Bài giảng Nhập môn điều khiển thông minh - Chương 5: Ứng dụng mạng thần kinh - Huỳnh Thái Hoàng

Môn học  
NHẬP MÔN ĐIỀU KHIỂN THÔNG MINH  
Giảng viên: PGS. TS. Huỳnh Thái Hoàng  
Bộ môn Điều Khiển Tự Động  
Khoa Điện – Điện Tử  
Đạ
i h
ọ
c Bách Khoa TP.HCM  
19 August 2014  
© H. T. Hoàng - ÐHBK TPHCM  
1
Chương 5  
Ứ
NG D
Ụ
NG M
Ạ
NG THẦN KINH  
19 August 2014  
© H. T. Hoàng - ÐHBK TPHCM  
2
Nội dung  
Nhận dạng hệ thống phi tuyến  
Học luật điều khiển  
Nhận dạng mẫu:  
Nhận dạng tiếng nói, âm thanh,…  
Nh
ậ
n d
ạ
ng hình ảnh: bảng số xe, m
ặ
t ng
ười, hướ
ng  
nhìn, dấu vân tay,…  
19 August 2014  
© H. T. Hoàng - ÐHBK TPHCM  
3
NHẬN DẠNG HỆ PHI TUYẾN  
19 August 2014  
© H. T. Hoàng - ÐHBK TPHCM  
4
Ứng dụng nhận dạng hệ thống  
Thí nghieäm thu  
thaäp döõ lieäu  
Xöû lyù sô  
boä döõ lieäu  
Choïn caáu truùc  
moâ hình  
Choïn tieâu chuaån  
öôùc löôïng  
Öôùc löôïng thoâng soá  
Ñaùnh giaù  
moâ hình  
Khoâng toát laëp laïi  
Khoâng toát xeùt laïi  
thoâng tin bieát tröôùc  
Toát chaáp nhaän moâ hình  
19 August 2014  
© H. T. Hoàng - ÐHBK TPHCM  
5
Mô hình hóa hệ phi tuyến dùng mạng thần kinh  
Đối tượng phi tuyến:  
y(k) f0[u(k 1),,u(k m), y(k 1),, y(k n)] v(k)  
Mô hình:  
ˆ
y(k,W) fNN [u(k 1),,u(k m), y(k 1),, y(k n)]  
Maïng thaàn kinh  
u(k)  
u(k1)  
z1  
1  
u(km)  
zm  
ŷ(k)  
y(k1)  
z
1  
zn  
y(kn)  
19 August 2014  
© H. T. Hoàng - ÐHBK TPHCM  
6
Huấn luyện mạng thần kinh nhận dạng hệ thống  
(k)  
y(k)  
u(k)  
Đố
i t
ượ
ng  
Mạng NN  
(k,W)  
+
ŷ(k,W)  
Ch
ỉ
tiêu bình ph
ươ
ng t
ố
i thi
ể
u hu
ấ
n luy
ệ
n m
ạ
ng NN:  
N
N
1
1
2
2
ˆ
E(W ) (k,W ) [y(k) y(k,W )]  
2
   
2
kk0  
kk0  
19 August 2014  
© H. T. Hoàng - HCMUT  
7
Thí dụ nhận dạng hệ bồn đơn dùng mạng thần kinh  
Mô hình toán học hệ bồn nước (sử dụng để mô phỏng):  
1
y(t)  
Ku(t) CDa 2gy(t)  
A(y)  
Amax Amin  
A(y)   
y Amin  
y
max  
Yêu cầu: Nhận dạng hệ bồn đơn dùng mô hình mạng NN. Giả  
s
ử
chu k
ỳ
l
ấ
y m
ẫ
u là
T
=0.1s, nhi
ễ
u
đ
o m
ứ
c ch
ấ
t l
ỏ
ng có b
ị
giá  
trị trung bình là = 0 và phương sai là = 0.1.  
19 August 2014  
© H. T. Hoàng - ÐHBK TPHCM  
8
Thông số hệ bồn đơn  
u(t) điện áp điều khiển máy bơm (V)  
y(t): độ cao mực chất lỏng trong bồn (cm)  
A(y): ti
ế
t di
ệ
n ngang b
ồ
n ch
ứ
a (cm2) (ph
ụ
thu
ộ
c
độ
cao)  
ymax: độ cao cực đại của bồn chứa  
Amax, Amin: tiết diện ngang cực đại và cực tiểu  
k : hệ số tỉ lệ với công suất máy bơm  
a: tiết diện van xả (cm2)  
g: gia tốc trọng trường (981cm/sec2)  
CD: hệ số xả (tùy loại chất lỏng)  
Giá tr
ị
c
ụ
thể:
y
max
= 50cm,
 
A
max = 200 cm2
, A
min = 100 cm2
,  
a = 1 cm2, k = 300 cm3/sec, CD=0.6.  
19 August 2014  
© H. T. Hoàng - ÐHBK TPHCM  
9
Sơ đồ mô phỏng thí nghiệm thu thập dữ liệu  
Khối SingleTank_Input: tín hiệu có biên độ và tần số ngẫu  
nhiên. Biên độ nằm trong khoảng [0, 1]  
Kh
ố
i Gain nh
ằ
m t
ạ
o tín hi
ệ
u
u
có biên
độ
n
ằ
m trong mi
ề
n  
0 u 12V  
19 August 2014  
© H. T. Hoàng - ÐHBK TPHCM  
10  
Thí nghiệm thu thập dữ liệu  
Single tank input - output data  
Single tank input - output data  
12  
8
12  
8
4
4
0
0
50  
40  
30  
20  
10  
0
50  
40  
30  
20  
10  
0
0
200  
400  
600  
800  
1000  
0
200  
400  
600  
800  
1000  
Sample  
Sample  
Dữ liệu huấn luyện mạng  
Dữ liệu đánh giá  
19 August 2014  
© H. T. Hoàng - ÐHBK TPHCM  
11  
Cấu trúc mạng thần kinh nhận dạng hệ bồn đơn  
2 ngõ vào: y(k-1), u(k-1)  
1 ngõ ra: y(k)  
Số tế bào thần kinh ở lớp ẩn: 5  
Hàm kích ho
ạ
t ở lớ
p
ẩn: Sigmoid  
Hàm kích hoạt ở lớp ra: tuyến tính  
19 August 2014  
© H. T. Hoàng - ÐHBK TPHCM  
12  
Kết quả đánh giá mô hình  
60  
40  
20  
0
System  
Model  
0
200  
400  
600  
800  
1000  
Phân tích thặng dư: So sánh ngõ ra của mạng thần kinh với  
dữ liệu đã dùng để huấn luyện mạng.  
Sai số giữa mô hình mạng thầnh kinh và tín hiệu ra của hệ  
bồn đơn không đáng kể  
19 August 2014  
© H. T. Hoàng - ÐHBK TPHCM  
13  
Kết quả đánh giá mô hình  
60  
40  
20  
0
System  
Model  
-20  
0
200  
400  
600  
800  
1000  
Đánh giá chéo (Cross Validation): So sánh ngõ ra của mạng  
thần kinh với dữ liệu không dùng để huấn luyện mạng.  
Sai số giữa mô hình mạng thầnh kinh và tín hiệu ra của hệ  
bồn đơn không đáng kể  
19 August 2014  
© H. T. Hoàng - ÐHBK TPHCM  
14  
Các ứng dụng của mô hình phi tuyến  
Mô hình phi tuyến được ứng dụng trong  
Điều khiển: điều khiển dự báo, điều khiển thích nghi,  
điều khiển dùng mô hình ngược  
Dự báo  
Chuẩn đoán sự cố  
19 August 2014  
© H. T. Hoàng - ÐHBK TPHCM  
15  
H
Ọ
C LU
Ậ
T
Đ
I
Ề
U KHI
Ể
N  
19 August 2014  
© H. T. Hoàng - ÐHBK TPHCM  
16  
Điều khiển dùng mạng thần kinh  
uc(k)  
r(k)  
y(k)  
Đối tượng  
điều khiển  
u
nn
(
k
)  
Mạng thần kinh có thể được sử dụng để học kinh nghiệm  
chuyên gia trong việc điều khiển các đối tượng phức tạp hoặc  
sao chép một bộ điều khiển vật lý có sẳn.  
Tiêu chuẩn huấn luyện mạng:  
N
J(
w
)
[u (k)
u (k)]2
min  
c
nn  
k1  
19 August 2014  
© H. T. Hoàng - ÐHBK TPHCM  
17  
Điều khiển dùng mạng thần kinh  
ym(k)  
Mô hình  
chuẩn  
r(k)  
y(k)  
Đối tượng  
điều khiển  
Có thể huấn luyện mạng thần kinh sao cho đáp ứng của hệ  
thống bám theo đáp ứng của mô hình chuẩn.  
Tiêu chuẩn huấn luyện mạng:  
N
J
(
w
)
[
y
(
k
)
y
(
k
)]
2
min  
m
k1  
19 August 2014  
© H. T. Hoàng - ÐHBK TPHCM  
18  
Thí dụ huấn luyện mạng NN học bộ điều khiển PD mờ  
Phöông trình vi phaân moâ taû ñoái töôïng:  
   
   
1 1  
1
k
3
  
  
   
   
   
   
(t)   (t)   
(t) (t)  
3(t) (t)  
1
2  
1
2  
1
2  
   
   
Trong ñoù:  
Tín hieäu vaøo 
(
t
) (radian) laø goùc cuûa baùnh laùi.  
Tín hieäu ra (t) (radian) laø goùc (höôùng) chuyeån ñoäng cuûa  
taøu  
19 August 2014  
© H. T. Hoàng - ÐHBK TPHCM  
19  
Thí dụ huấn luyện mạng NN học bộ điều khiển PD mờ (tt)  
Sơ đồ thu thập dữ liệu để huấn luyện mạng thần kinh  
19 August 2014  
© H. T. Hoàng - ÐHBK TPHCM  
20  
Tải về để xem bản đầy đủ
pdf 38 trang myanh 26400 Free
Bạn đang xem 20 trang mẫu của tài liệu "Bài giảng Nhập môn điều khiển thông minh - Chương 5: Ứng dụng mạng thần kinh - Huỳnh Thái Hoàng", để tải tài liệu gốc về máy hãy click vào nút Download ở trên

File đính kèm:

  • pdfbai_giang_nhap_mon_dieu_khien_thong_minh_chuong_5_ung_dung_m.pdf