Tóm tắt luận án nghiên cứu cải tiến bộ điều khiển sử dụng đại số gia tử cho đối
Tóm tắt luận án cải tiến bộ điều khiển. Nghiên cứu sâu áp dụng phương pháp đa chiều, tối ưu hóa hiệu suất và nâng cao độ ổn định cho hệ thống.
Luan An
Luận án tiến sĩ
Năm xuất bản
Số trang
127
Thời gian đọc
20 phút
Lượt xem
0
Lượt tải
0
Phí lưu trữ
40 Point
Tổng quan nhanh
- Chủ đề:
- Cải tiến bộ điều khiển: Giải pháp cho hệ phi tuyến
- Số trang:
- 127 trang
- Trường:
- Đại học Thái Nguyên
- Chuyên ngành:
- Kỹ thuật Điều khiển và Tự động hóa
- Tác giả:
- Ngô Kiên Trung
- Năm:
- 2014
Tóm tắt nội dung luận án
I.Cải tiến bộ điều khiển Giải pháp cho hệ phi tuyến
Nghiên cứu này trình bày việc cải tiến bộ điều khiển sử dụng đại số gia tử. Mục tiêu chính là ứng dụng các cải tiến cho các đối tượng phi tuyến. Điều khiển đối tượng phi tuyến thường gặp nhiều thách thức. Các phương pháp truyền thống không luôn hiệu quả. Luận án này đề xuất một giải pháp mới. Nó kết hợp đại số gia tử với các kỹ thuật tối ưu hóa điều khiển. Các cải tiến tập trung vào việc nâng cao chất lượng điều khiển. Đồng thời, quá trình thiết kế bộ điều khiển được tối ưu hóa để giảm độ phức tạp. Giải thuật di truyền được sử dụng để đạt được mục tiêu này. Kết quả hứa hẹn cải thiện đáng kể hiệu suất của hệ thống điều khiển tự động trong các ứng dụng thực tế.
1.1. Bối cảnh nghiên cứu và cấp thiết
Đối tượng phi tuyến xuất hiện rộng rãi trong công nghiệp. Việc điều khiển chúng đòi hỏi các giải pháp tiên tiến. Các bộ điều khiển truyền thống thường gặp khó khăn. Đặc biệt khi đối mặt với sự thay đổi tham số hoặc nhiễu. Nhu cầu cải tiến bộ điều khiển là rất cấp thiết. Điều này giúp đảm bảo sự ổn định và hiệu suất cao. Đại số gia tử là một công cụ mạnh mẽ. Nó mang lại tiềm năng lớn để giải quyết vấn đề này. Nghiên cứu này hướng đến việc khai thác tiềm năng đó.
1.2. Mục tiêu nghiên cứu chính
Mục tiêu chung của luận án là cải tiến bộ điều khiển sử dụng đại số gia tử (Hedge Algebra - HA). Áp dụng cho đối tượng phi tuyến là trọng tâm. Các mục tiêu cụ thể bao gồm nâng cao chất lượng điều khiển. Đồng thời, tối ưu hóa điều khiển quá trình thiết kế. Điều này giúp tạo ra bộ điều khiển hiệu quả hơn. Luận án cũng tìm cách giảm thiểu sự phức tạp của bộ điều khiển. Đảm bảo tính ứng dụng thực tiễn của giải pháp được đề xuất.
1.3. Phương pháp tiếp cận mới
Phương pháp tiếp cận dựa trên sự kết hợp các công nghệ. Đại số gia tử được sử dụng để xử lý thông tin mờ. Giải thuật di truyền (GA) đóng vai trò thuật toán tối ưu. GA giúp thiết kế bộ điều khiển một cách tự động. Nó xác định các tham số và giản lược luật. Cách tiếp cận này giúp cải tiến bộ điều khiển đáng kể. Nó tạo ra các bộ điều khiển mạnh mẽ. Các bộ điều khiển này có thể xử lý tốt các đối tượng phi tuyến phức tạp. Đây là bước tiến quan trọng trong hệ thống điều khiển tự động.
II.Lý thuyết điều khiển mờ Đại số gia tử Nền tảng
Phần này giới thiệu các kiến thức nền tảng. Lý thuyết điều khiển mờ là cơ sở quan trọng. Đại số gia tử là một công cụ toán học mở rộng. Nó cung cấp khả năng biểu diễn thông tin ngôn ngữ mềm dẻo. Giải thuật di truyền được sử dụng như một thuật toán tối ưu. Việc hiểu rõ các lý thuyết này là cần thiết. Nó giúp phát triển và thiết kế bộ điều khiển hiệu quả. Các khái niệm này tạo nên nền tảng cho việc cải tiến bộ điều khiển trong luận án.
2.1. Giới thiệu hệ logic mờ
Hệ logic mờ (Fuzzy Logic) là một phương pháp mạnh mẽ. Nó xử lý thông tin không chắc chắn hoặc không rõ ràng. Bộ điều khiển mờ (Fuzzy Logic Controller - FLC) là ứng dụng phổ biến. FLC không đòi hỏi mô hình toán học chính xác của đối tượng. Điều này rất hữu ích cho các hệ thống điều khiển tự động phức tạp. Tuy nhiên, việc thiết kế bộ điều khiển mờ truyền thống đòi hỏi nhiều kinh nghiệm. Việc cải tiến bộ điều khiển mờ nhằm vượt qua hạn chế này.
2.2. Khái niệm Đại số gia tử HA
Đại số gia tử (Hedge Algebra - HA) là một lý thuyết toán học. Nó mở rộng khái niệm tập mờ. HA cho phép định lượng mức độ mờ của các giá trị ngôn ngữ. Nó cung cấp một cấu trúc đại số cho biến ngôn ngữ. Việc sử dụng HA giúp cải tiến bộ điều khiển mờ. Nó làm cho quá trình lập luận xấp xỉ trở nên chính xác hơn. HA là công cụ nền tảng cho việc thiết kế bộ điều khiển thông minh. Nó tăng cường khả năng xử lý thông tin không rõ ràng.
2.3. Giải thuật di truyền GA
Giải thuật di truyền (Genetic Algorithm - GA) là một thuật toán tối ưu. Nó thuộc nhóm các thuật toán tiến hóa. GA mô phỏng quá trình chọn lọc tự nhiên. Nó tìm kiếm giải pháp tối ưu trong không gian rộng lớn. Trong nghiên cứu này, GA được sử dụng để tối ưu hóa điều khiển. GA giúp xác định các tham số của bộ điều khiển. Nó cũng có khả năng giản lược số lượng luật điều khiển. GA đóng vai trò quan trọng trong việc thiết kế bộ điều khiển tự động. Nó nâng cao hiệu quả của hệ thống điều khiển tự động.
III.Thiết kế bộ điều khiển Ứng dụng Đại số gia tử hiệu quả
Phần này tập trung vào thiết kế bộ điều khiển sử dụng đại số gia tử. Phương pháp này được kiểm chứng trên nhiều loại đối tượng. Điều này bao gồm cả đối tượng tuyến tính và phi tuyến. Thậm chí các đối tượng có trễ lớn cũng được xem xét. Mục đích là chứng minh tính hiệu quả và linh hoạt. Đại số gia tử mang lại một cách tiếp cận mới. Nó giúp cải tiến bộ điều khiển so với các phương pháp truyền thống. Các ứng dụng này là bằng chứng cho tiềm năng của HA trong hệ thống điều khiển tự động.
3.1. Phương pháp thiết kế bộ điều khiển HA
Phương pháp thiết kế bộ điều khiển sử dụng đại số gia tử được phát triển. Các bước thiết kế được mô tả chi tiết. Nó bao gồm việc xây dựng các biến ngôn ngữ. Sau đó, định lượng chúng bằng cấu trúc đại số gia tử. Việc lập luận xấp xỉ được thực hiện dựa trên các luật đã định. Bộ điều khiển HA tạo ra tín hiệu điều khiển. Tín hiệu này phù hợp với đặc tính của đối tượng. Đây là một cách tiếp cận mới cho cải tiến bộ điều khiển.
3.2. Điều khiển đối tượng tuyến tính biến đổi
Bộ điều khiển HA được kiểm chứng trên đối tượng tuyến tính. Các tham số của đối tượng được thay đổi trong quá trình hoạt động. Mục đích là đánh giá khả năng điều khiển thích nghi. Bộ điều khiển HA đã chứng tỏ hiệu suất tốt. Nó duy trì được chất lượng điều khiển ổn định. Điều này khẳng định khả năng của HA. Nó có thể xử lý các hệ thống điều khiển tự động có đặc tính động. Đây là một bước quan trọng trong việc cải tiến bộ điều khiển.
3.3. Điều khiển đối tượng phi tuyến và trễ lớn
Tiếp tục kiểm chứng với đối tượng phi tuyến. Đối tượng này có thể được tuyến tính hóa cục bộ. Đồng thời, các đối tượng có trễ lớn cũng được xem xét. Việc điều khiển các hệ này thường phức tạp. Bộ điều khiển HA thể hiện khả năng vượt trội. Nó duy trì ổn định và đáp ứng nhanh. Các kết quả này cho thấy tiềm năng của HA. Nó có thể xử lý hiệu quả các hệ thống điều khiển tự động khó khăn. Điều này đóng góp vào lý thuyết điều khiển hiện đại.
IV.Tối ưu hóa điều khiển Nâng cao chất lượng bộ HAC
Đây là phần cốt lõi của luận án, tập trung vào cải tiến bộ điều khiển HA (HAC). Các đề xuất nghiên cứu nhằm nâng cao chất lượng HAC. Đồng thời, quá trình thiết kế bộ điều khiển cũng được tối ưu hóa điều khiển. Việc này bao gồm áp dụng các thuật toán tối ưu. Giải thuật di truyền được sử dụng để tự động hóa quá trình thiết kế. Mục tiêu là tạo ra bộ điều khiển mạnh mẽ hơn. Nó phải hoạt động hiệu quả cho các đối tượng phi tuyến. Mô hình NEW_HAC được phát triển từ các cải tiến này.
4.1. Đề xuất cải tiến bộ HAC
Nghiên cứu đề xuất nhiều phương pháp cải tiến bộ điều khiển HAC. Các đề xuất này tập trung vào hai khía cạnh. Thứ nhất là nâng cao chất lượng hoạt động của HAC. Thứ hai là tối ưu hóa điều khiển quá trình thiết kế. Điều này giúp giảm công sức cho người thiết kế. Đồng thời, nó tăng cường hiệu quả điều khiển. Các cải tiến này hướng tới hệ thống điều khiển tự động bền vững và thông minh hơn.
4.2. Nghiên cứu nâng cao chất lượng HAC
Để nâng cao chất lượng HAC, nhiều kỹ thuật được áp dụng. Điều này bao gồm việc tinh chỉnh cấu trúc bộ điều khiển. Các luật điều khiển được tối ưu hóa. Hàm thành viên và các tham số khác cũng được điều chỉnh. Các thay đổi này giúp bộ điều khiển phản ứng nhanh hơn. Nó cũng xử lý nhiễu tốt hơn. Chất lượng điều khiển được cải thiện rõ rệt. Đây là yếu tố then chốt cho các hệ thống điều khiển tự động yêu cầu độ chính xác cao.
4.3. Tối ưu hóa thiết kế HAC bằng GA
Thuật toán tối ưu di truyền (GA) được áp dụng. Nó tối ưu hóa điều khiển quá trình thiết kế bộ điều khiển HAC. GA giúp tự động tìm kiếm các tham số tối ưu. Nó cũng có khả năng giản lược số lượng luật điều khiển. Điều này làm cho việc thiết kế trở nên hiệu quả hơn. Đặc biệt đối với các đối tượng phi tuyến phức tạp. Mô hình NEW_HAC được phát triển dựa trên việc tích hợp GA. Nó đại diện cho một bước tiến trong lý thuyết điều khiển.
V.Hệ thống điều khiển tự động Thử nghiệm thực tiễn
Phần này trình bày các kết quả thử nghiệm thực tế. Bộ điều khiển HAC cải tiến được áp dụng cho các hệ thống điều khiển tự động khác nhau. Các thí nghiệm được tiến hành trên hệ truyền động bám chính xác. Đồng thời, hệ thống Ball and Beam cũng được sử dụng. Đây là các đối tượng phi tuyến điển hình. Các kết quả thí nghiệm chứng minh hiệu quả của các giải pháp. Nó cho thấy khả năng tối ưu hóa điều khiển và cải tiến bộ điều khiển đã thành công. Điều này khẳng định tính ứng dụng cao của luận án.
5.1. Thí nghiệm hệ truyền động bám chính xác
Bộ điều khiển HAC cải tiến được thử nghiệm trên hệ truyền động bám chính xác. Đây là một hệ thống điều khiển tự động quan trọng trong công nghiệp. Kết quả thí nghiệm cho thấy hiệu quả vượt trội. Hệ thống đạt được khả năng bám tốt. Nó duy trì độ chính xác cao. Điều này chứng minh tiềm năng của HAC. Nó có thể áp dụng trong các ứng dụng điều khiển động cơ. Đây là minh chứng cho việc cải tiến bộ điều khiển đã thành công.
5.2. Thí nghiệm với hệ thống Ball and Beam
Hệ thống Ball and Beam là một đối tượng phi tuyến phức tạp. NEW_HAC_GA được áp dụng để điều khiển hệ thống này. Mục tiêu là giữ quả bóng ổn định trên thanh. Đây là một bài toán điều khiển khó. Kết quả thí nghiệm rất khả quan. Bộ điều khiển đã điều khiển thành công. Điều này thể hiện khả năng điều khiển thích nghi của NEW_HAC_GA. Nó là một bước tiến quan trọng trong thiết kế bộ điều khiển cho các hệ phi tuyến.
5.3. Đánh giá hiệu quả điều khiển
Các kết quả từ cả hai thí nghiệm được phân tích kỹ lưỡng. Chúng chứng minh hiệu quả và độ tin cậy của bộ điều khiển HAC và NEW_HAC_GA. Các giải pháp cải tiến bộ điều khiển này hoạt động ổn định. Chúng đạt được chất lượng điều khiển cao. Hiệu suất của hệ thống điều khiển tự động được cải thiện đáng kể. Việc tối ưu hóa điều khiển bằng GA đã mang lại thành công rõ rệt.
VI.Điều khiển bền vững Kết luận và hướng phát triển
Luận án đã đạt được nhiều kết quả quan trọng trong việc cải tiến bộ điều khiển. Các giải pháp sử dụng đại số gia tử đã được phát triển. Chúng được kiểm chứng rộng rãi trên đối tượng phi tuyến. Các kết quả cho thấy tiềm năng ứng dụng lớn. Nghiên cứu này đóng góp vào lý thuyết điều khiển. Nó mở ra nhiều hướng nghiên cứu và phát triển mới. Mục tiêu là hướng tới hệ thống điều khiển tự động thông minh và điều khiển bền vững hơn trong tương lai.
6.1. Tóm tắt các kết quả chính
Nghiên cứu đã thành công trong việc cải tiến bộ điều khiển sử dụng đại số gia tử. Các bộ điều khiển HA và HAC cải tiến đã được phát triển. Thuật toán tối ưu di truyền (GA) được tích hợp. Điều này giúp tối ưu hóa điều khiển và giảm phức tạp thiết kế. Các thí nghiệm thực tế đã xác nhận hiệu quả của các giải pháp. Chúng hoạt động tốt trên các đối tượng phi tuyến và có đặc tính thay đổi.
6.2. Ý nghĩa lý luận và thực tiễn
Luận án đóng góp vào lý thuyết điều khiển, đặc biệt là về đại số gia tử. Nó mở ra hướng tiếp cận mới trong thiết kế bộ điều khiển cho đối tượng phi tuyến. Về mặt thực tiễn, các giải pháp này có tiềm năng ứng dụng cao. Chúng có thể được áp dụng trong nhiều hệ thống điều khiển tự động. Điều này giúp nâng cao hiệu suất và độ tin cậy. Nó góp phần vào sự phát triển của công nghiệp 4.0.
6.3. Kiến nghị và hướng nghiên cứu mở rộng
Cần tiếp tục nghiên cứu để mở rộng phạm vi ứng dụng. Khả năng điều khiển thích nghi và điều khiển bền vững cần được phát triển sâu hơn. Việc tích hợp các thuật toán tối ưu khác có thể mang lại hiệu quả mới. Phát triển các công cụ thiết kế bộ điều khiển tự động hoàn toàn là hướng đi tiềm năng. Nghiên cứu sâu hơn về ứng dụng trong các hệ thống công nghiệp cụ thể là cần thiết.
Tải xuống file đầy đủ để xem toàn bộ nội dung
Tải đầy đủ (127 trang)Trích đoạn nội dung luận án
Tải xuống để đọc toàn bộBỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO ĐẠI HỌC THÁI NGUYÊN NGÔ KIÊN TRUNG NGHIÊN CỨU CẢI TIẾN BỘ ĐIỀU KHIỂN SỬ DỤNG ĐẠI SỐ GIA TỬ CHO ĐỐI TƢỢNG PHI TUYẾN LUẬN ÁN TIẾN SĨ KỸ THUẬT THÁI NGUYÊN - 2014 BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO ĐẠI HỌC THÁI NGUYÊN NGÔ KIÊN TRUNG NGHIÊN CỨU CẢI TIẾN BỘ ĐIỀU KHIỂN SỬ DỤNG ĐẠI SỐ GIA TỬ CHO ĐỐI TƢỢNG PHI TUYẾN Chuyên ngành: Kỹ thuật điều khiển và Tự động hóa Mã số: 62. 16 LUẬN ÁN TIẾN SĨ KỸ THUẬT Ngƣời hƣớng dẫn khoa học: 1. Nguyễn Hữu Công 2. Vũ Nhƣ Lân THÁI NGUYÊN – 2014 i LỜI CAM ĐOAN Tôi xin cam đoan: luận án “Nghiên cứu cải tiến bộ điều khiển sử dụng đại số gia tử cho đối tƣợng phi tuyến” là công trình nghiên cứu của riêng tôi đƣợc hoàn thành dƣới sự chỉ bảo tận tình của hai thầy giáo hƣớng dẫn.
Các kết quả nghiên cứu trong luận án là trung thực, một phần đƣợc công bố trên các tạp chí khoa học chuyên ngành với sự đồng ý của các đồng tác giả, phần còn lại chƣa đƣợc ai công bố trong bất kỳ công trình nào khác. Thái Nguyên, ngày tháng năm 2014 Tác giả luận án Ngô Kiên Trung ii LỜI CẢM ƠN Tôi xin bày tỏ lòng biết ơn sâu sắc đến PGS. Nguyễn Hữu Công - Đại học Thái Nguyên và TS. Vũ Nhƣ Lân - Viện công nghệ thông tin Hà Nội đã tận tình hƣớng dẫn, tạo mọi điều kiện thuận lợi, giúp tôi thực hiện và hoàn thành luận án này.
Tôi xin trân trọng cảm ơn các thầy cô giáo, đồng nghiệp trong bộ môn Tự động hóa - Khoa Điện - Trƣờng Đại học Kỹ thuật Công nghiệp và phòng Tin học trong điều khiển - Viện Công nghệ thông tin Hà Nội đã tạo điều kiện giúp đỡ tôi trong thời gian thực hiện luận án, tham gia sinh hoạt khoa học. Xin đƣợc gửi lời cảm ơn chân thành tới các thầy cô, anh chị, bạn bè và đồng nghiệp Khoa Điện, Khoa Điện tử, Khoa Quốc tế, Phòng Quản lý đào tạo sau đại học, các đơn vị chức năng Trƣờng Đại học Kỹ thuật công nghiệp, các ban chức năng Đại học Thái Nguyên đã chia sẻ, giúp đỡ, động viên tôi vƣợt qua mọi khó khăn để hoàn thành tốt công việc nghiên cứu của mình. Tôi biết ơn những ngƣời thân trong gia đình đã luôn quan tâm, động viên và tạo điều kiện thuận lợi nhất để tôi có thể hoàn thành bản luận án. Thái Nguyên, ngày tháng năm 2014 Tác giả luận án Ngô Kiên Trung iii MỤC LỤC LỜI CAM ĐOAN.
ii MỤC LỤC. iii DANH MỤC CÁC KÝ HIỆU VÀ CHỮ VIẾT TẮT. vii DANH MỤC CÁC BẢNG, BIỂU. viii DANH MỤC CÁC HÌNH ẢNH, ĐỒ THỊ.
ix MỞ ĐẦU. Tổng quan tình hình nghiên cứu đại số gia tử trong và ngoài nƣớc. Đại số gia tử. Tình hình nghiên cứu trong và ngoài nƣớc.
Một số kết quả đạt đƣợc về phƣơng pháp luận sử dụng HA và đề xuất phát triển hƣớng nghiên cứu. Một số kết quả nghiên cứu thực nghiệm với HA và đề xuất phát triển hƣớng nghiên cứu. Tính khoa học và cấp thiết của luận án. Mục tiêu của luận án.
Mục tiêu chung. Mục tiêu cụ thể. Đối tƣợng, phạm vi và phƣơng pháp nghiên cứu. Ý nghĩa lí luận và thực tiễn.
Ý nghĩa thực tiễn. Bố cục và nội dung của luận án. 10 CHƢƠNG 1 CÁC KIẾN THỨC CƠ SỞ. Hệ logic mờ và phƣơng pháp điều khiển.
Mô hình mờ. Bộ điều khiển logic mờ. Bộ điều khiển mờ - FLC (Fuzzy Logic Controller). Bộ điều khiển mờ động.
Bộ điều khiển mờ lai - F_PID. Ƣu nhƣợc điểm. Lý thuyết Đại số gia tử. Biến ngôn ngữ.
Đại số gia tử của biến ngôn ngữ. Các tính chất cơ bản của HA tuyến tính. Hàm độ đo tính mờ trong đại số gia tử tuyến tính. Phƣơng pháp lập luận xấp xỉ sử dụng đại số gia tử.
Giải thuật di truyền. Các bƣớc cơ bản của giải thuật di truyền. Các phép toán của GA. Cơ sở toán học của GA.
Kết luận chƣơng 1. 39 CHƢƠNG 2 ỨNG DỤNG ĐẠI SỐ GIA TỬ TRONG ĐIỀU KHIỂN. Phƣơng pháp thiết kế bộ điều khiển sử dụng đại số gia tử. Nghiên cứu kiểm chứng bộ điều khiển sử dụng đại số gia tử cho một số đối tƣợng công nghiệp.
Điều khiển đối tƣợng tuyến tính có tham số biến đổi. Điều khiển đối tƣợng phi tuyến đã đƣợc tuyến tính hóa. Điều khiển đối tƣợng có trễ với hệ số trễ lớn. Kết luận chƣơng 2.
63 CHƢƠNG 3 CẢI TIẾN BỘ ĐIỀU KHIỂN SỬ DỤNG ĐẠI SỐ GIA TỬ. Đề xuất nghiên cứu. Đề xuất nghiên cứu nâng cao chất lƣợng HAC. Đề xuất nghiên cứu tối ƣu hóa quá trình thiết kế HAC.
Nghiên cứu cải tiến HAC. Nghiên cứu nâng cao chất lƣợng HAC. Nghiên cứu tối ƣu hóa quá trình thiết kế HAC. Ứng dụng NEW_HAC cải tiến cho đối tƣợng phi tuyến.
Xây dựng mô hình toán học hệ thống. Áp dụng NEW_HAC với 3 đầu vào và giản lƣợc luật. Thiết kế NEW_HAC. Mở rộng đề xuất.
Nhận xét chung. Áp dụng PP tự động xác định tham số cho NEW_HAC. Kết luận chƣơng 3. 88 vi CHƢƠNG 4 THỰC NGHIỆM.
Thí nghiệm với hệ thống truyền động bám chính xác. Giới thiệu mô hình hệ thống thí nghiệm. Cấu trúc hệ thống điều khiển với HAC. Kết quả thí nghiệm.
Thí nghiệm với hệ thống Ball and Beam. Giới thiệu mô hình hệ thống thí nghiệm. Cấu trúc hệ thống điều khiển với NEW_HAC_GA. Kết quả thí nghiệm.
Kết luận chƣơng 4. 100 KẾT LUẬN VÀ KIẾN NGHỊ. 101 DANH MỤC CÔNG TRÌNH CÔNG BỐ CỦA TÁC GIẢ. 102 TÀI LIỆU THAM KHẢO.
110 vii DANH MỤC CÁC KÝ HIỆU VÀ CHỮ VIẾT TẮT Các ký hiệu: AX Đại số gia tử tuyến tính Tổng độ đo tính mờ của các gia tử âm Tổng độ đo tính mờ của các gia tử dƣơng W Phần tử trung hòa trong đại số gia tử Giá trị định lƣợng của phần tử trung hòa c -, c + Các phần tử sinh Các chữ viết tắt: ĐKTĐ Điều khiển tự động SISO Single-Input-Single-Output (Một vào - một ra) BĐK Bộ điều khiển HA Hedge Algebra (Đại số gia tử) HAC Hedge Algebra-based Controller (Bộ điều khiển sử dụng đại số gia tử) SQMs Semantically Quantifying Mappings HA-IRMd Hedge Algebra-based Interpolative Reasoning Method (Phƣơng pháp lập luận xấp xỉ sử dụng đại số gia tử) GA Genetic Algorithm (Giải thuật di truyền) FLC Fuzzy Logic Controller (Bộ điều khiển mờ) FAM Fuzzy Associative Memory (Bộ nhớ kết hợp mờ) SAM Semantization Associative Memory (Bộ nhớ kết hợp định lƣợng) viii DANH MỤC CÁC BẢNG, BIỂU Bảng 2. Bảng luật điều khiển với nhãn ngôn ngữ của HA 47 Bảng 2. Bảng SAM (Semantization Associative Memory) 48 Bảng 2. Lựa chọn tham số cho các biến E, IE, U 56 Bảng 2.
Luật điều khiển 56 Bảng 2. Bảng SAM 57 Bảng 2. Bảng luật điều khiển theo nhãn ngôn ngữ của HA 61 Bảng 2. Bảng SAM 61 Bảng 3.
27 tập luật điều khiển với nhãn ngôn ngữ HA 70 Bảng 3. Lựa chọn tham số cho các biến E, DE, IE và U 79 Bảng 3. Bảng SAM gồm 27 luật 80 Bảng 3. Bảng SAM2 gồm 27 luật sử dụng phép kết nhập 80 Bảng 3.
Bảng SAM3 gồm 7 luật 81 ix DANH MỤC CÁC HÌNH ẢNH, ĐỒ THỊ Hình 1. Sơ đồ khối chức năng bộ FLC 15 Hình 1. Bộ điều khiển mờ động 16 Hình 1. a) Sơ đồ F_PID b) Vùng tác động các BĐK 17 Hình 1.
Đƣờng cong ngữ nghĩa định lƣợng 31 Hình 1. Khoảng xác định và khoảng ngữ nghĩa của các biến 31 Hình 2. Sơ đồ bộ điều khiển sử dụng HA 42 Hình 2. Sơ đồ thay thế động cơ một chiều điều chỉnh góc quay 44 Hình 2.
Đƣờng cong ngữ nghĩa định lƣợng 49 Hình 2. Giải ngữ nghĩa các biến Chs, dChs và Us 49 Hình 2. Mô phỏng hệ thống với kích thích 1(t) 50 Hình 2. Đáp ứng của hệ thống với kích thích 1(t) 50 Hình 2.
Các tham số biến thiên J và R 51 Hình 2. Đáp ứng của hệ thống với xung vuông 51 Hình 2. Đáp ứng của hệ thống với xung bậc thang 52 Hình 2. MEDE 5 và mô hình hóa kết cấu cơ khí 53 Hình 2.
Mặt cong ngữ nghĩa định lƣợng 57 Hình 2. Sơ đồ mô phỏng hệ thống 58 Hình 2. Đáp ứng của hệ với kích thích xung vuông 58 Hình 2. Mặt cong ngữ nghĩa định lƣợng 62 Hình 2.
Sơ đồ mô phỏng hệ thống 62 x Hình 2. Đáp ứng hệ với kích thích 1(t) 63 Hình 3. Mô tả hệ thống Ball and beam 75 Hình 3. Mô tả động học hệ thống Ball and beam 75 Hình 3.
Sơ đồ khối mô hình phi tuyến hệ Ball and beam 77 Hình 3. Hệ thống bánh răng truyền động 77 Hình 3. Sơ đồ khối động cơ servo với đầu ra vị trí 78 Hình 3. Đƣờng cong ngữ nghĩa định lƣợng NEW_HAC 81 Hình 3.
Mô phỏng hệ với NEW_HAC cải tiến 82 Hình 3. Đáp ứng hệ với NEW_HAC cải tiến 82 Hình 3. Mô phỏng hệ thống với NEW_FLC và NEW_HAC 84 Hình 3. Kết quả với NEW_FLC và NEW_HAC 84 Hình 3.
Đáp ứng hệ thống đối với bộ tham số GA 87 Hình 4. Mô hình thí nghiệm hệ thống truyền động bám chính xác 90 Hình 4. Arduino Board 90 Hình 4. Động cơ servo và cơ cấu bánh răng 90 Hình 4.
Cấu trúc điều khiển hệ thống truyền động bám chính xác 91 Hình 4. Giao diện thí nghiệm hệ truyền động bám chính xác 91 Hình 4. Khâu lọc biến trạng thái (State Variable Function) 91 Hình 4. Arduino IO setup (Khối kết nối vào/ra) 92 Hình 4.
Real-Time Pacer (Khối thiết lập thời gian thực) 92 Hình 4. Encoder read (Khối đọc tín hiệu encoder) 92 Hình 4. Arduino analog write (Khối vào/ra tƣơng tự - PWM) 92 xi Hình 4. Arduino digital write (Khối vào/ra số) 92 Hình 4.
Điều khiển đảo chiều 92 Hình 4. Đáp ứng hệ thống với HAC 2 đầu vào 93 Hình 4. Sai lệch e(t) 93 Hình 4. Mô hình thí nghiệm hệ thống Ball and Beam 95 Hình 4.
Động cơ Servo truyền động 95 Hình 4. Sensor vị trí GP2D12 95 Hình 4. Cấu trúc hệ thống điều khiển Ball and Beam 96 Hình 4. Giao diện thí nghiệm hệ Ball and Beam 96 Hình 4.
Khâu đọc tín hiệu phản hồi vị trí 97 Hình 4. Arduino IO setup (Khối kết nối vào/ra) 97 Hình 4. Real-Time Pacer (Khối thiết lập thời gian thực) 97 Hình 4. Servo write (Khối cấu hình điều khiển động cơ servo) 97 Hình 4.
Nội dung được bảo vệ bản quyền — Tải xuống đầy đủ
Trích dẫn luận án này
Ngô Kiên Trung (2014). Tóm tắt luận án nghiên cứu cải tiến bộ điều khiển sử dụng đạ [Luận án tiến sĩ, Đại học Thái Nguyên]. LuanAn.net. https://luanan.net/tai-lieu-khac/tom-tat-luan-an-nghien-cuu-cai-tien-bo-dieu-khien-su-dung-dai-so-gia-tu-cho-doi
Câu hỏi thường gặp
Luận án "Tóm tắt luận án nghiên cứu cải tiến bộ điều khiển sử dụng đạ" nghiên cứu về vấn đề gì?
Tóm tắt luận án cải tiến bộ điều khiển. Nghiên cứu sâu áp dụng phương pháp đa chiều, tối ưu hóa hiệu suất và nâng cao độ ổn định cho hệ thống.
Luận án "Tóm tắt luận án nghiên cứu cải tiến bộ điều khiển sử dụng đạ" được bảo vệ tại trường nào?
Luận án này được bảo vệ tại Đại học Thái Nguyên. Năm bảo vệ: 2014.
Luận án "Tóm tắt luận án nghiên cứu cải tiến bộ điều khiển sử dụng đạ" thuộc chuyên ngành gì?
Luận án "Tóm tắt luận án nghiên cứu cải tiến bộ điều khiển sử dụng đạ" thuộc chuyên ngành Kỹ thuật điều khiển và Tự động hóa. Danh mục: Tài liệu khác.
Luận án "Tóm tắt luận án nghiên cứu cải tiến bộ điều khiển sử dụng đạ" có bao nhiêu trang?
Luận án "Tóm tắt luận án nghiên cứu cải tiến bộ điều khiển sử dụng đạ" có 127 trang. Bạn có thể xem trước một phần tài liệu ngay trên trang web trước khi tải về.
Cách tải luận án "Tóm tắt luận án nghiên cứu cải tiến bộ điều khiển sử dụng đạ" về máy như thế nào?
Để tải luận án về máy, bạn nhấn nút "Tải xuống ngay" trên trang này, sau đó hoàn tất thanh toán phí lưu trữ. File sẽ được tải xuống ngay sau khi thanh toán thành công. Hỗ trợ qua Zalo: 0559 297 239.