ĐIỀU KHIỂN LƯU LƯỢNG DÙNG MẠNG NƠ-RON MỜ HỒI QUY

Tóm tắt

Với cơ chế huấn luyện trực tuyến, mạng nơ-ron mờ hồi quy (recurrent fuzzy neural network - RFNN) đã được kiểm chứng thành công bằng mô phỏng. Nghiên cứu này tiến hành khảo nghiệm kỹ thuật điều khiển giám sát kết hợp giữa bộ điều khiển PI truyền thống và bộ điều khiển dùng RFNN (gọi tắt là RFNNC) trên hệ ổn định lưu lượng chất lỏng RT020 của hãng Gunt-Hamburg, Đức. Bộ điều khiển RFNNC có nhiệm vụ tinh chỉnh đáp ứng của đối tượng, nhằm khắc phục hạn chế về vấn đề cố định tham số của bộ điều khiển PI. Kết quả thực nghiệm trên hệ RT020 cho thấy trong quá trình điều khiển, khi bộ RFNNC hội tụ, đáp ứng lưu lượng của thiết bị RT020 có độ vọt lố không đáng kể so với bộ điều khiển PI mặc định. Ngoài ra, bộ điều khiển RFNNC đã góp phần làm giảm thời gian xác lập của đối tượng một cách đáng kể.