hiệu ra: uˆ (k )
Ž Số tế bào thần kinh ở lớp ẩn là 6.
Ž Hàm kích
k h hoạt
h ở llớp ẩn
ẩ llà hàm
h sigmoid;
i
id
Ž Hàm kích hoạt ở lớp ra là hàm tuyến tính.

28 May 2010

© H. T. Hoàng - ÐHBK TPHCM

20

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

400
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

400

23


Nhận xét
‘
‘
‘

Phương pháp

Ph
há điề
điều khiển
khiể dù
dùng mô
ô hì
hìnhh ngược chỉ
hỉ cóó thể
hể ááp dụng
d
khi đối tượng 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 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