Warning: Trying to access array offset on value of type bool in /home/vnuhcm/frontend/apps/sources/sites/modules/models/Menu.php on line 12

Warning: Trying to access array offset on value of type bool in /home/vnuhcm/frontend/apps/sources/sites/modules/models/Menu.php on line 14

Warning: Trying to access array offset on value of type bool in /home/vnuhcm/frontend/apps/sources/sites/modules/models/Menu.php on line 17
Nhận dạng và điều khiển hệ phi tuyến có trễ dùng mô hình FUZZY nhiều lớp kết hợp giải thuật tính toán mềm - NCS. Cao Văn Kiên
Tin tức - Sự kiện

Nhận dạng và điều khiển hệ phi tuyến có trễ dùng mô hình FUZZY nhiều lớp kết hợp giải thuật tính toán mềm - NCS. Cao Văn Kiên

  • 28/09/2021
  • Tên đề tài: Nhận dạng và điều khiển hệ phi tuyến có trễ dùng mô hình FUZZY nhiều lớp kết hợp giải thuật tính toán mềm 
    Nghiên cứu sinh: Cao Văn Kiên 
    Chuyên ngành: Kỹ thuật điều khiển và tự động hóa 
    Mã số chuyên ngành: 62.52.02.16
    Cơ sở đào tạo: Trường Đại học Bách khoa, Đại học Quốc gia Thành phố Hồ Chí Minh
    Người hướng dẫn khoa học: GS. TS. Hồ Phạm Huy Ánh
    Hệ thống phi tuyến với các yếu tố bất định và nhiễu động rất khó để xác định chính xác mô hình toán học của hệ thống đặc biệt đối với các hệ có đặc tính trễ. Do đó các hướng tiếp cận điều khiển thông thường dựa trên mô hình toán học gần như không đáp ứng được yêu cầu. Vì thế ngày càng có nhiều nghiên cứu tập trung vào các mô hình và các bộ điều khiển thông minh ứng dụng kỹ thuật tính toán mềm dựa trên mạng nơ-ron nhân tạo, logic mờ và các thuật toán tối ưu tiến hóa. Trong luận án này, tác giả đề xuất mô hình mờ nhiều lớp kết hợp với giải thuật tiến hóa vi sai để nhận dạng và điều khiển thích nghi hệ phi tuyến. Các nội dung chính của luận án được tóm tắt như sau:
    Đề xuất đầu tiên là mô hình mờ nhiều lớp dùng trong nhận dạng và điều khiển hệ phi tuyến. Mô hình Mờ nhiều lớp được tạo thành bằng cách kết hợp nhiều mô hình mờ Multi-Input, Single-Output (MISO). Mỗi mô hình mờ MISO nhiều lớp được tạo thành bởi nhiều mô hình mờ Takagi-Sugeno (T-S) truyền thống. Cấu trúc và luật mờ của mô hình mờ nhiều lớp được tính toán tối ưu bằng giải thuật tiến hoá vi sai. Kết quả cho thấy mô hình mờ nhiều lớp có thể dùng trong nhận dạng mô hình Multi-Input Multi-Output (MIMO) và tính linh hoạt của mô hình được thể hiện trong các thí nghiệm. 
    Đề xuất thứ hai là giải thuật huấn luyện ghép tầng, dùng đề huấn luyện mô hình mờ nhiều lớp một cách tuần tự. Qua kết quả thực nghiệm chứng minh được phương pháp làm tăng độ chính xác, giảm thời gian tính toán so với phương pháp huấn luyện thông thường.
    Về bài toán điều khiển, luận án có hai đề xuất giải thuật điều khiển kết hợp giải thuật tính toán mềm tối ưu và giải thuật điều khiển thích nghi. Đầu tiên là giải thuật trượt mờ thích nghi với hàm thích nghi được thiết kế mới gọn hơn và tận dụng khả năng của các giải thuật tính toán tối ưu vào nhận dạng các tham số ban đầu của bộ điều khiển. Đề xuất cho bài toán điều khiển thứ hai là giải thuật điều khiển mô hình ngược thích nghi áp dụng mô hình mờ nhiều lớp tối ưu bằng giải thuật tiến hóa vi sai kết hợp với giải thuật điều khiển trượt mờ thích nghi. Cả hai hướng đề xuất đều có các đặc điểm là kết hợp giữa giải thuật tối ưu với giải thuật điều khiển thích nghi làm tăng chất lượng bộ điều khiển lúc khởi động và đảm bảo lý thuyết ổn định Lyapunov.

    Tệp đính kèm:

    Vui lòng nhập nội dung
    Vui lòng nhập mã xác nhận

    Hãy là người bình luận đầu tiên