NHẬN DẠNG MÔ HÌNH ĐÔI TƯỢNG DÙNG MẠNG NƠ-RON RBF TRONG ĐIỀU KHIỂN DỰ BÁO MÔ HÌNH

Abstract

Các hệ thống điều khiển trong thực tế thường phi tuyến, nên việc thiết kế bộ điều khiển trở nên khó khăn và các kỹ thuật điều khiển truyền thống cũng tỏ ra kém hiệu quả. Do đó, người ta thường tìm kiếm các giải pháp điều khiển hiện đại, thông minh, trong đó có kỹ thuật điều khiển dự báo mô hình. Tuy nhiên, khi áp dụng bộ điều khiển dự báo mô hình, vấn đề khó khăn là việc nhận dạng hành vi của đối tượng trong tương lai, đặc biệt khi chưa biết tham số của đối tượng. Nghiên cứu này tiếp cận việc ứng dụng mạng nơ-ron hàm cơ sở xuyên tâm RBF để khắc phục hạn chế đó. Ngoài ra, việc ứng dụng kỹ thuật huấn luyện online mạng nơ-ron RBF có ưu điểm là không cần phải thu thập dữ liệu trước - điều mà không phải lúc nào cũng đạt được trong thực tế. Giải thuật điều khiển được kiểm chứng trên hệ nâng vật trong từ trường. Kết quả mô phỏng cho thấy: đáp ứng của hệ nâng vật trong từ trường bám theo tín hiệu mong muốn, với thời gian xác lập khoảng 2 giây, không xuất hiện vọt lố và sai số xác lập không đáng kể. Mặt khác, khảo sát cũng cho thấy, hệ thống hoạt động ổn định dưới tác động của nhiễu và sự thay đổi khối lượng vật nặng.

Keywords

• Điều khiển dự báo mô hình
• mạng nơ-ron RBF
• hệ nâng vật bằng từ trường