Điều khiển phi tuyến là gì? Các công bố khoa học về Điều khiển phi tuyến

Điều khiển phi tuyến là một phương pháp trong lĩnh vực điều khiển tự động, nơi hệ thống điều khiển được thiết kế để phản ứng và điều chỉnh theo các qui luật phi...

Điều khiển phi tuyến là một phương pháp trong lĩnh vực điều khiển tự động, nơi hệ thống điều khiển được thiết kế để phản ứng và điều chỉnh theo các qui luật phi tuyến. Các qui luật này không tuân theo sự tuyến tính hoặc ánh xạ tuyến tính giữa tín hiệu điều khiển và tín hiệu đầu ra, mà thay vào đó sử dụng các phép tính phi tuyến như các hàm phi tuyến, mạng nơ-ron nhân tạo, hay các mô hình toán học khác để đưa ra quyết định. Điều khiển phi tuyến thường được sử dụng trong các hệ thống phức tạp, không tuyến tính, hoặc với những yêu cầu đặc biệt mà các phương pháp tuyến tính không thể đáp ứng.
Để hiểu rõ hơn về điều khiển phi tuyến, chúng ta cùng tìm hiểu về các thành phần cơ bản và phương pháp thường được sử dụng trong điều khiển phi tuyến.

1. Hệ thống điều khiển phi tuyến: Đây là hệ thống mà phản ứng và điều chỉnh không tuân theo sự tuyến tính. Hệ thống phi tuyến có thể là một hệ động lực, hệ thống điện tử, hệ thống cơ học, hay bất kỳ hệ thống nào có cấu trúc và hoạt động phi tuyến.

2. Qui luật điều khiển phi tuyến: Để điều khiển và điều chỉnh hệ thống phi tuyến, các qui luật phi tuyến được sử dụng. Thay vì sử dụng các phép toán tuyến tính, như phép cộng và nhân tuyến tính, các qui luật này sử dụng các phép toán phi tuyến và hàm phi tuyến để xác định tương quan giữa tín hiệu điều khiển và tín hiệu đầu ra.

3. Các phương pháp điều khiển phi tuyến: Có nhiều phương pháp và công nghệ được sử dụng để thiết kế hệ thống điều khiển phi tuyến. Một số phương pháp phổ biến trong điều khiển phi tuyến bao gồm:

- Mạng nơ-ron nhân tạo (Artificial Neural Networks - ANN): Mạng nơ-ron nhân tạo là một phương pháp mô phỏng lại cách hoạt động của não bộ. Nó sử dụng mạng các nút nơ-ron kết nối với nhau và học từ dữ liệu để tạo ra các qui luật phi tuyến và dự đoán các đầu ra.

- Hệ thống mờ (Fuzzy Systems): Hệ thống mờ dựa trên lý thuyết mờ để biểu diễn các qui luật phi tuyến thông qua tập mờ và quy tắc mờ. Nó cho phép xử lý các biến không rõ ràng và mờ mờ. Hệ thống mờ thường được sử dụng cho việc điều khiển và quyết định trong các hệ thống không chắc chắn hay mờ mờ.

- Hệ thống điều khiển tối ưu không tuyến tính (Nonlinear Optimal Control): Phương pháp này sử dụng các phương trình phi tuyến và các kỹ thuật tối ưu để thiết kế điều khiển tổi ưu cho hệ thống phi tuyến.

- Hệ thống điều khiển giao thoa (Hybrid Control Systems): Các hệ thống điều khiển giao thoa kết hợp các yếu tố tuyến tính và phi tuyến, trong đó các yếu tố phi tuyến có thể chuyển đổi hoặc tương tác với các phần tuyến tính. Các phương pháp điều khiển giao thoa thường được sử dụng cho các hệ thống phức tạp có sự khác biệt lớn trong đặc tính hoạt động.

Ý nghĩa của điều khiển phi tuyến là mở rộng khả năng điều khiển và điều chỉnh cho các hệ thống không tuyến tính và phức tạp hơn. Nó cung cấp các công cụ và phương pháp tiếp cận để thiết kế, phát triển và tối ưu hóa các hệ thống không tuyến tính để đáp ứng các yêu cầu và mục tiêu cụ thể.

Danh sách công bố khoa học về chủ đề "điều khiển phi tuyến":

Bộ điều khiển thích nghi tham chiếu mô hình đã được sửa đổi cho hệ thống phi tuyến SISO với nhiễu bên ngoài và hạn chế đầu vào Dịch bởi AI
International Conference on Advanced Engineering Theory and Applications - - Trang 118-128 - 2017
Bài báo này đề xuất một bộ điều khiển thích nghi tham chiếu mô hình đã được sửa đổi cho một hệ thống phi tuyến đầu vào-đầu ra đơn (SISO) với mô hình không chắc chắn, nhiễu từ bên ngoài, nhiễu đo và hạn chế đầu vào. Bộ điều khiển thích nghi tham chiếu mô hình đã được sửa đổi không chỉ...
#Bộ điều khiển thích nghi #hệ phi tuyến #hệ đơn đầu vào-đầu ra #mô hình không chắc chắn #nhiễu bên ngoài #hạn chế đầu vào
Điều khiển trượt hệ nâng vật trong từ trường dùng mạng nơ-ron hàm cơ sở xuyên tâm
Nghiên cứu này nhằm mục tiêu áp dụng bộ điều khiển trượt dùng mạng nơ-ron hàm cơ sở xuyên tâm, gọi tắt là mạng nơ-ron RBF (Radial Basis Function Neural Networks) cho hệ nâng vật trong từ trường. Giải thuật điều khiển trượt đảm bảo tính ổn định của hệ thống điều khiển ngay cả khi có sự tác động của nhiễu cũng như khi không có mô hình toán của đối tượng. Nghiên cứu đề xuất sử dụng mạng nơ-ron RBF để xấp xỉ các hàm phi tuyến mô tả trạng thái trong luật điều khiển trượt thay vì sử dụng mô hình toán. Tính ổn định của giải thuật điều khiển được chứng minh thỏa điều kiện ổn định Lyapunov. Kết quả mô phỏng cho thấy bộ điều khiển bền vững dưới tác động của nhiễu và sự biến thiên của thông số mô hình đối tượng, đáp ứng của hệ thống có thời gian xác lập là 0.15±0.03s, không xuất hiện vọt lố, không dao động và sai số xác lập bị triệt tiêu.
#Mạng hàm cơ sở xuyên tâm #điều khiển trượt #hệ nâng vật trong từ trường #mô hình toán hệ thống #hàm phi tuyến
PHÂN TÍCH SỰ TĂNG CƯỜNG VÀ ĐIỀU KHIỂN HỆ SỐ PHI TUYẾN KERR CỦA MÔI TRƯỜNG NGUYÊN TỬ BA MỨC CHỮ V MỞ RỘNG KHÔNG ĐỒNG NHẤT
Biểu thức giải tích của hệ số phi tuyến Kerr trong môi trường nguyên tử ba mức chữ V đã được dẫn ra trong sự có mặt của hiệu ứng Doppler. Dựa vào các kết quả giải tích, chúng tôi đã phân tích được sự tăng cường và điều khiển hệ số phi tuyến Kerr dưới điều kiện trong suốt cảm ứng điện từ. Nó cho thấy rằng, hệ số phi tuyến Kerr được tăng cường đáng kể xung quanh tần số cộng hưởng của cả chùm dò và chùm liên kết. Đồng thời, biên độ và dấu của hệ số phi tuyến Kerr cũng được điều khiển theo cường độ và tần số của laser liên kết. Biên độ của hệ số phi tuyến Kerr bị giảm đáng kể khi nhiệt độ của môi trường nguyên tử tăng lên (hay độ rộng Doppler tăng). Mô hình giải tích này có thể tìm được các ứng dụng hữu ích trong các thiết bị photonic hoặc để giải thích các kết quả quan sát thực nghiệm hệ số phi tuyến Kerr dưới các nhiệt độ khác nhau.
#Các hiệu ứng giao thoa lượng tử #Hiệu ứng phi tuyến Kerr #Hiệu ứng trong suốt cảm ứng điện từ #Nguyên tủ V bậc ba #Mô hình phân tích #Sự giao thoa và kết hợp lượng tử.
Thiết kế bộ điều khiển dự báo mô hình phi tuyến cho hệ bồn đôi liên kết
Điều khiển dự báo mô hình là một phương pháp điều khiển được sử dụng khá phổ biến trong các quá trình công nghiệp. Tuy nhiên phần lớn các bộ điều khiển dự báo được thiết kế dựa trên mô hình tuyến tính của hệ thống nên chất lượng điều khiển bị hạn chế khi hệ thống hoạt động trên vùng rộng. Bài báo này nghiên cứu thiết kế bộ điều khiển dự báo dựa vào mô hình phi tuyến của hệ thống. Mô hình phi tuyến được đề xuất trong nghiên cứu này là mô hình mờ Takagi-Sugeno được nhận dạng dựa vào dữ liệu đo lường vào-ra. Giải thuật tối ưu hóa phi tuyến Levenberg-Marquardt được sử dụng để tính toán các tín hiệu điều khiển tối ưu trong bộ điều khiển dự báo. Nghiên cứu được áp dụng trên đối tượng là hệ bồn đôi liên kết. Kết quả điểu khiển từ mô phỏng và thực nghiệm cho thấy bộ điều khiển dự báo mô hình phi tuyến có khả năng đáp ứng các yêu cầu điều khiển tốt hơn các phương pháp điều khiển dự báo tuyến tính và phi tuyến khác
#điều khiển dự báo mô hình tuyến tính #điều khiển dự báo mô hình phi tuyến #mô hình mờ Takagi-Sugeno #giải thuật tối ưu hóa Levenberg-Marquardt #hệ bồn đôi liên kết
Điểu khiển thích nghi các hê thống phi tuyến cấu trúc thay đổi sử dụng hệ thống mờ nơ ron.
In this paper, we present a method of nonlinear variable structure system control using neural fuzzy systems. All inverse model adaptive control scheme IS chosen. A neural fuzzy system with 011-line supervised structure and parameter learning (adapted from C.T. Lin. C.S.G. Lee) is analysed.
Điều khiển hồi tiếp tuyến tính hóa thích nghi cải tiến dựa trên logic mờ cho hệ thống phi tuyến
Dựa trên nền tảng logic mờ, chúng tôi phát triển bộ điều khiển thích nghi hồi tiếp tuyến tính hóa cho đối tượng phi tuyến có động học không xác định. Có hai kết quả chính trong bài báo này. Kết quả thứ nhất là chiến lược trong thiết kế bộ điều khiển nhằm tránh qua vấn đề suy biến thường xuất hiện trong các giải pháp điều khiển gián tiếp dựa trên xấp xỉ nơron hoặc xấp xỉ mờ. Kết quả thứ hai là tính năng tăng cường của bộ điều khiển cho phép hệ thống điều khiển hoạt động trơn tru dưới tác động của tín hiệu điều khiển phi tuyến. Tính ổn định của hệ thống điều khiển với tín hiệu điều khiển phi tuyến trong giải pháp điều khiển thích nghi hồi tiếp tuyến tính hóa dựa trên logic mờ được chúng tôi chứng mình dùng lý thuyết ổn định Lyapunov. Ví dụ minh họa được sử dụng để minh chứng cho các tính năng vượt trội của gải pháp điều khiển đề ra.
#Điều khiển thích nghi #điều khiển hồi tiếp tuyến tính hóa #logic mờ #tín hiệu vào phi tuyến #điều khiển phi tuyến #mạng nơron
Điều khiển tối ưu phi tuyến sử dụng mạng nơron
In this paper the method of the nolinear system Indetification is presented by using multilayer neural networks.
Điều khiển bám quỹ đạo thích nghi với sai lệch nhỏ tùy ý cho hệ phi tuyến Euler-Lagrange đồng thời có tham số bất định và nhiễu đầu vào
Hệ phi tuyến Euler-Lagrange có đồng thời tham số bất định và nhiễu đầu vào(ENUI) là mô hình của rất nhiều các thiết bị công nghiệp trong thực tế như tay máy robot, hệ cơ khí Tora, hệ cơ điện tử Lavitat v.v. Các công trình nghiên cứu trước đây chủ yếu tập trung cho các bài toán điều khiển ổn định hệ với giả thiết chỉ xét đến tham số bất định hoặc chỉ xét đến nhiễu đầu vào. Trong các tài liệu [1], [2] và [3] chúng tôi đã giới thiệu một phương pháp điều khiển bám quỹ đạo thích nghi mới, phương pháp điều khiển này vừa có khả năng bù được sự ảnh hưởng của tham số bất định và có khả năng giảm thiểu được sự ảnh hưởng của nhiễu đầu vào lên hệ. Mặt khác với phương pháp điều khiển đó, sai lệch bám quỹ đạo sẽ được điều khiển hội tụ về một miền hấp dẫn sai lệch bám nhỏ tùy ý quanh gốc tọa độ. Trong bài báo này chúng tôi tiếp tục cải tiến cách lựa chọn tham số để có thể thay đổi được thời gian quá độ của sai lệch bám quỹ đạo, qua đó chúng ta có thể điều chỉnh được một cách độc lập miền hấp dẫn của sai lệch bám và thời gian quá độ trong bài toán điều khiển ổn định theo sai lệch bám quỹ đạo cho hệ ENUI.
#Nonlinear systems #adaptive control #trajectory tracking control #ISS stability.
Điều khiển quá trình hóa học phi tuyến miso sử dụng thuật toán điều khiển dự báo theo mô hình MPC
Bài báo này trình bày kết quả nghiên cứu việc sử dụng thuật toán điều khiển dự báo mô hình MPC (Model Predictive Control) điều khiển thiết bị phản ứng khuấy trộn liên tục (CSTR - Continuous Stirred-Tank Reactor) với cấu hình 2 ngõ vào - 1 ngõ ra, đây là hệ phi tuyến MISO (Muilti Inputs Single Output). Trong đó, 2 đầu vào là nồng độ chất hóa chất CA0 đầu vào và nhiệt độ cung cấp cho jacket Tj, còn 1 đầu ra là nồng độ hóa chất sau phản ứng CA. Bài báo đã đề xuất thuật toán điều khiển dự báo mô hình MPC phù hợp với đối tượng CSTR 2 vào – 1 ra được nghiên cứu, sau đó tiến hành viết mfile thể hiện thuật toán. Kết quả mô phỏng trên Matlab – Simulink đã chứng minh được tính ưu việt của bộ điều khiển dự báo mô hình MPC trong trường hợp này.
#Điều khiển dự báo mô hình #thiết bị phản ứng khuấy trộn liên tục #hệ nhiều vào – một ra MISO
Bộ điều khiển dựa trên Lyapunov cho mô hình song tuyến tính áp dụng cho lò hơi đốt khí Dịch bởi AI
International Conference on Advanced Engineering Theory and Applications - - 2024
Thiết kế điều khiển cho các mô hình phi tuyến là một nhiệm vụ khó khăn đối với kỹ thuật thực tiễn. Bộ điều khiển gần như thương mại áp dụng phương pháp điều khiển tuyến tính cho một hệ thống phi tuyến, trong khi đó các bộ điều khiển khác đạt được trong miền tần số yêu cầu một lượng...
#Bộ điều khiển #mô hình phi tuyến #Lyapunov #lò hơi đốt khí
Tổng số: 67   
  • 1
  • 2
  • 3
  • 4
  • 5
  • 6
  • 7