tóm tắt luận văn thạc sĩ kỹ thuật áp DỤNG PHƯƠNG PHÁP điều KHIỂN mờ CHỈNH ĐỊNH THAM số bộ PID

1
MỤC LỤC
CHƯƠNG I: GIỚI THIỆU BỘ ĐIỀU KHIỂN PID 2
1.1. Tổng quan về bộ điều khiển PID 2
1.2. Cấu trúc của bộ điều khiển PID liên tục 3
1.3. Bộ điều khiển PID số 4
1.4. Những hạn chế của bộ điều khiển PID và hướng phát triển 7
CHƯƠNG 2: ĐIỀU KHIỂN MỜ 8
2.1.Tập mờ 8
2.1.1. Định nghĩa tập mờ 8
2.1.2. Các phép toán trên tập mờ 8
2.2.Cấu trúc của bộ điều khiển mờ 8
2.2.1. Cấu trúc của bộ điều khiển mờ. 8
2.2.2. Mờ hóa 8
2.2.3 Thiết bị hợp thành 8
2.2.4. Giải mờ 8
CHƯƠNG 3: ÁP DỤNG PHƯƠNG PHÁP ĐIỀU KHIỂN MỜ
CHỈNH ĐỊNH THAM SỐ BỘ PID 8
2.1. Phương pháp chỉnh định mờ tham số bộ điều khiển PID của Zhao –
Tomizuka và Isaka 8
CHƯƠNG 4: THUẬT TOÁN CHỈNH ĐỊNH MỜ
THAM SỐ PID VỚI 3 ĐẦU VÀO 15
3.1. Cải tiến Phương pháp chỉnh định mờ của Zhao-Tomizuka-Isaka 15
3.2. Mô phỏng kiểm chứng bộ điều khiển PID-Fuzzy cải tiến 22
3.2.1. Xây dựng hàm truyền lò điện trở 22
3.2.2. Hàm truyền của bộ biến đổi xoay chiều-xoay chiều 23
2
3.2.3. Hàm truyền của cảm biến nhiệt độ 24
3.2.4. Xây dựng bộ điều khiển PID kinh điển để điều khiển nhiệt độ lò điện
trở 24
3.2.5. Xây dựng bộ điều khiển PID mờ để điều khiển nhiệt độ lò điện

trở 26
32.5.1. Định nghĩa các biến ngôn ngữ vào ra 26
3.2.5.2. Xây dựng luật hợp thành 27
3.2.5.3. Mô phỏng trên simulink 28
TÀI LIỆU THAM KHẢO 30
CHƯƠNG 1: GIỚI THIỆU BỘ ĐIỀU KHIỂN PID
1.1. Tổng quan về bộ điều khiển PID.
Điều khiển PID đã và đang được sử dụng rộng rãi để điều khiển các đối
tượng SISO bởi vì tính đơn giản của nó cả về cấu trúc lẫn nguyên lý làm việc.
Bộ điều khiển này làm việc rất tốt trong các hệ thống có quán tính lớn như điều
khiển nhiệt độ, điều khiển mức,… và trong các hệ điều khiển tuyến tính hay có
tốc độ phi tuyến thấp. 98% các vòng điều khiển trong công nghiệp giấy là điều
khiển PID SISO [Bialkowski,1996]. Trong các ứng dụng điều khiển quá trình,
hơn 95% các bộ điều khiển là thuộc loại PID [Astrom và Hagglund, 1995].
Từ khi ra đời đến nay bộ điều khiển PID đã trải qua 3 giai đoạn phát triển
từ bộ PID bằng khí nén (những năm 1930, 1940) đến bộ PID bằng các thiết bị
điện tử tương tự (những năm 1950) và hiện nay là các bộ PID trên nền vi xử lý.
Việc sử dụng bộ điều khiển PID đầu tiên có thể kể đến là vào năm 1922 bởi
Nicholas Minorsky trong hệ thống điều khiển lái tàu [Stuart Bennett,1996]. Bộ
PI đầu tiên bằng khí nén được hãng Foxbro chế tạo năm 1934 - 1935 [Vance J.
3
VanDoren,2003]. Năm 1940 hãng Taylor Instrument (hiện nay thuộc ABB)
cho ra đời bộ điều khiển PID khí nén đầu tiên “Fulscope 100”. Năm 1951,
hãng Swartwout (nay thuộc Prime Measurement) giới thiệu bộ PID điện tử đầu
tiên dựa trên công nghệ ống phóng điện tử. Năm 1964 hãng Taylor Instruments
phát triển bộ PID số đầu tiên nhưng không đưa vào sử dụng rộng rãi. Năm
1975, hãng Process Systems đưa ra bộ điều khiển P-200 – bộ PID đầu tiên trên
nền vi xử lý. Từ năm 1980 đến nay, cùng với sự phát triển của máy tính số, kỹ
thuật vi xử lý, các bộ điều khiển PID được phát triển rất đa dạng, dựa theo
nhiều cách chỉnh định tham số khác nhau.

1.2.Cấu trúc của bộ điều khiển PID liên tục
Bộ điều khiển PID lý tưởng trên miền thời gian cho đối tượng SISO thể
hiện qua mô hình vào - ra
1
0
1 ( )
( ) ( ) ( )
P D
I
de t
u t K e t e d T
T dt
τ τ
 
= + +
 
 
∫
(1.1)
Trong đó e(t) là tín hiệu đầu vào, u(t) là tín hiệu đầu ra, K
p
là hệ số khuếch
đại, T
I
là hằng số thời gian tích phân và T
D
là hằng số thời gian vi phân. Đặt K
I
= K
p

.
1
I
T
, K
I
được gọi là hệ số tích phân. Đặt K
D
= K
p
. T
D
, K
D
được gọi lè hệ số
vi phân.
Giá trị đặt
P K
p.
e(t)
I K
I
.
D K
D .
Đối tượng
e
-
4
Hình 1.1: Sơ đồ khối bộ điều khiển PID

Từ mô hình vào ra trên ta có hàm truyền đạt của bộ điều khiển PID trên
miền Laplace:
1
( ) . .
PID P I D
G s K K K s
s
= + +
(1.2)
Vấn đề là mỗi hệ thống khác nhau ta phải chọn được luật điều khiển, các
bộ tham số K
P
, T
I
, T
d
thích hợp cho hệ thống. Bằng thực nghiệm hoặc lý thuyết,
ta có thể xác định các tham số này để bộ điều khiển đáp ứng yêu cầu chất
lượng của hệ thống. Tuy vậy cho đến nay đã có nhiều lý thuyết về xác định
tham số cho bộ điều khiển PID, nhưng vẫn chưa một lý thuyết nào hoàn hảo và
tiện lợi, việc xác định tham số cho bộ điều khiển là phức tạp đòi hỏi kỹ sư phải
có chuyên môn về tích hợp hệ thống. Người thiết kế cần thiết phải hiểu được
ảnh hưởng của các khâu điều khiển đến chất lượng của hệ thống và bản chất
của từng phương pháp thiết kế thì mới có thể thiết kế được hệ thống có chất
lượng tốt.
1.3 Cấu trúc bộ điều khiển PID số.
5
Hình 1.2: Hệ thống điều khiển PID số
Bộ điều khiển tỷ lệ
Trong hệ thống liên tục bộ điều khiển tỷ lệ được mô tả:

u
( )
t
=K
p
e
( )
t
(1.3)
Tương đương với:
G
dk
( )
s
=K
p
(1.4)
Với hệ gián đoạn, bộ điều khiển tỷ lệ được mô tả bởi:
u
( )
k
=K
p
s
( )
k
(1.5)
Tương đương với :
G
dk

( )
z
=K
p
e
( )
z
(1.6)
Bộ điều khiển tích phân:
Trong hệ thống liên tục bộ điều khiển tích phân được mô tả:

∫
=
t
t
i
p
dtte
T
K
tu
0
)()(
(1.7)
Tương đương với:

sT
K
G
i

p
dk
=
(1.8)
Ở đây
i
T
được gọi là hằng số thời gian tích phân, sang hệ gián đoạn
phương trình trên được xấp xỉ tương đương với phương trình sai phân sau:

)(
)1()(
ke
T
K
T
kuku
i
p
=
−−
(1.9)
Hay:

)()1()( ke
T
TK
kuku
i
p

+−=
(1.10)
Tương đương với:
6

1
( )
(1 ) ( 1)
P P z
dk
i i
K T K T
G z
T z T z
−
= =
− −
(1.11)
Bộ điều khiển vi phân:
Trong hệ thống liên tục bộ điều khiển vi phân được mô tả:

)()( teTKtu
dp

=
(1.12)
Tương đương với:

sTKtG
dpdk

=)(
(1.13)
Ở đây
d
T
được gọi là hằng số thời gian vi phân, sang hệ gián đoạn phương
trình trên được xấp xỉ tương đương với phương trình sai phân sau:







−−
=
T
keke
TKku
dp
)1()(
)(
(1.14)
Tương đương:








−
=






−
=
−
z
z
T
TK
T
z
TKku
dp
dp
11
)(
1
(1.15)
Bộ điều khiển tỷ lệ vi tích phân PID:
Ta có phương trình bộ điều khiển PID trong hệ liên tục:










++=
∫
)()(
1
)()(
0
teTdtte
T
teKtu
d
t
t
i
p

Tương đương:






++= sT
sT

KG
d
i
pdk
1
1
(1.16)
Sang hệ gián đoạn bộ điều khiển PID được biểu diễn bởi phương trình sai
phân sau:

[ ]






−−++=
∑
−
=
1
0
)1()()()()(
k
i
d
i
p
keke

T
T
ie
T
T
keKku
(1.17)
Tương đương với:
7















−
+







−
+=
11
1)(
z
z
T
T
z
z
T
T
KzG
d
i
pdk
(1.18)
Sau khi rút gọn ta được:







−
+−
=

)1(
)(
2
zz
bazz
KzG
dk
(1.19)
Với:






++
=
TT
TTTTT
KK
i
idi
p
2
(1.20)

2
TTTTT
TTTT
a

idi
idi
++
−
=
(1.21)

2
TTTTT
TT
b
idi
id
++
=
(1.22)
Hình 1.3: Cấu trúc bộ điều khiển PID số
1.4. Những hạn chế của bộ điều khiển PID và hướng phát triển
Hiện nay,bộ điều khiển PID được sử dụng rất rộng rãi trong công
nghiệp. Tuy nhiên bộ điều khiển PID cũng có những hạn chế nhất định.
• Những hạn chế của bộ điều khiển PID:
+ Việc chỉnh định các tham số cho bộ PID không đơn giản, đòi hỏi nhiều
kinh nghiệm.
+ Khi hệ thống bị tác động bởi nhiễu, nhiễu sẽ được đưa đến đầu vào
thông qua mạch phản hồi và tổng hợp cùng với tín hiệu mẫu. Do vậy tín hiệu
8
điều khiển cũng sẽ bao gồm nhiễu. Đây là một trong những nguyên nhân ảnh
hưởng đến tính ổn định của hệ thống và độ chính xác điều khiển.
+ Đối với các hệ thống phi tuyến,các đôií tượng điều khiển có tham số
thay đổi thì việc áp dụng bộ điều khiển PID với các các tham số hằng sẽ không

đảm bảo chất lượng.
• Hướng phát triển:
Việc hiệu chỉnh tham số bộ điều khiển PID là khó khăn đối với người sử
dụng. Do đó ,đã có nhiều công trình nghiên cứu để tạo ra bộ điều khiển PID có
thể hiệu chỉnh các tham số một cách tự động, nhưng cách đơn giản và dễ áp
dụng nhất là phương pháp chỉnh định mờ tham số bộ PID của Zhao, Tomizuka
và Isaka được đưa ra trong tài liệu “Lý thuyết điều khiển mờ” của tác giả
Nguyễn Doãn Phước và Phan Xuân Minh.
CHƯƠNG 2: ĐIỀU KHIỂN MỜ
2.1.Tập mờ.
2.1.1. Định nghĩa tập mờ.
2.1.2. Các phép toán trên tập mờ.
2.2.Cấu trúc của bộ điều khiển mờ.
2.2.1. Cấu trúc của bộ điều khiển mờ.
2.2.2. Mờ hóa
2.2.3 Thiết bị hợp thành.
2.2.4. Giải mờ
CHƯƠNG 3: ÁP DỤNG PHƯƠNG PHÁP ĐIỀU KHIỂN MỜ
CHỈNH ĐỊNH THAM SỐ BỘ PID
9
3.1 Phương pháp chỉnh định mờ tham số bộ điều khiển PID của Zhao –
Tomizuka và Isaka
Một bộ điều khiển PID với đầu vào là e(t) đầu ra là u(t) có mô hình toán
học như sau:







++=
∫
dt
tde
Tde
T
tektu
D
t
p
)(
)(
1
)()(
0
1
ττ
(3.1)
Hoặc công thức trên miền Laplace:
G(s) =
sK
s
K
K
D
i
p
++
(3 2)
Trong đó T

i
=
P
D
D
i
p
K
K
T
K
K
=;
• Cấu trúc bộ chỉnh định mờ tham số PID.
Với bộ chỉnh định mờ PID, các tham số K
R
; T
1
; T
D
hay các tham số K
R
;
K
1
; K
D
được chỉnh định theo từng bộ điều khiển mờ riêng biệt dựa trên sai
lệch e(t) và đạo hàm de(t). Có nhiều phương pháp khác nhau để chỉnh định
tham số của bộ PID như: Chỉnh định theo phiếm hàm mục tiêu, chỉnh định theo

trực tiếp, … trong phạm vi luận văn này tôi sẽ trình bày phương pháp chỉnh
định mờ tham số PID của Zhao, Tomizuka và Isaka.
10


H ình 3.1. Phương pháp chỉnh
Định mờ tham số PID

x
de dt/
Bộ chỉnh
đỉnh mờ 2
Bộ chỉnh
đỉnh mờ 3
Bộ chỉnh
đỉnh mờ 1
k
D
k
R
α
e
Bộ
chỉnh
định mờ
Thiết bị
Chỉnh
định
de/
dt

Bộ điều
khiển
PID
Đối
tượng
e
y
-
Hình 3.2. Bên trong của bộ
chỉnh định mờ
11

Bộ chỉnh định mờ tham số PID theo phương pháp do Zhao, Tomizuka và
Isaka (hình 2.1) đề ra có 2 đầu vào e(t) và
( )de t
dt
và 3 đầu ra là k
R,
k
D
,
α
.
Do đó , có thể xem như nó là 3 bộ chỉnh định nhỏ, mỗi bộ có 2 đầu vào và
1 đầu ra (hình 2.2)
Việc chỉnh định các tham số K
p
, T
i
, T

D
thông qua việc phân tích sai lệch
e(t) và đạo hàm của sai lệch
dt
de
Giả thiết các tham số K
P
, K
D
thuộc khoảng: K
P
€ [K
P
min
, K
P
Max
],
K
D
€ [K
D
min
, K
D
Max
]. Các tham số K
P
, K
D

được chuẩn hoá về khoảng [0,1]
thông qua:
Min
D
Max
D
Miin
DD
D
Min
P
Max
P
Min
Pp
P
KK
KK
K
KK
KK
K
−
−
=
−
−
= ;
'
(3.3)

Đặt T
i
=
α
.T
D
, ta sẽ có:
d
P
d
p
i
K
K
K
K
K
αα
2
==
Như vậy các tham số cần chỉnh định bởi hệ mờ là K
p
’
, K
d
’
và α. Hệ mờ để
chỉnh định sẽ bao gồm 3 hệ mờ 2 đầu vào – 1 đầu ra:
Biến ngôn ngữ K
p

’
, K
d
’
có hai giá trị mờ B (big) và S (small) được định
nghĩa trong hình 3.3.a
Biến α có 4 giá trị S (small), MS (medium small), M(medium) và B (big)
với những hàm liên thuộc tương ứng cho trong hình3.3.b.
12
Sáu giá trị mờ: NB (negative Big), NM (negative medium), NS (negative
small), ZE (zero), PS (positive small), Pm (positive medium) và PB (positive
big) của e và e’ trong hình 3.3c, trong đó e và e’ được giả thiết là bị chặn.
Hình 3.3. Định nghĩa tập mờ vào/ra
Để thiết lập hệ luật mờ, ta dựa vào đáp ứng với tín hiệu step của một đối
tượng chuẩn. Hình dưới là ví dụ về đáp ứng step tiêu biểu.
Hình 3.4. Đáp ứng step tiêu biểu của hệ thống điều khiển dùng PID:
13
Dựa vào đặc tính quá độ của hệ thống điều khiển ding PID như ở hình 2.4
ta xác định các luật điều khiển tương ứng. Chẳng hạn:
+ Khi bắt đầu khởi động, ở khoảng thời gian a, lúc này cần tín hiệu điều
khiển lớn để tín hiệu ra tăng nhanh, suy ra lúc này K
P
lớn, K
D
nhỏ, và K
I
lớn
(α lớn).
+ Xung quanh khoảng thời gian b ta muốn tín hiệu điều khiển nhỏ để
không quá điều chỉnh, nghĩa là K

P
nhỏ, K
D
lớn còn K
I
lớn (α lớn).
+ Các tác động điều khiển xung quanh khoảng thời gian c và d tương tự
như ở a và b. Khi giá trị tuyệt đối của sai lệch lớn cần có tín hiệu điều khiển
mạnh để đưa nhanh sai lệch về 0. Dựa theo nguyên tắc này mà có được các ma
trận quan hệ sau cho từng khâu chỉnh định, cả ba ma trận quan hệ này đều có
dạng nghịch đảo gần đối xứng qua đường chéo chính hoặc phụ.
Luật chỉnh định K
P
’

14
Luật chỉnh định K
D
’

Luật chỉnh định
α
Chọn luật hợp thành theo quy tắc SUM-PROD, SUM-MIN,MAX-PROD
hoặc MAX-MIM. Giải mờ theo phương pháp trọng tâm. Đầu ra K
p
’
theo
nguyên tắc SUM-PROD và giải mờ theo phương pháp điểm trọng tâm được
xác định như sau:
Luật hợp thành cơ sở: Để dễ dàng biểu diễn luật, ta gọi các tập mờ đầu

vào cho biến ngôn ngữ sai lệch e tuần tự là A
11
. A
12
, …, A
17
thay cho NB, BS,
…,PB, biến ngôn ngữ đạo hàm của sai lệch e’ là A
21
, A
22
,…A
27
thay cho NB,
NS,…, PB, và cho biến ngôn ngữ ra k
P
là B
1
, B
2
thay cho S, B thì các luật suy
diễn cơ sở được biểu diễn như sau:
15
R
i
: Nếu E= A
i
1k
và DE = A
i

2j
thì k
p
= B
i
j
(3.4)
Với i = 1,2,…,49; k,j = 1,2
Giá trị ra của luật suy diễn R
i
được xác định bằng công thức:
)
().()(
11
P
BA
pB
KeK
ii
k
i
µµµ
=
(3.6)
Với i = 1,2,…,49
Và giá trị rõ K
’
P
được xác định bằng phương pháp điểm trọng tâm:
∑

∫
∑
∫
=
=
=
49
1
49
1
'
'
'
'
)(
)(
i
B
PP
B
i
B
PPP
B
P
i
i
i
i
dKK

dKKK
K
µ
µ
(3.6)
Tương tự như vậy, ta có công thức xác định giá trị chỉnh định cho K
D
:
∑
∫
∑
∫
=
=
=
49
1
49
1
'
'
'
'
)(
)(
i
B
DD
B
i

B
DDD
D
D
Di
Di
Di
i
dKK
dKKk
K
µ
µ
(3.7)
Với tập mờ cho biến ngôn ngữ k
d
lần lượt là: B
D1
, B
D2
tương ứng với tập
mờ S, B trong bảng thiết kế và
)().'().()(
21
'
D
BAA
D
B
KeeK

i
Dl
i
j
i
kDi
µµµµ
=
với i= 1,2,…,49 (3.8)
Và α:
∑
∫
∑
∫
=
=
=
49
1
49
1
'
'
'
'
)(
).(
i
B
B

i
B
B
i
ai
i
i
da
d
α
α
α
αµ
αααµ
α
(3.9)
16
Với tập mờ cho biến ngôn ngữ α
tuần tự là B
α1
, B
α2
, B
α3
, B
α4
tương ứng với tập mở S, MS, M và B trong
bảng luật cho
α
và

)().'().()(
21
'
αµµµαµ
i
al
i
j
i
kai
BAAB
ee=
với:i=1,2,…,49 (3.10)
Các bước thiết kế bộ điều khiển PID thích nghi mờ:
1. Bằng thực nghiệm xác định các tham số giới hạn
maxminmaxmin
,,,
PPDD
KKKK
để
đảm bảo hệ kín làm việc với các tham số của bộ điều khiển trong miền chỉnh
định đảm bảo tính ổn định.
2. Các định luật chỉnh định mờ cho các tham số K
D
, K
P
, và α dựa trên phân
tích hàm quá độ thực nghiệm của hệ.
3. Lựa chọn thiết bị hợp thành để thực thi hệ logic mờ.
4. Lựa chọn luật cập nhật tham số (theo phương pháp tổng hay phương

pháp tích).
CHƯƠNG 4: THUẬT TOÁN CHỈNH ĐỊNH MỜ
THAM SỐ PID VỚI 3 ĐẦU VÀO
4.1. Cải tiến Phương pháp chỉnh định mờ của Zhao-Tomizuka-Isaka
Phương pháp chỉnh định mờ của Zhao-Tomizuka-Isaka chỉ có thể áp dụng
được cho một lớp đối tượng khá hẹp, trong khi đối tượng công nghiệp lại rất
phong phú và khác nhau, cả về cấu trúc mô hình lẫn dải giá trị biến đổi của các
tham số đối tượng. Hơn nữa phương pháp Zhao-Tomizuka-Isaka có số lượng
tập mờ khá lớn cũng như số các mệnh đề hợp thành là 49 tương đối nhiều.
Điều này đòi hỏi vi xử lý hay vi điều khiển được lựa chọn phải có dung lượng
17
bộ nhớ truy nhập trực tiếp lớn, tốc độ tính toán cao và do đó sẽ làm giảm tính
cạnh tranh của sản phẩm.
Inputs 2 2 2 8 8 8
Membershi
p functions
5 each 7 each 7 each 5 each 7 each 7 each
Rules 20 200 1000 10 100 1000
Outputs 1 1 1 4 4 4
Membershi
p functions
5 9 9 5 each 9 each 9 each
Runtime
on S7-300
approx.
13.5ms
approx.
78 ms
* approx.
31ms

approx.
180ms
*
Runtime
on S7-400
approx.
1.8ms
approx.
11ms
approx.
73ms
approx.
4ms
approx.
22ms
approx.154
ms
Bảng 4.1: Bảng đo thời gian chạy thực của bộ Fuzzy Control trong S7-300
(CPU314), và S7-400 (CPU 413-1) của Siemens
Siemens là một trong những hãng đầu tiên tích hợp bộ điều khiển mờ vào
phần mềm lập trình cho bộ điều khiển khả trình PLC, với quá trình kiểm tra
chặt chẽ chất lượng của sản phẩm đầu ra của mình Siemens đã đo đạc các
thông số kỹ thuật khi chạy thử nghiệm bộ FuzzyControl trên S7-300 và S7-400
[44] và có các thông số được cho ra theo bảng 4.1.
Từ bảng 3.1 có thể thấy rõ thời gian tính toán của một bộ điều khiển mờ
phụ thuộc rất lớn vào số lượng hàm liên thuộc trong mỗi đầu vào/ra cũng như
vào số luật mờ trong bộ điều khiển đó. Và một thông số cũng rất quan trọng là
lõi vi xử lý cũng là một yếu tố mà với mục đích tạo ra bộ điều khiển thời gian
thực của Luận văn cần phải đặc biệt lưu ý và lựa chọn kỹ lưỡng.
18

Trên cơ sở suy luận như vậy, luận văn đã đi đến giải pháp sẽ tăng thêm số
đầu vào cho bộ chỉnh định mờ và đồng thời giảm số lượng tập mờ của mỗi đầu
vào ra, và giảm số lượng luật chỉnh định mờ xuống. Việc tăng thêm số đầu vào
cho bộ chỉnh định mờ chắc chắn sẽ mang đến những khả năng sau:
- Tạo ra được tính linh hoạt cao cho bộ chỉnh định để có thể làm việc được
với nhiều đối tượng công nghiệp khác nhau, mở rộng miền ứng dụng của sản
phẩm.
- Cung cấp thêm thông tin đầu vào cho bộ chỉnh định để tạo cơ hội giảm
bớt số lượng tập mờ cũng như số mệnh đề hợp thành, tức là giảm bớt dung
lượng cũng như yêu cầu về tốc độ tính toán cho vi điều khiển được lựa chọn,
do đó sẽ mở rộng cơ hội và khả năng cạnh tranh của sản phẩm.
Hình 4.1: Cải tiến bộ chỉnh định mờ bằng cách thêm biến ngôn ngữ
đầu vào:
Việc bổ sung thêm đầu vào thứ ba cho bộ chỉnh định mờ, như những dẫn
giải ở trên, là cần thiết và mới (vì từ trước đến thời điểm này chưa có ai đề
xuất). Song đầu vào được bổ sung đó là gì? Đó cũng là vấn đề nghiên cứu đặt
ra cho luận án. Từ giới hạn rằng việc bổ sung đó không được làm phức tạp
thêm độ phi tuyến, chẳng hạn như nếu ta bổ sung đầu vào thứ ba là bình
19
phương của đạo hàm sai lệch, cũng như sự bổ sung đó chỉ tăng thêm tính linh
hoạt cho bộ chỉnh định khi có sự thay đổi động học trong hệ thống, chẳng hạn
như khi bị nhiễu tác động, tức là chỉ có ý nghĩa tác động tốt trong quá trình quá
độ, luận văn đã chọn đầu vào thứ ba bổ sung thêm cho bộ chỉnh định là tích
phân của sai lệch như mô tả ở hình 4.1.
Cấu trúc cứng của bộ chỉnh định đã được cải tiến được mô tả ở Hình 3.1.
So với bộ chỉnh định mờ của Zhao-Tomizuka-Isaka thì ở đây biến ngôn ngữ
đầu vào thứ ba là tích phân của sai lệch, ký hiệu bởi ie đã được bổ sung thêm
nhằm tăng lượng thông tin về sự thay đổi mô hình trong hệ thống cũng như sự
tác động của nhiễu hằng hoặc biến đổi chậm cho bộ chỉnh định. Việc tăng thêm
biến ngôn ngữ đầu vào thứ ba này sẽ giúp cho ta có thể chỉnh sửa lại luật hợp

thành cho gọn hơn và xác định được cụ thể hơn ba thành phần độc lập K
P
, T
I
,
và T
D
trong bộ điều khiển. Hơn thế nữa, biến ngôn ngữ đầu ra sau khi giải mờ
sẽ trực tiếp là các giá trị tham số K
P
, T
I
, và T
D
của bộ điều khiển PID thay vì
những giá trị trung gian K
P
, T
I
, T
D
được chuẩn hoá khâu chỉnh định Zhao-
Tomizuka-Isaka.
Do số biến ngôn ngữ đầu vào được tăng thêm thành 3 biến, nên ta cũng có
thể giảm lượng số tập mờ cho từng biến mà vẫn giữ được độ chính xác cần
thiết cho quan hệ truyền đạt của khâu chỉnh định mờ. Mô hình tập mờ của từng
giá trị ngôn ngữ được biểu diễn ở hình 3.1. So với mô hình tập mờ nguyên bản
gốc của phương pháp Zhao-Tomizuka-Isaka thì ở cấu hình cải tiến này, số tập
mờ đầu vào chỉ còn là 9, so với 14 ở bản gốc. Việc giảm được số lượng tập mờ
mà không làm thay đổi đáng kể bộ chính xác của quan hệ vào/ra của hệ mờ đã

giúp ta ít phải cài đặt được dữ liệu lên thiết bị điều khiển số mà gần như vẫn
giữ nguyên được độ tin cậy của các giá trị tham số K
P
, K
I
, K
D
thu được. Điều
20
này cho phép ta dễ dàng tích hợp được khâu chỉnh định mờ trên những thiết bị
vi xử lý, vi điều khiển có sẵn trên thị trường, làm giảm giá thành và tăng khả
năng cạnh tranh cũng như cơ hội thương mại hoá cho sản phẩm.
Hình 4.2. Cải tiến việc mờ hoá các biến ngôn ngữ vào-ra
Song song với việc cải tiến biến ngôn ngữ vào/ra, mờ hoá, trong bộ chỉnh
định mờ được đề xuất của luận văn còn có cả sự cải tiến về luật hợp thành, từ
49 mệnh đề hợp thành ban đầu nay chỉ còn 8 luật cho bộ chỉnh định mờ. Với sự
đề xuất rút gọn này, khả năng thực hiện được trên các chip vi xử lý, vi điều
khiển dung lượng thấp lại càng cao, lợi thế cạnh tranh càng lớn.
Gọi các tập mờ đầu vào cho từng biến ngôn ngữ:
- A
11
,A
12
,A
13
thay cho NB,ZE, PB cho biến ngôn ngữ E
- A
21
,A
22

,A
23
thay cho NB,ZE, PB cho biến ngôn ngữ DE
- A
31
,A
32
,A
33
thay cho NB,ZE, PB cho biến ngôn ngữ IE
- B
1
,B
2
,B
3
, B
4
thay cho N,NS, PS, P cho biến ngôn ngữ K
P
- B
11
,B
12
thay cho PS, PB cho biến ngôn ngữ T
I
- B
D1
,B
D2

thay cho PS, PB cho biến ngôn ngữ T
D
21
Hệ luật suy diễn cho hệ số K
P
:
R
1
: Nếu e = A
1
1k
và de = A
i
2k
và ie = A
i
3p
thì k
p
= B
i
l
(4.1)
Với i = 1,2,…,8; k = 1,2,3; p = 1,2,3 và l = 1,2,3,4
Bộ chỉnh định mờ được xây dựng với cơ chế suy diễn theo nguyên tắc
SUM-PROD và giải mờ theo phương pháp điểm trọng tâm. Giá trị chỉnh định
K
p
được xác định bằng công thức

∑
∫
∑
∫
=
=
=
8
1
8
1
'
'
'
'
).(
) (
i
B
pp
B
i
B
ppp
B
P
i
i
i
i

dKK
dKKK
K
µ
µ
(4.2)

Với
∫
=
t
p
BAAA
p
B
KedteeK
i
l
i
p
i
j
i
ki
)().().'().()(
321
'
µµµµµ
(4.3)
i = 1,2,…,8.

Hệ luật suy diễn cho hằng số thời gian T
1
:
R
1
: nếu e = A
i
1k
và de = A
i
2k
và ie = A
i
3p
thì t
1
=B
i
Il
(4.4)
Với i = 1,2,…,8; k= 1,2,3; p=1,2,3 và l= 1,2
Giá trị chỉnh định hằng số thời gian tích phân T
1
được biểu diễn như sau:
R
1
: nếu e = A
i
1k
và de = A

i
2k
và ie = A
i
3p
thì t
1
=B
i
Il
(4.5)
Với i = 1,2,…,8; k= 1,2,3; p=1,2,3 và l= 1,2

22
dTT
dTTT
T
i
B
B
i
B
B
Il
Il
Il
Il
)(
).(
1

8
1
111
8
1
1
'
'
'
'
∑
∫
∑
∫
=
=
=
µ
µ
(4.6)
Với
∫
= )().().'().()(
321
'
1 I
BAAAB
TedteeT
i
Il

i
p
i
j
i
kIl
µµµµµ
(4.7)
i = 1,2,…,8.
Hệ luật suy diễn cho hằng số thời gian T
D
:
R
1
: Nếu e = A
i
1k
và de = A
i
2k
và ie = A
i
3p
thì t
D
= B
i
Dl
(4.8)
Với i = 1,2,…,8; k = 1,2,3; j = 1,2,3; p= 1,2,3 và l =1,2

Giá trị chỉnh định hằng số thời gian tích phân T
D
được biểu diễn như sau:
DD
i
B
B
DDD
i
B
B
D
dTT
dTTT
T
Di
Di
Di
Di
)(
).(
8
1
8
1
'
'
'
'
∑

∫
∑
∫
=
=
=
µ
µ
(4.9)
Với
)(.)().'().()(
321
'
D
B
t
AAA
D
B
TedteeT
i
Dl
i
p
i
j
i
kDi
µµµµµ
∫

=
(4.10)
i = 1,2,…,8.
Các giá trị chỉnh định K
P
, T
I
, và T
D
được truyền trực tiếp từ các bộ chỉnh
định mờ vào bộ điều khiển PID.
Tính ổn định của hệ thống
23
Tính ổn định của hệ thống kín bằng phương pháp cải tiến vẫn hoàn toàn
đảm bảo. ở phương pháp PID-Fuzzy mà Zhao-Tomizika-Isaka đề xuất việc xác
định miền ổn định cho các tham số của bộ điều khiển được thực hiện thông qua
thực nghiệm. Đó cũng là ưu điểm chính của phương pháp, vì việc thiết kế
không cần quan tâm đến mô hình toán học của đối tượng. [K
p
min
, K
P
max
],[K
D
min
,
K
D
max

] đã xác định trước bằng thực nghiệm, nhờ đó trong quá trình chỉnh định
luôn đảm bảo hệ kín ổn định. Với phương pháp cải tiến, các hệ số Kp, Ki, Kd
ta cũng cho phép thay đổi trong phạm vi tương tự như phương pháp của Zhao-
Tomizika-Isaka. Qua đó, ta đảm bảo được tính ổn định của hệ thống vòng kín
của phương pháp mới.
Đây cũng chính là ưu điểm và nhược điểm của phương pháp. Nhược
điểm là phải tiến hành nhiều thực nghiệm mới xác định được vùng làm việc an
toàn cho các tham số K
P
, T
I
và T
D
của bộ điều khiển. Ưu điểm là thiết kế được
bộ điều khiển đạt được chất lượng không đổi ngay cả khi có nhiễu tác động mà
không phải xây dung mô hình toán học cho đối tượng điều khiển.
Để kiểm nghiệm bộ điều khiển PID-Fuzzy thích nghi mờ cải tiến chúng
ta sẽ đi kiểm chứng bằng mô phỏng. Tác giả đã chọn đối tượng là hệ thống
điều khiển nhiệt độ lò nhiệt điện trở .
4.2. Mô phỏng kiểm chứng bộ điều khiển PID-Fuzzy cải tiến
4.2.1. Xây dựng hàm truyền lò điện trở
24
C(t)
t(s)
K
1
τ
1
T
1

0
Ta xác định hàm truyền gần đúng của lò điện trở : W(s)=
)(
)(
sR
sC
(4.11)
Tín hiệu vào là hàm nấc đơn vị: R(s)=
S
1
(4.12)
Tín hiệu ra gần đúng: C(t)= f(t-
1
τ
), trong đó f(t)=
)1(1
1/ Tt
eK
−
−
=> F(s)=
)1(
1
1
STS
K
+
(4.13)
Áp dụng định lý chậm trễ ta có C(s)=
)1(

.
1
1
1
STS
eK
S
+
−
τ
(4.14)
=> W(s)=
S
e
ST
K
1
1
1
.
1
τ
−
+
(4.15)
Trong đó: T1 là hằng số thời gian

1
τ
là thời gian trễ

K1 là hệ số khuếch đại
Theo tài liệu [1] ta tìm được K1=4, T1=100(s),
1
τ
=5(s)
4.2.2. Hàm truyền của bộ biến đổi xoay chiều-xoay chiều
25
Bộ biến đổi xoay chiều- xoay chiều được mô tả gần đúng bằng một khâu
có hàm truyền: W(s)=
S
eK
2
.2
τ
−
Với K2=37.5 và
2
τ
= 0,003 (4.16)
4.2.3. Hàm truyền của cảm biến nhiệt độ
Cảm biến nhiệt độ được coi như một khâu tỷ lệ với hệ số
K3=
0
10
1500
V
C
=0,0067 (V/
0
C) (4.17)

4.2.4. Xây dựng bộ điều khiển PID kinh điển để điều khiển nhiệt độ lò điện
trở
Cấu trúc mô phỏng với Kd = 0
Hình 4.3: Sử dụng bộ PID kinh điển điều khiển nhiệt độ lò
Ở đây ta sử dụng phương pháp Ziegler - Nichols để điều chỉnh tham số
PID, các tham số được xây dựng theo bảng sau:
Bộ điều khiển Kp T
I
T
D
P 0,5Ku
PI 0,45Ku Tu/1,2
PID 0,6Ku Tu/2 Tu/8