Nhận dạng hệ thống bồn liên kết bằng mô hình mờ với dữ liệu đo lường từ mô phỏng và mô hình thực nghiệm

Bài báo này trình bày kết quả nghiên cứu mô phỏng và thực nghiệm nhận dạng hệ thống bồn liên kết bằng mô hình mờ Takagi-Sugeno. Mô hình mờ nhiều đầu vào - nhiều đầu ra (MIMO) được nhận dạng trên cơ sở kết hợp các mô hình mờ nhiều đầu vào - một đầu ra (MISO).
Nội dung trích xuất từ tài liệu:
Nhận dạng hệ thống bồn liên kết bằng mô hình mờ với dữ liệu đo lường từ mô phỏng và mô hình thực nghiệmNguyễn Minh Hòa28NHẬN DẠNG HỆ THỐNG BỒN LIÊN KẾT BẰNG MÔ HÌNH MỜ VỚI DỮ LIỆUĐO LƯỜNG TỪ MÔ PHỎNG VÀ MÔ HÌNH THỰC NGHIỆMIDENTIFICATION OF COUPLED-TANKS SYSTEM WITH FUZZY MODEL BASED ONMEASUREMENT DATA FROM SIMULATION AND EXPERIMENTAL APPARATUSNguyễn Minh HòaTrường Đại học Trà Vinh; hoatvu@tvu.edu.vnTóm tắt - Bài báo này trình bày kết quả nghiên cứu mô phỏng vàthực nghiệm nhận dạng hệ thống bồn liên kết bằng mô hình mờTakagi-Sugeno. Mô hình mờ nhiều đầu vào - nhiều đầu ra (MIMO)được nhận dạng trên cơ sở kết hợp các mô hình mờ nhiều đầu vào-một đầu ra (MISO). Các tập mờ và các hàm liên thuộc được nhậndạng bằng phương pháp phân nhóm mờ sử dụng giải thuậtGustafson - Kessel cải tiến. Các tham số của các mô hình mờ MISOđược ước lượng bằng giải thuật tối ưu hóa bình phương tối thiểu cótrọng số. Tất cả các giải thuật nhận dạng được thực hiện trên dữ liệumô phỏng và đo lường thực nghiệm của hệ thống bồn liên kết. Chỉsố phương sai đại diện (VAF) được sử dụng để đánh giá mức độphù hợp của mô hình mờ nhận dạng. Kết quả nghiên cứu cho thấymô hình mờ Takagi-Sugeno có chỉ số VAF rất cao nên có thể đượcáp dụng nhận dạng các hệ bồn liên kết trong thực tế.Abstract - This paper presents a simulation and experimentalstudy of identification of coupled-tanks systems with TakagiSugeno fuzzy model. The MIMO fuzzy model is obtained based onthe combination of multiple-input, single-output (MISO) fuzzymodels. Fuzzy sets and membership functions are derived by fuzzyclustering method using improved Gustafson-Kessel algorithm.MISO fuzzy models’ parameters are estimated using weightedleast square approach. Identification algorithms are implementedwith simulated and experimental measurement data of coupledtanks system. The variance-accounted-for (VAF) index is used tovalidate the fitness of the resulted fuzzy model. Study results showthat the fuzzy model provides a very high VAF; and therefore, canbe applied to the identification of practical coupled-tanks systems.Từ khóa - nhận dạng hệ thống; mô hình hóa mờ; mô hình mờTakagi-Sugeno; hệ thống bồn liên kết; phân nhóm mờ; mô hìnhthực nghiệm.Key words - system identification; fuzzy modeling; Takagi-Sugenofuzzy model; coupled-tanks system; fuzzy clustering; experimentalmodel.1. Đặt vấn đềTrong quá trình phân tích và thiết kế các hệ thống động,công việc quan trọng đầu tiên là xây dựng mô hình toán củahệ thống cần điều khiển [1]. Các mô hình toán được rút rabằng hai nguyên lý chủ yếu sau: (i) Dựa trên các định luật vậtlý chi phối hoạt động của hệ thống, và (ii) Dựa vào dữ liệu đolường đầu vào - đầu ra từ hệ thống. Đối với các hệ thống đabiến, phức tạp, thì nguyên lý thứ hai thường được dùng để môhình hóa hệ thống, hay còn gọi là nhận dạng hệ thống [2].Các hệ thống có thể được nhận dạng bằng các mô hìnhhồi quy tuyến tính hoặc phi tuyến. Do phần lớn các hệthống trong thực tế là phi tuyến, có tầm hoạt động rộng nêncác mô hình hồi quy tuyến tính không thể mô tả hết các đặctính động học của các hệ thống này. Vì vậy, các mô hìnhhồi quy phi tuyến thường được sử dụng khi nhận dạng cáchệ thống phi tuyến. Một trong những mô hình hồi quy phituyến được sử dụng rộng rãi là mô hình tự tương quan phituyến, với đầu vào ngoại sinh (Nonlinear AutoregressiveModel with exogenous inputs – NARX) [3]. Về cơ bản, cácmô hình NARX là sự kết hợp của mô hình tuyến tính ARXvới các hàm phi tuyến. Đối với các hệ thống phức tạp cótính phi tuyến cao, thì các mô hình mờ [4] là một lựa chọnthích hợp, vì mô hình mờ có khả năng xấp xỉ các đặc tínhphi tuyến cao. Trong số các mô hình mờ được dùng để nhậndạng hệ thống, mô hình mờ Takagi-Sugeno [5] được quantâm và sử dụng phổ biến [6] - [10].Để nhận dạng mô hình mờ Takagi-Sugeno, ta phải xácđịnh và ước lượng được các thông số cơ bản sau: cấu trúcmô hình mờ, số luật mờ, các tập mờ ở mệnh đề điều kiện,các tham số của mệnh đề kết luận. Có nhiều phương phápước lượng số luật mờ và các tập mờ đã được đề xuất như:phân chia lưới, phân nhóm mờ, phân nhóm cây [11] - [13].Trong đó, phương pháp phân nhóm mờ có nhiều ưu điểmnên được sử dụng rộng rãi. Một trong những giải thuật phânnhóm mờ có hiệu quả cao trong nhận dạng các mô hình mờTakagi-Sugeno là giải thuật phân nhóm mờ, với ma trận hiệpphương sai mờ được đề xuất bởi Gustafson và Kessel [14]và phiên bản cải tiến của nó [15]. Ngoài ra, do các mệnh đềkết luận trong mô hình mờ Takagi-Sugeno có dạng tuyếntính nên các tham số trong các mệnh đề kết luận có thể đượcước lượng bằng phương pháp bình phương tối thiểu.Hệ thống bồn liên kết được sử dụng phổ biến trong cácngành công nghiệp [17]. Nhiều nghiên cứu dùng mô hìnhmờ để nhận dạng hệ thống bồn liên kết dựa vào dữ liệu vào- ra đã được công bố [6] - [10]. Trong đó bài báo [6] nghiêncứu so sánh kết quả nhận dạng dùng mô hình nơ-ron mờcho ba hệ thống điều khiển điển hình t ...