Nguyễn Trường Sanh * Nguyễn Chí Ngôn

* Tác giả liên hệ (sanhm3514024@gstudent.ctu.edu.vn)

Abstract

This paper studies about the structure of RBF neural network, applied to identify and control objects. Selected object is a stirring tank system model, being a non-linearity model in some point of time. The stirring tank system required to reach to the desired temperature in a certain range of time, and to avoid overshooting and steady-state error. To achieve this requirement, an intelligent controller with one neuron PID controlled algorithm has been applied; an object identifier using RBF neural networks, with online training algorithms has also been developed. MATLAB simulation results show that the control system works stably and sustainably under the impact of interference.
Keywords: Stirring tank, temperature control, PID control, RBF control, online tranning

Tóm tắt

Bài báo nhằm nghiên cứu cấu trúc của mạng nơ-ron RBF, áp dụng để nhận dạng và điều khiển đối tượng. Đối tượng được chọn là mô hình hệ bồn khuấy, có tính phi tuyến ở một số thời điểm. Hệ thống bồn khuấy yêu cầu phải đạt nhiệt độ mong muốn trong một thời khoảng nhất định, tránh vọt lố và sai số xác lập. Để đáp ứng yêu cầu này, một bộ điều khiển thông minh với thuật toán điều khiển PID một nơ-ron đã được áp dụng; một bộ nhận dạng đối tượng dùng mạng nơ-ron RBF, với giải thuật huấn luyện trực tuyến cũng được xây dựng. Kết quả mô phỏng trên MATLABÒ cho thấy hệ điều khiển hoạt động ổn định và bền vững dưới tác động của nhiễu.
Từ khóa: Bồn khuấy, điều khiển nhiệt độ, điều khiển PID, điều khiển RBF, huấn luyện trực tuyến

Article Details

Tài liệu tham khảo

Astrom, K. J. (1995). "PID controllers: theory, design and tuning." Instrument society of America.

Åström, K. J., T. Hägglund, C.-C. Hang and W. K. Ho (1993). "Automatic tuning and adaptation for PID controllers-a survey." Control Engineering Practice 1(4): 699-714.

Jantzen, J. (1998). "Design of fuzzy controllers." Technical University of Denmark, Department of Automation, Bldg 326: 362-367.

Jones, A. and P. D. M. Oliveira (1995). Genetic auto-tuning of PID controllers. Genetic Algorithms in Engineering Systems: Innovations and Applications, 1995. GALESIA. First International Conference on (Conf. Publ. No. 414), IET.

Lee, C.-C., P.-C. Chung, J.-R. Tsai and C.-I. Chang (1999). "Robust radial basis function neural networks." IEEE Transactions on Systems, Man, and Cybernetics, Part B (Cybernetics) 29(6): 674-685.

Omatu, S., M. B. Khalid and R. Yusof (2012). Neuro-control and its applications, Springer Science & Business Media.

Salami, M. and G. Cain (1995). An adaptive PID controller based on genetic algorithm processor. Genetic Algorithms in Engineering Systems: Innovations and Applications, 1995. GALESIA. First International Conference on (Conf. Publ. No. 414), IET.

Schleicher, M. and F. Blasinger (2003). Regelungstechnik-Ein Leitfaden für Einsteiger, JUMO Gmbh & Co. KG, Fulda.

Shin, Y. C. (1994). "Radial basis function neural network for approximation and estimation of nonlinear stochastic dynamic systems." IEEE Transactions on Neural Networks 5(4): 594-603.

Tavoosi, J., M. Alaei and B. Jahani (2011). Temperature Control of Water Bath by using Neuro-Fuzzy Controller. 5th Symposium on Advance in Science & Technology. May12-17.

Verma, O. P., R. Singla and R. Kumar (2012). "Intelligent Temperature Controller for Water Bath System." World Academy of Science, Engineering and Technology, International Journal of Computer, Information, Systems and Control Engineering 6(9).

Zeng, S., H. Hu, L. Xu and G. Li (2012). "Nonlinear adaptive PID control for greenhouse environment based on RBF network." Sensors 12(5): 5328-5348.