kl duong van ty 610144d

TỔNG LIÊN ĐOÀN LAO ĐỘNG VIỆT NAM TRƯỜNG ĐẠI HỌC TÔN ĐỨC THẮNG KHOA ĐIỆN – ĐIỆN TỬ ĐỒ ÁN TỐT NGHIỆP ĐIỀU KHIỂN CON LẮC NGƯỢC SỬ DỤNG FUZZY LOGIC GVHD : TS VÕ HOÀNG DUY SVTH : DƯƠNG VĂN TÝ LỚP : 07DD3N KHỐ : 07 TP.Hồ Chí Minh, tháng 07/2009 LỜI CẢM ƠN Thực khóa luận tốt nghiệp việc khó mà chúng em phải hoàn thành từ trước đến Trong trình thực đề tài chúng em gặp nhiều khó khăn, bỡ ngỡ Nếu khơng có giúp đỡ động viên chân thành nhiều người, có lẽ chúng em khó hồn thành tốt khóa luận Đầu tiên em xin gửi lời cảm ơn chân thành đến thầy Võ Hoàng Duy người trực tiếp hướng dẫn em khóa luận Chúng em gửi lời cảm ơn đến thầy cô khoa tự động trường Đại Học Tôn Đức Thắng tạo điều kiện cho em hồn thành khóa luận MỤC LỤC CHƯƠNG 1:LOGIC MỜ VỚI VI ĐIỀU KHIỂN 1.1 Mở đầu 1.2 Logic mờ gì? 1.3 Cấu trúc hệ thống mờ 1.4 Logic mờ sử dụng đâu 1.5 Mờ hóa CHƯƠNG 2: SƠ LƯỢC VỀ VI ĐIỀU KHIỂN PIC18F4431 13 2.1 Tính 13 2.1.1 Modun điều khiển PWM 14 bit 13 2.1.2 Modun motion feedback 13 2.1.3 Bộ chuyển đổi ADC 10 bit 200ksps, tốc độ cao 13 2.1.4 Cấu trúc dao động linh hoạt 13 2.1.5 Những điểm mạnh ngoại vi 14 2.2 CẤU HÌNH CÁC BỘ DAO ĐỘNG 14 2.2.1 Các loại dao động 14 2.2.2 Bộ dao động tinh thể/cộng hưởng gốm 15 2.2.3 Khối dao động nội 15 2.3 I/O PORTS 16 2.3.2 PORTB, TRISB ghi LATB 17 2.3.3 PORT C, TRIS C ghi LATC 18 2.3.4 PORTD, TRISD ghi LATD 19 2.3.5 PORT E, TRIS E ghi LATE 20 2.4 TIMER 20 2.4.1 Modun timer 20 2.4.2 Modun timer1 22 2.5 NGẮT 25 2.5.1 Thanh ghi INTCON 26 2.6 MODUN PWM 27 2.6.1 Tính 27 2.6.2 Chế độ FREE-RUNNING 32 2.6.3 Chế độ SINGLE-SHOT MODE 32 2.6.4 Chế độ CONTINUOUS UP/DOWN COUNT 32 CHƯƠNG 3: PIC VỚI LẬP TRÌNH CCS CĂN BẢN 33 3.1 Các thuật ngữ 33 3.2 Standard C math 33 3.3 Discrete I/O 35 3.4 Bit/Byte Manipulation 37 3.5 Delay 39 3.6 Timer, Counter 40 3.7 Interrupts 43 CHƯƠNG 4: MƠ HÌNH – MẠCH ĐIỀU KHIỂN 46 4.1 Mơ hình 46 4.1.1 Cấu tạo 46 4.1.2 Một số hình ảnh mơ hình 46 4.2 Thiết kế mạch điều khiển 48 4.2.1 Sơ đồ khối tổng thể 48 4.2.2 Sơ đồ mạch điều khiển 49 4.2.3 Một số hình ảnh 50 CHƯƠNG 5: XÂY DỰNG BỘ ĐIỀU KHIỂN MỜ CHO MƠ HÌNH CON LẮC NGƯỢC 51 5.1 Ý tưởng 51 5.2 Khởi động phương tiện mờ 52 5.2.1 Định nghĩa biến cho hàm thành phần 52 5.2.2 Cơ sở qui luật mờ 53 5.3 Lập trình phương tiện mờ 53 5.3.1 Fuzzy_inference_et() 54 5.3.2 Fuzzy_inference_det() 56 5.3.3 Code_rules() 58 5.3.4 Fuzzy_set_output() 60 5.3.5 defuzzification() 64 5.4 Điều chỉnh phương tiện mờ 69 5.5 Kết luận 70 DANH MỤC BẢNG BIỂU Bảng 1.1 : Bảng 1.2 : Các toán tử Bảng 1.3 : Ma trân qui luật trước làm đầy 10 Bảng 1.4 : Ma trận qui luật sau làm đầy 10 Bảng 2.1 : Gía trị tụ điện cho cộng hưởng gốm 15 Bảng 2.2 : Giá trị tụ điện cho dao động tinh thể .15 Bảng 2.3 : Tính chân portA 17 Bảng 2.4 : Tóm tắt ghi liên quan port A 17 Bảng 2.5 : Chức chân Port B 18 Bảng 2.6 : Tóm tắt ghi liên quan với Port B 18 Bảng 2.7 : Chức chân Port C 19 Bảng 2.8 : Tóm tắt ghi liên quan với Port C 19 Bảng 2.9 : Chức chân Port D 19 Bảng 2.10 : Tóm tắt ghi liên quan với Port D 20 Bảng 2.11 : Chức chân Port E 20 Bảng 2.12 : Tóm tắt ghi liên quan với Port C 20 Bảng 2.13 : Thanh ghi điều khiển TIMER0 21 Bảng 2.14 : Các ghi liên quan đến TIMER0 .22 Bảng 2.15 : Thanh ghi điều khiển TIMER1 23 Bảng 2.16 : Thanh ghi điều khiển ngắt 26 Bảng 2.17 : ghi điều khiển ngắt 26 Bảng 2.18 : Thanh ghi điều khiển ngắt 27 Bảng 5.1 : Cơ sở qui luật mờ 53 DANH MỤC HÌNH Hình 1.1 : Các hàm thành phần mẫu theo nhiệt độ Hình 1.2 : Các dạng hàm thành phần mẫu Hình 1.3 : Cấu trúc hệ thống mờ Hình 1.4 : Giải mờ phương pháp điểm trọng tâm Hình 1.5 : Các hàm thành phần cho vận tốc 11 Hình 1.6 : Các hàm thành phần cho khoảng cách 11 Hình 1.7 : Các hàm thành phần cho lực hãm phanh 12 Hình 2.1 : Cấu hình XT,LP,HS HSPLL 15 Hình 2.2 : Các nguồn dao động PIC 18F4431 16 Hình 2.3 : Cấu trúc tổng quát port I/O 16 Hình 2.4 : Sơ đồ khối TIMER0 chế độ bit 21 Hình 2.5 : Sơ đồ khối TIMER0 chế độ 16 bit 22 Hình 2.6 : Sơ đồ khối TIMER1 23 Hình 2.7 : Sơ đồ khối TIMER1: chế độ đọc ghi 16 bit 24 Hình 2.8 : Cấu trúc ngắt PIC 18F4431 25 Hình 2.9 : Sơ đồ khối modun PWM, ngõ bù 28 Hình 2.10: Sơ đồ khối modun PWM, ngõ độc lập 28 Hình 4.1 : Mơ hình lắc ngược 46 Hình 4.2 : Mơ hình lắc ngược (tiếp) 47 Hình 4.3 : Mơ hình lắc ngược (tiếp) 47 Hình 4.5 : Mạch điều khiển 50 Hình 4.6 : Mạch điều khiển (hồn chỉnh) 50 Hình 5.1 : Các trường hợp ngõ vào ET DET 51 Hình 5.2 : cấu trúc điều khiển mờ 52 Hình 5.3 : Các hàm thành phần cho tín hiệu ngõ vào ET 52 Hình 5.4 : Các hàm thành phần cho tín hiệu ngõ vào DET 53 Hình 5.5 : Các hàm thành phần cho tín hiệu ngõ DVT 53 Hình 5.6 : Điều chỉnh cấu trúc điều khiển mờ 70 CHƯƠNG 1:LOGIC MỜ VỚI VI ĐIỀU KHIỂN 1.1 Mở đầu Dường giới phát triển phần mềm chịu ảnh hưởng trào lưu mốt giống xã hội bình thường Dạo này, khái niệm thiết kế hướng đối tượng tính di động chương trình thịnh hành Trong lĩnh vực hệ thống nhúng (embedded system), đặc biệt hệ thống điều khiển, mốt logic mờ (fuzzy logic) Vào lúc kỹ sư người Mỹ sau không xem thường tên “fuzzy logic”, họ bắt đầu xem xét khái niệm đằng sau tên họ khám phá logic mờ cơng cụ q giá để giải nhiều tốn, nhiên có nhiều người muốn ta tin tưởng logic mờ “Silver Bullet” hệ thống nhúng Họ nói với ta logic mờ giải tất toán hệ thống nhúng ta mua sử dụng gói phát triển logic mờ họ Ta cần biết rõ logic mờ phương pháp thiết kế tuyệt vời cho nhiều hệ thống nhúng có nhiều hệ thống nhúng khơng có lợi từ logic mờ Phần cho ta thấy ta không cần mua nhiều tài liệu nghiên cứu để học logic mờ với tạo mã môi trường phát triển đắt tiền để vận hành logic mờ vi điều khiển; thay vào đó, có phương pháp hiệu đơn giản để logic mờ nhúng vi điều khiển Tuy nhiên, trước ta thực phương pháp này, ta cần biết logic mờ 1.6 Logic mờ gì? Trong giới logic xác (logic mà hầu hết biết), điều sai – vừa vừa sai thời điểm Thí dụ, phát biểu số nhỏ số 10 luôn Dạng logic mô hình số tình (chẳng hạn tốn tuyến tính) tốt phải nhàu nắn với tình khác khoảng lời giải (solution space) đường cong Điều tốt logic xác logic hoạt động tốt máy nhị phân chẳng hạn máy tính điều (logic 1) sai (logic 0) Điều xấu logic xác logic khơng hoạt động tốt tình có miền xám gradient xám thật Trong giới thực, ta biết đa số vật có mức độ mức độ sai Trong logic mờ, khái niệm điều phần sai phần thời điểm có sở Điển hình, cách mà logic mờ biểu diễn điều rõ mức độ thành phần (degree of membership) điểm liệu (data point) tập cho trước (given set) Giá trị điểm liệu hoàn toàn nằm tập cho trước Giá trị điểm liệu hồn tồn khơng tập cho trước Giữa có số vơ hạn mức độ thành phần (chẳng hạn 25, 5, 75, v.v…) Lấy thí dụ bên ngồi 90 độ (độ F), ta nói nhiệt độ tương ứng với mô tả khác loại ngày sau Loại ngày Mức độ thành phần Lạnh (cold) 0.00 Khá lạnh (chilly) 0.00 Mát (mild) 0.00 Ấm (warm) 0.25 Nóng (hot) 1.00 Bảng 1.1 Trong trường hợp này, loại ngày liệt kê xem tập điểm liệu (90 độ) có mức độ thành phần Trong hệ thống logic mờ, mức độ thành phần (được ký hiệu µ) xác định hàm thành phần (membership funtion) mà ta phải rõ cho tập mờ (fuzzy set) ta muốn định nghĩa Một hàm thành phần hoàn toàn phép ánh xạ từ giá trị đầu vào (input value) đến µ Điểm trục y mà điểm giá trị đầu vào cắt đường biểu diễn (đồ thị) hàm thành phần giá trị µ điểm liệu Ta khảo sát hàm thành phần sau (Cold, Chilly, Mild, Warm Hot) loại ngày đề cập Chilly Cold Warm Mild Hot 1.00 0.25 0.00 25 50 75 100 Temperature (degrees) Hình 1.1: Các hàm thành phần mẫu theo nhiệt độ Degree of membership: mức độ thành phần Temperature (degrees): nhiệt độ (độ F) Ta thấy giá trị 90 độ cắt hai hàm thành phần – Warm Hot Vậy 90 độ có giá trị µ khác tập mờ Warm Hot Các hàm thành phần cịn lại khơng bị cắt nên 90 độ có giá trị µ tập mờ Cold, Chilly Mild Giá trị y 90 độ cắt hàm thành phần Warm 0.25 số trở thành giá trị µ tập Tương tự, hàm thành phần Hot cắt điểm 1.00 trục y, 90 độ hoàn toàn nằm tập Hot Các dạng hàm thành phần dạng mà ta muốn, nhiên, dạng hình thang lựa chọn phổ biến cho dạng khác suy dễ dàng từ biểu diễn hình thang Một số hàm mờ thành phần (fuzzy membership function) có trình bày Singleton Trapezoidal Crisp Set Bell Shaped Triangular Non-standard Curve Hình 1.2: Các dạng hàm thành phần mẫu Singleton: mức Crisp set: tập xác (hai mức logic) Triangular: hình tam giác Trapezoidal: hình thang Bell shaped: dạng hình chng Non-standard curve: đường cong không chuẩn Hai dạng đầu (singleton [một mức] crisp [tập xác hai mức logic]) cho phép logic mờ bao gồm logic xác điểm liệu thành phần tập (µ=1) khơng thành phần chúng(µ=0) Tất đường cong cịn lại có nhiều mức thành phần khác phụ thuộc vào điểm liệu chọn Cũng cần lưu ý rằng, cách sửa đổi điểm uốn (inflection point) đường hình thang, ta nhận singleton, tập crisp tập tam giác Vậy thì, ta sử dụng loại mơ hình đường cong (dạng hình thang) để biểu diễn bốn loại tập mờ (hình thang, tam giác, crisp singleton) Hai loại hàm thành phần khác khó biểu diễn đường cong chúng, ta biểu diễn chúng Thành phần tập sở cho việc phân tích mờ (fuzzy analysis) Một hệ thống mờ bao gồm qui luật (rule), qui luật phát biểu mối quan hệ đầu vào với tập mờ hành động kết hợp Lấy thí dụ, hệ thống mờ điều khiển tốc độ quạt hút dựa nhiệt độ có qui luật nói “nếu(if) nhiệt độ Hot, thì(then) tốc độ quạt High” Hệ thống mờ xem xét qui luật xác định mức độ nhiệt độ Hot Mức độ thành phần dẫn đến giá trị qui luật so sánh với giá trị qui luật khác hệ thống Việc so sánh liên qui luật dẫn đến định giá trị tốc độ quạt Trong trường hợp tổng quát, qui luật logic mờ bao gồm phần “if” (tiền đề [antecedent]) phần “then” (hệ [consequence]) Một qui luật có nhiều tiền đề phần “if” nhiều hệ phần “then” Các tiền đề hệ kết hợp cách sử dụng toán tử logic (logic operator) chẳng hạn AND OR NOT Cũng có nhiều toán tử logic khác toán tử vừa nêu sử dụng phổ biến Thực tốn học tốn tử logic mờ thơng dụng minh họa bảng 1.2 Mỗi toán tử thao tác toán học đơn giản Toán tử Thực µ(a AND b) Min(µa, µb) µ(a OR b) Max(µa, µb) µ(NOT a) 1- µa Bảng 1.2: Các toán tử Một hệ thống logic mờ bao gồm tập qui luật tạo cách sử dụng toán tử bảng 1.2 Như đề cập trước đây, qui luật phải có chuỗi tiền đề hệ Số qui luật từ đến n, n xác định giới hạn hệ thống ta Điển hình, tập qui luật gọi sở qui luật (rule base) Ngồi ta chọn phép gán trọng số cho qui luật để thực hệ thống mờ Trong đa số hệ thống mờ, trọng số qui luật thiết lập để qui luật quan trọng không qui luật Tuy nhiên ta kết thúc với hệ thống ta tin tưởng qui luật quan trọng qui luật lại Trong trường hợp này, ta gán trọng số cho qui luật lớn trọng số gán cho tất qui luật khác Điều thực cách cho qui luật quan trọng trọng số cho qui luật lại trọng số nhỏ gán trọng số cho qui luật khác tăng số qui { FI_DET1=make16(NB,10*(-20-INPUT_ET)); FI_DET2=make16(NM,10*(INPUT_ET+30)); } else if(DET==-20) { FI_DET1=make16(NM,100); FI_DET2=make16(NM,100); } else if(DET