Tiến Sĩ Nghiên cứu ứng dụng lý thuyết điều khiển hiện đại xây dựng mô hình trong điều khiển dự báo phi tuyến

LUẬN ÁN TIẾN SĨ
NĂM 2015
MỞ ĐẦU
1. Tính cấp thiết của đề tài luận án
Hiện nay, trong công nghiệp cũng như dân dụng có rất nhiều phương pháp
điều khiển khác nhau được nghiên cứu và áp dụng vào thực tiễn. Trong số đó phải
kể tới những bộ điều khiển như bộ điều khiển PID kinh điển, bộ điều khiển mờ, bộ
điều khiển nơron và các bộ điều khiển cao cấp khác. Do yêu cầu khắt khe về công
nghệ, chất lượng sản phẩm cũng như dịch vụ và sự cạnh tranh trên thị trường dẫn
tới việc đòi hỏi cần phải có những phương pháp điều khiển đáp ứng được những
yêu cầu thực tế và cải thiện được chất lượng của hệ thống, đặc biệt là trong các
trường hợp hệ thống phải đối mặt với nhiễu, có trễ, có ràng buộc, các đối tượng có
quá trình động học chậm, . Trong số đó phải kể tới phương pháp điều khiển dự báo
theo mô hình (MPC - Model Predictive Control).
Điều khiển dự báo dựa trên mô hình là sự kết hợp của một số lĩnh vực đã
được ứng dụng trong kỹ thuật điều khiển, điển hình đó là hai lĩnh vực điều khiển tối
ưu và nhận dạng hệ thống. Ngay như tên của nó “điều khiển dự báo dựa trên mô
hình” có nghĩa là phương pháp này cần phải sử dụng một mô hình dự báo để ước
lượng (hay dự báo) các giá trị của đại lượng cần điều khiển, còn gọi là các đầu ra
trong tương lai để phục vụ cho bài toán điều khiển [17], [30], [47], [74].
Phương pháp điều khiển dự báo đã được ứng dụng rất thành công đối với
các mô hình tuyến tính, và áp dụng thành công trong công nghiệp. Tuy nhiên trong
thực tế để mô tả một cách chính xác cần kể đến các yếu tố ảnh hưởng thì đa số các
đối tượng đều có dạng mô hình phi tuyến. Do đó việc phát triển bộ điều khiển dự
báo cho các mô hình phi tuyến là cần thiết. Trong thực tế bộ điều khiển dự báo theo
mô hình phi tuyến đã được ứng dụng cho một lớp các đối tượng cụ thể và đạt được
những kết quả nhất định. Đặc biệt, đối với các đối tượng có trễ thường gặp rất nhiều
trong công nghiệp lọc dầu, hóa dầu, công nghiệp hóa chất, công nghiệp thực phẩm,
công nghiệp giấy, Để xây dựng các hệ thống điều khiển cho các đối tượng có trễ,
đã có nhiều phương pháp được đề xuất [5], [6], [17], [30], [70], [74]. Đáng chú ý
trong các phương pháp đó là các phương pháp xây dựng hệ thống điều khiển có mô
hình dự báo. Điều khiển dự báo tỏ rõ tính ưu việt đối với các đối tượng có trễ, các đối tượng có động học chậm (slow dynamical plants) và các trường hợp có các ràng
buộc đối với tín hiệu điều khiển và vectơ trạng thái [17], [30], [57], [70]. Tuy nhiên
một trong những khó khăn chính đối với MPC phi tuyến là phải giải một bài toán
tối ưu hóa trực tuyến phi tuyến, lặp lại. Khó khăn đó sẽ tăng lên nhiều khi có sự tác
động của nhiễu, của các thành phần không mô hình hóa được hay còn gọi là các
nhiễu bất định [30], [70]. Sự tồn tại của các yếu tố bất định làm cho vấn đề điều
khiển dự báo khó khăn gấp bội, do phải đồng thời xử lý tính phức tạp của bài toán
tối ưu hóa phi tuyến trực tuyến và xử lý các yếu tố bất định. Trong công trình mang
tính tổng quan tác giả Mayne D. Q. và các cộng sự đã nhấn mạnh mức độ phức tạp
đặt biệt này (extra level of complexity) và nêu rõ: hầu hết các công trình đã được
công bố liên quan đến điều khiển dự báo bền vững với các đối tượng phi tuyến bất
định mới chỉ xem xét các hệ không chứa trễ, không chứa các ràng buộc đối với
vectơ trạng thái, vectơ đầu vào điều khiển và vectơ tín hiệu đầu ra [50]. Đối với các



đối tượng phi tuyến bất định có trễ, độ phức tạp nêu trên còn được cộng thêm phần
trở ngại do hiệu ứng trễ gây ra. Mặt khác, do các đối tượng có trễ này rất phổ biến
trong công nghiệp, yêu cầu nâng cao chất lượng điều khiển ngày càng cao, dẫn đến
vấn đề xây dựng các phương pháp điều khiển dự báo cho lớp đối tượng này càng trở
nên bức thiết. Nhằm góp phần giải quyết vấn đề này, luận án đặt vấn đề nghiên cứu:
điều khiển dự báo cho lớp đối tượng với thành phần phi tuyến bất định, có trễ và
không có các ràng buộc kèm theo.
Luận án đi sâu nghiên cứu, đề xuất phương pháp điều khiển dự báo cho một
lớp đối tượng phi tuyến có trễ dựa trên cơ sở nhận dạng nhiễu sử dụng mạng nơron.
Hệ phi tuyến này được biểu diễn bằng một hệ tuyến tính có trễ cộng thêm thành
phần phi tuyến bất định (uncertain), thành phần phi tuyến này được hiểu là các
nhiễu bất định hay các nhiễu nội sinh, không đo được, phụ thuộc vào trạng thái
(state-dependent disturbances) và là các yếu tố không mô hình hóa được. Trước hết
ta cần nhận dạng được các nhiễu tác động lên hệ thống bằng luật cập nhật trọng số
trên cơ sở mạng nơron xuyên tâm (RBF - Radial Basic Functions) thực hiện trực
tuyến. Khi đã nhận dạng được các nhiễu với mức độ chính xác tùy ý thì nếu thỏa
mãn các điều kiện ứng đối ta hoàn toàn có thể bù trừ các tác động của nhiễu. Lúc
này bài toán điều khiển trở nên dễ dàng hơn bởi hệ trở thành tuyến tính có trễ với các tham số xác định, từ đây ta có thể đi đến tổng hợp bộ điều khiển dự báo theo mô hình nội (IMPC - Internal Model Predictive Control) cho hệ. Ta biết rằng MPC làmột phương pháp điều khiển rất phù hợp cho hệ có trễ, các phương pháp MPC cho hệ tuyến tính có trễ được phát triển trong những năm vừa qua đã đạt được những kếtquả nhất định, tuy nhiên một đặc điểm khó khăn khi thực hiện trong thực tế là bộđiều khiển luôn luôn phải giải bài toán tối ưu trực tuyến, tín hiệu điều khiển tối ưu chỉ được tính cho thời điểm kế tiếp, do vậy phần cứng phải thực hiện rất nhiều phép tính toán, nhiều khi không đảm bảo tính thời gian thực, hoặc cũng có thể không ổnđịnh nếu bài toán tối ưu không có nghiệm. Quá trình giải mất nhiều thời gian đặcbiệt khi tồn tại các điều kiện ràng buộc chặt chẽ. Việc tìm ra các phương pháp mới nhằm khắc phục các khó khăn nêu trên đang là nhiệm vụ cấp bách đặt ra.