Scholar Hub/Chủ đề/#điều khiển thích nghi/
Điều khiển thích nghi là quá trình hoặc kỹ năng của con người hoặc hệ thống máy móc để thích ứng và thích nghi với môi trường hoặc tình huống khác nhau. Khi gặp...
Điều khiển thích nghi là quá trình hoặc kỹ năng của con người hoặc hệ thống máy móc để thích ứng và thích nghi với môi trường hoặc tình huống khác nhau. Khi gặp phải thay đổi hay tác động từ bên ngoài, điều khiển thích nghi giúp giữ cho một hệ thống hoạt động hiệu quả và đạt được mục tiêu của nó. Điều khiển thích nghi có thể được sử dụng trong nhiều lĩnh vực khác nhau như công nghiệp, quản lý, điện tử và tự động hóa.
Cụ thể, điều khiển thích nghi bao gồm quá trình thu thập thông tin về môi trường và tình huống, phân tích và đánh giá thông tin này, và đưa ra các hành động hoặc điều chỉnh để thích ứng với các yêu cầu và điều kiện mới.
Trong các hệ thống máy móc, điều khiển thích nghi có thể được thiết lập thông qua các thuật toán và bộ cảm biến để phát hiện và phản ứng đúng đắn với những sự thay đổi trong môi trường. Ví dụ, một robot tự động có thể sử dụng các cảm biến để xác định vị trí và hướng di chuyển của nó, và điều chỉnh hành vi và động tác của nó để thích ứng với các vật cản hoặc điều kiện mới.
Trong người, điều khiển thích nghi dựa trên quá trình sinh lý và nhận thức. Chúng ta sử dụng các giác quan như thị giác, thính giác và xúc giác để nhận biết và hiểu môi trường xung quanh. Sau đó, não bộ sẽ xử lý thông tin này và đưa ra các phản ứng và hành động phù hợp. Ví dụ, khi chúng ta nhận thấy nhiệt độ môi trường tăng lên, cơ thể tự động kích hoạt quá trình tản nhiệt như mồ hôi để giữ cho cơ thể ở mức nhiệt độ lý tưởng.
Điều khiển thích nghi có thể áp dụng trong nhiều lĩnh vực khác nhau, từ quản lý tổ chức đến điều khiển tự động trong công nghiệp. Trong quản lý, điều khiển thích nghi giúp các nhà quản lý điều chỉnh chiến lược và quyết định dựa trên thông tin mới và những thay đổi trong môi trường kinh doanh. Trong công nghiệp, điều khiển thích nghi được sử dụng để tự động hóa các quy trình sản xuất và điều khiển hoạt động của máy móc dựa trên thông tin từ cảm biến.
Ở mức chi tiết hơn, điều khiển thích nghi bao gồm các bước chính sau:
1. Thu thập thông tin: Điều khiển thích nghi bắt đầu bằng việc thu thập thông tin về môi trường và tình huống hiện tại. Các thông tin này có thể được thu thập thông qua các cảm biến hoặc giác quan, bao gồm nhiệt độ, áp suất, độ ẩm, ánh sáng, âm thanh và vị trí.
2. Phân tích thông tin: Sau khi thu thập thông tin, quá trình phân tích được thực hiện để đánh giá tình trạng hiện tại và nhận biết những thay đổi và yêu cầu mới. Việc phân tích thông tin này có thể sử dụng các thuật toán, mô hình hoặc quy tắc quyết định để hiểu và đưa ra suy luận từ các dữ liệu thu thập được.
3. Đưa ra quyết định: Dựa trên thông tin được phân tích, hệ thống điều khiển thích ứng sẽ đưa ra quyết định về hành động tiếp theo. Quyết định này có thể được đưa ra theo một mô hình hoặc thuật toán đã được thiết kế trước, hoặc dựa trên một quyết định ngẫu nhiên hoặc kiến thức chuyên gia.
4. Thực hiện hành động: Sau khi quyết định đã được đưa ra, hành động được thực hiện để thích ứng với thay đổi hoặc yêu cầu mới. Nếu là một hệ thống tự động, hành động này có thể được thực hiện thông qua các tác động cơ khí, điện hoặc điện tử trên các phần tử điều khiển.
5. Kiểm tra và đánh giá: Sau khi thực hiện hành động, quá trình kiểm tra và đánh giá được thực hiện để đảm bảo rằng hành động đã được thực hiện đúng và hiệu quả. Nếu cần thiết, điều khiển thích nghi có thể điều chỉnh và tái điều chỉnh các tham số hay hành động để tăng hiệu suất.
Quá trình của điều khiển thích nghi có thể diễn ra liên tục hoặc trong khoảng thời gian nhất định, tùy thuộc vào yêu cầu của hệ thống hoặc môi trường. Đồng thời, các biến thể của điều khiển thích nghi có thể sử dụng cả phản hồi âm (feedback) và phản hồi tiên lượng (feedforward) để đưa ra các điều chỉnh và dự đoán trước các tác động tới hệ thống.
Thiết kế bộ điều khiển bền vững thích nghi trên cơ sở mạng nơ rôn điều khiển cho robot công nghiệpBài báo này đề xuất một bộ điều khiển bền vững thích nghi trên cơ sở mạng nơ rôn cho robot công nghiệp. Trong thực tế robot là một hệ thống phi tuyến và trong quá trình làm việc, chúng thường phải chịu đựng ma sát phi tuyến, sự thay đổi của tải và nhiễu bên ngoài tác động, …Để giải quyết vấn đề này, một bộ điều khiển đã được thiết kế trên cơ sở kế thừa ưu điểm của bộ điều kiển thích nghi nơ rôn và SMC để điều khiển vị trí của một robot công nghiệp. Trong bộ điều khiển đưa ra, NNs sử dụng để xấp xỉ động lực học chưa rõ của robot công nghiệp. Luật thích nghi của các tham số mạng được thiết lập bằng thuyết ổn định Lyapunov, ổn định và bền vững của toàn bộ hệ thống điều khiển đã đạt được. Cuối cùng, kết quả mô phỏng được thực hiện trên robot 3 bậc tự do đưa ra và so sánh với bộ điều khiển AFC và BPC từ đó chứng minh bộ điều khiển NNs có khả năng bám chính xác và khả năng bền vững cao hơn.
#Điều khiển bền vững thích nghi #điều khiển trượt #mạng nơ rôn #robot người máy
MỘT PHƯƠNG PHÁP ĐIỀU KHIỂN VI PHÂN-TỶ LỆ THÍCH NGHI CHO HỆ ROBOT TAY MÁYNghiên cứu này trình bày một phương pháp điều khiển cải tiến cho hệ robot tay máy dựa trên kỹ thuật vi phân-tỷ lệ và mạng nơ ron. Ở chiến lượt được đề xuất này, bộ điều khiển vi phân tỷ lệ dựa trên kỹ thuật sai số bám được lọc đã được hiệu chỉnh để các tham số độ lợi vi phân-tỷ lệ được cập nhật thích nghi. Tương tự với các phương pháp điều khiển thông minh truyền thống, bộ xấp xỉ nơ ron được ứng dụng để giải phóng các đặc tính động chưa biết của hệ điều khiển robot. Hơn nữa bộ điều khiển bền vững dạng bộ bù cũng được xem xét để loại trừ các lỗi xấp xỉ và các nhiễu chưa biết không thể tránh khỏi của hệ thống điều khiển. Bằng việc sử dụng định lý ổn định Lyapunov trong quá trình thiết kế bộ điều khiển đề xuất, việc điều khiển bám và sự ổn định được đảm bảo. Các kết quả mô phỏng sẽ cung cấp các chứng cứ rõ ràng để chứng tỏ sự hiệu quả của đề xuất.
#Robot manipulators #PD/PID control #adaptive control #intelligent control
Điều khiển hỗn loạn dựa vào trượt thích nghi cho động cơ đồng bộ nam châm vĩnh cửuBài báo này trình bày kỹ thuật điểu khiển thích nghi hỗn loạn dựa vào điều khiển trượt cho động cơ đồng bộ nam châm vĩnh cửu chịu tác động của tham số không chắc chắn và nhiễu loạn bên ngoài. Động cơ đồng bộ này trải qua sự hỗn loạn khi tham số của nó rơi vào một miền chắc chắn nào đó. Thuật toán điều khiển thích nghi được phát triển nhằm loại bỏ những dao động hỗn loạn và đảm bảo tính ổn định bền vững ngay cả khi tham số động cơ rơi vào vùng hỗn loạn và hệ thống chịu tác động của nhiễu loạn ngoài. Cuối cùng, dưới tác động của bộ điều khiển được phát triển, dao động hỗn loạn được lái về zero. Mô phỏng số được thực hiện để minh chứng cho khả năng thực thi tốt của giải pháp điều khiển đã được đề xuất.
#điều khiển thích nghi #điều khiển hỗn loạn #hiện tượng hỗn loạn #động cơ đồng bộ nam châm vịnh cửu #điều khiển trượt
Ứng dụng mạng nơ-ron tuyến tính hóa phản hồi điều khiển thích nghi vị trí bàn trượtĐiều khiển vị trí bàn trượt trong các máy gia công cơ khí là vấn đề rất quan trọng, đặt biệt trong các máy CNC đòi hỏi vị trí bàn trượt cần phải có độ chính xác cao. Đa số trong các máy gia công cơ khí, bộ điều khiển tốc độ, vị trí... đều sử dụng bộ điều khiển PID nên ít có khả năng thích nghi với nhiễu cũng như sự thay đổi tham số của mô hình. Bài báo này đề xuất một giải pháp ứng dụng bộ điều khiển NARMA-L2 (Nonlinear Autoregressive-Moving Average) là bộ điều khiển nơron thích nghi. Ý tưởng của bộ điều khiển loại này là xấp xỉ gần đúng hệ thống động lực học phi tuyến thành hệ thống động lực học tuyến tính. Ban đầu là việc xây dựng mô hình hệ thống, sau đó dùng bộ điều khiển NARMA-L2 để nhận dạng hệ thống và tạo ra tín hiệu điều khiển cung cấp cho đối tượng. Kết quả nghiên cứu cho thấy khả năng thích nghi với nhiễu và sự thay đổi của tham số mô hình trong quá trình vận hành của bộ NARMA-L2 tốt hơn bộ PID.
#PID #NARMA-L2 #mạng nơ-ron #điều khiển thông minh #bàn trượt #động cơ DC
ĐIỀU KHIỂN DỰ BÁO THÍCH NGHI TRÊN CƠ SỞ MÔ HÌNH MỜ VÀ THUẬT GIẢI DI TRUYỀN CHO HỆ PHI TUYẾN BẤT ĐỊNHADAPTIVE PREDICTIVE CONTROL BASED ON FUZZY MODEL AND GENETIC ALGORITHMS FOR UNCERTAINTY NONLINEAR SYSTEM The paper presents a method to design the Adaptive Predictive Controller for uncertainty nonlinear system. The predictive model is used by a group of Takagi-Sugeno Fuzzy Models with Fuzzy Switching Element, the Optimisation Problem is solved by the Genetic Algorithms. The method to tuning the parameters of the Model Predictive Controller based on Lyapunov stability theorem is presented in this paper. These tuning parameters are the weight coefficients of the costfunction. These coefficients are tunned to bring higher control qualities and guaranty Global Stable System (GAS) for the closed system. Simulation results show that the proposed controller can be applied for uncertainty nonlinear plant. The paper is organised as follows: The description of MPC based on Fuzzy Model and Genetic Algirithms is section 1, Takagi-Sugeno Fuzzy Model and Genetic Algirithms are presented in section 2, The method to tuning the parameters of the Model Predictive Controller based on Lyapunov stability theorem is section 3, The simulink and results are presented in section 4, Conclutinons are in section 5.
Điều khiển thích nghi vị trí trên cơ sở kỹ thuật vi xử lý Phần I: Hệ thống điều chỉnh vị trí nhờ quan sát và phản hồi trạng tháiIn order to investigate different position control algorithms for numerical controlled machines and robots, a positional control system was built on the base of a microcomputer. In part I, the paper presents the observer algorithm for state variable estimation and the state variable feedback control algorithm applied to the position control of a particular machine-table. With the hardware and software structure of the microcomputer based digital system described in this paper different control algorithms can be realized flexibly. The position control problem for the plant with variations or uncertainties of parameters and load characteristics will be reported in part II.
Xây Dựng Bộ Điều Khiển PID Thích Nghi Trực Tiếp Cho Robot Động Vật Bốn ChânHiện nay, tình hình nghiên cứu các robot bốn chân ở Việt Nam ít được quan tâm bởi vì sự phức tạp về cấu trúc cơ khí của robot cũng như môi trường làm việc bất định. Trong bài báo này, chúng tôi đề xuất một bộ điều khiển mới, bộ điều khiển PID thích nghi với phương pháp điều khiển trực tiếp điểm đầu cuối sử dụng cách tiếp cận dựa trên phương pháp Jacobian, để áp dụng cho mô hình robot động vật bốn chân có thiết kế phần cứng giá rẻ. Cốt lõi của bộ điều khiển PID thích nghi được xây dựng dựa trên bộ điều khiển PID truyền thống. Trong đó, các thông số bộ điều khiển sẽ cập nhật liên tục nhằm triệt tiêu các động lực học bên trong và nhiễu động từ bên ngoài trong các điều kiện làm việc khác nhau để giảm thiểu sai số điều khiển. Tính hiệu quả và khả thi của bộ điều khiển PID thích nghi được kiểm chứng thông qua mô phỏng thực tế. Các kết quả mô phỏng so sánh đạt được đã xác nhận rằng bộ điều khiển được đề xuất là bộ điều khiển đơn giản, bền vững, thích nghi và có hiệu suất điều khiển cao.
#PID Controller #Adaptive Controller #Robotics #Quadruped Robot #Direct Controller
