điều khiển và giám sát lò nhiệt 2

LUẬN VĂN TỐT NGHIỆP ĐIỀU KHIỂN & GIÁM SÁT LÒ
NHIỆT
PHẦN 2
CƠ SỞ LÝ THUYẾT
GVHD : BÙI THANH HUYỀN &54 & SVTH : NGUYỄN MINH TÂM
LUẬN VĂN TỐT NGHIỆP ĐIỀU KHIỂN & GIÁM SÁT LÒ
NHIỆT
CHƯƠNG 1
LÝ THUYẾT ĐIỀU KHIỂN MỜ
1.1. Mở đầu.
Các công cụ cổ điển mà ta dùng để xây dựng các phép ánh xạ giữa thế giới
thực và các mô hình đều đặt trên cơ sở logic hai-giá-trò Boolean. Cách xây
dựng như vậy thể hiện một sự thiếu chặt chẽ : một đối tượng chỉ có thể có hai
khả năng hoặc là phần tử của tập hợp đang xét hoặc không, mà không dự trù
cho trường hợp của các đối tượng có một phần tính chất của tập hợp đang
xét.
Thí dụ : khi quy đònh trong thành phố xe gắn máy có tốc độ nhanh gây nguy
hiểm là xe có tốc độ v thuộc tập hợp A : {v≥50km/h} , ta không thể cho rằng
một xe chạy ở tốc độ 49,9km/h là hoàn toàn không nguy hiểm theo như lý
thuyết tập hợp cổ điển.
Hầu hết các hiện tượng mà ta bắt gặp hàng ngày đều không hoàn toàn rõ
ràng, có nghóa là chúng luôn có một mức độ mơ hồ nào đó trong việc diễn tả
tính chất của chúng.
Thí dụ : khái niệm nhiệt độ NÓNG là một khái niệm mờ. Ta không thể chỉ
ra được chính xác một điểm nhiệt độ mà tại đó không NÓNG, và khi ta tăng
nhiệt độ lên một đơn vò thì nhiệt độ lại được xem là NÓNG.
Trong nhiều trường hợp, cùng một khái niệm sẽ có nhiều mức độ mờ trong
các thời điểm và ngữ cảnh khác nhau.
Thí dụ : khái niệm NÓNG của một căn phòng cần điều hòa nhiệt độ sẽ
không hoàn toàn giống với khái niệm NÓNG của một lò nhiệt cần điều
khiển làm việc ở tầm nhiệt độ hàng trăm độ C.

Kiểu logic hai-giá-trò rất hiệu quả và thành công trong việc giải quyết các
bài toán được đònh nghóa rõ ràng. Tuy nhiên, thực tế tồn tại một lớp các khái
niệm không thích hợp với cách tiếp cận như vậy.
Muốn sử dụng các khái niệm này một cách hiệu quả hơn trong mô hình ta
cần tìm hiểu một công cụ, đó là logic mờ và đặt cơ sở trên nó là giải thuật
điều khiển mờ.
GVHD : BÙI THANH HUYỀN &55 & SVTH : NGUYỄN MINH TÂM
LUẬN VĂN TỐT NGHIỆP ĐIỀU KHIỂN & GIÁM SÁT LÒ
NHIỆT
1.2. Tập hợp mờ.
1.2 1. Đònh nghóa :
Tập mờ F xác đònh trên tập kinh điển M là một tập mà mỗi phần tử của nó là
một cặp các giá trò (x, µ
F
(x)) trong đó x∈M và µ
F
là ánh xạ :
µ
F
: M → [0,1]
• tập kinh điển M được gọi là cơ sở của tập mờ F.
• ánh xạ µ
F
được gọi là hàm phụ thuộc của tập mờ F.
1.2.2. Ý nghóa :
Tập mờ F là hàm ánh xạ mỗi giá trò x có thể là phần tử của một tập kinh điển
M sang một số nằm giữa 0 và 1 để chỉ ra mức độ phụ thuộc thật sự của nó
vào tập M. Độ phụ thuộc bằng 0 có nghóa là x không thuộc tập M, độ phụ
thuộc bằng 1 có nghóa là x hoàn toàn là đại diện cho tập hợp M. Khi µ
F

(x)
tăng dần thì độ phụ thuộc của x tăng dần. Điều này tạo ra một đường cong
qua các phần tử của tập hợp.
Một tập mờ bao gồm 3 thành phần :
• Miền làm việc [x
1
,x
2
] gồm các số thực tăng dần nằm trên trục hoành.
• Đoạn [0,1] trên trục tung thể hiện độ phụ thuộc của tập mờ.
• Đường cong hàm số µ
F
(x) xác đònh độ phụ thuộc tương ứng của các phần
tử của tập mờ.
1.2.3. Các tính chất và đặc điểm cơ bản của tập mờ :
1. Độ cao và dạng chính tắc của tập mờ :
Độ cao của một tập mờ là giá trò cực đại độ phụ thuộc của các phần tử tập
mờ.
GVHD : BÙI THANH HUYỀN &56 & SVTH : NGUYỄN MINH TÂM
x
µ
F
(x)
1
x
1
x
2
0
LUẬN VĂN TỐT NGHIỆP ĐIỀU KHIỂN & GIÁM SÁT LÒ

NHIỆT
Tập mờ ở dạng chính tắc khi có ít nhất một phần tử có độ phụ thuộc là 1. Ví
dụ như trong hai tập mờ ở hình trên ta thấy tập mờ A là ở dạng chính tắc.
Trong các mô hình bộ điều khiển mờ, tất cả các tập mờ cơ sở đều phải ở
dạng chính tắc nhằm không làm suy giảm ngõ ra.
Tập mờ được đưa về dạng chính tắc bằng cách điều chỉnh lại tất cả giá trò độ
phụ thuộc một cách tỉ lệ quanh giá trò độ phụ thuộc cực đại.
Thí dụ : tập mờ B ở trên được đưa về dạng chính tắc như sau :
2. Miền xác đònh của tập mờ :
Trong thực tế tập các phần tử có độ phụ thuộc lớn hơn 0 của tập mờ thường
không trải dài hết miền làm việc của nó. Như ví dụ dưới đây, miền làm việc
của tập mờ là đoạn [x
1
,x
2
] , tuy nhiên đường cong thực sự bắt đầu ở x
3
và đạt
đến độ phụ thuộc toàn phần ở x
4
. Ta gọi đoạn [x
3
,x
4
] là miền xác đònh của
tập mờ.
GVHD : BÙI THANH HUYỀN &57 & SVTH : NGUYỄN MINH TÂM
1
0,75
0

1
0,75
0
0
(a). Tập mờ A có độ cao là
1
(b). Tập mờ B có độ cao là 0,75
LUẬN VĂN TỐT NGHIỆP ĐIỀU KHIỂN & GIÁM SÁT LÒ
NHIỆT
3. Miền giá trò của biến :
Một biến mô hình thường được đặc trưng bởi nhiều tập mờ với miền xác đònh
có phần chồng lên nhau.
Thí du ï : ta có biến NHIỆT ĐỘ gồm các tập mờ LẠNH, MÁT, ẤM, NÓNG.
Miền giá trò của biến là tập hợp tất cả các giá trò có thể có của biến. Ví dụ
đối với biến NHIỆT ĐỘ ở trên miền giá trò là đoạn [x
1
,x
6
] .
1.2.4. Các dạng hàm phụ thuộc :
1. Dạng tuyến tính :
Đây là dạng tập mờ đơn giản nhất, thường được chọn khi mô tả các khái
niệm chưa biết hay chưa hiểu rõ ràng.
GVHD : BÙI THANH HUYỀN &58 & SVTH : NGUYỄN MINH TÂM
1
0
MÁT ẤM
NÓNG
x
1

x
2
x
3
x
4
LẠNH
x
5
x
6
x
µ
F
(x)
1
0
x
3
x
4
x
2
x
1
LUẬN VĂN TỐT NGHIỆP ĐIỀU KHIỂN & GIÁM SÁT LÒ
NHIỆT
2. Dạng đường cong S :
Một tập mờ dạng đường cong S có 3 thông số là các giá trò α, β, γ có độ phụ
thuộc tương ứng là 0, 0.5 và1.

Độ phụ thuộc tại điểm x được tính bởi công thức sau :
[ ]
[ ]














≥
≤≤−−×−
≤≤−−×
≤
=
γ
γβαγα
βααγα
α
γβα
xkhi
xkhix
xkhix

xkhi
xS
1
)/()(21
)/()(2
0
),,;(
2
2
3. Dạng đường cong hình chuông :
Dạng đường cong hình chuông đặc trưng cho các số mờ (xấp xỉ một giá trò
trung tâm), bao gồm 2 đường cong dạng S tăng và S giảm.
GVHD : BÙI THANH HUYỀN &59 & SVTH : NGUYỄN MINH TÂM
1
0
1
0
Tập mờ tuyến tính
tăng
Tập mờ tuyến tính
giảm
β γ
0.5
1
0
α
x
LUẬN VĂN TỐT NGHIỆP ĐIỀU KHIỂN & GIÁM SÁT LÒ
NHIỆT
Từ 2 tập mờ dạng đường cong S ta suy ra độ phụ thuộc tại điểm x của tập mờ

dạng đường cong hình chuông như sau :






>++−
≤−−
=∏
γβγβγγ
γγβγβγ
γβ
xkhixS
xkhixS
x
),2/,;(1
),2/,;(
),;(
4. Dạng hình tam giác, hình thang và hình vai :
Cùng với sự gia tăng của các bộ vi điều khiển 8 bit và 16 bit, dạng tập mờ
chuẩn hình chuông được thay bằng các dạng tập mờ hình tam giác và hình
thang do yêu cầu tiết kiệm bộ nhớ vốn hạn chế của các bộ vi điều khiển.
Dạng hình thang :
Dạng tam giác :













>
≤≤−−
≤≤−−
<
=
γ
γββγγ
βααβα
α
γβα
xkhi
xkhix
xkhix
xkhi
xT
0
)/()(
)/()(
0
),,;(
GVHD : BÙI THANH HUYỀN &60 & SVTH : NGUYỄN MINH TÂM
α γ
0

1
β
x
β
γ
0.5
1
0
x
1
0
α
x
A
x
B
β
x
LUẬN VĂN TỐT NGHIỆP ĐIỀU KHIỂN & GIÁM SÁT LÒ
NHIỆT
Dạng hình vai :
Thông thường vùng giữa của biến mô hình được đặc trưng bằng các tập mờ
có dạng hình tam giác vì nó liên quan tới các khái niệm tăng và giảm. Tuy
nhiên ở vùng biên của biến khái niệm không bò thay đổi.
Thí dụ : xét biến NHIỆT ĐỘ gồm các tập mờ LẠNH, MÁT, ẤM, NÓNG như
hình vẽ
Khi ta đã đạt đến NÓNG thì tất cả nhiệt độ cao hơn sẽ luôn là NÓNG.
Khi ta đã đạt đến LẠNH thì tất cả nhiệt độ thấp hơn sẽ luôn là LẠNH.
Do đó ta có 2 tập mờ NÓNG và LẠNH có dạng hình vai.
1.3. Các toán tử mờ.

1.3.1. Các toán tử cơ bản của Zadeh trên tập mờ :
1. Giao hai tập mờ :
A  B = min(µ
A
[x],µ
B
[y])
GVHD : BÙI THANH HUYỀN &61 & SVTH : NGUYỄN MINH TÂM
1
0
MÁT ẤM
NÓNG
x
1
x
2
x
3
x
4
LẠNH
x
5
x
6
A
A  B
B
LUẬN VĂN TỐT NGHIỆP ĐIỀU KHIỂN & GIÁM SÁT LÒ
NHIỆT

2. Hợp hai tập mờ :
A  B = max(µ
A
[x],µ
B
[y])
3. Bù của một tập mờ :
~A = 1 - µ
A
[x]
1.3.2. Các toán tử bù trên tập mờ :
Trong khi xây dựng các mô hình mờ, có những trường hợp người ta thấy cần
thiết phải đònh nghóa các các toán tử khác thay thế cho các toán tử cơ bản
AND, OR, NOT của Zadeh. Các toán tử này được gọi là các toán tử bù.
Tên gọi Giao Hợp
Zadeh
min(µ
A
[x],µ
B
[y]) max(µ
A
[x],µ
B
[y])
Mean
(µ
A
[x]+µ
B

[y]) /2
(2*min(µ
A
[x],µ
B
[y])+
+4*max(µ
A
[x],µ
B
[y])) /6
Mean
2
Mean
2
mean
2
Mean
1/2
Mean
1/2
mean
1/2
Product
(µ
A
[x]*µ
B
[y]) (µ
A

[x]+µ
B
[y]) – (µ
A
[x]*µ
B
[y])
Bounded Sum
max(0, µ
A
[x]+µ
B
[y]-1) min(1, µ
A
[x]+µ
B
[y])
GVHD : BÙI THANH HUYỀN &62 & SVTH : NGUYỄN MINH TÂM
A ~A
A
A  B
B
LUẬN VĂN TỐT NGHIỆP ĐIỀU KHIỂN & GIÁM SÁT LÒ
NHIỆT
Khi đi vào xem xét các hệ mờ ở phần sau ta sẽ sử dụng 2 toán tử bù là
product and và bounded sum or trong các phép liên hệ và tương quan mờ.
1. Toán tử product and :
g
product and
= µ

A
[x]*µ
B
[y]
Toán tử product and không thay đổi các đặc tính min/max của toán tử giao cơ
bản của Zadeh.
• g
product and
(0, µ
A
[x]) = 0
• g
product and
(1, µ
A
[x]) = µ
A
[x]
Ngoài ra toán tử product and có thêm 1 tính chất là tương tác hoàn toàn
nghóa là nó thay đổi với mỗi cặp giá trò (µ
A
[x],µ
B
[y]). Tính chất này cần thiết
khi mô tả các trạng thái mờ biến đổi theo thời gian.
2. Toán tử bounded sum or :
g
bounded sum or
= min(1, µ
A

[x]+µ
B
[y])
Khi sử dụng toán tử bounded sum or cả hai vùng mờ tham gia đều đóng góp
vào kết quả cuối cùng cho dù 1 trong chúng có độ phụ thuộc nhỏ hơn (sẽ bò
bỏ qua khi sử dụng toán tử hợp cơ bản của Zadeh).
1.4. Bổ từ mờ (fuzzy hedge).
Hedge là bổ từ thêm vào trước tên của một tập mờ nhằm thay đổi và bổ sung
tính chất của tập mờ đó. Hedge thay đổi hình dạng của tập mờ, thay đổi hàm
phụ thuộc và do đó tạo ra một tập mờ mới. Hedge khoảng, xấp xỉ, gần với
còn dùng để chuyển một số thực thành một tập mờ được gọi là số mờ.
1.4.1. Sử dụng các Hedge :
Ta có thể sử dụng cùng lúc nhiều Hedge để thêm vào một tập mờ.
Thí dụ :
chắc chắn không rất cao
được giải thích như sau :
chắc chắn (không (rất cao))
1.4.2. Xấp xỉ một vùng mờ :
Để xấp xỉ một vùng mờ (bao gồm cả việc chuyển một số thực thành một tập
mờ) ta sử dụng các Hedge khoảng, xấp xỉ, gần với . Các Hedge này có tác
dụng hơi mở rộng vùng mờ.
GVHD : BÙI THANH HUYỀN &63 & SVTH : NGUYỄN MINH TÂM
LUẬN VĂN TỐT NGHIỆP ĐIỀU KHIỂN & GIÁM SÁT LÒ
NHIỆT
Thí dụ : xét tập mờ tuổi TRUNG NIÊN và tập mờ xấp xỉ của nó là tập mờ
KHOẢNG TRUNG NIÊN.
1.4.3. Giới hạn một vùng mờ :
Có 2 Hedge dùng để giới hạn một vùng mờ là trên và dưới
Thí dụ :
GVHD : BÙI THANH HUYỀN &64 & SVTH : NGUYỄN MINH TÂM

TRUNG NIÊN KHOẢNG TRUNG NIÊN






TRUNG NIÊNDƯỚI TRUNG NIÊN
LUẬN VĂN TỐT NGHIỆP ĐIỀU KHIỂN & GIÁM SÁT LÒ
NHIỆT
1.4.4. Làm mạnh và làm giảm tính chất của tập mờ :
Hedge rất dùng để tăng độ mạnh tính chất của tập mờ. Điều này được thực
hiện bằng cách giảm độ phụ thuộc của mỗi giá trò trong miền làm việc ngoại
trừ các giá trò có độ phụ thuộc là 0 hay 1.
Thí dụ : xét tập mờ CAO và RẤT CAO
Hedge hơi dùng để giảm độ mạnh tính chất của tập mờ. Điều này được thực
hiện bằng cách tăng độ phụ thuộc của mỗi giá trò trong miền làm việc ngoại
trừ các giá trò có độ phụ thuộc là 0 hay 1.
Thí dụ : xét tập mờ CAO và HƠI CAO
1.4.5. Làm tăng hay giảm tính mờ của tập mờ :
Hedge chắc chắn dùng để giảm tính mờ của tập mờ. Điều này được thực hiện
bằng cách tăng độ phụ thuộc của các giá trò có độ phụ thuộc lớn hơn 0.5 và
giảm của các giá trò có độ phụ thuộc nhỏ hơn 0.5
Thí dụ : xét tập mờ CAO và CHẮC CHẮN CAO
GVHD : BÙI THANH HUYỀN &65 & SVTH : NGUYỄN MINH TÂM









LUẬN VĂN TỐT NGHIỆP ĐIỀU KHIỂN & GIÁM SÁT LÒ
NHIỆT
Hedge nhìn chung dùng để tăng tính mờ của tập mờ. Điều này được thực hiện
bằng cách giảm độ phụ thuộc của các giá trò có độ phụ thuộc lớn hơn 0.5 và
tăng độ phụ thuộc của các giá trò có độ phụ thuộc nhỏ hơn 0.5
Thí dụ : xét tập mờ CAO và NHÌN CHUNG CAO
1.5. Biến ngôn ngữ.
Các bộ điều khiển mờ thao tác trên các biến ngôn ngữ. Mỗi biến ngôn ngữ
là đại diện của một không gian mờ. Cấu trúc của một biến ngôn ngữ như sau
:
L
var
← {q
1
…q
n
} {h
1
…h
n
} fs
• q : các từ chỉ tần suất như thường, luôn luôn
• h : các Hedge như rất, hơi đã khảo sát trong phần trước
• fs : tập mờ trung tâm
Thí dụ :
 cao, thấp
 rất cao, hơi thấp

 thường cao, luôn luôn thấp
GVHD : BÙI THANH HUYỀN &66 & SVTH : NGUYỄN MINH TÂM








LUẬN VĂN TỐT NGHIỆP ĐIỀU KHIỂN & GIÁM SÁT LÒ
NHIỆT
 thường rất cao, luôn luôn hơi thấp
1.6. Mệnh đề mờ.
Một bộ điều khiển mờ bao gồm một chuỗi các mệnh đề mờ. Một mệnh đề
thiết lập một mối quan hệ giữa miền làm việc và một không gian mờ.
Một mệnh đề đơn giản có dạng :
x là A
• x : giá trò vô hướng thuộc miền làm việc
• A : biến ngôn ngữ
µ
A
← (x∈A)
Quá trình mà từ giá trò rõ x=x
1
tìm ra độ phụ thuộc µ
A
(x
1
) được gọi là quá

trình mờ hóa. Trong trường hợp có nhiều biến ngôn ngữ quá trình mờ hóa
là tìm ra một vectơ bao gồm nhiều độ phụ thuộc.
Thí dụ : xét biến NHIỆT ĐỘ gồm các tập mờ LẠNH,MÁT,ẤM,NÓNG.
Mờ hóa biến nhiệt độ :












→












→















=→
5.0
5.0
0
0
45
0
0
75.0
25.0
15
00
CC
(x)
(x)
(x)

(x)
x
nóng
ấm
mát
lạnh
µ
µ
µ
µ
µ
Mệnh đề mờ có điều kiện :
Nếu y là B thì x là A
• x,y : giá trò vô hướng thuộc miền làm việc
GVHD : BÙI THANH HUYỀN &67 & SVTH : NGUYỄN MINH TÂM




























LUẬN VĂN TỐT NGHIỆP ĐIỀU KHIỂN & GIÁM SÁT LÒ
NHIỆT
• A,B : biến ngôn ngữ
Có thể giải thích mệnh đề này như sau :
x là phần tử của A tùy theo mức độ y là phần tử của B
1.7. Xử lý mờ.
1.7.1. Các phép tương quan :
Xét một mệnh đề có điều kiện sau :
Nếu y là B thì x là A
Các phép tương quan qui đònh vùng mờ kết quả được tạo ra như thế nào từ
giá trò của mệnh đề điều kiện và biến ngôn ngữ ở mệnh đề kết quả.
Các phép tương quan là cơ sở cho các luật hợp thành được sử dụng trong bộ
điều khiển mờ.
Có 2 phép tương quan là : tương quan tối thiểu và tương quan tích.
1. Tương quan tối thiểu :
Đây là phương pháp tương quan thường được dùng nhất, thực hiện bằng cách
bỏ đi phần có độ phụ thuộc lớn hơn giá trò của mệnh đề điều kiện trên miền
mờ đặc trưng bởi biến ngôn ngữ ở mệnh đề kết quả.

Thí dụ : xét mệnh đề có điều kiện sau :
Nếu nhiệt độ THẤP thì công suất lò LỚN
Phép tương quan tối thiểu tạo ra các đoạn nằm ngang trên miền mờ kết quả
dẫn đến mất mát một phần thông tin. Tuy nhiên phép tương quan này tương
đối đơn giản và cho phép giải mờ dễ dàng hơn.
2. Tương quan tích :
Phương pháp này thường cho kết quả tốt hơn, được thực hiện bằng cách nhân
hàm phụ thuộc của miền mờ đặc trưng bởi biến ngôn ngữ ở mệnh đề kết quả
với giá trò của mệnh đề điều kiện.
GVHD : BÙI THANH HUYỀN &68 & SVTH : NGUYỄN MINH TÂM










LUẬN VĂN TỐT NGHIỆP ĐIỀU KHIỂN & GIÁM SÁT LÒ
NHIỆT
Lúc này dạng của miền mờ được bảo toàn, thông tin không bò mất mát, tuy
nhiên việc giải mờ khó khăn hơn.
Thí dụ : vẫn xét mệnh đề có điều kiện ở trên :
Nếu nhiệt độ THẤP thì công suất lò LỚN
để so sánh kết quả giữa 2 phép tương quan.
1.7.2. Các luật hợp thành mờ :
Trong một bộ điều khiển mờ, các mệnh đề được xử lý song song để tạo ra
một không gian kết quả chứa thông tin từ tất cả các mệnh đề. Các luật hợp

thành qui đònh cách thức tương quan và tổng hợp các không gian mờ từ sự tác
động qua lại giữa các mệnh đề của hệ.
Tương ứng với 2 phép tương quan tối thiểu và tương quan tích ta có các luật
hợp thành như sau :
• Tương quan tối thiểu : luật hợp thành Max-Min, Sum-Min
• Tương quan tích : luật hợp thành Max-Prod, Sum-Prod
Hai luật hợp thành mờ thông dụng là luật hợp thành Max-Min và luật hợp
thành Sum-Min.
1. Luật hợp thành Max-Min :
Giả sử hệ gồm n mệnh đề :
Nếu y là B
1
thì x là A
1
Nếu y là B
2
thì x là A
2

Nếu y là B
n
thì x là A
n
GVHD : BÙI THANH HUYỀN &69 & SVTH : NGUYỄN MINH TÂM











LUẬN VĂN TỐT NGHIỆP ĐIỀU KHIỂN & GIÁM SÁT LÒ
NHIỆT
Các miền mờ kết quả được thực hiện bằng phép tương quan tối thiểu. Sau đó
miền mờ biến ra được cập nhật bằng cách hợp các miền mờ này theo toán tử
OR cơ bản của Zadeh.
Thí dụ : xét lò nhiệt được điều khiển bởi 2 luật sau :
Nếu nhiệt độ THẤP thì % công suất lò LỚN
Nếu nhiệt độ TRUNG BÌNH thì % công suất lò TRUNG BÌNH
Biến vào nhiệt độ gồm 2 tập mờ : THẤP và TRUNG BÌNH.
Biến ra % công suất lò gồm 2 tập mờ : TRUNG BÌNH và LỚN.
Tiến hành mờ hóa biến vào nhiệt độ ta thu được vectơ gồm 2 phần tử là 2 độ
phụ thuộc của nhiệt độ vật lý t vào 2 tập mờ trên.








=→
(t)
(t)
t
BÌNH TRUNG
THẤP

µ
µ
µ
Ví dụ, mờ hóa giá trò nhiệt độ t
1
=20
0
C ta có :






→
0.25
0.75
C20
0
Sử dụng phép tương quan tối thiểu ta thu được 2 miền mờ kết quả như sau :
Sau đó miền mờ biến ra thu được bằng cách hợp 2 miền mờ này theo toán tử
OR cơ bản của Zadeh như sau :
GVHD : BÙI THANH HUYỀN &70 & SVTH : NGUYỄN MINH TÂM


























LUẬN VĂN TỐT NGHIỆP ĐIỀU KHIỂN & GIÁM SÁT LÒ
NHIỆT
2. Luật hợp thành Sum-Min :
Các miền mờ kết quả vẫn được thực hiện bằng phép tương quan tối thiểu.
Tuy nhiên miền mờ biến ra được cập nhật bằng cách thực hiện toán tử bù
bounded sum or thay cho toán tử OR cơ bản của Zadeh.
Thí dụ : vẫn xét thí dụ trên nhưng áp dụng luật hợp thành Sum-Min ta có kết
quả như sau :
1.8. Giải mờ.
Quá trình xử lý mờ tạo một miền mờ biến ra. Giải mờ là tìm ra một giá trò
vật lý (giá trò rõ) đặc trưng cho thông tin chứa trong miền mờ đó.
1.8.1. Phương pháp điểm trọng tâm :

Phương pháp này được áp dụng khi miền mờ biến ra là một miền liên thông.
Giá trò rõ của biến ra là hoành độ của điểm trọng tâm của miền mờ biến ra.
GVHD : BÙI THANH HUYỀN &71 & SVTH : NGUYỄN MINH TÂM

















LUẬN VĂN TỐT NGHIỆP ĐIỀU KHIỂN & GIÁM SÁT LÒ
NHIỆT
Công thức xác đònh x' theo phương pháp điểm trọng tâm như sau :
trong đó : l là miền xác đònh của tập mờ A
∫
∫
=
l
dx*(x)
dx*(x)*x

x'
A
l
A
µ
µ
1.8.2. Phương pháp cực đại :
Giá trò rõ của biến ra là điểm có độ phụ thuộc lớn nhất.
Trong trường hợp các điểm có độ phụ thuộc lớn nhất trải dài trên một đoạn
thẳng nằm ngang [x
1
;x
2
] giá trò rõ của biến ra là trung điểm của đoạn [x
1
;x
2
]
như hình vẽ :
GVHD : BÙI THANH HUYỀN &72 & SVTH : NGUYỄN MINH TÂM



µ
A
l
x'
x
µ
A

LUẬN VĂN TỐT NGHIỆP ĐIỀU KHIỂN & GIÁM SÁT LÒ
NHIỆT
1.8.3. Phương pháp độ cao :
Tập mờ dạng Singleton là một dạng đơn giản hóa cho phép xử lý mờ và giải
mờ được dễ dàng hơn, thường được dùng trong các hệ thống dùng vi điều
khiển, đã được tích hợp trong tập lệnh của MCU 68HC12 của hãng Motorola.
Mỗi tập mờ kết quả của các mệnh đề điều kiện được thay bằng một đoạn
thẳng (x,µ(x)) với µ(x) là độ cao của tập mờ tương ứng.
Thí dụ : xét biến NHIỆT ĐỘ gồm các tập mờ LẠNH,MÁT,ẤM,NÓNG.
Phương pháp độ cao chính là áp dụng giải mờ theo phương pháp điểm trọng
tâm đối với các tập mờ biến ra dạng Singleton.
Do các tập mờ của miền mờ biến ra không chồng lấp lên nhau nên khi giải
mờ công việc tính tích phân rất mất thời gian đã được thay bằng việc tính
tổng số học như sau :
GVHD : BÙI THANH HUYỀN &73 & SVTH : NGUYỄN MINH TÂM
x
1
x
µ
A
x
2
x'
1
0
x
1
x
2
x

3
x
4
x
5
x
6
MÁT ẤM
NÓNG
LẠNH
LUẬN VĂN TỐT NGHIỆP ĐIỀU KHIỂN & GIÁM SÁT LÒ
NHIỆT
∑
∑
=
=
=
n
1i
i
n
i
ii
H
H*x
x'
1
trong đó : x
i
là vò trí các singleton

H
i
là độ cao của các singleton tương ứng
n là số tập mờ biến ra
1.9. Hệ mờ.
1.9.1. Hệ mờ cơ bản :
Một hệ mờ cơ bản bao gồm 3 thành phần chính :
• Khâu mờ hóa
• Thiết bò thực hiện luật hợp thành mờ (xử lý mờ)
• Khâu giải mờ.
Khâu mờ hóa có nhiệm vụ chuyển đổi một giá trò rõ đầu vào x
0
thành một
vecto µ gồm các độ phụ thuộc của giá trò rõ đó theo các tập mờ đã đònh nghóa
trước.
Khâu xử lý mờ xử lý vecto µ và cho ra tập mờ B' của biến ra.
Khâu giải mờ có nhiệm vụ chuyển đổi tập mờ B' thành một giá trò rõ y' đặc
trưng cho thông tin chứa trong tập mờ đó.
Do hệ mờ cơ bản chỉ có khả năng xử lý các giá trò tín hiệu hiện thời nên nó
thuộc nhóm các bộ điều khiển tónh. Tuy vậy với việc ghép thêm các khâu
động học cần thiết như vi phân, tích phân,… ta sẽ có được một bộ điều khiển
mờ có khả năng xử lý các bài toán động.
GVHD : BÙI THANH HUYỀN &74 & SVTH : NGUYỄN MINH TÂM
XỬ LÝ MỜ GIẢI MỜMỜ HÓA
x
1
x
n
µ
B' y'

LUẬN VĂN TỐT NGHIỆP ĐIỀU KHIỂN & GIÁM SÁT LÒ
NHIỆT

1.9.2. Các bước xây dựng một hệ mờ cơ bản :
 Xác đònh các biến vào và ra.
 Đònh nghóa các tập mờ cho các biến vào và ra.
 Xây dựng các luật điều khiển (các mệnh đề mờ).
 Chọn luật hợp thành.
 Chọn phương pháp giải mờ.
 Tối ưu hệ thống.
1.9.3. Đònh nghóa các tập mờ cho các biến :
1. Độ chồng lấp :
Để biến đổi nhiều tập mờ riêng lẻ thành một bề mặt liên tục, các tập mờ lân
cận phải có độ chồng lấp lên nhau. Kinh nghiệm cho thấy độ chồng lấp tốt
nhất thường trong khoảng 25% → 50%.
Thí dụ : Các tập mờ lân cận có độ chồng lấp 50% :
2. Lựa chọn dạng hàm liên thuộc :
Cách thực hiện là bắt đầu bằng các dạng hàm liên thuộc đã biết trước và mô
hình hóa nó cho đến khi nhận được bộ điều khiển mờ làm việc như mong
muốn.
Trong nhiều trường hợp dạng hàm liên thuộc hình tam giác cho kết quả
không kém gì dạng hàm liên thuộc phức tạp hơn là dạng hình chuông, do bộ
điều khiển mờ ít khi nhạy với sự thay đổi hình dạng tập mờ. Điều này làm
GVHD : BÙI THANH HUYỀN &75 & SVTH : NGUYỄN MINH TÂM
HỆ MỜ CƠ BẢN
Vi phân
Tích phân
x(t) y'(t)
LUẬN VĂN TỐT NGHIỆP ĐIỀU KHIỂN & GIÁM SÁT LÒ
NHIỆT

cho hệ mờ khá bền vững và dễ thích nghi, đó là một thuộc tính quan trọng
khi mô hình lần đầu được khảo sát.
1.9.4. Đặc tính vào ra của hệ mờ cơ bản :
Như đã nói hệ mờ cơ bản thực chất là một bộ điều khiển tónh nên quan hệ
truyền đạt hoàn toàn được mô tả đầy đủ bằng đường đặc tính y(x) gọi là đặc
tính vào ra của hệ mờ.
Đặc tính vào ra của một hệ mờ cơ bản có thể là tuyến tính hoặc phi tuyến.
Nếu đặc tính vào ra tuyến tính hoặc tuyến tính từng đoạn ta có hệ mờ tỉ lệ.
Ngược lại nếu ta có một đường đặc tính điều khiển mong muốn, ta cũng có
thể từ đó tổng hợp được hệ mờ tương ứng.
1.9.5. Tổng hợp hệ mờ tỉ lệ :
Hệ mờ tỉ lệ có đường đặc tính vào ra tuyến tính từng đoạn xác đònh bởi các
điểm nút (x
k
,y
k
) như hình vẽ :
Thuật toán tổng hợp hệ mờ tỉ lệ như sau :
1. Xác đònh các điểm nút (x
k
,y
k
) của đường đặc tính.
2. Đònh nghóa n tập mờ đầu vào A
k
có hàm liên thuộc µ
Ak
(x) dạng hình
tam giác với đỉnh là điểm x
k

và miền xác đònh là khoảng [x
k-1
,x
k+1
]
trong đó x
0
, x
n+1
là những điểm bất kỳ thỏa mãn x
0
<x
1
và x
n+1
>x
n
.
3. Xác đònh n tập mờ đầu ra B
k
biểu diễn dưới dạng Singleton tại các
điểm y
k
và có độ cao là 1.
GVHD : BÙI THANH HUYỀN &76 & SVTH : NGUYỄN MINH TÂM
x
1
x
2
x

3
x
n
x
n-2
y
2
y
n
y
n-1
y
1
y
1
y
x
y





LUẬN VĂN TỐT NGHIỆP ĐIỀU KHIỂN & GIÁM SÁT LÒ
NHIỆT
4. Đònh nghóa tập n luật điều khiển R
k
dạng :
R
k

: NẾU x=A
k
THÌ y=B
k
5. Áp dụng luật hợp thành Max-Min.
6. Sử dụng nguyên lý độ cao để giải mờ.
GVHD : BÙI THANH HUYỀN &77 & SVTH : NGUYỄN MINH TÂM
LUẬN VĂN TỐT NGHIỆP ĐIỀU KHIỂN & GIÁM SÁT LÒ
NHIỆT
CHƯƠNG 2
CÁC PHƯƠNG PHÁP ĐO VÀ ĐIỀU
KHIỂN NHIỆT ĐỘ
2.1. Điều khiển ON – OFF :
Điều khiển On- Off là lặp lại trạng thái on- off của hệ thống điều
khiển theo điểm đặt . Ví dụ trong hình , relay ngõ ra là on khi nhiệt độ trong
lò dưới điểm đặt , và off khi nhiệt độ đến điểm đặt .
1/- Mô tả hoạt động ON-OFF:
Với cấu hình của hệ thống điều khiển được trình bày ở chương 1 ,
relay ngõ ra on , cấp điện tới sợi nung khi giá trò nhiệt độ hiện tại trong lò
dưới điểm đặt . Relay ngõ ra off khi nhiệt độ lên cao hơn điểm đặt . Nhờ
phương pháp điều khiển nhiệt độ mà nhiệt độ được đặt ở giá trò nào đó bằng
cách bật on và off nguồn cho sợi nung được gọi là điều khiển ON-OFF . Hoạt
động này cũng được gọi là điều khiển hai vò trí vì hai biến đặt cũng liên quan
tới điểm đặt .
GVHD : BÙI THANH HUYỀN &78 & SVTH : NGUYỄN MINH TÂM