Trang chủ
- Giảm 10% phí tải tài liệu khi like và share website
- Tặng 1 bộ slide thuyết trình khi tải tài liệu
- Giảm 5% dịch vụ viết thuê luận văn thạc sĩ của Luận Văn A-Z
- Giảm 2% dịch vụ viết thuê luận án tiến sĩ của Luận Văn A-Z
Nghiên Cứu Ứng Dụng Bộ Điều Khiển Pid Thích Nghi Dựa Trên Mạng Nơ-Ron Nhân Tạo Cho Hệ Thống Điều Khiển Tàu Thủy
100.000 VNĐ
Luận án tập trung nghiên cứu ứng dụng bộ điều khiển PID thích nghi dựa trên mạng nơ-ron nhân tạo cho hệ thống điều khiển hướng đi tàu thủy. Mục tiêu là cải tiến và nâng cao chất lượng bộ điều khiển PID thông qua việc kết hợp với mạng nơ-ron, từ đó đưa ra một bộ điều khiển PID thích nghi tối ưu hơn. Nghiên cứu này bao gồm việc phát triển thuật toán, mô phỏng và thực nghiệm để kiểm chứng hiệu quả của phương pháp. Kết quả cho thấy bộ điều khiển PID nơ-ron có khả năng thích nghi tốt hơn, độ chính xác cao hơn và tính ổn định được cải thiện so với bộ điều khiển PID truyền thống. Đồng thời, luận án cũng đề xuất việc sử dụng bộ nhận dạng nơ-ron để nâng cao khả năng dự đoán và điều khiển của hệ thống. Các kết quả mô phỏng và thực nghiệm đều chứng minh tính khả thi và hiệu quả của phương pháp này trong việc điều khiển tàu thủy trong môi trường thực tế.
1. Thông tin Luận án
- Tên Luận án: Nghiên cứu ứng dụng bộ điều khiển PID thích nghi dựa trên mạng nơ-ron nhân tạo cho hệ thống điều khiển tàu thủy
- Tác giả: Võ Hồng Hải
- Số trang file pdf: 111
- Năm: 2020
- Nơi xuất bản: Trường Đại học Hàng hải Việt Nam
- Chuyên ngành học: Khoa học Hàng hải
- Từ khoá: Điều khiển PID, Mạng nơ-ron nhân tạo, Điều khiển thích nghi, Điều khiển tàu thủy, Máy lái tự động.
2. Nội dung chính
Luận án này tập trung nghiên cứu ứng dụng bộ điều khiển PID (Proportional – Integral – Derivative) thích nghi, kết hợp với mạng nơ-ron nhân tạo (Artificial Neural Network – ANN), cho hệ thống điều khiển hướng đi của tàu thủy. Bài toán đặt ra là, các phương pháp điều khiển truyền thống như PID có cấu trúc đơn giản, nhưng hiệu quả lại bị ảnh hưởng lớn bởi tính phi tuyến của tàu và các nhiễu loạn môi trường. Mạng nơ-ron với khả năng học và xấp xỉ phi tuyến được kỳ vọng sẽ giải quyết được các vấn đề này. Mục tiêu chính của nghiên cứu là phát triển bộ điều khiển PID thích nghi, sử dụng mạng nơ-ron để điều chỉnh các tham số PID trong thời gian thực, nhằm nâng cao hiệu suất điều khiển, đảm bảo tính ổn định và độ chính xác trong điều kiện hoạt động thực tế của tàu.
Luận án đã đề xuất hai cấu trúc điều khiển chính. Thứ nhất, bộ điều khiển PID nơ-ron với mạng lan truyền ngược (Back-Propagation Neural Network – BPNN) để điều chỉnh các tham số Kp, Ki, Kd của PID một cách tự động. Thuật toán huấn luyện tăng cường được áp dụng để tăng tốc độ học và tính thích nghi của mạng nơ-ron. Cấu trúc thứ hai, bộ điều khiển PID nơ-ron có thêm bộ nhận dạng nơ-ron, sử dụng một mạng nơ-ron khác để nhận dạng mô hình tàu thủy, sau đó cung cấp thông tin này cho mạng nơ-ron điều chỉnh PID. Bộ nhận dạng này được xây dựng theo cấu trúc tín hiệu vào – ra và huấn luyện online để có thể thích nghi với các biến đổi của tàu trong quá trình hoạt động. Cả hai cấu trúc này đều hướng đến mục tiêu là tạo ra một hệ thống điều khiển có thể tự động điều chỉnh và thích nghi với các điều kiện môi trường khác nhau, đồng thời cải thiện hiệu suất điều khiển của máy lái tự động.
Kết quả mô phỏng cho thấy bộ điều khiển PID nơ-ron, đặc biệt là cấu trúc có bộ nhận dạng, có khả năng điều khiển tốt hơn so với bộ điều khiển PID thông thường. Trong các điều kiện mô phỏng, bao gồm cả nhiễu do gió và các tác động môi trường, hệ thống điều khiển mới thể hiện độ vượt quá nhỏ hơn, thời gian thiết lập nhanh hơn và độ ổn định cao hơn. Mạng nơ-ron có khả năng điều chỉnh các tham số PID một cách linh hoạt, đáp ứng sự thay đổi của tàu và môi trường. Việc kết hợp bộ nhận dạng nơ-ron càng nâng cao tính chính xác và khả năng dự đoán của hệ thống, giúp hệ thống bám quỹ đạo tốt hơn, ngay cả khi có nhiễu tác động. Các kết quả mô phỏng đã khẳng định tính khả thi của phương pháp điều khiển được đề xuất.
Luận án còn tiến hành thực nghiệm trên mô hình tàu thủy thu nhỏ để kiểm chứng hiệu quả của các thuật toán đã được mô phỏng. Kết quả thực nghiệm cho thấy các thuật toán điều khiển PID nơ-ron cũng đạt được hiệu quả tương tự như trong mô phỏng, chứng minh tính khả thi và hiệu quả của việc áp dụng phương pháp này vào thực tế. Các kết quả thực nghiệm và mô phỏng là cơ sở để đề xuất phát triển bộ điều khiển PID nơ-ron thích nghi để ứng dụng vào thực tế, góp phần nâng cao chất lượng và hiệu quả của hệ thống điều khiển tàu thủy. Kết quả nghiên cứu đóng góp vào việc phát triển các hệ thống điều khiển thông minh, có khả năng thích nghi và tự điều chỉnh, đặc biệt hữu ích trong lĩnh vực hàng hải.
