Ứng dụng NEUROFUZZY trong điều khiển nhiệt độ thông qua KIT AT89C52LVTN.doc

Thông tin tài liệu

Ngày đăng: 03/09/2012, 16:02

Ứng dụng NEUROFUZZY trong điều khiển nhiệt độ thông qua KIT AT89C52 TRƯỜNG ĐẠI HỌC KỸ THUẬT TP. HCMKHOA ĐIỆN ĐIỆN TƯÛBỘ MÔN ĐIỀU KHIỂN TỰ ĐỘNGLUẬN VĂN TỐT NGHIỆPĐỀ TÀI :ỨNG DỤNG NEUROFUZZY TRONG ĐIỀU KHIỂN NHIỆT ĐỘ THÔNG QUA KIT AT89C52GVHD : LÊ TUẤN ANHSVTH : LÊ PHƯỚC THÀNHMSSV : 49600822NIÊN KHÓA 1996 - 2001ng dụng NeuroFuzzy trong điều khiển nhiệt độ GVHD : Lê Tuấn AnhLỜI CẢM ƠNXin chân thành cảm ơn tất cả các thầy cô trong trường ĐH Kỹ Thuật đã dạy dỗ cho đến ngày hôm nay, đặc biệt là các thầy cô trong bộ môn Điều Khiển Tự Động.Xin chân thành cảm ơn văn phòng bộ môn, đặc biệt là cô Ngọc đã tạo điều kiện giúp đỡ trong suốt quá trình thực hiện luận văn tốt nghiệp.Xin chân thành cảm ơn thầy Lê Tuấn Anh, người đã gợi ý và hướng dẫn thực hiện luận văn tốt nghiệp.Và xin cảm ơn tất cả những người đã gián tiếp tạo điều kiện thuận lợi trong quá trình làm luận văn tốt nghiệp.Dù đã cố rất gắng nhưng vẫn không tránh khỏi sai sót, xin được học hỏi những lời chỉ dẫn. Xin cảm ơn rất nhiều.Người thực hiệnLê Phước ThànhNgày 08/01/2001 SVTH : Lê Phước Thành Trang 2ng dụng NeuroFuzzy trong điều khiển nhiệt độ GVHD : Lê Tuấn AnhLỜI TỰề tài này được thực hiện trong khuôn khổ một môn học do trường ĐH Kỹ Thuật qui đònh với số tín chỉ là 10. Thông qua đó, sinh viên có một học kỳ để tự học, tự đánh giá khả năng của mình và trình bày thành luận văn dựa trên những hiểu biết của mình.Tên của đề tài là ứng dụng NeuroFuzzy để điều khiển nhiệt độ cho thấy đề tài không mới nhưng phương pháp điều khiển thì rất mới : đó là ứng dụng NeuroFuzzy, một lónh vực còn khá mới mẽ trong điều khiển tự động, là sự kết hợp của hai lónh vực trí khôn nhân tạo : logic mờ và mạng neuron nhằm tận dụng ưu điểm của cả hai. Nhằm để chứng tỏ ưu điểm của phương pháp này, đề tài điều khiển một đối tượng cụ thể là một lò nướng dân dụng.Luận văn trình bày đề tài được chia làm 5 phần lớn :• Phần 1 : Giới thiệu.• Phần 2 : Lý thuyết.• Phần 3 : Thiết kế.• Phần 4 : Kết qua điều khiển.• Phần 5 : tài liệu tham khảo.Trong mỗi phần có nhiều chương nhỏ trải rộng từ hệ thống, phần cứng, phần mềm với tổng số trang là 183.Do lượng nội dung viết thì nhiều mà khuôn khổ luận văn có giới hạn nên chỉ trình bày các giải thuật mà không trình bày chương trình. Tuy nhiên, nếu muốn tham khảo thì sử dụng đóa CD-ROM kèm theo có chứa chương trình nguồn lẫn chương trình đã biên dòch (cho phép cài lên máy tính).Thực ra tác giả còn muốn trình bày nhiều hơn nữa nhưng đành phải rút gọn nên không thoát khỏi tình trạng thiếu trước hụt sau. Ngoài ra, do mỗi phần được viết trong các khoản thời gian khác nhau nên không tránh khỏi vấn đề không nhất quán trong trình bày. Lối văn phong cũng không được khoa học cho lắm.Mong rằng người đọc sẽ thông cảm mà bỏ qua những thiếu sót đó. Xin chân thành cảm ơn.Ngày 08/01/2001 SVTH : Lê Phước Thành Trang 3ng dụng NeuroFuzzy trong điều khiển nhiệt độ GVHD : Lê Tuấn AnhMỤC LỤCPhần 1. Giới thiệu .9Chương 1. Giới thiệu đề tài .101. Nhiệm vụ của đề tài 112. Thực hiện .11Phần 2. Lý thuyết .12Chương 1. Logic mờ .131. Sơ lược về logic mờ 131.1. Quá trình phát triển của logic mờ 131.2. Cơ sở toán học của logic mờ 131.3. Logic mờ là logic của con người 161.4. So sánh logic mờ với lý thuyết xác suất thống kê .162. Các khái niệm dùng trong logic mờ .172.1. Tập hợp mờ và độ phụ thuộc .172.2. Hàm phụ thuộc .182.3. Biến ngôn ngữ 182.4. Luật mờ 193. Tính toán mờ 193.1. Mờ hóa .193.2. Tính luật mờ .193.3. Suy luận mờ .203.4. Giải mờ 21Chương 2. Mạng Neuron .231. Sơ lược về mạng neuron 231.1. Quá trình phát triển 231.2. Mạng neuron là gì ? .241.3. Cấu trúc của não 242. Mô hình hóa mạng neuron .262.1. Yêu cầu khi lập mô hình một neuron .262.2. Lập mô hình neuron .263. Học hỏi trong mạng neuron .28Ngày 08/01/2001 SVTH : Lê Phước Thành Trang 4ng dụng NeuroFuzzy trong điều khiển nhiệt độ GVHD : Lê Tuấn Anh4. Giải thuật học perceptron 304.1. Mô tả giải thuật .304.2. Phân loại với mô hình perceptron 314.3. Tóm tắt giải thuật 334.4. Hạn chế 344.5. Nhận xét 345. Giải thuật học delta .355.1. Đạo hàm .355.2. Mô tả luật học delta .365.3. Một số hàm truyền và đạo hàm của nó .375.4. Tóm tắt giải thuật 386. Giải thuật delta tổng quát 396.1. Mô hình perceptron đa tầng .396.2. Luật học delta tổng quát 396.3. Tóm tắt giải thuật 417. Độ hiệu quả của mạng neuron .41Chương 3. NeuroFuzzy 441. Sơ lược về NeuroFuzzy 442. Kết hợp neuron và mờ 452.1. Biểu diễn luật If-Then theo cấu trúc mạng neuron 452.2. Neuron mờ .483. Học hỏi trong NeuroFuzzy 503.1. Sửa đổi hàm phụ thuộc 514. Nhận xét .54Chương 4. Vi điều khiển 551. Vi điều khiển họ MCS-51 552. Vi điều khiển AT89C52 .562.1. Cấu tạo chân 562.2. Sơ đồ khối 572.3. Mô tả chức năng các chân .572.4. Các thanh ghi chức năng 592.5. Bộ nhớ dữ liệu .612.6. Đặc tính bộ dao động .62Ngày 08/01/2001 SVTH : Lê Phước Thành Trang 5ng dụng NeuroFuzzy trong điều khiển nhiệt độ GVHD : Lê Tuấn Anh2.7. Chế độ lười 622.8. Chế độ hạ nguồn 622.9. Trạng thái của một số chân trong chế độ hạ nguồn và chế độ lười .622.10. Các thông số kỹ thuật 63Chương 5. ADC ICL7109CPL .671. Sơ lược các phương pháp biến đổi AD .671.1. Biến đổi AD dùng bộ biến đổi DA 671.2. Bộ biến đổi Flash AD 701.3. Bộ biến đổi AD theo hàm dốc dạng lên xuống 711.4. Bộ biến đổi AD dùng chuyển đổi áp sang tần số .711.5. Bộ biến đổi AD theo tích phân hai độ dốc .712. ICL7109CPL 722.1. Cấu tạo chân 732.2. Mô tả chức năng các chân .732.3. Quá trình biến đổi AD .752.4. Lựa chọn giá trò 762.5. Giao tiếp trực tiếp với ICL7109CPL 77Chương 6. MAX232 .781. Chuẩn RS-232-C 781.1. Các đầu nối 801.2. Mô tả chân .802. MAX232 và họ IC dùng biến đổi TTL⇔RS-232-C .812.1. Cấu tạo chân 812.2. Mô tả chức năng chân 812.3. Sơ đồ khối và mạch tiêu biểu 81Chương 7. Các IC khác .831. OP07 832. MOC3020 833. RAM 6264 .844. Chốt 74573 .845. BTA16 .84Chương 8. Thermocouple 85Ngày 08/01/2001 SVTH : Lê Phước Thành Trang 6ng dụng NeuroFuzzy trong điều khiển nhiệt độ GVHD : Lê Tuấn Anh1. Sơ lược về các dụng cụ đo nhiệt độ 851.1. Buổi ban đầu của thiết bò đo nhiệt độ 851.2. Các loại cảm biến hiện tại .862. Thermocouple 872.1. Hiệu ứng Seebeck 872.2. Cách đo hiệu điện thế 882.3. Bù nhiệt môi trường .902.4. Các loại thermocouple .902.5. Một số nhiệt độ chuẩn .91Phần 3. Thiết kế .92Chương 1. Phần cứng 931. Cấu trúc tổng quát 932. Khối xử lý trung tâm .943. Phân vùng đòa chỉ 964. Khối bộ nhớ và nguồn backup 975. Khối hiển thò 986. Khối biến đổi AD .1027. Khối cảm biến và gia công .1058. Khối bàn phím .1088.1. Chương trình con GET_KEY 1098.2. Chương trình con IN_HEX .1119. Truyền thông nối tiếp .11210. Khối mạch công suất .11411. Nguồn cung cấp 11512. Cách cân chỉnh mạch 11513. Xử lý 16-bit trên vi điều khiển 8-bit .11813.1 Chương trình con cộng 16-bit 11913.2. Chương trình con đổi dấu một số .11913.3. Chương trình con nhân số 16-bit cho số 8-bit .11913.4. Chương trình con chia số 16-bit cho số 8-bit 120Chương 2. Hệ thống .1221. Thiết kế hệ mờ 122Ngày 08/01/2001 SVTH : Lê Phước Thành Trang 7ng dụng NeuroFuzzy trong điều khiển nhiệt độ GVHD : Lê Tuấn Anh1.1. Các nguyên tắc trong thiết kế 1221.2. Thiết kế hệ mờ cho điều khiển nhiệt độ 1251.3. Thiết kế hệ luật 1261.4. Tính luật và giải mờ .1272. Thiết kế hệ NeuroFuzzy .1272.1. Tập dữ liệu học 1272.2. Thay đổi hệ mờ 127Chương 3. Phần mềm 1291. Pha hoạt động 1291.1. Khuôn dạng luật của hệ .1301.2. Giải thuật điều khiển .1301.3. Xử lý mờ 1311.4. Tính độ phụ thuộc 1321.5. Giải mờ theo CoM .1362. Pha học .1373. Chương trình trên kit AT89C52 .1373.1. Nhập dữ liệu 1393.2. Hoạt động .1443.3 Phân bố tài nguyên .1453.4. RAM ngoại .1474. Chương trình trên máy tính .1494.1. Qui đònh kiểu dữ liệu .1504.2. Giới thiệu chương trình NF Control 1514.3. Giới thiệu chương trình fuzzyTech .1564.4. Giao tiếp giữa NF Control và FuzzyTech 160Phần 4. Kết quả điều khiển .171Chương 1. Điều khiển thực tế .1721. Điều khiển 100°C 1732. Điều khiển 125°C 1743. Điều khiển 150°C 1754. Điều khiển 175°C 1765. Điều khiển 200°C 177Ngày 08/01/2001 SVTH : Lê Phước Thành Trang 8ng dụng NeuroFuzzy trong điều khiển nhiệt độ GVHD : Lê Tuấn Anh6. Điều khiển 225°C 1787. Điều khiển 250°C 1798. Điều khiển tổng hợp lần thứ nhất 1809. Điều khiển tổng hợp lần thứ hai 181Phần 5. Tài liệu tham khảo .182Ngày 08/01/2001 SVTH : Lê Phước Thành Trang 9ng dụng NeuroFuzzy trong điều khiển nhiệt độ GVHD : Lê Tuấn AnhNgày 08/01/2001 SVTH : Lê Phước Thành Trang 10[...]... gọi là NeuroFuzzy mang ưu điểm của cả hai : dễ thiết kế (thông qua logic mờ) và dễ tối ưu (thông qua quá trình học các hành vi mong muốn bằng mạng neron).Do đó điều khiển nhiệt độ bằng NeuroFuzzy hứa hẹn nhiều hấp dẫn.1. NHIỆM VỤ CỦA ĐỀ TÀI Điều khiển nhiệt độ một lò nướng dân dụng bằng phương pháp NeuroFuzzy. 2. THỰC HIỆNThiết kế một kit dựa trên vi điều khiển AT89C52 cho phép :• Điều khiển lò... fuzzyTech 1564.4. Giao tiếp giữa NF Control và FuzzyTech 160Phần 4. Kết quả điều khiển 171Chương 1. Điều khiển thực tế 1721. Điều khiển 100°C 1732. Điều khiển 125°C 1743. Điều khiển 150°C 1754. Điều khiển 175°C 1765. Điều khiển 200°C 177Ngày 08/01/2001 SVTH : Lê Phước Thành Trang 8 ng dụng NeuroFuzzy trong điều khiển nhiệt độ GVHD : Lê Tuấn Anh3.3.2. Tổng hợp luật dựa trên kết quả của từng luật đã... : Lê Phước Thành Trang 10 ng dụng NeuroFuzzy trong điều khiển nhiệt độ GVHD : Lê Tuấn AnhCảm hứng từ những ứng dụng của Châu u, các công ty của Nhật bắt đầu dùng logic mờ vào kỹ thuật điều khiển từ năm 1980. Nhưng do các phần cứng chuẩn tính toán theo giải thuật logic mờ rất kém nên hầu hết các ứng dụng đều dùng các phần cứng chuyên về logic mờ. Một trong những ứng dụng dùng logic mờ đầu tiên...ng dụng NeuroFuzzy trong điều khiển nhiệt độ GVHD : Lê Tuấn AnhPhần If trong ví dụ này chỉ có một điều kiện, bây giờ giả sử như ta đo được sự thay đổi nhiệt độ và chia làm ba tập mờ như : đang giảm, không thay đổi, đang tăng thì có thể có các luật như :If nhiệt độ = rất lạnh And thay đổi = đang giảm Then nút bấm = 1If nhiệt độ = rất lạnh And thay đổi = không thay đổi Then nút bấm = 1If nhiệt độ. .. nền tảng toán học để có thể hiểu các lớp quan trọng của mạng.Ngày 08/01/2001 SVTH : Lê Phước Thành Trang 24 ng dụng NeuroFuzzy trong điều khiển nhiệt độ GVHD : Lê Tuấn AnhNgày 08/01/2001 SVTH : Lê Phước Thành Trang 13 ng dụng NeuroFuzzy trong điều khiển nhiệt độ GVHD : Lê Tuấn Anh Trong quá trình học, giá trị đầu vào được đưa vào mạng và theo dòng chảy trong mạng tạo thành giá trị ở đầu ra.Tiếp... mang tính chất thỏa hiệp các tập mờ ra, thường dùng trong các ứng dụng điều khiển. Trong khi phương pháp trung bình các cực đại cho kết quả mang tính dung hòa các tập mờ ra, thường dùng trong các ứng dụng nhận dạng và phân loại.Ngày 08/01/2001 SVTH : Lê Phước Thành Trang 23µzz1 z2 z3µ2µ3µ1µzz1 z2 ng dụng NeuroFuzzy trong điều khiển nhiệt độ GVHD : Lê Tuấn AnhTừ phương trình này ta thấy... Trang 44 ng dụng NeuroFuzzy trong điều khiển nhiệt độ GVHD : Lê Tuấn Anh1.1. Các nguyên tắc trong thiết kế 1221.2. Thiết kế hệ mờ cho điều khiển nhiệt độ 1251.3. Thiết kế hệ luật 1261.4. Tính luật và giải mờ 1272. Thiết kế hệ NeuroFuzzy 1272.1. Tập dữ liệu học 1272.2. Thay đổi hệ mờ 127Chương 3. Phần mềm 1291. Pha hoạt động 1291.1. Khuôn dạng luật của hệ 1301.2. Giải thuật điều khiển 1301.3.... AnhTrước đây, con người điều khiển nhiệt độ bằng phương pháp PID rất tốt.Năm 1965, lý thuyết mờ ra đời đem lại nhiều thuận lợi hơn trong điều khiển tự động, và điều khiển nhiệt độ cũng hưởng được lợi điểm đó. Tuy nhiên việc thiết kế mờ là đơn giản nhưng việc tối ưu lại là khó.Mạng neuron cũng là một ngành thuộc lónh vực trí khôn nhân tạo, nhưng người ta ít dùng nó trong điều khiển do khó giải thích... trong trường hợp mô tả nhiệt độ nói trên, không chỉ có “rất nóng” mà còn “hơi nóng”, “trung bình”, “hơi lạnh” và “rất lạnh” đều mô tả nhiệt độ. Chúng được gọi là các tập ngôn ngữ, mang một khoảng giá trị nào đó của biến ngôn ngữ và được vẽ trên cùng một đồ thị :Ngày 08/01/2001 SVTH : Lê Phước Thành Trang 19 ng dụng NeuroFuzzy trong điều khiển nhiệt độ GVHD : Lê Tuấn AnhTrước đây, con người điều. .. người ta sử dụng :Trung bình các cực đại (MoM): 221*zzz+=Cực đại đầu tiên (LoM):z* = z1Cực đại cuối cùng (RoM):z* = z2Phương pháp trọng taâm (CoG – Center of Gravity hay CoA – Center of Area) : thường dùng trong các ứng dụng, được biểu diễn qua biểu thứcNgày 08/01/2001 SVTH : Lê Phước Thành Trang 22µzz*µzz*µzz1 z2 zz2z1 ng dụng NeuroFuzzy trong điều khiển nhiệt độ GVHD : Lê . HCMKHOA ĐIỆN ĐIỆN TƯÛBỘ MÔN ĐIỀU KHIỂN TỰ ĐỘNGLUẬN VĂN TỐT NGHIỆPĐỀ TÀI :ỨNG DỤNG NEUROFUZZY TRONG ĐIỀU KHIỂN NHIỆT ĐỘ THÔNG QUA KIT AT89C52GVHD : LÊ TUẤN. 9ng dụng NeuroFuzzy trong điều khiển nhiệt độ GVHD : Lê Tuấn AnhNgày 08/01/2001 SVTH : Lê Phước Thành Trang 10ng dụng NeuroFuzzy trong điều khiển nhiệt độ

- Xem thêm -

Xem thêm: Ứng dụng NEUROFUZZY trong điều khiển nhiệt độ thông qua KIT AT89C52LVTN.doc, Ứng dụng NEUROFUZZY trong điều khiển nhiệt độ thông qua KIT AT89C52LVTN.doc, , Điều khiển 225 °, NHIỆM VỤ CỦA ĐỀ TÀI THỰC HIỆN SƠ LƯC VỀ LOGIC MỜ, CÁC KHÁI NIỆM DÙNG TRONG LOGIC MỜ, TÍNH TOÁN MỜ, SƠ LƯC VỀ MẠNG NEURON, MÔ HÌNH HÓA NEURON, HỌC HỎI TRONG MẠNG NEURON, GIẢI THUẬT HỌC PERCEPTRON, Đạo hàm Đònh nghóa : đạo hàm của, ĐỘ HIỆU QUẢ CỦA MẠNG NEURON, SƠ LƯC VỀ NEUROFUZZY, Neuron mờ Xét mạng neuron sau :, Sửa đổi hàm phụ thuộc Giả sử cần thực hiện ánh xạ :, Sơ đồ khối Mô tả chức năng của các chân Vcc : áp nguồn., NHẬN XÉT VI ĐIỀU KHIỂN HỌ MCS-51 SƠ LƯC VỀ CÁC PHƯƠNG PHÁP BIẾN ĐỔI AD, Cấu tạo chân Mô tả chức năng của các chân GND : đất., OP07 MOC3020 RAM 6264 CHOÁT 74573 BTA16, SƠ LƯC VỀ CÁC DỤNG CỤ ĐO NHIỆT ĐỘ, Cách đo hiệu điện thế Không thể đo trực tiếp hiệu, CẤU TRÚC TỔNG QUÁT KHỐI XỬ LÝ TRUNG TÂM, PHÂN VÙNG ĐỊA CHỈ KHỐI BỘ NHỚ VÀ NGUỒN BACKUP, KHỐI HIỂN THỊ, KHỐI BIẾN ĐỔI AD, KHỐI CẢM BIẾN VÀ GIA CÔNG, KHỐI BÀN PHÍM, TRUYỀN THÔNG NỐI TIẾP, THIẾT KẾ HỆ NEUROFUZZY, PHA HỌC CHƯƠNG TRÌNH TRÊN KIT AT89C52, CHƯƠNG TRÌNH TRÊN MÁY TÍNH, ĐIỀU KHIỂN 100 ° ĐIỀU KHIỂN 125 ° ĐIỀU KHIỂN 150 ° ĐIỀU KHIỂN 175 °, ĐIỀU KHIỂN 200 ° ĐIỀU KHIỂN 225 ° ĐIỀU KHIỂN 250 ° ĐIỀU KHIỂN TỔNG HP LẦN THỨ NHẤT