tailieunhanh - Một phương pháp nhận dạng và bù trừ các thành phần bất định cho một lớp đối tượng phi tuyến

Bài viết đề xuất một phương pháp nhận dạng và bù trừ các thành phần bất định cho một lớp đối tượng phi tuyến dưới tác động của nhiễu không đo được. Luật nhận dạng được xây dựng trên cơ sở kết hợp giữa công cụ điều khiển thích nghi và mạng nơ ron RBF. | Một phương pháp nhận dạng và bù trừ các thành phần bất định cho một lớp đối tượng phi tuyến Nghiên cứu khoa học công nghệ MỘT PHƯƠNG PHÁP NHẬN DẠNG VÀ BÙ TRỪ CÁC THÀNH PHẦN BẤT ĐỊNH CHO MỘT LỚP ĐỐI TƯỢNG PHI TUYẾN Ngô Trí Nam Cường* Tóm tắt: Bài báo đề xuất một phương pháp nhận dạng và bù trừ các thành phần bất định cho một lớp đối tượng phi tuyến dưới tác động của nhiễu không đo được. Luật nhận dạng được xây dựng trên cơ sở kết hợp giữa công cụ điều khiển thích nghi và mạng nơ ron RBF. Từ khóa: Điều khiển tự động, Điều khiển thích nghi, Đối tượng phi tuyến, Nhận dạng hệ thống. 1. ĐẶT VẤN ĐỀ Trong các lĩnh vực công nghiệp thường gặp các đối tượng phi tuyến bất định và chịu nhiều tác động của nhiễu từ bên ngoài. Điều khiển các đối tượng này gặp rất nhiều khó khăn. Đối với những trường hợp nhiễu tác động bên ngoài không đo được khó khăn đó càng tăng gấp bội. Do yêu cầu nâng cao chất lượng điều khiển, vấn đề xây dựng các bộ điều khiển đảm bảo khả năng bù trừ yếu tố phi tuyến bất định và khả năng thích nghi kháng nhiễu cho các đối tượng thuộc lớp nói trên đang là vấn đề thời sự, thu hút sự quan tâm của các nhà khoa học trong lĩnh vực điều khiển và tự động hóa. Một số thuật toán điều khiển thích nghi trên cơ sở nhận dạng bằng mạng nở ron nhân tạo đã đề xuất [1][2][3]. Tuy vậy, luật cập nhật trọng số mạng nơ ron đều phụ thuộc vào sai số của hệ thống, dẫn đến quá trình học luôn diễn ra liên tục và không bao giờ dừng, đặc biệt là đối với các trường hợp hệ thống bám. Các thuật toán xây dựng trên cơ sở phương pháp cuốn chiếu Backstepping kết hợp với mạng nơ ron được đề xuất trong các công trình [4][5]. Nhược điểm của các thuật toán này là chưa tính đến nhiễu tác động từ bên ngoài. Các tác giả [6] đã có những bước tiến mới để tổng hợp hệ thống có chứa thành phần phi tuyến dạng ( ), nhiễu ngoài tác động với giả thiết rằng thành phần tuyến tính là ổn định. Trong đó, thuật toán nhận dạng thành phần phi tuyến và nhiễu chỉ phụ .

TÀI LIỆU LIÊN QUAN
crossorigin="anonymous">
Đã phát hiện trình chặn quảng cáo AdBlock
Trang web này phụ thuộc vào doanh thu từ số lần hiển thị quảng cáo để tồn tại. Vui lòng tắt trình chặn quảng cáo của bạn hoặc tạm dừng tính năng chặn quảng cáo cho trang web này.