TÌM HIỂU LOGIC MỜ VÀ ỨNG DỤNG ĐIỀU KHIỂN CẦN CẨU VẬN CHUYỂN HÀNG HÓA TRÊN BẾN TÀU

Giáo viên hướng dẫn:TS. Dương Tôn ĐảmHọc viên
thực hiện:Vũ Xuân VinhMã số học viên:CH1301117
TOÁN 2014
Trang 1
Tháng 11, 2014
TÌM HIỂU LOGIC MỜ VÀ ỨNG DỤNG ĐIỀU KHIỂN
CẦN CẨU VẬN CHUYỂN HÀNG HÓA TRÊN BẾN TÀU
BÀI THU HOẠCH MÔN TOÁN
ĐẠI HỌC QUỐC GIA TP HCM
TRƯỜNG ĐẠI HỌC CÔNG NGHỆ THÔNG TIN
KHOA KHOA HỌC MÁY TÍNH
TOÁN 2014
LỜI MỞ ĐẦU
Khi nói đến logic mờ người ta hay nhầm lẫn nó với xác suất. Tuy nhiên, hai khái
niệm này khác hẳn nhau; độ đúng đắn của lôgic mờ biểu diễn độ liên thuộc với các tập
được định nghĩa không rõ ràng, chứ không phải khả năng xảy ra một biến cố hay điều
kiện nào đó. Để minh họa sự khác biệt, ta có tình huống sau: Bảo đang đứng trong một
ngôi nhà có hai phòng thông nhau: phòng bếp và phòng ăn. Trong nhiều trường hợp,
trạng thái của Bảo trong tập hợp gồm những thứ "ở trong bếp" hoàn toàn đơn giản: hoặc
là anh ta "trong bếp" hoặc "không ở trong bếp". Nhưng nếu Bảo đứng tại cửa nối giữa hai
phòng thì sao? Anh ta có thể được coi là "có phần ở trong bếp". Việc định lượng trạng
thái "một phần" này cho ra một quan hệ liên thuộc đối với một tập mờ. Chẳng hạn, nếu
Bảo chỉ thò một ngón chân cái vào phòng ăn, ta có thể nói rằng Bảo ở "trong bếp" đến
99% và ở trong phòng ăn 1%. Một khi anh ta còn đứng ở cửa thì không có một biến cố
nào (ví dụ một đồng xu được tung lên) quyết định rằng Bảo hoàn toàn "ở trong bếp" hay
hoàn toàn "không ở trong bếp". Các tập mờ được đặt cơ sở trên các định nghĩa mờ về các
tập hợp chứ không phải dựa trên sự ngẫu nhiên.
Trong bài thu hoạch này em xin trình bày những tìm hiểu của mình về logic mờ và áp
dụng nó để xây dựng ứng dụng logic mờ trong ý tưởng điều khiển cần cẩu vận chuyển
hàng hóa tại bến tàu. Qua đây, em cũng xin được gửi lời cảm ơn chân thành đến Tiến sĩ
Dương Tôn Đảm, người không những tận tâm truyền đạt những kiến thức nền tảng cơ

bản về môn học “Toán cho Khoa học máy tính” mà còn giúp em có được cơ sở vững
chắc để phục vụ cho việc nghiên cứu sau này.
Trang 2
TOÁN 2014
MỤC LỤC HÌNH ẢNH
Hình 1: Tập mờ và các thành phần của nó 5
Hình 2: Tập rõ 5
Hình 3 : Ví dụ tập mờ 7
Hình 4 : Hình dáng của hàm liên thuộc dạng bell (
π
) 9
Hình 5 : Nguyên lý hoạt động của hệ mờ 12
Hình 6 : Mô hình chung của hệ điều khiển mờ 12
Hình 7 : Cấu trúc của một bộ quản lý logic mờ 19
Hình 8 : Logic mờ trong điều khiển cần cẩu tại bến tàu 22
Trang 3
TOÁN 2014
MỤC LỤC
LỜI MỞ ĐẦU 2
MỤC LỤC HÌNH ẢNH 3
MỤC LỤC 4
CHƯƠNG 2 NGUYÊN LÝ HOẠT ĐỘNG CỦA HỆ ĐIỀU KHIỂN MỜ 11
3.1 Tổng quan ứng dụng 17
TỔNG KẾT 22
TÀI LIỆU THAM KHẢO 23
CHƯƠNG 1 TỔNG QUAN VỀ LOGIC MỜ
1.1 Khái niệm về logic mờ
Logic mờ là một ngành của logic, xác định mức độ phụ thuộc hay mức độ thành viên
của một đối tượng đối với các tập hơn là xác định đối tượng đó thuộc hay không thuộc về
một tập.

Năm 1965, Lotfi Zadeh đã đề nghị một sửa đổi trên lý thuyết tập hợp logic sao cho
mỗi thành phần trong tập hợp có thể có được một mức độ liên thuộc có giá trị trên một
dãy liên tục hơn là các giá trị 0 hoặc 1 – một tập hợp như vậy gọi là một tập hợp mờ -
Fuzzy Set. Zadeh cũng chỉ ra làm thế nào để các phép toán như hợp, giao, … có thể được
định nghĩa trên các tập mờ này và hình thành một bộ khung thống nhất về việc thao tác
tính toán trên chúng. Ý tưởng chính để Zadeh đưa ra lý thuyết tập mờ dựa trên các lý
thuyết về logic đa trị (năm 1920): Everything is a matter of degree.
Logic mờ là một phương pháp mới giúp cho việc điều khiển các hệ thống mờ với sự
chính xác cao. Nó dùng một tập luật thay cho các biểu thức toán học phức tạp. Các tập
luật này dựa theo các quyết định dựa trên lý trí của con người trong các tình huống không
thể đoán chính xác được.
Trang 4
TOÁN 2014
Logic mờ phát triển và áp dụng ngày càng rộng rãi, cung cấp các chức năng thông
minh trong các hệ thống điều khiển của các ngành công nghiệp, trong các thiết bị đồ
dùng gia đình như máy giặt, lò vi sóng, tủ lạnh, các hệ thống chẩn đoán và các hệ chuyên
gia khác.
Hình 1: Tập mờ và các thành phần của nó
1.2 Tập mờ
1.2.1 Khái niệm tập rõ (Crisp set):
Tập rõ là tập hợp truyền thống theo quan điểm của Cantor. Gọi A là một tập rõ, một
phần tử x có thể có x
∈
A hoặc x
∉
A. Có thể sử dụng hàm
χ
để mô tả khái niệm thuộc
về.
Nếu x

∈
A,
χ
(x) = 1, ngược lại nếu x
∉
A,
χ
(x) = 0.
Hàm
χ
được gọi là hàm đặc trưng của tập hợp A.
Trang 5
TOÁN 2014
Hình 2: Tập rõ
1.2.2 Khái niệm tập mờ (Fuzzy set) :
Khác với khái niệm tập rõ, khái niệm thuộc về được mở rộng nhằm phản ánh mức độ
x là phần tử của tập mờ A (degree of membership). Một tập mờ A được đặt trưng bằng
hàm thành viên
µ
và x là một phần tử,
µ
(x) phản ánh mức độ thuộc về A.
µ
A
(x):X  [0,1] , trong đó
µ
A
(x) = 1, nếu x hoàn toàn thuộc A
µ
A

(x) = 0, nếu x không thuộc A
0 <
µ
A
(x) < 1, nếu x thuộc một phần của A.
Ví dụ: Xét một tập về chiều cao như sau để so sánh giữa tập rõ và tập mờ :
- Đối với tập rõ ta định nghĩa :
CAO(x) = {
0, nếu chiều_cao(x) < 180 cm
1, nếu chiều_cao(x) >= 180 cm
}
- Đối với tập mờ :
CAO(x) = {
0 , nếu chiều_cao(x) <= 150 cm
(chiều_cao(x)-150)/ 40, nếu 150cm<chiều_cao(x)<= 190cm
1, nếu chiều_cao(x)>190cm
}
Trang 6
TOÁN 2014
Tên Chiều cao (cm)
mức độ thuộc về
(degree of membership)
Tập rõ Tập mờ
Dâng 192 1 1.00
Giang 186 1 0.90
Dương 184 1 0.85
Trị 182 1 0.80
Ban 178 0 0.70
Bình 172 0 0.55
Toàn 166 0 0.40

Tâm 160 0 0.25
Hòa 154 0 0.10
Cường 150 0 0.00
Hình 3: Ví dụ tập mờ
Trang 7
µ
chiều cao (cm)
0.00
150
160
170
180
190
200
Tập mờ
0.20
0.40
0.60
0.80
1.00
TOÁN 2014
1.2.3 Đơn thể mờ (singleton):
Phát biểu một cách chính xác, tập mờ F là một tập có thứ tự các bộ:
F = {(u,
µ
F
(u))}
u thuộc về tập vũ trụ U và
µ
F

(u) là cấp độ của u trong tập F. Một bộ như thế được gọi là
một đơn thể mờ. Và do đó, ta có thể xem toàn bộ tập mờ F như là hợp của các đơn thể
liên tục. Thông thường, ta có thể xem tập mờ F như là một vector n thành phần tương
ứng với tập vũ trụ có n phần tử:
f = (
µ
F
(u
1
),
µ
F
(u
2
), …,
µ
F
(u
n
))
1.2.4 Tập cắt alpha (
α
-cut set):
Tập cắt
µ
của một tập mờ F, ký hiệu F
α
là một tập rõ mà trong đó chứa tất cả các u
∈
U sao cho

F
(u)
≥
α
F
α
= {u
∈
U |
µ
F
(u)
≥
α
}
1.2.5 Chuẩn hóa tập mờ:
Thông thường, các tập mờ có giá trị liên thuộc cực đại là 1.0 được gọi là các tập mờ
đã chuẩn hóa. Một tập mờ chưa được chuẩn hoá có thể được chuẩn hóa bằng cách điều
chỉnh tất cả các giá trị liên thuộc sao cho giá trị cực đại là 1.0. Thông thường, quá trình
chuẩn hóa được tiến hành bằng cách áp dụng công thức: u/max(u).
1.3 Hàm liên thuộc:
Mỗi một phần tử trong tập vũ trụ U đều thuộc về tập mờ F với một cấp độ nào đó. Tập
hợp các phần tử có mức độ liên thuộc ≠ 0 trong tập mờ F gọi là tập hỗ trợ của tập mờ F.
Hàm liên kết một phần tử trong tập U với một giá trị trong tập mờ F được gọi là hàm liên
thuộc
µ
(u). Giá trị liên thuộc của một phần tử u trong tập mờ F cho ta biết được cấp độ
của u trong U.
Để biểu diễn hàm liên thuộc trong máy tính, ta có hai phương pháp biểu diễn: phương
pháp biểu diễn liên tục (continuous) và phương pháp biểu diễn rời rạc (discrete).

Trong phương pháp biểu diễn liên tục, hàm liên thuộc có thể là một hàm toán học
hoặc một chương trình. Thông thường, các hàm liên thuộc có thể xuất hiện ở một trong
Trang 8
TOÁN 2014
các dạng đường cong như: hình chuông (bell shape,
π
-curve), đường cong S (S-curve),
đường cong S nghịch đảo (z-curve), đường cong Gaussian, tam giác (triangular) hoặc
hình thang.
Hình 4: Hình dáng của hàm liên thuộc dạng bell (
π
)
Trong phương pháp biểu diễn rời rạc, các giá trị của hàm liên thuộc và tập vũ trụ U
được tổ chức như một vector liệt kê các giá trị có thể có của chúng. Đôi khi, cách biểu
diễn rời rạc có thể tốt hơn so với phương pháp liên tục.
Ví dụ:
Chiều cao = {100, 120, 140, 160, 170, 180} (tập U)
Cao = {0.0, 0.0, 0.0, 0.2, 0.8, 1.0} (tập mờ F)
Từ các đặc điểm trên, ta có thể đưa ra nhận xét như sau: Dạng biểu diễn liên tục
đòi hỏi việc xử lý tính toán CPU nhiều và ít tiêu tốn bộ nhớ hơn so với dạng biểu diễn rời
rạc.
1.4 Các phép toán trên tập hợp
Các phép toán trong lý thuyết mờ tương tự với các thao tác trong lý thuyết logic nhị
nguyên. Đối với logic mờ, chân trị của các phát biểu chỉ là các cấp độ. Để có thể hiểu
được các phép toán trên tập mờ, ta phải tìm ra các phép toán tương ứng mà có thể bảo
Trang 9
TOÁN 2014
toàn các tính chất của các phép toán AND, OR, NOT. Câu trả lời đó chính là các phép
toán min, max, và lấy phần bù. Các phép toán đó được định nghĩa như sau:
Về tổng quát, ta có thể thay thế các phép toán min, max bằng các phép toán đối ngẫu

t-norm và t-conorm để có thể tạo ra được một tập mờ khác.
Ví dụ : Cùng với ví dụ về CHIỀUCAO ở trên, ta định nghĩa thêm
GIÀ(x) = {0 nếu tuổi(x) <= 18
(tuổi(x)-18)/ 42 nếu 18cm < tuổi(x) <= 60 cm
1 nếu tuổi(x)>60cm }
Ta xét các phát biểu sau :
a = ”X thì CAO AND X thì GIÀ”
b = “X thì CAO OR X thì già”
c = not( X thì CAO)
ta có bảng giá trị sau :
Chiều_ca
o
tuổi X thì CAO X thì GIÀ a b c
149 cm 65 0.00 1.00 0.00 1.00 1.00
160 cm 30 0.25 0.29 0.25 0.29 0.75
178 cm 27 0.70 0.21 0.21 0.70 0.30
1.5 Luật mờ
Để xây dựng một hệ thống điều khiển mờ, ta phải xây dựng các luật mờ. Các luật mờ
giúp truyền đạt, mô tả một cách tự nhiên những qui luật mà ta muốn đưa vào hệ thống
mờ. Các luật này có dạng :
IF x is A THEN y is B
Trang 10
TOÁN 2014
IF x is A AND y is B THEN z is C
IF x is A OR y is B THEN z is C
trong đó :
x,y,z là các biến ngôn ngữ (linguistic language)
A,B,C là các tập mờ.
Ví dụ : Đối với bài toán máy giặt, ta có thể xây dựng các luật như sau :
IF Dirtiness_Large AND Greasy_Large THEN Wash_Time_Verylong

IF Dirtiness_Medium AND Greasy_Large THEN Wash_Time_Long
…
IF Dirtiness_Small AND Greasy_None THEN Wash_Time_VeryShort
Một vài luật như trên tạo nên một cơ sở tri thức mờ (fuzzy knowledge base)
CHƯƠNG 2 NGUYÊN LÝ HOẠT ĐỘNG CỦA HỆ ĐIỀU KHIỂN MỜ
Hình 5: Nguyên lý hoạt động của hệ mờ
Trang 11
TOÁN 2014
2.1 Giới thiệu
Một hệ điều khiển mờ thường có thể xem như một hệ thống điều khiển
Hình 6: Mô hình chung của hệ điều khiển mờ
vòng lặp khép kín. Hình trên cho ta thấy được các thành phần chính của một bộ điều
khiển mờ bao gồm: bộ suy diễn mờ, bộ cơ sở tri thức, bộ mờ hóa dữ liệu và bộ rõ hóa kết
quả. Tùy thuộc vào các mục đích khác nhau mà ta có thể xây dựng các bộ điều khiển mờ
khác nhau, tuy nhiên về bản chất, chúng cũng đều cấu thành từ các thành phần chính đã
nêu.
Bộ cơ sở tri thức bao gồm 2 loại tri thức chính: một cơ sở dữ liệu định nghĩa các hàm
liên thuộc của tập mờ cũng như giá trị của các biến hệ thống; một cơ sở dữ liệu luật ánh
xạ các dữ liệu mờ thành các kết quả mờ, phần này bao gồm hàng loạt các luật dạng IF…
THEN… . Các biến hệ thống cũng bao gồm 2 loại, các biến hệ thống đầu vào (E) và các
biến hệ thống kết quả (U). Các dữ liệu đầu vào sẽ được mờ qua bộ Fuzzification unit và
được làm rõ qua bộ Defuzzification unit. Bộ suy diễn mờ sẽ tiến hành suy diễn các dữ
Trang 12
Rule base Data base
Rule base Data base
Fuzzy reasoning
mechanism
Fuzzy reasoning
mechanism
Fuzzification unit

Fuzzification unit
Defuzzification unit
Defuzzification unit
Input E Output U
TOÁN 2014
liệu mờ đầu vào bằng cơ sở tri thức mà nó có để tạo ra các kết quả mờ, sau đó các kết quả
này sẽ được làm rõ qua bộ Defuzzification.
2.2 Mờ hóa - Fuzzification
Đây là kỹ thuật ánh xạ các dữ liệu quan sát được vào các tập mờ. Trong điều khiển,
các dữ liệu đầu vào thường là dữ liệu rõ (crisp) và quá trình này là bắt buộc để làm mờ
hóa các dữ liệu rõ này thành các giá trị mờ tương ứng để làm dữ liệu đầu vào chính thức
cho bộ điều khiển mờ. Các dữ liệu đã ánh xạ có thể được chuyển sang một dạng các nhãn
đại diện cho giá trị mờ mà chúng biểu diễn. Quá trình này có thể biểu diễn như sau:
x = fuzzifier(x
0
)
Trong đó, x
0
là vector các giá trị rõ và x là vector chứa các giá trị đã được làm mờ.
Trong hầu hết các ứng dụng thực tế, các giá trị rõ đo đạc được thường là ở dạng tương tự
(analog) và có thể xem như một chuỗi các dữ liệu liên tục, các dãy giá trị này sau đó sẽ
được một bộ chuyển analog-to-digital để biến chúng thành các đoạn/giá trị rời rạc. Quá
trình này gọi là quantization. Mức độ làm mờ các dữ liệu rõ phụ thuộc vào khả năng
kiểm soát các đoạn rời rạc trên tập mờ của chương trình ứng dụng. Số lượng phân đoạn
mờ trong toàn bộ tập mờ phải được chọn sao cho đủ lớn để có thể xấp xỉ tốt các dữ liệu
đầu vào và phải đủ nhỏ sao cho có thể tiết kiệm được tối đa bộ nhớ (do các bộ điều khiển
thường được cài đặt trên các hệ thống nhúng – embedded system – và thường chúng có
rất ít bộ nhớ để hoạt động). Ta có thể dùng công thức đơn giản sau để xác định mức độ
mờ hóa dữ liệu:
RES

XX
L
minmax
−
=
Trong đó, RES đại diện cho khả năng kiểm soát/phân giải các dữ liệu mờ, phạm vi
biểu diễn của tập vũ trụ mờ là [X
min
, X
max
]. L là mức độ mờ hóa dữ liệu.
Trang 13
TOÁN 2014
2.3Xây dựng luật mờ
Có 5 phương pháp chung để có thể tạo ra các luật mờ như sau:
• Dựa vào kinh nghiệm điều khiển của các chuyên gia.
• Mô hình hóa các thao tác điều khiển.
• Xây dựng mô hình mờ của toàn bộ tiến trình.
• Tự tổ chức/tự học.
• Dùng các phương pháp heuristics.
2.4 Các kỹ thuật suy diễn mờ
Có nhiều cách để các dữ liệu quan sát được dùng để xác định các luật nào sẽ được sử
dụng trong quá trình suy diễn. Trong phạm vi báo cáo này, ta sẽ xem qua hai phương
pháp được dùng rộng rãi nhất hiện nay:
• Phương pháp suy diễn MAX-MIN.
• Phương pháp suy diễn MAX-DOT.
Trang 14
min
µ
A1

µ
B1
µ
C1
µ
A2
µ
B2
µ
C2
u v w
u v w
µ
C
w
A1
A2
B1 C1
C2B2
x
0
y
0
TOÁN 2014
Do bản chất tự nhiên của quá trình điều khiển trong công nghiệp, thường thì các dữ
liệu đầu vào ở dạng rõ. Quá trình làm mờ dữ liệu thường xem chúng như các đơn thể mờ
và áp dụng một trong hai phương pháp nói trên.
Giả sử ta có một bộ điều khiển mờ dựa trên hai luật sau:
R
1

: IF x is A
1
AND y is B
1
THEN z is C
1
R
2
: IF x is A
2
AND y is B
2
THEN z is C
2
Cho
α
i
là mức độ kích hoạt luật (rule fire strength) thứ i, với 2 dữ liệu đầu vào là x0
và y0, các
α
i
có thể được xác định như sau:
α
1
=
µ
A1
(x
0
)

∧

µ
B1
(y
0
)
α
2
=
µ
A2
(x
0
)
∧

µ
B2
(y
0
)
Phương pháp MAX-MIN:
Trong phương pháp suy diễn MAX-MIN các toán tử max/min sẽ được áp dụng để suy
ra luật mờ. Ở hình trên, luật tối thiểu Mamdani được dùng để suy diễn mờ các kết quả.
Công thức
α
i
∧

µ
Ci
(w) sẽ đưa ra quyết định cho bộ điều khiển mờ biết được là sẽ chọn
luật nào để thi hành việc điều khiển cho công việc. Do đó, hàm liên thuộc cho toàn bộ
quá trình suy diễn theo hình trên được cho như sau:
µ
C
(w)=(
α
1
∧µ
C1
(w))
∨
(
α
2
∧µ
C2
(w))
Phương pháp MAX-DOT:
Trong phương pháp này, luật tích vô hướng (dot-product) Larsen thường được áp
dụng như là một hàm suy diễn mờ kết hợp với các toán tử max/min. Và luồng điều khiển
thứ i sẽ được chọn bởi công thức sau
α
i
⋅

µ
Ci

(w). Và do đó, hàm liên thuộc cho quá trình
suy diễn sẽ như sau:
µ
C
(w)=(
α
1
⋅

µ
C1
(w))
∨
(
α
2
⋅

µ
C2
(w))
Trang 15
TOÁN 2014
2.5 Phương pháp giải mờ (defuzzification):
Giải mờ là một quá trình ánh xạ các giá trị từ không gian suy diễn điều khiển mờ sang
không gian điều khiển rõ. Kỹ thuật giải mờ nhắm đến việc tạo ra một thao tác điều khiển
đặc trưng rõ tốt nhất cho phân bố xác suất của thao tác mờ. Quá trình này có thể biểu diễn
như sau:
y
0

= defuzzifier(y)
Trong đó, y là thao tác điều khiển mờ; y0 là thao tác điều khiển rõ (đã được giải mờ)
và defuzzifier() là hàm giải mờ. Trong thực tế cài đặt, các hàm giải mờ trong logic điều
khiển thường áp dụng kỹ thuật trung bình cực đại và xác định trọng tâm dữ liệu.
Phương pháp trung bình cực đại:
Giải mờ theo phương pháp này đôi khi còn được gọi là giải mờ theo độ cao. Phương
pháp này tạo ra thao tác điều khiển được biểu diễn bởi giá trị trung bình của tất cả các giá
trị địa phương mà tại đó, hàm liên thuộc của chúng đạt cực đại.
Nếu số luật suy diễn là n, độ cao cực đại các hàm liên thuộc trong tập mờ của luật thứ
i là trị H
i
, giá trị tương ứng của luật mờ thứ i trong tập rõ là W
i
và độ kích hoạt luật thứ i
là
α
i
, ta có thể giải mờ được giá trị W của tất cả các W
i
theo công thức sau:
Trang 16
min
µ
A1
µ
B1
µ
C1
µ
A2

µ
B2
µ
C2
u v w
u v w
µ
C
w
A1
A2
B1 C1
C2B2
x
0
y
0
TOÁN 2014
∑
∑
=
=
=
n
i
ii
n
i
iii
W

WH
W
1
1
α
α
Phương pháp xác định trọng tâm:
Phương pháp này xác định trọng tâm phân bố xác suất của thao tác điều khiển cần giải
mờ. Đây là phương pháp được cài đặt nhiều nhất trong các hệ thống phát triển logic mờ.
Để đơn giản, ta cho số luật mờ là n, moment của hàm liên thuộc thứ i trong tập mờ là
M
i
cùng với diện tích của nó là A
i
và
α
i
là mức độ kích hoạt luật, giá trị giải mờ của tất cả
các Wi được tính bằng phương pháp này như sau:
∑
∑
=
=
=
n
i
ii
n
i
ii

A
M
W
1
1
α
α
CHƯƠNG 3 ỨNG DỤNG LOGIC MỜ TRONG VIỆC ĐIỀU KHIỂN CẦN
CẨU HÀNG HÓA TRÊN BẾN TÀU
3.1 Tổng quan ứng dụng
Có rất nhiều ứng dụng trong logic mờ được phát triển và áp dụng ngày càng rộng rãi,
cung cấp các chức năng thông minh trong các hệ thống điều khiển của các ngành công
nghiệp, trong các thiết bị đồ dùng gia đình như máy giặt, lò vi sóng, tủ lạnh, quạt gió,
máy lạnh…
Trong báo cáo này, em xin trình bày ứng dụng “chạy tự động bằng logic mờ” cho bài
toán di chuyển kiện hàng bằng cần cẩu tự động trên bến tàu. Kiện hàng được cần cẩu lấy
ra từ chiếc tàu chở hàng. Cần cẩu phải dùng cách nào để đặt kiện hàng đúng vào vị trí của
những chiếc xe tải trên bến tàu. Hai giá trị Góc và Khoảng cách được tính toán bởi tiến
Trang 17
TOÁN 2014
trình giả lập, trong khi đó Lực kéo là một biến được tính toán bằng tay của người điều
khiển cần cẩu hay bằng xử lý logic mờ. Xử lý logic mờ được dùng bởi kinh nghiêm của
người điều khiển.
Minh họa ứng dụng này có phần tương tự trên ý tưởng của tác giả Mohd Azri Bin
Akhiak trong bài báo “Development of rotary crane system controler using fuzzy logic
controller” của đại học Tun Hussein Onn, Malaysia.
3.2 Yêu cầu
Kiểm soát góc độ của cần cẩu bằng cách thay đổi lực kéo điều khiển cần cẩu. Khi một
điểm thiết lập được xác định, nếu vì một số lý do, cần cẩu có góc độ cao hơn, chúng ta
cần phải làm giảm nó xuống bằng cách tăng lực kéo đầu vào. Nếu cần cẩu giảm góc độ

dưới điểm định sẵn, lực kéo đầu vào phải được giảm để góc độ cần cẩu đạt đến điểm tập
hợp.
Chương trình minh họa bằng phần mềm Visual Studio, cho ta thấy được quá trình suy
diễn sự thay đổi của lực kéo cần cẩu khi các yếu tố góc độ và khoảng cách giữa hàng và
xe tải, điểm thiết lập thay đổi. Chương trình cũng phải cho phép người sử dụng có thể
thay đổi các yếu tố góc độ tại điểm thiết lập và khoảng cách tại điểm thiết lập để quan sát
cần cẩu được điều khiển mờ như thế nào.
3.3 Cài đặt chương trình
Cảm biến kiểm soát được đặt ở đầu cần cẩu xác định khoảng cách và góc độ của kiện
hàng, qua đó tự động thay đổi lực kéo để kiểm soát tốc độ và góc độ của cần cẩu. Qua các
yếu tố đầu vào để mô tả tình trạng hiện tại của kiện hàng, ví dụ như:
Nếu khoảng cách = trung bình và Góc = nhỏ thì Sức kéo = cao
Trang 18
TOÁN 2014
Hình 7: Cấu trúc của một bộ quản lý logic mờ
3.3.1 Làm mờ (fuzzification)
Các mức độ của tất cả các giá trị được sử dụng bằng luật if-then. Trong bài toán này,
được biểu diễn như sau:
Khoảng cách: {neg_close, zero, close, medium, far}
Góc độ: {neg_big, neg_small, zero, pos_small, pos_big}
Sức kéo: {neg_high, neg_medium, zero, pos_medium, pos_high}.
Mỗi biến mức độ, mỗi định nghĩa được định nghĩa bởi hàm thành viên của nó. Giả sử
một vị trí của kiện hàng có giá trị khoảng cách là 12m và kiện hàng ở góc -30.
Khoảng cách của 12m là một thành viên của một tập mờ được biểu diễn như sau:
Trang 19
TOÁN 2014
• Medium có giá trị từ 0.83
• Far có giá trị từ 0.17
• Các giá trị khác là 0
Góc của -30 độ là một thành viên của một tập mờ được biểu diễn như sau:

• Neg_big có giá trị từ 0.4
• Neg_smal có giá trị từ 0.6
• Các giá trị khác là 0
3.3.2 Suy diễn mờ (fuzzy-inference)
Sử dụng luật if-then cho tất cả các biến đầu vào được chuyển thành các biến giá trị
biểu diễn mức độ, bước suy diễn mờ có thể được xác định luật bằng cách áp dụng vị trí
hiện tại và tính toán giá trị của các biến mức độ đầu ra.
Điều kiện if là tập hợp của 2 điều kiện như Khoảng cách = medium và Góc=
neg_small. Trong biểu diễn logic, sự kết hợp của 2 điều kiện có thể tính bẳng giá tri
Boolean AND , OR hay NOT. Ví dụ điều kiện if của ví dụ trên có thể được tính như sau:
Min {0,83; 0,6} = 0,6
Trang 20
TOÁN 2014
3.3.3 Giải mờ (defuzzification)
Sau bước suy diễn mờ kết quả của giá trị Sức kéo được tính cũng bằng các giá trị mức
độ. Để sử dụng nó đến motor điều khiển cần cẩu, giá trị mức độ phải được chuyển thành
các giá trị thực. Mối quan hệ giữa giá trị mức độ và giá trị thực tương ứng luôn được định
nghĩa bằng các hàm thành viên.
Trong bài toán này, em sử dụng phương pháp trung bình cực đại để giả mờ và dùng
phương pháp xác định trọng tâm để nhận diện các hàm thành viên.
Trang 21
TOÁN 2014
Hình 8: Logic mờ trong điều khiển cần cẩu tại bến tàu
TỔNG KẾT
Qua bài thu hoạch này đã cho em thấy logic mờ hiện đang nắm chìa khoá quan trọng
trong việc phát triển kinh tế trong tương lai. Do thời lượng của tiểu luận có hạn cho nên
nội dung của tiểu luận chỉ mới trình bày tóm tắt những vấn đề cơ bản nhất: Lý thuyết
logic mờ và các quy luật, tập luật suy diễn và ứng dụng trong logic mờ. Ta có thể thấy
Trang 22
TOÁN 2014

được rằng: ứng dụng của logic mờ rất rộng trong thực tế cuộc sống hằng ngày về các lĩnh
vực điều khiển tự động như: hệ thống điều khiển đèn giao thông tại các giao lộ, hệ điều
khiển dùng trong nông nghiệp, máy lạnh, máy giặt và các công nghệ ứng dụng fuzzy
logic
Rất nhiều nước trên thế giới đã đầu tư phát triển và ứng dụng logic mở vào trong
mọi ngành và đã cho ra những sản phẩm rất hữu ích. Hy vọng trong tương lai nước ta ứng
dụng nhiều hệ thống sử dụng logic mờ và sẽ có nhiều sản phẩm có giá trị cao.
TÀI LIỆU THAM KHẢO
[1] Bài giảng “Toán cho KHMT”, TS Dương Tôn Đảm, 2014
[2] Development of rotary crane system controler using fuzzy logic controller, Mohd
Azri Bin Akhiak, đại học Tun Hussein Onn, Malaysia, 2012.
[3] Using Fuzzy Logic – Jun Yan, Michael Ryan, James Power – Prentice Hall
[4] An Introduction to Fuzzy Logic Control System – />[5] Wikipedia, URLs:
/>Trang 23