Ứng dụng logic mờ để góp phần nâng cao chất lượng khi khởi động động cơ đồng bộ công suất lớn

i

ĐẠI HỌC THÁI NGUYÊN
TRƯỜNG ĐẠI HỌC CÔNG NGHỆ THÔNG TIN VÀ TRUYỀN THƠNG

NGUYỄN THỊ THƠM

ỨNG DỤNG LOGIC MỜ ĐỂ GĨP PHẦN NÂNG CAO
CHẤT LƯỢNG KHI KHỞI ĐỘNG ĐỘNG CƠ ĐỒNG BỘ
CÔNG SUẤT LỚN

Ngành: Kỹ thuật điều khiển và tự động hóa
Mã số: 8520216

LUẬN VĂN THẠC SĨ KỸ THUẬT
NGÀNH KỸ THUẬT ĐIỀU KHIỂN VÀ TỰ ĐỘNG HÓA

Thái Nguyên - 2020


ii

ĐẠI HỌC THÁI NGUYÊN
TRƯỜNG ĐẠI HỌC CÔNG NGHỆ THÔNG TIN VÀ TRUYỀN THƠNG

NGUYỄN THỊ THƠM

ỨNG DỤNG LOGIC MỜ ĐỂ GĨP PHẦN NÂNG CAO
CHẤT LƯỢNG KHI KHỞI ĐỘNG ĐỘNG CƠ ĐỒNG BỘ
CÔNG SUẤT LỚN
Ngành: Kỹ thuật điều khiển và tự động hóa

Mã số: 8520216

LUẬN VĂN THẠC SĨ KỸ THUẬT
NGÀNH KỸ THUẬT ĐIỀU KHIỂN VÀ TỰ ĐỘNG HÓA

NGƯỜI HƯỚNG DẪN KHOA HỌC

1. PGS.TS. Nguyễn Hữu Công

Thái Nguyên - 2020

2. TS. Vũ Ngọc Kiên


iii

MỤC LỤC
MỤC LỤC ............................................................................................................... i
LỜI CAM ĐOAN ....................................................................................................v
DANH MỤC CÁC KÝ HIỆU, CHỮ VIẾT TẮT ................................................. vi
DANH MỤC CÁC HÌNH VẼ VÀ BẢNG ........................................................... vii
MỞ ĐẦU .................................................................................................................1
Chương 1. TỔNG QUAN VỀ LÝ THUYẾT ĐIỀU KHIỂN MỜ ..........................4
1.1. LOGIC MỜ .......................................................................................................4
1.1.1. Tổng quan về logic mờ ......................................................................................... 4
1.1.2. Khái niệm về tập mờ ............................................................................................ 7
1.1.3. Các phép toán trên tập mờ .................................................................................... 9

1.2. BIẾN NGÔN NGỮ VÀ GIÁ TRỊ CỦA BIẾN NGÔN NGỮ ........................11
1.3. LUẬT HỢP THÀNH MỜ ..............................................................................13

1.3.1. Mệnh đề hợp thành ............................................................................................. 13
1.3.2. Luật hợp thành mờ.............................................................................................. 13

1.4. GIẢI MỜ.........................................................................................................16
1.4.1. Khái niệm giải mờ .............................................................................................. 16
1.4.2 Các phương pháp giải mờ.................................................................................... 16

1.5. ĐIỀU KHIỂN MỜ .........................................................................................20
1.5.1. Nguyên lý điều khiển mờ ................................................................................... 20
1.5.2. Các bước thiết kế bộ điều khiển mờ ................................................................... 21

1.6. KẾT LUẬN CHƯƠNG 1 ...............................................................................23
Chương 2. MƠ HÌNH TỐN HỌC ĐỘNG CƠ ĐỒNG BỘ CƠNG SUẤT LỚN ..24
2.1. TỔNG QUAN VỀ ĐỘNG CƠ ĐỒNG BỘ ....................................................24
2.1.1. Tổng quan ........................................................................................................... 24
2.1.2. Điều khiển kích từ động cơ đồng bộ .................................................................. 27

2.2. MƠ HÌNH TỐN ĐỘNG CƠ ĐỒNG BỘ ....................................................28
2.2.1. Sơ đồ mạch điện thay thế và đồ thị véc tơ .......................................................... 28
2.2.2. Công suất của động cơ đồng bộ.......................................................................... 31


iv

2.2.3. Sự ảnh hưởng của tải đối với dòng điện phần ứng, góc cơng suất và hệ số cơng
suất................................................................................................................................ 32
2.2.4. Sự ảnh hưởng của nguồn kích từ đến hiệu suất làm việc ................................... 33
2.2.5. Họ đường cong V của động cơ đồng bộ ............................................................. 34

2.3. MƠ HÌNH TỐN ĐỘNG CƠ ĐỒNG BỘ TRÊN HỆ TỌA ĐỘ VÉC TƠ

KHÔNG GIAN ......................................................................................................36
2.3.1. Phương trình điện áp, từ thơng và mơ men của động cơ đồng bộ ...................... 36
2.3.2 Phương trình liên hệ điện áp và từ thông trong các biến tham chiếu .................. 44

2.4. KẾT LUẬN CHƯƠNG 2 ...............................................................................45
Chương 3: ỨNG DỤNG LOGIC MỜ XÂY DỰNG THUẬT TOÁN “BẮT” ĐỒNG
BỘ CHO ĐỘNG CƠ ĐỒNG BỘ CÔNG SUẤT LỚN ............................................46
3.1. ĐÁNH GIÁ MỘT SỐ NGHIÊN CỨU TRONG VÀ NGOÀI NƯỚC ..........46
3.1.1. Một số nghiên cứu ngoài nước ........................................................................... 46
3.1.2. Một số nghiên cứu trong nước............................................................................ 51

3.2. GIẢI PHÁP NÂNG CAO CHẤT LƯỢNG KHỞI ĐỘNG ĐỘNG CƠ BẰNG
BỘ ĐIỀU KHIỂN MỜ ..........................................................................................54
3.2.1. Xây dựng cấu trúc điều khiển ............................................................................. 54
3.2.3 Kết quả mô phỏng ............................................................................................... 61

3.3. THỬ NGHIỆM THUẬT TỐN TRÊN MƠ HÌNH THỰC NGHIỆM .........65
3.3.1. Giới thiệu mơ hình thực nghiệm......................................................................... 65
3.3.2. Kết quả thực nghiệm .......................................................................................... 68

KẾT LUẬN VÀ KIẾN NGHỊ...................................................................................70
TÀI LIỆU THAM KHẢO .........................................................................................71


v

LỜI CAM ĐOAN
Tơi xin cam đoan đây là cơng trình nghiên cứu của riêng tôi dựa trên sự hướng
dẫn của tập thể các nhà khoa học và các tài liệu tham khảo đã trích dẫn. Kết quả
nghiên cứu là trung thực.

Thái Nguyên, ngày 31 tháng 10 năm 2020
Học viên

Nguyễn Thị Thơm


vi

DANH MỤC CÁC KÝ HIỆU, CHỮ VIẾT TẮT
STT VIẾT TẮT ĐẦY ĐỦ

Ý NGHĨA

1.

N

North

Cực bắc

2.

S

South

Cực nam

3.

PF

Power factor

Hệ số công suất

4.

SCR

Semiconductor Controlled
Rectifier

Bộ điều khiển chỉnh lưu bán
dẫn

5.

FB

Feedback

Phản hồi

6.

REF

Reference

Tham chiếu

7.

SM

Synchronous Machine

Máy điện đồng bộ

8.

PWM

Pulse-width modulation

Điều chế độ rộng xung

9.

A/D

Analog to Digital

Chuyển đổi tương tự sang số

10.

D/A

Digital to Analog

Chuyển đổi số sang tương tự

11.

V/f

Voltage/frequency

Tỉ số điện áp/ tần số

12.

PMSM

Permanent Magnet
Synchronous Motor

Động cơ đồng bộ kích thích
nam châm vĩnh cửu

13.

MISO

Multi Input and Multi
Output

Nhiều đầu vào, một đầu ra

14.

SISO

Single Input and Single
Output

Một đầu vào, một đầu ra

15.

NEG

Negative

Âm

16.

POS

Positive

Dương

17.

BAKT

Biến áp kích từ

18.

CL1

Bộ chỉnh lưu 1

19.

CL2

Bộ chỉnh lưu 2

20.

HMI

Human Machine Interface

Màn hình giao tiếp người và
máy

21.

SCADA

Supervisory control and
data acquisition

Điều khiển giám sát và thu
thập dữ liệu

22.

SCR

Silicon controlled rectifier

Bộ chỉnh lưu bán dẫn

23.

HSC

High speed counter

Đọc xung tốc độ cao


vii

DANH MỤC CÁC HÌNH VẼ VÀ BẢNG
Hình 1.1. Hàm phụ thuộc

µA(x)của tập kinh điển A ......................................................... 7

Hình 1.2. Hàm phụ thuộc µB(x) của tập mờ B ...................................................................... 8
Hình 1.3. Độ cao, miền xác định, miền tin cậy của tập mờ .................................................. 8

Hình 1.4. Các dạng hàm liên thuộc của tập mờ ..................................................................... 9
Hình 1.5. Hợp của hai tập mờ có cùng cơ sở theo qui tắc Max (a); theo Lukasiewwiez (b)…
……………………………………………………………………………………... .......... 10
Hình 1.6. Giao của hai tập mờ có cùng cơ sở ...................................................................... 11
Hình 1.7. Bủ của tập mờ ...................................................................................................... 11
Hình 1.8. Mờ hố biến “Tốc độ” ......................................................................................... 12
Hình 1.9. a) Hàm liên thuộc nóng(x) và thấp(y); b) B’(y) theo quy tắc Min; c) B’(y)
theo quy tắc Prod .......................................................................................................... 14
Hình 1.10. Giải mờ bằng phương pháp cực đại .................................................................. 17
Hình 1.11. Giải mờ bằng điểm trọng tâm ............................................................................ 17
Hình 1.12. Tập mờ có hàm liên thuộc hình thang ............................................................... 18
Hình 1.13. Xác định giá trị rõ y’ cho bộ điều khiển với nguyên tắc MAX_MIN ............... 19
Hình 1.14. Giải mờ theo phương pháp độ cao ..................................................................... 20
Hình 1.15. Sơ đồ khối hệ thống điều khiển mờ ................................................................... 20
Hình 2.1. Các thành phần cấu tạo của Động cơ đồng bộ cơng suất lớn .............................. 24
Hình 2.2. Stator của Động cơ đồng bộ................................................................................. 24
Hình 2.3. Rotor cực lồi ........................................................................................................ 25
Hình 2.4. Rotor cực ẩn ......................................................................................................... 25
Hình 2.5. Hệ thống chổi than, vành trượt ............................................................................ 26
Hình 2.6. Sự tương tác giữa từ trường quay và từ trường không đổi làm cho
chúng đạt được tốc độ đồng bộ .................................................................................... 28
Hình 2.7. Sự hình thành từ trường quay trong máy điện 3 pha ........................................... 29
Hình 2.8. Sự tương tác giữa từ trường Stator và từ trường Rotor ....................................... 30
Hình 2.9. Sơ đồ mạch điện thay thế một pha ....................................................................... 31
Hình 2.10. Đồ thị véc tơ dòng – áp của động cơ đồng bộ ................................................... 31


viii

Hình 2.11. Sơ đồ mạch điện thay thế và đồ thị véc tơ của động cơ đồng bộ khi bỏ qua điện

trở phần ứng.................................................................................................................. 32
Hình 2.12. Đồ thị véc tơ của động cơ đồng bộ khi tải thay đổi ........................................... 33
Hình 2.13. Sự ảnh hưởng của nguồn kích từ đến hiệu suất làm việc................................... 34
Hình 2.14. Họ đường cong V của động cơ đồng bộ ............................................................ 35
Hình 2.15 Máy điện đồng bộ hai cực, ba pha, nối sai, cực lồi [1] ....................................... 37
Hình 3.1. Điều khiển kích từ động cơ đồng bộ có chổi than………………………...........46
Hình 3.2. Rotor của động cơ chổi than loại cực lồi ............................................................. 47
Hình 3.3. Điều khiển kích từ động cơ đồng bộ khơng chổi than ......................................... 47
Hình 3.4. Rotor của động cơ khơng chổi than loại cực lồi .................................................. 47
Hình 3.5. Phương pháp “bắt” đồng bộ bằng cách đo tốc độ hoặc tần số Rotor................... 48
Hình 3.6. Rotor vào chế độ đồng bộ khi dòng Stator là tối thiểu ........................................ 48
Hình 3.7. Sơ đồ cấu trúc điều khiển kích từ và ổn định hệ số Cos [23] ............................ 49
Hình 3.8. Cấu trúc điều khiển và kết quả mơ phỏng [24] .................................................... 49
Hình 3.9. Cấu trúc điều khiển và kết quả mơ phỏng [25] .................................................... 50
Hình 3.10. Sơ đồ khối điều khiển kích từ của GE Multilin Inc ......................................... 51
Hình 3.11. Sơ đồ nguyên lý của máy phát điện 3 pha ......................................................... 51
Hình 3.12. Sơ đồ nguyên lý chỉnh lưu có điều khiển bơm dịng DC cho Rotor động cơ
đồng bộ đến 3000kW.................................................................................................... 52
Hình 3.13. Sơ đồ chức năng khối điều khiển pha xung ...................................................... 53
Hình 3.14. Sơ đồ khối hệ thống điều khiển kích từ của cơng ty CP cơ điện tử ASO ........ 54
Hình 3.15. Cuộn lồng sóc được thêm vào Rotor, giúp động cơ khởi động như một động cơ
không đồng bộ rotor lồng sóc ....................................................................................... 55
Hình 3.16. Sơ đồ cấu trúc điều khiển................................................................................... 56
Hình 3.17. Mơ hình mơ phỏng trên Matlab Simulink ......................................................... 57
Hình 3.18. Thư viện máy điện đồng bộ trong Simulink .................................................... 57
Hình 3.19. Các khối chức năng bên trong mơ hình mơ phỏng máy điện đồng bộ .............. 58
Hình 3.20. Khối tổng hợp tín hiệu cơ khí ........................................................................... 58
Hình 3.21. Khối tổng hợp các tín hiệu điện ......................................................................... 59
Hình 3.22. Khối tổng hợp các tín hiệu đo lường ................................................................ 59
Hình 3.23. Các hàm liên thuộc dịng điện If ........................................................................ 60

Hình 3.24. Các hàm liên thuộc của đạo hàm dòng điện If .................................................. 60


ix

Hình 3.25. Hàm liên thuộc đầu ra ........................................................................................ 60
Hình 3.26. Kết quả mơ phỏng q trình “Bắt” đồng bộ khi khởi động khơng dùng bộ điều
khiển mờ ....................................................................................................................... 62
Hình 3.27 Kết quả phóng đại thời điểm “Bắt” đồng bộ khi khởi động khơng dùng bộ điều
khiển mờ ....................................................................................................................... 63
Hình 3.28 Kết quả mơ phỏng q trình “Bắt” đồng bộ khi khởi động có sử dụng bộ điều
khiển mờ ....................................................................................................................... 64
Hình 3.29 Động cơ đồng bộ 500kW .................................................................................... 66
Hình 3.30. Sơ đồ khối chức năng mơ hình thực nghiệm động cơ đồng bộ 500kW............. 67
Hình 3.31. Tủ điều khiển kích từ động cơ đồng bộ 500kW ................................................ 68
Hình 3.32. Đặc tính tốc độ khi khởi động............................................................................ 69


1

MỞ ĐẦU
I. Đặt vấn đề
Tại Việt Nam, số lượng các động cơ đồng bộ công suất lớn đang được sử dụng
nhiều trong công nghiệp với những ưu điểm vượt trội so với động cơ khơng đồng bộ
có cùng cơng suất, xong nó cũng tồn tại nhược điểm: Vì Rotor có cuộn kích từ và các
mạch điện liên quan như mạch khởi động, mạch diệt từ, mạch góp điện ..., Đặc biệt
việc khởi động và điều khiển động cơ đồng bộ phức tạp hơn so với động cơ không
đồng bộ do phải xác định được chính xác thời điểm để bơm dịng kích từ vào Rotor.
Khi bắt đầu khởi động, người ta khơng đưa dịng một chiều vào các cuộn kích
từ của Rotor, Nếu tồn bộ dịng kích từ được bơm vào Rotor trong suốt quá trình khởi

động thì động cơ không thể tăng tốc lên được, đồng thời thành phần dao động có giá
trị lớn trong mơmen tại tần số trượt tạo bởi cuộn từ trường có thể gây hại đối với động
cơ. Việc bơm dòng một chiều vào cuộn Rotor thường được trì hỗn cho đến khi Rotor
động cơ đạt tới vận tốc có thể tự cuốn vào chế độ đồng bộ mà không xảy ra hiện tượng
trượt. Theo kinh nghiệm, thời điểm đề bơm dịng kích từ thường xác định khi tốc độ
đạt xấp xỉ từ 90% tốc độ định mức [[1], [2], [4], hoặc đo tần số của Rotor còn khoảng
2,5 đến 4 Hz [19], [20], [21] hoặc dòng khởi động còn khoảng 2 đến 2,5 lần dòng định
mức của động cơ [22], [23]. Việc xác định chính xác thời điểm bơm dịng kích từ vào
Rotor (được gọi là thời điểm “bắt” đồng bộ) phải đảm bảo các tiêu chí về tốc độ động
cơ, sự hịa hợp về biên độ và pha của dịng kích từ được bơm vào với dịng cảm ứng
hình thành trong Rotor trong q trình khởi động. Nếu việc “bắt” kích từ khơng chính
xác sẽ gây ra sự xung đột về điện làm dịng Stator dâng cao, đồng thời có sự dao động
về mô men làm giảm tuổi thọ của động cơ và các kết cấu cơ khí.
Các nghiên cứu lý thuyết điều khiển và các công bố về vấn đề điều khiển kích
từ cho loại động cơ đồng bộ cơng suất lớn chưa nhiều. Chủ yếu là các sản phẩm
thương mại, sử dụng lý thuyết điều khiển kinh điển và lựa chọn thời điểm “bắt” đồng
bộ theo kinh nghiệm, đôi khi vẫn bỏ qua sự xung đột về điện chấp nhận sự dao động
về mô men khi khởi động (mặc dù nhỏ). Ngày nay, khi mà khoa học công nghệ phát
triển, việc ứng dụng các lý thuyết điều khiển hiện đại vào thực tiễn là rất cần thiết
nhằm nâng cao chất lượng điều khiển. Một trong những lý thuyết điều khiển hiện đại
đang được nghiên cứu ứng dụng phổ biến hiện nay là lý thuyết điều khiển mờ. Điều


2

khiển mờ là một phương pháp điều khiển thông minh phỏng theo q trình xử lý
thơng tin khơng rõ ràng và ra quyết định điều khiển của con người. Phương pháp này
rất thích hợp để điều khiển các đối tượng phức tạp, khơng xác định được mơ hình tốn
và các đối tượng phi tuyến. Vấn đề tự chỉnh bộ điều khiển mờ là một trong những vấn
đề đã được quan tâm nghiên cứu rất nhiều từ khi điều khiển mờ khẳng định được là

một phương pháp hiệu quả để điều khiển các đối tượng phức tạp.
Trong khuôn khổ của luận văn này, tác giả đề xuất phương án: ứng dụng lý
thuyết điều khiển mờ vào bộ điều khiển để lựa chọn chính xác thời điểm bơm dịng
kích từ vào Rotor của động cơ đồng bộ công suất lớn nhằm giúp cho động cơ khởi
động trơn êm, nâng cao tuổi thọ của động cơ và giảm thiểu các rung giật trong quá
trình khởi động. Sơ đồ cấu trúc điều khiển được trình bày như hình 1.
II. Đối tượng và phạm vi nghiên cứu
- Nghiên cứu lý thuyết điều khiển hiện đại nói chung, lý thuyết điều khiển mờ
nói riêng và khả năng ứng dụng cho bài toán.
- Động cơ đồng bộ và một số phương pháp điều khiển kích từ động cơ đồng bộ.
- Nghiên cứu phần mềm Matlab Simulink
- Xây dựng thuật toán “bắt” đồng bộ dựa trên lý thuyết điều khiển mờ
III. Hướng nghiên cứu của đề tài
- Nghiên cứu lý thuyết liên quan đến đề tài: Lý thuyết tập mờ.
- Xây dựng thuật toán bắt đồng bộ dựa trên lý thuyết điều khiển mờ
- Xây dựng mơ hình tốn và mơ hình hóa mơ phỏng hệ thống trên trên Matlab –
Simulink
- Cài đặt và thử nghiệm thuật toán trên mơ hình đối tượng thực.
IV. Những nội dung nghiên cứu chính
Luận văn dự kiến được chia làm 03 chương: Đề tài tập trung nghiên cứu một số
nội dung chính sau:
Chương 1: Tổng quan về lý thuyết điều khiển mờ
Chương 2: Mơ hình tốn học động cơ đồng bộ cơng suất lớn
Chương 3: Ứng dụng logic mờ xây dựng thuật tốn “bắt” đồng bộ cho động cơ
đồng bộ cơng suất lớn.


3

V. Phương pháp nghiên cứu

Nghiên cứu lý thuyết: Khai thác các nghiên cứu lý thuyết về điều khiển mờ,
nhằm xây dựng và mơ phỏng thành cơng thuật tốn thơng minh trong việc xác định
chính xác thời điểm “bắt” và hịa đồng bộ động cơ đồng bộ công suất lớn.
Thực nghiệm: Cài đặt thuật tốn vào hệ thống điều khiển kích từ động cơ đồng
bộ công suất lớn tại nhà máy, xí nghiệp tại tại các tỉnh phía Bắc Việt Nam.
VI. Ý nghĩa khoa học của đề tài
Kết quả nghiên cứu của luận văn sẽ đóng góp vào việc cải tiến thiết bị công
nghệ, nâng cao chất lượng khởi động trong hệ thống truyền động công suất lớn sử
dụng động cơ đồng bộ ba pha công suất lớn.
Kết quả nghiên cũng là cơ sở, tư liệu cho việc nghiên cứu cải tiến chất lượng hệ
thống kích từ cho các động cơ đồng bộ xoay chiều.


4

1 Chương 1. TỔNG QUAN VỀ LÝ THUYẾT
ĐIỀU KHIỂN MỜ
1.1. LOGIC MỜ
1.1.1. Tổng quan về logic mờ
a. Quá trình phát triển của logic mờ
Từ năm 1965 đã ra đời một lý thuyết mới đó là lý thuyết tập mờ (Fuzzy set
theory) do giáo sư Lofti A. Zadeh ở trường đại học Califonia - Mỹ đưa ra. Từ khi lý
thuyết đó ra đời nó được phát triển mạnh mẽ qua các cơng trình khoa học của các nhà
khoa học như: Năm 1972 GS Terano và Asai thiết lập ra cơ sở nghiên cứu hệ thống
điều khiển mờ ở Nhật, năm 1980 hãng Smith Co. bắt đầu nghiên cứu điều khiển mờ
cho lò hơi... Những năm đầu thập kỷ 90 cho đến nay hệ thống điều khiển mờ và mạng
nơron (Fuzzy system and neural network) được các nhà khoa học, các kỹ sư và sinh
viên trong mọi lĩnh vực khoa học kỹ thuật đặc biệt quan tâm và ứng dụng trong sản
xuất và đời sống. Tập mờ và Lôgic mờ đã dựa trên các thông tin “không đầy đủ” về
đối tượng để điều khiển đầy đủ về đối tượng một cách chính xác.

Các công ty của Nhật bắt đầu dùng logic mờ vào kỹ thuật điều khiển từ năm
1980. Nhưng do các phần cứng chuẩn tính tốn theo giải thuật logic mờ rất kém nên
hầu hết các ứng dụng đều dùng các phần cứng chuyên về logic mờ. Một trong những
ứng dụng dùng logic mờ đầu tiên tại đây là nhà máy xử lý nước của Fuji Electric vào
năm 1983, hệ thống xe điện ngầm của Hitachi vào năm 1987.
Logic mờ và xác xuất thơng kê đều nói về sự khơng chắn chắn. Tuy nhiên mỗi
lĩnh vực định nghĩa một khái niệm khác nhau về đối tượng.
- Trong xác suất thống kê sự không chắc chắn liên quan đến sự xuất hiện của một sự
kiện “chắc chắn” nào đó.
Ví dụ: Xác suất viên đạn trúng đích là 0,8
Bản thân của sự kiện “trúng đích” đã được định nghĩa rõ ràng, sự khơng chắc
chắn ở đây là có trúng đích hay khơng, và được định lượng bởi mức độ xác suất
(trong trường hợp này là 0,8). Loại phát biểu này có thể được xử lý và kết hợp với các
phát biểu khác bằng phương pháp thống kê, như là xác suất có điều kiện chẳng hạn.
Sự không chắc chắn trong ngữ nghĩa, liên quan đến ngơn ngữ của con người, đó
là sự khơng chính xác trong các từ ngữ mà con người dùng để ước lượng vấn đề và rút


5

ra kết luận. Ví dụ như các từ mơ tả nhiệt độ “nóng”, “lạnh”, “ấm”sẽ khơng có một giá
trị chính xác nào để gán cho các từ này, các khái niệm này cũng khác nhau đối với
những người khác nhau (là lạnh đối với người này nhưng không lạnh đối với người
khác). Mặc dù các khái niệm không được định nghĩa chính xác nhưng con người vẫn
có thể sử dụng chúng cho các ước lượng và quyết định phức tạp. Bằng sự trừu tượng
và óc suy nghĩ, con người có thể giải quyết câu nói mang ngữ cảnh phức tạp mà rất
khó có thể mơ hình bởi tốn học chính xác.
Sự khơng chắc chắn theo ngữ vựng: Như đã nói trên, mặc dù dùng những phát
biểu khơng mang tính định lượng nhưng con người vẫn có thể thành cơng trong các
ước lượng phức tạp. Trong nhiều trường hợp, con người dùng sự không chắc chắn này

để tăng thêm độ linh hoạt. Như trong hầu hết xã hội, hệ thống luật pháp bao gồm một
số luật, mỗi luật mô tả một tình huống. Ví dụ một luật qui định tội trộm xe phải bị tù 2
năm, một luật khác lại giảm nhẹ trách nhiệm. Và trong một phiên tòa, chánh án phải
quyết định số ngày phạt tù của tên trộm dựa trên mức độ rượu trong người, trước đây
có tiền án hay tiền sự khơng, … từ đó kết hợp lại đưa ra một quyết định công bằng.
Trong thực tế, ta không định nghĩa một luật cho một trường hợp mà định nghĩa
một số luật cho các trường hợp nhất định. Khi đó những luật này là những điểm rời
rạc của một tập các trường hợp liên tục và con người xấp xỉ chúng. Gặp một tình
huống cụ thể, con người sẽ kết hợp những luật mơ tả các tình huống tương tự. Sự xấp
xỉ này dựa trên sự linh hoạt của các từ ngữ cấu tạo nên luật, cũng như sự trừu tượng và
sự suy nghĩ dựa trên sự linh hoạt trong logic của con người.
Để thực thi logic của con người trong kỹ thuật cần phải có một mơ hình tốn
học của nó. Từ đó logic mờ ra đời như một mơ hình tốn học cho phép mơ tả các quá
trình quyết định và ước lượng của con người theo dạng giải thuật. Dĩ nhiên cũng có
giới hạn, đó là logic mờ khơng thể bắt chước trí tưởng tượng và khả năng sáng tạo của
con người. Tuy nhiên, logic mờ cho phép ta rút ra kết luận khi gặp những tình huống
khơng có mơ tả trong luật nhưng có sự tương đương. Vì vậy, nếu ta mơ tả những mong
muốn của mình đối với hệ thống trong những trường hợp cụ thể vào luật thì logic mờ
sẽ tạo ra giải pháp dựa trên tất cả những mong muốn đó.
b. Cơ sở toán học của logic mờ


6

Logic mờ và xác xuất thơng kê đều nói về sự không chắn chắn. Tuy nhiên mỗi
lĩnh vực định nghĩa một khái niệm khác nhau về đối tượng.
- Trong xác suất thống kê sự không chắc chắn liên quan đến sự xuất hiện của một
sự kiện “chắc chắn” nào đó.
Ví dụ: Xác suất viên đạn trúng đích là 0,8
Bản thân của sự kiện “trúng đích” đã được định nghĩa rõ ràng, sự khơng chắc

chắn ở đây là có trúng đích hay không, và được định lượng bởi mức độ xác suất
(trong trường hợp này là 0,8). Loại phát biểu này có thể được xử lý và kết hợp với các
phát biểu khác bằng phương pháp thống kê, như là xác suất có điều kiện chẳng hạn.
Sự khơng chắc chắn trong ngữ nghĩa, liên quan đến ngôn ngữ của con người, đó
là sự khơng chính xác trong các từ ngữ mà con người dùng để ước lượng vấn đề và rút
ra kết luận. Ví dụ như các từ mơ tả nhiệt độ “nóng”, “lạnh”, “ấm”sẽ khơng có một giá
trị chính xác nào để gán cho các từ này, các khái niệm này cũng khác nhau đối với
những người khác nhau (là lạnh đối với người này nhưng không lạnh đối với người
khác). Mặc dù các khái niệm không được định nghĩa chính xác nhưng con người vẫn
có thể sử dụng chúng cho các ước lượng và quyết định phức tạp. Bằng sự trừu tượng
và óc suy nghĩ, con người có thể giải quyết câu nói mang ngữ cảnh phức tạp mà rất
khó có thể mơ hình bởi tốn học chính xác.
Sự khơng chắc chắn theo ngữ vựng: Như đã nói trên, mặc dù dùng những phát
biểu khơng mang tính định lượng nhưng con người vẫn có thể thành cơng trong các
ước lượng phức tạp. Trong nhiều trường hợp, con người dùng sự không chắc chắn này
để tăng thêm độ linh hoạt. Như trong hầu hết xã hội, hệ thống luật pháp bao gồm một
số luật, mỗi luật mơ tả một tình huống. Ví dụ một luật qui định tội trộm xe phải bị tù 2
năm, một luật khác lại giảm nhẹ trách nhiệm. Và trong một phiên tòa, chánh án phải
quyết định số ngày phạt tù của tên trộm dựa trên mức độ rượu trong người, trước đây
có tiền án hay tiền sự khơng, … từ đó kết hợp lại đưa ra một quyết định công bằng.
c. Logic mờ là logic của con người
Trong thực tế, ta không định nghĩa một luật cho một trường hợp mà định nghĩa
một số luật cho các trường hợp nhất định. Khi đó những luật này là những điểm rời
rạc của một tập các trường hợp liên tục và con người xấp xỉ chúng. Gặp một tình
huống cụ thể, con người sẽ kết hợp những luật mơ tả các tình huống tương tự. Sự xấp


7

xỉ này dựa trên sự linh hoạt của các từ ngữ cấu tạo nên luật, cũng như sự trừu tượng và

sự suy nghĩ dựa trên sự linh hoạt trong logic của con người.
Để thực thi logic của con người trong kỹ thuật cần phải có một mơ hình

tốn

học của nó. Từ đó logic mờ ra đời như một mơ hình tốn học cho phép mơ tả các q
trình quyết định và ước lượng của con người theo dạng giải thuật. Dĩ nhiên cũng có
giới hạn, đó là logic mờ khơng thể bắt chước trí tưởng tượng và khả năng sáng tạo của
con người. Tuy nhiên, logic mờ cho phép ta rút ra kết luận khi gặp những tình huống
khơng có mơ tả trong luật nhưng có sự tương đương. Vì vậy, nếu ta mơ tả những mong
muốn của mình đối với hệ thống trong những trường hợp cụ thể vào luật thì logic mờ
sẽ tạo ra giải pháp dựa trên tất cả những mong muốn đó.
1.1.2. Khái niệm về tập mờ
a. Tập kinh điển
Khái niệm tập hợp được hình thành trên nền tảng logic và được định nghĩa như là
sự sắp xếp chung các đối tượng có cùng tính chất, được gọi là phần tử của tập hợp đó.
Cho một tập hợp A, một phần tử x thuộc A được ký hiệu: x  A. Thông thường
ta dùng hai cách để biểu diễn tập hợp kinh điển, đó là:
- Liệt kê các phần tử của tập hợp, ví dụ tập A1 = {xe đạp, xe máy, xe ca, xe
tải};
- Biểu diễn tập hợp thơng qua tính chất tổng qt của các phần tử, ví dụ: tập các
số thực (R), Tập các số tự nhiên (N).
để biểu diễn một tập hợp A trên tập nền X, ta dùng hàm thuộc µA(x), với

Ký hiệu A = {xX| x thoả mãn một số tính chất nào đó}. Ta nói: Tập được
định nghĩa trên tập nền X.
Hình 1.1 mơ tả hàm phụ thuộc µA(x) của tập các
số thực từ -5 đến 5.
A = {xR5≤ x ≤ 5}
b. Định nghĩa tập mờ

Trong khái niệm tập hợp kinh điển hàm phụ

Hình 1.1. Hàm phụ thuộc

A(x)của tập kinh điển A

thuộc A(x) của tập A, chỉ có một trong hai giá trị là “1” nếu xA hoặc “0” nếu xA.


8

Cách biểu diễn hàm phụ thuộc như trên sẽ không phù hợp với những tập được mô tả
“mờ” như tập B gồm các số thực gần bằng 5:
B = {xRx  5}
Khi đó ta khơng thể khẳng định chắc chắn số 4 có thuộc B hay khơng? mà chỉ có
thể nói nó thuộc B gao nhiêu phần trăm. để trả lời được câu hỏi này, ta phải coi hàm
phụ thuộc B(x) có giá trị trong khoảng từ 0 đến 1 tức là: 0 B(x)  1
Từ phân tích trên ta có định nghĩa: Tập mờ B
xác định trên tập kinh điển M là một tập mà mỗi
phần tử của nó được biểu diễn bởi một cặp giá trị
(x,B(x)). Trong đó x  M và B(x) là ánh xạ
.Ánh xạ B(x) được gọi là hàm liên thuộc của tập
mờ B. Tập kinh điển M được gọi là cơ sở của tập
mờ B.

Hình 1.2. Hàm phụ thuộc B(x)
của tập mờ B

c. Các thông số đặc trưng cho tập mờ
Các thông số đặc trưng cho tập mờ là độ cao, miền xác định và miền tin cậy

(hình 1.3)
+ Độ cao của một tập mờ B (định nghĩa trên cơ sở M ) là giá trị lớn nhất trong
các giá trị của hàm liên thuộc

Một tập mờ có ít nhất một phần tử có độ phụ thuộc bằng 1 được gọi là tập
mờ chính tắc (H = 1). Ngược lại, một tập mờ B
với H < 1 gọi là tập mờ khơng chính tắc.
+ Miền xác định của tập mờ B (định
nghĩa trên cơ sở M) được ký hiệu bởi S
là tập con của M có giá trị hàm liên thuộc
khác 0:
S = {xMB(x) > 0}
+ Miền tin cậy của tập mờ B (định nghĩa
trên cơ sở M) được ký hiệu bởi T, là tập con của
M có giá trị hàm liên thuộc bằng 1:

Hình 1.3. Độ cao, miền xác
định, miền tin cậy của tập mờ


9

T = {xMB(X) = 1 }
d. Các dạng hàm liên thuộc của tập mờ
Có rất nhiều cách khác nhau để biểu diễn hàm liên thuộc của tập mờ. Dưới
đây là một số dạng hàm liên thuộc thông dụng:
+ Hàm liên thuộc hình tam giác (hình 1.4a)
+ Hàm liên thuộc hình thang (hình 1.4b)
+ Hàm liên thuộc dạng Gauss (hình 1.4c)
+ Hàm liên thuộc dạng Sign (hình 1.4d)

+ Hàm Sigmoidal (hình 1.4e)
+ Hàm hình chng (hình 1.4f)

Hình 1.4. Các dạng hàm liên thuộc của tập mờ
1.1.3. Các phép toán trên tập mờ
Trên tập mờ có 3 phép tốn cơ bản là phép hợp, phép giao, và phép bù.
a. Phép hợp hai tập mờ
 Hợp của hai tập mờ có cùng cơ sở:
Hợp của hai tập mờ A và B có cùng cơ sở M là một tập mờ cũng xác định trên
cơ sở M với hàm liên thuộc được xác định theo một trong các công thức sau:


10

Chú ý: có nhiều cơng thức khác nhau được dùng để tính hàm liên thuộc
AB(x) của hai tập mờ. Song trong kỹ thuật điều khiển mờ ta chủ yếu dùng 2 cơng
thức hợp, đó là lấy Max và phép hợp Lukasiewiez.

Hình 1.5: Hợp của hai tập mờ có cùng cơ sở theo qui tắc Max (a);
theo Lukasiewwiez (b)
 Hợp hai tập mờ khác cơ sở:
Để thực hiện phép hợp 2 tập mờ khác cơ sở, về nguyên tắc ta phải đưa chúng
về cùng một cơ sở. Xét tập mờ A với hàm liên thuộc A(x) được định nghĩa trên cơ sở
M và B với hàm liên thuộc B(y) được định nghĩa trên cơ sở N, hợp của 2 tập mờ A
và B là một tập mờ xác định trên cơ sở MN với hàm liên thuộc: AB(x,y) =
Max{A(x,y), B(x,y)}.
Với A(x,y) = A(x) với mọi y  N và B(x,y) = B(y) với mọi x M
b. Phép giao của hai tập mờ
 Giao hai tập mờ cùng cơ sở:
Giao của hai tập mờ A và B có cùng cơ sở M là một tập mờ cũng xác định trên cơ

sở M với hàm liên thuộc AB(x) được tính:


11

 Giao hai tập mờ khác cơ sở:
Để thực hiện phép giao 2 tập mờ khác cơ sở, ta cần phải đưa về cùng cơ sở.
Khi đó, giao của tập mờ A có hàm liên thuộc A(x) định nghĩa trên cơ sở M với tập
mờ B có hàm liên thuộc B(x) định nghĩa trên cơ sở N là một tập mờ xác định trên cơ
sở MN có hàm liên thuộc được tính: AB(x,y) = MIN{A(x,y),B(x,y)}
trong đó: A(x,y) = A(x) với mọi yN và B(x,y) = B(y) với mọi xM.
c. Phép bù của một tập mờ

Bù của tập mờ A có cơ sở M và hàm liên thuộc A(x) là một tập mờ AC xác định
trên cùng cơ sở M với hàm liên thuộc: Ac(x) =1- A(x).

1.2. BIẾN NGÔN NGỮ VÀ GIÁ TRỊ CỦA BIẾN NGÔN NGỮ
Thực tế hàng ngày chúng ta ln dùng các từ ngữ, lời nói để mơ tả các biến. Ví
dụ khi ta nói: “điện áp cao quá”, “Xe chạy nhanh quá”, ... Như vậy biến “điện áp”,


12

biến “Tốc độ xe”,...nhận các giá trị từ “nhanh” đến “chậm”, từ “cao” đến “thấp”. Ở
dạng tường minh, các biến này nhận các giá trị cụ thể (rõ) như điện áp bằng 200V,
250V...; tốc độ xe bằng 60km/h, 90km/h... Khi các biến nhận các giá trị không rõ
ràng như “cao”, “rất cao” “nhanh”, “hơi nhanh”... ta không thể dùng các giá trị rõ để
mô tả được mà phải sử dụng một số khái niệm mới để mô tả gọi là biến ngơn ngữ.
Một biến có thể gán bởi các từ trong ngơn ngữ tự nhiên làm giá trị của nó gọi
là biến ngôn ngữ.

Một biến ngôn ngữ thường bao gồm 4 thông số: X, T, U, M. Với:
+ X: Tên của biến ngôn ngữ
+ T: Tập của các giá trị ngơn ngữ
+ U: Khơng gian nền mà trên đó biến ngôn ngữ X nhận các giá trị rõ
+ M: Chỉ ra sự phân bố của T trên U.
Ví dụ: Biến ngơn ngữ “Tốc độ xe” có tập các giá trị ngơn ngữ là rất chậm, chậm,
trung bình, nhanh, rất nhanh, không gian nền của biến là tập các số thực dương. Vậy
biến tốc độ xe có 2 miền giá trị khác nhau:
- Miền các giá trị ngôn ngữ N = [rất chậm, chậm, trung bình, nhanh, rất

nhanh]
- Miền các giá trị vật lý V = {xR (x0)}
Mỗi giá trị ngôn ngữ (mỗi phần tử của N) có tập nền là miền giá trị vật lý V.
Từ một giá trị vật lý của biến ngơn ngữ ta có được một véc tơ  gồm các độ phụ thuộc
của x:
X  T = [rất chậm chậm trung bình nhanh rất nhanh]
Ánh xạ trên được gọi là q trình fuzzy hố giá trị rõ x. Ví dụ: Ứng với tốc độ
50km/h ta có

Hình 1.8: Mờ hoá biến “Tốc độ”


13

1.3. LUẬT HỢP THÀNH MỜ
1.3.1. Mệnh đề hợp thành
Ví dụ: Bài toán 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 L = rất thấp

Thì G = lớn

Nếu L = thấp

Thì G = nhỏ

Nếu L = vừa

Thì G = 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.
1.3.2. Luật hợp thành mờ
Luật hợp thành là tên chung gọi mơ hình R biểu diễn một hay nhiều hàm liên
thuộc cho một hay nhiều mệnh đề hợp thành, nói cách khác luật hợp thành được hiểu
là một tập hợp của nhiều mệnh đề hợp thành. Một luật hợp thành chỉ có một mệnh đề
hợp thành được gọi là luật hợp thành đơn. Ngược lại nếu nó có nhiều hơn một mệnh đề
hợp thành thì được gọi là mệnh đề hợp thành kép. Phần lớn các hệ mờ trong thực tế
đều có mơ hình là luật hợp thành kép.
Các luật hợp thành được triển khai theo những quy tắc cơ bản là quy tắc MIN
và quy tắc PROD.
Quy tắc hợp thành MIN
Giá trị tập mờ B’ định nghĩa trên tập nền Y (không gian nền của B) tương ứng
với giá trị rõ đầu vào x0 sẽ được xác định:

B’(y) = R(x0,y) = MIN{ A(x0), B(y)}

(*)

Quy tắc hợp thành PROD
Giá trị tập mờ B’ định nghĩa trên tập nền Y (không gian nền của B) tương ứng
với giá trị rõ đầu vào x0 sẽ được xác định:

B’(y) = R(x0,y) = A(x0). B(y)
Chú ý: Nếu đặt H = A(x0)
(H: Độ thỏa mãn mệnh đề điều kiện hay là độ thỏa mãn).
Thì (*) và (**) được viết được thành:

(**)
(1.1)


14

B’(y) = R(x0,y) = MIN{ A(x0), B(y)} = MIN{ H, B(y)}

(1.2)

Với quy tắc PROD, hàm liên thuộc của B’ sẽ là
B’(y) = R(x0,y) = A(x0). B(y) = H. B(y)

(1.3)

Ví dụ: Giả sử rằng biến ngôn ngữ χ chỉ nhiệt độ phòng và γ chỉ nhiệt độ của
máy điều hòa thả ra. Luật điều khiển cho máy chạy sao cho nhiệt độ phịng ở mức bình
thường sẽ tương đương với mệnh đề hợp thành mờ:
NẾU χ = nóng THÌ γ = thấp

Hình 1.9.

a) Hàm liên thuộc nóng(x) và thấp(y)
b) B’(y) theo quy tắc Min
c) B’(y) theo quy tắc Prod

Tóm lại: Để xác định hàm liên thuộc B’(y) của giá trị đầu ra B’ khi đầu vào là
một giá trị rõ x0 phải thực hiện các bước của thuật toán sau:
- Xác định độ thỏa mãn H theo (1).
- Tính B’(y) từ H theo (2) hoặc (3).
Khi tổng hợp một bộ điều khiển mờ gồm nhiều mệnh đề hợp thành ta có các
luật hợp thành cơ bản sau:


15

+ Luật Max – Min
+ Luật Max – Prod
+ Luật Sum – Min
+ Luật Sum – Prod
Xét ví dụ về luật hợp thành R biểu diễn mơ hình máy điều hòa nhiệt độ gồm 5
mệnh đề hợp thành R1, R2, R3, R4, R5 với  là nhiệt độ phòng và  là nhiệt độ của
máy
R1 : Nếu  = rất lạnh

Thì  =rất cao hoặc

R2 : Nếu  = lạnh

Thì  = cao hoặc

R3 : Nếu  = trung bình

Thì  = trung bình hoặc

R4 : Nếu  = nóng

Thì  = thấp hoặc

R5 : Nếu  = rất nóng

Thì  = rất thấp

Với mỗi giá trị vật lý to của biến nhiệt độ đầu vào ta có 5 tập mờ B1’, B2’, B3’,
B4’, B5’ từ năm mệnh đề hợp thành R1, R2, R3, R4, R5 của luật hợp thành R. Lần lượt ta
gọi các hàm liên thuộc của năm tập mờ đó là B’1(y), B’2(y), B’3(y), B’4(y), B’5(y),
Giá trị của luật hợp thành R ứng với nhiệt độ t0 được hiểu là tập mờ R’ thu được qua
phép hợp năm tập mờ B1’, B2’, B3’, B4’, B5’:
R’ = B1’  B2’  B3’  B4’  B5’
Nếu các hàm liên thuộc B’1(y), B’2(y), B’3(y), B’4(y), B’5(y) thu được theo
qui tắc MIN và phép hợp trên được thực hiện theo luật MAX thì R có tên gọi là luật
hợp thành MAX-MIN. Cũng như vậy R sẽ cịn có những tên gọi khác như :
- Luật hợp thành MAX-PROD, nếu các hàm liên thuộc B’1(y), B’2(y), B’3(y),
B’4(y), B’5(y) được xác định theo qui tắc PROD và phép hợp trên được thực hiện
theo luật MAX.
- Luật hợp thành SUM-MIN, nếu các hàm liên thuộc B’1(y), B’2(y), B’3(y),
B’4(y), B’5(y)

được xác định theo qui tắc MIN và phép hợp là phép hợp

Lukasiewicz.
- Luật hợp thành SUM-PROD, nếu các hàm liên thuộc B’1(y), B’2(y), B’3(y),
B’4(y), B’5(y)
Lukasiewicz.

được xác định theo qui tắc PROD và phép hợp là phép hợp


16

Tóm lại: Để xác định hàm liên thuộc B’(y) của giá trị đầu ra của một luật hợp
thành có n mệnh đề hợp thành R1, R2, … , Rn phải thực hiện các bước:
– xác định độ thỏa mãn H1, H2, …, Hn
– Tính  B ' ( y); μ B ' ( y); μ B ' ( y) ... theo qui tắc MIN hoặc PROD
1

2

3









 B ( y )  Min  A  x0 ,  B  y   Min H ,  B  y 
'

j

j

j

hoặc  B ( y )   A x0 .  B  y   H .  B  y 
'
j

j

j

- Xác định B’(y) bằng cách thực hiện phép hợp các  B ( y )
'
j

1.4. GIẢI MỜ
1.4.1. Khái niệm giải mờ
Giải mờ là quá trình xác định một giá trị rõ y’ nào đó có thể chấp nhận được từ
hàm liên thuộc B’(y) của giá trị mờ B’ (tập mờ). Có hai phương pháp giải mờ chính là
phương pháp cức đại và phương pháp điểm trọng tâm.
1.4.2 Các phương pháp giải mờ
a. Phương pháp cực đại
Giải mờ theo phương pháp cực đại gồm hai bước:
- B1: Xác định miền chứa giá trị rõ y’. Giá trị rõ y’ là giá trị mà tại đó hàm liên
thuộc đạt giá trị cực đại ( độ cao H của tập mờ B’), tức là miền:
G={y | B’(y)=H}.
- B2: Xác định y’ có thể chấp nhận được từ G

-

Nguyên lý trung bình

-

Nguyên lý cận trái và

-

Nguyên lý cận phải

Trong số hai luật R1, R2 và luật R2 được gọi là luật quyết định.
* Nguyên lý trung bình: y ' 

y1  y 2
2

* Nguyên lý cận trái: Chọn y’ = y1
* Nguyên lý cận phải: Chọn y’ = y2