Báo cáo tổng kết đề tài Thiết kế cảm biến mềm dùng mạng nơ ron nhân tạo dùng cho cảm biến cặp nhiệt

.................................................................................................... 23 2.2.3 Các bước xây dựng bộ cảm biến mềm. .......................................................... 24 2.2.3.1 Chọn dữ liệu và lọc. ......................................................................................... 24 2.2.3.2 Chọn kiểu hồi quy và cấu trúc mô hình. .......................................................... 25 2.2.3.3 Thành lập mô hình.(ước lượng mô hình và chuẩn hóa mô hình) .................... 26 CHƯƠNG 3: XÂY DỰNG ĐỀ TÀI. .......................................................................... 27 3.1 Thu thập dữ liệu. ............................................................................................... 27 3.2 Tiền xử lý dữ liệu. .............................................................................................. 27 3.3 Xây dựng mạng nơ ron. .................................................................................... 27 3.3.1 Chọn số lớp cho mạng nơ ron. ....................................................................... 27 3.3.2 Chọn số nơ ron lớp ẩn mạng 2 lớp. ................................................................ 28 CHƯƠNG 4: TỔNG KẾT. ......................................................................................... 29 4.1 Kết quả của đề tài. ............................................................................................. 29 4.2 Hạn chế của đề tài. ............................................................................................ 29 4.3 Hướng phát triển. .............................................................................................. 29 TÀI LIỆU THAM KHẢO ........................................................................................... 30 v DANH MỤC HÌNH ẢNH Hình 2.1: Tế bào nơ ron nhân tạo. ................................................................................... 6 Hình 2.2: Hàm nấc. .......................................................................................................... 7 Hình 2.3: Hàm dấu. ......................................................................................................... 7 Hình 2.4: Hàm tuyến tính. ............................................................................................... 7 Hình 2.5: Hàm dốc bảo hòa. ............................................................................................ 8 Hình 2.6: Hàm tuyến tính bảo hòa. .................................................................................. 8 Hình 2.7: Hàm dạng S đơn cực ....................................................................................... 9 Hình 2.8: Hàm dạng S lưỡng cực. ................................................................................... 9 Hình 2.9: Mạng Perceptron. .......................................................................................... 10 Hình 2.10: Mạng tuyến tính (a) và Adaline (b) ............................................................. 11 Hình 2.11: Học có giám sát. .......................................................................................... 16 Hình 2.12: Học cũng cố. ................................................................................................ 16 Hình 2.13: Học không có giám sát. ............................................................................... 17 Hình 2.14: Mô tả thuật toán Gradient Descent .............................................................. 17 Hình 2.15: Mô tả hình học của phương pháp Newton .................................................. 18 Hình 2.16: Cấu tạo của thermocouple. .......................................................................... 21 Hình 2.17: Cách ly bằng Opto. ...................................................................................... 23 Hình 2.18: Cách ly bằng biến áp. .................................................................................. 23 Hình 2.19: Tổng quan các bước thiết kế bộ cảm biến mềm. ......................................... 24 Hình 3.1: Cấu trúc mạng 2 lớp. ..................................................................................... 28 Hình 3.2: Cấu trúc mạng 3 lớp. ..................................................................................... 28 Hình 3.3: Chọn số lớp ẩn. .............................................................................................. 28 vi DANH MỤC BẢNG BIỂU. Bảng thay đổi giá trị điện áp của thermocouple. ...................................................... 32 DANH MỤC NHỮNG TỪ VIẾT TẮT. ADC: Analog – to Digital – Converter. DAQ: Data Acquisition. LMS: Least Mean Squares. PC: Personal Computer. SNR: Signal – to Noise Ratio. vii TRƯỜNG ĐẠI HỌC GTVT THÔNG TIN KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU CỦA ĐỀ TÀI 1. Thông tin chung: - Tên đề tài: Thiết kế cảm biến mềm dùng mạng nơ ron nhân tạo dùng cho cảm biến cặp nhiệt. - Sinh viên thực hiện: Nguyễn Văn Tuấn Phạm Minh Đức Nguyễn Huy Hiệu Nguyễn Ngọc Hải Trần Vũ - Lớp: TĐH & ĐK K54 Khoa Điện – Điện Tử Năm thứ 3 / 4,5 2. Mục tiêu đề tài: Thiết kế bộ cảm biến mềm(cảm biến kết hợp với bộ xử lý tín hiệu) dùng mạng nơ ron nhân tạo ứng dụng trong điều khiển và giám sát quá trình công nghiệp. 3. Tính mới và tính khoa học: - Tính mới: Ứng dụng mạng nơ ron nhân tạo trong thiết kế cảm biến mềm cho cặp nhiệt. - Tính khoa học: Ứng dụng mạng nơ ron nhân tạo trong nhận dạng hệ phi tuyến như NMA, NARX 4. Kết quả nghiên cứu: Phần mềm mô phỏng cảm biến mềm. 5. Đóng góp về mặt kinh tế - xã hội, giáo dục và đào tạo, an ninh, quốc phòng và khả năng áp dụng của đề tài: ứng dụng trong công nghiệp nhằm thay thế các phương pháp tuyến tính hóa cảm biến trước đây, giúp giảm chi phí thiết kế cũng như tăng độ tin cậy của cảm biến, đảm bảo cho quá trình vận hành các thiết bị trong công nghiệp ổn định. 6. Công bố khoa học của sinh viên từ kết quả nghiên cứu của đề tài: viii Ngày 09 tháng 05 năm 2016 Sinh viên chịu trách nhiệm chính thực hiện đề tài. (ký, họ và tên) Nguyễn Văn Tuấn Nhận xét của người hướng dẫn về những đóng góp khoa học của sinh viên thực hiện đề tài: Ngày tháng năm 2016 Người hướng dẫn (ký, họ và tên) Ks. Lê Mạnh Tuấn ix TRƯỜNG ĐẠI HỌC GTVT THÔNG TIN VỀ SINH VIÊN CHỊU TRÁCH NHIỆM CHÍNH THỰC HIỆN ĐỀ TÀI I. SƠ LƯỢC VỀ SINH VIÊN: Họ và tên: Nguyễn Văn Tuấn. Sinh ngày: 20 tháng 09 năm 1994 Nơi sinh: Quảng Lộc – Quảng Trạch – Quảng Bình Lớp: Tự Động Hóa và Điều Khiển Khóa: 54 Bộ môn: Điều Khiển Học Khoa : Điện – điện tử Địa chỉ liên hệ: C11/8 Đường Lê Văn Việt, Quận 9, TP. Hồ Chí Minh Điện thoại: 0969562272 Email: [email protected] II. QUÁ TRÌNH HỌC TẬP  Năm thứ 1: Ngành học: Tự Động Hóa và Điều Khiển Khoa: Điện – Điện Tử Kết quả xếp loại học tập: Trung Bình Sơ lược thành tích:  Năm thứ 2: Ngành học: Tự Động Hóa và Điều Khiển Khoa: Điện – Điện Tử Kết quả xếp loại học tập: Khá Sơ lược thành tích: Giải ba hội thi mô hình chuyên nghành lần 1 Tham gia NCKHSV năm 2014 – 2015 x Ngày 09 tháng 05 năm 2016 Sinh viên chịu trách nhiệm chính thực hiện đề tài (ký, họ và tên ) Nguyễn Văn Tuấn Trang | 1 LỜI GIỚI THIỆU Trong thời đại ngày nay, khoa học kỹ thuật phát triển đòi hỏi sinh viên – học sinh học phải đi đôi với hành, bên cạnh những lý thuyết cơ bản ở trường lớp, phải biết ứng dụng những gì đã học vào thực tiễn, có vậy mới giúp chúng ta nắm vững những kiến thức mình đã có, bổ sung thêm kiến thức mới và góp phần phát huy khả năng năng động, sáng tạo. Cùng với sự phát triển không ngừng của các ngành khoa học kỹ thuật, các ngành công nghiệp cũng phát triển nhanh chóng. Việc áp dụng các máy móc hiện đại vào sản xuất là một yêu cầu không thể thiếu trong các nhà máy nhằm tăng năng suất, tăng chất lượng và giảm giá thành sản phẩm. Nghành công nghiệp phát triển ngày càng mạnh mẽ và nhu cầu tự động hóa trong các nghành công nghiệp ngày càng tăng cao. Nhưng để tự động hóa các quy trình sản xuất được thì đòi hỏi chúng ta phải cung cấp cho các máy móc những giác quan cần thiết và cảm biến chính là giác quan của máy móc. Các cảm biến hoạt động với độ tin cậy cao thì máy móc làm việc càng tốt, chất lượng sản phẩm càng tăng. Do vậy, nhu cầu tự động hóa trong công nghiệp thì không thể thiếu cảm biến được. Xuất phát từ thực tế, nhóm đã chọn đề tài: Thiết kế cảm biến mềm dùng mạng nơ ron nhân tạo dùng cho cảm biến cặp nhiệt. Báo cáo NCKH GVHD: Ks. Lê Mạnh Tuấn Trang | 1 CHƯƠNG 1: TỔNG QUAN VỀ ĐỀ TÀI. 1.1 Giới thiệu về đề tài. 1.1.1 Tính cấp thiết. Hiện nay trong công nghiệp thì việc sử dụng các cảm biến trong các dây chuyền sản xuất đã trở nên rất phổ biến và rất cần thiết nhất là đối với các hệ thống sản xuất tự động ví dụ như các băng chuyền phân loại sản phẩm, hệ thống đóng gói sản phẩmvv hay các hệ thống hoạt động trong các môi trường khắc nghiệt như là các lò nung, lò luyện thépvv. Trong môi trường công nghiệp thì đòi hỏi thời gian đáp ứng phải nhanh và chính xác, không cho phép sai số vượt quá một ngưỡng nào đó. Tuy nhiên trên thị trường hiện nay có rất nhiều loại cảm biến và hầu hết các cảm biến trên thị trường thì ngõ ra của cảm biến thường là không tuyến tính nên gây khó khăn trong việc xử lý kết quả của bộ xử lý. Trên thực tế đó, sau một thời gian tìm hiểu và nghiên cứu nhóm đã đưa ra giải pháp là thiết kế một bộ cảm biến mềm nhằm xử lý các kết quả của ngõ ra cảm biến trước khi đưa vào bộ xử lý với mục đích giảm khối lượng tính toán cho bộ xử lý và nâng cao hiệu suất hoạt động của bộ xử lý. 1.1.2 Mục tiêu nghiên cứu của đề tài. Mục tiêu của nhóm là xây dựng một bộ cảm biến kết hợp với một bộ xử lý tín hiệu gọi là bộ cảm biến mềm trước khi đưa kết quả đo vào bộ xử lý ứng dụng trong quá điều khiển và giám sát quá trình công nghiệp. 1.2 Giới thiệu về cảm biến. 1.2.1 Cảm biến mềm. Cảm biến mềm hay còn được gọi là cảm biến thông minh là một loại cảm biến có kết hợp với bộ xử lý tín hiệu trước khi đưa các giá trị ngõ ra của cảm biến vào các bộ vi xử lý, vi điều khiển để thực hiện tính toán. Cảm biến mềm là 1 công cụ có giá trị trong nhiều lĩnh vực công nghiệp khác nhau với nhiều ứng dụng như nhà máy lọc dầu, nhà máy hóa chất, nhà máy điện, trong Báo cáo NCKH GVHD: Ks. Lê Mạnh Tuấn Trang | 2 ngành công nghiệp. Giải quyết 1 số vấn đề khác nhau như hệ thống đo back - up, phân tích thời gian thực. Trong các mô hình thiết kế, cảm biến mềm giúp làm giảm tài nguyên phần cứng, cải thiện hệ thống, cải thiện độ tin cậy và kiểm soát chặt chẽ hệ thống. Cảm biến mềm hay cảm biến thông minh (tiếng Anh là soft sensor hay intelligent sensor) là tên thường dùng cho những thiết bị có chức năng nhận biết những đại lượng vật lý như âm thanh, nhiệt độ, giọng nói, hình ảnhvv, ngõ ra của cảm biến có thể được tuyến tính hóa hoặc dùng phần mềm để thay đổi cho thích hợp, được dùng trong các hệ thống đo lường nhằm cải thiện tính thích ứng, tính ổn định, tính chính xác và giá thành của hệ thống. Đặc biệt là cảm biến thông minh có thể kết nối với các phần mềm trong hệ thống đo lường để xử lý dữ liệu, điều này làm cho tính tối ưu của hệ thống được nâng cao lên nhiều. Có rất nhiều loại cảm biến thông minh khác nhau. Mỗi loại cảm biến thông minh lại được dùng trong từng hệ thống tương ứng với chức năng của chúng. Cảm biến thông minh đặc biệt dùng nhiều trong lĩnh lực thu thập dữ liệu. Sử dụng vi xử lý có khả năng phát hiện những vị trí hỏng hóc trong thiết bị đo và đưa ra thông tin, chuẩn đoán kĩ thuật về sự làm việc của thiết bị đo. Các cảm biến thông minh, với sự kết hợp giữa vi xử lý và các bộ cảm biến thông thường thực sự đã tạo ra một tiến bộ vượt bậc trong kỹ thuật đo. 1.2.2 So sánh giửa cảm biến thô và cảm biến mềm. Chúng ta biết rằng cảm biến mềm thì với ngõ ra có thể tuyến tính hóa hoặc dùng phần mềm để thay đổi theo yêu cầu. Đây cũng chính là sự khác biệt lớn giữa cảm biến thô và cảm biến mềm. Cảm biến mềm cung cấp 1 vài tiện ích như sau: - Thay thế các thiết bị phần cứng có chi phí cao, thực hiện mạng lưới giám sát toàn diện hơn. Báo cáo NCKH GVHD: Ks. Lê Mạnh Tuấn Trang | 3 - Cho phép làm việc song song với cảm biến phần cứng, nhận biết các lỗi, do đó đáng tin cậy hơn. - Dể dàng thực hiện trên phần cứng(như vi điều khiển) và trở về khi các thông số thay đổi. - Cho phép ước lượng thời gian thực của dữ liệu, phục hồi sự chậm trễ về thời gian. 1.3 Ứng dụng của bộ cảm biến mềm. Trên thế giới hiện nay thì cảm biến thông minh được sử dụng rộng rãi trong hầu hết mọi lĩnh vực. Mỗi loại cảm biến thông minh lại mang một chức năng, nhiệm vụ khác nhau. Công nghiệp là một lĩnh vực mà cảm biến thông minh được sử dụng rất nhiều. Trong công nghiệp thì tín hiệu chủ yếu để cho cảm biến thông minh hoạt động đó là tín hiệu cơ học, tín hiệu điện, tín hiệu quang học thì cảm biến thông minh có nhiệm vụ đếm, phân loại, đọc và hướng dẫn có tính robot. Trong kỹ thuật sinh học thì cảm biến thông minh là công cụ phát hiện sự có mặt của vật chất, chất hóa học và sinh học, đưa ra phương thức đo lường và lưu giữ các thông tin về dấu hiệu đó. Chúng ta có thể nêu một vài loại cảm biến thông minh điển hình như: - Cảm biến gia tốc kế: Cảm biến gia tốc kế bao gồm phần tử cảm biến và phần tử thiết bị điện. - Cảm biến quang học: Cảm biến quang học là 1 trong những ví dụ cơ bản của cảm biến thông minh dùng để phát hiện vật. Trên đây là một vài loại cảm biến thông minh mà chúng ta thường hay sử dụng. Còn rất nhiều loại cảm biến thông minh khác mà chúng ta không thể đề cập đến. 1.4 Đối tượng nghiên cứu. Hiện nay trên thị trường có rất nhiều loại cảm biến với ngõ ra tuyến tính, ví dụ như LM35, RTD đầu ra đã tuyến tính sẵn, do đề tài này nghiên cứu việc tuyến tính hóa ngõ ra của các cảm biến phi tuyến. Nên đối tượng để nghiên cứu ở đây là những loại cảm biến có ngõ ra là phi tuyến. Báo cáo NCKH GVHD: Ks. Lê Mạnh Tuấn Trang | 4 Việc lựa chọn đối tượng để nghiên cứu là bước đầu tiên và cũng là bước quan trọng nhất trong việc thiết kế một bộ cảm biến mềm. Qua quá trình tìm hiểu thì nhóm đi tới quyết định sử dụng Thermocouple vì nó có nhiều ưu điểm vượt trội hơn so với nhiều loại cảm biến khác. Báo cáo NCKH GVHD: Ks. Lê Mạnh Tuấn Trang | 5 CHƯƠNG 2: CƠ SỞ LÝ THUYẾT. 2.1 Mạng nơ ron nhân tạo. 2.1.1 Giới thiệu về mạng nơ ron nhân tạo. Bộ não con người là hệ thống xử lý thông tin phức tạp phi tuyến và song song, có khả năng học và ghi nhớ, tổng quá hóa và xử lý lỗi. Bộ não con người gồm khoảng 1011 tế bào thần kinh liên kết với nhau thành mạng. Mỗi tế bào thần kinh sinh học gồm 3 thành phần chính là thân tế bào, một hệ thống hình cây các đầu dây thần kinh vào và một trục dẫn đến đầu dây thần kinh ra. Tại đầu của các dây thần kinh có các khớp thần kinh để kết nối với các tế bào thần kinh khác. Mỗi tế bào thần kinh có khoảng 104 khớp thần kinh. Mạng thần kinh nhân tạo(mạng nơ ron nhân tạo) là mô hình toán học đơn giản của bộ não người, bản chất của mạng thần kinh là mạng tính toán song song. Hầu hết các mạng thần kinh nhân tạo phải được huấn luyện trước khi đưa vào sử dụng. Các nghiên cứu về mạng thần kinh nhân tạo đã bắt đầu từ thập niên 1940. Năm 1944, McCulloch và Pitts công bố công trình nghiên cứu về liên kết của các tế bào thần kinh. Năm 1949, Hebb công bố nghiên cứu về tính thích nghi của mạng thần kinh. Cuối những năm 1950, Rosenblatt đưa ra mạng Perceptron. Nghiên cứu về mạng thần kinh nhân tạo chỉ phát triển mạnh từ sau những năm 1980. 2.1.2 Tế bào nơ ron và mạng nơ ron nhân tạo. 2.1.2.1 Tế bào nơ ron. Tế bào nơ ron kết nối với nhau bởi các liên kết. Mỗi liên kết kèm theo một trọng số, đặc trưng cho tính kích thích hay ức chế giữa các tế bào nơ ron. Các tế bào thần kinh được kết nối với nhau và nhận truyền các tính hiệu xj cùng các trọng số wj với nhau. Báo cáo NCKH GVHD: Ks. Lê Mạnh Tuấn Trang | 6 Hình 2.1: Tế bào nơ ron nhân tạo. Trong đó: - 𝑋𝑗 là các tín hiệu vào. - 𝑊𝑗 là các vecter trọng số. Quá trình xử lý thông tin có thể chia làm hai phần: - Xử lý ngõ vào và xử lý ngõ ra. - Hàm xử lý ngõ vào là hàm tổng có các dạng sau: Hàm tuyến tính: f = net = (∑ 𝑤𝑗𝑥𝑗 𝑚 𝑗=1 ) – 𝜃 = w T.x – 𝜃 Hàm toàn phương: f = net = ((∑ 𝑤𝑗 𝑚 𝑗=1 𝑥 2) – 𝜃 Hàm cầu: f = net = (𝜌2 ∑ (𝑤𝑗 − 𝑥𝑗) 𝑚 𝑗=1 2) – 𝜃 = 𝜌2(x – w)T(x – w) – 𝜃 Trong đó: 𝜃 là mức ngưỡng của tế bào thần kinh. - Ngõ ra của mỗi tế bào thần kinh được cho bởi biểu thức: y = a(f) Trong đó a(f) là hàm tác động. - Các dạng hàm tác động thường dùng: Hàm nấc: Báo cáo NCKH GVHD: Ks. Lê Mạnh Tuấn Trang | 7 a(f) = { 1 𝑛ế𝑢 𝑓 ≥ 0 0 𝑛ế𝑢 𝑓 < 0 Hình 2.2: Hàm nấc. Hàm dấu: a(f) = { 1 𝑛ế𝑢 𝑓 ≥ 0 −1 𝑛ế𝑢 𝑓 < 0 Hình 2.3: Hàm dấu. Hàm tuyến tính: a(f) = f Hình 2.4: Hàm tuyến tính. Báo cáo NCKH GVHD: Ks. Lê Mạnh Tuấn Trang | 8 Hàm dốc bảo hòa: a(f) = { 1 𝑛ế𝑢 𝑓 > 1 𝑓 𝑛ế𝑢 0 ≤ 𝑓 ≤ 1 0 𝑛ế𝑢 𝑓 < 0 Hình 2.5: Hàm dốc bảo hòa. Hàm tuyến tính bảo hòa: a(f) = { 1 𝑛ế𝑢 𝑓 > 1 𝑓 𝑛ế𝑢 − 1 ≤ 𝑓 ≤ 1 −1 𝑛ế𝑢 𝑓 < −1 Hình 2.6: Hàm tuyến tính bảo hòa. Hàm dạng S đơn cực: a(f) = 1 1+ 𝑒−𝛾𝑓 Báo cáo NCKH GVHD: Ks. Lê Mạnh Tuấn Trang | 9 Hình 2.7: Hàm dạng S đơn cực Hàm dạng S lưỡng cực: a(f) = 2 1+ 𝑒−𝛾𝑓 - 1 Hình 2.8: Hàm dạng S lưỡng cực. 2.1.2.2 Mạng nơ ron nhân tạo. Là mạng gồm nhiều tế bào thần kinh liên kết chặt chẻ với nhau, tùy theo cấu trúc người ta chia thành cá loại mạng sau: - Mạng 1 lớp: chỉ có 1 lớp tế bào nơ ron xử lý. - Mạng nhiều lớp: có nhiều lớp tế bào thần kinh xử lý. - Mạng truyền thẳng: là mạng mà trong đó tín hiệu chỉ truyền theo một chiều từ ngõ vào đến ngõ ra. - Mạng hồi quy: là mạng mà trong đó có tín hiệu hồi tiếp từ ngõ ra trở về ngõ vào. 2.1.3 Mạng truyền thẳng 1 lớp. 2.1.3.1 Thuật toán học Perceptron. Mạng truyền thẳng một lớp hay còn gọi là mạng Perceptron đơn giản. Hàm tổng ngõ vào là hàm tuyến tính, hàm tác động ngõ ra có thể là hàm dấu, hàm tuyến tính hay Báo cáo NCKH GVHD: Ks. Lê Mạnh Tuấn Trang | 10 hàm dạng S. Tùy theo từng loại ngõ vào tác động mà ta có nhiều thuật toán khác nhau để huấn luyện Perceptron. Hình 2.9: Mạng Perceptron. Thuật toán Perceptron: Bước 1: chọn tốc độ học η > 0. Bước 2: khởi động. - Gán sai số E = 0. - Gán biến chạy k = 1. - Gán các trọng số 𝑤𝑖(𝑘) (i = 1, 𝑛̅̅ ̅̅ ̅) bằng các giá trị nhỏ ngẫu nhiên bất kỳ. Bước 3: quá trình huấn luyện bắt đầu, tính: yi(k) = step(𝑤𝑖 𝑇(k)x(k)) = step{∑ 𝑤𝑖𝑗(𝑘)𝑥𝑗(𝑘) 𝑚 𝑗=1 } (i = 1, 𝑛̅̅ ̅̅ ̅) Bước 4: Cập nhật các vector trọng số: Wi(k + 1) = wi(k) + η{di(k) – yi(k)}x(k) (i = 1, 𝑛̅̅ ̅̅ ̅) Bước 5: Tính sai số tích lũy. E = E + 1 2 ‖𝑑𝑖(𝑘) − 𝑦𝑖(𝑘)‖ 2 Bước 6: Nếu k < K thì gán k = k + 1 và trở lại bước 3. Nếu k = K thì tiếp tục bước 7. Bước 7: Kết thúc một chu kỳ huấn luyện. Báo cáo NCKH GVHD: Ks. Lê Mạnh Tuấn Trang | 11 Nếu E = 0 thì kết thúc quá trình học. Nếu E ≠ 0 thì gán E = 0, k = 1 và trở lại bước 3 bắt đầu một chu trình huấn luyện mới. Perceptron cho phép phân loại chính xác trong trường hợp dữ liệu có thể phân chia tuyến tính. Nó cũng phân loại đúng đầu ra các hàm AND, OR và các hàm có dạng đúng khi n trong m đầu vào của nó đúng(n ≤ m). Nó không thể phân loại được đầu ra của hàm XOR. 2.1.3.2 Adaline và mạng tuyến tính. Mạng tuyến tính là mạng truyền thẳng một lớp gồm các phần tử thích nghi tuyến tính. Adaline (Adaptive Linear Element). Adaline khác với Perceptron ở chỗ hàm tác động của Adaline là hàm tuyến tính chứ không phải hàm giới hạn cứng. Điều này giúp cho ngõ ra của Adaline có thể nhận giá trị bất kỳ. Về phần thuật toán của Adaline thì hiệu quả hơn của Perceptron, làm cho giới hạn phân loại được rộng hơn. Hình 2.10: Mạng tuyến tính (a) và Adaline (b) Thuật toán học Widrow – Hoff: Bước 1: Chọn tốc độ học ƞ > 0, chọn sai số cực đại 𝐸𝑚𝑎𝑥. Bước 2: Khởi động: Báo cáo NCKH GVHD: Ks. Lê Mạnh Tuấn Trang | 12 - Gán sai số E = 0. - Gán biến chạy k = 1. - Gán các trọng số wij(k) (i = 1, 𝑛̅̅ ̅̅ ̅), (j = 1,𝑚̅̅ ̅̅ ̅̅ ) bằng giá trị bất kỳ. Bước 3: Quá trình huấn luyện bắt đầu, tính: 𝑦𝑖(𝑘) = ∑ 𝑤𝑖𝑗 𝑚 𝑗=1 (𝑘)𝑥𝑗(𝑘) (i = 1, 𝑛̅̅ ̅̅ ̅) Bước 4: Cập nhật các trọng số theo biểu thức: wij(k+1) = wij(k) + η[𝑑𝑖(𝑘) − 𝑦𝑖(𝑘)]𝑥𝑗(𝑘) (i = 1, 𝑛̅̅ ̅̅ ̅), (j = 1,𝑚̅̅ ̅̅ ̅̅ ) Bước 5: Tính sai số tích lũy: E = E + 1 2 ∑ [𝑑𝑖(𝑘) − 𝑦𝑖(𝑘)] 𝑛 𝑖=1 2 Bước 6: Nếu k < K thì gán k = k + 1 và trở lại bước 3. Nếu k = K thì tiếp tục bước 7. Bước 7: Nếu E < Emax thì kết thúc quá trình học. Nếu E ≥ Emax thì gán E = 0, k = 1 và trở lại bước 3 bắt đầu một chu kỳ huấn luyện mới. 2.1.3.3 Perceptron với hàm tác động bán tuyến tính. Perceptron thường sử dụng hàm tác động là hàm giới hạn cứng (hàm nấc hay hàm dấu), mà giới hạn cứng không khả vi tại mọi điểm nên không tối ưu. Để khắc phục nhược điểm trên, ta thay giới hạn cứng bằng giới hạn mềm. Thuật toán học Delta: Bước 1: Chọn tốc độ học ƞ > 0, chọn sai số cực đại Emax. Bước 2: Khởi động: - Gán sai số E = 0. Báo cáo NCKH GVHD: Ks. Lê Mạnh Tuấn Trang | 13 - Gán biến chạy k = 1. - Gán các trọng số wij(k) (i = 1, 𝑛̅̅ ̅̅ ̅), (j = 1,𝑚̅̅ ̅̅ ̅̅ ) bằng giá ngẫu nhiên nhỏ bất kỳ. Bước 3: Quá trình huấn luyện bắt đầu, tính: 𝑛𝑒𝑡𝑖(𝑘) = ∑ 𝑤𝑖𝑗 𝑚 𝑗=1 (𝑘)𝑥𝑗(𝑘) (i = 1, 𝑛̅̅ ̅̅ ̅) 𝑦𝑖(𝑘) = a(neti(k)) (i = 1, 𝑛̅̅ ̅̅ ̅) Bước 4: cập nhập các trong số theo biểu thức: 𝛿𝑖(𝑘) = [𝑑𝑖(𝑘) − 𝑦𝑖(𝑘)] a’(neti(k)) wij(k+1) = wij(k) + ƞ𝛿𝑖(𝑘)𝑥𝑖(𝑘) Bước 5: tính sai số tích lũy: E = E + 1 2 ∑ [𝑑𝑖(𝑘) − 𝑦𝑖(𝑘)] 𝑛 𝑖=1 2 Bước 6: Nếu k < K thì gán k = k + 1 và trở lại bước 3. Nếu k = K thì tiếp tục bước 7. Bước 7: Nếu E < Emax thì kết thúc quá trình học. Nếu E ≥ Emax thì gán E = 0, k = 1 và trở lại bước 3 bắt đầu một chu kỳ huấn luyện mới. 2.1.3.4 So sánh perceptron với Adaline. Giống nhau: Perceptron và Adaline đều là thuật toán để huấn luyện mạng thần kinh nhân tạo, đều sử dụng để huấn luyện mạng truyền thẳng 1 lớp. Khác nhau: Pererceptron: Báo cáo NCKH GVHD: Ks. Lê Mạnh Tuấn Trang | 14 - Có khả năng tổng quát hóa những vector mẫu huấn luyện và khả năng học từ các trọng số và mức ngưỡng ngẫu nhiên bất kỳ. - Perceptron đặc biệt thích nghi với những loại mẫu đơn giản, nhanh và tin cậy. Adaline: - Bản chất của thuật toán huấn luyện Adaline là thuật toán trung bình bình phương tối thiểu(LMS- Least Mean Squares) nên hiệu quả hơn thuật toán học Perceptron và di chuyển giới hạn phân loại xa nhất có thể có được so với mẫu phân loại. - Ngõ ra của mạng Adaline là một giá trị bất kỳ nên thường được sử dụng Adaline trong bài toán điều khiển. 2.1.4 Mạng truyền thẳng nhiều lớp. Cấu trúc mạng. Mạng truyền thẳng nhiều lớp là mạng có từ 2 lớp trở lên. Lớp tế bào thần kinh nối với ngõ vào gọi là lớp vào. Lớp tế bào thần kinh nối với ngõ ra gọi là lớp ra. Lớp tế bào thần kinh không nối trực tiếp ngõ ra và ngõ vào gọi là lớp ẩn. Kết nối giữa các tế bào thần kinh có thể đầy đủ hoặc không đầy đủ. Mạng truyền thẳng nhiều lớp có thể giải bài toán không khả phân tuyến tính. Thuật toán để giải quyết mạng truyền thẳng nhiều lớp được gọi là thuật toán lan truyền ngược. Thuật toán lan truyền ngược thực hiện 2 bước truyền thông tin. Do thuật toán huấn luyện mạng truyền thẳng là thuật toán lan truyền ngược nên còn được gọi là mạng lan truyền ngược. Thuật toán lan truyền ngược. Bước 1: Chọn tốc độ học ƞ > 0, chọn sai số cực đại 𝐸𝑚𝑎𝑥. Bước 2: Khởi động: Gán sai số E = 0. Báo cáo NCKH GVHD: Ks. Lê Mạnh Tuấn Trang | 15 Gán biến chạy k = 1. Gán các trọng số 𝜔𝑖𝑞(𝑘), 𝜐𝑞𝑗(𝑘) (i = 1, 𝑛̅̅ ̅̅ ̅; j = 1,𝑚̅̅ ̅̅ ̅̅ ; q = 1, 𝑙̅̅ ̅̅ ) Bước 3: (Truyền thuận dữ liệu) Tính ngõ ra của mạng với tín hiệu vào là x(k): Lớp ẩn: 𝑛𝑒𝑡𝑞(𝑘) = ∑ 𝜐𝑞𝑗(𝑘)𝑥𝑗(𝑘) 𝑚 𝑗=1 (q = 1, 𝑙̅̅ ̅̅ ) 𝑍𝑞(𝑘) = 𝑎ℎ(𝑛𝑒𝑡𝑞(𝑘)) (q = 1, 𝑙̅̅ ̅̅ ) Lớp ra: 𝑛𝑒𝑡𝑖(𝑘) = ∑ 𝜔𝑖𝑞(𝑘) 𝑙 𝑞=1 𝑧𝑞(𝑘) (i = 1, 𝑛̅̅ ̅̅ ̅) 𝑦𝑖(𝑘) = 𝑎0(𝑛𝑒𝑡𝑖(𝑘)) (i = 1, 𝑛̅̅ ̅̅ ̅) Bước 4: (Lan truyền ngược sai số) Cập nhật trọng số của mạng: Lớp ra: 𝛿𝑜𝑖(𝑘) = [d(k) – yi(k)][𝑎𝑜 ′ (𝑛𝑒𝑡𝑖(𝑘))] (i = 1, 𝑛̅̅ ̅̅ ̅) 𝜔𝑖𝑞(𝑘 + 1) = 𝜔𝑖𝑞(𝑘) + 𝜂𝛿𝑜𝑖(𝑘) 𝑧𝑞(𝑘) (i = 1, 𝑛̅̅ ̅̅ ̅;q = 1, 𝑙̅̅ ̅̅ ) Lớp ẩn: 𝛿ℎ𝑞(𝑘) = [∑ 𝛿𝑜𝑖(𝑘)𝜔𝑖𝑞(𝑘) 𝑛 𝑖=1 ] 𝑎ℎ ′ (𝑛𝑒𝑡𝑞(𝑘)) (q = 1, 𝑙̅̅ ̅̅ ) 𝜐𝑞𝑗(𝑘 + 1) = 𝜐𝑞𝑗(𝑘) + 𝜂𝛿ℎ𝑞(𝑘) 𝑥𝑗(𝑘) (j=1,𝑚̅̅ ̅̅ ̅̅ ;q = 1, 𝑙̅̅ ̅̅ ) Bước 5: Tính sai số tích lũy: E = E + 1 2 ∑ (𝑑𝑖(𝑘) − 𝑦𝑖(𝑘)) 2𝑛 𝑖=1 Bước 6: Nếu k < K thì gán k = k + 1 và trở lại bước 3. Nếu k = K thì tiếp tục bước 7. Bước 7: Nếu E < 𝐸𝑚𝑎𝑥 thì kết thúc quá trình học. Nếu E ≥ 𝐸𝑚𝑎𝑥 thì gán E = 0, k = 1 và trở lại bước 3 bắt đầu một chu kỳ huấn luyện mới. 2.1.5 Các phương pháp huấn luyện mạng. 2.1.5.1 Học có giám sát. Báo cáo NCKH GVHD: Ks. Lê Mạnh Tuấn Trang | 16 Trong phương pháp học có giám sát, dữ liệu huấn luyện mạng thần kinh là tập hợp các mẫu(dữ liệu vào - dữ liệu ra) mong muốn. Ban đầu các trọng số của mạng được khởi động giá trị bất kì. Sai số e(k) = d(k) - y(k) được sử dụng để cập nhật trọng số của mạng. Hình 2.11: Học có giám sát. 2.1.5.2 Học cũng cố. Phương pháp này học dựa trên thông tin đánh giá, chỉ biết ngõ ra thực của mạng là đúng hay sai. Hình 2.12: Học cũng cố. 2.1.5.3 Học không có giám sát. Trong phương pháp học không có giám sát không có thông tin phản hồi cho biết ngõ ra của mạng là đúng hay sai. Mạng thần kinh phải tự phát hiện các đặc điểm, các mối tương quan, hay các nhóm của tập mẩu dữ liệu vào và mã hóa chúng thành dữ liệu ra của mạng. Báo cáo NCKH GVHD: Ks. Lê Mạnh Tuấn Trang | 17 Hình 2.13: Học không có giám sát. 2.1.6 Thuật toán huấn luyện. 2.1.6.1 Thuật toán Gradient Descent. Thuật toán Gradient Descent còn gọi là thuật toán suy giảm độ dốc. Thuật toán này cập nhập giá trị của nó tại “điểm dốc”. Phương pháp Gradient Descent hội tụ tốt cho những hàm toán đơn giản. Độ dốc của hàm được mô tả bởi các thông số và phương trình sau: xn+1 = xn - αgn Hình 2.14: Mô tả thuật toán Gradient Descent Ưu điểm: - Giảm nhanh ở các đoạn thẳng. Nhược điểm: - Tiếp cận điểm tối ưu chậm ở đoạn cong(hội tụ chậm) - Phụ thuộc vào việc chọn thông số α Báo cáo NCKH GVHD: Ks. Lê Mạnh Tuấn Trang | 18 2.1.6.2 Thuật toán Newton. Phương pháp Newton là phương pháp dùng để tìm điểm cực tiểu của một hàm số thực. Hình 2.15: Mô tả hình học của phương pháp Newton Phương pháp Newton có thể bắt nguồn từ một điểm từ hình trên. Đạo hàm tại điểm 𝑥0 được tính như sau: 0 0 0 0 1 0 1 ( ) 0 ( ) '( ) f x f x f x x x x x      Từ đó có được 0 1 0 0 ( ) '( ) f x x x f x   Đặt 0 0 ( ) '( ) f x x f x    Chúng ta có được biểu thức sau: 1 0x x x   . Bằng cách sử dụng 𝑥1 để tìm 𝑥2 và tiếp tục như vậy thì chúng ta có được công thức tổng quát như sau: Báo cáo NCKH GVHD: Ks. Lê Mạnh Tuấn Trang | 19 1i ix x x    Như vậy chúng ta có được các bước thực hiện phương pháp Newton như sau: Bước 1: Chọn điểm bắt đầu 𝑥0. Bước 2: Tăng chỉ số i cho đến khi đạt đến điểm hội tụ. Bước 3: Thực hiện bước lặp Newton 0 0 ( ) '( ) f x x f x    Bước 4: Cập nhật giá trị 1i ix x x    . Ưu điểm : - Thuật toán đơn giản. - Tốc độ hội tụ nhanh. Nhược điểm: - Đối với những hàm phức tạp thì việc tìm đạo hàm trở nên khó hơn. - Phụ thuộc nhiều vào việc chọn giá trị 𝑥0 ban đầu. Nếu việc chọn giá trị 𝑥0 không hợp lý thì có thể làm cho quá trình hội tụ lâu hơn và kéo dài. Phương pháp Newton chỉ thực hiện tốt đối với những hàm đơn giản, hàm một biến. Đối với những hàm nhiều biến hoặc những hàm phức tạp thì phương pháp Newton không thể giải quyết được. Chính vì vậy, cần có phương pháp mới khắc phục được những nhược điểm của phương pháp Newton. Phương pháp Gauss - Newton dùng để tìm tổng bình phương của hàm nhiều biến hoặc những hàm phức tạp, khắc phục được nhược điểm của phương pháp Newton. 2.1.6.3 Thuật toán Gauss – Newton. Thuật toán Gauss-Newton dùng để tối thiểu tổng bình phương của một hàm gốc. Đối với những vấn đề ở mức trung bình thì phương pháp Gauss-Newton hội tụ nhanh hơn nhiều so với phương pháp Gradient Descent. Giá trị điểm cập nhật: Báo cáo NCKH GVHD: Ks. Lê Mạnh Tuấn Trang | 20 𝑥𝑛+1 = 𝑥𝑛 − 𝛼𝑛𝐻𝑛 −1𝑔𝑛 Trong đó: 𝐻 = ∇2𝑓 ≈ 𝐽𝑇𝐽 Bình phương tối thiểu phi tuyến: 𝑓(𝑥) = ∑ 𝑟𝑖 2𝑀 𝑖=1 Hay tương đương với: 𝜕 𝜕𝑥𝑘 ∑ 𝑟𝑖 2 𝑖 = ∑ 2𝑟𝑖 𝜕𝑟𝑖 𝜕𝑥𝑘 𝑖 𝜕2 𝜕𝑥𝑙𝜕𝑥𝑘 ∑𝑟𝑖 2 𝑖 = 2 𝜕 𝜕𝑥𝑙 ∑𝑟𝑖 𝑖 𝜕𝑟𝑖 𝜕𝑥𝑘 = 2∑ 𝜕𝑟𝑖 𝜕𝑥𝑘 𝑖 𝜕𝑟𝑖 𝜕𝑥𝑙 + 2∑ 𝑟𝑖 𝜕2𝑟𝑖 𝜕𝑥𝑘𝜕𝑥𝑙 𝑖 Chúng ta có thể viết lại như sau: 𝐻(𝑥) = 2𝐽𝑇𝐽 + 2∑𝑟𝑖𝑅𝑖 𝑀 𝑖=1 𝐽(𝑥) = ( 𝜕𝑟1 𝜕𝑥1 ⋯ 𝜕𝑟1 𝜕𝑥𝑁 ⋮ ⋱ ⋮ 𝜕𝑟𝑀 𝜕𝑥1 ⋯ 𝜕𝑟𝑀 𝜕𝑥𝑁) ∇𝑓(𝑥) = 2𝐽𝑇𝑟 Ưu điểm: - Hội tụ nhanh(khi tiếp điểm gần min). - Không phụ thuộc vào lựa chọn thông số. - Không phải tính đạo hàm bậc 2. Nhược điểm: - Nhạy cảm với điểm bắt đầu. 2.1.6.4 Thuật toán Levenberg Marquardt. Kết hợp Gradient Descent và Gauss-Newton, chúng ta có được hàm mới: 𝐻(𝑥, λ) = 2𝐽𝑇𝐽 + λI Báo cáo NCKH GVHD: Ks. Lê Mạnh Tuấn Trang | 21 𝑥𝑖+1 = 𝑥𝑖 − (𝐻 + λdiag[H]) −1. ∇𝑓(𝑥𝑖) - Khi λ nhỏ, H xấp xỉ ma trận Hessian Gauss-Newton. - Khi λ lớn, H xấp xỉ vector Gradient-descent. - Khi sai số giảm, giảm λ. - Khi sai số tăng, tăng λ. Thuật toán Levenberg - Marquardt kết hợp ưu điểm Gradient descent và Gauss Newton, hội tụ nhanh không phụ thuộc nhiều vào chọn λ. Thuật toán: 𝐻(𝑥, λ) = 2𝐽𝑇𝐽 + λI Bước 1: khởi động: λ = 0.001 Bước 2: Tính: 𝛿𝑥 = −𝐻(𝑥, λ)−1𝑔 Bước 3: Nếu 𝑓(𝑥𝑛 + 𝛿𝑥) > 𝑓(𝑥𝑛) thì tăng λ lên(gấp khoảng 10 lần) và quay lại bước 2. Bước 4: Ngược lại, nếu điều kiện ở bước 3 không thỏa thì giảm giá trị λ xuống(giảm khoảng 0.1 lần so với giá trị ban đầu), đặt 𝑥𝑛+1 = 𝑥𝑛 + 𝛿𝑥và quay lại bước 2. 2.2 Cảm biến. 2.2.1 Cấu tạo và nguyên lý hoạt động của thermocouple. Một cảm biến Thermocouple bao gồm 2 miếng kim loại khác nhau được nối lại với nhau tại một điểm, điểm đó được gọi là điểm làm việc. Đầu còn lại thì để hở và được kết nối với mạch tín hiệu điều hòa, thường thì mạch điện mày được làm bằng đồng, và mối nối giữa 2 thanh kim loại của Thermocouple với mạch tín hiệu điều hòa được gọi là điểm tham khảo. Hình 2.16: Cấu tạo của thermocouple. Báo cáo NCKH GVHD: Ks. Lê Mạnh Tuấn Trang | 22 Điện áp ra tại điểm tham khảo phụ thuộc vào nhiệt độ ở cả tại điểm làm việc và điểm tham khảo. Khi có sự tác động tại điểm làm việc thì sẽ xuất hiện sức điện động trên 2 bản kim loại A và B. Vì bản chất, tính chất của 2 bản kim loại là khác nhau nên sinh ra sự chênh lệch và chính sự chênh lệch này tạo nên 1 điện áp ngõ ra tại điểm tham khảo 2.2.2 Phân tích khâu điều hòa tín hiệu. 2.2.2.1 Khuếch đại. Là nhiệm cụ chính của khâu xử lý tín hiệu nhằm: tăng độ phân giải cho phép đo, tăng tỷ số tín hiệu/nhiễu (SNR). Tăng độ phân giải tối đa. VD: tín hiệu ngõ ra sensor là 0 - 10mV nếu đưa trực tiếp vào ADC 12bit với full scale 10V(độ phân giải 2.44mV) thì chỉ phân biệt được 4 mức. Tăng SNR: tín hiệu nhỏ ở ngõ ra của sensor cách xa phần cứng DAQ(hệ thu thập và xử lý dữ liệu) nếu được truyền trong môi trường nhiễu sẽ bị ảnh hưởng lớn của nhiễu. Nếu tín hiệu nhỏ(bị nhiễu) này được khuếch đại tại phần cứng DAQ sau khi được truyền qua môi trường nhiễu thì nhiễu trong tín hiệu sẽ tăng. Nếu nhiễu so sánh được tới tín hiệu cần đo(SNR thấp) sẽ dẫn đến sai số lớn cho phép đo và phép đo là vô nghĩa. Tăng SNR bằng cách khuếch đại tín hiệu nhỏ ở đầu ra sensor trước khi truyền. 2.2.2.2 Tuyến tính hóa. Quan hệ giữa ngõ ra của sensor và tín hiệu đầu vào cần đo thường là phi tuyến. Phần mềm của hệ DAQ thường thực hiện chức năng tuyến tính hóa. Nếu mối quan hệ phi tuyến là dự đoán được và có tính lặp lại thì có thể tuyến tính hóa bằng phần cứng. Thông thường cần một bộ chuyển đổi riêng biệt, tuy nhiên sau khi đã được xử lý thì các tín hiệu đo lường này có quan hệ trực tiếp với đại lượng đo. 2.2.2.3 Cách ly. Đối với tín hiệu số thì thường dùng Opto Báo cáo NCKH GVHD: Ks. Lê Mạnh Tuấn Trang | 23 Hình 2.17: Cách ly bằng Opto. Đối với tín hiệu tương tự thì thường dùng phương pháp từ trường/điện trường. Điều chế tín hiệu điện áp thành tần số, sau đó truyền tín hiệu tần số bằng biến áp/tụ và biến đổi tần số thành điện áp ở đầu ra. Hình 2.18: Cách ly bằng biến áp. Cách ly giúp bảo vệ thiết bị phần cứng DAQ, PC cũng như quá trình quá độ, sét hay tĩnh điện cũng như hỏng hóc của các thiết bị cao áp. Các bộ bảo vệ quá áp được đặt ở đầu vào của khâu xử lý tín hiệu để bảo vệ khâu này. Cách ly còn đảm bảo vòng nối đất, điện áp cách chung không ảnh hưởng đến tín hiệu đo. 2.2.2.4 Mạch lọc. Mạch lọc nhằm loại bỏ nhiễu ra khỏi tín hiệu cần đo trước khi tín hiệu này được khuếch đại và đưa và ADC. Báo cáo NCKH GVHD: Ks. Lê Mạnh Tuấn Trang | 24 Có thể lọc bằng phần cứng hoặc phần mềm. - Phần cứng: dùng các mạch lọc analog là rẻ nhất, với các thông số: tần số cắt, roll-off(độ dốc của đường cong biên độ theo tần số tại tần số cắt), Q-factor(quyết định độ lợi của mạch lọc tại tần số cộng hưởng và roll-off), cách tính toán mạch lọc. - Phần mềm: đọc tín hiệu nhiều lần hơn cần thiết và lấy trung bình. Phương pháp này loại bỏ được nhiễu hoàn toàn nếu các mẫu được trung bình hóa trong một chu kỳ của nhiễu. 2.2.3 Các bước xây dựng bộ cảm biến mềm. Tổng quan các bước xây dựng nên một cảm biến mềm. Hình 2.19: Tổng quan các bước thiết kế bộ cảm biến mềm. 2.2.3.1 Chọn dữ liệu và lọc. Báo cáo NCKH GVHD: Ks. Lê Mạnh Tuấn Trang | 25 Bước này là bước cơ bản để thiết kế nên 1 cảm biến thông minh. Vì cần có tập dữ liệu mẫu hoặc thông tin của đối tượng cần hướng đến thì chúng ta mới có thể định hướng được chức năng, mục đích sử dụng của cảm biến thông minh. Việc chọn dữ liệu phải là công việc cơ bản và người thiết kế mô hình cũng phải biết chọn dữ liệu sao cho dữ liệu được chọn phản ánh được tất cả hệ thống. Ví dụ như Sử dụng mạng nơ ron nhân tạo để tuyến tính hóa ngõ ra của cảm biến Thermocouple trong hệ thống thu thập dữ liệu thì yêu cầu dữ liệu cơ bản ở đây là chúng ta phải biết về cách thức hoạt động, môi trường hoạt động, giới hạn sử dụng, ngõ vào, ngõ ravv của Thermocouple. Trong thực tế, để thiết kế nên 1 cảm biến thông minh thì luôn nảy sinh ra những vấn đề như chi phí, tính an toàn, mức độ phổ biến trong công nghiệp. Giá thành của cảm biến thông minh được tạo ra có phù hợp với yêu cầu của bên sử dụng không? Nó có an toàn không? Tuổi thọ nó cao không? Mức độ biết đến bởi người sử dụng thì như thế nào?...vv. Tất cả những phát sinh này lại đưa ra những khó khăn cho người thiết kế cảm biến thông minh. Người thiết kế phải đối diện với các vấn đề như dữ liệu bị cũ, ảnh hưởng nhiễu, ngõ ra tuyến tính của cảm biếnvv. Vậy để có thể giúp những người thiết kế thì phải có những người am hiểu những vấn đề này, có thể gọi họ là những người có kinh nghiệm hay chuyên gia và vai trò của họ trong những vấn đề này là hết sức cần thiết. Những chuyên gia này sẽ cung cấp thông tin liên quan như thứ tự, cấu trúc của hệ thống, thời gian trì hoãn, thời gian lấy mẫu, dãy hoạt động, tính phi tuyến của hệ thống vv. Nếu có sự trợ giúp của những chuyên gia này thì công việc thiết kế cảm biến thông minh không thể thực hiện được và những tập dữ liệu mẫu sẽ chỉ được khai thác một phần. 2.2.3.2 Chọn kiểu hồi quy và cấu trúc mô hình. Cấu trúc mẫu cũng là 1 phần được để ý đến trong các bước thiết kế. Có nhiều lý do thiết kế cảm biến ảnh hưởng đến cấu trúc mẫu này. Ví dụ đối với cấu trúc thô, đơn giản Báo cáo NCKH GVHD: Ks. Lê Mạnh Tuấn Trang | 26 thì yêu cầu chỉ là đạt đến được trạng thái ổn định thì kiểu tuyến tính có thể là sự lựa chọn tốt nhất vì tính đơn giản của nó. Khi sử dụng mô hình trên thì có nhiều vấn đề mà chúng ta cần phải bàn tới, tùy thuộc vào đối tượng yêu cầu của cảm biến thông minh. Chẳng hạn, chúng ta lấy ví dụ như việc thiết kế cảm biến để kiểm tra sao lưu phần cứng của thiết bị nào đó thì chúng ta không thể dùng tập mẫu dữ liệu cũ được. Đơn giản là vì dữ liệu trên một thiết bị nào đó như máy tính bảng hoặc điện thoại thì luôn được thay đổi và cập nhật. Do đó chúng ta có thể sử dụng khối thứ 3 trong cấu hình thiết kế, tức là “Chọn kiều hồi quy và cấu trúc mô hình” nhằm có thể cập nhật được giá trị hiện tại của dữ liệu để lưu cho thích hợp. Trong thực tế thì những tập mẫu dữ liệu cũ có thể được sử dụng hoặc đề xuất trong quá trình thiết kế. Ở đây tính hồi tiếp là trong mỗi lần kết quả của dữ liệu ở ngõ ra thì phần dữ liệu được chọn phân tích. Việc phân tích này nhằm để có thể thay đổi thông số của hệ thống sao cho phù hợp với yêu cầu. 2.2.3.3 Thành lập mô hình.(ước lượng mô hình và chuẩn hóa mô hình) Bước cuối cùng trong mô hình thiết kế cảm biến thông minh là thành lập mô hình. Thành lập mô hình là một giai đoạn được yêu cầu để kiểm tra liệu cảm biến có tương thích hoặc phù hợp với môi trường hoạt động của nó hay không. Trong giai đoạn kiểm tra mô hình của cảm biến thông minh thì có 1 nguyên tắc mà chúng ta phải luôn chú ý đến đó là dữ liệu dùng cho tính giới hạn phải với dữ liệu dùng cho tính nhận dạng. Trong thực tế thì 1 kiểu mô hình phải có những đặc tính có thể thỏa mãn trong việc học dữ liệu, những đặc tính này có thể giúp mô hình hoạt động hiệu quả hơn tránh được các lỗi làm giảm hiệu quả của mô hình. Những lỗi này có thể được kiểm tra và đếm trong quá trình hoạt động. Báo cáo NCKH GVHD: Ks. Lê Mạnh Tuấn Trang | 27 CHƯƠNG 3: XÂY DỰNG ĐỀ TÀI. 3.1 Thu thập dữ liệu. Dữ liệu để huấn luyện cho mạng lấy từ datasheet của thermocouple type K, cứ cách 5 độ thì ta lấy một mẫu. Tổng cộng ta có 329 mẫu với dải nhiệt độ từ 270℃ đến 1370℃. Toàn bộ tập mẫu để huấn luyện được trình bày ở phụ lục của báo cáo. 3.2 Tiền xử lý dữ liệu. Tiền xử lý dữ liệu liên quan đến việc phân tích và chuyển đổi giá trị các tham số đầu vào, đầu ra mạng để tối thiểu hóa nhiễu, nhấn mạnh các đặc trưng quan trọng, phát hiện các xu hướng và cân bằng phân bố của dữ liệu. Bởi vì, mạng neural dùng để học mẫu từ tập dữ liệu, sự biểu diễn dữ liệu có vai trò quyết định trong việc học các mẫu thích hợp. Các dữ liệu dùng cho đầu vào, đầu ra của mạng nơron hiếm khi được đưa trực tiếp vào mạng dưới dạng dữ liệu thô. Chúng thường được chuẩn hóa vào khoảng giữa cận trên và cận dưới của hàm chuyển (thường là giữa đoạn [0;1] hoặc [-1;1]). Trong việc chuyển đổi dữ liệu, dữ liệu được chuyển đổi hoặc hợp nhất thành những dạng phù hợp cho việc huấn luyện. Chuyển đồi dữ liệu gồm những việc sau: - Làm mịn: khử nhiễu cho dữ liệu. Có thể dùng các kỹ thuật như binning, regression, clustering. - Tập hợp dữ liệu: tóm tắt, xây dựng các khối dữ liệu (data cube). - Tổng quát hóa dữ liệu: các dữ liệu thô hoặc ở cấp thấp sẽ được thay thế bằng những khái niệm cao hơn thông qua việc sử dụng 1 hệ thống phân cấp khái niệm. - Chuẩn hóa dữ liệu: các dữ liệu thuộc tính sẽ được đưa về 1 khoảng nhỏ, như -1 đến 1, hoặc 0 đến 1. - Xây dựng thuộc tính mới: xây dựng thuộc tính mới và đưa vào tập thuộc tính nhằm phục vụ quá trình huấn luyện. 3.3 Xây dựng mạng nơ ron. 3.3.1 Chọn số lớp cho mạng nơ ron. Số lớp của mạng nơ-ron phụ thuộc vào số lượng tập dữ liệu đầu vào. Do đó phải thực nghiệm (tăng hoặc giảm số lớp, chọn số lớp ẩn cho phù hợp) để có thể xác định được số lớp, số nơ-ron lớp ẩn bao nhiêu là tối ưu nhất. Báo cáo NCKH GVHD: Ks. Lê Mạnh Tuấn Trang | 28 Cấu trúc mạng 2 lớp: gồm một lớp ẩn và một lớp ra. Hình 3.1: Cấu trúc mạng 2 lớp. Cấu trúc mạng 3 lớp: gồm 2 lớp ẩn và 1 lớp ra. Hình 3.2: Cấu trúc mạng 3 lớp. 3.3.2 Chọn số nơ ron lớp ẩn mạng 2 lớp. Số nơ ron trong một lớp cũng ảnh hưởng không nhỏ tới quá trình huấn luyện, trong trường hợp quá nhiều nơ ron trong một lớp có thể dẫn đến hiện tượng quá khớp(overfitting). Hình 3.3: Chọn số lớp ẩn. Báo cáo NCKH GVHD: Ks. Lê Mạnh Tuấn Trang | 29 CHƯƠNG 4: TỔNG KẾT. 4.1 Kết quả của đề tài. Kết quả của bài báo cáo này là tìm được trọng số W và xây dựng phần mềm để huấn luyện cho mạng nơ-ron. Giá trị W được xem là kết quả đạt được của việc huấn luyện bởi vì từ giá trị W này thì chúng ta có thể huấn luyện được theo yêu cầu của ngõ ra mong muốn 4.2 Hạn chế của đề tài. Do thời gian và kinh phí không đủ nên chưa đóng gói được thiết bị thực tế. 4.3 Hướng phát triển. Tiếp tục hoàn thiện 1 cảm biến thông minh hoàn chỉnh và mở rộng mạng huấn luyện cho nhiều cảm biến có ngõ ra phi tuyến như vậy. Báo cáo NCKH GVHD: Ks. Lê Mạnh Tuấn Trang | 30 TÀI LIỆU THAM KHẢO [1] – Huỳnh Thái Hoàng, “Hệ Thống Điều Khiển Thông Minh”, NXB ĐHQGTPHCM, năm 2006 [2] – Jon Wilson, SenSor Technology HandBook [3] – Luigi Fortura, Salvatore Graziani, Alessandro Rizzo and M.Gabriella Xibilia, Soft Sensor for Monitoring and Control of Industrial Processes Báo cáo NCKH GVHD: Ks. Lê Mạnh Tuấn Trang | 31 PHỤ LỤC Code huấn luyện. Huấn luyện mạng 3 lớp close all, clear all clc, format compact inputs = xlsread('input')'/50 % input vector (6- dimensional pattern) outputs = xlsread('output')'/50 % corresponding target output vector % create network net = network( ... 1, ... % numInputs, number of inputs, 3, ... % numLayers, number of layers [1; 0; 0], ... % biasConnect, numLayers-by-1 Boolean vector, [1; 0; 0], ... % inputConnect, numLayers-by-numInputs Boolean matrix, [0 0 0 ; 1 0 0; 0 1 0], ... % layerConnect, numLayers- by-numLayers Boolean matrix [0 0 1] ... % outputConnect, 1-by-numLayers Boolean vector ); % View network structure %view(net); % number of hidden layer neurons net.layers{1}.size =5; % number of hidden layer neurons net.layers{2}.size = 5; % hidden layer transfer function net.layers{1}.transferFcn = 'logsig'; net.layers{2}.transferFcn = 'logsig'; %view(net); net = configure(net,inputs,outputs); view(net); % initial network response without training initial_output = net(inputs) % network training net.trainFcn = 'trainlm'; net.performFcn = 'mse'; net = train(net,inputs,outputs); % network response after training final_output = net(inputs) Báo cáo NCKH GVHD: Ks. Lê Mạnh Tuấn Trang | 32 plot(inputs,outputs,'r',final_output,outputs) Huấn luyện mạng 2 lớp close all, clear all clc, format compact inputs = xlsread('input')'/50 % input vector (6- dimensional pattern) outputs = xlsread('output')'/50 % corresponding target output vector % create network net = network( ... 1, ... % numInputs, number of inputs, 2, ... % numLayers, number of layers [1; 0], ... % biasConnect, numLayers-by-1 Boolean vector, [1; 0], ... % inputConnect, numLayers-by-numInputs Boolean matrix, [0 0 ; 1 0], ... % layerConnect, numLayers-by- numLayers Boolean matrix [0 1] ... % outputConnect, 1-by-numLayers Boolean vector ); % View network structure %view(net); % number of hidden layer neurons net.layers{1}.size =5; % number of hidden layer neurons net.layers{2}.size = 5; % hidden layer transfer function net.layers{1}.transferFcn = 'logsig'; net.layers{2}.transferFcn = 'logsig'; %view(net); net = configure(net,inputs,outputs); view(net); % initial network response without training initial_output = net(inputs) % network training net.trainFcn = 'trainlm'; net.performFcn = 'mse'; net = train(net,inputs,outputs); % network response after training final_output = net(inputs) plot(inputs,outputs,'r',final_output,outputs) Bảng thay đổi giá trị điện áp của thermocouple. Báo cáo NCKH GVHD: Ks. Lê Mạnh Tuấn Trang | 33 STT Nhiệt độ Giá trị điện áp ra của thermocouple 1 -270 -6.458 2 -265 -6.452 3 -260 -6.441 4 -255 -6.425 5 -250 -6.404 6 -245 -6.377 7 -240 -6.344 8 -235 -6.306 9 -230 -6.262 10 -225 -6.213 11 -220 -6.158 12 -215 -6.099 13 -210 -6.035 14 -205 -5.965 15 -200 -5.891 16 -195 -5.813 17 -190 -5.73 18 -185 -5.642 19 -180 -5.55 20 -175 -5.454 21 -170 -5.354 22 -165 -5.25 23 -160 -5.141 24 -155 -5.029 25 -150 -4.913 26 -145 -4.793 27 -140 -4.669 28 -135 -4.542 29 -130 -4.411 30 -125 -4.276 31 -120 -4.138 32 -115 -3.997 33 -110 -3.852 34 -105 -3.705 35 -100 -3.554 36 -95 -3.4 37 -90 -3.243 38 -85 -3.083 39 -80 -2.92 40 -75 -2.755 41 -70 -2.587 42 -65 -2.416 43 -60 -2.243 Báo cáo NCKH GVHD: Ks. Lê Mạnh Tuấn Trang | 34 44 -55 -2.067 45 -50 -1.889 46 -45 -1.709 47 -40 -1.527 48 -35 -1.343 49 -30 -1.156 50 -25 -0.968 51 -20 -0.778 52 -15 -0.586 53 -10 -0.392 54 -5 -0.197 55 0 0 56 5 0.198 57 10 0.397 58 15 0.597 59 20 0.798 60 25 1 61 30 1.203 62 35 1.407 63 40 1.612 64 45 1.817 65 50 2.023 66 55 2.23 67 60 2.436 68 65 2.644 69 70 2.851 70 75 3.059 71 80 3.267 72 85 3.474 73 90 3.682 74 95 3.889 75 100 4.096 76 105 4.303 77 110 4.509 78 115 4.715 79 120 4.92 80 125 5.124 81 130 5.328 82 135 5.532 83 140 5.735 84 145 5.937 85 150 6.138 86 155 6.339 87 160 6.54 88 165 6.741 89 170 6.941 Báo cáo NCKH GVHD: Ks. Lê Mạnh Tuấn Trang | 35 90 175 7.14 91 180 7.34 92 185 7.54 93 190 7.739 94 195 7.939 95 200 8.138 96 205 8.338 97 210 8.53 98 215 8.739 99 220 8.94 100 225 9.141 101 230 9.343 102 235 9.545 103 240 9.747 104 245 9.95 105 250 10.153 106 255 10.357 107 260 10.561 108 265 10.766 109 270 10.971 110 275 11.176 111 280 11.382 112 285 11.588 113 290 11.795 114 295 12.001 115 300 12.209 116 305 12.416 117 310 12.624 118 315 12.831 119 320 13.04 120 325 13.248 121 330 13.457 122 335 13.665 123 340 13.874 124 345 14.084 125 350 14.293 126 355 14.503 127 360 14.713 128 365 14.923 129 370 15.133 130 375 15.343 131 380 15.554 132 385 15.764 133 390 15.975 134 395 16.186 135 400 16.397 Báo cáo NCKH GVHD: Ks. Lê Mạnh Tuấn Trang | 36 136 405 16.608 137 410 16.82 138 415 17.031 139 420 17.243 140 425 17.455 141 430 17.667 142 435 17.87 143 440 18.091 144 445 18.303 145 450 18.516 146 455 18.728 147 460 18.941 148 465 19.154 149 470 19.366 150 475 19.579 151 480 19.792 152 485 20.005 153 490 20.218 154 495 20.431 155 500 20.644 156 505 20.857 157 510 21.071 158 515 21.284 159 520 21.497 160 525 21.71 161 530 21.924 162 535 22.137 163 540 22.35 164 545 22.563 165 550 22.776 166 555 22.99 167 560 23.203 168 565 23.416 169 570 23.629 170 575 23.842 171 580 24.055 172 585 24.267 173 590 24.48 174 595 24.693 175 600 24.905 176 605 25.118 177 610 25.33 178 615 25.543 179 620 25.755 180 625 25.967 181 630 26.179 Báo cáo NCKH GVHD: Ks. Lê Mạnh Tuấn Trang | 37 182 635 26.39 183 640 26.602 184 645 26.814 185 650 27.025 186 655 27.236 187 660 27.447 188 665 27.658 189 670 27.869 190 675 28.079 191 680 28.289 192 685 28.5 193 690 28.71 194 695 28.919 195 700 29.129 196 705 29.338 197 710 29.548 198 715 29.757 199 720 29.965 200 725 30.174 201 730 30.382 202 735 30.59 203 740 30.798 204 745 31.006 205 750 31.213 206 755 31.421 207 760 31.628 208 765 31.834 209 770 32.041 210 775 32.247 211 780 32.453 212 785 32.659 213 790 32.865 214 795 33.07 215 800 33.275 216 805 33.48 217 810 33.685 218 815 33.889 219 820 34.093 220 825 34.297 221 830 34.501 222 835 34.704 223 840 34.908 224 845 35.11 225 850 35.313 226 855 35.516 227 860 35.718 Báo cáo NCKH GVHD: Ks. Lê Mạnh Tuấn Trang | 38 228 865 35.92 229 870 36.121 230 875 36.323 231 880 36.524 232 885 36.725 233 890 36.925 234 895 37.126 235 900 37.326 236 905 37.526 237 910 37.725 238 915 37.925 239 920 38.124 240 925 38.323 241 930 38.522 242 935 38.72 243 940 38.918 244 945 39.116 245 950 39.314 246 955 39.511 247 960 39.708 248 965 39.905 249 970 40.101 250 975 40.298 251 980 40.494 252 985 40.69 253 990 40.885 254 995 41.081 255 1000 41.276 256 1005 41.47 257 1010 41.665 258 1015 41.859 259 1020 42.053 260 1025 42.247 261 1030 42.44 262 1035 42.633 263 1040 42.826 264 1045 43.019 265 1050 43.211 266 1055 43.403 267 1060 43.595 268 1065 43.787 269 1070 43.987 270 1075 44.169 271 1080 44.359 272 1085 44.45 273 1090 44.74 Báo cáo NCKH GVHD: Ks. Lê Mạnh Tuấn Trang | 39 274 1095 44.929 275 1100 45.119 276 1105 45.308 277 1110 45.497 278 1115 45.685 279 1120 45.873 280 1125 46.061 281 1130 46.249 282 1135 46.436 283 1140 46.623 284 1145 46.809 285 1150 46.995 286 1155 47.181 287 1160 47.367 288 1165 47.552 289 1170 47.737 290 1175 47.921 291 1180 48.105 292 1185 48.289 293 1190 48.473 294 1195 48.656 295 1200 48.838 296 1205 49.021 297 1210 49.202 298 1215 49.384 299 1220 49.565 300 1225 49.746 301 1230 49.926 302 1235 50.106 303 1240 50.286 304 1245 50.465 305 1250 50.644 306 1255 50.822 307 1260 51 308 1265 51.178 309 1270 51.355 310 1275 51.532 311 1280 51.708 312 1285 51.885 313 1290 52.06 314 1295 52.235 315 1300 52.41 316 1305 52.585 317 1310 52.759 318 1315 52.932 319 1320 53.106 Báo cáo NCKH GVHD: Ks. Lê Mạnh Tuấn Trang | 40 320 1325 53.279 321 1330 53.451 322 1335 53.623 323 1340 53.795 324 1345 53.967 325 1350 54.138 326 1355 54.308 327 1360 54.479 328 1365 54.649 329 1370 54.819