TAILIEUCHUNG - Thiết kế bộ điều khiển mờ thích nghi theo mô hình mẫu và mạng neuron cho các hệ cơ điện tử

Bài báo trình bày một cách thiết kế bộ điều khiển thích nghi mờ dựa theo mô hình mẫu kết hợp mạng neuron để điều khiển cho các hệ cơ điện tử đủ cơ cấu chấp hành được mô tả dưới dạng phương trình Euler -Lagrange. Bộ điều khiển đề xuất dựa trên ý tưởng tìm các tham số tối ưu tập mờ đầu vào của bộ điều khiển mờ theo Takagi và Sugeno dựa trên mạng neuron, và sau đó thích nghi on-line các tham số của tập mờ đầu ra dựa trên thuật toán thích nghi được thiết kế theo thuyết Lyapunov. | Điều khiển – Cơ điện tử - Truyền thông THIẾT KẾ BỘ ĐIỀU KHIỂN MỜ THÍCH NGHI THEO MÔ HÌNH MẪU VÀ MẠNG NEURON CHO CÁC HỆ CƠ ĐIỆN TỬ Phạm Văn Thiêm1*, Lại Khắc Lãi1, Phạm Ngọc Sâm2 Tóm tắt: Bài báo trình bày một cách thiết kế bộ điều khiển thích nghi mờ dựa theo mô hình mẫu kết hợp mạng neuron để điều khiển cho các hệ cơ điện tử đủ cơ cấu chấp hành được mô tả dưới dạng phương trình Euler -Lagrange. Bộ điều khiển đề xuất dựa trên ý tưởng tìm các tham số tối ưu tập mờ đầu vào của bộ điều khiển mờ theo Takagi và Sugeno dựa trên mạng neuron, và sau đó thích nghi on-line các tham số của tập mờ đầu ra dựa trên thuật toán thích nghi được thiết kế theo lý thuyết Lyapunov. Tính bám ổn định một quỹ đạo cho trước, cũng như tính hội tụ của thuật toán vừa được chứng minh bằng lý thuyết và vừa được kiểm chứng cả bằng mô phỏng và thực nghiệm trên đối tượng thực, robot RD5NT 5 bậc tự do. Từ khóa: Lyapunov, Thích nghi mờ, Mạng neuron, Mô hình mẫu, Euler-lagrange, Robot RD5NT 5DOF. 1. ĐẶT VẤN ĐỀ Một trong các ứng dụng điều khiển thụ động được nhắc tới nhiều nhất trong những năm gần đây là điều khiển hệ Euler – Lagrange [1]. trong khuôn khổ của bài báo, tác giả đề cập đến hệ Euler – Lagrange đủ cơ cấu chấp hành. Đó là hệ của vector trạng thái q và đạo hàm của nó được mô tả bởi: u M(q)q C(q, q )q Dq G(q) S sgn(q ) (1) u R m : vector tín hiệu điều khiển. M(q) : Ma trận Moment quán tính thỏa mãn tính chất M(q) M(q)T 0, q R m . C(q, q ) : Ma trận Coriolis và quán tính ly tâm ; G(q) : Ma trận trọng lực. D : Ma trận đường chéo ma sát nhớt.; S : Ma trận đường chéo ma sát Coulumb. Mục đích điều khiển hệ (1), bám ổn định quỹ đạo cho trước q d (t ) (tồn tại một tín hiệu đặt u d là nghiệm của (1)), gọi là quỹ đạo mẫu, theo nghĩa là: lim e(t ) 0 , e(t ) là hữu hạn t (2) với e(t ) qd q được định nghĩa là sai lệch bám. Khi đó, từ (2) ta luôn luôn chuyển bài toán điều khiển bám ổn định về bài toán điều khiển ổn định tiệm cận tại gốc tạo độ cho hệ sai số: e

• Điện - Điện tử
• Mạng neuron
• Hệ cơ điện tử
• Mô hình mẫu
• Bộ điều khiển mờ thích nghi mờ
• Robot RD5NT 5DOF
• Euler lagrange
• Học phần mạng Neuron
• Đề cương học phần mạng Neuron
• Nghiên cứu mạng Neuron
• Nghiên cứu điểm mạnh mạng Neuron
• Điểm yếu mạng Neuron
• Kiến trúc một số dạng mạng neuron
• Bài giảng Giới thiệu mạng neuron nhân tạo
• Mạng neuron nhân tạo
• Giới thiệu mạng neuron nhân tạo
• Mạng neuron nhân tạo Perceptron
• Mạng neuron nhiều lớp
• Thuật toán học perceptron và ví dụ
• neuron nhân tạo
• ứng dụng neuron
• neuron sinh học
• tín hiệu neuron
• hệ thần kinh neuron
• ANN
• hệ neuron con người
• lớp neuron đầu vào
• các lớp neuron ẩn
• lớp neuron đầu ra
• Phương pháp thay đổi số neuron
• Neuron trong lớp ẩn
• Chẩn đoán bệnh da liễu
• Thuật toán luyện mạng
• Đồ án tốt nghiệp
• Ký tự viết tay tiếng Việt
• Nhận dạng ký tự viết tay tiếng Việt
• Ứng dụng mạng neuron nhân tạo
• Áp dụng mạng Neuron nhân tạo
• Bài toán nhận dạng trong GIS
• Không gian các vụ tai nạn giao thông
• Chạy mạng Neural
• Hàm xử lý
• Luận văn Thạc sĩ
• Luận văn Thạc sĩ Kỹ thuật
• Công nghệ truyền tải điện
• Thiết bị bù tĩnh điều khiển bằng thyristor
• Cấu trúc mạng neuron nhân tạo
• Phương pháp huấn luyện mạng neuron
• Lý thuyết mạng Neuron
• Đồ án tốt nghiệp mạng
• Đồ án lý thuyết mạng
• Nhận dạng tiếng nói
• Báo cáo đồ án quản trị mạng
• Mạng hướng tiến
• giải thuật lan truyền ngược
• Steepest descent
• huấn luyện mạng
• Mạng perceptron đa lớp
• Trí tuệ nhân tạo
• Nhận dạng chữ số viết tay
• Cấu tạo mạng MLP
• Ngôn ngữ ký hiệu
• Cộng đồng người khiếm thính
• Phương pháp phân tích thành phần chính
• Nhận dạng cử chỉ
• tuyển tập báo cáo
• nghiên cứu khoa học
• đề tài nghiên cứu
• chuyên ngành khoa học
• công nghệ môi trường
• kỹ thuật khao học
• giáo trình điện tử viễn thông
• tài liệu cáp quang
• tài liệu viễn thông
• thiết bị viễn thông
• đề cương kỹ thuật viễn thông
• luận văn tốt nghiệp
• luận văn tin học
• thuật toán di truyền
• quy trình sản xuất
• Công nghệ thông tin
• Mô hình Fujisaki
• Thanh điệu tiếng Việt
• Công nghệ phần mềm
• Đường thanh điệu
• Luận án tiến sĩ
• Tóm tắt Luận án Tiến sĩ Kỹ thuật
• Nhận dạng khuyết tật của dầm
• Nền mạng neuron
• Dự báo khuyết tật dầm
• Luận án Kỹ thuật
• Kỹ thuật deep learning
• Neuron network
• Mô hình kết hợp
• Nhận dạng hình ảnh
• Tỷ lệ nhận dạng hình ảnh
• Kiểu mạng MLP
• Tạp chí Khoa học và Công nghệ biển
• Phục hồi dữ liệu sóng biển
• Dữ liệu sóng biển
• Chuỗi dữ liệu
• Sử dụng mạng Neuron nhân tạo
• Đặc điểm phân bố đá chứa Carbonate Miocene
• Chất lượng đá chứa Carbonate Miocene
• Bể trầm tích
• Địa vật lý giếng khoan
• Receding horizon
• Tháp chưng cất
• Điều khiển nhiệt độ
• Bộ điều khiển MPC
• Nguyên tắc Receding horizon
• Tạp chí Khoa học và Công nghệ
• Bộ điều khiển RISE bão hòa
• Điều khiển phi tuyến
• Hệ thống treo tích cực Macpherson
• Mức cấu trúc cơ thể
• Gán trọng số
• Phương pháp gán trọng số
• Hỗ trợ chẩn đoán bệnh lý
• Tạp chí Khoa học
• Biến đổi Hough
• Nhận dạng mống mắt
• Phân tích thành phần độc lập
• Sinh trắc học