điều khiển và giám sát lò nhiệt

LUẬN VĂN TỐT NGHIỆP ĐIỀU KHIỂN & GIÁM SÁT LÒ NHIỆT
PHẦN 2
CƠ SỞ LÝ THUYẾT
GVHD : BÙI THANH HUYỀN &54 & SVTH : NGUYỄN MINH TÂM
LUẬN VĂN TỐT NGHIỆP ĐIỀU KHIỂN & GIÁM SÁT LÒ NHIỆT
CHƯƠNG 1
LÝ THUYẾT ĐIỀU KHIỂN MỜ
1.1. Mở đầu.
Các công cụ cổ điển mà ta dùng để xây dựng các phép ánh xạ giữa thế giới thực
và các mô hình đều đặt trên cơ sở logic hai-giá-trị Boolean. Cách xây dựng như
vậy thể hiện một sự thiếu chặt chẽ : một đối tượng chỉ có thể có hai khả năng
hoặc là phần tử của tập hợp đang xét hoặc không, mà không dự trù cho trường
hợp của các đối tượng có một phần tính chất của tập hợp đang xét.
Thí dụ : khi quy định trong thành phố xe gắn máy có tốc độ nhanh gây nguy
hiểm là xe có tốc độ v thuộc tập hợp A : {v≥50km/h} , ta không thể cho rằng
một xe chạy ở tốc độ 49,9km/h là hồn tồn không nguy hiểm theo như lý thuyết
tập hợp cổ điển.
Hầu hết các hiện tượng mà ta bắt gặp hàng ngày đều không hồn tồn rõ ràng, có
nghĩa là chúng luôn có một mức độ mơ hồ nào đó trong việc diễn tả tính chất
của chúng.
Thí dụ : khái niệm nhiệt độ NÓNG là một khái niệm mờ. Ta không thể chỉ ra
được chính xác một điểm nhiệt độ mà tại đó không NÓNG, và khi ta tăng nhiệt
độ lên một đơn vị thì nhiệt độ lại được xem là NÓNG.
Trong nhiều trường hợp, cùng một khái niệm sẽ có nhiều mức độ mờ trong các
thời điểm và ngữ cảnh khác nhau.
Thí dụ : khái niệm NÓNG của một căn phòng cần điều hòa nhiệt độ sẽ không
hồn tồn giống với khái niệm NÓNG của một lò nhiệt cần điều khiển làm việc ở
tầm nhiệt độ hàng trăm độ C.
Kiểu logic hai-giá-trị rất hiệu quả và thành công trong việc giải quyết các bài
tốn được định nghĩa rõ ràng. Tuy nhiên, thực tế tồn tại một lớp các khái niệm
không thích hợp với cách tiếp cận như vậy.

Muốn sử dụng các khái niệm này một cách hiệu quả hơn trong mô hình ta cần
tìm hiểu một công cụ, đó là logic mờ và đặt cơ sở trên nó là giải thuật điều khiển
mờ.
1.2. Tập hợp mờ.
1.2 1. Định nghĩa :
Tập mờ F xác định trên tập kinh điển M là một tập mà mỗi phần tử của nó là
một cặp các giá trị (x, 
F
(x)) trong đó x∈M và 
F
là ánh xạ :

F
: M → [0,1]
• tập kinh điển M được gọi là cơ sở của tập mờ F.
• ánh xạ 
F
được gọi là hàm phụ thuộc của tập mờ F.
GVHD : BÙI THANH HUYỀN &55 & SVTH : NGUYỄN MINH TÂM
LUẬN VĂN TỐT NGHIỆP ĐIỀU KHIỂN & GIÁM SÁT LÒ NHIỆT
1.2.2. Ý nghĩa :
Tập mờ F là hàm ánh xạ mỗi giá trị x có thể là phần tử của một tập kinh điển M
sang một số nằm giữa 0 và 1 để chỉ ra mức độ phụ thuộc thật sự của nó vào tập
M. Độ phụ thuộc bằng 0 có nghĩa là x không thuộc tập M, độ phụ thuộc bằng 1
có nghĩa là x hồn tồn là đại diện cho tập hợp M. Khi 
F
(x) tăng dần thì độ phụ
thuộc của x tăng dần. Điều này tạo ra một đường cong qua các phần tử của tập
hợp.
Một tập mờ bao gồm 3 thành phần :

• Miền làm việc [x
1
,x
2
] gồm các số thực tăng dần nằm trên trục hồnh.
• Đoạn [0,1] trên trục tung thể hiện độ phụ thuộc của tập mờ.
• Đường cong hàm số 
F
(x) xác định độ phụ thuộc tương ứng của các phần tử
của tập mờ.
1.2.3. Các tính chất và đặc điểm cơ bản của tập mờ :
1. Độ cao và dạng chính tắc của tập mờ :
Độ cao của một tập mờ là giá trị cực đại độ phụ thuộc của các phần tử tập mờ.
Tập mờ ở dạng chính tắc khi có ít nhất một phần tử có độ phụ thuộc là 1. Ví dụ
như trong hai tập mờ ở hình trên ta thấy tập mờ A là ở dạng chính tắc.
Trong các mô hình bộ điều khiển mờ, tất cả các tập mờ cơ sở đều phải ở dạng
chính tắc nhằm không làm suy giảm ngõ ra.
GVHD : BÙI THANH HUYỀN &56 & SVTH : NGUYỄN MINH TÂM
x
µ
F
(x)
1
x
1
x
2
0
1
0,75

0
0
(a). Tập mờ A có độ cao là 1 (b). Tập mờ B có độ cao là 0,75
LUẬN VĂN TỐT NGHIỆP ĐIỀU KHIỂN & GIÁM SÁT LÒ NHIỆT
Tập mờ được đưa về dạng chính tắc bằng cách điều chỉnh lại tất cả giá trị độ
phụ thuộc một cách tỉ lệ quanh giá trị độ phụ thuộc cực đại.
Thí dụ : tập mờ B ở trên được đưa về dạng chính tắc như sau :
2. Miền xác định của tập mờ :
Trong thực tế tập các phần tử có độ phụ thuộc lớn hơn 0 của tập mờ thường
không trải dài hết miền làm việc của nó. Như ví dụ dưới đây, miền làm việc của
tập mờ là đoạn [x
1
,x
2
] , tuy nhiên đường cong thực sự bắt đầu ở x
3
và đạt đến độ
phụ thuộc tồn phần ở x
4
. Ta gọi đoạn [x
3
,x
4
] là miền xác định của tập mờ.
3. Miền giá trị của biến :
Một biến mô hình thường được đặc trưng bởi nhiều tập mờ với miền xác định có
phần chồng lên nhau.
Thí dụ : ta có biến NHIỆT ĐỘ gồm các tập mờ LẠNH, MÁT, ẤM, NÓNG.
GVHD : BÙI THANH HUYỀN &57 & SVTH : NGUYỄN MINH TÂM
1

0,75
0
1
0
MÁT ẤM
NÓNG
x
1
x
2
x
3
x
4
LẠNH
x
5
x
6
x
µ
F
(x)
1
0
x
3
x
4
x

2
x
1
LUẬN VĂN TỐT NGHIỆP ĐIỀU KHIỂN & GIÁM SÁT LÒ NHIỆT
Miền giá trị của biến là tập hợp tất cả các giá trị có thể có của biến. Ví dụ đối
với biến NHIỆT ĐỘ ở trên miền giá trị là đoạn [x
1
,x
6
] .
1.2.4. Các dạng hàm phụ thuộc :
1. Dạng tuyến tính :
Đây là dạng tập mờ đơn giản nhất, thường được chọn khi mô tả các khái niệm
chưa biết hay chưa hiểu rõ ràng.
2. Dạng đường cong S :
Một tập mờ dạng đường cong S có 3 thông số là các giá trị , , có độ  
phụ thuộc tương ứng là 0, 0.5 và1.
Độ phụ thuộc tại điểm x được tính bởi công thức sau :
GVHD : BÙI THANH HUYỀN &58 & SVTH : NGUYỄN MINH TÂM
1
0
1
0
Tập mờ tuyến tính
tăng
Tập mờ tuyến tính
giảm
β γ
0.5
1

0
α
x
LUẬN VĂN TỐT NGHIỆP ĐIỀU KHIỂN & GIÁM SÁT LÒ NHIỆT
[ ]
[ ]














≥
≤≤−−×−
≤≤−−×
≤
=
γ
γβαγα
βααγα
α
γβα

xkhi
xkhix
xkhix
xkhi
xS
1
)/()(21
)/()(2
0
),,;(
2
2
3. Dạng đường cong hình chuông :
Dạng đường cong hình chuông đặc trưng cho các số mờ (xấp xỉ một giá trị trung
tâm), bao gồm 2 đường cong dạng S tăng và S giảm.
Từ 2 tập mờ dạng đường cong S ta suy ra độ phụ thuộc tại điểm x của tập mờ
dạng đường cong hình chuông như sau :






>++−
≤−−
=∏
γβγβγγ
γγβγβγ
γβ
xkhixS

xkhixS
x
),2/,;(1
),2/,;(
),;(
4. Dạng hình tam giác, hình thang và hình vai :
Cùng với sự gia tăng của các bộ vi điều khiển 8 bit và 16 bit, dạng tập mờ chuẩn
hình chuông được thay bằng các dạng tập mờ hình tam giác và hình thang do
yêu cầu tiết kiệm bộ nhớ vốn hạn chế của các bộ vi điều khiển.
Dạng hình thang :
Dạng tam giác :
GVHD : BÙI THANH HUYỀN &59 & SVTH : NGUYỄN MINH TÂM
α γ
0
1
β
x
β
γ
0.5
1
0
x
1
0
α
x
A
x
B

β
x
LUẬN VĂN TỐT NGHIỆP ĐIỀU KHIỂN & GIÁM SÁT LÒ NHIỆT












>
≤≤−−
≤≤−−
<
=
γ
γββγγ
βααβα
α
γβα
xkhi
xkhix
xkhix
xkhi
xT

0
)/()(
)/()(
0
),,;(
Dạng hình vai :
Thông thường vùng giữa của biến mô hình được đặc trưng bằng các tập mờ có
dạng hình tam giác vì nó liên quan tới các khái niệm tăng và giảm. Tuy nhiên ở
vùng biên của biến khái niệm không bị thay đổi.
Thí dụ : xét biến NHIỆT ĐỘ gồm các tập mờ LẠNH, MÁT, ẤM, NÓNG như
hình vẽ
Khi ta đã đạt đến NÓNG thì tất cả nhiệt độ cao hơn sẽ luôn là NÓNG.
Khi ta đã đạt đến LẠNH thì tất cả nhiệt độ thấp hơn sẽ luôn là LẠNH.
Do đó ta có 2 tập mờ NÓNG và LẠNH có dạng hình vai.
1.3. Các tốn tử mờ.
1.3.1. Các tốn tử cơ bản của Zadeh trên tập mờ :
1. Giao hai tập mờ :
A Ι B = min(
A
[x],
B
[y])
GVHD : BÙI THANH HUYỀN &60 & SVTH : NGUYỄN MINH TÂM
1
0
MÁT ẤM
NÓNG
x
1
x

2
x
3
x
4
LẠNH
x
5
x
6
A
A Ι B
B
LUẬN VĂN TỐT NGHIỆP ĐIỀU KHIỂN & GIÁM SÁT LÒ NHIỆT
2. Hợp hai tập mờ :
A Υ B = max(
A
[x],
B
[y])
3. Bù của một tập mờ :
~A = 1 - 
A
[x]
1.3.2. Các tốn tử bù trên tập mờ :
Trong khi xây dựng các mô hình mờ, có những trường hợp người ta thấy cần
thiết phải định nghĩa các các tốn tử khác thay thế cho các tốn tử cơ bản AND,
OR, NOT của Zadeh. Các tốn tử này được gọi là các tốn tử bù.
Tên gọi Giao Hợp
Zadeh min(

A
[x],
B
[y]) max(
A
[x],
B
[y])
Mean 
A
[x]+
B
[y]) /2
(2*min(
A
[x],
B
[y])+
+4*max(
A
[x],
B
[y])) /6
Mean
2
Mean
2
mean
2
Mean

1/2
Mean
1/2
mean
1/2
Product (
A
[x]*
B
[y])

A
[x]+
B
[y]) –
(
A
[x]*
B
[y])
Bounded Sum max(0,
A
[x]+
B
[y]- min(1, 
A
[x]+
B
[y])
GVHD : BÙI THANH HUYỀN &61 & SVTH : NGUYỄN MINH TÂM

A ~A
A
A Υ B
B
LUẬN VĂN TỐT NGHIỆP ĐIỀU KHIỂN & GIÁM SÁT LÒ NHIỆT
1)
Khi đi vào xem xét các hệ mờ ở phần sau ta sẽ sử dụng 2 tốn tử bù là product
and và bounded sum or trong các phép liên hệ và tương quan mờ.
1. Tốn tử product and :
g
product and
= 
A
[x]*
B
[y]
Tốn tử product and không thay đổi các đặc tính min/max của tốn tử giao cơ bản
của Zadeh.
• g
product and
(0,
A
[x]) = 0
• g
product and
(1, 
A
[x]) = 
A
[x]

Ngồi ra tốn tử product and có thêm 1 tính chất là tương tác hồn tồn nghĩa là nó
thay đổi với mỗi cặp giá trị (
A
[x],
B
[y]). Tính chất này cần thiết khi mô tả
các trạng thái mờ biến đổi theo thời gian.
2. Tốn tử bounded sum or :
g
bounded sum or
= min(1, 
A
[x]+
B
[y])
Khi sử dụng tốn tử bounded sum or cả hai vùng mờ tham gia đều đóng góp vào
kết quả cuối cùng cho dù 1 trong chúng có độ phụ thuộc nhỏ hơn (sẽ bị bỏ qua
khi sử dụng tốn tử hợp cơ bản của Zadeh).
1.4. Bổ từ mờ (fuzzy hedge).
Hedge là bổ từ thêm vào trước tên của một tập mờ nhằm thay đổi và bổ sung
tính chất của tập mờ đó. Hedge thay đổi hình dạng của tập mờ, thay đổi hàm
phụ thuộc và do đó tạo ra một tập mờ mới. Hedge khoảng, xấp xỉ, gần với còn
dùng để chuyển một số thực thành một tập mờ được gọi là số mờ.
1.4.1. Sử dụng các Hedge :
Ta có thể sử dụng cùng lúc nhiều Hedge để thêm vào một tập mờ.
Thí dụ :
chắc chắn không rất cao
được giải thích như sau :
chắc chắn (không (rất cao))
1.4.2. Xấp xỉ một vùng mờ :

Để xấp xỉ một vùng mờ (bao gồm cả việc chuyển một số thực thành một tập
mờ) ta sử dụng các Hedge khoảng, xấp xỉ, gần với . Các Hedge này có tác dụng
hơi mở rộng vùng mờ.
Thí dụ : xét tập mờ tuổi TRUNG NIÊN và tập mờ xấp xỉ của nó là tập mờ
KHOẢNG TRUNG NIÊN.
GVHD : BÙI THANH HUYỀN &62 & SVTH : NGUYỄN MINH TÂM
TRUNG NIÊN KHOẢNG TRUNG NIÊN
LUẬN VĂN TỐT NGHIỆP ĐIỀU KHIỂN & GIÁM SÁT LÒ NHIỆT
1.4.3. Giới hạn một vùng mờ :
Có 2 Hedge dùng để giới hạn một vùng mờ là trên và dưới
Thí dụ :
1.4.4. Làm mạnh và làm giảm tính chất của tập mờ :
Hedge rất dùng để tăng độ mạnh tính chất của tập mờ. Điều này được thực hiện
bằng cách giảm độ phụ thuộc của mỗi giá trị trong miền làm việc ngoại trừ các
giá trị có độ phụ thuộc là 0 hay 1.
Thí dụ : xét tập mờ CAO và RẤT CAO
GVHD : BÙI THANH HUYỀN &63 & SVTH : NGUYỄN MINH TÂM
TRUNG NIÊN TRÊN TRUNG NIÊN
TRUNG NIÊNDƯỚI TRUNG NIÊN
RẤT CAO
CAO
LUẬN VĂN TỐT NGHIỆP ĐIỀU KHIỂN & GIÁM SÁT LÒ NHIỆT
Hedge hơi dùng để giảm độ mạnh tính chất của tập mờ. Điều này được thực
hiện bằng cách tăng độ phụ thuộc của mỗi giá trị trong miền làm việc ngoại trừ
các giá trị có độ phụ thuộc là 0 hay 1.
Thí dụ : xét tập mờ CAO và HƠI CAO
1.4.5. Làm tăng hay giảm tính mờ của tập mờ :
Hedge chắc chắn dùng để giảm tính mờ của tập mờ. Điều này được thực hiện
bằng cách tăng độ phụ thuộc của các giá trị có độ phụ thuộc lớn hơn 0.5 và giảm
của các giá trị có độ phụ thuộc nhỏ hơn 0.5

Thí dụ : xét tập mờ CAO và CHẮC CHẮN CAO
Hedge nhìn chung dùng để tăng tính mờ của tập mờ. Điều này được thực hiện
bằng cách giảm độ phụ thuộc của các giá trị có độ phụ thuộc lớn hơn 0.5 và tăng
độ phụ thuộc của các giá trị có độ phụ thuộc nhỏ hơn 0.5
Thí dụ : xét tập mờ CAO và NHÌN CHUNG CAO
GVHD : BÙI THANH HUYỀN &64 & SVTH : NGUYỄN MINH TÂM
HƠI CAO
CAO
CHẮC CHẮN CAO
CAO
LUẬN VĂN TỐT NGHIỆP ĐIỀU KHIỂN & GIÁM SÁT LÒ NHIỆT
1.5. Biến ngôn ngữ.
Các bộ điều khiển mờ thao tác trên các biến ngôn ngữ. Mỗi biến ngôn ngữ là
đại diện của một không gian mờ. Cấu trúc của một biến ngôn ngữ như sau :
L
var
← {q
1
…q
n
} {h
1
…h
n
} fs
• q : các từ chỉ tần suất như thường, luôn luôn
• h : các Hedge như rất, hơi đã khảo sát trong phần trước
• fs : tập mờ trung tâm
Thí dụ :
 cao, thấp

 rất cao, hơi thấp
 thường cao, luôn luôn thấp
 thường rất cao, luôn luôn hơi thấp
1.6. Mệnh đề mờ.
Một bộ điều khiển mờ bao gồm một chuỗi các mệnh đề mờ. Một mệnh đề thiết
lập một mối quan hệ giữa miền làm việc và một không gian mờ.
Một mệnh đề đơn giản có dạng :
x là A
• x : giá trị vô hướng thuộc miền làm việc
• A : biến ngôn ngữ

A
← (x∈A)
Quá trình mà từ giá trị rõ x=x
1
tìm ra độ phụ thuộc 
A
(x
1
) được gọi là quá
trình mờ hóa. Trong trường hợp có nhiều biến ngôn ngữ quá trình mờ hóa là
tìm ra một vectơ bao gồm nhiều độ phụ thuộc.
Thí dụ : xét biến NHIỆT ĐỘ gồm các tập mờ LẠNH,MÁT,ẤM,NÓNG.
GVHD : BÙI THANH HUYỀN &65 & SVTH : NGUYỄN MINH TÂM
NHÌN CHUNG CAO
CAO
1
0
0.2
5

0.75
0.5
15
0
C
45
0
C
MÁT ẤM
NÓNG
LẠNH
x
LUN VN TT NGHIP IU KHIN & GIM ST Lề NHIT
M húa bin nhit :

=
5.0
5.0
0
0
45

0
0
75.0
25.0
15
00
CC
(x)
(x)
(x)
(x)
x
noựng
aỏm
maựt
laùnh
à
à
à
à
à
Mnh m cú iu kin :
Nu y l B thỡ x l A
x,y : giỏ tr vụ hng thuc min lm vic
A,B : bin ngụn ng
Cú th gii thớch mnh ny nh sau :
x l phn t ca A tựy theo mc y l phn t ca B
1.7. X lý m.
1.7.1. Cỏc phộp tng quan :
Xột mt mnh cú iu kin sau :

Nu y l B thỡ x l A
Cỏc phộp tng quan qui nh vựng m kt qu c to ra nh th no t giỏ
tr ca mnh iu kin v bin ngụn ng mnh kt qu.
Cỏc phộp tng quan l c s cho cỏc lut hp thnh c s dng trong b
iu khin m.
Cú 2 phộp tng quan l : tng quan ti thiu v tng quan tớch.
1. Tng quan ti thiu :
õy l phng phỏp tng quan thng c dựng nht, thc hin bng cỏch b
i phn cú ph thuc ln hn giỏ tr ca mnh iu kin trờn min m c
trng bi bin ngụn ng mnh kt qu.
Thớ d : xột mnh cú iu kin sau :
Nu nhit THP thỡ cụng sut lũ LN
GVHD : BI THANH HUYN &66 & SVTH : NGUYN MINH TM
Nhit Cụng sut lũ
THP LN
LUẬN VĂN TỐT NGHIỆP ĐIỀU KHIỂN & GIÁM SÁT LÒ NHIỆT
Phép tương quan tối thiểu tạo ra các đoạn nằm ngang trên miền mờ kết quả dẫn
đến mất mát một phần thông tin. Tuy nhiên phép tương quan này tương đối đơn
giản và cho phép giải mờ dễ dàng hơn.
2. Tương quan tích :
Phương pháp này thường cho kết quả tốt hơn, được thực hiện bằng cách nhân
hàm phụ thuộc của miền mờ đặc trưng bởi biến ngôn ngữ ở mệnh đề kết quả với
giá trị của mệnh đề điều kiện.
Lúc này dạng của miền mờ được bảo tồn, thông tin không bị mất mát, tuy nhiên
việc giải mờ khó khăn hơn.
Thí dụ : vẫn xét mệnh đề có điều kiện ở trên :
Nếu nhiệt độ THẤP thì công suất lò LỚN
để so sánh kết quả giữa 2 phép tương quan.
1.7.2. Các luật hợp thành mờ :
Trong một bộ điều khiển mờ, các mệnh đề được xử lý song song để tạo ra một

không gian kết quả chứa thông tin từ tất cả các mệnh đề. Các luật hợp thành qui
định cách thức tương quan và tổng hợp các không gian mờ từ sự tác động qua
lại giữa các mệnh đề của hệ.
Tương ứng với 2 phép tương quan tối thiểu và tương quan tích ta có các luật
hợp thành như sau :
• Tương quan tối thiểu : luật hợp thành Max-Min, Sum-Min
• Tương quan tích : luật hợp thành Max-Prod, Sum-Prod
GVHD : BÙI THANH HUYỀN &67 & SVTH : NGUYỄN MINH TÂM
Nhiệt độ
Công suất lò
THẤP
LỚN
LUẬN VĂN TỐT NGHIỆP ĐIỀU KHIỂN & GIÁM SÁT LÒ NHIỆT
Hai luật hợp thành mờ thông dụng là luật hợp thành Max-Min và luật hợp thành
Sum-Min.
1. Luật hợp thành Max-Min :
Giả sử hệ gồm n mệnh đề :
Nếu y là B
1
thì x là A
1
Nếu y là B
2
thì x là A
2

Nếu y là B
n
thì x là A
n

Các miền mờ kết quả được thực hiện bằng phép tương quan tối thiểu. Sau đó
miền mờ biến ra được cập nhật bằng cách hợp các miền mờ này theo tốn tử OR
cơ bản của Zadeh.
Thí dụ : xét lò nhiệt được điều khiển bởi 2 luật sau :
Nếu nhiệt độ THẤP thì % công suất lò LỚN
Nếu nhiệt độ TRUNG BÌNH thì % công suất lò TRUNG BÌNH
Biến vào nhiệt độ gồm 2 tập mờ : THẤP và TRUNG BÌNH.
Biến ra % công suất lò gồm 2 tập mờ : TRUNG BÌNH và LỚN.
Tiến hành mờ hóa biến vào nhiệt độ ta thu được vectơ gồm 2 phần tử là 2 độ
phụ thuộc của nhiệt độ vật lý t vào 2 tập mờ trên.








=→
(t)
(t)
t
BÌNH TRUNG
THAÁP
µ
µ
µ
Ví dụ, mờ hóa giá trị nhiệt độ t
1
=20

0
C ta có :






→
0.25
0.75
C20
0
Sử dụng phép tương quan tối thiểu ta thu được 2 miền mờ kết quả như sau :
GVHD : BÙI THANH HUYỀN &68 & SVTH : NGUYỄN MINH TÂM
0.75
0.25
THẤP TRUNG
BÌNH
Nhiệt độ % công suất lò
TRUNG BÌNH LỚN
20
0
C
LUẬN VĂN TỐT NGHIỆP ĐIỀU KHIỂN & GIÁM SÁT LÒ NHIỆT
Sau đó miền mờ biến ra thu được bằng cách hợp 2 miền mờ này theo tốn tử OR
cơ bản của Zadeh như sau :
2. Luật hợp thành Sum-Min :
Các miền mờ kết quả vẫn được thực hiện bằng phép tương quan tối thiểu. Tuy
nhiên miền mờ biến ra được cập nhật bằng cách thực hiện tốn tử bù bounded

sum or thay cho tốn tử OR cơ bản của Zadeh.
Thí dụ : vẫn xét thí dụ trên nhưng áp dụng luật hợp thành Sum-Min ta có kết quả
như sau :
1.8. Giải mờ.
Quá trình xử lý mờ tạo một miền mờ biến ra. Giải mờ là tìm ra một giá trị vật lý
(giá trị rõ) đặc trưng cho thông tin chứa trong miền mờ đó.
1.8.1. Phương pháp điểm trọng tâm :
Phương pháp này được áp dụng khi miền mờ biến ra là một miền liên thông.
Giá trị rõ của biến ra là hồnh độ của điểm trọng tâm của miền mờ biến ra.
GVHD : BÙI THANH HUYỀN &69 & SVTH : NGUYỄN MINH TÂM
% công suất lò
TRUNG BÌNHLỚN
% công suất lò
TRUNG BÌNHLỚN
1
LUẬN VĂN TỐT NGHIỆP ĐIỀU KHIỂN & GIÁM SÁT LÒ NHIỆT
Công thức xác định x' theo phương pháp điểm trọng tâm như sau :
trong đó : l là miền xác định của tập mờ A
∫
∫
=
l
dx*(x)
dx*(x)*x
x'
A
l
A
µ
µ

1.8.2. Phương pháp cực đại :
Giá trị rõ của biến ra là điểm có độ phụ thuộc lớn nhất.
Trong trường hợp các điểm có độ phụ thuộc lớn nhất trải dài trên một đoạn
thẳng nằm ngang [x
1
;x
2
] giá trị rõ của biến ra là trung điểm của đoạn [x
1
;x
2
] như
hình vẽ :
GVHD : BÙI THANH HUYỀN &70 & SVTH : NGUYỄN MINH TÂM
x' x
µ
A
l
x'
x
µ
A
LUẬN VĂN TỐT NGHIỆP ĐIỀU KHIỂN & GIÁM SÁT LÒ NHIỆT
1.8.3. Phương pháp độ cao :
Tập mờ dạng Singleton là một dạng đơn giản hóa cho phép xử lý mờ và giải mờ
được dễ dàng hơn, thường được dùng trong các hệ thống dùng vi điều khiển, đã
được tích hợp trong tập lệnh của MCU 68HC12 của hãng Motorola.
Mỗi tập mờ kết quả của các mệnh đề điều kiện được thay bằng một đoạn thẳng
(x, (x)) với (x) là độ cao của tập mờ tương ứng. 
Thí dụ : xét biến NHIỆT ĐỘ gồm các tập mờ LẠNH,MÁT,ẤM,NÓNG.

Phương pháp độ cao chính là áp dụng giải mờ theo phương pháp điểm trọng
tâm đối với các tập mờ biến ra dạng Singleton.
Do các tập mờ của miền mờ biến ra không chồng lấp lên nhau nên khi giải mờ
công việc tính tích phân rất mất thời gian đã được thay bằng việc tính tổng số
học như sau :
∑
∑
=
=
=
n
1i
i
n
i
ii
H
H*x
x'
1
trong đó : x
i
là vị trí các singleton
H
i
là độ cao của các singleton tương ứng
GVHD : BÙI THANH HUYỀN &71 & SVTH : NGUYỄN MINH TÂM
x
1
x

µ
A
x
2
x'
1
0
x
1
x
2
x
3
x
4
x
5
x
6
MÁT ẤM
NÓNG
LẠNH
LUẬN VĂN TỐT NGHIỆP ĐIỀU KHIỂN & GIÁM SÁT LÒ NHIỆT
n là số tập mờ biến ra
1.9. Hệ mờ.
1.9.1. Hệ mờ cơ bản :
Một hệ mờ cơ bản bao gồm 3 thành phần chính :
• Khâu mờ hóa
• Thiết bị thực hiện luật hợp thành mờ (xử lý mờ)
• Khâu giải mờ.

Khâu mờ hóa có nhiệm vụ chuyển đổi một giá trị rõ đầu vào x
0
thành một vecto
 gồm các độ phụ thuộc của giá trị rõ đó theo các tập mờ đã định nghĩa trước.
Khâu xử lý mờ xử lý vecto  và cho ra tập mờ B' của biến ra.
Khâu giải mờ có nhiệm vụ chuyển đổi tập mờ B' thành một giá trị rõ y' đặc
trưng cho thông tin chứa trong tập mờ đó.
Do hệ mờ cơ bản chỉ có khả năng xử lý các giá trị tín hiệu hiện thời nên nó
thuộc nhóm các bộ điều khiển tĩnh. Tuy vậy với việc ghép thêm các khâu động
học cần thiết như vi phân, tích phân,… ta sẽ có được một bộ điều khiển mờ có
khả năng xử lý các bài tốn động.

1.9.2. Các bước xây dựng một hệ mờ cơ bản :
 Xác định các biến vào và ra.
 Định nghĩa các tập mờ cho các biến vào và ra.
 Xây dựng các luật điều khiển (các mệnh đề mờ).
GVHD : BÙI THANH HUYỀN &72 & SVTH : NGUYỄN MINH TÂM
XỬ LÝ MỜ GIẢI MỜMỜ HÓA
x
1
x
n
µ
B' y'
HỆ MỜ CƠ BẢN
Vi phân
Tích phân
x(t) y'(t)
LUẬN VĂN TỐT NGHIỆP ĐIỀU KHIỂN & GIÁM SÁT LÒ NHIỆT
 Chọn luật hợp thành.

 Chọn phương pháp giải mờ.
 Tối ưu hệ thống.
1.9.3. Định nghĩa các tập mờ cho các biến :
1. Độ chồng lấp :
Để biến đổi nhiều tập mờ riêng lẻ thành một bề mặt liên tục, các tập mờ lân cận
phải có độ chồng lấp lên nhau. Kinh nghiệm cho thấy độ chồng lấp tốt nhất
thường trong khoảng 25% → 50%.
Thí dụ : Các tập mờ lân cận có độ chồng lấp 50% :
2. Lựa chọn dạng hàm liên thuộc :
Cách thực hiện là bắt đầu bằng các dạng hàm liên thuộc đã biết trước và mô
hình hóa nó cho đến khi nhận được bộ điều khiển mờ làm việc như mong muốn.
Trong nhiều trường hợp dạng hàm liên thuộc hình tam giác cho kết quả không
kém gì dạng hàm liên thuộc phức tạp hơn là dạng hình chuông, do bộ điều khiển
mờ ít khi nhạy với sự thay đổi hình dạng tập mờ. Điều này làm cho hệ mờ khá
bền vững và dễ thích nghi, đó là một thuộc tính quan trọng khi mô hình lần đầu
được khảo sát.
1.9.4. Đặc tính vào ra của hệ mờ cơ bản :
Như đã nói hệ mờ cơ bản thực chất là một bộ điều khiển tĩnh nên quan hệ truyền
đạt hồn tồn được mô tả đầy đủ bằng đường đặc tính y(x) gọi là đặc tính vào ra
của hệ mờ.
Đặc tính vào ra của một hệ mờ cơ bản có thể là tuyến tính hoặc phi tuyến.
Nếu đặc tính vào ra tuyến tính hoặc tuyến tính từng đoạn ta có hệ mờ tỉ lệ.
Ngược lại nếu ta có một đường đặc tính điều khiển mong muốn, ta cũng có thể
từ đó tổng hợp được hệ mờ tương ứng.
1.9.5. Tổng hợp hệ mờ tỉ lệ :
Hệ mờ tỉ lệ có đường đặc tính vào ra tuyến tính từng đoạn xác định bởi các điểm
nút (x
k
,y
k

) như hình vẽ :
GVHD : BÙI THANH HUYỀN &73 & SVTH : NGUYỄN MINH TÂM
x
1
x
2
x
3
x
n
x
n-2
y
2
y
n
y
n-1
y
1
y
1
y
x
y
n-2
x
n-1
LUẬN VĂN TỐT NGHIỆP ĐIỀU KHIỂN & GIÁM SÁT LÒ NHIỆT
Thuật tốn tổng hợp hệ mờ tỉ lệ như sau :

1.
Xác định các điểm nút (x
k
,y
k
) của đường đặc tính.
2.
Định nghĩa n tập mờ đầu vào A
k
có hàm liên thuộc 
Ak
(x) dạng hình tam
giác với đỉnh là điểm x
k
và miền xác định là khoảng [x
k-1
,x
k+1
] trong đó
x
0
, x
n+1
là những điểm bất kỳ thỏa mãn x
0
<x
1
và x
n+1
>x

n
.
3.
Xác định n tập mờ đầu ra B
k
biểu diễn dưới dạng Singleton tại các điểm
y
k
và có độ cao là 1.
4.
Định nghĩa tập n luật điều khiển R
k
dạng :
R
k
: NẾU x=A
k
THÌ y=B
k
5.
Áp dụng luật hợp thành Max-Min.
6.
Sử dụng nguyên lý độ cao để giải mờ.
GVHD : BÙI THANH HUYỀN &74 & SVTH : NGUYỄN MINH TÂM
LUẬN VĂN TỐT NGHIỆP ĐIỀU KHIỂN & GIÁM SÁT LÒ NHIỆT
CHƯƠNG 2
CÁC PHƯƠNG PHÁP ĐO VÀ ĐIỀU KHIỂN
NHIỆT ĐỘ
2.1. Điều khiển ON – OFF :
Điều khiển On- Off là lặp lại trạng thái on- off của hệ thống điều khiển

theo điểm đặt . Ví dụ trong hình , relay ngõ ra là on khi nhiệt độ trong lò dưới
điểm đặt , và off khi nhiệt độ đến điểm đặt .
1/- Mô tả hoạt động ON-OFF:
Với cấu hình của hệ thống điều khiển được trình bày ở chương 1 , relay
ngõ ra on , cấp điện tới sợi nung khi giá trị nhiệt độ hiện tại trong lò dưới điểm
đặt . Relay ngõ ra off khi nhiệt độ lên cao hơn điểm đặt . Nhờ phương pháp điều
khiển nhiệt độ mà nhiệt độ được đặt ở giá trị nào đó bằng cách bật on và off
nguồn cho sợi nung được gọi là điều khiển ON-OFF . Hoạt động này cũng được
gọi là điều khiển hai vị trí vì hai biến đặt cũng liên quan tới điểm đặt .
2/- Điều chỉnh độ nhạy :
Nếu relay ngõ ra được bật on hoặc off ở một điểm đặt chattering của ngõ
ra có thể xảy ra làm hệ thống điều khiển có thể bị ảnh hưởng nhiễu . Vì lý do
này mà từ trể giữa on và off thường xảy ra ở ngõ ra như hình 2 . Từ trể này được
GVHD : BÙI THANH HUYỀN &75 & SVTH : NGUYỄN MINH TÂM
LUẬN VĂN TỐT NGHIỆP ĐIỀU KHIỂN & GIÁM SÁT LÒ NHIỆT
gọi là hiệu chỉnh độ nhạy . Điều chỉnh độ nhạy cao đòi hỏi cần phải tránh tần số
hoạt động On-Off .
3/- Hunting :
Khi điểm đặt được điều khiển bằng hoạt động on-off , biến đặt thay đổi
tuần hồn như trong hình 3 . Sự thay đổi tuần hồn này được gọi là hunting . Kết
quả tốt nhất của hoạt động ON-OFF đạt được nếu như biên độ hunting là nhỏ
nhất .
4/- Hệ thống thích hợp cho điều khiển ON-OFF :
Điều khiển On-Off tốt nhất cho hệ thống điều khiển khi nhiệt độ tăng lên
chậm và sai phân G giữa cân bằng nhiệt khi ngõ ra là on và khi ngõ ra là off nhỏ
. Ví dụ , G nhỏ duy trì đáp ứng nhiệt nhanh và hunting được tắt bằng hình thức
on-off được trình bày như trong hình . Trong hình này dùng đèn ở ngõ ra . Nhiệt
độ trên tới giá trị tới hạn thấp của ngõ ra đèn được điều khiển bằng hai sợi nung
với tổng công suất là 600W . Trong lân cận điểm đặt , nhiệt độ điều khiển mỗi
sợi nung là 300W .

2.2. Hiệu chỉnh P :
GVHD : BÙI THANH HUYỀN &76 & SVTH : NGUYỄN MINH TÂM
LUẬN VĂN TỐT NGHIỆP ĐIỀU KHIỂN & GIÁM SÁT LÒ NHIỆT
1/- Mô tả hiệu chỉnh P :
Đây là bộ điều khiển mà biến đặt (manupulate variable , còn gọi là biến
điều khiển ra) là tỷ lệ đến độ lệch (deviation) từ điểm đặt bên trong dãy tỷ lệ cho
phạm vi nhiệt độ đặt .
Khi nhiệt độ hiện tại thấp hơn mức giới hạn thấp nhất của dãy tỷ lệ , biến
đặt vào là 100% . Khi nhiệt độ bên trong dãy tỷ lệ ,biến đặt giảm dần trong dãy
tỷ lệ tới độ lệch và giảm 50% .Khi nhiệt độ hiện tại bằng với điểm đặt và không
có lệch . Khi đó P cho phép điều khiển nhiệt độ phẳng với hunting nhỏ hơn điều
khiển ON-OFF .
2/- Điều khiển tỷ lệ chia thời gian : (time division proportionnal control
action)
Thiết bị ngõ ra dạng xung ở trạng thái On-Off có thể dùng thiết bị ngõ ra
của bộ điều khiển nhiệt độ . Những ngõ ra này gồm : relay output , SSR (solid
state relay) output , và voltage output . Nếu như thiết bị ra này dùng để lặp lại
trạng thái on-off trong dãy tỷ lệ ở chu kỳ được ấn định ở hình 4 thì thời gian on
ở ngõ ra tỷ lệ với độ lệch .
Tỷ số từ lúc on tới lúc off là 1:1 và biến là 50% khi chu kỳ relay ngõ ra từ
on tới off với nhiệt độ điều khiển bằng điểm đặt . Một chu kỳ từ on tới off của
thiết bị ngõ ra được gọi là chu kỳ tỷ lệ (proportional period) và hoạt động điều
khiển theo chu kỳ tỷ lệ được gọi là “hoạt động điều khiển chia tỷ lệ thời gian” .
Actual temperature
Set value
The ON time becomes shorter as the temperature rises
ON
OFF
T T T T T: Proportional period
Hình 4a

proportional band
Set value
Offset
on
off
Hình 4b :Time division proportional control
3/- Offset :
GVHD : BÙI THANH HUYỀN &77 & SVTH : NGUYỄN MINH TÂM
LUẬN VĂN TỐT NGHIỆP ĐIỀU KHIỂN & GIÁM SÁT LÒ NHIỆT
Trong hoạt động điều khiển tỷ lệ , độ lệch tăng bởi sự tương quan giữa
dung lượng nhiệt của hệ điều khiển và dụng lượng của thiết bị nung , và giử sau
khi hệ thống đạt trạng thái bền . Sự lệch này được gọi là Offset . Nếu như offset
xảy ra trong bộ điều khiển nhiệt độ mà chỉ thực hiện điều khiển tỷ lệ , nó có thể
đúng với biến trở trên bộ điều khiển nhiệt độ .
4/- Chọn chu kỳ tỷ lệ :
Nếu chu kỳ tỷ lệ của ngõ ra ngắn , relay thường lặp lại trạng thái on-off .
Nếu điều này xảy ra , biên độ hunting của điều khiển nhiệt độ là hẹp và được kết
quả điều khiển tốt . Do đó nếu thiết bị ngõ ra có thể lặp lại tần số hoạt động (như
SSR hoặc thyristor ) thì dùng được , chu kỳ tỷ lệ của thiết bị bị đặt ngắn , trái lại
chu kỳ của relay phải đặt dài vì tần số hoạt động cao sẽ ảnh hưởng đến quá trình
phục vụ của relay .
1.3. Điều khiển hoạt động reset (I) :
Offset giống như việc xảy ra trong hoạt động tỷ lệ P . Giảm và loại offset
như thời gian trôi mà nhiệt độ điều khiển hợp với điểm đặt, P được dùng để kết
hợp Reset hoặc bộ điều khiển tích phân I .
Bước đáp ứng
Độ lệch 0

Biến đặt 0
Hoạt động Reset

1/-Reset time :
Reset time là số diễn tả quá trình của hoạt động Reset . Đây là thời gian
đòi hỏi biến đặt bộ điều khiển tích phân bằng với biến đặt bộ điều khiển tỷ lệ khi
GVHD : BÙI THANH HUYỀN &78 & SVTH : NGUYỄN MINH TÂM