ỨNG DỤNG LOGIC MỜ TAGAKI-SUGENO TRONG ĐIỀU KHIỂN MÁY GIẶT THEO LUẬT HỢP THÀNH SUM –MIN

TRƯỜNG ĐẠI HỌC CÔNG NGHIỆP HÀ NÔI KHOA CÔNG NGHỆ THƠNG TIN BÀI TẬP LỚN MƠN: TÍNH TỐN MỀM ĐỀ TÀI: ỨNG DỤNG LOGIC MỜ TAGAKI-SUGENO TRONG ĐIỀU KHIỂN MÁY GIẶT THEO LUẬT HỢP THÀNH SUM –MIN Giáo viên hướng dẫn: TS.Đỗ Văn Tuấn Lớp: Khoa học máy tính 2-Khóa 10 Thành viên: 1.Lê Đình Lộc 2.Lưu Nhất Lâm Lời nói đầu Con người giao tiếp ngơn ngữ tự nhiên, mà chất ngôn ngữ tự nhiên mơ hồ độ xác thấp Tuy vậy, hầu hết tình huống, người hiểu điều mà người khác muốn nói với Khả hiểu sử dụng ngôn ngữ tự nhiên, thực chất hiểu xử lý thơng tin khơng xác chứa đó, coi thước đo mức độ hiểu biết, thông minh người Con người ln mơ ước máy tính, người bạn, người giúp việc đắc lực mình, ngày thơng minh hiểu biết Vì vậy, nhu cầu làm cho máy tính hiểu xử lý thơng tin khơng xác, xấp xỉ, chừng nhu cầu thiết Logic mờ đời cung cấp công cụ hữu hiệu để nghiên cứu xây dựng hệ thống có khả xử lý thơng tin khơng xác Nhờ có logic mờ mà người xây dựng hệ điều khiển có tính linh động cao Chúng hoạt động tốt điều kiện có nhiều nhiễu tình chưa học trước Ngày logic mờ có phạm vi ứng dụng rộng rãi giới, từ hệ thống cao cấp phức tạp hệ dự báo, nhận dạng, máy bay,… đến đồ dùng ngày máy giặt, máy điều hồ khơng khí, máy chụp hình tự động Ở Việt Nam, việc nghiên cứu lý thuyết ứng dụng logic mờ có lịch sử gần hai thập kỷ thu thành tựu to lớn Bài thu hoạch nhóm kết tìm hiểu logic mờ, phương pháp xây dựng hệ điều khiển mờ điển hình minh hoạ lý thuyết hệ mờ đơn giản - điều khiển máy giặt theo luật hợp thành SUM - MIN CHƯƠNG I: TỔNG QUÁT VỀ LOGIC MỜ I Lý thuyết tập mờ 1.Định nghĩa tập mờ Tập mờ A xác định không gian X tập mà phần tử cặp giá trị (x,µA(x)), x X µA ánh xạ: µA : X [0 1] Ánh xạ µA gọi hàm thuộc tập mờ A, tập X gọi sở tập A 2.Các đặc trưng tập mờ • Miền xác định tập A gồm phần tử có giá trị • hàm thuộc lớn tập mờ A, kí hiệu : Supp(A)={x | x X | µA(x)>0} Miền tin cậy: tập phần tử có hàm thuộc 1, ký hiệu :Ker(A) )={x | x X | µA(x)=1} Độ cao tập mờ: Tập mờ A đượ gọi chuẩn hóa • chiều cao H(A)=1 3.Các phép tốn tập mờ • Phép toán hợp: hợp hai tập mờ A, B l m C, ký ã hiờu : àC(x) = µAB(x) = max[µA(x), µB(x)] Phép tốn giao: giao hai tập mờ A,B tập C, kỳ • II hiệu: µC(x) = µAB(x) = min[µA(x), µB(x)] Phép tốn bù: phần bù tập mờ A, ký hiệu (x) =1- (x), x X Biến ngơn ngữ Một biến gán thừ tong ngôn nữ tự nhiên làm giá trị biến gọi biến giá trị VD: T=( thấp , trung bình, cao) – tập biến ngôn ngữ gọi miền III ngôn ngữ Luật hợp thành mờ 1.Cấu trúc mệnh đề hợp thành Xét hai biến ngôn ngữ X, Y X nhận giá trị mờ A có hàm thuộc µA(X), Y nhận giá trị mờ B có hàm thuộc µB(Y) Hai biểu thức X =A Y = B gọi hai mệnh đề Xét hai mệnh đề hợp thành X = A (Mệnh đề điều kiện) Y = B (mệnh đề kết luận) • Cấu trúc SISO: Cấu trúc có mệnh đề điều kiện • mệnh đẹ kết luận, ví dụ: if X = A then Y = B Cấu trúc MISO: Cấu trúc có từ hai mệnh đề điều kiện mệnh đề kết luận, ví dụ: if X = A and Y = B then Z =C • Cấu trúc MIMO: Cấu trúc có hai mệnh đề điều kện hai mệnh đề kết luận, ví dụ: if X = A and Y = B then Z = C and T = D 2.Mô tả mệnh đề hợp thành Xét hai mệnh đề hợp thành: Nếu X = A Y = B Ta có, x0 có độ phụ thuộc µA(x0) tập mờ A, cần xác định độ phụ thuộc B Bộ phụ thuộc B biểu thị ánh xạ µA(x0) µB(y0), lúc ta tập mờ B’ nên tập mờ B Có hai phương pháp phổ biến điều khiển mờ xác định B’: • • Mamdani (x,y) = min[µA(x), µB(x)] PROD (x,y) = àA(x)ìàB(x) 3.Mt s lut hp thnh c bn ã MAX – MIN: Hàm thuộc xác định MIN, phép hợp B’ • xác định MAX MAX – PROD: Hàm thuộc xác định PROD, phép hợp • B’ xác định MAX SUM – MIN: Hàm thuộc xác định MIN, phép hợp B’ • xác định SUM SUM – PROD: Hàm thuộc xác định PROD, phép hợp B’ xác định SUM IV Giải mờ Giải mờ tình xác định giá trị rõ đầu từ hàm thuộc µ B’(y) tập mờ B’ Có hai phương pháp giải mờ • • Phương pháp cực đại Phương pháp trọng tâm CHƯƠNG II:THIẾT KẾ ĐIỀU KHIỂN MỜ Cấu trúc điều khiển mờ • Chúng ta xây dựng hệ thống mờ sau: Có hai trị nhập vào : (1) Một cho độ bẩn quần áo (2) Một cho loại chất bẩn quần áo Độ bẩn xác định suốt nước Mặt khác, loại chất bẩn xác định từ bão hịa, thời gian dùng để đạt đến bão hòa Quần áo dầu mỡ chẳng hạn cần lâu cho suốt nước để đạt đến bão hịa mỡ chất hòa tan nước dạng khác chất bẩn Những giá trị cho độ bẩn loại chất bẩn có phạm vi từ tới 100 Mờ hóa đầu vào Thiết bị hợp thành Giải mã đầu Hệ thống • Hệ thống dùng cảm biến để đo giá trị rõ để dưa vào điều khiển mờ -Mờ hóa đầu vào: chuyển giá trị rõ biến đầu vào thành vector µ -Thiết bị hợp thành: Triển khai luật hợp thành xây dựng sở luật điều khiển -Giải mã đầu ra: Chuyển giá trị đầu thành rõ tương ứng với giá trị đầu vào • Các biến ngơn ngữ, trạng thái: -Với biến ngơn ngữ Độ bẩn có tập mờ : + Bẩn ít(D.Small) +Bẩn vừa(D.Medium) +Bẩn nhiều(D.Large) -Với biến ngơn ngữ loại Chất bẩn có tập mờ : +Mỡ ít(G.NotGreasy) +Mỡ vữa(G.Medium) +Mỡ nhiều(G.Greasy) -Với biến ngơn ngữ kết luận thời gian gian giặt có tập mờ: +Giặt ngắn(T.VeryShort) +Giặt ngắn(T.Short) +Giặt vừa(T.Medium) +Giặt lâu(T.Long) +Giặt lâu(T.VeryLong) • Tập luật Quyết định làm cho khả mờ điều khiển lập luật tập hợp quy tắc Nói chung, quy tắc trực giác dễ hiểu, Một quy tắc trực giác tiêu biểu sau : Nếu thời gian bão hịa lâu suốt thời gian giặt cần phải lâu Từ kết hợp khác luật điều kiện khác, viết quy tắc cần thiết để xây dựng điều khiển máy giặt Gọi X: Độ bẩn Y: Loại chất bẩn Z: Thời gian giặt (0