Đang tải... (xem toàn văn)
TRƯỜNG ĐẠI HỌC THÁI NGUYÊN TRƯỜNG ĐẠI HỌC CÔNG NGHỆ THÔNG TIN & TRUYỀN THÔNG NGUYỄN THỊ HOA ĐIỀU KHIỂN HẠ ĐỘ CAO VẬT BAY SỬ DỤNG LÝ THUYẾT MỜ VÀ ĐẠI SỐ GIA TỬ LUẬN VĂN THẠC SĨ THÁI NGUYÊN 2020 TR[.]
TRƯỜNG ĐẠI HỌC THÁI NGUYÊN TRƯỜNG ĐẠI HỌC CÔNG NGHỆ THÔNG TIN & TRUYỀN THÔNG NGUYỄN THỊ HOA ĐIỀU KHIỂN HẠ ĐỘ CAO VẬT BAY SỬ DỤNG LÝ THUYẾT MỜ VÀ ĐẠI SỐ GIA TỬ LUẬN VĂN THẠC SĨ THÁI NGUYÊN 2020 TRƯỜNG ĐẠI HỌC THÁI NGUYÊN TRƯỜNG ĐẠI HỌC CÔNG NGHỆ THÔNG TIN & TRUYỀN THÔNG NGUYỄN THỊ HOA ĐIỀU KHIỂN HẠ ĐỘ CAO VẬT BAY SỬ DỤNG LÝ THUYẾT MỜ VÀ ĐẠI SỐ GIA TỬ CHUYÊN NGÀNH: KỸ THUẬT ĐIỀU KHIỂN VÀ TỰ ĐỘNG HÓA MÃ SỐ: 852 02 16 NGƯỜI HƯỚNG DẪN KHOA HỌC TS VŨ NHƯ LÂN THÁI NGUYÊN 2020 i LỜI CAM ĐOAN Tôi xin cam đoan luận văn tổng hợp thực Các kết phân tích hồn toàn trung thực, nội dung thuyết minh chưa cơng bố Luận văn có sử dụng tài liệu tham khảo nêu phần tài liệu tham khảo Tác giả luận văn Nguyễn Thị Hoa ii LỜI CẢM ƠN Tơi xin bày tỏ lịng biết ơn chân thành tới TS Vũ Như Lân hướng dẫn tận tình, bảo cặn kẽ để tơi hồn thành luận văn Đồng thời xin gửi lời cảm ơn tới tất thầy giáo, cô giáo Khoa Công nghệ tự động hóa đào tạo sau đại học bạn đồng nghiệp Trường Đại học CNTT&TT- ĐHTN Bắc Ninh, ngày tháng 11 năm 2020 Tác giả luận văn Nguyễn Thị Hoa iii MỤC LỤC Trang phụ bìa Lời cam đoan i Lời cảm ơn ii Mục lục iii Danh mục kí hiệu, chữ viết tắt v Danh mục bảng vi Danh mục hình vii Lời nói đầu CHƯƠNG 1: GIỚI THIỆU MỘT SỐ KIẾN THỨC CƠ SỞ 1.1 Lý thuyết mờ logic mờ lĩnh vực điều khiển 1.1.1 Biến ngôn ngữ 1.1.2 Các khái niệm logic mờ 1.2 Mơ hình mờ lập luận xấp xỉ 17 1.2.1 Mơ hình mờ 17 1.2.2 Phương pháp lập luận mờ đa điều kiện 18 1.3 Lý thuyết Đại số gia tử ( tóm tắt ) 20 1.3.1 Giới thiệu 20 1.3.2 Ý tưởng công thức HA 20 1.3.3 Xác định đầu vào thực 26 1.4 Kết luận chương 27 CHƯƠNG 2: MƠ HÌNH ĐIỀU KHIỂN MỜ 28 2.1 Mơ hình điều khiển mờ dạng Mamdani 28 2.2 Mơ hình điều khiển dựa ngữ nghĩa 32 2.2.1 Hệ luật điều khiển dựa tập mờ 32 2.2.2 Hệ luật điều khiển dựa ngữ nghĩa 33 2.3 Kết luận chương 35 iv CHƯƠNG 3: ĐIỀU KHIỂN HẠ ĐỘ CAO VẬT BAY 37 3.1 Mơ hình động học đơn giản vật bay 37 3.2 Điều khiển hạ độ cao vật bay sử dụng tập mờ 37 3.3 Điều khiển sử dụng đại số gia tử 42 3.4 Kết luận chương 54 HƯỚNG PHÁT TRIỂN ĐỀ TÀI 55 KẾT LUẬN VÀ KIẾN NGHỊ 56 TÀI LIỆU THAM KHẢO 57 v DANH MỤC CÁC KÝ HIỆU, CHỮ VIẾT TẮT ĐSGT GMP SISO HA FC SQM HAFC SAM Đại số gia tử General Modus Ponens (Modus Ponens chung) Single Input Single Output (Đầu vào đơn đầu nhất) Hedge Algebras (Đại số gia tử) Fuzzy Conditional (Điều khiển mờ) Quantitative semantic mapping (Ánh xạ ngữ nghĩa định lượng) Hedge Algebra Fuzzy Control (Điều khiển mờ dựa Đại số gia tử) Semantic Associative Memory (Bộ nhớ liên kết ngữ nghĩa) P Propotional – Tỉ lệ I Integral – Tích phân D Derivative – Vi phân PID FAM Propotional Integral Derivative (Tỉ lệ - tích phân - vi phân) Fuzzy Associate Memory (Bộ nhớ liên kết mờ) L, M, S, NZ Large, Medium, Small, Near Zero UL, US, Z, DS, DL Up Large, Up Small, Zero, Down Small, Down Large vi DANH MỤC CÁC BẢNG Tên bảng STT Trang 1.1 Một vài phép kết nhập với hàm thuộc a,b 1.2 Ma trận quan hệ "x gần y" 14 1.3 Bảng chân lý với logic trị 16 1.4 Bảng chân lý với logic mờ 16 3.1 Những giá trị hàm thuộc độ cao vật bay 37 3.2 Những giá trị hàm thuộc tốc độ vật bay 38 3.3 Những giá trị hàm thuộc lực điều khiển 39 3.4 Bảng FAM 40 3.5 Bảng SAM 43 3.6 Toạ độ luật điểm đường cong ngữ nghĩa định lượng 45 3.7 So sánh phương pháp điều khiển mờ phương pháp điều khiển sử dụng đại số gia tử AND = PRODUCT 47 3.8 Toạ độ luật điểm đường cong ngữ nghĩa định lượng 49 3.9 So sánh phương pháp điều khiển mờ phương pháp điều khiển sử dụng đại số gia tử AND = MIN 51 [0,1] 10 vii DANH MỤC CÁC HÌNH STT Tên hình Trang 1.1 Biểu diễn biến ngôn ngữ 1.2 Biểu diễn hàm thuộc 1.3 Biểu diễn giá đỡ 1.4 Biểu diễn -Cut 1.5 Phạm vi phép kết nhập theo tham số 12 1.6 Ví dụ quan hệ rõ quan hệ mờ 13 1.7a Tích đề rõ 14 1.7b Tích Đề mờ 14 1.8 Các ánh xạ ngữ nghĩa định lượng 26 2.1 Bộ điều khiển mờ dạng Mamdani 28 2.2 Một điều khiển mờ động 28 2.3 Hệ kín, phản hồi âm điều khiển mờ 29 2.4 Bộ điều khiển mờ PID 32 3.1 Phân hoạch độ cao h(ft) 38 3.2 Phân hoạch tốc độ v(ft/s) 39 3.3 Phân hoạch lực điều khiển f(lbs) 39 3.4 Khoảng xác định ngữ nghĩa biến Vào Ra 44 3.5 Đồ thị đường cong ngữ nghĩa định lượng 45 viii LỜI NÓI ĐẦU Ngày nay, với phát triển ngành kỹ thuật, công nghệ thông tin góp phần cho phát triển kỹ thuật điều khiển tự động hố Trong cơng nghiệp, điều khiển trình sản xuất mũi nhọn then chốt để giải vấn đề nâng cao suất chất lượng sản phẩm Một vấn đề thường gặp hệ thống điều khiển sử dụng rộng rãi toán điều khiển bám theo quỹ đạo cho trước với sai số nhỏ Trong trình điều khiển thực tế, người ta ln mong muốn có thuật toán điều khiển đơn giản, dễ thể mặt cơng nghệ có độ xác cao tốt Đây yêu cầu khó thực thơng tin có tính điều khiển mơ hình động học đối tượng điều khiển biết mơ hồ dạng tri thức chuyên gia theo kiểu luật IF – THEN Để đảm bảo độ xác cao q trình xử lý thông tin điều khiển cho hệ thống làm việc môi trường phức tạp Hiện số kỹ thuật phát phát triển mạnh mẽ đem lại nhiều thành tựu bất ngờ lĩnh vực xử lý thông tin điều khiển Trong năm gần đây, nhiều công nghệ thông minh sử dụng phát triển mạnh điều khiển công nghiệp công nghệ nơron, công nghệ mờ, công nghệ tri thức, giải thuật di truyền, … Những công nghệ phải giải với mức độ vấn đề cịn để ngỏ điều khiển thơng minh nay, hướng xử lý tối ưu tri thức chuyên gia Lý thuyết đại số gia tử hình thành từ năm 1990 [1, 2] Ngày lý thuyết phát triển mục tiêu giải toán suy luận xấp xỉ ứng dụng lĩnh vực công nghệ thông tin điều khiển Trong lôgic mờ lý thuyết mờ [8], nhiều khái niệm quan trọng tập mờ, T-chuẩn, S-chuẩn, phép giao mờ, phép hợp mờ, phép phủ định mờ, phép kéo theo mờ, phép hợp thành, … sử dụng toán suy luận xấp xỉ Đây điểm mạnh có lợi cho trình suy luận mềm dẻo điểm yếu có nhiều yếu tố ảnh hưởng đến tính xác q trình suy luận Trong suy luận xấp xỉ dựa đại số gia tử từ đầu không sử dụng khái niệm tập mờ, độ xác suy luận xấp xỉ không bị ảnh hưởng khái niệm Một vấn đề đặt liệu đưa lý thuyết đại số gia tử với tính ưu việt suy luận xấp xỉ so với lý thuyết khác vào toán điều khiển liệu có thành cơng lý thuyết khác có hay khơng? Luận văn cho thấy sử dụng cơng cụ đại số gia tử cho nhiều lĩnh vực công nghệ khác số cơng nghệ điều khiển sở tri thức chuyên gia [4, 5, 6, 7] Phần nội dung luận văn gồm chương trình bày quan điểm ứng dụng: - Chương I nêu vấn đề sở lý thuyết mờ, lôgic mờ lý thuyết Đại số gia tử (ĐSGT), kiến thức cần thiết tối thiểu cho tốn điều khiển dạng tóm tắt nhằm triển khai ứng dụng chương II chương III - Chương II đề cập chung tương đối ngắn gọn vấn đề điều khiển mờ sử dụng mô hình Mamdani điều khiển sử dụng mơ hình ngữ nghĩa ĐSGT - Chương III tập trung giải tốn ứng dụng cụ thể hai mơ hình trình bày chương II cho tốn điều khiển hạ độ cao vật bay Từ thấy rõ tính ưu việt tiếp cận ứng dụng ĐSGT so với tiếp cận mờ truyền thống toán hạ độ cao vật bay nêu qua chu kỳ điều khiển 3 CHƯƠNG 1: GIỚI THIỆU MỘT SỐ KIẾN THỨC CƠ SỞ 1.1 Lý thuyết mờ logic mờ lĩnh vực điều khiển Ngày ln có địi hỏi phải có phương pháp xử lý thơng tin ngày thơng minh Trong tốn điều khiển, mơ hình đối tượng điều khiển khơng phải lúc biết xác Vì cần phải xây dựng thuật toán điều khiển mềm dẻo cho phép phát huy sức mạnh vốn có thuật tốn điều khiển truyền thống đặc biệt cho phép sử dụng nguồn tri thức giàu tính chun gia tình điều khiển phức tạp Đó lý người ta cần tới lý thuyết mờ logic mờ Bởi có mặt logic mờ làm cho việc xử lý thông tin trở lên mềm dẻo Viên gạch đặt móng cho lý thuyết mờ logic mờ Biến ngôn ngữ 1.1.1 Biến ngôn ngữ Biến ngôn ngữ loại biến mà giá trị khơng phải số mà từ hay mệnh đề dạng ngôn ngữ tự nhiên Biến ngôn ngữ định nghĩa thành phần sau đây: < n , T(n) , U , G , M > (1.1) Trong đó: n - Tên biến ngơn ngữ T(n) - Tập giá trị biến ngôn ngữ U - Tập mà tạo nên giá trị có T(n) G - Luật syntatic tạo nên giá trị biến ngôn ngữ M - Luật semantic cung cấp ý nghĩa cho giá trị biến ngơn ngữ Ví dụ: Biến ngơn ngữ “Học lực” n = Học lực T(n) = {Kém, Yếu, Trung bình, Khá, Giỏi} U = [0, 10] - thang điểm đánh giá G = Nếu điểm đánh giá u n học sinh có học lực sau: Kém với hàm thuộc kém(u) Yêú với hàm thuộc yêú (u) Trung bình với hàm thuộc trung bình trungbinh(u) Khá với hàm thuộc khá (u) Giỏi với hàm thuộc giỏi (u) M()(u)={u, ()(u)| u ∈ U = [0,10], ()(u): U [0,1]} (1.2) Với () = Kém(hoặc Yếu, Trung bình, Khá, Giỏi) Cụ thể: Hình 1.1: Biểu diễn biến ngơn ngữ 1.1.2 Các khái niệm logic mờ Lý thuyết tập mờ, logic mờ đưa từ năm 1965 nhờ thiên tài L.A Zadeh Nhưng phải đến thập niên cuối kỷ XX lý thuyết tập mờ, logic mờ đặc biệt quan tâm nghiên cứu ứng dụng vào lý thuyết điều khiển, hệ thống trí tuệ nhân tạo Tập mờ logic mờ dựa suy luận người thông tin không đầy đủ để hiểu biết điều khiển hệ thống Ứng dụng thành công lý thuyết mờ logic mờ điều khiển mờ Điều khiển mờ q trình mơ cách xử lý thông tin điều khiển người đối tượng giải thành công nhiều vấn đề điều khiển phức tạp mà trước chưa giải a Định nghĩa tập mờ Giả sử X tập (vũ trụ) tập rõ; A tập X; A(x) hàm x biểu thị mức độ thuộc tập A, A gọi tập mờ khi: A={(x,x x ∈ X, A(x):X [0,1]} (1.3) Trong A(x) gọi hàm thuộc tập mờ A Như tập rõ kinh điển A định nghĩa theo kiểu tập mờ sau: A={(x,x x ∈ X, A(x):X {0,1}} ( 1.4) Có nghĩa A(x) hai giá trị Có thể biểu diễn tập mờ A dạng: A= A(x)/x (1.5) Hoặc A(xi)/xi (1.6) Trong ∫, hợp (Union) phần tử lưu ý ký hiệu “/” phép chia Hình 1.2 : Biểu diễn hàm thuộc b Các khái niệm phục vụ tính tốn - Giá đỡ: Giá đỡ: Supp(A) X gọi giá đỡ A nếu: Supp(A)={x ∈ X: A(x)>0} (1.7) Như Supp(A) X Hình 1.3: Biểu diễn giá đỡ - -Cut: Ký hiệu L A X gọi -Cut LA={x∈X:A(x) } Khi =0, Lo=Supp(A) Hình 1.4: Biểu diễn -Cut - Lồi (Convex): (1.8) Tập mờ A lồi A( x1 + (1- x1,x2 x2)) X, min{ A(x1), A(x2) } (1.9) [0,1] - Chuẩn : Tập mờ A chuẩn tồn phần tử x X cho: A(x) =1 (1.10) Các phép tính tập mờ Cho A B tập mờ tập X - Giao: Giao (mờ) A B tập mờ C định nghĩa sau: C=A B = {(x, C(x)) |x X, C(x) = min{ A(x), B(x)} (1.11) - Hợp : Hợp (mờ) A B tập mờ C định nghĩa sau: C=A B = {(x, C(x)) |x X, C(x) = max{ A(x), B(x)} (1.12) - Bù: Bù (mờ) A B định nghĩa sau: AC = {(x, c A (x))|x X, c A (x) =1– A(x)} (1.13) Lưu ý: + A AC + A AC X + (AC)C =A Lưu ý có nhiều định nghĩa tính tập mờ Ví dụ số phép tính số học bản: Cho A B tập mờ tập X a) Algebraic Sum: Tổng đại số (mờ) A+B b) A+B=(x, A+B(x)|x X, A+B(x)= A(x)+ B(x)- A(x) B(x) (1.14) c) Algebraic Product: Tích đại số (mờ) A.B A.B =(x, A.B(x)|x X, A.B(x) = A(x) B(x) (2.15) d) Bounded Product : Tích giới nội (mờ) A o B A B =(x, B(x)|x A X, A B(x) = max{0, e) Bounded Sum: Tổng giới nội (mờ) A A B =(x, A = max{1, f) B(x)|x A(x)+ X, A B(x) }} A(x) - B(x) }} (2.16) B B(x) (2.17) Ordering of A and B: Thứ tự A B A B A(x) B(x) x X (2.18) c Mở rộng ba phép tính tập mờ - Giao mờ: Cho A B tập mờ tập với hàm thuộc A(x), B(x) tương ứng Giao tập mờ AB tập mờ thuộc A B với hàm thuộc A B Nhận xét: có nhiều hàm thuộc tùy thuộc vào định nghĩa phép biến đổi hàm thuộc A(x) B(x) Hàm T biến đổi hàm thuộc tập mờ A tập mờ B thành hàm thuộc giao A B gọi T-chuẩn(T-norm) T:[0,1] x[0,1] [0,1] T-norm T thỏa mãn với hàm thuộc a,b,c[0,1] Như vậy: T[A(x), B(x)]=B(x)] (1.19) TZadeh[A(x), B(x)]=min[A(x), B(x)] (2.20) - Hợp mờ: Cho A B tập mờ tập với hàm thuộc A(x), B(x) tương ứng Hợp tập mờ AB tập mờ chứa A B với hàm thuộc B(x) Nhận xét: có nhiều hàm thuộc B(x) tùy thuộc vào định nghĩa phép biến đổi hàm thuộc A(x), B(x) Hàm S biến đổi hàm thuộc tập mờ A B thành hàm thuộc Hợp A B gọi S-chuẩn(S-norm) hay T-đồng chuẩn(T-norm) Hàm S:[0,1] x [0,1] [0,1] S-norm T thỏa mãn với hàm thuộc a,b,c[0,1] T(a,b) = T(b,a) -Giao hốn T(a,b) T(a,c) bc -Khơng giảm T(a, T(b,c)) T(T(a,b),c) -Kết hợp Điều kiện biên: T(a,1) = a T(a,0) = Như vậy: - T[A(x), B(x)]=B(x)] (1.21) TZadeh[A(x), B(x)]=min[A(x), B(x)] (1.22) Bù mờ: Cho tập mờ A với hàm thuộc A, B(x) tương ứng Tập bù mờ A tập mờ AC với hàm thuộc C(x) nhận từ phép biến đổi C đây: C[A(x)]=A(x) (1.23) Trong đó: C[A(x)] [0,1] hàm bù mờ biến đổi hàm thuộc tập A sang hàm thuộc tập bù mờ A Nhận xét: Có nhiều hàm thuộc C tùy thuộc vào định nghĩa phép biến đổi C Hàm C gọi hàm bù mờ hay phủ định mờ thỏa mãn tiên đề sau với hàm thuộc a,b,c[0,1] C(a) C(b) a b 10 C(C(a)) =a Điều kiện biên: C(0) = 1; C(1) = - Tham số hoá hàm T - norm, hàm S - norm hàm Bù mờ C: Để cụ thể hóa dạng hàm T-norm, hàm S-norm hàm Bù mờ, cần phải tham số hóa hàm thuộc Việc tham số hóa nhằm mục đích phục vụ cho ứng dụng khác Dưới ví dụ vài phép T-norm, S-norm phép Bù mờ tham số hóa (Bảng 1.1) Tác giả T-norm S-norm C bù mờ Miền xác định tham số Zadeh 1965 min(a,b) max(a,b) 1–a Phi tham số Sugeno 1977 Yager 1980 (-1, Tw (a,b) Sw (a,b) Dombi and Prade 1980 T (a,b) S Dombi 1982 T (a,b) S Werners 1988 T (a,b) S (a,b) (1 - aw)w (0, 1-a (0,1) (a,b) (a,b) Bảng 1.1: Một vài phép kết nhập với hàm thuộc a,b ) ) (0,1) (0,1) [0,1] Trong đó: (1.24) (1.25) (1.26) (1.27) Hoặc sử dụng: ... CHƯƠNG 3: ĐIỀU KHIỂN HẠ ĐỘ CAO VẬT BAY 37 3.1 Mơ hình động học đơn giản vật bay 37 3.2 Điều khiển hạ độ cao vật bay sử dụng tập mờ 37 3.3 Điều khiển sử dụng đại số gia tử 42 3.4 Kết luận chương...TRƯỜNG ĐẠI HỌC THÁI NGUYÊN TRƯỜNG ĐẠI HỌC CÔNG NGHỆ THÔNG TIN & TRUYỀN THÔNG NGUYỄN THỊ HOA ĐIỀU KHIỂN HẠ ĐỘ CAO VẬT BAY SỬ DỤNG LÝ THUYẾT MỜ VÀ ĐẠI SỐ GIA TỬ CHUYÊN NGÀNH: KỸ THUẬT ĐIỀU KHIỂN... Tập mờ logic mờ dựa suy luận người thông tin không đầy đủ để hiểu biết điều khiển hệ thống Ứng dụng thành công lý thuyết mờ logic mờ điều khiển mờ Điều khiển mờ q trình mơ cách xử lý thông tin điều