Thông tin chung:

Ngày nhận bài: 09/02/2018
Ngày nhận bài sửa: 11/04/2018

Ngày duyệt đăng: 29/10/2018

Title:

Radial basic function based PID controller

Từ khóa:

Bộ điều khiển PID (Proportional Integral Derivative), mạng nơ-ron RBF (Radial Basic Function), phương pháp Ziegler-Nichols

Keywords:

PID controller, radial basis function (RBF) neural network, Ziegler-Nichols tuning method

ABSTRACT

This paper is to proposed an algorithm for estimating parameters (i.e., K_p, K_i, K_d) of a PID (proportional integral derivative) controller using RBF (radial basis function) neural network. The proposed algorithm is then applied to control direct current motor and a degree-of-freedom robot arm. MATLAB based simulation results show that the RBF based PID gives better performance than the conventional PID for both cases: the fixed and changed parameters of the DC motor and 1 DOF robot arm. It is noteworthy that the proposed approach gives the step response with insignificant overshoot, fast settling time (2 s), and the rise time (0.8 s) is shorter than the conventional PID.

TÓM TẮT

Bài báo đề xuất một giải thuật cập nhật các tham số K_p, K_i và K_d của bộ điều khiển vi tích phân tỷ lệ PID (Proportional Integral Derivative) sử dụng mạng nơ-ron hàm cơ sở xuyên tâm RBF (Radial Basis Function). Giải thuật đề nghị được áp dụng để điều khiển động cơ điện một chiều và cánh tay máy một bậc tự do. Kết quả mô phỏng từ phần mềm MATLAB đã minh chứng rằng, bộ điều khiển PID dựa trên mạng nơ-ron RBF cho chất lượng tốt hơn so với bộ điều khiển PID truyền thống kể cả hai trường hợp thông số của động cơ cố định và thay đổi. Đặc biệt, giải thuật đề nghị cho đáp ứng nấc với độ vọt lố không đáng kể, thời gian xác lập nhanh (2 s) và thời gian tăng (0,8 s) ngắn hơn so với bộ điều khiển PID truyền thống.

Trích dẫn: Huỳnh Thế Hiển, Huỳnh Minh Vũ và Nguyễn Hoàng Dũng, 2018. Bộ điều khiển PID dựa trên mạng nơ-ron hàm cơ sở xuyên tâm. Tạp chí Khoa học Trường Đại học Cần Thơ. 54(7A): 9-19.