Nghiên cứu mô hình bộ điều khiển thông minh có sử dụng đại số gia tử để điều khiển đối tượng phi tuyến (LV thạc sĩ)
Bạn đang xem bản rút gọn của tài liệu. Xem và tải ngay bản đầy đủ của tài liệu tại đây (2.08 MB, 100 trang )
BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO
ĐẠI HỌC THÁI NGUYÊN
TRƯỜNG ĐẠI HỌC KỸ THUẬT CÔNG NGHIỆP
------------------------ -----------------------
BÁO CÁO TỔNG KẾT
ĐỀ TÀI KHOA HỌC VÀ CÔNG NGHỆ CẤP BỘ
NGHIÊN CỨU MÔ HÌNH BỘ ĐIỀU KHIỂN THÔNG
MINH CÓ SỬ DỤNG ĐẠI SỐ GIA TỬ ĐỂ ĐIỀU KHIỂN
ĐỐI TƯỢNG PHI TUYẾN
Mã số: B2009-TN02-10
Chủ nhiệm đề tài: ThS. Ngô Kiên Trung
Bộ môn Tự động hóa - Khoa Điện
Thai Nguyen 2011
Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – ĐHTN
Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – ĐHTN
1
BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO
ĐẠI HỌC THÁI NGUYÊN
TRƯỜNG ĐẠI HỌC KỸ THUẬT CÔNG NGHIỆP
------------------------ -----------------------
BÁO CÁO TỔNG KẾT
ĐỀ TÀI KHOA HỌC VÀ CÔNG NGHỆ CẤP BỘ
NGHIÊN CỨU MÔ HÌNH BỘ ĐIỀU KHIỂN THÔNG
MINH CÓ SỬ DỤNG ĐẠI SỐ GIA TỬ ĐỂ ĐIỀU KHIỂN
ĐỐI TƯỢNG PHI TUYẾN
Mã số: B2009-TN02-10
Xác nhận của cơ quan chủ trì đề tài
(ký, họ tên, đóng dấu)
Chủ nhiệm đề tài
(ký, họ tên)
Thai Nguyen 2011
Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – ĐHTN
Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – ĐHTN
2
Summary research result of scientific and technological theme in Ministry level
Research the model of intelligent controller using hedge algebra
to control nonlinear object
Code: B2009 - TN02 - 10
Promotor: Master of science Ngo Kien Trung
Email:
Administrative agency: Thai Nguyen University
Co-ordinate agency:
- Center of Laboratary , Thai Nguyen University of Technology
- Center of research new energy, Hanoi University of Technology
Time: 24 months (From 01/2009 to 12/2010)
1.Objects
- Give supplementary theory in designing control system such as intelligent
controller for nonlinear object to improve control quality.
- Applying in real to control parabolic trough solar collector system or other
nonlinear objects in industry.
2.Content
- Theorical research, collect information concerning control problem following
combined model.
- Research parabolic trough solar collector system controlling problem
- Build control algorithm following combined model between hedge algebra
and intelligent controller
- Program to control system, modelization, modelling and adjust system
3.Results:
3.1.Scientific products
- “A research on parabolic trough solar collector system control based on
hedge algebra”, Jounals of science and technology – Thai Nguyen University,
number 6, 6/2010
- “A research on parabolic trough solar collector system control based on
hedge algebra”, The 11th International Conference on Control, Automation,
Robotics and Vision - ICARCV 2010 (IEEE Xplore)
Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – ĐHTN
3
- “Research to improve quality of hedge algebra controller for solar panel
system”, Jounals of science and technology – Hanoi University of Technology,
number 84, 2011
3.2. Training products
3.2.1.Master’s thesis (2)
- “Research and apply fuzzy logic and hedge algebra control problem”, 2009,
Student: Dinh Viet Cuong, Supervisor: Ass. Professor. Doctor Nguyen Huu Cong.
- Master thesis: “Research and apply hedge algebra to control parabolic
trough solar collector system”, 2010, Student: Tran Huu Chau Giang, Supervisor:
Ass. Professor Doctor Nguyen Huu Cong
3.2.2. Scientific researching topic in student level (2)
- “A research on parabolic trough solar collector system control based on
hedge algebra”, 2011, Student: Ngo Quoc Binh, Supervisor: Ngo Kien Trung
- “Research and apply fuzzy logic and hedge algebra process control
problem”, 2011, Student: Do Van Thuong, Supervisor: Chu Minh Ha
Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – ĐHTN
4
NHỮNG NGƯỜI THAM GIA THỰC HIỆN ĐỀ TÀI
1. NCS. Ngô Kiên Trung - Khoa Điện - Trường ĐHKT Công nghiệp
2. PGS.TS. Nguyễn Hữu Công - Đại học Thái Nguyên
3. ThS. Nguyễn Tiến Duy - Khoa Điện tử - Trường ĐHKT Công nghiệp
4. ThS. Chu Minh Hà - Khoa Điện - Trường ĐHKT Công nghiệp
5. CN. Nguyễn Thị Kim Chung - Phòng QLKH - Trường ĐHKT Công nghiệp
Cộng tác viên
ThS. Dương Quốc Tuấn - Khoa Điện - Trường ĐHKT Công nghiệp
ThS. Nguyễn Thị Thanh Nga - Khoa Điện - Trường ĐHKT Công nghiệp
ThS. Nguyễn Tuấn Linh - Khoa Điện tử - Trường ĐHKT Công nghiệp
ĐƠN VỊ PHỐI HỢP CHÍNH
1.Trung tâm nghiên cứu năng lượng mới - Trường Đại học Bách Khoa Hà Nội
2.Trung tâm thí nghiệm - Trường Đại học Kỹ thuật Công nghiệp – ĐHTN
Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – ĐHTN
5
MỤC LỤC
NHỮNG NGƯỜI THAM GIA THỰC HIỆN ĐỀ TÀI ..................................................................................... 5
ĐƠN VỊ PHỐI HỢP CHÍNH ............................................................................................................................ 5
MỤC LỤC ......................................................................................................................................................... 6
DANH MỤC BẢNG BIỂU - HÌNH VẼ ........................................................................................................... 7
DANH MỤC CÁC CHỮ VIẾT TẮT ................................................................................................................ 8
KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU ................................................................................................................................ 9
MỞ ĐẦU ......................................................................................................................................................... 10
CHƯƠNG I THIẾT KẾ BỘ ĐIỀU KHIỂN BẰNG LOGIC MỜ VÀ ĐẠI SỐ GIA TỬ ............................... 14
1.1.Khái niệm và các nguyên tắc điều khiển: ............................................................................................. 14
1.1.1.Khái niệm: ..................................................................................................................................... 14
1.1.2.Các nguyên tắc điều khiển ............................................................................................................ 14
1.1.2.2.Điều khiển theo chương trình: ............................................................................................... 16
1.1.2.3.Điều khiển tuỳ động: ............................................................................................................. 16
1.2. Điều khiển thông minh : ...................................................................................................................... 17
1.2.1.Điều khiển mờ ............................................................................................................................... 17
1. 2.1.1.Khái niệm cơ bản ................................................................................................................. 18
1. 2.1.2.Bộ điều khiển mờ ................................................................................................................. 25
1.2.2.Điều khiển sử dụng đại số gia tử ................................................................................................... 28
1. 2.2.1. Một số khái niệm cơ bản về đại số gia tử ............................................................................ 28
1. 2.2.2.Điều khiển sử dụng đại số gia tử .......................................................................................... 32
1. 2.3.Tổng kết ....................................................................................................................................... 33
CHƯƠNG II NGHIÊN CỨU HỆ THỐNG ĐIỀU KHIỂN GƯƠNG MẶT TRỜI......................................... 34
2.1.Giới thiệu về thiết bị sử dụng năng lượng mặt trời ............................................................................... 34
2.1.1.Năng lượng mặt trời ...................................................................................................................... 34
2.2.Nhà máy nhiệt điện sử dụng năng lượng mặt trời ................................................................................. 38
2.3.Hệ thống thu năng lượng mặt trời sử dụng các máng cong parabol . .................................................. 40
2.3.1. Giới thiệu chung về hệ thống hệ thống thu năng lượng mặt trời sử dụng các máng cong parabol
PTSC (parabolic trough solar collector) ................................................................................................ 40
2.3.2. Các thông số bộ thu và cơ sở tính toán ........................................................................................ 42
2.4.Thuật toán điều khiển gương mặt trời dạng parabol trụ ........................................................................ 46
2.4. 1.Tổng quan về bài toán điều khiển bám gương mặt trời. ............................................................... 46
2.4.2.Điều khiển tỷ lệ cố định ................................................................................................................ 47
2.4.3.Điều khiển theo thuật toán PSA .................................................................................................... 48
2.4.4. Phương pháp điều khiển sử dụng bộ điều khiển lôgic mờ ........................................................... 50
2.4.5. Kết luận ........................................................................................................................................ 53
CHƯƠNG III THIẾT KẾ BỘ ĐIỀU KHIỂN HỆ THỐNG GƯƠNG MẶT TRỜI BẰNG ĐẠI SỐ GIA TỬ 54
3.1.Xây dựng mô hình toán học hệ thống ................................................................................................... 54
3.1.1.Xác định tín hiệu đặt ..................................................................................................................... 55
3.1.2.Điều khiển vị trí động cơ một chiều .............................................................................................. 57
3.2. Thiết kế bộ điều khiển mờ ................................................................................................................... 59
3.2.1. Định nghĩa các biến vào ra ........................................................................................................... 59
3.2.2. Định nghĩa tập mờ (giá trị ngôn ngữ) cho các biến vào ra ........................................................... 60
3.2.3. Xây dựng các luật điều khiển ....................................................................................................... 64
3.2.4. Chọn thiết bị hợp thành và nguyên lý giải mờ ............................................................................. 65
3.2.5. Sơ đồ và kết quả mô phỏng .......................................................................................................... 67
3.3. Sử dụng bộ điều khiển Đại số gia tử .................................................................................................... 68
3.3. 1. Thiết kế bộ điều khiển Đại số gia tử có = ............................................................................... 68
3.3. 2. Sử dụng bộ điều khiển Đại số gia tử với ............................................................................. 73
3.3.3. Sơ đồ mô phỏng 2 bộ điều khiển DSGT ...................................................................................... 79
3.3.4. Mô phỏng sử dụng 3 bộ điều khiển khi có nhiễu phụ tải ............................................................. 80
3.4.Mô phỏng bộ điều khiển bằng ĐSGT có tính đến tính phi tuyến của đối tượng điều khiển: ................ 81
3.4.1.Mô phỏng hệ khi không có nhiễu phụ tải ...................................................................................... 82
3.4.2.Trường hợp có nhiễu phụ tải ......................................................................................................... 88
3.5. Kết luận chương 3................................................................................................................................ 92
KẾT LUẬN VÀ KIẾN NGHỊ ......................................................................................................................... 94
TÀI LIỆU THAM KHẢO ............................................................................................................................... 95
PHỤ LỤC ........................................................................................................................................................ 98
Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – ĐHTN
6
DANH MỤC BẢNG BIỂU - HÌNH VẼ
Bảng 2.1 Các thông số đặc trưng của bộ thu ....................................................................... 46
Bảng 2.2: Giá trị biến Wind speed ...................................................................................... 52
Bảng 2.3: Giá trị biến Drive ............................................................................................... 52
Bảng 3.1: Các trạng thái khác nhau của gương mặt trời ..................................................... 57
Bảng 3.2- Luật điều khiên mờ ............................................................................................. 65
Hình 2.1. Sơ đồ nguyên lý nhà máy nhiệt điện ................................................................... 38
Hình 2.2. Sơ đồ nguyên lý nhà máy nhiệt điện ................................................................... 39
Hình 2.3. Sơ đồ nguyên lý hệ thống PTSC ......................................................................... 40
Hình 2.4 Gương phản xạ dạng parabol trụ .......................................................................... 41
Hình 2.5 Ống thu nghiệt ...................................................................................................... 41
Hình 2.6 Hệ truyền động ..................................................................................................... 42
Hình 2.7 Gương quay theo mặt trời với tốc độ 0,25 ° / phút ............................................... 47
Hình 2.8 Xác định vị trí mặt trời ......................................................................................... 48
Hình 2.9 Cấu trúc bộ điều khiển với 3 đầu vào, một đầu ra ................................................ 51
Hình 2.10 Hàm liên thuộc biến WIND_SPEED.................................................................. 52
Hình 2.11 Hàm liên thuộc biến DRIVE .............................................................................. 52
Hình 3.1.Mô hình hệ thống.................................................................................................. 54
Hình 3.2- Mô hình động cơ 1 chiều .................................................................................... 57
Hình 3.3- Định nghĩa các biến vào ra của bộ điều khiển mờ .............................................. 60
Hình 3.4- Định nghĩa các tập mờ cho biến Ch của bộ điều khiển mờ ................................. 62
Hình 3.5- Định nghĩa các tập mờ cho biến dCH của bộ điều khiển mờ .............................. 63
Hình 3.6- Định nghĩa các tập mờ cho biến U của bộ điều khiển mờ .................................. 64
Hình 3.7- Xây dựng các luật điều khiển cho bộ điều khiển mờ .......................................... 65
Hình 3.8- Quan sát tín hiệu vào ra của bộ mờ ..................................................................... 66
Hình 3.9- Bề mặt đặc trưng cho quan hệ vào ra của bộ điều khiển mờ .............................. 67
Hình 3.10- Sơ đồ cấu trúc của bộ điều khiển mờ động ....................................................... 67
Hình 3.11- Đáp ứng đầu ra của bộ Mờ động ....................................................................... 68
Hình 3.12- Hàm liên thuộc đầu vào Ch ............................................................................... 68
Hình 3.13- Hàm liên thuộc đầu vào dCh ............................................................................ 68
Hình 3.14- Hàm liên thuộc đầu ra U ................................................................................... 69
Hình 3.16- Đường cong ngữ nghĩa trung bình .................................................................... 72
Hình 3.17- Sơ đồ mô phỏng bộ điều khiển Đại số gia tử = ............................................ 73
Hình 3.18- Đáp ứng của bộ điều khiển Đại số gia tử = .................................................. 73
Hình 3.19- Hàm liên thuộc đầu vào Ch ............................................................................... 73
Hình 3.20- Hàm liên thuộc đầu vào dCh ............................................................................ 74
Hình 3.21- Hàm liên thuộc đầu ra U ................................................................................... 74
Hình 3.23- Đường cong ngữ nghĩa trung bình .................................................................... 78
Hình 3.24- Sơ đồ mô phỏng bộ điều khiển Đại số gia tử 1 () ...................................... 78
Hình 3.25- Đáp ứng của bộ điều khiển Đại số gia tử 1().............................................. 79
Hình 3.26- Sơ đồ mô phỏng 2 bộ điều khiển Đại số gia tử ................................................. 79
Hình 3.27- Đáp ứng của 2 bộ điều khiển Đại số gia tử ....................................................... 80
Hình 3.32- Sơ đồ mô phỏng 3 bộ điều khiển khi có nhiễu phụ tải ...................................... 80
Hình 3.33- Đáp ứng của các bộ điều khiển khi tín hiệu đặt có dạng 1(t)và có nhiễu phụ tải
............................................................................................................................................. 81
Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – ĐHTN
7
DANH MỤC CÁC CHỮ VIẾT TẮT
PTSC
NLMT
BXMT
Parabolic Trough Solar Controller
Năng lượng mặt trời
Bức xạ mặt trời
PMT
ĐLNN
ĐSGT
Pin mặt trời
Định lượng ngữ nghĩa
Đại số gia tử
FAM
FLC
Fuzzy Associative Memory
Fuzzy Logic Control
HAC
LLXX
Hedge Algebras-based Controller
Lập luận xấp xỉ
opHAC
PLC
SAM
SFC
Optimal Parameters of Hedge Algebras-based Controller
Programable Logic Control
Semantic Associative Memory
Simple Fuzzy Control
Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – ĐHTN
8
KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU
Sản phẩm khoa học:
+ “Điều khiển hệ thống gương mặt trời bằng đại số gia tử”, Tạp chí khoa học và
công nghệ - Đại học Thái Nguyên, tập 68, số 06 tháng 6 năm 2010
+ “A research on parabolic trough solar collector system control based on hedge
algebra”, The 11th International Conference on Control, Automation, Robotics and
Vision - ICARCV 2010 (IEEE Xplore)
+ “Nghiên cứu nâng cao chất lượng bộ điều khiển bằng đại số gia tử cho hệ thống
pin mặt trời”, Tạp chí khoa học và công nghệ - Trường đại học Bách khoa Hà Nội,
số 84 năm 2011
Sản phẩm đào tạo:
+ Tài liệu hướng dẫn luận văn thạc sỹ kỹ thuật ngành Tự động hóa: 2 đề tài
. “Nghiên cứu ứng dụng logic mờ và đại số gia tử cho bài toán điều khiển”,
Đinh Việt Cường, Luận văn thạc sỹ 2009, ĐHKT Công nghiệp – ĐHTN.
. “Nghiên cứu ứng dụng đại số gia tử để điều khiển hệ thống gương mặt
trời”, Trần Hữu Châu Giang, Luận văn thạc sỹ 2010, ĐHKT Công nghiệp – ĐHTN
+ Tài liệu hướng dẫn nghiên cứu khoa học sinh viên ngành Tự động hóa: 2 đề tài
. “Nghiên cứu điều khiển hệ thống gương mặt trời bằng Đại số gia tử, Ngô
Quốc Bình, Đề tài sinh viên khoa Điện, 2011
. “Nghiên cứu ứng dụng Logic mờ và Đại số gia tử cho bài toán điều khiển
quá trình, Đỗ Văn Thường, Đề tài sinh viên khoa Điện, 2011
+ Tài liệu tham khảo cho đại học chuyên ngành Tự động hóa, khoa Điện, trường
ĐHKTCN
. Kỷ yếu khoa Điện 2009, 2010, 2011
. Kỷ yếu hội thảo khoa học cấp trường 2010
Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – ĐHTN
9
MỞ ĐẦU
Tổng quan tình hình nghiên cứu trong và ngoài nước
Ngày nay, các hệ thống tự động có mặt rất nhiều trong đời sống và trong sản
xuất hàng hóa. Hệ thống tự động đã giúp ích cho con người tăng năng suất lao
động, tăng độ chính xác và tăng độ tin cậy cũng như tăng tính an toàn cho người
vận hành. Hệ thống tự động cũng có thể giúp cho con người chinh phục thiên nhiên
phục vụ đời sống và tìm hiểu về thế giới xung quanh mình, đặc biệt giúp con người
có thể khám phá bí mật của thiên nhiên tại những nơi nguy hiểm hoặc ngoài tầm
vươn của con người như đáy đại dương và hành tinh trong vũ trụ. Sự phát triển hệ
thống tự động trên thế giới đã đạt được nhiều thành quả và đã có nhiều tiến bộ. Điều
khiển tự động đã được áp dụng rộng rãi trong nhiều ngành khác nhau, được nhiều
người đóng góp sức lực giải quyết nhiều bài toán từ thực hành đến lý thuyết, phát
minh và chế tạo ra nhiều hệ thống điều khiển tự động từ đơn giản đến phức tạp. Lý
thuyết điều khiển ban đầu được hình thành chỉ áp dụng cho một hệ một đầu vào một
đầu ra, sau này nhu cầu điều khiển hệ đa biến ra đời và người ta đã nghiên cứu về lý
thuyết điều khiển cho hệ đa biến. Lý thuyết điều khiển tự động khi áp dụng trong
thực tế, có liên quan đến tất cả các phần tử có trong hệ thống. Thực tế một hệ thống
bao gồm nhiều phần tử có các đặc tính vật lý khác nhau và động học của chúng có
liên quan đến các quá trình xảy ra trong lòng hệ thống, do vậy khi khảo sát gặp
nhiều khó khăn. Việc mô hình hóa hay nhận dạng chính là việc biểu diễn động học
của hệ thống bằng toán học. Muốn biểu diễn được thì phải đo được các đại lượng
vậy lý chúng ta cần xét. Vì sự phức tạp của tín hiệu, của các quá trình biến đổi năng
lượng trong lòng hệ thống, ảnh hưởng của nhiễu loạn, hạn chế của thiết bị đo lường,
hạn chế của các thuật toán... mà việc mô hình hóa và nhận dạng khó. Trong các
thuật toán điều khiển hiện đại, một đòi hỏi lớn là cần phải có mô hình toán của các
đối tượng điều khiển (hệ động) do vậy đã mở ra ngành mô hình hóa và nhận dạng
hệ thống. Các thuật toán tối ưu và thông minh không chỉ áp dụng cho các hệ điều
khiển mà còn áp dụng cho các thuật toán mô hình hóa và nhận dạng. Cùng với sự
phát triển khoa học kỹ thuật, điều khiển tự động ngày càng được gắn liền mật thiết
với công nghệ điện tử và công nghệ tin học. Những hệ thống điều khiển hiện đại
này nay được thiết kế có sử dụng những bộ vi xử lý, hệ thống khả trình trên chip, và
đặc biệt xu thế sử dụng máy tính để điều khiển ngày càng trở nên phổ biến. Cũng
nhờ máy tính bộ nhớ lớn người ta có thể giải được các phương trình phi tuyến mô tả
hệ động chính xác hơn các mô hình tuyến tính, do vậy song song với các ứng dụng
Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – ĐHTN
10
thiết kế hệ thống điều khiển tuyến tính người ta tìm cách chế tạo hệ thống điều
khiển phi tuyến. Cùng với lý thuyết đại số gia tử, lý thuyết điều khiển thông minh
như logic mờ, mạng nơron, giải thuật di truyền sử dụng trong trí tuệ nhân tạo được
phát triển rất mạnh trong thập niên 90 và đã áp dụng thành công với mục tiêu giải
quyết những bài toán xấp xỉ, gần đúng… Nó khai thác khả năng đặc biệt trong tư
duy con người khi giải quyết hiệu quả các vấn đề trong những môi trường không
chắc chắn, chính xác dựa trên những phương pháp tính toán và lập luận logic.
Những tiến bộ khoa học kỹ thuật đạt được trong những năm gần đây đã khẳng định
vị trí của tính toán thông minh. Đã có hàng loạt các công trình nghiên cứu và ứng
dụng các kỹ thuật trên như [3], [4], [5], [21], [12], [29], [34], [35]. Các công trình
này đã nghiên cứu, xây dựng và thử nghiệm các hệ thống hỗ trợ quyết định dựa trên
các công cụ tính toán mềm và xây dựng được một số mô hình tính toán mềm để giải
các bài toán trong các lĩnh vực thông dụng.
Hệ mờ và logic mờ đã được sử dụng là một cách tiếp cận khá hiệu quả cho
nhận dạng và điều khiển các hệ thống phi tuyến nhờ khả năng xấp xỉ của nó [13],
[16], [22]. Tuy nhiên vẫn còn một số vấn đề cần được giải quyết, chẳng hạn như
bao nhiêu luật mờ là thực sự cần thiết cho việc xấp xỉ có hiệu quả đối với một hệ
phi tuyến chưa biết trước, các hàm liên thuộc được chọn như thế nào...
Mạng nơron có khả năng xử lý song songvới tốc độ xử lý nhanh, có khả năng
học thích nghi, nó thích ứng trong quá trình tự chỉnh trong điều chỉnh tự động. Nó
có khả năng tổng quát hóa do đó có thể áp dụng để dự báo lỗi hệ thống tránh được
những sự cố đáng tiếc mà các hệ thống khác có thể gây ra [8], [20], [29]. Tuy nhiên,
một nhược điểm khi dùng mạng nơron là chưa có phương pháp luận chung khi thiết
kế cấu trúc mạng cho các bài toán nhận dạng và điều khiển mà phải cần tới kiến
thức của chuyên gia. Mặt khác khi xấp xỉ mạng nơron với một hệ phi tuyến sẽ khó
khăn khi luyện mạng vì có thể không tìm được điểm tối ưu toàn cục...
Việc kết hợp giữa mạng nơron và logic mờ cho bài toán nhận dạng và điều
khiển cũng đã được các nhà khoa học nghiên cứu [7], [20], [29]. Các hệ lai đã phần
nào nâng cao được chất lượng điều khiển, tuy nhiên việc thiết kế cấu trúc bộ điều
khiển vẫn rất khó khăn, cần nhiều tới kiến thức chuyên gia…
Lý thuyết đại số gia tử tỏ ra khá hiệu quả trong việc đơn giản hóa quá trình
tính toán dựa trên tập ngôn ngữ tự nhiên. Đại số gia tử chứa tập các giá trị của một
biến ngôn ngữ (biến mà giá trị của nó được lấy trong miền ngôn ngữ) là một cấu
Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – ĐHTN
11
trúc đại số đủ mạnh để tính toán, tiên đề hóa sao cho cấu trúc thu được mô phỏng
tốt ngữ nghĩa ngôn ngữ và có thể xem như một cơ sở cho một loại logic mờ.
Các nghiên cứu và ứng dụng trong những năm gần đây bước đầu cho thấy:
việc sử dụng kết hợp các phương pháp tính toán mềm với nhau khi biểu diễn tri
thức sẽ thu được hiệu quả cao hơn trong nhận dạng và điều khiển các hệ phi tuyến.
Hiện nay, việc nghiên cứu kết hợp đại số gia tử và logic mờ đã được một số tác giả
nghiên cứu áp dụng cho bài toán chuẩn đoán bệnh, nhận dạng hệ phi tuyến. Ngày
nay, trong lĩnh vực điều khiển mờ, các nhà khoa học cả trong và ngoài nước đều
đang rất quan tâm nghiên cứu phương pháp điều khiển dựa trên đại số gia tử như
một công cụ mới, khá đầy đủ và đã đạt được một số thành quả nhất định [4],
[5],[20]. Có thể kể đến các ứng dụng như: xây dựng mô hình cơ sở dữ liệu mờ [13],
[23], ứng dụng trong cơ sở dữ liệu mờ để quản lý tội phạm hình sự [20], [23], các
tác giả đã sử dụng vào lĩnh vực điều khiển mờ, trong một số bài toán như điều khiển
mức nước, quạt gió cánh nhôm.... [8], [11], [14], [15], bước đầu các kết quả đạt
được rất khả quan. Đại số gia tử cũng đã được ứng dụng cùng với phương pháp nội
suy để giải quyết bài toán lập luận mờ đa điều kiện, việc giải quyết bài toán này
cũng thể hiện tính ưu việt của nó đối với những bài toán có cấu trúc toán học yếu.
Tính cấp thiết và mục tiêu nghiên cứu của đề tài
Các kết quả trên chỉ là phần nhỏ trong phạm vi ứng dụng của ĐSGT. Đã có
một số bài toán đặt ra như áp dụng phương pháp điều khiển này cho những kết quả
khả quan so với điều khiển mờ. Tuy nhiên trong lĩnh vực điều khiển các đối tượng
phi tuyến, đặc biệt đối với các đối tượng cụ thể trong công nghiệp, các bài toán điều
khiển áp dụng đại số gia tử là một hướng mới, tiền đề cho khả năng triển khai ứng
dụng sâu rộng hơn. Đề tài nghiên cứu mô hình kết hợp nhằm linh hoạt hơn trong
việc đề ra phương pháp điều khiển cũng như thiết kế bộ điều khiển cho đối tượng
phi tuyến; ý tưởng là điều khiển hệ thống gương mặt trời. Trên cơ sở đó việc kết
hợp với lý thuyết đại số gia tử vào bài toán điều khiển đối tượng phi tuyến là vấn đề
còn khá mới mẻ. Việc nghiên cứu nâng cao hiệu quả của hệ thống năng lượng mới
nói chung và hệ thống thu năng lượng mặt trời nói riêng là một trong những lĩnh
vực công nghệ cao đang được Việt nam và thế giới rất quan tâm; vì vậy đề tài
nghiên cứu có tính khoa học và thực tiễn cao. Việc nghiên cứu đề tài thành công sẽ
khẳng định thêm hiệu quả của lý thuyết đại số gia tử và mô hình kết hợp trong
những bài toán điều khiển và nhận dạng mô hình phi tuyến, mở ra khả năng ứng
dụng trong thực tế. Đề tài nhằm mục tiêu bổ sung lý luận trong việc thiết kế hệ
thống điều khiển bằng các bộ điều khiển thông minh cho một số đối tượng phi tuyến
và nâng cao chất lượng điều khiển, từ đó áp dụng trong thực tế để điều khiển hệ
Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – ĐHTN
12
thống gương mặt trời hoặc đối tượng phi tuyến khác trong công nghiệp. Bên cạnh
đó, đây là tài liệu hữu ích cho việc nghiên cứu, tham khảo của học viên cao học,
sinh viên ngành Tự động hóa, Điều khiển tự động và Hệ thống điện.
Phương pháp và nội dung nghiên cứu
Việc nghiên cứu ở đây là đưa ra phương pháp mới xây dựng mô hình kết hợp
nhằm điều khiển hệ thống phi tuyến và đi xây dựng bộ điều khiển cho một đối
tượng phi tuyến cụ thể (ở đây là điều khiển chuyển động quay của gương mặt trời).
Tiếp đó lập trình điều khiển nhúng trong môi trường Matlab cho đối tượng có thông
số cụ thể để kiểm tra các kết quả nghiên cứu.
Nội dung cụ thể của đề tài:
Nghiên cứu lí thuyết, thu thập các thông tin liên quan tới bài toán điều khiển
theo mô hình kết hợp
Tìm hiểu công nghệ và các thông số kỹ thuật của gương mặt trời)
Xây dựng thuật toán điều khiển theo mô hình kết hợp giữa đại số gia tử và bộ
điều khiển thông minh
Lập trình điều khiển hệ thống, mô hình hoá, mô phỏng và hiệu chỉnh hệ thống.
Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – ĐHTN
13
CHƯƠNG I
THIẾT KẾ BỘ ĐIỀU KHIỂN BẰNG LOGIC MỜ VÀ ĐẠI SỐ GIA TỬ
1.1.Khái niệm và các nguyên tắc điều khiển:
1.1.1.Khái niệm:
Điều khiển học là khoa học nghiên cứu những quá trình điều khiển và thông
tin trong các máy móc, sinh vật. Điều khiển tự động là cơ sở lý thuyết của điều
khiển học kỹ thuật, nó nghiên cứu những nguyên tắc thành lập hệ tự động và các qui
luật của các quá trình xảy ra trong hệ. Từ đó xây dựng được các hệ tối ưu hoặc gần
tối ưu bằng những phương pháp kỹ thuật, đồng thời nghiên cứu quá trình tĩnh và
động của hệ thống đó.
Một cách tổng quát hệ thống điều khiển tự động được mô tả bởi sơ đồ cấu
trúc sau:
f(t)
u(t)
e(t)
TBĐK
y(t)
x(t)
ĐTĐK
(-)
TB đo lường và
chuyển đổi tín hiệu
Trong đó:
TBĐK : Thiết bị điều khiển, có nhiệm vụ tác động lên đối tượng điều khiển
theo một qui luật đặt sẵn trong thiết bị.
ĐTĐK : Đối tượng cần điều khiển ( Cơ cấu chấp hành ), là tập hợp những
phương tiện kỹ thuật như máy móc, thiết bị, khí cụ...cần chịu những tác động nào
đó để đạt được mục đích điều khiển đề ra.
u(t) : Tín hiệu vào
y(t) : Tín hiệu ra.
x(t) : Tín hiệu điều khiển tác động lên đối tượng.
e(t) : sai lệch điều khiển
f(t) : tín hiệu tác động từ bên ngoài
1.1.2.Các nguyên tắc điều khiển
1.1.2.1.Điều khiển giữ ổn định:
Nguyên tắc này giữ tín hiệu ra bằng một hằng số trong quá trình điều khiển
a.Phương pháp điều khiển theo sai lệch
Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – ĐHTN
14
Là nguyên tắc mà tín hiệu điều khiển x(t) được thành lập dựa trên sự sai lệch
của lượng ra so với lượng vào:
x(t) = f [ y(t) - u(t) ]
Sơ đồ cấu trúc như sau:
f(t)
u(t)
e(t)
y(t)
x(t)
TBĐK
ĐTĐK
(-)
TB đo lường và
chuyển đổi tín hiệu
b.Phương pháp điều khiển theo nhiễu loạn (bù nhiễu)
Là nguyên tắc mà tín hiệu điều khiển x(t) được thành lập dựa trên tin tức về
nhiễu loạn. Những hệ thống được xây dựng theo nguyên tắc này là những hệ thống
hở (Không có liên hệ ngược). Sơ đồ cấu trúc như sau:
TBĐK
TB 1
f(t)
TB 2
y(t)
x(t)
ĐTĐK
Trong đó :
TB 1 là thiết bị để đo nhiễu.
TB 2 là thiết bị để tạo ra tín hiệu điều khiển x(t).
c.Phương pháp điều khiển thích nghi
Là nguyên tắc mà tín hiệu điều khiển x(t) được thành lập dựa vào tất cả các
yếu tố ảnh hưởng đến đại lượng cần điều khiển. Sơ đồ hệ điều khiển thích nghi :
Thiết bị phụ chính
TT
TPT
u(t)
TPĐ
TC
v(t)
TBĐK
x(t)
f(t)
ĐTĐK
y(t)
Hệ thống chính
Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – ĐHTN
15
Trong đó:
TPT : Thiết bị phân tích tín hiệu vào ( Xác định tính chất của tín hiệu vào
VD tốc độ, gia tốc của tín hiệu vào...).
TPĐ : Thiết bị phân tích đối tượng ( Xác định đặc tính động học của đối
tượng cấn điều khiển ).
TT : Thiết bị tính toán ( Xác định phương pháp biến đổi đặc tính của thiết bị
điều khiển chính ).
TC : Thiết bị chấp hành (có nhiệm vụ chỉnh định thiết bị điều khiển theo các
tín hiệu nhận được từ thiết bị tính toán ).
v(t) : Là hàm tự chỉnh, nó là hàm đa tham số.
v(t)=f [x(t), n(t), u(t), y(t)....]
1.1.2.2.Điều khiển theo chương trình:
là hệ thống có lượng ra biến đổi theo một chương trình định sẵn. Quy luật
này được gọi là chương trình điều khiển, nó có thể là quy luật biến đổi theo thời
gian một cách liên tục hoặc rời rạc; hoặc là quy luật biến đổi theo không gian. Các
quy luật điều khiển được tạo nên do phần mềm điều khiển.
1.1.2.3.Điều khiển tuỳ động:
Là hệ có lượng ra biến đổi theo đúng quy luật của lượng vào và lượng vào là
hàm bất kỳ của không gian và thời gian hoàn toàn không biết trước, để tạo ra hệ này
phải gồm hai phần:
- Hệ điều khiển theo chương trình.
- Thiết bị đo các đại lượng vật lý thực tế và gia công tạo chương trình
điều khiển đầu vào.
Hệ thống tùy động thực chất là hệ thống ĐCTĐTĐĐ thực hiện điều khiển vị
trí với lượng đặt trước biến thiên tùy ý. Hệ thống tùy động được ứng dụng rất rộng
rãi trong thực tiễn. Nhiệm vụ cơ bản của hệ là thực hiện điều khiển cơ cấu chấp
hành bám sát chính xác đối với lượng đặt vị trí, đại lượng điều khiển (lượng đầu ra)
thường là vị trí không gian của cơ cấu sản xuất, khi lượng đặt thay đổi trong quá
trình làm việc thì hệ thống có thể làm cho đại lượng điều khiển bám sát và duy trì
một một cách chính xác vị trí của cơ cấu sản xuất theo yêu cầu. Lượng đặt trong hệ
thống tùy động cũng như đại lượng điều khiển là vị trí (hay đại lượng điện đại diện
cho vị trí), đương nhiên có thể là chuyển vị góc, chuyển vị dài, vì thế hệ thống tùy
động này gọi là hệ thống tùy động vị trí và buộc phải có phản hồi vị trí. Hệ thống
tùy động vị trí là một hệ thống tùy động nghĩa hẹp, về nghĩa rộng mà nói, lượng đầu
ra của hệ thống tùy động không nhất thiết phải là vị trí, mà có thể là các đại lượng
khác, chẳng hạn như máy làm giấy, máy dệt nhiều trục sử dụng nhiều động cơ có
Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – ĐHTN
16
thể coi là hệ thống tùy động đồng tốc, v.v... Hệ thống tùy động nói chung cũng còn
gọi là hệ thống bám.
* Ngoài các nguyên tắc điều khiển trên còn có các nguyên tắc điều khiển khác như :
Điều khiển sử dụng logicmờ, mạng nơron, giải thuật di truyền, đại số gia tử…
1.2. Điều khiển thông minh :
Lý thuyết mờ được đề xuất vào năm 1965 bởi L.A. Zadeh, đến nay đã được
nhiều tác giả nghiên cứu và đem lại những kết quả ứng dụng rất thành công. Trong
đó lập luận mờ (Fuzzy Reasoning) là một trong những vấn đề được nghiên cứu và
ứng dụng nhiều. Tuy nhiên vẫn còn một số vấn đề cần được giải quyết, chẳng hạn
như bao nhiêu luật mờ là thực sự cần thiết cho việc xấp xỉ có hiệu quả đối với một
hệ phi tuyến chưa biết trước, các hàm liên thuộc được chọn như thế nào...
Đại số gia tử có thể xem như là một mô hình biểu diễn ngữ nghĩa của ngôn
ngữ tự nhiên và do đó nó có thể cung cấp cơ sở toán học cho việc xây dựng phương
pháp đánh giá dựa trực tiếp trên các nhãn ngôn ngữ và được định lượng trên cơ sở
lý thuyết đại số gia tử. Đại số gia tử chứa tập các giá trị của một biến ngôn ngữ
(biến mà giá trị của nó được lấy trong miền ngôn ngữ) là một cấu trúc đại số đủ
mạnh để tính toán, tiên đề hóa sao cho cấu trúc thu được mô phỏng tốt ngữ nghĩa
ngôn ngữ và có thể xem như một cơ sở cho một loại logic mờ. Trong một số nghiên
cứu mới đây cho thấy khả năng sử dụng công cụ đại số gia tử trong nhiều lĩnh vực
khác nhau và trong số đó có công nghệ điều khiển trên cơ sở tri thức chuyên gia. Đã
có các nghiên cứu trong nước và thế giới ở một số trường hợp cụ thể phương pháp
điều khiển sử dụng công cụ đại số gia tử cho kết quả tốt hơn phương pháp điều
khiển mờ truyền thống.
Lĩnh vực điều khiển mờ và điều khiển dựa trên Đại số gia tử là một lĩnh vực
mới và khá phức tạp, cần có sự nghiên cứu nhiều hơn ở cả hai phương pháp điều
khiển. Điều khiển mờ đã được một số tác giả nghiên cứu áp dụng cho các bài toán
điều khiển đối tượng phi tuyến còn điều khiển dựa trên đại số gia tử là một phương
pháp tiếp cận mới trong nhận dạng và điều khiển.
1.2.1.Điều khiển mờ
Trong công nghệ tính toán mềm, thành phần phát triển vượt bậc nhất và được
ứng dụng rộng rãi nhất đó là logic mờ.
Khái niệm về logic mờ được giáo sư L.A Zadeh đưa ra lần đầu tiên năm
1965, tại trường Đại học Berkeley, bang California - Mỹ. Từ đó lý thuyết mờ đã
được phát triển và ứng dụng rộng rãi.
Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – ĐHTN
17
Năm 1970 tại trường Mary Queen, London – Anh, Ebrahim Mamdani đã dùng logic
mờ để điều khiển một máy hơi nước mà ông không thể điều khiển được bằng kỹ
thuật cổ điển. Tại Đức Hann Zimmermann đã dùng logic mờ cho các hệ ra quyết
định. Tại Nhật logic mờ được ứng dụng vào nhà máy xử lý nước của Fuji
Electronic vào 1983, hệ thống xe điện ngầm của Hitachi vào 1987.
Lý thuyết mờ ra đời ở Mỹ, ứng dụng đầu tiên ở Anh nhưng phát triển mạnh mẽ nhất
là ở Nhật. Trong lĩnh vực Tự động hoá logic mờ ngày càng được ứng dụng rộng
rãi. Nó thực sự hữu dụng với các đối tượng phức tạp mà ta chưa biết rõ hàm truyền,
logic mờ có thể giải quyết các vấn đề mà điều khiển kinh điển không làm được.
1. 2.1.1.Khái niệm cơ bản
Một cách tổng quát, một hệ thống mờ là một tập hợp các qui tắc dưới dạng If
… Then … để tái tạo hành vi của con người được tích hợp vào cấu trúc điều khiển
của hệ thống.
Việc thiết kế một hệ thống mờ mang rất nhiều tính chất chủ quan, nó tùy
thuộc vào kinh nghiệm và kiến thức của người thiết kế. Ngày nay, tuy kỹ thuật mờ
đã phát triển vượt bậc nhưng vẫn chưa có một cách thức chính quy và hiệu quả để
thiết kế một hệ thống mờ. Việc thiết kế vẫn phải dựa trên một kỹ thuật rất cổ điển là
thử - sai và đòi hỏi phải đầu tư nhiều thời gian để có thể đi tới một kết quả chấp
nhận được.
Để hiểu rõ khái niệm “MỜ” là gì ta hãy thực hiện phép so sánh sau :
Trong toán học phổ thông ta đã học khá nhiều về tập hợp, ví dụ như tập các số thực
R, tập các số nguyên tố P={2,3,5,...}… Những tập hợp như vậy được gọi là tập hợp
kinh điển hay tập rõ, tính “RÕ” ở đây được hiểu là với một tập xác định S chứa n
phần tử thì ứng với phần tử x ta xác định được một giá trị y=S(x).
Giờ ta xét phát biểu thông thường về tốc độ một chiếc xe môtô : chậm, trung bình,
hơi nhanh, rất nhanh. Phát biểu “CHẬM” ở đây không được chỉ rõ là bao nhiêu
km/h, như vậy từ “CHẬM” có miền giá trị là một khoảng nào đó, ví dụ 5km/h –
20km/h chẳng hạn. Tập hợp L={chậm, trung bình, hơi nhanh, rất nhanh} như vậy
được gọi là một tập các biến ngôn ngữ. Với mỗi thành phần ngôn ngữ xk của phát
biểu trên nếu nó nhận được một khả năng (xk) thì tập hợp F gồm các cặp (x, (xk))
được gọi là tập mờ.
a.Định nghĩa tập mờ
Tập mờ F xác định trên tập kinh điển B là một tập mà mỗi phần tử của nó là một
cặp giá trị (x,F(x)), với x X và F(x) là một ánh xạ :
Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – ĐHTN
18
F(x) : B [0 1]
trong đó : F gọi là hàm thuộc , B gọi là tập nền.
b.Các thuật ngữ trong logic mờ
miền tin cậy
1
MXĐ
Độ cao tập mờ F là giá trị h = SupF(x), trong đó supF(x) chỉ giá trị nhỏ nhất
trong tất cả các chặn trên của hàm F(x).
Miền xác định của tập mờ F, ký hiệu là S là tập con thoả mãn :
S = SuppF(x) = { xB | F(x) > 0 }
Miền tin cậy của tập mờ F, ký hiệu là T là tập con thoả mãn :
T = { xB | F(x) = 1 }
Các dạng hàm thuộc (membership function) trong logic mờ
Có rất nhiều dạng hàm thuộc như : Gaussian, PI-shape, S-shape, Sigmoidal, Zshape …
trapmf
gbellmf
trimf
gaussmf
gauss2mf
smf
1
0.8
0.6
0.4
0.2
0
zmf
psigmf
dsigmf
pimf
sigmf
1
0.8
0.6
0.4
0.2
0
c.Biến ngôn ngữ
Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – ĐHTN
19
Biến ngôn ngữ là phần tử chủ đạo trong các hệ thống dùng logic mờ. Ở đây
các thành phần ngôn ngữ của cùng một ngữ cảnh được kết hợp lại với nhau.
Để minh hoạ về hàm thuộc và biến ngôn ngữ ta xét ví dụ sau :
Xét tốc độ của một chiếc xe môtô, ta có thể phát biểu xe đang chạy:
- Rất chậm (VS)
- Chậm
(S)
- Trung bình (M)
- Nhanh
(F)
- Rất nhanh (VF)
Những phát biểu như vậy gọi là biến ngôn ngữ của tập mờ. Gọi x là giá trị của biến
tốc độ, ví dụ x =10km/h, x = 60km/h … Hàm thuộc tương ứng của các biến ngôn
ngữ trên được ký hiệu là :
VS(x), S(x), M(x), F(x), VF(x)
VS
1
S
M
F
VF
0.75
0.25
0
20
40
60 65 80
100
tốc độ
Như vậy biến tốc độ có hai miền giá trị :
- Miền các giá trị ngôn ngữ :
N = { rất chậm, chậm, trung bình, nhanh, rất nhanh }
- Miền các giá trị vật lý :
V = { xB | x 0 }
Biến tốc độ được xác định trên miền ngôn ngữ N được gọi là biến ngôn ngữ. Với
mỗi xB ta có hàm thuộc :
x X = { VS(x), S(x), M(x), F(x), VF(x) }
Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – ĐHTN
20
Ví dụ hàm thuộc tại giá trị rõ x = 65km/h là :
X(65) = { 0;0;0.75;0.25;0 }
d.Các phép toán trên tập mờ
Cho X,Y là hai tập mờ trên không gian nền B, có các hàm thuộc tương ứng là
X, Y , khi đó :
- Phép hợp hai tập mờ :
XY
+ Theo luật Max
XY(b) = Max{ X(b) , Y(b) }
+ Theo luật Sum
XY(b) = Min{ 1, X(b) + Y(b) }
+ Tổng trực tiếp
XY(b) = X(b) + Y(b) - X(b).Y(b)
- Phép giao hai tập mờ :
+ Theo luật Min
XY
X Y(b) = Min{ X(b) , Y(b) }
+ Theo luật Lukasiewicz X Y(b) = Max{0, X(b)+Y(b)-1}
+ Theo luật Prod
- Phép bù tập mờ :
X Y(b) = X(b).Y(b)
X (b) = 1- X(b)
c
e.Luật hợp thành
Mệnh đề hợp thành
Ví dụ điều khiển mực nước trong bồn chứa, ta quan tâm đến 2 yếu tố :
+ Mực nước trong bồn L = {rất thấp, thấp, vừa}
+ Góc mở van ống dẫn G = {đóng, nhỏ, lớn}
Ta có thể suy diễn cách thức điều khiển như thế này :
Nếu mực nước = rất thấp Thì góc mở van = lớn
Nếu mực nước = thấp
Thì góc mở van = nhỏ
Nếu mực nước = vừa
Thì góc mở van = đóng
Trong ví dụ trên ta thấy có cấu trúc chung là “Nếu A thì B” . Cấu trúc này gọi là
mệnh đề hợp thành, A là mệnh đề điều kiện, C = A B là mệnh đề kết luận.
Định lý Mamdani :
“Độ phụ thuộc của kết luận không được lớn hơn độ phụ thuộc điều kiện”
Nếu hệ thống có nhiều đầu vào và nhiều đầu ra thì mệnh đề suy diễn có dạng tổng
quát như sau :
If N = ni and M = mi and … Then R = ri and K = ki and ….
Luật hợp thành mờ
Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – ĐHTN
21
Luật hợp thành là tên gọi chung của mô hình biểu diễn một hay nhiều hàm thuộc
cho một hay nhiều mệnh đề hợp thành.
Các luật hợp thành cơ bản
+ Luật Max – Min
+ Luật Max – Prod
+ Luật Sum – Min
+ Luật Sum – Prod
* Thuật toán xây dựng mệnh đề hợp thành cho hệ SISO
Luật mờ cho hệ SISO có dạng “If A Then B”
Chia hàm thuộc A(x) thành n điểm xi ,
i = 1,2,…,n
Chia hàm thuộc B(y) thành m điểm yj , j = 1,2,…,m
Xây dựng ma trận quan hệ mờ R
R ( x1, y1)
( x 2, y1)
R= R
...
R ( xn, y1)
...
...
...
...
... R ( x1, ym) r11
... R ( x 2, ym) r 21
=
...
...
...
... R ( xn, ym) rn1
...
...
...
...
... r1m
... r 2m
... ...
... rnm
Hàm thuộc B’(y) đầu ra ứng với giá trị rõ đầu vào xk có giá trị
B’(y) = aT.R , với aT = { 0,0,0,…,0,1,0….,0,0 }. Số 1 ứng với vị trí thứ k.
Trong trường hợp đầu vào là giá trị mờ A’ thì B’(y) là :
B’(y) = { l1,l2,l3,…,lm } với lk=maxmin{ai,rik }.
* Thuật toán xây dựng mệnh đề hợp thành cho hệ MISO
Luật mờ cho hệ MISO có dạng :
“If cd1 = A1 and cd2 = A2 and … Then rs = B”
Các bước xây dựng luật hợp thành R :
Rời rạc các hàm thuộc A1(x1), A2(x2), … , An(xn), B(y)
Xác định độ thoả mãn H cho từng véctơ giá trị rõ đầu vào x={c1,c2,…,cn} trong đó
ci là một trong các điểm mẫu của Ai(xi). Từ đó suy ra
H = Min{ A1(c1), A2(c2), …, An(cn) }
Lập ma trận R gồm các hàm thuộc giá trị mờ đầu ra cho từng véctơ giá trị mờ đầu
vào: B’(y) = Min{ H, B(y) } hoặc B’(y) = H. B(y)
Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – ĐHTN
22
f.Giải mờ
Giải mờ là quá trình xác định giá trị rõ ở đầu ra từ hàm thuộc B’(y) của tập
mờ B’. Có 2 phương pháp giải mờ :
* Phương pháp cực đại
Các bước thực hiện :
- Xác định miền chứa giá trị y’, y’ là giá trị mà tại đó B’(y) đạt Max
G = { yY | B’(y) = H }
- Xác định y’ theo một trong 3 cách sau :
+ Nguyên lý trung bình
+ Nguyên lý cận trái
+ Nguyên lý cận phải
G
H
y
y1
Nguyên lý trung bình : y’ =
y2
y1 y 2
2
Nguyên lý cận trái
: chọn y’ = y1
Nguyên lý cận phải
: chọn y’ = y2
* Phương pháp trọng tâm
Điểm y’ được xác định là hoành độ của điểm trọng tâm miền được bao bởi trục
hoành và đường B’(y).
Công thức xác định :
Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – ĐHTN
23
y’ =
y ( y )dy
trong đó S là miền xác định của tập mờ B’
S
(y)dy
S
Phương pháp trọng tâm cho luật Sum-Min
Giả sử có m luật điều khiển được triển khai, ký hiệu các giá trị mờ đầu ra của luật
điều khiển thứ k là B’k(y) thì với quy tắc Sum-Min hàm thuộc sẽ là B’(y) =
m
k 1
B 'k
( y ) , và y’ được xác định :
y’ =
m
B 'k ( y ) dy
S y
k 1
m
S k 1
trong đó Mi =
y
m
B 'k
( y )dy
B 'k
( y )dy và
y
k 1
B 'k
m
( y )dy
B ' y ( y )dy
k 1 S
m
M
k 1
m
k
(2.1)
A
k 1
Ai = B 'k ( y )dy
k
i=1,2,…,m
S
S
H
m1
y
m2
a
b
Xét riêng cho trường hợp các hàm thuộc dạng hình thang như hình trên :
Mk =
H
(3m22 3m12 b 2 a 2 3m2 b 3m1 a)
6
Ak =
H
(2m2 – 2m1 + a + b)
2
Chú ý hai công thức trên có thể áp dụng cả cho luật Max-Min
Phương pháp độ cao
Từ công thức (2.1), nếu các hàm thuộc có dạng Singleton thì ta được:
Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – ĐHTN
24
m
y’ =
y
k 1
m
k
Hk
H
k 1
với Hk = B’k(yk)
k
Đây là công thức giải mờ theo phương pháp độ cao.
g.Mô hình mờ Tagaki-Sugeno
Mô hình mờ mà ta nói đến trong các phần trước là mô hình Mamdani. Ưu
điểm của mô hình Mamdani là đơn giản, dễ thực hiện nhưng khả năng mô tả hệ
thống không tốt. Trong kỹ thuật điều khiển người ta thường sử dụng mô hình mờ
Tagaki-Sugeno (TS).
Tagaki-Sugeno đưa ra mô hình mờ sử dụng cả không gian trạng thái mờ lẫn mô tả
linh hoạt hệ thống. Theo Tagaki/Sugeno thì một vùng mờ LXk được mô tả bởi luật :
Rsk : If x = LXk Then x A( x k ) x B( x k )u
(2.2)
Luật này có nghĩa là: nếu véctơ trạng thái x nằm trong vùng LXk thì hệ thống được
mô tả bởi phương trình vi phân cục bộ x A( x k ) x B( x k )u . Nếu toàn bộ các luật
của hệ thống được xây dựng thì có thể mô tả toàn bộ trạng thái của hệ trong toàn
cục. Trong (2.2) ma trận A(xk) và B(xk) là những ma trận hằng của hệ thống ở trọng
tâm của miền LXk được xác định từ các chương trình nhận dạng. Từ đó rút ra được :
x wk ( A( x k ) x B( x k )u )
(2.3)
với wk(x) [0 , 1] là độ thoả mãn đã chuẩn hoá của x* đối với vùng mờ LXk
Luật điều khiển tương ứng với (2.2) sẽ là :
Rck : If x = LXk Then u = K(xk)x
Và luật điều khiển cho toàn bộ không gian trạng thái có dạng:
N
u wk K ( x k ) x
(2.4)
k 1
Từ (2.2) và (2.3) ta có phương trình động học cho hệ kín:
x w k ( x) wl ( x)( A( x k ) B( x k ) K ( x l )) x
1. 2.1.2.Bộ điều khiển mờ
a.Cấu trúc một bộ điều khiển mờ
Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – ĐHTN
25
