THỰC NGHIỆM ĐIỀU KHIỂN GIÁM SÁT DÙNG MẠNG NƠ-RON MỜ  HỒI QUY TRÊN HỆ ỔN ĐỊNH LƯU LƯỢNG CHẤT LỎNG

Sử Hồng Thạnh; Đào Huỳnh Đăng Khoa; Lê Minh Thành; Nguyễn Chí Ngôn

doi:10.34238/tnu-jst.6003

THỰC NGHIỆM ĐIỀU KHIỂN GIÁM SÁT DÙNG MẠNG NƠ-RON MỜ HỒI QUY TRÊN HỆ ỔN ĐỊNH LƯU LƯỢNG CHẤT LỎNG

Thông tin bài báo

Ngày nhận bài: 18/05/22 Ngày hoàn thiện: 31/10/22 Ngày đăng: 01/11/22

Các tác giả

1. Sử Hồng Thạnh, 1) Trường Đại học Cần Thơ, 2) VNPT Cần Thơ
2. Đào Huỳnh Đăng Khoa, 1) Trường Đại học Cần Thơ, 2) VNPT Cần Thơ
3. Lê Minh Thành, Trường Đại học Sư phạm Kỹ thuật Vĩnh Long
4. Nguyễn Chí Ngôn , Trường Đại học Cần Thơ

Tóm tắt

Mạng nơ-ron mờ hồi quy (recurrent fuzzy neural networks - RFNNs) đã được nhiều nghiên cứu kiểm chứng thành công trên mô phỏng. Tuy nhiên, các thực nghiệm điều khiển thiết bị thực vẫn còn hạn chế. Thậm chí có quan điểm cho rằng với tốc độ huấn luyện trực tuyến chậm, RFNNs khó đảm bảo yêu cầu truyền thông tín hiệu. Nghiên cứu này tiến hành kiểm nghiệm kỹ thuật điều khiển giám sát dùng RFNNs trên hệ ổn định lưu lượng chất lỏng RT020 của hãng Gunt-Hamburg, Đức. Giải thuật cập nhật tham số bộ điều khiển RFNN có dùng thông tin Jacobian được cung cấp từ bộ nhận dạng mô hình không tham số của đối tượng, cũng dùng một RFNN khác. Các thực nghiệm trên hệ RT020 cho thấy bộ điều khiển dùng RFNNs đã làm giảm thời gian xác lập của đối tượng, từ khoảng 12 giây, giảm xuống còn 8±0,5 giây, không xuất hiện sai số xác lập và độ vọt lố không đáng kể. Bên cạnh đó, khi giả lập sự tác động của yếu tố bên ngoài lên hệ RT020 bằng cách giảm cưỡng bức công suất máy bơm, kết quả thực nghiệm cũng đã chứng minh được bộ điều khiển dùng RFNNs hoạt động hiệu quả trong việc đưa đáp ứng của đối tượng quay về giá trị tham khảo một cách nhanh chóng và ổn định.

Từ khóa

Điều khiển giám sát; Điều khiển PID; Điều khiển lưu lượng; Mạng nơ-ron mờ hồi quy; Nhận dạng hệ thống

Toàn văn:

PDF

Tài liệu tham khảo

[1] K. J. Åström and T. Hägglund, PID Controllers: Theory, Design, and Tuning. Research Triangle Park, North Carolina: ISA - The Instrumentation, Systems and Automation Society, 1995.

[2] P. K. Juneja, S. K. Sunori, A. Sharma, A. Sharma, H. Pathak, V. Joshi, and P. Bhasin, "A Review on Control System Applications in Industrial Processes," IOP Confer. Series: Materials Science and Eng., vol. 1022, 2021, Art. no. 012010.

[3] J. G. Ziegler and N. B. Nichols, "Optimum Settings for Automatic Controllers," Journal of Dynamic Systems, Measurement, and Control, vol. 115, no. 2B, pp. 220-222, 1993.

[4] H. Hartono, R. I. Sudjoko, and P. Iswahyudi, "Speed Control of Three Phase Induction Motor Using Universal Bridge and PID Controller," Journal of Physics: Confer. Series, vol. 1381, 2019, Art. no. 012053.

[5] A. Idoko, I. Thuku, S. Musa, and C. Amos, "Design of Tuning Mechanism of PID Controller for Application in three Phase Induction Motor Speed Control," Inter. Journal of Advanced Engineering Research and Science, vol. 4, no. 11, pp. 138-147, 2017.

[6] C.-N. Nguyen, "Fuzzy PI Controller: from Design to Application," Can Tho University Journal of Science, no. 18a, pp. 82-92, 2011.

[7] F. Lftisi, G. H. George, A. Aktaibi, C. B. Butt, and M. A. Rahman, "Artificial neural network based speed controller for induction motors," in IECON 2016 - 42nd Annual Conference of the IEEE Industrial Electronics Society, 23-26 Oct. 2016, pp. 2708-2713.

[8] V. L. Phan, C. C. Tran, D. T. Nguyen, H. D. Le, and C.-N. Nguyen, "The ability of optimize RBF-PI controller using genetic algorithms to control the three-phase asynchronous motor," Proc. 4^th Vietnam International Confer. and Exhibition on Control and Automation (VCCA), Ho Chi Minh City, 1-2 Dec, 2017, Art. no. 21.

[9] O. R. Agyare, A. B. Asiedu-Asante, and A. R. Biney, "Fuzzy Logic Based Condition Monitoring of a 3-Phase Induction Motor," in 2019 IEEE AFRICON, 2019, pp. 1-8.

[10] K. Zeb, Z. Ali, K. Saleem, W. Uddin, M. A. Javed, and N. Christofides, "Indirect field-oriented control of induction motor drive based on adaptive fuzzy logic controller," Electrical Engineering, vol. 99, no. 3, pp. 803-815, 2017.

[11] C.-N. Nguyen and T. Dang, "Adaptive single neural PID control based on recurrent fuzzy neural network: An application to ball and beam control system," Can Tho University Journal of Science, no. 20a, pp. 169-175, 2011.

[12] M. T. Le, H. T. Luong, T. L. Phan, and C.-N. Nguyen, "Delta Robot Control Using Single Neuron PID Algorithms Based on Recurrent Fuzzy Neural Network Identifiers," International Journal of Mechanical Engineering and Robotics Research, vol. 9, no. 10, pp. 1411-1418, 2020.

[13] M. T. Le, H. T. Luong, T. T. Pham, and C.-N. Nguyen, "Improvement of PID Controllers by Recurrent Fuzzy Neural Networks for Delta Robot," in Intelligent Communication, Control and Devices, Springer Singapore, 2021, pp. 263-275.

[14] M. T. Le, H. T. Luong, T. T. Pham, C.-T. Pham, and C.-N. Nguyen, "Evaluating the Quality of Intelligent Controllers for 3-DOF Delta Robot Control," International Journal of Mechanical Engineering and Robotics Research, vol. 10, no. 10, pp. 542-552, 2021.

[15] J. Liu, Radial Basis Function (RBF) Neural Network Control for Mechanical Systems Design, Analysis and Matlab Simulation. Springer Berlin (in English), 2015, p. 365.

[16] H. D. K. Dao, H. T. Su, and C.-N. Nguyen, "Intelligent control of induction motor using recurrent fuzzy neural networks,” TNU Journal of Science and Technology, vol. 227, no. 08, pp. 46-55, 2022.

[17] G. G. GmbH, Experiment Instructions - RT010- RT060 Principles of Control Engineering. Barsbüttel Germany, 2004.

[18] LabJack, LabJack U12 Quickstart Guide, 2003.

[19] L. Ching-Hung and T. Ching-Cheng, "Identification and control of dynamic systems using recurrent fuzzy neural networks," IEEE Transactions on Fuzzy Systems, vol. 8, no. 4, pp. 349-366, 2000.

[20] W. Sun and Y. Wang, "A recurrent fuzzy neural network based adaptive control and its application on robotic tracking control," Neural Information Processing – Letters and Reviews, vol. 5, no. 1, pp. 19-26, 2004.

DOI: https://doi.org/10.34238/tnu-jst.6003

Các bài báo tham chiếu

Hiện tại không có bài báo tham chiếu



Ghi nhớ