Nghiên cứu mô hình bộ điều khiển thông minh có sử dụng đại số gia tử để điều khiển đối tượng phi tuyến

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




Summary research result of scientfic 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, modelizaton, 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, Robotcs
and Vision - ICARCV 2010 (IEEE Xplore)


- “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


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


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 tnh 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 tn 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 tnh 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


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


DANH MỤC CÁC CHỮ VIẾT TẮT
PTSC

Parabolic Trough Solar Controller

NLMT

Năng lượng mặt trời

BXMT

Bức xạ mặt trời

PMT

Pin mặt trời

ĐLNN

Định lượng ngữ nghĩa

ĐSGT

Đại số gia tử

FAM

Fuzzy Associatve Memory

FLC

Fuzzy Logic Control

HAC

Hedge Algebras-based Controller

LLXX

Lập luận xấp xỉ

opHAC

Optimal Parameters of Hedge Algebras-based Controller

PLC

Programable Logic Control SAM

Semantc Associative Memory SFC
Simple Fuzzy Control

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 Internatonal Conference on Control, Automaton, Robotcs 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


MỞ ĐẦU
Tổng quan tnh 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 tn cậy cũng như tăng tnh 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
tm 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 tnh trong vũ trụ. Sự phát triển hệ thống tự động trên thế giới đã đạt được
nhiều thành quả và đã có nhiều tến 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 tnh 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 tn
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 tnh 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

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 tnh toán và lập luận logic. Những tến bộ khoa học kỹ thuật
đạt được trong những năm gần đây đã khẳng định vị trí của tnh 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 tnh toán mềm và xây dựng được một số mô
hình tnh 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 tếp 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 tếc 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 tnh
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


trúc đại số đủ mạnh để tnh toán, tên 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 tnh 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 tnh 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, tền 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 tễn 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 têu 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


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 tn 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.

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 tn
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

x(t)

y(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
tện 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) : tn 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 tn hiệu ra bằng một hằng số trong quá trình điều khiển
a.Phương pháp điều khiển theo sai lệch


Là nguyên tắc mà tn 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:
u(t)

e(t)
(-)

f(t)

x(t)

TBĐK

y(t)

ĐTĐK

TB đo lường và
chuyển đổi tín hiệu
b.Phương pháp điều khiển theo nhiễu loạn (bù nhiễu)
Là nguyên tắc mà tn hiệu điều khiển x(t) được thành lập dựa trên tn 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

TB 2

f(t)
y(t)

x(t)

ĐTĐK

Trong đó :
TB 1 là thiết bị để đo nhiễu.
TB 2 là thiết bị để tạo ra tn hiệu điều khiển x(t).
c.Phương pháp điều khiển thích nghi
Là nguyên tắc mà tn 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)

TC

TPĐ

v(t)
TBĐK

x(t)

f(t)
ĐTĐK

Hệ thống chính

y(t)


Trong đó:
TPT : Thiết bị phân tch tn hiệu vào ( Xác định tnh chất của tn hiệu vào
VD tốc độ, gia tốc của tn hiệu vào...).
TPĐ : Thiết bị phân tích đối tượng ( Xác định đặc tnh động học của đối tượng cấn
điều khiển ).
TT : Thiết bị tính toán ( Xác định phương pháp biến đổi đặc tnh của thiết bị điều

khiển chính ).
TC : Thiết bị chấp hành (có nhiệm vụ chỉnh định thiết bị điều khiển theo các tn
hiệu nhận được từ thiết bị tnh 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 tễn. 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

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 tếp 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 tnh toán, tên 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 tếp 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.


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 tch hợp vào cấu trúc điều khiển của hệ
thống.
Việc thiết kế một hệ thống mờ mang rất nhiều tnh 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 :


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 = SupF(x), trong đó supF(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 = SuppF(x) = { xB | F(x) > 0 }
 Miền tn cậy của tập mờ F, ký hiệu là T là tập con thoả mãn :
T = { xB | F(x) = 1 }
 Các dạng hàm thuộc (membership functon) trong logic mờ
Có rất nhiều dạng hàm thuộc như : Gaussian, PI-shape, S-shape, Sigmoidal, Zshape …

1
0.8
0.6
0.4
0.2
0

1
0.8
0.6
0.4
0.2
0

trapmf
gauss2mf

zmf
sigmf

gbellmf
smf

psigmf

trimf

gaussmf

dsigmf

pimf


c.Biến ngôn ngữ


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

40

60 65 80 100

0.75
0.25
0

20

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 = { xB | x  0 }
Biến tốc độ được xác định trên miền ngôn ngữ N được gọi là biến ngôn ngữ. Với mỗi
xB ta có hàm thuộc :
x  X = { VS(x), S(x), M(x), F(x), VF(x) }

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 :
+ Theo luật Max

XY
XY(b) = Max{ X(b) , Y(b) }

+ Theo luật Sum

XY(b) = Min{ 1, X(b) + Y(b) }

+ Tổng trực tếp

XY(b) = X(b) + Y(b) - X(b).Y(b)

- Phép giao hai tập mờ :
+ Theo luật Min

XY
X  Y(b) = Min{ X(b) , Y(b) }

+ Theo luật Lukasiewicz X  Y(b) = Max{0, X(b)+Y(b)-1}
+ Theo luật Prod

X  Y(b) = X(b).Y(b)

- Phép bù tập mờ :

 c (b) = 1- X(b)
X

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

nước = vừa

góc mở van = đóng

Thì

góc mở van = nhỏ Nếu

mực

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


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)
 ( x2,
R
R= 

y1)

...

  R ( xn,
y1)

... ...  R ( x1, ym) 
 r11
  r
... ...  R ( x2, ym)
=
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) }
Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – ĐHTN



22