TRANG THÔNG TIN LUẬN ÁN TIẾN SĨ CỦA NCS. LÊ THỊ HUYỀN LINH
Tên đề tài luận án tiến sĩ: Nghiên cứu ứng dụng lý thuyết điều khiển hiện đại xây dựng mô hình trong điều khiển dự báo phi tuyến
Chuyên ngành: Kỹ thuật Điều khiển và Tự động hóa
Mã số: 62.52.02.16
Khóa đào tạo: 2009 – 2013
Họ và tên NCS: Lê Thị Huyền Linh
Họ và tên người hướng dẫn khoa học: PGS. TS. Lại Khắc Lãi
Đơn vị đào tạo: Trường Đại học Kỹ thuật Công nghiệp
Cơ sở đào tạo: Đại học Thái Nguyên
NHỮNG KẾT QUẢ MỚI CỦA LUẬN ÁN
Luận án đã có những đóng góp mới sau:
1. Đề xuất phương pháp nhận dạng nhiễu cho hệ thống có trễ trong điều khiển trên cơ sở mô hình song song, trong đó các mạng nơron RBF được sử dụng để xấp xỉ các hàm nhiễu phi tuyến bất định bởi mạng này có cấu trúc đơn giản và có khả năng xấp xỉ hầu hết các hàm phi tuyến với độ chính xác tùy ý.
2. Phát biểu và chứng minh được hai định lý về các điều kiện đủ, đảm bảo quá trình nhận dạng hội tụ cho hai trường hợp riêng biệt: trường hợp hệ thống có một nhiễu tác động và trường hợp hệ thống đồng thời chịu nhiều nhiễu tác động. Đã thu được luật cập nhật trọng số cho các mạng nơron RBF, vừa đảm bảo hội tụ vừa có tính khả thi cao bởi tốc độ hiệu chỉnh trọng số chỉ phụ thuộc vào vectơ sai lệch giữa trạng thái của đối tượng điều khiển và vectơ trạng thái của mô hình.
3. Đề xuất giải pháp bù trừ nhiễu cho lớp đối tượng có trễ trên cơ sở các kết quả nhận dạng. Xây dựng được cấu trúc của kênh bù trừ nhiễu; thu được điều kiện ứng đối đảm bảo bù được các nhiễu tác động đồng thời lên hệ thống. Các kết quả mới về nhận dạng nhiễu và bù nhiễu có thể được áp dụng không những cho các hệ thống IMPC mà còn có thể áp dụng cho các hệ thống với các luật điều khiển khác nhau.
4. Đề xuất được phương pháp tổng hợp hệ thống điều khiển IMPC cho lớp đối tượng có trễ trong điều khiển. Tích hợp bộ điều khiển IMPC với bộ nhận dạng nhiễu trên cơ sở mạng nơron RBF và kênh bù trừ nhiễu, làm cho hệ thống vừa đáp ứng tiêu chuẩn tối ưu, vừa có tính thích nghi, kháng nhiễu.
5. Tổng hợp được bộ nhận dạng nhiễu và kênh bù nhiễu, xây dựng thành công hệ thống IMPC vừa tối ưu vừa có khả năng thích nghi và kháng nhiễu cho tháp (bình) phản ứng khuấy trộn liên tục CSTR.
KHẢ NĂNG ỨNG DỤNG TRONG THỰC TIỄN VÀ NHỮNG VẤN ĐỀ CẦN TIẾP TỤC NGHIÊN CỨU
* Khả năng ứng dụng thực tiễn:
– Ứng dụng mạng nơron RBF để nhận dạng nhiễu phi tuyến bất định đối với lớp các đối tượng phi tuyến có trễ trên kênh điều khiển, có nhiễu phụ thuộc trạng thái.
– Mở ra khả năng tích hợp bộ điều khiển IMPC với bộ nhận dạng nhiễu và bù nhiễu đối với lớp các đối tượng có trễ thường gặp nhiều trong công nghệ thực phẩm, hóa chất, lọc dầu….
– Bổ sung luật cập nhật trọng số mới cho mạng nơron RBF trong toolbox của MATLAB.
* Vấn đề cần tiếp tục nghiên cứu:
– Nghiên cứu ứng dụng kết quả nghiên cứu vào giải quyết các bài toán điều khiển trong lĩnh vực quá trình sản xuất thực tế…
– Phân tích và tổng hợp hệ thống IMPC cho lớp đối tượng có trễ dưới tác động của các dạng nhiễu khác cho lớp đối tượng phi tuyến có trễ khác và có ràng buộc.
