Tiến Sĩ Nghiên cứu cải tiến bộ điều khiển sử dụng đại số gia tử cho đối tượng phi tuyến

Thảo luận trong 'THẠC SĨ - TIẾN SĨ' bắt đầu bởi Phí Lan Dương, 11/11/15.

  1. Phí Lan Dương

    Phí Lan Dương New Member
    Thành viên vàng

    Bài viết:
    18,524
    Được thích:
    18
    Điểm thành tích:
    0
    Xu:
    0Xu
    1

    MỞ ĐẦU

    1. Tổng quan tình hình nghiên cứu đại số gia tử trong và ngoài nước
    1.1. Đại số gia tử
    Đại số gia tử - HA (Hedge Algebra) là một cấu trúc đại số để tính toán,
    mô phỏng ngữ nghĩa ngôn ngữ nên có thể được xem như cơ sở của logic mờ.
    Các tác giả đã chỉ ra những giá trị của biến ngôn ngữ trong thực tế đều có thứ
    tự nhất định về mặt ngữ nghĩa [31 - 35], chẳng hạn ta hoàn toàn có thể cảm
    nhận được „trẻ‟ nhỏ hơn „già‟ hoặc „nhanh‟ lớn hơn „chậm‟. Theo Ho N.C
    [32], một HA là một bộ 4 thành phần AX = (X, G, H, ) với X là miền giá trị
    của biến ngôn ngữ với quan hệ thứ tự bộ phận  được cảm sinh bởi ngữ nghĩa
    tự nhiên của các giá trị ngôn ngữ, G là tập các phần tử sinh nguyên thủy của
    biến ngôn ngữ, H là tập các gia tử ngôn ngữ gồm tập các gia tử dương và tập
    các gia tử âm.
    Ví dụ như xem miền trị của biến ngôn ngữ TRUTH là một đại số gia tử
    kí hiệu AX = (X, G, H, ) trong đó:
    - X là tập các giá trị {true, very true, false, little false, }
    - G là tập các phần tử sinh gồm 2 giá trị {true, false}
    - H là tập các gia tử {very, more, little, possibly}
    - ≤ được cảm sinh bởi ngữ nghĩa tự nhiên, chẳng hạn chúng ta có
    very false ≤ false ≤ true ≤ very true.
    Như vậy, ngữ nghĩa của các từ được biểu thị qua cấu trúc HA có thể được xác
    định bởi vị trí tương đối của chúng trong sự sắp xếp thứ tự giữa các từ trong
    miền ngôn ngữ, dựa trên ngữ nghĩa tự nhiên vốn có của chúng. 2


    Để thuận lợi cho việc nghiên cứu ứng dụng HA, các tác giả trong [5],
    [7], [35] đã nghiên cứu việc định lượng giá trị ngôn ngữ, theo đó giá trị ngôn
    ngữ được định lượng bằng một giá trị thực trong khoảng [0,1] sao cho thứ tự
    các giá trị ngôn ngữ của HA được đảm bảo. Các tác giả đã đưa ra khái niệm
    độ đo tính mờ của các phần tử sinh, độ đo tính mờ của các gia tử và xây dựng
    phép ánh xạ định lượng ngữ nghĩa của giá trị ngôn ngữ (vAX : X  [0,1]).
    Các tham số này còn được gọi là các tham số của HA.
    Các nghiên cứu ứng dụng HA có thể kể đến các ứng dụng ban đầu như:
    xây dựng mô hình cơ sở dữ liệu mờ [14], ứng dụng trong cơ sở dữ liệu mờ để
    quản lý tội phạm hình sự [16], chẩn đoán bệnh [36] và gần đây được ứng
    dụng trong lĩnh vực điều khiển. Tuy nhiên, việc nghiên cứu ứng dụng HA vào
    lớp bài toán điều khiển vẫn còn là một hướng mới, cần được nghiên cứu một
    cách hệ thống và triển khai sâu rộng hơn.
    1.2. Tình hình nghiên cứu trong và ngoài nước
    Đa số các công trình đã nghiên cứu sử dụng HA ở cả trong và ngoài
    nước chủ yếu tập trung vào các bài toán trong công nghệ thông tin [4 - 7],
    [14], [16], [21] và mới được đề cập trong lĩnh vực điều khiển thời gian gần
    đây [12], [15], [27], [37].
    Các tác giả trên thế giới sử dụng kết quả nghiên cứu về HA như những
    tài liệu tham khảo, trích dẫn để so sánh, đối chiếu với phương pháp điều khiển
    mờ, chẳng hạn như tác giả Bin-Da Liu và nhóm nghiên cứu trong [24], tác giả
    Eduard Bartl và nhóm nghiên cứu trong [28],
    Theo hiểu biết có hạn của tác giả, một số kết quả nghiên cứu sử dụng
    HA trong lĩnh vực điều khiển được công bố chính thức từ năm 2008, đó là bài
    toán điều khiển có mô hình toán học đơn giản một đầu vào [31], bài toán điều
    khiển con lắc ngược trong [37], bài toán dự báo động đất trong [27], Do 3

    vậy, việc nghiên cứu và phát triển việc sử dụng HA trong lĩnh vực điều khiển
    là vấn đề cấp thiết và mang tính thời sự.
    Những thành công đáng kể gần đây của HA là nhờ phương pháp lập
    luận xấp xỉ sử dụng HA hàm chứa rất nhiều các yếu tố mở. Nội dung phương
    pháp là lập luận nội suy với các giá trị định lượng ngôn ngữ để giải quyết bài
    toán lập luận mờ đa điều kiện [4], [12], [21]. Với phương pháp lập luận xấp xỉ
    sử dụng HA, người sử dụng có thể lựa chọn những cách thức tiếp cận khác
    nhau để can thiệp trong mỗi bước tính của phương pháp. Chẳng hạn như vấn
    đề xác định các tham số của HA (gồm độ đo tính mờ của các phần tử sinh, độ
    đo tính mờ của các gia tử) hay vấn đề nội suy trên siêu mặt cho bởi mô hình
    mờ (nội suy từ mặt cong ngữ nghĩa định lượng) đã có nhiều tác giả nghiên
    cứu với các phương pháp tiếp cận và công cụ hỗ trợ khác nhau. Ngoài ra vấn
    đề thử nghiệm áp dụng HA trên các mô hình vật lý hệ thống cụ thể cũng đang
    thu hút được nhiều nhà khoa học quan tâm nghiên cứu. Vì vậy, tác giả tiến
    hành phân tích đánh giá một số kết quả đạt được tập trung vào các vấn đề nêu
    trên, từ đó nghiên cứu đề xuất những hướng phát triển mới có thể ứng dụng
    được cho bài toán điều khiển các đối tượng công nghiệp nói chung cũng như
    đối tượng phi tuyến nói riêng.
    1.2.1. Một số kết quả đạt được về phương pháp luận sử dụng HA và đề
    xuất phát triển hướng nghiên cứu
    1.2.1.1. Vấn đề xác định tham số của đại số gia tử
    a. Sử dụng trực giác để chọn các tham số
    Tác giả trong [7], [12] và các công trình khác liên quan đã dùng trực
    giác lựa chọn các tham số của HA, chẳng hạn như có thể cảm nhận được độ
    đo tính mờ của các phần tử sinh true, false là bằng nhau và độ đo tính mờ của
    các gia tử very, more, little, possibly là bằng nhau. 4

    Cách chọn các tham số bằng trực giác trong nghiên cứu trên tuy đơn
    giản nhưng không có cơ sở toán học và mới chỉ nghiên cứu ứng dụng với một
    số bài toán điều khiển có mô hình toán học đơn giản, nhiều nhất là 2 đầu vào.
    b. Sử dụng các công cụ tìm kiếm tối ưu
    Trong [15], tác giả đã dùng trực giác lựa chọn các tham số của HA ở
    mức độ hợp lý nhưng chưa phải tối ưu, sau đó dùng giải thuật di truyền hiệu
    chỉnh các giá trị này đến giá trị tối ưu sao cho sai số của phương pháp lập luận
    là bé nhất. Kết quả nghiên cứu trên lớp bài toán điều khiển có mô hình toán
    học đơn giản và có thể áp dụng hiệu quả với những hệ đơn điệu hoặc hệ dao
    động nhưng không có quá điều chỉnh.
    Trong [4], [21], các tác giả cũng xác định tham số của HA bằng giải
    thuật di truyền với mục tiêu để sai số của phương pháp lập luận là bé nhất.
    Cách chọn tham số này có cơ sở toán học chặt chẽ, tuy nhiên có khi nó lại xác
    định được giá trị của các tham số quá lệch so với trực giác mà con người cảm
    nhận được (chẳng hạn khó có thể chấp nhận nếu độ đo tính mờ của true là 0.9
    trong khi của false là 0.1). Phương pháp cũng khó có thể đạt được kết quả tốt
    khi áp dụng vào các bài toán điều khiển đối tượng phi tuyến vì hàm mục tiêu
    không phản ánh chính xác chất lượng quá trình quá độ.
    1.2.1.2. Vấn đề nội suy trên mặt cong ngữ nghĩa định lượng
    a. Sử dụng phép kết nhập
    Trong một số nghiên cứu gần đây, các tác giả đã sử dụng phép kết nhập
    đầu vào để đưa các điểm cho bởi mô hình SAM thành một điểm trong mặt
    phẳng. Khi đó các điểm trong mô hình SAM tạo nên một đường cong (gọi là
    đường cong ngữ nghĩa định lượng) và bài toán lập luận trở thành bài toán nội
    suy kinh điển trên đường cong.
    Trong [12], [15], các tác giả đã sử dụng phép kết nhập
    AND = “PRODUCT” hoặc AND = “MIN”. Tuy nhiên, hạn chế của phép kết 5

    nhập này là thường gây mất thông tin, dẫn đến quá trình lập luận trở nên
    không chính xác.
    Cũng đề cập tới việc nội suy bằng phép kết nhập [21], tác giả đã áp
    dụng phép kết nhập có trọng số chuyển đổi một điểm (x 1 , x 2 , , x m )  R
    m
    với
    véc tơ các trọng số (w 1 , w 2 , , w m ) đã cho (thỏa mãn w 1 + w 2 + + w m = 1)
    thành giá trị (w 1 x 1 + w 2 x 2 + . + w m x m )  R
    m
    [46], lúc này tập tham số của
    phương pháp chính là các trọng số kết nhập. Phép kết nhập này rất đơn giản,
    hiệu quả và có thể ứng dụng giải quyết những bài toán đa biến đầu vào.
    b. Sử dụng mạng nơron RBF (Radial Based Function)
    Trong [4], [15], các tác giả đã sử dụng mạng nơ ron RBF giải quyết bài
    toán suy luận trực tiếp từ mặt cong ngữ nghĩa định lượng xây dựng trên cơ sở
    bảng SAM. Các điểm trong siêu mặt thực cho bởi bảng SAM sẽ được dùng
    làm tập mẫu để huấn luyện mạng, khi đó mạng nơron sẽ xấp xỉ siêu mặt và
    nội suy đầu ra ứng với các đầu vào. Ưu điểm của phương pháp này là đảm
    bảo không bị mất thông tin trong quá trình suy luận vì không sử dụng nội suy
    tuyến tính như [13], [21]. Tuy nhiên, kết quả trong [4], [15] cũng mới áp dụng
    đối với bài toán điều khiển có mô hình toán học đơn giản, hai đầu vào.
    1.2.1.3. Đề xuất phát triển hướng nghiên cứu
    Từ việc phân tích trên, những kết quả nghiên cứu đạt được trong tiếp
    cận HA và cách xác định các tham số của HA bằng giải thuật di truyền đã
    thành công trong bài toán điều khiển có mô hình toán học đơn giản, nhiều
    nhất là hai đầu vào, tuy nhiên khó có thể áp dụng được với các bài toán điều
    khiển phức tạp. Vì vậy, đối với các bài toán điều khiển đối tượng phi tuyến thì
    việc sử dụng HA vẫn còn rất mới và mở ra nhiều khả năng nghiên cứu.
    Từ những nhận định trên, tác giả nhận thấy vấn đề nâng cao chất lượng
    và tối ưu hóa quá trình thiết kế bộ điều khiển là hướng nghiên cứu khá triển
    vọng đối với việc sử dụng lý thuyết HA trong điều khiển, mở ra một hướng 6

    thiết kế mới trong lĩnh vực điều khiển tự động. Một số lợi ích có thể đạt được
    từ kết quả nghiên cứu của luận án như sau:
    - Nghiên cứu cải tiến bộ điều khiển sử dụng HA với nhiều đầu vào sẽ
    giản lược được số giá trị ngôn ngữ cho đầu vào và giảm được các luật điều
    khiển (bảng SAM) dẫn đến giảm được độ phức tạp của thuật toán thiết kế mà
    không làm phức tạp quá trình nội suy đường cong ngữ nghĩa.
    - Nghiên cứu tối ưu hóa quá trình thiết kế là thiết kế bộ điều khiển sử
    dụng HA theo một chỉ tiêu chất lượng đặt ra trước sẽ chọn được các tham số
    bộ điều khiển một cách tự động đồng thời khắc phục được việc xác định giá
    trị các tham số quá lệch so với trực giác mà con người cảm nhận được (vấn đề
    có thể gặp phải khi sử dụng công cụ hỗ trợ giải thuật di truyền với một trọng
    số kết nhập [4], [15], [21]).
    1.2.2. Một số kết quả nghiên cứu thực nghiệm với HA và đề xuất phát
    triển hướng nghiên cứu
    1.2.2.1. Một số kết quả nghiên cứu đạt được
    Một số kết quả nghiên cứu sử dụng HA với bài toán điều khiển có mô
    hình toán học đơn giản bằng phân tích toán học và mô phỏng [4], [21].
    Kết quả trong [15] đã thí nghiệm bộ điều khiển mờ truyền thống và tiếp
    cận HA trên mô hình vật lý bài toán điều khiển lưu lượng nước (mô hình vật
    lý đơn giản một đầu vào).
    1.2.2.2. Đề xuất phát triển hướng nghiên cứu
    Kết quả nghiên cứu sử dụng HA bằng lập trình mô phỏng trên các phần
    mềm chuyên dụng còn hạn chế và chưa có minh chứng cụ thể nào bằng thực
    nghiệm cho thấy tính khả dụng của HA vào điều khiển các hệ thống trong
    công nghiệp. Do vậy việc thực nghiệm nhằm khẳng định tính khả dụng của bộ
    điều khiển sử dụng HA cho các hệ thống công nghiệp là rất cấp thiết và cần 7

    được các nhà khoa học quan tâm nghiên cứu kiểm chứng. Tác giả nhận thấy
    hướng nghiên cứu kiểm chứng bằng thực nghiệm bộ điều khiển sử dụng HA
    trên mô hình vật lý của đối tượng cụ thể sẽ mở ra khả năng ứng dụng HA vào
    nghiên cứu khoa học cũng như thực tế.
    2. Tính khoa học và cấp thiết của luận án
    Những hệ thống điều khiển hiện đại được thiết kế sử dụng các bộ điều
    khiển thông minh ngày càng được phát triển và ứng dụng rộng rãi trong công
    nghiệp. Nhằm nâng cao chất lượng điều khiển cũng như cải thiện các đặc tính
    của hệ thống, các hệ điều khiển phi tuyến được phát triển và ứng dụng ngày
    càng nhiều. Vấn đề giảm thời gian tính toán và đơn giản hóa việc lập trình
    cho vi xử lí (bộ điều khiển) được lựa chọn trong thực tế luôn được các nhà
    thiết kế quan tâm nghiên cứu cùng với các phương pháp điều khiển mới.
    Hệ mờ và logic mờ do Zadeh L. đưa ra năm 1965 [39] đã cố gắng mô tả
    một cách toán học những khái niệm mơ hồ mà logic kinh điển không làm
    được, đó là việc xây dựng các phương pháp lập luận xấp xỉ để mô hình hóa
    quá trình suy luận của con người. Điều khiển mờ cũng đã đạt được nhiều
    thành công trong lĩnh vực điều khiển các đối tượng có thông tin không rõ
    ràng, không đầy đủ [10], [41], [43].
    Lý thuyết HA đã được các tác giả Ho N.C và Wechler W. [32] đưa ra
    nhằm xây dựng cấu trúc toán học cho biến ngôn ngữ. Sử dụng HA là một
    cách tiếp cận mới trong tính toán cho bộ điều khiển mờ nên các nhà nghiên
    cứu có hướng tới việc ứng dụng trong lĩnh vực điều khiển và tự động hóa. HA
    đã đạt được những thành công trong một số bài toán xấp xỉ hàm, chẩn đoán,
    dự báo [13], [36] và một số bài toán điều khiển có mô hình toán học đơn giản
    [31], [37].
    Với hy vọng sử dụng HA như một hướng nghiên cứu thiết kế bộ điều
    khiển (BĐK) trong các hệ thống tự động, cần nghiên cứu kiểm chứng một 8

    cách hệ thống việc ứng dụng HA với nhiều lớp đối tượng trong công nghiệp.
    Tác giả đã nghiên cứu thử nghiệm bộ điều khiển sử dụng HA với nhiều đối
    tượng khác nhau và đã đạt được một số kết quả rất khả quan, các kết quả đạt
    được đều cho thấy khả năng ứng dụng được HA trong lĩnh vực điều khiển
    (công trình 2, 7, 8). Từ các kết quả nghiên cứu thành công ban đầu, tác giả
    tiếp tục kiểm chứng bộ điều khiển sử dụng HA cho một số lớp đối tượng khó
    điều khiển hơn trong công nghiệp (chẳng hạn như đối tượng tuyến tính có
    tham số thay đổi hay đối tượng có trễ lớn mà hằng số trễ lớn tới 40% so với
    hằng số thời gian của hệ thống, .). Với các trải nghiệm trên, tác giả hướng tới
    mục tiêu nghiên cứu cải tiến bộ điều khiển nhằm áp dụng cho các đối tượng
    công nghiệp nói chung và đối tượng phi tuyến nói riêng sao cho giảm được độ
    phức tạp và thời gian tính toán của vi xử lí (BĐK) trong thực tế.
    3. Mục tiêu của luận án
    3.1. Mục tiêu chung
    Với mục tiêu nghiên cứu cải tiến bộ điều khiển sử dụng HA áp dụng
    cho các đối tượng công nghiệp nói chung và đối tượng phi tuyến nói riêng sao
    cho giảm được độ phức tạp và thời gian tính toán của vi xử lí (BĐK) trong
    thực tế, tác giả sẽ tập trung vào vấn đề nâng cao chất lượng và tối ưu hóa quá
    trình thiết kế bộ điều khiển. Việc áp dụng kết quả nghiên cứu thành công sẽ
    mở ra một hướng phát triển mới trong thiết kế hệ thống tự động.
    Với mong muốn ứng dụng được bộ điều khiển sử dụng HA trong các
    hệ thống công nghiệp, tác giả sẽ tiến hành một số thí nghiệm với mô hình vật
    lý của hệ thống phi tuyến cụ thể như hệ thống điều khiển chuyển động theo
    một quỹ đạo mẫu cho trước, hệ thống điều khiển theo nguyên lý chuyển động
    cánh tay robot, .
    3.2. Mục tiêu cụ thể
    Tác giả đề xuất các mục tiêu nghiên cứu cụ thể như sau: 9

    (1) Nghiên cứu một cách hệ thống việc ứng dụng đại số gia tử trong lĩnh vực
    điều khiển và kiểm chứng bằng lập trình mô phỏng với một số đối tượng khó
    điều khiển trong công nghiệp.
    (2) Đề xuất cải tiến nâng cao chất lượng bộ điều khiển sử dụng đại số gia tử
    bằng việc tăng thêm đầu vào thứ ba và giản lược số luật điều khiển.
    (3) Đề xuất nghiên cứu tối ưu hóa quá trình thiết kế bằng việc thiết kế bộ điều
    khiển sử dụng đại số gia tử theo tiêu chuẩn tích phân bình phương sai lệch với
    công cụ hỗ trợ là giải thuật di truyền.
    (4) Kiểm chứng bằng lập trình mô phỏng trên phần mềm chuyên dụng và
    bước đầu thực nghiệm trên mô hình vật lý của hệ thống phi tuyến cụ thể.
    4. Đối tượng, phạm vi và phương pháp nghiên cứu
    - Đối tượng nghiên cứu: bộ điều khiển sử dụng HA và thuật toán tự động tìm
    tham số cho bộ điều khiển.
    - Phạm vi nghiên cứu: phương pháp thiết kế bộ điều khiển sử dụng HA, các
    công cụ hỗ trợ tìm kiếm tối ưu, lập trình mô phỏng trên máy tính và thí
    nghiệm trên mô hình vật lý cụ thể.
    - Phương pháp nghiên cứu:
    + Nghiên cứu lý thuyết, bao gồm: nghiên cứu đại số gia tử và ứng dụng
    trong điều khiển; Nghiên cứu cải tiến bộ điều khiển sử dụng đại số gia tử;
    Nghiên cứu phương pháp thiết kế tự động tìm tham số cho bộ điều khiển với
    công cụ hỗ trợ là giải thuật di truyền.
    + Mô phỏng: lập trình mô phỏng trên Matlab_Simulink để kiểm chứng
    lại lý thuyết.
    + Thực nghiệm: tiến hành thí nghiệm kiểm chứng kết quả nghiên cứu
    lý thuyết và kết quả mô phỏng trên mô hình vật lý hệ thống phi tuyến cụ thể. 10

    5. Ý nghĩa lí luận và thực tiễn
    5.1. Ý nghĩa lí luận
    - Nghiên cứu sử dụng HA trong lĩnh vực điều khiển là vấn đề mới ở
    Việt Nam. Từ kết quả nghiên cứu của luận án sẽ làm cơ sở cho nhiều nghiên
    cứu tiếp theo nhằm triển khai ứng dụng được HA trong lĩnh vực điều khiển
    (điều khiển đối tượng tuyến tính có tham số thay đổi, đối tượng có trễ lớn, đối
    tượng phi tuyến).
    - Kết quả nghiên cứu của luận án sẽ là một trong những công trình khoa
    học ứng dụng HA điều khiển đối tượng công nghiệp nói chung và đối tượng
    phi tuyến nói riêng được công bố trong nước, mở ra khả năng ứng dụng của
    HA trong lĩnh vực điều khiển tự động.
    5.2. Ý nghĩa thực tiễn
    - Kết quả nghiên cứu sẽ làm tài liệu tham khảo cho sinh viên, học viên
    cao học và nghiên cứu sinh quan tâm nghiên cứu bộ điều khiển sử dụng HA,
    có khả năng bổ sung phần thiết kế tự động bộ điều khiển sử dụng HA trong
    toolbox của MATLAB.
    - Luận án là một trong những công trình đầu tiên kiểm chứng bộ điều
    khiển sử dụng HA bằng thực nghiệm với mô hình vật lý của hệ thống phi
    tuyến cụ thể. Kết quả đạt được đã khẳng định tính khả thi của bộ điều khiển
    sử dụng HA trong các hệ thống công nghiệp.
    - Kết quả nghiên cứu đã giảm được thời gian tính toán cho vi xử lí (bộ
    điều khiển) được lựa chọn thực tế, mở ra khả năng tích hợp bộ điều khiển sử
    dụng HA trong các hệ vi xử lý hoặc các thiết bị tự động khác như PLC, máy
    tính công nghiệp, .
    6. Bố cục và nội dung của luận án
    Luận án được bố cục thành 4 chương với nội dung như sau: 11

    Chương 1: Các kiến thức cơ sở
    Tổng quan về các kiến thức dùng để nghiên cứu và phát triển phương
    pháp điều khiển sử dụng HA, bao gồm hệ logic mờ, lý thuyết HA và thuật
    toán tìm kiếm sử dụng giải thuật di truyền. Các kiến thức tổng quan trong
    chương 1 sẽ đóng vai trò rất quan trọng, làm nền tảng cho các kết quả nghiên
    cứu trong chương 2 và chương 3.
    Chương 2: Ứng dụng Đại số gia tử trong điều khiển
    Phần đầu chương giới thiệu phương pháp thiết kế bộ điều khiển sử
    dụng HA và tiến hành áp dụng cho nhiều lớp đối tượng khác nhau.
    Phần tiếp theo đi sâu nghiên cứu khẳng định tính khả thi của bộ điều
    khiển sử dụng HA trong công nghiệp bằng việc thiết kế cụ thể cho một số đối
    tượng khó điều khiển, kết quả được kiểm chứng bằng lập trình mô phỏng trên
    Matlab cho 3 đối tượng:
    (1) Điều khiển đối tượng tuyến tính có tham số biến đổi.
    (2) Điều khiển đối tượng phi tuyến đã được tuyến tính hóa.
    (3) Điều khiển đối tượng có trễ lớn (hằng số trễ lớn tới 40% so với
    hằng số thời gian của hệ thống).
    Chương 3: Cải tiến bộ điều khiển sử dụng Đại số gia tử
    Trong chương này, luận án nghiên cứu cải tiến và tối ưu hóa quá trình
    thiết kế bộ điều khiển sử dụng HA áp dụng cho đối tượng công nghiệp nói
    chung và đối tượng phi tuyến nói riêng với mục tiêu:
    - Nâng cao chất lượng bộ điều khiển bằng việc tăng thêm đầu vào và giản
    lược số luật điều khiển.
    - Tối ưu hóa quá trình thiết kế bằng việc xây dựng phương pháp tự động tìm
    tham số HAC sử dụng công cụ hỗ trợ là giải thuật di truyền. 12

    Các kết quả được minh họa kiểm chứng bằng lập trình mô phỏng trên
    Matlab với hệ thống cụ thể.
    Chương 4: Thực nghiệm
    Nhằm kiểm chứng các kết quả lý thuyết đạt được trong chương 2 và
    chương 3, nội dung chương trình bày việc thí nghiệm bộ điều khiển sử dụng
    HA trên mô hình vật lý của hệ thống phi tuyến cụ thể.
    Cuối cùng là kết luận và hướng nghiên cứu tiếp theo của luận án.
     
Đang tải...