ANFIS và ứng dụng nhận dạng vị trí con lắc ngược

Phạm Hữu Đức Dục Tạp chí KHOA HỌC & CÔNG NGHỆ 57(9): 57 – 62

Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên http://www.lrc-tnu.edu.vn

ANFIS VÀ ỨNG DỤNG NHẬN DẠNG VỊ TRÍ CON LẮC NGƯỢC

Phạm Hữu Đức Dục

*

Trường Đại học Kỹ thuật Công nghiệp - Đại học Thái Nguyên

TÓM TẮT

ANFIS (Adaptive Network-based Fuzzy Inference System) là mạng nơron mờ nổi

tiếng, hiện đang được các nhà khoa học quan tâm trong các lĩnh vực nhận dạng và

điều khiển đối tượng phi tuyến. Bài báo này đề xuất các luật cập nhật thông số

điều chỉnh đối với các biến ngôn ngữ mờ ở đầu vào và các hệ số của hàm tuyến

tính của đầu ra khi ANFIS sử dụng hàm liên thuộc dạng Gauss và ứng dụng chúng

trong bài toán nhận dạng vị trí con lắc ngược.

Từ khoá: ANFIS, hàm liên thuộc Gauss, nhận dạng, con lắc ngược.

•

*Phạm Hữu Đức Dục, Tel:0913238632,

Email: [email protected]

1. MỞ ĐẦU

Nhận dạng đối tượng phi tuyến thông

thường là bài toán rất phức tạp. Để nâng

cao tính thông minh cho thiết bị nhận

dạng thường ứng dụng các giải pháp sử

dụng mạng nơron, hệ mờ, mạng nơron

mờ.... ANFIS (Adaptive Network-based

Fuzzy Inference System) là một mạng

nơron mờ nổi tiếng, hiện đang được các

nhà khoa học quan tâm trong các lĩnh v ực

nhận dạng và điều khiển đối tượng phi

tuyến.

Bài báo này giới thiệu ANFIS, sau đó đề

xuất các luật học cập nhật thông số điều

chỉnh cho các biến ngôn ngữ mờ ở đầu

vào và các hệ số của hàm tuyến tính của

đầu ra khi mạng nơron mờ này sử dụng

hàm liên thuộc dạng Gauss. Để minh

chứng cho tính đúng đắn của các luật điều

chỉnh vừa được đề xuất, bài báo này thực

hiện ứng dụng chúng trong bài toán nhận

dạng một đối tượng phi tuyến mạnh đó là

vị trí con lắc ngược.

2. ANFIS

ANFIS là mạng nơron mờ được [1], [2]

giới thiệu. Luật học dạng TSK (Takasi,

Sugeno và Kang) thứ j có dạng:

j R : IF 1u is j A1 AND u2 is j A2 .... AND

n u is j An THEN f (p p u )

n

i 1

i j

i

j j j 0 ∑

=

= µ + ;

với i u , y tương ứng là các biến đầu vào,

đầu ra; A (u )i j

i là các biến ngôn ngữ mờ;

p R j

1 ∈ là hệ số của hàm tuyến tính j f (i =

1, 2,..., n; j = 1, 2, ..., M ).

Cấu trúc của ANFIS gồm 6 lớp như sau:

Lớp 1: Là lớp đầu vào, mỗi nút thứ i có

tín hiệu vào i u .

Lớp 2: Mỗi phần tử tương ứng là một hàm

liên thuộc (u ) j i

i A

µ .

Lớp 3: Mỗi phần tử j R tương ứng thực

hiện một luật thứ j: ∏

=

µ = µ

n

i 1

i j

i j (u ) .

Lớp 4: Mỗi phần tử N tương ứng thực

hiện phép tính: