Về một phương pháp điều khiển dự báo thích nghi mờ cho đối tượng phi tuyến bất định

- MỞ ĐẦU Điều khiển dự báo nghiên cứu các phương pháp điều khiển sử dụng mô hình đối tượng để tính toán tín hiệu điều khiển thông qua việc cực tiểu hóa một phiếm hàm mục tiêu trực tuyến (online optimization).
- Nhờ sự phát triển đột phá ở lĩnh vực công nghệ điện tử mà điều khiển dự báo ngày càng được ứng dụng nhiều trong công nghiệp.
- Đó cũng chính là lý do luận án đặt nhiệm vụ là nghiên cứu phát triển phương pháp điều khiển dự báo cho hai lớp đối tượng điều khiển chưa được nghiên cứu nhiều trong lĩnh vực điều khiển dự báo, đó là đối tượng có mô hình bất định và đối tượng đa cấu trúc (Multiple Structures) biểu diễn qua đa mô hình (Multiple Models).
- Nhiệm vụ thiết kế đặt ra là tổng hợp tín hiệu điều khiển không những là nghiệm của một bài toán tối ưu như các phương pháp điều khiển dự báo truyền thống mà còn đảm bảo tính ổn định của hệ kín.
- Tính cấp thiết của luận án Sự cần thiết của điều khiển dự báo Một lớp các đối tượng nghiên cứu trọng tâm của điều khiển là các hệ động lực.
- Trong điều khiển, hệ động lực được gọi là đối tượng điều khiển và tín hiệu đầu vào được gọi là tín hiệu điều khiển.
- Đây chính là ý tưởng chủ đạo của điều khiển dựa trên mô hình dự báo gọi tắt là điều khiển dự báo được đề xuất từ những năm 70 thế kỷ 20 [23].
- Sự cần thiết của phương pháp luận điều khiển dự báo thích nghi a, Đối tượng phi tuyến có mô hình bất định Về bản chất, phương pháp luận của điều khiển dự báo là cập nhật thông tin về đối tượng điều khiển tại các thời điểm rời rạc và giải bài toán tối ưu trên cơ sở mô hình dự báo để tính toán tín hiệu điều khiển cho khoảng thời gian giữa các thời điểm cập nhật kế tiếp nhau.
- Trong điều khiển dự báo có hai loại mô hình được sử dụng để tính toán tín hiệu điều khiển là mô hình đối tượng và mô hình tính toán.
- Do việc tính toán này là để tìm tín hiệu điều khiển cho một khoảng thời gian tương lai nên mô hình đối tượng hay mô hình tính toán được gọi là mô hình dự báo.
- Tín hiệu điều khiển được tính trên mô hình dự báo là để áp dụng cho đối tượng thực nên để đảm bảo tính hiệu quả của tín hiệu điều khiển này thì điều khiển dự báo truyền thống đòi hỏi mô hình dự báo chính là mô hình chính xác của đối tượng điều khiển.
- Với yêu cầu này, điều khiển dự báo truyền thống duy trì tính chất 1 của điều khiển tối ưu đã nêu ở trên, tức là mô hình đối tượng phải biết chính xác từ trước.
- Do đó, điều khiển dự báo truyền thống cũng có một nhược điểm tương tự điều khiển tối ưu là không áp dụng được với các đối tượng có mô hình phụ thuộc tham số không biết.
- Sự phụ thuộc tham số không biết của mô hình đối tượng là không thể tránh khỏi trong nhiều ứng dụng thực tiễn, nên việc phát triển các phương pháp điều khiển cho lớp đối tượng này luôn luôn cấp thiết trong mọi lĩnh vực của khoa học điều khiển.
- Điều này cùng với khả năng nổi bật là bao quát các mục tiêu điều khiển tổng quát hơn của điều khiển dự báo khiến cho việc phát triển các phương pháp điều khiển dự báo cho các đối tượng có mô hình bất định trở nên đặc biệt cấp thiết về cả hai phương diện lý thuyết và ứng dụng.
- Tuy nhiên, tính bất định của mô hình đối tượng không cho phép sử dụng trực tiếp mô hình đối tượng làm mô hình dự báo như trong điều khiển dự báo truyền thống nên việc xây dựng mô hình dự báo là một công việc đặc biệt quan trọng trong điều khiển dự báo cho đối tượng bất định.
- Hơn nữa, do không thể đồng nhất giữa mô hình dự báo và mô hình thực của đối tượng điều khiển khiến cho các tín hiệu tính toán trên mô hình dự báo chắc chắn sai lệch so với các tín hiệu mong muốn thực sự.
- Chính vì vậy, một yêu cầu bắt buộc và cũng là thách thức rất lớn trong điều khiển dự báo đối tượng có mô hình bất định là chứng minh khi sử dụng các tín hiệu được tính toán từ mô hình dự báo đảm bảo tính ổn định của hệ thống.
- Gần đây, trong bối cảnh lý thuyết điều khiển phi tuyến và điều khiển thích nghi đã đạt đến sự chín muồi, những nỗ lực nhằm xây dựng một lý thuyết tin cậy về điều khiển dự báo đối tượng có mô hình bất định đã đạt được một số kết quả quan trọng đó là phương pháp điều khiển dự báo bền vững [34] và điều khiển dự báo thích nghi [52].
- Phương pháp điều khiển dự báo thích nghi ở công trình nghiên cứu [52] là kết quả mới trong lĩnh vực điều khiển dự báo đối tượng có mô hình bất định cho đến thời điểm của luận án này.
- Kết quả nghiên cứu công bố trong tài liệu [52] không chỉ phát triển các giải thuật điều khiển dự báo thích nghi cho lớp các đối tượng có mô hình phụ thuộc tham số bất định mà còn đề xuất và chứng minh tính hiệu quả của các tiêu chuẩn ổn định cho giải thuật điều khiển.
- Các kết quả đạt dược trong tài liệu [52] có ba đặc điểm kỹ thuật chính làm nên sự cấp thiết của việc phát triển các phương pháp mới trong điều khiển dự báo.
- Đặc điểm 3: Các điều kiện ổn định được đề xuất độc lập với việc xây dựng giải thuật mà không được tích hợp vào bài toán tìm tín hiệu điều khiển.
- Những phân tích trên cho thấy một nhu cầu cần được nghiên cứu và phát triển thêm trong lĩnh vực điều khiển dự báo cho lớp đối tượng có mô hình bất định là các tiêu chí sau.
- 4 • Tiêu chí 3: Việc tính toán tín hiệu điều khiển bao gồm cả mục đích thỏa mãn điều kiện ổn định.
- Tóm lại, với mục tiêu phát triển thêm một số thuật toán bổ sung cho phương pháp điều khiển dự báo lớp đối tượng phi tuyến có mô hình bất định đáp ứng các tiêu chí nêu trên để tăng khả năng thực thi bộ điều khiển này trong thực tế chính là tính cấp thiết của luận án này.
- Rõ ràng, sự phổ biến của hệ đa cấu trúc trong công nghiệp kết hợp với khả năng bao quát các mục tiêu điều khiển khác nhau dưới dạng phiếm hàm mục tiêu của điều khiển dự báo đặt ra một nhu cầu cấp thiết cần đề xuất một phương pháp điều khiển dự báo cho đối tượng đa cấu trúc.
- Tuy nhiên, đối lập với sự phong phú của các phương pháp Lyapunov điều khiển ổn định đối tượng đa cấu trúc được phát triển mạnh mẽ trong hai thập niên gần đây, điều khiển dự báo cho đối tượng đa cấu trúc mới được nghiên cứu về xây dựng giải thuật ở luận án tiến sỹ [34].
- Các tiêu chuẩn ổn định đề xuất bởi [34] chỉ có vai trò xem xét với tín hiệu điều khiển tính toán được có đảm bảo hệ thống kín ổn định hay không.
- Do đặc điểm này nên nếu các điều kiện ổn định của toàn bộ quá trình không được tích hợp vào mục tiêu điều khiển thì việc tính toán điều khiển dự báo cho đối tượng đa cấu trúc theo các mô hình riêng lẻ chắc chắn không thể đảm bảo tính ổn định của toàn hệ thống.
- Việc tích hợp này chính là tiêu chí 3 cho phương pháp điều khiển dự báo đối tượng có mô hình bất định đã nêu ra ở mục a, ở trên.
- Đây chính là sự tương đồng với điều khiển dự báo đối tượng có mô hình bất định là phương pháp đòi hỏi mô hình dự báo phải cập nhật tham số theo thời gian.
- Đối với các bài toán điều khiển ổn định thì việc đạt được mục tiêu điều khiển cũng đồng thời đảm bảo tính ổn định của hệ kín.
- Chính vì vậy, chứng minh tín hiệu điều khiển tính theo giải thuật điều khiển dự báo đảm bảo tính ổn định của hệ kín là yêu cầu cấp thiết của mọi phương pháp điều khiển dự báo.
- Mặt khác, các phương pháp điều khiển dự báo phát triển trong luận án này có bản chất là mô hình dự báo được cập nhật theo thời gian rời rạc.
- Đặc biệt với lớp đối tượng có mô hình bất định thì mô hình dự báo chỉ có thể là mô hình xấp xỉ của mô hình thực của đối tượng điều khiển.
- Do mô hình dự báo thay đổi theo thời gian và có thể sai khác với mô hình đối tượng nên việc chứng minh tính hiệu quả của việc sử dụng tín hiệu điều khiển tính toán trên mô hình dự báo cho đối tượng thực không những là yêu cầu cấp thiết mà còn là thách thức lớn hy vọng sẽ được giải quyết bởi luận án này.
- Mục tiêu của luận án Như đã trình bày ở mục 1, trong điều khiển dự báo hiện nay có nhu cầu cấp thiết về một phương pháp luận mới để phát triển các phương pháp điều khiển dự báo cho các lớp đối tượng có mô hình bất định với chất lượng đề xuất ở các tiêu chí 1,2, và 3 cũng như cho các đối tượng đa cấu trúc với chất lượng đề xuất ở Tiêu chí 3.
- Với mục tiêu sau cùng là áp dụng vào các hệ thống thực tế thì ta mong muốn giải quyết trường hợp tổng quát là các hàm số trong mô hình đối tượng điều khiển là hàm phi tuyến của tham số bất định.
- Tín hiệu điều khiển được tính toán dưới các ràng buộc được thiết lập từ các điều kiện ổn định.
- 6 dụng các bộ xấp xỉ mờ để tham số hóa lại mô hình đối tượng điều khiển sao cho các hàm số trong mô hình mới là tuyến tính đối với tham số bất định [11] và từ đó áp dụng các phương pháp điều khiển thích nghi để tính toán tín hiệu điều khiển.
- Tổng kết lại, với các đối tượng điều khiển trên và yêu cầu đảm bảo tính ổn định, luận án này đặt các mục tiêu cụ thể sau • Xây dựng các giải thuật điều khiển dự báo đáp ứng các tiêu chí 1, 2, và 3 nêu ra ở mục 1 cho đối tượng có mô hình bất định.
- Xây dựng các giải thuật điều khiển dự báo đáp ứng tiêu chí 3 ở mục 1 cho đối tượng đa mô hình có trình tự chuyển đổi mô hình xác định.
- Về phương diện phương pháp luận: đối tượng của luận án là phương pháp luận điều khiển dự báo cho các đối tượng điều khiển có mô hình bất định và đối tượng điều khiển đa cấu trúc.
- Về phương diện lý thuyết điều khiển: đối tượng của luận án là các giải thuật điều khiển dự báo thích nghi dựa mô hình mờ và định lý ổn định.
- Về phương diện ứng dụng: đối tượng của luận án là lớp đối tượng điều khiển phi tuyến có mô hình bất định và đối tượng điều khiển đa cấu trúc.
- Phạm vi nghiên cứu của luận án là sự kết hợp giữa điều khiển dự báo dự mô hình, điều khiển mờ thích nghi, điều khiển quá trình và lý thuyết ổn định các hệ thống điều khiển.
- Với việc đề xuất phương pháp luận điều khiển dự báo mới một mặt không yêu cầu mô hình dự báo bắt buộc phải là mô hình chính xác của đối tượng và mặt khác bao hàm điều kiện ổn định vào ràng buộc của bài toán điều khiển tối ưu, luận án này hy vọng 7 hoàn thành được các mục tiêu nghiên cứu nêu ở trên.
- Đóng góp một phương pháp luận mới cho điều khiển dự báo.
- Mở rộng lớp đối tượng của lý thuyết điều khiển dự báo: các đối tượng phi tuyến có mô hình bất định và đối tượng đa cấu trúc.
- Đặt tiền đề cho việc xây dựng các phương pháp điều khiển dự báo mà tính ổn định của hệ thống được chứng minh một cách chặt chẽ về lý thuyết.
- Với việc cụ thể hóa phương pháp luận mới bằng việc xây dựng các phương pháp điều khiển dự báo các đối tượng có mô hình bất định và đối tượng đa cấu trúc, luận án này có các ý nghĩa lý thuyết khoa học sau.
- Đóng góp các giải thuật điều khiển dự báo cải tiến mới cho hai lớp đối tượng cụ thể là: lớp đối tượng phi tuyến có mô hình bất định và lớp đối tượng đa cấu trúc.
- Đề xuất và chứng minh các định lý ổn định được đề xuất trong do đó khẳng định tính hiệu quả của các phương pháp điều khiển dự báo mới của luận án.
- b,Ý nghĩa thực tiễn Đề xuất một phương pháp thiết kế bộ điều khiển có khả năng ứng dụng cho một lớp đối tượng phi tuyến có mô hình bất định và có cấu trúc bất định.
- Bộ điều khiển này hoàn toàn có khả năng thực thi trong công nghiệp.
- Cung cấp các giải thuật điều khiển dự báo cho lớp đối tượng thực tiễn có mô hình bất định.
- Cung cấp các giải thuật điều khiển dự báo cho các đối tượng thực tiễn, đặc biệt là các đối tượng điều khiển quá trình đa cấu trúc, có mô hình là hệ đa mô hình.
- Nội dung của luận án Luận án có bố cục bao gồm 3 chương: Chương 1: "Tổng quan về điều khiển dự báo phi tuyến".
- Chương 1 sẽ nghiên cứu các bước tiến trong lĩnh vực điều khiển dự báo theo sự dịch chuyển từ đơn giản đến phức tạp của sơ đồ khối này.
- Bằng cách này, Luận án sẽ chỉ rõ một số đóng góp của tác giả cho lĩnh vực điều khiển dự báo.
- Điều khiển dự báo thích nghi mờ” Chương này trình bày đóng góp về mặt phương pháp luận của luận án là lý thuyết điều khiển dự báo thích nghi mờ.
- Xây dựng giải thuật điều khiển dự báo dựa trên mô hình thích nghi tham số.
- Để minh chứng cho một phần lý thuyết đề xuất, cuối chương này, sẽ trình bày kết quả chạy mô phỏng điều khiển đối tượng CSTR.
- Đây là đối tượng thường dùng trong công nghiệp và rất khó điều khiển [16].
- Chương 3: "Phương pháp điều khiển dự báo thích nghi mờ cho hệ đa cấu trúc" Chương này trình bày đóng góp tiếp theo của luận án là xây dựng giải thuật điều khiển cho đối tượng đa cấu trúc biểu diễn bằng đa mô hình dựa trên lý thuyết điều khiển dự báo đã trình bày ở chương 2.
- Bên cạnh mục đích mở rộng đối tượng điều khiển của luận án sang các quá trình công nghiệp có mô hình toán học phổ biến là hệ đa cấu trúc.
- Xuất phát từ ý tưởng trong điều khiển dự báo thích nghi mờ thì khâu dự báo với mô hình có tham số cập nhật tại các thời điểm lấy mẫu về tổng thể chính là một hệ thống đa cấu trúc.
- Trên cơ sở từ ý tưởng trên đã mở ra một hướng nghiên cứu mới không chỉ cho phương pháp luận điều khiển dự báo mà còn cho lĩnh vực điều khiển quá trình.
- Ưu điểm nổi bật của phương pháp điều khiển đối tượng đa cấu trúc dựa trên lý thuyết điều khiển dự báo được phát triển ở Chương này là việc chuyển đổi mô hình được giải phóng khỏi nhiệm vụ đảm bảo tính ổn định.
- Nhiệm vụ này được chuyển vào ràng buộc của bài toán điều khiển tối ưu.
- Luận án đã đề xuất Cấu trúc điều khiển dự báo cho hai lớp đối tượng là hệ phi tuyến bất định và hệ phi tuyến đa cấu trúc cụ thể như sau: A.
- Đây chính là phương pháp điều khiển dự báo được phát triển trong luận án.
- Đối tượng đa cấu trúc (multi-structures) Phương pháp mới trong lĩnh vực điều khiển dự báo đối tượng đa cấu trúc được trình bày trong luận án này thể hiện qua việc đề xuất sơ đồ tín hiệu của khối tính toán hàm Pu như hình 1.2 sau đây: Hình 1.2.
- Sự thay đổi của phương pháp điều khiển dự báo cho đối tượng đa cấu trúc được thể hiện đầu tiên là trong mô hình dự báo.
- Tương ứng mỗi cấu trúc là một mô hình đối tượng trong mô hình dự báo, nên đa cấu trúc biểu diễn Mục tiêu điều khiển ( )iix xt= Khối tính toán hàm Pu Pu Mô hình xấp xỉ của mô hình đối tượng tín hiệu ước lượng ˆ()itq kết quả điều khiển ở chu kỳ trước 1iV- Mục tiêu điều khiển ( )iix xt= Khối tính toán hàm Pu Pu Tập các mô hình của đối tượng tín hiệu chuyển mô hình ()its kết quả điều khiển ở chu kỳ trước 1iV- 10 thông qua đa mô hình, mô hính tính toán tín hiệu điều khiển dự báo sẽ được lựa chọn trong lớp các mô hình thích hợp của đối tượng.
- do vậy, mô hình dự báo phải bao gồm lớp các mô hình thích hợp của đối tượng điều khiển và thuật toán lựa chọn mô hình tính toán ở mỗi thời điểm it.
- So với phương pháp đề xuất bởi [34] điểm khác biệt chính là kênh tín hiệu “kết quả điều khiển ở chu kỳ trước” giá trị 1iV- được sử dụng cho khối tính toán Pu, phương pháp điều khiển dự báo ở [34] không sử dụng giá trị này.
- Do không sử kênh tín hiệu này nên tín hiệu điều khiển được tính toán theo giải thuật ở [34] không đảm bảo được tính ổn định của hệ kín.
- Với việc đề xuất sơ đồ hình 1.9 để phát triển giải thuật điều khiển dự báo, luận án hy vọng đóng góp một bước tiến trong lĩnh vực điều dự báo đối tượng đa cấu trúc.
- Đó là phương pháp xây dựng giải thuật điều khiển dự báo đảm bảo hệ kín ổn định.
- PHƯƠNG PHÁP ĐIỀU KHIỂN DỰ BÁO THÍCH NGHI MỜ Xét đối tượng điều khiển có mô hình phi tuyến như sau: 0.
- (2.1) với ()nxt Î là tín hiệu trạng thái n chiều, ()mut Î  là tín hiệu điều khiển m chiều, 0:nn nf.
- Từ mô hình chính xác (2.1), mô hình mờ của đối tượng điều khiển được biểu diễn như sau: 0.
- Sau khi hoàn thành hai nhiệm vụ này, nhiệm vụ còn lại là chứng minh bộ điều khiển thu được đảm bảo tính ổn định Đối tượng điều khiển Bộ điều khiển dự báo Mục tiêu điều khiển ( )iix xt= ()ut Bộ lấy mẫu tín hiệu ()xt Bộ định thời Bộ ước lượng tham số mô hình mờ ˆ)(itq it 11 của hệ kín.
- )E Ex f xu=Q (2.7) Luận án đã xây dựng hai giải thuật điều khiển dự báo thích nghi dựa trên mô hình đầy đủ và mô hình xấp xỉ như sau.
- Giải thuật điều khiển dự báo thích nghi (DBTN1): dự báo trên mô hình đầy đủ (2.6.
- Tính ổn định của hệ kín trong điều khiển dự báo được quyết định bởi sự tương quan giữa các giá trị của các phiếm hàm mục tiêu tính trên các chu kỳ trích mẫu.
- Bài toán điều khiển dự báo cho đối tượng tổng quát có mô hình phi tuyến bất định (2.1) tương đương với bài toán điều khiển dự báo cho đối tượng có mô hình xác định cộng thêm thành phần nhiễu (2.6).
- 13 Định lý 2.3: Giả thiết đối tượng (2.1) được điều khiển bởi tín hiệu điều khiển 1.
- ,(kk P k kkV Jxt ut=và ràng buộc trạng thái cho bài toán điều khiển tối ưu của chu kỳ dự báo.
- Tín hiệu điều khiển u và ku time(s)u(t time(s)∆ u(t) Hình 2.5: Tín hiệu điều khiển u và ku∆trong mô phỏng điều khiển đối tượng CSTR.
- 15 Sai lệch bám Tracking errortime(s) Hình 2.6: Sai lệch bám trong mô phỏng điều khiển đối tượng CSTR.
- 2.6 Kết luận chương 2 Chương 2 của luận án đã trình bày những đóng góp về mặt phương pháp luận trong lĩnh vực điều khiển dự báo thích nghi mờ cho đối tượng phi tuyến có mô hình bất định bao gồm: xây dựng mô hình thích nghi tham số mờ, xây dựng giải thuật điều khiển dự báo dựa trên mô hình thích nghi tham số, Phân tích tính hội tụ và dẫn giải tiêu chuẩn ổn định cho hệ kín.
- PHƯƠNG PHÁP ĐIỀU KHIỂN DỰ BÁO THÍCH NGHI MỜ CHO HỆ ĐA CẤU TRÚC Chương này trình bày đóng góp tiếp theo của luận án là xây dựng giải thuật điều khiển cho đối tượng đa cấu trúc dựa trên phương pháp điều khiển dự báo đã trình bày ở Chương 2.
- Bên cạnh mục đích mở rộng đối tượng điều khiển của luận án sang các quá trình công nghiệp có mô hình toán học phổ biến là hệ đa cấu trúc, ý tưởng dẫn xuất cho nghiên cứu của chương này như sau: Ý tưởng trên mở ra một hướng nghiên cứu mới không chỉ cho phương pháp luận điều khiển dự báo mà còn cho lĩnh vực điều khiển quá trình.
- Như sẽ thấy từ các kết quả sau đây, ưu điểm nổi bật của phương pháp điều khiển đối tượng đa cấu trúc dựa trên phương pháp điều khiển dự báo được phát triển ở luận án này là việc chuyển đổi mô hình được giải phóng khỏi nhiệm vụ đảm bảo tính ổn định.
- Thông thường quy tắc chuyển đổi được mô tả bởi một hàm thời gian Trong điều khiển dự báo thích nghi mờ thì khâu dự báo với mô hình có tham số cập nhật tại các thời điểm lấy mẫu về tổng thể chính là một hệ thống đa cấu trúc.
- )).txt f xt uts= (3.3) Từ mô hình (3.3) dễ thấy rằng ()ts có thể giữ vai trò là tín hiệu điều khiển hoặc tham số mô hình.
- Trong điều khiển quá trình thì việc chuyển đổi giữa các mô hình thường được quy định từ trước

Xem thử không khả dụng, vui lòng xem tại trang nguồn
hoặc xem Tóm tắt