Mô hình toán bộ điều khiển huấn luyện mờ ứng dụng cho điều khiển tàu hành trình ngược chiều

Bài báo trình bày ứng dụng mô hình toán bộ huấn luyện mờ cho điều khiển tàu hành trình ngược chiều. Các tác giả trình bày nghiên cứu mô hình mờ TS có cấu trúc mạng nơron năm lớp tác động trực tiếp có tên ANFIS (Adaptive-Network-based Fuzzy Inference Systems) và mô hình TS có thể huấn luyện bằng phương pháp lan truyền ngược sai số BP (Back Propagation).
Nội dung trích xuất từ tài liệu:
Mô hình toán bộ điều khiển huấn luyện mờ ứng dụng cho điều khiển tàu hành trình ngược chiều 15 TẠP CHÍ KHOA HỌC CÔNG NGHỆ GIAO THÔNG VẬN TẢI, SỐ 18-02/2016 MÔ HÌNH TOÁN BỘ ĐIỀU KHIỂN HUẤN LUYỆN MỜ ỨNG DỤNG CHO ĐIỀU KHIỂN TÀU HÀNH TRÌNH NGƯỢC CHIỀU APPLICATION OF THE MATHEMATICAL MODEL OF THE TRAINED FUZZY REGULATORS FOR SHIP CONTROL IN MEETING MOTION TS. Nguyễn Xuân Phương, TS. Nguyễn Phước Quý Phong Trường Đại học Giao thông vận tải TP. Hồ Chí Minh Tóm tắt: Bài báo trình bày ứng dụng mô hình toán bộ huấn luyện mờ cho điều khiển tàu hành trình ngược chiều. Các tác giả trình bày nghiên cứu mô hình mờ TS có cấu trúc mạng nơron năm lớp tác động trực tiếp có tên ANFIS (Adaptive-Network-based Fuzzy Inference Systems) và mô hình TS có thể huấn luyện bằng phương pháp lan truyền ngược sai số BP (Back Propagation). Từ khóa: Điều khiển huấn luyện mờ, Mô hình TS, ANFIS, Back Propagation. Abstract: This paper devotes the application of the mathematical model of the trained fuzzy regulators for ship control in meeting motion. The authors present the research of the TS-fuzzy model of the structure of the five-layer neural network of direct action, known as the ANFIS (Adaptive - Network - based Fuzzy Inference Systems) and the TS-models trained by back propagation BP (Back Propagation). Keywords: Trained Fuzzy Regulator, TS Model, ANFIS, Back Propagation. 1. Giới thiệu khiển, người ta đã sử dụng mô hình mờ TS Bộ điều khiển dạng này cần phải được có cấu trúc mạng nơron năm lớp tác động thu nhận các dữ liệu kiến thức, hiểu biết về trực tiếp có tên ANFIS (Adaptive-Network- trạng thái, hành trạng của mục tiêu và trên cơ based Fuzzy Inference Systems) [1, 2]. Tại sở đó người ta mới thiết lập ra phương pháp nghiên cứu này các tác giả trình bày nghiên điều khiển, sai số điều khiển không được cứu ứng dụng bộ điều khiển huấn luyện mờ vượt quá giá trị cho phép. Trong quá trình trong điều khiển tàu hành trình ngược chiều. huấn luyện, thông qua các bộ điều khiển, mô 2. Các bộ điều khiển huấn luyện mờ hình của mục tiêu sẽ được tham gia và thu Cấu trúc nơron mờ của mô hình được nhận các dữ liệu kiến thức và được điều tổng hợp hoá TS có n quy tắc và m đầu vào, chỉnh cho phù hợp với các điều kiện thay đổi thực hiện cơ chế đầu ra y , sẽ được biểu diễn của hoạt động mục tiêu. Để đáp ứng đầy đủ trên hình 1. các yêu cầu, mô tả của mục tiêu và bộ điều Hình 1. Cấu trúc mạng nơron mờ của mô hình TS 16 Journal of Transportation Science and Technology, Vol 18, Feb 2016 Tại lớp đầu tiên với xi  x0 , i  1, m , ta i này bao hàm phép cực tiểu hoá sai số bình phải tính được bậc của các hàm thuộc tính, phương: I  0,5( y  yˆ (c))2 bằng phương còn ở lớp thứ hai, chúng sẽ được tính bởi T- pháp građiên: toán tử của phép toán cực tiểu hoá hay tích I c 1  c  h (1) số. c Tại lớp thứ thứ ba (N), các trọng số tiêu Trong đó: chuẩn hoá sẽ được xác định là c = (b, d): véctơ các tham biến; w  w / (w  w ),  1, n, và ở lớp thứ tư, h : bước thao tác. chúng sẽ được nhân với các giá trị tương ứng Trên cơ sở quy tắc chuỗi xác định đạo của đại lượng y tìm được theo các phương hàm riêng theo dl : trình tuyến tính: I I yˆ w X l y1  b01  b11 x1  b21 x2  ...  bm1 xm ,     dl yˆ w X l dl y 2  b02  b12 x1  b22 x2  ...  bm2 xm , ... Và theo bl : y  b0  b1 x1  b2n x2  ...  bmn xm . n n n I I yˆ Lớp thứ năm là phép cộng để thu được     , bl yˆ bl giá trị tổng cần tìm của yˆ. Không cần các phép tính trung gian, ta Quá trình thu nhận các dữ liệu hiểu biết viết các biểu thức giải tích của chúng như về mục tiêu bằng mô hình TS bao gồm việc sau: xác định hệ số của các phương trình:   bi , i  0, m,  1, n, các tham biến của hàm I y  w yˆ  m   X l , dl  ( y  ˆ y )  2   X  i ( xi )  d   thuộc tí ...