NGHIÊN CỨU XÂY DỰNG HỆ THỐNG ĐIỀU KHIỂN ĐỘNG CƠ MỘT CHIỀU TRÊN CƠ SỞ ĐIỀU KHIỂN MỜ

BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO

BỘ NÔNG NGHIỆP VÀ PTNT

TRƯỜNG ĐẠI HỌC THỦY LỢI

HỌ VÀ TÊN: PHẠM NGUYỄN PHƯƠNG NAM

ĐỀ TÀI: NGHIÊN CỨU XÂY DỰNG HỆ THỐNG ĐIỀU
KHIỂN ĐỘNG CƠ MỘT CHIỀU TRÊN CƠ SỞ BỘ ĐIỀU
KHIỂN MỜ

ĐỒ ÁN TỐT NGHIỆP

HÀ NỘI 2023


BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO
BỘ NÔNG NGHIỆP VÀ PTNT
TRƯỜNG ĐẠI HỌC THỦY LỢI

HỌ VÀ TÊN: PHẠM NGUYỄN PHƯƠNG NAM

ĐỀ TÀI: NGHIÊN CỨU XÂY DỰNG HỆ THỐNG ĐIỀU
KHIỂN ĐỘNG CƠ MỘT CHIỀU TRÊN CƠ SỞ BỘ ĐIỀU
KHIỂN MỜ

NGÀNH : Kĩ thuật điều khiển và tự động hóa.
MÃ SỐ : TLA121.

NGƯỜI HƯỚNG DẪN : PGS.TS Nguyễn Trọng Thắng

HÀ NỘI, NĂM 2023


CỘNG HÒA XÃ HỘI CHỦ NGHĨA VIỆT NAM
Độc lập – Tự do – Hạnh phúc

NHIỆM VỤ ĐỒ ÁN TỐT NGHIỆP

Họ tên sinh viên: Phạm Nguyễn Phương Hệ đào tạo: Đại học chính quy
Nam
Ngành: Kỹ thuật điều khiển và tự động
Lớp: 60TĐH2
Khoa: Điện - Điện tử

hóa

1. TÊN ĐỀ TÀI:
NGHIÊN CỨU XÂY DỰNG HỆ THỐNG ĐIỀU KHIỂN ĐỘNG CƠ MỘT
CHIỀU TRÊN CƠ SỞ BỘ ĐIỀU KHIỂN MỜ
2. CÁC TÀI LIỆU CƠ BẢN:
[1] Bài giảng điều khiển thông minh - Trường đại học sư phạm kĩ thuật – Khoa điện
tử(2008).
[2] GS. TSKH. Thân Ngọc Hoàn, TS. Nguyễn Hữu Quyền, Điều khiển tự động hệ truyền
động điện Nhà xuất bản Hàng Hải, 2021.
[3] Nguyễn Phùng Quang, Matlab & Simulink dành cho kỹ sư điều khiển tự động, NXB
khoa học và kĩ thuật, 1966.
[4] Phan Xuân Minh và Nguyễn Doãn Phước, Lý thuyết Điều khiển Mờ, NXB Khoa
Học và Kỹ Thuật, 2004.
3. NỘI DUNG CÁC PHẦN THUYẾT MINH VÀ TÍNH TỐN:

lệ %

Tỷ

Chương 1: TỔNG QUAN ĐỀ TÀI NGHIÊN CỨU.

20 %

Chương 2: NGHIÊN CỨU VỀ THUẬT TỐN FUZZY.

10 %

Chương 3: XÂY DỰNG MƠ HÌNH THIẾT KẾ CHẠY THỬ NGHIỆM.

50 %

Chương 4: KẾT QUẢ CHẠY THỬ NGHIỆM.

20 %


4. BẢN VẼ VÀ BIỂU ĐỒ (ghi rõ tên và kích thước bản vẽ nếu có):
5. GIÁO VIÊN HƯỚNG DẪN TỪNG PHẦN
Phần
Chương 1

Họ tên Giáo viên hướng dẫn
PGS.TS. Nguyễn Trọng Thắng

Chương 2

Chương 3
Chương 4

PGS.TS. Nguyễn Trọng Thắng
PGS.TS. Nguyễn Trọng Thắng
PGS.TS. Nguyễn Trọng Thắng

6. NGÀY GIAO NHIỆM VỤ ĐỒ ÁN TỐT NGHIỆP
Ngày …. tháng ……năm …….
Trưởng Bộ môn
Giáo viên hướng dẫn chính
(Ký và ghi rõ họ tên)
(Ký và ghi rõ họ tên)

TS. Phạm Đức Đại

PGS.TS. Nguyễn Trọng Thắng

Sinh viên đã hoàn thành và nộp Đồ án tốt nghiệp cho Hội đồng tốt nghiệp
ngày ........ tháng ........ năm .......
Sinh viên làm Đồ án tốt nghiệp
(Ký và ghi rõ họ tên)

Phạm Nguyễn Phương Nam

Nhiệm vụ Đồ án tốt nghiệp đã được Hội đồng tốt nghiệp của Khoa thông qua
ngày ..... tháng ...... năm .......
Chủ tịch Hội đồng
(Ký và ghi rõ họ tên)

Đồ án tốt nghiệp

GVHD: PGS.TS Nguyễn Trọng Thắng

LỜI CAM ĐOAN
Em xin cam đoan đây là Đồ án tốt nghiệp của bản thân em. Các kết quả trong Đồ án tốt
nghiệp này là trung thực, và không sao chép từ bất kỳ một nguồn nào và dưới bất kỳ
hình thức nào.Việc tham khảo các nguồn tài liệu (nếu có) đã được thực hiện trích dẫn
và ghi nguồn tài liệu tham khảo đúng quy định.
Sinh viên thực hiện
( ký và ghi rõ họ tên )
Nam
Phạm Nguyễn Phương Nam

SVTH: Phạm Nguyễn Phương Nam

i


Đồ án tốt nghiệp

GVHD: PGS.TS Nguyễn Trọng Thắng

LỜI CẢM ƠN
Được sự cho phép và hướng dẫn của thầy Ngô Quang Vĩ và thầy cô trong bộ môn
em đã bắt tay vào nghiên cứu đề tài “NGHIÊN CỨU XÂY DỰNG HỆ THỐNG ĐIỀU
KHIỂN ĐỘNG CƠ MỘT CHIỀU TRÊN CƠ SỞ BỘ ĐIỀU KHIỂN MỜ” do thầy
PGS.TS Nguyễn Trọng Thắng hướng dẫn chính. Đề tài bao gồm nội dung sau:
Chương 1: Tổng quan đề tài nghiên cứu.

Chương 2: Nghiên cứu về thuật tốn Fuzzy.
Chương 3: Xây dựng mơ hình và thiết kế bộ điều khiển.
Chương 4: Kết quả chạy thực nghiệm.
Em xin chân thành cảm ơn thầy giáo – PGS.TS Nguyễn Trọng Thắng và các
thầy cô trong bộ môn đã giúp em hoàn thành đợt thực tập một cách tốt đẹp. Do
nhiều vấn đề đặc biệt là thời gian nên đồ án tốt nghiệp này khơng tránh khỏi cịn
nhiều thiếu sót và hạn chế. Em xin chân thành lắng nghe mọi góp ý từ các thầy cô
trong bộ môn.

SVTH: Phạm Nguyễn Phương Nam

ii


Đồ án tốt nghiệp

GVHD: PGS.TS Nguyễn Trọng Thắng
MỤC LỤC

DANH MỤC HÌNH: ......................................................................................................vi
DANH MỤC BẢNG BIỂU: ...........................................................................................ix
DANH MỤC CÁC TỪ VIẾT TẮT VÀ GIẢI THÍCH CÁC THUẬT NGỮ. ................x
LỜI NĨI ĐẦU .................................................................................................................1
CHƯƠNG 1: TỔNG QUAN ĐỀ TÀI NGHIÊM CỨU. .................................................3
1.1 Đặt vấn đề. .............................................................................................................3
1.2 Mục tiêu đề tài. .......................................................................................................3
1.3 Nội dung nghiên cứu. .............................................................................................4
CHƯƠNG 2: NGHIÊN CỨU VỀ THUẬT TOÁN FUZZY. ..........................................5
2.1 Giới thiệu về bộ điều khiển mờ. .............................................................................5
2.1.1 Giới thiệu về logic mờ. .................................................................................... 5

2.1.2 Tập mờ Normal và Subnormal. ....................................................................... 6
2.1.3 Biểu diễn tập mờ. ............................................................................................. 9
2.1.3.1 Biểu diễn dùng nền tương đồng. ............................................................... 9
2.1.3.2 Biểu diễn dùng tham số chức năng. ..........................................................9
2.1.4 Các phép toán trong tập mờ. .......................................................................... 10
2.1.4.1 Phép Bù, hội, Giao. .................................................................................10
2.1.4.2 T-nóm và T- conorms. .............................................................................12
2.1.4.3 Ánh xạ và mở rộng trụ. ...........................................................................13
2.1.4.4 Tốn tử trong miền tích Cartesian. ..........................................................15
2.1.4.5 Biên ngơn ngữ. ........................................................................................16
2.1.5 Quan hệ mờ. ................................................................................................... 17
2.1.6 Tổ hợp quan hệ mờ. ....................................................................................... 18
2.2 Bộ điều khiển mờ Mandani. .................................................................................19

SVTH: Phạm Nguyễn Phương Nam

iii


Đồ án tốt nghiệp

GVHD: PGS.TS Nguyễn Trọng Thắng

2.3 Bộ điều khiển mờ Sugeno. ...................................................................................22
2.4 Điều khiển nhúng trên matlab. .............................................................................23
2.4.1 Giới thiệu về matlab. ..................................................................................... 23
2.4.2 Các chương trình cần thiết. ............................................................................ 24
2.4.3 Các khối chức năng trong simulink. .............................................................. 26
CHƯƠNG 3: XÂY DỤNG MƠ HÌNH VÀ THIẾT KẾ BỘ ĐIỀU KHIỂN.................31
3.1 Ngun lý mơ hình hệ thống. ...............................................................................31

3.1.1 Sơ đồ khối. ..................................................................................................... 31
3.2.2 Chức năng của khối trong hệ thống. .............................................................. 31
3.2.2.1 Ardunio mega2560. .................................................................................31
3.2.2.2 Module L298N. .......................................................................................36
3.2.2.3 Động cơ DC giảm tốc GA25 encoder. ....................................................39
3.2.2.4 Adaptor 12V. ...........................................................................................41
3.1.3 Nghiệm vụ của khối trong hệ thống. ............................................................. 42
3.1.3.1 Truyền và nhận tín hiệu của vxl với máy tính. ........................................42
3.1.3.2 Nhận tín hiệu từ encoder tới vxl. ............................................................. 44
3.1.3.3 Truyền tín hiệu điều khiển từ vxl tới driver. ...........................................46
3.1.3.4 Nhận tín hiệu điện áp từ driver tới động cơ. ...........................................47
3.2 Thiết kế hệ thống điều khiển. ...............................................................................49
3.2.1 Thiết kế bộ điều khiển PID. ........................................................................... 49
3.2.2 Thiết kế bộ điều khiển mờ. ............................................................................ 51
3.3 Thiết kế giao diện nhúng trên matlab...................................................................57
3.3.1 Khối đọc giá trị trả về từ encoder. ................................................................. 57
3.3.2 Khối điều khiển.............................................................................................. 58
3.3.3 Khối xuất giá trị điêu khiển động cơ. ............................................................ 59
3.3.4 Khối tổng thể. ............................................................................................... 59

SVTH: Phạm Nguyễn Phương Nam

iv


Đồ án tốt nghiệp

GVHD: PGS.TS Nguyễn Trọng Thắng

CHƯƠNG 4: KẾT QUẢ CHẠY THỰC NGHIỆM. .....................................................60

4.1 Kết quả bộ điều khiển PID. ..................................................................................60
4.2 Kết quả bộ điều khiển Fuzzy................................................................................61
4.3 Đánh giá chất lượng hai bộ điều khiển. ............................................................... 63
4.4 Mơ hình sản phẩm. ............................................................................................... 65
TÀI LIỆU THAM KHẢO. ............................................................................................ 67

SVTH: Phạm Nguyễn Phương Nam

v


Đồ án tốt nghiệp

GVHD: PGS.TS Nguyễn Trọng Thắng
DANH MỤC HÌNH:

Hình 2. 1 Tập mờ biểu diễn giá PC quá đắt cho sinh viên. .............................................6
Hình 2. 2 lõi (core), suppot và α-cut................................................................................7
Hình 2. 3 Lõi (core) của các tập khơng lồi (tập crisp) và lồi (tập mờ). ...........................8
Hình 2. 4 Tập mờ định nghĩa “tuổi rủi ro cao” trong chính sách bảo hiểm xe là một ví
dụ về tập mờ khơng lồi(non-convex). .............................................................................8
Hình 2. 5 Các dạng hàm thành viên. .............................................................................10
Hình 2. 6 Tập mờ và phần bù 𝐴 theo hàm thành viên. ..................................................11
Hình 2. 7 Phép giao mờ A ∩ B cảu các hàm thành viên. ..............................................11
Hình 2. 8 Phép hội mờ A  B của các hàm thành viên. ...............................................12
Hình 2. 9 Ví dụ về ánh xạ từ ℝ2 sangℝ ........................................................................14
Hình 2. 10 Ví dụ về mở rộng trụ từ từ ℝ sang ℝ2 . ......................................................14
Hình 2. 11 Phép giao trong tích Cartrsian. ....................................................................15
Hình 2. 12 Tập mờ tham chiếu và các thay đổi dùng biến ngơn ngữ. ...........................17
Hình 2. 13 Quan hệ mờ 𝜇𝑅𝑥, 𝑦 = 𝑒 − (𝑥, −𝑦)2 ...........................................................18

Hình 2. 14 Bộ điêu khiển mờ trong cấu trúc vịng kín (phía trên), gồm bộ lọc động và
ánh xạ tĩnh (phân giữa ),ánh xạ tĩnh được tạo nên từ nền tri thức, cơ chế suy diễn mờ và
giao diện giải mờ. ..........................................................................................................20
Hình 2. 15 Bên trái partition cảu các hàm thành viên trong không gian vào Bên phải,
phép nội suy logic mờ giữa các giá trị hằng. .................................................................21
Hình 2. 16 Bộ điều khiển TS có thể xem là tập của nhiều bộ điều khiển cục bộ được tổ
hợp dùng cơ chế scheduling mờ. ...................................................................................22
Hình 2. 17 Matlab support Package for Arduino Hardware..........................................24
Hình 2. 18 Simulink Support Package for Arduino Hardware......................................25
Hình 2. 19 Configuration Parameters. ...........................................................................26
Hình 2. 20 Thanh cơng cụ của matlab simulink. ..........................................................26
Hình 2. 21 Khối encoder. .............................................................................................. 26
Hình 2. 22 Khối đạo hàm. ............................................................................................. 27
Hình 2. 23 Khối tích phân. ............................................................................................ 27
Hình 2. 24 Khối Function. ............................................................................................. 28

SVTH: Phạm Nguyễn Phương Nam

vi


Đồ án tốt nghiệp

GVHD: PGS.TS Nguyễn Trọng Thắng

Hình 2. 25 Code trong khối fnc. ....................................................................................28
Hình 2. 26 Khối pin 5. ...................................................................................................29
Hình 2. 27 Khối pin 7. ...................................................................................................29
Hình 2. 28 Khối Fuzzy logic. ........................................................................................30

Hình 3. 1 Sơ đồ khối. .....................................................................................................31
Hình 3. 2 Arduino mega2560. .......................................................................................31
Hình 3. 3 Ardunio mega 2560 Pinout. ...........................................................................33
Hình 3. 4 Sơ đồ chân của arduino mega2560. ............................................................... 33
Hình 3. 5 Moduke l298n. ............................................................................................... 36
Hình 3. 6 Sơ đồ mạch của module l298n. .....................................................................37
Hình 3. 7 Cấu hình chân của module l298n. .................................................................37
Hình 3. 8 Động cơ DC giảm tốc GA25 Encoder. ..........................................................39
Hình 3. 9 Thơng số kĩ thuật DC giảm tốc GA25 Encoder. ...........................................40
Hình 3. 10 Sơ đồ chân của DC giảm tốc GA25 Encoder. ............................................40
Hình 3. 11 Adapter 12V-1A. .........................................................................................41
Hình 3. 12 Sơ đồ đấu nối hệ thống. ...............................................................................42
Hình 3. 13 Truyền và nhận dữ liệu của vxl và máy tính. ..............................................42
Hình 3. 14 Giao tiếp UART. .........................................................................................43
Hình 3. 15 Quá trình chuyền và nhận dữ liệu của matlab simulink với I/O server. ......44
Hình 3. 16 sơ đồ nhận tín hiệu từ encoder về vxl. .........................................................44
Hình 3. 17 Tín hiệu dạng xung được truyền về từ encoder. ..........................................45
Hình 3. 18 Sơ đồ truyền tín hiệu điều khiển từ vxl tới driver. ......................................46
Hình 3. 19 Sơ đồ đấu nối động cơ với driver. ............................................................... 47
Hình 3. 20 Tín hiệu xung PWM. ...................................................................................48
Hình 3. 21 Tín hiệu xung được điều khiển bởi driver. ..................................................49
Hình 3. 22 Sơ đồ khối của hệ điều khiển PID. .............................................................. 49
Hình 3. 23 Xác định tham số của của đặc tính q trình. .............................................50
Hình 3. 24 Sơ đồ khối bộ điêu khiển PID. ....................................................................51

SVTH: Phạm Nguyễn Phương Nam

vii

Đồ án tốt nghiệp

GVHD: PGS.TS Nguyễn Trọng Thắng

Hình 3. 25 Sơ đồ khối hệ thống điều khiển mờ. ............................................................ 51
Hình 3. 26 Bộ điều khiển mờ sugeno. ...........................................................................53
Hình 3. 27 Các hàm thuộc sai lệch e(t). ........................................................................54
Hình 3. 28 Các hàm thuộc vi phân sai lệch de(t) ..........................................................55
Hình 3. 29 Các hàm thuộc biến ra. ................................................................................56
Hình 3. 30 Luật mờ hợp thành.......................................................................................57
Hình 3. 31 khối đọc giá trị từ encoder. ..........................................................................57
Hình 3. 32 Khối điều khiển. ..........................................................................................58
Hình 3. 33 Khối xuất giá trị điều khiển động cơ. ..........................................................59
Hình 3. 34 Khối tổng thể. .............................................................................................. 59

Hình 4. 1Khối tìn hiệu đầu vào. ....................................................................................60
Hình 4. 2 Đáp ứng của bộ điều khiển PID. ...................................................................61
Hình 4. 3 Đáp ứng của bộ điều khiển Fuzzy. ................................................................ 63
Hình 4. 4 So sánh đáp úng cảu bộ điều khiển PID và Fuzzy. .......................................64
Hình 4. 5 Bên trong hộp điều khiển. .............................................................................65
Hình 4. 6 Mặt trên của bộ điều khiên. ...........................................................................65

SVTH: Phạm Nguyễn Phương Nam

viii


Đồ án tốt nghiệp

GVHD: PGS.TS Nguyễn Trọng Thắng

DANH MỤC BẢNG BIỂU:
Bảng 3. 1 Thông số kĩ thuật arduino mega 2560...........................................................32
Bảng 3. 2 Chân cấp nguồn. ............................................................................................ 33
Bảng 3. 3 Cấu hình chân module l298n. .......................................................................38
Bảng 3. 4 So sánh tỉ lệ điều khiển với chu kì xung. ......................................................47
Bảng 3. 5 Trạng thái của động cơ. .................................................................................47
Bảng 3. 6 Lựa chọn tham số bộ PID theo Ziegler-Nichols 1 ........................................51
Bảng 3. 7 Bảng luật mờ hợp thành. ...............................................................................56

Bảng 4. 1 Giá trị góc đọc được từ encoder của bộ điều khiển PID. .............................. 60
Bảng 4. 2 Gía trị đọc được từ encoder của bộ đk fuzzy. ..............................................62
Bảng 4. 3 Đánh giá chất lượng bộ điều khiển. .............................................................. 64

SVTH: Phạm Nguyễn Phương Nam

ix


Đồ án tốt nghiệp

GVHD: PGS.TS Nguyễn Trọng Thắng

DANH MỤC CÁC TỪ VIẾT TẮT VÀ GIẢI THÍCH CÁC THUẬT NGỮ.
ICPS

Input Capture Pin

ICR

Input capture Register

I/O

Input/Output (đầu vào /đầu ra).

Universal Asynchronous Receiver-Transmitter (Giao tiếp nối tiếp
UART
không đồng bộ)

RTC

Real time control (thời gian thực)

PID

Proportional Integral Derivative (bộ điều khiển vi tích phân tỉ lệ).

PWM

Pulse-width modulation (điều chế độ rộng xung).

SPI

Serial Peripheral Interface (Giao tiếp nối tiếp)

SVTH: Phạm Nguyễn Phương Nam

x

Đồ án tốt nghiệp

GVHD: PGS.TS Nguyễn Trọng Thắng

LỜI NÓI ĐẦU
Từ 4000 năm trước con người đã tìm ra lửa, cơng cụ săn bắn đó là những
thứ khởi đầu cho nền văn minh ngày nay. Khi tiến hóa dần lên để giải phóng sức
lực, tăng năng suất lao động và của cải cho xã hội con người đã tạo ra những thiết
bị điều khiển tự động. Những thiết bị tự động ngày càng phát triển theo thời gian
cùng theo đó là các phương pháp điều khiển cúng phát triển theo. Những hệ thống
điều khiển đầu tiên cảu loài người là những hệ thống cơ học đơn giản như các con
lăn để chi chuyển vật nặng, các hệ thống ròng rọc kết hợp đòn bẩy được sử dụng
trong việc xây dựng, cơ cấu của đồng hồ chạy bằng nước. Nhu cầu sử dụng hệ
thống điều khiển ngày càng tăng. Với sự phát triển của những thiết bị điện tử, vật
liệu bán dẫn và khoa học máy tính các hệ thống điều khiển tự động phát triển
mạnh mẽ hơn kèm theo những phương pháp điều khiển mới tối ưu và thông minh
hơn[1].
Lý thuyết điều khiển cổ điển (trước 1960) mô tả hệ thống trong miền tần số
(phép biến đổi Fourier) và mặt phẳng s (phép biến đổi Laplace). Do dựa trên các
phép biến đổi này, lý thuyết điều khiển cổ điển chủ yếu áp dụng cho hệ tuyến tính
bất biến theo thời gian, mặt dù có một vài mở rộng để áp dụng cho hệ phi tuyến,
thí dụ phương pháp hàm mơ tả. Lý thuyết điều khiển kinh điển thích hợp để thiết
kế hệ thống một ngõ vào - một ngõ ra (SISO: single-input/single-output), rất khó
áp dụng cho các hệ thống nhiều ngõ vào - nhiều ngõ ra (MIMO: multi-input/multioutput) và các hệ thống biến đổi theo thờigian.
Điều khiển hiện đại (modern control) (từ khoảng năm 1960 đến nay) Kỹ
thuật thiết kế hệ thống điều khiển hiện đại dựa trên miền thời gian. Mơ tả tốn học
dùng để phân tích và thiết kế hệ thống là phương trình trạng thái. Mơ hình khơng
gian trạng thái có ưu điểm là mơ tả được đặc tính động học bên trong hệ thống
(các biến trạng thái) và có thể dễ dàng áp dụng cho hệ MIMO và hệ thống biến

đổi theo thời gian. Lý thuyết điều khiển hiện đại ban đầu được phát triển chủ yếu
cho hệ tuyến tính, sau đó được mở rộng cho hệ phi tuyến bằng cách sử dụng lý
thuyết của Lyapunov. Bộ điều khiển được sử dụng chủ yếu trong thiết kế hệ thống
điều khiển hiện đại là bộ điều khiển hồi tiếp trạng thái. Tùy theo cách tính vector
hồi tiếp trạng thái mà ta có phương pháp phân bố cực, điều khiển tối ưu, điều
khiển bền vững...Với sự phát triển của lý thuyết điều khiển số và hệ thống rời rạc,
lý thuyết điều khiển hiện đại rất thích hợp để thiết kế các bộ điều khiển là các
chương trình phần mềm chạy trên vi xử lý và máy tính số. Điều này cho phép thực
thi được các bộ điều khiển có đặc tính động phức tạp hơn cũng như hiệu quả hơn

SVTH:Phạm Nguyễn Phương Nam

1


Đồ án tốt nghiệp

GVHD: PGS.TS Nguyễn Trọng Thắng

so với các bộ điều khiển đơn giản như PID hay sớm trễ pha trong lý thuyết cổ
điển[1].
Điều khiển thông minh (intelligent control) Điều khiển kinh điển và điều
khiển hiện đại, gọi chung là điều khiển thơng thường (conventional control) có
khuyết điểm là để thiết kế được hệ thống điều khiển cần phải biết mơ hình tốn
học của đối tượng. Trong khi đó thực tế có những đối tượng điều khiển rất phức
tạp, rất khó hoặc khơng thể xác định được mơ hình tốn. Các phương pháp điều
khiển thơng minh như điều khiển mờ, mạng thần kinh nhân tạo, thuật tốn di
truyền mơ phỏng/bắt chước các hệ thống thông minh sinh học, về ngun tắc
khơng cần dùng mơ hình tốn học để thiết kế hệ thống, do đó có khả năng ứng
dụng thực tế rất lớn. Khuyết điểm của điều khiển mờ là q trình thiết kế mang

tính thử sai, dựa vào kinh nghiệm của chuyên gia. Nhờ kết hợp logic mờ với mạng
thần kinh nhân tạo hay thuật toán di truyền mà thơng số bộ điều khiển mờ có thể
thay đổi thơng qua q trình học hay q trình tiến hóa, vì vậy khắc phục được
khuyết điểm thử sai. Hiện nay các bộ điều khiển thông thường kết hợp với các kỹ
thuật điều khiển thông minh tạo nên các bộ điều khiển lai điều khiển các hệ thống
phức tạp với chất lượng rất tốt.

SVTH:Phạm Nguyễn Phương Nam

2


Đồ án tốt nghiệp

GVHD: PGS.TS Nguyễn Trọng Thắng

CHƯƠNG 1: TỔNG QUAN ĐỀ TÀI NGHIÊM CỨU.
1.1 Đặt vấn đề.
Trong thời đại hiện nay, cùng với sự phát triển xã hội, quá trình cơng nghiệp hóa
cũng phát triển một cách mạnh mẽ và khơng ngừng. Những cơng trình cơng nghiệp lớn
và trọng điểm đều được áp dụng ở mức độ tự động hóa tương đối cao. Mọi thành tựu về
tự động hóa đều phải được thực hiện trên nền tảng của lý thuyết điều khiển tự động.
Chính vì vậy, lý thuyết điều khiển tự động là yếu tố quyết định của mọi q trình tự
động hóa sau này. Các phương pháp điều khiển truyền thống như PID thường đi mơ
hình hóa tốn học đối tượng để phân tích và thiết kế hệ thống[1].
Lý thuyết điều khiển truyền thống dùng mơ hình tốn học của đối tượng điều khiển
và các đặc tính vịng kín của ngõ ra để thiết kế bộ điều khiển. Vấn đề là tìm ra mơ hình
là rất khó khăn, đặc biệt khi hệ thống có một phần đặc tính ẩn hay có độ phi tuyến cao.
Việc thiết kế bộ điều khiển cho các công việc hằng ngày như lái xe, hay cầm nắm một
vật dễ vỡ tuy rất đơn giản với con người nhưng lại là vấn đề khó khăn cho một rôbôt.

Trong khi con người chưa cần dùng đến mơ hình tốn học hay phải tìm ra quĩ đạo chính
xác khi thực hiện các thao tác điều khiển này. Nhiều q trình do người điều khiển trong
cơng nghiệp khơng thể được tự động hóa từ các kỹ thuật điều khiển truyền thống, do
khả năng của các bộ điều khiển thường thấp hơn rất nhiều so với người vận hành. Các
hệ thống tuyến tính thường được dùng trong hệ điều khiển truyền thống thì lại khơng
thích hợp được với các bộ điều khiển phi tuyến. Hơn nữa, con người thường tích lủy
nhiều dạng thơng tin khác nhau rồi kết hợp trong chiến lược điều khiển, điều này lại
khơng tích hợp được trong bộ điều khiển với luật điều khiển đơn nhất dạng giải tích. Vì
vậy ý tưởng về điều khiển trên nền tri thức là nhằm nắm bắt và thiết lập kinh nghiệm và
kiến thức cần thiết từ chuyên gia[1].
Điều khiển trên nền tri thức (điều khiển thông minh) có nhiều phương pháp khác
nhau nhưng tiêu biểu nhất là điều khiển sử dụng luật mờ (Fuzzy logic). Điều khiển mờ
dựa trên kinh nghiệm của chuyên gia nhằm tạo ra được yếu tố nội suy mịn (smooth
interpolation) giữa các ngõ ra rời rạc thực có (phần logic mờ).
1.2 Mục tiêu đề tài.
Đây là đề tài điều khiển động cơ DC sử dụng phương pháp fuzzy được nhúng trên
Matlab. Mục đích của đề tài là muốn thay thế phương pháp điều khiển truyền thống đang
được sử dụng rộng rãi nhưng phức tạp và đơi khi có một vài đối tượng phức tạp khơng
thể mơ hình tốn được bằng phương pháp điều khiển thông minh đang dần được thay
thế vào các hệ thống phức tạp cụ thể là phương pháp điều khiển fuzzy. Đề tài bao gồm
hai yêu cầu chính là thiết kế bộ điêu khiển fuzzy rồi so sánh với bộ điều khiển truyền
thống cụ thể là PID và nhúng hệ thống trên phần mềm matlab.
Phần thiết kế bộ điều khiển fuzzy ta cần đi tìm hiểu về lý thuyết phương pháp điều khiển
hiện đại cụ thể là phương pháp fuzzy sau đó chọn luật điều khiển phù hợp theo kinh
nghiệm điêu khiển loại động cơ cho trước. Phần nhúng hệ thống điều khiển đã thiết kế
được thên matlab cần kết nối , giao tiếp giữa arduino mega với matlab simulink và sắp

SVTH:Phạm Nguyễn Phương Nam

3

Đồ án tốt nghiệp

GVHD: PGS.TS Nguyễn Trọng Thắng

xếp hợp lý các khối trong matlab simulink. Đề tài đang hướng đến giải quyết những mục
tiêu cụ thể như sau:
 Tìm hiểu cơ bản về phương pháp điều khiển Fuzzy.
 Điều khiển góc quay cho động cơ DC sử dụng phương pháp Fuzzy.
 Tìm hiểu về cách nhúng trên matlab sử dụng arduino mega.
 Đọc encoder nhúng trên matlab.
 Nhúng hệ thống điều khiển góc quay động cơ DC trên phần mềm matlab.

 Dùng matlab để đọc dữ liệu gửi về từ arduino mega.
 Sử dụng matlab để phân tính và so sánh hệ thống điều khiển fuzzy và hệ
thống điều khiển truyền thống.
1.3 Nội dung nghiên cứu.
Đối tượng nghiên cứu: động cơ DC sử dụng phương pháp fuzzy để điều khiển góc
quay kết hợp nhúng trên phần mềm matlab. Đề tài có những bước sau:
 Tìm hiểu tài liệu về điều khiển fuzzy.
 Tìm hiểu về tài liệu nhúng trên matlab.
 Thiết kế và hồn thiện mơ hình.
 Thiết kế bộ điều khiển fuzzy cho động cơ DC.
 Thử nghiệm hệ thống và so sánh với phương pháp truyền thống.

SVTH:Phạm Nguyễn Phương Nam

4

Đồ án tốt nghiệp

GVHD: PGS.TS Nguyễn Trọng Thắng

CHƯƠNG 2: NGHIÊN CỨU VỀ THUẬT TOÁN FUZZY.
2.1 Giới thiệu về bộ điều khiển mờ.
2.1.1 Giới thiệu về logic mờ.
Trong lý thuyết về tập bình thường, tập thực (khơng mờ), các phần tử có thể nằm hồn
tồn hay khơng nằm hồn tồn trong tập này. Nhắc lại, hàm thành viên μA(x) của x trong
tập truyền thống A, là tập con của vũ trụ X, thì được định nghĩa là[1]:
μA(x) = {

1, 𝑥 ∈ 𝐴
0, 𝑥 ∉ 𝐴

(2.1)

Điều này có nghĩa là phần tử x có thể là thành viên của tập A (μA(x) = 1) hay không
(μA(x) = 0). Việc phân lớp chặc chẽ này thường dùng trong toán học và các khoa học có
dùng các định nghĩa chính xác. Lý thuyết về tập thực (tập thông thường) bổ sung thêm
phần logic hai giá trị, nhằm trình bày vấn đề là đúng hay sai. Logic tốn học thường
nhấn mạnh đến việc giữ gìn giá trị chuẩn và đúng với mọi diển đạt, trong khi trong cuộc
sống thực và trong các bài toán kỹ thuật, thì lại có u cầu giữ gìn thơng tin từ tình
huống. Trong những trường hợp này, thì khơng nhất thiết là phải xác định rõ là phần tử
phụ thuộc hay khơng phụ thuộc vào tập.
Thí dụ[1], nếu tập A biểu diễn số máy PC quá mắc so với sinh viên, thì tập này khơng
có biên rõ ràng được. Dĩ nhiên, ta có thể nói giá PC là $2500 là quá đắc, nhưng các giá
PC là $2495 hay $2502 thì sao? Giá các PCs có là q đặc hay khơng? Như thế, biên có
thể được xác định là trên ngưỡng này thì là giá đắc cho các sinh viên trung bình, thí dụ

$2500, và dưới ngưỡng này là khơng đắc, thí dụ $1000. Giữa các biên này, ta cịn có giá
khác khơng thề nói rõ ràng là q đắc hay khơng. Trong ngưỡng này, có thể dùng thang
điểm đánh giá các máy có giá quá đắc. Lúc này có thể dùng tập mờ, trong đó các hàm
thành viên được cho điểm trong khoảng [0,1].
Mơt tập mờ A là tập có các thành viên được cho điểm trong khoảng thực:
μA(x)  [0, 1].
Tức là các phần tử có thể thuộc vào tập mờ với một mức độ nào đó. Như thế, tập mờ có
thể dùng làm biểu diễn tốn học cho các ý niệm chưa rõ, thí dụ nhiệt độ thấp, người hơi
cao, xe hơi đắc tiền, v.v,…
Định nghĩa 2.1 (Tập mờ -Fuzzy Set) Một tập mờ A trong vũ trụ (miền) X là tập được
định nghĩa bởi hàm thành viên μA(x) là ánh xạ từ vũ trụ X vào một khoảng đơn vị:
μA(x):X → [0, 1] .
(2.2)
F(X) định nghĩa tất cả các tập mờ trong X. Nếu giá trị của hàm thành viên, được gọi là
mức thành viên là bằng một, thì x phụ thuộc hồn tồn vào tập mờ. Nếu giá trị này là
khơng thì x khơng phụ thuộc vào tập. Nếu mức độ thành viên nằng giữa 0 và 1, thì x là
thành phần của tập mờ:

SVTH:Phạm Nguyễn Phương Nam

5


Đồ án tốt nghiệp

GVHD: PGS.TS Nguyễn Trọng Thắng

=1
(
)

𝜇𝐴 𝑥 {∈ (0,1)
(2.3)
=0
Trong các tài liệu về lý thuyết tập mờ, các tập bình thường (khơng mờ) thường được gọi
là tập thực (crisp) hay tập cứng (hard sets). Có nhiểu ký hiệu được dùng để chỉ hàm
thành viên và mức tham gia như μA(x), A(x) hay đơi khi chỉ là a.

Hình 2. 1 Tập mờ biểu diễn giá PC quá đắt cho sinh viên.

Thí dụ 2.1 (Tập mờ - Fuzzy Set) Hình 2.1 trình bày hàm thành viên có được từ tập mờ
dùng biểu diễn giá PC quá đắt cho sinh viên.
Theo hàm thành viên này, nếu giá máy dươi $1000 thì rõ ràng là không quá đắc, và nếu
giá máy là trên $2500 thì hồn tồn là q đắc. Ở giữa, có thể thấy được mức độ thành
viên gia tăng của tập mờ quá đắc. Rõ ràng là không cần thành viên là phải tăng tuyến
tính theo giá, hay là cần có việc chuyển giai đoạn khơng mịn từ $1000 sang $2500. Chú
ý là trong các ứng dụng kỹ thuật, việc lựa chọn hàm thành viên cho tập mờ thường là
tùy ý.
2.1.2 Tập mờ Normal và Subnormal.
Ta biết là thành viên là yếu tố mức độ các phần tử của tập mờ. Chiều cao (height) của
tập mờ là thành viên lớn nhất trong các phần tử của vũ trụ này. Tập mờ có chiều cao
bằng một hay ít nhất có một phần tử x có trong miền X thì được gọi là tập mờ normal.
Chiều cao của tập mờ subnormal thì bé hơn một với mọi phần tử trong miền. Khảo sát
các định nghĩa sau[1]:
Định nghĩa 2.2 (Chiều cao) Chiều cao của tập mờ A là mức độ thành viên cao nhất của
các phần tử trong A:

ℎ𝑔𝑡(𝐴) = 𝑠𝑢𝑝
⏟ 𝜇_𝐴

(2.4)

𝑥∈𝑋

SVTH:Phạm Nguyễn Phương Nam

6


Đồ án tốt nghiệp

GVHD: PGS.TS Nguyễn Trọng Thắng

Trong miền rời rạc X, phần lớn nhất (supremum) trở thành cực đại và do đó chiều cao
là mức độ thành viên lớn nhất với mọi x  X.
Định nghĩa 2.3 (Tập mờ Normal) Tập mờ A là normal nếu x  X sao cho μA(x)=1. Tập
mờ là khơng normal thì được gọi là subnormal. Toán tử norm(A) cho thấy mức độ
normal của tập mờ, thí dụ A’= norm(A) μ’A(x) =μA(x)/ hgt(A), x.
Support, core và α-cut là các tập crisp có được từ tập mờ thơng qua cách chọn lựa các
phần từ có mức thành viên thỏa một số điều kiện.
Định nghĩa 2.4 (Support) Support của tập mờ A là tập con crisp của X, trong đó tất cả
các phần tử đều có mức độ thành viên là không zero:
supp(A) = {x | μA(x) > 0} .
(2.5)
Định nghĩa 2.5 (Core) Lõi (core) của tập mờ A là tập con của X bao gồm mơi phần tử
có mức độ thành vi6n đều bằng một:
core(A) = {x | μA(x) = 1}.
(2.6)
Trong một số tài liệu, đơi khi lõi (core) cịn gọi là kernel, ker(A). Lõi của một tập mờ
subnormal là trống. Định nghĩa 2.6 (α-Cut) Cắt α-cut Aα của tập mờ A là tập con crisp
của vũ trụ X có tất cả các phần tử có mức độ thành viên lớn hơn hay bằng α:

Aα = {x | μA(x) ≥ α}, α [0, 1] .
(2.7)
Toán tử α-cut còn được gọi là α-cut(A) hay α-cut(A, α). Toán tử α-cut Aα là nghiêm
ngặt nếu μA(x)  α với mỗi x  Aα. Giá trị α được gọi là mức α-level.
Hình 2.2 mơ tả tốn tử core, support và α-cut của tập mờ.

Hình 2. 2 lõi (core), suppot và α-cut.

Lõi (core) và support của tập mờ cịn có thể được định nghĩa từ α-cuts:
core(A) = 1-cut(A)
supp(A) = 0-cut(A)

SVTH:Phạm Nguyễn Phương Nam

(2.8)
(2.9)

7


Đồ án tốt nghiệp

GVHD: PGS.TS Nguyễn Trọng Thắng

Hàm thành viên có thể là unimodal (với một cực đại tồn cục) hay là multimodal (có
nhiều maxima). Tập mờ unimodal được gọi là tập mờ lồi (convex fuzzy sets). Tính lồi
cịn có thể được định nghĩa theo α-cuts:
Định nghĩa 2.7 (Tập mờ lồi) Tậpmờ định nghĩa trong Rn là lồi (convex) nếu có từng tập
α-cuts của mình là tập lồi[1].
Hình 2.3 minh họa về tập mờ lồi và tập mờ khơng lồi.

Hình 2. 3 Lõi (core) của các tập không lồi (tập crisp) và lồi (tập mờ).

Thí dụ 2.2 (Tập mờ khơng lồi) Hình 2.4 cho thí dụ về tập mờ khơng lồi biểu diễu “tuổi
có rủi ro cao” trong chánh sách của công ty bảo hiểm xe. Các lái xe quá trẻ hay quá già
đều có rủi ro cao hơn các lái xe trung niên.

Hình 2. 4 Tập mờ định nghĩa “tuổi rủi ro cao” trong chính sách bảo hiểm xe là một ví dụ về
tập mờ khơng lồi(non-convex).

Định nghĩa 2.8 (Cardinality) Gọi A = {μA(xi) | i = 1, 2, . . ., n} là tập mờ rời rạc hữu
hạn. Cardinality của tập mờ này được định nghĩa là tổng của các mức độ thành viên:

SVTH:Phạm Nguyễn Phương Nam

8


Đồ án tốt nghiệp

GVHD: PGS.TS Nguyễn Trọng Thắng

|𝐴| = ∑𝑛𝑖=1 𝜇𝐴 (𝑥𝑖 ) .

(2.11)

Cardinality còn được định nghĩa là card(A).
2.1.3 Biểu diễn tập mờ.
Có nhiều phương pháp định nghĩa tập (hay biểu diễn trên máy tính): thơng qua mơ tả
giải tích các hàm thành viên μA(x) = f(x), thành danh mục miền thành phần cùng mức

độ thành viên hay dùng tốn tử α-cuts, như phân tích dưới đây[1].
2.1.3.1 Biểu diễn dùng nền tương đồng.
Tập mờ thông thường được định nghĩa dùng tính tương đồng hay khơng tương
đồng
((dis)similarity) của đối tượng x đang xét dùng prototype v của tập mờ

𝜇 (𝑥 ) =

1
1+𝑑(𝑥,𝑣)

(2.12)

Trường hợp này d(x, v) định nghĩa đo lường về tính tương đồng trong khơng gian metric
mà tiêu biểu là cự ly (thí dụ cự ly Euclide). Prototype là thành viên đầy đủ (phần tử tiêu
biểu) của tập. Phần tử nào có cự ly đến prototype là khơng thì có mức độ thành viên gần
một. Nếu cự ly tăng thì mức thành viên giảm. Thí dụ, xét hàm thành viên sau:

𝜇𝐴 (𝑥 ) =

1
1+𝑥 2

, 𝑥∈𝑅,

biểu diễn mức độ “gần zero” của số thực.

2.1.3.2 Biểu diễn dùng tham số chức năng.
Có nhiểu dạng hàm thành viên tham số là:
Hàm thành viên dạng hình thang (trapezoidal):

𝑥−𝑎 𝑑−𝑥
))
𝜇(𝑥, 𝑎, 𝑏, 𝑐, 𝑑 ) = 𝑚𝑎𝑥 (0, 𝑚𝑖𝑛 (
,
𝑏−𝑎 𝑑−𝑐
(2.13)
Trong đó a, b, c và d là tọa độ các định của tam giác. Khi b = c, ta có hàm thành viên
dạng tam giác.
Hàm thành viên dạng mủ từng đoạn:
𝑥 − 𝑐1 2
) )
𝑒𝑥𝑝 (− (
𝑥 < 𝑐𝑙
2𝑤𝑙
𝜇(𝑥, 𝑐, 𝑐, 𝑤, 𝑤) =
𝑥 − 𝑐𝑟 2
) )
𝑒𝑥𝑝 (− (
𝑥 < 𝑐𝑟
2𝑤𝑟
{
0
𝑜𝑡ℎ𝑒𝑟𝑤𝑖𝑠𝑒
(2.14)
Trong đó cl và cr lần lượt là các vai trái và phải, và wl, wr lần lượt là bề rộng phải và trái.
Khi cl = cr và wl = wr ta có hàm thành viên dạng Gauss.

SVTH:Phạm Nguyễn Phương Nam

9

Đồ án tốt nghiệp

GVHD: PGS.TS Nguyễn Trọng Thắng

Hình 2. 5 Các dạng hàm thành viên.

Hình 2.5 vẽ các dạng hàm thành viên tam giác, hình thang, dạng chng (hàm mủ). Một
tập mờ đặc biệt gọi là tập singleton (tập mờ biểu diễn bằng một số) đượcđịnh nghĩa là:
1
𝑥 = 𝑥0
𝜇𝐴 (𝑥) = {
(2.15)
0 𝑜𝑡ℎ𝑒𝑟𝑤𝑖𝑠𝑒
Một tập đặc biệt khác được gọi là tập vạn năng (universal set) với hàm thành viên bằng
một trong mọi thành phần miền:
μA (x) = 1, x .
(2.16)
Cuối cùng số mờ (fuzzy number) đôi khi được dùng chỉ tập mờ normal, convex được
định nghĩa trên đường thẳng thực.
2.1.4 Các phép toán trong tập mờ.
Định nghĩa các toán tử theo lý thuyết tập hợp (set-theoretic operations) như phép bù
(complement), phép hội (union) và phép giao (intersection) có thể được mở rộng từ lý
thuyết tập hợp truyền thống sang tập mờ. Do mức độ thành viên khơng cịn bị giới hạn
trong {0, 1}, nhưng có thể có giá trị nào đó trong khoảng [0, 1], các tốn tử này không
thể được định nghĩa một cách độc nhất. Tuy nhiên, rõ ràng là các toán tử trong tập mờ
phải cho kết quả đúng khi áp dụng vào tập truyền thống (trong đó tập truyền thống có
thể xem là trường hợp đặc biệt của tập mờ)[1].
Phần này giới thiệu các định nghĩa cơ bản của Zadeh vể phép giao mờ (fuzzy

intersection), phép hội (union) và phép bù (complement). Các toán tử giao và hội tổng
quát, còn gọi là norms tam giác (t-norms) conorms tam giác (t-conorms) cũng được trình
bày, ngồi ra toán tử ánh xạ (projection) và phép mở rộng trụ (cylindrical extension) có
liên quan đến tập mờ nhiều chiều cũng được trình bày.
2.1.4.1 Phép Bù, hội, Giao.
Định nghĩa 2.9 (phép bù của tập mờ) Gọi A là tập mờ trong X. Phần phụ của A là tập
mờ, gọi là tập mờ A , sao cho với mỗi x  X:
𝜇𝐴̅ (𝑥) = 1 − 𝜇𝐴 (𝑥)
(2.23)

SVTH:Phạm Nguyễn Phương Nam

10


Đồ án tốt nghiệp

GVHD: PGS.TS Nguyễn Trọng Thắng

Hình 2.6 trình bày thí dụ về phép bù mờ của hàm thành viên. Bên cạnh phép tốn do
Zadeh đề nghị, cịn có thể dùng nhiều phép bù nữa. Thí dụ phép bù λ theo Sugeno
(1977)[1]:
𝜇𝐴 (𝑥) =

1−𝜇𝐴 (𝑥)
1+𝜆𝜇𝐴 (𝑥)

(2.24)

Trong đó λ > 0 là tham số.

Hình 2. 6 Tập mờ và phần bù 𝐴̅ theo hàm thành viên.

Định nghĩa 2.10 (phép giao của tập mờ) Gọi A và B là hai tập mờ trong X. Phần giao(
intersection) của A và B là tập mờ C, định nghĩa là C = A ∩ B, sao cho với mỗi x  X:
𝜇𝐶 (𝑥) = 𝑚𝑖𝑛[𝜇𝐴 (𝑥), 𝜇𝐵 (𝑥)]
(2.25)
Tốn tử tối thiểu cịn được gọi là ‘’, thí dụ, μC(x) = μA(x)  μB(x). Hình 2.7 cho thấy
thí dụ về phần giao mờ của các hàm thành viên.

Hình 2. 7 Phép giao mờ A ∩ B cảu các hàm thành viên.

Định nghĩa 2.11: Hội của tập mờ (Union of Fuzzy Sets) Gọi A và B là hai tập mờ trong
X. Phép giao (union) của A và B là tập mờ C, định nghĩa là C = A  B, sao cho mỗi
phần tử x X[1]:
μC(x) =max[μA(x), μ(x)].
(2.26)
Tốn tử cực đại này cịn được gọi là ‘’, thí dụ, μC(x) = μA(x)  μB(x). Hình 2.8 vẽ thí
dụ về phép hội mờ của các hàm thành viên.

SVTH:Phạm Nguyễn Phương Nam

11