Luận văn Ứng dụng lý thuyết điều khiển thích nghi bền vững nâng cao chất lượng hệ truyền động quấn băng vật liệu
Luận văn
Ứng dụng lý thuyết điều khiển
thích nghi bền vững nâng cao
chất lượng hệ truyền động quấn
băng vật liệu
Luận văn thạc sỹ kỹ thuật
- 3 -
Lời cam đoan
Tôi cam đoan toàn bộ nội dung trong luận văn do tôi làm theo định
hướng của giáo viên hướng dẫn, không sao chép của người khác.
Các phần trích lục các tài liệu tham khảo đã được chỉ ra trong luận văn.
Nếu có gì sai tôi hoàn toàn chịu trách nhiệm.
Nguyễn Tiến Dũng
Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên
Luận văn thạc sỹ kỹ thuật
- 4 -
LỜI NÓI ĐẦU
Những năm gần đây lý thuyết điều khiển hiện đại đã được ứng dụng
rộng rãi trong thực tế trong đó có điều khiển thích nghi. Đặc biệt là điều
khiển thích nghi cho các hệ phi tuyến. Trong quá trình mô tả người ta thường
đưa ra các giả thiết như bỏ qua khâu động khó mô hình hoặc coi tham số
không đổi theo thời gian. Tuy nhiên trong thực tế các giả thiết đó không đáp
ứng được, vì vậy hệ điều khiển thích nghi (ĐKTN) là không bền vững. Để ứng
dụng ĐKTN điều khiển các hệ thực trong thực tế, việc nâng cao tính bền vững
cho hệ ĐKTN là một yêu cầu rất cần thiết.
Với nội dung “ứng dụng lý thuyết điều khiển thích nghi bền vững nâng
cao chất lượng hệ truyền động quấn băng vật liệu”. Luận văn của tôi gồm
các phần sau:
Chương 1: Tổng quan về lý thuyết điều khiển thích nghi bền vững.
Chương 2: Hệ điều khiển thích nghi bền vững.
Chương 3: Tổng hợp hệ điều khiển hệ điều khiển thích nghi bền vững
nâng cao chất lượng hệ truyền động quấn băng vật liệu.
Sau một thời gian được sự hướng dẫn tận tình của thầy giáo - TS
Nguyễn Văn Vỵ, đến nay luận văn của tôi đã hoàn thành.
Trước hết tôi xin bày tỏ lòng biết ơn sâu sắc đến thầy giáo hướng dẫn
và các thầy cô giáo đã trực tiếp giảng dạy cũng như hướng dẫn, giúp đỡ tôi
hoàn thành luận văn.
Tôi xin chân thành cảm ơn sự giúp đỡ của các thầy cô giáo trong Bộ
môn Tự động hoá cũng như các thầy cô, các anh, chị công tác tại trường Đại
học Kỹ thuật Công nghiệp Thái Nguyên đã giúp đỡ, tạo điều kiện thuận lợi
trong thời gian thực hiện luận văn.
Học viên: Nguyễn Tiến Dũng
Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên
Luận văn thạc sỹ kỹ thuật
- 5 -
Mục lục
Trang
Nội dung
Phụ bìa
3
4
5
7
8
Lời cam đoan
Lời nói đầu
Mục lục
Danh mục ký hiệu chữ viết tắt
Chương mở đầu
1. Mục tiêu của luận văn.
2. Tính cần thiết của luận văn.
3. Nội dung của luận văn.
9
11
11
11
13
18
21
24
24
24
32
35
37
38
38
39
48
Chương 1: Tổng quan về hệ điều khiển thích nghi bền vững
1.1. Những vấn đề chung về điều khiển thích nghi
1.1.1. Lịch sử phát triển của ĐKTN
1.1.2. Khái niệm chung về ĐKTN
1.1.3. Hệ ĐKTN theo mô hình mẫu
1.1.4. Những tồn tại của hệ ĐKTN và hướng giải quyết
1.2. Những vấn đề chung về hệ điều khiển bền vững
1.2.1. Định nghĩa
1.2.2 Đặc điểm chung của hệ phi tuyến
1.2.3. Điều khiển bền vững đối với hệ phi tuyến
1.3. Hệ điều khiển thích nghi bền vững
1.4. Kết luận chương 1
Chương 2: hệ Điều khiển thích nghi bền vững
2.1. Các luật thích nghi bền vững
2.2. Hệ MRAC bền vững trực tiếp
2.3. Hệ MRAC bền vững gián tiếp
Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên
Luận văn thạc sỹ kỹ thuật
2.4. Kết luận của chương 2
- 6 -
51
52
Chương 3. Tổng hợp hệ ĐKTNBV nâng cao chất lượng hệ truyền
động quấn băng vật liệu
3.1. Nội dung bài toán
52
52
54
55
55
58
61
64
64
67
75
77
78
3.1.1. Giới thiệu cơ cấu truyền động
3.1.2. Lựa chọn phương pháp điều khiển
3.2. Tổng hợp hệ
3.2.1. Tổng hợp mạch vòng dòng điện
3.2.2. Tổng hợp mạch vòng tốc độ
3.2.3. Tính toán thông số sơ đồ
3.3. Đánh giá chất lượng của hệ
3.3.1. Mô phỏng hệ thống
3.3.2. Kết quả mô phỏng
3.4. Kết luận chương 3
Kết luận chung
Tài liệu tham khảo
Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên
Luận văn thạc sỹ kỹ thuật
- 7 -
Danh mục chữ viết tắt trong luận văn
ĐKTN
ĐKTNBV
MRAC
STR
Điều khiển thích nghi
Điều khiển thích nghi bền vững
Hệ điều khiển thích nghi theo mô hình mẫu
Hệ điều khiển thích nghi tự chỉnh
Hệ điều khiển thích nghi tự chỉnh trực tiếp
Hệ điều khiển thích nghi tự chỉnh gián tiếp
DSTR
ISTR
Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên
Luận văn thạc sỹ kỹ thuật
- 8 -
CHƯƠNG MỞ ĐẦU
1. Mục tiêu của luận văn
Luận văn tập trung nghiên cứu, ứng dụng hệ điều khiển thích nghi bền
vững điều khiển hệ phi tuyến nói chung và hệ truyền động quấn băng vật liệu
nói riêng, thoả mãn tính thích nghi đối với sự thay đổi các tham số theo thời
gian và bền vững đối với sai lệch của mô hình và nhiễu. Mục tiêu của luận
văn là xây dựng hệ điều khiển thích nghi bền vững sau đó ứng dụng lý thuyết
điều khiển thích nghi và bền vững nâng cao chất lượng hệ truyền động quấn
băng vật liệu.
2. Tính cần thiết của luận văn
Đối với các hệ tuyến tính, ĐKTN nói chung là thoả mãn được các yêu
cầu đặt ra về chất lượng điều chỉnh. Nhưng các hệ thống cần được điều khiển
trong thực tế đều là các hệ phi tuyến có chứa các tham số không biết trước và
thay đổi theo thời gian, về cấu trúc đối tượng có phần động học không thể
hoặc rất khó mô hình hoá. Ngoài ra trong quá trình làm việc hệ còn chịu nhiễu
tác động ...
Vì vậy khi thiết kế hệ điều khiển thích nghi cho hệ phi tuyến thường phải
chấp nhận các giả thiết sau:
- Đối tượng không có phần tử không mô hình hoá được.
- Các tham số chưa biết không biến thiên theo thời gian.
- Trong qua trình làm việc hệ không chịu nhiễu tác động.
Trong thực tế các giả thiết trên là không thể thoả mãn vì trong quá trình
làm việc hệ luôn chịu tác động của nhiễu, mô hình có phần không mô hình
hoá được, sai số trong việc xác định tín hiệu vào ra ... Vì vậy sử dụng hệ
ĐKTN cho đối tượng này hệ sẽ không bền vững.
Như vậy ngoài các ưu điểm mà hệ ĐKTN có được thì nhược điểm cơ
bản
Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên
Luận văn thạc sỹ kỹ thuật
- 9 -
của ĐKTN là không bền vững khi điều khiển các đối tượng phi tuyến và chịu
nhiễu tác động.
Để hệ ĐKTN được ứng dụng vào hệ điều khiển quấn băng vật liệu, cần
phải tìm những biện pháp hạn chế các nhược điểm trên. Vì lý do trên, việc
nghiên cứu nâng cao tính bền vững của hệ ĐKTN cho hệ điều khiển quấn
băng vật liệu là rất cần thiết và cần tập trung nghiên cứu
3. Nội dung của luận văn
Hệ điều khiển thích nghi điển hình bao gồm hai phần chính: luật điều
khiển và luật thích nghi (luật đánh giá tham số). Bài toán nâng cao tính bền
vững của hệ điều khiển thích nghi cũng đi theo hai hướng sau:
- Hướng 1: Tìm các bộ đánh giá tham số đặc biệt (luật thích nghi bền
vững) để đạt được tính bền vững của hệ.
- Hướng 2: Tìm các luật điều khiển bền vững để ứng dụng vào tổng hợp
sơ đồ điều khiển thích nghi.
Luận văn tập trung giải quyết theo hướng sử dụng các luật thích nghi bền
vững để ứng dụng cho các sơ đồ thích nghi với các luật điều khiển thông
thường, sau đó ứng dụng nâng cao chất lượng hệ truyền động quấn băng vật
liệu.
Luật điều khiển sử dụng trong luận văn là: Điều khiển thích nghi theo
mô hình mẫu. Bộ đánh giá tham số sử dụng thuật toán nhận dạng bình
phương tối thiểu với phương pháp chiếu.
Với mục tiêu đặt ra, nội dung luận văn bao gồm các chương sau:
Chương 1: Tổng quan về hệ điều khiển thích nghi bền vững
Nội dung của chương tập trung vào nghiên cứu những đặc điểm chung
nhất của ĐKTN và đi sâu phân tích những tồn tại của ĐKTN và xác định
hướng nghiên cứu. Tìm hiểu về độ bất định của các hệ phi tuyến; các dạng sai
lệch và phương pháp mô tả; Khái niệm về Điều khiển bền vững sau đó đi tìm
hiểu hệ điều khiển thích nghi bền vững.
Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên
Luận văn thạc sỹ kỹ thuật
- 10 -
Chương 2: Hệ điều khiển thích nghi bền vững
Nội dung của chương tập trung nghiên cứu những luật điều khiển thích
nghi bền vững; Tìm hiểu hệ điều khiển thích nghi bền vững từ đó lựa chọn
phương pháp điều khiển cho hệ thống quấn băng vật liệu: Hệ điều khiển thích
nghi theo mô hình mẫu.
Chương 3: Tổng hợp hệ điều khiển thích nghi bền vũng nâng cao chất
lượng hệ truyền động quấn băng vật liệu.
Nội dung của chương gồm:
- Chọn đối tượng điều khiển;
- Mô tả đối tượng (cả hệ);
- Tổng hợp hệ ;
- Mô phỏng để kiểm tra đánh giá chất lượng của hệ.
Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên
Luận văn thạc sỹ kỹ thuật
- 11 -
CHƯƠNG 1
TỔNG QUAN VỀ HỆ ĐIỀU KHIỂN THÍCH NGHI BỀN VỮNG
1.1. NHỮNG VẤN ĐỀ CHUNG VỀ HỆ ĐIỀU KHIỂN THÍCH NGHI
1.1.1. Lịch sử phát triển hệ ĐKTN
Trong các hệ điều khiển tự động truyền thống, các mạch phản hồi
thường sử dụng để nâng cao chất lượng điều chỉnh hệ thống. Các hệ điều
khiển loại này có nhược điểm khó khắc phục là trong quá trình làm việc vì có
nhiều yếu tố ảnh hưởng tới hệ thống như môi trường làm việc liên tục bị thay
đổi, đồng thời bản thân tham số của hệ cũng bất định, trong quá trình làm việc
hệ luôn chịu tác động của nhiễu, dẫn tới chất lượng ra của hệ không đáp ứng
được đối với hệ đòi hỏi chất lượng cao
Điều khiển thích nghi (ĐKTN) ra đời đã khắc phục các nhược điểm của
các hệ điều khiển tự động truyền thống. Trong ĐKTN cấu trúc và tham số của
bộ điều khiển có thể thay đổi nên chất lượng ra của hệ được đảm bảo theo các
chỉ tiêu đã định khi các tham số của hệ thay đổi.
Ban đầu điều khiển thích nghi (ĐKTN) ra đời là do nhu cầu về hoàn
thiện các hệ thống điều khiển máy bay. Do đặc điểm của quá trình điều khiển
máy bay có nhiều thông số biến đổi và có nhiều yếu tố ảnh hưởng đến quá
trình ổn định quỹ đạo bay, tốc độ bay. Năm 1958 trên cơ sở lý thuyết về
chuyển động của Boocman, lý thuyết điều khiển tối ưu... hệ ĐKTN ra đời.
Ngay sau khi ra đời lý thuyết này đã được hoàn thiện nhưng chưa được ứng
dụng vì số lượng tính toán quá lớn mà chưa dụng điều kiện giải quyết được.
Hệ ĐKTN có mô hình mẫu (MRAC - Model Reference Adative Control)
đã được Whitaker đề xuất khi giải quyết vấn đề điều khiển lái tự động máy
bay năm 1958. Phương pháp độ nhạy và luật MIT đã được dùng để thiết kế
luật thích nghi với mục đích đánh giá các thông số không biết trước trong sơ
đồ MRAC. Thời gian đó việc điều khiển các chuyến bay do còn tồn tại nhiều
hạn chế như thiếu phương tiện tính toán, xử lý tín hiệu và lý thuyết cũng chưa
Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên
Luận văn thạc sỹ kỹ thuật
- 12 -
thật hoàn thiện, đồng thời những chuyến bay thí nghiệm bị tai nạn làm cho
việc nghiên cứu về lý thuyết điều khiển thích nghi bị lắng xuống vào cuối
thập kỷ 50 và đầu năm 1960.
Thập kỷ 60 là thời kỳ quan trọng nhất trong việc phát triển các lý thuyết
tự động, đặc biệt là lý thuyết ĐKTN. Kỹ thuật không gian trạng thái và lý
thuyết ổn định dựa theo luật Lyapunop đã được phát triển. Một loạt các lý
thuyết như : Điều khiển đối ngẫu, điều khiển ngẫu nhiên, nhận dạng hệ thống,
đánh giá thông số... ra đời cho phép tiếp tục phát triển và hoàn thiện lý thuyết
ĐKTN. Năm 1966 Park và các đồng nghiệp đã tìm được phương pháp mới để
tính toán lại luật thích nghi sử dụng luật MIT ứng dụng vào các sơ đồ MRAC
của những năm 50 bằng cách ứng dụng lý thuyết ổn định của Lyapunop.
Tiến bộ của lý thuyết điều khiển những năm 60 cho phép nâng cao hiểu
biết về ĐKTN và đóng góp nhiều vào đổi mới lĩnh vực này. Những năm 70 sự
phát triển của kỹ thuật điện tử và máy tính đã tạo ra khả năng ứng dụng lý
thuyết này vào thực tế. Các hệ ĐKTN đã được ứng dụng vào điều khiển các
hệ thống phức tạp.
Đầu năm 1979 người ta chỉ ra rằng những sơ đồ MARC của thập kỷ 70
dễ mất ổn định do nhiễu tác động. Tính bền vững trong ĐKTN trở thành mục
tiêu tập trung nghiên cứu của các nhà khoa học vào năm 1980. Người ta xuất
bản nhiều tài liệu về độ không ổn định do các khâu động học không mô hình
hoá được hoặc do nhiễu tác động vào hệ thống.
Trong những năm 80 nhiều thiết kế đã được cải tiến, dẫn đến ra đời lý
thuyết ĐKTN bền vững. Một hệ ĐKTN được gọi là bền vững nếu như nó đảm
bảo chất lượng ra cho một lớp đối tượng trong đó có đối tượng đang xét và
trong quá trình làm việc hệ chịu nhiễu tác động. Cuối thập kỷ 80 có các công
trình nghiên cứu về hệ ĐKTN bền vững, đặc biệt là MARC cho các đối tượng
có thông số biến thiên theo thời gian tuyến tính.
Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên
Luận văn thạc sỹ kỹ thuật
- 13 -
Các nghiên cứu của những năm 90 tập trung vào đánh giá kết quả của
nghiên cứu những năm 80 và nghiên cứu các lớp đối tượng phi tuyến có tham
số bất định. Những cố gắng này đã đưa ra một lớp sơ đồ MARC xuất phát từ
lý thuyết hệ thống phi tuyến.
Ngày nay nhờ sự phát triển mạnh mẽ của công nghệ thông tin, điện, điện
tử, máy tính ... cho phép giải được những bài toán đó một cách thuận lợi nên
hệ thống ĐKTNBV đã được ứng dụng rộng rãi vào thực tế.
1.1.2. Khái niệm chung vê điều khiển thích nghi
Điều khiển thích nghi là hệ điều khiển tự động mà cấu trúc và tham số
của bộ điều khiển có thể thay đổi theo sự biến thiên thông số của hệ sao cho
chất lượng ra của hệ đảm bảo các chỉ tiêu đã định trước.
Cấu trúc tổng quát của hệ ĐKTN được mô tả trên (Hình1.1-1).
Hệ gồm 2 khối sau:
Khối 1: Phần cơ bản của hệ điều khiển.
Khối 2: Phần điều khiển thích nghi.
2
TT
A
I
u
y
R
S
+
-
1
Hình 1- 1: Cấu trúc chung của hệ điều khiển thích nghi
Phần cơ bản của hệ gồm:
+ Tín hiệu vào của hệ:
u
Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên
Luận văn thạc sỹ kỹ thuật
- 14 -
+ Thiết bị điều khiển:
+ Đối tượng:
R
S
+ Mạch phản hồi cơ bản
+ Tín hiệu ra của hệ:
y
Phần điều khiển thích nghi gồm:
+ Khâu nhận dạng:
+ Thiết bị tính toán:
+ Cơ cấu thích nghi:
I
T.T
A
Khâu nhận dạng có nhiệm vụ đánh giá các biến đổi của hệ thống do tác
dụng của nhiễu và các yếu tố khác. Kết quả nhận dạng được đưa vào thiết bị
tính toán. Kết quả tính toán được đưa vào cơ cấu thích nghi để điều chỉnh các
thông số bộ điều khiển nhằm đảm bảo chất lượng của hệ như mong muốn.
Các hệ điều khiển thích nghi có thể chia thành 2 nhóm chính:
+ Hệ điều khiển thích nghi trực tiếp (có mô hình mẫu).
+ Hệ điều khiển thích nghi gián tiếp (có mô hình ẩn).
Trong hệ điều khiển thích nghi trực tiếp các thông số của bộ điều chỉnh
sẽ được hiệu chỉnh trong thời gian thực theo giá trị sai số giữa đặc tính mong
muốn và đặc tính thực.
Trong hệ ĐKTN gián tiếp việc điều chỉnh thông số của bộ điều khiển
được điều khiển qua 2 giai đoạn.
+ Giai đoạn 1: Đánh giá thông số của mô hình đối tượng.
+ Giai đoạn 2: Trên cơ sở đánh giá các thông số của đối tượng, ta tiến
hành tính toán các thông số của bộ điều khiển. Đặc điểm chung cho cả ĐKTN
trực tiếp và gián tiếp là đều dựa trên giả thuyết tồn tại một bộ điều khiển đảm
bảo có đầy đủ các đặc tính mong muốn đặt ra, vì vậy vai trò của ĐKTN chỉ
giới hạn ở chỗ là chọn giá trị thích hợp của bộ điều khiển tương ứng với các
trạng thái làm việc của đối tượng.
Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên
Luận văn thạc sỹ kỹ thuật
- 15 -
Hệ điều khiển thích nghi có 3 sơ đồ chính sau đây:
- Hệ điều khiển thích nghi điều chỉnh hệ số khuếch đại;
- Hệ điều khiển thích nghi theo mô hình mẫu;
- Hệ điều khiển thích nghi tự chỉnh (STR).
1.1.2.1. Hệ điều khiển thích nghi điều chỉnh hệ số khuếch đại
Bộ điều chỉnh hệ số khuếch
Ym
đại
u
Bộ điều khiển
Đối tượng
-
YS
Hình 1-2: Hệ ĐKTN điều chỉnh hệ số khuếch đại
Đây là sơ đồ được xây dựng theo nguyên tắc của mạch phản hồi và bộ
điều khiển có thể thay đổi thông số bằng bộ điều chỉnh hệ số khuếch đại.
Đặc điểm của nó có thể làm giảm ảnh hưởng của sự biến thiên thông số.
1.1.2.2. Hệ điều khiển thích nghi theo mô hình mẫu
Bộ điều khiển
đối tượng
u
Ys
-
Cơ cấu thích nghi
e(t)
+
ym
Mô hình mẫu
Hình 1-3: Sơ đồ cấu trúc hệ ĐKTN theo mô hình mẫu MRAC
Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên
Luận văn thạc sỹ kỹ thuật
- 16 -
Tín hiệu vào của mạch vòng thích nghi là sai lệch của tín hiệu của mô
hình mẫu và của đối tượng. Mô hình mẫu được chọn sao cho đặc tính của mô
hình mẫu là đặc tính mong muốn. Mô hình mẫu chọn càng sát đối tượng thì
kết quả điều khiển càng chính xác.
Cơ cấu thích nghi có nhiệm vụ hiệu chỉnh sao cho sai số e(t) = ym- ys
tiến về 0 và hệ ổn định.
Tham số điều khiển là sai số giữa tín hiệu của mô hình mẫu và tín hiệu ra
của đối tượng. Luật thích nghi thường được xác định bằng phương pháp
Gradien, lý thuyết ổn định Lyapunov hoặc lý thuyết ổn định tuyệt đối của
Pôpôp và nguyên lý dương động để hệ hội tụ và sai số là nhỏ nhất.
1.1.2.3. Hệ điều khiển thích nghi tự chỉnh (STR)
Hệ điều khiển thích nghi tự chỉnh được xây dựng chủ yếu cho hệ gián
đoạn, STR là hệ rất mềm dẻo. Tuỳ theo việc lựa chọn luật đánh giá và luật
điều khiển mà ta có nhiều STR khác nhau.
Dựa vào thuật toán cập nhật tham số ta chia STR thành 2 loại chính:
STR trực tiếp (DSTR) và STR gián tiếp (ISTR).
* Hệ điều khiển thích nghi tự chỉnh gián tiếp - ISTR.
ISTR là hệ tường minh vì các tham số được đánh giá on-line trên mô
hình của đối tượng và dùng để tính toán lại các tham số của bộ điều khiển. Sơ
đồ ISTR trên hình (1- 4).
Gọi θ là véc tơ giá trị đánh giá của đối tượng, θC là véc tơ giá trị đánh
giá tham số của bộ điều khiển, P(θ) là mô hình tham số hoá của đối tượng. Bộ
đánh giá tham số online xác định tham số đánh giá tại mỗi thời điểm t là θ (t)
dùng để tính toán lại bộ điều khiển như là tham số thật của đối tượng thông
qua giải phương trình đại số: θC(t) = F(θ (t)) tại thời điểm t.
Do đó bộ điều khiển có luật C(θC(t)) để điều khiển đối tượng như trường
hợp tham số của nó đã biết.
Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên
Luận văn thạc sỹ kỹ thuật
- 17 -
Như vậy tham số của đối tượng được biết gián tiếp thông qua việc giải
phương trình đại số nên được gọi là ISTR.
đánh giá on-line
tham số θ(t)
TT thông số
θc(t) = F[θ (t)]
ys
u
Bộ điều khiển
Đối tượng
Hình 1- 4: Hệ ĐKTN tự điều chỉnh gián tiếp: ISTR
*. Hệ điều khiển thích nghi tự chỉnh trực tiếp DSTR.
Trong hệ DSTR (Hình1-5) các tham số của mô hình P(θC) được biểu
diễn theo tham số của đối tượng sao cho thoả mãn các yêu cầu chất lượng.
Khi đó mô hình được tham số hoá dạng Pc(θC) và bộ đánh giá online
đánh giá các giá trị của véc tơ tham số θC là θC(t) tại từng thời điểm và giá trị
này dùng để cập nhật lại tham số bộ điều khiển theo thời gian thực.
Như vậy tham số của bộ điều khiển được tính toán trực tiếp không phải
qua giải phương trình. Vì vậy mà DSTR là kiểu đánh giá mô hình đối tượng
không tường minh.
* Hệ thích nghi tự chỉnh lai:
Kết hợp 2 phương pháp trên ta có hệ tự chỉnh thích nghi lai, tức là cùng
lúc ta đánh giá cả tham số bộ điều khiển và tham số đối tượng nhằm tránh giải
phương trình đại số. Đây là hệ thích nghi tự chỉnh nhằm kết hợp ưu điểm của
cả hai hệ trên.
Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên
Luận văn thạc sỹ kỹ thuật
- 18 -
1.1.3. Hệ đktn theo mô hình mẫu MRAC (Model Reference Adaptive
Control)
MRAC xuất phát từ phương pháp điều khiển theo mô hình mẫu, trong
phương pháp điều khiển theo mô hình mẫu véc tơ tham số của bộ điều khiển
*
θC được tính dựa vào véc tơ tham số của đối tượng θ*, nếu ta không biết véc
tơ tham số của đối tượng θ* thì ta không thể tính được véc tơ tham số của bộ
*
điều khiển θC . Do đó phương pháp điều khiển theo mô hình mẫu chỉ áp dụng
được với đối tượng có thông số và cấu trúc biết trước.
Để giải bài toán điều khiển theo mô hình mẫu mà đối tượng có thông số
thay đổi và cấu trúc không biết trước thì phương pháp điều khiển theo mô
*
hình mẫu cần kết hợp với phương pháp điều khiển thích nghi để thay thế θC
trong luật điều khiển bằng véc tơ thông số đánh giá θC , từ đó phương pháp
điều khiển thích nghi theo mô hình mẫu ra đời.
Tuỳ theo cách thu được véctơ θ(t), MRAC có hai phương pháp:
+ Phương pháp điều khiển thích nghi theo mô hình mẫu trực tiếp;
+ Phương pháp điều khiển thích nghi theo mô hình mẫu gián tiếp.
1.1.3.1. Phương pháp MRAC trực tiếp
Với phương pháp MRAC trực tiếp, thông số của bộ điều khiển θC(t)
được
xác định theo yêu cầu về chất lượng của đối tượng điều khiển và biểu diễn
dưới dạng tham số trong mô hình đối tượng điều khiển:
*
GS(p, θ*) GS(p, θC ).
*
Tại mỗi thời điểm bộ đánh giá sẽ tính trực tiếp θC (t) từ tín hiệu vào
*
uS(t) và tín hiệu ra yS(t) của đối tượng điều khiển. Thông số θC (t) sẽ được sử
dụng để tính toán các thông số của bộ điều khiển θC(t).
Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên
Luận văn thạc sỹ kỹ thuật
- 19 -
Trong phương pháp MRAC trực tiếp véctơ θC(t) được điều chỉnh trực
tiếp mà không phải qua quá trình đánh giá thông số của đối tượng thực
y
Mô hình mẫu
WM(S)
e(t)
_
+
Bộ điều khiển C(θc)
đối tượng
Gs(P, θ )
u
>Gs(P, θ *C)
y
Bộ Xác đinh tham số làm
việc θc*
Hình 1-6: Sơ đồ điều khiển thích nghi theo mô hình mẫu trực tiếp
Như vậy vấn đề cơ bản của MRAC trực tiếp là chọn luật điều khiển
C(θC(t)) và thuật toán của bộ đánh giá θC(t) sao cho thoả mãn yêu cầu chất
lượng của hệ thống điều khiển.
1.1.3.2. Phương pháp MRAC gián tiếp
Trong phương pháp này mô hình đối tượng được xây dựng với véc tơ
tham số θ* chưa xác định nào đó. Tại mỗi thời điểm ứng với mỗi tín hiệu vào
u(t) và tín hiệu ra yS(t) bộ đánh giá thông số làm việc sẽ cho ra giá trị θ(t) ứng
với θ* và được coi là giá trị đúng với đối tượng tại thời điểm đó và sử dụng
giá trị đó để tính toán các thông số bộ điều khiển θC(t) nhờ giải phương trình:
θC(t) = F(θ (t)).
Trong MRAC gián tiếp các thông số của đối tượng được nhận biết trong
quá trình làm việc và được sử dụng để tính toán các thông số của bộ điều
khiển.
Luật điều khiển C(θC(t)) được xây dựng ở mỗi thời điểm phải thoả mãn
các chỉ tiêu của hệ ứng với mô hình đánh giá của đối tượng GS(p,θ *(t)). Như
vậy vấn đề chính của MRAC gián tiếp là chọn luật điều khiển C(θC(t)) và bộ
Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên
Luận văn thạc sỹ kỹ thuật
- 20 -
đánh giá các tham số θ(t), sao cho C(θC(t)) đáp ứng được các yêu cầu của mô
hình đối tượng GS(θ*) với θ* chưa xác định.
Mô hình mẫu
+
_
Bộ điều khiển
C(θc)
đối tượng
u
Ys
Bộ xác định tham
số làm việc θc
Bộ tính toán
θC(t) = F[θ(t)]
*
Hình 1-7: Sơ đồ điều khiển thích nghi theo mô hình mẫu gián tiếp.
Hệ MRAC có thể như một hệ bám thích nghi, trong đó đặc tính mong
muốn được tạo ra từ mô hình mẫu. Mô hình mẫu là một mô hình toán học
được xây dựng trên cơ sở các tiêu chuẩn đặt trước. Việc so sánh giữa tín hiệu
đặt trước với tín hiệu đầu ra của hệ, chính là sự so sánh giữa tín hiệu ra của
mô hình mẫu với tín hiệu ra của quá trình.
Mô hình mẫu được mô tả bởi phương trình:
.
X
= AmXm + BmU
(1.1-1)
m
Ym = C.Xm
Hệ thống được mô tả bởi phương trình
.
X
= As(t).Xs + Bs(t).U
(1.1-2)
s
Ys = C.Xs
Trong đó:
Xm, Xs
: Là các véctơ trạng thái của mô hình mẫu và quá trình
: Là các ma trận hằng của mô hình mẫu
Am, Bm
Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên
Luận văn thạc sỹ kỹ thuật
- 21 -
As(t), Bs(t)
: Là các ma trận biến thiên theo thời gian do tác động
của nhiễu bên ngoài hoặc bên trong hệ thống.
Ym, Ys
: Là các véctơ tín hiệu ra của mô hình và của hệ thống
Sai lệch tín hiệu ra là: TM = Ym - Ys = C.e
(1.1-3)
Trong đó:
C
: Là ma trận hằng
e = Xm - Xs: Là sai số tổng quát
Tiêu chuẩn tối ưu ở đây có thể xem như một hàm:
IP = F(, C, t, aim, ais)
(1.1-4)
(1.1-5)
Trong đó: aim, ais là các thông số của mô hình và của quá trình.
Mục tiêu cơ cấu thích nghi ở đây là điều chỉnh thông số nào đó sao cho
hệ thống mô hình có sai lệch nhỏ nhất
Lim e(t) → 0
(1.1-6)
t → ∞
Nghĩa là đặc tính ra trùng với đặc tính mong muốn. Vì vậy chất lượng
của hệ được đảm bảo.
1.1.4. Những tồn tại của hệ ĐKTN.
ĐKTN là phương pháp điều khiển hiện đại được ứng dụng điều khiển
các hệ thống phức tạp. Ngoài những ưu điểm mà ĐKTN đạt được thì nhược
điểm cơ bản của phương pháp điều khiển thích nghi là không bền vững đối
với nhiễu và khi đối tượng có các phần tử phi tuyến không thể mô hình hoá
được.
Các luật thích nghi và bộ điều khiển được phân tích và thiết kế trên cơ sở
đối tượng không có nhiễu tác động và các động học đều có thể mô hình hoá
được. Song trong thực tế các sơ đồ thực hiện trên các thiết bị thực thường
khác với các mô hình lý tưởng. Các đối tượng trong thực tế có thể được giới
hạn kích thước (số chiều), tính phi tuyến, số đầu vào và đầu ra. Đặc tính của
Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên
Luận văn thạc sỹ kỹ thuật
- 22 -
nó có thể sai khác bởi các nhiễu trong và nhiễu ngoài tác động vào. Sự khác
nhau giữa mô hình thay thế và mô hình thực sẽ ảnh hưởng đến tính ổn định
của hệ . Vì vậy mà đặc tính của mô hình lý tưởng không thể áp dụng cho mô
hình thực.
Khi thiết kế hệ ĐKTN cho hệ thực phải chấp nhận các giả thiết sau:
- Đối tượng trong quá trình làm việc không chịu tác động của nhiễu.
- Không có phần tử không mô hình hoá được.
- Các tham số không biết không thay đổi theo thời gian.
Trong thực tế các giả thiết trên là khó có thể thoả mãn được.
Như vậy khi xét đến nhiễu, đến sai số mô hình và sai số trong việc xác
định tín hiệu vào ra của đối tượng thì hệ ĐKTN không còn bền vững nữa, đặc
biệt khi hệ nằm ở biên giới ổn định.
Một số trường hợp dẫn đến mất ổn định thường gặp trong thực tế là:
1.1.4.1. Hiện tượng trôi tham số
Xét đối tượng có đầu ra là y(t) bị tác động bởi nhiễu giới hạn chưa biết d(t).
Mô tả toán học của đối tượng là: Y(t) = θ*u(t)+d(t)
Trong trường hợp d(t) = 0, luật đánh giá tham số là
θ* = ε1γu ; ε1 = y-θu
Trong đó θ là đánh giá trực tuyến của θ*, chứng minh được rằng θ bị
chặn và lúc này ε1→ 0 khi t →∞ hệ sẽ ổn định.
Tuy nhiên khi d(t) ≠ 0 thì tham số đánh giá có thể xảy ra θ→∞ khi t→∞.
Người ta gọi hiện tượng không ổn định này là hiện tượng trôi tham số.
1.1.4.2. Mất ổn định do hệ số lớn.
Xét đối tượng có hàm truyền bậc hai
1− µs
(s − a)(1+ µs)
y =
u
(1.1-7)
Trong đó: µ là số dương nhỏ đại diện cho các hằng số nhỏ trong hệ thống.
Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên
Luận văn thạc sỹ kỹ thuật
- 23 -
Đây là đối tượng có hàm truyền bậc 2 nên ta có thể giảm bậc và bỏ qua
Biểu thức (1.1-7) có thể đưa về dạng:
µ.
1
y =
u
(s − a)
~
là giá trị đầu khi µ = 0.
y
Từ (1.1-7) ta có: y = G[1+∆m(s)]u
1
2µs
1+ µs
Trong đó :G0 (s) =
và ∆m (s) = −
s − a
Biểu thức này có thể biểu diễn bằng phương trình trạng thái
.
X
= ax+z-u
µz = -z+2u
(1.1-8)
(1.1-9)
y = x
Trong hệ phương trình trên nếu ta cho µ = 0 ta có:
.
X
= a.x +b
~
= x
y
x biểu thị trạng thái khi µ = 0
Sau khi có mô hình đã giảm bậc ta dùng làm cơ sở để thiết kế bộ điều
khiển trên đối tượng đơn giản nhưng thực tế là làm việc với hệ thực bậc 2 có
µ > 0. Luật thích nghi có thể tạo ra hệ số phản hồi lớn, kích thích các động
học không có cấu trúc và dẫn đến sự mất ổn định.
1.1.4.3. Mất ổn định do tốc độ thích nghi nhanh
Khi tốc độ thích nghi tăng lên thì các đặc tính động học không có mô
hình bị kích thích tăng lên. ảnh hưởng của các động học không cấu trúc sẽ gây
ra trạng thái ký sinh lớn có tác dụng như là nhiễu làm cho hệ mất ổn định.
Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên
Luận văn thạc sỹ kỹ thuật
* Hướng giải quyết
- 24 -
Để có thể ứng dụng điều khiển thích nghi vào điều khiển các hệ thực cần
tìm biện pháp nâng cao tính bền vững của hệ bằng điều khiển thích nghi bền
vững kết hợp với các hướng sau:
- Sử dụng luật điều khiển thông thường kết hợp với bộ đánh giá bền
vững;
- Sử dụng luật điều khiển bền vững.
1.2. NHỮNG VẤN ĐỀ CHUNG VỀ HỆ ĐIỀU KHIỂN BỀN VỮNG
1.2.1. Định nghĩa
- Định nghĩa 1: Một hệ thống được gọi là bền vững nếu chất lượng E
của hệ thống không những thoả mãn cho riêng mô hình đối tượng đang xét
G0(p) mà cho một lớp các mô hình đối tượng G(p) trong đó có đối tượng
G0(p). Hoặc cho cả một lớp các mô hình các sai lệch D so với G0(p).
- Định nghĩa 2: Một bộ điều khiển R(p) được gọi là bền vững nếu nó
làm cho hệ thống bền vững với chất lượng E cho một lớp các mô hình đối
tượng G. Hoặc cho một lớp các mô hình có sai lệch D so với đối tượng.
1.2.2. Mô hình mô tả hệ phi tuyến.
Khi thiết kế hệ thống điều khiển, nhiệm vụ đầu tiên là tìm mô hình toán
học của đối tượng. Xây dựng được mô hình toán học mô tả đầy đủ, chính xác
đối tượng là một nhiệm vụ khó khăn, thậm chí tìm được mô hình mô tả chính
xác đối tượng thì sẽ rất phức tạp, thường là có bậc cao dẫn đến bộ điều khiển
quá phức tạp không thể thực hiện được.
Để nâng cao tính bền vững của hệ khi thiết kế bộ điều khiển ta cần phải
phân loại và nghiên cứu các đặc tính không xác định của đối tượng từ đó tìm
cách mô tả chúng. Khi các sai lệch của mô hình đối tượng được mô tả bằng
một vài dạng toán học nào đó thì có thể sử dụng chúng để phân tích tính bền
Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên
Luận văn thạc sỹ kỹ thuật
- 25 -
vững của bộ điều khiển khi thiết kế cho mô hình đơn giản hoá của đối tượng
trong thực tế.
Đặc điểm cơ bản của hệ phi tuyến là đặc tính của đối tượng khó xác định
chính xác và đặc tính này không bền vững. Do đó giữa mô hình thay thế và
đối tượng thực sẽ tồn tại một sai lệch nào đó.
Sai lệch về cấu trúc của mô hình được chia thành hai dạng sau:
+ Sai lệch có cấu trúc
+ Sai lệch không có cấu trúc (bao gồm sai lệch cộng, sai lệch nhân và sai
lệch hệ số)
Xét một hệ đơn giản gồm các nhiễu tác động và có sai lệch giữa mô hình
và đối tượng như hình vẽ:
n2(t)
n1(t)
n3(t)
u(t)
e(t)
x(t)
y(t)
Rp
S0
-
∆S
Hình 1-8: Sơ đồ mô tả sai lệch giữa mô hình và đối
S: Đối tượng cần điều khiển.
S0(p): Mô hình đối tượng chuẩn.
R(p): Bộ điều khiển xây dựng trên cơ sở hiểu biết về đối tượng
∆S: Sai lệch giữa mô hình và đối tượng (các thành phần không mô hình
được).
e(t), x(t), y(t) : Các tín hiệu nội.
u(t), n1(t),n2(t), n3(t): Tín hiệu bên ngoài tác động.
1.2.1.1. Các phương pháp mô tả sai lệch
Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên
Luận văn thạc sỹ kỹ thuật
a. Sai lệch có cấu trúc
- 26 -
Sai lệch có cấu trúc là sai lệch biểu diễn được thông qua miền giá trị
thích hợp cùng tham số mô hình. Khi mô hình hoá đối tượng các thành phần
sai lệch ∆S được biểu diễn vào cùng với mô hình dưới dạng tham số.
Trong nhiều trường hợp, các sai lệch của đối tượng có thể có dạng đặc
biệt do bắt nguồn từ sự biến thiên của các tham số vật lý hoặc nảy sinh từ việc
giảm bậc của các mô hình toán học bậc cao của đối tượng.
Đối với một đối tượng tuyến tính dừng SISO, mô hình nhiễu loạn đơn
viết ở dạng không gian trạng thái sau, đều có thể dùng để mô tả các hiện tượng
biến đổi nhanh (phần thiểu số) và chậm (phần chiếm ưu thế) của đối tượng.
.
x +
z +
12
= A A B1u
x
11
.
x +
z +
x ∈ Rn
y ∈ Rm
µ z = A21 A22 B2 u
(1.2-1)
T
+
T z
y = C1 C2
Đại lượng µ đại diện cho tất cả các tham số nhỏ như các hằng số thời
gian nhỏ, các khối lượng nhỏ … đã bị bỏ qua. Tất cả các ma trận trong
phương trình trên được giả thiết là ma trận hằng và không phụ thuộc vào µ.
Giả thiết này giúp cho việc tính toán đơn giản hơn và nó không làm mất tính
tổng quát.
Thực hiện phép biến đổi :
zf = z+L(µ)x
Trong đó L(µ) được chọn sao cho thoả mãn công thức đại số:
A21-A22L+µLA11-µLA12 = 0 (1.2-3)
Khi đó 1.2.1 trở thành
(1.2-2)
Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên
Luận văn thạc sỹ kỹ thuật
- 27 -
.
x = Asx + A12 + B1u
.
μ zf = Af zf + A22zf + Bsu
y = CsT + C2Tzf
(1.2-4)
Trong đó:
As = A11-A12L
; Af = A22+A12
T
TL
Bs = B2+µLB1
; CsT = C1 +C2
Nếu A22 không duy nhất với mọi µ∈
0, µ*
(
µ* tuỳ chọn > 0 ) ta luôn tìm
được lời giải của phương trình 1.2-3 ở dạng :
-1
L = A22 A21+O(µ)
Rõ ràng là với u = 0 thì:
.
x = A x + A z f
¸
12
.
µ z f = Af z f + A22 z
(1.2-5)
T
+
T z f
y = Cs C2
Các giá trị riêng ở (1.2-5) bằng các giá trị riêng của Asvà Af/µ. Những
giá trị riêng này trong trường hợp µ nhỏ và Af không duy nhất. Nếu µ càng
nhỏ thì khoảng cách giữa trị riêng của As và Af/µ càng lớn và sự tách biệt
giữa các thang thời gian càng lớn. Rõ ràng là nếu Af ổn định thì khi µ càng
nhỏ biến trạng thái zf tiến về 0 càng nhanh.
Vì vậy đối với giá trị µ nhỏ tác động của các đặc tính động học nhanh ổn
định, giảm một cách đáng kể sau một khoảng thời gian ngắn.
Khi A22 ổn định (Cũng có nghĩa là Af ổn định khi µ nhỏ), một xấp xỉ hợp
lý có thể đạt được bằng cách đặt µ = 0, giải z từ công thức thứ hai của (1.2-
1) rồi thay vào công thức thứ nhất của phương trình (1.2-1) ta có :
.
x0 = A0 x0 +B0u
x0∈Rn
(1.2-6)
T x0 + D0u
y = C0
0
Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên
Luận văn thạc sỹ kỹ thuật
Trong đó:
- 28 -
-1
A0 = A11-A12A22 A21;
B0 = B1-A12A22-1 B2
T
T
TA -1
22
TA
C0 = C1 -C2
A ; D0 = -C2 -1B2.
21
22
Nếu cho µ = 0 thì kích thước của không gian trạng thái (1.2-1) sẽ giảm
từ (n+m) xuống n do phương trình vi phân của z ở (1.2-1) đã chuyển thành
phương trình đại số:
0 = A21x0+A22z0+B2u
(1.2-7)
-1
z0 = -A22 (A21x0+B2u)
T
Hàm truyền đạt: G0(s) = C0 (sI-A0)-1 B0+D0
Khi đó đại diện cho hàm biến thiên chậm hay nói cách khác là phần danh
định của đối tượng chiếm ưu thế.
Cần lưu ý rằng, mặc dù hàm truyền đạt G(s) từ u sang y của đối tượng đủ
bậc mô tả ở (1.2-1) chính xác hoàn toàn nhưng hàm truyền danh định G0(s)
TA -TB
chỉ đúng một nửa vì: D0 = -C2
2 có thể khác không.
22
Trong truờng hợp số hạng phát sinh từ các đặc tính động học biến đổi
TA
nhanh D0 = -C2 -1B2 mà khác 0 được gọi là ký sinh có thể quan sát rõ.
22
Có một cách khác để khử tác động của các ký sinh quan sát được và điều
khiển nó bằng cách thêm vào (1.2-1) một bộ lọc thông thấp.
Khi đó y được cho qua bộ lọc f1/(s+f0) (với f1,f0>0) và xuất hiện biến
yf = -f0yf+f1y
(1.2-8)
Khi đó (1.2-1) là:
ˆ
ˆ
ˆ
xa = A11za + A12z + B1u
ˆ
ˆ
ˆ
µz = A21.x + A22z + B2u
(1.2-9)
T
ˆ
ˆ
y = C1 .xa
Đây là hệ thống bậc (n+m+1) trong đó :
xa = [yf,xT]T và A11,A12,B1,A21,C1 được xác định một cách phù hợp .
ˆ
ˆ
ˆ
ˆ
ˆ
Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên
Luận văn thạc sỹ kỹ thuật
- 29 -
Hàm truyền danh định (1.2-9) bây giờ trở thành:
T
0
ˆ
ˆ
G (S) = C SI − A B
0
0
0
Có thể biểu diễn dạng khác của phương trình nếu thực hiện phép đổi
biến:η = Z f + Aµ−1Bsu
(1.2-10)
Biến trạng thái mới η đại diện cho sự sai lệch giữa biến trạng thái zf và
đáp ứng trạng thái “gần xác lập ” vì µ ≠ 0 có được nhờ phép xấp xỉ: µ.zf≈0.
Sử dụng phương trình ta có được :
.
x = A x + A η + B u
¸
12
s
.
−1
µη = Af η + µAµ Bs
(1.2-11)
u
T x + T η + Dsu
y = Cs C2
Trong đó:
Bs = B1 − A Aµ −1Bs
12
T A−f 1Bs
D = −C2
s
.
Vì với
O(
1
)
, phần biến đổi chậm của η thuộc về O(µ), nghĩa là ở
nên biến trạng thái η được gọi là trạng thái ký
u =
trạng thái xác lập
η = O(µ)
.
u = O(1) , ảnh hưởng của η nên x ở trạng thái xác lập có
sinh. Rõ ràng là với
.
u ≥ O(1/ µ),η ∈O(1) ở trạng
thể bỏ qua (với điều kiện µ nhỏ). Trong khi đó với
thái xác lập và ảnh hưởng của nó lên trạng thái biến đổi chậm x là đáng kể.
b. Sai lệch không có cấu trúc
Là sai lệch không biểu diễn được qua tham số mô hình mà phải nhờ đến
phương pháp tổng quát hơn.
Các dạng sai lệch không có cấu trúc có thể có một trong ba dạng quan hệ
sau đối với đối tượng:
Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên
Luận văn thạc sỹ kỹ thuật
* Sai lệch cộng
- 30 -
Gọi G(s) và G0(s) là hàm truyền của đối tượng thật và mô hình tương
ứng. Quan hệ giữa mô hình thay thế và đối tượng xác định theo:
G(s) = G0(s)+∆Ga(s)
(1.2-12)
∆Ga(s)
u
+
y
G0(s
Hình 1-9 : Sơ đồ mô tả sai lệch cộng
G0(s): là hàm truyền chuẩn bao gồm những thành phần có thể mô hình
được.
∆Ga(s): Thành phần bất định của mô hình (kể đến các thành phần không
mô hình được hay là sai lệch mô hình thật với mô hình lý tưởng hoá ).
Đối với nhiễu cộng thông thường là không biết cấu trúc của nhiễu nhưng
ta giả thiết rằng nó bị chặn trên trong miền tần số , có nghĩa là:
∆Ga (Jω) ≤ δa (ω);∀ω
Trong đó δa(ω) là một hàm biết trước, để có thể tìm δa(ω) ta có thể dùng
thực nghiệm.
Tập các mô hình đối tượng được mô tả bởi:
Πa = {
}
là một họ đối tưọng trong đó sai lệch có
mối quan hệ cộng đối với đối tượng.
Trong bài toán điều khiển bền vững G0(s) là biết một cách chính xác, nên
độ sai lệch của các điểm zero và điểm cực của G(s) được đưa cả vào trong
∆Ga(s).
Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên
Luận văn thạc sỹ kỹ thuật
- 31 -
Trong bài toán ĐKTN các tham số G0(s) là chưa biết vì vậy sai lệch của
các điểm zero- điểm cực của nó không cần phải đưa vào ∆Ga(s).
Với bài toán ĐKTN thì yêu cầu ∆Ga(s) là ổn định (Đa thức Hurwit).
* Sai lệch nhân.
Nếu G(s), G0(s) có quan hệ:
G(s) = G0(s)(1+∆Gm(s) )
(1.2-13)
Với ∆Gm(s) ổn định. Khi đó ∆Gm(s) được gọi là nhiễu nhân
Đối với nhiễu nhân thông thường cũng không biết cấu trúc của nhiễu
nhưng ta giả thiết rằng nó bị chặn trên trong miền tần số, có nghĩa là :
∆Gm (Jω) ≤ δm (ω),∀ω
(1.2-14)
δm(ω) được gọi là biên trên được xác định từ thực nghiệm theo đáp ứng
tần số.
∆Gm(s
+
y
u
G0(s)
+
Hình1-10: Sơ đồ mô tả sai lệch nhân
Tập các mô hình đối tượng Πm được mô tả bởi công thức:
G( jω) − G0 ( jω)
G0 ( jω)
Π = G
≤ δ (ω)
m
m
là một họ đối tượng trong đó sai lệch có mối quan hệ nhân đối với đối
tượng.
c. Sai lệch hệ số.
Gọi G(s), G0(s) được biểu diễn dạng phân thức:
G(s) =
(1.2-15)
η = O(µ)
Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên
Tải về để xem bản đầy đủ
77 trang
01/09/2024
370
Bạn đang xem 30 trang mẫu của tài liệu "Luận văn Ứng dụng lý thuyết điều khiển thích nghi bền vững nâng cao chất lượng hệ truyền động quấn băng vật liệu", để tải tài liệu gốc về máy hãy click vào nút Download ở trên.
File đính kèm:
- luan_van_ung_dung_ly_thuyet_dieu_khien_thich_nghi_ben_vung_n.pdf
