Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – ĐHTN http://www.lrc-tnu.edu.vn ĐẠI HỌC THÁI NGUYÊN TRƯỜNG ĐẠI HỌC KỸ THUẬT CÔNG NGHIỆP o0o LUẬN VĂN THẠC SỸ KỸ THUẬT NGÀNH: TỰ ĐỘNG HÓA NGHIÊN CỨU HỆ MỜ - NƠRON THEO MÔ HÌNH TAKAGI – SUGENO ĐỂ NHẬN DẠNG ĐỐI TƯỢNG PHI TUYẾN PHẠM TUẤN ANH THÁI NGUYÊN 2011 Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – ĐHTN http://www.lrc-tnu.edu.vn ĐẠI HỌC THÁI NGUYÊN TRƯỜNG ĐẠI HỌC KỸ THUẬT CÔNG NGHIỆP LUẬN VĂN THẠC SỸ KỸ THUẬT NGÀNH: TỰ ĐỘNG HÓA NGHIÊN CỨU HỆ MỜ - NƠRON THEO MÔ HÌNH TAKAGI – SUGENO ĐỂ NHẬN DẠNG ĐỐI TƯỢNG PHI TUYẾN Học viên : Phạm Tuấn Anh Người HD Khoa Học: TS Đỗ Trung Hải THÁI NGUYÊN 2011 ĐẠI HỌC THÁI NGUYÊN TRƯỜNG ĐẠI HỌC KỸ THUẬT CÔNG NGHIỆP *** CỘNG HOÀ XÃ HỘI CHỦ NGHĨA VIỆT NAM Độc Lập - Tư Do - Hạnh Phúc o0o THUYẾT MINH LUẬN VĂN THẠC SỸ KỸ THUẬT ĐỀ TÀI: NGHIÊN CỨU HỆ MỜ - NƠRON THEO MÔ HÌNH TAKAGI – SUGENO ĐỂ NHẬN DẠNG ĐỐI TƯỢNG PHI TUYẾN Học viên : Phạm Tuấn Anh Lớp : CH-K12 Chuyên ngành : Tự động hoá Người hướng dẫn : TS Đỗ Trung Hải Ngày giao đề tài : 2/2011 Ngày hoàn thành đề tài : 10/2011 KHOA ĐT SAU ĐẠI HỌC NGƯỜI HƯỚNG DẪN TS Đỗ Trung Hải BAN GIÁM HIỆU HỌC VIÊN Phạm Tuấn Anh Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – ĐHTN http://www.lrc-tnu.edu.vn ii LỜI CAM ĐOAN Tôi xin cam đoan luận văn này là công trình do tôi tổng hợp và nghiên cứu. Trong luận văn có sử dụng một số tài liệu tham khảo như đã nêu trong phần tài liệu tham khảo. Thái Nguyên, ngày tháng năm 2011 TÁC GIẢ LUẬN VĂN Phạm Tuấn Anh Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – ĐHTN http://www.lrc-tnu.edu.vn iii LỜI NÓI ĐẦU Trong các hệ thống điều khiển hiện đại, có rất nhiều phương pháp điều khiển đảm bảo được tốt chất lượng điều khiển. Trong điều kiện thực tế hiện nay của ngành công nghiệp để điều khiển được các đối tượng khi chưa biết rõ được thông số thì ta phải tiến hành hiểu chính xác các thông số của đối tượng đó. Đặc biệt đối với các đối tượng phi tuyến ta cần nhận dạng được các thong số vào – ra của đối tượng để đảm bảo chúng ta lựa chọn được các tín hiệu điều khiển chính xác và phù hợp. Hiện nay có một cấu trúc ứng dụng rộng rãi trong nhận dạng và điều khiển. Trong đó Hệ Mờ – Nơron là một công cụ điển hình được ứng dụng rộng rãi trong công nghệ nhận dạng đối tượng đặc biệt là các đối tượng phi tuyến cho ta kết quả nhận dạng tương đối chính xác và tin cậy. Trong thời gian của khóa học cao học, chuyên ngành Tự động hóa tại trường Đại học Kỹ thuật công nghiệp Thái Nguyên, được sự tạo điều kiện giúp đỡ của của Nhà trường, khoa Đào tạo sau đại học và thầy giáo Tiến sĩ Đỗ Trung Hải em đã lựa chọn đề tài luận văn tốt nghiệp của em là: “Nghiên cứu hệ Mờ Nơron theo mô hình Takagi – Sugeno để nhận dạng đối tượng phi tuyến “. Trong quá trình thực hiện đề tài, được sự hướng dẫn nhiệt tình của Tiến sĩ Đỗ Trung Hải, sự giúp đỡ của bạn bè cùng với sự nỗ lực, cố gắng của bản thân đến nay bản luận văn của em đã hoàn thành. Dù đã có nhiều cố gắng, xong bản luận văn vẫn không tránh khỏi những thiếu sót và hạn chế, em rất mong nhận được sự góp ý của các thầy để bản luận văn của em được hoàn thiện hơn. Em xin trân trọng cảm ơn! HỌC VIÊN Phạm Tuấn Anh Luận văn thạc sỹ kĩ thuật Ngành Tự động hóa CBHDKH TS Đỗ Trung Hải HV Phạm Tuấn Anh Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – ĐHTN http://www.lrc-tnu.edu.vn 1 MỤC LỤC Mục lục 01 Danh mục các ký hiệu và từ viết tắt 03 Danh mục các hình vẽ và đồ thị 04 Mở đầu 06 Chương 1. Tổng quan về nhận dạng; lý thuyết mờ; mạng nơron. 09 1.1. Tổng quan về nhận dạng 09 1.1.1. Định nghĩa 09 1.1.2. Sơ lược về sự phát triển của các phương pháp nhận dạng 09 1.1.3 Các phương pháp nhận dạng hệ phi tuyến 10 1.1.3.1 Một số phương pháp nhận dạng thông số hệ thống Off-line 10 1.1.3.2 Một số phương pháp nhận dạng thông số hệ thống On-line 15 1.2. Tổng quan về lý thuyết mờ 18 1.3. Tổng quan về mạng nơron 24 1.4. Kết luận chương 1 29 Chương 2. Nhận dạng đối tượng phi tuyến bằng hệ mờ nơron theo mô hình Takagi - Sugeno 30 2.1. Đặt vấn đề 30 2.2 Đối tượng phi tuyến 32 2.2.1 Mô tả hệ phi tuyến 32 2.2.2 Mô hình tĩnh của hệ phi tuyến 33 2.2.3 Mô hình động của hệ phi tuyến 36 2.3 Ứng dụng bộ điều khiển Mờ - Nơron trong nhận dạng hệ thống 37 2.4. Ứng dụng hệ Mờ Nơron theo mô hình Takagi – Sugeno để nhận dạng đối tượng phi tuyến 42 2.5 Kết luận chương 2 44 Luận văn thạc sỹ kĩ thuật Ngành Tự động hóa CBHDKH TS Đỗ Trung Hải HV Phạm Tuấn Anh Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – ĐHTN http://www.lrc-tnu.edu.vn 2 Chương 3. Mô phỏng kiểm chứng bằng phần mềm Matlab – Simulink 45 3.1. Nhận dạng Off-line 45 3.1.1 Nhận dạng đối tượng 1 đầu vào 45 3.1.2 Nhận dạng đối tượng 2 đầu vào 46 3.1.3 Nhận dạng đối tượng 3 đầu vào 48 3.2 Nhận dạng đối tượng On-line 50 3.3 Kết luận chương 3 57 Kết luận 58 Tài liệu tham khảo 59 Phụ lục 60 Luận văn thạc sỹ kĩ thuật Ngành Tự động hóa CBHDKH TS Đỗ Trung Hải HV Phạm Tuấn Anh Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – ĐHTN http://www.lrc-tnu.edu.vn 3 DANH MỤC CÁC KÝ HIỆU VÀ CHỮ VIẾT TẮT T-S Takagi – Sugeno Luận văn thạc sỹ kĩ thuật Ngành Tự động hóa CBHDKH TS Đỗ Trung Hải HV Phạm Tuấn Anh Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – ĐHTN http://www.lrc-tnu.edu.vn 4 DANH MỤC CÁC HÌNH VẼ VÀ ĐỒ THỊ Hình 1.1 Sơ đồ tổng quát nhận dạng thông số mô hình 10 Hình 1.2 Mô hình nhận dạng theo phương pháp Gradient 12 Hình 1.3 Sơ đồ khối chức năng của bộ điều khiển mờ 20 Hình 1.4 Mô hình nơron nhân tạo thứ i 24 Hình 1.5 Mạng truyền thẳng 1 lớp 26 Hình 1.6 Mạng truyền thẳng nhiều lớp 27 Hình 1.7 Mô hình học có giám sát 27 Hình 2.1 Sơ đồ khối hệ MIMO 33 Hình 2.2 Quan hệ vào ra của khâu phi tuyến hai vị trí 34 Hình 2.3 Quan hệ vào ra của khâu phi tuyến ba vị trí 34 Hình 2.4 Quan hệ vào ra của khâu khuyếch đại bão hoà 35 Hình 2.5 Quan hệ vào ra của khâu hai vị trí có trễ 35 Hình 2.6 Quan hệ vào ra khâu khuyếch đại có miền chết 35 Hình 2.7 Quan hệ vào ra khâu khuyếch đại bão hoà có trễ 36 Hình 2.8 Sơ đồ cấu trúc nhận dạng tổng quát 37 Hình 2.9 Cấu trúc tổng quát của hệ mờ nơron 38 Hình 2.10 Cấu trúc mạng nơron theo luật mờ TS 43 Hình 3.1 Cấu trúc mạng nhận dạng 45 Hình 3.2 Dạng hàm liên thuộc trước khi nhận dạng 46 Hình 3.3 Dạng hàm liên thuộc sau khi nhận dạng 46 Hình 3.4 Tín hiệu đầu ra của đối tượng, mạng và sai lệch giữa chúng 46 Hình 3.5 Cấu trúc mạng nhận dạng 47 Hình 3.6 Dạng hàm liên thuộc trước khi nhận dạng 47 Hình 3.7 Dạng hàm liên thuộc sau khi nhận dạng 47 Hình 3.8 Tín hiệu đầu ra của đối tượng, mạng và sai lệch giữa chúng 48 Luận văn thạc sỹ kĩ thuật Ngành Tự động hóa CBHDKH TS Đỗ Trung Hải HV Phạm Tuấn Anh Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – ĐHTN http://www.lrc-tnu.edu.vn 5 Hình 3.9 Cấu trúc mạng nhận dạng 49 Hình 3.10 Dạng hàm liên thuộc trước khi nhận dạng của đầu vào 49 Hình 3.11 Dạng hàm liên thuộc sau khi nhận dạng của đầu vào 49 Hình 3.12 Tín hiệu đầu ra của đối tượng, mạng và sai lệch giữa chúng 50 Hình 3.13 Mô hình tay máy một khâu 51 Hình 3.14 Sơ đồ cấu trúc hệ tay máy một khâu 52 Hình 3.15 Sơ đồ nhận dạng F(x 1 ,x 2 ) 52 Hình 3.16 Sơ đồ khối của khâu F(x 1 ,x 2 ) trong Matlab Simulink 53 Hình 3.17 Trọng số (30s) 53 Hình 3.18 Tâm m và độ rộng  của hàm liên thuộc (30s) 54 Hình 3.19 Tín hiệu vào, ra và sai số (30s) 54 Hình 3.20 Trọng số (50s) 55 Hình 3.21 Tâm m và độ rộng  của hàm liên thuộc (50s) 55 Hình 3.22 Tín hiệu vào, ra và sai số (50s) 56 [...]... Ngành Tự động hóa 3 Đối tƣợng và phạm vi nghiên cứu Đối tượng nghiên cứu: - Xây dựng cấu trúc hệ mờ nơron theo mô hình Takagi – Sugeno để nhận dạng đối tượng Ứng dụng kết quả để nhận dạng online và offline cho một vài đối tượng thực tế Phạm vi nghiên cứu: - Khai thác các nghiên cứu lý thuyết về nhận dạng đối tượng; mạng nơron; lý thuyết mờ hiện nay, nhằm kết hợp giữa các lý thuyết trên để tìm được cấu... đối tượng bằng hệ mờ nơron theo mô hình Takagi – Sugeno CBHDKH TS Đỗ Trung Hải Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – ĐHTN 7 HV Phạm Tuấn Anh http://www.lrc-tnu.edu.vn Luận văn thạc sỹ kĩ thuật Ngành Tự động hóa 2.1 Đặt vấn đề 2.2 Đối tượng phi tuyến 2.3 Ứng dụng bộ điều khiển Mờ - Nơron trong nhận dạng hệ thống 2.4 Ứng dụng hệ Mờ Nơron theo mô hình Takagi – Sugeno để nhận dạng đối tượng phi tuyến 2.5 Kết luận... mờ và mạng nơron để xây dựng thuật toán nhận dạng đối tượng phi tuyến nhằm phục vụ cho bài toán điều khiển là cần thiết và hướng nghiên cứu chính của bản luận văn này là Nghiên cứu hệ Mờ Nơron theo mô hình Takagi – Sugeno để nhận dạng đối tượng phi tuyến 2 Mục tiêu nghiên cứu Việc điều khiển hệ thống theo yêu cầu mong muốn là vấn đề tồn tại thực tế cần nghiên cứu giải quyết Hiện nay phương tiện lý... hợp sau: Hệ mờ - nơron: Sử dụng mạng nơron như một công cụ trong mô hình mờ Mạng nơron - mờ: Mờ hoá các mô hình mạng nơron thông thường Hệ lai nơron - mờ: Hợp nhất công nghệ mờ và mạng nơron vào trong các hệ thống lai Hệ mờ - nơron đó là những hệ mờ có phương pháp tiếp cận đặc trưng tự động điều chỉnh của mạng nơron, nhưng không có sự thay đổi chức năng của chúng (mờ hoá, giải mờ, suy luận mờ và những... cho phép thực hiện được các bài toán nhận dạng đối tượng phi tuyến với độ chính xác cao đáp ứng được yêu cầu của bài toán điều khiển Mục tiêu của luận văn là nghiên cứu về nhận dạng đối tượng; nghiên cứu mạng nơron; nghiên cứu lý thuyết mờ cũng như khả năng kết hợp giữa chúng để nhận dạng đối tượng phi tuyến CBHDKH TS Đỗ Trung Hải Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – ĐHTN 6 HV Phạm Tuấn Anh http://www.lrc-tnu.edu.vn... đánh dấu bằng nhận dạng mô hình động học liên tục phi tuyến và nhận dạng mô hình tham số cho hệ nhiều chiều Dần dần trong giai đoạn này người ta cũng chuyển hướng đi vào nhận dạng các hệ thống suy biến 1.1.3 Các phƣơng pháp nhận dạng hệ phi tuyến [1] 1.1.3.1 Một số phương pháp nhận dạng thông số hệ thống Off-line Sơ đồ tổng quát: Hình 1.1 : Sơ đồ tổng quát nhận dạng thông số mô hình Quan sát được các... được mô hình của đối tượng CBHDKH TS Đỗ Trung Hải Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – ĐHTN 29 HV Phạm Tuấn Anh http://www.lrc-tnu.edu.vn Luận văn thạc sỹ kĩ thuật Ngành Tự động hóa CHƢƠNG 2 NHẬN DẠNG ĐỐI TƢỢNG PHI TUYẾN BẰNG HỆ MỜ NƠRON THEO MÔ HÌNH TAKAGI – SUGENO 2.1 Đặt vấn đề Như đã biết hệ mờ và mạng nơron đều có khả năng làm việc trong những hệ thống không chắc chắn, không chính xác và điều kiện môi... số ứng dựng của mạng Nơron trong thực tế Kết quả đạt được của các phương pháp trên là đã được sử dụng trong thực tế Khi đối tượng có tính phi tuyến cao, độ bất ổn định lớn và số chiều lớn thì cần phải sử dụng lý thuyết mờ và mạng Nơron để nhận dạng hệ phi tuyến Chính vì các lý do trên mà Hệ Mờ - Nơron được ứng dụng nhiều trong nhận dạng những hệ thống có độ phi tuyến cao, những hệ thống mà thiếu thông... mạng nơron còn được sử dụng để nhận dạng cũng như xử lý ký tự, chữ viết, tiếng nói, hình ảnh… Đặc biệt trong lĩnh vực điều khiển mạng nơron cũng đang được nghiên cứu và ứng dụng để nhận dạng và điều khiển các hệ truyền động 1.4 Kết luận chƣơng 1 Chương 1 đã nêu tổng quan về nhận dạng gồm định nghĩa về nhận dạng, sơ lược về sự phát triển của các phương pháp nhận dạng và nêu mốt số số phương pháp nhận dạng. .. trong lớp các mô hình thích hợp trên cơ sở quan sát các tín hiệu vào ra - Mô hình tìm được phải có sai số với đối tượng là nhỏ nhất Theo định nghĩa này thì những bài toán nhận dạng sẽ phải được phân biệt với nhau ở ba điểm chính, đó là: - Lớp mô hình thích hợp Chẳng hạn lớp các mô hình tuyến tính không có cấu trúc (không biết bậc của mô hình) hoặc có cấu trúc, lớp các loại mô hình lưỡng tuyến tính - . 2. Nhận dạng đối tượng phi tuyến bằng hệ mờ nơron theo mô hình Takagi - Sugeno 30 2.1. Đặt vấn đề 30 2.2 Đối tượng phi tuyến 32 2.2.1 Mô tả hệ phi tuyến 32 2.2.2 Mô hình tĩnh của hệ phi. vấn đề 2.2 Đối tượng phi tuyến 2.3 Ứng dụng bộ điều khiển Mờ - Nơron trong nhận dạng hệ thống 2.4 Ứng dụng hệ Mờ Nơron theo mô hình Takagi – Sugeno để nhận dạng đối tượng phi tuyến 2.5. phi tuyến 33 2.2.3 Mô hình động của hệ phi tuyến 36 2.3 Ứng dụng bộ điều khiển Mờ - Nơron trong nhận dạng hệ thống 37 2.4. Ứng dụng hệ Mờ Nơron theo mô hình Takagi – Sugeno để nhận dạng đối