Luận văn Tóm tắt Sử dụng thuật toán mờ nơron điều khiển cân bằng con lắc ngược

1, x2, …, xn). 
 ANFIS có cấu trúc như hình 2.37 gồm 6 lớp như sau: 
1
nA
j
nA
M
nA
j
iA
M
iA
1R
jR
MR
)( 11
1
x
A
µ
)x( nAMnµ
1µ
jµ
Mµ
1
1A
j
1A
1
jA
M
1A
∑
1µ
jµ
Mµ
11fµ
MMfµ
Hình 3.22: Sơ ñồ cấu trúc của ANFIS. 
 Lớp 1: Là ñầu vào, mỗi nơ ron thứ i có một tín hiệu vào xi. 
Lớp 2: Mỗi phần tử là một hàm liên thuộc )x( iA jiµ có dạng 
hàm tam giác, hàm Gauss hoặc hàm hình chuông, … Trong ñó các 
thông số của các dạng hàm liên thuộc ở lớp 2 là các thông số ñiều 
chỉnh. 
Lớp 3: Mỗi phần tử Π tương ứng thực hiện một luật thứ j: 
∏
=
=
n
i
iAj
xj
i
1
)(µµ (3.55) 
 13 
Lớp 4: Mỗi phần tử N tương ứng thực hiện tính toán: 
∑
=
=
M
j
j
j
j
1
µ
µµ (3.56) 
Lớp 5: Mỗi phần tử j thực hiện tính toán giá trị: 






+= ∑
=
n
i
i
j
i
j
jj xppf
1
0µ (3.57) 
với jµ là giá trị ñầu ra của lớp 4 và { }jnjijjj ppppp ,...,,...,,, 210 là 
các thông số ñiều chỉnh. 
Lớp 6: Chỉ một phần tử thực hiện phép tổng tính giá trị ñầu ra: 
∑
∑
∑
=
=
=
==
M
j
jjM
j
j
M
j
jj
f
f
y
1
1
1 µ
µ
µ
 (3.58) 
3.3. KẾT LUẬN 
 Chương này trình bày lý thuyết mạng nơron và sự kết hợp giữa 
mạng nơron với hệ mờ. Trên cơ sở ñó ta có thể thiết kế ñược bộ ñiều 
khiển mờ nơ ron. Trong luận văn, bộ ñiều khiển mờ nơ ron ñược sử 
dụng ñể ñiều khiển cân bằng con lắc ngược. 
CHƯƠNG 4 
ĐIỀU KHIỂN CÂN BẰNG CON LẮC NGƯỢC 
SỬ DỤNG BỘ ĐIỀU KHIỂN PID 
4.1. TỔNG QUAN VỀ BỘ ĐIỀU KHIỂN PID 
4.1.1. Khái quát 
4.1.2. Các phương pháp xác ñịnh tham số bộ ñiều khiển PID 
4.1.2.1. Phương pháp Ziegler-Nichols thứ nhất 
4.1.2.2. Phương pháp Ziegler-Nichols thứ hai 
14 
4.1.2.3. Phương pháp Chien-Hrones-Reswick 
4.2. ĐIỀU KHIỂN GIỮ CON LẮC CÂN BẰNG 
4.2.1. Vị trí của bộ ñiều khiển PID ñiều khiển giữ con lắc cân 
bằng 
4.2.2. Tác ñộng của bộ PID ñiều khiển góc lệch lên vị trí xe 
4.2.3. Điều khiển vị trí và giữ con lắc cân bằng dùng 2 bộ PID 
4.2.4. Kết quả mô phỏng 
 Với các thông số của con lắc ở phần phụ lục. 
 Thông số của bộ ñiều khiển PID: 
 Bộ PID 1: KP = 50 KI = 110 KD = 3.5 
 Bộ PID 2: KP = 10 KI = 0.0001 KD = 0 
4.2.4.1. Tín hiệu vào là vị trí xe (xe di chuyển 1 m) 
Ban ñầu giữ con lắc cân bằng, tín hiệu vào là vị trí ñặt ñể xe di 
chuyển ñến ñích cách vị trí ban ñầu 1 m theo phương nằm ngang. 
Thực hiện mô phỏng ta ñược kết quả như sau: 
Hình 4.12: Đáp ứng của hệ khi cho xe di chuyển 1 m. 
 15 
4.2.4.2. Tín hiệu vào có dạng xung vuông ñể xe chạy về phía 
trước, phía sau 1 m 
 Kết quả mô phỏng 
Hình 4.14: Kết quả ñiều khiển theo vị trí với tín hiệu vào có dạng 
xung vuông. 
4.2.4.3. Tín hiệu ban ñầu là góc lệch theta 
 Ban ñầu cho con lắc lệch một góc pi/6, thực hiện mô phỏng ta 
ñược kết quả như sau: 
Hình 4.15: Kết quả ñiều khiển theo góc lệch theta. 
16 
4.3. KẾT LUẬN 
 Phương thức ñiều khiển PID cho bộ ñiều khiển tốt với các hệ 
thống SISO. Điều này có nghĩa chỉ một ñầu vào có thể ñược ñiều 
khiển bởi bộ PID tại mỗi thời ñiểm. Tuy nhiên, một bộ PID không 
thể ñược sử dụng ñiều khiển vị trí xe và giữ con lắc cân bằng ñồng 
thời, nên cần sử dụng 2 bộ ñiều khiển PID. Các bộ PID ñã ñiều khiển 
ñược hệ con lắc ngược. 
CHƯƠNG 5 
ỨNG DỤNG HỆ LOGIC MỜ NƠ RON 
ĐIỀU KHIỂN CÂN BẰNG CON LẮC NGƯỢC 
5.1. ỨNG DỤNG BỘ ĐIỀU KHIỂN MỜ NƠ RON HỌC 
THÔNG SỐ ANFIS TRONG ĐIỀU KHIỂN CON LẮC NGƯỢC 
5.1.1. Xây dựng tập dữ liệu 
 Với mô hình con lắc ngược ở trên, có thể chọn giá trị các ngõ ra 
của các biến trạng thái như sau: 
 Vị trí (x) [-0.3 0.3]; Vận tốc ( x& ) [-1 1] 
 Góc lệch (θ) [-3 3]; Vận tốc góc (θ& ) [-3 3] 
 Ứng với mỗi ñoạn lấy 6 ñiểm cách ñều nhau. Như vậy số trường 
hợp của biến trạng thái có thể có với các ñiểm vừa chọn là 6×6×6×6 
= 1296. Hay có tất cả 1296 vectơ trạng thái [ xx && ,,,θθ ]. 
5.1.2. Chuẩn hóa số liệu và huấn luyện mạng ANFIS 
 Từ tập dữ liệu thô ñã ñược xây dựng gồm 1296 mẫu học: 
0 0 1.500000000000 0 4.74341826442187 
-0.0003355991907 -0.0659894851294 1.5002237050140 0.0439819347845 4.27631489476515 
-0.0012978667240 -0.1254011011992 1.5008648089195 0.0835145033329 3.83012285117832 
-0.0028230041768 -0.1786269845279 1.5018798419521 0.1188009233824 3.40392416176481 
-0.0048510318065 -0.2260400361750 1.5032273289264 0.1500376973088 2.99729415215622 
-0.0073256269394 -0.2679993000061 1.5048677406771 0.1774178175018 2.60998609094850 
. . . . . 
. . . . . 
. . . . . 
 17 
 Ta tiến hành chuẩn hóa số liệu như sau: 
Chọn các giá trị nằm trong khoảng [0.05 0.95]. 
 Áp dụng công thức: 05.0)(95.0' +
−
−
=
aA
aX
X tt 
với: Xt: các giá trị ban ñầu; a: giá trị min của Xt; 
 A: giá trị max của Xt; X’t: các giá trị ñã chuẩn hóa. 
 Sau khi chuẩn hóa ta ñược tập dữ liệu mới: 
0.525029732 0.524858346 0.600690884 0.524858342 0.76435765 
0.524978653 0.511011608 0.600702172 0.534087181 0.740787055 
0.524832194 0.49854512 0.600734523 0.542382399 0.718271671 
0.524600066 0.4873766 0.600785743 0.549786636 0.696765175 
0.524291397 0.477427801 0.600853739 0.556341126 0.676246138 
0.52391476 0.468623384 0.600936516 0.562086365 0.65670211 
. . . . . 
. . . . . 
. . . . . 
 Tập dữ liệu sau khi ñược chuẩn hóa gồm 1296 mẫu ñược chia 
làm hai phần: 1200 mẫu ñược sử dụng ñể huấn mạng ANFIS, 96 mẫu 
còn lại dùng ñể kiểm tra mạng ANFIS sau khi ñược huấn luyện. 
Hình 5.1: Tập dữ liệu ñược ñưa vào huấn luyện mạng ANFIS 
18 
Hình 5.2: Cấu trúc suy diễn mờ. 
Hình 5.3: Sai lệch trong quá trình huấn luyện mạng ANFIS sử dụng 
thuật toán lan truyền ngược với 1000 chu kỳ huấn luyện. 
 19 
5.1.3. Kết quả mô phỏng 
 Mô phỏng với thông số của con lắc như phần phụ lục. 
5.1.3.1. Điều khiển xe theo vị trí 
Hình 5.4: Mô hình bộ ñiều khiển ANFIS ñiều khiển xe theo vị trí. 
 Tín hiệu ñặt là dạng xung vuông ñể xe chạy về phía trước, phía 
sau 1 m. Bộ ñiều khiển ñưa xe ñến vị trí mới và giữ con lắc cân bằng. 
Hình 5.5: Kết quả ñiều khiển theo vị trí khi tín hiệu vào có dạng xung 
vuông. 
5.1.3.2. Điều khiển theo góc lệch theta 
Ban ñầu cho con lắc lệch một góc pi/6. Thực hiện mô phỏng ta 
ñược kết quả như sau: 
20 
Hình 5.7: Kết quả ñiều khiển khi ñặt con lắc lệch một góc pi/6 tại 
thời ñiểm ban ñầu. Không có lực tác ñộng bên ngoài. 
5.1.3.3. Điều khiển theo lực tác ñộng vào xe 
 Cho lực tác ñộng ngẫu nhiên vào xe, bộ ñiều khiển có nhiệm vụ 
giữ con lắc cân bằng. Ta có kết quả mô phỏng. 
Hình 5.11:Kết quả ñiều khiển khi ñặt lực tác ñộng ngẫu nhiên vào hệ 
- về góc lệch con lắc và vị trí xe. 
5.2. SO SÁNH BỘ ĐIỀU KHIỂN MỜ NƠ RON VÀ PID 
5.2.1. So sánh bộ ñiều khiển mờ nơ ron và PID khi ñiều khiển 
theo góc lệch 
 Ban ñầu cho con lắc lệch khỏi vị trí cân bằng một góc pi/6. Thực 
hiện mô phỏng ta có kết quả như sau: 
 21 
Hình 5.12: So sánh bộ ñiều khiển mờ nơ ron và PID khi ñiều khiển 
theo góc lệch ban ñầu. 
5.2.2. So sánh bộ ñiều khiển mờ nơ ron và PID khi ñiều khiển 
theo vị trí xe 
 Ban ñầu giữ con lắc cân bằng, cho xe di chuyển 1 m theo 
phương nằm ngang. Thực hiện mô phỏng ta ñược kết quả như sau: 
Hình 5.14: So sánh bộ ñiều khiển mờ nơ ron và PID khi ñiều khiển 
theo vị trí xe – về góc lệch. 
22 
5.2.3. So sánh bộ ñiều khiển mờ nơ ron và PID khi ñiều khiển 
ñồng thời vị trí xe và góc lệch ban ñầu của con lắc 
 Ban ñầu cho con lắc lệch một góc pi/6, cho xe di chuyển 1 m 
theo phương nằm ngang. Ta có kết quả mô phỏng như sau: 
Hình 5.15: So sánh bộ ñiều khiển mờ nơ ron và PID khi ñiều khiển 
ñồng thời vị trí và góc lệch – về vị trí xe. 
Hình 5.16: So sánh bộ ñiều khiển mờ nơ ron và PID khi ñiều khiển 
ñồng thời vị trí và góc lệch – về góc lệch. 
 23 
5.2.4. So sánh bộ ñiều khiển mờ nơ ron và PID khi cho lực tác 
ñộng ngẫu nhiên 
 Khi cho lực tác ñộng ngẫu nhiên vào xe có biên ñộ lớn nhất 
khoảng 8 N, ta ñược kết quả mô phỏng như sau: 
Hình 5.18: So sánh bộ ñiều khiển mờ nơ ron và PID khi cho lực tác 
ñộng ngẫu nhiên vào xe – về góc lệch. 
5.3. KẾT LUẬN 
 - Sử dụng bộ ñiều khiển ANFIS trong ñiều khiển cân bằng con 
lắc ngược cho kết quả rất tốt. Con lắc luôn trở về vị trí cân bằng khi 
có lực tác ñộng ngẫu nhiên vào xe hoặc cho xe chạy tới, chạy lui … 
 - Sau khi so sánh bộ ñiều khiển PID và mờ nơ ron trong ñiều 
khiển cân bằng con lắc ngược, ta có thể rút ra kết luận như sau: 
• Khi ñiều khiển theo góc lệch ban ñầu, theo vị trí xe hoặc theo 
lực tác ñộng ngẫu nhiên vào xe thì bộ ñiều khiển mờ nơ ron 
cho kết quả ñiều khiển tốt hơn bộ ñiều khiển PID. 
• Khi ñiều khiển ñồng thời vị trí xe và góc lệch ban ñầu của 
con lắc thì bộ ñiều khiển PID cho kết quả ñiều khiển tốt hơn. 
24 
KẾT LUẬN VÀ KIẾN NGHỊ 
1. Những ñóng góp của luận văn 
 Trên thực tế có rất nhiều ñối tượng cần ñiều khiển nhưng không 
có ñủ các tham số cần thiết, vì vậy nên việc thiết kế các bộ ñiều khiển 
dựa trên lý thuyết kinh ñiển gặp rất nhiều khó khăn. Chính vì lý do 
này ñòi hỏi chúng ta phải ứng dụng các lý thuyết ñiều khiển hiện ñại 
vào trong thực tế. Luận văn này chú trọng nghiên cứu xây dựng hệ 
ñiều khiển mờ nơ ron cho hệ con lắc ngược dựa trên nền tảng các lý 
thuyết ñiều khiển cao cấp. 
 Với kết quả thu ñược từ mô phỏng, ñã ñóng góp ñược các vấn ñề 
sau: 
 - Đã xây dựng ñược bộ ñiều khiển mờ nơ ron cho hệ con lắc 
ngược; 
 - Với bộ ñiều khiển mờ nơ ron mà luận văn ñã xây dựng, các 
thông số về chất lượng ñiều chỉnh như ñộ quá ñiều chỉnh, thời gian 
quá ñộ, số lần dao ñộng của hệ truyền ñộng… ñều tốt. Như vậy, bộ 
ñiều khiển ñã nghiên cứu trong luận văn hoàn toàn ñáp ứng ñược các 
yêu cầu về chất lượng ñiều khiển cho ñiều khiển con lắc ngược. 
 Như vậy, quá trình thực hiện luận văn này, tác giả ñã giải quyết 
ñược vấn ñề ñã ñặt ra. Tuy nhiên, với thời gian nghiên cứu hạn chế 
và do phạm vi giới hạn của vấn ñề ñã ñặt ra, luận văn chưa ñề cập 
ñến việc nhận dạng các thông số của con lắc ngược mà chỉ chọn một 
con lắc ngược với thông số biết trước. Đây chính là vấn ñề cần ñược 
nghiên cứu phát triển. 
2. Những kiến nghị về hướng phát triển 
 Nhận dạng bộ thông số con lắc ngược, từ ñó thiết kế bộ ñiều 
khiển cho một con lắc ngược bất kỳ.