Tóm tắt luận văn thạc sĩ kỹ thuật nâng cao chất lượng của bộ điều khiển mờ để điều khiển cho hệ phi tuyến

ĐẠI HỌC THÁI NGUYÊN
TRƯỜNG ĐẠI HỌC KỸ THUẬT CÔNG NGHIỆP
ĐINH XUÂN DƯ
NÂNG CAO CHẤT LƯỢNG CỦA BỘ ĐIỀU KHIỂN MỜ
ĐỂ ĐIỀU KHIỂN CHO HỆ PHI TUYẾN
Chuyên ngành: Kỹ thuật điều khiển và tự động hóa
Mã số: 60520216
TÓM TẮT LUẬN VĂN THẠC SĨ KỸ THUẬT
Thái Nguyên, 2014
Công trình được hoàn thành tại
TRƯỜNG ĐẠI HỌC KỸ THUẬT CÔNG NGHIỆP THÁI NGUYÊN
Người hướng dẫn khoa học: PGS.TS. Nguyễn Hữu Công.

Phản biện 1: PGS.TS. Nguyễn Thanh Hà
Phản biện 2: TS. Nguyễn Văn Chí
Luận văn này được bảo vệ trước Hội đồng chấm luận văn
Họp tại: TRƯỜNG ĐẠI HỌC KỸ THUẬT CÔNG NGHIỆP THÁI NGUYÊN
Vào hồi 13 h30 ngày 24 tháng 8 năm 2014.
Có thể tìm hiểu luận văn tại:
- Trung tâm học liệu Đại học Thái Nguyên
- Thư viện trường Đại Học Kỹ Thuật Công Nghiệp
MỞ ĐẦU
1. Lý do chọn đề tài
Với sự ra đời của lý thuyết điều khiển hiện đại (điều
khiển thích nghi, điều khiển mờ, mạng nơron…) đã tạo điều
kiện cho việc xây dựng các bộ điều khiển thông minh đáp
ứng yêu cầu công nghệ ngày càng cao của nền sản xuất hiện
đại. Trong mấy năm gần đây đã có nhiều đề tài nghiên cứu
ứng dụng hệ mờ để điều khiển các đối tượng phi tuyến.
Song phần lớn các nghiên cứu chưa đạt được kết quả như
mong muốn.

Việc nâng cao chất lượng bộ điều khiển mờ là một
hướng nghiên cứu được nhiều nhà điều khiển học quan tâm.
Việc chọn các giá trị hay các tham số của các hàm liên thuộc
đầu vào và đầu ra như thế nào để hệ là tốt nhất vẫn còn là
một vấn để mở, và phần nhiều dựa vào kinh nghiệm của
người thiết kế để chọn. Do vậy, để chỉnh định được các tham
số của tập mờ thì một ý tưởng được nêu ra dựa vào luật
thích nghi và dựa vào mạng neuron sẽ được đề xuất.
Từ tình hình thực tế và điều kiện nghiên cứu của bản
thân, trong đề tài này tác giả lựa chọn vấn đề nghiên cứu với
tên đề tài là: “Nâng cao chất lượng bộ điều khiển mờ để
điều khiển cho hệ phi tuyến
2. Mục tiêu cần đạt được
1
Khảo sát các phương pháp thiết kế bộ điều khiển mờ,
cho các đối tượng được mô tả dười dạng hàm truyền hoặc
mô tả dưới dạng phương trình vi phân.
Đề xuất phương án để nần cao chất lượng cho bộ điều
khiển mờ sử dụng luật thích nghi và mạng neuron.
Mô phỏng và thực nghiệm trên đối tượng thực để
kiểm chứng kết quả nghiên cứu
3. Ý nghĩa khoa học, ý nghĩa thực tiễn của đề tài
a. Ý nghĩa khoa học:
Bộ điều khiển được đề xuất khắc phục được các
nhược điểm của bộ điều khiển mờ thông thường. Điều này
có ý nghĩa rất lớn về mặt khoa học trong việc điều khiển các
đối tượng phi tuyến.
Đề tài này sẽ đề cập đến ứng dụng của thuật toán dựa
trên luật thích nghi và mạng neuron trong việc điều khiển
đối tượng phi tuyến đặc biệt là điều khiển hệ Ball and beam.

b. Ý nghĩa thực tiễn:
Trong luận văn này tác giả đã xây dựng bộ điều khiển
dựa trên luật thích nghi và mạng neuron để điều khiển hệ
Ball and beam. Qua thực nghiệm cho thấy bộ điều khiển mờ
cơ chế thích nghi thực hiện bám tín hiệu đặt là tốt. Bộ điều
khiển này rất linh hoạt và có nhiều ưu điểm hơn so với các
2
bộ điều khiển kinh điển khác áp dụng cho điều khiển hệ ball
and beam.
3
CHƯƠNG 1 TỔNG QUÁT HỆ THỐNG VIÊN BI
CÁNH TAY ĐÒN (BALL AND BEAM)
Giới thiệu một số mô hình của hệ thống Ball and
Beam
Giới thiệu mô hình Ball and Beam
Mô hình “ball and beam” thường dùng trong phòng
thí nghiệm của các trường đại học. Mô hình bao gồm một
thanh nằm ngang (được gọi là beam), một quả bóng (ball),
một động cơ DC, cảm biến đọc vị trí quả bóng và cảm biến
xác định góc nghiêng của thanh.
- Thanh nằm ngang (beam), thường có độ dài trong
khoảng [0.5 , 1.0] met. Chất liệu của thanh được làm
bằng nhựa hoặc, nhôm, gỗ.
- Quả bóng (ball), hình tròn, trọng lượng trong khoảng
[100g , 250g]. Quả bóng thường được thay thế bằng
viên bi sắt nhỏ, hay bi nhựa. Bề mặt nhẵn, khi chuyển
động ma sát phải rất nhỏ (có thể bỏ qua được).
4
- Để xác định vị trí quả bóng người ra thường dùng
cảm biến khoảng cách, cảm biến độ dịch chuyển.

Cảm biến xác định góc nghiêng của thanh có thể sử
dụng cảm biến góc nghiêng, hoặc encoder.
Mục đích của bài toán điều khiển: Sao cho vị trí của viên bi
trên thanh không đổi hoặc bám theo một vị trí đặt cho trước,
và bền vững với các nhiễu ngoại sinh tác động vào hệ thống.
Muốn làm được điều này người ta thường sử dụng hai mạch
vòng điều khiển , một mạch vòng điều khiển tốc độ của
động cơ, và mạch vòng còn lại để điều khiển vị trí của viên
bi trên thanh ngang.
Dạng 1:
5

Hình 1.1 Mô hình Ball and beam dạng 1
Dạng 2:
6
Hình 1.2 Mô hình Ball beam dạng 2
Hình 1.4 Mô hình điều khiển cho GBB1004
7
Hình 1.5 Mô hình điều khiển cho GBB2004
Hình 1.8 Mô hình Ball Beam ĐHKT Australia
8
Hình 1.9 Wedcam on board ĐHKT Australia
Hình 1.10: Sơ đồ ball and beam
Hình 1.11. Sơ đồ điều khiển Ball and Beam bằng
PID
9
Ball and
Beam
PID
Controller

Ball and
Beam
System
Motor
PID
Control
er
Motor
(
-
)
(
-
)
Vị trí
setpoi
nt
Vị trí
e(t)
( )
*
t
q
( )
t
q
Điều khiển góc quay động cơ
Ta đưa ra mô hình điều khiển với phản hồi vị trí
và tốc độ
Ta có:

( )
( )
0
2
( )
p m
D m m p m
i
s
s
K a
s K a b s K a
q
q
=
+ + +
Đưa về dạng bậc hai chuẩn:
( )
( )
2
0
2 2
2
n
n n
i
s
s
s s

q
w
zw w
q
=
+ +

Cân bằng ta có:

2
n
p
m
K
a
w
=

2
n m
D
m
b
K
a
zw
-
=

10
Ta có:
2
1
p
n
T
p
w z
=
-

2
1
n
p
t
p
w
z
=Þ
-

Ta chọn:
0.15( )
0.707
p
T s
z
=

=

2
29.61
1
n
p
t
p
w
z
= =Þ
-

Điều khiển vị trí bóng(ball)
Để thiết kế bộ điều khiển vị trí bóng, ta đưa vòng điều
khiển góc quay motor vào trong vòng điều khiển vị trí bóng
như sau:
Hình 1.14. Sơ đồ điều khiển vị trí bóng
Kết luận
Chương 1 đã trình bày cấu tạo hệ thống Ball and
Beam, và đưa ra các công trình nghiên cứu đã thực hiện, từ
đó nhận xét và đưa ra các ưu điểm và nhược điểm của hệ.
Đồng thời, đã xây dựng được mô hình toán học tổng
quát cho hệ thống như công thức (1.16)m và tiến hành đi
tuyến tính hóa xung quanh điểm làm việc để thu được mô
11
hình (1.27 - 1.30). Sau đó chỉ ra được các yêu cầu cụ thể để
điều khiển bám cho hệ thống, và trình bày cách thiết kế bộ
điều khiển PID kinh điển.

CHƯƠNG 2
LÝ THUYẾT LOGIC MỜ VÀ ĐIỀU KHIỂN MỜ
Một số đặc trưng của tập mờ
Định nghĩa 2.1.2. (i) Giá của tập mờ: Giá của tập mờ A~,
ký hiệu là Support(A~), là tập con của U trên đó
)(
~
u
A
µ
≠ 0,
t.l. Support(A~) = {u :
)(
~
u
A
µ
> 0} =
~
0+
A
.
(ii) Độ cao của tập mờ: Độ cao của tập mờ A~, ký hiệu
là hight(A~), là cận trên đúng của hàm thuộc
~
A
µ
trên U, t.l.
hight(A~) = sup{
)(

~
u
A
µ
: u ∈ U}.
(iii) Tập mờ chuẩn (normal): Tập mờ A~ được gọi là
chuẩn nếu hight(A~) = 1. Trái lại, tập mờ được gọi là dưới
chuẩn (subnormal).
(iv) Lõi của tập mờ: Lõi của tập mờ A~, ký hiệu là
Core(A~), là một tập con của U được xác định như sau:
Core(A~) = {u ∈ U:
)(
~
u
A
µ
=
hight(A~)}.
2.2.4 Các phép toán trên tập mờ không cùng tập nền [4]
a. Phép giao hai tập mờ
12
13
2.5. Giải mờ
Định nghĩa: Giải mờ là quá trình xác định một giá trị rõ y’
nào đó có thể chập nhận được q
Có hai phương pháp giải mờ chính:
 Phương pháp điểm trọng tâm
 Phương pháp điểm trọng tâm cho luật
Sum – Min
 Phương pháp độ cao

 Phương pháp cực đại
 Nguyên lý trung bình
 Nguyên lý cận trái
2.5.1. Phương pháp cực đại
Đề giải mờ theo phương pháp cực đại phải tiến hành 2 bước
như sau:
Bước 1: Xác định miền chứa giá trị rõ y’: Miền chứa giá trị
rõ y’ là miền mà tại đó hàm liên thuộc đạt giá trị cực đại G =
{ y∈Y| µ
B’
(y) = H}
Bước 2: Xác định giá trị rõ y’ có thể chấp nhận được trong
miền G theo một trong ba nguyên lý
14
Nguyên lý trung bình: Nguyên lý này được dùng khi G là
miền liên thông
 Giá trị rõ y’ là hoành độ của điểm trung bình giữa
cận trái y
1
và cận phải y
2
của miền G:
1 2
'
2
y y
y
+
=

(2.14)
Nguyên lý cận trái: Giá trị rõ y’ được lấy bằng cận trái y
1
của G. Giá trị này phụ thuộc tuyến tính vào đáp ứng của luật
điều khiển.
1
' inf ( )
y G
y y y
∈
= =

(2.15)
Nguyên lý cận phải: Giá trị rõ y’ được lấy bằng cận phải y
2

của G
2
' sup( )
y G
y y y
∈
= =
(2.16)
2.5.2. Phương pháp điểm trọng tâm
15
Phương pháp điểm trọng tâm cho kết quả y’ là hoành độ
của điểm trọng tâm miền được bao phủ bởi trục hoành và
đường µ
B’

(y).
( )
( )
B'
S
B'
S
yμ y dy
y'
μ y dy
=
∫
∫

2.6. Cấu trúc của bộ điều khiển mờ tĩnh và mờ động
2.6.1. Bộ điều khiển mờ tĩnh
Mô hình bộ điều khiển tĩnh dùng bộ điều khiển mờ tỷ
lệ cho điều khiển nhiệt độ
Hình 2.13: Bộ điều khiển mờ tĩnh
Bộ điều khiển
mờ tỷ lệ
Giải mờ
Thiết bị đo
Đối
tượng
x
p
ET
x
16

Các tập mờ đầu ra Bpq được định nghĩa dạng Singleton
(hàm Kronecker ) tại điểm :
ypq= g(epq) với
1
pq
2
e
 
=
 ÷
 ÷
 
p
p
e
e
Hình 2.15: Tập các hàm liên thuộc các tập mờ đầu vào (i =
1;2)
2.6.2. Bộ điều khiển mờ động
Bộ điều khiển mờ động là những bộ điều khiển phối
hợp giữa hệ kinh điển (các khâu P, I, D) với hệ mờ.
Mô hình điều khiển mờ động sử dụng phối hợp các khâu
PID.
Sự biến đổi tín hiệu sai lệch đầu vào ET theo thời gian
có thể xác định bằng đạo hàm của sai lệch. Đạo hàm DET
được lấy từ đầu của khâu D kinh điển giúp cho bộ điều khiển
phản ứng kịp thời với các biến động đột suất cả các đối
tượng. Với luật điều khiển tích phân hệ thống có khả năng
đạt sai lệch tĩnh bằng không, hay nói một cách khác, hệ
1

i
e
17
thống sẽ có độ chính xác cao nhất. Đầu ra của thiết bị hợp
thành được nối ghép với các khâu tích phân ký hiệu I1, I2.
Trước các đầu vào DET1, DET2 là các khâu vi phân D1, D2.
Hình 2.16: Bộ điều khiển mờ động với 4 đầu vào và 2 đầu
ra.
b. Bộ điều khiển mờ theo luật I
Một bộ điều khiển mờ theo luật I có thể thiết kế từ một
bộ điều khiển mờ theo luật P (bộ điều khiển mờ tuyến tính)
bằng cách nối tiếp một khâu tích phân kinh điển vào trước
hoặc sau khối mờ đó. Do tính phi tuyến của hệ mờ, nên việc
Thiết bị
Hợp
thành
và giải
mờ
Luật điều khiển
I
1
I
2
Đối
tượng
P1
D
1
P
2

D
2
Thiết bị đo
x
1
ET
2
DET
1
ET
1
x
2
DET
2
(-)
(-)
18
mắc khâu tích phân trước hay sau hệ mờ hoàn toàn khác
nhau.
Mô hình điều khiển theo luật I được mắc ở đầu ra như
sau:
Hình 2.17: Mô hình điều khiển mờ theo luật I
Bộ điều khiển mờ theo luật PI
Thiết bị
hợp thành
và giải mờ
Luật hợp thành
Fuzzy hóa I Đối tượng
Nhiễu

ET
(-)
Thiết bị
hợp thành
và giải mờ
Luật hợp thành
Fuzzy hóa I Đối tượngET
(-)
x
P
Thiết bị đo
19
Bộ điều khiển mờ theo luật PD
Hình 2.19: Bộ điều khiển mờ PD
.7. Kết luận
Trong chương đã trình bày các cơ sở lý thuyết căn
bản về lý thuyết mờ. Cụ thể đã chỉ ra nguồn gốc và định
nghĩa của tập mờ. Sau đó đi trình bày các cơ sở của tập mờ
như khái niệm về biến ngôn ngữ, các phép toán trên tập mờ
để làm cơ sở cho việc tính toán các phép toán trên tập mờ
như phép giao, phép hợp, phép bù…Để tìm được giá trị rõ
đầu ra từ độ phụ thuộc đầu ra ta sử dụng nguyên lý giải mờ
theo các phương pháp đã trình bày như: giải mờ theo
phương pháp trọng tâm, độ cao,…
Bộ điều
khiển mờ
Đối tượng
d
dt
Thiết bị đo

x
DET
ET
P
(-)
20
Cuổi cùng, cách thiết kế bộ điều khiển mờ tĩnh và mờ
động cho từng trường hợp cũng được trình bày theo các
bước tường minh rõ ràng.
CHƯƠNG 3:MỘT SỐ PHƯƠNG PHÁP NÂNG CAO CHẤT
LƯỢNG BỘ ĐIỀU KHIỂN MỜ
Trong chương này, luận văn sẽ trình bày theo cách chọn
dạng hàm liên thuộc và tự động thay đổi các đỉn của hàm
thuộc: Thay đổi các đỉnh của hàm thuộc đầu vào dựa trên sự
chỉnh định của mạng neural và chỉnh định giá trị của hàm
thuộc đầu ra bằng bộ điều khiển thích nghi trực tiế
3.1. Bộ điều khiển mờ nơron với các luật mờ duy nhất
Bộ điều khiển mờ nơron với các luật mờ duy nhất (
Neural Fuzzy Controllers with fuzzy singleton rules), hình
3.1 , có dạng sau đây.
21
Hình 3.1
Kích thước robot hai bánh tự cân bằng
3.4. Áp dụng các phương pháp để nâng cao chất lượng
cho bộ điều khiển mờ
3.4.1. Thiết kế bộ điều khiển mờ động
Bước 1: Chọn miền giá trị đầu vào và đầu ra
- Ta chọn bộ điều khiển mờ động dạng PD – Fuzzy
o Đầu vào 1: Sai lệch giữa tín hiệu đặt và đầu ra
( )

0.8 0.8e t
é ù
= -
ê ú
ë û
o Đầu vào 2: Đạo hàm của sai lệch
( )
0.5 0.5de t
é ù
= -
ê ú
ë û
22
o Đầu ra: Tín hiệu điều khiển đưa tới cơ cấu
chấp hành
( )
6 6e t
é ù
= -
ê ú
ë û
Bước 2: Sử dụng biến ngôn ngữ và hàm liên thuộc
( )
{ }
1, 1, 1, 1, 1e t A N A Z D DN=
( )
{ }
2, 2, 2, 2, 2de t A N A Z D DN=
( )
{ }

, , , ,u t OA N OA OZ OD ODN=
Trong đó:
 AN: Âm nhiều
 A: Âm
 Z: Không
 D: Dương
 DN: Dương Nhiều
 1,2: Tương ứng số đầu vào
 O: Output – Đầu ra
23