Mô hình Gauss cung cấp một mô hình xác xuất không tham số cho việ c nhận dạng mô hình hộp đen phi tuyến. Mô hình Gauss có thể xác định các khu vực không gian đầu vào có chất lượng dự báo kém (do thiếu dữ liệu hoặc quá phức tạp) bằng cách chỉ ra những phương sai cao hơn lân cận giá trị trung bình dự đoán. Khi sử dụng mô hình Gauss chỉ cần rất ít tham số để đạt được sự tối ưu . Bài báo này giới thiệu khả năng áp dụng của mô hình Gauss trong điều khiển dự báo . Phương pháp này được ứng dụng trong việc điều khiển quá trình trung hòa độ pH . | Lê Thị Huyền Linh và Đtg Tạp chí KHOA HỌC & CÔNG NGHỆ 86(10): 195 - 200 MỘT PHƢƠNG PHÁP XÂY DỰNG ĐIỀU KHIỂN DỰ BÁO DỰA TRÊN MÔ HÌNH GAUSS Lê Thị Huyền Linh*, Nguyễn Thị Mai Hƣơng Trường Đại học Kỹ thuật Công nghiệp – ĐH Thái Nguyên TÓM TẮT Mô hình Gauss cung cấp một mô hình xác xuất không tham số cho việc nhận dạng mô hình hộp đen phi tuyến. Mô hình Gauss có thể xác định các khu vực không gian đầu vào có chất lượng dự báo kém (do thiếu dữ liệu hoặc quá phức tạp) bằng cách chỉ ra những phương sai cao hơn lân cận giá trị trung bình dự đoán. Khi sử dụng mô hì nh Gauss chỉ cần rất ít tham số để đạt được sự tối ưu . Bài báo này giới thiệu khả năng áp dụng của mô hình Gauss trong điều khiển dự báo . Phương pháp này được ứng dụng trong việc điều khiển quá trình trung hòa độ pH . Từ khóa: Mô hình Gauss, Mô hình điều khiển dự báo, Mô hình xác xuất không tham số. ĐẶT VẤN ĐỀ Model Predictive Control (MPC) là thuật toán điều khiển sử dụng mô hì nh tường minh để dự đoán đối tượng đáp ứng tương lai . Thuật toán này sẽ tối ưu các tham số điều khiển để có được đối tượng đáp ứng tương lai tối ưu . MPC được sử dụng trong bài toán xử lý những ràng buộc , tính ổn định thường gặp trong thực tế điều khiển mà các phương pháp điều khiển tối ưu thông thường không đáp ứng được. Trong điều khiển dự báo, chất lượng điều khiển phụ thuộc vào mô hình dự báo vì vậy một trong những phương pháp nâng cao chất lượng của hệ điều khiển dự báo là phương pháp xây dựng mô hình điều khiển. Nguyên tắc điều khiển mô hình dự báo phi tuyến (NMPC) với mô hì nh Gaus s thường được sử dụng để mô hì nh hóa các thông số phi tuyến tĩnh [1], [2]. Trong nghiên cứu này , mô hình Gauss được phát triển để ứng dụng cho việc mô hình hóa hệ thống động. MÔ HÌNH HÓA HỆ THỐNG ĐỘNG VỚI GAUSS Mô hình Gauss là một mô hình xá c suất không tham số linh hoạt với những dự báo không xác định . Mô hình này là tập hợp các biến ngẫu nhiên được phân bố theo đường Tel:
