đồ án trang bị điện_ứng dụng điều khiển mờ điều khiển máy giặt

Để làm quen với đó trong môn học Tổng hợp hệ điện cơ chúng em đã được giao nhiệm vụ thực hiện đồ án “điều khiển mờ máy giặt”.. Năm 1970 tại trường Mary Queen, London – Anh, Ebrahim Mamda

MỤC LỤC

Trang

Lời nói đầu

CHƯƠNG 1 : TỔNG QUAN VỀ ĐIỀU KHIỂN MỜ VÀ ĐIỀU KHIỂN MỜ TRONG MÁY GIẶT 1.1 Khái niệm cơ bản……… ……… …… 2

1.1.1 Định nghĩa tập mờ……… ……… 3

1.1.2.Các thuật ngữ trong logic mờ……… ……… 3

1.1.3 Biến ngôn ngữ……….….4

1.1.4 Các phép toán trên tập mờ……… 5

1.1.5 Luật hợp thành……….….6

1.1.6 Giải mờ……….8

1.2 Bộ điều khiển mờ……… 10

1.2.1 Tổng quan về bộ điều khiển mờ……… 10

1.2.2 Cấu trúc của bộ điều khiển mờ……… ….12

1.2.3 Nguyên lí điều khiển mờ……….16

1.2.4 Thiết bộ điều khiển mờ……… 17

CHƯƠNG 2 ỨNG DỤNG LOGIC MỜ VÀO BÀI TOÁN MÁY GIẶT 2.1.Hoạt động của máy giặt……… … …… …… 18

2.2 Bộ điều khiển mờ của máy giặt ……… ……… ….19

2.2.1.Tập luật ……… ……….20

2.2.2.Hàm thành viên……… ……… 22

KẾT LUẬN

TÀI LIỆU THAM KHẢO

LỜI NÓI ĐẦU

Sự phát triển kinh tế của mỗi quốc gia phụ thuộc rất nhiều vào mức độ công nghiệp hóa, hiện đại hóa và tự động hoá các quá trình sản xuất Với vai trò là mũi nhọn của kỹ thuật hiện đại, lĩnh vực tự động hoá đang phát triển với tốc độ ngày càng cao Những thành tựu của lý thuyết Điều khiển tự động, Tin học công nghiệp, Điện tử công suất, Kỹ thuật đo lường đã và đang được triển khai trên quy mô rộng lớn, tạo nên những thiết bị và dây chuyền công nghiệp sản xuất tự động với năng suất cao và chất lượng tốt Trong quá trình sản xuất, việc tự động hoá một dâychuyền sản xuất đóng vai trò rất quan trọng Nó là cầu nối giữa các hạng mục sản xuất, giữa các phân xưởng trong nhà máy, giữa các máy công tác trong một dây chuyền Việc điều khiển hoạt động của các dây chuyền hiện đại, tiên tiến cũng ngàycàng đa dạng và phức tạp

Để làm quen với đó trong môn học Tổng hợp hệ điện cơ chúng em đã được giao nhiệm vụ thực hiện đồ án “điều khiển mờ máy giặt” Đây là một trong những

thành tựu mà khoa học kỹ thuật đã đạt được nhằm phục vụ cho quá trình công nghiệp hóa và hiện đại hóa đất nước, đưa kĩ thuật điều khiển lên một tầng phát triểncao hơn

Trong quá trình thiết kế, với sự giúp đỡ của các thầy giáo, cô giáo trong Bộ môn Tự động hoá XNCN đặc biệt là thầy PHẠM TÂM THÀNH , cộng với sự nỗ lực của bản thân, em đã hoàn thành được bản đồ án này Tuy nhiên, do thời gian tương đối ngắn và trình độ chuyên môn còn hạn chế nên bản đồ án không tránh khỏi thiếu sót Em mong nhận được sự góp ý của các thầy cô giáo để bản đồ án nàyđược hoàn thiện hơn

CHƯƠNG 1 TỔNG QUAN VỀ ĐIỀU KHIỂN MỜ VÀ ĐIỀU KHIẺN MỜ

TRONG MÁY GIẶT

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.

1.1 Khái niệm cơ bản

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 x k của phát

biểu trên nếu nó nhận được một khả năng µ(x k ) thì tập hợp F gồm các cặp (x, µ(x k ))

trong đó : µF gọi là hàm thuộc , B gọi là tập nền.

1.1.2 Các thuật ngữ trong logic mờ

• Độ cao tập mờ F là giá trị h = SupµF (x), trong đó supµF (x) chỉ giá trị nhỏ nhất

trong tất cả các chặn trên của hàm µF (x).

• Miền xác định của tập mờ F, ký hiệu là S là tập con thoả mãn :

S = SuppµF (x) = { x∈B | µF (x) > 0 }

• Miền tin cậy của tập mờ F, ký hiệu là T là tập con thoả mãn :

T = { x∈B | µF (x) = 1 }

• Các dạng hàm thuộc (membership function) trong logic mờ

Có rất nhiều dạng hàm thuộc như : Gaussian, PI-shape, S-shape, Sigmoidal, shape …

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:

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 }

+ Theo luật Max µX∪Y (b) = Max{ µX (b) , µY (b) }

+ Theo luật Sum µX∪Y (b) = Min{ 1, µX (b) + µY (b) }

Hình 4.2:

+ Theo luật Lukasiewicz µX∪Y (b) = Max{0, µX (b)+µY (b)-1}

+ Theo luật Prod µX∪Y (b) = µX (b).µY (b)

- Phép bù tập mờ: µX c (b) = 1- µX (b)

1.1.5 Luật hợp thành

1 Mệnh đề hợp thành

Ví dụ điều khiển mực nước trong bồn chứa, ta quan tâm đến 2 yếu tố:

+ Mực nước trong bồn L = {rất thấp, thấp, vừa}

+ Góc mở van ống dẫn G = {đóng, nhỏ, lớn}

Ta có thể suy diễn cách thức điều khiển như thế này:

Nếu mực nước = rất thấp Thì góc mở van = lớn

Nếu mực nước = thấp Thì góc mở van = nhỏ

Nếu mực nước = vừa Thì góc mở van = đóng

Trong ví dụ trên ta thấy có cấu trúc chung là “Nếu A thì B” Cấu trúc này gọi là mệnh đề hợp thành, A là mệnh đề điều kiện, C = A⇒B là mệnh đề kết luận.

Định lý Mamdani:

“Độ phụ thuộc của kết luận không được lớn hơn độ phụ thuộc điều kiện”

Nếu hệ thống có nhiều đầu vào và nhiều đầu ra thì mệnh đề suy diễn có dạng tổng quát như sau:

If N = n i and M = m i and … Then R = r i and K = k i and …

2 Luật hợp thành mờ

Luật hợp thành là tên gọi chung của mô hình biểu diễn một hay nhiều hàm thuộccho 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

a 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 µA (x) thành n điểm x i , i = 1,2,…,n

Chia hàm thuộc µB (y) thành m điểm y j , j = 1,2,…,m

) 1 , (

) 1 , 2 (

) , 1 (

) 1 , 1

(

ym xn y

xn

ym x y

x

ym x y

x

R R

R R

R R

µ µ

µ µ

µ µ

m r r

m r r

21

1

11

Hàm thuộc µB’ (y) đầu ra ứng với giá trị rõ đầu vào x k có giá trị

µB’ (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 µB’(y) là:

µB’ (y) = { l 1 ,l 2 ,l 3 ,…,l m } với l k =maxmin{a i ,r ik }.

b Thuật toán xây dựng mệnh đề hợp thành cho hệ MISO

Luật mờ cho hệ MISO có dạng:

“If cd 1 = A 1 and cd 2 = A 2 and … Then rs = B”

Các bước xây dựng luật hợp thành R:

• Rời rạc các hàm thuộc µA1 (x 1 ), µA2 (x 2 ),…, µAn (x n ), µB (y)

• Xác định độ thoả mãn H cho từng véctơ giá trị rõ đầu vào x={c 1 ,c 2 ,…,c n } trong đó

c i là một trong các điểm mẫu của µAi (x i ) Từ đó suy ra

H = Min {µA1 (c 1 ), µA2 (c 2 ), …, µAn (c n ) }

• Lập ma trận R gồm các hàm thuộc giá trị mờ đầu ra cho từng véctơ giá trị mờ đầuvào: µB’ (y) = Min {H, µB (y)} hoặc µB’ (y) = H µB (y)

• Nguyên lý cận trái : chọn y’ = y1

• Nguyên lý cận phải : chọn y’ = y2

Điểm y’ được xác định là hoành độ của điểm trọng tâm miền được bao bởi trục

hoành và đường µB’ (y).

µ

µ y dy y

trong đó S là miền xác định của tập mờ B’

♦Phương pháp trọng tâm cho luật Sum-Min

Giả sử có m luật điều khiển được triển khai, ký hiệu các giá trị mờ đầu ra của luật điều khiển thứ k là µB’k (y) thì với quy tắc Sum-Min hàm thuộc sẽ là µB’ (y) =

m k

k B

A

M dy

y

dy y y dy

y

dy y y

1 1

1 '

1 '

1 '

) (

) ( )

(

) (

µ

µ µ

µ

(4.1)

trong đó M i = ∫

S ' ( dy y)

yµB k và A

i = ∫

S 'k ( dy y)

a b

µ

H

Chú ý hai công thức trên có thể áp dụng cả cho luật Max-Min

m

H

H y

1.2.1 Tổng quan về bộ điều khiển mờ

Trong những năm gần đây, lý thuyết logic mờ đã có nhiều áp dụng thành côngtrong lĩnh vực điều khiển Bộ điều khiển dựa trên lý thuyết logic mờ gọi là bộ điều khiễn mờ Trái với kỹ thuật kinh điển, kỹ thuật điều khiển mờ thích hợp với các đốitượng phức tạp, không xác định mà người vận hành có thể điều khiển theo kinh nghiệm Đặc điểm của bộ điều khiển mờ là không cần biết mô hình toán học mô tả đặc tính của hệ thống dưới dạng các phát biểu ngôn ngữ Chất lượng của bộ điều khiển mờ phụ thuộc rất nhiều vào kinh nghiệm của người thiết kế

Về nguyên tắc, hệ thống điều khiển mờ cũng không có gì khác so với hệ thống điều khiển tự động thông thường khác Sự khác biệt ở đây là bộ điều khiển mờ làm việc có tư duy như “bộ não” dưới dạng trí tuệ nhân tạo Nếu khẳng định với bộ điềukhiển mờ có thể giải quyết mọi vấn đề từ trước đến nay chưa giải quyết được theo phương pháp kinh điển thì không hoàn toàn chính xác, vì hoạt động của bộ điều khiển phụ thuộc vào kinh nghiệm và phương pháp rút ra kết luận theo tư duy con người, sau đó được cài đặt vào máy tính dựa trên cơ sở logic mờ

Bộ điều khiển mờ có thể dùng trong các sơ đồ điều khiển khác nhau Sau đây là

3 sơ đồ điều khiển thường gặp:

+ Điều khiển trực tiếp

Bộ điều khiển mờ được dùng trong đường thuận (forward path) của hệ thống điều khiển nối tiếp Tín hiệu ra của đối tượng điều khiển được so sánh với tín hiệu đặt, nếu có sai lệch thì bộ điều khiển mờ sẽ xuất tín hiệu tác động vào đối tượng nhằm mục đích làm sai lệch giảm về 0 Đây là sơ đồ điều khiển rất quen thuộc, trong sơ đồ này, bộ điều khiển mờ được dùng để thay thế bộ điều khiển mờ kinh điển.

+ Điều khiển bù nhiễu:

• Sơ đồ điều khiển này nhằm mục đích bù ảnh hưởng của nhiễu đo được Điều này cần mô hình chính xác, nhưng nếu việc xây dựng mô hình quá khó khăn hoặc đắt tiền thì có thể dùng mô hình mờ Hình 2.2 trình bày hệ thống điều khiển với bộ điều khiển kinh điển và bộ bù nhiễu mờ ( fuzzy compensator) Khi

bỏ qua ngõ vào nhiễu, hệ thống trên có thể xem là sự kết hợp tác động điều khiển tuyến tính và phi tuyến; bộ điều khiển có thể là bộ điều khiển PID và bộ điều khiển mờ F đóng vai trò bộ điều khiển phi tuyến phụ

+ Điều khiển thích nghi:

Các qui tắc mờ cũng có thể dùng để hiệu chỉnh thông số của bộ điều khiển tuyến tính trong sơ đồ điều khiển thích nghi Nếu một đối tượng phi tuyến thay đổi điểm làm việc, để chất lượng điều khiển tốt thì thông số của bộ điều khiển phải thay đổi theo Hình sau là sơ đồ điều khiển thích nghi với bộ giám sát mờ

1.2.2 Cấu trúc một bộ điều khiển mờ

đồ trên được mô tả sau đây:

lý sẽ được đưa vào bộ điều khiển mờ cơ bản và cần chú ý rằng các tín hiệu này vẫn

là giá rõ

+ Bộ điều khiển mờ cơ bản:

Mờ hóa :là khối đầu tiên bên trong bộ điều khiển mờ cơ bản, khối này có chức

năng biến đổi giá trị rõ sang giá trị ngôn ngữ, hay nói cách khác là sang tập mờ, vì

hệ luật có thể suy diễn trên các tập mờ

Hệ luật: hệ luật mờ có thể xem là mô hình toán học biểu diễn tri thức , kinh nghiệm

của con người trong việc giải quyết bài toán dưới dạng các phát biểu ngôn ngữ Hệ luật mờ gồm các luật có dạng nếu – thì , trong đó mệnh đề điều kiện và mệnh đề kết luận của mỗi qui tắc là các mệnh đề mờ liên quan đến một hay nhiều biến ngôn ngữ Điều này có nghĩa là bộ điều khiển mờ có thể áp dụng để giải các bài toán điều khiển một ngõ vào một ngõ ra (SISO) hay nhiều ngõ vào nhiều ngõ ra

(MIMO)

Phương pháp suy diễn: Suy diễn là sự kết hợp các giá trị ngôn ngữ của ngõ vào sau

khi mờ hoá với hệ luật để rút ra kết luận giá trị mờ của ngõ ra Hai phương pháp suy diễn thường dùng trong điều khiển lá MAX-MIN và MAX – PROD

Giải mờ: Kết quả suy diễn bởi hệ luật là giá trị mờ, các giá trị mờ này cần được

+ Hậu xử lý :

Trong trường hợp các giá trị ở ngõ ra của các luật được định nghĩa trên tập cơ sở chuẩn thì giá trị rõ sau khi giải mờ phải được nhân với một hệ số tỉ lệ để trở thành giá trị vật lý

Hậu xử lý thường gồm các mạch khuếch đại ( có thể chỉnh độ lợi), đôi khi khối hậu

xử lý có thể có khâu tích phân

Mờ hóa

Mờ hóa có nghĩa là dùng những hàm liên thuộc của các biến ngôn ngữ để tính mức

độ phụ thuộc cho từng tập mờ đối với một giá trị cụ thể của đầu vào Trước tiên, xác định ngõ vào và ra của hệ thống Sau đó định nghĩa luật Nếu – Thì , dùng dữ liệu để suy ra 1 hàm liên thuộc Mờ hóa là bước đầu tiên trong quá trình tính toán của hệ mờ Kết quả của nó được dùng làm đầu vào để tính các luật mờ

+ Luật mờ :

Hầu hết các hệ thống hoạt động dựa trên nền tảng logic mờ đều dùng luật để biểu diễn mối quan hệ giữa các biến ngôn ngữ và để rút ra hành động tương ứng đối với đầu vào Một luật bao gồm hai phần : phần điều kiện ( nếu ) và phần kết luận ( thì ).Phần điều kiện có thể gồm nhiều điều kiện, kết hợp với nhau bằng các liên từ như

và (and) , hoặc Or …

+ Suy luận mờ

Việc tính toán các luật mờ được gọi là suy luận mờ, bao gồm hai bước chính Tính từng luật : xét riêng lẻ từng luật mờ, dựa trên hàm liên thuộc của các tập mờ đầu vào và liên từ kết hợp chúng để tạo ra độ phụ thuộc chung cho các đầu vào, và cũng là kết quả của riêng luật đó Thông thường người ta tính AND bằng phép lấy

min và OR bằng phép lấy max, điều này nhằm làm giản đơn các phép tính trong các ứng dụng điều khiển nhỏ

+ Tổng hợp luật dựa trên kết quả của từng luật đã tính ở trên, người ta tổng hợp chúng lại để có kết quả cuối cùng của các tập mờ đầu ra Phương pháp thường dùngtrong bước này là Max-Min hay Max-Prod

Hiện nay, trong điều khiển mờ người ta có thể áp dụng một trong hai loại qui tắc điều khiển: qui tắc Mandani và qui tắc mờ Sugeno

1.2.3 Nguyên lý điều khiển mờ

♦ Các bước thiết kế hệ thống điều khiển mờ

+ Giao diện đầu vào gồm các khâu: mờ hóa và các khâu hiệu chỉnh như tỷ lệ,tích phân, vi phân …

+ Thiếp bị hợp thành : sự triển khai luật hợp thành R

THIẾT BỊ ĐO

+ Giao diện đầu ra gồm : khâu giải mờ và các khâu giao diện trực tiếp với đốitượng.

1.2.4 Thiết kế bộ điều khiển mờ

• Các bước thiết kế:

B1: Định nghĩa tất cả các biến ngôn ngữ vào/ra

B2: Xác định các tập mờ cho từng biến vào/ra (mờ hoá)

+ Miền giá trị vật lý của các biến ngôn ngữ

B5: Giải mờ và tối ưu hoá

• Những lưu ý khi thiết kế BĐK mờ

- Không bao giờ dùng điều khiển mờ để giải quyết bài toán mà có thể dễ dàngthực hiện bằng bộ điều khiển kinh điển

- Không nên dùng BĐK mờ cho các hệ thống cần độ an toàn cao

- Thiết kế BĐK mờ phải được thực hiện qua thực nghiệm

• Phân loại các BĐK mờ

i Điều khiển Mamdani (MCFC)

ii Điều khiển mờ trượt (SMFC)

iii Điều khiển tra bảng (CMFC)

iv Điều khiển Tagaki/Sugeno (TSFC)

CHƯƠNG 2 ỨNG DỤNG LOGIC MỜ VÀO BÀI TOÁN

MÁY GIẶT

Ngày nay nhiều trang thiết bị được nhúng trong vào trong nó lôgic mờ để cho việc sử dụng nó dễ hơn, tiện lợi hơn Chúng ta có thể tìm thấy lôgic mờ trong những camera, những nồi cơm điện, những máy hút bụi, … Như vậy ta có thể có một ý tưởng rằng chúng đã được làm như thế nào, chúng ta sẽ xem mô hình được đơn giản hóa này của một máy giặt ứng dụng logic mờ

Khi sử dụng một máy giặt, việc lựa chọn thời gian giặt dựa vào số lượng quần

áo, kiểu và độ bẩn mà quần áo có Để tự động hóa quá trình này, chúng ta sử dụng những phần tử sensors để phát hiện ra những tham số này ( ví dụ: thể tích quần áo,

độ và kiểu chất bẩn) Thời gian giặt được xác định từ dữ liệu này Không may, không dễ có cách công thức hóa một mối quan hệ toán học chính xác giữa thể tích quần áo và độ bẩn và thời gian giặt Chúng ta giải quyết vấn đề thiết kế này bằng cách sử dụng lôgic mờ

2.1 Hoạt động của máy giặt

Quy trình lưu chuyển nước và chất tải rửa trong máy giặt:

- Nước nóng và nước lạnh đi đến khay đựng chất bẩn trong máy giặt

- Nước hoà với chất tẩy rửa và đi vào trong thùng của máy giặt

- Thông qua các lỗ nhỏ của thùng máy,nước được đưa xuống đáy của máy

- Bộ phận đun sôi nước

- Động cơ sẽ hoạt động khi nước đạt nhiệt độ cần thiết và động cơ làm quay thùng trong máy để bắt đầu quá trình giặt

- Thùng quay máy quay về phía trước và sau hoà trộn nước xà phòng với quần áo

- Máy bơm đưa nước bẩn ra ngoài

Sau khi giặt sạch quần áo, thùng máy sẽ quay với tốc độ khoảng 1.400 vòng một phút để thực hiện công đoạn vắt khô Trên bề mặt của thùng máy có hàng trăm lỗ nhỏ để khi quay với tốc độ cao, nước có thể từ đó thoát ra ngoài Đa số các máy